멘토 Pick! 25년 9월 넷째 주 아티클 모음
F-Lab : 상위 1% 개발자들의 멘토링
안녕하세요 여러분!
이번 주도 카카오 출신 멘토님께서 이번 주에 직접 선정한 아티클을 공유드립니다!
멘토's Pick에서 트렌디한 인사이트를 놓치지 마세요! 🚀
🤔 들어가기 전에 알아두면 좋습니다!
- 대부분 아티클은 영문으로 제공됩니다. 영문 글을 읽을 때 크롬 번역 플러그인을 쓰면 읽기가 불편하나, 크롬 플러그인 하나를 설치하면 한국어를 읽듯이 좀 더 쉽게 영어 아티클을 읽을 수 있습니다. Trancy Chrome 플러그인을 설치 후 더 쉽게 읽을 수 있습니다.
- 아티클을 읽고 어떤 점을 더 고민해 보고, 생각해 보면 좋을지 제시해 주시는
멘토님의 Comment도 잘 활용해 보시면 좋습니다!
💡 고가용성을 위한 단일 장애 시점(SPOF) 해결 방법
- SPOF가 되는 서버/네트워크 등의 요소를 짚고 어떻게 해결하고 방지하는지 설명합니다.
💌 멘토님의 Comment
: 서비스 설계시 고가용성을 유지하려면 어떤 부분에서 문제가 생길 경우 가용성에 문제가 생기는지를 파악해야 합니다.
단순히 WAS를 여러대 두고 로드밸런싱을 하는것부터 시작해서 네트워크 레벨, 장비 레벨, 어플리케이션, DB까지 SPOF가 되는 지점을 해소하려면 아키텍처 전반을 이해해야합니다.
💡MySQL Json 데이터 타입의 저장 구조와 성능 비교
- MySQL JSON 타입이 내부적으로 저장되는 방식과, 문자열·정수·객체 구조별 성능 차이를 직접 실험한 결과를 공유합니다.
💌 멘토님의 Comment
: RDBMS에서 JSON 컬럼을 쓰면 정말 NoSQL처럼 편리할까요? 한 컬럼에 구조적 데이터를 통째로 담을 수 있다는 점은 매력적이지만, 내부적으로는 BLOB 위에 바이너리 포맷을 얹어둔 구조입니다. 이로 인해 단순 조회는 빠르지만, 탐색이나 빈번한 수정이 많아지면 CPU 파싱 비용과 저장 공간이 늘어나고 인덱스 제약도 뒤따릅니다.
JSON 타입은 명확한 사용 범위가 있을 때만 장점을 발휘합니다. 서비스에서 JSON 컬럼을 어디까지 허용할지, 정규 컬럼과 어떻게 구분할지 고민해보시길 바랍니다.
💡 AI Was Supposed to Help Juniors Shine. Why Does It Mostly Make Seniors Stronger
- AI는 반복 작업 자동화에 강점이 있지만, 코드 품질과 설계 판단은 결국 경험이 필요해 실제로는 주니어보다 시니어의 역량을 강화하는 쪽으로 작동한다고 설명합니다.
💌 멘토님의 Comment
: 처음엔 AI가 주니어의 허점을 메워줄 거라 생각했지만, 실제 현장에서는 오히려 시니어가 더 AI를 잘 활용하여 생산성을 높이는 경우가 점점 많아진다고 합니다. 코드를 검토하고 아키텍처를 잡는 눈이 있어야 AI가 내놓은 결과를 제대로 활용할 수 있기 때문입니다.
이로 인해 주니어를 채용하기 보다는 기존 시니어 직원에게 AI 도구를 활용하게 만드는 방안을 선택하는 회사도 늘고 있습니다. 앞으로 채용시장에서 신입금과 주니어급 개발자가 살아남기 위해서는 AI 활용 능력과 더불어 탄탄한 기본 지식이 점점 필수화 되고 있습니다.
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