기본 콘텐츠로 건너뛰기

니들이 4차 산업혁명이 뭔지 알아? (정의에서 인사이트까지)



다른 이의 글을 보다가
 또 글을 쓰게 만드는 기사들이 있다.

4차 산업혁명





이 말이 무엇을 의미하고 있는지도 모르고 
그냥 화두니까 하면서
자신있게 써내려가고 있는 많은 글을 보았다. 

뭐, 그렇다고
나도 무조건 맞는 말만 쓰진 않는다..

가끔
글쓰고 나중에 보니 부끄러운 적 많다. 

그래도 최소한
최선을 다해 진실을 찾고나서 
남들에게 정확한 정보를 전달해야 
이 글을 읽는 사람도 보람이 있지 않을까? 

각설하고,

산업혁명


이 무엇이고 의의는 뭘까? 

바로

산업의 혁명적인 전환

을 뜻한다. 

1차는
농업에서 경공업으로의 
혁명적인 변화를 가져왔고, 

2차는 
전기 및 석유에의한 
중화학 공업 및 거대 공장
이 들어서면서 산업이 크게 바뀌었다.

가장 큰 의미는 

가내 수공업

이라는 그 동안의 주류 산업을

공장

이란 새로운 산업이 밀어낸 사태이다. 
공장으로 인해 밀려난 가내수공업자들이 
거리로 내몰리고 반기를 들어봤지만, 
결국 공장의 노동자로 전락하고 말았다.

이렇게 산업이 크게 뒤집히는 경우를 

산업혁명

이라 한다. 
혁명이란 기존 세력을 새로운 세력이 뒤엎는걸 얘기하기 때문에 
딱 들어맞는 표현아닌가. 

3차 산업 혁명

은 
자동화 혁명
이라고 한다. 
공장끼리의 대규모 자본 경쟁이 치열해짐에 따라
공장의 효율화를 위해 
다양한

공장 제어 및 자동화

를 도입하다보니, 
이 효율화가 적중하여 초거대 공장이 들어섰다. 
기존 공장설비를 압도적으로 누르는 
초거대 자본을 이용한 세계 규모의 시장을 만들어 갔다. 








그럼 

4차 산업혁명

은 무엇일까?

어디선가 
인공지능 어쩌고, 블록체인 어쩌고 하는 
글들이 실려 
그게 진짜인줄 알고 마구 퍼지고 있어 한마디 한다. 
소프트웨어가 도대체 무슨 산업을 뒤엎었는데? 

산업이 변화하고 있다는 사실을
어디선가 주워들은 감은 있지만,
정확하게 무엇이 바뀌고 있는지 모른다는 얘기다.
인공지능이니 블록체인이니 하는

기술은 산업 혁명에 쓰인 도구 

이고
산업 혁명의 의미를 말하는 것은 아니다.

이미 산업은 뒤집히고 있고,
어떤 산업이 무너지고
어떤 산업이 시장을 장악하고 있는지 보자.
  





우버(Uber)가 택시 서비스를 시작했다. 
택시 회사들이 자신들을 죽이려 한다며 데모를 했다. 





에어비엔비(Airbnb)가 숙박업을 시작했다.
소형 숙박업자들이 자신들의 영역을 침범하지 말라며 데모를 했다. 




아마존이 대시 라는 바코드 리더를 보여줬다. 
2014년 가트너에서는 아마존 대시로 
미국 최대의 쇼핑몰과 백화점의 매출이 10%씩 빼앗겼다고 한다. 

이들은 
스타트 시점에서 자본도 수만 달러 밖에 안되는

IT기업

이었다. 
그동안 거대 설비 자본이 2,3차산업을 지배하고 있었다. 
이건 거대 투자가 필요하기 때문에 자본에 비례하는 철밥통 산업이었다.

이것이...

자본도 별로 필요 없는 
IT기업에 의해 
다른 모든 산업군들이
무너지고 있다는 것이다.

즉, 산업이 혁명적으로 바뀌고 있다.





1, 2차 산업 혁명 때와 비슷하지 않는가?

얼마전에 썼던 The Shallows에서 얘기했던 
수퍼리치(Super Rich) 란 이야기도 참고해보면 엮일 것이다. 






그래 산업혁명 다 좋아.. 
그럼 왜 산업혁명 어쩌고 하는건데? 

그속에서 나만의 인사이트를 찾아가야 하지 않을까? 
그 동안의 산업혁명의 시기에는 부자는 망하고 
신진 세력이 그 자리를 빼앗고 있었다.
즉 산업 혁명이란 것은 새로운 도약의 시기란 얘기다. 
이 기회를 어떻게 잡느냐가 10년후 전혀 다른 미래를 잡을 수 있을 것이다. 

지금 산업 혁명에서 쇠하는 자들은 누구일까.
그리고 흥하는 자들은 누구일까. 
그럼 난 어떤일을 해야 할까? 
무엇을 잡고 무엇을 놓아야 할까?
당신이 지금 있는 기업, 그리고 찾고자 하는 기업이
흥하는 기업일까? 쇠하는 기업일까?

우린 가장 기회의 시기에 있는 것이다.


Do not login your server any more! 
Free server management tool! 

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 NoSQ...

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...