LMDB 1.0 — 메모리 맵 기반 고성능 임베디드 DB LMDB(Lightning Memory-Mapped Database)는 B-Tree 구조를 기반으로 한 임베디드 데이터베이스 라이브러리로, BerkeleyDB API를 느슨하게 모델로 삼되 훨씬 단순하게 설계되었...
교육 현장과 AI: 교육자 대상 실용 AI 역량 강화 프로그램의 의미 OpenAI Academy와 Walton Family Foundation의 협력으로 시작된 'AI Skills Jams' 프로그램은 K-12(유치원~고등학교) 교육자들이 AI 도구를 교실 현장에서 실...
AI 코딩 모델 평가의 신뢰성 문제: 벤치마크를 어떻게 믿을 것인가 AI 코딩 보조 도구가 실무 개발 환경에 빠르게 침투하면서, 개발자들은 자연스럽게 "이 모델이 얼마나 잘하는가?"라는 질문을 던지게 된다. 이 질문에 답하기 위해 업계는 SWE-Bench와 같은 표준화...
OpenAI의 정부·국가안보 파트너십 전략이 개발자에게 시사하는 것 OpenAI가 정부 및 국가 안보 기관과의 협력 방식을 공식적으로 밝혔다. 단순한 기업의 대외 선언을 넘어, 이 움직임은 LLM 기반 서비스를 설계하고 운영하는 백엔드 개발자들에게도 실질적인 맥락을 제...
Spring Boot 4.1, 무엇이 달라지는가 Spring Boot의 공동 창시자이자 프로젝트 리드인 Phil Webb이 Spring Office Hours 팟캐스트에 출연해 Spring Boot 4.1의 주요 변경 사항을 직접 소개했다. 4년차 이상의 백엔드 개발자...
조직의 빙산: 백엔드 시스템에 숨겨진 데이터 리스크 대규모 기관의 데이터 플랫폼을 설계할 때, 개발자들은 흔히 가시적인 데이터만을 중심으로 아키텍처를 결정하는 경향이 있다. API 응답에 포함된 필드, 명시적으로 정의된 스키마, 모니터링 대시보드에 노출된 메트릭—이런 ...