<코드 리뷰가 개발 문화에 미치는 영향>이 발행된 바로 그날, 존경하는 프로그래머인 켄트 벡Kent Beck도 코드 리뷰에 대해 쓴 글 <Thinking About Code Review>을 발행했습니다. 우연이긴 했지만, 마침 코드 리뷰에 대한 글을 막 쓰고 난 참이라 제 글에 다루지 않았던 측면을 살펴 글로 추가하면 좋겠다는 생각이 들었습니다.

이전 글 ‘주니어 개발자를 위한 엄청 쉬운 TCP/IP 4계층 이야기’에서, 컴퓨터와 컴퓨터의 통신이 올바르게 이루어지기 위해 데이터가 각각 어떤 계층에서 캡슐화되어야 하는지 알아보았습니다. 또한 데이터가 목적지에 정확히 전달되기 위해 계층별로 어떠한 프로토콜(약속)로 구성되어 있는지도 간단히 알아보았습니다. “응용, 전송, 인터넷, 네트워크 액세스 순으로 캡슐화”라는 큰 개념만 알아보았다면, 이번 시간에는 앞서 언급한 각 계층의 대표적인 프로토콜들에 대해 좀 더 알아보고, 각 프로토콜이 네트워크에서 어떻게 이용되는지 확인해 보겠습니다.

우리가 사는 현실을 데이터로 변환할 수 있다면, 컴퓨터의 힘으로 많은 일을 해낼 수 있습니다. 이렇게 변환된 데이터를 활용하기 위한 방법 중 하나가 바로 머신러닝입니다. 복잡한 현실을 데이터화한다면 머신러닝을 통해 쉽게 처리할 수 있는 것이죠. 그렇다면 현실을 데이터화하는 작업은 어떻게 이루어질까요?

택배 상자와 봉투들을 가장 효율적으로 배송하려면, 배송 시스템은 정확히 배송지 주소를 파악하고 이를 바탕으로 가장 적합한 배송 영역을 찾아낸 다음 담당자에게 운전 경로를 안내해 주어야 합니다. 허나 저희의 기존 시스템은 텍스트로 된 주소와 우편번호에 의존했고, 직관적이고 기능적인 부분도 부족하여 저희의 복잡한 운영 니즈를 만족시키지 못했습니다. 이에 저희는 배송 영역을 지도 위에 시각화하고, 직접 지도를 수정할 수 있는, 그리고 최적화에 필요한 수치 및 통계가 추가로 제공되는 시스템의 개발을 위한 프로젝트를 시작했습니다.

2023년 쿠버네티스를 보다 원할하게 사용하기 위한 많은 제품들이 나와 있지만, 역설적으로 너무 많은 제품들이 있기 때문에 오히려 선정하기 어려움이 있습니다. 이에 시장에서 많은 레퍼런스를 가지고 있고, 안정적으로 동작하는 제품들로 구성된 표준 아키텍처가 있어야 한다고 판단했습니다. 다음의 선정한 제품들은 쿠버네티스를 시작하는 분들은 위한 가이드 또는 새로운 영역을 구성 추가할 때 참고할 수 있는 내용이라고 이해해 주시면 좋겠습니다. 일부는 이미 디 팩토(de facto / 사실상 표준)인 경우도 있지만, 상황에 따라서는 한국 시장에 맞게 선정한 제품도 있습니다.

머신러닝에서 모델은 입력 데이터와 출력 데이터 사이의 패턴과 관계를 학습하기 위해 데이터 세트에서 훈련된 프로그램으로, 회귀, 의사 결정 트리, 신경망 등 많은 기술을 사용하여 훈련될 수 있습니다. 우리는 이 훈련 모델을 사용해 보이지 않는 새로운 결과를 예측할 수 있는데요. 정리하면 모델은 복잡한 시스템을 단순화하여 더 잘 이해할 수 있게 해주는 방법으로, 데이터를 기반으로 예측할 수 있게 도와줍니다.

저는 넷마블에서 테크니컬 라이터로 근무 중입니다. 저는 작년 8월에 합류해 기술 블로그 운영과 기술 문서 작성, 편집, 관리를 하고 있습니다. 문득 뒤돌아보니 벌써 8개월이라는 시간이 흘렀습니다. 그런데 기술 블로그를 운영하면서 여러 가지 넷마블의 이야기를 소개했지만 정작 기술 블로그를 운영하는 테크니컬 라이터의 이야기를 한 적은 없더라고요. 그래서 넷마블 테크니컬 라이터로 8개월간 일했던 이야기를 해보려고 합니다.

플러터(Flutter)는 2017년 구글이 출시한 모바일, 웹, 데스크톱 크로스 플랫폼 GUI 애플리케이션 프레임워크입니다. 하나의 코드 베이스로 안드로이드, iOS, 윈도우즈, 리눅스 및 웹용 애플리케이션과 구글 퓨시아용 앱의 주된 소스코드로 사용되고 있습니다. 이번 글은 출판사 골든래빗이  [MUST HAVE 코드팩토리의 플러터 프로그래밍]에서 발췌한 두 개의 글을 요즘IT에서 편집한 글입니다. 1) 플러터가 다른 크로스 플랫폼보다 더 강력한 성능을 낼 수 있는 원리와 2) 플러터로 모바일 앱을 만들 때 사용하는 안드로이드 스튜디오에 대해 소개합니다.

소프트웨어 엔지니어로 2-3년 정도 경력이 쌓이면 이제 주니어 레벨에서 벗어날 준비가 필요하다. 회사에서도 한 단계 높은 미드레벨 개발자의 역량을 요구하기 때문이다. 평균적인 수치로 경력을 2-3년이라고 했지만 이는 사람마다 다를 수 있다. 빠르면 1년 이내 미드레벨에 도달할 수도 있고, 길면 4-5년 차 또는 그 이상이 될 수도 있다. 일반적으로 많은 회사에서 개발자 채용 시 ‘3년 이상의 경력’을 요구하는데, 해외에서는 L4 정도의 레벨을 의미한다. 이번 글에서는 주니어 개발자가 미드레벨에 도달하기 위해, 어떤 역량이 필요한지 필자의 경험을 토대로 살펴보고자 한다.

최근 ChatGPT에 대한 관심이 뜨겁습니다. ChatGPT는 단순 개발부터 보안, 업무 자동화 등 다양한 분야에 적용되고 있으며, 이를 더 잘 활용하기 위한 방법 또한 많은 관심을 받고 있습니다. 이번 글에서는 GPT 기술을 활용한 쿠버네티스 관리 방법에 대해 알아보겠습니다.