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

네이버 데뷰가 이제 DAN 으로 리브랜딩! 기술 세션(세션에 deview 라고 태깅) + creative 해서 전직군 다 아우르는 느낌이네요!!

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

네이버 데뷰가 이제 DAN 으로 리브랜딩! 기술 세션(세션에 deview 라고 태깅) + creative 해서 전직군 다 아우르는 느낌이네요!! https://dan.naver.com/24/sessions

dan.naver.com

팀 네이버 DAN 2024

Thoughts on funding maintainers through the pledge, WordPress' struggles and just money and Open Source in general.

The Inevitability of Mixing Open Source and Money

flask를 만들고 다양한 오픈소스 프로젝트에 참여하는 Armin Ronacher가 Sentry에서 오픈소스 생태계에 자금을 지원하는 Open Source Pledge를 출범시키는 작업을 진행했는데 이번 WordPress와 WP Engine의 분쟁 상황에 대한 생각을 정리한 글입니다.

DHH는 WordPress의 창시자인 Matt Mullenweg를 비난했지만 자신의 생각으로는 오픈소스 프로젝트와 돈을 꽤 빠르게 섞이는 편이고 DHH가 만든 Rails와는 달리 자신이 만든 Flask는 Rails 같은 규모에 도달하지 못했는데 이는 자신의 의지가 반영된 결과라고 합니다. Rails 같은 규모가 되려면 많은 에너지가 필요하기 때문에 현재의 상태에 만족하고 있다고 합니다.

WordPress는 오픈소스 프로젝트 중에서도 상위 1%에 속할 정도로 이미 재정적인 수익을 얻고 있지만 이번 사태를 보면 다른 오픈소스 프로젝트와 비슷하게 WordPress도 억울함을 느끼는 것을 흥미롭게 보면서 이럴때 일수록 오히려 소규모 프로젝트에 더 자금을 모으는게 맞다고 얘기하고 있습니다.

저도 수년째 오픈소스 프로젝트를 주도하는 회사와 클라우드 호스팅하는 업체간의 분쟁이 계속되는 가운데 Sentry가 준비한 FSL과 Open Source Pledge를 흥미롭게 보면서 대안이 될 수 있을지 고민하고 있습니다. 정말 대안이 될 수 있을지 어떨지는 계속 봐야겠지만 Sentry에서도 많은 고민을 해서 준비했다는 생각이 많이 듭니다.

https://lucumr.pocoo.org/2024/10/14/mixing-oss-and-money/

flask를 만들고 다양한 오픈소스 프로젝트에 참여하는 Armin Ronacher가 Sentry에서 오픈소스 생태계에 자금을 지원하는 Open Source Pledge를 출범시키는 작업을 진행했는데 이번 WordPress와 WP Engine의 분쟁 상황에 대한 생각을 정리한 글입니다. DHH는 WordPress의 창시자인 Matt Mullenweg를 비난했지만 자신의 생각으로는 오픈소스 프로젝트와 돈을 꽤 빠르게 섞이는 편이고 DHH가 만든 Rails와는 달리 자신이 만든 Flask는 Rails 같은 규모에 도달하지 못했는데 이는 자신의 의지가 반영된 결과라고 합니다. Rails 같은 규모가 되려면 많은 에너지가 필요하기 때문에 현재의 상태에 만족하고 있다고 합니다. WordPress는 오픈소스 프로젝트 중에서도 상위 1%에 속할 정도로 이미 재정적인 수익을 얻고 있지만 이번 사태를 보면 다른 오픈소스 프로젝트와 비슷하게 WordPress도 억울함을 느끼는 것을 흥미롭게 보면서 이럴때 일수록 오히려 소규모 프로젝트에 더 자금을 모으는게 맞다고 얘기하고 있습니다. 저도 수년째 오픈소스 프로젝트를 주도하는 회사와 클라우드 호스팅하는 업체간의 분쟁이 계속되는 가운데 Sentry가 준비한 FSL과 Open Source Pledge를 흥미롭게 보면서 대안이 될 수 있을지 고민하고 있습니다. 정말 대안이 될 수 있을지 어떨지는 계속 봐야겠지만 Sentry에서도 많은 고민을 해서 준비했다는 생각이 많이 듭니다. https://lucumr.pocoo.org/2024/10/14/mixing-oss-and-money/

Armin Ronacher's Thoughts and Writings

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

에어비앤비는 최근 리액트 16에서 리액트 18로 업그레이드 하는 대규모 프로젝트를 진행했습니다. 이 과정에서의 고충과 해결법, 철학 등을 요약하여 설명한 글입니다.

에어비앤비는 어떻게 리액트를 점진적으로 업그레이드했을까?

개발자에게 있어 메이저 라이브러리 업그레이드는 다소 까다로운 과제입니다. 반드시 필요하지만, '예측하기 어려운 호환성 이슈, 트러블슈팅' 등의 이유로 여러 난관이 존재하기때문인데요.

이런 배경에서, Airbnb가 제시한 React 업그레이드 전략을 재미있게 읽었습니다. Airbnb는 두 가지 전략을 통해 점진적이고 안전한 업그레이드를 실현했는데요.

1. 모듈 별칭(Module Aliasing)
React 16에서 React 18로의 점진적인 업그레이드를 위해서는 두 버전의 React를 동시에 사용해야 하는 상황이 발생합니다. 하지만 일반적으로 'react' import 구문은 하나의 버전만을 가리킬 수 있다는 기술적 제약이 있는데요. Airbnb는 이 문제를 모듈 별칭으로 해결했습니다.
아래와 같이 package.json에 두 가지 버전의 React를 다음과 같이 정의합니다
{
  "dependencies": {
    "react": "^16.0.0",              // 기본 React 버전
    "react-18": "npm:react@18.0.0"   // 별칭을 통한 React 18
  }
}

이렇게 설정하면 개발자들은 필요에 따라 각 컴포넌트에 선택적으로 React 버전을 import하여 사용할 수 있습니다:
// 기존 React 16 컴포넌트
import React from 'react';

// 새로운 React 18 컴포넌트
import React from 'react-18';

이런 접근 방식으로 기존 코드를 수정하지 않고도 새로운 버전의 React를 도입하고 컴포넌트 단위로 점진적인 마이그레이션이 가능해졌습니다.

2. 환경 타겟팅(Environment Targeting)
서로 다른 버전의 React로 빌드된 애플리케이션을 안전하게 운영하기 위해서는 환경을 명확히 분리할 필요가 있습니다. 이를 위해 환경 변수를 활용한 타겟팅 전략을 활용했습니다.
아래처럼 빌드 시점과 런타임에서 환경 변수를 통해 React 버전을 제어합니다:
REACT_UPGRADE=true/false

if (process.env.REACT_UPGRADE) {
  // React 18 기반의 애플리케이션 로직 실행
} else {
  // React 16 기반의 기존 애플리케이션 로직 유지
}

프로덕션 환경에서는 쿠버네티스를 통해 두 버전의 애플리케이션을 완전히 분리하여 운영합니다:
# React 16 환경 (기존 버전)
deployment-react16:
  env:
    REACT_UPGRADE: "false"

# React 18 환경 (신규 버전)
deployment-react18:
  env:
    REACT_UPGRADE: "true"

이러한 이중 전략을 통해 인프라를 구성함으로써, 독립된 배포 파이프라인을 운영하며, 안전하고 효과적으로 업그레이드가 가능해졌습니다.

기존에 라이브러리 메이저 업데이트시, 개발 과정에서는 미처 발견되지 못한 버그나 장애가 우려스러웠는데요. 이런 방식으로 점진적으로 업그레이드를 진행한다면 일괄 업데이트 보다 더 안정적인 업그레이드가 가능할 것 같습니다.

https://velog.io/@typo/how-airbnb-smoothly-upgrades-react

개발자에게 있어 메이저 라이브러리 업그레이드는 다소 까다로운 과제입니다. 반드시 필요하지만, '예측하기 어려운 호환성 이슈, 트러블슈팅' 등의 이유로 여러 난관이 존재하기때문인데요. 이런 배경에서, Airbnb가 제시한 React 업그레이드 전략을 재미있게 읽었습니다. Airbnb는 두 가지 전략을 통해 점진적이고 안전한 업그레이드를 실현했는데요. 1. 모듈 별칭(Module Aliasing)React 16에서 React 18로의 점진적인 업그레이드를 위해서는 두 버전의 React를 동시에 사용해야 하는 상황이 발생합니다. 하지만 일반적으로 'react' import 구문은 하나의 버전만을 가리킬 수 있다는 기술적 제약이 있는데요. Airbnb는 이 문제를 모듈 별칭으로 해결했습니다.아래와 같이 package.json에 두 가지 버전의 React를 다음과 같이 정의합니다<pre ><code>{
 "dependencies": {
 "react": "^16.0.0", // 기본 React 버전
 "react-18": "npm:react@18.0.0" // 별칭을 통한 React 18
 }
}</code></pre>이렇게 설정하면 개발자들은 필요에 따라 각 컴포넌트에 선택적으로 React 버전을 import하여 사용할 수 있습니다:<pre ><code>// 기존 React 16 컴포넌트
import React from 'react';

// 새로운 React 18 컴포넌트
import React from 'react-18';</code></pre>이런 접근 방식으로 기존 코드를 수정하지 않고도 새로운 버전의 React를 도입하고 컴포넌트 단위로 점진적인 마이그레이션이 가능해졌습니다. 2. 환경 타겟팅(Environment Targeting)서로 다른 버전의 React로 빌드된 애플리케이션을 안전하게 운영하기 위해서는 환경을 명확히 분리할 필요가 있습니다. 이를 위해 환경 변수를 활용한 타겟팅 전략을 활용했습니다.아래처럼 빌드 시점과 런타임에서 환경 변수를 통해 React 버전을 제어합니다:<pre ><code>REACT_UPGRADE=true/false

if (process.env.REACT_UPGRADE) {
 // React 18 기반의 애플리케이션 로직 실행
} else {
 // React 16 기반의 기존 애플리케이션 로직 유지
}</code></pre> 프로덕션 환경에서는 쿠버네티스를 통해 두 버전의 애플리케이션을 완전히 분리하여 운영합니다:<pre ><code># React 16 환경 (기존 버전)
deployment-react16:
 env:
 REACT_UPGRADE: "false"

# React 18 환경 (신규 버전)
deployment-react18:
 env:
 REACT_UPGRADE: "true"</code></pre>이러한 이중 전략을 통해 인프라를 구성함으로써, 독립된 배포 파이프라인을 운영하며, 안전하고 효과적으로 업그레이드가 가능해졌습니다. 기존에 라이브러리 메이저 업데이트시, 개발 과정에서는 미처 발견되지 못한 버그나 장애가 우려스러웠는데요. 이런 방식으로 점진적으로 업그레이드를 진행한다면 일괄 업데이트 보다 더 안정적인 업그레이드가 가능할 것 같습니다. https://velog.io/@typo/how-airbnb-smoothly-upgrades-react

velog.io

Airbnb에서 배우는 React 버전 업그레이드 전략

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

Notion을 알고 사용한 이후로 제 삶은 많이 바뀌었습니다. 너무 편리함
https://myperfecthotel.io

에이전틱 AI, 포스트 양자 암호, AI 거버넌스, 하이브리드 컴퓨팅 등이 기업에게 시급하거나 잠재적으로 파괴적인 트렌드들이라고 가트너가 제시했다.

“몇 년 내 판도 바꿀 동향은…” 가트너, 전략 기술 10가지 제시

가트너는 매년 기업 고객이 향후 몇 년간 주목해야 할 인기 기술에 대한 전망을 발표한다. 올랜도에서 열린 가트너의 연례 IT 심포지엄/엑스포에서 향후 몇 년 동안 주목해야 할 10대 전략을 제시했다.

🚨 에이전트 AI
2028년에는 최소 15%의 일상적인 업무 결정이 에이전틱 AI를 통해 자율적으로 이뤄진다고 가트너는 예측한다. 에이전틱 AI는 AI 어시스턴트에 통합되고 소프트웨어, SaaS 플랫폼, IoT 디바이스, 로봇 공학에 내장된다는 관측이다. 이미 많은 스타트업이 스스로를 AI 에이전트 구축 플랫폼으로 마케팅하고 있으며, 하이퍼스케일러는 AI 비서에 에이전트 AI를 추가하고 있다고 가트너는 설명했다.

“AI의 지능형 에이전트는 더 빠른 데이터 분석과 예측 인텔리전스를 통해 조직의 의사 결정을 바꾸고 상황 인식을 개선할 것이다. 사용자가 잠자는 동안 에이전틱 AI는 회사의 시스템 5개를 살펴보고 사용자가 할 수 있는 것보다 훨씬 더 많은 데이터를 분석하여 필요한 조치를 결정할 수 있다”

🚨 AI 거버넌스 플랫폼
AI 거버넌스 플랫폼의 장점 중 하나는 AI 관련 윤리적 사고를 방지할 수 있다는 점이다. 2028년까지 포괄적인 AI 거버넌스 플랫폼을 구현하는 조직은 이러한 시스템이 없는 조직에 비해 AI 관련 윤리적 사고가 40% 감소할 것으로 가트너는 예측했다.

AI 거버넌스 플랫폼은 조직이 견고성, 투명성, 공정성, 책임성 및 위험 규정 준수를 모니터링하는 관행과 기술 도구를 조합하여 AI의 법적, 윤리적, 운영 성과를 관리 및 감독할 수 있도록 지원함으로써 책임감 있는 AI를 촉진한다.

🚨 허위 정보 보안
가트너에 따르면, 이는 신뢰를 체계적으로 식별하고 무결성 보장, 진위 여부 평가, 사칭 방지 및 유해 정보의 확산 추적을 위한 방법론적 시스템을 제공하는 것을 목표로 새롭게 정의된 기술 범주다.

“AI와 머신러닝 도구의 발전과 광범위한 가용성으로 인해 기업을 노리는 허위 정보 사고가 증가할 것으로 예상된다. 이를 방치할 경우, 잘못된 정보는 모든 조직에 심각하고 지속적인 피해를 입힐 수 있다”

🚨 포스트 양자 암호화
2029년이면 양자 컴퓨팅의 발전으로 인해 대부분의 기존 비대칭 암호화가 안전하지 못할 것으로 가트너는 예측했다. 이에 따라 양자 컴퓨팅 복호화 위험에 저항하는 데이터 보호 기능을 제공하는 포스트퀀텀 암호화의 중요성이 강조되고 있다.

비대칭 암호화는 거의 모든 소프트웨어, 전 세계 수십억 대의 디바이스, 그리고 인터넷을 통한 대부분의 통신에 사용되고 있다. 가트너는 최근 보고서에서 ‘선수집, 후복호화’ 공격이 이미 존재할 수 있다고 밝혔다. 포스트 양자 암호화 채택에 따르는 어려움 중 하나는 대안 자체의 문제다. “현재 암호화 알고리즘을 대체할 수 있는 쉬운 대안이 없다. 탐색, 분류, 재구현의 필요성이 대두될 것이며, 이러한 문제를 해결하고 새로운 알고리즘으로 원활하게 전환하려면 알고리즘 대체, 데이터 보존, 기존 암호화 사용의 교체 또는 수정 메커니즘에 대한 정책을 개발하는 것부터 시작해야 한다. 정책 기반 프로그램은 혼란과 자의적인 선택을 줄이고 관리 효율성을 높일 수 있다”

🚨 하이브리드 컴퓨팅
컴퓨팅, 스토리지, 네트워크 메커니즘을 결합하여 복잡한 계산 문제를 해결하는 시스템으로 정의되는 하이브리드 형태의 컴퓨팅은 AI와 같은 기술이 현재의 기술적 한계를 뛰어넘는 성능을 발휘할 수 있도록 지원할 전망이다.

🚨 에너지 효율적 컴퓨팅
IT는 지속 가능성에 다각적으로 영향을 미치며, 2024년 대부분의 IT 조직은 탄소 발자국을 중대하게 감안해야 할 것이. AI 교육, 시뮬레이션, 최적화, 미디어 렌더링과 같은 컴퓨팅 집약적인 애플리케이션이 특히 많은 에너지를 소비하기 때문에 조직의 탄소 발자국에 큰 영향을 미칠 것이라고 말했다.

오늘날 일반적으로 사용되는 그린 컴퓨팅 기술의 예로는 더 적은 에너지를 필요로 하는 애플리케이션 아키텍처, 코드 및 알고리즘 활용, 새롭고 더 효율적인 하드웨어 채택, 친환경 전력 사용 등이 있다. 앞으로는 아직 연구 단계에 있는 새로운 컴퓨팅 플랫폼을 비롯한 더 발전된 기술이 등장할 것이라고 가트너는 전망했다.

🚨 앰비언트 인비저블 인텔리전스
엠비언트 인비저블 인텔리전스(Ambient invisible intelligence)은 다양한 사물과 환경의 위치와 상태를 추적하기 위해 작고 저렴한 태그와 센서를 광범위하게 사용하는 것을 의미한다.

소매 재고 확인이나 부패하기 쉬운 상품 물류와 같은 즉각적인 문제 해결에 초점을 맞춘 초기 사용 사례가 2027년까지 영역을 넓힌다. 저비용의 실시간 추적 및 감지 기능을 통해 가시성과 효율성을 개선할 것이라고 가트너는 전망했다.

🚨 공간 컴퓨팅
공간 컴퓨팅은 증강현실 및 가상현실과 같은 기술을 통해 물리적 세계를 디지털 방식으로 개선한다. 공간 컴퓨팅의 확산은 주로 간소화된 워크플로우와 향상된 협업을 통해 향후 5~7년 내에 조직의 효율성을 높일 전망이다. 2033년이면 공간 컴퓨팅 분야는 1조 7,000억 달러로 성장할 것으로 가트너는 예측했다. 2023년은 1,100억 달러였다.

🚨 다기능 로봇
두 가지 이상의 작업을 수행할 수 있는 다기능 로봇(Polyfunctional robots) 시스템이 단일 작업을 반복적으로 수행하도록 맞춤 설계된 작업별 로봇을 대체하고 있다. 다기능 로봇은 인간과 함께 작동하도록 설계되기에 빠른 배포와 손쉬운 확장이 가능하다는 특징을 지닌다.

가트너는 2030년에는 인간의 80%가 매일 스마트 로봇을 사용할 것으로 예측하고 있다. 현재는 10% 미만이다.

🚨 신경학적 향상
신경학적 향상(Neurological enhancement)은 뇌 활동을 읽고 해독하는 기술을 사용하여 인간의 인지 능력을 향상시키는 범주다. 단방향 뇌-기계 인터페이스 또는 양방향 뇌-기계 인터페이스(BBMI)를 사용하여 사람의 뇌를 읽는 형태다.

이러한 기술은 인간 업스킬링, 차세대 마케팅, 퍼포먼스 등 세 가지 주요 영역에서 큰 잠재력을 가지고 있다. 신경학적 향상은 인지 능력을 향상시키고, 브랜드가 소비자의 생각과 감정을 파악하고, 인간의 신경 능력을 향상시켜 결과를 최적화할 수 있게 해줄 것으로 관측된다.

2030년이면 지식 작업자의 30%가 직장 내 AI의 부상에 따라 업무 적합성을 유지하기 위해 BBMI와 같은 기술을 사용하게 될 것으로 가트너는 예측했다.

 * 출처:https://www.cio.com/article/3576217/%eb%aa%87-%eb%85%84-%eb%82%b4-%ed%8c%90%eb%8f%84-%eb%b0%94%ea%bf%80-%eb%8f%99%ed%96%a5%ec%9d%80-%ea%b0%80%ed%8a%b8%eb%84%88-%ec%a0%84%eb%9e%b5-%ea%b8%b0%ec%88%a0-10.html

가트너는 매년 기업 고객이 향후 몇 년간 주목해야 할 인기 기술에 대한 전망을 발표한다. 올랜도에서 열린 가트너의 연례 IT 심포지엄/엑스포에서 향후 몇 년 동안 주목해야 할 10대 전략을 제시했다. 🚨 에이전트 AI2028년에는 최소 15%의 일상적인 업무 결정이 에이전틱 AI를 통해 자율적으로 이뤄진다고 가트너는 예측한다. 에이전틱 AI는 AI 어시스턴트에 통합되고 소프트웨어, SaaS 플랫폼, IoT 디바이스, 로봇 공학에 내장된다는 관측이다. 이미 많은 스타트업이 스스로를 AI 에이전트 구축 플랫폼으로 마케팅하고 있으며, 하이퍼스케일러는 AI 비서에 에이전트 AI를 추가하고 있다고 가트너는 설명했다. “AI의 지능형 에이전트는 더 빠른 데이터 분석과 예측 인텔리전스를 통해 조직의 의사 결정을 바꾸고 상황 인식을 개선할 것이다. 사용자가 잠자는 동안 에이전틱 AI는 회사의 시스템 5개를 살펴보고 사용자가 할 수 있는 것보다 훨씬 더 많은 데이터를 분석하여 필요한 조치를 결정할 수 있다” 🚨 AI 거버넌스 플랫폼AI 거버넌스 플랫폼의 장점 중 하나는 AI 관련 윤리적 사고를 방지할 수 있다는 점이다. 2028년까지 포괄적인 AI 거버넌스 플랫폼을 구현하는 조직은 이러한 시스템이 없는 조직에 비해 AI 관련 윤리적 사고가 40% 감소할 것으로 가트너는 예측했다. AI 거버넌스 플랫폼은 조직이 견고성, 투명성, 공정성, 책임성 및 위험 규정 준수를 모니터링하는 관행과 기술 도구를 조합하여 AI의 법적, 윤리적, 운영 성과를 관리 및 감독할 수 있도록 지원함으로써 책임감 있는 AI를 촉진한다. 🚨 허위 정보 보안가트너에 따르면, 이는 신뢰를 체계적으로 식별하고 무결성 보장, 진위 여부 평가, 사칭 방지 및 유해 정보의 확산 추적을 위한 방법론적 시스템을 제공하는 것을 목표로 새롭게 정의된 기술 범주다. “AI와 머신러닝 도구의 발전과 광범위한 가용성으로 인해 기업을 노리는 허위 정보 사고가 증가할 것으로 예상된다. 이를 방치할 경우, 잘못된 정보는 모든 조직에 심각하고 지속적인 피해를 입힐 수 있다” 🚨 포스트 양자 암호화2029년이면 양자 컴퓨팅의 발전으로 인해 대부분의 기존 비대칭 암호화가 안전하지 못할 것으로 가트너는 예측했다. 이에 따라 양자 컴퓨팅 복호화 위험에 저항하는 데이터 보호 기능을 제공하는 포스트퀀텀 암호화의 중요성이 강조되고 있다. 비대칭 암호화는 거의 모든 소프트웨어, 전 세계 수십억 대의 디바이스, 그리고 인터넷을 통한 대부분의 통신에 사용되고 있다. 가트너는 최근 보고서에서 ‘선수집, 후복호화’ 공격이 이미 존재할 수 있다고 밝혔다. 포스트 양자 암호화 채택에 따르는 어려움 중 하나는 대안 자체의 문제다. “현재 암호화 알고리즘을 대체할 수 있는 쉬운 대안이 없다. 탐색, 분류, 재구현의 필요성이 대두될 것이며, 이러한 문제를 해결하고 새로운 알고리즘으로 원활하게 전환하려면 알고리즘 대체, 데이터 보존, 기존 암호화 사용의 교체 또는 수정 메커니즘에 대한 정책을 개발하는 것부터 시작해야 한다. 정책 기반 프로그램은 혼란과 자의적인 선택을 줄이고 관리 효율성을 높일 수 있다” 🚨 하이브리드 컴퓨팅컴퓨팅, 스토리지, 네트워크 메커니즘을 결합하여 복잡한 계산 문제를 해결하는 시스템으로 정의되는 하이브리드 형태의 컴퓨팅은 AI와 같은 기술이 현재의 기술적 한계를 뛰어넘는 성능을 발휘할 수 있도록 지원할 전망이다. 🚨 에너지 효율적 컴퓨팅IT는 지속 가능성에 다각적으로 영향을 미치며, 2024년 대부분의 IT 조직은 탄소 발자국을 중대하게 감안해야 할 것이. AI 교육, 시뮬레이션, 최적화, 미디어 렌더링과 같은 컴퓨팅 집약적인 애플리케이션이 특히 많은 에너지를 소비하기 때문에 조직의 탄소 발자국에 큰 영향을 미칠 것이라고 말했다. 오늘날 일반적으로 사용되는 그린 컴퓨팅 기술의 예로는 더 적은 에너지를 필요로 하는 애플리케이션 아키텍처, 코드 및 알고리즘 활용, 새롭고 더 효율적인 하드웨어 채택, 친환경 전력 사용 등이 있다. 앞으로는 아직 연구 단계에 있는 새로운 컴퓨팅 플랫폼을 비롯한 더 발전된 기술이 등장할 것이라고 가트너는 전망했다. 🚨 앰비언트 인비저블 인텔리전스엠비언트 인비저블 인텔리전스(Ambient invisible intelligence)은 다양한 사물과 환경의 위치와 상태를 추적하기 위해 작고 저렴한 태그와 센서를 광범위하게 사용하는 것을 의미한다. 소매 재고 확인이나 부패하기 쉬운 상품 물류와 같은 즉각적인 문제 해결에 초점을 맞춘 초기 사용 사례가 2027년까지 영역을 넓힌다. 저비용의 실시간 추적 및 감지 기능을 통해 가시성과 효율성을 개선할 것이라고 가트너는 전망했다. 🚨 공간 컴퓨팅공간 컴퓨팅은 증강현실 및 가상현실과 같은 기술을 통해 물리적 세계를 디지털 방식으로 개선한다. 공간 컴퓨팅의 확산은 주로 간소화된 워크플로우와 향상된 협업을 통해 향후 5~7년 내에 조직의 효율성을 높일 전망이다. 2033년이면 공간 컴퓨팅 분야는 1조 7,000억 달러로 성장할 것으로 가트너는 예측했다. 2023년은 1,100억 달러였다. 🚨 다기능 로봇두 가지 이상의 작업을 수행할 수 있는 다기능 로봇(Polyfunctional robots) 시스템이 단일 작업을 반복적으로 수행하도록 맞춤 설계된 작업별 로봇을 대체하고 있다. 다기능 로봇은 인간과 함께 작동하도록 설계되기에 빠른 배포와 손쉬운 확장이 가능하다는 특징을 지닌다. 가트너는 2030년에는 인간의 80%가 매일 스마트 로봇을 사용할 것으로 예측하고 있다. 현재는 10% 미만이다. 🚨 신경학적 향상신경학적 향상(Neurological enhancement)은 뇌 활동을 읽고 해독하는 기술을 사용하여 인간의 인지 능력을 향상시키는 범주다. 단방향 뇌-기계 인터페이스 또는 양방향 뇌-기계 인터페이스(BBMI)를 사용하여 사람의 뇌를 읽는 형태다. 이러한 기술은 인간 업스킬링, 차세대 마케팅, 퍼포먼스 등 세 가지 주요 영역에서 큰 잠재력을 가지고 있다. 신경학적 향상은 인지 능력을 향상시키고, 브랜드가 소비자의 생각과 감정을 파악하고, 인간의 신경 능력을 향상시켜 결과를 최적화할 수 있게 해줄 것으로 관측된다. 2030년이면 지식 작업자의 30%가 직장 내 AI의 부상에 따라 업무 적합성을 유지하기 위해 BBMI와 같은 기술을 사용하게 될 것으로 가트너는 예측했다. <ul ><li>출처:https://www.cio.com/article/3576217/%eb%aa%87-%eb%85%84-%eb%82%b4-%ed%8c%90%eb%8f%84-%eb%b0%94%ea%bf%80-%eb%8f%99%ed%96%a5%ec%9d%80-%ea%b0%80%ed%8a%b8%eb%84%88-%ec%a0%84%eb%9e%b5-%ea%b8%b0%ec%88%a0-10.html</li></ul>

[CIO] “몇 년 내 판도 바꿀 동향은…” 가트너, 전략 기술 10가지

 * 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

팀네이버의 컨퍼런스 DAN24

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
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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/

toss.tech

Spark Job 성능 모니터링을 위한 Spark Analyzer 개발기

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

📌 네이버의 비즈니스 전략과 기술, 크리에이티브가 결합된 통합 컨퍼런스 DAN 24의 일반인 신청 오픈이 10/30-31 15:00에 진행됩니다.

이번 DAN 24는 'NEXT, N: 새로운 도약, 변화하는 네이버'라는 주제로 진행되며, 기존의 개발 컨퍼런스인 DEVIEW까지 합쳐진 진정한 의미의 통합 컨퍼런스입니다. 🙂

참가신청 및 주요 세션과 프로그램 정보는 아래 DAN 24 웹사이트에서 확인하실 수 있습니다.

📌 네이버의 비즈니스 전략과 기술, 크리에이티브가 결합된 통합 컨퍼런스 DAN 24의 일반인 신청 오픈이 10/30-31 15:00에 진행됩니다. 이번 DAN 24는 'NEXT, N: 새로운 도약, 변화하는 네이버'라는 주제로 진행되며, 기존의 개발 컨퍼런스인 DEVIEW까지 합쳐진 진정한 의미의 통합 컨퍼런스입니다. 🙂 참가신청 및 주요 세션과 프로그램 정보는 아래 DAN 24 웹사이트에서 확인하실 수 있습니다.

팀 네이버 컨퍼런스 DAN 24 신청이 곧 시작됩니다 : )

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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

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.

---

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

조신한 크리스마스를 위한 플레이리스트 | TMI.FM x 디에디트

여러모로 '조신한' 크리스마스를 보내야하는 시절입니다. 그래서 플레이리스트를 준비했어요. (갑자기?) ㅋ

여러분 모두, 메리 크리스마스!
+
곡 소개는 여기서 볼 수 있습니다.
https://lnkd.in/gYGXy4Ke

1) 크리스마스라고 부화뇌동 말라는 인디 포크 메리 크리스마스
Andrea von Kampen – What Child Is This
Beta Radio – I Heard the Bells
The Sweeplings – God Rest Ye Merry Gentlemen
SYML – Christmas Lights
The Ballroom Thieves – [anywhere but] Home for the Holidays

2) 달콤쌉싸름한 80년대 시티-팝 크리스마스
Sugiyama Kiyotaka – Last Holy Night
Kurahashi Ruiko – December 24
Anri – CHRISTMAS CALENDAR

3) 12월 25일? 별다를 것 없는 토요일인데 왜요?
NIKI – Split
Mazzy Star – Flowers in December (Live on 2 Meter Sessions)
이이언 – All I Want For Christmas Is You
Abigail Osborn – Two Christmases

4) 그래도 어딘가 희망은 있겠지요, 크리스마스인데?
Kodaline – This Must Be Christmas
George Michael – December Song (I Dreamed Of Christmas)
Coldplay – Christmas Lights
Liam Gallagher – All You’re Dreaming Of
정승환 – 눈사람

프로덕트 매니저/서비스 기획

한주현

콘텐츠 기획/제작

강한나

연민지마켓 대표

연민지

INTP, 가치 있는 곳을 알리고  줄 세우기 위해 공부합니다.경영,  마케팅, 브랜딩,  철학, 심리에 관심이 많습니다.
"고객이 이기게 하라"는 원칙 하에 정직하게 판매하려고 노력합니다.
세종시 한의원 2곳에서 팀장으로 일하는 동안 브랜딩하여 유명하게 만들었습니다.

South Korean music critic. I've researched, written columns, and published books on K-pop, the music industry, Korean indie music, and music platforms and fandom.

Music Critic

강연

브랜딩

컨설팅

• An advisor on the music entertainment business. 
• Author who has been writing about the Korean music industry since 1999. 
• His books include [The Korean Indie Labels], [Idols: From Girls' Generation to H.O.T.], [The Sound of Youth], [The Music Industry, The Game Changes], and [The Business of The Heart]. 
• He created NAVER OnStage and TVING's documentary [K-Pop Generation](2023). 
• He runs the music industry newsletter TMI.FM

Business Advisor

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1999년부터 음악 및 미디어 분야에서 일하며 산업의 구조 변화를 관찰하고 있습니다. 보고 듣고 쓰고 연결하는 것을 목표로 미디어 비평과 콘텐츠 기획을 병행하고 있습니다. 다양한 곳에서 일했고 여러 권의 책을 썼습니다.

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