어려운 개념을 처음 마주치면, 대부분 정의부터 읽는다.
내가 MoE (Mixture of Experts)에 대해 이해한 것을 예시로 살펴보자.
"MoE는 Mixture of Experts의 약자로, 여러 전문가 네트워크(Expert Network)를 구성하고, 라우터(Router)가 입력 토큰에 따라 적합한 전문가를 선택하는 구조입니다."
이걸 읽으면 다음 질문이 자동으로 생긴다. "전문가 네트워크가 뭐지?" → 링크를 열고. "라우터는?" → 또 링크를 열고. "토큰 임베딩은?" → 또...
돌아와서 처음 문장을 다시 읽으면, 아무것도 기억나지 않는다. 정의를 쫓아가다 보면 처음에 왜 이걸 배우려 했는지를 잃어버린다.
애플을 15년 가까이 쓰고 있는데, 애플에서 항상 따라오는 문제가 한글 입력 문제이다. 애플은 왜 한글 입력 문제을 방치하는걸까. 내가 처음 발견한 것도 4년이 넘었는데, 처음에는 vscode같은 에디터의 문제인줄 알았다. 맥용 옵시디언에서 저장하고, iOS에서 노트를 보는데 자꾸 이상한 문자들이 들어가는 것을 발견했다. 윈도우를 쓸 때마다 한글 입력이 원활함을 느낀다. 한글 뿐만아니라 한중일 모두 조합형 문자에서 몇 년째 발견되는 문제인데 왜 고치지 않는걸까. 일단 내가 임시 조치한 방법을 공유한다.
FOMO(Fear of Missing Out)는 흐름을 따라가지 못하면 나만 뒤쳐질 것이라는 두려움을 뜻한다. AI 코딩 분야에서 소셜미디어를 보면 마치 약간의 흥분 상태로 보이는 듯하다. 어디서 새로운 기능 뭐가 나왔다더라, 뭐가 좋다더라. 스킬이 있다더라, 누구는 이렇게 한다더라. 어느 조직은 에이전트를 만든다더라, 토큰 사용량을 측정하겠다더라와 같은 소문도 들린다.
사람들을 만나서 이야기를 나누다 보면, 전공은 디자인이고 미대를 나왔는데 어떻게 소프트웨어 엔지니어로 일하고 있는지를 꽤 자주 물어보곤 한다. 그럼 나는 선택을 한다. 20년에 가까운 스토리를 압축해서 대답해주거나, 아니면 주요 마일스톤을 중심으로 조금은 길게 설명하거나. 둘 다 확실하게 궁금증을 해결해주지는 못했던 것 같다. 하지만 같은 질문을 여러 번 들어본 나는 어떤 나만의 결론이나 관점이 있어야 하지 않을까해서 회고를 한번 쯤 해보면 어떨까 싶어 이 글을 작성한다. 개인사 중심으로 매우 주관적으로 작성한 긴 글이다.
한 달에 한 번, 내가 속한 조직의 팀은 해커톤을 진행한다. 해커톤의 주제는 Cozy Night이다. 점심 시간을 포함해 4시간 정도로 진행되며, 결과를 낸 후 공유한다.
24시간 주차장이라는 물리적 공간에서 안정적으로 실행되어야하는 제품을 만들어야하는 미션을 가진 우리 팀은 6개월에서 1년 후의 Cozy해지는 모습을 상상하면서 해커톤이라는 형식으로 실험을 할 기회가 주어진다.
내가 정한 주제는 도커 빌드를 서버에서 해주는 잡 워커이다.
우리는 추상화에 매우 익숙하다. 예를들면 우리는 HTTP를 직접 쓰지 않는다. Node.js로 서버를 구축한다면, 일반적으로 http 모듈을 직접 쓰지 않고, http 모듈 또한 OS에서 추상화된 소켓, 프로토콜, 그리고 네트워크까지 파고 팔 수 있다.
보통 내가 만드는 프로그램의 상위 레벨의 추상화만 어렴풋이 보인다. http 모듈 정도는 보겠지만, OS 소켓까지 너무 먼 이야기이다. 교과서나 교재로 보더라도 나와 거리가 너무 멀어서 와닿지 않을 것이다.
그럼에도 불구하고 왜 추상화된 영역을 파헤쳐 봐야할까? 오히려 기술을 자유롭게 사용, 선택하기 위함이다. 대용량을 운영하기 위해서 기술 부채 해결은 필수적이기도 하다.
일반적인 개발, 비즈니스 환경에서 우리는 가치에 집중한다. LLM으로 코드를 생성하는 시대에 오히려 더 중요하다고 생각한다. 콘텍스트를 머릿속의 추론능력으로 최초의 인풋을 만들어야 한다.
처음으로 콘텍스트만으로 AI를 이용해 개발 업무를 진행했다. 바이브 코딩이나, LLM을 활용해서 코드 일부는 생성해서 적용해보았으나, 코드를 아예 작성하지 않은 적은 처음이다.
내가 소속된 MHP팀에서는 여러 인프라를 모니터링하고, 장애를 감지하기 위해 "Zero Problem"이라는 시스템을 운영중이다.
우리가 사용하는 주 인프라 중 하나인 MongoDB는 멀티 클라우드, 클러스터 구조로 되어있는데, Primary는 쓰기 작업을 하면, 작업 로그라는 특수한 목적의 콜렉션에 기록한다.
두 개의 Secondary는 주기적으로 작업 로그에서 가져와서 Write를 한다. Disk I/O와 같은 DB에 큰 부하가 발생한다면, 앞서 처리해야 할 I/O 때문에, Replication Lag가 발생한다. 때문에, 클러스터 환경에서 대용량 트래픽을 모니터링할 때, Replication Lag 중요한 요소이다.
Zero Problem에 몽고 Replication Lag을 모니터링을 연동하는 간단한 LongTerm 프로그램을 만드는게 내 업무였다.
MHP, 모빌리티 허브 플랫폼
이 조직에 속한 지, 3년 5개월이 지났다.
소프트웨어 개발 분야로 일하기 시작하고, 운 좋게 처음 만난 개발 조직에서 멘토를 만났다. 당시 그 분의 블로그를 유의 깊게 보고 있었는데, 그분이 속한 회사를 알아내 지원했었다. 각자의 길을 갔지만, 수 년 간 수시로 조언도 받고 하다가, 2022년, 그 멘토분이 조직장인 팀에 합류했다. (이러 저러한 사정이 있었는데, 11번가에서 함께 하던 분들에게는 정말 죄송한 일이었다.)
코드 한 줄 없지만, 팀 빌딩부터, 사무실 구조, 시스템 아키텍처, 제품의 미래까지 하나 하나까지 디테일하게 설계되어 있었다.
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