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PostgreSQL 효율적 연동을 위한 선택: PgBouncer vs Pgpool-II 비교 분석 PgBouncer를 PostgreSQL과 연동할 때, pg_hba.conf 파일에서 trust 인증 방식을 사용하는 것은 일반적으로 권장되지 않습니다. trust 인증 방식은 클라이언트의 주소나 호스트명만으로 접속을 허용하는 매우 느슨한 인증 방식입니다. 이는 로컬 네트워크 내에서 신뢰할 수 있는 환경에서만 사용해야 하며, 원격지에서는 보안 위험이 크게 증가합니다. 보다 안전한 방식으로 PgBouncer와 PostgreSQL을 연동하려면, 다음과 같은 접근 방식을 고려할 수 있습니다. 보안 인증 방식 사용: pg_hba.conf에서 md5, scram-sha-256, 또는 보다 강력한 암호화 기반 인증 방식을 사용합니다. 이 방식들은 사용자 이름과 비밀번호를 통한 인증을 필요로 하며, 특히 scram-s.. 2024. 4. 3.
GPT-5와 인공 일반 지능(AGI)의 도래: 기술적 진보와 윤리적 고려 ChatGPT 5, 즉 GPT-5는 OpenAI의 대형 언어 모델(Large Language Models, LLMs)의 예상되는 미래 버전으로, 특히 인공 일반 지능(Artificial General Intelligence, AGI) 달성에 대한 기대가 모아지고 있습니다. 현재 GPT-5와 AGI에 대한 가능성에 관한 알려진 사실과 추측을 요약해 보겠습니다. GPT-5의 기능 GPT-5는 GPT-4에서 큰 발전을 이룰 것으로 예상되며, 자연어 처리, 추론, 창의성 및 전반적인 다양성 등 다양한 차원에서 개선될 것으로 보입니다. GPT-5는 수조 개의 매개변수를 사용하는 데이터셋을 활용할 것으로 추측되며, 이는 GPT-4의 1조 개 이상의 매개변수에서 상당한 증가를 의미합니다. 이러한 매개변수의 확장은 능.. 2024. 4. 2.
슬랙 채널 내용을 학습하여 질의응답을 수행하는 AI 챗봇 구현 슬랙에서 봇을 개발할 때 채널의 기반 정보와 소통 내용을 적재하고, 이를 기반으로 새로운 질의에 대해 이전 내용을 검색하거나 참조하여 답변하는 기능을 구현하는 것은 여러 단계를 포함합니다. 정확히 말하자면, 슬랙 API는 직접적으로 채널 내의 이전 메시지들을 "검색"하는 기능을 제공하지 않습니다. 대신, 메시지 이벤트를 수신하고, 이를 데이터베이스에 저장한 다음, 이 데이터베이스를 검색하여 필요한 정보를 찾아내는 방식으로 구현해야 합니다. 1단계: 슬랙 앱 생성 및 설정 슬랙 앱 생성: 먼저 슬랙 API 웹사이트에서 새로운 앱을 생성합니다. 봇 사용자 추가: 앱 설정에서 "Bots" 기능을 추가하고 봇 사용자를 설정합니다. 권한 설정: "OAuth & Permissions" 섹션에서 봇에 필요한 권한을 .. 2024. 4. 1.
Docker Swarm Node 네트워크 장애 후 통신 문제 해결 방법 Docker Swarm에서 노드 간의 네트워크 단절 후 다시 연결되었을 때, 컨테이너 간 통신 문제가 발생하는 경우는 여러 가지 원인이 있을 수 있습니다. 주로 이름 해석(Name Resolution) 문제로 Could not resolve host 같은 오류가 발생합니다. Docker를 재시작하면 해결되는 경우가 많지만, 임시적인 네트워크 설정 문제일 가능성이 높습니다. Docker를 재시작하지 않고 문제를 해결하는 방법에는 몇 가지가 있습니다. 1. 서비스 재배포 Docker Swarm 서비스를 강제로 업데이트하여 네트워크 설정을 새로 고치는 것입니다. 이 방법은 서비스가 사용하는 네트워크 설정을 재설정하고, 이름 해석 문제를 해결할 수 있습니다. docker service update --force.. 2024. 3. 31.
Generative AI 시스템 보호를 위한 도구 PyRIT 툴킷 MS 출시 Microsoft가 PyRIT(Python Risk Identification Tool)라는 새로운 오픈 소스 자동화 프레임워크를 출시했습니다. 이 도구는 생성 인공지능(AI) 시스템 내의 위험을 사전에 식별하기 위해 설계되었으며, 모든 조직이 최신 인공지능 발전을 책임 있게 활용할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 합니다. PyRIT는 특히 큰 언어 모델(LLM) 엔드포인트의 강건성을 다양한 해로운 카테고리, 예를 들어 조작(예: 환각), 오용(예: 편견), 금지된 내용(예: 괴롭힘)에 대해 평가하는 데 사용될 수 있습니다. 또한, 맬웨어 생성에서 탈옥에 이르기까지 보안 해로움, 그리고 신원 도용과 같은 개인정보 해로움을 식별하는 데에도 사용할 수 있습니다. PyRIT는 다섯 가지 인터페이스를 제공합니다.. 2024. 3. 30.

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