원프레딕트에서 일하면서 할말은 많지만, 적어도 같이 일하는 구성원의 역량에 대해서는 신입, 경력 가릴것 없이 좋은 사람들로 구성되어 있어서, 자주 기웃 거리며 좋은 인사이트를 얻어가곤 합니다. 이전 글에서 정리한 지표를 보면 Raw SQL 로 사용했을 경우 ORM 대비 좋은 성능을 기대할 수 있었습니다.

Substation API 성능 개선기 (ORM vs SQL) 2편

이전 " SQL vs ORM "성능 비교글에 대해서 두번째 편을 작성해봤습니다. (이렇게 까지 늦어 질줄은...) 

지난번에 올린 글은, 'SQL' 과 'ORM' 을 활용해 데이터를 조회할 때 걸리는 성능 차이와 저하 원인에 대한 글을 작성해 봤는데요.
이번에는 ORM 을 사용했을때 성능을 개선할 수 있는 방법 2가지와, ORM 의 특 장점에 대해서 적어 봤습니다.

성능을 상승할 수 있는 방법으로 2가지를 분석해봤는데요! 
첫 번째로 Python 의 Sqlalchemy 에서는 "Lambda" 를 사용하는 방법과
두 번째로 View 테이블을 만들어 ORM 으로 사용하는 방법을 사용해봤습니다.

각각의 방법마다 "유의미한 성능 향상" 이 있었고 ORM에 대한 장점에 대해서도 적어봤는데 시간나실 때 기웃 해주시면 감사하겠습니다 :) 

[사내 블로그]
https://tech.onepredict.ai/bf7b00d4-c709-4ef3-aed6-a529e2cc9140

[개인 블로그]
https://www.owl-dev.me/blog/68

Project

SQL vs ORM ? 2편

이번 WWDC 2023에서는 기존 코어 데이터의 영속적인 로컬 데이터의 역할을 대체해줄 수 있는 SwiftData가 등장했습니다😃

훨씬 직관적이고 다루기 쉬운 장점을 많이 지닌것 같아요.
이 모든것이 Swift의 매크로 기능을 활용했다는 점에서 정말 이번 업데이트에서는 매크로 하나 개발해서 전역적으로 써먹는 느낌이네요!

앞으로 열릴 세션에서 좀 더 자세히 나오겠지만 우선 찍먹 느낌으로 SwiftData에 대해 요약해봤어요🥳

iOYES

Meet SwiftData

The RedPajama project aims to create a set of leading open-source models and to rigorously understand the ingredients that yield good performance. In April we released the RedPajama base dataset based on the LLaMA paper, which has worked to kindle rapid i

RedPajama 7B now available, instruct model outperforms all open 7B models on HELM benchmarks - TOGETHER

* 링크 : https://www.together.xyz/blog/redpajama-7b

예전부터 여러 오픈소스 LLM을 공개하던 Together 에서 RedPajama 모델을 공개했습니다. 기존에는 RedPajama 라는 이름으로 1.2T 토큰 규모의 데이터셋을 공개했었습니다 (참고: https://www.together.xyz/blog/redpajama) 

물론 데이터 퀄리티가 별로인 것이 많이 들어가 있다면 그게 그렇게 의미있는건 아니지만.. 아무튼 곧 3B, 7B 모델을 공개했는데 7B 모델은 0.1 버전으로 명시해 놓았었습니다. (https://www.together.xyz/blog/redpajama-models-v1) 

이번에는 약간 정식 릴리즈 처럼 공개를 했습니다. 벤치마크 데이터에 따르면 7B 모델 중에는 성능이 제일 높은 편으로 나오기는 합니다. 이렇게 계속해서 향상되는 오픈소스 모델들이 나오다 보면 정말 꽤 쓸만한 것들이 많이 나오게 될 것 같습니다!

TOGETHER

RedPajama 7B 모델 정식 릴리즈

CSS에서 display 속성은 웹페이지 상에서 엘리먼트들이 어떻게 보여지고 다른 엘리먼트와 어떻게 상호 배치되는지를 결정합니다. 여러 가지 display 속성값 중에서 가장 근간이되지만 은근히 햇갈릴 수 있는 inline과 block, inline-block 에 대해서 알아보도록 하겠습니다. display 속성이 inline으로 지정된 엘리먼트는 전후 줄바꿈 없이 한 줄에 다른 엘리먼트들과 나란히 배치됩니다.

CSS의 display 속성: inline, block, inline-block

CSS의 display 속성에서 `inline`과 `block`의 차이를 정확히 알고 사용하고 계신가요? 😄 이 둘을 합쳐놓은 `inline-block`이라는 녀석은 또 뭘까요? 😅

이번 포스팅에서는 display 속성에서 가장 근간이되지만 은근히 많은 분들이 헷갈려하시는 `inline`과 `block` 그리고 `inline-block`에 대해서 알아보도록 하겠습니다.

Daleseo

CSS의 inline, block, inline-block 한 방에 정리

Some CSS properties are more costly than others in terms of performance. When used improperly, they can slow down your webpage and make it less responsive for your users. In this article, we’ll…

Costly CSS Properties and How to Optimize Them

https://levelup.gitconnected.com/costly-css-properties-and-how-to-optimize-them-b2ebc6a85979

# Box-Shadow
- blur radius 반경을 작은 값으로 줄이기
- 그라데이션 대신 단색 쓰기
- 내부 그림자에 inset 쓰기: 추가 레이어가 없어서 성능이 좋아짐
- box-shadow 애니메이션에는 will-change 쓰기: 브라우저에게 알려줘서 렌더링이 최적화됨

# Background Image
- 더 작은 크기의 이미지 사용
- JPEG 또는 PNG 최적화와 같은 이미지 압축 기술 사용  
- 이미지 스프라이트를 사용하여 HTTP 요청 횟수 줄이기  
- lazy loading 써서 필요할 때만 이미지 불러오기

# Border-Radius
- 더 작은 `border-radius` 값 사용  
- 복잡한 테두리 디자인에 `border-radius` 대신 `border-image` 속성 사용  
- 복잡한 테두리 디자인에 SVG 그래픽 사용

# Transforms
- 가능하면 3D 트랜스폼 대신 2D 트랜스폼 사용  
- 트랜스폼 애니메이션 시 성능 향상을 위해 will-change 속성 사용
- `transform-style: preserve-3d` 속성을 사용하여 하드웨어 가속 사용

# Filters
- 더 간단한 필터 이펙트 사용
- 필터 애니메이션 시 성능 향상을 위해 `will-change` 속성 사용
- `transform-style: preserve-3d` 속성을 사용하여 하드웨어 가속 사용

원본 CSS code:

```css
div {  
  filter: blur(5px);  
}
```

최적화된 CSS code:

```css
div {  
  filter: blur(1px);  
  transform: translateZ(0);  
}
```

`5px` 대신에 `1px`를 사용함. 이렇게 하면 흐림 효과를 렌더링하는 데 필요한 처리량이 줄어듬.
  
또한 `translateZ(0)` 값으로 변형 속성을 추가함. 이렇게 하면 요소에 대한 새 레이어가 생성되어 GPU 가속 및 성능 향상에 도움이 됨.
  
이렇게 최적화된 CSS 코드를 사용하면 웹페이지의 성능에 미치는 영향을 줄이면서 동일한 시각 효과를 얻을 수 있음.

Medium

비용이 많이 드는 CSS 속성과 최적화 방법

A collection of modern, server-safe React hooks - from the ui.dev team

useHooks - The React Hooks Library

https://usehooks.com/

프론트엔드 교육 사이트 ui.dev에서 사용하는 모던 & 서버-세이프 React Hooks 라이브러리

설치: `npm i @uidotdev/usehooks`

아래는 제가 직접 선정한 유용해보이는 hook들 목록이에요.

- useWindowSize
- usePrevious
- usePreferredLanguage
- useLockBodyScroll
- usePageLeave
- useClickAway

패키지를 설치하는 것도 나쁘지 않지만 저는 종속성을 늘리기 싫어서 깃허브 소스코드를 hooks/ 폴더에 입맛대로 복붙해서 써요. 선택은 각자 취향대로..

Usehooks

useHooks - React Hook들을 모아놓은 라이브러리

📕
또 다른 문제는 속도다. 디지털 네이티브들은 위대한 아이디어를 몇 주 혹은 며칠 만에 프로덕션 코드로 바꿀 수 있다. 그들은 매일 새로운 버전을 출시한다. 전통적인 기업에게 이를 따라가는 것은 속도를 높이는 것을 의미한다. “더 이상 출시까지 6개월이나 12개월을 들여서 개발할 여유가 없습니다.” 

- <개발자에게 물어보세요>

💬
이틀 전 발표한 애플의 MR 헤드셋 개발 프로젝트에는 1천 명 이상의 개발자가 투입됐으며, 개발에 7년 이상 소요됐다고 말합니다. 성공 여부와는 별개로 0~1을 만들어내는 혁신에는 ‘공들인 시간’은 혁신이기 때문에 필요한 시간이라 생각한다. 그러나 1-100…. 아니 1-30을 만들어 내려 6개월이나 12개월을 들여서 개발한다면 ‘회사만 여유’가 있고 다른 모든 이들은 다른 서비스를 고용하지 않을까?

“6개월이나 12개월을 들여서 개발한다고 고용되는 서비스를 만드는 것은 아니다. 이미 다른 서비스를 고용했지 않을까?”

책과 엔지니어✍️: 속도의 문제

안녕하세요. 그린입니다🍏 이번 포스팅에서는 WWDC 2023에서 소개된 SwiftUI의 새로운 기능 및 개선된 사항들을 학습해보겠습니다🙋🏻 들어가기 앞서 작년 WWDC 2022에서 SwiftUI4가 소개되면서 정말 많은 발전이 있었죠!? 차트나 네비게이션 방식의 전체적인 변화 등 실제적으로 체감되는 변화들이 많았었습니다. 그런데 이번 SwiftUI의 소개를 보면 작년처럼 많은 변화와 체감되는 업데이트 항목들이 많았습니다😃 좀 더 편리하게 Swif

What's new in SwiftUI (feat. WWDC 2023)

WWDC 2023에서 소개하는 SwiftUI는 어떨까요?
어떤 새로운 기능들과 개선된 항목들이 더욱 개발을 수월하게 해줄까요?😲

완전히 변경된 데이터 흐름 유형과 굉장히 발전된 애니메이션 및 트랜지션들이 많이 소개가 되었더라구요.

그래서 바쁜 개발자들을 위해 한번 정리해봤습니다🙋🏻

iOS개발자로 일한지 3주차된 신입입니닿
항상 글 모두 잘 보고있습니다. 감사합니다👍👍

최근 몇 달간 카일스쿨(변성윤)님의 PM을 위한 데이터 리터러시(프로덕트 데이터 분석) 강의를 통해 강의료 몇 배 이상의 값어치를 획득했기 때문에 이 강의가 왜 좋은지! 그리고 어떻게 듣고 활용했을 때 더 좋았는지를 공유하고자 한다. A가 스타트업의 첫 데이터 분석가로 입사했을 때 : 1. 누군가 : " 데이터 분석가님이 하고 싶은 대로 해주세요!

"너는 DA니까,알아서 잘 할거야"라는 말을 듣는 사람들을 위한 PM을 위한 데이터 리터러시(프로덕트 데이터 분석) 리뷰

"너는 DA니까,알아서 잘 할거야"라는 말을 듣는 사람들을 위한 PM을 위한 데이터 리터러시(프로덕트 데이터 분석) 강의 리뷰

제 강의 후기가 올라와서 공유해보아요! 최초에 강의를 만들 때 어떤 부분이 도움이 되면 좋겠다, 어떻게 활용하면 좋겠다라고 생각했던 부분을 모두 실천하고 계시네요!

데이터 관련 어려움을 겪는 분들이 계시면 한번 보셔도 좋을 것 같아요 :) 

활용 방법까지 같이 기록해두셔서 도움이 될 것 같네요.

그리고 혹시 강의를 구매했는데 아직 천천히 수강하고 있다면 디스코드에 들어오셔서 같이 듣고 의견을 나눌 스터디를 만드는 것도 매우 추천드리고 싶어요-! (구매하고 수강을 안하신 분들이 계신데 같이 들어보며 이야기 나누고 싶네요..!)

강의 URL : https://inf.run/HLzf

https://sowhatmylifeismine.tistory.com/263

What a Beautiful Data!

PM을 위한 데이터 리터러시(프로덕트 데이터 분석) 강의 리뷰

15 min to read 기본 원리와 구현 그리고 오픈소스를 통한 이해 마이크로서비스, MSA, Micro Service Architecture. MSA(Micro Service Architecture) 불과 6년전만 하더라도 대한민국 개발생태계에서 외치지도 들리지도 않던 용어다. 그럼에도 2021년 11월 오늘에는 대부분의 개발자들이 한번쯤은 들어본 용어가 되어버렸다. 이번 글에서는 MSA의 장단점을 써 내려가지는 않을것이다.

API Gateway Throttling 구현 | Doublem.org

MSA 설계 패턴 중 하나로 API Gateway 가 있는데요,
이 API Gateway 의 주요 기능 중 하나가 바로 API Throttling 입니다.

오늘 소개해드릴 블로그는 이런 API Throttling 이 무엇이고 실제 구현은 어떻게 되어있는지를 자세하게 설명하고 있습니다.

📌 API Throttling?
API 요청에 속도와 횟수를 제한하는 Rate Limit 기능 입니다. 
API Throttling 을 구현하면 특정 사용자가 만든 프로그램이 버그가 있어 요청량이 폭증하거나 악의적인 사용자가 DoS(Denial of service)와 같은 공격을 시도하더라도 서비스 가용성(Availability)에 문제가 생기지 않도록 할 수 있습니다.

📌 API Throttling 종류
API Throttling 의 구현은 일반적으로 Bucket 과 Window 를 컨셉으로 한 알고리즘이 사용됩니다.
✔️ Leaky Bucket - https://en.wikipedia.org/wiki/Leaky_bucket
✔️ Token Bucket - https://en.wikipedia.org/wiki/Token_bucket
✔️ Fixed Window, Sliding Window- https://konghq.com/blog/how-to-design-a-scalable-rate-limiting-algorithm/

📌 Leaky Bucket
- 고정된 버킷최대깊이(T)의 버킷에 네트워크 요청 유입속도의 한계값(τ)을 정하고 지정된 속도에 맞춰서 일정하게 처리하도록 구현하는 방식입니다. 한계값을 초과하면 그 뒤에 유입된 요청은 버립니다.
- 고정된 처리량(개수/속도)을 기반으로 동작을 하기에, 안정된 처리율과 메모리 사용을 보장할 수 있는 장점이 있습니다.
- Peek 시간에 적절한 Rate 인자를 배정하지 못하면, 신규 요청건들이 Queue 에서 넘쳐버리게되고 다음 Rate Time 까지 기다려야 하는 단점이 있습니다.

📌 Token Bucket
- Bucket 에 저장 할 수 있는 최대 토큰의 숫자를 정하고 일정주기로 해당 토큰을 채워주도록 하는 상태에서 요청마다 특정 갯수의 토큰을 사용하도록 구현하는 방식입니다. 토큰이 없으면 요청 메시지를 반환합니다.
- 짧은 시간에 집중되는 트래픽도 토큰만 있으면 처리가 가능하기 때문에 다음 Rate Time 을 기다려야하는 Leaky Bucket 의 단점이 사라집니다.
- 초당처리량과 최대 버킷크기의 값을 적절히 튜닝해야하는 단점이 있습니다.

공유드린 블로그에 이에 대한 자세한 설명과 구현 내용이 있으니
관심있으신 분들께서는 한번 보시면 좋겠습니다. 

📚 함께보면 좋은 글
- 🧩 마이크로서비스 설계 패턴: https://careerly.co.kr/comments/84921?utm_campaign=self-share

https://doublem.org/api-gateway-basic/

Doublem.org | Software Design & Development Blog

📈 API Gateway Throttling 구현

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?

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

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?

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 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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💛 카카오톡 오픈 채팅방이 만들어졌어요

- PRODUCT LAB의 새 글이 올라올 때마다 알려드려요.
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🙏 PRODUCT LAB은 사실.

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

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네이버는 한국이 좁다? 네이버가 커머스로 꿈꾸는 세계 진출

네이버 주식 사러 갑니닷~ᕕ( ᐛ )ᕗ

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CEO/프로덕트 매니저/서비스 기획

오연우

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