포스트 코로나로 많은 기업들이 하이브리드 업무 환경으로 가면서 클라우드의 데이터 관리에 관심이 높아지고 있다. 기술산업 전문 분석 기업 무어 인사이트&스트래티지의 CEO 팻 모어해드는 "곧 하이브리드와 멀티 클라우드의 세계가 될 것"이라고 밝힌 바 있다. 그뿐만 아니다. 데이터 관리에서 하이브리드와 멀티 클라우드는 이미 많은 분석가들 사이에서 '뜨거운 감자'로 부상했다.

[기고] 하이브리드 아니면 시작하지 마라

포스트 코로나로 많은 기업들이 하이브리드 업무 환경으로 변화하며 클라우드 데이터 관리에 관심이 높아지고 있습니다. 가트너는 보고서를 통해 2026년까지 멀티 클라우드와 하이브리드 기능을 지원하지 못하는 데이터 관리 툴과 플랫폼의 90%가 3년 이내에 폐기될 것이라고 합니다.

또한, 특정 문제를 해결하기 위한 포인트 솔루션이 기업의 요구를 충족하지 못하고 있습니다. 가트너 보고서에 따르면 2024년까지 클라우드에 새로 구축되는 시스템의 50%는 포인트 솔루션이 아닌, 클라우드 데이터 생태계가 될 것이라고 합니다. 하이브리드와 멀티 클라우드는 새로운 표준이자 미래입니다. 데이터 관리는 하이브리드여야 하고 그렇지 않다면 시작하지 않아야 합니다.

디지털타임스에 기고된 글을 통해 데이터 관리에 대한 인사이트를 얻어가시기 바랍니다.

디지털타임스

하이브리드가 아니면 시작하지 마라

정리하게 된 배경 TMI~ API를 사용하게 되면 많이 다루게 되는 데이터 형식 중 하나가 바로 json이다. 개발중인 서비스에서도 연계된 타 서비스의 데이터를 API로 받아오게 되는데, 대용량일 시 json 문자열을 Entity 객체로 파싱하며 성능 이슈가 있는 듯하여 현재 사용중인 라이브러리와 그 외에 대중적으로 사용되는 라이브러리의 성능 차이를 검토하게 되었다.

[Java] Json을 Java 객체로 변환하는 방법(Gson, Jackson, JSON-SIMPLE)

웹 서비스를 개발할 때, 대다수의 개발자가 마주치게 되는 것이 JSON 입니다. API의 개념이 도입되면서 클라이언트와 서버는 JSON 포멧으로 데이터를 주고받는게 일반적이며, 시스템 간 서버끼리 데이터를 주고 받을 때도 API 형식으로 데이터를 넘겨주는 경우가 있습니다.

이때, 백엔드에서는 Java Entity를 JSON 문자열로 변환하거나 JSON 문자열을 Java Entity로 편하게 변환하기 위해 라이브러리를 사용하는데, 대표적으로 Jackson, GSON, JSON-SIMPLE이 있습니다. 세 개의 라이브러리 중 어떤 라이브러리를 사용해야 할까요?

단순히 코드 짜기 편한 라이브러리를 선택한다면, 성능 상 이슈가 발생할 수 있습니다. 본인이 서비스하는 시스템의 특성에 따라 라이브러리를 선택할 것을 권장합니다. 간략하게 장단점을 정리해봤습니다. 보시고 시스템 환경에 맞는 라이브러리를 선택하시길 바랍니다.

▪️ Jacskon
  - 대용량 데이터일수록 성능 향상
  - Spring Framework 내장 (어노테이션 지원)
  - Serialize/Deserialize 커스텀 용이 (상속 지원)
  - 소스코드 작성 간단함

▪️ GSON
  - 저용량 데이터에서 성능 무난
  - 대용량 데이터일수록 성능 하락
  - Serialize/Deserialize 커스텀 용이 (상속 지원)
  - 소스코드 작성 간단함

▪️ JSON-SIMPE
  - 데이터 용량에 따른 성능 차이 미세함 (저용량/대용량 모두 다루는 환경에 적합)
  - Deserialize 커스텀 불편
  - 소스코드 작성 불편함

실제 저희 서비스 환경 조건에서 각 라이브러리 별 JSON Parser를 구현해 성능 비교를 해본 결과, Jackson이 성능이 월등하게 우세하여 기존 GSON으로 되어 있는 코드를 Jackson을 사용하도록 수정했습니다. 실제 구현 방법과 성능 비교 결과는 제 블로그에 정리해뒀으니 관심이 있으시면 참고하시길 바랍니다.

Velog

Jackson vs GSON vs JSON-SIMPLE

용도별 성능 장단점 정리 감사합니다 ㅎㅎ

Create FAST, Connect ALL - 급변하는 비즈니스 환경, 디지털 콘텐츠 관리를 위한 가장 파워풀한 도구 마케터, 기획자, 개발자, 디자이너를 위한 새로운 솔루션! Memex

미믹스 - Memex

안녕하세요. 현직 프론트엔드 개발자라서 관리자 페이지 만들때마다 귀찮아서 Strapi같은 외국CMS 써보다가 TF팀을 꾸려서 한국판 CMS 만들어보았습니다.

https://memexdata.io/

어쩌다가 만들었는지 자세한 내용은 "우리가 미믹스를 만든 이유" (https://memexdata.io/blog/d7c48d9122db4441800e21a3b106005a) 글을 봐주시면 감사하겠습니다.

백엔드와 서버 없이 관리자 만들고 API연동할 수 있는 기능이 있어서 저같은 프론트 / 앱개발자에게 도움이 될것 같습니다.

무료로 쓰실 수 있고 기존에 파이어베이스나 워드프레스 말고 가볍게 개발해보실분은 써보시면 좋을것 같습니다. 무료이니 만큼 개발자분들, 특히 서버하기 귀찮거나 버거운 프론트엔드 개발자분들에게 조금이나마 도움이 되면 좋겠습니다.

아래 스펙갖고 개발했습니다.
- React (18) + Redux
- Spring Boot + MariaDB + MongoDB + Redis
- UI: AntDesign / Tailwindcss
- 인프라: AWS + Vercel

궁금하신점은 댓글이나 채널톡에 문의 남겨주세요.

관리자 페이지 만들기 마세요. 프론트만 개발해보세요.

와! 한국어로 된 CMS를 만드시다니 너무 반가운 소식인 것 같습니다! 👏👏👏
게다가 무료 플랜도 있네요! 많은 분들에게 알려져서 널리 사용되었으면 좋겠습니다!

소니가 플레이스테이션 쇼케이스 2023을 개최했습니다. 약 한시간 동안 라이브 영상으로 다양한 소식을 발표했습니다. PS5 및 PS VR2로 플레이할 수 있는 수많은 유명 시리즈 게임과 소니만의 여러 새로운 하드웨어 악세사리를 공개했습니다. 매력적인 아트워크의 게임이 가득해 발표만으로도 눈이 즐겁습니다. 스파이더맨 2, 메탈 기어 솔리드 리메이크...

플레이스테이션 쇼케이스 2023: 소니가 제안하는 새로운 경험의 미래

소니가 플레이스테이션 쇼케이스 2023을 개최했습니다. 약 한시간 동안 라이브 영상으로 다양한 소식을 발표했습니다. PS5 및 PS VR2로 플레이할 수 있는 수많은 유명 시리즈 게임과 소니만의 여러 새로운 하드웨어 악세사리를 공개했습니다. 매력적인 아트워크의 게임이 가득해 발표만으로도 눈이 즐겁습니다.

디자인 나침반

Graphics processing units (GPU) have become the foundation of artificial intelligence. Machine learning was slow, inaccurate, and inadequate for many of today's applications. The inclusion and utilization of GPUs made a remarkable difference to large neur

Why GPUs are essential for AI and high-performance computing | Red Hat Developer

GPS 제조기업 엔비디아가 반도체 기업으로는 세계에서 처음으로 시총 1조달러 벽을 넘었다고 합니다. ChatGPT의 광풍으로 인해 엔비디아의 주가가 올해 들어서만 170% 넘게 폭등했는데요, GPU가 왜 인공지능이나 고성능 컴퓨팅에 필수적인지에 대한 기사가 있어 요약 및 공유합니다.

<GPU가 AI 및 고성능 컴퓨팅(HPC)에 필수적인 이유>
🥇 Prologue
- GPU(그래픽 처리 장치)는 이제 인공 지능(AI)의 기반이 되었습니다. 머신 러닝은 느리고 부정확했고, 오늘날의 많은 애플리케이션(이하 'App')에 적합하지 않았습니다. GPU 활용은 대규모 신경망(neural network)에 놀라운 차이를 만들었습니다. 딥 러닝은 이미지 및 비디오 처리를 위한 솔루션을 발견하여 자율 주행 또는 안면 인식과 같은 것을 주류(mainstream) 기술에 도입했습니다.

- 고성능 컴퓨팅은 엔터프라이즈 기술의 가장 뜨거운 트렌드 중 하나입니다. 클라우드 컴퓨팅은 사용하는 다른 어떤 컴퓨팅 성능보다 우수한 슈퍼컴퓨터용으로 지정된 다양한 작업을 가능하게 하는 원활한 프로세스를 생성하여 시간과 비용을 절약합니다.

🥈 GPU 작동 방식
- '그래픽 처리 장치'라는 용어는 1999년 Nvidia가 그래픽 변환, 조명 및 트라이앵글 클리핑 기능을 갖춘 GeForce 256을 판매하면서 대중화되었습니다. 이것은 궁극적으로 3차원 공간을 렌더링하는 데 도움이 되는 수학이 많은 계산입니다. 
- 엔지니어링은 이러한 작업에 맞게 조정되어 프로세스를 점점 더 최적화하고 가속화할 수 있습니다. 수백만 번의 계산을 수행하거나 부동 소수점 값을 사용하면 반복이 발생합니다. 이것은 작업을 병렬로 실행하기 위한 완벽한 시나리오입니다.

- GPU는 캐싱 및 추가 코어의 도움으로 수십 개의 CPU 성능을 지배할 수 있습니다. 고해상도 이미지를 처리하려고 한다고 상상해 보십시오. 예를 들어 하나의 CPU가 단일 이미지를 처리하는 데 1분이 걸린다면 비디오를 위해 거의 백만 개의 이미지를 검토해야 한다면 우리는 막힐 것입니다. 단일 CPU에서 실행하려면 몇 년이 걸립니다.

- CPU를 확장하면 프로세스 속도가 선형적으로 빨라집니다. 그러나 CPU가 100개인 경우에도 이 프로세스는 상당한 비용이 드는 청구서를 추가하는 것은 말할 것도 없고 일주일 이상 걸릴 것입니다. 병렬 처리 기능을 갖춘 몇 개의 GPU로 하루 안에 문제를 해결할 수 있습니다. 우리는 이 하드웨어로 불가능한 작업을 가능하게 만들었습니다.

🥉 GPU의 진화
- 결국 GPU의 기능은 종종 기가바이트의 데이터에서 계산을 실행해야 하는 인공 지능과 같은 수많은 프로세스를 포함하도록 확장되었습니다. 사용자는 이러한 야수(beast)를 위한 보완(complementary) 소프트웨어 패키지의 도움으로 API 및 코딩 라이브러리에 대한 간단한 쿼리와 함께 고속 컴퓨팅을 쉽게 통합할 수 있습니다.

- 2006년 11월 NVIDIA는 병렬 컴퓨팅 플랫폼 및 프로그래밍 모델인 CUDA를 소개했습니다. 이를 통해 개발자는 NVIDIA GPU의 병렬 컴퓨팅 엔진을 활용하고 각 하위 문제가 다른 문제의 결과와 독립적인 복잡한 문제를 더 작고 관리하기 쉬운 문제로 분할하도록 안내함으로써 GPU를 효율적으로 사용할 수 있습니다.

- NVIDIA는 Red Hat 오픈시프트와 협력하여 쿠버네티스에 CUDA를 적용하여 고객이 애플리케이션을 보다 효율적으로 개발하고 배포할 수 있도록 함으로써 뿌리를 더욱 확장했습니다. 이 파트너십 이전에 GPU 위에 쿠버네티스를 활용하는 데 관심이 있는 고객은 쿠버네티스를 GPU와 통합하기 위해 CUDA 및 소프트웨어용 컨테이너를 수동으로 작성해야 했습니다. 이 프로세스는 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉽습니다. 

- Red Hat 오픈시프트는 고객이 GPU 서버 위에 OpenShift를 배포할 때 GPU 운영자가 CUDA 및 기타 필수 소프트웨어를 자동으로 컨테이너화할 수 있도록 하여 이 프로세스를 간소화했습니다.

- RHODS(Red Hat OpenShift Data Science)는 데이터 과학 워크플로우에 GPU 사용을 활용하고 단순화하는 임무를 확장했습니다. 이제 고객이 RHODS에서 Jupyter 노트북 서버를 시작할 때 워크플로에 필요한 GPU 수를 사용자 지정하고 Pytorch 및 TensorFlow GPU 지원 노트북 이미지를 선택할 수 있습니다. 클러스터에 추가된 GPU 머신 풀에 따라 1개 이상의 GPU를 선택할 수 있습니다. 고객은 데이터 마이닝 및 모델 처리 작업에서 GPU를 사용할 수 있습니다.

원본 기사의 링크는 아래와 같습니다. 감사합니다🍀
[Source Link] https://developers.redhat.com/articles/2022/11/21/why-gpus-are-essential-computing#

Red Hat Developer

GPU가 AI 및 고성능 컴퓨팅에 필수적인 이유

GitUI provides you with the comfort of a git GUI but right in your terminal Fast and intuitive keyboard only control Context based help (no need to memorize tons of hot-keys) Inspect, commit, and amend changes (incl.

GitHub - extrawurst/gitui: Blazing 💥 fast terminal-ui for git written in rust 🦀

깃 사용시 의외로 터미널을 사용하시는 분들이 많이 있어서 가져와봤습니다. 
저는 주로 GUI를 사용하고 있고, 가끔 tig를 사용하고 있는데요. 
tig와 비슷한 용도의 프로그램입니다. 터미널로 git을 사용하고 있다면, 순수 커맨드라인보다는 이러한 터미널 UI툴도 잘 익혀두면 좋더라구요. 

rust이기 때문에 성능도 매우 괜찮고, 기능도 준수 한 것 같습니다. 

https://github.com/extrawurst/gitui

GitHub

러스트로 만든 엄청 빠른 git 터미널 ui 툴

아랍에미리트의 글로벌 과학연구센터 아부다비 첨단기술연구위원회(Advanced Technology Research Council, 이하, ATRC)의 기술혁신연구소(Tech Innovation Institute. 이하, TII)가 UAE 최초의 대형언어모델(LLM) 이자 생성 AI(Generative AI) 모델 '팰컨 40B(Falcon 40B)'을 연구 및 상용화를 위해 오픈 소스로 공개했다.이 선도적인 움직임은 부문 간 협업을 촉진하고 생성형 인공지

UAE 기술혁신연구소, LLM 이자 생성 AI 플랫폼 누구나 사용한다!...'팰컨 40B' 오픈소스로 공개

아랍에미리트의 글로벌 과학연구센터 아부다비 첨단기술연구위원회(Advanced Technology Research Council, 이하, ATRC)의 기술혁신연구소(Tech Innovation Institute. 이하, TII)가 UAE 최초의 대형언어모델(LLM) 이자 생성 AI(Generative AI) 모델 '팰컨 40B(Falcon 40B)'을 연구 및 상용화를 위해 오픈 소스로 공개했다.

2023년 3월에 처음 공개된 팰컨은 탁월한 성능을 선보이며 기술 발전에 대한 UAE의 의지를 강하게 나타냈다. 스탠퍼드대학교(Stanford University)의 HELM LLM(*) 벤치마킹 도구를 기반으로 하는 팰컨 40B는 훨씬 적은 학습 컴퓨팅 파워를 활용하는 데 유명한 경쟁 언어 모델들을 능가했다.
* HELM LLM(다운) 벤치마킹 도구: https://crfm.stanford.edu/helm/latest/

특히, 학습 컴퓨팅 면에서 오픈AI(OpenAI) GPT-3의 75%, 딥마인드(DeepMind) 친칠라 AI(Chinchilla AI)의 40%, 구글 팜(PaLM-62B)의 80%에 불과한 이 도구는 생성형 AI의 발전에 대한 TII의 노력을 입증했다.

이번 팰컨 40B 공개는 TII의 AI 및 AIDRC가 이끄는 획기적인 프로젝트로 지난해 4월 세계 최고 100억개 매개변수의 아랍어 자연어처리 모델 '누어(NOOR(*))'도 공개했으며, 곧 '팰컨 180B'도 발표할 예정이다.
* Noor: https://noor.tii.ae/

현재 팰컨 AI 모델은 세계 최대 플랫폼이자 커뮤니티인 허깅 페이스(Hugging Face)를 통해 다운(다운)받거나 애플리케이션 사례 요청 제안서를 제출할 수 있다. 지금까지 공개된 팰컨 LLM은 광범위한 무료 사용을 허용하는 오픈 소스 Apache 2.0 소프트웨어의 원칙에 따라 구축된 라이선스에 따라 제공된다.
* 팰컨 AI 모델 다운:https://huggingface.co/tiiuae

보다 상세한 내용은 아래 링크 참고 플리즈~^^

인공지능신문

UAE 기술혁신연구소, LLM 이자 생성 AI 플랫폼 누구나 사용한다!.

현대자동차가 최근 공개한 포니 쿠페의 복원 차량은 1974년에 등장했던 포니 쿠페 콘셉트 카를 다시 만든 것이다. 현대자동차의 첫 고유모델 포니 승용차와 포니 쿠페는 이탈리아의 디자이너 죠르제토 쥬지아로(Giorgetto Giugiaro; 1938~)에 의해 디자인 된다. 당시에 쥬지아로는 양산형 포니 4도어 모델 외에 콘셉트 카 2도어 쿠페도 디자인했다. 이렇게 해서 포니 4도어와 2도어 쿠페가 이탈리아 토리노 모터쇼에 출품된다.

포니 쿠페, 코리언 클래식 카의 복원

현대자동차가 브랜드 최초의 콘셉트카였던 포니 쿠페 콘셉트를 복원했다. 과거를 되돌아보면서 미래로 나아갈 원동력을 찾기 위함이다.

현대자동차가 최근 공개한 포니 쿠페의 복원 차량은 1974년에 등장했던 현대차의 첫 콘셉트 모델이었던 포니 쿠페 콘셉트 카를 다시 만든 것이다. 현대자동차의 첫 고유모델 포니 승용차와 포니 쿠페는 이탈리아의 디자이너 죠르제토 쥬지아로(Giorgetto Giugiaro; 1938~)에 의해 디자인 된 것이다.  조르제토 주지아로는 이탈리아 디자인 회사인 ‘GFG 스타일’의 설립자 겸 대표로서, 포니와 포니 쿠페 디자인을 시작으로 포니 엑셀, 프레스토, 스텔라, 쏘나타 1, 2세대 등 다수의 현대차 초기 모델들을 디자인했다.

이번 복원 프로젝트는 ‘과거를 돌아보고 미래를 그리다(Shaping the future with legacy)’라는 주제로 진행었다. 브랜드 헤리티지를 재조명하고 유실된 과거를 복원함으로써 브랜드 정체성을 단단히 다지는 동시에 미래를 향한 가능성을 새롭게 제시할 야심을 공개했다는데 의미가 있을 것이다.

개인적으로는 선호 디자인 스타일은 아니지만 취미가 다양해지고 넒어지면서 클래식카 애호가들에게는 좋은 타겟(?)이 될 수 있다는 생각이다. 한편으로는 아주 사소하지만 할아버지가 타던 디자인의 카를 손주가 타는 세대공감(?)이 될 수 있지 않을까 싶기도 하다. 

삶이 어려워지면 옛날 향수에 빠지기도 하고, 복고풍이 도래하기도 한다. 어쩌면 이런 측면이 아닐까 싶기도 한다. 사람의 심리를 읽기도 해야지만, 때로는 리드해야한다. 이번의 현대의 헤리티지 전략이 트렌드가 될런지 자못 궁금해진다. ^^

글로벌오토뉴스

□ 2015년에 등장한 오픈소스 NFT(이하 NFT)는 2021년 3분기에 NFT 시장 거래대금이 약 107억 달러에 도달하는 등 폭발적인 성장을 이루었고, 금융시장 악화 등으로 인한 2022년 1분기 일 평균 거래량과 거래대금은 잠시 소강상태에 진입했으나, 2023년부터는 시장이 활발해질 전망임. ◎ 2015년 데브콘(Devcon)에서 공개된 NFT는 2년 뒤, 라바 랩스(Larva Labs)를 시초로 시장이 형성됨.

[4월 월간브리핑] 오픈소스 NFT 최근 산업 동향 - 공개SW 포털

NFT의 최근동향을 알 수 있는 글이 있어 공유해봅니다. 오픈소스소프트웨어통합지원센터에서 제공하는 내용으로, 상세 내용은 원문과 출처를 참고해주세요~^^

🔔 2015년에 등장한 오픈소스 NFT(이하 NFT)는 2021년 3분기에 NFT 시장 거래대금이 약 107억 달러에 도달하는 등 폭발적인 성장을 이루었고, 금융시장 악화 등으로 인한 2022년 1분기 일 평균 거래량과 거래대금은 잠시 소강상태에 진입했으나, 2023년부터는 시장이 활발해질 전망임

📜 2015년 데브콘(Devcon)에서 공개된 NFT는 2년 뒤, 라바 랩스(Larva Labs)를 시초로 시장이 형성됨.

📜  2021년 3분기에 거래대금이 약 107억 달러에 도달하는 등 급속도로 NFT 시장은 성장하였으나, 2022년 5월 이후로 거래량 및 거래대금이 감소함.

📜  2023년부터 다양한 NFT 프로젝트와 기업들의 등장으로 NFT 생태계가 활발할 전망임.
  🚩 LG전자는 CES2023에서 NFT 신발과 결합한 신발 전용 스타일러 ‘슈케이스·슈케어’를 선보임. NFT신발을 가전제품에 접목해, 실제 신발과 NFT를 함께 보관하고 관리할 수 있도록 한 것임.
  🚩  카카오의 자회사 그라운드엑스가 운영하고 있는 암호화폐 지갑 클립은 2023년 1월에 가입자수 200만 명을 돌파
  🚩  네이버 계열사 라인 넥스트는 ‘DOSI NFT’프로젝트의 월렛 가입자수 100만 명 돌파와 일 가입자 수 2만 명 이상 등의 성과를 보여줌. 

🔔 비즈니스에 이용되는 사례로는 인증서, 게임, 스포츠, 패션, 예술 분야 등 다양하게 존재함

📜 입장권, 회원권 등 인증서
🚩 우리가 가장 많이 접해본 NFT는 코로나19 시대에 가장 많이 사용하는 백신 접종 인증임. 식당에 들어갈 때 백신 접종 인증을 받았던 어플리케이션은 쿠브(Coov)로, 블록체인 기술 기반으로 만든 백신 인증 서비스임.

📜 온라인, 모바일게임
🚩 게임 분야는 NFT가 가장 먼저 도입된 영역임. 2017년 11월 출시된 “크립토키티(CryptoKitties)”는 NFT를 활용하는 최초의 게임으로, 가상의 고양이를 수집하여 육성, 교환 가능하며, 가장 대표적으로 희귀한 고양이 중 희귀 크립토키티 드래곤이 2021년 3월 기준 600ETH(이더리움), 한화로 약 9억 8,000만 원에 거래가 되었음. 

📜 스포츠
🚩  스포츠 분야에서 미국 4대 스포츠 중 대표적인 두 리그 NBA, MLB가 NFT 시장에 뛰어들었음. 시즌 중 매주 열리는 경기의 하이라이트들과 명장면들을 NFT로 발행하여 판매를 시작했음. NBA Top Shot은 7억 400만 달러 이상의 매출을 올렸음.
🚩 NFL과 NHL에서도 예전 실물로 거래된 트레이딩 카드들을 NFT로 발급하여 거래되고 있고 각 선수들의 하이라이트들을 담은 영상들도 거래되고 있음.

📜  패션
🚩  2019년에 네덜란드 디지털 패션 그룹인 The Fabricant는 “Always Digital, Never Physical”이라는 극단적인 슬로건을 내걸고 여러 패션 브랜드와 협업을 하고 독특한 프로젝트를 진행하고 있음. The Fabricant는 현실에서는 입을 수 없는 디지털로만 되어있는 화면 속의 옷, 신발들을 만들고 있고, 세계 최초로 오픈소스 블록체인 드레스인 ‘Iridescenece’를 공개했는데, 이 디지털 의류 NFT는 9500달러에 거래가 되었음.

📜 미술품, 영상 등 예술 분야
🚩  뱅크시(Banksy)의 작품도 오픈소스 NFT로 탄생하였음. 뱅크시의 2006년 작품인 ‘Morons’는 뉴욕에 타글리아 라테라 갤러리가 9만5천 달러, 한화 약 1억 7백만 원에 구매하였었는데, 블록체인 기업인 인젝티브 프로토콜은 다시 작품을 구입하여 작품을 NFT로 디지털화한 뒤 유튜브 라이브를 통해 원작을 라이터를 사용하여 불태워버렸음. 인젝티브 프로토콜은 “NFT와 실물이 둘 다 존재한다면 작품의 가치는 실물에 종속되고, 실물을 없애면 NFT가 대체 불가능한 진품이 되고, 작품의 가치는 NFT로 옮겨온다”라고 설명했음. 이 NFT는 세계 최대 규모의 NFT 거래 플랫폼 오픈씨(OpenSea)에 경매가 부쳐졌으며 228.69ETH, 한화 약 4억 3천만 원에 낙찰되었음.

공개SW 포털

오픈소스 NFT 최근 산업 동향

안녕하세요, NFTBank에 있는 시니어 데이터 엔지니어 젠슨입니다. 이번 블로그로 저희 NFTBank에서 어떻게 dbt와 Data Lakehouse로 저희 회사에 있는 Pain point들을 해결한지에 대해서 설명하겠습니다. 비즈니스 마트 테이블을 만들기 위해서 수많은 파싱 로직이 들어가고 수많은 중간 테이블이 있어서 한 테이블을 만들기 위해서 데이터를...

NFTBank의 dbt + Data Lakehouse 폼 미쳤다 🎆

블록체인 데이터는 퍼블릭하게 공개되어 있지만 그 방대한 양과 난해한 값 때문에 처리하기가 어렵습니다.

NFTBank의 데이터 팀에서 lake house 아키텍처와 dbt를 이용해서 파이프라인을 멋지게 구축한 사례를 공유합니다.

Medium

dbt+ Lakehouse로 블록체인 데이터 파이프라인 구축하기

While there are many resources to help programmers write better code-such as books and static analyzers-there are few for writing better comments. While it's easy to measure the quantity of comments in a program, it's hard to measure the quality, and the 

Best practices for writing code comments

1. 코드 내용을 그대로 반복하는 (추가 정보가 없는) 주석은 적지 말라.
2. 좋은 주석은 불명확한 코드를 변명하지 않는다.
    - 주석으로 코드를 설명하지 말고 코드를 다시 써라.
3. 명확한 주석을 적을 수 없다면 코드에 문제가 있을 수 있다.
    - 코드가 어렵다고 주석으로 경고하지 말고 코드를 다시 써라.
4. 주석은 혼란을 야기하는 것이 아니라 해소해야 한다.
    - 주석을 보고 더 헷갈린다면 그 주석은 지워라.
5. 관용적이지 않은(unidiomatic) 코드는 주석으로 설명하라.
    - 불필요하거나 중복된다고 생각할 수 있는 코드, 이로 인해 다른 누군가가 "단순화"할 수도 있다고 생각되는 코드에는 주석을 달아 설명하는 것이 좋다.
6. 복사한 코드라면 원본 출처 링크를 주석에 포함하라.
    - 향후 코드를 읽을 동료가 전체 컨텍스트(어떤 문제, 해당 솔루션이 권장되는 이유 등)를 파악하는 데 도움이 될 수 있음.
7. 도움이 될만한 외부 참조 링크를 포함하라.
8. 코드를 수정할 때, 특히 버그를 수정할 때 주석을 추가하라.
9. 주석을 사용해 불완전한 구현을 표시하라.
    - 기술 부채를 측정하고 해결하는 데 도움이 됨.

https://stackoverflow.blog/2021/12/23/best-practices-for-writing-code-comments/

Stack Overflow Blog

좋은 주석을 적는 방법

프로그래밍은 음악이나 미술과 같기 때문이다. 속성을 말하는 것이 아니라 범위를 말하는 것이다.

음악을 배운다고 해 보자. 음악을 하려면 무엇을 어떻게 배워야 할까? 음악 그 자체를 먼저 배우려는 사람은 없을 것이다. 피아노를 배우든, 기타를 배우든 혹은 노래를 하든 악기를 하나 선택하고, 기본 음계와 악보 보는 법, 그리고 소리내는 법을 배운 뒤 짧은 곡을 연습하는 것이 일반적일 것이다.

프로그래밍도 마찬가지다. 프로그래밍 언어를 하나 선택하고, 기본 문법과 실행 방법을 배운 뒤 작은 프로그램을 선택하여 따라 만들어보는 것이 가장 일반적인 방법이다.

또한, 음악과 악기의 종류가 셀 수 없이 많은 것 처럼, 프로그래밍도 마찬가지로 셀 수 없이 많은 프로그래밍 언어와 종류가 있다.

음악을 하려면 기간이 얼마나 걸릴까? 알 수 없다. 악기를 배우려면 얼마나 걸릴까? 악기마다 다르겠지만 보통 기초를 배우는 데 3개월, 기초적인 곡을 들을만하게 연주하는데 6개월~1년, 취미 공연을 할 수 있을 정도라면 2~3년 이상, 전공자가 되기 위해선 최소한 4~5년 가량을 매일 연습했을 것이다.

그것도 음악의 모든 범주가 아니라 하나의 악기를 다루는데만.

프로그래밍도 비슷하다. 프로그래밍을 잘 하려면 얼마나 걸릴까? 알 수 없다. 프로그래밍 언어를 배우는 데 있어서는, 언어 하나의 기초를 배우는데 3개월, 기초적인 프로그램을 제대로 만드는데에는 6개월~1년, 취미로 원하는 것를 뭐든 만들 수 있을 정도는 2~3년, 그리고 전문적인 프로그래머로 인정 받으려면 4~5년 이상 매일 프로그래밍을 해야한다.

그리고 악기 하나를 능숙하게 다룰 수 있게 되면 다른 악기를 배우는 것이 수월해진다. 프로그래밍도 마찬가지다.

즉, 악기를 연주하는 것에 대해서는 오래 걸린다는 것을 이해하고, 의심 없이 악보를 보고 따라하며 연습을 하고, 난이도를 높여가며 다양한 곡들을 연습하고 연주하며 실력을 늘려가지만, 프로그래밍을 배우는 것은 그렇게 생각하지 않으니 어렵게 느껴지는 것이다.

물론 이유는 있다. 악기 연주와는 달리 프로그래밍은 그 과정이 거의 눈에 보이지 않고, 결과 또한 드러나는 것이 전부가 아니기 때문에 기대와 과정의 괴리가 있어서 더 어렵게 느끼는 것 같다.

음악이나 프로그래밍 뿐이 아니라 세상 누구의 일도 어렵지 않은 것이 없다. 그리고 프로그래밍이 특별히 어려운 것도 아니다. 그냥 단기간에 배우려니 어려운 것이다.

프로그래밍은 왜 어려울까?

code-review #코드리뷰 | 안녕하세요. 이번에 테크리드로 승진(?)하게 된 5년차 개발자입니다. 작은 스타트업에 있다보니 생각보다 빠르게 테크리드 역할을 맡게 되었습니다. 이제 제가 코드리...

코드 리뷰를 받는 입장에서 해야 하는 입장이 되었는데 다른 분들은 리뷰를 어떤 식으로 하는지 궁금합니다.

요약
1. 로직을 이해하기 쉽도록 구현했는지를 위주로 코드리뷰합니다.
2. 코드 작성자는 확신이 없는 부분에 대해서 사전에 설명하는 코멘트를 남겨두면 좋습니다.
3. 코드 리뷰어는 자신의 코멘트가 필수적으로 반영되어야 하는지, 선택적으로 반영하면 좋은 것인지 명시하면 좋습니다.
4. 구글 등 다른 코드리뷰 문화도 참고하시면 좋습니다.

경험상 사람마다 코드리뷰에서 주로 보는 부분이 다르겠지만, 저는 로직을 주로 봅니다. 구현하고자 하는 것에 비해서 복잡하게 되어있지는 않은지, 맥락을 알아야지만 이해할 수 있도록 구현되어 있지는 않은지 점검하는 편이에요. 그래서 사실 코드를 읽다가 이해하기 어렵다 싶으면 그때부터 로직에 개선점이 있는지 주의 깊게 봅니다. 코드 스타일 등 린터나 포매터로 자동화할 수 있는 부분은 크게 신경 쓰지 않는 편이에요(대부분 CI에서 잡히고, 새로운 린터 규칙이 필요하면 추가하면 됩니다).

한편, 코드리뷰를 하다 보면, 리뷰가 올라오기까지의 시간과, 리뷰를 반영했을 때 그걸 확인하고 승인하는데 까지 걸리는 시간이 오래 걸리기 마련입니다. 일종의 핑퐁이지요. 이 핑퐁을 줄이기 위한 방법으로 저는 선제적 코멘트를 사용했습니다. 로직을 최대한 이해하기 쉽게 짜려고 노력했지만, 더 이상 개선할 수 없었을 때, 그렇다고 주석을 남기기도 애매할 때는 github, bitbucket의 코드 인라인 코멘트로 왜 이렇게 짰는지, 무엇을 고민하고 있는지에 대해 적어둡니다. 그러면 리뷰어가 왜 이렇게 짜셨나요? 라고 묻고, 그에 대해 답하면서 생기는 핑퐁이 줄어듭니다. 

마지막으로, 코드 작성자의 입장에서는 리뷰어의 코멘트가 필수적으로 반영되어야 하는지, 아니면 반영되면 좋은 것인지 구분이 애매할 수 있습니다. 그래서 리뷰어가 필수/선택 여부를 명확하게 표시해주는 게 좋다고 생각합니다. 

https://google.github.io/eng-practices/review/ 구글의 코드리뷰 가이드 문서와 거 문서에 링크된 다른 글을 읽어보셔도 도움이 될 거 같습니다.

커리어리

코드리뷰는 어떤 식으로 해야 할까?

지금 돌이켜 생각하면 부끄러운 일이지만, 처음 테스트 코드를 마주했을 때 든 생각은 '왜 귀찮은 테스트 코드를 만들어야 하는 걸까?'였습니다. 물론 지금은 테스트 코드의 중요성을 깨달아 열렬한 팬이 되었고, 이를 제 사회 생존을 위한 필수 장치로 여기며 함께하고자 노력하고 있습니다. 요즘은 대부분의 개발 과정에서 테스트 코드 작성을 실천하며 더 나은 결과물을 만들고 있습니다.

테스트 코드는 왜 만들까? | 요즘IT

요즘 최대의 관심사는 단언컨대 "테스트 코드"입니다. 혹자는 테스트 코드를 작성하면 시간이 부족해진다는 이유로 기피하곤 합니다. 저 역시 그랬으니 그 마음을 전혀 이해 못하는 건 아닙니다. 하지만 프로그램을 만들수록 테스트의 중요성은 점점 증가했던 것 같고 특히 "테스트 코드"는 코드 품질의 향상이나 리팩토링(혹은 코드를 수정하는 행위)를 할 때 보다 안전하고 자신 있게 할 수 있게 되어 유지 보수 차원에서 꼭 필요한 존재라고 생각합니다. 조금 과장하여 개발 프로세스 중에 필수라고 생각이 들기도 합니다. 
물론, 테스트 코드가 군대에서 다치면 의무대에서 줬던 빨간약 같은 만병통치약이라는 소리는 아닙니다. 테스트 코드가 모든 버그를 방지할 수 있는 것도 아니죠. 하지만 테스트 코드가 가져다주는 장점은 분명하기 때문에 고려를 해봐도 좋다고 생각합니다. 
그렇다면 우리는 왜 테스트 코드를 작성하게 될까요? 이번 글을 통해 테스트 코드 작성에 대한 각자의 생각을 정립하는 기회가 되었으면 좋겠습니다.
https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1964/

Wishket

테스트 코드는 왜 만들까?

Are you a Java programmer with 1-3 years of experience? Congratulations, you have passed the beginner level and now it's time to showcase your skills in interviews. To help you prepare for your next...

🕊️ 주니어 자바 개발자를 위한 100가지 질문 (2)

I care a lot about the tools I use. Especially when they aren't free. Some tools are too good to keep to myself. I have to share them! Here's what I've spent my money on in 2022-23 that has genuinely improved my life as a software engineer.

The 5 paid subscriptions I actually use in 2023 as a software engineer

넘쳐나는 구독 서비스 중 개발자가 자주 사용하게 되는 서비스는 무엇일까요?

1️⃣ 깃허브 코파일럿

코드를 작성하면 코파일럿이 다음에 작성할 코드를 예상하고 추천해준다. 코파일럿 사용후 생산성이 약 30% 증가했다. 

2️⃣ Kagi: 구글보다 나은 서치 엔진

Kagi에서 검색하면 구글기나 빙보다 더 정확한 검색
결과가 뜬다. 지속적으로 정확한 검색 결과는 자신이 제어하는 검색 개인화에 의해 더욱 강화된다. Kagi에게 스택 오버플로 또는 미디엄 사이트의 결과에 더 높은 가중치를 부여할 수 있고 결과를 보고 싶지 않은 사이트도 차단하도록 설정할 수 있다. 

https://kagi.com

3️⃣ 미드저니: AI 이미지 생성

백엔드 엔지니어가 포토샵으로 이미지 생성할 일도 없고 잘하지 못할 수 있다. 기술 아티클글 작성할 때 도움되는 이미지를 미드저니를 사용해서 생성한다. 

https://www.midjourney.com/

4️⃣ Scribd

인기 있는 전자책이 모여있는 온라인 라이브러리다. 출퇴근할 때나 여행 다닐 때 오디오북을 들으면 좋다. 

5️⃣ 미디엄

같은 직종에 종사하는 사람들로부터 배울 수 있는 블로깅 플렛폼. 

👉 보너스: Excalidraw

화이트보드 대신 온리인으로 도형을 그리며 설계할 때 도음되는 도구다.

https://excalidraw.com

개발자가 자주 사용하게 되는 구독 서비스 5가지

최근 한 기업의 소프트웨어 개발팀이 서버리스 아키텍처 프로젝트를 버리고 모놀리스를 도입해서 클라우드 인프라 비용을 90% 절감했다는 내용의 블로그 글을 올리며 뜨거운 논란을 불러일으켰다. 더구나 이 글은 다른 누구도 아닌 아마존 프라임 비디오의 선임 소프트웨어 개발 엔지니어 마신 콜니가 쓴 글이었다. 아마존은 클라우드 서비스 시장의 리더임은 말할 것도 없고 서버리스 컴퓨팅을 앞장서서 지지하는 대표적인 기업이다.

아마존 프라임 비디오의 '서버리스 vs. 모놀리스' 논란에서 얻는 6가지 교훈

아마존 프라임 비디오는 서버리스 아키텍처를 버리고 모놀리스를 선택했다. 그리고 클라우드 인프라 비용을 90% 절감했다.

언젠가부터 MSA, 서버리스 안하면 쿨하지 못한게 되었다. 이 흐름탓인지 부트캠프에서 몇 주간 진행하는 프로젝트에도 MSA로 서버를 구성한다. 정말 말리고 싶었지만 아무리 말해도 자기가 고생해봐야 이게 아닌걸 알지 않나.

각 팀과 회사가 가진 자원은 모두 다르다! 그러니 너무 부끄러워 마시라!

ITWorld Korea

모놀리스는 부끄러운 아키텍처인가?

관리자 페이지 만들지 마세요. 프론트만 개발해보세요.

10% 비용으로 10배의 효과를 만드는 방법에 대해 알고 계신 분들은 안보셔도 괜찮아요.

🚀 오길비 부회장. 10% 비용으로 10배의 효과를 만드는 방법

✅ 3,000,000회 이상의 조회수를 기록한 TED의 인기 영상

- 오길비 그룹의 부회장이자 마케팅 전문가인 로리 서덜랜드(Rory Sutherland)는 18분이라는 짧은 시간 안에 제가 가지고 있던 일에 대한 관점을 완전히 바꿔버렸어요. 개인적으로 너무 감명 깊어서 군대에서 20번 넘게 돌려봤던 기억이 있네요. 업로드된 지 10년이 넘은 TED 영상이지만 구독자분들께 꼭 소개해 드리고 싶어서 이번 콘텐츠로 선정하게 되었어요. 시간이 되시는 분들은 원본 영상도 함께 보시는 걸 추천드립니다!

✅ 원본 글 정리 (프로덕트랩의 주관적인 해석 포함)

[멋진 철학자. A Fucking Philosopher.]

- 여기 있는 것은 전자 담배입니다. 1~2년 전에 발명된 이래로 저에게 말할 수 없는 행복을 안겨주었죠. 그 이유는 다음과 같습니다. 영국에서 공공장소에서의 흡연이 금지된 이후로 저는 더 이상 파티를 즐길 수 없었습니다. 파티에서 와인 잔을 들고 사람들과 이야기를 나누다 보면 때로는 혼자 조용히 서서 생각에 잠기고 싶을 때가 있습니다. 하지만 담배도 없이 혼자 창밖을 바라보고 있으면 반사회적이고 친구도 없는 멍청이처럼 보이기 마련입니다. 담배와 함께라면 당신은 멋진 철학자처럼 보일 수 있습니다.

[그리스에 대출을 해준 멍청한 은행들에 대한 구제 금융]

- 사물을 재정의하는 것의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 똑같은 일이라고 해도 그 일을 어떻게 바라보는가에 따라 기분이 좋아질 수도 나빠질 수도 있습니다. 고전적인 경제학의 문제 중 하나는 지나치게 현실에 집착한다는 점입니다. 하지만 실제로는 현실만큼 그 현실을 어떻게 바라보는지가 중요합니다. 같은 일을 두고 '그리스에 대한 구제 금융'이라고 말할 수도 있고, '그리스에 대출을 해준 멍청한 은행들에 대한 구제 금융'이라고 할 수도 있습니다. 사실 이 둘은 실제로는 같은 이야기입니다. 

[심리적인 접근보다 공학적인 접근이 우선시 되었던 이유]

- 인식은 우리의 생각과 행동에 엄청난 영향을 미친다고 생각합니다. 하지만 2002년 노벨 경제학상을 수상한 심리학자, 대니얼 카너먼(Daniel Kahneman) 이전에는 이를 설명할 수 있는 훌륭한 방법이 없었습니다. 하지만 기술 공학 분야는 그렇지 않았습니다. 자신들의 논리를 설명할 수 있는 훌륭한 방법들이 다수 존재했습니다. 이로 인해 우리는 심리적인 해결책보다는 공학적인 해결책에 집중하게 되었습니다.

[심리적인 접근의 효용성]

- 심리적인 해결책이 얼마나 효과적인지 말씀드리겠습니다. 혹시 파리와 런던 간의 이동 시간을 약 40분 단축하기 위해 무려 600만 파운드를 투자한 유로스타를 아시나요? 투자한 돈의 0.01%를 열차에 Wi-Fi를 설치하기 위해 사용했다면 기차에 탑승한 승객들의 즐거움을 훨씬 더 향상시킬 수 있었을 것입니다. 만약 투자한 돈의 10%를 세계 최고의 남녀 슈퍼모델들을 고용해 탑승한 모든 승객들에게 고급 와인을 무료로 나눠줬다면 어땠을까요? 여전히 500만 파운드가 넘는 돈이 남아있었을 것이고, 사람들은 오히려 이동 시간을 늘려달라고 요청했을 것입니다.

[창의적이고 감성적인 아이디어 VS 이성적이고 수치화된 아이디어]

- 저는 창의적이고 감성적인 아이디어를 대하는 방식과 이성적이고 수치화된 아이디어를 대하는 방식 간에 불균형과 비대칭이 존재한다고 생각합니다. 창의적인 아이디어는 이성적인 사람들의 검토를 거쳐 승인됩니다. 그것이 틀리다고 생각하지는 않습니다. 하지만 그 반대의 경우, 이성적이고 수치화된 아이디어는 그 자체로 승인됩니다. "숫자는 모두 맞는 것 같지만, 이 아이디어를 발표하기 전에 크리에이티브 한 사람들에게 보여줘서 더 나은 것을 생각해낼 수 있는지 알아볼게요."라고 말하지 않습니다.

[의사 결정을 할 때 고려해야 하는 3가지 요소]

- 저는 의사 결정을 할 때, 기술 / 경제 / 심리적인 요소가 모두 고려되어야 한다고 생각합니다. 어느 한 가지를 우선시하는 것이 아니라 이 세 가지를 모두 동등하게 고려하여, 가능한 그 중간 지점에 있는 해결책을 찾아야 합니다. 

[심리적 통찰력을 기반으로 검색창에 집중한 구글]

- 실제로 훌륭한 비즈니스를 보면 거의 항상 3가지 요소를 모두 고려한 것을 볼 수 있습니다. 구글은 기술적으로도 훌륭하지만, 한 가지 일만 잘하는 기업이 그 일과 다른 일을 동시에 하는 기업보다 그 일을 더 잘한다고 믿는다는 훌륭한 심리적 통찰력을 기반으로 만들어졌습니다. 이는 "목표 희석"이라는 심리적 현상입니다. 구글은 다른 포털 사이트들과 다르게 검색창에만 집중하는 방식으로 사람들의 이러한 심리를 훌륭하게 이용했습니다.

[음식을 요리하는 것과 바닥을 청소하는 것]

- 오스트리아의 경제학자인 폰 미제스는 경제학은 심리학의 하위 집합에 불과하다고 이야기했습니다. 그는 경제학을 "희소성이 있다는 조건 안에서 인간의 심리를 연구하는 학문"이라고 표현했습니다. 폰 미제스는 인간의 심리에 따른 인지의 가치를 다른 종류의 가치와 절대적으로 동등한 것으로 취급해야 한다는 사실을 가장 잘 설명한 경제학자였습니다. 폰 미제스는 식당에서 음식을 요리함으로써 창출하는 가치와 바닥을 청소 함으로써 창출하는 가치가 동일한 가치라고 말합니다. 결국 두 가치 가치 모두 우리가 음식을 즐길 수 있도록 만드는 것이기 때문입니다.

[인식이 모든 것이다]

유명 브랜드의 진통제는 유명하지 않은 브랜드의 진통제보다 더 효과적입니다. 성분이 같더라도 실제로 더 많은 통증을 감소시킵니다. 인식은 그 자체만으로도 정말 실질적인 효과가 있습니다. 

✅ 팀원들과 이런 이야기를 나눴어요.

- 제품 팀에게 데이터의 중요성을 말하는 글들은 너무 쉽게 찾아볼 수 있어요. 하지만 인간의 심리를 활용한 크리에이티브 한 아이디어의 중요성에 대해 말하는 글들은 찾아보기가 어렵죠. 팀원분들과 함께 잠시 데이터는 내려놓고 기존에 고민하고 있던 문제들에 대해 완전히 새로운 방식으로 접근해 보는 시간을 가졌어요. 창의적인 접근 방법이 필요하다면 회의 전에 팀원 분들과 이렇게 한번 말해보세요. '인식이 모든 것이다'

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원본 글 : https://maily.so/productlab/posts/3a7d4267

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< 브랜드 히스토리 : 최초의 윈도우부터 윈도우11까지 >
IT업계의 '라떼' 얘기라 할 수 있는 마이크로소프트의 윈도우의 역사에 관해서 이해할 수 있는 글이네요. :-)
오래만에 보는 윈도우 옛날버전의 캡춰된 이미지를 보니 예전 기억이 새록새록 나네요. 일독을 추천해봅니다.

개인적으로는 윈도우95가 PC OS는 윈도우로 거의 통일하고, 윈도우98이 대중화를 이끌며 화룡점정 했따고 생각합니다. 그리고, 윈도우 버전이 올라갈수록 H/W성능도 자연스럽게 올라가게 되었고, 무엇보다 인텔과의 합작(윈텔)을 통해서 윈텔공화국 아성이 구축이 되기도 했었습니다.

< 윈도우 버전과 출시연도 >
- 윈도우1.0: 1985년 (배포는 1.01 버전)
- 윈도우3.0: 1990년 (한글판은 1991년)
- 윈도우3.1: 1992년
- 윈도우95: 1995년
- 윈도우98: 1998년
- 윈도우XP: 2001년
- 윈도우비스타: 2006년
- 윈도우7: 2009년
- 윈도우8: 2012년
- 윈도우10: 2015년
- 윈도우11: 2021년

the-edit.co.kr

커리어리 Associate Product Manager

김명찬

문제를 그냥 넘어가지 않습니다. 축구와 야구는 인생과도 같습니다. 링컨, 알렉스 퍼거슨, 빌리 빈을 존경합니다.
#프로덕트매니저 #데이터분석

- Product Manager for Cloud Storage Solution
- Project Management about Backend Improvement based on Hadoop and Pure Storage

Product Manager

Manager for Solution Architecturing
Presales engineer for public secotr

Senior Manager

Head of Solution Engineering

Digital Transformation Executive MBA

학점: 4.3

- aSSIST MBA and Aalto University's (Formerly Helsinki School of Economics) Executive MBA

MBA aSSIST MBA and Aalto University's Executive MBA

HoKing

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🛕IT Guy - 24yr, Head / INFJ-T
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