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개발자를 위한 Kafka 시작하기: 기본 명령어와 Java 예제안녕하세요! 개발자 여러분, 오늘은 현대적인 데이터 아키텍처의 핵심 요소로 자리 잡은 Apache Kafka에 대해 이야기해보려고 합니다. Kafka는 대용량의 실시간 데이터 스트림을 안정적으로 처리하고 분산 시스템 간의 의존성을 낮추는 데 강력한 도구입니다.이 글에서는 Kafka를 처음 접하는 개발자분들이 알아야 할 기본적인 CLI 명령어와 Java를 이용한 간단한 Producer, Consumer 예제를 통해 Kafka 사용법에 대한 감을 잡는 것을 목표로 합니다.1. Kafka 핵심 개념 (간단히)들어가기 전에 몇 가지 핵심 용어를 빠르게 짚고 넘어가겠습니다.Broker: Kafka 서버 인스턴스입니다. 여러 브로커가 모여 클러스터를 이..

아래는 개발자가 Apache Kafka를 사용하기 전에 반드시 숙지해야 할 기본 개념들을 정리한 블로그 형식의 글입니다. 이 글에서는 Kafka의 정의부터 아키텍처, 주요 구성 요소, 데이터 전달 방식, 복제 및 고가용성 보장 메커니즘 등 Kafka를 깊이 있게 이해하는 데 필요한 내용을 자세히 다룹니다.개발자를 위한 Apache Kafka 기본 개념 가이드최근 마이크로서비스, 빅데이터 및 실시간 데이터 스트리밍이 중요해지면서 Apache Kafka는 업계에서 필수 도구로 자리 잡았습니다. Kafka는 대용량의 실시간 데이터 스트림을 처리하고, 여러 애플리케이션 간에 데이터를 안정적으로 전달할 수 있도록 지원하는 분산 이벤트 스트리밍 플랫폼(distributed event streaming platfor..

언리얼 엔진 오브젝트 관리: 패키지(UPackage)의 이해와 활용언리얼 엔진에서 모든 오브젝트는 메모리와 디스크 상에서 관리되어야 합니다. 이를 위해 엔진은 패키지(UPackage) 라는 단위로 오브젝트들을 묶어 관리합니다. 본 글에서는 언리얼 엔진의 패키지 개념과 이를 활용한 오브젝트 관리 기법을 중심으로, 코드 예제와 함께 설명합니다.1. 패키지(UPackage)란?1.1 개념 및 필요성패키지의 정의언리얼 엔진에서 패키지는 여러 UObject를 담을 수 있는 컨테이너 역할을 합니다. 모든 UObject는 반드시 어떤 패키지에 속하게 되며, 이 패키지를 통해 오브젝트의 저장, 로딩, 직렬화, 버전 관리 등이 이루어집니다.예를 들어, 게임 콘텐츠로 제작된 애셋은 "/Game" 폴더 아래의 패키지에 저장..

언리얼 엔진(Unreal Engine)에서의 가비지 컬렉션(Garbage Collection, GC)은 엔진이 동적으로 할당한 UObject 기반 객체들에 대해 메모리 누수를 방지하고, 사용하지 않는 객체들을 자동으로 정리해주는 중요한 메커니즘입니다. 아래에서는 언리얼 엔진의 가비지 컬렉션 개념, 동작 방식, 코드 예제, 그리고 사용 시 주의할 점 등을 자세하게 설명합니다.1. 가비지 컬렉션 개요UObject 기반언리얼 엔진의 가비지 컬렉터는 UObject를 기반으로 하는 객체만 관리합니다. 따라서, UObject에서 파생되지 않은 일반 C++ 객체는 가비지 컬렉션의 대상이 아니며, 별도의 메모리 관리가 필요합니다.자동 메모리 관리GC는 주기적으로 실행되어 더 이상 참조되지 않는 UObject 객체를 탐..

파이썬 개발 환경의 혁신: 신규 개발자를 위한 uv 완벽 가이드파이썬 개발 여정을 막 시작하신 여러분, 환영합니다! 코드를 작성하는 즐거움도 잠시, '패키지 관리'라는 첫 번째 허들에 부딪히곤 합니다. "pip가 뭐지?", "가상 환경은 왜 써야 하지?", "Conda는 또 뭐람?" 하는 질문들이 쏟아지죠. 다양한 도구들 때문에 혼란스러웠던 경험, 다들 있으실 겁니다. 하지만 이제 걱정을 덜어줄 강력한 도구가 등장했습니다. 바로 uv입니다! uv는 Astral이라는 회사에서 개발한 최신 파이썬 패키지 및 프로젝트 관리 도구로, 놀라운 속도와 편리함으로 파이썬 개발 환경을 혁신하고 있습니다. Astral은 이미 Ruff라는 초고속 파이썬 린터 및 포맷터로 많은 개발자에게 깊은 인상을 남긴 곳이죠. ..

3부: MCP 고급 활용 및 실전 응용7장: 고급 컨텍스트 관리 기법과 MCPMCP는 기본적인 컨텍스트 제공 및 도구 실행 기능을 넘어, 더 복잡하고 동적인 AI 애플리케이션 시나리오를 지원하기 위한 고급 기능과 통합 방안을 제공합니다.7.1. 긴 컨텍스트 처리 전략과 MCP 연동LLM의 컨텍스트 창 제한은 긴 문서 처리나 장시간 대화 유지에 어려움을 줍니다. MCP는 이러한 문제를 직접 해결하기보다는, 긴 컨텍스트 처리 전략과 연동하여 효율성을 높이는 방식으로 기여합니다.RAG (Retrieval-Augmented Generation) 연동: MCP는 RAG 파이프라인의 핵심 요소로 활용될 수 있습니다.MCP 리소스 활용: 외부 지식 베이스(문서 저장소, 데이터베이스 등)를 MCP 서버의 '리소스'로 ..

2장: Model Context Protocol (MCP) 소개Model Context Protocol(MCP)은 AI 애플리케이션과 외부 세계 간의 상호작용을 표준화하기 위해 Anthropic이 제안하고 오픈소스로 공개한 프로토콜입니다.2.1. MCP의 정의: 무엇을 위한 프로토콜인가?MCP는 AI 애플리케이션(호스트/클라이언트)이 외부 데이터 소스, 도구, 시스템(서버)과 안전하고 효율적으로 통신하기 위한 개방형 표준 프로토콜입니다. 이는 AI 모델이 단순히 학습된 데이터에만 의존하는 것이 아니라, 필요한 외부 컨텍스트(Resources)를 동적으로 가져오고, 특정 기능(Tools)을 실행하며, 미리 정의된 상호작용 흐름(Prompts)을 사용할 수 있도록 표준화된 방법을 제공합니다. MCP는 특정 ..

서론Model Context Protocol (MCP)은 Anthropic이 소개한 개방형 표준으로, AI 애플리케이션(챗봇, IDE 어시스턴트, 맞춤형 에이전트 등)이 외부 도구, 데이터 소스 및 시스템과 연결되는 방식을 표준화하는 것을 목표로 합니다. 이는 AI 통합을 위한 일종의 'USB-C 포트'와 같이 생각할 수 있으며 , 다양한 AI 시스템과 외부 리소스 간의 복잡하고 파편화된 연결 문제를 해결하기 위해 설계되었습니다. MCP는 AI 모델이 필요한 컨텍스트(Context)를 안전하고 효율적으로 확보하고, 외부 기능을 활용하여 더욱 정확하고 관련성 높은 응답을 생성하도록 돕습니다.    본 학습 자료는 개발자들이 MCP의 핵심 개념을 이해하고, 실제 애플리케이션에 효과적으로 구현 및 활용할 수 ..