A new series of reasoning models for solving hard problems by OpenAI.

#OpenAI o1 | Snippod

OpenAI o1 모델 출시~
CoT (Chain of Thought) 처리가 내재되어 기존 LLM 의 한계로 이야기되어 왔던 추론 능력이 생겼어요. 그래서 기존 모델에서는 한계가 명확했던 질문을 답변할 수 있게 됩니다. 하지만 써보니 '생각'하느라 확실히 느리네요. 가볍게 질문하고 원래도 잘 답변하던 수준에서는 큰 차이도 없다고 느꼈구요. 확실히 전문적인 용도 인듯. 😅

https://www.snippod.com/oyv3

OpenAI o1 모델 출시~CoT (Chain of Thought) 처리가 내재되어 기존 LLM 의 한계로 이야기되어 왔던 추론 능력이 생겼어요. 그래서 기존 모델에서는 한계가 명확했던 질문을 답변할 수 있게 됩니다. 하지만 써보니 '생각'하느라 확실히 느리네요. 가볍게 질문하고 원래도 잘 답변하던 수준에서는 큰 차이도 없다고 느꼈구요. 확실히 전문적인 용도 인듯. 😅 https://www.snippod.com/oyv3

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앞서 포스팅에서 데이터 팀의 미션은 "신뢰할 수 있는 데이터로 부가 가치를 만들어낸다"라는 이야기를 했다. 그러면서 아래와 같은 두 가지 형태의 부가 가치를 만들어낸다고 설명했는데 그 중 데이터를 바탕으로 하는 조금더 과학적인 의사결정에 대해 이야기해보고 한다.

 1. 데이터를 바탕으로 과학적인 의사결정을 할 수 있게 도와준다 (Decision Science)
 2. 데이터를 바탕으로 사용자의 서비스 사용 경험을 개선한다 (Product Science)

데이터를 바탕으로 하는 의사결정에는 두 가지가 존재한다.

 1. 데이터 주도 의사결정 (Data Driven Decision)
 2. 데이터 참고 의사결정 (Data Informed Decision)

데이터 주도 의사결정이란 지표를 정하고 지표를 개선하는 방향으로 움직이는 것을 말하며 데이터 주도 의사결정의 최고봉은 바로 A/B 테스트이다. A/B 테스트의 가장 제약점은 바로 비교 대상이 있어야 한다는 점이다. 다시 이야기하면 없는 것을 새로 만드는 경우에는 할 수 없는 것이 A/B 테스트이다. 데이터란 기본적으로 과거에 발생한 이벤트의 기록이다. 과거의 기록을 바탕으로 뭔가 개선을 한다는 점은 최적화(Optimization)를 한다는 것이며 최적화를 한다는 것은 무언가 있는 것을 개선해나간다는 것을 의미한다.

데이터 참고 의사결정은 무엇일까? 무슨 결정을 할 때 데이터를 보고 최적화하는 형태로 무조건 가는 것이 아니라 가설과 뚝심을 바탕으로 때로는 데이터가 이야기하는 반대방향으로 가는 형태의 결정을 이야기한다. 이는 비교할 것이 없는 새로운 것을 만들 때는 당연한 방식이지만 생각보다 그렇게 소신껏 결정을 할 수 있는 리더는 많지 않다. 많은 경우 더 많은 데이터 포인트를 요구하며 결정을 뒤로 미룬다. 예를 들어 마차로 모든 화물과 사람의 운송/운반이 일반적인 세상에서 그 데이터를 분석해서 자동차라는 혁신을 만들어내기는 쉽지 않다. 혁신이란 때로는 데이터와 반대방향으로 움직이거나 깊은 통찰을 바탕으로 만들어내는 것이 아닌가 싶다.

데이터 일을 12년 넘게 하면서 깨달은 점 중의 하나는 많은 의사결정권자들이 지표 지상주의에 빠지기 쉽다는 점이다. 이 경우 지표를 많이 만들어내서 여러가지 관점을 보고 아주 좋은 결정을 하겠다는 것은 우유부단함과 틀리기 싫다는 실패에 대한 두려움의 반증이거나 의사결정 장애인지도 모른다. 중요한 지표는 적을수록 혼란이 적으며 엄청나게 중요한 통찰력이 있는 지표가 있지는 않다. 밀도있게 고민하고 명확하게 결정해서 모두가 한 방향으로 움직이게 하고 방향이 틀렸다 싶으며 인정하고 새로운 방향을 제시하는 것이 요즘처럼 빠르게 변화하는 세상에서 맞는 방향인지 모른다.

지표를 안 보는 것도 문제지만 너무 많은 지표를 보려 하는 것도 문제다. 다음 포스팅에서는 데이터를 바탕으로 사용자의 제품/서비스 사용경험 개선에 대해 이야기해보도록 하겠다.

댓글에 이런 데이터에 관한 다양한 자세한 이야기와 일대일 멘토링이 합쳐진 인프런 "[멘토링] 데이터로 미래를 그리다: 모두를 위한 데이터 리터러시" 강의 링크를 달았으니 더 알고 싶은 분들은 참고해주세요!

앞서 포스팅에서 데이터 팀의 미션은 "신뢰할 수 있는 데이터로 부가 가치를 만들어낸다"라는 이야기를 했다. 그러면서 아래와 같은 두 가지 형태의 부가 가치를 만들어낸다고 설명했는데 그 중 데이터를 바탕으로 하는 조금더 과학적인 의사결정에 대해 이야기해보고 한다. <ol ><li>데이터를 바탕으로 과학적인 의사결정을 할 수 있게 도와준다 (Decision Science)</li><li>데이터를 바탕으로 사용자의 서비스 사용 경험을 개선한다 (Product Science)</li></ol> 데이터를 바탕으로 하는 의사결정에는 두 가지가 존재한다. <ol ><li>데이터 주도 의사결정 (Data Driven Decision)</li><li>데이터 참고 의사결정 (Data Informed Decision)</li></ol> 데이터 주도 의사결정이란 지표를 정하고 지표를 개선하는 방향으로 움직이는 것을 말하며 데이터 주도 의사결정의 최고봉은 바로 A/B 테스트이다. A/B 테스트의 가장 제약점은 바로 비교 대상이 있어야 한다는 점이다. 다시 이야기하면 없는 것을 새로 만드는 경우에는 할 수 없는 것이 A/B 테스트이다. 데이터란 기본적으로 과거에 발생한 이벤트의 기록이다. 과거의 기록을 바탕으로 뭔가 개선을 한다는 점은 최적화(Optimization)를 한다는 것이며 최적화를 한다는 것은 무언가 있는 것을 개선해나간다는 것을 의미한다. 데이터 참고 의사결정은 무엇일까? 무슨 결정을 할 때 데이터를 보고 최적화하는 형태로 무조건 가는 것이 아니라 가설과 뚝심을 바탕으로 때로는 데이터가 이야기하는 반대방향으로 가는 형태의 결정을 이야기한다. 이는 비교할 것이 없는 새로운 것을 만들 때는 당연한 방식이지만 생각보다 그렇게 소신껏 결정을 할 수 있는 리더는 많지 않다. 많은 경우 더 많은 데이터 포인트를 요구하며 결정을 뒤로 미룬다. 예를 들어 마차로 모든 화물과 사람의 운송/운반이 일반적인 세상에서 그 데이터를 분석해서 자동차라는 혁신을 만들어내기는 쉽지 않다. 혁신이란 때로는 데이터와 반대방향으로 움직이거나 깊은 통찰을 바탕으로 만들어내는 것이 아닌가 싶다. 데이터 일을 12년 넘게 하면서 깨달은 점 중의 하나는 많은 의사결정권자들이 지표 지상주의에 빠지기 쉽다는 점이다. 이 경우 지표를 많이 만들어내서 여러가지 관점을 보고 아주 좋은 결정을 하겠다는 것은 우유부단함과 틀리기 싫다는 실패에 대한 두려움의 반증이거나 의사결정 장애인지도 모른다. 중요한 지표는 적을수록 혼란이 적으며 엄청나게 중요한 통찰력이 있는 지표가 있지는 않다. 밀도있게 고민하고 명확하게 결정해서 모두가 한 방향으로 움직이게 하고 방향이 틀렸다 싶으며 인정하고 새로운 방향을 제시하는 것이 요즘처럼 빠르게 변화하는 세상에서 맞는 방향인지 모른다. 지표를 안 보는 것도 문제지만 너무 많은 지표를 보려 하는 것도 문제다. 다음 포스팅에서는 데이터를 바탕으로 사용자의 제품/서비스 사용경험 개선에 대해 이야기해보도록 하겠다. 댓글에 이런 데이터에 관한 다양한 자세한 이야기와 일대일 멘토링이 합쳐진 인프런 "[멘토링] 데이터로 미래를 그리다: 모두를 위한 데이터 리터러시" 강의 링크를 달았으니 더 알고 싶은 분들은 참고해주세요!

데이터 이야기 #2: 데이터팀의 가치 생성 - 데이터 바탕 의사결정

[멘토링] 데이터로 미래를 그리다: 모두를 위한 데이터 리터러시 - https://inf.run/397pQ

Manage entire Python projects and even Python itself with a single unified tool.

uv: Unified Python packaging

https://astral.sh/blog/uv-unified-python-packaging

최근에 열심히 개발되고 있는 Python의 패키지 관리자인 uv가 당초 목적인 pip를 대체하는 수준을 넘어서서 Python 프로젝트 뿐 아니라 CLI 도구, 싱글파일 스크립트, Python 런타임 자체까지도 관리할 수 있도록 기능이 추가되었습니다.

제가 Python을 주로 하는 개발자는 아니라 생태계를 아주 잘 알지는 못하지만 Python의 역사가 오래된 만큼 생태계에서 사용하는 도구들도 다양한데 이러한 도구 문제를 해결하기 위해 Armin Ronarcher도 Rye라는 도구를 만들고 있었지만 올 초에 Rye가 uv에 통합되고 uv에서 관리하게 되기도 했습니다. Armin Ronarcher는 Python 생태계에 지배적인 도구가 하나 있어야 하고 그로 인한 장점이 크다며 하루 빨리 Rye가 uv의 별칭이 되길 바란다고 했습니다. ( https://lucumr.pocoo.org/2024/8/21/harvest-season/ )

uv는 Rust로 작성된 도구인데 자바스크립트를 포함해서 다양한 언어의 생태계 도구들이 Rust로 대체되어 가는 것 같네요.

https://astral.sh/blog/uv-unified-python-packaging 최근에 열심히 개발되고 있는 Python의 패키지 관리자인 uv가 당초 목적인 pip를 대체하는 수준을 넘어서서 Python 프로젝트 뿐 아니라 CLI 도구, 싱글파일 스크립트, Python 런타임 자체까지도 관리할 수 있도록 기능이 추가되었습니다. 제가 Python을 주로 하는 개발자는 아니라 생태계를 아주 잘 알지는 못하지만 Python의 역사가 오래된 만큼 생태계에서 사용하는 도구들도 다양한데 이러한 도구 문제를 해결하기 위해 Armin Ronarcher도 Rye라는 도구를 만들고 있었지만 올 초에 Rye가 uv에 통합되고 uv에서 관리하게 되기도 했습니다. Armin Ronarcher는 Python 생태계에 지배적인 도구가 하나 있어야 하고 그로 인한 장점이 크다며 하루 빨리 Rye가 uv의 별칭이 되길 바란다고 했습니다. ( https://lucumr.pocoo.org/2024/8/21/harvest-season/ ) uv는 Rust로 작성된 도구인데 자바스크립트를 포함해서 다양한 언어의 생태계 도구들이 Rust로 대체되어 가는 것 같네요.

astral.sh

안녕하세요. 커리어리 제품팀입니다.
추석을 코앞에 두고
오랜만에 신규 기능을 소개해 드리게 되어 설레네요!

그동안 많은 분들이 커리어리에
'채용공고'와 관련된 기능이 있으면 좋을 것 같다는 의견을 주셨었는데,
드디어 관련 기능을 선보이게 되었습니다 :)

---------------------------------------------------

수많은 채용사이트가 있는 시장에서
저희는 철저하게 '사용자' 관점에서 시작하기로 했고,
여러 고민 끝에 저희가 집중한 문제점은 다음과 같습니다. (공감하시는지 궁금하네요!)

 * "괜찮은 기업들의 채용공고를 왜 한 번에 찾을 수 없지?"
   * 생각보다 채용사이트에 없는 기업의 채용공고들이 많이 있어서, 사용자들이 개별 기업 페이지에서 일일이 채용공고를 찾아야 하더라고요.

 * "지금 이 순간, 특정 직무의 채용공고가 몇 개 있는지를 왜 알 수가 없지?"
   * 채용공고 현황에 대한 신뢰할 만한 데이터가 없어서, 실제 자신의 직무와 관련해서 채용시장이 어떤지에 대해서 경험과 주변인들을 기반으로 이야기하더라고요.

저희는 이 문제를 풀기 위해
사용자들이 관심 있는 국내외 스타트업의 채용공고 데이터를 매일 수집하고
각 채용공고의 내용을 분석해 '채용공고 Data Finder'를 만들게 되었습니다.

💡Data Finder 사용법

 1. 주요 스타트업의 새롭게 올라온 채용공고를 매일 볼 수 있어요.
 2. 채용공고를 클릭하면 AI 요약으로 빠르게 확인해 볼 수 있어요.
 3. 수백 개 스타트업&기업의 채용공고를 한 번에 쉽고 빠르게 검색할 수 있어요.

채용공고 Data Finder 보러가기
👉 https://careerly.co.kr/jobposting?tab=jobPpsting-search

앞으로 커리어리 서비스의 새로운 비전과 리더십으로
좀 더 적극적으로 변화하고 성장하는 모습을 보여드리게 될 것 같은데,
많은 기대 부탁드리겠습니다 :)

안녕하세요. 커리어리 제품팀입니다.추석을 코앞에 두고오랜만에 신규 기능을 소개해 드리게 되어 설레네요! 그동안 많은 분들이 커리어리에'채용공고'와 관련된 기능이 있으면 좋을 것 같다는 의견을 주셨었는데,드디어 관련 기능을 선보이게 되었습니다 :) --------------------------------------------------- 수많은 채용사이트가 있는 시장에서저희는 철저하게 '사용자' 관점에서 시작하기로 했고,여러 고민 끝에 저희가 집중한 문제점은 다음과 같습니다. (공감하시는지 궁금하네요!) <ul ><li>"괜찮은 기업들의 채용공고를 왜 한 번에 찾을 수 없지?"<ul ><li>생각보다 채용사이트에 없는 기업의 채용공고들이 많이 있어서, 사용자들이 개별 기업 페이지에서 일일이 채용공고를 찾아야 하더라고요.</li></ul></li></ul> <ul ><li>"지금 이 순간, 특정 직무의 채용공고가 몇 개 있는지를 왜 알 수가 없지?"<ul ><li>채용공고 현황에 대한 신뢰할 만한 데이터가 없어서, 실제 자신의 직무와 관련해서 채용시장이 어떤지에 대해서 경험과 주변인들을 기반으로 이야기하더라고요.</li></ul></li></ul> 저희는 이 문제를 풀기 위해사용자들이 관심 있는 국내외 스타트업의 채용공고 데이터를 매일 수집하고각 채용공고의 내용을 분석해 '채용공고 Data Finder'를 만들게 되었습니다. 💡Data Finder 사용법 <ol ><li>주요 스타트업의 새롭게 올라온 채용공고를 매일 볼 수 있어요.</li><li>채용공고를 클릭하면 AI 요약으로 빠르게 확인해 볼 수 있어요.</li><li>수백 개 스타트업&amp;기업의 채용공고를 한 번에 쉽고 빠르게 검색할 수 있어요.</li></ol> 채용공고 Data Finder 보러가기 👉 https://careerly.co.kr/jobposting?tab=jobPpsting-search 앞으로 커리어리 서비스의 새로운 비전과 리더십으로좀 더 적극적으로 변화하고 성장하는 모습을 보여드리게 될 것 같은데,많은 기대 부탁드리겠습니다 :)

📢 신규 기능 '채용공고 Data Finder' 를 소개합니다.

일을 잘하기 위해서 가장 중요한 것 중 하나는 "prioritize" 우선순위를 결정하는 것 입니다.
이를 위해 생산성 관리에 대한 전문…

Mastering prioritization could change… | Snippod

일을 잘하기 위해서 가장 중요한 것 중 하나는 "prioritize" 우선순위를 결정하는 것 입니다.
이를 위해 생산성 관리에 대한 전문 작가 Robin Copple 의 좋은 글이 있어 정리해 봤어요.
그중 많이 들어본 아이젠하워 매트릭스 는 다음과 같습니다.

먼저 해야할 일들 중 긴급한 일, 중요한 일 여부 2개의 축을 통해 4분면으로 나누어 보세요.

1) 긴급 및 중요: 이러한 작업을 최대한 빨리 완료하세요(예: 마감일, 긴급 상황)
2) 중요하지만 긴급하지 않음: 이러한 작업(예: 계획, 전략)을 예약하세요.
3) 긴급하지만 중요하지 않은 작업: 이러한 작업(예: 이메일, 회의)을 위임하세요.
4) 긴급하지도 중요하지도 않음: 이러한 작업(예: 잡일)을 제거하세요.

여기서 긴급하고 중요한 것은 바로 시작합니다. 중요하지만 긴급하지 않은 것은 언제 처리할 지 일정을 정해서 처리하구요. 그리고 중요하지도 긴급하지도 않은 일은 제거! 하는 것 역시 너무 중요하죠.

그리고 3) 긴급하지만 중요하지 않은 작업은 "위임" 을 하는 것이 좋습니다. 여기서 위임할 때 어떻게 하면 좋을지에 대해서는 아래 "30배 규칙" 을 참고하세요 👍

https://www.snippod.com/snip/987piblkcw60

일을 잘하기 위해서 가장 중요한 것 중 하나는 "prioritize" 우선순위를 결정하는 것 입니다. 이를 위해 생산성 관리에 대한 전문 작가 Robin Copple 의 좋은 글이 있어 정리해 봤어요. 그중 많이 들어본 아이젠하워 매트릭스 는 다음과 같습니다. 먼저 해야할 일들 중 긴급한 일, 중요한 일 여부 2개의 축을 통해 4분면으로 나누어 보세요. 1) 긴급 및 중요: 이러한 작업을 최대한 빨리 완료하세요(예: 마감일, 긴급 상황) 2) 중요하지만 긴급하지 않음: 이러한 작업(예: 계획, 전략)을 예약하세요. 3) 긴급하지만 중요하지 않은 작업: 이러한 작업(예: 이메일, 회의)을 위임하세요. 4) 긴급하지도 중요하지도 않음: 이러한 작업(예: 잡일)을 제거하세요. 여기서 긴급하고 중요한 것은 바로 시작합니다. 중요하지만 긴급하지 않은 것은 언제 처리할 지 일정을 정해서 처리하구요. 그리고 중요하지도 긴급하지도 않은 일은 제거! 하는 것 역시 너무 중요하죠. 그리고 3) 긴급하지만 중요하지 않은 작업은 "위임" 을 하는 것이 좋습니다. 여기서 위임할 때 어떻게 하면 좋을지에 대해서는 아래 "30배 규칙" 을 참고하세요 👍 https://www.snippod.com/snip/987piblkcw60

일 잘하는데 중요한 기준: 우선순위 정하기

This is, in my opinion, one of the best posts that you have made. Your work is quite outstanding in both quality and quantity. I am grateful to you for it https://purble-place.io

당신은 한때 유니콘 스타트업 CEO였지만, 건강악화, 자금난의 이유로 몰락한 사업가가 되었습니다. 그렇게 모든 것을 잃고 술에 취해 잠들었는데.. 
 
눈을 떠보니 2014년, 당신이 처음 창업을 결심했던 그날로 돌아왔습니다! 이번에는 성공적으로 회사를 성장시킬 수 있을까요?

https://dis.qa/fQDJkpU

당신은 한때 유니콘 스타트업 CEO였지만, 건강악화, 자금난의 이유로 몰락한 사업가가 되었습니다. 그렇게 모든 것을 잃고 술에 취해 잠들었는데..&nbsp; &nbsp; 눈을 떠보니 2014년, 당신이 처음 창업을 결심했던 그날로 돌아왔습니다! 이번에는 성공적으로 회사를 성장시킬 수 있을까요? https://dis.qa/fQDJkpU

유니콘 스타트업 CEO였는데 10년 전으로 회귀했다

이 기사는 2024년 9월 12일 16:06 자본시장 나침반 '시그널(Signal)' 에 표출됐습니다. 국내 무인 사진관 업계 선두 주자인 포토이즘의 운영사 서북이 창사 이후 처음으로 모험자본 시장에서 투자금을 유치

[단독] 'Z세대 인기'포토이즘, 160억 원 규모 첫 투자 유치[시그널]

서북은 스틱벤처스·IMM인베스트먼트·SV인베스트먼트(289080) 등 밴처캐피털(VC)로부터 160억 원의 투자금 유치에 성공했다.

VC들은 서북의 기업가치를 약 700억 원 수준으로 평가한 것으로 알려졌다.

현재 전국 518개의 스튜디오 및 부스를 운영하고 있으며 지난해 매출 347억 원, 영업이익 60억 원을 기록했다. 무인 사진관에 대한 젊은 세대들의 인기가 높아지면서 올 상반기까지 벌써 약 200억 원대 매출을 올린 것으로 전해졌다.

https://n.news.naver.com/article/011/0004391994?sid=101

서북은 스틱벤처스·IMM인베스트먼트·SV인베스트먼트(289080) 등 밴처캐피털(VC)로부터 160억 원의 투자금 유치에 성공했다. VC들은 서북의 기업가치를 약 700억 원 수준으로 평가한 것으로 알려졌다. 현재 전국 518개의 스튜디오 및 부스를 운영하고 있으며 지난해 매출 347억 원, 영업이익 60억 원을 기록했다. 무인 사진관에 대한 젊은 세대들의 인기가 높아지면서 올 상반기까지 벌써 약 200억 원대 매출을 올린 것으로 전해졌다. https://n.news.naver.com/article/011/0004391994?sid=101

n.news.naver.com

이 기사는 2024년 9월 11일 14:20 자본시장 나침반 '시그널(Signal)' 에 표출됐습니다. 연기금·공제회가 10월까지 총 2조 원 규모의 출자에 나서면서 자금을 따 내려는 국내 사모펀드(PEF) 운용사 

"2조 연기금·공제회 출자사업 잡아라"…PEF 총력전 [시그널]

대표적으로 MBK파트너스, 프랙시스캐피탈, JKL파트너스, 한국투자프라이빗에쿼티(PE), 제이앤프라이빗에쿼티(PE) 등은 노란우산공제와 과기공에서 똑같이 맞붙는다. 상반기 국민연금과 공무원연금공단 출자사업을 따낸 MBK파트너스와 프랙시스캐피탈 등이 승자 독식 구도를 이어갈지 주목된다.

특히 시중은행들이 자본비율 관리를 위해 하반기 출자 사업을 접으면서 PEF의 절박감은 큰 상황이다. 상반기에는 올해 펀딩을 시작한 운용사(GP)간 경쟁이었다면 지금은 펀딩 시한이 다가온 곳까지 가세해 더 치열해졌다. 업계 관계자는 “세부 프리젠테이션(PT) 일정이 정해지지 않아 10월에는 하루 휴가조차 낼 수 없다”고 말했다.

https://n.news.naver.com/article/011/0004391413?sid=101

대표적으로 MBK파트너스, 프랙시스캐피탈, JKL파트너스, 한국투자프라이빗에쿼티(PE), 제이앤프라이빗에쿼티(PE) 등은 노란우산공제와 과기공에서 똑같이 맞붙는다. 상반기 국민연금과 공무원연금공단 출자사업을 따낸 MBK파트너스와 프랙시스캐피탈 등이 승자 독식 구도를 이어갈지 주목된다. 특히 시중은행들이 자본비율 관리를 위해 하반기 출자 사업을 접으면서 PEF의 절박감은 큰 상황이다. 상반기에는 올해 펀딩을 시작한 운용사(GP)간 경쟁이었다면 지금은 펀딩 시한이 다가온 곳까지 가세해 더 치열해졌다. 업계 관계자는 “세부 프리젠테이션(PT) 일정이 정해지지 않아 10월에는 하루 휴가조차 낼 수 없다”고 말했다. https://n.news.naver.com/article/011/0004391413?sid=101

KDB산업은행이 인공지능(AI) 관련 초기기업 육성을 위해 1500억원을 출자하는 ‘AI 코리아 펀드’ 위탁운용사(GP)로 국내 벤처캐피털(VC) 4곳을 선정했다. 산업은행은 11일 AI 코리아 펀드 중형 분야에 L

산은, AI 코리아펀드 위탁운용사에 LB인베·미래에셋벤처투자 등 4곳 선정

산업은행은 11일 AI 코리아 펀드 중형 분야에 LB인베스트먼트, 소형 분야에 미래에셋벤처투자, 신영증권-티인베스트먼트(Co-GP), 컴퍼니케이파트너스를 최종 선정했다. 이들 운용사는 민간 자금 등을 매칭해 총 5000억원 규모의 자펀드를 조성하고, AI 밸류체인 전반에 대한 투자를 집행하게 된다.

https://n.news.naver.com/article/366/0001017490?sid=101

산업은행은 11일 AI 코리아 펀드 중형 분야에 LB인베스트먼트, 소형 분야에 미래에셋벤처투자, 신영증권-티인베스트먼트(Co-GP), 컴퍼니케이파트너스를 최종 선정했다. 이들 운용사는 민간 자금 등을 매칭해 총 5000억원 규모의 자펀드를 조성하고, AI 밸류체인 전반에 대한 투자를 집행하게 된다. https://n.news.naver.com/article/366/0001017490?sid=101

크래프톤(대표 김창한)은 글로벌 숏폼 드라마 플랫폼 회사인 스푼랩스(대표 최혁재)에 1200억원 규모의 지분 투자를 진행한다고 11일 밝혔다. 이번 투자는 크래프톤이 그동안 진행한 비연관 다각화 투자 중 가장 큰 규

크래프톤, 숏폼 드라마 플랫폼 기업 스푼랩스에 1200억 투자

1200억 단독투자. 엄청나네요
——
스푼랩스는 오디오 플랫폼인 ‘스푼(Spoon)’을 개발해 전 세계에 서비스하고 있는 기업이다. 최근에는 사업 영역을 확장해 숏폼 드라마 플랫폼 사업에 진출해 전용 플랫폼인 ‘비글루(Vigloo)’를 론칭했다. 비글루는 2분 내외의 숏폼 드라마 콘텐츠를 전문으로 제공하는 온라인 동영상 서비스(OTT)다. 기존의 글로벌 OTT 업체와 같이 여러 국가의 특성에 맞춘 콘텐츠 큐레이션 기능을 갖추고 있다. 한국어, 영어, 일어, 중국어(번체), 스페인어, 태국어, 인도네시아어 등 7개 언어를 지원한다.

https://n.news.naver.com/article/009/0005363941?sid=101

1200억 단독투자. 엄청나네요——스푼랩스는 오디오 플랫폼인 ‘스푼(Spoon)’을 개발해 전 세계에 서비스하고 있는 기업이다. 최근에는 사업 영역을 확장해 숏폼 드라마 플랫폼 사업에 진출해 전용 플랫폼인 ‘비글루(Vigloo)’를 론칭했다. 비글루는 2분 내외의 숏폼 드라마 콘텐츠를 전문으로 제공하는 온라인 동영상 서비스(OTT)다. 기존의 글로벌 OTT 업체와 같이 여러 국가의 특성에 맞춘 콘텐츠 큐레이션 기능을 갖추고 있다. 한국어, 영어, 일어, 중국어(번체), 스페인어, 태국어, 인도네시아어 등 7개 언어를 지원한다. https://n.news.naver.com/article/009/0005363941?sid=101

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SQL을 처음부터 제대로 공부하고 싶지만, 어떻게 공부해야 할지 망설이고 있나요?

아래의 SQL 마인드맵으로 초보 단계부터 고급 단계까지 차근차근 공부해봐요.

 1. 초보 단계 (Basic)
    * SELECT
    * FROM
    * WHERE
    * ORDER BY
    * AGGREGATE
    * GROUP BY
    * LIMIT
 2. 중급 단계 (Intermediate)
    * LEFT JOIN
    * INNER JOIN
    * LIKE
    * IN
    * CASE WHEN
    * HAVING
    * UNION ALL
 3. 고급 단계 (Advanced)
    * SUBQUERY
    * CTE (WITH)
    * STORED PRECEDURE
    * TRIGGER
    * WINDOW FUNCTION
 4. 연습 단계 (Practice)
    * BASIC SQL PROJECT (SQL 기초 프로젝트)
    * INTERMEDIATE SQL PROJECT(SQL 중급 프로젝트)
    * ADVANCED SQL PROJECT(SQL 고급 프로젝트)

#데이터리차드 #SQL #로드맵

SQL을 처음부터 제대로 공부하고 싶지만, 어떻게 공부해야 할지 망설이고 있나요? 아래의 SQL 마인드맵으로 초보 단계부터 고급 단계까지 차근차근 공부해봐요. <ol ><li>초보 단계 (Basic)<ul ><li>SELECT</li><li>FROM</li><li>WHERE</li><li>ORDER BY</li><li>AGGREGATE</li><li>GROUP BY</li><li>LIMIT</li></ul></li><li>중급 단계 (Intermediate)<ul ><li>LEFT JOIN</li><li>INNER JOIN</li><li>LIKE</li><li>IN</li><li>CASE WHEN</li><li>HAVING</li><li>UNION ALL</li></ul></li><li>고급 단계 (Advanced)<ul ><li>SUBQUERY</li><li>CTE (WITH)</li><li>STORED PRECEDURE</li><li>TRIGGER</li><li>WINDOW FUNCTION</li></ul></li><li>연습 단계 (Practice)<ul ><li>BASIC SQL PROJECT (SQL 기초 프로젝트)</li><li>INTERMEDIATE SQL PROJECT(SQL 중급 프로젝트)</li><li>ADVANCED SQL PROJECT(SQL 고급 프로젝트)</li></ul></li></ol> #데이터리차드 #SQL #로드맵

SQL 학습 로드맵

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

 - YouTube

AutoParams 덕분에 3년 이상을 Spring Boot 앱 개발에 TDD를 덜 힘들게 적용했습니다. 누군가에게 조금이라도 더 도움이 되길 바라며 올해 스프링 캠프에서 AutoParams의 목적과 아키텍처, 사용법을 설명하는 자리를 가졌습니다.

AutoParams 덕분에 3년 이상을 Spring Boot 앱 개발에 TDD를 덜 힘들게 적용했습니다. 누군가에게 조금이라도 더 도움이 되길 바라며 올해 스프링 캠프에서 AutoParams의 목적과 아키텍처, 사용법을 설명하는 자리를 가졌습니다.

youtu.be

AutoParams를 사용한 Spring Boot 응용프로그램 테

1. 찰스 다윈은 하루에 90분씩 3번 일했고, 나머지 시간에는 긴 산책을 하거나 낮잠을 자거나 상념에 잠겼다. (그러면서도 그는 <종의 기원>을 포함해 19권의 책을 집필했다)

2. 엄청난 다작가이자 사상가로 알려진 앙리 푸앵카레는 오전 10시부터 정오까지 첫 번째 작업을 한 뒤, 오후 5시부터 7시까지 두 번째 작업을 했다. (그는 하루 4시간만 일했다)

3. 마찬가지로, 수학자 고드프리 해럴드 하디는 ‘의식적 작업은 하루 4시간이 최대치’이며, 나머지 시간을 너무 많은 바쁜 일로 채우면 오히려 비생산적이라고 믿었다.

4. 다윈, 푸앵카레, 하디는 모든 같은 이야기를 하고 있다. 제대로 초점을 맞추고, 진짜 집중력을 (제대로) 발휘하면, 그리고 양질의 휴식으로 집중하는 시간을 잘 뒷받침하면, 위대한 성취를 이루는 데 필요한 시간은 하루 4시간이면 충분하다고. 이는 바쁨을 추구하는 우리의 문화와 정면으로 충돌하는 발상이다.

5. 위대함을 낳는 ‘1만 시간의 법칙’은 앤더스 에릭슨과 동료들의 공동 연구로 탄생한 이래로, 말콤 글래드웰이 책 <아웃라이어>에 소개하며 대중의 큰 주목을 받았다. 말콤 글래드웰은 1만 시간의 법칙을 소개하며 ‘어떤 분야에서든 전문가 수준에 도달하려면 1만 시간의 의도적 연습이 필요하다’고 주장했다.

6. 그리고 이는 바쁨과 스트레스와 과로를 미덕으로 여기는 세상에서 큰 환영을 받았고, 아직도 많은 사람들이 이 법칙을 마치 교리처럼 신봉한다.

7. 그런데 에릭슨의 실제 연구에는 ‘매일 의도적 연습이 효과적인 수준을 넘지 않도록 제한해야 한다’는 내용도 담겨 있으며, 연구에서는 ‘하루에 투입해야 할 이상적인 시간은 4시간’이라고도 제안한다.

8. 이 연구에서 더 흥미로운 부분은 ‘정상급 연주자와 평균적 연주자는 쉬는 방식부터 다르다’는 점이다. 정상급 연주자는 평균적 연주자들에 비해 더 체계적이고 계획적으로 여가 시간을 보냈다.

9. 정상급 연주자들은 연습만 의도적으로 하는 게 아니라, 휴식도 의도적으로 취했다. 그들은 평균적 연주자보다 1시간 가량 더 잠을 찾다. (탁월한 퍼포먼스 = 의식적 연습+의식적 휴식)

10. 흔히 휴식을 일의 반대라고 생각하지만, 일과 휴식의 엄격한 분리는 현대의 그릇된 통념이다. 오랫동안 사람들은 쉴 때 뇌의 활동력이 떨어진다고 생각했다. 하지만 날로 발전하는 뇌 영상 기술에 힘입어 뇌과학자들은 ‘쉬는 동안에도 뇌의 전반적인 활동량이 감소하지 않는다’는 것을 발견했다.

11. 활동성은 단지 뇌의 다른 영역으로 옮겨갔다. 그리고 연구자들은 쉬는 동안 활성화되는 뇌의 영역을 ‘디폴트 모드 네트워크(DMN)’라고 칭하게 되었다.

12. 그리고 추가 연구를 통해, 디폴트 모드 네트워크는 고도로 활동적일 뿐 아니라, 정신 건강과 정서에 있어 굉장히 중요하다는 점이 발견됐다.

13. 특히 창의적이고 혁신적인 유형의 일을 할 땐 일하는 시간만큼, 휴식과 긴장 풀기가 필요하다. 디폴트 모드 네트워크가 활성화되면, 우리의 직관이 주도권을 가지고, 창의성은 멀리 있는 요소와 연관점을 찾기 시작한다.

14. 산책을 하거나 샤워 도중에 강력한 생각이나 통찰이 떠올렸다면, 디폴트 모드 네트워크에 감사해야 한다.

15. 그러나 당신이 휴식 때 텔레비전 앞에서 멍하게 있거나 유튜브에서 고양이 동영상을 본다면 디폴트 모드 네트워크가 활성화되는 데는 차질이 생긴다. (TV를 보거나 동영상을 보는 건 좋은 휴식 방법은 아니라는 얘기다)

16. (게다가) 창의적인 사람의 뇌는 디폴트 모드 네트워크가 더 강력하게 개발되어 휴식 시간에도 더 효과적으로 일을 한다는 연구 결과도 있다.

17. (고로 올바른 방식으로) 더 많은 시간을 휴식에 쓰면, 창의력과 행복감이 증진될 뿐 아니라, 일하는 시간의 능률마저 올라간다.

18. (그러니 숏폼 중독 등 주의력을 탕진해 일에 부정적인 영향을 미치는 휴식이 아니라, 자신에게 맞는 올바른 휴식법을 찾아라. 그러면 일의 능률을 올라갈 수밖에 없다)

- 존 피치 외, <이토록 멋진 휴식> 중

1. 찰스 다윈은 하루에 90분씩 3번 일했고, 나머지 시간에는 긴 산책을 하거나 낮잠을 자거나 상념에 잠겼다. (그러면서도 그는 &lt;종의 기원&gt;을 포함해 19권의 책을 집필했다) 2. 엄청난 다작가이자 사상가로 알려진 앙리 푸앵카레는 오전 10시부터 정오까지 첫 번째 작업을 한 뒤, 오후 5시부터 7시까지 두 번째 작업을 했다. (그는 하루 4시간만 일했다) 3. 마찬가지로, 수학자 고드프리 해럴드 하디는 ‘의식적 작업은 하루 4시간이 최대치’이며, 나머지 시간을 너무 많은 바쁜 일로 채우면 오히려 비생산적이라고 믿었다. 4. 다윈, 푸앵카레, 하디는 모든 같은 이야기를 하고 있다. 제대로 초점을 맞추고, 진짜 집중력을 (제대로) 발휘하면, 그리고 양질의 휴식으로 집중하는 시간을 잘 뒷받침하면, 위대한 성취를 이루는 데 필요한 시간은 하루 4시간이면 충분하다고. 이는 바쁨을 추구하는 우리의 문화와 정면으로 충돌하는 발상이다. 5. 위대함을 낳는 ‘1만 시간의 법칙’은 앤더스 에릭슨과 동료들의 공동 연구로 탄생한 이래로, 말콤 글래드웰이 책 &lt;아웃라이어&gt;에 소개하며 대중의 큰 주목을 받았다. 말콤 글래드웰은 1만 시간의 법칙을 소개하며 ‘어떤 분야에서든 전문가 수준에 도달하려면 1만 시간의 의도적 연습이 필요하다’고 주장했다. 6. 그리고 이는 바쁨과 스트레스와 과로를 미덕으로 여기는 세상에서 큰 환영을 받았고, 아직도 많은 사람들이 이 법칙을 마치 교리처럼 신봉한다. 7. 그런데 에릭슨의 실제 연구에는 ‘매일 의도적 연습이 효과적인 수준을 넘지 않도록 제한해야 한다’는 내용도 담겨 있으며, 연구에서는 ‘하루에 투입해야 할 이상적인 시간은 4시간’이라고도 제안한다. 8. 이 연구에서 더 흥미로운 부분은 ‘정상급 연주자와 평균적 연주자는 쉬는 방식부터 다르다’는 점이다. 정상급 연주자는 평균적 연주자들에 비해 더 체계적이고 계획적으로 여가 시간을 보냈다. 9. 정상급 연주자들은 연습만 의도적으로 하는 게 아니라, 휴식도 의도적으로 취했다. 그들은 평균적 연주자보다 1시간 가량 더 잠을 찾다. (탁월한 퍼포먼스 = 의식적 연습+의식적 휴식) 10. 흔히 휴식을 일의 반대라고 생각하지만, 일과 휴식의 엄격한 분리는 현대의 그릇된 통념이다. 오랫동안 사람들은 쉴 때 뇌의 활동력이 떨어진다고 생각했다. 하지만 날로 발전하는 뇌 영상 기술에 힘입어 뇌과학자들은 ‘쉬는 동안에도 뇌의 전반적인 활동량이 감소하지 않는다’는 것을 발견했다. 11. 활동성은 단지 뇌의 다른 영역으로 옮겨갔다. 그리고 연구자들은 쉬는 동안 활성화되는 뇌의 영역을 ‘디폴트 모드 네트워크(DMN)’라고 칭하게 되었다. 12. 그리고 추가 연구를 통해, 디폴트 모드 네트워크는 고도로 활동적일 뿐 아니라, 정신 건강과 정서에 있어 굉장히 중요하다는 점이 발견됐다. 13. 특히 창의적이고 혁신적인 유형의 일을 할 땐 일하는 시간만큼, 휴식과 긴장 풀기가 필요하다. 디폴트 모드 네트워크가 활성화되면, 우리의 직관이 주도권을 가지고, 창의성은 멀리 있는 요소와 연관점을 찾기 시작한다. 14. 산책을 하거나 샤워 도중에 강력한 생각이나 통찰이 떠올렸다면, 디폴트 모드 네트워크에 감사해야 한다. 15. 그러나 당신이 휴식 때 텔레비전 앞에서 멍하게 있거나 유튜브에서 고양이 동영상을 본다면 디폴트 모드 네트워크가 활성화되는 데는 차질이 생긴다. (TV를 보거나 동영상을 보는 건 좋은 휴식 방법은 아니라는 얘기다) 16. (게다가) 창의적인 사람의 뇌는 디폴트 모드 네트워크가 더 강력하게 개발되어 휴식 시간에도 더 효과적으로 일을 한다는 연구 결과도 있다. 17. (고로 올바른 방식으로) 더 많은 시간을 휴식에 쓰면, 창의력과 행복감이 증진될 뿐 아니라, 일하는 시간의 능률마저 올라간다. 18. (그러니 숏폼 중독 등 주의력을 탕진해 일에 부정적인 영향을 미치는 휴식이 아니라, 자신에게 맞는 올바른 휴식법을 찾아라. 그러면 일의 능률을 올라갈 수밖에 없다) - 존 피치 외, &lt;이토록 멋진 휴식&gt; 중

일을 못하는 사람들은 대부분 잘 쉬지도 못해요ㅠ

회사의 대표 옆에서 일해볼 수 있다는 점인 것 같아요.

가까이 있으면 그 사람의 사고방식을 배울 수 있어요. 회사를 세울 정도의 사람이라면 분명 배울 점이 있어요.

제가 만난 분들은 관점이 남달랐어요. 시장을 보는 관점, 제품을 대하는 관점에서 정말 많이 배울 수 있었죠. 개발자로서 조금 더 큰 그림을 볼 수 있는 기회가 되었어요.

누군가는 불편한 일이라고 할지도 몰라요. 하지만 조금 불편한 그 순간에 우리는 성장할 수 있다고 믿어요.

회사의 대표 옆에서 일해볼 수 있다는 점인 것 같아요. 가까이 있으면 그 사람의 사고방식을 배울 수 있어요. 회사를 세울 정도의 사람이라면 분명 배울 점이 있어요. 제가 만난 분들은 관점이 남달랐어요. 시장을 보는 관점, 제품을 대하는 관점에서 정말 많이 배울 수 있었죠. 개발자로서 조금 더 큰 그림을 볼 수 있는 기회가 되었어요. 누군가는 불편한 일이라고 할지도 몰라요. 하지만 조금 불편한 그 순간에 우리는 성장할 수 있다고 믿어요.

작은 회사에 일하면 좋은 점

Elastic announces the return of open source licensing for Elasticsearch and Kibana, adding AGPL as an option alongside existing licenses. This change reinforces our long-standing commitment to open so...

Elasticsearch is Open Source, Again

https://www.elastic.co/kr/blog/elasticsearch-is-open-source-again

AWS와의 갈등으로 3년전 Apache 라이센스를 버리고 SSPL 라이센스를 도입하면서 오픈소스가 아니게 되었다가 이번에 다시 AGPL 라이센스를 도입해서 오픈소스가 되었습니다.

오픈소스는 오픈소스 이니셔티브에서 사용 권한을 가지고 있어서 오픈소스 이니셔티브에서 인정한 라이센스가 아니라면 오픈소스라는 말을 사용할 수 없습니다. 오픈소스 이기는 하지만 엘라스틱 같은 회사는 클라우드 사업을 하기 때문에 AWS같은 클라우드 업체에서 elasticsearch를 서비스로 내놓으면서 갈등이 생기고 결국 오픈소스 라이센스를 버리고 클라우드 업체가 elasticsearch를 사용할 수 없게하는 SSPL을 도입해서 이를 막았습니다.

그동안의 과정이 고통스럽긴 했지만 3년이 지난 지금 AWS와의 파트너쉽이 견고해졌고 AWS도 OpenSearch에 충분한 투자를 했기 때문에 다시 오픈소스로 돌아와도 되겠다고 생각하고 AGPL을 도입하기로 했다고 합니다.

엘리스틱은 이렇게 얘기하고 사람들의 의견은 다양하게 있는거 같습니다. 엘라스틱의 의도를 그대로 믿을 수도 있고 오픈소스를 버린게 결과적으로 안좋았다고 판단했기에 번복했다는 얘기도 있습니다.

오픈소스였다가 아니었다가 혼란스럽고 앞으로 그러면 OpenSearch는 어떻게 되는건지 궁금하기도 하지만 앞으로 시장이 어떻게 흘러갈지 봐야될 것 같습니다.

https://www.elastic.co/kr/blog/elasticsearch-is-open-source-again AWS와의 갈등으로 3년전 Apache 라이센스를 버리고 SSPL 라이센스를 도입하면서 오픈소스가 아니게 되었다가 이번에 다시 AGPL 라이센스를 도입해서 오픈소스가 되었습니다. 오픈소스는 오픈소스 이니셔티브에서 사용 권한을 가지고 있어서 오픈소스 이니셔티브에서 인정한 라이센스가 아니라면 오픈소스라는 말을 사용할 수 없습니다. 오픈소스 이기는 하지만 엘라스틱 같은 회사는 클라우드 사업을 하기 때문에 AWS같은 클라우드 업체에서 elasticsearch를 서비스로 내놓으면서 갈등이 생기고 결국 오픈소스 라이센스를 버리고 클라우드 업체가 elasticsearch를 사용할 수 없게하는 SSPL을 도입해서 이를 막았습니다. 그동안의 과정이 고통스럽긴 했지만 3년이 지난 지금 AWS와의 파트너쉽이 견고해졌고 AWS도 OpenSearch에 충분한 투자를 했기 때문에 다시 오픈소스로 돌아와도 되겠다고 생각하고 AGPL을 도입하기로 했다고 합니다. 엘리스틱은 이렇게 얘기하고 사람들의 의견은 다양하게 있는거 같습니다. 엘라스틱의 의도를 그대로 믿을 수도 있고 오픈소스를 버린게 결과적으로 안좋았다고 판단했기에 번복했다는 얘기도 있습니다. 오픈소스였다가 아니었다가 혼란스럽고 앞으로 그러면 OpenSearch는 어떻게 되는건지 궁금하기도 하지만 앞으로 시장이 어떻게 흘러갈지 봐야될 것 같습니다.

Elastic Blog

https://www.elastic.co/kr/blog/elast

국내 개발자로서 자부심을 불어넣는 오픈소스 생태계가 있습니다. 바로 토스(Toss)가 주도하는 오픈소스 생태계 인데요.

es-hangul
이라고 하는 한글을 다루기 위한 라이브러리는 이미 1,000개가 넘는 GitHub 스타를 획득했습니다. 또한
lodash
보다 2배 더 빠른 유틸리티 라이브러리인
es-toolkit
은 이미 6,100개의 스타를 받고 국내를 넘어 세계적으로 많은 개발자들의 관심을 받고 있는데요. 이번 토스 모닥불 EP.4 영상에서는 토스에서 오픈소스 생태계를 운영하는 개발자들의 이야기를 만나볼 수 있습니다.

특히나 주목할 만한 점은, 패널로 참여한 토스의 오픈소스
suspensive
를 운영하고 계시는 분인데요. 이 개발자분은 요즘은 필수로 사용되고 있는
TanstackQuery
의 최상위 기여자입니다.
Jotai
외에도 토스 오픈소스에도 적극적으로 기여를하고 결국에는 토스에 합류하신게 참 대단하게 느껴지네요.

또한 오픈소스 생태계 구축을 통해 기술 커뮤니티에 긍정적인 영향을 미치고자 하는 토스의 노력도 대단한것 같습니다. 한국 개발 생태계의 경쟁력을 높이고, 개발자들에게 새로운 도전과 성장의 기회를 제공하는데 있어서, 토스의 이러한 행보를 응원합니다.

https://www.youtube.com/watch?v=SdBL-p597Dw

국내 개발자로서 자부심을 불어넣는 오픈소스 생태계가 있습니다. 바로 토스(Toss)가 주도하는 오픈소스 생태계 인데요. <code >es-hangul</code>이라고 하는 한글을 다루기 위한 라이브러리는 이미 1,000개가 넘는 GitHub 스타를 획득했습니다. 또한 <code >lodash</code>보다 2배 더 빠른 유틸리티 라이브러리인 <code >es-toolkit</code>은 이미 6,100개의 스타를 받고 국내를 넘어 세계적으로 많은 개발자들의 관심을 받고 있는데요. 이번 토스 모닥불 EP.4 영상에서는 토스에서 오픈소스 생태계를 운영하는 개발자들의 이야기를 만나볼 수 있습니다. 특히나 주목할 만한 점은, 패널로 참여한 토스의 오픈소스 <code >suspensive</code> 를 운영하고 계시는 분인데요. 이 개발자분은 요즘은 필수로 사용되고 있는 <code >TanstackQuery</code> 의 최상위 기여자입니다. <code >Jotai</code> 외에도 토스 오픈소스에도 적극적으로 기여를하고 결국에는 토스에 합류하신게 참 대단하게 느껴지네요. 또한 오픈소스 생태계 구축을 통해 기술 커뮤니티에 긍정적인 영향을 미치고자 하는 토스의 노력도 대단한것 같습니다. 한국 개발 생태계의 경쟁력을 높이고, 개발자들에게 새로운 도전과 성장의 기회를 제공하는데 있어서, 토스의 이러한 행보를 응원합니다. https://www.youtube.com/watch?v=SdBL-p597Dw

www.youtube.com

토스의 오픈소스 생태계: 한국을 넘어 글로벌로

최고의 자동완성 플러그인 타입스크립트를 사용하여 개발자를 속이고 코드를 최적화한 경험을 공유합니다.

타입스크립트스럽게 성능과 생산성 두 마리 토끼 모두 잡기

이름만 보고 프론트엔드인줄 알았는데요. 살펴보니 백엔드였습니다!

2021년 1월에 출시한 쿠키런:킹덤에 운영 도구는 어마어마하군요!

https://tech.devsisters.com/posts/typescript-ish-way-to-improve-performance/

이름만 보고 프론트엔드인줄 알았는데요. 살펴보니 백엔드였습니다! 2021년 1월에 출시한 쿠키런:킹덤에 운영 도구는 어마어마하군요! https://tech.devsisters.com/posts/typescript-ish-way-to-improve-performance/

DevTech - 데브시스터즈 기술블로그

TypeScript하면 프론트만?!

Vite는 기존 자바스크립트 번들러의 만성적인 성능 문제를 해결하고 개발자 경험을 향상시키기 위해서 등장한 차세대 번들러입니다. 브라우저에서 지원하는 ESM(ES Modules)를 적극적으로 활용하고, 자바스크립트 대신에 컴파일 언어인 Go로 작성된 현대적인 자바스크립트 개발 도구이죠.

Vite은 예전부터 널리 사용되던 번들러인 Webpack보다 설정이 훨씬 쉽고 간단하며, 설정이 필요 없기로 유명하던 번들러인 Parcel보다도 훨씬 빠릅니다. 이로 인해서 기존 번들러보다 뛰어난 개발자 경험을 제공하여 많은 개발자로부터 사랑을 받고 있는 번들러입니다.

2023년 Sate of JavaScript 설문 결과를 보시면 빌드 도구 부분에서 Vite(73%)가 Parcel(30%)을 아득히 넘고 Webpack(90%)에 이어서 사용률 2위를 기록하고 있습니다. 2021년에 20% 사용률로 처음 그래프에 등장했는데 무서운 성장세가 아닐 수 없습니다.

더욱 고무적인 부분은 바로 Vite를 써본 응답자들의 만족도입니다. 88%로 압도적인 1위를 차지하고 있으며, Webpack의 만족도는 45%까지 곤두박질 친 것을 볼 수 있습니다.

참고로 많은 분들이 영문 철자만 보시고 Vite를 “바이트”라고 발음해야 하는 걸로 오해하시는데요. 사실 Vite라는 이름은 “빠름”을 의미하는 프랑스어에서 유래되었고 그래서 정확한 발음은 “비트”라고 합니다. 한국 개발자들 사이에서는 우스갯 소리로 빛처럼 빠르다고 “빛”이라고도 많이 부르는 것 같습니다. 😄

이번 포스팅에서는 Vite를 처음 사용하시는 분들의 위해서 Vite를 시작하는 방법을 안내해드리겠습니다.

📝 포스팅: https://www.daleseo.com/vite/

Vite는 기존 자바스크립트 번들러의 만성적인 성능 문제를 해결하고 개발자 경험을 향상시키기 위해서 등장한 차세대 번들러입니다. 브라우저에서 지원하는 ESM(ES Modules)를 적극적으로 활용하고, 자바스크립트 대신에 컴파일 언어인 Go로 작성된 현대적인 자바스크립트 개발 도구이죠. Vite은 예전부터 널리 사용되던 번들러인 Webpack보다 설정이 훨씬 쉽고 간단하며, 설정이 필요 없기로 유명하던 번들러인 Parcel보다도 훨씬 빠릅니다. 이로 인해서 기존 번들러보다 뛰어난 개발자 경험을 제공하여 많은 개발자로부터 사랑을 받고 있는 번들러입니다. 2023년 Sate of JavaScript 설문 결과를 보시면 빌드 도구 부분에서 Vite(73%)가 Parcel(30%)을 아득히 넘고 Webpack(90%)에 이어서 사용률 2위를 기록하고 있습니다. 2021년에 20% 사용률로 처음 그래프에 등장했는데 무서운 성장세가 아닐 수 없습니다. 더욱 고무적인 부분은 바로 Vite를 써본 응답자들의 만족도입니다. 88%로 압도적인 1위를 차지하고 있으며, Webpack의 만족도는 45%까지 곤두박질 친 것을 볼 수 있습니다. 참고로 많은 분들이 영문 철자만 보시고 Vite를 “바이트”라고 발음해야 하는 걸로 오해하시는데요. 사실 Vite라는 이름은 “빠름”을 의미하는 프랑스어에서 유래되었고 그래서 정확한 발음은 “비트”라고 합니다. 한국 개발자들 사이에서는 우스갯 소리로 빛처럼 빠르다고 “빛”이라고도 많이 부르는 것 같습니다. 😄 이번 포스팅에서는 Vite를 처음 사용하시는 분들의 위해서 Vite를 시작하는 방법을 안내해드리겠습니다. 📝 포스팅: https://www.daleseo.com/vite/

Vite 처음 시작하기

원문 : Good Refactoring vs Bad Refactoring thumbnail…

(번역) 좋은 리팩터링 vs 나쁜 리팩터링

오늘 소개해드릴 글은 42dot의 유경상님이 번역해주신 글입니다.

많은 개발자들이 리팩터링의 중요성을 알고 리팩터링을 하지만, 적절하지 않은 리팩터링으로 오히려 코드 베이스에 악영향을 준다는 것을 간과하는 경우가 많습니다. 이 글에서는 저자가 지금까지 겪어온 경험을 기반으로 어떤 리팩터링이 잘못된 리팩터링이고, 어떤 식으로 리팩터링하는 것이 바람직한지에 대해 구체적인 코드 예시와 함께 설명합니다. 이에 더해서 올바른 리팩터링 방법과 더 나은 리팩터링을 위한 도구도 함께 소개하고 있습니다. 이 글을 통해 현재 적절한 리팩터링을 하고 있는지 점검해 보시는 기회가 되시면 좋을 것 같습니다 :)

> 글 링크 : https://ykss.netlify.app/translation/good_refactoring_vs_bad_refactoring/

오늘 소개해드릴 글은 42dot의 유경상님이 번역해주신 글입니다. 많은 개발자들이 리팩터링의 중요성을 알고 리팩터링을 하지만, 적절하지 않은 리팩터링으로 오히려 코드 베이스에 악영향을 준다는 것을 간과하는 경우가 많습니다. 이 글에서는 저자가 지금까지 겪어온 경험을 기반으로 어떤 리팩터링이 잘못된 리팩터링이고, 어떤 식으로 리팩터링하는 것이 바람직한지에 대해 구체적인 코드 예시와 함께 설명합니다. 이에 더해서 올바른 리팩터링 방법과 더 나은 리팩터링을 위한 도구도 함께 소개하고 있습니다. 이 글을 통해 현재 적절한 리팩터링을 하고 있는지 점검해 보시는 기회가 되시면 좋을 것 같습니다 :) &gt; 글 링크 : https://ykss.netlify.app/translation/good_refactoring_vs_bad_refactoring/

ykss.netlify.app

좋은 리팩터링 vs 나쁜 리팩터링

Hands-on WebAssembly: Try the basics — Martian Chronicles

👾 Web assembly on Browser 👾

WebAssembly, LLVM 많이들 들어보셨을 겁니다. 그런데 왜 그걸 써야하는지, 언제 써야하는지를 잘 알려주는 글은 별로 없죠.
어제 올라온 이 따끈따끈한 아티클은 Wasm에 대해 놀랍도록 쉽게 설명합니다. Intermediate language 와 compiler optimization 에 대한 전문지식이 없더라도 이해할 수 있게끔 말이죠.

🤷 Javascript의 대체품인가? 🤷

`WebAssembly was created to complement the existing web ecosystem: it is not a replacement for JavaScript by any means.`

WebAssembly는 Javascript를 대체하기 위해 나온게 아닙니다. 퍼포먼스를 위해서 나온 보조재일 뿐이죠. wasm은 웹과 application 의 벽을 허물어 버립니다. 정말 성능좋은 게임도 웹에서 가능할 수 있다는 이야기죠.

🤷 그래서 언제 쓰면 되나? 🤷

`Many projects have already been ported into Wasm, including games, image codecs, machine learning libraries, and even language runtimes.`

퍼포먼스가 중요한 cpu-bound job 을 많이 실행시키는 경우 써야 합니다. 예를 들자면 동영상 압축, 복잡한 암호화 알고리즘, 머신러닝 등에 사용하면 높은 성능을 기대할 수 있죠.

Javascript만큼 편하지는 않지만 WebAssembly 를 잘 쓰면 기존 javascript로는 불가능 했던 것들을 할 수 있게 될겁니다.

Martian Chronicles

서동환

Frontend Lead

임승기

피라미드는 혼자 만들수 없음을 깨닫고 매니저의 길을 걷기위해 노력하는 개발자입니다. 이상보다는 현실을, 권위보다는 설득을, 경쟁보다는 협동을 추구합니다. 잘 나가는 것은 다 이유가 있다고 생각하기 때문에 항상 "왜" 를 궁금해 합니다.

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