2024-10-21 주간 URL 모음
- The WSDOT Blog - Washington State Department of Transportation: In case you can’t tell, we’re really excited about our new roundabout on SR 203
- 요약
- 독특한 디자인: SR 203의 새로운 로터리는 두 개의 중앙 섬과 통과 차선이 있는 콤팩트한 디자인으로 일반적인 로터리와 차별화됩니다.
- 교통 정온화: 이 로터리는 차량 속도를 시속 55마일로 낮춰 안전을 개선하고 심각한 충돌 가능성을 낮추는 것을 목표로 합니다.
- 대형 차량 수용: 대형 차량과 농기계가 어려움 없이 좌회전할 수 있도록 특별히 설계되었습니다.
- 지리적 제약: 이 로터리의 설계는 가파른 언덕과 보호 습지 등 주변 지형의 영향을 받아 확장 옵션이 제한적이었습니다.
- 안전상의 이점: 국내 연구에 따르면 로터리는 전체 충돌 사고를 37%, 부상 사고를 75%, 사망 사고를 90%까지 줄일 수 있는 것으로 나타났습니다.
- 운전자 지침: 운전자는 로터리를 통과할 때 표준 로터리 규칙에 따라 두 번 양보하는 것이 좋습니다.
- 지역사회 적응: 이 문서는 모든 사람이 적응하는 데 시간이 걸릴 수 있으므로 운전자들이 새로운 디자인에 적응하고 인내심을 발휘할 것을 권장합니다.
- 성능 모니터링: 엔지니어링 팀은 로터리가 의도한 대로 작동하고 교통 흐름을 개선할 수 있도록 지속적으로 모니터링할 것입니다.
- 동영상 리소스: 운전자가 이 독특한 로터리를 이용하는 방법을 더 잘 이해할 수 있도록 동영상을 제공합니다.
- 대중 참여: 이 기사에서는 로터리에 대한 기대감을 표현하고 안전과 교통 효율성 향상을 위해 커뮤니티가 변화를 수용하도록 초대합니다.
- WordPress.org’s latest move involves taking control of a WP Engine plugin - The Verge
- 요약
- 플러그인에 대한 통제권: WordPress.org은 상업적 업셀을 없애고 보안 문제를 해결하기 위해 현재 보안 사용자 정의 필드로 이름이 바뀐 인기 있는 WP Engine 플러그인을 통제하고 있습니다.
- 보안 문제: Matt Mullenweg가 언급한 구체적인 보안 문제는 아직 명확하지 않습니다.
- 가이드라인 호출: Mullenweg는 플러그인 디렉터리 가이드라인 18번을 호출하여 개발자의 동의 없이 워드프레스가 플러그인을 제거하거나 수정할 수 있도록 허용했습니다.
- 법적 맥락: 이번 조치는 최근 WP Engine이 Mullenweg와 Automattic을 상대로 제기한 소송과 관련이 있습니다.
- 비정상적인 선례: 이 상황은 다른 플러그인에서는 발생하지 않을 것으로 예상되는 드물고 이례적인 상황으로 설명됩니다.
- WP Engine의 답변: 워드프레스는 동의 없이 플러그인을 강제로 가져간 적이 없으며, 비고객이 마지막 정품 버전을 다운로드할 수 있도록 안내를 제공했다고 WP Engine의 ACF 팀은 밝혔습니다.
- ACF의 기능: ACF 플러그인을 사용하면 웹사이트 제작자가 사용자 정의 필드를 활용할 수 있어 기본 워드프레스 기능 이상의 사용성을 향상시킬 수 있습니다.
- 커뮤니티 영향: 이 사건은 플러그인 개발자와 플랫폼 거버넌스 간의 긴장을 부각시키며 제어 및 사용자 액세스에 대한 의문을 제기합니다.
- 미디어 문의: 더버지는 관련 당사자들에게 추가 의견을 듣기 위해 연락을 취했으며, 이는 이번 사태에 대한 언론의 관심이 계속되고 있음을 나타냅니다.
- 명확성 관련 업데이트: 플러그인 포크에 관한 Mullenweg의 용어를 명확히 하기 위해 업데이트가 이루어졌습니다.
- LEGO IDEAS - Working Turing Machine
- 요약
- 튜링 머신의 정의: 튜링 머신은 앨런 튜링이 만든 추상적인 알고리즘 모델 또는 난해한 프로그래밍 언어로 설명됩니다.
- 구성 요소: 무한히 긴 테이프, 기호를 읽고 덮어쓰기 위한 헤드, 기계의 상태를 나타내는 레지스터, 상태-기호 조합을 명령어와 연결하는 테이블로 구성됩니다.
- 작업 주기: 기계는 기호를 읽고, 테이블에 따라 다음 작업을 결정하고, 상태를 전환하고, 새 기호를 인쇄하고, 테이프를 이동하는 주기로 작동합니다.
- 실행 능력: 튜링 머신은 체계적인 프로세스로 인해 모든 컴퓨터 알고리즘을 실행할 수 있습니다.
- 기호-상태 조합: 이 모델은 기호와 상태의 조합이 32가지나 가능하기 때문에 독특한 프로그램을 만들 수 있는 잠재력이 무궁무진합니다.
- 소스 코드 크기: 튜링 머신의 소스 코드는 224비트(14바이트)가 필요하며, 약 2.69*10⁶⁷의 가능한 프로그램을 구현할 수 있지만 대부분은 비실용적일 수 있습니다.
- 모델 복잡성: 전기 모터 없이 설계된 복잡한 메커니즘으로, 모든 기능을 하나의 입력에 의존하여 연결합니다.
- 지적 재산권: 튜링 머신은 수학적 모델이므로 관련 지적 재산권 문제가 없습니다.
- 부품 수: 이 모델은 약 2900개의 부품으로 구성되어 레고 아이디어의 한계인 3000개에 근접하며, 많은 부품이 기능적이거나 구조적 지원을 제공합니다.
- 교육적 가치: 튜링 머신 세트는 사용자가 직접 참여하고, 프로그램을 만들고, 복잡한 메커니즘을 탐구하고, 중요한 이론적 모델을 이해할 수 있도록 함으로써 교육적 이점을 제공합니다.
- Using Alpine can make Python Docker builds 50× slower
- 요약
- 알파인과 우분투: 알파인 리눅스는 종종 더 작은 도커 이미지에 권장되지만, 파이썬과 함께 사용할 경우 빌드 속도가 상당히 느려지고 최종 이미지 크기가 커질 수 있습니다.
- 빌드 시간 차이: 알파인으로 Docker 이미지를 빌드하는 데 걸리는 시간은 우분투를 사용할 때보다 훨씬 더 오래 걸릴 수 있으며, 알파인의 경우 1557초, 우분투는 30초로 관찰되었습니다.
- 이미지 크기 비교: 예를 들어, 알파인에서 빌드된 Python 애플리케이션의 경우 최종 이미지 크기는 851MB인데 비해 데비안 기반 이미지의 경우 363MB였습니다.
- 종속성 관리: 알파인을 사용하려면 시스템 라이브러리 종속성을 수동으로 관리해야 하는데, 이는 glibc 대신 musl C 라이브러리를 사용하기 때문에 많은 Python 패키지에 대해 사전 컴파일된 바이너리 휠이 부족하기 때문입니다.
- 설치 문제: 표준 Python 패키지는 musl과 호환되지 않는 바이너리 휠에 의존하기 때문에 알파인에서 설치에 실패하는 경우가 많아 설치 시간이 길어지고 오류가 발생할 가능성이 있습니다.
- 런타임 버그: 알파인은 musl과 glibc의 차이로 인해 모호한 런타임 버그를 일으킬 수 있으며, 이로 인해 예기치 않은 애플리케이션 동작이 발생할 수 있습니다.
- 빌드 복잡성: 잠재적인 최적화에도 불구하고, 일반적으로 알파인에서 이미지 크기를 작게 만들려면 상당한 노력과 복잡성이 필요하며, 이로 인해 원래의 매력이 약화될 수 있습니다.
- 호환성 업데이트: PEP 656의 최근 업데이트는 musl C 라이브러리 휠에 대한 지원을 개선하는 것을 목표로 하며, 이를 통해 Alpine과의 호환성 문제가 일부 완화될 수 있습니다.
- 성능 트레이드오프: 작은 이미지에 알파인을 사용하면 얻을 수 있는 성능상의 이점은 Python 애플리케이션의 빌드 시간 및 복잡성 증가로 인해 상쇄되는 경우가 많습니다.
- 알파인에 대한 권장 사항: Python 애플리케이션의 경우 일반적으로 속도, 크기, 버그 발생 가능성 등의 트레이드오프가 있기 때문에 기본 이미지로 알파인 Linux를 사용하지 않는 것이 좋습니다.
- Don't let dicts spoil your code - Roman Imankulov
- Docker images using uv's python • Michael Kennedy
- 요약
- uv의 새로운 기능을 통해 파이썬을 효과적으로 관리할 수 있어 인프라 워크플로우에 큰 영향을 미칩니다.
- Talk Python은 개발 작업을 하나의 강력한 서버로 통합하여 효율성을 향상시켰습니다.
- Docker Compose를 사용하면 Docker 컨테이너 내에서 17개의 멀티-티어 애플리케이션을 관리할 수 있습니다.
- 사용자 지정 Docker 이미지는 맞춤형 Ubuntu Linux 기반에 구축되어 환경을 더욱 효과적으로 제어할 수 있습니다.
- 소스에서 Python 3.12를 빌드하는 데는 최대 10분이 소요될 정도로 시간이 많이 소요될 수 있지만, Docker 캐싱은 이를 완화해 줍니다.
- 가상 환경을 더 빠르게 생성할 수 있는 방법을 도입하여 설정 시간을 10분에서 단 몇 초로 단축합니다.
- Python 관리를 위해 uv를 활용하는 기본 이미지와 함께 새로운 계층 구조의 Docker 이미지가 제안됩니다.
- 종속성 설치에 uv를 사용하면 특히 일반적인 라이브러리의 경우 프로세스 속도를 크게 높일 수 있습니다.
- 실제 사례는 Docker 설정 내 Flask 애플리케이션에서 uv를 사용하는 것이 얼마나 효율적인지 보여줍니다.
- 배포 속도와 관리가 개선되어 Talk Python 애플리케이션의 지속적인 배포 프로세스가 더욱 원활해졌습니다.