Today, we are announcing Mistral Large 2, the new generation of our flagship model. Compared to its predecessor, Mistral Large 2 is significantly more capable in code generation, mathematics, and reasoning. It also provides a much stronger multilingual su

Large Enough

Llama 3.1 이 공개된지 얼마나 되었다고 하루이틀 만에 Mistral Large 2가 공개되었습니다. 흥미롭게도 벤치마크 비교에 Llama 3.1 관련 내용을 다 넣어놓았습니다. 미리 모델을 받아서 테스트해봤거나 공개되자마자 테스트해 본 걸까요? 정말 매우 빠르게 테스트를 했네요..ㄷㄷ

아무튼 벤치마크 성능을 보면 SOTA 모델들과 비슷하거나 조금 낮은 수준이지만, 크기가 123B 정도라서 Llama 3.1 405B에 비하면 훨씬 production 적용이 용이해 보인다는 점이나 llama가 multilingual을 지원한다고는 하지만 한국어가 공식적으로 지원되지는 않는데 여기서는 지원된다는 점이 특징일 것 같습니다.

공개된 모델 자체는 research only 라이센스입니다만, 많은 회사들이 계약을 맺고 API 형태로 제공해줄 것 같습니다. 여러모로 경쟁이 심한만큼 좋은 모델들이 계속 쏟아져 나오는군요..ㅎㅎ

https://mistral.ai/news/mistral-large-2407/

Llama 3.1 이 공개된지 얼마나 되었다고 하루이틀 만에 Mistral Large 2가 공개되었습니다. 흥미롭게도 벤치마크 비교에 Llama 3.1 관련 내용을 다 넣어놓았습니다. 미리 모델을 받아서 테스트해봤거나 공개되자마자 테스트해 본 걸까요? 정말 매우 빠르게 테스트를 했네요..ㄷㄷ 아무튼 벤치마크 성능을 보면 SOTA 모델들과 비슷하거나 조금 낮은 수준이지만, 크기가 123B 정도라서 Llama 3.1 405B에 비하면 훨씬 production 적용이 용이해 보인다는 점이나 llama가 multilingual을 지원한다고는 하지만 한국어가 공식적으로 지원되지는 않는데 여기서는 지원된다는 점이 특징일 것 같습니다. 공개된 모델 자체는 research only 라이센스입니다만, 많은 회사들이 계약을 맺고 API 형태로 제공해줄 것 같습니다. 여러모로 경쟁이 심한만큼 좋은 모델들이 계속 쏟아져 나오는군요..ㅎㅎ https://mistral.ai/news/mistral-large-2407/

Mistral

Mistral Large 2 공개

지금 인프런에서 학습해 보세요! - 학습하기 | 인프런

AI도 인프런에서 - 인프런 | 학습하기

8월 6일 저녁 7시에 인프런과 라이브를 진행합니다!

RAG를 활용한 LLM Application 개발 강의를 출시하고 한달 정도 지났는데요, 이번에는 라이브를 통해서 제가 현업에서 개발하면서 겪었던 어려움들과 해결책에 대해 공유드리고, Q&A 시간을 통해서 LLM 이나 인공지능에 관심있는 분들과 소통할 예정입니다

그리고 사전질문을 남겨주신 분들중 추첨해서 멘토링을 진행하려고 합니다! 공식적인(?) 자리에서 하기 어려운 질문들이나 지극히 개인적인 질문들도 1:1 세션을 통해서 답변해드릴 수 있을 것 같아요. 관심있는 분들은 아래 링크에 들어가셔서 강의에 "좋아요" 해주시면 당일 링크를 보내드릴 예정이니 많은 관심 부탁드립니다!

https://www.inflearn.com/tag-curation/common_tag/ai-curation-2407

8월 6일 저녁 7시에 인프런과 라이브를 진행합니다! RAG를 활용한 LLM Application 개발 강의를 출시하고 한달 정도 지났는데요, 이번에는 라이브를 통해서 제가 현업에서 개발하면서 겪었던 어려움들과 해결책에 대해 공유드리고, Q&amp;A 시간을 통해서 LLM 이나 인공지능에 관심있는 분들과 소통할 예정입니다 그리고 사전질문을 남겨주신 분들중 추첨해서 멘토링을 진행하려고 합니다! 공식적인(?) 자리에서 하기 어려운 질문들이나 지극히 개인적인 질문들도 1:1 세션을 통해서 답변해드릴 수 있을 것 같아요. 관심있는 분들은 아래 링크에 들어가셔서 강의에 "좋아요" 해주시면 당일 링크를 보내드릴 예정이니 많은 관심 부탁드립니다! https://www.inflearn.com/tag-curation/common_tag/ai-curation-2407

인프런

8월 6일 저녁 7시에 인프런과 LLM 라이브를 진행합니다!

Bringing open intelligence to all, our latest models expand context length, add support across 10 languages, and include Meta Llama 3.1 405B- the first frontier-level open source AI model.

Introducing Llama 3.1: Our most capable models to date

Meta에서 Llama 3.1 을 공개했습니다. 크게 달라진 것은 없지만 성능 향상이 눈에 띄고 특히 405B (!!) 규모의 큰 모델의 경우 SOTA FM들 (GPT-4o, Claude 3.5 sonnet) 과 비슷한 수준입니다.

다만 claude 3.5 sonnet이나 GPT-4o는 405B 규모보다는 작지 않은가 싶은데 Llama 3.1의 경우 이미지를 입력으로 받는 것이 안되기도 하고, 그런 면에서는 상용 모델들이 정말 대단하긴 하네요.

Multilingual 도 성능이 개선되어서 한국어 성능도 이제 좀 쓸만한 정도가 되었을까 궁금하네요..ㅎㅎ 어쨌든 이런 좋은 성능을 내는 모델들을 오픈소스로 (완전 오픈소스는 아니지만!) 공개하는 Meta 도 정말 대단합니다!

https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3-1/

Meta에서 Llama 3.1 을 공개했습니다. 크게 달라진 것은 없지만 성능 향상이 눈에 띄고 특히 405B (!!) 규모의 큰 모델의 경우 SOTA FM들 (GPT-4o, Claude 3.5 sonnet) 과 비슷한 수준입니다. 다만 claude 3.5 sonnet이나 GPT-4o는 405B 규모보다는 작지 않은가 싶은데 Llama 3.1의 경우 이미지를 입력으로 받는 것이 안되기도 하고, 그런 면에서는 상용 모델들이 정말 대단하긴 하네요. Multilingual 도 성능이 개선되어서 한국어 성능도 이제 좀 쓸만한 정도가 되었을까 궁금하네요..ㅎㅎ 어쨌든 이런 좋은 성능을 내는 모델들을 오픈소스로 (완전 오픈소스는 아니지만!) 공개하는 Meta 도 정말 대단합니다! https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3-1/

Meta AI

Llama 3.1 모델의 공개

Only 23% of devs are satisfied with DevEx improvements. Download our free report to learn what causes misalignments and what your organization can do.

State of Developer Experience Report 2024 | Atlassian

지라, 위키 등으로 유명한 아틀라시안 2024 State of Developer Experience Report 2024가 나왔습니다 :)
https://www.atlassian.com/software/compass/resources/state-of-developer-2024

개발자에게 있어서 우리의 업무 환경이 어떻게 이루어져 있는지에 대한 정량적 지표를 볼 수 있는데요. 생각보다 아직 개발자의 생산성을 어떻게 증대 시켜야 하는지, 또 얼마나 중요한지에 대해서는 아직 아쉬운 점들이 많아 보입니다. 불필요한 일을 덜 하고, 귀찮은 일은 AI 에게, 자동화와 다양한 실험으로 더 즐거운 환경. 말은 쉽지만 역시 실천은 어려운 것 같습니다 ^_ㅠ

 1. 복잡성과 비효율성: 세 명 중 두 명의 개발자가 비효율성으로 인해 주당 8시간 이상을 낭비하고 있으며, 주요 원인으로는 인력 부족, 역할 확장, 도구 간의 빈번한 전환 등이 포함됩니다.
 2. 개발자 경험(DX): 절반 이하의 개발자만이 조직이 개발자 경험을 우선시한다고 느끼고 있습니다. 개발자 경험을 개선하려는 노력이 증가하고 있지만 아직 효과적이지 않습니다.
 3. AI 도구: AI 도구에 대한 관심에도 불구하고, 두 명 중 한 명의 개발자는 이러한 도구가 생산성을 크게 향상시키지 않았다고 보고하고 있습니다. 단 12%만이 향후 2년 내에 AI가 생산성을 향상시킬 것이라고 믿고 있습니다.
 4. 시간 손실의 주요 원인: 기술 부채, 불충분한 문서화, 번거로운 빌드 프로세스, 깊은 작업 시간 부족, 불명확한 방향성 등이 주요한 방해 요인으로 지목되었습니다.
 5. 생산성 향상을 위한 방안: 리더들은 AI 자동화, 새로운 협업 도구 제공, 위험 감수 및 실험 장려, 의사 결정 간소화, 해커톤 개최 등이 생산성과 만족도를 높일 수 있는 방안으로 제안되고 있습니다.
 6. 생산성 측정: 조직들은 생산성 측정과 만족도 측정에 대해 의견이 나뉘어 있으며, 51%의 조직이 개발자 생산성을 측정하는 데 초점을 맞추고 있는 반면, 49%는 개발자 만족도에 초점을 맞추고 있습니다. 그러나 여전히 38%는 근무 시간으로 생산성을 측정하고 있습니다.

지라, 위키 등으로 유명한 아틀라시안 2024 State of Developer Experience Report 2024가 나왔습니다 :) https://www.atlassian.com/software/compass/resources/state-of-developer-2024 개발자에게 있어서 우리의 업무 환경이 어떻게 이루어져 있는지에 대한 정량적 지표를 볼 수 있는데요. 생각보다 아직 개발자의 생산성을 어떻게 증대 시켜야 하는지, 또 얼마나 중요한지에 대해서는 아직 아쉬운 점들이 많아 보입니다. 불필요한 일을 덜 하고, 귀찮은 일은 AI 에게, 자동화와 다양한 실험으로 더 즐거운 환경. 말은 쉽지만 역시 실천은 어려운 것 같습니다 ^_ㅠ <ol ><li>복잡성과 비효율성: 세 명 중 두 명의 개발자가 비효율성으로 인해 주당 8시간 이상을 낭비하고 있으며, 주요 원인으로는 인력 부족, 역할 확장, 도구 간의 빈번한 전환 등이 포함됩니다.</li><li>개발자 경험(DX): 절반 이하의 개발자만이 조직이 개발자 경험을 우선시한다고 느끼고 있습니다. 개발자 경험을 개선하려는 노력이 증가하고 있지만 아직 효과적이지 않습니다.</li><li>AI 도구: AI 도구에 대한 관심에도 불구하고, 두 명 중 한 명의 개발자는 이러한 도구가 생산성을 크게 향상시키지 않았다고 보고하고 있습니다. 단 12%만이 향후 2년 내에 AI가 생산성을 향상시킬 것이라고 믿고 있습니다.</li><li>시간 손실의 주요 원인: 기술 부채, 불충분한 문서화, 번거로운 빌드 프로세스, 깊은 작업 시간 부족, 불명확한 방향성 등이 주요한 방해 요인으로 지목되었습니다.</li><li>생산성 향상을 위한 방안: 리더들은 AI 자동화, 새로운 협업 도구 제공, 위험 감수 및 실험 장려, 의사 결정 간소화, 해커톤 개최 등이 생산성과 만족도를 높일 수 있는 방안으로 제안되고 있습니다.</li><li>생산성 측정: 조직들은 생산성 측정과 만족도 측정에 대해 의견이 나뉘어 있으며, 51%의 조직이 개발자 생산성을 측정하는 데 초점을 맞추고 있는 반면, 49%는 개발자 만족도에 초점을 맞추고 있습니다. 그러나 여전히 38%는 근무 시간으로 생산성을 측정하고 있습니다.</li></ol>

Atlassian

개발자 생산성은 아직도 충분히 이해받지 못하고 있다.

메타가 오픈소스 GenAI의 신규 버전을 출시했습니다. 벤치마크 성능도 어마어마하네요. 메타가 계속해서 이정도 성능의 모델을 출시해준다면 OpenAI 구독 끊고 gpu 구입하는 것이 장기적으로는 더 좋을지도 모른다는 생각이 드네요.

특히 요즘 보안 이슈로 GenAI 도입을 망설이는 회사나 팀도 많은데 충분히 고려할만한 부분인 것 같습니다

https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3-1/

메타가 오픈소스 GenAI의 신규 버전을 출시했습니다. 벤치마크 성능도 어마어마하네요. 메타가 계속해서 이정도 성능의 모델을 출시해준다면 OpenAI 구독 끊고 gpu 구입하는 것이 장기적으로는 더 좋을지도 모른다는 생각이 드네요. 특히 요즘 보안 이슈로 GenAI 도입을 망설이는 회사나 팀도 많은데 충분히 고려할만한 부분인 것 같습니다 https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3-1/

Meta Llama3.1 출시

React의 Children API 사용법

React에서 컴포넌트의
children
prop과
Children
API는 이름이 비슷해서 헛갈리게 쉬운데요. 소문자로 시작하는
children
은 소외 props라고 일컫는 컴포넌트 함수의 매개 변수가 가지고 있는 하나의 속성이며 이를 통해 컴포넌트의 자식이 넘어오게 됩니다. 대문자로 시작하는
Children
는 React에서
children
prop을 효과적으로 다룰 수 있도록 제공하는  API 입니다.

React를 좀 써보신 분이라면 자식(children) prop을 상대로 어떤 작업을 하는 것이 생각보다 까다롭다는 것을 잘 아실텐데요. 이에 대해서 간단히 설명을 드리면…

children
prop으로 이렇게 문자열이나 숫자가 넘어올 수도 있고요.
<OurComponent>Text</OurComponent>

<OurComponent>{100}</OurComponent>

HTML 요소나 React 요소가 넘어올 수도 있고요.
<OurComponent>
 <input />
</OurComponent>

<OurComponent>
 <Button />
</OurComponent>

함수가 넘어올 수도 있고, (보통 function as children 또는 render prop이라고 하죠?)
<OurComponent>{(data) => {data}}</OurComponent>

아니면 아무 것도 넘어오지 않을 수도 있습니다. (null)
<OurComponent />

심지어 이것들이 뒤죽박죽 섞인 배열일 수도 있죠 😆
<OurComponent>
 <input />
 Text
 <Button />
 {100}
</OurComponent>

이처럼 React는 컴포넌트의 자식으로 무엇인든지 사용할 수 있도록 상당히 유연하게 설계되어 있기 때문에 우리는
children
prop의 자료형(data type)을 예상할 수 없습니다. 그러므로
children
prop을 상대로 직접 프로그래밍하게 되면 버그가 발생하기 쉬워집니다.

이것이 React에서
Children
이라는 별도의 API를 제공하는 이유이며, 우리는
Children
API를 통해서
children
prop을 좀 더 안전하게 다룰 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 React의
Children
API를 사용해서 컴포넌트의
children
prop을 다루는 방법에 대해서 다뤄보겠습니다.

📝 포스팅: https://www.daleseo.com/react-children/

React에서 컴포넌트의 <code >children</code> prop과 <code >Children</code> API는 이름이 비슷해서 헛갈리게 쉬운데요. 소문자로 시작하는 <code >children</code>은 소외 props라고 일컫는 컴포넌트 함수의 매개 변수가 가지고 있는 하나의 속성이며 이를 통해 컴포넌트의 자식이 넘어오게 됩니다. 대문자로 시작하는 <code >Children</code>는 React에서 <code >children</code> prop을 효과적으로 다룰 수 있도록 제공하는 &nbsp;API 입니다. React를 좀 써보신 분이라면 자식(children) prop을 상대로 어떤 작업을 하는 것이 생각보다 까다롭다는 것을 잘 아실텐데요. 이에 대해서 간단히 설명을 드리면… <code >children</code> prop으로 이렇게 문자열이나 숫자가 넘어올 수도 있고요.<pre ><code class="language-js">&lt;OurComponent&gt;Text&lt;/OurComponent&gt;</code></pre><pre ><code class="language-js">&lt;OurComponent&gt;{100}&lt;/OurComponent&gt;</code></pre>HTML 요소나 React 요소가 넘어올 수도 있고요.<pre ><code class="language-js">&lt;OurComponent&gt;
 &lt;input /&gt;
&lt;/OurComponent&gt;</code></pre><pre ><code class="language-js">&lt;OurComponent&gt;
 &lt;Button /&gt;
&lt;/OurComponent&gt;</code></pre>함수가 넘어올 수도 있고, (보통 function as children 또는 render prop이라고 하죠?)<pre ><code class="language-js">&lt;OurComponent&gt;{(data) =&gt; &lt;span&gt;{data}&lt;/span&gt;}&lt;/OurComponent&gt;</code></pre>아니면 아무 것도 넘어오지 않을 수도 있습니다. (null)<pre ><code class="language-js">&lt;OurComponent /&gt;</code></pre>심지어 이것들이 뒤죽박죽 섞인 배열일 수도 있죠 😆<pre ><code class="language-js">&lt;OurComponent&gt;
 &lt;input /&gt;
 Text
 &lt;Button /&gt;
 {100}
&lt;/OurComponent&gt;</code></pre>이처럼 React는 컴포넌트의 자식으로 무엇인든지 사용할 수 있도록 상당히 유연하게 설계되어 있기 때문에 우리는 <code >children</code> prop의 자료형(data type)을 예상할 수 없습니다. 그러므로 <code >children</code> prop을 상대로 직접 프로그래밍하게 되면 버그가 발생하기 쉬워집니다. 이것이 React에서 <code >Children</code>이라는 별도의 API를 제공하는 이유이며, 우리는 <code >Children</code> API를 통해서 <code >children</code> prop을 좀 더 안전하게 다룰 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 React의 <code >Children</code> API를 사용해서 컴포넌트의 <code >children</code> prop을 다루는 방법에 대해서 다뤄보겠습니다. 📝 포스팅: https://www.daleseo.com/react-children/

Daleseo

메타의 Llama 3.1가 공식 출시되었네요. 성능이 뛰어나긴 하지만, 지금 시점에서는 오픈소스 모델이 프론티어 모델을 따라잡았다 수준이라서 역시 조금 아쉽긴 합니다. 물론 대단한 일임엔 틀림없지만요.

기능적으로는 128K 컨텍스트를 지원하고 다국어와 Tool Use를 정식으로 지원합니다.

훈련(학습) 방식에 있어서는 아주 특별한 브뤡스루는 없지만, 사전 훈련을 위해 LLM을 이용한 데이터 필터링과, 사후 훈련에 LLM으로 생성한 합성 데이터를 많이 사용했다는 것이 중요했다고 합니다.

이미 알려진 사실이긴 하지만, LLM의 성능이 일정 수준 이상에 도달함에 따라, LLM을 재귀적으로 사용하여 자연 발전시킬 수 있게 되었다는 것이 공식화된 느낌입니다.

무엇보다 발표하면서 거의 모든 클라우드 업체와의 협력을 발표했는데요. 왠지 메타답지 않은 행보라서 신선하기도하고 그만큼 대단하다는 생각도 듭니다.

메타의 Llama 3.1가 공식 출시되었네요. 성능이 뛰어나긴 하지만, 지금 시점에서는 오픈소스 모델이 프론티어 모델을 따라잡았다 수준이라서 역시 조금 아쉽긴 합니다. 물론 대단한 일임엔 틀림없지만요. 기능적으로는 128K 컨텍스트를 지원하고 다국어와 Tool Use를 정식으로 지원합니다. 훈련(학습) 방식에 있어서는 아주 특별한 브뤡스루는 없지만, 사전 훈련을 위해 LLM을 이용한 데이터 필터링과, 사후 훈련에 LLM으로 생성한 합성 데이터를 많이 사용했다는 것이 중요했다고 합니다. 이미 알려진 사실이긴 하지만, LLM의 성능이 일정 수준 이상에 도달함에 따라, LLM을 재귀적으로 사용하여 자연 발전시킬 수 있게 되었다는 것이 공식화된 느낌입니다. 무엇보다 발표하면서 거의 모든 클라우드 업체와의 협력을 발표했는데요. 왠지 메타답지 않은 행보라서 신선하기도하고 그만큼 대단하다는 생각도 듭니다.

메타의 오픈소스 LLM인 Llama의 다음 버전 Llama-3.1 의 모델이 유출되어서 이슈가 되고 있는데요. 이에 대한 성능을 정리해봤습니다.

가장 큰 모델인 405B은 물론 대중적인(?) 크기인 70B도 GPT-4o에 대해 대부분의 벤치마크를 뛰어 넘은 것을 볼 수 있습니다.

다만 게임 체인저가 될만큼 아주 크게 뛰어 넘은 것은 아니어서 아쉽기도 하고, GPT-4o를 상회하는 벤치마크들을 봤을 때, 학습 데이터가 오염되어 있는게 아닌가라는 의심이 약간 들기도 합니다.

그리고 405B 모델이 크기에 비해 성능 향상이 상대적으로 많이 낮다고 생각되는데요. 학습이 덜 된 모델인가? 라는 생각도 들고, 아니라면 LLM 그 자체만으로는 이제 성능 향상에 어느정도 한계가 온 것일 수도 있을 것 같습니다.

아직 공식 발표 전이라서 모든건 그냥 뇌피셜이긴 합니다. 차주중에 발표가 있을 것이라고 하는데요. 성능이 뭔가 좀 아주 매력적인 느낌은 아니라..무언가 조금 특별한 로드맵이 발표되면 좋을 것 같습니다. 😎🍿🥤

메타의 오픈소스 LLM인 Llama의 다음 버전 Llama-3.1 의 모델이 유출되어서 이슈가 되고 있는데요. 이에 대한 성능을 정리해봤습니다. 가장 큰 모델인 405B은 물론 대중적인(?) 크기인 70B도 GPT-4o에 대해 대부분의 벤치마크를 뛰어 넘은 것을 볼 수 있습니다. 다만 게임 체인저가 될만큼 아주 크게 뛰어 넘은 것은 아니어서 아쉽기도 하고, GPT-4o를 상회하는 벤치마크들을 봤을 때, 학습 데이터가 오염되어 있는게 아닌가라는 의심이 약간 들기도 합니다. 그리고 405B 모델이 크기에 비해 성능 향상이 상대적으로 많이 낮다고 생각되는데요. 학습이 덜 된 모델인가? 라는 생각도 들고, 아니라면 LLM 그 자체만으로는 이제 성능 향상에 어느정도 한계가 온 것일 수도 있을 것 같습니다. 아직 공식 발표 전이라서 모든건 그냥 뇌피셜이긴 합니다. 차주중에 발표가 있을 것이라고 하는데요. 성능이 뭔가 좀 아주 매력적인 느낌은 아니라..무언가 조금 특별한 로드맵이 발표되면 좋을 것 같습니다. 😎🍿🥤

회사에서 Repository를 몇개 사용하고 계신가요? 대기업임에 불구하고 하나의 Repository를 사용하는 회사가 있다고 합니다. SVN을 사용하는 걸까요? 그런 형태를 Monorepo라고 부르고 구글이 그렇다는데요. 반대로 Amazon은 Microrepo, 여러 Repository들을 사용하는 전략을 취한다네요. 서비스를 잘게 쪼갠 것을 Microservice라고 부르니 비슷하게 칭하는 것 같네요. 저자는 Amazon의 직원인데 다른 회사는 어떤

아마존과 구글이 완전히 다른 방법으로 CI/CD를 보는 법 - 한마디로 Medium 직독직해 #175

대기업임에 불구하고 하나의 Repository를 사용하는 회사가 있다고 합니다. SVN을 사용하는 걸까요? 그런 형태를 Monorepo라고 부르고 구글이 그렇다는데요.

반대로 Amazon은 Microrepo, 여러 Repository들을 사용하는 전략을 취한다네요. 서비스를 잘게 쪼갠 것을 Microservice라고 부르니 비슷하게 칭하는 것 같네요.

저자는 Amazon의 직원인데 다른 회사는 어떤 방식을 사용할지 궁금해서 구글로 이직했었다네요. 그러나 Monorepo 방식에 한계를 느껴서 인지 다시 Amazon으로 돌아왔다고 합니다.

두가지 방식은 각각 장단점이 있다는데요 하나의 Repo를 사용하는 방식은 통합하기 쉬운대신 하나의 Commit에 의해서 수백개의 작업이 Stop 되는 문제가 발생할 수 있다고 합니다. 반대로 여러 Repo를 사용하는 경우는 나눠져 있으니 각자 Commit은 쉽지만 하나로 합치기가 어려운 것이죠.

그래도 어느 것이 낫다고 말할 수는 없고 개발자의 선호? 취향이라고 생각하는 것 같네요.

여러분은 어떤 방식을 선호하시나요?

#직독직해 #medium #amazon #google #cicd #monorepo #microrepo #singlerepo
https://youtu.be/fxhPGnMsu-s

대기업임에 불구하고 하나의 Repository를 사용하는 회사가 있다고 합니다. SVN을 사용하는 걸까요? 그런 형태를 Monorepo라고 부르고 구글이 그렇다는데요. 반대로 Amazon은 Microrepo, 여러 Repository들을 사용하는 전략을 취한다네요. 서비스를 잘게 쪼갠 것을 Microservice라고 부르니 비슷하게 칭하는 것 같네요. 저자는 Amazon의 직원인데 다른 회사는 어떤 방식을 사용할지 궁금해서 구글로 이직했었다네요. 그러나 Monorepo 방식에 한계를 느껴서 인지 다시 Amazon으로 돌아왔다고 합니다. 두가지 방식은 각각 장단점이 있다는데요 하나의 Repo를 사용하는 방식은 통합하기 쉬운대신 하나의 Commit에 의해서 수백개의 작업이 Stop 되는 문제가 발생할 수 있다고 합니다. 반대로 여러 Repo를 사용하는 경우는 나눠져 있으니 각자 Commit은 쉽지만 하나로 합치기가 어려운 것이죠. 그래도 어느 것이 낫다고 말할 수는 없고 개발자의 선호? 취향이라고 생각하는 것 같네요. 여러분은 어떤 방식을 선호하시나요? #직독직해 #medium #amazon #google #cicd #monorepo #microrepo #singlerepohttps://youtu.be/fxhPGnMsu-s

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회사에서 Repository를 몇개 사용하고 계신가요?

정신 건강, 자기 이해 등을 위해서는 개인의 심리 상태에 대한 측정이 필수적인데요. 이를 LLM을 이용해 측정 할 수 있도록 돕는 에이전트에 대한 연구입니다.

재미있는 것은 개인화된 인터렉티브 픽션 게임을 생성해서 측정한다는 것인데요. 표준화된 척도를 개인화된 게임으로 변환 할 수 있고, 결과적으로 효과적인 평가도구로 기능 할 수 있다는 것을 확인했다고 합니다.

정신과 혹은 심리 상담을 위해서는 사전에 심리 상태를 측정하기 위한 문진표를 굉장히 많이 작성해야하는데요. 이것이 꽤 지루하고 집중력에 따라 결과가 달라지기도 합니다. 그런데 이 논문에서 제시한 방식을 사용하면 몰입도 높게 효율적인 결과를 낼 수 있을 것 같네요.

최근에 LLM을 통한 인간의 정신, 심리를 파악하기 위한 연구가 많이 이루어지고 있는데요. 이 연구들이 궤도에 오르면 사람들의 마음 건강을 많이 도와줄 수 있을까요? 이에 대한 연구들이 사뭇 기대가 됩니다.

정신 건강, 자기 이해 등을 위해서는 개인의 심리 상태에 대한 측정이 필수적인데요. 이를 LLM을 이용해 측정 할 수 있도록 돕는 에이전트에 대한 연구입니다. 재미있는 것은 개인화된 인터렉티브 픽션 게임을 생성해서 측정한다는 것인데요. 표준화된 척도를 개인화된 게임으로 변환 할 수 있고, 결과적으로 효과적인 평가도구로 기능 할 수 있다는 것을 확인했다고 합니다. 정신과 혹은 심리 상담을 위해서는 사전에 심리 상태를 측정하기 위한 문진표를 굉장히 많이 작성해야하는데요. 이것이 꽤 지루하고 집중력에 따라 결과가 달라지기도 합니다. 그런데 이 논문에서 제시한 방식을 사용하면 몰입도 높게 효율적인 결과를 낼 수 있을 것 같네요. 최근에 LLM을 통한 인간의 정신, 심리를 파악하기 위한 연구가 많이 이루어지고 있는데요. 이 연구들이 궤도에 오르면 사람들의 마음 건강을 많이 도와줄 수 있을까요? 이에 대한 연구들이 사뭇 기대가 됩니다.

📝 심리 상태 측정을 위한 LLM 게임 에이전트 PyschoGAT

‪논문 링크 👉 https://arxiv.org/abs/2402.12326‬

인프런이 만드는 IT인의 축제, 인프콘에 초대합니다

인프콘 2024 - INFCON 2024

1. INFCON
- https://www.inflearn.com/conf/infcon-2024/
- ‘인프런’에서 주최하는 IT 컨퍼런스. 개발자, PM/PO, 디자이너 분야 등
- 2024년 8월 2일(금)
- 유료 / 참가 신청 마감. 추후 인프콘 다시보기 서비스 제공 예정

2. UbuCon Korea 2024
- https://2024.ubuntu-kr.org/ko/
- Ubuntu 코리아 컨퍼런스
- 2024년 8월 10일(토)
- 유료

3. FEConf24
- https://2024.feconf.kr/
- 국내 최대 프론트엔드 컨퍼런스
- 2024년 8월 24일(토)
- 유료

4. Kubernetes Korea Community Day 2024
- https://kcd-korea.net/
- 쿠버네티스에서 주최하는 국내 클라우드 네이티브 기술 컨퍼런스
- 2024년 9월 24일(화)
- 유료

5. OpenInfra Summit Asia 2024
- https://2024.openinfraasia.org/
- 클라우드 네이티브 오픈소스 기술 재단 ‘오픈인프라’ 컨퍼런스
- 2024년 9월 3일(화) ~ 9월 4일(수)
- 유료

6. KWDC 2024
- https://kwdc.dev/2024/
- 국내 애플 개발자 커뮤니티 3곳이 주최하는 한국 Apple 생태계 컨퍼런스
- 2024년 10월 24일(목)
- 유료

7. PyCon KR 2024
- https://2024.pycon.kr/
- 세계 각국의 파이썬 프로그래밍 언어 커뮤니티에서 주관하는 컨퍼런스
- 2024년 10월 25일(금) ~ 10월 27일(일)
- 유료

8. DebConf24
- https://debconf24.debconf.org/
- 데비안 운영체제, 소프트웨어 개발과 관련한 세미나
- 2024년 7월 28일(일) ~ 8월 4일(일)
- 유·무료(일반 무료, 전문가/기업 유료)

9. GopherCon Korea 2024
- https://festa.io/events/5098
- 한국의 Go 언어 사용자 모임 커뮤니티에서 주최하는 컨퍼런스
- 2024년 10월 12일(토) ~ 10월 13일(일)
- 유료

해외 컨퍼런스
1. GitHub Universe 2024
- https://githubuniverse.com/
- 2024년 10월 29일(화) ~ 10월 30일(수) / 미국 샌프란시스코
- 유료 / 온라인 라이브 스트리밍 무료

2. KubeCon + CloudNativeCon North America
- https://events.linuxfoundation.org/kubecon-cloudnativecon-north-america/
- 2024년 11월 12일(화) ~ 11월 15일(금) / 미국 유타주 솔트레이크시티
- 유료 / 키노트 라이브 스트리밍 무료

3. AWS re:Invent 2024
- https://reinvent.awsevents.com/
- 2024년 12월 2일(월) ~ 12월 6일(금) / 미국 라스베가스
- 유료 / 온라인 라이브 스트리밍 무료

1. INFCON- https://www.inflearn.com/conf/infcon-2024/- ‘인프런’에서 주최하는 IT 컨퍼런스. 개발자, PM/PO, 디자이너 분야 등- 2024년 8월 2일(금)- 유료 / 참가 신청 마감. 추후 인프콘 다시보기 서비스 제공 예정 2. UbuCon Korea 2024- https://2024.ubuntu-kr.org/ko/- Ubuntu 코리아 컨퍼런스- 2024년 8월 10일(토)- 유료 3. FEConf24- https://2024.feconf.kr/- 국내 최대 프론트엔드 컨퍼런스- 2024년 8월 24일(토)- 유료 4. Kubernetes Korea Community Day 2024- https://kcd-korea.net/- 쿠버네티스에서 주최하는 국내 클라우드 네이티브 기술 컨퍼런스- 2024년 9월 24일(화)- 유료 5. OpenInfra Summit Asia 2024- https://2024.openinfraasia.org/- 클라우드 네이티브 오픈소스 기술 재단 ‘오픈인프라’ 컨퍼런스- 2024년 9월 3일(화) ~ 9월 4일(수)- 유료 6. KWDC 2024- https://kwdc.dev/2024/- 국내 애플 개발자 커뮤니티 3곳이 주최하는 한국 Apple 생태계 컨퍼런스- 2024년 10월 24일(목)- 유료 7. PyCon KR 2024- https://2024.pycon.kr/- 세계 각국의 파이썬 프로그래밍 언어 커뮤니티에서 주관하는 컨퍼런스- 2024년 10월 25일(금) ~ 10월 27일(일)- 유료 8. DebConf24- https://debconf24.debconf.org/- 데비안 운영체제, 소프트웨어 개발과 관련한 세미나- 2024년 7월 28일(일) ~ 8월 4일(일)- 유·무료(일반 무료, 전문가/기업 유료) 9. GopherCon Korea 2024- https://festa.io/events/5098- 한국의 Go 언어 사용자 모임 커뮤니티에서 주최하는 컨퍼런스- 2024년 10월 12일(토) ~ 10월 13일(일)- 유료 해외 컨퍼런스1. GitHub Universe 2024- https://githubuniverse.com/- 2024년 10월 29일(화) ~ 10월 30일(수) / 미국 샌프란시스코- 유료 / 온라인 라이브 스트리밍 무료 2. KubeCon + CloudNativeCon North America- https://events.linuxfoundation.org/kubecon-cloudnativecon-north-america/- 2024년 11월 12일(화) ~ 11월 15일(금) / 미국 유타주 솔트레이크시티- 유료 / 키노트 라이브 스트리밍 무료 3. AWS re:Invent 2024- https://reinvent.awsevents.com/- 2024년 12월 2일(월) ~ 12월 6일(금) / 미국 라스베가스- 유료 / 온라인 라이브 스트리밍 무료

2024 하반기 IT 컨퍼런스

이력서는 중요합니다.
면접관에게는 지원자를 파악하기 위한 첫번째 장소이기 때문입니다.

이런 이력서 작성을 편리하게 도와주는 사이트가 있어서 소개드립니다.
resumemaker.online 인데요.

기존에 작성한 이력서가 있다면 업로드해서 AI가 초안을 작성해주기도 합니다.
컬러나 템플릿등을 설정할 수 도 있고, 꽤 정돈된 형태로 이력서가 나오게 됩니다.

한가지 단점은 한글 폰트를 지원하지 않습니다.
그래도 이력서 작성을 별로 해보시지 않았다면 툴의 도움을 받아서 채워보시는
것도 좋을 것 같습니다.

제가 기존에 써둔 이력서를 업로드 해서 만들어봤는데 퀄리티가 나쁘지 않네요.

이력서는 중요합니다.면접관에게는 지원자를 파악하기 위한 첫번째 장소이기 때문입니다. 이런 이력서 작성을 편리하게 도와주는 사이트가 있어서 소개드립니다.resumemaker.online 인데요. 기존에 작성한 이력서가 있다면 업로드해서 AI가 초안을 작성해주기도 합니다.컬러나 템플릿등을 설정할 수 도 있고, 꽤 정돈된 형태로 이력서가 나오게 됩니다. 한가지 단점은 한글 폰트를 지원하지 않습니다.그래도 이력서 작성을 별로 해보시지 않았다면 툴의 도움을 받아서 채워보시는것도 좋을 것 같습니다. 제가 기존에 써둔 이력서를 업로드 해서 만들어봤는데 퀄리티가 나쁘지 않네요.

이력서를 편하게 만듭시다 - resumemaker

I finally have the feeling that I&rsquo;m a decent programmer, so I thought it would be fun to write some advice with the idea of &ldquo;what would have gotten me to this point faster?&rdquo; I&rsquo;m not claiming this is great advice for everyone, just 

Marcus' Blog


한 개발자가 과거의 나에게 개발자로써 조언을 해준다면? 에 대해 작성해주신 글입니다.
몇 가지는 직접적으로 저에게 도움이 되는 부분도 있어, 일부 저에게 도움되는 부분만 요약해서 공유드립니다.

🤔 계속 발에 총을 쏘고 있다면, 총을 고쳐야한다.
팀에서 시스템에 대해 자주 실수 하는 부분이 있지만, 그 실수를 줄일 방법에 대해 생각하지 않는 경우가 많습니다. 이런 경우 시스템을 개선하여 실수를 줄이는 것이 중요합니다.
이러한 문제들은 해결할 자연스러운 시기가 없었기에 오래 지속되는 경우가 많으니, 생각보다 몇 분 동안만 고민하면 해결 할 수 있는게 많습니다. 이런 문제가 있을 때 자신과 팀의 삶을 더 쉽게 만들 수 있다는 것을 상기시키고 마음가짐을 갖는게 중요합니다.

🪠 품질과 속도 사이의 균형을 맞춰야한다.
구현 속도와 정확성에 대한 자신감 사이에는 항상 트레이드오프가 존재합니다. 현재 상황에서 버그를 출시하는 것이 얼마나 괜찮은지 자문해보고, 이에 대한 답변이 작업 방식에 영향을 미치지 않는다면 지나치게 경직된 것으로 생각하세요.

🪭 톱을 갈고 있는 시간은 거의 항상 가치가 있는 시간이다.
도구를 잘 다루는 것이 중요합니다. 코드를 빠르게 작성하고, 주요 단축키를 알고, 운영체제와 셀에 능숙해야 합니다. 새로운 엔지니어에게서 보이는 가장 큰 그린 플래그 중 하나는 도구 선택과 능숙한 사용에 대한 관심입니다.

🧘🏻‍♂️버그를 한 층 더 깊이 해결하려고 노력해야 한다.
버그를 표면적으로 해결하는 대신, 근본적인 원인을 찾아 해결하는 것이 중요합니다. 최대한 어떤 컴포넌트도 이 버그를 다시 겪지 않도록 해결하려고 노력해보세요.

🏃🏻‍♀️ 버그 조사 시 히스토리를 활용해야 한다.
이상한 버그를 조사할 때, git 히스토리를 활용하는 것이 중요합니다. 예를 들어 메모리 누수 문제를 조사할 때, 특정 커밋 이후에 문제가 발생한 경우가 많으니 참고하세요.

🎆 가끔은 나쁜 코드로 작성하는 쪽으로 오류를 범해봐라.
끔찍한 코드를 작성하는 것도 쉽고, 모든 모범사례를 절대적으로 따르는 코드를 작성하는 것도 정말 쉽습니다. 하지만 이런 코드 작성은 스타트업에 돈이 바닥 날 가능성이 큽니다.
또한 빨리 코드를 작성하게 되면 추후 나쁜 기술 부채로 인해 곤란을 겪게 될 수도 있습니다.
'나쁜' 코드의 의미를 명확하게 하고, 시간과 노력의 균형을 찾아 코드를 작성해보세요.

🏋️ 디버깅 하기 쉽게 만들어야 한다.
디버깅을 쉽게 하기 위한 노력을 하지 않으면, 소프트웨어가 점점 더 복잡해짐에 따라 각 이슈를 디버깅 하는데 엄청난 시간을 소비하게 될 것 입니다. 그렇게 되면 결국 변경 하는 것이 두려워지게 됩니다. 디버깅 시간 중 설정, 재현, 사후 정리에 소요되는 시간을 추적하는 데 주의를 기울이세요.

💁‍♂️ 팀에서 일할 때는 보통 질문을 해야 한다.
경력 초반자들은 '사소한 질문으로 동료를 귀찮게 하는 것' 보다 '모든 것을 스스로 알아내려고 노력하는 것'에 너무 치우쳐 있습니다. 한 시간 넘게 무언가를 알아내기 위해 시간을 허비하지말고 몇 분 만에 답을 찾을 수 있게 항상 질문하세요. 누군가에게 귀찮은 경우는 몇 분 안에 스스로 답을 찾을 수 있었다는 것이 분명할 때 뿐입니다.

👁️ 배포 주기는 매우 중요, 빠르고 자주 배포할 수 있는 방법 고민 필요
프로젝트 배포 속도는 시간이 지남에 따라 복리로 증가해서, 상상할 수 있는 것보다 빠르게 기능을 배포할 수 있게 됩니다. 스타트업은 런웨이가 제한적이고, 프로젝트에는 마감일이 항상 있으니 빠르게 배포하기 위해 여러가지 시도를 해보세요.

한 개발자가 과거의 나에게 개발자로써 조언을 해준다면? 에 대해 작성해주신 글입니다. 몇 가지는 직접적으로 저에게 도움이 되는 부분도 있어, 일부 저에게 도움되는 부분만 요약해서 공유드립니다. 🤔 계속 발에 총을 쏘고 있다면, 총을 고쳐야한다. 팀에서 시스템에 대해 자주 실수 하는 부분이 있지만, 그 실수를 줄일 방법에 대해 생각하지 않는 경우가 많습니다. 이런 경우 시스템을 개선하여 실수를 줄이는 것이 중요합니다. 이러한 문제들은 해결할 자연스러운 시기가 없었기에 오래 지속되는 경우가 많으니, 생각보다 몇 분 동안만 고민하면 해결 할 수 있는게 많습니다. 이런 문제가 있을 때 자신과 팀의 삶을 더 쉽게 만들 수 있다는 것을 상기시키고 마음가짐을 갖는게 중요합니다. 🪠 품질과 속도 사이의 균형을 맞춰야한다.구현 속도와 정확성에 대한 자신감 사이에는 항상 트레이드오프가 존재합니다. 현재 상황에서 버그를 출시하는 것이 얼마나 괜찮은지 자문해보고, 이에 대한 답변이 작업 방식에 영향을 미치지 않는다면 지나치게 경직된 것으로 생각하세요. 🪭 톱을 갈고 있는 시간은 거의 항상 가치가 있는 시간이다.도구를 잘 다루는 것이 중요합니다. 코드를 빠르게 작성하고, 주요 단축키를 알고, 운영체제와 셀에 능숙해야 합니다. 새로운 엔지니어에게서 보이는 가장 큰 그린 플래그 중 하나는 도구 선택과 능숙한 사용에 대한 관심입니다. 🧘🏻‍♂️버그를 한 층 더 깊이 해결하려고 노력해야 한다.버그를 표면적으로 해결하는 대신, 근본적인 원인을 찾아 해결하는 것이 중요합니다. 최대한 어떤 컴포넌트도 이 버그를 다시 겪지 않도록 해결하려고 노력해보세요. 🏃🏻‍♀️ 버그 조사 시 히스토리를 활용해야 한다.이상한 버그를 조사할 때, git 히스토리를 활용하는 것이 중요합니다. 예를 들어 메모리 누수 문제를 조사할 때, 특정 커밋 이후에 문제가 발생한 경우가 많으니 참고하세요. 🎆 가끔은 나쁜 코드로 작성하는 쪽으로 오류를 범해봐라.끔찍한 코드를 작성하는 것도 쉽고, 모든 모범사례를 절대적으로 따르는 코드를 작성하는 것도 정말 쉽습니다. 하지만 이런 코드 작성은 스타트업에 돈이 바닥 날 가능성이 큽니다. 또한 빨리 코드를 작성하게 되면 추후 나쁜 기술 부채로 인해 곤란을 겪게 될 수도 있습니다.'나쁜' 코드의 의미를 명확하게 하고, 시간과 노력의 균형을 찾아 코드를 작성해보세요. 🏋️ 디버깅 하기 쉽게 만들어야 한다.디버깅을 쉽게 하기 위한 노력을 하지 않으면, 소프트웨어가 점점 더 복잡해짐에 따라 각 이슈를 디버깅 하는데 엄청난 시간을 소비하게 될 것 입니다. 그렇게 되면 결국 변경 하는 것이 두려워지게 됩니다. 디버깅 시간 중 설정, 재현, 사후 정리에 소요되는 시간을 추적하는 데 주의를 기울이세요. 💁‍♂️ 팀에서 일할 때는 보통 질문을 해야 한다.경력 초반자들은 '사소한 질문으로 동료를 귀찮게 하는 것' 보다 '모든 것을 스스로 알아내려고 노력하는 것'에 너무 치우쳐 있습니다. 한 시간 넘게 무언가를 알아내기 위해 시간을 허비하지말고 몇 분 만에 답을 찾을 수 있게 항상 질문하세요. 누군가에게 귀찮은 경우는 몇 분 안에 스스로 답을 찾을 수 있었다는 것이 분명할 때 뿐입니다. 👁️ 배포 주기는 매우 중요, 빠르고 자주 배포할 수 있는 방법 고민 필요프로젝트 배포 속도는 시간이 지남에 따라 복리로 증가해서, 상상할 수 있는 것보다 빠르게 기능을 배포할 수 있게 됩니다. 스타트업은 런웨이가 제한적이고, 프로젝트에는 마감일이 항상 있으니 빠르게 배포하기 위해 여러가지 시도를 해보세요.

mbuffett.com

15년 전 나에게 해주고 싶은 프로그래밍 조언

컴퓨터 공부를 처음 시작한 날이 2004년 8월 25일. 이제 20년이 지났습니다.

죽을 만큼 힘든 날은 없었다

컴퓨터 공부를 처음 시작한 날이 2004년 8월 25일.
이제 20년이 지났습니다.

돌아보면 그렇게 쉽진 않았지만 또 그렇게 어렵지도 않았던 것 같습니다.

매일 조금씩 힘들고 피곤하긴 했지만..
죽을 만큼 힘들다고 생각해 본 날은 없습니다.

마라톤 금메달리스트 황영조 선수가 훈련 중에 자동차가 지나가면 그 바퀴 밑으로 뛰어들어 죽고 싶었다고 말했던 걸 기억합니다. 도대체 어느 정도 힘들어야 죽어버리는 게 낫겠다는 생각을 할 수 있을까?

저에게는 그런 날은 하루도 없었던 것입니다.
이 정도면 뭐 할만한 것 아닌가?

죽을 만큼 힘들게 훈련하진 않더라도,
(그렇게 해야 세계 챔피언이 될 수 있나 봅니다)
적당한 훈련을 매일 오랫동안 해나가면 인생을 편안하게 살 만큼의 성취 정도는 이룰 수 있다는 걸 나중에야 알게 됐습니다.
왜냐면 그것조차 할 수 있는 사람이 별로 없으니까.

이걸 알고 나서 마음이 참 편해졌습니다.
난 분명히 잘될 거야.
더 즐기면서 일할 수 있게 되었습니다.

https://jeho.page/essay/2024/07/17/not-easy-but-not-hard-either.html

컴퓨터 공부를 처음 시작한 날이 2004년 8월 25일. 이제 20년이 지났습니다. 돌아보면 그렇게 쉽진 않았지만 또 그렇게 어렵지도 않았던 것 같습니다. 매일 조금씩 힘들고 피곤하긴 했지만.. 죽을 만큼 힘들다고 생각해 본 날은 없습니다. 마라톤 금메달리스트 황영조 선수가 훈련 중에 자동차가 지나가면 그 바퀴 밑으로 뛰어들어 죽고 싶었다고 말했던 걸 기억합니다. 도대체 어느 정도 힘들어야 죽어버리는 게 낫겠다는 생각을 할 수 있을까? 저에게는 그런 날은 하루도 없었던 것입니다. 이 정도면 뭐 할만한 것 아닌가? 죽을 만큼 힘들게 훈련하진 않더라도, (그렇게 해야 세계 챔피언이 될 수 있나 봅니다) 적당한 훈련을 매일 오랫동안 해나가면 인생을 편안하게 살 만큼의 성취 정도는 이룰 수 있다는 걸 나중에야 알게 됐습니다. 왜냐면 그것조차 할 수 있는 사람이 별로 없으니까. 이걸 알고 나서 마음이 참 편해졌습니다. 난 분명히 잘될 거야. 더 즐기면서 일할 수 있게 되었습니다. https://jeho.page/essay/2024/07/17/not-easy-but-not-hard-either.html

K리그 프로그래머

회계는 지난 수백 년 동안 크게 변하지 않았음그럼에도 불구하고, 금융 시스템을 위한 소프트웨어를 구축하는 올바른 방법에 대해 많은 혼란이 있음이 글에서는 대기업에서 금융 시스템을 구축한 경험을 바탕으로 한 교훈을 공유회계 시스템 구축에 초점을 맞추겠지만, 이 원칙들은 더 일반적인 금융 시스템에도 적용됨기본 금융 용어 정의일반 원장 (General Ledge

금융 시스템 구축을 위한 엔지니어링 원칙 | GeekNews

예전에 회계 시스템 만들때, "아 정말 나는 금융을 하나도 모르는 구나" 하면서 참 고생했던 기억이 있습니다.

숫자 계산을 좋아하는 개발자들이지만, 역사가 긴 금융, 회계 시스템, 환율, 정책, 원리에 대해서 이해하지 않으면 설계에서부터 시작해서, 멱등성 유지, 트랜잭션 등 자칫 고려하지 못하면 큰일 나는 구석들도 많은 아주 흥미로우면서 후덜덜한 영역일 것 같습니다.

news.hada.io/topic?id=15794

블로그 글 뿐만 아니라 저도 설계에 도움 많이 받았던 글들 공유드려봅니다!

 * Martin Fowler - Accounting Patterns : https://martinfowler.com/apsupp/accounting.pdf
   
 * 실제 서비스 API로 만들면 이런 모양이 될꺼다!로 제일 참고하기 좋았던 Twisp Doc (GraphQL) : https://t.co/m78EFpYX7w

예전에 회계 시스템 만들때, "아 정말 나는 금융을 하나도 모르는 구나" 하면서 참 고생했던 기억이 있습니다. 숫자 계산을 좋아하는 개발자들이지만, 역사가 긴 금융, 회계 시스템, 환율, 정책, 원리에 대해서 이해하지 않으면 설계에서부터 시작해서, 멱등성 유지, 트랜잭션 등 자칫 고려하지 못하면 큰일 나는 구석들도 많은 아주 흥미로우면서 후덜덜한 영역일 것 같습니다. news.hada.io/topic?id=15794 블로그 글 뿐만 아니라 저도 설계에 도움 많이 받았던 글들 공유드려봅니다! <ul ><li>Martin Fowler - Accounting Patterns : https://martinfowler.com/apsupp/accounting.pdf </li><li>실제 서비스 API로 만들면 이런 모양이 될꺼다!로 제일 참고하기 좋았던 Twisp Doc (GraphQL) : https://t.co/m78EFpYX7w </li></ul>

GeekNews

금융 시스템 구축을 위한 엔지니어링 원칙

테스트 코드는 왜 써야 할까요? 테스트 코드가 가져오는 베네핏들에는 어떤 것이 있을까요?

모닥불 | EP.3 프론트엔드 개발에서 테스트 자동화, 꼭 해야 할까?

프론트엔드 개발 영역에서 테스트 코드의 필요성은 지속적인 논의의 대상입니다. 사용자 인터페이스와 직접적으로 연결되는 프론트엔드 코드의 특성상, 빈번하고 다양한 변화에 직면하게 되기 때문인데요. 이러한 환경에서 개발자들은 때때로 시간적 제약으로 인해 테스트 코드 작성을 생략하고 즉각적인 개발에 집중하게 되는데요. 이는 단기적으로 생산성 향상으로 느껴질 수 있습니다.
그러나 이러한 접근은 '단기적 효율'과 '장기적 지속가능성' 사이의 균형에 대한 문제를 제기합니다. 테스트 코드 없이 진행되는 개발이 당장은 빠른 결과물 도출로 이어질 수 있지만, 장기적 관점에서는 오히려 생산성 저하와 품질 문제로 이어질 수 있기 때문인데요.
그렇다면 테스트 코드가 어떻게 장기적인 생산성 향상에 기여하는 것일까요? 다음은 테스트 코드가 가져다주는 주요 이점들입니다:
 1. 신속한 피드백 루프: 테스트 코드는 개발자가 변경사항을 즉각적으로 검증할 수 있게 해줍니다. 이는 수동 테스트 과정을 최소화하고, 버그를 조기에 발견하여 수정 비용을 절감시킵니다.
 2. 리팩토링 자신감: 잘 작성된 테스트 코드는 개발자에게 코드 개선에 대한 자신감을 부여합니다. 기존 기능의 정상 작동을 보장하면서 새로운 기능을 추가하거나 라이브러리 업데이트를 할 수 있습니다.
 3. 문서화 효과: 테스트 코드는 실행 가능한 명세서 역할을 합니다. 특히 빠르게 변화하는 스타트업 환경에서, 테스트 코드는 최신 상태의 신뢰할 수 있는 문서가 됩니다.

그렇다면 테스트 코드는 어떻게 작성해야 할까요? 아마 많은 개발자 분들이 실질적으로 궁금해하는 내용일텐데요. 전통적인 테스트 피라미드 접근법은 유닛 테스트를 기반으로, 통합 테스트, 그리고 E2E(End-to-End) 테스트 순으로 구성됩니다. 그러나 실제 개발 에서는 이론과 실제 적용 사이의 간극이 존재하기 마련인데요. 토스의 테스트 전략은 아래와 같은 개념 으로 구성되어 있습니다:
 1. 전략적 선별: 복잡성이 높고 비즈니스에 중요한 기능에 테스트 역량을 집중합니다. 단순한 UI 요소보다는 핵심 비즈니스 로직과 주요 사용자 시나리오에 초점을 맞춤으로써, 테스트의 투자 대비 생산성을 극대화합니다.
 2. 통합 테스트 중심 접근: 페이지 단위의 통합 테스트로 실제 사용자 경험에 더 가까운 테스트 시나리오를 구성합니다. 이러한 방식은 개별 컴포넌트의 기능성뿐만 아니라, 상호작용하여 전체 시스템을 구성하는지 검증할 수 있게 해줍니다.
 3. 생산성과 효율성의 균형: 너무 단순한 테스트는 작성하지 않습니다. 예를 들어, 즉시 확인 가능한 단순 UI 변경사항에 대해서는 별도의 자동화된 테스트를 작성하지 않습니다.

결론적으로, 토스의 프론트엔드 테스트는 기존의 이론적 모델을 맹목적으로 따르기보다는 실질적인 가치를 제공하는 방향으로 접근하고 있습니다. 통합테스트 중심의 실용적 접근을 통해 개발 생산성과 품질 사이의 적절한 균형을 맞추는게 인상적이었습니다.

https://toss.tech/article/firesidechat_frontend_3

프론트엔드 개발 영역에서 테스트 코드의 필요성은 지속적인 논의의 대상입니다. 사용자 인터페이스와 직접적으로 연결되는 프론트엔드 코드의 특성상, 빈번하고 다양한 변화에 직면하게 되기 때문인데요. 이러한 환경에서 개발자들은 때때로 시간적 제약으로 인해 테스트 코드 작성을 생략하고 즉각적인 개발에 집중하게 되는데요. 이는 단기적으로 생산성 향상으로 느껴질 수 있습니다.그러나 이러한 접근은 '단기적 효율'과 '장기적 지속가능성' 사이의 균형에 대한 문제를 제기합니다. 테스트 코드 없이 진행되는 개발이 당장은 빠른 결과물 도출로 이어질 수 있지만, 장기적 관점에서는 오히려 생산성 저하와 품질 문제로 이어질 수 있기 때문인데요.그렇다면 테스트 코드가 어떻게 장기적인 생산성 향상에 기여하는 것일까요? 다음은 테스트 코드가 가져다주는 주요 이점들입니다:<ol ><li>신속한 피드백 루프: 테스트 코드는 개발자가 변경사항을 즉각적으로 검증할 수 있게 해줍니다. 이는 수동 테스트 과정을 최소화하고, 버그를 조기에 발견하여 수정 비용을 절감시킵니다.</li><li>리팩토링 자신감: 잘 작성된 테스트 코드는 개발자에게 코드 개선에 대한 자신감을 부여합니다. 기존 기능의 정상 작동을 보장하면서 새로운 기능을 추가하거나 라이브러리 업데이트를 할 수 있습니다.</li><li>문서화 효과: 테스트 코드는 실행 가능한 명세서 역할을 합니다. 특히 빠르게 변화하는 스타트업 환경에서, 테스트 코드는 최신 상태의 신뢰할 수 있는 문서가 됩니다.</li></ol> 그렇다면 테스트 코드는 어떻게 작성해야 할까요? 아마 많은 개발자 분들이 실질적으로 궁금해하는 내용일텐데요. 전통적인 테스트 피라미드 접근법은 유닛 테스트를 기반으로, 통합 테스트, 그리고 E2E(End-to-End) 테스트 순으로 구성됩니다. 그러나 실제 개발 에서는 이론과 실제 적용 사이의 간극이 존재하기 마련인데요. 토스의 테스트 전략은 아래와 같은 개념 으로 구성되어 있습니다:<ol ><li>전략적 선별: 복잡성이 높고 비즈니스에 중요한 기능에 테스트 역량을 집중합니다. 단순한 UI 요소보다는 핵심 비즈니스 로직과 주요 사용자 시나리오에 초점을 맞춤으로써, 테스트의 투자 대비 생산성을 극대화합니다.</li><li>통합 테스트 중심 접근: 페이지 단위의 통합 테스트로 실제 사용자 경험에 더 가까운 테스트 시나리오를 구성합니다. 이러한 방식은 개별 컴포넌트의 기능성뿐만 아니라, 상호작용하여 전체 시스템을 구성하는지 검증할 수 있게 해줍니다.</li><li>생산성과 효율성의 균형: 너무 단순한 테스트는 작성하지 않습니다. 예를 들어, 즉시 확인 가능한 단순 UI 변경사항에 대해서는 별도의 자동화된 테스트를 작성하지 않습니다.</li></ol> 결론적으로, 토스의 프론트엔드 테스트는 기존의 이론적 모델을 맹목적으로 따르기보다는 실질적인 가치를 제공하는 방향으로 접근하고 있습니다. 통합테스트 중심의 실용적 접근을 통해 개발 생산성과 품질 사이의 적절한 균형을 맞추는게 인상적이었습니다. https://toss.tech/article/firesidechat_frontend_3

Toss

변화하는 UI, 변하지 않는 품질: 토스의 프론트엔드 테스트 전략

원문 : https&#x3A;//dev.to/yoskutik/extremely-reducing-the-size-of-npm-package-3420

[번역] NPM 패키지 크기 대폭 축소하기

오늘 소개해드릴 글은 라인플러스의 손수림님이 번역해주신 글입니다.

이 글에서는 테스트 커버리지, 문서 작성, 유효한 버전 관리, 변경 로그 관리 등 패키지 개발의 다양한 측면을 다루고 있으며 특히 패키지의 크기를 최소화하는 방법에 초점을 맞추고 있습니다.

글은 크게 두 가지 부분로 나뉘어지며 첫 번째 부분에서는 의존성 설정과 빌드 프로세스와 같은 일반적인 팁을, 두 번째 부분에서는 개발자 경험(DX)을 약간 희생하면서도 패키지 크기를 더 작게 만드는 구체적인 코드 작성 방법을 설명합니다.

각종 최적화 팁과 더불어 코드 예제와 설명이 포함되어 있어 패키지 배포에 관심이 있으신 분들은 가볍게 읽어보시는 것을 추천드립니다. :)

> 글 링크 : https://velog.io/@surim014/extremely-reducing-the-size-of-npm-packages

오늘 소개해드릴 글은 라인플러스의 손수림님이 번역해주신 글입니다. 이 글에서는 테스트 커버리지, 문서 작성, 유효한 버전 관리, 변경 로그 관리 등 패키지 개발의 다양한 측면을 다루고 있으며 특히 패키지의 크기를 최소화하는 방법에 초점을 맞추고 있습니다. 글은 크게 두 가지 부분로 나뉘어지며 첫 번째 부분에서는 의존성 설정과 빌드 프로세스와 같은 일반적인 팁을, 두 번째 부분에서는 개발자 경험(DX)을 약간 희생하면서도 패키지 크기를 더 작게 만드는 구체적인 코드 작성 방법을 설명합니다. 각종 최적화 팁과 더불어 코드 예제와 설명이 포함되어 있어 패키지 배포에 관심이 있으신 분들은 가볍게 읽어보시는 것을 추천드립니다. :) &gt; 글 링크 : https://velog.io/@surim014/extremely-reducing-the-size-of-npm-packages

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NPM 패키지 크기 대폭 축소하기

테니스 황제라고 불리는 로저 페더러의 최근 다트머스 졸업 연설. 모든 내용 하나하나가 주옥같았다. 일등 하는 사람들은 항상 배울 것이 있다. 그것도 전 세계 1등이니까. 그 사람이 거기까지 가는 데 있어서 내면적으로 겪은 경험들은... 아주 값진 지혜들을 담고 있다. 모든 내용들이 다 좋았지만, 나는 캡처한 부분이 제일 좋았다.

로저 페더러 다트머스 졸업연설

테니스 황제라고 불리는 로저 페더러의 최근 다트머스 졸업 연설이 인상적이다. 그가 이제 대학을 졸업하고 사회로 나가는 졸업생들과 나눈 세 가지 메시지에 내 생각을 얹어본다.

1) Effortless is a myth. (공짜는 없다)
우린 모두 타고난 각자의 재능이 있다. 기가 막힌 음색을 가지고 태어난 사람도 있고, 숫자에 능한 사람도 있고, 동물적으로 운동감각이 뛰어난 사람도 있다. 성공하려면 타고난 재능을 가지고 있어야 한다는 말도 맞을지 모르겠다. 그래서일까? 우리는 종종 성공한 사람들을 보며 타고난 재능이라고 치부해 버리기도 하고, 쉽게 해내는 (것처럼 보이는) 결과물을 보며 그 자리까지 가기 위해 흘린 피 땀 눈물을 외면해 버리기도 한다.

로저 페더러는 자신이 테니스 선수에게 필요한 재능을 타고났음을 인정하면서(타고난 재능을 커리어와 연결시키는 건 매우 중요하다), 타고난 재능만으로는 성공할 수 없음을 강조한다. "Believe in yourself has to be earned."라며 자신에 대한 믿음은 경기를 승리로 이끄는데 꼭 필요한 재능인데, 이는 타고난 재능이 아니라 각고의 노력으로 얻어내야 하는 재능이라고 말한다. 인내심과 끈기, 과정을 즐길 수 있는 여유, 자기 관리... 이 모든 게 치열한 자신과의 싸움으로 만들어낸 재능이라는 것이다. 나는 개인적으로 "to be earned"라는 말을 좋아한다. 우리의 성공이 타고난 재능으로 결정된다면 억울하고 재미없는 삶이 되겠지만, 내가 노력해서 얻어낸 재능으로 성공을 만들 수 있다면 살아볼 만한 인생이라는 에너지가 생긴다.

나는 최근 일적으로 폭풍 속을 걷는 것 같은 시기를 보내고 있는데, 자기 확신, 회복력, 긍정적 마인드 이 세 재능을 바닥내지 않고 든든하게 키우기 위해 노력 중이다. 새로운 프로젝트를 리딩하고 팀을 매니징하고 의사결정을 내리는데 자기 확신은 필수이다. 그렇지 않으면 매사 불안감이 커져서 잘못된 판단을 내리거나, 결정을 미루거나, 책임을 전가해 버리는 결과를 내기 쉽다. 새로운 일을 시도할 때는 (특히 제로투원을 만들어 낼 때는) 실수나 실패를 했을 때 빠르게 인정하고 회복할 수 있어야 한다. 한 번에 성공하는 게 목표가 아니라 빠르게 실패하고 그걸 발판으로 또다시 시도하거나 피벗을 하면서 방향을 잡아 가는게 중요하기 때문이다. 실수나 실패에 타격이 큰 사람은 오래 버틸 수가 없다. 자기 확신과 회복력은 긍정적 마인드를 베이스로 한다. 괜찮다는 마음, 할 수 있다는 마음, 까짓것 일단 한번 해보지 뭐, 아님 말고! 하는 초긍정 마인드가 성공에 꼭 필요한 재능이고, 이건 타고난 재능이 아니라 치열한 노력으로 만들어진다. "Belive in yourself has to be earned."

각자 가진 재능을 잘 살펴보고 어떤 재능을 더 키워야 하는지 적어보면 어떨까. 성실한 것도, 잘 웃는 것도, 친화력 있는 것도, 책임감이 있는 것도 모두 노력으로 얻어야 하는 재능들이다.

2) It's only a point. (그저 1 포인트일 뿐이다)
테니스의 황제라고 불리는 로저 페더러의 한 세트 평균 승률은 54%. 세계 최고 탑 플레이어이지만 승률은 50% 정도라는 것이다. (야구도 3할이면 최강 타자라고 불린다). 한 포인트는 승부사에게 매우 중요한 순간이지만(그래서 한 포인트를 얻기 위해 최선을 다해야 하지만), 졌을 땐 그저 한 포인트로 진거 일뿐이라는 거다. 진 포인트에 연연하면 다음 포인트를 놓치게 된다. 인생을 살다 보면 1 포인트를 잃게 되는 경우가 흔히 생기는데, 1 포인트는 그저 1 포인트일 뿐. It's OK. It's only a point. 인생 최고의 샷을 만들었다면? 그 또한 1 포인트일 뿐이다.

"When you're playing a point, it has to be the most important thing in the world and it is. But when it's behind you it's behind you. This mindset is really crucial because it frees you to fully commit to the next point and the next point after, with intensity, clarify, and focus. The truth is whatever game you play in life, sometimes you're going to lose; a point, a match, a season, a job.. it's a roller coaster with many ups and downs, but negative energy is wasted energy. You want to become a master at overcoming hard moments. That is a sign of a champion."

월드 챔피언은 모든 경기를 이겨서가 아니라, 자신의 패배를 다루는 법을 잘 알고 훈련한 사람이라고 강조한다.

"The best in the world are not the best because they win every point. But it's because they know they lose again and again and have learned how to deal with it."

어느 날은 일을 잘 해낸 것 같아서 뿌듯하다가, 어느 날은 다 망친 것 같아서 자괴감에 빠질 때도 있다. 동료들에게 칭찬을 듣기도 하고 비난을 받기도 한다. 내가 만든 결과물이 졸작인 것 같아서 다 버리고 싶은 날들이 이어지기도 한다. 성공도 실패도 그저 내 커리어 인생에 1 포인트일 뿐이다. 1포인트로 게임에서 진 것보다, 더 위험한 게 '난 역시 안 되나 봐', '자존심 상해서 그만뒀어', '다시 도전한 엄두가 안 나' 이런 마음으로 이어지는 패배감이다. 그저 1 포인트라는 걸 상기하자. 세계 최강 선수도 승률이 50%이고, 최강 타자도 3할인데, 평범한 내가 매번 성공한다면 그게 더 이상한 거다. 일희일비하지 말자. 그저 1 포인트씩 쌓아가는 거다.

3) Life is bigger than a court.
16살에 테니스 커리어를 시작해서 24년 동안 테니스 코트에서 살았고 테니스에서 인생을 배웠다고 생각했는데, 2022년에 은퇴를 하고 보니 자신이 몰랐던 큰 세상이 있더라는 깨달음.

내가 처한 상황이 절망적이라고 느껴질 때, 내가 손에 쥐고 있는 걸 놓으면 세상이 무너질 것 같은 두려움이 생길 때, 나만 뒤처지고 억울한 것 같다는 생각이 밀려올 때.. 내 눈에 가림막을 하고 무작정 달리고 있는 건 아닌지 멈춰서 살펴봐야 한다. 생각해 보면 내가 만나는 사람들의 숫자도 지극히 제한적이고, 내가 속한 커리어 분야도 매우 협소하고 (게다가 나는 내가 하는 일 외엔 모르는 게 너무 많다), 내가 경험한 세계도 고작 몇몇 나라와 도시들뿐이다. 여행을 하면 내가 모르는 세상과 만나게 되는 게 가장 큰 인생 배움이 된다. 세상은 넓고, 사람들은 다양하고, 삶은 다 각자 다른 모습으로 꽃을 피운다. 인생을 내 커리어 코트에 묶어 놓는다면 경기가 끝났을 때 멘붕이 올 것이다. 커리어는 커리어일 뿐, 인생 전부가 아니다. 꼭 명심하자.

https://www.youtube.com/watch?v=t8v0cHn_LRc

테니스 황제라고 불리는 로저 페더러의 최근 다트머스 졸업 연설이 인상적이다. 그가 이제 대학을 졸업하고 사회로 나가는 졸업생들과 나눈 세 가지 메시지에 내 생각을 얹어본다.​1) Effortless is a myth. (공짜는 없다)우린 모두 타고난 각자의 재능이 있다. 기가 막힌 음색을 가지고 태어난 사람도 있고, 숫자에 능한 사람도 있고, 동물적으로 운동감각이 뛰어난 사람도 있다. 성공하려면 타고난 재능을 가지고 있어야 한다는 말도 맞을지 모르겠다. 그래서일까? 우리는 종종 성공한 사람들을 보며 타고난 재능이라고 치부해 버리기도 하고, 쉽게 해내는 (것처럼 보이는) 결과물을 보며 그 자리까지 가기 위해 흘린 피 땀 눈물을 외면해 버리기도 한다.​로저 페더러는 자신이 테니스 선수에게 필요한 재능을 타고났음을 인정하면서(타고난 재능을 커리어와 연결시키는 건 매우 중요하다), 타고난 재능만으로는 성공할 수 없음을 강조한다. "Believe in yourself has to be earned."라며 자신에 대한 믿음은 경기를 승리로 이끄는데 꼭 필요한 재능인데, 이는 타고난 재능이 아니라 각고의 노력으로 얻어내야 하는 재능이라고 말한다. 인내심과 끈기, 과정을 즐길 수 있는 여유, 자기 관리... 이 모든 게 치열한 자신과의 싸움으로 만들어낸 재능이라는 것이다. 나는 개인적으로 "to be earned"라는 말을 좋아한다. 우리의 성공이 타고난 재능으로 결정된다면 억울하고 재미없는 삶이 되겠지만, 내가 노력해서 얻어낸 재능으로 성공을 만들 수 있다면 살아볼 만한 인생이라는 에너지가 생긴다.​나는 최근 일적으로 폭풍 속을 걷는 것 같은 시기를 보내고 있는데, 자기 확신, 회복력, 긍정적 마인드 이 세 재능을 바닥내지 않고 든든하게 키우기 위해 노력 중이다. 새로운 프로젝트를 리딩하고 팀을 매니징하고 의사결정을 내리는데 자기 확신은 필수이다. 그렇지 않으면 매사 불안감이 커져서 잘못된 판단을 내리거나, 결정을 미루거나, 책임을 전가해 버리는 결과를 내기 쉽다. 새로운 일을 시도할 때는 (특히 제로투원을 만들어 낼 때는) 실수나 실패를 했을 때 빠르게 인정하고 회복할 수 있어야 한다. 한 번에 성공하는 게 목표가 아니라 빠르게 실패하고 그걸 발판으로 또다시 시도하거나 피벗을 하면서 방향을 잡아 가는게 중요하기 때문이다. 실수나 실패에 타격이 큰 사람은 오래 버틸 수가 없다. 자기 확신과 회복력은 긍정적 마인드를 베이스로 한다. 괜찮다는 마음, 할 수 있다는 마음, 까짓것 일단 한번 해보지 뭐, 아님 말고! 하는 초긍정 마인드가 성공에 꼭 필요한 재능이고, 이건 타고난 재능이 아니라 치열한 노력으로 만들어진다. "Belive in yourself has to be earned."​각자 가진 재능을 잘 살펴보고 어떤 재능을 더 키워야 하는지 적어보면 어떨까. 성실한 것도, 잘 웃는 것도, 친화력 있는 것도, 책임감이 있는 것도 모두 노력으로 얻어야 하는 재능들이다.​2) It's only a point. (그저 1 포인트일 뿐이다)테니스의 황제라고 불리는 로저 페더러의 한 세트 평균 승률은 54%. 세계 최고 탑 플레이어이지만 승률은 50% 정도라는 것이다. (야구도 3할이면 최강 타자라고 불린다). 한 포인트는 승부사에게 매우 중요한 순간이지만(그래서 한 포인트를 얻기 위해 최선을 다해야 하지만), 졌을 땐 그저 한 포인트로 진거 일뿐이라는 거다. 진 포인트에 연연하면 다음 포인트를 놓치게 된다. 인생을 살다 보면 1 포인트를 잃게 되는 경우가 흔히 생기는데, 1 포인트는 그저 1 포인트일 뿐. It's OK. It's only a point. 인생 최고의 샷을 만들었다면? 그 또한 1 포인트일 뿐이다.​"When you're playing a point, it has to be the most important thing in the world and it is. But when it's behind you it's behind you. This mindset is really crucial because it frees you to fully commit to the next point and the next point after, with intensity, clarify, and focus. The truth is whatever game you play in life, sometimes you're going to lose; a point, a match, a season, a job.. it's a roller coaster with many ups and downs, but negative energy is wasted energy. You want to become a master at overcoming hard moments. That is a sign of a champion."​월드 챔피언은 모든 경기를 이겨서가 아니라, 자신의 패배를 다루는 법을 잘 알고 훈련한 사람이라고 강조한다.​"The best in the world are not the best because they win every point. But it's because they know they lose again and again and have learned how to deal with it." 어느 날은 일을 잘 해낸 것 같아서 뿌듯하다가, 어느 날은 다 망친 것 같아서 자괴감에 빠질 때도 있다. 동료들에게 칭찬을 듣기도 하고 비난을 받기도 한다. 내가 만든 결과물이 졸작인 것 같아서 다 버리고 싶은 날들이 이어지기도 한다. 성공도 실패도 그저 내 커리어 인생에 1 포인트일 뿐이다. 1포인트로 게임에서 진 것보다, 더 위험한 게 '난 역시 안 되나 봐', '자존심 상해서 그만뒀어', '다시 도전한 엄두가 안 나' 이런 마음으로 이어지는 패배감이다. 그저 1 포인트라는 걸 상기하자. 세계 최강 선수도 승률이 50%이고, 최강 타자도 3할인데, 평범한 내가 매번 성공한다면 그게 더 이상한 거다. 일희일비하지 말자. 그저 1 포인트씩 쌓아가는 거다.​3) Life is bigger than a court.16살에 테니스 커리어를 시작해서 24년 동안 테니스 코트에서 살았고 테니스에서 인생을 배웠다고 생각했는데, 2022년에 은퇴를 하고 보니 자신이 몰랐던 큰 세상이 있더라는 깨달음.​내가 처한 상황이 절망적이라고 느껴질 때, 내가 손에 쥐고 있는 걸 놓으면 세상이 무너질 것 같은 두려움이 생길 때, 나만 뒤처지고 억울한 것 같다는 생각이 밀려올 때.. 내 눈에 가림막을 하고 무작정 달리고 있는 건 아닌지 멈춰서 살펴봐야 한다. 생각해 보면 내가 만나는 사람들의 숫자도 지극히 제한적이고, 내가 속한 커리어 분야도 매우 협소하고 (게다가 나는 내가 하는 일 외엔 모르는 게 너무 많다), 내가 경험한 세계도 고작 몇몇 나라와 도시들뿐이다. 여행을 하면 내가 모르는 세상과 만나게 되는 게 가장 큰 인생 배움이 된다. 세상은 넓고, 사람들은 다양하고, 삶은 다 각자 다른 모습으로 꽃을 피운다. 인생을 내 커리어 코트에 묶어 놓는다면 경기가 끝났을 때 멘붕이 올 것이다. 커리어는 커리어일 뿐, 인생 전부가 아니다. 꼭 명심하자.​https://www.youtube.com/watch?v=t8v0cHn_LRc

로저 페더러에게 배우는 성공의 비결

리눅스의 창시자인 리누스 토발즈의 유명한 말 중에 다음과 같은 명언이 있다.

“Talk is cheap, show me the code.”

AI가 대신 코딩해주는 시대에, 이제 이 말은 다음처럼 바뀌어야 하지 않을까 싶다.

“Code is cheap, talk about value.”

리눅스의 창시자인 리누스 토발즈의 유명한 말 중에 다음과 같은 명언이 있다. “Talk is cheap, show me the code.” AI가 대신 코딩해주는 시대에, 이제 이 말은 다음처럼 바뀌어야 하지 않을까 싶다. “Code is cheap, talk about value.”

리눅스의 창시자인 리누스 토발즈의 유명한 말 중에 다음과 같은 명

SCAMPER는 아이디어 발상을 도와주는 창의적 사고도구입니다. 각각의 알파벳은 아이디어를 발전시키기 위한 구체적인 질문을 나타냅니다.

1. Substitute (대체하기): 어떤 요소를 다른 것으로 바꿀 수 있을까?
- 예시: 플라스틱 빨대를 종이 빨대로 대체하기.

2. Combine (결합하기): 두 가지 요소를 결합하면 새로운 것이 나올까?
- 예시: 스마트폰과 카메라 기능 결합.

3. Adapt (적용하기): 다른 분야에서 성공한 아이디어를 적용할 수 있을까?
- 예시: 자동차 좌석의 열선 기능을 사무실 의자에 적용.

4. Modify (변형하기): 기존 아이디어를 어떻게 변형할 수 있을까?
- 예시: 기존 제품의 색상이나 크기 변경.

5. Put to another use (다른 용도로 사용하기): 다른 방식으로 활용할 수 있을까?
- 예시: 와인병을 꽃병으로 사용.

6. Eliminate (제거하기): 불필요한 요소를 제거할 수 있을까?
- 예시: 제품의 복잡한 기능을 제거하고 단순화.

7. Reverse (반대로 생각하기): 순서를 뒤집거나 반대로 해볼 수 있을까?
- 예시: 패키지 배송을 고객이 직접 픽업하게 하기.

SCAMPER는 아이디어 발상을 도와주는 창의적 사고도구입니다. 각각의 알파벳은 아이디어를 발전시키기 위한 구체적인 질문을 나타냅니다. 1. Substitute (대체하기): 어떤 요소를 다른 것으로 바꿀 수 있을까? - 예시: 플라스틱 빨대를 종이 빨대로 대체하기. 2. Combine (결합하기): 두 가지 요소를 결합하면 새로운 것이 나올까? - 예시: 스마트폰과 카메라 기능 결합. 3. Adapt (적용하기): 다른 분야에서 성공한 아이디어를 적용할 수 있을까? - 예시: 자동차 좌석의 열선 기능을 사무실 의자에 적용. 4. Modify (변형하기): 기존 아이디어를 어떻게 변형할 수 있을까? - 예시: 기존 제품의 색상이나 크기 변경. 5. Put to another use (다른 용도로 사용하기): 다른 방식으로 활용할 수 있을까? - 예시: 와인병을 꽃병으로 사용. 6. Eliminate (제거하기): 불필요한 요소를 제거할 수 있을까? - 예시: 제품의 복잡한 기능을 제거하고 단순화. 7. Reverse (반대로 생각하기): 순서를 뒤집거나 반대로 해볼 수 있을까? - 예시: 패키지 배송을 고객이 직접 픽업하게 하기.

아이디어가 잘 안생길 때 쓸 수 있는 프레임워크 SCAMPER 💡

"10년 전부터 원격근무 시대 대비"...알서포트, 코로나 위기서 빛났다

"10년 전부터 원격근무 시대 대비"…알서포트, 코로나 위기서 빛났다

국내 대표 화상회의 솔루션 기업. 온라인 개학·원격근무 확산에 리모트미팅 사용량 34배 증가. 하지만 사용량은 늘었지만 대부분 무료 이용자인 점은 문제. 매출은 늘지 않고 서버비용은 크게 증가.

Naver

서동환

공동대표

기자

본부장

센터장

경영학과

경영대학원

임정욱

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

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