쿠키 1부: HTTP로 설명하는 쿠키(cookie)

“쿠키는 클라이언트에 저장되고… 음,,, 보안에 좋지 않습니다.” 😅

개발자 면접을 볼 때 쿠키에 대해서 물어보면 가장 흔하게 들을 수 있는 대답인데요. 완전히 틀린 말은 아니지만 뭔가 알맹이가 빠진 느낌이 듭니다.

“그럼 보안을 위해서 쿠키는 안 쓰는 게 좋겠네요?”

라고 반문을 하면 오랫동안 웹 개발을 한 분들도 머뭇거리시는 경우가 많은데요. 아무래도 대부분의 서버 프레임워크에서 쿠키를 직접 다루지 않아도 되도록 추상화 잘 되어 있기 때문에 오히려 쿠키를 직접 다루거나 쿠키에 대해 깊이 생각해볼 기회가 많지 않아서 그런 것 같습니다.

사실 쿠키는 웹에서는 빼놓을 수 없는 핵심적인 기술이죠? 프런트 개발을 하든 백엔드 개발을 하든 웹 개발자로서 쿠키를 제대로 이해해두시면 두고두고 유용한 지식이 될 거라 생각합니다. 그래서 2개의 포스팅에 걸쳐서 쿠키를 기술적으로 깊게 파해쳐보려고 합니다. 🔪

첫 번째 포스팅에서는 쿠키가 어떻게 서버와 브라우저 간에 이동을 하는지, 그리고 쿠키의 유효 기간과 적용 범위를 설정하는 방법과, 쿠키의 한계와 대체 기술에 대해서도 살펴보겠습니다.

📝 포스팅: https://www.daleseo.com/http-cookies/

우리가 웹에서 쿠키를 사용할 수 밖에 없는 결정적인 이유인 세션 기반 사용자 인증에 대해서는 아래 두 번째 게시물을 참고 바랍니다.

🎵 쿠키 2부: 세션은 쿠키가 필요해: https://careerly.co.kr/comments/91233

Daleseo

쿠키 1부: HTTP로 설명하는 쿠키 🍪

막연히 옛날부터 있었던 기술이라고 생각했는데 자세히 설명해주셔서 감사합니다.

최근에는 보안의 경우 js로 접근이 가능한 로컬스토리지를 사용하지말고, 시큐어 쿠키로 자바스크립트의 접근을 막으라는 블로그 포스팅을 본 적이 있어 공유합니다

https://andrewlock.net/should-you-use-the-dotnet-8-identity-api-endpoints/#1-bearer-tokens-in-the-browser-should-generally-be-avoided-where-possible



Confidently navigate complex data science projects with this 6-stage guide to a successful data science workflow, from definition to communication!

Mastering the Data Science Workflow

데이터 과학(Science)의 워크플로우(Workflow) 관련 기사 공유합니다.⌨️

<데이터 과학 워크플로우 마스터하기>
데이터 과학 워크플로우는 데이터 사이언티스트가 데이터 과학 프로젝트의 복잡성을 효과적으로 탐색할 수 있도록 안내하는 구조화된 단계 프레임워크로 알고 있는데요, 아래와 같이 총 6단계로 구분해서 생각할 수 있습니다.
 
1) 정의(Definition)
2) 수집(Collection)
3) 준비(Preparation)
4) 탐사(Exploration)
5) 분석(Analysis)
6) 의사소통(Communication)

각 단계별 상세 내용에 대해 알아 볼까요?

1️⃣ 정의
정의 단계에는 노력, 기대, 자원이 공유된 목적 및 방향과 일치하도록 프로젝트의 개요를 명확하게 설명하는 단계가 포함됩니다. 
- 프로젝트와 관련된 상황별 정보를 수집(예: 원인, 목표, 문제, 기대, 의미)
- 원하는 결과, 측정 가능한 목표 및 주요 질문을 정의
- 중요한 요소(예: 자원 가용성, 시간 제약, 데이터 접근성, 윤리적 고려 사항)를 고려하여 프로젝트의 한계를 결정

2️⃣ 수집
수집 단계에서는 정확한 정보를 바탕으로 의미 있는 분석을 수행하기 위해 필요한 데이터를 수집합니다.
- 프로젝트에 올바르게 접근하는 데 필요한 데이터 정의(예: 형식, 변수, 시간 범위, 세분성)
- 신뢰할 수 있고 관련성이 높은 데이터 소스 찾기(예: 데이터베이스, API, 파일, 센서 판독값)
- 데이터에 액세스하는 데 필요한 권한 확보(예: 이메일/비밀번호, OAuth, API 키, robots.txt)
- 적절한 방법(예: SQL 쿼리, API 호출, 웹 스크래핑, 수동 데이터 입력)을 사용하여 데이터를 수집
- 모범 사례(예: 데이터 품질, 데이터 거버넌스, 데이터 보안)에 따라 데이터를 처리

3️⃣ 준비
준비 단계에는 신뢰할 수 있는 분석에 적합한 일관되고 구조화된 형식을 얻기 위해 원시 데이터를 처리하는 작업이 포함됩니다.
- 데이터의 오류 및 불일치(예: 누락된 값, 중복 항목, 이상, 데이터 형식)를 식별하고 처리
- 일관성을 보장하면서 여러 소스의 데이터를 결합(예: 변수, 명명 규칙, 인덱싱)
-  원시 데이터에서 의미 있는 기능을 엔지니어링(예: 기능 선택, 기능 생성, 데이터 변환)

4️⃣ 탐색
탐색 단계에서는 유효한 가설을 수립하고, 문제를 식별하고, 프로젝트 정의를 구체화하기 위해 데이터의 주요 특성을 이해하는 작업이 포함됩니다.
- 각 변수의 분포를 조사(예: 평균, 중앙값, 표준 편차, 왜곡, 이상치).
- 변수 관계를 조사하고 정량화하여 서로 어떻게 영향을 미치는지 이해(예: 상관 관계, 상호 작용, 공분산, 시계열 분석).
- 다양한 세그먼트와 하위 집합을 사용하여 데이터를 탐색하여 다양한 그룹에 걸쳐 패턴이 어떻게 다른지 이해
- 관계 및 패턴에 대한 가설을 개발하기 위한 초기 통찰력 생성

5️⃣ 분석
분석 단계에서는 귀중한 통찰력을 얻을 수 있는 강력한 솔루션을 개발하기 위해 데이터에 대한 심층적인 조사를 수행합니다.
- 관찰된 패턴 및 관계의 통계적 중요성을 평가하기 위해 유의성 테스트를 적용(예: t-테스트, ANOVA, 카이제곱 테스트).
- 특정 가설과 관련된 고급 알고리즘 활용(예: 시계열 분석, 회귀 분석, 이상 탐지)
- 복잡성, 해석 가능성 및 성능과 같은 절충안을 고려하면서 최적의 구성을 식별하기 위해 관련 지표를 사용하여 적합한 모델을 선택, 구축 및 평가

6️⃣ 의사소통
의사소통 단계에서는 명확성과 인식을 높이기 위해 이해관계자에게 프로젝트와 그 결과를 제시하는 작업이 포함됩니다.
- 실제 사용을 위한 모델 배포(예: API 생성, 웹 애플리케이션 구축, 기존 시스템에 통합)
- 사용 중 모델에 대한 성능 추적 및 문제 로깅 구현
- 기술 세부 사항(예: 모델 아키텍처, 데이터 소스, 가정, 제한 사항)을 다루는 포괄적인 프로젝트 문서를 생성
- 간결하고 유익하며 매력적인 프로젝트 요약(예: 목표, 방법, 결과, 통찰력, 주요 결과)을 생성하고 전달

데이터 과학 워크플로우를 적용하면 데이터 과학자가 프로세스를 간소화할 수 있고, 의사 결정을 개선하고 협업을 강화하며 정확성을 높일 수 있다고 합니다. 끊임없이 변화하고 증가하는 데이터 사이언스 업무에서 성공할 확률이 높아 진다고 하네요.👏

원본 기사 링크는 아래와 같습니다. 감사합니다❤️
[Source Link] https://towardsdatascience.com/mastering-the-data-science-workflow-2a47d8b613c4

Medium

데이터 사이언스 워크플로우 이해하기

[Jest] 파라미터화 테스트: test.each(), describe.each()

테스트를 작성하다보면 다양한 테스트 데이터에 대해서 동일한 테스트 코드를 돌리고 싶을 때가 있죠? Jest에서는 `test.each()`와 `describe.each()` 함수를 사용하여 여러 테스트 데이터를 대상으로 같은 테스트 함수를 실행할 수 있습니다. 이러한 테스팅 기법을 보통 파라미터화(parameterized) 테스팅이라고 하는데요. 이번 글에서는 Jest로 파라미터화 테스트를 하는 방법에 대해서 배워보겠습니다.

📝 포스팅: https://www.daleseo.com/jest-each/

자바스크립트 테스팅을 공부하고 계시다면 아래 게시물도 같이 참고해보시면 도움이 될 것 같습니다.

📕 Jest 테스팅 프레임워크 기초: https://careerly.co.kr/comments/88205
📗 Jest로 비동기 코드에 대한 테스트 작성하기 https://careerly.co.kr/comments/88614
📘 Jest로 테스트 전/후 처리하기: https://careerly.co.kr/comments/88874
📙 Jest의 jest.fn(), jest.spyOn()를 이용한 함수 모킹: https://careerly.co.kr/comments/89329
📓 Jest의 jest.mock()을 이용한 모듈 모킹: https://careerly.co.kr/comments/89815
📔 Jest로 스냅샷(snapshot) 테스트하기: https://careerly.co.kr/comments/90238

Jest로 파라미터화 테스트하기

Microsoft product teams are already working on incorporating the company's in-house AI programs to products such as Bing Chat, The Information reported.

Microsoft is trying to reduce its reliance on OpenAI by developing a cheaper, less powerful AI model, report says

MS는 그동안 open ai에 투자하며 chatgpt 기반의 copilot을 자사 제품에 탑재했는데요,
그간의 행보와 달리, open ai에 대한 의존도를 낮추려는 움직임이 있다고 합니다.

chatgpt의 구동 비용이 과한 까닭이라고 하는데요,
성능이 떨어지더라도 비용이 낮은 LLM을 만들고 있고, 내부에서는 bing chat에 적용하며 테스트 하고 있다고 합니다.

성능은 점점 향상되지만, 그에 따라 엄청난 비용이 드는 AI의 문제가 단적으로 드러난듯 합니다.

https://www.businessinsider.com/microsoft-openai-chatgpt-ai-reduce-reliance-llm-2023-9

Business Insider

커피챗에서 가장 자주 받는 질문에 대한 첫 번째 답변입니다. 포트폴리오에 정답은 없겠지만 참고할 수 있는 3가지 체크리스트를 공유합니다. 1️⃣ 포트폴리오를 세트로 관리하기 2️⃣ '상황 - 행동 - 결과'로 이어지는 3단계 프레임워크 활용하기 3️⃣ 발표까지 고려해 포트폴리오 구성하기

커피챗 FAQ - 포트폴리오 구성법 | REDBUSBAGMAN

커피챗을 꾸준히 하고 있습니다. 고민을 남에게 전달하면서 고민이 정리되기도 하고, 나와 비슷한 사람과 연결될 수 있기 때문입니다. 운이 좋다면 의외의 발견으로 해결의 실마리가 풀리기도 하고 함께 일했던 좋은 동료들과의 커피챗은 안부를 나누는 기회이자, 새로운 협업 기회로 이어지는 단서가 되기도 하니까요. 커피챗은 '커피챗' 앱은 물론이고 링크드인, 커리어리, 취준컴퍼니 등 코칭프로그램을 통해서 꾸준히 이어가고 있는 의식적인 활동입니다. 제가 가장 자주 받는 질문은 포트폴리오에 대한 것으로 주로 몇 개의 케이스를, 어떤 흐름으로, 얼마나 정확하게 작성해야 하는지 궁금해하십니다. 포트폴리오에 정답은 없겠지만 체크해 봄직한 3가지 포인트를 공유합니다.

[ 포트폴리오 체크리스트 (3) ] 

1️⃣ 포트폴리오를 세트로 관리하기

포트폴리오는 이직을 준비할 때 작성하는 것이 아니라 꾸준히 관리하는 대상으로 활용해야 합니다. 지금까지 일을 하면서 참여했던 프로젝트, 만들었던 프로덕트를 꾸준히 쌓아 Deck을 만들고 필요에 따라서 2, 3개 정도의 케이스를 발췌해 지원하는 기업, 조직, 팀, 업종특성에 맞게 재구성하여 제출하는 것을 추천드립니다. 관련성, 중요도에 따라 순서를 배열하는 것이 단순한 시계열 구성보다 인터뷰어(서류평가자)에게 몰입감을 주기 때문입니다.

2️⃣ '상황 - 행동 - 결과'로 이어지는 3단계 프레임워크를 활용하기

아마존에서는 매년 자신의 성과평가를 할 때 SBI라는 프레임워크를 활용합니다. 

➊ Situation(Background) - 어떤 비즈니스, 고객경험 문제를 겪고 있었는지 명료하게 한 문장으로 설명합니다 
➋ Behavior(Action) - 문제를 달성하기 위한 목표로 재정의하고, 문제 해결을 위한 구체적인 행동을 소개합니다 
➌ Impact(Result) - Situation이 발생한 근본적인 원인(Root Cause), Behavior를 통해 해결할 수 있었던 문제, 여전히 해결 중이 문제를 구분해서 성과(변화)를 데이터 중심으로 요약합니다. 

이때 놓치기 쉬운 포인트는 Behavior에서 가정했던 가설이 유효하지 않아서 실패했던 접근법, 이때 간과했던 지점이 무엇이었는지, 이를 통해 깨닫게 된 점은 무엇인지 함께 정리함으로써 완벽한 해결을 하지 못했지만 더 나아지고 있다는 점을 전달하는 겁니다. 프로젝트에서 배움이 있었고 그 배움을 지금 하고 있는 업무에 적용하고 있다는 점을 포함하세요.

3️⃣ 포트폴리오를 발표까지 고려해서 구성하기

포트폴리오 분량은 20페이지 이내인 것을 추천합니다. 인터뷰어 입장에서 생각하면 포트폴리오는 인터뷰 전에 평가하는 1차 자료이고, 여러 후보자의 포트폴리오를 검토해야 하는 상황에서 50페이지 이상의 PDF 자료를 볼 때에는 자연스럽게 스크롤을 내리는 속도가 점점 빨라집니다. 현업 업무를 수행하는 중에 인터뷰에 모실 후보자를 선정해야 하는데 포트폴리오 용량이 크고, 분량이 많다고 더 많은 시간을 할애하기는 어렵죠. 오히려 그 반대라 집중력이 떨어집니다. 간결하게 어떤 문제를 어떻게 해결하려고 했는지 설명하는 포트폴리오가 인상적입니다.

분량이 20페이지 이내인 포트폴리오는 인터뷰어가 살펴보는데 부담이 적고, 모든 페이지를 스키밍 하면서 살펴볼 수 있습니다. 동시에 인터뷰이가 인터뷰에서 자신이 수행한 과제와 함께 포트폴리오를 설명할 때에도 2, 3개 케이스 중 가장 흥미를 가질만한 것을 소개한다면 인터뷰어 역시 한 번은 살펴봤기 때문에 기억을 해낼 수 있고 몰입감을 가질 수 있습니다.

https://www.redbusbagman.com/coffeechatfaq1/

REDBUSBAGMAN | 레드버스백맨

⟪커피챗 FAQ - 포트폴리오 구성법⟫

Red Hat, Inc., the world's leading provider of open source solutions, and Oracle today announced the expansion of their alliance to offer customers a greater choice in deploying applications on Oracle Cloud Infrastructure (OCI).

Red Hat and Oracle Expand Collaboration to Bring Red Hat OpenShift to Oracle Cloud Infrastructure

Red Hat과 오라클이 지난 몇 년 동안 논의했었던, 오라클 클라우드 기반의 오픈시프트가 마침내 사용 가능해 졌습니다.🍏

Red Hat과 오라클 간 전략적 협업을 통해 OCI(Oracle Cloud Infrastructure) 베어 메탈 및 Oracle VMware Cloud 워크로드에 대한 Red Hat 엔터프라이즈 리눅스(이하 'RHEL') 지원이 추가되었고, 이에 따라 인증 및 지원되는 Red Hat 오픈시프트 구성이 OCI에서 실행될 수 있다고 합니다. 관련 기사 공유합니다.

<Red Hat과 오라클, 오라클 클라우드 인프라에 Red Hat 오픈시프트를 도입하기 위해 협력 확대>
1️⃣ OCI 기반의 Red Hat 오픈시프트는 OCI 컴퓨트 가상 머신 및 베어메탈 인스턴스에서 실행되는 Red Hat 오픈시프트 플랫폼 플러스, Red Hat 오픈시프트 컨테이너 플랫폼 및 Red Hat 오픈시프트 쿠버네티스 엔진의 인증된 구성을 사용하여 고객 관리형 설치를 지원합니다. 

2️⃣ 고객은 오라클과 Red Hat 모두에서 테스트, 인증 및 지원을 받았다는 확신을 갖고 OCI에 배포된 Red Hat 오픈시프트에 워크로드를 설치하고 실행할 수 있습니다. 또한 온프레미스 데이터센터에서 Red Hat 오픈시프트를 실행하는 고객은 이러한 환경을 OCI로 보다 쉽게 이동할 수 있습니다. 고객 문제 해결을 돕기 위해 기존의 투명한 공동 지원 계약을 통해 고객은 Red Hat 및 오라클 지원에 모두 문의할 수 있습니다.

3️⃣ OCI의 분산 클라우드는 미국, 영국, 호주를 포함하여 45개 퍼블릭 클라우드 지역에서 100개 이상의 서비스를 제공합니다. 각 제품은 고객에게 Red Hat 오픈시프트 인증을 받은 OCI 컴퓨트 형태 뿐만 아니라 가용성, 관리 용이성, 성능에 대한 서비스 수준 계약이 포함된 엔터프라이즈 클라우드도 제공합니다. 이를 통해 Red Hat 오픈시프트 워크로드는 적절한 크기의 성능을 위한 OCI 컴퓨트의 유연한 형태, 고성능을 위한 OCI 컴퓨트 베어메탈 형태, 비용 효율적인 확장성을 위한 OCI 블록 스토리지(Block Storage) 자동 튜닝 볼륨을 활용할 수 있습니다.

4️⃣ 고객은 규정 준수, 성능 및 비용 효율성에 대한 요구 사항을 가장 잘 충족하는 위치에서 OCI에서 Red Hat 오픈시프트 환경을 실행하도록 선택할 수 있습니다. 이러한 유연성은 통신, 금융, 의료 등 규제 환경이 복잡한 업계의 조직과 여러 관할 구역에서 운영되는 조직에 특히 중요합니다.

5️⃣ OCI 기반 Red Hat 오픈시프트에 대한 인증 및 지원은 2023년 1월에 발표된 지원 운영 체제로서 OCI에서 실행되는 RHEL의 가용성을 기반으로 합니다. 이제 RHEL는 OCI 베어에서 워크로드를 지원하도록 인증되었습니다. 또한 고객은 이제 RHEL 서브스크립션의 일부로 제공되는 RHEL 이미지 빌더를 사용하여 광범위한 애플리케이션 워크로드 및 보안 규정 준수 요구 사항을 수용하는 OCI용 맞춤형 RHEL 골드 이미지를 생성할 수 있습니다.

원본 기사 링크는 아래와 같습니다. 감사합니다❤️
[Source Link] https://www.redhat.com/en/about/press-releases/red-hat-and-oracle-expand-collaboration-bring-red-hat-openshift-oracle-cloud-infrastructure

Redhat

이제 오라클 클라우드에서도 오픈시프트의 정식 기술지원이 가능합니다.

Experience the world of Artificial Intelligence with the latest AI trends 2023 rolling fast. Unravel the professional potentials with AI Engineer Certifications around the globe for career...

THE 10 BIGGEST ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) TRENDS FOR 2023 & BEYOND

'2023년, 그리고 그 이후에 인공지능(AI)를 주도할 트렌드 10건'이라는 AI 트렌드 관련 좋은 기사가 있어 공유합니다.😃

❗️2023년, 그 이후의 최신 인공지능 트렌드 TOP 10❗️

🌈 과학, 의료, 자동차, 애니메이션, 사이버 공간, 데이터 분석 및 기타 많은 산업이 AI 트렌드 채택에 함께 많은 수익을 남기고 있고, AI 시장은 2030년까지 그 가치가 무려 1,000억 달러에 달하는 강력한 성장 추세를 보일 것으로 예상된다고 하네요.

🌈 글로벌 AI 엔지니어링 시장 규모는 2030년까지 2,500억 달러에 이를 것으로 예상되며, 미래학자에 따르면 인공 지능은 2030년까지 인간 수준의 능력을 달성할 것이라고 합니다.

1. Gen(Generative) AI의 발전
생성형 AI는 기존 데이터를 사용하여 이전에는 전혀 없었던 완전히 새로운 인공물을 만드는 인공 지능의 한 분야이고, 대표적인 예라 할 수 있는 GPT-3 및 DALL-E는 OpenAI의 Generative AI 예제 중 일부입니다. 인간이 만든 것과 구별할 수 없는 이미지와 텍스트를 개발하면서 우리에게 연일 놀라움을 안겨주고 있습니다.

2. AI-ML 민주화(Democratization)
AI 기술의 평준화로 인해 대중이 AI에 더 쉽게 접근할 수 있게 되고 산업 기술 격차를 해소하는 데 도움이 되고 있습니다.

3. AI와 인간의 협업에 대한 큰 관심
시장전문조사기관 가트너(Gartner)는 소프트웨어 개발에서 AI의 사용이 10년 말까지 증가할 것이며 2030년까지 인력의 80%가 매일 스마트 AI 도구와 상호 작용할 것이라고 밝혔습니다. 자동화된 프로세스는 AI가 가져오는 속도와 정확성의 이점을 크게 누릴 것입니다. 이 AI와 인간 사이의 협업은 앞으로 몇 년 동안 꼭 지켜봐야 할 것입니다!

4. 디지털 트윈(Digital Twins)
실제 사물의 디지털화된 복제본을 가져오는 것은 정말로 한 단계 앞서는 기술이고, 상상도 못했던 일이 일어나고 있죠. 제조 산업의 생산 체인 최적화, 프로토타입 테스트, 건축적 우수성 설계는 디지털 트윈 기술을 통해 가능해 진 일입니다.

5. 로우코드(Low-code) 또는 노코드(No-code) AI 최적화
이는 단순히 AI에 대한 비기술 인력의 보다 적극적인 참여가 모든 규모의 산업 및 비즈니스 전반에 걸쳐 AI 사용을 민주화(Democratization)할 것임을 의미합니다.

6. AI 및 증강 분석
가트너에 따르면 2025년까지 데이터 스토리의 75%가 증강 분석 기술을 자동으로 사용하게 될 것입니다. 이렇게 성장하는 데이터 문화를 통해 비즈니스 사용자와 경영진은 더 깊은 통찰력에 액세스하고 필수 조건 없이 중요한 변경 사항을 식별하는 프로세스를 자동화할 수 있습니다.

7. 사이버 공간 상의 AI
모든 AI 전문가의 51%가 원격으로 작업함에 따라 AI가 직원을 모니터링하는 데 사용될 것이기 때문에 일부 주요 추세는 사이버 보안의 AI 추세에 영향을 미치고 있습니다. 이를 통해 소프트웨어 시스템이 네트워크 장치, 애플리케이션, 인스턴트 클라우드 기반 솔루션, 실시간 모니터링 및 위협 예측을 통합할 수 있게 될 수 있겠네요.

8. AI 윤리
신뢰는 모든 AI의 핵심입니다. 인공지능이 학습하려면 개인 데이터가 필요하기 때문에 보다 윤리적이고 설명 가능한 AI 모델을 개발하는 것이 최우선 과제가 될 것입니다.

9. 에지(Edge) AI의 출현
비록 초기 단계이지만 Edge AI는 2027년까지 30억 달러(약 4조원) 이상의 잠재적 시장 규모를 예상한다고 하네요. 또한 단순히 AI가 Edge 컴퓨팅을 만나는 것뿐만 아니라 개인 정보 보호 문제를 회피하는 수단으로 기록적인 인기를 얻고 있다고 합니다.

10. AI와 양자 컴퓨팅
양자 컴퓨팅과 AI를 결합하는 것은 양자 컴퓨팅의 힘을 활용하여 대용량 데이터를 즉시 처리하고 데이터의 패턴과 이상 현상을 풀어 보다 명확한 통찰력을 제공하므로 매우 성공적인 거래가 될 수 있습니다.

원본 기사 링크는 아래와 같습니다. 감사합니다🙏
[Source Link] https://medium.com/@jennifer.wales22/the-10-biggest-artificial-intelligence-ai-trends-for-2023-beyond-60b5ef326200

2023년 최신 인공지능 트렌드 TOP 10

Meta가 WhatsAapp, Messenger, Instagram에 정보 탐색이나 이미지 편집등을 시킬 수 있는 Meta AI 라는 어시스턴트를 제공한다고 합니다.(검색은 Bing 이용) 더불어 28개의 페르소나를 가진 캐릭터들과 채팅할 수 있는 기능도 추가한다고 하네요.

몇 년 전에 Meta가 AI 채팅 서비스와 챗봇 빌더등을 만들었다가 대차게 실패했었는데요. 기술의 발전에 힘입어 다시 한 번 도전하는 것 같습니다. 메타가 이러니저러니해도 끈질기게 밀어붙이는 힘은 정말 대단한 것 같습니다.

https://ai.meta.com/genai/

Red Hat OpenStack Services on OpenShift - the next generation of Red Hat OpenStack Platform

Red Hat이 오픈스택 플랫폼의 차기 주요 릴리스로, 오픈시프트 기반 오픈스택 서비스의 개발 프리뷰를 발표했습니다. 오픈시프트 기반에서 일을 하는 제 입장에서 굉장히 흥미로운 뉴스가 아닐 수 없는데요, 관련 기사 공유합니다.🍀

🌈오픈시프트 기반의 Red Hat 오픈스택 서비스🌈
☑️ 쿠버네티스를 오픈스택과 통합하면 기업이나 조직은 향상된 리소스 관리 및 확장성, 하이브리드 클라우드 전반의 유연성 향상, 단순화된 개발 및 DevOps 관행(프랙티스) 등을 기대해 볼 수 있습니다.

☑️ 지난 몇 년 동안 Red Hat은 오픈스택 플랫폼을 오픈시프트와 더욱 긴밀하게 통합하여 서비스 제공업체가 더 빠르게 확장하고 리소스를 극대화할 수 있도록 노력해 오고 있는데요, 쿠버네티스와 오픈스택을 통합하기 위해서는 두 플랫폼 간의 원활한 상호 운용성을 촉진하기 위한 신중한 계획과 구성이 필요할 것입니다.

☑️ Red Hat은 오픈시프트의 오픈스택 서비스를 통해 고객은 노바(Nova), 스위프트(Swift), 신더(Cinder), 튜트론(Neutron), 키스톤(Keystone) 등과 같은 OpenStack API에 대한 투자를 지속하면서, 운영 위치를 현대화하는 동시에 관리 비용을 절감할 수 있도록 하고자 합니다.

❗️하지만 오픈시프트 기반 오프스택 서비스로의 아키텍쳐 변경으로 인해 기존 오픈스택 워크로드를 다시 쓰거나 변경해야 하는 것은 아닙니다. 즉 새로운 혁신적인 아키텍처 때문에 오픈스택의 워커(worker) 노드를 건드릴 필요가 없습니다. 오픈스택 워커 노드에 영향을 주지 않으면서 오픈스택 컨트롤 플랜(Control Plane)을 OpenShift 워크로드에 포함되도록 마이그레이션할 것입니다 그리고 오픈스택 서비스는 오픈스택 라이프사이클에 따라 계속 업그레이드됩니다.

☑️ Red Hat은 오픈스택 고객에게 기존 투자를 미래에도 보장할 수 있는 길을 제공하고 있습니다. 오픈시프트의 Red Hat 오픈스택 서비스를 통해 기업 및 조직은 보다 쉬운 설치, 초고속 배포, 코어부터 엣지까지 통합 관리를 실현할 수 있습니다.

❗️OpenShift 기반 Red Hat OpenStack 서비스로 아래의 효과를 기대할 수 있습니다.
1️⃣ 유연성 향상(Greater flexibility)
베어메탈, 가상화 및 컨테이너화된 애플리케이션을 함께 실행할 수 있는 기능으로 유연성이 향상됩니다. 고객은 IT 혁신 여정의 어느 단계에 있든 비즈니스에 가장 적합한 것을 실행할 수 있습니다.
2️⃣ 빠른 병렬 처리(Fast parallel processing)
Red Hat 앤서블 오토메이션 플랫폼 및 'OpenShift Go Operators'를 사용하여 신속하고 반복 가능한 배포를 위한 빠른 병렬 처리를 통해 시간, 복잡성, 위험을 줄입니다.
3️⃣ 확장성(Scalability)
새로운 포드화된(podified) 컨트롤 플래인(OpenStack 컨트롤 플래인을 쿠버네티스 네이티브 포드로 배포 및 관리하기 위한 도구 세트)을 통한 관리가 가능합니다.
4️⃣ 향상된 업데이트 및 업그레이드 경험
고가용성을 유지하면서 포드화된 오픈시프트 서비스를 업데이트하는 안정적이고 원활한 방법을 위해 오픈시프트에 포함된 롤링 업데이트/기능을 사용합니다.
5️⃣ 더 나은 보안(Better security)
더 높은 기본 보안 모델을 제공하기 위해 서비스 간 암호화된 통신, 암호화된 메모리 캐시 및 보안 역할 기반 액세스 제어를 사용하여 보안을 강화합니다.
6️⃣ 향상된 오픈스택 관측성(Observability)
고객이 하이브리드 클라우드의 상태를 더 깊이 이해할 수 있도록 도움을 줄 수 있으며, 새로워진 대시보드는 오픈시프트 Observability UI에 기본적으로 통합된 세련된 시각화 세트를 통해 통합된 관찰 가능성을 제공합니다. 고객은 관찰 가능성 요구 사항을 더욱 구체화하기 위해 자체 대시보드를 만들 수도 있습니다.

❗️앞으로 나아가기(Moving forward)
> 오픈시프트 기반 Red Hat 오픈스택 서비스는 오픈시프트의 컨트롤 플레인과, Red Hat 앤서블 오토메이션 플랫폼과 함께 외부 Red Hat Enterprise Linux 기반 데이터플레인을 통해 관리되는 차세대 폼 팩터를 독점적으로 기반으로 제공될 예정입니다. 

원본 기사 링크는 아래와 같습니다. 감사합니다🙏
[Source Link] https://www.redhat.com/en/blog/red-hat-openstack-services-openshift-next-generation-red-hat-openstack-platform

오픈시프트 기반 오프스택 서비스

Grafana Scenes, a new frontend library that lets you build dynamic dashboarding experiences within Grafana apps, is now generally available.

Grafana Scenes is generally available: start building highly interactive apps today | Grafana Labs

Grafana 10을 릴리스 하면서 같이 공개했던 Grafana Scenes가 GA가 되었습니다. 

Grafana Scenes는 Grafana의 새로운 프론트엔드 라이브러리로 Grafana 앱 플러그인을 React로 앱을 만들어서 Grafana에 원하는 기능을 작성할 수 있습니다. 

아직 Grafana 앱을 만들어 보지 않아서 어디까지 만들 수 있는지 모르고 어떤 기능까지 제공하는지 모르지만 Grafana를 좀더 다양하게 활용해보고싶은 생각이 있어서 조만간 Scenes를 테스트해볼 생각입니다. 기존 대시보드만으로는 해결하지 못하던 일을 좀더 쉽게 해결할 수 있으면 좋겠다고 기대하고 있습니다. 

https://grafana.com/blog/2023/09/12/grafana-scenes-is-generally-available-start-building-highly-interactive-apps-today/

Grafana Labs

오 관심있던건데 나중에 후기 궁금합니다

개발자 면접은 어떻게 진행될까? | 처음 이직 시도를 했을 때가 떠오릅니다. 별 근거도 없이 자신만만하던 4년 차 때, 평소 실력만 믿고 당당하게 기술 면접에 뛰어들었죠. 면접은 생각보다 훨씬 어려웠고, 결과는 처참했습니다. 식은땀을 삐질삐질 흘리며 겨우 첫 라이브 코딩 테스트를 마쳤던 기억은 쉽사리 잊히지 않습니다. 그렇게 직접 부딪혀 보고 나서야 깨달았어요.

개발자 면접 유형 총정리

개발자 면접을 준비하고 계신가요? 어디서부터 어떻게 시작해야 할지 몰라 막막하신 분들을 위해 개발자 면접 대비 키트를 준비했습니다! 제가 지금까지 썼던 개발자 면접 준비 관련 글과 추천 자료를 한 곳에 모았습니다. 적극 활용하셔서 면접에 잘 대비하시길 바랍니다! 

0️⃣  면접 유형 파악하기

- 개발자 면접 유형 총정리: https://careerly.co.kr/comments/66132

1️⃣ 코딩 면접

[추천 글]
- 코딩 테스트를 위해 꼭 공부해야 할 이론: https://careerly.co.kr/comments/66531
- 코딩 테스트에 완벽하게 대비하기 위해 해야 할 6가지: https://careerly.co.kr/comments/66559
- 라이브 코딩 테스트 실전 5단계 가이드: https://careerly.co.kr/comments/66693

[기출 문제 플랫폼]
국내
- 프로그래머스: https://school.programmers.co.kr/learn/challenges?tab=all_challenges
- 백준: https://www.acmicpc.net
- 삼성 SW Expert Academy: https://swexpertacademy.com/main/main.do

해외:
- LeetCode: https://leetcode.com/problemset/all
- HackerRank: https://www.hackerrank.com
- Codility: https://www.codility.com

2️⃣ 시스템 설계 면접

[추천 글]
- 소프트웨어 시스템 설계 시 고려할 세 가지: https://careerly.co.kr/comments/67065
- 시스템 설계 면접 준비 방법: https://careerly.co.kr/comments/67313

[추천 자료]
도서
- 데이터 중심 애플리케이션 설계 (원제: Designing Data-Intensive Applications): https://search.shopping.naver.com/book/catalog/32466573690
- 가상 면접 사례로 배우는 대규모 시스템 설계 기초 (원제: System Design Interview: An Insider's Guide): https://search.shopping.naver.com/book/catalog/32485737619

온라인 자료 (영문)
- Grokking the System Design Interview: https://designgurus.org/course/grokking-the-system-design-interview
- Deep Dive into System Design Interview: https://www.educative.io/path/deep-dive-into-system-design-interview
- The System Design Primer: https://github.com/donnemartin/system-design-primer

3️⃣ 인성 면접 / 행동 면접

[추천 글]
- 면접에서 효과적으로 경험 어필하는 법: https://careerly.co.kr/comments/67573

[추천 툴]
- 각 기업 문화 페이지
- STAR 기법

Brunch Story

👩🏻‍💻 개발자 면접 대비 키트

복잡한 시스템을 익힐 때 아무리 서류를 여러 번 읽어보고 연구해 봐도 이해하는 데 시간이 꽤 걸릴 수도 있어요. 주니어시절 아키텍처를 이해하는 데 어려움을 많이 겪었던 것 같아요. 아키텍처를 이해하는 데 도움 되었던 방법 몇 가지 적어 봅니다.

1️⃣ 서류를 읽어보며 상위 설계 대충 이해해 보기

시스템 설계를 설명하는 서류나 학습 자료가 있다면 한 번 훑어보면서 대충 상위 레벨 아키텍처를 스스로 이해해 보려고 노력한다. 자료를 읽는다고 바로 이해되는 건 아니지만, 대충 큰 그림을 이해하고 코드를 읽어 보면 아키텍처를 이해하는 데 큰 도움이 된다.

서류가 없는 경우, 이 단계를 스킵하고 다음 단계부터 시작하면 된다.

2️⃣ 코드 읽어 보면서 시스템 설계 다이어그램 직접 그려 보기

스케일이 큰 시스템의 코드베이스는 굉장히 복잡하고 하나하나 꼼꼼하게 읽어 보면서 그릴 수 없다. 그렇지만 최대한 중요한 코드를 파악하고 컴포넌트가 어떤 역할을 하고 컴포넌트 간 어떤 상호 작용을 하는지 다이어그램을 그려 보며 스스로 설계해 본다. 다이어그램이 완벽하지 않아도 된다. 요점은 스스로 코드를 파해쳐 보며 설계해 보는 게 자료만 읽는 것보다 아키텍처를 이해하는 데 더 도움 된다.

이 방법은 마치 알고리즘 문제 풀기와 비슷하다. 기본적으로 알고리즘 개념을 책을 읽거나 유투브 강의를 보며 익힌 다음 직접 문제를 풀어 보면서 연습해야 '내 것'으로 만들 수 있다. 아키텍처도 비슷한 방식으로 접근하는데, 설계 경험 충분하지 않다면 실무에서 아키텍처를 익히려면 직접 그려보고 설계해 보는 게 가장 중요하다.

또한 이런식으로 아키텍처 다이어그램을 직접 그리면 설계 서류를 작성하고 설계 면접을 준비하는 데 도움 된다.

3️⃣ 선임에게 다이어그램 보여 주며 설명해 보기

스스로 그려 본 다이어그램을 관련 아키텍처를 잘 아는 선임에게 보여 주며 스스로 익힌 점을 설명해 보자. 틀려도 괜찮다. 요점은 시스템을 잘 아는 선임에게 내가 이해한 시스템을 설명하고 선임이 틀린 점을 바로 알려주면서 내가 모르는 점을 알게 되고 틀린 점을 바로 고칠 수 있다. 

예를 들어, 주니어 시절 선임이 '학습 세션(learning session)'을 통해 다이어어그램을 그리며 신입사원에게 아키텍처를 설명해 줬는데, 세션이 끝나도 그 시스템을 이해하지 못했다. 물론 어느 정도 상위 수준의 아키텍처를 이해할 수 있었지만, 정보를 흡수만 하는 게 시스템을 익히는 데 큰 도움이 되지 않았다. 

어렵더라도 내가 스스로 익혀보고 설계를 해보면서 선임에게 반대로 알려 주면서 상호적인 학습 세션을 통해 배우면 개념을 훨씬 빠르고 깊게 익힐 수 있었던 것 같다.

4️⃣ 팀원에게 다이어그램 그리며 시스템 설명해 보기

'가르치면서 배운다'는 걸 느낀 적이 있는데, 아키텍처를 가르쳐 주면서 팀원들이 모르는 점을 물어본다. 모든 질문에 대답할 수도 있고 없을 수도 있지만, 없어도 괜찮다. 내가 알지 못한 점을 다른 사람의 질문을 통해 알 수 있고, 스스로 공부했을 때 그냥 지나쳤을 수도 있는 아키텍처의 디테일한 점을 익힐 수 있다. 종종 생각지도 못한 질문을 받고 그 질문에 관한 답변을 찾으면서 스스로 공부했을 때 보다 더 많은 양의 정보를 흡수할 수 있다.

5️⃣ 상호작용하는 학습 세션 만들기

스텝3과 스텝4를 할 수 없는 상황이라면 팀원끼리 모여 함께 다이어그램을 그리며 설계를 설명해 보는 건 어떨까? 같이 배우면 혼자 배우는 것보다 더 많은 양의 정보를 흡수할 수 있다.

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복잡한 시스템 빨리 이해하는 법

머신러닝 입문자 혹은 스터디를 준비하시는 분들에게 도움이 되고자 만든 repository입니다. (This repository is intented for helping whom are interested in machine learning study) - GitHub - teddylee777/machine-learning: 머신러닝 입문자 혹은 스터디를 준비하시는 분들에게 도움이 되고자 만든 repository입니다. (This repository i

GitHub - teddylee777/machine-learning: 머신러닝 입문자 혹은 스터디를 준비하시는 분들에게 도움이 되고자 만든 repository입니다. (This repository is intented for helping whom are interested in machine learning study)

엄청난 repo를 발견해버렸습니다...
유튜브 테디노트 채널의 repo인데요!

머신러닝에 관련된 모든 카테고리의 강의를 정리했을 뿐 아니라
책, 유튜브 채널, 웹사이트까지 모두 소개하고 자격증까지 소개하고 있네요...

잠 안오면 이거 하나씩 깨부셔야겠어요!

https://github.com/teddylee777/machine-learning#%ED%86%B5%EA%B3%84-statistics

GitHub

머신러닝을 혼자서 처음부터 공부한다면...!

TypingMind, Xnapper, BlackMagic, DevUtils의 개발자 Tony Dinh이 회사를 퇴사하고 3년만에 월 수익 5,500만 원을 버는 Indie Hacker가 된 과정과 제품 성공 이야기를 전합니다.

🗞️ 베트남 개발자가 사이드 프로젝트로 월 5천만원 벌게 된 이야기

안녕하세요 :) 
오늘은 베트남에서 혼자 2일만에 개발한 ChatGPT 껍데기 서비스로 월 4,000만원 버는 Tony Dinh 이야기를 준비했습니다.

Tony는 7년간 개발자로 일하다 사이드 프로젝트를 위해 퇴사한 후, 단 3년 만에 베트남 월 평균 임금의 166배를 벌고 있습니다. 어떻게 가능했을까요? 그의 지난 3년을 핵심만 정리해서 이 글👇에 담았습니다. 

전체 내용 보기 ➡️ https://www.sidehustlerstory.com/p/tony-dinh/?ref=careerly.co.kr

👇 전체 목차입니다. 내용 이해에 이미지가 필요한 부분이 많아서 이 글에는 목차만 공유합니다.

📌 시작: 사이드 프로젝트 for 재미+취업 😆💼
📌 선 퇴사 😎, 후 개발 👨‍💻
📌 Tony의 연봉 히스토리 💸
📌 풀스택 개발자의 풀스택 제품 라인업 🤹
📌 첫 성공: DevUtils 🛠️
📌 Cool & Free 제품으로 바이럴 타기: BlackMagic 🎩
📌 BlackMagic을 1억 7천만원에 팔 수 밖에 없었던 드라마 🎬
📌 2022년에 스크린샷 앱을 만든다고? Xnapper 📸
📌 ChatGPT 껍데기로 매 달 4천만원 벌기: TypingMind 🧠
🎁 60일 만에 월 수익을 7배 증가시킨 베타 테스팅 전략 ($300 → $2,164) 📈
🎁 구매 취소율 80% 위기를 극복한 방법 🏋️‍♂️
🎁 BlackMagic 인수 제안(7억 원)을 거절한 뒷 이야기와 이 과정에서 배운 것들 👋
🎁 5번이나 프로덕트 헌트 1위 등극한 Tony의 런칭 전략 🥇
🎁 Tony가 제품 개발에 활용한 기술 스택 🛠️

전체 내용 보기 ➡️ https://www.sidehustlerstory.com/p/tony-dinh/?ref=careerly.co.kr

사이드허슬러스토리

ChatGPT 껍데기로 월 4천만원 버는 베트남 개발자 이야기

The Product-Minded Software Engineer by Gergely...

제품 중심 개발자 되기

바로 제품중심으로 생각할 줄 아는 개발자이다. (Product-Minded Software Engineer) 
"나쁜 엔지니어들은 기술에만 너무 집중합니다. 훌륭한 Product Engineer들은 사랑 받는 제품을 만들기 위해 제품 개발 과정에서 적절한 깊이로 고민 해야 한다는 사실을 압니다." 
Shopify의 head of engineering인 Jean-Michel Lemieux은 Product Engineer를 위와 같이 정의했다.

나는 기획이라는 업을 한 지 약 7~8년차가 되었고, 프리랜서/인하우스 둘 다 경험해 보았을 때
다양한 스타일의 개발자들을 만나왔다. 사람의 성격이나 성향, 기질은 둘째 치고 
함께 일할 때 즐거움을 주었던 분들의 특징은  바로 제품에 대해 "생각"이라는걸 할 줄 안다는 것이었다. 

내 경험이다만, 일단 제품 중심 개발자는 질문하는 것도 행동하는 것도 달랐다. 

1. 이 기능이 왜 필요한지 정확히 이해하기 위해 많은 질문을 던진다.
2. 이를 테스트하고 수정된 사양에 포함된 일부 제안을 가져온다.
3. 빠르게 기능을 구축하고 피드백을 얻는다.
4. 기능을 출시한 후에도 예상과 일치하는지 계속해서 확인한다.
5. 예상과 달랐을 때, 결과를 깊이 파고들어 실제 세계에서의 제품 사용에 대해 새로운 것을 배운다.

(주니어~미들이지만 위 1번부터 5번 모두 해당하는 Frontend 개발자 분이 계셨다. 그 사람의 개발 실력이 어떻든 간에 만약 내가 창업을 한다면, 가장 먼저 영입 하고 싶은 분이기도 하다.)

반면 "기획서 나오면 검토할게요". "안됩니다." "6개월 이상 걸립니다." "기능정의서 먼저 주세요." "화면 보고 얘기하시죠." "그때 자세히 못봤는데 지금 보니 이거 못합니다." 라는 대답만 나오는 개발자와는 그닥 즐겁게 일하지는 못했던 것 같다.  

제품 중심으로 생각할 줄 아는 개발자는 각 프로젝트 이후, 제품 이해력이 깊어지고 더 나은 제품 직감력을 발휘 하기 시작한다. 길가에 그냥 지나쳤던 나무가 플라타너스 나무로 보이듯이, 감각이 생기면 문제 해결도 빨라지고 수월해지는 것이다. 이 과정에서 제품 중심 개발자는 더 많은 커리어 성장 기회를 얻는다.

📌 제품 중심 개발자가 되기 위한 팁
사용자가 있는 제품을 개발하고 있다면, 제품 중심 마인드를 키우는 데 도움이 되는 몇 가지 팁이 있다. 이러한 팁은 제품 중심 개발자로 성장하는 데 효과적인 것으로 보인다.
(아티클 원문에서 내가 깊게 공감하는 것만 뽑아 봤다. 약간 수정포함)

1. 회사의 존재 이유를 이해하기. 
비즈니스 모델은 무엇인가? 어떻게 수익을 창출하나? 어떤 부분이 가장 이윤이 많으며 어떤 부분이 가장 확장되고 있나? 왜 그럴까?

2. PM과 좋은 관계를 구축하기. 
대부분의 PM은 개발자를 멘토링할 기회에 기뻐한다. (말걸어주면 기쁘다.)
개발자들이 제품에 관심을 가지면 자신의 역량을 확장할 수 있다. 물론 제품 관련 질문을 많이 하기 전에 좋은 관계를 구축하고, PM에게 제품에 더 많이 관여하고 싶다고 분명히 전하는 것이 좋다.

3. 타당한 제안 제시하기. 
비즈니스, 제품 및 이해관계자에 대한 좋은 이해를 갖게 된 후에는 제품 개발에 대한 이니셔티브를 가져갈 수 있다. 

4. PM(기획자)에게 피드백 자주 요청하기. 
훌륭한 제품 중심 개발자가 되기 위해서는 기존의 엔지니어링 기술에 더해 제품 기술을 개발해야 한다. 제품 기술에 대한 당신의 성과를 어떻게 평가하는지 가장 잘 아는 사람은 PM(기획자)이다. 제품 제안이 얼마나 가치 있는지에 대한 피드백을 얻고, 추가 성장을 위한 아이디어를 얻기 위해 PM에게 연락한다.

물론 저런 것이 적성에 맞지 않고 도저히 힘든 사람들도 있기에 이 세상 모든 개발자에게 강요할 수는 없을 것이다. 어디까지나 내가 맞는 직군, 내게 맞는 회사나 조직, 프로젝트에 맞춰서 일하면 될 것이다. 내 의견이 반영 되는 것이나 주도적으로 일하는 것이 버거운 사람도 있는 것일테니 말이다. (그렇다면 프리랜서나 SI/SM을 추천한다. 불안정하지만, 오히려 월 단가는 훨씬 더 높다.)

커리어를 건강하게, 차곡차곡 쌓아 올라가고 싶은 사람에게는 제품개발 사고능력이 필수라고 본다. 나는 그런 개발자와 함께 일하고 싶다. 

원문: https://eopla.net/magazines/6578

"유튜브는 원래 데이팅 어플이었다?" 스타트업 피봇 사례 39가지

PM(기획자)인 내가 함께 일하기 좋아하는 개발자는

안녕하세요, 뱅크샐러드 코어 백엔드 팀의 정겨울입니다. 뱅크샐러드는 백엔드 서비스에 다양한 언어를 사용하고 있습니다. 특히 지난 4년간은 Go와 gRPC...

뱅크샐러드 Go 코딩 컨벤션 | 뱅크샐러드

뱅크샐러드는 백엔드 서버 언어로 Go 를 가장 활발하게 사용하고 있습니다. 일관성 있는 서비스 코드 베이스를 만들기 위한 노력으로 코딩 컨벤션을 잘 정리해두고 있는데요, 이번에 회사 블로그 글로 포스트되어서 공유합니다. 

Go에 관심이 있으시다면 읽어보시면 좋을 것 같아요.

> 시간이 흐르고, 조직의 규모가 변하며, 구성원이 바뀔수록 코드 일관성 그 이상으로 여러 코드 베이스의 개념적 일관성을 유지하기 위한 노력이 필요합니다. 이 글에선 주로 코드 일관성 측면에서 뱅크샐러드가 어떤 Go 코딩 컨벤션을 따르며 권장하는지 얘기해보고자 합니다.

https://blog.banksalad.com/tech/go-best-practice-in-banksalad/

Banksalad

뱅크샐러드의 Go 언어 코딩 컨벤션

Developers and Open Source authors now have a massive amount of services offering free tiers, but it can be hard to find them all to make informed decisions.

Free for Developers

사이드 프로젝트! 생각만 해도 가슴이 뛰는 분들 많으실텐데요! 가슴이 뛰는 이유로는..... 프로젝트 진행의 즐거움과 유저들과의 만남도 있겠지만... !! 개인적으로는 비용에 대한 부담이 큰 것 같아요. 

사이드 프로젝트인만큼 투자할 수 있는 시간과 에너지가 한정되어있는데, 그러자니 SaaS, PaaS를 찾아보게 되고, 그만큼 비용이 늘어날 수 밖에 없는데요. 

사이드 프로젝트는 하고 싶지만 비용은 줄이고 싶어! 하시는 분들을 위한 서비스들을 모아놓은 곳이 있어 공유합니다. 

클라우드, 이벤트 통계, API, BaaS, CI/CD, 디자인 등등 다양한 부분의 무료 서비스들을 한번에 찾아볼 수 있습니다! 

https://free-for.dev

Free-for

사이드 프로젝트를 위한 무료 서비스들

Airbnb를 실패의 위기에서 구한 방법과 디자이너를 향한 그의 조언

브라이언 체스키가 Airbnb에서 PM을 없애버린 이유

"A/B 테스트를 그만두고 스스로 만족할 때까지 프로덕트를 다듬고, 자랑스럽다 말할 수준이 되면 다른 사람에게 공개하라"

여러모로 굉장히 흥미롭네요. 에어비앤비 CEO 브라이언 체스키가 디자인 중심의 경영을 선언하고 PM 롤을 없앴군요? 

체스키는 회사가 커질수록 서비스의 변화가 줄어들고 비용만 증가하는 문제를 두고 고민하다가 CEO가 제품 개발에 깊이 참여하는 애플의 경영 방식을 따르기로 했다고 합니다(feat. 조너선 아이브). 이게 '디자인 중심의 경영'이라고 선언한 방식의 요지이고, 하위 부서들의 로드맵 폐지하고 본인이 직접 컨트롤 가능한 소수의 핵심 사업만 추진한다네요.

그럼 PM은 어떻게 됐냐. 기존 조직을 기능 조직(디자인, 개발, 마케팅)으로 나누고 PM직무는 기존 직무와 마케팅 직무를 결합하여 ‘프로덕트 마케터’로 이름을 바꾼 뒤 디자이너의 권한을 강화했다고 합니다. 

'PM은 쓸모 없고 디자이너가 짱이야!' 했다기보단 제품을 만들어갈 때 역할과 균형을 꽤 크게 조율했다고 보는 게 맞을 거 같은데요.. 근데 왜 때문에 저러는지 알 거 같기도 합니다.

연중 80%의 업데이트는 상반기/하반기 나누어 2번만 크게 진행하고, A/B테스트는 꼭 필요한 경우에만 진행하는 걸로(A/B테스트 맛집이었는데 서운..) 정하면서 문제와 제품을 깊이 들여다볼 시간을 만들었고 체스키 스스로도 기업 경영보다는 제품에 시간을 쏟는 중이라고 합니다.

재밌네요! 흥미진진. 
저런 환경은 어떨지.. 한 번 경험해 보고 싶습니다.

차우진의 TMI.FM

🚫PM을 없앤 에어비앤비

오늘 영상의 주인공은 고위드 김항기 대표님입니다. 김항기 대표님의 이력은 독특하다는 표현으로는 부족할 정도인데요. 그는 대우증권 지점영업직으로 시작해 법인영업, 애널리스트, 펀드매니저를 거쳐 자산운용사를 설립하는 등 금융인으로서 가능한 모든 커리어를 섭렵하며 최고의 자리에 올랐습니다. 하지만 4년 전부터는 스타트업을 비롯한 혁신 기업에게 혁신적인 금융을 제공한다는 비전을 주창하며 고위드의 대표를 맡았는데요.

영업사원에서 대표가 되기까지, 20년 차 투자자의 인생 철학 | 고위드 김항기

1. “질문이 모호한 것은 (진짜) 문제가 뭔지 모른다는 뜻이고, (뭐가 정말 문제인지 모르니까) 불안해서 그 불안함을 해결하려고 그냥 주위를 찾아다니는 거예요. (나도 모르는 내 문제를 누군가가 해결해주길 바라면서 말이죠)”

2. “(근데) 이 패턴을 가지고 있으면 문제 해결이 (절대) 안 돼요"

3. “(이건) 선배님이 저한테 알려주신 거예요. 제가 어느 날 가서 무슨 질문을 했더니 저한테 이렇게 말하시더라고요. “네 불안에 내 시간 쓸 생각 없어. 끝까지 실행해봐, 그러면 질문이 구체적으로 변할 거야. 그래도 해결 안 되면 그때 찾아와"라고”

4. “불안할 때 한 가지 일을 더 실행해보고, 더 실행해보고, 더 실행해보는 것들, 그런 것들을 통해서 저도 굉장히 많이 배웠고, 그래서 제 인생의 슬로건에는 이런 게 있긴 해요. ‘까리하면 제일 어려운 길로’”

5. “최소한 그렇게 살면 (쉽게) 죽진 않거든요. 그러니까 ‘헷갈리면 아 몰라 제일 어려운 길로 가’, 그러면 진짜 죽지는 않아요. 근데 (금융 시장에서 오래 있으면서) 헷갈릴 때 쉬운 길을 택해 버릇하면 반드시 죽는다는 건 제가 알고 있어요"

6. “(그러니) 정말 힘드시더라도, 장기적으로 옳은 길을 택하시는 게 가장 빠른 길이다(라는 걸), 많은 선배 경영자들과 훌륭한 경영인들의 책을 보고 느끼시고, 어떤 방향이 장기적으로 성장할 수 있는 길인지 한 번 생각해보시면 어떨까라는 생각을 가지고 있습니다"

- 고위드 김항기 대표

https://www.youtube.com/watch?v=guETTiacPnE&t=902s

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’질문이 모호하다’는 건

01. 며칠 전 절친한 분의 의뢰로 네이밍 작업을 하나 하게 되었습니다. 브랜딩 일을 한다고 하면 자주 받는 의뢰 중의 하나인데, 가장 좋아하는 일이기도 하지만 동시에 가장 어렵다고 생각하는 일이 바로 이름 짓기, 이 네이밍입니다. 

02. 네이밍이 어려운 이유는 결과론적 시각이 가장 크게 작용하는 부분이기 때문입니다. 누구나 아는 위대한 제품이나 서비스, 브랜드로 성장한 다음에야 '저 브랜드는 이름부터 근사해'라는 평을 듣게 되지만, 사실 그 이름을 처음 들이밀었을 때는 반신반의하거나 '이게 뭐냐'는 식의 반응을 보인 사람들이 훨씬 많을 거거든요. 
하물며 큰 성공을 거둔 뒤에도 '솔직히 이름이 뭐 얼마나 대단한 역할을 했냐. 성공하고 나니까 좋아 보이는 거지'라는 내부의 비판을 들을 때도 있습니다. 

03. 동의가 되는 부분도 있고 아닌 부분도 있지만 오늘 하고 싶은 이야기는 네이밍의 역할에 관한 것은 아닙니다. 오히려 좋은 이름을 짓기 위해서는 (그 수많은 핍박과 의심과 결과론적 시각의 집중포화를 맞음에도 불구하고) 어떤 노력과 관심을 기울여야 하는지 현실적인 방법들에 대한 이야기가 될 것 같네요. 

04. 네이밍에 정답이 없다는 사실은 누구나 다 알고 계실 겁니다. 어쩔 땐 저도 수십 개에 해당하는 리스트를 만들어 가슴에 품고 다니면서도 맘에 드는 녀석이 하나 없어 끙끙 않을 때가 많거든요. 이번에 지인이 의뢰하신 네이밍도 마찬가지였습니다. 개인적으로는 비업무의 영역이지만 또 그분에게는 나름의 중요한 의미가 있는 프로젝트이니 대충 할 수도 없는 노릇이죠. 때문에 요 며칠간은 매일 아침마다 몇 개의 단어를 입으로 발음해 보고 운전하고 지나가다 눈에 밟히는 간판 위에 그 단어를 얹어보기도 하고, 만나는 사람에게 '이런 유형의 발음이 어떻게 들리시나요?' 같은 질문들을 해대며 살았던 것 같습니다. 

05. 그런 노력들 속에서 이번에도 깨달은 것 한 가지는 네이밍이라는 분야야말로 지나치게 깊이 파고들어갈 것이 아니라 끊임없이 지우고, 버리고, 비우고를 반복하며 먼 시각에서 흐린 눈(?)으로 바라봐야 한다는 것이었습니다.
이게 무슨 말인고 하면, 네이밍을 일반적인 기획이나 브랜딩처럼 기존의 지식과 정보 위로 쌓고 또 쌓아가며 다듬는 방법을 택하면 오히려 역효과가 날 수 있다는 의미입니다. 

06. 그래픽 디자이너로 시작해 90~2000년대 전 세계 기업의 로고를 수도 없이 많이 디자인 한 폴 랜드(Paul Rand)라는 인물을 아실 겁니다. 그런 폴 랜드가 남긴 유명한 어록이 하나 있죠. 
'좋은 이름을 만나면 로고 작업의 절반은 이미 끝나 있는 것과 마찬가지다. 좋은 이름은 탄생과 동시에 사람들의 일상 속으로 깊숙이 파고들어 그 자체로 브랜드가 되기 때문이다. 간결하지만 명확한 이름을 만나면 로고는 10초 만에도 그린다.'

07. 그래서 저는 네이밍을 할 때 나름의 원칙들이 몇 가지 있습니다. (물론 이 원칙은 자주 깨지기도 하지만요... 일단 저 스스로를 다독이는 무기인 셈이죠.)

첫째, 발음 자체가 되도록 간결하고 쉬울 것 
둘째, 의미 파악을 위한 depth가 깊지 않을 것 
셋째, 유행의 흐름을 되도록 덜 타게 할 것 
넷째, 다른 이름과 헷갈리게 만들지 않을 것 
다섯째, 후발주자라는 인식을 절대 심어주지 말 것 

08. 이렇게 보면 사실 위 다섯 가지 원칙은 하나의 문장으로 정리가 되는 것 같습니다.
바로 '쉽고 간결하되 누군가를 의식해서 만든 것처럼 보이지 않아야 한다'라고 말이죠. 그리고 저는 이것이야말로 네이밍이자 브랜딩을 하는 가장 본질적인 노력이라고도 생각합니다. '우리다움을 가장 명확하게 드러내되, 그것이 유일하고 특별하고 소중하게 하는 것'이 바로 브랜드를 만드는 첫 번째 이유가 될 테니 말이죠. 

09. 그래서 혹시라도 업무를 하시는 중에 네이밍을 해야 할 일이 있다면 그저 필 꽂히는 느낌대로 여러 단어를 조합해 볼 게 아니라 방망이 깎는 노인처럼 마치 그 브랜드가 그 이름으로 런칭했다고 가정하고 계속해서 가상현실에 접목해 보는 노력을 하는 게 중요합니다. 그러면서 불필요한 것을 덜어내고 더 명확하게 드러낼 수 있는 게 없을지 하나씩 체크하는 게 좋은 이름을 만드는 진정 어린 노력이 아닐까 싶거든요. 

10. 네이밍 업무를 할 때면 수명이 몇 년씩은 단축되는 듯한 느낌이지만, 좋은 이름 하나를 만들고 나면 그 뿌듯함과 벅참은 다른 무엇보다도 오래 보존됩니다. 누군가는 이름을 짓는다는 그 무게감이 버거워 굳이 맡으려고 하지 않을 때도 많지만 개인적으로는 한 번쯤 과감히 도전해 봐도 좋은 영역이라고 생각합니다. 다른 존재에게 이름을 부여한다는 행위는 기존에 우리가 하던 일과는 또 전혀 다른 책임감과 사명감을 안겨다 주기 때문이죠. 그래서 저는 이름을 짓는 일을 참 애정하고 더 잘하고 싶은가 봅니다.

이름을 짓는다는 것 : '네이밍'을 위한 현실적인 고민과 노력

(광고) 무신사 스탠다드 홍대에 다녀왔습니다💨

무신사 스탠다드 홍대.

무신사 스탠다드가 드디어 오프라인에 진출 했습니다.

매장의 쇼핑경험 설계도 좋았지만,
무엇보다 브랜드 자체의 매력이 눈에 띕니다.

한 눈에 느껴지는 뚜렷한 컨셉부터,
차별화된 팬 고객들.
매력적인 가격까지!

매장자체로도 훌륭합니다.

복합 문화 공간으로 설계되고,
체험형 요소도 들어가 있고요.

무엇보다 가격표와 엔드매대가 없는 SPA매장이라니!

과연 무주공산이 되어버린 SPA 시장의 새로운 지배자가
될 수 있을까요?

Stibee

할인으로 승부하는 브랜드나 플랫폼이 영속하기 어렵다는 점에서 무신사 스탠다드의 내일이 더 기대되는 것 같습니다!

트렌드라이트 발행인

기묘한

커머스 업계에서 전략을 세우고, 성과를 관리하는 일을 하고 있습니다.
일을 더 잘하기 위해 트렌드를 수집하고, 기록하며, 나누고 있습니다.

이를 위해 뉴스레터 「트렌드라이트」를 발행하고 있으며, 
「기묘한 이커머스 이야기」라는 책을 썼습니다.
#브런치작가

할인으로 특정 제품에 시선을 분산시킬 필요 없도록 이미 적절한 가격과 품질로 구성된 제품들은, 현 시대에 복잡할 정도로 넘쳐나는 할인제도에 경고를 날리는 듯하네요.

경영지원팀장

김기홍

° 지역기반 문화 사회적기업
° 경영지원 및 전략기획
   • 브랜딩 전략 조직문화
   • 복합문화공간 운영

° 성숙한 사람이 되고자 합니다.
° 지속 가능한 로컬 문화를 만들고 있습니다.
#스타트업 #브랜딩 #전략 #기획 #조직문화 #생산성 #장기적사고

매장 자체에서 풍기는 느낌도 스탠다드해서, 컨셉이 진짜 뚜렷한 거 같네요!

이미 적절하다는 표현이 맞는 것 같네요 
앤드 매대가 없다는 것도 그렇고 네이밍처럼 스탠다드 한 것 같습니다!

기획자

김현수

• 라이프스타일과 취향에 따라, 사는 이유를 기획합니다. 
• 제품과 서비스 그리고 공간까지, 사는 재미로 삽니다.
• 뭔가에 빠져, 사는 사람과의 대화를 좋아합니다. 

D2C 커머스 | 브랜드 캠페인 | 디지털 마케팅
#취향설계 #제너럴리스트 #기획자 #이커머스

CEO Staff

황준영

무럭무럭 성장하고 싶은 Z세대 주니어입니다 :)

마케팅

바툼

파이어족을 꿈꾸며
#SNS마케팅 #CRM #그로스마케팅 #끊임없이배우기 #기획자 #데이터분석 #데이터애널리스트 #디지털마케팅 #마케터 #브랜드마케팅 #미라클모닝 #블로거 #스타트업 #콘텐츠마케팅 #퍼포먼스마케팅 #프리랜서 #GoogleAnalytics

매니저

김유나

멋진 서비스와 경험을 사람들에게 전하는 일을 하고 있습니다. 더 멋지고 좋은 이야기를 만들기 위해 매일 콘텐츠 클립을 채우고 공유합니다. 사람과 사람을 이어주며  스스로 성장하고 있다고 믿습니다. 유연한 소통과 일을 주체적으로 할 수 있는 방법, 습관에 관심이 많습니다

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