3P by GN⁺ 20시간전 | ★ favorite | 댓글 2개
  • Positron은 RStudio 제작사 Posit이 새롭게 개발한 차세대 데이터 사이언스 전용 IDE
  • 이 IDE는 R과 Python을 기본 지원하며, 여러 언어를 혼합 사용하는 데이터 사이언스 환경에 적합하도록 설계된 멀티랭귀지(polyglot) 플랫폼
  • 구조적으로는 VS Code의 Code OSS를 기반으로 하여 익숙한 환경과 풍부한 확장성을 제공하면서, 데이터 과학자에게 특화된 플롯·변수·도움말·데이터 탐색기 등의 기능을 탑재
  • 새로운 R 커널 ArkTree-sitter R 문법 지원을 통해 코드 실행, 자동완성, 디버깅, 문서 탐색을 한층 향상시켰으며, R과 C++ 혼합 코드 디버깅까지 가능
  • RStudio는 여전히 안정적으로 유지·지원되지만, Positron은 멀티랭귀지·확장성·현대적 아키텍처를 바탕으로 장기적으로 데이터 사이언스 개발 환경의 중심으로 자리잡을 전망

Positron 소개와 필요성

  • 데이터 사이언스 전용 IDE로, 일반 소프트웨어 개발 IDE와 달리 데이터 분석 중심 작업에 맞춤화된 경험 제공
  • GUI 기반 툴이 아닌 코드 우선(code-first) 접근을 지향해, 생산성과 재현성을 높이는 환경 제공
  • 기존 IDE(RStudio, Spyder, MATLAB 등)가 단일 언어 중심이었던 한계를 넘어, 여러 언어를 혼합 사용하는 실제 워크플로우에 적합

주요 특징

  • 멀티랭귀지 지원: 현재 R과 Python 지원, 구조적으로 다른 언어 확장 가능
  • 익숙하면서 확장 가능한 UI: RStudio와 유사한 4-pane 구조(소스·콘솔·변수·플롯)를 제공하면서, VS Code 기반 확장성 보유
  • 언어별 엔진(Language Packs): 파이썬과 R은 독립 확장으로 동작해 IDE 안정성을 유지, 크래시 시 IDE 전체가 멈추지 않음

R 지원을 위한 Ark

  • Ark (An R Kernel): R을 위한 새로운 Jupyter 커널, 코드 실행·자동완성·진단·디버깅 기능 제공
  • Tree-sitter R 문법 지원을 새로 개발하여 GitHub 코드 검색·다른 IDE(Zed, Neovim 등)에도 활용 가능
  • 디버거 혁신: R 코드에서 C++ 코드로 직접 단계별 진입(step-through) 가능, Rcpp/cpp11 기반 패키지 개발 시 디버깅 효율 극대화

데이터 과학 특화 기능

  • 데이터 탐색기(Data Explorer): 단순 표(grid)를 넘어 요약 통계, 결측치 확인, 다중 필터링, 히스토그램 스파크라인 제공
  • 변수 창(Variables Pane): 변수명·타입·미리보기·딕셔너리 확장 탐색 가능
  • 플롯 창(Plots Pane): 시각적 결과물 누적·비교·포맷 내보내기(PNG, SVG, PDF 등) 지원
  • 도움말 창(Help Pane): 함수명 뒤에 ? 입력 시 즉시 문서·예제 확인 가능, RStudio의 장점을 Python 사용자에게도 제공

기술적 기반과 아키텍처

  • RStudio와 달리 단일 프로세스 구조가 아닌, VS Code의 Code OSS 기반 다층 구조 채택
  • 표준 프로토콜 사용:
    • 코드 실행 → Jupyter Protocol
    • 코드 보조(자동완성·문법검사) → Language Server Protocol
    • 디버깅 → Debug Adapter Protocol
  • 이러한 표준화로 Jupyter Notebook, Zed IDE 등 다양한 환경과 상호 호환 가능

커뮤니티와 확장성

  • Open VSX 마켓플레이스를 통해 수많은 VS Code 호환 확장 사용 가능 (단, GitHub Copilot은 불가)
  • Quarto, Shiny, 데이터베이스 연결 등 확장으로 기능 확장 가능
  • 다크 테마·레이아웃 변경·RStudio 키맵 호환 등 사용자 맞춤 설정 강화

RStudio와의 관계

  • RStudio는 계속 유지·지원, 안정성과 성숙도를 강점으로 삼아 당분간 많은 사용자들이 활용할 예정
  • Positron은 실험적이고 확장성 높은 새로운 선택지로, 장기적으로 데이터 사이언스 IDE의 진화 경로를 제시

Positron이 적합한 사용자

  • VS Code 사용자: 데이터 과학 전용 기능이 부족하다고 느끼는 경우
  • JupyterLab·노트북 사용자: 더 강력하고 완전한 IDE로 확장하고 싶은 경우
  • RStudio 사용자: IDE의 커스터마이징과 확장성을 강화하고 싶은 경우
  • 다언어 사용자: Python·R 외에 Rust, C++, JavaScript, Lua 등을 활용하는 경우
  • AI 활용 지향 사용자: 데이터 과학에 특화된 AI 통합 기능을 원하는 경우

향후 전망

  • Posit Workbench·Cloud 통합 지원 예정, 협업 기능(실시간 공유·워크스페이스 공유)도 연구 중
  • 대규모 데이터 지원, DuckDB·Arrow 통합 등 온디스크 데이터 처리 기능 강화 계획
  • 멀티랭귀지·확장성·표준 프로토콜 기반이라는 강점을 통해 데이터 사이언스 IDE의 차세대 표준으로 자리잡을 가능성 높음
Hacker News 의견
  • 고급 기능을 위해 pyright와 jedi를 사용하는 점이 아쉬움, basedpyright를 쓰는 게 더 낫다고 생각함. jedi는 pylance나 basedpyright에 비해 Python 언어 지원이 약함. 오픈소스라고는 하지만 제한이 분명한데도 그런 식으로 포장하는 점도 사실 별로임. 회사에서 R Connect Server / Posit Server를 썼다가 내부 앱에 인증 하나 켜는데도 엄청난 가격 때문에 다른 대안으로 갈아탄 경험 있음. 새로운 대안을 찾긴 했고 보안팀도 만족시켰으나, 정말 큰 고생이었고 사용자들도 불만이 많았음. 그래서 이후로 Posit의 상용 제품은 피하고 있는데, 이번 또한 애매한 경계선 때문에 주저하는 마음이 큼

    • 대체 솔루션이 뭔지 궁금함. Posit 가격은 도저히 납득이 안 됨. 학계에서도 엄청 비싼 가격을 요구하고, 값어치가 있나 의문임
  • 이 제품이 잘 만든 것 같아서 너무 깎아내리고 싶진 않지만, 제대로 된 SQL 클라이언트 없이 데이터 과학 IDE를 만든다는 게 이해가 안 감. 내 편견일 수 있으나 SQL이 워크플로우에서 정말 중요한 부분임. 그 점만으로도 이미 PyCharm이나 Visual Studio(코드 말고 진짜 VS)에 밀린다고 생각함. 완성형 IDE가 무거운 툴인 건 알지만, 그냥 편집만 할 거면 vim으로 하고, 진짜 작업할 때는 강력한 툴을 쓰는 게 더 나음

    • Positron 개발자임. 첫 의견에 완전히 반대하지 않음. Python과 R에서 연결 관리 기능을 제공함: connections pane. 데이터 탐색기, Quarto를 통한 Observable 연결 등 이미 만든 기능을 기반으로 SQL 지원 확대에 큰 목표가 있음. 올해 4분기부터 이 분야에 투자 계획 중임

    • 이 제품이 vsc를 기반으로 만든 것처럼 보임. 괜찮은 SQL 클라이언트 익스텐션 하나는 있지 않을까 생각함

  • 오픈소스가 아니라는 점이 문제임: “사용자가 소프트웨어의 주요 기능 또는 상당 부분에 접근할 수 있게 제3자에게 호스팅 또는 관리 서비스로 소프트웨어를 제공할 수 없음”이라고 적혀 있음

    • 라이선스에 제한이 있으면 오픈소스가 아니라고 볼 수 있음? 어떤 라이선스가 반드시 필요함?
  • VSCode 오픈소스를 기반으로 만들었다고 하지만, 프로젝트 페이지에서 어떤 기능이나 의존성이 오픈소스가 아닌지 또는 무료가 아닌지(유료 구독, 엔터프라이즈 플랜, 프리미엄 계정 등 요구) 아주 불분명함. 이 점에서 수익 모델이 어떻게 구성되는지 명확하게 알려주면 좋겠음. GenAI assistant를 IDE에 번들로 넣는 것도 이런 ‘조건’이 있다는 뚜렷한 신호라고 생각함. FAQ에 이런 부분이 전혀 안 나와 아쉬움

    • Positron 개발자임! FAQ 참고를 권장. 요약하면 데스크톱 앱(원격 SSH 세션 포함)은 계정 없이, 구독 없이, 상업적 용도도 괜찮은 관대한 라이선스로 무료임. 하지만 서버 모드로 쓰고 싶으면 유료 구독이 필요함
  • Emacs는 내게 유일하게 진짜 차세대 데이터 과학 IDE이자, 물론 지난 세대 IDE이기도 함

    • 구체적으로 어떤 패키지와 워크플로우를 사용하는지 궁금함. 쉽고 관리 잘 되는 입문용 자료가 부족해 보여서 참고가 필요함

    • 좀 더 자세히 설명 가능한지 궁금함

  • 이제 vscode 포크에서 벗어날 수 없는 운명인가 싶음

    • "Days Since Last VSCode Fork"라는 사이트를 떠올리게 됨. 이 사이트는 여기인데 관리가 안 되는 듯함

    • Monaco팀이 진짜 대단한 일을 했다고 봄. VS Code의 복잡함 중에서 무엇이 진짜 본질적으로 필요한 건지 잘 모르겠지만, 만약 누가 10%의 코드로 90%의 기능을 제공하는 슬림 버전을 만든다면 VS Code가 했던 것만큼이나 편집 환경을 바꿔 놓을 것임. 휴대성까지 갖추면 완벽할 텐데, HTML+JS+CSS 의존성을 피하긴 어려울 듯. Dear ImGui 익스텐션 같은 시도도 언급하고 싶음

  • R studio를 데일리로 쓰는 학계 사용자이면서, Python은 VS code에서 씀. 몇 달 전에 posit 써봤지만 데일리로 쓰기엔 안정성이 부족하고, 필요한 패키지가 다 있지 않았음. 곧 다시 시도해볼 생각임. R과 Python을 쓸 때 습관이 워낙 확실히 나뉘어서, 나 같은 사람들은 옮겨 타려면 시간이 좀 걸릴 거라 봄. 일주일 정도 R을 VS code에서 써봤는데 뭔가 맞지 않는 느낌이었음. 연결 패널이 진짜 매끄럽게 작동한다면 기대감이 큼

  • Positron은 초소형 3D 프린터 이름이기도 함. Positron3D라는 제품이 초소형 3D 프린터 분야를 새로 정의했고, ‘Positron 드라이브’라는 모터 시스템 이름도 익숙함. 이 제품의 형제로는 JourneyMaker-Positron이 있음. JourneyMaker의 비용 절감 버전으로, CNC 가공 부품 없이 프레임을 직접 3D 프린트할 수 있는 Lemontron도 있음

  • 이 도구와 생태계가 Julia를 지원하지 않음. 요즘 데이터 사이언스용 다중 언어툴이라고 하면 R, Python만으론 부족하다고 생각함. Julia를 지원하지 않는 이유를 모르겠음

    • Positron 개발자임. Julia 지원 요청이 있는 이슈를 여기에서 트래킹 중이니 의견을 남겨주셔도 됨

    • Julia는 대중성이 확보된 적이 없고, 이제는 오히려 하향세임

  • 이것은 딱 Anaconda나 WinPython에서 제공되는 Spyder IDE와 비슷해 보임. 코드 에디터, REPL, 변수 인스펙터, 인라인 차트 등 필요한 게 다 있음

    • Positron 개발자임. Python만 활용하는 데이터 사이언스라면 Spyder가 좋은 선택일 수 있다고 생각함. 그러나 Python+C, Python+Rust, Python+JavaScript 등 여러 언어를 자주 쓰거나 좀 더 커스터마이즈가 자유롭고 확장 가능한 IDE를 원한다면 Positron이 더 나은 선택이라고 생각함

주피터는 빌트인이 아닌 걸까요.