한 유튜버의 면접자가 실제로 썼던 코드라네요ㅋㅋ 창의성으로 통과시켜주고 싶었으나 hiring committee에서 탈락시켰다고...
😵‍💫😵‍💫

한 유튜버의 면접자가 실제로 썼던 코드라네요ㅋㅋ 창의성으로 통과시켜주고 싶었으나 hiring committee에서 탈락시켰다고...😵‍💫😵‍💫

Sleep Sort를 아세요??

이거 정렬이 되나요 😂
실행해도
실행해보니 현 배열 그대로인데 이해가 안되네요 ㅠ...

⁉️ 데드락(실행 교착 상태)을 푸는 가장 확실하고 빠른 방법이 뭐야? (/w ChatGPT)

—

데드락 상황을 해결하기 전에 먼저 정확히 어떤 리소스가 데드락을 일으키고 있는지 파악해야 합니다.

1. 프로세스 강제 종료 (Kill)

- 데드락 상태에 있는 프로세스 중 하나나 여러 개를 강제 종료합니다.
- 가장 빠르고 간단하게 데드락을 풀 수 있습니다.

2. 리소스 강제 회수 (Deallocate/Remove)

- 데드락에 관여한 리소스를 강제로 회수합니다.
- 프로세스를 종료하지 않고 데드락을 해결할 수 있습니다.

—

역시 정치, 사회적 문제도 컴퓨터 과학을 들여다보면 답이 있다. (아님)

⁉️ 데드락(실행 교착 상태)을 푸는 가장 확실하고 빠른 방법이 뭐야? (/w ChatGPT) — 데드락 상황을 해결하기 전에 먼저 정확히 어떤 리소스가 데드락을 일으키고 있는지 파악해야 합니다. 1. 프로세스 강제 종료 (Kill) - 데드락 상태에 있는 프로세스 중 하나나 여러 개를 강제 종료합니다.- 가장 빠르고 간단하게 데드락을 풀 수 있습니다. 2. 리소스 강제 회수 (Deallocate/Remove) - 데드락에 관여한 리소스를 강제로 회수합니다.- 프로세스를 종료하지 않고 데드락을 해결할 수 있습니다. — 역시 정치, 사회적 문제도 컴퓨터 과학을 들여다보면 답이 있다. (아님)

지난 10월에 출시된 파이썬 3.13은 최근 릴리스 중에서도 성능 향상에 가장 큰 중점을 둔 버전입니다. 릴리스 노트를 살펴보면 성능에 큰 영향을 미칠 수 있는 주요 변경 사항들이 눈에 띕니다. 이 글에서는 free-threaded 모드를 중점적으로 살펴보고, 이러한 변화가 파이썬 애플리케이션의 성능에 미치는 영향을 측정해 볼 예정입니다.

파이썬 3.13 성능 향상 완전 정복: Free-Threading | 요즘IT

Python 3.13에 도입된 GIL이 비활성된 모드인 free-threded의 성능 개선 부분을 정리한 글의 번역 글입니다.

Python에는 Global Interpreter Lock이란게 있어서 멀티 스레드를 사용하더라고 전역 락으로 하나의 스레드만 Python 코드를 실행할 수 있기 때문에 Python의 특징같으면서도 오랫동안 성능문제를 얘기할 때 GIL이 얘기되곤 했습니다.

오랫동안 GIL을 제거하는 방법에 대한 논의가 이루어졌고 이 모드의 이름이 fred-threaded라고 이름이져서 3.13부터 도입되었습니다.

이를 비교하기 위해 Google의 PageRank 알고리즘을 간단히 Python으로 구현하고 이를 단일 스레드, 멀티 스레드, 멀티 프로세스 3가지 버전으로 만들어서 3.12와 3.13에서 성능이 어떻게 나오는지 비교했습니다.

결과를 보면 GIL이 없는 멀티 스레드 구현이 가장 빠른 성능을 보여주으며 새로운 빌드 옵션을 활성화하지 않으면 3.12와 3.13은 비슷한 성능이 나왔고 멀티 프로세스 구현은 단일 스레드보다도 느린 것으로 나타났습니다.

아직은 도입 초기이기 때문에 free-threaded 빌드에서 GIL과는 상관없이 성능 저하가 있다고는 하는데 다음 버전에서 개선될 예정이고 이 결과만 보아도 free-thread가 멀티프로세스 구현의 대안이 될 가능성을 충분히 보여주고 있습니다.

https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2872/

Python 3.13에 도입된 GIL이 비활성된 모드인 free-threded의 성능 개선 부분을 정리한 글의 번역 글입니다. Python에는 Global Interpreter Lock이란게 있어서 멀티 스레드를 사용하더라고 전역 락으로 하나의 스레드만 Python 코드를 실행할 수 있기 때문에 Python의 특징같으면서도 오랫동안 성능문제를 얘기할 때 GIL이 얘기되곤 했습니다. 오랫동안 GIL을 제거하는 방법에 대한 논의가 이루어졌고 이 모드의 이름이 fred-threaded라고 이름이져서 3.13부터 도입되었습니다. 이를 비교하기 위해 Google의 PageRank 알고리즘을 간단히 Python으로 구현하고 이를 단일 스레드, 멀티 스레드, 멀티 프로세스 3가지 버전으로 만들어서 3.12와 3.13에서 성능이 어떻게 나오는지 비교했습니다. 결과를 보면 GIL이 없는 멀티 스레드 구현이 가장 빠른 성능을 보여주으며 새로운 빌드 옵션을 활성화하지 않으면 3.12와 3.13은 비슷한 성능이 나왔고 멀티 프로세스 구현은 단일 스레드보다도 느린 것으로 나타났습니다. 아직은 도입 초기이기 때문에 free-threaded 빌드에서 GIL과는 상관없이 성능 저하가 있다고는 하는데 다음 버전에서 개선될 예정이고 이 결과만 보아도 free-thread가 멀티프로세스 구현의 대안이 될 가능성을 충분히 보여주고 있습니다. https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2872/

요즘IT

최근의 AI와 로봇의 발전을 보면, 기술의 발전은 인재…가 아니라 기술의 한계를 돌파할 수 있는 수준의, 한계점이 넘는 막대한 돈을 밀도있게(빠르고 집중적으로) 투입(태우는)하는데 있는 것 같다. 갈수록 더 할 것 같고. 로켓이나 양자 컴퓨터 같은 건 말 할 것도 없으니.

최근의 AI와 로봇의 발전을 보면, 기술의 발전은 인재…가 아니라 기술의 한계를 돌파할 수 있는 수준의, 한계점이 넘는 막대한 돈을 밀도있게(빠르고 집중적으로) 투입(태우는)하는데 있는 것 같다. 갈수록 더 할 것 같고. 로켓이나 양자 컴퓨터 같은 건 말 할 것도 없으니.

그래서 아직 자율주행도 상용화 못 하고 있나요

가장 빠르고 효율적으로 개발을 공부하는 방법은
문제를 찾고 이를 해결해보는 프로젝트를 만들어보는 것 입니다

---

저는 27살에 군대에서 처음으로 개발 공부를 시작했습니다.

비전공자인 만큼 어디서부터 시작해야 할지 막막했었고, 유일하게 알고 있는 공부방법은 암기였기 때문에 결국 책 한 권을 사서 포스트잇을 붙이며 외우는 방식으로 공부를 시작했습니다.

그렇게 책 한 권을 다 읽고 난 뒤, 이런 생각이 들었습니다.

‘이제 이걸로 뭘 할 수 있지?’

그 순간 깨달았습니다. 저는 단순히 프로그래밍 언어 자체만 공부했을 뿐, 그것을 실제로 어떻게 활용해야 할지 배우지 못했다는 사실을요.
마치 영어를 배울 때 단어와 문법만 외우는 것과 같았습니다.

그렇다면 영어를 효과적으로 배우는 방법이 무엇일까요?

바로 외국인 친구를 사귀고, 배운 영어를 실제로 사용하는 것 입니다.

프로그래밍도 마찬가지라고 생각합니다.

저는 프로그래밍이란 ‘문제 해결을 위한 도구' 라고 생각합니다.

그리고 그것을 가장 효과적으로 배울 수 있는 방법은
직접 프로젝트를 만들어 보고, 그 과정에서 문제를 해결해 보는 것 입니다.

책을 읽고 강의를 듣는 것은 개발의 개념을 배우는 과정일 뿐, 그것만으로는 문제 해결 능력을 키우기 어렵습니다.

제가 생각하는 가장 좋은 방법은

‘스스로 기획하고 문제를 해결하며 프로젝트를 완성해 보는 것’ 입니다.

물론 처음에는 예상치 못한 에러와 마주하며 좌절할 수도 있습니다. 하지만 그 과정에서 직접 문제를 해결하고, 시행착오를 통해 스스로 깨닫게 됩니다.

이 과정은 단순히 문제 해결 능력과 프로그래밍 지식만 키우는 것이 아닙니다. 개발 자체에 대한 흥미와 자신감까지 함께 길러줍니다.

‘개발 공부에 머무르지 말고, 직접 활용하며 자신의 것으로 만들어 보세요.’

가장 빠르고 효율적으로 개발을 공부하는 방법은문제를 찾고 이를 해결해보는 프로젝트를 만들어보는 것 입니다 --- 저는 27살에 군대에서 처음으로 개발 공부를 시작했습니다. 비전공자인 만큼 어디서부터 시작해야 할지 막막했었고, 유일하게 알고 있는 공부방법은 암기였기 때문에 결국 책 한 권을 사서 포스트잇을 붙이며 외우는 방식으로 공부를 시작했습니다. 그렇게 책 한 권을 다 읽고 난 뒤, 이런 생각이 들었습니다. ‘이제 이걸로 뭘 할 수 있지?’ 그 순간 깨달았습니다. 저는 단순히 프로그래밍 언어 자체만 공부했을 뿐, 그것을 실제로 어떻게 활용해야 할지 배우지 못했다는 사실을요.마치 영어를 배울 때 단어와 문법만 외우는 것과 같았습니다. 그렇다면 영어를 효과적으로 배우는 방법이 무엇일까요? 바로 외국인 친구를 사귀고, 배운 영어를 실제로 사용하는 것 입니다. 프로그래밍도 마찬가지라고 생각합니다. 저는 프로그래밍이란 ‘문제 해결을 위한 도구' 라고 생각합니다. 그리고 그것을 가장 효과적으로 배울 수 있는 방법은직접 프로젝트를 만들어 보고, 그 과정에서 문제를 해결해 보는 것 입니다. 책을 읽고 강의를 듣는 것은 개발의 개념을 배우는 과정일 뿐, 그것만으로는 문제 해결 능력을 키우기 어렵습니다. 제가 생각하는 가장 좋은 방법은 ‘스스로 기획하고 문제를 해결하며 프로젝트를 완성해 보는 것’ 입니다. 물론 처음에는 예상치 못한 에러와 마주하며 좌절할 수도 있습니다. 하지만 그 과정에서 직접 문제를 해결하고, 시행착오를 통해 스스로 깨닫게 됩니다. 이 과정은 단순히 문제 해결 능력과 프로그래밍 지식만 키우는 것이 아닙니다. 개발 자체에 대한 흥미와 자신감까지 함께 길러줍니다. ‘개발 공부에 머무르지 말고, 직접 활용하며 자신의 것으로 만들어 보세요.’

가장 빠르고 효율적으로 개발을 공부하는 방법

다 해봤습니다 프로젝트 해서 포트폴리오에 차곡차곡 담아놨습니다 그래도 여전히 취업이 안 됩니다

웹에서 작동하는 그래픽기반 웹채팅으로~ 게임진영에 사용하는 렌더링 기법을 일부 사용했으며 다중접속처리가 됩니다.
소원을 빌면 소원이 이루어지는 공간입니다.
( 모바일은 조금불편하고 피씨에서 잘작동)

링크 : http://chat.webnori.com/metaroom
코드 : https://github.com/psmon/BlazorChatAppEcom

웹에서 작동하는 그래픽기반 웹채팅으로~ 게임진영에 사용하는 렌더링 기법을 일부 사용했으며 다중접속처리가 됩니다. 소원을 빌면 소원이 이루어지는 공간입니다.( 모바일은 조금불편하고 피씨에서 잘작동) 링크 : http://chat.webnori.com/metaroom코드 : https://github.com/psmon/BlazorChatAppEcom

그래픽 웹채팅

데이터 워크플로우(Data Workflow)란, 기업이 데이터를 수집, 처리, 분석, 그리고 활용까지 이어지는 전체 과정을 나타내는 프로세스를 의미해요.

데이터 워크플로우를 통해, 데이터 직군들은 구체적이고 체계적인 업무 범위를 파악하고, 다른 업무들에 비해 더 집중해야 할 영역을 파악할 수 있습니다.

비교적 최근에 등장한 직무인 분석형 엔지니어(Analytical Engineer)는
데이터 해석과 활용 단계 전에 필요한

- 데이터 자동화
- 데이터 통합
- 데이터 전처리
- 데이터 변환
- 데이터 모델링
- 데이터 시각화
- 데이터 분석

단계를 맡고 있어요.

주로 분석 과정 중 발생하는 이슈를 해결하고
데이터 흐름을 최적화하는 업무를 맡게 됩니다.

분석형 엔지니어는 이미 데이터 분석이 체계화된 조직 내에서
필요로 하는 경우들이 많아요.

회사 직원들이 직접 데이터를 확인할 수 있는 데이터 소스가 존재하거나,
여러 데이터를 통합한 데이터 통합 저장소에서
분석형 엔지니어는 각 분석에 필요한 데이터를 통해

- 대시보드를 구축하거나
- 데이터 파이프라인을 관리하고
- 새로운 분석 환경을 만드는 등

데이터 분석가와 엔지니어를 결합한 하이브리드형 직무에요.

다음 포스트는 '데이터 엔지니어(Data Engineer)'에 대한 내용으로 돌아올게요 :)

데이터 워크플로우(Data Workflow)란, 기업이 데이터를 수집, 처리, 분석, 그리고 활용까지 이어지는 전체 과정을 나타내는 프로세스를 의미해요. 데이터 워크플로우를 통해, 데이터 직군들은 구체적이고 체계적인 업무 범위를 파악하고, 다른 업무들에 비해 더 집중해야 할 영역을 파악할 수 있습니다. 비교적 최근에 등장한 직무인 분석형 엔지니어(Analytical Engineer)는 데이터 해석과 활용 단계 전에 필요한 - 데이터 자동화 - 데이터 통합 - 데이터 전처리 - 데이터 변환 - 데이터 모델링 - 데이터 시각화 - 데이터 분석 단계를 맡고 있어요. 주로 분석 과정 중 발생하는 이슈를 해결하고 데이터 흐름을 최적화하는 업무를 맡게 됩니다. 분석형 엔지니어는 이미 데이터 분석이 체계화된 조직 내에서 필요로 하는 경우들이 많아요. 회사 직원들이 직접 데이터를 확인할 수 있는 데이터 소스가 존재하거나, 여러 데이터를 통합한 데이터 통합 저장소에서 분석형 엔지니어는 각 분석에 필요한 데이터를 통해 - 대시보드를 구축하거나 - 데이터 파이프라인을 관리하고 - 새로운 분석 환경을 만드는 등 데이터 분석가와 엔지니어를 결합한 하이브리드형 직무에요. 다음 포스트는 '데이터 엔지니어(Data Engineer)'에 대한 내용으로 돌아올게요 :)

데이터 워크플로우(Data Workflow) - 분석형 엔지니어 편

In this guide, we look at Broadcom’s acquisition of VMware and how it influences your IT desktop, server, cloud and supplier management strategies.

Broadcom’s VMware acquisition explained: The impact on your IT strategy | Computer Weekly

요 며칠 사이, 여러 매체를 통해 AI 칩 시장에서 브로드컴(Broadcom)이 급성장 중이라는 소식이 눈에 띄었다. 구글과 메타, 바이트댄스 같은 빅테크 기업들과 협업해 주문형 반도체(ASIC)을 개발하고 있으며, AI 데이터센터 구축에 필요한 역량(데이터 전송과 신호 무결성 등)을 갖춘 회사로 주목받고 있는 듯하다.

사실 처음엔 "브로드컴? 어디서 많이 들어본 이름인데…" 하고 스쳐 지나갔다. 그러다 "State of Spring 2024" 에서 브로드컴이라는 이름을 본적이 있다는게 번득 떠올라, 다시금 관심이 생겼다. 이리저리 구글링을 해보니, 2023년에 브로드컴이 VMWare를 인수하면서 스프링의 상표권도 함께 넘어간 모양이다. 인수 시점에 스프링 팀 내부에서도 어느 정도 구조조정이 있었던 듯하다는 이야기들도 찾아볼 수 있었다.

돌아보면 스프링 팀의 여정도 참 파란만장하다. SpringSource → VMWare → Pivotal → 다시 VMWare로 돌아갔다가, 이제 브로드컴까지. 최근에 공개된 스프링 프레임워크 7과 스프링 부트 4에 대한 계획을 보면, 당장은 눈에 띄는 변화 없이 잘 흘러가는 듯해 조금은 안심이 된다. 사실 이런 상황이 오면 늘 기대와 걱정이 뒤섞이게 마련이다.

그럼에도 브로드컴이라는 새로운 울타리 안에서도 스프링 생태계가 여전히 활기차고 즐겁게 발전해 나가기를 바란다.

https://www.computerweekly.com/feature/Broadcoms-VMware-acquisition-explained-The-impact-on-your-IT-strategy

요 며칠 사이, 여러 매체를 통해 AI 칩 시장에서 브로드컴(Broadcom)이 급성장 중이라는 소식이 눈에 띄었다. 구글과 메타, 바이트댄스 같은 빅테크 기업들과 협업해 주문형 반도체(ASIC)을 개발하고 있으며, AI 데이터센터 구축에 필요한 역량(데이터 전송과 신호 무결성 등)을 갖춘 회사로 주목받고 있는 듯하다. 사실 처음엔 "브로드컴? 어디서 많이 들어본 이름인데…" 하고 스쳐 지나갔다. 그러다 "State of Spring 2024" 에서 브로드컴이라는 이름을 본적이 있다는게 번득 떠올라, 다시금 관심이 생겼다. 이리저리 구글링을 해보니, 2023년에 브로드컴이 VMWare를 인수하면서 스프링의 상표권도 함께 넘어간 모양이다. 인수 시점에 스프링 팀 내부에서도 어느 정도 구조조정이 있었던 듯하다는 이야기들도 찾아볼 수 있었다. 돌아보면 스프링 팀의 여정도 참 파란만장하다. SpringSource → VMWare → Pivotal → 다시 VMWare로 돌아갔다가, 이제 브로드컴까지. 최근에 공개된 스프링 프레임워크 7과 스프링 부트 4에 대한 계획을 보면, 당장은 눈에 띄는 변화 없이 잘 흘러가는 듯해 조금은 안심이 된다. 사실 이런 상황이 오면 늘 기대와 걱정이 뒤섞이게 마련이다. 그럼에도 브로드컴이라는 새로운 울타리 안에서도 스프링 생태계가 여전히 활기차고 즐겁게 발전해 나가기를 바란다. https://www.computerweekly.com/feature/Broadcoms-VMware-acquisition-explained-The-impact-on-your-IT-strategy

ComputerWeekly.com

브로드컴 품 안의 스프링, 괜찮겠지?

지난 8월말부터 12월 중순까지 17주간 SJSU(San Jose State University) Applied Data Science 석사과정에서 "Data Warehouse and Pipelines"라는 과목을 가르치며 느낀 점을 복기해보고자 한다.

 * 실리콘밸리내에서 취업률이 높기로 유명한 학교지만 IT 기업의 특히 주니어 채용이 여전히 낮다보니 오피스 아워에 찾아오는 학생들은 대부분 취업은 둘째치고 인턴자리도 없다는 하소연을 했다. 미국 경기가 좋다고 하지만 개발자나 IT쪽은 분명 아니다.
 * 위의 이유는 코딩 관련 AI 기술의 괄목할 만한 발전 때문임을 이제는 부인할 수 없다고 보여진다. 함수 레벨의 코딩은 이제 개인이 직접할 이유는 없어 보인다. 프롬프트를 잘 작성하고 검증 케이스만 만들면 충분한 정도로 코딩봇은 발전했다. 당장은 주니어 개발자들에게 영향을 주겠지만 혼자서 코딩에만 열을 올리는 개발자들에게도 곧 부정적인 영향을 주리라 믿는다. 좋은 평판을 만들고 의사 소통이 가능하며 나만이 아니라 내가 속한 그룹에 좋은 영향력을 가진 사람이 되려 할 필요가 더욱 있다.
 * 그룹 프로젝트, 랩 등 여럿이 공동으로 하는 작업의 경우 peer review를 이번에도 하기는 했지만 다음에는 성실성과 기여도에 따라 배점을 확실히 다르게 바꿔볼 예정이다. 이번에는 모든 팀원들이 가장 낮게 배점을 준 개인에게는 점수를 확실히 낮게 주었는데 다음 학기에는 이를 분명히 공표하고 팀웍을 강조할 예정이다.
 * 매주 나가는 숙제와 4주에 한번씩 본 퀴즈의 경우 배점 비율이 10%씩으로 낮았는데 이를 높이고 중간고사/기말고사/그룹 프로젝트의 비율을 상대적으로 낮출 생각이다.
 * Data Warehouse로 Snowflake를 사용하고 Visualization Tool로 Tableau를 사용하는 것을 제외하고 나머지 실습은 모두 Docker과 Google Colab으로 진행하도록 커리큘럼을 수정할 예정이다.
 * 숙제와 랩의 채점 기준도 이번 한번 하면서 어느 정도 명확해졌고 결국 어떤 조교를 채용하느냐가 가장 중요하다는 점도 깨달았다. 조교 채용을 회사에서 채용하듯이 잘 따져보려고 채용 기준을 만들었다.
 * 학생들과 소통에 대해서도 많이 배웠는데 반복해도 안 듣는 학생들이 있었고 이런 학생들까지 구제해주기 보다는 출석 열심히 하고 잘 따라오는 학생들이 더 유리한 형태로 깜짝 퀴즈등도 고려해볼 생각이다.

한 학기지만 학생들을 가르치며 취업의 어려움과 교육과 현실 사이의 거리를 느끼게 된 것은 큰 깨달음이 아닌가 싶다. AI 시대에 맞는 교육은 어떤 모양일까?

지난 8월말부터 12월 중순까지 17주간 SJSU(San Jose State University) Applied Data Science 석사과정에서 "Data Warehouse and Pipelines"라는 과목을 가르치며 느낀 점을 복기해보고자 한다. <ul ><li>실리콘밸리내에서 취업률이 높기로 유명한 학교지만 IT 기업의 특히 주니어 채용이 여전히 낮다보니 오피스 아워에 찾아오는 학생들은 대부분 취업은 둘째치고 인턴자리도 없다는 하소연을 했다. 미국 경기가 좋다고 하지만 개발자나 IT쪽은 분명 아니다.</li><li>위의 이유는 코딩 관련 AI 기술의 괄목할 만한 발전 때문임을 이제는 부인할 수 없다고 보여진다. 함수 레벨의 코딩은 이제 개인이 직접할 이유는 없어 보인다. 프롬프트를 잘 작성하고 검증 케이스만 만들면 충분한 정도로 코딩봇은 발전했다. 당장은 주니어 개발자들에게 영향을 주겠지만 혼자서 코딩에만 열을 올리는 개발자들에게도 곧 부정적인 영향을 주리라 믿는다. 좋은 평판을 만들고 의사 소통이 가능하며 나만이 아니라 내가 속한 그룹에 좋은 영향력을 가진 사람이 되려 할 필요가 더욱 있다.</li><li>그룹 프로젝트, 랩 등 여럿이 공동으로 하는 작업의 경우 peer review를 이번에도 하기는 했지만 다음에는 성실성과 기여도에 따라 배점을 확실히 다르게 바꿔볼 예정이다. 이번에는 모든 팀원들이 가장 낮게 배점을 준 개인에게는 점수를 확실히 낮게 주었는데 다음 학기에는 이를 분명히 공표하고 팀웍을 강조할 예정이다.</li><li>매주 나가는 숙제와 4주에 한번씩 본 퀴즈의 경우 배점 비율이 10%씩으로 낮았는데 이를 높이고 중간고사/기말고사/그룹 프로젝트의 비율을 상대적으로 낮출 생각이다.</li><li>Data Warehouse로 Snowflake를 사용하고 Visualization Tool로 Tableau를 사용하는 것을 제외하고 나머지 실습은 모두 Docker과 Google Colab으로 진행하도록 커리큘럼을 수정할 예정이다.</li><li>숙제와 랩의 채점 기준도 이번 한번 하면서 어느 정도 명확해졌고 결국 어떤 조교를 채용하느냐가 가장 중요하다는 점도 깨달았다. 조교 채용을 회사에서 채용하듯이 잘 따져보려고 채용 기준을 만들었다.</li><li>학생들과 소통에 대해서도 많이 배웠는데 반복해도 안 듣는 학생들이 있었고 이런 학생들까지 구제해주기 보다는 출석 열심히 하고 잘 따라오는 학생들이 더 유리한 형태로 깜짝 퀴즈등도 고려해볼 생각이다.</li></ul> 한 학기지만 학생들을 가르치며 취업의 어려움과 교육과 현실 사이의 거리를 느끼게 된 것은 큰 깨달음이 아닌가 싶다. AI 시대에 맞는 교육은 어떤 모양일까?

SJSU 강의 회고

매년 이맘때면 연락이 와요. 회사는 어떤지, 하는 일은 마음에 드는지 안부를 묻죠. 헤드헌터예요.

이직 생각이 없더라도 헤드헌터와 알고 지내는 건 제법 괜찮은 선택이에요. '정보의 비대칭성'을 해소할 수 있으니까요.

구체적으론 세 가지 좋은 점이 있었어요.

1. 채용 시장의 분위기를 파악할 수 있어요
2. 서류 전형에 대한 부담이 낮아져요
3. 연봉 계약도 혼자 하는 것보단 유리해져요

여러분이 생각하는 헤드헌터를 알고 지내면 좋은 이유는 무엇인가요? 혹시 단점도 있었나요?

매년 이맘때면 연락이 와요. 회사는 어떤지, 하는 일은 마음에 드는지 안부를 묻죠. 헤드헌터예요. 이직 생각이 없더라도 헤드헌터와 알고 지내는 건 제법 괜찮은 선택이에요. '정보의 비대칭성'을 해소할 수 있으니까요. 구체적으론 세 가지 좋은 점이 있었어요. 1. 채용 시장의 분위기를 파악할 수 있어요2. 서류 전형에 대한 부담이 낮아져요3. 연봉 계약도 혼자 하는 것보단 유리해져요 여러분이 생각하는 헤드헌터를 알고 지내면 좋은 이유는 무엇인가요? 혹시 단점도 있었나요?&nbsp;

헤드헌터와 알고 지내면 좋은 점

전 헤드헌터라는 존재를 본적이 없어요,,,,ㅎㅎ

저는 멘토링을 할 때 개발뿐만 아니라 문제 정의부터 시작해 기획, 커뮤니케이션, 팀 문화, PPT, 발표 등 사이드 프로젝트를 만드는데 도움을 줄 수 있는 전과정에 관한 피드백을 드립니다.

특히, 개발자분들만 모여 있는 경우 발표와 관련된 부분을 굉장히 어려워하는 것을 많이 봤습니다.
발표 자료 구성, 전달력 있는 말하기 방법, 톤, 말할 때의 습관 등 다양한 부분에 피드백을 드리는 것이 중요하다고 생각합니다.

오늘은 사이드 프로젝트 발표에서 PPT를 어떻게 구성하는지에 대한 피드백을 공유해보겠습니다.
기초적인 내용이 많지만, 실제로 도움을 드렸던 부분을 중심으로 정리해봤습니다.

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1. 발표는 설득이 목적입니다

- 여러분은 프로젝트의 기능과 목적 등 모든 것을 이미 알고 있지만, 발표를 듣는 분들은 대부분 처음 프로젝트를 접하는 분들입니다.

- 따라서 발표 자료는 매우 친절하게 구성하고, 설득을 목적으로 만들어야 합니다.

- "왜 이 서비스를 만들었지?" "왜 해당 기능을 넣었을까?"와 같은 질문에 충분히 답할 수 있도록 자료를 준비하세요.

- 문제 정의 - 기획 소개 - 기능 소개 - 시연 - 마무리로 이어지는 흐름을 방해받지 않도록 구성하세요.

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2. '3의 법칙'

- 문제 정의, 특징, 기능 등을 소개할 때 숫자 3을 기억하세요.

- 정보를 제시하거나 설득의 근거를 제시할 때 3개로 구성하면 효과적입니다.

- 1~2개의 경우 부족하다는 느낌을 주고, 4개 이상은 복잡하다는 인상을 줄 수 있습니다.

- 기획 및 컨설팅 업계에서는 숫자 3을 적음의 끝이자 많음의 시작이라고 표현합니다. (출처 - 시선의 발견)

- PPT에서도 숫자 3을 적절히 활용하세요.

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3. 너무 많은 텍스트를 자료에 넣지 마세요

- 발표 자료는 발표자를 돕는 도구입니다.

- 발표 중 청중의 시선은 발표 자료가 아니라 발표자에게 머물러야 합니다.

- 하지만 PPT를 만드는 입장에서는 최대한 많은 정보를 담고 싶어 하죠.

- 이로 인해 가독성이 떨어지고, 청중이 장문의 텍스트를 읽느라 시선이 분산될 수 있습니다.

- PPT에는 중요하고 수치적인 텍스트만 간결하게 정리하고, 부연 설명은 발표자가 직접 하는 것이 좋습니다.

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4. 최종 시연은 영상으로 진행하세요

- 시연 방법은 크게 두 가지가 있습니다.
1. 직접 웹이나 앱을 띄워놓고 시연하는 방법
2. 미리 녹화한 영상을 PPT에 삽입해 진행하는 방법

- 저는 필수가 아닌 이상 두 번째 방법을 추천합니다.

- 라이브 시연은 생생함과 어필력을 제공하지만, 시간 조절이 어렵고 실수의 가능성이 있으며, 발표 흐름이 끊길 수 있는 단점이 있습니다.

- 미리 녹화한 영상은 시간 활용이 정확하고 편집이 가능해 청중이 이해하기 쉽습니다.

- 때문에 가능하면 녹화된 시연 영상을 활용하시기를 권장합니다.

저는 멘토링을 할 때 개발뿐만 아니라 문제 정의부터 시작해 기획, 커뮤니케이션, 팀 문화, PPT, 발표 등 사이드 프로젝트를 만드는데 도움을 줄 수 있는 전과정에 관한 피드백을 드립니다. 특히, 개발자분들만 모여 있는 경우 발표와 관련된 부분을 굉장히 어려워하는 것을 많이 봤습니다.발표 자료 구성, 전달력 있는 말하기 방법, 톤, 말할 때의 습관 등 다양한 부분에 피드백을 드리는 것이 중요하다고 생각합니다. 오늘은 사이드 프로젝트 발표에서 PPT를 어떻게 구성하는지에 대한 피드백을 공유해보겠습니다.기초적인 내용이 많지만, 실제로 도움을 드렸던 부분을 중심으로 정리해봤습니다. ---1. 발표는 설득이 목적입니다 - 여러분은 프로젝트의 기능과 목적 등 모든 것을 이미 알고 있지만, 발표를 듣는 분들은 대부분 처음 프로젝트를 접하는 분들입니다. - 따라서 발표 자료는 매우 친절하게 구성하고, 설득을 목적으로 만들어야 합니다. - "왜 이 서비스를 만들었지?" "왜 해당 기능을 넣었을까?"와 같은 질문에 충분히 답할 수 있도록 자료를 준비하세요. - 문제 정의 - 기획 소개 - 기능 소개 - 시연 - 마무리로 이어지는 흐름을 방해받지 않도록 구성하세요. ---2. '3의 법칙' - 문제 정의, 특징, 기능 등을 소개할 때 숫자 3을 기억하세요. - 정보를 제시하거나 설득의 근거를 제시할 때 3개로 구성하면 효과적입니다. - 1~2개의 경우 부족하다는 느낌을 주고, 4개 이상은 복잡하다는 인상을 줄 수 있습니다. - 기획 및 컨설팅 업계에서는 숫자 3을 적음의 끝이자 많음의 시작이라고 표현합니다. (출처 - 시선의 발견) - PPT에서도 숫자 3을 적절히 활용하세요. ---3. 너무 많은 텍스트를 자료에 넣지 마세요 - 발표 자료는 발표자를 돕는 도구입니다. - 발표 중 청중의 시선은 발표 자료가 아니라 발표자에게 머물러야 합니다. - 하지만 PPT를 만드는 입장에서는 최대한 많은 정보를 담고 싶어 하죠. - 이로 인해 가독성이 떨어지고, 청중이 장문의 텍스트를 읽느라 시선이 분산될 수 있습니다. - PPT에는 중요하고 수치적인 텍스트만 간결하게 정리하고, 부연 설명은 발표자가 직접 하는 것이 좋습니다. ---4. 최종 시연은 영상으로 진행하세요 - 시연 방법은 크게 두 가지가 있습니다.1. 직접 웹이나 앱을 띄워놓고 시연하는 방법2. 미리 녹화한 영상을 PPT에 삽입해 진행하는 방법 - 저는 필수가 아닌 이상 두 번째 방법을 추천합니다. - 라이브 시연은 생생함과 어필력을 제공하지만, 시간 조절이 어렵고 실수의 가능성이 있으며, 발표 흐름이 끊길 수 있는 단점이 있습니다. - 미리 녹화한 영상은 시간 활용이 정확하고 편집이 가능해 청중이 이해하기 쉽습니다. - 때문에 가능하면 녹화된 시연 영상을 활용하시기를 권장합니다.

사이드 프로젝트 발표 피드백

YouTube에서 마음에 드는 동영상과 음악을 감상하고, 직접 만든 콘텐츠를 업로드하여 친구, 가족뿐 아니라 전 세계 사람들과 콘텐츠를 공유할 수 있습니다.

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최근 프론트엔드 개발에서 API 모킹의 중요성이 점점 커지고 있습니다. 서버 개발이 완료되지 않은 상태에서도 Mock 데이터를 이용해 프론트엔드 개발을 진행하고, 독립적인 테스트를 수행할 수 있기 때문인데요. 이와 관련하여, 개인적으로 우아한형제들이 개발한 MSG(Mock Service GUI)관련 소프트웨어를 관심있게 지켜보고 있습니다.

MSG(Mock Service GUI)란?
MSG는 기존의 모킹 방식처럼 코드를 수정하는 번거로움 없이, 브라우저에 표시되는 UI를 통해 모킹 데이터를 제어할 수 있는 도구입니다. MSW(Mock Service Worker)를 기반으로 개발되었으며, 브라우저 확장 프로그램이 아닌 프로젝트에 디펜던시로 설치해 사용합니다.

MSG의 주요 기능
 * UI 기반 제어: API 모킹 데이터를 코딩하지 않고 UI에서 직접 선택 및 수정할 수 있습니다. 이를 통해 API 응답 데이터를 실시간으로 변경하며 화면 전환 결과를 바로 확인할 수 있습니다.
 * 로컬스토리지 활용: 각자의 브라우저 로컬스토리지에 개인 맞춤형 API 모킹 설정을 저장하고 관리할 수 있습니다. 팀원 간 설정 충돌을 방지하며 작업 효율성을 높입니다.
 * 프로젝트 통합성: MSG는 API 모킹 데이터를 프로젝트 내 여러 API와 쉽게 매핑할 수 있어, 신규 프로젝트 셋업 시에도 빠르고 효과적으로 활용할 수 있습니다.
MSG의 활용 사례
 * 우아한형제들은 MSG를 주문, 결제, 회원 도메인 프로젝트에 적용했으며, 특히 배민클럽 구독 서비스 프로젝트에서는 초기 셋업부터 MSG를 적극적으로 활용해 다량의 모킹 데이터를 효율적으로 관리했습니다.
 * 최신 버전인 MSG 2.0은 기능이 더욱 강화되어, 팀 내 다양한 프로젝트에서 사용 사례가 점차 확대되고 있다고 합니다.

현재 MSG는 오픈소스 전환을 목표로 개발되고 있습니다. 만약 공개된다면, QA, 기획자, 개발자 모두가 실시간으로 데이터를 확인하고 테스트하면서 더욱 원활하고 신속한 협업이 가능해질 것으로 보입니다. 오픈소스로 공개된다면 안쓸 이유가 없어보이고 여러 부서와 팀에 긍정적인 변화를 가져올 것으로 보이는만큼 빨리 공개되었으면 좋겠네요 :)

https://www.youtube.com/watch?v=dDAfG4fe4do
https://techblog.woowahan.com/20154/

최근 프론트엔드 개발에서 API 모킹의 중요성이 점점 커지고 있습니다. 서버 개발이 완료되지 않은 상태에서도 Mock 데이터를 이용해 프론트엔드 개발을 진행하고, 독립적인 테스트를 수행할 수 있기 때문인데요. 이와 관련하여, 개인적으로 우아한형제들이 개발한 MSG(Mock Service GUI)관련 소프트웨어를 관심있게 지켜보고 있습니다. MSG(Mock Service GUI)란?MSG는 기존의 모킹 방식처럼 코드를 수정하는 번거로움 없이, 브라우저에 표시되는 UI를 통해 모킹 데이터를 제어할 수 있는 도구입니다. MSW(Mock Service Worker)를 기반으로 개발되었으며, 브라우저 확장 프로그램이 아닌 프로젝트에 디펜던시로 설치해 사용합니다. MSG의 주요 기능<ul ><li>UI 기반 제어: API 모킹 데이터를 코딩하지 않고 UI에서 직접 선택 및 수정할 수 있습니다. 이를 통해 API 응답 데이터를 실시간으로 변경하며 화면 전환 결과를 바로 확인할 수 있습니다.</li><li>로컬스토리지 활용: 각자의 브라우저 로컬스토리지에 개인 맞춤형 API 모킹 설정을 저장하고 관리할 수 있습니다. 팀원 간 설정 충돌을 방지하며 작업 효율성을 높입니다.</li><li>프로젝트 통합성: MSG는 API 모킹 데이터를 프로젝트 내 여러 API와 쉽게 매핑할 수 있어, 신규 프로젝트 셋업 시에도 빠르고 효과적으로 활용할 수 있습니다.</li></ul>MSG의 활용 사례<ul ><li>우아한형제들은 MSG를 주문, 결제, 회원 도메인 프로젝트에 적용했으며, 특히 배민클럽 구독 서비스 프로젝트에서는 초기 셋업부터 MSG를 적극적으로 활용해 다량의 모킹 데이터를 효율적으로 관리했습니다.</li><li>최신 버전인 MSG 2.0은 기능이 더욱 강화되어, 팀 내 다양한 프로젝트에서 사용 사례가 점차 확대되고 있다고 합니다.</li></ul> 현재 MSG는 오픈소스 전환을 목표로 개발되고 있습니다. 만약 공개된다면, QA, 기획자, 개발자 모두가 실시간으로 데이터를 확인하고 테스트하면서 더욱 원활하고 신속한 협업이 가능해질 것으로 보입니다. 오픈소스로 공개된다면 안쓸 이유가 없어보이고 여러 부서와 팀에 긍정적인 변화를 가져올 것으로 보이는만큼 빨리 공개되었으면 좋겠네요 :) https://www.youtube.com/watch?v=dDAfG4fe4dohttps://techblog.woowahan.com/20154/

www.youtube.com

API 모킹 환경의 진화, MSG(Mock Service GUI)

2024 was insane, and many things happened around AI and software development in general. I believe...

25 top open-source tools for building web apps you can't afford to miss in 2025🎉 🚀

여기 2024년에 가능성을 보여주었고, 2025년에 더욱 빛날 것으로 보이는 25개의 오픈소스 웹앱개발도구를 소개합니다. 보다 상세한 사용법과 내용은 원문을 참고해주시기 바랍니다~^^

1. AI 및 LLM 도구
 * Composio
   * https://composio.dev/
   * AI 에이전트 통합 플랫폼
   * 250개 이상의 애플리케이션을 지원하며, GitHub, Jira, Salesforce, Gmail 등 다수의 SaaS 앱 연결 지원
 * Vercel AI SDK
   * https://sdk.vercel.ai/
   * TypeScript로 AI 웹 앱 빌드
   * React, Next.js, Vue, SvelteKit 등을 지원하며, 반복적인 설정을 단순화하고 대화형 UI 기반 구축
 * LangGraph JS
   * https://www.langchain.com/langgraph
   * 그래프 기반 에이전트 워크플로우 구축
   * 상태 머신 개념을 사용하여 복잡한 AI 워크플로우를 그래프 방식으로 쉽게 구축
 * CopilotKit
   * https://www.copilotkit.ai/
   * 웹 앱에 AI 코파일럿 추가, GitHub Copilot과 같은 기능을 앱에 쉽게 추가
 * LanceDB
   * https://lancedb.com/
   * AI 앱을 위한 고성능 벡터 데이터베이스
   * 벡터 임베딩을 효율적으로 저장하고 쿼리할 수 있는 SQLite와 유사한 빠른 데이터베이스

2. 프레임워크 및 빌드 도구
 * Encore
   * https://encore.dev/
   * 자동화된 인프라가 포함된 백엔드 프레임워크
   * 클라우드 서비스를 단순화하여 일관된 API와 DevOps 자동화 제공
 * HTMX
   * https://htmx.org/
   * JavaScript 없이 동적 웹 앱 개발
   * HTML만으로도 모던한 웹 앱을 구축
 * Val Town
   * https://www.val.town/
   * 서버리스 JavaScript 실행 플랫폼
   * GitHub Gist와 서버리스 함수의 결합처럼 작동하며 JavaScript 코드 공유와 실행 방식 혁신
 * Deno 2
   * https://deno.com/
   * TypeScript 지원을 내장한 안전한 런타임
   * Node.js의 창시자인 Ryan Dahl의 새로운 프로젝트로, 현대적인 기능과 내장된 보안 제공
 * Turborepo
   * https://turbo.build/
   * 고성능 JS 모노레포 빌드 시스템
   * 지능형 캐싱과 병렬 실행을 통해 모노레포 관리의 빌드 시간 단축

3. 실시간 및 이벤트 기반 시스템
 * Socket.io
   * https://socket.io/
   * 웹 앱용 양방향 실시간 통신 라이브러리
   * 실시간 기능을 추가할 때 복잡한 통신 문제를 손쉽게 처리
 * Feather.js
   * https://feathersjs.com/
   * 실시간 API 프레임워크
   * REST API와 실시간 업데이트를 모두 지원하는 프레임워크
 * Deepstream.io
   * https://deepstream.io/
   * 확장 가능한 실시간 데이터 동기화 엔진
   * 협업 편집기나 멀티플레이어 게임 구축에 적합
 * Serverless Framework
   * https://www.serverless.com/
   * 클라우드 애그노스틱 서버리스 앱 개발
   * AWS, Azure, Google Cloud 등 다양한 클라우드 환경에서 서버리스 애플리케이션을 배포
 * RabbitMQ
   * https://www.rabbitmq.com/
   * 분산 시스템을 위한 강력한 메시지 브로커
   * 신뢰할 수 있는 메시지 전달을 지원하며 Node.js 애플리케이션에 필수

4. 개발자 경험 및 테스트 도구
 * Vitest
   * https://vitest.dev/
   * Vite 통합 차세대 테스트 프레임워크
   * 빠른 속도로 테스트를 실행하며, 개발 서버의 성능을 테스트 환경에서도 제공
 * Playwright
   * https://playwright.dev/
   * AI 기반 E2E 테스트 생성 도구
   * 믿을 수 있는 QA 엔지니어처럼 작동하며, 앱을 클릭하면 테스트 코드 자동 생성
 * Prettier
   * https://prettier.io/
   * 코드 포맷터
   * 세미콜론이나 줄바꿈과 같은 논쟁을 끝내주는 일관된 코드 포맷터
 * Jest
   * https://jestjs.io/
   * 스냅샷 지원을 갖춘 JavaScript 테스트 프레임워크
   * 단위 테스트부터 스냅샷까지 모두 지원하는 만능 도구
 * Puppeteer
   * https://pptr.dev/
   * 모던 웹 테스트를 위한 헤드리스 Chrome 자동화
   * 크롬 자동화, 웹 스크래핑, PDF 생성 등 다양한 작업 수행

5. 디자인 컴포넌트 및 UI
 * Shadcn-UI
   * https://ui.shadcn.com/
   * 복사-붙여넣기 구현을 지원하는 접근성 컴포넌트 라이브러리
   * 스타일링 제한 없이 컴포넌트를 완전 제어할 수 있는 접근 방식 제공
 * Radix Themes
   * https://www.radix-ui.com/themes/docs/components/theme
   * Radix Primitives를 위한 프로덕션 준비 테마 시스템
   * Radix Primitives의 장점을 테마 시스템에 통합하여 쉽게 활용
 * Daisy UI
   * https://daisyui.com/
   * Tailwind 기반 컴포넌트 라이브러리
   * Tailwind의 클래스를 간소화하여 코드가 더 깔끔하게 유지
 * Vanilla Extract
   * https://vanilla-extract.style/
   * 실행 시간 없는 타입이 적용된 CSS-in-JS 솔루션
   * TypeScript의 강력함과 실행 시간 없이 순수 CSS 제공
 * Ark UI
   * https://ark-ui.com/
   * 프레임워크에 구애받지 않는 헤드리스 UI 컴포넌트
   * React, Vue, Solid에서 일관된 컴포넌트 제공

 * 원문: https://dev.to/composiodev/25-top-open-source-tools-for-building-web-apps-you-cant-afford-to-miss-in-2025-5005

여기 2024년에 가능성을 보여주었고, 2025년에 더욱 빛날 것으로 보이는 25개의 오픈소스 웹앱개발도구를 소개합니다. 보다 상세한 사용법과 내용은 원문을 참고해주시기 바랍니다~^^ 1. AI 및 LLM 도구<ul ><li>Composio<ul ><li>https://composio.dev/</li><li>AI 에이전트 통합 플랫폼</li><li>250개 이상의 애플리케이션을 지원하며, GitHub, Jira, Salesforce, Gmail 등 다수의 SaaS 앱 연결 지원</li></ul></li><li>Vercel AI SDK<ul ><li>https://sdk.vercel.ai/</li><li>TypeScript로 AI 웹 앱 빌드</li><li>React, Next.js, Vue, SvelteKit 등을 지원하며, 반복적인 설정을 단순화하고 대화형 UI 기반 구축 </li></ul></li><li>LangGraph JS<ul ><li>https://www.langchain.com/langgraph</li><li>그래프 기반 에이전트 워크플로우 구축</li><li>상태 머신 개념을 사용하여 복잡한 AI 워크플로우를 그래프 방식으로 쉽게 구축</li></ul></li><li>CopilotKit<ul ><li>https://www.copilotkit.ai/</li><li>웹 앱에 AI 코파일럿 추가, GitHub Copilot과 같은 기능을 앱에 쉽게 추가</li></ul></li><li>LanceDB<ul ><li>https://lancedb.com/</li><li>AI 앱을 위한 고성능 벡터 데이터베이스</li><li>벡터 임베딩을 효율적으로 저장하고 쿼리할 수 있는 SQLite와 유사한 빠른 데이터베이스</li></ul></li></ul> 2. 프레임워크 및 빌드 도구<ul ><li>Encore<ul ><li>https://encore.dev/</li><li>자동화된 인프라가 포함된 백엔드 프레임워크</li><li>클라우드 서비스를 단순화하여 일관된 API와 DevOps 자동화 제공</li></ul></li><li>HTMX<ul ><li>https://htmx.org/</li><li>JavaScript 없이 동적 웹 앱 개발</li><li>HTML만으로도 모던한 웹 앱을 구축</li></ul></li><li>Val Town<ul ><li>https://www.val.town/</li><li>서버리스 JavaScript 실행 플랫폼</li><li>GitHub Gist와 서버리스 함수의 결합처럼 작동하며 JavaScript 코드 공유와 실행 방식 혁신</li></ul></li><li>Deno 2<ul ><li>https://deno.com/</li><li>TypeScript 지원을 내장한 안전한 런타임</li><li>Node.js의 창시자인 Ryan Dahl의 새로운 프로젝트로, 현대적인 기능과 내장된 보안 제공</li></ul></li><li>Turborepo<ul ><li>https://turbo.build/</li><li>고성능 JS 모노레포 빌드 시스템</li><li>지능형 캐싱과 병렬 실행을 통해 모노레포 관리의 빌드 시간 단축</li></ul></li></ul> 3. 실시간 및 이벤트 기반 시스템<ul ><li>Socket.io<ul ><li>https://socket.io/</li><li>웹 앱용 양방향 실시간 통신 라이브러리</li><li>실시간 기능을 추가할 때 복잡한 통신 문제를 손쉽게 처리</li></ul></li><li>Feather.js<ul ><li>https://feathersjs.com/</li><li>실시간 API 프레임워크</li><li>REST API와 실시간 업데이트를 모두 지원하는 프레임워크</li></ul></li><li>Deepstream.io<ul ><li>https://deepstream.io/</li><li>확장 가능한 실시간 데이터 동기화 엔진</li><li>협업 편집기나 멀티플레이어 게임 구축에 적합</li></ul></li><li>Serverless Framework<ul ><li>https://www.serverless.com/</li><li>클라우드 애그노스틱 서버리스 앱 개발</li><li>AWS, Azure, Google Cloud 등 다양한 클라우드 환경에서 서버리스 애플리케이션을 배포</li></ul></li><li>RabbitMQ<ul ><li>https://www.rabbitmq.com/</li><li>분산 시스템을 위한 강력한 메시지 브로커</li><li>신뢰할 수 있는 메시지 전달을 지원하며 Node.js 애플리케이션에 필수</li></ul></li></ul> 4. 개발자 경험 및 테스트 도구<ul ><li>Vitest<ul ><li>https://vitest.dev/</li><li>Vite 통합 차세대 테스트 프레임워크</li><li>빠른 속도로 테스트를 실행하며, 개발 서버의 성능을 테스트 환경에서도 제공</li></ul></li><li>Playwright<ul ><li>https://playwright.dev/</li><li>AI 기반 E2E 테스트 생성 도구</li><li>믿을 수 있는 QA 엔지니어처럼 작동하며, 앱을 클릭하면 테스트 코드 자동 생성</li></ul></li><li>Prettier<ul ><li>https://prettier.io/</li><li>코드 포맷터</li><li>세미콜론이나 줄바꿈과 같은 논쟁을 끝내주는 일관된 코드 포맷터</li></ul></li><li>Jest<ul ><li>https://jestjs.io/</li><li>스냅샷 지원을 갖춘 JavaScript 테스트 프레임워크</li><li>단위 테스트부터 스냅샷까지 모두 지원하는 만능 도구</li></ul></li><li>Puppeteer<ul ><li>https://pptr.dev/</li><li>모던 웹 테스트를 위한 헤드리스 Chrome 자동화</li><li>크롬 자동화, 웹 스크래핑, PDF 생성 등 다양한 작업 수행</li></ul></li></ul> 5. 디자인 컴포넌트 및 UI<ul ><li>Shadcn-UI<ul ><li>https://ui.shadcn.com/</li><li>복사-붙여넣기 구현을 지원하는 접근성 컴포넌트 라이브러리</li><li>스타일링 제한 없이 컴포넌트를 완전 제어할 수 있는 접근 방식 제공</li></ul></li><li>Radix Themes<ul ><li>https://www.radix-ui.com/themes/docs/components/theme</li><li>Radix Primitives를 위한 프로덕션 준비 테마 시스템</li><li>Radix Primitives의 장점을 테마 시스템에 통합하여 쉽게 활용</li></ul></li><li>Daisy UI<ul ><li>https://daisyui.com/</li><li>Tailwind 기반 컴포넌트 라이브러리</li><li>Tailwind의 클래스를 간소화하여 코드가 더 깔끔하게 유지</li></ul></li><li>Vanilla Extract<ul ><li>https://vanilla-extract.style/</li><li>실행 시간 없는 타입이 적용된 CSS-in-JS 솔루션</li><li>TypeScript의 강력함과 실행 시간 없이 순수 CSS 제공</li></ul></li><li>Ark UI<ul ><li>https://ark-ui.com/</li><li>프레임워크에 구애받지 않는 헤드리스 UI 컴포넌트</li><li>React, Vue, Solid에서 일관된 컴포넌트 제공</li></ul></li></ul> <ul ><li>원문: https://dev.to/composiodev/25-top-open-source-tools-for-building-web-apps-you-cant-afford-to-miss-in-2025-5005</li></ul>

DEV Community

[Dev] 2025년에 놓쳐선 안 될 25가지 오픈소스 웹 앱 개

우아콘에 나온 데이터분석 챗봇 '물어보새!'
이거 보고 저도 만들고 있어요!
(재밌는데 AI 엔지니어로 전향을...)

연휴에 널널한데 재밌게 좋네요 :) 다들 업무에 적용해보세요!

https://youtu.be/_QPhoKItI2k?si=X7-bDz4IGqJx0NDc

우아콘에 나온 데이터분석 챗봇 '물어보새!'이거 보고 저도 만들고 있어요!(재밌는데 AI 엔지니어로 전향을...) 연휴에 널널한데 재밌게 좋네요 :) 다들 업무에 적용해보세요! https://youtu.be/_QPhoKItI2k?si=X7-bDz4IGqJx0NDc

youtu.be

랭체인+RAG으로 text to SQL 만들기

React 19가 얼마 전 정식 버전으로 출시되었는데요, 혹시 React 19 업그레이드를 고려하고 계신가요? 공식 문서의 업그레이드 가이드를 한글로 번역해두었으니 참고하시면 도움이 될 것 같습니다 😊

[번역] 리액트 19 업그레이드 가이드

오늘은 라인플러스의 김은빈님이 번역해주신 글입니다.

리액트 19가 정식 버전으로 출시되면서 많은 변화와 개선사항들이 있었습니다. 특히 메이저 업데이트인 만큼 호환성이 깨지는 변경사항들이 있어 업그레이드 시 주의가 필요한데요.

이 가이드에서는 설치부터 시작해 코드 자동 변환(Codemods), 호환성 이슈, 지원 중단되는 기능들까지 상세히 다루고 있습니다. 특히 실제 마이그레이션 과정에서 발생할 수 있는 이슈들과 해결 방법에 대해 자세히 설명하고 있으니, 리액트 19 업그레이드를 계획하고 계신 분들에게 꼭 필요한 내용이 될 것 같습니다.

업그레이드 과정에서 어려움을 겪지 않도록, 목차에 있는 내용들을 차근차근 살펴보시는 것을 추천드립니다! 😊

글 링크: https://velog.io/@eunbinn/react-19-upgrade-guide

오늘은 라인플러스의 김은빈님이 번역해주신 글입니다. 리액트 19가 정식 버전으로 출시되면서 많은 변화와 개선사항들이 있었습니다. 특히 메이저 업데이트인 만큼 호환성이 깨지는 변경사항들이 있어 업그레이드 시 주의가 필요한데요. 이 가이드에서는 설치부터 시작해 코드 자동 변환(Codemods), 호환성 이슈, 지원 중단되는 기능들까지 상세히 다루고 있습니다. 특히 실제 마이그레이션 과정에서 발생할 수 있는 이슈들과 해결 방법에 대해 자세히 설명하고 있으니, 리액트 19 업그레이드를 계획하고 계신 분들에게 꼭 필요한 내용이 될 것 같습니다. 업그레이드 과정에서 어려움을 겪지 않도록, 목차에 있는 내용들을 차근차근 살펴보시는 것을 추천드립니다! 😊 글 링크: https://velog.io/@eunbinn/react-19-upgrade-guide

velog.io

리액트 19 업그레이드 가이드

내 커리어 30년을 돌이켜보면 초반에 많이 했던 실수 중의 하나가 내가 있는 현재 환경에 대한 부정적인 시각을 갖고 있었던 것이었다. 좋은 점은 눈에 안 들어오고 나쁜 점만 부각되는 형태였는데 그러면서 왠지 다른 회사나 경쟁사는 우리보다 훨씬 더 완벽한 환경이란 착각을 하는 모양새였다.

큰 기대를 가지고 다른 환경에 가서 일하면서 여기는 여기대로 또 다른 문제점들이 존재한다는 것을 깨닫는데 오랜 시간이 걸리지는 않았다. 중요한 포인트는 안 좋은 점 하나에 꽂혀 버리는 것이 아니라 균형 잡힌 시각을 갖는 것이다.

 1. 긍정적인 부분의 합이 부정적인 부분의 합보다 크다면 괜찮은 환경이다. 여기서 합을 할 때 중요한 포인트는 가중치를 분명하게 주어야 한다는 점이다. 사람이 좋은 곳인지 특히 내 상사가 좋은 사람인지 여부에는 높은 가중치를 주어야 한다. 회사의 비전과 미션이 내 개인적인 관심사와 일치하는지도 중요한 포인트다.
 2. 다른 환경은 완벽할 것이라는 기대는 충족될 수 없는 기대다. 다른 환경으로 이동할 때 기대 수준 관리를 할 필요가 있다. 기대가 크면 실망도 크다.

완벽한 환경은 존재하지 않지만, 균형 잡힌 시각을 바탕으로 긍정적인 부분의 합이 부정적인 부분의 합보다 큰지를 바라봄으로써 계속 있는 것이 맞는지 아니면 다른 환경을 찾아가는 것이 맞는지 결정할 수 있었다. 그리고 어디에 있건 언젠가는 떠나겠지만 현재에 최선을 다하는 모습을 보이는 것은 중요하다. 이게 평판에 영향을 끼치며 좋은 평판 없이 커리어 후반기 이직은 쉽지 않다.

내 커리어 30년을 돌이켜보면 초반에 많이 했던 실수 중의 하나가 내가 있는 현재 환경에 대한 부정적인 시각을 갖고 있었던 것이었다. 좋은 점은 눈에 안 들어오고 나쁜 점만 부각되는 형태였는데 그러면서 왠지 다른 회사나 경쟁사는 우리보다 훨씬 더 완벽한 환경이란 착각을 하는 모양새였다. 큰 기대를 가지고 다른 환경에 가서 일하면서 여기는 여기대로 또 다른 문제점들이 존재한다는 것을 깨닫는데 오랜 시간이 걸리지는 않았다. 중요한 포인트는 안 좋은 점 하나에 꽂혀 버리는 것이 아니라 균형 잡힌 시각을 갖는 것이다. <ol ><li>긍정적인 부분의 합이 부정적인 부분의 합보다 크다면 괜찮은 환경이다. 여기서 합을 할 때 중요한 포인트는 가중치를 분명하게 주어야 한다는 점이다. 사람이 좋은 곳인지 특히 내 상사가 좋은 사람인지 여부에는 높은 가중치를 주어야 한다. 회사의 비전과 미션이 내 개인적인 관심사와 일치하는지도 중요한 포인트다.</li><li>다른 환경은 완벽할 것이라는 기대는 충족될 수 없는 기대다. 다른 환경으로 이동할 때 기대 수준 관리를 할 필요가 있다. 기대가 크면 실망도 크다.</li></ol> 완벽한 환경은 존재하지 않지만, 균형 잡힌 시각을 바탕으로 긍정적인 부분의 합이 부정적인 부분의 합보다 큰지를 바라봄으로써 계속 있는 것이 맞는지 아니면 다른 환경을 찾아가는 것이 맞는지 결정할 수 있었다. 그리고 어디에 있건 언젠가는 떠나겠지만 현재에 최선을 다하는 모습을 보이는 것은 중요하다. 이게 평판에 영향을 끼치며 좋은 평판 없이 커리어 후반기 이직은 쉽지 않다.

모든 일에는 명암이 있다

A few points that I want to mention after working in Coupang for 6 months as a Recommender system software engineer

Review - 6 Months in Coupang

쿠팡에서 추천 시스템 백엔드 엔지니어로 조인한지 6개월 차가 되었습니다.
다음 분기를, 내년을 준비하고자 지난 기간을 되돌아봅니다.

문화
자신의 상황에 따라 많이 차이가 있을 수 있으나, 제가 경험하고 느낀 바는 아래와 같습니다.

 * 사용자 문제에 기반
대부분의 주요 프로젝트는 사용자 문제에 기반하여 주도됩니다. 여러 데이터를 참조하여 문제를 정의하고, 해결하고자 하는 바를 기술하며, 성공과 실패(롤백)은 어떤 기준일지를 작성한 1-pager를 통해 변경 프로젝트가 시작되고 팀이 구성됩니다.

 * 실험 주도
문제 정의부터 성공과 실패의 정의 및 판단까지 모든 것은 데이터와 A/B 테스트를 기반으로 진행됩니다. 고도화되어 구현에 큰 비용이 발생하지 않는 A/B 테스트 플랫폼과 프로세스는 중요 핵심 자산으로 보이며, 그렇기에 모든 변경은 검증되어 개선이 인정될 때만 반영되고 그렇지 않다면 폐기됩니다.
(관련해 좋은 책, Ron Kohavi의 Trustworthy Online Controlled Experiments)

 * 문제를 소유하지, 도메인을 점유하지 않음
주로는 도메인 오너가 도메인에 대한 변경을 진행하게 되지만, 리소스가 없다면 도메인 오너의 가이드 하에 특정 문제를 해결하기 위해 도메인 오너가 아닌 컨트리뷰터가 기여하기도 합니다. 물론, 특정 도메인 서비스에 대한 운영, oncall 등은 도메인 오너가 진행합니다.

하지만, 어떤 문제를 어떤 구성원이 P0로 해결하는 중이라면 그 문제를 위한 변경은 도메인에 구애받지 않고 '급한 구성원'이 해결할 수 있는 기회가 비교적 열려 있습니다.

Self AAR (Review)
추천 시스템은 다른 백엔드 시스템과는 조금 다르게 내부적으로 헤비한 데이터(Data-Intensive) 처리가 존재하고, 그 데이터 처리에 기반한 모델을 서빙한다는 특징이 있습니다. 유사한 도메인으로는 검색, ML 서빙 플랫폼와 같은 것들이 생각되는데요.

그렇기에 엔지니어로 관여하는 부분은 모델링, 파이프라이닝, 서빙, 그리고 기본적인 운영과 같은 4가지로 구분할 수 있습니다.

저는 지난 160일간 대략적으로 파이프라이닝, 서빙, 그리고 운영에 관여하였습니다.

 * 파이프라이닝
특정 유저에 대해 특정 추천상품이라는 후보군들을 뽑아내기 위해 Offline으로 준비되는 데이터에 해당됩니다. Java, Scala, Python 등에 기반한 Spark으로 되어 있어, 일부 데이터를 추가하는 작업을 진행하였습니다.

 * 서빙
실시간으로 추천 위젯과 위젯의 상품 리스트를 응답하는 서비스입니다. 주로 다양한 업스트림을 Aggregate하는 패턴으로 다양한 아규먼트를 받을 수 잇는 GRPC 엔드포인트를 제공합니다.

 * 운영
모델링, 파이프라이닝, 서빙에 대한 유지와 모니터링이 해당됩니다. Spark 버젼을 마이그레이션하거나, AWS LB와 내부 클러스터 설정 구조를 변경하거나, CICD에 사용되는 서비스를 전사 정책에 따라 마이그레이션 하는 등의 작업을 진행합니다.

특징적으로는 Oncall이 일주일씩 로테이션이 되기에, Grafana alert에 따라 전화가 오면 핸들링하는 Oncall 프로세스를 진행하기도 합니다.

(원본: https://kadensungbincho.com/blog/backend/review-6-months-in-coupang)

쿠팡에서 추천 시스템 백엔드 엔지니어로 조인한지 6개월 차가 되었습니다. 다음 분기를, 내년을 준비하고자 지난 기간을 되돌아봅니다. 문화자신의 상황에 따라 많이 차이가 있을 수 있으나, 제가 경험하고 느낀 바는 아래와 같습니다. <ul ><li>사용자 문제에 기반</li></ul>대부분의 주요 프로젝트는 사용자 문제에 기반하여 주도됩니다. 여러 데이터를 참조하여 문제를 정의하고, 해결하고자 하는 바를 기술하며, 성공과 실패(롤백)은 어떤 기준일지를 작성한 1-pager를 통해 변경 프로젝트가 시작되고 팀이 구성됩니다. <ul ><li>실험 주도</li></ul>문제 정의부터 성공과 실패의 정의 및 판단까지 모든 것은 데이터와 A/B 테스트를 기반으로 진행됩니다. 고도화되어 구현에 큰 비용이 발생하지 않는 A/B 테스트 플랫폼과 프로세스는 중요 핵심 자산으로 보이며, 그렇기에 모든 변경은 검증되어 개선이 인정될 때만 반영되고 그렇지 않다면 폐기됩니다. (관련해 좋은 책, Ron Kohavi의 Trustworthy Online Controlled Experiments) <ul ><li>문제를 소유하지, 도메인을 점유하지 않음</li></ul>주로는 도메인 오너가 도메인에 대한 변경을 진행하게 되지만, 리소스가 없다면 도메인 오너의 가이드 하에 특정 문제를 해결하기 위해 도메인 오너가 아닌 컨트리뷰터가 기여하기도 합니다. 물론, 특정 도메인 서비스에 대한 운영, oncall 등은 도메인 오너가 진행합니다. 하지만, 어떤 문제를 어떤 구성원이 P0로 해결하는 중이라면 그 문제를 위한 변경은 도메인에 구애받지 않고 '급한 구성원'이 해결할 수 있는 기회가 비교적 열려 있습니다. Self AAR (Review)추천 시스템은 다른 백엔드 시스템과는 조금 다르게 내부적으로 헤비한 데이터(Data-Intensive) 처리가 존재하고, 그 데이터 처리에 기반한 모델을 서빙한다는 특징이 있습니다. 유사한 도메인으로는 검색, ML 서빙 플랫폼와 같은 것들이 생각되는데요. 그렇기에 엔지니어로 관여하는 부분은 모델링, 파이프라이닝, 서빙, 그리고 기본적인 운영과 같은 4가지로 구분할 수 있습니다. 저는 지난 160일간 대략적으로 파이프라이닝, 서빙, 그리고 운영에 관여하였습니다. <ul ><li>파이프라이닝</li></ul>특정 유저에 대해 특정 추천상품이라는 후보군들을 뽑아내기 위해 Offline으로 준비되는 데이터에 해당됩니다. Java, Scala, Python 등에 기반한 Spark으로 되어 있어, 일부 데이터를 추가하는 작업을 진행하였습니다. <ul ><li> 서빙</li></ul>실시간으로 추천 위젯과 위젯의 상품 리스트를 응답하는 서비스입니다. 주로 다양한 업스트림을 Aggregate하는 패턴으로 다양한 아규먼트를 받을 수 잇는 GRPC 엔드포인트를 제공합니다. <ul ><li>운영</li></ul>모델링, 파이프라이닝, 서빙에 대한 유지와 모니터링이 해당됩니다. Spark 버젼을 마이그레이션하거나, AWS LB와 내부 클러스터 설정 구조를 변경하거나, CICD에 사용되는 서비스를 전사 정책에 따라 마이그레이션 하는 등의 작업을 진행합니다. 특징적으로는 Oncall이 일주일씩 로테이션이 되기에, Grafana alert에 따라 전화가 오면 핸들링하는 Oncall 프로세스를 진행하기도 합니다. (원본: https://kadensungbincho.com/blog/backend/review-6-months-in-coupang)

Kaden Sungbin Cho

쿠팡에서의 6개월 회고

남이 짠 코드를 읽는 건 재미없는 일입니다. 가끔 잘 짜인 코드를 볼 때면 기분이 좋았지만… 그런 일이 많지는 않았습니다. 잘 짠 코드라 하더라도 코드 타래를 끝도 없이 따라가며 의도를 파악하기까지의 순간은 고통 그 자체였습니다. 내가 코딩할 때나 재미를 느끼는 것입니다.

코드를 짜는 재미

남이 짠 코드를 읽는 건 재미없는 일입니다.
가끔 잘 짜인 코드를 볼 때면 기분이 좋았지만… 그런 일이 많지는 않았습니다.
잘 짠 코드라 하더라도 코드 타래를 끝도 없이 따라가며 의도를 파악하기까지의 순간은 고통 그 자체였습니다.
내가 코딩할 때나 재미를 느끼는 것입니다.

남의 코드를 많이 읽어야 실력이 빨리 향상된다고 합니다. 동의합니다.
저도 공부를 위해 가끔 오픈 소스 코드를 다운로드해서 읽어 보려 시도했지만…
번번이 포기했습니다. 너무 어렵고 재미없고 고통스러워서.
20년 동안 코딩을 했지만 실력이 이 모양인 건 남의 코드를 많이 안 읽어서 아닐까?

요즘 다시 남의 코드를 읽고 있습니다.
다 Cursor 덕분입니다.
Cursor에게 부탁하고 Accept를 누르다 보면 코드를 하나도 모른 채 프로그램이 동작하게 됩니다.
분명 내 프로젝트인데 어떤 파일에 어떤 코드들이 있는 건지 나도 모르겠어.

할 수 없이 잠시 멈추고 꾸역꾸역 코드를 읽습니다.
남이 짠 코드. 역시나 재미없고 스트레스를 받습니다.
그래도 읽어 나갈 수밖에 없습니다. 내 프로젝트니까.

이렇게라도 남의 코드를 읽으며 배울 수 있으니 좋은 거 아닐까?
그런 생각이 들면서도 이게 뭐 하는 짓인가 현타가 오는 건 어쩔 수 없습니다. 코딩을 하는 재미를 빼앗기고 있는 것 같습니다.

바둑을 두던 사람들도 이런 기분이었을까요?

https://jeho.page/essay/2024/12/23/writing-code.html

남이 짠 코드를 읽는 건 재미없는 일입니다. 가끔 잘 짜인 코드를 볼 때면 기분이 좋았지만… 그런 일이 많지는 않았습니다. 잘 짠 코드라 하더라도 코드 타래를 끝도 없이 따라가며 의도를 파악하기까지의 순간은 고통 그 자체였습니다. 내가 코딩할 때나 재미를 느끼는 것입니다. 남의 코드를 많이 읽어야 실력이 빨리 향상된다고 합니다. 동의합니다. 저도 공부를 위해 가끔 오픈 소스 코드를 다운로드해서 읽어 보려 시도했지만… 번번이 포기했습니다. 너무 어렵고 재미없고 고통스러워서. 20년 동안 코딩을 했지만 실력이 이 모양인 건 남의 코드를 많이 안 읽어서 아닐까? 요즘 다시 남의 코드를 읽고 있습니다. 다 Cursor 덕분입니다. Cursor에게 부탁하고 Accept를 누르다 보면 코드를 하나도 모른 채 프로그램이 동작하게 됩니다. 분명 내 프로젝트인데 어떤 파일에 어떤 코드들이 있는 건지 나도 모르겠어. 할 수 없이 잠시 멈추고 꾸역꾸역 코드를 읽습니다. 남이 짠 코드. 역시나 재미없고 스트레스를 받습니다. 그래도 읽어 나갈 수밖에 없습니다. 내 프로젝트니까. 이렇게라도 남의 코드를 읽으며 배울 수 있으니 좋은 거 아닐까? 그런 생각이 들면서도 이게 뭐 하는 짓인가 현타가 오는 건 어쩔 수 없습니다. 코딩을 하는 재미를 빼앗기고 있는 것 같습니다. 바둑을 두던 사람들도 이런 기분이었을까요? https://jeho.page/essay/2024/12/23/writing-code.html

K리그 프로그래머

🥇더 높은 성과를 내는 기업들의 비밀(!)🥇

조직 내 심리적 안전장치가 있는 회사와 없는 회사는 다르다!
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