 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

Introducing GPT-4o

Google I/O가 열리는 전날 Open AI가 크게 한방 먹였네요.

재밌는 장면이 많네요. 쭉 한번 보시면 재미있으실 거에요.
- 억지스런 장면 연출에도 GPT의 반응에는 유머러스함이 더해졌습니다.
- 여러 톤으로 같은 스토리를 읽어주는 시연에서는 사람인가 싶을 정도로... 대단하네요 :)
- Code assistant는 기본이었습니다. PC에 띄워 놓고 편하게 대화하면서 쓸 수 있다는 것이 강점이네요. 시기의 문제일 뿐 AI Pair programming은 대세가 될 것 같습니다.
- 무엇보다 GPT4o가 답변 중에 말을 끊고 다른 요청을 해도 너무 매끄럽게 대화를 이어갑니다.

GPT에 감정이 있는 거 아냐? 라는 느낌을 주는 시연이었어요.

Open AI CTO분께서 속도가 2배, 50% 저렴, 50개국 언어 지원 등... 기술적 강점으로 프리젠테이션을 시작했지만, 실생활에 접목된 다양한 시연이 끝날 때 쯤에는 사람들이 수없이 언급했던 Personal assistant service가 이제는 현실이 되었다는 생각이 들었습니다.

https://www.youtube.com/watch?v=DQacCB9tDaw

Google I/O가 열리는 전날 Open AI가 크게 한방 먹였네요. 재밌는 장면이 많네요. 쭉 한번 보시면 재미있으실 거에요.- 억지스런 장면 연출에도 GPT의 반응에는 유머러스함이 더해졌습니다.- 여러 톤으로 같은 스토리를 읽어주는 시연에서는 사람인가 싶을 정도로... 대단하네요 :)- Code assistant는 기본이었습니다. PC에 띄워 놓고 편하게 대화하면서 쓸 수 있다는 것이 강점이네요. 시기의 문제일 뿐 AI Pair programming은 대세가 될 것 같습니다.- 무엇보다 GPT4o가 답변 중에 말을 끊고 다른 요청을 해도 너무 매끄럽게 대화를 이어갑니다. GPT에 감정이 있는 거 아냐? 라는 느낌을 주는 시연이었어요. Open AI CTO분께서 속도가 2배, 50% 저렴, 50개국 언어 지원 등... 기술적 강점으로 프리젠테이션을 시작했지만, 실생활에 접목된 다양한 시연이 끝날 때 쯤에는 사람들이 수없이 언급했던 Personal assistant service가 이제는 현실이 되었다는 생각이 들었습니다. https://www.youtube.com/watch?v=DQacCB9tDaw

YouTube

ChatGPT4o, 완성형 Personal assistant를 향하여

아는 사람은 많고 하는 사람은 적습니다.

정보는 넘쳐납니다. 어떻게 하면 되는지 소개하는 글과 영상이 참 많습니다. 우리는 매일 그 정보를 접합니다. 무엇을 하는 법, 무엇이 되는 법에 대한 정보를 접합니다.

얻는 정보를 토대로 시작하는 사람은 적습니다. 정보를 믿지 못하기 때문일 수도 있고 다른 일을 하고 있기 때문일 수도 있습니다. 혹은 조금 더 완벽한 시작을 준비하는 것일 수도 있죠.

일단 시작했다고 해도 끝까지 해내는 사람은 더 적습니다. 중간에 그만둬야 할 수많은 이유가 있으니까요. 시작했던 이유를 끝까지 고수하고 계속한다는 건 절대 쉽지 않습니다.

여러분이 만약 무슨 일이든 시작해서 끝까지 해냈다면, 그것만으로 충분히 대단한 사람일지도 모릅니다.

아는 사람은 많고 하는 사람은 적습니다. 정보는 넘쳐납니다. 어떻게 하면 되는지 소개하는 글과 영상이 참 많습니다. 우리는 매일 그 정보를 접합니다. 무엇을 하는 법, 무엇이 되는 법에 대한 정보를 접합니다. 얻는 정보를 토대로 시작하는 사람은 적습니다. 정보를 믿지 못하기 때문일 수도 있고 다른 일을 하고 있기 때문일 수도 있습니다. 혹은 조금 더 완벽한 시작을 준비하는 것일 수도 있죠. 일단 시작했다고 해도 끝까지 해내는 사람은 더 적습니다. 중간에 그만둬야 할 수많은 이유가 있으니까요. 시작했던 이유를 끝까지 고수하고 계속한다는 건 절대 쉽지 않습니다. 여러분이 만약 무슨 일이든 시작해서 끝까지 해냈다면, 그것만으로 충분히 대단한 사람일지도 모릅니다.

아는 사람, 하는 사람

데이터 엔지니어(DE)를 꿈꾸고 있으신가요?

데이터 엔지니어는 다양한 데이터 소스(Data Source)를 연결하고
소스에서 추출한 데이터를 안정적으로 저장 및 관리하는 역할을 합니다.

데이터 엔지니어는 비교적 최근에 등장한 IT 직업군으로,
DBA(Database Administer)와 비슷하게 데이터의 저장, 관리 및 보수를 관리하는 엔지니어의 역할을 하지만, 데이터베이스(Database)보다 더 확장된 범위의 데이터 저장소를 다룹니다.

단순히 내부의 데이터만을 저장하고 관리하는 것을 넘어
외부의 데이터를 가져와 내부에서 사용할 수 있도록 연결점을 만드는
데이터 파이프라인(Data Pipeline)을 만드는 것이 핵심입니다.

데이터 엔지니어의 핵심 업무로 ETL(Extract, Transform, Load)가 가장 많이 언급됩니다.
그 외에도 대용량 데이터 처리를 담당하는 Apache Hadoop, Spark, Git과 같은 프로그래밍도 많이 언급되죠.

하지만 데이터 엔지니어링의 핵심은 바로 데이터를 가져오는 연결고리를 만드는 것이고,
그 업무의 중심에는 JSON이 있습니다.

JSON을 다루는 법을 이해하면,
가지고 오고 싶은 데이터를 효율적이고 정확하게 가져올수 있습니다.

데이터 엔지니어를 준비하고 있다면,
API와 웹 서비스에서 데이터 교환을 위한 표준 형식인 JSON을
맨 처음 공부해보세요.

데이터 엔지니어링의 시야가 더 넓어질거에요.

#데이터리차드 #데이터엔지니어 #JSON

데이터 엔지니어(DE)를 꿈꾸고 있으신가요? 데이터 엔지니어는 다양한 데이터 소스(Data Source)를 연결하고 소스에서 추출한 데이터를 안정적으로 저장 및 관리하는 역할을 합니다. 데이터 엔지니어는 비교적 최근에 등장한 IT 직업군으로, DBA(Database Administer)와 비슷하게 데이터의 저장, 관리 및 보수를 관리하는 엔지니어의 역할을 하지만, 데이터베이스(Database)보다 더 확장된 범위의 데이터 저장소를 다룹니다. 단순히 내부의 데이터만을 저장하고 관리하는 것을 넘어 외부의 데이터를 가져와 내부에서 사용할 수 있도록 연결점을 만드는 데이터 파이프라인(Data Pipeline)을 만드는 것이 핵심입니다. 데이터 엔지니어의 핵심 업무로 ETL(Extract, Transform, Load)가 가장 많이 언급됩니다. 그 외에도 대용량 데이터 처리를 담당하는 Apache Hadoop, Spark, Git과 같은 프로그래밍도 많이 언급되죠. 하지만 데이터 엔지니어링의 핵심은 바로 데이터를 가져오는 연결고리를 만드는 것이고, 그 업무의 중심에는 JSON이 있습니다. JSON을 다루는 법을 이해하면, 가지고 오고 싶은 데이터를 효율적이고 정확하게 가져올수 있습니다. 데이터 엔지니어를 준비하고 있다면, API와 웹 서비스에서 데이터 교환을 위한 표준 형식인 JSON을 맨 처음 공부해보세요. 데이터 엔지니어링의 시야가 더 넓어질거에요. #데이터리차드 #데이터엔지니어 #JSON

데이터 엔지니어가 가장 먼저 배워야 하는 것은 JSON입니다

여러번의 이직을 거쳐왔지만 직장에서 동료와 직접적으로 문제가 된 적은 거의 없었다. 대부분 어느정도 의견차이가 있다고 하더라도 말도안되는 정도로 벗어나는 경우가 없기 때문에 대화로 의견타협을 할 수 있었다.

현직장에는 문제가 많다. 팀이 생긴지 2년정도밖에 안됐고 그간 거쳐간 리더들이 하나같이 잘못된 리더십을 행사하는 바람에 능력있는 사람들은 이미 다 빠져나갔다. 그러고나니 남아있던 경력만 많은 나르시스트가 감언이설과 장시간의 노동으로 테크리드 자리를 꿰찬듯 하다.

이미 한 번 철옹성을 쌓아올려 기회를 만든 이 나르시스트는 자신의 권위에 도전한다고 판단되는 모든 행위들을 권력으로 찍어누르면서 자리를 지키기위해 안간힘을 쓴다.

이들의 특징은 다음과 같다.
 1. 리더십이 아닌 자신의 직위를 내세운다
 2. 자신의 계획에 조금이라도 벗어나는 의견을 용납하지 못한다
 3. 실수를 인정하지 않는다
 4. 사과라는걸 모른다
 5. 남탓을 한다.
 6. 다른 사람의 실수를 들추며 자신을 치켜세운다.
 7. A와의 1:1 미팅에서 B를 까고 B와의 1:1 미팅에서 A를 깐다
 8. 모든 일의 공을 자신으로 돌린뒤 잡무를 팀원들에게 분배한다

이외에도 기타등등 조직에 악영향을 많이 끼친다. 어디까지나 미국 한정이지만 이것에 대응하기위해 지금까지 다음과 같은 방법을 활용하고있다.

 * 잘못된 행동이나 의사결정에 대한 정확한 기록. 일/시/상황 등을 기록한다.
 * 피드백은 되도록 매니져가 있는 상황에서 프로페셔널 한 매너를 지키며 전달한다.
 * 상대가 감정적으로 나오더라도 그것에 동요하지 않는다.
 * 인사팀과 매니져에게 기록해온 상황을 보고한다.
 * 생각이 같은 팀원을 찾아 동맹을 만든다.
 * 팀 내부도 중요하지만 외부 리더들과 좋은 관계를 유지한다.

직장에서 아무리 이해가 되지 않는 행동이나 의사결정을 지속적으로 내리는 리더를 만나더라도 준비 없이 권위에 도전하는건 위험하다. 특히나 상대적으로 직장내에서 입지가 좁다면 우선 나에대한 지지와 신뢰를 주변으로부터 얻는게 우선이다. 굴러들어온 돌이 박힌돌을 빼내려면 굴러들어오는 모멘텀과 동시에 나의 덩치를 불리는게 우선이다.

현 직장에 입사한지 1년이 지났다. 사실 이정도 되면 전직장에서는 일이 지루해져 다음 일자리를 찾기 시작했을 타이밍인데 불행 중 다행인지 이런 환경 덕분에 매일매일 새롭고 흥미로운 듯 하다. 매일이 새로운 경험이고 노하우도 쌓이는 것 같아서 어떻게보면 이런 환경에 들어온게 좋은 기회인 것 같기도 하다.

이제 슬슬 박힌돌을 빼내는 시도를 해 보려고 하고있다. 나로써도 처음하는 경험이고 여러가지 변수도 있어서 성공할 것이라는 확신은 아직 없지만, 지금까지 배운 것 들 만으로도 충분히 값진 경험을 한 것 같다.

앞으로 종종 진행상황을 업데이트 하겠다.

여러번의 이직을 거쳐왔지만 직장에서 동료와 직접적으로 문제가 된 적은 거의 없었다. 대부분 어느정도 의견차이가 있다고 하더라도 말도안되는 정도로 벗어나는 경우가 없기 때문에 대화로 의견타협을 할 수 있었다. 현직장에는 문제가 많다. 팀이 생긴지 2년정도밖에 안됐고 그간 거쳐간 리더들이 하나같이 잘못된 리더십을 행사하는 바람에 능력있는 사람들은 이미 다 빠져나갔다. 그러고나니 남아있던 경력만 많은 나르시스트가 감언이설과 장시간의 노동으로 테크리드 자리를 꿰찬듯 하다. 이미 한 번 철옹성을 쌓아올려 기회를 만든 이 나르시스트는 자신의 권위에 도전한다고 판단되는 모든 행위들을 권력으로 찍어누르면서 자리를 지키기위해 안간힘을 쓴다. 이들의 특징은 다음과 같다.<ol ><li>리더십이 아닌 자신의 직위를 내세운다</li><li>자신의 계획에 조금이라도 벗어나는 의견을 용납하지 못한다</li><li>실수를 인정하지 않는다</li><li>사과라는걸 모른다</li><li>남탓을 한다.</li><li>다른 사람의 실수를 들추며 자신을 치켜세운다.</li><li>A와의 1:1 미팅에서 B를 까고 B와의 1:1 미팅에서 A를 깐다</li><li>모든 일의 공을 자신으로 돌린뒤 잡무를 팀원들에게 분배한다</li></ol> 이외에도 기타등등 조직에 악영향을 많이 끼친다. 어디까지나 미국 한정이지만 이것에 대응하기위해 지금까지 다음과 같은 방법을 활용하고있다. <ul ><li>잘못된 행동이나 의사결정에 대한 정확한 기록. 일/시/상황 등을 기록한다.</li><li>피드백은 되도록 매니져가 있는 상황에서 프로페셔널 한 매너를 지키며 전달한다.</li><li>상대가 감정적으로 나오더라도 그것에 동요하지 않는다.</li><li>인사팀과 매니져에게 기록해온 상황을 보고한다.</li><li>생각이 같은 팀원을 찾아 동맹을 만든다.</li><li>팀 내부도 중요하지만 외부 리더들과 좋은 관계를 유지한다.</li></ul> 직장에서 아무리 이해가 되지 않는 행동이나 의사결정을 지속적으로 내리는 리더를 만나더라도 준비 없이 권위에 도전하는건 위험하다. 특히나 상대적으로 직장내에서 입지가 좁다면 우선 나에대한 지지와 신뢰를 주변으로부터 얻는게 우선이다. 굴러들어온 돌이 박힌돌을 빼내려면 굴러들어오는 모멘텀과 동시에 나의 덩치를 불리는게 우선이다. 현 직장에 입사한지 1년이 지났다. 사실 이정도 되면 전직장에서는 일이 지루해져 다음 일자리를 찾기 시작했을 타이밍인데 불행 중 다행인지 이런 환경 덕분에 매일매일 새롭고 흥미로운 듯 하다. 매일이 새로운 경험이고 노하우도 쌓이는 것 같아서 어떻게보면 이런 환경에 들어온게 좋은 기회인 것 같기도 하다. 이제 슬슬 박힌돌을 빼내는 시도를 해 보려고 하고있다. 나로써도 처음하는 경험이고 여러가지 변수도 있어서 성공할 것이라는 확신은 아직 없지만, 지금까지 배운 것 들 만으로도 충분히 값진 경험을 한 것 같다. 앞으로 종종 진행상황을 업데이트 하겠다.

직장에서 나르시스트를  상대하는 방법

능력은 없는데 자존심은 강하고 감정적인 사람과 일하기 힘들죠 하하,,

Test UI changes and production fixes with the powerful network response overrides in Chrome DevTools. Mock response headers, files, API requests, and more wi...

Override and mock network responses #DevToolsTips

﻿서버 개발 완료가 늦어져 API의 응답이 원하는 형태로 개발이 안되는 상황이나 API의 응답을 다른 응답으로 변경하여 브라우저에서 확인하고 싶을 경우 해볼만한 방법에 대해 공유 드립니다.

저희 팀 자체 테크 톡에서 나온 내용인데요. 크롬 브라우저에서만 동작한다는 단점(?)이 있지만 응답 결과를 서버에서 다르게 변경하며 봐야할 경우 브라우저 단에서 생각보다 쉽게 변경해볼수 있는 장점이 가장 크다고 느껴졌습니다.

프론트와 백엔드를 막론하고 알고 있으면 언젠가 강력하게 도움이 될 내용으로 생각됩니다.
https://www.youtube.com/watch?v=KxjGYcHZ_uI

﻿서버 개발 완료가 늦어져 API의 응답이 원하는 형태로 개발이 안되는 상황이나 API의 응답을 다른 응답으로 변경하여 브라우저에서 확인하고 싶을 경우 해볼만한 방법에 대해 공유 드립니다. 저희 팀 자체 테크 톡에서 나온 내용인데요. 크롬 브라우저에서만 동작한다는 단점(?)이 있지만 응답 결과를 서버에서 다르게 변경하며 봐야할 경우 브라우저 단에서 생각보다 쉽게 변경해볼수 있는 장점이 가장 크다고 느껴졌습니다. 프론트와 백엔드를 막론하고 알고 있으면 언젠가 강력하게 도움이 될 내용으로 생각됩니다.https://www.youtube.com/watch?v=KxjGYcHZ_uI ﻿

API의 응답을 프론트에서 손쉽게 변경하기

볼수없는 영상이라고 뜨네요 ㅠ

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

자바스크립트에서 객체의 프로토타입을 어떻게 다루는지에 대해서 알아보겠습니다. - 관련 포스팅: https://www.daleseo.com/js-object-prototype-of/ 목차: 0:00 소개 0:31 __proto__ 속성 2:07 프로토타입 설정 5:23 프로토타입 확인 8:23 프로토타입 변경 10:35 정리 #자바스크립트 #객체 #프로토타입 #javascript #object #prototype

자바스크립트 객체의 프로토타입을 다루는 방법

자바스크립트는 프로토타입(prototype)이라는 독특한 프로그래밍 패러다임을 가진 프로그래밍 언어입니다. 자바스크립트에서 클래스 기반 객체 지향 프로그래밍이 가능한 이유도 결국은 이 프로토타입 덕분이죠.

이번 시간에서는 자바스크립트에서 객체의 프로토타입을 어떻게 다뤄야하는지 알아보겠습니다 객체의
__proto__
비밀 속성에 저장되는 프로토타입을
Object.getPrototypeOf()
와
Object.setPrototypeOf()
메서드를 통해서 웹 표준에 맞게 읽고 쓰는 방법을 배우실 수 있으실 것입니다.

📺 동영상: https://youtu.be/kqF-ndpJ7UY
📝 포스팅: https://www.daleseo.com/js-object-prototype-of/

자바스크립트는 프로토타입(prototype)이라는 독특한 프로그래밍 패러다임을 가진 프로그래밍 언어입니다. 자바스크립트에서 클래스 기반 객체 지향 프로그래밍이 가능한 이유도 결국은 이 프로토타입 덕분이죠. 이번 시간에서는 자바스크립트에서 객체의 프로토타입을 어떻게 다뤄야하는지 알아보겠습니다 객체의 <code >__proto__</code> 비밀 속성에 저장되는 프로토타입을 <code >Object.getPrototypeOf()</code>와 <code >Object.setPrototypeOf()</code> 메서드를 통해서 웹 표준에 맞게 읽고 쓰는 방법을 배우실 수 있으실 것입니다. 📺 동영상: https://youtu.be/kqF-ndpJ7UY📝 포스팅: https://www.daleseo.com/js-object-prototype-of/

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>

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“컴퓨터 세계를 완전히 변화시킨 25개의 논문”

 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 👍

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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‘

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

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)

서울시가 혁신 창업생태계 위축을 방지하고 투자혹한기 탈출 전략인 '서울 비전(Visioin) 2030 펀드'를 올해 1조1750억 원 규모로 조성하고 출자사업 공고를 오는 24일 실시한다. 시는 펀드 조성 첫해인 지난해 1조 3천억 원을 조성해 투자를 진행 중이며, 올해까지 전체 5조원 규모의 절반 이상을 조성한다는 계획이다. '서울 Visioin 2...

서울시, 올해 '서울비전 2030펀드' 1조1750억원 조성...미래산업에 집중 투자

서울시가 올해 1조 1750억 원 규모 '서울 비전 2030 펀드' 조성하겠다는 계획을 발표했네요.

24년 기준으로 정부, 서울시는 AI, 빅데이터, DX, 바이오, 헬스케어, 컨텐츠에 관심이 있네요.
"나는 뭐를 해야할까?" 라는 질문에 답이 될 수 있지 않을까 싶네요~

[기사 요약]
서울시, 올해 1조 1750억 원 규모 '서울 비전 2030 펀드' 조성
1) 목표:
- 혁신 창업 생태계 위축 방지
- 투자 혹한기 탈출
- 미래 전략 산업 성장 촉진
2) 펀드 규모:
- 총 5조 원 (4년간, 2023년~2026년)
- 올해 목표: 1조 1750억 원 (전체 절반 이상)
3) 주요 투자 분야:
- 디지털 대전환 (AI, 빅데이터)
- 바이오 (+헬스케어)
- 첨단 제조 (디지털전환)
- 창조 산업 (컨텐츠)
- 첫걸음 동행
- 스케일업
4)투자 방향:
- 벤처 투자 시장 빠른 회복 촉진
- 미래 산업 집중 지원
- 유망 스타트업 데스밸리 극복 지원
- 인공지능 트랜스포메이션 시대 선도 기업 육성

원문 : https://wowtale.net/2024/04/11/75008/

서울시가 올해 1조 1750억 원 규모 '서울 비전 2030 펀드' 조성하겠다는 계획을 발표했네요. 24년 기준으로 정부, 서울시는 AI, 빅데이터, DX, 바이오, 헬스케어, 컨텐츠에 관심이 있네요."나는 뭐를 해야할까?" 라는 질문에 답이 될 수 있지 않을까 싶네요~ [기사 요약]서울시, 올해 1조 1750억 원 규모 '서울 비전 2030 펀드' 조성1) 목표:- 혁신 창업 생태계 위축 방지- 투자 혹한기 탈출- 미래 전략 산업 성장 촉진2) 펀드 규모:- 총 5조 원 (4년간, 2023년~2026년)- 올해 목표: 1조 1750억 원 (전체 절반 이상)3) 주요 투자 분야:- 디지털 대전환 (AI, 빅데이터)- 바이오 (+헬스케어)- 첨단 제조 (디지털전환)- 창조 산업 (컨텐츠)- 첫걸음 동행- 스케일업4)투자 방향:- 벤처 투자 시장 빠른 회복 촉진- 미래 산업 집중 지원- 유망 스타트업 데스밸리 극복 지원- 인공지능 트랜스포메이션 시대 선도 기업 육성 원문 : https://wowtale.net/2024/04/11/75008/

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윤대용

‘서울비전 2030펀드’ 1조1750억원 조성!

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프로젝트 매니징

- Managing PM / UX / SWE / QA / Sec team as a head of IT
- Planning/Engineering/Operating products and technology
 •Data mining+management back-office solution
 •Data warehouse, pipeline, ETL
 •Data analytics solution
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 •Customer resource management solution

CTO, Head of Information Technology 

- XHT(eXpandable Home Theater): Multimedia streaming gateway
- DMR(Digital Meeting Room): office solution, meeting management
- Samsung electronics global web service: samsungmobile.com- XHT(eXpandable Home Theater): Multimedia streaming gateway - DMR(Digital Meeting Room): office solution, meeting management - Samsung electronics global web service: samsungmobile.com
- Homevita - Quality Managment Server

Software Engineer

- Samsung Papergarden: High definition digital magazine service with Adobe
- Samsung Hub: Digital content store (like Google play)
- Samsung Books: e-Book service (like Amazon Kindle, Apple iBooks)
- Samsung Learning: e-Learning service 
- Samsung Daily briefing, Weather Widget: News and information service

Senior Software Engineer / Technical Lead

- Samsung Blockchain: Keystore, Wallet, Mobile Blockchain Platform
- Private Share : Secure file sharing technology (introduced in Galaxy S21)

Principal Professional / Lead Product Manager

- Samsung Marshmallow: Parental control service (like Google Family Link)
- Samsung Music: Music streaming/on-demand service
- Family Square: Family social service

Principal Software Engineer / Engineering Manager

전기전자전파공학

전자공학 - Computer network

김문규

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고객에게 새로운 가치를 줄 수 있는, 세상을 바꿀지도 모르는 제품을 만드는 것에 관심이 많습니다. 존경하는 인물은 이순신 장군, 좋아하는 동물은 호랑이, 좋아하는 마음가짐은 '盡人事待天命' 입니다. 
✉LinkedIn: https://bit.ly/2HP9FZK


‘서울비전 2030펀드’ 1조1750억원 조성!

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