Endorse the Open Source AI Definition: have your organization appended to the list of supporters of version 1.0 version 1.0 Preamble Why we need Open Source Artificial Intelligence (AI) Open…

The Open Source AI Definition – 1.0

The Open Source Initiative(OSI)에서 “오픈소스 AI”에 대한 정의를 내 놓았습니다.

오픈소스 AI로 인정받기 위한 필수 조건을 간단하게 요약하자면, 모델 아키텍처 및 가중치가 공개되어야 함은 물론, ✌️학습 데이터와 학습 코드✌️에 접근 할 수 있어야하며 수정과 배포가 자유로워야합니다.

즉, 현재 오픈소스 모델이라고 하는 거의 모든 AI 모델은 오픈소스라고 말 할 수 없습니다.

소프트웨어도 Open Source와 Free Software라는 말이 별개로 있듯이 모델의 가중치만 공개하고 학습 데이터와 학습 코드를 공개하지 않았다면, Free AI Model 정도로 불리는 것이 맞겠습니다.

https://opensource.org/ai/open-source-ai-definition

The Open Source Initiative(OSI)에서 “오픈소스 AI”에 대한 정의를 내 놓았습니다. 오픈소스 AI로 인정받기 위한 필수 조건을 간단하게 요약하자면, 모델 아키텍처 및 가중치가 공개되어야 함은 물론, ✌️학습 데이터와 학습 코드✌️에 접근 할 수 있어야하며 수정과 배포가 자유로워야합니다. 즉, 현재 오픈소스 모델이라고 하는 거의 모든 AI 모델은 오픈소스라고 말 할 수 없습니다. 소프트웨어도 Open Source와 Free Software라는 말이 별개로 있듯이 모델의 가중치만 공개하고 학습 데이터와 학습 코드를 공개하지 않았다면, Free AI Model 정도로 불리는 것이 맞겠습니다. https://opensource.org/ai/open-source-ai-definition

Open Source Initiative

오늘은 데이터 효율성을 높이기 위해 도입한 ‘Iceberg’에 대해 이야기해 보려고 합니다. Iceberg의 기본적인 정보는 다른 곳에서도 쉽게 찾아볼 수 있지만, 저는 특히 유지보수와 운영 측면에 집중해서 이야기하려 합니다. 

입수는 Datalake로! (feat. Iceberg)

 * Iceberg를 도입하고, 유지보수와 운영 관점으로 작성된 글입니다. 데이터 엔지니어시면 읽어보시면 좋을 것 같아요!

 * 기존 문제
   * 카프카 데이터 처리와 CDC 입수의 문제점
   * 테이블 작업과 파티션 운영의 문제점
   * 운영 자동화의 필요성
 * Iceberg 소개
 * 입수 자동화
 * Iceberg 유지보수 및 운영 팁
   * 자동화된 모니터링 및 알림 시스템
   * 메타데이터 관리
   * 효율적인 데이터 Write
   * Partition Pruning 문제 해결
   * 테이블 복구 및 재구축

https://toss.tech/article/datalake-iceberg

<ul ><li>Iceberg를 도입하고, 유지보수와 운영 관점으로 작성된 글입니다. 데이터 엔지니어시면 읽어보시면 좋을 것 같아요!</li></ul> <ul ><li>기존 문제<ul ><li>카프카 데이터 처리와 CDC 입수의 문제점</li><li>테이블 작업과 파티션 운영의 문제점</li><li>운영 자동화의 필요성</li></ul></li><li>Iceberg 소개</li><li>입수 자동화</li><li>Iceberg 유지보수 및 운영 팁<ul ><li>자동화된 모니터링 및 알림 시스템</li><li>메타데이터 관리</li><li>효율적인 데이터 Write</li><li>Partition Pruning 문제 해결</li><li>테이블 복구 및 재구축</li></ul></li></ul> https://toss.tech/article/datalake-iceberg

toss.tech

입수는 Datalake로!(feat. Iceberg) - 토스 블로그

당근 테크밋업 "아이콘, 브랜딩 에셋까지 디자인시스템으로" 발표하고 나서 배운 점과 발표를 앞둔 사람들에게

당근 테크밋업 발표를 하고 (발표를 앞둔 모든 분께) - 정현수 기술 블로그

당근 테크밋업에서 "아이콘, 브랜딩 에셋까지 디자인시스템으로" 발표를 진행해주신 현수님이 발표 후기를 올려주셔서 공유해보아요. 컨퍼런스 발표를 앞둔 분들에게 도움이 될 것 같아요

목차
 * 저 발표 하겠습니다!
 * 장표
   * 청자를 확실히 정해라.
   * 한 스냅샷에 너무 많은 문장을 넣지 마라.
   * 강조해 주기
   * 요약은 많이 해줄 수록 좋다.
   * 당연하다고 생각하는 것들을 다시 한번 생각하고 짧게라도 설명하고 넘어가자.
   * 키노트는 사기다.
 * 발표
   * 생각보다 많이 천천히
   * 입은 크게 벌리기
   * 연습은 실제처럼
 * 그럼에도 불구하고

https://junghyeonsu.com/posts/daangn-tech-meetup-retrospect/

당근 테크밋업에서 "아이콘, 브랜딩 에셋까지 디자인시스템으로" 발표를 진행해주신 현수님이 발표 후기를 올려주셔서 공유해보아요. 컨퍼런스 발표를 앞둔 분들에게 도움이 될 것 같아요 목차<ul ><li>저 발표 하겠습니다!</li><li>장표<ul ><li>청자를 확실히 정해라.</li><li>한 스냅샷에 너무 많은 문장을 넣지 마라.</li><li>강조해 주기</li><li>요약은 많이 해줄 수록 좋다.</li><li>당연하다고 생각하는 것들을 다시 한번 생각하고 짧게라도 설명하고 넘어가자.</li><li>키노트는 사기다.</li></ul></li><li>발표<ul ><li>생각보다 많이 천천히</li><li>입은 크게 벌리기</li><li>연습은 실제처럼</li></ul></li><li>그럼에도 불구하고</li></ul> https://junghyeonsu.com/posts/daangn-tech-meetup-retrospect/

당근 테크밋업 발표를 하고 (발표를 앞둔 모든 분께)

알림과 실시간 채팅 같은 서비스를 구현할 때, 우리는 자연스럽게 두 가지 기술 사이에서 고민에 빠지게 됩니다. SSE와 WebSocket은 각기 다른 매력을 지닌 두 명의 주인공과 같습니다. 이 포스팅에서는 SSE와 WebSocket의 특징과 사용법을 비교해 보면서, ‘내 프로젝트에서는 어떤 녀석이 주인공일까?’에 대한 답을 찾아보도록 하겠습니다. 실시간 통신의 필요성여러분의 앱이 최신 주식 가격을 보여주거나 "우리 동네에 눈이 내립니다!" 같은 알림을 띄워야 한다면, 실시간 통신은 선택이 아니라 필수입니다. 그런데 문제는 단방향이냐, 양방향이냐! 양방향 통신을 택하면 더 복잡하지만 매력적이고, 단방향 통신은 더 기능이 적지만 그만큼 단순합니다. 둘 중 어느 쪽을 고를지 결정하기 위해선 기술들의 성격을 ..

SSE와 WebSocket, 그들은 왜 실시간 통신의 라이벌이 되었을까?

이 포스팅에서는 SSE와 WebSocket의 특징과 사용법을 비교해 보면서, ‘내 프로젝트에서는 어떤 녀석이 주인공일까?’에 대한 답을 찾아보도록 하겠습니다.
 
SSE (Server-Sent Events)
SSE는 마치 선생님이 수업 시간 내내 일방적으로 학생들에게 말하는 것과 같습니다. 학생(클라이언트)은 계속해서 듣고 받아 적어야 하죠.
 * 학생: 선생님, 질문이 있습니다
 * SSE: 미안, 넌 질문할 수 없어!
 
 
SSE는 서버가 클라이언트에게 일방적으로 데이터를 푸시할 때 쓰입니다. HTTP 기반이라서 프록시나 방화벽이 거부하지 않습니다.
 
서버에서 매초마다 데이터를 보낸다고 상상해 볼까요?
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.io.IOException;
import java.io.PrintWriter;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;

@RestController
public class SSEController {

 @GetMapping("/sse")
 public void streamEvents(HttpServletResponse response) throws IOException {
 response.setContentType("text/event-stream");
 response.setCharacterEncoding("UTF-8");

 PrintWriter writer = response.getWriter();
 for (int i = 1; i <= 5; i++) {
 writer.write("data: SSE 이벤트 #" + i + "\n\n");
 writer.flush();
 try {
 Thread.sleep(1000); // 1초마다 이벤트 전송
 } catch (InterruptedException e) {
 Thread.currentThread().interrupt();
 }
 }
 writer.close();
 }
}

const eventSource = new EventSource('/sse');

eventSource.onmessage = function(event) {
 console.log("새 이벤트 수신:", event.data);
};

eventSource.onerror = function() {
 console.error("SSE 연결 오류 발생");
};

장점:
 * SSE는 자동 재연결을 지원합니다.
 * 설정이 간단해서 빨리 구현하고 싶은 개발자에겐 최적입니다.
단점:
 * 오직 단방향입니다. 클라이언트는 서버에 말을 걸 수 없어요. (서운하지만 어쩔 수 없습니다.)
 * 데이터를 텍스트로만 보내는 게 편합니다. 이미지나 비디오 전송은 꿈도 꾸지 마세요.
 
WebSocket
WebSocket은 연애 초기의 커플 같아요. 둘이 채팅하느라 시간 가는 줄 모르죠. 양방향 통신이 가능하기 때문에 서버와 클라이언트가 자유롭게 대화를 주고받습니다.
 * A: "지금 뭐 해?"
 * B: "지금 네 메시지 받았어. 다시 보낼게!"

이제 서버와 클라이언트가 한바탕 신나게 대화하는 예제를 보겠습니다.
@Configuration
@EnableWebSocket
public class WebSocketConfig implements WebSocketConfigurer {
 @Override
 public void registerWebSocketHandlers(WebSocketHandlerRegistry registry) {
 registry.addHandler(new TextWebSocketHandler() {
 @Override
 protected void handleTextMessage(WebSocketSession session, TextMessage message) 
 throws Exception {
 session.sendMessage(new TextMessage("에코: " + message.getPayload()));
 }
 }, "/ws");
 }
}

const socket = new WebSocket('ws://localhost:8080/ws');

socket.onopen = () => {
 console.log('WebSocket 연결 성공!');
 socket.send('안녕, 서버!');
};

socket.onmessage = (event) => {
 console.log('받은 메시지:', event.data);
};

장점:
 * 양방향이라 서버와 클라이언트가 마음껏 수다를 떨 수 있습니다.
 * 텍스트뿐만 아니라 바이너리 데이터도 전송할 수 있어요. (그림도 보낼 수 있다는 얘기죠!)
단점:
 * 설정이 조금 귀찮습니다. 방화벽에 걸리기 쉽고, 초기 핸드셰이크까지 해야 하니까요.
 * 재연결? 그런 거 없습니다. 알아서 다시 연결할 방법을 짜야 해요.
 
마무리 및 결론
 * SSE는 "너 듣기만 해, 내가 다 말해줄게" 스타일에 적합합니다. 실시간 뉴스나 알림처럼 서버에서 클라이언트로만 정보가 흐를 때 좋습니다.
 * 반면에, WebSocket은 "같이 떠들자!" 스타일입니다. 채팅, 게임처럼 상호작용이 필요한 경우 선택하세요.
 
저는 개인적으로 어드민 UI에서 서버 로그를 실시간으로 출력할 때 SSE를 사용했습니다. 클라이언트가 서버에게 말할 필요가 없었기 때문에 SSE가 완벽한 선택이었습니다. 만약 반대로 채팅 앱을 만들었다면? WebSocket이 당연히 주인공이 되었겠죠.
 
이제 여러분도 SSE와 WebSocket 중 누구를 주인공으로 선택할지 결정할 수 있겠죠?

이 포스팅에서는 SSE와 WebSocket의 특징과 사용법을 비교해 보면서, ‘내 프로젝트에서는 어떤 녀석이 주인공일까?’에 대한 답을 찾아보도록 하겠습니다.&nbsp;SSE (Server-Sent Events)SSE는 마치 선생님이 수업 시간 내내 일방적으로 학생들에게 말하는 것과 같습니다. 학생(클라이언트)은 계속해서 듣고 받아 적어야 하죠.<ul ><li>학생: 선생님, 질문이 있습니다</li><li>SSE: 미안, 넌 질문할 수 없어! </li></ul>SSE는 서버가 클라이언트에게 일방적으로 데이터를 푸시할 때 쓰입니다. HTTP 기반이라서 프록시나 방화벽이 거부하지 않습니다.&nbsp;서버에서 매초마다 데이터를 보낸다고 상상해 볼까요?<pre ><code class="language-javascript">import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.io.IOException;
import java.io.PrintWriter;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;

@RestController
public class SSEController {

 @GetMapping("/sse")
 public void streamEvents(HttpServletResponse response) throws IOException {
 response.setContentType("text/event-stream");
 response.setCharacterEncoding("UTF-8");

 PrintWriter writer = response.getWriter();
 for (int i = 1; i &lt;= 5; i++) {
 writer.write("data: SSE 이벤트 #" + i + "\n\n");
 writer.flush();
 try {
 Thread.sleep(1000); // 1초마다 이벤트 전송
 } catch (InterruptedException e) {
 Thread.currentThread().interrupt();
 }
 }
 writer.close();
 }
}</code></pre><pre ><code class="language-javascript">const eventSource = new EventSource('/sse');

eventSource.onmessage = function(event) {
 console.log("새 이벤트 수신:", event.data);
};

eventSource.onerror = function() {
 console.error("SSE 연결 오류 발생");
};</code></pre>장점:<ul ><li>SSE는 자동 재연결을 지원합니다.</li><li>설정이 간단해서 빨리 구현하고 싶은 개발자에겐 최적입니다.</li></ul>단점:<ul ><li>오직 단방향입니다. 클라이언트는 서버에 말을 걸 수 없어요. (서운하지만 어쩔 수 없습니다.)</li><li>데이터를 텍스트로만 보내는 게 편합니다. 이미지나 비디오 전송은 꿈도 꾸지 마세요.</li></ul>&nbsp;WebSocketWebSocket은 연애 초기의 커플 같아요. 둘이 채팅하느라 시간 가는 줄 모르죠. 양방향 통신이 가능하기 때문에 서버와 클라이언트가 자유롭게 대화를 주고받습니다.<ul ><li>A: "지금 뭐 해?"</li><li>B: "지금 네 메시지 받았어. 다시 보낼게!"</li></ul> 이제 서버와 클라이언트가 한바탕 신나게 대화하는 예제를 보겠습니다.<pre ><code class="language-java">@Configuration
@EnableWebSocket
public class WebSocketConfig implements WebSocketConfigurer {
 @Override
 public void registerWebSocketHandlers(WebSocketHandlerRegistry registry) {
 registry.addHandler(new TextWebSocketHandler() {
 @Override
 protected void handleTextMessage(WebSocketSession session, TextMessage message) 
 throws Exception {
 session.sendMessage(new TextMessage("에코: " + message.getPayload()));
 }
 }, "/ws");
 }
}</code></pre><pre ><code class="language-java">const socket = new WebSocket('ws://localhost:8080/ws');

socket.onopen = () =&gt; {
 console.log('WebSocket 연결 성공!');
 socket.send('안녕, 서버!');
};

socket.onmessage = (event) =&gt; {
 console.log('받은 메시지:', event.data);
};</code></pre>장점:<ul ><li>양방향이라 서버와 클라이언트가 마음껏 수다를 떨 수 있습니다.</li><li>텍스트뿐만 아니라 바이너리 데이터도 전송할 수 있어요. (그림도 보낼 수 있다는 얘기죠!)</li></ul>단점:<ul ><li>설정이 조금 귀찮습니다. 방화벽에 걸리기 쉽고, 초기 핸드셰이크까지 해야 하니까요.</li><li>재연결? 그런 거 없습니다. 알아서 다시 연결할 방법을 짜야 해요.</li></ul>&nbsp;마무리 및 결론<ul ><li>SSE는 "너 듣기만 해, 내가 다 말해줄게" 스타일에 적합합니다. 실시간 뉴스나 알림처럼 서버에서 클라이언트로만 정보가 흐를 때 좋습니다.</li><li>반면에, WebSocket은 "같이 떠들자!" 스타일입니다. 채팅, 게임처럼 상호작용이 필요한 경우 선택하세요.</li></ul>&nbsp;저는 개인적으로 어드민 UI에서 서버 로그를 실시간으로 출력할 때 SSE를 사용했습니다. 클라이언트가 서버에게 말할 필요가 없었기 때문에 SSE가 완벽한 선택이었습니다. 만약 반대로 채팅 앱을 만들었다면? WebSocket이 당연히 주인공이 되었겠죠.&nbsp;이제 여러분도 SSE와 WebSocket 중 누구를 주인공으로 선택할지 결정할 수 있겠죠?&nbsp;&nbsp;

덕토피아

NAVER D2

﻿
순간적으로 트래픽이 급증하는 서비스를 운영하다 보면 단순히 서버를 늘리는 것만으로 해결이 안되는 경우가 있습니다. 또한 동시성 해결을 위해서 다양한 락(Lock)을 적용하여 처리한다고 해도 서비스를 온전히 사용하는 사용자가 있는 반면, 비즈니스 로직이나 상황에 따라서는 일부 사용자들은 정상적으로 사용이 어려운 경우가 생기기 마련인데요. 인기 있는 음식점을 가면 한정된 공간 안에 손님들을 모시기 위해 대부분 마련한 번호표 시스템처럼 서비스에도 "대기열 시스템" 을 적용해 보는 것도 검토의 대상이라 생각을 해봅니다.

네이버페이 주문에 적용된 확장 대기열 개발기라는 주제로 확장성에 초점을 두고 시스템 설계 측면에서 설명하는 글이 있어 공유합니다.

특히, 일반적인 폴링 형태로 사용자가 대기열을 통과 가능한지 체크하는 방식이 아닌 사용자와 대기열 사이에 중계 서버를 둬서 순번에 맞는 사용자만 통과시키는 방식이라든지 대기표 관리를 범위로써 관리하여 데이터베이스 관점에서 좀 더 유연한 구조를 가져간 점이 특징이라 볼 수 있는 것 같습니다.

https://d2.naver.com/helloworld/6480558

﻿순간적으로&nbsp;트래픽이&nbsp;급증하는&nbsp;서비스를&nbsp;운영하다 보면&nbsp;단순히&nbsp;서버를&nbsp;늘리는&nbsp;것만으로&nbsp;해결이&nbsp;안되는&nbsp;경우가&nbsp;있습니다.&nbsp;또한&nbsp;동시성&nbsp;해결을&nbsp;위해서&nbsp;다양한&nbsp;락(Lock)을&nbsp;적용하여&nbsp;처리한다고&nbsp;해도&nbsp;서비스를&nbsp;온전히&nbsp;사용하는&nbsp;사용자가&nbsp;있는&nbsp;반면,&nbsp;비즈니스&nbsp;로직이나&nbsp;상황에&nbsp;따라서는&nbsp;일부&nbsp;사용자들은&nbsp;정상적으로&nbsp;사용이&nbsp;어려운&nbsp;경우가&nbsp;생기기&nbsp;마련인데요.&nbsp;인기 있는&nbsp;음식점을&nbsp;가면&nbsp;한정된&nbsp;공간 안에&nbsp;손님들을&nbsp;모시기&nbsp;위해&nbsp;대부분&nbsp;마련한&nbsp;번호표&nbsp;시스템처럼&nbsp;서비스에도&nbsp;"대기열&nbsp;시스템"&nbsp;을&nbsp;적용해 보는&nbsp;것도&nbsp;검토의&nbsp;대상이라&nbsp;생각을&nbsp;해봅니다. 네이버페이 주문에 적용된 확장 대기열 개발기라는 주제로 확장성에 초점을 두고 시스템 설계 측면에서 설명하는 글이 있어 공유합니다. 특히,&nbsp;일반적인&nbsp;폴링 형태로&nbsp;사용자가&nbsp;대기열을&nbsp;통과&nbsp;가능한지&nbsp;체크하는&nbsp;방식이&nbsp;아닌&nbsp;사용자와&nbsp;대기열&nbsp;사이에&nbsp;중계&nbsp;서버를&nbsp;둬서&nbsp;순번에&nbsp;맞는&nbsp;사용자만&nbsp;통과시키는&nbsp;방식이라든지&nbsp;대기표&nbsp;관리를&nbsp;범위로써&nbsp;관리하여&nbsp;데이터베이스&nbsp;관점에서&nbsp;좀 더&nbsp;유연한&nbsp;구조를&nbsp;가져간&nbsp;점이&nbsp;특징이라&nbsp;볼 수&nbsp;있는 것&nbsp;같습니다. https://d2.naver.com/helloworld/6480558

d2.naver.com

네이버페이 주문에 적용된 확장 가능한 대기열 개발기

세계적인 AI 석학 Andrew Ng 교수님께서 설립하신 Deeplearning.ai의 커뮤티니 Pie&AI의 Ambassador가 되었습니다!

저희 사무실은 역삼에 있는데요,
저희와 같이 AI 관련 이벤트나 행사를 기획/운영 하고싶으신 분들은 편하게 연락 부탁드립니다!

세계적인 AI 석학 Andrew Ng 교수님께서 설립하신 Deeplearning.ai의 커뮤티니 Pie&amp;AI의 Ambassador가 되었습니다! 저희 사무실은 역삼에 있는데요,저희와 같이 AI 관련 이벤트나 행사를 기획/운영 하고싶으신 분들은 편하게 연락 부탁드립니다!

Deeplearning.ai Pie&AI Ambassador선정!

Spark 작업이 효율적으로 실행되는지 모니터링하기 위해서 Spark Analyzer를 만든 경험을 공유하려고 합니다. 저희와 비슷한 고민을 가진 분들께 도움이 되길 바랍니다.

Spark Job 성능 모니터링과 최적화를 위한 Spark Analyzer 개발기

오랜만에 블로그 글을 썼습니다. 이번에는 회사 블로그에 Spark job 성능 모니터링 하기 위해 만들었던 Spark Analyzer 개발기를 써봤습니다.

Spark Analyzer는 꽤 간단합니다. 이 코드는 Spark History Server에 남아있는 Job 기록을 API를 호출해 가지고 와서 metric 계산을 합니다. 이 간단한 작업으로 매일 실행되는 6천 개 이상의 Spark job에서 발생하는 1천 개 이상의 크고 작은 비효율을 탐지할 수 있었습니다.

처음 고민할 때 영감을 받았던 블로그는 Uber에서 발행한 블로그인데요, 처음 읽었을 땐 우와 뭔가 굉장하네? 라고 생각했습니다. 그리고 이렇게 만들려면 시간이 꽤 오래 걸리겠다, 당장은 못하겠는데? 라고도 생각했고요. 그런데 제가 해결해야 할 문제는 생각만큼 어렵게 풀지 않아도 되고, 실제로도 예상보다 금방 개발할 수 있었습니다. 너무 어렵게 생각할 필요가 없었어요.

저와 비슷한 고민을 한 분들께(Spark 클러스터 비용이 많이 나오거나, 리소스가 부족해서 고통받는 분) 도움이 됐으면 좋겠습니다. Spark Job이 그렇게 많지 않다면, DataFlint만 도입하셔도 많은 도움이 될 겁니다.

https://toss.tech/article/spark-analyzer
---
uber blog: https://www.uber.com/en-KR/blog/spark-analysers-catching-anti-patterns-in-spark-apps/
dataflint: https://www.dataflint.io/

오랜만에 블로그 글을 썼습니다. 이번에는 회사 블로그에 Spark job 성능 모니터링 하기 위해 만들었던 Spark Analyzer 개발기를 써봤습니다. Spark Analyzer는 꽤 간단합니다. 이 코드는 Spark History Server에 남아있는 Job 기록을 API를 호출해 가지고 와서 metric 계산을 합니다. 이 간단한 작업으로 매일 실행되는 6천 개 이상의 Spark job에서 발생하는 1천 개 이상의 크고 작은 비효율을 탐지할 수 있었습니다. 처음 고민할 때 영감을 받았던 블로그는 Uber에서 발행한 블로그인데요, 처음 읽었을 땐 우와 뭔가 굉장하네? 라고 생각했습니다. 그리고 이렇게 만들려면 시간이 꽤 오래 걸리겠다, 당장은 못하겠는데? 라고도 생각했고요. 그런데 제가 해결해야 할 문제는 생각만큼 어렵게 풀지 않아도 되고, 실제로도 예상보다 금방 개발할 수 있었습니다. 너무 어렵게 생각할 필요가 없었어요. 저와 비슷한 고민을 한 분들께(Spark 클러스터 비용이 많이 나오거나, 리소스가 부족해서 고통받는 분) 도움이 됐으면 좋겠습니다. Spark Job이 그렇게 많지 않다면, DataFlint만 도입하셔도 많은 도움이 될 겁니다. https://toss.tech/article/spark-analyzer---uber blog: https://www.uber.com/en-KR/blog/spark-analysers-catching-anti-patterns-in-spark-apps/dataflint: https://www.dataflint.io/

Spark Job 성능 모니터링을 위한 Spark Analyzer 개발기

데이터넥스트레벨챌린지 4기 공개 모집  중

일잘러의 필독서 ‘그로스 해킹’ 함께 읽고, 저자 북토크 까지 함께해요(~11/3 신청마감)

혹시 이런 고민 있는 기획자, 디자이너, 개발자 분들 있나요?
이런 고민하는 분들께 도움될 독서 챌린지가 곧 신청 마감이라 소식 알려드려요!

추천 받아서 책장에만 꽂아놓고 아직 펼쳐보지 않은 '그로스 해킹' 책이 있다면 이번 기회에 함께 읽고 독후감까지 남겨봐요!

챌린지 미션을 모두 완수하면 저자 양승화님과 함께하는 북토크도 신청할 수 있어요.

✅ 이런 분들에게 독서 챌린지를 추천해요
- 채용공고에 많이 보이는 '그로스 해킹', 'AARRR', '퍼널 분석', '리텐션 분석' 대체 뭔지 알고 싶은 분
- '그로스 해킹' 실제로 업무에 적용해 본 사람이 있는지 궁금한 분
- 추천 받아 사놓고 펴보지 않은 '그로스 해킹' 책 이번 기회에 완독하고 싶은 분
- 저자 양승화님은 실제로 어떻게 그로스 해킹을 활용하고 있는지 궁금한 분

📌 독서 챌린지 신청 (무료, ~ 이번주 일요일까지)
https://bit.ly/3NMdH41

혹시 이런 고민 있는 기획자, 디자이너, 개발자 분들 있나요?이런 고민하는 분들께 도움될 독서 챌린지가 곧 신청 마감이라 소식 알려드려요! 추천 받아서 책장에만 꽂아놓고 아직 펼쳐보지 않은 '그로스 해킹' 책이 있다면 이번 기회에 함께 읽고 독후감까지 남겨봐요! 챌린지 미션을 모두 완수하면 저자 양승화님과 함께하는 북토크도 신청할 수 있어요. ✅ 이런 분들에게 독서 챌린지를 추천해요- 채용공고에 많이 보이는 '그로스 해킹', 'AARRR', '퍼널 분석', '리텐션 분석' 대체 뭔지 알고 싶은 분- '그로스 해킹' 실제로 업무에 적용해 본 사람이 있는지 궁금한 분- 추천 받아 사놓고 펴보지 않은 '그로스 해킹' 책 이번 기회에 완독하고 싶은 분- 저자 양승화님은 실제로 어떻게 그로스 해킹을 활용하고 있는지 궁금한 분 📌 독서 챌린지 신청 (무료, ~ 이번주 일요일까지)https://bit.ly/3NMdH41

내일배움캠프

퍼널 분석, 리텐션 분석, 들어본 적은 있는데 설명하라면 못하겠어요😂

1
그대가 나에게 특별한 존재가 되고 싶다면 내 기대들을 충족시켜주어야 합니다. 내 기대에 어긋나는 순간, 그대는 나에게 특별한 존재일 수 없으니까.

2
그래도 당신은 누군가에게 특별한 존재이기를 갈망합니다. 안 그런가요?

3
그런즉 당신은 당신의 자유를 대가로 지불해야 합니다.

4
어떤 사람이 당신에게 특별한 존재가 되고 싶어 한다면, 당신은 그에게 당신 가락에 맞추어 춤을 추라고 요구하겠지요.

5
마찬가지로 당신도 누군가에게 특별한 존재가 되려면 그의 가락에 맞추어 춤을 추어야 합니다.

#사랑으로가는길
#앤소니드멜로

1그대가 나에게 특별한 존재가 되고 싶다면 내 기대들을 충족시켜주어야 합니다. 내 기대에 어긋나는 순간, 그대는 나에게 특별한 존재일 수 없으니까. ​ ​2그래도 당신은 누군가에게 특별한 존재이기를 갈망합니다. 안 그런가요? ​ ​3그런즉 당신은 당신의 자유를 대가로 지불해야 합니다. ​ ​4어떤 사람이 당신에게 특별한 존재가 되고 싶어 한다면, 당신은 그에게 당신 가락에 맞추어 춤을 추라고 요구하겠지요. ​ ​5마찬가지로 당신도 누군가에게 특별한 존재가 되려면 그의 가락에 맞추어 춤을 추어야 합니다. #사랑으로가는길#앤소니드멜로

< 특별함을 원할수록 자유는 멀어진다 >

https://blog.naver.com/madaboutit/223622754489

지난 몇 년 동안 데이터 컨설팅을 하면서 느낀 점 중의 하나는 데이터를 파는 회사임에도 불구하고 정말 가치를 주는 데이터의 크기를 알고 있는 회사들은 많지 않았다는 점이다. "우리 DB에 몇 개의 레코드가 있어요"하는 거는 쉽게 이야기할 수 있는 거지만 그중 정말로 고객에 의해 사용되는 레코드가 몇 개이고 레코드들을 중요도로 순위를 정할 수 있냐(일종의 tiering)고 물어보면 그걸 잘 대답할 수 있는 곳은 많지 않았다. 그냥 "우리는 이렇게 많은 데이터가 있고 이걸 문제없이 빠르게 처리하고 싶어요" 이게 보통 듣는 컨설팅 관련 요청이다.

사실 맞는 질문은 우리가 갖고 있는 데이터 중 정말 의미있는 것들이 무엇이고 그 비중이 얼마나 되는지 먼저 보는 것이 아닐까? 바쁘다보니 관성적으로 일을 하는 것도 있고 이런 데이터의 크기를 회사의 가치로 착각(?)하는 경우도 있었다.

데이터도 생명체처럼 라이프 사이클이 있다. 즉 어느 시점부터는 가치가 떨어지기 시작하고 최종적으로는 청소가 필요하다. 또한 이런 청소를 게을리하면 중복부터 시작해서 저품질의 데이터등등 여러 이슈가 발생하면서 데이터의 크기를 증가시키고 이는 데이터를 유지하는데 큰 수고와 비용이 나가는 것으로 이어진다. 어느 시점에는 시스템이 스케일하지 않는다. 관계형 데이터베이스부터 깨져 나가기 시작하며 이때부터 데이터 웨어하우스를 도입하는데 (보통 이 시점이 내가 컨설팅을 하는 시점이다) 데이터의 크기가 크면 어떤 문제도 쉽지 않다.

많은 경우 이런 문제가 얼마나 심각한지 잘 모르는데 대부분의 이유는 데이터의 품질을 나타내는 지표가 없었기 때문이었다. 예를 들어 100M개의 레코드가 있지만 그중 실제로 고객이 보는 것은 1%도 안된다면 그 100M개 모두를 같은 중요도로 유지하는 것이 무슨 의미가 있을까? 어떤 형태로건 데이터의 중요도를 계산해서 중요도에 따라 티어를 나누고 관리 방법을 달리해야 한다.

Big Data의 시대라고 하지만 허영이 낀 저품질의 Big Data 보다는 양질의 Small Data가 여러모로 (특히 작지만 성장하는 스타트업에게는) 더 효율적이다. 지금 데이터의 크기 문제로 고민하고 있다면 내가 다뤄야하는 데이터 중 정말 의미가 있는 것들이 무엇인지 생각해보고 그 비율을 계산해보자.

지난 몇 년 동안 데이터 컨설팅을 하면서 느낀 점 중의 하나는 데이터를 파는 회사임에도 불구하고 정말 가치를 주는 데이터의 크기를 알고 있는 회사들은 많지 않았다는 점이다. "우리 DB에 몇 개의 레코드가 있어요"하는 거는 쉽게 이야기할 수 있는 거지만 그중 정말로 고객에 의해 사용되는 레코드가 몇 개이고 레코드들을 중요도로 순위를 정할 수 있냐(일종의 tiering)고 물어보면 그걸 잘 대답할 수 있는 곳은 많지 않았다. 그냥 "우리는 이렇게 많은 데이터가 있고 이걸 문제없이 빠르게 처리하고 싶어요" 이게 보통 듣는 컨설팅 관련 요청이다. 사실 맞는 질문은 우리가 갖고 있는 데이터 중 정말 의미있는 것들이 무엇이고 그 비중이 얼마나 되는지 먼저 보는 것이 아닐까? 바쁘다보니 관성적으로 일을 하는 것도 있고 이런 데이터의 크기를 회사의 가치로 착각(?)하는 경우도 있었다. 데이터도 생명체처럼 라이프 사이클이 있다. 즉 어느 시점부터는 가치가 떨어지기 시작하고 최종적으로는 청소가 필요하다. 또한 이런 청소를 게을리하면 중복부터 시작해서 저품질의 데이터등등 여러 이슈가 발생하면서 데이터의 크기를 증가시키고 이는 데이터를 유지하는데 큰 수고와 비용이 나가는 것으로 이어진다. 어느 시점에는 시스템이 스케일하지 않는다. 관계형 데이터베이스부터 깨져 나가기 시작하며 이때부터 데이터 웨어하우스를 도입하는데 (보통 이 시점이 내가 컨설팅을 하는 시점이다) 데이터의 크기가 크면 어떤 문제도 쉽지 않다. 많은 경우 이런 문제가 얼마나 심각한지 잘 모르는데 대부분의 이유는 데이터의 품질을 나타내는 지표가 없었기 때문이었다. 예를 들어 100M개의 레코드가 있지만 그중 실제로 고객이 보는 것은 1%도 안된다면 그 100M개 모두를 같은 중요도로 유지하는 것이 무슨 의미가 있을까? 어떤 형태로건 데이터의 중요도를 계산해서 중요도에 따라 티어를 나누고 관리 방법을 달리해야 한다. Big Data의 시대라고 하지만 허영이 낀 저품질의 Big Data 보다는 양질의 Small Data가 여러모로 (특히 작지만 성장하는 스타트업에게는) 더 효율적이다. 지금 데이터의 크기 문제로 고민하고 있다면 내가 다뤄야하는 데이터 중 정말 의미가 있는 것들이 무엇인지 생각해보고 그 비율을 계산해보자.

데이터 이야기 번외편 - 가치있는 데이터의 크기는?

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프론트엔드 개발 환경에서
Next.js
가 사실상 표준으로 자리잡고 있는 현 시점에서 “Next.js 꼭 써야할까?” 라는 주제의 이번 토스
모닥불 EP.6
를 흥미롭게 봤습니다.

프레임워크 선택과 활용
 1. 문제 해결 능력 평가: 프레임워크가 어떤 문제를 얼마나 효과적으로 해결하는가?
 2. 상황에 맞는 최적의 선택: 다양한 프레임워크를 비교 분석하고 종합적으로 검토하여 선정
 3. 학습지향적 접근: 표면적으로만 사용하는 것이 아닌, 내부 동작 원리를 이해하려는 자세
 4. 프레임워크 의존성 탈피: 프레임워크에 종속되기 보다는 개발자가 프레임워크를 주도하는 자세

프레임워크를 사용하면서도 지속적인 학습을 통해 성장을 추구해야 합니다. 또한
Next.js
를 포함한 다양한 프레임워크를 경험하고 비교 분석함으로써, 더 넓은 시야와 깊이 있는 통찰을 얻을 수 있습니다. 결국에 프레임워크도 도구이기 때문에 이를 효과적으로 활용하고, 때로는 필요하다면 프레임워크 커스터마이징을 통해 본질적인 문제를 해결할 수 있는 개발자의 역량을 갖추는 것이 중요합니다.

https://www.youtube.com/watch?v=L2gAcPmB9WY

프론트엔드 개발 환경에서 <code >Next.js</code>가 사실상 표준으로 자리잡고 있는 현 시점에서 “Next.js 꼭 써야할까?” 라는 주제의 이번 토스 <code >모닥불 EP.6</code> 를 흥미롭게 봤습니다. 프레임워크 선택과 활용<ol ><li>문제 해결 능력 평가: 프레임워크가 어떤 문제를 얼마나 효과적으로 해결하는가?</li><li>상황에 맞는 최적의 선택: 다양한 프레임워크를 비교 분석하고 종합적으로 검토하여 선정</li><li>학습지향적 접근: 표면적으로만 사용하는 것이 아닌, 내부 동작 원리를 이해하려는 자세</li><li>프레임워크 의존성 탈피: 프레임워크에 종속되기 보다는 개발자가 프레임워크를 주도하는 자세</li></ol> 프레임워크를 사용하면서도 지속적인 학습을 통해 성장을 추구해야 합니다. 또한 <code >Next.js</code>를 포함한 다양한 프레임워크를 경험하고 비교 분석함으로써, 더 넓은 시야와 깊이 있는 통찰을 얻을 수 있습니다. 결국에 프레임워크도 도구이기 때문에 이를 효과적으로 활용하고, 때로는 필요하다면 프레임워크 커스터마이징을 통해 본질적인 문제를 해결할 수 있는 개발자의 역량을 갖추는 것이 중요합니다. https://www.youtube.com/watch?v=L2gAcPmB9WY

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도구를 넘어선 개발자의 역량: "Next.js 꼭 써야할까?"

저는 하고 싶은 일을 하느라 바쁘거든요 | 일하기 싫어요.일하고 싶은 회사로 만들어주세요.   밀레니얼 세대가 회사에 적응하는 방법  밀레니얼 세대인 나는 어려서부터 '하고 싶은 일을 하라'는 말을 들으며 자랐다. 그래서 무슨 일을 하든 내가 하고 싶은 마음이 드는지, 동기 부여가 되는지가 중요했다. 그건 첫 직장에 들어가서 일을 할 때에도 마찬가지였다.   처음엔 회사가 나에게 동기 부여해주기를 

12화 동기 부여는 회사가 책임져 주세요

브런치 글들을 이리저리 찾아 읽다가 스타트업 신입사원 가이드라는 주제로 작성된 글이 있어 공유드립니다. 과거 자신의 경험 예시로 작성해주셨고, 저도 과거에 가졌던 생각과 일치하는 부분이 있어 흥미롭게 읽었습니다.

밀레니얼 세대가 회사에 적응하는 방법
저는 '하고 싶은 일을 하라'는 말을 들으며 자랐기에 무슨 일을 하든 내가 하고 싶은 일, 동기부여가 되는지가 중요했었습니다. 그래서 처음에 회사가 나에게 동기 부여를 해주길 바랬고 '일하고 싶은 마음, 동기 부여' 또한 회사에 당당히 요구하는 건 내게 당연한 일이라고 생각했었습니다. 그래서 스타트업에 입사하고 회사에 이것저것들을 요구했습니다. 물론 회사에 근로자가 요구할 수 있는건 당연하지만 저는 바라기만 하고 책임질 생각은 전혀 못했습니다

권리만 알고 책임은 모른다는 것
첫 입사 후 느낀건 '회사는 학교가 아니라 일터' 라는 것입니다. 내가 알던 회사는 직원들을 케어하고, 성장할 수 있도록 사내 교육도 제공하며, 일하기 좋은 환경을 만들기 위해 노력하는 곳이였습니다. 그러나 현실은 회사는 돈을 버는 치열한 일터이고 직원에겐 성과를 만들어내야 하는 책임이 있었습니다. 그렇게 깨닫고 나니 '일하고 싶은 마음' 은 오히려 회사가 나에게 요구할 수 있는 내 책임이였습니다. 회사도 일하기 좋은 환경을 제공해야 하지만, 직원 또한 스스로 동기 부여를 하든 뭘 하든 노력해서 성과를 만들어낼 책임이 있는 것입니다.

아마추어가 일을 하지 못하는 수많은 변명을 이야기 할 때, 프로는 그냥 한다.
아마추어는
 * "시간이 없어서 못했어요. 업무량이 너무 많아요.",
 * "왜 해야 하는지 모르겠어요",
 * "제가 하고 싶었던 일이 아니에요" 라는 말을 하지만,
프로는
 * "영감이 중요하다고? 그런 게 어딨어, 그냥 하는 거지",
 * "일을 왜 하냐고요? 그런게 어딨어, 그냥 하는거지" 라는 말을 합니다.
일터에서 스스로 동기 부여를 하지 못하면 팀 전체에 피해를 주고, 일할 마음이 안 든다는 이유로 뒤쳐져 있으면 안됩니다.

어쩌면 동기부여가 중요한게 아니라
동기 부여를 하든 뭘 하든 성과를 만들어내는것이 중요하고 그게 프로입니다. 어떻게든 직장생활에서 스스로 동기 부여하는 방법을 찾아내기 위해 악착같이 노력해야 합니다.

동기부여는 회사가 책임져주지 않습니다.
동기 부여는 회사가 대신해주지 않고, 하고 싶은 일이나 자아실현은 자기가 알아서 해야합니다. 프로들은 알아서 Self-Motivation하고 능동적으로 문제를 해결하고 자신의 일을 남에게 떠넘기지 않고 그들은 권리를 따지기 전에 먼저 책임을 지고자 합니다. 제대로 된 프로가 되고 싶다면 나 또한 그렇게 돼야 합니다.

직장 생활에서 스스로에게 동기 부여 하는 방법
 * 우선순위: 스스로 포기할 수 없는 핵심 가치를 찾기
 * 커리어 디자인: 내가 이 일을 왜하는지 지금의 경험이 어떻게 도움이 되는지 스스로 명확한 답을 내리기
 * 밸류 체인: 자기 직무가 뭐하는지만 아는게 아닌 밸류 체인에서 어떤 의미가 있는지, 시장에서 어떤 의미가 있는지 알기, 더 나아가 제품/서비스가 시장 안에서 어떤 의미가 있는지 알기
 * 책임 떠맡기: 회사 안에 문제가 있을 때 그 문제의 책임을 다른 사람에게 돌리는 게 아니라, 내가 먼저 나서서 떠맡기 (높은 수준의 책임을 지기)
 * 업무방법론: 자기만의 업무방법론 만들기

브런치 글들을 이리저리 찾아 읽다가 스타트업 신입사원 가이드라는 주제로 작성된 글이 있어 공유드립니다. 과거 자신의 경험 예시로 작성해주셨고, 저도 과거에 가졌던 생각과 일치하는 부분이 있어 흥미롭게 읽었습니다. 밀레니얼 세대가 회사에 적응하는 방법저는 '하고 싶은 일을 하라'는 말을 들으며 자랐기에 무슨 일을 하든 내가 하고 싶은 일, 동기부여가 되는지가 중요했었습니다. 그래서 처음에 회사가 나에게 동기 부여를 해주길 바랬고 '일하고 싶은 마음, 동기 부여' 또한 회사에 당당히 요구하는 건 내게 당연한 일이라고 생각했었습니다. 그래서 스타트업에 입사하고 회사에 이것저것들을 요구했습니다. 물론 회사에 근로자가 요구할 수 있는건 당연하지만 저는 바라기만 하고 책임질 생각은 전혀 못했습니다 권리만 알고 책임은 모른다는 것첫 입사 후 느낀건 '회사는 학교가 아니라 일터' 라는 것입니다. 내가 알던 회사는 직원들을 케어하고, 성장할 수 있도록 사내 교육도 제공하며, 일하기 좋은 환경을 만들기 위해 노력하는 곳이였습니다. 그러나 현실은 회사는 돈을 버는 치열한 일터이고 직원에겐 성과를 만들어내야 하는 책임이 있었습니다. 그렇게 깨닫고 나니 '일하고 싶은 마음' 은 오히려 회사가 나에게 요구할 수 있는 내 책임이였습니다. 회사도 일하기 좋은 환경을 제공해야 하지만, 직원 또한 스스로 동기 부여를 하든 뭘 하든 노력해서 성과를 만들어낼 책임이 있는 것입니다. 아마추어가 일을 하지 못하는 수많은 변명을 이야기 할 때, 프로는 그냥 한다.아마추어는<ul ><li>"시간이 없어서 못했어요. 업무량이 너무 많아요.",</li><li>"왜 해야 하는지 모르겠어요",</li><li>"제가 하고 싶었던 일이 아니에요" 라는 말을 하지만,</li></ul>프로는<ul ><li>"영감이 중요하다고? 그런 게 어딨어, 그냥 하는 거지",</li><li>"일을 왜 하냐고요? 그런게 어딨어, 그냥 하는거지" 라는 말을 합니다.</li></ul>일터에서 스스로 동기 부여를 하지 못하면 팀 전체에 피해를 주고, 일할 마음이 안 든다는 이유로 뒤쳐져 있으면 안됩니다. 어쩌면 동기부여가 중요한게 아니라동기 부여를 하든 뭘 하든 성과를 만들어내는것이 중요하고 그게 프로입니다. 어떻게든 직장생활에서 스스로 동기 부여하는 방법을 찾아내기 위해 악착같이 노력해야 합니다. 동기부여는 회사가 책임져주지 않습니다.동기 부여는 회사가 대신해주지 않고, 하고 싶은 일이나 자아실현은 자기가 알아서 해야합니다. 프로들은 알아서 Self-Motivation하고 능동적으로 문제를 해결하고 자신의 일을 남에게 떠넘기지 않고 그들은 권리를 따지기 전에 먼저 책임을 지고자 합니다. 제대로 된 프로가 되고 싶다면 나 또한 그렇게 돼야 합니다. 직장 생활에서 스스로에게 동기 부여 하는 방법<ul ><li>우선순위: 스스로 포기할 수 없는 핵심 가치를 찾기</li><li>커리어 디자인: 내가 이 일을 왜하는지 지금의 경험이 어떻게 도움이 되는지 스스로 명확한 답을 내리기</li><li>밸류 체인: 자기 직무가 뭐하는지만 아는게 아닌 밸류 체인에서 어떤 의미가 있는지, 시장에서 어떤 의미가 있는지 알기, 더 나아가 제품/서비스가 시장 안에서 어떤 의미가 있는지 알기</li><li>책임 떠맡기: 회사 안에 문제가 있을 때 그 문제의 책임을 다른 사람에게 돌리는 게 아니라, 내가 먼저 나서서 떠맡기 (높은 수준의 책임을 지기)</li><li>업무방법론: 자기만의 업무방법론 만들기</li></ul>

Brunch Story

동기부여는 회사가 책임져 주세요

당신이 꼭 사용해보았으면 좋을 DATA/AI 도구 리스트를 소개합니다.

Archive(저장) - 노션 (Notion)
Summary(요약) - 릴리즈 AI, MyLens AI
Presentation(발표) - 감마 AI, 캔바, 톰 AI
LLM (대규모언어모델) - 챗지피티, 클라우드, 펄프랙시티

더 자세한 소개와 내용이 궁금하다면 아래에 링크로 첨부한
링크드인 뉴스레터를 읽어보세요.

https://www.linkedin.com/pulse/datarichard-%EB%89%B4%EC%8A%A4%EB%A0%88%ED%84%B0-202410-richard-lim-1xqoc/

당신이 꼭 사용해보았으면 좋을 DATA/AI 도구 리스트를 소개합니다. Archive(저장) - 노션 (Notion)Summary(요약) - 릴리즈 AI, MyLens AIPresentation(발표) - 감마 AI, 캔바, 톰 AILLM (대규모언어모델) - 챗지피티, 클라우드, 펄프랙시티 더 자세한 소개와 내용이 궁금하다면 아래에 링크로 첨부한 링크드인 뉴스레터를 읽어보세요. https://www.linkedin.com/pulse/datarichard-%EB%89%B4%EC%8A%A4%EB%A0%88%ED%84%B0-202410-richard-lim-1xqoc/

당신이 꼭 사용해보았으면 좋을 DATA/AI 도구 리스트

팀네이버 컨퍼런스 DAN 24는 네이버의 비즈니스 전략과 기술, 크리에이티브, 그리고 다양한 경험의 전문성을 유기적으로 연결하여 네이버가 앞으로 만들어나갈 비즈니스, 서비스의 변화 방향을 제시하는 자리입니다.

DAN 24

 * DAY 1 참가신청 - 10월 30일 15시
 * DAY 2 참가신청 - 10월 31일 15시
네이버페이 앱 설치 필요

행사 일시: 2024. 11. 11-12
행사 장소: 코엑스 서울

https://dan.naver.com/24/registration

<ul ><li>DAY 1 참가신청 - 10월 30일 15시</li><li>DAY 2 참가신청 - 10월 31일 15시</li></ul>네이버페이 앱 설치 필요 행사 일시: 2024. 11. 11-12행사 장소: 코엑스 서울 https://dan.naver.com/24/registration

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팀네이버의 컨퍼런스 DAN24

어제 시애틀에 있는 한인 프로페서널 모임 창발 테크 서밋에 메인 스피커 중의 하나로 참여했다. 어려운 대화에 관한 이야기를 하고 행사 후 네트워킹 파티에서 많은 분들과 이야기를 나누었는데 한 분이 주신 질문이 빠르게 변화하는 IT 업계에서 어떻게 30년 동안 일과 개인 생활의 균형을 잡을 수 있었는지 물어보았다. 자주 받는 질문 중의 하나인데 내 이야기를 요약해보면 아래와 같다.

 * 먼저 딱히 워라밸의 경계를 유지하려고 의식적인 노력을 하려고 하지는 않는다. 처음에는 아주 못했지만 지금은 순간순간 무엇이 더 중요한지 판단하려 한다. 예를 들면 가족과 외식 중이라면 외식에 집중하려 한다. 외식하는 몇 시간을 못 기다릴 정도로 중요한 일은 생각보다 많지 않다. 아무리 스트레스 받는 일이 있어도, 그 걱정은 잠깐 걱정의 방에 가둬두고 외식이 끝난 후 나중에 꺼내서 이야기 해보자. 순간순간 무엇이 더 중요한지 생각해보자.
 * 특히 커리어 초기에 재미있는 일을 한다면 워라밸을 유지하려 하는 것 보다는 미친 듯이 일을 해보고 몰두하는 경험도 해볼 필요가 있다. 스트레스도 따라올 수 있고 관리가 잘 안되면 번아웃이 올 수도 있는데 이런 경험도 해볼 필요가 있다. 넘어지는 경험을 안하고 자전거를 탈 수 없는 법이다. 안 좋은 경험일수록 회복이 불가능한 것만 아니라면 직접 경험이라는 것이 꼭 필요하다.
 * 개발자 관점에서 하나 중요한 포인트는 기술을 모두 따라가려 하는 것이다. 필요에 의해 또는 호기심에 의해 따라가는 것은 좋다. 조바심과 불안감이 너무 크다면 변화하는 것을 따려가려 해보고 그게 정말 도움이 되는지 판단해보자. 다시 한번 직접 경험을 해보고 판단하는 것은 나쁘지 않다.
 * 기술은 계속 바뀌며 새로운 것이 계속 나온다. 많은 개발자들이 레거시 프레임웍을 현재 회사에서 사용하는 것에 대한 걱정을 한다. 하지만 새로운 프레임웍을 도입한다고 해도 2-3년 지나면 레거시 프레임웍이 된다. 결국, 필요에 의해 새로운 프레임웍을 도입해야지 커리어가 걱정이 이유라면 안 좋은 생각이다. 내가 원하는 것 이외에도 다른 사람들이 나에게 하는 기대가 무엇인지 생각해보자.
   
   
내 앞에 생각보다 시간이 많다는 점을 기억하자. 건강이 나빠진다면, 너무 힘들다면 잠깐 쉬어가도 좋다. 43살 때 3번째로 간 스타트업이 펀딩 실패하고 망하면서 11개월 쉬었는데 내 커리어에서 가장 잘 한 결정이었다. 그를 통해 배운 것은 남과 비교하지 않고 나이를 덜 의식하며 나에게 맞는 환경을 찾아가는 것이 건강한 커리어와 인생의 기본이라는 점이었다. 내가 원하는 것이 무엇인지 잘 모르겠어도 많이 고민해보자.

어제 시애틀에 있는 한인 프로페서널 모임 창발 테크 서밋에 메인 스피커 중의 하나로 참여했다. 어려운 대화에 관한 이야기를 하고 행사 후 네트워킹 파티에서 많은 분들과 이야기를 나누었는데 한 분이 주신 질문이 빠르게 변화하는 IT 업계에서 어떻게 30년 동안 일과 개인 생활의 균형을 잡을 수 있었는지 물어보았다. 자주 받는 질문 중의 하나인데 내 이야기를 요약해보면 아래와 같다. <ul ><li>먼저 딱히 워라밸의 경계를 유지하려고 의식적인 노력을 하려고 하지는 않는다. 처음에는 아주 못했지만 지금은 순간순간 무엇이 더 중요한지 판단하려 한다. 예를 들면 가족과 외식 중이라면 외식에 집중하려 한다. 외식하는 몇 시간을 못 기다릴 정도로 중요한 일은 생각보다 많지 않다. 아무리 스트레스 받는 일이 있어도, 그 걱정은 잠깐 걱정의 방에 가둬두고 외식이 끝난 후 나중에 꺼내서 이야기 해보자. 순간순간 무엇이 더 중요한지 생각해보자.</li><li>특히 커리어 초기에 재미있는 일을 한다면 워라밸을 유지하려 하는 것 보다는 미친 듯이 일을 해보고 몰두하는 경험도 해볼 필요가 있다. 스트레스도 따라올 수 있고 관리가 잘 안되면 번아웃이 올 수도 있는데 이런 경험도 해볼 필요가 있다. 넘어지는 경험을 안하고 자전거를 탈 수 없는 법이다. 안 좋은 경험일수록 회복이 불가능한 것만 아니라면 직접 경험이라는 것이 꼭 필요하다.</li><li>개발자 관점에서 하나 중요한 포인트는 기술을 모두 따라가려 하는 것이다. 필요에 의해 또는 호기심에 의해 따라가는 것은 좋다. 조바심과 불안감이 너무 크다면 변화하는 것을 따려가려 해보고 그게 정말 도움이 되는지 판단해보자. 다시 한번 직접 경험을 해보고 판단하는 것은 나쁘지 않다.</li><li>기술은 계속 바뀌며 새로운 것이 계속 나온다. 많은 개발자들이 레거시 프레임웍을 현재 회사에서 사용하는 것에 대한 걱정을 한다. 하지만 새로운 프레임웍을 도입한다고 해도 2-3년 지나면 레거시 프레임웍이 된다. 결국, 필요에 의해 새로운 프레임웍을 도입해야지 커리어가 걱정이 이유라면 안 좋은 생각이다. 내가 원하는 것 이외에도 다른 사람들이 나에게 하는 기대가 무엇인지 생각해보자. </li></ul>내 앞에 생각보다 시간이 많다는 점을 기억하자. 건강이 나빠진다면, 너무 힘들다면 잠깐 쉬어가도 좋다. 43살 때 3번째로 간 스타트업이 펀딩 실패하고 망하면서 11개월 쉬었는데 내 커리어에서 가장 잘 한 결정이었다. 그를 통해 배운 것은 남과 비교하지 않고 나이를 덜 의식하며 나에게 맞는 환경을 찾아가는 것이 건강한 커리어와 인생의 기본이라는 점이었다. 내가 원하는 것이 무엇인지 잘 모르겠어도 많이 고민해보자.

변화가 빠른 IT 업계에서 어떻게 오랜 시간 동안 워라밸을 유지했

백오피스 서버를 Vercel 에서 Fly.io로 옮겼다.

RSC/Server Action을 디폴트로 사용하게 되면서 Vercel의 장점이 크게 낮아졌고, Vercel의 서버 구조로 인해서 속도 저하로 인한 사용성이 많이 떨어질 뿐만 아니라, 디버깅하거나 세세한 로직을 제어하기가 어려워졌다.

물론 이미지 최적화 등을 손쉽게 할 수 있는 등의 여러가지 편의 기능이 있긴 하지만, 무엇보다 성능 최적화와 디버깅이 어렵다는 점이 좀 괴로웠음. 요즘 트래픽 좀만 높아져도 비용 폭탄 맞는다는 말도 많이 나오고..

덕분에 Fly.io를 자세하게 들여다 보게 되었는데, 이거 아주 물건임.

가격도 좋고 대시보드도 잘 되어 있고, 무엇보다 VM을 배포하거나 API로 제어하는 것이 매우 간편하다는 점이 아주 만족스럽다. PaaS, IaaS의 기치가 DevOps를 외주 주세요. 라는 것이지만 늘 뭔가 좀 부족하다는 생각을 했다면, Fly.io는 진짜로 DevOps가 있는 것 같은 느낌.

다만, 보안적인 문제가 약간 걱정되는 면이 있긴 한데, 배포 프로세스를 자동화하고 정책을 잘 정하면 문제 없을 듯.

백오피스 서버를 Vercel 에서 Fly.io로 옮겼다. RSC/Server Action을 디폴트로 사용하게 되면서 Vercel의 장점이 크게 낮아졌고, Vercel의 서버 구조로 인해서 속도 저하로 인한 사용성이 많이 떨어질 뿐만 아니라, 디버깅하거나 세세한 로직을 제어하기가 어려워졌다. 물론 이미지 최적화 등을 손쉽게 할 수 있는 등의 여러가지 편의 기능이 있긴 하지만, 무엇보다 성능 최적화와 디버깅이 어렵다는 점이 좀 괴로웠음. 요즘 트래픽 좀만 높아져도 비용 폭탄 맞는다는 말도 많이 나오고.. 덕분에 Fly.io를 자세하게 들여다 보게 되었는데, 이거 아주 물건임. 가격도 좋고 대시보드도 잘 되어 있고, 무엇보다 VM을 배포하거나 API로 제어하는 것이 매우 간편하다는 점이 아주 만족스럽다. PaaS, IaaS의 기치가 DevOps를 외주 주세요. 라는 것이지만 늘 뭔가 좀 부족하다는 생각을 했다면, Fly.io는 진짜로 DevOps가 있는 것 같은 느낌. 다만, 보안적인 문제가 약간 걱정되는 면이 있긴 한데, 배포 프로세스를 자동화하고 정책을 잘 정하면 문제 없을 듯.

백오피스 서버를 Vercel 에서 Fly.io로 옮겼다.

RSC

개발자 직무 면접에서 1분 자기소개 시 사용할 수 있는 템플릿을 사례와 함께 소개합니다.

개발자 면접 1분 자기소개, 이렇게 준비하자 - 재그지그의 개발 블로그

- 개발자 직무 면접에서 1분 자기소개 시 사용할 수 있는 템플릿을 사례와 함께 소개합니다.

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최근에 제가 참여하고 있는 개발 커뮤니티의 익명 고민 상담 채널에서 자기소개에 대한 고민 글을 보게 되었습니다.

“내일 면접인데 혹시 자기소개는 보통 어떤 식으로 하나요? 무슨 말로 자기소개를 해야 할지, 어느 정도 문장으로 구성해야 할지 고민이네요.”

이 글을 보고 나서 제가 예전에 면접 볼 때 자기소개를 어떻게 했었는지를 다시 한번 떠올려봤습니다. 사실 마지막으로 면접을 본 게 거의 3년 전이다 보니, 만약 지금 당장 면접을 본다면 저를 어떻게 소개해야 할지 생각하게 되더라고요. 일반적으로 면접의 시작은 1분 자기소개와 함께 하니까요.

1분이라는 시간이 누군가에게는 짧게, 또 누군가에게는 길게 느껴질 수도 있는데요. 이 시간에 나의 장점을 면접관에게 잘 어필하기 위해서는 글의 구조를 다듬고 표현을 정제하는 과정이 필요하기 때문에 철저히 준비해야 실수를 하지 않습니다.

그래서 이에 대한 답변을 달아보았는데 오늘은 그 답변 내용을 바탕으로 이야기를 정리해 보았습니다.

https://wormwlrm.github.io/2024/10/25/Self-Introduction-for-Developer.html

- 개발자 직무 면접에서 1분 자기소개 시 사용할 수 있는 템플릿을 사례와 함께 소개합니다. --- 최근에 제가 참여하고 있는 개발 커뮤니티의 익명 고민 상담 채널에서 자기소개에 대한 고민 글을 보게 되었습니다. “내일 면접인데 혹시 자기소개는 보통 어떤 식으로 하나요? 무슨 말로 자기소개를 해야 할지, 어느 정도 문장으로 구성해야 할지 고민이네요.” 이 글을 보고 나서 제가 예전에 면접 볼 때 자기소개를 어떻게 했었는지를 다시 한번 떠올려봤습니다. 사실 마지막으로 면접을 본 게 거의 3년 전이다 보니, 만약 지금 당장 면접을 본다면 저를 어떻게 소개해야 할지 생각하게 되더라고요. 일반적으로 면접의 시작은 1분 자기소개와 함께 하니까요. 1분이라는 시간이 누군가에게는 짧게, 또 누군가에게는 길게 느껴질 수도 있는데요. 이 시간에 나의 장점을 면접관에게 잘 어필하기 위해서는 글의 구조를 다듬고 표현을 정제하는 과정이 필요하기 때문에 철저히 준비해야 실수를 하지 않습니다. 그래서 이에 대한 답변을 달아보았는데 오늘은 그 답변 내용을 바탕으로 이야기를 정리해 보았습니다. https://wormwlrm.github.io/2024/10/25/Self-Introduction-for-Developer.html

재그지그의 개발 블로그

🙋🏻‍♂️ 개발자 면접 1분 자기소개, 이렇게 준비하자

오늘은 AI 관련 굵직한 소식들이 유난히 쏟아지는 날입니다. 

-런웨이(Runway)가 영상과 음성을 입력 인터페이스로 활용해서 애니메이션을 제작하는 액트원(Act-One)을 내놓았습니다. 
-이디오그램(Ideogram)은 최고의 인페인팅 및 아웃페인팅 기능을 갖춘 무한 창작 보드 캔버스(Canvas)를 출시했고요. 
-오픈AI는 음성 인터페이스 어드밴스드 보이스(Advanced Voice)를 EU 포함 다수 국가에서 사용 가능하게 풀었습니다. 
-퍼플렉시티(Perplexity)는 ‘리즈닝 모드(reasoning mode, 추론 모드)’를 추가해서 프로 서치(Pro Search)를 내놨는데, 여러 층위의 질문을 해도 퍼플렉시티가 적용해서 답을 주는 기능입니다. 요즘 정말로 구글보다 퍼플렉시티를 많이 쓰는데 매력적인 기능이 추가된 것 같습니다. 
-앤트로픽은 컴퓨터(Claude)가 컴퓨터를 사용할 수 있는 인터페이스를 API로 내놨습니다. 앤트로픽은 ‘위험한 AI를 만들지 않겠다’고 나선 팀이었는데요. 이는 ‘AI 에이전트’ 시대의 본격적인 도래를 의미하지 않나 싶습니다. 어디까지 갈 수 있을까요. 그리고 이거 정말 괜찮을까요.

오늘은 AI 관련 굵직한 소식들이 유난히 쏟아지는 날입니다.&nbsp; -런웨이(Runway)가 영상과 음성을 입력 인터페이스로 활용해서 애니메이션을 제작하는 액트원(Act-One)을 내놓았습니다.&nbsp;-이디오그램(Ideogram)은 최고의 인페인팅 및 아웃페인팅 기능을 갖춘 무한 창작 보드 캔버스(Canvas)를 출시했고요.&nbsp;-오픈AI는 음성 인터페이스 어드밴스드 보이스(Advanced Voice)를 EU 포함 다수 국가에서 사용 가능하게 풀었습니다.&nbsp;-퍼플렉시티(Perplexity)는 ‘리즈닝 모드(reasoning mode, 추론 모드)’를 추가해서 프로 서치(Pro Search)를 내놨는데, 여러 층위의 질문을 해도 퍼플렉시티가 적용해서 답을 주는 기능입니다. 요즘 정말로 구글보다 퍼플렉시티를 많이 쓰는데 매력적인 기능이 추가된 것 같습니다.&nbsp;-앤트로픽은 컴퓨터(Claude)가 컴퓨터를 사용할 수 있는 인터페이스를 API로 내놨습니다. 앤트로픽은 ‘위험한 AI를 만들지 않겠다’고 나선 팀이었는데요. 이는 ‘AI 에이전트’ 시대의 본격적인 도래를 의미하지 않나 싶습니다. 어디까지 갈 수 있을까요. 그리고 이거 정말 괜찮을까요. &nbsp;

오늘은 AI 관련 굵직한 소식들이 유난히 쏟아지는 날입니다. 



사용자가 공유한 콘텐츠

1. “(애니메이션 OTT인 라프텔은) 일단 사람부터 모았습니다. 애니메이션 스트리밍 서비스를 하려면, 우선 콘텐츠 공급자(Contents Provider, CP)로부터 애니메이션을 제공받아야 하는데요”

2. “그런데 CP는 아무것도 없는 회사에 쉽게 콘텐츠를 주지 않습니다. (그래서) 우선 애니메이션 추천 플랫폼을 만들었어요. 트래픽을 모은 다음 스트리밍 서비스로 발전시키려고 한 겁니다”

3. “(그리고) 서비스 오픈 후에는 ‘부천만화축제’에 갔어요. 부스 설치하고, (축제에 온) 사람들에게 콘텐츠를 평가해달라고 했는데, 반응이 뜨거웠죠. (축제에 온 애니메이션 찐덕후분들께선) 1시간 넘게 앉아서 자기가 본 콘텐츠에 대해 수백 개씩 평가를 남기고, 친구들까지 데려오더라고요. 저희가 만든 서비스에 사람들이 몰려드는 걸 처음 눈으로 확인한 순간이었어요” (=고객과 실제로 교류)

4. “(축제 기간) 나흘 동안 1만 6천 개의 평가 데이터를 모았어요. 덕분에 의미 있는 추천이 작동했고요. (뿐만 아니라) 덕후분들 사이에서 입소문이 나기 시작했어요”

5. “(사람이 어느 정도 모인 후에는) 본격적으로 스트리밍을 시작해도 되겠다는 확신이 들었는데요. 그래서 CP를 찾아다녔는데, (안타깝게도) 계속 거절당했습니다”

6. “얻을 것도 크지 않아 보이는데, 소중한 콘텐츠를 정체도 모를 작은 회사에 넘겨야 하니 리스크가 훨씬 크다고 생각하는 게 당연했죠. 계속 문을 두드리는 것 외에 특별한 방법은 없었어요”

7. “CP사 대표님을 만나고 싶은데, (아예) 기회조차 안 주시는 거예요? 그래서 한 번은 대표님 동선을 상상해서 주말에 데이트하는 척 그 주변을 배회한 적도 있고요. 팀원들이 모여서 손편지를 써서 보낸 적도 있어요”

8. “(그러다) 마침내 계약하겠다는 연락이 왔는데, 손편지가 도착하기 전이라길래 급하게 반송한 적도 있어요 ㅎㅎ 저희가 적극적으로 쫓아다니니까 속는 셈 치고 한 번 믿어주신 거죠. (그렇게 콘텐츠를 수급하기 위해 CP사 대표님을 덕질하듯 쫓아다녔습니다)”

9. “(동시에 애니메이션 플랫폼의 경우) 불법 사이트의 존재가 CP사들에게도 골치였어요. 건강하게 운영하는 스트리밍 서비스가 그들에게도 필요했죠”

10. “(콘텐츠를 수급했으니, 이제 남은 건 고객이 돈을 내도록 설득하는 것이었는데 다행히) 넷플릭스 같은 대형 OTT 성장이 큰 역할을 했습니다. 넷플릭스를 통해 소비자들이 "콘텐츠는 돈 내고 봐야 한다"라는 개념에 익숙해진 거예요”

11. “운도 좋았지만, 저희가 준비돼 있었기 때문에 트래픽을 흡수할 수 있었어요. 아마존 창업자 제프 베조스가 저렴하고 다양한 제품을 빠르게 배송하는 걸 강조했잖아요? (저희는) 디지털 콘텐츠도 비슷하다고 생각했어요”

12. “특히 이용자들이 최대한 빨리 볼 수 있게 하려고 많이 노력 했어요. 저희도 덕후인지라, 조금이라도 콘텐츠를 빨리 보고 싶은 마음을 잘 알거든요. 운영팀이 '집착' '광기'에 가까운 수준으로 서비스를 운영했어요” (=덕후들의 니즈 파악)

13. “보통 애니메이션 신작은 일본에서 공개된 이후 한국 TV에 공개돼요. TV에서 방송이 끝나면 OTT로 넘어오는데요. 그 틈새를 불법 사이트가 치고 들어갔습니다. (그래서) 신작이 처음 공개되는 시점과 국내에서 합법적으로 볼 수 있게 되는 시점의 차이가 너무 길다고 생각했어요”

14. “이 과정을 조금이라도 줄이고 싶어서, TV 방송이 끝나면 파일을 받아 빠르게 작업 후 바로 공개했어요. 새벽 3시에라도요. 덕분에 덕후분들 사이에서 '라프텔이 제일 빠르다'는 인식이 생겼어요”

15. “(라프텔은 인수되기 전부터 월 단위로 흑자를 내고 있었는데) '충성도 높은 고객의 선순환'이 만들어진 덕분이었어요. 덕후분들은 충성도가 강하고, 이 분야에 진심이기 때문에, 리텐션이 높은 편이니까요”

16. “또한 (애니메이션 OTT는) 구독자 수, MAU, 등 모든 지표의 변동 폭이 다른 OTT에 비해 훨씬 적은 편이에요. (그래서) 라프텔은 비용을 쏟아붓는 화려한 방식보다는 '소박한 진심'을 전달하며 서비스를 만들어 왔어요. 그래서 꾸준히 서비스를 성장시킬 수 있었다고 생각합니다” (=섣부른 규모화보다는 덕후들의 마음에 집중)

- 김범준&김남희 전 라프텔 공동창업자

1. “(애니메이션 OTT인 라프텔은) 일단 사람부터 모았습니다. 애니메이션 스트리밍 서비스를 하려면, 우선 콘텐츠 공급자(Contents Provider, CP)로부터 애니메이션을 제공받아야 하는데요” 2. “그런데 CP는 아무것도 없는 회사에 쉽게 콘텐츠를 주지 않습니다. (그래서) 우선 애니메이션 추천 플랫폼을 만들었어요. 트래픽을 모은 다음 스트리밍 서비스로 발전시키려고 한 겁니다” 3. “(그리고) 서비스 오픈 후에는 ‘부천만화축제’에 갔어요. 부스 설치하고, (축제에 온) 사람들에게 콘텐츠를 평가해달라고 했는데, 반응이 뜨거웠죠. (축제에 온 애니메이션 찐덕후분들께선) 1시간 넘게 앉아서 자기가 본 콘텐츠에 대해 수백 개씩 평가를 남기고, 친구들까지 데려오더라고요. 저희가 만든 서비스에 사람들이 몰려드는 걸 처음 눈으로 확인한 순간이었어요” (=고객과 실제로 교류) 4. “(축제 기간) 나흘 동안 1만 6천 개의 평가 데이터를 모았어요. 덕분에 의미 있는 추천이 작동했고요. (뿐만 아니라) 덕후분들 사이에서 입소문이 나기 시작했어요” 5. “(사람이 어느 정도 모인 후에는) 본격적으로 스트리밍을 시작해도 되겠다는 확신이 들었는데요. 그래서 CP를 찾아다녔는데, (안타깝게도) 계속 거절당했습니다” 6. “얻을 것도 크지 않아 보이는데, 소중한 콘텐츠를 정체도 모를 작은 회사에 넘겨야 하니 리스크가 훨씬 크다고 생각하는 게 당연했죠. 계속 문을 두드리는 것 외에 특별한 방법은 없었어요” 7. “CP사 대표님을 만나고 싶은데, (아예) 기회조차 안 주시는 거예요? 그래서 한 번은 대표님 동선을 상상해서 주말에 데이트하는 척 그 주변을 배회한 적도 있고요. 팀원들이 모여서 손편지를 써서 보낸 적도 있어요” 8. “(그러다) 마침내 계약하겠다는 연락이 왔는데, 손편지가 도착하기 전이라길래 급하게 반송한 적도 있어요 ㅎㅎ 저희가 적극적으로 쫓아다니니까 속는 셈 치고 한 번 믿어주신 거죠. (그렇게 콘텐츠를 수급하기 위해 CP사 대표님을 덕질하듯 쫓아다녔습니다)” 9. “(동시에 애니메이션 플랫폼의 경우) 불법 사이트의 존재가 CP사들에게도 골치였어요. 건강하게 운영하는 스트리밍 서비스가 그들에게도 필요했죠” 10. “(콘텐츠를 수급했으니, 이제 남은 건 고객이 돈을 내도록 설득하는 것이었는데 다행히) 넷플릭스 같은 대형 OTT 성장이 큰 역할을 했습니다. 넷플릭스를 통해 소비자들이 "콘텐츠는 돈 내고 봐야 한다"라는 개념에 익숙해진 거예요” 11. “운도 좋았지만, 저희가 준비돼 있었기 때문에 트래픽을 흡수할 수 있었어요. 아마존 창업자 제프 베조스가 저렴하고 다양한 제품을 빠르게 배송하는 걸 강조했잖아요? (저희는) 디지털 콘텐츠도 비슷하다고 생각했어요” 12. “특히 이용자들이 최대한 빨리 볼 수 있게 하려고 많이 노력 했어요. 저희도 덕후인지라, 조금이라도 콘텐츠를 빨리 보고 싶은 마음을 잘 알거든요. 운영팀이 '집착' '광기'에 가까운 수준으로 서비스를 운영했어요” (=덕후들의 니즈 파악) 13. “보통 애니메이션 신작은 일본에서 공개된 이후 한국 TV에 공개돼요. TV에서 방송이 끝나면 OTT로 넘어오는데요. 그 틈새를 불법 사이트가 치고 들어갔습니다. (그래서) 신작이 처음 공개되는 시점과 국내에서 합법적으로 볼 수 있게 되는 시점의 차이가 너무 길다고 생각했어요” 14. “이 과정을 조금이라도 줄이고 싶어서, TV 방송이 끝나면 파일을 받아 빠르게 작업 후 바로 공개했어요. 새벽 3시에라도요. 덕분에 덕후분들 사이에서 '라프텔이 제일 빠르다'는 인식이 생겼어요” 15. “(라프텔은 인수되기 전부터 월 단위로 흑자를 내고 있었는데) '충성도 높은 고객의 선순환'이 만들어진 덕분이었어요. 덕후분들은 충성도가 강하고, 이 분야에 진심이기 때문에, 리텐션이 높은 편이니까요” 16. “또한 (애니메이션 OTT는) 구독자 수, MAU, 등 모든 지표의 변동 폭이 다른 OTT에 비해 훨씬 적은 편이에요. (그래서) 라프텔은 비용을 쏟아붓는 화려한 방식보다는 '소박한 진심'을 전달하며 서비스를 만들어 왔어요. 그래서 꾸준히 서비스를 성장시킬 수 있었다고 생각합니다” (=섣부른 규모화보다는 덕후들의 마음에 집중) - 김범준&amp;김남희 전 라프텔 공동창업자

www.folin.co

어쩌면 한국에서 로컬 OTT가 살아남는 거의 유일한 방법 ㄷㄷ

문장에서 '있는'을 쓰지 않는 편이 더 자연스러워요. 굳이 있다고 쓰지 않아도 존재하기 때문이죠. 포트폴리오 라이팅시 참고하시면 좋습니다.

포트폴리오 예시는?

🥹 화면 상단에 위치하고 있는 네비게이션 바.
😀 화면 상단에 위치한 네비게이션 바.

🥹 메인 화면에 표시되고 있는 알림 배너.
😀 메인 화면에 표시된 알림 배너.

🥹 페이지 하단에 있는 ‘저장’ 버튼.
😀 페이지 하단 ‘저장’ 버튼.

저도 '있는'을 자주 썼는데, 첫 책을 쓸 때 에디터 님의 권유로 빼는 연습을 했습니다. 문장이 더 간결하고 자연스러워질 거예요.

문장에서 '있는'을 쓰지 않는 편이 더 자연스러워요. 굳이 있다고 쓰지 않아도 존재하기 때문이죠. 포트폴리오 라이팅시 참고하시면 좋습니다. 포트폴리오 예시는? 🥹 화면 상단에 위치하고 있는 네비게이션 바.😀 화면 상단에 위치한 네비게이션 바. 🥹 메인 화면에 표시되고 있는 알림 배너.😀 메인 화면에 표시된 알림 배너. 🥹 페이지 하단에 있는 ‘저장’ 버튼.😀 페이지 하단 ‘저장’ 버튼. 저도 '있는'을 자주 썼는데, 첫 책을 쓸 때 에디터 님의 권유로 빼는 연습을 했습니다. 문장이 더 간결하고 자연스러워질 거예요.

📝 포트폴리오에 ‘있는’을 쓰지 않아도 돼요

문제 해결 역량을 높여주는 1,000가지 아이디어 노트

📒 세계 최초 제품을 탄생시킨 1000가지 아이디어 노트 적는 5가지 방법
👉🏻   양이 질을 만든다. 1000가지를 목표로 아이디어를 구상하라! 
필자는 1,000가지를 목표로 아이디어를 쓰고 있습니다. 왜 그럴까요? 바로 아이디어의 양이 좋은 아이디어라는 결과를 만들어 내기 때문입니다. 즉, 양이 질을 낳는다라는 철학이 반영된 것이죠. 

👉🏻    떠오르는 아이디어를 단 한 장의 기획서로 만들어라! 
아이디어의 기록 방법은 개인마다 다를 수 있지만, 업무에 유용하게 쓰기 위해서는 비즈니스 프레임워크에 맞춰 한 장의 기획서로 정리하는 것이 좋습니다. 

👉🏻    디지털과 아날로그의 장점을 모두 활용하라! 
아날로그의 강점은 아이디어를 구체화해야하는 단계에서 나타나고, 디지털도구는 갑자기 떠오른 것을 급하게 기록할 때, 생각을 표현할 때 활용하는 게 좋습니다. 

👉🏻    추상적인 아이디어를 그림으로 구체적으로 묘사하라!
아이디어가 필요한 이유를 설명하는데, 객관적 통계 자료도 효과적이지만 상황에 공감할 수 있도록 해결하고자 하는 문제와 그것으로 인한 어려움을 그림으로 묘사하는 것도 효과적입니다. 

👉🏻    아이디어를 실행하지 않으면 그저 잡념에 불과하다!
실행하지 않으면 아무리 훌륭한 아이디어도 그저 잡념과 메모에 불과합니다. 실행은 찾아보는 것에서 시작됩니다. 

*LG CNS의 '문제 해결 역량을 높여주는 1,000가지 아이디어 노트' 를 읽고 영감을 받아 공유합니다. 자세한 내용은 아래 원문을 읽어보세요 🙏🏻

Creative and Smart! LG CNS

마케팅

ㅅㅇ

대기업에서 스타트업으로! 백오피스에서 퍼포먼스 마케터! 제 2의 커리어를 쌓아가고  있습니다. 저만 알기 아까운 지식과 경험을 다양한 콘텐츠 형태로 공유하고자 "프로젝트 톰"을 운영하고 있습니다.

Senior PM

유동완

대기업에서 스타트업으로! 백오피스에서 퍼포먼스 마케터! 제 2의 커리어를 쌓아가고  있습니다. 저만 알기 아까운 지식과 경험을 다양한 콘텐츠 형태로 공유하고자 "프로젝트 톰"을 운영하고 있습니다.
#그로스마인드셋 #그로스마케팅 #데이터분석 #도전적인 #독서

마케터

박솔미

해외 클래식 아티스트들의 내한 공연 홍보/마케팅을 담당하다가 '마케팅'의 매력에 빠졌습니다. AE를 거쳐 디지털 마케터가 되었고, 현재 프리랜서로 활동 중입니다. 

- 20곳 이상의 전문 마케팅 대행사 관리 총 책임(PR, Viral MKT 등)
- 주 별 마케팅 데이터 기반 성과분석(월 4회, 월별/분기별 실시)
- App Store 최적화 작업 (ASO)
- 초기 Branding 작업 총괄 
- 네이버 검색엔진 최적화 작업(SEO) 
- PR

Brand Marketer

1. CRM 
▶고객 유입 여정별 CRM Push Map 및 전략 로드맵 설계
▶리드 너처링(Lead Nurturing)
 ▶내부 유입 DB 활용 Cross-selling Campaign 
2. AARRR 기반 그로스 마케팅 진행
3. 야나두 영어단어 앱 '틈새단어' 앱 출시 마케팅 총괄
4. 꾸준한 업계 동향 파악 및 타사 분석을 통해 내부 적용점 발굴

CRM, Growth Marketer

데이터 분석

- 지그재그 카카오톡 채널 관리
- 지그재그 신규 유저 온보딩 관리(가입 후 3개월까지)
- 지그재그 회원 유입/구매 리텐션 관리
- 지그재그 휴면 회원 awake
- 쿠폰 비용 효율 및 사용률 극대화를 위한 쿠폰 정책 최적화
- 전사 단위 프로모션 매출 부스트를 위한 CRM 액션 서포트
 ㄴ 2023.4Q, 지그재그 블랙프라이데이(역대 최대 매출 달성) 

CRM Marketer

경영정보학부 학사

스타트업에서 생존형 CRM, 그로스 마케팅을 담당하고 있습니다. 몸으로 부딪히면서 배운 마케팅 인사이트를 공유하는 것에 관심이 많습니다. 공유의 힘을 알기에 '스타트업'과 '마케팅' 2가지 주제로 관련 유튜브 채널도 운영하고 있습니다.

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