Mitchell Hashimoto - Founder of HashiCorp, Terraform, and Thoughts of Open Source Monetization

https://www.youtube.com/watch?v=vw61iI08iro devtools.fm 팟캐스트에 미첼 하시모토가 출연해서 인터뷰한 내용을 요약해봤어요. (2)

미첼 하시모토는 Terraform, Vault 등을 만든 하시코프(https://www.hashicorp.com/)의 창업자인데요.
CEO -> CTO -> IC 를 거쳐 현재는 회사를 그만두고, 개인 프로젝트와 육아에 전념하고 있어요.
개인프로젝트, 개발에 대한 생각들을 https://mitchellh.com/ 에 올리고 있으니 관심있는 분은 읽어보셔도 좋을 것 같아요.
개인적으로 미첼의 팬이라 트위터 계정도 팔로우하고, 올라오는 아티클도 열심히 찾아 읽고있어요.

미첼은 최근에 https://mitchellh.com/ghostty 라는 이름의 터미널 에뮬레이터를 만드는 개인 프로젝트를 진행하고 있는데, 베타테스터 신청만 벌써 700명이라고 하네요.

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https://careerly.co.kr/comments/103385 에서 이어집니다.

Mitchell Hashimoto - Founder of HashiCorp, Terraform, and Thoughts of Open Source Monetization

오픈소스에 대한 이야기로 이어감. 미첼이 진행하는 터미널 에뮬레이터 Ghostty 프로젝트에 당장 기부해도 되는지 물어보는 사람도 있는데, 본인은 기부가 필요없지만 참여하는 개발자들에게는 Zig프로젝트 처럼 비용을 지불할 수 있으면 좋겠다는 생각을 함.

Zig는 주요 개발자에게 시간당 55불 정도를 지불하는데, 그런 아이디어도 좋다고 생각하고, Ghostty같은 오픈소스 프로젝트를 진행하면서 이미 많은 기여자들이 노력한 다른 패키지나 툴을 사용하게 되어서 그런 기여자들에게 전달할 수 있는 방법도 계속 고민 중.

누구나 그럴 것 같은데 처음 오픈소스 프로젝트들을 만들면서, 이것이 상용화될 것이라는 생각은 없었음. 하지만 임대료등 돈이 필요하게 되면서 사이드이펙트로 상업화된 오픈소스를 운영하게 됐고, 상업화가 되면 압박을 받게된다. 처음엔 실패해도 좋다는 생각으로 아르몬과 시작했지만,

람들을 채용하고, 월세를 지불하고, 모기지와 가족을 가진 직원들에게 책임감을 느끼게 되고, 대표로서 그들의 삶에 영향을 줄 수 있다는 생각을 하게 됨. (사회자) 원하는 것을 만들고, 인정받고 사랑받는 것에서 기쁨을 느끼게 된다. 지속가능한 비즈니스 프로젝트로 운영하는 과정역시 의미있다.

미첼은 CEO, CTO 를 하면서 해야했던 일들이 아주 행복하진 않았던 듯.. 기술외의 결정과 고민들에 대한 어려움을 이야기함. 아무래도 기업 운영보다는 기술, 개발에 좀 더 집중하고 싶었던 듯 했다. IC 하면서는 이보다는 행복했던 듯 했다.

당분간 Ghostty 에 집중하려고 하고, 현재 터미널 에뮬레이터에 (브라우저가 계속 개선되는 것 만큼) 개선할 수 있는 부분이 많다고 생각한다. 이 프로젝트를 오래 가져가고 싶고, 당장 새로운 비즈니스 프로젝트 아이디어는 없다. 일하는 걸 좋아해서 계속 바쁠 것 같다.

클라우드의 미래는 좀 더 단순해져야 한다고 생각함. (하시코프)이전의 한정된 툴에 비해 각각의 리소스를 관리할 수 있는 다양한 툴이 개발되었지만, 너무 많은 걸 사용하다 보면 기분이 좋지않다. 쿠버네티스는 훌륭하지만 쿠버네티스+10개를 쓰게 되는 상황이 별로.

Heroku와 Heroku의 심플한 접근방식을 좋아하고 Heroku만큼 쉽게 사용할 수 있는 박스가 개발될 것이라고 생각한다.

이틀에 걸쳐 1시간 가까운 유툽영상을 보면서 핸폰으로 정리했다. 정리하면서 미첼의 팬으로서 왠지 흐뭇했던 부분도 있고… 요즘 집중력이 많이 떨어졌다고 생각했는데, 정말 좋아하는 대상에 대해서는 그렇지 않구나 생각이 들었다. Ghostty 랑 Zig 좀 더 관심을 가지고 보고싶다.

까지가 제가 정리한 내용이에요.

Devtools.fm 은 다양한 프로젝트에 참여하는 개발자들을 인터뷰하는 컨텐츠가 있어서, 관심있는 분들은 채널의 다른 영상들도 시청해보시면 좋을 것 같아요.

https://www.youtube.com/watch?v=vw61iI08iro devtools.fm 팟캐스트에 미첼 하시모토가 출연해서 인터뷰한 내용을 요약해봤어요. (2) 미첼 하시모토는 Terraform, Vault 등을 만든 하시코프(https://www.hashicorp.com/)의 창업자인데요. CEO -&gt; CTO -&gt; IC 를 거쳐 현재는 회사를 그만두고, 개인 프로젝트와 육아에 전념하고 있어요.개인프로젝트, 개발에 대한 생각들을 https://mitchellh.com/ 에 올리고 있으니 관심있는 분은 읽어보셔도 좋을 것 같아요. 개인적으로 미첼의 팬이라 트위터 계정도 팔로우하고, 올라오는 아티클도 열심히 찾아 읽고있어요. 미첼은 최근에 https://mitchellh.com/ghostty 라는 이름의 터미널 에뮬레이터를 만드는 개인 프로젝트를 진행하고 있는데, 베타테스터 신청만 벌써 700명이라고 하네요. ---- https://careerly.co.kr/comments/103385 에서 이어집니다. Mitchell Hashimoto - Founder of HashiCorp, Terraform, and Thoughts of Open Source Monetization 오픈소스에 대한 이야기로 이어감. 미첼이 진행하는 터미널 에뮬레이터 Ghostty 프로젝트에 당장 기부해도 되는지 물어보는 사람도 있는데, 본인은 기부가 필요없지만 참여하는 개발자들에게는 Zig프로젝트 처럼 비용을 지불할 수 있으면 좋겠다는 생각을 함. Zig는 주요 개발자에게 시간당 55불 정도를 지불하는데, 그런 아이디어도 좋다고 생각하고, Ghostty같은 오픈소스 프로젝트를 진행하면서 이미 많은 기여자들이 노력한 다른 패키지나 툴을 사용하게 되어서 그런 기여자들에게 전달할 수 있는 방법도 계속 고민 중. 누구나 그럴 것 같은데 처음 오픈소스 프로젝트들을 만들면서, 이것이 상용화될 것이라는 생각은 없었음. 하지만 임대료등 돈이 필요하게 되면서 사이드이펙트로 상업화된 오픈소스를 운영하게 됐고, 상업화가 되면 압박을 받게된다. 처음엔 실패해도 좋다는 생각으로 아르몬과 시작했지만, 람들을 채용하고, 월세를 지불하고, 모기지와 가족을 가진 직원들에게 책임감을 느끼게 되고, 대표로서 그들의 삶에 영향을 줄 수 있다는 생각을 하게 됨. (사회자) 원하는 것을 만들고, 인정받고 사랑받는 것에서 기쁨을 느끼게 된다. 지속가능한 비즈니스 프로젝트로 운영하는 과정역시 의미있다. 미첼은 CEO, CTO 를 하면서 해야했던 일들이 아주 행복하진 않았던 듯.. 기술외의 결정과 고민들에 대한 어려움을 이야기함. 아무래도 기업 운영보다는 기술, 개발에 좀 더 집중하고 싶었던 듯 했다. IC 하면서는 이보다는 행복했던 듯 했다. 당분간 Ghostty 에 집중하려고 하고, 현재 터미널 에뮬레이터에 (브라우저가 계속 개선되는 것 만큼) 개선할 수 있는 부분이 많다고 생각한다. 이 프로젝트를 오래 가져가고 싶고, 당장 새로운 비즈니스 프로젝트 아이디어는 없다. 일하는 걸 좋아해서 계속 바쁠 것 같다. 클라우드의 미래는 좀 더 단순해져야 한다고 생각함. (하시코프)이전의 한정된 툴에 비해 각각의 리소스를 관리할 수 있는 다양한 툴이 개발되었지만, 너무 많은 걸 사용하다 보면 기분이 좋지않다. 쿠버네티스는 훌륭하지만 쿠버네티스+10개를 쓰게 되는 상황이 별로. Heroku와 Heroku의 심플한 접근방식을 좋아하고 Heroku만큼 쉽게 사용할 수 있는 박스가 개발될 것이라고 생각한다. 이틀에 걸쳐 1시간 가까운 유툽영상을 보면서 핸폰으로 정리했다. 정리하면서 미첼의 팬으로서 왠지 흐뭇했던 부분도 있고… 요즘 집중력이 많이 떨어졌다고 생각했는데, 정말 좋아하는 대상에 대해서는 그렇지 않구나 생각이 들었다. Ghostty 랑 Zig 좀 더 관심을 가지고 보고싶다. 까지가 제가 정리한 내용이에요. Devtools.fm 은 다양한 프로젝트에 참여하는 개발자들을 인터뷰하는 컨텐츠가 있어서, 관심있는 분들은 채널의 다른 영상들도 시청해보시면 좋을 것 같아요.

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Mitchell Hashimoto의 devtools.fm 인터뷰 요약 2

Prodverbs, Pithy Insights From Running Production Services

Google이 SRE(Site Reliability Engineer)라는 직군을 만든 만큼 SRE에 대한 홍보(?)도 열심히 하고 있습니다. 언제부터 있었는지 잘 모르겠지만 Google의 SRE 사이트에 속담을 모아놓은 페이지가 생겼습니다.

이는 모든 SRE가 가져야 하는 일반적인 신념을 정리한 것입니다.

- 두 시스템이 동작하기 위해 서로 동의해야 한다면 언젠가는 필연적으로 의견이 맞지 않을 것이다.
- 차이는 줄이고 평균값은 높인다.
- 백업은 마지막 복원에만 유효하다.
- SLO가 없다면 노가다 운영 작업이 업무다.
- 희망은 전략이 아니다.
- 서비스 성장에 따라 유지보수를 비선형적으로 확장해라.
- 모든 인시던트가 새롭기를 바란다.

대부분의 내용에 동의하지만 많은 고민을 했던 "서비스 성장에 따라 유지보수를 비선형적으로 확장해라."와 "희망은 전략이 아니다."가 가장 많이 공감이 가고 "모든 인시던트가 새롭기를 바란다."는 잘 하고 있지 못해서 더 많은 생각이 들게 되네요.

"SLO가 없다면 노가다 운영 작업이 업무다."는 SLO를 요즘 많이 고민하고 있지만 아직 잘 정리되고 있진 않아서 이해가 될듯 말듯 한 상태입니다.

https://sre.google/prodverbs/

Google이 SRE(Site Reliability Engineer)라는 직군을 만든 만큼 SRE에 대한 홍보(?)도 열심히 하고 있습니다. 언제부터 있었는지 잘 모르겠지만 Google의 SRE 사이트에 속담을 모아놓은 페이지가 생겼습니다. 이는 모든 SRE가 가져야 하는 일반적인 신념을 정리한 것입니다. - 두 시스템이 동작하기 위해 서로 동의해야 한다면 언젠가는 필연적으로 의견이 맞지 않을 것이다.- 차이는 줄이고 평균값은 높인다.- 백업은 마지막 복원에만 유효하다.- SLO가 없다면 노가다 운영 작업이 업무다.- 희망은 전략이 아니다.- 서비스 성장에 따라 유지보수를 비선형적으로 확장해라.- 모든 인시던트가 새롭기를 바란다. 대부분의 내용에 동의하지만 많은 고민을 했던 "서비스 성장에 따라 유지보수를 비선형적으로 확장해라."와 "희망은 전략이 아니다."가 가장 많이 공감이 가고 "모든 인시던트가 새롭기를 바란다."는 잘 하고 있지 못해서 더 많은 생각이 들게 되네요. "SLO가 없다면 노가다 운영 작업이 업무다."는 SLO를 요즘 많이 고민하고 있지만 아직 잘 정리되고 있진 않아서 이해가 될듯 말듯 한 상태입니다. https://sre.google/prodverbs/

sre.google

Snowflake, the cloud computing company, is releasing a flagship generative AI model called Arctic LLM.

Snowflake releases a flagship generative AI model of its own | TechCrunch

SnowFlake가 자체 LLM 모델을 공개했습니다.
스트림릿 운영진에 따르면 스트림릿 코드를 엄청 잘 작성해준다고 하네요.
LLM 어플리케이션 화면을 만들 때 스트림릿을 잘 활용하고 있는데 많은 도움이 될 것 같습니다. 1000개의 GPU를 활용했고, 모델 훈련에 $2M 들었다고 하네요

https://techcrunch.com/2024/04/24/snowflake-releases-a-flagship-generative-ai-model-of-its-own/

SnowFlake가 자체 LLM 모델을 공개했습니다. 스트림릿 운영진에 따르면 스트림릿 코드를 엄청 잘 작성해준다고 하네요. LLM 어플리케이션 화면을 만들 때 스트림릿을 잘 활용하고 있는데 많은 도움이 될 것 같습니다. 1000개의 GPU를 활용했고, 모델 훈련에 $2M 들었다고 하네요 https://techcrunch.com/2024/04/24/snowflake-releases-a-flagship-generative-ai-model-of-its-own/

TechCrunch

스트림릿 코드 작성을 도와주는 SnowFlake 모델

HashiCorp joins IBM to accelerate the mission of multi-cloud automation and bring the products to a broader audience of users and customers.

HashiCorp joins IBM to accelerate multi-cloud automation

해시코프는 vault, terraform 등 SRE들이 많이 사용하는 도구를 개발하는 개발사로 유명한 회사입니다. 인프라 자동화관련 일을 해보신 분들은 거의 대부분 해시코프의 도구를 사용해 보셨을 것 같아요.

저도 해시코프의 제품들을 여러개 써보았었는데요. 쉽게 풀수 없는 문제들을 간결하게 풀기 위해 노력하는 회사라는 느낌이 많이 들었습니다.

해시코프가 상장을 하고나서 계속해서 회사의 성장이나 매출 관련 부분들에 대해 어려운 부분들이 있었던 것 같습니다. 저도 주식을 아주 조금 사놔서 가끔 보곤 했었습니다만, 이번 합병으로 IBM이라는 강력한 우군을 얻게되어서 해시코프는 자금적으로 조금더 안정적으로 되고, IBM은 레드햇의 인프라 지원에 해시코프의 제품을 조금 더 녹일 수 있게 될 것 같습니다.

개인적으로 해시코프의 제품들이 잘되었으면 하는 바람이 있어서 이번 합병은 잘 된것 같습니다.

https://www.hashicorp.com/blog/hashicorp-joins-ibm

해시코프는 vault, terraform 등 SRE들이 많이 사용하는 도구를 개발하는 개발사로 유명한 회사입니다. 인프라 자동화관련 일을 해보신 분들은 거의 대부분 해시코프의 도구를 사용해 보셨을 것 같아요. 저도 해시코프의 제품들을 여러개 써보았었는데요. 쉽게 풀수 없는 문제들을 간결하게 풀기 위해 노력하는 회사라는 느낌이 많이 들었습니다. 해시코프가 상장을 하고나서 계속해서 회사의 성장이나 매출 관련 부분들에 대해 어려운 부분들이 있었던 것 같습니다. 저도 주식을 아주 조금 사놔서 가끔 보곤 했었습니다만, 이번 합병으로 IBM이라는 강력한 우군을 얻게되어서 해시코프는 자금적으로 조금더 안정적으로 되고, IBM은 레드햇의 인프라 지원에 해시코프의 제품을 조금 더 녹일 수 있게 될 것 같습니다. 개인적으로 해시코프의 제품들이 잘되었으면 하는 바람이 있어서 이번 합병은 잘 된것 같습니다. https://www.hashicorp.com/blog/hashicorp-joins-ibm

HashiCorp

IBM이 해시코프를 인수했습니다.

프로그래머스의 "타겟 넘버" 문제를 파이썬으로 풀어보겠습니다. - 전체 코드: https://www.algodale.com/problems/%ED%83%80%EA%B2%9F-%EB%84%98%EB%B2%84/ - 문제 출처: https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/43165 목차: 0:00 문제 설명 1:00 재귀 알고리즘 6:57 반복 알고리즘 (스택) 9:03 마무리 #프로그래머스 #재

프로그래머스 - 타겟 넘버

코딩 테스트를 준비하시는 분들을 위해서 일주일에 한 번씩 문제 풀이를 해드리고 있습니다. 이번 시간에는 프로그래머스의 타겟 넘버 문제를 재귀 알고리즘과 반복 알고리즘, 두 가지 방법으로 풀어보겠습니다.

📺 동영상: https://youtu.be/5AA66PyQgqo
📝 설명/코드: https://www.algodale.com/problems/%ED%83%80%EA%B2%9F-%EB%84%98%EB%B2%84/

코딩 테스트를 준비하시는 분들을 위해서 일주일에 한 번씩 문제 풀이를 해드리고 있습니다. 이번 시간에는 프로그래머스의 타겟 넘버 문제를 재귀 알고리즘과 반복 알고리즘, 두 가지 방법으로 풀어보겠습니다. 📺 동영상: https://youtu.be/5AA66PyQgqo📝 설명/코드: https://www.algodale.com/problems/%ED%83%80%EA%B2%9F-%EB%84%98%EB%B2%84/

프로그래머스 문제 풀이 - 타겟 넘버

 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)

많은 개발자들이 싫어하거나 잘 하지 못하는 것이 본인이 맡은 업무의 완료 시간을 추정하는 것이다. 반대 입장에서 생각해보면 이 추정이 잘 되어야 전체적인 계획이 가능해진다. 부정적으로 그걸 신이 알지 내가 알 수 있냐는 사람부터 너무 긍정적으로 빨리 끝낼 수 있다고 이야기하는 사람까지 다양한 사람들이 있다. 너무 길게 잡는 것도 문제지만 의욕만 앞서 너무 빠르게 잡아 전체적으로 일정을 지연시키는 것도 문제다.

추정을 매번 정확히 한다는 것은 불가능하겠지만 잘 추정하는 사람들의 공통점은 추정을 잘 하려 노력하는 사람들이고 결국 일을 잘 하는 사람들이다. 추정을 잘 하려면 어떤 부분에 잘 생각해봐야할까?

 1. 내가 모르는 영역("unknown")이 무엇인지 생각해본다. 이 부분이 전체 업무 달성에서 얼마나 중요한지 가늠해보고 필요하면 관련 경험이 있는 사람들에게 물어본다. 많은 경우 내가 인지하고 있는 모르는 영역(known "unknown")은 큰 문제가 안 생기는데 인지하지 못하고 있는 모르는 영역(unknown "unknown")이 문제가 된다.
 2. 내가 혹시라도 하고 있는 가정("assumption")이 무엇이 있는지 생각해본다. 잘못된 가정은 보통 다른 팀과 협업을 하는 경우 일의 분담과 관계되어서 발생한다. 협업을 하는 팀들과 어떤 형태의 산출물을 주고 받게 되는지 혹시라도 잘못하고 있는 가정이 있는지 확인할 필요가 있다.

내가 맡은 업무나 프로젝트가 중요할수록 업무를 마치 처음 보는 것처럼 잘못된 가정이나 내가 인지하지 못하고 있는 모르는 영역(unknown "unknown")이 있는지 처음부터 다시 복기해보는 것이 필요하다. 이걸 잘하면 결국 업무를 완료할 가능성이 높아지기에 일을 잘 하는 사람이 된다는 거다.

다음으로 신이 아닌 이상 매번 추정을 맞게 할 수는 없다. 늦어지는 것이 분명해진다면 마지막 순간까지 기다리지 말고 빨리 관련자들에게 업데이트하는 것이 필수다. 또 일정을 하나만 주지 말고 업무의 문맥을 파악했다면 일을 나눠서 일부를 먼저 완료하는 것도 방법이고 일정이 정말 중요한 경우 덜 중요하지만 오래 걸리는 기능을 일단 빼고 가는 것도 방법이다. 즉 융통성있게 의사소통을 통해 다양한 옵션을 생각해보라는 거다.

또 하나는 모든 결정이 중요하지 않다는 것을 인지하고 덜 중요한 결정들은 데드라인을 정해두고 그 시간 안에 최선의 결정을 하는 거다. 예를 들어 API 프레임워크를 무엇을 사용할지 정하는 거라면 완벽한 결정을 하려 시간을 끄는 것보다는 시간을 미리 정하고 그 안에 최선의 결정을 하는 식으로 가는 거다.

마지막으로 여러분이 만일 팀원들에게 일을 나눠주고 전체적인 일정을 만들어내야 하는 리더라면 다음을 고민해봐야 한다.

 * 내가 혹시 본의 아니게 팀원들에게 압력을 주며 알아서 빠른 일정을 이야기하도록 하지는 않는지? 만일 일정을 맞추는 것이 가장 중요하다면 그것부터 이야기하고 어떻게 맞출지 논의를 하는 편이 낫다 (어느 기능을 빼도 될지 등등).
 * 일정에 대한 내 의견을 이야기하는지? 이건 이틀이면 되는 거 아냐? 그 경우 팀원의 관점에서는 그 일정보다 더 시간이 걸리면 안 될 것 같은 압박을 받게 된다.
 * 업무 완료 시간을 단축하기 위해서 인원을 더 투입하면 된다고 생각하지는 않는지? 같이 일해본 경험이 없는 사람들이 투입되거나 새로 배워야하는 일에 투입된다면 팀원이 늘어난다고 단기적으로는 일이 더 빨리 진척되지 않는다. 가장 큰 이유는 사람이 늘면 보통 의사소통 비용이 늘어나기 때문이다. 이에 대해서는 Frederick Brooks가 쓴 "The Mythical Man-Month" 책을 보면 설명이 잘 나온다.

다시 한번 업무 완료 시간 추정은 내 매니저나 PM을 위해서 하는 것이 아니라 나를 위해서 내 업무를 잘 하기 위해서 필요하며 이는 연습과 실수를 통해서 더 잘할 수 있는 기술이란 점이다.

<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> 많은 개발자들이 싫어하거나 잘 하지 못하는 것이 본인이 맡은 업무의 완료 시간을 추정하는 것이다. 반대 입장에서 생각해보면 이 추정이 잘 되어야 전체적인 계획이 가능해진다. 부정적으로 그걸 신이 알지 내가 알 수 있냐는 사람부터 너무 긍정적으로 빨리 끝낼 수 있다고 이야기하는 사람까지 다양한 사람들이 있다. 너무 길게 잡는 것도 문제지만 의욕만 앞서 너무 빠르게 잡아 전체적으로 일정을 지연시키는 것도 문제다. 추정을 매번 정확히 한다는 것은 불가능하겠지만 잘 추정하는 사람들의 공통점은 추정을 잘 하려 노력하는 사람들이고 결국 일을 잘 하는 사람들이다. 추정을 잘 하려면 어떤 부분에 잘 생각해봐야할까? <ol ><li>내가 모르는 영역("unknown")이 무엇인지 생각해본다. 이 부분이 전체 업무 달성에서 얼마나 중요한지 가늠해보고 필요하면 관련 경험이 있는 사람들에게 물어본다. 많은 경우 내가 인지하고 있는 모르는 영역(known "unknown")은 큰 문제가 안 생기는데 인지하지 못하고 있는 모르는 영역(unknown "unknown")이 문제가 된다.</li><li>내가 혹시라도 하고 있는 가정("assumption")이 무엇이 있는지 생각해본다. 잘못된 가정은 보통 다른 팀과 협업을 하는 경우 일의 분담과 관계되어서 발생한다. 협업을 하는 팀들과 어떤 형태의 산출물을 주고 받게 되는지 혹시라도 잘못하고 있는 가정이 있는지 확인할 필요가 있다.</li></ol> 내가 맡은 업무나 프로젝트가 중요할수록 업무를 마치 처음 보는 것처럼 잘못된 가정이나 내가 인지하지 못하고 있는 모르는 영역(unknown "unknown")이 있는지 처음부터 다시 복기해보는 것이 필요하다. 이걸 잘하면 결국 업무를 완료할 가능성이 높아지기에 일을 잘 하는 사람이 된다는 거다. 다음으로 신이 아닌 이상 매번 추정을 맞게 할 수는 없다. 늦어지는 것이 분명해진다면 마지막 순간까지 기다리지 말고 빨리 관련자들에게 업데이트하는 것이 필수다. 또 일정을 하나만 주지 말고 업무의 문맥을 파악했다면 일을 나눠서 일부를 먼저 완료하는 것도 방법이고 일정이 정말 중요한 경우 덜 중요하지만 오래 걸리는 기능을 일단 빼고 가는 것도 방법이다. 즉 융통성있게 의사소통을 통해 다양한 옵션을 생각해보라는 거다. 또 하나는 모든 결정이 중요하지 않다는 것을 인지하고 덜 중요한 결정들은 데드라인을 정해두고 그 시간 안에 최선의 결정을 하는 거다. 예를 들어 API 프레임워크를 무엇을 사용할지 정하는 거라면 완벽한 결정을 하려 시간을 끄는 것보다는 시간을 미리 정하고 그 안에 최선의 결정을 하는 식으로 가는 거다. 마지막으로 여러분이 만일 팀원들에게 일을 나눠주고 전체적인 일정을 만들어내야 하는 리더라면 다음을 고민해봐야 한다. <ul ><li>내가 혹시 본의 아니게 팀원들에게 압력을 주며 알아서 빠른 일정을 이야기하도록 하지는 않는지? 만일 일정을 맞추는 것이 가장 중요하다면 그것부터 이야기하고 어떻게 맞출지 논의를 하는 편이 낫다 (어느 기능을 빼도 될지 등등).</li><li>일정에 대한 내 의견을 이야기하는지? 이건 이틀이면 되는 거 아냐? 그 경우 팀원의 관점에서는 그 일정보다 더 시간이 걸리면 안 될 것 같은 압박을 받게 된다.</li><li>업무 완료 시간을 단축하기 위해서 인원을 더 투입하면 된다고 생각하지는 않는지? 같이 일해본 경험이 없는 사람들이 투입되거나 새로 배워야하는 일에 투입된다면 팀원이 늘어난다고 단기적으로는 일이 더 빨리 진척되지 않는다. 가장 큰 이유는 사람이 늘면 보통 의사소통 비용이 늘어나기 때문이다. 이에 대해서는 Frederick Brooks가 쓴 "The Mythical Man-Month" 책을 보면 설명이 잘 나온다.</li></ul> 다시 한번 업무 완료 시간 추정은 내 매니저나 PM을 위해서 하는 것이 아니라 나를 위해서 내 업무를 잘 하기 위해서 필요하며 이는 연습과 실수를 통해서 더 잘할 수 있는 기술이란 점이다.

좋은 개발자가 알아야하는 9가지 포인트들 - 5. 태스크 완료 시간 추정

(경영진의 관점에서) 굳이 직접 사내용 AI를 개발하는 이유

🏙 Fortune 500대 경영진이 고민하는 AI의 현실

Gen AI는 점점 다가오고 있네요. 우리 회사도 자사 서비스에 ChatGPT를 적용할 수 없을까요?라고 묻는 분들이 점점 늘어나고 있어요. 관련해서 좋을 글을 알게 되어 공유 드립니다.

 * 처음에 Gen AI가 등장했을 때는 너도나도 자체로 LLM을 구축해야 하는 건가? 고민했는데, 그 고민이 충분하기도 전에 수많은 오픈소스와 API, 클라우드 활용성, 그리고 RAG... 너무나도 빠르게 좋은 방향을 잡아가는 듯 합니다.
   
   
 * 일반적 목적으로 사용 가능한 LLM 은 손으로 꼽는 개수로 수렴할 것이고, 이를 쉽게 사용하기 위한 클라우드 화, 그리고 개별 요구사항을 잘 반영하기 위한 맞춤화가 응용 서비스가 Gen AI를 제품에 적용하는 방향이 되는 듯 합니다.
   
   
 * 너무 속도가 빠르다 싶은게... 보통 Privacy는 어느정도 시간이 흘러서 상용화가 본격적인 시점에 부각되는 경우가 많은데... 엊그제 소개된 거 같은 Gen AI에서 Privacy는 이미 중요한 키워드가 되어 있습니다.

[원문 내 요약] (경영진의 관점에서) 굳이 직접 사내용 AI를 개발하는 이유
 1.  회의론자들은 자율주행으로 치면 Level 1에 불과한 지금의 AI가 과연 기업의 생산성과 사업성에 실질적인 가치를 주는게 맞는지 의문을 제기했습니다.
     
     
 2.  아직 AI 투자에 대한 ROI는 객관적인 지표보다 생산성 향상에 대한 직원들의 주관적 의견으로 판단되고 있습니다. 그러나 향후 2~3년 안에 매출, 비용 절감, 효율성 등 실질적인 수익 측정의 방식도 점점 더 중요해질 것 같습니다.
     
     
 3.  기업용 생성형 AI 솔루션만을 위한 전문 인재를 확보하기에 현실적인 어려움이 있기 때문에, 기반 모델 업체에서는 맞춤형 모델 개발을 위한 전문 서비스를 제공하고 있고, 수익의 상당 부분을 차지하고 있기도 합니다.
     
     
 4.  불과 6개월 전만해도 대부분의 기업이 1~2개의 모델만 테스트했지만, 요즘에는 93%의 기업이 3개 이상의 모델을 테스트하고 사용하고 있습니다. 오픈AI 모델이 현재 높은 시장 점유율을 보이고 있기는 하지만, 다양한 모델들도 테스트되고 있기 때문에 향후 시장 지형에 변화가 있을지도 모릅니다.
     
     
 5.  특정 업체에 대한 의존도를 조정하고, 시장 변화에 빠르게 대응한다는 차원에서, API만 갈아끼우면 모델을 쉽게 바꿀 수 있도록 프로덕트를 설계하고 있습니다.
     
     
 6.  오픈 소스 모델에 대한 선호도 및 실제 도입이 계속 높아지고 있습니다. 오픈 소스 모델을 도입하는 주된 이유는 비용이 아니라, 컨트롤과 맞춤화 때문인데요. 오픈 소스 모델이 모델에 대한 통제권을 더 가질 수 있고, 보안에도 유리하게 조정할 수 있거든요.
     
     
 7.  기업들은 여전히 회사의 데이터를 다른 업체에 공유한다는 것에 대한 리스크가 있다고 판단하는데요. IP가 비즈니스 모델의 중심인 회사들은 특히 더 데이터 보안에 민감합니다.
     
     
 8.  맞춤형 모델을 0부터 직접 학습시키기보다, 파인튜닝과 RAG(검색 증강 생성 - 검색과 결합된 생성형 AI) 기술을 활용을 선호하는 추세입니다.
     
     
 9.  클라우드 서비스와 모델은 한세트입니다. Azure 사용자는 일반적으로 OpenAI를, AWS 사용자는 Anthropic이나 Cohere를 사용합니다.
     
     
 10. 모델을 채택하는 주요 요인은 추론 능력, 신뢰성, 용이성이며, 클로드의 긴 컨텍스트 / Cohere의 파인 튜닝 등 차별화된 기능도 매력 포인트가 됐습니다.
     
     
 11. 파인튜닝이 된 Mistral과 Llama가 OpenAI만큼 성능이 좋지만 훨씬 더 저렴합니다.
     
     
 12. 검증된 기업용 AI 솔루션이 아직 부족합니다. 기업의 업무 프로세스를 효율화 시키거나 기업의 데이터를 잘 활용할 수 있도록 하는 AI 서비스를 부디 기다립니다.
     
     
 13. 기업들은 사내에 AI를 도입하여 생산성을 높이는 영역에는 적극적이지만, 그에 비해 고객 대상 서비스에는 AI 도입을 조심스러워하는 경우가 많습니다. 할루시네이션이나, 민감성이 높은 사안에 대한 AI 문제의 후폭풍을 피하고 싶거든요. 때문에 이런 이슈를 통제하는 데 도움이 되는 도구를 개발한다면, 크게 주목받을 수 있을겁니다.
     
     

[원문 공유]
https://maily.so/ownsight/posts/03c7ebe5

Gen AI는 점점 다가오고 있네요. 우리 회사도 자사 서비스에 ChatGPT를 적용할 수 없을까요?라고 묻는 분들이 점점 늘어나고 있어요. 관련해서 좋을 글을 알게 되어 공유 드립니다. <ul><li>처음에 Gen AI가 등장했을 때는 너도나도 자체로 LLM을 구축해야 하는 건가? 고민했는데, 그 고민이 충분하기도 전에 수많은 오픈소스와 API, 클라우드 활용성, 그리고 RAG... 너무나도 빠르게 좋은 방향을 잡아가는 듯 합니다. </li><li>일반적 목적으로 사용 가능한 LLM 은 손으로 꼽는 개수로 수렴할 것이고, 이를 쉽게 사용하기 위한 클라우드 화, 그리고 개별 요구사항을 잘 반영하기 위한 맞춤화가 응용 서비스가 Gen AI를 제품에 적용하는 방향이 되는 듯 합니다. </li><li>너무 속도가 빠르다 싶은게... 보통 Privacy는 어느정도 시간이 흘러서 상용화가 본격적인 시점에 부각되는 경우가 많은데... 엊그제 소개된 거 같은 Gen AI에서 Privacy는 이미 중요한 키워드가 되어 있습니다.</li></ul> [원문 내 요약] (경영진의 관점에서) 굳이 직접 사내용 AI를 개발하는 이유<ol><li>회의론자들은 자율주행으로 치면 Level 1에 불과한 지금의 AI가 과연 기업의 생산성과 사업성에 실질적인 가치를 주는게 맞는지&nbsp;의문을 제기했습니다. </li><li>아직 AI 투자에 대한 ROI는 객관적인 지표보다 생산성 향상에 대한 직원들의 주관적 의견으로 판단되고 있습니다. 그러나 향후 2~3년 안에 매출, 비용 절감, 효율성 등 실질적인 수익 측정의 방식도 점점 더 중요해질 것 같습니다. </li><li>기업용 생성형 AI 솔루션만을 위한 전문 인재를 확보하기에 현실적인 어려움이 있기 때문에, 기반 모델 업체에서는 맞춤형 모델 개발을 위한 전문 서비스를 제공하고 있고, 수익의 상당 부분을 차지하고 있기도 합니다. </li><li>불과 6개월 전만해도 대부분의 기업이 1~2개의 모델만 테스트했지만, 요즘에는 93%의 기업이 3개 이상의 모델을 테스트하고 사용하고 있습니다. 오픈AI 모델이 현재 높은 시장 점유율을 보이고 있기는 하지만, 다양한 모델들도 테스트되고 있기 때문에 향후 시장 지형에 변화가 있을지도 모릅니다. </li><li>특정 업체에 대한 의존도를 조정하고, 시장 변화에 빠르게 대응한다는 차원에서, API만 갈아끼우면 모델을 쉽게 바꿀 수 있도록 프로덕트를 설계하고 있습니다. </li><li>오픈 소스 모델에 대한 선호도 및 실제 도입이 계속 높아지고 있습니다. 오픈 소스 모델을 도입하는 주된 이유는 비용이 아니라, 컨트롤과 맞춤화 때문인데요. 오픈 소스 모델이 모델에 대한 통제권을 더 가질 수 있고, 보안에도 유리하게 조정할 수 있거든요. </li><li>기업들은 여전히 회사의 데이터를 다른 업체에 공유한다는 것에 대한 리스크가 있다고 판단하는데요. IP가 비즈니스 모델의 중심인 회사들은 특히 더 데이터 보안에 민감합니다. </li><li>맞춤형 모델을 0부터 직접 학습시키기보다, 파인튜닝과 RAG(검색 증강 생성 - 검색과 결합된 생성형 AI) 기술을 활용을 선호하는 추세입니다. </li><li>클라우드 서비스와 모델은 한세트입니다. Azure 사용자는 일반적으로 OpenAI를, AWS 사용자는 Anthropic이나 Cohere를 사용합니다. </li><li>모델을 채택하는 주요 요인은 추론 능력, 신뢰성, 용이성이며, 클로드의 긴 컨텍스트 / Cohere의 파인 튜닝 등 차별화된 기능도 매력 포인트가 됐습니다. </li><li>파인튜닝이 된 Mistral과 Llama가 OpenAI만큼 성능이 좋지만 훨씬 더 저렴합니다. </li><li>검증된 기업용 AI 솔루션이 아직 부족합니다. 기업의 업무 프로세스를 효율화 시키거나 기업의 데이터를 잘 활용할 수 있도록 하는 AI 서비스를 부디 기다립니다. </li><li>기업들은 사내에 AI를 도입하여 생산성을 높이는 영역에는 적극적이지만, 그에 비해 고객 대상 서비스에는 AI 도입을 조심스러워하는 경우가 많습니다. 할루시네이션이나, 민감성이 높은 사안에 대한 AI 문제의 후폭풍을 피하고 싶거든요. 때문에 이런 이슈를 통제하는 데 도움이 되는 도구를 개발한다면, 크게 주목받을 수 있을겁니다. </li></ol> [원문 공유]https://maily.so/ownsight/posts/03c7ebe5

inspireX

Fortune 500대 경영진이 고민하는 AI의 현실

 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)

문제 정의 능력이란 무엇일까? 내가 맡은 업무를 제대로 파악하는 것을 말한다. 내 업무의 우선 순위를 이해하고 문맥을 파악하는 것과 업무의 완료를 의미하는 성공과 실패 기준 혹은 지표를 이해하는 것을 말한다. 나에게 업무를 준 사람의 의도를 파악하기 위한 의사소통이 필수이며 의사소통에 대해서는 지난 포스트에서 내 의견을 공유했다.

문제 정의를 잘못하면 어떻게 될까? 엉뚱한 방향으로 불필요한 노력을 쏟을 가능성이 아주 높아진다. 등산을 예로 들어보자. 어느 산으로 올라가는지 명확히 알아야 열심히 올라간 성과가 인정받게 된다. 열심히 하지 않았느냐고 항변하는 것은 별 의미가 없다. 그래서 어디로 가야할지 대충 알아서 판단하지 (자기검열하지 말고) 많이 물어봐야한다.

반대로 이야기하면 리더에게는 결정의 "명확성"이 중요해진다. "알아서 잘해주세요"와 같은 결정은 완전한 위임이 아니라면 리더에 대한 신뢰를 스스로 깎아먹는 행동이다. 틀릴 가능성이 있더라도 결과에 대한 기대를 명확히 해야 팀원들이 덜 헤맨다. 같은 방향으로 움직였다면 결과적으로 틀린 방향이라도 회고하며 같이 배울 수 있는 포인트들이 분명히 있다.

"자기 검열"은 문제 정의에 가장 큰 걸림돌이 된다. 이 정도는 내가 알아서 해야지 물어보면 멍청해보이지는 않을지, 내 매니저가 바빠보이는데 물어보면 민폐는 아닐지 등등 여러가지 이유가 있겠지만 불편함을 견디며 등산 예처럼 방향과 목적지를 먼저 확인하기 위해 같이 대화해봐야 그 다음에 열심히 하는 것이 의미가 있다.

그런데 "자기 검열"은 주니어만 하는 것이 아니다. 경력을 충분히 쌓은 시니어들도 때로는 본인에 대한 기대라는 중압감에 물어보면 일을 못하는 사람이라 느껴지지 않을까 싶어 물어보지 못하고 그럼으로써 문제 정의를 제대로 못하는 경우들을 보았다. 아무리 경력이 많아도 자기가 맡은 업무를 제대로 파악하려 노력하고 일을 시작하는 것은 꼭 필요하다. 너무 자신감이 넘치는 경우에도 동일한 실수를 하기 쉽다. 예를 들어 대기업에서 하던 업무를 작은 스타트업에 조인해서 하는 경우 작은 회사라는 이유만으로 깔보며 이 정도는 우습지라고 생각하며 문제정의를 제대로 안하는 경우 실패할 가능성이 아주 높다. 모든 환경은 그 환경 나름대로의 차이가 있는 것이기에 한 환경에서의 경험이 다른 환경에서의 경험을 보장하지 않는다.

내 경력과 상관없이 항상 맡은 업무를 시작하기 전에 질문을 바탕으로 의사소통을 하고 문제정의하는 것 꼭 필요하다. 이는 타고나는 재능이라기 보다는 실수와 연습을 통해 더 잘하게 되는 기술이란 점도 잊지 말자. 이는 레벨이 올라갈수록 더 중요하다.

<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> 문제 정의 능력이란 무엇일까? 내가 맡은 업무를 제대로 파악하는 것을 말한다. 내 업무의 우선 순위를 이해하고 문맥을 파악하는 것과 업무의 완료를 의미하는 성공과 실패 기준 혹은 지표를 이해하는 것을 말한다. 나에게 업무를 준 사람의 의도를 파악하기 위한 의사소통이 필수이며 의사소통에 대해서는 지난 포스트에서 내 의견을 공유했다. 문제 정의를 잘못하면 어떻게 될까? 엉뚱한 방향으로 불필요한 노력을 쏟을 가능성이 아주 높아진다. 등산을 예로 들어보자. 어느 산으로 올라가는지 명확히 알아야 열심히 올라간 성과가 인정받게 된다. 열심히 하지 않았느냐고 항변하는 것은 별 의미가 없다. 그래서 어디로 가야할지 대충 알아서 판단하지 (자기검열하지 말고) 많이 물어봐야한다. 반대로 이야기하면 리더에게는 결정의 "명확성"이 중요해진다. "알아서 잘해주세요"와 같은 결정은 완전한 위임이 아니라면 리더에 대한 신뢰를 스스로 깎아먹는 행동이다. 틀릴 가능성이 있더라도 결과에 대한 기대를 명확히 해야 팀원들이 덜 헤맨다. 같은 방향으로 움직였다면 결과적으로 틀린 방향이라도 회고하며 같이 배울 수 있는 포인트들이 분명히 있다. "자기 검열"은 문제 정의에 가장 큰 걸림돌이 된다. 이 정도는 내가 알아서 해야지 물어보면 멍청해보이지는 않을지, 내 매니저가 바빠보이는데 물어보면 민폐는 아닐지 등등 여러가지 이유가 있겠지만 불편함을 견디며 등산 예처럼 방향과 목적지를 먼저 확인하기 위해 같이 대화해봐야 그 다음에 열심히 하는 것이 의미가 있다. 그런데 "자기 검열"은 주니어만 하는 것이 아니다. 경력을 충분히 쌓은 시니어들도 때로는 본인에 대한 기대라는 중압감에 물어보면 일을 못하는 사람이라 느껴지지 않을까 싶어 물어보지 못하고 그럼으로써 문제 정의를 제대로 못하는 경우들을 보았다. 아무리 경력이 많아도 자기가 맡은 업무를 제대로 파악하려 노력하고 일을 시작하는 것은 꼭 필요하다. 너무 자신감이 넘치는 경우에도 동일한 실수를 하기 쉽다. 예를 들어 대기업에서 하던 업무를 작은 스타트업에 조인해서 하는 경우 작은 회사라는 이유만으로 깔보며 이 정도는 우습지라고 생각하며 문제정의를 제대로 안하는 경우 실패할 가능성이 아주 높다. 모든 환경은 그 환경 나름대로의 차이가 있는 것이기에 한 환경에서의 경험이 다른 환경에서의 경험을 보장하지 않는다. 내 경력과 상관없이 항상 맡은 업무를 시작하기 전에 질문을 바탕으로 의사소통을 하고 문제정의하는 것 꼭 필요하다. 이는 타고나는 재능이라기 보다는 실수와 연습을 통해 더 잘하게 되는 기술이란 점도 잊지 말자. 이는 레벨이 올라갈수록 더 중요하다.

좋은 개발자가 알아야하는 9가지 포인트들 - 4. 문제 정의 잘하기

GitHub Copilot](https://github.com/features/copilot)을 터미널에서 사용할 수 있는 GitHub Copilot in the CLI가 지난달부터 GA, 즉 누구나 이용할 수 있게 공개되었다. 누구나라고는 하지만 [GitHub Copilot...

GitHub Copilot을 CLI 명령어에서 도움받을 수 있는 GitHub Copilot in the CLI :: Outsider's Dev Story

작년부터 베타 테스트를 진행하다가 지난 3월 GitHub Copilot in the CLI가 GitHub Copilot 사용자라면(유료) 누구나 이용할 수 있도록 공개되었습니다.

GitHub Copilot in the CLI는 Copilot의 AI기능을 터미널에서도 쓸수 있도록 원하는 CLI 명령어를 쉽게 찾을수 있거나 CLI 명령어가 어떤 의미인지 알 수 있도록 도와주는 명령어입니다.

GitHub Copilot in the CLI가 어떤 기능을 제공하고 어떻게 사용할 수 있는지를 정리해봤습니다.

https://blog.outsider.ne.kr/1717

작년부터 베타 테스트를 진행하다가 지난 3월 GitHub Copilot in the CLI가 GitHub Copilot 사용자라면(유료) 누구나 이용할 수 있도록 공개되었습니다. GitHub Copilot in the CLI는 Copilot의 AI기능을 터미널에서도 쓸수 있도록 원하는 CLI 명령어를 쉽게 찾을수 있거나 CLI 명령어가 어떤 의미인지 알 수 있도록 도와주는 명령어입니다. GitHub Copilot in the CLI가 어떤 기능을 제공하고 어떻게 사용할 수 있는지를 정리해봤습니다. https://blog.outsider.ne.kr/1717

Outsider's Dev Story

메타의 AI 투자 확대에 따른 시장 반응은?
1분기 실적 상승에도 불구하고 주가 급락📉

 * 최근 메타가 인공지능(AI)에 대한 대규모 투자 계획을 발표했는데요, 주커버그는 회사가 ‘규모의 경제’를 달성하게 되면 자본 지출(CAPEX)의 비용 부담이 매출 증가로 상쇄될 것이라고 언급했습니다. 이는 장기적인 비전을 갖고 AI 기술 개발에 대한 투자를 지속하겠다는 의지의 표현입니다.
 * 그러나 단기적으로 이러한 전략이 시장에서 어떻게 평가받을지는 불투명한 상황입니다. 특히, 메타의 주가는 (1분기에 높은 매출을 기록하고도) 이러한 계획 발표 후 장외 주가는 15% 급락하며, 투자자들의 우려를 반영하고 있습니다.
 * 2분기 매출 전망은 기대에 못 미치는 수준이었고, 이는 투자자들의 실망감을 자아냈습니다 예상된 매출은 365억에서 390억 달러 사이로, 월스트리트의 예상치 383억 달러에 미치지 못했습니다.
 * AI 및 메타버스 부문의 고비용도 이슈인데요. 메타는 AI 및 메타버스 부문에 집중적으로 투자하고 있으며, 이 부문은 여전히 적자를 기록하고 있습니다. AI 연구 및 제품 개발을 위해 2024년에 최대 400억 달러까지 지출을 늘릴 계획입니다. 이는 이전 예상치 370억 달러에서 크게 상향 조정된 것입니다.
 * Reality Labs는 지속적인 적자를 기록하고 있죠. Reality Labs는 AR과 VR의 매출 증가에도 불구하고 계속해서 손실을 기록하고 있습니다. 이 부문의 손실은 지난해 동기 대비 줄었지만, 전체적인 비용 부담은 늘어나고 있습니다.
 * 메타는 최근 자체 AI 모델인 Llama 3을 출시하며 구글, 아마존과 같은 경쟁사들과 AI 기술 경쟁을 벌이고 있습니다. 이러한 경쟁은 반도체 수요를 증가시키는 한편, 지속적인 투자로 인해 기업들의 재정적 부담을 가중되고 있다고 해요. 이러한 출혈경쟁은 반도체 수요를 일시적으로 증가시키는 효과를 가져오지만, 투자하는 기업들이 이익을 내지 못할 경우 이러한 치킨게임은 지속가능하지 않을거에요🐓🐔🍗

메타의 AI 투자 확대에 따른 시장 반응은?1분기 실적 상승에도 불구하고 주가 급락📉 <ul><li>최근 메타가 인공지능(AI)에 대한 대규모 투자 계획을 발표했는데요, 주커버그는 회사가 ‘규모의 경제’를 달성하게 되면 자본 지출(CAPEX)의 비용 부담이 매출 증가로 상쇄될 것이라고 언급했습니다. 이는 장기적인 비전을 갖고 AI 기술 개발에 대한 투자를 지속하겠다는 의지의 표현입니다.</li><li>그러나 단기적으로 이러한 전략이 시장에서 어떻게 평가받을지는 불투명한 상황입니다. 특히, 메타의 주가는 (1분기에 높은 매출을 기록하고도) 이러한 계획 발표 후 장외 주가는 15% 급락하며, 투자자들의 우려를 반영하고 있습니다. </li><li>2분기 매출 전망은 기대에 못 미치는 수준이었고, 이는 투자자들의 실망감을 자아냈습니다 예상된 매출은 365억에서 390억 달러 사이로, 월스트리트의 예상치 383억 달러에 미치지 못했습니다.</li><li>AI 및 메타버스 부문의 고비용도 이슈인데요. 메타는 AI 및 메타버스 부문에 집중적으로 투자하고 있으며, 이 부문은 여전히 적자를 기록하고 있습니다. AI 연구 및 제품 개발을 위해 2024년에 최대 400억 달러까지 지출을 늘릴 계획입니다. 이는 이전 예상치 370억 달러에서 크게 상향 조정된 것입니다.</li><li>Reality Labs는 지속적인 적자를 기록하고 있죠. Reality Labs는 AR과 VR의 매출 증가에도 불구하고 계속해서 손실을 기록하고 있습니다. 이 부문의 손실은 지난해 동기 대비 줄었지만, 전체적인 비용 부담은 늘어나고 있습니다.</li><li> 메타는 최근 자체 AI 모델인 Llama 3을 출시하며 구글, 아마존과 같은 경쟁사들과 AI 기술 경쟁을 벌이고 있습니다. 이러한 경쟁은 반도체 수요를 증가시키는 한편, 지속적인 투자로 인해 기업들의 재정적 부담을 가중되고 있다고 해요. 이러한 출혈경쟁은 반도체 수요를 일시적으로 증가시키는 효과를 가져오지만, 투자하는 기업들이 이익을 내지 못할 경우 이러한 치킨게임은 지속가능하지 않을거에요🐓🐔🍗</li></ul>

메타 장외 주가 15% 급락📉AI 치킨게임에 대한 시장의 반응

여러분 이직 준비 다들 어떻게 하시나요? 이직 준비 라는 단어 딱 상상만으로도 가슴이 탁 막히지는 않으시나요? 혹은 면접관으로 이제 막 첫 발을 준비하고 계신분들. 뭘 물어봐야 좋은 면접이 될까. 사전에 뭘 준비해야할까 걱정되지 않으시나요?

한빛미디어에서 너무 재밌는 책을 보내주셔서 오랜만에 기술적으로도, 개발자 태도면에서도 많이 배우고 생각해 볼 수 있는 시간을 가질 수 있었습니다. 읽는 내내 정말 무릎을 탁 치면서 맞아 맞아 하며 공감하고 많이 배운 “개발자 기술 면접 노트” 입니다.

취업과 이직의 첫 시작인 목표 설정부터, 이력서 작성 방법, 기술 면접 그리고 면접 이후 어떻게 더 성장해 나갈 수 있는지에 대해 아주 알차게 담고있는 책입니다.

그저 겉핥기가 아니라 실제 물어볼법한 질문을 가지고 의도 파악과 좋은 방향의 답, 더 공부해야 하는 키 포인트들까지 아낌없이 비법이 공유되어 있습니다. (개발자 면접 준비 올인원이 있다면 바로 이 책?) 연차별로 기대하는 역량과 역할, 그에 맞는 스킬셋 등 제공하고 있어 나는 진짜 이 연차에 걸맞는 역할을 하고 있을까 스스로 점검해볼수도 있었습니다.

꼭 이직을 하지 않더라도 일년에 한번씩 본인을 재점검하기 위해 이력서를 제출해보라는 이야기 들어보셨을 것 같습니다. 꼭 전형을 진행하지 않더라도 이 책을 주기적으로 들춰보고 나의 이번 년도는 어땠는지 살펴보는 것 만으로도 충분할 것 같습니다. 업무적으로 어떤 성장을 이뤘는지, 나는 어떤 팀원이였는지, 나의 리더십은 어떠한 모습이였는지, 내가 성장하고자 하는 방향으로 잘 가고 있는지 등 다방면으로 스스로를 되돌아 볼 수 있을 것 같습니다.

https://m.hanbit.co.kr/store/books/book_view.html?p_code=B5491056069

여러분 이직 준비 다들 어떻게 하시나요? 이직 준비 라는 단어 딱 상상만으로도 가슴이 탁 막히지는 않으시나요? 혹은 면접관으로 이제 막 첫 발을 준비하고 계신분들. 뭘 물어봐야 좋은 면접이 될까. 사전에 뭘 준비해야할까 걱정되지 않으시나요? 한빛미디어에서 너무 재밌는 책을 보내주셔서 오랜만에 기술적으로도, 개발자 태도면에서도 많이 배우고 생각해 볼 수 있는 시간을 가질 수 있었습니다. 읽는 내내 정말 무릎을 탁 치면서 맞아 맞아 하며 공감하고 많이 배운 “개발자 기술 면접 노트” 입니다. 취업과 이직의 첫 시작인 목표 설정부터, 이력서 작성 방법, 기술 면접 그리고 면접 이후 어떻게 더 성장해 나갈 수 있는지에 대해 아주 알차게 담고있는 책입니다. 그저 겉핥기가 아니라 실제 물어볼법한 질문을 가지고 의도 파악과 좋은 방향의 답, 더 공부해야 하는 키 포인트들까지 아낌없이 비법이 공유되어 있습니다. (개발자 면접 준비 올인원이 있다면 바로 이 책?) 연차별로 기대하는 역량과 역할, 그에 맞는 스킬셋 등 제공하고 있어 나는 진짜 이 연차에 걸맞는 역할을 하고 있을까 스스로 점검해볼수도 있었습니다. 꼭 이직을 하지 않더라도 일년에 한번씩 본인을 재점검하기 위해 이력서를 제출해보라는 이야기 들어보셨을 것 같습니다. 꼭 전형을 진행하지 않더라도 이 책을 주기적으로 들춰보고 나의 이번 년도는 어땠는지 살펴보는 것 만으로도 충분할 것 같습니다. 업무적으로 어떤 성장을 이뤘는지, 나는 어떤 팀원이였는지, 나의 리더십은 어떠한 모습이였는지, 내가 성장하고자 하는 방향으로 잘 가고 있는지 등 다방면으로 스스로를 되돌아 볼 수 있을 것 같습니다. https://m.hanbit.co.kr/store/books/book_view.html?p_code=B5491056069

[책] 개발자 기술 면접 노트

REST (Representational State Transfer): REST is a widely adopted architectural style for designing networked applications. It is based on a set of principles and constraints, such as using standard...

Most popular API architecture styles in our Digital World

REST (Representational State Transfer)
REST는 애플리케이션을 설계하기 위해 널리 채택된 API 아키텍처 스타일입니다. 리소스 조작, 상태-비저장 및 균일한 인터페이스를 위해 표준 HTTP 메서드(GET, POST, PUT, DELETE)를 기반으로 합니다. REST API는 리소스를 식별하기 위해 URI(Uniform Resource Identifier)를 사용하며 JSON 또는 XML과 같은 다양한 형식으로 데이터를 교환합니다.
 
SOAP (Simple Object Access Protocol)
SOAP는 네트워크를 통해 구조화된 정보를 교환하기 위한 XML 기반 프로토콜입니다. 엄격한 규칙을 따르며 메시지의 구조를 정의하기 위해 XML 스키마를 사용합니다. SOAP API는 일반적으로 HTTP 프로토콜을 사용하지만 SMTP나 TCP와 같은 프로토콜도 사용할 수 있습니다. SOAP API는 높은 수준의 프로토콜 추상화를 제공하고, 암호화 및 트랜잭션 관리와 같은 고급 기능을 지원합니다. 은행 및 금융 산업에서는 보안을 이유로 일반적으로 SOAP를 사용합니다.
 
SOAP는 서로 다른 시스템 간의 복잡한 연결이 필요한 환경에서 사용됩니다. 암호화, 디지털 서명 및 신뢰할 수 있는 메시징과 같은 고급 기능을 지원하는 엄격하고 표준화된 메시징 프로토콜을 제공합니다. 따라서 보안, 신뢰성 및 트랜잭션이 중요한 시나리오에 적합합니다. 
 
GraphQL
GraphQL은 API 쿼리 언어로 클라이언트가 서버에 특정한 데이터를 요청할 수 있습니다. 클라이언트가 필요한 데이터만 요청하여 데이터 패치에 대해 유연하고 효율적인 접근 방식을 제공합니다. 각 엔드포인트가 고정된 데이터 세트를 반환하는 REST와 달리 GraphQL API는 단일 엔드포인트가 있으며 클라이언트는 요구 사항에 따라 응답을 형성할 수 있습니다.
 
facebook, GitHub, Shopify, Twitter등의 회사가 사용합니다.
 
gRPC (Google Remote Procedure Call)
gRPC는 구글이 원격 프로시저 호출 API 구축을 위해 개발한 고성능 오픈 소스 프레임워크입니다. protobuf를 사용하며 여러 프로그래밍 언어를 지원합니다. gRPC API는 양방향 스트리밍 및 인증과 같은 기능을 제공하며 전송을 위해 이진 직렬화 및 HTTP/2를 사용하여 서비스 간의 효율적인 통신을 가능케 합니다. 
 
gRPC는 효율적이고 확장 가능한 분산 시스템을 구축하게 합니다. 구글, 넷플릭스, 스퀘어 등의 회사가 사용합니다.
 
WebSocket
WebSocket은 단일 TCP 연결을 통해 이중 통신 채널을 제공하는 통신 프로토콜입니다. 요청-응답 기반의 전통적인 HTTP와 달리 WebSocket은 클라이언트와 서버 간의 실시간 양방향 통신을 허용합니다. 이것은 클라이언트와 서버가 반복적인 요청 없이 서로에게 메시지를 보낼 수 있게 합니다. WebSocket은 채팅 애플리케이션, 협업 도구, 스트리밍 서비스와 같은 실시간 업데이트가 필요한 애플리케이션에서 사용됩니다.
 
WebSocket을 사용하는 메시징 어플리케이션은 Slack, Discord, Trello, Robinhood 등이 있습니다. 
 
Webhook
Webhook는 HTTP POST 요청을 다른 시스템의 미리 정의된 URL로 전송하여 한 시스템에서 이벤트를 자동으로 알리거나 트리거하는 메커니즘입니다. 두 시스템이 거의 실시간으로 데이터를 전송하여 통신할 수 있도록 합니다. 특정 이벤트나 조건이 발생하면 Webhook를 트리거하고, Webhook는 대상 시스템의 엔드포인트로 관련 데이터 페이로드를 전송합니다. 일반적으로 서로 다른 서비스와 시스템을 통합하는 데 사용되며 실시간 데이터 동기화, 이벤트 기반 워크플로우 및 자동 알림을 가능하게 합니다.
 
번역: [https://ducktopia.tistory.com/121]
원본:

REST (Representational State Transfer)REST는 애플리케이션을 설계하기 위해 널리 채택된 API 아키텍처 스타일입니다. 리소스 조작, 상태-비저장 및 균일한 인터페이스를 위해 표준 HTTP 메서드(GET, POST, PUT, DELETE)를 기반으로 합니다. REST API는 리소스를 식별하기 위해 URI(Uniform Resource Identifier)를 사용하며 JSON 또는 XML과 같은 다양한 형식으로 데이터를 교환합니다.&nbsp;SOAP (Simple Object Access Protocol)SOAP는 네트워크를 통해 구조화된 정보를 교환하기 위한 XML 기반 프로토콜입니다. 엄격한 규칙을 따르며 메시지의 구조를 정의하기 위해 XML 스키마를 사용합니다. SOAP API는 일반적으로 HTTP 프로토콜을 사용하지만 SMTP나 TCP와 같은 프로토콜도 사용할 수 있습니다. SOAP API는 높은 수준의 프로토콜 추상화를 제공하고, 암호화 및 트랜잭션 관리와 같은 고급 기능을 지원합니다. 은행 및 금융 산업에서는 보안을 이유로 일반적으로 SOAP를 사용합니다.&nbsp;SOAP는 서로 다른 시스템 간의 복잡한 연결이 필요한 환경에서 사용됩니다. 암호화, 디지털 서명 및 신뢰할 수 있는 메시징과 같은 고급 기능을 지원하는 엄격하고 표준화된 메시징 프로토콜을 제공합니다. 따라서 보안, 신뢰성 및 트랜잭션이 중요한 시나리오에 적합합니다.&nbsp;&nbsp;GraphQLGraphQL은 API 쿼리 언어로 클라이언트가 서버에 특정한 데이터를 요청할 수 있습니다. 클라이언트가 필요한 데이터만 요청하여 데이터 패치에 대해 유연하고 효율적인 접근 방식을 제공합니다. 각 엔드포인트가 고정된 데이터 세트를 반환하는 REST와 달리 GraphQL API는 단일 엔드포인트가 있으며 클라이언트는 요구 사항에 따라 응답을 형성할 수 있습니다.&nbsp;facebook, GitHub, Shopify, Twitter등의 회사가 사용합니다.&nbsp;gRPC (Google Remote Procedure Call)gRPC는 구글이 원격 프로시저 호출 API 구축을 위해 개발한 고성능 오픈 소스 프레임워크입니다. protobuf를 사용하며 여러 프로그래밍 언어를 지원합니다. gRPC API는 양방향 스트리밍 및 인증과 같은 기능을 제공하며 전송을 위해 이진 직렬화 및 HTTP/2를 사용하여 서비스 간의 효율적인 통신을 가능케 합니다.&nbsp;&nbsp;gRPC는 효율적이고 확장 가능한 분산 시스템을 구축하게 합니다. 구글, 넷플릭스, 스퀘어 등의 회사가 사용합니다.&nbsp;WebSocketWebSocket은 단일 TCP 연결을 통해 이중 통신 채널을 제공하는 통신 프로토콜입니다. 요청-응답 기반의 전통적인 HTTP와 달리 WebSocket은 클라이언트와 서버 간의 실시간 양방향 통신을 허용합니다. 이것은 클라이언트와 서버가 반복적인 요청 없이 서로에게 메시지를 보낼 수 있게 합니다. WebSocket은 채팅 애플리케이션, 협업 도구, 스트리밍 서비스와 같은 실시간 업데이트가 필요한 애플리케이션에서 사용됩니다.&nbsp;WebSocket을 사용하는 메시징 어플리케이션은 Slack, Discord, Trello, Robinhood 등이 있습니다.&nbsp;&nbsp;WebhookWebhook는 HTTP POST 요청을 다른 시스템의 미리 정의된 URL로 전송하여 한 시스템에서 이벤트를 자동으로 알리거나 트리거하는 메커니즘입니다. 두 시스템이 거의 실시간으로 데이터를 전송하여 통신할 수 있도록 합니다. 특정 이벤트나 조건이 발생하면 Webhook를 트리거하고, Webhook는 대상 시스템의 엔드포인트로 관련 데이터 페이로드를 전송합니다. 일반적으로 서로 다른 서비스와 시스템을 통합하는 데 사용되며 실시간 데이터 동기화, 이벤트 기반 워크플로우 및 자동 알림을 가능하게 합니다.&nbsp;번역: [https://ducktopia.tistory.com/121]원본:

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🕊️ 개발 세계에서 인기 있는 API 아키텍처 스타일

 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)

레벨이 올라가고 연차가 쌓이기 시작하면 기술적인 역량 만큼 어쩌면 더 중요해지기 시작하는 것이 평판이고 영향력이다. 나의 존재로 인한 주변 동료나 팀의 역량이 올라가는 사람이 바로 영향력이 있는 사람인데 영향력의 시작은 좋은 평판이며 좋은 평판의 시작은 바로 의사 소통 능력이다.

의사 소통 능력이란 무엇일까? 기본은 질문을 잘 하는 것과 질문하기 쉬운 사람이 되고 질문을 잘 대답해주는 것이라 생각한다.

 1. 경청하기(Active Listening): 질문을 잘 하는 것 그리고 질문에 대답을 잘 해주는 것은 기본적으로 상대의 말을 경청하는 태도와 습관에서 비롯된다. 이는 특히 상대가 내가 신뢰하지 못하는 사람일 경우 더 중요해지는데 상대 말에서 잘못된 논리나 구멍을 찾기 위해서가 아니라 상대를 이해하기 위해서 잘 들으려 해야 한다 ("호기심"의 중요성).
 2. 질문 잘 하기: 이는 타고나는 재능의 영역이라기 보다는 연습이 필요한 스킬 영역인데 첫 번째는 모르는 것을 남의 이목 신경쓰지 않는 어린아이처럼 순진하게 물어보는 것이고 (동일한 질문을 반복하지만 않으면 된다) 두 번째는 본인이 이해한대로 설명(paraphrasing)하면서 맞게 이해했는지 확인하는 형태로 물어보는 것이다. 질문을 잘 안하는 혹은 자신이 없는 팀원들의 경우 일대일 미팅할 때 다음 팀 미팅에서는 질문 하나 하기 등을 숙제로 주곤 했었다.
 3. 상대에 따라 소통 내용의 기술적 수준을 달리하기: 동료 개발자, 매니저(디테일을 잘 아는 사람인지 아닌지), 고객 등 상대에 따라 사용하는 기술 용어의 수준은 달라야 한다. 상대의 백그라운드와 기대치를 미리 알고 거기에 맞춰 사용할 언어를 달리하는 것이 필요하다. 다수의 사람앞에서 발표하는 기회가 생기면 꼭 손 들어보자.
 4. 글 쓰기: 생각이란 글로 표현될 때 더 분명해지며 더 많은 사람들에게 전달이 가능하다. 코딩을 할때 막힌다면 혹은 시스템 디자인을 하는데 생각이 잘 정리가 안된다면 글로 본인의 생각을 정리해보자. 잘 쓸려고 하는 것 보다는 많이 꾸준하게 써보는 것이 중요하다
 5. 롤 모델 찾기: 같은 회사 내에서 의사소통 능력이 뛰어난 사람을 찾아서 그 사람의 행동을 유심히 살펴보고 따라해보는 것도 아주 효과적인 방법이다.

앞서 이야기한 방법들은 환경에 따라 쉽지 않을 수도 있기에 환경을 잘 선택하는 것, 아니다 싶은 곳에서 빨리 떠나는 결정을 하는 것도 필요하다. 의사소통 능력이 있다면 다음 단계인 문제 정의가 쉬워지며 본인이 맡은 업무의 완료 시간 추정도 쉬워진다. 영향력을 증대하려면 꼭 필요한 어려운 대화를 하는 기술도 시작은 의사소통 능력이다. 이는 타고난 능력이 아닌 실수와 연습을 통해 시간을 두고 발전하는 스킬이란 점을 명심하자.

<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> 레벨이 올라가고 연차가 쌓이기 시작하면 기술적인 역량 만큼 어쩌면 더 중요해지기 시작하는 것이 평판이고 영향력이다. 나의 존재로 인한 주변 동료나 팀의 역량이 올라가는 사람이 바로 영향력이 있는 사람인데 영향력의 시작은 좋은 평판이며 좋은 평판의 시작은 바로 의사 소통 능력이다. 의사 소통 능력이란 무엇일까? 기본은 질문을 잘 하는 것과 질문하기 쉬운 사람이 되고 질문을 잘 대답해주는 것이라 생각한다. <ol ><li>경청하기(Active Listening): 질문을 잘 하는 것 그리고 질문에 대답을 잘 해주는 것은 기본적으로 상대의 말을 경청하는 태도와 습관에서 비롯된다. 이는 특히 상대가 내가 신뢰하지 못하는 사람일 경우 더 중요해지는데 상대 말에서 잘못된 논리나 구멍을 찾기 위해서가 아니라 상대를 이해하기 위해서 잘 들으려 해야 한다 ("호기심"의 중요성).</li><li>질문 잘 하기: 이는 타고나는 재능의 영역이라기 보다는 연습이 필요한 스킬 영역인데 첫 번째는 모르는 것을 남의 이목 신경쓰지 않는 어린아이처럼 순진하게 물어보는 것이고 (동일한 질문을 반복하지만 않으면 된다) 두 번째는 본인이 이해한대로 설명(paraphrasing)하면서 맞게 이해했는지 확인하는 형태로 물어보는 것이다. 질문을 잘 안하는 혹은 자신이 없는 팀원들의 경우 일대일 미팅할 때 다음 팀 미팅에서는 질문 하나 하기 등을 숙제로 주곤 했었다.</li><li>상대에 따라 소통 내용의 기술적 수준을 달리하기: 동료 개발자, 매니저(디테일을 잘 아는 사람인지 아닌지), 고객 등 상대에 따라 사용하는 기술 용어의 수준은 달라야 한다. 상대의 백그라운드와 기대치를 미리 알고 거기에 맞춰 사용할 언어를 달리하는 것이 필요하다. 다수의 사람앞에서 발표하는 기회가 생기면 꼭 손 들어보자.</li><li>글 쓰기: 생각이란 글로 표현될 때 더 분명해지며 더 많은 사람들에게 전달이 가능하다. 코딩을 할때 막힌다면 혹은 시스템 디자인을 하는데 생각이 잘 정리가 안된다면 글로 본인의 생각을 정리해보자. 잘 쓸려고 하는 것 보다는 많이 꾸준하게 써보는 것이 중요하다</li><li>롤 모델 찾기: 같은 회사 내에서 의사소통 능력이 뛰어난 사람을 찾아서 그 사람의 행동을 유심히 살펴보고 따라해보는 것도 아주 효과적인 방법이다.</li></ol> 앞서 이야기한 방법들은 환경에 따라 쉽지 않을 수도 있기에 환경을 잘 선택하는 것, 아니다 싶은 곳에서 빨리 떠나는 결정을 하는 것도 필요하다. 의사소통 능력이 있다면 다음 단계인 문제 정의가 쉬워지며 본인이 맡은 업무의 완료 시간 추정도 쉬워진다. 영향력을 증대하려면 꼭 필요한 어려운 대화를 하는 기술도 시작은 의사소통 능력이다. 이는 타고난 능력이 아닌 실수와 연습을 통해 시간을 두고 발전하는 스킬이란 점을 명심하자.

좋은 개발자가 알아야하는 9가지 포인트들 - 3. 의사 소통 잘하

최근 오픈소스가 활성화되면서 새로운 프로그래밍 언어가 다양하게 나오고 있는데요. 그중에도 2024, 2025년도에 두각을 드러낼 것 같다고 생각한 프로그래밍 언어도 소개합니다.

2024년, 배우면 좋을 프로그래밍 언어 ② | 원티드

2024년 새로운 프로그래밍 언어를 도전해보신다면 이 언어를 추천합니다!

안녕하세요. 이번에 원티드랑 두번째 글로 2024년 배우면 좋은 프로그래밍언어 Part 2와 2024/2025에 주목해야하는 프로그래밍 언어에 대한 글을 기고했습니다 :)

특히 2024/2025에 주목해봐야할 언어는 파이썬이 점령한 AI와 데이터처리에 도전하는 언어들도 다뤄보았습니다 :)

파트1은 아래에서 보실수 있습니다.

Part1. https://www.wanted.co.kr/events/article_240408a

2024년 새로운 프로그래밍 언어를 도전해보신다면 이 언어를 추천합니다! 안녕하세요. 이번에 원티드랑 두번째 글로 2024년 배우면 좋은 프로그래밍언어 Part 2와 2024/2025에 주목해야하는 프로그래밍 언어에 대한 글을 기고했습니다 :) 특히 2024/2025에 주목해봐야할 언어는 파이썬이 점령한 AI와 데이터처리에 도전하는 언어들도 다뤄보았습니다 :) 파트1은 아래에서 보실수 있습니다. Part1. https://www.wanted.co.kr/events/article_240408a

원티드

2024년도에 배우면 좋은 프로그래밍언어 Part 2

원문 : Navigating the future of frontend...

(번역) 프런트엔드의 미래 탐색하기

오늘 소개해드릴 글은 컬리의 유경상님이 번역해주신 글입니다.

이번 글에서는 프런트엔드의 최신 프레임워크들을 이해하기 위해 과거와 현재의 기본 개념들을 설명하며, 현재의 프레임워크들이 어떻게 제약 조건들을 극복하고, 컴파일, 라우팅, 캐싱 등과 같은 기본 요소들을 결합하고 있는지 소개하고 있습니다. 이 글을 통해 프런트엔드 생태계가 어떠한 과정을 거쳐 발전하였고, 현재와 같은 메타 프레임워크들이 탄생하게 되었는지 가볍게 알아보시면 좋을 것 같습니다. :)

글 링크 : https://ykss.netlify.app/translation/navigating_the_future_of_frontend/

오늘 소개해드릴 글은 컬리의 유경상님이 번역해주신 글입니다. 이번 글에서는 프런트엔드의 최신 프레임워크들을 이해하기 위해 과거와 현재의 기본 개념들을 설명하며, 현재의 프레임워크들이 어떻게 제약 조건들을 극복하고, 컴파일, 라우팅, 캐싱 등과 같은 기본 요소들을 결합하고 있는지 소개하고 있습니다. 이 글을 통해 프런트엔드 생태계가 어떠한 과정을 거쳐 발전하였고, 현재와 같은 메타 프레임워크들이 탄생하게 되었는지 가볍게 알아보시면 좋을 것 같습니다. :) 글 링크 : https://ykss.netlify.app/translation/navigating_the_future_of_frontend/

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프런트엔드의 미래 탐색하기

프로덕트 매니저 (PM) 는 성공적인 제품과 서비스를 만들어내기 위해 다양한 역량을 갖추어야 합니다. 성공적인 (최소한 덜 실패하는) 프로덕트 매니저가 되기 위해 갖추어야 할 8가지 역량을 제 경험에 비추어 정리해보았습니다.

프로덕트 매니저의 필수 역량 8가지: 혁신을 이끄는 성장의 레시피

1. 지속적으로 줌-인, 줌-아웃을 합니다 : 프로젝트를 성공적으로 이끌려면, 전체적인 방향성과 목표를 놓치지 않으면서도, 이용자 관점에서 디테일한 부분까지 꼼꼼히 살펴야 합니다. 따라서 쏟아지는 일에 휩쓸리지 않고, 수시로 줌-인, 줌-아웃하며 일을 할 수 있어야 해요.

2. 화려한 한 방보다는 지속적인 최적화에 더 큰 관심을 기울입니다 : 경험이 없는 사람들은 화려하게 준비해서 잘 런칭하면 큰 관심을 받을 것이라고 착각하지만, 그건 현실을 잘 모르는 얘기입니다. 아무리 잘 준비해도, 막상 프로젝트를 내놓으면 수정하고 최적화할 것들이 넘쳐납니다. 다시 말해, 프로젝트에선 탄생보다 진화가 훨씬 더 중요합니다.

3. 고객과 데이터를 중심으로 사고하세요 : 비즈니스 프로젝트는 크게 2가지로 나눌 수 있습니다. 1) 고객이 어려움을 겪는 문제를 해결하거나(Problem-solving), 2) 고객에게 새로운 습관을 만들어 주거나 (Habit-forming). 그리고 이 2가지의 접근 방식은 달라야 합니다. 고객의 문제를 해결하는 프로젝트는 고객의 명확한 니즈나 pain point를 파악하고, 이를 효과적으로 해결하는 데 초점을 맞춰야 하고, 새로운 습관을 만드는 프로젝트는 (재미 등) 고객의 잠재된 니즈를 발굴하여, 이를 새로운 습관으로 형성할 수 있도록 유도하는 것이 중요합니다. 그리고 이를 위해선 기본적으로, 고객 입장에서 생각하고, 고객 피드백과 데이터를 토대로 의사결정하는 사고방식을 가져야 합니다. 습관을 만들든, 고객의 문제를 해결하든, 모두 데이터를 보면서 사고해야 한다는 말입니다.

4. 비즈니스 모델을 생각하지 않은 프로젝트는 사상누각에 불과합니다 : 처음에 떠오른 아이디어를 제품이나 서비스로 기획하는 일은 재미있고 신나는 활동입니다. 하지만 지속적으로 고객을 만족시키고, 프로젝트를 발전시키기 위해선 비즈니스 모델이 반드시 있어야 합니다. 고객의 문제를 진정으로 해결하고, 고객에게 만족감을 주려면 많은 돈과 시간과 인력이 들어가니까요. 따라서 비즈니스 모델에 대한 탐구나 고려가 없는 프로젝트는 바람 앞에 등불과도 같은 겁니다.

5. 우선순위가 없다는 건 뭐가 중요한지 모른다는 뜻입니다 : 어떤 프로젝트든 시간과 자원은 한정되어 있습니다. 따라서 중요하고 좋은 효과를 낼 수 있는 곳에 자원을 우선적으로 집중해야 합니다. 즉, 프로젝트가 성공하기 위해선 항상 우선순위를 명확히 하고, 가장 중요한 일에 자원을 집중해야 합니다.

6. 커뮤니케이션과 협업 없이는 위대한 일을 해낼 수 없습니다 : 자신의 제한된 시간과 역량을 최대한 효과적으로 활용하기 위해서는 다른 사람과 명확하게 커뮤니케이션을 하고, 협업을 잘 하는 것이 무엇보다 중요합니다. 반대로, 커뮤니케이션이나 협업 능력이 떨어지면, 쉬운 일마저 어려워지죠. 따라서 일을 잘하고 싶다면, 커뮤니케이션과 협업하는 역량부터 키워야 합니다. 특히 내가 잘 되기 위해선 다른 사람을 잘 도울 수 있어야 합니다. 따라서 다른 사람을 진정으로 도울 수 있는 플러싱(Plussing) 기술을 익히는 건 필수적인 일입니다.

7. 기회는 환경 변화 속에서 만들어집니다. 따라서 변화에 기민하게 대응해야 합니다 : 인터넷의 등장, 스마트폰의 등장, 생성형 AI의 등장 등 새로운 변화가 일어나면 새로운 기회가 만들어집니다. 따라서 기회를 잡고 싶다면, 변화에 대한 감각을 예민하게 길러야 합니다. 하던 대로 하는 게 아니라.

8. 호기심을 가지고 지속적으로 탐구하고 학습해야 지적 성장이 일어납니다 : 세상에 완전히 새로운 건 없습니다. 뭐가 좋은지를 찾고, 좋은 건 잘 학습하고, 그걸 자신의 스타일대로 풀어내는 연습을 해야 창의적인 결과물을 만들어낼 수 있습니다. 사람들은 창의성을 재능이나 능력이라고 착각하지만, 창의성은 태도에 더 가깝습니다.

++ 존경하는 정윤호 대표님 글을 참고해서 작성해봤습니담 ;)

https://slashpage.com/yunojung/pm-8skills

1. 지속적으로 줌-인, 줌-아웃을 합니다 : 프로젝트를 성공적으로 이끌려면, 전체적인 방향성과 목표를 놓치지 않으면서도, 이용자 관점에서 디테일한 부분까지 꼼꼼히 살펴야 합니다. 따라서 쏟아지는 일에 휩쓸리지 않고, 수시로 줌-인, 줌-아웃하며 일을 할 수 있어야 해요. 2. 화려한 한 방보다는 지속적인 최적화에 더 큰 관심을 기울입니다 : 경험이 없는 사람들은 화려하게 준비해서 잘 런칭하면 큰 관심을 받을 것이라고 착각하지만, 그건 현실을 잘 모르는 얘기입니다. 아무리 잘 준비해도, 막상 프로젝트를 내놓으면 수정하고 최적화할 것들이 넘쳐납니다. 다시 말해, 프로젝트에선 탄생보다 진화가 훨씬 더 중요합니다. 3. 고객과 데이터를 중심으로 사고하세요 : 비즈니스 프로젝트는 크게 2가지로 나눌 수 있습니다. 1) 고객이 어려움을 겪는 문제를 해결하거나(Problem-solving), 2) 고객에게 새로운 습관을 만들어 주거나 (Habit-forming). 그리고 이 2가지의 접근 방식은 달라야 합니다. 고객의 문제를 해결하는 프로젝트는 고객의 명확한 니즈나 pain point를 파악하고, 이를 효과적으로 해결하는 데 초점을 맞춰야 하고, 새로운 습관을 만드는 프로젝트는 (재미 등) 고객의 잠재된 니즈를 발굴하여, 이를 새로운 습관으로 형성할 수 있도록 유도하는 것이 중요합니다. 그리고 이를 위해선 기본적으로, 고객 입장에서 생각하고, 고객 피드백과 데이터를 토대로 의사결정하는 사고방식을 가져야 합니다. 습관을 만들든, 고객의 문제를 해결하든, 모두 데이터를 보면서 사고해야 한다는 말입니다. 4. 비즈니스 모델을 생각하지 않은 프로젝트는 사상누각에 불과합니다 : 처음에 떠오른 아이디어를 제품이나 서비스로 기획하는 일은 재미있고 신나는 활동입니다. 하지만 지속적으로 고객을 만족시키고, 프로젝트를 발전시키기 위해선 비즈니스 모델이 반드시 있어야 합니다. 고객의 문제를 진정으로 해결하고, 고객에게 만족감을 주려면 많은 돈과 시간과 인력이 들어가니까요. 따라서 비즈니스 모델에 대한 탐구나 고려가 없는 프로젝트는 바람 앞에 등불과도 같은 겁니다. 5. 우선순위가 없다는 건 뭐가 중요한지 모른다는 뜻입니다 : 어떤 프로젝트든 시간과 자원은 한정되어 있습니다. 따라서 중요하고 좋은 효과를 낼 수 있는 곳에 자원을 우선적으로 집중해야 합니다. 즉, 프로젝트가 성공하기 위해선 항상 우선순위를 명확히 하고, 가장 중요한 일에 자원을 집중해야 합니다. 6. 커뮤니케이션과 협업 없이는 위대한 일을 해낼 수 없습니다 : 자신의 제한된 시간과 역량을 최대한 효과적으로 활용하기 위해서는 다른 사람과 명확하게 커뮤니케이션을 하고, 협업을 잘 하는 것이 무엇보다 중요합니다. 반대로, 커뮤니케이션이나 협업 능력이 떨어지면, 쉬운 일마저 어려워지죠. 따라서 일을 잘하고 싶다면, 커뮤니케이션과 협업하는 역량부터 키워야 합니다. 특히 내가 잘 되기 위해선 다른 사람을 잘 도울 수 있어야 합니다. 따라서 다른 사람을 진정으로 도울 수 있는 플러싱(Plussing) 기술을 익히는 건 필수적인 일입니다. 7. 기회는 환경 변화 속에서 만들어집니다. 따라서 변화에 기민하게 대응해야 합니다 : 인터넷의 등장, 스마트폰의 등장, 생성형 AI의 등장 등 새로운 변화가 일어나면 새로운 기회가 만들어집니다. 따라서 기회를 잡고 싶다면, 변화에 대한 감각을 예민하게 길러야 합니다. 하던 대로 하는 게 아니라. 8. 호기심을 가지고 지속적으로 탐구하고 학습해야 지적 성장이 일어납니다 : 세상에 완전히 새로운 건 없습니다. 뭐가 좋은지를 찾고, 좋은 건 잘 학습하고, 그걸 자신의 스타일대로 풀어내는 연습을 해야 창의적인 결과물을 만들어낼 수 있습니다. 사람들은 창의성을 재능이나 능력이라고 착각하지만, 창의성은 태도에 더 가깝습니다. ++ 존경하는 정윤호 대표님 글을 참고해서 작성해봤습니담 ;) https://slashpage.com/yunojung/pm-8skills

SlashPage

프로젝트를 성공적으로 마무리하려면 어떻게 해야 하나?

함수, 이렇게 만들면 넌 주니어

실무에서 코드 리뷰를 할때 함수명에 'or' 나 'and'가 들어가는 케이스들을 종종 보는데요.
이런 경우 좋지 못할 함수명일 가능성이 높습니다. 함수 이름을 지을때는 다음과 같은 방법을 고려하는것이 좋습니다.

 * 함수 내부 로직만을 그대로 함수 이름으로 사용하는 것은 바람직하지 않을수 있습니다.
   * 내부 로직만으로 이름을 지으면 다른 개발자가 해당 함수의 역할을 이해하는데 시간이 오래 걸릴수 있습니다.
     
     
 * 'and' 나 'or' 가 들어간 함수명은 좋지 않을 가능성이 높습니다.
   * 함수 내부 로직만을 반영한 네이밍일 가능성이 높기 때문입니다.
     
     
 * 도메인 지식을 함수 네이밍에 적용하는것은 좋은 방법 일 수 있습니다. (도메인 주도 설계 DDD)
   * 비즈니스 로직을 더욱 명확히 나타낼수 있기 때문에 다른 개발자가 빠르게 이해하는데 도움이 됩니다.

함수명은 무엇보다 가독성이 중요한데요. 위와 같은 사항들을 고려해 동료 개발자가 이해하기 쉬운 함수명을 작성하는것을 추천드립니다.

https://www.youtube.com/watch?v=Wd6FJ1s_ZUc

실무에서 코드 리뷰를 할때 함수명에 'or' 나 'and'가 들어가는 케이스들을 종종 보는데요.이런 경우 좋지 못할 함수명일 가능성이 높습니다. 함수 이름을 지을때는 다음과 같은 방법을 고려하는것이 좋습니다. <ul ><li>함수 내부 로직만을 그대로 함수 이름으로 사용하는 것은 바람직하지 않을수 있습니다.<ul ><li>내부 로직만으로 이름을 지으면 다른 개발자가 해당 함수의 역할을 이해하는데 시간이 오래 걸릴수 있습니다. </li></ul></li><li>'and' 나 'or' 가 들어간 함수명은 좋지 않을 가능성이 높습니다.<ul ><li>함수 내부 로직만을 반영한 네이밍일 가능성이 높기 때문입니다. </li></ul></li><li>도메인 지식을 함수 네이밍에 적용하는것은 좋은 방법 일 수 있습니다. (도메인 주도 설계 DDD)<ul ><li>비즈니스 로직을 더욱 명확히 나타낼수 있기 때문에 다른 개발자가 빠르게 이해하는데 도움이 됩니다.</li></ul></li></ul> 함수명은 무엇보다 가독성이 중요한데요. 위와 같은 사항들을 고려해 동료 개발자가 이해하기 쉬운 함수명을 작성하는것을 추천드립니다. https://www.youtube.com/watch?v=Wd6FJ1s_ZUc

함수 이름 작성 팁

나 없이 조직이 돌아가지 않으면 내가 트롤이다 | 조직의 중요한 결정은 다 나 몰래 내려진다. '윗분들은' 정말 쉬쉬하고 싶은 것일까?' 에 이어 다시 IT 원주민들의 회사 생활을 엿보자. 원준팀의 '애니메이션 커뮤니티' 서비스는 점점 성장해서 직원 수도 100여 명이 넘고 다음 시리즈 유치도 성공하며 업계에서 꽤 이름 난 스타트업이 되었다.

리더가 없어도 의사결정할 수 있어야 한다.

팀원들은 ‘팀장님이 문제를 해결해 주실 거야.’라고 생각하고 팀장은 ‘팀장인 내가 팀원 간 문제를 해결해야지.’라고 생각하지만 반은 맞고 반은 틀리다. 좋은 원칙이 있고 정보가 잘 흐른다면 누구나 좋은 의사결정을 할 수 있어야 한다.

예를 들면 담당자끼리 이야기하다가 풀리지 않으면 상위 담당자끼리 이야기해서 문제를 해결하는 시도는 자칫 편리해 보이지만 다음과 같은 문제를 야기한다   

 1. 팀 자체적인 문제해결 능력이 약해진다 : 가장 전문성을 갖춘 개개인이 스스로 문제해결을 하고 실패 속에서 배우는 시스템이 구축되지 않는다.
 2. 의사결정 속도가 느려진다. 언제든 상위 의사결정자를 부를 수 있다는 것은 결국 실무자 둘이 이야기할 것을 상위 의사결정자가 결정한다는 뜻. 의존성을 만들면 당연히 의사결정 속도가 느려진다.
 3. 상위 리더십이 더 중요한 결정에 시간을 쓸 수 없다. 팀장들이 매사 ‘불 끄러’ 다닌다고 더 중요한 전략적 의사결정과 로드맵 수립 같은 일에 투자할 수 없다. 이는 모호한 전략과 애매한 실행으로 이어져 성과가 안 좋아지고, 성과가 안 좋아지면 조직 간 갈등이 증가하는 악순환이 시작된다.

IT기업은 대부분 역할 조직의 형태를 따르고 있다. 역할 조직에서는 각자 ‘일당백’을 하므로 ‘나 없으면 돌아가지 않는 조직’이 되는 것이 일 잘하는 것이라 생각할 수 있지만 정반대다.  역할 조직에서는 누군가 없어져도 언제든 대체할 수 있다. 

내가 없어도 잘 돌아가고, 내가 있으면 더 잘 돌아가야 한다. 내가 없어져서 조직이 멈춰버리거나 급격히 성능이 저하된다면 조직 엔지니어링에 실패한 것이다. 팀장이 빠져도 팀원이 70~80% 수준의 의사 결정과 결과물을 낼 수 있어야 한다.

문제는 ‘리더가 의사결정을 마음대로 해서’가 아니다. 의사결정은 리더의 고유 권한이고 주요한 업무 중 하나라는 것을 구성원도 모두 이해하고 있다.  불만은 리더가 의사 결정해서가 아니라 의사결정에 필요한 정보와 과정을 구성원이 알 수 없기 때문에 불만이 생긴다.  리더가 해야 할 일 중에 가장 중요한 일은 ‘팀원들이 나와 비슷한 수준으로 의사결정할 수 있도록 정보가 흐르게 하는 것이다.

역할 조직에서 정보가 제대로 흐르지 않고 정치가 심화되면 각자의 정보 독점이 일어나면서 각자 성과보다는 ‘지위 관리’에 집중하게 된다. 각자의 지위와 권력을 유지하기 위해 역할을 나누고, 쪼개고, 허락을 구하고 결재받는 시간이 길어지며 의사결정과 업무 속도가 느려진다. 회의 아젠다로 ‘역할 나누기’가, ‘000팀, 검토해 주세요.’라는 요청이 업무에 자주 등장하게 된다

의사결정을 위해 무슨 팀을 찾아갈지 찾는 일이 일상다반사가 된다. 정보의 독점으로 인해 각자의 정보 의존성을 이겨내지 못하면 업무 자체가 진행되지 않기 때문이다. 속도가 곧 경쟁력임을 표방하는 스타트업에서는 이보다 큰 위기신호가 없다.

이를 해결하기 위해서는 다음과 같은 실행이 뒤따라야 한다.

1. 의사결정자, 담당자, 커뮤니케이션 채널을 명확하게 지정한다.

리더는 프로젝트 시작 전에 책임자를 분명하게 정해야 한다. 개인 실무자가 조직의 역학관계를 파악하는 것은 불가능하다. 정리된 내용은 관련 담당자 모두가 볼 수 있는 채널에 공유되어야 하며, 프로젝트 중 담당자 변경이 있다면 같은 채널에 이를 알려야 한다.

2. 프로젝트 관련된 정보가 공유되고 원칙이 세워진다.

프로젝트 관련된 정보가 투명하게 공유되어야 한다. 각 담당자는 프로젝트에 관련된 정보를 ‘파악하는 것’뿐 아니라 적절한 대상에게 공유하여 모두가 접근할 수 있도록 해야 한다.프로젝트의 ‘전략적 원칙’이 수립되어야 하는데, 여기서 말하는 전략적 원칙이란 프로젝트 목표를 달성하기 위해 ‘무엇을 얻고 무엇을 포기할지’ 명확하게 선언된 것을 말한다. 명확한 프로젝트 원칙은 리더 없이도 구성원이 좋은 결정을 내릴 수 있도록 돕는다.

3. 정보가 적시에 전달된다.

정보는 필요한 사람이 찾아보기 전에 의사결정을 내린 사람이 책임지고 전달해야 한다. 이는 리더나 실무자 모두에게 해당되며 프로젝트 진행 중 개개인 구성원이 노력이 필요하다. 시점은 의사결정된 즉시가 가장 좋다. 위에서 정리된 의사결정자, 담당자, 커뮤니케이션 채널을 참고해서 담당자에게 전달한다.

https://brunch.co.kr/@kgbtomas/291

팀원들은 ‘팀장님이 문제를 해결해 주실 거야.’라고 생각하고 팀장은 ‘팀장인 내가 팀원 간 문제를 해결해야지.’라고 생각하지만 반은 맞고 반은 틀리다. 좋은 원칙이 있고 정보가 잘 흐른다면 누구나 좋은 의사결정을 할 수 있어야 한다. 예를 들면 담당자끼리 이야기하다가 풀리지 않으면 상위 담당자끼리 이야기해서 문제를 해결하는 시도는 자칫 편리해 보이지만 다음과 같은 문제를 야기한다 &nbsp;&nbsp; <ol ><li>팀 자체적인 문제해결 능력이 약해진다 : 가장 전문성을 갖춘 개개인이 스스로 문제해결을 하고 실패 속에서 배우는 시스템이 구축되지 않는다.</li><li>의사결정 속도가 느려진다. 언제든 상위 의사결정자를 부를 수 있다는 것은 결국 실무자 둘이 이야기할 것을 상위 의사결정자가 결정한다는 뜻. 의존성을 만들면 당연히 의사결정 속도가 느려진다.</li><li>상위 리더십이 더 중요한 결정에 시간을 쓸 수 없다. 팀장들이 매사 ‘불 끄러’ 다닌다고 더 중요한 전략적 의사결정과 로드맵 수립 같은 일에 투자할 수 없다. 이는 모호한 전략과 애매한 실행으로 이어져 성과가 안 좋아지고, 성과가 안 좋아지면 조직 간 갈등이 증가하는 악순환이 시작된다.</li></ol> IT기업은 대부분 역할 조직의 형태를 따르고 있다. 역할 조직에서는 각자 ‘일당백’을 하므로 ‘나 없으면 돌아가지 않는 조직’이 되는 것이 일 잘하는 것이라 생각할 수 있지만 정반대다.&nbsp;&nbsp;역할 조직에서는 누군가 없어져도 언제든 대체할 수 있다.&nbsp; 내가 없어도 잘 돌아가고, 내가 있으면 더 잘 돌아가야 한다. 내가 없어져서 조직이 멈춰버리거나 급격히 성능이 저하된다면 조직 엔지니어링에 실패한 것이다. 팀장이 빠져도 팀원이 70~80% 수준의 의사 결정과 결과물을 낼 수 있어야 한다. 문제는 ‘리더가 의사결정을 마음대로 해서’가 아니다. 의사결정은 리더의 고유 권한이고 주요한 업무 중 하나라는 것을 구성원도 모두 이해하고 있다. &nbsp;불만은 리더가 의사 결정해서가 아니라 의사결정에 필요한 정보와 과정을 구성원이 알 수 없기 때문에 불만이 생긴다.&nbsp;&nbsp;리더가 해야 할 일 중에 가장 중요한 일은 ‘팀원들이 나와 비슷한 수준으로 의사결정할 수 있도록 정보가 흐르게 하는 것이다. 역할 조직에서 정보가 제대로 흐르지 않고 정치가 심화되면 각자의 정보 독점이 일어나면서 각자 성과보다는 ‘지위 관리’에 집중하게 된다.&nbsp;각자의 지위와 권력을 유지하기 위해 역할을 나누고, 쪼개고, 허락을 구하고 결재받는 시간이 길어지며 의사결정과 업무 속도가 느려진다. 회의 아젠다로 ‘역할 나누기’가, ‘000팀, 검토해 주세요.’라는 요청이 업무에 자주 등장하게 된다 의사결정을 위해 무슨 팀을 찾아갈지 찾는 일이 일상다반사가 된다. 정보의 독점으로 인해 각자의 정보 의존성을 이겨내지 못하면 업무 자체가 진행되지 않기 때문이다. 속도가 곧 경쟁력임을 표방하는 스타트업에서는 이보다 큰 위기신호가 없다. 이를 해결하기 위해서는 다음과 같은 실행이 뒤따라야 한다. 1. 의사결정자, 담당자, 커뮤니케이션 채널을 명확하게 지정한다. 리더는 프로젝트 시작 전에 책임자를 분명하게 정해야 한다. 개인 실무자가 조직의 역학관계를 파악하는 것은 불가능하다. 정리된 내용은 관련 담당자 모두가 볼 수 있는 채널에 공유되어야 하며, 프로젝트 중 담당자 변경이 있다면 같은 채널에 이를 알려야 한다. 2. 프로젝트 관련된 정보가 공유되고 원칙이 세워진다. 프로젝트 관련된 정보가 투명하게 공유되어야 한다. 각 담당자는 프로젝트에 관련된 정보를 ‘파악하는 것’뿐 아니라 적절한 대상에게 공유하여 모두가 접근할 수 있도록 해야 한다.프로젝트의 ‘전략적 원칙’이 수립되어야 하는데, 여기서 말하는 전략적 원칙이란 프로젝트 목표를 달성하기 위해 ‘무엇을 얻고 무엇을 포기할지’ 명확하게 선언된 것을 말한다. 명확한 프로젝트 원칙은 리더 없이도 구성원이 좋은 결정을 내릴 수 있도록 돕는다. 3. 정보가 적시에 전달된다. 정보는 필요한 사람이 찾아보기 전에 의사결정을 내린 사람이 책임지고 전달해야 한다. 이는 리더나 실무자 모두에게 해당되며 프로젝트 진행 중 개개인 구성원이 노력이 필요하다. 시점은 의사결정된 즉시가 가장 좋다. 위에서 정리된 의사결정자, 담당자, 커뮤니케이션 채널을 참고해서 담당자에게 전달한다. https://brunch.co.kr/@kgbtomas/291

Brunch Story

리더가 없어도 결정은 내려진다.

누구나 직장에서 도망치고싶은, 부끄러운 순간들이 있을겁니다. 그럴 때 누구는 도망하고, 누구는 인내하며, 누구는 부정하고, 누구는 부끄러움을 모르기도 합니다. 그리고 누군간 극복하고 해내고 맙니다. 저는 그 중 도망자였습니다. 부끄러운 고백입니다. 이 글은 제가 토스에 다녔던 2015년-2016년 두 해, 토스의 극초기에 겪었던 실패의 회고입니다.

유난한 도전과 도망: 어느 직장인의 부끄러운 회고

https://jaypark.me/11

재한님이 토스 초기 멤버로써 어떤 일을 겪었는지 남겨주셨네요.
누구나 감추고 싶은 과거가 있죠. 이걸 공개하셨다는 것 만으로 대단하다고 생각합니다.

https://jaypark.me/11 재한님이 토스 초기 멤버로써 어떤 일을 겪었는지 남겨주셨네요.누구나 감추고 싶은 과거가 있죠. 이걸 공개하셨다는 것 만으로 대단하다고 생각합니다.

박재한 블로그

어느 직장인의 회고

Next.js 14.2 includes development, production, and caching improvements. Including new configuration options, 99% Turbopack tests passing, and more.

Next.js 14.2

2024년 4월 12일, Next.js 14.2 버전이 출시 되었습니다. 주요 변경사항을 정리해보았습니다.

 * Turbopack 개발중, 프로덕션 용도로는 아직 시기상조
   * 개발 모드 (
     next dev --turbo
     )에서 99.8%의 통합 테스트를 통과했습니다.
   * 빌드(
     next build
     ) 용으로는 아직 개발중으로, 74.7%의 테스트를 통과했습니다.
 * 빌드 및 프로덕션 성능이 개선됨, 특히 메모리 사용량이 줄어듬
   * 서버/클라이언트 컴포넌트 간 트리 쉐이킹이 더 좋아졌습니다.
   * 미니멀로 세팅한 Next.js 앱에서 메모리 사용량과 캐시 파일 크기가 평균
     2.2GB
     에서
     190MB
     미만으로 감소했다고 합니다. CI 빌드 시 메모리 부족으로 머신이 뻗는 현상이 줄어들겠네요.
 * 에러 DX가 개선됨, Hydration 에러가 어디서 발생했는지 더 잘 보여줌
   * Next.js에서 종종 겪던
     Hydration failed because the initial ui does not match what was rendered on the server
     에러에 대한 원인을 더 잘 찾을 수 있을 것 같습니다.
 * React 19와 통합한 메이저 버전을 준비중
   * 아마도 Next.js 15가 될 것 같습니다.

자세한 내용은 Next.js 블로그 (https://nextjs.org/blog/next-14-2) 를 참고해주세요.

2024년 4월 12일, Next.js 14.2 버전이 출시 되었습니다. 주요 변경사항을 정리해보았습니다. <ul ><li>Turbopack 개발중, 프로덕션 용도로는 아직 시기상조<ul ><li>개발 모드 (<code >next dev --turbo</code>)에서 99.8%의 통합 테스트를 통과했습니다.</li><li>빌드(<code >next build</code>) 용으로는 아직 개발중으로, 74.7%의 테스트를 통과했습니다.</li></ul></li><li>빌드 및 프로덕션 성능이 개선됨, 특히 메모리 사용량이 줄어듬<ul ><li>서버/클라이언트 컴포넌트 간 트리 쉐이킹이 더 좋아졌습니다.</li><li>미니멀로 세팅한 Next.js 앱에서 메모리 사용량과 캐시 파일 크기가 평균 <code >2.2GB</code>에서 <code >190MB</code> 미만으로 감소했다고 합니다. CI 빌드 시 메모리 부족으로 머신이 뻗는 현상이 줄어들겠네요.</li></ul></li><li>에러 DX가 개선됨, Hydration 에러가 어디서 발생했는지 더 잘 보여줌<ul ><li>Next.js에서 종종 겪던 <code >Hydration failed because the initial ui does not match what was rendered on the server</code> 에러에 대한 원인을 더 잘 찾을 수 있을 것 같습니다.</li></ul></li><li>React 19와 통합한 메이저 버전을 준비중<ul ><li>아마도 Next.js 15가 될 것 같습니다.</li></ul></li></ul> 자세한 내용은 Next.js 블로그 (https://nextjs.org/blog/next-14-2) 를 참고해주세요.

Nextjs

Next.js 14.2 릴리즈

This blog series creates a small operating system in the Rust programming language. Each post is a small tutorial and includes all needed code.

Writing an OS in Rust

Writing an OS in Rust는 @phil_opp 라는 분이 연재해주신 Rust로 OS를 만드는 강좌인데요.

원문은 영어인데 번역 기여자분들 덕분에 한국어, 중국어, 프랑스어, 일본어, 페르시아어, 러시안어 등으로 읽을 수 있어요. 감사합니다. 번역자 분들!

x86 아키텍쳐위에서 64bit OS를 만들어가는 과정을 바닥부터 연재하는데요.
아주 간단한 Rust로 작성된 커널을 시작으로 VGA Text Mode, Testing, CPU Exceptions, Double Faults, Hardware Interrupts, Paging, Heap Allocation 등 하나하나 기능을 붙여가는 방식으로 설명이 되기 때문에 저같이 OS에 관심있지만 무엇부터 시작해야할지 모르는 사람에게 큰 도움이 되는 글이라고 생각했어요.

유툽이나 블로그 등에서 이 과정들을 하나하나 따라가면서 설명하거나 하는 글들도 찾아볼 수 있어서 독학이 외롭지 않다는 장점도 있어요. :)
저는 https://osdev.jp/ 그룹에서 올려주신 https://www.youtube.com/watch?v=lxJ-LXc0jv0&list=PL8U-_gKA4tWtNXVnqYRmn8En5Nh6xzADO 이 영상들을 조금씩 보고 있어요. :)

오픈소스 에뮬레이터인 QEMU를 사용해서 강좌가 진행되기 때문에, 실제로 내가 만든 커널을 실행해보고, 디버그 해보고 할 수 있도록 잘 만들어져있어요.

OS 개발에 관심이 있는 분이 있다면 한번쯤 강의 내용을 한 챕터씩 입력하면서, 공부해보면 어떨까요?

phil-opp.com

인터스틱 백엔드 개발자

최진호(steven)

백엔드 개발자(지망생)

이민호

개발자

Writing an OS in Rust (번역 기여자분들 덕분에 한글로)

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Kubernetes

Linux

Node.js

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Terraform

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백엔드 서버 개발을 시작으로,
2016년 부터 클라우드인프라, SRE 업무를 하고 있어요.
생각을 글로 표현하는 것을 좋아해요.
#개발자

Writing an OS in Rust (번역 기여자분들 덕분에 한글로)

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