Show GN: LOSLES - 금액 자체를 결제 식별자로 사용하는 자동 결제 시스템 (github.com/ai1023dev)
개인 프로젝트로 LOSLES라는 오픈소스 결제 처리 시스템을 만들어 공개했습니다. 이 프로젝트의 핵심 아이디어는 "계좌 이체 감지 + 금액 자체를 주문 ID처럼 사용한다"는 것입니다. 일반적인 계좌이체 결제는 보통 다음과 같은 과정을 거칩니다. PG사 가입 사업자 등록 심사 API 연동 결제 수수료 발생 정산 대기 개인 개발자나 소규모 프로젝트 입장에서는 꽤 부담이 되는 경우가 많습니다. 그래서 "금액만으로 주문을 식별할 수 있지 않을까?"라는 생각으로 만들게 되었습니다. 예를 들어 상품 가격이 10,000원이라면, 첫 주문: 10,000원 30분 내 같은 상품의 두 번째 주문: 9,999원 세 번째 주문: 9,998원 네 번째 주문: 9,997원 ... 이런 식으로 주문마다 고유한 금액을 부여합니다. (실제 구현에서는 99원부터 시작하여 98원, 97원, 96원... 식으로 할인 금액을 차감) 따라서 서버는 별도의 주문번호 입력 없이도 금액만 보고 어떤 주문인지 식별할 수 있습니다. LOSLES Android App은 카카오페이 충전 알림을 감지하여 외부 서버로 자동 전송하는 역할을 담당합니다. Android의 알림 접근 권한(Notification Listener)을 이용해 카카오톡·카카오페이 앱의 알림을 실시간으로 감시하고, 충전 금액이 포함된 알림이 수신되면 해당 금액을 추출하여 설정된 서버 URL로 POST 요청을 전송합니다. LOSLES WEB Server와 함께 사용하면 사용자의 입금부터 결제 완료 처리까지의 과정을 자동화할 수 있습니다. 전체 플로우 사용자가 주문 생성 서버가 고유 금액 할당 사용자가 해당 금액으로 계좌 이체 (현재 카카오페이만 지원) Android 앱이 충전 알림 감지 금액을 서버로 전송 서버가 금액과 주문 매칭 자동 결제 완료 처리 즉, "누가 보냈는가"가 아니라 "얼마를 보냈는가"를 기준으로 결제를 식별합니다. 주의 사항 중요한 점은 LOSLES가 공식 PG를 대체하려는 프로젝트는 아니라는 것입니다. 대규모 서비스에서는 PG사가 제공하는 환불, 정산, 영수증, 분쟁 처리, 보안 기능이 여전히 중요합니다. 다만 개인 프로젝트나 소규모 디지털 콘텐츠 판매의 경우, "결제 받기 위해 사업자 등록부터 하고 PG 심사까지 받아야 하는 상황" 이 과하다고 느껴졌고, 그 과정 없이 자동 결제를 구현할 수 있는 방법을 실험해 본 프로젝트입니다. 현재 베타 버전이며 피드백을 받고 있습니다. 특히 아래 부분에 대한 의견을 듣고 싶습니다. 금액 기반 식별 방식의 문제점 중복 주문 처리 방법 보안 개선 아이디어 실제 운영 경험이 있는 분들의 의견 감사합니다.
개인 프로젝트로 LOSLES라는 오픈소스 결제 처리 시스템을 만들어 공개했습니다.
이 프로젝트의 핵심 아이디어는 "계좌 이체 감지 + 금액 자체를 주문 ID처럼 사용한다"는 것입니다. 일반적인 계좌이체 결제는 보통 다음과 같은 과정을 거칩니다.
개인 개발자나 소규모 프로젝트 입장에서는 꽤 부담이 되는 경우가 많습니다. 그래서 "금액만으로 주문을 식별할 수 있지 않을까?"라는 생각으로 만들게 되었습니다.
30분 내 같은 상품의 두 번째 주문: 9,999원
이런 식으로 주문마다 고유한 금액을 부여합니다. (실제 구현에서는 99원부터 시작하여 98원, 97원, 96원... 식으로 할인 금액을 차감) 따라서 서버는 별도의 주문번호 입력 없이도 금액만 보고 어떤 주문인지 식별할 수 있습니다.
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24시간 동안 시바이누 640억개 이동…단기 변동성 확대 우려
시바이누 640억개 이상이 24시간 동안 거래소를 오가며 변동성 확대 가능성이 커졌다. 거래소 유입과 잔고가 함께 늘어 0.00001100~0.00001150달러 회복 여부가 분기점으로 떠올랐다.
[디지털투데이 AI리포터] 시바이누 토큰 640억개 이상이 최근 24시간 동안 거래소를 오가면서 가격 변동성 확대 가능성이 커졌다.
13일(현지시간) 블록체인 매체 유투데이에 따르면 거래소 유입과 거래소 잔고가 함께 늘어난 가운데 시바이누는 기술적으로도 취약한 구간에 놓였다. 거래소 잔고 증가는 즉시 거래 가능한 물량이 많아졌다는 뜻이다. 이런 흐름은 통상 변동성을 키우고, 경우에 따라 매도 압력을 높일 수 있다.
시점도 민감하다. 시바이누는 봄철 반등 과정에서 형성된 상승 지지 패턴 아래로 내려왔고, 주요 이동평균선도 밑돌고 있다. 지난 1년 동안 이어진 전반적인 약세 흐름이 다시 확인된 셈이다.
다만 추가 하락만을 뜻하는 신호는 아니다. 상대강도지수(RSI)는 과매도 구간에 가까워졌다. 약세 모멘텀이 약해지고 있을 가능성을 시사하는 대목이다. 비슷한 낙폭 뒤 저가 매수세가 유입되며 단기 반등이 나온 사례도 있었다.
단기적으로는 0.00001100~0.00001150달러 구간이 핵심이다. 시바이누가 이 가격대를 회복하면 매수세가 다시 주도권을 되찾는 첫 신호가 될 수 있다. 반대로 이 구간을 회복하지 못하면 추가 하방 압력에 노출될 수 있다.
온체인상 거래소 활동 급증이 곧바로 매도세를 뜻하는 것은 아니다. 대규모 이동은 주요 보유자의 포지션 재조정이나 유동성 이동, 향후 거래 준비일 수 있다. 다만 현재의 기술적 약세와 맞물린 만큼 당분간은 신중한 접근이 필요한 국면이다.
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키워드 #시바이누 #밈코인 #블록체인 #암호화폐 #가상자산
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모건스탠리, 갤럭시 디지털과 암호화폐 대출·ETP 전환 협력
[디지털투데이 황치규 기자]모건스탠리 웰스매니지먼트가 고액 자산가 고객들 암호화폐를 갤럭시 디지털에 대여하고 현물 암호화폐 상장지수상품(ETP) 지분을 받을 수 있는 서비스를 출시했다.
더블록 최근 보도에 따르면 고객들은 비트코인(BTC), 이더(ETH), 솔라나(SOL)를 현금화하지 않고 ETP로 전환할 수 있다. 기존 대비 온보딩 시간을 최대 75% 단축할 수 있다고 모건스탠리 설명이다. 갤럭시는 모건스탠리가 연결하는 고객들에 한해 최소 거래 금액을 2500만달러에서 500만달러로 낮췄다.
모건스탠리 투자 솔루션 총괄 앨리슨 네스트는 "이번 협력은 전통 금융과 탈중앙화 금융을 잇는 중요한 진전"이라며 "더 많은 투자자들에게 디지털 자산을 포트폴리오에 통합하는 간소화된 경로를 제공한다"고 말했다.
모건스탠리는 최근 암호화폐 사업을 빠르게 확대하고 있다. 올해 초 첫 디지털 자산 전략 책임자로 에이미 올든버그(Amy Oldenburg)를 임명했고 비트코인 ETF 모건스탠리 비트코인 트러스트(MMSBT)도 출시했다.
E-트레이드(E-Trade)와 제휴해 현물 암호화폐 거래 파일럿도 시작했다. 스테이블코인 준비금 포트폴리오 머니마켓 펀드(MSNXX)도 출시했다.
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솔레이어, 온체인 무기한 선물 플랫폼 '마진 트레이드' 메인넷 출시
[디지털투데이 황치규 기자]솔라나 가상머신(SVM) 기반 고성능 레이어1 블록체인 솔레이어가 온체인 무기한 선물 거래 플랫폼 '마진 트레이드(Margin Trade)' 메인넷을 출시했다.
더블록 최근 보도에 따르면 마진 트레이드는 단일 마진 계좌에서 암호화폐, 원자재, 주식을 통합 거래할 수 있는 플랫폼이다. 현재 주요 암호화폐 무기한 선물과 금, 은, 원유 등 원자재 시장, 미국 주식 시장 전반을 추종하는 합성 지수 MT500을 지원한다. 펄 리서치(Pearl Research·PRL) 무기한 선물도 최대 3배 레버리지로 처음 제공한다.
마진 트레이드는 크로스 마진(cross-margin) 방식을 채택해 하나의 담보로 여러 포지션을 관리할 수 있다. 체결, 펀딩 지급, 마진 업데이트, 청산 등 모든 과정이 온체인에서 처리된다.
솔레이어는 시타델(Citadel), 크라켄(Kraken) 등 주요 금융기관과 암호화폐 거래소 출신 전문가들이 솔라이어 랩스 팀과 마진 트레이드 플랫폼을 구축했다. 솔라이어 고성능 인프라를 활용해 초당 33만건 이상 거래를 처리하고 약 400밀리초 완결성을 지원한다고 밝혔다.
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미 항소법원, FTX 전 CEO 샘 뱅크먼-프리드 유죄 판결 유지
미 항소법원이 샘 뱅크먼-프리드의 유죄와 징역 25년형을 유지했다. 재산 110억달러 몰수도 인정했고, '손실 의도 부재' 주장도 받아들이지 않았다.
가상자산(암호화폐) 거래소 FTX 창업자 샘 뱅크먼-프리드 [사진: AFP 연합뉴스]
[디지털투데이 AI리포터] 미 제2순회항소법원이 FTX 전 CEO 샘 뱅크먼-프리드의 유죄 판결과 징역 25년형을 유지했다.
13일(이하 현지시간) 블록체인 매체 코인포스트에 따르면 항소법원은 12일 사기, 공모, 자금세탁 관련 7개 혐의에 대한 1심 판단과 약 110억달러 규모 재산 몰수 명령이 정당하다고 판단했다.
샘 뱅크먼-프리드는 2024년 3월 1심에서 유죄를 선고받은 뒤 같은 해 9월 항소했다. 그는 FTX에 최종적으로 투자자 손실을 막을 수 있는 충분한 자산이 있었고, 손실을 입힐 의도가 없었다는 점을 입증할 증거 제출도 제한됐다고 주장했다. 그러나 항소심 재판부는 1심의 증거 판단과 증거개시 결정에 오류가 없다고 봤다.
항소심은 1심에서 제시된 측근들의 증언도 강한 증거로 인정했다. 알라메다리서치 전 CEO 캐롤라인 엘리슨은 샘 뱅크먼-프리드의 지시에 따라 FTX 고객 자금을 알라메다리서치 채권자 상환에 사용했고, 자산을 실제보다 많게 보이도록 허위 대차대조표를 보냈다고 증언했다. FTX 공동창업자 게리 왕은 알라메다리서치가 FTX에서 사실상 무제한으로 자금을 인출할 수 있도록 시스템 코드를 조정했다고 진술했다.
재판부는 샘 뱅크먼-프리드가 고객에게 자금이 안전하다고 설명하면서도 실제로는 수십억달러의 고객 자금을 알라메다리서치 등에 돌려 손실 보전, 정치 헌금, 개인 부동산 매입에 사용했다고 판단했다.
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키워드 #샘 뱅크먼-프리드 #FTX #암호화폐 #가상자산 #크립토
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영국에서 인간보다 똑똑한 인공지능(AI) 발전에 대한 우려의 목소리가 나왔다. [사진: 셔터스톡]
[디지털투데이 AI리포터] 앤드루 양이 AI 확산으로 임금이 압박받고 일자리가 대체될수록 생활비를 낮추는 사업이 다음 스타트업 기회가 될 수 있다고 제시했다.
13일(현지시간) IT매체 테크크런치에 따르면 양은 고객에게서 더 많이 가져가는 대신 비용을 돌려주는 사업 모델에 주목해야 한다고 말했다.
양은 주거, 교육, 식품, 연료, 교통, 미디어, 무선통신을 사람들이 반복적으로 지출하는 분야로 꼽았다. 이 가운데 무선통신을 택해 지난해 9월 이동통신망 임대 사업자 노빌 모바일을 출시했다. 이 서비스는 기존 통신사보다 훨씬 낮은 가격에 통신 서비스를 제공하고, 데이터 사용량이 적은 고객에게 돈을 돌려준다.
양은 이런 모델이 AI 확산기와 맞물려 더 중요해질 것으로 봤다. 그는 AI가 많은 가치와 일자리를 흡수한 뒤 사람들이 기본적인 필요를 어떻게 충족할지 묻게 될 것이라며, 사람들의 필요를 더 낮은 비용으로 해결하는 일이 큰 기회라고 말했다.
다만 투자 유치는 쉽지 않다. 현재 투자금이 AI에 집중된 데다 마진이 낮고 사회적 성격이 강한 소비자 대상 사업은 설득이 어렵기 때문이다. 실제로 한 투자자는 노빌 모바일을 AI 회사로 만들면 투자하겠다고 말했다고 양은 전했다.
양은 가치가 소수 기업과 개인에게 집중되면 결국 소비자의 구매력이 약해져 모두에게 불리해질 수 있다고 봤다. 창업자와 투자자에게도 유행을 좇기보다 자신이 중요하다고 보는 문제를 더 크게 보고 그 위에 사업을 세우라고 권했다.
키워드 #인공지능 #AI #창업 #앤드루 양 #소비
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Mac에서 Linux 컨테이너를 경량 가상 머신 형태로 생성·실행하는 도구 WWDC26에서 새로 추가된 Container Machine 은 홈 디렉토리와 저장소가 자동으로 마운트 된 빠르고 경량이며 영속적인 Linux 환경 을 실행 가능 기존 애플리케이션 단위 컨테이너와 달리 Linux 환경 전체를 모델링 (WSL2와 비슷) 이미지의 init 시스템 을 실행해 장기 실행 서비스 등록 또는 프로세스 관리자 하에서 애플리케이션 테스트 가능 systemd 가 설치된 이미지에서 systemctl start postgresql 같은 실제 Linux 서비스 실행 가능 사용자명과 홈 디렉터리를 자동 매핑 해 저장소·dotfile을 macOS·Linux 양쪽에서 공유함 저장소가 macOS $HOME 에 위치하며 내부 /Users/<username> 에 마운트, macOS 에디터·IDE로 편집하면서 내부에서 빌드·실행 프로파일러·브라우저·GUI 디버거 등 macOS 네이티브 도구 가 동일 파일 인식, 빌드와 검사 사이 복사 단계가 필요없음 alpine , ubuntu , debian 등 대상 배포판 수만큼 Container Machine 생성 가능, 각각 동일한 $HOME ·dotfile 공유로 여러 배포판에서 빠른 테스트 /sbin/init 을 포함하는 모든 Linux 이미지를 직접 Container Machine 이미지로 사용 가능 OCI 호환 컨테이너 이미지 를 소비·생성하므로 표준 컨테이너 레지스트리에서 도커 이미지도 pull·push 가능 다른 OCI 호환 애플리케이션에서도 해당 이미지 실행 가능 저수준 컨테이너·이미지·프로세스 관리는 Containerization Swift 패키지 에 의존 실행에 Apple silicon 탑재 Mac 필요, macOS 26 에서 지원 macOS 26의 가상화·네트워킹 신규 기능 및 개선 사항 활용, 이전 버전 macOS는 미지원 Apache-2.0 라이선스 동작 명령들 container machine create alpine:latest --name dev container machine run -n dev whoami # your host username, not root container machine run -n dev pwd # /home/<you> — your Mac home dir, mounted in container machine run -n dev # interactive shell; cd into your repos in $HOME container machine ls # list all container machines container machine inspect dev # JSON detail for one container machine stop dev # stop the container machine container machine rm dev # delete, including its persistent storage container machine set -n dev cpus=4 memory=8G container machine stop dev container machine run -n dev -- nproc WWDC26의 소개 동영상 - 컨테이너 머신 살펴보기 Containerization은 WWDC 25에서 오픈소스로 공개된 Swift 프레임워크로, macOS에서 Linux 컨테이너를 실행하기 위한 기반임 각 컨테이너에 가상 머신 기반 격리를 제공하도록 설계됐으며, 경량 가상 머신이라 빠른 성능과 1초 미만의 시작 시간을 제공 Container machine 은 Containerization 위에 구축된 새 기능으로, 컨테이너의 사용성과 속도에 가상 머신의 지속성을 결합하고, 통합 기능을 통해 Linux 환경이 macOS의 확장처럼 느껴지게 함 설계 원칙 Container machine은 기존 워크플로에 통합될 수 있도록 빠르고 가벼워야 함 macOS와 Linux 사이를 쉽게 전환할 수 있어야 함 사용자가 새 환경을 빠르게 만들고 커스터마이즈할 수 있어야 하며, 이를 통해 여러 프로젝트가 의존성이나 툴체인 충돌 걱정 없이 전용 환경을 가질 수 있음 개발 생명주기 동안 필요한 도구와 의존성이 달라질 수 있으므로, 지속적인 환경에서 도구를 추가하고 시간이 지나도 다시 사용할 수 있어야 함 여러 플랫폼을 대상으로 개발할 때 큰 문맥 전환이나 새 도구 학습이 필요하지 않아야 함
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▲ GN⁺ 2일전 [-] Lobste.rs 의견들 아직 비교가 안 나온 것 같은데, 이건 Lima 와 가장 비슷해 보임 => https://lima-vm.io/ 맞음, lima/colima 와 꽤 비슷해서 갈아타야 하나 고민될 정도임 "vibecoding" tag disclosure : LLM이 “도운” 커밋 몇 개[0] 말고도, .gitignore 에 Claude Code 상태 디렉터리 [1]가 들어 있고 기여 정책에서도 “AI” 도구 사용을 권장함[2] [0] https://github.com/search/… [1] https://github.com/apple/container/… [2] https://github.com/apple/containerization/… AI 기여 정책이 있는 소프트웨어 프로젝트를 전부 vibecoding 으로 태그하는 건, 그 태그 사용 논쟁에서 나올 수 있는 최악의 결론임 한동안 써봤는데, CPU와 RAM 기본값 을 좀 더 합리적으로 잡아줬으면 함 처음엔 느리다고만 느꼈고, 그다음엔 임의 작업이 크래시 나는 걸 봤고, 나중에야 기본적으로 컨테이너에 RAM의 5% 미만과 코어의 절반도 안 되는 양만 쓰고 있다는 걸 알게 됨 아주 좋음. 이제야 Mac에서도 컨테이너 를 제대로 쓸 만한 흐름이 생긴 듯함 1.0.0 버전 이 릴리스됨 왜 이걸 podman 대신 써야 하는지 아는 사람 있음? 컨테이너마다 VM을 하나씩 만들기 때문에 격리성이 더 좋음, 보안과 성능 측면에서 유리함 그 외에는 꽤 비슷함 답변달기 ▲ recast7838 3일전 [-] 충분한 성능이 나올까요? 답변달기 ▲ click 3일전 [-] 아무리봐도 wsl2 맥판인데 호스트 볼륨 매핑할 때 IO 성능 확 떨어지는 건 없으려나요 지금도 limactl 가지고 vm 위에서 컨테이너 돌리는데 크게 다르지 않는 느낌도 들고요 답변달기 ▲ GN⁺ 3일전 [-] Hacker News 의견들 여기서 몇 가지를 명확히 하자면, 이건 OCI 컨테이너 만의 이야기가 아님 Container Machines는 영속성과 파일시스템 마운트를 지원해서, macOS를 쓰는 개발자에게 훌륭한 가벼운 Linux 환경 이 될 수 있음 자세한 내용은 여기: https://developer.apple.com/videos/play/wwdc2026/389 container 는 컨테이너를 다르게 실행함 오픈소스 Containerization 패키지를 사용해 생성하는 컨테이너마다 가벼운 가상 머신을 실행하며, 그래서 보안은 전체 가상 머신 수준의 격리를 얻고, 프라이버시는 필요한 호스트 데이터만 각 가상 머신에 마운트하며, 성능은 전체 가상 머신보다 메모리를 덜 쓰고 공유 가상 머신에서 도는 컨테이너와 비슷한 부팅 시간을 제공함 기술적 제한을 포함한 자세한 내용은 여기 있고, 버그 리포트와 기여를 찾고 있음: “Container: Technical Overview” https://github.com/apple/container/blob/main/docs/technical-overview.md “Mac에서 매끄럽게 동작하는 고도로 통합된 Linux 환경”이라면, 어떤 커널 이 돌고 있으며 UTM이 qemu 모드가 아닐 때처럼 Hypervisor.framework 위에서 호스팅되는 건지 궁금함 파일시스템 마운트 가 바인드 마운트와 어떻게 다른지 궁금함 아, Darwin/BSD Subsystem for Linux 인 셈이군 OrbStack 같은 것과 비교하면 어떤지 궁금함 macOS를 좋아하지만 가끔 Linux 머신이나 BSD, Raspberry Pi도 쓰는 드문 기회주의적 취미 개발자 부류에 속함 Docker Compose로 Docker 이미지를 만들거나 Colima 같은 걸 쓸 수 있는데, 이것도 그쪽에 가까워 보이고 Docker 대비 장점도 있을 듯함 다만 W^X 페이지 보호를 우회하려던 기대는 실현되지 않았음 저장소가 이런 Container Machines 를 맥락 속에 놓고 설명하지 않는 게 의아함 Colima와 가까워 보이는데 Docker, Colima, Container Machines 중 언제 무엇을 써야 하는지 궁금함 이 문제를 정확히 풀려고 이 도구를 만들었음: https://github.com/smol-machines/smolvm 왜 W^X 페이지 보호 를 우회하려는지 궁금함 추가 포인터 간접 참조 없이 자기 수정 프로그램 같은 걸 만들려는 건가? https://github.com/apple/container/blob/main/docs/technical-overview.md 문서를 읽으면 됨 다 좋은데 Apple, 네이티브 Darwin Jails 는 어디 있음? 여러 macOS 컨테이너를 허용하면 사람들이 방 하나를 Mac Mini로 채워버릴까 봐 아직도 겁나는 건가? 머신당 두 개 정도의 무거운 가상 머신만 허용하지 말고 Darwin 네임스페이스 가 훨씬 더 흥미롭고, 현재 보안 환경에서는 정말 절실함 Apple의 Containerization에 왜 이렇게 열광하는지 잘 모르겠음 수많은 컨테이너 런타임 중 하나일 뿐이고, OrbStack보다 나은 것도 아니며 사실은 더 나쁨 Darwin 위에 Foundation, AppKit 같은 계층, 즉 전체 macOS를 구동하는 구성요소들이 필요할 것 같음 그래도 전체 아이디어는 좋음 샌드박스 프로파일을 말하는 건가? OrbStack은 나에게 정말 잘 동작함 이것과 성능 면 에서 어떻게 비교되는지 궁금함 OrbStack 개발자임 우리는 Virtualization.framework 대신 파일시스템 공유 같은 기능을 위한 커스텀 장치와 프로토콜을 갖춘 Rust 가상화 스택 을 사용함 Linux 머신과 컨테이너 실행에 특화해 고도로 최적화한 수직 통합 스택임 가장 큰 성능·자원 이득은 동적 메모리로, 사용하지 않는 메모리를 macOS에 돌려줘 메모리 사용량을 크게 줄임 Containerization을 포함해 다른 것은 이걸 지원하지 않음 Container Machines를 써보니 OrbStack 머신보다는 기본 바인드 마운트를 가진 OCI 컨테이너에 훨씬 가까워 보였고, 통합 기능이 적으며 systemd나 일반적인 init 시스템을 실행하지 않아서 서비스 실행이 어렵다 https://tart.run/ 와의 비교도 보고 싶음 내가 보기엔 꽤 비슷함 OrbStack은 이론적으로 마음에 들지만, 오픈소스이면서 무료인 대안이 많은데 연 $96 라이선스 비용 을 정당화하기 어렵다고 느낌 지금이라면 Podman이나 Colima를 쓰는 편이 낫겠음 OrbStack을 정말 좋아하고, 현재로서는 왜 OrbStack 대신 Container Machines 를 써야 하는지 잘 모르겠음 완전한 Docker 환경은 아니고, 빌드를 목표로 만들었지만 옵션으로 dockerd도 실행할 수 있음 https://github.com/cpuguy83/crucible 는 Containerization 프레임워크 를 사용해 buildkitd나 dockerd를 실행하고 docker/buildx CLI 또는 원하는 클라이언트 도구에 연결함 Containerization 프레임워크는 Virtualization.framework 위에 놓이는 라이브러리라서 각 컨테이너가 자체 가상 머신임 Machine은 이 프레임워크 위에서 가상 머신 안의 컨테이너에 여러 작업을 실행하기 위한 도구임 이걸 Michael Crosby 가 썼음 그는 Docker, containerd 등의 오랜 유지보수자이고, Docker에서 처음으로 “Distinguished Engineer” 직함을 받은 사람이라 이 이름이 붙은 건 꽤 의미가 큼 이 컨테이너들이 공통 커널 을 공유하는지, 아니면 각각 별도 가상 머신에서 실행되는지 궁금함 수정: 컨테이너마다 가상 머신 하나임 https://github.com/apple/container/blob/main/docs/technical-overview.md 낭비 아닌가? “작은” 가상 머신이라고 해도 여전히 가상 머신 임 왜 이런 도구들은 항상 컨테이너 안에 $HOME 마운트 를 홍보하는지 이해가 안 됨 완전한 격리가 더 낫지 않나? 이런 걸 쓰는 이유가 그거 아닌가? 컨테이너가 이렇게 인기를 얻은 건 개발자가 개발·배포를 쉽게 하려는 도구였기 때문임 보안 계층으로 쓰려면 완전히 다른 목표이고, 매우 위험한 함정이 많음 [1] 지난주에도 AI 에이전트가 Docker를 사용해 시스템에서 sudo를 우회했다는 글을 보고 사람들이 충격을 받았는데, Docker를 설치한 대부분에게도 일어날 수 있을 것 같음 쉬운 개발 외의 용도로 컨테이너를 쓰려면 평균 사용자보다 훨씬 더 능숙해야 하고, 그런 경우 $HOME을 노출하지 않는 건 설정할 일 목록의 작은 항목일 뿐임 [1] https://cheatsheetseries.owasp.org/cheatsheets/Docker_Security_Cheat_Sheet.html 내가 이걸 쓰는 이유는 예전의 -v $HOME:$HOME 컨테이너처럼, Homebrew 대신 Debian에서 익숙한 모든 명령줄 도구 환경 을 얻기 위해서임 대체로 이 환경이 내 홈 디렉터리에 접근하는 걸 신뢰하고, 필요하면 쉽게 버리고 다시 만들 수 있는 것도 장점임 호스트에 설치하기 불편한 것, 예를 들어 npm 같은 건 여전히 덜 허용적인 컨테이너를 쓸 것임 그렇지 않음. 머신의 핵심은 결국 외부 인터페이스 임 인터페이스가 없는 Linux 가상 머신은 계산만 하며 전기를 낭비하는 닫힌 상자일 뿐임 Apple은 WSL의 교훈을 고려해야 함 파일시스템 공유 접근은 정말 최소한이고, 그다음은 네트워킹이며 WSL에서 이건 깊은 토끼굴임 사람들은 USB 장치 접근, X 전달, GPU 패스스루도 원하게 될 것임 이런 걸 쓰는 목적은 완전 격리가 아니라 Linux 작업 부하 를 실행하는 것임 최근 Containerization으로 tup 테스트 스위트의 추적 로그를 생성해서 macOS에서 상대적 동등성을 맞추는 데 썼음 완전히 격리되어 있었다면 수정한 소스 코드를 컨테이너에 넣기도 어렵고, 추적 로그를 다시 꺼내기도 어려웠을 것임 바인드 마운트 같은 걸로 덮어쓸 수는 있겠지만 귀찮음 Docker 관점에서도 흥미롭지만, 나는 AI 에이전트 와 신뢰할 수 없는 코드 실행을 위한 샌드박스로서 더 관심이 감 그 관점에서 여기 글을 썼음: https://igorstechnoclub.com/sandbox-exec/ 가상 머신 수준 격리를 가진 sandbox-exec의 정신적 후계자처럼 느껴짐 맞음, 그 글도 제한 사항 아래에서 이렇게 말함: “지원 중단 상태: 동작은 하지만 Apple은 개발자가 직접 사용하기보다 App Sandbox를 쓰길 권장한다” 이게 Docker Desktop과 동등한 것들을 대체해서, 옆에서 도는 비싼 Linux 가상 머신 을 없앨 수 있을까? 큰 공유 백그라운드 가상 머신을 대부분 없애고, 더 작고 더 격리된 Apple 네이티브 가상 머신 들로 대체함 내 Podman 작업 부하를 Apple의 container 로 옮겨보는 실험을 했음: https://gist.github.com/jmonster/39e14585e107dbf990a90966c0f84427 요약하면 RAM·스토리지 사용량을 줄이고 존재감을 최소화함 나도 첫 생각이 그거였음 Docker Desktop 오버헤드 가 꽤 심해서, 이게 DD에 네이티브로 들어오면 정말 좋겠음 Docker가 역사적으로 성능 개선을 시도하다가 플랫폼 한계를 받아들여야 했던 걸 보면 가능성은 있어 보이고, DD를 컨테이너 쪽으로 옮기는 건 자연스러워 보임 이건 명시적으로 Linux 가상 머신 을 제공하며, Linux 가상 머신 없이 그걸 하기는 어려워 보임 원하는 것, 즉 macOS에서 Linux 가상 머신 없이 Linux 컨테이너를 실행하는 것과는 실제 사용 사례가 반대임 macOS의 Linux 기반 컨테이너 구현을 사용해, 컨테이너라기보다 가상 머신에 더 가까워 보이는 장기 실행 Linux 가상 머신을 제공함 Linux 가상 머신이 꼭 비쌀 필요는 없음 여기서도 언급되지만, 나는 최근 Colima 로 갈아탔음 Docker Desktop을 우회하며 일하는 고통이 꽤 큼 이제 macOS와 Windows 모두 그 위에서 Linux로 개발 하는 걸 강하게 지원하는 셈임 이 분야에서는 Linux를 당해낼 수 없다는 걸 더 노골적으로 인정할 수는 없나 봄 Linux가 광고를 했다면 꽤 영리한 광고 소재가 됐을 것임 둘 다 많은 애플리케이션의 실행 대상이 Linux 서버 라는 점을 인정하는 것에 가깝다고 봄 개발 대상이 Linux라는 뜻은 아님 Linux도 데스크톱에서는 macOS/Windows를 당해낼 수 없다는 걸 공개적으로 인정하지 못함 그래서 macOS/Windows 데스크톱에서 Linux 가상 머신 을 돌리는 이런 하이브리드 상황이 생김 기업들은 실제 Linux 배포판을 쓰는 것만 빼고, Linux에서 개발하기 위해 뭐든 할 것임 이건 오히려 Linux 데스크톱의 해 가 완전히 패배했다는 뜻에 가까움 Linux 게임은 콘텐츠 공급원으로 Windows 생태계에 의존함 Linux가 컨테이너로 잘 포장되면 macOS와 Windows는 합산 90% 시장 점유율을 유지하고, 사전 설치 Linux 데스크톱과 노트북을 파는 OEM 시장을 지원하려는 사람은 거의 없어짐 소비자가 쓰는 다른 “배포판”은 Android, webOS, 그리고 Chromebook의 진화형인 Googlebooks가 될 것임 결국 일반 대중이 Apple Linux, Microsoft Linux, Google Linux, Asus Linux, LG Linux에만 관심을 갖는 피로스의 승리가 되고, IT 부서가 Linux 노트북을 지원할 유인이 사라짐 많은 개발자가 Linux를 써야 하지만 여전히 Mac에서는 가상 머신으로, Windows에서는 WSL 같은 에뮬레이션류로만 씀 한심함 답변달기
Lobste.rs 의견들 아직 비교가 안 나온 것 같은데, 이건 Lima 와 가장 비슷해 보임 => https://lima-vm.io/ 맞음, lima/colima 와 꽤 비슷해서 갈아타야 하나 고민될 정도임 "vibecoding" tag disclosure : LLM이 “도운” 커밋 몇 개[0] 말고도, .gitignore 에 Claude Code 상태 디렉터리 [1]가 들어 있고 기여 정책에서도 “AI” 도구 사용을 권장함[2] [0] https://github.com/search/… [1] https://github.com/apple/container/… [2] https://github.com/apple/containerization/… AI 기여 정책이 있는 소프트웨어 프로젝트를 전부 vibecoding 으로 태그하는 건, 그 태그 사용 논쟁에서 나올 수 있는 최악의 결론임 한동안 써봤는데, CPU와 RAM 기본값 을 좀 더 합리적으로 잡아줬으면 함 처음엔 느리다고만 느꼈고, 그다음엔 임의 작업이 크래시 나는 걸 봤고, 나중에야 기본적으로 컨테이너에 RAM의 5% 미만과 코어의 절반도 안 되는 양만 쓰고 있다는 걸 알게 됨 아주 좋음. 이제야 Mac에서도 컨테이너 를 제대로 쓸 만한 흐름이 생긴 듯함 1.0.0 버전 이 릴리스됨 왜 이걸 podman 대신 써야 하는지 아는 사람 있음? 컨테이너마다 VM을 하나씩 만들기 때문에 격리성이 더 좋음, 보안과 성능 측면에서 유리함 그 외에는 꽤 비슷함
▲ recast7838 3일전 [-] 충분한 성능이 나올까요? 답변달기
▲ click 3일전 [-] 아무리봐도 wsl2 맥판인데 호스트 볼륨 매핑할 때 IO 성능 확 떨어지는 건 없으려나요 지금도 limactl 가지고 vm 위에서 컨테이너 돌리는데 크게 다르지 않는 느낌도 들고요 답변달기
아무리봐도 wsl2 맥판인데 호스트 볼륨 매핑할 때 IO 성능 확 떨어지는 건 없으려나요 지금도 limactl 가지고 vm 위에서 컨테이너 돌리는데 크게 다르지 않는 느낌도 들고요
▲ GN⁺ 3일전 [-] Hacker News 의견들 여기서 몇 가지를 명확히 하자면, 이건 OCI 컨테이너 만의 이야기가 아님 Container Machines는 영속성과 파일시스템 마운트를 지원해서, macOS를 쓰는 개발자에게 훌륭한 가벼운 Linux 환경 이 될 수 있음 자세한 내용은 여기: https://developer.apple.com/videos/play/wwdc2026/389 container 는 컨테이너를 다르게 실행함 오픈소스 Containerization 패키지를 사용해 생성하는 컨테이너마다 가벼운 가상 머신을 실행하며, 그래서 보안은 전체 가상 머신 수준의 격리를 얻고, 프라이버시는 필요한 호스트 데이터만 각 가상 머신에 마운트하며, 성능은 전체 가상 머신보다 메모리를 덜 쓰고 공유 가상 머신에서 도는 컨테이너와 비슷한 부팅 시간을 제공함 기술적 제한을 포함한 자세한 내용은 여기 있고, 버그 리포트와 기여를 찾고 있음: “Container: Technical Overview” https://github.com/apple/container/blob/main/docs/technical-overview.md “Mac에서 매끄럽게 동작하는 고도로 통합된 Linux 환경”이라면, 어떤 커널 이 돌고 있으며 UTM이 qemu 모드가 아닐 때처럼 Hypervisor.framework 위에서 호스팅되는 건지 궁금함 파일시스템 마운트 가 바인드 마운트와 어떻게 다른지 궁금함 아, Darwin/BSD Subsystem for Linux 인 셈이군 OrbStack 같은 것과 비교하면 어떤지 궁금함 macOS를 좋아하지만 가끔 Linux 머신이나 BSD, Raspberry Pi도 쓰는 드문 기회주의적 취미 개발자 부류에 속함 Docker Compose로 Docker 이미지를 만들거나 Colima 같은 걸 쓸 수 있는데, 이것도 그쪽에 가까워 보이고 Docker 대비 장점도 있을 듯함 다만 W^X 페이지 보호를 우회하려던 기대는 실현되지 않았음 저장소가 이런 Container Machines 를 맥락 속에 놓고 설명하지 않는 게 의아함 Colima와 가까워 보이는데 Docker, Colima, Container Machines 중 언제 무엇을 써야 하는지 궁금함 이 문제를 정확히 풀려고 이 도구를 만들었음: https://github.com/smol-machines/smolvm 왜 W^X 페이지 보호 를 우회하려는지 궁금함 추가 포인터 간접 참조 없이 자기 수정 프로그램 같은 걸 만들려는 건가? https://github.com/apple/container/blob/main/docs/technical-overview.md 문서를 읽으면 됨 다 좋은데 Apple, 네이티브 Darwin Jails 는 어디 있음? 여러 macOS 컨테이너를 허용하면 사람들이 방 하나를 Mac Mini로 채워버릴까 봐 아직도 겁나는 건가? 머신당 두 개 정도의 무거운 가상 머신만 허용하지 말고 Darwin 네임스페이스 가 훨씬 더 흥미롭고, 현재 보안 환경에서는 정말 절실함 Apple의 Containerization에 왜 이렇게 열광하는지 잘 모르겠음 수많은 컨테이너 런타임 중 하나일 뿐이고, OrbStack보다 나은 것도 아니며 사실은 더 나쁨 Darwin 위에 Foundation, AppKit 같은 계층, 즉 전체 macOS를 구동하는 구성요소들이 필요할 것 같음 그래도 전체 아이디어는 좋음 샌드박스 프로파일을 말하는 건가? OrbStack은 나에게 정말 잘 동작함 이것과 성능 면 에서 어떻게 비교되는지 궁금함 OrbStack 개발자임 우리는 Virtualization.framework 대신 파일시스템 공유 같은 기능을 위한 커스텀 장치와 프로토콜을 갖춘 Rust 가상화 스택 을 사용함 Linux 머신과 컨테이너 실행에 특화해 고도로 최적화한 수직 통합 스택임 가장 큰 성능·자원 이득은 동적 메모리로, 사용하지 않는 메모리를 macOS에 돌려줘 메모리 사용량을 크게 줄임 Containerization을 포함해 다른 것은 이걸 지원하지 않음 Container Machines를 써보니 OrbStack 머신보다는 기본 바인드 마운트를 가진 OCI 컨테이너에 훨씬 가까워 보였고, 통합 기능이 적으며 systemd나 일반적인 init 시스템을 실행하지 않아서 서비스 실행이 어렵다 https://tart.run/ 와의 비교도 보고 싶음 내가 보기엔 꽤 비슷함 OrbStack은 이론적으로 마음에 들지만, 오픈소스이면서 무료인 대안이 많은데 연 $96 라이선스 비용 을 정당화하기 어렵다고 느낌 지금이라면 Podman이나 Colima를 쓰는 편이 낫겠음 OrbStack을 정말 좋아하고, 현재로서는 왜 OrbStack 대신 Container Machines 를 써야 하는지 잘 모르겠음 완전한 Docker 환경은 아니고, 빌드를 목표로 만들었지만 옵션으로 dockerd도 실행할 수 있음 https://github.com/cpuguy83/crucible 는 Containerization 프레임워크 를 사용해 buildkitd나 dockerd를 실행하고 docker/buildx CLI 또는 원하는 클라이언트 도구에 연결함 Containerization 프레임워크는 Virtualization.framework 위에 놓이는 라이브러리라서 각 컨테이너가 자체 가상 머신임 Machine은 이 프레임워크 위에서 가상 머신 안의 컨테이너에 여러 작업을 실행하기 위한 도구임 이걸 Michael Crosby 가 썼음 그는 Docker, containerd 등의 오랜 유지보수자이고, Docker에서 처음으로 “Distinguished Engineer” 직함을 받은 사람이라 이 이름이 붙은 건 꽤 의미가 큼 이 컨테이너들이 공통 커널 을 공유하는지, 아니면 각각 별도 가상 머신에서 실행되는지 궁금함 수정: 컨테이너마다 가상 머신 하나임 https://github.com/apple/container/blob/main/docs/technical-overview.md 낭비 아닌가? “작은” 가상 머신이라고 해도 여전히 가상 머신 임 왜 이런 도구들은 항상 컨테이너 안에 $HOME 마운트 를 홍보하는지 이해가 안 됨 완전한 격리가 더 낫지 않나? 이런 걸 쓰는 이유가 그거 아닌가? 컨테이너가 이렇게 인기를 얻은 건 개발자가 개발·배포를 쉽게 하려는 도구였기 때문임 보안 계층으로 쓰려면 완전히 다른 목표이고, 매우 위험한 함정이 많음 [1] 지난주에도 AI 에이전트가 Docker를 사용해 시스템에서 sudo를 우회했다는 글을 보고 사람들이 충격을 받았는데, Docker를 설치한 대부분에게도 일어날 수 있을 것 같음 쉬운 개발 외의 용도로 컨테이너를 쓰려면 평균 사용자보다 훨씬 더 능숙해야 하고, 그런 경우 $HOME을 노출하지 않는 건 설정할 일 목록의 작은 항목일 뿐임 [1] https://cheatsheetseries.owasp.org/cheatsheets/Docker_Security_Cheat_Sheet.html 내가 이걸 쓰는 이유는 예전의 -v $HOME:$HOME 컨테이너처럼, Homebrew 대신 Debian에서 익숙한 모든 명령줄 도구 환경 을 얻기 위해서임 대체로 이 환경이 내 홈 디렉터리에 접근하는 걸 신뢰하고, 필요하면 쉽게 버리고 다시 만들 수 있는 것도 장점임 호스트에 설치하기 불편한 것, 예를 들어 npm 같은 건 여전히 덜 허용적인 컨테이너를 쓸 것임 그렇지 않음. 머신의 핵심은 결국 외부 인터페이스 임 인터페이스가 없는 Linux 가상 머신은 계산만 하며 전기를 낭비하는 닫힌 상자일 뿐임 Apple은 WSL의 교훈을 고려해야 함 파일시스템 공유 접근은 정말 최소한이고, 그다음은 네트워킹이며 WSL에서 이건 깊은 토끼굴임 사람들은 USB 장치 접근, X 전달, GPU 패스스루도 원하게 될 것임 이런 걸 쓰는 목적은 완전 격리가 아니라 Linux 작업 부하 를 실행하는 것임 최근 Containerization으로 tup 테스트 스위트의 추적 로그를 생성해서 macOS에서 상대적 동등성을 맞추는 데 썼음 완전히 격리되어 있었다면 수정한 소스 코드를 컨테이너에 넣기도 어렵고, 추적 로그를 다시 꺼내기도 어려웠을 것임 바인드 마운트 같은 걸로 덮어쓸 수는 있겠지만 귀찮음 Docker 관점에서도 흥미롭지만, 나는 AI 에이전트 와 신뢰할 수 없는 코드 실행을 위한 샌드박스로서 더 관심이 감 그 관점에서 여기 글을 썼음: https://igorstechnoclub.com/sandbox-exec/ 가상 머신 수준 격리를 가진 sandbox-exec의 정신적 후계자처럼 느껴짐 맞음, 그 글도 제한 사항 아래에서 이렇게 말함: “지원 중단 상태: 동작은 하지만 Apple은 개발자가 직접 사용하기보다 App Sandbox를 쓰길 권장한다” 이게 Docker Desktop과 동등한 것들을 대체해서, 옆에서 도는 비싼 Linux 가상 머신 을 없앨 수 있을까? 큰 공유 백그라운드 가상 머신을 대부분 없애고, 더 작고 더 격리된 Apple 네이티브 가상 머신 들로 대체함 내 Podman 작업 부하를 Apple의 container 로 옮겨보는 실험을 했음: https://gist.github.com/jmonster/39e14585e107dbf990a90966c0f84427 요약하면 RAM·스토리지 사용량을 줄이고 존재감을 최소화함 나도 첫 생각이 그거였음 Docker Desktop 오버헤드 가 꽤 심해서, 이게 DD에 네이티브로 들어오면 정말 좋겠음 Docker가 역사적으로 성능 개선을 시도하다가 플랫폼 한계를 받아들여야 했던 걸 보면 가능성은 있어 보이고, DD를 컨테이너 쪽으로 옮기는 건 자연스러워 보임 이건 명시적으로 Linux 가상 머신 을 제공하며, Linux 가상 머신 없이 그걸 하기는 어려워 보임 원하는 것, 즉 macOS에서 Linux 가상 머신 없이 Linux 컨테이너를 실행하는 것과는 실제 사용 사례가 반대임 macOS의 Linux 기반 컨테이너 구현을 사용해, 컨테이너라기보다 가상 머신에 더 가까워 보이는 장기 실행 Linux 가상 머신을 제공함 Linux 가상 머신이 꼭 비쌀 필요는 없음 여기서도 언급되지만, 나는 최근 Colima 로 갈아탔음 Docker Desktop을 우회하며 일하는 고통이 꽤 큼 이제 macOS와 Windows 모두 그 위에서 Linux로 개발 하는 걸 강하게 지원하는 셈임 이 분야에서는 Linux를 당해낼 수 없다는 걸 더 노골적으로 인정할 수는 없나 봄 Linux가 광고를 했다면 꽤 영리한 광고 소재가 됐을 것임 둘 다 많은 애플리케이션의 실행 대상이 Linux 서버 라는 점을 인정하는 것에 가깝다고 봄 개발 대상이 Linux라는 뜻은 아님 Linux도 데스크톱에서는 macOS/Windows를 당해낼 수 없다는 걸 공개적으로 인정하지 못함 그래서 macOS/Windows 데스크톱에서 Linux 가상 머신 을 돌리는 이런 하이브리드 상황이 생김 기업들은 실제 Linux 배포판을 쓰는 것만 빼고, Linux에서 개발하기 위해 뭐든 할 것임 이건 오히려 Linux 데스크톱의 해 가 완전히 패배했다는 뜻에 가까움 Linux 게임은 콘텐츠 공급원으로 Windows 생태계에 의존함 Linux가 컨테이너로 잘 포장되면 macOS와 Windows는 합산 90% 시장 점유율을 유지하고, 사전 설치 Linux 데스크톱과 노트북을 파는 OEM 시장을 지원하려는 사람은 거의 없어짐 소비자가 쓰는 다른 “배포판”은 Android, webOS, 그리고 Chromebook의 진화형인 Googlebooks가 될 것임 결국 일반 대중이 Apple Linux, Microsoft Linux, Google Linux, Asus Linux, LG Linux에만 관심을 갖는 피로스의 승리가 되고, IT 부서가 Linux 노트북을 지원할 유인이 사라짐 많은 개발자가 Linux를 써야 하지만 여전히 Mac에서는 가상 머신으로, Windows에서는 WSL 같은 에뮬레이션류로만 씀 한심함 답변달기
Hacker News 의견들 여기서 몇 가지를 명확히 하자면, 이건 OCI 컨테이너 만의 이야기가 아님 Container Machines는 영속성과 파일시스템 마운트를 지원해서, macOS를 쓰는 개발자에게 훌륭한 가벼운 Linux 환경 이 될 수 있음 자세한 내용은 여기: https://developer.apple.com/videos/play/wwdc2026/389 container 는 컨테이너를 다르게 실행함 오픈소스 Containerization 패키지를 사용해 생성하는 컨테이너마다 가벼운 가상 머신을 실행하며, 그래서 보안은 전체 가상 머신 수준의 격리를 얻고, 프라이버시는 필요한 호스트 데이터만 각 가상 머신에 마운트하며, 성능은 전체 가상 머신보다 메모리를 덜 쓰고 공유 가상 머신에서 도는 컨테이너와 비슷한 부팅 시간을 제공함 기술적 제한을 포함한 자세한 내용은 여기 있고, 버그 리포트와 기여를 찾고 있음: “Container: Technical Overview” https://github.com/apple/container/blob/main/docs/technical-overview.md “Mac에서 매끄럽게 동작하는 고도로 통합된 Linux 환경”이라면, 어떤 커널 이 돌고 있으며 UTM이 qemu 모드가 아닐 때처럼 Hypervisor.framework 위에서 호스팅되는 건지 궁금함 파일시스템 마운트 가 바인드 마운트와 어떻게 다른지 궁금함 아, Darwin/BSD Subsystem for Linux 인 셈이군 OrbStack 같은 것과 비교하면 어떤지 궁금함 macOS를 좋아하지만 가끔 Linux 머신이나 BSD, Raspberry Pi도 쓰는 드문 기회주의적 취미 개발자 부류에 속함 Docker Compose로 Docker 이미지를 만들거나 Colima 같은 걸 쓸 수 있는데, 이것도 그쪽에 가까워 보이고 Docker 대비 장점도 있을 듯함 다만 W^X 페이지 보호를 우회하려던 기대는 실현되지 않았음 저장소가 이런 Container Machines 를 맥락 속에 놓고 설명하지 않는 게 의아함 Colima와 가까워 보이는데 Docker, Colima, Container Machines 중 언제 무엇을 써야 하는지 궁금함 이 문제를 정확히 풀려고 이 도구를 만들었음: https://github.com/smol-machines/smolvm 왜 W^X 페이지 보호 를 우회하려는지 궁금함 추가 포인터 간접 참조 없이 자기 수정 프로그램 같은 걸 만들려는 건가? https://github.com/apple/container/blob/main/docs/technical-overview.md 문서를 읽으면 됨 다 좋은데 Apple, 네이티브 Darwin Jails 는 어디 있음? 여러 macOS 컨테이너를 허용하면 사람들이 방 하나를 Mac Mini로 채워버릴까 봐 아직도 겁나는 건가? 머신당 두 개 정도의 무거운 가상 머신만 허용하지 말고 Darwin 네임스페이스 가 훨씬 더 흥미롭고, 현재 보안 환경에서는 정말 절실함 Apple의 Containerization에 왜 이렇게 열광하는지 잘 모르겠음 수많은 컨테이너 런타임 중 하나일 뿐이고, OrbStack보다 나은 것도 아니며 사실은 더 나쁨 Darwin 위에 Foundation, AppKit 같은 계층, 즉 전체 macOS를 구동하는 구성요소들이 필요할 것 같음 그래도 전체 아이디어는 좋음 샌드박스 프로파일을 말하는 건가? OrbStack은 나에게 정말 잘 동작함 이것과 성능 면 에서 어떻게 비교되는지 궁금함 OrbStack 개발자임 우리는 Virtualization.framework 대신 파일시스템 공유 같은 기능을 위한 커스텀 장치와 프로토콜을 갖춘 Rust 가상화 스택 을 사용함 Linux 머신과 컨테이너 실행에 특화해 고도로 최적화한 수직 통합 스택임 가장 큰 성능·자원 이득은 동적 메모리로, 사용하지 않는 메모리를 macOS에 돌려줘 메모리 사용량을 크게 줄임 Containerization을 포함해 다른 것은 이걸 지원하지 않음 Container Machines를 써보니 OrbStack 머신보다는 기본 바인드 마운트를 가진 OCI 컨테이너에 훨씬 가까워 보였고, 통합 기능이 적으며 systemd나 일반적인 init 시스템을 실행하지 않아서 서비스 실행이 어렵다 https://tart.run/ 와의 비교도 보고 싶음 내가 보기엔 꽤 비슷함 OrbStack은 이론적으로 마음에 들지만, 오픈소스이면서 무료인 대안이 많은데 연 $96 라이선스 비용 을 정당화하기 어렵다고 느낌 지금이라면 Podman이나 Colima를 쓰는 편이 낫겠음 OrbStack을 정말 좋아하고, 현재로서는 왜 OrbStack 대신 Container Machines 를 써야 하는지 잘 모르겠음 완전한 Docker 환경은 아니고, 빌드를 목표로 만들었지만 옵션으로 dockerd도 실행할 수 있음 https://github.com/cpuguy83/crucible 는 Containerization 프레임워크 를 사용해 buildkitd나 dockerd를 실행하고 docker/buildx CLI 또는 원하는 클라이언트 도구에 연결함 Containerization 프레임워크는 Virtualization.framework 위에 놓이는 라이브러리라서 각 컨테이너가 자체 가상 머신임 Machine은 이 프레임워크 위에서 가상 머신 안의 컨테이너에 여러 작업을 실행하기 위한 도구임 이걸 Michael Crosby 가 썼음 그는 Docker, containerd 등의 오랜 유지보수자이고, Docker에서 처음으로 “Distinguished Engineer” 직함을 받은 사람이라 이 이름이 붙은 건 꽤 의미가 큼 이 컨테이너들이 공통 커널 을 공유하는지, 아니면 각각 별도 가상 머신에서 실행되는지 궁금함 수정: 컨테이너마다 가상 머신 하나임 https://github.com/apple/container/blob/main/docs/technical-overview.md 낭비 아닌가? “작은” 가상 머신이라고 해도 여전히 가상 머신 임 왜 이런 도구들은 항상 컨테이너 안에 $HOME 마운트 를 홍보하는지 이해가 안 됨 완전한 격리가 더 낫지 않나? 이런 걸 쓰는 이유가 그거 아닌가? 컨테이너가 이렇게 인기를 얻은 건 개발자가 개발·배포를 쉽게 하려는 도구였기 때문임 보안 계층으로 쓰려면 완전히 다른 목표이고, 매우 위험한 함정이 많음 [1] 지난주에도 AI 에이전트가 Docker를 사용해 시스템에서 sudo를 우회했다는 글을 보고 사람들이 충격을 받았는데, Docker를 설치한 대부분에게도 일어날 수 있을 것 같음 쉬운 개발 외의 용도로 컨테이너를 쓰려면 평균 사용자보다 훨씬 더 능숙해야 하고, 그런 경우 $HOME을 노출하지 않는 건 설정할 일 목록의 작은 항목일 뿐임 [1] https://cheatsheetseries.owasp.org/cheatsheets/Docker_Security_Cheat_Sheet.html 내가 이걸 쓰는 이유는 예전의 -v $HOME:$HOME 컨테이너처럼, Homebrew 대신 Debian에서 익숙한 모든 명령줄 도구 환경 을 얻기 위해서임 대체로 이 환경이 내 홈 디렉터리에 접근하는 걸 신뢰하고, 필요하면 쉽게 버리고 다시 만들 수 있는 것도 장점임 호스트에 설치하기 불편한 것, 예를 들어 npm 같은 건 여전히 덜 허용적인 컨테이너를 쓸 것임 그렇지 않음. 머신의 핵심은 결국 외부 인터페이스 임 인터페이스가 없는 Linux 가상 머신은 계산만 하며 전기를 낭비하는 닫힌 상자일 뿐임 Apple은 WSL의 교훈을 고려해야 함 파일시스템 공유 접근은 정말 최소한이고, 그다음은 네트워킹이며 WSL에서 이건 깊은 토끼굴임 사람들은 USB 장치 접근, X 전달, GPU 패스스루도 원하게 될 것임 이런 걸 쓰는 목적은 완전 격리가 아니라 Linux 작업 부하 를 실행하는 것임 최근 Containerization으로 tup 테스트 스위트의 추적 로그를 생성해서 macOS에서 상대적 동등성을 맞추는 데 썼음 완전히 격리되어 있었다면 수정한 소스 코드를 컨테이너에 넣기도 어렵고, 추적 로그를 다시 꺼내기도 어려웠을 것임 바인드 마운트 같은 걸로 덮어쓸 수는 있겠지만 귀찮음 Docker 관점에서도 흥미롭지만, 나는 AI 에이전트 와 신뢰할 수 없는 코드 실행을 위한 샌드박스로서 더 관심이 감 그 관점에서 여기 글을 썼음: https://igorstechnoclub.com/sandbox-exec/ 가상 머신 수준 격리를 가진 sandbox-exec의 정신적 후계자처럼 느껴짐 맞음, 그 글도 제한 사항 아래에서 이렇게 말함: “지원 중단 상태: 동작은 하지만 Apple은 개발자가 직접 사용하기보다 App Sandbox를 쓰길 권장한다” 이게 Docker Desktop과 동등한 것들을 대체해서, 옆에서 도는 비싼 Linux 가상 머신 을 없앨 수 있을까? 큰 공유 백그라운드 가상 머신을 대부분 없애고, 더 작고 더 격리된 Apple 네이티브 가상 머신 들로 대체함 내 Podman 작업 부하를 Apple의 container 로 옮겨보는 실험을 했음: https://gist.github.com/jmonster/39e14585e107dbf990a90966c0f84427 요약하면 RAM·스토리지 사용량을 줄이고 존재감을 최소화함 나도 첫 생각이 그거였음 Docker Desktop 오버헤드 가 꽤 심해서, 이게 DD에 네이티브로 들어오면 정말 좋겠음 Docker가 역사적으로 성능 개선을 시도하다가 플랫폼 한계를 받아들여야 했던 걸 보면 가능성은 있어 보이고, DD를 컨테이너 쪽으로 옮기는 건 자연스러워 보임 이건 명시적으로 Linux 가상 머신 을 제공하며, Linux 가상 머신 없이 그걸 하기는 어려워 보임 원하는 것, 즉 macOS에서 Linux 가상 머신 없이 Linux 컨테이너를 실행하는 것과는 실제 사용 사례가 반대임 macOS의 Linux 기반 컨테이너 구현을 사용해, 컨테이너라기보다 가상 머신에 더 가까워 보이는 장기 실행 Linux 가상 머신을 제공함 Linux 가상 머신이 꼭 비쌀 필요는 없음 여기서도 언급되지만, 나는 최근 Colima 로 갈아탔음 Docker Desktop을 우회하며 일하는 고통이 꽤 큼 이제 macOS와 Windows 모두 그 위에서 Linux로 개발 하는 걸 강하게 지원하는 셈임 이 분야에서는 Linux를 당해낼 수 없다는 걸 더 노골적으로 인정할 수는 없나 봄 Linux가 광고를 했다면 꽤 영리한 광고 소재가 됐을 것임 둘 다 많은 애플리케이션의 실행 대상이 Linux 서버 라는 점을 인정하는 것에 가깝다고 봄 개발 대상이 Linux라는 뜻은 아님 Linux도 데스크톱에서는 macOS/Windows를 당해낼 수 없다는 걸 공개적으로 인정하지 못함 그래서 macOS/Windows 데스크톱에서 Linux 가상 머신 을 돌리는 이런 하이브리드 상황이 생김 기업들은 실제 Linux 배포판을 쓰는 것만 빼고, Linux에서 개발하기 위해 뭐든 할 것임 이건 오히려 Linux 데스크톱의 해 가 완전히 패배했다는 뜻에 가까움 Linux 게임은 콘텐츠 공급원으로 Windows 생태계에 의존함 Linux가 컨테이너로 잘 포장되면 macOS와 Windows는 합산 90% 시장 점유율을 유지하고, 사전 설치 Linux 데스크톱과 노트북을 파는 OEM 시장을 지원하려는 사람은 거의 없어짐 소비자가 쓰는 다른 “배포판”은 Android, webOS, 그리고 Chromebook의 진화형인 Googlebooks가 될 것임 결국 일반 대중이 Apple Linux, Microsoft Linux, Google Linux, Asus Linux, LG Linux에만 관심을 갖는 피로스의 승리가 되고, IT 부서가 Linux 노트북을 지원할 유인이 사라짐 많은 개발자가 Linux를 써야 하지만 여전히 Mac에서는 가상 머신으로, Windows에서는 WSL 같은 에뮬레이션류로만 씀 한심함
여기서 몇 가지를 명확히 하자면, 이건 OCI 컨테이너 만의 이야기가 아님 Container Machines는 영속성과 파일시스템 마운트를 지원해서, macOS를 쓰는 개발자에게 훌륭한 가벼운 Linux 환경 이 될 수 있음 자세한 내용은 여기: https://developer.apple.com/videos/play/wwdc2026/389
macOS를 좋아하지만 가끔 Linux 머신이나 BSD, Raspberry Pi도 쓰는 드문 기회주의적 취미 개발자 부류에 속함 Docker Compose로 Docker 이미지를 만들거나 Colima 같은 걸 쓸 수 있는데, 이것도 그쪽에 가까워 보이고 Docker 대비 장점도 있을 듯함 다만 W^X 페이지 보호를 우회하려던 기대는 실현되지 않았음 저장소가 이런 Container Machines 를 맥락 속에 놓고 설명하지 않는 게 의아함 Colima와 가까워 보이는데 Docker, Colima, Container Machines 중 언제 무엇을 써야 하는지 궁금함
다 좋은데 Apple, 네이티브 Darwin Jails 는 어디 있음? 여러 macOS 컨테이너를 허용하면 사람들이 방 하나를 Mac Mini로 채워버릴까 봐 아직도 겁나는 건가? 머신당 두 개 정도의 무거운 가상 머신만 허용하지 말고
OrbStack은 나에게 정말 잘 동작함 이것과 성능 면 에서 어떻게 비교되는지 궁금함
이걸 Michael Crosby 가 썼음 그는 Docker, containerd 등의 오랜 유지보수자이고, Docker에서 처음으로 “Distinguished Engineer” 직함을 받은 사람이라 이 이름이 붙은 건 꽤 의미가 큼
이 컨테이너들이 공통 커널 을 공유하는지, 아니면 각각 별도 가상 머신에서 실행되는지 궁금함 수정: 컨테이너마다 가상 머신 하나임 https://github.com/apple/container/blob/main/docs/technical-overview.md
왜 이런 도구들은 항상 컨테이너 안에 $HOME 마운트 를 홍보하는지 이해가 안 됨 완전한 격리가 더 낫지 않나? 이런 걸 쓰는 이유가 그거 아닌가?
Docker 관점에서도 흥미롭지만, 나는 AI 에이전트 와 신뢰할 수 없는 코드 실행을 위한 샌드박스로서 더 관심이 감 그 관점에서 여기 글을 썼음: https://igorstechnoclub.com/sandbox-exec/ 가상 머신 수준 격리를 가진 sandbox-exec의 정신적 후계자처럼 느껴짐
이게 Docker Desktop과 동등한 것들을 대체해서, 옆에서 도는 비싼 Linux 가상 머신 을 없앨 수 있을까?
이제 macOS와 Windows 모두 그 위에서 Linux로 개발 하는 걸 강하게 지원하는 셈임 이 분야에서는 Linux를 당해낼 수 없다는 걸 더 노골적으로 인정할 수는 없나 봄 Linux가 광고를 했다면 꽤 영리한 광고 소재가 됐을 것임
스페이스X, 텍사스에 초대형 '기가샛' 공장 추진…우주 데이터센터용 위성 생산
스페이스X가 텍사스 바스트롭에 우주 데이터센터용 AI 위성을 생산할 '기가샛' 공장 계획을 공개했다. 회사는 2027년 말까지 궤도상 AI 연산 능력 연 1GW 확보를 목표로 제시했다.
[디지털투데이 AI리포터] 스페이스X가 텍사스 바스트롭에 1100만제곱피트 규모의 '기가샛' 제조시설을 추진한다.
12일(현지시간) IT매체 테크레이더에 따르면 이 시설은 우주 데이터센터용 AI 위성 생산의 핵심 거점으로 계획됐다.
이 공장에서는 궤도 데이터센터로 활용할 위성을 만든다. 중심 생산 대상은 'AI1'이라는 새 우주선이다. 일론 머스크 최고경영자(CEO)는 바스트롭 시설이 차세대 AI 위성에 필요한 하드웨어 상당 부분을 생산할 것이라고 밝혔다.
시설에는 태양광 부품, 인쇄회로기판, 전자 시스템, 통신 장비, 위성 생산라인이 들어선다. 시험 설비, 물류 인프라, 창고, 전용 개발 구역도 함께 조성된다. 스페이스X는 먼저 태양광 제조를 시작한 뒤 위성 주 생산동 건설에 들어갈 계획이다.
AI1 위성 1기에는 약 150kW 규모의 연산 탑재체가 실린다. 전력은 대형 태양광 어레이로 공급한다. 위성 길이는 약 70m다. 태양광 어레이는 제곱미터당 약 250W 밀도로 전력을 생산하도록 설계됐다. 기체에는 컴퓨팅 시스템의 열을 처리할 대형 방열 구조도 포함된다.
스페이스X는 2027년 말 이전에 상당한 규모의 AI 위성 생산에 들어갈 수 있다고 보고 있다. 연간 1GW의 궤도 AI 연산 능력 목표를 달성하려면 수천 기의 위성을 궤도에 배치해 함께 운영해야 한다. 머스크는 이후 생산 규모를 수십GW로 확대하는 구상도 언급했다.
키워드 #스페이스X #AI #인공지능 #위성 #기가샛
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Moonshot AI가 Kimi K2.7-Code를 출시했습니다. (marktechpost.com)
문샷 AI가 이전 모델 대비 코딩 성능을 대폭 향상시키고 추론 토큰 소모량을 30% 줄인 에이전트 중심의 오픈 가중치 코딩 모델 '키미 K2.7-Code'를 출시했습니다. 전문 번역 이번 주, 문샷 AI(Moonshot AI)가 키미 K2.7-Code(Kimi K2.7-Code)를 출시했습니다. 이는 코딩에 특화된 에이전트 중심의 모델입니다. 모델 가중치는 수정된 MIT 라이선스에 따라 허깅페이스(Hugging Face)에 배포됩니다. 또한 키미 API와 키미 코드를 통해서도 사용할 수 있습니다. K2.7-Code는 일반적인 대화가 아닌 장기적인 소프트웨어 엔지니어링 작업을 목표로 합니다. 이 모델은 여러 단계에 걸쳐 계획을 수립하고, 코드를 수정하며, 도구를 실행하고, 디버깅을 수행합니다. 문샷 AI는 이 모델을 구독형 코딩 플랫폼과 결합하여 제공합니다. 키미 K2.7-Code 스펙 K2.7-Code는 혼합 전문가(MoE, Mixture-of-Experts) 모델입니다. 총 1조(1T) 개의 매개변수(파라미터)를 보유하고 있으며, 토큰당 320억(32B) 개의 매개변수가 활성화됩니다. 이 구조는 총 384개의 전문가 중 토큰당 8개의 전문가가 선택되고 1개의 전문가가 공유되는 방식을 사용합니다. Dense 레이어 1개를 포함하여 총 61개의 레이어로 구성되어 있습니다. 어텐션 메커니즘에는 MLA가 사용되었으며, 피드포워드 경로에는 SwiGLU가 적용되었습니다. MoonViT 비전 인코더는 이미지 및 비디오 입력을 위해 4억(400M) 개의 매개변수를 추가합니다. 이 모델은 네이티브 INT4 양자화가 적용된 상태로 제공됩니다. 컨텍스트 창은 256K 토큰(262,144)입니다. 두 가지 제약 사항이 있습니다. 생각 모드(Thinking mode)는 필수 사항이며, 이를 비활성화하면 API 오류가 반환됩니다. 샘플링 매개변수는 온도(temperature) 1.0, top_p 0.95, n 1, 페널티 0.0으로 고정되어 있습니다. 기본 최대 출력은 32,768 토큰입니다. vLLM, SGLang, KTransformers를 사용하여 자체 호스팅할 수 있습니다. 허깅페이스 리포지토리의 크기는 디스크 기준 약 595GB로 매우 큽니다. 이는 노트북용 모델이 아닌 서버급 배포를 겨냥한 타겟입니다. 벤치마크 점수 문샷 팀은 6가지 벤치마크 결과를 발표했습니다. 이들은 K2.7-Code를 K2.6, GPT-5.5, 클로드 오푸스 4.8(Claude Opus 4.8)과 비교했습니다. K2.7-Code는 모든 항목에서 K2.6을 능가했습니다. 코딩 부문에서 가장 큰 상승을 보인 것은 Kimi Code Bench v2로, 기존 50.9%에서 62.0%로 상승했습니다. K2.7-Code는 MCP Mark Verified 벤치마크에서 81.1%를 기록하며 오푸스 4.8의 76.4%를 제쳤습니다. 또한 MLS Bench Lite에서는 GPT-5.5에 근접한 수치를 기록했습니다. K2.7-Code는 Kimi Code CLI에서 실행되었으며, GPT-5.5는 Codex xhigh, 오푸스 4.8은 Claude Code xhigh 환경에서 테스트되었습니다.
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이번 주, 문샷 AI(Moonshot AI)가 키미 K2.7-Code(Kimi K2.7-Code)를 출시했습니다. 이는 코딩에 특화된 에이전트 중심의 모델입니다. 모델 가중치는 수정된 MIT 라이선스에 따라 허깅페이스(Hugging Face)에 배포됩니다. 또한 키미 API와 키미 코드를 통해서도 사용할 수 있습니다. K2.7-Code는 일반적인 대화가 아닌 장기적인 소프트웨어 엔지니어링 작업을 목표로 합니다. 이 모델은 여러 단계에 걸쳐 계획을 수립하고, 코드를 수정하며, 도구를 실행하고, 디버깅을 수행합니다. 문샷 AI는 이 모델을 구독형 코딩 플랫폼과 결합하여 제공합니다.
K2.7-Code는 혼합 전문가(MoE, Mixture-of-Experts) 모델입니다. 총 1조(1T) 개의 매개변수(파라미터)를 보유하고 있으며, 토큰당 320억(32B) 개의 매개변수가 활성화됩니다. 이 구조는 총 384개의 전문가 중 토큰당 8개의 전문가가 선택되고 1개의 전문가가 공유되는 방식을 사용합니다. Dense 레이어 1개를 포함하여 총 61개의 레이어로 구성되어 있습니다.
어텐션 메커니즘에는 MLA가 사용되었으며, 피드포워드 경로에는 SwiGLU가 적용되었습니다. MoonViT 비전 인코더는 이미지 및 비디오 입력을 위해 4억(400M) 개의 매개변수를 추가합니다. 이 모델은 네이티브 INT4 양자화가 적용된 상태로 제공됩니다. 컨텍스트 창은 256K 토큰(262,144)입니다. 두 가지 제약 사항이 있습니다. 생각 모드(Thinking mode)는 필수 사항이며, 이를 비활성화하면 API 오류가 반환됩니다. 샘플링 매개변수는 온도(temperature) 1.0, top_p 0.95, n 1, 페널티 0.0으로 고정되어 있습니다. 기본 최대 출력은 32,768 토큰입니다. vLLM, SGLang, KTransformers를 사용하여 자체 호스팅할 수 있습니다. 허깅페이스 리포지토리의 크기는 디스크 기준 약 595GB로 매우 큽니다. 이는 노트북용 모델이 아닌 서버급 배포를 겨냥한 타겟입니다.
문샷 팀은 6가지 벤치마크 결과를 발표했습니다. 이들은 K2.7-Code를 K2.6, GPT-5.5, 클로드 오푸스 4.8(Claude Opus 4.8)과 비교했습니다. K2.7-Code는 모든 항목에서 K2.6을 능가했습니다. 코딩 부문에서 가장 큰 상승을 보인 것은 Kimi Code Bench v2로, 기존 50.9%에서 62.0%로 상승했습니다.
K2.7-Code는 MCP Mark Verified 벤치마크에서 81.1%를 기록하며 오푸스 4.8의 76.4%를 제쳤습니다. 또한 MLS Bench Lite에서는 GPT-5.5에 근접한 수치를 기록했습니다. K2.7-Code는 Kimi Code CLI에서 실행되었으며, GPT-5.5는 Codex xhigh, 오푸스 4.8은 Claude Code xhigh 환경에서 테스트되었습니다.
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워드프레스 CTO “사람·에이전트 모두 상대하는 기업만 살아남는다”
AI가 검색과 웹 유통을 바꾸며 기업들은 사람과 AI 에이전트를 함께 겨냥한 사이트를 준비해야 한다. 자사 웹 투자는 줄고 있지만, 고객과의 직접 관계를 지키는 기반으로 웹은 여전히 중요하다는 지적이 나왔다.
AI 에이전트에서 중요한 것은 신뢰 확보다. [사진: 셔터스톡]
[디지털투데이 AI리포터] AI가 검색과 웹 유통 구조를 바꾸면서 기업들은 사람뿐 아니라 AI 에이전트도 읽고 활용할 수 있는 웹사이트를 갖춰야 하는 과제에 놓였다.
13일(현지시간) IT매체 테크레이더에 따르면 워드프레스 VIP 최고기술책임자 브라이언 앨비는 사람과 에이전트 두 이용자층을 모두 상대할 수 있는 기업만 살아남을 것이라고 밝혔다.
브라이언 앨비는 웹사이트가 더 이상 사람만을 위한 목적지가 아니라고 봤다. 기존에는 검색엔진이 사람을 웹페이지로 보내는 중개자 역할을 했지만, 이제는 AI 요약과 답변 엔진, 자율형 보조 도구가 소비자를 대신해 웹을 탐색하고 있다는 것이다. 이 흐름 속에서 전통적인 검색엔진최적화만으로는 한계가 뚜렷해졌고, 기업들은 AI가 콘텐츠를 찾고 출처를 인식할 수 있도록 대응해야 한다고 짚었다.
브라이언 앨비는 외부 플랫폼으로 쏠리는 투자가 고객과의 직접 관계를 약화시킬 수 있다고 지적했다. 이메일이 직접 소통 수단이 될 수는 있어도 판매나 신규 구독 전환은 결국 웹사이트에서 이뤄진다며, AI와 소셜, 검색을 유통 채널로 활용하더라도 기업이 직접 소유하고 개선할 수 있는 고객 경험에는 계속 투자해야 한다고 강조했다.
일부 기업은 이미 사람과 에이전트를 동시에 겨냥한 사이트를 만들고 있다. 모바일 화면에 맞춰 콘텐츠를 재배치하듯, 콘텐츠 블록을 에이전트가 읽기 쉬운 마크다운 형식으로도 구성하는 방식이다. 이런 작업은 별도 업무를 늘리기보다 기존 제작 흐름 안에 통합되고 있으며, AI가 이해하기 쉽게 손본 콘텐츠가 오히려 검색엔진최적화 개선으로도 이어졌다고 설명했다.
키워드 #AI #인공지능 #에이전트 #AI 에이전트 #기업
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월 6달러 VPS에서 바이브 코딩한 주식 스크리너가 OOM으로 구글에 디인덱싱당한 이야기 (velog.io)
비전공 1인 개발자가 AI 에이전트로 만든 한국·미국 주식 스크리너를 운영 중인데, 2GB VPS가 OOM으로 죽으면서 구글봇에 503을 반복 → 막 올라오던 검색 노출이 절벽처럼 무너졌습니다. 무엇이 깨졌고, 어떤 순서로 고쳤고, 아직 회복 못 한 게 뭔지 정직하게 기록한 1편입니다.
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▲ ifmkl 4일전 [-] 내용은 유용하게 잘 봤습니다. 다만 영어 원문에 비하면 velog글은 ai 번역으로 적당히 검수 조금하고 올리셨나 봅니다. 어순이나 문단 말미에 배치되는 마침표로 끝나지 않는 문장 순서나, 단어 표현이 [그래서 이후 실제로 박은 일들] << 이런 표현들도 말이죠. 답변달기 ▲ k1song 4일전 [-] 코멘트 감사합니다. 다시 읽어보고 수정했습니다. AI 도움 받으면서 처음해보는거라 실수했네요.. 앞으로 주의해야겠습니다 답변달기 ▲ vwjdalsgkv 4일전 [-] 블로그 글도 AI로 작성한 것 같은 느낌이 드네요 답변달기 ▲ k1song 4일전 [-] 네 코멘트 감사합니다.. 실제 바이브 코딩 하며 겪을 일들을 AI랑 논의하면서 적었는데 허점이 너무 많습니다. 블로그 내용도 실제 AI 만 믿었다가 호되게 당한 내용이기도 하고요... 처음 글 올려봤는데 앞으로 주의해서 작성하겠습니다. 답변달기 ▲ aucun 4일전 [-] 그래도 AI복붙은 아니라서 읽기는 편하네요 작성자분께서 읽어보고 올린느낌이 드네요 답변달기 ▲ winterjung 4일전 [-] 사이트 이용법 을 참고해 원글의 내용을 요약해 적어주시는게 더 좋겠습니다. 답변달기 ▲ k1song 4일전 [-] 코멘트 감사합니다. 사이트 이용법 참고해서 앞으로 작성 시 유의하겠습니다. 답변달기
내용은 유용하게 잘 봤습니다. 다만 영어 원문에 비하면 velog글은 ai 번역으로 적당히 검수 조금하고 올리셨나 봅니다. 어순이나 문단 말미에 배치되는 마침표로 끝나지 않는 문장 순서나, 단어 표현이 [그래서 이후 실제로 박은 일들] << 이런 표현들도 말이죠.
▲ k1song 4일전 [-] 코멘트 감사합니다. 다시 읽어보고 수정했습니다. AI 도움 받으면서 처음해보는거라 실수했네요.. 앞으로 주의해야겠습니다 답변달기
코멘트 감사합니다. 다시 읽어보고 수정했습니다. AI 도움 받으면서 처음해보는거라 실수했네요.. 앞으로 주의해야겠습니다
▲ vwjdalsgkv 4일전 [-] 블로그 글도 AI로 작성한 것 같은 느낌이 드네요 답변달기
블로그 글도 AI로 작성한 것 같은 느낌이 드네요
▲ k1song 4일전 [-] 네 코멘트 감사합니다.. 실제 바이브 코딩 하며 겪을 일들을 AI랑 논의하면서 적었는데 허점이 너무 많습니다. 블로그 내용도 실제 AI 만 믿었다가 호되게 당한 내용이기도 하고요... 처음 글 올려봤는데 앞으로 주의해서 작성하겠습니다. 답변달기
네 코멘트 감사합니다.. 실제 바이브 코딩 하며 겪을 일들을 AI랑 논의하면서 적었는데 허점이 너무 많습니다. 블로그 내용도 실제 AI 만 믿었다가 호되게 당한 내용이기도 하고요... 처음 글 올려봤는데 앞으로 주의해서 작성하겠습니다.
▲ winterjung 4일전 [-] 사이트 이용법 을 참고해 원글의 내용을 요약해 적어주시는게 더 좋겠습니다. 답변달기
사이트 이용법 을 참고해 원글의 내용을 요약해 적어주시는게 더 좋겠습니다.
▲ k1song 4일전 [-] 코멘트 감사합니다. 사이트 이용법 참고해서 앞으로 작성 시 유의하겠습니다. 답변달기
코멘트 감사합니다. 사이트 이용법 참고해서 앞으로 작성 시 유의하겠습니다.
Supermemory - AI를 위한 메모리 & 컨텍스트 엔진 (github.com/supermemoryai)
대화에서 사실(facts)을 자동 추출 하고 사용자 프로필을 구축하는 AI용 메모리·컨텍스트 레이어로, 대화 간 정보를 기억하지 못하는 AI의 한계를 보완 지식을 업데이트하고, 모순을 처리하고, 만료된 정보를 삭제(자동 망각) 까지 처리함 "방금 SF로 이사함"이 "NYC에 거주함"을 대체한다는 걸 이해하며, "내일 시험 있음" 같은 임시 사실은 날짜 경과 후 만료 처리 Memory + RAG를 단일 쿼리로 결합한 Hybrid Search 제공, 지식 베이스 문서와 개인화된 컨텍스트를 함께 반환 User Profiles 자동 유지 — 안정적 사실(static) + 최근 활동(dynamic)을 한 번의 호출(약 50ms)로 제공 Connectors 를 통해 Google Drive, Gmail, Notion, OneDrive, GitHub를 실시간 webhook으로 자동 동기화 Multi-modal Extractors 내장 — PDF, 이미지(OCR), 비디오(전사), 코드(AST 인식 청킹)를 업로드만으로 처리 개발자는 단일 API 로 메모리/RAG/프로필/커넥터 추가 가능, vector DB 설정 이나 임베딩 파이프라인/청킹 전략 필요없음 MCP 서버·플러그인 제공 — Claude Code, Cursor, VS Code, OpenCode, OpenClaw, Hermes 등 지원, memory / recall / context 도구 제공 단일 바이너리로 제공되어 설정필요없이 바로 localhost:6767 에서 동작, Ollama 연동 시 완전 오프라인 사용 Vercel AI SDK, LangChain, LangGraph, OpenAI Agents SDK, Mastra, Agno, n8n 등 드롭인 래퍼 제공 LongMemEval(81.6%), LoCoMo, ConvoMem 등 AI 메모리 주요 벤치마크 3종에서 1위를 차지 자체 오픈소스 벤치마크 프레임워크 MemoryBench 도 공개 MIT 라이선스
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▲ dongho42 2일전 [-] 함께보면 좋은글에도 잔뜩 있긴한데 이런 AI를 위한 무슨무슨 메모리, 프레임워크, 라이브러리, 도구들이 서로 비슷한게 최근 너무 우후죽순 생겨나서 뭐가 뭔지 따라가기가 어렵네요.. 답변달기 ▲ smaker 2일전 [-] 그러네요. 다른 라이브러리/도구들과의 차별점을 모르겠어요. 답변달기 ▲ hanje3765 1일전 [-] 이거 성능이 좋다고는 하는데 관리 ui는 하나도 오픈 안해줘서 아쉽네요. 영업용 오픈소스같아요. 사용자 편의성 고려 많이해준 Agentmemory쓰는게 나을 것 같습니다. 답변달기 ▲ riskatcher 1일전 [-] 관리 ui는 오픈이 안되있군요. mcp서버오픈 안해준 mem0랑 같군요 답변달기
함께보면 좋은글에도 잔뜩 있긴한데 이런 AI를 위한 무슨무슨 메모리, 프레임워크, 라이브러리, 도구들이 서로 비슷한게 최근 너무 우후죽순 생겨나서 뭐가 뭔지 따라가기가 어렵네요..
▲ smaker 2일전 [-] 그러네요. 다른 라이브러리/도구들과의 차별점을 모르겠어요. 답변달기
그러네요. 다른 라이브러리/도구들과의 차별점을 모르겠어요.
▲ hanje3765 1일전 [-] 이거 성능이 좋다고는 하는데 관리 ui는 하나도 오픈 안해줘서 아쉽네요. 영업용 오픈소스같아요. 사용자 편의성 고려 많이해준 Agentmemory쓰는게 나을 것 같습니다. 답변달기
이거 성능이 좋다고는 하는데 관리 ui는 하나도 오픈 안해줘서 아쉽네요. 영업용 오픈소스같아요. 사용자 편의성 고려 많이해준 Agentmemory쓰는게 나을 것 같습니다.
저커버그가 메타 AI 재편의 혼란과 실수를 인정하며 2026년 전사 추가 감원은 없을 것이라고 밝혔다. 직원 20%가 재편 영향을 받았고, 내부 반발이 커지자 복귀·재배치와 근무환경 보완책도 내놨다.
마크 저커버그 메타 CEO [사진: The Verge]
[디지털투데이 AI리포터] 마크 저커버그가 메타의 AI 중심 조직개편 과정에서 실수가 있었다고 인정하고, 2026년에는 전사 차원의 추가 감원을 예상하지 않는다고 밝혔다.
12일(현지시간) 블록체인 매체 크립토폴리탄에 따르면 저커버그는 사내 메모에서 이번 재편이 많은 직원에게 혼란을 줬다며 감원 이후 조직 안정성을 높이겠다고 했다.
메타는 지난달 8000명을 감원했고, 약 7000명을 AI 관련 새 직무로 전환했다. 최고인사책임자 재넬 게일의 앞선 사내 메모 기준으로는 전체 직원 약 7만8000명 가운데 약 20%가 이번 재편의 영향을 받았다.
저커버그는 이런 변화가 복잡한 만큼 회사가 실수했고 앞으로도 더 실수할 가능성이 있다고 적었다. 저커버그가 AI 전환이 회사 내부에 실제 충격을 줬다고 공개적으로 인정한 것은 이번이 처음이다.
불만은 3월 이후 메타 슈퍼인텔리전스 랩스를 지원하기 위해 꾸려진 응용 AI 엔지니어링 조직에 집중됐다. 이 조직은 엔지니어와 제품 관리자 약 6500명 규모다. 이 부서로 재배치된 직원들은 메타 내 다른 조직으로 옮길 수 없었고, 합류하거나 회사를 떠나는 선택지만 주어졌다.
저커버그는 이런 운영 방식을 축소하고, 현재 업무를 임시 성격으로 운영하겠다고 밝혔다. 앞으로 몇 달 안에 해당 인력을 메타 내 다른 역할로 옮기고, 인력 배치가 잘못됐다고 판단되면 원래 팀으로 복귀할 수 있게 하겠다고 약속했다.
키워드 #마크 저커버그 #메타 #AI #인공지능 #감원
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Anthropic, 미국 정부 지시로 Fable 5·Mythos 5 모델 전면 차단 (cnbc.com)
Anthropic이 미국 정부의 수출통제(export control) 지시에 따라 최신 AI 모델인 Fable 5와 Mythos 5의 사용을 전면 중단. 정부는 “국가안보(National Security)“를 이유로 들었지만 구체적인 사유는 공개하지 않음. 명령 내용은 “미국 내외를 불문하고 모든 외국인(Foreign Nationals)에 대한 접근 중단”. 해외 고객 미국 내 외국인 심지어 Anthropic 소속 외국인 직원까지 포함 Anthropic은 규정 위반 가능성을 막기 위해 해당 모델을 모든 고객 대상으로 즉시 비활성화. 기존 Claude 계열 등 다른 모델들은 영향 없음. 왜 중요한가? Fable 5와 Mythos 5는 Anthropic이 며칠 전 공개한 최신 플래그십 모델. 특히 Mythos 계열은 강력한 사이버보안·공격 분석 능력으로 미국 정부와 안보 기관의 관심을 받아왔음. 최첨단 AI 모델이 반도체처럼 국가안보 차원의 수출통제 대상으로 취급되기 시작했다는 신호로 해석 가능. Anthropic 입장 정부가 구체적인 위험성이나 근거를 제공하지 않았다고 주장. “정부가 위험한 AI 배포를 막을 권한은 있지만, 그 절차는 투명하고 기술적 근거에 기반해야 한다”고 비판. 이번 조치는 그런 원칙을 따르지 않았다고 반발. 배경 Anthropic은 올해 초 미국 국방부(DOD)와 갈등을 겪음. 국방부는 Anthropic을 “공급망 위험(Supply Chain Risk)” 기업으로 지정. 이에 따라 국방 관련 업체들은 Anthropic 모델 사용을 제한받고 있음. Anthropic은 해당 조치에 대해 미국 정부를 상대로 소송을 진행 중. 시사점 미국 정부가 최첨단 AI 모델 자체를 전략기술(Strategic Technology) 로 간주하기 시작. 향후 OpenAI, Google DeepMind 등 다른 프론티어 모델에도 유사한 수출 규제가 확대될 가능성. AI 업계가 “모델 공개”보다 “누가 사용할 수 있는가”가 더 중요한 규제 이슈로 부상.
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미국 정부, Fable 5와 Mythos 5 에 대해 모든 외국인의 접근 중단 지시
Anthropic, 보이지 않는 Claude Fable 가드레일에 사과함
Anthropic, 차세대 모델 “Claude Mythos” 유출로 존재 확인 — “역대 가장 강력한 모델”
Anthropic, Fable과 Mythos에 30일 데이터 보관 요구
전쟁은 AI 기업의 윤리 원칙을 어디까지 밀어붙였나?
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▲ colus001 6시간전 [-] 앞으로 앤트로픽 마케팅 방향이 달라질듯 ㅋㅋㅋㅋ 개 오바하더니 이렇게 되는군요 답변달기
앞으로 앤트로픽 마케팅 방향이 달라질듯 ㅋㅋㅋㅋ 개 오바하더니 이렇게 되는군요
▲ jujumilk3 9시간전 [-] 대통령 이미지때문인가 왜이렇게 꼴값으로밖에 안보일까요 답변달기
대통령 이미지때문인가 왜이렇게 꼴값으로밖에 안보일까요
▲ kirinonakar 3시간전 [-] 미국이 먼저 했을 뿐 중국이나 다른 나라들도 마찬가지로 갈 것 같습니다. 아마도 미국에서 대중에게 공개하는 성능과 비슷한 정도의 AI를 조금 싼 가격으로 내놓고 정말 고성능 AI는 자국내에서 극소수 선택받은 사람들만 특수 목적으로 사용하게 되겠죠. 답변달기
미국이 먼저 했을 뿐 중국이나 다른 나라들도 마찬가지로 갈 것 같습니다. 아마도 미국에서 대중에게 공개하는 성능과 비슷한 정도의 AI를 조금 싼 가격으로 내놓고 정말 고성능 AI는 자국내에서 극소수 선택받은 사람들만 특수 목적으로 사용하게 되겠죠.
▲ recast7838 3시간전 [-] 어이가 없네요 ㅋㅋㅋㅋ 답변달기
▲ jimmy2056 7시간전 [-] 이 기회에 오픈AI가 더 치고 올라왔으면 좋겠네요 답변달기
이 기회에 오픈AI가 더 치고 올라왔으면 좋겠네요
▲ summerz 8시간전 [-] AI 개발 경쟁을 미소 군비 경쟁에 비유하더니, 이제 비유가 아니라 현실이 되어가고 있군요. 답변달기
AI 개발 경쟁을 미소 군비 경쟁에 비유하더니, 이제 비유가 아니라 현실이 되어가고 있군요.
▲ unsure4000 8시간전 [-] 펜타곤 사건 이후 엔트로픽 유저 유입을 생각해보면 IPO 앞둔 이 시점에서 절대 엔트로픽 손해볼 일은 아니라고 생각합니다. 가드레일등의 이슈를 덮기에도 애초에 모델을 서비스를 안해버리면 더이상 검증이 안될테니 안성맞춤일테고요. 답변달기
펜타곤 사건 이후 엔트로픽 유저 유입을 생각해보면 IPO 앞둔 이 시점에서 절대 엔트로픽 손해볼 일은 아니라고 생각합니다. 가드레일등의 이슈를 덮기에도 애초에 모델을 서비스를 안해버리면 더이상 검증이 안될테니 안성맞춤일테고요.
▲ namomo 4시간전 [-] 이전 앤트로픽과 미국 국방부 간 갈등의 연장선은 아닐까요? 앤트로픽이 과거 거부했던 일들 때문에 미국 국방부나 정부가 다른 문제를 계기로 압박하는 건 아닌가 하는 생각도 듭니다. 답변달기
이전 앤트로픽과 미국 국방부 간 갈등의 연장선은 아닐까요? 앤트로픽이 과거 거부했던 일들 때문에 미국 국방부나 정부가 다른 문제를 계기로 압박하는 건 아닌가 하는 생각도 듭니다.
▲ ingwannu 9시간전 [-] 공포 마케팅의 업보 같네요.. 아무리봐도 그정돈 아닌데.. 게다가 블로그에 글올린거보면 너무 추하더라고요 5.5를 끌여들여서 갑자기 물귀신... 답변달기
공포 마케팅의 업보 같네요.. 아무리봐도 그정돈 아닌데.. 게다가 블로그에 글올린거보면 너무 추하더라고요 5.5를 끌여들여서 갑자기 물귀신...
공포 마케팅의 업보 같네요.. 아무리봐도 그정돈 아닌데..
게다가 블로그에 글올린거보면 너무 추하더라고요 5.5를 끌여들여서 갑자기 물귀신...
▲ savvykang 5시간전 [-] 업무용 구독은 당장 갱신 중단했고 다음 결제일에 코덱스로 넘어갈 예정입니다. 개인용 구독은 일단 20달러 플랜으로 내렸고, opus 4.8이랑 sonnet 4.6 지원 종료되면 데이터 내보내기 후 다른 서비스로 데이터 이관할 예정입니다 이제 업무용 도구로 Anthropic은 신뢰할 수 없어보입니다 답변달기
업무용 구독은 당장 갱신 중단했고 다음 결제일에 코덱스로 넘어갈 예정입니다. 개인용 구독은 일단 20달러 플랜으로 내렸고, opus 4.8이랑 sonnet 4.6 지원 종료되면 데이터 내보내기 후 다른 서비스로 데이터 이관할 예정입니다 이제 업무용 도구로 Anthropic은 신뢰할 수 없어보입니다
이제 업무용 도구로 Anthropic은 신뢰할 수 없어보입니다
▲ laeyoung 6시간전 [-] 지난 6월 2일에 트럼프가 서명한 행정 명령 의 연장선으로 보이더라구요. 답변달기
지난 6월 2일에 트럼프가 서명한 행정 명령 의 연장선으로 보이더라구요.
▲ netcleaner 6시간전 [-] 진짜 이해가 안가네요. 답변달기
▲ treestae 6시간전 [-] 와~ 갑자기 안돼서 왜 그런가 했는데... 솔직히 다른 모델과 다르긴 했죠. 업무에 따라 다를 수 있긴한데, 일을 너무 다 해줘서 할 일이 이거 해줘, 저거 해줘 밖에 없던데... 답변달기
와~ 갑자기 안돼서 왜 그런가 했는데... 솔직히 다른 모델과 다르긴 했죠. 업무에 따라 다를 수 있긴한데, 일을 너무 다 해줘서 할 일이 이거 해줘, 저거 해줘 밖에 없던데...
솔직히 다른 모델과 다르긴 했죠. 업무에 따라 다를 수 있긴한데, 일을 너무 다 해줘서 할 일이 이거 해줘, 저거 해줘 밖에 없던데...
▲ unqocn 7시간전 [-] fable의 성능과 무관하게 사람들이 그 정도로 이 모델이 위험하다고 인식하게 되면 이런 규제는 생길 수 밖에 없겠죠... 전 세계 누구든 최고 수준의 AI 모델을 사용 가능한 시기는 지금이 마지막일 수 있겠네요 답변달기
fable의 성능과 무관하게 사람들이 그 정도로 이 모델이 위험하다고 인식하게 되면 이런 규제는 생길 수 밖에 없겠죠... 전 세계 누구든 최고 수준의 AI 모델을 사용 가능한 시기는 지금이 마지막일 수 있겠네요
fable의 성능과 무관하게 사람들이 그 정도로 이 모델이 위험하다고 인식하게 되면 이런 규제는 생길 수 밖에 없겠죠...
전 세계 누구든 최고 수준의 AI 모델을 사용 가능한 시기는 지금이 마지막일 수 있겠네요
▲ fantajeon 7시간전 [-] 자충수임.. 보안 뚫는 다는 마케팅으로 인한 스스로 그 이미지로... 그래도, 계급 사회로 가는 구나... 소버린AI 답변달기
자충수임.. 보안 뚫는 다는 마케팅으로 인한 스스로 그 이미지로... 그래도, 계급 사회로 가는 구나... 소버린AI
자충수임.. 보안 뚫는 다는 마케팅으로 인한 스스로 그 이미지로...
그래도, 계급 사회로 가는 구나... 소버린AI
▲ botplaysdice 7시간전 [-] "미국 내 외국인" ...... 지금 좀 급 당황스럽네요. 회사 짤리는건가요...? 시민권 없이 버텨보려했는데;;; 이 또한 지나가려나요? 답변달기
"미국 내 외국인" ...... 지금 좀 급 당황스럽네요. 회사 짤리는건가요...? 시민권 없이 버텨보려했는데;;; 이 또한 지나가려나요?
1계층: 정부관계자, 프론티어 랩 연구원 2계층: 미국 시민 3계층: 그 외 세계
▲ clumsily 9시간전 [-] 얼마전에 정부가 개입해야한다는 식으로 (공포마케팅 같은) 글을 올리더니 진짜로 미 정부가 그에 대답한거 같네요. 괜히 200달러 플랜 구매한건가 싶기도 하고.. 이에 대한 대응으로 5시간/주간 사용량 초기화를 해줬습니다(...) https://x.com/ClaudeDevs/status/2065621176735646006 답변달기
얼마전에 정부가 개입해야한다는 식으로 (공포마케팅 같은) 글을 올리더니 진짜로 미 정부가 그에 대답한거 같네요. 괜히 200달러 플랜 구매한건가 싶기도 하고.. 이에 대한 대응으로 5시간/주간 사용량 초기화를 해줬습니다(...) https://x.com/ClaudeDevs/status/2065621176735646006
얼마전에 정부가 개입해야한다는 식으로 (공포마케팅 같은) 글을 올리더니 진짜로 미 정부가 그에 대답한거 같네요. 괜히 200달러 플랜 구매한건가 싶기도 하고..
이에 대한 대응으로 5시간/주간 사용량 초기화를 해줬습니다(...) https://x.com/ClaudeDevs/status/2065621176735646006
▲ chanapple 9시간전 [-] 현재 고객센터 접속해서 페이블 사유면 바로 환불 승인은 난다고 알고 있습니다. 저는 상황 보려고 일단 그대로 두고 있지만 돈 아까우시면 그렇게 진행해보는 방법도 있어요. 답변달기
현재 고객센터 접속해서 페이블 사유면 바로 환불 승인은 난다고 알고 있습니다. 저는 상황 보려고 일단 그대로 두고 있지만 돈 아까우시면 그렇게 진행해보는 방법도 있어요.
현재 고객센터 접속해서 페이블 사유면 바로 환불 승인은 난다고 알고 있습니다.
저는 상황 보려고 일단 그대로 두고 있지만 돈 아까우시면 그렇게 진행해보는 방법도 있어요.
▲ clumsily 9시간전 [-] 네 저도 일단 일주일 정도만 더 지켜보고 환불시도해볼려고 하고있습니다. 사실 200달러 플랜도 페이블 쓰다보니 3일만에 사용량 다 떨어져서 리셋 대기중이였어요. 답변달기
네 저도 일단 일주일 정도만 더 지켜보고 환불시도해볼려고 하고있습니다. 사실 200달러 플랜도 페이블 쓰다보니 3일만에 사용량 다 떨어져서 리셋 대기중이였어요.
▲ eajrezz 9시간전 [-] 저도 어느때보다 소버린 ai 의 중요성을 체감하게 되네요 답변달기
저도 어느때보다 소버린 ai 의 중요성을 체감하게 되네요
스페이스X, 750억달러 IPO 흥행…비트코인 시총 2배 규모로 성장
스페이스X가 IPO 이후 시가총액 2조2000억달러를 기록해 비트코인 시총 1조3000억달러를 넘어섰다. 머스크 순자산은 1조1000억달러로 늘었고, 스페이스X는 기업 비트코인 보유 상위권도 유지했다.
[디지털투데이 AI리포터] 스페이스X가 상장 직후 시가총액 2조2000억달러를 기록하며 비트코인 시가총액 1조3000억달러를 넘어섰다.
12일(현지시간) 블록체인 매체 유투데이에 따르면 스페이스X는 현재 비트코인보다 약 두 배 큰 자산으로 평가된다.
스페이스X는 5억5560만주를 공모해 750억달러를 조달했다. 공모 당시 기업가치는 약 1조7800억달러였다. 이번 IPO는 역대 최대 규모로 기록됐고, 공모 물량은 4배 초과 청약됐다. 개인투자자 주문도 1000억달러를 넘겼다. 주관사단은 추가 수요에 대응하기 위해 8300만주의 초과배정 옵션을 확보했다. 규모는 약 112억달러다. 상장 이후 스페이스X는 글로벌 자산 순위 9위에 올랐다.
비트코인은 시가총액 1조3000억달러로 글로벌 자산 순위 15위를 기록했다. 스페이스X의 공개시장 데뷔로 자산 순위도 밀렸다. 스페이스X는 동시에 세계 최대 수준의 기업 비트코인 보유량도 유지하고 있다.
상장 흥행은 일론 머스크의 자산에도 반영됐다. 머스크의 순자산은 약 1조1000억달러로 늘었다. 테슬라, 뉴럴링크, 보링컴퍼니, 상장한 스페이스X 지분을 포함한 그의 자산은 지난 5년 반 동안 5배로 불었다. 경제학자들은 머스크의 자산이 미국 GDP의 3%를 넘는 규모라고 봤다. 이런 수준의 자산 집중은 1937년 존 D. 록펠러의 영향력이 정점에 달했던 시기 이후 드문 사례로 거론됐다.
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키워드 #스페이스X #비트코인 #암호화폐 #가상자산 #크립토
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XRP 상위 보유자 문턱 낮아졌다…2155개 보유하면 진입
Nix Flakes와 그에 대응하는 Guix 기능들 (coopi.neocities.org)
Nix Flakes 는 프로젝트 의존성, 잠금, 출력 스키마, 개발 환경을 flake.nix 와 flake.lock 중심으로 묶고, Guix는 channels, manifests, guix describe , guix shell , operating-system 같은 직교 도구 조합으로 같은 종류의 기능을 제공함 Flakes 는 프로젝트별 inputs 와 자동 flake.lock 으로 의존성을 고정하고, Guix는 사용자별 guix describe 와 프로젝트에 커밋을 적은 channels.scm , guix time-machine 으로 재현 가능한 환경을 구성함 순수성 은 Flakes에서 restricted evaluation으로 강제되고, Guix에서는 Scheme 모듈 구조와 명시적 입력, 격리된 빌드 컨테이너를 통해 설계상 달성됨 출력 구조 는 Flakes가 packages , devShells , nixosConfigurations 같은 표준 attrset을 제공하는 반면, Guix는 <package> , manifest, operating-system , service 같은 투명한 Scheme 레코드와 파일을 각 명령이 직접 소비함 선택 기준 은 단일 진입점과 표준 스키마를 선호하면 Flakes가 맞고, 작고 독립적인 도구를 조합하는 방식을 선호하면 Guix가 더 잘 맞음 핵심 비교 Nix flake에 해당하는 단일 Guix 기능은 없으며, Nix Flakes가 여러 문제를 하나의 큰 기능으로 해결하는 반면 Guix는 더 작고 직교적인 도구들의 조합으로 대응함 Guix는 Nix daemon을 재사용했으며, build isolation과 store management를 담당하는 C++ 구성요소를 공유함 Guix는 Nix daemon 위의 언어, 패키지 정의, 서비스 시스템 등 대부분을 Guile Scheme으로 새로 구현함 Guix와 Nix는 derivation format인 ATerm과 daemon 계보를 공유하지만, daemon 위의 구조는 Guix 자체 방식으로 구성됨 Guix는 Flakes가 제공하는 capabilities를 갖고 있지만, 이를 다른 형태로 제공함 Nix Flake의 기본 구조 Nix flake 는 root에 flake.nix 파일을 가진 source tree이며, 보통 Git repository 형태임 flake.nix 의 존재가 source tree를 flake로 만들며, 파일은 description , inputs , outputs 같은 구조를 가짐 description 은 사람이 읽을 수 있는 문자열로 flake가 제공하는 내용을 나타냄 inputs 는 다른 flakes, Git repos, tarballs 같은 dependencies를 선언하며, Nix가 이를 fetch하고 evaluate한 뒤 outputs 함수에 전달함 outputs 는 resolved inputs와 특별한 self input을 받아 packages, dev shells, NixOS configurations, overlays 등을 담은 structured attrset을 반환하는 함수임 예시 구조와 실행 대상 예시 inputs 의 nixpkgs.url = "github:NixOS/nixpkgs/nixos-unstable"; 는 GitHub의 NixOS/nixpkgs 저장소에서 nixos-unstable branch를 가져온다는 의미임 예시 flake는 supportedSystems = [ "x86_64-linux" "aarch64-linux" "x86_64-darwin" ]; 와 nixpkgs.lib.genAttrs 를 사용해 여러 CPU architecture별 outputs를 생성함 Flakes는 packages.<system> 수준을 요구하며, 예시에서는 packages 아래 default package를 pkgs.buildGoModule 로 정의함 src = ./.; 는 전체 Git repository를 source로 사용함 devShells 는 nix develop 이 참조하는 개발 shell 정의이며, 예시에서는 pkgs.mkShell 과 buildInputs = with pkgs; [ go gopls gotools ]; 를 사용함 flake.lock 과 순수 평가 Nix 명령을 flake에 대해 실행하면 Nix는 모든 input과 transitive input을 정확한 revision으로 고정하는 JSON 파일 flake.lock 을 생성함 flake.lock 은 machine과 시간에 걸쳐 build reproducibility를 가능하게 하는 lock file임 Flakes는 pure evaluation을 강제하며, $NIX_PATH , builtins.currentSystem , environment variables가 암묵적으로 들어오지 못하고 모든 것이 explicit해야 함 Flakes가 수행하는 기능은 dependencies 선언, dependencies pinning, purity 강제, standard output schema 제공, reproducible sharing, development environments 정의로 정리됨 Guix의 대응 방식 Guix는 Nix 2.4에서 Flakes가 2021년 11월 1일 도입되기 전에 Flakes 기능 상당수에 대한 해법을 이미 갖고 있었음 Guix channels mechanism은 2018~2019년경 도입됨 Guix의 해법은 orthogonal 하며, 단일 monolithic abstraction을 채택하지 않고 각 도구를 독립적으로 사용할 수 있음 Channels와 의존성 선언 Flake에서는 flake.nix 안에 dependencies를 직접 선언하며, 예시에서 nixpkgs.url = "github:NixOS/nixpkgs/nixos-24.11"; 와 home-manager.url = "github:nix-community/home-manager"; 를 사용함 Flake input의 inputs.nixpkgs.follows = "nixpkgs"; 는 home-manager 자체의 nixpkgs input을 가져오지 않고 현재 flake의 nixpkgs 를 사용하게 해 서로 다른 nixpkgs copy 두 개가 생기는 상황을 피함 Guix의 channels 는 Guile modules를 포함하는 Git repository이며, 보통 package definitions를 담지만 services, system configurations, 임의 Scheme code도 포함할 수 있음 Guix channels는 ~/.config/guix/channels.scm 에 선언하며, 이 Scheme 파일은 channel records의 list를 반환함 guix pull 은 모든 channels를 fetch하고 compile하며, 해당 modules를 모든 guix command에서 사용할 수 있게 함 Channels는 repository root의 .guix-channel 파일을 사용해 다른 channels에 대한 dependencies를 선언할 수 있음 Guix channels의 channel dependency는 flake의 inputs 와 대략 유사하며, guix pull 실행 시 transitive channel dependencies가 함께 fetch됨 프로젝트별 의존성과 사용자별 의존성 Flakes는 per-project 방식으로 각 repository가 자체 flake.nix 와 inputs를 가지며, channels는 system-wide 또는 per-user 방식으로 channels.scm 이 모든 guix invocations에 적용됨 Flakes는 서로 다른 프로젝트가 서로 다른 dependency set을 자연스럽게 갖도록 지원하며, Guix에서는 같은 효과를 위해 보통 guix time-machine 또는 separate profiles를 사용함 Flakes는 github:NixOS/nixpkgs , git+https://... 같은 URL-like syntax를 사용하며, channels는 plain Git URLs를 사용함 Flake syntax는 quick references에 더 ergonomic하고, channels는 더 단순하고 explicit함 Flakes는 flake = false; 로 flake.nix 가 없는 repositories를 non-flake inputs로 지원함 Guix에서 channel은 Scheme files가 들어 있는 Git repository이므로 특별한 opt-in이 필요 없으며, Guile modules가 있는 어떤 repository도 channel이 될 수 있음 고정, 재현성, 시간 이동 flake.lock flake.lock 은 JSON graph이며, 모든 input은 정확한 commit hash로 pinning되고 Nix는 fetch한 source tree 전체의 hash인 narHash 를 검증함 flake.lock 은 repository에 commit되므로, clone한 사람은 동일한 dependency versions를 받음 flake.lock 의 original 은 요청한 대상이고 locked 는 실제로 얻은 대상임 flake.lock 의 two-layer system은 nix flake lock --update-input nixpkgs 처럼 특정 input만 업데이트하고 나머지는 유지하는 selective update를 가능하게 함 guix describe 와 guix time-machine Guix는 guix pull 실행 시 모든 channels의 정확한 commits를 기록하며, guix describe 가 이 정보를 보여줌 guix describe 출력은 generation 번호, 날짜, current 표시, channel 이름, repository URL, branch, commit을 포함함 Guix의 recorded channel commits는 lock file에 해당하지만, project directory의 파일이 아니라 ~/.config/guix/current 에 Guile profile로 존재함 재현 가능한 환경을 공유하려면 Guix에서 guix time-machine 을 사용할 수 있음 guix time-machine --commit=8a1ab328 -- shell -m manifest.scm 은 Guix 자체를 특정 revision으로 pinning한 뒤 그 revision의 package definitions를 사용해 guix shell 을 실행함 guix time-machine 은 필요한 경우 해당 revision을 download하고 compile하며, package definitions가 정확히 해당 commit 상태인 isolated environment를 생성함 프로젝트 repository에 pinned commits를 가진 channels.scm 을 check in하는 Guix 패턴도 있음 guix time-machine -C channels.scm -- shell -m manifest.scm 은 repository에 포함된 channels.scm 을 사용해 exact environment를 재현함 두 방식의 차이 flake.lock 은 per-project이면서 automatic이고, guix describe 는 per-user이면서 automatic임 Pinned commits가 들어간 channels.scm 은 Guix에서 per-project pinning을 제공하지만 manual 방식임 Guix는 per-project pinning ergonomics를 개선 중이지만, 현재 workflow는 더 explicit setup이 필요함 flake.lock 은 machine-readable JSON graph이고, Guix의 대응물은 commit hashes를 가진 channels를 나열한 Scheme file임 두 방식 모두 dependency pinning 목표를 달성하지만, flake lock은 모든 transitive input에 original 과 locked entries를 가진 full dependency graph라 더 structured함 guix time-machine 은 direct flake equivalent가 없는 기능이며, pinned dependency versions뿐 아니라 package collection의 완전히 다른 historical state로 이동할 수 있음 순수성 모델 Flakes는 restricted evaluation context에서 실행되며, builtins.currentSystem , builtins.getEnv , $NIX_PATH 사용이 금지되거나 무시됨 Flakes에서 모든 것은 declared inputs에서 와야 하며, implicit state에 accidental dependency가 생기기 어렵게 함 Flakes의 pure evaluation trade-off는 system detection을 위해 명시적 system parameters가 곳곳에 필요하고, environment variables 읽기가 불가능하다는 점임 Flakes에서 impure escape hatch가 필요할 때는 --impure 를 명시적으로 전달해야 함 Guix는 별도 pure evaluation mode가 필요 없으며, evaluation이 convention상 이미 pure함 Guile modules는 environment variables에 명시적으로 전달하지 않는 한 접근하지 않음 Guix에는 $NIX_PATH 에 해당하는 것이 없으며, packages를 search path가 아니라 module system을 통해 resolve함 Guix에는 builtins.currentSystem 에 해당하는 개념이 없고, systems는 package metadata와 --system flag로 명시함 Guix의 build도 pure하며, builds는 explicitly declared inputs만 보이는 isolated containers에서 실행됨 Guix builds에서는 /usr/bin , /etc , network access가 없으며, network access 예외는 fixed-output derivations에 한정됨 Build sandboxing 방식은 Nix와 Guix가 본질적으로 같은 접근을 공유함 Guix는 Scheme modules 구조를 통해 architecture 차원에서 purity를 달성하고, Flakes는 원래 impure한 system 위에 restricted evaluation mode를 얹어 purity를 강제함 출력 스키마와 데이터 모델 Flake output schema Flakes는 outputs에 대한 standard schema를 정의하며, packages.<system>.<name> 은 nix build , devShells.<system>.<name> 은 nix develop , apps.<system>.<name> 은 nix run 에서 사용됨 Flake output schema에는 nixosConfigurations.<name> , overlays.<name> , nixosModules.<name> , formatter.<system> , templates.<name> , checks.<system>.<name> 도 있음 Flake output schema의 standardization은 nix build . , nix run , nix flake show 가 일관된 위치를 참조하게 해 discoverability를 높임 Flake output schema의 단점은 rigid하다는 점이며, 임의 output types를 추가하려면 Nix 자체 수정이 필요하지만 작은 extension mechanism은 존재함 Flake의 <system> parameter 때문에 multi-platform support를 explicit하게 처리해야 하며, forAllSystems , flake-utils , flake-parts 같은 helper functions 또는 libraries가 사용됨 Guix의 first-class data types Guix에는 Flakes처럼 단일 output schema가 없고, 여러 command가 소비할 수 있는 first-class data types가 있음 Guix에서 packages는 <package> records로 정의되고 guix install , guix build 가 사용함 Guix에서 manifests는 Scheme files로 정의되고 guix shell -m , guix package 가 사용함 Guix에서 system configs는 operating-system 으로 정의되고 guix system reconfigure 가 사용함 Guix에서 home configs는 home-environment 로 정의되고 guix home reconfigure 가 사용함 Guix에서 services는 <service> records로 정의되고 operating-system 의 services field가 사용함 Guix에서 channels는 Git repos이며 guix pull 이 사용함 Guix에서 package variants는 Scheme procedures이며 --with-input , --transform 이 사용함 파일과 패키지 정의 Guix project는 package definitions가 있는 channel, development용 manifest.scm , deployment용 system.scm , operating-system 또는 home-environment declaration 등을 조합해 제공할 수 있음 Guix에서는 이런 파일들이 special entry point file을 요구하지 않으며, Scheme values를 정의하는 Scheme files일 뿐임 Guix에서는 관련 guix subcommand에 파일을 지정하면 command가 처리하며, 별도 ceremony나 schema validation이 필요 없음 예시 manifest.scm 은 specifications->manifest 에 "guile" , "guile-git" , "guile-json" package names list를 넘겨 development environment를 선언함 예시 mylib.scm 은 Guix의 Nix derivation 대응물인 <package> record를 정의하며, package fields를 programmatically query할 수 있음 예시 package definition은 (name "mylib") , (version "0.1.0") , (source (local-file ".")) , (build-system gnu-build-system) , (inputs (list guile guile-git)) , (home-page " https://example.com" ;) , (license gpl3+) 를 가짐 Guix의 local-file 은 build time에 current directory의 files를 가져오며, Nix의 src = ./.; 와 유사함 Guix의 gnu-build-system 은 ./configure && make && make install 방식이며, Guix에는 cmake-build-system , python-build-system 등 다른 build systems도 있음 Guix는 Nix에서 stdenv 가 gcc 와 coreutils 를 implicit하게 제공하는 것과 달리 dependencies를 모두 explicit하게 둠 개발 환경 Flakes의 devShells 예시에서는 devShells.x86_64-linux.default = pkgs.mkShell { buildInputs = with pkgs; [ go gopls gotools ]; shellHook = '' echo "Welcome to the devShell!" ''; }; 를 사용함 mkShell 은 build될 때 shell environment를 만드는 derivation을 생성하며, buildInputs 는 shell 안의 PATH 에 들어가고 shellHook 은 shell 진입 시 arbitrary bash를 실행함 Flake dev shell에는 nix develop 또는 named shell용 nix develop .#my-shell 로 진입함 Guix development environment는 manifest.scm 에서 specifications->manifest 에 package specification strings list를 넘겨 정의할 수 있음 예시 Guix manifest는 "go" , "gopls" , "go-tools" 를 선언함 Guix manifest 기반 shell에는 guix shell -m manifest.scm 으로 진입함 Guix는 ad-hoc environment에서 파일 없이 guix shell go gopls go-tools 처럼 command line package names만 전달할 수 있음 guix shell 은 full isolation을 위한 --container , standard Linux filesystem layout을 기대하는 프로그램 실행용 --emulate-fhs , Guix container 안에서 Guix를 실행하는 --nesting 을 지원함 Guix manifests는 더 큰 flake.nix 구조에 embedded되지 않은 standalone Scheme files임 guix shell 은 파일 없이도 동작할 수 있지만, nix develop 은 flake 또는 legacy interface의 shell.nix 가 필요함 Flakes는 devShells.x86_64-linux.test , devShells.x86_64-linux.default 같은 named dev shells를 제공함 Guix manifests는 named dev shells 대신 manifest.scm , test-manifest.scm 같은 별도 파일을 나란히 두는 방식임 Nix Flakes와 Guix 모두 containerized development를 지원함 시스템 구성 NixOS와 Flakes Flakes의 nixosConfigurations 예시에서는 nixpkgs.lib.nixosSystem 이 NixOS modules list를 받아 kernel, services, config files 등을 포함한 full system derivation을 생성함 Flake 기반 NixOS 배포 예시 명령은 nixos-rebuild switch --flake .#myhost 임 예시 nixosConfigurations.myhost 는 system = "x86_64-linux"; 와 modules = [ ./configuration.nix home-manager.nixosModules.home-manager ]; 를 포함함 NixOS modules는 options , config , mkIf , mkDefault , mkForce 를 통한 priority-based merging을 사용하는 module system임 NixOS 모듈 시스템은 여러 모듈이 같은 옵션을 설정해도 시스템이 우선순위를 해소하며, 수십 개 모듈이 같은 구성에 기여해도 충돌을 피하기 쉬움 Guix operating-system Guix의 operating-system 은 function이 아니라 Scheme record이며, 각 field는 named typed value로 Guix가 validate함 Guix system 배포 예시 명령은 guix system reconfigure config.scm 임 예시 operating-system record는 (host-name "myhost") , (timezone "Etc/UTC") , bootloader configuration, file systems, services를 포함함 Guix bootloader configuration 예시는 grub-efi-bootloader 와 target "/boot/efi" 를 사용하며, Guix는 GRUB, U-Boot 등을 지원함 Guix file systems는 list로 선언되며, %base-file-systems 는 /dev , /proc , /sys 등에 대한 defaults를 제공함 Guix services는 directed acyclic graph(DAG)를 이루며, 각 service는 다른 services를 extend할 수 있음 %base-services 는 Shepherd init system, syslog, networking 등 필수 services를 제공함 Guix system configuration에는 special output type이 필요 없고, operating-system record를 반환하는 파일을 guix system 에 지정하면 됨 Guix의 서비스 조합은 기존 시스템에 임의의 방식으로 연결되는 새 서비스를 작성하기 쉽게 만듦 탐색성과 레지스트리 Flakes에는 프로젝트 의존성, 출력, 발견 가능한 스키마를 한 파일에서 선언하는 표준 진입점 flake.nix 가 있음 Guix 프로젝트는 manifest.scm , channels.scm , guix.scm , package.scm 등 관례 기반 파일을 사용할 수 있음 guix shell 이 자동으로 인식하는 프로젝트 파일로 guix.scm 를 표준화하려는 움직임이 있지만, flake.nix 만큼 확립되지는 않았음 Flakes에는 짧은 이름을 URL에 매핑하는 전역 레지스트리 flake-registry 가 있으며, 예시는 nix run nixpkgs#hello , nix build github:NixOS/nixpkgs#firefox 임 Guix는 비슷한 편의성을 위해 패키지 명세를 사용하며, 예시는 guix shell hello , guix install firefox 임 Guix에는 임의의 Git 저장소를 짧은 이름으로 가리키는 레지스트리 대응물이 없고 URL을 직접 사용함 Nix 레지스트리는 nixpkgs 가 레지스트리 항목인지, 로컬 경로인지, 다른 대상인지 항상 명확하지 않아 혼란의 원천이 된 적이 있음 nix flake show 는 flake가 제공하는 모든 항목을 트리 뷰로 보여주는 명령임 Guix에는 패키지용 guix search 와 서비스용 guix system search 가 있지만, 특정 프로젝트나 저장소가 제공하는 모든 항목을 보여주는 대응 명령은 없으며 Scheme 파일을 직접 확인해야 함 Flakes는 nix flake show 가 project가 제공하는 것들을 consistent view로 보여준다는 점에서 discoverability가 강함 Guix projects는 더 ad-hoc하며, 어떤 파일을 봐야 하는지 알아야 하고 standard single-entry-point file이 없음 Guix는 모든 것이 Scheme이기 때문에 schema 없이 원하는 것을 정의하고 조합할 수 있어 flexibility가 강함 패키지 모델과 그래프 재작성 Nix에서 패키지는 stdenv.mkDerivation { ... } 호출로 derivation을 반환하는 함수이며, 그 결과는 불투명한 attribute set임 Guix에서 패키지는 <package> 레코드이며, 이름이 붙은 필드를 가진 투명한 데이터 구조라 표준 Scheme 절차로 검사, 변환, 조합할 수 있음 Guix package definitions는 opaque functions가 아니라 transparent records이므로 special tooling 없이 inspect와 transform을 programmatically 수행할 수 있음 Guix에서는 packages가 data이므로 graph rewrites를 쉽게 수행할 수 있음 Guix에서는 package-input-rewriting 으로 전체 의존성 그래프를 순회해 perl 을 perl-minimal 로 바꾸는 작업을 표현할 수 있음 Guix의 inherit 키워드는 coreutils 의 모든 필드를 물려받고 지정한 필드만 덮어쓰는 방식으로 패키지를 재정의함 Nix에는 비슷한 목적의 overlays가 있지만, 불투명한 함수 인터페이스 때문에 검사와 변환이 더 어려워 사용성이 떨어짐 보안 업데이트, 부트스트랩, 인증 Guix의 grafting 은 모든 의존 패키지를 다시 빌드하지 않고 의존성 트리에 보안 업데이트를 적용할 수 있게 함 glibc 같은 저수준 라이브러리에 취약점이 있을 때 Guix는 저장소 경로를 다시 작성해 수정 버전으로 교체할 수 있음 Nix는 보안 업데이트 상황에서 모든 것을 다시 빌드하며, 큰 의존성 트리에서는 빌드 시간이 몇 시간 차이 날 수 있음 Guix는 소스 기반 부트스트래핑 에 강하게 집중하며, 전체 시스템을 작은 신뢰 기반에서 빌드할 수 있음 Guix의 부트스트랩 체인은 약 500바이트 hex assembler에서 시작해 Scheme으로 작성된 mes C 컴파일러, tcc , 전체 GNU toolchain으로 이어짐 bootstrappable builds 프로젝트는 전체 소스 부트스트랩 세부 사항을 다룸 Nix는 Guix보다 더 많은 바이너리 시드에 의존함 부트스트랩 체인을 감사할 수 없으면 시스템이 실제로 의도한 소스에서 빌드됐는지 완전히 검증할 수 없으므로, 전체 소스 부트스트래핑은 신뢰와 검증 가능성에 중요함 Guix channels는 암호학적 인증 을 기본 지원함 Guix channel은 특정 커밋과 그 Ed25519 서명으로 구성된 “introduction”을 지정하며, Guix는 해당 introduction부터 현재 커밋까지 전체 서명 체인을 검증함 Flakes는 신뢰 모델로 HTTPS와 GitHub 인프라를 사용하며, 이는 Guix의 Ed25519 channel authentication과 다른 보안 모델임 요약 표의 핵심 대응 관계 의존성 선언은 Flakes가 flake.nix 의 inputs , Guix가 channels.scm 과 .guix-channel 을 사용함 의존성 고정은 Flakes가 자동·프로젝트별 flake.lock 을 사용하고, Guix가 사용자별 자동 guix describe 와 프로젝트별 수동 커밋 지정 channels.scm 을 사용함 순수 평가는 flake mode에서 강제되고, Guix에서는 설계상 내재된 특성임 출력 스키마는 Flakes가 outputs 의 구조화된 attrset을 쓰고, Guix가 ad-hoc Scheme records를 씀 개발 환경은 Flakes가 devShells 와 nix develop , Guix가 manifest.scm 와 guix shell 을 씀 시스템 구성은 Flakes가 nixosConfigurations 와 모듈 시스템, Guix가 operating-system 과 서비스 DAG를 씀 한 명령 재현성은 Flakes가 nix build github:foo/bar , Guix가 guix time-machine -C channels.scm -- build 형태임 프로젝트별 고정은 Flakes가 flake.lock 으로 자동 처리하고, Guix가 커밋이 들어간 channels.scm 으로 수동 처리함 탐색성은 Flakes가 nix flake show , Guix가 Scheme 모듈 검사에 의존함 패키지 모델은 Flakes/Nix가 불투명 함수, Guix가 투명 레코드임 init system은 Nix가 systemd, Guix가 GNU Shepherd를 사용함 보안 업데이트는 Nix가 전체 재빌드, Guix가 빠른 grafting을 사용함 부트스트랩 신뢰는 Nix가 바이너리 시드, Guix가 전체 소스 부트스트랩에 기반함 인증된 업데이트는 Flakes가 HTTPS/GitHub 신뢰, Guix가 Ed25519 channel authentication을 사용함 FHS 지원은 Nix가 buildFHSUserEnv , Guix가 --emulate-fhs 를 제공함 비 Linux 지원은 Nix가 macOS용 nix-darwin, Guix가 GNU Hurd로 정리됨 자유 소프트웨어 전용 여부는 Nix가 전용이 아니며 구성 가능하고, Guix는 FSDG를 준수함 결론 Flakes와 Guix는 재현성, 의존성 관리, 시스템 선언이라는 같은 종류의 문제를 서로 다른 아키텍처 철학으로 해결함 Flakes는 하나의 파일, 하나의 스키마, 하나의 잠금 파일, 하나의 관례 집합을 갖춘 단일 기능에 가까움 Guix는 배포용 channels, 환경용 manifests, 구성용 operating-system , 재현성용 guix time-machine , 기타 구조를 위한 Scheme records 같은 직교 도구들의 조합임 하나의 표준 방식, 하나의 진입점 파일, 하나의 출력 스키마, 하나의 잠금 형식을 선호하면 Flakes가 자연스럽게 맞음 작고 독립적인 도구를 조합해 각 도구가 한 가지를 잘하게 하는 Unix 철학을 패키지 관리에 적용하는 방식을 선호하면 Guix가 잘 맞음 두 생태계는 패키지 관리가 함수형, 선언적, 재현 가능해야 한다는 아이디어를 중심으로 발전했으며, 서로 다른 구현으로 같은 아이디어를 밀어붙이고 있음
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이 사이트는 모바일에서 읽기가 너무 답답함: 글자가 약간 작고, 스크롤할 때마다 계속 방해함 첫 번째 비교 이후로는 읽을 수가 없었는데, 계속 목차로 튕겨 올라가기 때문임
글을 읽고도 프로젝트의 의존성을 어떻게 지정하고 고정해야 하는지 아직 잘 모르겠음. 배포하고 공유하려면 channels.scm 에 각 전이 의존성의 커밋 해시를 수동으로 찾아 넣어야 하는 것처럼 보임 time-machine 은 Guix 패키지 집합에만 동작하고, 트리 밖 의존성에는 안 되는 듯함 nix run github:nixos/nixpkgs/<commit hash>#<package> 처럼 nixpkgs의 과거 시점 코드도 꽤 쉽게 실행 가능함 Guix가 독특한 부분은 패키지 모음 버전 과 패키지 관리자 버전 을 분리하지 않는다는 점임. 오래된 패키지를 실행하려면 오래된 Guix 릴리스도 함께 실행하게 되는데, 왜 그걸 원해야 하는지 잘 모르겠음 글에서는 flakes가 커밋을 수동으로 찾아 지정해야 한다고 하면서, 바로 뒤에 커밋을 지정해야 하는 Guix 명령을 예로 듦. Nix flake에서도 --override-input 으로 nixpkgs 버전을 덮어쓸 수 있지만 지저분하고, 그래서 unflake에서 개선하려는 부분 중 하나임
사이트 문제와 이 스레드를 coopi에게 알려뒀으니 곧 고쳐지길 바람 완전히 Guix 쪽으로 기운 입장에서, coopi가 말한 것처럼 Guix에도 Nix처럼 flake.nix 하나나 nix 디렉터리 하나로 모든 것을 담는 표준 파일/디렉터리 가 있으면 좋겠음. 다만 Scheme 모듈을 가져오려면 올바른 경로를 지정해야 해서 불가능할 수도 있음 이 Lobsters 글에는 저자가 말하는 것들이 들어 있으니 태그는 nix 와 lisp 만으로도 충분해 보임
Guix에도 Nix flake의 .inputs.nixpkgs.follows 처럼 전이 의존성의 고정값을 덮어쓰는 기능이 있는지 궁금함 또 저자의 Guix 설명 상당 부분이 flakes 이전의 Nix를 떠올리게 함: 표준 진입점이 없고 채널을 쓰는 구조 등. 다만 Guix에서는 형식 체계와 진짜 언어가 있어서 같은 패턴이 고통점이 덜 되는 것 같음. Nix가 더 낫거나 다른 언어였다면 나왔을 대체역사처럼 느껴짐
Coopi의 답변임: 오늘 아침 변경을 했지만 일 때문에 테스트를 못 했고, 알고 보니 JavaScript에 문제 가 있었다고 함
이 사이트는 iOS 모바일에서 사용할 수 없음. 페이지가 아래쪽에서 로드된 뒤 즉시 위로 스크롤되는 것 같고, 내가 한 화면 이상 아래로 내리면 무언가가 트리거되어 다시 위로 올려버림 읽기 모드는 동작하지만 강조 표시와 원래 꽤 괜찮은 세부 스타일링이 사라짐
flakes가 하는 일을 Guix의 여러 도구로도 할 수 있다고 말하는 건 타당하지만, Nix에도 같은 문제를 해결할 수 있는 작고 직교적인 도구들이 예전부터 있었고 지금도 있다는 점은 짚어야 함 flakes가 제공하는 건 표준 프로젝트 진입점 과 그것이 가능하게 하는 생태계, 예를 들면 레지스트리임. 글에서도 Guix에는 이 부분이 없다고 함 Guix 사용자들은 표준 진입점이 필요 없다고 판단할 수 있고, 많은 Nix 사용자도 그렇게 판단해 왔음 하지만 직교적인 도구 모음으로 flakes를 할 수 있다고 말하는 건, FreeBSD는 jail로 필요한 걸 다 할 수 있으니 OCI 지원이 필요 없다는 주장과 비슷하게 들림. 표준화가 생태계를 가능하게 한다는 부분을 놓침 Guix에 관심이 많고 기여도 조금 했는데, channels.scm 과 함께 guix time-machine 으로 빌드하는 것이 flake 고정값을 바꾸고 Nix 평가를 하는 것보다 왜 그렇게 오래 걸리는지 비교해보고 싶음. 3배 정도 느려지는 것, 예를 들어 5~10초가 15~30초가 되는 정도라면 받아들일 수 있지만, 내가 시도했을 때는 그 정도와는 거리가 멀었음
짐 크레이머 “스페이스X 매수, 아직 늦지 않았다…단 장기 투자여야”
스페이스X가 상장 첫날 급등했지만 짐 크레이머는 장기 투자 관점이라면 지금도 매수할 수 있다고 말했다. 현재 실적보다 우주 탐사와 장기 사업 비전에 베팅하는 종목으로 봐야 한다는 주장이다.
[디지털투데이 AI리포터] 스페이스X가 나스닥 상장 첫날 급등한 가운데 짐 크레이머는 장기 투자 관점이라면 지금 매수해도 늦지 않았다고 말했다.
12일(현지시간) 경제매체 CNBC에 따르면 그는 스페이스X를 전통적인 투자 종목이 아니라 미래에 대한 장기 베팅으로 봐야 한다고 밝혔다.
스페이스X는 이날 나스닥 첫 거래에서 주당 150달러에 출발해 장중 176달러까지 올랐다. 이날 종가 기준 시가총액은 2조1000억달러를 기록했다. 상장 직후 주가가 크게 오르면서 현재 재무 성과에 비해 기업가치가 너무 높다는 우려도 다시 나왔다.
크레이머는 투자자들이 스페이스X를 현재 수익만 보고 사는 것은 아니라고 봤다. 그는 스페이스X를 우주 탐사에 대한 장기 투자로 규정하며, 현재의 손실과 현금 유출보다 일론 머스크의 장기 비전과 수년 뒤 현실화할 수 있는 사업 파이프라인에 투자자들이 주목하고 있다고 말했다.
이어 투자자들은 손실이 당분간 이어질 수 있다는 위험도 이미 감안하고 있다고 짚었다. 단기 실적보다 앞으로의 기회가 훨씬 클 수 있다는 기대가 상장 첫날 강한 주가 흐름으로 이어졌다는 설명이다.
그는 주가가 조정받더라도 이를 이탈 신호가 아니라 추가 매수 기회로 봤다. 다만 이런 판단은 스페이스X를 단기나 중기 투자 대상이 아닌 장기 프로젝트에 대한 투자로 볼 때 가능하다고 했다.
크레이머는 이번 기업공개를 주관한 골드만삭스와 모건스탠리의 가격 책정도 호평했다. 두 회사가 기관과 개인 수요 사이에서 균형을 맞추면서도, 상장 첫날 이후 부담이 될 수 있는 과도한 급등은 피했다는 평가다. 그는 스페이스X 주가가 공모가와 비교해 합리적인 수준에서 출발했다고 덧붙였다.
키워드 #스페이스X #짐 크레이머 #투자 #IPO #나스닥
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오라클, Ampere A1 인스턴스 무료 사용 한도 축소 (docs.oracle.com)
기존 최대 4OCPU + 24GB 메모리에서 최대 2OCPU + 12GB 메모리로 축소. 해당 기준 적용 이후 초과된 사용량에 대해서는 표준 요금 부과 또는 사용을 강제로 중지. 6월 15일부터 적용 예정. ( 관련 레딧 게시물 ) 단, AMD EPYC 기반 인스턴스(최대 1 OCPU + 1GB 메모리)는 이번 축소 대상에서 제외.
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"인공지능(AI)이 만들어내는 윤리적, 사회적 문제는 철학적 사고와 기술적 지식 모두를 필요로 합니다. 인문학과 기술을 결합한 개념은 더 나은 사회와 혁신적인 기술 발전을 이루고 지속 가능한 기술 발전을 이룰 수 있습니다."
황진석 동국대 국제정보보호대학원 교수는 13일 사이버보안신기술융합학회와 인공지능산업법학회가 공동 개최한 하계 학술대회에서 이같이 강조했다. 이날 황 교수는 '윤리가 내재된 사이버보안 프레임워크(Embedded ethiCS Cyber Security Framwork)'를 주제로 발표했다.
황 교수는 "'윤리가 내재된 사이버보안 프레임워크'는 보안 시스템이나 소프트웨어의 개발 초기 기획 및 설계 단계부터 안전, 책임 등 윤리적 고려사항을 기술적 아키텍처의 일부로 내재화하는 체계적 구조를 말한다"며 "사후 처리 방식으로 윤리 가이드라인을 적용하는 기존 방식과 달리 보안 기술의 하드웨어 및 소프트웨어 모듈 자체에 윤리적 판단 기준과 위험 방지 메커니즘을 내재화하는 형태로 결합하는 식"이라고 설명했다.
그는 이같은 '내재된 윤리' 개념이 미국 하버드대, MIT 등 세계 일류 대학에서 컴퓨터 전공자들을 위한 철학 과목으로 2000년부터 연구가 진행되고 있었다고 설명했다. 그러나 사이버 보안에 대한 '내재된 윤리' 연구는 부재한 상황이며, 동국대 국제정보보호대학원에서 최초로 연구를 진행하겠다는 계획이다. 그는 이날 발표를 통해 최근 연구 성과 및 결과, 향후 로드맵 등에 대해 공유했다.
황 교수는 윤리가 내재된 사이버 보안의 핵심으로 '책임있는 컴퓨팅(Responsible Computing, RC)'이 필요하다고 강조했다. 그는 "RC는 기술의 발전이 인류와 사회, 그리고 지구 환경에 긍정적인 영향을 미치도록 설계·개발·운영돼야 한다는 패러다임"이라며 "AI의 영향력이 확대되면서 잘못된 정보의 확산, 저작권 침해, 인간 소외 등의 실존 위협이 발생하고 있다. 또 디지털 취약계층에 대한 사회적 안전망도 필요해졌기 때문에 RC를 통한 '책임성' 확보는 선택이 아닌 기업과 학계의 필수적인 생존 전략이 됐다"고 밝혔다.
그러면서 황 교수는 SK텔레콤 해킹 사태를 전형적인 '시스템적 윤리 실패 사례'로 지목했다. 그는 "어떻게 윤리를 내재화 시킬지에 대한 고민이 필요하다. 연구진은 가치 민감 설계(VSD) 기술을 활용해 개발 전 과정에서 인간의 가치를 핵심 요소로 전면에 고려하는 방안이 거론된다"고 설명했다.
"드론 보안, 데이터·AI·비행 결합 복합 문제"
이날 학술대회에서는 두 번째 세션에서 AI융합드론·로봇 보안 산업 생태계 관련 발표가 이어졌다. 특히 동국대 국제정보보호대학원이 올해 AI융합드론·로봇보안 전공을 신설한 만큼 드론 보안 관련 발표가 핵심을 이뤘다. 이현주 동국대 국제정보보호대학원 교수는 'AI자율성의 결합 지점에서 본 드론 보안'을 주제로 발표했다.
이 교수는 "드론 보안은 데이터, AI, 비행이 결합된 융합 문제"라며 "드론 환경에는 일반 AI 시스템에 없는 고유 위협 양상이 존재한다"고 설명했다.
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그는 "드론 환경의 고유성을 인식하지 못한 채 일반 AI 보안 기법을 이식하는 것 만으로는 부족하다"며 "기술적 방어는 제도·법적 장치와 함께 설계돼야 한다"고 강조했다.
이어 신동호 한국대드론산업협회 국방대 드론협력센터장이 소부대 방호용 대드론 시나리오에 대해 발표했다. 신 센터장는 이날 10대 대드론 시나리오에 대해 공개했다. 박진호 동국대 국방안전연구센터장은 적 드론 무력화 '사이버로직밤' 기술과 군적용을 주제로 발표했다.
과매도 벗어난 시바이누, 3대 저항선 넘을까…매수세 유입에도 갈림길
시바이누가 과매도 구간에서 매수세 유입과 함께 반등을 시도하고 있다. 0.00000480달러 방어와 주요 이동평균선 돌파가 0.00001달러 복귀의 관건이다.
[디지털투데이 AI리포터] 시바이누가 핵심 지지선 이탈 뒤 매수세 유입으로 반등을 시도하면서 0.00001달러 회복 가능성이 다시 거론되고 있다.
12일(현지시간) 블록체인 매체 유투데이에 따르면 시바이누는 2024년 6월 0.00000480달러 지지선 아래로 밀린 뒤 반등 경로를 다시 시험하고 있다. 반등의 배경으로는 과매도 신호가 꼽힌다. 상대강도지수(RSI)는 27까지 떨어졌고, 이는 매도세가 과도했음을 보여주는 신호로 제시됐다.
단기 저항선은 23일선인 0.00000519달러다. 그 위에는 5월 하락 반등이 꺾였던 50일선 0.00000573달러가 있다. 강세 시나리오에서는 현재 매수 압력이 0.00000480달러 위에서 유지돼야 한다. 이어 0.00000519달러와 0.00000573달러 저항을 넘어야 0.00001달러를 향한 상승 경로가 열린다.
반대로 반등 방어가 실패하고 단기 저점인 0.00000430달러가 무너지면 이 경로는 무효가 된다. 이 경우 가격은 심리적 가격대로 언급된 0.00000390달러까지 빠르게 밀릴 수 있다. 대규모 자금 유입이 이어지지 않으면 0.00000430달러와 0.00000480달러 사이 박스권에 머물 가능성도 제시됐다.
시바이누 생태계 확장도 진행 중이다. 일본 메르카리는 이번 주 2300만 고객에게 시바이누 접근을 열었고, 미국 플랫폼 칼시는 시바이누 선물을 신청했다. 다만 시바이누는 암호화폐 시장 전반의 자금 유출과 맞서야 한다. 새 유동성 유입이 일시적 반등에 그치지 않고 이어질 수 있을지가 0.00001달러 경로의 핵심 변수로 꼽힌다.
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키워드 #시바이누 #밈코인 #암호화폐 #가상자산 #크립토
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FIFA·레노버, AI로 오프사이드 판정까지 바꾼다…월드컵 심판 기술 혁신
레노버가 FIFA 2026 북중미 월드컵 공식 기술 파트너로서 3D 선수 아바타 기반 오프사이드 판정 시스템, AI 전술 분석 도구, 심판 시점 중계까지 아우르는 풋볼 AI 패키지를 전면 가동한다.
레노버가 2026 FIFA 북중미 월드컵에서 AI 기반 심판 기술과 전술 분석 시스템을 제공한다. [사진: 레노버]
[디지털투데이 AI리포터 ] 레노버(Lenovo)가 2026 FIFA 북중미 월드컵에서 인공지능(AI) 기반 심판 기술과 전술 분석 시스템을 제공한다. 레노버는 FIFA 월드컵 2026 공식 기술 파트너로서 AI 심판 지원, 팀 분석, 대회 운영을 아우르는 AI 패키지를 공개했다고 밝혔다.
핵심은 3D 선수 아바타를 활용한 오프사이드 판정 혁신이다. 출전 선수 전원을 디지털 스캔해 정밀한 3D 모델을 제작하며, 스캔 1회에 소요되는 시간은 약 1초다. 생성된 3D 모델은 VAR(비디오판독시스템) 오프사이드 리플레이에 통합돼 경기장 관중과 전 세계 시청자에게 더 직관적인 판정 시각화를 제공한다.
이 시스템은 초당 500회 데이터를 기록하는 아디다스 트라이온다(Trionda) 공인구 센서와 결합해 볼 접촉 지점과 신체 부위 위치를 교차 분석, 기존 수분이 걸리던 오프사이드 판정을 수초 내로 단축한다.
비디오판독 기술 제공사 호크아이 이노베이션스(Hawk-Eye Innovations)를 지원하는 하드웨어 인프라도 레노버가 맡는다. 2025 FIFA 클럽 월드컵에서의 구축 경험을 바탕으로 본 대회에서도 안정적인 운용을 보장한다는 방침이다.
출전 48개국 모두에 동일한 전술 분석 역량을 제공하는 '풋볼 AI 프로'도 주목된다. 레노버 AI 팩토리(AI Factory)로 구축된 이 도구는 2000개 이상의 풋볼 전용 지표와 수억 개의 데이터 포인트를 분석해 코치에게 전술 조정 시나리오를, 선수에게 개인 경기 분석을 제공한다. 다만, 경기 전·후에만 사용 가능하며 라이브 경기 중 활용은 제한된다.
키워드 #월드컵 #축구 #심판 #AI #레노버
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책처럼 접는 애플 폴더블폰 출시설…'아이폰 울트라' 핵심 사양 6가지
애플이 올가을 첫 폴더블 아이폰을 '아이폰 울트라'로 내놓을 가능성이 제기됐다. 주름 없는 안쪽 화면, 터치ID, 1999달러 안팎 가격 전망이 거론됐다.
애플 폴더블 아이폰 예상도 [사진: 나인투파이브맥]
[디지털투데이 이윤서 기자] 애플이 올가을 첫 폴더블 아이폰을 '아이폰 울트라'라는 이름으로 선보일 가능성이 제기됐다.
11일(현지시간) IT매체 나인투파이브맥에 따르면 해당 제품은 디자인과 디스플레이, 카메라, 소프트웨어, 칩, 생체인증 방식 등에서 기존 아이폰과 다른 변화를 담을 것으로 예상된다.
핵심은 형태 변화다. 아이폰 울트라는 일반적인 폴더블폰과 달리 펼쳤을 때 세로보다 가로가 더 넓은 '북형 디자인'을 채택할 것으로 보인다. 바깥 화면은 기존 아이폰보다 짧고 넓은 비율을 갖추고, 안쪽 화면은 크기와 형태 면에서 아이패드 미니와 비슷할 것으로 거론됐다. 안쪽 화면에는 주름을 최소화한 설계가 적용될 가능성도 나왔다.
외형은 아이폰 에어의 일부 설계를 반영할 것으로 보인다. 티타늄 베젤과 초박형 구조를 갖춰, 접었을 때의 두께를 줄이는 방향이 될 수 있다는 관측이다.
디스플레이 크기는 바깥 화면 5.3~5.5인치, 안쪽 화면 7.6~7.8인치 수준으로 예상된다. 바깥 화면은 아이폰 미니와 비슷한 체감 크기지만 더 넓은 화면비를 갖추고, 안쪽 화면은 손에 쥐었을 때 아이패드 미니에 가까운 사용감을 줄 수 있다는 설명이다.
카메라는 후면 2개, 전면 2개 구성이 유력하다. 후면에는 4800만화소 광각 카메라와 4800만화소 초광각 카메라가 탑재될 것으로 보이며, 망원 카메라는 제외될 가능성이 있다. 전면 카메라는 두 디스플레이에 각각 1개씩 배치되고, 화면에는 홀펀치 디자인이 적용될 전망이다.
소프트웨어 측면에서는 폴더블 형태에 맞춘 iOS 27 기능이 추가될 가능성이 높다. 핵심은 여러 앱을 나란히 띄우는 멀티태스킹과 아이패드형 앱 배치다. 다만 펼쳤을 때 아이패드OS를 구동하거나, 아이패드OS 26의 전체 창 모드 기능을 그대로 지원하는 방식은 아닐 것으로 관측됐다.
성능 부문에서는 아이폰18 프로와 같은 A20 프로 칩과 C2 셀룰러 모뎀이 탑재될 전망이다. A20 프로는 2나노 공정과 웨이퍼 단위 멀티칩 모듈을 적용해 효율을 높일 것으로 예상된다. 메모리는 12GB 램이 거론되며, 성능 향상을 위해 한 단계 위 모델인 LPDDR5가 적용될 가능성도 제시됐다.
생체인증 방식은 페이스ID 대신 전원 버튼 일체형 터치ID가 유력하다. 기기가 얇은 구조를 갖추는 만큼, 두 화면에 각각 페이스ID 부품을 넣기 어렵기 때문으로 분석된다.
현재 아이폰 울트라의 예상 가격은 천차만별이다. 256GB 모델 기준 1999달러(약 304만원) 안팎이 거론되지만, 저장 용량과 부품 원가, 관세 및 지역별 가격 정책에 따라 실제 출고가는 달라질 수 있다.
이번 전망의 핵심은 애플이 첫 폴더블 아이폰을 단순한 화면 확장형 제품이 아니라, 아이폰과 아이패드 사용성을 잇는 새로운 형태의 기기로 준비하고 있다는 점이다. iOS 27 기반 멀티태스킹, 터치ID 복귀 여부가 제품 완성도를 가를 주요 요소가 될 전망이다.
키워드 #아이폰 #폴더블 아이폰 #애플 #아이폰 울트라 #폴더블폰
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apple/container, Container Machine 기능 추가 (github.com/apple)
Mac에서 Linux 컨테이너를 경량 가상 머신 형태로 생성·실행하는 도구 WWDC26에서 새로 추가된 Container Machine 은 홈 디렉토리와 저장소가 자동으로 마운트 된 빠르고 경량이며 영속적인 Linux 환경 을 실행 가능 기존 애플리케이션 단위 컨테이너와 달리 Linux 환경 전체를 모델링 (WSL2와 비슷) 이미지의 init 시스템 을 실행해 장기 실행 서비스 등록 또는 프로세스 관리자 하에서 애플리케이션 테스트 가능 systemd 가 설치된 이미지에서 systemctl start postgresql 같은 실제 Linux 서비스 실행 가능 사용자명과 홈 디렉터리를 자동 매핑 해 저장소·dotfile을 macOS·Linux 양쪽에서 공유함 저장소가 macOS $HOME 에 위치하며 내부 /Users/<username> 에 마운트, macOS 에디터·IDE로 편집하면서 내부에서 빌드·실행 프로파일러·브라우저·GUI 디버거 등 macOS 네이티브 도구 가 동일 파일 인식, 빌드와 검사 사이 복사 단계가 필요없음 alpine , ubuntu , debian 등 대상 배포판 수만큼 Container Machine 생성 가능, 각각 동일한 $HOME ·dotfile 공유로 여러 배포판에서 빠른 테스트 /sbin/init 을 포함하는 모든 Linux 이미지를 직접 Container Machine 이미지로 사용 가능 OCI 호환 컨테이너 이미지 를 소비·생성하므로 표준 컨테이너 레지스트리에서 도커 이미지도 pull·push 가능 다른 OCI 호환 애플리케이션에서도 해당 이미지 실행 가능 저수준 컨테이너·이미지·프로세스 관리는 Containerization Swift 패키지 에 의존 실행에 Apple silicon 탑재 Mac 필요, macOS 26 에서 지원 macOS 26의 가상화·네트워킹 신규 기능 및 개선 사항 활용, 이전 버전 macOS는 미지원 Apache-2.0 라이선스 동작 명령들 container machine create alpine:latest --name dev container machine run -n dev whoami # your host username, not root container machine run -n dev pwd # /home/<you> — your Mac home dir, mounted in container machine run -n dev # interactive shell; cd into your repos in $HOME container machine ls # list all container machines container machine inspect dev # JSON detail for one container machine stop dev # stop the container machine container machine rm dev # delete, including its persistent storage container machine set -n dev cpus=4 memory=8G container machine stop dev container machine run -n dev -- nproc WWDC26의 소개 동영상 - 컨테이너 머신 살펴보기 Containerization은 WWDC 25에서 오픈소스로 공개된 Swift 프레임워크로, macOS에서 Linux 컨테이너를 실행하기 위한 기반임 각 컨테이너에 가상 머신 기반 격리를 제공하도록 설계됐으며, 경량 가상 머신이라 빠른 성능과 1초 미만의 시작 시간을 제공 Container machine 은 Containerization 위에 구축된 새 기능으로, 컨테이너의 사용성과 속도에 가상 머신의 지속성을 결합하고, 통합 기능을 통해 Linux 환경이 macOS의 확장처럼 느껴지게 함 설계 원칙 Container machine은 기존 워크플로에 통합될 수 있도록 빠르고 가벼워야 함 macOS와 Linux 사이를 쉽게 전환할 수 있어야 함 사용자가 새 환경을 빠르게 만들고 커스터마이즈할 수 있어야 하며, 이를 통해 여러 프로젝트가 의존성이나 툴체인 충돌 걱정 없이 전용 환경을 가질 수 있음 개발 생명주기 동안 필요한 도구와 의존성이 달라질 수 있으므로, 지속적인 환경에서 도구를 추가하고 시간이 지나도 다시 사용할 수 있어야 함 여러 플랫폼을 대상으로 개발할 때 큰 문맥 전환이나 새 도구 학습이 필요하지 않아야 함
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▲ GN⁺ 2일전 [-] Lobste.rs 의견들 아직 비교가 안 나온 것 같은데, 이건 Lima 와 가장 비슷해 보임 => https://lima-vm.io/ 맞음, lima/colima 와 꽤 비슷해서 갈아타야 하나 고민될 정도임 "vibecoding" tag disclosure : LLM이 “도운” 커밋 몇 개[0] 말고도, .gitignore 에 Claude Code 상태 디렉터리 [1]가 들어 있고 기여 정책에서도 “AI” 도구 사용을 권장함[2] [0] https://github.com/search/… [1] https://github.com/apple/container/… [2] https://github.com/apple/containerization/… AI 기여 정책이 있는 소프트웨어 프로젝트를 전부 vibecoding 으로 태그하는 건, 그 태그 사용 논쟁에서 나올 수 있는 최악의 결론임 한동안 써봤는데, CPU와 RAM 기본값 을 좀 더 합리적으로 잡아줬으면 함 처음엔 느리다고만 느꼈고, 그다음엔 임의 작업이 크래시 나는 걸 봤고, 나중에야 기본적으로 컨테이너에 RAM의 5% 미만과 코어의 절반도 안 되는 양만 쓰고 있다는 걸 알게 됨 아주 좋음. 이제야 Mac에서도 컨테이너 를 제대로 쓸 만한 흐름이 생긴 듯함 1.0.0 버전 이 릴리스됨 왜 이걸 podman 대신 써야 하는지 아는 사람 있음? 컨테이너마다 VM을 하나씩 만들기 때문에 격리성이 더 좋음, 보안과 성능 측면에서 유리함 그 외에는 꽤 비슷함 답변달기 ▲ recast7838 3일전 [-] 충분한 성능이 나올까요? 답변달기 ▲ click 3일전 [-] 아무리봐도 wsl2 맥판인데 호스트 볼륨 매핑할 때 IO 성능 확 떨어지는 건 없으려나요 지금도 limactl 가지고 vm 위에서 컨테이너 돌리는데 크게 다르지 않는 느낌도 들고요 답변달기 ▲ GN⁺ 3일전 [-] Hacker News 의견들 여기서 몇 가지를 명확히 하자면, 이건 OCI 컨테이너 만의 이야기가 아님 Container Machines는 영속성과 파일시스템 마운트를 지원해서, macOS를 쓰는 개발자에게 훌륭한 가벼운 Linux 환경 이 될 수 있음 자세한 내용은 여기: https://developer.apple.com/videos/play/wwdc2026/389 container 는 컨테이너를 다르게 실행함 오픈소스 Containerization 패키지를 사용해 생성하는 컨테이너마다 가벼운 가상 머신을 실행하며, 그래서 보안은 전체 가상 머신 수준의 격리를 얻고, 프라이버시는 필요한 호스트 데이터만 각 가상 머신에 마운트하며, 성능은 전체 가상 머신보다 메모리를 덜 쓰고 공유 가상 머신에서 도는 컨테이너와 비슷한 부팅 시간을 제공함 기술적 제한을 포함한 자세한 내용은 여기 있고, 버그 리포트와 기여를 찾고 있음: “Container: Technical Overview” https://github.com/apple/container/blob/main/docs/technical-overview.md “Mac에서 매끄럽게 동작하는 고도로 통합된 Linux 환경”이라면, 어떤 커널 이 돌고 있으며 UTM이 qemu 모드가 아닐 때처럼 Hypervisor.framework 위에서 호스팅되는 건지 궁금함 파일시스템 마운트 가 바인드 마운트와 어떻게 다른지 궁금함 아, Darwin/BSD Subsystem for Linux 인 셈이군 OrbStack 같은 것과 비교하면 어떤지 궁금함 macOS를 좋아하지만 가끔 Linux 머신이나 BSD, Raspberry Pi도 쓰는 드문 기회주의적 취미 개발자 부류에 속함 Docker Compose로 Docker 이미지를 만들거나 Colima 같은 걸 쓸 수 있는데, 이것도 그쪽에 가까워 보이고 Docker 대비 장점도 있을 듯함 다만 W^X 페이지 보호를 우회하려던 기대는 실현되지 않았음 저장소가 이런 Container Machines 를 맥락 속에 놓고 설명하지 않는 게 의아함 Colima와 가까워 보이는데 Docker, Colima, Container Machines 중 언제 무엇을 써야 하는지 궁금함 이 문제를 정확히 풀려고 이 도구를 만들었음: https://github.com/smol-machines/smolvm 왜 W^X 페이지 보호 를 우회하려는지 궁금함 추가 포인터 간접 참조 없이 자기 수정 프로그램 같은 걸 만들려는 건가? https://github.com/apple/container/blob/main/docs/technical-overview.md 문서를 읽으면 됨 다 좋은데 Apple, 네이티브 Darwin Jails 는 어디 있음? 여러 macOS 컨테이너를 허용하면 사람들이 방 하나를 Mac Mini로 채워버릴까 봐 아직도 겁나는 건가? 머신당 두 개 정도의 무거운 가상 머신만 허용하지 말고 Darwin 네임스페이스 가 훨씬 더 흥미롭고, 현재 보안 환경에서는 정말 절실함 Apple의 Containerization에 왜 이렇게 열광하는지 잘 모르겠음 수많은 컨테이너 런타임 중 하나일 뿐이고, OrbStack보다 나은 것도 아니며 사실은 더 나쁨 Darwin 위에 Foundation, AppKit 같은 계층, 즉 전체 macOS를 구동하는 구성요소들이 필요할 것 같음 그래도 전체 아이디어는 좋음 샌드박스 프로파일을 말하는 건가? OrbStack은 나에게 정말 잘 동작함 이것과 성능 면 에서 어떻게 비교되는지 궁금함 OrbStack 개발자임 우리는 Virtualization.framework 대신 파일시스템 공유 같은 기능을 위한 커스텀 장치와 프로토콜을 갖춘 Rust 가상화 스택 을 사용함 Linux 머신과 컨테이너 실행에 특화해 고도로 최적화한 수직 통합 스택임 가장 큰 성능·자원 이득은 동적 메모리로, 사용하지 않는 메모리를 macOS에 돌려줘 메모리 사용량을 크게 줄임 Containerization을 포함해 다른 것은 이걸 지원하지 않음 Container Machines를 써보니 OrbStack 머신보다는 기본 바인드 마운트를 가진 OCI 컨테이너에 훨씬 가까워 보였고, 통합 기능이 적으며 systemd나 일반적인 init 시스템을 실행하지 않아서 서비스 실행이 어렵다 https://tart.run/ 와의 비교도 보고 싶음 내가 보기엔 꽤 비슷함 OrbStack은 이론적으로 마음에 들지만, 오픈소스이면서 무료인 대안이 많은데 연 $96 라이선스 비용 을 정당화하기 어렵다고 느낌 지금이라면 Podman이나 Colima를 쓰는 편이 낫겠음 OrbStack을 정말 좋아하고, 현재로서는 왜 OrbStack 대신 Container Machines 를 써야 하는지 잘 모르겠음 완전한 Docker 환경은 아니고, 빌드를 목표로 만들었지만 옵션으로 dockerd도 실행할 수 있음 https://github.com/cpuguy83/crucible 는 Containerization 프레임워크 를 사용해 buildkitd나 dockerd를 실행하고 docker/buildx CLI 또는 원하는 클라이언트 도구에 연결함 Containerization 프레임워크는 Virtualization.framework 위에 놓이는 라이브러리라서 각 컨테이너가 자체 가상 머신임 Machine은 이 프레임워크 위에서 가상 머신 안의 컨테이너에 여러 작업을 실행하기 위한 도구임 이걸 Michael Crosby 가 썼음 그는 Docker, containerd 등의 오랜 유지보수자이고, Docker에서 처음으로 “Distinguished Engineer” 직함을 받은 사람이라 이 이름이 붙은 건 꽤 의미가 큼 이 컨테이너들이 공통 커널 을 공유하는지, 아니면 각각 별도 가상 머신에서 실행되는지 궁금함 수정: 컨테이너마다 가상 머신 하나임 https://github.com/apple/container/blob/main/docs/technical-overview.md 낭비 아닌가? “작은” 가상 머신이라고 해도 여전히 가상 머신 임 왜 이런 도구들은 항상 컨테이너 안에 $HOME 마운트 를 홍보하는지 이해가 안 됨 완전한 격리가 더 낫지 않나? 이런 걸 쓰는 이유가 그거 아닌가? 컨테이너가 이렇게 인기를 얻은 건 개발자가 개발·배포를 쉽게 하려는 도구였기 때문임 보안 계층으로 쓰려면 완전히 다른 목표이고, 매우 위험한 함정이 많음 [1] 지난주에도 AI 에이전트가 Docker를 사용해 시스템에서 sudo를 우회했다는 글을 보고 사람들이 충격을 받았는데, Docker를 설치한 대부분에게도 일어날 수 있을 것 같음 쉬운 개발 외의 용도로 컨테이너를 쓰려면 평균 사용자보다 훨씬 더 능숙해야 하고, 그런 경우 $HOME을 노출하지 않는 건 설정할 일 목록의 작은 항목일 뿐임 [1] https://cheatsheetseries.owasp.org/cheatsheets/Docker_Security_Cheat_Sheet.html 내가 이걸 쓰는 이유는 예전의 -v $HOME:$HOME 컨테이너처럼, Homebrew 대신 Debian에서 익숙한 모든 명령줄 도구 환경 을 얻기 위해서임 대체로 이 환경이 내 홈 디렉터리에 접근하는 걸 신뢰하고, 필요하면 쉽게 버리고 다시 만들 수 있는 것도 장점임 호스트에 설치하기 불편한 것, 예를 들어 npm 같은 건 여전히 덜 허용적인 컨테이너를 쓸 것임 그렇지 않음. 머신의 핵심은 결국 외부 인터페이스 임 인터페이스가 없는 Linux 가상 머신은 계산만 하며 전기를 낭비하는 닫힌 상자일 뿐임 Apple은 WSL의 교훈을 고려해야 함 파일시스템 공유 접근은 정말 최소한이고, 그다음은 네트워킹이며 WSL에서 이건 깊은 토끼굴임 사람들은 USB 장치 접근, X 전달, GPU 패스스루도 원하게 될 것임 이런 걸 쓰는 목적은 완전 격리가 아니라 Linux 작업 부하 를 실행하는 것임 최근 Containerization으로 tup 테스트 스위트의 추적 로그를 생성해서 macOS에서 상대적 동등성을 맞추는 데 썼음 완전히 격리되어 있었다면 수정한 소스 코드를 컨테이너에 넣기도 어렵고, 추적 로그를 다시 꺼내기도 어려웠을 것임 바인드 마운트 같은 걸로 덮어쓸 수는 있겠지만 귀찮음 Docker 관점에서도 흥미롭지만, 나는 AI 에이전트 와 신뢰할 수 없는 코드 실행을 위한 샌드박스로서 더 관심이 감 그 관점에서 여기 글을 썼음: https://igorstechnoclub.com/sandbox-exec/ 가상 머신 수준 격리를 가진 sandbox-exec의 정신적 후계자처럼 느껴짐 맞음, 그 글도 제한 사항 아래에서 이렇게 말함: “지원 중단 상태: 동작은 하지만 Apple은 개발자가 직접 사용하기보다 App Sandbox를 쓰길 권장한다” 이게 Docker Desktop과 동등한 것들을 대체해서, 옆에서 도는 비싼 Linux 가상 머신 을 없앨 수 있을까? 큰 공유 백그라운드 가상 머신을 대부분 없애고, 더 작고 더 격리된 Apple 네이티브 가상 머신 들로 대체함 내 Podman 작업 부하를 Apple의 container 로 옮겨보는 실험을 했음: https://gist.github.com/jmonster/39e14585e107dbf990a90966c0f84427 요약하면 RAM·스토리지 사용량을 줄이고 존재감을 최소화함 나도 첫 생각이 그거였음 Docker Desktop 오버헤드 가 꽤 심해서, 이게 DD에 네이티브로 들어오면 정말 좋겠음 Docker가 역사적으로 성능 개선을 시도하다가 플랫폼 한계를 받아들여야 했던 걸 보면 가능성은 있어 보이고, DD를 컨테이너 쪽으로 옮기는 건 자연스러워 보임 이건 명시적으로 Linux 가상 머신 을 제공하며, Linux 가상 머신 없이 그걸 하기는 어려워 보임 원하는 것, 즉 macOS에서 Linux 가상 머신 없이 Linux 컨테이너를 실행하는 것과는 실제 사용 사례가 반대임 macOS의 Linux 기반 컨테이너 구현을 사용해, 컨테이너라기보다 가상 머신에 더 가까워 보이는 장기 실행 Linux 가상 머신을 제공함 Linux 가상 머신이 꼭 비쌀 필요는 없음 여기서도 언급되지만, 나는 최근 Colima 로 갈아탔음 Docker Desktop을 우회하며 일하는 고통이 꽤 큼 이제 macOS와 Windows 모두 그 위에서 Linux로 개발 하는 걸 강하게 지원하는 셈임 이 분야에서는 Linux를 당해낼 수 없다는 걸 더 노골적으로 인정할 수는 없나 봄 Linux가 광고를 했다면 꽤 영리한 광고 소재가 됐을 것임 둘 다 많은 애플리케이션의 실행 대상이 Linux 서버 라는 점을 인정하는 것에 가깝다고 봄 개발 대상이 Linux라는 뜻은 아님 Linux도 데스크톱에서는 macOS/Windows를 당해낼 수 없다는 걸 공개적으로 인정하지 못함 그래서 macOS/Windows 데스크톱에서 Linux 가상 머신 을 돌리는 이런 하이브리드 상황이 생김 기업들은 실제 Linux 배포판을 쓰는 것만 빼고, Linux에서 개발하기 위해 뭐든 할 것임 이건 오히려 Linux 데스크톱의 해 가 완전히 패배했다는 뜻에 가까움 Linux 게임은 콘텐츠 공급원으로 Windows 생태계에 의존함 Linux가 컨테이너로 잘 포장되면 macOS와 Windows는 합산 90% 시장 점유율을 유지하고, 사전 설치 Linux 데스크톱과 노트북을 파는 OEM 시장을 지원하려는 사람은 거의 없어짐 소비자가 쓰는 다른 “배포판”은 Android, webOS, 그리고 Chromebook의 진화형인 Googlebooks가 될 것임 결국 일반 대중이 Apple Linux, Microsoft Linux, Google Linux, Asus Linux, LG Linux에만 관심을 갖는 피로스의 승리가 되고, IT 부서가 Linux 노트북을 지원할 유인이 사라짐 많은 개발자가 Linux를 써야 하지만 여전히 Mac에서는 가상 머신으로, Windows에서는 WSL 같은 에뮬레이션류로만 씀 한심함 답변달기
Lobste.rs 의견들 아직 비교가 안 나온 것 같은데, 이건 Lima 와 가장 비슷해 보임 => https://lima-vm.io/ 맞음, lima/colima 와 꽤 비슷해서 갈아타야 하나 고민될 정도임 "vibecoding" tag disclosure : LLM이 “도운” 커밋 몇 개[0] 말고도, .gitignore 에 Claude Code 상태 디렉터리 [1]가 들어 있고 기여 정책에서도 “AI” 도구 사용을 권장함[2] [0] https://github.com/search/… [1] https://github.com/apple/container/… [2] https://github.com/apple/containerization/… AI 기여 정책이 있는 소프트웨어 프로젝트를 전부 vibecoding 으로 태그하는 건, 그 태그 사용 논쟁에서 나올 수 있는 최악의 결론임 한동안 써봤는데, CPU와 RAM 기본값 을 좀 더 합리적으로 잡아줬으면 함 처음엔 느리다고만 느꼈고, 그다음엔 임의 작업이 크래시 나는 걸 봤고, 나중에야 기본적으로 컨테이너에 RAM의 5% 미만과 코어의 절반도 안 되는 양만 쓰고 있다는 걸 알게 됨 아주 좋음. 이제야 Mac에서도 컨테이너 를 제대로 쓸 만한 흐름이 생긴 듯함 1.0.0 버전 이 릴리스됨 왜 이걸 podman 대신 써야 하는지 아는 사람 있음? 컨테이너마다 VM을 하나씩 만들기 때문에 격리성이 더 좋음, 보안과 성능 측면에서 유리함 그 외에는 꽤 비슷함
▲ recast7838 3일전 [-] 충분한 성능이 나올까요? 답변달기
▲ click 3일전 [-] 아무리봐도 wsl2 맥판인데 호스트 볼륨 매핑할 때 IO 성능 확 떨어지는 건 없으려나요 지금도 limactl 가지고 vm 위에서 컨테이너 돌리는데 크게 다르지 않는 느낌도 들고요 답변달기
아무리봐도 wsl2 맥판인데 호스트 볼륨 매핑할 때 IO 성능 확 떨어지는 건 없으려나요 지금도 limactl 가지고 vm 위에서 컨테이너 돌리는데 크게 다르지 않는 느낌도 들고요
▲ GN⁺ 3일전 [-] Hacker News 의견들 여기서 몇 가지를 명확히 하자면, 이건 OCI 컨테이너 만의 이야기가 아님 Container Machines는 영속성과 파일시스템 마운트를 지원해서, macOS를 쓰는 개발자에게 훌륭한 가벼운 Linux 환경 이 될 수 있음 자세한 내용은 여기: https://developer.apple.com/videos/play/wwdc2026/389 container 는 컨테이너를 다르게 실행함 오픈소스 Containerization 패키지를 사용해 생성하는 컨테이너마다 가벼운 가상 머신을 실행하며, 그래서 보안은 전체 가상 머신 수준의 격리를 얻고, 프라이버시는 필요한 호스트 데이터만 각 가상 머신에 마운트하며, 성능은 전체 가상 머신보다 메모리를 덜 쓰고 공유 가상 머신에서 도는 컨테이너와 비슷한 부팅 시간을 제공함 기술적 제한을 포함한 자세한 내용은 여기 있고, 버그 리포트와 기여를 찾고 있음: “Container: Technical Overview” https://github.com/apple/container/blob/main/docs/technical-overview.md “Mac에서 매끄럽게 동작하는 고도로 통합된 Linux 환경”이라면, 어떤 커널 이 돌고 있으며 UTM이 qemu 모드가 아닐 때처럼 Hypervisor.framework 위에서 호스팅되는 건지 궁금함 파일시스템 마운트 가 바인드 마운트와 어떻게 다른지 궁금함 아, Darwin/BSD Subsystem for Linux 인 셈이군 OrbStack 같은 것과 비교하면 어떤지 궁금함 macOS를 좋아하지만 가끔 Linux 머신이나 BSD, Raspberry Pi도 쓰는 드문 기회주의적 취미 개발자 부류에 속함 Docker Compose로 Docker 이미지를 만들거나 Colima 같은 걸 쓸 수 있는데, 이것도 그쪽에 가까워 보이고 Docker 대비 장점도 있을 듯함 다만 W^X 페이지 보호를 우회하려던 기대는 실현되지 않았음 저장소가 이런 Container Machines 를 맥락 속에 놓고 설명하지 않는 게 의아함 Colima와 가까워 보이는데 Docker, Colima, Container Machines 중 언제 무엇을 써야 하는지 궁금함 이 문제를 정확히 풀려고 이 도구를 만들었음: https://github.com/smol-machines/smolvm 왜 W^X 페이지 보호 를 우회하려는지 궁금함 추가 포인터 간접 참조 없이 자기 수정 프로그램 같은 걸 만들려는 건가? https://github.com/apple/container/blob/main/docs/technical-overview.md 문서를 읽으면 됨 다 좋은데 Apple, 네이티브 Darwin Jails 는 어디 있음? 여러 macOS 컨테이너를 허용하면 사람들이 방 하나를 Mac Mini로 채워버릴까 봐 아직도 겁나는 건가? 머신당 두 개 정도의 무거운 가상 머신만 허용하지 말고 Darwin 네임스페이스 가 훨씬 더 흥미롭고, 현재 보안 환경에서는 정말 절실함 Apple의 Containerization에 왜 이렇게 열광하는지 잘 모르겠음 수많은 컨테이너 런타임 중 하나일 뿐이고, OrbStack보다 나은 것도 아니며 사실은 더 나쁨 Darwin 위에 Foundation, AppKit 같은 계층, 즉 전체 macOS를 구동하는 구성요소들이 필요할 것 같음 그래도 전체 아이디어는 좋음 샌드박스 프로파일을 말하는 건가? OrbStack은 나에게 정말 잘 동작함 이것과 성능 면 에서 어떻게 비교되는지 궁금함 OrbStack 개발자임 우리는 Virtualization.framework 대신 파일시스템 공유 같은 기능을 위한 커스텀 장치와 프로토콜을 갖춘 Rust 가상화 스택 을 사용함 Linux 머신과 컨테이너 실행에 특화해 고도로 최적화한 수직 통합 스택임 가장 큰 성능·자원 이득은 동적 메모리로, 사용하지 않는 메모리를 macOS에 돌려줘 메모리 사용량을 크게 줄임 Containerization을 포함해 다른 것은 이걸 지원하지 않음 Container Machines를 써보니 OrbStack 머신보다는 기본 바인드 마운트를 가진 OCI 컨테이너에 훨씬 가까워 보였고, 통합 기능이 적으며 systemd나 일반적인 init 시스템을 실행하지 않아서 서비스 실행이 어렵다 https://tart.run/ 와의 비교도 보고 싶음 내가 보기엔 꽤 비슷함 OrbStack은 이론적으로 마음에 들지만, 오픈소스이면서 무료인 대안이 많은데 연 $96 라이선스 비용 을 정당화하기 어렵다고 느낌 지금이라면 Podman이나 Colima를 쓰는 편이 낫겠음 OrbStack을 정말 좋아하고, 현재로서는 왜 OrbStack 대신 Container Machines 를 써야 하는지 잘 모르겠음 완전한 Docker 환경은 아니고, 빌드를 목표로 만들었지만 옵션으로 dockerd도 실행할 수 있음 https://github.com/cpuguy83/crucible 는 Containerization 프레임워크 를 사용해 buildkitd나 dockerd를 실행하고 docker/buildx CLI 또는 원하는 클라이언트 도구에 연결함 Containerization 프레임워크는 Virtualization.framework 위에 놓이는 라이브러리라서 각 컨테이너가 자체 가상 머신임 Machine은 이 프레임워크 위에서 가상 머신 안의 컨테이너에 여러 작업을 실행하기 위한 도구임 이걸 Michael Crosby 가 썼음 그는 Docker, containerd 등의 오랜 유지보수자이고, Docker에서 처음으로 “Distinguished Engineer” 직함을 받은 사람이라 이 이름이 붙은 건 꽤 의미가 큼 이 컨테이너들이 공통 커널 을 공유하는지, 아니면 각각 별도 가상 머신에서 실행되는지 궁금함 수정: 컨테이너마다 가상 머신 하나임 https://github.com/apple/container/blob/main/docs/technical-overview.md 낭비 아닌가? “작은” 가상 머신이라고 해도 여전히 가상 머신 임 왜 이런 도구들은 항상 컨테이너 안에 $HOME 마운트 를 홍보하는지 이해가 안 됨 완전한 격리가 더 낫지 않나? 이런 걸 쓰는 이유가 그거 아닌가? 컨테이너가 이렇게 인기를 얻은 건 개발자가 개발·배포를 쉽게 하려는 도구였기 때문임 보안 계층으로 쓰려면 완전히 다른 목표이고, 매우 위험한 함정이 많음 [1] 지난주에도 AI 에이전트가 Docker를 사용해 시스템에서 sudo를 우회했다는 글을 보고 사람들이 충격을 받았는데, Docker를 설치한 대부분에게도 일어날 수 있을 것 같음 쉬운 개발 외의 용도로 컨테이너를 쓰려면 평균 사용자보다 훨씬 더 능숙해야 하고, 그런 경우 $HOME을 노출하지 않는 건 설정할 일 목록의 작은 항목일 뿐임 [1] https://cheatsheetseries.owasp.org/cheatsheets/Docker_Security_Cheat_Sheet.html 내가 이걸 쓰는 이유는 예전의 -v $HOME:$HOME 컨테이너처럼, Homebrew 대신 Debian에서 익숙한 모든 명령줄 도구 환경 을 얻기 위해서임 대체로 이 환경이 내 홈 디렉터리에 접근하는 걸 신뢰하고, 필요하면 쉽게 버리고 다시 만들 수 있는 것도 장점임 호스트에 설치하기 불편한 것, 예를 들어 npm 같은 건 여전히 덜 허용적인 컨테이너를 쓸 것임 그렇지 않음. 머신의 핵심은 결국 외부 인터페이스 임 인터페이스가 없는 Linux 가상 머신은 계산만 하며 전기를 낭비하는 닫힌 상자일 뿐임 Apple은 WSL의 교훈을 고려해야 함 파일시스템 공유 접근은 정말 최소한이고, 그다음은 네트워킹이며 WSL에서 이건 깊은 토끼굴임 사람들은 USB 장치 접근, X 전달, GPU 패스스루도 원하게 될 것임 이런 걸 쓰는 목적은 완전 격리가 아니라 Linux 작업 부하 를 실행하는 것임 최근 Containerization으로 tup 테스트 스위트의 추적 로그를 생성해서 macOS에서 상대적 동등성을 맞추는 데 썼음 완전히 격리되어 있었다면 수정한 소스 코드를 컨테이너에 넣기도 어렵고, 추적 로그를 다시 꺼내기도 어려웠을 것임 바인드 마운트 같은 걸로 덮어쓸 수는 있겠지만 귀찮음 Docker 관점에서도 흥미롭지만, 나는 AI 에이전트 와 신뢰할 수 없는 코드 실행을 위한 샌드박스로서 더 관심이 감 그 관점에서 여기 글을 썼음: https://igorstechnoclub.com/sandbox-exec/ 가상 머신 수준 격리를 가진 sandbox-exec의 정신적 후계자처럼 느껴짐 맞음, 그 글도 제한 사항 아래에서 이렇게 말함: “지원 중단 상태: 동작은 하지만 Apple은 개발자가 직접 사용하기보다 App Sandbox를 쓰길 권장한다” 이게 Docker Desktop과 동등한 것들을 대체해서, 옆에서 도는 비싼 Linux 가상 머신 을 없앨 수 있을까? 큰 공유 백그라운드 가상 머신을 대부분 없애고, 더 작고 더 격리된 Apple 네이티브 가상 머신 들로 대체함 내 Podman 작업 부하를 Apple의 container 로 옮겨보는 실험을 했음: https://gist.github.com/jmonster/39e14585e107dbf990a90966c0f84427 요약하면 RAM·스토리지 사용량을 줄이고 존재감을 최소화함 나도 첫 생각이 그거였음 Docker Desktop 오버헤드 가 꽤 심해서, 이게 DD에 네이티브로 들어오면 정말 좋겠음 Docker가 역사적으로 성능 개선을 시도하다가 플랫폼 한계를 받아들여야 했던 걸 보면 가능성은 있어 보이고, DD를 컨테이너 쪽으로 옮기는 건 자연스러워 보임 이건 명시적으로 Linux 가상 머신 을 제공하며, Linux 가상 머신 없이 그걸 하기는 어려워 보임 원하는 것, 즉 macOS에서 Linux 가상 머신 없이 Linux 컨테이너를 실행하는 것과는 실제 사용 사례가 반대임 macOS의 Linux 기반 컨테이너 구현을 사용해, 컨테이너라기보다 가상 머신에 더 가까워 보이는 장기 실행 Linux 가상 머신을 제공함 Linux 가상 머신이 꼭 비쌀 필요는 없음 여기서도 언급되지만, 나는 최근 Colima 로 갈아탔음 Docker Desktop을 우회하며 일하는 고통이 꽤 큼 이제 macOS와 Windows 모두 그 위에서 Linux로 개발 하는 걸 강하게 지원하는 셈임 이 분야에서는 Linux를 당해낼 수 없다는 걸 더 노골적으로 인정할 수는 없나 봄 Linux가 광고를 했다면 꽤 영리한 광고 소재가 됐을 것임 둘 다 많은 애플리케이션의 실행 대상이 Linux 서버 라는 점을 인정하는 것에 가깝다고 봄 개발 대상이 Linux라는 뜻은 아님 Linux도 데스크톱에서는 macOS/Windows를 당해낼 수 없다는 걸 공개적으로 인정하지 못함 그래서 macOS/Windows 데스크톱에서 Linux 가상 머신 을 돌리는 이런 하이브리드 상황이 생김 기업들은 실제 Linux 배포판을 쓰는 것만 빼고, Linux에서 개발하기 위해 뭐든 할 것임 이건 오히려 Linux 데스크톱의 해 가 완전히 패배했다는 뜻에 가까움 Linux 게임은 콘텐츠 공급원으로 Windows 생태계에 의존함 Linux가 컨테이너로 잘 포장되면 macOS와 Windows는 합산 90% 시장 점유율을 유지하고, 사전 설치 Linux 데스크톱과 노트북을 파는 OEM 시장을 지원하려는 사람은 거의 없어짐 소비자가 쓰는 다른 “배포판”은 Android, webOS, 그리고 Chromebook의 진화형인 Googlebooks가 될 것임 결국 일반 대중이 Apple Linux, Microsoft Linux, Google Linux, Asus Linux, LG Linux에만 관심을 갖는 피로스의 승리가 되고, IT 부서가 Linux 노트북을 지원할 유인이 사라짐 많은 개발자가 Linux를 써야 하지만 여전히 Mac에서는 가상 머신으로, Windows에서는 WSL 같은 에뮬레이션류로만 씀 한심함 답변달기
Hacker News 의견들 여기서 몇 가지를 명확히 하자면, 이건 OCI 컨테이너 만의 이야기가 아님 Container Machines는 영속성과 파일시스템 마운트를 지원해서, macOS를 쓰는 개발자에게 훌륭한 가벼운 Linux 환경 이 될 수 있음 자세한 내용은 여기: https://developer.apple.com/videos/play/wwdc2026/389 container 는 컨테이너를 다르게 실행함 오픈소스 Containerization 패키지를 사용해 생성하는 컨테이너마다 가벼운 가상 머신을 실행하며, 그래서 보안은 전체 가상 머신 수준의 격리를 얻고, 프라이버시는 필요한 호스트 데이터만 각 가상 머신에 마운트하며, 성능은 전체 가상 머신보다 메모리를 덜 쓰고 공유 가상 머신에서 도는 컨테이너와 비슷한 부팅 시간을 제공함 기술적 제한을 포함한 자세한 내용은 여기 있고, 버그 리포트와 기여를 찾고 있음: “Container: Technical Overview” https://github.com/apple/container/blob/main/docs/technical-overview.md “Mac에서 매끄럽게 동작하는 고도로 통합된 Linux 환경”이라면, 어떤 커널 이 돌고 있으며 UTM이 qemu 모드가 아닐 때처럼 Hypervisor.framework 위에서 호스팅되는 건지 궁금함 파일시스템 마운트 가 바인드 마운트와 어떻게 다른지 궁금함 아, Darwin/BSD Subsystem for Linux 인 셈이군 OrbStack 같은 것과 비교하면 어떤지 궁금함 macOS를 좋아하지만 가끔 Linux 머신이나 BSD, Raspberry Pi도 쓰는 드문 기회주의적 취미 개발자 부류에 속함 Docker Compose로 Docker 이미지를 만들거나 Colima 같은 걸 쓸 수 있는데, 이것도 그쪽에 가까워 보이고 Docker 대비 장점도 있을 듯함 다만 W^X 페이지 보호를 우회하려던 기대는 실현되지 않았음 저장소가 이런 Container Machines 를 맥락 속에 놓고 설명하지 않는 게 의아함 Colima와 가까워 보이는데 Docker, Colima, Container Machines 중 언제 무엇을 써야 하는지 궁금함 이 문제를 정확히 풀려고 이 도구를 만들었음: https://github.com/smol-machines/smolvm 왜 W^X 페이지 보호 를 우회하려는지 궁금함 추가 포인터 간접 참조 없이 자기 수정 프로그램 같은 걸 만들려는 건가? https://github.com/apple/container/blob/main/docs/technical-overview.md 문서를 읽으면 됨 다 좋은데 Apple, 네이티브 Darwin Jails 는 어디 있음? 여러 macOS 컨테이너를 허용하면 사람들이 방 하나를 Mac Mini로 채워버릴까 봐 아직도 겁나는 건가? 머신당 두 개 정도의 무거운 가상 머신만 허용하지 말고 Darwin 네임스페이스 가 훨씬 더 흥미롭고, 현재 보안 환경에서는 정말 절실함 Apple의 Containerization에 왜 이렇게 열광하는지 잘 모르겠음 수많은 컨테이너 런타임 중 하나일 뿐이고, OrbStack보다 나은 것도 아니며 사실은 더 나쁨 Darwin 위에 Foundation, AppKit 같은 계층, 즉 전체 macOS를 구동하는 구성요소들이 필요할 것 같음 그래도 전체 아이디어는 좋음 샌드박스 프로파일을 말하는 건가? OrbStack은 나에게 정말 잘 동작함 이것과 성능 면 에서 어떻게 비교되는지 궁금함 OrbStack 개발자임 우리는 Virtualization.framework 대신 파일시스템 공유 같은 기능을 위한 커스텀 장치와 프로토콜을 갖춘 Rust 가상화 스택 을 사용함 Linux 머신과 컨테이너 실행에 특화해 고도로 최적화한 수직 통합 스택임 가장 큰 성능·자원 이득은 동적 메모리로, 사용하지 않는 메모리를 macOS에 돌려줘 메모리 사용량을 크게 줄임 Containerization을 포함해 다른 것은 이걸 지원하지 않음 Container Machines를 써보니 OrbStack 머신보다는 기본 바인드 마운트를 가진 OCI 컨테이너에 훨씬 가까워 보였고, 통합 기능이 적으며 systemd나 일반적인 init 시스템을 실행하지 않아서 서비스 실행이 어렵다 https://tart.run/ 와의 비교도 보고 싶음 내가 보기엔 꽤 비슷함 OrbStack은 이론적으로 마음에 들지만, 오픈소스이면서 무료인 대안이 많은데 연 $96 라이선스 비용 을 정당화하기 어렵다고 느낌 지금이라면 Podman이나 Colima를 쓰는 편이 낫겠음 OrbStack을 정말 좋아하고, 현재로서는 왜 OrbStack 대신 Container Machines 를 써야 하는지 잘 모르겠음 완전한 Docker 환경은 아니고, 빌드를 목표로 만들었지만 옵션으로 dockerd도 실행할 수 있음 https://github.com/cpuguy83/crucible 는 Containerization 프레임워크 를 사용해 buildkitd나 dockerd를 실행하고 docker/buildx CLI 또는 원하는 클라이언트 도구에 연결함 Containerization 프레임워크는 Virtualization.framework 위에 놓이는 라이브러리라서 각 컨테이너가 자체 가상 머신임 Machine은 이 프레임워크 위에서 가상 머신 안의 컨테이너에 여러 작업을 실행하기 위한 도구임 이걸 Michael Crosby 가 썼음 그는 Docker, containerd 등의 오랜 유지보수자이고, Docker에서 처음으로 “Distinguished Engineer” 직함을 받은 사람이라 이 이름이 붙은 건 꽤 의미가 큼 이 컨테이너들이 공통 커널 을 공유하는지, 아니면 각각 별도 가상 머신에서 실행되는지 궁금함 수정: 컨테이너마다 가상 머신 하나임 https://github.com/apple/container/blob/main/docs/technical-overview.md 낭비 아닌가? “작은” 가상 머신이라고 해도 여전히 가상 머신 임 왜 이런 도구들은 항상 컨테이너 안에 $HOME 마운트 를 홍보하는지 이해가 안 됨 완전한 격리가 더 낫지 않나? 이런 걸 쓰는 이유가 그거 아닌가? 컨테이너가 이렇게 인기를 얻은 건 개발자가 개발·배포를 쉽게 하려는 도구였기 때문임 보안 계층으로 쓰려면 완전히 다른 목표이고, 매우 위험한 함정이 많음 [1] 지난주에도 AI 에이전트가 Docker를 사용해 시스템에서 sudo를 우회했다는 글을 보고 사람들이 충격을 받았는데, Docker를 설치한 대부분에게도 일어날 수 있을 것 같음 쉬운 개발 외의 용도로 컨테이너를 쓰려면 평균 사용자보다 훨씬 더 능숙해야 하고, 그런 경우 $HOME을 노출하지 않는 건 설정할 일 목록의 작은 항목일 뿐임 [1] https://cheatsheetseries.owasp.org/cheatsheets/Docker_Security_Cheat_Sheet.html 내가 이걸 쓰는 이유는 예전의 -v $HOME:$HOME 컨테이너처럼, Homebrew 대신 Debian에서 익숙한 모든 명령줄 도구 환경 을 얻기 위해서임 대체로 이 환경이 내 홈 디렉터리에 접근하는 걸 신뢰하고, 필요하면 쉽게 버리고 다시 만들 수 있는 것도 장점임 호스트에 설치하기 불편한 것, 예를 들어 npm 같은 건 여전히 덜 허용적인 컨테이너를 쓸 것임 그렇지 않음. 머신의 핵심은 결국 외부 인터페이스 임 인터페이스가 없는 Linux 가상 머신은 계산만 하며 전기를 낭비하는 닫힌 상자일 뿐임 Apple은 WSL의 교훈을 고려해야 함 파일시스템 공유 접근은 정말 최소한이고, 그다음은 네트워킹이며 WSL에서 이건 깊은 토끼굴임 사람들은 USB 장치 접근, X 전달, GPU 패스스루도 원하게 될 것임 이런 걸 쓰는 목적은 완전 격리가 아니라 Linux 작업 부하 를 실행하는 것임 최근 Containerization으로 tup 테스트 스위트의 추적 로그를 생성해서 macOS에서 상대적 동등성을 맞추는 데 썼음 완전히 격리되어 있었다면 수정한 소스 코드를 컨테이너에 넣기도 어렵고, 추적 로그를 다시 꺼내기도 어려웠을 것임 바인드 마운트 같은 걸로 덮어쓸 수는 있겠지만 귀찮음 Docker 관점에서도 흥미롭지만, 나는 AI 에이전트 와 신뢰할 수 없는 코드 실행을 위한 샌드박스로서 더 관심이 감 그 관점에서 여기 글을 썼음: https://igorstechnoclub.com/sandbox-exec/ 가상 머신 수준 격리를 가진 sandbox-exec의 정신적 후계자처럼 느껴짐 맞음, 그 글도 제한 사항 아래에서 이렇게 말함: “지원 중단 상태: 동작은 하지만 Apple은 개발자가 직접 사용하기보다 App Sandbox를 쓰길 권장한다” 이게 Docker Desktop과 동등한 것들을 대체해서, 옆에서 도는 비싼 Linux 가상 머신 을 없앨 수 있을까? 큰 공유 백그라운드 가상 머신을 대부분 없애고, 더 작고 더 격리된 Apple 네이티브 가상 머신 들로 대체함 내 Podman 작업 부하를 Apple의 container 로 옮겨보는 실험을 했음: https://gist.github.com/jmonster/39e14585e107dbf990a90966c0f84427 요약하면 RAM·스토리지 사용량을 줄이고 존재감을 최소화함 나도 첫 생각이 그거였음 Docker Desktop 오버헤드 가 꽤 심해서, 이게 DD에 네이티브로 들어오면 정말 좋겠음 Docker가 역사적으로 성능 개선을 시도하다가 플랫폼 한계를 받아들여야 했던 걸 보면 가능성은 있어 보이고, DD를 컨테이너 쪽으로 옮기는 건 자연스러워 보임 이건 명시적으로 Linux 가상 머신 을 제공하며, Linux 가상 머신 없이 그걸 하기는 어려워 보임 원하는 것, 즉 macOS에서 Linux 가상 머신 없이 Linux 컨테이너를 실행하는 것과는 실제 사용 사례가 반대임 macOS의 Linux 기반 컨테이너 구현을 사용해, 컨테이너라기보다 가상 머신에 더 가까워 보이는 장기 실행 Linux 가상 머신을 제공함 Linux 가상 머신이 꼭 비쌀 필요는 없음 여기서도 언급되지만, 나는 최근 Colima 로 갈아탔음 Docker Desktop을 우회하며 일하는 고통이 꽤 큼 이제 macOS와 Windows 모두 그 위에서 Linux로 개발 하는 걸 강하게 지원하는 셈임 이 분야에서는 Linux를 당해낼 수 없다는 걸 더 노골적으로 인정할 수는 없나 봄 Linux가 광고를 했다면 꽤 영리한 광고 소재가 됐을 것임 둘 다 많은 애플리케이션의 실행 대상이 Linux 서버 라는 점을 인정하는 것에 가깝다고 봄 개발 대상이 Linux라는 뜻은 아님 Linux도 데스크톱에서는 macOS/Windows를 당해낼 수 없다는 걸 공개적으로 인정하지 못함 그래서 macOS/Windows 데스크톱에서 Linux 가상 머신 을 돌리는 이런 하이브리드 상황이 생김 기업들은 실제 Linux 배포판을 쓰는 것만 빼고, Linux에서 개발하기 위해 뭐든 할 것임 이건 오히려 Linux 데스크톱의 해 가 완전히 패배했다는 뜻에 가까움 Linux 게임은 콘텐츠 공급원으로 Windows 생태계에 의존함 Linux가 컨테이너로 잘 포장되면 macOS와 Windows는 합산 90% 시장 점유율을 유지하고, 사전 설치 Linux 데스크톱과 노트북을 파는 OEM 시장을 지원하려는 사람은 거의 없어짐 소비자가 쓰는 다른 “배포판”은 Android, webOS, 그리고 Chromebook의 진화형인 Googlebooks가 될 것임 결국 일반 대중이 Apple Linux, Microsoft Linux, Google Linux, Asus Linux, LG Linux에만 관심을 갖는 피로스의 승리가 되고, IT 부서가 Linux 노트북을 지원할 유인이 사라짐 많은 개발자가 Linux를 써야 하지만 여전히 Mac에서는 가상 머신으로, Windows에서는 WSL 같은 에뮬레이션류로만 씀 한심함
여기서 몇 가지를 명확히 하자면, 이건 OCI 컨테이너 만의 이야기가 아님 Container Machines는 영속성과 파일시스템 마운트를 지원해서, macOS를 쓰는 개발자에게 훌륭한 가벼운 Linux 환경 이 될 수 있음 자세한 내용은 여기: https://developer.apple.com/videos/play/wwdc2026/389
macOS를 좋아하지만 가끔 Linux 머신이나 BSD, Raspberry Pi도 쓰는 드문 기회주의적 취미 개발자 부류에 속함 Docker Compose로 Docker 이미지를 만들거나 Colima 같은 걸 쓸 수 있는데, 이것도 그쪽에 가까워 보이고 Docker 대비 장점도 있을 듯함 다만 W^X 페이지 보호를 우회하려던 기대는 실현되지 않았음 저장소가 이런 Container Machines 를 맥락 속에 놓고 설명하지 않는 게 의아함 Colima와 가까워 보이는데 Docker, Colima, Container Machines 중 언제 무엇을 써야 하는지 궁금함
다 좋은데 Apple, 네이티브 Darwin Jails 는 어디 있음? 여러 macOS 컨테이너를 허용하면 사람들이 방 하나를 Mac Mini로 채워버릴까 봐 아직도 겁나는 건가? 머신당 두 개 정도의 무거운 가상 머신만 허용하지 말고
OrbStack은 나에게 정말 잘 동작함 이것과 성능 면 에서 어떻게 비교되는지 궁금함
이걸 Michael Crosby 가 썼음 그는 Docker, containerd 등의 오랜 유지보수자이고, Docker에서 처음으로 “Distinguished Engineer” 직함을 받은 사람이라 이 이름이 붙은 건 꽤 의미가 큼
이 컨테이너들이 공통 커널 을 공유하는지, 아니면 각각 별도 가상 머신에서 실행되는지 궁금함 수정: 컨테이너마다 가상 머신 하나임 https://github.com/apple/container/blob/main/docs/technical-overview.md
왜 이런 도구들은 항상 컨테이너 안에 $HOME 마운트 를 홍보하는지 이해가 안 됨 완전한 격리가 더 낫지 않나? 이런 걸 쓰는 이유가 그거 아닌가?
Docker 관점에서도 흥미롭지만, 나는 AI 에이전트 와 신뢰할 수 없는 코드 실행을 위한 샌드박스로서 더 관심이 감 그 관점에서 여기 글을 썼음: https://igorstechnoclub.com/sandbox-exec/ 가상 머신 수준 격리를 가진 sandbox-exec의 정신적 후계자처럼 느껴짐
이게 Docker Desktop과 동등한 것들을 대체해서, 옆에서 도는 비싼 Linux 가상 머신 을 없앨 수 있을까?
이제 macOS와 Windows 모두 그 위에서 Linux로 개발 하는 걸 강하게 지원하는 셈임 이 분야에서는 Linux를 당해낼 수 없다는 걸 더 노골적으로 인정할 수는 없나 봄 Linux가 광고를 했다면 꽤 영리한 광고 소재가 됐을 것임
엑소더스, 온도 파이낸스와 토큰화 주식 마켓 출시
[디지털투데이 황치규 기자]셀프 커스터디 암호화폐 지갑 업체 엑소더스가 온도 파이낸스와 협력해 토큰화 자산 거래 마켓 '엑소더스 마켓'을 출시했다.
12 일(현지시간) 코인텔레그래프에 따르면 자격을 갖춘 이용자들은 암호화폐 지갑에서 솔라나 기반 토큰화 주식, ETF, 기타 실물자산 200종 이상을 직접 거래할 수 있다.
엑소더스 마켓은 일부 지역에서만 제공된다. 이용자는 앱을 최신 버전으로 업데이트한 뒤 서비스를 이용할 수 있다. 엑소더스는 토큰화 자산이 기초 증권에 대한 소유권을 뜻하지 않으며 주주 권리도 부여하지 않는다고 밝혔다.
온도 파이낸스 토큰화 상품 자산은 약 27억달러로, USDY와 OUSG 재무부 펀드가 중심이다.
토큰화 주식 시장 가치는 35억달러로 최근 30일 동안 139% 넘게 늘었고, 보유자 수는 약 35만7000명으로 37% 증가했다.
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iFixit의 분해 결과, 트럼프가 사용했던 휴대전화는 '금색으로 칠한 HTC U24 Pro'로 밝혀졌으며, '미국적 가치'는 찾아볼 수 없었다 (techradar.com)
전자기기 분해 전문 매체 iFixit의 분석 결과, 미국적 가치를 내세운 Trump Mobile의 T1 스마트폰이 대만 브랜드 HTC U24 Pro 제품과 외형 및 사양 면에서 거의 동일한 것으로 밝혀졌습니다. 전문 번역 전자기기 수리 및 분해 전문 기업 iFixit이 Trump Mobile의 T1 제품을 분해한 결과, 해당 스마트폰이 대만 브랜드의 2024년형 모델인 HTC U24 Pro와 거의 똑같다는 사실을 발견했습니다. 대만 브랜드인 HTC의 해당 제품은 중국에서 생산된 것으로 파악됩니다. 공식 판매 페이지에서는 미국적 혁신과 미국 중심의 디자인을 내세우며 미국적인 자부심을 담은 제품이라고 강조합니다. 하지만 실제 기기 자체에는 미국적인 요소가 거의 담겨 있지 않다는 사실이 드러났습니다. 두 제품 사이에 몇 가지 차이점이 존재하지만 이는 주로 외관에 국한됩니다. Trump Mobile의 T1 제품은 금색 마감 처리를 적용했으며 카메라 블록과 스피커 그릴 디자인을 미세하게 변경했습니다. 사양 면에서는 배터리 용량이 기존 4,600mAh에서 5,000mAh로 늘어난 반면 충전 속도는 60W에서 30W로 오히려 낮아졌습니다. 이러한 일부 차이를 제외하면 대부분의 부품과 사양, 내부 구조가 일치하는 사실상 같은 제품입니다. 따라서 해당 제품이 진정한 미국적 가치를 담았거나 미국산 제품이라는 주장은 신뢰하기 어렵습니다. iFixit은 제품에 미국 내 조립을 뜻하는 문구가 적혀 있지만, 이는 미국 연방통신위원회가 규정한 엄격한 미국 제조 기준과는 명백히 다르다고 지적했습니다. 해당 기기는 플로리다의 작업실에서 약 10개의 부품을 모아 조립하는 방식으로 생산되는 것으로 알려졌습니다. 그러나 iFixit은 본체 프레임과 화면이 이미 조립된 상태로 중국 공장에서 수입되었을 가능성이 크다고 추정합니다. 현지 작업 부서는 단순히 배터리와 카메라 모듈을 결합하는 작업만 수행했을 확률이 높습니다. 결합된 부품들 역시 해외에서 생산되어 미국으로 건너온 것입니다. 외형만 미국산인 제품을 피하고 싶다면 이 스마트폰은 적절한 선택이 아닙니다. 다만 T1 제품의 출시 가격은 HTC U24 Pro와 비슷하게 책정되었습니다. 소비자를 완전히 기만하는 수준의 가격 책정은 아니라는 의미입니다. iFixit은 예상과 달리 동일 사양 제품과 비교했을 때 가격이 합리적이며, 소비자가 포기해야 할 것은 60W 고속 충전 기능과 본인의 자존심뿐이라고 촌평했습니다.
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전자기기 수리 및 분해 전문 기업 iFixit이 Trump Mobile의 T1 제품을 분해한 결과, 해당 스마트폰이 대만 브랜드의 2024년형 모델인 HTC U24 Pro와 거의 똑같다는 사실을 발견했습니다. 대만 브랜드인 HTC의 해당 제품은 중국에서 생산된 것으로 파악됩니다.
공식 판매 페이지에서는 미국적 혁신과 미국 중심의 디자인을 내세우며 미국적인 자부심을 담은 제품이라고 강조합니다. 하지만 실제 기기 자체에는 미국적인 요소가 거의 담겨 있지 않다는 사실이 드러났습니다.
두 제품 사이에 몇 가지 차이점이 존재하지만 이는 주로 외관에 국한됩니다. Trump Mobile의 T1 제품은 금색 마감 처리를 적용했으며 카메라 블록과 스피커 그릴 디자인을 미세하게 변경했습니다.
사양 면에서는 배터리 용량이 기존 4,600mAh에서 5,000mAh로 늘어난 반면 충전 속도는 60W에서 30W로 오히려 낮아졌습니다. 이러한 일부 차이를 제외하면 대부분의 부품과 사양, 내부 구조가 일치하는 사실상 같은 제품입니다.
따라서 해당 제품이 진정한 미국적 가치를 담았거나 미국산 제품이라는 주장은 신뢰하기 어렵습니다. iFixit은 제품에 미국 내 조립을 뜻하는 문구가 적혀 있지만, 이는 미국 연방통신위원회가 규정한 엄격한 미국 제조 기준과는 명백히 다르다고 지적했습니다.
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다만 T1 제품의 출시 가격은 HTC U24 Pro와 비슷하게 책정되었습니다. 소비자를 완전히 기만하는 수준의 가격 책정은 아니라는 의미입니다. iFixit은 예상과 달리 동일 사양 제품과 비교했을 때 가격이 합리적이며, 소비자가 포기해야 할 것은 60W 고속 충전 기능과 본인의 자존심뿐이라고 촌평했습니다.
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중앙전파관리소와 한국아마추어무선연맹은 제25회 아마추어무선 방향탐지(KARDF) 전국대회를 13일 전북 완주군 일대에서 개최한다.
KARDF 전국대회는 국내 아마추어 무선통신 기술의 발전과 건전한 취미 문화 정착, 동호인 간의 기술 교류와 친목 도모를 목적으로 2000년부터 매년 개최되고 있으며, 올해로 25회째를 맞이했다.
대회는 참가자가 정해진 지역 내에 숨겨진 무선 송신기(Fox)를 찾아가는 이른바 ‘여우사냥’ 방식으로 진행된다. 참가자는 수신기, 나침반, 경기용 지도를 이용해 무선 송신기의 위치를 방향탐지 기술로 추적하며, 송신기를 찾는 데 걸린 시간에 따라 순위가 결정된다.
산불 상황 대비 기관간 비상무선통신 훈련 2026.01.15 전파관리소-해경, 선박 출입항 정보 공유...불법무선국 실시간 파악 2025.09.11 중앙전파관리소, 현직 1천여명 CISO 대상 영량강화 워크숍 열어 2025.08.26 중앙전파관리소, 전화번호 거짓표지 금지제도 설명회 개최 2024.12.10
경기는 단체전과 개인전으로 나누어 진행되며 단체전은 일반(연맹 본부별)과 청소년(학교별), 개인전은 성별과 연령별로 구분된다.
경기 참가자는 수신장치(대여 가능), 나침반, 필기도구를 지참해야 하며 경기용 지도는 주최 측에서 제공한다.
미래에셋증권, 스페이스X 공모주 배정 물량 전량 삭감
[디지털투데이 오상엽 기자] 스페이스X 기업공개(IPO) 인수단에 참여한 미래에셋증권의 공모주 배정 물량이 최종 배정 과정에서 전량 삭감된 것으로 나타났다. 이에 따라 미래에셋증권은 국내 투자자들이 납입한 청약 증거금을 전액 환불 처리했다.
13일 금융투자업계에 따르면 스페이스X는 당초 이번 IPO에서 매각하는 클래스A 보통주 5억5555만5555주 가운데 231만4815주를 미래에셋증권에 배정할 예정이었다.
그러나 대표주관사인 골드만삭스가 최종 배정 과정에서 미래에셋증권 등 일부 인수단에 판매 가능한 물량을 배정하지 않은 것으로 전해졌다. 나스닥 상장 직후 기관투자자 수요가 크게 늘면서 물량이 재배정된 영향으로 풀이된다.
미국 증권거래위원회(SEC) 공시자료에 기재된 인수수량은 인수단 참여에 따른 인수 비율을 의미한다. 실제 투자자에게 판매 가능한 최종 물량 배정과는 차이가 있을 수 있다.
미래에셋증권은 지난 10일까지 국내 개인·법인 전문투자자와 기관투자자를 대상으로 스페이스X 공모주 청약을 진행했다. 해당 청약은 1차와 2차로 나뉘어 진행됐으며 총 목표금액은 5억달러 규모였다. 판매 개시 직후 1~2분 만에 마감될 정도로 투자자 관심이 컸다.
하지만 최종 판매 가능 물량이 배정되지 않으면서 청약은 실제 배정으로 이어지지 못했다. 미래에셋증권은 이날 새벽 투자자들이 납입한 청약 증거금을 전액 환불 처리했다.
미래에셋증권 관계자는 "각 인수인이 실제 배정받는 판매 물량은 대표주관사의 최종 재량에 따라 결정되는데 이 과정에서 배정된 물량이 없어져 고객 분들께 불편을 드리게 돼 송구하다"고 말했다.
이어 "이번 공모주 청약 결과를 기다려주신 고객 여러분께 불편을 드리게 된 점에 대해 송구스럽게 생각한다"며 "앞으로도 투자자 보호와 안정적인 서비스 제공을 위해 최선을 다하겠다"고 밝혔다.
한편 스페이스X는 12일(현지시간) 나스닥에 상장했다. 공모가는 주당 135달러였으며 상장 첫날 종가는 공모가 대비 19.34% 오른 161.11달러를 기록했다. 스페이스X는 이번 IPO를 통해 750억달러(약 114조원)를 조달한 것으로 알려졌다.
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Claude Fable 5의 고신호 활용 사례 저장소에 오신 것을 환영합니다. (github.com/EvoLinkAI)
공개 크리에이터, 개발자, 벤치마크 팀, 도구 제작자가 공유한 선별된 Claude Fable 5 사례 60개. 코딩 에이전트, 장시간 자동화, 게임, 비주얼 디자인, 3D 시뮬레이션, 지식 작업, 튜토리얼, API 통합, 벤치마크, 가격, 출시 시점의 제한을 다룹니다. 각 사례에는 원본 소스, 크리에이터 출처, 간결한 핵심 요약, 근거 유형, 게시 날짜가 포함됩니다. 이 저장소를 활용해 실용적인 워크플로를 찾고, 강점과 한계를 비교하며, 재현 가능한 프롬프트를 발견하고, 통합 예시를 따라가세요.
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▲ jessyt 2일전 [-] 상세하게 작성해주셨네요. 답변달기
美 클래리티법 놓고 정면충돌…리플 CEO, JP모건 사업구조 정조준
브래드 갈링하우스가 클래리티법을 비판한 제이미 다이먼을 향해 법안 취지를 왜곡했다고 반박했다. JP모건이 스테이블코인 수익 허용을 반대하는 배경에는 이해관계가 있다는 주장이다.
클래리티법 공방이 암호화폐 업계 전반으로 번지고 있다. [사진: Reve AI]
[디지털투데이 이윤서 기자] 브래드 갈링하우스 리플 최고경영자(CEO)가 미국 암호화폐 규제 법안인 클래리티법을 비판한 제이미 다이먼 JP모건 CEO를 향해 반박에 나섰다.
11일(현지시간) 블록체인 매체 디크립트에 따르면 갈링하우스는 다이먼이 법안 내용을 왜곡하고 있다며, 현 체제를 유지하려는 이유를 더 분명히 밝혀야 한다고 말했다.
쟁점은 클래리티법에 포함된 스테이블코인 수익 제공 허용 조항이다. 해당 조항은 코인베이스 같은 암호화폐 거래소가 플랫폼에 스테이블코인을 예치한 이용자에게 보상을 제공할 수 있도록 하는 내용을 담고 있다. 다이먼은 이 조항이 규제 준수 우려를 낮추고 불법 행위를 더 쉽게 만들 수 있다며 비판해 왔다.
갈링하우스는 이런 주장에 대해 사실과 다르다고 선을 그었다. 그는 "다이먼이 클래리티법 지지율을 낮추기 위해 현실을 왜곡하고 있다"고 말했다.
이어 그는 JP모건이 기존 사업 구조를 지키기 위해 법안에 반대하고 있다고 주장했다. JP모건이 현재의 수익성 높은 사업을 보호하는 동시에, 암호화폐 업계 경쟁자들이 힘을 얻는 상황을 원치 않는다는 것이다. 갈링하우스는 다이먼의 발언이 결국 기존 사업을 지키고 경쟁자를 견제하기 위한 의도에서 나온 것이라고 비판했다.
이번 공방은 은행권과 암호화폐 업계가 클래리티법을 두고 벌이는 핵심 쟁점을 보여준다. 특히 스테이블코인 수익 허용 여부는 법안 논의 과정에서 가장 민감한 쟁점 중 하나로 꼽힌다. 은행권 로비 진영은 이에 강하게 반대하고 있는 반면, 브라이언 암스트롱 코인베이스 CEO는 해당 조항이 빠지면 지지할 수 없다는 입장을 밝혔다.
다이먼은 지난 5월 말 인터뷰에서 암스트롱이 이 조항을 밀어붙이는 사실상 유일한 인물이라고 주장했다. 그는 코인베이스가 이를 위해 워싱턴에서 수억달러를 쓰고 있다고도 언급했으며, 암스트롱을 향해 원색적인 비난을 내놓기도 했다. 갈링하우스는 암스트롱이 코인베이스를 대표하는 인물이라는 점은 인정하면서도, 업계 전체의 요구는 분명하다고 강조했다.
법안의 입법 절차도 계속 진행 중이다. 클래리티법은 지난달 상원 위원회의 주요 표결을 통과했고, 다음 단계로 상원 본회의 최종 승인 절차를 남겨두고 있다. 다만 연내 법제화 가능성은 다소 낮아진 상태다. 예측시장 폴리마켓 이용자들은 올해 안에 법안이 대통령 서명을 받을 가능성을 47%로 보고 있으며, 이는 일주일 전보다 약 18%포인트 낮아진 수치다.
이에 따라 클래리티법 논쟁은 스테이블코인 시장 주도권과 은행권 수익 구조를 둘러싼 힘겨루기로 번지고 있다. 상원 본회의 심사 과정에서도 스테이블코인 수익 조항을 둘러싼 암호화폐 업계와 금융권의 충돌이 이어질 전망이다.
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키워드 #클래리티법 #JP모건 #리플 #XRP #스테이블코인
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Supermemory - AI를 위한 메모리 & 컨텍스트 엔진 (github.com/supermemoryai)
대화에서 사실(facts)을 자동 추출 하고 사용자 프로필을 구축하는 AI용 메모리·컨텍스트 레이어로, 대화 간 정보를 기억하지 못하는 AI의 한계를 보완 지식을 업데이트하고, 모순을 처리하고, 만료된 정보를 삭제(자동 망각) 까지 처리함 "방금 SF로 이사함"이 "NYC에 거주함"을 대체한다는 걸 이해하며, "내일 시험 있음" 같은 임시 사실은 날짜 경과 후 만료 처리 Memory + RAG를 단일 쿼리로 결합한 Hybrid Search 제공, 지식 베이스 문서와 개인화된 컨텍스트를 함께 반환 User Profiles 자동 유지 — 안정적 사실(static) + 최근 활동(dynamic)을 한 번의 호출(약 50ms)로 제공 Connectors 를 통해 Google Drive, Gmail, Notion, OneDrive, GitHub를 실시간 webhook으로 자동 동기화 Multi-modal Extractors 내장 — PDF, 이미지(OCR), 비디오(전사), 코드(AST 인식 청킹)를 업로드만으로 처리 개발자는 단일 API 로 메모리/RAG/프로필/커넥터 추가 가능, vector DB 설정 이나 임베딩 파이프라인/청킹 전략 필요없음 MCP 서버·플러그인 제공 — Claude Code, Cursor, VS Code, OpenCode, OpenClaw, Hermes 등 지원, memory / recall / context 도구 제공 단일 바이너리로 제공되어 설정필요없이 바로 localhost:6767 에서 동작, Ollama 연동 시 완전 오프라인 사용 Vercel AI SDK, LangChain, LangGraph, OpenAI Agents SDK, Mastra, Agno, n8n 등 드롭인 래퍼 제공 LongMemEval(81.6%), LoCoMo, ConvoMem 등 AI 메모리 주요 벤치마크 3종에서 1위를 차지 자체 오픈소스 벤치마크 프레임워크 MemoryBench 도 공개 MIT 라이선스
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▲ dongho42 2일전 [-] 함께보면 좋은글에도 잔뜩 있긴한데 이런 AI를 위한 무슨무슨 메모리, 프레임워크, 라이브러리, 도구들이 서로 비슷한게 최근 너무 우후죽순 생겨나서 뭐가 뭔지 따라가기가 어렵네요.. 답변달기 ▲ smaker 2일전 [-] 그러네요. 다른 라이브러리/도구들과의 차별점을 모르겠어요. 답변달기 ▲ hanje3765 1일전 [-] 이거 성능이 좋다고는 하는데 관리 ui는 하나도 오픈 안해줘서 아쉽네요. 영업용 오픈소스같아요. 사용자 편의성 고려 많이해준 Agentmemory쓰는게 나을 것 같습니다. 답변달기 ▲ riskatcher 1일전 [-] 관리 ui는 오픈이 안되있군요. mcp서버오픈 안해준 mem0랑 같군요 답변달기
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