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지금의 서비스는 더 이상 '정돈된 데이터’만 다루지 않습니다. 소셜 미디어, 메신저, 커머스 플랫폼이 폭발적으로 성장하면서 초당 수만 건씩 쏟아지는 로그, 형태가 제각각인 이벤트, 그리고 실시간으로 변하는 사용자 행동 데이터까지 처리해야 하는 환경이 되었습니다.트래픽이 급증하고 데이터 형태가 계속 바뀌는 상황에서더 유연하고 확장 가능한 데이터 처리 구조가 필요해졌습니다.이러한 환경에서NoSQL은 SQL이 다루기 어려운비정형 · 실시간 데이터를 처리하며, AI 시대의 필수 데이터베이스로 자리 잡고 있습니다.NoSQL이란?NoSQL은

‘백엔드 개발자 없이도 서비스 만들 수 있을까?’프론트엔드 개발자라면 한 번쯤 고민해봤을 질문입니다.로그인 기능 하나 만들려고 OAuth 플로우를 분석하고, 데이터베이스 설계부터 API 서버 구축까지 직접 해야 한다면 아이디어 하나 실현하는 데만 몇 주가 걸립니다.Firebase가 이런 고민을 많이 덜어줬지만,SQL 기반 복잡한 데이터 구조가 필요하거나 실시간 협업 기능을 만들려고 하면 한계가 보입니다.‘Firebase는 간단한데 기능이 부족하고, 직접 백엔드를 구축하자니 설정이 복잡하다’는 딜레마 속에서많은 개발자들이 Supaba

"우리는 욕심쟁이입니다. 우리는 더 많은 것을 원합니다.”라는 철학으로 개발된 언어가 있습니다.프로토타입은 Python으로 빠르게 작성하고, 성능이 필요한 부분만 C로 다시 구현하는 ‘투-랭귀지 문제(Two-Language Problem)'와 같은 알고리즘을 두 번, 세 번씩 다시 구현해야 했던 답답함 속에서 만들어진 프로그래밍 언어.Python의 쉬움과 C의 속도, R의 통계 능력까지 모두 담아내며 주목을 받고 있는 'Julia(줄리아)’ 입니다.Julia(줄리아)란?Julia는MIT 컴퓨터과학 및 인공지능 연구소(CSAIL) 출

"빌드가 왜 이렇게 느리지?" 프론트엔드 개발자라면 한 번쯤 겪어봤을 고민입니다.Webpack이 오랫동안 프론트엔드빌드 도구의 표준이었지만,프로젝트 규모가 커질수록 느려지는 빌드 속도와 복잡한 설정은 개발자들의 고질적인 불만이었습니다.이런 흐름을 바꾸기 위해‘속도' 하나로 프론트엔드 생태계를 뒤흔든 새로운 개발도구’가 등장했습니다.현재 전 세계 약 37만 개의 웹사이트가 사용하며,남다른 속도로 개발자들을 환호하게 만드 도구‘Vite(비트)’입니다.번들링을 기다리지 않는 개발 - Vite의 탄생 철학Vite는기존 번들러의 느린 개발

C++는 40년 가까이 시스템프로그래밍의 왕좌를 지켜왔습니다.AI 추론 엔진, 게임 엔진, 데이터베이스, GPU 드라이버 등고성능이 필요한 모든 곳에서 C++는 여전히 핵심입니다.하지만 시간이 흐르며C++의 복잡도는 한계에 다다랐고, 구글은 새로운 선택을 준비하고 있습니다.C++의 성능은 유지하되, 현대적이고 관리하기 쉬운 언어. 바로 'Carbon'입니다.Carbon 언어란?C++의 Next Level을 꿈꾸는 언어Carbon은 구글이'C++ 이후의 시대'를 준비하며 개발 중인 차세대프로그래밍 언어입니다. C++의 강력한 성능은

2018년 출시 이후 불과 몇 년 만에 Python 웹 프레임워크 중 가장 빠르게 성장하며, 마이크로소프트, 우버, 넷플릭스 같은 글로벌 기업들이 잇따라 도입하고 있는 프레임워크가 있습니다.빠른 성능과 간결한 코드, 복잡한 API 개발까지 손쉽게 풀어내며AI 에이전트 시대의 핵심 프레임워크로 향하고 있는 이 기술은 무엇일까요? 바로‘FastAPI’입니다.개발에 가속을 붙여주는 Python 프레임워크, FastAPIFastAPI는Python으로 API 서버를 만들 때 발생하는 반복 작업을 최소화하고, 개발 흐름을 더 빠르고 간결하게

요즘 개발자들의 가장 큰 고민 중 하나는‘AI를 서비스에 어떻게 연동할 것인가’입니다. 모델마다 API가 다르고, 기존 Spring 서비스 구조 안에 자연스럽게 통합하는 것도 생각보다 복잡합니다.생성형 AI 기술이 빠르게 확산되면서 많은 개발자들이 이러한 문제를 매일 마주하고 있습니다.Java/Spring 환경에서도 AI를 바로 연결하고 싶은데,Python 환경을 따로 띄우거나 API를 직접 다루는 일이 쉽지 않은 것이 현실입니다.이런한 문제를 해결하기 위해 등장한 프레임워크가 있습니다. 바로 ‘Spirng 개발자를 위한 AI 프레

생성형 AI 기술이 발전하면서 AI를 활용한 업무 자동화가 빠르게 확산되고 있습니다. 이제는 단순히 질문에 답하는 AI를 넘어, 내 이메일을 확인하고, 파일을 정리하고, 데이터를 분석해 자동으로 업무를 처리하는 'AI 에이전트'를 만들고 싶어하는 개발자들이 늘어나고 있는데요.문제는 서비스를 처리하는 애플리케이션마다 연동 방식이 다르고, AI마다 데이터를 전달하는 방법도 제각각이라는 점이죠. AI 에이전트를 빠르게 만들고 싶은데, 어떻게 효율적으로 AI와 내 데이터를 연결할 수 있을까요?바로 ‘MCP’의 활용입니다. MCP(Model

2025년 가장 주목받는 키워드를 꼽는다면 단연 ‘AI’일 것입니다. 업무 환경부터 산업 전반, 투자 시장까지 AI가 중심 이슈로 떠오르며 기술 트렌드를 이끌고 있는데요.많은 전문가들은2026년을 단순히 질문에 답하는 AI를 넘어, 스스로 판단하고 작업을 수행하는‘AI 에이전트의 원년’이 될 것이라 전망하고 있습니다.AI 에이전트 시대가 본격화되면 무엇이 달라질까요?‘지피지기면 백전백승’이라는 말처럼, AI 에이전트를 제대로 이해하는 것이 무엇보다 중요합니다. 이 글에서는AI 에이전트의 개념부터 활용 사례, 그리고 개인과 기업이 어

웹 개발을 위해서 서버를 사용하는 건 기본 상식입니다. HTML을 만들고, 데이터를 불러오고, 페이지를 렌더링하는 모든 과정이 서버에서 이뤄지는 것이 당연했죠. 하지만 최근개발자들은 이 상식에 질문을 던지기 시작했습니다.로그인·결제·데이터 저장 같은 기능들을 API와 외부 서비스가 대부분 대신해주기 시작하면서 굳이 ‘서버를 직접 운영할 필요가 있을까?’라는 의문이 생긴 겁니다.그래서개발자들은 서버 없이 웹을 개발하는 방법을 선택하는데요.그 중심에 있는 기술이 바로‘JAMstack(잼스텍)’입니다.JAMstack(잼스텍)이란?JAMs