Medium - Three Niche Trends In Software Engineering For 2020
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Trend 파악을 Medium 기고문 요약 포스팅 - 2020년의 세 가지 틈새 트렌드; 클리셰는 잊어버리세요, 짧은 기간에 여러분의 커리어를 다양하게 만들 진정한 선택지들 입니다.
Photo by Austin Distel on Unsplash
소프트웨어 엔지니어로 계속 일하고 싶다면 여러분은 계속해서 학습해야합니다. 제 이전 기사 Stop Feeding the Ego에서 왜 그래야하는지 나와있었죠. 그러나 질문 하나가 남아있습니다.
매일같이 새로운 프레임워크가 기술들이 쏟아져나오는 방대한 영역에서 어떤 것을 선택해야할까요?
소프트웨어 엔지니어링은 넓고 개방된 분야라서 수백개나 되는 프레임워크가 있고 배우는데 시간도 오래 걸립니다. 어떤 것은 수요가 있지만 다른 것은 그렇지 않죠. 그러므로 어떤 것에 집중해야 할 지 선택하는 것은 두려운 작업입니다. 특히나 이제 막 업계에 진출한 사람이나 다른 분야에서 몇 년을 보낸 후 새로운 진로를 찾으려는 사람들에게 말이죠.
오늘 다룰 세 가지의 틈새기술은 누군 가의 기술셋으로 확장하기에 충분히 가치있는 것입니다. 현업의 트렌드에 영감을 받았지만 즉시 실행 가능할 정도로 구체적입니다. 여기서는 AI, AR / VR, 블록체인같이 많이 다뤄진 넓은 주제에 대해서는 말하지 않겠습니다. 오늘 당장 새로운 뭔가를 배울 수 있는데 도움이 되는 유용한 정보를 제공하고 싶습니다.
서문은 충분한 것 같군요, 시작해봅시다.
Voice assistants
Photo by Thomas Kolnowski on Unsplash
보이스 어시스턴트는 요즘 어디에나 있습니다. 구글 어시스턴트, 시리, 알렉사는 지난 5년부터 잘 알려져 있으며 특히 스마트 스피커와 홈 디바이스들의 성장세 덕분이죠. 그리고 매일 매일 개선되고 있습니다.
실제 어시스턴트 기술을 개선하는 넓고 방대한 분야에서 일하는 것이나 존재하는 서비스를 통합하여 새로운 어시스턴트 기술로 통합하는 것은 여러분의 배경과 능력에 많은 선택지를 제공할 것입니다.
해당 기술 혁신의 배경은 인공지능과 딥러닝으로써 TTS나 STT, 구문분석과 인식에 관련된 기능 들입니다. 만약 이 분야를 택하기로 했다면 여러분은 아마존, 구글, 애플, 바이두, MS와 같은 관련 업계 상위 기업에 지원하기 전에 Recurrent Neural Networks와 관련 분야의 최근 개발 동향에 익숙해져야 할 것입니다. 다른 대안으로는 Mycroft.AI 같은 오픈소스 구현을 통해 실험을 할 수 있습니다.
어시스턴트 핵심 개발 외에도 이러한 어시스턴트 내로 외부 서비스들을 통합하는 기회들도 있습니다. 구글 어시스턴트의 SDKs, 시리와 알렉사는 이미 사용가능하고 잘 문서화되어 있습니다. 그것들을 사용하는 것은 기본적으로 다른 API나 SDK를 사용하는 것과 다르지 않습니다. 그럼에도 음성 인터렉션과 관련된 특정 개념들에 익숙해지는 것은 여러분이 해당 분야에서 일을 하는데 장점이 될 것입니다.
Passwordless authentication
Photo by NeONBRAND on Unsplash
패스워드는 구식이 됬습니다. 인증 방식에 있어서 가장 약한 연결방식이며 로그인 과정에서 사용자에게 가장 많은 실망을 안겨줍니다. 그들의 많은 온라인 아이디에 대한 많은 암호화 리스트를 누가 기억하고 싶어할까요? 패스워드 관리자가 도움이 되겠지만 그런 것은 또 다른 위험을 낳을 수 있습니다.
좋은 소식은 패스워드는 뚫기 어려운 방식으로 대체가 가능합니다. 바로 사용자의 스마트폰의 생체인식을 이용하는 것이죠. 여기는 지문이나 안면, 동공 인식으로 단독 혹은 사전 정의된 키 값들과 혼합되어 미래에 사용자 인증에 쓰일 것입니다.
대세가 패스워드 암호를 없애는 추세이기 때문에 엔지니어들에게는 생체인식이나 외부 업체의 인증서비스를 구현하거나 통합하는 것이 기회가 될 것입니다.
다시 한번 말씀드리지만 여러분의 선택지는 여러분이 인증 과정의 생산자가 될지 아니면 소비자가 될지에 따라 달려있습니다. 앞서말한 보이스 어시스턴트처럼 많은 작업이 AI와 딥러닝과 연관되어 있지만 이번에는 Recurrent와 Convolutional Neural Network가 사용됩니다. Convolutional Neural Network는 얼굴과 지문인식을 위해 이미지 구분을 위해 사용되며 관련연구가 활발히 진행되고 있습니다.
생체공학 관련된 분야를 희망하면 꽤나 넓은 분야가 있습니다. 구글과 애플과 같은 스마트폰 기반의 솔루션이나 Crossmatch나 Identity Automation과 같이 의료와 법률 시장도 있습니다.
소비자 관점에서는 애플과 구글에서 iOS, AOS를 위해 만든 생체공학 관련 SDK 문서에서 시작하는 것이 좋아보입니다.
Static website generation
Photo by Pankaj Patel on Unsplash
앞에서 살펴본 두가지 기술만큼 눈부신 건 아니지만 풍부한 웹사이트의 컨텐츠를 만들고 관리하는 것은 항상 높은 수요가 있습니다. 점점 더 많은 기업들이 고객의 통계를 이용해 마케팅하기를 원하기 때문이죠.
일반적으로 워드프레스가 이런 종류의 사이트를 만드는데 선택되어 왔고 여전히 강세입니다. 그러나 워드프레스는 복잡한 CMS와 PHP로 동작하며 잠재적인 위협을 관리하기 위해 지속적인 유지보수와 업데이트가 필요합니다.
최근의 대안으로는 프로그래밍으로 정적 웹사이트를 생성하는 것입니다. 이 방식은 매우 빠르고 CDN을 통해 확장하기 쉬울 뿐만 아니라 웹 서버 자체에서 실행되는 코드나 PHP가 필요하지 않기 때문에 보안의 위협도 낮다는 장점이 있습니다.
이런 정적 웹사이트를 만드는데 쓰이는 유명한 도구는 NextJS, GatsbyJS, Hugo가 있습니다.
처음 두 도구는 페이스북에서 개발한 웹 프레임워크인 리액트를 기반으로 하며 휴고는 구글의 Go 언어를 기반으로 합니다.
프레임워크들은 자바스크립트/리액트 or Go에 대한 배경지식이 있다면 모두 배우기 쉬우며 Bootstrap이나 Typography.JS와 같은 프론트엔드 프레임워크와 합쳐질 수 있기 때문에 빠른시간에 멋진 웹사이트를 만들 수 있습니다.
A parting thought
“교육은 미래로 가는 우리의 여권이며 오늘 준비하는 자에게만 내일이 주어진다.” — Malcolm X, 1964
Summary
- 음성 비서에 쓰이는 기술 - AI를 기반으로 음성인식, 구문 분석이 이뤄지며 기타 외부 서비스 통합 등의 업무 영역
- 생체 인식 - 암호 패스워드가 점점 사라질 것이다. 생체인식을 사용하는 측과 생산하는 측으로 나뉨
- 정적 웹사이트 - 많은 기업이 고객의 데이터를 이용해 마케팅에 이용하고 싶어 하므로 앞으로도 수요가 많을 것이다. 워드프레스는 보안의 취약성 때문에 사양될 것이다. 웹을 할거라면 React, Go를 보자
