세계 최고의 기술 스타트업을 위한 VC(Y Combinator)의 대표였고, 현재 세계 최고의 기술을 가진 회사(OpenAI)의 대표가 어제 개발자 행사에서 AI 스타트업에 관해 했던 말.

“It's tempting to think that a technology makes a startup, and that's almost never true, no matter how cool the new technology is.”

세계 최고의 기술 스타트업을 위한 VC(Y Combinator)의 대표였고, 현재 세계 최고의 기술을 가진 회사(OpenAI)의 대표가 어제 개발자 행사에서 AI 스타트업에 관해 했던 말. “It's tempting to think that a technology makes a startup, and that's almost never true, no matter how cool the new technology is.”

어제 캘리포니아 얼바인에서 해외인턴 프로그램을 진행 중인 국민대 학생 9명과 멘토링을 할 기회가 있었다. 많은 질문이 있었지만 그 중의 하나는 취업을 할지 진학을 할지에 관한 것이었다. 정답이 있지는 않겠지만 내 개인적인 생각을 이렇게 이야기했다.

 * 사회로 나가기가 겁나서 혹은 이걸 배워두면 좋겠지라는 막연한 생각으로 공부를 더 하지는 말자. 시간과 돈이라는 중요한 자산을 그다지 도움이 안되는 경험을 하는데 쓰는 것일 가능성이 높다.
 * 관련 주제에 호기심이 크고 정말 분명한 목적을 갖고 있다면 좀더 진지하게 고민해보자. 여기서 호기심이란 불안감이나 조바심을 이야기하지 않는다. 조금은 더 학문적인 관심을 이야기한다. 분명한 목적이란 취업을 목적으로 해외 진학을 하는 것을 예로 들 수 있다.

한 학생의 경우 이미 일을 해본 경력이 3년이 있었고 그 과정에서 한 토픽에 대한 관심을 갖게 되었고 대학원실에서 리서치를 잠깐 해보면서 엄청난 흥미를 느끼게 되면서 박사 과정에 대한 열망이 생겼는데 이 분야가 앞으로 저문다면 5년이란 시간을 낭비하게 되는 것이 아닌지에 대한 걱정이 있었다.

나는 박사를 하지 않았지만 주변에서 박사를 한 동료나 팀원들과 일을 하면서 느꼈던 점에 대해 이야기해주었는데 요약하면 이렇다.

 * 박사 학위 자체로 배우는 직접적인 전문성과 경험(Primary Learning)은 오래 가지 않을 수도 있다. 과거 내 팀원들 중에는 네트워크나 보안으로 박사를 받았지만 하는 일은 기본적으로는 소프트웨어 엔지니어링인 사람들이었다.
 * 하지만 박사 논문을 쓰면서 리서치하고 문제를 찾고 해결하기 위해서 고민하고 참을성있게 노력하는 과정에서 생기는 무형의 배움(Secondary Learning)이 있다. 이 배움이 사실은 박사 과정에서 생기는 더 큰 열매가 아닌가 싶다.
 * 어찌되었건 하고 싶은 것이 있다면 꼭 안 좋은 방향에서만 보지 말고 좋은 방향에서 보면서 밸런스를 맞춰보라고 이야기했다. 길게 보면 한 거는 덜 후회하지만 안 한 것은 후회할 가능성이 높다.
   
   
박사로 이야기를 하긴 했지만 비슷한 논리는 기초학문에도 다 적용된다. 수학이나 물리 등에서 배우는 지식이 예를 들어 IT 도메인에서 일을 하는데 무슨 도움이 되나 싶을 수 있지만 깊게 들어가 문제를 해결하는 경험은 간접적으로 큰 도움이 된다. OpenAI의 정형원 박사가 지난 9/21일 케이나잇에서 했던 이야기가 본인이 수학을 깊게 공부했던 것이 AI 모델을 이해하고 발전시키는데 큰 도움이 된다고 했는데 정말로 좋은 톡이었다.

어제 캘리포니아 얼바인에서 해외인턴 프로그램을 진행 중인 국민대 학생 9명과 멘토링을 할 기회가 있었다. 많은 질문이 있었지만 그 중의 하나는 취업을 할지 진학을 할지에 관한 것이었다. 정답이 있지는 않겠지만 내 개인적인 생각을 이렇게 이야기했다. <ul ><li>사회로 나가기가 겁나서 혹은 이걸 배워두면 좋겠지라는 막연한 생각으로 공부를 더 하지는 말자. 시간과 돈이라는 중요한 자산을 그다지 도움이 안되는 경험을 하는데 쓰는 것일 가능성이 높다.</li><li>관련 주제에 호기심이 크고 정말 분명한 목적을 갖고 있다면 좀더 진지하게 고민해보자. 여기서 호기심이란 불안감이나 조바심을 이야기하지 않는다. 조금은 더 학문적인 관심을 이야기한다. 분명한 목적이란 취업을 목적으로 해외 진학을 하는 것을 예로 들 수 있다.</li></ul> 한 학생의 경우 이미 일을 해본 경력이 3년이 있었고 그 과정에서 한 토픽에 대한 관심을 갖게 되었고 대학원실에서 리서치를 잠깐 해보면서 엄청난 흥미를 느끼게 되면서 박사 과정에 대한 열망이 생겼는데 이 분야가 앞으로 저문다면 5년이란 시간을 낭비하게 되는 것이 아닌지에 대한 걱정이 있었다. 나는 박사를 하지 않았지만 주변에서 박사를 한 동료나 팀원들과 일을 하면서 느꼈던 점에 대해 이야기해주었는데 요약하면 이렇다. <ul ><li>박사 학위 자체로 배우는 직접적인 전문성과 경험(Primary Learning)은 오래 가지 않을 수도 있다. 과거 내 팀원들 중에는 네트워크나 보안으로 박사를 받았지만 하는 일은 기본적으로는 소프트웨어 엔지니어링인 사람들이었다.</li><li>하지만 박사 논문을 쓰면서 리서치하고 문제를 찾고 해결하기 위해서 고민하고 참을성있게 노력하는 과정에서 생기는 무형의 배움(Secondary Learning)이 있다. 이 배움이 사실은 박사 과정에서 생기는 더 큰 열매가 아닌가 싶다. </li><li>어찌되었건 하고 싶은 것이 있다면 꼭 안 좋은 방향에서만 보지 말고 좋은 방향에서 보면서 밸런스를 맞춰보라고 이야기했다. 길게 보면 한 거는 덜 후회하지만 안 한 것은 후회할 가능성이 높다. </li></ul>박사로 이야기를 하긴 했지만 비슷한 논리는 기초학문에도 다 적용된다. 수학이나 물리 등에서 배우는 지식이 예를 들어 IT 도메인에서 일을 하는데 무슨 도움이 되나 싶을 수 있지만 깊게 들어가 문제를 해결하는 경험은 간접적으로 큰 도움이 된다. OpenAI의 정형원 박사가 지난 9/21일 케이나잇에서 했던 이야기가 본인이 수학을 깊게 공부했던 것이 AI 모델을 이해하고 발전시키는데 큰 도움이 된다고 했는데 정말로 좋은 톡이었다.

대학원을 갈까요 말까요? 어떤 기준으로 바라볼 것인가?

우아한형제들과 우아하게 이별하기를 해보려 합니다. 떠나는 마당에 코드 한 줄을 더 작성할 수도 있겠지만 이번에는 2022.05–2024.09까지의 회사 생활을 되돌아보고 공유하기로 하였습니다.

우아한형제들 퇴사 부검

iOS 프로그래머인 민호님이 우아한형제들을 떠나며 남긴 퇴사부검 입니다.

기대하는 바가 있었지만 점차 사라져버린 것에 아쉬움을 느껴서 새로운 곳에서 도전을 시작하신다고 하네요.

바람을 극복한 프로그래머로 좋은 소식 기다립니다!

https://medium.com/a-day-of-a-programmer/우아한형제들-퇴사-부검-010ce38609a5

iOS 프로그래머인 민호님이 우아한형제들을 떠나며 남긴 퇴사부검 입니다. 기대하는 바가 있었지만 점차 사라져버린 것에 아쉬움을 느껴서 새로운 곳에서 도전을 시작하신다고 하네요. 바람을 극복한 프로그래머로 좋은 소식 기다립니다! https://medium.com/a-day-of-a-programmer/우아한형제들-퇴사-부검-010ce38609a5

Medium

민호님의 우아한형제들 퇴사부검

오랫동안 React 프로젝트를 만들기 위해서 Create React App라는 CLI 도구가 사용되었습니다.
State of JS 2023 설문 결과를 보시면 Create React App을 사용해봤다는 응답자가 90%가 넘을 정도로 CRA는 오랫동안 React 생태계에서 프로젝트를 생성하는 표준처럼 여겨졌습니다.

하지만 CRA는 2022년 4월 이후로 업데이트가 전혀 없으며, React 공식 문서에서도 사라지면서 사실 상 폐기(deprecated) 수순을 밟고 있습니다.

Next.js도 React 프로젝트를 만들기 위해서 많이 사용되는데요. 하지만 Next.js는 프로젝트 생성 뿐만 아니라 라우팅, 데이터 패칭(fetching), Server-Side Rendering(SSR), Static Site Generation(SSG), 이미지 최적화 등 온갖 부가 기능을 지원하는 메타 프레임워크입니다. 따라서 제대로 활용하려면 배워야할 것도 많고 CRA처럼 간단하게 React 프로젝트를 만들어 보는데는 적합한 도구가 아니죠.

이러한 이유로 최근에 Vite가 CRA의 대안 기술로 부상하고 있습니다. Vite를 사용하면 CRA처럼 간편하게 React 프로젝트를 만들 수 있을 뿐만 아니라, CRA보다 훨씬 빠르고 쾌적한 개발 서버를 사용할 수 있습니다.

뿐만 아니라, CRA로 만든 프로젝트는 규모가 커지면 결국 돌이킬 수 없는 eject를 해야한다는 부담이 있었는데, Vite는 그런 걱정없이 소규모 프로젝트부터 대규모 프로젝트까지 범용적으로 쓸 수 있도록 설계되어 있습니다.

이번 포스팅에서는 차세대 번들러인 Vite 사용하여 React 프로젝트를 생성하고 설정하는 방법에 대해서 알아보겠습니다.

📝 포스팅: https://www.daleseo.com/vite-react/

Vite에 대한 기초적인 내용에 대해서는 아래 게시물을 참고하세요.
📕 Vite 처음 시작하기: https://careerly.co.kr/comments/110882

오랫동안 React 프로젝트를 만들기 위해서 Create React App라는 CLI 도구가 사용되었습니다.State of JS 2023 설문 결과를 보시면 Create React App을 사용해봤다는 응답자가 90%가 넘을 정도로 CRA는 오랫동안 React 생태계에서 프로젝트를 생성하는 표준처럼 여겨졌습니다. 하지만 CRA는 2022년 4월 이후로 업데이트가 전혀 없으며, React 공식 문서에서도 사라지면서 사실 상 폐기(deprecated) 수순을 밟고 있습니다. Next.js도 React 프로젝트를 만들기 위해서 많이 사용되는데요. 하지만 Next.js는 프로젝트 생성 뿐만 아니라 라우팅, 데이터 패칭(fetching), Server-Side Rendering(SSR), Static Site Generation(SSG), 이미지 최적화 등 온갖 부가 기능을 지원하는 메타 프레임워크입니다. 따라서 제대로 활용하려면 배워야할 것도 많고 CRA처럼 간단하게 React 프로젝트를 만들어 보는데는 적합한 도구가 아니죠. 이러한 이유로 최근에 Vite가 CRA의 대안 기술로 부상하고 있습니다. Vite를 사용하면 CRA처럼 간편하게 React 프로젝트를 만들 수 있을 뿐만 아니라, CRA보다 훨씬 빠르고 쾌적한 개발 서버를 사용할 수 있습니다. 뿐만 아니라, CRA로 만든 프로젝트는 규모가 커지면 결국 돌이킬 수 없는 eject를 해야한다는 부담이 있었는데, Vite는 그런 걱정없이 소규모 프로젝트부터 대규모 프로젝트까지 범용적으로 쓸 수 있도록 설계되어 있습니다. 이번 포스팅에서는 차세대 번들러인 Vite 사용하여 React 프로젝트를 생성하고 설정하는 방법에 대해서 알아보겠습니다. 📝 포스팅: https://www.daleseo.com/vite-react/ Vite에 대한 기초적인 내용에 대해서는 아래 게시물을 참고하세요.📕 Vite 처음 시작하기: https://careerly.co.kr/comments/110882

CRA 대신에 Vite로 React 프로젝트 시작하기

In the contemporary digital epoch, safeguarding sensitive data has transcended from a mere consideration to an imperative. As enterprises…

What is FIPS 140–2 and why does it matter on CDP on-premises?

기업들이 점점 더 온프레미스에서 하이브리드 데이터 플랫폼으로 전환함에 따라 엄격한 보안 프로토콜의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 국내에서는 많이 안알려져있지만, 미정부의 표준으로 사용되고 있는 FIPS 140-2에 대해서 공유하고자 합니다.

< FIPS 140-2란 무엇인가요? >
 * FIPS 140-2
 * 연방 정보 처리 표준 간행물 140-2는 민감한 정보를 보호하는 암호화 모듈의 보안 요구사항을 명시하는 미국 정부 표준
 * 미국 국립표준기술연구소(NIST)에서 발행한 FIPS 140-2는 IT 시스템에 사용되는 암호화 모듈의 설계, 구현 및 평가에 대한 엄격한 지침
 * 주요 내용
 * 암호화 알고리즘: 안전하고 승인된 알고리즘의 사용 보장. 예를 들어 MD5와 같은 약한 암호화 알고리즘의 사용은 미지원
 * 키 관리: 암호화 키의 생성, 저장 및 파기 처리. 예를 들어, 더 약한 비대칭 키 길이(예: 1024비트 미만의 키 길이를 사용하는 RSA 디지털 서명 작업)의 사용은 미지원
 * 물리적 보안: 물리적 변조 및 무단 액세스로부터 보호
 * 운영 환경: 안전하고 통제된 운영 환경 유지.

< FIPS 140-2 규정 준수와 검증의 차이점 >
 * FIPS 140-2 규정 준수
 * 관련 FIPS 표준에 명시된 지침 및 요구사항을 준수
 * FIPS 140-2 표준만 준수하고 제품의 다른 구성 요소는 FIPS 검증을 받았을 수 있지만 제품 전체가 테스트를 통과하지 못했거나 테스트 또는 인증을 전혀 받지 않았음을 의미
 * FIPS 140-2 준수 여부는 해당 제품을 담당하는 조직에서 자체적으로 선언하며, 일반적으로 FIPS 요건을 충족하는 방법을 자세히 설명하는 문서 첨부
 * FIPS 140-2 검증
 * 요구 사항 및 인증에 따른 보다 엄격하고 공식적인 절차 포함
 * 암호화 모듈의 경우, FIPS 140-2 검증은 NIST에서 인증한 암호화 모듈 검증 프로그램(CMVP) 실험실에서 수행하는 제3자 평가
 * 검증 프로세스에는 모듈의 설계, 구현 및 보안 기능에 대한 상세한 검토와 광범위한 테스트 포함.
 * 평가를 통해 암호화 모듈이 관련 FIPS 표준에 명시된 보안 요구 사항을 충족하는지 확인
 * 제품은 독립적인 전문가들의 엄격한 평가를 통과해야만 엄격한 FIPS 보안 표준 준수를 보장하는 'FIPS 검증' 지위를 획득 가능
 
 
< FIPS 140-2 규정 준수 수준 >
FIPS 140-2 표준에는 레벨 1부터 레벨 4까지 4단계의 보안 레벨이 있으며, 각 레벨은 점점 더 높은 수준의 보안을 제공합니다.
 * FIPS 140-2 보안 레벨 1
 * 가장 낮은 수준의 보안 제공
 * FIPS 승인 알고리즘 사용과 같은 기본적인 보안 요구 사항 나열
 * 이 수준의 모듈은 평가되지 않은 운영 체제 환경에서도 사용 가능
 * FIPS 140-2 보안 레벨 2
 * 위변조 방지 기술 또는 모듈에 대한 무단 물리적 액세스를 더 어렵게 만들면서도 쉽게 감지할 수 있는 기술을 사용하여 모듈의 물리적 보안 강화
 * FIPS 140-2 보안 레벨 3
 * 레벨 2의 모든 요건에 변조 방지 장치, 시스템에 출입하는 '중요한 보안 매개변수'가 있는 논리적 인터페이스와 물리적 인터페이스의 분리, ID 기반 인증 추가
 * FIPS 140-2 보안 레벨 4
 * 가장 높은 수준의 보안 제공
 * 이 수준의 물리적 보안 메커니즘은 모든 무단 물리적 공격을 탐지하고 이에 대응하기 위한 완벽한 보호 범위 제공

 * source: https://medium.com/engineering-cloudera/what-is-fips-140-2-and-why-does-it-matter-on-cdp-on-premises-14be19d940cb

기업들이 점점 더 온프레미스에서 하이브리드 데이터 플랫폼으로 전환함에 따라 엄격한 보안 프로토콜의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 국내에서는 많이 안알려져있지만, 미정부의 표준으로 사용되고 있는 FIPS 140-2에 대해서 공유하고자 합니다. &lt; FIPS 140-2란 무엇인가요? &gt;<ul ><li>FIPS 140-2<ul ><li>연방 정보 처리 표준 간행물 140-2는 민감한 정보를 보호하는 암호화 모듈의 보안 요구사항을 명시하는 미국 정부 표준</li><li>미국 국립표준기술연구소(NIST)에서 발행한 FIPS 140-2는 IT 시스템에 사용되는 암호화 모듈의 설계, 구현 및 평가에 대한 엄격한 지침</li></ul></li><li>주요 내용<ul ><li>암호화 알고리즘: 안전하고 승인된 알고리즘의 사용 보장. 예를 들어 MD5와 같은 약한 암호화 알고리즘의 사용은 미지원</li><li>키 관리: 암호화 키의 생성, 저장 및 파기 처리. 예를 들어, 더 약한 비대칭 키 길이(예: 1024비트 미만의 키 길이를 사용하는 RSA 디지털 서명 작업)의 사용은 미지원</li><li>물리적 보안: 물리적 변조 및 무단 액세스로부터 보호</li><li>운영 환경: 안전하고 통제된 운영 환경 유지.</li></ul></li></ul> &lt; FIPS 140-2 규정 준수와 검증의 차이점 &gt;<ul ><li>FIPS 140-2 규정 준수 <ul ><li>관련 FIPS 표준에 명시된 지침 및 요구사항을 준수</li><li>FIPS 140-2 표준만 준수하고 제품의 다른 구성 요소는 FIPS 검증을 받았을 수 있지만 제품 전체가 테스트를 통과하지 못했거나 테스트 또는 인증을 전혀 받지 않았음을 의미 </li><li>FIPS 140-2 준수 여부는 해당 제품을 담당하는 조직에서 자체적으로 선언하며, 일반적으로 FIPS 요건을 충족하는 방법을 자세히 설명하는 문서 첨부</li></ul></li><li>FIPS 140-2 검증<ul ><li>요구 사항 및 인증에 따른 보다 엄격하고 공식적인 절차 포함</li><li>암호화 모듈의 경우, FIPS 140-2 검증은 NIST에서 인증한 암호화 모듈 검증 프로그램(CMVP) 실험실에서 수행하는 제3자 평가</li><li>검증 프로세스에는 모듈의 설계, 구현 및 보안 기능에 대한 상세한 검토와 광범위한 테스트 포함. </li><li>평가를 통해 암호화 모듈이 관련 FIPS 표준에 명시된 보안 요구 사항을 충족하는지 확인</li><li>제품은 독립적인 전문가들의 엄격한 평가를 통과해야만 엄격한 FIPS 보안 표준 준수를 보장하는 'FIPS 검증' 지위를 획득 가능 </li></ul></li></ul>&lt; FIPS 140-2 규정 준수 수준 &gt;FIPS 140-2 표준에는 레벨 1부터 레벨 4까지 4단계의 보안 레벨이 있으며, 각 레벨은 점점 더 높은 수준의 보안을 제공합니다.<ul ><li>FIPS 140-2 보안 레벨 1<ul ><li>가장 낮은 수준의 보안 제공</li><li>FIPS 승인 알고리즘 사용과 같은 기본적인 보안 요구 사항 나열</li><li>이 수준의 모듈은 평가되지 않은 운영 체제 환경에서도 사용 가능</li></ul></li><li>FIPS 140-2 보안 레벨 2<ul ><li>위변조 방지 기술 또는 모듈에 대한 무단 물리적 액세스를 더 어렵게 만들면서도 쉽게 감지할 수 있는 기술을 사용하여 모듈의 물리적 보안 강화</li></ul></li><li>FIPS 140-2 보안 레벨 3<ul ><li>레벨 2의 모든 요건에 변조 방지 장치, 시스템에 출입하는 '중요한 보안 매개변수'가 있는 논리적 인터페이스와 물리적 인터페이스의 분리, ID 기반 인증 추가</li></ul></li><li>FIPS 140-2 보안 레벨 4<ul ><li>가장 높은 수준의 보안 제공</li><li>이 수준의 물리적 보안 메커니즘은 모든 무단 물리적 공격을 탐지하고 이에 대응하기 위한 완벽한 보호 범위 제공</li></ul></li></ul> <ul ><li>source: https://medium.com/engineering-cloudera/what-is-fips-140-2-and-why-does-it-matter-on-cdp-on-premises-14be19d940cb</li></ul>

FIPS 140-2란 무엇인가?

🔑 직장에서 호구가 되지 않는 8가지 방법 🔑

직장에서 친절하고 협력적인 태도를 보이는 건 중요하지만, 모든 일을 떠맡다 보면 어느새 &#39;호구&#39;가 될 위험이 있습니다.자신의 경계 🚧 를 지키면서도 당당하게 나아갈 수 있는 8가지 방법을 소개해 보려고 합니다. 😅 

 1/ 🚧…

LinkedIn Woo Hyung Choi 페이지: #직장생활 #호구되지않기 #성장 #자기계발 #경계설정 #협력 #팀워크 #피드백 #업무분배 #자신감 #거절능력 #당당함 #성공 #직장성공

'호의가 계속되면은, 그게 권리인 줄 알아요.' 모영화에서 유명해져서, 짤로도 많이 돌고 있는 말이지요. 그런데, 직장생활에 있어서 개인 성향이 착하고, 거절을 못해서, 타인을 배려하다보니 어느새 모든 궂은일을 전담하고 있는 '호구'가 될 가능성도 있습니다.

이와 관련하여 AWS의 Principal SA인 최우형님의 좋은 글이 있어 공유해봅니다. 😅

 1. 경계를 명확히 설정하세요.
  "제가 할게요!"가 습관이 되면 어느새 모든 일을 떠맡는 사람이 될 수 있습니다. 자신의 업무 범위와 타인의 업무를 명확히 구분하고, 필요할 때는 "거절하는 법"을 배우세요. 🙅‍♂️🙅‍♀️

 2. 과도한 희생을 피하세요.  
  야근, 주말 출근, 동료의 부탁에 항상 응하는 것은 곧 자신의 시간과 에너지를 희생하는 것입니다. 당당하게 "아니요" 라고 말할 수 있는 용기를 가지세요. 💪

 3. 피드백을 요구하세요.  
  일을 잘했으면 그에 맞는 피드백을 받아야 합니다. 당당히 성과를 인정받고 싶다면, 피드백을 요청하세요. "이번 프로젝트에서 제 기여에 대해 피드백 부탁드립니다"라고 말하세요. 👍

 4. 모든 일에 자원하지 마세요.
  모든 일에 자원하다 보면 자신이 해야 할 핵심 업무에 소홀해질 수 있습니다. 가끔은 우선순위를 고려하고, 필요한 경우 "이 일은 다른 분이 적합할 것 같습니다"라고 말하세요. 🎯

 5. 실력에 맞는 자신감을 가지세요.  
  자신의 능력에 대해 겸손할 필요는 있지만, 지나치면 오히려 자신의 가치를 낮추게 됩니다. 내가 해낸 일에 대해 자랑스럽게 이야기하세요. 👏

 6. 업무 분배의 공평성을 요구하세요.  
  특정 사람에게 업무가 몰린다면, 상사나 팀원들에게 공평한 업무 분배를 요구하세요. "이 분배가 공평하지 않은 것 같아요. 다시 한번 논의할 수 있을까요?"라고 말해보세요. 🤝

 7. 끊임없이 성장하세요.  
  가장 중요한 호구 방지책인데요, 호구로 보이지 않으려면 "꾸준히 자기 계발"을 해야 합니다. 새로운 기술을 배우고 자신을 발전시키면, 단순한 업무가 아닌 "더 중요한 역할"을 맡게 될 것입니다. 🌱

 8. 긍정적이지만 단호하게 대하세요.  
  친절하지만, 단호한 태도를 유지하세요. 누군가 지나치게 많은 부탁을 할 때는 명확하게 거절하는 것이 중요합니다. "이건 제 업무 범위를 넘는 것 같습니다"라고 말하는 것이 필요할 때가 있습니다. 🙂

 * source- https://www.linkedin.com/posts/woo-hyung-choi-a0185110_tfnsutsnzupq-uogqvorcgtfmsjoqzc-spfsut-activity-7246163197643161600-MCpJ?utm_source=share&utm_medium=member_ios

'호의가 계속되면은, 그게 권리인 줄 알아요.' 모영화에서 유명해져서, 짤로도 많이 돌고 있는 말이지요. 그런데, 직장생활에 있어서 개인 성향이 착하고, 거절을 못해서, 타인을 배려하다보니 어느새 모든 궂은일을 전담하고 있는 '호구'가 될 가능성도 있습니다. 이와 관련하여 AWS의 Principal SA인 최우형님의 좋은 글이 있어 공유해봅니다. 😅 <ol ><li>경계를 명확히 설정하세요.</li></ol>&nbsp;&nbsp;"제가 할게요!"가 습관이 되면 어느새 모든 일을 떠맡는 사람이 될 수 있습니다. 자신의 업무 범위와 타인의 업무를 명확히 구분하고, 필요할 때는 "거절하는 법"을 배우세요. 🙅‍♂️🙅‍♀️ <ol start="2"><li>과도한 희생을 피하세요.&nbsp;&nbsp;</li></ol>&nbsp;&nbsp;야근, 주말 출근, 동료의 부탁에 항상 응하는 것은 곧 자신의 시간과 에너지를 희생하는 것입니다. 당당하게 "아니요" 라고 말할 수 있는 용기를 가지세요. 💪 <ol start="3"><li>피드백을 요구하세요.&nbsp;&nbsp;</li></ol>&nbsp;&nbsp;일을 잘했으면 그에 맞는 피드백을 받아야 합니다. 당당히 성과를 인정받고 싶다면, 피드백을 요청하세요. "이번 프로젝트에서 제 기여에 대해 피드백 부탁드립니다"라고 말하세요. 👍 <ol start="4"><li>모든 일에 자원하지 마세요.</li></ol>&nbsp;&nbsp;모든 일에 자원하다 보면 자신이 해야 할 핵심 업무에 소홀해질 수 있습니다. 가끔은 우선순위를 고려하고, 필요한 경우 "이 일은 다른 분이 적합할 것 같습니다"라고 말하세요. 🎯 <ol start="5"><li>실력에 맞는 자신감을 가지세요.&nbsp;&nbsp;</li></ol>&nbsp;&nbsp;자신의 능력에 대해 겸손할 필요는 있지만, 지나치면 오히려 자신의 가치를 낮추게 됩니다. 내가 해낸 일에 대해 자랑스럽게 이야기하세요. 👏 <ol start="6"><li>업무 분배의 공평성을 요구하세요.&nbsp;&nbsp;</li></ol>&nbsp;&nbsp;특정 사람에게 업무가 몰린다면, 상사나 팀원들에게 공평한 업무 분배를 요구하세요. "이 분배가 공평하지 않은 것 같아요. 다시 한번 논의할 수 있을까요?"라고 말해보세요. 🤝 <ol start="7"><li>끊임없이 성장하세요.&nbsp;&nbsp;</li></ol>&nbsp;&nbsp;가장 중요한 호구 방지책인데요, 호구로 보이지 않으려면 "꾸준히 자기 계발"을 해야 합니다. 새로운 기술을 배우고 자신을 발전시키면, 단순한 업무가 아닌 "더 중요한 역할"을 맡게 될 것입니다. 🌱 <ol start="8"><li>긍정적이지만 단호하게 대하세요.&nbsp;&nbsp;</li></ol>&nbsp;&nbsp;친절하지만, 단호한 태도를 유지하세요. 누군가 지나치게 많은 부탁을 할 때는 명확하게 거절하는 것이 중요합니다. "이건 제 업무 범위를 넘는 것 같습니다"라고 말하는 것이 필요할 때가 있습니다. 🙂 <ul ><li>source- https://www.linkedin.com/posts/woo-hyung-choi-a0185110_tfnsutsnzupq-uogqvorcgtfmsjoqzc-spfsut-activity-7246163197643161600-MCpJ?utm_source=share&amp;utm_medium=member_ios</li></ul>

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직장에서 호구가 되지 않는 8가지 방법

프라이버시 엔지니어는 말그대로 (소프트웨어) 엔지니어다. 개인정보 정책을 실제로 구현하는 일을 하는데 작은 회사라면 개인정보보호 담당자가 프라이버시 엔지니어이기도 할 가능성이 높다. 아직 이 분야가 시작이다 보니 잘 개발되어 있지는 않지만 개인정보 보호에 대한 법적 규제와 개인들의 관심이 높기에 앞으로 개발자라면 어느 정도는 알아야 하는 분야가 되리라 믿는다. 이런 직군을 처음 도입한 회사는 구글로 알고 있고 2021년부터 관련한 직군 채용을 하고 있었다. 위키피디아에도 관련 직군에 대한 설명이 존재한다 (https://en.wikipedia.org/wiki/Privacy_engineering). 여기에는 다음과 같은 4가지 분야가 있고 이를 구현하거나 적합한 외부 툴을 가져다가 연동하는 작업을 하게 된다:

 * Data Classification: 개인 정보에 해당하는 데이터가 무엇인지 그리고 그와 관련된 위험 요소를 정의
 * Data Inventory: 위에서 정의된 개인정보에 해당하는 데이터가 어디에 저장되어 있는지 정리하고 관리
 * Data Deletion: 사용이 끝난 개인정보 데이터를 바로 삭제
 * Data Obfuscation: 개인정보의 노출 없이 활용하기 위해 개인정보를 익명화

여기서 중요한 부분은 데이터가 우리 서비스로 들어오는 바로 그 시점에 Data classification에 따라 데이터의 개인정보 유무와 어떤 개인정보인지가 판별되고 거기에 맞춰 관리되어야 한다는 점이다. 데이터가 들어올 때 분류가 되지 않으면 그 뒤에 이를 처리하는 것은 아주 힘든 일이 된다. 이 분야의 특징은 다양한 개인정보 보호법에 대한 지식과 정보 보호 인증 (예를 들면 ISO/IEC 27001)에 대한 지식과 시스템 전반에 대한 지식등이 필요한 경험이 많이 필요한 분야라고 생각하면 된다. 카네기멜론 대학에는 관련한 석사과정(https://privacy.cs.cmu.edu/)도 생겼다.

다음에는 LLMOps와 DataOps 직군에 대해 이야기해보도록 하겠다.

프라이버시 엔지니어는 말그대로 (소프트웨어) 엔지니어다. 개인정보 정책을 실제로 구현하는 일을 하는데 작은 회사라면 개인정보보호 담당자가 프라이버시 엔지니어이기도 할 가능성이 높다. 아직 이 분야가 시작이다 보니 잘 개발되어 있지는 않지만 개인정보 보호에 대한 법적 규제와 개인들의 관심이 높기에 앞으로 개발자라면 어느 정도는 알아야 하는 분야가 되리라 믿는다. 이런 직군을 처음 도입한 회사는 구글로 알고 있고 2021년부터 관련한 직군 채용을 하고 있었다. 위키피디아에도 관련 직군에 대한 설명이 존재한다 (https://en.wikipedia.org/wiki/Privacy_engineering). 여기에는 다음과 같은 4가지 분야가 있고 이를 구현하거나 적합한 외부 툴을 가져다가 연동하는 작업을 하게 된다: <ul ><li>Data Classification: 개인 정보에 해당하는 데이터가 무엇인지 그리고 그와 관련된 위험 요소를 정의</li><li>Data Inventory: 위에서 정의된 개인정보에 해당하는 데이터가 어디에 저장되어 있는지 정리하고 관리</li><li>Data Deletion: 사용이 끝난 개인정보 데이터를 바로 삭제</li><li>Data Obfuscation: 개인정보의 노출 없이 활용하기 위해 개인정보를 익명화</li></ul> 여기서 중요한 부분은 데이터가 우리 서비스로 들어오는 바로 그 시점에 Data classification에 따라 데이터의 개인정보 유무와 어떤 개인정보인지가 판별되고 거기에 맞춰 관리되어야 한다는 점이다. 데이터가 들어올 때 분류가 되지 않으면 그 뒤에 이를 처리하는 것은 아주 힘든 일이 된다. 이 분야의 특징은 다양한 개인정보 보호법에 대한 지식과 정보 보호 인증 (예를 들면 ISO/IEC 27001)에 대한 지식과 시스템 전반에 대한 지식등이 필요한 경험이 많이 필요한 분야라고 생각하면 된다. 카네기멜론 대학에는 관련한 석사과정(https://privacy.cs.cmu.edu/)도 생겼다. 다음에는 LLMOps와 DataOps 직군에 대해 이야기해보도록 하겠다.

데이터 이야기 #8: 기타 데이터 직군 - 프라이버시 엔지니어

Learn 10 cloud cost optimization strategies to reduce cloud costs and maximize business value.

10 Cloud Cost Optimization Strategies | Capital One

클라우드로의 전환은 많은 조직에게 효율성과 확장성을 높이는 중요한 변화입니다. 클라우드로 전환할 때는 클라우드 요구사항을 정확하게 분석, 해석, 예측하여 리소스를 효과적으로 활용하는 것이 중요합니다. 다행히도 비용을 최소화하고 효율성과 ROI를 극대화하는 데 도움이 되는 몇 가지 클라우드 비용 최적화 전략이 있습니다.

[ 클라우드 비용 최적화란 무엇인가요? ]
 * 클라우드 컴퓨팅 서비스와 관련된 비용을 관리하고 절감하는 것 의미
   * 조직이 클라우드 리소스를 효율적으로 활용하면서 불필요한 지출을 최소화할 수 있도록 다양한 전략과 모범 사례를 구현하는 것 포함
   * 클라우드 비용 최적화는 비용을 최소화하면서 클라우드 서비스에서 파생되는 가치를 극대화하는 것을 목표
 * 적용 대상
   * 서버 시간
   * 저장 공간
   * 데이터베이스
   * 네트워킹 기능
   * 소프트웨어 패키지
   * 분석 도구
   * 인텔리전스 및 ML 프로그램

클라우드 비용 최적화가 중요한 이유
 * 비용을 효율적으로 관리함으로써 기업은 과다 지출을 방지하고 예산을 준수하며 클라우드 서비스에서 창출하는 가치를 극대화
 * 보다 효율적인 재무 운영(FinOps), 확장성 및 리소스 할당을 가능하게 하여 궁극적으로 비즈니스 성과를 개선하는 데 도움

[ 클라우드 비용 최적화를 위한 10가지 전략 ]

1. 모니터링 및 비용 가시성
 * 비용과 성능의 균형을 맞추고, 적절하게 예측하고, 문제를 신속하게 해결하려면 다른 지출과 마찬가지로 클라우드 비용을 모니터링하는 것이 중요합니다.
 * 클라우드 비용 모니터링을 통해 클라우드 리소스가 어떻게 사용되고 있는지, 누가, 얼마의 비용이 드는지 정확하게 확인할 수 있습니다. 이를 통해 이해관계자는 활용도가 낮은 리소스나 비용 이상 징후를 파악하는 등 클라우드 사용량과 비용에 대한 귀중한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
 * AWS에서 사용하는 허브 앤 스포크 모델은 여러 계정에서 워크로드를 관리하는 데 도움이 됩니다. 이 접근 방식은 핵심 리소스(허브)를 중앙 집중화하는 동시에 개별 팀이나 부서가 독립적으로 운영(스포크)할 수 있도록 함으로써 조직의 효율성과 확장성을 촉진합니다. 이 모델이 일반적인 관행이 되고 있지만, 여러 계정에 걸쳐 리소스와 활동이 분산되어 있기 때문에 실시간 비용 모니터링이 복잡해질 수 있습니다.

2. 권한 크기 조정
 * 라이트사이징은 클라우드 컴퓨팅에서 가장 효과적인 클라우드 비용 최적화 전략 중 하나입니다. 간단히 설명하자면, 사용 중인 리소스를 당면한 필요에 맞게 조정하는 방법입니다.
   * 라이트사이징은 리소스의 과소 프로비저닝 또는 과잉 프로비저닝을 해결할 수 있습니다.
   * 언더 프로비저닝은 사용 가능한 리소스가 너무 적을 때(예: MLOps 팀의 클라우드 스토리지 공간이 부족할 때) 발생합니다. 이로 인해 응답 시간 지연, 피크 시간대의 애플리케이션 장애, 제한된 리소스로 인한 팀 효율성 저해 등의 문제가 발생할 수 있습니다.
   * 오버프로비저닝은 시스템이나 애플리케이션에 필요한 것보다 더 많은 리소스가 할당될 때 발생합니다. 이는 비효율적인 리소스 활용, 비용 증가, 리소스 낭비로 이어질 수 있습니다.
 * 두 가지 상황의 단점을 고려할 때, 대부분의 프로젝트에서는 팀에 필요한 리소스를 매핑한 다음 초과에 대비해 약간의 안전 마진을 추가하는 것이 좋습니다. 예를 들어 프로젝트 기획자는 50~100명의 사이트 방문자를 동시에 수용할 수 있는 중간 트래픽 대역폭에 대한 비용을 지불하기로 결정할 수 있습니다. 그런 다음 관리자는 월 20%의 증가를 예상하고 예상치 못한 급증에 대비해 10%를 더하거나 뺄 수 있습니다. 이보다 적으면 지연 시간 및 서비스 거부가 발생할 수 있지만 더 많은 비용을 지불하면 낭비가 발생할 수 있습니다.

3. 예약 인스턴스 및 절약 요금제
 * AWS는 그 자체로 클라우드 비용 최적화 서비스라고 할 수 있는 지불 구조도 제공합니다.
 * 예약 인스턴스(RI)와 절약 요금제가 바로 그것입니다. 이 두 요금제 모두 엔터프라이즈급 사용자에게 큰 폭의 할인을 제공하지만 방식은 다릅니다. 예약 인스턴스(RI)는 1~3년 동안 특정 양의 컴퓨팅 성능을 사용하기로 약정하는 대신 시간당 서비스 할인을 고객에게 제공합니다.
 * 절약형 요금제는 특정 컴퓨팅 파워 사용량에 관계없이 시간당 달러로 측정되는 특정 수준의 지출을 약정함으로써 할인을 제공합니다. 예를 들어, AWS에서 RI는 정해진 기간 동안 사전 구매한 컴퓨팅 파워에 대해 할인을 제공하는 반면, 절약 요금제는 정해진 기간 동안 시간당 일정 금액을 사용하기로 약정하는 고객에게 가격 인하를 제공합니다.
 * 예약 인스턴스와 절약형 요금제 모두 지속적으로 높은 수요를 가진 고객이나 예상 수요를 미리 계획할 만큼 상당한 수요를 가진 고객에게는 상당한 비용 절감 효과를 제공할 수 있습니다.

4. 스팟 인스턴스 활용
 * 많은 대기업은 이미 퍼블릭 클라우드에서 특정 애플리케이션을 실행하여 비용을 절감하고 있습니다. 이러한 인스턴스를 인스턴스라고 하며, Amazon의 인기 있는 EC2 인스턴스 등이 이에 해당합니다. 이 서비스의 블록은 온디맨드 또는 스팟 인스턴스로 구매할 수 있습니다.
 * 스팟 인스턴스는 이전에 다른 고객이 구매한 후 사용하지 않는 서비스입니다. AWS와 같은 공급자는 이러한 예약 서비스를 낭비하지 않고 대규모 블록으로 구매하려는 고객에게 할인된 가격으로 제공할 수 있습니다.
 * 스팟 인스턴스의 장점은 다음과 같습니다:
   * 잠재적으로 상당한 비용 절감
   * 많은 고객을 위한 유연한 가격 구조
   * 예기치 않은 이벤트로 인한 서비스 중단에 대한 저항력
   * 사전 주문에 따른 예측 가능한 사용 패턴
   * 팀 관리자와 프로젝트 기획자의 오버헤드 감소

5. 클라우드 스토리지 최적화
스토리지는 데이터 관리 수명 주기의 핵심 부분이며, 팀이 클라우드 서비스를 최적화할 수 있는 주요 영역 중 하나입니다. 이를 위한 몇 가지 방법이 있습니다:
 * 자체 암호화 드라이브(SED)
   SED는 클라우드에 저장된 데이터를 자동으로 암호화합니다. 이는 주로 보안상의 이유로 수행되지만, 일상적인 데이터 암호화는 거의 액세스하지 않는 데이터의 저장 공간에 대한 수요를 줄이는 압축 기능으로도 작용합니다.
 * 안전한 데이터 삭제
   보안 데이터 삭제는 오래된 데이터를 복구할 수 없는 방식으로 안전하고 영구적으로 삭제하는 일반적인 기술입니다. SED와 마찬가지로 주로 보안 기능이지만, 개발팀은 이 기능을 사용하여 오래되거나 더 이상 사용되지 않는 교육 세트와 사용하지 않는 대용량 애플리케이션의 이전 버전을 정기적으로 정리할 수 있습니다.
 * 지속적인 데이터 수명 주기 관리
   데이터 수명 주기 관리에는 액세스 빈도로 측정한 사용자 가치에 따라 파일을 분류하고 검색 및 디스크 공간 효율성에 따라 다양한 수준으로 저장하는 것이 포함됩니다. 자주 액세스하는 데이터는 효율성은 떨어지지만 검색하기 쉬운 위치에 저장하고, 자주 액세스하지 않는 파일은 검색하기는 어렵지만 전체 공간을 덜 차지하는 일종의 데이터 딥 스토리지에 저장할 수 있습니다.
 * 수평 및 수직 확장
   클라우드 서비스의 필요성은 운영 규모가 커짐에 따라 증가하는 경향이 있으며, 시간이 지남에 따라 많은 비용이 증가하게 됩니다. 클라우드 서비스를 사용하는 팀은 에코시스템을 수직적 또는 수평적으로 확장할 수 있습니다.
   * 수평적 확장은 이미 사용 중인 도구를 보강하기 위해 추가 서버와 같은 추가 구성 요소를 추가하는 것을 포함합니다.
   * 수직적 확장은 일반적으로 현재 사용 중인 시스템의 대역폭을 더 구입하는 등 이미 비용을 지불한 요소의 용량을 확장해야 합니다.
 * 클라우드 및 멀티 클라우드 스토리지
   멀티 클라우드 전략은 단순한 클라우드 접근 방식보다 조금 더 복잡합니다. 진정한 멀티클라우드 프로그램은 일반적으로 서로 다른 제공업체의 두 개 이상의 클라우드 서비스를 결합하여 사용자 지정 애플리케이션 및 서비스 프로필을 구축합니다. 이러한 클라우드는 프라이빗 클라우드, 퍼블릭 클라우드 또는 퍼블릭-프라이빗 혼합 클라우드가 될 수 있습니다. 이러한 접근 방식을 취하면 복잡한 요구 사항을 가진 조직을 위해 스토리지 및 서비스 제공을 최적화하는 데 도움이 됩니다.

6. 자동화 및 DevOps 사례
 * 클라우드 비용 최적화는 어느 정도 자동화할 수 있습니다.
 * 자동화된 플랫폼은 과거 및 예상 사용 패턴을 기반으로 가장 효율적인 리소스를 검색하고 그에 따라 사용률을 조정합니다. 가상 머신, 스토리지 및 워크로드를 자동으로 권한화하고 예기치 않은 중단에 대응할 수 있습니다.
 * 이를 위해 코드형 인프라(IaC)가 유용합니다. IaC는 클라우드 에코시스템을 균일하게 또는 팀에서 미리 설정한 요구사항에 따라 구성할 수 있도록 관리합니다. 이를 통해 오류를 줄이고, 운영 마진을 줄이며, 잘 설계된 클라우드 컴퓨팅 환경에서도 때때로 발생하는 많은 낭비를 제거할 수 있습니다.

7. 지리적 최적화
 * 비용 편차는 유용한 회계 도구로, 예산 및 리소스 할당의 모든 영역에서 불규칙성을 파악하는 데 도움이 됩니다. 클라우드 비용 컴퓨팅에서 비용 차이는 가격 급등, 대역폭 제한 또는 물리적 인프라의 지리적 위치로 인해 발생할 수 있습니다. 트래픽이 원거리로 라우팅되어야 하고 액세스 요청이 지역에 따라 달라지기 때문에 차이가 있습니다. 장거리에서는 지연 시간이 발생하여 데이터 양이 많고 트래픽 흐름이 많을 때 비용이 증가할 수 있습니다.
 * 이러한 차이는 다중 지역 배포를 활용하여 부분적으로 극복할 수 있습니다. 예를 들어, 한 기업에서 동부 지역의 트래픽을 처리하기 위해 버지니아에 서버를 코로케이션하고 메인 스토리지 서버는 캘리포니아에서 유지 관리하는 방식을 선택할 수 있습니다.
 * 이러한 접근 방식은 콘텐츠 전송 네트워크(CDN)의 발전과 맞물려 있습니다. 콘텐츠를 직접 호스팅하지 않는다는 점을 제외하면 웹 호스트와 비슷한 역할을 합니다. CDN은 최종 사용자와 가까운 곳에서 콘텐츠를 호스팅하므로 지연 시간을 줄이고 스트리밍 및 파일 전송 시스템의 부하를 줄이며 비용이 많이 듭니다. 이 접근 방식은 실제로 Facebook 및 Netflix와 같은 주요 스트리밍 플랫폼을 포함하여 현재 웹 트래픽의 대부분을 처리합니다.

8. 데이터베이스 사용량 최적화
 * 저장과 검색은 클라우드 서비스의 핵심 기능 중 하나로, 기업들은 이러한 플랫폼이 제공하는 규모의 경제를 활용하기 위해 대용량 데이터 파일을 클라우드로 옮깁니다. 그러나 데이터베이스를 구성하는 방법에는 여러 가지가 있으며, 어떤 방법은 다른 방법보다 더 최적화되어 있습니다.
 * 기업에서 사용하는 데이터베이스 관리의 대부분은 효율적인 저장 공간과 효율적인 검색 기능 사이의 균형입니다.
 * 로컬 캐싱 및 쿼리 최적화와 같은 클라우드 서비스 최적화 기술은 데이터 트랜잭션의 시간을 밀리초 단위로 단축하여 대규모 데이터베이스와 트래픽이 많은 경우 상당한 비용 절감 효과를 가져올 수 있습니다.

9. 비용 최적화 도구 및 서비스 활용
 * 클라우드 서비스 초기에는 한 팀 또는 한 사람이 클라우드 리소스 관리를 담당하는 것이 일반적이었습니다. 대부분의 기업에서 클라우드 서비스 수요가 증가함에 따라 이러한 수준의 중앙 집중화는 더 이상 실용적이지 않습니다. 이로 인해 중앙 집중화와 광범위한 제어 권한 분산 사이에 균열이 생깁니다.
 * 균형을 맞추기 위해 일부 기업에서는 연합 데이터 관리 방식을 채택하여 다양한 비즈니스 라인의 데이터 이해관계자가 자체적으로 데이터를 관리할 수 있도록 지원하고 있습니다.

10. 지속적인 최적화 및 개선
 * 최적화는 지속적으로 이루어져야 합니다. 지속적인 개선 문화를 구축하면 개선이 필요한 영역을 파악하는 데 도움이 됩니다. 또한 클라우드 서비스에 대한 필요성은 항상 변화하고 확장되기 때문에 조직이 확장할 때 유용합니다.
 * 지속적인 개선 문화를 조성하고, 비용 최적화 방안에 대해 팀을 교육하고, 개선이 필요한 부분을 개선하거나 해결할 수 있도록 지원함으로써 조직은 클라우드 비용 관리를 최우선으로 유지할 수 있습니다.

 * source: https://www.capitalone.com/software/blog/cloud-cost-optimization-strategies/

클라우드로의 전환은 많은 조직에게 효율성과 확장성을 높이는 중요한 변화입니다. 클라우드로 전환할 때는 클라우드 요구사항을 정확하게 분석, 해석, 예측하여 리소스를 효과적으로 활용하는 것이 중요합니다. 다행히도 비용을 최소화하고 효율성과 ROI를 극대화하는 데 도움이 되는 몇 가지 클라우드 비용 최적화 전략이 있습니다. [ 클라우드 비용 최적화란 무엇인가요? ]<ul ><li>클라우드 컴퓨팅 서비스와 관련된 비용을 관리하고 절감하는 것 의미<ul ><li>조직이 클라우드 리소스를 효율적으로 활용하면서 불필요한 지출을 최소화할 수 있도록 다양한 전략과 모범 사례를 구현하는 것 포함</li><li>클라우드 비용 최적화는 비용을 최소화하면서 클라우드 서비스에서 파생되는 가치를 극대화하는 것을 목표</li></ul></li><li>적용 대상<ul ><li>서버 시간</li><li>저장 공간</li><li>데이터베이스</li><li>네트워킹 기능</li><li>소프트웨어 패키지</li><li>분석 도구</li><li>인텔리전스 및 ML 프로그램</li></ul></li></ul> 클라우드 비용 최적화가 중요한 이유<ul ><li>비용을 효율적으로 관리함으로써 기업은 과다 지출을 방지하고 예산을 준수하며 클라우드 서비스에서 창출하는 가치를 극대화</li><li>보다 효율적인 재무 운영(FinOps), 확장성 및 리소스 할당을 가능하게 하여 궁극적으로 비즈니스 성과를 개선하는 데 도움</li></ul> [ 클라우드 비용 최적화를 위한 10가지 전략 ] 1. 모니터링 및 비용 가시성<ul ><li>비용과 성능의 균형을 맞추고, 적절하게 예측하고, 문제를 신속하게 해결하려면 다른 지출과 마찬가지로 클라우드 비용을 모니터링하는 것이 중요합니다. </li><li>클라우드 비용 모니터링을 통해 클라우드 리소스가 어떻게 사용되고 있는지, 누가, 얼마의 비용이 드는지 정확하게 확인할 수 있습니다. 이를 통해 이해관계자는 활용도가 낮은 리소스나 비용 이상 징후를 파악하는 등 클라우드 사용량과 비용에 대한 귀중한 인사이트를 얻을 수 있습니다.</li><li>AWS에서 사용하는 허브 앤 스포크 모델은 여러 계정에서 워크로드를 관리하는 데 도움이 됩니다. 이 접근 방식은 핵심 리소스(허브)를 중앙 집중화하는 동시에 개별 팀이나 부서가 독립적으로 운영(스포크)할 수 있도록 함으로써 조직의 효율성과 확장성을 촉진합니다. 이 모델이 일반적인 관행이 되고 있지만, 여러 계정에 걸쳐 리소스와 활동이 분산되어 있기 때문에 실시간 비용 모니터링이 복잡해질 수 있습니다.</li></ul> 2. 권한 크기 조정<ul ><li>라이트사이징은 클라우드 컴퓨팅에서 가장 효과적인 클라우드 비용 최적화 전략 중 하나입니다. 간단히 설명하자면, 사용 중인 리소스를 당면한 필요에 맞게 조정하는 방법입니다.<ul ><li>라이트사이징은 리소스의 과소 프로비저닝 또는 과잉 프로비저닝을 해결할 수 있습니다. </li><li>언더 프로비저닝은 사용 가능한 리소스가 너무 적을 때(예: MLOps 팀의 클라우드 스토리지 공간이 부족할 때) 발생합니다. 이로 인해 응답 시간 지연, 피크 시간대의 애플리케이션 장애, 제한된 리소스로 인한 팀 효율성 저해 등의 문제가 발생할 수 있습니다.</li><li>오버프로비저닝은 시스템이나 애플리케이션에 필요한 것보다 더 많은 리소스가 할당될 때 발생합니다. 이는 비효율적인 리소스 활용, 비용 증가, 리소스 낭비로 이어질 수 있습니다.</li></ul></li><li>두 가지 상황의 단점을 고려할 때, 대부분의 프로젝트에서는 팀에 필요한 리소스를 매핑한 다음 초과에 대비해 약간의 안전 마진을 추가하는 것이 좋습니다. 예를 들어 프로젝트 기획자는 50~100명의 사이트 방문자를 동시에 수용할 수 있는 중간 트래픽 대역폭에 대한 비용을 지불하기로 결정할 수 있습니다. 그런 다음 관리자는 월 20%의 증가를 예상하고 예상치 못한 급증에 대비해 10%를 더하거나 뺄 수 있습니다. 이보다 적으면 지연 시간 및 서비스 거부가 발생할 수 있지만 더 많은 비용을 지불하면 낭비가 발생할 수 있습니다.</li></ul> 3. 예약 인스턴스 및 절약 요금제<ul ><li>AWS는 그 자체로 클라우드 비용 최적화 서비스라고 할 수 있는 지불 구조도 제공합니다. </li><li>예약 인스턴스(RI)와 절약 요금제가 바로 그것입니다. 이 두 요금제 모두 엔터프라이즈급 사용자에게 큰 폭의 할인을 제공하지만 방식은 다릅니다. 예약 인스턴스(RI)는 1~3년 동안 특정 양의 컴퓨팅 성능을 사용하기로 약정하는 대신 시간당 서비스 할인을 고객에게 제공합니다. </li><li>절약형 요금제는 특정 컴퓨팅 파워 사용량에 관계없이 시간당 달러로 측정되는 특정 수준의 지출을 약정함으로써 할인을 제공합니다. 예를 들어, AWS에서 RI는 정해진 기간 동안 사전 구매한 컴퓨팅 파워에 대해 할인을 제공하는 반면, 절약 요금제는 정해진 기간 동안 시간당 일정 금액을 사용하기로 약정하는 고객에게 가격 인하를 제공합니다.</li><li>예약 인스턴스와 절약형 요금제 모두 지속적으로 높은 수요를 가진 고객이나 예상 수요를 미리 계획할 만큼 상당한 수요를 가진 고객에게는 상당한 비용 절감 효과를 제공할 수 있습니다. </li></ul> 4. 스팟 인스턴스 활용<ul ><li>많은 대기업은 이미 퍼블릭 클라우드에서 특정 애플리케이션을 실행하여 비용을 절감하고 있습니다. 이러한 인스턴스를 인스턴스라고 하며, Amazon의 인기 있는 EC2 인스턴스 등이 이에 해당합니다. 이 서비스의 블록은 온디맨드 또는 스팟 인스턴스로 구매할 수 있습니다.</li><li>스팟 인스턴스는 이전에 다른 고객이 구매한 후 사용하지 않는 서비스입니다. AWS와 같은 공급자는 이러한 예약 서비스를 낭비하지 않고 대규모 블록으로 구매하려는 고객에게 할인된 가격으로 제공할 수 있습니다. </li><li>스팟 인스턴스의 장점은 다음과 같습니다:<ul ><li>잠재적으로 상당한 비용 절감</li><li>많은 고객을 위한 유연한 가격 구조</li><li>예기치 않은 이벤트로 인한 서비스 중단에 대한 저항력</li><li>사전 주문에 따른 예측 가능한 사용 패턴</li><li>팀 관리자와 프로젝트 기획자의 오버헤드 감소</li></ul></li></ul> 5. 클라우드 스토리지 최적화스토리지는 데이터 관리 수명 주기의 핵심 부분이며, 팀이 클라우드 서비스를 최적화할 수 있는 주요 영역 중 하나입니다. 이를 위한 몇 가지 방법이 있습니다:<ul ><li>자체 암호화 드라이브(SED)SED는 클라우드에 저장된 데이터를 자동으로 암호화합니다. 이는 주로 보안상의 이유로 수행되지만, 일상적인 데이터 암호화는 거의 액세스하지 않는 데이터의 저장 공간에 대한 수요를 줄이는 압축 기능으로도 작용합니다.</li><li>안전한 데이터 삭제보안 데이터 삭제는 오래된 데이터를 복구할 수 없는 방식으로 안전하고 영구적으로 삭제하는 일반적인 기술입니다. SED와 마찬가지로 주로 보안 기능이지만, 개발팀은 이 기능을 사용하여 오래되거나 더 이상 사용되지 않는 교육 세트와 사용하지 않는 대용량 애플리케이션의 이전 버전을 정기적으로 정리할 수 있습니다. </li><li>지속적인 데이터 수명 주기 관리데이터 수명 주기 관리에는 액세스 빈도로 측정한 사용자 가치에 따라 파일을 분류하고 검색 및 디스크 공간 효율성에 따라 다양한 수준으로 저장하는 것이 포함됩니다. 자주 액세스하는 데이터는 효율성은 떨어지지만 검색하기 쉬운 위치에 저장하고, 자주 액세스하지 않는 파일은 검색하기는 어렵지만 전체 공간을 덜 차지하는 일종의 데이터 딥 스토리지에 저장할 수 있습니다.</li><li>수평 및 수직 확장클라우드 서비스의 필요성은 운영 규모가 커짐에 따라 증가하는 경향이 있으며, 시간이 지남에 따라 많은 비용이 증가하게 됩니다. 클라우드 서비스를 사용하는 팀은 에코시스템을 수직적 또는 수평적으로 확장할 수 있습니다. <ul ><li>수평적 확장은 이미 사용 중인 도구를 보강하기 위해 추가 서버와 같은 추가 구성 요소를 추가하는 것을 포함합니다. </li><li>수직적 확장은 일반적으로 현재 사용 중인 시스템의 대역폭을 더 구입하는 등 이미 비용을 지불한 요소의 용량을 확장해야 합니다. </li></ul></li><li>클라우드 및 멀티 클라우드 스토리지멀티 클라우드 전략은 단순한 클라우드 접근 방식보다 조금 더 복잡합니다. 진정한 멀티클라우드 프로그램은 일반적으로 서로 다른 제공업체의 두 개 이상의 클라우드 서비스를 결합하여 사용자 지정 애플리케이션 및 서비스 프로필을 구축합니다. 이러한 클라우드는 프라이빗 클라우드, 퍼블릭 클라우드 또는 퍼블릭-프라이빗 혼합 클라우드가 될 수 있습니다. 이러한 접근 방식을 취하면 복잡한 요구 사항을 가진 조직을 위해 스토리지 및 서비스 제공을 최적화하는 데 도움이 됩니다.</li></ul> 6. 자동화 및 DevOps 사례<ul ><li>클라우드 비용 최적화는 어느 정도 자동화할 수 있습니다. </li><li>자동화된 플랫폼은 과거 및 예상 사용 패턴을 기반으로 가장 효율적인 리소스를 검색하고 그에 따라 사용률을 조정합니다. 가상 머신, 스토리지 및 워크로드를 자동으로 권한화하고 예기치 않은 중단에 대응할 수 있습니다.</li><li>이를 위해 코드형 인프라(IaC)가 유용합니다. IaC는 클라우드 에코시스템을 균일하게 또는 팀에서 미리 설정한 요구사항에 따라 구성할 수 있도록 관리합니다. 이를 통해 오류를 줄이고, 운영 마진을 줄이며, 잘 설계된 클라우드 컴퓨팅 환경에서도 때때로 발생하는 많은 낭비를 제거할 수 있습니다.</li></ul> 7. 지리적 최적화<ul ><li>비용 편차는 유용한 회계 도구로, 예산 및 리소스 할당의 모든 영역에서 불규칙성을 파악하는 데 도움이 됩니다. 클라우드 비용 컴퓨팅에서 비용 차이는 가격 급등, 대역폭 제한 또는 물리적 인프라의 지리적 위치로 인해 발생할 수 있습니다. 트래픽이 원거리로 라우팅되어야 하고 액세스 요청이 지역에 따라 달라지기 때문에 차이가 있습니다. 장거리에서는 지연 시간이 발생하여 데이터 양이 많고 트래픽 흐름이 많을 때 비용이 증가할 수 있습니다.</li><li>이러한 차이는 다중 지역 배포를 활용하여 부분적으로 극복할 수 있습니다. 예를 들어, 한 기업에서 동부 지역의 트래픽을 처리하기 위해 버지니아에 서버를 코로케이션하고 메인 스토리지 서버는 캘리포니아에서 유지 관리하는 방식을 선택할 수 있습니다.</li><li>이러한 접근 방식은 콘텐츠 전송 네트워크(CDN)의 발전과 맞물려 있습니다. 콘텐츠를 직접 호스팅하지 않는다는 점을 제외하면 웹 호스트와 비슷한 역할을 합니다. CDN은 최종 사용자와 가까운 곳에서 콘텐츠를 호스팅하므로 지연 시간을 줄이고 스트리밍 및 파일 전송 시스템의 부하를 줄이며 비용이 많이 듭니다. 이 접근 방식은 실제로 Facebook 및 Netflix와 같은 주요 스트리밍 플랫폼을 포함하여 현재 웹 트래픽의 대부분을 처리합니다.</li></ul> 8. 데이터베이스 사용량 최적화<ul ><li>저장과 검색은 클라우드 서비스의 핵심 기능 중 하나로, 기업들은 이러한 플랫폼이 제공하는 규모의 경제를 활용하기 위해 대용량 데이터 파일을 클라우드로 옮깁니다. 그러나 데이터베이스를 구성하는 방법에는 여러 가지가 있으며, 어떤 방법은 다른 방법보다 더 최적화되어 있습니다.</li><li>기업에서 사용하는 데이터베이스 관리의 대부분은 효율적인 저장 공간과 효율적인 검색 기능 사이의 균형입니다. </li><li>로컬 캐싱 및 쿼리 최적화와 같은 클라우드 서비스 최적화 기술은 데이터 트랜잭션의 시간을 밀리초 단위로 단축하여 대규모 데이터베이스와 트래픽이 많은 경우 상당한 비용 절감 효과를 가져올 수 있습니다.</li></ul> 9. 비용 최적화 도구 및 서비스 활용<ul ><li>클라우드 서비스 초기에는 한 팀 또는 한 사람이 클라우드 리소스 관리를 담당하는 것이 일반적이었습니다. 대부분의 기업에서 클라우드 서비스 수요가 증가함에 따라 이러한 수준의 중앙 집중화는 더 이상 실용적이지 않습니다. 이로 인해 중앙 집중화와 광범위한 제어 권한 분산 사이에 균열이 생깁니다. </li><li>균형을 맞추기 위해 일부 기업에서는 연합 데이터 관리 방식을 채택하여 다양한 비즈니스 라인의 데이터 이해관계자가 자체적으로 데이터를 관리할 수 있도록 지원하고 있습니다. </li></ul> 10. 지속적인 최적화 및 개선<ul ><li>최적화는 지속적으로 이루어져야 합니다. 지속적인 개선 문화를 구축하면 개선이 필요한 영역을 파악하는 데 도움이 됩니다. 또한 클라우드 서비스에 대한 필요성은 항상 변화하고 확장되기 때문에 조직이 확장할 때 유용합니다.</li><li>지속적인 개선 문화를 조성하고, 비용 최적화 방안에 대해 팀을 교육하고, 개선이 필요한 부분을 개선하거나 해결할 수 있도록 지원함으로써 조직은 클라우드 비용 관리를 최우선으로 유지할 수 있습니다. </li></ul> <ul ><li>source: https://www.capitalone.com/software/blog/cloud-cost-optimization-strategies/</li></ul>

Capital One

클라우드 비용 최적화 전략 10가지

Hey Developers!  Hacktoberfest 2024 is right around the corner, and it’s time to get those pull...

Top Hacktoberfest Projects to Contribute to in 2024

2024년 핵토버페스트(https://hacktoberfest.com/)가 코앞으로 다가왔으니 이제 풀 리퀘스트를 준비할 때입니다! 노련한 오픈소스 기여자이든, 게임에 처음 참여하든, 핵토버페스트는 전 세계 개발자 커뮤니티에 의미 있는 기여를 할 수 있는 완벽한 기회입니다.

프로젝트를 더 쉽게 검색할 수 있도록 2024년에 기여자를 모집하는 흥미롭고 영향력 있는 오픈소스 프로젝트 목록을 선별해 보았습니다.

1. home assistant
 * https://www.home-assistant.io/
 * 기술: 파이썬, IoT, 자동화
 * 홈 어시스턴트는 가장 인기 있는 오픈소스 홈 자동화 플랫폼 중 하나로, 사용자가 모든 스마트 기기를 한 곳에서 제어. IoT, 스마트 기기 또는 Python에 관심이 있다면 이 프로젝트에 참여해 보세요.
 * 기여하는 방법
   * 스마트 디바이스 연동을 위한 버그 수정 또는 기능 개선
   * 새로운 구성 요소 추가 또는 현재 자동화 워크플로우 개선
   * 특히 신규 기여자를 위한 문서 개선
     
     
2. Rocket.Chat
 * https://www.rocket.chat/
 * 기술: 자바스크립트, 타입스크립트, 리액트, Meteor
 * 메시징 앱 애호가를 위한 Rocket.Chat은 Slack이나 Discord와 같은 도구에 필적하는 오픈소스 커뮤니케이션 플랫폼. 프론트엔드 개발이든 백엔드 개발이든 Rocket.Chat에는 기여할 수 있는 많은 기회가 있습니다.
 * 기여하는 방법
   * UI/UX 문제 해결
   * 메시징을 위한 백엔드 성능 최적화
   * Zoom 또는 GitHub와 같은 타사 앱용 연동 프로그램 작성
   * 문서 테스트 및 개선

3. FreeCodeCamp
 * https://www.freecodecamp.org/
 * 기술: 자바스크립트, Node.js, React
 * 가르치고 배우는 것을 좋아하는 사람들을 위한 FreeCodeCamp는 코딩을 배우는 개발자에게 사랑받는 리소스. 여러 프로그래밍 언어에 대한 튜토리얼과 도전 과제를 제공하는 대화형 플랫폼
 * 기여하는 방법
   * 새로운 코딩 챌린지 작성 또는 기존 챌린지 개선
   * 비영어권 사용자도 이용할 수 있도록 학습 자료 번역하기
   * 플랫폼의 UI/UX 개선
   * 오픈 소스 커리큘럼에 기여하기

4. Oppia
 * https://www.oppia.org/
 * 기술: 앵귤러, 파이썬, 타입스크립트
 * 에듀테크 애호가를 위한 Oppia는 대화형 학습 경험을 제공하는 것을 목표로 하는 오픈 소스 플랫폼. 특히 정규 교육을 받지 못하는 소외된 지역을 위한 튜토리얼을 만드는 데 중점
 * 기여하는 방법
   * 새로운 대화형 교육 콘텐츠 개발
   * 플랫폼의 핵심 기능 버그 수정 및 개선하기
   * 프로젝트의 기능을 확장하기 위한 확장 기능 만들기
   * 모바일 앱 작업

5. Habitica
 * https://habitica.com/
 * 기술 자바스크립트, Node.js, Vue.js
 * 게임화 팬을 위한 Habitica는 오픈소스 생산성 앱. 작업 관리를 게임화함으로써 사용자가 더 나은 습관을 개발하고 생산성 향상
 * 기여 방법
   * 게임 메커니즘 개선 또는 새로운 기능 추가
   * 버그 수정 및 프론트엔드 개선 작업
   * 새로운 에셋 또는 시각적 개선 작업
   * 모바일 앱 경험 개선

 6. Mattermost
 * https://mattermost.com/
 * 기술: Go, React, 자바스크립트
 * 팀 협업 팬을 위한 Mattermost는 비공개적이고 안전하며 사용자 정의가 가능한 커뮤니케이션 플랫폼을 찾는 팀에게 이상적인 Slack의 오픈소스 자체 호스팅 대안. 백엔드 시스템이나 보안 통신 프로토콜에 관심이 있으시다면 2024년 핵토버페스트에서 최고의 프로젝트
 * 참여 방법
   * 대규모 조직을 위한 성능 개선 작업
   * GitLab 또는 Jira와 같은 다른 도구와의 통합 구축
   * 특히 엔터프라이즈 환경을 위한 보안 기능 개선
   * 모바일 또는 데스크톱 앱 경험 향상

7. Open food facts
 * https://world.openfoodfacts.org/
 * 기술 PHP, JavaScript, Python
 * 데이터 애호가 및 미식가를 위한 정보 오픈 푸드 팩트는 전 세계 식품에 대한 정보를 수집하는 협업 프로젝트. 영양, 식품 투명성에 관심이 있거나 단순히 데이터가 많은 프로젝트에 뛰어들고 싶다면 이 프로젝트
 * 기여하는 방법
   * 데이터 스크래핑 알고리즘 개선
   * 더 나은 접근성과 사용자 경험을 위한 UI 개선
   * 플랫폼을 다른 언어로 번역하기
   * 식품 스캔을 위한 API 또는 모바일 앱에 기여하기

8. Excalidraw
 * https://excalidraw.com/
 * 기술: 타입스크립트, 리액트, 자바스크립트
 * 창의적인 성향의 사용자를 위한 엑스칼리드로우는 손으로 그린 듯한 다이어그램을 그릴 수 있는 오픈소스 화이트보드 도구. 제품 관리자, 개발자, 교육자들이 브레인스토밍과 시각적 협업을 위해 즐겨 사용하는 도구
 * 기여 방법
   * 새로운 그리기 또는 협업 기능 추가
   * 특히 실시간 협업을 위한 성능 향상
   * UI 버그 수정 또는 사용자 경험 개선
   * 다른 인기 도구와의 통합 만들기

9. Appwrite
 * https://appwrite.io/
 * 기술: PHP, 도커, 자바스크립트, 타입스크립트
 * 백엔드 개발자용 Appwrite는 모바일 및 웹 개발자를 위한 클라우드 서비스를 간소화하는 오픈소스 서비스형 백엔드 플랫폼. 다양한 플랫폼을 지원하며 개발자가 안전하고 확장 가능한 앱을 빠르게 구축
 * 기여 방법
   * 새로운 기능 개발 또는 기존 API 개선
   * CLI 도구 또는 SDK에 기여하기
   * 클라우드 인프라 개선 작업
   * 증가하는 문서 기반에 도움

10. Meshery
 * https://meshery.io/
 * 기술: Go, Docker, Kubernetes
 * 클라우드 및 DevOps 엔지니어용 Meshery는 마이크로서비스의 통신을 제어하는 데 사용되는 서비스 메시를 관리하고 운영하는 데 도움이 되는 오픈 소스 프로젝트
 * 기여 방법
   * 다양한 서비스 메시를 위한 새로운 어댑터 또는 기능 개발
   * 클라우드 애플리케이션의 성능 메트릭 향상
   * CLI에 기여 또는 Kubernetes 통합 개선
   * 새로운 사용자를 위한 문서 작성

 * 최종 생각
   * 핵토버페스트(https://hacktoberfest.com/)는 오픈소스 커뮤니티에 환원하고, 새로운 기술을 배우고, 전 세계 개발자들과 교류할 수 있는 멋진 기회입니다. 홈 자동화, 교육, 메시징 플랫폼, 클라우드 인프라 등 어떤 분야에 관심이 있든 여러분을 위한 프로젝트가 있을 것입니다.

 * source: https://dev.to/jaysaadana/top-hacktoberfest-projects-to-contribute-to-in-2024-1811

2024년 핵토버페스트(https://hacktoberfest.com/)가 코앞으로 다가왔으니 이제 풀 리퀘스트를 준비할 때입니다! 노련한 오픈소스 기여자이든, 게임에 처음 참여하든, 핵토버페스트는 전 세계 개발자 커뮤니티에 의미 있는 기여를 할 수 있는 완벽한 기회입니다. 프로젝트를 더 쉽게 검색할 수 있도록 2024년에 기여자를 모집하는 흥미롭고 영향력 있는 오픈소스 프로젝트 목록을 선별해 보았습니다. 1. home assistant<ul ><li>https://www.home-assistant.io/</li><li>기술: 파이썬, IoT, 자동화</li><li>홈 어시스턴트는 가장 인기 있는 오픈소스 홈 자동화 플랫폼 중 하나로, 사용자가 모든 스마트 기기를 한 곳에서 제어. IoT, 스마트 기기 또는 Python에 관심이 있다면 이 프로젝트에 참여해 보세요.</li><li>기여하는 방법<ul ><li>스마트 디바이스 연동을 위한 버그 수정 또는 기능 개선</li><li>새로운 구성 요소 추가 또는 현재 자동화 워크플로우 개선</li><li>특히 신규 기여자를 위한 문서 개선 </li></ul></li></ul>2. Rocket.Chat<ul ><li>https://www.rocket.chat/</li><li>기술: 자바스크립트, 타입스크립트, 리액트, Meteor</li><li>메시징 앱 애호가를 위한 Rocket.Chat은 Slack이나 Discord와 같은 도구에 필적하는 오픈소스 커뮤니케이션 플랫폼. 프론트엔드 개발이든 백엔드 개발이든 Rocket.Chat에는 기여할 수 있는 많은 기회가 있습니다.</li><li>기여하는 방법<ul ><li>UI/UX 문제 해결</li><li>메시징을 위한 백엔드 성능 최적화</li><li>Zoom 또는 GitHub와 같은 타사 앱용 연동 프로그램 작성</li><li>문서 테스트 및 개선</li></ul></li></ul> 3. FreeCodeCamp<ul ><li>https://www.freecodecamp.org/</li><li>기술: 자바스크립트, Node.js, React</li><li>가르치고 배우는 것을 좋아하는 사람들을 위한 FreeCodeCamp는 코딩을 배우는 개발자에게 사랑받는 리소스. 여러 프로그래밍 언어에 대한 튜토리얼과 도전 과제를 제공하는 대화형 플랫폼</li><li>기여하는 방법<ul ><li>새로운 코딩 챌린지 작성 또는 기존 챌린지 개선</li><li>비영어권 사용자도 이용할 수 있도록 학습 자료 번역하기</li><li>플랫폼의 UI/UX 개선</li><li>오픈 소스 커리큘럼에 기여하기</li></ul></li></ul> 4. Oppia<ul ><li>https://www.oppia.org/</li><li>기술: 앵귤러, 파이썬, 타입스크립트</li><li>에듀테크 애호가를 위한 Oppia는 대화형 학습 경험을 제공하는 것을 목표로 하는 오픈 소스 플랫폼. 특히 정규 교육을 받지 못하는 소외된 지역을 위한 튜토리얼을 만드는 데 중점</li><li>기여하는 방법<ul ><li>새로운 대화형 교육 콘텐츠 개발</li><li>플랫폼의 핵심 기능 버그 수정 및 개선하기</li><li>프로젝트의 기능을 확장하기 위한 확장 기능 만들기</li><li>모바일 앱 작업</li></ul></li></ul> 5. Habitica<ul ><li>https://habitica.com/</li><li>기술 자바스크립트, Node.js, Vue.js</li><li>게임화 팬을 위한 Habitica는 오픈소스 생산성 앱. 작업 관리를 게임화함으로써 사용자가 더 나은 습관을 개발하고 생산성 향상</li><li>기여 방법<ul ><li>게임 메커니즘 개선 또는 새로운 기능 추가</li><li>버그 수정 및 프론트엔드 개선 작업</li><li>새로운 에셋 또는 시각적 개선 작업</li><li>모바일 앱 경험 개선</li></ul></li></ul> <ol start="6"><li>Mattermost</li></ol><ul ><li>https://mattermost.com/</li><li>기술: Go, React, 자바스크립트</li><li>팀 협업 팬을 위한 Mattermost는 비공개적이고 안전하며 사용자 정의가 가능한 커뮤니케이션 플랫폼을 찾는 팀에게 이상적인 Slack의 오픈소스 자체 호스팅 대안. 백엔드 시스템이나 보안 통신 프로토콜에 관심이 있으시다면 2024년 핵토버페스트에서 최고의 프로젝트</li><li>참여 방법<ul ><li>대규모 조직을 위한 성능 개선 작업</li><li>GitLab 또는 Jira와 같은 다른 도구와의 통합 구축</li><li>특히 엔터프라이즈 환경을 위한 보안 기능 개선</li><li>모바일 또는 데스크톱 앱 경험 향상</li></ul></li></ul> 7. Open food facts<ul ><li>https://world.openfoodfacts.org/</li><li>기술 PHP, JavaScript, Python</li><li>데이터 애호가 및 미식가를 위한 정보 오픈 푸드 팩트는 전 세계 식품에 대한 정보를 수집하는 협업 프로젝트. 영양, 식품 투명성에 관심이 있거나 단순히 데이터가 많은 프로젝트에 뛰어들고 싶다면 이 프로젝트</li><li>기여하는 방법<ul ><li>데이터 스크래핑 알고리즘 개선</li><li>더 나은 접근성과 사용자 경험을 위한 UI 개선</li><li>플랫폼을 다른 언어로 번역하기</li><li>식품 스캔을 위한 API 또는 모바일 앱에 기여하기</li></ul></li></ul> 8. Excalidraw<ul ><li>https://excalidraw.com/</li><li>기술: 타입스크립트, 리액트, 자바스크립트</li><li>창의적인 성향의 사용자를 위한 엑스칼리드로우는 손으로 그린 듯한 다이어그램을 그릴 수 있는 오픈소스 화이트보드 도구. 제품 관리자, 개발자, 교육자들이 브레인스토밍과 시각적 협업을 위해 즐겨 사용하는 도구</li><li>기여 방법<ul ><li>새로운 그리기 또는 협업 기능 추가</li><li>특히 실시간 협업을 위한 성능 향상</li><li>UI 버그 수정 또는 사용자 경험 개선</li><li>다른 인기 도구와의 통합 만들기</li></ul></li></ul> 9. Appwrite<ul ><li>https://appwrite.io/</li><li>기술: PHP, 도커, 자바스크립트, 타입스크립트</li><li>백엔드 개발자용 Appwrite는 모바일 및 웹 개발자를 위한 클라우드 서비스를 간소화하는 오픈소스 서비스형 백엔드 플랫폼. 다양한 플랫폼을 지원하며 개발자가 안전하고 확장 가능한 앱을 빠르게 구축</li><li>기여 방법<ul ><li>새로운 기능 개발 또는 기존 API 개선</li><li>CLI 도구 또는 SDK에 기여하기</li><li>클라우드 인프라 개선 작업</li><li>증가하는 문서 기반에 도움</li></ul></li></ul> 10. Meshery<ul ><li>https://meshery.io/</li><li>기술: Go, Docker, Kubernetes</li><li>클라우드 및 DevOps 엔지니어용 Meshery는 마이크로서비스의 통신을 제어하는 데 사용되는 서비스 메시를 관리하고 운영하는 데 도움이 되는 오픈 소스 프로젝트</li><li>기여 방법<ul ><li>다양한 서비스 메시를 위한 새로운 어댑터 또는 기능 개발</li><li>클라우드 애플리케이션의 성능 메트릭 향상</li><li>CLI에 기여 또는 Kubernetes 통합 개선</li><li>새로운 사용자를 위한 문서 작성</li></ul></li></ul> <ul ><li>최종 생각<ul ><li>핵토버페스트(https://hacktoberfest.com/)는 오픈소스 커뮤니티에 환원하고, 새로운 기술을 배우고, 전 세계 개발자들과 교류할 수 있는 멋진 기회입니다. 홈 자동화, 교육, 메시징 플랫폼, 클라우드 인프라 등 어떤 분야에 관심이 있든 여러분을 위한 프로젝트가 있을 것입니다.</li></ul></li></ul> <ul ><li>source: https://dev.to/jaysaadana/top-hacktoberfest-projects-to-contribute-to-in-2024-1811</li></ul>

DEV Community

[DEV] 2024년에 기여할 최고의 핵토버페스트 프로젝트

Discover how these five data lake examples enable data teams to drive innovation, cut costs, and boost efficiency.

5 Data Lake Examples That Prove They're Not Just A Buzzword

데이터 레이크는 본질적으로 기업이 구조화 여부에 관계없이 모든 원시 데이터를 버릴 수 있는 방대한 디지털 덤핑장입니다. 최신 데이터 스택은 이 데이터 저장 및 처리 계층, 즉 데이터 레이크하우스 또는 데이터 웨어하우스 위에 구축되어 데이터를 저장하고 나중에 분석을 위해 변환 및 전송되기 전에 처리할 수 있습니다.

Uber, Nestlé, Accenture, Netflix, Capital One과 같은 거대 기업들이 이러한 디지털 저장소를 사용하여 각자의 분야에서 어떻게 변화를 일으키고 있는지 살펴보세요.

 1. Uber의 데이터 레이크
 * https://www.uber.com/en-KR/blog/ubers-lakehouse-architecture/
Uber를 떠올리면 차량 공유나 음식 배달을 떠올릴 것입니다. 하지만 그 이면에는 최적화된 데이터 레이크 덕분에 비즈니스 의사 결정에 데이터를 사용하는 선두주자이기도 합니다.
 * Apache Hudi를 통한 증분 데이터 처리
   * Uber의 데이터 레이크는 Apache Hudi를 사용해 모든 데이터를 다시 계산하는 대신 신규 또는 업데이트된 데이터만 처리하는 증분 ETL 프로세스를 활성화합니다.
   * 일괄 처리에서 증분 처리로의 전환으로 데이터를 최신 상태로 유지하고 비용을 절감할 수 있습니다.
 * 데이터 품질 및 일관성 향상
   * Uber의 점진적 접근 방식은 전 세계 데이터 센터에 걸쳐 데이터 일관성을 보장합니다.
   * 사전 커밋 검증자는 데이터가 프로덕션에 들어가기 전에 실시간 데이터 품질 검사를 수행하며, 이는 Uber와 같은 데이터 중심 기업에게 매우 중요합니다.
 * 상당한 성능 및 비용 효율성 향상
   * Uber의 경우, 이 접근 방식을 통해 ETL 실행 시간을 최대 82%까지 단축하고 비용을 78% 이상 절감하여 성능과 효율성을 모두 크게 향상시켰습니다.

 3. 네슬레의 데이터 레이크
 * https://www.uber.com/en-KR/blog/ubers-lakehouse-architecture/
네슬레는 세계 최대의 식음료 기업일 뿐만 아니라 데이터 관리 분야의 선두주자이기도 합니다. 네슬레는 딜로이트와 함께 중앙 집중식 데이터 레이크를 구축하여 데이터 전략을 혁신했습니다.
 * 중앙 집중식 데이터 레이크 개발
   * Nestlé USA는 여러 사일로화된 온프레미스 시스템에서 Microsoft Azure 기반 데이터 레이크로 전환하여 중복성을 제거하고 일관성을 개선하며 부서 간 협업을 강화했습니다.
 * 향상된 분석 및 기계 학습
   * 네슬레는 데이터 레이크를 통해 현재 1,500명의 영업 담당자가 매주 사용하는 영업 추천 엔진(SRE)을 구축하여 매출 성장과 효율성을 크게 향상시켰습니다.
 * 실질적인 비즈니스 가치 및 채택
   * 데이터 레이크는 17개의 시스템을 폐기하고 2,000명 이상의 사용자를 온보딩했습니다. 4년 동안 2억 달러의 가치를 창출하여 강력한 데이터 레이크 전략의 효과를 보여주었습니다.
     
     
 3. Accenture의 데이터 레이크
 * https://www.accenture.com/cn-en/case-studies/about/modernizing-data-platform
글로벌 전문 서비스 회사인 Accenture는 방대한 데이터 집합을 처리하기 위해 확장 가능하고 안전한 데이터 솔루션이 필요했습니다. 해결책은? 바로 Google Cloud의 클라우드 네이티브 데이터 레이크였습니다.
 * 확장성과 보안을 위한 클라우드 네이티브 데이터 레이크
   * Accenture는 400테라바이트가 넘는 비즈니스 데이터를 Google Cloud에 중앙 집중화함으로써 민감한 고객 정보를 처리하는 데 필수적인 데이터 가시성 및 보안을 강화했습니다.
 * 자동화된 데이터 운영
   * 데이터 수집, 처리 및 워크플로 관리를 위해 Google BigQuery 및 Cloud Composer와 같은 도구를 사용하여 수동 작업을 줄이고 일관성을 개선합니다.
 * 고급 분석 및 비용 효율성을 위한 기반
   * Accenture는 종량제 모델을 통해 비용을 효과적으로 관리하는 동시에 계약 분석 및 이상 징후 탐지를 비롯한 고급 분석과 AI를 지원합니다.

 4. Netflix의 데이터 레이크
 * https://netflixtechblog.com/supporting-diverse-ml-systems-at-netflix-2d2e6b6d205d
넷플릭스에서 스트리밍을 할 때 데이터 레이크는 가장 마지막에 생각하게 되지만, 넷플릭스의 성공에는 데이터 레이크가 핵심입니다. 이 회사는 엔터테인먼트 분야에서 선도적인 머신 러닝 생태계를 구축했습니다.
 * 확장 가능하고 효율적인 데이터 인프라
   * Amazon S3를 사용하는 AWS의 Netflix 데이터 레이크는 매일 페타바이트의 데이터를 처리하여 맞춤형 추천부터 스트리밍 품질 최적화까지 모든 것을 지원합니다.
 * 고급 분석 및 머신 러닝
   * Netflix는 사용자 참여를 예측하고 콘텐츠 전송을 최적화하여 고객 만족도를 향상시키기 위해 Amazon EMR의 Apache Spark 및 Amazon Redshift와 같은 AWS 도구를 사용합니다.
 * 데이터 액세스 및 혁신의 민주화
   * 신뢰할 수 있는 데이터 세트에 대한 셀프 서비스 액세스를 통해 Netflix는 데이터 기반 의사 결정을 촉진하여 혁신과 새로운 기능의 신속한 개발을 가속화합니다.

 5. Capital One의 데이터 레이크
 * https://www.capitalone.com/software/blog/iceberg-tables-lakehouse-architecture/
은행업에서는 데이터 보안과 규정 준수가 매우 중요합니다. AWS에서 중앙 집중식 데이터 레이크로 전환한 Capital One의 사례는 이를 올바르게 수행하는 방법을 보여줍니다.
 * 보안이 강화된 현대화된 데이터 에코시스템
   * Amazon S3의 데이터 레이크로 이전한 Capital One은 사일로화된 데이터를 안전한 단일 플랫폼으로 통합하여 강력한 규정 준수와 거버넌스를 보장할 수 있었습니다.
 * 간소화된 데이터 운영 및 실시간 분석
   * Capital One은 AWS Glue 및 Amazon Kinesis와 같은 AWS 서비스를 사용하여 ETL 프로세스를 간소화하고 실시간 분석을 통해 사기를 탐지하고 신용 위험을 평가하며 고객 경험을 향상시켰습니다.
 * 셀프 서비스 분석으로 팀의 역량 강화
   * 간편한 데이터 액세스를 통해 Capital One의 팀들은 다음과 같이 데이터를 분석할 수 있습니다.

 * source: https://www.montecarlodata.com/blog-5-data-lake-examples/?utm_source=www.bigdatanewsweekly.com&utm_medium=newsletter&utm_campaign=rag-enabled-llms-automate-data-analysis&_bhlid=94f49a712ffcfe0999ad5b282c365ac49d9d3a32

데이터 레이크는 본질적으로 기업이 구조화 여부에 관계없이 모든 원시 데이터를 버릴 수 있는 방대한 디지털 덤핑장입니다. 최신 데이터 스택은 이 데이터 저장 및 처리 계층, 즉 데이터 레이크하우스 또는 데이터 웨어하우스 위에 구축되어 데이터를 저장하고 나중에 분석을 위해 변환 및 전송되기 전에 처리할 수 있습니다. Uber, Nestlé, Accenture, Netflix, Capital One과 같은 거대 기업들이 이러한 디지털 저장소를 사용하여 각자의 분야에서 어떻게 변화를 일으키고 있는지 살펴보세요. <ol ><li>Uber의 데이터 레이크</li></ol><ul ><li>https://www.uber.com/en-KR/blog/ubers-lakehouse-architecture/</li></ul>Uber를 떠올리면 차량 공유나 음식 배달을 떠올릴 것입니다. 하지만 그 이면에는 최적화된 데이터 레이크 덕분에 비즈니스 의사 결정에 데이터를 사용하는 선두주자이기도 합니다.<ul ><li>Apache Hudi를 통한 증분 데이터 처리<ul ><li>Uber의 데이터 레이크는 Apache Hudi를 사용해 모든 데이터를 다시 계산하는 대신 신규 또는 업데이트된 데이터만 처리하는 증분 ETL 프로세스를 활성화합니다. </li><li>일괄 처리에서 증분 처리로의 전환으로 데이터를 최신 상태로 유지하고 비용을 절감할 수 있습니다.</li></ul></li><li>데이터 품질 및 일관성 향상<ul ><li>Uber의 점진적 접근 방식은 전 세계 데이터 센터에 걸쳐 데이터 일관성을 보장합니다. </li><li>사전 커밋 검증자는 데이터가 프로덕션에 들어가기 전에 실시간 데이터 품질 검사를 수행하며, 이는 Uber와 같은 데이터 중심 기업에게 매우 중요합니다.</li></ul></li><li>상당한 성능 및 비용 효율성 향상<ul ><li>Uber의 경우, 이 접근 방식을 통해 ETL 실행 시간을 최대 82%까지 단축하고 비용을 78% 이상 절감하여 성능과 효율성을 모두 크게 향상시켰습니다.</li></ul></li></ul> <ol start="3"><li>네슬레의 데이터 레이크</li></ol><ul ><li>https://www.uber.com/en-KR/blog/ubers-lakehouse-architecture/</li></ul>네슬레는 세계 최대의 식음료 기업일 뿐만 아니라 데이터 관리 분야의 선두주자이기도 합니다. 네슬레는 딜로이트와 함께 중앙 집중식 데이터 레이크를 구축하여 데이터 전략을 혁신했습니다.<ul ><li>중앙 집중식 데이터 레이크 개발<ul ><li>Nestlé USA는 여러 사일로화된 온프레미스 시스템에서 Microsoft Azure 기반 데이터 레이크로 전환하여 중복성을 제거하고 일관성을 개선하며 부서 간 협업을 강화했습니다.</li></ul></li><li>향상된 분석 및 기계 학습<ul ><li>네슬레는 데이터 레이크를 통해 현재 1,500명의 영업 담당자가 매주 사용하는 영업 추천 엔진(SRE)을 구축하여 매출 성장과 효율성을 크게 향상시켰습니다.</li></ul></li><li>실질적인 비즈니스 가치 및 채택<ul ><li>데이터 레이크는 17개의 시스템을 폐기하고 2,000명 이상의 사용자를 온보딩했습니다. 4년 동안 2억 달러의 가치를 창출하여 강력한 데이터 레이크 전략의 효과를 보여주었습니다. </li></ul></li></ul><ol start="3"><li>Accenture의 데이터 레이크</li></ol><ul ><li>https://www.accenture.com/cn-en/case-studies/about/modernizing-data-platform</li></ul>글로벌 전문 서비스 회사인 Accenture는 방대한 데이터 집합을 처리하기 위해 확장 가능하고 안전한 데이터 솔루션이 필요했습니다. 해결책은? 바로 Google Cloud의 클라우드 네이티브 데이터 레이크였습니다.<ul ><li>확장성과 보안을 위한 클라우드 네이티브 데이터 레이크<ul ><li>Accenture는 400테라바이트가 넘는 비즈니스 데이터를 Google Cloud에 중앙 집중화함으로써 민감한 고객 정보를 처리하는 데 필수적인 데이터 가시성 및 보안을 강화했습니다.</li></ul></li><li>자동화된 데이터 운영<ul ><li>데이터 수집, 처리 및 워크플로 관리를 위해 Google BigQuery 및 Cloud Composer와 같은 도구를 사용하여 수동 작업을 줄이고 일관성을 개선합니다.</li></ul></li><li>고급 분석 및 비용 효율성을 위한 기반<ul ><li>Accenture는 종량제 모델을 통해 비용을 효과적으로 관리하는 동시에 계약 분석 및 이상 징후 탐지를 비롯한 고급 분석과 AI를 지원합니다.</li></ul></li></ul> <ol start="4"><li>Netflix의 데이터 레이크</li></ol><ul ><li>https://netflixtechblog.com/supporting-diverse-ml-systems-at-netflix-2d2e6b6d205d</li></ul>넷플릭스에서 스트리밍을 할 때 데이터 레이크는 가장 마지막에 생각하게 되지만, 넷플릭스의 성공에는 데이터 레이크가 핵심입니다. 이 회사는 엔터테인먼트 분야에서 선도적인 머신 러닝 생태계를 구축했습니다.<ul ><li>확장 가능하고 효율적인 데이터 인프라<ul ><li>Amazon S3를 사용하는 AWS의 Netflix 데이터 레이크는 매일 페타바이트의 데이터를 처리하여 맞춤형 추천부터 스트리밍 품질 최적화까지 모든 것을 지원합니다.</li></ul></li></ul><ul ><li>고급 분석 및 머신 러닝<ul ><li>Netflix는 사용자 참여를 예측하고 콘텐츠 전송을 최적화하여 고객 만족도를 향상시키기 위해 Amazon EMR의 Apache Spark 및 Amazon Redshift와 같은 AWS 도구를 사용합니다.</li></ul></li><li>데이터 액세스 및 혁신의 민주화<ul ><li>신뢰할 수 있는 데이터 세트에 대한 셀프 서비스 액세스를 통해 Netflix는 데이터 기반 의사 결정을 촉진하여 혁신과 새로운 기능의 신속한 개발을 가속화합니다.</li></ul></li></ul> <ol start="5"><li>Capital One의 데이터 레이크</li></ol><ul ><li>https://www.capitalone.com/software/blog/iceberg-tables-lakehouse-architecture/</li></ul>은행업에서는 데이터 보안과 규정 준수가 매우 중요합니다. AWS에서 중앙 집중식 데이터 레이크로 전환한 Capital One의 사례는 이를 올바르게 수행하는 방법을 보여줍니다.<ul ><li>보안이 강화된 현대화된 데이터 에코시스템<ul ><li>Amazon S3의 데이터 레이크로 이전한 Capital One은 사일로화된 데이터를 안전한 단일 플랫폼으로 통합하여 강력한 규정 준수와 거버넌스를 보장할 수 있었습니다.</li></ul></li><li>간소화된 데이터 운영 및 실시간 분석<ul ><li>Capital One은 AWS Glue 및 Amazon Kinesis와 같은 AWS 서비스를 사용하여 ETL 프로세스를 간소화하고 실시간 분석을 통해 사기를 탐지하고 신용 위험을 평가하며 고객 경험을 향상시켰습니다.</li></ul></li><li>셀프 서비스 분석으로 팀의 역량 강화<ul ><li>간편한 데이터 액세스를 통해 Capital One의 팀들은 다음과 같이 데이터를 분석할 수 있습니다.</li></ul></li></ul> <ul ><li>source: https://www.montecarlodata.com/blog-5-data-lake-examples/?utm_source=www.bigdatanewsweekly.com&amp;utm_medium=newsletter&amp;utm_campaign=rag-enabled-llms-automate-data-analysis&amp;_bhlid=94f49a712ffcfe0999ad5b282c365ac49d9d3a32</li></ul>

Monte Carlo Data

데이터 레이크가 단순한 유행어가 아님을 증명하는 5가지 사례

한국에서 일할 때는 제 주변에 대부분의 직장인들이 성장에 목말라 했었습니다. 막 입사한 개발자들은 어떻게 하면 빨리 신입 딱지를 땔 수 있을지 물어봤었고, 주니어 개발자들은 어떻게 하면 빨리 시니어가 될 수 있는지 궁금해했습니다. 동기들은 다 진급하는데 본인만 누락될까봐 걱정하시는 분들이 많았습니다. 그래서 주로 이러한 갈증을 해소시켜주는 멘토링을 했던 기억이 있습니다.

이러한 경험을 갖고 저는 캐나다에 와서 직장 생활을 하면서 문화 충격을 받는데요. 현재 자신이 맡고있는 역할에 충분히 만족하며 딱히 더 성장할 마음이 없는 직장인들이 많기 때문입니다. 이러한 엔지니어들과 얘기를 해보면 소프트웨어 개발 직군이 다른 직군 대비 처우가 얼마나 좋은지 잘 인지하고 있으며 그래서 더 이상 바랄 게 없다고 합니다. 진급과 함께 늘어난 권한만큼 무거운 책임도 부담스럽다고 하고요.

한국에서 어렸을 때 부터 치열한 경쟁 속에 살아온 저는 처음에 이러한 캐나다 동료들이 나태하고 한심하다고 느껴졌습니다. 아마도 예전에 교양 수업에서 들었던 열심히 일하지 않아도 되는 복지 선진국의 폐해일 수도 있겠다고 생각했습니다. 하지만 이러한 엔지니어들을 직접 멘토링하게 되면서 제 관점이 조금씩 바뀌게 되었습니다.

처음에는 이러한 멘티들의 성장을 독려하는 것이 저의 임무라고 생각했습니다. 업무에서 사용하고 있는 기술에 대해서 좀 더 깊이 공부하기를 바라는 마음에 여러 책과 온라인 강의를 추천해주었습니다. 이 친구들이 조직에서 더 두각을 내고 진급을 하려면 어떤 부분에서 더 실력을 키워야 하는지 얘기해 주었습니다. 이렇게 성장하는 방법을 알려주면 고마워할 줄 알았죠.

하지만 저의 이러한 멘토링 방향에 반발하는 멘티를 만났고, 이 친구와 우리는 왜 성장해야 하는가 대해서 수 차례 깊은 대화를 나누었습니다. 그러다가 저는 태어나서 한 번도 의심해보지 않았던 성장이라는 가치에 대해서 자문하게 되었습니다. 나는 왜 이렇게 성장에 집착하는 거지? 왜 다른 사람에게 성장을 강요하려는 거지?? 생각을 해보니 반드시 모든 사람이 성장하고 싶어야 할 이유도 없더군요! 제 생각이 얼마나 편협했었는지를 느끼게 되었습니다.

그래서 이제는 새로운 멘티가 생기면 성장을 하고 싶은지에 대해서 먼저 꼭 물어봅니다. 엔지니어로서 성장을 원치 않는 친구들은 보통 인생의 다른 부분에 열정을 갖고 있더라고요. 어떤 친구는 퇴근 후에 아마추어 하키팀 코치로 투잡을 뛰고, 다른 친구는 영화 감독이 꿈이라서 주말마다 독립 영화를 찍고 있다고 하네요. 이런 친구들은 성장보다는 효율에 초점을 두어 멘토링을 합니다.

저처럼 소프트웨어 개발을 천직으로 삼고 계속해서 공부하며 엔지니어로 성장하고 싶은 사람도 있지만, 그냥 소프트웨어 개발을 괜찮은 돈벌이 수단으로 생각하고 직업 그 이상 이하로도 생각하지 않는 사람도 많습니다. 멘토가 멘티의 성장을 도와줄 수는 있지만, 절대 강요할 수는 없다는 것을 배웠습니다.

한국에서 일할 때는 제 주변에 대부분의 직장인들이 성장에 목말라 했었습니다. 막 입사한 개발자들은 어떻게 하면 빨리 신입 딱지를 땔 수 있을지 물어봤었고, 주니어 개발자들은 어떻게 하면 빨리 시니어가 될 수 있는지 궁금해했습니다. 동기들은 다 진급하는데 본인만 누락될까봐 걱정하시는 분들이 많았습니다. 그래서 주로 이러한 갈증을 해소시켜주는 멘토링을 했던 기억이 있습니다. 이러한 경험을 갖고 저는 캐나다에 와서 직장 생활을 하면서 문화 충격을 받는데요. 현재 자신이 맡고있는 역할에 충분히 만족하며 딱히 더 성장할 마음이 없는 직장인들이 많기 때문입니다. 이러한 엔지니어들과 얘기를 해보면 소프트웨어 개발 직군이 다른 직군 대비 처우가 얼마나 좋은지 잘 인지하고 있으며 그래서 더 이상 바랄 게 없다고 합니다. 진급과 함께 늘어난 권한만큼 무거운 책임도 부담스럽다고 하고요. 한국에서 어렸을 때 부터 치열한 경쟁 속에 살아온 저는 처음에 이러한 캐나다 동료들이 나태하고 한심하다고 느껴졌습니다. 아마도 예전에 교양 수업에서 들었던 열심히 일하지 않아도 되는 복지 선진국의 폐해일 수도 있겠다고 생각했습니다. 하지만 이러한 엔지니어들을 직접 멘토링하게 되면서 제 관점이 조금씩 바뀌게 되었습니다. 처음에는 이러한 멘티들의 성장을 독려하는 것이 저의 임무라고 생각했습니다. 업무에서 사용하고 있는 기술에 대해서 좀 더 깊이 공부하기를 바라는 마음에 여러 책과 온라인 강의를 추천해주었습니다. 이 친구들이 조직에서 더 두각을 내고 진급을 하려면 어떤 부분에서 더 실력을 키워야 하는지 얘기해 주었습니다. 이렇게 성장하는 방법을 알려주면 고마워할 줄 알았죠. 하지만 저의 이러한 멘토링 방향에 반발하는 멘티를 만났고, 이 친구와 우리는 왜 성장해야 하는가 대해서 수 차례 깊은 대화를 나누었습니다. 그러다가 저는 태어나서 한 번도 의심해보지 않았던 성장이라는 가치에 대해서 자문하게 되었습니다. 나는 왜 이렇게 성장에 집착하는 거지? 왜 다른 사람에게 성장을 강요하려는 거지?? 생각을 해보니 반드시 모든 사람이 성장하고 싶어야 할 이유도 없더군요! 제 생각이 얼마나 편협했었는지를 느끼게 되었습니다. 그래서 이제는 새로운 멘티가 생기면 성장을 하고 싶은지에 대해서 먼저 꼭 물어봅니다. 엔지니어로서 성장을 원치 않는 친구들은 보통 인생의 다른 부분에 열정을 갖고 있더라고요. 어떤 친구는 퇴근 후에 아마추어 하키팀 코치로 투잡을 뛰고, 다른 친구는 영화 감독이 꿈이라서 주말마다 독립 영화를 찍고 있다고 하네요. 이런 친구들은 성장보다는 효율에 초점을 두어 멘토링을 합니다. 저처럼 소프트웨어 개발을 천직으로 삼고 계속해서 공부하며 엔지니어로 성장하고 싶은 사람도 있지만, 그냥 소프트웨어 개발을 괜찮은 돈벌이 수단으로 생각하고 직업 그 이상 이하로도 생각하지 않는 사람도 많습니다. 멘토가 멘티의 성장을 도와줄 수는 있지만, 절대 강요할 수는 없다는 것을 배웠습니다.

성장을 강요하는 멘토, 성장을 거부하는 멘티

OAuth는 무엇인가요?티스토리 로그인페이지에서 보면 카카오톡으로 로그인이라는 버튼이 보일 것입니다. 이 외에도 구글, 네이버, 페이스북으로 로그인 할 수 있도록 타 사이트에서 기능을 제공해주고 있는데 이처럼 서비스에 직접 사용자를 등록하지 않고 제 3자의 플랫폼에 사용자의 접근 권한을 위임할 수 있도록 해주는 표준 프로토콜을 OAuth라고 합니다.OAuth는 인터넷 사용자들이 비밀번호를 제공하지 않고 다른 웹사이트 상의 자신들의 정보에 대해 웹사이트나 애플리케이션의 접근 권한을 부여할 수 있는 공통적인 수단으로서 사용되는 접근 위임을 위한 개방형 표준. - 위키피디아OAuth가 사용되기 전에는 인증방식의 표준이 없었기 때문에 기존의 기본인증인 아이디와 비밀번호를 사용하였는데, 이는 보안상 취약한 구조일..

OAuth 원리와 이해 (feat. 카카오 로그인)

예전에 카카오워크라는 협업툴의 기획자로 일한 적이 있었는데요.
그러면서 OAuth와 SAML에 대해 많은 공부를 하게 되었었어요!
SSO 인증은 알아두면 나중에 정말 요긴하게 쓰이니 읽고 가볍게 공부해보세요!

+여담
그리고 그 당시에 찾아보며 느꼈는데,
미국이나 우리나라는 OAuth를 많이 쓰는데.. 일본은 LINE을 기반으로 SAML을 많이 쓰는 느낌이 들더라구요..!? 🤓

https://yejipro.tistory.com/entry/OAuth-%EC%9B%90%EB%A6%AC%EC%99%80-%EC%9D%B4%ED%95%B4-feat-%EC%B9%B4%EC%B9%B4%EC%98%A4-%EB%A1%9C%EA%B7%B8%EC%9D%B8

예전에 카카오워크라는 협업툴의 기획자로 일한 적이 있었는데요.그러면서 OAuth와 SAML에 대해 많은 공부를 하게 되었었어요!SSO 인증은 알아두면 나중에 정말 요긴하게 쓰이니 읽고 가볍게 공부해보세요! +여담그리고 그 당시에 찾아보며 느꼈는데, 미국이나 우리나라는 OAuth를 많이 쓰는데.. 일본은 LINE을 기반으로 SAML을 많이 쓰는 느낌이 들더라구요..!? 🤓 https://yejipro.tistory.com/entry/OAuth-%EC%9B%90%EB%A6%AC%EC%99%80-%EC%9D%B4%ED%95%B4-feat-%EC%B9%B4%EC%B9%B4%EC%98%A4-%EB%A1%9C%EA%B7%B8%EC%9D%B8

Yeji's Tech Notes

Learn how to publish a package to npm with a complete setup including, TypeScript, Prettier, Vitest, GitHub Actions, and versioning with Changesets.

How To Create An NPM Package

npm 패키징관련해서 매우 자세하게 작성해둔 글입니다.
타입스트립트로 만드는 방법도 같이 정리되어 있어서 귀한 글이라고 생각합니다.
npm으로 패키지를 배포해보고 싶으신 분은 보시는거 추천드려요~
https://www.totaltypescript.com/how-to-create-an-npm-package

npm 패키징관련해서 매우 자세하게 작성해둔 글입니다. 타입스트립트로 만드는 방법도 같이 정리되어 있어서 귀한 글이라고 생각합니다. npm으로 패키지를 배포해보고 싶으신 분은 보시는거 추천드려요~ https://www.totaltypescript.com/how-to-create-an-npm-package

Total TypeScript

NPM 패키지 만들기 가이드

Let's create a Git commit using Git's low-level (plumbing) commands

Creating a Git commit: The Hard Way

Git에서 저희가 일반적으로 사용하는 git add나 git commit 같은 명령어를 Porcelain 명령어라고 하고 보다 저수준작업을 하는 명령어는 Plumbing 명령어라고 부릅니다.

이 글에서는 Git의 동작 방식을 더 잘 이해하기 위해서 blob과 tree로 구성된 커밋의 구조를 설명하고 Git commit 대신 git hash-object, git update-index, git commit-tree같은 Plubming 명령어로 직접 커밋을 만들어 보면서 실제로 git commit이 어떻게 동작하는지를 설명하는데 직접 따라해 보면서 구조를 이해하기 쉽게 정리된 글입니다.

https://avestura.dev/blog/creating-a-git-commit-the-hard-way

Git에서 저희가 일반적으로 사용하는 git add나 git commit 같은 명령어를 Porcelain 명령어라고 하고 보다 저수준작업을 하는 명령어는 Plumbing 명령어라고 부릅니다. 이 글에서는 Git의 동작 방식을 더 잘 이해하기 위해서 blob과 tree로 구성된 커밋의 구조를 설명하고 Git commit 대신 git hash-object, git update-index, git commit-tree같은 Plubming 명령어로 직접 커밋을 만들어 보면서 실제로 git commit이 어떻게 동작하는지를 설명하는데 직접 따라해 보면서 구조를 이해하기 쉽게 정리된 글입니다. https://avestura.dev/blog/creating-a-git-commit-the-hard-way

Avestura's Blog

Git에서 저희가 일반적으로 사용하는 git add나 git co

#직딩에세이 #25 | 암초는 바다에만 있는 것이 아니다. 직장 생활을 하다보면 뭔지 모르게 자신의 힘을 빼는 사람들이 있는데 이런 사람들과는 처음부터 거리를 두는 것이 좋다.  1. 편을 가르는 사람들  회의를 팀전이라 생각하는 사람들이 있다. PC방에서는 진실일지 모르겠으나, 회사에서는 이것만큼 골치아픈 것이 없다. 회사가 위기일수록 이런 사람들이 많아지는데, 어쩌면 이런 사

직장생활에서 피해야 할 사람들

직장 생활을 하다보면 뭔지 모르게 자신의 힘을 빼는 사람들이 있는데 이런 사람들과는 처음부터 거리를 두는게 좋다고 합니다. 꽤 오래된 글이지만 몇 가지는 저도 공감이 가는글이고, 반대로 저도 이런적이 있었나 다시 한번 생각해보게 되는 글입니다.

🏄🏻‍♂️ 편을 가르는 사람들
회의를 팀전이라 생각하는 사람들이 있습니다. '니 편 내 편' 이 있는 사람들은 회의 내용에 잘 집중하지 못합니다. 이 사람들이 가장 문제가 되는 점은 '상대방의 주장이 옳다는 것'을 알아도 여전히 노선을 바꾸지 않는 점입니다.

🤫 상대에 따라 말이 바뀌는 사람들
말이나 생각의 일관성이 없는 사람들입니다. 특히 상사를 대할 때와 동료를 대할 때 말이 180도 달라지는 사람들이 많습니다. 이런 사람들이 가장 싫어하는 것은 '모두가 있는 자리에서 자신의 생각을 이야기하는 것' 입니다. 회의에서는 말을 아끼거나 대부분의 사람의 의견에 동의하지만, 회의가 끝나면 참석한 사람들을 하나씩 붙잡고 이야기를 시작합니다. 보통 이런 사람들은 회사에 불만이 많고, 불만의 대상이 눈앞에 있으면 그 이야기를 하지 않습니다. 그 사람을 직접 마주보고 할 수 없는 이야기는 다른 사람에게도 하지 않는 것이 좋습니다.

🏃‍♂️ 감정 기복이 심한 사람들
이런 사람들의 특징은 굉장히 잘해주는 때와 이유없이 화를 내는 때의 변화가 찰나의 순간에 교차한다는 것입니다. 논쟁을 하다가 갑자기 감정을 폭발하는 사람을 대하는 것은 굉장히 어렵습니다. 가능하다면 이런 사람들과는 1:1로 미팅을 하지 않는 것이 좋고, 어쩔 수 없이 해야한다면 회의실말고 카페같은 열린 공간에서 하는 것이 더 좋습니다.

🧘🏻‍♂️ 하겠다고 한 일을 하지 않는 사람들
하겠다고 막 내뱉고 하지 않는 것만큼 동료들을 지치게 하는 일은 없습니다.
하지 않을 업무는 눈 앞에 CEO가 앉아 있더라도 하지 않겠다고 이야기해야 합니다.
하지 않을 업무를 본인 스스로 제안하면 안됩니다. 보통 이러한 사람들은 '할 수 있을 것 같아서', '좋은 생각인 것 같아서'라는 답을 주는데 회사에서는 자신이 뱉은 말은 지켜야 하는 곳입니다.

💁‍♂️ 자기 생각을 이야기하지 못하는 사람들
자신의 생각을 말하지 않는 사람들이 생각을 말하게 하는 것은 생각보다 굉장히 어려운 일입니다. 특히 설득해야 하는 사람이 굳이 그럴 필요까지 있을까 생각하는 경우는 더욱 그렇습니다.
회사는 대체적으로 바쁜곳이기에 이야기하지 않으면 모른다고 생각하는 것이 좋습니다.
'꼭 말해야 아나요?' 라고 묻는다면 '그렇습니다.' 잘못된 의사결정이 내려지고 있으면 말을 해야 합니다.

👨‍💻 날짜와 숫자를 부르지 못하는 사람들
언제까지 마무리 할 수 있을지, 이번 분기에 매출이 얼마로 끝날 것 같은지에 대해 답을 못하는 사람들이 의외로 많습니다. 물어본 질문에 대한 답을 빼고 장황한 설명을 하거나, 노력하고 있다고만 말하는 경우가 많습니다. 이러한 사람을 매니저로 둔 팀원들은 죽었다고 보면 됩니다.

👁️ 하고 싶은 것이 없는 사람들
무기력하거나, 방어적이거나, 둘 다 인 경우를 의미합니다.

직장 생활을 하다보면 뭔지 모르게 자신의 힘을 빼는 사람들이 있는데 이런 사람들과는 처음부터 거리를 두는게 좋다고 합니다. 꽤 오래된 글이지만 몇 가지는 저도 공감이 가는글이고, 반대로 저도 이런적이 있었나 다시 한번 생각해보게 되는 글입니다. 🏄🏻‍♂️ 편을 가르는 사람들회의를 팀전이라 생각하는 사람들이 있습니다. '니 편 내 편' 이 있는 사람들은 회의 내용에 잘 집중하지 못합니다. 이 사람들이 가장 문제가 되는 점은 '상대방의 주장이 옳다는 것'을 알아도 여전히 노선을 바꾸지 않는 점입니다. 🤫 상대에 따라 말이 바뀌는 사람들말이나 생각의 일관성이 없는 사람들입니다. 특히 상사를 대할 때와 동료를 대할 때 말이 180도 달라지는 사람들이 많습니다. 이런 사람들이 가장 싫어하는 것은 '모두가 있는 자리에서 자신의 생각을 이야기하는 것' 입니다. 회의에서는 말을 아끼거나 대부분의 사람의 의견에 동의하지만, 회의가 끝나면 참석한 사람들을 하나씩 붙잡고 이야기를 시작합니다. 보통 이런 사람들은 회사에 불만이 많고, 불만의 대상이 눈앞에 있으면 그 이야기를 하지 않습니다. 그 사람을 직접 마주보고 할 수 없는 이야기는 다른 사람에게도 하지 않는 것이 좋습니다. 🏃‍♂️ 감정 기복이 심한 사람들이런 사람들의 특징은 굉장히 잘해주는 때와 이유없이 화를 내는 때의 변화가 찰나의 순간에 교차한다는 것입니다. 논쟁을 하다가 갑자기 감정을 폭발하는 사람을 대하는 것은 굉장히 어렵습니다. 가능하다면 이런 사람들과는 1:1로 미팅을 하지 않는 것이 좋고, 어쩔 수 없이 해야한다면 회의실말고 카페같은 열린 공간에서 하는 것이 더 좋습니다. 🧘🏻‍♂️ 하겠다고 한 일을 하지 않는 사람들하겠다고 막 내뱉고 하지 않는 것만큼 동료들을 지치게 하는 일은 없습니다.하지 않을 업무는 눈 앞에 CEO가 앉아 있더라도 하지 않겠다고 이야기해야 합니다.하지 않을 업무를 본인 스스로 제안하면 안됩니다. 보통 이러한 사람들은 '할 수 있을 것 같아서', '좋은 생각인 것 같아서'라는 답을 주는데 회사에서는 자신이 뱉은 말은 지켜야 하는 곳입니다. 💁‍♂️ 자기 생각을 이야기하지 못하는 사람들자신의 생각을 말하지 않는 사람들이 생각을 말하게 하는 것은 생각보다 굉장히 어려운 일입니다. 특히 설득해야 하는 사람이 굳이 그럴 필요까지 있을까 생각하는 경우는 더욱 그렇습니다.회사는 대체적으로 바쁜곳이기에 이야기하지 않으면 모른다고 생각하는 것이 좋습니다.'꼭 말해야 아나요?' 라고 묻는다면 '그렇습니다.' 잘못된 의사결정이 내려지고 있으면 말을 해야 합니다. 👨‍💻 날짜와 숫자를 부르지 못하는 사람들언제까지 마무리 할 수 있을지, 이번 분기에 매출이 얼마로 끝날 것 같은지에 대해 답을 못하는 사람들이 의외로 많습니다. 물어본 질문에 대한 답을 빼고 장황한 설명을 하거나, 노력하고 있다고만 말하는 경우가 많습니다. 이러한 사람을 매니저로 둔 팀원들은 죽었다고 보면 됩니다. 👁️ 하고 싶은 것이 없는 사람들무기력하거나, 방어적이거나, 둘 다 인 경우를 의미합니다.

Brunch Story

원문: https://vercel.com/blog/how-google-handles-javascript-throughout-the-indexing-process

(번역) 구글이 색인 과정에서 자바스크립트를 처리하는 방법

"구글은 클라이언트 사이드 렌더링을 제대로 처리하지 못해", "자바스크립트를 많이 쓰면 SEO에 악영향을 준다"는 말을 듣고 개발 방식을 고민해본 적 있으신가요?

이 글은 MERJ와 Vercel의 실증적 연구를 번역한 것으로, 구글의 자바스크립트 처리 능력에 대한 오해들을 해소합니다. SPA, CSR 등 현대적 웹 개발 기술이 SEO에 미치는 실제 영향을 밝혀내며, 우리가 믿어왔던 많은 가정들이 더 이상 유효하지 않음을 보여줍니다. 최신 프런트엔드 기술을 적극 활용하면서도 SEO를 최적화할 수 있는 방법을 이 글에서 확인해보세요!

> 글 링크: https://bit.ly/3Bq7TtO

"구글은 클라이언트 사이드 렌더링을 제대로 처리하지 못해", "자바스크립트를 많이 쓰면 SEO에 악영향을 준다"는 말을 듣고 개발 방식을 고민해본 적 있으신가요? 이 글은 MERJ와 Vercel의 실증적 연구를 번역한 것으로, 구글의 자바스크립트 처리 능력에 대한 오해들을 해소합니다. SPA, CSR 등 현대적 웹 개발 기술이 SEO에 미치는 실제 영향을 밝혀내며, 우리가 믿어왔던 많은 가정들이 더 이상 유효하지 않음을 보여줍니다. 최신 프런트엔드 기술을 적극 활용하면서도 SEO를 최적화할 수 있는 방법을 이 글에서 확인해보세요! &gt; 글 링크: https://bit.ly/3Bq7TtO

KDT 빅데이터 분석 과정 7기 | K-디지털트레이닝 | 하이테커

구글이 색인 과정에서 자바스크립트를 처리하는 방법

지난 16년 동안 8개의 회사를 거치면서, 후보자의 입장에서 여러 번의 면접을 경험해봤고, 반대로 면접관으로서 회사를 대표해 수많은 후보자를 평가하기도 했다. 그 과정에서 여전히 인상 깊게 기억하는 면접이 있는가 하면, 아쉽거나 이해하기 어려운…

개발자 기술 면접

 * 개발자 기술 면접에 대해 작성된 글입니다.
 * 면접을 보는 사람, 면접관 모두에게 도움이 될 것 같아요.
 * 더 좋은 질문은 무엇일까, 어떤 사람을 뽑을 것인가 고민하는 분이라면 꼭 읽어보셔도 좋을 것 같아요

https://medium.com/@greg.shiny82/%EA%B0%9C%EB%B0%9C%EC%9E%90-%EA%B8%B0%EC%88%A0-%EB%A9%B4%EC%A0%91-144a1fe28ca4

<ul ><li>개발자 기술 면접에 대해 작성된 글입니다.</li><li>면접을 보는 사람, 면접관 모두에게 도움이 될 것 같아요.</li><li>더 좋은 질문은 무엇일까, 어떤 사람을 뽑을 것인가 고민하는 분이라면 꼭 읽어보셔도 좋을 것 같아요</li></ul> https://medium.com/@greg.shiny82/%EA%B0%9C%EB%B0%9C%EC%9E%90-%EA%B8%B0%EC%88%A0-%EB%A9%B4%EC%A0%91-144a1fe28ca4

안녕하세요! 커뮤니티실 동네생활팀 프론트엔드 엔지니어 리디아(Lydia)예요. 당근에 합류한 지 이제 막 한 달이 넘어가고 있는 따끈따끈한 저의 경험을 여러분께 공유하고 싶어 찾아왔어요.

입사 1개월차 프론트엔드 개발자의 자체 기술 온보딩 : Streaming SSR편

최근 당근마켓을 사용하면서 UX가 괜찮다고 느꼇는데요. 이미
Streaming SSR
을 도입하고 있네요.
Streaming SSR
은 전통적인 SSR 한계를 극복하는 렌더링 기법인데요

SSR vs Streaming SSR
 * 기존 SSR: 전체 HTML을 생성한 후 한 번에 전송하기 때문에 모든 데이터 fetching과 렌더링이 완료될때 까지 기다립니다. 완전한 페이지를 한 번에 받기 때문에 유저는 일정시간동안 빈 화면을 봅니다.
 * Streaming SSR: Streaming SSR은 HTML을 Chunk(조각) 단위로 부분 스트리밍하여 전송합니다. 가령 API 페칭이 필요없는 GNB, 네비게이션 등은 먼저 렌더링을 하고 이후에 데이터 fetching이 된 부분은 나중에 순차적으로 렌더링 합니다. 따라서, 중요 컨텐츠를 먼저 사용자에게 전달할 수 있어 전체 로딩 시간은 동일하더라도, 사용자가 체감하는 속도가 더 빨라집니다

Streaming SSR 구현 방법
당근마켓의 StremingSSR은 아래와 같은 단계로 이루어집니다.
 1. 데이터 프리페칭 및 직렬화: TanStack Query로 데이터를 미리 가져옵니다. 이후
    dehydrate
    를 사용해 쿼리 상태를 JSON 으로 직렬화(SSR에서 가져온 데이터를 클라이언트로 전달) 합니다. 이를 통해 직렬화된 상태는 HTML 응답에 포함되어 클라이언트로 전송됩니다.
 2. HTML 스트리밍: ReactDOM의 renderToPipeableSteream함수를 이용해서 HTML 스트림을 청크 단위로 스트리밍합니다. 이를 통해 HTML부분 렌더링을 적용 합니다.
 3. TanstackQuery 하이드레이션: dehydrate 를 통해 JSON 형태로 직렬화된 데이터를 TanstackQuery의 HydrationBounary 함수를 사용하여 TanstackQuery 캐시에 hydrate 합니다. 이 과정을 통해 TanStack Query 캐시에는 서버에서 가져온 데이터가 들어있게됩니다.

국내 IT 기업도 점차 UX의 중요성에 대해 인식하고 기술적으로 많은 시도와 도입을 하는것 같습니다. 고객 경험을 중시하는 이런 시도는 사용자 만족도 향상과 비즈니스 성과 개선으로 이어지는데요. 이런 시도를 통해 당근마켓이 국내를 넘어 글로벌 시장에서도 더욱 성공적으로 성장하기를 기대해 봅니다.

https://medium.com/daangn/%EC%9E%85%EC%82%AC-1%EA%B0%9C%EC%9B%94%EC%B0%A8-%ED%94%84%EB%A1%A0%ED%8A%B8%EC%97%94%EB%93%9C-%EA%B0%9C%EB%B0%9C%EC%9E%90%EC%9D%98-%EC%9E%90%EC%B2%B4-%EA%B8%B0%EC%88%A0-%EC%98%A8%EB%B3%B4%EB%94%A9-streaming-ssr%ED%8E%B8-aabaee57f660

최근 당근마켓을 사용하면서 UX가 괜찮다고 느꼇는데요. 이미 <code >Streaming SSR</code>을 도입하고 있네요. <code >Streaming SSR</code>은 전통적인 SSR 한계를 극복하는 렌더링 기법인데요 SSR vs Streaming SSR<ul ><li>기존 SSR: 전체 HTML을 생성한 후 한 번에 전송하기 때문에 모든 데이터 fetching과 렌더링이 완료될때 까지 기다립니다. 완전한 페이지를 한 번에 받기 때문에 유저는 일정시간동안 빈 화면을 봅니다.</li><li>Streaming SSR: Streaming SSR은 HTML을 Chunk(조각) 단위로 부분 스트리밍하여 전송합니다. 가령 API 페칭이 필요없는 GNB, 네비게이션 등은 먼저 렌더링을 하고 이후에 데이터 fetching이 된 부분은 나중에 순차적으로 렌더링 합니다. 따라서, 중요 컨텐츠를 먼저 사용자에게 전달할 수 있어 전체 로딩 시간은 동일하더라도, 사용자가 체감하는 속도가 더 빨라집니다</li></ul> Streaming SSR 구현 방법당근마켓의 StremingSSR은 아래와 같은 단계로 이루어집니다.<ol ><li>데이터 프리페칭 및 직렬화: TanStack Query로 데이터를 미리 가져옵니다. 이후 <code >dehydrate</code>를 사용해 쿼리 상태를 JSON 으로 직렬화(SSR에서 가져온 데이터를 클라이언트로 전달) 합니다. 이를 통해 직렬화된 상태는 HTML 응답에 포함되어 클라이언트로 전송됩니다.</li><li>HTML 스트리밍: ReactDOM의 renderToPipeableSteream함수를 이용해서 HTML 스트림을 청크 단위로 스트리밍합니다. 이를 통해 HTML부분 렌더링을 적용 합니다.</li><li>TanstackQuery 하이드레이션: dehydrate 를 통해 JSON 형태로 직렬화된 데이터를 TanstackQuery의 HydrationBounary 함수를 사용하여 TanstackQuery 캐시에 hydrate 합니다. 이 과정을 통해 TanStack Query 캐시에는 서버에서 가져온 데이터가 들어있게됩니다.</li></ol> 국내 IT 기업도 점차 UX의 중요성에 대해 인식하고 기술적으로 많은 시도와 도입을 하는것 같습니다. 고객 경험을 중시하는 이런 시도는 사용자 만족도 향상과 비즈니스 성과 개선으로 이어지는데요. 이런 시도를 통해 당근마켓이 국내를 넘어 글로벌 시장에서도 더욱 성공적으로 성장하기를 기대해 봅니다. https://medium.com/daangn/%EC%9E%85%EC%82%AC-1%EA%B0%9C%EC%9B%94%EC%B0%A8-%ED%94%84%EB%A1%A0%ED%8A%B8%EC%97%94%EB%93%9C-%EA%B0%9C%EB%B0%9C%EC%9E%90%EC%9D%98-%EC%9E%90%EC%B2%B4-%EA%B8%B0%EC%88%A0-%EC%98%A8%EB%B3%B4%EB%94%A9-streaming-ssr%ED%8E%B8-aabaee57f660

전통적 SSR의 한계를 넘어: 당근마켓이 도입한 Streaming

01 . 작년부터 스멀스멀 고개를 내미는 기사 중에 이런 류의 제목들이 눈에 띄었습니다. 'Gen Z들에게 독서는 섹시한 행위로 치부된다. 그들에게는 텍스트를 읽는다는 것 자체가 이미 힙한 행동이다.' 그리고 동시다발적으로 새로운 용어들 역시 쏟아지기 시작했죠. '텍스트힙', '책멍', '독파민(독서+도파민)' 같은 말들도 이젠 그리 신기하고 낯선 단어들이 아니니 말입니다.

02 . 독서와 관련한 책을 써서인지 한 매체로부터 이런 현상에 대해 짧게나마 제 생각을 소개해 줄 수 있느냐는 요청을 받았습니다. 하지만 요청주신 분의 설명을 듣고 나서는 정중히 거절했죠. 아쉽게도 기사를 쓰는 분께서 이미 자기만의 답을 내리고 계신 느낌이 물씬 나더라고요. 그리고 그에 맞는 의견을 끼워놓을 요량으로 몇몇의 목소리가 필요했을지도 모르죠. 그 레이더에 아마 제가 걸려들었을 수도 있고요.

03 . 결론부터 이야기하자면 저는 독서가 이른바 새로운 행위와 문화로 간주되는 것도, 책을 둘러싼 조금은 간질거리는 유행어들이 탄생하는 것에도 큰 의미를 두고 있지 않습니다. 사실 책을 좋아하고, 늘 책과 관련한 콘텐츠를 다루고 또 소개하는 저로서도 딱히 책에 관한 엄청난 철학이나 가치관을 가진 것은 아니거든요. 그보다는 그저 책 읽는 행위가 참 즐겁고 그 안에서 발견되는 작은 생각의 조각들을 주워 제가 하는 일들에 조금씩 활용할 수 있다는 사실이 반가워서 계속 읽을 뿐입니다.

04 . 하지만 최근에 쏟아지는 기사들은 마치 '새로운 세대들은 그동안 책 따위엔 관심이 없었는데 복고 패션의 유행이나 클래식 카를 찾는 취향처럼 책 읽는 행위를 특별한 멋으로 생각하고 있다'로만 해석하는 것 같아서 한편으로는 아쉬움이 들더군요. 흡사 양팔과 양다리를 모두 꼰 채로 '우리 세대가 하는 독서와 너희 세대가 하는 독서는 다르지만, 그래도 책을 읽는다니 기특하구먼'이라는 시선으로 내려보는 느낌이랄까요. 개인적 선호 아래 각자의 즐거움을 찾으려는 사람들의 노력을 집단적 특성이란 상자에 욱여넣는 모습은 40대를 시작한 저에게도 결코 유쾌해 보이지 않았습니다.

05 . 사실 '독파민'이라는 단어도 친한 동생에게서 처음 들은 단어였습니다. 독서모임을 위해 발제문을 작성하던 중 주위 사람들의 생각은 어떤지 궁금해서 책을 좋아하는 동생에게 이런저런 의견을 물었는데 대뜸 '형 근데 독파민이라는 말 알아요?'라는 질문이 날아든 것이죠. 그리고 이어진 동생의 말에는 여러모로 생각할 거리가 많이 담겨있었습니다.
"참 웃긴 게... 사람들은 늘 분모에도 공통점을 두고 분자에도 공통점을 둬요. 그러니까 A라는 공통점을 가진 세대들에서 B라는 행위를 하는 사람들은 또 C라는 공통점이 있다는 식인 거죠. 그에 들어맞지 않는 것도 너무 많은데 말이에요."

06 . 그 의견에는 저도 정말 크게 동의가 되더라고요. 기사에서처럼 숏츠에 중독된 Gen Z들이 잠시 뇌를 시킬 목적으로 책을 읽는다고 해석하거나, 이제 숏츠조차 새로울 게 없는 상황에서 텍스트로만 된 책이 새로운 도파민이라는 둥의 말은 제가 봐도 비약이 너무 심한 것 같았거든요. 책 읽는 행위를 섹시하다고 표현하는 것도 찬성이고, 텍스트를 힙하다고 칭하는 것도 찬성이지만 그 본질에 접근하는 방식을 뭉뚱그려 해석할 수는 없다는 게 제 생각입니다.

07 . 이런 생각이 고개를 드는 이유는 한 가지 우려 때문입니다. 우리나라처럼 트렌드에 민감한 환경이라면 '책을 읽는 게 유행이다'라고 인식되는 순간 뜨겁게 그 유행이 달아오르다가 또 어느 순간 '텍스트힙, 독파민, 책멍 이런 단어 그만 좀...'이라는 분위기와 함께 차갑게 식어버릴지도 모르거든요. 뭐 본인 행동의 근간이 '보여주고 싶은 마음'에서 기인하는 것도 인간의 자유인데, '쟤는 보여주려고 저러나 봐'라는 시선을 받는 순간 우리 사회에서는 또 손가락질이 시작되는 것이 한편으로는 미리 두려운 것인지도 모르겠습니다.

08 . 천재 디자이너라 불리었던 '알렉산더 맥퀸'은 자신의 패션에 특정한 별칭을 붙이는 기자들과 자주 언쟁을 벌였습니다. '트렌드를 이끄는 방법 중 하나는 특정한 것이 트렌드가 되지 않도록 하는 것'이라는 그의 기조를 보여주는 대표적인 일화인 셈이죠. 누군가의 머릿속에서 빈약한 근거와 적당한 선입견과 손쉬운 분류와 약간의 우월감이 보태져 생긴 '트렌드'라는 것은 사람들이 그 본질 근처에 가보기도 전에 재빨리 결론을 지어 다시 돌려보내버리고 마니까요. 한편으로는 알렉산더 맥퀸의 마음이 이해가 되는 것도 같습니다.

09 . 아마 제게 인터뷰를 요청한 그 기자님도 이런 말을 기대했을지 모릅니다.
'책 읽는 행위는 우리 세대에서 힙한 행위로 자리 잡았고, 오늘날처럼 휘발성이 강한 콘텐츠 사이에서 제대로, 또 온전히 즐길 수 있는 콘텐츠다'라고 말이죠.
그치만 저는 숏츠도 재밌습니다... 책에는 책이 주는 재미가 있고, 시대의 플랫폼에는 또 그만의 재미가 담겨있죠. 각자가 선호하는 것을 통해 각자가 원하는 것을 얻으면 그만이고, 이왕이면 그 루트가 다양할 때 더 유리하다는 정도가 제 입장이지 독서에 필요 이상의 의미 부여를 하고 싶은 마음은 없습니다.

10 . 아이러니하게도 이건 제가 책을 사랑해서 할 수 있는 말인지도 모르겠습니다. '고양이는 건들지 마라'라는 말처럼 저는 특정한 대상을 하늘 높이 띄워줬다가 금세 나 몰라라 하는 그 마인드가 그리 달갑지 않거든요. 책을 읽고 싶은 사람들은 늘 책을 읽고 있고, 새롭게 책에 접근하는 사람들은 언제든 환영이고, 잠시 책을 떠나있는 사람도 마냥 아쉽지는 않다는 생각으로 아주 긴 호흡의 마음을 먹는다면 작금의 현상이 딱히 새로울 것도 없어 보이니까요, 그들이 책을 읽는 이유는 각자의 이유로 존중받았으면 하는 마음이 간절합니다.
그러니 독서와 관련한 현상은 많은 사람들이 눈치채지 못하게... 조용히 지나가게끔 하는 건 어떨까요... 그들이 책 읽는데 방해가 될지도 모르니까 말입니다...

01 . 작년부터 스멀스멀 고개를 내미는 기사 중에 이런 류의 제목들이 눈에 띄었습니다. 'Gen Z들에게 독서는 섹시한 행위로 치부된다. 그들에게는 텍스트를 읽는다는 것 자체가 이미 힙한 행동이다.' 그리고 동시다발적으로 새로운 용어들 역시 쏟아지기 시작했죠. '텍스트힙', '책멍', '독파민(독서+도파민)' 같은 말들도 이젠 그리 신기하고 낯선 단어들이 아니니 말입니다. 02 . 독서와 관련한 책을 써서인지 한 매체로부터 이런 현상에 대해 짧게나마 제 생각을 소개해 줄 수 있느냐는 요청을 받았습니다. 하지만 요청주신 분의 설명을 듣고 나서는 정중히 거절했죠. 아쉽게도 기사를 쓰는 분께서 이미 자기만의 답을 내리고 계신 느낌이 물씬 나더라고요. 그리고 그에 맞는 의견을 끼워놓을 요량으로 몇몇의 목소리가 필요했을지도 모르죠. 그 레이더에 아마 제가 걸려들었을 수도 있고요. 03 . 결론부터 이야기하자면 저는 독서가 이른바 새로운 행위와 문화로 간주되는 것도, 책을 둘러싼 조금은 간질거리는 유행어들이 탄생하는 것에도 큰 의미를 두고 있지 않습니다. 사실 책을 좋아하고, 늘 책과 관련한 콘텐츠를 다루고 또 소개하는 저로서도 딱히 책에 관한 엄청난 철학이나 가치관을 가진 것은 아니거든요. 그보다는 그저 책 읽는 행위가 참 즐겁고 그 안에서 발견되는 작은 생각의 조각들을 주워 제가 하는 일들에 조금씩 활용할 수 있다는 사실이 반가워서 계속 읽을 뿐입니다. 04 . 하지만 최근에 쏟아지는 기사들은 마치 '새로운 세대들은 그동안 책 따위엔 관심이 없었는데 복고 패션의 유행이나 클래식 카를 찾는 취향처럼 책 읽는 행위를 특별한 멋으로 생각하고 있다'로만 해석하는 것 같아서 한편으로는 아쉬움이 들더군요. 흡사 양팔과 양다리를 모두 꼰 채로 '우리 세대가 하는 독서와 너희 세대가 하는 독서는 다르지만, 그래도 책을 읽는다니 기특하구먼'이라는 시선으로 내려보는 느낌이랄까요. 개인적 선호 아래 각자의 즐거움을 찾으려는 사람들의 노력을 집단적 특성이란 상자에 욱여넣는 모습은 40대를 시작한 저에게도 결코 유쾌해 보이지 않았습니다. 05 . 사실 '독파민'이라는 단어도 친한 동생에게서 처음 들은 단어였습니다. 독서모임을 위해 발제문을 작성하던 중 주위 사람들의 생각은 어떤지 궁금해서 책을 좋아하는 동생에게 이런저런 의견을 물었는데 대뜸 '형 근데 독파민이라는 말 알아요?'라는 질문이 날아든 것이죠. 그리고 이어진 동생의 말에는 여러모로 생각할 거리가 많이 담겨있었습니다."참 웃긴 게... 사람들은 늘 분모에도 공통점을 두고 분자에도 공통점을 둬요. 그러니까 A라는 공통점을 가진 세대들에서 B라는 행위를 하는 사람들은 또 C라는 공통점이 있다는 식인 거죠. 그에 들어맞지 않는 것도 너무 많은데 말이에요." 06 . 그 의견에는 저도 정말 크게 동의가 되더라고요. 기사에서처럼 숏츠에 중독된 Gen Z들이 잠시 뇌를 시킬 목적으로 책을 읽는다고 해석하거나, 이제 숏츠조차 새로울 게 없는 상황에서 텍스트로만 된 책이 새로운 도파민이라는 둥의 말은 제가 봐도 비약이 너무 심한 것 같았거든요. 책 읽는 행위를 섹시하다고 표현하는 것도 찬성이고, 텍스트를 힙하다고 칭하는 것도 찬성이지만 그 본질에 접근하는 방식을 뭉뚱그려 해석할 수는 없다는 게 제 생각입니다. 07 . 이런 생각이 고개를 드는 이유는 한 가지 우려 때문입니다. 우리나라처럼 트렌드에 민감한 환경이라면 '책을 읽는 게 유행이다'라고 인식되는 순간 뜨겁게 그 유행이 달아오르다가 또 어느 순간 '텍스트힙, 독파민, 책멍 이런 단어 그만 좀...'이라는 분위기와 함께 차갑게 식어버릴지도 모르거든요. 뭐 본인 행동의 근간이 '보여주고 싶은 마음'에서 기인하는 것도 인간의 자유인데, '쟤는 보여주려고 저러나 봐'라는 시선을 받는 순간 우리 사회에서는 또 손가락질이 시작되는 것이 한편으로는 미리 두려운 것인지도 모르겠습니다. 08 . 천재 디자이너라 불리었던 '알렉산더 맥퀸'은 자신의 패션에 특정한 별칭을 붙이는 기자들과 자주 언쟁을 벌였습니다. '트렌드를 이끄는 방법 중 하나는 특정한 것이 트렌드가 되지 않도록 하는 것'이라는 그의 기조를 보여주는 대표적인 일화인 셈이죠. 누군가의 머릿속에서 빈약한 근거와 적당한 선입견과 손쉬운 분류와 약간의 우월감이 보태져 생긴 '트렌드'라는 것은 사람들이 그 본질 근처에 가보기도 전에 재빨리 결론을 지어 다시 돌려보내버리고 마니까요. 한편으로는 알렉산더 맥퀸의 마음이 이해가 되는 것도 같습니다. 09 . 아마 제게 인터뷰를 요청한 그 기자님도 이런 말을 기대했을지 모릅니다. '책 읽는 행위는 우리 세대에서 힙한 행위로 자리 잡았고, 오늘날처럼 휘발성이 강한 콘텐츠 사이에서 제대로, 또 온전히 즐길 수 있는 콘텐츠다'라고 말이죠. 그치만 저는 숏츠도 재밌습니다... 책에는 책이 주는 재미가 있고, 시대의 플랫폼에는 또 그만의 재미가 담겨있죠. 각자가 선호하는 것을 통해 각자가 원하는 것을 얻으면 그만이고, 이왕이면 그 루트가 다양할 때 더 유리하다는 정도가 제 입장이지 독서에 필요 이상의 의미 부여를 하고 싶은 마음은 없습니다. 10 . 아이러니하게도 이건 제가 책을 사랑해서 할 수 있는 말인지도 모르겠습니다. '고양이는 건들지 마라'라는 말처럼 저는 특정한 대상을 하늘 높이 띄워줬다가 금세 나 몰라라 하는 그 마인드가 그리 달갑지 않거든요. 책을 읽고 싶은 사람들은 늘 책을 읽고 있고, 새롭게 책에 접근하는 사람들은 언제든 환영이고, 잠시 책을 떠나있는 사람도 마냥 아쉽지는 않다는 생각으로 아주 긴 호흡의 마음을 먹는다면 작금의 현상이 딱히 새로울 것도 없어 보이니까요, 그들이 책을 읽는 이유는 각자의 이유로 존중받았으면 하는 마음이 간절합니다. 그러니 독서와 관련한 현상은 많은 사람들이 눈치채지 못하게... 조용히 지나가게끔 하는 건 어떨까요... 그들이 책 읽는데 방해가 될지도 모르니까 말입니다...

독서는 건드리지 말아 주세요...

Sam Altman's spent years refining his note-taking process. Here's exactly what he does.

David Perell (@david_perell) on X

샘 알트만이 습관적으로 노트를 쓴다는 사실은 많이들 알고 계실 겁니다. 내용은 극비겠지만, 그가 자신의 노트 스펙(?)은 공유했어요. 우선 노트 자체는 바지 주머니에 넣고 다닐 만한 사이즈와 두께고요. 꼭 스프링노트를 쓴다고 합니다. 이유는 1) 책상에 딱 붙여놓고 쓸 수 있고, 2) 페이지가 잘 넘어 가며, 3) 필요할 경우 페이지를 뜯어낼 수 있어섭니다(페이지를 아마 많이 뜯어낼 거라고 생각해요). 종이는 펜이 잘 미끄러져 나가야 해서, 재질이 부드러워야하고요. 펜은 uni ball micro 0.5 검은색 아니면 Muji 0.3 파란색 펜을 쓴다고 합니다. 2~3주 안에 노트 한 권을 다 쓰고요. 어릴 때부터 여러 노트, 여러 펜을 다 써보고 최적화 한 결과라네요.ㅎㅎ
노트 작성 스펙을 차례대로 쭉 설명하는 말솜씨 자체가 굉장히 깔끔하고 군더더기 없고 체계적이어서 놀라기도 했습니다. 
https://x.com/david_perell/status/1838425252772077636

샘 알트만이 습관적으로 노트를 쓴다는 사실은 많이들 알고 계실 겁니다. 내용은 극비겠지만, 그가 자신의 노트 스펙(?)은 공유했어요. 우선 노트 자체는 바지 주머니에 넣고 다닐 만한 사이즈와 두께고요. 꼭 스프링노트를 쓴다고 합니다. 이유는 1) 책상에 딱 붙여놓고 쓸 수 있고, 2) 페이지가 잘 넘어 가며, 3) 필요할 경우 페이지를 뜯어낼 수 있어섭니다(페이지를 아마 많이 뜯어낼 거라고 생각해요). 종이는 펜이 잘 미끄러져 나가야 해서, 재질이 부드러워야하고요. 펜은 uni ball micro 0.5 검은색 아니면 Muji 0.3 파란색 펜을 쓴다고 합니다. 2~3주 안에 노트 한 권을 다 쓰고요. 어릴 때부터 여러 노트, 여러 펜을 다 써보고 최적화 한 결과라네요.ㅎㅎ노트 작성 스펙을 차례대로 쭉 설명하는 말솜씨 자체가 굉장히 깔끔하고 군더더기 없고 체계적이어서 놀라기도 했습니다.&nbsp;https://x.com/david_perell/status/1838425252772077636

X (formerly Twitter)

샘 알트만이 습관적으로 노트를 쓴다는 사실은 많이들 알고 계실 겁

맵의 미래는 게임의 현재를 따라간다 (번역) - 이바닥늬우스

[번역. 맵의 미래는 게임의 현재를 따라간다]

수십년전 콘솔게임에서 구현했던 매핑 시스템이 현실세계로 넘어와 지금의 구글맵스가 되었듯, 지금 AR 게임들이 새로 시도하는 UX와 매핑 시스템이 결국 앞으로의 맵 서비스를 정의하게 될 것이라는 분석/ 전망입니다. 

"저의 최애 게임은 늘 오픈월드 게임이었습니다. 저는 세계관 구석구석을 탐험하며 개발자들의 창의성과 미친 감성을 발견하는 그 순간의 감각을 사랑합니다. 그리고 오픈월드 게임은 제가 파고드는 주제와 닿아있습니다. 바로 맵map입니다."

- 번역/ 편집: 뤽

이바닥늬우스

노네임 노네임

나하나

애니메이션&키즈콘텐츠 프로젝트 매니저

소연하다

애니메이션/어린이 콘텐츠 기획 및 제작하고 있습니다.
 
애니메이션 콘텐츠 프로듀싱 석사과정을 마치고
OTT영상/정책/콘텐츠비즈니스 박사과정 중입니다.

매일 콘텐츠 기록을 목표로 하고 있습니다🙌

오만가지에 관심이 많고, 이것저것 사소하게 좋아하며, 무언가를 읽고 쓰려 노력합니다. 삼성전자에서는 플랫폼 기획을, 카카오에서는 사업기획/전략을 차례로 배웠습니다. 2017년 호기롭게 이야기 창작자 커뮤니티 '안전가옥'을 창업했고, 스토리 콘텐츠를 만드는 새로운 시스템을 고민하며 하루하루 버텨냅니다. 이와 별개로 제가 다소간 뉴스 의존증이 있는데요. 이를 해소하고자 2014년부터 외신을 큐레이션하고 번역하는 독립미디어 ‘이바닥늬우스'를 운영 중입니다.

이바닥늬우스 본진

테크바닥 돌아가는 건 왜 이렇게 재미있을까요. 재미있는 소식들을 찰지고 빠르게, 그리고 이바닥늬우스의 관점을 담아 소개합니다. 단신보다는 논평을 지향하며, 좋은 글은 종종 번역합니다.

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