GitHub Pages는 깃허브 저장소에 올려놓은 웹 프로젝트를 최소한의 노력으로 호스팅할 수 있는 서비스입니다. 깃허브에서 거의 초창기부터 무료로 제공하고 있는데 은근히 모르시는 분들이 많아서 개인적으로 아쉬웠던 완전 혜자 기능인데요. 백엔드 서버나 데이터베이스를 필요로 하지 않는 단순한 웹사이트를 호스팅하는데 아주 적합합니다.

📺 동영상: https://youtu.be/rd1C-LFz8fU
📝 포스팅: https://www.daleseo.com/github-pages/

사실 요즘 Netlify나 Vercel과 같은 훌륭한 호스팅 플랫폼이 워낙 많지만 제대로 사용하려면 해당 서비스를 공부를 해야 한다는 부담이 있죠. 하지만 GitHub Pages를 활용하면 이러한 학습 곡선을 최소화하면서 아주 쉽게 웹사이트를 배포할 수 있습니다.

GitHub Pages는 깃허브 계정이 있는 누구나 사용할 수 있으며, 기본적으로
github.io
서브 도메인을 제공해주며 별도로 구매한 커스텀 도메인도 연결할 수 있습니다. GitHub Pages를 통해 배포된 웹사이트는 깃허브의 빠르고 안정적인 글로벌 CDN의 혜택을 누릴 수 있다는 것도 큰 매력입니다.

월간 방문자가 10만명이 넘는 제 블로그도 GitHub Pages로 호스팅하고 있는데 아주 만족하며 쓰고 있어요 😎👍 깃허브에 코드 저장소를 가지고 계시다면 배포 과정이 정말 간편해서 꼭 써보시라고 추천드리고 싶습니다!

GitHub Pages는 깃허브 저장소에 올려놓은 웹 프로젝트를 최소한의 노력으로 호스팅할 수 있는 서비스입니다. 깃허브에서 거의 초창기부터 무료로 제공하고 있는데 은근히 모르시는 분들이 많아서 개인적으로 아쉬웠던 완전 혜자 기능인데요. 백엔드 서버나 데이터베이스를 필요로 하지 않는 단순한 웹사이트를 호스팅하는데 아주 적합합니다. 📺 동영상: https://youtu.be/rd1C-LFz8fU📝 포스팅: https://www.daleseo.com/github-pages/ 사실 요즘 Netlify나 Vercel과 같은 훌륭한 호스팅 플랫폼이 워낙 많지만 제대로 사용하려면 해당 서비스를 공부를 해야 한다는 부담이 있죠. 하지만 GitHub Pages를 활용하면 이러한 학습 곡선을 최소화하면서 아주 쉽게 웹사이트를 배포할 수 있습니다. GitHub Pages는 깃허브 계정이 있는 누구나 사용할 수 있으며, 기본적으로 <code >github.io</code> 서브 도메인을 제공해주며 별도로 구매한 커스텀 도메인도 연결할 수 있습니다. GitHub Pages를 통해 배포된 웹사이트는 깃허브의 빠르고 안정적인 글로벌 CDN의 혜택을 누릴 수 있다는 것도 큰 매력입니다. 월간 방문자가 10만명이 넘는 제 블로그도 GitHub Pages로 호스팅하고 있는데 아주 만족하며 쓰고 있어요 😎👍 깃허브에 코드 저장소를 가지고 계시다면 배포 과정이 정말 간편해서 꼭 써보시라고 추천드리고 싶습니다!

GitHub Pages에 웹사이트 배포하기

지난봄, 길을 걷다 마주한 벚꽃을 보며 감탄했어요. 벚꽃이 최고인 줄 알았죠.

늦가을에 같은 길을 지나는데 커다란 은행나무가 있었어요. 아름다움에 다시 한번 감탄했어요.

은행나무도 5월쯤 꽃을 피운대요. 화려하지 않아서 잘 몰랐던 거죠. 대신 가을에 아름답게 물든 잎으로 주목받아요.

우리는 모두 벚꽃처럼 빠르고 화려하게 인정받고 싶어 해요.

하지만 은행나무처럼 묵묵히 자신만의 방식으로 자라나는 것도 멋진 일이에요. 조용히 쌓아온 내공과 신뢰는 시간이 지나야 비로소 진가를 드러내요.

모두가 벚꽃이 될 필요는 없어요. 각자의 계절에서 각자의 방식으로 인정받을 수 있으니까요.

지난봄, 길을 걷다 마주한 벚꽃을 보며 감탄했어요. 벚꽃이 최고인 줄 알았죠. 늦가을에 같은 길을 지나는데 커다란 은행나무가 있었어요. 아름다움에 다시 한번 감탄했어요. 은행나무도 5월쯤 꽃을 피운대요. 화려하지 않아서 잘 몰랐던 거죠. 대신 가을에 아름답게 물든 잎으로 주목받아요. 우리는 모두 벚꽃처럼 빠르고 화려하게 인정받고 싶어 해요. 하지만 은행나무처럼 묵묵히 자신만의 방식으로 자라나는 것도 멋진 일이에요. 조용히 쌓아온 내공과 신뢰는 시간이 지나야 비로소 진가를 드러내요. 모두가 벚꽃이 될 필요는 없어요. 각자의 계절에서 각자의 방식으로 인정받을 수 있으니까요.

벚꽃과 커리어

Threads

예전엔 새로운 서비스/플랫폼이 나오면 바로 써봤는데, 요즘은 바빠 예전같지 않네요 🥹
이미 많은 분들이 쓰고 계시겠지만, Threads는 메타에서 나온 트위터라고 생각하면 이해하기 쉬운데요, 인스타그램과 연동되어있어 확장이 빠른 특징이 있습니다.

전 트위터를 해보지 않아 처음에 낯설었지만, 금방 익숙해질 수 있었습니다.
여러분들 혹시 쓰레드를 하신다면 스친(쓰레드친구라고 함...ㅋㅎ) 하실래요-!? 😁

https://www.threads.net/@with_geun

예전엔 새로운 서비스/플랫폼이 나오면 바로 써봤는데, 요즘은 바빠 예전같지 않네요 🥹이미 많은 분들이 쓰고 계시겠지만, Threads는 메타에서 나온 트위터라고 생각하면 이해하기 쉬운데요, 인스타그램과 연동되어있어 확장이 빠른 특징이 있습니다. 전 트위터를 해보지 않아 처음에 낯설었지만, 금방 익숙해질 수 있었습니다.여러분들 혹시 쓰레드를 하신다면 스친(쓰레드친구라고 함...ㅋㅎ) 하실래요-!? 😁 https://www.threads.net/@with_geun

www.threads.net

쓰레드에 익숙해지는 중이예요. 👀

On November 14, 2024, Cloudflare experienced a Cloudflare Logs outage, impacting the majority of customers using these products. During the ~3.5 hours that these services were impacted, about 55% of the logs we normally send to customers were not sent and were lost. The details of what went wrong and why are interesting both for customers and practitioners.

Cloudflare incident on November 14, 2024, resulting in lost logs

Cloudflare는 항상 발생한 장애를 투명하고 자세하게 공개하기 때문에 좋아합니다. 각 회사마다 상황은 다르지만 다른 회사가 겪은 장애에서 배울수 있는 것도 많고 설계할 때 고려할 수 있는 부분도 많이 배울 수 있습니다.

지난 11월 14일 Cloudflare에서 3.5시간 정도 고객이 전송하는 로그의 55%가 유실되는 장애가 발생했습니다. Cloudflare Logs는 모든 이벤트 로그를 고객이 볼 수 있도록 제공하는 기능인데 하루에 4조 5천억개의 이벤트 로그를 전송하고 있습니다.

이 시스템에는 로그를 일정 크기로 사용자에게 푸시하는 Logpush가 있습니다. 글로벌 네트워크에서 Logfwdr이라는 컴포넌트가 로그를 받아서 Logreceiver로 보내게 되고 Logreceiver는 Buftee 컴포넌트로 보내서 버퍼링되는 데 사용자별로 따로 버퍼링하기 때문에 문제가 발생해서 고객간에는 영향을 주지 않는 구조로 만들어졌습니다. Logpush는 Buftee에서 로그를 읽어서 고객에게 전달하게 되고 이 모두는 Golang으로 작성되었습니다.

이번 장애는 Logfwdr에 새로운 구성을 추가하다가 실수로 빈 내용의 구성이 적용되었고 이를 인지하고 5분 이내에 롤백했습니다. 하지만 이 시스템을 구축한 초창기에 안정장치로 Logfwdr 구성을 사용할 수 없는 경우에는 로그 손실을 방지하기 위해 Logpush를 성정하지 않은 모든 고객에게 로그를 보내도록 만들어져 있었습니다. 이번 실수로 이 안정장치가 발동되었고 이 과부하로 인해서 Buftee는 엄청나게 많은 버퍼를 만들게 되었고 이를 복구하는데 몇시간이 걸렸다고 합니다.

https://blog.cloudflare.com/cloudflare-incident-on-november-14-2024-resulting-in-lost-logs/

Cloudflare는 항상 발생한 장애를 투명하고 자세하게 공개하기 때문에 좋아합니다. 각 회사마다 상황은 다르지만 다른 회사가 겪은 장애에서 배울수 있는 것도 많고 설계할 때 고려할 수 있는 부분도 많이 배울 수 있습니다. 지난 11월 14일 Cloudflare에서 3.5시간 정도 고객이 전송하는 로그의 55%가 유실되는 장애가 발생했습니다. Cloudflare Logs는 모든 이벤트 로그를 고객이 볼 수 있도록 제공하는 기능인데 하루에 4조 5천억개의 이벤트 로그를 전송하고 있습니다. 이 시스템에는 로그를 일정 크기로 사용자에게 푸시하는 Logpush가 있습니다. 글로벌 네트워크에서 Logfwdr이라는 컴포넌트가 로그를 받아서 Logreceiver로 보내게 되고 Logreceiver는 Buftee 컴포넌트로 보내서 버퍼링되는 데 사용자별로 따로 버퍼링하기 때문에 문제가 발생해서 고객간에는 영향을 주지 않는 구조로 만들어졌습니다. Logpush는 Buftee에서 로그를 읽어서 고객에게 전달하게 되고 이 모두는 Golang으로 작성되었습니다. 이번 장애는 Logfwdr에 새로운 구성을 추가하다가 실수로 빈 내용의 구성이 적용되었고 이를 인지하고 5분 이내에 롤백했습니다. 하지만 이 시스템을 구축한 초창기에 안정장치로 Logfwdr 구성을 사용할 수 없는 경우에는 로그 손실을 방지하기 위해 Logpush를 성정하지 않은 모든 고객에게 로그를 보내도록 만들어져 있었습니다. 이번 실수로 이 안정장치가 발동되었고 이 과부하로 인해서 Buftee는 엄청나게 많은 버퍼를 만들게 되었고 이를 복구하는데 몇시간이 걸렸다고 합니다. https://blog.cloudflare.com/cloudflare-incident-on-november-14-2024-resulting-in-lost-logs/

The Cloudflare Blog

A Stanford study reveals 9.5% of engineers contribute almost nothing, costing tech $90B annually, with remote work fueling the rise of "ghost engineer...

Tech's $90B Ghost Engineer Problem: Stanford Study Finds 9.5...

'유령 엔지니어(Ghost Engineers)'라는 현상을 들어보셨나요? 이 용어는 회사 내부의 직원 명단에는 존재하지만, 실제로는 더 이상 조직에서 일하지 않는 사람들을 가리킵니다. 최근 스탠포드 연구에 따르면 기술 업계에서 약 9.5%의 엔지니어가 이러한 '유령'에 해당하며, 이로 인해 기업들이 연간 약 900억 달러에 이르는 막대한 손실을 겪고 있습니다. 하지만 이 문제는 단순한 비용 낭비를 넘어서, 조직의 보안과 신뢰도까지 위협할 수 있는 심각한 상황을 초래합니다.

1. 스탠포드 연구 결과
 * 스탠포드 대학 연구진이 기술 기업들의 인력 데이터를 분석한 결과, 약 9.5%의 엔지니어가 실제로는 존재하지 않는 것으로 나타났습니다.
 * 이들은 퇴사, 계약 종료 등으로 이미 조직을 떠났지만, 여전히 회사 시스템에 등록된 상태입니다.
2. 경제적 및 운영적 손실
 * 이러한 유령 엔지니어로 인해 기업들은 연간 약 900억 달러를 낭비하고 있습니다.
   * 급여, 복리후생, 소프트웨어 라이선스 비용 등이 낭비되는 주요 요인입니다.
 * 조직 관리 및 프로젝트 성과에도 혼란을 초래할 수 있습니다.
3. 보안 위험
 * 퇴사한 직원들의 계정이나 시스템 접근 권한이 그대로 남아 있는 경우, 이를 악용한 데이터 유출과 시스템 침해 위험이 높아집니다.
 * 외부의 악의적인 사용자가 유령 계정을 통해 조직에 침투할 가능성도 있습니다.

유령 엔지니어가 발생하는 주요 원인

1. 인력 관리의 허점
 * 퇴사 및 이동 처리 미흡: 직원 퇴사 후 계정 비활성화 또는 삭제 절차가 제대로 수행되지 않는 경우 발생합니다.
 * 인사 데이터 업데이트 부족: 직원의 역할 변경이나 계약 종료 정보가 시스템에 반영되지 않는 경우입니다.
2. 계약직 및 외주 인력 관리
 * 단기 프로젝트에 투입된 계약직이나 외주 직원들의 계정이, 계약 종료 후에도 여전히 활성 상태로 유지되는 경우가 많습니다.
3. 자동화 부족
 * 인사 및 계정 관리가 수동으로 이루어지는 경우, 사람의 실수로 인해 계정 삭제가 누락될 가능성이 높습니다.

문제 해결 방안
1. 정기적인 데이터 감사
 * 주기적으로 모든 직원 및 계정을 검토하여, 실제 근무 중인 인력과 활성 계정을 일치시켜야 합니다.
 * "언제 마지막으로 계정을 사용했는가?"를 기준으로 비활성 계정을 식별할 수 있습니다.
2. 자동화된 계정 관리 시스템 도입
 * 입사 및 퇴사 시 계정 생성과 삭제를 자동화하는 시스템을 도입하면, 실수나 누락을 최소화할 수 있습니다.
 * 프로젝트 기간 종료 시 자동으로 접근 권한을 회수하는 프로세스도 유용합니다.
3. 최소 권한 원칙(Principle of Least Privilege)
 * 모든 계정은 역할과 필요에 따라 최소한의 권한만 부여받도록 설정해야 합니다.
 * 퇴사한 직원의 데이터 및 접근 권한을 신속히 철회하는 것이 중요합니다.

인증/권한에 대한 솔루션을 사용하는 것이 이제는 많이 보편화 되었다고 생각했는데, 아직도 제대로 잘 이루어지지 못하고, 이를 통한 지출이 여전히 큰 것 같습니다. 여러분의 조직에서는 어떻게 관리하고 계시나요?

https://socket.dev/blog/ghost-engineers

'유령 엔지니어(Ghost Engineers)'라는 현상을 들어보셨나요? 이 용어는 회사 내부의 직원 명단에는 존재하지만, 실제로는 더 이상 조직에서 일하지 않는 사람들을 가리킵니다. 최근 스탠포드 연구에 따르면 기술 업계에서 약 9.5%의 엔지니어가 이러한 '유령'에 해당하며, 이로 인해 기업들이 연간 약 900억 달러에 이르는 막대한 손실을 겪고 있습니다. 하지만 이 문제는 단순한 비용 낭비를 넘어서, 조직의 보안과 신뢰도까지 위협할 수 있는 심각한 상황을 초래합니다. 1. 스탠포드 연구 결과<ul ><li>스탠포드 대학 연구진이 기술 기업들의 인력 데이터를 분석한 결과, 약 9.5%의 엔지니어가 실제로는 존재하지 않는 것으로 나타났습니다.</li><li>이들은 퇴사, 계약 종료 등으로 이미 조직을 떠났지만, 여전히 회사 시스템에 등록된 상태입니다.</li></ul>2. 경제적 및 운영적 손실<ul ><li>이러한 유령 엔지니어로 인해 기업들은 연간 약 900억 달러를 낭비하고 있습니다.<ul ><li>급여, 복리후생, 소프트웨어 라이선스 비용 등이 낭비되는 주요 요인입니다.</li></ul></li><li>조직 관리 및 프로젝트 성과에도 혼란을 초래할 수 있습니다.</li></ul>3. 보안 위험<ul ><li>퇴사한 직원들의 계정이나 시스템 접근 권한이 그대로 남아 있는 경우, 이를 악용한 데이터 유출과 시스템 침해 위험이 높아집니다.</li><li>외부의 악의적인 사용자가 유령 계정을 통해 조직에 침투할 가능성도 있습니다.</li></ul> 유령 엔지니어가 발생하는 주요 원인 1. 인력 관리의 허점<ul ><li>퇴사 및 이동 처리 미흡: 직원 퇴사 후 계정 비활성화 또는 삭제 절차가 제대로 수행되지 않는 경우 발생합니다.</li><li>인사 데이터 업데이트 부족: 직원의 역할 변경이나 계약 종료 정보가 시스템에 반영되지 않는 경우입니다.</li></ul>2. 계약직 및 외주 인력 관리<ul ><li>단기 프로젝트에 투입된 계약직이나 외주 직원들의 계정이, 계약 종료 후에도 여전히 활성 상태로 유지되는 경우가 많습니다.</li></ul>3. 자동화 부족<ul ><li>인사 및 계정 관리가 수동으로 이루어지는 경우, 사람의 실수로 인해 계정 삭제가 누락될 가능성이 높습니다.</li></ul> 문제 해결 방안1. 정기적인 데이터 감사<ul ><li>주기적으로 모든 직원 및 계정을 검토하여, 실제 근무 중인 인력과 활성 계정을 일치시켜야 합니다.</li><li>"언제 마지막으로 계정을 사용했는가?"를 기준으로 비활성 계정을 식별할 수 있습니다.</li></ul>2. 자동화된 계정 관리 시스템 도입<ul ><li>입사 및 퇴사 시 계정 생성과 삭제를 자동화하는 시스템을 도입하면, 실수나 누락을 최소화할 수 있습니다.</li><li>프로젝트 기간 종료 시 자동으로 접근 권한을 회수하는 프로세스도 유용합니다.</li></ul>3. 최소 권한 원칙(Principle of Least Privilege)<ul ><li>모든 계정은 역할과 필요에 따라 최소한의 권한만 부여받도록 설정해야 합니다.</li><li>퇴사한 직원의 데이터 및 접근 권한을 신속히 철회하는 것이 중요합니다.</li></ul> 인증/권한에 대한 솔루션을 사용하는 것이 이제는 많이 보편화 되었다고 생각했는데, 아직도 제대로 잘 이루어지지 못하고, 이를 통한 지출이 여전히 큰 것 같습니다. 여러분의 조직에서는 어떻게 관리하고 계시나요? https://socket.dev/blog/ghost-engineers

Socket

유령 엔지니어

Software engineers shared their favorite IDEs with GenAI features on social media. The most-mentioned one by a comfortable margin was Cursor. WindSurf and Zed also seem to be getting traction at the expense of Visual Studio, and JetBrains.

Which IDEs do software engineers love, and why?

예전에는 IntelliJ 혹은 VSCode로 천하통일이었던 것 같은데, 최근 AI 기능 통합된 새로운 도구들이 속속 나타나면서 개발자들에게는 더 즐거운 IDE 선택지들이 생긴 것 같습니다.

 * Cursor: 2022년에 설립되어 2023년 3월 첫 버전을 출시한 AI 기반 IDE로, 특히 'Composer'라는 기능이 주목받고 있습니다. 이 기능은 여러 파일에 걸쳐 지시사항을 수행. "다른 경쟁사 제품을 사용해봐도 Cursor가 더 나은 결과를 제공한다"는 찬사도 받음.
 * Windsurf: Codeium에서 최근 출시한 AI 코드 에디터로, AI와의 협업 흐름을 개선하고 디버깅 시 유용하다는 평가를 받고 있습니다. 'Cascade'라는 기능은 여러 파일에 걸쳐 협업할 수 있는 에이전트형 챗봇으로, 'write code'와 'chat' 모드를 지원하며 터미널 명령도 실행할 수 있습니다.
 * Zed: 협업과 AI 기능을 갖춘 차세대 코드 에디터로, 빠른 속도와 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다.
 * Neovim with Copilot: Vim 기반의 텍스트 에디터인 Neovim에 GitHub Copilot을 통합하여 AI 기반 코드 보완 기능을 활용할 수 있습니다.
 * Supermaven: VS Code나 JetBrains IDE와 같은 환경에서 작동하는 AI 완성 유틸리티로, 코드 작성 시 효율성을 높여줍니다.

 * 무료 도구 (기본 사용량 한정):
   * Zed: 초기 출시 기간 동안 Anthropic과의 파트너십을 통해 무료로 제공
   * Cursor: 2주간의 무료 체험 기간 제공
   * Windsurf: 개인 무료 플랜 제공
   * v0 by Vercel: 개인 무료 플랜 제공
   * Replit AI Agent: 스타터 플랜 제공
   * Cody: 무료 플랜 제공
   * Bolt.new: 추수감사절 기간 동안 200만 개의 무료 토큰 제공
   * JetBrains AI: 7일간의 무료
 * 유료 도구 ($10-20/월):
   * Cody: Pro 플랜 월 $9
   * GitHub Copilot: 개인 플랜 월 $10
   * JetBrains AI: Pro 플랜 월 $10
   * Replit AI Agent: Core 플랜 월 $15
   * Stackblitz: Pro 플랜 월 $18
   * Cursor: Pro 플랜 월 $20
   * v0 by Vercel: 월 $20
     
     
   
   

https://blog.pragmaticengineer.com/ide-that-software-engineers-love

예전에는 IntelliJ 혹은 VSCode로 천하통일이었던 것 같은데, 최근 AI 기능 통합된 새로운 도구들이 속속 나타나면서 개발자들에게는 더 즐거운 IDE 선택지들이 생긴 것 같습니다. <ul ><li>Cursor: 2022년에 설립되어 2023년 3월 첫 버전을 출시한 AI 기반 IDE로, 특히 'Composer'라는 기능이 주목받고 있습니다. 이 기능은 여러 파일에 걸쳐 지시사항을 수행. "다른 경쟁사 제품을 사용해봐도 Cursor가 더 나은 결과를 제공한다"는 찬사도 받음. </li><li>Windsurf: Codeium에서 최근 출시한 AI 코드 에디터로, AI와의 협업 흐름을 개선하고 디버깅 시 유용하다는 평가를 받고 있습니다. 'Cascade'라는 기능은 여러 파일에 걸쳐 협업할 수 있는 에이전트형 챗봇으로, 'write code'와 'chat' 모드를 지원하며 터미널 명령도 실행할 수 있습니다.</li><li>Zed: 협업과 AI 기능을 갖춘 차세대 코드 에디터로, 빠른 속도와 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다.</li><li>Neovim with Copilot: Vim 기반의 텍스트 에디터인 Neovim에 GitHub Copilot을 통합하여 AI 기반 코드 보완 기능을 활용할 수 있습니다.</li><li>Supermaven: VS Code나 JetBrains IDE와 같은 환경에서 작동하는 AI 완성 유틸리티로, 코드 작성 시 효율성을 높여줍니다.</li></ul> <ul ><li>무료 도구 (기본 사용량 한정):<ul ><li>Zed: 초기 출시 기간 동안 Anthropic과의 파트너십을 통해 무료로 제공</li><li>Cursor: 2주간의 무료 체험 기간 제공</li><li>Windsurf: 개인 무료 플랜 제공</li><li>v0 by Vercel: 개인 무료 플랜 제공</li><li>Replit AI Agent: 스타터 플랜 제공</li><li>Cody: 무료 플랜 제공</li><li>Bolt.new: 추수감사절 기간 동안 200만 개의 무료 토큰 제공</li><li>JetBrains AI: 7일간의 무료</li></ul></li><li>유료 도구 ($10-20/월):<ul ><li>Cody: Pro 플랜 월 $9</li><li>GitHub Copilot: 개인 플랜 월 $10</li><li>JetBrains AI: Pro 플랜 월 $10</li><li>Replit AI Agent: Core 플랜 월 $15</li><li>Stackblitz: Pro 플랜 월 $18</li><li>Cursor: Pro 플랜 월 $20</li><li>v0 by Vercel: 월 $20 </li></ul> </li></ul> https://blog.pragmaticengineer.com/ide-that-software-engineers-love

The Pragmatic Engineer

요즘 IDE

Recently, at work, I began working on some very exciting projects that require developing new Kubernetes operators in Golang. While I am…

How I Wrote My First Kubernetes Operator

Kubernetes에서 Operator는 컨테이너의 인기가 치솟고 Kubernetes가 뜨던 초기에 CoreOS라는 회사에서 Kubernetes에서 어플리케이션을 운영하는 작업을 자동화하도록 만들어진 개념입니다.

Kubernetes를 운영하다보면 반복되는 작업 등을 자동화하기 위해 Kubernetes Operator를 고려하게 되는 경우가 꽤 있습니다. Controller를 쓰거나 외부에서도 API를 쓸수 있지만 지금은 일반화된 패턴이라서 많이들 쓰기도 하지만 항상 쓸지말지를 고민하다가 아직 제대로 써본적이 없기도 합니다.

이 글은 처음으로 Kubernetes Operator를 작성해본 분이 경험을 정리한 글입니다. Gen AI에 도움을 많이 받았고 기존에 작성해본 경험이 있는 동료들의 도움도 많이 받았다고 합니다. 업계에 많이 나와 있는 프레임워크 중에 자신의 요구사항에 맞는 고수준 프레임워크인 kubebuilder를 선택했어 개발을 했다고 합니다.

다 만들고 보니 kubernetes가 상태를 동기화하는 메카니즘이라고 할 수 있는 reconciliation 주기를 제대로 이해해야 만들기가 시워지고 동시성 문제로 인해 발생하는 resourceVersion 문제에서는 꽤 고생을 했지만 관련 자료가 많은 편은 아니라고 합니다.

https://blog.stackademic.com/how-i-wrote-my-first-kubernetes-operator-5197ed71f7c7

Kubernetes에서 Operator는 컨테이너의 인기가 치솟고 Kubernetes가 뜨던 초기에 CoreOS라는 회사에서 Kubernetes에서 어플리케이션을 운영하는 작업을 자동화하도록 만들어진 개념입니다. Kubernetes를 운영하다보면 반복되는 작업 등을 자동화하기 위해 Kubernetes Operator를 고려하게 되는 경우가 꽤 있습니다. Controller를 쓰거나 외부에서도 API를 쓸수 있지만 지금은 일반화된 패턴이라서 많이들 쓰기도 하지만 항상 쓸지말지를 고민하다가 아직 제대로 써본적이 없기도 합니다. 이 글은 처음으로 Kubernetes Operator를 작성해본 분이 경험을 정리한 글입니다. Gen AI에 도움을 많이 받았고 기존에 작성해본 경험이 있는 동료들의 도움도 많이 받았다고 합니다. 업계에 많이 나와 있는 프레임워크 중에 자신의 요구사항에 맞는 고수준 프레임워크인 kubebuilder를 선택했어 개발을 했다고 합니다. 다 만들고 보니 kubernetes가 상태를 동기화하는 메카니즘이라고 할 수 있는 reconciliation 주기를 제대로 이해해야 만들기가 시워지고 동시성 문제로 인해 발생하는 resourceVersion 문제에서는 꽤 고생을 했지만 관련 자료가 많은 편은 아니라고 합니다. https://blog.stackademic.com/how-i-wrote-my-first-kubernetes-operator-5197ed71f7c7

Medium

Want to know which AI tools businesses and creators are flocking to? Here's 2024's AI leaderboard and how ChatGPT, Canva, Gemini, Copilot, and more stack up in market share.

The most popular AI tools of 2024 (and what that even means)

웹 검색, 대화 및 멘션을 기반으로 트렌드를 분석하는 회사인 Exploding Topics에서 웹 분석 플랫폼인 Semrush와 Similarweb에서 데이터를 수집하고 20개 도구의 총 트래픽 양을 계산하는 방식으로 접근한 8월 기준의 데이터로 2024년 전체를 평가했을때의 2024년 생성형 AI 시장 점유율 상위 20개 서비입니다.(단, 12월까지의 데이터를 취합해서 한다면 조금은 차이가 있을거 같습니다.)

 1.  ChatGPT - 시장 점유율 54.96%
     * 생성형 AI 서비스의 원조로 막대한 투자와 지속적인 판매 수익으로 최고의 자리를 유지. 최근 텍스트-비디오 애플리케이션 Sora와 월 $200의 프리미엄 서비스를 발표
     * https://chatgpt.com/
 2.  Canva - 시장 점유율 14.92%
     * 웹 기반 이미지 편집 및 마케팅 도구로, AI를 활용한 템플릿 생성, 배경 제거, 자동 크기 조정, 텍스트-이미지 생성 등 다양한 기능 제공
     * https://www.canva.com/
 3.  DeepL - 시장 점유율 5.38%
     * 33개 언어를 번역하는 온라인 번역 서비스. PDF, Word, PowerPoint 등 파일 번역 가능. "Language AI 플랫폼"으로 다양한 애플리케이션과 통합 가능
     * https://www.deepl.com/
 4.  Google Gemini - 시장 점유율 4.75%
     * 최근 Gemini 2.0 업데이트로 많은 기능 추가. 사용자 10억 명 이상 도달했다는 Google CEO의 발표와 달리, 실질적인 프로그래밍 테스트 성능은 다소 미흡
     * https://gemini.google.com/
 5.  CharacterAI - 시장 점유율 3.90%
     * 사용자 맞춤형 챗봇 생성 도구. 논란이 있지만 독특한 AI 캐릭터를 시뮬레이션할 수 있어 인기를 끌고 있음
     * https://character.ai/
 6.  ﻿Remove bg - 시장 점유율 1.76%
     * 사진의 배경을 제거하는 서비스. 배경을 흐리게 하거나 새로운 배경을 추가 가능. 유료 기반 서비스
     * https://www.remove.bg/﻿
 7.  JanitorAI - 시장 점유율 1.72%
     * 온라인 역할극에 초점을 맞춘 캐릭터 생성기. 많은 사용자가 애니메이션 스타일의 캐릭터를 제작 중
     * https://janitorai.com/
 8.  QuillBot - 시장 점유율 1.68%
     * 온라인 글쓰기 보조 도구로 문법 검사기, 표절 검사기, AI 감지기, 요약 도구, 인용 생성기 등 다양한 기능 제공
     * https://quillbot.com/
 9.  Grammarly - 시장 점유율 1.66%
     * 2009년 출시된 문법 및 스타일 점검 도구로, 현재는 AI 기반 글쓰기 보조로 확장. 표절 경고 및 톤 제안 기능도 포함
     * https://www.grammarly.com/
 10. Claude - 시장 점유율 1.57%
     * Anthropic의 챗봇으로 Amazon, Google과의 대규모 투자와 Slack 통합을 통해 성장 중. 프로그래밍 테스트 성능은 미흡
     * https://claude.ai/
 11. Perplexity - 시장 점유율 1.46%
     * 챗봇으로 프로그래밍 테스트에서 좋은 성능을 기록
     * https://www.perplexity.ai/
 12. Suno - 시장 점유율 1.26%
     * 텍스트-노래 생성 서비스
     * https://suno-ai.org/
 13. CapCut - 시장 점유율 0.89%
     * AI 기반 비디오 편집기
     * https://www.capcut.com/
 14. Poe - 시장 점유율 0.89%
     * 다중 대규모 언어 모델 챗봇
     * https://poe.com/
 15. Quizizz - 시장 점유율 0.67%
     * AI 기반 대화형 학습 플랫폼
     * https://quizizz.com/
 16. Microsoft Copilot - 시장 점유율 0.56%
     * Microsoft 제품에 내장된 AI 기능
     * https://copilot.microsoft.com/
 17. Luma AI - 시장 점유율 0.54%
     * 텍스트-비디오 생성 AI
     * https://lumalabs.ai/
 18. ElevenLabs - 시장 점유율 0.51%
     * 텍스트-음성 변환 및 AI 음성 생성
     * https://elevenlabs.io/
 19. OpenAI Playground - 시장 점유율 0.47%
     * ChatGPT 개발사의 모델 테스트 환경
     * https://platform.openai.com/playground/
 20. DeepAI - 시장 점유율 0.46%
     * 이미지, 음악, 비디오 생성 AI
     * https://deepai.org/

 * 출처: https://www.zdnet.com/article/the-most-popular-ai-tools-of-2024-and-what-that-even-means/

웹 검색, 대화 및 멘션을 기반으로 트렌드를 분석하는 회사인 Exploding Topics에서 웹 분석 플랫폼인 Semrush와 Similarweb에서 데이터를 수집하고 20개 도구의 총 트래픽 양을 계산하는 방식으로 접근한 8월 기준의 데이터로 2024년 전체를 평가했을때의 2024년 생성형 AI 시장 점유율 상위 20개 서비입니다.(단, 12월까지의 데이터를 취합해서 한다면 조금은 차이가 있을거 같습니다.) <ol ><li>ChatGPT - 시장 점유율 54.96%<ul ><li>생성형 AI 서비스의 원조로 막대한 투자와 지속적인 판매 수익으로 최고의 자리를 유지. 최근 텍스트-비디오 애플리케이션 Sora와 월 $200의 프리미엄 서비스를 발표</li><li>https://chatgpt.com/</li></ul></li><li>Canva - 시장 점유율 14.92%<ul ><li>웹 기반 이미지 편집 및 마케팅 도구로, AI를 활용한 템플릿 생성, 배경 제거, 자동 크기 조정, 텍스트-이미지 생성 등 다양한 기능 제공</li><li>https://www.canva.com/</li></ul></li><li>DeepL - 시장 점유율 5.38%<ul ><li>33개 언어를 번역하는 온라인 번역 서비스. PDF, Word, PowerPoint 등 파일 번역 가능. "Language AI 플랫폼"으로 다양한 애플리케이션과 통합 가능</li><li>https://www.deepl.com/</li></ul></li><li>Google Gemini - 시장 점유율 4.75%<ul ><li>최근 Gemini 2.0 업데이트로 많은 기능 추가. 사용자 10억 명 이상 도달했다는 Google CEO의 발표와 달리, 실질적인 프로그래밍 테스트 성능은 다소 미흡</li><li>https://gemini.google.com/</li></ul></li><li>CharacterAI - 시장 점유율 3.90%<ul ><li>사용자 맞춤형 챗봇 생성 도구. 논란이 있지만 독특한 AI 캐릭터를 시뮬레이션할 수 있어 인기를 끌고 있음</li><li>https://character.ai/</li></ul></li><li>﻿Remove bg - 시장 점유율 1.76%<ul ><li>사진의 배경을 제거하는 서비스. 배경을 흐리게 하거나 새로운 배경을 추가 가능. 유료 기반 서비스</li><li>https://www.remove.bg/﻿</li></ul></li><li>JanitorAI - 시장 점유율 1.72%<ul ><li>온라인 역할극에 초점을 맞춘 캐릭터 생성기. 많은 사용자가 애니메이션 스타일의 캐릭터를 제작 중</li><li>https://janitorai.com/</li></ul></li><li>QuillBot - 시장 점유율 1.68%<ul ><li>온라인 글쓰기 보조 도구로 문법 검사기, 표절 검사기, AI 감지기, 요약 도구, 인용 생성기 등 다양한 기능 제공</li><li>https://quillbot.com/</li></ul></li><li>Grammarly - 시장 점유율 1.66%<ul ><li>2009년 출시된 문법 및 스타일 점검 도구로, 현재는 AI 기반 글쓰기 보조로 확장. 표절 경고 및 톤 제안 기능도 포함</li><li>https://www.grammarly.com/</li></ul></li><li>Claude - 시장 점유율 1.57%<ul ><li>Anthropic의 챗봇으로 Amazon, Google과의 대규모 투자와 Slack 통합을 통해 성장 중. 프로그래밍 테스트 성능은 미흡</li><li>https://claude.ai/</li></ul></li><li>Perplexity - 시장 점유율 1.46%<ul ><li>챗봇으로 프로그래밍 테스트에서 좋은 성능을 기록</li><li>https://www.perplexity.ai/</li></ul></li><li>Suno - 시장 점유율 1.26%<ul ><li>텍스트-노래 생성 서비스</li><li>https://suno-ai.org/</li></ul></li><li>CapCut - 시장 점유율 0.89%<ul ><li>AI 기반 비디오 편집기</li><li>https://www.capcut.com/</li></ul></li><li>Poe - 시장 점유율 0.89%<ul ><li>다중 대규모 언어 모델 챗봇</li><li>https://poe.com/</li></ul></li><li>Quizizz - 시장 점유율 0.67%<ul ><li>AI 기반 대화형 학습 플랫폼</li><li>https://quizizz.com/</li></ul></li><li>Microsoft Copilot - 시장 점유율 0.56%<ul ><li>Microsoft 제품에 내장된 AI 기능</li><li>https://copilot.microsoft.com/</li></ul></li><li>Luma AI - 시장 점유율 0.54%<ul ><li>텍스트-비디오 생성 AI</li><li>https://lumalabs.ai/</li></ul></li><li>ElevenLabs - 시장 점유율 0.51%<ul ><li>텍스트-음성 변환 및 AI 음성 생성</li><li>https://elevenlabs.io/</li></ul></li><li>OpenAI Playground - 시장 점유율 0.47%<ul ><li>ChatGPT 개발사의 모델 테스트 환경</li><li>https://platform.openai.com/playground/</li></ul></li><li>DeepAI - 시장 점유율 0.46%<ul ><li>이미지, 음악, 비디오 생성 AI</li><li>https://deepai.org/</li></ul></li></ol> <ul ><li>출처: https://www.zdnet.com/article/the-most-popular-ai-tools-of-2024-and-what-that-even-means/</li></ul>

ZDNET

[ZDnet]2024년 생성형 AI 시장 점유율 상위 20개 서비스

We've entered an era of unprecedented societal challenges and rapid technological advancements. Harnessing technology for good has become both an ethical imperative and a profitable endeavor. These are the areas where I see technology shaping society in 2025 and beyond—and it all starts with mission-driven work.

Tech predictions for 2025 and beyond

Amazon CTO인 Werner Vogels 박사가 예측하는 2025년 및 그 이후를 위한 기술 예측입니다.

우리는 전례 없는 사회적 도전과 빠른 기술 발전의 시대에 진입했습니다.
> 기술을 선한 목적을 위해 활용하는 것은 이제 윤리적 책무이자 수익성 있는 사업이 되고 있습니다. 지속 가능한 발전을 위해 새로운 길을 여는 청정 에너지 혁신부터 허위 정보와의 싸움에서 균형을 맞추는 AI 기반 도구에 이르기까지, 기술이 인간의 창의성을 놀랍고 영감을 주는 방식으로 증대시키고 있습니다.
> 목적 중심의 기술이 부상하면서 디지털 세계와의 관계를 재정립하고 있으며, 단순한 주목을 끄는 것을 넘어 집중과 웰빙을 촉진합니다.
> 이와 동시에 목표 지향적인 인재들이 등장하고 있으며, 이들은 단순한 수익 추구가 아니라 인간의 어려운 문제를 해결하기 위해 더욱 열정적으로 나서고 있습니다.

앞으로 몇 년 동안 기술을 통한 긍정적 영향력은 가능할 뿐만 아니라 성공의 기준을 재정의할 것입니다. 주요 내용은 다음과 같습니다:

1. 목표 지향적인 미래의 인재
 * 미래의 인재들은 단순한 경제적 성공과 직업적 성장을 넘어 세상에 긍정적인 변화를 가져오고자 하는 깊은 열망에 의해 움직일 것입니다.
 * 이러한 변화를 인식하고 목적 중심의 업무를 수용하는 조직과 기업이 장기적으로 성공할 것입니다.

2. 혁신을 이끌 새로운 에너지 효율 시대
 * 급증하는 전력 수요와 기후 변화 대응은 우리가 에너지를 생성, 저장, 소비하는 방식에 혁신을 가져오고 있습니다.
 * 핵에너지의 확장과 재생 에너지의 지속적인 성장은 에너지 인프라를 제약이 아닌 혁신의 촉매제로 만드는 기반을 마련할 것입니다.

3. 진실 발견의 균형을 맞출 기술
 * 전례 없는 속도로 허위 정보가 확산됨에 따라, 새로운 세대의 AI 기반 도구들이 등장하여 기자, 연구자, 그리고 진실을 추구하는 시민들을 지원할 것입니다.
 * 이 기술 혁명은 조사 역량을 민주화하고, 사실 확인을 가속화하며, 허위 정보 확산과 이를 검증하는 시간 격차를 좁히기 시작할 것입니다.

4. 분산형 재난 대비를 이끌 오픈 데이터
 * 재난 회복력은 하이퍼로컬하고 커뮤니티에서 제공하는 데이터의 힘을 통해 근본적으로 변화될 것입니다.
 * 이 변화는 재난 관리를 상향식, 분산형, 그리고 커뮤니티 중심의 모델로 재정립하며, 기존의 하향식 반응형 모델을 대체할 것입니다.

5. 목적 중심의 소비자 기술
 * 미묘한 변화가 진행되면서 우리가 소비자 기술과 맺는 관계가 재정의되고 있습니다.
 * 점점 더 많은 사람들이 지속적인 산만함에서 벗어날 수 있는 안식처를 찾고 있으며, 주의를 흩뜨리는 자극이 아닌 마음챙김, 의도적 사용, 깊은 사고를 우선시하는 기술이 등장하고 있습니다. 2025년 이후, 기술은 우리를 방해하는 것이 아니라 지원하는 도구가 될 것이며, 그로 인해 우리는 더 나은 삶을 누리게 될 것입니다.
 * 이러한 변화는 기술이 단순히 도구의 역할을 넘어 인간의 창의성과 목적을 결합해 더 나은 미래를 만들어 나가는 원동력이 되고 있음을 보여줍니다.

 * 출처: https://www.allthingsdistributed.com/2024/12/tech-predictions-for-2025-and-beyond.html?utm_campaign=about+amazon&utm_source=blog
 * 출처: https://www.aboutamazon.com/news/aws/werner-vogels-amazon-tech-predictions-2025
 * 출처: https://www.youtube.com/watch?v=ScAXQWuDdgI&ab_channel=AmazonNews

Amazon CTO인 Werner Vogels 박사가 예측하는 2025년 및 그 이후를 위한 기술 예측입니다. 우리는 전례 없는 사회적 도전과 빠른 기술 발전의 시대에 진입했습니다. &gt; 기술을 선한 목적을 위해 활용하는 것은 이제 윤리적 책무이자 수익성 있는 사업이 되고 있습니다. 지속 가능한 발전을 위해 새로운 길을 여는 청정 에너지 혁신부터 허위 정보와의 싸움에서 균형을 맞추는 AI 기반 도구에 이르기까지, 기술이 인간의 창의성을 놀랍고 영감을 주는 방식으로 증대시키고 있습니다. &gt; 목적 중심의 기술이 부상하면서 디지털 세계와의 관계를 재정립하고 있으며, 단순한 주목을 끄는 것을 넘어 집중과 웰빙을 촉진합니다. &gt; 이와 동시에 목표 지향적인 인재들이 등장하고 있으며, 이들은 단순한 수익 추구가 아니라 인간의 어려운 문제를 해결하기 위해 더욱 열정적으로 나서고 있습니다. 앞으로 몇 년 동안 기술을 통한 긍정적 영향력은 가능할 뿐만 아니라 성공의 기준을 재정의할 것입니다. 주요 내용은 다음과 같습니다: 1. 목표 지향적인 미래의 인재<ul ><li>미래의 인재들은 단순한 경제적 성공과 직업적 성장을 넘어 세상에 긍정적인 변화를 가져오고자 하는 깊은 열망에 의해 움직일 것입니다. </li><li>이러한 변화를 인식하고 목적 중심의 업무를 수용하는 조직과 기업이 장기적으로 성공할 것입니다.</li></ul> 2. 혁신을 이끌 새로운 에너지 효율 시대<ul ><li>급증하는 전력 수요와 기후 변화 대응은 우리가 에너지를 생성, 저장, 소비하는 방식에 혁신을 가져오고 있습니다. </li><li>핵에너지의 확장과 재생 에너지의 지속적인 성장은 에너지 인프라를 제약이 아닌 혁신의 촉매제로 만드는 기반을 마련할 것입니다.</li></ul> 3. 진실 발견의 균형을 맞출 기술<ul ><li>전례 없는 속도로 허위 정보가 확산됨에 따라, 새로운 세대의 AI 기반 도구들이 등장하여 기자, 연구자, 그리고 진실을 추구하는 시민들을 지원할 것입니다. </li><li>이 기술 혁명은 조사 역량을 민주화하고, 사실 확인을 가속화하며, 허위 정보 확산과 이를 검증하는 시간 격차를 좁히기 시작할 것입니다.</li></ul> 4. 분산형 재난 대비를 이끌 오픈 데이터<ul ><li>재난 회복력은 하이퍼로컬하고 커뮤니티에서 제공하는 데이터의 힘을 통해 근본적으로 변화될 것입니다. </li><li>이 변화는 재난 관리를 상향식, 분산형, 그리고 커뮤니티 중심의 모델로 재정립하며, 기존의 하향식 반응형 모델을 대체할 것입니다.</li></ul> 5. 목적 중심의 소비자 기술<ul ><li>미묘한 변화가 진행되면서 우리가 소비자 기술과 맺는 관계가 재정의되고 있습니다. </li><li>점점 더 많은 사람들이 지속적인 산만함에서 벗어날 수 있는 안식처를 찾고 있으며, 주의를 흩뜨리는 자극이 아닌 마음챙김, 의도적 사용, 깊은 사고를 우선시하는 기술이 등장하고 있습니다. 2025년 이후, 기술은 우리를 방해하는 것이 아니라 지원하는 도구가 될 것이며, 그로 인해 우리는 더 나은 삶을 누리게 될 것입니다.</li><li>이러한 변화는 기술이 단순히 도구의 역할을 넘어 인간의 창의성과 목적을 결합해 더 나은 미래를 만들어 나가는 원동력이 되고 있음을 보여줍니다.</li></ul> <ul ><li>출처: https://www.allthingsdistributed.com/2024/12/tech-predictions-for-2025-and-beyond.html?utm_campaign=about+amazon&amp;utm_source=blog</li><li>출처: https://www.aboutamazon.com/news/aws/werner-vogels-amazon-tech-predictions-2025</li><li>출처: https://www.youtube.com/watch?v=ScAXQWuDdgI&amp;ab_channel=AmazonNews</li></ul>

www.allthingsdistributed.com

[아마존] 2025년 및 그 이후를 위한 5가지 기술 예측 by CTO

AI 시대이기 때문에, AI가 개개인에게 맞춤형 교육을 제공 할 수 있기 때문에, 그렇기 때문에 공교육을 하는 학교에서는 오히려 AI 교재를 사용하지 않는 것이 좋습니다. 아니, 사용하지 말아야 합니다.

AI 시대이기 때문에, AI가 개개인에게 맞춤형 교육을 제공 할 수 있기 때문에, 그렇기 때문에 공교육을 하는 학교에서는 오히려 AI 교재를 사용하지 않는 것이 좋습니다. 아니, 사용하지 말아야 합니다.

이 글은... '이름 들으면 알 정도의' 스타트업이 아니라, 그 아래에서 성공하기 위해 고군분투하고 있는 작은 스타트업 주니어에 대한 글이다. 그리고 그 안에서 고군분투했던 내가 어떤 실패를 겪었는지, 무엇을 느꼈는지에 대해 적어보고자 한다. 초기 스타트업이라고 불리는 곳에 '지원해볼까? 말까?'하고 있는, 혹은 다니고 있는 주니어들에게 도움이 되지 않을까

13화 스타트업에서 성장한다는 주니어의 착각

거의 5년이 지나가는 글이지만, 몇 달에 한번씩 우연히 이 글을 볼 때 마다 매번 내용이 좋다고 생각하는 글입니다. 주니어로 한정짓기보다는 그냥 직장인로써 회사 업무를 진행하며 성장하고 있다고 느껴질때, 과연 실제로 그 업무가 시장에서 인정받는 성장 인지 판단해봐야 한다는 교훈을 주는 글입니다.

주니어가 스타트업에 채용되어 입사했다면 대개 그 스타트업은 성장한다.
조직 내부에 있으면 외부에 있을 때보다 훨씬 성공이 크게 다가온다. 매출이 1억에서 2억으로 뛰었을 때, 고무적인 성장을 이뤄낸 것에 대해 다 같이 자축하고 동기 부여된다. 특히 주니어로서 많은 권한과 책임을 안고 시도한 일들이 어떤 성과를 냈을 때 당연히 기분이 좋을 수 밖에 없다.

하지만 나와 회사의 위대함은 어디까지나 은밀하게 위대했다
어떤 모임에 나가 무슨 스타트업이라 이야기해도 아무도 모르고, 연 매출 100억 회사가 되었다고 열심히 이야기하더라도 그들입장에서는 그냥 똑같은 스타트업이었을뿐이다.
결국 대기업에 비해 보여지는건 그냥 작은 스타트업 일뿐이었다.

회사의 성장은 나의 성장이라고 믿었다.
실제로 회사가 성장하는 만큼 나도 꽤나 성장했다. 작은 비즈니스라도 쉬운일이 아니고, 실력이 있어야만 가능한 일이라는 것을 배웠다. 하지만 주변에 아무나 잡고 이야기해봐도 '그래?'가 끝이였고, 메이저 스타트업 출신의 다른 동료분들의 비해 주늑 드는 나 자신을 발견하게 되었다.

여기서 나의 착각은 '회사의 성장이 곧 나의 성장' 이라는 것만 믿었다는 것이다.
현업에 치여 매일 실무들을 쳐내다 보니 작은 성장들이 너무나 크게 보였고, 정작 '나의 성장' 에는 소홀했다. 커리어 개발의 기준을 '시장'에 두어야 하는데 단지 그 '회사' 안에서만 두었던 것이다. 그러니 시장에 나갔을 때 이야기할만한 '나의 성장'이 적을 수 밖에 없었다.

시장의 기준에서 통용될 수 있는 성장의 근거를 만들어야한다.
그 근거가 조직 내부의 관점에 머물러 있으면 작은 성공도 커보이고, 시장의 관점에서 인정받는 성장을 놓치게 된다. 주인의식을 갖고 몰입하는 건 좋지만 언제나 '시장'의 관점을 견지하고 있어야 한다. 개인 커리어 관점에서 말이다.

회사의 성장과 회사 안에서 나의 성장은 실체보다 더 크게보인다.
이에 매몰되지 않도록 항상 '시장'의 관점에서 사고하고 판단할 수 있게끔 유관업계 현직자들과 네트워킹 해야하고, 시장의 관점으로 나 자신의 성장을 판단해야한다.
단순히 회사의 성장에 기대지 않도록 나만의 포트폴리오를 만들어가야 하고, 단순히 숫자나 성과 위주가 아닌, 숫자의 크기와 상관없이 적용 가능한 '문제 해결 방법론과 의사결정 히스토리' 를 중심으로 기록하는게 좋다.

논리와 근거가 있어도 쉽게 무너진다.
조직 안에서는 서로간의 신뢰가 있기 때문에 논리와 근거를 바탕으로 이야기했을 때 상대방을 설득해낼 수 있지만, 외부로 나가면 논리와 근거보다 직급과 나이, 출신이 실제로 더 힘이 있었던것 같다. 그러니까 단순히 스타트업에서 '해봤다'는 것만으로는 부족하고, 나의 전문성을 입증할 수 있을 만한 근거를 일하는 동안 끊임없이 모아야 한다. 구직 시장에서 먹힐 수 있는, 공신력 있는 근거들을 쌓아두지 않으면 씨알도 먹히지 않는다.

하고 싶은 일이나 성장이라는 허울 좋은 가치만 쫒는 동안 해야 하는일과 생존을 놓쳤다.
주말 없이 바쁘게 살고 있으니 퇴근 후 조금은 워라벨을 즐겨야 한다고 생각하고 쉬기도했다. 회사도 성장하고 있고 그 안에서 나도 누구보다 바쁘게, 어디서 해볼 수 없는 다양한 일들을 경험하며 성장하고 있으니까 괜찮다고 안일하게 생각했다. 내 경험이 재산이 될 거라고 생각했고 일에 대한 관점과 논리적인 생각이 경쟁력이 될 거라고 생각했으나 실제로는 인정받기 어려웠다.

거의 5년이 지나가는 글이지만, 몇 달에 한번씩 우연히 이 글을 볼 때 마다 매번 내용이 좋다고 생각하는 글입니다. 주니어로 한정짓기보다는 그냥 직장인로써 회사 업무를 진행하며 성장하고 있다고 느껴질때, 과연 실제로 그 업무가 시장에서 인정받는 성장 인지 판단해봐야 한다는 교훈을 주는 글입니다. 주니어가 스타트업에 채용되어 입사했다면 대개 그 스타트업은 성장한다.조직 내부에 있으면 외부에 있을 때보다 훨씬 성공이 크게 다가온다. 매출이 1억에서 2억으로 뛰었을 때, 고무적인 성장을 이뤄낸 것에 대해 다 같이 자축하고 동기 부여된다. 특히 주니어로서 많은 권한과 책임을 안고 시도한 일들이 어떤 성과를 냈을 때 당연히 기분이 좋을 수 밖에 없다. 하지만 나와 회사의 위대함은 어디까지나 은밀하게 위대했다어떤 모임에 나가 무슨 스타트업이라 이야기해도 아무도 모르고, 연 매출 100억 회사가 되었다고 열심히 이야기하더라도 그들입장에서는 그냥 똑같은 스타트업이었을뿐이다.결국 대기업에 비해 보여지는건 그냥 작은 스타트업 일뿐이었다. 회사의 성장은 나의 성장이라고 믿었다.실제로 회사가 성장하는 만큼 나도 꽤나 성장했다. 작은 비즈니스라도 쉬운일이 아니고, 실력이 있어야만 가능한 일이라는 것을 배웠다. 하지만 주변에 아무나 잡고 이야기해봐도 '그래?'가 끝이였고, 메이저 스타트업 출신의 다른 동료분들의 비해 주늑 드는 나 자신을 발견하게 되었다. 여기서 나의 착각은 '회사의 성장이 곧 나의 성장' 이라는 것만 믿었다는 것이다.현업에 치여 매일 실무들을 쳐내다 보니 작은 성장들이 너무나 크게 보였고, 정작 '나의 성장' 에는 소홀했다. 커리어 개발의 기준을 '시장'에 두어야 하는데 단지 그 '회사' 안에서만 두었던 것이다. 그러니 시장에 나갔을 때 이야기할만한 '나의 성장'이 적을 수 밖에 없었다. 시장의 기준에서 통용될 수 있는 성장의 근거를 만들어야한다.그 근거가 조직 내부의 관점에 머물러 있으면 작은 성공도 커보이고, 시장의 관점에서 인정받는 성장을 놓치게 된다. 주인의식을 갖고 몰입하는 건 좋지만 언제나 '시장'의 관점을 견지하고 있어야 한다. 개인 커리어 관점에서 말이다. 회사의 성장과 회사 안에서 나의 성장은 실체보다 더 크게보인다.이에 매몰되지 않도록 항상 '시장'의 관점에서 사고하고 판단할 수 있게끔 유관업계 현직자들과 네트워킹 해야하고, 시장의 관점으로 나 자신의 성장을 판단해야한다.단순히 회사의 성장에 기대지 않도록 나만의 포트폴리오를 만들어가야 하고, 단순히 숫자나 성과 위주가 아닌, 숫자의 크기와 상관없이 적용 가능한 '문제 해결 방법론과 의사결정 히스토리' 를 중심으로 기록하는게 좋다. 논리와 근거가 있어도 쉽게 무너진다.조직 안에서는 서로간의 신뢰가 있기 때문에 논리와 근거를 바탕으로 이야기했을 때 상대방을 설득해낼 수 있지만, 외부로 나가면 논리와 근거보다 직급과 나이, 출신이 실제로 더 힘이 있었던것 같다. 그러니까 단순히 스타트업에서 '해봤다'는 것만으로는 부족하고, 나의 전문성을 입증할 수 있을 만한 근거를 일하는 동안 끊임없이 모아야 한다. 구직 시장에서 먹힐 수 있는, 공신력 있는 근거들을 쌓아두지 않으면 씨알도 먹히지 않는다. 하고 싶은 일이나 성장이라는 허울 좋은 가치만 쫒는 동안 해야 하는일과 생존을 놓쳤다.주말 없이 바쁘게 살고 있으니 퇴근 후 조금은 워라벨을 즐겨야 한다고 생각하고 쉬기도했다. 회사도 성장하고 있고 그 안에서 나도 누구보다 바쁘게, 어디서 해볼 수 없는 다양한 일들을 경험하며 성장하고 있으니까 괜찮다고 안일하게 생각했다. 내 경험이 재산이 될 거라고 생각했고 일에 대한 관점과 논리적인 생각이 경쟁력이 될 거라고 생각했으나 실제로는 인정받기 어려웠다.

Brunch Story

스타트업에서 성장한다는 주니어의 착각

구글 코딩 가이드라인을 보면 코드 가독성(Readability)을 강조한다. 코딩 주짓수 하지 말고 읽기 쉬운 코드를 작성하라는 건데 그래야 다른 개발자들 뿐만 아니라 본인이 본인의 코드를 나중에 볼 때 도움이 된다. 기본적으로 실리콘밸리에서는 개발자들의 이직이 워낙 잦기 때문에 유지 보수의 중요성에 대한 전반적인 인식이 더 있지 않나 싶다. 좋은 코드가 갖는 여러가지 원칙이 있겠지만 아래와 같은 것들을 들어볼 수 있을 듯 하다.

 1. 유지 보수성
    * 코드가 단순할수록 이해하기 쉽고, 수정하거나 확장할 때 실수를 줄일 수 있다.
    * 코드 리뷰, 디버깅, 팀 협업에서 단순한 코드는 더 효율적이다.
 2. 복잡성의 비용
    * 불필요하게 복잡한 코드는 버그를 유발하기 쉽고, 기능을 추가하거나 수정할 때 전체 시스템을 망칠 위험이 커진다
    * 가독성이 떨어지면 개발자는 코드 이해에 더 많은 시간을 소비한다.
 3. KISS 원칙
    * "Keep It Simple, Stupid"라는 원칙은 소프트웨어 설계에서 중요한 가이드라인으로, 과도한 설계나 복잡한 논리를 피하고 간단한 해결책을 찾는 것을 권장한다.
 4. YAGNI 원칙
    * "You Aren’t Gonna Need It"이라는 원칙은 필요하지 않은 기능을 미리 작성하지 말라는 뜻으로, 불필요한 코드 생성을 막는 데 초점이 맞춘다.
 5. DRY 원칙
    * "Don't Repeat Yourself"라는 원칙은 비슷한 코드를 copy-and-paste 형태로 반복하지 말고 함수나 클래스의 형태로 모듈화하는 걸 이야기한다. 그래야 유지보수가 쉬워진다.

경험상 정말 잘 하는 개발자는 코드를 양산하기 보다는 불필요한 코드를 줄이고 단순화하는 특성(빼기의 미학)이 있다. 하지만 대부분의 개발자들은 코드를 양산하는데 집중을 하기 쉬운데 일반적으로 우리는 가산 편향에 빠져 있기 때문이다. 즉 문제 해결을 하려면 뭔가를 새로 추가해야 한다고 생각하기 쉽다는 거다.

잘 하지 못하는 개발자가 코드를 양산하는 이유는 다음과 같다. 잘 하는 프로덕트 매니저와 같이 일을 한다면 아래 이슈 중의 몇 가지는 피할 수 있다.

 1. 기능주의 사고방식
    * "많은 기능 = 좋은 코드"라는 착각에 빠져, 기능 추가에만 집중하는 경우가 많다.
 2. 단순화 기술 부족
    * 복잡한 문제를 단순화하는 기술과 경험이 부족하면, 더 많은 코드로 문제를 해결하려는 경향이 생긴다.
 3. 과잉 설계 (Overengineering)
    * 모든 가능성을 고려해서 너무 많은 구조와 패턴을 적용하려다 보면, 실제로 필요하지 않은 코드가 양산되며 이는 유지보수 문제로 이어진다.

더하기가 아닌 빼기의 미학에 대해 생각해보자. 스티브 잡스는 무언가를 더 추가하려는 유혹에 저항하는 것이야말로 훌륭한 디자인과 혁신의 핵심이라고 말했다. 진정으로 중요한 것에 집중하기 위해 불필요한 것들을 과감히 제거해야 한다는 거다. 스티브 잡스의 아래 문구로 글을 마무리하고자 한다.

"I'm as proud of many of the things we haven't done as the things we have done. Innovation is saying no to a thousand things."

구글 코딩 가이드라인을 보면 코드 가독성(Readability)을 강조한다. 코딩 주짓수 하지 말고 읽기 쉬운 코드를 작성하라는 건데 그래야 다른 개발자들 뿐만 아니라 본인이 본인의 코드를 나중에 볼 때 도움이 된다. 기본적으로 실리콘밸리에서는 개발자들의 이직이 워낙 잦기 때문에 유지 보수의 중요성에 대한 전반적인 인식이 더 있지 않나 싶다. 좋은 코드가 갖는 여러가지 원칙이 있겠지만 아래와 같은 것들을 들어볼 수 있을 듯 하다. <ol ><li>유지 보수성<ul ><li>코드가 단순할수록 이해하기 쉽고, 수정하거나 확장할 때 실수를 줄일 수 있다.</li><li>코드 리뷰, 디버깅, 팀 협업에서 단순한 코드는 더 효율적이다.</li></ul></li><li>복잡성의 비용<ul ><li>불필요하게 복잡한 코드는 버그를 유발하기 쉽고, 기능을 추가하거나 수정할 때 전체 시스템을 망칠 위험이 커진다</li><li>가독성이 떨어지면 개발자는 코드 이해에 더 많은 시간을 소비한다.</li></ul></li><li>KISS 원칙<ul ><li>"Keep It Simple, Stupid"라는 원칙은 소프트웨어 설계에서 중요한 가이드라인으로, 과도한 설계나 복잡한 논리를 피하고 간단한 해결책을 찾는 것을 권장한다.</li></ul></li><li>YAGNI 원칙<ul ><li>"You Aren’t Gonna Need It"이라는 원칙은 필요하지 않은 기능을 미리 작성하지 말라는 뜻으로, 불필요한 코드 생성을 막는 데 초점이 맞춘다.</li></ul></li><li>DRY 원칙<ul ><li>"Don't Repeat Yourself"라는 원칙은 비슷한 코드를 copy-and-paste 형태로 반복하지 말고 함수나 클래스의 형태로 모듈화하는 걸 이야기한다. 그래야 유지보수가 쉬워진다.</li></ul></li></ol> 경험상 정말 잘 하는 개발자는 코드를 양산하기 보다는 불필요한 코드를 줄이고 단순화하는 특성(빼기의 미학)이 있다. 하지만 대부분의 개발자들은 코드를 양산하는데 집중을 하기 쉬운데 일반적으로 우리는 가산 편향에 빠져 있기 때문이다. 즉 문제 해결을 하려면 뭔가를 새로 추가해야 한다고 생각하기 쉽다는 거다. 잘 하지 못하는 개발자가 코드를 양산하는 이유는 다음과 같다. 잘 하는 프로덕트 매니저와 같이 일을 한다면 아래 이슈 중의 몇 가지는 피할 수 있다. <ol ><li>기능주의 사고방식<ul ><li>"많은 기능 = 좋은 코드"라는 착각에 빠져, 기능 추가에만 집중하는 경우가 많다.</li></ul></li><li>단순화 기술 부족<ul ><li>복잡한 문제를 단순화하는 기술과 경험이 부족하면, 더 많은 코드로 문제를 해결하려는 경향이 생긴다.</li></ul></li><li>과잉 설계 (Overengineering)<ul ><li>모든 가능성을 고려해서 너무 많은 구조와 패턴을 적용하려다 보면, 실제로 필요하지 않은 코드가 양산되며 이는 유지보수 문제로 이어진다.</li></ul></li></ol> 더하기가 아닌 빼기의 미학에 대해 생각해보자. 스티브 잡스는 무언가를 더 추가하려는 유혹에 저항하는 것이야말로 훌륭한 디자인과 혁신의 핵심이라고 말했다. 진정으로 중요한 것에 집중하기 위해 불필요한 것들을 과감히 제거해야 한다는 거다. 스티브 잡스의 아래 문구로 글을 마무리하고자 한다. "I'm as proud of many of the things we haven't done as the things we have done. Innovation is saying no to a thousand things."

코드 가독성과 빼기의 미학

군대에 다녀와서 컴퓨터 공부를 처음 시작할 때 어떻게 해야 할지를 몰랐습니다.

다시 공부한다면 탑다운 방식으로

군대에 다녀와서 컴퓨터 공부를 처음 시작할 때 어떻게 해야 할지를 몰랐습니다.
에라 모르겠다. 처음부터 차근차근 해보자. 010101 부터.

C언어도 아니고 모리스 마노 교수의 디지털 논리와 컴퓨터 설계를 읽기 시작했습니다.
부울 연산이 뭔지, NAND 게이트가 뭔지부터 시작했던 것입니다.

그리고 C언어도 공부하고 자료구조와 알고리즘도 공부하고…
컴퓨터 구조, 운영체제, 네트워킹, 데이터베이스.
그렇게 차근 차근 공부했습니다.

지금 생각하면 좋은 방법이었는지 의문이 듭니다.
그냥 간단한 웹 개발 같은 걸로 시작했으면 어땠을까?
코딩을 잘하고 싶으면 코딩을 많이 해봐야지.
그러다 궁금한 게 생기면 하나씩 파고들어가는 탑다운 방식으로.

실제로 이렇게 공부한 친구들을 회사에서 많이 만났습니다.
운영체제 내부는 거의 아는 게 없지만…
앱 개발이나 서버 개발은 저보다 훨씬 잘했습니다.

이런 걸 보면서 난 그동안 뭘 한 거지? 하는 자괴감이 들곤 했습니다.

다시 대학생으로 돌아간다면 탑다운 방식으로 공부해 보고 싶습니다.
기술이 금세 바뀌어 버리니까.
요즘 새로운 기술을 공부할 때는 저도 이렇게 탑다운 방식으로 하는 것 같기도 합니다.
모르는 게 생기면 ChatGPT에게 물어보면서 점점 깊이 내려가는 식으로.

이렇게 공부할 때는 주의할 점도 있습니다.
조금 어려워진다 싶으면 ‘이딴 건 몰라도 돼’ 하는 마음이 올라온다는 것입니다.
이런 마음만 잘 다스릴 수 있으면… 탑다운 어프로치도 좋은 학습 전략인 것 같습니다.

https://jeho.page/essay/2024/12/10/top-down-approach.html

군대에 다녀와서 컴퓨터 공부를 처음 시작할 때 어떻게 해야 할지를 몰랐습니다. 에라 모르겠다. 처음부터 차근차근 해보자. 010101 부터. C언어도 아니고 모리스 마노 교수의 디지털 논리와 컴퓨터 설계를 읽기 시작했습니다. 부울 연산이 뭔지, NAND 게이트가 뭔지부터 시작했던 것입니다. 그리고 C언어도 공부하고 자료구조와 알고리즘도 공부하고… 컴퓨터 구조, 운영체제, 네트워킹, 데이터베이스. 그렇게 차근 차근 공부했습니다. 지금 생각하면 좋은 방법이었는지 의문이 듭니다. 그냥 간단한 웹 개발 같은 걸로 시작했으면 어땠을까?코딩을 잘하고 싶으면 코딩을 많이 해봐야지. 그러다 궁금한 게 생기면 하나씩 파고들어가는 탑다운 방식으로. 실제로 이렇게 공부한 친구들을 회사에서 많이 만났습니다. 운영체제 내부는 거의 아는 게 없지만… 앱 개발이나 서버 개발은 저보다 훨씬 잘했습니다. 이런 걸 보면서 난 그동안 뭘 한 거지? 하는 자괴감이 들곤 했습니다. 다시 대학생으로 돌아간다면 탑다운 방식으로 공부해 보고 싶습니다. 기술이 금세 바뀌어 버리니까. 요즘 새로운 기술을 공부할 때는 저도 이렇게 탑다운 방식으로 하는 것 같기도 합니다. 모르는 게 생기면 ChatGPT에게 물어보면서 점점 깊이 내려가는 식으로. 이렇게 공부할 때는 주의할 점도 있습니다. 조금 어려워진다 싶으면 ‘이딴 건 몰라도 돼’ 하는 마음이 올라온다는 것입니다. 이런 마음만 잘 다스릴 수 있으면… 탑다운 어프로치도 좋은 학습 전략인 것 같습니다. https://jeho.page/essay/2024/12/10/top-down-approach.html

K리그 프로그래머

차세대 자바스크립트 런타임이자 올인원 개발 키트인 Bun에 대한 국내 첫 기술서인 헬로 Bun을 이제 eBook으로도 만나 보실 수 있습니다!

사실 eBook 출간은 아이러니하게도 저자인 제가 제일 손꼽아 기다렸는데요 😅 해외에 있어서 정적 저는 종이 책을 손에 아직 쥐어보지 못했거든요 😭 선편으로 부쳤다는데 캐나다 우체국이 현재 파업 중이라서 언제 도착할지 모르겠습니다 ㅋㅋ

저처럼 종이 책을 읽기 어려운 분들께 eBook이 좋은 대안이 되었으면 좋겠네요! 많은 관심 부탁드립니다 🙏

📕 YES24: https://www.yes24.com/Product/Goods/134021042
📗 교보문고: https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000214450265
📘 알라딘: https://www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ISBN=9791193926710

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헬로 Bun 🥟 eBook 출간 소식 📨

1
명심하라. 설득은, 설득이 필요한 순간에 꺼내들면 대부분 실패한다.

2
설득이 필요하지 않은 순간에 설득을 차곡차곡 쌓아놓으면, 언젠가 그것이 꼭 필요해질 때가 온다.

3
설득을 쌓아놓았다가 설득이 필요한 순간에 꺼내 쓰기만 하면 된다.

4
당신을 팔아야 할 때도 마찬가지다.

5
누군가에게 간절히 당신을 팔아야 할 때는, 아무리 영업을 잘해도 당신은 팔려나가지 않는다.

6
평소에 더 많은 사람들의 장바구니에 당신이 담겨 있어야 한다.

7
그러다가 당신이 간절히 필요해질 때 그들은 마침내 구매 버튼을 누른다.

#싸우지않고이기는기술

1 명심하라. 설득은, 설득이 필요한 순간에 꺼내들면 대부분 실패한다. ​ ​2 설득이 필요하지 않은 순간에 설득을 차곡차곡 쌓아놓으면, 언젠가 그것이 꼭 필요해질 때가 온다. ​ ​3 설득을 쌓아놓았다가 설득이 필요한 순간에 꺼내 쓰기만 하면 된다. ​ ​4 당신을 팔아야 할 때도 마찬가지다. ​ ​5 누군가에게 간절히 당신을 팔아야 할 때는, 아무리 영업을 잘해도 당신은 팔려나가지 않는다. ​ ​6 평소에 더 많은 사람들의 장바구니에 당신이 담겨 있어야 한다. ​ ​7 그러다가 당신이 간절히 필요해질 때 그들은 마침내 구매 버튼을 누른다. #싸우지않고이기는기술

< 당신을 팔고 싶다면, 평소에 장바구니에 담겨라 >

지금 AI와 코딩하는 일에 대한 의견은 약간 그런거 같다. 게임 업계에서 자동사냥이 시작되었던 때, 자동사냥에 대한 업계인들의 반응.

처음 자동사냥이 시작되었을 때, 그게 게임이냐라거나 핵 쓰는거나 다름없다 막 그랬지만, 결국 자동사냥 게임은 많은 일반인(?)들의 선택에 의해 게임 장르의 한 축이 되었다.

게임의 특성은 여러가지가 있지만, 수집 욕구가 큰 축을 차지하는데 자동사냥은 그걸 쉽게 만들어 준 것. 업계 고인물이나 골수 게이머들은 인정하지 않았지만, 결과적으로 더 많은 사람들이 게임을 즐길 수 있게 됨으로써 게임의 저변이 넓어졌다.

프로그래밍, 코딩도 마찬가지로, 코딩의 즐거움과 유용함에는 여러가지가 있지만 그중 가장 큰 축은 소프트웨어적으로 작동하는 무언가를 창작해내는 것에 있는데, 이를 쉽게 이룰 수 있게 해 준 것.

고인물들에게는 쓰레기 코드만 양산되는거 아니냐 싶겠지만, 결과적으로 더 많은 사람들이 소프트웨어를 만들 수 있게 됨으로써 저변이 넓어질 것으로 생각된다.

그리고 이건 생성형 AI로 혁신되는 거의 모든 업계에 해당되는 말이지 않을까 싶다.

지금 AI와 코딩하는 일에 대한 의견은 약간 그런거 같다. 게임 업계에서 자동사냥이 시작되었던 때, 자동사냥에 대한 업계인들의 반응. 처음 자동사냥이 시작되었을 때, 그게 게임이냐라거나 핵 쓰는거나 다름없다 막 그랬지만, 결국 자동사냥 게임은 많은 일반인(?)들의 선택에 의해 게임 장르의 한 축이 되었다. 게임의 특성은 여러가지가 있지만, 수집 욕구가 큰 축을 차지하는데 자동사냥은 그걸 쉽게 만들어 준 것. 업계 고인물이나 골수 게이머들은 인정하지 않았지만, 결과적으로 더 많은 사람들이 게임을 즐길 수 있게 됨으로써 게임의 저변이 넓어졌다. 프로그래밍, 코딩도 마찬가지로, 코딩의 즐거움과 유용함에는 여러가지가 있지만 그중 가장 큰 축은 소프트웨어적으로 작동하는 무언가를 창작해내는 것에 있는데, 이를 쉽게 이룰 수 있게 해 준 것. 고인물들에게는 쓰레기 코드만 양산되는거 아니냐 싶겠지만, 결과적으로 더 많은 사람들이 소프트웨어를 만들 수 있게 됨으로써 저변이 넓어질 것으로 생각된다. 그리고 이건 생성형 AI로 혁신되는 거의 모든 업계에 해당되는 말이지 않을까 싶다.

지금 AI와 코딩하는 일에 대한 의견은 약간 그런거 같다. 게임 

직장에서 처음으로 데이터 분석 프로젝트를 시작하게 된 당신.

바로 데이터 분석에 뛰어들기 전,
아래의 체크리스트를 먼저 확인해보세요.

당신의 데이터 분석이 더욱 가치있어질 거에요.

직장에서 처음으로 데이터 분석 프로젝트를 시작하게 된 당신. 바로 데이터 분석에 뛰어들기 전,아래의 체크리스트를 먼저 확인해보세요. 당신의 데이터 분석이 더욱 가치있어질 거에요.

데이터 분석 전 체크해야 하는 체크리스트 6가지

[Leadership] 유능한 직원은 떠나고 무능한 상사만 남는 이유

‘어떻게 저렇게 무능한 사람이 임원 자리에 앉아있는 걸까?’ 직장생활의 풀리지 않는 미스터리다. 회사 뿐 아니라 정부, 종교단체, 학교 등 근무지에 상관없이 그리고 시대와 동서양 문화권을 막론하고 보편적인 현상이다. 유능한 직원은 떠나고 무능한 상사만 남는 이유는 무엇일까.

1969년 미국의 교육학자 로런스 피터와 레이먼드 헐은 정치, 법률, 교육, 산업 등 모든 조직에서 시간이 지날수록 무능한 관리자들이 넘쳐나는 현상을 발견했다. 이를 ‘피터의 법칙(Peter Principle)’이라고 하는데 ‘승진 후 새로운 업무를 수행할 때 과거보다 일 처리 능력이 떨어지는 것은 자연스러운 현상’이라는 주장이다.

예를 들어 보자. 업무 성과가 탁월한 김 대리는 팀장으로 특진했다. 그러나 기쁨도 잠시 ‘아직도 빛나는 유능한 실무능력’이 문제가 된다. 자신의 뛰어난 실무능력을 팀원들에게 효율적으로 전수하면서 팀원들을 격려하고 동기부여를 하는 동시에 리더로서 해야 할 일에 전념해야 하지만, 특진까지 했으니 짧은 시간에 뛰어난 실적을 보여 자신의 능력을 입증하려 한다.

그러나 생각보다 좋은 결과가 나오지 않으니 팀원들을 격려하기보다는, 자신에 비해 업무능력이 떨어지는 팀원들을 비난하며 질책한다. 결국 자신이 직접 나서 실적을 채우려 실무까지 처리한다.

권한 위임을 하는 것에 대해서는 불안을 느낀다. 통제와 관리, 신뢰와 위임 사이에서 끊임없이 갈등만 한다. 팀장 본연의 업무가 무엇인지 깨닫지도 못한 상황에서 무엇을 어떻게 해야 할지 답답하기만 하다. 팀원들은 팀장이 자기들을 믿지 못해 실무적인 일까지 나서서 한다는 생각에 의욕을 잃어가고, 그러는 사이에 팀 내에서는 웃음소리가 사라져 버린다.

켈리 슈 예일대 경영대학원 교수는 높은 성과를 인정받아 승진한 관리자들이 리더로서 새로운 업무도 잘 수행하는지 알아보기 위해 131개 기업을 분석했다. 조사 결과는 피터의 법칙을 그대로 보여주었다. 주로 1등 영업사원 출신 관리자들의 실적이 최하위에 머물렀다.

이에 대해 켈리 슈는 “최고의 엔지니어가 창업한다고 해서 반드시 최고의 경영자가 되는 것은 아니며, 이는 최고의 엔지니어가 되는 것과 엔지니어를 잘 관리하는 리더가 되는 것은 다른 역량이기 때문”이라고 설명했다. 즉 리더는 성과를 내는 추진력 뿐만 아니라 팀원을 독려하고 시너지를 만드는 관리 능력이 매우 중요하다는 것이다.

조직의 리더는 대부분 실무능력이 뛰어난 사람들이다. 성과가 뛰어난 사람이 승진하는 것은 공정하다고 인식되기 때문이다. 여기에는 실무를 잘하면 자신의 담당 업무뿐 아니라 부하직원의 교육과 관리 등 리더의 역할도 잘 해낼 거라는 기대가 포함되어 있다.

그러나 실제로 리더의 과거 업무 성과는 리더십과 직접적인 연관성이 없다. 과거의 직무 수행능력을 승진 후의 직책에 필요한 능력과 같은 것으로 생각하는 판단의 오류는 승진할수록 되레 무능해지는 상사들을 만드는 아이러니를 낳는다.

그런데 피터의 법칙이 경고하는 진짜 위험은 ‘유능한 직원들이 조직을 떠나게 된다’라는 사실이다. 무능해진 상사들에게 자리를 지키는 것은 가장 중요한 문제다. 이들의 눈에 창의적 사고로 새로운 도전을 시도하는 유능한 직원은 질서를 어지럽히는 존재일 뿐이다.

따라서 창의적이고 도전적인 인재들은 오히려 승진에서 제외되기 쉽고 결국 스스로 버티지 못하고 떠나게 된다. 피터의 법칙이 관료적 조직에서 더욱 강하게 나타나는 건 바로 이런 속성 때문이다.

미국의 만화 <딜버트(Dilbert)>는 65개국 2000여 개의 신문에 연재된 세계적인 콘텐츠다. 엔지니어 딜버트의 직장생활을 그린 3~4컷의 만화는 경영진의 무능과 상사의 횡포, 권위주의적 계층구조를 신랄하게 풍자하는 내용으로 선풍적인 인기를 끌었다.

열광한 독자들은 작가 스콧 애덤스에게 자신들의 직장생활 이야기를 보냈는데 이는 고스란히 만화의 소재로 활용되었다. 작가는 열렬한 반응에 힘입어 독자들을 대상으로 ‘어떤 관행이 직원들을 가장 화나게 하는가’라는 설문조사를 했다. 가장 많은 표를 얻은 것은 ‘경영진으로 승진한 멍청이’였다.

이 내용은 만화 <딜버트의 법칙>으로 출간됐고 100만 부 이상이 팔렸다. 여기서 ‘무능력하고 비효율적인 직원일수록 경쟁 단계를 거치지 않고 곧바로 승진하는 현상’을 뜻하는 딜버트의 법칙이 탄생했다.

딜버트의 법칙이 작용하는 조직은 변화를 두려워하고 현실에 안주하려는 경향이 강하다. 혁신을 외치지만 혁신을 시도하지 않는다. 이런 풍토에 어울리는 사람이 바로 무능한 사람이다. 만화에서는 무능하지만 승진하고 싶은 사람들에게 “상사에게 잘 보이면 그만이고 너무 열심히 일하면 오히려 곤란하다”라고 조언한다.

피터의 법칙은 조직이 리더의 자질을 제대로 평가하지 않을 때 무능한 리더가 조직을 가득 채운다고 경고한다. 무능해진 리더들은 자신의 결점을 보완하고 리더로서 필요한 자질과 지식을 습득하기보다는 조직에 딜버트의 법칙을 만연하게 만든다.

무능한 상사들은 일에 대한 열정을 가진 직원이 오히려 껄끄럽다. 그래서 의도적으로 똑똑하지 않은 직원을 승진시켜 옆에 두는 최고경영자도 실제 현실에서 존재한다. 무능한 사람이 고위직으로 승진하는 꽤 흔한 이유다. 만년 저성과 조직은 이렇게 만들어진다.

‘어떻게 저렇게 무능한 사람이 임원 자리에 앉아있는 걸까?’ 직장생활의 풀리지 않는 미스터리다. 회사 뿐 아니라 정부, 종교단체, 학교 등 근무지에 상관없이 그리고 시대와 동서양 문화권을 막론하고 보편적인 현상이다. 유능한 직원은 떠나고 무능한 상사만 남는 이유는 무엇일까. 1969년 미국의 교육학자 로런스 피터와 레이먼드 헐은 정치, 법률, 교육, 산업 등 모든 조직에서 시간이 지날수록 무능한 관리자들이 넘쳐나는 현상을 발견했다. 이를 ‘피터의 법칙(Peter Principle)’이라고 하는데 ‘승진 후 새로운 업무를 수행할 때 과거보다 일 처리 능력이 떨어지는 것은 자연스러운 현상’이라는 주장이다. 예를 들어 보자. 업무 성과가 탁월한 김 대리는 팀장으로 특진했다. 그러나 기쁨도 잠시 ‘아직도 빛나는 유능한 실무능력’이 문제가 된다. 자신의 뛰어난 실무능력을 팀원들에게 효율적으로 전수하면서 팀원들을 격려하고 동기부여를 하는 동시에 리더로서 해야 할 일에 전념해야 하지만, 특진까지 했으니 짧은 시간에 뛰어난 실적을 보여 자신의 능력을 입증하려 한다. 그러나 생각보다 좋은 결과가 나오지 않으니 팀원들을 격려하기보다는, 자신에 비해 업무능력이 떨어지는 팀원들을 비난하며 질책한다. 결국 자신이 직접 나서 실적을 채우려 실무까지 처리한다. 권한 위임을 하는 것에 대해서는 불안을 느낀다. 통제와 관리, 신뢰와 위임 사이에서 끊임없이 갈등만 한다. 팀장 본연의 업무가 무엇인지 깨닫지도 못한 상황에서 무엇을 어떻게 해야 할지 답답하기만 하다. 팀원들은 팀장이 자기들을 믿지 못해 실무적인 일까지 나서서 한다는 생각에 의욕을 잃어가고, 그러는 사이에 팀 내에서는 웃음소리가 사라져 버린다. 켈리 슈 예일대 경영대학원 교수는 높은 성과를 인정받아 승진한 관리자들이 리더로서 새로운 업무도 잘 수행하는지 알아보기 위해 131개 기업을 분석했다. 조사 결과는 피터의 법칙을 그대로 보여주었다. 주로 1등 영업사원 출신 관리자들의 실적이 최하위에 머물렀다. 이에 대해 켈리 슈는 “최고의 엔지니어가 창업한다고 해서 반드시 최고의 경영자가 되는 것은 아니며, 이는 최고의 엔지니어가 되는 것과 엔지니어를 잘 관리하는 리더가 되는 것은 다른 역량이기 때문”이라고 설명했다. 즉 리더는 성과를 내는 추진력 뿐만 아니라 팀원을 독려하고 시너지를 만드는 관리 능력이 매우 중요하다는 것이다. 조직의 리더는 대부분 실무능력이 뛰어난 사람들이다. 성과가 뛰어난 사람이 승진하는 것은 공정하다고 인식되기 때문이다. 여기에는 실무를 잘하면 자신의 담당 업무뿐 아니라 부하직원의 교육과 관리 등 리더의 역할도 잘 해낼 거라는 기대가 포함되어 있다. 그러나 실제로 리더의 과거 업무 성과는 리더십과 직접적인 연관성이 없다. 과거의 직무 수행능력을 승진 후의 직책에 필요한 능력과 같은 것으로 생각하는 판단의 오류는 승진할수록 되레 무능해지는 상사들을 만드는 아이러니를 낳는다. 그런데 피터의 법칙이 경고하는 진짜 위험은 ‘유능한 직원들이 조직을 떠나게 된다’라는 사실이다. 무능해진 상사들에게 자리를 지키는 것은 가장 중요한 문제다. 이들의 눈에 창의적 사고로 새로운 도전을 시도하는 유능한 직원은 질서를 어지럽히는 존재일 뿐이다. 따라서 창의적이고 도전적인 인재들은 오히려 승진에서 제외되기 쉽고 결국 스스로 버티지 못하고 떠나게 된다. 피터의 법칙이 관료적 조직에서 더욱 강하게 나타나는 건 바로 이런 속성 때문이다. 미국의 만화 &lt;딜버트(Dilbert)&gt;는 65개국 2000여 개의 신문에 연재된 세계적인 콘텐츠다. 엔지니어 딜버트의 직장생활을 그린 3~4컷의 만화는 경영진의 무능과 상사의 횡포, 권위주의적 계층구조를 신랄하게 풍자하는 내용으로 선풍적인 인기를 끌었다. 열광한 독자들은 작가 스콧 애덤스에게 자신들의 직장생활 이야기를 보냈는데 이는 고스란히 만화의 소재로 활용되었다. 작가는 열렬한 반응에 힘입어 독자들을 대상으로 ‘어떤 관행이 직원들을 가장 화나게 하는가’라는 설문조사를 했다. 가장 많은 표를 얻은 것은 ‘경영진으로 승진한 멍청이’였다. 이 내용은 만화 &lt;딜버트의 법칙&gt;으로 출간됐고 100만 부 이상이 팔렸다. 여기서 ‘무능력하고 비효율적인 직원일수록 경쟁 단계를 거치지 않고 곧바로 승진하는 현상’을 뜻하는 딜버트의 법칙이 탄생했다. 딜버트의 법칙이 작용하는 조직은 변화를 두려워하고 현실에 안주하려는 경향이 강하다. 혁신을 외치지만 혁신을 시도하지 않는다. 이런 풍토에 어울리는 사람이 바로 무능한 사람이다. 만화에서는 무능하지만 승진하고 싶은 사람들에게 “상사에게 잘 보이면 그만이고 너무 열심히 일하면 오히려 곤란하다”라고 조언한다. 피터의 법칙은 조직이 리더의 자질을 제대로 평가하지 않을 때 무능한 리더가 조직을 가득 채운다고 경고한다. 무능해진 리더들은 자신의 결점을 보완하고 리더로서 필요한 자질과 지식을 습득하기보다는 조직에 딜버트의 법칙을 만연하게 만든다. 무능한 상사들은 일에 대한 열정을 가진 직원이 오히려 껄끄럽다. 그래서 의도적으로 똑똑하지 않은 직원을 승진시켜 옆에 두는 최고경영자도 실제 현실에서 존재한다. 무능한 사람이 고위직으로 승진하는 꽤 흔한 이유다. 만년 저성과 조직은 이렇게 만들어진다.

www.chiefexe.com

‘어떻게 저렇게 무능한 사람이 임원 자리에 앉아있는 걸까?’ 직장

가장 많이 여쭤보시는 질문 중 하나입니다. 채용 담당자 시절과 현재 코칭을 많이 하며 느낀 제 기준입니다.

👉 총 45-55p 사이
👉 서비스 3~4개
👉 프로젝트 6~7개, 장당 7-8p
👉 프로젝트 = 서비스 아님
👉 서비스 하나당 n개의 프로젝트가 나올 수 있음
👉 한 프로젝트 구성
- 프로젝트 배경 > 문제인식 및 정의 > 가설 > 솔루션 > 결과해석 > 레슨런
👉 문제 해결력을 잘 보여줄 수 있는 중요도 순서로 배치: 최신순 아니어도 됨, 같은 서비스가 붙어 있지 않아도 됨
👉 JD상 필요시 장표 후반에 Appendix 추가 후 BX, 개발, 그래픽 관련 작업들 추가

가장 많이 여쭤보시는 질문 중 하나입니다. 채용 담당자 시절과 현재 코칭을 많이 하며 느낀 제 기준입니다. 👉 총 45-55p 사이👉 서비스 3~4개👉 프로젝트 6~7개, 장당 7-8p👉 프로젝트 = 서비스 아님👉 서비스 하나당 n개의 프로젝트가 나올 수 있음👉 한 프로젝트 구성- 프로젝트 배경 &gt; 문제인식 및 정의 &gt; 가설 &gt; 솔루션 &gt; 결과해석 &gt; 레슨런👉 문제 해결력을 잘 보여줄 수 있는 중요도 순서로 배치: 최신순 아니어도 됨, 같은 서비스가 붙어 있지 않아도 됨👉 JD상 필요시 장표 후반에 Appendix 추가 후 BX, 개발, 그래픽 관련 작업들 추가

✋적당한 문제 해결 포트폴리오 장수는?

Findings in our latest study show that the quality of code written with GitHub Copilot is significantly more functional, readable, reliable, maintainable, and concise.

Does GitHub Copilot improve code quality? Here’s what the data says

GitHub에서 Copilot의 효과를 파악하기 위해 실험을 했습니다.

5년 이상의 개발자 202명을 모집 후 절반은 GitHub Copilot을 쓰고 절반은 AI도구를 일체 사용하지 않은 채 웹 서버의 API 엔드포인트를 작성하도록 한 뒤 준비된 단위 테스트의 통과 여부와 전문가 검토를 통해서 코드를 평가했습니다.

연구 결과에 따르면 GitHub Copilot을 사용한 코드가 단위테스트를 통과할 가능성이 56% 더 높았고 가독성은 1~3% 좋고 유지보수 면에서도 쉬운것으로 평가 받았다고 합니다.

https://github.blog/news-insights/research/does-github-copilot-improve-code-quality-heres-what-the-data-says/

GitHub에서 Copilot의 효과를 파악하기 위해 실험을 했습니다. 5년 이상의 개발자 202명을 모집 후 절반은 GitHub Copilot을 쓰고 절반은 AI도구를 일체 사용하지 않은 채 웹 서버의 API 엔드포인트를 작성하도록 한 뒤 준비된 단위 테스트의 통과 여부와 전문가 검토를 통해서 코드를 평가했습니다. 연구 결과에 따르면 GitHub Copilot을 사용한 코드가 단위테스트를 통과할 가능성이 56% 더 높았고 가독성은 1~3% 좋고 유지보수 면에서도 쉬운것으로 평가 받았다고 합니다. https://github.blog/news-insights/research/does-github-copilot-improve-code-quality-heres-what-the-data-says/

The GitHub Blog

GitHub에서 Copilot의 효과를 파악하기 위해 실험을 했습

코딩에서 메소드 구현하는 단계만 빼면
사실 코딩이나 마찬가지입니다
단 이에 대한 조건 성립은 프롬프트를 작성할때
~야 ~ 을 짜 줘가 아니라
명확하게 조건과 분기를 제시해 주었을때 한정이긴 합니다

코딩에서 메소드 구현하는 단계만 빼면사실 코딩이나 마찬가지입니다단 이에 대한 조건 성립은 프롬프트를 작성할때~야 ~ 을 짜 줘가 아니라명확하게 조건과 분기를 제시해 주었을때 한정이긴 합니다

프롬프트 작성과 코딩은 사실 다르지 않습니다

반도체

Java

OracleDB

소프트웨어 엔지니어

제조

물류 / 유통

MS SQL

MES POP 생산 관리 시스템 개발 밎 유지보수

보안

컨설팅

데이터 분석

커뮤니케이션

포렌식 서비스 제공 및 비정형 데이터 분석 솔루션 기술지원

스마트팩토리 시스템 구축 및 생산 관리 시스템 개발

플랫폼

MySQL

python

html

javascript

SpringBoot

Docker

React

typescript

Node.js

Spring

Github

시스템 통합 구축 파견 업무 및 배달 중계 플랫폼 추가 기능 개발 및 테스트

백엔드 개발자

django

Linux

자바 서버 모듈 개발 및 원도우 어플리케이션 개발 및 유지보수

프롬프트 작성과 코딩은 사실 다르지 않습니다

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