Terraform exists in many people's hearts much like a friend or a loved one, or maybe even an enemy. Whether it's your job to maintain the Terraform configuration for the entire organization or you...

It's Time to Retire Terraform

IaC(Infrastructure as Code) 도구로 유명한 Terraform이 큰 인기가 있지만 지금 시점에서는 문제가 더 많아서 은퇴할 때가 되었다고 얘기하는 글입니다.

이 글에서는 사용패턴이 복잡하고 Drift 관리가 어려우며(여기서 Drift라는 것은 IaC로 관리하지만 다양한 이유로 실제 클라우드 리소스에는 변경이 생겨서 코드와 실제와의 차이가 생긴 것을 의미합니다.) 클라우드 종속적이지 않다고 얘기하지만 실제로는 다 다르게 작성해야 하기 때문에 큰 의미가 없고 Terraform 코드를 협업할 사람이 많아지면 더욱 관리가 어려운 문제가 있다고 얘기하고 있습니다.

물론 이 글에서는 최근 라이센스 변경으로 OpenTofu 포크가 생기는 등의 상황을 지적하며 Kubernetes Operator 패턴이 대안이 될 수 있다고 얘기합니다. 물론 글을 쓴 사람이 Konfig라는 Kubernetes Operator 솔루션을 만드는 회사라는 걸 감안해야 하지만 솔루션을 만든거 자체가 이러한 부분이 대안이 될 수 있을 거라고 생각하고 만들었을테니 거짓을 얘기한다고 하는 것은 아닙니다.

저는 Terraform을 무척 좋아하고 2016년부터 Terraform을 도입해서 다양한 곳에 적용하고 여러 곳에서 Terraform 관련 발표도 하고 HashiConf도 여러차례 참석했습니다. Terraform이 크게 알린 IaC라는 개념도 좋아하고 있습니다.

클라우드가 유행하면서 사용하기가 기존보다 편해졌지만 개인적으로 Programmable해졌다는 점을 가장 크게 생각하고 있습니다. 기존 웹 콘솔에서 리소스를 관리하는 경우 아주 소규모일때는 큰 문제가 없지만 인프라가 성장하면서 금방 관리가 어려워지게 됩니다. IaC는 오랜 기간의 소프트웨어 노하우가 인프라에 적용된 것으로 히스토리 관리와 리뷰도 쉬워지고 적용때 Terraform이 plan후 apply하게 해주어서 영향도가 큰 인프라 작업의 실수를 크게 줄여줄 수 있었다고 생각합니다.

여전히 좋아함에도 이글의 주장을 어느정도 동의합니다. 개인적으로 Terraform을 IaC 도구의 1세대 정도로 생각하는데 이제 나온지 10년이 되어가는 시점에서 그 한계가 어느정도 보여진다고 생각합니다. 최근에는 프로그래밍 언어는 사용하는 Pulumi나 CDK등이 있지만 그 형태가 사용 경험이 저는 Terraform에 비해서 크게 달라지지 않아서 한계도 비슷하다고 보고 있습니다. 그래서 다음 세대라기 보다는 1.5세대 정도로 보고 있습니다.

Konfig라는 도구는 이번에 처음 알게되었지만 몇년전 Terraform의 다음 세대 대안으로 Crossplane을 보고 비슷한 생각을 한적이 있습니다. 이도 마찬가지로 Kubernetes Operator를 이용해서 실제 리소스를 항상 싱크하기 때문에 Drift 문제를 어느정도 해결할 수 있고 아무래도 Kubernetes로 서비스를 운영하면 참조등 써먹을 수 있는 부분이 많겠다고 생각했습니다. 당시 Crossplane을 봤을 때는 너무 초기 프로젝트가 동작 정도만 파악한 정도인데 개념은 좋다고 하더라도 실제 도입할 때는 어떤 문제가 다른 단점이 있을지 모르기 때문에 실제로 Kubernetes Operator가 좋은 대안이 될지는 두고 봐야할 문제기긴 합니다.

https://blog.realkinetic.com/its-time-to-retire-terraform-30545fd5f186

IaC(Infrastructure as Code) 도구로 유명한 Terraform이 큰 인기가 있지만 지금 시점에서는 문제가 더 많아서 은퇴할 때가 되었다고 얘기하는 글입니다. 이 글에서는 사용패턴이 복잡하고 Drift 관리가 어려우며(여기서 Drift라는 것은 IaC로 관리하지만 다양한 이유로 실제 클라우드 리소스에는 변경이 생겨서 코드와 실제와의 차이가 생긴 것을 의미합니다.) 클라우드 종속적이지 않다고 얘기하지만 실제로는 다 다르게 작성해야 하기 때문에 큰 의미가 없고 Terraform 코드를 협업할 사람이 많아지면 더욱 관리가 어려운 문제가 있다고 얘기하고 있습니다. 물론 이 글에서는 최근 라이센스 변경으로 OpenTofu 포크가 생기는 등의 상황을 지적하며 Kubernetes Operator 패턴이 대안이 될 수 있다고 얘기합니다. 물론 글을 쓴 사람이 Konfig라는 Kubernetes Operator 솔루션을 만드는 회사라는 걸 감안해야 하지만 솔루션을 만든거 자체가 이러한 부분이 대안이 될 수 있을 거라고 생각하고 만들었을테니 거짓을 얘기한다고 하는 것은 아닙니다. 저는 Terraform을 무척 좋아하고 2016년부터 Terraform을 도입해서 다양한 곳에 적용하고 여러 곳에서 Terraform 관련 발표도 하고 HashiConf도 여러차례 참석했습니다. Terraform이 크게 알린 IaC라는 개념도 좋아하고 있습니다. 클라우드가 유행하면서 사용하기가 기존보다 편해졌지만 개인적으로 Programmable해졌다는 점을 가장 크게 생각하고 있습니다. 기존 웹 콘솔에서 리소스를 관리하는 경우 아주 소규모일때는 큰 문제가 없지만 인프라가 성장하면서 금방 관리가 어려워지게 됩니다. IaC는 오랜 기간의 소프트웨어 노하우가 인프라에 적용된 것으로 히스토리 관리와 리뷰도 쉬워지고 적용때 Terraform이 plan후 apply하게 해주어서 영향도가 큰 인프라 작업의 실수를 크게 줄여줄 수 있었다고 생각합니다. 여전히 좋아함에도 이글의 주장을 어느정도 동의합니다. 개인적으로 Terraform을 IaC 도구의 1세대 정도로 생각하는데 이제 나온지 10년이 되어가는 시점에서 그 한계가 어느정도 보여진다고 생각합니다. 최근에는 프로그래밍 언어는 사용하는 Pulumi나 CDK등이 있지만 그 형태가 사용 경험이 저는 Terraform에 비해서 크게 달라지지 않아서 한계도 비슷하다고 보고 있습니다. 그래서 다음 세대라기 보다는 1.5세대 정도로 보고 있습니다. Konfig라는 도구는 이번에 처음 알게되었지만 몇년전 Terraform의 다음 세대 대안으로 Crossplane을 보고 비슷한 생각을 한적이 있습니다. 이도 마찬가지로 Kubernetes Operator를 이용해서 실제 리소스를 항상 싱크하기 때문에 Drift 문제를 어느정도 해결할 수 있고 아무래도 Kubernetes로 서비스를 운영하면 참조등 써먹을 수 있는 부분이 많겠다고 생각했습니다. 당시 Crossplane을 봤을 때는 너무 초기 프로젝트가 동작 정도만 파악한 정도인데 개념은 좋다고 하더라도 실제 도입할 때는 어떤 문제가 다른 단점이 있을지 모르기 때문에 실제로 Kubernetes Operator가 좋은 대안이 될지는 두고 봐야할 문제기긴 합니다. https://blog.realkinetic.com/its-time-to-retire-terraform-30545fd5f186

Medium

여러번의 이직을 거쳐왔지만 직장에서 동료와 직접적으로 문제가 된 적은 거의 없었다. 대부분 어느정도 의견차이가 있다고 하더라도 말도안되는 정도로 벗어나는 경우가 없기 때문에 대화로 의견타협을 할 수 있었다.

현직장에는 문제가 많다. 팀이 생긴지 2년정도밖에 안됐고 그간 거쳐간 리더들이 하나같이 잘못된 리더십을 행사하는 바람에 능력있는 사람들은 이미 다 빠져나갔다. 그러고나니 남아있던 경력만 많은 나르시스트가 감언이설과 장시간의 노동으로 테크리드 자리를 꿰찬듯 하다.

이미 한 번 철옹성을 쌓아올려 기회를 만든 이 나르시스트는 자신의 권위에 도전한다고 판단되는 모든 행위들을 권력으로 찍어누르면서 자리를 지키기위해 안간힘을 쓴다.

이들의 특징은 다음과 같다.
 1. 리더십이 아닌 자신의 직위를 내세운다
 2. 자신의 계획에 조금이라도 벗어나는 의견을 용납하지 못한다
 3. 실수를 인정하지 않는다
 4. 사과라는걸 모른다
 5. 남탓을 한다.
 6. 다른 사람의 실수를 들추며 자신을 치켜세운다.
 7. A와의 1:1 미팅에서 B를 까고 B와의 1:1 미팅에서 A를 깐다
 8. 모든 일의 공을 자신으로 돌린뒤 잡무를 팀원들에게 분배한다

이외에도 기타등등 조직에 악영향을 많이 끼친다. 어디까지나 미국 한정이지만 이것에 대응하기위해 지금까지 다음과 같은 방법을 활용하고있다.

 * 잘못된 행동이나 의사결정에 대한 정확한 기록. 일/시/상황 등을 기록한다.
 * 피드백은 되도록 매니져가 있는 상황에서 프로페셔널 한 매너를 지키며 전달한다.
 * 상대가 감정적으로 나오더라도 그것에 동요하지 않는다.
 * 인사팀과 매니져에게 기록해온 상황을 보고한다.
 * 생각이 같은 팀원을 찾아 동맹을 만든다.
 * 팀 내부도 중요하지만 외부 리더들과 좋은 관계를 유지한다.

직장에서 아무리 이해가 되지 않는 행동이나 의사결정을 지속적으로 내리는 리더를 만나더라도 준비 없이 권위에 도전하는건 위험하다. 특히나 상대적으로 직장내에서 입지가 좁다면 우선 나에대한 지지와 신뢰를 주변으로부터 얻는게 우선이다. 굴러들어온 돌이 박힌돌을 빼내려면 굴러들어오는 모멘텀과 동시에 나의 덩치를 불리는게 우선이다.

현 직장에 입사한지 1년이 지났다. 사실 이정도 되면 전직장에서는 일이 지루해져 다음 일자리를 찾기 시작했을 타이밍인데 불행 중 다행인지 이런 환경 덕분에 매일매일 새롭고 흥미로운 듯 하다. 매일이 새로운 경험이고 노하우도 쌓이는 것 같아서 어떻게보면 이런 환경에 들어온게 좋은 기회인 것 같기도 하다.

이제 슬슬 박힌돌을 빼내는 시도를 해 보려고 하고있다. 나로써도 처음하는 경험이고 여러가지 변수도 있어서 성공할 것이라는 확신은 아직 없지만, 지금까지 배운 것 들 만으로도 충분히 값진 경험을 한 것 같다.

앞으로 종종 진행상황을 업데이트 하겠다.

여러번의 이직을 거쳐왔지만 직장에서 동료와 직접적으로 문제가 된 적은 거의 없었다. 대부분 어느정도 의견차이가 있다고 하더라도 말도안되는 정도로 벗어나는 경우가 없기 때문에 대화로 의견타협을 할 수 있었다. 현직장에는 문제가 많다. 팀이 생긴지 2년정도밖에 안됐고 그간 거쳐간 리더들이 하나같이 잘못된 리더십을 행사하는 바람에 능력있는 사람들은 이미 다 빠져나갔다. 그러고나니 남아있던 경력만 많은 나르시스트가 감언이설과 장시간의 노동으로 테크리드 자리를 꿰찬듯 하다. 이미 한 번 철옹성을 쌓아올려 기회를 만든 이 나르시스트는 자신의 권위에 도전한다고 판단되는 모든 행위들을 권력으로 찍어누르면서 자리를 지키기위해 안간힘을 쓴다. 이들의 특징은 다음과 같다.<ol ><li>리더십이 아닌 자신의 직위를 내세운다</li><li>자신의 계획에 조금이라도 벗어나는 의견을 용납하지 못한다</li><li>실수를 인정하지 않는다</li><li>사과라는걸 모른다</li><li>남탓을 한다.</li><li>다른 사람의 실수를 들추며 자신을 치켜세운다.</li><li>A와의 1:1 미팅에서 B를 까고 B와의 1:1 미팅에서 A를 깐다</li><li>모든 일의 공을 자신으로 돌린뒤 잡무를 팀원들에게 분배한다</li></ol> 이외에도 기타등등 조직에 악영향을 많이 끼친다. 어디까지나 미국 한정이지만 이것에 대응하기위해 지금까지 다음과 같은 방법을 활용하고있다. <ul ><li>잘못된 행동이나 의사결정에 대한 정확한 기록. 일/시/상황 등을 기록한다.</li><li>피드백은 되도록 매니져가 있는 상황에서 프로페셔널 한 매너를 지키며 전달한다.</li><li>상대가 감정적으로 나오더라도 그것에 동요하지 않는다.</li><li>인사팀과 매니져에게 기록해온 상황을 보고한다.</li><li>생각이 같은 팀원을 찾아 동맹을 만든다.</li><li>팀 내부도 중요하지만 외부 리더들과 좋은 관계를 유지한다.</li></ul> 직장에서 아무리 이해가 되지 않는 행동이나 의사결정을 지속적으로 내리는 리더를 만나더라도 준비 없이 권위에 도전하는건 위험하다. 특히나 상대적으로 직장내에서 입지가 좁다면 우선 나에대한 지지와 신뢰를 주변으로부터 얻는게 우선이다. 굴러들어온 돌이 박힌돌을 빼내려면 굴러들어오는 모멘텀과 동시에 나의 덩치를 불리는게 우선이다. 현 직장에 입사한지 1년이 지났다. 사실 이정도 되면 전직장에서는 일이 지루해져 다음 일자리를 찾기 시작했을 타이밍인데 불행 중 다행인지 이런 환경 덕분에 매일매일 새롭고 흥미로운 듯 하다. 매일이 새로운 경험이고 노하우도 쌓이는 것 같아서 어떻게보면 이런 환경에 들어온게 좋은 기회인 것 같기도 하다. 이제 슬슬 박힌돌을 빼내는 시도를 해 보려고 하고있다. 나로써도 처음하는 경험이고 여러가지 변수도 있어서 성공할 것이라는 확신은 아직 없지만, 지금까지 배운 것 들 만으로도 충분히 값진 경험을 한 것 같다. 앞으로 종종 진행상황을 업데이트 하겠다.

직장에서 나르시스트를  상대하는 방법

능력은 없는데 자존심은 강하고 감정적인 사람과 일하기 힘들죠 하하,,

여러번의 이직을 거쳐왔지만 직장에서 동료와 직접적으로 문제가 된 적은 거의 없었다. 대부분 어느정도 의견차이가 있다고 하더라도 말도안되는 정도로 벗어나는 경우가 없기 때문에 대화로 의견타협을 할 수 있었다.현직장에는 문제가 많다. 팀이 생긴지 2년정도밖에 안됐고 그간

직장에서 나르시스트를 상대하는 방법

https://velog.io/@diogenes0803/%EC%A7%81%EC%9E%A5%EC%97%90%EC%84%9C-%EB%82%98%EB%A5%B4%EC%8B%9C%EC%8A%A4%ED%8A%B8%EB%A5%BC-%EC%83%81%EB%8C%80%ED%95%98%EB%8A%94-%EB%B0%A9%EB%B2%95

https://velog.io/@diogenes0803/%EC%A7%81%EC%9E%A5%EC%97%90%EC%84%9C-%EB%82%98%EB%A5%B4%EC%8B%9C%EC%8A%A4%ED%8A%B8%EB%A5%BC-%EC%83%81%EB%8C%80%ED%95%98%EB%8A%94-%EB%B0%A9%EB%B2%95

Velog

나르시스트 직장 동료를 상대하는 법 벨로그 글

public class SSEUserActor : ReceiveActor { private Queue notifications = new Queue (); private string IdentyValue { get; set; } private IActorRef testProbe; public SSEUserActor(string identyValue) { IdentyValue = identyValue; notifications.Enqueue(new Not

[akka.net] SSE(Server Sent Event) with Actor

웹기반에서 실시간 푸시 서비스를 채택시
웹소켓은 복잡하고~ 롱폴링은 무겁게느껴질때~ 단방향에 최적화된 웹 표준 SSE를 액터모델과 연동해 웹용 경량화된 심플 실시간 푸시 서비스를 구현해보았습니다.

https://wiki.webnori.com/display/AKKA/%5Bakka.net%5D+SSE%28Server+Sent+Event%29+with+Actor

웹기반에서 실시간 푸시 서비스를 채택시웹소켓은 복잡하고~ 롱폴링은 무겁게느껴질때~ 단방향에 최적화된 웹 표준 SSE를 액터모델과 연동해 웹용 경량화된 심플 실시간 푸시 서비스를 구현해보았습니다. https://wiki.webnori.com/display/AKKA/%5Bakka.net%5D+SSE%28Server+Sent+Event%29+with+Actor

Webnori

심플 단방향 웹 푸시 - SSE With Actor

아는 사람은 많고 하는 사람은 적습니다.

정보는 넘쳐납니다. 어떻게 하면 되는지 소개하는 글과 영상이 참 많습니다. 우리는 매일 그 정보를 접합니다. 무엇을 하는 법, 무엇이 되는 법에 대한 정보를 접합니다.

얻는 정보를 토대로 시작하는 사람은 적습니다. 정보를 믿지 못하기 때문일 수도 있고 다른 일을 하고 있기 때문일 수도 있습니다. 혹은 조금 더 완벽한 시작을 준비하는 것일 수도 있죠.

일단 시작했다고 해도 끝까지 해내는 사람은 더 적습니다. 중간에 그만둬야 할 수많은 이유가 있으니까요. 시작했던 이유를 끝까지 고수하고 계속한다는 건 절대 쉽지 않습니다.

여러분이 만약 무슨 일이든 시작해서 끝까지 해냈다면, 그것만으로 충분히 대단한 사람일지도 모릅니다.

아는 사람은 많고 하는 사람은 적습니다. 정보는 넘쳐납니다. 어떻게 하면 되는지 소개하는 글과 영상이 참 많습니다. 우리는 매일 그 정보를 접합니다. 무엇을 하는 법, 무엇이 되는 법에 대한 정보를 접합니다. 얻는 정보를 토대로 시작하는 사람은 적습니다. 정보를 믿지 못하기 때문일 수도 있고 다른 일을 하고 있기 때문일 수도 있습니다. 혹은 조금 더 완벽한 시작을 준비하는 것일 수도 있죠. 일단 시작했다고 해도 끝까지 해내는 사람은 더 적습니다. 중간에 그만둬야 할 수많은 이유가 있으니까요. 시작했던 이유를 끝까지 고수하고 계속한다는 건 절대 쉽지 않습니다. 여러분이 만약 무슨 일이든 시작해서 끝까지 해냈다면, 그것만으로 충분히 대단한 사람일지도 모릅니다.

아는 사람, 하는 사람

 1. 기본기 확실히 하기
 2. 학습 능력 키우기
 3. 의사 소통 잘하기
 4. 문제 정의 잘하기
 5. 태스크 완료 시간 추정 잘하기
 6. 운영을 고려한 코드 작성하기
 7. 서비스 사고 대처 능력 키우기
 8. 결과를 내는데 집중하기
 9. 영향력 갖기 (코딩 멍키)
    
    
개발자로 일을 하다보면 피할 수 없는 것이 서비스와 관련된 사고를 내는 것이다. 보통은 버그로 인해 이런 일이 발생하게 되는데 이는 사실 코드를 많이 작성하는 개발자들에게 더 많이 발생할 수 밖에 없는데 동일한 사고를 안 내겠다는 개인적인 노력과 동일한 문제가 반복되는 것이 아니라면 성장과정으로 보는 조직적인 관점이 중요하다. 이로 인한 트라우마가 생긴다면 개발자의 커리어에는 치명적인 상처가 생길 수 있다.

개인의 성향에 따라서는 내 코드로 인해 서비스 사고가 났을 때 자책을 하다못해 움츠러들 수 있는데 이 경우 코드를 완벽하게 작성해야겠다는 결론에 도달할 수 있다. 이는 개인에게도 스트레스이기도 하고 조직 관점에서도 느린 속도로 이어지기에 개인적으로도 개발자의 커리어에서 사고는 언제 내느냐의 문제라고 바라보면서 사고 발생시 복기하고 어떻게 하면 재발을 막을지 생각해보는 것이 중요하다.

하지만 그 개인이 속한 개발 조직에서 사고의 책임을 100% 개인에게 돌릴다면 개인이 움츠러 드는 것은 어쩔 수 없다. 이는 특히 기술부채를 안고 갈 수 밖에 상황에서는 더 그러하다. 그러기에 개발 조직의 관점에서는 다음을 생각해보는 것이 좋다.

 1. 사고 발생시마다 프로세스를 개선하고 테스트를 추가하는 등의 노력을 병행하는 것이 더 좋다. 사고 마다 레벨을 정해서 심각한 문제들의 경우 사후 부검 프로세스를 통해 이유를 파악하고 재발을 막기 위한 조치들을 취해야 한다.
 2. 또한 사고가 발생했을 때 얼마나 빨리 이를 감지하고 문제해결 프로세스를 시작할지 사고 대처와 관계된 역량을 키우는 것이 중요해진다. 지난 포스팅에서 이야기했던 운영을 고려한 코드를 작성하는 것이 중요해지기 시작하는데 에러 메시지를 이해하기 쉽게 하고 여기저기 로그를 자세히 남기는 것들을 이야기했었다. 어느 정도 규모가 커진 조직이라면 처음에는 백엔드 엔지니어등이 코드 배포와 운영, 모니터링을 담당할 수 있겠지만 별도의 데브옵스 조직이 필요할지 점검해보는 것이 필요할 수도 있다.
 3. 주기적으로 중요 사고에 대한 조치가 취해졌는지 어느 정도로 조치를 취할지 논의할 필요가 있다. 안 그러면 사후부검만 하고 실제 예방 조치는 취해지지 않는 문제가 발생한다. 이는 엔지니어링 리더십의 책임이기도 하다.
 4. 많은 경우 크고 작은 문제들이 고객 리포트로 초기에 발견할 수 있기에 CS팀과의 원활한 커뮤니케이션이 필요할 수 있으며 이 역시 지난 포스팅에서 이야기했었다.
 5. 대부분의 큰 사고는 데이터베이스와 연관된 경우들이 많다. 그래서 데이터베이스의 오래 걸리는 쿼리를 선제적으로 모니터링하고 문제 되는 부분을 찾아 미리 최적화하는 것이 필요하다. 또 하나 해볼 수 있는 것은 중요한 페이지나 중요 API의 실행시간 (latency) 모니터링을 해보는 것이다.
     
온라인 서비스에서 사고는 언제 일어나느냐의 문제지 피해갈 수 있는 문제는 아니다. 사고를 안 내기위해 코드를 완벽하게 작성하려고 하는 것 보다는 문제 감지와 운영이 쉬운 코드를 작성하면서 코드 배포 프로세스와 서비스 모니터링 프로세스를 강화하는 것을 병행하는 것이 더 맞는 방향이다.

<ol ><li>기본기 확실히 하기</li><li>학습 능력 키우기</li><li>의사 소통 잘하기</li><li>문제 정의 잘하기</li><li>태스크 완료 시간 추정 잘하기</li><li>운영을 고려한 코드 작성하기</li><li>서비스 사고 대처 능력 키우기</li><li>결과를 내는데 집중하기</li><li>영향력 갖기 <s>(코딩 멍키)</s> </li></ol>개발자로 일을 하다보면 피할 수 없는 것이 서비스와 관련된 사고를 내는 것이다. 보통은 버그로 인해 이런 일이 발생하게 되는데 이는 사실 코드를 많이 작성하는 개발자들에게 더 많이 발생할 수 밖에 없는데 동일한 사고를 안 내겠다는 개인적인 노력과 동일한 문제가 반복되는 것이 아니라면 성장과정으로 보는 조직적인 관점이 중요하다. 이로 인한 트라우마가 생긴다면 개발자의 커리어에는 치명적인 상처가 생길 수 있다. 개인의 성향에 따라서는 내 코드로 인해 서비스 사고가 났을 때 자책을 하다못해 움츠러들 수 있는데 이 경우 코드를 완벽하게 작성해야겠다는 결론에 도달할 수 있다. 이는 개인에게도 스트레스이기도 하고 조직 관점에서도 느린 속도로 이어지기에 개인적으로도 개발자의 커리어에서 사고는 언제 내느냐의 문제라고 바라보면서 사고 발생시 복기하고 어떻게 하면 재발을 막을지 생각해보는 것이 중요하다. 하지만 그 개인이 속한 개발 조직에서 사고의 책임을 100% 개인에게 돌릴다면 개인이 움츠러 드는 것은 어쩔 수 없다. 이는 특히 기술부채를 안고 갈 수 밖에 상황에서는 더 그러하다. 그러기에 개발 조직의 관점에서는 다음을 생각해보는 것이 좋다. <ol ><li>사고 발생시마다 프로세스를 개선하고 테스트를 추가하는 등의 노력을 병행하는 것이 더 좋다. 사고 마다 레벨을 정해서 심각한 문제들의 경우 사후 부검 프로세스를 통해 이유를 파악하고 재발을 막기 위한 조치들을 취해야 한다.</li><li>또한 사고가 발생했을 때 얼마나 빨리 이를 감지하고 문제해결 프로세스를 시작할지 사고 대처와 관계된 역량을 키우는 것이 중요해진다. 지난 포스팅에서 이야기했던 운영을 고려한 코드를 작성하는 것이 중요해지기 시작하는데 에러 메시지를 이해하기 쉽게 하고 여기저기 로그를 자세히 남기는 것들을 이야기했었다. 어느 정도 규모가 커진 조직이라면 처음에는 백엔드 엔지니어등이 코드 배포와 운영, 모니터링을 담당할 수 있겠지만 별도의 데브옵스 조직이 필요할지 점검해보는 것이 필요할 수도 있다.</li><li>주기적으로 중요 사고에 대한 조치가 취해졌는지 어느 정도로 조치를 취할지 논의할 필요가 있다. 안 그러면 사후부검만 하고 실제 예방 조치는 취해지지 않는 문제가 발생한다. 이는 엔지니어링 리더십의 책임이기도 하다.</li><li>많은 경우 크고 작은 문제들이 고객 리포트로 초기에 발견할 수 있기에 CS팀과의 원활한 커뮤니케이션이 필요할 수 있으며 이 역시 지난 포스팅에서 이야기했었다.</li><li>대부분의 큰 사고는 데이터베이스와 연관된 경우들이 많다. 그래서 데이터베이스의 오래 걸리는 쿼리를 선제적으로 모니터링하고 문제 되는 부분을 찾아 미리 최적화하는 것이 필요하다. 또 하나 해볼 수 있는 것은 중요한 페이지나 중요 API의 실행시간 (latency) 모니터링을 해보는 것이다. &nbsp;</li></ol>온라인 서비스에서 사고는 언제 일어나느냐의 문제지 피해갈 수 있는 문제는 아니다. 사고를 안 내기위해 코드를 완벽하게 작성하려고 하는 것 보다는 문제 감지와 운영이 쉬운 코드를 작성하면서 코드 배포 프로세스와 서비스 모니터링 프로세스를 강화하는 것을 병행하는 것이 더 맞는 방향이다.

좋은 개발자가 알아야하는 9가지 포인트들 - 사고 대처 능력 키우기

The generative AI revolution has made significant progress in the past year, mostly in the release of... Tagged with ai, machinelearning, tutorial, datascience.

Prompt Engineering For Developers: A Complete Guide!

생성형 AI는 대규모 언어 모델(LLM)의 출시로 상당한 진전을 이루었습니다. 특히, 언어 모델이 예상대로 결과/출력을 생성하도록 만드는 것은 하나의 예술이며, 바로 이 부분에서 프롬프트 엔지니어링이 중요한 역할을 합니다.

여기에서는 프롬프트 엔지니어링에 대해 알아야 할 모든 것을 자세히 살펴보겠습니다.

< 프롬프트 엔지니어링이란 무엇인가요? >
 * 프롬프트 엔지니어링은 LLM과 대화하기 위한 첫 번째 단계입니다. 즉, 생성형 AI 모델이 더 나은 결과와 응답을 생성할 수 있도록 의미 있는 지침을 만드는 프로세스입니다. 이는 신중하게 단어를 선택하고 더 많은 컨텍스트를 추가함으로써 이루어집니다.
 * 일반적으로 대규모 언어 모델은 편향되거나 환각 또는 가짜가 될 수 있는 대량의 데이터를 생성하는데, 프롬프트 엔지니어링을 사용하면 이러한 문제를 줄일 수 있습니다.

< 프롬프트 엔지니어링 기법 >
프롬프트 엔지니어링에는 LLM의 기능을 이해하고 목표를 효과적으로 전달할 수 있는 프롬프트를 만드는 것이 포함됩니다. 다양한 프롬프트 기법에 대해 자세히 알아보겠습니다.
 * 제로 샷 프롬프트(Zero-shot prompting)
 * 추가 예시나 정보 없이 LLM에 직접 프롬프트를 제공하는 방식
 * 이 방법은 언어와 개념에 대한 이해를 바탕으로 창의적인 결과물을 생성하는 LLM의 능력을 신뢰하는 일반적인 작업에 가장 적합
 * 원샷 프롬프트(One-shot prompting)
 * 프롬프트와 함께 원하는 결과물에 대한 한 가지 예를 제공
 * 이 방법은 특정 스타일, 어조 또는 주제로 LLM을 안내하려는 작업에 가장 적합
 * 퓨샷 프롬프트(Few-shot prompting)
 * 프롬프트와 함께 원하는 출력에 대한 몇 가지(보통 2~4개) 예시를 제공
 * 특정 형식이나 도메인의 텍스트를 생성하는 등 일관성과 정확성을 보장해야 하는 작업에 가장 적합
 * 생각의 연쇄 프롬프트(Chain-of-thought prompts)
 * 복잡한 작업을 관리 가능한 단계로 세분화하여 추론과 논리를 키우는 데 중점을 두며, 수학 문제를 한 입 크기의 지침으로 분해하여 LLM에 제공하는 형태
 * 컨텍스트 증강(Contextual augmentation)
 * 정확성과 일관성을 높이기 위해 관련 배경 정보를 제공하는 것이 포함되며, 역사 소설 프롬프트에 그 시대에 대한 자세한 조사 내용을 추가하는 것과 같은 형태
 * 메타 프롬프트 및 프롬프트 조합(Meta-prompts and prompt combinations)
 * 전반적인 LLM 동작을 미세 조정하고 여러 프롬프트 스타일을 혼합하는 작업이 포함되며, 메타 프롬프트는 중요한 원칙으로 생각하고 조합은 다양한 기술을 동시에 활용하는 방식
 * 휴먼 인 더 루프(Human-in-the-loop)
 * 사람의 피드백을 통합하고 최적의 결과를 위해 프롬프트를 반복적으로 개선하는 방식
 
 
< 프롬프트 엔지니어링 모범 사례 >
프롬프트 엔지니어링의 모범 사례에는 모델의 기능과 한계를 이해하고, 명확하고 간결한 프롬프트를 만들고, 모델의 응답에 따라 프롬프트를 반복적으로 테스트하고 개선하는 것이 포함됩니다.
 * 명확성과 구체성(Clarity and specificity)
 * 구체적인 지침, 원하는 형식 및 출력 길이를 통해 원하는 결과를 명확하게 제시
 * 예) 일반적인 방향을 가리키는 것이 아니라 친구에게 자세한 방향을 알려주는 형태
 * 문맥적 단서(Contextual cues)
 * 요청을 이해할 수 있도록 모델에 관련 맥락을 제공하는 방식으로 배경 정보, 관련 예시 또는 원하는 스타일과 어조를 제공하는 형태
 * 예) 원하는 결과물의 배경을 설정한다고 생각하는 형태
 * 예제 파워(Example power)
 * 원하는 결과물의 예를 제공하여 모델에게 원하는 것을 보여줌으로써 가능성을 좁히고 모델이 비전을 향해 나아갈 수 있도록 안내하는 형태
 * 예)친구에게 단순히 주소를 알려주는 대신 목적지의 사진을 보여준다
 * 단어 선택이 중요(Word choice matters)
 * 명확하고 직접적이며 모호하지 않은 언어를 선택
 * 속어, 은유 또는 지나치게 복잡한 어휘는 피해야 한다.
 * 모델은 문자 그대로 해석한다는 점을 기억하고, 이해하기 쉽도록 명료하고 명확하게 제시
 * 반복과 실험(Iteration and experimentation)
 * 한 번의 시도에서 완벽한 결과를 기대하지 않기
 * 프롬프트를 수정하고, 문맥 단서를 변경하고, 다양한 예시를 시도
 * 예) 완벽한 요리가 나올 때까지 레시피를 미세 조정한다고 생각하세요.
 * 모델 인식(Model awareness)
 * 사용 중인 특정 모델의 기능과 한계를 이해하기
 * 예)어떤 모델은 사실적인 작업에 더 능숙하고, 어떤 모델은 창의적인 글쓰기에 뛰어나므로 작업별로 적합한 도구를 선택하기
 * 안전과 편견(Safety and bias)
 * 프롬프트와 모델의 결과물 모두에서 잠재적인 편견에 유의
 * 차별적인 언어나 고정관념을 피하고, 포용성과 윤리적 고려를 촉진하는 프롬프트를 사용하기

< 프롬프트 엔지니어가 되기 위해 필요한 기술 >
인간의 의도와 인공지능의 응답을 연결하는 가교 역할을 하는 프롬프트 엔지니어는 기술력과 소프트 스킬의 독특한 조합이 필요한데, 의미 있고 효과적인 프롬프트를 만들기 위해 고려해야 할 6가지 기술을 소개합니다.
 * 커뮤니케이션 + 협업 기술:
 * 사용자의 요구를 이해하고 내부 팀과 협력하는 데 필수적인 효과적인 커뮤니케이션 및 협업 기술을 통해 프롬프트 엔지니어는 복잡한 아이디어를 명확하게 표현하고 다양한 이해관계자의 의견을 통합할 수 있습니다.
 * 또한 생산적인 환경을 조성하여 프롬프트 개발이 사용자의 의도와 기술적 역량에 부합하도록 보장합니다.
 * 창의적이고 비판적인 사고:
 * 창의적 사고는 새로운 아이디어와 접근 방식을 탐색할 수 있게 해주며, 비판적 사고는 프롬프트가 논리적이고 윤리적이며 원하는 결과를 충족하도록 보장합니다.
 * 이러한 창의성과 비판적 사고의 조화는 사용자의 참여를 유도하고 의도한 대로 작동하는 양질의 프롬프트를 제작하는 데 매우 중요합니다.
 * 기본 AI + NLP 지식:
 * 인공지능과 자연어 처리의 기본을 이해하는 것은 프롬프트 엔지니어에게 매우 중요합니다.
 * 이러한 지식은 AI 모델이 언어를 해석하고 생성하는 방식을 파악하는 데 도움이 되며, AI와 효과적으로 소통하여 정확하고 적절한 응답을 생성하는 프롬프트를 만들 수 있게 해줍니다.
 * 글쓰기 스타일:
 * 시나리오에 따라 서로 다른 유형의 커뮤니케이션이 필요하므로 프롬프트 엔지니어링에서는 다양한 글쓰기 스타일을 숙달하는 것이 중요합니다.
 * 간결한 안내문, 창의적인 스토리텔링, 기술 문서 등 상황에 맞게 글쓰기 스타일을 조정하는 능력은 효과적인 프롬프트를 만드는 데 있어 핵심입니다.
 * 프로그래밍 지식:
 * 프로그래밍, 특히 Python과 같은 언어에 대한 탄탄한 기초가 있으면 프롬프트 엔지니어에게 도움이 됩니다.
 * 프로그래밍 기술을 통해 작업을 자동화하고 데이터를 조작하며 AI 모델을 사용자 지정할 수도 있습니다. 이러한 기술적 숙련도는 프롬프트 개발의 효율성과 역량을 크게 향상시킬 수 있습니다.
 * 데이터 분석에 대한 지식:
 * 데이터 분석에 대한 이해는 사용자 상호작용과 모델 성능을 해석할 수 있기 때문에 프롬프트 엔지니어에게 중요합니다.
 * 이러한 지식은 경험적 증거를 바탕으로 프롬프트를 개선하여 사용자 참여도와 정확성 모두에 최적화된 프롬프트를 만드는 데 도움이 됩니다.
 * 데이터 분석 기술은 프롬프트의 효과를 지속적으로 개선하는 데 매우 중요합니다.

>> 프롬프트 엔지니어링은 AI 모델과 보다 효과적인 상호작용을 가능하게 하는 중요하고 진화하는 분야입니다. 핵심 원칙을 이해하고, 다양한 기술을 탐구하고, 모범 사례를 준수함으로써 사용자는 AI 응답의 성능과 관련성을 크게 향상시키는 프롬프트를 만들 수 있습니다.

*source: https://dev.to/pavanbelagatti/prompt-engineering-for-developers-a-complete-guide-1kca

생성형 AI는 대규모 언어 모델(LLM)의 출시로 상당한 진전을 이루었습니다. 특히, 언어 모델이 예상대로 결과/출력을 생성하도록 만드는 것은 하나의 예술이며, 바로 이 부분에서 프롬프트 엔지니어링이 중요한 역할을 합니다. 여기에서는 프롬프트 엔지니어링에 대해 알아야 할 모든 것을 자세히 살펴보겠습니다. &lt; 프롬프트 엔지니어링이란 무엇인가요? &gt;<ul ><li>프롬프트 엔지니어링은 LLM과 대화하기 위한 첫 번째 단계입니다. 즉, 생성형 AI 모델이 더 나은 결과와 응답을 생성할 수 있도록 의미 있는 지침을 만드는 프로세스입니다. 이는 신중하게 단어를 선택하고 더 많은 컨텍스트를 추가함으로써 이루어집니다. </li><li>일반적으로 대규모 언어 모델은 편향되거나 환각 또는 가짜가 될 수 있는 대량의 데이터를 생성하는데, 프롬프트 엔지니어링을 사용하면 이러한 문제를 줄일 수 있습니다.</li></ul> &lt; 프롬프트 엔지니어링 기법 &gt;프롬프트 엔지니어링에는 LLM의 기능을 이해하고 목표를 효과적으로 전달할 수 있는 프롬프트를 만드는 것이 포함됩니다. 다양한 프롬프트 기법에 대해 자세히 알아보겠습니다.<ul ><li>제로 샷 프롬프트(Zero-shot prompting)<ul ><li>추가 예시나 정보 없이 LLM에 직접 프롬프트를 제공하는 방식</li><li>이 방법은 언어와 개념에 대한 이해를 바탕으로 창의적인 결과물을 생성하는 LLM의 능력을 신뢰하는 일반적인 작업에 가장 적합</li></ul></li><li>원샷 프롬프트(One-shot prompting)<ul ><li>프롬프트와 함께 원하는 결과물에 대한 한 가지 예를 제공</li><li>이 방법은 특정 스타일, 어조 또는 주제로 LLM을 안내하려는 작업에 가장 적합</li></ul></li><li>퓨샷 프롬프트(Few-shot prompting)<ul ><li>프롬프트와 함께 원하는 출력에 대한 몇 가지(보통 2~4개) 예시를 제공</li><li>특정 형식이나 도메인의 텍스트를 생성하는 등 일관성과 정확성을 보장해야 하는 작업에 가장 적합</li></ul></li><li>생각의 연쇄 프롬프트(Chain-of-thought prompts)<ul ><li>복잡한 작업을 관리 가능한 단계로 세분화하여 추론과 논리를 키우는 데 중점을 두며, 수학 문제를 한 입 크기의 지침으로 분해하여 LLM에 제공하는 형태</li></ul></li><li>컨텍스트 증강(Contextual augmentation)<ul ><li>정확성과 일관성을 높이기 위해 관련 배경 정보를 제공하는 것이 포함되며, 역사 소설 프롬프트에 그 시대에 대한 자세한 조사 내용을 추가하는 것과 같은 형태</li></ul></li><li>메타 프롬프트 및 프롬프트 조합(Meta-prompts and prompt combinations)<ul ><li>전반적인 LLM 동작을 미세 조정하고 여러 프롬프트 스타일을 혼합하는 작업이 포함되며, 메타 프롬프트는 중요한 원칙으로 생각하고 조합은 다양한 기술을 동시에 활용하는 방식</li></ul></li><li>휴먼 인 더 루프(Human-in-the-loop)<ul ><li>사람의 피드백을 통합하고 최적의 결과를 위해 프롬프트를 반복적으로 개선하는 방식 </li></ul></li></ul>&lt; 프롬프트 엔지니어링 모범 사례 &gt;프롬프트 엔지니어링의 모범 사례에는 모델의 기능과 한계를 이해하고, 명확하고 간결한 프롬프트를 만들고, 모델의 응답에 따라 프롬프트를 반복적으로 테스트하고 개선하는 것이 포함됩니다. <ul ><li>명확성과 구체성(Clarity and specificity)<ul ><li>구체적인 지침, 원하는 형식 및 출력 길이를 통해 원하는 결과를 명확하게 제시</li><li>예) 일반적인 방향을 가리키는 것이 아니라 친구에게 자세한 방향을 알려주는 형태</li></ul></li><li>문맥적 단서(Contextual cues)<ul ><li>요청을 이해할 수 있도록 모델에 관련 맥락을 제공하는 방식으로 배경 정보, 관련 예시 또는 원하는 스타일과 어조를 제공하는 형태</li><li>예) 원하는 결과물의 배경을 설정한다고 생각하는 형태</li></ul></li><li>예제 파워(Example power)<ul ><li>원하는 결과물의 예를 제공하여 모델에게 원하는 것을 보여줌으로써 가능성을 좁히고 모델이 비전을 향해 나아갈 수 있도록 안내하는 형태</li><li>예)친구에게 단순히 주소를 알려주는 대신 목적지의 사진을 보여준다</li></ul></li><li>단어 선택이 중요(Word choice matters)<ul ><li>명확하고 직접적이며 모호하지 않은 언어를 선택</li><li>속어, 은유 또는 지나치게 복잡한 어휘는 피해야 한다.</li><li>모델은 문자 그대로 해석한다는 점을 기억하고, 이해하기 쉽도록 명료하고 명확하게 제시</li></ul></li><li>반복과 실험(Iteration and experimentation)<ul ><li>한 번의 시도에서 완벽한 결과를 기대하지 않기</li><li>프롬프트를 수정하고, 문맥 단서를 변경하고, 다양한 예시를 시도</li><li>예) 완벽한 요리가 나올 때까지 레시피를 미세 조정한다고 생각하세요.</li></ul></li><li>모델 인식(Model awareness)<ul ><li>사용 중인 특정 모델의 기능과 한계를 이해하기</li><li>예)어떤 모델은 사실적인 작업에 더 능숙하고, 어떤 모델은 창의적인 글쓰기에 뛰어나므로 작업별로 적합한 도구를 선택하기</li></ul></li><li>안전과 편견(Safety and bias)<ul ><li>프롬프트와 모델의 결과물 모두에서 잠재적인 편견에 유의</li><li>차별적인 언어나 고정관념을 피하고, 포용성과 윤리적 고려를 촉진하는 프롬프트를 사용하기</li></ul></li></ul> &lt; 프롬프트 엔지니어가 되기 위해 필요한 기술 &gt;인간의 의도와 인공지능의 응답을 연결하는 가교 역할을 하는 프롬프트 엔지니어는 기술력과 소프트 스킬의 독특한 조합이 필요한데, 의미 있고 효과적인 프롬프트를 만들기 위해 고려해야 할 6가지 기술을 소개합니다.<ul ><li>커뮤니케이션 + 협업 기술:<ul ><li>사용자의 요구를 이해하고 내부 팀과 협력하는 데 필수적인 효과적인 커뮤니케이션 및 협업 기술을 통해 프롬프트 엔지니어는 복잡한 아이디어를 명확하게 표현하고 다양한 이해관계자의 의견을 통합할 수 있습니다. </li><li>또한 생산적인 환경을 조성하여 프롬프트 개발이 사용자의 의도와 기술적 역량에 부합하도록 보장합니다.</li></ul></li><li>창의적이고 비판적인 사고:<ul ><li>창의적 사고는 새로운 아이디어와 접근 방식을 탐색할 수 있게 해주며, 비판적 사고는 프롬프트가 논리적이고 윤리적이며 원하는 결과를 충족하도록 보장합니다. </li><li>이러한 창의성과 비판적 사고의 조화는 사용자의 참여를 유도하고 의도한 대로 작동하는 양질의 프롬프트를 제작하는 데 매우 중요합니다.</li></ul></li><li>기본 AI + NLP 지식:<ul ><li>인공지능과 자연어 처리의 기본을 이해하는 것은 프롬프트 엔지니어에게 매우 중요합니다. </li><li>이러한 지식은 AI 모델이 언어를 해석하고 생성하는 방식을 파악하는 데 도움이 되며, AI와 효과적으로 소통하여 정확하고 적절한 응답을 생성하는 프롬프트를 만들 수 있게 해줍니다.</li></ul></li><li>글쓰기 스타일:<ul ><li>시나리오에 따라 서로 다른 유형의 커뮤니케이션이 필요하므로 프롬프트 엔지니어링에서는 다양한 글쓰기 스타일을 숙달하는 것이 중요합니다. </li><li>간결한 안내문, 창의적인 스토리텔링, 기술 문서 등 상황에 맞게 글쓰기 스타일을 조정하는 능력은 효과적인 프롬프트를 만드는 데 있어 핵심입니다.</li></ul></li><li>프로그래밍 지식:<ul ><li>프로그래밍, 특히 Python과 같은 언어에 대한 탄탄한 기초가 있으면 프롬프트 엔지니어에게 도움이 됩니다. </li><li>프로그래밍 기술을 통해 작업을 자동화하고 데이터를 조작하며 AI 모델을 사용자 지정할 수도 있습니다. 이러한 기술적 숙련도는 프롬프트 개발의 효율성과 역량을 크게 향상시킬 수 있습니다.</li></ul></li><li>데이터 분석에 대한 지식:<ul ><li>데이터 분석에 대한 이해는 사용자 상호작용과 모델 성능을 해석할 수 있기 때문에 프롬프트 엔지니어에게 중요합니다. </li><li>이러한 지식은 경험적 증거를 바탕으로 프롬프트를 개선하여 사용자 참여도와 정확성 모두에 최적화된 프롬프트를 만드는 데 도움이 됩니다. </li><li>데이터 분석 기술은 프롬프트의 효과를 지속적으로 개선하는 데 매우 중요합니다.</li></ul></li></ul> &gt;&gt; 프롬프트 엔지니어링은 AI 모델과 보다 효과적인 상호작용을 가능하게 하는 중요하고 진화하는 분야입니다. 핵심 원칙을 이해하고, 다양한 기술을 탐구하고, 모범 사례를 준수함으로써 사용자는 AI 응답의 성능과 관련성을 크게 향상시키는 프롬프트를 만들 수 있습니다. *source: https://dev.to/pavanbelagatti/prompt-engineering-for-developers-a-complete-guide-1kca

DEV Community

개발자를 위한 프롬프트 엔지니어링: 완벽한 가이드!

자바스크립트에서 객체의 프로토타입을 어떻게 다루는지에 대해서 알아보겠습니다. - 관련 포스팅: https://www.daleseo.com/js-object-prototype-of/ 목차: 0:00 소개 0:31 __proto__ 속성 2:07 프로토타입 설정 5:23 프로토타입 확인 8:23 프로토타입 변경 10:35 정리 #자바스크립트 #객체 #프로토타입 #javascript #object #prototype

자바스크립트 객체의 프로토타입을 다루는 방법

자바스크립트는 프로토타입(prototype)이라는 독특한 프로그래밍 패러다임을 가진 프로그래밍 언어입니다. 자바스크립트에서 클래스 기반 객체 지향 프로그래밍이 가능한 이유도 결국은 이 프로토타입 덕분이죠.

이번 시간에서는 자바스크립트에서 객체의 프로토타입을 어떻게 다뤄야하는지 알아보겠습니다 객체의
__proto__
비밀 속성에 저장되는 프로토타입을
Object.getPrototypeOf()
와
Object.setPrototypeOf()
메서드를 통해서 웹 표준에 맞게 읽고 쓰는 방법을 배우실 수 있으실 것입니다.

📺 동영상: https://youtu.be/kqF-ndpJ7UY
📝 포스팅: https://www.daleseo.com/js-object-prototype-of/

자바스크립트는 프로토타입(prototype)이라는 독특한 프로그래밍 패러다임을 가진 프로그래밍 언어입니다. 자바스크립트에서 클래스 기반 객체 지향 프로그래밍이 가능한 이유도 결국은 이 프로토타입 덕분이죠. 이번 시간에서는 자바스크립트에서 객체의 프로토타입을 어떻게 다뤄야하는지 알아보겠습니다 객체의 <code >__proto__</code> 비밀 속성에 저장되는 프로토타입을 <code >Object.getPrototypeOf()</code>와 <code >Object.setPrototypeOf()</code> 메서드를 통해서 웹 표준에 맞게 읽고 쓰는 방법을 배우실 수 있으실 것입니다. 📺 동영상: https://youtu.be/kqF-ndpJ7UY📝 포스팅: https://www.daleseo.com/js-object-prototype-of/

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길벗에서 너무나도 재밌는 책을 보내주셨습니다. 마케팅 분야에서는 이미 저명한!! "필립 코틀러 마케팅 6.0"!!

"AI시대, 고객 경험을 진화시켜라!" 부제에 걸맞게 새로운 기술, 특히 AI, 메타버스, 블록체인 등이 가지고 온 새로운 시장과 그에 따라 브랜드들이 어떻게 고객들을 만나고 있는지, 그리고 미래 어떻게 준비해야하는지 꼼꼼히 살펴봐주고 있습니다.

저는 마케터는 아니지만 "소비자"이기에, 내가 어떤 소비 패턴을 가지고 있었는지, 요즘 세대는 어떤 가치를 더 추구하는 지 등을 공감하며, 또 흥미롭게 읽을 수 있었습니다. 무엇보다 유저를 만나는 서비스 메이커(개발자, 디자이너, PM 누구든!)라면 고개를 끄덕이며 생각하고 우리 프로덕트는 어떻더라..!! 하며 고민해 볼 만한 점이 많았습니다.

기술 발전으로 개인화된 컨텐츠를 소비하는 것에 익숙하고, 알고리즘을 맘껏 즐기고, 그러면서도 디지털 피로감을 호소하며 레트로를 좋아하는 새로운 세대들. 과연 그 소비자들은 어느 시장으로 움직이고 있을까요?

개인적으로 책을 읽으며 정말 흥미로웠던 점은 블록체인과 메타버스에 대한 내용을 상당한 분량으로 많은 실제 브랜드 마케팅들을 언급하며 다양하게 다루고 있다는 것이었습니다. 스타벅스의 NFT를 이용한 프로모션, 치폴레의 로블록스를 통한 메타버스 진출 등 전통 브랜드들의 움직임, 중앙화된 메타버스와, 탈중앙화된 메타버스 등등. 사실 한국에서는 크게 느끼지 못했던 web3 시장을 미국에서는 꽤나 구체적으로 다음 시장으로 보고 있다는 점이 흥미로웠습니다. 여러분은 어떻게 생각하시나요? :))

https://m.yes24.com/Goods/Detail/126394116

길벗에서 너무나도 재밌는 책을 보내주셨습니다. 마케팅 분야에서는 이미 저명한!! "필립 코틀러 마케팅 6.0"!! "AI시대, 고객 경험을 진화시켜라!" 부제에 걸맞게 새로운 기술, 특히 AI, 메타버스, 블록체인 등이 가지고 온 새로운 시장과 그에 따라 브랜드들이 어떻게 고객들을 만나고 있는지, 그리고 미래 어떻게 준비해야하는지 꼼꼼히 살펴봐주고 있습니다. 저는 마케터는 아니지만 "소비자"이기에, 내가 어떤 소비 패턴을 가지고 있었는지, 요즘 세대는 어떤 가치를 더 추구하는 지 등을 공감하며, 또 흥미롭게 읽을 수 있었습니다. 무엇보다 유저를 만나는 서비스 메이커(개발자, 디자이너, PM 누구든!)라면 고개를 끄덕이며 생각하고 우리 프로덕트는 어떻더라..!! 하며 고민해 볼 만한 점이 많았습니다. 기술 발전으로 개인화된 컨텐츠를 소비하는 것에 익숙하고, 알고리즘을 맘껏 즐기고, 그러면서도 디지털 피로감을 호소하며 레트로를 좋아하는 새로운 세대들. 과연 그 소비자들은 어느 시장으로 움직이고 있을까요? 개인적으로 책을 읽으며 정말 흥미로웠던 점은 블록체인과 메타버스에 대한 내용을 상당한 분량으로 많은 실제 브랜드 마케팅들을 언급하며 다양하게 다루고 있다는 것이었습니다. 스타벅스의 NFT를 이용한 프로모션, 치폴레의 로블록스를 통한 메타버스 진출 등 전통 브랜드들의 움직임, 중앙화된 메타버스와, 탈중앙화된 메타버스 등등. 사실 한국에서는 크게 느끼지 못했던 web3 시장을 미국에서는 꽤나 구체적으로 다음 시장으로 보고 있다는 점이 흥미로웠습니다. 여러분은 어떻게 생각하시나요? :)) https://m.yes24.com/Goods/Detail/126394116

[책]필립 코틀러의 마케팅 6.0

📝 Llama 3 8B은 양자화 시 Llama 2 7B보다 성능 저하가 더 두드러진다고

양자화 시켰을 때 성능저하가 두드러진다는 것은, 풀 프리시전인 BF16의 가장 작은 소수점까지 데이터를 흡수(?)하여 학습되었다는 의미일 수 있다고 함.

Llama 3를 학습시킨 데이터는 15T로 Llama 2의 2T에 비해 굉장히 많은 양의 데이터를 학습시킴.

즉, 8B의 파라미터로 담을 수 있는 최대치의 데이터는 15T 수준이 아닐까라는 의견들이 있음. (아직 과학적인 연구가 이루어진 것은 아님)

이에 따라 Llama 3 8B의 경우 파인튜닝을 통한 도메인 최적화나 성능 향상도 제약이 있을 수 있다고 함.

일전에 LLM 모델이 구조가 달라도 결국은 데이터의 양과 종류에 수렴된다는 의견도 있었는데, 파라미터 크기별 포화 데이터양이 밝혀지면 재밌을 듯.

📝 Llama 3 8B은 양자화 시 Llama 2 7B보다 성능 저하가 더 두드러진다고 양자화 시켰을 때 성능저하가 두드러진다는 것은, 풀 프리시전인 BF16의 가장 작은 소수점까지 데이터를 흡수(?)하여 학습되었다는 의미일 수 있다고 함. Llama 3를 학습시킨 데이터는 15T로 Llama 2의 2T에 비해 굉장히 많은 양의 데이터를 학습시킴. 즉, 8B의 파라미터로 담을 수 있는 최대치의 데이터는 15T 수준이 아닐까라는 의견들이 있음. (아직 과학적인 연구가 이루어진 것은 아님) 이에 따라 Llama 3 8B의 경우 파인튜닝을 통한 도메인 최적화나 성능 향상도 제약이 있을 수 있다고 함. 일전에 LLM 모델이 구조가 달라도 결국은 데이터의 양과 종류에 수렴된다는 의견도 있었는데, 파라미터 크기별 포화 데이터양이 밝혀지면 재밌을 듯.

 1. 기본기 확실히 하기
 2. 학습 능력 키우기
 3. 의사 소통 잘하기
 4. 문제 정의 잘하기
 5. 태스크 완료 시간 추정 잘하기
 6. 운영을 고려한 코드 작성하기
 7. 서비스 사고 대처 능력 키우기
 8. 결과를 내는데 집중하기
 9. 영향력 갖기 (코딩 멍키)

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

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

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

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

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

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

좋은 개발자가 알아야하는 9가지 포인트들 - 6. 운영 고려 코드

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Top 12 Tips For API Security

Top 12 this For API Security

운전할 때 팟캐스트 듣는 걸 좋아합니다. 개발자 팟캐스트.

3년 전쯤 xguru님이 긱뉴스를 팟캐스트로 운영했던 적이 있습니다.
이 팟캐스트가 너무 좋아서 운전하는 날이 기다려질 정도였습니다.
잠시만 운영하고 끝나서 아쉽습니다.

최근에 아웃사이더님이 레트로테크라는 팟캐스트를 시작해주셔서 위안을 받고 있습니다.
옛날 기술들을 듣다보면 코딩을 처음 배우던 시절로 푹 빠져들곤 합니다.

어제는 조코딩의 팟캐스트도 오픈을 했습니다.
유튜브 앱만이 아니라 애플 팟캐스트와 스포티파이를 통해서도 들을 수 있게 됐습니다.
(저도 출연해서 1인 개발 이야기로 한 꼭지를 다뤘습니다.)

앞으로 재밌는 경험을 가진 분들을 많이 모셔서 이야기를 들어볼 수 있게 되길 바랍니다.

팟캐스트들을 쭉 살펴보다가 우리나라 개발자 팟캐스트가 너무 부족한 건 아닐까 생각이 들었습니다.
어쩌면 여기에도 기회가 있는 건 아닐까?
유익한 개발자 팟캐스트가 많이 생겼으면 좋겠습니다.

운전할 때 팟캐스트 듣는 걸 좋아합니다. 개발자 팟캐스트. 3년 전쯤 xguru님이 긱뉴스를 팟캐스트로 운영했던 적이 있습니다. 이 팟캐스트가 너무 좋아서 운전하는 날이 기다려질 정도였습니다. 잠시만 운영하고 끝나서 아쉽습니다. 최근에 아웃사이더님이 레트로테크라는 팟캐스트를 시작해주셔서 위안을 받고 있습니다. 옛날 기술들을 듣다보면 코딩을 처음 배우던 시절로 푹 빠져들곤 합니다. 어제는 조코딩의 팟캐스트도 오픈을 했습니다. 유튜브 앱만이 아니라 애플 팟캐스트와 스포티파이를 통해서도 들을 수 있게 됐습니다. (저도 출연해서 1인 개발 이야기로 한 꼭지를 다뤘습니다.) 앞으로 재밌는 경험을 가진 분들을 많이 모셔서 이야기를 들어볼 수 있게 되길 바랍니다. 팟캐스트들을 쭉 살펴보다가 우리나라 개발자 팟캐스트가 너무 부족한 건 아닐까 생각이 들었습니다. 어쩌면 여기에도 기회가 있는 건 아닐까? 유익한 개발자 팟캐스트가 많이 생겼으면 좋겠습니다.

개발자 팟캐스트

From Solo MVP to Scaled Success - Building a $70k+/Month Transactions E-Commerce App | GO Lee

How Two Front-End Developers Built an E-Commerce App in 10 Weeks

https://www.golee.me/blog/early-stage-startup-tech-stack

응원합니다

다음 글은 월 100$ 이하로 커머스앱 운영 하기라고 하네요 👍

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golee.me

프론트엔드 개발자 2명이 만든 명품 주얼리 거래 이커머스 앱

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

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

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

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

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

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

완벽함과 거리두기

01 . '세상에 내 맘에 드는 사람만 있는 건 아니다...', '모두를 품으려고 하는 것도 주제넘은 짓이다...', '가뜩이나 힘든 세상 저 사람에 때문에 더 힘들어하지 말자...'란 말을 수십 번 되뇌어도 늘 우리를 괴롭히는 사람들은 존재하는 법입니다. 그리고 그런 사람이 단순히 나와 코드가 맞지 않는 수준을 벗어나 누구에게나 나쁜 영향을 주는 사람이라면 상황은 보다 심각해지는 법이죠.

02 . 얼마 전 한참하고도 또 한참 동생뻘쯤 되는 지인분으로부터 메시지 한 통을 받았습니다. 딱 봐도 하루를 참 힘들게 보냈겠구나 싶은 분위기가 물씬 풍기는 와중에 대뜸 이런 질문을 저에게 던지더군요.
'도영님은 주위에 나쁜 영향을 주는 사람이 있으면 그 사람을 어떻게 대하시나요?'
무슨 고된 일이 있었냐는 질문을 되돌려주기엔 괜히 짐 하나를 더 얹어주는 것도 같았고, 한편으로는 저 스스로를 돌아보게 만드는 것도 같은 질문이었죠.
그러게요. 저는 저에게 나쁜 영향을 주는 사람을 어떻게 대하고 있는지 문득 궁금해지기 시작했습니다.

03 . 맘 같아서야 속으로 열 번도 더 윽박지르고 싶을 만큼 얄밉고 이기적인 사람들이 어디에나 존재하는 법이지만 또 그 사람들이 주는 스트레스를 떠안고 살기엔 제 인생이 너무 아깝다는 생각도 들기 마련이죠. 그래서 매번 모기를 쫓으려 허공에 쉐도우 복싱을 하듯 '근데 그 사람 진짜 너무 한 거 같아... 아니야 괜히 이런 생각에 매몰되지 말자. 그럴 시간에 좋은 생각 한 번 더해야지'라는 혼잣말을 수십 번 반복하게 되는 게 사실입니다.

04 . 하지만 어느 순간부터는 나쁜 생각을 털어내는 것만큼이나 내가 받은 나쁜 영향을 다른 사람에게 전달하지 않는 것도 너무너무 중요한 일이라는 생각을 하게 되었습니다. 물론 이걸 몰라서 실천하지 않는 사람은 거의 없겠지만 실제로 마음먹은 대로 잘되지 않는 대표적인 행동이기도 하죠. 나 혼자만 이 기분을 떠안긴 억울하고 그렇다고 대놓고 표현하자니 나도 똑같은 사람이 되는 것 같아 망설여지는 순간이면 세상에서 내가 제일 답답한 사람인 것 같은 생각마저 드니까요.

05 . 대신 저는 분명하게 실천하는 한 가지가 있긴 합니다. 바로 '그 사람의 언어를 사용하지 않는 것'입니다. 다시 말해 내게 나쁜 영향을 주는 사람이 사용하는 묘하디 묘하게 귀에 거슬리는, 아주 얄팍한 방법으로 타인의 감정을 갉아먹는 그 단어와 표현들을 절대 사용하지 않는 거죠.
그게 무슨 대응법이냐고 반론을 제기할 분도 있겠지만 조금만 생각해 보면 아주 현실적이고 우아한(?) 복수이기도 합니다. 아니 정확히는 나쁜 사람이 주는 나쁜 영향을 모조리 튕겨내는 일종의 방수복을 입는 것과도 같은 효과라 할 수 있죠.

06 . 사실 우리 주위에서 천벌을 받을 정도로 극악무도한 사람을 만나는 건 극히 드문 일입니다. 좋은 사람만큼이나 나쁜 사람도 많은 게 슬픈 현실이지만 적어도 우리와 사회적 관계를 유지하고 살 정도의 사람이라면 '그것이 알고싶다'에 등장할 법한 인물들은 없을 테니 말이죠.
하지만 그 정도로 나쁜 사람이 아니더라도 늘 나쁜 영향을 주는 사람들은 말 그대로 '나쁜 언어'를 즐겨 사용합니다. 욕설을 하거나 험악한 말들을 내뱉는 게 아니라 상대로 하여금 수많은 불쾌감을 안겨주는 표현들을 큰 죄책감 없이 하는 사람들인 거죠.

07 . 당연히 저도 그런 사람을 겪어본 적이 있습니다. (아니..현재진행형이려나요... 암튼) 많은 사람을 힘들게 했던 그분은 팀원들이 좋은 아이디어를 내서 역량을 발휘하는 순간에도 '끼를 제대로 부렸다'고 표현하거나, 디테일까지 살뜰히 챙기는 동료들을 보고도 '편집증 환자 수준으로 이잡듯이 뒤졌다'고 비유하곤 했습니다. 이런 표현들은 날이 갈수록 정도를 더해 나중에는 서로 모여 그 의미를 해석해야 하는 수준에게까지 이르렀죠. 그 사람이 쓰는 나쁜 용어들로 사전 하나를 만들라고 해도 딱히 불가능해 보이는 미션은 아닌 것 같았으니까요.
처음엔 '꼭 저렇게까지 표현해야 하나...'하는 생각이 들었지만 괜히 제가 예민하게 구는 것 같아서 몇 번이고 달게 삼켜보려 했는데 주위에 있는 모든 사람들이 불편해하는 걸 보고서 이건 크게 잘못된 것이라는 걸 깨달았죠. 그 사람의 언어 때문에 그 사람과 대화하는 우리 모두가 피해를 보고 있었던 겁니다.

08 . 더 경악스러웠던 건 본인도 불쾌하게 들었으면서 어느 순간 그 사람의 언어를 따라 하는 사람들이 생겨나기 시작했다는 겁니다. 그렇게 후배들은 물론이고 새로 협업하는 동료들에게까지 아무렇지 않게 나쁜 언어들을 전파하고 다녔고, 죄책감은커녕 본인은 쿨한 업계 용어(?)를 쓰는 것 즈음으로 생각하고 말더군요. 나쁜 영향이 대물림되는 전형적인 순간을 목도하고 만 것이죠.

09 . 이제는 저도 어느 정도 연차가 쌓인 만큼 나쁜 언어들과 마주할 때면 최대한 정중하게 그런 말을 쓰지 말 것을 권유하지만 나쁜 사람들은 대부분 크게 개의치 않습니다. 오히려 지적하는 사람을 나이브 한 사람으로 매도하는 경우도 많고 말이죠.
하지만 그렇다고 해서 쉽게 포기하진 않습니다. 나쁜 언어로 타인을 괴롭히는 사람들은 그 어떤 폭력보다도 악질에 가까우니까요, 과하다 싶을 때는 현장 분위기가 어색해질 것을 감안하고라도 그 자리에서 짚고 넘어가는 것이 옳은 행동임은 분명합니다.

10 . 그럼에도 쉽게 해결되지 않는다면 적어도 내가 그 사람의 언어를 함께 공용어(?)로 사용하지 않는 것부터 실천해야 합니다. 내가 몸담은 조직에서 아무리 흔하게 쓰는 표현이더라도, (백 번 양보해서) 상대에게 해를 끼칠 생각이 요만큼도 없이 사용한 장난에 가까운 말들이더라도 그 사람의 언어를 함께 쓰는 순간 나도 똑같은 사람이 되는 건 부정할 수 없는 사실이거든요. 그러니 친하다고, 익숙하다고, 상대가 크게 내색하지 않았다고 해서 찝찝한 말들을 그대로 방치하거나 사용하지는 말았으면 합니다. 그건 나쁜 사람에게서 받은 나쁜 영향을 좋은 사람들에게 묻히고 다니는 진정으로 어리석은 짓이니 말이죠.

01 . '세상에 내 맘에 드는 사람만 있는 건 아니다...', '모두를 품으려고 하는 것도 주제넘은 짓이다...', '가뜩이나 힘든 세상 저 사람에 때문에 더 힘들어하지 말자...'란 말을 수십 번 되뇌어도 늘 우리를 괴롭히는 사람들은 존재하는 법입니다. 그리고 그런 사람이 단순히 나와 코드가 맞지 않는 수준을 벗어나 누구에게나 나쁜 영향을 주는 사람이라면 상황은 보다 심각해지는 법이죠. 02 . 얼마 전 한참하고도 또 한참 동생뻘쯤 되는 지인분으로부터 메시지 한 통을 받았습니다. 딱 봐도 하루를 참 힘들게 보냈겠구나 싶은 분위기가 물씬 풍기는 와중에 대뜸 이런 질문을 저에게 던지더군요.'도영님은 주위에 나쁜 영향을 주는 사람이 있으면 그 사람을 어떻게 대하시나요?'무슨 고된 일이 있었냐는 질문을 되돌려주기엔 괜히 짐 하나를 더 얹어주는 것도 같았고, 한편으로는 저 스스로를 돌아보게 만드는 것도 같은 질문이었죠. 그러게요. 저는 저에게 나쁜 영향을 주는 사람을 어떻게 대하고 있는지 문득 궁금해지기 시작했습니다. 03 . 맘 같아서야 속으로 열 번도 더 윽박지르고 싶을 만큼 얄밉고 이기적인 사람들이 어디에나 존재하는 법이지만 또 그 사람들이 주는 스트레스를 떠안고 살기엔 제 인생이 너무 아깝다는 생각도 들기 마련이죠. 그래서 매번 모기를 쫓으려 허공에 쉐도우 복싱을 하듯 '근데 그 사람 진짜 너무 한 거 같아... 아니야 괜히 이런 생각에 매몰되지 말자. 그럴 시간에 좋은 생각 한 번 더해야지'라는 혼잣말을 수십 번 반복하게 되는 게 사실입니다. 04 . 하지만 어느 순간부터는 나쁜 생각을 털어내는 것만큼이나 내가 받은 나쁜 영향을 다른 사람에게 전달하지 않는 것도 너무너무 중요한 일이라는 생각을 하게 되었습니다. 물론 이걸 몰라서 실천하지 않는 사람은 거의 없겠지만 실제로 마음먹은 대로 잘되지 않는 대표적인 행동이기도 하죠. 나 혼자만 이 기분을 떠안긴 억울하고 그렇다고 대놓고 표현하자니 나도 똑같은 사람이 되는 것 같아 망설여지는 순간이면 세상에서 내가 제일 답답한 사람인 것 같은 생각마저 드니까요. 05 . 대신 저는 분명하게 실천하는 한 가지가 있긴 합니다. 바로 '그 사람의 언어를 사용하지 않는 것'입니다. 다시 말해 내게 나쁜 영향을 주는 사람이 사용하는 묘하디 묘하게 귀에 거슬리는, 아주 얄팍한 방법으로 타인의 감정을 갉아먹는 그 단어와 표현들을 절대 사용하지 않는 거죠. 그게 무슨 대응법이냐고 반론을 제기할 분도 있겠지만 조금만 생각해 보면 아주 현실적이고 우아한(?) 복수이기도 합니다. 아니 정확히는 나쁜 사람이 주는 나쁜 영향을 모조리 튕겨내는 일종의 방수복을 입는 것과도 같은 효과라 할 수 있죠. 06 . 사실 우리 주위에서 천벌을 받을 정도로 극악무도한 사람을 만나는 건 극히 드문 일입니다. 좋은 사람만큼이나 나쁜 사람도 많은 게 슬픈 현실이지만 적어도 우리와 사회적 관계를 유지하고 살 정도의 사람이라면 '그것이 알고싶다'에 등장할 법한 인물들은 없을 테니 말이죠. 하지만 그 정도로 나쁜 사람이 아니더라도 늘 나쁜 영향을 주는 사람들은 말 그대로 '나쁜 언어'를 즐겨 사용합니다. 욕설을 하거나 험악한 말들을 내뱉는 게 아니라 상대로 하여금 수많은 불쾌감을 안겨주는 표현들을 큰 죄책감 없이 하는 사람들인 거죠. 07 . 당연히 저도 그런 사람을 겪어본 적이 있습니다. (아니..현재진행형이려나요... 암튼) 많은 사람을 힘들게 했던 그분은 팀원들이 좋은 아이디어를 내서 역량을 발휘하는 순간에도 '끼를 제대로 부렸다'고 표현하거나, 디테일까지 살뜰히 챙기는 동료들을 보고도 '편집증 환자 수준으로 이잡듯이 뒤졌다'고 비유하곤 했습니다. 이런 표현들은 날이 갈수록 정도를 더해 나중에는 서로 모여 그 의미를 해석해야 하는 수준에게까지 이르렀죠. 그 사람이 쓰는 나쁜 용어들로 사전 하나를 만들라고 해도 딱히 불가능해 보이는 미션은 아닌 것 같았으니까요. 처음엔 '꼭 저렇게까지 표현해야 하나...'하는 생각이 들었지만 괜히 제가 예민하게 구는 것 같아서 몇 번이고 달게 삼켜보려 했는데 주위에 있는 모든 사람들이 불편해하는 걸 보고서 이건 크게 잘못된 것이라는 걸 깨달았죠. 그 사람의 언어 때문에 그 사람과 대화하는 우리 모두가 피해를 보고 있었던 겁니다. 08 . 더 경악스러웠던 건 본인도 불쾌하게 들었으면서 어느 순간 그 사람의 언어를 따라 하는 사람들이 생겨나기 시작했다는 겁니다. 그렇게 후배들은 물론이고 새로 협업하는 동료들에게까지 아무렇지 않게 나쁜 언어들을 전파하고 다녔고, 죄책감은커녕 본인은 쿨한 업계 용어(?)를 쓰는 것 즈음으로 생각하고 말더군요. 나쁜 영향이 대물림되는 전형적인 순간을 목도하고 만 것이죠. 09 . 이제는 저도 어느 정도 연차가 쌓인 만큼 나쁜 언어들과 마주할 때면 최대한 정중하게 그런 말을 쓰지 말 것을 권유하지만 나쁜 사람들은 대부분 크게 개의치 않습니다. 오히려 지적하는 사람을 나이브 한 사람으로 매도하는 경우도 많고 말이죠. 하지만 그렇다고 해서 쉽게 포기하진 않습니다. 나쁜 언어로 타인을 괴롭히는 사람들은 그 어떤 폭력보다도 악질에 가까우니까요, 과하다 싶을 때는 현장 분위기가 어색해질 것을 감안하고라도 그 자리에서 짚고 넘어가는 것이 옳은 행동임은 분명합니다. 10 . 그럼에도 쉽게 해결되지 않는다면 적어도 내가 그 사람의 언어를 함께 공용어(?)로 사용하지 않는 것부터 실천해야 합니다. 내가 몸담은 조직에서 아무리 흔하게 쓰는 표현이더라도, (백 번 양보해서) 상대에게 해를 끼칠 생각이 요만큼도 없이 사용한 장난에 가까운 말들이더라도 그 사람의 언어를 함께 쓰는 순간 나도 똑같은 사람이 되는 건 부정할 수 없는 사실이거든요. 그러니 친하다고, 익숙하다고, 상대가 크게 내색하지 않았다고 해서 찝찝한 말들을 그대로 방치하거나 사용하지는 말았으면 합니다. 그건 나쁜 사람에게서 받은 나쁜 영향을 좋은 사람들에게 묻히고 다니는 진정으로 어리석은 짓이니 말이죠.

나쁜 사람에 대한 최고의 복수는 '그 사람의 언어를 쓰지 않는 것

대한민국 5대 IT회사 네카라쿠배 국적

네(이버) - 한국 회사
카(카오) - 한국 회사
라(인) - 일본 회사 (진행중)
쿠(팡) - 미국 회사
배(민) - 독일 회사

음… 그 중 라인이 유일하게 “진정한” 글로벌 서비스를 하는 회사인데…

대한민국 5대 IT회사 네카라쿠배 국적 네(이버) - 한국 회사카(카오) - 한국 회사라(인) - 일본 회사 (진행중)쿠(팡) - 미국 회사배(민) - 독일 회사 음… 그 중 라인이 유일하게 “진정한” 글로벌 서비스를 하는 회사인데…

대한민국 5대 IT회사 네카라쿠배 국적

네(이버) - 한국 회사

작년에 예상한 올해 ’2024년 마케팅&시장 트렌드 TOP 10‘ 중간 점검을 해보았다. 정리해서 강연을 하고, 멘토링과 컨설팅 근간으로 활용하고, 관련 콘텐츠를 쓴 지 6개월이 되었으니 점검이 필요한 시점이다.

난 트렌드라 말하며 그럴 듯한 말포장해서 그냥 던지고 끝내지 않는다. 그건 트렌드팔이 샐럽이나 사짜 브랜드쟁이들이나 할 일이고, 난 예상한 트렌드가 맞았는지 틀렸는지 체크하고 트렌드가 어떻게 움직이고 실제 사업에 어떤 영향을 미치는지까지 확인한다. 트렌드를 예측해야 하는 이유가 바로 그것이기 때문이다. 거기에 다른 트렌드 예측과 달리 시간축을 넣어서 연속성을 함께 이야기한다. 대부분의 트렌드는 인과관계가 명확하기 때문이다.

모두 예상했던대로 한창 진행 중인 듯하다. 각각 속도는 다르지만 말한대로 움직이고 있다. 다만 ‘10. 카오스’는 생각보다 빨리 정돈되고 있어서 올해가 넘어가면 사라질 듯하다.

[2024년 마케팅&시장 트렌드 TOP 10]

1. Club X : 화려하게 컴백한 그들, X세대
2. 고립사회 : 그들만의 리그 VS 나만의 세상
3. 모순사회 : 눈에 띄지 않게 인정받고 싶은 사람들
4. 보수로의 회귀 : 직업의 가치, 근로수입, 책임감의 강조
5. 빅테크 시대의 개막 : 영화로 보던 미래가 일상으로
6. 인생 아웃소싱 : 라이프 스타일 큐레이션
7. 분노사회 : 모두가 화나 있는 세상
8. 극단사회 : 빈부격차, 생활 수준의 극단화
9. 본능사회 : 쾌락과 자극에 반응하는 사람들
10. 카오스 : 모든 시장 트렌드의 근원

작년에 예상한 올해 ’2024년 마케팅&amp;시장 트렌드 TOP 10‘ 중간 점검을 해보았다. 정리해서 강연을 하고, 멘토링과 컨설팅 근간으로 활용하고, 관련 콘텐츠를 쓴 지 6개월이 되었으니 점검이 필요한 시점이다. 난 트렌드라 말하며 그럴 듯한 말포장해서 그냥 던지고 끝내지 않는다. 그건 트렌드팔이 샐럽이나 사짜 브랜드쟁이들이나 할 일이고, 난 예상한 트렌드가 맞았는지 틀렸는지 체크하고 트렌드가 어떻게 움직이고 실제 사업에 어떤 영향을 미치는지까지 확인한다. 트렌드를 예측해야 하는 이유가 바로 그것이기 때문이다. 거기에 다른 트렌드 예측과 달리 시간축을 넣어서 연속성을 함께 이야기한다. 대부분의 트렌드는 인과관계가 명확하기 때문이다. 모두 예상했던대로 한창 진행 중인 듯하다. 각각 속도는 다르지만 말한대로 움직이고 있다. 다만 ‘10. 카오스’는 생각보다 빨리 정돈되고 있어서 올해가 넘어가면 사라질 듯하다. [2024년 마케팅&amp;시장 트렌드 TOP 10]​1. Club X : 화려하게 컴백한 그들, X세대2. 고립사회 : 그들만의 리그 VS 나만의 세상3. 모순사회 : 눈에 띄지 않게 인정받고 싶은 사람들4. 보수로의 회귀 : 직업의 가치, 근로수입, 책임감의 강조5. 빅테크 시대의 개막 : 영화로 보던 미래가 일상으로6. 인생 아웃소싱 : 라이프 스타일 큐레이션7. 분노사회 : 모두가 화나 있는 세상8. 극단사회 : 빈부격차, 생활 수준의 극단화9. 본능사회 : 쾌락과 자극에 반응하는 사람들10. 카오스 : 모든 시장 트렌드의 근원

작년에 예상한 올해 ’2024년 마케팅&시장 트렌드 TOP 10‘

SOLID 원칙 많이들 공부하시죠. 다섯 가지 원칙들의 정의, 그리고 원칙들이 적용된 코드를 습득하는데에서 그치지 말고 각 원칙들의 단점까지 파악해서 상황에 맞게 tradeoff를 제대로 할 줄 아는게 중요합니다.

S: 단일 책임 원칙을 지킬 때의 이점은 코드의 기능을 이해하기 쉽고 유지보수가 편리해지는 반면 단점으로는 지나치게 분리를 하면 전체 시스템을 파악하기가 어려울 수도 있고, 구현 난이도가 올라갈 수도 있습니다.

O: 개방폐쇄 원칙을 지켰을 때의 이점은 기능 변경 시 코드 수정 범위가 작고 확장성이 좋다는 것입니다. 반면에 단점은 코드의 복잡성이 증가하게 되죠. 코드를 읽기 더 어려워질수도 있고 타입이 많아지는 오버헤드도 발생하고요.

L: 리스코프 치환 원칙을 잘 지켰을 때의 이점은 코드의 예측 가능성, 신뢰성이 높아진다는 점입니다. 어떤 타입을 받았을때 내가 알고 있는 대로 동작할거라고 예상할 수 있으니까요. 반면에 단점은 유연함을 잃게 됩니다. 자식 클래스에서 약간의 창의성도 발휘할 수 없게 되죠.

저는 시간 관계상 여기까지만 쓰도록 하겠습니다. 인터페이스 분리 원칙과 의존성 역전 원칙은 어떤 장점과 단점들이 있을까요?

프로그래밍에서 보통 얻는 것이 있으면 잃는 것도 있다는걸 언제나 기억해야 합니다. 새로운걸 공부할 때는 동전의 양면을 모두 파악하는 습관을 들이는 것이 좋습니다.

SOLID 원칙 많이들 공부하시죠. 다섯 가지 원칙들의 정의, 그리고 원칙들이 적용된 코드를 습득하는데에서 그치지 말고 각 원칙들의 단점까지 파악해서 상황에 맞게 tradeoff를 제대로 할 줄 아는게 중요합니다. S: 단일 책임 원칙을 지킬 때의 이점은 코드의 기능을 이해하기 쉽고 유지보수가 편리해지는 반면 단점으로는 지나치게 분리를 하면 전체 시스템을 파악하기가 어려울 수도 있고, 구현 난이도가 올라갈 수도 있습니다. O: 개방폐쇄 원칙을 지켰을 때의 이점은 기능 변경 시 코드 수정 범위가 작고 확장성이 좋다는 것입니다. 반면에 단점은 코드의 복잡성이 증가하게 되죠. 코드를 읽기 더 어려워질수도 있고 타입이 많아지는 오버헤드도 발생하고요. L: 리스코프 치환 원칙을 잘 지켰을 때의 이점은 코드의 예측 가능성, 신뢰성이 높아진다는 점입니다. 어떤 타입을 받았을때 내가 알고 있는 대로 동작할거라고 예상할 수 있으니까요. 반면에 단점은 유연함을 잃게 됩니다. 자식 클래스에서 약간의 창의성도 발휘할 수 없게 되죠. 저는 시간 관계상 여기까지만 쓰도록 하겠습니다. 인터페이스 분리 원칙과 의존성 역전 원칙은 어떤 장점과 단점들이 있을까요? 프로그래밍에서 보통 얻는 것이 있으면 잃는 것도 있다는걸 언제나 기억해야 합니다. 새로운걸 공부할 때는 동전의 양면을 모두 파악하는 습관을 들이는 것이 좋습니다.

SOLID 원칙의 이면

웹 컴포넌트는 그 기능을 나머지 코드로부터 캡슐화하여 재사용 가능한 커스텀 엘리먼트를 생성하고 웹 앱에서 활용할 수 있도록 해주는 다양한 기술들의 모음입니다.

웹 컴포넌트 - Web API | MDN

웹 컴포넌트(Web Components)는 웹 개발에서 코드의 재사용성을 높이고 컴포넌트의 캡슐화를 실현하기 위한 기술입니다.
전통적인 웹 표준에서는 코드의 재사용이 쉽지 않았는데요. 웹 컴포넌트는 웹 표준 기술을 사용하여 컴포넌트를 재사용할 수 있도록 합니다. 이는 개발 효율성을 높이고 코드의 유지보수성을 향상시키는 데 도움이 되는데요.

웹 컴포넌트는 다음과 같은 주요 개념으로 구성됩니다:
 1. 사용자 정의 요소(Custom Elements): 개발자가 직접 정의한 HTML 태그와 해당 태그의 동작을 나타내는 API입니다. 이를 통해 커스텀 엘리먼트를 생성하고 활용할 수 있습니다.
 2. 섀도우 DOM(Shadow DOM): 컴포넌트의 내부 구조와 스타일을 외부로부터 격리시키는 기술입니다. 이를 통해 컴포넌트의 기능을 프라이빗하게 유지할 수 있으며, 다른 부분의 스타일과 충돌하지 않도록 보장합니다.
 3. HTML 템플릿(HTML Templates): 컴포넌트의 구조를 정의하는 마크업 템플릿입니다. 이 템플릿은 렌더링된 페이지에 직접 나타나지 않으며, 컴포넌트가 인스턴스화될 때 사용됩니다.
 
 
웹 컴포넌트는 자바스크립트의 클래스 문법을 사용하여 구현됩니다. 또한, 리액트나 뷰와 유사하게 라이프사이클 메서드를 제공하여 컴포넌트의 생성, 업데이트, 제거 등의 과정을 제어할 수 있습니다. 웹 컴포넌트는 웹 표준 기술이기 때문에 별도의 라이브러리나 프레임워크 없이 사용할 수 있다는 장점이 있습니다.
다음은 간단한 웹 컴포넌트 코드 예제입니다:
<script>
 class SimpleGreeting extends HTMLElement {
 constructor() {
 super();
 const shadowRoot = this.attachShadow({mode: 'open'});
 shadowRoot.innerHTML = `안녕하세요 웹컴포넌트 예제입니다!`;
 }
 }
 customElements.define('simple-greeting', SimpleGreeting);
</script>
</head>
<body>
 <simple-greeting></simple-greeting>
</body>

웹 컴포넌트는 클래스 문법을 사용하기 때문에 익숙하지 않은 개발자에게는 다소 복잡해 보일 수 있을것 같은데요. 또한, 현재 리액트나 뷰와 같은 인기 있는 라이브러리가 널리 사용되고 있어 웹 컴포넌트가 이들을 완전히 대체하기는 쉽지 않을것 같습니다.

하지만 웹 컴포넌트의 가장 큰 장점은 웹 표준 기술을 사용하여 컴포넌트를 구현할 수 있기 때문에 라이브러리 사용이 제한된 특수한 환경이나 간단한 컴포넌트 구현이 필요한 상황에서 유용하게 활용될 수 있을것 같습니다.

https://developer.mozilla.org/ko/docs/Web/API/Web_components

웹 컴포넌트(Web Components)는 웹 개발에서 코드의 재사용성을 높이고 컴포넌트의 캡슐화를 실현하기 위한 기술입니다. 전통적인 웹 표준에서는 코드의 재사용이 쉽지 않았는데요. 웹 컴포넌트는 웹 표준 기술을 사용하여 컴포넌트를 재사용할 수 있도록 합니다. 이는 개발 효율성을 높이고 코드의 유지보수성을 향상시키는 데 도움이 되는데요. 웹 컴포넌트는 다음과 같은 주요 개념으로 구성됩니다:<ol ><li>사용자 정의 요소(Custom Elements): 개발자가 직접 정의한 HTML 태그와 해당 태그의 동작을 나타내는 API입니다. 이를 통해 커스텀 엘리먼트를 생성하고 활용할 수 있습니다.</li><li>섀도우 DOM(Shadow DOM): 컴포넌트의 내부 구조와 스타일을 외부로부터 격리시키는 기술입니다. 이를 통해 컴포넌트의 기능을 프라이빗하게 유지할 수 있으며, 다른 부분의 스타일과 충돌하지 않도록 보장합니다.</li><li>HTML 템플릿(HTML Templates): 컴포넌트의 구조를 정의하는 마크업 템플릿입니다. 이 템플릿은 렌더링된 페이지에 직접 나타나지 않으며, 컴포넌트가 인스턴스화될 때 사용됩니다. </li></ol>웹 컴포넌트는 자바스크립트의 클래스 문법을 사용하여 구현됩니다. 또한, 리액트나 뷰와 유사하게 라이프사이클 메서드를 제공하여 컴포넌트의 생성, 업데이트, 제거 등의 과정을 제어할 수 있습니다. 웹 컴포넌트는 웹 표준 기술이기 때문에 별도의 라이브러리나 프레임워크 없이 사용할 수 있다는 장점이 있습니다.다음은 간단한 웹 컴포넌트 코드 예제입니다:<pre ><code>&lt;script&gt;
 class SimpleGreeting extends HTMLElement {
 constructor() {
 super();
 const shadowRoot = this.attachShadow({mode: 'open'});
 shadowRoot.innerHTML = `&lt;p&gt;안녕하세요 웹컴포넌트 예제입니다!&lt;/p&gt;`;
 }
 }
 customElements.define('simple-greeting', SimpleGreeting);
&lt;/script&gt;
&lt;/head&gt;
&lt;body&gt;
 &lt;simple-greeting&gt;&lt;/simple-greeting&gt;
&lt;/body&gt;</code></pre> 웹 컴포넌트는 클래스 문법을 사용하기 때문에 익숙하지 않은 개발자에게는 다소 복잡해 보일 수 있을것 같은데요. 또한, 현재 리액트나 뷰와 같은 인기 있는 라이브러리가 널리 사용되고 있어 웹 컴포넌트가 이들을 완전히 대체하기는 쉽지 않을것 같습니다. 하지만 웹 컴포넌트의 가장 큰 장점은 웹 표준 기술을 사용하여 컴포넌트를 구현할 수 있기 때문에 라이브러리 사용이 제한된 특수한 환경이나 간단한 컴포넌트 구현이 필요한 상황에서 유용하게 활용될 수 있을것 같습니다. https://developer.mozilla.org/ko/docs/Web/API/Web_components

MDN Web Docs

웹 표준 기술로 구현하는 웹 컴포넌트(Web Components)

Dockerfile 첫 줄에 COPY . /app 이런거 하지 마세요

의존성 캐싱을 이용한 Dockerfile 빌드 최적화

안녕하세요. Dockerfile에서 의존성과 나머지 파일을 별도로 복사해서 빌드 속도를 높이는 전략을 소개합니다.

https://velog.io/@skynet/%EC%9D%98%EC%A1%B4%EC%84%B1-%EC%BA%90%EC%8B%B1%EC%9D%84-%EC%9D%B4%EC%9A%A9%ED%95%9C-Dockerfile-%EB%B9%8C%EB%93%9C-%EC%B5%9C%EC%A0%81%ED%99%94

안녕하세요. Dockerfile에서 의존성과 나머지 파일을 별도로 복사해서 빌드 속도를 높이는 전략을 소개합니다. https://velog.io/@skynet/%EC%9D%98%EC%A1%B4%EC%84%B1-%EC%BA%90%EC%8B%B1%EC%9D%84-%EC%9D%B4%EC%9A%A9%ED%95%9C-Dockerfile-%EB%B9%8C%EB%93%9C-%EC%B5%9C%EC%A0%81%ED%99%94

KT SW개발

이준구

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job소리 합니다

클루커스 클라우드 솔루션 아키텍트

신희재

연구원

지정

Linux

Ansible

데브옵스 엔지니어

- ARCUS 캐시 서버 개발(C)
- 모니터링 시스템 Hubble 개발(Go)
- ARCUS 쿠버네티스 오퍼레이터 개발

의존성 캐싱을 이용한 Dockerfile 빌드 최적화

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