일머리가 좋다는 것은 어떤 의미일까요? 일을 잘하는 동료들을 관찰해 보니 일을 할 때 한 가지 공통점이 있었습니다. 일을 할 때 문제가 무엇인지, 진짜 문제가 무엇인지 정의하고 시작하는 습관입니다.

문제정의가 일머리의 90%입니다

일머리가 좋다는 것은 어떤 의미일까요? 일을 잘하는 동료들을 관찰해 보니 일을 할 때 한 가지 공통점이 있었습니다. 일을 할 때 문제가 무엇인지, 진짜 문제가 무엇인지 정의하고 시작하는 습관인데요. 많은 경우 요청으로 일을 시작하거든요. 요청을 받으면 무릎반사처럼 요청에 따라 일을 할 때가 많습니다. 요청한 기간에 맞춰, 요청한 태스크를 해드리는 것은 '내부 고객을 위한 서비스 제공자'라는 마인드를 길러줄 때도 있지만, 정말 문제가 무엇인지 모르고 목표가 아니라 태스크 자체에 매몰되도록 만듭니다. 항상 '문제가 무엇인가요?'라는 질문을 요청한 동료와 함께 정의하는 것부터 시작해야 합니다.

[ 큐레이터의 문장 🎒 ]

"나에게 1시간이 주어진다면, 55분 동안 문제를 찾고 5분 동안 그것을 풀 것이다" - 아인슈타인

다음 5가지 방법은 문제를 제대로 정의하기 위해서 직접 해볼 수 있는 행동 가이드입니다.

1️⃣ 직접 사실 확인하기

검색해서 답을 찾는 것으로는 부족합니다. 간접조사는 직접조사와 함께 조합할 때 힘이 있습니다. 사용자 경험이나 비즈니스 문제를 표면적인 데이터로만 정의하는 것이 아니라 직접 써보고, 직접 써본 사람을 만나보는 것이 필요합니다. UX 리서치는 문제를 정확하게 정의하기 위한 목적으로 활용되고 있습니다.

2️⃣ 문제를 정확하게 표현하기

추상적이거나 모호하게 서술한 문제는 해결할 수 없습니다. 예컨대, "전기차 배터리 성능이 너무 떨어진다"라는 문제는 해결하기 어렵습니다. "전기차 주행거리를 400km 이상으로 늘려야 한다"로 바꾸면 어떨까요? 측정할 수 있는 문제로 바꾸었고, 목표를 짚을 수 있습니다. 의견, 판단이 아니라 관찰할 수 있는 사실에서 출발해야 문제를 정확하게 정의할 수 있습니다.

3️⃣ 거꾸로 생각하기

문제를 보면 답을 구하고 싶어 집니다. 대화할 때도 비슷합니다. "이게 고민이에요"라고 말한 상대에게 무언가 도움이 되는 답을 말해주고 싶습니다. 그냥 들어주기만 해도 도움이 될 때에도 말이죠. 문제를 발견하면 바로 해결책을 찾기보다는 관점을 달리해서, "이게 왜 문제일까?"라는 질문으로 시야를 틔우는 것이 중요합니다. "전기차 주행거리가 400km 이상으로 늘려야 한다"의 진짜 문제는 '에어컨을 켠 상태로는 300km밖에 갈 수 없다'와 같이 다른 상황적 요인이 단서가 될 수 있습니다.

4️⃣ "왜" 그런지 반복해서 묻기

정의한 문제에 대해서 해결책을 정하기 전에 "왜 그럴까?"라는 질문을 반복해서 던져보는 겁니다. 5 WHYS라는 기법을 활용할 수도 있습니다. 진짜 문제는 "왜 그럴까?"라는 질문을 반복해서 던졌을 때 발견할 수 있습니다. 오티스 엘리베이터는 엘리베이터 속도에 대한 불만을 해결하려고 강력한 모터와 윤활 시스템을 만들었지만, 불만은 사그라들지 않았습니다. 본질은 엘리베이터 속도가 아니라 엘리베이터에서 느끼는 지루함이었죠. 거울을 설치하자 불만은 사그라들었습니다. 도착할 때까지 기다리는 시간이 지루해서 생긴 불만은 모터로 해결할 수 없었습니다.

5️⃣ 내가 틀릴 수 있다는 것을 의심하기

19세기 위대한 심리학자 윌리엄 제임스는 "고작 자신의 편견을 재배열할 뿐이면서 자신은 생각을 하고 있다고 믿는 사람이 한둘이 아니다"라는 말을 남겼습니다. 데이비드 롭슨의 <지능의 함정>에서는 똑똑한 사람일수록 오히려 특정한 종류의 어리석은 생각에 더 쉽게 빠져들 수 있다며 그 이유로 머리가 좋고 교육 수준이 높은 사람들은 이를테면 실수에서 교훈을 얻거나 타인의 조언을 받아들이는 성향이 상대적으로 적다는 점, 실수를 해도 제법 그럴듯한 논쟁으로 자기 논리를 정당화하는 능력이 남보다 뛰어나기 때문에 자신의 견해에 의심을 품지 않는 교조적 태도가 그 원인이라고 지적합니다. 문제정의를 제대로 하려면 적절한 의심과 겸손, 균형감각이 필요합니다.

https://www.redbusbagman.com/problems/

일머리가 좋다는 것은 어떤 의미일까요? 일을 잘하는 동료들을 관찰해 보니 일을 할 때 한 가지 공통점이 있었습니다. 일을 할 때 문제가 무엇인지, 진짜 문제가 무엇인지 정의하고 시작하는 습관인데요. 많은 경우 요청으로 일을 시작하거든요. 요청을 받으면 무릎반사처럼 요청에 따라 일을 할 때가 많습니다. 요청한 기간에 맞춰, 요청한 태스크를 해드리는 것은 '내부 고객을 위한 서비스 제공자'라는 마인드를 길러줄 때도 있지만, 정말 문제가 무엇인지 모르고 목표가 아니라 태스크 자체에 매몰되도록 만듭니다. 항상 '문제가 무엇인가요?'라는 질문을 요청한 동료와 함께 정의하는 것부터 시작해야 합니다. [ 큐레이터의 문장 🎒 ] "나에게 1시간이 주어진다면, 55분 동안 문제를 찾고 5분 동안 그것을 풀 것이다" - 아인슈타인 다음 5가지 방법은 문제를 제대로 정의하기 위해서 직접 해볼 수 있는 행동 가이드입니다. 1️⃣ 직접 사실 확인하기 검색해서 답을 찾는 것으로는 부족합니다. 간접조사는 직접조사와 함께 조합할 때 힘이 있습니다. 사용자 경험이나 비즈니스 문제를 표면적인 데이터로만 정의하는 것이 아니라 직접 써보고, 직접 써본 사람을 만나보는 것이 필요합니다. UX 리서치는 문제를 정확하게 정의하기 위한 목적으로 활용되고 있습니다. 2️⃣ 문제를 정확하게 표현하기 추상적이거나 모호하게 서술한 문제는 해결할 수 없습니다. 예컨대, "전기차 배터리 성능이 너무 떨어진다"라는 문제는 해결하기 어렵습니다. "전기차 주행거리를 400km 이상으로 늘려야 한다"로 바꾸면 어떨까요? 측정할 수 있는 문제로 바꾸었고, 목표를 짚을 수 있습니다. 의견, 판단이 아니라 관찰할 수 있는 사실에서 출발해야 문제를 정확하게 정의할 수 있습니다. 3️⃣ 거꾸로 생각하기 문제를 보면 답을 구하고 싶어 집니다. 대화할 때도 비슷합니다. "이게 고민이에요"라고 말한 상대에게 무언가 도움이 되는 답을 말해주고 싶습니다. 그냥 들어주기만 해도 도움이 될 때에도 말이죠. 문제를 발견하면 바로 해결책을 찾기보다는 관점을 달리해서, "이게 왜 문제일까?"라는 질문으로 시야를 틔우는 것이 중요합니다. "전기차 주행거리가 400km 이상으로 늘려야 한다"의 진짜 문제는 '에어컨을 켠 상태로는 300km밖에 갈 수 없다'와 같이 다른 상황적 요인이 단서가 될 수 있습니다. 4️⃣ "왜" 그런지 반복해서 묻기 정의한 문제에 대해서 해결책을 정하기 전에 "왜 그럴까?"라는 질문을 반복해서 던져보는 겁니다. 5 WHYS라는 기법을 활용할 수도 있습니다. 진짜 문제는 "왜 그럴까?"라는 질문을 반복해서 던졌을 때 발견할 수 있습니다. 오티스 엘리베이터는 엘리베이터 속도에 대한 불만을 해결하려고 강력한 모터와 윤활 시스템을 만들었지만, 불만은 사그라들지 않았습니다. 본질은 엘리베이터 속도가 아니라 엘리베이터에서 느끼는 지루함이었죠. 거울을 설치하자 불만은 사그라들었습니다. 도착할 때까지 기다리는 시간이 지루해서 생긴 불만은 모터로 해결할 수 없었습니다. 5️⃣ 내가 틀릴 수 있다는 것을 의심하기 19세기 위대한 심리학자 윌리엄 제임스는 "고작 자신의 편견을 재배열할 뿐이면서 자신은 생각을 하고 있다고 믿는 사람이 한둘이 아니다"라는 말을 남겼습니다. 데이비드 롭슨의 &lt;지능의 함정&gt;에서는 똑똑한 사람일수록 오히려 특정한 종류의 어리석은 생각에 더 쉽게 빠져들 수 있다며 그 이유로 머리가 좋고 교육 수준이 높은 사람들은 이를테면 실수에서 교훈을 얻거나 타인의 조언을 받아들이는 성향이 상대적으로 적다는 점, 실수를 해도 제법 그럴듯한 논쟁으로 자기 논리를 정당화하는 능력이 남보다 뛰어나기 때문에 자신의 견해에 의심을 품지 않는 교조적 태도가 그 원인이라고 지적합니다. 문제정의를 제대로 하려면 적절한 의심과 겸손, 균형감각이 필요합니다. https://www.redbusbagman.com/problems/

REDBUSBAGMAN | 빨간색 광역버스에 백팩을 메고 탑니다

⟪문제정의가 일머리의 90%입니다⟫

Everyone can now create their own GPT models for free.

OpenAI's custom GPT Store is now open to all for free

오픈AI가 GPT 스토어에 올라온 커스텀 GPT를 누구나 사용할 수 있게 접근권한을 열었습니다. 모든 사람이 무료로 GPT 스토어를 탐색하고 여기서 검색해서, 수백만 개의 커스텀 챗봇을 사용해 볼 수 있다는 이야기입니다(빌드는 불가). 오픈AI는 불과 4개월 전에 유료 가입자에게 GPT 스토어를 오픈했고 커스텀 챗봇을 빌드하고 공유할 수 있게 만들었죠. 지금 인기 있는 봇은 이미지 생성 봇과 과학 연구를 돕기 위핸 컨센서스(Consensus)라는 챗봇, 로고 제작 봇이 있습니다. 이뿐만 아니라 오픈AI는 이날 발표에서 무료 사용자에게 요약 및 분석을 위해 파일과 사진을 업로드하고 ChatGPT로 웹 검색을 하고 GPT-4를 사용할 수 있는 기능을 제공하겠다고 발표했습니다. 곧 ChatGPT의 웹 UI도 업데이트하겠다고 하는데요. 생각보다 빠르게 무료 사용자에게 오픈해서, 또 플레이스토어, 앱스토어, 구글의 검색 등 굵직굵직한 플랫폼들을 하나씩 건드려서 흥미롭습니다. 사용자 가이드라인이나 수익모델도 궁금해지네요.

오픈AI가 GPT 스토어에 올라온 커스텀 GPT를 누구나 사용할 수 있게 접근권한을 열었습니다. 모든 사람이 무료로 GPT 스토어를 탐색하고 여기서 검색해서, 수백만 개의 커스텀 챗봇을 사용해 볼 수 있다는 이야기입니다(빌드는 불가). 오픈AI는 불과 4개월 전에 유료 가입자에게 GPT 스토어를 오픈했고 커스텀 챗봇을 빌드하고 공유할 수 있게 만들었죠. 지금 인기 있는 봇은 이미지 생성 봇과 과학 연구를 돕기 위핸 컨센서스(Consensus)라는 챗봇, 로고 제작 봇이 있습니다. 이뿐만 아니라 오픈AI는 이날 발표에서 무료 사용자에게 요약 및 분석을 위해 파일과 사진을 업로드하고 ChatGPT로 웹 검색을 하고 GPT-4를 사용할 수 있는 기능을 제공하겠다고 발표했습니다. 곧 ChatGPT의 웹 UI도 업데이트하겠다고 하는데요. 생각보다 빠르게 무료 사용자에게 오픈해서, 또 플레이스토어, 앱스토어, 구글의 검색 등 굵직굵직한 플랫폼들을 하나씩 건드려서 흥미롭습니다. 사용자 가이드라인이나 수익모델도 궁금해지네요.&nbsp;

The Verge

1. 한국 미디어-콘텐츠 업계에는 독특한 현상이 2가지 있다고 한다. 하나는, 전 세계적으로 종이 신문의 광고 매출은 급격하게 줄어들고 있는 추세인데, 2. 한국 역시 전반적으로는 줄어드는 모양새이긴 하나, 그래도 한국의 신문사들은 이를 비교적 잘 방어하고 있다는 점. 3. 디지털 시대에 신문 광고의 경쟁력은 떨어질 수밖에 없어서, 전 세계 신문사들 중

한국 미디어-콘텐츠 업계에는 독특한 현상이 2가지 있다

1. 한국 미디어-콘텐츠 업계에는 독특한 현상이 2가지 있다고 한다. 하나는, 전 세계적으로 종이 신문의 광고 매출은 급격하게 줄어들고 있는 추세인데,

2. 한국 역시 전반적으로는 줄어드는 모양새이긴 하나, 그래도 한국의 신문사들은 이를 비교적 잘 방어하고 있다는 점.

3. 디지털 시대에 신문 광고의 경쟁력은 떨어질 수밖에 없어서, 전 세계 신문사들 중에는 신문 광고 매출이 급격하게 줄어들면서 아예 폐업하는 경우도 꽤 있는데,

4. 한국의 주요 메이저 신문사들은 별다른 디지털 혁신 없이도 연매출이 올라가는 경우가 종종 있고, 심지어 한국의 경제 신문들 중에는 전체 매출이 상승 추이에 있는 곳도 있다.

5. 바꿔 말하면, 외국 신문사들은 급격하게 신문 광고 수익이 줄어들면서 반강제적으로 디지털 전환을 할 수밖에 없는 상황에 놓여 있는 반면, 한국에서는 전혀 다른 메커니즘으로 광고비가 집행되고 있는 셈.

6. 디지털 혁신에 대한 말은 많으나, 개인적으로 한국 레거시 미디어들의 디지털 전환이 느린 이유도 이 때문이라고 생각하는 편.

7. 한국에서는 다른 메커니즘으로 광고비가 집행되다 보니, 뉴욕타임즈가 십자말풀이를 팔고, 요리 콘텐츠도 파는 등 살아남기 위해 온갖 것들을 하는 것에 비하면, 한국 레거시 미디어들은 좀 덜 다급하달까? 별다른 혁신 없이도 네이버와 유튜브를 통해 콘텐츠를 잘 전파할 수 있기도 하고.

8. 그리고 디지털 시대에 종이 신문 광고 매출이 비교적 잘 유지되는 것만큼이나, 한국 콘텐츠 업계에서 벌어지는 또 다른 독특한 현상은, 대스트리밍 시대에 역설적으로 한국에서는 음반 판매량 및 수익이 전반적인 상승 추세를 보이고 있다는 점.

9. 음반이 굿즈화, 경품화, 레벨화되는 동시에 요즘 많은 사람들이 지적하는 음반 밀어내기 등의 기현상이 계속 벌어지면서, 한국은 스트리밍 시대임에도 과거보다 물리적 음반이 더 많이 팔리고 있는 나라. 물론 최근 들어 성장세가 다소 주춤하고 있다고는 하지만, 그래도 전반적인 추세는 상승 중.

10. 바꿔 말하면, 한국 미디어-콘텐츠 시장에서는 디지털 시대를 역행하는 놀라운 현상들이 펼쳐지고 있는 것인데, 좋게 보면 디지털 시대에 한국에서는 나름 아날로그의 반격(?)이 일어나는 셈이고, 나쁘게 보면 한국은 레거시 사업자들이 업계 전체를 꽉 쥐고 있는 셈.

11. 그래서 이에 대한 비판의 목소리들이 꾸준히 제기되고 있지만, 막상 현실은 거의 바뀌지 않는달까? 그도 그럴 것이, 자본주의 사회에서 시장 내 변화는 날카로운 비판이나 지적으로 인해 만들어지기보다는,

12. 시장 안에서 더 뛰어난 사업자가 더 뛰어난 프로덕트와 더 뛰어난 비즈니스 모델로, 기존의 레거시 사업자를 대체할 때, 비로소 파괴적 혁신이나 변화가 일어나는 경우가 더 많으니까.

13. 즉, 날카로운 비판과 지적을 하는 건 너무나 좋고 심지어 아름답기까지 하지만, 결국에는 창업가정신을 가진 사람들이 기존 레거시의 문제를 파고들어 더 나은 대안을 더 세련된 방식으로 고객들에게 제안하고, 고객들 역시 새로운 방식에 더 열광적으로 호응할 때 비로소 변화의 가능성이 조금씩 생긴달까?

14. 돌이켜보면, 신문사가 망할 것이라는 말은 20년 전에도 있었는데, 외국에선 그런 경우가 있었지만, 한국에서는 그런 경우는 일어난 적이 거의 없지 않나? 물론 신문사들이 건설사에 팔리는 경우는 꽤 있었지만.

15. 그래서 음반 밀어내기 등이 지속되면 K-팝 생태계가 무너질 수도 있다고 말하는 이들이 요즘 많은데, 개인적으로는 그 의견에는 별로 동의하지는 않는 편.

16. 더 나은 대안이 만들어져야 비로소 변화가 촉진될 텐데, 그렇지 않으면 오히려 레거시가 더 견고해질 가능성도 배제할 수는 없지 않나?

17. 그런 의미에서, 이런 독특한 현상이나 문제를 비판의 대상으로 보는 사람들뿐 아니라, 오히려 이 문제들이 건강하게 해결될 때 비즈니스적으로 더 큰 포텐셜이 생긴다는, 이를 ‘기회’로 보는 사람들이 더 있었으면 하는 마음이랄까? 부디 세상에 그런 사람들이 많기를. 그래야 진짜 더 좋은 생태계가 만들어질 테니까. 무튼 나 화이팅

1. 한국 미디어-콘텐츠 업계에는 독특한 현상이 2가지 있다고 한다. 하나는, 전 세계적으로 종이 신문의 광고 매출은 급격하게 줄어들고 있는 추세인데, 2. 한국 역시 전반적으로는 줄어드는 모양새이긴 하나, 그래도 한국의 신문사들은 이를 비교적 잘 방어하고 있다는 점. 3. 디지털 시대에 신문 광고의 경쟁력은 떨어질 수밖에 없어서, 전 세계 신문사들 중에는 신문 광고 매출이 급격하게 줄어들면서 아예 폐업하는 경우도 꽤 있는데, 4. 한국의 주요 메이저 신문사들은 별다른 디지털 혁신 없이도 연매출이 올라가는 경우가 종종 있고, 심지어 한국의 경제 신문들 중에는 전체 매출이 상승 추이에 있는 곳도 있다. 5. 바꿔 말하면, 외국 신문사들은 급격하게 신문 광고 수익이 줄어들면서 반강제적으로 디지털 전환을 할 수밖에 없는 상황에 놓여 있는 반면, 한국에서는 전혀 다른 메커니즘으로 광고비가 집행되고 있는 셈. 6. 디지털 혁신에 대한 말은 많으나, 개인적으로 한국 레거시 미디어들의 디지털 전환이 느린 이유도 이 때문이라고 생각하는 편. 7. 한국에서는 다른 메커니즘으로 광고비가 집행되다 보니, 뉴욕타임즈가 십자말풀이를 팔고, 요리 콘텐츠도 파는 등 살아남기 위해 온갖 것들을 하는 것에 비하면, 한국 레거시 미디어들은 좀 덜 다급하달까? 별다른 혁신 없이도 네이버와 유튜브를 통해 콘텐츠를 잘 전파할 수 있기도 하고. 8. 그리고 디지털 시대에 종이 신문 광고 매출이 비교적 잘 유지되는 것만큼이나, 한국 콘텐츠 업계에서 벌어지는 또 다른 독특한 현상은, 대스트리밍 시대에 역설적으로 한국에서는 음반 판매량 및 수익이 전반적인 상승 추세를 보이고 있다는 점. 9. 음반이 굿즈화, 경품화, 레벨화되는 동시에 요즘 많은 사람들이 지적하는 음반 밀어내기 등의 기현상이 계속 벌어지면서, 한국은 스트리밍 시대임에도 과거보다 물리적 음반이 더 많이 팔리고 있는 나라. 물론 최근 들어 성장세가 다소 주춤하고 있다고는 하지만, 그래도 전반적인 추세는 상승 중. 10. 바꿔 말하면, 한국 미디어-콘텐츠 시장에서는 디지털 시대를 역행하는 놀라운 현상들이 펼쳐지고 있는 것인데, 좋게 보면 디지털 시대에 한국에서는 나름 아날로그의 반격(?)이 일어나는 셈이고, 나쁘게 보면 한국은 레거시 사업자들이 업계 전체를 꽉 쥐고 있는 셈. 11. 그래서 이에 대한 비판의 목소리들이 꾸준히 제기되고 있지만, 막상 현실은 거의 바뀌지 않는달까? 그도 그럴 것이, 자본주의 사회에서 시장 내 변화는 날카로운 비판이나 지적으로 인해 만들어지기보다는, 12. 시장 안에서 더 뛰어난 사업자가 더 뛰어난 프로덕트와 더 뛰어난 비즈니스 모델로, 기존의 레거시 사업자를 대체할 때, 비로소 파괴적 혁신이나 변화가 일어나는 경우가 더 많으니까. 13. 즉, 날카로운 비판과 지적을 하는 건 너무나 좋고 심지어 아름답기까지 하지만, 결국에는 창업가정신을 가진 사람들이 기존 레거시의 문제를 파고들어 더 나은 대안을 더 세련된 방식으로 고객들에게 제안하고, 고객들 역시 새로운 방식에 더 열광적으로 호응할 때 비로소 변화의 가능성이 조금씩 생긴달까? 14. 돌이켜보면, 신문사가 망할 것이라는 말은 20년 전에도 있었는데, 외국에선 그런 경우가 있었지만, 한국에서는 그런 경우는 일어난 적이 거의 없지 않나? 물론 신문사들이 건설사에 팔리는 경우는 꽤 있었지만. 15. 그래서 음반 밀어내기 등이 지속되면 K-팝 생태계가 무너질 수도 있다고 말하는 이들이 요즘 많은데, 개인적으로는 그 의견에는 별로 동의하지는 않는 편. 16. 더 나은 대안이 만들어져야 비로소 변화가 촉진될 텐데, 그렇지 않으면 오히려 레거시가 더 견고해질 가능성도 배제할 수는 없지 않나? 17. 그런 의미에서, 이런 독특한 현상이나 문제를 비판의 대상으로 보는 사람들뿐 아니라, 오히려 이 문제들이 건강하게 해결될 때 비즈니스적으로 더 큰 포텐셜이 생긴다는, 이를 ‘기회’로 보는 사람들이 더 있었으면 하는 마음이랄까? 부디 세상에 그런 사람들이 많기를. 그래야 진짜 더 좋은 생태계가 만들어질 테니까. 무튼 나 화이팅

Brunch Story

디자인 사업가 (프리랜서 디자이너 & 디자인 스튜디오 운영자) 분들과 함께 책을 읽고 방향성을 잡아가는 북클럽을 만들었습니다.

북클럽이긴 한데, 책을 읽고 모여서 그 책에 나온 내용들을 흡수할 수 있도록 워크숍이 포함되어있는 조금 특벽함 북클럽입니다.

책을 선정한 이유와 어떤 분들에게 어울리는지 이미지로 올려두었고요. 자세한 내용이 더 궁금하신 분들은 링크를 참고해주세요.

https://forms.gle/DopBdYaHFwEmuWWP7

디자인 사업가 (프리랜서 디자이너 &amp; 디자인 스튜디오 운영자) 분들과 함께 책을 읽고 방향성을 잡아가는 북클럽을 만들었습니다. 북클럽이긴 한데, 책을 읽고 모여서 그 책에 나온 내용들을 흡수할 수 있도록 워크숍이 포함되어있는 조금 특벽함 북클럽입니다. 책을 선정한 이유와 어떤 분들에게 어울리는지 이미지로 올려두었고요. 자세한 내용이 더 궁금하신 분들은 링크를 참고해주세요. https://forms.gle/DopBdYaHFwEmuWWP7

 1. 기본기 확실히 하기
 2. 학습 능력 키우기
 3. 의사 소통 잘하기
 4. 문제 정의 잘하기
 5. 태스크 완료 시간 추정 잘하기
 6. 운영을 고려한 코드 작성하기
 7. 서비스 사고 대처 능력 키우기
 8. 결과를 내는데 집중하기
 9. 영향력 갖기 (코딩 멍키)
    
    
개발자로 일을 하다보면 피할 수 없는 것이 서비스와 관련된 사고를 내는 것이다. 보통은 버그로 인해 이런 일이 발생하게 되는데 이는 사실 코드를 많이 작성하는 개발자들에게 더 많이 발생할 수 밖에 없는데 동일한 사고를 안 내겠다는 개인적인 노력과 동일한 문제가 반복되는 것이 아니라면 성장과정으로 보는 조직적인 관점이 중요하다. 이로 인한 트라우마가 생긴다면 개발자의 커리어에는 치명적인 상처가 생길 수 있다.

개인의 성향에 따라서는 내 코드로 인해 서비스 사고가 났을 때 자책을 하다못해 움츠러들 수 있는데 이 경우 코드를 완벽하게 작성해야겠다는 결론에 도달할 수 있다. 이는 개인에게도 스트레스이기도 하고 조직 관점에서도 느린 속도로 이어지기에 개인적으로도 개발자의 커리어에서 사고는 언제 내느냐의 문제라고 바라보면서 사고 발생시 복기하고 어떻게 하면 재발을 막을지 생각해보는 것이 중요하다.

하지만 그 개인이 속한 개발 조직에서 사고의 책임을 100% 개인에게 돌릴다면 개인이 움츠러 드는 것은 어쩔 수 없다. 이는 특히 기술부채를 안고 갈 수 밖에 상황에서는 더 그러하다. 그러기에 개발 조직의 관점에서는 다음을 생각해보는 것이 좋다.

 1. 사고 발생시마다 프로세스를 개선하고 테스트를 추가하는 등의 노력을 병행하는 것이 더 좋다. 사고 마다 레벨을 정해서 심각한 문제들의 경우 사후 부검 프로세스를 통해 이유를 파악하고 재발을 막기 위한 조치들을 취해야 한다.
 2. 또한 사고가 발생했을 때 얼마나 빨리 이를 감지하고 문제해결 프로세스를 시작할지 사고 대처와 관계된 역량을 키우는 것이 중요해진다. 지난 포스팅에서 이야기했던 운영을 고려한 코드를 작성하는 것이 중요해지기 시작하는데 에러 메시지를 이해하기 쉽게 하고 여기저기 로그를 자세히 남기는 것들을 이야기했었다. 어느 정도 규모가 커진 조직이라면 처음에는 백엔드 엔지니어등이 코드 배포와 운영, 모니터링을 담당할 수 있겠지만 별도의 데브옵스 조직이 필요할지 점검해보는 것이 필요할 수도 있다.
 3. 주기적으로 중요 사고에 대한 조치가 취해졌는지 어느 정도로 조치를 취할지 논의할 필요가 있다. 안 그러면 사후부검만 하고 실제 예방 조치는 취해지지 않는 문제가 발생한다. 이는 엔지니어링 리더십의 책임이기도 하다.
 4. 많은 경우 크고 작은 문제들이 고객 리포트로 초기에 발견할 수 있기에 CS팀과의 원활한 커뮤니케이션이 필요할 수 있으며 이 역시 지난 포스팅에서 이야기했었다.
 5. 대부분의 큰 사고는 데이터베이스와 연관된 경우들이 많다. 그래서 데이터베이스의 오래 걸리는 쿼리를 선제적으로 모니터링하고 문제 되는 부분을 찾아 미리 최적화하는 것이 필요하다. 또 하나 해볼 수 있는 것은 중요한 페이지나 중요 API의 실행시간 (latency) 모니터링을 해보는 것이다.
     
온라인 서비스에서 사고는 언제 일어나느냐의 문제지 피해갈 수 있는 문제는 아니다. 사고를 안 내기위해 코드를 완벽하게 작성하려고 하는 것 보다는 문제 감지와 운영이 쉬운 코드를 작성하면서 코드 배포 프로세스와 서비스 모니터링 프로세스를 강화하는 것을 병행하는 것이 더 맞는 방향이다.

<ol ><li>기본기 확실히 하기</li><li>학습 능력 키우기</li><li>의사 소통 잘하기</li><li>문제 정의 잘하기</li><li>태스크 완료 시간 추정 잘하기</li><li>운영을 고려한 코드 작성하기</li><li>서비스 사고 대처 능력 키우기</li><li>결과를 내는데 집중하기</li><li>영향력 갖기 <s>(코딩 멍키)</s> </li></ol>개발자로 일을 하다보면 피할 수 없는 것이 서비스와 관련된 사고를 내는 것이다. 보통은 버그로 인해 이런 일이 발생하게 되는데 이는 사실 코드를 많이 작성하는 개발자들에게 더 많이 발생할 수 밖에 없는데 동일한 사고를 안 내겠다는 개인적인 노력과 동일한 문제가 반복되는 것이 아니라면 성장과정으로 보는 조직적인 관점이 중요하다. 이로 인한 트라우마가 생긴다면 개발자의 커리어에는 치명적인 상처가 생길 수 있다. 개인의 성향에 따라서는 내 코드로 인해 서비스 사고가 났을 때 자책을 하다못해 움츠러들 수 있는데 이 경우 코드를 완벽하게 작성해야겠다는 결론에 도달할 수 있다. 이는 개인에게도 스트레스이기도 하고 조직 관점에서도 느린 속도로 이어지기에 개인적으로도 개발자의 커리어에서 사고는 언제 내느냐의 문제라고 바라보면서 사고 발생시 복기하고 어떻게 하면 재발을 막을지 생각해보는 것이 중요하다. 하지만 그 개인이 속한 개발 조직에서 사고의 책임을 100% 개인에게 돌릴다면 개인이 움츠러 드는 것은 어쩔 수 없다. 이는 특히 기술부채를 안고 갈 수 밖에 상황에서는 더 그러하다. 그러기에 개발 조직의 관점에서는 다음을 생각해보는 것이 좋다. <ol ><li>사고 발생시마다 프로세스를 개선하고 테스트를 추가하는 등의 노력을 병행하는 것이 더 좋다. 사고 마다 레벨을 정해서 심각한 문제들의 경우 사후 부검 프로세스를 통해 이유를 파악하고 재발을 막기 위한 조치들을 취해야 한다.</li><li>또한 사고가 발생했을 때 얼마나 빨리 이를 감지하고 문제해결 프로세스를 시작할지 사고 대처와 관계된 역량을 키우는 것이 중요해진다. 지난 포스팅에서 이야기했던 운영을 고려한 코드를 작성하는 것이 중요해지기 시작하는데 에러 메시지를 이해하기 쉽게 하고 여기저기 로그를 자세히 남기는 것들을 이야기했었다. 어느 정도 규모가 커진 조직이라면 처음에는 백엔드 엔지니어등이 코드 배포와 운영, 모니터링을 담당할 수 있겠지만 별도의 데브옵스 조직이 필요할지 점검해보는 것이 필요할 수도 있다.</li><li>주기적으로 중요 사고에 대한 조치가 취해졌는지 어느 정도로 조치를 취할지 논의할 필요가 있다. 안 그러면 사후부검만 하고 실제 예방 조치는 취해지지 않는 문제가 발생한다. 이는 엔지니어링 리더십의 책임이기도 하다.</li><li>많은 경우 크고 작은 문제들이 고객 리포트로 초기에 발견할 수 있기에 CS팀과의 원활한 커뮤니케이션이 필요할 수 있으며 이 역시 지난 포스팅에서 이야기했었다.</li><li>대부분의 큰 사고는 데이터베이스와 연관된 경우들이 많다. 그래서 데이터베이스의 오래 걸리는 쿼리를 선제적으로 모니터링하고 문제 되는 부분을 찾아 미리 최적화하는 것이 필요하다. 또 하나 해볼 수 있는 것은 중요한 페이지나 중요 API의 실행시간 (latency) 모니터링을 해보는 것이다. &nbsp;</li></ol>온라인 서비스에서 사고는 언제 일어나느냐의 문제지 피해갈 수 있는 문제는 아니다. 사고를 안 내기위해 코드를 완벽하게 작성하려고 하는 것 보다는 문제 감지와 운영이 쉬운 코드를 작성하면서 코드 배포 프로세스와 서비스 모니터링 프로세스를 강화하는 것을 병행하는 것이 더 맞는 방향이다.

좋은 개발자가 알아야하는 9가지 포인트들 - 사고 대처 능력 키우기

항상 잘 읽고 있습니다. 좋은 글 감사합니다

이제 SNS에 대한 인기가 조금씩 시들해지는 것일까요? 대표적인 SNS인 페이스북과 인스타그램을 떠나는 사용자들이 계속해서 늘어나는 중이라고 합니다. 모바일인덱스 조사에 따르면 인스타

주춤한 페북, 인스타... 틈새시장 노리는 신규 SNS

'로켓 위젯'(Locket Widget)은 최근 1020세대 사이에서 유행하고 있는 서비스 입니다.

현재 국내 앱스토어 소셜 네트워킹 카테고리에서 2위를 차지하고 있고, 구글 플레이 기준으로 1천만 회 이상 다운로드를 기록할 만큼 인기를 얻고 있습니다. 2022년 미국에서 출시하고 2주 만에 200만 명 이상이 다운로드하였을 정도로 이미 해외에서는 활발하게 이용하고 있죠.
로켓 위젯은 기존 SNS와 다른 여러 가지 특색이 돋보이는데요. 페이스북처럼 피드 공간에 게시물을 올리는 것이 아니라 스마트폰의 바로가기 아이콘인 '위젯' 기능을 활용합니다. 휴대폰 바탕화면에 위젯을 추가하면 앱을 실행하지 않아도 바로 친구들이 등록한 사진을 볼 수 있는 방식이죠. 그리고 수천 명 이상을 친구로 추가할 수 있는 기존 SNS와는 다르게 로켓
본 게시글은 ‘아이보스’님의 콘텐츠를 보고 영감을 받아 공유합니다. 자세한 내용은 아래 원문을 읽어보세요 🙏🏻

'로켓 위젯'(Locket Widget)은 최근 1020세대 사이에서 유행하고 있는 서비스 입니다. 현재 국내 앱스토어 소셜 네트워킹 카테고리에서 2위를 차지하고 있고, 구글 플레이 기준으로 1천만 회 이상 다운로드를 기록할 만큼 인기를 얻고 있습니다. 2022년 미국에서 출시하고 2주 만에 200만 명 이상이 다운로드하였을 정도로 이미 해외에서는 활발하게 이용하고 있죠.로켓 위젯은 기존 SNS와 다른 여러 가지 특색이 돋보이는데요. 페이스북처럼 피드 공간에 게시물을 올리는 것이 아니라&nbsp;스마트폰의 바로가기 아이콘인 '위젯' 기능을 활용합니다. 휴대폰 바탕화면에 위젯을 추가하면 앱을 실행하지 않아도 바로 친구들이 등록한 사진을 볼 수 있는 방식이죠. 그리고 수천 명 이상을 친구로 추가할 수 있는 기존 SNS와는 다르게 로켓 본 게시글은 ‘아이보스’님의 콘텐츠를 보고 영감을 받아 공유합니다. 자세한 내용은 아래 원문을 읽어보세요 🙏🏻

아이보스

Z세대가 열광하는 폐쇄형 SNS

몇 달 전, 반려생활에 처음 합류한 후 진행했던 첫 과제에 대한 내용을 블로그에 포스팅했더니 좋은 반응을 많이 받았습니다. 그래서 이번엔 시간을 조금 더 앞당겨, 반려생활에 합류하게 되기까지의 과정을 블로그에 적어 공유해 보고자 합니다. 반려생활에 지원할 무렵인 2023년 11월, 저는 우아한테크코스라는 부트캠프 캠퍼스에서 한창 프로그래밍 공부를 하고...

반려생활, 서버 개발자, 700대 1

반려생활에 입사하진 4개월된 승현님이 합류까지의 과정을 재미나게 적어주셨네요.

https://blog.ban-life.com/%EB%B0%98%EB%A0%A4%EC%83%9D%ED%99%9C-%EC%84%9C%EB%B2%84-%EA%B0%9C%EB%B0%9C%EC%9E%90-700%EB%8C%80-1-1aa370e64781

반려생활에 입사하진 4개월된 승현님이 합류까지의 과정을 재미나게 적어주셨네요. https://blog.ban-life.com/%EB%B0%98%EB%A0%A4%EC%83%9D%ED%99%9C-%EC%84%9C%EB%B2%84-%EA%B0%9C%EB%B0%9C%EC%9E%90-700%EB%8C%80-1-1aa370e64781

Medium

반려생활에 합류하기 위한 여정

﻿일론 머스크의 15년 정도 전의 앳된 영상. 앳된 영상이지만, 그의 생각은 전혀 앳되지 않다. 돈이 본질이 아니다. 돈이 있어서 혁신이 가능한 게 아니다. 재능 있으며, 몰입하고, 헌신하는, 위험을 감수하는, 세상을 바꾸려는 그런 정신을 가진 사람들(팀)이 본질이라는 생각. 그는 너무 명확하다. 그렇게 15년이 지나서, 어쨌든 세상을 이끌어가는 사람들 중 한 명이 됐다. 너무 재밌다.

번역 : https://www.youtube.com/watch?v=Biub0pYzfeI

﻿일론 머스크의 15년 정도 전의 앳된 영상. 앳된 영상이지만, 그의 생각은 전혀 앳되지 않다. 돈이 본질이 아니다. 돈이 있어서 혁신이 가능한 게 아니다. 재능 있으며, 몰입하고, 헌신하는, 위험을 감수하는, 세상을 바꾸려는 그런 정신을 가진 사람들(팀)이 본질이라는 생각. 그는 너무 명확하다. 그렇게 15년이 지나서, 어쨌든 세상을 이끌어가는 사람들 중 한 명이 됐다. 너무 재밌다. 번역 : https://www.youtube.com/watch?v=Biub0pYzfeI

말하는 대로

1 스타트업에서 새로운 동료를 모시는 일은 정말 중요하다. 팀이 작기에 한 사람이 주는 영향력이 정말 크...

이력서를 쓸 때 꼭 생각해 봐야 할 3가지

1
스타트업에서 새로운 동료를 모시는 일은 정말 중요하다. 팀이 작기에 한 사람이 주는 영향력이 정말 크기 때문이다. 욕조에 가득 담긴 물에 검은 잉크 한 방울이 떨어진다. 물의 색깔은 곧 탁하게 변한다. 결코 돌이킬 수 없다.

2
하루에도 새로운 지원서가 수십 건 들어온다. 감사한 일이다. 하지만 생각보다 스크리닝에는 시간이 오래 걸리지 않는다. 더 좋은 회사가 되도록 훨씬 더 노력해야 한다.

3
수년간 많은 이력서를 보고, 인터뷰를 진행했다. 지원서를 보며 아쉽고 안타까울 때가 많다. 이력서를 쓸 때 꼭 지켜야 할 3가지를 꼽아본다.

4
첫째 맞춤법을 지킬 것. 맞춤법이라고? 뜬금없다. 뭐 이런 당연한 이야기를 하고 있나 싶다. 하지만 이력서를 수없이 보다 보면 정말 빈번하게 마주하게 된다.

5
정확히는 국어의 맞춤법이 아니다. 오타다. 포폴의 첫 장 타이틀을 portfolio를 protfolio로 쓰는 건 오히려 애교다. 영문이니까 그럴 수 있겠지 싶다. 하지만 이력서에도 한글 오타가 정말 많다. 카톡에서 보는 그런 수준이다.

6
카톡의 오타는 그럴 수 있다. 하지만 이력서는 다르다. 이력서는 기업에 나를 소개하고 파는 문서다. 반대로 우리가 사는 제품에 오타가 있다면 어떨까. 신뢰하고 믿고 구입할 수 있을까. 나라는 상품을 나 스스로 표현하는데 오타는 정말 치명적이다.

7
오타를 좀 낼 수도 있는 거 아니냐고? 챗 GPT가 사람보다 더 요약을 잘하는 시대다. 기술의 힘까지 빌리지 않더라도, 쓸 글을 다시 읽어만 봐도 오타는 없앨 수 있다. 오타를 보면 스스로 읽어보지 않았구나라고 느낄 수밖에 없다. 정성과 성의의 문제다. 이력서는 억지로 하는 숙제가 아니니까.

8
둘째, 엣지를 만들 것. 반대로 원오브댐이 되지 말자는 거다. 나를 소개하는 건 늘 어렵다. 그러다 보니 온갖 장점들을 열거하게 된다. 부족하거나 단점을 부러 적는 경우는 없으니까. 그러다 보니 뭐하나 빠지지 않는 장점들의 나열이 된다.

9
문제는 엣지가 사라진다는 점이다. 이력서에서 이름과 인적 사항을 가린다고 생각해 보자. 나는 나만의 색깔이 보이는 사람일까. 대부분은 비슷한 느낌이다. 눈에 띄는 이력서는 그리 많지 않다.

10
사람은 누구나 장단점이 있지 않은가. 장점을 살리고 단점의 보완이 필요하다. 그게 팀이 필요한 이유다. 나만의 엣지, 하나의 키워드를 잡자. 그걸로 내 이야기를 풀어내는 것이 좋다.

11
인상 깊던 지원서에는 모두 자기만의 스토리가 있었다. 인터뷰에서는 내가 직접 이야기를 할 수 있다. 하지만 그 기회를 먼저 잡아야 한다. 텍스트만으로 보는 사람의 눈길을 잡아끌어 그 이야기를 들어보고 싶게 만들어야 한다. 원오브댐을 경계하자.

12
셋째 지원 동기는 회사별로 커스텀 할 것. 요즘 채용 플랫폼의 지원은 아주 쉽다. 클릭 한 번이면 된다. 지원자와 채용하는 회사 모두에게 좋은 일 아닐까. 쉬운 지원은 지원자에게는 오히려 독이 될 수 있다.

13
나의 소개에서 원오브댐 대신 엣지가 필요하듯, 지원 동기도 마찬가지다. 우리 회사가 아닌 다른 회사의 지원서로 생각해도 말이 되는 지원 동기는 매력이 없다. 묻지마 지원에 가깝다.

14
취업은 쉽지 않다. 정말 가고 싶은 회사는 몇 개 없다. 들어가기도 어렵다. 그렇다고 원하는 회사만 골라서 지원할 수도 없다. 현실은 현실이다. 그럼 어떻게 해야하나. 최소한 지원 동기에 회사명을 포함시켜라.

15
지원 동기에 회사명이 있다면 최소한 서류를 검토하는 사람의 눈길을 끌 수 있다. 그만큼 묻지마 지원에 가까운 지원이 많기 때문이다. 회사명을 쓰려면 최소한 그 회사를 찾아보고 알아보게 된다. 알아보면 보인다. 상대적으로 다른 지원서에 비해 경쟁력을 가질 수 있다.

16
물론 회사명이 전부는 아니다. 진심이 담긴 지원 동기는 누가 봐도 안다. 거기까지가 아니더라도 최소한의 노력이 필요하다는 얘기다. 수많은 지원서에서 조금이라도 돋보이려면.

17
좋은 동료를 모시는 일은 정말 어렵다. 열심히 노력하고 돈을 쓴다고 되는 일이 아니다. 취업도 마찬가지다. 원하는 회사에 열정을 갖고 지원한다고 좋은 결과로 연결되지 않는다.

18
진인사대천명盡人事待天命. 채용을 표현하는 적확한 말이다. 내가 할 수 있는 일을 다하고, 하늘의 뜻을 기다린다.

19
수없이 많은 곳에 지원도 해봤고, 떨어져도 봤고, 운 좋게 원하는 곳에 이직도 해봤다. 사람을 모시고, 뽑고, 또 이별도 해봤다. 공통점이 있다. 내 마음처럼 되는 일은 거의 없었다.

20
채용은 인과관계가 딱히 없는 일이다. 할 수 있는 일은 최선을 다하고 기다리는 것뿐. 오늘의 내가 할 수 있는 최선을 다하는 것. 그것부터가 시작이다. 그것마저 하지 않는다면 좋은 일은 절대 찾아오지 않는다. 이력서가 바로 그 시작이다.

1 스타트업에서 새로운 동료를 모시는 일은 정말 중요하다. 팀이 작기에 한 사람이 주는 영향력이 정말 크기 때문이다. 욕조에 가득 담긴 물에 검은 잉크 한 방울이 떨어진다. 물의 색깔은 곧 탁하게 변한다. 결코 돌이킬 수 없다. ​ 2 하루에도 새로운 지원서가 수십 건 들어온다. 감사한 일이다. 하지만 생각보다 스크리닝에는 시간이 오래 걸리지 않는다. 더 좋은 회사가 되도록 훨씬 더 노력해야 한다. ​ ​3 수년간 많은 이력서를 보고, 인터뷰를 진행했다. 지원서를 보며 아쉽고 안타까울 때가 많다. 이력서를 쓸 때 꼭 지켜야 할 3가지를 꼽아본다. ​ ​4 첫째 맞춤법을 지킬 것. 맞춤법이라고? 뜬금없다. 뭐 이런 당연한 이야기를 하고 있나 싶다. 하지만 이력서를 수없이 보다 보면 정말 빈번하게 마주하게 된다. ​ ​5 정확히는 국어의 맞춤법이 아니다. 오타다. 포폴의 첫 장 타이틀을 portfolio를 protfolio로 쓰는 건 오히려 애교다. 영문이니까 그럴 수 있겠지 싶다. 하지만 이력서에도 한글 오타가 정말 많다. 카톡에서 보는 그런 수준이다. ​ ​6 카톡의 오타는 그럴 수 있다. 하지만 이력서는 다르다. 이력서는 기업에 나를 소개하고 파는 문서다. 반대로 우리가 사는 제품에 오타가 있다면 어떨까. 신뢰하고 믿고 구입할 수 있을까. 나라는 상품을 나 스스로 표현하는데 오타는 정말 치명적이다. ​ ​7 오타를 좀 낼 수도 있는 거 아니냐고? 챗 GPT가 사람보다 더 요약을 잘하는 시대다. 기술의 힘까지 빌리지 않더라도, 쓸 글을 다시 읽어만 봐도 오타는 없앨 수 있다. 오타를 보면 스스로 읽어보지 않았구나라고 느낄 수밖에 없다. 정성과 성의의 문제다. 이력서는 억지로 하는 숙제가 아니니까. ​ ​8 둘째, 엣지를 만들 것. 반대로 원오브댐이 되지 말자는 거다. 나를 소개하는 건 늘 어렵다. 그러다 보니 온갖 장점들을 열거하게 된다. 부족하거나 단점을 부러 적는 경우는 없으니까. 그러다 보니 뭐하나 빠지지 않는 장점들의 나열이 된다. ​ ​9 문제는 엣지가 사라진다는 점이다. 이력서에서 이름과 인적 사항을 가린다고 생각해 보자. 나는 나만의 색깔이 보이는 사람일까. 대부분은 비슷한 느낌이다. 눈에 띄는 이력서는 그리 많지 않다. ​ ​10 사람은 누구나 장단점이 있지 않은가. 장점을 살리고 단점의 보완이 필요하다. 그게 팀이 필요한 이유다. 나만의 엣지, 하나의 키워드를 잡자. 그걸로 내 이야기를 풀어내는 것이 좋다. ​ ​11 인상 깊던 지원서에는 모두 자기만의 스토리가 있었다. 인터뷰에서는 내가 직접 이야기를 할 수 있다. 하지만 그 기회를 먼저 잡아야 한다. 텍스트만으로 보는 사람의 눈길을 잡아끌어 그 이야기를 들어보고 싶게 만들어야 한다. 원오브댐을 경계하자. ​ ​12 셋째 지원 동기는 회사별로 커스텀 할 것. 요즘 채용 플랫폼의 지원은 아주 쉽다. 클릭 한 번이면 된다. 지원자와 채용하는 회사 모두에게 좋은 일 아닐까. 쉬운 지원은 지원자에게는 오히려 독이 될 수 있다. ​ ​13 나의 소개에서 원오브댐 대신 엣지가 필요하듯, 지원 동기도 마찬가지다. 우리 회사가 아닌 다른 회사의 지원서로 생각해도 말이 되는 지원 동기는 매력이 없다. 묻지마 지원에 가깝다. ​ ​14 취업은 쉽지 않다. 정말 가고 싶은 회사는 몇 개 없다. 들어가기도 어렵다. 그렇다고 원하는 회사만 골라서 지원할 수도 없다. 현실은 현실이다. 그럼 어떻게 해야하나. 최소한 지원 동기에 회사명을 포함시켜라. ​ ​15 지원 동기에 회사명이 있다면 최소한 서류를 검토하는 사람의 눈길을 끌 수 있다. 그만큼 묻지마 지원에 가까운 지원이 많기 때문이다. 회사명을 쓰려면 최소한 그 회사를 찾아보고 알아보게 된다. 알아보면 보인다. 상대적으로 다른 지원서에 비해 경쟁력을 가질 수 있다. ​ ​16 물론 회사명이 전부는 아니다. 진심이 담긴 지원 동기는 누가 봐도 안다. 거기까지가 아니더라도 최소한의 노력이 필요하다는 얘기다. 수많은 지원서에서 조금이라도 돋보이려면. ​ ​17 좋은 동료를 모시는 일은 정말 어렵다. 열심히 노력하고 돈을 쓴다고 되는 일이 아니다. 취업도 마찬가지다. 원하는 회사에 열정을 갖고 지원한다고 좋은 결과로 연결되지 않는다. ​ ​18 진인사대천명盡人事待天命. 채용을 표현하는 적확한 말이다. 내가 할 수 있는 일을 다하고, 하늘의 뜻을 기다린다. ​ ​19 수없이 많은 곳에 지원도 해봤고, 떨어져도 봤고, 운 좋게 원하는 곳에 이직도 해봤다. 사람을 모시고, 뽑고, 또 이별도 해봤다. 공통점이 있다. 내 마음처럼 되는 일은 거의 없었다. ​ ​20 채용은 인과관계가 딱히 없는 일이다. 할 수 있는 일은 최선을 다하고 기다리는 것뿐. 오늘의 내가 할 수 있는 최선을 다하는 것. 그것부터가 시작이다. 그것마저 하지 않는다면 좋은 일은 절대 찾아오지 않는다. 이력서가 바로 그 시작이다.

Naver

< 이력서를 쓸 때 3가지를 생각하라 >

1. 대화를 할 때는 한 가지만 명심하라.

2. 대화의 목적은 오직 상대를 돋보이게 만들어주는 것이지, 지적을 하거나 벌을 주는 것이 아니라는 것을.

3. 인간은 대체로 상대의 약점을 찾아내면 쾌감을 느낀다.

4. 이 쾌감은 모든 대화의 치명적인 독이다.

5. 최근에 당신이 실패한 대화가 있다면 곰곰이 복기해보라.

6. 의도와는 상관없이 상대의 약점을 짚었거나, 상대를 깎아내림으로써 웃음을 유발했을 가능성이 크다.

#마흔이되기전에

1. 대화를 할 때는 한 가지만 명심하라. 2. 대화의 목적은 오직 상대를 돋보이게 만들어주는 것이지, 지적을 하거나 벌을 주는 것이 아니라는 것을. 3. 인간은 대체로 상대의 약점을 찾아내면 쾌감을 느낀다. 4. 이 쾌감은 모든 대화의 치명적인 독이다. 5. 최근에 당신이 실패한 대화가 있다면 곰곰이 복기해보라. 6. 의도와는 상관없이 상대의 약점을 짚었거나, 상대를 깎아내림으로써 웃음을 유발했을 가능성이 크다. #마흔이되기전에

< 절대 실패하지 않는 대화법 >

진짜 어렵습니다. 저도 좀 말을 할땐 비꼬는 투가 있어 와이프한테 맨날 혼나유…

좋은 개발자가 알아야하는 9가지 포인트들 - 사고 대처 능력 키우

Test UI changes and production fixes with the powerful network response overrides in Chrome DevTools. Mock response headers, files, API requests, and more wi...

Override and mock network responses #DevToolsTips

﻿서버 개발 완료가 늦어져 API의 응답이 원하는 형태로 개발이 안되는 상황이나 API의 응답을 다른 응답으로 변경하여 브라우저에서 확인하고 싶을 경우 해볼만한 방법에 대해 공유 드립니다.

저희 팀 자체 테크 톡에서 나온 내용인데요. 크롬 브라우저에서만 동작한다는 단점(?)이 있지만 응답 결과를 서버에서 다르게 변경하며 봐야할 경우 브라우저 단에서 생각보다 쉽게 변경해볼수 있는 장점이 가장 크다고 느껴졌습니다.

프론트와 백엔드를 막론하고 알고 있으면 언젠가 강력하게 도움이 될 내용으로 생각됩니다.
https://www.youtube.com/watch?v=KxjGYcHZ_uI

﻿서버 개발 완료가 늦어져 API의 응답이 원하는 형태로 개발이 안되는 상황이나 API의 응답을 다른 응답으로 변경하여 브라우저에서 확인하고 싶을 경우 해볼만한 방법에 대해 공유 드립니다. 저희 팀 자체 테크 톡에서 나온 내용인데요. 크롬 브라우저에서만 동작한다는 단점(?)이 있지만 응답 결과를 서버에서 다르게 변경하며 봐야할 경우 브라우저 단에서 생각보다 쉽게 변경해볼수 있는 장점이 가장 크다고 느껴졌습니다. 프론트와 백엔드를 막론하고 알고 있으면 언젠가 강력하게 도움이 될 내용으로 생각됩니다.https://www.youtube.com/watch?v=KxjGYcHZ_uI ﻿

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API의 응답을 프론트에서 손쉽게 변경하기

여러번의 이직을 거쳐왔지만 직장에서 동료와 직접적으로 문제가 된 적은 거의 없었다. 대부분 어느정도 의견차이가 있다고 하더라도 말도안되는 정도로 벗어나는 경우가 없기 때문에 대화로 의견타협을 할 수 있었다.

현직장에는 문제가 많다. 팀이 생긴지 2년정도밖에 안됐고 그간 거쳐간 리더들이 하나같이 잘못된 리더십을 행사하는 바람에 능력있는 사람들은 이미 다 빠져나갔다. 그러고나니 남아있던 경력만 많은 나르시스트가 감언이설과 장시간의 노동으로 테크리드 자리를 꿰찬듯 하다.

이미 한 번 철옹성을 쌓아올려 기회를 만든 이 나르시스트는 자신의 권위에 도전한다고 판단되는 모든 행위들을 권력으로 찍어누르면서 자리를 지키기위해 안간힘을 쓴다.

이들의 특징은 다음과 같다.
 1. 리더십이 아닌 자신의 직위를 내세운다
 2. 자신의 계획에 조금이라도 벗어나는 의견을 용납하지 못한다
 3. 실수를 인정하지 않는다
 4. 사과라는걸 모른다
 5. 남탓을 한다.
 6. 다른 사람의 실수를 들추며 자신을 치켜세운다.
 7. A와의 1:1 미팅에서 B를 까고 B와의 1:1 미팅에서 A를 깐다
 8. 모든 일의 공을 자신으로 돌린뒤 잡무를 팀원들에게 분배한다

이외에도 기타등등 조직에 악영향을 많이 끼친다. 어디까지나 미국 한정이지만 이것에 대응하기위해 지금까지 다음과 같은 방법을 활용하고있다.

 * 잘못된 행동이나 의사결정에 대한 정확한 기록. 일/시/상황 등을 기록한다.
 * 피드백은 되도록 매니져가 있는 상황에서 프로페셔널 한 매너를 지키며 전달한다.
 * 상대가 감정적으로 나오더라도 그것에 동요하지 않는다.
 * 인사팀과 매니져에게 기록해온 상황을 보고한다.
 * 생각이 같은 팀원을 찾아 동맹을 만든다.
 * 팀 내부도 중요하지만 외부 리더들과 좋은 관계를 유지한다.

직장에서 아무리 이해가 되지 않는 행동이나 의사결정을 지속적으로 내리는 리더를 만나더라도 준비 없이 권위에 도전하는건 위험하다. 특히나 상대적으로 직장내에서 입지가 좁다면 우선 나에대한 지지와 신뢰를 주변으로부터 얻는게 우선이다. 굴러들어온 돌이 박힌돌을 빼내려면 굴러들어오는 모멘텀과 동시에 나의 덩치를 불리는게 우선이다.

현 직장에 입사한지 1년이 지났다. 사실 이정도 되면 전직장에서는 일이 지루해져 다음 일자리를 찾기 시작했을 타이밍인데 불행 중 다행인지 이런 환경 덕분에 매일매일 새롭고 흥미로운 듯 하다. 매일이 새로운 경험이고 노하우도 쌓이는 것 같아서 어떻게보면 이런 환경에 들어온게 좋은 기회인 것 같기도 하다.

이제 슬슬 박힌돌을 빼내는 시도를 해 보려고 하고있다. 나로써도 처음하는 경험이고 여러가지 변수도 있어서 성공할 것이라는 확신은 아직 없지만, 지금까지 배운 것 들 만으로도 충분히 값진 경험을 한 것 같다.

앞으로 종종 진행상황을 업데이트 하겠다.

여러번의 이직을 거쳐왔지만 직장에서 동료와 직접적으로 문제가 된 적은 거의 없었다. 대부분 어느정도 의견차이가 있다고 하더라도 말도안되는 정도로 벗어나는 경우가 없기 때문에 대화로 의견타협을 할 수 있었다. 현직장에는 문제가 많다. 팀이 생긴지 2년정도밖에 안됐고 그간 거쳐간 리더들이 하나같이 잘못된 리더십을 행사하는 바람에 능력있는 사람들은 이미 다 빠져나갔다. 그러고나니 남아있던 경력만 많은 나르시스트가 감언이설과 장시간의 노동으로 테크리드 자리를 꿰찬듯 하다. 이미 한 번 철옹성을 쌓아올려 기회를 만든 이 나르시스트는 자신의 권위에 도전한다고 판단되는 모든 행위들을 권력으로 찍어누르면서 자리를 지키기위해 안간힘을 쓴다. 이들의 특징은 다음과 같다.<ol ><li>리더십이 아닌 자신의 직위를 내세운다</li><li>자신의 계획에 조금이라도 벗어나는 의견을 용납하지 못한다</li><li>실수를 인정하지 않는다</li><li>사과라는걸 모른다</li><li>남탓을 한다.</li><li>다른 사람의 실수를 들추며 자신을 치켜세운다.</li><li>A와의 1:1 미팅에서 B를 까고 B와의 1:1 미팅에서 A를 깐다</li><li>모든 일의 공을 자신으로 돌린뒤 잡무를 팀원들에게 분배한다</li></ol> 이외에도 기타등등 조직에 악영향을 많이 끼친다. 어디까지나 미국 한정이지만 이것에 대응하기위해 지금까지 다음과 같은 방법을 활용하고있다. <ul ><li>잘못된 행동이나 의사결정에 대한 정확한 기록. 일/시/상황 등을 기록한다.</li><li>피드백은 되도록 매니져가 있는 상황에서 프로페셔널 한 매너를 지키며 전달한다.</li><li>상대가 감정적으로 나오더라도 그것에 동요하지 않는다.</li><li>인사팀과 매니져에게 기록해온 상황을 보고한다.</li><li>생각이 같은 팀원을 찾아 동맹을 만든다.</li><li>팀 내부도 중요하지만 외부 리더들과 좋은 관계를 유지한다.</li></ul> 직장에서 아무리 이해가 되지 않는 행동이나 의사결정을 지속적으로 내리는 리더를 만나더라도 준비 없이 권위에 도전하는건 위험하다. 특히나 상대적으로 직장내에서 입지가 좁다면 우선 나에대한 지지와 신뢰를 주변으로부터 얻는게 우선이다. 굴러들어온 돌이 박힌돌을 빼내려면 굴러들어오는 모멘텀과 동시에 나의 덩치를 불리는게 우선이다. 현 직장에 입사한지 1년이 지났다. 사실 이정도 되면 전직장에서는 일이 지루해져 다음 일자리를 찾기 시작했을 타이밍인데 불행 중 다행인지 이런 환경 덕분에 매일매일 새롭고 흥미로운 듯 하다. 매일이 새로운 경험이고 노하우도 쌓이는 것 같아서 어떻게보면 이런 환경에 들어온게 좋은 기회인 것 같기도 하다. 이제 슬슬 박힌돌을 빼내는 시도를 해 보려고 하고있다. 나로써도 처음하는 경험이고 여러가지 변수도 있어서 성공할 것이라는 확신은 아직 없지만, 지금까지 배운 것 들 만으로도 충분히 값진 경험을 한 것 같다. 앞으로 종종 진행상황을 업데이트 하겠다.

직장에서 나르시스트를  상대하는 방법

Next.js 환경에서 개발을 하다보면 Hydration에러를 종종 만나게 되는데요. 이 에러는 서버에서 생성된 HTML과 클라이언트에서 생성되는 HTML간에 불일치가 발생할때 발생합니다.

가령 useEffect내 API호출을 한다던지, 세션이나 쿠키 같은 요인에 따라 렌더링 컴포넌트가 다를때라던지, 자바스크립트 실행 타이밍이 다를때 이 에러를 접하게 되는데요.

이 Hydration에러는 왜 발생하는 것일까요??
근본적인 원인은 렌더링을 두 번 하기 때문입니다. 서버 사이드 렌더링 후, 클라이언트 사이드에서 추가 렌더링을 하면서 데이터의 불일치가 발생하는 것인데요. 

그럼 왜 렌더링을 두 번 할까요? 언뜻 보기엔 두 번 렌더링이 비효율적인것 같아 보이는데요. 두 번 렌더링을 하게 되면 최초 초기 로딩 시 최소한의 정보만을 포함하고 있어 빠르게 렌더링이 가능합니다. 또한 검색엔진은 빠른 렌더링을 중요한 랭킹 요소로 고려하므로 SEO에도 유리 합니다. 초기 렌더링 이후에는  DOM 요소에 속성을 매칭 시키는 작업을 하는데요. 이 이벤트 리스너를 붙이는 작업은 페이지를 다시 그리지 않으므로 추가적인 렌더링 비용이 발생하지 않습니다.

따라서, Hydration은 효율적인 초기 페이지 로딩과 동적 웹 애플리케이션 기능의 균형을 맞추기 위한 과정 입니다. 다만 Hydration 에러는 개발 과정에서 다루기 까다로운 문제중 하나인데요. Next.js 에서도 에러를 줄이기 위한 방안을 지속적으로 모색하고 기술적인 접근을 제공하고 있습니다. 예를 들어 Zustand에서는 과거에 persist미들웨어를 사용할때 Hydration에러가 발생하였는데요 V3부터는 클라이언트 측에서 상태를 다시 로드하도록 하여 서버와 클라이언트 사이의 데이터 불일치 문제를 해결하였습니다. 

Hydration 과정과 이로 인해 발생할 수 있는 에러를 제대로 관리하면, 사용자 경험을 향상시키고 웹사이트의 성능을 최적화할 수 있습니다.

Next.js 환경에서 개발을 하다보면 Hydration에러를 종종 만나게 되는데요. 이 에러는 서버에서 생성된 HTML과 클라이언트에서 생성되는 HTML간에 불일치가 발생할때 발생합니다. 가령 useEffect내 API호출을 한다던지, 세션이나 쿠키 같은 요인에 따라 렌더링 컴포넌트가 다를때라던지, 자바스크립트 실행 타이밍이 다를때 이 에러를 접하게 되는데요. 이 Hydration에러는 왜 발생하는 것일까요??근본적인 원인은 렌더링을 두 번 하기 때문입니다. 서버 사이드 렌더링 후, 클라이언트 사이드에서 추가 렌더링을 하면서 데이터의 불일치가 발생하는 것인데요.&nbsp; 그럼 왜 렌더링을 두 번 할까요? 언뜻 보기엔 두 번 렌더링이 비효율적인것 같아 보이는데요. 두 번 렌더링을 하게 되면 최초 초기 로딩 시 최소한의 정보만을 포함하고 있어 빠르게 렌더링이 가능합니다. 또한 검색엔진은 빠른 렌더링을 중요한 랭킹 요소로 고려하므로 SEO에도 유리 합니다. 초기 렌더링 이후에는&nbsp; DOM 요소에 속성을 매칭 시키는 작업을 하는데요. 이 이벤트 리스너를 붙이는 작업은 페이지를 다시 그리지 않으므로 추가적인 렌더링 비용이 발생하지 않습니다. 따라서, Hydration은 효율적인 초기 페이지 로딩과 동적 웹 애플리케이션 기능의 균형을 맞추기 위한 과정 입니다. 다만 Hydration 에러는 개발 과정에서 다루기 까다로운 문제중 하나인데요. Next.js 에서도 에러를 줄이기 위한 방안을 지속적으로 모색하고 기술적인 접근을 제공하고 있습니다. 예를 들어 Zustand에서는 과거에 persist미들웨어를 사용할때 Hydration에러가 발생하였는데요 V3부터는 클라이언트 측에서 상태를 다시 로드하도록 하여 서버와 클라이언트 사이의 데이터 불일치 문제를 해결하였습니다.&nbsp; Hydration 과정과 이로 인해 발생할 수 있는 에러를 제대로 관리하면, 사용자 경험을 향상시키고 웹사이트의 성능을 최적화할 수 있습니다.

Next.js 개발 시 자주 마주치는 Hydration 에러 이해

Microsoft Word - sosp067-decandia1.doc

아래의 25개의 논문들은 현대 컴퓨팅 시스템의 기반 기술들을 소개하고 있는데요.

이러한 기술들은 대규모 서비스, 분산 시스템, 클라우드, 데이터베이스, 머신러닝 등에서 다양하게 활용되고 있다고 합니다.

이것들을 공부하면 기술 면접이나 대규모 시스템 설계 그리고 실제 리얼 월드의 문제를 해결하는데 도움을 줄거에요.

앞으로 이러한 논문들을 하나씩 소개하는 글을 작성해볼게요~ 

 1. Dynamo - Amazon’s Highly Available Key Value Store:
 * Dynamo 시스템이 Amazon의 대규모 환경에서 어떻게 신뢰성을 제공하는지, 그리고 일관성을 희생하면서 어떻게 항상 사용 가능한 경험을 지원하는지에 대해 다룹니다. 
 * https://www.allthingsdistributed.com/files/amazon-dynamo-sosp2007.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 2. Google File System:
 * Google File System의 설계 및 구현에 초점을 맞추며, 이 시스템이 대규모 데이터 중심 응용 프로그램을 지원하는 분산 파일 시스템으로서 어떻게 Scalability 와 Fault Tolerance 를 제공하는지에 대해 다룹니다. 
 * https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//archive/gfs-sosp2003.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 3. Scaling Memcached at Facebook:
 * Facebook 이 Memcached 를 활용하여 어떻게 전 세계에서 가장 큰 소셜 네트워크를 지원하는 분산 키-값 저장소를 구축하고 확장했는지에 대해 다룹니다. 
 * https://www.usenix.org/system/files/conference/nsdi13/nsdi13-final170_update.pdf

 4. BigTable:
 * Bigtable이 어떻게 구조화된 데이터를 관리하기 위해 설계되었으며, 수천 대의 commodity servers 에서 페타바이트 규모로 확장될 수 있는지에 대해 다룹니다. 
 * https://substack.com/redirect/c49ce9b7-e0ab-4f1e-8936-3efd383ba713?j=eyJ1IjoiMmNscmc3In0.K_gP_5CqaAf0cWWggPM-WMz4gPJ_QSJ7yEFtqH8EWp4

 5. Borg - Large Scale Cluster Management at Google: 
 * Borg 시스템이 수십만 대의 기계를 포함하는 여러 클러스터에서 수천 개의 다양한 응용 프로그램에서 수백만 개의 작업을 어떻게 관리하는지, 그리고 높은 자원 활용도를 달성하기 위해 어떤 기술을 사용하는지에 대해 다룹니다. 
 * https://storage.googleapis.com/pub-tools-public-publication-data/pdf/43438.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 6. Cassandra:
 * Cassandra 가 어떻게 대량의 구조화된 데이터를 여러 커머디티 서버에 걸쳐 관리하면서, 단일 실패 지점 없이 높은 가용성을 제공하는 분산 스토리지 시스템이 될 수 있는지에 대해 다룹니다. 
 * https://substack.com/redirect/cad644f7-a5c8-4d78-9b37-75597bf3b689?j=eyJ1IjoiMmNscmc3In0.K_gP_5CqaAf0cWWggPM-WMz4gPJ_QSJ7yEFtqH8EWp4

 7. Attention Is All You Need: 
 * 기존의 복잡한 순환 또는 합성곱 신경망을 대체하는 새로운 신경망 구조인 Transformer 에 대해 설명하며, 이 구조가 어떻게 오직 Attention 메커니즘만을 기반으로 하여 더 빠른 학습 속도와 높은 병렬 처리 능력을 제공하는지에 대해 다룹니다. 
 * https://arxiv.org/abs/1706.03762?utm_source=substack&utm_medium=email

 8. Kafka:
 * Kafka가 어떻게 대량의 로그 데이터를 수집하고 낮은 지연시간으로 전달하는 분산 메시징 시스템인지, 그리고 기존 로그 집계기 및 메시징 시스템에서 어떤 아이디어를 도입했는지에 대해 다룹니다.
 * https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2017/09/Kafka.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email 

 9. FoundationDB:
 * FoundationDB 가 어떻게 NoSQL의 유연성과 확장성을 ACID 트랜잭션과 결합하고 있는지, 그리고 이 시스템이 어떻게 분리된 아키텍처를 채택하여 각 서브시스템을 독립적으로 조정할 수 있게 만들었는지에 대해 다룹니다. 
 * https://www.foundationdb.org/files/fdb-paper.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 10. Amazon Aurora:
 * Aurora가 어떻게 OLTP 워크로드를 위한 관계형 데이터베이스 서비스로 설계되었으며, 고성능 데이터 처리에 있어 네트워크가 중요한 제약 요소로 부상했는지에 대해 다룹니다. 
 * https://web.stanford.edu/class/cs245/readings/aurora.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 11. Spanner: 
 * Spanner가 어떻게 세계적 규모로 데이터를 분산시키고, externally-consistent 을 지원하는 분산 트랜잭션을 처음으로 제공하는 시스템인지에 대해 다룹니다. 
 * https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//archive/spanner-osdi2012.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 12. MapReduce:
 * MapReduce가 어떻게 대규모 데이터 세트를 처리하고 생성하는데 사용되며, 사용자가 맵 함수와 리듀스 함수를 정의하여 데이터를 자동으로 병렬 처리하는 방식에 대해 다룹니다. 
 * https://storage.googleapis.com/pub-tools-public-publication-data/pdf/16cb30b4b92fd4989b8619a61752a2387c6dd474.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 13. Shard Manager:
 * Shard Manager 가 어떻게 지리적으로 분산된 애플리케이션을 위한 샤드 관리를 단순화하고, 소프트웨어 업그레이드와 같은 계획된 이벤트 동안 애플리케이션 가용성을 유지하는 기능을 제공하는지에 대해 다룹니다. 
 * https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3477132.3483546?utm_source=substack&utm_medium=email

 14. Dapper:
 * Dapper가 어떻게 낮은 오버헤드, 애플리케이션 수준의 투명성을 제공하며 대규모 시스템에서 어디에나 배포될 수 있는지에 대해 다룹니다. 
 * https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//archive/papers/dapper-2010-1.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 15. Flink:
 * Apache Flink 시스템의 주요 특징과 철학을 소개하고, Flink가 실시간 분석, 연속 데이터 파이프라인, 이력 데이터 처리(배치), 반복적 알고리즘(머신러닝, 그래프 분석)을 포함한 다양한 데이터 처리 응용 프로그램을 지원하는지에 대해 다룹니다. 
 * https://www.researchgate.net/publication/308993790_Apache_Flink_Stream_and_Batch_Processing_in_a_Single_Engine

 16. A Comprehensive Survey on Vector Databases:
 * 벡터 데이터베이스에 관한 포괄적인 내용을 다룹니다. 그리고 벡터 데이터베이스가 고차원 데이터를 저장하는 방법, 전통적인 DBMS에서 다루기 어려운 데이터의 특성화 방법, 그리고 이 분야에서 발생하는 주요 도전 과제들에 대해 다룹니다. 
 * https://arxiv.org/pdf/2310.11703

 17. Zanzibar:
 * 구글의 Zanzibar 시스템에 대해 다룹니다. 그리고 Zanzibar가 어떻게 수조 개의 접근 제어 목록과 초당 수백만 개의 인증 요청을 처리하는지에 대해 다룹니다. 
 * https://storage.googleapis.com/pub-tools-public-publication-data/pdf/10683a8987dbf0c6d4edcafb9b4f05cc9de5974a.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 18. Monarch: 
 * 구글의 Monarch가 어떻게 전 세계적으로 분산된 인메모리 시계열 데이터베이스로서 구글의 수십억 사용자 규모의 애플리케이션과 시스템을 모니터링하는 데 사용되는지, 그리고 이 시스템이 매초 테라바이트의 데이터를 수집하고 수백만 건의 쿼리를 처리하는 방법에 대해 다룹니다. 
 * https://storage.googleapis.com/pub-tools-public-publication-data/pdf/d84ab6c93881af998de877d0070a706de7bec6d8.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 19. Thrift:
 * Thrift 소프트웨어 라이브러리와 코드 생성 도구에 대해 다룹니다. 그리고 Thrift가 어떻게 다양한 프로그래밍 언어 간의 효율적이고 신뢰할 수 있는 통신을 가능하게 하는지에 대해 다룹니다. 
 * https://thrift.apache.org/static/files/thrift-20070401.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 20. Bitcoin:
 * 비트코인이 금융기관을 거치지 않고 직접적으로 온라인 지불을 가능하게 하는 순수한 Peer-to-Peer 전자화폐 시스템으로서, 어떻게 이중 지불 문제를 해결하며, 해시 기반의 작업 증명을 통해 거래를 타임스탬프하는 네트워크를 사용하는지에 대해 다룹니다. 
 * https://bitcoin.org/bitcoin.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 21. WTF - Who to Follow Service at Twitter:
 * WTF가 어떻게 일일 수백만 사용자 간의 연결을 생성하는지, 그리고 공유된 관심사, 공통 연결 등을 기반으로 어떻게 사용자 추천을 수행하는지에 대해 다룹니다. 
 * https://web.stanford.edu/~rezab/papers/wtf_overview.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 22. MyRocks: LSM-Tree Database Storage Engine:
 * Facebook 에서 MyRocks 엔진을 어떻게 활용하는지에 대해 다룹니다. 그리고 MyRocks가 어떻게 LSM-트리 기반의 RocksDB 위에 구축되어 MySQL의 관계형 기능을 통합했는지에 대해서도 다룹니다. 
 * https://www.vldb.org/pvldb/vol13/p3217-matsunobu.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 23. GoTo Considered Harmful: 
 * https://homepages.cwi.nl/~storm/teaching/reader/Dijkstra68.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 24. Raft Consensus Algorithm:
 * Raft 합의 알고리즘에 대해 다룹니다. 그리고 Raft가 어떻게 Paxos와 동등한 결과를 내면서도 더 이해하기 쉽고 실용적인 시스템 구축의 기반을 제공하는지에 대해서도 다룹니다. 
 * https://raft.github.io/raft.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 25. Time Clocks and Ordering of Events:
 * 분산 시스템 내에서 이벤트의 순서를 결정하고 시간의 개념을 이해하는 방법에 대해 다룹니다. 
 * https://lamport.azurewebsites.net/pubs/time-clocks.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

아래의 25개의 논문들은 현대 컴퓨팅 시스템의 기반 기술들을 소개하고 있는데요. 이러한 기술들은 대규모 서비스, 분산 시스템, 클라우드, 데이터베이스, 머신러닝 등에서 다양하게 활용되고 있다고 합니다. 이것들을 공부하면 기술 면접이나 대규모 시스템 설계 그리고 실제 리얼 월드의 문제를 해결하는데 도움을 줄거에요. 앞으로 이러한 논문들을 하나씩 소개하는 글을 작성해볼게요~&nbsp; <ol ><li>Dynamo - Amazon’s Highly Available Key Value Store: </li></ol><ul ><li>Dynamo 시스템이 Amazon의 대규모 환경에서 어떻게 신뢰성을 제공하는지, 그리고 일관성을 희생하면서 어떻게 항상 사용 가능한 경험을 지원하는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://www.allthingsdistributed.com/files/amazon-dynamo-sosp2007.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="2"><li>Google File System: </li></ol><ul ><li>Google File System의 설계 및 구현에 초점을 맞추며, 이 시스템이 대규모 데이터 중심 응용 프로그램을 지원하는 분산 파일 시스템으로서 어떻게 Scalability 와 Fault Tolerance 를 제공하는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//archive/gfs-sosp2003.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="3"><li>Scaling Memcached at Facebook: </li></ol><ul ><li>Facebook 이 Memcached 를 활용하여 어떻게 전 세계에서 가장 큰 소셜 네트워크를 지원하는 분산 키-값 저장소를 구축하고 확장했는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://www.usenix.org/system/files/conference/nsdi13/nsdi13-final170_update.pdf</li></ul> <ol start="4"><li>BigTable: </li></ol><ul ><li>Bigtable이 어떻게 구조화된 데이터를 관리하기 위해 설계되었으며, 수천 대의 commodity servers 에서 페타바이트 규모로 확장될 수 있는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://substack.com/redirect/c49ce9b7-e0ab-4f1e-8936-3efd383ba713?j=eyJ1IjoiMmNscmc3In0.K_gP_5CqaAf0cWWggPM-WMz4gPJ_QSJ7yEFtqH8EWp4</li></ul> <ol start="5"><li>Borg - Large Scale Cluster Management at Google:&nbsp; </li></ol><ul ><li>Borg 시스템이 수십만 대의 기계를 포함하는 여러 클러스터에서 수천 개의 다양한 응용 프로그램에서 수백만 개의 작업을 어떻게 관리하는지, 그리고 높은 자원 활용도를 달성하기 위해 어떤 기술을 사용하는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://storage.googleapis.com/pub-tools-public-publication-data/pdf/43438.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="6"><li>Cassandra: </li></ol><ul ><li>Cassandra 가 어떻게 대량의 구조화된 데이터를 여러 커머디티 서버에 걸쳐 관리하면서, 단일 실패 지점 없이 높은 가용성을 제공하는 분산 스토리지 시스템이 될 수 있는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://substack.com/redirect/cad644f7-a5c8-4d78-9b37-75597bf3b689?j=eyJ1IjoiMmNscmc3In0.K_gP_5CqaAf0cWWggPM-WMz4gPJ_QSJ7yEFtqH8EWp4</li></ul> <ol start="7"><li>Attention Is All You Need:&nbsp;</li></ol><ul ><li>기존의 복잡한 순환 또는 합성곱 신경망을 대체하는 새로운 신경망 구조인 Transformer 에 대해 설명하며, 이 구조가 어떻게 오직 Attention 메커니즘만을 기반으로 하여 더 빠른 학습 속도와 높은 병렬 처리 능력을 제공하는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://arxiv.org/abs/1706.03762?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="8"><li>Kafka: </li></ol><ul ><li>Kafka가 어떻게 대량의 로그 데이터를 수집하고 낮은 지연시간으로 전달하는 분산 메시징 시스템인지, 그리고 기존 로그 집계기 및 메시징 시스템에서 어떤 아이디어를 도입했는지에 대해 다룹니다.</li><li>https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2017/09/Kafka.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email&nbsp;</li></ul> <ol start="9"><li>FoundationDB: </li></ol><ul ><li>FoundationDB 가 어떻게 NoSQL의 유연성과 확장성을 ACID 트랜잭션과 결합하고 있는지, 그리고 이 시스템이 어떻게 분리된 아키텍처를 채택하여 각 서브시스템을 독립적으로 조정할 수 있게 만들었는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://www.foundationdb.org/files/fdb-paper.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="10"><li>Amazon Aurora: </li></ol><ul ><li>Aurora가 어떻게 OLTP 워크로드를 위한 관계형 데이터베이스 서비스로 설계되었으며, 고성능 데이터 처리에 있어 네트워크가 중요한 제약 요소로 부상했는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://web.stanford.edu/class/cs245/readings/aurora.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="11"><li>Spanner:&nbsp; </li></ol><ul ><li>Spanner가 어떻게 세계적 규모로 데이터를 분산시키고, externally-consistent 을 지원하는 분산 트랜잭션을 처음으로 제공하는 시스템인지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//archive/spanner-osdi2012.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="12"><li>MapReduce: </li></ol><ul ><li>MapReduce가 어떻게 대규모 데이터 세트를 처리하고 생성하는데 사용되며, 사용자가 맵 함수와 리듀스 함수를 정의하여 데이터를 자동으로 병렬 처리하는 방식에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://storage.googleapis.com/pub-tools-public-publication-data/pdf/16cb30b4b92fd4989b8619a61752a2387c6dd474.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="13"><li>Shard Manager:</li></ol><ul ><li>Shard Manager 가 어떻게 지리적으로 분산된 애플리케이션을 위한 샤드 관리를 단순화하고, 소프트웨어 업그레이드와 같은 계획된 이벤트 동안 애플리케이션 가용성을 유지하는 기능을 제공하는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3477132.3483546?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="14"><li>Dapper: </li></ol><ul ><li>Dapper가 어떻게 낮은 오버헤드, 애플리케이션 수준의 투명성을 제공하며 대규모 시스템에서 어디에나 배포될 수 있는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//archive/papers/dapper-2010-1.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="15"><li>Flink: </li></ol><ul ><li>Apache Flink 시스템의 주요 특징과 철학을 소개하고, Flink가 실시간 분석, 연속 데이터 파이프라인, 이력 데이터 처리(배치), 반복적 알고리즘(머신러닝, 그래프 분석)을 포함한 다양한 데이터 처리 응용 프로그램을 지원하는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://www.researchgate.net/publication/308993790_Apache_Flink_Stream_and_Batch_Processing_in_a_Single_Engine</li></ul> <ol start="16"><li>A Comprehensive Survey on Vector Databases: </li></ol><ul ><li>벡터 데이터베이스에 관한 포괄적인 내용을 다룹니다. 그리고 벡터 데이터베이스가 고차원 데이터를 저장하는 방법, 전통적인 DBMS에서 다루기 어려운 데이터의 특성화 방법, 그리고 이 분야에서 발생하는 주요 도전 과제들에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://arxiv.org/pdf/2310.11703</li></ul> <ol start="17"><li>Zanzibar: </li></ol><ul ><li>구글의 Zanzibar 시스템에 대해 다룹니다. 그리고 Zanzibar가 어떻게 수조 개의 접근 제어 목록과 초당 수백만 개의 인증 요청을 처리하는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://storage.googleapis.com/pub-tools-public-publication-data/pdf/10683a8987dbf0c6d4edcafb9b4f05cc9de5974a.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="18"><li>Monarch:&nbsp;</li></ol><ul ><li>구글의 Monarch가 어떻게 전 세계적으로 분산된 인메모리 시계열 데이터베이스로서 구글의 수십억 사용자 규모의 애플리케이션과 시스템을 모니터링하는 데 사용되는지, 그리고 이 시스템이 매초 테라바이트의 데이터를 수집하고 수백만 건의 쿼리를 처리하는 방법에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://storage.googleapis.com/pub-tools-public-publication-data/pdf/d84ab6c93881af998de877d0070a706de7bec6d8.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="19"><li>Thrift: </li></ol><ul ><li>Thrift 소프트웨어 라이브러리와 코드 생성 도구에 대해 다룹니다. 그리고 Thrift가 어떻게 다양한 프로그래밍 언어 간의 효율적이고 신뢰할 수 있는 통신을 가능하게 하는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://thrift.apache.org/static/files/thrift-20070401.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="20"><li>Bitcoin: </li></ol><ul ><li>비트코인이 금융기관을 거치지 않고 직접적으로 온라인 지불을 가능하게 하는 순수한 Peer-to-Peer 전자화폐 시스템으로서, 어떻게 이중 지불 문제를 해결하며, 해시 기반의 작업 증명을 통해 거래를 타임스탬프하는 네트워크를 사용하는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://bitcoin.org/bitcoin.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="21"><li>WTF - Who to Follow Service at Twitter: </li></ol><ul ><li>WTF가 어떻게 일일 수백만 사용자 간의 연결을 생성하는지, 그리고 공유된 관심사, 공통 연결 등을 기반으로 어떻게 사용자 추천을 수행하는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://web.stanford.edu/~rezab/papers/wtf_overview.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="22"><li>MyRocks: LSM-Tree Database Storage Engine: </li></ol><ul ><li>Facebook 에서 MyRocks 엔진을 어떻게 활용하는지에 대해 다룹니다. 그리고 MyRocks가 어떻게 LSM-트리 기반의 RocksDB 위에 구축되어 MySQL의 관계형 기능을 통합했는지에 대해서도 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://www.vldb.org/pvldb/vol13/p3217-matsunobu.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="23"><li>GoTo Considered Harmful:&nbsp;</li></ol><ul ><li>https://homepages.cwi.nl/~storm/teaching/reader/Dijkstra68.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="24"><li>Raft Consensus Algorithm: </li></ol><ul ><li>Raft 합의 알고리즘에 대해 다룹니다. 그리고 Raft가 어떻게 Paxos와 동등한 결과를 내면서도 더 이해하기 쉽고 실용적인 시스템 구축의 기반을 제공하는지에 대해서도 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://raft.github.io/raft.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="25"><li>Time Clocks and Ordering of Events: </li></ol><ul ><li>분산 시스템 내에서 이벤트의 순서를 결정하고 시간의 개념을 이해하는 방법에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://lamport.azurewebsites.net/pubs/time-clocks.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul>

allthingsdistributed.com

“컴퓨터 세계를 완전히 변화시킨 25개의 논문”

아는 사람은 많고 하는 사람은 적습니다.

정보는 넘쳐납니다. 어떻게 하면 되는지 소개하는 글과 영상이 참 많습니다. 우리는 매일 그 정보를 접합니다. 무엇을 하는 법, 무엇이 되는 법에 대한 정보를 접합니다.

얻는 정보를 토대로 시작하는 사람은 적습니다. 정보를 믿지 못하기 때문일 수도 있고 다른 일을 하고 있기 때문일 수도 있습니다. 혹은 조금 더 완벽한 시작을 준비하는 것일 수도 있죠.

일단 시작했다고 해도 끝까지 해내는 사람은 더 적습니다. 중간에 그만둬야 할 수많은 이유가 있으니까요. 시작했던 이유를 끝까지 고수하고 계속한다는 건 절대 쉽지 않습니다.

여러분이 만약 무슨 일이든 시작해서 끝까지 해냈다면, 그것만으로 충분히 대단한 사람일지도 모릅니다.

아는 사람은 많고 하는 사람은 적습니다. 정보는 넘쳐납니다. 어떻게 하면 되는지 소개하는 글과 영상이 참 많습니다. 우리는 매일 그 정보를 접합니다. 무엇을 하는 법, 무엇이 되는 법에 대한 정보를 접합니다. 얻는 정보를 토대로 시작하는 사람은 적습니다. 정보를 믿지 못하기 때문일 수도 있고 다른 일을 하고 있기 때문일 수도 있습니다. 혹은 조금 더 완벽한 시작을 준비하는 것일 수도 있죠. 일단 시작했다고 해도 끝까지 해내는 사람은 더 적습니다. 중간에 그만둬야 할 수많은 이유가 있으니까요. 시작했던 이유를 끝까지 고수하고 계속한다는 건 절대 쉽지 않습니다. 여러분이 만약 무슨 일이든 시작해서 끝까지 해냈다면, 그것만으로 충분히 대단한 사람일지도 모릅니다.

아는 사람, 하는 사람

1. Research
- ChatGPT
- YouChat
- Perplexity
- Copilot
- Gemini

2. Image
- Leap AI
- Copilot
- Segmind
- Midjourney
- Stable Diffusion

3. CopyWriting
- Rytr
- Copy AI
- Writesonic
- Adcreative AI

4. Writing
- Jasper
- HIX AI
- Jenny AI
- Textblaze

5. Website
- 10Web
- Durable
- Framer
- Style AI

6. Video
- Klap
- Opus
- Eightify
- InVideo
- HeyGen
- Runway
- ImgCreator AI
- Morphstudio .xyz

7. Meeting
- Tldv
- Otter
- Noty AI
- Fireflies

8. SEO
- VidIQ
- Seona AI
- BlogSEO
- Keywrds ai

9. Chatbot
- Droxy
- Chatbase
- Mutual info
- Chatsimple

10. Presentation
- Decktopus
- Slides AI
- Gamma AI
- Designs AI
- Beautiful AI

11. Automation
- Make
- Zapier
- Xembly
- Bardeen

12. Prompts
- FlowGPT
- Alicent AI
- PromptBox
- Promptbase
- Snack Prompt

13. UI/UX
- Figma
- Uizard
- UiMagic
- Photoshop

14. Design
- Canva
- Flair AI
- Designify
- Clipdrop
- Autodraw
- Magician design

15. Logo Generator
- Looka
- Designs AI
- Brandmark
- Stockimg AI
- Namecheap

16. Audio
- Lovo ai
- Eleven labs
- Songburst AI
- Adobe Podcast

17. Marketing
- Pencil
- Ai-Ads
- AdCopy
- Simplified
- AdCreative

18. Startup
- Tome
- Ideas AI
- Namelix
- Pitchgrade
- Validator AI

19. Productivity
- Merlin
- Tinywow
- Notion AI
- Adobe Sensei
- Personal AI

20. Social media management
- Tapilo
- Typefully
- Hypefury
- TweetHunter

 * Source: https://twitter.com/HeyAbhishekk/status/1788778562897563965

1. Research- ChatGPT- YouChat- Perplexity- Copilot- Gemini 2. Image- Leap AI- Copilot- Segmind- Midjourney- Stable Diffusion 3. CopyWriting- Rytr- Copy AI- Writesonic- Adcreative AI 4. Writing- Jasper- HIX AI- Jenny AI- Textblaze 5. Website- 10Web- Durable- Framer- Style AI 6. Video- Klap- Opus- Eightify- InVideo- HeyGen- Runway- ImgCreator AI- Morphstudio .xyz 7. Meeting- Tldv- Otter- Noty AI- Fireflies 8. SEO- VidIQ- Seona AI- BlogSEO- Keywrds ai 9. Chatbot- Droxy- Chatbase- Mutual info- Chatsimple 10. Presentation- Decktopus- Slides AI- Gamma AI- Designs AI- Beautiful AI 11. Automation- Make- Zapier- Xembly- Bardeen 12. Prompts- FlowGPT- Alicent AI- PromptBox- Promptbase- Snack Prompt 13. UI/UX- Figma- Uizard- UiMagic- Photoshop 14. Design- Canva- Flair AI- Designify- Clipdrop- Autodraw- Magician design 15. Logo Generator- Looka- Designs AI- Brandmark- Stockimg AI- Namecheap 16. Audio- Lovo ai- Eleven labs- Songburst AI- Adobe Podcast 17. Marketing- Pencil- Ai-Ads- AdCopy- Simplified- AdCreative 18. Startup- Tome- Ideas AI- Namelix- Pitchgrade- Validator AI 19. Productivity- Merlin- Tinywow- Notion AI- Adobe Sensei- Personal AI 20. Social media management- Tapilo- Typefully- Hypefury- TweetHunter <ul ><li>Source: https://twitter.com/HeyAbhishekk/status/1788778562897563965</li></ul>

X (formerly Twitter)

20가지 작업 대체를 위한 100가지 AI 도구

To answer that, I would like to say that, mastering these do's and don'ts while writing code isn't just about impressing your peers (though that's a nice bonus). It's about writing code that's easier...

15 + 11 Mistakes Every Java Developer MUST avoid TODAY

1. Nulls와 Optionals
Bad Practice: 메서드에서 바로 null을 리턴하는 건 NPE를 유발할 수 있습니다.
public String getString() {
	return null;
}

Good Practice: null에 대한 명확한 핸들링과 에러 방지를 위해 Optional을 사용합니다.
public Optional<String> getString() {
	return Optional.empty();
}

 
2. String.valueOf()로 String 변환
Bad Practice: + 연산자를 사용해 문자열을 합칩니다.
double d = 3.14525;
String s = "" + d;

Good Practice: 내장 메서드를 활용합니다.
double d = 3.14245;
String s = String.valueOf(d);

 
3. array를 복사할 때 Arrays.copyOf() 
Bad Practice: 정석적으로 array를 복사합니다.
int[] sourceArray = {1,2,3,4,5};
int[] targetArray = new int[sourceArray.length];
for (int i = 0; i< sourceArray.length; i++) {
	targetArray[i] = sourceArray[i];
}

Good Practice: Arrays.copyOf() 메서드를 사용합니다.
int[] sourceArray = {1,2,3,4,5};
int[] targetArray = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);

 
4.  컬렉션이 비어있는지 체크하기 위해 isEmpty()
Bad Practice: length()나 size()로 string이나 컬렉션이 비어있는지 체크합니다.
String text = "Hello, World!";
if(text.length() == 0) {
	// Do something
}

Good Practice: isEmpty()로 string이나 컬렉션이 비어있는지 체크합니다.
String text = "Hello, World!";
if(text.isEmpty()) {
	// Do something
}

 
5. Concurrent Modification Exception 방지
Bad Practice: 리스트를 순회하고 있는 동안 요소를 제거하여 ConcurrentModificationException을 일으킵니다.
List<String> words = new ArrayList<>();
words.add("A");
words.add("B");
words.add("C");

for(String word : words) {
	if (word.equals("A")) {
 	words.remove(word);
 }
}

Good Practice: iterator remove 메서드나 removeIf() 메서드를 사용합니다. 
List<String> words = new ArrayList<>();
words.add("A");
words.add("B");
words.add("C");

Iterator<String> iterator = words.iterator();
while (iterator.hasNext()) {
 String word = iterator.next();
 if (word.equals("A")) {
 iterator.remove(); // Use iterator's remove method to safely remove elements
 }
}

System.out.println(words); // Output: [B, C]

 
6. 정규표현식 사전 컴파일
Bad Practice: 런타임 시에 정규표현식을 컴파일합니다.
String text = "Hello, World!";
if(text.matches("Hello.*")) {
	System.out.println("Matches!");
}
String replaced = text.replaceAll("\\s", "");

Good Practice: 정규표현식을 사전컴파일하고 재사용합니다.
final Pattern PATTERN1 = Pattern.compile("Hello.*");
final Pattern PATTERN2 = Pattern.compile("\\s");

String text = "Hello, World!";
if(PATTERN1.matcher(text).matches()) {
	System.out.println("Matches!");
}
String replaced = PATTERN2.matcher(text).replaceAll("");

 
번역: [https://ducktopia.tistory.com/124]
원문

1. Nulls와 OptionalsBad Practice: 메서드에서 바로 null을 리턴하는 건 NPE를 유발할 수 있습니다.<pre ><code class="language-java">public String getString() {
	return null;
}</code></pre>Good Practice: null에 대한 명확한 핸들링과 에러 방지를 위해 Optional을 사용합니다.<pre ><code class="language-java">public Optional&lt;String&gt; getString() {
	return Optional.empty();
}</code></pre>&nbsp;2. String.valueOf()로 String 변환Bad Practice: + 연산자를 사용해 문자열을 합칩니다.<pre ><code class="language-java">double d = 3.14525;
String s = "" + d;</code></pre>Good Practice: 내장 메서드를 활용합니다.<pre ><code class="language-java">double d = 3.14245;
String s = String.valueOf(d);</code></pre>&nbsp;3. array를 복사할 때 Arrays.copyOf()&nbsp;Bad Practice: 정석적으로 array를 복사합니다.<pre ><code class="language-java">int[] sourceArray = {1,2,3,4,5};
int[] targetArray = new int[sourceArray.length];
for (int i = 0; i&lt; sourceArray.length; i++) {
	targetArray[i] = sourceArray[i];
}</code></pre>Good Practice: Arrays.copyOf() 메서드를 사용합니다.<pre ><code class="language-java">int[] sourceArray = {1,2,3,4,5};
int[] targetArray = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);</code></pre>&nbsp;4.&nbsp; 컬렉션이 비어있는지 체크하기 위해 isEmpty()Bad Practice: length()나 size()로 string이나 컬렉션이 비어있는지 체크합니다.<pre ><code class="language-java">String text = "Hello, World!";
if(text.length() == 0) {
	// Do something
}</code></pre>Good Practice: isEmpty()로 string이나 컬렉션이 비어있는지 체크합니다.<pre ><code class="language-java">String text = "Hello, World!";
if(text.isEmpty()) {
	// Do something
}</code></pre>&nbsp;5. Concurrent Modification Exception 방지Bad Practice: 리스트를 순회하고 있는 동안 요소를 제거하여 ConcurrentModificationException을 일으킵니다.<pre ><code class="language-java">List&lt;String&gt; words = new ArrayList&lt;&gt;();
words.add("A");
words.add("B");
words.add("C");

for(String word : words) {
	if (word.equals("A")) {
 	words.remove(word);
 }
}</code></pre>Good Practice: iterator remove 메서드나 removeIf() 메서드를 사용합니다.&nbsp;<pre ><code class="language-java">List&lt;String&gt; words = new ArrayList&lt;&gt;();
words.add("A");
words.add("B");
words.add("C");

Iterator&lt;String&gt; iterator = words.iterator();
while (iterator.hasNext()) {
 String word = iterator.next();
 if (word.equals("A")) {
 iterator.remove(); // Use iterator's remove method to safely remove elements
 }
}

System.out.println(words); // Output: [B, C]</code></pre>&nbsp;6. 정규표현식 사전 컴파일Bad Practice: 런타임 시에 정규표현식을 컴파일합니다.<pre ><code class="language-java">String text = "Hello, World!";
if(text.matches("Hello.*")) {
	System.out.println("Matches!");
}
String replaced = text.replaceAll("\\s", "");</code></pre>Good Practice: 정규표현식을 사전컴파일하고 재사용합니다.<pre ><code class="language-java">final Pattern PATTERN1 = Pattern.compile("Hello.*");
final Pattern PATTERN2 = Pattern.compile("\\s");

String text = "Hello, World!";
if(PATTERN1.matcher(text).matches()) {
	System.out.println("Matches!");
}
String replaced = PATTERN2.matcher(text).replaceAll("");</code></pre>&nbsp;번역: [https://ducktopia.tistory.com/124]원문

🕊️ [Medium] 자바 개발자가 피해야 하는 11가지 실수 (

관점, 통찰과 피드백에 대하여. | 날카로운 돌직구 한 마디가 나의 삶의 관점을 넓히고 인사이트를 얻는데 도움이 되는 경우가 있다. 특히, 지식의 문제가 아니라 어떤 태도나 사람과의 관계에 대한 것이라면 더군다나 더 그렇다. 물론 신뢰가 기본으로 쌓여있어야 한다는 전제는 해두자. 지난주에는 40대에 PR에서 헤드헌팅으로 커리어를 전환한 선배를 만났다(*상무님이라 부르지만, 글에서는 선배로

"그래서 반성은 했고?"

누군가의 말과 피드백으로 인해 마음이 요동치는 순간들, 이 때 저는 따뜻하게 보듬는 말보다 날카롭지만 다른 관점을 열어주는 대화가 의미있다고 생각할 때가 있어요. 특히 인생의 여러 경험과 시선들이 쌓여 일과 관계라는 지점에서 지혜를 나눠줄 수 있는 선배들과의 대화는 더더군다나. 이런 깨달음을 전달해 주던 선배와의 대화 이야기.

캐시트리 대표이사

KIMJINHO

카피라이터

주윤하

문장으로 세상을 연결합니다.

사람과 사람, 사람과 서비스를 긴밀하게 연결하고 관계를 구축해나가는 과정을 중요시합니다. 


기관, 인물, 책 등의 비즈니스 인사이트를 실제 경험을 통해 재해석, 정리, 분석하여 현실적이고 구체적인 방법론으로 소개합니다.

제이조경영연구소 리더

조재훈

기관, 인물, 책 등의 비즈니스 인사이트를 실제 경험을 통해 재해석, 정리, 분석하여 현실적이고 구체적인 방법론으로 소개합니다.
#기획자 #전략 #투자 #그로스마케팅 #영업 #끊임없이배우기 #네트워킹 #독서 #창업 #0에서1만들기

삶의 관점과 통찰, 피드백에 대하여.

커뮤니케이션

이민희

커뮤니케이션 업무를 합니다. 삶의 다양한 '관계'에 관심이 많으며, 딥러닝 기술로 누구에게나 '친구'라는 관계를 맺어주는 AI 친구 '이루다'와 함께 일하고 있습니다. 
#커뮤니케이션 #PR #스타트업 #Ai #독서 #브런치작가

삶의 관점과 통찰, 피드백에 대하여.

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