 1. 기본기 확실히 하기
 2. 학습 능력 키우기
 3. 의사 소통 잘하기
 4. 문제 정의 잘하기
 5. 태스크 완료 시간 추정 잘하기
 6. 운영을 고려한 코드 작성하기
 7. 서비스 사고 대처 능력 키우기
 8. 결과를 내는데 집중하기
 9. 영향력 갖기 (코딩 멍키)
    
    
개발자로 일을 하다보면 피할 수 없는 것이 서비스와 관련된 사고를 내는 것이다. 보통은 버그로 인해 이런 일이 발생하게 되는데 이는 사실 코드를 많이 작성하는 개발자들에게 더 많이 발생할 수 밖에 없는데 동일한 사고를 안 내겠다는 개인적인 노력과 동일한 문제가 반복되는 것이 아니라면 성장과정으로 보는 조직적인 관점이 중요하다. 이로 인한 트라우마가 생긴다면 개발자의 커리어에는 치명적인 상처가 생길 수 있다.

개인의 성향에 따라서는 내 코드로 인해 서비스 사고가 났을 때 자책을 하다못해 움츠러들 수 있는데 이 경우 코드를 완벽하게 작성해야겠다는 결론에 도달할 수 있다. 이는 개인에게도 스트레스이기도 하고 조직 관점에서도 느린 속도로 이어지기에 개인적으로도 개발자의 커리어에서 사고는 언제 내느냐의 문제라고 바라보면서 사고 발생시 복기하고 어떻게 하면 재발을 막을지 생각해보는 것이 중요하다.

하지만 그 개인이 속한 개발 조직에서 사고의 책임을 100% 개인에게 돌릴다면 개인이 움츠러 드는 것은 어쩔 수 없다. 이는 특히 기술부채를 안고 갈 수 밖에 상황에서는 더 그러하다. 그러기에 개발 조직의 관점에서는 다음을 생각해보는 것이 좋다.

 1. 사고 발생시마다 프로세스를 개선하고 테스트를 추가하는 등의 노력을 병행하는 것이 더 좋다. 사고 마다 레벨을 정해서 심각한 문제들의 경우 사후 부검 프로세스를 통해 이유를 파악하고 재발을 막기 위한 조치들을 취해야 한다.
 2. 또한 사고가 발생했을 때 얼마나 빨리 이를 감지하고 문제해결 프로세스를 시작할지 사고 대처와 관계된 역량을 키우는 것이 중요해진다. 지난 포스팅에서 이야기했던 운영을 고려한 코드를 작성하는 것이 중요해지기 시작하는데 에러 메시지를 이해하기 쉽게 하고 여기저기 로그를 자세히 남기는 것들을 이야기했었다. 어느 정도 규모가 커진 조직이라면 처음에는 백엔드 엔지니어등이 코드 배포와 운영, 모니터링을 담당할 수 있겠지만 별도의 데브옵스 조직이 필요할지 점검해보는 것이 필요할 수도 있다.
 3. 주기적으로 중요 사고에 대한 조치가 취해졌는지 어느 정도로 조치를 취할지 논의할 필요가 있다. 안 그러면 사후부검만 하고 실제 예방 조치는 취해지지 않는 문제가 발생한다. 이는 엔지니어링 리더십의 책임이기도 하다.
 4. 많은 경우 크고 작은 문제들이 고객 리포트로 초기에 발견할 수 있기에 CS팀과의 원활한 커뮤니케이션이 필요할 수 있으며 이 역시 지난 포스팅에서 이야기했었다.
 5. 대부분의 큰 사고는 데이터베이스와 연관된 경우들이 많다. 그래서 데이터베이스의 오래 걸리는 쿼리를 선제적으로 모니터링하고 문제 되는 부분을 찾아 미리 최적화하는 것이 필요하다. 또 하나 해볼 수 있는 것은 중요한 페이지나 중요 API의 실행시간 (latency) 모니터링을 해보는 것이다.
     
온라인 서비스에서 사고는 언제 일어나느냐의 문제지 피해갈 수 있는 문제는 아니다. 사고를 안 내기위해 코드를 완벽하게 작성하려고 하는 것 보다는 문제 감지와 운영이 쉬운 코드를 작성하면서 코드 배포 프로세스와 서비스 모니터링 프로세스를 강화하는 것을 병행하는 것이 더 맞는 방향이다.

<ol ><li>기본기 확실히 하기</li><li>학습 능력 키우기</li><li>의사 소통 잘하기</li><li>문제 정의 잘하기</li><li>태스크 완료 시간 추정 잘하기</li><li>운영을 고려한 코드 작성하기</li><li>서비스 사고 대처 능력 키우기</li><li>결과를 내는데 집중하기</li><li>영향력 갖기 <s>(코딩 멍키)</s> </li></ol>개발자로 일을 하다보면 피할 수 없는 것이 서비스와 관련된 사고를 내는 것이다. 보통은 버그로 인해 이런 일이 발생하게 되는데 이는 사실 코드를 많이 작성하는 개발자들에게 더 많이 발생할 수 밖에 없는데 동일한 사고를 안 내겠다는 개인적인 노력과 동일한 문제가 반복되는 것이 아니라면 성장과정으로 보는 조직적인 관점이 중요하다. 이로 인한 트라우마가 생긴다면 개발자의 커리어에는 치명적인 상처가 생길 수 있다. 개인의 성향에 따라서는 내 코드로 인해 서비스 사고가 났을 때 자책을 하다못해 움츠러들 수 있는데 이 경우 코드를 완벽하게 작성해야겠다는 결론에 도달할 수 있다. 이는 개인에게도 스트레스이기도 하고 조직 관점에서도 느린 속도로 이어지기에 개인적으로도 개발자의 커리어에서 사고는 언제 내느냐의 문제라고 바라보면서 사고 발생시 복기하고 어떻게 하면 재발을 막을지 생각해보는 것이 중요하다. 하지만 그 개인이 속한 개발 조직에서 사고의 책임을 100% 개인에게 돌릴다면 개인이 움츠러 드는 것은 어쩔 수 없다. 이는 특히 기술부채를 안고 갈 수 밖에 상황에서는 더 그러하다. 그러기에 개발 조직의 관점에서는 다음을 생각해보는 것이 좋다. <ol ><li>사고 발생시마다 프로세스를 개선하고 테스트를 추가하는 등의 노력을 병행하는 것이 더 좋다. 사고 마다 레벨을 정해서 심각한 문제들의 경우 사후 부검 프로세스를 통해 이유를 파악하고 재발을 막기 위한 조치들을 취해야 한다.</li><li>또한 사고가 발생했을 때 얼마나 빨리 이를 감지하고 문제해결 프로세스를 시작할지 사고 대처와 관계된 역량을 키우는 것이 중요해진다. 지난 포스팅에서 이야기했던 운영을 고려한 코드를 작성하는 것이 중요해지기 시작하는데 에러 메시지를 이해하기 쉽게 하고 여기저기 로그를 자세히 남기는 것들을 이야기했었다. 어느 정도 규모가 커진 조직이라면 처음에는 백엔드 엔지니어등이 코드 배포와 운영, 모니터링을 담당할 수 있겠지만 별도의 데브옵스 조직이 필요할지 점검해보는 것이 필요할 수도 있다.</li><li>주기적으로 중요 사고에 대한 조치가 취해졌는지 어느 정도로 조치를 취할지 논의할 필요가 있다. 안 그러면 사후부검만 하고 실제 예방 조치는 취해지지 않는 문제가 발생한다. 이는 엔지니어링 리더십의 책임이기도 하다.</li><li>많은 경우 크고 작은 문제들이 고객 리포트로 초기에 발견할 수 있기에 CS팀과의 원활한 커뮤니케이션이 필요할 수 있으며 이 역시 지난 포스팅에서 이야기했었다.</li><li>대부분의 큰 사고는 데이터베이스와 연관된 경우들이 많다. 그래서 데이터베이스의 오래 걸리는 쿼리를 선제적으로 모니터링하고 문제 되는 부분을 찾아 미리 최적화하는 것이 필요하다. 또 하나 해볼 수 있는 것은 중요한 페이지나 중요 API의 실행시간 (latency) 모니터링을 해보는 것이다. &nbsp;</li></ol>온라인 서비스에서 사고는 언제 일어나느냐의 문제지 피해갈 수 있는 문제는 아니다. 사고를 안 내기위해 코드를 완벽하게 작성하려고 하는 것 보다는 문제 감지와 운영이 쉬운 코드를 작성하면서 코드 배포 프로세스와 서비스 모니터링 프로세스를 강화하는 것을 병행하는 것이 더 맞는 방향이다.

좋은 개발자가 알아야하는 9가지 포인트들 - 사고 대처 능력 키우기

항상 잘 읽고 있습니다. 좋은 글 감사합니다

The generative AI revolution has made significant progress in the past year, mostly in the release of... Tagged with ai, machinelearning, tutorial, datascience.

Prompt Engineering For Developers: A Complete Guide!

생성형 AI는 대규모 언어 모델(LLM)의 출시로 상당한 진전을 이루었습니다. 특히, 언어 모델이 예상대로 결과/출력을 생성하도록 만드는 것은 하나의 예술이며, 바로 이 부분에서 프롬프트 엔지니어링이 중요한 역할을 합니다.

여기에서는 프롬프트 엔지니어링에 대해 알아야 할 모든 것을 자세히 살펴보겠습니다.

< 프롬프트 엔지니어링이란 무엇인가요? >
 * 프롬프트 엔지니어링은 LLM과 대화하기 위한 첫 번째 단계입니다. 즉, 생성형 AI 모델이 더 나은 결과와 응답을 생성할 수 있도록 의미 있는 지침을 만드는 프로세스입니다. 이는 신중하게 단어를 선택하고 더 많은 컨텍스트를 추가함으로써 이루어집니다.
 * 일반적으로 대규모 언어 모델은 편향되거나 환각 또는 가짜가 될 수 있는 대량의 데이터를 생성하는데, 프롬프트 엔지니어링을 사용하면 이러한 문제를 줄일 수 있습니다.

< 프롬프트 엔지니어링 기법 >
프롬프트 엔지니어링에는 LLM의 기능을 이해하고 목표를 효과적으로 전달할 수 있는 프롬프트를 만드는 것이 포함됩니다. 다양한 프롬프트 기법에 대해 자세히 알아보겠습니다.
 * 제로 샷 프롬프트(Zero-shot prompting)
 * 추가 예시나 정보 없이 LLM에 직접 프롬프트를 제공하는 방식
 * 이 방법은 언어와 개념에 대한 이해를 바탕으로 창의적인 결과물을 생성하는 LLM의 능력을 신뢰하는 일반적인 작업에 가장 적합
 * 원샷 프롬프트(One-shot prompting)
 * 프롬프트와 함께 원하는 결과물에 대한 한 가지 예를 제공
 * 이 방법은 특정 스타일, 어조 또는 주제로 LLM을 안내하려는 작업에 가장 적합
 * 퓨샷 프롬프트(Few-shot prompting)
 * 프롬프트와 함께 원하는 출력에 대한 몇 가지(보통 2~4개) 예시를 제공
 * 특정 형식이나 도메인의 텍스트를 생성하는 등 일관성과 정확성을 보장해야 하는 작업에 가장 적합
 * 생각의 연쇄 프롬프트(Chain-of-thought prompts)
 * 복잡한 작업을 관리 가능한 단계로 세분화하여 추론과 논리를 키우는 데 중점을 두며, 수학 문제를 한 입 크기의 지침으로 분해하여 LLM에 제공하는 형태
 * 컨텍스트 증강(Contextual augmentation)
 * 정확성과 일관성을 높이기 위해 관련 배경 정보를 제공하는 것이 포함되며, 역사 소설 프롬프트에 그 시대에 대한 자세한 조사 내용을 추가하는 것과 같은 형태
 * 메타 프롬프트 및 프롬프트 조합(Meta-prompts and prompt combinations)
 * 전반적인 LLM 동작을 미세 조정하고 여러 프롬프트 스타일을 혼합하는 작업이 포함되며, 메타 프롬프트는 중요한 원칙으로 생각하고 조합은 다양한 기술을 동시에 활용하는 방식
 * 휴먼 인 더 루프(Human-in-the-loop)
 * 사람의 피드백을 통합하고 최적의 결과를 위해 프롬프트를 반복적으로 개선하는 방식
 
 
< 프롬프트 엔지니어링 모범 사례 >
프롬프트 엔지니어링의 모범 사례에는 모델의 기능과 한계를 이해하고, 명확하고 간결한 프롬프트를 만들고, 모델의 응답에 따라 프롬프트를 반복적으로 테스트하고 개선하는 것이 포함됩니다.
 * 명확성과 구체성(Clarity and specificity)
 * 구체적인 지침, 원하는 형식 및 출력 길이를 통해 원하는 결과를 명확하게 제시
 * 예) 일반적인 방향을 가리키는 것이 아니라 친구에게 자세한 방향을 알려주는 형태
 * 문맥적 단서(Contextual cues)
 * 요청을 이해할 수 있도록 모델에 관련 맥락을 제공하는 방식으로 배경 정보, 관련 예시 또는 원하는 스타일과 어조를 제공하는 형태
 * 예) 원하는 결과물의 배경을 설정한다고 생각하는 형태
 * 예제 파워(Example power)
 * 원하는 결과물의 예를 제공하여 모델에게 원하는 것을 보여줌으로써 가능성을 좁히고 모델이 비전을 향해 나아갈 수 있도록 안내하는 형태
 * 예)친구에게 단순히 주소를 알려주는 대신 목적지의 사진을 보여준다
 * 단어 선택이 중요(Word choice matters)
 * 명확하고 직접적이며 모호하지 않은 언어를 선택
 * 속어, 은유 또는 지나치게 복잡한 어휘는 피해야 한다.
 * 모델은 문자 그대로 해석한다는 점을 기억하고, 이해하기 쉽도록 명료하고 명확하게 제시
 * 반복과 실험(Iteration and experimentation)
 * 한 번의 시도에서 완벽한 결과를 기대하지 않기
 * 프롬프트를 수정하고, 문맥 단서를 변경하고, 다양한 예시를 시도
 * 예) 완벽한 요리가 나올 때까지 레시피를 미세 조정한다고 생각하세요.
 * 모델 인식(Model awareness)
 * 사용 중인 특정 모델의 기능과 한계를 이해하기
 * 예)어떤 모델은 사실적인 작업에 더 능숙하고, 어떤 모델은 창의적인 글쓰기에 뛰어나므로 작업별로 적합한 도구를 선택하기
 * 안전과 편견(Safety and bias)
 * 프롬프트와 모델의 결과물 모두에서 잠재적인 편견에 유의
 * 차별적인 언어나 고정관념을 피하고, 포용성과 윤리적 고려를 촉진하는 프롬프트를 사용하기

< 프롬프트 엔지니어가 되기 위해 필요한 기술 >
인간의 의도와 인공지능의 응답을 연결하는 가교 역할을 하는 프롬프트 엔지니어는 기술력과 소프트 스킬의 독특한 조합이 필요한데, 의미 있고 효과적인 프롬프트를 만들기 위해 고려해야 할 6가지 기술을 소개합니다.
 * 커뮤니케이션 + 협업 기술:
 * 사용자의 요구를 이해하고 내부 팀과 협력하는 데 필수적인 효과적인 커뮤니케이션 및 협업 기술을 통해 프롬프트 엔지니어는 복잡한 아이디어를 명확하게 표현하고 다양한 이해관계자의 의견을 통합할 수 있습니다.
 * 또한 생산적인 환경을 조성하여 프롬프트 개발이 사용자의 의도와 기술적 역량에 부합하도록 보장합니다.
 * 창의적이고 비판적인 사고:
 * 창의적 사고는 새로운 아이디어와 접근 방식을 탐색할 수 있게 해주며, 비판적 사고는 프롬프트가 논리적이고 윤리적이며 원하는 결과를 충족하도록 보장합니다.
 * 이러한 창의성과 비판적 사고의 조화는 사용자의 참여를 유도하고 의도한 대로 작동하는 양질의 프롬프트를 제작하는 데 매우 중요합니다.
 * 기본 AI + NLP 지식:
 * 인공지능과 자연어 처리의 기본을 이해하는 것은 프롬프트 엔지니어에게 매우 중요합니다.
 * 이러한 지식은 AI 모델이 언어를 해석하고 생성하는 방식을 파악하는 데 도움이 되며, AI와 효과적으로 소통하여 정확하고 적절한 응답을 생성하는 프롬프트를 만들 수 있게 해줍니다.
 * 글쓰기 스타일:
 * 시나리오에 따라 서로 다른 유형의 커뮤니케이션이 필요하므로 프롬프트 엔지니어링에서는 다양한 글쓰기 스타일을 숙달하는 것이 중요합니다.
 * 간결한 안내문, 창의적인 스토리텔링, 기술 문서 등 상황에 맞게 글쓰기 스타일을 조정하는 능력은 효과적인 프롬프트를 만드는 데 있어 핵심입니다.
 * 프로그래밍 지식:
 * 프로그래밍, 특히 Python과 같은 언어에 대한 탄탄한 기초가 있으면 프롬프트 엔지니어에게 도움이 됩니다.
 * 프로그래밍 기술을 통해 작업을 자동화하고 데이터를 조작하며 AI 모델을 사용자 지정할 수도 있습니다. 이러한 기술적 숙련도는 프롬프트 개발의 효율성과 역량을 크게 향상시킬 수 있습니다.
 * 데이터 분석에 대한 지식:
 * 데이터 분석에 대한 이해는 사용자 상호작용과 모델 성능을 해석할 수 있기 때문에 프롬프트 엔지니어에게 중요합니다.
 * 이러한 지식은 경험적 증거를 바탕으로 프롬프트를 개선하여 사용자 참여도와 정확성 모두에 최적화된 프롬프트를 만드는 데 도움이 됩니다.
 * 데이터 분석 기술은 프롬프트의 효과를 지속적으로 개선하는 데 매우 중요합니다.

>> 프롬프트 엔지니어링은 AI 모델과 보다 효과적인 상호작용을 가능하게 하는 중요하고 진화하는 분야입니다. 핵심 원칙을 이해하고, 다양한 기술을 탐구하고, 모범 사례를 준수함으로써 사용자는 AI 응답의 성능과 관련성을 크게 향상시키는 프롬프트를 만들 수 있습니다.

*source: https://dev.to/pavanbelagatti/prompt-engineering-for-developers-a-complete-guide-1kca

생성형 AI는 대규모 언어 모델(LLM)의 출시로 상당한 진전을 이루었습니다. 특히, 언어 모델이 예상대로 결과/출력을 생성하도록 만드는 것은 하나의 예술이며, 바로 이 부분에서 프롬프트 엔지니어링이 중요한 역할을 합니다. 여기에서는 프롬프트 엔지니어링에 대해 알아야 할 모든 것을 자세히 살펴보겠습니다. &lt; 프롬프트 엔지니어링이란 무엇인가요? &gt;<ul ><li>프롬프트 엔지니어링은 LLM과 대화하기 위한 첫 번째 단계입니다. 즉, 생성형 AI 모델이 더 나은 결과와 응답을 생성할 수 있도록 의미 있는 지침을 만드는 프로세스입니다. 이는 신중하게 단어를 선택하고 더 많은 컨텍스트를 추가함으로써 이루어집니다. </li><li>일반적으로 대규모 언어 모델은 편향되거나 환각 또는 가짜가 될 수 있는 대량의 데이터를 생성하는데, 프롬프트 엔지니어링을 사용하면 이러한 문제를 줄일 수 있습니다.</li></ul> &lt; 프롬프트 엔지니어링 기법 &gt;프롬프트 엔지니어링에는 LLM의 기능을 이해하고 목표를 효과적으로 전달할 수 있는 프롬프트를 만드는 것이 포함됩니다. 다양한 프롬프트 기법에 대해 자세히 알아보겠습니다.<ul ><li>제로 샷 프롬프트(Zero-shot prompting)<ul ><li>추가 예시나 정보 없이 LLM에 직접 프롬프트를 제공하는 방식</li><li>이 방법은 언어와 개념에 대한 이해를 바탕으로 창의적인 결과물을 생성하는 LLM의 능력을 신뢰하는 일반적인 작업에 가장 적합</li></ul></li><li>원샷 프롬프트(One-shot prompting)<ul ><li>프롬프트와 함께 원하는 결과물에 대한 한 가지 예를 제공</li><li>이 방법은 특정 스타일, 어조 또는 주제로 LLM을 안내하려는 작업에 가장 적합</li></ul></li><li>퓨샷 프롬프트(Few-shot prompting)<ul ><li>프롬프트와 함께 원하는 출력에 대한 몇 가지(보통 2~4개) 예시를 제공</li><li>특정 형식이나 도메인의 텍스트를 생성하는 등 일관성과 정확성을 보장해야 하는 작업에 가장 적합</li></ul></li><li>생각의 연쇄 프롬프트(Chain-of-thought prompts)<ul ><li>복잡한 작업을 관리 가능한 단계로 세분화하여 추론과 논리를 키우는 데 중점을 두며, 수학 문제를 한 입 크기의 지침으로 분해하여 LLM에 제공하는 형태</li></ul></li><li>컨텍스트 증강(Contextual augmentation)<ul ><li>정확성과 일관성을 높이기 위해 관련 배경 정보를 제공하는 것이 포함되며, 역사 소설 프롬프트에 그 시대에 대한 자세한 조사 내용을 추가하는 것과 같은 형태</li></ul></li><li>메타 프롬프트 및 프롬프트 조합(Meta-prompts and prompt combinations)<ul ><li>전반적인 LLM 동작을 미세 조정하고 여러 프롬프트 스타일을 혼합하는 작업이 포함되며, 메타 프롬프트는 중요한 원칙으로 생각하고 조합은 다양한 기술을 동시에 활용하는 방식</li></ul></li><li>휴먼 인 더 루프(Human-in-the-loop)<ul ><li>사람의 피드백을 통합하고 최적의 결과를 위해 프롬프트를 반복적으로 개선하는 방식 </li></ul></li></ul>&lt; 프롬프트 엔지니어링 모범 사례 &gt;프롬프트 엔지니어링의 모범 사례에는 모델의 기능과 한계를 이해하고, 명확하고 간결한 프롬프트를 만들고, 모델의 응답에 따라 프롬프트를 반복적으로 테스트하고 개선하는 것이 포함됩니다. <ul ><li>명확성과 구체성(Clarity and specificity)<ul ><li>구체적인 지침, 원하는 형식 및 출력 길이를 통해 원하는 결과를 명확하게 제시</li><li>예) 일반적인 방향을 가리키는 것이 아니라 친구에게 자세한 방향을 알려주는 형태</li></ul></li><li>문맥적 단서(Contextual cues)<ul ><li>요청을 이해할 수 있도록 모델에 관련 맥락을 제공하는 방식으로 배경 정보, 관련 예시 또는 원하는 스타일과 어조를 제공하는 형태</li><li>예) 원하는 결과물의 배경을 설정한다고 생각하는 형태</li></ul></li><li>예제 파워(Example power)<ul ><li>원하는 결과물의 예를 제공하여 모델에게 원하는 것을 보여줌으로써 가능성을 좁히고 모델이 비전을 향해 나아갈 수 있도록 안내하는 형태</li><li>예)친구에게 단순히 주소를 알려주는 대신 목적지의 사진을 보여준다</li></ul></li><li>단어 선택이 중요(Word choice matters)<ul ><li>명확하고 직접적이며 모호하지 않은 언어를 선택</li><li>속어, 은유 또는 지나치게 복잡한 어휘는 피해야 한다.</li><li>모델은 문자 그대로 해석한다는 점을 기억하고, 이해하기 쉽도록 명료하고 명확하게 제시</li></ul></li><li>반복과 실험(Iteration and experimentation)<ul ><li>한 번의 시도에서 완벽한 결과를 기대하지 않기</li><li>프롬프트를 수정하고, 문맥 단서를 변경하고, 다양한 예시를 시도</li><li>예) 완벽한 요리가 나올 때까지 레시피를 미세 조정한다고 생각하세요.</li></ul></li><li>모델 인식(Model awareness)<ul ><li>사용 중인 특정 모델의 기능과 한계를 이해하기</li><li>예)어떤 모델은 사실적인 작업에 더 능숙하고, 어떤 모델은 창의적인 글쓰기에 뛰어나므로 작업별로 적합한 도구를 선택하기</li></ul></li><li>안전과 편견(Safety and bias)<ul ><li>프롬프트와 모델의 결과물 모두에서 잠재적인 편견에 유의</li><li>차별적인 언어나 고정관념을 피하고, 포용성과 윤리적 고려를 촉진하는 프롬프트를 사용하기</li></ul></li></ul> &lt; 프롬프트 엔지니어가 되기 위해 필요한 기술 &gt;인간의 의도와 인공지능의 응답을 연결하는 가교 역할을 하는 프롬프트 엔지니어는 기술력과 소프트 스킬의 독특한 조합이 필요한데, 의미 있고 효과적인 프롬프트를 만들기 위해 고려해야 할 6가지 기술을 소개합니다.<ul ><li>커뮤니케이션 + 협업 기술:<ul ><li>사용자의 요구를 이해하고 내부 팀과 협력하는 데 필수적인 효과적인 커뮤니케이션 및 협업 기술을 통해 프롬프트 엔지니어는 복잡한 아이디어를 명확하게 표현하고 다양한 이해관계자의 의견을 통합할 수 있습니다. </li><li>또한 생산적인 환경을 조성하여 프롬프트 개발이 사용자의 의도와 기술적 역량에 부합하도록 보장합니다.</li></ul></li><li>창의적이고 비판적인 사고:<ul ><li>창의적 사고는 새로운 아이디어와 접근 방식을 탐색할 수 있게 해주며, 비판적 사고는 프롬프트가 논리적이고 윤리적이며 원하는 결과를 충족하도록 보장합니다. </li><li>이러한 창의성과 비판적 사고의 조화는 사용자의 참여를 유도하고 의도한 대로 작동하는 양질의 프롬프트를 제작하는 데 매우 중요합니다.</li></ul></li><li>기본 AI + NLP 지식:<ul ><li>인공지능과 자연어 처리의 기본을 이해하는 것은 프롬프트 엔지니어에게 매우 중요합니다. </li><li>이러한 지식은 AI 모델이 언어를 해석하고 생성하는 방식을 파악하는 데 도움이 되며, AI와 효과적으로 소통하여 정확하고 적절한 응답을 생성하는 프롬프트를 만들 수 있게 해줍니다.</li></ul></li><li>글쓰기 스타일:<ul ><li>시나리오에 따라 서로 다른 유형의 커뮤니케이션이 필요하므로 프롬프트 엔지니어링에서는 다양한 글쓰기 스타일을 숙달하는 것이 중요합니다. </li><li>간결한 안내문, 창의적인 스토리텔링, 기술 문서 등 상황에 맞게 글쓰기 스타일을 조정하는 능력은 효과적인 프롬프트를 만드는 데 있어 핵심입니다.</li></ul></li><li>프로그래밍 지식:<ul ><li>프로그래밍, 특히 Python과 같은 언어에 대한 탄탄한 기초가 있으면 프롬프트 엔지니어에게 도움이 됩니다. </li><li>프로그래밍 기술을 통해 작업을 자동화하고 데이터를 조작하며 AI 모델을 사용자 지정할 수도 있습니다. 이러한 기술적 숙련도는 프롬프트 개발의 효율성과 역량을 크게 향상시킬 수 있습니다.</li></ul></li><li>데이터 분석에 대한 지식:<ul ><li>데이터 분석에 대한 이해는 사용자 상호작용과 모델 성능을 해석할 수 있기 때문에 프롬프트 엔지니어에게 중요합니다. </li><li>이러한 지식은 경험적 증거를 바탕으로 프롬프트를 개선하여 사용자 참여도와 정확성 모두에 최적화된 프롬프트를 만드는 데 도움이 됩니다. </li><li>데이터 분석 기술은 프롬프트의 효과를 지속적으로 개선하는 데 매우 중요합니다.</li></ul></li></ul> &gt;&gt; 프롬프트 엔지니어링은 AI 모델과 보다 효과적인 상호작용을 가능하게 하는 중요하고 진화하는 분야입니다. 핵심 원칙을 이해하고, 다양한 기술을 탐구하고, 모범 사례를 준수함으로써 사용자는 AI 응답의 성능과 관련성을 크게 향상시키는 프롬프트를 만들 수 있습니다. *source: https://dev.to/pavanbelagatti/prompt-engineering-for-developers-a-complete-guide-1kca

DEV Community

개발자를 위한 프롬프트 엔지니어링: 완벽한 가이드!

몇 달 전, 반려생활에 처음 합류한 후 진행했던 첫 과제에 대한 내용을 블로그에 포스팅했더니 좋은 반응을 많이 받았습니다. 그래서 이번엔 시간을 조금 더 앞당겨, 반려생활에 합류하게 되기까지의 과정을 블로그에 적어 공유해 보고자 합니다. 반려생활에 지원할 무렵인 2023년 11월, 저는 우아한테크코스라는 부트캠프 캠퍼스에서 한창 프로그래밍 공부를 하고...

반려생활, 서버 개발자, 700대 1

반려생활에 입사하진 4개월된 승현님이 합류까지의 과정을 재미나게 적어주셨네요.

https://blog.ban-life.com/%EB%B0%98%EB%A0%A4%EC%83%9D%ED%99%9C-%EC%84%9C%EB%B2%84-%EA%B0%9C%EB%B0%9C%EC%9E%90-700%EB%8C%80-1-1aa370e64781

반려생활에 입사하진 4개월된 승현님이 합류까지의 과정을 재미나게 적어주셨네요. https://blog.ban-life.com/%EB%B0%98%EB%A0%A4%EC%83%9D%ED%99%9C-%EC%84%9C%EB%B2%84-%EA%B0%9C%EB%B0%9C%EC%9E%90-700%EB%8C%80-1-1aa370e64781

Medium

반려생활에 합류하기 위한 여정

Microsoft Word - sosp067-decandia1.doc

아래의 25개의 논문들은 현대 컴퓨팅 시스템의 기반 기술들을 소개하고 있는데요.

이러한 기술들은 대규모 서비스, 분산 시스템, 클라우드, 데이터베이스, 머신러닝 등에서 다양하게 활용되고 있다고 합니다.

이것들을 공부하면 기술 면접이나 대규모 시스템 설계 그리고 실제 리얼 월드의 문제를 해결하는데 도움을 줄거에요.

앞으로 이러한 논문들을 하나씩 소개하는 글을 작성해볼게요~ 

 1. Dynamo - Amazon’s Highly Available Key Value Store:
 * Dynamo 시스템이 Amazon의 대규모 환경에서 어떻게 신뢰성을 제공하는지, 그리고 일관성을 희생하면서 어떻게 항상 사용 가능한 경험을 지원하는지에 대해 다룹니다. 
 * https://www.allthingsdistributed.com/files/amazon-dynamo-sosp2007.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 2. Google File System:
 * Google File System의 설계 및 구현에 초점을 맞추며, 이 시스템이 대규모 데이터 중심 응용 프로그램을 지원하는 분산 파일 시스템으로서 어떻게 Scalability 와 Fault Tolerance 를 제공하는지에 대해 다룹니다. 
 * https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//archive/gfs-sosp2003.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 3. Scaling Memcached at Facebook:
 * Facebook 이 Memcached 를 활용하여 어떻게 전 세계에서 가장 큰 소셜 네트워크를 지원하는 분산 키-값 저장소를 구축하고 확장했는지에 대해 다룹니다. 
 * https://www.usenix.org/system/files/conference/nsdi13/nsdi13-final170_update.pdf

 4. BigTable:
 * Bigtable이 어떻게 구조화된 데이터를 관리하기 위해 설계되었으며, 수천 대의 commodity servers 에서 페타바이트 규모로 확장될 수 있는지에 대해 다룹니다. 
 * https://substack.com/redirect/c49ce9b7-e0ab-4f1e-8936-3efd383ba713?j=eyJ1IjoiMmNscmc3In0.K_gP_5CqaAf0cWWggPM-WMz4gPJ_QSJ7yEFtqH8EWp4

 5. Borg - Large Scale Cluster Management at Google: 
 * Borg 시스템이 수십만 대의 기계를 포함하는 여러 클러스터에서 수천 개의 다양한 응용 프로그램에서 수백만 개의 작업을 어떻게 관리하는지, 그리고 높은 자원 활용도를 달성하기 위해 어떤 기술을 사용하는지에 대해 다룹니다. 
 * https://storage.googleapis.com/pub-tools-public-publication-data/pdf/43438.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 6. Cassandra:
 * Cassandra 가 어떻게 대량의 구조화된 데이터를 여러 커머디티 서버에 걸쳐 관리하면서, 단일 실패 지점 없이 높은 가용성을 제공하는 분산 스토리지 시스템이 될 수 있는지에 대해 다룹니다. 
 * https://substack.com/redirect/cad644f7-a5c8-4d78-9b37-75597bf3b689?j=eyJ1IjoiMmNscmc3In0.K_gP_5CqaAf0cWWggPM-WMz4gPJ_QSJ7yEFtqH8EWp4

 7. Attention Is All You Need: 
 * 기존의 복잡한 순환 또는 합성곱 신경망을 대체하는 새로운 신경망 구조인 Transformer 에 대해 설명하며, 이 구조가 어떻게 오직 Attention 메커니즘만을 기반으로 하여 더 빠른 학습 속도와 높은 병렬 처리 능력을 제공하는지에 대해 다룹니다. 
 * https://arxiv.org/abs/1706.03762?utm_source=substack&utm_medium=email

 8. Kafka:
 * Kafka가 어떻게 대량의 로그 데이터를 수집하고 낮은 지연시간으로 전달하는 분산 메시징 시스템인지, 그리고 기존 로그 집계기 및 메시징 시스템에서 어떤 아이디어를 도입했는지에 대해 다룹니다.
 * https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2017/09/Kafka.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email 

 9. FoundationDB:
 * FoundationDB 가 어떻게 NoSQL의 유연성과 확장성을 ACID 트랜잭션과 결합하고 있는지, 그리고 이 시스템이 어떻게 분리된 아키텍처를 채택하여 각 서브시스템을 독립적으로 조정할 수 있게 만들었는지에 대해 다룹니다. 
 * https://www.foundationdb.org/files/fdb-paper.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 10. Amazon Aurora:
 * Aurora가 어떻게 OLTP 워크로드를 위한 관계형 데이터베이스 서비스로 설계되었으며, 고성능 데이터 처리에 있어 네트워크가 중요한 제약 요소로 부상했는지에 대해 다룹니다. 
 * https://web.stanford.edu/class/cs245/readings/aurora.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 11. Spanner: 
 * Spanner가 어떻게 세계적 규모로 데이터를 분산시키고, externally-consistent 을 지원하는 분산 트랜잭션을 처음으로 제공하는 시스템인지에 대해 다룹니다. 
 * https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//archive/spanner-osdi2012.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 12. MapReduce:
 * MapReduce가 어떻게 대규모 데이터 세트를 처리하고 생성하는데 사용되며, 사용자가 맵 함수와 리듀스 함수를 정의하여 데이터를 자동으로 병렬 처리하는 방식에 대해 다룹니다. 
 * https://storage.googleapis.com/pub-tools-public-publication-data/pdf/16cb30b4b92fd4989b8619a61752a2387c6dd474.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 13. Shard Manager:
 * Shard Manager 가 어떻게 지리적으로 분산된 애플리케이션을 위한 샤드 관리를 단순화하고, 소프트웨어 업그레이드와 같은 계획된 이벤트 동안 애플리케이션 가용성을 유지하는 기능을 제공하는지에 대해 다룹니다. 
 * https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3477132.3483546?utm_source=substack&utm_medium=email

 14. Dapper:
 * Dapper가 어떻게 낮은 오버헤드, 애플리케이션 수준의 투명성을 제공하며 대규모 시스템에서 어디에나 배포될 수 있는지에 대해 다룹니다. 
 * https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//archive/papers/dapper-2010-1.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 15. Flink:
 * Apache Flink 시스템의 주요 특징과 철학을 소개하고, Flink가 실시간 분석, 연속 데이터 파이프라인, 이력 데이터 처리(배치), 반복적 알고리즘(머신러닝, 그래프 분석)을 포함한 다양한 데이터 처리 응용 프로그램을 지원하는지에 대해 다룹니다. 
 * https://www.researchgate.net/publication/308993790_Apache_Flink_Stream_and_Batch_Processing_in_a_Single_Engine

 16. A Comprehensive Survey on Vector Databases:
 * 벡터 데이터베이스에 관한 포괄적인 내용을 다룹니다. 그리고 벡터 데이터베이스가 고차원 데이터를 저장하는 방법, 전통적인 DBMS에서 다루기 어려운 데이터의 특성화 방법, 그리고 이 분야에서 발생하는 주요 도전 과제들에 대해 다룹니다. 
 * https://arxiv.org/pdf/2310.11703

 17. Zanzibar:
 * 구글의 Zanzibar 시스템에 대해 다룹니다. 그리고 Zanzibar가 어떻게 수조 개의 접근 제어 목록과 초당 수백만 개의 인증 요청을 처리하는지에 대해 다룹니다. 
 * https://storage.googleapis.com/pub-tools-public-publication-data/pdf/10683a8987dbf0c6d4edcafb9b4f05cc9de5974a.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 18. Monarch: 
 * 구글의 Monarch가 어떻게 전 세계적으로 분산된 인메모리 시계열 데이터베이스로서 구글의 수십억 사용자 규모의 애플리케이션과 시스템을 모니터링하는 데 사용되는지, 그리고 이 시스템이 매초 테라바이트의 데이터를 수집하고 수백만 건의 쿼리를 처리하는 방법에 대해 다룹니다. 
 * https://storage.googleapis.com/pub-tools-public-publication-data/pdf/d84ab6c93881af998de877d0070a706de7bec6d8.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 19. Thrift:
 * Thrift 소프트웨어 라이브러리와 코드 생성 도구에 대해 다룹니다. 그리고 Thrift가 어떻게 다양한 프로그래밍 언어 간의 효율적이고 신뢰할 수 있는 통신을 가능하게 하는지에 대해 다룹니다. 
 * https://thrift.apache.org/static/files/thrift-20070401.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 20. Bitcoin:
 * 비트코인이 금융기관을 거치지 않고 직접적으로 온라인 지불을 가능하게 하는 순수한 Peer-to-Peer 전자화폐 시스템으로서, 어떻게 이중 지불 문제를 해결하며, 해시 기반의 작업 증명을 통해 거래를 타임스탬프하는 네트워크를 사용하는지에 대해 다룹니다. 
 * https://bitcoin.org/bitcoin.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 21. WTF - Who to Follow Service at Twitter:
 * WTF가 어떻게 일일 수백만 사용자 간의 연결을 생성하는지, 그리고 공유된 관심사, 공통 연결 등을 기반으로 어떻게 사용자 추천을 수행하는지에 대해 다룹니다. 
 * https://web.stanford.edu/~rezab/papers/wtf_overview.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 22. MyRocks: LSM-Tree Database Storage Engine:
 * Facebook 에서 MyRocks 엔진을 어떻게 활용하는지에 대해 다룹니다. 그리고 MyRocks가 어떻게 LSM-트리 기반의 RocksDB 위에 구축되어 MySQL의 관계형 기능을 통합했는지에 대해서도 다룹니다. 
 * https://www.vldb.org/pvldb/vol13/p3217-matsunobu.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 23. GoTo Considered Harmful: 
 * https://homepages.cwi.nl/~storm/teaching/reader/Dijkstra68.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 24. Raft Consensus Algorithm:
 * Raft 합의 알고리즘에 대해 다룹니다. 그리고 Raft가 어떻게 Paxos와 동등한 결과를 내면서도 더 이해하기 쉽고 실용적인 시스템 구축의 기반을 제공하는지에 대해서도 다룹니다. 
 * https://raft.github.io/raft.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 25. Time Clocks and Ordering of Events:
 * 분산 시스템 내에서 이벤트의 순서를 결정하고 시간의 개념을 이해하는 방법에 대해 다룹니다. 
 * https://lamport.azurewebsites.net/pubs/time-clocks.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

아래의 25개의 논문들은 현대 컴퓨팅 시스템의 기반 기술들을 소개하고 있는데요. 이러한 기술들은 대규모 서비스, 분산 시스템, 클라우드, 데이터베이스, 머신러닝 등에서 다양하게 활용되고 있다고 합니다. 이것들을 공부하면 기술 면접이나 대규모 시스템 설계 그리고 실제 리얼 월드의 문제를 해결하는데 도움을 줄거에요. 앞으로 이러한 논문들을 하나씩 소개하는 글을 작성해볼게요~&nbsp; <ol ><li>Dynamo - Amazon’s Highly Available Key Value Store: </li></ol><ul ><li>Dynamo 시스템이 Amazon의 대규모 환경에서 어떻게 신뢰성을 제공하는지, 그리고 일관성을 희생하면서 어떻게 항상 사용 가능한 경험을 지원하는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://www.allthingsdistributed.com/files/amazon-dynamo-sosp2007.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="2"><li>Google File System: </li></ol><ul ><li>Google File System의 설계 및 구현에 초점을 맞추며, 이 시스템이 대규모 데이터 중심 응용 프로그램을 지원하는 분산 파일 시스템으로서 어떻게 Scalability 와 Fault Tolerance 를 제공하는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//archive/gfs-sosp2003.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="3"><li>Scaling Memcached at Facebook: </li></ol><ul ><li>Facebook 이 Memcached 를 활용하여 어떻게 전 세계에서 가장 큰 소셜 네트워크를 지원하는 분산 키-값 저장소를 구축하고 확장했는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://www.usenix.org/system/files/conference/nsdi13/nsdi13-final170_update.pdf</li></ul> <ol start="4"><li>BigTable: </li></ol><ul ><li>Bigtable이 어떻게 구조화된 데이터를 관리하기 위해 설계되었으며, 수천 대의 commodity servers 에서 페타바이트 규모로 확장될 수 있는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://substack.com/redirect/c49ce9b7-e0ab-4f1e-8936-3efd383ba713?j=eyJ1IjoiMmNscmc3In0.K_gP_5CqaAf0cWWggPM-WMz4gPJ_QSJ7yEFtqH8EWp4</li></ul> <ol start="5"><li>Borg - Large Scale Cluster Management at Google:&nbsp; </li></ol><ul ><li>Borg 시스템이 수십만 대의 기계를 포함하는 여러 클러스터에서 수천 개의 다양한 응용 프로그램에서 수백만 개의 작업을 어떻게 관리하는지, 그리고 높은 자원 활용도를 달성하기 위해 어떤 기술을 사용하는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://storage.googleapis.com/pub-tools-public-publication-data/pdf/43438.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="6"><li>Cassandra: </li></ol><ul ><li>Cassandra 가 어떻게 대량의 구조화된 데이터를 여러 커머디티 서버에 걸쳐 관리하면서, 단일 실패 지점 없이 높은 가용성을 제공하는 분산 스토리지 시스템이 될 수 있는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://substack.com/redirect/cad644f7-a5c8-4d78-9b37-75597bf3b689?j=eyJ1IjoiMmNscmc3In0.K_gP_5CqaAf0cWWggPM-WMz4gPJ_QSJ7yEFtqH8EWp4</li></ul> <ol start="7"><li>Attention Is All You Need:&nbsp;</li></ol><ul ><li>기존의 복잡한 순환 또는 합성곱 신경망을 대체하는 새로운 신경망 구조인 Transformer 에 대해 설명하며, 이 구조가 어떻게 오직 Attention 메커니즘만을 기반으로 하여 더 빠른 학습 속도와 높은 병렬 처리 능력을 제공하는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://arxiv.org/abs/1706.03762?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="8"><li>Kafka: </li></ol><ul ><li>Kafka가 어떻게 대량의 로그 데이터를 수집하고 낮은 지연시간으로 전달하는 분산 메시징 시스템인지, 그리고 기존 로그 집계기 및 메시징 시스템에서 어떤 아이디어를 도입했는지에 대해 다룹니다.</li><li>https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2017/09/Kafka.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email&nbsp;</li></ul> <ol start="9"><li>FoundationDB: </li></ol><ul ><li>FoundationDB 가 어떻게 NoSQL의 유연성과 확장성을 ACID 트랜잭션과 결합하고 있는지, 그리고 이 시스템이 어떻게 분리된 아키텍처를 채택하여 각 서브시스템을 독립적으로 조정할 수 있게 만들었는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://www.foundationdb.org/files/fdb-paper.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="10"><li>Amazon Aurora: </li></ol><ul ><li>Aurora가 어떻게 OLTP 워크로드를 위한 관계형 데이터베이스 서비스로 설계되었으며, 고성능 데이터 처리에 있어 네트워크가 중요한 제약 요소로 부상했는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://web.stanford.edu/class/cs245/readings/aurora.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="11"><li>Spanner:&nbsp; </li></ol><ul ><li>Spanner가 어떻게 세계적 규모로 데이터를 분산시키고, externally-consistent 을 지원하는 분산 트랜잭션을 처음으로 제공하는 시스템인지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//archive/spanner-osdi2012.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="12"><li>MapReduce: </li></ol><ul ><li>MapReduce가 어떻게 대규모 데이터 세트를 처리하고 생성하는데 사용되며, 사용자가 맵 함수와 리듀스 함수를 정의하여 데이터를 자동으로 병렬 처리하는 방식에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://storage.googleapis.com/pub-tools-public-publication-data/pdf/16cb30b4b92fd4989b8619a61752a2387c6dd474.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="13"><li>Shard Manager:</li></ol><ul ><li>Shard Manager 가 어떻게 지리적으로 분산된 애플리케이션을 위한 샤드 관리를 단순화하고, 소프트웨어 업그레이드와 같은 계획된 이벤트 동안 애플리케이션 가용성을 유지하는 기능을 제공하는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3477132.3483546?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="14"><li>Dapper: </li></ol><ul ><li>Dapper가 어떻게 낮은 오버헤드, 애플리케이션 수준의 투명성을 제공하며 대규모 시스템에서 어디에나 배포될 수 있는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//archive/papers/dapper-2010-1.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="15"><li>Flink: </li></ol><ul ><li>Apache Flink 시스템의 주요 특징과 철학을 소개하고, Flink가 실시간 분석, 연속 데이터 파이프라인, 이력 데이터 처리(배치), 반복적 알고리즘(머신러닝, 그래프 분석)을 포함한 다양한 데이터 처리 응용 프로그램을 지원하는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://www.researchgate.net/publication/308993790_Apache_Flink_Stream_and_Batch_Processing_in_a_Single_Engine</li></ul> <ol start="16"><li>A Comprehensive Survey on Vector Databases: </li></ol><ul ><li>벡터 데이터베이스에 관한 포괄적인 내용을 다룹니다. 그리고 벡터 데이터베이스가 고차원 데이터를 저장하는 방법, 전통적인 DBMS에서 다루기 어려운 데이터의 특성화 방법, 그리고 이 분야에서 발생하는 주요 도전 과제들에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://arxiv.org/pdf/2310.11703</li></ul> <ol start="17"><li>Zanzibar: </li></ol><ul ><li>구글의 Zanzibar 시스템에 대해 다룹니다. 그리고 Zanzibar가 어떻게 수조 개의 접근 제어 목록과 초당 수백만 개의 인증 요청을 처리하는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://storage.googleapis.com/pub-tools-public-publication-data/pdf/10683a8987dbf0c6d4edcafb9b4f05cc9de5974a.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="18"><li>Monarch:&nbsp;</li></ol><ul ><li>구글의 Monarch가 어떻게 전 세계적으로 분산된 인메모리 시계열 데이터베이스로서 구글의 수십억 사용자 규모의 애플리케이션과 시스템을 모니터링하는 데 사용되는지, 그리고 이 시스템이 매초 테라바이트의 데이터를 수집하고 수백만 건의 쿼리를 처리하는 방법에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://storage.googleapis.com/pub-tools-public-publication-data/pdf/d84ab6c93881af998de877d0070a706de7bec6d8.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="19"><li>Thrift: </li></ol><ul ><li>Thrift 소프트웨어 라이브러리와 코드 생성 도구에 대해 다룹니다. 그리고 Thrift가 어떻게 다양한 프로그래밍 언어 간의 효율적이고 신뢰할 수 있는 통신을 가능하게 하는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://thrift.apache.org/static/files/thrift-20070401.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="20"><li>Bitcoin: </li></ol><ul ><li>비트코인이 금융기관을 거치지 않고 직접적으로 온라인 지불을 가능하게 하는 순수한 Peer-to-Peer 전자화폐 시스템으로서, 어떻게 이중 지불 문제를 해결하며, 해시 기반의 작업 증명을 통해 거래를 타임스탬프하는 네트워크를 사용하는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://bitcoin.org/bitcoin.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="21"><li>WTF - Who to Follow Service at Twitter: </li></ol><ul ><li>WTF가 어떻게 일일 수백만 사용자 간의 연결을 생성하는지, 그리고 공유된 관심사, 공통 연결 등을 기반으로 어떻게 사용자 추천을 수행하는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://web.stanford.edu/~rezab/papers/wtf_overview.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="22"><li>MyRocks: LSM-Tree Database Storage Engine: </li></ol><ul ><li>Facebook 에서 MyRocks 엔진을 어떻게 활용하는지에 대해 다룹니다. 그리고 MyRocks가 어떻게 LSM-트리 기반의 RocksDB 위에 구축되어 MySQL의 관계형 기능을 통합했는지에 대해서도 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://www.vldb.org/pvldb/vol13/p3217-matsunobu.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="23"><li>GoTo Considered Harmful:&nbsp;</li></ol><ul ><li>https://homepages.cwi.nl/~storm/teaching/reader/Dijkstra68.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="24"><li>Raft Consensus Algorithm: </li></ol><ul ><li>Raft 합의 알고리즘에 대해 다룹니다. 그리고 Raft가 어떻게 Paxos와 동등한 결과를 내면서도 더 이해하기 쉽고 실용적인 시스템 구축의 기반을 제공하는지에 대해서도 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://raft.github.io/raft.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="25"><li>Time Clocks and Ordering of Events: </li></ol><ul ><li>분산 시스템 내에서 이벤트의 순서를 결정하고 시간의 개념을 이해하는 방법에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://lamport.azurewebsites.net/pubs/time-clocks.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul>

allthingsdistributed.com

“컴퓨터 세계를 완전히 변화시킨 25개의 논문”

SOLID 원칙 많이들 공부하시죠. 다섯 가지 원칙들의 정의, 그리고 원칙들이 적용된 코드를 습득하는데에서 그치지 말고 각 원칙들의 단점까지 파악해서 상황에 맞게 tradeoff를 제대로 할 줄 아는게 중요합니다.

S: 단일 책임 원칙을 지킬 때의 이점은 코드의 기능을 이해하기 쉽고 유지보수가 편리해지는 반면 단점으로는 지나치게 분리를 하면 전체 시스템을 파악하기가 어려울 수도 있고, 구현 난이도가 올라갈 수도 있습니다.

O: 개방폐쇄 원칙을 지켰을 때의 이점은 기능 변경 시 코드 수정 범위가 작고 확장성이 좋다는 것입니다. 반면에 단점은 코드의 복잡성이 증가하게 되죠. 코드를 읽기 더 어려워질수도 있고 타입이 많아지는 오버헤드도 발생하고요.

L: 리스코프 치환 원칙을 잘 지켰을 때의 이점은 코드의 예측 가능성, 신뢰성이 높아진다는 점입니다. 어떤 타입을 받았을때 내가 알고 있는 대로 동작할거라고 예상할 수 있으니까요. 반면에 단점은 유연함을 잃게 됩니다. 자식 클래스에서 약간의 창의성도 발휘할 수 없게 되죠.

저는 시간 관계상 여기까지만 쓰도록 하겠습니다. 인터페이스 분리 원칙과 의존성 역전 원칙은 어떤 장점과 단점들이 있을까요?

프로그래밍에서 보통 얻는 것이 있으면 잃는 것도 있다는걸 언제나 기억해야 합니다. 새로운걸 공부할 때는 동전의 양면을 모두 파악하는 습관을 들이는 것이 좋습니다.

SOLID 원칙 많이들 공부하시죠. 다섯 가지 원칙들의 정의, 그리고 원칙들이 적용된 코드를 습득하는데에서 그치지 말고 각 원칙들의 단점까지 파악해서 상황에 맞게 tradeoff를 제대로 할 줄 아는게 중요합니다. S: 단일 책임 원칙을 지킬 때의 이점은 코드의 기능을 이해하기 쉽고 유지보수가 편리해지는 반면 단점으로는 지나치게 분리를 하면 전체 시스템을 파악하기가 어려울 수도 있고, 구현 난이도가 올라갈 수도 있습니다. O: 개방폐쇄 원칙을 지켰을 때의 이점은 기능 변경 시 코드 수정 범위가 작고 확장성이 좋다는 것입니다. 반면에 단점은 코드의 복잡성이 증가하게 되죠. 코드를 읽기 더 어려워질수도 있고 타입이 많아지는 오버헤드도 발생하고요. L: 리스코프 치환 원칙을 잘 지켰을 때의 이점은 코드의 예측 가능성, 신뢰성이 높아진다는 점입니다. 어떤 타입을 받았을때 내가 알고 있는 대로 동작할거라고 예상할 수 있으니까요. 반면에 단점은 유연함을 잃게 됩니다. 자식 클래스에서 약간의 창의성도 발휘할 수 없게 되죠. 저는 시간 관계상 여기까지만 쓰도록 하겠습니다. 인터페이스 분리 원칙과 의존성 역전 원칙은 어떤 장점과 단점들이 있을까요? 프로그래밍에서 보통 얻는 것이 있으면 잃는 것도 있다는걸 언제나 기억해야 합니다. 새로운걸 공부할 때는 동전의 양면을 모두 파악하는 습관을 들이는 것이 좋습니다.

SOLID 원칙의 이면

ARG요소로 20억 벌었던 1인개발 게임

개발도 잘 알아야하고, 다양한 암호학부터 시켜서 기발한 상상까지 해야만 조금씩 깰 수 있어요!

개발덕후라면 꼭 시도해보세요!

https://www.youtube.com/watch?v=QYUiuQlS-38

개발도 잘 알아야하고, 다양한 암호학부터 시켜서 기발한 상상까지 해야만 조금씩 깰 수 있어요! 개발덕후라면 꼭 시도해보세요! https://www.youtube.com/watch?v=QYUiuQlS-38

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개발자들의 방탈출. ARG

OpenAI의 공동 창업자이자 수석 과학자인 일리야 수츠케버는 딥러닝의 아버지인 힌튼 교수의 제자로 AI계에 지대한 영향을 미친 과학자입니다.

한 때 크게 이슈가 되었던 샘 알트먼 쿠테타 사건 때 이 사건의 중심 인물 중 하나였는데요. 쿠테타 사건이 종결된 후 한참 조용해서 어떻게 된거냐 말이 많았는데, 결국 OpenAI를 떠나네요.

“매우 개인적으로” 의미 있는 새로운 프로젝트에 집중하기 위해 OpenAI를 떠난다고 발표했는데요. 다음 행보는 과연 어떤 것이 될지 기대 됩니다.

OpenAI의 공동 창업자이자 수석 과학자인 일리야 수츠케버는 딥러닝의 아버지인 힌튼 교수의 제자로 AI계에 지대한 영향을 미친 과학자입니다. 한 때 크게 이슈가 되었던 샘 알트먼 쿠테타 사건 때 이 사건의 중심 인물 중 하나였는데요. 쿠테타 사건이 종결된 후 한참 조용해서 어떻게 된거냐 말이 많았는데, 결국 OpenAI를 떠나네요. “매우 개인적으로” 의미 있는 새로운 프로젝트에 집중하기 위해 OpenAI를 떠난다고 발표했는데요. 다음 행보는 과연 어떤 것이 될지 기대 됩니다.

🗞️ 일리야 수츠케버 OpenAI를 떠난다

한 줄 평. 할 수 있는 걸 했다. 😅

우선 모델 관련으로 Gemini 1.5 Pro의 컨텍스트 윈도우가 2M까지 늘어났습니다.(프리뷰) 그리고 빠른 버전인 Gemini 1.5 Flash도 발표했는데요.

Gemini 1.5 Pro의 가격을 128K 이하인 경우 $3.5(Input)/1M토큰 으로 가격을 절반으로 낮추면서 GPT-4o 보다 30% 저렴한 가격으로 가격 경쟁력을 챙겼습니다.

제품 관련해서는 Gemini를 구글 포토, 이미지 검색, 워크 스페이스, 구글 밋, 이메일, 검색, 안드로이드 등 거의 모든 제품에 반영한다고 발표했고, 이미지 생성, 음악 생성, 비디오 생성 등의 기술도 발표했습니다.

대부분 이미 이전에 다 발표했던 내용이고 데모도 라이브 데모가 아닌데다, 대부분 여름이나 올해 말에 나온다고 하니 지금 당장 쓸 수 있는게 아니어서 약간 김이새고 임팩트가 별로 없었는데요.

물론 생각해보면 지구상에 이정도 수준을 따라 할 수 있는 회사가 없을겁니다. 모든 방면의 AI 기술을 모두 다 최고 수준으로 만들고 있으니까요. 그정도로 대단하긴 한데..뭔가 지금에 와서는 다들 하고 있는 걸 우리도 한다 정도의 느낌이었달까.. 😅

그리고 발표 중 Project Astra라는 시각적인 장면의 이해가 가능한 음성 비서를 발표했는데요. 바로 어제 OpenAI가 발표했던 GPT-4o 데모의 일부와 유사한 데모였습니다. 그런데 반응성과 자연스러움이 ChatGPT보다 훨씬 떨어져서 “으음..” 하는 느낌.. 어제 발표 때문에 구글 팀이 확실히 김이 팍 샜을 것 같습니다. 😅

OpenAI와 비교해보면, 전형적인 스타트업과 대기업의 발표라고 할 수 있었는데요. OpenAI는 모든 일을 해 주는 하나의 비서를 만들고 있는 느낌이고, Google은 모든 제품에 Gemini를 기능적으로 통합한다의 느낌에 가까운 것 같습니다.

순다 피차이 CEO가 키노트 마지막에 오늘 발표중에 AI라는 말을 얼마나 많이 했는지를 보여줬는데요. 무려 121번이나 말했습니다. 구글은 무려 8년 전 부터 AI-first 회사가 되겠다고 한 만큼 AI에 정말 진심이고 최근엔 전력을 다하고 있습니다만, 아직 임팩트 있는 무언가를 보여주진 못했는데요.

저도 개발자로써 구글을 응원하는 사람이라, 조만간 “구글이 구글했다.” 라는 말을 할 수 있게 되기를 바라겠습니다. 🤗

한 줄 평. 할 수 있는 걸 했다. 😅 우선 모델 관련으로 Gemini 1.5 Pro의 컨텍스트 윈도우가 2M까지 늘어났습니다.(프리뷰) 그리고 빠른 버전인 Gemini 1.5 Flash도 발표했는데요. Gemini 1.5 Pro의 가격을 128K 이하인 경우 $3.5(Input)/1M토큰 으로 가격을 절반으로 낮추면서 GPT-4o 보다 30% 저렴한 가격으로 가격 경쟁력을 챙겼습니다. 제품 관련해서는 Gemini를 구글 포토, 이미지 검색, 워크 스페이스, 구글 밋, 이메일, 검색, 안드로이드 등 거의 모든 제품에 반영한다고 발표했고, 이미지 생성, 음악 생성, 비디오 생성 등의 기술도 발표했습니다. 대부분 이미 이전에 다 발표했던 내용이고 데모도 라이브 데모가 아닌데다, 대부분 여름이나 올해 말에 나온다고 하니 지금 당장 쓸 수 있는게 아니어서 약간 김이새고 임팩트가 별로 없었는데요. 물론 생각해보면 지구상에 이정도 수준을 따라 할 수 있는 회사가 없을겁니다. 모든 방면의 AI 기술을 모두 다 최고 수준으로 만들고 있으니까요. 그정도로 대단하긴 한데..뭔가 지금에 와서는 다들 하고 있는 걸 우리도 한다 정도의 느낌이었달까.. 😅 그리고 발표 중 Project Astra라는 시각적인 장면의 이해가 가능한 음성 비서를 발표했는데요. 바로 어제 OpenAI가 발표했던 GPT-4o 데모의 일부와 유사한 데모였습니다. 그런데 반응성과 자연스러움이 ChatGPT보다 훨씬 떨어져서 “으음..” 하는 느낌.. 어제 발표 때문에 구글 팀이 확실히 김이 팍 샜을 것 같습니다. 😅 OpenAI와 비교해보면, 전형적인 스타트업과 대기업의 발표라고 할 수 있었는데요. OpenAI는 모든 일을 해 주는 하나의 비서를 만들고 있는 느낌이고, Google은 모든 제품에 Gemini를 기능적으로 통합한다의 느낌에 가까운 것 같습니다. 순다 피차이 CEO가 키노트 마지막에 오늘 발표중에 AI라는 말을 얼마나 많이 했는지를 보여줬는데요. 무려 121번이나 말했습니다. 구글은 무려 8년 전 부터 AI-first 회사가 되겠다고 한 만큼 AI에 정말 진심이고 최근엔 전력을 다하고 있습니다만, 아직 임팩트 있는 무언가를 보여주진 못했는데요. 저도 개발자로써 구글을 응원하는 사람이라, 조만간 “구글이 구글했다.” 라는 말을 할 수 있게 되기를 바라겠습니다. 🤗

📝 구글 I/O 2024 요약 및 감상

[인터뷰] “코미디의 핵심은 시대정신이다”, <피식대학> <빵송국> <숏박스4> 정영준 메타코미디 대표

원래 대기업 (CJ ENM,YG) 출신에서.. 스타트업 (샌드박스) 갔다가 다시 창업. 한국에서 코미디 씬 이끄는 대부분 브랜드들 (장삐쭈, 피식대학, 빵송국, 숏박스, 과나, 김해준, 박세미) 다 이 회사 소속. 문제의식도 좋고, 이를 풀어가는 자세도 좋고, 비즈니스로 만드는 능력도 1등!! 정말 대단한 사람 같다. 

https://m.entertain.naver.com/article/140/0000052553

인상적인 부분 

1. 정확하게 말하면 나는 당시 코미디가 한국 방송계와 엔터테인먼트 산업에서 무시당했다고 생각한다. 하지만 코미디가 사라질 거라고 생각하지 않았다. 방송에서 코미디가 보이지 않더라도 우리는 만나면 농담을 했다. 그게 코미디가 존재한다는 증거였다. 

2. 대부분 이해를 잘 못했던 것 같다. ‘그렇다면 너는 개그맨 소속사를 차리고 싶은 거냐’는 말들을 들었으니까. 그런데 내가 워낙 반골 성향이라 타격을 받진 않았다. 코미디업에 대한 확신은 없어도 내 커리어에 대한 확신은 있었다. 그간 몸담았던 회사들에서 진행한 프로젝트에서 전부 수익을 냈었기 때문에 나와도 가능성이 있다고 봤다.

3. 솔직히 엔터테인먼트 분야에서 무슨 무슨 법 같은 건 존재하지 않는다고 생각한다. 그때그때 만드는 사람들이 재밌다고, 멋있다고 여기는 걸 하면 되는 거고, 대중이 운 좋게 공감해주면 그 자체가 엔터테인먼트가 되는 거다.

재미있는 부분 : 업계 1등도 결국은 굶어죽지 않기 위해 이렇게 투쟁한다. 

2024년의 메타코미디는 어떤 미래를 꿈꾸고 있나.

= 굶어 죽지 않는 미래. (웃음) 애초에 이루고 싶은 것들이 있어 메타코미디를 차렸다. 그러니 그것들을 다 이루기 전까지는 절대 망할 수 없다.

원래 대기업 (CJ ENM,YG) 출신에서.. 스타트업 (샌드박스) 갔다가 다시 창업. 한국에서 코미디 씬 이끄는 대부분 브랜드들 (장삐쭈, 피식대학, 빵송국, 숏박스, 과나, 김해준, 박세미) 다 이 회사 소속. 문제의식도 좋고, 이를 풀어가는 자세도 좋고, 비즈니스로 만드는 능력도 1등!! 정말 대단한 사람 같다.&nbsp; https://m.entertain.naver.com/article/140/0000052553 인상적인 부분&nbsp; 1. 정확하게 말하면 나는 당시 코미디가 한국 방송계와 엔터테인먼트 산업에서 무시당했다고 생각한다. 하지만 코미디가 사라질 거라고 생각하지 않았다. 방송에서 코미디가 보이지 않더라도 우리는 만나면 농담을 했다. 그게 코미디가 존재한다는 증거였다.&nbsp; 2. 대부분 이해를 잘 못했던 것 같다. ‘그렇다면 너는 개그맨 소속사를 차리고 싶은 거냐’는 말들을 들었으니까. 그런데 내가 워낙 반골 성향이라 타격을 받진 않았다. 코미디업에 대한 확신은 없어도 내 커리어에 대한 확신은 있었다. 그간 몸담았던 회사들에서 진행한 프로젝트에서 전부 수익을 냈었기 때문에 나와도 가능성이 있다고 봤다. 3. 솔직히 엔터테인먼트 분야에서 무슨 무슨 법 같은 건 존재하지 않는다고 생각한다. 그때그때 만드는 사람들이 재밌다고, 멋있다고 여기는 걸 하면 되는 거고, 대중이 운 좋게 공감해주면 그 자체가 엔터테인먼트가 되는 거다. 재미있는 부분 : 업계 1등도 결국은 굶어죽지 않기 위해 이렇게 투쟁한다.&nbsp; 2024년의 메타코미디는 어떤 미래를 꿈꾸고 있나. = 굶어 죽지 않는 미래. (웃음) 애초에 이루고 싶은 것들이 있어 메타코미디를 차렸다. 그러니 그것들을 다 이루기 전까지는 절대 망할 수 없다.

Naver

메타코미디 정영준 대표

풀타임 근무 어머님이 부업으로 만든 스위치 게임 - DogDrip.Net 개드립

최근에 이슈가 되는 글이 있어 공유합니다. 요약하자면, 6명의 아이들이 있고 회사일을 다니는 평범한(?) 어머님이 틈나는 시간을 할애하여 게임 업계의 담당자가 봐도 놀랄 수준의 게임을 만들었다는 내용입니다. 더 놀라운 건, 디자인이나 프로그래밍 등 게임을 만들기 위한 지식을 제대로 배워본 적이 없고 아주 오래된 운영체제와 컴퓨터에서 게임을 개발을 해왔다는 건데요.
간혹 후배 개발자분들이 개발 공부를 어떻게 하냐는 질문을 받을 때면 저는 늘 일단 무언가를 만들어 봐라. 다른 말로, 이론만 공부하지 말아라라고 이야기를 해드립니다. 토이 프로젝트(사이드 프로젝트)라는 이름 하에 요즘은 조금만 검색해 봐도 만드는 방법들이 너무 많을 정도라 무언가를 만들어 보면서 스스로 모르는 부분을 찾고 그러한 부분을 온전히 자신의 것으로 채워 나가는 형태가 가장 이상적인 공부 방법이 아닐까 싶더라고요.
이 글에서 나오는 주인공처럼 시간과 환경 등 다양한 제약조건은 그저 핑계일 뿐이고 지금 당장 무언가를 시작하고 조금씩이라도 진행시켜 나가는 그 자체가 중요한 건 아닐까 생각을 해봅니다.

https://www.dogdrip.net/557239981

최근에 이슈가 되는 글이 있어 공유합니다. 요약하자면, 6명의 아이들이 있고 회사일을 다니는 평범한(?) 어머님이 틈나는 시간을 할애하여 게임 업계의 담당자가 봐도 놀랄 수준의 게임을 만들었다는 내용입니다. 더 놀라운 건, 디자인이나 프로그래밍 등 게임을 만들기 위한 지식을 제대로 배워본 적이 없고 아주 오래된 운영체제와 컴퓨터에서 게임을 개발을 해왔다는 건데요.간혹 후배 개발자분들이 개발 공부를 어떻게 하냐는 질문을 받을 때면 저는 늘 일단 무언가를 만들어 봐라. 다른 말로, 이론만 공부하지 말아라라고 이야기를 해드립니다. 토이 프로젝트(사이드 프로젝트)라는 이름 하에 요즘은 조금만 검색해 봐도 만드는 방법들이 너무 많을 정도라 무언가를 만들어 보면서 스스로 모르는 부분을 찾고 그러한 부분을 온전히 자신의 것으로 채워 나가는 형태가 가장 이상적인 공부 방법이 아닐까 싶더라고요.이 글에서 나오는 주인공처럼 시간과 환경 등 다양한 제약조건은 그저 핑계일 뿐이고 지금 당장 무언가를 시작하고 조금씩이라도 진행시켜 나가는 그 자체가 중요한 건 아닐까 생각을 해봅니다. https://www.dogdrip.net/557239981﻿

DogDrip.Net 개드립

풀타임 근무 어머님이 부업으로 만든 스위치 게임

 1. 기본기 확실히 하기
 2. 학습 능력 키우기
 3. 의사 소통 잘하기
 4. 문제 정의 잘하기
 5. 태스크 완료 시간 추정 잘하기
 6. 운영을 고려한 코드 작성하기
 7. 서비스 사고 대처 능력 키우기
 8. 결과를 내는데 집중하기
 9. 영향력 갖기 (코딩 멍키)

개발자로 전문성에 너무 집중하면 나는 개발 이외의 다른 업무에 관심없다고 생각하거나 개발 밖의 일을 하는 것이 내 커리어에 도움이 안된다고 생각하기 쉽다. 앞서 글에서 자주 언급했지만 커리어는 내가 맡은 업무를 통해 성과를 내며 팀플레이어로 일을 할 때 발전한다.

성과를 낸다는 관점에서 중요한 포인트는 내 업무 바깥이라도 필요하다면 하나의 팀으로 도와주며 일을 할 필요가 있다는 점이며 이는 작은 회사에서는 더 필요한 역량 아닌 역량이다. 보통 작은 회사에서 다양한 일을 하다보면 전문성이 없다고 생각하고 연차에 맞는 역량을 갖고 있는지 의문을 많이 갖던데 조금 다른 포인트이고 따로 글을 써보려고 하지만 "연차"가 주는 잘못된 압박감도 만만치 않은 것 같다. 각자 자기의 길을 따라 쌓는 것이 연차이기에 남과 비교하며 나는 뒤쳐져 있나 조바심내기 보다는 내가 맡은 일에 성과를 내고 있는지 그리고 성과를 내기 위한 학습을 하고 있는지에 초점을 맞출 필요가 있다.

내가 만든 코드가 잘못 동작할 때 고생할 다른 사람들을 생각하면 코드를 작성하는 것부터 시작해서 다양한 대화 채널을 만드는 것이 하나의 팀으로 일하는 방법 중의 하나이다. 예를 들면 다음과 같은 것을 들 수 있다.

 * 에러 메시지를 기술적인 지식이 없는 사람들도 이해하고 액션을 취하기 쉽게 만든다. 이것만 잘해도 CS팀과 영업팀과의 의사소통의 질이 올라갈 뿐만 아니라 개발자 본인의 문제해결도 쉬워진다.
 * 관련해서 서버 단에도 로그를 최대한 많이 심어두면 고객 관련 불만이나 장애 등이 생겼을 때 문제 해결이 쉬워지며 이는 다음 포스팅에서 이야기할 서비스 사고 대처 능력을 키우는 기본 자세 중의 하나가 된다. 로그를 남기는 것에 대해서는 다음 회에 더 이야기해보겠다.
 * CS팀과 영업팀과 주기적인 소통을 통해 고객과의 대화를 통해 그들이 느끼는 고통을 느껴봐야한다. CS팀과 같이 많이 들어오는 티켓이나 큰 문제의 가능성을 보여주는 티켓을 리뷰해보는 것이 중요하다. B2B단이라면 영업을 담당하는 AM(Account Manager)들과 비슷한 프로세스를 만들어보는 것이 필요하다. 하지만 좋은 의도로 요청이 들어올 때마다 문제해결을 하려고 하다보면 정작 다른 일을 못하는 문제가 생기에는 사람이 바뀌어도 돌아가는 형태로 협업이 정착되려면 프로세스를 만드는 것이 중요하다. 아마존의 순서파괴(Working Backwards)에서 이야기한 "Good intentions never work, you need good mechanisms to make anything happen"가 기억해야할 점이다. 즉 좋은 의도만으로 일이 돌아가지는 않는다는 점이며 계속 돌아갈 수 있는 프로세스를 만드는 것이 필요하다.
 * 이 부분은 프로덕트 매니저가 리드하는 것이 일반적이긴 하지만 개발자들도 새로운 기능이 추가되거나 기존 기능이 변경되는 경우 관련 팀에 뉴스가 미리 전달되어야 한다는 점을 명확하게 인지하고 관련해서 노력을 기울여야 한다. 이게 안되면 CS팀이나 세일즈팀이 고생한다. 릴리스 노트 공유가 잘 이뤄지는 것이 운영단의 어려움을 크게 줄인다.

개발자니 개발만 잘 하면 된다고 생각할지 모르지만 결국은 의사소통 능력이며 이 중의 하나는 내가 만든 결과물로 인해 고생할지도 모르는 사람들을 고려한 개발을 하고 많이 대화해보면서 개선하는 거다.

<ol ><li>기본기 확실히 하기</li><li>학습 능력 키우기</li><li>의사 소통 잘하기</li><li>문제 정의 잘하기</li><li>태스크 완료 시간 추정 잘하기</li><li>운영을 고려한 코드 작성하기</li><li>서비스 사고 대처 능력 키우기</li><li>결과를 내는데 집중하기</li><li>영향력 갖기 <s>(코딩 멍키)</s></li></ol> 개발자로 전문성에 너무 집중하면 나는 개발 이외의 다른 업무에 관심없다고 생각하거나 개발 밖의 일을 하는 것이 내 커리어에 도움이 안된다고 생각하기 쉽다. 앞서 글에서 자주 언급했지만 커리어는 내가 맡은 업무를 통해 성과를 내며 팀플레이어로 일을 할 때 발전한다. 성과를 낸다는 관점에서 중요한 포인트는 내 업무 바깥이라도 필요하다면 하나의 팀으로 도와주며 일을 할 필요가 있다는 점이며 이는 작은 회사에서는 더 필요한 역량 아닌 역량이다. 보통 작은 회사에서 다양한 일을 하다보면 전문성이 없다고 생각하고 연차에 맞는 역량을 갖고 있는지 의문을 많이 갖던데 조금 다른 포인트이고 따로 글을 써보려고 하지만 "연차"가 주는 잘못된 압박감도 만만치 않은 것 같다. 각자 자기의 길을 따라 쌓는 것이 연차이기에 남과 비교하며 나는 뒤쳐져 있나 조바심내기 보다는 내가 맡은 일에 성과를 내고 있는지 그리고 성과를 내기 위한 학습을 하고 있는지에 초점을 맞출 필요가 있다. 내가 만든 코드가 잘못 동작할 때 고생할 다른 사람들을 생각하면 코드를 작성하는 것부터 시작해서 다양한 대화 채널을 만드는 것이 하나의 팀으로 일하는 방법 중의 하나이다. 예를 들면 다음과 같은 것을 들 수 있다. <ul ><li>에러 메시지를 기술적인 지식이 없는 사람들도 이해하고 액션을 취하기 쉽게 만든다. 이것만 잘해도 CS팀과 영업팀과의 의사소통의 질이 올라갈 뿐만 아니라 개발자 본인의 문제해결도 쉬워진다.</li><li>관련해서 서버 단에도 로그를 최대한 많이 심어두면 고객 관련 불만이나 장애 등이 생겼을 때 문제 해결이 쉬워지며 이는 다음 포스팅에서 이야기할 서비스 사고 대처 능력을 키우는 기본 자세 중의 하나가 된다. 로그를 남기는 것에 대해서는 다음 회에 더 이야기해보겠다.</li><li>CS팀과 영업팀과 주기적인 소통을 통해 고객과의 대화를 통해 그들이 느끼는 고통을 느껴봐야한다. CS팀과 같이 많이 들어오는 티켓이나 큰 문제의 가능성을 보여주는 티켓을 리뷰해보는 것이 중요하다. B2B단이라면 영업을 담당하는 AM(Account Manager)들과 비슷한 프로세스를 만들어보는 것이 필요하다. 하지만 좋은 의도로 요청이 들어올 때마다 문제해결을 하려고 하다보면 정작 다른 일을 못하는 문제가 생기에는 사람이 바뀌어도 돌아가는 형태로 협업이 정착되려면 프로세스를 만드는 것이 중요하다. 아마존의 순서파괴(Working Backwards)에서 이야기한 "Good intentions never work, you need good mechanisms to make anything happen"가 기억해야할 점이다. 즉 좋은 의도만으로 일이 돌아가지는 않는다는 점이며 계속 돌아갈 수 있는 프로세스를 만드는 것이 필요하다.</li><li>이 부분은 프로덕트 매니저가 리드하는 것이 일반적이긴 하지만 개발자들도 새로운 기능이 추가되거나 기존 기능이 변경되는 경우 관련 팀에 뉴스가 미리 전달되어야 한다는 점을 명확하게 인지하고 관련해서 노력을 기울여야 한다. 이게 안되면 CS팀이나 세일즈팀이 고생한다. 릴리스 노트 공유가 잘 이뤄지는 것이 운영단의 어려움을 크게 줄인다.</li></ul> 개발자니 개발만 잘 하면 된다고 생각할지 모르지만 결국은 의사소통 능력이며 이 중의 하나는 내가 만든 결과물로 인해 고생할지도 모르는 사람들을 고려한 개발을 하고 많이 대화해보면서 개선하는 거다.

좋은 개발자가 알아야하는 9가지 포인트들 - 6. 운영 고려 코드

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Top 12 Tips For API Security

Top 12 this For API Security

운전할 때 팟캐스트 듣는 걸 좋아합니다. 개발자 팟캐스트.

3년 전쯤 xguru님이 긱뉴스를 팟캐스트로 운영했던 적이 있습니다.
이 팟캐스트가 너무 좋아서 운전하는 날이 기다려질 정도였습니다.
잠시만 운영하고 끝나서 아쉽습니다.

최근에 아웃사이더님이 레트로테크라는 팟캐스트를 시작해주셔서 위안을 받고 있습니다.
옛날 기술들을 듣다보면 코딩을 처음 배우던 시절로 푹 빠져들곤 합니다.

어제는 조코딩의 팟캐스트도 오픈을 했습니다.
유튜브 앱만이 아니라 애플 팟캐스트와 스포티파이를 통해서도 들을 수 있게 됐습니다.
(저도 출연해서 1인 개발 이야기로 한 꼭지를 다뤘습니다.)

앞으로 재밌는 경험을 가진 분들을 많이 모셔서 이야기를 들어볼 수 있게 되길 바랍니다.

팟캐스트들을 쭉 살펴보다가 우리나라 개발자 팟캐스트가 너무 부족한 건 아닐까 생각이 들었습니다.
어쩌면 여기에도 기회가 있는 건 아닐까?
유익한 개발자 팟캐스트가 많이 생겼으면 좋겠습니다.

운전할 때 팟캐스트 듣는 걸 좋아합니다. 개발자 팟캐스트. 3년 전쯤 xguru님이 긱뉴스를 팟캐스트로 운영했던 적이 있습니다. 이 팟캐스트가 너무 좋아서 운전하는 날이 기다려질 정도였습니다. 잠시만 운영하고 끝나서 아쉽습니다. 최근에 아웃사이더님이 레트로테크라는 팟캐스트를 시작해주셔서 위안을 받고 있습니다. 옛날 기술들을 듣다보면 코딩을 처음 배우던 시절로 푹 빠져들곤 합니다. 어제는 조코딩의 팟캐스트도 오픈을 했습니다. 유튜브 앱만이 아니라 애플 팟캐스트와 스포티파이를 통해서도 들을 수 있게 됐습니다. (저도 출연해서 1인 개발 이야기로 한 꼭지를 다뤘습니다.) 앞으로 재밌는 경험을 가진 분들을 많이 모셔서 이야기를 들어볼 수 있게 되길 바랍니다. 팟캐스트들을 쭉 살펴보다가 우리나라 개발자 팟캐스트가 너무 부족한 건 아닐까 생각이 들었습니다. 어쩌면 여기에도 기회가 있는 건 아닐까? 유익한 개발자 팟캐스트가 많이 생겼으면 좋겠습니다.

개발자 팟캐스트

From Solo MVP to Scaled Success - Building a $70k+/Month Transactions E-Commerce App | GO Lee

How Two Front-End Developers Built an E-Commerce App in 10 Weeks

https://www.golee.me/blog/early-stage-startup-tech-stack

응원합니다

다음 글은 월 100$ 이하로 커머스앱 운영 하기라고 하네요 👍

https://www.golee.me/blog/early-stage-startup-tech-stack 응원합니다 다음 글은 월 100$ 이하로 커머스앱 운영 하기라고 하네요 👍

golee.me

프론트엔드 개발자 2명이 만든 명품 주얼리 거래 이커머스 앱

어떤 일을 꾸준하게 하기 위해선 완벽함과 거리를 두어야 하는 것 같습니다.

돌이켜보면 2022년 블로그 글을 쏟아낼 땐 별 기대가 없었습니다. 누구도 제 글에 관심 두지 않았으니까요.

글을 자주 올리면서 점차 좋아해 주시는 분들이 늘어갔죠. 늘어가는 관심은 부담, 완벽해야 한다는 생각으로 돌아왔습니다.

개발자로서의 역량, 메이커로서 자질 등. 모든 면에서 완벽해 보여야 한다는 압박감만 커졌습니다. 실행은 더 어려워지고 자기 검열은 강화됐죠. 한 번의 글을 쓰기가 더 어려워졌습니다.

어떤 일을 꾸준히 하기 위해선 주위의 시선에 신경 쓰지 않고 행동해야 하는 것 같습니다. 완벽해야 한다는 생각은 잠시 내려두고요.

어떤 일을 꾸준하게 하기 위해선 완벽함과 거리를 두어야 하는 것 같습니다. 돌이켜보면 2022년 블로그 글을 쏟아낼 땐 별 기대가 없었습니다. 누구도 제 글에 관심 두지 않았으니까요. 글을 자주 올리면서 점차 좋아해 주시는 분들이 늘어갔죠. 늘어가는 관심은 부담, 완벽해야 한다는 생각으로 돌아왔습니다. 개발자로서의 역량, 메이커로서 자질 등. 모든 면에서 완벽해 보여야 한다는 압박감만 커졌습니다. 실행은 더 어려워지고 자기 검열은 강화됐죠. 한 번의 글을 쓰기가 더 어려워졌습니다. 어떤 일을 꾸준히 하기 위해선 주위의 시선에 신경 쓰지 않고 행동해야 하는 것 같습니다. 완벽해야 한다는 생각은 잠시 내려두고요.

완벽함과 거리두기

01 . '세상에 내 맘에 드는 사람만 있는 건 아니다...', '모두를 품으려고 하는 것도 주제넘은 짓이다...', '가뜩이나 힘든 세상 저 사람에 때문에 더 힘들어하지 말자...'란 말을 수십 번 되뇌어도 늘 우리를 괴롭히는 사람들은 존재하는 법입니다. 그리고 그런 사람이 단순히 나와 코드가 맞지 않는 수준을 벗어나 누구에게나 나쁜 영향을 주는 사람이라면 상황은 보다 심각해지는 법이죠.

02 . 얼마 전 한참하고도 또 한참 동생뻘쯤 되는 지인분으로부터 메시지 한 통을 받았습니다. 딱 봐도 하루를 참 힘들게 보냈겠구나 싶은 분위기가 물씬 풍기는 와중에 대뜸 이런 질문을 저에게 던지더군요.
'도영님은 주위에 나쁜 영향을 주는 사람이 있으면 그 사람을 어떻게 대하시나요?'
무슨 고된 일이 있었냐는 질문을 되돌려주기엔 괜히 짐 하나를 더 얹어주는 것도 같았고, 한편으로는 저 스스로를 돌아보게 만드는 것도 같은 질문이었죠.
그러게요. 저는 저에게 나쁜 영향을 주는 사람을 어떻게 대하고 있는지 문득 궁금해지기 시작했습니다.

03 . 맘 같아서야 속으로 열 번도 더 윽박지르고 싶을 만큼 얄밉고 이기적인 사람들이 어디에나 존재하는 법이지만 또 그 사람들이 주는 스트레스를 떠안고 살기엔 제 인생이 너무 아깝다는 생각도 들기 마련이죠. 그래서 매번 모기를 쫓으려 허공에 쉐도우 복싱을 하듯 '근데 그 사람 진짜 너무 한 거 같아... 아니야 괜히 이런 생각에 매몰되지 말자. 그럴 시간에 좋은 생각 한 번 더해야지'라는 혼잣말을 수십 번 반복하게 되는 게 사실입니다.

04 . 하지만 어느 순간부터는 나쁜 생각을 털어내는 것만큼이나 내가 받은 나쁜 영향을 다른 사람에게 전달하지 않는 것도 너무너무 중요한 일이라는 생각을 하게 되었습니다. 물론 이걸 몰라서 실천하지 않는 사람은 거의 없겠지만 실제로 마음먹은 대로 잘되지 않는 대표적인 행동이기도 하죠. 나 혼자만 이 기분을 떠안긴 억울하고 그렇다고 대놓고 표현하자니 나도 똑같은 사람이 되는 것 같아 망설여지는 순간이면 세상에서 내가 제일 답답한 사람인 것 같은 생각마저 드니까요.

05 . 대신 저는 분명하게 실천하는 한 가지가 있긴 합니다. 바로 '그 사람의 언어를 사용하지 않는 것'입니다. 다시 말해 내게 나쁜 영향을 주는 사람이 사용하는 묘하디 묘하게 귀에 거슬리는, 아주 얄팍한 방법으로 타인의 감정을 갉아먹는 그 단어와 표현들을 절대 사용하지 않는 거죠.
그게 무슨 대응법이냐고 반론을 제기할 분도 있겠지만 조금만 생각해 보면 아주 현실적이고 우아한(?) 복수이기도 합니다. 아니 정확히는 나쁜 사람이 주는 나쁜 영향을 모조리 튕겨내는 일종의 방수복을 입는 것과도 같은 효과라 할 수 있죠.

06 . 사실 우리 주위에서 천벌을 받을 정도로 극악무도한 사람을 만나는 건 극히 드문 일입니다. 좋은 사람만큼이나 나쁜 사람도 많은 게 슬픈 현실이지만 적어도 우리와 사회적 관계를 유지하고 살 정도의 사람이라면 '그것이 알고싶다'에 등장할 법한 인물들은 없을 테니 말이죠.
하지만 그 정도로 나쁜 사람이 아니더라도 늘 나쁜 영향을 주는 사람들은 말 그대로 '나쁜 언어'를 즐겨 사용합니다. 욕설을 하거나 험악한 말들을 내뱉는 게 아니라 상대로 하여금 수많은 불쾌감을 안겨주는 표현들을 큰 죄책감 없이 하는 사람들인 거죠.

07 . 당연히 저도 그런 사람을 겪어본 적이 있습니다. (아니..현재진행형이려나요... 암튼) 많은 사람을 힘들게 했던 그분은 팀원들이 좋은 아이디어를 내서 역량을 발휘하는 순간에도 '끼를 제대로 부렸다'고 표현하거나, 디테일까지 살뜰히 챙기는 동료들을 보고도 '편집증 환자 수준으로 이잡듯이 뒤졌다'고 비유하곤 했습니다. 이런 표현들은 날이 갈수록 정도를 더해 나중에는 서로 모여 그 의미를 해석해야 하는 수준에게까지 이르렀죠. 그 사람이 쓰는 나쁜 용어들로 사전 하나를 만들라고 해도 딱히 불가능해 보이는 미션은 아닌 것 같았으니까요.
처음엔 '꼭 저렇게까지 표현해야 하나...'하는 생각이 들었지만 괜히 제가 예민하게 구는 것 같아서 몇 번이고 달게 삼켜보려 했는데 주위에 있는 모든 사람들이 불편해하는 걸 보고서 이건 크게 잘못된 것이라는 걸 깨달았죠. 그 사람의 언어 때문에 그 사람과 대화하는 우리 모두가 피해를 보고 있었던 겁니다.

08 . 더 경악스러웠던 건 본인도 불쾌하게 들었으면서 어느 순간 그 사람의 언어를 따라 하는 사람들이 생겨나기 시작했다는 겁니다. 그렇게 후배들은 물론이고 새로 협업하는 동료들에게까지 아무렇지 않게 나쁜 언어들을 전파하고 다녔고, 죄책감은커녕 본인은 쿨한 업계 용어(?)를 쓰는 것 즈음으로 생각하고 말더군요. 나쁜 영향이 대물림되는 전형적인 순간을 목도하고 만 것이죠.

09 . 이제는 저도 어느 정도 연차가 쌓인 만큼 나쁜 언어들과 마주할 때면 최대한 정중하게 그런 말을 쓰지 말 것을 권유하지만 나쁜 사람들은 대부분 크게 개의치 않습니다. 오히려 지적하는 사람을 나이브 한 사람으로 매도하는 경우도 많고 말이죠.
하지만 그렇다고 해서 쉽게 포기하진 않습니다. 나쁜 언어로 타인을 괴롭히는 사람들은 그 어떤 폭력보다도 악질에 가까우니까요, 과하다 싶을 때는 현장 분위기가 어색해질 것을 감안하고라도 그 자리에서 짚고 넘어가는 것이 옳은 행동임은 분명합니다.

10 . 그럼에도 쉽게 해결되지 않는다면 적어도 내가 그 사람의 언어를 함께 공용어(?)로 사용하지 않는 것부터 실천해야 합니다. 내가 몸담은 조직에서 아무리 흔하게 쓰는 표현이더라도, (백 번 양보해서) 상대에게 해를 끼칠 생각이 요만큼도 없이 사용한 장난에 가까운 말들이더라도 그 사람의 언어를 함께 쓰는 순간 나도 똑같은 사람이 되는 건 부정할 수 없는 사실이거든요. 그러니 친하다고, 익숙하다고, 상대가 크게 내색하지 않았다고 해서 찝찝한 말들을 그대로 방치하거나 사용하지는 말았으면 합니다. 그건 나쁜 사람에게서 받은 나쁜 영향을 좋은 사람들에게 묻히고 다니는 진정으로 어리석은 짓이니 말이죠.

01 . '세상에 내 맘에 드는 사람만 있는 건 아니다...', '모두를 품으려고 하는 것도 주제넘은 짓이다...', '가뜩이나 힘든 세상 저 사람에 때문에 더 힘들어하지 말자...'란 말을 수십 번 되뇌어도 늘 우리를 괴롭히는 사람들은 존재하는 법입니다. 그리고 그런 사람이 단순히 나와 코드가 맞지 않는 수준을 벗어나 누구에게나 나쁜 영향을 주는 사람이라면 상황은 보다 심각해지는 법이죠. 02 . 얼마 전 한참하고도 또 한참 동생뻘쯤 되는 지인분으로부터 메시지 한 통을 받았습니다. 딱 봐도 하루를 참 힘들게 보냈겠구나 싶은 분위기가 물씬 풍기는 와중에 대뜸 이런 질문을 저에게 던지더군요.'도영님은 주위에 나쁜 영향을 주는 사람이 있으면 그 사람을 어떻게 대하시나요?'무슨 고된 일이 있었냐는 질문을 되돌려주기엔 괜히 짐 하나를 더 얹어주는 것도 같았고, 한편으로는 저 스스로를 돌아보게 만드는 것도 같은 질문이었죠. 그러게요. 저는 저에게 나쁜 영향을 주는 사람을 어떻게 대하고 있는지 문득 궁금해지기 시작했습니다. 03 . 맘 같아서야 속으로 열 번도 더 윽박지르고 싶을 만큼 얄밉고 이기적인 사람들이 어디에나 존재하는 법이지만 또 그 사람들이 주는 스트레스를 떠안고 살기엔 제 인생이 너무 아깝다는 생각도 들기 마련이죠. 그래서 매번 모기를 쫓으려 허공에 쉐도우 복싱을 하듯 '근데 그 사람 진짜 너무 한 거 같아... 아니야 괜히 이런 생각에 매몰되지 말자. 그럴 시간에 좋은 생각 한 번 더해야지'라는 혼잣말을 수십 번 반복하게 되는 게 사실입니다. 04 . 하지만 어느 순간부터는 나쁜 생각을 털어내는 것만큼이나 내가 받은 나쁜 영향을 다른 사람에게 전달하지 않는 것도 너무너무 중요한 일이라는 생각을 하게 되었습니다. 물론 이걸 몰라서 실천하지 않는 사람은 거의 없겠지만 실제로 마음먹은 대로 잘되지 않는 대표적인 행동이기도 하죠. 나 혼자만 이 기분을 떠안긴 억울하고 그렇다고 대놓고 표현하자니 나도 똑같은 사람이 되는 것 같아 망설여지는 순간이면 세상에서 내가 제일 답답한 사람인 것 같은 생각마저 드니까요. 05 . 대신 저는 분명하게 실천하는 한 가지가 있긴 합니다. 바로 '그 사람의 언어를 사용하지 않는 것'입니다. 다시 말해 내게 나쁜 영향을 주는 사람이 사용하는 묘하디 묘하게 귀에 거슬리는, 아주 얄팍한 방법으로 타인의 감정을 갉아먹는 그 단어와 표현들을 절대 사용하지 않는 거죠. 그게 무슨 대응법이냐고 반론을 제기할 분도 있겠지만 조금만 생각해 보면 아주 현실적이고 우아한(?) 복수이기도 합니다. 아니 정확히는 나쁜 사람이 주는 나쁜 영향을 모조리 튕겨내는 일종의 방수복을 입는 것과도 같은 효과라 할 수 있죠. 06 . 사실 우리 주위에서 천벌을 받을 정도로 극악무도한 사람을 만나는 건 극히 드문 일입니다. 좋은 사람만큼이나 나쁜 사람도 많은 게 슬픈 현실이지만 적어도 우리와 사회적 관계를 유지하고 살 정도의 사람이라면 '그것이 알고싶다'에 등장할 법한 인물들은 없을 테니 말이죠. 하지만 그 정도로 나쁜 사람이 아니더라도 늘 나쁜 영향을 주는 사람들은 말 그대로 '나쁜 언어'를 즐겨 사용합니다. 욕설을 하거나 험악한 말들을 내뱉는 게 아니라 상대로 하여금 수많은 불쾌감을 안겨주는 표현들을 큰 죄책감 없이 하는 사람들인 거죠. 07 . 당연히 저도 그런 사람을 겪어본 적이 있습니다. (아니..현재진행형이려나요... 암튼) 많은 사람을 힘들게 했던 그분은 팀원들이 좋은 아이디어를 내서 역량을 발휘하는 순간에도 '끼를 제대로 부렸다'고 표현하거나, 디테일까지 살뜰히 챙기는 동료들을 보고도 '편집증 환자 수준으로 이잡듯이 뒤졌다'고 비유하곤 했습니다. 이런 표현들은 날이 갈수록 정도를 더해 나중에는 서로 모여 그 의미를 해석해야 하는 수준에게까지 이르렀죠. 그 사람이 쓰는 나쁜 용어들로 사전 하나를 만들라고 해도 딱히 불가능해 보이는 미션은 아닌 것 같았으니까요. 처음엔 '꼭 저렇게까지 표현해야 하나...'하는 생각이 들었지만 괜히 제가 예민하게 구는 것 같아서 몇 번이고 달게 삼켜보려 했는데 주위에 있는 모든 사람들이 불편해하는 걸 보고서 이건 크게 잘못된 것이라는 걸 깨달았죠. 그 사람의 언어 때문에 그 사람과 대화하는 우리 모두가 피해를 보고 있었던 겁니다. 08 . 더 경악스러웠던 건 본인도 불쾌하게 들었으면서 어느 순간 그 사람의 언어를 따라 하는 사람들이 생겨나기 시작했다는 겁니다. 그렇게 후배들은 물론이고 새로 협업하는 동료들에게까지 아무렇지 않게 나쁜 언어들을 전파하고 다녔고, 죄책감은커녕 본인은 쿨한 업계 용어(?)를 쓰는 것 즈음으로 생각하고 말더군요. 나쁜 영향이 대물림되는 전형적인 순간을 목도하고 만 것이죠. 09 . 이제는 저도 어느 정도 연차가 쌓인 만큼 나쁜 언어들과 마주할 때면 최대한 정중하게 그런 말을 쓰지 말 것을 권유하지만 나쁜 사람들은 대부분 크게 개의치 않습니다. 오히려 지적하는 사람을 나이브 한 사람으로 매도하는 경우도 많고 말이죠. 하지만 그렇다고 해서 쉽게 포기하진 않습니다. 나쁜 언어로 타인을 괴롭히는 사람들은 그 어떤 폭력보다도 악질에 가까우니까요, 과하다 싶을 때는 현장 분위기가 어색해질 것을 감안하고라도 그 자리에서 짚고 넘어가는 것이 옳은 행동임은 분명합니다. 10 . 그럼에도 쉽게 해결되지 않는다면 적어도 내가 그 사람의 언어를 함께 공용어(?)로 사용하지 않는 것부터 실천해야 합니다. 내가 몸담은 조직에서 아무리 흔하게 쓰는 표현이더라도, (백 번 양보해서) 상대에게 해를 끼칠 생각이 요만큼도 없이 사용한 장난에 가까운 말들이더라도 그 사람의 언어를 함께 쓰는 순간 나도 똑같은 사람이 되는 건 부정할 수 없는 사실이거든요. 그러니 친하다고, 익숙하다고, 상대가 크게 내색하지 않았다고 해서 찝찝한 말들을 그대로 방치하거나 사용하지는 말았으면 합니다. 그건 나쁜 사람에게서 받은 나쁜 영향을 좋은 사람들에게 묻히고 다니는 진정으로 어리석은 짓이니 말이죠.

나쁜 사람에 대한 최고의 복수는 '그 사람의 언어를 쓰지 않는 것

대한민국 5대 IT회사 네카라쿠배 국적

네(이버) - 한국 회사
카(카오) - 한국 회사
라(인) - 일본 회사 (진행중)
쿠(팡) - 미국 회사
배(민) - 독일 회사

음… 그 중 라인이 유일하게 “진정한” 글로벌 서비스를 하는 회사인데…

대한민국 5대 IT회사 네카라쿠배 국적 네(이버) - 한국 회사카(카오) - 한국 회사라(인) - 일본 회사 (진행중)쿠(팡) - 미국 회사배(민) - 독일 회사 음… 그 중 라인이 유일하게 “진정한” 글로벌 서비스를 하는 회사인데…

대한민국 5대 IT회사 네카라쿠배 국적

네(이버) - 한국 회사

작년에 예상한 올해 ’2024년 마케팅&시장 트렌드 TOP 10‘ 중간 점검을 해보았다. 정리해서 강연을 하고, 멘토링과 컨설팅 근간으로 활용하고, 관련 콘텐츠를 쓴 지 6개월이 되었으니 점검이 필요한 시점이다.

난 트렌드라 말하며 그럴 듯한 말포장해서 그냥 던지고 끝내지 않는다. 그건 트렌드팔이 샐럽이나 사짜 브랜드쟁이들이나 할 일이고, 난 예상한 트렌드가 맞았는지 틀렸는지 체크하고 트렌드가 어떻게 움직이고 실제 사업에 어떤 영향을 미치는지까지 확인한다. 트렌드를 예측해야 하는 이유가 바로 그것이기 때문이다. 거기에 다른 트렌드 예측과 달리 시간축을 넣어서 연속성을 함께 이야기한다. 대부분의 트렌드는 인과관계가 명확하기 때문이다.

모두 예상했던대로 한창 진행 중인 듯하다. 각각 속도는 다르지만 말한대로 움직이고 있다. 다만 ‘10. 카오스’는 생각보다 빨리 정돈되고 있어서 올해가 넘어가면 사라질 듯하다.

[2024년 마케팅&시장 트렌드 TOP 10]

1. Club X : 화려하게 컴백한 그들, X세대
2. 고립사회 : 그들만의 리그 VS 나만의 세상
3. 모순사회 : 눈에 띄지 않게 인정받고 싶은 사람들
4. 보수로의 회귀 : 직업의 가치, 근로수입, 책임감의 강조
5. 빅테크 시대의 개막 : 영화로 보던 미래가 일상으로
6. 인생 아웃소싱 : 라이프 스타일 큐레이션
7. 분노사회 : 모두가 화나 있는 세상
8. 극단사회 : 빈부격차, 생활 수준의 극단화
9. 본능사회 : 쾌락과 자극에 반응하는 사람들
10. 카오스 : 모든 시장 트렌드의 근원

작년에 예상한 올해 ’2024년 마케팅&amp;시장 트렌드 TOP 10‘ 중간 점검을 해보았다. 정리해서 강연을 하고, 멘토링과 컨설팅 근간으로 활용하고, 관련 콘텐츠를 쓴 지 6개월이 되었으니 점검이 필요한 시점이다. 난 트렌드라 말하며 그럴 듯한 말포장해서 그냥 던지고 끝내지 않는다. 그건 트렌드팔이 샐럽이나 사짜 브랜드쟁이들이나 할 일이고, 난 예상한 트렌드가 맞았는지 틀렸는지 체크하고 트렌드가 어떻게 움직이고 실제 사업에 어떤 영향을 미치는지까지 확인한다. 트렌드를 예측해야 하는 이유가 바로 그것이기 때문이다. 거기에 다른 트렌드 예측과 달리 시간축을 넣어서 연속성을 함께 이야기한다. 대부분의 트렌드는 인과관계가 명확하기 때문이다. 모두 예상했던대로 한창 진행 중인 듯하다. 각각 속도는 다르지만 말한대로 움직이고 있다. 다만 ‘10. 카오스’는 생각보다 빨리 정돈되고 있어서 올해가 넘어가면 사라질 듯하다. [2024년 마케팅&amp;시장 트렌드 TOP 10]​1. Club X : 화려하게 컴백한 그들, X세대2. 고립사회 : 그들만의 리그 VS 나만의 세상3. 모순사회 : 눈에 띄지 않게 인정받고 싶은 사람들4. 보수로의 회귀 : 직업의 가치, 근로수입, 책임감의 강조5. 빅테크 시대의 개막 : 영화로 보던 미래가 일상으로6. 인생 아웃소싱 : 라이프 스타일 큐레이션7. 분노사회 : 모두가 화나 있는 세상8. 극단사회 : 빈부격차, 생활 수준의 극단화9. 본능사회 : 쾌락과 자극에 반응하는 사람들10. 카오스 : 모든 시장 트렌드의 근원

작년에 예상한 올해 ’2024년 마케팅&시장 트렌드 TOP 10‘

웹 컴포넌트는 그 기능을 나머지 코드로부터 캡슐화하여 재사용 가능한 커스텀 엘리먼트를 생성하고 웹 앱에서 활용할 수 있도록 해주는 다양한 기술들의 모음입니다.

웹 컴포넌트 - Web API | MDN

웹 컴포넌트(Web Components)는 웹 개발에서 코드의 재사용성을 높이고 컴포넌트의 캡슐화를 실현하기 위한 기술입니다.
전통적인 웹 표준에서는 코드의 재사용이 쉽지 않았는데요. 웹 컴포넌트는 웹 표준 기술을 사용하여 컴포넌트를 재사용할 수 있도록 합니다. 이는 개발 효율성을 높이고 코드의 유지보수성을 향상시키는 데 도움이 되는데요.

웹 컴포넌트는 다음과 같은 주요 개념으로 구성됩니다:
 1. 사용자 정의 요소(Custom Elements): 개발자가 직접 정의한 HTML 태그와 해당 태그의 동작을 나타내는 API입니다. 이를 통해 커스텀 엘리먼트를 생성하고 활용할 수 있습니다.
 2. 섀도우 DOM(Shadow DOM): 컴포넌트의 내부 구조와 스타일을 외부로부터 격리시키는 기술입니다. 이를 통해 컴포넌트의 기능을 프라이빗하게 유지할 수 있으며, 다른 부분의 스타일과 충돌하지 않도록 보장합니다.
 3. HTML 템플릿(HTML Templates): 컴포넌트의 구조를 정의하는 마크업 템플릿입니다. 이 템플릿은 렌더링된 페이지에 직접 나타나지 않으며, 컴포넌트가 인스턴스화될 때 사용됩니다.
 
 
웹 컴포넌트는 자바스크립트의 클래스 문법을 사용하여 구현됩니다. 또한, 리액트나 뷰와 유사하게 라이프사이클 메서드를 제공하여 컴포넌트의 생성, 업데이트, 제거 등의 과정을 제어할 수 있습니다. 웹 컴포넌트는 웹 표준 기술이기 때문에 별도의 라이브러리나 프레임워크 없이 사용할 수 있다는 장점이 있습니다.
다음은 간단한 웹 컴포넌트 코드 예제입니다:
<script>
 class SimpleGreeting extends HTMLElement {
 constructor() {
 super();
 const shadowRoot = this.attachShadow({mode: 'open'});
 shadowRoot.innerHTML = `안녕하세요 웹컴포넌트 예제입니다!`;
 }
 }
 customElements.define('simple-greeting', SimpleGreeting);
</script>
</head>
<body>
 <simple-greeting></simple-greeting>
</body>

웹 컴포넌트는 클래스 문법을 사용하기 때문에 익숙하지 않은 개발자에게는 다소 복잡해 보일 수 있을것 같은데요. 또한, 현재 리액트나 뷰와 같은 인기 있는 라이브러리가 널리 사용되고 있어 웹 컴포넌트가 이들을 완전히 대체하기는 쉽지 않을것 같습니다.

하지만 웹 컴포넌트의 가장 큰 장점은 웹 표준 기술을 사용하여 컴포넌트를 구현할 수 있기 때문에 라이브러리 사용이 제한된 특수한 환경이나 간단한 컴포넌트 구현이 필요한 상황에서 유용하게 활용될 수 있을것 같습니다.

https://developer.mozilla.org/ko/docs/Web/API/Web_components

웹 컴포넌트(Web Components)는 웹 개발에서 코드의 재사용성을 높이고 컴포넌트의 캡슐화를 실현하기 위한 기술입니다. 전통적인 웹 표준에서는 코드의 재사용이 쉽지 않았는데요. 웹 컴포넌트는 웹 표준 기술을 사용하여 컴포넌트를 재사용할 수 있도록 합니다. 이는 개발 효율성을 높이고 코드의 유지보수성을 향상시키는 데 도움이 되는데요. 웹 컴포넌트는 다음과 같은 주요 개념으로 구성됩니다:<ol ><li>사용자 정의 요소(Custom Elements): 개발자가 직접 정의한 HTML 태그와 해당 태그의 동작을 나타내는 API입니다. 이를 통해 커스텀 엘리먼트를 생성하고 활용할 수 있습니다.</li><li>섀도우 DOM(Shadow DOM): 컴포넌트의 내부 구조와 스타일을 외부로부터 격리시키는 기술입니다. 이를 통해 컴포넌트의 기능을 프라이빗하게 유지할 수 있으며, 다른 부분의 스타일과 충돌하지 않도록 보장합니다.</li><li>HTML 템플릿(HTML Templates): 컴포넌트의 구조를 정의하는 마크업 템플릿입니다. 이 템플릿은 렌더링된 페이지에 직접 나타나지 않으며, 컴포넌트가 인스턴스화될 때 사용됩니다. </li></ol>웹 컴포넌트는 자바스크립트의 클래스 문법을 사용하여 구현됩니다. 또한, 리액트나 뷰와 유사하게 라이프사이클 메서드를 제공하여 컴포넌트의 생성, 업데이트, 제거 등의 과정을 제어할 수 있습니다. 웹 컴포넌트는 웹 표준 기술이기 때문에 별도의 라이브러리나 프레임워크 없이 사용할 수 있다는 장점이 있습니다.다음은 간단한 웹 컴포넌트 코드 예제입니다:<pre ><code>&lt;script&gt;
 class SimpleGreeting extends HTMLElement {
 constructor() {
 super();
 const shadowRoot = this.attachShadow({mode: 'open'});
 shadowRoot.innerHTML = `&lt;p&gt;안녕하세요 웹컴포넌트 예제입니다!&lt;/p&gt;`;
 }
 }
 customElements.define('simple-greeting', SimpleGreeting);
&lt;/script&gt;
&lt;/head&gt;
&lt;body&gt;
 &lt;simple-greeting&gt;&lt;/simple-greeting&gt;
&lt;/body&gt;</code></pre> 웹 컴포넌트는 클래스 문법을 사용하기 때문에 익숙하지 않은 개발자에게는 다소 복잡해 보일 수 있을것 같은데요. 또한, 현재 리액트나 뷰와 같은 인기 있는 라이브러리가 널리 사용되고 있어 웹 컴포넌트가 이들을 완전히 대체하기는 쉽지 않을것 같습니다. 하지만 웹 컴포넌트의 가장 큰 장점은 웹 표준 기술을 사용하여 컴포넌트를 구현할 수 있기 때문에 라이브러리 사용이 제한된 특수한 환경이나 간단한 컴포넌트 구현이 필요한 상황에서 유용하게 활용될 수 있을것 같습니다. https://developer.mozilla.org/ko/docs/Web/API/Web_components

MDN Web Docs

웹 표준 기술로 구현하는 웹 컴포넌트(Web Components)

창업하다보면 창업하는 모두가 항상 반복하는 실수들이 있다. 그리고 누가 미리 이런 것들을 알려줬다면 내가 시간을 덜 낭비하고 지금의 고통을 덜 느꼈을 텐데 하는 것들이 생기게 된다.창업하는 모두에게 물어보면 가장 많이 반복하는 실수와 미리 알려줬더라면 하는 것은 채용에...

초기 검증 단계에 꼭 하는 채용 실수와 Coachable, Learnable, Intrinsic | Disquiet*

 * PMF 찾기 전, 찾기 후가 다름
 * Coachable : 외부에서 조금만 가이드를 주면 큰 변화를 만들 수 있는 것
   * 전략, 전술
   * 프로세스
   * 크리티컬한 사고
   * 소통 방식
   * 전문 지식
 * Learnable : 외부에서 가이드를 주는 것만으로는 한계가 있고 개인이 많은 노력을 해야 변할 수 있음
   * 공감 능력
   * 높은 자존감
   * 집중력
   * 변별력
   * 창의성
 * Intrinsic : 유전적으로 혹은 어렸을때 환경에 의해서 생긴 기질들이며 이는 인생의 큰 사건을 겪지는 않는한 잘 바뀌지 않거나 바꾸려면 정말 긴 시간을 들여야함
   * 강한 열망
   * 도덕성
   * 호기심
   * 자기 주체성
   * 외향, 내향성

<ul><li>PMF 찾기 전, 찾기 후가 다름</li><li>Coachable : 외부에서 조금만 가이드를 주면 큰 변화를 만들 수 있는 것<ul><li>전략, 전술</li><li>프로세스</li><li>크리티컬한 사고</li><li>소통 방식</li><li>전문 지식</li></ul></li><li>Learnable : 외부에서 가이드를 주는 것만으로는 한계가 있고 개인이 많은 노력을 해야 변할 수 있음<ul><li>공감 능력</li><li>높은 자존감</li><li>집중력</li><li>변별력</li><li>창의성</li></ul></li><li>Intrinsic : 유전적으로 혹은 어렸을때 환경에 의해서 생긴 기질들이며 이는 인생의 큰 사건을 겪지는 않는한 잘 바뀌지 않거나 바꾸려면 정말 긴 시간을 들여야함<ul><li>강한 열망</li><li>도덕성</li><li>호기심</li><li>자기 주체성</li><li>외향, 내향성</li></ul></li></ul>

Disquiet

우리가 바꿀 수 없는 것을 평온하게 받아들이는 은혜와 바꿔야 할 것을 바꿀 수 있는 용기, 그리고 이 둘을 분별하는 지혜를 허락하소서🙏

사원

호잇

금융 SI 중소기업/5년차/개발자
은행과 증권사에서 보관하는 펀드를 관리하는 프로그램을 개발하는 프로젝트에서 경험을 쌓고있어요.
써서 없애는 '소모'에서 만들어 남기는 '생산'을 꿈꿔요
#개발자

스타트업 개발자

전지원

소프트웨어 엔지니어

김지섭

개발자

조준형

#백엔드 #개발자 #파이썬디벨로퍼 #애자일개발 #DevOps #Architecture #문제를해결하는

채용할 때 확인하면 좋은 3가지 관점

- 데이터 교육 : 인프런에서 데이터 교육을 진행하고 있습니다. 실무를 하면서 겪은 문제들을 위주로 강의를 진행합니다.
PM을 위한 데이터 리터러시 강의 : https://inf.run/jfWT

- 데이터 팀 코칭 : 데이터 조직의 문제를 같이 해결하며 구성원들의 역량을 발전시킵니다. 데이터팀의 Lead가 없는 경우에 많이 찾아주시며, Lead가 있는 경우에도 데이터 Lead의 고충을 같이 이야기하며 액션 아이템을 도출하기도 합니다. Lead를 처음 경험하는 분이 있는 경우에 진행하는 경우도 있습니다.
고객사 : 글로랑(꾸그), 힐링페이퍼(강남언니), 당근(당근마켓)

- C레벨 코칭 : C레벨분들의 고민을 들으며 고민을 해소하는 과정을 함께 합니다.
고객사 : 마인딩(마이루틴)

코치

Data Business Division
- Growth Coaching Unit Director
- Mentoring, Coaching and Data Training(Data Literacy, SQL etc) for the growth of company members
- Building a Career Framework(Data Analyst/Data Scientist, Data Engineer)
- Counseling 20 to 50 people per month
- Career Coaching
- Coaching those who started the team leader role
- MLOps Platform PO
- Improving the way data collaborates with external organizations(PM, Dev)
- Organizing SOCAR Tech Blog

데이터비즈니스 본부의 그로스코칭 유닛장
- 구성원들의 성장을 위한 일들을 진행합니다
- 커리어 코칭, 조직 문화, 정기 면담, 멘토링
- Engineering Manager 역할을 했습니다

Engineering Manager, 머신러닝 엔지니어

카메라 앱 데이터 분석 & 데이터 엔지니어링
- ETL 파이프라인 구축
- BI 대시보드 구축 및 운영
- 이벤트 로그 설계

데이터 분석가 겸 데이터 엔지니어

태극기 게양 제품 판매
크라우드펀딩 - 와디즈 진행


운영 총괄

계약직

경영학과 학사

변성윤

유튜브

기술 블로그

경영학을 전공하고 데이터 분석, 머신러닝/데이터 엔지니어링을 경험했습니다. 

데이터 분석/데이터 엔지니어링/팀장(피플 매니징)/성장과 관련된 내용들을 주로 소개드릴게요 :)
#개발자 #그로스마인드셋 #끊임없이배우기 #데이터사이언스 #독서 #문제를해결하는 #블로거

채용할 때 확인하면 좋은 3가지 관점

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