[GN#220] "실패"라고 말하지 마세요
"실패는 성공의 어머니" 에디슨이 했다고 알려진 이 말은, 실패 없이는 성공이 있을 수 없다며 누군가를 위로하고 다시 한번 시도해 보라 격려할 때 주로 사용되어 왔습니다. 그런데 우리는 어떨 때 "실패"했다고 얘기할까요? 실패했다고 얘기하고 그냥 재시도만 하면 되는 것일까요? 특히나 한국 사회에서 "실패"는 너무 부정적인 요소가 많아서 더더욱 안 좋게만 느껴지는데요. "실패라고 말하지 마세요" 글에서는 실패라는 단어가 너무 최종적이고 부정적이어서 상황에 대해 설명을 하지도 못하며, 그 뒤에 어떤 것을 시도해야 할지에 대한 가이드도 되지 못하기에 쓰지 말자고 주장 합니다. 대신 각각의 상황에 맞는 대체 단어들을 제시하는데요. 새로운 분야를 탐험하다가 실패했다면 실험 / 테스트 / 학습 / 조사 같은 단어를 사용할 수 있고, 혁신을 만들려고 할 때는 반복 / 시도 / 단계 같은 단어를, 학습할 때는 연습 / 획득 / 개발 / 진전, 반복해서 뭔가를 최적화 한다면 개선 / 교정 / 연마 / 미세 조정, 문제를 해결하고자 할 때는 적응 / 조정 / 방향 수정 / 변형 / 리팩터, 중대한 오류가 났다면 피봇 / 이관 / 변환 / 재구성 / 용도변경 / 재구상 / 재설계 / 리모델링 같은 단어를 사용하자고 제시하고 있습니다. 즉 현재 상황을 더 잘 이해할 수 있고 다음에 해야 할 일의 방향을 지시할 수 있도록 하는 "더 잘 설명하는 단어"를 찾자는 건데요. 예전에 제가 모셨던 보스께서 항상 하셨던 말씀이 "뭔가를 실패했을 때 행위자를 다그친다면 절대 개선되지 않는다. 다음에 그 일이 발생하지 않도록 함께 원인을 찾고 그걸 수정할 수 있게 도와줘야 한다" 였는데요. "실패를 용인하는 문화"를 만든다는 것은 이렇게 실패에 대한 원인 / 분석 / 개선을 하는 방법을 만들어 가는 게 아닐까 생각합니다.
ㅤ
인스타그램은 작은 팀이 이뤄낸 훌륭한 일들을 꼽을 때 자주 인용됩니다. 페이스북에 1조 원($1b)이 넘는 금액으로 인수되던 2012년에 직원이 13명이었는데, 사용자가 3천만 명이었죠. "인스타그램이 오직 3명의 엔지니어로 1,400만 사용자를 확보한 방법" 글에서는 인스타그램이 처음 2010년 10월에 시작하고 약 1년간 1천만명의 사용자를 모으는 동안 엔지니어는 3명이었는데 어떻게 가능했나를 설명합니다. 그들의 3가지 원칙은 "간단하게 유지할 것" / "바퀴를 재발명하지 말 것" / "가능하면 입증된 견고한 기술을 사용할 것"이었습니다. 그래서 AWS, Python, Django, PostgreSQL, S3, Redis, Memcached 등 자신들이 가장 익숙하면서도 입증된 기술들을 사용했는데요. 단순한 기술 스택을 구성하는 것은 배울점이 많은 것 같습니다.
ㅤ
✓ Show GN - 직접 만드신 오픈소스나, 재직중인 스타트업의 제품/서비스를 소개해주세요
✓ Ask GN - 다양한 질문을 올려주세요.
- 국내 isp가 r2.cloudflarestorage.com를 막아버린건가요?
- 이번 주말에 뭐 하시나요?
- 이달의 구인 - 멤버를 찾고 계신가요 ? (2023년 9월)
- 이달의 구직 - 같이 일할 팀을 찾습니다 (2023년 9월)
✓ 사내 커뮤니케이션 도구에 GeekNews Bot을 추가해서 멤버들과 함께 새 글을 받아보세요
ㅤ→ Slack봇, 잔디봇, Teams봇, Discord봇, 구글 챗 봇, Swit 봇
✓ 긱뉴스는 RSS로도 구독 가능합니다
✓ 주위분들께 긱뉴스 위클리 - https://news.hada.io/weekly 뉴스레터를 추천해 주세요.
매주 월요일 아침, 지난 일주일간의 GeekNews 중 엄선한 뉴스들을 이메일로 보내드립니다.
- "실패"라고 말하지 마세요
- 인스타그램이 오직 3명의 엔지니어로 1400만 사용자를 확보한 방법
- 잃어버린 물건들은 어디로 갈까?
- RecipeUI - 오픈소스 Postman 대체제
- 좋은 README 작성하는 방법
- 미국 연방 정부, 공식 웹 디자인 시스템 발표
- (업데이트 된) 최신 CSS Reset
- HyperDX - 개발자 친화적인 Datadog 대체제 오픈소스
- 애플의 새로운 'Transformer' 기반 예측 텍스트 모델
- v0 - Vercel이 만든 생성형 UI 시스템
- NFS > FUSE: 우리가 자체 NFS 서버를 Rust로 개발한 이유
- OpenAI, DALL·E 3 공개
- 브라이언 체스키가 Airbnb에서 PM을 없애버린 이유
- Snowflake의 최신 마케팅 데이터 스택 2023 [52p PDF]
- Pineapple ONE: 집에서 만들 수 있는 오픈소스 32비트 RISC-V CPU
- 플러터에서 codepush(Over The Air) 업데이트가 가능한 서비스 shorebird
- Svelte 5: Runes 공개
- 구글 Bard, Extention 기능을 통한 새로운 사용법 제안
- Safari 17.0의 WebKit 기능들
- ElectricSQL, 로컬-퍼스트 웹/앱을 위한 Postgres에서 SQLite로의 액티브-액티브 동기화
- AWS EC2 M2 Pro Mac 인스턴스(mac2-m2pro) 출시
- Zig 프로그래밍 언어 배우기
- 드디어 MS Paint가 레이어 및 투명 PNG 지원 추가
- 월 $10에 무제한 Kagi 검색 가능
- Ruby 3.3의 YJIT는 Shopify 프로덕션 코드를 15% 빠르게 동작시킴
- 현재 AWS IPv4 자산의 가치는 6조원($4.5b)
- 구글 Infrastructure Manager 정식 출시 - Terraform으로 GCP 리소스 관리하기
- 테라폼의 포크버전 OpenTF가 OpenTofu로 이름을 변경
- SpaceX, 더 이상 Starlink 위성 안테나 생산으로 손해 보지 않음
- Cisco, Splunk 인수