나는 어렸을 때부턴 KOI(한국정보올림피아드)를 준비하면서 코딩을 배우기 시작했다. KOI와 같이 알고리즘 문제를 푸는 대회는 어느 정도 "명확히 정답이 있는" 문제를 풀게 된다. 문제의 입력 조건에서 N의 크기를 보면 이문제를 O(N)으로 해결해야 할지 O(NlogN)으로 해결해야 될지 어느정도 추측을 할 수 있고 이런 추측에 따라 문제를 풀게 된다.

성장을 위해 완벽주의를 버리다

성장은 무엇인가요?
무엇인가를 얻거나 배우는 것이 성장이라고 생각하시나요?

하지만 내가 스스로 장점이라 생각했던 것을 
상황에 따라 바꾸는 것도 성장인 것 같아요

최근에 이렇게 생각을 바꿔가게 되었던 경험을 적어봤습니다

Growth Ryan

done is better than perfect 좋은 말이네요. 👍 well done 정도를 추구하렵니다.

소개팅 전에 상대방이 "어떻할까요?" 이런 문자를 보내면 어떠신가요? ㅎㅎㅎ
저는 GitHub 을 Github 이라 표기하는 게 비스무리한 거라 생각해요. 전혀 신경 안쓰는 면접관도 있지만, 어떤 면접관은 스스로 인지 못하더라도 저런 작은 것들에서 안좋은 인상을 차곡 차곡 쌓아갈 수도..

사용하시는 기술이나 서비스의 철자와 띄어쓰기는 확실히 하는 게 좋습니다!

그리고 의외로 문장 부호나 그 주위 띄어쓰기가 일정치 못하기도 하는데 꼭 맞춤법 검사기로 고쳐주세요. 예를 들면,

가나다: 라마바사
아자차 :  카타파
가나 :다라

⬆️ 이런 류의 모든 것들 꼼꼼히 보기!

"어떻할까요?"

On March 8, 2023, Datadog experienced an outage that affected all services across multiple regions. In a separate blog post we describe how our products were impacted. This event was highly unusual from the start.

2023 03 08 Incident: A Deep Dive into the Platform level Impact

인프라쪽 업무를 하기 때문에 이번 Datadog 장애의 포스트모텀을 꽤 재미있게 읽었고 아무리 준비해도 이렇게 생각 못한 이슈 그리고 문제를 파악하기 어려운 상황이 발생할 수 있다는 생각이 들었습니다.

- Datadog은 Ubuntu를 사용하는데 새 LTS인 22.04를 작년부터 테스트해서 작년 11월 부터 점진적으로 적용하기 시작했습니다. 그래서 클러스터에는 Ubuntu 20.04와 Ubuntu 22.04가 섞여있었습니다. 
    - 이는 클러스터를 더 안정적으로 운영하기 위한 조치임에도 뒤에서 더 얘기하겠지만 장애는 Ubuntu 22.04를 사용하는 노드에서 발생합니다. 결과를 알고보면 뻔하지만 당시에는 패턴없이 괜찮은 노드도 있고 문제가 발생하는 노드도 있는것처럼 보여서 더 어려웠을 것 같습니다.
- datadog은 무인 업데이트를 위해 Kubernetes의 노드 운영체제는 기본값을 그대로 사용하고 업데이트를 UTC 6시와 18시에 동작하도록 설정해 두고 있고 한번에 되지 않도록 1시간의 윈도우로 랜덤 시간을 주어 업데이트하게 합니다.
    - 마찬가지로 뒤에서 원인은 더 얘기하겠지만 이번 장애는 이 OS 업데이트가 실행되면서(Ubuntu 22.04인 경우에) 문제가 생겼기 때문에 엔지니어 입장에서는 랜덤으로 여러 리전의 노드가 마구 장애나는 것처럼 보였을 것입니다. 리전당 클러스터는 안정성을 위해서 연결이 전혀 되어 있지 않지만 OS 업데이트로 인해서 여러 리전에 걸쳐서 장애가 낫기 때문에 원인을 파악하기가 더 어려웠을것입니다.
    - A 리전에서 정애나서 보고 있는데 B 리전도 갑자기 장애나니까 이건 뭐지? 같은 기분이 들었을게 상상이 됩니다.
- systemd v248부터 알지 못하는 IP 라우팅 규칙을 플러시하는 동작이 추가되었습니다. Ubuntu 20.04는 v245를 사용하고 Ubuntu 22.04는 v249를 사용합니다. 
    - 3월 7일(datadog 장애는 8일) Ubuntu에 systemd 취약점패치가 등록됩니다. 
    - 이 업데이트가 다음날 적용됩니다. Ubuntu 22.04는 Cilium이 통신에 사용하기 위해 등록해 놓았던 IP 라이팅 규칙이 제거되면서 통신 문제가 생기고 Ubuntu 20.04에서는 업데이트가 적용되었지만 해당 규칙을 플러시하는 기능이 없으므로 문제가 생기지 않습니다. 
- Datadog의 Infrasturcture as Code로 구성한 노드 설정에서는 systemd를 실행한 뒤에 Kubernetes 통신을 위한 Cilium 설정을 하기 때문에 정상 절차에서는 문제가 생기지 않습니다. 이 문제는 모든 설정이 다 끝난 뒤에 다시 systemd를 리스타트했을 때만 발생하는 문제였습니다.
    - 장애시에도 노드를 새로 띄울때는 아무런 문제가 발생하지 않았습니다. 이부분도 장애 원인 파악에 어려움을 주었을 것이라고 생각합니다.
- Datadog은 안정성을 위해서 AWS, Azure, Google Cloud를 모두 사용하고 있습니다. AWS는 헬스체크가 있어서 인스턴스 연결이 안되자 노드를 제거하고 다시 띄워서 문제가 해결되었지만 Azure와 Google Cloud는 수동으로 리부팅해야 했습니다.
    - 장애 상황에는 AWS가 더 문제가 없는 것처럼 보였지만 사실 리스타트만 하면 해결되는 문제였기 때문에 오히려 Azure, Google Cloud에서는 리스타트로 문제가 쉽게 해결되었지만 AWS같은 경우는 이미 인스턴스가 제거되었기 때문에 로컬데이터가 없어져서 이부분에 대한 복구가 훨씬더 어려워졌습니다.

글을 아주 재미있게 읽었고 얼마나 힘들었을지도 상상할 수 있었습니다. 흥미롭게 느낌 부분은 대부분의 조치가 안정화를 위해서 한 조치였지만 이 장애 상황에 한해서는 오히려 문제 파악을 어렵게 만들었고 정말 예상하기 어려웠을거라고 생각합니다. 예상 했으면 미리 조치했을테니 이러한 장애가 발생하지 않았을 것입니다. 

https://www.datadoghq.com/blog/engineering/2023-03-08-deep-dive-into-platform-level-impact/

Starting on March 8, 2023, at 06:03 UTC, we experienced an outage that affected the US1, EU1, US3, US4, and US5 Datadog regions across all services. When the incident started, users could not access the platform or various Datadog services via the browser

2023 03 08 Incident: Infrastructure connectivity issue affecting multiple regions

지난 3월에 Datadog이 와전복구하기까지 2일이 걸린 대규모 장애가 있었습니다. Datadog이 옵저버빌리티 도구이므로 모니터링, 매트릭, 로그 등을 Datadog에 의존해서 사용할 가능성이 높으므로 Datadog의 장애는 다른 서비스에 꽤 치명적이었습니다. 서비스 장애로 연결되는 것은 아니지만 Datadog만 사용하고 있다면 지금 서비스의 상태가 어떠한지 파악하기 어려울 정도로 눈이 가려진 기분이 들었을 것입니다.

꽤 큰 장애였기 때문에 포스트모텀을 기다리고 있었는데 안올라와서 아쉬워 하고 있던차에 마침 생각나서 검색해 봤다가 최근에 드디어 포스트 모텀이 올라온 것을 알게 되었습니다. 흥미로운 부분이 많이 있습니다.

- 장애 대응팀이 선임 엔지니어링 리더 10명, 70명의 현지 장애 지휘관, 450~750명의 장애 대응자로 구성되어서 비상 운영 센터를 구축했고 해결할때까지 4교대로 근무했다고 합니다. 전사급 장애이긴 합니다만 5000명 규모의 회사에서 이정도 규모로 장애 대응팀을 운영한건 꽤 흥미로워서 장애 대응 절차에 대해서도 궁금해졌을 정도입니다. 2일간 다들 밤샐수는 없으므로 아마 글로벌에 걸쳐서 4교대로 대응한 거 같은데 장애 대응 인수인계등 시스템이 궁금해 졌습니다.
- Datadog의 특성상 고객의 서비스 모니터링에 큰 영향을 미치기 때문에 먼저 데이터 수집과 처리를 할 수 있게 복구하는데 먼저 집중하고 누락된 데이터 복구를 나중에 처리합니다. 그래서 2일간의 장애이지만 서비스 모니터링 기능은 1일 정도 지난 시점에(이것도 길긴 하지만) 복구하게 됩니다. 
- 장애 원인은 systemd의 보안업데이트가 적용되어 리스타트되면서 라우팅 테이블을 리셋하면서 Kubernetes 클러스터내 통신 문제가 생긴것이 원인이었습니다. 여러 리전으로 운영하는 Datadog의 모든 리전이 설계상 연결하지 않았음에도 모두다 장애가 발생한 것은 이 때문이었습니다. 

자세한 장애 원인은 별도의 포스트가 있어서 글이 길어져서 자세한 내용은 다음 글에 이어서 정리해 보겠습니다. 

https://www.datadoghq.com/blog/2023-03-08-multiregion-infrastructure-connectivity-issue/

좋아요 ㅎㅎ 좋아요 😀 😄 😁

회사에서 lazy loading을 통해서 web vital을 개선 했었는데, 조금 더 최적화를 진행해보고 싶었습니다. 최적화가 필요하겠다고 생각했던 이유는 Amplify에서 측정해준 빌드시간이 9분을 넘기는 경우가 있어서인데요. 물론 5분대도 있고, 가끔은 3-4분대도 측정되긴 하는데, 9분 38초는 너무 길어보였습니다. 만약 hotfix가 필요한 상황에서 빌드시간이 9분이 넘게 소요된다면 사용자는 계속해서 불편함을 겪을 수밖에 없습니다.

리액트 빌드 최적화 (feat. ChatGPT)

요즘 업무를 비롯해서 가장 많은 대화를 하는 상대가 ChatGPT가 아닌가 싶을정도로 잘 활용하고 있는데요. 회사에서 사용되는 서비스의 "화면이 너무 늦게 뜬다"라는 피드백에 대응하기 위해 최적화를 진행했습니다. 시니어 엔지니어가 없는 상황에서 ChatGPT의 도움을 받아서 순조롭게 진행한 경험을 공유합니다. 

https://jasonkang14.github.io/react/optimzation-with-chat-gpt

리액트 빌드 최적화 (feat. ChatGPT) - Byeongjin Jason Kang

2023.05.03 Paul Heltzel | CIO AI에서 IoT에 이르기까지 새로운 기술의 활용 사례가 산업 전반에 걸쳐 나오고 있다. 올해의 IT 혁신 기술을 참고해서 비지니스의 새로운 길을 열어보자. 파운드리가 발표한 ' 2023년 CIO 현황 설문조사 '에 따르면, 경제의 불확실성에도 불구하고 CIO 대다수(91%)가 올해 기술 예산을 유지하거나 늘릴 것으로 예상하고 있다.

AI 시대 비즈니스 판을 뒤흔들 혁신 기술 7가지

AI기술이 확장됨에 따라 기존의 IT 또는 산업에 AI와 더많은 데이터의 접목을 통한 새로운 서비스 모델의 창출 및 확대, 그리고, 기업의 지속가능성 측면의 방안, 그리고 ,AI에 대한 가이드등의 니즈와 발전이 이루이질 것으로 보고 있다.  아래의 간략한 요약본을 참고하시고, 상세 내용은 원글을 꼭 일독 해주시길 추천합니다~ ^^

1. 데이터 프라이버시 및 보안과 연관된 AI
시스코 시스템스의 보안 및 협업 담당 부사장 지투 파텔은 “신원 도용이나 진짜 같은 딥페이크 기술 등으로 AI는 더욱 교묘한 사기를 도와주는 도구가 될 것이다. AI가 가져올 긍정적인 영향도 엄청나게 많지만, 업계는 책임감을 갖고 윤리적인 사용 사례를 보장하고, 가이드라인을 구현하며, 적절한 경우 제한을 둬야 한다”라고 강조했다. 

2. 데이터에서 새로운 가치를 창출하는 생성형 AI
클라우드픽스(CloudFix)의 CEO인 라훌 수브라마니암은 오픈AI, 구글, AWS 등이 구축한 대규모 언어 모델에서 완전히 새로운 제품 카테고리가 등장할 것으로 예상했다. 

3. 마침내 CX/EX의 쓰임새가 높아지는 챗봇
클라우드픽스의 수브라마니암 역시 챗봇이 새로운 전환점을 맞이할 것으로 보고 있다. 대규모 언어 모델이 기업이 수집하는 다양한 데이터의 개선을 주도하고 있기 때문이다. 

4. 비즈니스 사용 사례를 구축하는 블록체인
EOS 데이터 애널릭틱스(EOS Data Analytics)의 CTO인 에브게니 필은 "블록체인 기술을 활용하면 유동성 공급과 같은 탈중앙화된 금융 서비스를 제공할 수 있으며, 모든 KYC/AML이 블록체인에서 거의 즉각적으로 이루어지고 수수료도 저렴하다”라고 설명했다. 

5. 의료 서비스 혁신을 주도하는 디지털 기술
세계경제포럼은 “더 나은 집계 및 분석을 통해 더 많은 정보에 입각한 인사이트를 얻을 수 있고 잠재적으로 예측 및 질병 모델링도 가능해지고 있다. 한편, AI는 진단, 임상적 결정, 모니터링 및 치료, 워크플로우 등의 영역을 지원하는 데 사용되고 있다. AI 기반 의료 이미지는 이미 사용되고 있으며, 많은 제약 회사에서 AI 기반 신약 개발을 모색하고 있다”라고 설명했다. 

6. 기업의 최우선 과제가 되고 있는 지속 가능성
2023년 가트너 보고서에 따르면 지속 가능한 기술에 대한 투자는 운영 회복탄력성과 재무 성과를 높이는 동시에 새로운 성장 방안을 제공할 수 있는 잠재력을 가지고 있다고 한다. 

7. 성숙과 융합의 과정을 거치는 IoT
IoT는 다른 기술과의 융합과 성숙도 따라 발전하고 있는 분야이기도 한다. 래피드 파이넌스(Rapid Finance)의 수석 제품 관리자인 프리티 자나드하난은  “산업 전반에 걸쳐 IoT의 영향력을 찾아볼 수 있다. 소매업체들은 쇼핑 경험을 간소화하고 보다 효율적이고 자동화하기 위해 IoT를 점점 더 많이 도입하고 있다. IoT를 통해 공급망 관리자는 프로세스와 일정을 종합적으로 파악할 수 있다. 또한 보안과 사기 방지가 점점 더 중요해짐에 따라 은행과 핀테크 기업은 IoT 디바이스를 통해 더욱 정확하고 자신 있게 고객을 식별하고 있다”라고 밝혔다.

CIO Korea

0. 갑자기 궁금해서 찾아본 것
[ Optimistic Concurrency Control & Pessimistic Concurrency Control ]
- Optimistic Concurrency Control
  사용자들이 같은 데이터를 동시에 수정하지 않을 것을 가정한다.
  읽는 시점에 Lock을 걸지 않는 대신 수정 시점에 값이 변경되었는지 검사한다.

- Pessimistic Concurrency Control
  사용자들이 같은 데이터를 동시에 수정할 것을 가정한다.
  데이터를 읽는 시점에 Lock을 걸고 transaction 완료시점까지 유지한다.

1. BST
- 정렬된 인메모리 자료구조이다.
- 키-값 쌍 검색에 사용한다.
- 키와 두개의 자식포인터가 저장된 여러 노드로 구성되며, 트리에는 단 한개의 루트노드만 있을 수 있다.
- 탐색공간을 왼쪽 서브트리와 오른쪽 서브트리로 분할한다.
- 루트에서부터 왼쪽 포인터를 따라 leaf 레벨까지 내려가면 트리에서 가장 작은 키, 반대로 오른쪽은 가장 큰 키이다.
- 탐색은 루트에서 시작하고 대상 키를 찾으면 리프 레벨에 도달하기 전에 탐색이 끝날 수 있다.

2. 트리 밸런싱
- 노드 삽입 작업에는 특정 패턴이 없고, 삽입하는 값에 따라서 트리가 불균형 해 질 수 있다.
- 최악의 상황에는 로그복잡도 트리가 아니라 선형 복잡도의 링크드리스트 형태가 될 수 있다. (skewed binary search tree(편향 이진 탐색 트리))    
- 즉, 트리의 균형이 중요하다. 한 쪽으로 치우친 경우는 매우 비효율 적이기 때문이다.

3. 디스크 기반 스트리지용 트리
- BST 를 디스크에서 제어하면 발생하는 몇 가지 문제
    1. 지역성 : 새로운 노드와 부모 노드가 가까운 위치에 저장되지 않을 수 있음.
    2. 트리의 높이 :  자식포인터를 따라가는 비용과 밀접한 관계가 있음
        1. 노드가 가질 수 있는 최대 자식 노드 개수 → fanout

** 결론은, 지역성을 고려하지 않는 자료구조는 비교횟수만큼 디스크 탐색이 필요할 수 있으니 지역성이 결여된 자료 구조는 피하자.
- 인접한 키의 지역성을 높이기 위한 높은 fanout
- 트리 순회 중 디스크 탐색 횟수를 줄이기 위한 낮은 트리높이

4. HDD
- 디스크에서는 seek 작업이 랜덤 읽기 비용의 많은 부분을 차지한다.
    - 디스크를 회전하고 읽기/쓰기용 헤드를 원하는 위치까지 물리적으로 옮겨야 하기 때문이다.
- 디스크의 최소 전송 단위는 sector 이다.
    - 모든 작업은 최소 한개의 sector를 읽거나 쓴다.
- 물리적 헤드 이동은 HDD 작업 중 가장 비용이 높은 작업이다.

5. SSD
- 물리적으로 움직이는 부품이 없다.
    - 회전하는 디스크도, 이동시킬 헤드도 없다.
- cell로 구성된다.
- cell → string → page → block
- cell은 한개 또는 여러 개의 bit를 저장한다.
- page가 읽고 쓸 수 있는 가장 작은 단위, 또한 비어있는 cell에만 쓸 수 있다.
- 삭제할 수 있는 단위는 block → erase block
- block 내 page는 순차적으로 쓴다.
- 효율적인 디스크 기반 자료구조 설계가 어려운 이유는
    - 디스크 접근비용
    - block 단위로 삭제가 가능

6. 유비쿼터스 B-트리
- 도서관의 카탈로그 룸에서 원하는 도서를 찾는것과 유사하다.
- 검색항목을 빠르게 찾을 수 있는 계층형 자료구조이다.
- fanout이 높고 높이가 낮은 BST 기반의 트리이다.
- B-트리는 키의 순서가 보장이 되고, 노드 키를 기준으로 정렬해서 저장하기 때문에 이진 탐색같은 알고리즘을 사용해 특정 키를 찾을 수 있다.

 7. B-트리 계층
- 각 노드는 최대 N개의 키와 N+1개의 자식 노드 포인터를 저장한다.
- 루트노드 : 트리의 최상위 노드로 부모 노드가 없음
- 내부노드 : 루트와 리프 노드를 연결하는 모든 노드
- 리프노드 : 자식노드가 없는 트리의 최하위 계층 노드
- B-트리는 page 기반 자료구조라서, 노드와 페이지가 같은 의미로 쓰이기도 한다.
- B-트리는 리프노드에만 데이터가 있고, 나머지 노드는 데이터를 찾아가는 포인터를 가지고 있다.

8. B-트리 쓰기
- 쓰기는 여러 Disk write가 필요할 때가 있다.
- 중간에 crash 하는 경우 데이터가  corrupted 될 수 있다.
- 때문에 Write-ahead log(WAL) 이라는 파일에 어떤 write 를 할 지 미리 쓰고나서 작업을 이어간다. (LSM tree 에서의 log file과 유사)

  
1. B-트리 개요
-  B-트리는 가장 많이 사용되는 자료구조 중 하나다.
   근데, 이게 최신 알고리즘은 아니라고 한다.
-

색인(index)의 두 가지 형태 : LSM 트리 & B 트리 -2

New algorithms will transform the foundations of computing Digital society is driving increasing demand for computation, and energy use. For the last five decades, we relied on improvements in hardware to keep pace. But as microchips approach their physic

AlphaDev discovers faster sorting algorithms

- 링크 : https://www.deepmind.com/blog/alphadev-discovers-faster-sorting-algorithms

작년에 딥마인드에서 AlphaTensor (https://www.deepmind.com/blog/discovering-novel-algorithms-with-alphatensor) 라는 matrix multiplication 성능을 향상시키는 알고리즘을 RL로 발견해서 충격을 줬었는데요, 이번에는 AlphaDev라는 모델을 통해 새로운 sorting 알고리즘을 발견했고, C++ 라이브러리에 추가까지 했다고 합니다.

Sorting은 너무나 많은 분야에 쓰이고 있다보니 이번 발견이 꽤 충격적입니다. 해당 글의 Assembly code 를 보면 몇가지 바꾼 것 만으로도 이렇게 성능 개선이 되나 싶기도 하네요. 아직 이해는 못했지만 정말 흥미롭네요..!!

딥마인드가 AlphaFold 이후 AlphaTensor, 이번에 AlphaDev 까지 정말 대단한 결과들을 쏟아내고 있는 것 같습니다..ㄷㄷ

Deepmind

딥마인드에서 새로운 소팅 알고리즘을 발견했다고 합니다.

출판사 사장들에게는 오랫동안 카카오의 글쓰기 플랫폼 '브런치'가 금광이었다. 공전의 베스트셀러인 '90년생이 온다'의 임홍택, 정문정의 '무례한 사람에게 웃으며 대처하는 법', 하완의 '하마터면 열심히 살 뻔했다' 등과 새로운 스타 작가가 이 열린 글쓰기 공간을 통해 탄생했다. 올해 들어 온라인 대형 서점들이 글쓰기 플랫폼을 열면서 '제2의 브런치'를 만드는 데 도전하고 있다.

대박 콘텐츠 찾아라 ... 글쓰기 플랫폼 만드는 서점들

글쓰기 플랫폼 정보 공유 595

글쓰기를 해보겠다고 마음먹었을 때 ‘브런치’라는 글쓰기 플랫폼에 ‘작가’ 등록을 시도했습니다. ‘브런치’에 공개되지 않는 글 몇 편을 작성하고 ‘작가’로 활동 계획과 포부를 제출하면 심사를 받는 구조입니다. ‘브런치’ 작가로 인정받기 위한 심사를 10번 정도 시도하고 떨어졌을 때 더 이상 도전을 하지 않았습니다. 심사 탈락 이유가 명확하지 않았고 글쓰기 플랫폼은 ‘브런치’ 외에도 있었기 때문입니다. 솔직히 속상함으로 인한 삐침도 있었죠.

현재 저는 하루에 한 편씩 글을 써서 ‘블로그’와 ‘커리어리’라는 플랫폼에 같이 게시하고 있습니다. 마음속으로 조금 더 많은 채널에 같은 내용을 올리고 싶은 욕심이 있었습니다. 그냥 뭐 대단한 사람이 되고 싶다는 마음이라기보다는 생각을 공유하고 조금이라도 위로와 격려가 되는 글을 나누고 싶었습니다. 

최근 글쓰기 플랫폼이 경쟁적으로 생기고 있다는 소식입니다. 새로운 콘텐츠와 작가를 구하는 채널로 글쓰기 플랫폼이 효과적이라고 판단한 모양입니다. 비전문가들이 쏟아내는 글 중 괜찮은 내용을 선별하여 공식적인 콘텐츠로 다듬어서 상업적으로 판매하는 형식입니다.

플랫폼의 의도에 관계없이 글을 쓸 수 있고 사람들에게 쓴 글을 공유할 수 있다는 기능이 저로서는 반가운 소식이네요. 새로운 플랫폼에는 이전과 다른 스타일의 글을 써보려고 합니다. 

이래저래 사람들을 만나고 알게 되면 글쓰기를 좋아하는지 

꼭 물어보는데요. 생각보다 많은 분들이 글쓰기에 관심 있거나 좋아하여 꾸준히 글을 쓰고 있는 것을 알게 됩니다. 

혹시 글쓰기에 관심이 있는데 아직 시작 못하고 계신 분들이 있다면, 용기를 내어 새로운 글쓰기 플랫폼에서 간단한 이야기를 나누어 보시면 어떨까요? 제가 진심으로 응원 많이 해드릴게요!

Naver

거, 글쓰기 딱 좋은 시대네

Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Features Low-code generative AI Use Google's multimodal foundation models as APIs including PaLM, Imagen, Codey, and Chirp. Vertex AI's managed endpoints make it easy t

Generative AI Studio | Google Cloud

Google IO 진행된지 얼마 되지 않았다보니 구글의 새로운 제품들 & 기능들을 많이 소개 하게 되네요.

Vertex AI는 2021년도에 출시된 서비스이고 ML 모델의 개발과 배포를 더 쉽고 빠르게 해줍니다. 그리고 최근에 Vertex AI에서 Generative AI를 사용할 수 있게 지원이 시작되었습니다.

Generative AI studio는 Vertex AI에서 쉽게 ML 모델을 튜닝하고 배포할 수 있는 환경입니다. 구글의 PaLM, Image과 같은 모델들을 API로 사용할 수 있고, ML 백그라운드가 없어도 쉽게 모델을 만들 수 있습니다. 그리고 prompt design을 쉽게 설계하고, 튜닝하고, 배포할 수 있는 인터페이스를 제공합니다. 

https://cloud.google.com/generative-ai-studio

Google Cloud

Google의 Vertex AI와 Generative AI Studio

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...

Medium

🕊️ 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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- 오픈 채팅방 비밀번호 ➡️ productt
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🙏 PRODUCT LAB은 사실.

동료들은 다 아는 정보, 나만 모르지 않게 만들어주는 일일일이라는 서비스를 만들고 있어요.
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원본 글 : https://maily.so/productlab/posts/3a7d4267

PRODUCT LAB. 프로덕트랩

10% 비용으로 10배의 효과를 만드는 방법

와..미쳤다.. 2022년에 이 영화들이 개봉한다고..!? 2022 역대급 G리는 개봉작 BEST 17

[콘텐츠 스크랩북]
<지무비>에서 추천하는 2022년 신작 영화 17작품

구독자 172만명의 인기 유튜브 채널 <지무비>에서 올해 2022년 개봉 예정인 영화 중에서 17작품을 소개하는 영상을 추천드립니다.
주로 시리즈 영화 및 유명 제작진의 작품들이 모여 있으며, 트렌드를 이끌 만한 콘텐츠로도 주목할 만한 영화들입니다. 
과연 어떤 영화가 더 많은 주목과 반향을 일으킬지 주목됩니다.

▶범죄도시2 : 1월 예정 / 천하무적 마동석 형사의 귀환
▶모비우스 : 1월 26일 / 소니의 새 베놈 세계관 영화
▶마녀2 : 올해 예정 / 김다미에 이은 신인 배우 섭외
▶문폴 : 2월 4일 / <인디펜던스데이> 감독의 신작
▶더 배트맨 : 3월 4일 / 십수년만의 배트맨 신작

▶앰뷸런스 : 4월 8일 / 폭발광 마이클베이 감독의 신작
▶신비한 동물들과 덤블도어의 비밀 : 4월 8일 / 해리포터 시리즈 스핀오프
▶닥터스트레인지: 대혼돈의 멀티버스 : 5월 6일 / 마블 MCU 1번타자
▶탑건: 매버릭 : 5월 27일 / 수십년만의 톰크루즈 귀환
▶존윅4 : 5월 27일 / 키아누리브스 액션의 속편
▶쥬라기 월드:도미니언 : 6월 10일 / 쥬라기공원 시리즈 새 속편

▶토르:러브 앤 썬더 : 7월 8일 / 마블 MCU 2번타자
▶미션임파서블7 : 9월 30일 / 톰크루즈 액션의 대장정
▶블랙팬서: 와칸다 포에버 : 11월 11일 / 마블 MCU 3번타자
▶아쿠아맨2 : 12월 16일 / DC히어로 후속작
▶비상선언 : 올해 예정 / 초호화 한국 배우진
▶아바타2 : 올해 예정 / 아직 개봉일은 불확실

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Subin Kim

CEO/프로덕트 매니저/서비스 기획

오연우

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3D 어린이 애니메이션 제작사의 직원입니다. 애니메이션을 중심으로 재미있는 콘텐츠 이야기를 공유합니다.

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