계란후라이 1118

최근 3개월 회고 시리즈 (7)
서두르지 말고, 하나씩 꼼꼼하게 처리하자.

‘일을 빨리 해치우려고 급하게 바삐 움직이다.’
사전에서 정의하는 ‘서두르다’ 풀이입니다. “서둘러 떠나자” 예정보다 빠르게 움직여야 하는 상황을 맞이하여 급하게 처리하는 행동을 의미합니다.

먼저 예정된 날짜와 시간이 존재합니다. 자신이나 다른 사람과 약속한 날짜와 시간 내에 처리해야 할 무엇이 존재하는 것입니다. 그런데 어떤 상황이 발생하여 약속한 날짜와 시간보다 조금 더 빠르게 해야 할 무엇을 처리해야 합니다. 그래서 급하게 바삐 움직여 서두르는 행동을 하게 됩니다.

어제도 고백했지만 저는 정말 잘 서두릅니다. 상황이 급박하게 바뀐 것도 아닌데 스스로 예정보다 빠르게 움직입니다. 그래서 약속한 날짜와 시간보다 항상 먼저 처리하는 것을 좋아합니다. 좋아하는 것이 아니라 그렇게 해야 마음이 편합니다. 약속 시간보다 최소 30분 이상 일찍 도착해야 마음이 편합니다. 약속 시간을 중요하게 생각하는 마음도 있지만, 약속 시간보다 일찍 도착해야 급하고 불안한 마음이 사라집니다.

그러니까 무엇보다 제 마음 편하자고 서두릅니다. 서둘러 끝내면 더 이상 신경 쓰지 않아도 되니까 빨리 해치우는 것입니다. 서두르는 상황에서 ‘나’와 약속한 상대방은 등장하지 않습니다. 상대방이 기대하는 바가 무엇인지 크게 중요하지 않습니다. 대충 요구사항을 파악했으니 얼른 해치우자는 마음이 크게 작동합니다. 그러고 보니까 요구사항을 꼼꼼하게 잘 안 읽고 오해하는 경우가 종종 발생합니다.

서두르다는 행위에서 자주 발생할 수 있는 상황이 실수입니다. 위에서 이야기한 것처럼 꼼꼼하게 요구사항을 읽고 정확히 이해하지 않아서 엉뚱한 일을 하게 되는 경우, 요구사항을 정확히 이해했지만 마음만 급해서 해야 할 일을 빠뜨리는 경우, 요구사항을 처리하고 나서 검토하지 않아서 실수를 바로잡지 못하는 경우가 발생합니다.

소프트 스킬로 꼼꼼함을 어필하는 분들에게 배우고 싶습니다. 어떤 마음가짐으로 할 일을 시작해야 서두름을 이길 수 있을지 노하우를 전수받고 싶습니다. 불과 어제 아침에 ‘과정을 즐기자’고 이야기했는데, 돌아서자마자 왜 빨리 진행이 안되는지 조급한 마음에 분노하고 좌절했습니다.

천천히 고민하며 빠뜨림 없이 꼼꼼한 사람이 되고 싶습니다. 경우의 수를 따져가며 여러 가지 옵션을 마련할 수 있는 치밀한 계획을 수립하는 사람이 되고 싶습니다. 서두르고 싶은 마음이 차오를 때마다 긴 호흡으로 잠재우고 차분하게 곧장 나아갈 수 있는 사람이 되고 싶습니다.

'빈틈이 없이 차분하고 조심스럽다.'
사전에서 정의하는 '꼼꼼하다'는 의미입니다.

오늘 우리에게 주어진 크고 작은 과제를 수행할 때, 우리의 마음은 차분하고 조심스럽길, 그리고 우리가 만든 결과는 빈틈이 없이 완벽하길 진심으로 응원합니다.

계란후라이 1118 최근 3개월 회고 시리즈 (7)서두르지 말고, 하나씩 꼼꼼하게 처리하자.​‘일을 빨리 해치우려고 급하게 바삐 움직이다.’사전에서 정의하는 ‘서두르다’ 풀이입니다. “서둘러 떠나자” 예정보다 빠르게 움직여야 하는 상황을 맞이하여 급하게 처리하는 행동을 의미합니다.​먼저 예정된 날짜와 시간이 존재합니다. 자신이나 다른 사람과 약속한 날짜와 시간 내에 처리해야 할 무엇이 존재하는 것입니다. 그런데 어떤 상황이 발생하여 약속한 날짜와 시간보다 조금 더 빠르게 해야 할 무엇을 처리해야 합니다. 그래서 급하게 바삐 움직여 서두르는 행동을 하게 됩니다.​어제도 고백했지만 저는 정말 잘 서두릅니다. 상황이 급박하게 바뀐 것도 아닌데 스스로 예정보다 빠르게 움직입니다. 그래서 약속한 날짜와 시간보다 항상 먼저 처리하는 것을 좋아합니다. 좋아하는 것이 아니라 그렇게 해야 마음이 편합니다. 약속 시간보다 최소 30분 이상 일찍 도착해야 마음이 편합니다. 약속 시간을 중요하게 생각하는 마음도 있지만, 약속 시간보다 일찍 도착해야 급하고 불안한 마음이 사라집니다.​그러니까 무엇보다 제 마음 편하자고 서두릅니다. 서둘러 끝내면 더 이상 신경 쓰지 않아도 되니까 빨리 해치우는 것입니다. 서두르는 상황에서 ‘나’와 약속한 상대방은 등장하지 않습니다. 상대방이 기대하는 바가 무엇인지 크게 중요하지 않습니다. 대충 요구사항을 파악했으니 얼른 해치우자는 마음이 크게 작동합니다. 그러고 보니까 요구사항을 꼼꼼하게 잘 안 읽고 오해하는 경우가 종종 발생합니다.​서두르다는 행위에서 자주 발생할 수 있는 상황이 실수입니다. 위에서 이야기한 것처럼 꼼꼼하게 요구사항을 읽고 정확히 이해하지 않아서 엉뚱한 일을 하게 되는 경우, 요구사항을 정확히 이해했지만 마음만 급해서 해야 할 일을 빠뜨리는 경우, 요구사항을 처리하고 나서 검토하지 않아서 실수를 바로잡지 못하는 경우가 발생합니다.​소프트 스킬로 꼼꼼함을 어필하는 분들에게 배우고 싶습니다. 어떤 마음가짐으로 할 일을 시작해야 서두름을 이길 수 있을지 노하우를 전수받고 싶습니다. 불과 어제 아침에 ‘과정을 즐기자’고 이야기했는데, 돌아서자마자 왜 빨리 진행이 안되는지 조급한 마음에 분노하고 좌절했습니다.​천천히 고민하며 빠뜨림 없이 꼼꼼한 사람이 되고 싶습니다. 경우의 수를 따져가며 여러 가지 옵션을 마련할 수 있는 치밀한 계획을 수립하는 사람이 되고 싶습니다. 서두르고 싶은 마음이 차오를 때마다 긴 호흡으로 잠재우고 차분하게 곧장 나아갈 수 있는 사람이 되고 싶습니다.​'빈틈이 없이 차분하고 조심스럽다.'사전에서 정의하는 '꼼꼼하다'는 의미입니다.​오늘 우리에게 주어진 크고 작은 과제를 수행할 때, 우리의 마음은 차분하고 조심스럽길, 그리고 우리가 만든 결과는 빈틈이 없이 완벽하길 진심으로 응원합니다.

꿈을 찾는 사람에게 보내는 306 번째 편지

Machine Learning Systems

https://mlsysbook.ai/

하버드의 머신러닝 시스템 수업의 일환으로 개발된 책이라고 하네요. 내용 살펴보니까 거시적인 시스템 관점으로 다루고 있어 좋네요.

Ondevice learning, MLOps도 다루는 책으로 범위가 꽤 넓어요. 18장은 아직 작성되지 않았는데 추후에 추가될 것 같네요

https://mlsysbook.ai/ 하버드의 머신러닝 시스템 수업의 일환으로 개발된 책이라고 하네요. 내용 살펴보니까 거시적인 시스템 관점으로 다루고 있어 좋네요. Ondevice learning, MLOps도 다루는 책으로 범위가 꽤 넓어요. 18장은 아직 작성되지 않았는데 추후에 추가될 것 같네요

mlsysbook.ai

Machine Learning Systems 책(무료, 1400쪽)

비대면 진료 플랫폼 닥터나우의 의약품 유통 사업에 제동을 걸기 위한 ‘닥터나우 방지법’이 국회에서 발의돼 논란이 일고 있다. 더불어민주당에서 나온 이 법안은 비대면 진료 플랫폼의 의약품 도매상 운영을 금지하는 내용이

'닥터나우 방지법' 발의…스타트업 vs 약사단체 충돌

닥터나우는 약국의 재고 여부를 플랫폼이 파악할 수 있다면 소비자에게 편리하게 해당 약국을 연결해줄 수 있다는 점에 착안했다. 제휴를 맺은 약국에는 도매상을 통해 의약품을 직접 유통하는 시스템도 만들었다.

약사단체는 닥터나우가 제휴 약국을 플랫폼 상단에 노출하는 것을 문제 삼고 있다. 이런 방식의 영업을 허용하면 특정 약국으로 소비자를 유인해 약국이 독립성을 잃고 플랫폼에 종속된다는 주장이다. 대한약사회는 “법안 취지에 적극 동의하며 법제화될 수 있도록 노력하겠다”고 환영 입장을 밝혔다.

https://n.news.naver.com/article/015/0005058178?sid=100

닥터나우는 약국의 재고 여부를 플랫폼이 파악할 수 있다면 소비자에게 편리하게 해당 약국을 연결해줄 수 있다는 점에 착안했다. 제휴를 맺은 약국에는 도매상을 통해 의약품을 직접 유통하는 시스템도 만들었다. 약사단체는 닥터나우가 제휴 약국을 플랫폼 상단에 노출하는 것을 문제 삼고 있다. 이런 방식의 영업을 허용하면 특정 약국으로 소비자를 유인해 약국이 독립성을 잃고 플랫폼에 종속된다는 주장이다. 대한약사회는 “법안 취지에 적극 동의하며 법제화될 수 있도록 노력하겠다”고 환영 입장을 밝혔다. https://n.news.naver.com/article/015/0005058178?sid=100

n.news.naver.com

1
과학을 공부하면서 많은 것을 배우고 생각하고 느꼈다.

2
가장 중요한 것이 무언지 짚어 보았다. 인문학의 가치와 한계를 생각하게 되었다는 것이다.

3
과학에는 옳은 견해와 틀린 견해, 옳은지 틀린지 아직 모르는 견해가 있다. 그러나 인문학에는 그럴법한 이야기와 그럴듯하지 않은 이야기가 있을 뿐이다.

4
인문학 이론은 진리인지 오류인지 객관적으로 판정할 수 없다. 그게 인문학의 가치이고 한계다.

5
한계를 넓히려면 과학의 사실을 받아들여야 하고, 가치를 키우려면 사실의 토대 위에서 과학이 대답하지 못하는 질문에 대해 더 그럴법한 이야기를 만들어 나가야 한다.

6
우리 자신을 이해하려면 과학과 인문학을 다 공부해야 한다.

#문과남자의과학공부

1 과학을 공부하면서 많은 것을 배우고 생각하고 느꼈다. ​ ​2 가장 중요한 것이 무언지 짚어 보았다. 인문학의 가치와 한계를 생각하게 되었다는 것이다. ​ ​3 과학에는 옳은 견해와 틀린 견해, 옳은지 틀린지 아직 모르는 견해가 있다. 그러나 인문학에는 그럴법한 이야기와 그럴듯하지 않은 이야기가 있을 뿐이다. ​ ​4 인문학 이론은 진리인지 오류인지 객관적으로 판정할 수 없다. 그게 인문학의 가치이고 한계다. ​ ​5 한계를 넓히려면 과학의 사실을 받아들여야 하고, 가치를 키우려면 사실의 토대 위에서 과학이 대답하지 못하는 질문에 대해 더 그럴법한 이야기를 만들어 나가야 한다. ​ ​6 우리 자신을 이해하려면 과학과 인문학을 다 공부해야 한다. #문과남자의과학공부

< 한계를 넘어서려면 '과학적 사실'과 '인문학적 이야기'가 필요하다 >

https://blog.naver.com/madaboutit/223651244198

왜 조직 구조와 리더십이 변화해야 하는가 | 조직 구조와 리더십 패러다임의 변화: 현대 리더십의 새로운 방향 조직의 구조와 리더십은 시대의 변화에 따라 끊임없이 진화해 왔습니다. 과거의 전통적인 피라미드형 구조와 명령 중심의 리더십은 빠르게 변화하는 현대 환경에서 더 이상 효과적이지 않을 수 있습니다. 오늘날의 조직은 수평적이고 유연한 구조를 채택하며, 리더십 또한 서번트 리더십(Servant Lea

조직을 변화시키는 리더십 패러다임의 전환

"이제 리더십 패러다임 전환이 조직의 성과를 결정짓습니다. 변화에 누구보다 빠르게 적응하는 조직 구조와 구성원과 함께 성장하는 리더십을 통해 혁신을 이끌 것입니다."

급변하는 시대, 피라미드 형태의 조직 구조와 리더십 방식은 더 이상 답이 아닙니다. 목적 중심의 조직 구조와 리더십 패러다임의 변화가 지금 필요한 이유입니다.

각 산업의 변화와 시대에 맞게 리더십 또한 늘 변화의 대상입니다. 리더십이 변해야 조직도 변합니다. 그렇기에 리더의 역할도, 패러다임도 변화해야 하는 시기입니다.

제품의 혁신은 일시적 임팩트를 만들 수 있으나 조직과 리더십의 변화는 지속 가능한 혁신의 임팩트를 꾸준히 만들어가는 힘을 만들어냅니다. 어쩌면 그것이 혁신일지도 모르겠습니다.

미래를 준비하고 있는 조직, 여러분이 속한 팀은 이런 변화 속에서 어디쯤 와 계시는가요?

https://brunch.co.kr/@joshkim413/49

"이제 리더십 패러다임 전환이 조직의 성과를 결정짓습니다. 변화에 누구보다 빠르게 적응하는 조직 구조와 구성원과 함께 성장하는 리더십을 통해 혁신을 이끌 것입니다." 급변하는 시대, 피라미드 형태의 조직 구조와 리더십 방식은 더 이상 답이 아닙니다. 목적 중심의 조직 구조와 리더십 패러다임의 변화가 지금 필요한 이유입니다. 각 산업의 변화와 시대에 맞게 리더십 또한 늘 변화의 대상입니다. 리더십이 변해야 조직도 변합니다. 그렇기에 리더의 역할도, 패러다임도 변화해야 하는 시기입니다. 제품의 혁신은 일시적 임팩트를 만들 수 있으나 조직과 리더십의 변화는 지속 가능한 혁신의 임팩트를 꾸준히 만들어가는 힘을 만들어냅니다. 어쩌면 그것이 혁신일지도 모르겠습니다. 미래를 준비하고 있는 조직, 여러분이 속한 팀은 이런 변화 속에서 어디쯤 와 계시는가요? https://brunch.co.kr/@joshkim413/49

Brunch Story

[조직을 변화시키는 리더십 패러다임의 전환]

금감원 유의사항 안내 #비상장사 A사의 대주주는 회사의 주식을 55인에게 매각하면서 이를 회사에 알리지 않았다. 이 탓에 회사는 매출(공모) 사실을 인지하지 못했고 증권신고서도 당연히 제출하지 않았다. 50인 이상의

“비상장사라도 50인 이상에게 주식 매각했다면 증권신고서 제출하세요”

금감원은 비상장회사라도 기존에 발행된 증권이 주주에 의해 50인 이상의 투자자에게 매각될 경우 자본시장법상 공모라서 증권신고서를 제출해야 한다고 밝혔다. 주주는 증권을 자유롭게 처분할 수 있지만 회사가 증권신고서를 내지 않은 상태에서 증권을 50인 이상에게 매도하면 주주는 물론 회사까지 자본시장법을 위반한 것이 된다.

https://n.news.naver.com/article/366/0001033420?sid=101

금감원은 비상장회사라도 기존에 발행된 증권이 주주에 의해 50인 이상의 투자자에게 매각될 경우 자본시장법상 공모라서 증권신고서를 제출해야 한다고 밝혔다. 주주는 증권을 자유롭게 처분할 수 있지만 회사가 증권신고서를 내지 않은 상태에서 증권을 50인 이상에게 매도하면 주주는 물론 회사까지 자본시장법을 위반한 것이 된다. https://n.news.naver.com/article/366/0001033420?sid=101

1
생각의 흐름에 덧붙여, 비록 그것과 분리될 수 없는 관계이긴 하지만, 에고의 또 다른 차원이 있다. 감정이 그것이다.

2
그렇다고 해서 모든 생각과 모든 감정이 에고라는 말은 아니다.

3
생각과 감정이 에고가 되는 것은 당신이 생각이나 감정과 완전히 동일화될 때, 즉 생각과 감정이 '나'가 될 때이다.

4
모든 생명 형태의 유기체와 마찬가지로 당신의 몸도 유기체로서 자체의 지성을 가지고 있다.

5
그 지성은 당신의 마음이 말하는 것에 반응하고 당신의 생각에 반응한다.

6
따라서 감정은 마음에 대한 몸의 반응이다.

7
물론 몸의 지성은 우주 지성과 불가분의 관계이며, 우주 지성의 헤아릴 수 없이 많은 나타남 중 하나이다.

8
몸의 지성은 원자와 분자를 일시적으로 결합시켜 당신의 육체를 이룬다.

9
그 지성은 신체 각 기관의 활동 뒤에서 작용하는 조직 원리이다.

#삶으로다시떠오르기

1 생각의 흐름에 덧붙여, 비록 그것과 분리될 수 없는 관계이긴 하지만, 에고의 또 다른 차원이 있다. 감정이 그것이다. ​ ​2 그렇다고 해서 모든 생각과 모든 감정이 에고라는 말은 아니다. ​ ​3 생각과 감정이 에고가 되는 것은 당신이 생각이나 감정과 완전히 동일화될 때, 즉 생각과 감정이 '나'가 될 때이다. ​ ​4 모든 생명 형태의 유기체와 마찬가지로 당신의 몸도 유기체로서 자체의 지성을 가지고 있다. ​ ​5 그 지성은 당신의 마음이 말하는 것에 반응하고 당신의 생각에 반응한다. ​ ​6 따라서 감정은 마음에 대한 몸의 반응이다. ​ ​7 물론 몸의 지성은 우주 지성과 불가분의 관계이며, 우주 지성의 헤아릴 수 없이 많은 나타남 중 하나이다. ​ ​8 몸의 지성은 원자와 분자를 일시적으로 결합시켜 당신의 육체를 이룬다. ​ ​9 그 지성은 신체 각 기관의 활동 뒤에서 작용하는 조직 원리이다. #삶으로다시떠오르기

< 감정은 '마음에 대한 몸의 반응'이다 >

https://blog.naver.com/madaboutit/223652514111

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

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

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

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

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

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

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

 * to 연산을 사용하여 처리된 데이터를 output-topic으로 저장합니다.

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

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

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

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

🕊️ Kafka Streams: 실시간 데이터 처리를 위한 도구

사이드 프로젝트 개발자를 구합니다.
기획은 80% 이상 완료되어 있는 상태입니다.
현재 팀 구성원 : 기획자, 디자이너, 마케터.
플러터와 백엔드 개발을 다루는 풀스택 개발자를 찾습니다.
보상: 처음에는 드릴 수 없으나 수익이 나면 공평하게 분배해 드립니다.
원할 시 스톡옵션도 드릴 수 있습니다.

사이드 프로젝트 개발자가 아니라 호구 개발자를 구합니다로 바꿔야 하는 것 아닌가?

서비스 전체를 만드는 개발자에게는 스톡옵션을 준다고 하고 수익은 나눠 갖는다고 합니다.
어차피 자기들도 돈이 없으니까 월급을 주지는 못하고 스톡옵션으로 준다는 것.
아마 스톡옵션이 뭔지도 모를 것이 분명합니다.
법인을 만들어야 하고, 정관에 뭘 적어야 하고 언제부터 효력이 발생하고 얼만큼 발행할 수 있는지.
이런 걸 알고 적었을까? (아마 아닐 것 같습니다)

그냥 일단 적어 놓고 누구 하나 걸려라 기다리는 것.
이런 것에 혹하는 개발자들은 설마 없겠죠…?

만들고 싶은 게 있으면 그냥 혼자서 만들면 됩니다.
누구에게 의지하고 싶은 마음을 가라 앉히고.
그러면 실패해도 남는 거라도 있습니다.

요즘엔 AI 툴들 덕분에 개발자들은 날개가 생겼습니다.
물론 다른 직군들도 마찬가지긴 합니다만.
각자 훨훨 날아가면 됩니다.

<code >사이드 프로젝트 개발자를 구합니다.</code><code >기획은 80% 이상 완료되어 있는 상태입니다.</code><code >현재 팀 구성원 : 기획자, 디자이너, 마케터.</code><code >플러터와 백엔드 개발을 다루는 풀스택 개발자를 찾습니다.</code><code >보상: 처음에는 드릴 수 없으나 수익이 나면 공평하게 분배해 드립니다.</code><code >원할 시 스톡옵션도 드릴 수 있습니다.</code> 사이드 프로젝트 개발자가 아니라 호구 개발자를 구합니다로 바꿔야 하는 것 아닌가? 서비스 전체를 만드는 개발자에게는 스톡옵션을 준다고 하고 수익은 나눠 갖는다고 합니다.어차피 자기들도 돈이 없으니까 월급을 주지는 못하고 스톡옵션으로 준다는 것.아마 스톡옵션이 뭔지도 모를 것이 분명합니다.법인을 만들어야 하고, 정관에 뭘 적어야 하고 언제부터 효력이 발생하고 얼만큼 발행할 수 있는지.이런 걸 알고 적었을까? (아마 아닐 것 같습니다) 그냥 일단 적어 놓고 누구 하나 걸려라 기다리는 것.이런 것에 혹하는 개발자들은 설마 없겠죠…? 만들고 싶은 게 있으면 그냥 혼자서 만들면 됩니다.누구에게 의지하고 싶은 마음을 가라 앉히고.그러면 실패해도 남는 거라도 있습니다. 요즘엔 AI 툴들 덕분에 개발자들은 날개가 생겼습니다.물론 다른 직군들도 마찬가지긴 합니다만.각자 훨훨 날아가면 됩니다.

호구 개발자를 구합니다

제가 예전에 낚이고 나서는 다시는 호구 잡히지 않으려고 합니다 ㅠㅠ몸도 마음도 다 망가져버린 시기였어요 ㅠㅠ

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멥스젠은 2019년 8월 조지아 공과대학(Georgia Institute of Technology)의 김용태 교수와 메사추세츠 공과대학(MIT) 로버트 랭거(Robert Langer) 교수가 공동 설립한 바이오텍이다. 인간의 주요 장기 내 세포 조직의 구조와 기능을 모사한 미세생리시스템(MPS)과 다양한 종류의 나노약물 전달체를 고효율 및 고수율로 대량 생산할 수 있는 시스템을 개발하고 있다.

https://m.edaily.co.kr/News/Read?mediaCodeNo=257&newsId=03050406639087360&utm_source=https://n.news.naver.com/

멥스젠은 2019년 8월 조지아 공과대학(Georgia Institute of Technology)의 김용태 교수와 메사추세츠 공과대학(MIT) 로버트 랭거(Robert Langer) 교수가 공동 설립한 바이오텍이다. 인간의 주요 장기 내 세포 조직의 구조와 기능을 모사한 미세생리시스템(MPS)과 다양한 종류의 나노약물 전달체를 고효율 및 고수율로 대량 생산할 수 있는 시스템을 개발하고 있다. https://m.edaily.co.kr/News/Read?mediaCodeNo=257&amp;newsId=03050406639087360&amp;utm_source=https://n.news.naver.com/

이데일리

Redis는 Java 애플리케이션에서 캐싱, 세션 관리, 실시간 데이터 저장소로 자주 사용됩니다. Redis 클라이언트에서 데이터를 저장하거나 가져올 때, 데이터는 반드시 직렬화되어야 합니다. 직렬화 방식은 성능과 코드의 유지보수에 큰 영향을 미치기 때문에 잘 선택해야 합니다. 이번 포스팅에서는 Java에서 Redis 직렬화 시 자주 사용하는 방법들을 비교하고 각 방식의 특징과 예제를 설명합니다. JdkSerializationRedisSerializerJDK 기본 직렬화는 Java 표준 라이브러리에서 제공하는 java.io.Serializable 인터페이스를 사용하여 객체를 바이트 스트림으로 변환하는 방식입니다. 이 방식은 사용하기 편리하지만, 다소 무거운 오버헤드가 있을 수 있습니다.  장점:Java ..

Java Redis 직렬화 삼총사: Json, String, JDK

이번 포스팅에서는 Java에서 Redis 직렬화 시 자주 사용하는 방법들을 비교하고 각 방식의 특징과 예제를 설명합니다.
 
JdkSerializationRedisSerializer
JDK 기본 직렬화는 Java 표준 라이브러리에서 제공하는 java.io.Serializable 인터페이스를 사용하여 객체를 바이트 스트림으로 변환하는 방식입니다. 이 방식은 사용하기 편리하지만, 다소 무거운 오버헤드가 있을 수 있습니다. 
 
장점:
 * Java 내장 기능이라 별도의 라이브러리 필요 없음
 * 복잡한 객체 구조도 쉽게 직렬화 가능
단점:
 * 직렬화된 데이터가 상대적으로 큼
 * 직렬화/역직렬화 과정이 비교적 느림
public class RedisConfig {
 public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate() {
 RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
 template.setValueSerializer(new JdkSerializationRedisSerializer());
 // 기타 설정
 return template;
 }
} 

저장되는 형태
127.0.0.1:6379> GET user:2
"\xac\xed\x00\x05sr\x00\x04User...\x78\x6f"

 
StringRedisSerializer
String 직렬화는 데이터를 문자열 형태로 저장하는 방식입니다. 이 방식은 간단하고 가볍기 때문에 기본적인 키-값 저장에 적합합니다. 직렬화 과정 없이 단순히 데이터를 문자열로 변환하여 Redis에 저장합니다.
 
장점:
 * 속도가 빠르고 갑벼움
 * 데이터가 사람이 읽을 수 있어 디버깅이 쉬움
단점:
 * 객체 직렬화에 비해 유연성이 떨어짐
 * 복잡한 데이터 구조에는 적합하지 않음 
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;

public class RedisConfig {
 public RedisTemplate<String, String> redisTemplate() {
 RedisTemplate<String, String> template = new RedisTemplate<>();
 template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
 template.setValueSerializer(new StringRedisSerializer());
 // 기타 설정
 return template;
 }
}

저장되는 형태
127.0.0.1:6379> GET message
"Hello, World!"

 
GenericJackson2JsonRedisSerializer
JSON 직렬화는 객체를 JSON 문자열로 변환하는 방식입니다. JSON은 가볍고 사람이 읽을 수 있으며 다양한 언어와 호환이 잘 됩니다. Jackson 라이브러리 등을 활용해 손쉽게 구현할 수 있습니다.
 
장점:
 * 데이터 포맷이 가볍고 사람이 읽기 쉬움
 * 다양한 언어 간 호환성 우수
 * 객체 타입을 손쉽게 복원 가능
단점:
 * 데이터 크기가 텍스트 기반이라 다소 클 수 있음
 * 이진 데이터보다는 느림
import org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;

public class RedisConfig {
 public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate() {
 RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
 template.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
 // 기타 설정
 return template;
 }
}

저장되는 형태
127.0.0.1:6379> GET user:1
"{\"@class\":\"com.example.User\",\"name\":\"Alice\",\"age\":25}"

 
케이스별 선택
 * 여러 언어와의 호환성: GenericJackson2JsonRedisSerializer 추천
 * 같은 언어(Java) 간 데이터 공유: GenericJackson2JsonRedisSerializer 또는 JdkSerializationRedisSerializer 추천
 * 단순 데이터: StringRedisSerializer 추천
 * 복잡한 객체 또는 Java 전용 데이터: JdkSerializationRedisSerializer (단, 모든 서비스가 Java인 경우에만)
 
저 같은 경우는 서로 다른 서비스에서 동일한 Redis 클러스터를 사용하고 있었습니다. 동일한 프로젝트가 아니었기에 JdkSerializationRedisSerializer은 사용할 수 없었고, 간단한 데이터도 아니었기에 String을 선택하기에도 어려웠습니다.
 
결국 GenericJackson2JsonRedisSerializer를 선택하였는데, 기본적으로 포함되는 @class 속성은 데이터의 타입 정보를 제공하지만, 다른 서비스에서 필요하지 않았습니다. 이를 비활성화하려면 ObjectMapper 설정을 통해 커스터마이징할 수 있습니다.

이번 포스팅에서는 Java에서 Redis 직렬화 시 자주 사용하는 방법들을 비교하고 각 방식의 특징과 예제를 설명합니다.&nbsp;JdkSerializationRedisSerializerJDK 기본 직렬화는 Java 표준 라이브러리에서 제공하는 java.io.Serializable 인터페이스를 사용하여 객체를 바이트 스트림으로 변환하는 방식입니다. 이 방식은 사용하기 편리하지만, 다소 무거운 오버헤드가 있을 수 있습니다.&nbsp;&nbsp;장점:<ul ><li>Java 내장 기능이라 별도의 라이브러리 필요 없음</li><li>복잡한 객체 구조도 쉽게 직렬화 가능</li></ul>단점:<ul ><li>직렬화된 데이터가 상대적으로 큼</li><li>직렬화/역직렬화 과정이 비교적 느림</li></ul><pre ><code class="language-java">public class RedisConfig {
 public RedisTemplate&lt;String, Object&gt; redisTemplate() {
 RedisTemplate&lt;String, Object&gt; template = new RedisTemplate&lt;&gt;();
 template.setValueSerializer(new JdkSerializationRedisSerializer());
 // 기타 설정
 return template;
 }
}&nbsp;</code></pre>저장되는 형태<pre ><code class="language-ruby">127.0.0.1:6379&gt; GET user:2
"\xac\xed\x00\x05sr\x00\x04User...\x78\x6f"</code></pre>&nbsp;StringRedisSerializerString 직렬화는 데이터를 문자열 형태로 저장하는 방식입니다. 이 방식은 간단하고 가볍기 때문에 기본적인 키-값 저장에 적합합니다. 직렬화 과정 없이 단순히 데이터를 문자열로 변환하여 Redis에 저장합니다.&nbsp;장점:<ul ><li>속도가 빠르고 갑벼움</li><li>데이터가 사람이 읽을 수 있어 디버깅이 쉬움</li></ul>단점:<ul ><li>객체 직렬화에 비해 유연성이 떨어짐</li><li>복잡한 데이터 구조에는 적합하지 않음&nbsp;</li></ul><pre ><code class="language-java">import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;

public class RedisConfig {
 public RedisTemplate&lt;String, String&gt; redisTemplate() {
 RedisTemplate&lt;String, String&gt; template = new RedisTemplate&lt;&gt;();
 template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
 template.setValueSerializer(new StringRedisSerializer());
 // 기타 설정
 return template;
 }
}</code></pre>저장되는 형태<pre ><code class="language-ruby">127.0.0.1:6379&gt; GET message
"Hello, World!"</code></pre>&nbsp;GenericJackson2JsonRedisSerializerJSON 직렬화는 객체를 JSON 문자열로 변환하는 방식입니다. JSON은 가볍고 사람이 읽을 수 있으며 다양한 언어와 호환이 잘 됩니다. Jackson 라이브러리 등을 활용해 손쉽게 구현할 수 있습니다.&nbsp;장점:<ul ><li>데이터 포맷이 가볍고 사람이 읽기 쉬움</li><li>다양한 언어 간 호환성 우수</li><li>객체 타입을 손쉽게 복원 가능</li></ul>단점:<ul ><li>데이터 크기가 텍스트 기반이라 다소 클 수 있음</li><li>이진 데이터보다는 느림</li></ul><pre ><code class="language-java">import org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;

public class RedisConfig {
 public RedisTemplate&lt;String, Object&gt; redisTemplate() {
 RedisTemplate&lt;String, Object&gt; template = new RedisTemplate&lt;&gt;();
 template.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
 // 기타 설정
 return template;
 }
}</code></pre>저장되는 형태<pre ><code class="language-ruby">127.0.0.1:6379&gt; GET user:1
"{\"@class\":\"com.example.User\",\"name\":\"Alice\",\"age\":25}"</code></pre>&nbsp;케이스별 선택<ul ><li>여러 언어와의 호환성: GenericJackson2JsonRedisSerializer 추천</li><li>같은 언어(Java) 간 데이터 공유: GenericJackson2JsonRedisSerializer 또는 JdkSerializationRedisSerializer 추천</li><li>단순 데이터: StringRedisSerializer 추천</li><li>복잡한 객체 또는 Java 전용 데이터: JdkSerializationRedisSerializer (단, 모든 서비스가 Java인 경우에만)</li></ul>&nbsp;저 같은 경우는 서로 다른 서비스에서 동일한 Redis 클러스터를 사용하고 있었습니다. 동일한 프로젝트가 아니었기에 JdkSerializationRedisSerializer은 사용할 수 없었고, 간단한 데이터도 아니었기에 String을 선택하기에도 어려웠습니다.&nbsp;결국 GenericJackson2JsonRedisSerializer를 선택하였는데, 기본적으로 포함되는 @class 속성은 데이터의 타입 정보를 제공하지만, 다른 서비스에서 필요하지 않았습니다. 이를 비활성화하려면 ObjectMapper 설정을 통해 커스터마이징할 수 있습니다.

덕토피아

🕊️ Java Redis직렬화 삼총사: Json, String, 

Hibernate 는 지연 로딩, 캐싱, 쿼리 순서 최적화 등 개발자가 애플리케이션 개발에만 집중할 수 있도록 여러가지 편의 기능을 제공합니다. 저는 오늘 이 ‘편의 기능’ 때문에 ‘불편해진’ 경험들에 대해 이야기 해보려 합니다.

Hibernate 의 ‘불편한’ 편의 기능들

JPA(Hibernate)를 사용하면서 생긴 불평불만들
Hibernate 는 정말 좋은 프레임워크일까?
https://medium.com/@hyeon9mak/hibernate-%EC%9D%98-%EB%B6%88%ED%8E%B8%ED%95%9C-%ED%8E%B8%EC%9D%98-%EA%B8%B0%EB%8A%A5%EB%93%A4-06a1fbc7492a

JPA(Hibernate)를 사용하면서 생긴 불평불만들Hibernate 는 정말 좋은 프레임워크일까?https://medium.com/@hyeon9mak/hibernate-%EC%9D%98-%EB%B6%88%ED%8E%B8%ED%95%9C-%ED%8E%B8%EC%9D%98-%EA%B8%B0%EB%8A%A5%EB%93%A4-06a1fbc7492a

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JPA(Hibernate)를 사용하면서 생긴 불평불만들
Hiber

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기술 면접 질문을 매일매일 보내준다는 구독 서비스가 있습니다.
https://www.maeil-mail.kr/
서비스의 기능은 복잡하진 않지만 꽤 유용하게 활용해 볼 수 있을 것 같더라고요. 하루의 5분으로 기술 인사이트의 확장에 도움이 되길 바라는 마음에 공유드립니다.

기술 면접 질문을 매일매일 보내준다는 구독 서비스가 있습니다.https://www.maeil-mail.kr/서비스의 기능은 복잡하진 않지만 꽤 유용하게 활용해 볼 수 있을 것 같더라고요. 하루의 5분으로 기술 인사이트의 확장에 도움이 되길 바라는 마음에 공유드립니다.

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유튜브 영상을 통해 본 분들도 있겠지만 일론 머스크는 다음과 같은 면접 질문을 통해 Exceptional Ability를 갖춘 사람을 찾으려 한다고 한다.

 * 인생 여정에 대해 말해달라는 걸로 시작해서
 * 그 과정에서 어떤 어려운 문제에 직면했으며
 * 그 문제를 어떻게 해결했고 어떤 결정을 내렸는가?

답변을 듣고 꼬리에 꼬리를 물고 계속해서 구체적이고 디테일한 질문을 통해 정말 본인이 한 것인지 아니면 남이 한 걸 본인이 한 것처럼 거짓말하는지도 알 수 있다고 한다. 인생 여정 이야기를 먼저 하는 이유는 그 사람에 대해 더 잘 알고 싶기도 하고 본인 이야기를 해야 좀더 다음 질문에 솔직하게 답변하게 되기 때문이 아닌가 싶다.

여러분들도 한번 위의 질문에 한번 본인이 자문자답해보면 어떨까 싶다. 특히 경력이 어느 정도 되는 분들이라면 어떤 문제를 해결보았고 그 과정에서 어떤 결정을 내렸는지 굉장히 의미있는 질문이다. 특히 "결정"이란 포인트가 중요하다. 커리어 초기에는 내가 결정을 내리기 보다는 남이 내린 결정에 맞춰 일을 하게 되지만 레벨이 올라가면서 결정을 내리는 역할을 하게 된다. 또 좋은 결과로 이루어진 결정만 의미가 있는 것이 아니다. 무엇을 배웠고 다음 번에는 이렇게 다르게 해보겠다는 것도 충분히 좋은 답변이다.

여담으로 X에서 일하는 지인에게 일론 머스크가 CEO가 된 뒤에 무엇이 변했는지 물어보았다.

 * 엔지니어의 수를 25% 밑으로 줄였고 레벨의 수를 확 줄여서 이제는 말단 개발자에서 세번 올라가면 일론 머스크라고 한다. 이제 트럼프가 미국 대통령이 되면서 일론 머스크가 정부 효율성을 높이는 일을 맡을 꺼라고 하던데 칼바람이 불 가능성이 높다. 25%로 줄였음에도 불구하고 전체적인 성과는 좋아졌으면 좋아졌지 나빠지지 않았다고 한다. 어쩌면 파킨슨의 법칙이 적용되고 있었는지도 모르겠다. 파킨슨의 법칙은 주어진 업무는 그 일을 처리할 수 있는 시간만큼 늘어나게 되며 사람이 있는만큼 더 바빠지는 현상을 말한다.
 * 구글 클라우드에서 X 서비스가 돌고 있었는데 그걸 클라우드 바깥(On-Premise)으로 이전하는 프로젝트를 진행 중이라 한다. 다들 클라우드에서 도는 세상에 비용을 이슈로 클라우드 이전 세상으로 돌아가는 셈인데 이 역시 일론 머스크가 아니라면 할 수 없는 결정이 아닌가 싶다.

유튜브 영상을 통해 본 분들도 있겠지만 일론 머스크는 다음과 같은 면접 질문을 통해 Exceptional Ability를 갖춘 사람을 찾으려 한다고 한다. <ul ><li>인생 여정에 대해 말해달라는 걸로 시작해서</li><li>그 과정에서 어떤 어려운 문제에 직면했으며</li><li>그 문제를 어떻게 해결했고 어떤 결정을 내렸는가?</li></ul> 답변을 듣고 꼬리에 꼬리를 물고 계속해서 구체적이고 디테일한 질문을 통해 정말 본인이 한 것인지 아니면 남이 한 걸 본인이 한 것처럼 거짓말하는지도 알 수 있다고 한다. 인생 여정 이야기를 먼저 하는 이유는 그 사람에 대해 더 잘 알고 싶기도 하고 본인 이야기를 해야 좀더 다음 질문에 솔직하게 답변하게 되기 때문이 아닌가 싶다. 여러분들도 한번 위의 질문에 한번 본인이 자문자답해보면 어떨까 싶다. 특히 경력이 어느 정도 되는 분들이라면 어떤 문제를 해결보았고 그 과정에서 어떤 결정을 내렸는지 굉장히 의미있는 질문이다. 특히 "결정"이란 포인트가 중요하다. 커리어 초기에는 내가 결정을 내리기 보다는 남이 내린 결정에 맞춰 일을 하게 되지만 레벨이 올라가면서 결정을 내리는 역할을 하게 된다. 또 좋은 결과로 이루어진 결정만 의미가 있는 것이 아니다. 무엇을 배웠고 다음 번에는 이렇게 다르게 해보겠다는 것도 충분히 좋은 답변이다. 여담으로 X에서 일하는 지인에게 일론 머스크가 CEO가 된 뒤에 무엇이 변했는지 물어보았다. <ul ><li>엔지니어의 수를 25% 밑으로 줄였고 레벨의 수를 확 줄여서 이제는 말단 개발자에서 세번 올라가면 일론 머스크라고 한다. 이제 트럼프가 미국 대통령이 되면서 일론 머스크가 정부 효율성을 높이는 일을 맡을 꺼라고 하던데 칼바람이 불 가능성이 높다. 25%로 줄였음에도 불구하고 전체적인 성과는 좋아졌으면 좋아졌지 나빠지지 않았다고 한다. 어쩌면 파킨슨의 법칙이 적용되고 있었는지도 모르겠다. 파킨슨의 법칙은 주어진 업무는 그 일을 처리할 수 있는 시간만큼 늘어나게 되며 사람이 있는만큼 더 바빠지는 현상을 말한다.</li><li>구글 클라우드에서 X 서비스가 돌고 있었는데 그걸 클라우드 바깥(On-Premise)으로 이전하는 프로젝트를 진행 중이라 한다. 다들 클라우드에서 도는 세상에 비용을 이슈로 클라우드 이전 세상으로 돌아가는 셈인데 이 역시 일론 머스크가 아니라면 할 수 없는 결정이 아닌가 싶다.</li></ul>

일론 머스크의 면접 질문

01 . 그 어느 때보다 개인의 퍼스널리티가 주목받고 있는 시대에 살고 있다는 사실은 쉽게 부정할 수 없을 겁니다. 대중이 아닌 개인의 차원에서 그들의 니즈를 파악하는 것이 회사는 물론 거대 경제에서도 중요한 목표가 되었고, 우리 개개인 역시도 '나는 어떤 사람인가'에 대한 관심도가 아주 높아졌기 때문이죠. 어쩌면 MBTI를 포함한 각종 성향 테스트, 유행하는 캐릭터들을 활용한 스타일과 케미스트리를 알아보는 게임들이 주목받는 것도 어쩌면 이 이유들에 근거하고 있다고 봐도 무방할 겁니다.

02 . 예전 ⟪기획자의 독서⟫란 책의 도입부에서 이런 취지의 표현을 쓴 적이 있습니다.
'세상에 기획자라고 불리는 직무가 아주 많지만, 그중에서도 각자의 무기를 들고 있는 기획자가 늘어나면 좋겠다. 그래서 여러 스타일의 기획자가 존재하고, 그들이 만든 기획물이 세상에 더더욱 많아지면 좋겠다'고 말입니다.
그런데 이 표현을 읽고서 몇몇 분들이 DM을 통해 비슷한 질문을 주셨습니다.
"저는 내향적인 성향인데 마케팅 직무가 잘 어울릴까요? 어떤 무기를 찾아야 하는지 모르겠어요.", "저는 지루한 것을 못 참는 성격인데 한 브랜드를 오래 담당하는 게 좋은 선택일까요?"

03 . 비교적 친분이 있고, 심지어 함께 일해 본 경험이 있는 사람들에게도 쉽게 해줄 수 있는 답이 아니니 당연히 구체적인 답변을 드릴 수 없었습니다. 그에 대한 고민과 결정은 오롯이 본인의 몫이라는 사실을 최대한 정중히 알려드렸던 사실이 기억나니까요.
하지만 동시에 놀랐던 사실 한 가지는 바로 꽤 많은 사람들이 성향과 성격과 역량을 구분 짓지 못하면서 일을 하고 있구나 하는 것이었습니다. 즉, 자기만의 장점을 갈고닦아 그걸 무기로 만드는 과정에서 이 세 가지를 아주 주관적으로 해석해 활용하고 있다는 걸 깨닫게 된 것이죠.

04 . 업무를 할 때도 자주 강조하는 사실이지만 우선 성격과 성향은 명확히 구분되는 개념입니다. 성격은 '현재의 나'로 대표되는 특성이라 할 수 있습니다. 만약 우리를 계량화(?) 할 수 있다면 병원에서 진단을 받는 것처럼 지금 곧장 나에게서 추출해낼 수 있는 특성이 바로 성격인 것이죠. 반대로 성향은 단어에서도 유추할 수 있듯이 '방향'의 목적이 추가된 개념입니다. 즉, 내가 갖고 있는 성격을 기반으로 '나는 어떤 사람이 되고 싶다'는 바람이 꽤 상당 부분 차지하고 있는 미래지향적 특성인 거죠. 그래서 한 줄로 정리하자면 성격은 지금의 나, 성향은 앞으로 나아가는 나라고 해도 큰 무리가 없습니다.

05 . 그런데 간혹 이 두 가지만을 거론하면서 '저는 ~ 이런이런 성격이라 그 업무는 하기가 어려울 것 같아요'라든가 '제 성향과는 맞지 않는 업무인 것 같아서 고민이 됩니다'라는 이야기를 하는 사람들을 자주 봅니다. 물론 본인이 가진 특성이 직무에 지대한 영향을 준다는 것은 결코 부정할 수 없는 사실이지만 냉정하게 따지고 보면 업무는 성격과 성향으로 주어지는 것이 아닙니다. 바로 우리에겐 마지막 남아있는 개념, 바로 '역량'이라는 것이 존재하기 때문이죠.

06 . 그동안 적지 않은 시간을 일해오면서 사람들의 선입견과 전혀 다른 모습을 보이는 유능한 인재들을 꽤 많이 목격했습니다. 분명 저 필드에서 일하려면 꽤나 터프하고 강직한 성격을 가지고 있어야 할 것 같은데, 침착하고 (어찌 보면 내성적인, 하지만) 꼼꼼한 성격의 사람이 훨씬 좋은 결과를 만들어내는 경우도 봤고, 아주 감성적이고 창의적이어야 하는 분야일 것 같음에도 지극히 이성적이고 데이터베이스의 사고를 하는 사람이 희대의 걸작을 만들어내는 사례도 있었으니 말이죠. 사람을 겉으로만, 아니 겉과 속을 나름 알고 있다고 해도 함부로 평가 내리면 안 된다는 사실을 다시 한번 깨닫는 순간이었죠.

07 . 그리고 이 사람들을 지켜보다 보면 한 가지 공통점이 발견되었습니다. 그들은 늘 '성향은 성향이고, 역량은 역량이다'라는 인식이 매우 분명한 사람들이었다는 겁니다. 다시 말해 '나는 A의 성향임이 분명하지만 이 일을 잘하기 위해서는 B라는 역량이 반드시 필요하다'는 사실을 잘 인지하는 인재들이었고, A로 인해 B가 잘 발휘되지 않을 거라는 무리한 가설을 세우지 않는 타입들이었습니다. 무엇보다 A가 필요한 자리에 B를, B가 필요한 자리에 A를 거론하지 않는 메타인지를 갖추고 있다는 게 가장 큰 장점이었고요.

08 . 이건 '성격과 성향은 서로 영향을 줄 수 있을지 몰라도, 이를 역량으로까지 연결 짓는 것은 무리가 있다'는 사실을 잘 보여줍니다. '해당 업무에 대한 경험이 적어서 이 일을 잘 해결할 수 있을지 고민이 됩니다'는 설득력이 있지만, '제 성격이 소심해서 이 일에 맞을지 모르겠어요'는 상당히 설득력이 떨어진다는 얘기인 거죠.
반대로 리더의 입장에서도 역량이 아닌 성격과 성향을 기준으로 업무를 배분하는 것은 적지 않은 리스크를 동반합니다. 개인의 특성이라는 게 참고 요소는 될 수 있을지 몰라도 역량에 앞선 우선 요소가 될 수는 없는 것이니 말이죠.

09 . 우스갯소리가 조금 섞이긴 했지만 가끔 누군가의 질문에 '일이니까요'라고 대답할 때가 있습니다. 예를 들면 '사람 앞에 나서는 걸 부담스러워하는 성격이라고 했는데 발표할 때는 왜 하나도 안 떠세요?'라든가 '외향적인 사람들을 만나면 종종 기가 빨린다고 하셨는데, 어떻게 먼저 제안하고 태핑하고 하는 것에 스트레스받지 않는 거죠?'라는 질문이죠. 그렇다고 제가 그 순간 스스로에게 엄청난 최면을 거는 것도 아닌 라는 걸 돌이켜보면 결국 답은 '그건 내가 할 수 있는 역량의 범위이니, 일이 되게 하기 위해서는 필요한 과정이다'가 맞는 것 같아요. 성격과 성향을 들먹이면서 할 수 있는 일조차 밀어내고, 발전해야 할 부분조차 외면시 하는 것은 성장 욕구가 없는 것과 마찬가지니까요.

10 . 개인의 특성이 주목받는 시대를 넘어 초개인화에 접근하는 세상이라고 하지만, 나라는 개인에 가장 집중해야 하는 사람은 다름 아닌 우리 자신입니다. 그리고 나 자신을 잘 이해하기 위해서는 지금의 나(성격)와 앞으로의 나(성향)를 규정하는 것도 중요하지만 지금 내 손에 들려있는 것과 비교적 쉽고 빠르게 체득할 수 있는 것, 남들보다 더 경쟁적으로 우위를 확보할 수 있는 것(역량)들과의 관계를 파악하는 것도 너무너무 중요합니다. 쌀로 밥을 짓는다는 사실만큼 당연한 것이 '일은 역량으로 한다'는 사실일 테니 말이죠.
그러니 누군가 일로서 여러분을 파악하려 하는 시도를 한다면 그때는 여러분 스스로 먼저 질문을 던져보는 게 좋을 것 같습니다. '나의 성격과 성향은 나의 역량과 어떤 관계를 맺고 있나'라고 말입니다.

01 . 그 어느 때보다 개인의 퍼스널리티가 주목받고 있는 시대에 살고 있다는 사실은 쉽게 부정할 수 없을 겁니다. 대중이 아닌 개인의 차원에서 그들의 니즈를 파악하는 것이 회사는 물론 거대 경제에서도 중요한 목표가 되었고, 우리 개개인 역시도 '나는 어떤 사람인가'에 대한 관심도가 아주 높아졌기 때문이죠. 어쩌면 MBTI를 포함한 각종 성향 테스트, 유행하는 캐릭터들을 활용한 스타일과 케미스트리를 알아보는 게임들이 주목받는 것도 어쩌면 이 이유들에 근거하고 있다고 봐도 무방할 겁니다. 02 . 예전 ⟪기획자의 독서⟫란 책의 도입부에서 이런 취지의 표현을 쓴 적이 있습니다.'세상에 기획자라고 불리는 직무가 아주 많지만, 그중에서도 각자의 무기를 들고 있는 기획자가 늘어나면 좋겠다. 그래서 여러 스타일의 기획자가 존재하고, 그들이 만든 기획물이 세상에 더더욱 많아지면 좋겠다'고 말입니다.그런데 이 표현을 읽고서 몇몇 분들이 DM을 통해 비슷한 질문을 주셨습니다."저는 내향적인 성향인데 마케팅 직무가 잘 어울릴까요? 어떤 무기를 찾아야 하는지 모르겠어요.", "저는 지루한 것을 못 참는 성격인데 한 브랜드를 오래 담당하는 게 좋은 선택일까요?" 03 . 비교적 친분이 있고, 심지어 함께 일해 본 경험이 있는 사람들에게도 쉽게 해줄 수 있는 답이 아니니 당연히 구체적인 답변을 드릴 수 없었습니다. 그에 대한 고민과 결정은 오롯이 본인의 몫이라는 사실을 최대한 정중히 알려드렸던 사실이 기억나니까요. 하지만 동시에 놀랐던 사실 한 가지는 바로 꽤 많은 사람들이 성향과 성격과 역량을 구분 짓지 못하면서 일을 하고 있구나 하는 것이었습니다. 즉, 자기만의 장점을 갈고닦아 그걸 무기로 만드는 과정에서 이 세 가지를 아주 주관적으로 해석해 활용하고 있다는 걸 깨닫게 된 것이죠. 04 . 업무를 할 때도 자주 강조하는 사실이지만 우선 성격과 성향은 명확히 구분되는 개념입니다. 성격은 '현재의 나'로 대표되는 특성이라 할 수 있습니다. 만약 우리를 계량화(?) 할 수 있다면 병원에서 진단을 받는 것처럼 지금 곧장 나에게서 추출해낼 수 있는 특성이 바로 성격인 것이죠. 반대로 성향은 단어에서도 유추할 수 있듯이 '방향'의 목적이 추가된 개념입니다. 즉, 내가 갖고 있는 성격을 기반으로 '나는 어떤 사람이 되고 싶다'는 바람이 꽤 상당 부분 차지하고 있는 미래지향적 특성인 거죠. 그래서 한 줄로 정리하자면 성격은 지금의 나, 성향은 앞으로 나아가는 나라고 해도 큰 무리가 없습니다. 05 . 그런데 간혹 이 두 가지만을 거론하면서 '저는 ~ 이런이런 성격이라 그 업무는 하기가 어려울 것 같아요'라든가 '제 성향과는 맞지 않는 업무인 것 같아서 고민이 됩니다'라는 이야기를 하는 사람들을 자주 봅니다. 물론 본인이 가진 특성이 직무에 지대한 영향을 준다는 것은 결코 부정할 수 없는 사실이지만 냉정하게 따지고 보면 업무는 성격과 성향으로 주어지는 것이 아닙니다. 바로 우리에겐 마지막 남아있는 개념, 바로 '역량'이라는 것이 존재하기 때문이죠. 06 . 그동안 적지 않은 시간을 일해오면서 사람들의 선입견과 전혀 다른 모습을 보이는 유능한 인재들을 꽤 많이 목격했습니다. 분명 저 필드에서 일하려면 꽤나 터프하고 강직한 성격을 가지고 있어야 할 것 같은데, 침착하고 (어찌 보면 내성적인, 하지만) 꼼꼼한 성격의 사람이 훨씬 좋은 결과를 만들어내는 경우도 봤고, 아주 감성적이고 창의적이어야 하는 분야일 것 같음에도 지극히 이성적이고 데이터베이스의 사고를 하는 사람이 희대의 걸작을 만들어내는 사례도 있었으니 말이죠. 사람을 겉으로만, 아니 겉과 속을 나름 알고 있다고 해도 함부로 평가 내리면 안 된다는 사실을 다시 한번 깨닫는 순간이었죠. 07 . 그리고 이 사람들을 지켜보다 보면 한 가지 공통점이 발견되었습니다. 그들은 늘 '성향은 성향이고, 역량은 역량이다'라는 인식이 매우 분명한 사람들이었다는 겁니다. 다시 말해 '나는 A의 성향임이 분명하지만 이 일을 잘하기 위해서는 B라는 역량이 반드시 필요하다'는 사실을 잘 인지하는 인재들이었고, A로 인해 B가 잘 발휘되지 않을 거라는 무리한 가설을 세우지 않는 타입들이었습니다. 무엇보다 A가 필요한 자리에 B를, B가 필요한 자리에 A를 거론하지 않는 메타인지를 갖추고 있다는 게 가장 큰 장점이었고요. 08 . 이건 '성격과 성향은 서로 영향을 줄 수 있을지 몰라도, 이를 역량으로까지 연결 짓는 것은 무리가 있다'는 사실을 잘 보여줍니다. '해당 업무에 대한 경험이 적어서 이 일을 잘 해결할 수 있을지 고민이 됩니다'는 설득력이 있지만, '제 성격이 소심해서 이 일에 맞을지 모르겠어요'는 상당히 설득력이 떨어진다는 얘기인 거죠. 반대로 리더의 입장에서도 역량이 아닌 성격과 성향을 기준으로 업무를 배분하는 것은 적지 않은 리스크를 동반합니다. 개인의 특성이라는 게 참고 요소는 될 수 있을지 몰라도 역량에 앞선 우선 요소가 될 수는 없는 것이니 말이죠. 09 . 우스갯소리가 조금 섞이긴 했지만 가끔 누군가의 질문에 '일이니까요'라고 대답할 때가 있습니다. 예를 들면 '사람 앞에 나서는 걸 부담스러워하는 성격이라고 했는데 발표할 때는 왜 하나도 안 떠세요?'라든가 '외향적인 사람들을 만나면 종종 기가 빨린다고 하셨는데, 어떻게 먼저 제안하고 태핑하고 하는 것에 스트레스받지 않는 거죠?'라는 질문이죠. 그렇다고 제가 그 순간 스스로에게 엄청난 최면을 거는 것도 아닌 라는 걸 돌이켜보면 결국 답은 '그건 내가 할 수 있는 역량의 범위이니, 일이 되게 하기 위해서는 필요한 과정이다'가 맞는 것 같아요. 성격과 성향을 들먹이면서 할 수 있는 일조차 밀어내고, 발전해야 할 부분조차 외면시 하는 것은 성장 욕구가 없는 것과 마찬가지니까요. 10 . 개인의 특성이 주목받는 시대를 넘어 초개인화에 접근하는 세상이라고 하지만, 나라는 개인에 가장 집중해야 하는 사람은 다름 아닌 우리 자신입니다. 그리고 나 자신을 잘 이해하기 위해서는 지금의 나(성격)와 앞으로의 나(성향)를 규정하는 것도 중요하지만 지금 내 손에 들려있는 것과 비교적 쉽고 빠르게 체득할 수 있는 것, 남들보다 더 경쟁적으로 우위를 확보할 수 있는 것(역량)들과의 관계를 파악하는 것도 너무너무 중요합니다. 쌀로 밥을 짓는다는 사실만큼 당연한 것이 '일은 역량으로 한다'는 사실일 테니 말이죠. 그러니 누군가 일로서 여러분을 파악하려 하는 시도를 한다면 그때는 여러분 스스로 먼저 질문을 던져보는 게 좋을 것 같습니다. '나의 성격과 성향은 나의 역량과 어떤 관계를 맺고 있나'라고 말입니다.

일은 성향이 아니라 역량으로 하는 거죠

Why Engineers Need To Write

여러분은 엔지니어로서 글쓰기를 얼마나 중요하게 생각하시나요? 코딩 역시도 잘 생각해보면 컴퓨터와 소통하기 위한 글쓰기 인데, 다른 개발자들과의 원활한 소통을 위해 내 생각을 글로 잘 쓰는것 역시 점점 더 중요해져가고 있는 것 같습니다.

 * 글쓰기는 곧 일의 일부
   * 중급 엔지니어로 성장하면서 글쓰기가 업무에서 큰 비중을 차지하게 됩니다.
   * 기술적인 질문을 던지고, 코드 리뷰를 하고, 디자인 문서를 작성하는 등 글쓰기는 협업의 핵심 요소로 자리 잡습니다.
   * 특히 코로나 이후 비대면 문화가 강화되면서, 비동기적 소통을 위한 문서화가 필수가 되었습니다.
     
     
 * 글쓰기는 자기 확장의 도구
   * 글쓰기를 통해 자신의 지식을 팀에 공유하면, 팀 전체의 생산성이 높아집니다.
   * 예를 들어, 동료의 작업 노트가 위키 형태로 팀원들에게 공유되면서 효율성을 높이는 사례가 있습니다.
   * 직접 코드를 작성하는 데 한계가 있지만, 글쓰기를 통해 팀을 더 빠르고 효과적으로 움직이게 하는 영향력을 발휘할 수 있습니다.

 * 글쓰기는 사고력을 강화한다
   * 글을 쓰면서 생각을 구조화하고 논리적으로 정리할 수 있습니다.
   * 디자인 문서를 작성하면서 새로운 최적화 방법이나 문제점을 발견하는 경우도 많습니다.
   * 이는 단순히 기존의 아이디어를 명확히 하는 것을 넘어, 새로운 아이디어를 창출하는 과정이 됩니다.

 * AI 시대에도 글쓰기의 가치는 여전하다
   * ChatGPT 같은 도구가 글쓰기를 대신할 수 있어도, 스스로 생각을 글로 표현하는 능력은 중요합니다.
   * 글쓰기는 단순한 작업이 아니라 사고를 논리적이고 깊이 있게 만들며, 이를 통해 더 나은 결정을 내리게 해줍니다.

여러분은 일상 업무에서 글쓰기를 얼마나 활용하고 계신가요? 팀과의 협업을 강화하기 위해 어떤 글쓰기 습관을 도입해볼 수 있을까요? :)

https://www.developing.dev/p/why-engineers-need-to-write

여러분은 엔지니어로서 글쓰기를 얼마나 중요하게 생각하시나요? 코딩 역시도 잘 생각해보면 컴퓨터와 소통하기 위한 글쓰기 인데, 다른 개발자들과의 원활한 소통을 위해 내 생각을 글로 잘 쓰는것 역시 점점 더 중요해져가고 있는 것 같습니다. <ul ><li>글쓰기는 곧 일의 일부<ul ><li>중급 엔지니어로 성장하면서 글쓰기가 업무에서 큰 비중을 차지하게 됩니다.</li><li>기술적인 질문을 던지고, 코드 리뷰를 하고, 디자인 문서를 작성하는 등 글쓰기는 협업의 핵심 요소로 자리 잡습니다.</li><li>특히 코로나 이후 비대면 문화가 강화되면서, 비동기적 소통을 위한 문서화가 필수가 되었습니다. </li></ul></li><li>글쓰기는 자기 확장의 도구<ul ><li>글쓰기를 통해 자신의 지식을 팀에 공유하면, 팀 전체의 생산성이 높아집니다.</li><li>예를 들어, 동료의 작업 노트가 위키 형태로 팀원들에게 공유되면서 효율성을 높이는 사례가 있습니다.</li><li>직접 코드를 작성하는 데 한계가 있지만, 글쓰기를 통해 팀을 더 빠르고 효과적으로 움직이게 하는 영향력을 발휘할 수 있습니다.</li></ul></li></ul> <ul ><li>글쓰기는 사고력을 강화한다<ul ><li>글을 쓰면서 생각을 구조화하고 논리적으로 정리할 수 있습니다.</li><li>디자인 문서를 작성하면서 새로운 최적화 방법이나 문제점을 발견하는 경우도 많습니다.</li><li>이는 단순히 기존의 아이디어를 명확히 하는 것을 넘어, 새로운 아이디어를 창출하는 과정이 됩니다.</li></ul></li></ul> <ul ><li>AI 시대에도 글쓰기의 가치는 여전하다<ul ><li>ChatGPT 같은 도구가 글쓰기를 대신할 수 있어도, 스스로 생각을 글로 표현하는 능력은 중요합니다.</li><li>글쓰기는 단순한 작업이 아니라 사고를 논리적이고 깊이 있게 만들며, 이를 통해 더 나은 결정을 내리게 해줍니다.</li></ul></li></ul> 여러분은 일상 업무에서 글쓰기를 얼마나 활용하고 계신가요? 팀과의 협업을 강화하기 위해 어떤 글쓰기 습관을 도입해볼 수 있을까요? :) https://www.developing.dev/p/why-engineers-need-to-write

www.developing.dev

개발자가 글을 써야 하는 이유

러시아도 놀라게 한 열정 ‘만학도 전설’ 공근식 박사 1992년 발행된 농업 잡지 ‘농진종묘’에는 직접 수확한 수박 한 통을 든 채 활짝 웃는 농부 공근식(충북 영동군 심천면 초강리)씨의 사진이 큼지막하게 실렸다. 

수박 농사 짓다 우주 공학… 농부처럼 공부하라, 결과는 정직하리니

1. “(늦은 나이에 공부를 시작해 수석 졸업 등을 해서 그런지 저에게 공부 비결을 물어보는 사람들이 많은데) 제가 농부였잖아요? (그래서) 일단 새벽 일찍 일어나요. 고요하고 머리도 팽팽 잘 돌아가요. 능률이 높죠”

2. “(게다가) 러시아는 겨울이 길거든요. 춥고, 졸리고, 수업 가기 싫죠. 그래도 이미 몸은 강의실로 움직이고 있어요. 농부가 밭 매러 가듯이요”

3. “(사람들은 요행을 바라지만) 뿌린 대로 거둔다, 이 말이 맞는 것 같아요. 저는 점심을 안 먹어요. 나이가 있다 보니 식곤증이 세게 와서요. 수학 올림피아드 대회에서 금메달 딴 10대들이랑 경쟁해야 하는데, 졸린 것보다 배고픈 게 낫죠. 지금은 습관이 됐어요”

4. “(늦은 나이에 러시아에서 공부하면서) 진짜 천재들 많이 봤어요. 머리 돌아가는 속도가 달라요. 뭐든 빨라요. 근데 포기도 빨라요. 저는 느리지만 계속하고 있을 뿐이고요”

5. “(물론) 공부에는 때가 있어요. 맞아요. 늦은 나이에 공부하려니 정말 힘들었어요. 그런데요, 반복을 이기는 건 없는 것 같아요. 중요한 건 지치지 않는 거예요”

6. “박사과정 때 들은 말인데요, 한국 학생들은 초반에 두각을 빨리 드러낸대요. 근데 갈수록 뒤처진대요. 중국이나 베트남 학생들은 정반대예요. 걔네는 자주 만나고 서로 묻고 토론하면서 공부해요. 한국 학생은 혼자서 하죠. 혼자 하면 빨리 지쳐요”

- 공근식 박사

1. “(늦은 나이에 공부를 시작해 수석 졸업 등을 해서 그런지 저에게 공부 비결을 물어보는 사람들이 많은데) 제가 농부였잖아요? (그래서) 일단 새벽 일찍 일어나요. 고요하고 머리도 팽팽 잘 돌아가요. 능률이 높죠” 2. “(게다가) 러시아는 겨울이 길거든요. 춥고, 졸리고, 수업 가기 싫죠. 그래도 이미 몸은 강의실로 움직이고 있어요. 농부가 밭 매러 가듯이요” 3. “(사람들은 요행을 바라지만) 뿌린 대로 거둔다, 이 말이 맞는 것 같아요. 저는 점심을 안 먹어요. 나이가 있다 보니 식곤증이 세게 와서요. 수학 올림피아드 대회에서 금메달 딴 10대들이랑 경쟁해야 하는데, 졸린 것보다 배고픈 게 낫죠. 지금은 습관이 됐어요” 4. “(늦은 나이에 러시아에서 공부하면서) 진짜 천재들 많이 봤어요. 머리 돌아가는 속도가 달라요. 뭐든 빨라요. 근데 포기도 빨라요. 저는 느리지만 계속하고 있을 뿐이고요” 5. “(물론) 공부에는 때가 있어요. 맞아요. 늦은 나이에 공부하려니 정말 힘들었어요. 그런데요, 반복을 이기는 건 없는 것 같아요. 중요한 건 지치지 않는 거예요” 6. “박사과정 때 들은 말인데요, 한국 학생들은 초반에 두각을 빨리 드러낸대요. 근데 갈수록 뒤처진대요. 중국이나 베트남 학생들은 정반대예요. 걔네는 자주 만나고 서로 묻고 토론하면서 공부해요. 한국 학생은 혼자서 하죠. 혼자 하면 빨리 지쳐요” - 공근식 박사

만학도의 전설, 공근식 박사의 공부법

이 글을 읽으시기 전에 이전의 글 <10분 만에 RAG 이해하기>를 먼저 읽고 오시면 지금 이 글의 이해에 도움이 됩니다. 0. 등장 배경 이미 잘 알고 계시지만, 이미 시장에는 OpenAI의 ChatGPT, 앤쓰로픽의 끌로드, 구글의 제미나이, 네이버의 하이퍼클로바X 와 같은 대표 LLM을 제외하고도 수많은 언어모델이 거의 매일 새롭게 나타나고 있으며 각

10분 만에 랭체인(LangChain) 이해하기

요즘 회사에서 AI 활용이 점점 더 중요해지고 있어요. 그중 랭체인(LangChain)은 ChatGPT 같은 AI 언어 모델을 더 똑똑하게 사용할 수 있도록 도와주는 툴이에요. 랭체인을 공부하면 어떤 이점이 있을까요?

 1. 반복 업무 자동화 🛠️
    이메일 요약, 고객 리뷰 분석 등 귀찮은 반복 작업을 AI가 대신해줘서 시간 절약이 가능해요. 일 더 빠르게 끝내고 칼퇴할 수도!
 2. 데이터 분석과 통합 📊
    다양한 데이터에서 빠르게 인사이트를 찾고 보고서 작성까지! 데이터 분석 업무가 편해져서 성과를 확 높일 수 있어요.
 3. AI와 함께 일하는 역량 🚀
    앞으로 AI와 협업은 필수 스킬! 랭체인을 알면 AI를 내 일에 더 유용하게 활용할 수 있어서 회사 내에서 인정받는 인재로 성장할 수 있어요.

결론적으로, 랭체인 공부하면 일잘러로 거듭날 수 있는 기회를 잡는 거죠! 😊

https://brunch.co.kr/@ywkim36/147

요즘 회사에서 AI 활용이 점점 더 중요해지고 있어요. 그중 랭체인(LangChain)은 ChatGPT 같은 AI 언어 모델을 더 똑똑하게 사용할 수 있도록 도와주는 툴이에요. 랭체인을 공부하면 어떤 이점이 있을까요? <ol ><li>반복 업무 자동화 🛠️ 이메일 요약, 고객 리뷰 분석 등 귀찮은 반복 작업을 AI가 대신해줘서 시간 절약이 가능해요. 일 더 빠르게 끝내고 칼퇴할 수도!</li><li>데이터 분석과 통합 📊 다양한 데이터에서 빠르게 인사이트를 찾고 보고서 작성까지! 데이터 분석 업무가 편해져서 성과를 확 높일 수 있어요.</li><li>AI와 함께 일하는 역량 🚀 앞으로 AI와 협업은 필수 스킬! 랭체인을 알면 AI를 내 일에 더 유용하게 활용할 수 있어서 회사 내에서 인정받는 인재로 성장할 수 있어요.</li></ol> 결론적으로, 랭체인 공부하면 일잘러로 거듭날 수 있는 기회를 잡는 거죠! 😊 https://brunch.co.kr/@ywkim36/147

10분만에 랭체인(LangChain) 이해하기

영향력 있는 유명인 vs. 실력 있는 전문가 - 링크드인에서 팔로워가 80,000명에 달하는 Julie Zhuo가 3일 전에 올린 글입니다. 원문은 링크드인에서 보실 수 있습니다. 연차가 쌓일 수록, 한 조직에서 계속 일을 오래 할수록 6단계 일 방식 중 스스로 어디까지 하고 있는지 항상 경계하고 의식하는게 필요합니다.

영향력 있는 유명인 vs. 실력 있는 전문가

링크드인에서 팔로워가 10만 명명에 달하는 Julie Zhuo가 올렸던 글입니다. 원문은 링크드인에서 보실 수 있습니다. 연차가 쌓일 수록, 한 조직에서 계속 일을 오래 할수록 6단계 일 방식 중 스스로 어디까지 하고 있는지 항상 경계하고 의식하는게 필요합니다. 원문 글의 4사분면을 살펴보시면서 글을 읽어보시면 좋겠습니다.

[ 큐레이터의 문장 🎒 ]

모든 사람들이 모두 전문가라고 생각하는 사람들은 사분면에서 가장 위쪽(제1사분면)에 있는 사람들입니다. 진짜 전문가(True expert)는 실력과 영향력을 모두 갖췄고 전문가라고 말할 수 있습니다. 모두 되고 싶어하는 롤모델입니다. 그런데 가장 위쪽(제2사분면)에 있는 사람은 실력이 없는데도 전문가라고 평가받기도 합니다. 이런 사람들을 실력이 없지만 유명한 사람, 인플루언서(Armchair influencer)라고 부릅니다. 두 부류에는 어떤 차이가 있을까요? 보통 우리가 일을 할 때에는 아래 6가지 일 하는 단계를 거치는데요.

1️⃣ 문제에 대해 탐구하고
2️⃣ 솔루션을 제안하고
3️⃣ 솔루션을 직접 실행하고
4️⃣ 솔루션이 어떤 영향을 가져오는지 지켜보고
5️⃣ 그 결과를 수용하고
6️⃣ 학습하고 반복하면서 계속 개선하고

진짜 전문가는 6가지를 모두 하지만, 가짜 전문가는 1 또는 2까지만 합니다. 오른쪽 아래(제4사분면)에는 숨은 실력자(Secret master)가 있습니다. 같이 일을 하다 "이런 사람이 있었다니!"라며 감탄을 안 할 수 없는 사람들이 있습니다. 배우고 싶고, 닮고 싶은 사람들이 실력 없는 유명인과 함께 있는 것이죠.

직접 솔루션을 실행하고 그 결과를 보면서 운영까지 들어가서 개선하는가? 진짜 전문가라면 실행, 운영, 개선이라는 사이클까지 해야 합니다. 모두 평론가가 되기 쉬운 시대에 정말 내가 문제를 해결하고 그 결과를 관찰하며 더 나은 솔루션으로 만들어가고 있는지 가만히 생각해 보면 좋겠습니다.

https://redbusbagman.com/armchairinfluencers/

링크드인에서 팔로워가 10만 명명에 달하는 Julie Zhuo가 올렸던 글입니다. 원문은 링크드인에서 보실 수 있습니다. 연차가 쌓일 수록, 한 조직에서 계속 일을 오래 할수록 6단계 일 방식 중 스스로 어디까지 하고 있는지 항상 경계하고 의식하는게 필요합니다. 원문 글의 4사분면을 살펴보시면서 글을 읽어보시면 좋겠습니다. [ 큐레이터의 문장 🎒 ] 모든 사람들이 모두 전문가라고 생각하는 사람들은 사분면에서 가장 위쪽(제1사분면)에 있는 사람들입니다. 진짜 전문가(True expert)는 실력과 영향력을 모두 갖췄고 전문가라고 말할 수 있습니다. 모두 되고 싶어하는 롤모델입니다. 그런데 가장 위쪽(제2사분면)에 있는 사람은 실력이 없는데도 전문가라고 평가받기도 합니다. 이런 사람들을 실력이 없지만 유명한 사람, 인플루언서(Armchair influencer)라고 부릅니다. 두 부류에는 어떤 차이가 있을까요? 보통 우리가 일을 할 때에는 아래 6가지 일 하는 단계를 거치는데요. 1️⃣ 문제에 대해 탐구하고2️⃣ 솔루션을 제안하고3️⃣ 솔루션을 직접 실행하고4️⃣ 솔루션이 어떤 영향을 가져오는지 지켜보고5️⃣ 그 결과를 수용하고6️⃣ 학습하고 반복하면서 계속 개선하고 진짜 전문가는 6가지를 모두 하지만, 가짜 전문가는 1 또는 2까지만 합니다. 오른쪽 아래(제4사분면)에는 숨은 실력자(Secret master)가 있습니다. 같이 일을 하다 "이런 사람이 있었다니!"라며 감탄을 안 할 수 없는 사람들이 있습니다. 배우고 싶고, 닮고 싶은 사람들이 실력 없는 유명인과 함께 있는 것이죠. 직접 솔루션을 실행하고 그 결과를 보면서 운영까지 들어가서 개선하는가? 진짜 전문가라면 실행, 운영, 개선이라는 사이클까지 해야 합니다. 모두 평론가가 되기 쉬운 시대에 정말 내가 문제를 해결하고 그 결과를 관찰하며 더 나은 솔루션으로 만들어가고 있는지 가만히 생각해 보면 좋겠습니다. https://redbusbagman.com/armchairinfluencers/

REDBUSBAGMAN | 빨간색 광역버스에 백팩을 메고 탑니다

《인플루언서와 유명세가 있는 사람의 차이》

1️⃣ 취업 루트 및 경험담

01. 미국 취업 루트: https://careerly.co.kr/comments/51260
02. 캐나다 취업 허가증 수령 경험담: https://careerly.co.kr/comments/56992
03. 미국 이민/해외 취업 준비 중이라면 꼭 알아야 하는 것: https://careerly.co.kr/comments/56991
04. 실리콘 밸리 개발자의 7가지 찰랜지: https://careerly.co.kr/comments/72236
05. 미국 생활하면서 가장 힘들었던 점: https://careerly.co.kr/comments/52097
06. 미국 취업 비자, 4월이 가장 절망적일 수 있는 이유: https://careerly.co.kr/comments/54680

2️⃣ 영어관련 자료

01. 개발자에게 필요한 영어 실력: https://careerly.co.kr/comments/56961
02. 영어 공부팁: https://careerly.co.kr/comments/60926
03. 영어 독해 공부법: https://careerly.co.kr/comments/67571

3️⃣ 면접관련 자료

01. 해외 개발자 면접 프로세스: https://careerly.co.kr/comments/56503
02. 해외 취업 준비 리소스: https://careerly.co.kr/comments/56991
03. 최종 면접 통과 준비를 위한 무료 노션 템플릿: https://careerly.co.kr/comments/72967
04. 취업 준비생 주목! 새로운 개발자 면접 유형: https://careerly.co.kr/comments/67219
05. 해외 취업 필수 코스 3탄 - 행동 인터뷰: https://careerly.co.kr/comments/54721

4️⃣ 이력서관련 자료

01. 좋은 영문 이력서 작성을 위해 절대 하면 안되는 실수: https://careerly.co.kr/comments/49380

5️⃣ 연봉 정보

01. 해외 개발자의 실제 연봉 데이터는? https://careerly.co.kr/comments/49341
02. 미국 지역별 연봉 정보: https://careerly.co.kr/comments/61147
03. 회사가 주는 대로 받는 게 아닌 요즘 개발자 연봉 구성: https://careerly.co.kr/comments/72735
04. 수석 엔지니어의 정확한 연봉, 세율 그리고 세후 실수령액 +세금 보고서: https://careerly.co.kr/comments/72449

6️⃣ 해외 및 외국계 회사관련 자료

01. 워라밸 보장하는 미국 회사 리스트: https://careerly.co.kr/comments/51258

가끔 해외 취업 관련 DM 보내주시는데, 한곳에 모아서 볼 수 있는 곳이 없어서 그동안 포스팅했던 글을 정리해서 올립니다. 해외 취업 준비할 때 가장 어려웠던 점은 공식 사이트 외에 경험담을 통해서만 알 수 있는 점들을 쉽게 접할 수 없었던 것 같아요. 개인 경험담도 있지만 여러 자료를 읽고 공감했던 것까지 모두 모아봤습니다. 추가로 궁금하신 점은 댓글에 남겨주세요 :)

해외 취업이 목표라면 지금부터 알아둬야 할 20가지 자료

링크드인, 딥마인드 창업자 출신들이 만든 인공지능 스타트업. 빌게이츠, 엔비디아에게 1조 넘는 투자를 받았구요. 그냥 거물들이 시작한 스케일이 다른 회사... 재미있는 영상 있어서 소개 드립니다. 인플렉션 이라는 회사입니다. Translated by H 영상 출처 (미번역) : https://youtu.be/g6J3ZDry9BY DISCLAIMER - The copyright of the original video belongs to the origin

빌게이츠와 엔비디아가 1조원을 투자한 인공지능 회사 | Inflection AI

링크드인 창업자인 리드호프먼, 딥마인드 창업자 무스타파가 합심하여 회사를 만들었다. 빌게이츠, 엔비디아에게 1조 넘는 투자를 받았고... 당연히 "뭐 하는 회사지?" 궁금해서 인터뷰를 보다보니까, 거물이 왜 거물인지 알 게 됐다. 인공지능에 대한, 미래에 대한 아주 깔끔하고 직관적인 통찰들이 넘쳐난다. 산업혁명 비유는 특히나 더 인상적이었다.

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김명찬

링컨, 알렉스 퍼거슨, 빌리 빈을 존경합니다.

#프로덕트매니저 #데이터분석

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비즈까페를 운영하는 주인장은 현재 외국계 기업 서울 오피스에 근무하고 있으며, 매일 흥미롭고, 인사이트풀한 비즈니스 기사를 큐레이션하여, 코멘트와 함께 인사이트를 제공하는 프로젝트를 진행하고 있습니다. 가장 빠르게 성장한 비즈니스 뉴스 메일링 서비스, 성장하는 비즈니스 페이스북 페이지를 운영하는 중입니다.

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성은

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빌게이츠와 엔비디아가 1조원을 투자한 인공지능 회사

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