Microsoft는 Visual Studio 2022 17.12에 코드 분석 및 디버깅을 개선하는 추가 진단 및 디버깅 기능을 추가했습니다. 이러한 변화 중에는 개발 프로세스 간소화를 목표로 하는 Copilot AI 통합과 관련된 개선 사항이 있습니다. 가장 많이 찾는 기능 중 하나는 구현된 함수 '반환' 값의 온라인 표시였습니다. 관련 '반품' 지침 아래 회색으로 표시된 숫자 위로 마우스를 가져가면 Copilot 아이콘과 추가 정보가 표시됩니다. 이 아이콘을 클릭하면 AI가 표현식을 분석하여 오류를 찾아냅니다.

"자동" 및 "로컬" 창에서 변수 값을 구문 분석하는 것은 Copilot이 기능을 디버그 창으로 확장하는 또 다른 방법입니다. 변수 미리보기 옆에 있는 AI 아이콘을 통해 추가 오류 분석이 제공됩니다. 도구용 전용 AI 도우미는 아직 개발 단계에 있지만 IEnumerable Visualizer 도구도 개선되어 IntelliSense와 LINQ 쿼리에 대한 구문 강조 기능이 통합되었습니다.

모든 프로젝트에서 중단점을 균일하게 관리하기 위해 이제 디버거에서 해당 옵션과 함께 중단점 그룹을 가져오고 내보낼 수 있습니다. 이제 진단 도구를 사용하여 스냅샷을 찍어 메모리 상태를 비교할 수 있습니다. 개발자가 "메모리" 탭에서 두 개의 스냅샷을 찍을 때 "차이점 표시"를 선택하여 변경 사항을 확인할 수 있습니다. 또한 이제 진단 창에 히스토그램 데이터가 표시됩니다.

이 릴리스에는 특히 디버깅 및 코드 복구를 위한 AI 기반 기능이 추가되었으며 .NET 9가 통합되었습니다. 이제 사용자는 사용자 인터페이스를 사용하여 Visual Studio 인스턴스에 파일을 복사하고 프로젝트 요구 사항에 따라 여러 프로그램 설정을 시작할 수 있습니다. Copilot에서 생성된 커밋 메시지는 개발자가 추가로 사용자 정의할 수 있으며 로컬 리포지토리를 만들고 여러 GitHub 계정을 관리할 수도 있습니다. 후속 요청에서 응답을 재사용하기 위해 쿼리 변수를 지원하는 HTTP 파일 외에도 Linux 사용자는 WebJobs를 Azure에 게시할 수도 있습니다. 명령줄 매개변수는 C++ 개발자 도구 모음에서 직접 설정할 수 있습니다.

이러한 개선 사항은 [Microsoft 블로그 게시물](https://devblogs.microsoft.com/visualstudio/debugger-and-diagnostics-updates-in-visual-studio-17-12/)에 자세히 설명되어 있으며, 모든 업그레이드는 [릴리스 노트](https://learn.microsoft.com/de-de/visualstudio/releases/2022/release-notes)에 나와 있습니다.

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Visual Studio 2022 17.12: Microsoft, Copilot 통합을 통해 디버깅 및 AI 기반 기능 개선

###### 2024년 11월 26일

[Anthropic](https://www.anthropic.com)은 [Model Context Protoco](https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol)l(MCP)라는 오픈 소스 표준을 공개했습니다. /)AI 보조원이 데이터 시스템과 통신하고 연결하는 방식을 개선하는 것을 목표로 합니다. 이 프로토콜은 대규모 데이터 소스와 독립적으로 작동하는 경우가 많고 새로운 시스템마다 고유한 통합이 필요한 AI 모델의 단점을 극복하는 것을 목표로 합니다. MCP는 챗봇 및 기타 AI 기반 애플리케이션이 개발 환경, 도구 및 콘텐츠 저장소의 데이터에 쉽게 액세스할 수 있도록 하는 포괄적인 솔루션을 제공합니다.

데이터를 제공하기 위해 "MCP 서버"를 사용하고 워크플로 또는 애플리케이션을 통합하기 위해 "MCP 클라이언트"를 사용함으로써 프로토콜을 통해 개발자는 데이터 소스와 애플리케이션 간에 양방향 연결을 설정할 수 있습니다. 이러한 표준화는 단절된 통합을 확장 가능하고 지속 가능한 프레임워크로 대체하여 개발 절차를 간소화할 수 있습니다. Replit, Codeium 및 Sourcegraph와 같은 플랫폼은 MCP에 대한 지원을 추가할 계획이며 Block 및 Apollo와 같은 회사는 이미 MCP를 시스템에 통합했습니다.

Google Drive, Slack 및 GitHub와 같은 잘 알려진 엔터프라이즈 도구를 위한 사전 구축된 서버와 프로덕션 서버 설치를 위한 툴킷을 출시할 계획을 통해 Anthropic은 MCP를 개발자에게 제공했습니다. MCP는 Anthropic의 [Claude Enterprise](https://techcrunch.com/2024/09/04/anthropic-launches-claude-enterprise-plan-to-compete-with) 사용자를 위해 Claude 챗봇을 내부 시스템에 연결하는 데 사용할 수 있습니다. -openai/) 구독.

각 데이터 소스에 대한 별도의 인터페이스에 대한 요구 사항을 제거함으로써 MCP를 채택하면 AI 통합 노력이 가속화될 수 있습니다. AI 시스템은 생태계가 성장함에 따라 도구와 정보의 맥락을 보존할 수 있어 더욱 일관되고 효율적인 설계가 가능해집니다.

그러나 특히 경쟁업체가 MCP를 채택하는 정도에 따라 성공 여부가 결정됩니다. 예를 들어 OpenAI는 ChatGPT를 위한 독점적인 "앱 작업" 기능을 통해 다른 전략을 채택했습니다. 이 기능은 모델을 특정 코딩 도구에 연결하고 잠재적으로 다른 응용 프로그램으로 확장될 수 있습니다. 그러나 OpenAI의 전략은 여전히 ​​폐쇄적이고 파트너 중심입니다.

Anthropic은 MCP가 코딩 시 이해력 향상과 같이 AI 시스템의 상황별 기능을 크게 향상시킬 수 있다고 주장하지만 이러한 주장은 아직 특정 참고 자료에서 뒷받침되지 않습니다. 그 성능과 장기적인 효과는 아직 알려지지 않았습니다.

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MCP(모델 컨텍스트 프로토콜): Anthropic은 데이터 시스템에 대한 AI 연결을 단순화합니다.

###### 2024년 11월 19일

대부분의 AI 모델은 에너지 집약적인 것으로 악명 높은 그래픽 처리 장치(GPU)로 구동됩니다. [Goldman Sachs에 따르면](https://www.goldmansachs.com/insights/articles/AI-poised-to-drive-160-increase-in-power-demand), 2030년까지 데이터에서 GPU 사용 증가 센터에서는 전기 수요가 160% 증가합니다. 아날로그 및 메모리 회로 설계에 능숙한 Vishal Sarin은 이러한 경향이 지속 불가능하다는 것을 보고 본래 [Analog Inference](https://www.sagence-ai.com/)로 알려진 Sagence AI를 설립했습니다. 이 사업은 에너지 소비가 적은 GPU 대체품을 개발하고 성능과 환경 문제를 모두 해결하는 데 중점을 두고 있습니다.

Sagence는 AI 애플리케이션을 위한 시스템과 아날로그 칩은 물론 이를 프로그래밍하는 데 필요한 소프트웨어도 만듭니다. 아날로그 칩은 데이터를 이진 값으로 저장하는 표준 디지털 칩과 달리 다양한 값을 사용하여 정보를 나타냅니다. 이러한 구별로 인해 아날로그 회로는 메모리에서 직접 데이터를 처리하고 더 적은 부품을 사용하여 일부 계산을 완료하여 프로세서와 메모리 간의 데이터 전송으로 인해 발생하는 병목 현상을 제거할 수 있습니다. 또한 아날로그 프로세서는 디지털 프로세서에 비해 더 높은 데이터 밀도를 제공합니다.

수십 년 동안 사용 가능했음에도 불구하고 디지털 프로세서가 현대 사회의 요구를 따라잡을 수 없기 때문에 아날로그 기술이 다시 부활하고 있습니다. 그러나 아날로그 칩에도 단점이 있습니다. 즉, 정확한 제조가 필요하고 프로그래밍이 복잡하다는 것입니다. Sagence는 대기 시간, 비용, 전력 소비와 같은 문제를 해결하기 위해 특정 서버 및 모바일 장치 애플리케이션에 중점을 두고 디지털 기술의 부속물로 칩을 판매합니다.

2025년에 칩을 상용화할 계획인 Sagence는 이미 고객과 협력하고 있으며 EnCharge 및 Mythic과 같은 AI 전문 아날로그 칩 제조업체와 경쟁에 직면하고 있습니다. Vinod Khosla, TDK Ventures 및 Aramco Ventures와 같은 투자자들이 회사에 5,800만 달러를 기부했으며 직원 75명을 늘리기 위해 더 많은 자금을 모색할 계획입니다. 최신 생산 기술에서 벗어나 Sagence의 비용 효율적인 접근 방식은 치열한 산업에서 매력을 더합니다.

Sagence의 잠재적인 기회는 최근 동향으로 나타납니다. 반도체 스타트업을 위한 벤처캐피탈 자금 조달 규모가 [증가하고 있습니다](https://news.crunchbase.com/semiconductors-and-5g/chip-startup-funding-bounces-back-ai-nvda/#:~:text=따라서%20far%20this%20year%2C%20VC,%2410.9%20billion%20in%20447%20deals.); 2024년 상반기에만 53억 달러가 모금되었습니다. 그러나 Nvidia와 같은 유명 기업과의 경쟁, 고가의 제조, 확립된 기술이 지배적인 시장 진입 문제 등 극복해야 할 장애물이 여전히 남아 있습니다. 상당한 자금 지원에도 불구하고 파산을 선언한 AI 칩 제조업체인 그래프코어(Graphcore)의 사례에서 위험이 강조됩니다.

Sagence의 성공은 생산을 효율적으로 확장하면서 에너지 효율적인 고성능 칩을 제공하는 능력에 달려 있습니다. 회사는 경제 및 환경 문제를 모두 해결함으로써 발전하는 AI 하드웨어 환경에서 독보적인 위치를 차지하는 것을 목표로 합니다.

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GPU 에너지 위기에 대한 Sagence AI의 솔루션

###### 2024년 11월 12일

[Amazon](https://www.amazon.com/)은 제3자 공급업체의 보안 위반으로 인해 직원 정보에 영향을 미치는 데이터 유출이 발생했음을 인정했습니다. 이메일 주소, 전화번호, 건물 위치를 포함한 직원 비즈니스 연락처 정보만 손상되었습니다. Amazon이나 AWS 시스템 모두 직접적인 영향을 받지 않았습니다.

아마존은 금융 정보나 주민등록번호 등 민감한 데이터에 접근할 수 없는 것으로 알려졌으나 얼마나 많은 직원이 영향을 받았는지 밝히기를 거부했다. [Amazon에 따르면](https://techcrunch.com/2024/11/11/amazon-confirms-employee-data-stolen-after-hacker-claims-moveit-breach/) 공급업체는 이후 보안 결함을 수정했습니다. 그게 해킹의 원인이 됐어요.

이번 확인은 "Nam3L3ss"라는 가명을 사용하는 해커가 알려진 포럼 BreachForums에 Amazon 및 기타 24개 주요 기업의 데이터를 게시했다고 주장한 후에 나온 것입니다. [2023년 MOVEit Transfer](https://www.emsisoft.com/en/blog/44123/unpacking-the-moveit-breach-statistics-and-analytics/)를 대규모로 악용했다는 주장(0을 사용하는 주요 결함) Progress Software 파일 전송 솔루션의 -day 취약점)으로 인해 280만 행 이상의 데이터가 수집된 것으로 알려졌습니다.

Clop 랜섬웨어 그룹은 MOVEit 해킹을 담당했으며, 이는 미국 정부 계약자 Maximus, 콜로라도 보건 정책 및 금융부, 오리건 교통부를 포함하여 1,000개 이상의 회사에 영향을 미쳤습니다.

사이버 위협이 지속적으로 증가하고 더욱 정교해짐에 따라 이와 같은 사건은 모든 유형의 비즈니스에 대한 사이버 보안의 중요성을 강조합니다. 데이터 침해가 점점 더 자주 발생하고 심각해지면서 약점을 탐지하고 개인 데이터를 보호할 수 있는 자격을 갖춘 사이버 보안 전문가의 필요성이 더욱 강조되고 있습니다.

사이버 보안에 큰 관심이 있거나 이 성장하는 산업에서 시작하고 싶다면 [Code Labs Academy](/)에서 포괄적인 [사이버 보안 부트 캠프](/courses)를 제공합니다. /cybersecurity) 귀하에게 필요한 기술과 정보를 제공할 것입니다. 조직의 데이터를 방어하고, 사이버 공격을 방어하고, 수요가 높은 분야에서 우위를 유지하는 방법을 알아보세요.

Visual Studio 2022 17.12: Microsoft, Copilot 통합을 통해 디버깅 및 AI 기반 기능 개선

MCP(모델 컨텍스트 프로토콜): Anthropic은 데이터 시스템에 대한 AI 연결을 단순화합니다.

GPU 에너지 위기에 대한 Sagence AI의 솔루션

Amazon, 해커의 주장에 따라 MOVEit 위반으로 직원 데이터가 손상되었음을 확인