Zero to Hero

누구나 이해하는 클라우드 인프라 지식 사전

Doljae — Sun, 26 Jul 2026 12:15:41 +0900

한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다.

IT 분야에서 실무자로 성장하는 여러 시점 중 하나는, 내가 담당한 영역 밖의 지식도 필요하다는 걸 느끼고 공부를 시작할 때가 아닐까 싶다. 특히 웹 애플리케이션을 개발하다 보면 주특기가 아닌 영역에서도 어느 정도 전문성을 쌓아두는 편이 도움이 된다. 결국 제품 개발은 의사 결정의 반복이고, 프론트엔드나 백엔드처럼 개발에 집중된 영역에만 머무르지 않고 배포·클라우드·인프라 같은 운영 영역까지 이해할 때 더 나은 결정을 내릴 수 있기 때문이다.

이 책은 현대 소프트웨어에서 빼놓을 수 없는 두 키워드, 클라우드와 인프라를 다룬다. 규모가 큰 회사에 다니는 사람이라면 대개 사내 솔루션으로 제품을 배포하고, 가이드만 따라 하면 도메인이 등록되고 공용망에 노출되는 편리한 환경에 익숙할 것이다. 개발 조직이 패키지와 모듈을 어떻게 구성할지, 어떤 아키텍처와 프레임워크를 쓸지 고민하고 공부하듯, 인프라 조직도 주제만 다를 뿐 똑같이 고민한다. 배포된 앱을 어떻게 지킬지, 장애가 나면 어떻게 빨리 감지하고 복구할지, 애초에 장애를 어떻게 예방할지.

너무 얕지도 깊지도 않은 적당한 깊이에서, 어디선가 들어봤거나 알아두면 좋은 클라우드·인프라 지식을 담고 있다. 순서대로 읽을 필요는 없고, 목차를 보고 관심 가는 주제만 골라 읽어도 충분하다. 자신의 전문성을 넓히고 싶은 IT 종사자에게 이 책을 추천한다.

리더존망 - 왜 조직의 속도는 리더에서 멈추는가

Doljae — Mon, 29 Jun 2026 21:32:48 +0900

한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다.

책 링크

리더와 팀원의 관계는 회사 생활의 전부라고 해도 과언이 아니다. 회사에서 대부분의 사람은 팀원이고, 그 팀원들이 바라는 단 하나를 꼽으라면 아마 '내 팀장이 나와 잘 맞았으면 좋겠다'가 아닐까. 팀원에게 팀장은 직속 상관이자 회사 생활의 결과를 쥔 사람이다. 가장 가까운 조력자가 되어 주기도 하지만, 반대로 스트레스의 근원이 되어 회사 생활을 불행하게 만들기도 한다.

눈치가 빠르든 없든, 회사 생활을 하다 보면 이 관계의 주도권이 팀장에게 있다는 걸 어렴풋이 깨닫게 된다. 팀장은 의사 결정권을 쥔 사람이라 팀의 방향, 일하는 방식, 문화, 그리고 평가까지 결정한다. 그러니 팀원은 팀장과 대립해 봤자 잘해야 본전이고, 십중팔구 나에게 손해라는 것도 안다. 단순히 스타일이 안 맞는 정도가 아니라 팀장에게 정말 문제가 있다 해도, 그 말을 맨정신에 꺼낼 팀원은 없다. (술기운을 빌렸을 때는 더더욱 안 될 일이고.)

그 사람을 팀장으로 앉힌 건 상위 조직장이고, 조직장과 회사가 그의 성과와 리더십을 인정했다는 뜻이니, 리더에게 반기를 드는 건 어느 정도 회사에 반기를 드는 일과 맞닿아 있다. 그래서 팀원은 오늘도 참는다. 무슨 수를 써도 결국 득 될 게 없고 내가 리더를 바꿀수도 없다는 걸 알면서도, 돈은 벌어야 하니 스트레스를 술로 달래며 출근 준비를 한다. '내가 문제인가' 자문하며 스스로 가스라이팅을 하거나, 당하거나 하면서 말이다.

이 책의 저자는 리더 때문에 힘들어하는 팀원들에게 당신 잘못이 아니라고 분명히 말한다. 조직에서 벌어지는 거의 모든 문제는 나쁜 리더와 나쁜 리더십 탓이라고.

조직이 리더 마음에 들지 않는다면 십중팔구 아니 십중 십은 리더 잘못이다. 책의 서두에서 말했지만 구성원은 리더를 닮고 조직은 리더를 따라간다. 조직이 변하기 원한다면 가장 먼저 리더가 변해야 한다. 조직이 핵심가치를 따르기 바란다면 리더가 가장 잘 지켜야 한다. 물론 현실은 반대다. 리더는 모든 규칙에서 예외이고 입으로만 지시한다.

총 8장으로 이뤄진 이 책은 리더가 왜 중요한지, 나쁜 리더는 왜 나쁜지를 짚으며 시작한다. 이어 여러 꼭지로 나쁜 리더의 유형을 다룬다. 어떤 유형의 리더가 어떤 성향을 보이고, 왜 나쁘며, 그것이 팀과 팀원, 나아가 조직에 어떤 영향을 미치는지 시원하고 직설적으로 풀어낸다. 팀원은 자기 리더가 왜 그렇게 행동하는지 조금이나마 이해하게 되고, 팀장은 마주하기 싫은 아픈 곳을 후벼 파이는 기분을 느낄 만한 내용이다.

끝으로는 나쁜 리더에 대처하는 법과 스스로 나쁜 팀장이 되지 않는 법을 제시하며 마무리한다. 팀원으로서는 나쁜 리더의 굴레에서 벗어나려면 떠나는 게 최선이라고 하는데, 나도 같은 생각이다. 피 한 방울 안 섞인 남을 바꾸고 그가 바뀌기를 기대하는 건 사실상 불가능에 가깝다. 저자가 이 점을 빙빙 돌리지 않고 솔직하게 말해 줘서 오히려 믿음이 갔다.

리더의 무능때문에 스스로 상처받을 필요는 없다. 이 책을 쓰게 된 첫 번째 이유도 여기에 있다. 이것은 우리의 잘못이 아니다. 리더가 하는 말과 행동 중 사실만 남기고 나머지에 크게 의미 부여를 하지 말아야 한다. 저 인간은 또 왜 저럴까 고민하는 시간조차 아깝다. 사실 이런 것들은 우리의 마음을 지키기 위한 임시방편이다. 버티는 시간이 길어지면 길어질수록 나쁜 리더에게 잠식된다. 나쁜 리더에게서 온전히 버티는 방법은 없다. 그러니 지금 당장 도망칠 수 없는 상황일지라도 언제나 도망칠 준비는 되어 있어야 한다. 기회는 준비된 자에게만 온다. 이력서는 항상 최신으로 준비해두자.

좋은 팀장이 되기에 앞서, 적어도 덜 나쁜 팀장은 되어야 한다. 마지막 두 장은 그렇다면 리더가 어떻게 해야 하는지를 다룬다. 좋은 이야기가 많았지만, 결국 리더 역시 끊임없이 배우고 고민하고 성찰하며 성장해야 한다는 것이 저자가 하고 싶은 말 아니었을까. 대부분의 회사는 연차가 쌓인 실무자를 리더로 승진시킨다. 개발자라면 더 많이 코딩하고, 오픈소스에 기여하고, 컨퍼런스에서 발표하며 전문성과 커리어에 시간과 노력을 쏟는다. 그렇게 실력을 인정받아 리더가 됐다면, 좋은 리더가 되기 위해서도 똑같이 배우고 노력하고 갈고닦아야 하지 않을까. 만약 그런 노력을 하지 않는다면, 그리고 가까운 미래의 내가 그러고 있다면, 그때의 나는 나쁜 리더일 것이다.

리더는 구성원 위에서 말로 일하는 자가 아니다. 구성원앞에서 행동으로 이끄는 사람이다. 어른이 되는 것은 거창한 일이 아니다. 겸손하고, 인정하고, 솔선수범하라. 억울해 하지 말고, 감정을 전가하지 말고, 입으로만 떠들지 마라. 어른이 되는 것이 먼저고 리더는 그 다음이다. 어른이 되지 않고서는 리더가 될 수 없다. 아니 되어서는 안 된다.

오늘도 사람 때문에 힘들어하는 사회 초·중년생들의 마음을 달래고 다잡아 주는 책이었다. 동시에 훗날 팀장이 된 내가 팀원들을 힘들게 해 그들이 떠나게 만드는 일이 없도록 잡아 주는 지침서 같기도 했다.

그림으로 배우는 생성형 AI

Doljae — Sun, 24 May 2026 19:27:40 +0900

한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다.

책 링크

Chapter 1. 생성형 AI, 세상 모든 곳에 한꺼번에 나타나다
_1.1 생성형 AI란?
_1.2 AI, 기계에 인간의 능력을 부여하다
_1.3 어떻게 작동할까?
_1.4 트랜스포머에서 챗GPT까지, 6년의 여정
_1.5 생성형 AI의 난제들
_1.6 이 책의 나머지 부분에 대한 안내
_1.7 요약

Chapter 2. 생성형 AI의 활용
_2.1 멋진 초안 만들기
_2.2 생성형 AI 모델의 프롬프팅
_2.3 생성형 AI 기능을 갖춘 제품 만들기
_2.4 생성형 AI 애플리케이션의 아키텍처
_2.5 요약

Chapter 3. 생성형 AI 활용 사례
_3.1 고객 지원
_3.2 코드 검토 및 생성
_3.3 지식 관리 및 검색
_3.4 데이터 분석 및 통찰
_3.5 마케팅 및 광고
_3.6 요약

Chapter 4. 에이전트형 시스템 구축
_4.1 왜 에이전트형 시스템인가?
_4.2 에이전트 구현
_4.3 랭그래프를 이용한 에이전트형 작업흐름
_4.4 오토젠과 랭그래프 중 선택
_4.5 RAG 에이전트
_4.6 정형 데이터를 다루는 에이전트
_4.7 에이전트형 아키텍처
_4.8 에이전트 통합 패턴
_4.9 요약

Chapter 5. 생성형 AI 애플리케이션의 아키텍처
_5.1 기초 모델 선택
_5.2 창의성과 위험의 균형 맞추기
_5.3 저위험 상황을 위한 아키텍처
_5.4 중간 위험 상황을 위한 아키텍처
_5.5 고위험 상황을 위한 아키텍처
_5.6 모델 미세조정
_5.7 요약

Chapter 6. 책임 있는 생성형 AI 애플리케이션 구축
_6.1 책임 있는 생성형 AI의 특징
_6.2 가치 정렬과 안전성
_6.3 인간-AI 상호작용의 윤리
_6.4 사회적 함의
_6.5 LLM옵스
_6.6 요약 및 결론

지난 1년 동안 AI가 세상에 가져온 충격과 변화가 굉장하다는 것은 모두가 동의할 거라고 생각한다. SNS를 보면 생성형 AI로 만든 콘텐츠가 가득하다. PPT, 유튜브 쇼츠, 일러스트, 카드 뉴스 등 생성형 AI를 잘 활용해서 본인만의 비즈니스 모델을 만드는 사람도 많고, 그런 경험을 파는 사람도 많아졌다. 구글 플레이 스토어, 애플 앱스토어는 앱 심사 속도가 앱이 스토어에 등록되는 속도를 따라가지 못해서 병목이라는 이야기도 건너들었다. 생성형 AI가 코딩, 소프트웨어 개발이라는 영역의 벽을 확실히 낮춘 것은 사실이고, 예전보다 훨씬 더 적은 노력으로 코드를 쓰고, 프로그램을 만들 수 있게 된 것도 사실이다.

하지만 당신이 생성형 AI를 조금 더 깊게 사용해 봤다면 단순한 작업이 아니라 조금 더 복잡하고 어려운 작업을 시켰을 때 생각보다 제대로 동작하지 않는 것도 경험해 봤을 것이다. 코딩과 개발도 마찬가지다. 화면 한 두 개, 정말 단순한 기능만 가지고 있는 카피캣 앱이 아닌, 복잡하고, 엔터프라이즈 레벨에서도 먹히는 소프트웨어를 만들려면 프롬프트 몇 줄로는 불가능하다. 그런데 Tesla, OpenAI를 거친 유명한 연구자인 안드레 카파시, Anthropic에서 Claude Code를 만든 보리스 체니를 비롯한 몇몇 석학은 코딩 분야는 AI가 정복을 했다, 나는 이제 직접 코드를 작성하지 않는다는 말을 한다.

생성형 AI도 결국 도구다. 하물며 삽질도 요령이 있어서 사람마다 땅 파는 효율이 다른데, 생성형 AI는 이보다 더 하지 않을까? 잘 활용하는 사람과 그렇지 못한 사람의 편차가 너무 큰데, 적어도 당분간은 이 갭이 쉽게 줄어들 것 같진 않다. 어떻게 하면 내가 원하는 일러스트가 잘 만들어지도록 프롬프트를 수정해 보는 것도 좋지만, 어떻게 하면 손 하나 까딱 안 하고 멋진 프로그램을 만들 수 있는지 찾아보는 것도 좋지만(그런 방법은 없겠지만) 그전에 우리는 생성형 AI 그 자체를 공부할 필요가 있다.

이 책은 근래 내가 읽어본 책 중에서 생성형 AI가 무엇인지에 대해 가장 좋은 책이라고 생각한다. 내가 이 책을 읽고 알게 된 내용은 아래와 같다.

왜 생성형 AI가 일반적인 평문, 이미지, 비디오를 만드는 것보다 코딩하는 것을 훨씬 잘하는지?
트랜스포머라는 것이 도대체 무엇인지?
생성형 AI가 오디오, 비디오는 어떤 원리로 만드는 건지?
파인튜닝을 한다는 것이 뭐고, 구체적으로 어떻게 하는 건지?
다중 에이전트 시스템을 만들어야 한다는 주장이 있는데 그게 뭐고 어떻게 만드는 건지?
AI가 탑재된 제품을 만들 때 어떤 기준으로 모델을 골라야 하는지?
RAG가 좋다는데 RAG는 요즘 기본으로 쓰는 그런 기술인 건지?

이 책은 생성형 AI와 이를 활용한 제품 개발을 하려는 이들이게 딱 적당한 깊이의 지식을 담고 있다. 생성형 AI가 워낙 다양한 기술의 집합체라 다양한 수준의 독자 모두를 만족시킬 수 있는 내용을 알맞은 수준으로 다루는 것이 굉장히 어렵다고 생각하는데 이 책은 그걸 해냈다. 생성형 AI를 매일 사용하고 있지만 문득 드는 궁금함, 하지만 찾아보면 어려운 수학 관련 내용, 그래프에 벽을 느껴서 포기했던 그런 개념을 그림과 함께 쉽게 풀어냈다. 딱 부담되지 않는 선에서, 하지만 얕진 않게 읽는 내내 고개를 끄덕이면서 시간 가는 줄 몰랐다.

뿐만 아니라 생성형 AI를 활용한 애플리케이션을 어떻게 만들어야 하는지에 대해도 많이 배울 수 있었다. 요구사항의 성격에 따라서 어떤 기준으로 모델을 골라야 하고, 어떤 방식으로 비즈니스 로직과 안전장치를 걸어 필연적인 불확실성을 제어할 수 있는지에 대해서 구체적인 사례와 함께 다뤄줘서 유익했다. 책을 다 읽고 나니 AI 에이전트를 어떻게 만들어야 하는 건지, 현재 시중에 나와 있는 AI 에이전트, 하네스, 제품 내부가 어떤 구조로 되어 있는 건지 머릿속으로 그릴 수 있었다.

한눈에 보는 AI 반도체 산업

Doljae — Sun, 3 May 2026 22:52:24 +0900

한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다.

책 링크

개발자로 일하면서 AI 관련 기술이나 LLM을 서비스에 도입하는 데는 비교적 익숙하지만, 정작 그 밑단에서 돌아가는 하드웨어와 반도체 생태계는 늘 막연하게 느껴졌다. 뉴스에서 엔비디아, TSMC, SK하이닉스 같은 이름은 매일 접하지만, 이들이 어떤 구조로 연결되어 거대한 산업을 이루는지는 큰 그림으로 다가오지 않았다. 『한눈에 보는 AI 반도체 산업』은 이런 파편화된 지식들을 하나의 흐름으로 엮어주는 훌륭한 가이드 역할을 한다.

시중의 반도체 관련 책들은 대개 전문가의 시선에서 쓰여 있어 진입 장벽이 높은 편이다. 하지만 이 책은 연산칩(GPU)에서 시작해 메모리, 패키징, 파운드리를 거쳐 클라우드와 데이터센터, 소프트웨어 생태계까지 이어지는 전체 밸류체인을 조망한다. 복잡한 공학적 깊이보다는 산업의 구조와 맥락을 짚어주는 데 집중하고 있다.

읽으면서 전체적인 숲을 이해하는 데 도움이 되었던 실제 내용들을 정리해 봤다.

폰 노이만 구조의 한계와 HBM의 부상: AI 연산은 막대한 양의 데이터를 동시에 처리해야 하는데, GPU의 연산 속도를 기존 메모리가 따라가지 못하는 '병목 현상'이 발생한다. 이를 해결하기 위해 D램에 미세한 구멍을 뚫어 수직으로 연결하는 TSV 기술을 적용, 데이터 통로를 기하급수적으로 늘린 HBM(고대역폭 메모리)이 왜 AI 반도체의 필수재가 되었는지 명확히 이해할 수 있었다.
미세공정의 한계와 어드밴스드 패키징(CoWoS): 칩의 선폭을 줄이는 전공정(미세공정)이 물리적 한계와 천문학적인 비용 문제에 직면했다. 이에 따라 여러 칩을 하나로 묶어 성능을 극대화하는 칩렛(Chiplet) 구조와 패키징 기술이 핵심으로 떠올랐다. 특히 TSMC가 주도하는 CoWoS 패키징 라인의 생산 능력이 곧 엔비디아 AI 가속기 공급량의 병목이 되고 있다는 산업적 역학 관계가 흥미로웠다.
하이퍼스케일러들의 자체 칩(ASIC) 개발: 마이크로소프트, 구글, 아마존 같은 대형 클라우드 기업들이 엔비디아 GPU에만 의존하지 않고 자체 AI 반도체(마이아, TPU, 트레이니엄 등)를 직접 설계하는 이유와 배경을 다룬다. 범용성보다는 자사 서비스에 특화된 효율성과 막대한 도입 비용 절감이 주된 목적이며, 이는 결국 파운드리와 IP(설계 자산) 생태계에 새로운 기회로 작용하고 있다.
데이터센터의 물리적 제약 (전력과 냉각): 소프트웨어 중심의 시각에서는 간과하기 쉬운 물리적 한계다. AI 서버 랙 하나가 기존 일반 서버 랙 대비 몇 배 이상의 엄청난 전력을 소모하면서, 이를 감당하기 위한 전력망 확충과 기존 공랭식을 넘어선 수랭식/액침 냉각 방식의 도입이 AI 생태계 발전의 또 다른 중요 과제임을 짚어준다.

이 책은 반도체 도메인에 국한된 깊은 선수 지식이 없어도 산업의 큰 지도를 머릿속에 그릴 수 있게 해준다. AI 시대의 기반을 이루는 거대한 하드웨어 생태계가 어떻게 맞물려 돌아가는지, 전체적인 맥락을 조망하고 싶은 개발자나 IT 업계 종사자들에게 추천한다.

미니멀리즘 프로그래머

Doljae — Wed, 1 Apr 2026 16:53:51 +0900

중니어 서버 개발자로서 '단순함'이라는 화두는 늘 고민거리였는데, 이 책은 그 고민에 꽤 날카로운 해답을 던져줬다. 단순히 코드를 줄이는 게 미니멀리즘이 아니다. 내가 완벽하게 통제할 수 있는 범위를 유지하고, 불필요한 복잡성을 제거하는 것이 핵심이다. Kotlin이나 Spring처럼 거대한 생태계 안에서 개발하며 K8s로 배포까지 신경 써야 하는 입장에서, '진짜 중요한 것'에 집중하는 법을 다시금 생각하게 됐다. 책의 여러 내용 중에서도 특히 팀 구성의 미니멀리즘에 대한 통찰이 가장 와닿았다.

팀 내 기술의 다양성이 왜 미니멀리즘인가

저자는 팀에 여러 가지 기술을 고루 갖추도록 구성하는 것이 조직의 복잡성을 줄이는 핵심이라고 강조한다. 언뜻 보면 '한 우물만 파는 전문가'들로만 모으는 게 효율적일 것 같지만, 실상은 그렇지 않다.

소통 비용의 절감: 특정 영역(예: 인프라, 보안, DB)에만 특화된 사람들로 팀이 쪼개져 있으면, 기능을 하나 배포할 때마다 '핸드오버(Hand-over)'가 발생한다. "이건 인프라 담당자에게 물어보세요"라는 말이 나오는 순간 프로젝트의 복잡도는 올라가고 속도는 떨어진다.
자기 완결적 팀(Self-contained Team): 팀원들이 백엔드뿐만 아니라 K8s, 네트워크, 기본적인 프론트엔드 지식까지 고루 갖추고 있을 때, 외부 의존성 없이 문제를 스스로 해결할 수 있다. 이것이 저자가 말하는 '조직적 미니멀리즘'의 완성이다.
T자형 인재의 집합: 각자의 전문 분야(Deep Dive)는 확실히 하되, 팀 전체적으로는 넓은 기술 스펙트럼을 공유해야 한다. 그래야 예기치 못한 장애나 기술 변화에도 유연하게 대처할 수 있는 회복 탄력성이 생긴다.

실무에 던지는 메시지

평소 오픈소스 기여를 하면서 느꼈던 점과도 일맥상통한다. 잘 관리되는 프로젝트일수록 의존성은 간결하고, 기여자들이 다루는 기술의 폭은 넓다. 나 역시 그동안 Kotlin과 Spring이라는 틀 안에만 갇혀 있었던 건 아닌지 되돌아보게 됐다. Helm 차트를 만지거나 인프라 구조를 설계하는 일들을 '남의 일'이 아니라, 우리 팀의 복잡성을 낮추기 위한 '나의 일'로 받아들이는 태도가 필요하다.

결론

복잡한 세상에서 살아남는 유일한 방법은 본질만 남기고 덜어내는 것이다. 기술 스택뿐만 아니라 팀의 구성 방식에서도 '군더더기 없는 협업'을 고민해야 한다. 한국에 돌아가면 우리 팀원들과 각자의 기술적 영역을 어떻게 더 넓게 교차시킬지 이야기해 볼 생각이다. 기술적 파편화를 줄이는 것이 결국 가장 강력한 미니멀리즘 전략이니까.

실무로 통하는 LLM 애플리케이션 설계

Doljae — Tue, 9 Dec 2025 22:56:08 +0900

한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다.

요즘 LLM 관련 도서는 많지만, 단순히 모델 사용법을 나열하는 데 그치지 않고 ‘실무’와 ‘설계’의 관점을 제대로 다룬 책은 드물었습니다. 그런 면에서 이 책은 LLM을 이용해 토이 프로젝트 수준을 넘어 실제 서비스(Product)를 구축하려는 사람들에게 꽤 유용한 가이드가 되어줍니다.

책은 크게 3부로 나뉘어 구성되어 있는데, 흐름이 매우 논리적입니다.

초반부에서는 LLM의 기본기를 다지는데, 단순히 이론적인 설명에 그치지 않습니다. 예를 들어 토큰화를 설명할 때도 단순히 단어를 쪼개는 것을 넘어, 이것이 모델의 속도, 비용, 컨텍스트 길이에 어떤 영향을 미치는지 ‘설계 변수’로서 접근하는 점이 인상적이었습니다. 트랜스포머 구조나 스케일링 법칙에 대한 설명도 실무자가 이해해야 할 수준으로 깔끔하게 정리되어 있습니다.

중반부와 후반부로 갈수록 이 책의 진가가 드러납니다. 현업에서 가장 고민하게 되는 지점들, 즉 "파인튜닝을 할 것인가, RAG(검색 증강 생성)를 쓸 것인가?" 와 같은 트레이드오프를 명확하게 분석해 줍니다. 특히 환각(Hallucination) 현상을 단순히 오류로 치부하지 않고 유형별로 분류해 대응 전략을 제시한 부분이나, 실제 서비스 품질을 좌우하는 추론 최적화(TPT, KV 캐싱 등)를 다룬 챕터는 엔지니어링 관점에서 큰 도움이 되었습니다.

물론 아쉬운 점이 없는 것은 아닙니다. ‘설계’에 초점을 맞추다 보니 당장 복사해서 쓸 수 있는 코드 레벨의 예제는 상대적으로 적은 편이고, 영어 기반 모델 중심이라 멀티 모달에 대한 내용은 깊게 다루지 않습니다. 하지만 책에 수록된 연습문제(가드레일 설정, JSON 스키마 추출 등)를 따라가다 보면 LLM 애플리케이션의 전체 구조를 잡는 데에는 부족함이 없습니다.

개인적으로, 이 책은 LLM 입문자보다는 이미 랭체인이나 API를 한두 번 써봤고, 이제 안정적인 시스템을 구축하고 싶은 중급 개발자나 아키텍트, PM에게 적합합니다. 코드 한 줄보다는 전체 시스템의 아키텍처를 어떻게 그릴지, 비용과 효율을 어떻게 최적화할지 고민하는 분들에게 일독을 권합니다.

정지훈의 양자 컴퓨터 강의

Doljae — Tue, 30 Sep 2025 09:05:23 +0900

한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다.

양자 컴퓨터는 AI 다음의 기술로 주목받고 있지만, 비전공자에게는 여전히 막연하고 어려운 주제다. 『정지훈의 양자 컴퓨터 강의』는 이러한 진입 장벽을 낮춰주는 훌륭한 입문서 역할을 한다. 이 책의 가장 큰 장점은 양자 컴퓨팅의 핵심 개념을 복잡한 수학 공식 없이, 명쾌한 비유와 도식을 통해 설명한다는 점이다.

책은 먼저 고전 컴퓨터와의 차이점을 짚어주며 ‘큐비트’가 무엇인지, ‘중첩’과 ‘얽힘’이라는 고유한 특성이 어떻게 강력한 연산 능력으로 이어지는지를 보여준다. 특히 초전도, 이온 트랩 등 다양한 방식으로 큐비트를 구현하려는 현재의 기술 경쟁 구도를 소개해, 양자 컴퓨터가 아직 초기 단계에 있는 역동적인 분야임을 이해하게 한다.

기술 원리 설명에만 머무르지 않는 점도 인상적이다. 기존 암호 체계를 위협하는 ‘쇼어 알고리즘’과 그에 대한 방어 기술인 ‘양자 내성 암호(PQC)’를 함께 다루며 기술의 양면성을 균형 있게 조명한다. 또한, 클라우드 플랫폼과 파이썬 기반의 개발 도구를 통해 이제는 누구나 양자 컴퓨터에 접근하고 실험해 볼 수 있는 현실적인 방법론도 제시한다.

나아가 신약 개발, 금융, AI 등 다양한 산업에서 양자 컴퓨터가 가져올 변화와 잠재력을 구체적인 사례를 통해 소개하고, 기술의 한계와 투자 관점까지 폭넓게 다룬다. 덕분에 독자는 기술의 개념부터 생태계 전반에 이르는 큰 그림을 체계적으로 파악할 수 있다.

요컨대 이 책은 양자 컴퓨터라는 낯선 주제에 대해 꼭 알아야 할 핵심 지식을 군더더기 없이 전달한다. 기술의 원리부터 실용적인 응용과 미래 전망까지, 균형 잡힌 시각을 제공하는 책을 찾는다면 좋은 선택이 될 것이다.

아키텍트 첫걸음

Doljae — Sun, 31 Aug 2025 21:40:45 +0900

한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다.

불과 몇 년 전만에도 아키텍트(Architect)라는 직무를 가진 사람들이 좀 보였다. 회사, 혹은 특정 프로젝트에서 가장 경험이 많은 시니어 개발자가 주로 가지고 있는 직무였는데, 신입 시절의 나는 시스템, 애플리케이션 구조를 설계하고 개발에 영향을 주는 여러 가지 주제에 대해 의사결정을 하는 시니어 개발자가 아키텍트인가 보다는 생각을 가지고 있었다. 연차가 많이 쌓이면 맡게 되는 직무 정도라는 인식이었다.

아키텍트는 기업의 비즈니스 목표와 IT전략을 효과적으로 연결하기 위한 최적의 기술 아키텍처를 설계하고 구현하는 일을 하는 사람이다. 만일 당신이 회사의 제품, 혹은 진행 중인 프로젝트에 영향을 주는 기술적 결정을 했거나 할 수 있는 사람이라면 아키텍트 직무를 수행하고 있다고 생각해도 좋다. 단순히 요구사항을 만족하는 기능을 구현하는 것에 그치지 않고 하드웨어 및 소프트웨어 관련 기술을 활용해 고객과 제품의 비즈니스 목표를 달성하고, 이 과정에서 발생할 수 있는 기술적 리스크까지 고려하며 최적의 의사결정을 하는 것이 아키텍트가 하는 일이다.

아키텍트는 아키텍처를 설계하는 사람이다. 시스템은 특정 과제를 해결하고 사용자에게 가치를 제공하는 것을 목표로 하는데, 이를 위해서 미리 갖춰야 할 특성이 있다. 이런 특성을 구현하는 과정, 다른 방식으로 말하면 소프트웨어를 어떻게 설계하고 앞으로 어떻게 발전시킬지를 결정하는 기본 원리와 원칙이 아키텍처다. 시스템 레벨에서 모놀로 식, 마이크로서비스를 선택하는 것도, 애플리케이션 레벨에서 레이어드, 헥사날 아키텍처를 선택하는 것도 아키텍처를 설계하는 일이다. 즉 아키텍트는 최적의 아키텍처를 설계하기 위해 많은 선택지 중에서 하나를 결정하는 사람이라고 봐도 될 것 같다.

이 책은 그런 아키텍트 일을 해야 하는 사람이 어떤 일을 어떻게 해야 하는지에 대해서 다루고 있다. 요즘은 아키텍트라는 직무로 활동하는 사람이 많진 않지만 그것은 아키텍트가 해야 할 일을 구성원이 나눠서 하고 있어서이지 아키텍트가 하던 일이 이제 더 이상 필요하지 않아서가 아니다. 이 책은 아키텍트가 프로젝트 생명 주기 동안 할 일과 결정해야 할 일, 그리고 무엇을 어떻게 준비해야 하는지를 이해하기 쉽게 설명한다. 보통 이런 주제를 다루는 경우 좋은 게 좋은 거다라는 느낌으로 장황하거나 뭔가 읽었을 때 당연한 이야기를 해서 공감이 안 되는 경우가 많은데 무엇을 어떻게 해야 하는지를 예시와 함께 알려주는 점이 굉장히 좋았다.

또 우리가 정말 자주 말하고 듣는, 하지만 정확한 뜻은 대답하기 어려운 그런 용어들을 일목요연하게 다룬다. 클래스, 컴포넌트, 모듈이 어떻게 다른 것인지, 특정 개발 단계에서 일반적으로 어떤 다이어그램을 그리는지, 이런 내용을 담고 있는 문서를 뭐라고 부르는지 등 우리가 별생각 없이 관성적으로 말하고 있는 용어가 뭘 말하는 건지 궁금한 사람이라면 이 책 한 권으로 대부분의 궁금증을 해결할 수 있을 것이라고 생각한다.

아키텍트는 시니어 개발자가 아니다. 당신이 무언가 기술적으로 의사결정을 할 수 있고 하고 있다면 이미 아키텍트의 일을 하고 있는 것이다. 당신이 더 현명하게 잘 결정하고 싶거나, 혹은 가까운 미래에 더 높은 의사 결정을 가졌을 때 프로젝트를 제대로 해보고 싶은 개발자라면 이 책을 읽는 시간이 헛되진 않을 것이라고 확신한다.

핸즈온 LLM

Doljae — Wed, 30 Jul 2025 23:45:08 +0900

한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다.

최근 몇 년간 폭발적으로 성장한 LLM(대규모 언어 모델) 기술은 이제 개발자에게 선택이 아닌 필수이다. 『핸즈온 LLM』은 단순히 LLM을 사용하는 것을 넘어, 그 내부 구조와 동작 원리를 깊이 이해하고 직접 응용하고자 하는 개발자에게 최적화된 책이다. 나 역시 LLM API를 몇 번 호출해 본 수준에 머물러 있었는데, 이 책을 통해 비로소 LLM의 블랙박스 같던 부분이 명확하게 이해되기 시작했다.

이 책은 개념 설명과 함께 풍부한 실습 예제를 제공하여 이론을 몸으로 체득할 수 있도록 돕는다. 예를 들어, 책 초반에 나오는 BoW(Bag of Words) 방식부터 토큰화, 임베딩과 같은 기본 개념을 시각 자료와 함께 설명하여 왜 단어를 숫자로 바꾸고 토큰 ID를 부여하는지, 그 중요성을 직접 토크나이저를 돌려보며 이해할 수 있었다. 특히 GPT-4와 GPT-3.5가 토큰을 나누는 방식이 달라 요금이 차이 나는 이유를 실습을 통해 다루는 것도 흥미로웠다.

실전 활용에 대한 깊이 있는 내용도 인상 깊었다. 4장 텍스트 분류에서는 영화 리뷰 데이터를 활용해 실제 분류 모델을 학습시키고, 임베딩을 사용한 분류 작업이 기존 모델보다 얼마나 직관적이고 안정적인 성능을 보여주는지 직접 경험했다. 또한, 8장 시맨틱 검색과 RAG(검색 증강 생성) 부분은 실무 적용 가능성이 가장 크게 느껴졌다. OpenAI의 리랭크 API를 활용한 검색 결과 재정렬 실습은 코드가 완벽하게 작동했으며, LLM 기반 검색이 키워드 검색보다 훨씬 똑똑하다는 것을 체감하게 했다. 덕분에 회사 챗봇 검색 기능 개선에 적용해 볼 아이디어를 얻을 수 있었다.

멀티모달 LLM을 다루는 9장에서는 ViT(Vision Transformer)를 통해 이미지를 언어 모델 입력으로 처리하는 원리를 그림과 함께 설명해 주어 "이미지를 어떻게 텍스트 모델에 넣는다는 거지?"라는 막연한 궁금증을 해소할 수 있었다. 실습보다는 개념 중심이었지만, 추후 멀티모달 프로젝트를 진행할 때 다시 찾아볼 중요한 챕터가 될 것 같다.

이 책은 복잡한 내용을 필요한 수준에서 설명하고, 적절한 코드 예제를 제공하여 따라 하면서 자연스럽게 개념을 익힐 수 있도록 구성되어 있다. 물론 한 권으로 설명해도 부족한 개념을 제한된 지면 안에서 다루다 보니 마냥 쉬운 책은 아니었다. 그럼에도 불구하고 LLM을 단순히 사용하는 수준을 넘어, LLM의 구조를 이해하고 조작하며 응용하는 단계로 나아가고 싶은 개발자에게 강력히 추천한다. 이론에만 그치지 않고 코드로 직접 검증하며 배우고 싶은 실무 개발자에게도 큰 도움이 될 것 같다.

김길성의 네트워크 딥다이브

Doljae — Sun, 29 Jun 2025 23:11:37 +0900

한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다.

웹 애플리케이션 개발을 하다 보면 네트워크 이슈를 마주할 때가 있다. 그럴 때마다 "네트워크는 어려워"라며 회피하곤 했는데, 이 책을 읽고 나니 그 어려움의 원인을 알 수 있었다. 단순히 개념만 나열하는 것이 아니라 각 기술이 왜 생겨났는지, 어떤 문제를 해결하기 위한 것인지부터 설명하기 때문이다.

특히 광 통신 부분에서 단일모드와 다중모드 광섬유의 차이를 설명하는 부분이 인상적이었다. 물리적인 빛의 전파 방식부터 시작해서 실제 데이터센터에서 어떤 케이블을 선택해야 하는지까지 연결지어 설명한다. 클라우드 서비스를 사용할 때 지연시간이나 대역폭을 고려하는 이유를 물리적 관점에서 이해할 수 있었다.

또한 로드밸런서 부분에서 L4와 L7의 차이점을 다룬 내용도 유용했다. 사내 클라우드 환경에서 배포할 때 매뉴얼에 따라 설정하긴 했지만 왜 이런 설정을 해야 하는지 제대로 이해하지 못했었다. 이 책을 통해 세션 어피니티나 로드밸런싱 알고리즘이 실제 서비스 성능에 어떤 영향을 미치는지, 그리고 그동안 막무가내로 따라했던 네트워크 설정들의 의미를 명확하게 파악할 수 있었다.

저자가 네이버와 Juniper Networks에서 쌓은 실무 경험을 바탕으로 쓴 만큼, 이론보다는 실제 현장에서 마주하는 문제들과 해결책에 초점을 맞춘다. 네트워크 전문가가 아니어도 충분히 이해할 수 있도록 용어의 기원부터 설명하는 것도 좋았다.

네트워크 기초를 탄탄히 다지고 싶은 개발자, 시스템 성능 최적화의 근본적인 이해를 얻고 싶은 사람들에게 이 책을 추천한다.