‘애널리틱스 엔지니어’, 혹은 ‘분석 엔지니어’라고 들어보셨나요? 미국에서는 대략 3~4년 전부터 화제가 되기 시작했고, 한국에서는 작년부터 본격적으로 주목받고 있습니다. 간단히 말해서, 데이터 애널리틱스(분석) 엔지니어는 ‘데이터를 사용하기 쉽게 만들어주는 요리사’라고 할 수 있는데요. 그들의 고객은 바로 데이터 분석가, 마케터, 기획자 등 데이터를 손에 쥐고 일하는 모든 현업 전문가입니다. 이제 데이터 팀은 단순히 데이터를 모으고 분석하는 것을 넘어서, 누구나 데이터를 쉽게 이해하고 활용할 수 있는 환경을 만드는 데 집중하고 있습니다.
쿠버네티스는 계속 고도화되고 있어서 이를 분석하고 조치하는 것은 다양한 기반 지식을 필요로 합니다. 작년에 이어 올해도 인기 있는 인공지능(AI, Artificial Intelligence)을 이용해서 쿠버네티스를 분석하고 이에 맞는 조치를 할 수 있습니다. 해당 프로젝트의 이름은 K8sGPT로, 이미 1차례 요즘IT에서 대략 1년 전 “ChatGPT로 쿠버네티스 관리하는 방법”이라는 글을 통해 소개된 적이 있습니다. 간단한 사용성에 대해서 소개하는 글이었는데, 이 글에서 그에 더해 추가적으로 설명하고자 하는 것은 다음과 같습니다. 1년간의 변화, 공개된 AI 제공자를 사용하는게 아닌 나만의 AI 제공자를 사용하는 법, K8sGPT의 미래 전망. 이번 글인 1부에서는 1년간의 변화를 설명하고, 다음에 발행될 2부에서는 나만의 AI 제공자를 사용하는 법과 K8sGPT의 미래 전망을 설명하도록 하겠습니다.
한국의 제조업은 빠르게 발전하는 IT기술을 적용하여 이미 일본의 경쟁력을 추월했으며 그 결과 세계의 원탑 국가가 되었다고 해도 과언이 아닙니다. SI 엔지니어들의 노력으로 만들어낸 자랑스러운 결과입니다. 그런데 그 제조업을 뒷받침하는 IT서비스에 ‘SI서비스’라는 단어가 붙는 순간 우울해지는 이야기가 많이 들려옵니다. 저는 오늘 이 글에서 그런 이야기들의 진위를 다루기보다는 한국의 SI산업이 얼마나 글로벌 경쟁력을 갖추었고, SI엔지니어로서 얼마나 많은 기회가 존재하고 있는지에 대한 이야기를 해보려 합니다.