Jaybe Park Data Engineer, Data Scientist, Developer

2022년 회고

11 Feb 2023 | essay

이 글은 글또에 참여하고 나서 처음으로 쓰는 글이다.

글또에서는 글또에 참여하는 다짐, 계획 등을 글로 작성하는 것을 추천하였다.
하지만 나는 계획을 세우는 것을 싫어하는 ESTP라, 좀 늦었긴 하지만 작년에 대한 회고 및 이번년도에 대한 각오로 대신하고자 한다.

또한, 얼마전에 KPT 회고를 처음 봤는데 이번에 적용해보고자 한다.
KPT 회고는 Keep, Problem, Try의 약자로, 회고 내용을 세 가지 관점으로 분류하여 회고를 진행하는 방법이다.

  • Keep
    • 유지하고 싶은 것, 잘하고 있는 것
  • Problem
    • 문제가 있는 것, 변화가 필요한 것
  • Try
    • 잘하고 있는 것을 더 잘하기 위해서, 문제가 있는 것을 해결하기 위해서 시도해 볼 것

Keep

  • 거시적 인사이트

우리 회사의 데이터레이크는 재작년부터 구축하기 시작하였지만 작년에 안정 궤도에 진입했다고 생각한다. 해당 과정에서 굉장히 많은 기술들과 서비스에 대한 검토 및 적용이 있었다. 예를 들면 카프카, 스파크, 하둡(EMR), 드루이드, 스노우 플레이크 등 현재 핫하다고 평가되는 기술들은 한 번씩 다 검토를 거친 것 같다.

이 과정에서 각 기술들의 역할과 장단점, 한계점 등 거시적인 인사이트를 갖게 된 것이 작년의 가장 큰 성과라고 생각한다. 앞으로도 수많은 기술들과 서비스들이 등장할텐데, 조금이라도 쉽게 이해할 수 있게 되지 않을까

  • 새로운 경험 - 컨퍼런스 참가

작년에 좋은 기회가 생겨 aws re:invent 2022에 참가하게 되었다. 처음 참가해보는 리엔벤트라 많이 기대하였는데, 결과적으로 말하자면 굉장히 좋았다.

사실 내가 얻은 기술적인 지식은 거의 없었다. (내가 게으르게 돌아다녀서 그럴지도 모르지만) 하지만, 나와 비슷한 고민을 하고 있는 사람들이 이렇게 많고, 그 사람들이 어떻게 문제에 접근하는구나를 피부로 느끼는 경험은 어디에서도 할 수 없었던 경험이었다.

이제 코로나가 많이 잠잠해져서 오프라인 컨퍼런스도 굉장히 많이 열리고 있다. 기회가 되는 한 컨퍼런스는 참가하려고 한다. 아래에서도 적겠지만, 발표를 하는 것도 목표로 하고 있다. 부디 좋은 기회가 있기를

Problem

  • 미시적 인사이트

위에서 말했다시피 작년에는 거시적인 인사이트를 얻는 귀중한 경험을 할 수 있었다. 하지만 모든 일에는 장단점이 있듯이, 미시적인 인사이트를 얻는 것에는 조금 소홀했다고 생각한다. 여기에서 내가 정의하는 미시적인 인사이트란, 어떤 기술에 대해 완벽하게 파악하면 나올 수 있는 생각, 통찰 등이라 생각한다.

롤(LoL)로 비유하자면 작년에 내가 얻은 거시적인 인사이트는 각 포지션(탑, 정글, 미드, 바텀)에 대한 이해, 라인/오브젝트에 대한 이해 등 게임 전반적으로 영향을 끼치는 지식이라고 할 수 있다. 미시적인 인사이트는 각 챔피언에 대한 이해, 더 나아가서 특정 스킬에 대한 이해 등 흔히 “장인”의 영역으로 칭해지는 분야에 대한 지식이다. 결국 페이커(상혁이형 사랑해요)가 되려면 모든 것에 대한 이해가 있어야 한다.

  • 지식의 기록화

내가 글또에 지원한 이유이자 지금 나에게 가장 부족한 부분이라고 생각하는 부분이다. 아무리 좋은 인사이트라도 기록되지 않으면 휘발되어 날아간다. 인간은 망각의 동물이며, 나는 망각 영역에서 상위권에 있다고 자신있게 말할 수 있다.

사실 지식을 기록하는 것은 굉장히 스트레스를 많이 받는 작업이다. 내 머릿속에 모호하게 존재하는 개념들을 실제 살아있는 언어로 구체화하여 구현해야 하는 작업이기 때문이다. 하지만 더 나은 엔지니어, 위에서 말한 비유라면 페이커가 되기 위해서는 꼭 해야 하는 작업이라 생각한다.

Try

  • 공부의 정도(正道) - Docs 시리즈

개인적으로 공부를 하는 데는 왕도(王道)는 없지만 정도(正道)는 있다고 생각한다. 내가 생각하는 공부의 정도란, 가장 정확한 자료로 제대로 공부하는 것이다.

해당 방법 중 하나로 Docs 시리즈를 시작해 보려고 한다. 이 시리즈는 평소에 궁금했던 기술/프레임워크/라이브러리 등의 Docs를 번역하는 프로젝트로, ‘만든 사람이 적은 문서가 가장 해당 기술을 잘 설명하지 않을까?’라는 생각으로 시작되었다. 영어로 된 문서를 읽는 습관과 제대로 공부하는 습관을 기대하며 한 해 동안 열심히 해보려 한다.

  • 세미나에서 세션 발표하기

저번 리인벤트에서 가장 기억에 남는 순간은 AWS 데이터 및 ML 부사장인 Swami Sivasubramanian의 키노트를 들었을 때였다.

이 분이 내 블로그를 볼 일은 없을테니 조심스럽게 적는 건데, 솔직히 이 분이 그렇게 잘생기시진 않았다고 생각한다. 하지만, 처음 발표를 시작하며 여유롭게 걸어나오던 모습, 수많은 사람들이 집중한 순간에도 떨지 않고 발표하던 모습은 지금도 선명하게 떠오를 정도로 감명깊었다. 적어도 나에게는 그 순간에는 그 장소에 있었던 어느 누구보다 찬란하게 빛났다고 생각한다.

swami (출처 : 키노트)

그 발표를 바라보며, 나도 저렇게 되고 싶다라는 생각을 하게되었다. 그만큼 큰 컨퍼런스에서 발표하는 것은 지금은 불가능하겠지만, 그래도 차근차근 진행한다면 나중에는 어떻게 될지 모르는 거잖아.