Java와 소프트웨어, 개발하며 배운 것들을 기록합니다.
AWS는 최근 Lambda Web Functions를 도입하여 개발자가 Express 및 Hono 같은 프레임워크를 사용하는 Node.js 웹 애플리케이션을 람다에서 직접 실행할 수 있도록 지원하며 동시 요청 및 응답 스트리밍을 제공합니다. Lambda Web Functions는 현재 Node.js만 지원하며 다른 언어는 기존 람다 함수를 통해 사용할 수 있고 이 서비스는 현재 5개 리전에서 제공됩니다.
Calif.io, Wiz, OpenAI, Quarkslab 등은 CVE-2026-109618 및 CVE-2026-109619로 추적되는 php2shell 취약점을 공개했으며 이는 PHP 5.4 이상을 실행하는 모든 웹 서버에 영향을 미칩니다. 클라우드플레어는 2026년 10월 21일 오전 3시 2분(UTC)부터 무료 및
2026년 10월 19일 17시(UTC)경 클라우드플레어는 8개의 eMudhra 중간 인증서와 연관된 개인 키가 유출된 사실을 인지했습니다. 클라우드플레어는 Cloudflare One Clients와 Cloudflare Tunnel(cloudflared)에 대한 업데이트를 각각 발표했습니다.
빌드카이트(Buildkite)는 파이프라인별로 클러스터 비밀 유지(secret) 접근을 제한할 수 있는 파이프라인 범위 비밀 기능을 도입했습니다. 빌드카이트는 파이프라인 YAML 문법을 검증하고, 실패한 빌드를 비교하며, 웹훅을 복구할 수 있는 새로운 Model Context Protocol 도구들을 추가했습니다.
클라우드플레어와 오픈AI는 2026년 7월에 AI 검색 신호 활용을 위한 연구 파일럿을 시작했으며, 초기 결과에 따르면 이 파일럿을 통해 오픈AI의 검색 색인에 수억 개의 새로운 웹페이지가 추가되었다. 오픈AI는 클라우드플레어의 네트워크 신호를 활용해 발견된 페이지의 관련성과 유용성을 독자적으로 평가하고 순위를 매긴다.
QCon AI New York 2026 컨퍼런스는 12월 15일부터 16일까지 The Westin Jersey City Newport에서 개최됩니다. Nancy Wang은 'When Software Becomes a User: Identity and Authorization for Agents in Production'
델타 레이크 벤치마크 결과 액체 클러스터링은 포인트 룩업에서 파티션된 기준선보다 49퍼센트 빠른 1.003초의 최저 지연 시간을 기록했습니다. 날짜 컬럼이 보조 또는 삼차 클러스터링 키로 설정되면 ZOrder는 단순 날짜 파티션 테이블보다 시간 범위 쿼리 성능이 78퍼센트 더 저하됩니다. 쿼리 술어가 안정적인 필터 컬럼
클라우드프레어는 프락시 계층의 요청 경로를 오픈텔레메트리 스팬으로 확장하는 클라우드프레어 트레이스를 오픈 베타로 공개했다. 클라우드프레어는 2026년 12월 1일부터 스팬 기준 과금을 폐지하고 데이터 수집량과 보관 기간에 기반한 새로운 가격 정책을 적용한다.
GitHub은 AI 보조 재작성을 통해 GitHub Copilot CLI, Copilot 앱, Copilot SDK의 백엔드 런타임을 TypeScript와 Node.js에서 Rust로 이전했습니다. GitHub은 Rust 런타임을 프로세스 내에 임베드했을 때 클라이언트 시작, 세션 생성, 단일 턴 시나리오의 측정 시간이
클라우드플레어는 16번째 생일을 맞이하여 공개한 46개 발표의 일환으로 오픈소스 자바스크립트 도구 체인을 지원하는 VoidZero의 참여와 비정형 데이터를 처리하는 오픈 서버리스 데이터 플랫폼인 Cloudflare Basin의 정식 출시(GA) 등을 공개했다. 또한 클라우드플레어는 AI 검색 기능인 AI Search의 정
Cloudflare recently launched the open beta of cf, a new open-source, agent-focused command-line interface for interacting with Cloudflare services through a unified CLI. Written in
Susan Chang explains how Elastic transitioned from siloed, ad-hoc AI agent evaluations to a unified, production-grade framework. She discusses balancing LLM-as-a-judge with determi