GeekNews Weekly

다니고 싶은 회사를 만드는 데는 회사/조직의 문화가 큰 비중을 차지합니다. 조직의 문화는 그들이 일하는 방식이고, 회사의 비전과 전략이 묻어나기 때문입니다. 그래서 빅테크 기업들의 독특한 문화를 따라 해 보기도 하고, 중요성을 아는 회사에선 조직문화 담당자 및 부서를 따로 두기도 합니다. 하지만 원하는 대로 회사의 문화를 만들기는 쉽지 않죠. 프로젝트 관리도구 Basecamp 와 이메일 서비스 Hey 를 만든 37signals의 CEO Jason Fried가 "회사 문화는 지난 50일에서 보여집니다" 라는 글을 공유했는데요. 주식에서 사용하는 단어인 "50일 이동 평균선"으로 표현하면서, 회사의 문화는 복잡한 게 아니라 지난 50일 동안 여러분이 회사로서 총체적으로 해온 일들의 합을 의미한다고 이야기 합니다. 어떤 사람을 채용하고 어떤 사람을 해고했는지, 직원들은 어떻게 서로 이야기하고 비평하고 공유하는지, 품질 기준은 어떠한지, 고객지원은 어떻게 이뤄지는지, 어떤 일을 축하하고 어떤 것들을 방치하는지 등 모든 것들을 통해서 스스로 만들어진다고 하는데요. 저는 "어떤 사람을 승진시키고 어떤 사람을 해고했나"가 그 조직의 문화를 가장 잘 보여 주는 것이라고 생각합니다. 삽질하는 경영진과 직원을 내보내지 못하는 것, 혈연/지연/학연을 포함한 각종 관계라고 감싸는 것, 중요한 일을 해내도 인정 안 해주는 것. 이 모든 것이 문화인데, 가끔 간과하는 것 같아요. 우리 조직은 지난 50일간 어떻게 일해왔나를 한 번 더 챙겨보시기 바랍니다.
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Redis는 요즘 많은 회사가 기술 스택에 기본으로 넣는 것 중 하나입니다. 1인 기술 스타트업도, 3명의 인원으로 1400만 사용자를 서비스했던 인스타그램도 인메모리 캐싱 용도로 많이 쓰고 있는데요. "Redis 사용량 타노스하기" 는 Protobuf 직렬화 포맷과 Brotli 압축을 통해 용량을 절약하고 비용을 절약한 방법을 정리한 글입니다. 예전에 올라왔던 "대규모 환경에서 레디스 캐시 성능을 높이기" 글도 함께 참고하세요.
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LLM의 빠른 성장과 함께 떠오른 기술 중 하나는 벡터(Vector) 데이터베이스입니다. 임베딩(Embedding) 은 언어모델에서 자연어를 기계가 이해할 수 있도록 숫자 형태인 벡터로 바꾸는 일련의 과정을 의미하는데, 이 벡터를 통해서 단어/문장 간의 유사도 계산이 가능해집니다. AI 애플리케이션들이 LLM의 기능을 확장하기 위해서는 이 벡터 임베딩을 최적화하여 저장하고 쿼리하는 벡터 DB가 필수입니다만, 이미 다양한 솔루션들이 나와서 어떤 걸 써야 할지 고민하게 되는데요. "2023년, 벡터 데이터베이스 선택을 위한 비교 및 가이드"는 요즘 인기 있는 Pinecone, Weviate, Milvus, Qdrant, Chroma, Elasticsearch 및 PGvector 등 7개 벡터 DB를 비교한 글이니 참고하세요. 흥미롭게도 "모든 DB는 머지않아 벡터 데이터베이스가 될 것이다" 글에서는 곧 현재의 DB들이 다 벡터 기능을 내장하게 될 것이라는 예상도 있습니다. 앞의 비교 항목 중 PGVector 같은 Postgres 확장이 아마도 기본으로 DB에 포함될 것이라는 예상일 텐데요. 몇 달전에 공유해 드린 "Vector는 PostgreSQL의 새 JSON 입니다" 글에서도 같은 의견을 내고 있으니 참고하세요. 당장은 Pinecone, Milvus 가 시장의 대세이긴 합니다만 아직 충분하진 않지만, PGVector로 버티는 것도 나쁜 선택은 아닐 것 같습니다.
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• 연고전에서 영감을 받은 난해한 프로그래밍 언어

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