[GN#123] 커뮤니티 주도 성장을 막는 오해들과 극복 전략

2021-11-08 ~ 2021-11-14 사이의 주요 뉴스들
요즘 테크 업계의 버즈워드 중 하나는 "커뮤니티" 입니다. Community-First, Go-To-Community, Community-Led-Growth 등 기존의 용어들을 커뮤니티로 대체하는 전략들이 나오고 있어요. 얼마 전 긱뉴스 위클리에서도 "다음 스타트업의 대세는 커뮤니티 주도형이 될 것"이라는 주제를 통해서 왜 커뮤니티가 중요한지를 다뤘는데요. 실제로 커뮤니티 주도형으로 성장을 하겠다고 할 때에 가지게 되는 오해들 다섯가지와 회피 전략을 정리한 "커뮤니티 주도 성장을 막는 오해들과 극복 전략"이라는 글이 있어서 요약해 봤습니다. 커뮤니티를 어떻게 키워나가면 좋은 지에 대해서는 다양한 노하우들이 알려져 있겠지만, 커뮤니티를 서비스 성장 전략의 일부로 이용할 때 어떻게 해야 하는지를 참고하시면 좋을 것 같아요.

웹 사이트 성능을 높여야 한다고 했을 때, 어느 정도까지 속도를 올리면 좋은 건가 하고 궁금할 때가 있는데요. 크롬 팀과 W3C Web Performance Working Group은 이런 지표들이 사용자가 느끼기에 유의미한 값이 될 수 있도록 "사용자 중심 성능 메트릭"을 표준화 하고 있습니다. 그렇게 해서 보이는 지표들이 First Contentful Paint(최초 콘텐츠풀 페인트, FCP), Largest Contentful Paint(최대 콘텐츠풀 페인트, LCP), First Input Delay(최초 입력 지연, FID), Time To Interactive(상호 작용까지의 시간, TTI), Total Blocking Time(총 차단 시간, TBT), Cumulative Layout Shift(누적 레이아웃 이동, CLS) 등인데요. 실제로 이 지표들을 어느 정도 숫자까지 맞추면 좋은지를 정리한 "웹 성능 지표 Cheatsheet"을 참고 하세요. 물론 이 값도 이 개발자가 설정한 것이니 딱 이 값을 목표로 하기 보다는 내 사이트에서는 어느 정도까지 적용하면 좋을지를 비교해서 보시기 바랍니다.

데이터 분석을 위해서는 다양한 소스로부터 데이터를 수집해야 합니다. 또한 이렇게 수집된 데이터는 여러 분석 서비스들에 보내야 하는데요. 데스티네이션이 많아지면 서비스에 추가되는 코드가 점점 더 많아지고 복잡해져서 유지보수가 어려워지게 됩니다. Segment는 바로 이런 단계에서 데이터 수집과 정제및 전달을 담당해 주는 Customer Data Platform인데요. 2만개가 넘는 회사들이 이용하고 있고, Twilio가 1년전에 3.6조원에 인수하였습니다. Segment가 굉장히 훌륭하지만 비용도 꽤 많이 드는 플랫폼인지라, 오픈소스 대체제들도 계속 나오고 있는데요. 이미 유명한 RudderStack도 있고, 이번에는 YC가 펀딩한 Jitsu가 오픈소스로 공개 되었습니다. RudderStack 이나 Jitsu 모두 Segment와 API는 호환되니까 하나의 코드로 유료 및 오픈소스 중에서 골라서 사용하시면 될 것 같습니다.

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매주 월요일 아침, 지난 일주일간의 GeekNews 중 엄선한 뉴스들을 이메일로 보내드립니다.


커뮤니티 주도 성장을 막는 오해들과 극복 전략

- "커뮤니티"가 기술 분야의 최신 Buzzword
- GTC(Go-To-Community) 전략은 단순히 Discord/Slack 채널을 시작하는 것 이상임
ㅤ→ 누구를 위한 커뮤니티 인가
ㅤ→ 커뮤니티의 비전이 조직 목표와 어떻게 일치하는가
ㅤ→ 회원을 위해 어떤 가치를 창출할 것인가
ㅤ→ 참여한 멤버들이 할수 있는 것들 정의
ㅤ→ 커뮤니티의 대화들을 조직에 다시 인사이트로 불어 넣는 법
ㅤ→ 참여에 대해 어떻게 인센티브와 리워드를 줄 것인가

- 5가지 오해와 극복하는 법 : Femstreet가 해온 방법들

ㅤ#오해1. 매일 참여를 유도하고 콘텐츠를 공유해야 한다
ㅤ→ 회사가 너무 야심차게 "커뮤니티가 원하는 것과 얼라인 되지 않은 것"들을 할 수 있음
ㅤ→ 멤버들은 당신이 추진하는 링크, 자료, 이벤트 및 활동등에 쉽게 압도될 수 있음
ㅤ→ 참여는 지속적인 실험이고, 중요한 기여자가 활성화 되는데에는 시간이 걸림
ㅤ→ 몇몇 활동들이 반향을 일으키지 못하더라도 실망하지 말 것. 동작하지 않으면 일부만 골라내고 계속 진행해보기

ㅤ⇨ 전술 : 절정의 순간(Peak Moments) 만들기
ㅤㅤ→ "무료 팝시클(아이스크림 바)의 힘" : 비벌리힐스의 Magic Castle Hotel은 고급호텔에 비해 1/3 가격이지만 좋은 평점을 유지. 호텔 수영장에서 벽에 걸린 빨간 전화기를 통해 원하는 맛의 무료 팝시클을 주문 가능한 "팝시클 핫라인"을 운영하는 것이 그 이유중 하나.
ㅤㅤ→ 회원이 진정한 커뮤니티 경험을 하기 위해서는 "단 한번의 임팩트 있는 순간"만 있으면 되며 모든 것을 잘 할 필요는 없음
ㅤㅤ→ 몇몇 femstreet 멤버는 2019년 NYC의 루프탑에서 진행한 파티를 통해서 의미있는 연결이 그 순간이었다고 얘기함.
ㅤㅤ→ 사람들을 하나로 모으는 방법에 대해 계속 혁신하고, 효과가 있으면 그걸 두배로 늘릴 것. Less is More

ㅤ#오해2. 커뮤니티는 당신이 성장함에 따라 스스로 운영될 것이다
ㅤ→ 어느 시점에 가면, 멤버들을 스케일러블한 팀으로 구성하고 그들이 리더가 될수 있도록 권한을 부여해야 함
ㅤ→ Femstreet가 유료회원 300명을 넘었을때, 알아서 운영될 수 있을만큼 사람이 충분하다고 생각되고 당분간은 그렇게 움직일것 같았음
ㅤ→ 커뮤니티에는 지속적인 리더십이 필요함
ㅤ→ 많은 회사들이 초기 커뮤니티에서 대규모로 전환하는 시점에서 막힘. Femstreeet 도 마찬가지 였음

ㅤ⇨ 전술 : 대규모 커뮤니티 운영을 계획하고 검토하기
ㅤㅤ→ 규모가 커지면 커뮤니티를 성장시키는 방법은 직접적인 관계 구축보다는 "커뮤니티 운영"에 관한 것이 됨
ㅤㅤ→ 커뮤니티 구축을 "공동으로 작업하는 점진적인 활동"으로 접근하고, 회원 피드백 기반으로 검토할 것
ㅤㅤ→ 규모가 커짐에 따라서, 수백명의 챕터 리더들을 온보딩 시키고 매달 호스팅되는 수많은 이벤트에서 데이터 추출가능하게 하는 "반복가능한 프로세스"를 만드는 것이 중요함

ㅤ#오해3. 새 커뮤니티 멤버들은 알아서 자신의 길을 찾을 것이다
ㅤ→ 많은 회사들이 새 멤버들을 커뮤니티에 의미있게 온보딩 하는 방법에 대해 고려하지 않음
ㅤ→ 종종 간과되고 더 어려워지는 것중 하나는, 커뮤니티에서 파편화된 학습을 해결 하는 것
ㅤ→ 당신이 커뮤니티 멤버에게 제공하는 많은 혜택들은 회원이 알지 못하거나 따라 갈 수 없기 때문에 제대로 활용되지 못할 수 있음
ㅤ→ 커뮤니티에 가입하는 것은 종종 그 자체로 "압도(Overwhelming)"될수 있고, 파편화 된 학습은 정말 고통 스러움

ㅤ⇨ 전술 : 온보딩 가이드와 문서를 작성해서 학습 단편화를 초기부터 해결 할 것
ㅤㅤ→ 자료와 자원을 통합하고 학습 경험을 단일화 하는 것이 필수
ㅤㅤ→ 새 멤버가 커뮤니티를 탐색하고, 검증된 리소스나 문서 이벤트를 찾고, 관련된 사람들과 연결 되게 해야함
ㅤㅤ→ Femstreet의 경우
ㅤㅤㅤ✓ 많은 자료를 만들었지만 Slack에서 계속 같은 질문을 함
ㅤㅤㅤ✓ Operator Ocean 이라는 Notion 페이지를 만들어서 250개 이상의 검증된 리소스를 모음
ㅤㅤㅤ✓ 새 멤버를 위한 "One-Pager" 를 만들어서 커뮤니티를 최대한 활용 가능하게 하는 체크리스트를 제공
ㅤㅤ→ 개인화된 환영 이메일을 보내고, 새 멤버를 위한 입문 이벤트에 초대하는 것등도 가능
ㅤㅤ→ 새 멤버에게 친구나 멘토를 지정하고, 이 과정을 재미나게 만들 것. 마치 친구를 파티에 초대하는 것 처럼

ㅤ#오해4. 푸시 활동이다
ㅤ→ 고객들은 이미 제품과 서비스에 대해 잘 알고 있음
ㅤ→ 고객들인 자기 주도적임
ㅤ→ 모든 기기와 채널과 자원을 이용하여 서비스에 대한 인상을 만들게 되고 그것으로 결론을 내림
ㅤ→ 커뮤니티는 사람들을 Binary Endpoint(Yes/No 같은 끝단)으로 모는게 아니라, 자연적으로 더 많은 사람들을 이끌어 들일 수 있는 경쟁력있는 공간을 만드는 것

ㅤ⇨ 전술 : 높은 중력(High Gravity)에 집중할 것
ㅤㅤ→ 커뮤니티는 회원들이 경험하는 의식과 기억에서 형성되는 강력한 유대의 그물(Web of Bonds)
ㅤㅤ→ 잘 되면, 커뮤니티 멤버들 간의 유익한 토론을 가능하게 하고, 가치를 만들고, 이런 활동들이 비즈니스에 끼치는 2차적 영향을 이해하게 됨
ㅤㅤ→ 사람들이 필요할때 필요한 것을 끌어내도록 격려하는 관계와 환경을 만들어야 함
ㅤㅤ→ 이런 커뮤니티 관계를 구축하는 데에는 시간이 필요
ㅤㅤ→ 사용자가 계속 재방문할 수 있도록 명확하고 가치있는 인센티브를 제공하고, 재방문 하는 사용자를 기쁘게 하고, 전 세계에 제품에 대한 명확하고 진정성 있는 메시지를 전달할 수 있도록 그들과 협력할 것
ㅤㅤ→ 커뮤니티는 끌어당기는 힘과 높은 중력이 전부임. 똑똑하게 새로운 멤버를 끌어들이고 유지할 것.
ㅤㅤ→ 멤버들이 더 많이 참여할 수록 중력이 올라가고, 일부가 나가거나 참여가 줄어들면 중력이 낮아지는 것을 느낄수 있음
ㅤㅤ→ Orbit Model 같은 것을 활용하면 측정도 가능 https://github.com/orbit-love/orbit-model

ㅤ#오해5. 마케팅 이니셔티브 = 커뮤니티 이니셔티브
ㅤ→ 커뮤니티를 구축하는 것은 수작업 프로세스이며, 많은 사람의 시간과 관심이 필요함
ㅤ→ 당신이 오늘 하는 노력중 일부가 영향을 주는데는 몇달 또는 몇년이 걸릴수 있음
ㅤ→ 회사들은 종종 커뮤니티를 Go-To-Market(GTM) 작업의 일부로 생각하고 Nice-To-Have라 간주하는 경우가 많음
ㅤ→ 마케팅침에서 커뮤니티 리더를 고용해서 그 팀의 다른 사람들의 목표 기반으로 성공을 측정하기도 함
ㅤ→ 하지만 커뮤니티와 마케팅은 전혀 다른 Input 과 Output 을 가짐

ㅤ⇨ 전술 : 커뮤티니를 자체적인 평가/예산/사람이 있는 별도의 조직으로 다룰 것. GTC계획이 GTM에 미치는 영향에 대한 가설을 정의하고 테스트 할 것. CQL 모델을 설정할 것
ㅤㅤ→ GTC 결과는 커뮤니티의 자체의 성장/리텐션에 의해 평가되어야 함. 새로운 관계의 숫자나 신뢰의 정도 같은 것 말고
ㅤㅤ→ GTM과 달리 GTC는 비즈니스 관계와 무관하게 개인별 가치 창출, 교육, 엔터테이닝 등에 중점을 둠
ㅤㅤ→ Community Qualified Leads(CQL)을 파악하고 추적할 것

- 다음 스타트업의 대세는 커뮤니티 주도형이 될 것 https://news.hada.io/topic?id=4696

제가 긱뉴스를 만드는 기반에는 바로 이 커뮤니티가 중심이었고, 이 글도 윗 글도 바로 이런게 시대의 대세구나 라고 생각이 들게 합니다.
물론 아직 이만큼 잘 하진 못하고 있지만, 시간을 들여서 천천히 해보려고 합니다 ^^;

 
웹 성능 지표 Cheatsheet

- 사용자 중심 성능 지표를 4가지로 구성해서 설명하고, 목표해야 하는 점수를 나열
ㅤ→ 진행여부 : TTFB, FP, FCP
ㅤ→ 유용성 : LCP, VC, SI
ㅤ→ 사용 가능 여부 : FID, mFID, TBT, TTI
ㅤ→ 쾌적함 : CLS, Frame Rate
- Cheatsheet
ㅤ→ Time to First Byte (TTFB) <600ms
ㅤ→ First Paint (FP) <1.8s
ㅤ→ First Contentful Paint (FCP) <1.8s
ㅤ→ Largest Contentful Paint (LCP) <2.5s
ㅤ→ Visually Complete (VC) <3.4s
ㅤ→ Speed Index (SI) <3.4s
ㅤ→ First Input Delay (FID) <100ms
ㅤ→ Max Potential First Input Delay (mFID) <130ms
ㅤ→ Total Blocking Time (TBT) <200ms
ㅤ→ Time to Interactive (TTI) <3.8s
ㅤ→ Cumulative Layout Shift (CLS) <0.1
ㅤ→ Frame Rate (FR) 60 FPS

 
Jitsu - Segment의 오픈소스 대체제

- 데이터팀을 위한 고성능 데이터 컬렉션 서비스
ㅤ→ 앱/웹의 모든 이벤트를 캡쳐해서 DW로 전송
ㅤ→ API에서 데이터를 꺼내어 DW로 전송
- 스크립팅 가능한 실시간 Data Ingestion 엔진
ㅤ→ IDE에서 Javascript로 데이터 변환 로직 생성 및 디버깅 가능
- 140개 이상의 데이터 소스 지원
ㅤ→ DW : Snowflake, Clickhouse, BigQuery, S3, Redshift, Postgres..
ㅤ→ Amplitude, Hubspot, Google Analytics, Facebook Pixel
ㅤ→ SendGrid, Slack, Stripe, Trello, Twilio, Appsflyer, Autopilot..
- Segment 의 가격 모델과 데이터 지연을 해결하고 싶어서 개발
ㅤ→ Segment 와 100% 호환
- Data Replay 기능 지원 : 이벤트를 저장해 뒀다가 새로운 서비스에 예전 데이터를 덤프 가능
- Multiplexing 지원 : GA/Pixel등에 동시 전송

Data Replay 가능한 오픈소스 도구가 시장에 하나 더 나왔네요.
이팀도 YC에서 투자 했습니다. YC가 요즘 유명 제품의 오픈소스 만드는 회사들에 많이 투자하는 것 같아요.

- RudderStack - Segment의 오픈소스 대체제 https://news.hada.io/topic?id=1759
- Twilio, Segment를 3.6조원($3.2B)에 인수 https://news.hada.io/topic?id=3005

 
GPT-3는 이제 시장에서 유일하지 않음

- GPT-3가 AI시장에 큰 충격을 준 건 맞음 : "text-in text-out" 에 강한 초대규모 AI 모델
- 유료 였기 때문에 많은 조직들이 각자 버전의 GPT-3 비슷한 모델을 만들기 시작
ㅤ→ 필요한 컴퓨팅 파워때문에 쉽지는 않음. 175B 파라미터짜리 OpenAI는 MS와 협업해서 1만개의 GPU와 45테라 텍스트 데이터를 이용
ㅤ→ 계산해보면 GPT-3를 훈련하는데 100~200억원 정도가 소요
- 다양한 시도들이 나옴
ㅤ→ EleutherAI, CPM, PanGu-α, HyperCLOVA, Jurassic-1, Megatron-Turing NLG

- 놀랍게도 GPT-3와 비슷한 걸 만드는 첫번째 노력은 오픈소스 참여자들이 만든 "EleutherAI"
ㅤ→ GPT-3와 비슷한 데이터 셋인 "The Pile"을 공개
ㅤ→ 그 이후 GPT-Neo 1.3B, 2.7B 같은 작은 버전부터 최근 6B 파라미터짜리 GPT-J-6B 를 공개했음

- GPT-3 발표 6개월 뒤에 중국 칭화대의 연구자들과 BAAI(베이징 AI 아카데미)가 함께 CPM(Chinese Pre-trained Language Model) 을 공개
ㅤ→ 100GB 중국어 텍스트에서 2.6B 파라미터 모델을 생성. GPT-3에는 못 미치지만 중국어 텍스트로 했다는 것에서 주목
- 그 얼마 후 Huawei가 200B 파라미터셋의 PanGu-α(1.1TB의 중국어 텍스트 사용) 공개

- Naver가 204B 파라미터 짜리 HyperCLOVA 발표
- 이스라엘의 AI21 Labs가 178B 짜리 Jurassic-1 공개
- NVIDIA 와 MS가 530B 파라미터 모델의 Megatron-Turing NLG 공개

- 본질적으로 GPT-3와 유사한 점점 더 거대한 모델이 생성되고 있으며 몇년 동안 더 커질 것
- 이런 대규모 모델을 교육하는데 수십억 달러의 투자가 필요한 추세는 당분간 유지 될 것
ㅤ→ 자금 지원이 풍부한 기업들만이 이런 모델을 만들수 있다는 것은 염려스러움

- 얼마나 이런 트렌드가 유지될 지, GPT-3 이상의 주요한 발견이 이뤄질 지 등은 예측하기 어려움
- 현재 우리는 이런 여정의 한가운데에 있으며, 앞으로 몇 년 동안 어떤 일이 일어나는지 지켜보는 것이 흥미로울 것

- GPT-Neo : GPT-3 규모의 모델을 오픈소스/무료로 만드는 프로젝트 https://news.hada.io/topic?id=3599
- MS와 Nvidia가 세계 최대규모 언어 모델 MT-NLG 530B를 발표 https://news.hada.io/topic?id=5187

 
초보자를 위한 게임 해킹 테크닉 [511p PDF]

Game Hacking Academy 에 올라왔던 글을 모아서 만든 이북
1. 컴퓨터,게임,해킹의 기본
2. 디버깅과 리버싱
3. 프로그래밍 : 외부 메모리 Hack, DLL 메모리 Hack
4. RTS Hack : Stathack, Map Hack, Macro bot
5. FPS Hack : 3D 기초, Wallhack (메모리,OpenGL), Triggerbot, Aimbot, Radar Hack, ESP, Multihack
6. Multiplayer : 패킷 분석, 패킷 리버싱, TCP 트래픽 프록시
7. 툴 개발 : DLL Injector, Pattern Scanner, Memory Scanner, Disassembler, Debugger, Call Loger
8. 부록 : 다양한 Hack 예제들

 
croc - 두개의 컴퓨터간 파일 전송 CLI 유틸리티

- 윈/리눅스/맥 어떤 컴퓨터 끼리든 데이터 전송 지원 (Relay 이용)
- E2E 암호화(PAKE)
- 멀티 파일/폴더 전송 지원
- 전송 중단시 Resume 지원
- ipv6-first 후 ipv4 폴백
- Tor 프록시 이용 가능
- Go 오픈소스

[PC1] $ croc send [file(s)-or-folder]
Sending 'file-or-folder' (X MB)
Code is: code-phrase

[PC2] $ croc code-phrase

비슷한 것으로 magic-wormhole 이라는 것도 있습니다: https://github.com/magic-wormhole/magic-wormhole

[PC1] $ wormhole send README.md

[PC2] $ wormhole receive
Enter receive wormhole code: 7-crossover-clockwork

 
OCRmyPDF - 스캔된 PDF파일에 OCR 텍스트 레이어 추가

- 일반 PDF로 부터 검색가능한 PDF/A 파일 생성
- OCR한 문자열을 이미지 아래에 삽입해서 Copy/Paste 지원
- 기존 임베드된 이미지의 해상도는 그대로 유지
- 파일을 훼손하지 않고 OCR정보를 삽입
- PDF 이미지는 최적화해서 파일 크기를 줄임
- CPU코어 모두 활용해서 분산 처리
- Tesseract OCR 이용해서 100개 이상의 언어 그대로 지원 (한국어 포함)
- 수천 페이지 분량의 파일도 잘 스케일링해서 처리
- 수백만개의 파일로 테스트 완료
- 리눅스/맥/윈도우(WSL)

몇일 전에 올라온 pdfsandwich 보다 훨씬 더 기능이 많다고 하네요.
- pdfsandwich - 이미지와 OCR을 샌드위치한 PDF 파일 만드는 도구 https://news.hada.io/topic?id=5334

 
Lag 없는 실시간 데이터 파이프라인을 위한 아키텍처 개선기

Kafka consumer group과 partition 수의 관계, 그리고 이로 인해 생기는 auto scaling의 어려움, 이를 해결하기 위한 새로운 아키텍처 도입기 입니다.

- Airbridge 서비스와 Workload 소개
- 기존 아키텍처의 문제점
- 새로운 아키텍처 제안
- 1안: Spark streaming과 같은 driver, executor model
- 2안: Kafka consumer와 application server decouple model
- 2안을 선택한 이유
- Kafka consumer와 application server decouple model 아키텍처
- 새로운 아키텍처에서의 고려 사항
- 경험한 어려움
- 새 아키텍처 적용 후 결과
- 앞으로 더 시도해봐야 할 것

와... 저도 ecs 사용하지만 이정도로 고민해보진 않았는데 좋네요.

 
motrix - 크로스 플랫폼 다운로드 매니저

- HTTP, FTP, BitTorrent, Magnet 다운로드 지원
- 윈/맥/리눅스 (일렉트론 + Vue + Aria2 기반 오픈소스)
- 깔끔한 인터페이스
- 10개까지 동시 다운로드
ㅤ→ 1개 태스크당 64개 쓰레드까지 가능
- i18n (한국어포함)
- 빗토렌트
ㅤ→ 내부 파일 선택 다운로드
ㅤ→ 매일 자동으로 트래커 리스트 업데이트
ㅤ→ UPnP & NAT-PMP 포트 매핑
- 맥 터치바 지원
- 크롬 다운로드를 자동으로 Motrix가 해주는 확장 제공

 
잘 알려지지 않은 PostgreSQL 기능들

- Insert on Conflict(Upsert) 시 수정/추가된 Row 수 알기 : xmax
- 특정 컬럼에 권한 부여하기
- 멀티 패턴 매칭 : SIMILAR TO 또는 ~ 정규식
- 현재 시퀀스값 증가시키지 않고 알아내기 : pg_sequence_last_value()
- 멀티라인 SQL과 \COPY 같이 사용하려면 : TEMPORARY VIEW 또는 COPY와 \g 이용
- 자동 생성 키에 값 설정 막기 : 테이블 생성시 GENERATED ALWAYS 지정 (GENERATED BY DEFAULT 대신)
- Pivot 테이블 만들기 : pandas.pivot_table, \crosstabview 또는 tablefunc 확장 사용
- Dollar Quoting
ㅤ→ $$ 와 $$ 사이의 모든 글자는 문자열로 인식
ㅤ→ $JSON$ / $function$ 처럼 안에 Tag이용 가능
ㅤ→ ::jsonb 를 붙이면 빠르게 jsonb객체 생성
- DB객체에 코멘트 달기 : COMMENT ON TABLE/COLUMN, Dollar Quoting 이용해서 긴 문자열 설명 추가도 가능
ㅤ→ 작성 : COMMENT ON TABLE sale IS 'Sales made in the system';
ㅤ→ 보기 : \d+ sale
- DB 별 History 별도로 기록하기
ㅤ→ \set HISTFILE ~/.psql_history- :DBNAME
- 자동완성을 대문자로 하기 : \set COMP_KEYWORD_CASE upper
- 슬립 주기 : pg_sleep(초), pg_sleep_for('4 minutes 14 seconds')
- 서브 쿼리 없이 그룹의 첫/마지막 줄 가져오기 : DISTINCT ON (그룹 컬럼)
- uuid-ossp 확장없이 UUID 생성하기 : gen_random_uuid() version 4 UUID를 생성
- 재현 가능한 랜덤 데이터 생성 : setseed() 로 시드를 같게
- 기존 데이터를 즉시 검증하지 않고 조건 추가하기 : ALTER 할때 NOT VALID 로 조건만 먼저 추가하고, ALTER VALIDATE로 기존 데이터 검증은 따로 실행
- 오라클의 Synonym 같은 기능을 이용하기 : search_path 변경 (Zero Downtime Migration시 유용)
- 겹치는 Range 찾기 : OVERLAPS 연산자

 
Medusa - 헤드리스 이커머스 엔진, 오픈소스 Shopify 대체제

- 주문/재고/고객정보 관리, 배송연동, 체크아웃/결제 관리기능을 포함한 API 기반 E2E 커머스 엔진
- 관리자 대시보드 제공 : 주문 정보, 고객 프로필, 결제/배송 방법, 제품 관리, 할인 및 기프트 카드 관리
- Node.js + Postgres + Redis
- 프론트는 기존 사이트에 연동하거나 또는 Gatsby/Next.js 스타터 제공
- Orders, Carts, Products, Swaps(상품교환), Claims, Returns(환불), Fulfillment, Payments, Notification(Email,Chatbot, Slack..)

 
micro - 직관적인 터미널 기반 텍스트 에디터

- 스태틱 바이너리로 쉬운 설치(Go 오픈소스) : 맥/윈/리눅스..
- JSON 설정 파일로 옵션/키바인딩 조정
ㅤ→ 더 복잡한 세팅은 Lua로 가능
- 75개 언어 구문강조 지원. 7개의 컬러스킴 내장
ㅤ→ 16/256/트루컬러 지원
- Sublime 스타일 멀티 커서 지원
- Lua기반 플러그인 시스템
- 마우스 지원 - 클릭/드래그/더블클릭(워드 선택)/트리플클릭(라인 선택)
- 터미널 에뮬레이터 내장

 
hwatch - 커맨드의 아웃풋 변화를 기록하는 watch 대체 유틸리티

- 커맨드를 주기적으로 실행하며 마지막 아웃풋을 보여주는 것은 watch와 동일
- 아웃풋이 변화된 시점과 내용을 기록하고 이를 커서키로 간단히 돌아가볼 수 있음
ㅤ→ 상태 모니터링에 watch를 사용하지 않는 가장 중요한 문제를 어느 정도 해소
- rust로 개발

 
Grafana OnCall 공개 - 쉬운 온콜 관리 도구

- DevOps 와 SRE 팀이 효율적으로 협업할 수 있도록, 온콜 로테이션을 셋업하고 관리해주는 도구
ㅤ→ iCal 기반 온콜 스케줄 관리
ㅤ→ 문제 발생시 대처를 위한 Escalation 경로 생성
ㅤ→ Incident를 한눈에 조망 가능한 대시보드를 Grafana UI 안에서 지원
ㅤ→ 자동 그룹핑을 통해서 Slack 알림을 최적화
ㅤ→ Datadog, New Reric, AWS SNS 등과의 연동 지원
- Grafana가 인수한 Amixr의 제품
- Grafana Cloud 무료/유료 사용자 대상 베타 프리뷰 진행 시작

 
에픽 vs 애플, 판사가 외부 결제 옵션을 12/9까지 허용하라고 명령

- 개발자가 "외부 결제 옵션 링크와 버튼을 추가하는 것"을 애플은 준수해야 하며, 애플이 낸 보류 요청을 기각
ㅤ→ 판사 : "애플의 요청은 이 법원의 판결문을 선별적으로 읽고 있어서, 금지 명령을 뒷받침 하는 판결문을 무시하고 있음"
- 청문회에서 애플은 다른 결제 수단을 허용하기 위해 "정책을 다시 쓰는데 더 많은 시간이 필요하다"고 요청한 바 있음. 이를 거부한 것
ㅤ→ 애플의 변호사는 어린이/개발자/소비자/애플을 보호하기 위해서 새로운 정책 지침이 작성되는데 몇달이 걸린다고 얘기함

 
ARR $0에서 $100M까지 키운 스타트업 마케팅 회고

- $0 ~ $10M : 가장 가파른 언덕
ㅤ→ 카테고리 생성 : 어렵고 비용이 많이 들고 시간이 걸림. 꼭 할 필요 없지만, 한다면 올인 할 것
ㅤ→ 첫번째 채용 : 비즈니스 계속 바뀌는 시기. 문제 해결에 뛰어난 제네럴리스트 vs. 스페셜리스트 찾기
ㅤ→ 초기 커뮤니티 : 콜드 콜하고, 영업 콜도 들어보고, 사용자/고객/분석가/부모님과도 대화해 볼 것. 초기 에반젤리스트 찾기. 가족 대상으로 관련성과 이해 가능한지 등을 테스트 해볼 것
ㅤ→ 첫번째 피치 : 마치 끝나지 않을 일 처럼 자료 만들고 정제하고 반복. CEO/설립자와 함께 마케팅이 해야 할 일임

- $10M ~ $25M : 가장 긴 언덕
ㅤ→ GTM : 마케팅을 넘어 생각해야할 때. 영업, 제품 및 엔지니어링 전반에 걸쳐서 총체적인 GTM 만드는데 참여하기. PLG(Product Led Growth)가 전략의 일부인가? 1에서 10, 그리고 100명까지 어떻게 고객을 얻을수 있을까? 지금 주시하고 타켓하는 세그먼트는 ?
ㅤ→ 커뮤니티 2.0 : 커뮤니티 만들기 - 개발자, 고객, 파트너. 그들이 오길 바라지 말고, 그들에게 찾아가기
ㅤ→ 다음 채용들 : 수요 창출, 성장 마케팅, 제품 마케팅등의 전문가들을 찾기
ㅤ→ 피치 2.0 : 메시지가 사용자들과 연관되도록 얼라인되어야 함. 피치 덱 및 마케팅 자료에도 고객 평가 및 인정받은 증거 요소들을 넣을 것

- $25M ~ $100M : 가장 오르기 힘든 언덕
ㅤ→ 성장 효율성 : 성장 효율성 레버(바늘을 움직이는 것)가 뭔지 알고, 데이터를 사용하여 성장을 위한 다음 베팅 하기
ㅤ→ 다음, 그 다음 채용 : 강한 피플 매니저를 뽑을 것. 팀 내에서 앞의 두 언덕을 같이 했던 사람들을 승진시키고 성장시킬 것
ㅤ→ 대규모 커뮤니티 : 커뮤니티에 더 많은 모멘텀을 불어넣고 규모를 확장하는데 뭐가 필요할까 ? 다른 기존 커뮤니티들에서 챔피온을 찾을 것
ㅤ→ 피치 3.0+ : 당신의 플랫폼, 멀티 프로덕트, 멀티 유스케이스의 이야기는 뭘까? 어떤 것이 성장을 견인하는 뒷바람(순풍,Tailwind)일까 ?

 
Svelte 개발자 Rich Harris, Vercel에 조인

- Svelte는 2021년 스택오버플로우 설문조사에서 가장 사랑받는 웹 프레임워크로 선택(71.47%의 선호도)
- Vercel은 스태틱 사이트와 프론트엔드 프레임워크를 위한 플랫폼
- Rich는 Vercel 에서 풀타임으로 Svelte 개발 예정
ㅤ→ Svelte 오픈소스는 변경없이 유지
- Svelte 의 미래
ㅤ→ Edge-First : 함수를 엣지에서 실행해서 스태틱 사이트를 빠르면서도 다이나믹하게
ㅤ→ Transitional Apps : 빠른 로딩을 위해서 SSR을 사용하지만 SPA처럼 싱글 코드베이스, 빠른 네비게이션, 클라이언트에서 상태 관리등을 진행
- Vercel 은 Next.js 를 만들고, Svelte/Nuxt/Astro 등 프레임워크를 후원중

swc 개발하신 강동윤님도 Vercel로 가셨는데.. 요즘 Vercel이 인재를 다 끌어들이는 중인가 봅니다.

 
NFT 사업을 한다면 해야 하는 첫 질문

다양한 NFT사업을 진행했던 그라운드X 한재선 대표님의 글

핵심질문은 "우리가 가진 것을 어떻게 NFT로 만들 수 있느냐?"가 아니라
"고객은 왜 NFT를 구매해야 하느냐?"

- 최근 디지털 아트의 성장과 함께 폭발한 구매동기의 기저에는 "커뮤니티" 개념이 깔려 있음
ㅤ→ NFT 발행자와 구매자가 형성하는 커뮤니티
ㅤ→ 현재 NFT가 작동하는 이유는 커뮤니티가 존재하기 때문
- 기존에 팬 커뮤니티가 있는 엔터업계에 NFT를 발행한다고 NFT의 효과가 발생할 지는 의문

뭐 약간은 다르지만.. 역시나 "커뮤니티"!

- 커뮤니티 주도 성장을 막는 오해들과 극복 전략 https://news.hada.io/topic?id=5341
- 다음 스타트업의 대세는 커뮤니티 주도형이 될 것 https://news.hada.io/topic?id=4696