질 P. 웨버가 쓴 <브레인포그> 표지에는 "왜 생각을 하다가도 자꾸 멍해는 걸까?"라는 질문이 있습니다. 흐리멍덩한 뇌의 원인과 증상별 맞춤 처방(10가지)을 내린다는 이 책에는 8가지 브레인포그 체크리스트가 있습니다.

1️⃣ 대화 중에 갑자기 무슨 말을 하고 있었는지 잊어버리는 경우가 많다.
2️⃣ 바쁘게 하루를 보내지만 무엇을, 왜 했는지는 기억이 잘 나지 않는다.
3️⃣ 해야 할 일을 잊고 있다가 일정이 닥쳐서야 기억하고 간신히 처리한다.
4️⃣ 한 가지 일에만 온전히 집중하기 어렵다.
5️⃣ 멍하니 스마트폰만 들여다보고 있는 시간이 많다.
6️⃣ 항상 피곤하고 지쳐 있다.
7️⃣ 사람들과 어울림 심리적, 시간적 여유가 없다고 느낀다.
8️⃣ 불면증, 과식 또는 식욕감퇴 등의 문제를 겪고 있다.

아래는 서문에서 발췌했습니다. 

“만성 스트레스에 시달리면 뇌의 생리학적 반응인 투쟁-도피 반응이 계속 켜져 있어 스트레스 호르몬이 쉴 새 없이 분비된다. 우울감, 신경쇠약, 기억력과 집중력 감퇴, 멍해지고 잠 못 이루는 증상은 모두 만성적으로 높은 코르티솔 수치와 관련 있다. 스트레스로 발생하는 브레인포그는 치매 등으로 인한 의학적, 신경학적 의식혼탁 현상과는 다르다. 주변 환경 및 그에 대한 나의 반응에 기초를 두고 있기 때문이다. 시간이 흐르면서 소소한 스트레스가 축적되면 기운이 소진되고 삶의 방향성을 잃어버리며, 끓는 냄비가 한순간에 흘러넘치듯 더는 건강하게 생활할 수 없는 지경에 다다르고 만다. 그러나 다행히 방향을 수정해서 브레인포그에서 벗어나 명료하고 밝은 햇살 아래로 돌아오도록 이끌 방법이 있다”

[ 큐레이터의 문장 🎒 ] 

많은 경우 내가 어떤 처한 위기신호를 너무 늦게 알아차리기 때문에 심각한 문제가 발생합니다. 로켓을 발사하기 전에 문제를 알았다면 개선하고 해결할 수 있는 문제를 발사 후에 알게 된다면 궤도에 이르기 전, 예상하지 못한 시점에 폭발합니다. 내가 바쁘게 하루를 보내고 있지만 계속 불만족스러운 상태이거나, 무엇을 하느라 시간을 쓰는지 모르겠다고 느낀다면 하루에 시간을 많이 쓰는 일과 그 순서, 그때 느끼는 나의 몸과 마음의 상태를 기록해 보고 점검해 볼 필요가 있습니다.

⟪내 삶의 몰입과 집중을 되찾는 10가지 방법⟫

Explore the power of fine-tuning LLMs for model optimization. Learn about techniques, considerations, and when not to use LLM fine-tuning.

Fine-tuning LLMs 101 | Data Science Dojo

LLM(대규모 언어 모델)을 파인튜닝하는 것은 관련 데이터를 학습시켜 특정 작업에 맞게 모델의 매개변수를 조정하는 것으로, 모델 성능을 향상시키는 강력한 기법입니다.

🍀 LLM 파인튜닝(fine-tuning)
파인튜닝(fine-tuning)은 특정 작업에 맞게 LLM의 파라미터를 조정하는 프로세스입니다. 이는 작업과 관련된 데이터 세트에 대한 모델 학습을 통해 수행됩니다. 필요한 파인튜닝(fine-tuning)의 양은 작업의 복잡성과 데이터 세트의 크기에 따라 달라집니다.

LLM을 파인튜닝(fine-tuning)하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 한 가지 일반적인 접근 방식은 지도 학습을 사용하는 것입니다. 여기에는 모델에 레이블이 지정된 데이터 세트를 제공하는 것이 포함되며, 각 데이터 포인트는 입력과 출력의 쌍으로 구성됩니다. 모델은 손실 함수를 최소화하여 입력을 출력에 매핑하는 방법을 학습합니다.

LLM을 파인튜닝(fine-tuning)하는 또 다른 접근 방식은 강화 학습을 사용하는 것입니다. 여기에는 원하는 출력을 생성하는 데 대한 보상 신호를 모델에 제공하는 것이 포함됩니다. 모델은 보상 신호를 최대화하여 원하는 출력을 생성하는 방법을 학습합니다.

이러한 어려움에도 불구하고 기초 LLM을 파인튜닝(fine-tuning)하는 것은 특정 작업에서 LLM의 성능을 개선할 수 있는 유망한 접근 방식입니다. 대규모 데이터 세트와 컴퓨팅 리소스의 가용성이 증가함에 따라 파인튜닝(fine-tuning)이 더욱 보편화될 가능성이 높습니다.

🍀 LLM을 위한 파인튜닝(fine-tuning) 기술
파인튜닝(fine-tuning)은 특정 작업에 맞게 LLM의 파라미터를 조정하는 프로세스입니다. 이는 작업과 관련된 데이터 세트에 대한 모델 학습을 통해 수행됩니다. 필요한 파인튜닝(fine-tuning)의 양은 작업의 복잡성과 데이터 세트의 크기에 따라 다릅니다. LLM에는 용도 변경과 전체 파인튜닝(fine-tuning)이라는 두 가지 주요 파인튜닝(fine-tuning) 기술이 있습니다.

1. 용도 변경
용도 변경은 원래 학습된 작업과 다른 작업에 LLM을 사용하는 기법입니다. 예를 들어 텍스트 생성을 위해 학습된 LLM을 감성 분석에 사용할 수 있습니다.

LLM의 용도를 변경하려면 먼저 수행하려는 작업과 관련된 입력 데이터의 특징을 식별해야 합니다. 그런 다음, 이러한 특징을 원하는 출력에 매핑하는 방법을 학습할 수 있는 분류기 모델에 LLM의 임베딩 레이어를 연결해야 합니다. 용도 변경은 전체 파인튜닝(fine-tuning)보다 계산 비용이 적게 드는 파인튜닝(fine-tuning) 기법입니다. 하지만 동일한 수준의 성능을 달성할 가능성은 낮습니다.

2. 전체 파인튜닝(fine-tuning)
전체 파인튜닝(fine-tuning)은 수행하려는 작업과 관련된 데이터 데이터 세트에 대해 전체 LLM을 학습시키는 기법입니다. 이는 가장 계산 비용이 많이 드는 파인튜닝(fine-tuning) 기법이지만 최상의 성능을 얻을 가능성이 가장 높은 기법이기도 합니다.

LLM을 완전히 파인튜닝(fine-tuning)하려면 수행하려는 작업에 대한 입력 및 출력의 예가 포함된 데이터 데이터 집합을 만들어야 합니다. 그런 다음 지도 학습 알고리즘을 사용하여 이 데이터 세트에 대해 LLM을 훈련시켜야 합니다. 파인튜닝(fine-tuning) 기술의 선택은 수행하려는 특정 작업과 사용 가능한 리소스에 따라 달라집니다. 계산 리소스가 부족하다면 용도 변경을 고려할 수 있습니다. 그러나 최상의 성능을 원한다면 LLM을 완전히 파인튜닝(fine-tuning)해야 합니다.

🍀 비지도 파인튜닝(fine-tuning)과 지도 파인튜닝(fine-tuning) LLM 비교
대규모 언어 모델(LLM)은 텍스트와 코드의 방대한 데이터 세트에 대해 사전 학습됩니다. 이를 통해 텍스트 생성, 번역, 질의응답 등 다양한 작업을 학습할 수 있습니다. 그러나 LLM은 파인튜닝(fine-tuning) 없이는 특정 작업에 적합하지 않은 경우가 많습니다.

파인튜닝(fine-tuning)은 특정 작업에 맞게 LLM의 파라미터를 조정하는 프로세스입니다. 이는 작업과 관련된 데이터 세트에 대한 모델 학습을 통해 수행됩니다. 필요한 파인튜닝(fine-tuning)의 양은 작업의 복잡성과 데이터 세트의 크기에 따라 다릅니다.LLM의 파인튜닝(fine-tuning)에는 비지도 및 지도의 두 가지 주요 유형이 있습니다.

🍎 비지도 파인튜닝(fine-tuning)
비지도 파인튜닝(fine-tuning)은 레이블이 포함되지 않은 데이터 데이터 세트에 대해 LLM을 학습시키는 기법입니다. 즉, 모델은 각 입력에 대해 올바른 출력이 무엇인지 알지 못합니다. 대신 모델은 시퀀스의 다음 토큰을 예측하거나 데이터 세트의 텍스트와 유사한 텍스트를 생성하는 방법을 학습합니다.

비지도 파인튜닝(fine-tuning)은 지도 파인튜닝(fine-tuning)보다 계산 비용이 적게 드는 파인튜닝(fine-tuning) 기법입니다. 그러나 동일한 수준의 성능을 달성할 가능성도 낮습니다.

🍎 지도 파인튜닝(fine-tuning)
지도 파인튜닝(fine-tuning)은 레이블이 포함된 데이터 데이터 세트에 대해 LLM을 학습시키는 기법입니다. 즉, 모델은 각 입력에 대해 올바른 출력이 무엇인지 알고 있습니다. 모델은 손실 함수를 최소화하여 입력을 출력에 매핑하는 방법을 학습합니다.

지도 파인튜닝(fine-tuning)은 비지도 파인튜닝(fine-tuning)보다 계산 비용이 더 많이 드는 파인튜닝(fine-tuning) 기법입니다. 그러나 최상의 성능을 얻을 가능성도 더 높습니다.

파인튜닝(fine-tuning) 기법의 선택은 수행하려는 특정 작업과 사용 가능한 리소스에 따라 달라집니다. 계산 리소스가 부족하다면 비지도 파인튜닝(fine-tuning)을 고려할 수 있습니다. 그러나 최상의 성능을 원한다면 LLM의 파인튜닝(fine-tuning)을 감독해야 합니다.

🍀 인간 피드백으로부터의 강화 학습(RLHF) LLM을 위한 파라미터 효율적 파인튜닝(fine-tuning)(PEFT)
LLM을 파인튜닝(fine-tuning)하는 데는 감독된 파인튜닝(fine-tuning)과 인간의 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)이라는 두 가지 주요 접근 방식이 있습니다.

1. 감독형 파인튜닝(fine-tuning)
지도 파인튜닝(fine-tuning)은 레이블이 포함된 데이터 데이터 세트에 대해 LLM을 훈련시키는 기법입니다. 즉, 모델은 각 입력에 대해 올바른 출력이 무엇인지 알고 있습니다. 모델은 손실 함수를 최소화하여 입력을 출력에 매핑하는 방법을 학습합니다.

2. 인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)
RLHF는 사람의 피드백을 사용하여 LLM을 파인튜닝(fine-tuning)하는 기법입니다. 기본 아이디어는 LLM에 프롬프트를 주고 출력을 생성하는 것입니다. 그런 다음 사람에게 출력에 대한 평가를 요청합니다. 이 평가는 더 높은 품질의 출력을 생성하기 위해 LLM을 파인튜닝(fine-tuning)하는 신호로 사용됩니다.

RLHF는 감독 파인튜닝(fine-tuning)보다 더 복잡하고 비용이 많이 드는 파인튜닝(fine-tuning) 기술입니다. 하지만 정의하기 어렵거나 라벨링된 데이터가 충분하지 않은 작업에 더 효과적일 수 있습니다.

🍀  매개변수 효율적 파인튜닝(fine-tuning)(PEFT)
PEFT는 파인튜닝(fine-tuning) 중에 업데이트해야 하는 매개변수의 수를 줄이기 위한 일련의 기술입니다. 이는 더 작은 데이터 집합을 사용하거나, 더 간단한 모델을 사용하거나, 낮은 순위 적응(LoRA)이라는 기술을 사용하여 수행할 수 있습니다.

LoRA는 저차원 행렬을 사용하여 다운스트림 작업의 공간을 표현하는 기법입니다. 그런 다음 전체 LLM 대신 이 행렬을 파인튜닝(fine-tuning)합니다. 이를 통해 파인튜닝(fine-tuning)에 필요한 계산량을 크게 줄일 수 있습니다.

PEFT는 LLM을 파인튜닝(fine-tuning)하는 데 유망한 접근 방식입니다. 파인튜닝(fine-tuning)을 더 저렴하고 효율적으로 수행할 수 있으므로 더 많은 사용자가 더 쉽게 접근할 수 있습니다.

🍀 LLM 파인튜닝(fine-tuning)을 사용하지 않는 경우
대규모 언어 모델(LLM)은 텍스트와 코드의 방대한 데이터 세트에 대해 사전 학습됩니다. 이를 통해 텍스트 생성, 번역, 질의응답 등 다양한 작업을 학습할 수 있습니다. 하지만 LLM을 파인튜닝(fine-tuning)하는 것이 항상 필요하거나 바람직한 것은 아닙니다.

다음은 LLM 파인튜닝(fine-tuning)을 사용하지 않는 몇 가지 경우입니다:

👉 모델을 파인튜닝(fine-tuning)할 수 없는 경우. 일부 LLM은 파인튜닝(fine-tuning)을 허용하지 않는 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)를 통해서만 사용할 수 있습니다.
👉 모델을 파인튜닝(fine-tuning)할 데이터가 충분하지 않습니다. LLM을 파인튜닝(fine-tuning)하려면 레이블이 지정된 대량의 데이터 세트가 필요합니다. 데이터가 충분하지 않으면 파인튜닝(fine-tuning)을 통해 좋은 결과를 얻지 못할 수 있습니다.
👉 데이터는 끊임없이 변화합니다. LLM을 사용하는 데이터가 지속적으로 변경되면 파인튜닝(fine-tuning)이 이를 따라잡지 못할 수 있습니다. 특히 원어의 어휘와 문법이 시간이 지남에 따라 변할 수 있는 기계 번역과 같은 작업의 경우 더욱 그렇습니다.
👉 애플리케이션은 동적이고 상황에 민감합니다. 경우에 따라 LLM의 출력은 사용자 또는 상황의 특정 컨텍스트에 맞게 조정되어야 합니다. 예를 들어 고객 서비스 애플리케이션에서 사용되는 챗봇은 고객의 의도를 파악하고 그에 따라 응답할 수 있어야 합니다. 이러한 유형의 애플리케이션에 맞게 LLM을 파인튜닝(fine-tuning)하려면 챗봇이 사용되는 다양한 컨텍스트를 캡처하는 레이블이 지정된 대규모 데이터 세트가 필요하기 때문에 어려울 수 있습니다.

이러한 경우에는 다음과 같은 다른 접근 방식을 사용하는 것을 고려할 수 있습니다:

👉 더 작고 덜 복잡한 모델 사용. 더 작은 모델은 훈련하고 파인튜닝(fine-tuning)하는 데 계산 비용이 덜 들며 일부 작업에는 충분할 수 있습니다.
👉 전이 학습 접근 방식 사용. 전이 학습은 다른 작업에 대해 학습된 모델을 사용하여 새 작업에 대한 모델을 초기화하는 기법입니다. 이 방법은 모델이 더 빨리 학습하는 데 도움이 될 수 있으므로 새 작업을 위해 모델을 훈련하는 데 더 효율적인 방법이 될 수 있습니다.
👉 인컨텍스트 학습 또는 검색 증강 사용. 컨텍스트 내 학습 또는 검색 증강은 추론 시간 동안 LLM에 컨텍스트를 제공하는 기법입니다. 이를 통해 LLM이 보다 정확하고 관련성 높은 결과를 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

🍀  마무리
결론적으로, LLM을 파인튜닝(fine-tuning)하는 것은 이러한 모델을 특정 작업에 맞게 조정할 수 있는 강력한 도구입니다. 용도 변경 및 전체 파인튜닝(fine-tuning)을 포함하여 그 뉘앙스와 옵션을 이해하면 성능을 최적화하는 데 도움이 됩니다. 감독형 파인튜닝(fine-tuning)과 비감독형 파인튜닝(fine-tuning) 중 어떤 것을 선택할지는 리소스와 작업의 복잡성에 따라 달라집니다. 또한 인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)과 매개변수 효율적 파인튜닝(fine-tuning)(PEFT)은 전문화된 접근 방식을 제공합니다. 파인튜닝(fine-tuning)은 LLM을 향상시키지만, 특히 모델이 이미 업무에 적합한 경우에는 항상 필요한 것은 아닙니다. 특정 애플리케이션에 대한 LLM의 효율성과 효과를 극대화하려면 파인튜닝(fine-tuning)을 사용할 시기를 신중하게 고려해야 합니다.

Data Science Dojo

LLM 파인튜닝(Fine-tuning) 101

사용자가 공유한 콘텐츠

아마존이 앤트로픽(Anthropic)에 최대 40억 달러(약 5조 3560억 원)를 투자할 계획이라는 파이낸셜타임즈의 보도가 나왔네요. 마이크로소프트, 구글, 엔비디아 등이 AI 스타트업들에게 자사 기술, 플랫폼을 사용하도록 설득하기 위한 경쟁이 날로 치열해지고 있기 때문이라는 분석과 함께요(예를 들어 마이크로소프트의 오픈AI 투자). 아마존은 앤트로픽의 소수 지분에 초기 12억 5천만 달러를 투자할 것이고, 향후 규모를 40억 달러까지 키울 계획이 있다고 발표했습니다. 해당 계약의 일부로 앤트로픽은 AWS와 전용 AI 칩을 사용해서 모델을 개발할 예정이라고 해요. 

앤트로픽은 올초 구글, 세일즈포스 벤처스, 줌, 스파크 벤처스 등으로부터 10억 달러(약 1조 3천억 원) 가까이 투자받기도 했어요. ChatGPT의 경쟁 서비스인 ‘클로드 2’를 슬랙, 줌, 구글 클라우드에 통합하는 파트너십을 맺었어요. 즉 앤트로픽이 모델을 개발하는 데 구글클라우드플랫폼 서비스를 사용하고 있었는데 AWS로 갈아탔다는 이야기이기도 합니다.

아마존의 경우에는 생성AI에 투자하는 타이밍을 놓치지 않고 경쟁에서 뒤쳐지지 않기 위해 이번 투자를 진행하는 것으로 보입니다. 아마존은 생성 AI 모델을 훈련하고 실행하는 데 자사의 Trainium과 Inferentia 칩을 엔비디아 칩의 대안으로서 포지셔닝 시키려고 하고 있어요. 앤트로픽은 ‘책임 있는 AI 모델’을 강조하며 현재 오픈AI의 대항마로 뜨고 있는 스타트업이기도 합니다. 

아직 마이크로소프트에 비하면 투자 규모 등은 작지만 거대 IT 기업들의 생성 AI 트렌드 따라잡기 노력이 한창 진행중이라는 것만은 확실하네요. https://www.ft.com/content/1621f6ee-41da-48a7-98c9-fa161883dc6f

*앤트로픽? 
앤트로픽은 오픈AI 출신 7명이 2021년 공동 창업한 회사입니다. ‘사람이 컨트롤할 수 있고(stirable), 해석할 수 있으며(interpretable), 의지할 수 있을만한(reliable) AI 시스템을 빌딩한다'는 것이 이 회사의 미션이고요. 현재 대규모 언어 모델을 직접 빌딩하고 있어요. 스타트업으로서는 만만찮은 작업입니다. 

그러나 앤트로픽 창업자들은 지금의 대규모 AI 모델들이 어떤 결과를 내놓을지 모르는 상태로 시장에 나와 있다는 사실을 큰 문제로 보고 있습니다. 앞으로 기업, 연구소 등이 더 많은 데이터, 더 많은 파라미터로 모델의 규모를 키워서 5~10년 안에 범용 AI를 만들려고 할텐데 그 결과를 장담할 수 없기 때문에 인류의 미래를 걱정하게 된다는 것입니다. AI 모델 규모 자체 뿐만 아니라 이를 적용한 서비스 시장도 빠르게 성장하고 있는데 규제가 여전히 너무 느슨하다는 점도 우려하고요. 따라서 미래가 어떻게 변할지 모르지만 지금의 모델을 낱낱이 뜯어보고 지금 발생할 수 있는 문제의 범위를 가능한 예측하며 새로운 모델을 만들겠다고 합니다.

아마존, 생성 AI 스타트업 앤트로픽에 최대 5조 원 투자 계획

아티스트는 음악을, 팬은 비즈니스를 만든다

🔎분석 | 이승윤은 왜 콘서트 영상을 유튜브에 무료로 올렸을까?

🧑‍💻7월 14일, 이승윤의 유튜브 채널에 [2023 이승윤 전국투어 콘서트 도킹(DOCKING) 서울 앙코르] 공연 영상이 업로드되었다. 2시간 35분 분량의 4K 화질로 공연 뿐 아니라 멘트까지 온전히 담긴 풀 버전이다. 하루 만에 조회수는 7만 회가 넘었고, 댓글도 1천 개 넘게 달렸다. 이승윤의 유튜브 채널 구독자는 11.2만 명이다. 팬들은 "무료 풀버전이라니! 이 귀한 영상 때문에 고생한 모든 분들께 감사해요!!!", "음질도 편집도 유료 버전 이상임" 등의 반응을 보였다.

⏸️포인트
* 이승윤은 공연 중에 "너무 이상하다. 나는 히트곡도 없고 TV에도 안 나오는데 이런 공연을 하는 게 말이 되나? 이런 생각을 한다"고 말했다. 맞다, 이상하다. 그러나 요즘엔 자연스럽다. 매스미디어가 정의하던 20세기의 엔터테인먼트 성공 법칙에 균열이 생기는 까닭은 21세기의 입체적인 미디어 환경 때문이다. 이건 '개인 미디어'란 개념만으론 설명하기 어렵다. 

* 이승윤의 팬덤에 40대가 많다는 건 의미심장하다. 서울 앵콜 공연장에는 나도 있었는데, 3천 명이 들어가는 올림픽 홀은 만석이었고, 현장에는 성별과 연령대가 다양한 팬들이 있었다. 2, 30대들도 많았지만, 특히 40대 이상의 여성 관객들이 삼삼오오 모여서 열정적으로 공연을 즐기는 모습이 인상적이었다. 이승윤은 관객에게 반말과 존대를 섞어 썼는데, 그건 마치 가족과 같은 친근한 인상을 남겼다. 

🔂왜 그랬을까?
* 기대 효과: 공연 영상은 일반적으로 유료 콘텐츠로 판매된다. 그러나 이승윤은 무료로 풀었다. 그만큼 얻는 게 있다는 얘기다. 이승윤은 무엇을 얻을까? 

* 이승윤 2집은 초동 8만장이 팔렸다. 공식 팬클럽 가입자 수는 9천 명 수준이다. 앨범이 케이팝 앨범들처럼 여러 버전이 아닌 한 종류하는 점, 팬미팅을 위한 응모권 역할을 하지 않는다는 점 등을 고려하면 인상적이다. 

⏭️생각해볼 문제: 
* 이승윤의 매니지먼트사인 마름모는 마운드미디어의 레이블이다. 마운드미디어는 옥달, 10센치, 새소년, 실리케겔, 요조와 윤지영, 민수, 치즈 등이 소속된 매직스트로베리사운드의 모회사이기도 하다. 디지털 음원 유통사 포크라노스를 운영하면서 사실상 국내 다수의 싱어송라이터와 밴드 음악을 커버하고 있다. 소위 '인디 씬'에서도 규모의 경제가 만들어지는 단계라고 볼 수 있다.

* 아티스트는 음악의 핵심이고 팬은 비즈니스의 기반이다. 음악 비즈니스는 이러한 개념 위에 성립된다. 

https://maily.so/draft.briefing/posts/f0d428ce

차우진의 TMI.FM

쿠키 1부: HTTP로 설명하는 쿠키(cookie)

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

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

“그럼 보안을 위해서 쿠키는 안 쓰는 게 좋겠네요?”

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

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

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

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

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

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

Daleseo

쿠키 1부: HTTP로 설명하는 쿠키 🍪

막연히 옛날부터 있었던 기술이라고 생각했는데 자세히 설명해주셔서 감사합니다.

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

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



내가 게임 좀 좋아한다, 아니더라도 분명 들어봤을 법한 게임 리그 오브 레전드. 특히, e스포츠 강국 한국에서는, 스타크래프트의 전설을 이어 이어 세계적인 게이머들을 배출해내고 있는 게임이죠. 과연 이 리그오브레전드는 어떻게 지금의 모습까지 오게 되었는지, 특히 그들이 일하는 방법, 한국에서 뿌리내리기까지의 고군분투들이 궁금하지 않으신가요? 이런 가슴이 뛰는 이야기는 다른 사람들과 이야기를 나누며 그 여운을 나누는 즐거움이 더 클 것 같은데요.

[묘공단] 리그 오브 레전드 플레이어 중심주의 책모임

리그 오브 레전드! 라이엇 게임즈의 인사이드 이야기!  "리그 오브 레전드 플레이어 중심주의" 책모임을 하나 준비중입니다 :))  

리그 오브 레전드의 시작과 성장 그리고 한국 시장의 고군분투 이야기가 생동감 넘치게 듬뿍 담겨있는데요. 이런 심장 뛰는 이야기는 역시 여러 사람들과 함께하는 재미가 있죠!! :)) 

추석 연휴동안 즐겁게 읽고 함께 이야기해요!!! 

https://mint-background-55f.notion.site/982a63d628d84215bc8832ac21b95de6?pvs=4

묘공단 on Notion

[책모임] 리그 오브 레전드 플레이어 중심주의

한빛미디어

한빛 MSA 시리즈의 하나로 깃헙 코파일럿 특강이 올라왔습니다! 

코파일럿이 무엇인지, 어떻게 사용할 수 있는지, 그리고 어떠한 자세로 우리가 AI 어시스턴트를 이용해야할지에 대해서 풀어보았습니다 :) 

https://www.hanbitn.com/product/msa2003-copilot/

https://www.hanbitn.com

코딩 친구 넘어 코딩 선생님으로, GitHub Copilot

이거 볼려고 한빛N가입했습니다..ㅎㅎ

TypeScript의 문제는 언어 스펙이 무분별하게 커지고 있다는 것. 언어 스펙이 크다보니 표현이 너무 다양하고 복잡해서 읽기가 너무 어려워져, Type 도입의 목표를 무색하게 만든다. 언어 스펙은 최소화하고, 툴링에 더 집중하고 일종의 표준 라이브러리를 많이 만들어주는 쪽으로 집중해주면 좋겠음.

Generate UI with simple text prompts. Copy, paste, ship.

v0.dev by Vercel Labs

Vercel이 실험적인 서비스인 v0.dev를 내놨습니다. 

AI 시대에 맞게 프롬프트를 입력하면 원하는 UI를 생성하고 코드까지 생성해 줍니다. Explorer 메뉴에 가면 사람들이 만든 프로프트와 UI를 볼 수 있고 트위터 등에서 검색해 보면 만들어지는 과정을 녹화한 영상들이 좀 있어서 어떻게 사용하는지 어느정도 이해할 수 있습니다.

AI를 잘 알지는 못하지만 꽤 재밌는 사이트라고 생각합니다. 현재는 TailwindCSS와 Shadcn UI를 사용해서 React 코드를 만들어 주고 있고 프로덕션 레디라고 하긴 하는데 프로덕션에도 많은 차이가 있으니 어느정도 UI에 대한 아이디어를 없고 사이드 프로젝트를 하기에는 유용하지 않을까 생각합니다. 

아직 private alpha라서 대기에 넣어놓고 승인되어야 사용할 수 있는데 빨리 승인을 받아서 써보고 싶네요. 

https://v0.dev/

맛보기는 끝...'유료 생성AI' 속속 등장, 아마존, 음성비서 서비스 공개 알렉사에 탑재...추가비용 내야 오픈AI '달리3' 유료고객만 이용 생성AI 업계, 수익창출 본격화 네이버·KT 등은 기업고객 공략

맛보기는 끝...'유료 생성AI' 속속 등장

오늘 팀 슬랙에 재밌는 대화가 있었습니다.

어떤 SaaS의 사용 비용이 시간 당 $70라는 것을 알고, 그 비용을 내고 쓸 거면 본인에게 주면 파트타임 업무로 수동으로 하겠다는 내용이었습니다. (결국은 잘못된 정보였고, 월 $70로 밝혀졌습니다.)

무튼 처음 들었을 때는 이런 생각이 들었습니다.
"엥? 사람이 하는 거 보다 비싸네..? 헐.."

그러다가 사실이 밝혀지고는...
"그럼 그렇지... 기계가 더 비쌀리가 없지."

결국 AI는 사람이 할 수 있는 많은 업무를 저렴한 가격으로 대체하고 있습니다. 인공지능 모델을 만들어 내는 데 어마무시한 비용이 들기 때문에 모든 분야를 대체할 수는 없겠지만... 분명한 것은 수요가 큰 시장은 빠른 속도로 장악해 나아갈 것입니다. 인간의 자리를 하나씩 빼앗아 갈겁니다.

이전 버전까지 무료였던 이미지 생성 AI DALL-E도 버전3 부터는 유료화 되었습니다. 지금 무료로 제공되는 Gen AI 제품들이 속속 유료화가 되겠죠. 아마도 대중적으로 성공을 거두게 될 수요가 큰 시장부터 속속 유료화가 될 겁니다. 

반대로 대중의 수요가 작은 시장은 도입도 느리고, 유료화도 느리고, 최종으로는 상용화에 실패할 수도 있을 겁니다. 다행하게도 범용 AI가 나오기 쉽지 않기 때문이죠. 

어쩌면, 사람은 이제 이런 도메인, AI 수요가 적은 영역에서 능력을 발휘할 기회를 찾아야 하는 걸 지 모르겠습니다. 

AI 수요가 적은 도메인, 뭘까요?

https://www.hankyung.com/article/2023092181011

한국경제

AI 수요가 적은 도메인, 뭘까요?

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

개발자 면접 유형 총정리

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

0️⃣  면접 유형 파악하기

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

1️⃣ 코딩 면접

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

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

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

2️⃣ 시스템 설계 면접

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

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

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

3️⃣ 인성 면접 / 행동 면접

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

[추천 툴]
- 각 기업 문화 페이지
- STAR 기법

Brunch Story

👩🏻‍💻 개발자 면접 대비 키트

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

1️⃣ 서류를 읽어보며 상위 설계 대충 이해해 보기

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

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

2️⃣ 코드 읽어 보면서 시스템 설계 다이어그램 직접 그려 보기

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

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

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

3️⃣ 선임에게 다이어그램 보여 주며 설명해 보기

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

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

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

4️⃣ 팀원에게 다이어그램 그리며 시스템 설명해 보기

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

5️⃣ 상호작용하는 학습 세션 만들기

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

🪴 함께 읽으면 좋은 글

라지 스케일 시스템을 구현하는 개발자가 아는 것
https://careerly.co.kr/comments/90638

개발자가 꼭 봐야 할 책 - 데이터 중심 애플리케이션 설계
https://careerly.co.kr/comments/67004

초당 1억 건의 요청 S3 스케일의 스토리지 구축, 운영, 관리
https://careerly.co.kr/comments/88808

복잡한 시스템 빨리 이해하는 법

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

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

엄청난 repo를 발견해버렸습니다...
유튜브 테디노트 채널의 repo인데요!

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

잠 안오면 이거 하나씩 깨부셔야겠어요!

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

GitHub

머신러닝을 혼자서 처음부터 공부한다면...!

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

🗞️ 베트남 개발자가 사이드 프로젝트로 월 5천만원 벌게 된 이야기

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

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

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

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

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

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

사이드허슬러스토리

ChatGPT 껍데기로 월 4천만원 버는 베트남 개발자 이야기

The Product-Minded Software Engineer by Gergely...

제품 중심 개발자 되기

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

원문: https://eopla.net/magazines/6578

"유튜브는 원래 데이팅 어플이었다?" 스타트업 피봇 사례 39가지

PM(기획자)인 내가 함께 일하기 좋아하는 개발자는

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

뱅크샐러드 Go 코딩 컨벤션 | 뱅크샐러드

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

Go에 관심이 있으시다면 읽어보시면 좋을 것 같아요.

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

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

Banksalad

뱅크샐러드의 Go 언어 코딩 컨벤션

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

Free for Developers

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

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

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

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

https://free-for.dev

Free-for

사이드 프로젝트를 위한 무료 서비스들

Airbnb를 실패의 위기에서 구한 방법과 디자이너를 향한 그의 조언

브라이언 체스키가 Airbnb에서 PM을 없애버린 이유

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

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

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

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

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

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

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

🚫PM을 없앤 에어비앤비

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

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

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

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

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

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

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

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

- 고위드 김항기 대표

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

YouTube

’질문이 모호하다’는 건

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

이름을 짓는다는 것 : '네이밍'을 위한 현실적인 고민과 노력

"삼성보다 스타트업"...MZ 지원율 톱5에 당근마켓·두나무

“삼성보다 스타트업”...MZ 지원율 톱5에 당근마켓·두나무 

삼성전자, 네이버, 카카오 등을 골라갈 수 있는 컴공과 출신이 당근마켓을 선택해 입사할 정도로 요즘 스타트업이 인기라는 기사. 

윈티드에서 MZ세대 지원율 톱5에 당근마켓, 두나무, 카카오스타일(지그재그), 아이디어스, 에이블리 등이 올라 젊은 세대는 안정성보다 이제 조직의 성장 가능성, 확실한 보상 등을 우선시 한다는 것. (물론 원티드 플랫폼은 스타트업을 중심으로 한 채용 플랫폼이어서 바이어스는 있을 수 있다고 봄.)

Naver

전략 기획

프로덕트 매니저/서비스 기획

윤민석

인생에서 발견한 문제를 해결하는 것을 즐기는 사람입니다.

때로는 혼자서 때로는 동료들과 함께, 상황에 맞게 다양한 방법으로 테스트하고 인터뷰하고 고민합니다. 

Trinberg

공동대표

기자

본부장

센터장

경영학과

경영대학원

임정욱

호기심 많은 관찰자입니다. 매일 아침 조간 신문 뉴스와 IT뉴스를 챙겨보고 흥미로운 내용을 SNS에 메모해 두는 습관을 10년 넘게 유지하고 있습니다. 독서보다 넷플릭스와 유튜브를 너무 많이 보는 것 같아서 걱정입니다. 막 벤처투자자로 커리어를 바꾸는 참입니다.

댓글 0