구글 I/O Extended 2023 Seoul 후기

https://festa.io/events/3683

I/O Extended 2023 Seoul | Festa!

 

잘 모르는 분야더라도 예습을 거친 후 머리 좋은사람들이 떠드는 거 듣다가 오면 도움이 되겠지 라는 생각으로 신청했다

 

 

 

1. 뭘 들을지 선정하기 위한 예습

 

LM to LLM
LM : Language Model / LLM : Large Language Model(ChatGPT 생각하면 됨)


Dagger Hilt 로 의존성 주입하기
의존성 주입 : 안드로이드 개발에서 주목받는 디자인 패턴 - DI라고 부른다
Dagger Hilt : DI패턴을 잘 다루기 위한 라이브러리
아래 내용 참고
https://hyperconnect.github.io/2020/07/28/android-dagger-hilt.html

Dagger Hilt로 안드로이드 의존성 주입 시작하기

 

Flutter에 Clean Architecture 을 얹어보자
Flutter : 구글에서 만든, Dart라는 프로그래밍 언어를 사용하는, 크로스플랫폼 앱 개발에 유용한, 비교적 쉬운, 오픈 소스 프레임워크
Clean Architecture : 로버트 마틴의 "클린 코드" 라는 책과 관련이 있음. 기존 계층형 구조의 의존성에서 벗어나는 아키텍쳐
아래 내용 참고
https://meetup.nhncloud.com/posts/345

[Android] 요즘 핫한 Clean Architecture 왜 쓰는 거야? : NHN Cloud Meetup

 

AWS-GCP DNS 서비스 연동 방법과 VPC에서 비교적 안전하게 구글 관리형 서비스에 접근하는 방법
AWS : 아마존 웹서비스
GCP : 구글 클라우드 플랫폼
VPC : 가상 네트워크 공간

 

GO언어에서의 패키지 취약성 관리와 deps.dev API를 활용하여 다른 언어에서 이를 구축하는 방법
GO 언어 : 구글에서 만든, 컴파일 속도가 매우 빠른 컴파일 언어. 입문이 쉬운 편. 간결한 코드와 많은 라이브러리
악성코드에도 꽤 사용되며, 몇몇 취약점 존재
deps.dev API : 어떤 오픈소스 패키지에 대해 Insights를 제공해주는 API. 버전, 라이센스, 의존성 등을 쉽게 알 수 있음

 

Apache Airflow in Google Cloud
Airflow : AirBnB에서 만든 워크플로우(작업의 흐름) 관리 툴
워크플로우를 작성하고, 스케줄링하고, 모니터링한다. DAG라는 개념(사이클이 없는 비순환 그래프)을 이용해 워크플로우를 작성한다. 
참고자료
https://lsjsj92.tistory.com/631

Apache 에어플로우(Airflow) 시작하기 - Airflow란?, Airflow 설치 및 기본 예제

 

애플리케이션 개발에서의 LLMOps
LLM : 라지 랭귀지 모델
LLMOps : LLM을 처음에 학습시키고, 배포하기까지 필요한 모든 기술

 

2. 뭘 들을지 선정하기

좌측의 코스를 이해하려면 Kotlin언어나 Flutter를 이용한 안드로이드 개발 경험이 있어야 어느정도 이해할 것 같고
우측 코스의 AI관련 내용은 딱 저정도 이해할 수 있을 것 같아서
그나마 만만해 보이는 것들로 선정했다.

주로 데이터베이스나 클라우드 관련 내용을 듣기로 했다

 

3. 전체적인 행사 진행은 어땠나요?

계획대로 위 내용을 들었다

 

행사장에 입장하면 먼저 QR코드를 이용해 체크인을 진행하고, 리플렛과 물, 커피를 나눠준다. 커피는 빙그레에서 후원한 뭐시기 커피고 물은 에비앙임

이것은 리플렛 앞면이다. 리플렛 뒷면에는 Timetable이 있음

보다시피 강의만 진행되는 게 아니라, 개발자들을 위한 간단한 이벤트들이 준비되어 있다. 이벤트에서 우수한 성적을 내면,책, 키보드, 마우스 등 상품을 받을 수 있다.

이벤트들이 모두 어렵지 않은 것들이고 상품 기준도 그리 높지 않아서, 이벤트에 성실히 참여하면 모든 참여자들이 책 1~2권씩을 받아 갈 수 있었다.

기념품으로는 티셔츠와 스티커, 에코백이 제공되었고 책은 이벤트에 참여해 받은 것임

 

4. 발표 내용은 어땠나요?

나는 위의 내용만 들었기 때문에 다른 강의가 어땠는지는 잘 모른다

401, 402, 403번 홀에서 각각 트랙1, 트랙2, 트랙3을 진행했고 동순으로 많은 인원을 수용할 수 있었으나
어딜 가든 사람이 많아서 좌석이 모자랐다. (1000명을 대상으로 기획되고, 표는 900장 이상 팔린 큰 행사이다.)

총점 : 5.5 / 10.0

총평 : 듣고 싶은 내용을 자세히 배우기에 20분은 너무 짧아 아쉬웠고, 사람이 너무 많아 쾌적하지 않았으며, 이 행사만의 장점이 무엇인지 모르겠다
배워 갈 수 있는 건 "구글 중심"의 트렌드들과 새로 알아낸 키워드들 뿐이고, 발표자료가 따로 제공되는 것도 아니기에 결국 그것들을 다시 정리하고 공부하는 것은 내 몫임.
이런 사람들에게 추천 : Google 취업을 노리는 사람들, 내용의 최소 60%정도는 꿰고 있으면서 내용들을 가볍게 듣고 끄덕끄덕하려는 사람들, 스타트업을 준비중이고 Google 서비스를 활용할 수도 있는 예비 CEO들

그렇지만 준비된 이벤트들이나 기념품, 몇몇 발표들은 마음에 들었다.

 

Keynote

Manic님이 현재 트렌드가 어떠하고 구글 GDG가 뭐고 행사의 진행과 트랙이 어떻게 진행되는지 대강 설명했다(영어로)
매우 천천히 말하셨지만 인도쪽 억양이 강하시기도 했고 내가 청해가 약하기도 하고 그리 중요한 내용도 아니니

한 귀로 듣고 한 귀로 흘렸다...

 

세상의 모든 데이터베이스 이야기

데이터베이스의 큰 분류, 데이터베이스들이 발전해온 과정, 데이터베이스들의 특징, 어떤 회사에서 어떤 데이터베이스를 사용하고 있고 우리가 앱을 만들 때 어떤 데이터베이스를 선택하는 게 좋은지, 최신 데이터베이스인 그래프DB와 벡터DB가 무엇인지를 배웠다

개인적인 만족도는 그저 그랬다 (5/10) 강의 내용이 재미있지는 않았지만 그래도 많은 키워드들을 얻어갈 수 있었다.

새로 배운 키워드 : postgreSQL의 트랜잭션 ID 오버플로우와 배큠, ACID와 RBMS, 스키마리스, DB분산(샤딩 + 미러링), 구글 빅쿼리, MSA아키텍처

 

Google Cloud를 최대한 활용하여 Data Engineering하기

앞 발표가 많이 늦게 끝나서 이 발표는 거의 2배속 속도로 진행되었다

구글클라우드와 기타 구글의 서비스들(특히 빅쿼리) 의 활용과 그 예시를 직접 보여주는 발표였는데 시간이 촉박했어서 그런지 메모한 내용과 기억나는 내용이 별로 없다

그래도 개인적인 만족도는 썩 괜찮았다 (6/10)

새로 배운 키워드 : 구글 빅쿼리 / 구글 빅쿼리의 다양한 템플릿 / 비정형 데이터 처리 / 빅쿼리 옴니 / 빅쿼리와 멀티클라우드 데이터 전송

 

Google Cloud Security Story

카리스마 넘치는 발표자님이 on premise와 클라우드에서의 보안조치가 어떻게 다른지, 구글 클라우드는 특히 어떤 점에서 보안을 잘 유지하고 있는지 설명해 주심

개인적인 만족도는 만족스러웠다 (8/10)
클라우드 보안에 대해 아예 모르던 나도 어렵지 않게 들을 수 있었고 이해가 잘 되었음.

새로 배운 키워드 : on premise, 최소권한원칙, 구글 Titan칩, NIST 보안 프레임워크, 구글 크롬북과 크롬에 의한 OS, 보안 compliance, 구글 리캡챠의 버전과 발전, 제로트러스트와 beyond corp(기업 보안), coursera 사이트에 구글 보안 관련 160시간짜리 강의가 존재함

https://cloud.google.com/solutions/security?hl=ko 

보안 솔루션  |  Google Cloud

 

일 잘하는 개발자는 회사에서 어떻게 일할까?

개인적인 만족도는 매우 만족스러웠다 (10/10) 개발자들이나 개발자 지망생들이 모여있는 자리에서 짧게 진행하기에 적합한 강의 주제였으며 강의 내용도 좋았고 QnA도 효율적인 방법으로 이루어졌다

발표 주제가 일 잘하는 개발자~~ 인 동시에, 발표자님도 발표 잘하는 발표자~~임을 느낄 수 있는 강의였다

발표 내용은 대략

코딩 잘하고 기술적으로 잘 한다고 좋은 개발자가 아님. 동료들과의 소통, 문서화, 협업 툴 활용 등등 을 어떻게 해야 좋은지 재미있게 설명해 주셨다

 

어플리케이션 개발에서의 LLMOps

ChatGPT 같은 Large Language Model을 어떻게 어플리케이션에 활용할 수 있는지에 대한 발표였다

개인적인 만족도는 그저 그랬다 (5/10)

AI가 어려운 주제이기도 하고, LLM의 API를 이용한 어플리케이션에 대해 진지하게 생각해 보지 않은 점도 있고, 유독 이 발표에 사람이 많이 몰려 강의실이 혼잡했다

배운 키워드 : RNN은닉층 메모리의 한계와 Transformer 등장 / LLM의 두 종류 (다음토큰예측, 빈칸채우기), LLM의 일관성과 신뢰성(할루시네이션) 문제, LLM의 프롬프트(incontext)변경과 파인튜닝, LLM의 가드레일, 스트리밍옵션, 플레이그라운드 같은 서비스를 이용한 테스트, 벡터DB의 활용

 

5. 다음에 또 갈까?

세계적 수준의 발표자들에게 국내 최고 수준의 강의를 들으며, 뭔가 특별함(무협 소설로 치면 기연)을 얻을 수 있을지 모르겠다는 기대가 있었으나 그렇지 못했다. 근본적인 문제점은 발표 시간이 20~40분으로 너무 짧고, 최고의 발표자들에게 배운다고 해 봤자 오픈소스와 도큐먼트가 잘 되어 있는 현대에 [ 1)내가 딱 듣고 싶은 내용을 2)도큐먼트나 위키보다 편하고 정확하게 ] 배울 수 있지 않다는 것이라고 생각함

새로운 키워드들을 배우고 트렌드가 어떻게 돌아가고 있는지 배울 수 있다는 점에선 좋았다

그치만 이미 취업하고 한 개발의 한 분야의 전문가가 되어가고 있는 직장인들이 주말의 5시간을 포기해가면서 들을 만한 가치가 있는 발표인지는 의문이 든다. 나는 백수 취준생이라 상관없지만 음...