And by "all," I mean everything: core product, failed pivots, miscellaneous

After 3 Years, I Failed. Here's All My Startup's Code. | Dylan Huang

스타트업을 시작하는 것은 많은 개발자들의 꿈이지만, 현실은 항상 녹록지 않습니다. 최근 3년간 API 통합을 간소화하는 개발 도구를 개발한 스타트업 'Konfig'의 창업자 Dylan Huang이 자신의 경험을 공유하며, 실패의 과정을 상세히 기록했습니다. 그는 자신들의 코드베이스를 모두 공개하며, 다른 개발자들에게 도움이 되기를 바라고 있습니다.

 * 스타트업 배경: Konfig는 2022년 말에 시작된 개발 도구 스타트업으로, API 통합을 쉽게 만드는 것을 목표로 했다.
 * 주요 제품:
   * SDK 생성기: OpenAPI 사양을 기반으로 다양한 프로그래밍 언어의 고품질 클라이언트 라이브러리를 생성하는 도구.
   * 문서화 도구: Markdown 및 OpenAPI 기반의 문서 생성.
   * API 데모: Markdown 기반의 Jupyter 노트북 형태로 제공.
   * 공개 API용 SDK: 다양한 공개 API에 대한 SDK 제공.
 * 기타 개발 항목:
   * 콜드 아웃바운드 메시지 생성을 위한 쉘 스크립트.
   * 프로그램적 SEO 스크립팅.
   * 마케팅 웹사이트 및 제품 문서화.
   * 커스텀 모노레포 설정을 지원하는 Changeset Bot 수정.
   * Earthly를 사용한 SDK 생성기 통합 테스트.
   * AI 피벗 실험 및 Notion 데이터베이스 통합.

실패의 원인과 배운 점
 * 시장 적합성 부족: 일부 스타트업과의 협업에도 불구하고, 하이퍼 성장 비즈니스를 구축하는 데 어려움을 겪음.
 * 가격 책정 문제: ROI가 명확함에도 불구하고, 잠재 고객과의 계약 체결이 어려웠으며, 가격이 너무 낮게 책정됨.
 * AI 제품으로의 피벗 실패: 생성형 AI를 활용한 B2B SaaS AI 제품으로 전환을 시도했지만, 충분한 시장 반응을 얻지 못함.

여러분이 스타트업을 시작하거나 새로운 프로젝트를 진행할 때, 시장의 요구와 제품의 적합성을 어떻게 평가하시나요? 실패를 통해 얻은 교훈을 다음 도전에 어떻게 적용할 수 있을까요?

https://dylanhuang.com/blog/closing-my-startup

스타트업을 시작하는 것은 많은 개발자들의 꿈이지만, 현실은 항상 녹록지 않습니다. 최근 3년간 API 통합을 간소화하는 개발 도구를 개발한 스타트업 'Konfig'의 창업자 Dylan Huang이 자신의 경험을 공유하며, 실패의 과정을 상세히 기록했습니다. 그는 자신들의 코드베이스를 모두 공개하며, 다른 개발자들에게 도움이 되기를 바라고 있습니다. <ul ><li>스타트업 배경: Konfig는 2022년 말에 시작된 개발 도구 스타트업으로, API 통합을 쉽게 만드는 것을 목표로 했다.</li><li>주요 제품:<ul ><li>SDK 생성기: OpenAPI 사양을 기반으로 다양한 프로그래밍 언어의 고품질 클라이언트 라이브러리를 생성하는 도구.</li><li>문서화 도구: Markdown 및 OpenAPI 기반의 문서 생성.</li><li>API 데모: Markdown 기반의 Jupyter 노트북 형태로 제공.</li><li>공개 API용 SDK: 다양한 공개 API에 대한 SDK 제공.</li></ul></li><li>기타 개발 항목:<ul ><li>콜드 아웃바운드 메시지 생성을 위한 쉘 스크립트.</li><li>프로그램적 SEO 스크립팅.</li><li>마케팅 웹사이트 및 제품 문서화.</li><li>커스텀 모노레포 설정을 지원하는 Changeset Bot 수정.</li><li>Earthly를 사용한 SDK 생성기 통합 테스트.</li><li>AI 피벗 실험 및 Notion 데이터베이스 통합.</li></ul></li></ul> 실패의 원인과 배운 점<ul ><li>시장 적합성 부족: 일부 스타트업과의 협업에도 불구하고, 하이퍼 성장 비즈니스를 구축하는 데 어려움을 겪음.</li><li>가격 책정 문제: ROI가 명확함에도 불구하고, 잠재 고객과의 계약 체결이 어려웠으며, 가격이 너무 낮게 책정됨.</li><li>AI 제품으로의 피벗 실패: 생성형 AI를 활용한 B2B SaaS AI 제품으로 전환을 시도했지만, 충분한 시장 반응을 얻지 못함.</li></ul> 여러분이 스타트업을 시작하거나 새로운 프로젝트를 진행할 때, 시장의 요구와 제품의 적합성을 어떻게 평가하시나요? 실패를 통해 얻은 교훈을 다음 도전에 어떻게 적용할 수 있을까요? https://dylanhuang.com/blog/closing-my-startup

dylanhuang.com

스타트업 3년, 실패했지만 코드를 공개합니다

이미 아시는 분들이 많으리라 믿지만 GitHub Copilot Free 버전이 생겼다. VS Code를 쓴다면 GitHub Copilot 플러그인을 설치해서 한달 20시간까지 코딩에 사용할 수 있다. 이전에는 한달 10불을 내는 옵션이 가장 저렴한 옵션이었는데 Cursor 등의 위협을 분명히 느끼지 않나 싶다.

그리고 전에는 OpenAI GPT 모델의 GTP4 Code Completion 모델만을 지원하는 걸로 알고 있었는데 이번에 보니 Anthropic의 Claude 3.5 Sonnet 모델도 지원한다. 아무리 투자 관계가 있다지만 OpenAI에만 올인하기에는 아무래도 부담감이 있지 않았나 싶다.

제대로 설치가 되고 나면 상단 검색 박스 오른쪽이나 오른쪽 하단의 GitHub Copilot 아이콘을 클릭하면 사용할 수 있다. 개인적으로는 크게 세 가지다.

 1. 코드 내에서 주석을 이용해서 무슨 코드를 작성할지 알려주는 형태다
 2. 앞서 아이콘들을 통해 별도의 채팅 박스를 연 뒤에 그걸 바탕으로 채팅을 통해 코딩 도움을 받는 거다. (그림 2 참고)
 3. 2번과 흡사한데 별도의 박스가 아니라 코드 에디터안에 임베드된 채팅 박스를 쓰는 것인데 Ctrl(맥이라면 Command)+I를 누르면 아래와 같은 박스가 뜬다 (그림 3 참고)

2, 3번의 경우 채팅을 하는 대신에 아주 명확하게 슬랙과 비슷하게 슬래시 (/) 커맨드를 통해 다양한 일을 수행할 수도 있는데 먼저 작업 대상이 되는 코드를 하이라이트한 다음에 예를 들면 아래와 같은 명령을 줄 수 있다.

 * /fix - 하이라이트한 코드에 있을 수도 있는 문제점 수정하기
 * /tests - 하이라이트한 코드를 테스트해주는 유닛 테스트 추가하기
 * /explain - 하이라이트한 코드가 어떻게 동작하는지 설명하기
 * /doc - 하이라이트한 코드에 주석을 달아줘
 * ...

VS Code와 GitHub을 쓰고 있다면 안 쓸 일 이유가 없지 않나 싶다. 쓰다가 정말로 내 생산성과 학습 능력이 개선되는 것이 보이면 한달 10불 버전으로 업그레이드하는 걸 추천한다. 함수 단위의 코딩은 이제 직접 하기보다는 AI툴에 맡기고 대신에 검증을 잘 하는 것이 낫다.

이미 아시는 분들이 많으리라 믿지만 GitHub Copilot Free 버전이 생겼다. VS Code를 쓴다면 GitHub Copilot 플러그인을 설치해서 한달 20시간까지 코딩에 사용할 수 있다. 이전에는 한달 10불을 내는 옵션이 가장 저렴한 옵션이었는데 Cursor 등의 위협을 분명히 느끼지 않나 싶다. 그리고 전에는 OpenAI GPT 모델의 GTP4 Code Completion 모델만을 지원하는 걸로 알고 있었는데 이번에 보니 Anthropic의 Claude 3.5 Sonnet 모델도 지원한다. 아무리 투자 관계가 있다지만 OpenAI에만 올인하기에는 아무래도 부담감이 있지 않았나 싶다. 제대로 설치가 되고 나면 상단 검색 박스 오른쪽이나 오른쪽 하단의 GitHub Copilot 아이콘을 클릭하면 사용할 수 있다. 개인적으로는 크게 세 가지다. <ol ><li>코드 내에서 주석을 이용해서 무슨 코드를 작성할지 알려주는 형태다</li><li>앞서 아이콘들을 통해 별도의 채팅 박스를 연 뒤에 그걸 바탕으로 채팅을 통해 코딩 도움을 받는 거다. (그림 2 참고)</li><li>2번과 흡사한데 별도의 박스가 아니라 코드 에디터안에 임베드된 채팅 박스를 쓰는 것인데 Ctrl(맥이라면 Command)+I를 누르면 아래와 같은 박스가 뜬다 (그림 3 참고)</li></ol> 2, 3번의 경우 채팅을 하는 대신에 아주 명확하게 슬랙과 비슷하게 슬래시 (/) 커맨드를 통해 다양한 일을 수행할 수도 있는데 먼저 작업 대상이 되는 코드를 하이라이트한 다음에 예를 들면 아래와 같은 명령을 줄 수 있다. <ul ><li>/fix - 하이라이트한 코드에 있을 수도 있는 문제점 수정하기</li><li>/tests - 하이라이트한 코드를 테스트해주는 유닛 테스트 추가하기</li><li>/explain - 하이라이트한 코드가 어떻게 동작하는지 설명하기</li><li>/doc - 하이라이트한 코드에 주석을 달아줘</li><li>...</li></ul> VS Code와 GitHub을 쓰고 있다면 안 쓸 일 이유가 없지 않나 싶다. 쓰다가 정말로 내 생산성과 학습 능력이 개선되는 것이 보이면 한달 10불 버전으로 업그레이드하는 걸 추천한다. 함수 단위의 코딩은 이제 직접 하기보다는 AI툴에 맡기고 대신에 검증을 잘 하는 것이 낫다.

GitHub Copilot Free 버전

PDF scientific paper translation with preserved formats - 基于 AI 完整保留排版的 PDF 文档全文双语翻译，支持 Google/DeepL/Ollama/OpenAI 等服务，提供 CLI/GUI/Docker - Byaidu/PDFMathTranslate

GitHub - Byaidu/PDFMathTranslate: PDF scientific paper translation with preserved formats - 基于 AI 完整保留排版的 PDF 文档全文双语翻译，支持 Google/DeepL/Ollama/OpenAI 等服务，提供 CLI/GUI/Docker

이제 외국어 논문을 읽는 것이 부담스럽지 않습니다.
언어 때문에 중요한 논문을 이해하지 못하는 일이 더는 없을 거예요.

'PDFMathTranslate'라는 오픈 소스 도구는 PDF 파일의 전체 텍스트를 간편하게 번역해 줍니다. 무엇보다도 원본 문서의 레이아웃과 디자인을 그대로 유지하기 때문에, 번역된 결과물이 마치 원본처럼 깔끔하게 보입니다.

논문의 복잡한 용어나 수식이 많아도 걱정할 필요가 없습니다. PDF의 모든 내용을 정확하게 번역해 주기 때문에, 언어 장벽으로 인한 학습의 어려움을 크게 덜어줍니다.

언어 때문에 논문 읽기를 포기했던 적이 있다면, 'PDFMathTranslate'를 한 번 사용해보세요. 더는 외국어가 논문을 읽는 데 걸림돌이 되지 않을 겁니다.

https://github.com/Byaidu/PDFMathTranslate

이제 외국어 논문을 읽는 것이 부담스럽지 않습니다. 언어 때문에 중요한 논문을 이해하지 못하는 일이 더는 없을 거예요. 'PDFMathTranslate'라는 오픈 소스 도구는 PDF 파일의 전체 텍스트를 간편하게 번역해 줍니다. 무엇보다도 원본 문서의 레이아웃과 디자인을 그대로 유지하기 때문에, 번역된 결과물이 마치 원본처럼 깔끔하게 보입니다. 논문의 복잡한 용어나 수식이 많아도 걱정할 필요가 없습니다. PDF의 모든 내용을 정확하게 번역해 주기 때문에, 언어 장벽으로 인한 학습의 어려움을 크게 덜어줍니다. 언어 때문에 논문 읽기를 포기했던 적이 있다면, 'PDFMathTranslate'를 한 번 사용해보세요. 더는 외국어가 논문을 읽는 데 걸림돌이 되지 않을 겁니다. https://github.com/Byaidu/PDFMathTranslate

GitHub

"힘 빼세요. 어깨도 힘 빼시고요. 다시 해볼게요."

어떤 운동이든 처음 배우면 듣는 이야기예요. 잘하려니 나도 모르게 힘이 들어가는 데 계속 힘을 빼라고 하니 미칠 노릇이죠.

여러 번 반복하다 보면 그제야 무슨 의미인지 알게 되죠. 내가 잘못된 곳에 힘을 주고 있었다는 사실을.

모든 일이 비슷한 거 같아요. 코딩도 그래요.

힘을 뺀 코드, 그냥 평범한 코드로 충분할 때가 많아요. 시간이 지날 수록 허튼 곳에 힘주지 않고 힘을 아껴 쓰게 돼요.

"힘 빼세요. 어깨도 힘 빼시고요. 다시 해볼게요." 어떤 운동이든 처음 배우면 듣는 이야기예요. 잘하려니 나도 모르게 힘이 들어가는 데 계속 힘을 빼라고 하니 미칠 노릇이죠. 여러 번 반복하다 보면 그제야 무슨 의미인지 알게 되죠. 내가 잘못된 곳에 힘을 주고 있었다는 사실을. 모든 일이 비슷한 거 같아요. 코딩도 그래요. 힘을 뺀 코드, 그냥 평범한 코드로 충분할 때가 많아요. 시간이 지날 수록 허튼 곳에 힘주지 않고 힘을 아껴 쓰게 돼요.

한 유튜버의 면접자가 실제로 썼던 코드라네요ㅋㅋ 창의성으로 통과시켜주고 싶었으나 hiring committee에서 탈락시켰다고...
😵‍💫😵‍💫

한 유튜버의 면접자가 실제로 썼던 코드라네요ㅋㅋ 창의성으로 통과시켜주고 싶었으나 hiring committee에서 탈락시켰다고...😵‍💫😵‍💫

Sleep Sort를 아세요??

이거 정렬이 되나요 😂
실행해도
실행해보니 현 배열 그대로인데 이해가 안되네요 ㅠ...

1
세상이 어떻게 변할지는 아무도 모른다. 변화는 결코 예측할 수 없다.

2
성공 확률을 높이려면, 실패 확률을 줄여야 한다. 변하는 게 아니라, 변하지 않는 걸 찾아야 한다.

3
영역을 떠나서 어디서든 통하는 변하지 않는 원칙이 있다. 세상은 돈 내는 사람이 편한 방향으로 변한다는 것.

4
자본주의는 가치와 돈을 교환하는 시스템이다. 공급자는 가치를 만든다. 소비자는 돈으로 가치를 산다.

5
사람마다 느끼는 가치가 다르다. 소비자는 항상 합리적으로 돈을 쓰지 않는다. 변수가 많다. 핵심은 인간이 원하는 편리함이다. 소비자를 편리하게 만들면 돈을 벌 확률이 높다.

6
아직도 돈을 내는 소비자가 불편한 시장들이 있다. 독점이거나 관행이다. 하지만 그 시장은 반드시 변한다. 소비자가 그것을 원하기 때문이다.

7
그 변화는 순서의 문제일 뿐이다. 불편한 사람이 많은 문제를 해결하면 임팩트가 크다. 소수가 공감하는 문제라면 작은 개선이 된다. 순서대로 언젠가는 변한다.

8
직접 경험했던 커머스, 여행 시장이 그랬다. 택시, 은행, 배달 시장 역시 변했다. 모두 공급자는 편하고, 소비자는 불편했던 시장이다. 기술이 시장을 새롭게 만들었다.

9
24년, 처음 엔터 시장을 배웠다. 시장을 알아가며 확신을 갖게 됐다. 이 시장도 분명히 변할 것이다. 미디어 환경은 급변한다. 소비자들도 변했다. 공급하면 팔리던 시대는 끝났다. 취향은 파편화되고, 눈높이는 올라갔다.

10
결국 핵심은 돈 내는 소비자다. 그들이 편리한 방향으로 세상은 변할 것이다.

11
24년의 준비가 성과로 돌아오는 25년을 기대한다. 이 시장의 새로운 혁신을 만들어 나가길 꿈꾸며.

1 세상이 어떻게 변할지는 아무도 모른다. 변화는 결코 예측할 수 없다. ​ ​2 성공 확률을 높이려면, 실패 확률을 줄여야 한다. 변하는 게 아니라, 변하지 않는 걸 찾아야 한다. ​ ​3 영역을 떠나서 어디서든 통하는 변하지 않는 원칙이 있다. 세상은 돈 내는 사람이 편한 방향으로 변한다는 것. ​ ​4 자본주의는 가치와 돈을 교환하는 시스템이다. 공급자는 가치를 만든다. 소비자는 돈으로 가치를 산다. ​ ​5 사람마다 느끼는 가치가 다르다. 소비자는 항상 합리적으로 돈을 쓰지 않는다. 변수가 많다. 핵심은 인간이 원하는 편리함이다. 소비자를 편리하게 만들면 돈을 벌 확률이 높다. ​ ​6 아직도 돈을 내는 소비자가 불편한 시장들이 있다. 독점이거나 관행이다. 하지만 그 시장은 반드시 변한다. 소비자가 그것을 원하기 때문이다. ​ ​7 그 변화는 순서의 문제일 뿐이다. 불편한 사람이 많은 문제를 해결하면 임팩트가 크다. 소수가 공감하는 문제라면 작은 개선이 된다. 순서대로 언젠가는 변한다. ​ ​8 직접 경험했던 커머스, 여행 시장이 그랬다. 택시, 은행, 배달 시장 역시 변했다. 모두 공급자는 편하고, 소비자는 불편했던 시장이다. 기술이 시장을 새롭게 만들었다. ​ ​9 24년, 처음 엔터 시장을 배웠다. 시장을 알아가며 확신을 갖게 됐다. 이 시장도 분명히 변할 것이다. 미디어 환경은 급변한다. 소비자들도 변했다. 공급하면 팔리던 시대는 끝났다. 취향은 파편화되고, 눈높이는 올라갔다. ​ ​10 결국 핵심은 돈 내는 소비자다. 그들이 편리한 방향으로 세상은 변할 것이다. ​ ​11 24년의 준비가 성과로 돌아오는 25년을 기대한다. 이 시장의 새로운 혁신을 만들어 나가길 꿈꾸며. ​

< 세상은 '돈 내는 사람'이 편한 방향으로 변한다 >

https://blog.naver.com/madaboutit/223710649377

내란성 스트레스가 너무 심하다.. 일이 손에 안잡히니 십분이 멀다하고 뉴스만 보게 되고.. 남은 한 해 열심히 일하기 위해 당분간 잠수합니다. 내년에 좋은 소식 가지고 돌아오겠습니다! #개그 #아재개그 #겨울인데죄송합니다

내란성 스트레스가 너무 심하다.. 일이 손에 안잡히니 십분이 멀다하고 뉴스만 보게 되고.. 남은 한 해 열심히 일하기 위해 당분간 잠수합니다. 내년에 좋은 소식 가지고 돌아오겠습니다! #개그 #아재개그 #겨울인데죄송합니다

②물가·인건비 낮은 중국에 위탁생산…공장 가동비 등 제조원가 절감

[소형안마기 전성시대] 알고보면 '중국 OEM'…외형·내실 두마리 토끼 잡아 - 딜사이트

올 해 뜨거웠던 소형 안마기 시장
———
HLB글로벌이 올해 1분기 호실적을 기록한 배경에는 지난해 1월 론칭한 소형 안마기 브랜드 '스파알'의 영향이 컸다. 1인 가구 증가로 소형 안마기 시장이 커지는 가운데 스파알은 가수 권은비를 홍보 모델로 앞세워 빠르게 인지도를 키우고 있다. 올해 1분기 스파알이 거둬들인 매출(293억원)은 120억원으로 HLB글로벌 총 매출의 41.2%를 차지하고 있다.

종아리 안마기를 주력으로 내세우고 있는 풀리오 역시 설립 2년 차인 지난해 연매출 500억원을 돌파하며 폭발적인 성장세를 보이고 있다. 지난해 폴리오의 매출은 567억원으로 전년 대비(56억원) 912.5% 급증했다. 같은 기간 영업이익과 순이익은 각각 1455.6%(9억원→140억원), 1612.5%(8억원→137억원) 성장했다. 영업이익률은 24.7%에 달한다.

https://dealsite.co.kr/articles/126913

올 해 뜨거웠던 소형 안마기 시장———HLB글로벌이 올해 1분기 호실적을 기록한 배경에는 지난해 1월 론칭한 소형 안마기 브랜드 '스파알'의 영향이 컸다. 1인 가구 증가로 소형 안마기 시장이 커지는 가운데 스파알은 가수 권은비를 홍보 모델로 앞세워 빠르게 인지도를 키우고 있다. 올해 1분기 스파알이 거둬들인 매출(293억원)은 120억원으로 HLB글로벌 총 매출의 41.2%를 차지하고 있다. 종아리 안마기를 주력으로 내세우고 있는 풀리오 역시 설립 2년 차인 지난해 연매출 500억원을 돌파하며 폭발적인 성장세를 보이고 있다. 지난해 폴리오의 매출은 567억원으로 전년 대비(56억원) 912.5% 급증했다. 같은 기간 영업이익과 순이익은 각각 1455.6%(9억원→140억원), 1612.5%(8억원→137억원) 성장했다.&nbsp;영업이익률은 24.7%에 달한다. https://dealsite.co.kr/articles/126913

딜사이트

YouTube에서 마음에 드는 동영상과 음악을 감상하고, 직접 만든 콘텐츠를 업로드하여 친구, 가족뿐 아니라 전 세계 사람들과 콘텐츠를 공유할 수 있습니다.

 - YouTube

로그는 애플리케이션의 문제를 파악하고 해결하는 데 필수적입니다. 하지만 비효율적이고 구조화되지 않은 로깅은 문제를 더 복잡하게 만들 수 있습니다. 이 영상에서는 효율적이고 효과적인 로깅을 위한 12가지 베스트 프랙티스를 다룹니다.

 1.  목표를 가진 로깅
     * 무작위로 로그를 남기기보다는, 애플리케이션의 목표, 중요 작업, KPI를 기준으로 로그를 작성해야 합니다.
     * 예: 단순히 "에러 발생"이 아닌, 충분한 컨텍스트를 포함한 메시지를 남깁니다.
 2.  로깅 레벨 사용
     * Info: 일반적인 상태(성공적인 로그인, 트랜잭션 완료).
     * Warning: 경고 상태(지연된 프로세스).
     * Error: 주요 문제(데이터베이스 연결 실패).
     * Fatal: 치명적인 문제(시스템 다운).
 3.  구조화된 로깅
     * 단순 텍스트 로그 대신 JSON 형식과 같은 구조화된 형식을 사용합니다.
     * 구조화된 로그는 검색, 필터링, 분석에 더 효과적입니다.
 4.  유용한 정보 포함
     * 로그에는 누가, 무엇을, 어디서, 왜를 포함합니다.
     * 예: 사용자 ID, 요청 ID, 시스템 상태, 에러 스택 트레이스.
 5.  로그 샘플링
     * 높은 트래픽 시스템에서는 모든 로그를 저장하지 말고 샘플링을 통해 비용을 절감합니다.
     * 예: 성공 로그는 20%만 저장하고, 에러 로그는 모두 저장.
 6.  Canonical 로그라인 사용
     * 단일 로그에 모든 주요 정보를 요약하여 기록합니다.
     * 예: 요청 시작부터 종료까지의 흐름을 한 줄로 요약.
 7.  중앙집중형 로깅
     * 로그를 한 곳으로 집계하여, 여러 서비스의 로그를 한눈에 볼 수 있도록 설정합니다.
     * 문제의 상호 영향을 빠르게 파악 가능.
 8.  로그 보존 정책 설정
     * 최근 로그는 빠르게 접근할 수 있도록 유지하고, 오래된 로그는 저비용 스토리지로 이전합니다.
     * 예: 디버그 로그는 7일, 에러 로그는 90일, 보안 로그는 1년 보관.
 9.  보안 유지
     * 로그에는 민감한 정보(비밀번호, 신용카드 번호 등)를 남기지 않도록 필터링과 암호화를 적용합니다.
     * 암호화: 전송 중 및 저장 시.
     * 접근 제어: 권한에 따라 로그 접근 제한.
 10. 효율적인 로그 관리
 * 성능에 영향을 최소화하려면 효율적인 로깅 라이브러리 사용, 샘플링, 별도 디스크에 로그 저장 등을 고려합니다.
 * 예: 최신 로깅 도구를 사용해 성능 저하를 줄임.
 11. 로그와 메트릭 구분
 * 로그는 디버깅용, 메트릭은 실시간 모니터링용으로 사용합니다.
 * 메트릭을 통해 에러 발생 빈도를 파악하고 알림을 설정.
 12. 정기적 검토와 개선
 * 로그 전략은 고정적이지 않습니다. 애플리케이션과 팀의 변화에 따라 로깅 방식을 주기적으로 검토하고 개선해야 합니다.

https://www.youtube.com/watch?v=I2mWnh66Bkg

로그는 애플리케이션의 문제를 파악하고 해결하는 데 필수적입니다. 하지만 비효율적이고 구조화되지 않은 로깅은 문제를 더 복잡하게 만들 수 있습니다. 이 영상에서는 효율적이고 효과적인 로깅을 위한 12가지 베스트 프랙티스를 다룹니다. <ol ><li>목표를 가진 로깅<ul ><li>무작위로 로그를 남기기보다는, 애플리케이션의 목표, 중요 작업, KPI를 기준으로 로그를 작성해야 합니다.</li><li>예: 단순히 "에러 발생"이 아닌, 충분한 컨텍스트를 포함한 메시지를 남깁니다.</li></ul></li><li>로깅 레벨 사용<ul ><li>Info: 일반적인 상태(성공적인 로그인, 트랜잭션 완료).</li><li>Warning: 경고 상태(지연된 프로세스).</li><li>Error: 주요 문제(데이터베이스 연결 실패).</li><li>Fatal: 치명적인 문제(시스템 다운).</li></ul></li><li>구조화된 로깅<ul ><li>단순 텍스트 로그 대신 JSON 형식과 같은 구조화된 형식을 사용합니다.</li><li>구조화된 로그는 검색, 필터링, 분석에 더 효과적입니다.</li></ul></li><li>유용한 정보 포함<ul ><li>로그에는 누가, 무엇을, 어디서, 왜를 포함합니다.</li><li>예: 사용자 ID, 요청 ID, 시스템 상태, 에러 스택 트레이스.</li></ul></li><li>로그 샘플링<ul ><li>높은 트래픽 시스템에서는 모든 로그를 저장하지 말고 샘플링을 통해 비용을 절감합니다.</li><li>예: 성공 로그는 20%만 저장하고, 에러 로그는 모두 저장.</li></ul></li><li>Canonical 로그라인 사용<ul ><li>단일 로그에 모든 주요 정보를 요약하여 기록합니다.</li><li>예: 요청 시작부터 종료까지의 흐름을 한 줄로 요약.</li></ul></li><li>중앙집중형 로깅<ul ><li>로그를 한 곳으로 집계하여, 여러 서비스의 로그를 한눈에 볼 수 있도록 설정합니다.</li><li>문제의 상호 영향을 빠르게 파악 가능.</li></ul></li><li>로그 보존 정책 설정<ul ><li>최근 로그는 빠르게 접근할 수 있도록 유지하고, 오래된 로그는 저비용 스토리지로 이전합니다.</li><li>예: 디버그 로그는 7일, 에러 로그는 90일, 보안 로그는 1년 보관.</li></ul></li><li>보안 유지<ul ><li>로그에는 민감한 정보(비밀번호, 신용카드 번호 등)를 남기지 않도록 필터링과 암호화를 적용합니다.</li><li>암호화: 전송 중 및 저장 시.</li><li>접근 제어: 권한에 따라 로그 접근 제한.</li></ul></li><li>효율적인 로그 관리</li></ol><ul ><li>성능에 영향을 최소화하려면 효율적인 로깅 라이브러리 사용, 샘플링, 별도 디스크에 로그 저장 등을 고려합니다.</li><li>예: 최신 로깅 도구를 사용해 성능 저하를 줄임.</li></ul><ol start="11"><li>로그와 메트릭 구분</li></ol><ul ><li>로그는 디버깅용, 메트릭은 실시간 모니터링용으로 사용합니다.</li><li>메트릭을 통해 에러 발생 빈도를 파악하고 알림을 설정.</li></ul><ol start="12"><li>정기적 검토와 개선</li></ol><ul ><li>로그 전략은 고정적이지 않습니다. 애플리케이션과 팀의 변화에 따라 로깅 방식을 주기적으로 검토하고 개선해야 합니다.</li></ul> https://www.youtube.com/watch?v=I2mWnh66Bkg

www.youtube.com

12 Logging BEST Practices in 12 minutes

GitHub Pages를 통해 저장소의 특정 브랜치를 배포 디렉토리로 지정하여 아주 간편하게 웹사이트를 호스팅할 수 있습니다. 하지만 요즘 웹 개발에서 HTML, CSS, JavaScript를 직접 작성하는 일은 드물죠? 대부분 React와 같은 프론트엔드 라이브러리와 Vite와 같은 빌드 도구를 사용하여 HTML, CSS, JavaScript를 생성해낼 것입니다.

이번 시간에는 웹 프로젝트를 GitHub Actions를 사용하여 빌드하고, 빌드 결과물을 바로 GitHub Pages에 배포하는 방법에 대해서 알아보겠습니다.

📺 동영상: https://youtu.be/bGCIWIP_skg
📝 포스팅: https://www.daleseo.com/github-pages-actions/

GitHub Pages에 웹사이트를 호스팅하는 기본적인 방법은 아래 게시물을 참고바랍니다.

📕 GitHub Pages에 웹사이트 배포하기: https://careerly.co.kr/comments/115041
📗 GitHub Pages에 커스텀 도메인 연결하기: https://careerly.co.kr/comments/115256

GitHub Pages를 통해 저장소의 특정 브랜치를 배포 디렉토리로 지정하여 아주 간편하게 웹사이트를 호스팅할 수 있습니다. 하지만 요즘 웹 개발에서 HTML, CSS, JavaScript를 직접 작성하는 일은 드물죠? 대부분 React와 같은 프론트엔드 라이브러리와 Vite와 같은 빌드 도구를 사용하여 HTML, CSS, JavaScript를 생성해낼 것입니다. 이번 시간에는 웹 프로젝트를 GitHub Actions를 사용하여 빌드하고, 빌드 결과물을 바로 GitHub Pages에 배포하는 방법에 대해서 알아보겠습니다. 📺 동영상: https://youtu.be/bGCIWIP_skg📝 포스팅: https://www.daleseo.com/github-pages-actions/ GitHub Pages에 웹사이트를 호스팅하는 기본적인 방법은 아래 게시물을 참고바랍니다. 📕 GitHub Pages에 웹사이트 배포하기: https://careerly.co.kr/comments/115041📗 GitHub Pages에 커스텀 도메인 연결하기: https://careerly.co.kr/comments/115256

GitHub Actions로 빌드 후 GitHub Pages에 배포하기

매년 이맘때면 연락이 와요. 회사는 어떤지, 하는 일은 마음에 드는지 안부를 묻죠. 헤드헌터예요.

이직 생각이 없더라도 헤드헌터와 알고 지내는 건 제법 괜찮은 선택이에요. '정보의 비대칭성'을 해소할 수 있으니까요.

구체적으론 세 가지 좋은 점이 있었어요.

1. 채용 시장의 분위기를 파악할 수 있어요
2. 서류 전형에 대한 부담이 낮아져요
3. 연봉 계약도 혼자 하는 것보단 유리해져요

여러분이 생각하는 헤드헌터를 알고 지내면 좋은 이유는 무엇인가요? 혹시 단점도 있었나요?

매년 이맘때면 연락이 와요. 회사는 어떤지, 하는 일은 마음에 드는지 안부를 묻죠. 헤드헌터예요. 이직 생각이 없더라도 헤드헌터와 알고 지내는 건 제법 괜찮은 선택이에요. '정보의 비대칭성'을 해소할 수 있으니까요. 구체적으론 세 가지 좋은 점이 있었어요. 1. 채용 시장의 분위기를 파악할 수 있어요2. 서류 전형에 대한 부담이 낮아져요3. 연봉 계약도 혼자 하는 것보단 유리해져요 여러분이 생각하는 헤드헌터를 알고 지내면 좋은 이유는 무엇인가요? 혹시 단점도 있었나요?&nbsp;

헤드헌터와 알고 지내면 좋은 점

저는 멘토링을 할 때 개발뿐만 아니라 문제 정의부터 시작해 기획, 커뮤니케이션, 팀 문화, PPT, 발표 등 사이드 프로젝트를 만드는데 도움을 줄 수 있는 전과정에 관한 피드백을 드립니다.

특히, 개발자분들만 모여 있는 경우 발표와 관련된 부분을 굉장히 어려워하는 것을 많이 봤습니다.
발표 자료 구성, 전달력 있는 말하기 방법, 톤, 말할 때의 습관 등 다양한 부분에 피드백을 드리는 것이 중요하다고 생각합니다.

오늘은 사이드 프로젝트 발표에서 PPT를 어떻게 구성하는지에 대한 피드백을 공유해보겠습니다.
기초적인 내용이 많지만, 실제로 도움을 드렸던 부분을 중심으로 정리해봤습니다.

---
1. 발표는 설득이 목적입니다

- 여러분은 프로젝트의 기능과 목적 등 모든 것을 이미 알고 있지만, 발표를 듣는 분들은 대부분 처음 프로젝트를 접하는 분들입니다.

- 따라서 발표 자료는 매우 친절하게 구성하고, 설득을 목적으로 만들어야 합니다.

- "왜 이 서비스를 만들었지?" "왜 해당 기능을 넣었을까?"와 같은 질문에 충분히 답할 수 있도록 자료를 준비하세요.

- 문제 정의 - 기획 소개 - 기능 소개 - 시연 - 마무리로 이어지는 흐름을 방해받지 않도록 구성하세요.

---
2. '3의 법칙'

- 문제 정의, 특징, 기능 등을 소개할 때 숫자 3을 기억하세요.

- 정보를 제시하거나 설득의 근거를 제시할 때 3개로 구성하면 효과적입니다.

- 1~2개의 경우 부족하다는 느낌을 주고, 4개 이상은 복잡하다는 인상을 줄 수 있습니다.

- 기획 및 컨설팅 업계에서는 숫자 3을 적음의 끝이자 많음의 시작이라고 표현합니다. (출처 - 시선의 발견)

- PPT에서도 숫자 3을 적절히 활용하세요.

---
3. 너무 많은 텍스트를 자료에 넣지 마세요

- 발표 자료는 발표자를 돕는 도구입니다.

- 발표 중 청중의 시선은 발표 자료가 아니라 발표자에게 머물러야 합니다.

- 하지만 PPT를 만드는 입장에서는 최대한 많은 정보를 담고 싶어 하죠.

- 이로 인해 가독성이 떨어지고, 청중이 장문의 텍스트를 읽느라 시선이 분산될 수 있습니다.

- PPT에는 중요하고 수치적인 텍스트만 간결하게 정리하고, 부연 설명은 발표자가 직접 하는 것이 좋습니다.

---
4. 최종 시연은 영상으로 진행하세요

- 시연 방법은 크게 두 가지가 있습니다.
1. 직접 웹이나 앱을 띄워놓고 시연하는 방법
2. 미리 녹화한 영상을 PPT에 삽입해 진행하는 방법

- 저는 필수가 아닌 이상 두 번째 방법을 추천합니다.

- 라이브 시연은 생생함과 어필력을 제공하지만, 시간 조절이 어렵고 실수의 가능성이 있으며, 발표 흐름이 끊길 수 있는 단점이 있습니다.

- 미리 녹화한 영상은 시간 활용이 정확하고 편집이 가능해 청중이 이해하기 쉽습니다.

- 때문에 가능하면 녹화된 시연 영상을 활용하시기를 권장합니다.

저는 멘토링을 할 때 개발뿐만 아니라 문제 정의부터 시작해 기획, 커뮤니케이션, 팀 문화, PPT, 발표 등 사이드 프로젝트를 만드는데 도움을 줄 수 있는 전과정에 관한 피드백을 드립니다. 특히, 개발자분들만 모여 있는 경우 발표와 관련된 부분을 굉장히 어려워하는 것을 많이 봤습니다.발표 자료 구성, 전달력 있는 말하기 방법, 톤, 말할 때의 습관 등 다양한 부분에 피드백을 드리는 것이 중요하다고 생각합니다. 오늘은 사이드 프로젝트 발표에서 PPT를 어떻게 구성하는지에 대한 피드백을 공유해보겠습니다.기초적인 내용이 많지만, 실제로 도움을 드렸던 부분을 중심으로 정리해봤습니다. ---1. 발표는 설득이 목적입니다 - 여러분은 프로젝트의 기능과 목적 등 모든 것을 이미 알고 있지만, 발표를 듣는 분들은 대부분 처음 프로젝트를 접하는 분들입니다. - 따라서 발표 자료는 매우 친절하게 구성하고, 설득을 목적으로 만들어야 합니다. - "왜 이 서비스를 만들었지?" "왜 해당 기능을 넣었을까?"와 같은 질문에 충분히 답할 수 있도록 자료를 준비하세요. - 문제 정의 - 기획 소개 - 기능 소개 - 시연 - 마무리로 이어지는 흐름을 방해받지 않도록 구성하세요. ---2. '3의 법칙' - 문제 정의, 특징, 기능 등을 소개할 때 숫자 3을 기억하세요. - 정보를 제시하거나 설득의 근거를 제시할 때 3개로 구성하면 효과적입니다. - 1~2개의 경우 부족하다는 느낌을 주고, 4개 이상은 복잡하다는 인상을 줄 수 있습니다. - 기획 및 컨설팅 업계에서는 숫자 3을 적음의 끝이자 많음의 시작이라고 표현합니다. (출처 - 시선의 발견) - PPT에서도 숫자 3을 적절히 활용하세요. ---3. 너무 많은 텍스트를 자료에 넣지 마세요 - 발표 자료는 발표자를 돕는 도구입니다. - 발표 중 청중의 시선은 발표 자료가 아니라 발표자에게 머물러야 합니다. - 하지만 PPT를 만드는 입장에서는 최대한 많은 정보를 담고 싶어 하죠. - 이로 인해 가독성이 떨어지고, 청중이 장문의 텍스트를 읽느라 시선이 분산될 수 있습니다. - PPT에는 중요하고 수치적인 텍스트만 간결하게 정리하고, 부연 설명은 발표자가 직접 하는 것이 좋습니다. ---4. 최종 시연은 영상으로 진행하세요 - 시연 방법은 크게 두 가지가 있습니다.1. 직접 웹이나 앱을 띄워놓고 시연하는 방법2. 미리 녹화한 영상을 PPT에 삽입해 진행하는 방법 - 저는 필수가 아닌 이상 두 번째 방법을 추천합니다. - 라이브 시연은 생생함과 어필력을 제공하지만, 시간 조절이 어렵고 실수의 가능성이 있으며, 발표 흐름이 끊길 수 있는 단점이 있습니다. - 미리 녹화한 영상은 시간 활용이 정확하고 편집이 가능해 청중이 이해하기 쉽습니다. - 때문에 가능하면 녹화된 시연 영상을 활용하시기를 권장합니다.

사이드 프로젝트 발표 피드백

최근 프론트엔드 개발에서 API 모킹의 중요성이 점점 커지고 있습니다. 서버 개발이 완료되지 않은 상태에서도 Mock 데이터를 이용해 프론트엔드 개발을 진행하고, 독립적인 테스트를 수행할 수 있기 때문인데요. 이와 관련하여, 개인적으로 우아한형제들이 개발한 MSG(Mock Service GUI)관련 소프트웨어를 관심있게 지켜보고 있습니다.

MSG(Mock Service GUI)란?
MSG는 기존의 모킹 방식처럼 코드를 수정하는 번거로움 없이, 브라우저에 표시되는 UI를 통해 모킹 데이터를 제어할 수 있는 도구입니다. MSW(Mock Service Worker)를 기반으로 개발되었으며, 브라우저 확장 프로그램이 아닌 프로젝트에 디펜던시로 설치해 사용합니다.

MSG의 주요 기능
 * UI 기반 제어: API 모킹 데이터를 코딩하지 않고 UI에서 직접 선택 및 수정할 수 있습니다. 이를 통해 API 응답 데이터를 실시간으로 변경하며 화면 전환 결과를 바로 확인할 수 있습니다.
 * 로컬스토리지 활용: 각자의 브라우저 로컬스토리지에 개인 맞춤형 API 모킹 설정을 저장하고 관리할 수 있습니다. 팀원 간 설정 충돌을 방지하며 작업 효율성을 높입니다.
 * 프로젝트 통합성: MSG는 API 모킹 데이터를 프로젝트 내 여러 API와 쉽게 매핑할 수 있어, 신규 프로젝트 셋업 시에도 빠르고 효과적으로 활용할 수 있습니다.
MSG의 활용 사례
 * 우아한형제들은 MSG를 주문, 결제, 회원 도메인 프로젝트에 적용했으며, 특히 배민클럽 구독 서비스 프로젝트에서는 초기 셋업부터 MSG를 적극적으로 활용해 다량의 모킹 데이터를 효율적으로 관리했습니다.
 * 최신 버전인 MSG 2.0은 기능이 더욱 강화되어, 팀 내 다양한 프로젝트에서 사용 사례가 점차 확대되고 있다고 합니다.

현재 MSG는 오픈소스 전환을 목표로 개발되고 있습니다. 만약 공개된다면, QA, 기획자, 개발자 모두가 실시간으로 데이터를 확인하고 테스트하면서 더욱 원활하고 신속한 협업이 가능해질 것으로 보입니다. 오픈소스로 공개된다면 안쓸 이유가 없어보이고 여러 부서와 팀에 긍정적인 변화를 가져올 것으로 보이는만큼 빨리 공개되었으면 좋겠네요 :)

https://www.youtube.com/watch?v=dDAfG4fe4do
https://techblog.woowahan.com/20154/

최근 프론트엔드 개발에서 API 모킹의 중요성이 점점 커지고 있습니다. 서버 개발이 완료되지 않은 상태에서도 Mock 데이터를 이용해 프론트엔드 개발을 진행하고, 독립적인 테스트를 수행할 수 있기 때문인데요. 이와 관련하여, 개인적으로 우아한형제들이 개발한 MSG(Mock Service GUI)관련 소프트웨어를 관심있게 지켜보고 있습니다. MSG(Mock Service GUI)란?MSG는 기존의 모킹 방식처럼 코드를 수정하는 번거로움 없이, 브라우저에 표시되는 UI를 통해 모킹 데이터를 제어할 수 있는 도구입니다. MSW(Mock Service Worker)를 기반으로 개발되었으며, 브라우저 확장 프로그램이 아닌 프로젝트에 디펜던시로 설치해 사용합니다. MSG의 주요 기능<ul ><li>UI 기반 제어: API 모킹 데이터를 코딩하지 않고 UI에서 직접 선택 및 수정할 수 있습니다. 이를 통해 API 응답 데이터를 실시간으로 변경하며 화면 전환 결과를 바로 확인할 수 있습니다.</li><li>로컬스토리지 활용: 각자의 브라우저 로컬스토리지에 개인 맞춤형 API 모킹 설정을 저장하고 관리할 수 있습니다. 팀원 간 설정 충돌을 방지하며 작업 효율성을 높입니다.</li><li>프로젝트 통합성: MSG는 API 모킹 데이터를 프로젝트 내 여러 API와 쉽게 매핑할 수 있어, 신규 프로젝트 셋업 시에도 빠르고 효과적으로 활용할 수 있습니다.</li></ul>MSG의 활용 사례<ul ><li>우아한형제들은 MSG를 주문, 결제, 회원 도메인 프로젝트에 적용했으며, 특히 배민클럽 구독 서비스 프로젝트에서는 초기 셋업부터 MSG를 적극적으로 활용해 다량의 모킹 데이터를 효율적으로 관리했습니다.</li><li>최신 버전인 MSG 2.0은 기능이 더욱 강화되어, 팀 내 다양한 프로젝트에서 사용 사례가 점차 확대되고 있다고 합니다.</li></ul> 현재 MSG는 오픈소스 전환을 목표로 개발되고 있습니다. 만약 공개된다면, QA, 기획자, 개발자 모두가 실시간으로 데이터를 확인하고 테스트하면서 더욱 원활하고 신속한 협업이 가능해질 것으로 보입니다. 오픈소스로 공개된다면 안쓸 이유가 없어보이고 여러 부서와 팀에 긍정적인 변화를 가져올 것으로 보이는만큼 빨리 공개되었으면 좋겠네요 :) https://www.youtube.com/watch?v=dDAfG4fe4dohttps://techblog.woowahan.com/20154/

API 모킹 환경의 진화, MSG(Mock Service GUI)

2024 was insane, and many things happened around AI and software development in general. I believe...

25 top open-source tools for building web apps you can't afford to miss in 2025🎉 🚀

여기 2024년에 가능성을 보여주었고, 2025년에 더욱 빛날 것으로 보이는 25개의 오픈소스 웹앱개발도구를 소개합니다. 보다 상세한 사용법과 내용은 원문을 참고해주시기 바랍니다~^^

1. AI 및 LLM 도구
 * Composio
   * https://composio.dev/
   * AI 에이전트 통합 플랫폼
   * 250개 이상의 애플리케이션을 지원하며, GitHub, Jira, Salesforce, Gmail 등 다수의 SaaS 앱 연결 지원
 * Vercel AI SDK
   * https://sdk.vercel.ai/
   * TypeScript로 AI 웹 앱 빌드
   * React, Next.js, Vue, SvelteKit 등을 지원하며, 반복적인 설정을 단순화하고 대화형 UI 기반 구축
 * LangGraph JS
   * https://www.langchain.com/langgraph
   * 그래프 기반 에이전트 워크플로우 구축
   * 상태 머신 개념을 사용하여 복잡한 AI 워크플로우를 그래프 방식으로 쉽게 구축
 * CopilotKit
   * https://www.copilotkit.ai/
   * 웹 앱에 AI 코파일럿 추가, GitHub Copilot과 같은 기능을 앱에 쉽게 추가
 * LanceDB
   * https://lancedb.com/
   * AI 앱을 위한 고성능 벡터 데이터베이스
   * 벡터 임베딩을 효율적으로 저장하고 쿼리할 수 있는 SQLite와 유사한 빠른 데이터베이스

2. 프레임워크 및 빌드 도구
 * Encore
   * https://encore.dev/
   * 자동화된 인프라가 포함된 백엔드 프레임워크
   * 클라우드 서비스를 단순화하여 일관된 API와 DevOps 자동화 제공
 * HTMX
   * https://htmx.org/
   * JavaScript 없이 동적 웹 앱 개발
   * HTML만으로도 모던한 웹 앱을 구축
 * Val Town
   * https://www.val.town/
   * 서버리스 JavaScript 실행 플랫폼
   * GitHub Gist와 서버리스 함수의 결합처럼 작동하며 JavaScript 코드 공유와 실행 방식 혁신
 * Deno 2
   * https://deno.com/
   * TypeScript 지원을 내장한 안전한 런타임
   * Node.js의 창시자인 Ryan Dahl의 새로운 프로젝트로, 현대적인 기능과 내장된 보안 제공
 * Turborepo
   * https://turbo.build/
   * 고성능 JS 모노레포 빌드 시스템
   * 지능형 캐싱과 병렬 실행을 통해 모노레포 관리의 빌드 시간 단축

3. 실시간 및 이벤트 기반 시스템
 * Socket.io
   * https://socket.io/
   * 웹 앱용 양방향 실시간 통신 라이브러리
   * 실시간 기능을 추가할 때 복잡한 통신 문제를 손쉽게 처리
 * Feather.js
   * https://feathersjs.com/
   * 실시간 API 프레임워크
   * REST API와 실시간 업데이트를 모두 지원하는 프레임워크
 * Deepstream.io
   * https://deepstream.io/
   * 확장 가능한 실시간 데이터 동기화 엔진
   * 협업 편집기나 멀티플레이어 게임 구축에 적합
 * Serverless Framework
   * https://www.serverless.com/
   * 클라우드 애그노스틱 서버리스 앱 개발
   * AWS, Azure, Google Cloud 등 다양한 클라우드 환경에서 서버리스 애플리케이션을 배포
 * RabbitMQ
   * https://www.rabbitmq.com/
   * 분산 시스템을 위한 강력한 메시지 브로커
   * 신뢰할 수 있는 메시지 전달을 지원하며 Node.js 애플리케이션에 필수

4. 개발자 경험 및 테스트 도구
 * Vitest
   * https://vitest.dev/
   * Vite 통합 차세대 테스트 프레임워크
   * 빠른 속도로 테스트를 실행하며, 개발 서버의 성능을 테스트 환경에서도 제공
 * Playwright
   * https://playwright.dev/
   * AI 기반 E2E 테스트 생성 도구
   * 믿을 수 있는 QA 엔지니어처럼 작동하며, 앱을 클릭하면 테스트 코드 자동 생성
 * Prettier
   * https://prettier.io/
   * 코드 포맷터
   * 세미콜론이나 줄바꿈과 같은 논쟁을 끝내주는 일관된 코드 포맷터
 * Jest
   * https://jestjs.io/
   * 스냅샷 지원을 갖춘 JavaScript 테스트 프레임워크
   * 단위 테스트부터 스냅샷까지 모두 지원하는 만능 도구
 * Puppeteer
   * https://pptr.dev/
   * 모던 웹 테스트를 위한 헤드리스 Chrome 자동화
   * 크롬 자동화, 웹 스크래핑, PDF 생성 등 다양한 작업 수행

5. 디자인 컴포넌트 및 UI
 * Shadcn-UI
   * https://ui.shadcn.com/
   * 복사-붙여넣기 구현을 지원하는 접근성 컴포넌트 라이브러리
   * 스타일링 제한 없이 컴포넌트를 완전 제어할 수 있는 접근 방식 제공
 * Radix Themes
   * https://www.radix-ui.com/themes/docs/components/theme
   * Radix Primitives를 위한 프로덕션 준비 테마 시스템
   * Radix Primitives의 장점을 테마 시스템에 통합하여 쉽게 활용
 * Daisy UI
   * https://daisyui.com/
   * Tailwind 기반 컴포넌트 라이브러리
   * Tailwind의 클래스를 간소화하여 코드가 더 깔끔하게 유지
 * Vanilla Extract
   * https://vanilla-extract.style/
   * 실행 시간 없는 타입이 적용된 CSS-in-JS 솔루션
   * TypeScript의 강력함과 실행 시간 없이 순수 CSS 제공
 * Ark UI
   * https://ark-ui.com/
   * 프레임워크에 구애받지 않는 헤드리스 UI 컴포넌트
   * React, Vue, Solid에서 일관된 컴포넌트 제공

 * 원문: https://dev.to/composiodev/25-top-open-source-tools-for-building-web-apps-you-cant-afford-to-miss-in-2025-5005

여기 2024년에 가능성을 보여주었고, 2025년에 더욱 빛날 것으로 보이는 25개의 오픈소스 웹앱개발도구를 소개합니다. 보다 상세한 사용법과 내용은 원문을 참고해주시기 바랍니다~^^ 1. AI 및 LLM 도구<ul ><li>Composio<ul ><li>https://composio.dev/</li><li>AI 에이전트 통합 플랫폼</li><li>250개 이상의 애플리케이션을 지원하며, GitHub, Jira, Salesforce, Gmail 등 다수의 SaaS 앱 연결 지원</li></ul></li><li>Vercel AI SDK<ul ><li>https://sdk.vercel.ai/</li><li>TypeScript로 AI 웹 앱 빌드</li><li>React, Next.js, Vue, SvelteKit 등을 지원하며, 반복적인 설정을 단순화하고 대화형 UI 기반 구축</li></ul></li><li>LangGraph JS<ul ><li>https://www.langchain.com/langgraph</li><li>그래프 기반 에이전트 워크플로우 구축</li><li>상태 머신 개념을 사용하여 복잡한 AI 워크플로우를 그래프 방식으로 쉽게 구축</li></ul></li><li>CopilotKit<ul ><li>https://www.copilotkit.ai/</li><li>웹 앱에 AI 코파일럿 추가, GitHub Copilot과 같은 기능을 앱에 쉽게 추가</li></ul></li><li>LanceDB<ul ><li>https://lancedb.com/</li><li>AI 앱을 위한 고성능 벡터 데이터베이스</li><li>벡터 임베딩을 효율적으로 저장하고 쿼리할 수 있는 SQLite와 유사한 빠른 데이터베이스</li></ul></li></ul> 2. 프레임워크 및 빌드 도구<ul ><li>Encore<ul ><li>https://encore.dev/</li><li>자동화된 인프라가 포함된 백엔드 프레임워크</li><li>클라우드 서비스를 단순화하여 일관된 API와 DevOps 자동화 제공</li></ul></li><li>HTMX<ul ><li>https://htmx.org/</li><li>JavaScript 없이 동적 웹 앱 개발</li><li>HTML만으로도 모던한 웹 앱을 구축</li></ul></li><li>Val Town<ul ><li>https://www.val.town/</li><li>서버리스 JavaScript 실행 플랫폼</li><li>GitHub Gist와 서버리스 함수의 결합처럼 작동하며 JavaScript 코드 공유와 실행 방식 혁신</li></ul></li><li>Deno 2<ul ><li>https://deno.com/</li><li>TypeScript 지원을 내장한 안전한 런타임</li><li>Node.js의 창시자인 Ryan Dahl의 새로운 프로젝트로, 현대적인 기능과 내장된 보안 제공</li></ul></li><li>Turborepo<ul ><li>https://turbo.build/</li><li>고성능 JS 모노레포 빌드 시스템</li><li>지능형 캐싱과 병렬 실행을 통해 모노레포 관리의 빌드 시간 단축</li></ul></li></ul> 3. 실시간 및 이벤트 기반 시스템<ul ><li>Socket.io<ul ><li>https://socket.io/</li><li>웹 앱용 양방향 실시간 통신 라이브러리</li><li>실시간 기능을 추가할 때 복잡한 통신 문제를 손쉽게 처리</li></ul></li><li>Feather.js<ul ><li>https://feathersjs.com/</li><li>실시간 API 프레임워크</li><li>REST API와 실시간 업데이트를 모두 지원하는 프레임워크</li></ul></li><li>Deepstream.io<ul ><li>https://deepstream.io/</li><li>확장 가능한 실시간 데이터 동기화 엔진</li><li>협업 편집기나 멀티플레이어 게임 구축에 적합</li></ul></li><li>Serverless Framework<ul ><li>https://www.serverless.com/</li><li>클라우드 애그노스틱 서버리스 앱 개발</li><li>AWS, Azure, Google Cloud 등 다양한 클라우드 환경에서 서버리스 애플리케이션을 배포</li></ul></li><li>RabbitMQ<ul ><li>https://www.rabbitmq.com/</li><li>분산 시스템을 위한 강력한 메시지 브로커</li><li>신뢰할 수 있는 메시지 전달을 지원하며 Node.js 애플리케이션에 필수</li></ul></li></ul> 4. 개발자 경험 및 테스트 도구<ul ><li>Vitest<ul ><li>https://vitest.dev/</li><li>Vite 통합 차세대 테스트 프레임워크</li><li>빠른 속도로 테스트를 실행하며, 개발 서버의 성능을 테스트 환경에서도 제공</li></ul></li><li>Playwright<ul ><li>https://playwright.dev/</li><li>AI 기반 E2E 테스트 생성 도구</li><li>믿을 수 있는 QA 엔지니어처럼 작동하며, 앱을 클릭하면 테스트 코드 자동 생성</li></ul></li><li>Prettier<ul ><li>https://prettier.io/</li><li>코드 포맷터</li><li>세미콜론이나 줄바꿈과 같은 논쟁을 끝내주는 일관된 코드 포맷터</li></ul></li><li>Jest<ul ><li>https://jestjs.io/</li><li>스냅샷 지원을 갖춘 JavaScript 테스트 프레임워크</li><li>단위 테스트부터 스냅샷까지 모두 지원하는 만능 도구</li></ul></li><li>Puppeteer<ul ><li>https://pptr.dev/</li><li>모던 웹 테스트를 위한 헤드리스 Chrome 자동화</li><li>크롬 자동화, 웹 스크래핑, PDF 생성 등 다양한 작업 수행</li></ul></li></ul> 5. 디자인 컴포넌트 및 UI<ul ><li>Shadcn-UI<ul ><li>https://ui.shadcn.com/</li><li>복사-붙여넣기 구현을 지원하는 접근성 컴포넌트 라이브러리</li><li>스타일링 제한 없이 컴포넌트를 완전 제어할 수 있는 접근 방식 제공</li></ul></li><li>Radix Themes<ul ><li>https://www.radix-ui.com/themes/docs/components/theme</li><li>Radix Primitives를 위한 프로덕션 준비 테마 시스템</li><li>Radix Primitives의 장점을 테마 시스템에 통합하여 쉽게 활용</li></ul></li><li>Daisy UI<ul ><li>https://daisyui.com/</li><li>Tailwind 기반 컴포넌트 라이브러리</li><li>Tailwind의 클래스를 간소화하여 코드가 더 깔끔하게 유지</li></ul></li><li>Vanilla Extract<ul ><li>https://vanilla-extract.style/</li><li>실행 시간 없는 타입이 적용된 CSS-in-JS 솔루션</li><li>TypeScript의 강력함과 실행 시간 없이 순수 CSS 제공</li></ul></li><li>Ark UI<ul ><li>https://ark-ui.com/</li><li>프레임워크에 구애받지 않는 헤드리스 UI 컴포넌트</li><li>React, Vue, Solid에서 일관된 컴포넌트 제공</li></ul></li></ul> <ul ><li>원문: https://dev.to/composiodev/25-top-open-source-tools-for-building-web-apps-you-cant-afford-to-miss-in-2025-5005</li></ul>

DEV Community

[Dev] 2025년에 놓쳐선 안 될 25가지 오픈소스 웹 앱 개

우아콘에 나온 데이터분석 챗봇 '물어보새!'
이거 보고 저도 만들고 있어요!
(재밌는데 AI 엔지니어로 전향을...)

연휴에 널널한데 재밌게 좋네요 :) 다들 업무에 적용해보세요!

https://youtu.be/_QPhoKItI2k?si=X7-bDz4IGqJx0NDc

우아콘에 나온 데이터분석 챗봇 '물어보새!'이거 보고 저도 만들고 있어요!(재밌는데 AI 엔지니어로 전향을...) 연휴에 널널한데 재밌게 좋네요 :) 다들 업무에 적용해보세요! https://youtu.be/_QPhoKItI2k?si=X7-bDz4IGqJx0NDc

youtu.be

랭체인+RAG으로 text to SQL 만들기

React 19가 얼마 전 정식 버전으로 출시되었는데요, 혹시 React 19 업그레이드를 고려하고 계신가요? 공식 문서의 업그레이드 가이드를 한글로 번역해두었으니 참고하시면 도움이 될 것 같습니다 😊

[번역] 리액트 19 업그레이드 가이드

오늘은 라인플러스의 김은빈님이 번역해주신 글입니다.

리액트 19가 정식 버전으로 출시되면서 많은 변화와 개선사항들이 있었습니다. 특히 메이저 업데이트인 만큼 호환성이 깨지는 변경사항들이 있어 업그레이드 시 주의가 필요한데요.

이 가이드에서는 설치부터 시작해 코드 자동 변환(Codemods), 호환성 이슈, 지원 중단되는 기능들까지 상세히 다루고 있습니다. 특히 실제 마이그레이션 과정에서 발생할 수 있는 이슈들과 해결 방법에 대해 자세히 설명하고 있으니, 리액트 19 업그레이드를 계획하고 계신 분들에게 꼭 필요한 내용이 될 것 같습니다.

업그레이드 과정에서 어려움을 겪지 않도록, 목차에 있는 내용들을 차근차근 살펴보시는 것을 추천드립니다! 😊

글 링크: https://velog.io/@eunbinn/react-19-upgrade-guide

오늘은 라인플러스의 김은빈님이 번역해주신 글입니다. 리액트 19가 정식 버전으로 출시되면서 많은 변화와 개선사항들이 있었습니다. 특히 메이저 업데이트인 만큼 호환성이 깨지는 변경사항들이 있어 업그레이드 시 주의가 필요한데요. 이 가이드에서는 설치부터 시작해 코드 자동 변환(Codemods), 호환성 이슈, 지원 중단되는 기능들까지 상세히 다루고 있습니다. 특히 실제 마이그레이션 과정에서 발생할 수 있는 이슈들과 해결 방법에 대해 자세히 설명하고 있으니, 리액트 19 업그레이드를 계획하고 계신 분들에게 꼭 필요한 내용이 될 것 같습니다. 업그레이드 과정에서 어려움을 겪지 않도록, 목차에 있는 내용들을 차근차근 살펴보시는 것을 추천드립니다! 😊 글 링크: https://velog.io/@eunbinn/react-19-upgrade-guide

velog.io

리액트 19 업그레이드 가이드

내 커리어 30년을 돌이켜보면 초반에 많이 했던 실수 중의 하나가 내가 있는 현재 환경에 대한 부정적인 시각을 갖고 있었던 것이었다. 좋은 점은 눈에 안 들어오고 나쁜 점만 부각되는 형태였는데 그러면서 왠지 다른 회사나 경쟁사는 우리보다 훨씬 더 완벽한 환경이란 착각을 하는 모양새였다.

큰 기대를 가지고 다른 환경에 가서 일하면서 여기는 여기대로 또 다른 문제점들이 존재한다는 것을 깨닫는데 오랜 시간이 걸리지는 않았다. 중요한 포인트는 안 좋은 점 하나에 꽂혀 버리는 것이 아니라 균형 잡힌 시각을 갖는 것이다.

 1. 긍정적인 부분의 합이 부정적인 부분의 합보다 크다면 괜찮은 환경이다. 여기서 합을 할 때 중요한 포인트는 가중치를 분명하게 주어야 한다는 점이다. 사람이 좋은 곳인지 특히 내 상사가 좋은 사람인지 여부에는 높은 가중치를 주어야 한다. 회사의 비전과 미션이 내 개인적인 관심사와 일치하는지도 중요한 포인트다.
 2. 다른 환경은 완벽할 것이라는 기대는 충족될 수 없는 기대다. 다른 환경으로 이동할 때 기대 수준 관리를 할 필요가 있다. 기대가 크면 실망도 크다.

완벽한 환경은 존재하지 않지만, 균형 잡힌 시각을 바탕으로 긍정적인 부분의 합이 부정적인 부분의 합보다 큰지를 바라봄으로써 계속 있는 것이 맞는지 아니면 다른 환경을 찾아가는 것이 맞는지 결정할 수 있었다. 그리고 어디에 있건 언젠가는 떠나겠지만 현재에 최선을 다하는 모습을 보이는 것은 중요하다. 이게 평판에 영향을 끼치며 좋은 평판 없이 커리어 후반기 이직은 쉽지 않다.

내 커리어 30년을 돌이켜보면 초반에 많이 했던 실수 중의 하나가 내가 있는 현재 환경에 대한 부정적인 시각을 갖고 있었던 것이었다. 좋은 점은 눈에 안 들어오고 나쁜 점만 부각되는 형태였는데 그러면서 왠지 다른 회사나 경쟁사는 우리보다 훨씬 더 완벽한 환경이란 착각을 하는 모양새였다. 큰 기대를 가지고 다른 환경에 가서 일하면서 여기는 여기대로 또 다른 문제점들이 존재한다는 것을 깨닫는데 오랜 시간이 걸리지는 않았다. 중요한 포인트는 안 좋은 점 하나에 꽂혀 버리는 것이 아니라 균형 잡힌 시각을 갖는 것이다. <ol ><li>긍정적인 부분의 합이 부정적인 부분의 합보다 크다면 괜찮은 환경이다. 여기서 합을 할 때 중요한 포인트는 가중치를 분명하게 주어야 한다는 점이다. 사람이 좋은 곳인지 특히 내 상사가 좋은 사람인지 여부에는 높은 가중치를 주어야 한다. 회사의 비전과 미션이 내 개인적인 관심사와 일치하는지도 중요한 포인트다.</li><li>다른 환경은 완벽할 것이라는 기대는 충족될 수 없는 기대다. 다른 환경으로 이동할 때 기대 수준 관리를 할 필요가 있다. 기대가 크면 실망도 크다.</li></ol> 완벽한 환경은 존재하지 않지만, 균형 잡힌 시각을 바탕으로 긍정적인 부분의 합이 부정적인 부분의 합보다 큰지를 바라봄으로써 계속 있는 것이 맞는지 아니면 다른 환경을 찾아가는 것이 맞는지 결정할 수 있었다. 그리고 어디에 있건 언젠가는 떠나겠지만 현재에 최선을 다하는 모습을 보이는 것은 중요하다. 이게 평판에 영향을 끼치며 좋은 평판 없이 커리어 후반기 이직은 쉽지 않다.

모든 일에는 명암이 있다

A few points that I want to mention after working in Coupang for 6 months as a Recommender system software engineer

Review - 6 Months in Coupang

쿠팡에서 추천 시스템 백엔드 엔지니어로 조인한지 6개월 차가 되었습니다.
다음 분기를, 내년을 준비하고자 지난 기간을 되돌아봅니다.

문화
자신의 상황에 따라 많이 차이가 있을 수 있으나, 제가 경험하고 느낀 바는 아래와 같습니다.

 * 사용자 문제에 기반
대부분의 주요 프로젝트는 사용자 문제에 기반하여 주도됩니다. 여러 데이터를 참조하여 문제를 정의하고, 해결하고자 하는 바를 기술하며, 성공과 실패(롤백)은 어떤 기준일지를 작성한 1-pager를 통해 변경 프로젝트가 시작되고 팀이 구성됩니다.

 * 실험 주도
문제 정의부터 성공과 실패의 정의 및 판단까지 모든 것은 데이터와 A/B 테스트를 기반으로 진행됩니다. 고도화되어 구현에 큰 비용이 발생하지 않는 A/B 테스트 플랫폼과 프로세스는 중요 핵심 자산으로 보이며, 그렇기에 모든 변경은 검증되어 개선이 인정될 때만 반영되고 그렇지 않다면 폐기됩니다.
(관련해 좋은 책, Ron Kohavi의 Trustworthy Online Controlled Experiments)

 * 문제를 소유하지, 도메인을 점유하지 않음
주로는 도메인 오너가 도메인에 대한 변경을 진행하게 되지만, 리소스가 없다면 도메인 오너의 가이드 하에 특정 문제를 해결하기 위해 도메인 오너가 아닌 컨트리뷰터가 기여하기도 합니다. 물론, 특정 도메인 서비스에 대한 운영, oncall 등은 도메인 오너가 진행합니다.

하지만, 어떤 문제를 어떤 구성원이 P0로 해결하는 중이라면 그 문제를 위한 변경은 도메인에 구애받지 않고 '급한 구성원'이 해결할 수 있는 기회가 비교적 열려 있습니다.

Self AAR (Review)
추천 시스템은 다른 백엔드 시스템과는 조금 다르게 내부적으로 헤비한 데이터(Data-Intensive) 처리가 존재하고, 그 데이터 처리에 기반한 모델을 서빙한다는 특징이 있습니다. 유사한 도메인으로는 검색, ML 서빙 플랫폼와 같은 것들이 생각되는데요.

그렇기에 엔지니어로 관여하는 부분은 모델링, 파이프라이닝, 서빙, 그리고 기본적인 운영과 같은 4가지로 구분할 수 있습니다.

저는 지난 160일간 대략적으로 파이프라이닝, 서빙, 그리고 운영에 관여하였습니다.

 * 파이프라이닝
특정 유저에 대해 특정 추천상품이라는 후보군들을 뽑아내기 위해 Offline으로 준비되는 데이터에 해당됩니다. Java, Scala, Python 등에 기반한 Spark으로 되어 있어, 일부 데이터를 추가하는 작업을 진행하였습니다.

 * 서빙
실시간으로 추천 위젯과 위젯의 상품 리스트를 응답하는 서비스입니다. 주로 다양한 업스트림을 Aggregate하는 패턴으로 다양한 아규먼트를 받을 수 잇는 GRPC 엔드포인트를 제공합니다.

 * 운영
모델링, 파이프라이닝, 서빙에 대한 유지와 모니터링이 해당됩니다. Spark 버젼을 마이그레이션하거나, AWS LB와 내부 클러스터 설정 구조를 변경하거나, CICD에 사용되는 서비스를 전사 정책에 따라 마이그레이션 하는 등의 작업을 진행합니다.

특징적으로는 Oncall이 일주일씩 로테이션이 되기에, Grafana alert에 따라 전화가 오면 핸들링하는 Oncall 프로세스를 진행하기도 합니다.

(원본: https://kadensungbincho.com/blog/backend/review-6-months-in-coupang)

쿠팡에서 추천 시스템 백엔드 엔지니어로 조인한지 6개월 차가 되었습니다. 다음 분기를, 내년을 준비하고자 지난 기간을 되돌아봅니다. 문화자신의 상황에 따라 많이 차이가 있을 수 있으나, 제가 경험하고 느낀 바는 아래와 같습니다. <ul ><li>사용자 문제에 기반</li></ul>대부분의 주요 프로젝트는 사용자 문제에 기반하여 주도됩니다. 여러 데이터를 참조하여 문제를 정의하고, 해결하고자 하는 바를 기술하며, 성공과 실패(롤백)은 어떤 기준일지를 작성한 1-pager를 통해 변경 프로젝트가 시작되고 팀이 구성됩니다. <ul ><li>실험 주도</li></ul>문제 정의부터 성공과 실패의 정의 및 판단까지 모든 것은 데이터와 A/B 테스트를 기반으로 진행됩니다. 고도화되어 구현에 큰 비용이 발생하지 않는 A/B 테스트 플랫폼과 프로세스는 중요 핵심 자산으로 보이며, 그렇기에 모든 변경은 검증되어 개선이 인정될 때만 반영되고 그렇지 않다면 폐기됩니다. (관련해 좋은 책, Ron Kohavi의 Trustworthy Online Controlled Experiments) <ul ><li>문제를 소유하지, 도메인을 점유하지 않음</li></ul>주로는 도메인 오너가 도메인에 대한 변경을 진행하게 되지만, 리소스가 없다면 도메인 오너의 가이드 하에 특정 문제를 해결하기 위해 도메인 오너가 아닌 컨트리뷰터가 기여하기도 합니다. 물론, 특정 도메인 서비스에 대한 운영, oncall 등은 도메인 오너가 진행합니다. 하지만, 어떤 문제를 어떤 구성원이 P0로 해결하는 중이라면 그 문제를 위한 변경은 도메인에 구애받지 않고 '급한 구성원'이 해결할 수 있는 기회가 비교적 열려 있습니다. Self AAR (Review)추천 시스템은 다른 백엔드 시스템과는 조금 다르게 내부적으로 헤비한 데이터(Data-Intensive) 처리가 존재하고, 그 데이터 처리에 기반한 모델을 서빙한다는 특징이 있습니다. 유사한 도메인으로는 검색, ML 서빙 플랫폼와 같은 것들이 생각되는데요. 그렇기에 엔지니어로 관여하는 부분은 모델링, 파이프라이닝, 서빙, 그리고 기본적인 운영과 같은 4가지로 구분할 수 있습니다. 저는 지난 160일간 대략적으로 파이프라이닝, 서빙, 그리고 운영에 관여하였습니다. <ul ><li>파이프라이닝</li></ul>특정 유저에 대해 특정 추천상품이라는 후보군들을 뽑아내기 위해 Offline으로 준비되는 데이터에 해당됩니다. Java, Scala, Python 등에 기반한 Spark으로 되어 있어, 일부 데이터를 추가하는 작업을 진행하였습니다. <ul ><li> 서빙</li></ul>실시간으로 추천 위젯과 위젯의 상품 리스트를 응답하는 서비스입니다. 주로 다양한 업스트림을 Aggregate하는 패턴으로 다양한 아규먼트를 받을 수 잇는 GRPC 엔드포인트를 제공합니다. <ul ><li>운영</li></ul>모델링, 파이프라이닝, 서빙에 대한 유지와 모니터링이 해당됩니다. Spark 버젼을 마이그레이션하거나, AWS LB와 내부 클러스터 설정 구조를 변경하거나, CICD에 사용되는 서비스를 전사 정책에 따라 마이그레이션 하는 등의 작업을 진행합니다. 특징적으로는 Oncall이 일주일씩 로테이션이 되기에, Grafana alert에 따라 전화가 오면 핸들링하는 Oncall 프로세스를 진행하기도 합니다. (원본: https://kadensungbincho.com/blog/backend/review-6-months-in-coupang)

Kaden Sungbin Cho

쿠팡에서의 6개월 회고

남이 짠 코드를 읽는 건 재미없는 일입니다. 가끔 잘 짜인 코드를 볼 때면 기분이 좋았지만… 그런 일이 많지는 않았습니다. 잘 짠 코드라 하더라도 코드 타래를 끝도 없이 따라가며 의도를 파악하기까지의 순간은 고통 그 자체였습니다. 내가 코딩할 때나 재미를 느끼는 것입니다.

코드를 짜는 재미

남이 짠 코드를 읽는 건 재미없는 일입니다.
가끔 잘 짜인 코드를 볼 때면 기분이 좋았지만… 그런 일이 많지는 않았습니다.
잘 짠 코드라 하더라도 코드 타래를 끝도 없이 따라가며 의도를 파악하기까지의 순간은 고통 그 자체였습니다.
내가 코딩할 때나 재미를 느끼는 것입니다.

남의 코드를 많이 읽어야 실력이 빨리 향상된다고 합니다. 동의합니다.
저도 공부를 위해 가끔 오픈 소스 코드를 다운로드해서 읽어 보려 시도했지만…
번번이 포기했습니다. 너무 어렵고 재미없고 고통스러워서.
20년 동안 코딩을 했지만 실력이 이 모양인 건 남의 코드를 많이 안 읽어서 아닐까?

요즘 다시 남의 코드를 읽고 있습니다.
다 Cursor 덕분입니다.
Cursor에게 부탁하고 Accept를 누르다 보면 코드를 하나도 모른 채 프로그램이 동작하게 됩니다.
분명 내 프로젝트인데 어떤 파일에 어떤 코드들이 있는 건지 나도 모르겠어.

할 수 없이 잠시 멈추고 꾸역꾸역 코드를 읽습니다.
남이 짠 코드. 역시나 재미없고 스트레스를 받습니다.
그래도 읽어 나갈 수밖에 없습니다. 내 프로젝트니까.

이렇게라도 남의 코드를 읽으며 배울 수 있으니 좋은 거 아닐까?
그런 생각이 들면서도 이게 뭐 하는 짓인가 현타가 오는 건 어쩔 수 없습니다. 코딩을 하는 재미를 빼앗기고 있는 것 같습니다.

바둑을 두던 사람들도 이런 기분이었을까요?

https://jeho.page/essay/2024/12/23/writing-code.html

남이 짠 코드를 읽는 건 재미없는 일입니다. 가끔 잘 짜인 코드를 볼 때면 기분이 좋았지만… 그런 일이 많지는 않았습니다. 잘 짠 코드라 하더라도 코드 타래를 끝도 없이 따라가며 의도를 파악하기까지의 순간은 고통 그 자체였습니다. 내가 코딩할 때나 재미를 느끼는 것입니다. 남의 코드를 많이 읽어야 실력이 빨리 향상된다고 합니다. 동의합니다. 저도 공부를 위해 가끔 오픈 소스 코드를 다운로드해서 읽어 보려 시도했지만… 번번이 포기했습니다. 너무 어렵고 재미없고 고통스러워서. 20년 동안 코딩을 했지만 실력이 이 모양인 건 남의 코드를 많이 안 읽어서 아닐까? 요즘 다시 남의 코드를 읽고 있습니다. 다 Cursor 덕분입니다. Cursor에게 부탁하고 Accept를 누르다 보면 코드를 하나도 모른 채 프로그램이 동작하게 됩니다. 분명 내 프로젝트인데 어떤 파일에 어떤 코드들이 있는 건지 나도 모르겠어. 할 수 없이 잠시 멈추고 꾸역꾸역 코드를 읽습니다. 남이 짠 코드. 역시나 재미없고 스트레스를 받습니다. 그래도 읽어 나갈 수밖에 없습니다. 내 프로젝트니까. 이렇게라도 남의 코드를 읽으며 배울 수 있으니 좋은 거 아닐까? 그런 생각이 들면서도 이게 뭐 하는 짓인가 현타가 오는 건 어쩔 수 없습니다. 코딩을 하는 재미를 빼앗기고 있는 것 같습니다. 바둑을 두던 사람들도 이런 기분이었을까요? https://jeho.page/essay/2024/12/23/writing-code.html

K리그 프로그래머

Vinay Yerramilli Product Manager, Data Analytics Sharon Fang Product Manager, Active Assist Join us at Google Cloud Next Early bird pricing available now through May 31st. Register Do you have a lot of BigQuery tables? Do you find it hard to keep track of

New BigQuery partitioning and clustering recommendations | Google Cloud Blog

최근에 구글에서 partitioning & clustering recommendation 기능을 BigQuery에 출시했습니다. BigQuery 쿼리들이나 테이블들을 분석해서 더 최적화할 수 있는 방안들에 대해 무료로 제안 해줍니다. 쿼리들을 분석해서 어떤 테이블에 partitioning을 추가하면 좋을지, 혹은 clustering을 추가하면 좋을지를 제안해줍니다.

Partitioning은 테이블을 segment별로 분리하는 것을 의미하고, clustering은 테이블을 유저가 정의한 컬럼대로 정렬을 하는 것을 의미합니다. 두 방법을 잘 활용하면 쿼리에 따라 퍼포먼스를 크게 향상시킬 수 있습니다. 

참고로 BigQuery는 4000개의 제한으로 Partition을 지원합니다. BigQuery partitioning에 대한 내용은 구글 공식 문서를 참고해주세요: https://cloud.google.com/bigquery/docs/partitioned-tables#types_of_partitioning

https://cloud.google.com/blog/products/data-analytics/new-bigquery-partitioning-and-clustering-recommendations?hl=en

Google Cloud Blog

엔지니어

손정현

개발

천재

타이드스퀘어 백엔드 개발자

고다영

안녕하세요. 이모저모 해봤지만 현재는 백엔드 개발자로 일하고 있는 고다영 입니다🤭
개발, 그리고 업무와 관련된 생각과, 더 나은 개발자가 되기 위해 쟁여두고 읽고 싶은 글들을 공유하고 있습니다.

🔍  파티셔닝 & 클러스터링으로 BigQuery 사용 최적화하기

Software Engineer

김도진

링크드인

깃헙

개인 블로그

데이터 드리븐으로 좋은 제품을 만듭니다. 
#개발자 #그로스마인드셋 #백엔드 #소프트웨어엔지니어 #스타트업 #데이터엔지니어

🔍 파티셔닝 & 클러스터링으로 BigQuery 사용 최적화하기

댓글 0

비슷한 게시물

주간 인기 TOP 10

추천 프로필