2012년 일년 놀기로 하고 10월이 되면서 뭘할까 고민하다가 야후 때 옛 동료로부터 연락이 왔다. 본인이 조인한 Polyvore라는 회사로 한번 놀러와 보라는 거였다. Polyvore는 여성패션만 집중하는 Pinterest라고 이해하면 된다. 사실 Polyvore가 2007년에 만들어졌고 Pinterest가 2년 후인 2009년에 창업되었는데 Pinterest가 Polyvore 아이디어를 카피해서 여성패션 카테고리라는 제약을 없앴다고 보는 것이 맞다. 암튼 야후와 구글 출신 창업자들과 그 지인들로 구성이 된 역량이 뛰어난 팀이었고 오피스의 위치나 분위기도 너무 좋아서 2012년 12월에 조인했다.

원래 내 전문 분야는 검색 엔진이었기에 검색 엔진 개발과 이어서 추천 엔진 개발을 목표로 조인했지만 검색어 로그 등 검색엔진 랭킹을 최적화하기 위한 데이터가 쌓여있지 않았다. 그래서 본의 아니게 먼저 검색어 로그를 S3에 수집해두는 일을 했고 AWS 환경을 사용하는 회사였기에 찾아보니 그때 Redshift가 베타 버전으로 나와 있기에 거기에 다양한 정제된 데이터들을 테이블 형태로 쌓기 시작했고 이때부터 사실 SQL을 처음 제대로 사용해보기 시작했다 :) S3에 적재된 검색어 로그를 처리하는데 Hive를 사용했다. 이 때 처음으로 Python도 배워서 데이터 처리 코드를 작성해서 크론잡으로 실행했는데 그전까지 나는 C++와 자바만 사용해봤고 처음으로 스크립트 언어를 배웠다. 나중에 보니 Redshift가 데이터 웨어하우스였고 데이터 처리하는 코드가 데이터 파이프라인이었고 내가 앞단에 했던 일이 데이터 엔지니어링이었다. 여기에 다른 엔지니어들과 분석가들을 채용해서 데이터 팀을 만들었고 이 과정에서 많은 시행착오가 있었다. 다음으로 조인했던 유데미에서는 이 시행착오 덕분에 데이터 팀 빌딩을 훨씬더 효율적으로 할 수 있었다.

그렇게 시작된 데이터팀 경력을 통해 깨달은 점은 데이터 팀이 기본적으로 지원조직이란 점이다. 그 이유는 직접 뭔가 매출을 내거나 사용자와 직접 마주치는 팀이 아닌 다른 팀들이 각자 맡은 역할을 잘 할 수 있게 도와주는 팀이기 때문이다. 물론 데이터로 돈을 버는 회사라면 다른 이야기다. 하지만 대부분의 회사는 본업이 있고 그 본업을 잘 하기 위해서 데이터를 활용하는 형태가 된다. 즉 데이터가 새로운 석유라고 하지만 실제 회사에서 일을 할 때는 데이터 팀에 스포트라이트가 가는 일은 많지 않다. 지원조직이기 때문이다.

그러면 데이터 팀의 미션은 무엇일까? Airbnb 데이터 팀의 미션으로부터 훔친 내 정의는 다음과 같다: "신뢰할 수 있는 데이터로 부가 가치를 만들어낸다"

부가 가치라고 했는데 데이터로 돈을 버는 곳이라면 "매출"이라고 대신해도 되겠지만 그게 아니라면 간접적으로 매출내는 걸 도와주게 된다는 거다. 그러면 어떤 부가 가치가 있을까? 다음 2가지가 있다.

 1. 데이터를 바탕으로 과학적인 의사결정을 할 수 있게 도와준다 (Decision Science). 보통 데이터 분석가가 이 일을 수행한다. 여기에는 Data Driven Decision과 Data Informed Decision 두 가지가 존재한다.
 2. 데이터를 바탕으로 사용자의 서비스 사용 경험을 개선한다 (Product Science). 보통 데이터 과학자가 이 일을 머신 러닝이란 형태로 수행한다.

1과 2가 가능하려면 데이터 엔지니어가 인프라를 만들어주어야 한다. 이게 바로 데이터 웨어하우스와 데이터 파이프라인인데 가장 간단한 형태의 데이터 인프라라고 볼 수 있다. 다음 포스팅에서는 데이터 인프라가 무엇인지 조금더 자세히 설명해보고 이어서 데이터 기반 의사결정과 데이터 기반 서비스 개선에 대해 차례로 알아볼 예정이다.

2012년 일년 놀기로 하고 10월이 되면서 뭘할까 고민하다가 야후 때 옛 동료로부터 연락이 왔다. 본인이 조인한 Polyvore라는 회사로 한번 놀러와 보라는 거였다. Polyvore는 여성패션만 집중하는 Pinterest라고 이해하면 된다. 사실 Polyvore가 2007년에 만들어졌고 Pinterest가 2년 후인 2009년에 창업되었는데 Pinterest가 Polyvore 아이디어를 카피해서 여성패션 카테고리라는 제약을 없앴다고 보는 것이 맞다. 암튼 야후와 구글 출신 창업자들과 그 지인들로 구성이 된 역량이 뛰어난 팀이었고 오피스의 위치나 분위기도 너무 좋아서 2012년 12월에 조인했다. 원래 내 전문 분야는 검색 엔진이었기에 검색 엔진 개발과 이어서 추천 엔진 개발을 목표로 조인했지만 검색어 로그 등 검색엔진 랭킹을 최적화하기 위한 데이터가 쌓여있지 않았다. 그래서 본의 아니게 먼저 검색어 로그를 S3에 수집해두는 일을 했고 AWS 환경을 사용하는 회사였기에 찾아보니 그때 Redshift가 베타 버전으로 나와 있기에 거기에 다양한 정제된 데이터들을 테이블 형태로 쌓기 시작했고 이때부터 사실 SQL을 처음 제대로 사용해보기 시작했다 :) S3에 적재된 검색어 로그를 처리하는데 Hive를 사용했다. 이 때 처음으로 Python도 배워서 데이터 처리 코드를 작성해서 크론잡으로 실행했는데 그전까지 나는 C++와 자바만 사용해봤고 처음으로 스크립트 언어를 배웠다. 나중에 보니 Redshift가 데이터 웨어하우스였고 데이터 처리하는 코드가 데이터 파이프라인이었고 내가 앞단에 했던 일이 데이터 엔지니어링이었다. 여기에 다른 엔지니어들과 분석가들을 채용해서 데이터 팀을 만들었고 이 과정에서 많은 시행착오가 있었다. 다음으로 조인했던 유데미에서는 이 시행착오 덕분에 데이터 팀 빌딩을 훨씬더 효율적으로 할 수 있었다. 그렇게 시작된 데이터팀 경력을 통해 깨달은 점은 데이터 팀이 기본적으로 지원조직이란 점이다. 그 이유는 직접 뭔가 매출을 내거나 사용자와 직접 마주치는 팀이 아닌 다른 팀들이 각자 맡은 역할을 잘 할 수 있게 도와주는 팀이기 때문이다. 물론 데이터로 돈을 버는 회사라면 다른 이야기다. 하지만 대부분의 회사는 본업이 있고 그 본업을 잘 하기 위해서 데이터를 활용하는 형태가 된다. 즉 데이터가 새로운 석유라고 하지만 실제 회사에서 일을 할 때는 데이터 팀에 스포트라이트가 가는 일은 많지 않다. 지원조직이기 때문이다. 그러면 데이터 팀의 미션은 무엇일까? Airbnb 데이터 팀의 미션으로부터 훔친 내 정의는 다음과 같다: "신뢰할 수 있는 데이터로 부가 가치를 만들어낸다" 부가 가치라고 했는데 데이터로 돈을 버는 곳이라면 "매출"이라고 대신해도 되겠지만 그게 아니라면 간접적으로 매출내는 걸 도와주게 된다는 거다. 그러면 어떤 부가 가치가 있을까? 다음 2가지가 있다. <ol ><li>데이터를 바탕으로 과학적인 의사결정을 할 수 있게 도와준다 (Decision Science). 보통 데이터 분석가가 이 일을 수행한다. 여기에는 Data Driven Decision과 Data Informed Decision 두 가지가 존재한다. </li><li>데이터를 바탕으로 사용자의 서비스 사용 경험을 개선한다 (Product Science). 보통 데이터 과학자가 이 일을 머신 러닝이란 형태로 수행한다. </li></ol> 1과 2가 가능하려면 데이터 엔지니어가 인프라를 만들어주어야 한다. 이게 바로 데이터 웨어하우스와 데이터 파이프라인인데 가장 간단한 형태의 데이터 인프라라고 볼 수 있다. 다음 포스팅에서는 데이터 인프라가 무엇인지 조금더 자세히 설명해보고 이어서 데이터 기반 의사결정과 데이터 기반 서비스 개선에 대해 차례로 알아볼 예정이다.

데이터 이야기 #1: 데이터팀의 미션은 무엇이고 어떻게 조직에 기여하는가

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AutoParams 덕분에 3년 이상을 Spring Boot 앱 개발에 TDD를 덜 힘들게 적용했습니다. 누군가에게 조금이라도 더 도움이 되길 바라며 올해 스프링 캠프에서 AutoParams의 목적과 아키텍처, 사용법을 설명하는 자리를 가졌습니다.

AutoParams 덕분에 3년 이상을 Spring Boot 앱 개발에 TDD를 덜 힘들게 적용했습니다. 누군가에게 조금이라도 더 도움이 되길 바라며 올해 스프링 캠프에서 AutoParams의 목적과 아키텍처, 사용법을 설명하는 자리를 가졌습니다.

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AutoParams를 사용한 Spring Boot 응용프로그램 테스트

StackBlitz invites you to ViteConf, an immersive and interactive online event for frontend teams building the next generation of the web with Vite

Dale Seo's Ticket to ViteConf

Vite Conf가 10/3-4 온라인으로 열리네요! 발표자 라인업이 화려합니다. 무료니까 관심 있으신 분들은 티켓 신청하시면 좋을 것 같아 공유드려용~

https://viteconf.org/24/tickets/DaleSeo

Vite Conf가 10/3-4 온라인으로 열리네요! 발표자 라인업이 화려합니다. 무료니까 관심 있으신 분들은 티켓 신청하시면 좋을 것 같아 공유드려용~ https://viteconf.org/24/tickets/DaleSeo

viteconf.org

⚡ Vite Conf 2024 티켓 오픈 🎫

제품 기능별 구매 영향력과 가치를 따져 제공 여부를 결정할 수 있습니다.

소비자 지갑을 여는 핵심 기능은? 기능별 중요도와 우선순위 파악하는 법 - 오픈서베이 블로그

기업은 돈을 벌기위해 소비자의 지갑을 여는 기능이 무엇인지를 정확히 파악하고 프로덕트를 만드는 것이 중요한데요. 오픈서베이에서 로봇청소기로 예를들어 제품 경험을 분석해 기능의 우선순위를 파악하는 법에 대해 정리해주신 글이 있어 공유드립니다.

👁️ 소비자는 제품의 기능마다 중요성을 다르게 느낍니다.
사람들은 각자의 니즈에 따라 어떤 기능은 없어도 그만이지만, 어떤 기능은 더 비싼 가격을 지불하더라도 반드시 포함되어야 한다고 생각합니다. 따라서 기업은 소비자의 지갑을 여는 기능이 무엇인지를 알아야합니다.

🧘🏻‍♂️ 없으면 안 샀을 기능 vs 써보니 좋은 기능
제품의 다양한 기능 중, 소비자가 가장 중요하게 생각하는 기능이 무엇인지 파악하려면 구매 영향력과 실제 사용하면서 느낀 가치, 두 가지를 함께 파악해야합니다.
처음 살 때 주요하게 고려한 기능도 있겠지만, 직접 쓰다 보니 예상 외의 유용성을 발견할 기능도 있을 것이기 때문입니다.
 * 구매 영향력: 구매 시점에 특정 기능의 유무가 얼마나 영향을 미쳤는지
 * 가치 인식: 실제로 사용하면서 느낀 각 기능의 유용도와 가치

🏃‍♂️ 제품에 넣을 기능을 결정하는 방법
제품 각 기능에 대한 구매 영향력과 가치 인식을 파악했다면 이를 기반으로 제품 모델 라인별로 어떤 기능을 넣을지 결정할 수 있습니다. 구매 영향력과 가치 인식이 모두 높은 기능은 주력 고급모델에, 구매 영향력은 높지만 가치 인식은 낮은 기능은 보급형 제품에 기본 기능으로 넣으면 됩니다. 반대로 구매 영향력은 낮지만 가치 인식이 높다면 특화 모델에 적용하거나, 경쟁사 대비 차별화 요소로 활용해볼 수 있습니다.

🎆 빠르게 변하는 시장, 1년 뒤 중요해질 기능 예상하는 방법
제품과 소비자의 인식이 모두 빠르게 변화하는 시장이라면, 현재의 제품 경험을 분석하는 것만큼이나 앞으로를 예측하는 것이 중요합니다. 이를 위한 방법으로 이미 제품을 보유한 소비자와 지금은 갖고있지 않지만 앞으로 구매할 의향이 있는 소비자의 인식을 비교해볼 수 있습니다. 보유자보다 구매 의향자가 더 높게 평가하는 기능은 앞으로 더 중요해지는 기능이라고 짐작해보면 됩니다.

기업은 돈을 벌기위해 소비자의 지갑을 여는 기능이 무엇인지를 정확히 파악하고 프로덕트를 만드는 것이 중요한데요. 오픈서베이에서 로봇청소기로 예를들어 제품 경험을 분석해 기능의 우선순위를 파악하는 법에 대해 정리해주신 글이 있어 공유드립니다. 👁️ 소비자는 제품의 기능마다 중요성을 다르게 느낍니다.사람들은 각자의 니즈에 따라 어떤 기능은 없어도 그만이지만, 어떤 기능은 더 비싼 가격을 지불하더라도 반드시 포함되어야 한다고 생각합니다. 따라서 기업은 소비자의 지갑을 여는 기능이 무엇인지를 알아야합니다. 🧘🏻‍♂️ 없으면 안 샀을 기능 vs 써보니 좋은 기능 제품의 다양한 기능 중, 소비자가 가장 중요하게 생각하는 기능이 무엇인지 파악하려면 구매 영향력과 실제 사용하면서 느낀 가치, 두 가지를 함께 파악해야합니다.처음 살 때 주요하게 고려한 기능도 있겠지만, 직접 쓰다 보니 예상 외의 유용성을 발견할 기능도 있을 것이기 때문입니다. <ul ><li>구매 영향력: 구매 시점에 특정 기능의 유무가 얼마나 영향을 미쳤는지</li><li>가치 인식: 실제로 사용하면서 느낀 각 기능의 유용도와 가치</li></ul> 🏃‍♂️ 제품에 넣을 기능을 결정하는 방법제품 각 기능에 대한 구매 영향력과 가치 인식을 파악했다면 이를 기반으로 제품 모델 라인별로 어떤 기능을 넣을지 결정할 수 있습니다. 구매 영향력과 가치 인식이 모두 높은 기능은 주력 고급모델에, 구매 영향력은 높지만 가치 인식은 낮은 기능은 보급형 제품에 기본 기능으로 넣으면 됩니다. 반대로 구매 영향력은 낮지만 가치 인식이 높다면 특화 모델에 적용하거나, 경쟁사 대비 차별화 요소로 활용해볼 수 있습니다. 🎆 빠르게 변하는 시장, 1년 뒤 중요해질 기능 예상하는 방법제품과 소비자의 인식이 모두 빠르게 변화하는 시장이라면, 현재의 제품 경험을 분석하는 것만큼이나 앞으로를 예측하는 것이 중요합니다. 이를 위한 방법으로 이미 제품을 보유한 소비자와 지금은 갖고있지 않지만 앞으로 구매할 의향이 있는 소비자의 인식을 비교해볼 수 있습니다. 보유자보다 구매 의향자가 더 높게 평가하는 기능은 앞으로 더 중요해지는 기능이라고 짐작해보면 됩니다.

오픈서베이 블로그

소비자 지갑을 여는 핵심 기능은

소프트웨어 테스트의 기초부터 실전까지! 17년 경력의 QA 전문가가 소프트웨어 테스팅 프로세스, 다양한 테스트 기법, QA 역량 향상 방법을 단계별로 안내해드립니다. 실무에 바로 적용 가능한 소프트웨어 테스팅 노하우를 지금 확인하세요.,한빛앤 입니다.

제로베이스에서 유능한 QA로 성장하는 소프트웨어 테스트의 모든 것,한빛앤

7월에 진행했던 강연회 영상과 자료가 한빛앤에 업뎃되어 소식을 전합니다. 
(>영상 링크 : https://www.hanbitn.com/product/ss2409-software-testing-guide/)
강연회 참석이 선착순으로 진행되어서 참석을 희망했지만 참석할 수 없었던 분들이 계시다면, 영상으로나마 필요한 정보와 내용을 확인하실 수 있는 기회가 될 것 같습니다. 

비용 관련해서 추후 변경될지는 모르겠지만, 현재는 영상을 보기위한 비용을 지불하지 않고 무료로 확인할 수 있어서 혹시 강연 영상을 보기 원하시는 분이 계시다면 무료로 제공되는 기간에 확인하심이 좋을듯 합니다. 
영상이 보고싶으신 분은 한빛앤에 회원 가입을 하시고 화면의 [바로 결제] 버튼을 클릭하셔서 이후 프로세스를 진행하시면(별도 비용 지불은 되지 않습니다.) 영상을 확인하실 수 있습니다. 

-------

강연 내용은, 일전에 강연회 후기에도 잠시 언급했었지만 강연 타겟이 'QA지망생~고연차 실무자' 모두를 포함한 내용으로 진행되어서 실무자 분들께서 영상을 보시면 이미 아는 내용이라고 생각 하실 수 있을 것 같습니다. 
그럼에도 한번쯤 영상을 보시길 추천드리는 이유는, 
실무자 분들이라면, 각자가 알고 있는 지식의 차이와 자신이 보유한 지식을 강의 내용과 비교해보고 
일에 임하는 자세, 소프트웨어 테스팅에 대한 개념 등을 재정리 해보는 것도 의미가 있을 것 같아서 추천해드립니다. 

또 QA 실무자가 아닌 지망생이나 개발/기획자 등 협업 관련자분들께는 소프트웨어 테스팅에 대한 전반적인 이해와 QA가 검증하는 품질 활동 범위와 역할에 대해 이해할 수 있는 시간이 될 수 있을 것 같습니다. 

-------

두 달 가까이 가장 엑기스가 되는 내용으로 압축해서 자료를 준비하고 강연회를 진행했는데...
강연을 진행하면서 후반부로 갈수록 체력이 딸리고 숨쉬기가 힘들어서 준비한 내용을 전달하는데 조금 어려움이 있었고, 녹화된 영상을 보니 고스란히 그때 상황이 전달이 되는 것 같습니다. ^^;
영상을 보시고자 하는 분들은 강연 후반부(3장 이후)부터 재생 속도를 조금 올려서 보시는 것이 좋을 것 같다는 의견도 첨부해드립니다.

7월에 진행했던 강연회 영상과 자료가 한빛앤에 업뎃되어 소식을 전합니다.&nbsp;(&gt;영상 링크 : https://www.hanbitn.com/product/ss2409-software-testing-guide/)강연회 참석이 선착순으로 진행되어서 참석을 희망했지만 참석할 수 없었던 분들이 계시다면, 영상으로나마 필요한 정보와 내용을 확인하실 수 있는 기회가 될 것 같습니다.&nbsp; 비용 관련해서 추후 변경될지는 모르겠지만, 현재는&nbsp;영상을 보기위한 비용을 지불하지 않고 무료로 확인할 수 있어서 혹시 강연 영상을 보기 원하시는 분이 계시다면 무료로 제공되는 기간에 확인하심이 좋을듯 합니다.&nbsp;영상이 보고싶으신 분은 한빛앤에 회원 가입을 하시고 화면의 [바로 결제] 버튼을 클릭하셔서 이후 프로세스를 진행하시면(별도 비용 지불은 되지 않습니다.) 영상을 확인하실 수 있습니다.&nbsp; ------- 강연 내용은, 일전에 강연회 후기에도 잠시 언급했었지만 강연 타겟이 'QA지망생~고연차 실무자' 모두를 포함한 내용으로 진행되어서 실무자 분들께서 영상을 보시면 이미 아는 내용이라고 생각 하실 수 있을 것 같습니다.&nbsp;그럼에도 한번쯤 영상을 보시길 추천드리는 이유는,&nbsp;실무자 분들이라면, 각자가 알고 있는 지식의 차이와 자신이 보유한 지식을 강의 내용과 비교해보고&nbsp;일에 임하는 자세, 소프트웨어 테스팅에 대한 개념 등을 재정리 해보는 것도 의미가 있을 것 같아서 추천해드립니다.&nbsp; 또 QA 실무자가 아닌 지망생이나 개발/기획자 등 협업 관련자분들께는 소프트웨어 테스팅에 대한 전반적인 이해와 QA가 검증하는 품질 활동 범위와 역할에 대해 이해할 수 있는 시간이 될 수 있을 것 같습니다.&nbsp; ------- 두 달 가까이 가장 엑기스가 되는 내용으로 압축해서 자료를 준비하고 강연회를 진행했는데...강연을 진행하면서 후반부로 갈수록 체력이 딸리고 숨쉬기가 힘들어서 준비한 내용을 전달하는데 조금 어려움이 있었고, 녹화된 영상을 보니 고스란히 그때 상황이 전달이 되는 것 같습니다. ^^;영상을 보시고자 하는 분들은 강연 후반부(3장 이후)부터 재생 속도를 조금 올려서 보시는 것이 좋을 것 같다는 의견도 첨부해드립니다.&nbsp;

한빛앤,https://www.hanbitn.com

[강연 영상] 제로베이스에서 유능한 QA로 성장하는 SW테스트의 모든 것

메시지 큐는 일반적으로 시스템의 내구성을 높여줍니다. 메시지 큐는 비동기 처리를 지원합니다. 예시: 사용자가 제품 목록을 가져오면 대기열로 푸시되고 시스템에서 이를 처리합니다. 사용자는 프로세스가 완료될 때까지 기다릴 필요 없이 동영상 처리가 완료되면 알림을 받고 서비스를 계속 사용할 수 있습니다.

다음은 Redis 목록 클라이언트로 구현된 샘플 및 가이드입니다.

Redis 목록은 문자열 값의 연결된 목록입니다. Redis 목록은 자주 사용됩니다:

✅ 스택과 큐를 구현합니다.
✅ 백그라운드 워커 시스템을 위한 큐 관리 구축.

블로그에 올린 내 글: https://tuannguyenhust.hashnode.dev/queue-with-redis-lists-and-golang

모든 기사는 실제 작업에서 수행, 경험 및 사용한 후의 개인적인 견해입니다. 잘못된 정보와 혼란이있는 경우 모든 사람이 아래 의견에 의견을 제시 할 수 있기를 바랍니다.👇👇👇

메시지 큐는 일반적으로 시스템의 내구성을 높여줍니다. 메시지 큐는 비동기 처리를 지원합니다. 예시: 사용자가 제품 목록을 가져오면 대기열로 푸시되고 시스템에서 이를 처리합니다. 사용자는 프로세스가 완료될 때까지 기다릴 필요 없이 동영상 처리가 완료되면 알림을 받고 서비스를 계속 사용할 수 있습니다. 다음은 Redis 목록 클라이언트로 구현된 샘플 및 가이드입니다. Redis 목록은 문자열 값의 연결된 목록입니다. Redis 목록은 자주 사용됩니다: ✅ 스택과 큐를 구현합니다.✅ 백그라운드 워커 시스템을 위한 큐 관리 구축. 블로그에 올린 내 글: https://tuannguyenhust.hashnode.dev/queue-with-redis-lists-and-golang 모든 기사는 실제 작업에서 수행, 경험 및 사용한 후의 개인적인 견해입니다. 잘못된 정보와 혼란이있는 경우 모든 사람이 아래 의견에 의견을 제시 할 수 있기를 바랍니다.👇👇👇

Redis 목록 및 Golang을 사용한 대기열

좋은 분들이 현 직장에 불만스러워하거나 구직 시장에 나올 때 마다, 돈을 빨리 많이 벌어서 “셔럽 앤 택 마 머니!” 하고 싶다..는 생각만.. 🥹

좋은 분들이 현 직장에 불만스러워하거나 구직 시장에 나올 때 마다, 돈을 빨리 많이 벌어서 “셔럽 앤 택 마 머니!” 하고 싶다..는 생각만.. 🥹

A collection of (mostly) technical things every software developer should know about - mtdvio/every-programmer-should-know

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개발자라면 찜 해놔야하는 GitHub 저장소들

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JS 프로젝트 50일동안 50개만들기
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모오던 웹개발
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30초면 배울 수 있는 코드 스니핏들
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개발 면접 핸드북
https://github.com/yangshun/tech-interview-handbook

개발자라면 찜 해놔야하는 GitHub 저장소들 모든 프로그래머가 알아야하는 지식 모음https://github.com/mtdvio/every-programmer-should-knowJS 프로젝트 50일동안 50개만들기https://github.com/bradtraversy/50projects50days 모오던 웹개발https://github.com/dexteryy/spellbook-of-modern-webdev 30초면 배울 수 있는 코드 스니핏들https://github.com/Chalarangelo/30-seconds-of-code 개발 면접 핸드북https://github.com/yangshun/tech-interview-handbook

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LLM 서비스를 운영하거나 시작하려는 개발자를 위한 LLM Workshop, 제 2회 GenAI Connect Day가 9월 26일 GS타워에서 열립니다. 이번 행사는 GS그룹의 Open Innovation 커뮤니티 52g에서 LlamaIndex, DeepLearning.AI 의 Pie&AI와 함께 손잡고 개최합니다. LlamaIndex의 AI Engineer Pierre-Loic Doulcet 가 현장에서 발표할 예정이고, Liner의 Hoon Heo 님과 AutoRAG를 연구하시는 Jeffrey Kim 님이 오셔서 LLM 서비스 개발 관련 노하우와 인사이트를 나누어 주실 예정입니다. 다양한 분야의 AI 엔지니어와 함께 많은 인사이트를 얻으시고 애프터 비어파티에서 네트워킹 기회도 얻어가셨으면 좋겠습니다!

[안내] GenAI Connect Day #2 : LlamaIndex x 52g

📅 일시 : 2024. 9. 26.(목) 저녁 6시 30분 ~
🏢 장소 : GS타워 25층 Keeeet Open Hall
👍 대상 : LLM 활용해서 서비스를 개발하고 있는 개발자
🚨 신청 기간 : 2024. 9. 9(월) ~ 2024. 9. 24 (화)
✅ 연사소개 및 신청링크 : https://bit.ly/52g-genai-2
🚀 문의 : (주)GS 강병진 매니저 (jason.kang@gs.co.kr)

LLM 서비스를 운영하거나 시작하려는 개발자를 위한 LLM Workshop, 제 2회 GenAI Connect Day가 9월 26일 GS타워에서 열립니다. 이번 행사는 GS그룹의 Open Innovation 커뮤니티 52g에서 LlamaIndex, DeepLearning.AI 의 Pie&amp;AI와 함께 손잡고 개최합니다. LlamaIndex의 AI Engineer Pierre-Loic Doulcet 가 현장에서 발표할 예정이고, Liner의 Hoon Heo 님과 AutoRAG를 연구하시는 Jeffrey Kim 님이 오셔서 LLM 서비스 개발 관련 노하우와 인사이트를 나누어 주실 예정입니다. 다양한 분야의 AI 엔지니어와 함께 많은 인사이트를 얻으시고 애프터 비어파티에서 네트워킹 기회도 얻어가셨으면 좋겠습니다! [안내] GenAI Connect Day #2 : LlamaIndex x 52g 📅 일시 : 2024. 9. 26.(목) 저녁 6시 30분 ~ 🏢 장소 : GS타워 25층 Keeeet Open Hall 👍 대상 : LLM 활용해서 서비스를 개발하고 있는 개발자 🚨&nbsp;신청 기간 : 2024. 9. 9(월) ~ 2024. 9. 24 (화) ✅&nbsp;연사소개 및 신청링크 : https://bit.ly/52g-genai-2 🚀&nbsp;문의 : (주)GS 강병진 매니저 (jason.kang@gs.co.kr)

LlamaIndex와 GS그룹이 함께하는 LLM Meetup을 소개합니다

많은 관심을 보여주신 덕분에 오프라인 티켓은 매진되었습니다! 공간 제약으로 더 많은 분들을 모실 수 없어서 아쉽습니다 😢 

그래서 밋업 녹화본을 편집해서 공유드리려고 합니다. 현장 티켓을 신청하지 못하신 분들은 온라인 티켓을 신청하시면 밋업이 끝나면 편집본을 전달드리겠습니다! 온라인 녹화본을 받으실 수 있는 티켓은 행사 전날까지 신청하실 수 있습니다~

🚨 신청 기간 : 2024. 9. 9(월) ~ 2024. 9. 25 (목)
✅ 연사소개 및 신청링크 : https://bit.ly/52g-genai-2
🚀 문의 : (주)GS 강병진 매니저 (jason.kang@gs.co.kr)

챗GPT 개발사 오픈AI가 추론 능력 향상에 초점을 맞춘 인공지능(AI) 모델 스트로베리를 2주 내 출시할 예정이라고 IT 전문 매체 디인포메이션이 현지시간 10일 보도했습니다. 스트로베리는 오픈AI가 AI의 추론 

챗GPT보다 추론 뛰어난 '스트로베리'…"오픈AI, 2주 내 출시"

추론능력이 기존 모델에 비해서 뛰어나다고 하네요.
10초에서 20초가량 생각을 하고 답변을 한다고 합니다.
사실 이건 지금도 프롬프트에 생각을 하고 답변하라고 하면 성능이 좋아진다는 연구가 있는데요.
뭔가 그 부분을 발전시킨 버전인가 싶기도합니다.
GPT5를 기대하고 있는 상황이라 약간 실망스럽지만,
약점을 보완해 나가고 있는 것 같습니다.

https://n.news.naver.com/mnews/article/374/0000401457?sid=104

추론능력이 기존 모델에 비해서 뛰어나다고 하네요. 10초에서 20초가량 생각을 하고 답변을 한다고 합니다. 사실 이건 지금도 프롬프트에 생각을 하고 답변하라고 하면 성능이 좋아진다는 연구가 있는데요. 뭔가 그 부분을 발전시킨 버전인가 싶기도합니다. GPT5를 기대하고 있는 상황이라 약간 실망스럽지만, 약점을 보완해 나가고 있는 것 같습니다. https://n.news.naver.com/mnews/article/374/0000401457?sid=104

n.news.naver.com

GPT의 새로운 버전이 출시 예정입니다.

개발자라면 찜 해놔야하는 GitHub 저장소들

모든 프로그래머가

SQL을 처음부터 제대로 공부하고 싶지만, 어떻게 공부해야 할지 망설이고 있나요?

아래의 SQL 마인드맵으로 초보 단계부터 고급 단계까지 차근차근 공부해봐요.

 1. 초보 단계 (Basic)
    * SELECT
    * FROM
    * WHERE
    * ORDER BY
    * AGGREGATE
    * GROUP BY
    * LIMIT
 2. 중급 단계 (Intermediate)
    * LEFT JOIN
    * INNER JOIN
    * LIKE
    * IN
    * CASE WHEN
    * HAVING
    * UNION ALL
 3. 고급 단계 (Advanced)
    * SUBQUERY
    * CTE (WITH)
    * STORED PRECEDURE
    * TRIGGER
    * WINDOW FUNCTION
 4. 연습 단계 (Practice)
    * BASIC SQL PROJECT (SQL 기초 프로젝트)
    * INTERMEDIATE SQL PROJECT(SQL 중급 프로젝트)
    * ADVANCED SQL PROJECT(SQL 고급 프로젝트)

#데이터리차드 #SQL #로드맵

SQL을 처음부터 제대로 공부하고 싶지만, 어떻게 공부해야 할지 망설이고 있나요? 아래의 SQL 마인드맵으로 초보 단계부터 고급 단계까지 차근차근 공부해봐요. <ol ><li>초보 단계 (Basic)<ul ><li>SELECT</li><li>FROM</li><li>WHERE</li><li>ORDER BY</li><li>AGGREGATE</li><li>GROUP BY</li><li>LIMIT</li></ul></li><li>중급 단계 (Intermediate)<ul ><li>LEFT JOIN</li><li>INNER JOIN</li><li>LIKE</li><li>IN</li><li>CASE WHEN</li><li>HAVING</li><li>UNION ALL</li></ul></li><li>고급 단계 (Advanced)<ul ><li>SUBQUERY</li><li>CTE (WITH)</li><li>STORED PRECEDURE</li><li>TRIGGER</li><li>WINDOW FUNCTION</li></ul></li><li>연습 단계 (Practice)<ul ><li>BASIC SQL PROJECT (SQL 기초 프로젝트)</li><li>INTERMEDIATE SQL PROJECT(SQL 중급 프로젝트)</li><li>ADVANCED SQL PROJECT(SQL 고급 프로젝트)</li></ul></li></ol> #데이터리차드 #SQL #로드맵

SQL 학습 로드맵

AutoParams를 사용한 Spring Boot 응용프로그램 테

1. 찰스 다윈은 하루에 90분씩 3번 일했고, 나머지 시간에는 긴 산책을 하거나 낮잠을 자거나 상념에 잠겼다. (그러면서도 그는 <종의 기원>을 포함해 19권의 책을 집필했다)

2. 엄청난 다작가이자 사상가로 알려진 앙리 푸앵카레는 오전 10시부터 정오까지 첫 번째 작업을 한 뒤, 오후 5시부터 7시까지 두 번째 작업을 했다. (그는 하루 4시간만 일했다)

3. 마찬가지로, 수학자 고드프리 해럴드 하디는 ‘의식적 작업은 하루 4시간이 최대치’이며, 나머지 시간을 너무 많은 바쁜 일로 채우면 오히려 비생산적이라고 믿었다.

4. 다윈, 푸앵카레, 하디는 모든 같은 이야기를 하고 있다. 제대로 초점을 맞추고, 진짜 집중력을 (제대로) 발휘하면, 그리고 양질의 휴식으로 집중하는 시간을 잘 뒷받침하면, 위대한 성취를 이루는 데 필요한 시간은 하루 4시간이면 충분하다고. 이는 바쁨을 추구하는 우리의 문화와 정면으로 충돌하는 발상이다.

5. 위대함을 낳는 ‘1만 시간의 법칙’은 앤더스 에릭슨과 동료들의 공동 연구로 탄생한 이래로, 말콤 글래드웰이 책 <아웃라이어>에 소개하며 대중의 큰 주목을 받았다. 말콤 글래드웰은 1만 시간의 법칙을 소개하며 ‘어떤 분야에서든 전문가 수준에 도달하려면 1만 시간의 의도적 연습이 필요하다’고 주장했다.

6. 그리고 이는 바쁨과 스트레스와 과로를 미덕으로 여기는 세상에서 큰 환영을 받았고, 아직도 많은 사람들이 이 법칙을 마치 교리처럼 신봉한다.

7. 그런데 에릭슨의 실제 연구에는 ‘매일 의도적 연습이 효과적인 수준을 넘지 않도록 제한해야 한다’는 내용도 담겨 있으며, 연구에서는 ‘하루에 투입해야 할 이상적인 시간은 4시간’이라고도 제안한다.

8. 이 연구에서 더 흥미로운 부분은 ‘정상급 연주자와 평균적 연주자는 쉬는 방식부터 다르다’는 점이다. 정상급 연주자는 평균적 연주자들에 비해 더 체계적이고 계획적으로 여가 시간을 보냈다.

9. 정상급 연주자들은 연습만 의도적으로 하는 게 아니라, 휴식도 의도적으로 취했다. 그들은 평균적 연주자보다 1시간 가량 더 잠을 찾다. (탁월한 퍼포먼스 = 의식적 연습+의식적 휴식)

10. 흔히 휴식을 일의 반대라고 생각하지만, 일과 휴식의 엄격한 분리는 현대의 그릇된 통념이다. 오랫동안 사람들은 쉴 때 뇌의 활동력이 떨어진다고 생각했다. 하지만 날로 발전하는 뇌 영상 기술에 힘입어 뇌과학자들은 ‘쉬는 동안에도 뇌의 전반적인 활동량이 감소하지 않는다’는 것을 발견했다.

11. 활동성은 단지 뇌의 다른 영역으로 옮겨갔다. 그리고 연구자들은 쉬는 동안 활성화되는 뇌의 영역을 ‘디폴트 모드 네트워크(DMN)’라고 칭하게 되었다.

12. 그리고 추가 연구를 통해, 디폴트 모드 네트워크는 고도로 활동적일 뿐 아니라, 정신 건강과 정서에 있어 굉장히 중요하다는 점이 발견됐다.

13. 특히 창의적이고 혁신적인 유형의 일을 할 땐 일하는 시간만큼, 휴식과 긴장 풀기가 필요하다. 디폴트 모드 네트워크가 활성화되면, 우리의 직관이 주도권을 가지고, 창의성은 멀리 있는 요소와 연관점을 찾기 시작한다.

14. 산책을 하거나 샤워 도중에 강력한 생각이나 통찰이 떠올렸다면, 디폴트 모드 네트워크에 감사해야 한다.

15. 그러나 당신이 휴식 때 텔레비전 앞에서 멍하게 있거나 유튜브에서 고양이 동영상을 본다면 디폴트 모드 네트워크가 활성화되는 데는 차질이 생긴다. (TV를 보거나 동영상을 보는 건 좋은 휴식 방법은 아니라는 얘기다)

16. (게다가) 창의적인 사람의 뇌는 디폴트 모드 네트워크가 더 강력하게 개발되어 휴식 시간에도 더 효과적으로 일을 한다는 연구 결과도 있다.

17. (고로 올바른 방식으로) 더 많은 시간을 휴식에 쓰면, 창의력과 행복감이 증진될 뿐 아니라, 일하는 시간의 능률마저 올라간다.

18. (그러니 숏폼 중독 등 주의력을 탕진해 일에 부정적인 영향을 미치는 휴식이 아니라, 자신에게 맞는 올바른 휴식법을 찾아라. 그러면 일의 능률을 올라갈 수밖에 없다)

- 존 피치 외, <이토록 멋진 휴식> 중

1. 찰스 다윈은 하루에 90분씩 3번 일했고, 나머지 시간에는 긴 산책을 하거나 낮잠을 자거나 상념에 잠겼다. (그러면서도 그는 &lt;종의 기원&gt;을 포함해 19권의 책을 집필했다) 2. 엄청난 다작가이자 사상가로 알려진 앙리 푸앵카레는 오전 10시부터 정오까지 첫 번째 작업을 한 뒤, 오후 5시부터 7시까지 두 번째 작업을 했다. (그는 하루 4시간만 일했다) 3. 마찬가지로, 수학자 고드프리 해럴드 하디는 ‘의식적 작업은 하루 4시간이 최대치’이며, 나머지 시간을 너무 많은 바쁜 일로 채우면 오히려 비생산적이라고 믿었다. 4. 다윈, 푸앵카레, 하디는 모든 같은 이야기를 하고 있다. 제대로 초점을 맞추고, 진짜 집중력을 (제대로) 발휘하면, 그리고 양질의 휴식으로 집중하는 시간을 잘 뒷받침하면, 위대한 성취를 이루는 데 필요한 시간은 하루 4시간이면 충분하다고. 이는 바쁨을 추구하는 우리의 문화와 정면으로 충돌하는 발상이다. 5. 위대함을 낳는 ‘1만 시간의 법칙’은 앤더스 에릭슨과 동료들의 공동 연구로 탄생한 이래로, 말콤 글래드웰이 책 &lt;아웃라이어&gt;에 소개하며 대중의 큰 주목을 받았다. 말콤 글래드웰은 1만 시간의 법칙을 소개하며 ‘어떤 분야에서든 전문가 수준에 도달하려면 1만 시간의 의도적 연습이 필요하다’고 주장했다. 6. 그리고 이는 바쁨과 스트레스와 과로를 미덕으로 여기는 세상에서 큰 환영을 받았고, 아직도 많은 사람들이 이 법칙을 마치 교리처럼 신봉한다. 7. 그런데 에릭슨의 실제 연구에는 ‘매일 의도적 연습이 효과적인 수준을 넘지 않도록 제한해야 한다’는 내용도 담겨 있으며, 연구에서는 ‘하루에 투입해야 할 이상적인 시간은 4시간’이라고도 제안한다. 8. 이 연구에서 더 흥미로운 부분은 ‘정상급 연주자와 평균적 연주자는 쉬는 방식부터 다르다’는 점이다. 정상급 연주자는 평균적 연주자들에 비해 더 체계적이고 계획적으로 여가 시간을 보냈다. 9. 정상급 연주자들은 연습만 의도적으로 하는 게 아니라, 휴식도 의도적으로 취했다. 그들은 평균적 연주자보다 1시간 가량 더 잠을 찾다. (탁월한 퍼포먼스 = 의식적 연습+의식적 휴식) 10. 흔히 휴식을 일의 반대라고 생각하지만, 일과 휴식의 엄격한 분리는 현대의 그릇된 통념이다. 오랫동안 사람들은 쉴 때 뇌의 활동력이 떨어진다고 생각했다. 하지만 날로 발전하는 뇌 영상 기술에 힘입어 뇌과학자들은 ‘쉬는 동안에도 뇌의 전반적인 활동량이 감소하지 않는다’는 것을 발견했다. 11. 활동성은 단지 뇌의 다른 영역으로 옮겨갔다. 그리고 연구자들은 쉬는 동안 활성화되는 뇌의 영역을 ‘디폴트 모드 네트워크(DMN)’라고 칭하게 되었다. 12. 그리고 추가 연구를 통해, 디폴트 모드 네트워크는 고도로 활동적일 뿐 아니라, 정신 건강과 정서에 있어 굉장히 중요하다는 점이 발견됐다. 13. 특히 창의적이고 혁신적인 유형의 일을 할 땐 일하는 시간만큼, 휴식과 긴장 풀기가 필요하다. 디폴트 모드 네트워크가 활성화되면, 우리의 직관이 주도권을 가지고, 창의성은 멀리 있는 요소와 연관점을 찾기 시작한다. 14. 산책을 하거나 샤워 도중에 강력한 생각이나 통찰이 떠올렸다면, 디폴트 모드 네트워크에 감사해야 한다. 15. 그러나 당신이 휴식 때 텔레비전 앞에서 멍하게 있거나 유튜브에서 고양이 동영상을 본다면 디폴트 모드 네트워크가 활성화되는 데는 차질이 생긴다. (TV를 보거나 동영상을 보는 건 좋은 휴식 방법은 아니라는 얘기다) 16. (게다가) 창의적인 사람의 뇌는 디폴트 모드 네트워크가 더 강력하게 개발되어 휴식 시간에도 더 효과적으로 일을 한다는 연구 결과도 있다. 17. (고로 올바른 방식으로) 더 많은 시간을 휴식에 쓰면, 창의력과 행복감이 증진될 뿐 아니라, 일하는 시간의 능률마저 올라간다. 18. (그러니 숏폼 중독 등 주의력을 탕진해 일에 부정적인 영향을 미치는 휴식이 아니라, 자신에게 맞는 올바른 휴식법을 찾아라. 그러면 일의 능률을 올라갈 수밖에 없다) - 존 피치 외, &lt;이토록 멋진 휴식&gt; 중

일을 못하는 사람들은 대부분 잘 쉬지도 못해요ㅠ

회사의 대표 옆에서 일해볼 수 있다는 점인 것 같아요.

가까이 있으면 그 사람의 사고방식을 배울 수 있어요. 회사를 세울 정도의 사람이라면 분명 배울 점이 있어요.

제가 만난 분들은 관점이 남달랐어요. 시장을 보는 관점, 제품을 대하는 관점에서 정말 많이 배울 수 있었죠. 개발자로서 조금 더 큰 그림을 볼 수 있는 기회가 되었어요.

누군가는 불편한 일이라고 할지도 몰라요. 하지만 조금 불편한 그 순간에 우리는 성장할 수 있다고 믿어요.

회사의 대표 옆에서 일해볼 수 있다는 점인 것 같아요. 가까이 있으면 그 사람의 사고방식을 배울 수 있어요. 회사를 세울 정도의 사람이라면 분명 배울 점이 있어요. 제가 만난 분들은 관점이 남달랐어요. 시장을 보는 관점, 제품을 대하는 관점에서 정말 많이 배울 수 있었죠. 개발자로서 조금 더 큰 그림을 볼 수 있는 기회가 되었어요. 누군가는 불편한 일이라고 할지도 몰라요. 하지만 조금 불편한 그 순간에 우리는 성장할 수 있다고 믿어요.

작은 회사에 일하면 좋은 점

Elastic announces the return of open source licensing for Elasticsearch and Kibana, adding AGPL as an option alongside existing licenses. This change reinforces our long-standing commitment to open so...

Elasticsearch is Open Source, Again

https://www.elastic.co/kr/blog/elasticsearch-is-open-source-again

AWS와의 갈등으로 3년전 Apache 라이센스를 버리고 SSPL 라이센스를 도입하면서 오픈소스가 아니게 되었다가 이번에 다시 AGPL 라이센스를 도입해서 오픈소스가 되었습니다.

오픈소스는 오픈소스 이니셔티브에서 사용 권한을 가지고 있어서 오픈소스 이니셔티브에서 인정한 라이센스가 아니라면 오픈소스라는 말을 사용할 수 없습니다. 오픈소스 이기는 하지만 엘라스틱 같은 회사는 클라우드 사업을 하기 때문에 AWS같은 클라우드 업체에서 elasticsearch를 서비스로 내놓으면서 갈등이 생기고 결국 오픈소스 라이센스를 버리고 클라우드 업체가 elasticsearch를 사용할 수 없게하는 SSPL을 도입해서 이를 막았습니다.

그동안의 과정이 고통스럽긴 했지만 3년이 지난 지금 AWS와의 파트너쉽이 견고해졌고 AWS도 OpenSearch에 충분한 투자를 했기 때문에 다시 오픈소스로 돌아와도 되겠다고 생각하고 AGPL을 도입하기로 했다고 합니다.

엘리스틱은 이렇게 얘기하고 사람들의 의견은 다양하게 있는거 같습니다. 엘라스틱의 의도를 그대로 믿을 수도 있고 오픈소스를 버린게 결과적으로 안좋았다고 판단했기에 번복했다는 얘기도 있습니다.

오픈소스였다가 아니었다가 혼란스럽고 앞으로 그러면 OpenSearch는 어떻게 되는건지 궁금하기도 하지만 앞으로 시장이 어떻게 흘러갈지 봐야될 것 같습니다.

https://www.elastic.co/kr/blog/elasticsearch-is-open-source-again AWS와의 갈등으로 3년전 Apache 라이센스를 버리고 SSPL 라이센스를 도입하면서 오픈소스가 아니게 되었다가 이번에 다시 AGPL 라이센스를 도입해서 오픈소스가 되었습니다. 오픈소스는 오픈소스 이니셔티브에서 사용 권한을 가지고 있어서 오픈소스 이니셔티브에서 인정한 라이센스가 아니라면 오픈소스라는 말을 사용할 수 없습니다. 오픈소스 이기는 하지만 엘라스틱 같은 회사는 클라우드 사업을 하기 때문에 AWS같은 클라우드 업체에서 elasticsearch를 서비스로 내놓으면서 갈등이 생기고 결국 오픈소스 라이센스를 버리고 클라우드 업체가 elasticsearch를 사용할 수 없게하는 SSPL을 도입해서 이를 막았습니다. 그동안의 과정이 고통스럽긴 했지만 3년이 지난 지금 AWS와의 파트너쉽이 견고해졌고 AWS도 OpenSearch에 충분한 투자를 했기 때문에 다시 오픈소스로 돌아와도 되겠다고 생각하고 AGPL을 도입하기로 했다고 합니다. 엘리스틱은 이렇게 얘기하고 사람들의 의견은 다양하게 있는거 같습니다. 엘라스틱의 의도를 그대로 믿을 수도 있고 오픈소스를 버린게 결과적으로 안좋았다고 판단했기에 번복했다는 얘기도 있습니다. 오픈소스였다가 아니었다가 혼란스럽고 앞으로 그러면 OpenSearch는 어떻게 되는건지 궁금하기도 하지만 앞으로 시장이 어떻게 흘러갈지 봐야될 것 같습니다.

Elastic Blog

https://www.elastic.co/kr/blog/elast

국내 개발자로서 자부심을 불어넣는 오픈소스 생태계가 있습니다. 바로 토스(Toss)가 주도하는 오픈소스 생태계 인데요.

es-hangul
이라고 하는 한글을 다루기 위한 라이브러리는 이미 1,000개가 넘는 GitHub 스타를 획득했습니다. 또한
lodash
보다 2배 더 빠른 유틸리티 라이브러리인
es-toolkit
은 이미 6,100개의 스타를 받고 국내를 넘어 세계적으로 많은 개발자들의 관심을 받고 있는데요. 이번 토스 모닥불 EP.4 영상에서는 토스에서 오픈소스 생태계를 운영하는 개발자들의 이야기를 만나볼 수 있습니다.

특히나 주목할 만한 점은, 패널로 참여한 토스의 오픈소스
suspensive
를 운영하고 계시는 분인데요. 이 개발자분은 요즘은 필수로 사용되고 있는
TanstackQuery
의 최상위 기여자입니다.
Jotai
외에도 토스 오픈소스에도 적극적으로 기여를하고 결국에는 토스에 합류하신게 참 대단하게 느껴지네요.

또한 오픈소스 생태계 구축을 통해 기술 커뮤니티에 긍정적인 영향을 미치고자 하는 토스의 노력도 대단한것 같습니다. 한국 개발 생태계의 경쟁력을 높이고, 개발자들에게 새로운 도전과 성장의 기회를 제공하는데 있어서, 토스의 이러한 행보를 응원합니다.

https://www.youtube.com/watch?v=SdBL-p597Dw

국내 개발자로서 자부심을 불어넣는 오픈소스 생태계가 있습니다. 바로 토스(Toss)가 주도하는 오픈소스 생태계 인데요. <code >es-hangul</code>이라고 하는 한글을 다루기 위한 라이브러리는 이미 1,000개가 넘는 GitHub 스타를 획득했습니다. 또한 <code >lodash</code>보다 2배 더 빠른 유틸리티 라이브러리인 <code >es-toolkit</code>은 이미 6,100개의 스타를 받고 국내를 넘어 세계적으로 많은 개발자들의 관심을 받고 있는데요. 이번 토스 모닥불 EP.4 영상에서는 토스에서 오픈소스 생태계를 운영하는 개발자들의 이야기를 만나볼 수 있습니다. 특히나 주목할 만한 점은, 패널로 참여한 토스의 오픈소스 <code >suspensive</code> 를 운영하고 계시는 분인데요. 이 개발자분은 요즘은 필수로 사용되고 있는 <code >TanstackQuery</code> 의 최상위 기여자입니다. <code >Jotai</code> 외에도 토스 오픈소스에도 적극적으로 기여를하고 결국에는 토스에 합류하신게 참 대단하게 느껴지네요. 또한 오픈소스 생태계 구축을 통해 기술 커뮤니티에 긍정적인 영향을 미치고자 하는 토스의 노력도 대단한것 같습니다. 한국 개발 생태계의 경쟁력을 높이고, 개발자들에게 새로운 도전과 성장의 기회를 제공하는데 있어서, 토스의 이러한 행보를 응원합니다. https://www.youtube.com/watch?v=SdBL-p597Dw

www.youtube.com

토스의 오픈소스 생태계: 한국을 넘어 글로벌로

최고의 자동완성 플러그인 타입스크립트를 사용하여 개발자를 속이고 코드를 최적화한 경험을 공유합니다.

타입스크립트스럽게 성능과 생산성 두 마리 토끼 모두 잡기

이름만 보고 프론트엔드인줄 알았는데요. 살펴보니 백엔드였습니다!

2021년 1월에 출시한 쿠키런:킹덤에 운영 도구는 어마어마하군요!

https://tech.devsisters.com/posts/typescript-ish-way-to-improve-performance/

이름만 보고 프론트엔드인줄 알았는데요. 살펴보니 백엔드였습니다! 2021년 1월에 출시한 쿠키런:킹덤에 운영 도구는 어마어마하군요! https://tech.devsisters.com/posts/typescript-ish-way-to-improve-performance/

DevTech - 데브시스터즈 기술블로그

TypeScript하면 프론트만?!

Vite는 기존 자바스크립트 번들러의 만성적인 성능 문제를 해결하고 개발자 경험을 향상시키기 위해서 등장한 차세대 번들러입니다. 브라우저에서 지원하는 ESM(ES Modules)를 적극적으로 활용하고, 자바스크립트 대신에 컴파일 언어인 Go로 작성된 현대적인 자바스크립트 개발 도구이죠.

Vite은 예전부터 널리 사용되던 번들러인 Webpack보다 설정이 훨씬 쉽고 간단하며, 설정이 필요 없기로 유명하던 번들러인 Parcel보다도 훨씬 빠릅니다. 이로 인해서 기존 번들러보다 뛰어난 개발자 경험을 제공하여 많은 개발자로부터 사랑을 받고 있는 번들러입니다.

2023년 Sate of JavaScript 설문 결과를 보시면 빌드 도구 부분에서 Vite(73%)가 Parcel(30%)을 아득히 넘고 Webpack(90%)에 이어서 사용률 2위를 기록하고 있습니다. 2021년에 20% 사용률로 처음 그래프에 등장했는데 무서운 성장세가 아닐 수 없습니다.

더욱 고무적인 부분은 바로 Vite를 써본 응답자들의 만족도입니다. 88%로 압도적인 1위를 차지하고 있으며, Webpack의 만족도는 45%까지 곤두박질 친 것을 볼 수 있습니다.

참고로 많은 분들이 영문 철자만 보시고 Vite를 “바이트”라고 발음해야 하는 걸로 오해하시는데요. 사실 Vite라는 이름은 “빠름”을 의미하는 프랑스어에서 유래되었고 그래서 정확한 발음은 “비트”라고 합니다. 한국 개발자들 사이에서는 우스갯 소리로 빛처럼 빠르다고 “빛”이라고도 많이 부르는 것 같습니다. 😄

이번 포스팅에서는 Vite를 처음 사용하시는 분들의 위해서 Vite를 시작하는 방법을 안내해드리겠습니다.

📝 포스팅: https://www.daleseo.com/vite/

Vite는 기존 자바스크립트 번들러의 만성적인 성능 문제를 해결하고 개발자 경험을 향상시키기 위해서 등장한 차세대 번들러입니다. 브라우저에서 지원하는 ESM(ES Modules)를 적극적으로 활용하고, 자바스크립트 대신에 컴파일 언어인 Go로 작성된 현대적인 자바스크립트 개발 도구이죠. Vite은 예전부터 널리 사용되던 번들러인 Webpack보다 설정이 훨씬 쉽고 간단하며, 설정이 필요 없기로 유명하던 번들러인 Parcel보다도 훨씬 빠릅니다. 이로 인해서 기존 번들러보다 뛰어난 개발자 경험을 제공하여 많은 개발자로부터 사랑을 받고 있는 번들러입니다. 2023년 Sate of JavaScript 설문 결과를 보시면 빌드 도구 부분에서 Vite(73%)가 Parcel(30%)을 아득히 넘고 Webpack(90%)에 이어서 사용률 2위를 기록하고 있습니다. 2021년에 20% 사용률로 처음 그래프에 등장했는데 무서운 성장세가 아닐 수 없습니다. 더욱 고무적인 부분은 바로 Vite를 써본 응답자들의 만족도입니다. 88%로 압도적인 1위를 차지하고 있으며, Webpack의 만족도는 45%까지 곤두박질 친 것을 볼 수 있습니다. 참고로 많은 분들이 영문 철자만 보시고 Vite를 “바이트”라고 발음해야 하는 걸로 오해하시는데요. 사실 Vite라는 이름은 “빠름”을 의미하는 프랑스어에서 유래되었고 그래서 정확한 발음은 “비트”라고 합니다. 한국 개발자들 사이에서는 우스갯 소리로 빛처럼 빠르다고 “빛”이라고도 많이 부르는 것 같습니다. 😄 이번 포스팅에서는 Vite를 처음 사용하시는 분들의 위해서 Vite를 시작하는 방법을 안내해드리겠습니다. 📝 포스팅: https://www.daleseo.com/vite/

Vite 처음 시작하기

원문 : Good Refactoring vs Bad Refactoring thumbnail…

(번역) 좋은 리팩터링 vs 나쁜 리팩터링

오늘 소개해드릴 글은 42dot의 유경상님이 번역해주신 글입니다.

많은 개발자들이 리팩터링의 중요성을 알고 리팩터링을 하지만, 적절하지 않은 리팩터링으로 오히려 코드 베이스에 악영향을 준다는 것을 간과하는 경우가 많습니다. 이 글에서는 저자가 지금까지 겪어온 경험을 기반으로 어떤 리팩터링이 잘못된 리팩터링이고, 어떤 식으로 리팩터링하는 것이 바람직한지에 대해 구체적인 코드 예시와 함께 설명합니다. 이에 더해서 올바른 리팩터링 방법과 더 나은 리팩터링을 위한 도구도 함께 소개하고 있습니다. 이 글을 통해 현재 적절한 리팩터링을 하고 있는지 점검해 보시는 기회가 되시면 좋을 것 같습니다 :)

> 글 링크 : https://ykss.netlify.app/translation/good_refactoring_vs_bad_refactoring/

오늘 소개해드릴 글은 42dot의 유경상님이 번역해주신 글입니다. 많은 개발자들이 리팩터링의 중요성을 알고 리팩터링을 하지만, 적절하지 않은 리팩터링으로 오히려 코드 베이스에 악영향을 준다는 것을 간과하는 경우가 많습니다. 이 글에서는 저자가 지금까지 겪어온 경험을 기반으로 어떤 리팩터링이 잘못된 리팩터링이고, 어떤 식으로 리팩터링하는 것이 바람직한지에 대해 구체적인 코드 예시와 함께 설명합니다. 이에 더해서 올바른 리팩터링 방법과 더 나은 리팩터링을 위한 도구도 함께 소개하고 있습니다. 이 글을 통해 현재 적절한 리팩터링을 하고 있는지 점검해 보시는 기회가 되시면 좋을 것 같습니다 :) &gt; 글 링크 : https://ykss.netlify.app/translation/good_refactoring_vs_bad_refactoring/

ykss.netlify.app

좋은 리팩터링 vs 나쁜 리팩터링

지속 가능한 성과를 만드는 팀장이 되기 위한 꿀팁

팀장이 실무와 매니징 하면서 너무 버거울때 (feat. 제갈량)

누구나 팀장이 되는 순간이 찾아오고,
새로운 팀장님에게는 종종 번아웃이 찾아오곤 하죠.
리더의 번아웃은 어떻게 관리할 수 있을까요?

딜라이트룸에서 오랜 기간 리드를 맡으며 수많은 경험을 해온
엔지니어팀 헤드 Jason 이 들려주는 이야기입니다.

매니징 vs 실무 사이에서 어떻게 밸런스 잡으면 좋을지
아래 글을 통해 알아보세요 🙌🏻

#리더십 #매니징 #팀장 #딜라이트룸 #알라미

누구나 팀장이 되는 순간이 찾아오고,새로운 팀장님에게는 종종 번아웃이 찾아오곤 하죠.리더의 번아웃은 어떻게 관리할 수 있을까요? 딜라이트룸에서 오랜 기간 리드를 맡으며 수많은 경험을 해온엔지니어팀 헤드 Jason 이 들려주는 이야기입니다. 매니징 vs 실무 사이에서 어떻게 밸런스 잡으면 좋을지아래 글을 통해 알아보세요 🙌🏻 #리더십 #매니징 #팀장 #딜라이트룸 #알라미

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