안녕하세요 VI Engineering 팀 김윤제입니다. Gmarket Mobile Web Vip(View Item Page = 상품 상세)를 담당하고 있는 Backend Engineer 입니다. 이번 블로그는 개발자를 잠 못 들게 만드는 코드 (잠 못 드는 밤 Feat: 내 전화를 받아 by Noc) 편입니다. Noc란 지마켓에서 관제 시스템 쪽에 근무하시는 분들입니다. (항상 감사합니다.)

개발자를 잠 못 들게 만드는 코드

개인적으로 코드 구현에서 가장 중요하게 생각하는것 중 하나가 바로 예외처리인데요,
잘못된 예외처리로 인해 잠들지 못했던 한 개발자 분의 웃픈 글을 발견하여 공유드립니다.

대규모의 트래픽이 오가는 서비스일수록 예외처리에 신경을 많이 써야 한다 생각하는데요,
단순 try catch 와 timeout 설정이지만 이를 잘못했을 때 어떤 일이 발생하는지를 현실적으로 보여주고 있어 크게 와닿았습니다.

혹시나 글쓴이와 같이 잘못된 예외처리를 하신 분이 있다면
지금이라도 잠들기 전에 코드를 수정하시면 좋지 않을까 싶습니다.

📚 원문
 * https://dev.gmarket.com/103?utm_source=oneoneone

개인적으로 코드 구현에서 가장 중요하게 생각하는것 중 하나가 바로 예외처리인데요,잘못된 예외처리로 인해 잠들지 못했던 한 개발자 분의 웃픈 글을 발견하여 공유드립니다. 대규모의 트래픽이 오가는 서비스일수록 예외처리에 신경을 많이 써야 한다 생각하는데요,단순 try catch 와 timeout 설정이지만 이를 잘못했을 때 어떤 일이 발생하는지를 현실적으로 보여주고 있어 크게 와닿았습니다. 혹시나 글쓴이와 같이 잘못된 예외처리를 하신 분이 있다면지금이라도 잠들기 전에 코드를 수정하시면 좋지 않을까 싶습니다. 📚 원문<ul ><li>https://dev.gmarket.com/103?utm_source=oneoneone</li></ul>

지마켓 기술블로그

🧨 개발자를 잠 못 들게 만드는 코드

개발자로 공부하거나 교육을 받을 때 Happy Path에 대해서만 주로 고민하는게 문제인거 같습니다. 은근 Unhappy Path에 대해 어떻게 접근해야할지 모르는 주니어분들이 있더군요.

SNS에 글을 썼는데 내가 좋아하는 분이 좋아요를 눌러주면 기분이가 좋아 맘 속으로 춤을 춘다. 공감하면 좋아요 😙❤️😘

SNS에 글을 썼는데 내가 좋아하는 분이 좋아요를 눌러주면 기분이가 좋아 맘 속으로 춤을 춘다. 공감하면 좋아요 😙❤️😘

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Top 12 Tips For API Security

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Top 12 this For API Security

우선 완전 무용론을 주장하는 건 아니다. 성장을 원하는 사람들에게 일종의 가이드로써의 역할로는 분명 필요하다.

하지만 평가와 승진 시스템을 위한 레벨에 따른 역량 정의에 대한 무용론이다.

나도 레벨링에 대한 필요성을 어느정도 느끼고 있었기에, 원티드에 있을 때 일종의 표준 레벨링 시스템을 만들어보려고 꽤 긴 시간 연구조사를 해 보았다.

커리어 패스를 가이드 해 주는데 기준이 될 수 있고, 또 이를 잘 이용하면 취업과 채용시에도 도움이 크게 될 것이라는 생각이었다.

하지만 연구 끝에 결국은 진행을 중단했는데 그 이유는 다음과 같다.

1️⃣ 회사마다 필요한 역량의 종류와 수준이 다르다

2️⃣ 회사와 산업의 성장과 인재 시장 상황에 따라 기준이 매번 바뀌어야한다

3️⃣ 시험을 봐서 결정 할 수 있는 것이 아니기 때문에 평가자의 생각이 크게 들어갈 수 밖에 없다

무용하다는 생각에 확실히 눈을 뜨게 된 계기가 있었는데 이런 말을 들었을 때 였다. (이 말을 한 분은 훌륭한 분이다)

“그 사람의 레벨은 이미 매니저의 마음속에 있는 것 같아요”

당연하다. 앞서 말한 1,2,3번에 의하면 결국 그럴 수 밖에 없다. (나쁜 의미도 좋은 의미도 아니다)

또한 역량 레벨은 결국 연봉을 잘 받기 위함이다. 성장을 위한 것이라고 애매하게 표현하지만 결국은 연봉 문제다.

커리어패스를 설계해주는 것을 만들었을 때, 처음엔 다들 연봉 기준으로 커리어패스를 만들어주는 것에 거부감이 있었지만 결국은 그것이 불편한 진실이며 본심임을 인정했다.

이 레벨링이라는 것의 본질이 그렇고 크게 객관적일 수 없기 때문에, 결국 참고 용도로써도 그다지 신뢰 할 수 없는 것이 된다.

회사에서 승진하고 회사에서든 이직이든 연봉을 높이는 길은, 레벨 패스를 따르는 것이 아니라 자신의 가치를 알릴 수 있는 일을 잘 쟁취해서 성공시키고 사내외로 적극적으로 홍보하는 것이다.

즉, 레벨은 정말로 개인의 성장을 위해 필요하다고 생각한다면 실리콘밸리 빅테크의 기준을 가끔 참고하면 된다.

우선 완전 무용론을 주장하는 건 아니다. 성장을 원하는 사람들에게 일종의 가이드로써의 역할로는 분명 필요하다. 하지만 평가와 승진 시스템을 위한 레벨에 따른 역량 정의에 대한 무용론이다. 나도 레벨링에 대한 필요성을 어느정도 느끼고 있었기에, 원티드에 있을 때 일종의 표준 레벨링 시스템을 만들어보려고 꽤 긴 시간 연구조사를 해 보았다. 커리어 패스를 가이드 해 주는데 기준이 될 수 있고, 또 이를 잘 이용하면 취업과 채용시에도 도움이 크게 될 것이라는 생각이었다. 하지만 연구 끝에 결국은 진행을 중단했는데 그 이유는 다음과 같다. 1️⃣ 회사마다 필요한 역량의 종류와 수준이 다르다 2️⃣ 회사와 산업의 성장과 인재 시장 상황에 따라 기준이 매번 바뀌어야한다 3️⃣ 시험을 봐서 결정 할 수 있는 것이 아니기 때문에 평가자의 생각이 크게 들어갈 수 밖에 없다 무용하다는 생각에 확실히 눈을 뜨게 된 계기가 있었는데 이런 말을 들었을 때 였다. (이 말을 한 분은 훌륭한 분이다) “그 사람의 레벨은 이미 매니저의 마음속에 있는 것 같아요” 당연하다. 앞서 말한 1,2,3번에 의하면 결국 그럴 수 밖에 없다. (나쁜 의미도 좋은 의미도 아니다) 또한 역량 레벨은 결국 연봉을 잘 받기 위함이다. 성장을 위한 것이라고 애매하게 표현하지만 결국은 연봉 문제다. 커리어패스를 설계해주는 것을 만들었을 때, 처음엔 다들 연봉 기준으로 커리어패스를 만들어주는 것에 거부감이 있었지만 결국은 그것이 불편한 진실이며 본심임을 인정했다. 이 레벨링이라는 것의 본질이 그렇고 크게 객관적일 수 없기 때문에, 결국 참고 용도로써도 그다지 신뢰 할 수 없는 것이 된다. 회사에서 승진하고 회사에서든 이직이든 연봉을 높이는 길은, 레벨 패스를 따르는 것이 아니라 자신의 가치를 알릴 수 있는 일을 잘 쟁취해서 성공시키고 사내외로 적극적으로 홍보하는 것이다. 즉, 레벨은 정말로 개인의 성장을 위해 필요하다고 생각한다면 실리콘밸리 빅테크의 기준을 가끔 참고하면 된다.

📝 역량 레벨은 무용하다

실리콘밸리 빅테크 기준은 검색하면 쉽게 찾을 수 있는 거겠지요.

 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 전문성에 너무 집중하면 나는 개발 이외의 다른 업무에 관심없다고 생각하거나 개발 밖의 일을 하는 것이 내 커리어에 도움이 안된다고 생각하기 쉽다. 앞서 글에서 자주 언급했지만 커리어는 내가 맡은 업무를 통해 성과를 내며 팀플레이어로 일을 할 때 발전한다.

성과를 낸다는 관점에서 중요한 포인트는 내 업무 바깥이라도 필요하다면 하나의 팀으로 도와주며 일을 할 필요가 있다는 점이며 이는 작은 회사에서는 더 필요한 역량 아닌 역량이다. 보통 작은 회사에서 다양한 일을 하다보면 전문성이 없다고 생각하고 연차에 맞는 역량을 갖고 있는지 의문을 많이 갖던데 조금 다른 포인트이고 따로 글을 써보려고 하지만 "연차"가 주는 잘못된 압박감도 만만치 않은 것 같다. 각자 자기의 길을 따라 쌓는 것이 연차이기에 남과 비교하며 나는 뒤쳐져 있나 조바심내기 보다는 내가 맡은 일에 성과를 내고 있는지 그리고 성과를 내기 위한 학습을 하고 있는지에 초점을 맞출 필요가 있다.

내가 만든 코드가 잘못 동작할 때 고생할 다른 사람들을 생각하면 코드를 작성하는 것부터 시작해서 다양한 대화 채널을 만드는 것이 하나의 팀으로 일하는 방법 중의 하나이다. 예를 들면 다음과 같은 것을 들 수 있다.

 * 에러 메시지를 기술적인 지식이 없는 사람들도 이해하고 액션을 취하기 쉽게 만든다. 이것만 잘해도 CS팀과 영업팀과의 의사소통의 질이 올라갈 뿐만 아니라 개발자 본인의 문제해결도 쉬워진다.
 * 관련해서 서버 단에도 로그를 최대한 많이 심어두면 고객 관련 불만이나 장애 등이 생겼을 때 문제 해결이 쉬워지며 이는 다음 포스팅에서 이야기할 서비스 사고 대처 능력을 키우는 기본 자세 중의 하나가 된다. 로그를 남기는 것에 대해서는 다음 회에 더 이야기해보겠다.
 * CS팀과 영업팀과 주기적인 소통을 통해 고객과의 대화를 통해 그들이 느끼는 고통을 느껴봐야한다. CS팀과 같이 많이 들어오는 티켓이나 큰 문제의 가능성을 보여주는 티켓을 리뷰해보는 것이 중요하다. B2B단이라면 영업을 담당하는 AM(Account Manager)들과 비슷한 프로세스를 만들어보는 것이 필요하다. 하지만 좋은 의도로 요청이 들어올 때마다 문제해결을 하려고 하다보면 정작 다른 일을 못하는 문제가 생기에는 사람이 바뀌어도 돌아가는 형태로 협업이 정착되려면 프로세스를 만드는 것이 중요하다. 아마존의 순서파괴(Working Backwards)에서 이야기한 "Good intentions never work, you need good mechanisms to make anything happen"가 기억해야할 점이다. 즉 좋은 의도만으로 일이 돌아가지는 않는다는 점이며 계속 돌아갈 수 있는 프로세스를 만드는 것이 필요하다.
 * 이 부분은 프로덕트 매니저가 리드하는 것이 일반적이긴 하지만 개발자들도 새로운 기능이 추가되거나 기존 기능이 변경되는 경우 관련 팀에 뉴스가 미리 전달되어야 한다는 점을 명확하게 인지하고 관련해서 노력을 기울여야 한다. 이게 안되면 CS팀이나 세일즈팀이 고생한다. 릴리스 노트 공유가 잘 이뤄지는 것이 운영단의 어려움을 크게 줄인다.

개발자니 개발만 잘 하면 된다고 생각할지 모르지만 결국은 의사소통 능력이며 이 중의 하나는 내가 만든 결과물로 인해 고생할지도 모르는 사람들을 고려한 개발을 하고 많이 대화해보면서 개선하는 거다.

<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 전문성에 너무 집중하면 나는 개발 이외의 다른 업무에 관심없다고 생각하거나 개발 밖의 일을 하는 것이 내 커리어에 도움이 안된다고 생각하기 쉽다. 앞서 글에서 자주 언급했지만 커리어는 내가 맡은 업무를 통해 성과를 내며 팀플레이어로 일을 할 때 발전한다. 성과를 낸다는 관점에서 중요한 포인트는 내 업무 바깥이라도 필요하다면 하나의 팀으로 도와주며 일을 할 필요가 있다는 점이며 이는 작은 회사에서는 더 필요한 역량 아닌 역량이다. 보통 작은 회사에서 다양한 일을 하다보면 전문성이 없다고 생각하고 연차에 맞는 역량을 갖고 있는지 의문을 많이 갖던데 조금 다른 포인트이고 따로 글을 써보려고 하지만 "연차"가 주는 잘못된 압박감도 만만치 않은 것 같다. 각자 자기의 길을 따라 쌓는 것이 연차이기에 남과 비교하며 나는 뒤쳐져 있나 조바심내기 보다는 내가 맡은 일에 성과를 내고 있는지 그리고 성과를 내기 위한 학습을 하고 있는지에 초점을 맞출 필요가 있다. 내가 만든 코드가 잘못 동작할 때 고생할 다른 사람들을 생각하면 코드를 작성하는 것부터 시작해서 다양한 대화 채널을 만드는 것이 하나의 팀으로 일하는 방법 중의 하나이다. 예를 들면 다음과 같은 것을 들 수 있다. <ul ><li>에러 메시지를 기술적인 지식이 없는 사람들도 이해하고 액션을 취하기 쉽게 만든다. 이것만 잘해도 CS팀과 영업팀과의 의사소통의 질이 올라갈 뿐만 아니라 개발자 본인의 문제해결도 쉬워진다.</li><li>관련해서 서버 단에도 로그를 최대한 많이 심어두면 고객 관련 불만이나 장애 등이 생겼을 때 문제 해결이 쉬워지며 이는 다음 포스팅에서 이야기할 서비스 사고 대처 능력을 키우는 기본 자세 중의 하나가 된다. 로그를 남기는 것에 대해서는 다음 회에 더 이야기해보겠다.</li><li>CS팀과 영업팀과 주기적인 소통을 통해 고객과의 대화를 통해 그들이 느끼는 고통을 느껴봐야한다. CS팀과 같이 많이 들어오는 티켓이나 큰 문제의 가능성을 보여주는 티켓을 리뷰해보는 것이 중요하다. B2B단이라면 영업을 담당하는 AM(Account Manager)들과 비슷한 프로세스를 만들어보는 것이 필요하다. 하지만 좋은 의도로 요청이 들어올 때마다 문제해결을 하려고 하다보면 정작 다른 일을 못하는 문제가 생기에는 사람이 바뀌어도 돌아가는 형태로 협업이 정착되려면 프로세스를 만드는 것이 중요하다. 아마존의 순서파괴(Working Backwards)에서 이야기한 "Good intentions never work, you need good mechanisms to make anything happen"가 기억해야할 점이다. 즉 좋은 의도만으로 일이 돌아가지는 않는다는 점이며 계속 돌아갈 수 있는 프로세스를 만드는 것이 필요하다.</li><li>이 부분은 프로덕트 매니저가 리드하는 것이 일반적이긴 하지만 개발자들도 새로운 기능이 추가되거나 기존 기능이 변경되는 경우 관련 팀에 뉴스가 미리 전달되어야 한다는 점을 명확하게 인지하고 관련해서 노력을 기울여야 한다. 이게 안되면 CS팀이나 세일즈팀이 고생한다. 릴리스 노트 공유가 잘 이뤄지는 것이 운영단의 어려움을 크게 줄인다.</li></ul> 개발자니 개발만 잘 하면 된다고 생각할지 모르지만 결국은 의사소통 능력이며 이 중의 하나는 내가 만든 결과물로 인해 고생할지도 모르는 사람들을 고려한 개발을 하고 많이 대화해보면서 개선하는 거다.

좋은 개발자가 알아야하는 9가지 포인트들 - 6. 운영 고려 코드 작성

스티브 잡스가 팀 쿡에게 CEO 자리를 맡기면서 한가지만 당부했다고 한다.

“나(잡스)라면 어떻게 했을까? 라고 생각하지 말라”

그 누구도 같은 방식으로 성공하지 않았다.

제2의 잡스도, 제2의 빌게이츠도, 제2의 저커버그도, 제2의 일론도 없을 것이다.

위대한 사람들의 조언들은 그저 자신이 믿는 일을 훌륭한 사람들과 함께 최대한 열심히 하라는 것 뿐이다.

모두는 각자의 길이 있고, 각자의 방식으로 살아갈 때 자신이 원하는 것을 이룰 수 있는 것 같다.

그렇기에 이렇게 해야 취업된다. 이렇게 해야 부자된다. 이렇게 해야 성공한다. 하는 성공팔이들은 오히려 인생의 걸림돌일 뿐이다.

스티브 잡스가 팀 쿡에게 CEO 자리를 맡기면서 한가지만 당부했다고 한다. “나(잡스)라면 어떻게 했을까? 라고 생각하지 말라” 그 누구도 같은 방식으로 성공하지 않았다. 제2의 잡스도, 제2의 빌게이츠도, 제2의 저커버그도, 제2의 일론도 없을 것이다. 위대한 사람들의 조언들은 그저 자신이 믿는 일을 훌륭한 사람들과 함께 최대한 열심히 하라는 것 뿐이다. 모두는 각자의 길이 있고, 각자의 방식으로 살아갈 때 자신이 원하는 것을 이룰 수 있는 것 같다. 그렇기에 이렇게 해야 취업된다. 이렇게 해야 부자된다. 이렇게 해야 성공한다. 하는 성공팔이들은 오히려 인생의 걸림돌일 뿐이다.

최근에 작은 모델의 오픈소스 LLM의 성능이 좋아지고, 맥에서도 사용이 된다고 하고 그러니까 역시 오픈소스가 가성비 짱짱맨! 이러지만 실제로 계산해보면 오픈소스를 직접 서빙하는 건 매우 비싸다.

Llama-3 70B를 A100에서 돌리면 20TPS 정도 나오는데, 그러면 시간당 8만 토큰정도. A100 80GB 서버 호스팅 가격은 시간당 약 USD $3 정도이다.

그런데 Llama-3 70B을 API로 서비스하고 있는 곳들은 대개 십만 토큰당 $0.1가 안되게 비용 책정이 되어 있다.

상용 API와 비교한다고 해도, 유사한 성능인 Sonnet의 평균 비용이 십만 토큰당 약 $1, 현존 최강인 GPT-4 Turbo는 $2 정도가 된다. (Input/Output를 단순 평균 낸 것으로, 실 사용시에는 보통 이보다 낮다)

게다가 한시간 내내 쉬지 않고 출력했을 때의 비용이고, 그렇게 하면 한 번에 한 사람만 쓸 수 있다.(고대적 전화선으로 호스팅하고 있는 BBS와 같..) 즉, 속도는 물론 효율성과 관리 측면에서도 일반적으로 별로 좋은 선택이 아니다.

무엇보다 LLM 모델을 제대로 서빙 할 수 있는 기술을 갖춘 엔지니어의 인건비는 포함하지도 않았다.

그러니 비용 최적화 관점으로 오픈소스 LLM을 직접 사용하겠다는 생각은 버리는게 좋다.

최근에 작은 모델의 오픈소스 LLM의 성능이 좋아지고, 맥에서도 사용이 된다고 하고 그러니까 역시 오픈소스가 가성비 짱짱맨! 이러지만 실제로 계산해보면 오픈소스를 직접 서빙하는 건 매우 비싸다. Llama-3 70B를 A100에서 돌리면 20TPS 정도 나오는데, 그러면 시간당 8만 토큰정도. A100 80GB 서버 호스팅 가격은 시간당 약 USD $3 정도이다. 그런데 Llama-3 70B을 API로 서비스하고 있는 곳들은 대개 십만 토큰당 $0.1가 안되게 비용 책정이 되어 있다. 상용 API와 비교한다고 해도, 유사한 성능인 Sonnet의 평균 비용이 십만 토큰당 약 $1, 현존 최강인 GPT-4 Turbo는 $2 정도가 된다. (Input/Output를 단순 평균 낸 것으로, 실 사용시에는 보통 이보다 낮다) 게다가 한시간 내내 쉬지 않고 출력했을 때의 비용이고, 그렇게 하면 한 번에 한 사람만 쓸 수 있다.(고대적 전화선으로 호스팅하고 있는 BBS와 같..) 즉, 속도는 물론 효율성과 관리 측면에서도 일반적으로 별로 좋은 선택이 아니다. 무엇보다 LLM 모델을 제대로 서빙 할 수 있는 기술을 갖춘 엔지니어의 인건비는 포함하지도 않았다. 그러니 비용 최적화 관점으로 오픈소스 LLM을 직접 사용하겠다는 생각은 버리는게 좋다.

📝 오픈소스 LLM을 직접 서빙하는 건 비싸다

NAVER D2

국내
네이버 - https://d2.naver.com/home
네이버 플레이스 - https://medium.com/naver-place-dev
카카오 - https://tech.kakao.com/blog/
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카카오스타일 - https://devblog.kakaostyle.com/ko/
쿠팡 - https://medium.com/coupang-engineering/kr/home
우아한형제들 - https://techblog.woowahan.com/
요기요 - https://techblog.yogiyo.co.kr/
현대자동차 - https://42dot.ai/blog
토스 - https://toss.tech/
뱅크샐러드 - https://blog.banksalad.com/
쏘카 - https://tech.socarcorp.kr/
직방 - https://medium.com/zigbang
지마켓 - https://dev.gmarket.com/
마켓컬리 - https://helloworld.kurly.com/
당근 - https://medium.com/daangn
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여기어때 - https://techblog.gccompany.co.kr/
라인 - https://engineering.linecorp.com/ko
넥슨 - https://www.intelligencelabs.tech/
데브시스터즈 - https://tech.devsisters.com/
왓차 - https://medium.com/watcha
무신사 - https://medium.com/musinsa-tech

국외
구글 - https://developers.googleblog.com/ko/
구글플레이 - https://medium.com/googleplaydev
아마존 - https://developer.amazon.com/en-US/blogs/alexa
애플 - https://developer.apple.com/
깃허브 - https://github.blog/
이베이 - https://innovation.ebayinc.com/tech/
페이스북 - https://engineering.fb.com/
슬랙 - https://slack.engineering/
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에어비앤비 - https://medium.com/airbnb-engineering
넷플릭스 - https://netflixtechblog.com/?gi=f87f6e01f27a
MS - https://techcommunity.microsoft.com/

국내네이버 - https://d2.naver.com/home네이버 플레이스 - https://medium.com/naver-place-dev카카오 - https://tech.kakao.com/blog/카카오페이 - https://tech.kakaopay.com/카카오스타일 - https://devblog.kakaostyle.com/ko/쿠팡 - https://medium.com/coupang-engineering/kr/home우아한형제들 - https://techblog.woowahan.com/요기요 - https://techblog.yogiyo.co.kr/현대자동차 - https://42dot.ai/blog토스 - https://toss.tech/뱅크샐러드 - https://blog.banksalad.com/쏘카 - https://tech.socarcorp.kr/직방 - https://medium.com/zigbang지마켓 - https://dev.gmarket.com/마켓컬리 - https://helloworld.kurly.com/당근 - https://medium.com/daangn중고나라 - https://teamblog.joonggonara.co.kr/여기어때 - https://techblog.gccompany.co.kr/라인 - https://engineering.linecorp.com/ko넥슨 - https://www.intelligencelabs.tech/데브시스터즈 - https://tech.devsisters.com/왓차 - https://medium.com/watcha무신사 - https://medium.com/musinsa-tech 국외구글 - https://developers.googleblog.com/ko/구글플레이 - https://medium.com/googleplaydev아마존 - https://developer.amazon.com/en-US/blogs/alexa애플 - https://developer.apple.com/깃허브 - https://github.blog/이베이 - https://innovation.ebayinc.com/tech/페이스북 - https://engineering.fb.com/슬랙 - https://slack.engineering/트위터 - https://blog.twitter.com/engineering/en_us에어비앤비 - https://medium.com/airbnb-engineering넷플릭스 - https://netflixtechblog.com/?gi=f87f6e01f27aMS - https://techcommunity.microsoft.com/

Naver

회사 테크 블로그 모음 👨🏻‍💻

AI(Artificial Intelligence)는 인공적으로 만들어진 지능으로,
인간의 두뇌와 같이 학습이라는 매커니즘을 통해 특정한 업무를 수행합니다.

LLM(Large Language Model), 우리가 잘 알고 있는 ChatGPT 나 Anthropic의 Claude3도 모두 학습이라는 매커니즘을 통해 만들어진 인공지능입니다.

DATA와 AI는 마치 바늘과 실, 연필과 지우개와 같은 영혼의 단짝입니다.
DATA 없이는 AI는 존재할 수 없고,
AI가 존재하기 때문에 DATA는 존재 가치를 증명받습니다.

기업은 이제
이제 AI에 집어넣을 얼마나 중요하고 가치있는 DATA를 지니느냐에 따라 그 가치를 평가받을 것이며, 중요하고 가치있는 DATA를 지닌 기업은 자신의 AI를 어떻게 활용하느냐에 따라 그 미래가 달라질 것입니다.

사람도 마찬가지일 것입니다.
각 개인이 고유한 지식과 정보를 어떻게 확보하고 관리하는 능력이 중요해 질것이며,
그리고 그 확보한 지식과 정보를 어떻게 활용하느냐에 따라,
개인의 미래와 가치가 결정되는 시대가 올 것입니다.

AI가 결국 인간이 만든 매커니즘을 따르듯이,
AI의 미래를 통해 인간의 미래 역시 예상해볼 수 있습니다.

#데이터리차드 #DATA #AI #인간의미래

AI(Artificial Intelligence)는 인공적으로 만들어진 지능으로,인간의 두뇌와 같이 학습이라는 매커니즘을 통해 특정한 업무를 수행합니다. LLM(Large Language Model), 우리가 잘 알고 있는 ChatGPT 나 Anthropic의 Claude3도 모두 학습이라는 매커니즘을 통해 만들어진 인공지능입니다. DATA와 AI는 마치 바늘과 실, 연필과 지우개와 같은 영혼의 단짝입니다.DATA 없이는 AI는 존재할 수 없고,AI가 존재하기 때문에 DATA는 존재 가치를 증명받습니다. 기업은 이제이제 AI에 집어넣을 얼마나 중요하고 가치있는 DATA를 지니느냐에 따라 그 가치를 평가받을 것이며, 중요하고 가치있는 DATA를 지닌 기업은 자신의 AI를 어떻게 활용하느냐에 따라 그 미래가 달라질 것입니다. 사람도 마찬가지일 것입니다.각 개인이 고유한 지식과 정보를 어떻게 확보하고 관리하는 능력이 중요해 질것이며,그리고 그 확보한 지식과 정보를 어떻게 활용하느냐에 따라,개인의 미래와 가치가 결정되는 시대가 올 것입니다. AI가 결국 인간이 만든 매커니즘을 따르듯이,AI의 미래를 통해 인간의 미래 역시 예상해볼 수 있습니다. #데이터리차드 #DATA #AI #인간의미래

DATA가 있어야 AI가 존재합니다.

어떤 일을 꾸준하게 하기 위해선 완벽함과 거리를 두어야 하는 것 같습니다.

돌이켜보면 2022년 블로그 글을 쏟아낼 땐 별 기대가 없었습니다. 누구도 제 글에 관심 두지 않았으니까요.

글을 자주 올리면서 점차 좋아해 주시는 분들이 늘어갔죠. 늘어가는 관심은 부담, 완벽해야 한다는 생각으로 돌아왔습니다.

개발자로서의 역량, 메이커로서 자질 등. 모든 면에서 완벽해 보여야 한다는 압박감만 커졌습니다. 실행은 더 어려워지고 자기 검열은 강화됐죠. 한 번의 글을 쓰기가 더 어려워졌습니다.

어떤 일을 꾸준히 하기 위해선 주위의 시선에 신경 쓰지 않고 행동해야 하는 것 같습니다. 완벽해야 한다는 생각은 잠시 내려두고요.

어떤 일을 꾸준하게 하기 위해선 완벽함과 거리를 두어야 하는 것 같습니다. 돌이켜보면 2022년 블로그 글을 쏟아낼 땐 별 기대가 없었습니다. 누구도 제 글에 관심 두지 않았으니까요. 글을 자주 올리면서 점차 좋아해 주시는 분들이 늘어갔죠. 늘어가는 관심은 부담, 완벽해야 한다는 생각으로 돌아왔습니다. 개발자로서의 역량, 메이커로서 자질 등. 모든 면에서 완벽해 보여야 한다는 압박감만 커졌습니다. 실행은 더 어려워지고 자기 검열은 강화됐죠. 한 번의 글을 쓰기가 더 어려워졌습니다. 어떤 일을 꾸준히 하기 위해선 주위의 시선에 신경 쓰지 않고 행동해야 하는 것 같습니다. 완벽해야 한다는 생각은 잠시 내려두고요.

완벽함과 거리두기

3개월간 개발한 마이크로서비스에 498개의 테스트 코드를 작성한 시니어 개발자가 추천해준 을 번역했다. 테스트의 종류와 이유, 철학을 Java, SpringBoot, JUnit을 사용한 예시와 함께 설명한다.

실용적인 테스트 피라미드 (번역)

최근에 이직한 미국 회사에 테스트에 진심인 시니어 개발자가 있었습니다. 그가 혼자서 약 3개월간 개발한 Java/Spring 기반의 백엔드 마이크로서비스는 무려 498개의 테스트가 작성되었습니다. 😵

물론 개수가 많다고 무조건 좋은 테스트는 아니지만, 그는 필요한 테스트들만 견고하게 작성했고, 다양한 종류와 범위의 테스트들을 깔끔하게 구성하고 읽기 편하게 작성했으며, JUnit5와 Mockito 등의 테스트 라이브러리의 기능들을 풍부하게 활용해서 배울 점이 많았습니다.

심지어 테스트하기 쉬운 프로젝트도 아니었습니다:
 1. 외부 서비스들 및 사내 마이크로서비스들간의 복잡한 연계가 필요한 서비스였고,
 2. 1980년대부터 현재까지 운영중인 사내 레거시 시스템(BASIC과 COBOL로 개발됨)의 동작은 일정하지 않았으며,
 3. 암호화되지 않은 개인정보들 때문에 DB 접근 권한이 제한되어 실시간 데이터를 얻을 수 없는 반면, 비즈니스 관리자들은 데이터를 직접 변경할 수 있었으며,
 4. 다양한 이해관계자들에 의해 요구사항이 수없이 바뀌었고,
 5. 시간 및 위치 데이터에 민감한 서비스라 미국 각 지역의 시차에 따라 다른 동작이 필요한 까다로운 서비스였다.

이정도로 복잡한 백엔드 서비스들은 봐왔지만 이렇게 확실하게 테스트하는 경우는 본 적이 없어서,
이래서 차는 독일차를 사라는건가..🤔
라는 구시대적 선입견이 스멀스멀 피어오르기도 했습니다. (그는 독일 혹은 폴란드 출신입니다)

그에게
너처럼 테스트 코드 작성하려면 어디서부터 시작해야해?
라고 물었는데, 그는 곧바로
Test Pyramid를 먼저 이해하는게 좋아
라며 이 글을 추천해줬습니다.

그래서 주말에 각 잡고 읽는 김에 번역해보았습니다. 🙃

https://www.integer.blog/practical-test-pyramid/?ref=careerly.co.kr

최근에 이직한 미국 회사에 테스트에 진심인 시니어 개발자가 있었습니다. 그가 혼자서 약 3개월간 개발한 Java/Spring 기반의 백엔드 마이크로서비스는 무려 498개의 테스트가 작성되었습니다. 😵 물론 개수가 많다고 무조건 좋은 테스트는 아니지만, 그는 필요한 테스트들만 견고하게 작성했고, 다양한 종류와 범위의 테스트들을 깔끔하게 구성하고 읽기 편하게 작성했으며, JUnit5와 Mockito 등의 테스트 라이브러리의 기능들을 풍부하게 활용해서 배울 점이 많았습니다. 심지어 테스트하기 쉬운 프로젝트도 아니었습니다:<ol ><li>외부 서비스들 및 사내 마이크로서비스들간의 복잡한 연계가 필요한 서비스였고,</li><li>1980년대부터 현재까지 운영중인 사내 레거시 시스템(BASIC과 COBOL로 개발됨)의 동작은 일정하지 않았으며,</li><li>암호화되지 않은 개인정보들 때문에 DB 접근 권한이 제한되어 실시간 데이터를 얻을 수 없는 반면, 비즈니스 관리자들은 데이터를 직접 변경할 수 있었으며,</li><li>다양한 이해관계자들에 의해 요구사항이 수없이 바뀌었고,</li><li>시간 및 위치 데이터에 민감한 서비스라 미국 각 지역의 시차에 따라 다른 동작이 필요한 까다로운 서비스였다.</li></ol> 이정도로 복잡한 백엔드 서비스들은 봐왔지만 이렇게 확실하게 테스트하는 경우는 본 적이 없어서, <code >이래서 차는 독일차를 사라는건가..🤔</code>라는 구시대적 선입견이 스멀스멀 피어오르기도 했습니다. (그는 독일 혹은 폴란드 출신입니다) ​그에게 <code >너처럼 테스트 코드 작성하려면 어디서부터 시작해야해?</code> 라고 물었는데, 그는 곧바로 <code >Test Pyramid를 먼저 이해하는게 좋아</code>라며 이 글을 추천해줬습니다. 그래서 주말에 각 잡고 읽는 김에 번역해보았습니다. 🙃 https://www.integer.blog/practical-test-pyramid/?ref=careerly.co.kr

1nteger 🏄🏻‍♂️

498개의 테스트 코드 (번역)

Dev Ranking

GeekNews 에서 소개를 해준 사이트인데요,
커리어리와 GeekNews 포함한 유명 it 서비스 및 뉴스의 글들을 랭킹으로 보여주고,

유명한 it 기업 기술 블로그 사이트도 정리되어 필요할때 찾아보기 너무 좋습니다.

it 기술 관련 블로그나 뉴스를 살펴보고 싶으신 분들은 참고하면 좋겠습니다.

📚 링크
 * https://dev-ranking.vercel.app/

GeekNews 에서 소개를 해준 사이트인데요,커리어리와 GeekNews 포함한 유명 it 서비스 및 뉴스의 글들을 랭킹으로 보여주고, 유명한 it 기업 기술 블로그 사이트도 정리되어 필요할때 찾아보기 너무 좋습니다. it 기술 관련 블로그나 뉴스를 살펴보고 싶으신 분들은 참고하면 좋겠습니다. 📚 링크<ul><li>https://dev-ranking.vercel.app/</li></ul>

Vercel

🌐 개발자가 알고 있으면 좋은 사이트

일을 시작할 땐 개인의 성장에만 집중했습니다.

시간이 흐르며 함께 성장하는 것에 집중하게 됐습니다. 동료의 성장뿐 아니라 회사, 제품의 성장에도 관심을 가졌습니다.

조금 더 시간이 흐르자, 회의감이 들었습니다. "내가 왜 이러고 있지?"

성장의 의미를 돌아볼 시간이 찾아온 것이었습니다.

성장을 통해 이루고자 하는 바를 잊고 있었다는 걸 깨달았습니다. 왜 성장하고 싶었을까요. 왜 함께 성장해야 했을까요.

문제를 해결하고 싶었기 때문입니다. 세상을 살며 마주한 문제가 많고 이를 해결하고 싶은데 그럴 능력이 되질 않았거든요. 그래서 공부하고 일하고 발표하고 글을 쓰며 성장했습니다. 덕분에 크고 작은 문제를 푸는데 기여할 수 있었죠.

다른 말로 정리하면 더 나은 세상을 만들고 싶기 때문이라고 할 수 있겠네요. 여러분은 어떤 이유로 성장하려 하시나요?

마주한 문제를 해결해서 조금 더 나은 세상을 만드는 것. 바로 우리가 성장하기 위해 노력하는 이유가 아닐까요.

일을 시작할 땐 개인의 성장에만 집중했습니다. 시간이 흐르며 함께 성장하는 것에 집중하게 됐습니다. 동료의 성장뿐 아니라 회사, 제품의 성장에도 관심을 가졌습니다. 조금 더 시간이 흐르자, 회의감이 들었습니다. "내가 왜 이러고 있지?" 성장의 의미를 돌아볼 시간이 찾아온 것이었습니다. 성장을 통해 이루고자 하는 바를 잊고 있었다는 걸 깨달았습니다. 왜 성장하고 싶었을까요. 왜 함께 성장해야 했을까요. 문제를 해결하고 싶었기 때문입니다. 세상을 살며 마주한 문제가 많고 이를 해결하고 싶은데 그럴 능력이 되질 않았거든요. 그래서 공부하고 일하고 발표하고 글을 쓰며 성장했습니다. 덕분에 크고 작은 문제를 푸는데 기여할 수 있었죠. 다른 말로 정리하면 더 나은 세상을 만들고 싶기 때문이라고 할 수 있겠네요. 여러분은 어떤 이유로 성장하려 하시나요? 마주한 문제를 해결해서 조금 더 나은 세상을 만드는 것. 바로 우리가 성장하기 위해 노력하는 이유가 아닐까요.

성장의 이유

The library for web and native user interfaces

React 19 Beta - React

React 19 베타 버전이 npm을 통해 출시되었습니다. 이번 업데이트에서 주목할 만한 것은 "Actions"이라는 개념인데요. Actions은 비동기 전환을 사용하는 함수를 말합니다.
그럼 비동기 전환을 사용하는 함수란 무엇일까요?
비동기 작업을 콜백함수나 Promise로 처리하게 되면 코드 가독성이 떨어지고 복잡성이 증대되는데요. React에서는 이런 문제를 해결하기 위해 비동기 전환 즉 Action을 사용하여 비동기 작업을 마치 동기 작업처럼 쉽게 처리할 수 있습니다.

이런 Actions 개념을 바탕으로 React 19에서는 'useOptimistic'과 'useActionState'와 같은 새로운 훅(Hook)들이 추가되었습니다. 이 훅들은 비동기 작업을 보다 선언적이고 간결하게 처리할 수 있도록 도와주는데요.

React 19의 Actions 및 관련 훅들은 비동기 작업 처리, 데이터 제출, 오류 처리, 상태 관리 등을 자동화하고 추상화합니다. 이를 통해 개발자는 복잡한 비동기 로직 구현(Pending, Error 등)에 직접 개발을 하지 않아도 되어 개발 생산성 향상과 코드 품질 개선을 기대할 수 있습니다.

개인적으로는 Promise를 반환하는 함수의 결과를 사용할수 있는 'use'훅과 낙관적 업데이트로 UX를 개선할수 있는 'useOptimistic' 훅이 가장 기대가 되네요.

https://react.dev/blog/2024/04/25/react-19

React 19 베타 버전이 npm을 통해 출시되었습니다. 이번 업데이트에서 주목할 만한 것은 "Actions"이라는 개념인데요. Actions은 비동기 전환을 사용하는 함수를 말합니다. 그럼 비동기 전환을 사용하는 함수란 무엇일까요?비동기 작업을 콜백함수나 Promise로 처리하게 되면 코드 가독성이 떨어지고 복잡성이 증대되는데요. React에서는 이런 문제를 해결하기 위해 비동기 전환 즉 Action을 사용하여 비동기 작업을 마치 동기 작업처럼 쉽게 처리할 수 있습니다. 이런 Actions 개념을 바탕으로 React 19에서는 'useOptimistic'과 'useActionState'와 같은 새로운 훅(Hook)들이 추가되었습니다. 이 훅들은 비동기 작업을 보다 선언적이고 간결하게 처리할 수 있도록 도와주는데요. React 19의 Actions 및 관련 훅들은 비동기 작업 처리, 데이터 제출, 오류 처리, 상태 관리 등을 자동화하고 추상화합니다. 이를 통해 개발자는 복잡한 비동기 로직 구현(Pending, Error 등)에 직접 개발을 하지 않아도 되어 개발 생산성 향상과 코드 품질 개선을 기대할 수 있습니다. 개인적으로는 Promise를 반환하는 함수의 결과를 사용할수 있는 'use'훅과 낙관적 업데이트로 UX를 개선할수 있는 'useOptimistic' 훅이 가장 기대가 되네요. https://react.dev/blog/2024/04/25/react-19

React

React 19 베타 출시: Actions의 도입과 새로운 비동기

직장인이 된 지 한 달이 되었다.

🐣 우당탕탕 신입개발자의 한달간의 기록

뚝딱거렸던 신입 시절을 떠올리며 즐겁게 읽었네요.
회식 2차까지 버틸 수 있는 체력이 무척 부럽습니다

https://velog.io/@wndpseo/%EC%9A%B0%EB%8B%B9%ED%83%95%ED%83%95-%EC%8B%A0%EC%9E%85%EA%B0%9C%EB%B0%9C%EC%9E%90%EC%9D%98-%ED%95%9C%EB%8B%AC%EA%B0%84%EC%9D%98-%EA%B8%B0%EB%A1%9D

뚝딱거렸던 신입 시절을 떠올리며 즐겁게 읽었네요.회식 2차까지 버틸 수 있는 체력이 무척 부럽습니다 https://velog.io/@wndpseo/%EC%9A%B0%EB%8B%B9%ED%83%95%ED%83%95-%EC%8B%A0%EC%9E%85%EA%B0%9C%EB%B0%9C%EC%9E%90%EC%9D%98-%ED%95%9C%EB%8B%AC%EA%B0%84%EC%9D%98-%EA%B8%B0%EB%A1%9D

Velog

신입 개발자의 한 달

Are you stuck on a programming challenge? Does the code not compile? Does the API work differently than you expect? Little problems can add up and get in the way of seeing the big picture. As a software developer, you need to be able to overcome these obs

5 Practical Ways to Quickly Overcome a Programming Obstacle

 1. 한 발짝 물러서기
 2. 소리내서 말하기
 3. 산책하거나 달리기
 4. 문서 읽기
 5. 타이머 설정하기

정말 공감갑니다!

https://blog.supereasyapps.com/5-practical-ways-to-quickly-overcome-a-programming-obstacle/

<ol ><li>한 발짝 물러서기</li><li>소리내서 말하기</li><li>산책하거나 달리기</li><li>문서 읽기</li><li>타이머 설정하기</li></ol> 정말 공감갑니다! https://blog.supereasyapps.com/5-practical-ways-to-quickly-overcome-a-programming-obstacle/

Super Easy Apps

코딩하다가 막혔을때 극복하는 5가지 방법

Meta released the most capable open-source language model, Llama 3, yesterday. Because it is open-source, you can download the model weights and run them locally on your own machine. I know, I know...

How To Run Llama 3 In Visual Studio Code With CodeGPT

최근에 Meta에서 인기있는 오픈소스 언어 모델인 Llama 3를 발표했습니다. 전문가가 아닌데 Llama 3를 비쥬얼 스튜디오 코드에서 실행할 수 있을까요? 비전문가를 위해 친절하게 비쥬얼 스튜디오 코드에서 Llama 3를 실행하는 가이드를 소개한 기사 공유합니다.😃

<Visual Studio Code에서 Llama 3를 실행하는 방법 — 단계별 가이드>

Prerequisites
 * Llama3 3를 실행할비쥬얼 스튜디오 코드가 설치된 노트북의 사양을 확인하세요.

 * GPU가 없어도 괜찮은 성능의 CPU와 충분한 RAM이 있으면 아무런 문제 없이 노트북에서 Llama 3를 실행할 수 있다고 합니다.

1단계: Ollama 다운로드 및 설치
 * Ollama 웹사이트로 이동하여 설치 프로그램의 최신 버전을 다운로드하세요. Ollama는 다양한 플랫폼에서 대규모 언어 모델(LLM)을 로컬에서 실행, 생성 및 공유하도록 설계된 도구라고 합니다.

 * 제대로 설치가 되었는지 확인하기 위해
 ollama -v
 명령어를 사용하세요.

2단계: VS Code에 CodeGPT Extension 설치
 * Visual Studio Code를 실행하고 확장(Extension) 탭으로 이동한 후, codegpt.co 에서 "CodeGPT"를 검색하고 확장을 설치하세요.

 * 확장이 설치되면 VS Code의 왼쪽 사이드바에 CodeGPT 아이콘이 표시된다고 합니다.

3단계: 모델 다운로드
 * VS Code에서 터미널을 열고
 ollama pull llama3:8b
 명령을 실행하여 Llama 3 모델을 다운로드합니다. 모델 크기가 커서(4GB 이상) 생각보다 시간이 걸릴 수 있다고 합니다.

4단계: Llama 3 모델 선택
 * VS Code의 왼쪽 패널에 있는 CodeGPT 대시보드에서 Provider 드롭다운 메뉴를 찾아 Ollama를 선택하고, 모델 드롭다운에서 "Lama3:8b"를 선택합니다.

5단계: VS 코드에서 Llama 3 실행
 * VS Code에 모델을 다운로드하고 CodeGPT를 설치했으면 테스트 프롬프트를 제공하여 모든 것이 제대로 작동하는지 확인해 봅니다.

원본 기사 링크는 아래와 같습니다. 상세 내용은 원본 기사를 통해 확인하실 수 있습니다. 감사합니다🙏
[Source Link] https://generativeai.pub/how-to-run-llama-3-in-visual-studio-code-with-codegpt-18cb105cf9d5

최근에 Meta에서 인기있는 오픈소스 언어 모델인 Llama 3를 발표했습니다. 전문가가 아닌데 Llama 3를 비쥬얼 스튜디오 코드에서 실행할 수 있을까요? 비전문가를 위해 친절하게 비쥬얼 스튜디오 코드에서 Llama 3를 실행하는 가이드를 소개한 기사 공유합니다.😃 &lt;Visual Studio Code에서 Llama 3를 실행하는 방법 — 단계별 가이드&gt; Prerequisites<ul ><li>Llama3 3를 실행할비쥬얼 스튜디오 코드가 설치된 노트북의 사양을 확인하세요.</li></ul> <ul ><li>GPU가 없어도 괜찮은 성능의 CPU와 충분한 RAM이 있으면 아무런 문제 없이 노트북에서 Llama 3를 실행할 수 있다고 합니다.</li></ul> 1단계: Ollama 다운로드 및 설치<ul ><li>Ollama 웹사이트로 이동하여 설치 프로그램의 최신 버전을 다운로드하세요. Ollama는 다양한 플랫폼에서 대규모 언어 모델(LLM)을 로컬에서 실행, 생성 및 공유하도록 설계된 도구라고 합니다.</li></ul> <ul ><li>제대로 설치가 되었는지 확인하기 위해 <code >ollama -v</code> 명령어를 사용하세요.</li></ul> 2단계: VS Code에 CodeGPT Extension 설치<ul ><li>Visual Studio Code를 실행하고 확장(Extension) 탭으로 이동한 후, codegpt.co 에서 "CodeGPT"를 검색하고 확장을 설치하세요.</li></ul> <ul ><li>확장이 설치되면 VS Code의 왼쪽 사이드바에 CodeGPT 아이콘이 표시된다고 합니다.</li></ul> 3단계: 모델 다운로드<ul ><li>VS Code에서 터미널을 열고 <code >ollama pull llama3:8b</code> 명령을 실행하여 Llama 3 모델을 다운로드합니다. 모델 크기가 커서(4GB 이상) 생각보다 시간이 걸릴 수 있다고 합니다.</li></ul> 4단계: Llama 3 모델 선택<ul ><li>VS Code의 왼쪽 패널에 있는 CodeGPT 대시보드에서 Provider 드롭다운 메뉴를 찾아 Ollama를 선택하고, 모델 드롭다운에서 "Lama3:8b"를 선택합니다. </li></ul> 5단계: VS 코드에서 Llama 3 실행<ul ><li>VS Code에 모델을 다운로드하고 CodeGPT를 설치했으면 테스트 프롬프트를 제공하여 모든 것이 제대로 작동하는지 확인해 봅니다.</li></ul> 원본 기사 링크는 아래와 같습니다. 상세 내용은 원본 기사를 통해 확인하실 수 있습니다. 감사합니다🙏[Source Link] https://generativeai.pub/how-to-run-llama-3-in-visual-studio-code-with-codegpt-18cb105cf9d5

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비쥬얼 스튜디오 코드에서 Llama 3 실행하기

성숙한 사람이 되기 위한 8가지 노력 - 일을 마치고 '시스템 종료'를 할 때마다 의식적으로 스스로에게 묻는 질문이 있습니다. 오늘 나는 어떻게 일 했는가? 충분히 친절했고, 충분히 정확했는가? 의도와 상관없이 다른 사람을 불쾌하게 만든 상황은 없는가?

성숙한 사람이 되기 위한 8가지 노력

일을 마치고 '시스템 종료'를 할 때마다 의식적으로 스스로에게 묻는 질문이 있습니다. 오늘도 나는 부끄럽지 않게 일을 했는가? 충분히 나에게 우아했으며, 남에게 친절했는가? 의도와 상관없이 다른 사람을 불쾌하게 만든 상황은 없었는가? 저는 의식적으로 성숙한 사람이 되기 위해 어떤 노력을 할 수 있을까 고민하고 있습니다. 여기서 '성숙함'이란 자기 주위에서 일어나는 일을 명확히 인식하고 그 일이 일어난 이유와 배경을 이해하며 그 일의 최종 결과에 대해 과도하게 흥분하거나 침울해하지 않는 상태를 의미합니다.

 1.  성숙함은 더 많이 듣고 더 적게 말하세요
 2.  책임을 회피하지 마세요
 3.  덜 따지고 더 많이 협조하세요
 4.  변화를 받아들이세요
 5.  다양한 연령대의 사람과 어울리세요
 6.  버는 것보다 덜 쓰세요
 7.  다른 사람만큼 나를 소중하게 여기세요
 8.  내가 어느새 사회의 잘못된 관행이나 습성에 물들었을지 모른다고 받아들이세요
 9.  낯선 사람에게도 기꺼이 친절을 베푸세요
 10. 읽고 쓰고 공유하고 다른 사람이 성장하도록 도우세요
     
     https://www.redbusbagman.com/waytobegood/

일을 마치고 '시스템 종료'를 할 때마다 의식적으로 스스로에게 묻는 질문이 있습니다. 오늘도 나는 부끄럽지 않게 일을 했는가? 충분히 나에게 우아했으며, 남에게 친절했는가? 의도와 상관없이 다른 사람을 불쾌하게 만든 상황은 없었는가? 저는 의식적으로 성숙한 사람이 되기 위해 어떤 노력을 할 수 있을까 고민하고 있습니다. 여기서 '성숙함'이란 자기 주위에서 일어나는 일을 명확히 인식하고 그 일이 일어난 이유와 배경을 이해하며 그 일의 최종 결과에 대해 과도하게 흥분하거나 침울해하지 않는 상태를 의미합니다. <ol><li>성숙함은 더 많이 듣고 더 적게 말하세요</li><li>책임을 회피하지 마세요</li><li>덜 따지고 더 많이 협조하세요</li><li>변화를 받아들이세요</li><li>다양한 연령대의 사람과 어울리세요</li><li>버는 것보다 덜 쓰세요</li><li>다른 사람만큼 나를 소중하게 여기세요</li><li>내가 어느새 사회의 잘못된 관행이나 습성에 물들었을지 모른다고 받아들이세요</li><li>낯선 사람에게도 기꺼이 친절을 베푸세요</li><li>읽고 쓰고 공유하고 다른 사람이 성장하도록 도우세요 https://www.redbusbagman.com/waytobegood/</li></ol>

REDBUSBAGMAN | 빨간색 광역버스에 백팩을 메고 탑니다

⟪성숙한 사람이 되기 위한 10가지 노력⟫

집에서도 서버를 운영할 수 있을까? 생각은 하지만 실제로 실행하는 사람은 별로 없는 것 같습니다.

집에서 서버를 운영하는 게 가능한가요?

집에서도 서버를 운영할 수 있을까?
생각은 하지만 실제로 실행하는 사람은 별로 없는 것 같습니다.

왜? 몰라서. 귀찮아서. 무서워서.
정전되면 어쩌지?
인터넷 끊어지면 어쩌지?
IP 바뀌면 어쩌지?

커피한잔은 집에서 서버를 운영했습니다.
하루 이틀도 아니고 6년 동안이나.

좋은 컴퓨터도 아니었습니다.
카카오 다닐 때 자취방에서 쓰려고 샀던 데스크톱으로 시작했습니다.

[사진]
2015년 10월. 이 고물 컴퓨터가 몇 년 뒤 커피한잔 서버로 쓰였습니다.

램 16기가짜리 리눅스 데스크톱.
100Mbps 짜리 제일 싸구려 인터넷.
그리고 3만 원짜리 고물 iptime 공유기.
이게 커피한잔 인프라의 전부였습니다.

3년쯤 이렇게 쓰다가 업그레이드를 한 번 했습니다. 램을 좀 넉넉하게 쓰고 싶어서.
램 64기가짜리 데스크톱.
500Mbps 인터넷.
10만 원짜리 공유기.

그럼에도 너무 싸다.
중고등학생들이 게임하려고 쓰는 인프라보다도 열악하지 않을까?(웃음)
하지만 커피한잔 정도의 서비스를 운영하기에는 충분하고도 남았습니다.

이 컴퓨터로 전기 요금이 한 달에 5천 원~1만 원 정도 나왔을 겁니다.
그게 커피한잔 서버 운영비의 전부였습니다.
매달 들어가는 운영비가 거의 없으니 조급해 하지 않고 서비스를 만들어 나갈 수 있었습니다.

세이노의 가르침에 이런 내용이 있습니다.
"당신 스스로 불편함을 감수하고 시간을 투자해 직접 알아보고 결정한다면 언제나 당신의 지출은, 편리함을 택하는 사람들의 지출보다 적게 이루어진다.
내가 이해가 가지 않는 것은 월급 이외에는 특별히 돈 나올 구멍도 없고 그렇다고 해서 자기 계발에 열심이지도 않은 사람들이 돈이 절약되는 불편함보다는 돈을 더 지출해야 하는 편리함을 택하는 경우들이다."

aws를 선택하는 것도 이와 비슷한 고민 아닐까?
저는 기꺼이 불편함을 선택했습니다.

놀라운 비밀은… 사실 그렇게 불편하지도 않았다는 것.
장애도 거의 나지 않았습니다. 오히려 그 기간에 aws 장애가 더 많이 났습니다.
aws 전체 장애가 나서 쿠팡, 배민 같은 주요 서비스들이 다 안 되던 날에 커피한잔만 잘 되는 우스운 일도 있었습니다.

커피한잔도 작년부터는 aws로 이전했습니다.
엄청난 사건이 있었기 때문인데요.
긴 이야기가 될 거라… 다음 글에서 적어보겠습니다.

https://jeho.page/essay/2024/04/29/home-server.html

집에서도 서버를 운영할 수 있을까? 생각은 하지만 실제로 실행하는 사람은 별로 없는 것 같습니다. 왜? 몰라서. 귀찮아서. 무서워서. 정전되면 어쩌지? 인터넷 끊어지면 어쩌지? IP 바뀌면 어쩌지? 커피한잔은 집에서 서버를 운영했습니다. 하루 이틀도 아니고 6년 동안이나. 좋은 컴퓨터도 아니었습니다. 카카오 다닐 때 자취방에서 쓰려고 샀던 데스크톱으로 시작했습니다. [사진] 2015년 10월. 이 고물 컴퓨터가 몇 년 뒤 커피한잔 서버로 쓰였습니다. 램 16기가짜리 리눅스 데스크톱. 100Mbps 짜리 제일 싸구려 인터넷. 그리고 3만 원짜리 고물 iptime 공유기. 이게 커피한잔 인프라의 전부였습니다. 3년쯤 이렇게 쓰다가 업그레이드를 한 번 했습니다. 램을 좀 넉넉하게 쓰고 싶어서. 램 64기가짜리 데스크톱. 500Mbps 인터넷. 10만 원짜리 공유기. 그럼에도 너무 싸다. 중고등학생들이 게임하려고 쓰는 인프라보다도 열악하지 않을까?(웃음) 하지만 커피한잔 정도의 서비스를 운영하기에는 충분하고도 남았습니다. 이 컴퓨터로 전기 요금이 한 달에 5천 원~1만 원 정도 나왔을 겁니다. 그게 커피한잔 서버 운영비의 전부였습니다. 매달 들어가는 운영비가 거의 없으니 조급해 하지 않고 서비스를 만들어 나갈 수 있었습니다. 세이노의 가르침에 이런 내용이 있습니다. "당신 스스로 불편함을 감수하고 시간을 투자해 직접 알아보고 결정한다면 언제나 당신의 지출은, 편리함을 택하는 사람들의 지출보다 적게 이루어진다. 내가 이해가 가지 않는 것은 월급 이외에는 특별히 돈 나올 구멍도 없고 그렇다고 해서 자기 계발에 열심이지도 않은 사람들이 돈이 절약되는 불편함보다는 돈을 더 지출해야 하는 편리함을 택하는 경우들이다." aws를 선택하는 것도 이와 비슷한 고민 아닐까? 저는 기꺼이 불편함을 선택했습니다. 놀라운 비밀은… 사실 그렇게 불편하지도 않았다는 것. 장애도 거의 나지 않았습니다. 오히려 그 기간에 aws 장애가 더 많이 났습니다. aws 전체 장애가 나서 쿠팡, 배민 같은 주요 서비스들이 다 안 되던 날에 커피한잔만 잘 되는 우스운 일도 있었습니다. 커피한잔도 작년부터는 aws로 이전했습니다. 엄청난 사건이 있었기 때문인데요. 긴 이야기가 될 거라… 다음 글에서 적어보겠습니다. https://jeho.page/essay/2024/04/29/home-server.html

K리그 프로그래머

일론머스크가 직원들과 코드 리뷰 후 공개한 트위터 아키텍처 2022 버전 (2022.11.19)

1. 프론트 요청은 REST API(현, 안드로이드용)를 GraphQL(현, 아이폰/웹용)로 이전 중 - 안드로이드앱 이 1년 이상된 경우에만 필요하므로 곧 TLS API 제거 가능

2. 백엔드 타임라인 및 홈 믹서는 다양한 마이크로 서비스를 참조하여 콘텐츠 생성 - 타임라인 믹서에서 이전 중인 홈믹서는 기존 타임라인보다 10배 더 빠름

3. 이를 위해 다양한 스코어링, 랭킹 서비스 사용 - 광고믹서는 낮은 조회 광고의 비용 대비 성능 개선 중

아키텍처 사진 - 일론머스크 트윗
https://twitter.com/elonmusk/status/1593899029531803649?s=46&t=faUozJuMU3hLOC5z73PjRg

내용 정리 - 일론머스크 트윗
https://twitter.com/elonmusk/status/1594076600701579264

엔라이튼 백엔드 개발자

김기현

Product Manager

김명찬

링컨, 알렉스 퍼거슨, 빌리 빈을 존경합니다.

#프로덕트매니저 #데이터분석

소프트웨어 엔지니어

김지민

[개발 뉴스] 일론머스크의 트위터 아키텍처 2022

데이터 분석

Technical Lead

1) 자금운용시스템 개발 및 운영 (2014. 02 ~ 2019.09) 
 - 삼성전자 재경팀 자금그룹의 자금 유동성 및 현금흐름 실시간 파악을 위한 거래내역 실시간 관리(SAP RFC 호출을 통해 ERP 데이터 송수신 I/F), 금융 Risk 조기대응을 위한 각종 금융/경제지표(Bloomberg(미국미디어기업)로부터 Daily I/F) 조회를 위한 삼성전자 자금 정보 조회 시스템
- 자금운용시스템-중국공상은행 전문 인터페이스 개발 (2015. 04 ~ 2015.07) 
- 시스템 DB(Oracle > PostgreSQL(PPAS)) 전환 (2016. 09 ~ 2017.01)
- 시스템 on-premise > PaaS 전환 (2018. 08 ~ 2018.12)
2) 공시통합관리시스템 개발 및 운영 (2014. 02 ~ 2019.09) 
 - 삼성전자 표준개발플랫폼(SDP)과 Java, JSP, HTML을 활용하여 공시유발 가능 사건 발생 사전 감지 및 공시대상 여부 판단의 효율화하는 시스템
- 공시통합관리시스템 on-premise > PaaS 전환 (2018. 08 ~ 2018.12)
3) 대규모기업집단공시현황시스템 개발 및 운영 (2016. 03 ~ 2019.09) 
 - .NET, SharePoint 솔루션을 활용하여 삼성그룹 관계사의 대표회사로서 삼성전자가 수행하는 대규모 기업집단현황 공시 작업에 따른 프로세스 및 체계적으로 관리하고 공시 자료의 정확성을 유지하기 위한 시스템
4) ITSM&ITIL 관리 (2015. 03 ~ 2019.09)
- 삼성SDS 전사 ITSM T/F에 소속되어 IT 운영 성과 관리 기획 및 운영
- Global ERP 의 ITSM 운영 업무


선임

1) 통합로그시스템 개발 및 운영 (2019. 09 ~ 2021.06, 2020년 하반기 신규 구축)
 - 전자금융감독규정, 신용정보법 시행령 및 감독규정, 개인정보보호법 및 시행령, 정보통신망법 및 시행령에 의거, 정보처리시스템의 가동 기록과 단말기 접속에 관한 기록 및 정보보안로그, 시스템로그 등을 자동으로 기록하고 보관하는 통합로그시스템
 - 구축 당시보다 늘어난 로그 양에 따라 업무 지원 지연을 줄이고, 디지털 혁신 추진을 통해 기존 활용하지 않던 로그를 분석하여 새로운 인사이트 도출을 위해 데이터 분석이 가능한 통합로그 시스템 신규 구축 (2020년 하반기)
데이터 분석이 가능한 통합로그 시스템 신규 구축 프로젝트 상세 내용
- 데이터 분석 플랫폼 구축 프로젝트 수행 (PM) 및 Growth 전략 수립
- 전사 데이터 분석을 목적으로 한 시스템 설계, 실시간 대시보드 구축 및 관리
- 기존 5년 데이터 마이그레이션 및 분석을 통한 Growth 전략 수립
- 고객 편의성 향상을 위한 고객 로그 데이터 분석, AB테스트를 통한 UX/UI개선
2) 이상금융탐지시스템 개발 및 운영 (2019. 09 ~ 2021.06) 
 - 전자금융거래 시 단말기 정보와 접속 정보, 거래 정보 등을 수집하고 분석해 의심스러운 거래를 실시간으로 탐지한 후 이를 차단하는 시스템
 - 다양하게 변화하는 사기방법을 탐지하기 위해 개인화 데이터를 활용한 시계열 비지도 학습 탐지 기능과 사고를 예측하기 위한 지도 학습 예측 기능 추가 (2020년 상반기)


1) 카카오워크 산업 패키지 기획 (2022.01~2022.06)
- 중대재해처벌법 관련 건설산업 전용 패키지 기획
2) 카카오워크 플랫폼 기획 (2021.12~2022.06)
 - 3rd party solution을 위한 봇 플랫폼 / 마켓플레이스 기획
 - 카카오워크 데이터 분석 및 대시보드 기획/설계/운영
- 서비스 개발 우선순위 선정을 위한 프로세스 수립
3) 카카오워크 에코플랫폼 확장 및 지원 (2021.06~2022.03)
 - 서비스 파트너 앱 기술 지원 및 가이드 도구 작성
 - 확장서비스 내 파트너의 계약 및 서비스 기획
 - 앱(3rd party solution, service) 리서치
4) 사내 기술 교육 진행
- 서비스 기획자를 위한 기초 기술 교육 진행
- 데이터 분석 교육 진행


1) 네이버쇼핑 BI
 - BI 데이터 분석 환경 고도화
 - 네이버쇼핑 KR BI시스템 개발 및 운영
 - 네이버쇼핑 JP(My SmartStore) BI 시스템 개발 및 운영
 - 데이터 분석 (성과관리, CRM, 모델링 등)
2) Commerce Data Platform T/F 
 - 네이버쇼핑 레이크하우스 정책 수립
- ODS > DW > DataMart > Summary 데이터 설계
3) 사내 데이터 교육

Data Analyst

2013 산업경영시스템학회 논문 최우수상

산업공학 학사

이장근

LinkedIn

세상을 탐구하고 고민하며 알아갑니다. 개발, PM, 데이터분석 경험을 바탕으로 많은 이야기를 나누고 싶습니다. 🤔

[개발 뉴스] 일론머스크의 트위터 아키텍처 2022

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