기본 콘텐츠로 건너뛰기

LINE야후 사태를 해설한 영상 중 태클하는 척 내 자랑하기..




생각해보니 저랑 네이버는 여러가지 접점이 있었네요..

수 년전 NHN 재팬이 네이버 클라우드 도입을 위한 검토 시기였던가요? 
그 시기에 클라우드의 구조에 대해 교육을 제게 요청을 해서 NHN 재팬의 이사님을 포함해서 교육을 시켜드린 적이 있구요, 
그 때는 시부야의 히카리에 오피스에서 교육을 해드린 적이 있네요. 

그 뒤에는 롯뽕기 오피스에도 몇 번이나 갔었지요.. 
한게임 사업을 코코네에 매각 한 뒤에 끈끈하게 붙어있던 한게임 서버 분리 작업도 도와드리고, 


네이버 클라우드의 인프라 담당자가 일본에 출장 오면 
자주 식사도 했었습니다. 

그러면서 내부 이야기도 많이 듣긴 했는데요.. 

정작 어느게 네이버고 어느게 NHN인지 전 신경도 안써서 몰랐습니다. 그냥 그게 그거아냐? 하고 이야기 하면 네이버 클라우드에 있던 지인이 뭐라 하더라구요;;

경제나 그런건 제가 전문가가 아니라 모르겠지만, 
유튜브에 썰을 푼 사람 중에 좀 걸리는 이야기를 한 사람이 있어서 가지고 왔습니다. 

현재 사태에 대해서는 제가 잘 몰라요.. 

단지 네이버와 야후가 합친 뒤에 
네이버 클로바AI와 네이버 클라우드는 야후에서 의도적으로 쓰지 않는다고 했던 그 대목만 태클을 걸려고 합니다. 

혹시 클로바AI와 네이버 클라우드 써보신 분들은 이 내용에 납득을 하시나요?
저 역시 네이버 클라우드가 쓸모는 없지만 최소한 한국 기업들이라도 쓰게 하려고 
영업을 도와준 적이 있습니다. 
하지만, 한국 기업들조차 다른 곳을 선정 했습니다. 

이게 초창기가 아닌 바로 2022년 이야기 였는데요.. 
이 때까지도 네이버 클라우드는 VPC도 안되고 뭐가 안되고 하면서 
그걸 가격으로 어떻게든 지원해주겠다고 하는데.. 
아무리 싸게 해줘도 안되는 기능 때문에 생기는 손실은 노가다로 메워야 하거든요.. 
이미 Azure, AWS의 엄청난 기능들에 편해져 버린 지금 마이너 클라우드 사업자의 한계라고 할까요..
그러니 소외 받는 것이지요.. 

클로바 AI의 경우 비즈니스로 쓸만한게 없… 다고 하네요.. 
저도 비즈니스 도입을 위해서 조금 보았지만, 그냥 재미로 써볼 정도랄까요?
차라리 라인 비즈니스에 있는 챗봇 서비스가 더 현실적이었던 거 같습니다. 

네이버랑 야후가 어떻게 될지는 전 모르겠습니다. 

그리고 제 콘텐츠에서 자주 하는 말 있잖아요.. 
데이터는 21세기 원유다. 
아무리 떠들어도 허공에 메아리 치는 이야기 였죠.. 

2014년부터 한국에서 제가 떠들었는데 
이제와서 데이터의 중요성을 아는 사람이 생기기 시작하는 것인가요?
하지만 그 중요한 데이터의 보관, 정제, 운반 기술은 아직 어느정도인지 모르겠습니다. 

학습용 데이터가 중요하지만, 
더 중요한 것은 학습된 데이터 입니다. 

무슨 이야기냐면.. 
네이버의 13년간의 데이터가 중요해요 라고 하지만, 
만약 13년간의 데이터를 학습을 시킨 결과셋만 가지고 있으면, 
그 데이터 줘도 되는 거거든요.. 

즉, 데이터의 보관 및 정제 기술을 정말 제대로 가지고 있느냐에 대한 이야기 입니다. 
물론 현 시점 이후의 데이터가 더 중요하다는 얘기는 맞는 얘기지만, 
영상에 대한 대상만 가지고 하는 말입니다. 

그리고 법적으로 보관은 6개월, 그래고 내부적으로는 5년 정도 데이터가 보관 되었을 테고, 
방대한 채팅 데이터가 13년어치 보관 되었을까요? 
그 동안의 비즈니스 노우하우나 기술의 가치를 인정하라면 그건 저도 인정합니다. 
그 때문에 뺏기면 안된다면 그것도 인정합니다. 
하지만 누군가는 13년간의 채팅 데이터가 중요하다네요.. 
설마 하루에 수십억건이 올라간 채팅 데이터를 전체 서비스 기간동안 보관한다고 생각하시는 분들이 계시겠...죠. 대부분이 IT전문가가 아니니 이게 얼마나 힘든건지 알기 어려우니까요.. 

결론은 요즘 AI시대라고 네이버가 중요하다?
그건 아무리 생각해도 연결이 안되는 이야기네요.. 
이슈몰이를 하시는 분들 때문에 
사람들의 판단이 흐려지는 정보가 너무 난무하고 있어요.. 

제 개인적인 의견으로는 
네이버가 아무리 운영 체계가 안좋고, 
데이터 관리가 안좋고, 기술력이 낮아도 
이만큼 커진 회사란 것은 사업력과 운이지 않을까 합니다. 

아무리 AI쪽 기술력이 떨어진다 한들, 
지금까지 했던 사업가치는 제가 카카오에서 아쉬웠던 부분이 라인에서는 잘 적용되어 충분히 훌륭합니다. 

제가 생각하는 라인이 해외에서 성공한 이유는 
각국의 스탬프가 잘 로컬라이즈 되어 있습니다. 해당 국가의 전화번호로 등록하지 않으면 못사는 스탬프가 있지요. 오히려 이게 희소성을 주어 글로벌하게 메신저를 쓰는 사람들의 재미를 준 것 같습니다. 
그리도 일본에서는 라인 비즈니스 생태계가 아주 잘 만들어져 있습니다 .

라인 비즈니스의 메뉴는 어느정도 개발 지식이 없으면 깊이있게 쓸 수 없습니다. 
여기서 개발 에이전트가 영업을 뛰면서 B2B영업을 하여 수익을 창출할 수 있게 만든 것이지요. 

제가 플랫폼과 서비스를 비교한 콘텐츠가 있었죠?


플랫폼 비즈니스는 플랫폼 사업자가 영업을 하면 안됩니다. 그건 서비스 사업자가 되는거죠.. 
그렇다면 영업을 하는 기업이 공급자가 되거나 공급자를 도와주는 생태계를 잘만 만들어 수익이 나게 한다면 플랫폼 사업자는 영업을 뛰지 않아도 되는 것이지요. 이렇게 생태계를 만들어주는게 플랫폼 사업자의 역할입니다. 

라인 비즈니스의 독자 메뉴 만드는 기능이나 챗봇 기능, 그리고 회원증 관련 기능들이 복잡한대신 편리하고 자유롭게 커스터마이징이 가능하게 되어 있다는 것이 아주 큰 메리트였지요. 

그리고 이제 소뱅과 라인이 합쳐져서 QR결제는 사실상 한 회사가 되었네요.. 3천만이 넘는 가입자와 수많은 가맹점이 통합되어 중복 포함 이젠 7500만인가 하는 가입자를 가진 QR서비스.. 

단순히 라인을 메신저 사업자라고 할 수가 없는 상황입니다.

때문에 지금 상황에서 저라면 이렇게 할 거 같아요. 

일본 메신저 사업만 분리하여 별도 회사를 만들고, 그 곳의 지분만 전부 매각하구요, 
나머지 회사들은 이대로 라인야후에서 계속 관리했으면 합니다. 

뭐 이렇게 쉬웠으면 이렇게 난리 났었을까요?
알게모르게 여러가지 힘이 작용을 했겠지요.. 

아뭏든, 
정부가 개입해서 잘 협상이 되기를 바라지만 현 정부에게 맡겼다간 더 큰일 날 거 같아서 네이버 입장에선 혼자서 일본 정부와 싸우거나 
혼자서 한일정부 양쪽이 적이 될 수 있으니 아주 안좋은 상황 같네요.. 

저역시 결론을 짓고 싶지만, 
당사자들의 상황을 모르는 상황에서 주워들은 이야기로만 판단하긴 어렵지만요.. 
실제로 초유의 사태이고, 
선례가 만들어지는 이슈가 될 것이기 때문에
어떻게든 우리에게 좋게 결말이 났으면 좋겠습니다. 

giip :: Control all Robots and Devices! Free inter-RPA orchestration tool! https://giipasp.azurewebsites.net/

댓글

이 블로그의 인기 게시물

Alter table 에서 modify 와 change 의 차이 :: SQL Server

두 개의 차이를 모르는 경우가 많아서 정리합니다.  modify는 필드의 속성값을 바꿀때 사용하구요.. change는 필드명을 바꿀떄 사용합니다.  alter table tbbs modify bNote varchar(2000) NULL; alter table tbbs change bNoteOrg bNoteNew varchar(2000) NULL; change에는 원래 필드와 바꾸고 싶은 필드명을 넣어서 필드명을 바꾸는 것이죠~ 더 많은 SQL Server 팁을 보려면  https://github.com/LowyShin/KnowledgeBase/tree/master/wiki/SQL-Server giip :: Control all Robots and Devices! Free inter-RPA orchestration tool! https://giipasp.azurewebsites.net/

책에서는 안 알려주는 대규모 트래픽을 위한 설계

음성 버전 :  https://www.youtube.com/watch?v=ZZlW6diG_XM 대규모 트래픽을 커버하는 첫 페이지 만드는 법..  보통 DB를 연결할 때 대규모 설계는 어떻게 하시나요?  잘 만들었다는 전제 하에 동접 3000명 이하는  어떤 DBMS를 사용해도 문제 없이 돌아갑니다.  여기서 이미 터졌다면 이 콘텐츠를 보기 전에 DB의 기초부터 보셔야 합니다.  아.. 개발 코드가 터졌다구요? 그럼 개발자를 때리셔야지요..  만약 3000명을 넘겼다면? 이제 Write/Read를 분리해서  1 CRUD + n개의 READ Replica를 만들겠죠?  보통 Read Replica는 5개가 최대라고 보시면 됩니다.  누가 연구한 자료가 있었는데...  6번째 레플리카를 만든느 순간 마스터가 되는 서버의 효율 저하 때문에  5번째에서 6번쨰로 올릴때의 성능이 급격히 줄어든다는 연구 결과가 있습니다.  때문에 Azure에서도 replica설정할 때 5대까지 밖에 설정 못하게 되어 있지요.  유저의 행동 패턴에 따라 다르긴 하지만,  1 CRUD + 5 Read Replica의 경우 동접 15000명 정도는 커버 합니다.  즉, 동접 15000명 에서 다시 터져서 저를 부르는 경우가 많지요..  이 때부터는  회원 DB, 게시판DB, 서비스DB, 과금 DB 등등 으로 성격, 서로의 연관도에 따라 나누기 시작합니다.  물리적으로 DB가 나눠지면 Join을 못하거나 Linked Table또는 LinkDB등의 연결자를 이용해서 JOIN이 되기도 합니다.  그에 따라 성능 차이가 생기지만 가장 중요한 포인트는  서로 다른 물리적 테이블의 JOIN은 인덱스를 타지 않는다!  라는 것입니다. 즉, JOIN할 테이블들을 최소한으로 만든 뒤에 JOIN을 걸지 않으면 NoSQL처럼 느려터져 죽습니다.  양이 많은 DB에서 양이 적은 테이블을 가져와서 JOIN을 해야겠지요..  이렇게 해서 동접 10만명까지 커버를 했다 칩시다.  여기서 일반적인 동접의 기준도 서비스마

BI의 궁극판! Apache Drill을 써보자!

사실 Apache Drill 은 BI(Business Intelligence)라고 부르는 것 보다는 단순 데이터 연결 엔진이다. https://drill.apache.org/ 하지만 내가 왜 극찬을 하느냐면.. DBA로서 항상 문제가 되어왔던게, 이기종 데이터의 변환이나 처리였다. 포맷을 맞추는데 엄청난 시간이 걸리고, 데이터 임포트 실패가 무수하게 나고.. 한 번 잘못 데이터를 추출하면 다시 조정, 변환, 추출하는데 시간이 많이 걸린다. 그런데! Apache Drill은 그냥 RDB를 CSV랑 연결해서 조인해서 통계를 낼 수 있다. 그것도 표준 SQL을 사용하여! 예를 들어, CSV의 세 번째 컬럼이 price 이고, 물건의 판매이력을 PG사에서 CSV로 출력 받았다. 우리 DB와의 검증을 위해서는 수동으로 Import를 한 뒤에 포맷이 안맞아 잘리는 데이터가 있다면 다시 맞춰주고, 재 임포트를 수십 번, 그리고 나서 겨우 들어간 데이터를 조인하여 빠진 데이터를 분간한다. 숫자가 적다면 개발자가 개발로 처리할 수도 있지만, 건수가 하루에 300만건 짜리라면.. 한 달 온 파일은 9천만 건이다. 프로그램으로 고작 처리하는 것이 초당 500건. 거의 20만초, 에러 없이 약 56시간.. 에러가 생기면 다시 56시간.. ㅠㅡㅠ 이런게 현실이기 때문에 쿼리 말고는 방법이 없다. apache drill 의 진면목을 보자! 이번에는 좀 범용 적인 MySQL DB와 붙여 보자. . 난 이번에는 Mac에서 작업을 했기 때문에 그냥 다운 받아서 풀었음.. https://drill.apache.org/download/ 여기서 자기 OS에 맞는 버전을 받아서 설치하시길.. 압축을 풀고 나면 MySQL 커넥터를 붙여야 한다. https://dev.mysql.com/downloads/connector/j/5.1.html 여기서 다운로드 이런 커넥터 들을 붙일 때마다 콘피그를 수정해 줘야 하지만, 몇 번만