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잘 성장하던 아크(Arc) 브라우저가 돌연 업데이트 중단을 선언했다. 지난 10월 25일, 아크의 개발사인 더브라우저컴퍼니의 대표가 유튜브에 영상을 올렸는데, 더 이상 아크에 기능을 추가하지 않겠다고 발표한 것이다. 앞으로는 보안 업데이트만 진행할 것이며, 나머지 시간은 새 제품을 개발하는 데 집중할 예정이라고 한다. 더브라우저컴퍼니는 지난 3월에 5천만 달러(약 690억 원)의 추가 투자를 받은 터라, 회사 사정이 어려워서는 아닐 것이다. 아크의 사용자 수도 계속 증가세라 지표가 나쁜 것도 아니었다. 그렇다면 아크 브라우저는 왜 돌연 업데이트를 중단한 걸까?
시장에는 오픈AI의 챗GPT, 앤트로픽의 클로드, 구글의 제미나이 같은 대표 LLM을 제외하고도 수많은 언어 모델이 거의 매일 새롭게 나타나고 있으며, 각 모델마다 고유한 기능과 전문성을 갖추고 있습니다. 그러다 보니 비즈니스 애플리케이션을 고집하지 않아도 어떤 서비스를 만들고자 할 때, 그 기능 요구 사항에 따라 사용자 쿼리를 해석할 때는 어떤 특정 LLM을 사용하고, 해당 쿼리에 대한 응답을 작성하는 데는 완전히 다른 LLM을 사용하고자 하는 필요성이 생길 수 있습니다. 이럴 땐 어떻게 프로세스 파이프라인을 구축해야 할까요? 이런 워크 프로세스를 요청하는 시나리오가 바로 ‘랭체인(LangChain)’ 탄생에 아이디어를 제공합니다.
Wafris는 웹 애플리케이션 방화벽을 오픈소스로 제공하고 있습니다. 저희는 다양한 프레임워크를 지원하는데, 그중에서도 Rails 미들웨어 클라이언트를 제공하고 있죠. 처음 v1 클라이언트를 출시했을 때는 여러분의 앱과 함께 로컬 Redis 데이터스토어를 배포해야 했습니다. 하지만 이제 v2 Rails 클라이언트를 출시하면서 SQLite를 백엔드 데이터스토어로 사용하게 되었습니다. 이 글에서는 Redis에서 SQLite로 마이그레이션하기로 결정한 이유, 성능에 대한 고려 사항, 그리고 아키텍처의 변화에 대해 다룰 예정입니다.
피그마(Figma)는 지난 6월 Config 2024에서 AI 기능 업데이트를 발표했습니다. 디자인 생성부터 이미지 처리, 텍스트 수정까지 자동화하여, 디자인 프로세스를 간소화할 다양한 기능을 소개했는데요. 아쉽게도 그중 ‘메이크 디자인(Make Design)’ 서비스를 7월 초 일시 중단했습니다. 그리고 피그마는 최근 ‘메이크 디자인(Make Design)’ 기능을 ‘First Draft’라는 이름으로 다시 공개했습니다. 그러나 피그마가 해당 기능을 재정비하는 사이, 텍스트로 화면을 설계할 수 있는 서비스가 여럿 주목받았는데요. 오늘은 최근 베타 서비스를 시작한 ‘Polymet’을 살펴보고자 합니다.
트랜잭셔널 메시징이란 “메시지를 데이터베이스 트랜잭션의 일부로 발행하는 것”을 의미한다. 애플리케이션 비즈니스 로직에 의해 데이터베이스를 수정하는 작업과 메시지 큐에 메시지를 발행하는 작업, 두 가지 작업을 원자적으로 수행하여 데이터 일관성을 보장하는 것이다. 이 글에서는 트랜잭셔널 메시징을 구현하는 두 가지 패턴을 소개한다. 이어 포스트그레스큐엘(PostgreSQL)을 이용하여 이를 더 단순하게 만드는 방법을 다룬다. 포스트그레스큐엘과 PGMQ를 함께 사용하면 데이터베이스 단일 트랜잭션으로 두 가지 작업을 묶을 수 있다.
저는 다국적 IT 회사에서 10년 가까이 일하면서 다양한 나라의 개발자와 엔지니어를 만났습니다. 오랜 기간 그들과 협업하는 과정에서 개발자의 영어 구사 능력에 자연스레 관심을 가지게 되었습니다. 한편 그 회사에서 일하는 한국인 개발자들과 함께 할 기회도 많았습니다. 그들이 다른 나라 개발자에 비해 뒤지지 않는 뛰어난 개발 실력을 갖추고도, 오로지 영어 때문에 능력을 온전히 평가받지 못하는 모습 역시 보고는 했습니다. 이번 글에서는 개발자가 영어 공부를 해야 하는 이유를 사실과 데이터에 근거해 살펴보고자 합니다. 글의 마지막에는 제 개인적인 견해를 바탕으로 ‘개발자에게 영어가 중요한 또 다른 이유’를 덧붙이고자 합니다.
소프트웨어 산업에는 하루에도 수십 개의 새로운 약어와 개념이 등장합니다. 특히나 빠르게 변하는 AI 기술 같은 경우라면 더욱 말입니다. AI를 제대로 맛보게 해 준 챗GPT와 같은 LLM이 우후죽순으로 등장하더니, 지금은 또 메타의 라마로 대표되는 SLM 혹은 sLLM이라는 게 나오고, AI를 완성시키는 AGI라는 개념도 이해해야 하는데, 또 검색-증강 생성이라며 RAG라는 말이 심심치 않게 들립니다. 배경 개념을 알고 거기에 쉬운 스토리를 붙이면 이해에 어렵지 않습니다. 최소한 이 글을 끝까지 읽으신다면 RAG에 대한 이해는 제가 책임지겠습니다. 자, 시작합니다.
한창 MSA(Microservices Architecture)로의 전환을 진행하는 중이었던 저희 팀은 새로운 branch 전략이 필요한 상황이었습니다. MSA로 전환하면서 기존 정기 배포 방식은 버리고 수시 배포를 하기로 결정했기 때문이었죠. Git-flow, Github-flow, Gitlab-flow를 포함해 여러 branch 전략을 살펴보았지만, 팀 환경에 꼭 맞는 branch 전략은 없었습니다. 그래서 팀의 요구 사항과 환경에 맞는 branch 전략을 직접 만들기로 결정했습니다.
레거시 코드 정리는 모든 개발자에게 피할 수 없는 과제이자 커다란 부담이다. 특히 시간이 지나면서 유지 보수가 어려워진 코드는 점차 기술 부채로 쌓여가며, 프로젝트의 장기적인 성장을 방해하는 요소로 작용하게 된다. 최근 레거시 코드 정리 작업을 맡게 되었고, 최대한 안전하게 코드를 변경할 방법을 찾기 시작했다. 검토할 코드 양이 많아 일정 산정부터 쉽지 않았지만, 동료들에게 조언을 구하며 체계적으로 접근해 큰 문제 없이 마무리할 수 있었다. 내가 얻은 교훈은 레거시 코드를 정리할 때는 무엇보다 코드의 안정성을 최우선으로 해야 한다는 것이다. 오늘은 코드의 안정성을 해치지 않고, 레거시 코드를 정리하는 방법을 이야기해 보고자 한다.
이제 WinForm을 다루는 개발자들은 무언가 새로운 것을 개발하는 업무는 거의 없는 상황에 놓였다. 그보다 묵을 대로 묵은 옛 선배들의 레거시 코드를 리팩토링하거나 이를 참고해 기능을 확장하는 경우가 많다. 일반적으로 개발 분야에서 리팩토링이란 “결과의 변경 없이 코드의 구조를 재조정함”을 의미한다. 다만 WinForm에는 GUI 디자이너, Win32 컨트롤, Form 등 독자적인 클래스 라이브러리가 있으므로 이와 같은 환경에 적용할 리팩토링 방법을 이해해야 한다. 스마트팩토리 분야에서 가장 많이 쓰이는 .NET WinForm의 리팩토링 방법을 다뤄 보겠다. 예제와 함께 작가가 스마트팩토리 분야에서 직접 WinForm 개발을 해오면서 중요하다고 생각한 몇 가지 전략을 소개하고자 한다.
이력서 멘토링을 인연으로 저와 멘토/멘티 관계를 맺은 유남주 님은 주니어 백엔드 개발자입니다. 어느 날 커피챗을 신청한 유남주 님이 다짜고짜 게릴라 인터뷰를 해도 되겠냐고 묻습니다. 인터뷰 받는 사람에게 주제를 알리지 않고 즉석에서 날 것 그대로 대답을 받기 위한 방식이라고 하는데, 왜 그런 인터뷰를 하는 걸까요? 별로 내키지 않아 하는 저를 유남주 님이 설득합니다. ‘스타트업 대표로서 비용을 절감하기 위한 엔지니어링적 시도’를 주제로 이야기 나누고 싶었다고 하네요. 인터뷰 방식은 긴장되지만, 주제가 흥미로웠습니다. 어디 한 번 이야기 나눠볼까요?
SI 만렙 개발자는 돈은 많이 벌까요? 당연히 많이 법니다. 하지만 스타트업 같은 파격적인 대우는 없습니다. 아웃소싱 시장이 파격적이지 않거든요. 누구나 아는 유명한 개발자가 있을까요? 글쎄요. SI 시장에선 유명세가 크게 도움이 되지 않습니다. 그렇다면, SI 하다가 네이버 갈 수 있을까요? 갈 수 있습니다. 그렇게 가신 분들이 꽤 있습니다. 다만 수능처럼 1년 재수한다고 갈 수는 없습니다. 이번 편은 “SI 회사”에 취업하는 사회 초년생들을 위한 글입니다. 어떻게 일하고 어떻게 성장할 것이냐, 라는 고민에 도움이 되면 좋겠습니다.
