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- 진정으로 원하는 분야에 대해 끝없는 호기심을 가지자. 다른 사람의 길을 좇지 말자 - 물리학자 데이비드 도이치 왈 : 게속 스스로 문제를 해결해야 함. 시간이 있다면 도이치 박사의 책인 무한의 시작과 현실의 구조 읽어보기 - 인생의 중요한 것 - 돈 : 경험을 통해 지식을 쌓고, 그것을 통해 돈을 벌고, 그 돈을 통해 원하는 것을 하기 - 돈으로 살 수 없는 것 : 건강한 몸, 차분한 마음, 사랑 - 존중은 자연스럽게 우러나오는 것. 존중을 받기 위해 집착하는 사람들은 셀럽이라 부름. 세상에서 가장 불행한 사람. 수많은 사람의 인정을 받으려고 하지 말고 여러분을 좋아하는 소수의 존중을 받길 - 인생은 인지도 경쟁이 아님 - 건강한 마음 : 차분한 마음 갖기. 스스로에 대해 이해하기(메타인지), 여러분만의 철학이 있어야 함 - 이해와 자기집착을 헷갈리지 말기 - 자신의 결점에 몰두할수록 자기 이해는 커녕 불행한 삶을 살 것 - 사랑이 어려운 이유 : 사랑을 줄 때마다, 사랑에 대한 보상을 받으려고 함 - 자기 계발은 자기가 하는 것. 속한 집단에 너무 의지하지 말고, 집단은 개인의 발전을 위한 도구일 뿐임. 모든 권리와 책임은 개인의 몫 - 인생에서 가장 중요한 것 : 호기심을 갖고 정답을 찾는 것. 포기하지만 않으면, 결국 원하는 모든 정답을 얻게 될 것 - 우리에게 부족한 것은 자료의 양이 아니라, 새로운 걸 배우고자 하는 의지 - 배우고 싶은게 생기면 일단 뛰어들기 - 다른 사람들이 관심 갖는 것 말고 내가 궁금한 것 - 배우는 과정에서 틀리는 것을 절대 두려워해선 안됨 - 항상 틀림. 그냥 덜 틀리려고 함 - 일관적인 사람이 좋은 사람이라 생각하는데, 과거에 한 얘기에 집착하게 됨. 일관성 편향

https://www.youtube.com/watch?v=pJ-zmU92xJk&ab_channel=BZCF%7C%EB%B9%84%EC%A6%88%EA%B9%8C%ED%8E%98

- 진정으로 원하는 분야에 대해 끝없는 호기심을 가지자. 다른 사람의 길을 좇지 말자
 - 물리학자 데이비드 도이치 왈 : 게속 스스로 문제를 해결해야 함. 시간이 있다면 도이치 박사의 책인 무한의 시작과 현실의 구조 읽어보기
- 인생의 중요한 것
 - 돈 : 경험을 통해 지식을 쌓고, 그것을 통해 돈을 벌고, 그 돈을 통해 원하는 것을 하기
 - 돈으로 살 수 없는 것 : 건강한 몸, 차분한 마음, 사랑
 - 존중은 자연스럽게 우러나오는 것. 존중을 받기 위해 집착하는 사람들은 셀럽이라 부름. 세상에서 가장 불행한 사람. 수많은 사람의 인정을 받으려고 하지 말고 여러분을 좋아하는 소수의 존중을 받길
 - 인생은 인지도 경쟁이 아님
- 건강한 마음 : 차분한 마음 갖기. 스스로에 대해 이해하기(메타인지), 여러분만의 철학이 있어야 함
 - 이해와 자기집착을 헷갈리지 말기
 - 자신의 결점에 몰두할수록 자기 이해는 커녕 불행한 삶을 살 것
- 사랑이 어려운 이유 : 사랑을 줄 때마다, 사랑에 대한 보상을 받으려고 함
- 자기 계발은 자기가 하는 것. 속한 집단에 너무 의지하지 말고, 집단은 개인의 발전을 위한 도구일 뿐임. 모든 권리와 책임은 개인의 몫
- 인생에서 가장 중요한 것 : 호기심을 갖고 정답을 찾는 것. 포기하지만 않으면, 결국 원하는 모든 정답을 얻게 될 것
 - 우리에게 부족한 것은 자료의 양이 아니라, 새로운 걸 배우고자 하는 의지
 - 배우고 싶은게 생기면 일단 뛰어들기
 - 다른 사람들이 관심 갖는 것 말고 내가 궁금한 것
- 배우는 과정에서 틀리는 것을 절대 두려워해선 안됨
 - 항상 틀림. 그냥 덜 틀리려고 함
 - 일관적인 사람이 좋은 사람이라 생각하는데, 과거에 한 얘기에 집착하게 됨. 일관성 편향 https://www.youtube.com/watch?v=pJ-zmU92xJk&amp;ab_channel=BZCF%7C%EB%B9%84%EC%A6%88%EA%B9%8C%ED%8E%98

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실리콘밸리의 현자

수십년동안 영어를 잘 하고 싶어서 영어를 배우지는 않고 영어를 배우는 법만을 공부한 사람으로써..(…다.. 다들 그렇죠? 🥲)

영어를 확실히 그리고 빠르게 배우는 데에는 두 가지 방법이 있다. (영어 뿐 아니라 어떤 언어든)

1. 공부한다 -> 실전에 사람을 만나 시도한다

2. 실전에 사람을 만나 버벅인다 -> 버벅였던 내용을 어떻게 말할지 공부한다

즉 중요한 건 실전을 겪는 것이고, 1, 2번 중에서도 2번이 더 빠르고 확실한 방법이라고 한다. 그래서 많은 사람들이 미쿡인 (이성)친구를 만드는게 가장 빠른 방법이라고 하는 것이 다 경험적으로 그렇기 때문.

하지만 친구를 만든다는 것이 어렵기 때문에 다들 유학을 가거나 짧게라도 어학연수를 가는 것이고, 말이 많긴해도 이것이 확실한 방법 중 하나라는 것은 증명 된 방법.

문제는 실전을 접할 수 있는 기회가 없다는 것인데, 그래서 최근에 시중이 많이 그러한 앱들이 나오고 있지만 사실상 실전용이 아니다.(스픽도 마찬가지) 하지만 실전을 만들 수 있는 방법이 하나 있는데..(to be continued..)

수십년동안 영어를 잘 하고 싶어서 영어를 배우지는 않고 영어를 배우는 법만을 공부한 사람으로써..(…다.. 다들 그렇죠? 🥲) 영어를 확실히 그리고 빠르게 배우는 데에는 두 가지 방법이 있다. (영어 뿐 아니라 어떤 언어든) 1. 공부한다 -&gt; 실전에 사람을 만나 시도한다 2. 실전에 사람을 만나 버벅인다 -&gt; 버벅였던 내용을 어떻게 말할지 공부한다 즉 중요한 건 실전을 겪는 것이고, 1, 2번 중에서도 2번이 더 빠르고 확실한 방법이라고 한다. 그래서 많은 사람들이 미쿡인 (이성)친구를 만드는게 가장 빠른 방법이라고 하는 것이 다 경험적으로 그렇기 때문. 하지만 친구를 만든다는 것이 어렵기 때문에 다들 유학을 가거나 짧게라도 어학연수를 가는 것이고, 말이 많긴해도 이것이 확실한 방법 중 하나라는 것은 증명 된 방법. 문제는 실전을 접할 수 있는 기회가 없다는 것인데, 그래서 최근에 시중이 많이 그러한 앱들이 나오고 있지만 사실상 실전용이 아니다.(스픽도 마찬가지) 하지만 실전을 만들 수 있는 방법이 하나 있는데..(to be continued..)

아크브라우저로 유명한 더 브라우저 컴퍼니가 새롭게 만드는 두번째 프로덕트는 "Dia" 디아 라고 명명되었군요.
완전히 새로운 방향성으로 가…

An early peek at Dia, our second prod… | Snippod

아크 브라우저로 유명한 더브라우저컴퍼니 에서 새롭게 내놓는 2nd Product 의 이름은 "디아 (Dia) 브라우저" 로 명명되었군요. Early Prototype 이지만 기본적으로 AI Auto Agent 로 웹 브라우저에서 해야할 일들을 알아서 해주는 데 초점을 맞추는 것으로 보입니다.

조금 더 자세한 내용 + 데모:
🔗 https://www.snippod.com/snip/9qzj3vkr1hlu

아크 브라우저로 유명한 더브라우저컴퍼니 에서 새롭게 내놓는 2nd Product 의 이름은 "디아 (Dia) 브라우저" 로 명명되었군요. Early Prototype 이지만 기본적으로 AI Auto Agent 로 웹 브라우저에서 해야할 일들을 알아서 해주는 데 초점을 맞추는 것으로 보입니다. 조금 더 자세한 내용 + 데모:🔗 https://www.snippod.com/snip/9qzj3vkr1hlu

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엔비디아(NVIDIA) AI 전문가들이?다가오는 2025년 AI가 가져올 혁신적인 발전에 대한 전망을 발표했다. 2025년이 다가오면서 의료, 통신, 엔터테인먼트, 에너지, 로보틱스, 자동차, 소매업과 같은 산업들은 ?거대 언어 모델(LLM)을 사용해 자사의 독점 데이터와 결합하고, 추론할 수 있는 AI를 개발하기 위해 준비하고 있다.

엔비디아 AI 전문가 9명이 말하는 2025년 AI 핵심 트렌드는

🍎 에이전틱 AI (Agentic AI)의 부상
🍏 핵심 개념:
 * 에이전틱 AI는 자율적이고 능동적으로 작동하는 AI 시스템으로, 단순한 데이터 처리와 의사결정을 넘어 실행까지 주도
 * 방대한 데이터 세트를 실시간 학습하며, 다중 상황을 분석하고 적용
 * 기존 생성형 AI 모델을 능가하는 자율성과 기능성으로 다양한 산업의 혁신 촉진
🍏 적용 사례:
 * 금융: 실시간 시장 분석 및 자율적 투자 결정.
 * 공공서비스: 스마트시티에서 교통 흐름 최적화 및 환경 관리.
   
   
🍎 산업별 AI 혁신
🍏 헬스케어
 * 로봇 지원 수술: 로봇이 의사의 명령을 이해하고 실행하며, 복잡한 수술에서 중요한 역할
   * AI 기반 시뮬레이션으로 로봇 시스템을 사전 훈련, 임상시험에서의 리스크 최소화
 * 디지털 트윈: 환자의 건강 상태를 가상 모델로 시뮬레이션하여 맞춤형 치료 제공
🍏 소매업
 * 소프트웨어 정의 매장: AI가 엣지 컴퓨팅을 통해 매장 내 고객 행동을 실시간으로 분석
   * 제품 진열 최적화, 재고 관리 자동화, 도난 및 손실 방지
 * 자율 결제 시스템: 대기 시간이 없는 쇼핑 경험 제공 (예: Amazon Go와 유사)
🍏 제조업
 * 지능형 생산 공정: AI가 IoT 센서를 통해 수집한 데이터를 분석하여 생산 라인 최적화
   * 결함 예측 및 품질 관리 시스템 개선
 * 로봇의 자율성 증가: 자율 이동 로봇(AMR)이 공장 내에서 물류와 조립 작업을 더 효과적으로 수행
🍏 에너지
 * 스마트 그리드: AI가 전력 수요와 공급을 실시간으로 분석해 최적의 에너지 분배 수행
 * 재생에너지 관리: 풍력, 태양광 등 간헐적인 재생에너지를 안정적으로 관리하기 위한 예측 알고리즘
   
   
🍎 소형 언어 모델 (Compact Language Models)의 부상
🍏 설명:
 * 기존 초대형 언어 모델의 효율성을 개선한 소형화된 모델
 * 엣지 디바이스(스마트폰, 자동차 등)에 통합 가능하며, 높은 응답 속도와 낮은 전력 소모
🍏 적용 분야:
 * 자동차: 음성 비서 및 자율주행 차량의 실시간 의사결정 시스템에 활용
 * 로봇공학: 로봇의 내장형 AI로 복잡한 작업 수행

🍎 인간-AI 협업의 진화
🍏 핵심 내용:
 * AI는 인간 전문가를 보조하는 역할에서 벗어나, 점점 더 창의적이고 혁신적인 솔루션을 제공하는 협력자로
 * 인간과 AI가 공동으로 문제를 해결하고 새로운 가치를 창출하는 방식으로 협력 모델이 발전
🍏 적용 예:
 * 의료: AI가 의사에게 진단과 치료 옵션을 제안하여 결정의 정확도를 높임
 * 디자인 및 엔터테인먼트: AI가 창의적인 아이디어를 생성하고, 인간 디자이너와 협업
   
   
🍎 데이터 관리 및 보안
🍏 변화 전망:
 * AI 발전으로 생성되는 방대한 데이터의 관리와 보안이 핵심 과제로 대두
 * 프라이버시를 보장하는 데이터 처리 기술(예: 연합 학습, 암호화된 데이터 분석)이 점점 중요
   
   
 * source: https://elec4.co.kr/article/articleView.asp?idx=33071

🍎 에이전틱 AI (Agentic AI)의 부상 🍏 핵심 개념:<ul ><li>에이전틱 AI는 자율적이고 능동적으로 작동하는 AI 시스템으로, 단순한 데이터 처리와 의사결정을 넘어 실행까지 주도</li><li>방대한 데이터 세트를 실시간 학습하며, 다중 상황을 분석하고 적용</li><li>기존 생성형 AI 모델을 능가하는 자율성과 기능성으로 다양한 산업의 혁신 촉진</li></ul> 🍏 적용 사례:<ul ><li>금융: 실시간 시장 분석 및 자율적 투자 결정.</li><li>공공서비스: 스마트시티에서 교통 흐름 최적화 및 환경 관리. </li></ul>🍎 산업별 AI 혁신 🍏 헬스케어<ul ><li>로봇 지원 수술: 로봇이 의사의 명령을 이해하고 실행하며, 복잡한 수술에서 중요한 역할<ul ><li>AI 기반 시뮬레이션으로 로봇 시스템을 사전 훈련, 임상시험에서의 리스크 최소화</li></ul></li><li>디지털 트윈: 환자의 건강 상태를 가상 모델로 시뮬레이션하여 맞춤형 치료 제공</li></ul> 🍏 소매업<ul ><li>소프트웨어 정의 매장: AI가 엣지 컴퓨팅을 통해 매장 내 고객 행동을 실시간으로 분석<ul ><li>제품 진열 최적화, 재고 관리 자동화, 도난 및 손실 방지</li></ul></li><li>자율 결제 시스템: 대기 시간이 없는 쇼핑 경험 제공 (예: Amazon Go와 유사)</li></ul> 🍏 제조업<ul ><li>지능형 생산 공정: AI가 IoT 센서를 통해 수집한 데이터를 분석하여 생산 라인 최적화<ul ><li>결함 예측 및 품질 관리 시스템 개선</li></ul></li><li>로봇의 자율성 증가: 자율 이동 로봇(AMR)이 공장 내에서 물류와 조립 작업을 더 효과적으로 수행</li></ul> 🍏 에너지<ul ><li>스마트 그리드: AI가 전력 수요와 공급을 실시간으로 분석해 최적의 에너지 분배 수행</li><li>재생에너지 관리: 풍력, 태양광 등 간헐적인 재생에너지를 안정적으로 관리하기 위한 예측 알고리즘 </li></ul>🍎 소형 언어 모델 (Compact Language Models)의 부상 🍏 설명:<ul ><li>기존 초대형 언어 모델의 효율성을 개선한 소형화된 모델</li><li>엣지 디바이스(스마트폰, 자동차 등)에 통합 가능하며, 높은 응답 속도와 낮은 전력 소모</li></ul> 🍏 적용 분야:<ul ><li>자동차: 음성 비서 및 자율주행 차량의 실시간 의사결정 시스템에 활용</li><li>로봇공학: 로봇의 내장형 AI로 복잡한 작업 수행</li></ul> 🍎 인간-AI 협업의 진화 🍏 핵심 내용:<ul ><li>AI는 인간 전문가를 보조하는 역할에서 벗어나, 점점 더 창의적이고 혁신적인 솔루션을 제공하는 협력자로 </li><li>인간과 AI가 공동으로 문제를 해결하고 새로운 가치를 창출하는 방식으로 협력 모델이 발전</li></ul> 🍏 적용 예:<ul ><li>의료: AI가 의사에게 진단과 치료 옵션을 제안하여 결정의 정확도를 높임</li><li>디자인 및 엔터테인먼트: AI가 창의적인 아이디어를 생성하고, 인간 디자이너와 협업 </li></ul>🍎 데이터 관리 및 보안 🍏 변화 전망:<ul ><li>AI 발전으로 생성되는 방대한 데이터의 관리와 보안이 핵심 과제로 대두</li><li>프라이버시를 보장하는 데이터 처리 기술(예: 연합 학습, 암호화된 데이터 분석)이 점점 중요 </li><li>source: https://elec4.co.kr/article/articleView.asp?idx=33071</li></ul>

elec4

[Elec4] 엔비디아 AI 전문가들이 말하는 2025년 AI 핵심트렌드

프롤로그취업이 너무나도 어려운 시기에 개발자 취업을 꿈 꿔왔던 멘티가 있었습니다. 결국 치열한 노력 끝에 취업에 성공하여 기쁜 소식을 전해줬어요. 하지만 몇 개월 후, 제게 다시 연락을 해왔습니다. "힘들다, 퇴사하고 싶다"라는 지쳐있는 이야기를 말이죠. 저는 몇 가지 제 경험과 가치관에 대해 이야기를 해주었습니다. 대기업 공채 입사 이틀만에 퇴사를 결심한 이야기부터, 이직을 한 순간까지 어떻게 버텼는지, 그 과정에서 스스로 느낀 점들에 대해서요. 우리가 살아가는 길에는 많은 선택지가 있지만, 퇴사나 이직은 특히나 어렵고 고민되는 선택지 중 하나일 겁니다. 이 글은 퇴사라는 단어와 가까워지기 시작한, 혹은 아직은 멀게 느껴지지만 언젠가는 퇴사를 고민하게 될지도 모를, 4년차 이하의 개발자들을 위해 썼습..

퇴사를 고민하는 주니어에게,

회사를 다니다보면 퇴사에 대해 생각을 하게 되는 시점이 있는데, 그 시점에 읽어보면 좋은 글이 있어 공유드려요.

저도 의견을 붙이면, 나만의 퇴사 기준을 만들면 좋을 것 같아요. 주변 사람의 의견대로 하는 것이 아니고 내 기준이 있으면 좋을 것 같아요. 내가 퇴사할 것 같은 시그널이 있다면 그 시그널이 3번 반복되면 퇴사를 더 생각해본다 이런 기준들..!

<핵심 요약>
 * 퇴사하는 이유는 다양함
 * 감정 분석하기
 * 감정에 휘둘리지 않고 자신의 고민을 명확하게 바라보기
 * 어떤 순간에 퇴사하고 싶다고 느꼈지?
 * 내가 원하는 환경은 어떤 모습이지?
 * 나는 어떻게 살고 싶은가?
 * 승현님의 행복을 위한 필수 요소 : 건강, 자기 효능감, 성장
 * 건강을 지키지 못하면 커리어 목표도 의미가 없음
 * 자기 효능감 : 내가 중요하다고 느끼는 역할을 맡아 내 역량이 충분히 발휘되고 있다는 믿음
 * 성장 : 끊임없이 배우고 조금씩 나아가는 삶
 * 퇴사를 결심할 때 스스로에게 하면 좋은 질문
 * 지금 환경에서 내가 더 배울 수 있는 것은 없는가?
 * 내가 퇴사를 통해 기대하는 변화는?
 * 다음 회사에서도 비슷한 문제에 직면한다면, 나는 어떻게 대응할 것인가?
 * 지금 떠나는 것이 나의 경력에 도움이 될까?
 * 쉼만을 위한 퇴사는 재취업이 어려워서 부담과 압박으로 변할 수 있음
 * 어떤 방향으로 나아갈지 구체적인 목표와 계획을 세워보기
 
 

https://imksh.com/128

회사를 다니다보면 퇴사에 대해 생각을 하게 되는 시점이 있는데, 그 시점에 읽어보면 좋은 글이 있어 공유드려요. 저도 의견을 붙이면, 나만의 퇴사 기준을 만들면 좋을 것 같아요. 주변 사람의 의견대로 하는 것이 아니고 내 기준이 있으면 좋을 것 같아요. 내가 퇴사할 것 같은 시그널이 있다면 그 시그널이 3번 반복되면 퇴사를 더 생각해본다 이런 기준들..! &lt;핵심 요약&gt;<ul ><li>퇴사하는 이유는 다양함</li><li>감정 분석하기<ul ><li>감정에 휘둘리지 않고 자신의 고민을 명확하게 바라보기</li><li>어떤 순간에 퇴사하고 싶다고 느꼈지?</li><li>내가 원하는 환경은 어떤 모습이지?</li></ul></li><li>나는 어떻게 살고 싶은가?<ul ><li>승현님의 행복을 위한 필수 요소 : 건강, 자기 효능감, 성장</li><li>건강을 지키지 못하면 커리어 목표도 의미가 없음</li><li>자기 효능감 : 내가 중요하다고 느끼는 역할을 맡아 내 역량이 충분히 발휘되고 있다는 믿음</li><li>성장 : 끊임없이 배우고 조금씩 나아가는 삶</li></ul></li><li>퇴사를 결심할 때 스스로에게 하면 좋은 질문<ul ><li>지금 환경에서 내가 더 배울 수 있는 것은 없는가?</li><li>내가 퇴사를 통해 기대하는 변화는?</li><li>다음 회사에서도 비슷한 문제에 직면한다면, 나는 어떻게 대응할 것인가?</li><li>지금&nbsp;떠나는&nbsp;것이&nbsp;나의&nbsp;경력에&nbsp;도움이&nbsp;될까?</li></ul></li><li>쉼만을 위한 퇴사는 재취업이 어려워서 부담과 압박으로 변할 수 있음<ul ><li>어떤 방향으로 나아갈지 구체적인 목표와 계획을 세워보기 </li></ul></li></ul> https://imksh.com/128

강승현입니다

 이 글은 원온원에 대해 작성한 글입니다 6년 동안 진행한 원온원의 시행착오와 배움들을 기록했습니다 키워드 : 원온원 미팅, 원온원 질문, 원온원 템플릿, 원온원 주제 

원온원 6년의 기록: 시행착오와 배움들

처음 1:1 미팅을 시작했을 때는 '어떻게 진행해야 하나?' 고민이 많았지만, 이제는 '어떻게 하면 상대방에게 진정한 도움이 될까?'를 고민하며 원온원 미팅을 진행하고 있어요

이 글에서는 제가 겪은 네 단계의 발전 과정을 공유합니다.
- 질문 리스트에 의존했던 초기 단계
- 본질에 집중했던 시기
- 개인화된 1:1 미팅을 시도한 시기
- 조직 전체의 프레임워크 개발 단계

1:1 미팅을 진행하시는 분들께 도움이 되었으면 좋겠네요. 관련해서 의견이 있으시다면 언제든 말씀해주세요.

https://zzsza.github.io/diary/2024/11/24/one-on-ones-lessons-learned/

처음 1:1 미팅을 시작했을 때는 '어떻게 진행해야 하나?' 고민이 많았지만, 이제는 '어떻게 하면 상대방에게 진정한 도움이 될까?'를 고민하며 원온원 미팅을 진행하고 있어요 이 글에서는 제가 겪은 네 단계의 발전 과정을 공유합니다.- 질문 리스트에 의존했던 초기 단계- 본질에 집중했던 시기- 개인화된 1:1 미팅을 시도한 시기- 조직 전체의 프레임워크 개발 단계 1:1 미팅을 진행하시는 분들께 도움이 되었으면 좋겠네요. 관련해서 의견이 있으시다면 언제든 말씀해주세요. https://zzsza.github.io/diary/2024/11/24/one-on-ones-lessons-learned/

zzsza.github.io

페이커님의 기조연설. 내용 참 좋아요. 영상 모두 보시길!

이런 영상을 보고 "와 대단하다"라고 할 수 있는데, 그걸 넘어서서 나도 이렇게 되려면 어떻게 해야할까? 무언가를 꾸준히 하고 계속 발전하려면 어떻게 해야할까? 이 부분을 고민해보시면 어떨까 싶어요.

결국 중요한 것은 꾸준함과 끈기, 멘탈이 아닐까 싶어요

1. 4~5살부터 게임을 시작했고 좋아하는 일을 찾았다고 생각
2. 18살 때 프로게이머 입단
3. 프로게이머를 한번 해보고 싶었음. 잘되면 좋겠지만 경험이 소중할 것 같았음
4. 1~2년 하다가 잘 안되면 다른 일을 하면 된다고 생각했음
5. 3번 우승을 하며 계속 우승만 하겠지란 생각했음
6. 그러나 7-8년 뒤에 우승을 함. 그 사이에 항상 성공할 순 없겠구나를 깨달음
7. 실패가 꼭 나쁜 것은 아니구나
8. 자신의 마음에 대해 공부하면서 승부욕을 승화하며 발전하는 방법을 고민
9. 실패로 성장할 수 있고, 더 잘할 수 있음
10. 열정은 자신으로 즐기고 두려워하지 않는 것에서 시작됨
11. 오늘보다 나은 내일이 되면 성공이고, 준비를 열심히 하면 성공이다 : 나만의 성공을 정의
12. 겸손. 스스로를 파악하고 발전하려는 마음 : 메타인지
13. 본인의 가치관이 항상 옳을 수는 없다는 마음가짐

https://www.youtube.com/live/5i4_85roTdk?si=W_HhlbdxFLoTjfNo

페이커님의 기조연설. 내용 참 좋아요. 영상 모두 보시길! 이런 영상을 보고 "와 대단하다"라고 할 수 있는데, 그걸 넘어서서 나도 이렇게 되려면 어떻게 해야할까? 무언가를 꾸준히 하고 계속 발전하려면 어떻게 해야할까? 이 부분을 고민해보시면 어떨까 싶어요. 결국 중요한 것은 꾸준함과 끈기, 멘탈이 아닐까 싶어요 1. 4~5살부터 게임을 시작했고 좋아하는 일을 찾았다고 생각 2. 18살 때 프로게이머 입단 3. 프로게이머를 한번 해보고 싶었음. 잘되면 좋겠지만 경험이 소중할 것 같았음 4. 1~2년 하다가 잘 안되면 다른 일을 하면 된다고 생각했음 5. 3번 우승을 하며 계속 우승만 하겠지란 생각했음 6. 그러나 7-8년 뒤에 우승을 함. 그 사이에 항상 성공할 순 없겠구나를 깨달음 7. 실패가 꼭 나쁜 것은 아니구나 8. 자신의 마음에 대해 공부하면서 승부욕을 승화하며 발전하는 방법을 고민 9. 실패로 성장할 수 있고, 더 잘할 수 있음 10. 열정은 자신으로 즐기고 두려워하지 않는 것에서 시작됨 11. 오늘보다 나은 내일이 되면 성공이고, 준비를 열심히 하면 성공이다 : 나만의 성공을 정의 12. 겸손. 스스로를 파악하고 발전하려는 마음 : 메타인지 13. 본인의 가치관이 항상 옳을 수는 없다는 마음가짐 https://www.youtube.com/live/5i4_85roTdk?si=W_HhlbdxFLoTjfNo

페이커님의 기조 연설

Kafka Streams는 Apache Kafka에서 제공하는 분산 스트리밍 처리 애플리케이션 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 대규모 데이터 스트림을 실시간으로 처리하며 데이터 분석, 변환, 집계 같은 작업을 손쉽게 구현할 수 있도록 설계되었습니다.
 
이번 글에서는 Kafka Streams의 핵심 개념과 작동 방식을 초보자도 이해할 수 있도록 간단히 설명하겠습니다.
 
Kafka Streams란 무엇인가?
Kafka Streams는 실시간 스트리밍 데이터 처리를 위한 Apache Kafka의 클라이언트 라이브러리입니다.
복잡한 분산 시스템의 세부사항을 개발자가 직접 관리하지 않아도, 간단한 코드를 통해 실시간 데이터를 처리하고 분석할 수 있게 돕습니다. Kafka Streams는 데이터의 필터링, 변환, 집계 같은 작업을 쉽게 수행하도록 설계되었습니다.
 
[주요 특징]
 * 사용 편의성
 Kafka Streams는 Java 및 Scala 애플리케이션에서 라이브러리로 사용되며, 별도의 클러스터 관리가 필요 없습니다.
 * 확장성
 Kafka Streams는 자동으로 작업을 분산 처리하여 대량의 데이터도 안정적으로 처리할 수 있습니다.
 * 실시간 처리
 데이터를 수집하자마자 필터링, 변환, 집계 같은 작업을 즉시 수행할 수 있습니다.
 * 내결함성
 Kafka의 내장된 내결함성 메커니즘을 활용해 장애 발생 시에도 안정적으로 데이터를 처리할 수 있습니다.
 
기본 구성 요소
Kafka Streams 애플리케이션의 주요 개념은 다음과 같습니다.
 
[Stream]
Stream은 Kafka 토픽의 데이터를 나타냅니다. Kafka Streams에서 Stream은 끝없이 변화하는 레코드의 흐름으로, 예를 들어 사용자 클릭 로그나 센서 데이터를 생각할 수 있습니다.
 
[Stream Processing Topology]
Topology는 데이터 처리를 정의하는 연산의 구조입니다. 이는 데이터를 읽고, 변환하고, 결과를 저장하는 처리 흐름으로 구성됩니다.
 * Source Processor: Kafka 토픽에서 데이터를 읽습니다.
 * Stream Processor: 데이터를 변환하거나 처리합니다.
 * Sink Processor: 처리된 데이터를 다른 Kafka 토픽에 저장합니다.

[KStream과 KTable]
Kafka Streams에서 데이터를 표현하는 주요 데이터 구조입니다.
 * KStream: 레코드의 연속적인 스트림을 나타냅니다.
 예: Order 이벤트 스트림
 * KTable: 스트림에서 집계된 상태 데이터를 나타냅니다.
 예: 현재 재고 상태, 사용자 프로필
 
작동 방식
Kafka Streams 애플리케이션은 다음과 같은 단계를 거쳐 작동합니다.
 
1. Kafka 토픽에서 데이터를 읽어들입니다.
StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
KStream<String, String> inputStream = builder.stream("input-topic");

 * StreamsBuilder는 데이터 처리를 정의하는 시작점입니다.
 * 위 코드에서 input-topic은 데이터를 가져올 Kafka 토픽입니다.
 
2. 데이터를 변환하거나 필터링합니다.
KStream<String, String> filteredStream = inputStream.filter(
 (key, value) -> value.contains("important")
);

 * filter 연산은 특정 조건에 맞는 데이터만 남깁니다. 예를 들어, 값에 "important"가 포함된 데이터만 필터링합니다.

3. 집계를 수행합니다.
KTable<String, Long> wordCounts = inputStream
 .flatMapValues(value -> Arrays.asList(value.split(" ")))
 .groupBy((key, word) -> word)
 .count();

 * 위 코드에서는 각 단어의 발생 횟수를 계산합니다. 이는 데이터를 분해(flatMap)하고, 그룹화한 후, 집계하는 과정을 포함합니다.

4. 처리된 데이터를 새로운 Kafka 토픽에 저장합니다.
filteredStream.to("output-topic");

 * to 연산을 사용하여 처리된 데이터를 output-topic으로 저장합니다.

5. Kafka Streams 애플리케이션을 시작합니다.
KafkaStreams streams = new KafkaStreams(builder.build(), props);
streams.start();

 
실제 활용 사례
Kafka Streams는 다양한 실시간 데이터 처리 작업에 사용됩니다.
 1. 로그 분석
 실시간으로 로그 데이터를 분석하여 오류를 감지하거나 성능을 모니터링합니다.
 2. IoT 데이터 처리
 센서 데이터를 수집하고, 이를 분석하여 실시간으로 알림을 생성합니다. 예: 온도 센서 데이터를 기반으로 경고 메시지 전송.
 3. 실시간 추천 시스템
 사용자 행동 데이터를 기반으로 즉각적인 추천을 제공합니다. 예: 특정 상품을 클릭하면 관련 상품 추천.
 4. 금융 거래 모니터링
 금융 거래 데이터를 실시간으로 처리하여 사기 행위를 탐지합니다. 예: 비정상적으로 큰 거래가 발생하면 경고를 생성.
 
장단점
[장점]
 * 간단한 API: 복잡한 코드를 작성하지 않고도 실시간 스트리밍 처리가 가능
 * 확장성: 대규모 데이터 처리에도 적합
 * Kafka와의 통합: Kafka와 긴밀히 통합되어 높은 성능을 보장
[단점]
 * 초기 학습 곡선: 스트리밍 처리 개념과 Kafka의 작동 방식을 이해해야 함
 * Java 기반: 다른 언어로 개발을 원하는 경우 제약이 있을 수 있음
 
결론
Kafka Streams는 실시간 스트리밍 데이터 처리의 강력한 도구입니다. 간단한 코드로 대규모 데이터를 안정적이고 효율적으로 처리할 수 있어 로그 분석, IoT 데이터 처리, 실시간 추천 시스템 등 다양한 분야에서 활용됩니다.
 
다음 포스팅에서는 KStream과 KTable을 활용한 데이터 스트림 간의 조인(Join) 방식에 대해 다루겠습니다. Inner Join, Left Join, Outer Join 같은 다양한 방식이 어떤 문제를 해결할 수 있는지 구체적인 예제와 함께 살펴볼 예정입니다.

본문: [https://ducktopia.tistory.com/140]

Kafka Streams는 Apache Kafka에서 제공하는 분산 스트리밍 처리 애플리케이션 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 대규모 데이터 스트림을 실시간으로 처리하며 데이터 분석, 변환, 집계 같은 작업을 손쉽게 구현할 수 있도록 설계되었습니다.&nbsp;이번 글에서는 Kafka Streams의 핵심 개념과 작동 방식을 초보자도 이해할 수 있도록 간단히 설명하겠습니다.&nbsp;Kafka Streams란 무엇인가?Kafka Streams는 실시간 스트리밍 데이터 처리를 위한 Apache Kafka의 클라이언트 라이브러리입니다. 복잡한 분산 시스템의 세부사항을 개발자가 직접 관리하지 않아도, 간단한 코드를 통해 실시간 데이터를 처리하고 분석할 수 있게 돕습니다. Kafka Streams는 데이터의 필터링, 변환, 집계 같은 작업을 쉽게 수행하도록 설계되었습니다.&nbsp;[주요 특징]<ul ><li>사용 편의성 Kafka Streams는 Java 및 Scala 애플리케이션에서 라이브러리로 사용되며, 별도의 클러스터 관리가 필요 없습니다.</li><li>확장성 Kafka Streams는 자동으로 작업을 분산 처리하여 대량의 데이터도 안정적으로 처리할 수 있습니다.</li><li>실시간 처리 데이터를 수집하자마자 필터링, 변환, 집계 같은 작업을 즉시 수행할 수 있습니다.</li><li>내결함성 Kafka의 내장된 내결함성 메커니즘을 활용해 장애 발생 시에도 안정적으로 데이터를 처리할 수 있습니다.</li></ul>&nbsp;기본 구성 요소Kafka Streams 애플리케이션의 주요 개념은 다음과 같습니다.&nbsp;[Stream]Stream은 Kafka 토픽의 데이터를 나타냅니다. Kafka Streams에서 Stream은 끝없이 변화하는 레코드의 흐름으로, 예를 들어 사용자 클릭 로그나 센서 데이터를 생각할 수 있습니다.&nbsp;[Stream Processing Topology]Topology는 데이터 처리를 정의하는 연산의 구조입니다. 이는 데이터를 읽고, 변환하고, 결과를 저장하는 처리 흐름으로 구성됩니다.<ul ><li>Source Processor: Kafka 토픽에서 데이터를 읽습니다.</li><li>Stream Processor: 데이터를 변환하거나 처리합니다.</li><li>Sink Processor: 처리된 데이터를 다른 Kafka 토픽에 저장합니다.</li></ul> [KStream과 KTable]Kafka Streams에서 데이터를 표현하는 주요 데이터 구조입니다.<ul ><li>KStream: 레코드의 연속적인 스트림을 나타냅니다. 예: Order 이벤트 스트림</li><li>KTable: 스트림에서 집계된 상태 데이터를 나타냅니다. 예: 현재 재고 상태, 사용자 프로필</li></ul>&nbsp;작동 방식Kafka Streams 애플리케이션은 다음과 같은 단계를 거쳐 작동합니다.&nbsp;1. Kafka 토픽에서 데이터를 읽어들입니다.<pre ><code class="language-java">StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
KStream&lt;String, String&gt; inputStream = builder.stream("input-topic");</code></pre><ul ><li>StreamsBuilder는 데이터 처리를 정의하는 시작점입니다.</li><li>위 코드에서 input-topic은 데이터를 가져올 Kafka 토픽입니다.</li></ul>&nbsp;2. 데이터를 변환하거나 필터링합니다.<pre ><code class="language-java">KStream&lt;String, String&gt; filteredStream = inputStream.filter(
 (key, value) -&gt; value.contains("important")
);</code></pre><ul ><li>filter 연산은 특정 조건에 맞는 데이터만 남깁니다. 예를 들어, 값에 "important"가 포함된 데이터만 필터링합니다.</li></ul> 3. 집계를 수행합니다.<pre ><code class="language-java">KTable&lt;String, Long&gt; wordCounts = inputStream
 .flatMapValues(value -&gt; Arrays.asList(value.split(" ")))
 .groupBy((key, word) -&gt; word)
 .count();</code></pre><ul ><li>위 코드에서는 각 단어의 발생 횟수를 계산합니다. 이는 데이터를 분해(flatMap)하고, 그룹화한 후, 집계하는 과정을 포함합니다.</li></ul> 4. 처리된 데이터를 새로운 Kafka 토픽에 저장합니다.<pre ><code class="language-java">filteredStream.to("output-topic");</code></pre><ul ><li>to 연산을 사용하여 처리된 데이터를 output-topic으로 저장합니다.</li></ul> 5. Kafka Streams 애플리케이션을 시작합니다.<pre ><code class="language-java">KafkaStreams streams = new KafkaStreams(builder.build(), props);
streams.start();</code></pre>&nbsp;실제 활용 사례Kafka Streams는 다양한 실시간 데이터 처리 작업에 사용됩니다.<ol ><li>로그 분석 실시간으로 로그 데이터를 분석하여 오류를 감지하거나 성능을 모니터링합니다.</li><li>IoT 데이터 처리 센서 데이터를 수집하고, 이를 분석하여 실시간으로 알림을 생성합니다. 예: 온도 센서 데이터를 기반으로 경고 메시지 전송.</li><li>실시간 추천 시스템 사용자 행동 데이터를 기반으로 즉각적인 추천을 제공합니다. 예: 특정 상품을 클릭하면 관련 상품 추천.</li><li>금융 거래 모니터링 금융 거래 데이터를 실시간으로 처리하여 사기 행위를 탐지합니다. 예: 비정상적으로 큰 거래가 발생하면 경고를 생성.</li></ol>&nbsp;장단점[장점]<ul ><li>간단한 API: 복잡한 코드를 작성하지 않고도 실시간 스트리밍 처리가 가능</li><li>확장성: 대규모 데이터 처리에도 적합</li><li>Kafka와의 통합: Kafka와 긴밀히 통합되어 높은 성능을 보장</li></ul>[단점]<ul ><li>초기 학습 곡선: 스트리밍 처리 개념과 Kafka의 작동 방식을 이해해야 함</li><li>Java 기반: 다른 언어로 개발을 원하는 경우 제약이 있을 수 있음</li></ul>&nbsp;결론Kafka Streams는 실시간 스트리밍 데이터 처리의 강력한 도구입니다. 간단한 코드로 대규모 데이터를 안정적이고 효율적으로 처리할 수 있어 로그 분석, IoT 데이터 처리, 실시간 추천 시스템 등 다양한 분야에서 활용됩니다.&nbsp;다음 포스팅에서는 KStream과 KTable을 활용한 데이터 스트림 간의 조인(Join) 방식에 대해 다루겠습니다. Inner Join, Left Join, Outer Join 같은 다양한 방식이 어떤 문제를 해결할 수 있는지 구체적인 예제와 함께 살펴볼 예정입니다. 본문: [https://ducktopia.tistory.com/140]

🕊️ Kafka Streams: 실시간 데이터 처리를 위한 도구

An end-to-end open source machine learning platform for everyone. Discover TensorFlow's flexible ecosystem of tools, libraries and community resources.

TensorFlow

간단한 챗봇 구축부터 복잡한 언어 모델 개발까지, 이러한 프레임워크는 최신 AI 애플리케이션의 기반이 됩니다. 2024년에 주목할 만한 가장 중요한 AI 프레임워크 7가지 내용을 공유해봅니다!

🎃 텐서플로우
 * https://www.tensorflow.org/
 * 연구용 및 프로덕션용 머신 러닝 애플리케이션을 위한 포괄적인 플랫폼을 제공하는 AI 프레임워크 생태계에 대한 Google의 강력한 기여
   * 프레임워크 자체는 오픈 소스이므로 스타트업과 대기업 모두에게 비용 효율적
   * 리소스에는 포괄적인 문서, 사전 학습된 모델, TensorFlow Hub를 통한 데이터 세트가 포함되어 있어 AI 솔루션을 빠르게 개발 및 배포 지원
 * TensorFlow의 주요 특징 및 기능
   * TensorFlow의 핵심은 AI 개발을 위해 선호되는 강력한 기능 세트 제공
   * 유연한 아키텍처: 원활한 전환을 통해 CPU 및 GPU 컴퓨팅 모두 지원
   * 시각화 도구: 상세한 모델 검사 및 디버깅을 가능하게 하는 TensorBoard
   * 프로덕션 준비 완료: 모바일, 엣지, 클라우드 플랫폼 전반에 걸쳐 모델 배포 가능
   * 커뮤니티 지원: 광범위한 문서와 활발한 개발자 커뮤니티
   * 사전 학습된 모델: 바로 사용할 수 있는 방대한 모델 라이브러리 액세스
 * TensorFlow 구현 모범 사례
   * 코드를 더 작고 관리하기 쉬운 함수로 리팩터링하고 가장 큰 계산 블록을 @ tf.function으로 장식하여 최적의 성능을 발휘할 때 가장 잘 작동
   * 모델 개발의 경우, 높은 수준의 모델 구성을 위해 Keras API를 활용하면서 필요한 경우 낮은 수준의 TensorFlow 연산에 대한 액세스를 유지

🎃 PyTorch
 * https://pytorch.org/
 * 직관적인 디자인과 동적 계산 기능으로 AI 프레임워크 환경에 혁신을 일으킨 Meta AI의 PyTorch는 연구자와 개발자 모두에게 사랑받는 제품
   * 포럼, 포괄적인 문서, Meta AI 연구팀의 정기 업데이트를 통한 광범위한 커뮤니티 지원의 이점
   * 엔터프라이즈 사용자를 위해 PyTorch Enterprise는 향상된 기능과 전용 지원 채널을 제공하여 프로덕션 환경에서 안정적인 배포 보장
   * NumPy 및 Pandas를 비롯한 Python의 과학 컴퓨팅 에코시스템과 원활하게 통합되어 생성형 AI 모델과 대규모 언어 모델(LLM)을 개발하는 데 특히 효과적
   * 동적 계산 그래프를 유연하게 처리
 * PyTorch 아키텍처 및 구성 요소
   * PyTorch의 아키텍처는 개발 단계에서 실시간으로 모델을 조정할 수 있는 Autograd라는 동적 계산 그래프 시스템 중심
   * 텐서 연산: GPU 가속을 통한 고급 수학적 연산
   * 신경망 모듈: 사전 구축 및 커스터마이징 가능한 네트워크 레이어
   * 최적화 도구: 모델 트레이닝을 위한 정교한 알고리즘
   * 데이터 유틸리티: 효율적인 데이터 로딩 및 전처리 도구
 * PyTorch 개발 워크플로
   * 데이터 준비
     * 입력 데이터를 PyTorch 텐서로 변환하기
     * 사용자 정의 데이터 세트 및 데이터 로더 생성
     * 필요한 전처리 변환 적용
   * 모델 개발
     * torch.nn을 사용하여 네트워크 아키텍처 정의하기
     * 포워드 패스 계산 구현하기
     * 손실 함수 및 옵티마이저 구성

🎃 LangChain
 * https://www.langchain.com/
 * 개발자가 대규모 언어 모델의 힘을 활용하는 방식을 혁신적으로 변화시킨 LangChain은 복잡한 LLM 기능과 실제 애플리케이션 간의 격차를 해소하는 획기적인 AI 프레임워크로 부상
   * 강력한 문서, 광범위한 커뮤니티 지원, 지속적인 업데이트를 통해 개발자가 최첨단 AI 애플리케이션을 구축하면서 투자를 극대화할 수 있도록 지원
 * LangChain 프레임워크 개요
   * LangChain은 모듈식 아키텍처와 제너레이티브 AI 개발을 위해 특별히 설계된 포괄적인 도구 세트를 통해 차별화
   * 프럼프트 관리 및 최적화
   * 데이터 증강 생성
   * 의사 결정을 위한 자율 에이전트
   * 컨텍스트 유지를 위한 메모리 시스템
 * 광범위한 통합 기능
   * 외부 데이터 소스
     * 문서 저장소
     * 벡터 데이터베이스
     * API 엔드포인트
   * 개발 도구
     * 버전 관리 시스템
     * 모니터링 플랫폼
     * 배포 서비스
   * 비용을 최적화하기 위해 몇 가지 전략
     * 빈번한 쿼리를 위한 캐싱 메커니즘 활용
     * 가능한 경우 API 호출 일괄 처리
     * 효율적인 리소스 할당을 위해 사용 패턴 모니터링

🎃 허깅 페이스 트랜스포머
 * https://huggingface.co/docs/transformers/en/index
 * 허깅 페이스 트랜스포머 라이브러리는 포괄적인 도구와 모델로 구성된 에코시스템을 통해 전 세계 개발자가 고급 자연어 처리를 이용할 수 있도록 하여 인공지능 대중화의 최전선 위치
 * 허깅 페이스의 핵심 기능
   * 바로 사용할 수 있는 수천 개의 모델이 포함된 사전 학습된 모델 허브
   * PyTorch 및 TensorFlow와의 원활한 통합
   * 고급 토큰화 및 전처리 도구
   * 이전 학습을 위한 기본 지원
   * 포괄적인 문서 및 커뮤니티 리소스
 * 허깅 페이스 구현 가이드
   * 허깅 페이스 트랜스포머 구현은 빠른 개발을 가능하게 하는 간단한 접근 방식.
     * 이 프로세스는 모델 선택에서 시작하여 미세 조정 및 배포를 통해 확장
     * 최적의 결과를 얻으려면 개발자는 모델 아키텍처 세부 사항을 자동으로 처리하고 다양한 모델 유형에 걸쳐 일관된 인터페이스를 제공하는 AutoClass 시스템을 활용하는 데 집중
   * 파이프라인 아키텍처를 통해 작업을 처리하는 데 탁월하므로 개발자는 최소한의 코드로 복잡한 NLP 작업 구현 가능.
     * 여기에는 기본 텍스트 분류부터 고급 생성 AI 애플리케이션까지 모든 것 가능
   * 로컬 및 클라우드 배포 옵션을 모두 제공하며, 비용은 계산 요구 사항과 모델 복잡성에 따라 차이.
     * 기업 사용자는 SSO 지원, 감사 로그, 전용 인프라 옵션과 같은 추가 기능의 혜택
   * 프로덕션 환경에서 작업하는 개발자를 위해 허깅 페이스는 허브에서 직접 전용 및 자동 확장 인프라를 제공하는 추론 엔드포인트 제공.
     * 이를 통해 최적화된 리소스 활용을 통해 비용 효율성을 유지하면서 안정적인 성능 보장

🎃 LlamaIndex
 * https://www.llamaindex.ai/
 * 데이터와 대규모 언어 모델 간의 격차를 해소하기 위해 설계된 LlamaIndex는 개발자가 상황 인식 AI 애플리케이션을 구축하는 방식을 혁신하는 강력한 데이터 프레임워크
   * LLM을 통해 다양한 데이터 소스에 액세스하고 쿼리할 수 있도록 하는 데 특화
   * 엔터프라이즈 배포를 위해 가상의 문서 임베딩과 다양한 벡터 저장소와의 통합과 같은 고급 기능을 제공하여 조직이 비용 효율성을 유지하면서 AI 프레임워크 구현 확장
 * LlamaIndex의 특징 및 기능
   * 정교한 데이터 처리 및 검색 기능 중심
   * 여러 소스 통합을 위한 데이터 커넥터(LlamaHub)
   * 고급 문서 작업(삽입, 삭제, 업데이트)
   * 다중 문서 합성 기능
   * 쿼리 엔진 선택을 위한 라우터 기능
   * 벡터 스토어 통합 및 ChatGPT 플러그인 지원
   * OpenAI 함수 호출 API 호환성
 * 라마인덱스 개발 프로세스
   * 데이터 처리와 쿼리를 모두 최적화하는 2단계 접근 방식
     * 데이터 처리 단계에서 프레임워크는 지식 베이스를 '노드' 객체로 저장된 관리 가능한 청크로 분할하는데, 이는 LLM의 토큰 제한을 처리하는 데 매우 중요
   * 쿼리 프로세스:
     * 노드 수집: 쿼리 컨텍스트에 따라 관련 데이터 수집
     * 응답 합성: LLM 통합을 사용하여 컨텍스트가 풍부한 답변 생성
     * 채팅 엔진 구현: 데이터에 대한 지속적인 대화 활성화
 * 비용 최적화 전략
   * 인덱스 구축 및 쿼리 단계에서 비용을 예측하기 위한 토큰 예측기 구현 포함
   * 개발자가 토큰 사용량을 효과적으로 관리하고 예측할 수 있도록 TokenCounting Handler 콜백 및 MockLLM 구현과 같은 기본 제공 도구를 제공

🎃 OpenAI 프레임워크(OPF)
 * https://platform.openai.com/docs/api-reference/introduction
 * 책임감 있는 안전하고 윤리적인 AI 프레임워크 구현을 위한 새로운 표준 제시
   * 강력한 안전 프로토콜과 최첨단 개발 도구를 결합하여 AI 배포의 혁신과 책임 보장
   * 프레임워크의 종량제 시스템은 모델 선택 및 사용 패턴에 따라 비용이 달라지는 유연한 확장 가능
   * OpenAI는 사용자 지정 데이터 보존 기간과 향상된 보안 기능을 포함한 포괄적인 지원 옵션을 제공
   * 프레임워크의 통합 기능은 다양한 개발 환경으로 확장되어 연구 이니셔티브와 프로덕션 규모의 애플리케이션을 모두 지원
 * OpenAI 프레임워크 구성 요소
   * 위험 평가를 위한 종합적인 평가 시스템
   * 통합 사이버 보안 조치
   * 안전 자문 그룹(SAG) 감독
   * 책임 있는 확장 정책 구현
   * 고급 모니터링 및 테스트 프로토콜
 * OpenAI 구현 전략
   * 안전과 효율성에 중점을 둔 구조화된 접근 방식
   * 철저한 위험 평가로 시작하여 정기적인 안전 훈련과 레드팀 연습을 통해 배포를 계속 진행.
   * 시스템 배포 제어를 위한 절차적 조치와 함께 AI 알고리즘을 개선하기 위한 기술 솔루션을 통합
 * 비용 최적화 전략:
   * 대시보드를 통한 토큰 사용량 모니터링
   * 사용량 임계값 및 알림 구현
   * 작업 요구 사항에 따른 전략적 모델 선택
   * 언어 API는 토큰당 가격이 책정되는 반면, 이미지 생성 모델은 해상도 기반 요금제

🎃 Microsoft JARVIS
 * https://github.com/microsoft/JARVIS
 * 지능형 컨트롤러 아키텍처를 통해 여러 AI 모델을 오케스트레이션하는 획기적인 시스템인 Microsoft의 최신 AI 프레임워크 환경 혁신 JARVIS
   * 서로 다른 AI 모델 간의 원활한 상호 작용을 지원하므로 단일 모델로는 독립적으로 수행할 수 없는 복잡한 작업 실행
   * 로컬 및 클라우드 기반 배포 모델을 모두 지원
   * 엔터프라이즈 구현을 위해 JARVIS는 맞춤형 모델 통합, 전용 지원 채널, 특수 배포 옵션 등의 고급 기능 제공
 * JARVIS 플랫폼 개요
   * JARVIS의 핵심은 ChatGPT를 기본 컨트롤러로 활용하는 협업 시스템
   * 플랫폼의 특징:
     * 멀티모달 처리 기능
     * 실시간 웹 액세스 통합
     * 고급 작업 계획 시스템
     * 모델 간 협업
     * 포괄적인 API 지원
     * 지능형 리소스 관리
 * JARVIS 개발 워크플로(4단계 워크플로우)
   * 작업 계획: ChatGPT가 사용자 요청을 분석하여 관리 가능한 하위 작업으로 세분화
   * 모델 선택: Hugging Face에서 적절한 전문가 모델을 지능적으로 선택
   * 작업 실행: 실시간 모니터링을 통해 선택한 모델의 조정된 실행
   * 응답 통합: 결과를 일관된 출력으로 종합적으로 합성
 * 배포 옵션에 따른 리소스 요구 사항
   * 최소 설정: 16GB VRAM, 100GB 스토리지
   * 표준 설정: 64GB RAM(Jetson AGX Orin에 권장)
   * 클라우드 배포: 유연한 확장 옵션
   * 리소스 관리 시스템은 비용 효율성을 유지하면서 성능을 최적화하므로 연구 및 프로덕션 환경 모두에 적합

🎀 결론 🎀
 * 이 7가지 각 프레임워크는 각기 다른 용도로 사용됩니다.
   * TensorFlow(프러덕션 환경)와 PyTorch(연구환경)는 딥러닝 탁월
   * LangChain과 LlamaIndex는 LM 기반 애플리케이션 구축에 특화 및 LLM 애플리케이션 간소화
   * Hugging Face, OpenAI, Microsoft JARVIS는 자연어 처리와 멀티모달 AI 경계 확장
 * 모든 프레임워크를 동시에 마스터하려고 시도하기보다는 당면한 프로젝트 요구사항에 맞는 프레임워크부터 시작하세요.

 * 출처: https://dev.to/pavanbelagatti/7-cutting-edge-ai-frameworks-every-developer-should-master-13l9

간단한 챗봇 구축부터 복잡한 언어 모델 개발까지, 이러한 프레임워크는 최신 AI 애플리케이션의 기반이 됩니다. 2024년에 주목할 만한 가장 중요한 AI 프레임워크 7가지 내용을 공유해봅니다! 🎃 텐서플로우<ul ><li>https://www.tensorflow.org/</li><li>연구용 및 프로덕션용 머신 러닝 애플리케이션을 위한 포괄적인 플랫폼을 제공하는 AI 프레임워크 생태계에 대한 Google의 강력한 기여<ul ><li>프레임워크 자체는 오픈 소스이므로 스타트업과 대기업 모두에게 비용 효율적</li><li>리소스에는 포괄적인 문서, 사전 학습된 모델, TensorFlow Hub를 통한 데이터 세트가 포함되어 있어 AI 솔루션을 빠르게 개발 및 배포 지원</li></ul></li><li>TensorFlow의 주요 특징 및 기능<ul ><li>TensorFlow의 핵심은 AI 개발을 위해 선호되는 강력한 기능 세트 제공</li><li>유연한 아키텍처: 원활한 전환을 통해 CPU 및 GPU 컴퓨팅 모두 지원</li><li>시각화 도구: 상세한 모델 검사 및 디버깅을 가능하게 하는 TensorBoard</li><li>프로덕션 준비 완료: 모바일, 엣지, 클라우드 플랫폼 전반에 걸쳐 모델 배포 가능</li><li>커뮤니티 지원: 광범위한 문서와 활발한 개발자 커뮤니티</li><li>사전 학습된 모델: 바로 사용할 수 있는 방대한 모델 라이브러리 액세스</li></ul></li><li>TensorFlow 구현 모범 사례<ul ><li>코드를 더 작고 관리하기 쉬운 함수로 리팩터링하고 가장 큰 계산 블록을 @ tf.function으로 장식하여 최적의 성능을 발휘할 때 가장 잘 작동</li><li>모델 개발의 경우, 높은 수준의 모델 구성을 위해 Keras API를 활용하면서 필요한 경우 낮은 수준의 TensorFlow 연산에 대한 액세스를 유지</li></ul></li></ul> 🎃 PyTorch<ul ><li>https://pytorch.org/</li><li>직관적인 디자인과 동적 계산 기능으로 AI 프레임워크 환경에 혁신을 일으킨 Meta AI의 PyTorch는 연구자와 개발자 모두에게 사랑받는 제품<ul ><li>포럼, 포괄적인 문서, Meta AI 연구팀의 정기 업데이트를 통한 광범위한 커뮤니티 지원의 이점</li><li>엔터프라이즈 사용자를 위해 PyTorch Enterprise는 향상된 기능과 전용 지원 채널을 제공하여 프로덕션 환경에서 안정적인 배포 보장</li><li>NumPy 및 Pandas를 비롯한 Python의 과학 컴퓨팅 에코시스템과 원활하게 통합되어 생성형 AI 모델과 대규모 언어 모델(LLM)을 개발하는 데 특히 효과적</li><li>동적 계산 그래프를 유연하게 처리</li></ul></li><li>PyTorch 아키텍처 및 구성 요소<ul ><li>PyTorch의 아키텍처는 개발 단계에서 실시간으로 모델을 조정할 수 있는 Autograd라는 동적 계산 그래프 시스템 중심</li><li>텐서 연산: GPU 가속을 통한 고급 수학적 연산</li><li>신경망 모듈: 사전 구축 및 커스터마이징 가능한 네트워크 레이어</li><li>최적화 도구: 모델 트레이닝을 위한 정교한 알고리즘</li><li>데이터 유틸리티: 효율적인 데이터 로딩 및 전처리 도구</li></ul></li><li>PyTorch 개발 워크플로<ul ><li>데이터 준비<ul ><li>입력 데이터를 PyTorch 텐서로 변환하기</li><li>사용자 정의 데이터 세트 및 데이터 로더 생성</li><li>필요한 전처리 변환 적용</li></ul></li><li>모델 개발<ul ><li>torch.nn을 사용하여 네트워크 아키텍처 정의하기</li><li>포워드 패스 계산 구현하기</li><li>손실 함수 및 옵티마이저 구성</li></ul></li></ul></li></ul> 🎃 LangChain<ul ><li>https://www.langchain.com/</li><li>개발자가 대규모 언어 모델의 힘을 활용하는 방식을 혁신적으로 변화시킨 LangChain은 복잡한 LLM 기능과 실제 애플리케이션 간의 격차를 해소하는 획기적인 AI 프레임워크로 부상<ul ><li>강력한 문서, 광범위한 커뮤니티 지원, 지속적인 업데이트를 통해 개발자가 최첨단 AI 애플리케이션을 구축하면서 투자를 극대화할 수 있도록 지원</li></ul></li><li>LangChain 프레임워크 개요<ul ><li>LangChain은 모듈식 아키텍처와 제너레이티브 AI 개발을 위해 특별히 설계된 포괄적인 도구 세트를 통해 차별화</li><li>프럼프트 관리 및 최적화</li><li>데이터 증강 생성</li><li>의사 결정을 위한 자율 에이전트</li><li>컨텍스트 유지를 위한 메모리 시스템</li></ul></li><li>광범위한 통합 기능<ul ><li>외부 데이터 소스<ul ><li>문서 저장소</li><li>벡터 데이터베이스</li><li>API 엔드포인트</li></ul></li><li>개발 도구<ul ><li>버전 관리 시스템</li><li>모니터링 플랫폼</li><li>배포 서비스</li></ul></li><li>비용을 최적화하기 위해 몇 가지 전략<ul ><li>빈번한 쿼리를 위한 캐싱 메커니즘 활용</li><li>가능한 경우 API 호출 일괄 처리</li><li>효율적인 리소스 할당을 위해 사용 패턴 모니터링</li></ul></li></ul></li></ul> 🎃 허깅 페이스 트랜스포머<ul ><li>https://huggingface.co/docs/transformers/en/index</li><li>허깅 페이스 트랜스포머 라이브러리는 포괄적인 도구와 모델로 구성된 에코시스템을 통해 전 세계 개발자가 고급 자연어 처리를 이용할 수 있도록 하여 인공지능 대중화의 최전선 위치</li><li>허깅 페이스의 핵심 기능<ul ><li>바로 사용할 수 있는 수천 개의 모델이 포함된 사전 학습된 모델 허브</li><li>PyTorch 및 TensorFlow와의 원활한 통합</li><li>고급 토큰화 및 전처리 도구</li><li>이전 학습을 위한 기본 지원</li><li>포괄적인 문서 및 커뮤니티 리소스</li></ul></li><li>허깅 페이스 구현 가이드<ul ><li>허깅 페이스 트랜스포머 구현은 빠른 개발을 가능하게 하는 간단한 접근 방식.<ul ><li>이 프로세스는 모델 선택에서 시작하여 미세 조정 및 배포를 통해 확장</li><li>최적의 결과를 얻으려면 개발자는 모델 아키텍처 세부 사항을 자동으로 처리하고 다양한 모델 유형에 걸쳐 일관된 인터페이스를 제공하는 AutoClass 시스템을 활용하는 데 집중</li></ul></li><li>파이프라인 아키텍처를 통해 작업을 처리하는 데 탁월하므로 개발자는 최소한의 코드로 복잡한 NLP 작업 구현 가능.<ul ><li>여기에는 기본 텍스트 분류부터 고급 생성 AI 애플리케이션까지 모든 것 가능</li></ul></li><li>로컬 및 클라우드 배포 옵션을 모두 제공하며, 비용은 계산 요구 사항과 모델 복잡성에 따라 차이.<ul ><li>기업 사용자는 SSO 지원, 감사 로그, 전용 인프라 옵션과 같은 추가 기능의 혜택</li></ul></li><li>프로덕션 환경에서 작업하는 개발자를 위해 허깅 페이스는 허브에서 직접 전용 및 자동 확장 인프라를 제공하는 추론 엔드포인트 제공.<ul ><li>이를 통해 최적화된 리소스 활용을 통해 비용 효율성을 유지하면서 안정적인 성능 보장</li></ul></li></ul></li></ul> 🎃 LlamaIndex<ul ><li>https://www.llamaindex.ai/</li><li>데이터와 대규모 언어 모델 간의 격차를 해소하기 위해 설계된 LlamaIndex는 개발자가 상황 인식 AI 애플리케이션을 구축하는 방식을 혁신하는 강력한 데이터 프레임워크<ul ><li>LLM을 통해 다양한 데이터 소스에 액세스하고 쿼리할 수 있도록 하는 데 특화</li><li>엔터프라이즈 배포를 위해 가상의 문서 임베딩과 다양한 벡터 저장소와의 통합과 같은 고급 기능을 제공하여 조직이 비용 효율성을 유지하면서 AI 프레임워크 구현 확장</li></ul></li><li>LlamaIndex의 특징 및 기능<ul ><li>정교한 데이터 처리 및 검색 기능 중심</li><li>여러 소스 통합을 위한 데이터 커넥터(LlamaHub)</li><li>고급 문서 작업(삽입, 삭제, 업데이트)</li><li>다중 문서 합성 기능</li><li>쿼리 엔진 선택을 위한 라우터 기능</li><li>벡터 스토어 통합 및 ChatGPT 플러그인 지원</li><li>OpenAI 함수 호출 API 호환성</li></ul></li><li>라마인덱스 개발 프로세스<ul ><li>데이터 처리와 쿼리를 모두 최적화하는 2단계 접근 방식<ul ><li>데이터 처리 단계에서 프레임워크는 지식 베이스를 '노드' 객체로 저장된 관리 가능한 청크로 분할하는데, 이는 LLM의 토큰 제한을 처리하는 데 매우 중요</li></ul></li><li>쿼리 프로세스:<ul ><li>노드 수집: 쿼리 컨텍스트에 따라 관련 데이터 수집</li><li>응답 합성: LLM 통합을 사용하여 컨텍스트가 풍부한 답변 생성</li><li>채팅 엔진 구현: 데이터에 대한 지속적인 대화 활성화</li></ul></li></ul></li><li>비용 최적화 전략<ul ><li>인덱스 구축 및 쿼리 단계에서 비용을 예측하기 위한 토큰 예측기 구현 포함</li><li>개발자가 토큰 사용량을 효과적으로 관리하고 예측할 수 있도록 TokenCounting Handler 콜백 및 MockLLM 구현과 같은 기본 제공 도구를 제공</li></ul></li></ul> 🎃 OpenAI 프레임워크(OPF)<ul ><li>https://platform.openai.com/docs/api-reference/introduction</li><li>책임감 있는 안전하고 윤리적인 AI 프레임워크 구현을 위한 새로운 표준 제시<ul ><li>강력한 안전 프로토콜과 최첨단 개발 도구를 결합하여 AI 배포의 혁신과 책임 보장</li><li>프레임워크의 종량제 시스템은 모델 선택 및 사용 패턴에 따라 비용이 달라지는 유연한 확장 가능</li><li>OpenAI는 사용자 지정 데이터 보존 기간과 향상된 보안 기능을 포함한 포괄적인 지원 옵션을 제공</li><li>프레임워크의 통합 기능은 다양한 개발 환경으로 확장되어 연구 이니셔티브와 프로덕션 규모의 애플리케이션을 모두 지원</li></ul></li><li>OpenAI 프레임워크 구성 요소<ul ><li>위험 평가를 위한 종합적인 평가 시스템</li><li>통합 사이버 보안 조치</li><li>안전 자문 그룹(SAG) 감독</li><li>책임 있는 확장 정책 구현</li><li>고급 모니터링 및 테스트 프로토콜</li></ul></li><li>OpenAI 구현 전략<ul ><li>안전과 효율성에 중점을 둔 구조화된 접근 방식</li><li>철저한 위험 평가로 시작하여 정기적인 안전 훈련과 레드팀 연습을 통해 배포를 계속 진행.</li><li>시스템 배포 제어를 위한 절차적 조치와 함께 AI 알고리즘을 개선하기 위한 기술 솔루션을 통합</li></ul></li><li>비용 최적화 전략:<ul ><li>대시보드를 통한 토큰 사용량 모니터링</li><li>사용량 임계값 및 알림 구현</li><li>작업 요구 사항에 따른 전략적 모델 선택</li><li>언어 API는 토큰당 가격이 책정되는 반면, 이미지 생성 모델은 해상도 기반 요금제</li></ul></li></ul> 🎃 Microsoft JARVIS<ul ><li>https://github.com/microsoft/JARVIS</li><li>지능형 컨트롤러 아키텍처를 통해 여러 AI 모델을 오케스트레이션하는 획기적인 시스템인 Microsoft의 최신 AI 프레임워크 환경 혁신 JARVIS<ul ><li>서로 다른 AI 모델 간의 원활한 상호 작용을 지원하므로 단일 모델로는 독립적으로 수행할 수 없는 복잡한 작업 실행</li><li>로컬 및 클라우드 기반 배포 모델을 모두 지원</li><li>엔터프라이즈 구현을 위해 JARVIS는 맞춤형 모델 통합, 전용 지원 채널, 특수 배포 옵션 등의 고급 기능 제공</li></ul></li><li>JARVIS 플랫폼 개요<ul ><li>JARVIS의 핵심은 ChatGPT를 기본 컨트롤러로 활용하는 협업 시스템</li><li>플랫폼의 특징:<ul ><li>멀티모달 처리 기능</li><li>실시간 웹 액세스 통합</li><li>고급 작업 계획 시스템</li><li>모델 간 협업</li><li>포괄적인 API 지원</li><li>지능형 리소스 관리</li></ul></li></ul></li><li>JARVIS 개발 워크플로(4단계 워크플로우)<ul ><li>작업 계획: ChatGPT가 사용자 요청을 분석하여 관리 가능한 하위 작업으로 세분화</li><li>모델 선택: Hugging Face에서 적절한 전문가 모델을 지능적으로 선택</li><li>작업 실행: 실시간 모니터링을 통해 선택한 모델의 조정된 실행</li><li>응답 통합: 결과를 일관된 출력으로 종합적으로 합성</li></ul></li><li>배포 옵션에 따른 리소스 요구 사항<ul ><li>최소 설정: 16GB VRAM, 100GB 스토리지</li><li>표준 설정: 64GB RAM(Jetson AGX Orin에 권장)</li><li>클라우드 배포: 유연한 확장 옵션</li><li>리소스 관리 시스템은 비용 효율성을 유지하면서 성능을 최적화하므로 연구 및 프로덕션 환경 모두에 적합</li></ul></li></ul> 🎀 결론 🎀<ul ><li>이 7가지 각 프레임워크는 각기 다른 용도로 사용됩니다.<ul ><li>TensorFlow(프러덕션 환경)와 PyTorch(연구환경)는 딥러닝 탁월</li><li>LangChain과 LlamaIndex는 LM 기반 애플리케이션 구축에 특화 및 LLM 애플리케이션 간소화</li><li>Hugging Face, OpenAI, Microsoft JARVIS는 자연어 처리와 멀티모달 AI 경계 확장</li></ul></li><li>모든 프레임워크를 동시에 마스터하려고 시도하기보다는 당면한 프로젝트 요구사항에 맞는 프레임워크부터 시작하세요.</li></ul> <ul ><li>출처: https://dev.to/pavanbelagatti/7-cutting-edge-ai-frameworks-every-developer-should-master-13l9</li></ul>

[Dev]모든 개발자가 마스터해야 할 7가지 AI 프레임워크!

Your Resume App

개발자들을 위한 흥미로운 자가진단 사이트를 소개합니다.
프론트엔드, 백엔드, React 개발자, 디자이너, CEO까지 각 직무별 역량을 체크해 볼 수 있습니다. 세부 항목들을 체크하다 보면 내가 부족한 부분이 무엇인지 자연스럽게 파악할 수 있습니다.

물론 이 테스트가 절대적인 기준은 아니지만, 현재 내가 부족한게 무엇인지를 파악하고 앞으로의 성장 방향을 설정하는데는 참고자료가 될 수 있을것 같습니다.

https://resume.realerror.com/

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resume.realerror.com

IT직군 역량 자가진단 - 프론트엔드부터 CEO까지

학교는 초중고대학의 형태로 학년이 정해져 있고 뭘 배우는지 커리큘럼이 정해져 있으며 시험이란 형태로 정답이란 것이 있다. 많은 한국 사람들은 학교에서 배우는 걸로 만족하지 못하고 학원이나 과외 등등으로 선행 학습을 일상적으로 한다. 실리콘 밸리에 와보니 일부 극성인 아시안 부모들이 있긴 하지만 전체적인 분위기는 학교 공부 이외에 별도로 과외를 하거나 선행 학습을 왜 하냐 라는 분위기였다. 또한 불행히도 한국에서 초중고 교육은 대학이란 단기목표를 가지고 이뤄진다.

커리어는 학교와는 달리 학년도 정해져 있지 않고 그러니 당연히 커리큘럼도 없고 정답이 정해져있는 시험이란 것도 없다. 그리고 백세 시대 커리어는 적어도 50년 정도는 지속될 수 밖에 없는 훨씬 더 긴 시간대를 갖고 있다. 하지만 우리는 선행학습이란 행위에 너무 익숙해져있다 보니 사회 생활을 하며 뭔가 막히면 정답을 찾고 공부를 하며 미리 준비를 하려는 성향을 본의아니게 갖게 된다. 수능의 또 다른 폐해는 실패를 두려워 하게 만든다는 점이라 보여진다. 원하는 대학을 못가면 재수, 삼수를 하는 것이 일상적이고 기대보다 덜 좋은 대학을 가면 웬지 내가 실패자라는 자책을 하게 되는데 이 마인드셋을 커리어로 그대로 들고 가는 거다. 정답을 찾고 실패를 두려워하는 이런 모습은 미국 생활을 20년 넘게 하며 잊어버렸던 내 과거의 모습이기도 한데 지난 3-4년 정도 한국에 있는 다양한 사람들과 다시 긴밀히 접촉하면서 조금은 외부의 시각으로 바라보게 되니 그 갭이 잘 보인다.

요약해보자면 수능과 선행학습이 알게 모르게 우리가 커리어를 바라보는 관점을 왜곡시킨다는 거다. 기술지향적이며 안전함을 찾는 사람으로 만든다는 점인데 최근 커리어 코칭에서 들었던 잘못된 관점의 질문을 몇 가지 예로 들어보면 이렇다. 

 * “회사에서 쓰는 프레임웍이 너무 구식입니다. 집에 와서 새로운 프레임웍을 공부를 하는데 시간이 부족합니다"
 * “백엔드 일을 시작한지 5년차가 되었는데 5년차라고 하기에는 아는 것이 너무 적습니다. 이제 무엇을 해야할까요?”
 * “회사에서 원래 내 업무에 해당하는 일(머신러닝 모델 개발)만 하고 싶은데 온갖 종류의 일을 해야만 합니다. 이걸 이력서에 뭐라고 적어야 하나요?” 

어떤 공통점이 눈에 띄는가? 회사 일만으로는 충분하지 않다고 생각하는 거다. 왜 이런 생각을 갖게 되었을까? 수능과 선행학습의 폐해가 아닌가 싶다. 학교 때 교실에서 뭔가 배우기 전에 항상 선행학습을 하거나 학원에서 복습하던 것이 습관화되다보니 뭔가 따로 또 해야하고 정해진 패스가 있어 그걸 따라가야 한다고 자기도 모르게 믿게 되는 악효과가 있는 걸로 보인다. 

훨씬 더 건강하고 단순하고 효율적인 커리어 계발 방법은 회사 업무에 더 집중하면서 일을 더 잘하기 위해서 필요한 기술을 공부하는 거다. 회사 일에는 전혀 필요없지만 뜨는 기술을 불안감이나 조바심 때문에 따라가는 것은 새로운 기술이 계속 나오기 때문에 끝이 없다. 단 뜨는 기술을 호기심으로 공부하는 것은 좋다고 생각하지만 이 역시 부담감을 가진다면 호기심이라고는 할 수 없다. 약간은 새로운 기술 트렌드를 의식적으로 무시하고 내가 맡은 업무에서 성과를 내는데 집중해서 인정받고 좋은 평판 만들고 선한 영향력을 갖는 것이 동료들과 상사에게 좋은 인상을 남기면서 나중에 또 일하고 싶은 사람이 되는 거다. 그렇게 된다면 지인 추천 형태로 생각치 못했던 기회가 생기고 그러면서 커리어 하반기가 잘 풀린다. 

요즘처럼 빠르게 변화하는 세상에서 믿을 것은 나밖에 없다. 나를 사랑하고 내가 원하는 것이 무엇인지 많이 고민하고 변화를 두려워하지 않고 선도하려 하지도 않으며 잘 따라가는 것만으로도 충분하지 않다 싶다. Love Yourself!

학교는 초중고대학의 형태로 학년이 정해져 있고 뭘 배우는지 커리큘럼이 정해져 있으며 시험이란 형태로 정답이란 것이 있다. 많은 한국 사람들은 학교에서 배우는 걸로 만족하지 못하고 학원이나 과외 등등으로 선행 학습을 일상적으로 한다. 실리콘 밸리에 와보니 일부 극성인 아시안 부모들이 있긴 하지만 전체적인 분위기는 학교 공부 이외에 별도로 과외를 하거나 선행 학습을 왜 하냐 라는 분위기였다. 또한 불행히도 한국에서 초중고 교육은 대학이란 단기목표를 가지고 이뤄진다. 커리어는 학교와는 달리 학년도 정해져 있지 않고 그러니 당연히 커리큘럼도 없고 정답이 정해져있는 시험이란 것도 없다. 그리고 백세 시대 커리어는 적어도 50년 정도는 지속될 수 밖에 없는 훨씬 더 긴 시간대를 갖고 있다. 하지만 우리는 선행학습이란 행위에 너무 익숙해져있다 보니 사회 생활을 하며 뭔가 막히면 정답을 찾고 공부를 하며 미리 준비를 하려는 성향을 본의아니게 갖게 된다. 수능의 또 다른 폐해는 실패를 두려워 하게 만든다는 점이라 보여진다. 원하는 대학을 못가면 재수, 삼수를 하는 것이 일상적이고 기대보다 덜 좋은 대학을 가면 웬지 내가 실패자라는 자책을 하게 되는데 이 마인드셋을 커리어로 그대로 들고 가는 거다. 정답을 찾고 실패를 두려워하는 이런 모습은 미국 생활을 20년 넘게 하며 잊어버렸던 내 과거의 모습이기도 한데 지난 3-4년 정도 한국에 있는 다양한 사람들과 다시 긴밀히 접촉하면서 조금은 외부의 시각으로 바라보게 되니 그 갭이 잘 보인다. 요약해보자면 수능과 선행학습이 알게 모르게 우리가 커리어를 바라보는 관점을 왜곡시킨다는 거다. 기술지향적이며 안전함을 찾는 사람으로 만든다는 점인데 최근 커리어 코칭에서 들었던 잘못된 관점의 질문을 몇 가지 예로 들어보면 이렇다.&nbsp; <ul ><li>“회사에서 쓰는 프레임웍이 너무 구식입니다. 집에 와서 새로운 프레임웍을 공부를 하는데 시간이 부족합니다"</li><li>“백엔드 일을 시작한지 5년차가 되었는데 5년차라고 하기에는 아는 것이 너무 적습니다. 이제 무엇을 해야할까요?”</li><li>“회사에서 원래 내 업무에 해당하는 일(머신러닝 모델 개발)만 하고 싶은데 온갖 종류의 일을 해야만 합니다. 이걸 이력서에 뭐라고 적어야 하나요?”&nbsp;</li></ul> 어떤 공통점이 눈에 띄는가? 회사 일만으로는 충분하지 않다고 생각하는 거다. 왜 이런 생각을 갖게 되었을까? 수능과 선행학습의 폐해가 아닌가 싶다. 학교 때 교실에서 뭔가 배우기 전에 항상 선행학습을 하거나 학원에서 복습하던 것이 습관화되다보니 뭔가 따로 또 해야하고 정해진 패스가 있어 그걸 따라가야 한다고 자기도 모르게 믿게 되는 악효과가 있는 걸로 보인다.&nbsp; 훨씬 더 건강하고 단순하고 효율적인 커리어 계발 방법은 회사 업무에 더 집중하면서 일을 더 잘하기 위해서 필요한 기술을 공부하는 거다. 회사 일에는 전혀 필요없지만 뜨는 기술을 불안감이나 조바심 때문에 따라가는 것은 새로운 기술이 계속 나오기 때문에 끝이 없다. 단 뜨는 기술을 호기심으로 공부하는 것은 좋다고 생각하지만 이 역시 부담감을 가진다면 호기심이라고는 할 수 없다. 약간은 새로운 기술 트렌드를 의식적으로 무시하고 내가 맡은 업무에서 성과를 내는데 집중해서 인정받고 좋은 평판 만들고 선한 영향력을 갖는 것이 동료들과 상사에게 좋은 인상을 남기면서 나중에 또 일하고 싶은 사람이 되는 거다. 그렇게 된다면 지인 추천 형태로 생각치 못했던 기회가 생기고 그러면서 커리어 하반기가 잘 풀린다.&nbsp; 요즘처럼 빠르게 변화하는 세상에서 믿을 것은 나밖에 없다. 나를 사랑하고 내가 원하는 것이 무엇인지 많이 고민하고 변화를 두려워하지 않고 선도하려 하지도 않으며 잘 따라가는 것만으로도 충분하지 않다 싶다. Love Yourself!

학교와 커리어의 차이점

한 회사에서 3년 넘게 일했어요. 궁금해지더라고요. 다른 곳에서도 인정받을 수 있을까?

익숙한 환경이니까 잘하는 것처럼 보이는 게 아닌지 궁금했어요. 그래서 이직을 도전해 지금 팀에 합류했어요.

낯선 환경에 오니 환경에 따라 저의 쓸모가 다르다는 걸 느꼈어요. 맡은 일, 만드는 제품이나 팀의 규모에 따라 할 수 있는 일이 다르더라고요.

이직하면서 많이 배웠어요. 제가 하고 싶은 일과 잘하는 일, 무엇보다 저의 쓸모에 대해서 배웠어요.

한 회사에서 3년 넘게 일했어요. 궁금해지더라고요. 다른 곳에서도 인정받을 수 있을까? 익숙한 환경이니까 잘하는 것처럼 보이는 게 아닌지 궁금했어요. 그래서 이직을 도전해 지금 팀에 합류했어요. 낯선 환경에 오니 환경에 따라 저의 쓸모가 다르다는 걸 느꼈어요. 맡은 일, 만드는 제품이나 팀의 규모에 따라 할 수 있는 일이 다르더라고요. 이직하면서 많이 배웠어요. 제가 하고 싶은 일과 잘하는 일, 무엇보다 저의 쓸모에 대해서 배웠어요.

회사를 옮겨보면 알게 되는 나의 쓸모

2024년을 마무리하기 전,
지금까지의 이력을 업데이트한 2024년 버전 이력서를 만들어보았어요.

제가 이력서를 작성할 때 가장 신경쓰는 점은 크게 3가지입니다.

📌 이력서 전체에서 업무 경험과 스킬들이 일관적인 방향성을 가지고 있는지
📌 경력 파트에서 단순히 업무 내용만을 기재하는 것이 아니라 업무에 도움이 되는 수치나 성과를 나타내고 있는지
📌 내가 원하는 직무에 일치하는 관련 키워드나 스킬셋이 잘 나타나있는지

이 3가지를 포함하는 이력서는 나중에 면접 단계로 이어질 때도,
대부분 추가 질문이나 꼬리 질문에서 여쭤보기 때문에,
스스로 잘 정리하고 기록하는 것이 중요하다고 생각했습니다.

여러분들의 의견은 어떠신가요?
여러분들은 이력서를 작성할 때 사용하는 나만의 팁이나 노하우가 있으신가요?

2024년을 마무리하기 전, 지금까지의 이력을 업데이트한 2024년 버전 이력서를 만들어보았어요. 제가 이력서를 작성할 때 가장 신경쓰는 점은 크게 3가지입니다. 📌 이력서 전체에서 업무 경험과 스킬들이 일관적인 방향성을 가지고 있는지 📌 경력 파트에서 단순히 업무 내용만을 기재하는 것이 아니라 업무에 도움이 되는 수치나 성과를 나타내고 있는지 📌 내가 원하는 직무에 일치하는 관련 키워드나 스킬셋이 잘 나타나있는지 이 3가지를 포함하는 이력서는 나중에 면접 단계로 이어질 때도, 대부분 추가 질문이나 꼬리 질문에서 여쭤보기 때문에, 스스로 잘 정리하고 기록하는 것이 중요하다고 생각했습니다. 여러분들의 의견은 어떠신가요? 여러분들은 이력서를 작성할 때 사용하는 나만의 팁이나 노하우가 있으신가요?

2024년 이력서 업데이트

2022년 1월 4일부터 2024년 11월 18일까지, 약 3년을 우아한형제들과 함께해서 즐거웠습니다 :)   왜 떠나는가? 사실 이직해야지! 하고 결심해서 시작한 것은 아니었다. 3-4년차가 이직하기 참 좋을 때라는데, 나는 과연 이직을 할 수 있을까에 대한 궁금증이 제일 컸다. 부업으로 꾸준히 멘토링을 하는 입장에서 취업/이직이 점점 어려워지고 있구나도 많이 느낄 수 있었다. 물론 연차를 더 쌓은 후 이직을 하는 길도 있었다. 하지만 우아한형제들이 첫 회사인 나는, 약 3년이라는 기간동안 대부분 회사 내부 서비스만을 개발했다. 디자인시스템, 어드민, 운영 도구 등등.. 어떻게 보면 서비스 회사에서 서비스 개발은 해보지 않은 셈이다. 이러다가 더 연차가 쌓였을 때, 만일 서비스 회사에 지원을 하게 된다면 서비스 경험이 없는 나를 과연 뽑을지에 대한 의문이 컸다. 주니어라면 와서 배우면 되는 부분이지만, 시니어라면 팀을 이끄는 역량이 필요할지도 모르는데 경험조차 없다면.. 계속 개…

개발자 단민 | 3년차엔 뭐다? 이직이다!

왜 인지 올 해 저희 회사분들 이직 얘기 많이 전하네요.
다들 최고가 되셔서 떠나시는 만큼 멀리서 항상 응원합니다!!!!
https://www.jeong-min.com/77-resignation/

왜 인지 올 해 저희 회사분들 이직 얘기 많이 전하네요.다들 최고가 되셔서 떠나시는 만큼 멀리서 항상 응원합니다!!!!https://www.jeong-min.com/77-resignation/

www.jeong-min.com

최고가 되어 떠나는 단민님 이직기

메모이제이션(memoization)와 캐싱은 프로그래밍의 기본 개념입니다. 이 글에서는 자바스크립트와 타입스크립트의 예시를 통해 메모이제이션에 대해 자세히 소개합니다.


(번역) 자바스크립트와 타입스크립트에서 메모이제이션란 무엇인가요?

오늘 소개드릴 글은 이스트소프트의 김태현님이 번역해주신 글입니다.

이 글에선 자바스크립트와 타입스크립트를 사용하여 메모이제이션의 구현을 통해 수치와 표를 이용하여 로직의 성능 측정 방법을 알려주고 있습니다. 또한 저자는 쉬게 접근하기위해 피보나치 수열을 사용해서 메모이제이션의 사용 사례와 트레이드 오프에 대해서도 이야기하고 있는데요.

개인적으로 이 내용을 바탕을 이해하고난뒤 리액트의 메모이제이션을 기반하는 개념들을 더 쉽게 이해할 수 있었습니다.

만약 자바스크립트와 타입스크립트 코드에서 최적화에 대해 관심을 가지고 계신다면 이 글을 입문으로 추천합니다!

글 링크: https://velog.io/@tap_kim/memoization-in-js-ts

오늘 소개드릴 글은 이스트소프트의 김태현님이 번역해주신 글입니다. 이 글에선 자바스크립트와 타입스크립트를 사용하여 메모이제이션의 구현을 통해 수치와 표를 이용하여 로직의 성능 측정 방법을 알려주고 있습니다. 또한 저자는 쉬게 접근하기위해 피보나치 수열을 사용해서 메모이제이션의 사용 사례와 트레이드 오프에 대해서도 이야기하고 있는데요. 개인적으로 이 내용을 바탕을 이해하고난뒤 리액트의 메모이제이션을 기반하는 개념들을 더 쉽게 이해할 수 있었습니다. 만약 자바스크립트와 타입스크립트 코드에서 최적화에 대해 관심을 가지고 계신다면 이 글을 입문으로 추천합니다! 글 링크: https://velog.io/@tap_kim/memoization-in-js-ts

velog.io

자바스크립트와 타입스크립트에서 메모이제이션란 무엇인가요?

중앙일보의 고품격 주간 경제지

[허태윤의 브랜드 스토리] 성공한 브랜드의 비밀은 확실한 내부 브랜딩 전략

배민의 '배민다움' - 아이디어 생성과정에서 직원들 스스로가 배민다움을 이해하고 발전시켜나가며 체화한 스토리는 유명합니다. 직원들의 투표를 통해 호수가 보이는 잠실로 사무실을 이전했고, ‘송파구에서 일 잘하는 법’으로 명명한 배민 직원의 업무 지침도 배민다움을 직원들에게 공유하고 이해시키기 위해 만들어 내부에서 외부로 향했습니다.

디즈니의 '캐스트' - 디즈니에서는 테마파크 직원들은 ‘캐스트’라 불립니다. 영화가 끝나고 엔딩 크레딧이 올라가면 등장인물들의 이름이 올라가 듯 디즈니는 테마파크를 무대로 생각하고 그곳에서 일하는 직원은 고객을 위해 연기하는 배우라고 생각합니다 공연하는 직원, 청소하는 직원, 햄버거를 파는 직원 등 이들 모두는 디즈니가 찍는 영화의 한 장면을 담당한다고 자부하고 있습니다. 고객을 관객이라고 상정하고 그들이 파는 것은 훌륭한 기술이나 서비스가 아니라 꿈·환상, 그리고 사랑이라는 보이지 않는 가치라는 점을 직원들에게 먼저 설득합니다.

구글의 '20% 룰' - 최고의 기업이 되기 이전에도 구글은 직원을 최고의 자산이라 생각하며 그에 걸맞은 대우를 해주는 것으로 유명했습니다. 전 세계 국가에서 모인 인재들을 위해 카페테리아에 최고의 셰프들이 만든 요리를 모두 맛볼 수 있게 했죠. 특히, ‘20% 타임제’를 통해 업무 시간의 20%는 개인적 관심사에 시간을 보낼 수 있게 해 직원들은 자발적으로 자신의 관심사와 회사의 일을 연결해 훌륭한 성과를 만들고 있습니다. 실제로 구글 로고를 디자인한 한국인 데니스 황은 구글 맵스, g메일 등의 로고도 ‘20% 타임’을 통해 만들었죠. 한마디로 구글은 내부 고객들에게 먼저 브랜드를 팔고, 구글의 열정적 팬이 된 직원들이 다시 고객에 파는 회사라고 할 수 있습니다.

[ 큐레이터의 문장 🎒 ]

"송소고택* 방으로 안내하기 전, 내일 손님을 맞을 다른 방 아궁이에 잠시 멈췄다. 참나무 향이 기분 좋게 나며 벌겋게 타는 장작을 보여주며 “손님이 예약하면 하루 전부터 방에 불을 이렇게 땝니다. 당일 날 때면 방이 뜨거워 손님이 잘 수가 없어서 하루 전에 불을 땝니다. 이틀 동안 그 온기로만 손님들이 편한 밤을 보내시지요”라고 설명했다. 온돌처럼 은은한 온기를 담은 목소리로 전해지는 진심은 추위를 녹이고도 남았다."

* 1880년경 지어진 ‘송소고택’은 청송의 만석꾼 심호택의 99칸 살림집이다. 지금까지 딱 3개가 남아 있는 조선시대 99칸 집 중 가장 아름다운 고택으로 알려져 있다. 송소고택은 청송 심 씨 11대 종손인 심재오 선생이 직접 관리를 하고 손님을 맞는다.

https://jmagazine.joins.com/economist/view/331826

배민의 '배민다움' - 아이디어 생성과정에서 직원들 스스로가 배민다움을 이해하고 발전시켜나가며 체화한 스토리는 유명합니다. 직원들의 투표를 통해 호수가 보이는 잠실로 사무실을 이전했고, ‘송파구에서 일 잘하는 법’으로 명명한 배민 직원의 업무 지침도 배민다움을 직원들에게 공유하고 이해시키기 위해 만들어 내부에서 외부로 향했습니다. 디즈니의 '캐스트' - 디즈니에서는 테마파크 직원들은 ‘캐스트’라 불립니다. 영화가 끝나고 엔딩 크레딧이 올라가면 등장인물들의 이름이 올라가 듯 디즈니는 테마파크를 무대로 생각하고 그곳에서 일하는 직원은 고객을 위해 연기하는 배우라고 생각합니다 공연하는 직원, 청소하는 직원, 햄버거를 파는 직원 등 이들 모두는 디즈니가 찍는 영화의 한 장면을 담당한다고 자부하고 있습니다. 고객을 관객이라고 상정하고 그들이 파는 것은 훌륭한 기술이나 서비스가 아니라 꿈·환상, 그리고 사랑이라는 보이지 않는 가치라는 점을 직원들에게 먼저 설득합니다. 구글의 '20% 룰' - 최고의 기업이 되기 이전에도 구글은 직원을 최고의 자산이라 생각하며 그에 걸맞은 대우를 해주는 것으로 유명했습니다. 전 세계 국가에서 모인 인재들을 위해 카페테리아에 최고의 셰프들이 만든 요리를 모두 맛볼 수 있게 했죠. 특히, ‘20% 타임제’를 통해 업무 시간의 20%는 개인적 관심사에 시간을 보낼 수 있게 해 직원들은 자발적으로 자신의 관심사와 회사의 일을 연결해 훌륭한 성과를 만들고 있습니다. 실제로 구글 로고를 디자인한 한국인 데니스 황은 구글 맵스, g메일 등의 로고도 ‘20% 타임’을 통해 만들었죠. 한마디로 구글은 내부 고객들에게 먼저 브랜드를 팔고, 구글의 열정적 팬이 된 직원들이 다시 고객에 파는 회사라고 할 수 있습니다. [ 큐레이터의 문장 🎒 ] "송소고택* 방으로 안내하기 전, 내일 손님을 맞을 다른 방 아궁이에 잠시 멈췄다. 참나무 향이 기분 좋게 나며 벌겋게 타는 장작을 보여주며 “손님이 예약하면 하루 전부터 방에 불을 이렇게 땝니다. 당일 날 때면 방이 뜨거워 손님이 잘 수가 없어서 하루 전에 불을 땝니다. 이틀 동안 그 온기로만 손님들이 편한 밤을 보내시지요”라고 설명했다. 온돌처럼 은은한 온기를 담은 목소리로 전해지는 진심은 추위를 녹이고도 남았다." * 1880년경 지어진 ‘송소고택’은 청송의 만석꾼 심호택의 99칸 살림집이다. 지금까지 딱 3개가 남아 있는 조선시대 99칸 집 중 가장 아름다운 고택으로 알려져 있다. 송소고택은 청송 심 씨 11대 종손인 심재오 선생이 직접 관리를 하고 손님을 맞는다. https://jmagazine.joins.com/economist/view/331826

포브스 코리아

《고객 경험(Customer eXperience)은 내부로부터》

1
가장 스마트하게 일하는 것은 다른 누구도 할 수 없는 일을 하는 것을 의미한다.

2
이것은 아주 높은 기준이다. 다른 사람들은 할 수 없고 자신만이 잘할 수 있는 일을 찾아내는 것은 엄청난 도전이다.

3
대부분은 그것이 무엇인지 알게 되는 데 한평생이 걸린다. 그것은 오직 의도적인 연습과 다른 사람들의 도움을 통해서만 찾을 수 있지만, 일단 찾게 되면 그 보상은 엄청나다.

4
다른 사람들이 원하는 것을 잘할 때, 그리고 그 일을 할 수 있는 유일한 사람이 바로 당신일 때, 바로 그때 당신은 흔치 않은 보상을 받을 것이다.

#엔드말라리아

1 가장 스마트하게 일하는 것은 다른 누구도 할 수 없는 일을 하는 것을 의미한다. ​ ​2 이것은 아주 높은 기준이다. 다른 사람들은 할 수 없고 자신만이 잘할 수 있는 일을 찾아내는 것은 엄청난 도전이다. ​ ​3 대부분은 그것이 무엇인지 알게 되는 데 한평생이 걸린다. 그것은 오직 의도적인 연습과 다른 사람들의 도움을 통해서만 찾을 수 있지만, 일단 찾게 되면 그 보상은 엄청나다. ​ ​4 다른 사람들이 원하는 것을 잘할 때, 그리고 그 일을 할 수 있는 유일한 사람이 바로 당신일 때, 바로 그때 당신은 흔치 않은 보상을 받을 것이다. ​ #엔드말라리아 ​

< 진짜 스마트한 사람은 이렇게 일한다 >

오늘 OpenAI가 GPT-4o를 업데이트하면서 글쓰기 능력이 더 유려해지고 창의적이 되었다며 발표했는데요.

몇몇 벤치마크에서 테스트해보니 추론 벤치마크에서는 기존 모델보다 꽤 떨어진다고 합니다. 다만 속도가 초당 80 토큰에서 180 토큰으로 크게 빨라졌는데요.

‪뇌피셜로 보자면, 속도를 두 배 빠르게 하면 산술적으로 o1의 추론 토큰을 두 배 늘릴 수 있으니, 베이스 모델을 1차원적으로 썼을 때의 추론 능력은 약간 떨어지더라도 o1의 추론 능력을 크게 키울 수 있을거라서 이렇게 한 것이 아닐까..라고 추측이 됩니다.

일반적인 경우에는 추론 능력보다는 유려한 글쓰기가 유리하기도 하니, 꽤 합리적인 방법이 아닐까 싶습니다.

오늘 OpenAI가 GPT-4o를 업데이트하면서 글쓰기 능력이 더 유려해지고 창의적이 되었다며 발표했는데요. 몇몇 벤치마크에서 테스트해보니 추론 벤치마크에서는 기존 모델보다 꽤 떨어진다고 합니다. 다만 속도가 초당 80 토큰에서 180 토큰으로 크게 빨라졌는데요. ‪뇌피셜로 보자면, 속도를 두 배 빠르게 하면 산술적으로 o1의 추론 토큰을 두 배 늘릴 수 있으니, 베이스 모델을 1차원적으로 썼을 때의 추론 능력은 약간 떨어지더라도 o1의 추론 능력을 크게 키울 수 있을거라서 이렇게 한 것이 아닐까..라고 추측이 됩니다. 일반적인 경우에는 추론 능력보다는 유려한 글쓰기가 유리하기도 하니, 꽤 합리적인 방법이 아닐까 싶습니다.

오늘 OpenAI가 GPT-4o를 업데이트하면서 글쓰기 능력이 더

Why every team member should know the key product metrics - GoPractice!

🧠생산성🧠
모든 구성원들이 주요 지표를 알아야 하는 이유 (Oleg Yakubenkov)

여러분 회사에서는 구성원들이 주요 지표(metrics)를 얼마나 잘 알고 있나요? 만약 구성원들이 주요 지표를 잘 모르면 어떤 문제가 생길까요?

팀원들이 주요 지표를 모른다는 것은 그만큼 회사의 현실을 잘 모른다는 뜻입니다. 회사의 현실을 잘 모른다면 자율적으로 좋은 의사결정을 하기 어렵겠죠. 지표를 잘 아는 리더가 모든 의사결정을 내려 줄 수 있는 조직이라면 상관 없겠지만, 어느 정도 이상 규모에서 이걸 기대하기는 어려울 겁니다. 리더가 모든 것을 해 줄 수는 없으니까요.

만약 자율적으로 일하고 싶다고 말하면서 지표를 보지는 않는다면, 그만큼 이율배반적인 일도 없을 겁니다.

페이스북에서 일했던 Oleg Yakubenkov는 팀에 '지표 퀴즈'를 자주 내라고 합니다. 지표 퀴즈를 통해 구성원들의 지표 이해도를 점검할 수 있고, 퀴즈를 계기로 팀이 더 자주 지표를 보게 되고, 그러면 좋은 의사결정을 자율적으로 할 수 있는 팀이 만들어질 수 있다면서요. 물론 모든 구성원이 지표를 볼 수 있게 투명하게 공개하는 것은 기본이겠죠.

(한국어 번역: https://papago.naver.net/website?locale=ko&source=en&target=ko&url=https://gopractice.io/blog/know-the-key-product-metrics/)

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