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퍼스널 컴퓨팅 1일 전

엔비디아·AMD 그래픽 카드를 언더볼팅하는 방법 4단계

언더볼팅(undervolting)이란 런타임 시 그래픽 카드의 전압을 동적으로 낮추는 프로세스를 가리킨다. 이를 통해 그래픽 카드의 발열을 크게 개선하면서도 성능은 높게 유지할 수 있다. 전력 사용량과 전반적인 발열이 줄어 제품 수명에도 도움이 된다. 대체적으로 언더볼팅은 하드웨어에 손상을 주지 않는 안전한 프로세스다. 여기서는 엔비디아(Nvidia) 또는 AMD 그래픽 카드의 언더볼팅 방법을 소개한다. 무엇보다 돈이 들지 않고 재미도 있다. 1단계 : 준비물 일단 작업에 필요한 툴을 모아보자. GPU 부족 사태가 심각한 것은 알지만 이 작업을 제대로 하려면 엔비디아 또는 AMD ‘언옵테늄(Unobtanium)’ GPU가 필요하다. 구세대 그래픽 카드도 괜찮지만 연비에 차이가 날 수 있다. 기본 설정에 가까운 레퍼런스(Reference) 또는 파운더스(Founders) 에디션과 달리, 이미 심하게 오버클럭 된 상태로 출고된 GPU는 최적 지점을 찾는 데 더 많은 작업이 필요할 수 잇다. 엔비디아 GPU와 AMD GPU에 둘 다 똑같이 적용되는 원칙이 많지만, 가장 효과적인 응용 상황에서는 약간 차이가 있을 수 있다. MSI 애프터버너(Afterburner) 등 : GPU를 마음껏 조작하면서 주요 수치를 모니터링할 수 있는 무료 유틸리티 툴이다. 엔비디아 GPU용으로 더 많이 추천한다. 더 보완하려면 HW Info64를 활용해 RTX 3000의 VRAM 상의 GPU 접합 메모리 온도를 모니터링하는 방법도 있다. AMD GPU용으로는 사용하기 쉽고 훌륭한 툴을 갖춘 AMD 아드레날린 라데온(Adrenaline Radeon) 소프트웨어도 다운로드하면 좋다. 헤븐 벤치마크(Heaven Benchmark) : GPU 설정에서 실시간 피드백을 받을 수 있는 무료 벤치마크다. 본인이 즐겨하는 게임 : 언더볼팅으로 개선된 점을 확인하려면 사전에 꼭 테스트 해야 한다. 온도 및 클럭 속도를 지켜보고 본인 GPU의 기본 사양은 물론 제조업체의 기본 사양과 비교한다. 그래야 언더볼팅 할 때 해당 수치에 도달하는 지 여부를 알 수 있다. 2단계 : 사전 테스트 MSI 애프터버너를 열고 다양한 슬라이더와 GPU 데이터 판독 정보를 숙지한다. 온도, 전력 한계, 메모리 클럭, 코어 클럭 속도 등을 확인할 수 있다. 눈에 보이는 스킨은 사용자마다 다를 수 있다. 헤븐 벤치마크 사전 테스트 실행 : 기본 엔비디아 EVGA 3090 FTW3 울트라가 나중에 얼마나 개선될지 알 수 있도록 헤븐 벤치마크 익스트림 사전설정값을 이용해 테스트한다. 이 GPU의 출고 부스트 클럭 속도는 평균 1800Mhz 전후이다. 온도는 83도 전후였다가 개방된 섀시에서 30분이 지나면 86도까지 올라간다. 온도가 높으면 GPU는 자체 다운클러킹을 통해 15hz씩 낮춰 1800Mhz 미만으로 떨어뜨리기도 한다. 팬은 83~86%이고 소리가 들리지만 심각하게 시끄럽지는 않다. 메모리 속도는 9751Mhz 근방에서 안정적으로 유지된다. 기본 헤븐 점수는 7,350점(FPS: 291.8)이다. 언더볼팅을 거친 후 수치와 따로 비교할 예정이다. 기본 엔비디아 3090 EVGA FTW3 울트라, 헤븐 벤치마크 익스트림 점수는 다음과 같다. 온도 : 30분 후 83도에서 86도로 상승 클럭 속도 : 1800MHz(가끔 다운클러킹) 팬 : 83%~86% 헤븐 벤치마크 익스트림 점수 : 7,350점(291.8 FPS) 3단계 : 곡선 편집기 곡선 편집기 : 언더볼팅 프로세스 중에서 가장 까다로운 부분이지만 익숙해지면 쉽다. MSI 애프터버너에서 ‘컨트롤(control)’ 키와 ‘F’ 키를 함께 누르면 곡선 편집기가 열린다. 좌측(Y축) 열에 GPU 코어 클럭 MHz 주파수가, 하단(X축) 행에 GPU 전압이 표시된다. 주파수와 전압 : 이 GPU는 1800MHz가 코어 부스트 클럭임을 알 수 있다. 곡선 편집기 상에서는 출고 시 기본 설정의 경우 975볼트 전후에 해당된다. GPU는 심지어 같은 모델이라도 해도 제품마다 편차가 있을 수 있기 때문에 직접 수치를 확인해야 한다. 먼저 1800MHz로 끌어내리고 975V 지점부터 시작할 수 있다(GPU에 따라 수치가 달라진다). 애프터버너의 체크 마크에 도달하고 나면, 선택한 주파수와 전압 이후에는 직선이 돼야 한다. 여기까지가 프로세스의 기본이다. 단, 유의할 점은 곡선 편집기에서는 주파수가 제자리에 잘 가지 않는 편이다. 원하는 곳에 가게 하려면 직접 좀 더 손을 봐야 한다. 애프터버너에서 체크 마크에 도달한 후에 정렬이 잘 되게 하는 방법은 컨트롤 키를 누른 상태에서 끌어내려 모든 지점을 목표 주파수 밑에 둔 다음에 목표 주파수만 원하는 전압으로 올리는 것이다. 4단계 : 테스트 후 조정 반복 지금부터가 진짜 재미있는 과정이다. 헤븐 벤치마크로 다양한 곡선 지점의 주파수와 전압을 테스트할 수 있다. 한계를 넘으면 보통 헤븐이 꺼져 버린다. 꺼지지 않고 실행되면 본인이 즐겨하는 게임에서 계속 테스트해 언더볼팅의 안정성을 판단한다. 테스트 1 :  최초의 기본 1800MHz 및 975v 시작 지점 이후에는 전압을 875v로 낮추고 주파수는 1815MHz로 약간 올렸다. 헤븐 벤치마크 익스트림 사전 설정 결과는 다음과 같다. 온도 : 81도 클럭 속도 : 1815MHz(자동 클러킹돼 1830MHz로 높아짐) 팬 속도 : 82% 헤븐 벤치마크 점수 : 7,433점(295.1 FPS) 이 결과를 보면 성능이 눈에 띄게 향상되고 발열과 소음도 적당히 좋아졌다. 여기서 한 단계 더 나아가 우수한 효율성을 찾아보자. 테스트 2 : 다시 1815MHz로 설정하고 전압은 800v로 낮춘 후 GPU의 반응을 확인하자. 온도 : 74도 클럭 속도 : 1800MHz 평균 팬 속도: 74% 헤븐 벤치마크 점수 : 7,341점(291.4 FPS)   1815MHz, 800v에서의 결과는 기본 결과에 가깝고 발열 면에서는 훨씬 나았다. 팬은 86%에서 74%로 떨어졌고 온도는 86도에서 74도로 떨어진 반면 기본 코어 클럭 속도는 유지되었다. 점수는 7350점에서 7341점으로, FPS는 291.8에서 291.4로 약간 하락했으나 추가 튜닝으로 올릴 수 있다. 조금 더 손을 봐서 전압과 주파수를 각각 875v와 1890MHz로 올렸다. 그 결과 300 FPS에서 7,556점이 나왔지만 온도와 팬이 각각 80도와 81%로 높아졌다. 만약 이런 설정을 선호하다면 고성능 기본 제품보다는 효율성이 높다. 그다음으로는 최대로 높이고 싶은 것이 성능인지 효율인지 두 가지의 조합인지 결정해야 한다. 그런데 이러한 최적의 지점은 반도체 뽑기 문제 때문에 개별 GPU마다 다르다. 1815MHz와 875v에서의 첫 번째 테스트 결과는 만족스러웠지만, 전압을 낮추면 발열 결과가 한층 더 좋아질 수 있다. 이러한 다양한 예시를 통해 전압이나 주파수를 간단히 바꾸는 것만으로 온도는 물론 성능을 올리거나 내릴 수 있음을 알 수 있다. 여기서 핵심은 몇몇 주요 항목을 예리하게 관찰하는 것이다. 안정성이 가장 중요하고 그다음은 그 밖에 본인이 중요시하는 것을 확인한다. 헤븐 벤치마크와 다른 게임에서 안정적이어야 한다. 코어 클럭을 주시하면서 마크에 도달하는지 확인한다. 발열과 전력 사용량을 주시하면서 개선치가 현실적인지 확인한다. 다양한 전압과 코어 클럭으로 실험해 보면서 최선의 결과를 도모한다. AMD GPU 언더볼팅 AMD GPU의 경우, 아드레날린 라데온 소프트웨어 안에 있는 툴을 이용하면 된다. 여기에서 테스트하는 제품은 커스텀 수랭 방식이 적용된 AMD 레퍼런스 RX 6800이다. AMD가 명시한 부스트 주파수는 보통 2105Mhz이지만 여기에서는 추가 냉각 성능 덕분에 2200MHz 이상으로 약간의 여유를 줬다. AMD 라데온 소프트웨어는 사용하기 매우 간단하다. 먼저 성능 > 튜닝 탭으로 간다. 여기에서 몇 가지 선택지가 있다. 엔비디아 GPU에서 했던 것처럼 전압을 수동으로 설정할 수 있다. 전압 자체만 이리저리 바꾸면서 실험해 본다. 1025mv에서 893mv로 낮추자 성능이 안정적으로 향상됐다. 온도, 전력 사용량, 소음 수준이 모두 기본보다 낮아졌다. 정확히 바라던 대로 벤치마크 수치도 향상됐다. 같은 페이지에 있는 자동 언더볼팅 기능을 사용할 수도 있다. 소프트웨어가 알아서 해 주지만 항상 완벽한 결과가 나오지는 않는다. 완벽한 결과를 원한다면 직접 커스텀 튜닝을 하는 것이 좋다. 결론 언더볼팅은 과학이 잘 접목된 예술과 비슷하다. 원하는 최적의 지점에 필요한 것이 정확히 무엇인지는 GPU에 따라 달라지며 궁극적으로 무엇이 최고의 효과를 거두는지 확인하는 일은 사용자 각자의 몫이다. 뭐든지 직접 겪어 봐야 아는 법이다. 이번에 진행한 테스트와 수치를 참고하면 그 동안 여러분이 시도한 언더볼팅이 얼마나 성공적이었는지 가늠할 수 있다. 행운을 빈다. 당장 작업을 시작해 보자. editor@itworld.co.kr

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보안 2022.01.20

보안 사고에 대한 감정 변화에 효율적으로 대처하는 방법

일반적으로 금요일 오후 4시나 5시쯤, 관리자와 보안 전문가는 이상한 일이 발생하고 있을 수 있다는 메시지를 받는다. 조용하던 오후는 그때부터 혼란에 빠진다. 데이터 유출과 기타 보안 사고는 문제를 해결하려는 팀부터 주요 이해관계자까지 모두를 긴장시킨다. 관련인은 모두 초기의 부정, 순수한 공황, 분노, 불안, 죄책감 같은 다양한 감정을 경험한다. 심박수 증가, 땀, 떨림, 메스꺼움 등을 호소하는 경우도 많으며, 이런 보안 사고는 정신적 건강 문제까지 유발할 수 있다. 보안 업체 소포스(Sophos)의 사고 대응팀 책임자 피터 맥킨지에 따르면, 정신적인 스트레스에 적응하지 못하고 그만두는 관리자도 있다. 을 저술한 패트릭 스테이시 박사는 “주요 이해관계자가 겪는 감정은 기업 전체로 확산할 수 있다”라고 말했다. 스트레스가 쌓이면서 신경이 날카로워진 경영진과 이사회 구성원은 문제를 신속하게 해결하도록 압박하기도 한다. 하지만 이런 압박은 전혀 도움이 되지 않는다고 지적했다. 기업의 운명은 사이버보안 사고를 처리하는 방법에 달렸다. 따라서 보안 전문가와 이해관계자는 항상 적절한 결정을 내려야 한다. 위기를 겪고 있는 상황 뿐 아니라 위기를 겪기 전에도 침착성을 유지하는 것이 중요하다. 감정의 연결고리는 사고 발생 이전부터 나타날 수 있다. 데이터 유출 이전에 나타나는 좌절감 기업을 보호하는 보안 전문가 및 관리자는 마치 그리스 신화에 나오는 코린토스의 왕 시시포스가 산꼭대기로 밀어 올린 거대한 바위가 다시 아래로 굴러 내려오는 것 같은 느낌을 받을 때가 많다. 심지어 직원에게 최신 업데이트를 설치하거나 고유 비밀번호를 설정하는 등의 기본 보안 수칙을 따르도록 교육하는 것에도 어려움을 겪는다. 이사회에 보안이 필수라는 사실을 납득시키는 것도 문제다. 보안업체 라스트라인(Lastline)이 2019년 실시한 결과, 보안 전문가의 98%는 서비스와 장비를 구매하고 필요한 정책을 구현하기 위해 필요한 자금이 부족하다고 답했다. 23%는 기업이 사이버 공격을 받아야 경영진이 충분한 재정 지원을 제공한다고 답했다. 보안 전문가와 관리자는 기업을 보호하기 위해 무엇을 해야 하는지 알고 있지만, 다른 사람을 설득하는 데 어려움을 겪는다. 스테이시는 “보안팀 직원은 항상 입막음을 당하기 때문에 좌절감과 짜증을 느낄 수 있다”라고 설명했다. 보안팀이 사고가 발생하기 전에 다양한 경고 알람을 보내더라도, 실제로 데이터 유출이 실제로 발생할 때 가장 고생하는 것은 관리자와 보안 직원이다. “경고했잖아”라고 말한 뒤에는 우려와 피로, 밤샘 작업이 뒤따른다. 보안 사고 이후에 느끼는 감정의 연결고리 보안 사고는 빠르게 진행된다. 보안 전문가는 초기에 충격을 느끼고 이후에는 부정하며, 뒤이어 죄책감과 분노, 공황, 두려움, 우려 같은 복잡한 감정을 느낀다. 랜섬웨어 협상 전문가 마이클 쇼버그는 “보안 사고에 대한 준비를 했더라도 사고가 발생하면 머리가 멈춘다. 상황이 심각해 보일수록 인간은 생각하지 않고 반응하며 행동하는 경향이 있다”라고 설명했다. 사고 이후 몇 시간 동안은 혼돈에 빠진다. 맥킨지는 이것을 ‘혼돈 단계(chaos phase)’라고 부른다. 맥킨지는 “순수한 공황 상태에서 사람은 전원 케이블을 뽑고 모든 것을 끄고 인터넷을 차단한다. 모든 것을 멈추는 것 말고는 어찌할 바를 모르기 때문이다”라고 말했다. 혼돈 단계에서는 심리의 변화가 신체적인 증상으로 표출되기도 한다. 맥킨지는 미국의 한 작은 마을이 콘티(Conti) 랜섬웨어 공격을 당했던 사건을 예로 들었다. 맥킨지는 “통화 중이던 관리자가 백업을 확인하러 갔는데, 한 동안 침묵이 흐른 뒤 관리자가 토하는 소리를 들었다. 백업이 없었고, 법원 시스템에 있던 데이터와 기타 경찰 기록까지 모든 것이 사라진 것이다”라고 설명했다. 급박한 상황에서 전원 케이블을 뽑고 신체적인 증상을 경험하는 것은 스트레스에 대한 인간의 자연스러운 반응이다. 맥킨지는 “해커가 네트워크를 사용했을 뿐 아니라 네트워크에서 비즈니스와 고객 데이터, 경찰 기록, 병원 기록 같은 데이터를 가져가고, 파괴했다는 사실을 알게 되면 충격을 받을 수 있다”라고 말했다. 사고 발생 시 모든 것을 즉시 해결해야 한다는 압박을 느낄 수 있는데, 이는 잘못된 생각이다. 쇼버그는 “대부분 경우 보안 담당자에게 잘못이 없다. 다른 중요한 원인이 있기 마련이다”라고 덧붙였다. 따라서 보안 담당자는 행동을 취하기 전에 우선 위기 관리 담당자에게 연락해는 것이 좋다. 사이버 공격 초기에 느끼는 복잡한 감정 속에는 분노가 있을 수 있다. 분노는 사고를 예방해야 했던 보안 도구를 제공한 업체를 향하기도 한다. 피해자가 병원, 지방자치단체, 제과점, 꽃집 등 소규모 기업이라면 분노는 공격자를 향하기도 한다. 부주의와 관련한 죄책감도 나타난다. 기업에는 항상 최신 상태로 업데이트하거나 더욱 잘 관리해야 하는 툴이 있는데, 중요 툴에 대한 경고를 제대로 살피지 못했다는 사실을 깨달은 것이다. 일부 관리자와 보안 전문가는 스트레스를 견딜 수 없어 잠적기도 한다. 예컨대 맥킨지가 사고 수습을 지원했던 한 병원 관리자는 사고 발행 후 3일 동안 잠적한 후에 돌아와서 수습했다. 해당 병원은 보안 사고 대비가 전혀 되지 않은 곳이었다. 보안 사고로 인한 스트레스를 올바르게 관리하지 않으면 정신적 건강에 장기적인 영향을 미친다. 다행히도 많은 심리학자가 심각한 상황을 헤쳐 나갈 방법을 오랫동안 연구했다. 미국 육군에서 사용하는 대표적인 방법을 소개한다. 전략적 호흡과 느린 호흡 위기 관리 전문가로 일하면서 심각한 상황을 많이 경험한 쇼버그는 ‘전략적 호흡(전투 호흡)’이 도움이 된다고 말했다. 전략적 호흡은 군인이나 소방관, 법률 집행 직원이 위험한 상황에서 스트레스를 줄이기 위해 사용하는 방법이다. 4초 동안 숨을 들이쉬고, 4초 동안 숨을 참으며, 4초 동안 숨을 내쉰 후에 4초 동안 기다리는 것으로, 횡격막을 사용해 심호흡하는 것이 중요하다. 독일 연방방위국의 군사심리연구부가 공개한 에 따르면, 어렵거나 위협적인 상황이 예상되나 직면하는 것 외에는 다른 선택지가 없을 때 전략적 호흡이 수동적으로 대응하는 가장 효과적인 방법이다. 능동적인 대응을 하는 도중에는 더욱 단순한 호흡법이 효과가 있을 수 있다. 숨을 들이마신 후 천천히 내쉬는 방법이다. 일반적인 호흡은 분당 12~14회지만, 느린 호흡은 분당 약 6회다. 천천히 숨을 쉬는 활동은 우리의 신체에 모든 것이 괜찮을 것이라고 말하는 것과 같다. 신체의 무의식적인 운동을 관장하는 부교감 신경계를 조절하는 것으로, 느린 호흡을 통해 심박수가 느려지면 근육이 이완되고 혈압이 낮아진다. 뇌는 인체에서 가장 복잡한 기관이며, 실제 작동 원리도 아직 제대로 밝혀지지 않았다. 하지만 2017년 공개된 에 따르면, 쥐의 뇌에는 여러 기능을 가진 작은 뉴론 클러스터가 있는데, 이 뉴론 클러스터는 호흡 리듬을 조절하며 스트레스 및 공황과 관련된 뇌간 부분인 청반(locus coeruleus)과 상호작용한다. 연구원들이 뉴론 클러스터에서 일부 뉴론을 제거했을 때, 쥐는 이전보다 더욱 침착한 반응을 보였지만, 새로운 환경 탐험에 대한 관심은 감소했다. 또 다른 에 따르면, 호흡 방식을 바꾸는 것은 스트레스와 부정적인 감정을 관리하는 배내측 전전두엽(dorsomedial prefrontal cortex)과 편도체에 영향을 미친다. 또한 호흡을 통제하면 코르티솔 수치가 낮아진다. 사이버 공격에 대한 교육과 대응 계획 호흡 기법으로는 압도적인 감정에 대응하기 부족하다면, 사이버 공격에 대비하는 것도 방법이다. 이런 활동은 기업의 외부인이 수행하는 것이 이상적이며 보안 전문가뿐 아니라 직원 모두가 참여해야 한다. 쇼버그는 “보통 CEO와 CFO는 위기 관리 교육에 어려움을 느껴 참여를 피하는 경우가 많고 교육 중에 집중하지 못하는 경향이 있지만, 적어도 연례 위기 관리 워크샵에는 참여해야 한다”라고 말했다. 위기 관리 교육은 기업의 위기 관리 계획을 테스트하는 시간이 아니라, 관련 툴 사용법을 교육하는 시간으로 활용해야 한다. 쇼버그는 “직원에게 사전에 정답을 제공하지 않고 교육하면 안 된다”라고 조언했다. 관리자와 보안 연구원, 이해관계자는 위기 관리 교육을 통해 사고 방지를 위해 가능한 모든 일을 했다고 느끼고, 죄책감을 덜 수 있다. 죄책감에 대응하는 또 다른 전략은 사과하고, 문제를 수정하며, 부정적인 자기 대화를 경쟁으로 대체하고, 과거의 실수로부터 배우는 것이다. 이런 활동을 통해 개인과 기업은 보안 사고에 더욱 잘 대응하고 감정을 더욱 효율적으로 걸러낼 수 있다. 미래의 사이버 공격에 대한 계획을 세울 때도 도움이 된다. 사이버 레인저스(Cyber Rangers)의 CEO 알메린도 그레지아노는 “문서화된 보안 사고 대응법과 성숙한 프로세스가 있으면 주관적으로 행동할 필요가 없기 때문에 감정을 배제할 수 있다. 이런 규칙은 반드시 따라야 하는 모범 사례다”라고 말했다. 감정을 배제하는 전략으로 관리자와 보안 전문가, 그리고 이해관계자는 스트레스에 잘 대처할 수 있다. 사고 수습에 영향을 미치는 이해관계자의 태도 기업 경영진과 이사회 구성원은 사이버보안 사건 해결에 압박을 받는다. 기업이 수십 억 달러의 손해를 입을 수 있으며, 명성도 손상될 수 있기 때문이다. 이런 이해관계자는 사고로 인해 자신의 개인적인 데이터가 온라인으로 게시돼 화난 고객과 공격에 영향을 받은 비즈니스 파트너와 마주해야 한다. 일반적으로 2가지 유형의 이해관계자가 있다. 중요한 시기에 화를 내고 보안 전문가에게 문제를 해결하라고 압박하는 사람과, 공감과 연민을 보여주며 복구를 위해 노력하는 사람에게 지원을 제공하는 사람이다. 화난 이해관계자는 상황을 악화시키기만 할 뿐이다. 쇼버그는 “이해관계자는 한 걸음 물러서서 자신이 ‘방 안에서 가장 무능한 사람일 수 있음’을 이해해야 한다”라고 말했다. 서두르면 무엇인가를 빠뜨리기 쉽다. 맥킨지는 “압박을 받는 보안 전문가는 포렌식보다는 복구에 집중하는 경향이 있기 때문에 실수를 하게 된다. 보안을 개선하는 것도 중요하지만, 네트워크에서 공격자를 완전히 몰아내기 위해 공격 방식을 파악하는 것도 중요하다”라고 조언했다. 반면 공감과 연민을 보여주고 지지하는 경영진은 위기 해결에 도움이 된다. 경영진이 팀에 지원 방법을 물어보는 것도 좋은 방법이다. 스테이시는 “감정은 사람을 무너뜨리기 때문에 경영진의 공감이 중요하다. 공감으로 직원의 사기를 북돋을 수도 있다. 시스템과 사람을 긍정적인 방향으로 관리하려는 노력인 셈이다”라고 말했다. 박사 과정을 밟고 있는 스테이시의 제자 오모톨라니 올로우슐에 따르면, 보안 사고는 경영진이 ‘비난 게임’이 아니라 팀을 지원할 때 중요한 국면을 맞이한다. 관리자와 보안 전문가가 자신의 평판을 보호해야 할 필요가 없음을 깨닫고 어떤 상황에서도 혼자가 아니라는 자신감을 얻으면 문제를 해결하는 혁신적인 방법을 찾게 된다. 올로우슐은 “감정은 저절로 회복되지 않는다. 자신의 의견이 존중받는 매우 편안한 환경에서는 감정이 긍정적으로 반응할 것이다. 직원이 잘못을 하고 회사에 손해를 끼쳤더라도 해당 직원 혼자만 비난받을 일이 아니라고 생각한다”라고 설명했다. 하지만 화난 경영진을 달래는 것은 보안 전문가의 긴장을 푸는 것보다 더욱 복잡하다. 화난 경영진 달래기 데이터 유출이라는 긴급한 상황 속에서 외부 컨설턴트는 불안해하는 경영진을 달래는 데 많은 시간을 투입한다. 보안업체 맨디언트(Mandiant)의 사고 대응 컨설턴트 존 프리에토는 “컨설턴트의 역할은 경영진이 보안 사고와 관련한 모든 감정을 이겨낼 수 있도록 버팀목이 되어 주는 것”이라고 말했다. 보안 사고와 관련한 모든 사람이 조사 진행 상황을 알고 싶어 하기 때문에 의사소통과 투명성이 중요하다. 프리에토는 “증거를 발견한 부분과 발견하지 못한 부분을 명백하게 밝히자. 증거를 통해 모든 것을 밝히는 것이 좋다”라고 설명했다. 의사소통은 정보를 소화하는 방식에 따라 다르다. 직접 경험하기를 원하는 사람도 있고 서면 혹은 구두 보고를 원하는 사람도 있다. 프리에토는 모든 종류의 의사소통을 통합하려고 노력하고 있지만, 구두로 설명하는 방법을 많이 사용하다 보면 실제 문제 해결에 투입하는 시간이 부족해진다고 설명했다. 적절한 의사소통 방법을 숙지하는 컨설턴트는 화난 관리자를 더욱 효율적으로 달랠 수 있다. 쇼버그는 경영진을 회의실 밖으로 데리고 나간 뒤 스트레스를 받지 않도록 간략하게 상황 설명과 회복 방안을 설명하는 방법을 주로 사용한다. 스테이시는 “필요한 모든 도구를 갖추고 있지만, 이를 민첩하게 적용할 사람이 없다면, 원하는 결과를 얻기 어려울 것이다”라고 말했다. 보안 사고라는 위험한 상황에서는 모두가 침착하는 것이 중요하다. editor@itworld.co.kr

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AMD vs 인텔 : 2022년 노트북 및 데스크톱 CPU 선택 가이드

CES 2022에서 AMD와 인텔의 가 대거 공개됐다. 양사의 CPU는 2021년 출시된 노트북보다 엄청난 성능 향상을 기대할 수 있을 정도로 개선됐다. 모든 것은 구체적인 벤치마크가 나와야 확실해지겠지만, 올해 PC를 구매하거나 업그레이드할 생각이 있는 사용자를 위해 현재까지 공개된 사항과 그 의미를 포괄적으로 정리했다. AMD 노트북 vs. 인텔 노트북 상세히 들어가기 전에 미리 말해 둘 점이 있다. CPU가 노트북의 실제 성능을 결정한다고 봐도 무방하지만, 최종 성능은 특정 노트북의 설계에도 영향을 받을 수 있다. 현재 AMD와 인텔의 경쟁이 매우 치열하기 때문에 중요한 요소다. 즉, 2022년 1분기 출시될 AMD와 인텔 칩의 기능과 규격이 모두 비슷할 것이라는 의미이며, 개별 노트북의 미묘한 차이와 리뷰에 주목하는 것이 훨씬 중요하다. 공통점 : AMD와 인텔은 모두 속도와 성능 향상에 초미시적으로 집중했다. 간단히 말해 어느 회사의 제품을 구매하든 프로세서는 모두 빠르고 기능으로 가득할 것이고, 근본적 사항에서 겹치는 부분이 매우 많을 것이다. 예컨대 AMD의 라이젠 6000과 인텔의 12세대 앨더 레이크 모바일 프로세서는 모두 다음 기능을 지원한다. DDR 5 및 LPDDR5 메모리 USB 4.0 (AMD) / 썬더볼트 4 (인텔) Wi-Fi 6E PCIe 4.0 위 기능은 배터리 지속시간이 개선된 더 빠른 노트북을 의미한다. 최신 세대 메모리인 을 채택했다. 최신 기술은 아니지만 PCIe 4.0은 PCIe 3.0보다 2배 빠른 전송 속도를 제공한다. 초당 3,500MB까지 전송할 수 있는 PCIe 3.0와 비교했을 때 PICe 4.0 드라이브는 초당 7,500MB까지 전송할 수 있다. 프로세서 수준을 분류하는 방식도 거의 비슷하다. 향후 구매할 노트북을 눈여겨보고 있다면, 3가지 방향으로 접근할 수 있다. 게이밍 및 워크스테이션 노트북 : H 클래스 고성능의 얇고 가벼운 노트북 : U 클래스(라이젠 6000 시리즈), P 클래스(인텔) 얇고 가벼운 노트북 : U 클래스(AMD의 경우 라이젠 5000U 시리즈) H 클래스 CPU는 가장 강력한 노트북에 탑재되고, 게이머와 콘텐츠 제작자가 자유롭게 활용할 만큼 넉넉한 성능을 제공한다. 반면 U 클래스 CPU는 사무 혹은 학업에 사용할 경량 기기를 원하는 사용자에게 적합하다. 중간 수준의 성능을 보유한 것은 라이젠의 신형 6000U 칩과 인텔의 P 클래스 가운데 특정 프로세서다. 주의할 점이 있다. 12세대 인텔 P 클래스 및 U 클래스는 H 클래스 칩과 명명 규칙이 다르다. U 또는 P는 앞의 숫자가 4개이며, H 클래스 칩은 앞의 숫자가 5개다. 신형 프로세서 가운데 일부는 클럭 속도가 5.0GHz 영역을 넘어선다. 클럭 속도가 노트북의 실제 성능을 완전하게 반영하는 것은 아니지만, 경쟁 CPU를 구분하는 데 단서를 제공한다. 또 CPU가 규격에 비해 성능이 떨어지는 것을 확인하는 척도로도 활용되기도 한다. 물론 노트북의 실제 성능은 앞서 언급한 것처럼 실제로 테스트해야 알 수 있다. AMD와 인텔은 모두 이전 세대보다 현저한 성능 개선을 약속했다. AMD는 전체 라이젠 6000 계열의 처리 속도가 최대 30% 더 빠르고, 라이젠 7 6800U 상에서 특정 작업을 할 때는 이보다 더 빠르다고 주장한다. AMD는 CES 2022 발표에서 이 부분을 특별하게 다뤘다. 인텔은 플래그십 코어 i9-12900HK를 현행 11세대 코어 i9-11980HK와 비교하며 속도가 최대 40% 더 빠르다고 주장했다. 차이점 : AMD와 인텔 CPU의 차이점은 고속 스토리지 지원 용량, 통합 그래픽 성능, 내장된 보안 수단의 개수다. 간단히 말해 인텔은 PCIe 4.0 SSD 지원이 확장되었고 라이젠 6000에는 강력한 그래픽 코어와 추가 보안 칩이 탑재되었다. 사용자의 눈에 띌 특징은 각 사용자마다 다를 것이다. 여분의 PICe 4.0 스토리지는 대용량 파일을 다루는 사용자 누구에게나 이상적이다. 예컨대 대용량 영상을 복사해 내보내야 하는 콘텐츠 제작자가 대표적이다. 그러나 게이머에게는 라이젠 6000의 RDNA2 그래픽 코어가 돋보일 것이다. AMD는 라이젠 7 6800U CPU 상에서 ‘둠 이터널(Doom Eternal)’, ‘와치 독스: 리전(Watch Dogs: Legion)’, ‘위처 3(The Witcher 3)’ 같은 게임을 1080p 해상도로 실행할 수 있다고 설명했다. 즉, 얇고 가벼운 노트북과 ‘게이밍’이 상호 배타적인 요소가 아님을 의미한다. 또 보안에 각별히 신경 쓰는 사용자라면 마이크로소프트 플루턴(Microsoft Pluton)을 지원하는 라이젠 6000이 적합하다. 플루턴은 PC 보안에 가해지는 물리적 공격을 보호함으로써 TPM을 보강하는 보안 전용 프로세서다. 이런 차이점은 앞으로 확대될 수 있다. 예를 들어, 칩의 아키텍처 및 프로세스 노드로 인해 성능에서 차이가 있을 수 있다. 인텔의 12세대 CPU는 성능 코어와 효율 코어가 함께 내장된 하이브리드 아키텍처를 기반으로 하는데, 이는 프로세싱에서 강점으로 작용할 수 있다. AMD의 경우 라이젠 6000 CPU 생산에 사용되는 6나노 공정으로 인해 배터리 지속시간이 길어졌다. AMD는 AMD 칩이 탑재된 노트북이 최대 24시간 지속한다고 주장했다. AMD 데스크톱 vs. 인텔 데스크톱 데스크톱에서는 CPU 선택폭이 훨씬 넓다. 인텔은 12세대 앨더 레이크 프로세서의 나머지 제품을 출시했고, 조만간 시판할 예정이다. AMD는 5800K의 3D 캐시 버전과 앞으로 출시될 라이젠 7000 프로세서에 대한 정보를 공개했다. 기본적으로 현재 이용할 수 있는 선택지는 인텔 12세대 앨더 레이크나 라이젠 5000이다. 아니면 올 연말까지 상황 변화를 지켜봐야 한다. 당연한 말이지만, 무언가가 필요해지면 구매를 해야 한다. 그러나 현재는 그래픽 카드가 기근이므로 적정 가격의 GPU를 기다리면서 CPU를 까다롭게 살펴보는 것도 나쁘지 않을 것이다. 현재까지 입수된 데스크톱 CPU에 대한 핵심 정보를 정리했다. AMD 라이젠 7 5800X3D(2022년 봄 출시 예정) : 집중적으로 주목을 받는 것은 차세대 라이젠 7000 칩이겠지만, 라이젠 5000이 단종되기 전 흥미로운 제품을 내놓을 것으로 보인다. 2021년 테스트를 완료한 3D V-캐시가 5800X3D에 탑재되고, 이에 따라 L3 캐시가 64MB에서 96MB로 늘어난다. 게임 등 애플리케이션 성능이 증가하는 실질적인 효과를 볼 수 있으며, AMD는 성능이 보강된 5800X3D가 자사 라이젠 9 5900X와 인텔의 최상위 코어 i9-12900K보다 더 빠르게 게임을 실행할 수 있다고 주장했다. CES 2022에서 배포된 샘플 벤치마크에 따르면, 5900X와 비교할 때 ‘와치 독스’에서 성능이 40% 개선됐으며, ‘파 크라이 6(Far Cry 6)’, ‘기어스 5(Gears 5)’, ‘파이널 판타지 XIV(Final Fantasy XIV)’에서 20% 개선됐다. i9-12900K와 비교했을 때도 파이널 판타지 XIV에서 성능이 20% 개선됐다. 라이젠 7000 시리즈(2022년 하반기 출시 예정) : 라이젠 7000에 대해서 현재까지 알려진 사실은 많지 않지만, 기본적인 정보는 있다. 라이젠 7000은 5나노 공정에서 제작되며, PCIe 5.0과 DDR5 메모리를 지원하며 새로운 AM5 소켓을 적용한다. 5나노 공정이 성능에 주는 영향은 지켜봐야 알겠지만, 일반적으로 더 미세한 공정으로 이동할수록 성능이 현저하게 개선된다. 여기에 PICe 5.0 및 DDR5이 더해지면 라이젠 7000으로 실행하는 게임과 애플리케이션의 속도는 날아다니는 것처럼 빠를 것이다. 문제는 인텔의 최고급 칩만큼 빠를 것이냐는 것이다. 인텔이 올가을 13세대 랩터 레이크(Raptor Lake) CPU를 출시할 가능성이 있기 때문에 특히 주목해야 할 부분이다. 현재 라이젠 7000을 둘러싼 가장 구체적인 정보는 AM5 소켓과 관련 있다. AMD는 PGA(핀이 프로세서 위에 위치함)를 버리고 LGA(핀이 메인보드 소켓 안에 위치함)를 선택했다. 즉, 사용자는 인텔 칩과 마찬가지로 라이젠 7000 CPU를 실수로 떨어뜨리지 않을까 하는 걱정을 조금은 덜 수 있지만, 소켓 핀이 망가졌을 때는 더 많은 노력을 투입해야 한다. AM5의 쿨러 규격은 구형 AM4와 동일하다. 따라서 레이스 프리즘(Wraith Prism)의 인기 쿨러를 계속 사용할 수 있다. 인텔 12세대 앨더 레이크(2022년 1월 출시 예정) : 인텔이 CES 2022에서 발표한 23종의 추가 앨더 레이크 CPU 대부분은 오버클럭을 지원하지 않는다. 이들 제품은 기성품이나 커스텀 빌드를 위한 구매 시 마주하게 될 프로세서다. 한가지 예외는 예기치 않게 공개된 코어 i9-12900KS로, 최대 속도를 5.5GHz까지 끌어올릴 수 있다. 인텔은 엔트리급인 셀러론, 펜티엄, i3부터 전문가용 수준인 i9에 이르기까지 모든 사용자 계층을 수용할 수 있다. 현재 라이젠 3 5000은 구입할 수 없기 때문에 엔트리급 사용자의 요구사항을 충족하는 유일한 업체는 인텔뿐이고, 이는 상당 기간 지속할 것이다. 통합 그래픽이 필요 없는 사용자 역시 더 저렴한 것으로 알려진 몇몇 CPU의 F 시리즈를 선택할 수 있다. 또한 인텔 프로세서는 전기 요금이 비싸거나 더운 지역에 거주하는 사용자에게도 적합하다. 최고 TDP 등급이 65W로, 전력 소비량이 전반적으로 더 적다. 하이브리드 아키텍처가 아닌 전체 코어가 성능 코어로 구성된 최고 등급 칩을 기대하는 사용자는 계속해서 출시를 기다려야 한다. 사실 하이브리드 아키텍처는 앨더 레이크의 고급 기능으로, 성능 코어만 보유한 CPU는 코어 i5, i3에만 있다. 언락된 프로세서인 K 칩과 고정형 코어인 i7 및 i9는 모두 성능 및 효율 코어가 혼재한다. 다행인 것은 앨더 레이크 메인보드가 곧 출시되므로 적정 가격의 칩셋을 기다리지 않아도 된다. 중급 및 엔트리급 빌드에 적합한 메인보드는 H670, B660, H610으로, 과거 코어 i5 칩의 경우 20~30만 원 대 메인보드만 선택할 수 있었던 고충이 해결됐다. 계속 주목할 것 CES 2022는 노트북 및 데스크톱 CPU의 세부 사항이 공개되는 시작점에 불과하다. 앞으로 성능과 배터리 지속 시간 등에 대한 정보가 계속해서 공개될 것이다. 추가 정보가 공개되면 AMD와 인텔 제품 가운데 선택할 제품의 기준이 명확해질 것이다. AMD와 인텔이 앞으로 출시할 제품의 기술적 차이에 대한 정보는 충분히 공개된 편이다. editor@itworld.co.kr

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"100번 강조해도 지나치지 않을" DNS 개선하는 8가지 단계

DNS는 인터넷 및 현대 디지털 비즈니스의 모든 측면에서 운영을 위한 필수 요소다. DNS는 높은 가용성과 예비성, 안정성이 필요한 서비스로 기업의 애플리케이션과 비즈니스 운영을 위해 절대적으로 중요하다. DNS에 장애가 발생하면 비즈니스가 중단되고 조직의 미래가 위태로워진다. DNS의 문제는 구성 파일의 작은 실수 하나가 전체 DNS에 파급 효과를 일으켜 회사 운영의 모든 측면에 타격을 입힐 수 있다는 점이다. DNS 장애가 발생하면 고객은 제품을 사용할 수 없고 회사는 돈을 벌 수 없다. 견고한 DNS 구성 관리 방안을 마련하지 않으면 사소하지만 큰 비용을 유발하는 실수에 취약한 상태가 된다. DNS 변경은 워낙 흔히 일어나는 일이고 방법도 간단해서 위험한 비즈니스 작업이라는 인식이 거의 없다. 규모가 작은 조직에서는 개발 팀이 자체 DNS 서버를 관리하는 경우도 있고 그 외의 다른 방법으로 즉석에서 DNS를 변경하기도 한다. 조직의 규모가 커지고 복잡해지면 DNS 서버의 수와 DNS를 변경할 수 있는 사람들의 수도 대체로 함께 증가한다. 많은 사람들이 변경 작업을 하게 되면 수시로 문제가 발생한다 해도 놀랍지 않다. 사실 아무 문제가 없다면 그게 더 놀라운 일일 것이다. DNS 중단을 유발하는 원인은 인적 실수, 소프트웨어 문제, 하드웨어 장애를 비롯해 여러가지다. 그러나 가장 흔한 DNS 중단 원인은 올바르지 않은 구성 파일이 DNS 서버에 배포되는 것이다. 적절한 DNS 위생 절차가 없는 작은 기업에서 견고한 DNS 관리 프로세스를 확보하기 위해 취할 수 있는 조치는 무엇일까? 모든 기업이 전체적인 DNS 품질을 개선해 애플리케이션을 원활하게 운영하기 위해 실천해야 하는 8가지 단계를 소개한다. 1단계 : 리비전 제어를 사용해 DNS 구성 관리 DNS 인프라의 품질을 개선하기 위해 할 수 있는 가장 단순하고 가장 기본적인 조치다. 기본적으로 DNS 구성은 일반 텍스트 파일이다. 많은 DNS 제공업체가 더욱 쉬운 변경 작업을 위해 이러한 구성 파일에 대한 프론트엔드 제어판을 제공하면서도 변경이 미치는 영향을 명확히 알려주지 않는다. 따라서 이런 제어판을 사용하지 말고, 대신 표준 텍스트 파일 형식을 사용해 구성 파일을 관리해야 한다. 일반 파일 형식을 택하면 애플리케이션 소스 코드를 관리하는 데 사용하는 리비전 제어 프로그램을 똑같이 사용해서 구성 파일도 손쉽게 관리할 수 있다. 대부분의 기업에서 이 프로그램은 깃(Git)의 변형 중 하나일 것이다. 현재 조직에 당연히 소스 코드 관리 프로세스가 있을 것이므로 이와 동일한 프로세스 또는 비슷한 프로세스를 DNS 구성 파일을 관리하는 데도 사용하면 된다. 간단한 변화지만 이를 통해 구성 검토, 승인 워크플로우 같은 다른 많은 프로세스도 자연스럽게 개선되며, 특정 변경이 애플리케이션에 영향을 미친 경우 이 변경을 추적하는 역량도 개선된다. DNS 서비스를 오류 없이 매끄럽게 운영하기 위한 필수적인 기본적 조치다. 2단계 : 필요한 모든 DNS 변경 검토 리비전 제어 프로그램을 사용해서 변경을 관리하게 되면 모든 변경이 검토와 승인을 거치도록 해야 한다. 마찬가지로 애플리케이션 소스 코드를 다룰 때와 동일하게 분기, 풀 요청, 병합을 사용해 가능하다. 모든 변경의 승인을 위한 프로세스를 정립하라. 모든 변경은 프로덕션 구성에 적용되기 전에 한 명 이상의 검토를 거쳐야 한다. 이 검토 프로세스에는 구문 오류, 올바르지 않은 DNS 설정 및 기타 잠재적인 문제에 대한 확인이 포함되어야 한다. DNS 구성 문제는 명확히 드러나지 않을 수 있으므로 풍부한 관련 지식을 갖춘 검토자의 철저하고 체계적인 검토가 필요하다. 3단계 : 변경 목적은 모두 문서화 모든 변경을 문서화해야 한다. 위의 단계를 따른다면 코드 체크인 주석과 풀 요청 프로세스를 사용하면 된다. DNS 변경을 문서화하면 나중에 문제가 나타나거나 호환되지 않는 변경이 발생할 때 도움이 된다. 이전 변경이 이뤄진 이유를 알면 문제를 해결하는 데 도움이 되고, 특정 변경이 적절하거나 적절하지 않은 이유도 더 정확히 파악할 수 있다. 4단계 : 구성 배포 프로세스 자동화 구성 파일 관리 프로세스를 마련했다면 구성 파일 업데이트를 프로덕션 DNS에 배포하는 과정을 자동화하는 프로세스를 구축해야 한다. 이 프로세스를 자동화하면 올바르지 않은 변경이 프로덕션으로 푸시되거나 단순한 사람의 실수로 인해 DNS에 장애가 발생하거나 좋지 않은 결과가 일어날 가능성을 줄일 수 있다. 배포 프로세스 중에 한 구성 파일의 변경 내용을 복사해서 다른 구성 파일에 붙여 넣는 수작업을 한다면 실수를 저지르고 DNS 버그가 유입될 가능성이 훨씬 더 높아진다. 변경을 자동으로 배포하면 일관적이고 안정적으로 변경이 적용되도록 보장할 수 있다. 자동화된 배포 시스템에는 자동화된 롤백 메커니즘이 포함되어야 한다. 리비전 제어 프로세스를 확장한 형태일 수도 있고, 별도의 배포 롤백 프로세스일 수도 있다. 변경을 신속하고 효과적으로 되돌릴 수 있는지 여부에 따라 그 실수의 여파가 소소한 불편함에 그칠 수도, 막대한 중단 사태로 이어질 수도 있다. 5단계 : 더 정교한 변경 관리 시스템으로 발전 DNS의 복잡성이 높아지면 이미 구축한 단순한 버전 제어 시스템 위에 완전한 변경 관리 시스템을 배치하는 것이 바람직할 수 있다. 완전한 변경 관리에는 변경 요청 양식, 승인 요청, 여러 팀의 서명과 같은 절차가 포함될 수 있다. 부담스러운 변화로 보일 수 있지만 DNS 구성은 결코 대충 넘길 수 있는 분야가 아니다. 단순한 DNS 변화 하나가 조직 내의 많은 팀에 영향을 미칠 수 있으므로 변경을 하기 전에, 또는 더 나아가 변경 제안이 수락되기 전에 각 팀의 의견을 구해야 한다. 그렇게 하면 나중에 많은 골칫거리를 예방할 수 있다. 변경 관리 시스템의 규모와 복잡성은 조직 및 다른 소프트웨어 관리 프로세스의 크기와 복잡성에 따라 좌우된다. 6단계 : 독립적인 DNS 제공업체 사용 고품질의 DNS를 위해서는 구성 관리만으로는 부족하다. 고품질의 운영 환경도 필요하다. 기존 서비스 제공업체 중 상당수가 DNS 서비스를 제공하므로 손쉽게 활용할 수 있다. 특히 주요 클라우드 제공업체는 고품질의 DNS 서비스를 제공한다. 그러나 클라우드 서비스를 포함한 다른 서비스를 함께 제공하는 업체의 DNS 서비스를 사용할 때는 주의가 필요하다. 서비스 중단이 발생하면 중단 중에 정상적으로 운영해야 하는 가장 중요한 툴은 DNS다. 다른 대부분의 중단 문제를 진단하고 복구하는 데 DNS가 필요하다. DNS까지 함께 다운되면 중단 기간이 훨씬 더 길어진다. 그 반대 역시 마찬가지다. DNS 문제가 발생한 상황에서 최악의 경우는 애플리케이션 생태계 내의 다른 서비스에 의한 중단까지 겹치는 것이다. 다른 서비스 없이 오로지 DNS 서비스만 제공하는 고품질 DNS 제공업체를 사용함으로써 이와 같은 문제를 피할 수 있다. 이렇게 하면 DNS(그리고 DNS와 관련한 모든 문제)를 애플리케이션의 다른 서비스와 격리해서 DNS와 관련된 장시간 중단 가능성을 낮출 수 있다. 선택한 업체가 현재 우리 회사와 계약한 서비스 제공업체(클라우드 업체 등)에 의존하지 않는지도 확인해야 한다! AWS에 중단이 발생하더라도 독립적인 DNS 제공업체는 정상 운영되어야 하는데, 그 DNS 제공업체도 AWS에 의존한다면 불가능한 일이다. 자체 DNS를 운영하는 조직도 있다. 자체 운영을 선택할 경우 애플리케이션의 나머지에서 독립적인 리소스를 사용해 운영해야 한다. 이 말은 애플리케이션의 나머지 부분과 다른 데이터 센터, 다른 가용성 영역, 나아가 다른 클라우드 지역(region)에서 DNS를 운영해야 한다는 것을 의미한다. 7단계 : 내부 DNS와 외부 DNS 분리 6단계에서 한 걸음 더 나아가 보자. 회사 내에 필요한 DNS가 있고, 고객이 의존하는 외부 DNS가 있다. 내부 DNS는 이메일, 통신 툴과 같은 내부 문서, 내부 시스템과 기타 내부 프로세스에 접근할 수 있게 해준다. 외부 DNS는 고객이 회사의 애플리케이션, 제품, 서비스에 접근할 수 있게 해준다. 이 두 가지 DNS 수요가 각기 다른 제공업체에 의해 처리되도록 해야 한다. 외부 DNS가 다운될 때 내부 DNS까지 다운되면 문제를 고치기가 훨씬 더 어려워진다. 2021년 10월 페이스북이 다운되었을 때 메타가 애플리케이션 수정에 그렇게 오랜 시간이 걸린 이유가 바로 이것이다. 반대로도 마찬가지다. 내부 DNS가 다운될 때 이 문제가 외부 고객에까지 확산되지 않도록 해야 한다. 이러한 종류의 문제를 방지하기 위해서는 다른 DNS 구성 및 구성 프로세스와 함께 서로 다른 제공업체를 사용하는 것이 중요하다. 8단계. 제공업체 이중화로 예비 DNS 확보 한 단계 더 나아가서, 제공업체를 두 곳으로 정해 프로덕션 DNS를 구축하는 방법이 있다. 하나를 주 제공업체로 사용하고, 다른 하나를 백업 제공업체로 사용하는 것이다. 이렇게 하면 주 DNS 제공업체가 다운되더라도 백업 제공업체로 신속하게 프로덕션 DNS를 전환할 수 있다. 백업 제공업체에는 DNS 구성의 완전하고 정상 작동하며 테스트를 거친 복사본이 항상 준비된 상태여야 한다. 그래야 필요할 때 즉시 가동할 수 있기 때문이다. 위에 권장된 자동 배포 프로세스를 구현했다면 이 프로세스를 더 쉽게 진행할 수 있다. 자동화된 프로세스를 두면 주 제공업체와 백업 제공업체 간에 변경 사항이 동기화 상태를 유지한다. DNS는 처음부터 높은 가용성과 신뢰성을 목표로 설계해야 한다. 또한 DNS 인프라를 설계할 때는 보안에 대해서도 생각해야 한다. 예비 시스템을 두고, DNS 접근을 엄격하게 제어해야 한다. 마지막으로, DNS 모니터링은 시스템의 원활한 동작을 유지하기 위해 중요하다. 문제가 발생할 때 최대한 신속하게 조치를 취할 수 있도록 문제를 알려주는 툴이 필요하다. DNS 중단은 흔히 발생하는 일이지만 그 때마다 회사 전체가 멈출 필요는 없다. 적절한 프로세스와 툴을 사용하면 중단의 영향을 최소화하고 원활한 비즈니스 운영을 지속할 수 있다. editor@itworld.co.kr

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데이터|분석 | 클라우드 2021.12.30

클라우드 DW를 선택하는 방법과 주요 솔루션 13가지 비교

엔터프라이즈 데이터 웨어하우스(EDW)는 전사적으로 모든 역사적 데이터를 저장하는 통합 데이터베이스로 분석에 최적화돼 있다. 최근, 데이터 웨어하우스를 구축하는 기업은 온프레미스보다 클라우드에 데이터 웨어하우스를 구축하는 경우가 많다. 또한, 전통적인 데이터 웨어하우스 대신 쿼리를 지원하는 데이터 레이크를 활용한다. 이밖에 역사적 데이터와 스트리밍 라이브 데이터의 결합 여부도 EDW 프로젝트에서 중요한 결정 사항이다. 데이터 웨어하우스(Data warehouse)는 일반적으로 역사적 데이터를 저장하기 위해 2개 이상의 데이터 소스로 만든 분석(관계형) 데이터베이스다. 페타바이트급까지 크기가 커지기도 한다. 데이터 웨어하우스는 복잡한 쿼리를 실행시키고 보고서를 생성하는 상당한 컴퓨팅 및 메모리 리소스를 갖춘 경우가 많으며, 종종 비즈니스 인텔리전스(BI) 시스템과 머신러닝의 데이터 소스 기능을 한다. 트랜잭션 운영 데이터베이스의 쓰기 처리량 요건은 생성할 수 있는 인덱스의 종류와 수를 제한한다(인덱스가 많을 수록 추가되는 레코드당 쓰기와 업데이트가 많아지며 경합이 증가할 수 있음). 이로 인해 운영 데이터베이스에 대한 분석 쿼리가 느려진다. 데이터를 데이터 웨어하우스로 내보낸 후, 별개 OLTP(Online Transaction Processing) 데이터베이스의 쓰기 성능에 영향을 주지 않고 상당히 좋은 분석 쿼리 성능으로 데이터 웨어하우스에서 필요한 모든 것을 인덱스 처리할 수 있다. 데이터 마트에는 특정 비즈니스 라인을 대상으로 한 데이터가 포함돼 있다. 데이터 마트는 데이터 웨어하우스에 종속적일 수도, (운영 데이터베이스나 외부 소스에서 가져오는 형태로) 독립적일 수도 있다. 또는 둘이 혼합될 수도 있다. 자체 형식으로 데이터 파일을 저장하는 데이터 레이크는 ‘읽기 스키마(Schema on read)’다. 레이크에서 데이터를 읽는 애플리케이션은 데이터에 독자적인 유형과 관계를 적용해야 한다는 의미이다. 반면 전통적인 데이터 웨어하우스는 ‘쓰기 스키마(Schema on write)’다. 데이터 유형과 인덱스, 관계가 데이터 웨어하우스에 저장된 대로 데이터에 적용된다. 현대적인 데이터 웨어하우스는 구조화된 데이터, 반구조화 된 데이터를 처리하고 동시에 쿼리할 수 있는 경우가 많다. 또한, 역사적 데이터와 스트리밍 된 최근 데이터를 동시에 쿼리할 수 있다. 클라우드 데이터 웨어하우스 vs. 온프레미스 데이터 웨어하우스 기업은 온프레미스, 클라우드, 또는 하이브리드로 데이터 웨어하우스를 구현할 수 있다. 과거 데이터 웨어하우스는 항상 온프레미스였다. 그러나 온프레미스 서버의 확장성 부족과 자본 비용이 문제가 되자, 관련 업체가 데이터 웨어하우스 어플라이언스를 제공하기 시작하면서 온프레미스 EDW 도입이 늘어났다. 다시 지금은 데이터 웨어하우스의 일부나 전부를 클라우드로 옮기는 추세다. 클라우드 데이터 웨어하우스의 확장성 이점으로 활용하기 위해서다. 또 다른 클라우드 서비스와 쉽게 연결할 수 있는 것도 장점이다. 클라우드에 페타바이트급 데이터를 집어넣을 때의 단점은 운영 비용이다. 클라우드 데이터 스토리지 비용, 클라우드 데이터 웨어하우스 컴퓨팅 및 메모리 리소스 비용 등이 모두 여기에 포함된다. 클라우드에 페타바이트에 달하는 데이터를 업로드하는 시간을 우려할 수도 있는데, 대형 클라우드 업체는 고용량 디스크 기반 데이터 전송 서비스를 제공한다. 속도 및 확장성 관련 요건 데이터 웨어하우스는 분석 쿼리를 신속히 실행할 수 있도록 설계된다. 과거 온프레미스 데이터 웨어하우스의 경우 역사적 데이터에 토대를 둔 여러 쿼리 보고에 통상 하루 이상이 소요됐다. 반면 현대적인 클라우드 데이터 웨어하우스는 성능이 더 빠르다. 오늘날 애널리스트는 역사적 데이터에 더해 스트리밍 데이터를 기반으로 쌍방향 쿼리를 실행하고, 더 많은 쿼리로 더 세밀한 분석을 해야 하기 때문이다. 클라우드 데이터 웨어하우스는 필요에 따라 CPU 용량을 확장할 수 있도록 설계됐다. 따라서 페타바이트 용량의 데이터를 대상으로 한 쌍방향 쿼리 반응 시간도 몇 분에 불과하다. 일부 클라우드 데이터 웨어하우스는 쿼리를 다시 시작하지 않고 쿼리를 실행하는 동안 CPU 리소스를 늘리고, 이후 데이터 웨어하우스가 유휴 상태일 때 이를 다시 줄인다. 이와 같은 공격적인 확장과 축소를 통해 총비용을 낮추면서 높은 성능을 누릴 수 있다. 열 기반 vs. 행 기반 스토리지 행 지향 데이터베이스는 레코드를 기준으로 데이터를 정렬하며, 일반적으로 1개의 데이터베이스 행을 1개 스토리지 블록에 저장한다. 전체 행을 1번의 읽기 작업으로 검색할 수 있다. 행 지향 데이터베이스는 행 읽기, 쓰기에 효율적이다. 대부분의 트랜잭션 데이터베이스는 행 지향이며, b-트리 인덱스를 사용한다. 열 지향 데이터베이스는 필드를 기준으로 데이터를 정렬하고, 필드와 관련된 모든 데이터를 함께 저장한다. 열 기반 데이터베이스는 열 읽기 및 연산에 효율적이다. 대부분 데이터 웨어하우스는 열로 데이터를 저장하고, 데이터를 많이 압축하며, LSM-트리 인덱스를 사용한다. 읽기에 최적화된 열 지향 데이터베이스인 C-스토어를 설명한 첫 번째 논문은 2005년에 발표됐다. 은 아마존 레드시프트(Amazon Redshift), 구글 빅쿼리(Google BigQuery), 스노우플레이크(Snowflake) 등 현대적인 열 저장 데이터 웨어하우스의 토대가 됐다. 일부 데이터베이스는 행과 열 스토리지(저장소)를 결합한다. OLTP에 행 스토리지를, 분석 쿼리에 열 스토리지를 이용한다. 또 다른 일부는 데이터베이스는 열 스토리지와 행 스토리지에 위치한 데이터를 동시에 쿼리할 수 있다. 모든 필드를 열 기반 스토리지에 집어넣을 수 없을 때 쿼리 속도를 향상시킨다. 인메모리 스토리지와 레이어드 스토리지 디스크의 압축 열 스토어(저장소)보다 더 빠른 것이 있다. 바로 메모리 안(인메모리)의 압축 열 스토어다. 그렇다면 메모리 안 열 스토어보다 더 많은 데이터를 처리하는 방법은 없을까? 해답은 인텔 옵테인(Intel Optane) 같이 PMEM으로 메모리를 보완하는 레이어드 스토리지 시스템이다. 이는 플래시보다 빠르고, DRAM보다 저렴하다. 추가 레이어는 플래시 및 회전형 디스크를 사용할 수 있다. 이런 스토리지에서 핵심은 검색을 늦추지 않고, 또는 더 빠른 레이어로 불필요하게 캐시가 들어가지 못하도록 만들면서 멀티레벨 캐싱을 구현하는 것이다. ETL vs. ELT ETL(추출, 변환, 로드) 도구는 데이터를 추출하고, 원하는 매핑 및 변환 작업을 실행하고, 데이터를 데이터 스토리지 레이어로 로드 한다. ELT 도구는 먼저 데이터를 저장하고, 나중에 변환한다. ELT 도구를 사용할 때 일반적으로 데이터 레이크를 사용한다. 클러스터링 된, 그리고 분산된 클라우드 데이터 웨어하우스 데이터 웨어하우스는 주로 읽기 데이터베이스이기 때문에 OLTP 데이터베이스보다 더 쉽게 클러스터링 할 수 있다. 또 쓰기에 지연을 많이 유발하지 않으면서 지리적으로 데이터 웨어하우스를 분산시키기 좋다. 데이터 웨어하우스에 클러스터링 아키텍처를 구현하면, 쉽게 클러스터에 노드를 추가해 처리 용량을 늘리고 결과가 더 빨리 반환되도록 만들 수 있다. 관리 및 쿼리용 클라우드 UI 거의 모든 클라우드 웨어하우스에 관리와 쿼리를 위한 독자적인 사용자 인터페이스가 있다. 어떤 것은 다른 것보다 더 유용한다. 관리용 UI는 퀴리용 UI보다 상대적으로 더 쉽게 구현할 수 있다. 버튼 하나를 눌러 노드를 추가할 수 있다(또는 오토스케일링용 노드의 최대 숫자를 지정하는 방법도 있다). 일부 클라우드 데이터 웨어하우스는 그래픽 기반 쿼리 빌더를 제공한다. SQL 초보자에게 유용한 도구다. 많은 클라우드 데이터 웨어하우스가 과거 쿼리 결과를 볼 수 있는 히스토리 창을 제공한다. 주요 클라우드 데이터 웨어하우스 에이하나(Ahana), 델타 레이크(Delta Lake), 쿠볼(Qubole)은 데이터 웨어하우스로 시작되지 않고 데이터 레이크에 토대를 두고 있다고 볼 수 있지만, 동시에 AWS 레드시프트, 애저 시냅스, 구글 빅쿼리 같은 데이터 웨어하우스와 같은 기능을 제공한다. 이들 제품에는 이종 페더레이티드(Heterogenous federated) 쿼리 엔진이 추가돼 있다. 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 기능적 경계가 흐려지는 추세라는 의미이다. : 프레스토용 에이하나 클라우드(Ahana Cloud for Presto)는 데이터를 옮기지 않고, 아마존 S3의 데이터 레이크를 데이터 웨어하우스로 바꿔준다. 여러 이종 데이터 소스를 결합할 때도 SQL 쿼리가 빠르다. 프레스토는 모든 크기의 데이터 소스를 대상으로 쌍방향 분석 쿼리를 실행하는 오픈소스 기반 분산형 SQL 쿼리 엔진이다. 프레스토는 하이브(Hive), 카산드라(Cassandra), 관계형 데이터베이스, 사유 데이터 스토어 등에 저장된 데이터를 쿼리할 수 있다. 단일 프레스토 쿼리로 여러 소스의 데이터를 결합할 수 있다. 페이스북은 300PB 규모 데이터 웨어하우스 등 일부 내부 데이터 스토어의 쌍방향 쿼리에 프레스토를 이용한다. 프레스토용 에이하나 클라우드는 아마존에서 실행되며, 상당히 간단한 사용자 인터페이스를 갖고 있고, 엔드 투 엔드 클러스터 라이프사이클 관리를 지원한다. 쿠버네티스에서 실행되며, 확장성이 높다. 카탈로그가 내장되어 있고, 데이터 소스, 카탈로그, 대시보딩 도구와 쉽게 통합할 수 있다. 기본 에이하나 쿼리 인터페이스는 아파치 슈퍼세트(Apache Superset)이다. 머신 러닝을 하는 경우 쥬피터나 제펠린(Zeppelin) 노트북을 사용할 수 있다. 에이하나는 아마존 일래스틱 맵리듀스 및 아마존 아테나 등 다른 프레스토 서비스보다 성능이 3배 빠르다고 주장한다. 아마존 레드시프트 : 아마존 레드시프트(Amazon Redshift)를 이용하면 데이터 웨어하우스, 운영 데이터베이스, 표준 SQL을 사용하는 데이터 레이크의 엑사바이트급 구조 데이터, 반구조 데이터를 쿼리하고 결합할 수 있다. 쿼리 결과를 아파치 파퀘트(Apache Parquet) 같은 공개 형식을 이용하는 S3 데이터 레이크에 쉽게 저장할 수 있다. 이렇게 하면, 아마존 EMR, 아마존 아테나, 아마존 세이지메이커 등 다른 분석 서비스에서 추가 분석도 할 수 있다. : 애저 시냅스 애널리틱스(Azure Synapse Analytics)는 데이터 통합, 데이터 웨어하우징, 빅 데이터를 위한 통합 분석 서비스다. 즉각적인 BI 및 머신 러닝 작업을 할 수 있도록 데이터를 수집, 탐구, 준비, 관리, 제공하며, 서버리스나 전용 리소스를 이용해 데이터를 쿼리할 수도 있다. 애저 시냅스는 스파크나 SQL 엔진을 이용해 쿼리를 실행하며, 애저 머신 러닝, 애저 코그니티브 서비스, 파워 BI와 긴밀하게 통합돼 있다. 데이터브릭스 : 데이터브릭스(Databricks)가 개발한 델타 레이크(Delta Lake)는 아마존 S3, 마이크로소프트 애저 데이터 레이크 스토리지, 구글 클라우드 스토리지, HDFS 같은 기존 유수 스토리지 시스템에 레이크하우스 아키텍처를 구축할 수 있도록 도와주는 오픈소스 프로젝트이다. 데이터 레이크에 트랜잭션, 메타데이터 처리, 데이터 버전 관리, 스키마 적용, 스키마 변화 기능을 추가할 수 있다. 데이터브릭스 레이크하우스 플랫폼(Databricks Lakehouse Platform)은 AWS, 마이크로소프트 애저, 구글 클라우드에서 실행되는 델타 레이크, 스파크, ML플로우를 이용해 데이터 레이크가 제공하는 저비용의 유연한 객체 스토어를 가진 데이터 웨어하우스에 일반적인 데이터 관리 기능을 제공한다. : 구글 빅쿼리(Google BigQuery)는 페타바이트급 서버리스 클라우드 데이터 웨어하우스다. 내부에 BI 엔진, SQL 익스텐션을 통해 이용할 수 있는 머신 러닝 기능이 포함돼 있다. 또 버텍스 AI(Vertex AI)와 텐서플로우(TensorFlow) 등 구글 클라우드 서비스와 통합된다. 빅쿼리 옴니는 빅쿼리를 확대하고, 안토스(Anthos)를 이용해 클라우드 데이터를 분석한다. 데이터 QnA는 빅쿼리에 자연어 프론트엔드를 제공한다. 사용자는 커넥티드 시트(Connected Sheets)를 이용, 구글 시트 빅쿼리 데이터의 수십 행을 분석할 수 있다. 빅쿼리는 파퀘트(Parquet) 및 ORC(Optimized Row Columnar) 파일 형식용 객체 스토리지(구글 클라우드 스토리지), 트랜잭션 데이터베이스(구글 클라우드 빅테이블, 구글 클라우드 SQL), 구글 드라이브 스프레드시트 등 외부 데이터 소스를 대상으로 한 페더레이티드 쿼리를 처리할 수 있다. : 오라클 오토노머스 데이터 웨어하우스(Oracle Autonomous Data Warehouse)는 데이터 웨어하우스 프로비저닝, 구성, 보안, 튜닝, 스케일링, 백업을 자동화한 클라우드 데이터 웨어하우스 서비스이다. 여러 데이터 유형을 대상으로 쉽게 쿼리를 하고, 머신 러닝 분석을 실시할 수 있는 빌트인 컨버지드 데이터베이스 기능, 자동 인사이트, 비즈니스 모델, 데이터 변환, 셀프서비스 데이터 로딩 기능을 지원하는 툴을 포함한다. 오라클 퍼블릭 클라우드, 오라클 클라우드@커스터머를 갖춘 데이터센터 모두에서 이용할 수 있다. : 쿠볼(Qubole)은 머신 러닝, 스트리밍, 애드혹 분석에 사용되는 단순하고 안전한 오픈소스 데이터 레이크 플랫폼이다. AWS, 애저, 구글, 오라클 클라우드에서 이용할 수 있다. 쿠볼은 데이터 레이크에서 데이터세트를 수집하고, 하이브로 스키마를 구축하고, 하이브와 프레스토, 퀀텀, 또는 스파크로 데이터를 쿼리하고, 데이터 엔지니어링 및 데이터 사이언스로 계속 확장할 수 있도록 지원한다. 제펠린이나 주피터 노트북, 에어플로우 워크플로우에서 쿠볼 데이터를 작업할 수 있다. : 록세트(Rockset)는 운영 분석 데이터베이스다. 트랜잭션 데이터베이스와 데이터 웨어하우스 사이의 틈새에 해당되는 제품이다. 록세트는 기가바이트에서 테라바이트급에 이르는 최근, 실시간, 스트리밍 데이터를 분석할 수 있으며, 대부분의 쿼리를 밀리초 이내에 처리하는 인덱스를 구현할 수 있다. 록세트는 OLTP 데이터베이스, 스트림, 데이터 레이크의 구조, 반구조 데이터에 대한 컨버지드 인덱스를 실시간으로 구현하며, RESTful SQL 인터페이스를 지원한다. : 스노우플레이크(Snowflake)는 클라우드를 위해 설계된 동적 확장 가능한 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스다. AWS, 애저, 구글 클라우드에서 실행된다. 스노우플레이크는 물리적으로 분리되어 있지만, 논리적으로 통합된 스토리지, 컴퓨팅, 글로벌 서비스 레이어가 특징이다. 데이터 워크로드는 서로 독립적으로 확장된다. 즉, 스노우플레이크를 데이터 웨어하우징, 데이터 레이크, 데이터 엔지니어링, 데이터 사이언스, 현대적인 데이터 공유, 데이터 애플리케이션 개발에 적합한 플랫폼으로 만들 수 있다. : 테라데이타 밴티지(Teradata Vantage)는 엔터프라이즈 애널리틱스를 위한 멀티 클라우드 데이터 플랫폼이다. 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스, 분석, 새로운 데이터 소스 및 유형을 통합 지원한다. 밴티지는 퍼블릭 클라우드(AWS, 애저, 구글 클라우드), 하이브리드 멀티 클라우드 환경, 테라데이타 인텔리플렉스(Teradata IntelliFlex)로 구축한 온프레미스 환경, VM웨어 기반의 상용 하드웨어에서 실행된다. : 버티카(Vertica)는 주요 퍼블릭 클라우드 및 온프레미스 데이터센터를 대상으로 통합 분석 웨어하우스를 제공한다. 데이터를 옮기지 않고 클라우드 객체 스토리지와 HDFS의 데이터를 통합할 수 있다. 버티카는 2가지 배포 옵션을 지원한다. 버티카 엔터프라이즈 모드(Vertica in Enterprise Mode)는 밀접하게 연동된 스토리지를 갖춘 업계 표준 서버에서 실행되며, 일관된 컴퓨팅 용량을 요구하는 환경에서 최고의 성능을 전달한다. 버티카 에온 모드(Vertica Eon Mode)는 컴퓨팅을 스토리지와 분리한 클라우드 네이티브 아키텍처를 갖고 있다. 동적인 워크로드 관리가 간편하며, 여러 기업 환경에서 사용할 수 있도록 공유 스토리지에 특정 컴퓨팅 리소스를 적용하는 유연성이 특징이다. 버티카 에온 모드는 아마존 서비스와 구글 클라우드 플랫폼에서 이용할 수 있지만, 퍼블릭 클라우드에만 국한되는 것은 아니다. : 얀덱스 클릭하우스(Yandex ClickHouse)는 통합되지 않은 데이터 등 매우 많은 볼륨의 데이터를 관리하고, 실시간으로 맞춤형 데이터 보고서를 생성할 수 있는 오픈소스 기반 열 지향형 OLAP 데이터베이스 관리 시스템이다. 선형으로 증설 가능하며, 스토어로까지 확장할 수 있다. 또 수많은 행과 페타바이트급 데이터를 처리할 수 있다. 클릭하우스는 일반 하드 드라이브에서 작동하도록 만들어져 있다. 데이터 스토리지 GB당 비용이 낮다는 의미이다. 그러나 가용한 경우 SSD와 추가 메모리(RAM)도 이용할 수 있다. 클릭하우스의 경우, 데이터를 여러 샤드(Shards)에 위치시킬 수 있다. 각 샤드를 폴트 톨로런스에 이용되는 복제본 그룹으로 묶을 수 있다. 쿼리는 모든 샤드에서 병렬로 처리된다. 클릭하우스는 비동기 멀티 마스터 복제를 사용한다. 가용한 복제본에 쓰기를 한 후, 백그라운드의 남은 복제본에 분산을 시킨다. 얀덱스, 알티니티(AWS), 알리바바, 스버클라우드(SberCloud), 텐센트의 클라우드 서비스로 이용할 수 있다. : 엘로우브릭 데이터 웨어하우스(Yellowbrick Data Warehouse)는 대부분의 복잡한 배치, 실시간, 쌍방향, 혼합 워크로드에 맞게 설계된 현대적이고, 병렬 처리가 가능한 분석 데이터베이스다. 프라이빗 데이터센터, 여러 퍼블릭 클라우드, 네트워크 엣지 등 필요한 곳에 데이터 웨어하우스를 프로비저닝 할 수 있다. 엘로우브릭은 데이터 레이크 보강과 데이터 웨어하우스에 활용할 수 있다고 설명한다. 클라우드 데이터 웨어하우스를 평가할 때 관리에 있어 단순성, 높은 확장성, 높은 성능, 통합성, 비용 등을 고려해야 한다. 솔루션 업체에 기존 제품 사용자에게 직접 문의할 수 있는지 요청하는 것도 좋다. 특히 대규모로 배포할 생각이라면 매우 중요하다. 또한, 독자적으로 개념 증명을 실시해야 한다. 마지막으로 현재 업체가 지원하는, 또는 계획하고 있는 머신 러닝 기능을 검토해야 한다. 데이터 웨어하우스의 가치 가운데 상당수는 예측 분석에서 비롯되기 때문이다. editor@itworld.co.kr

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칼레이도스코프 리뷰 | 두 문서의 사소한 차이까지 찾아 낸다

두 문서를 나란히 놓고 직접 비교해서는 어떤 부분이 바뀌었는지 모두 파악하기가 쉽지 않다. 그래서 지난 수십 년간 2개 파일 혹은 그 이상의 파일을 비교해 각 차이점을 알려주는 유틸리티가 존재했다. 마이크로소프트 워드, BB에디트(BBEdit), 명령줄, 기타 앱 등에서 이런 기능을 지원했다(단, 애플의 페이지(Pages)는 예외였다). 이런 툴은 일반 텍스트나 리치 텍스트에 초점을 맞추는 등 각자 강점이 있었다. 또 디스플레이 제어 및 상충되는 요소 통합과 관련해 몇 가지 추가 기능을 제공하는 툴도 있었다. 칼레이도스코프(Kaleidoscope)는 기존의 이런 툴이 제공했던 기능보다 더 많은 기능을 제공하는 맥용 앱이다. 이 앱은 문서를 나란히 또는 통합된 방식으로 일반 텍스트, RTF, 워드, PDF 파일 등 여러 형식의 문서를 비교하고 차이가 있는 내용을 보여준다. 2개 이미지를 조사해 픽셀 별 차이도 확인할 수 있다. 디렉터리 내용을 비교하거나, P4, 서브버전(Subversion), 버전(Versions), 엑스코드(Xcode) 같은 유명한 버전 관리 및 개발자 툴과도 통합된다. 다른 툴을 설치할 필요가 없다. 필자는 오래 전부터 이런 비교 앱과 기능을 사용했는데, 그중에서도 최고가 바로 칼레이도스코프다. 버전 3에서는 더 성능이 개선됐다. 버전 2에서 새로 도입된 기능과 개념이 성숙했고 인터페이스도 향상됐다. 이 앱은 최소한의 필요 요소에만 시선을 집중할 수 있도록 미니멀 디자인을 채택했다. 그러면서도 색상 적용, 하이라이트 선택, 연결선 등 시각적으로 직관적이다. 비교 대상 파일, 이미지, 디렉터리 간 바뀐 범위, 정확히 다른 부분을 쉽게 한눈에 파악할 수 있다. 하나 이상의 유사한 문서, 이미지, 폴더 등의 요소를 비교 창으로 끌어 옮기거나, 메뉴 명령이나 툴 모음 버튼으로 추가할 수 있다. 이뿐만이 아니다. 업체에 따르면, 각 ‘범위’는 최상단에 항목의 목록을 표시할 수 있고, 사용자는 A 버전(왼쪽)과 B 버전(오른쪽)을 선택할 수 있다. 나열된 파일이나 디렉터리 옆 문자를 클릭해 해당 위치로 불러올 수 있으며, 스왑(Swap) 버튼으로 라벨과 위치한 면을 교체할 수 있다. 아마 대부분 사용자는 텍스트를 비교하기 위해 이 앱을 이용할 텐데, 문서 비교의 경우, 3가지 보기(View) 방식을 제공한다. 블록(Blocks)과 플루이드(Fluid), 유니파이드(Unified)다. 블록은 가장 일반적인 형태의 보기다. 텍스트를 문장 별로 끊어 나란히 배열한다. 다른 쪽에 변경 사항이 많다면 다른 한쪽에 수직으로 많은 공백이 있을 수 있다. 플루이드와 유니파이드는 문서 텍스트, 프로그래밍이나 디버깅에 더 알맞은 보기 형태다. 플루이드는 모든 단락을 한 번에 표시하고, 왼쪽과 오른쪽 문서의 관계를 직선과 곡선을 사용해 보여주면서 수직 공간을 가능한 압축해 표시한다. 스크롤을 하면, 줄들이 동기화되면서 업데이트된다. 유니파이드 보기의 경우, 칼레이도스코프는 변경되지 않은 단락은 흘리고, 변경된 단락은 중첩하는 단일 보기를 제공한다. 중첩된 단락을 왼쪽 여백에 A 및 B로 표시한다. 칼레이드스코프는 서식이 포함된 문서를 비교할 때 완벽에 가깝지만, 변경 사항을 일반 텍스트 파일로만 병합할 수 있다. 키보드 단축키를 사용해 간단히 병합을 하거나, A에서 B로, 또는 반대로 변경 사항을 복사할 수 있다. 보통 이런 앱은 파일 버전을 구분하는 것이 목적이므로, 이미지 비교는 고급 기능이다. 텍스트처럼 요소를 병합하는 것보다 오히려 차이를 파악해 대안을 조사하는 쪽이라고 할 수 있다. 칼레이드스코프는 자신이나 다른 사람이 여러 버전을 만들었을 때, 그리고 마지막 버전을 바로 알 수 없을 때 올바른 버전의 이미지를 파악하는 데도 도움이 된다. 두 개의 이미지를 불러와 나란히 놓고 보거나, 같은 보기에서 교체할 수 있다. 스플리트(Split) 보기와 디퍼런스(Difference) 보기가 가능한데 각각 장점이 있다. 스플리트 보기는 분할선을 끌어와 각도를 바꿔 차이점을 포착할 수 있다. 고대비의 디퍼런스 보기는 변경 사항을 검은색으로 표시하기 때문에 한눈에 들어온다. 많은 스탠드얼론 프로그램이 파일과 디렉터리 동기화 기능을 제공하지만, 칼레이도스코프에 포함된 기능은 네트워크 공유 볼륨을 포함해 버전 컨트롤 시스템 대신 디렉터리로 파일을 관리하는 사용자에게 도움을 준다. 코드 및 텍스트용 버전 컨트롤 시스템으로 사용하려면, 칼레이도스코프 대화상자(Kaleidoscope > Integration)에서 이를 연결하는 방법을 참조하거나, 12개 앱과 시스템 중 하나를 옵션으로 선택할 수 있다. 맥 몬터레이(Monterey)에서 단축어로 앱을 호출하는 것이 대표적이다. 이 앱의 유일한 단점은 가격이다. 149달러를 들여 문서와 이미지의 전과 후를 비교하려는 이는 많지 않을 수 있다. 하지만 이 앱은 매우 유용하고, 기능은 비교 대상이 없을 정도로 우수하다. 필요한 사람이 사용하면 초 단위에서 분 단위까지 연간 수십 시간을 절약해 줄 것이다. 버전 3는 맥OS 11 빅서(Big Sur) 이상이 필요하다. 개발 업체인 레터 오프너(Letter Opener) 웹사이트에서 직접 구매하거나 맥 앱 스토어를 이용하면 된다. 직접 구입한 버전과 앱 스토어 버전은 설정이 조금 다르지만, . 파일 간 차이점을 찾는 전문가급 툴을 찾는다면 칼레이도스코프가 정답이다. editor@itworld.co.kr

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킨들 페이퍼화이트 리뷰 | '품질도 가격도' 이북 리더의 기준을 높였다

아마존의 지난 킨들 페이퍼화이트(Kindle Paperwhite) 업데이트는 파격적이었다. 당시 필자는 4세대 모델을 리뷰하면서 ‘거침 없는 혁신’이라고 표현했고, 무엇보다 방수 기능 추가와 2배 늘어난 스토리지를 두드러진 업그레이드로 꼽았다. 최신 5세대 킨들 페이퍼화이트의 변화는 4세대만큼 혁신적이지는 않다. 더 커진 6.8인치 화면을 제외하면 나머지는 기존 특성을 약간 개선한 정도다. 즉, 디지털 읽기 경험을 더 편안하게 만들고, 가격이 더 비싸졌다. 킨들 페이퍼화이트(2021)의 주요 규격과 특징은 다음과 같다. 스토리지 : 8GB 스탠더드 버전 또는 32GB 시그니처 에디션 디스플레이 : 6.8인치, 300ppi, 16단계 그레이스케일 전면 조명 : 17 LEDs, 조정 가능한 색온도(화이트/앰버) 크기 : 175.2×124.6×8.1mm 중량 : 205g(8GB 버전), 208g(32GB 시그니처 에디션) 연결 : Wi-Fi 5(802.11ac), 블루투스 배터리 지속시간 : 1회 충전 시 최대 10주 충전 : USB-C 포트 (두 버전), 또는 선택 사양인 10W 치(Qi)-인증 무선 패드(시그니처 에디션) 특별 제안 : 광고 없는 버전은 20달러 추가. 이후 광고를 제거할 시에도 20달러 추가 가격 : $140(광고 지원), $190(광고 지원 시그니처 에디션) 2021년형 페이퍼화이트의 규격을 보면 2가지 모델이 마치 2018 모델의 개별 업데이트처럼 느껴진다. 아마존 기본 킨들의 (2019년 마지막으로 업데이트됨) 업그레이드처럼 보이기도 한다. 이 중급형 e-리더에는 화면 밝기 자동 조정 등 고급형 킨들의 기능이 속속 추가되고 있다. 더 커진 화면, 차갑고 따뜻한 색조가 가능한 전면 LED 조명 같은 참신한 개선도 있다. 그러나 아마존은 추가 기능을 그냥 제공하지 않는다. 이 중급형 킨들의 가격을 올려 8GB 스토리지 기본 모델은 10달러 더 높은 가격에서 시작한다. 추가 스토리지가 필요한 사람은 여기에 30불을 더해 시그니처 에디션을 구매해야 한다. 또한 셀룰러 모델이 없으므로, 책을 다운로드하려면 와이파이에 연결해야 한다. 이번 리뷰는 광고 없는 시그니처 에디션으로 진행했다. 스토리지는 32GB이고 스탠더드 버전에 없는 2가지 기능, 즉 주변광에 따른 화면 밝기 자동 조정과 무선 충전을 지원한다. 무선 충전을 하려면 10~15달러의 치(Qi) 인증 패드를 따로 사야 한다. 디자인 2021년형 킨들 페이퍼화이트는 간편한 읽기를 위한 제품이다. 전작과 마찬가지로 선명한 300ppi로 텍스트를 표시한다. 인쇄 도서에 관한 업계 표준과 같은 해상도다. 화면은 더 커진 6.8인치 디스플레이다. 덕분에 페이지당 줄 수가 많아지고 줄당 단어 수도 많아져 페이지를 넘기는 횟수가 줄었다(따라서 책의 가장 중요한 부분에서 방해를 덜 받는다). 챕터 사이를 이동할 수 있고, 글꼴은 9가지다. 그림 소설, 매거진, PDF 문서 역시 신속히 넘길 수 있다. 페이지 넘김과 핀치-앤-줌 입력은 텍스트 전용 e북을 쓰는 것 만큼이나 빠르게 느껴졌다. 결과적으로 흑백 페이지이고, LCD 디스플레이 태블릿보다 해상도가 더 낮지만 놀라울 정도로 멋진 읽기 경험을 제공했다. 읽기 경험을 개선한 또 다른 요인은 전면 조명이다. 2018형 페이퍼화이트에는 전면 조명 LED가 4개 였지만 이번 제품에선 17개로 늘어났다. 밝고 골고루 빛나므로 밝은 외부 상황과 어두운 실내 모두에서 사용할 수 있다. 시그니처 에디션에서는 자동 밝기 조정을 켜두면 어떤 조명 조건에서도 편하게 책을 읽을 수 있다. 혹은 수동으로 0(가장 어두움)부터 24(가장 밝음) 사이에서 선택할 수도 있다. 또한 LED는 이제 차갑고 따뜻한 색 온도를 지원한다. 코보(Kobo)의 클레어 HD(Clare HD) 같은 경쟁 제품이 몇 년 동안 지원하던 기능을 이제는 킨들에서도 사용할 수 있게 됐다. 낮에는 완벽한 흰색으로 유지해 태양광처럼 쓰고, 저녁에는 부드러운 앰버 색조를 선택할 수 있다. 사소한 것 같지만 취침 전 디지털 화면 때문에 수면이 방해받지 않고 따뜻한 전면 조명이 저녁에 한층 편안하게 느껴지고, 칠흑같이 어두운 방이라면 특히 중요하다. 필자도 써보기 전에는 화면 색온도 조절 기능이 이렇게 편리한지 생각지 못했다. 화면 밝기와 마찬가지로 0(화이트)~24(앰버) 사이에서 선택할 수 있고, 스케줄링 기능을 이용하면 하루의 어느 때든지 화면 가지고 소란 피울 일이 없을 것이다. 심지어 LED의 색상 변화를 정식 일몰/일출 시간에 연동하거나 시간을 정해 색온도가 자동으로 바뀌도록 할 수도 있다. 더구나 이런 개선은 배터리 지속시간에 부정적 영향을 주지 않는다. 실제로, 신형 페이퍼화이트의 최대 사용 시간은 한번 충전해 10주로 이전 세대보다 4주가 더 늘어났다(아마존은 일일 30분 읽기, 와이파이 꺼짐, 화면 밝기 13을 기준으로 이 추정치를 내놓았다). 필자가 테스트해보니 화면 밝기와 색온도를 13으로 설정하고, 와이파이와 블루투스가 꺼진 상태로는 배터리가 시간당 약 1%씩 소모됐다. 이런 설정으로 매일 30분 사용하면 공식 사양보다 훨씬 더 오래 사용할 수 있다. 물론 배터리 지속 시간은 개인의 사용 습관에 달려있다. 화면 밝기, 페이지 재현 빈도, 이용 시 중간중간 킨들을 절전 모드로 두는 것 등이 모두 배터리에 영향을 준다. 특히 블루투스 오디오 기기를 통해 오디오북을 재생하면 배터리 지속 시간은 몇 주가 아닌 며칠로 줄어든다. 다행인 것은 완전 충전까지의 속도가 빠르다는 점이다. 유선이 가장 빠르지만, 무선 충전도 이에 못지않다. 충전 중에도 페이퍼화이트를 사용할 수 있다. 5세대 킨들 페이퍼화이트는 화면이 커지고 배터리 수명이 길어지면서 중량과 크기도 약간 늘었다. 이전 세대보다 23g 더 무겁고, 약 75mm가 더 크다. 여전히 한 손으로 쥘 수 있지만 무겁게 느껴지는 것은 분명하다. 반면 전원 버튼이 화면 하단에 위치한 것은 어색하다. USB-C 충전 포트 옆에 있어서 페이퍼화이트가 태블릿 스탠드 위에 있을 때 이를 찾아 자주 더듬거렸다. 이를 한 손으로 누르려고 하면 우스꽝스러운 곡예를 하게 된다(여기에 충전 케이블까지 있으면 더 찾기 힘들어진다). 버튼을 아래로 또는 옆으로 누르는 것과 달리 버튼을 위로 눌러 켜려면 안정성을 위해 두 손이 필요하다. 상부에 있거나 기기 전면에 위치한 버튼이라면 한 손으로 이용하기 편할 것이다. 페이퍼화이트 커버를 구매하면 불편함이 약간 줄어든다. 자성을 가진 커버를 열거나 닫으면 기기가 자동으로 켜지거나 휴면 상태에 들어가기 때문이다. 공식 커버 제품을 기준으로 패브릭은 30달러, 코르크는 50달러, 가죽은 60달러다. 이전 세대 킨들과 마찬가지로, 호환되는 서드파티 제품이 곧 나올 것이고 종류도 다양해 질 것으로 기대한다. 또한 커버는 우발적 낙하 시 손상을 방지하는 데도 큰 도움이 된다. 예를 들어 전원 버튼을 찾다가 떨어뜨리는 경우다. 한편 커버는 물에 의한 손상으로부터 킨들을 반드시 보호하지는 않는다. 5세대 페이퍼화이트는 이전 세대와 같은 IPX8 등급이고, 따라서 수심 2미터의 담수에 60분간 담가두어도 손상이 없다. 그러나 소금물에서는 25cm 깊이에서 3분 이상을 견디지 못한다. 사용자 경험 다른 킨들과 마찬가지로 2021 페이퍼화이트는 탐색 시 터치 인터페이스를 사용한다. 메뉴에 접근하고 도서를 탐색할 때에는 스와이프와 탭을 이용하는데, 스마트폰처럼 부드럽게 동작한다. e-잉크가 새 화면을 표시하는 방식에서 차이가 있음에도 마찬가지다. 구형의 느린 e-리더를 쓰다가 바꾸려고 한다면 이 빠른 동작에 만족할 것이고, 물리적 버튼이 있는 모델을 쓰던 사람도 새 제품이 낫다고 느낄 것이다. 메뉴와 보기 옵션은 직관적이고 e북 내에는 적정한 정도의 커스터마이징 옵션이 포함돼 있다. 즉, 단순해서 메뉴를 이동하기 쉽지만 기능이 부족한 것도 아니다. 특히 홈 화면이 다소 황량하게 느껴질 수 있는데, 컬렉션(도서, 오디오북, 그리고 여타 이용자가 수동으로 그룹화한 컨텐츠의 목록)을 생성하는 기능과 검색을 통해 원하는 것을 쉽게 찾을 수 있다. 단, 도서 내의 일반적 탐색 기능에는 필자가 보기에 매우 중요한 한 가지가 빠져 있다. 즉, 페이퍼화이트를 오른손으로만 이용한다면 도서 내에서 이전 페이지로 가는 화면 탭을 이용할 수 없다. 킨들을 왼손으로 쥐어야만 이게 가능하다. 오른손을 이용한 탐색은 스와이프 동작밖에 없기 때문이다. 이런 제한은 인터페이스 설계의 실수인 듯하다. 모든 사람이 스와이프 동작을 할만한 손목 힘 또는 안정성을 가지고 있는 것은 아니다. 필자는 오른손만으로 탐색하는 데 꽤 힘이 들었다. 페이퍼화이트는 스마트폰보다 더 크고 무게도 더 넓게 분산되는데, 아마존의 접근성 옵션에는 이런 어려움을 보완하는 것이 없다. 탭을 위해 더 넓은 영역 또는 커스텀 영역을 허용하는 설정이 있다면 매우 유용할 것이다. 사람들이 항상 두 손을 이용할 수 있는 것은 아니기 때문이다(아마존은 이에 관한 필자의 문의에 응답하지 않았다). 킨들 페이퍼화이트에 컨텐츠를 올리는 과정은 지극히 단순하다. 그냥 와이파이를 켜면 아마존의 위스퍼싱크(Whispersync) 시스템을 통해 계정에 있는 e북 및 오디오북이 전송된다. 시스템은 이용자의 독서 상황과 북마크 등을 계속 추적한다. 또한, USB 케이블을 이용해 PC에서 컨텐츠를 쉽게 로드할 수 있고, 아니라면 이를 기기의 이메일 주소로 발송하는 방법도 있다. 어리고 호기심 많은 아이들이 잔인한 미스터리나 성인물에 접근하지 못하도록 하려면 비밀번호를 설정하면 된다. 가격 인상에도 매력적인 제품 2021 킨들 페이퍼화이트의 인상된 가격은 이를 구매하려는 사람들을 멈칫하게 만들 지도 모른다. 하지만 이런 가격 인상분에 상응하는 멋진 읽기 경험을 제공한다. 실제로 더 큰 화면, 개선된 전면 조명, 높은 해상도는 아마존 기본 킨들과 페이퍼화이트 사이의 결정의 기로에서 페이퍼화이트를 선택하게 하는 매력이다. 특히 아마존이 세일을 할 때 구매한다면 후회하지 않을 선택이 될 것이다. editor@itworld.co.kr

퍼스널 컴퓨팅 2022.01.03

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개발자 / 클라우드 Martin Heller

구글 클라우드 앱시트 리뷰 | 머신러닝 모델까지 적용 가능한 노코드 앱 빌더

구글 클라우드 앱시트(Google Cloud AppSheet)는 노코드, 인텐트 기반 앱 개발 플랫폼이다. 웹 기반 설계 환경으로 구글 클라우드에서 실행되며 웹, iOS, 안드로이드용 앱을 생성한다. 노코드를 표방하지만 스프레드시트 공식, 필터 식, TN식과 다이어그램으로 정의되는 봇을 지원하므로 로우코드 앱 빌더 기능을 상당수 제공한다. 구글 클라우드 앱시트를 사용하면 주문 승인, 사용자 알림과 같은 비즈니스 프로세스를 자동화하고, 구글 클라우드 AI 및 ML을 활용해서 사용자의 의도에 따라 자동으로 수행할 작업과 뷰를 설정할 수 있다. 앱시트를 사용해 만든 앱 하나를 데스크톱, 모바일, 태블릿에서 사용할 수 있으며, 다양한 데이터 소스에 연결하고 최종 사용자 디바이스의 GPS 위치, 사진, 그림, 바코드 스캔, 문자 인식과 같은 데이터를 추가할 수도 있다. 구글은 시민 개발자가 외부 도움 없이 단독으로 앱을 구축하는 것이 아니라, IT와 시민 개발자가 거버넌스 및 기업 정책을 적용해서 효율적으로 협업한다는 데에 방점을 둔다. 또한 구글은 앱시트와 구글 워크스페이스 툴의 통합으로 시간 절약이 가능하다고 강조한다. 대부분의 노코드 및 로우코드 앱 빌더가 그렇듯이 시민 개발자는 사용하기 쉬워서, 전문 개발자는 빠르게 앱을 만들 수 있다는 이유로 앱시트를 사용한다. 앱시트에서 설계 작업은 대부분 데이터 설계 단계에서 이뤄진다. 물론 달성하고자 하는 목적과 그 이유를 알면 도움이 된다. 앱시트는 데이터 구조에서 사용자의 의도를 상당히 정확히 추론한다. 앱시트가 구글의 자체 예제 스프레드시트를 프로토타입 앱으로 변환하고 지도 보기를 추가하는 것(구글 지도가 있으니)을 봤을 때는 별다른 감흥이 없었지만, 마이크로소프트의 예제 스프레드시트(마이크로소프트 파워 앱스(Power Apps) 데모에 포함됨)를 파워 앱스를 통해 만든 앱과 기능적으로 동일한 프로토타입 앱으로 변환하는 모습에는 감탄했다. 앱시트는 많은 데이터 및 서비스 통합을 지원하는데, 테이블로 취급되는 구글 드라이브 폴더와 같이 보편적이지 않은 데이터 소스도 포함된다. 더 성숙한 단계인 파워 앱스는 앱시트에 비해 훨씬 더 많은 요소와 통합된다. 구글 클라우드 앱시트는 마이크로소프트 파워 앱스 외에 아마존 허니코드(Honeycode), 그리고 약 400개의 다른 로우코드 및 노코드 앱 빌더와 경쟁한다. 앱시트 앱 만들기 구글에 따르면 앱시트 앱 생성 프로세스는 다음과 같은 8단계로 구성된다. 1. 데이터 준비 2. 데이터를 앱시트에 연결하기 3. 앱시트 에디터 익히기 4. 연결된 데이터가 어떻게 사용되는지를 정의 5. 뷰를 생성하고 모양과 느낌을 맞춤 설정 6. 맞춤 버튼, 작업, 자동화 만들기 7. 사용자들과 함께 앱을 테스트, 공유, 배포 8. 앱 개선 및 의견 수렴 기본적으로 1단계와 2단계는 인텐트 기반 프로토타입 생성 단계에 해당한다. 이 프로토타입으로도 충분한 경우도 있지만 그보다는 기능을 추가하고 더 많은 데이터를 활용하도록 앱을 개선하는 것이 더 일반적이다. 조직 내에서 앱 사용이 확산되면 구글 시트의 데이터를 L과 같이 확장성이 더 높은 데이터베이스로 마이그레이션해야 할 수도 있다. 3단계에는 생각보다 더 많은 시간과 노력이 필요하다. 광범위한 기능을 지원하기 위한 앱시트의 “표면적”은 예상 외로 넓고, 그 결과로 다양한 기능의 GUI 기반 앱 빌더에서 흔히 볼 수 있는 발견 가능성(discoverability) 문제에서 자유롭지 못하다. 나중에 길을 잃지 않으려면 앱시트 에디터에 충분히 익숙해지는 것이 좋다. 일반적인 사용 사례에 적용할 수 있는 50개 이상의 앱 템플릿이 있다. 앱시트 앱 실행하기 웹 에뮬레이터에서 앱을 미리보는 것 외에 지원되는 디바이스에서도 볼 수 있다. 사용자(Users) 창으로 이동해서 미리보기를 제공할 사용자의 이메일 주소만 입력하면 된다. 디바이스에서 받은 이메일의 링크를 사용해 앱시트 셸 앱을 다운로드한 다음 안내에 따라서 프로토타입 앱을 다운로드한다. 데이터 소스가 하나인 간단한 앱으로 사용해본 결과 반응이 빨랐지만 시작할 때 많은 데이터를 다운로드해야 하는 앱이라면 로드에 꽤 많은 시간이 걸릴 것으로 예상된다. 그래서 앱을 시작할 때 데이터를 동기화할지 지연된(수동) 동기화를 사용할지를 선택할 수 있는 옵션이 제공된다. 데이터 사용 방법 정의 위에서 앱시트의 설계 작업 대부분이 데이터 소스를 구축하고 선택하는 시점에 이뤄진다고 언급했다. 그러나 앱이 소스에서 받은 데이터를 어떻게 사용할지를 더 세밀하게 조정할 수 있다. 한 가지 방법은 데이터(Data) | 열(Columns) 아래의 열 사양을 편집해서 가상 열을 추가하는 것이다. 예를 들어 가격에 주 판매세율을 곱하는 공식이 있는 세금 열을 추가할 수 있다. 다른 방법은 데이터 소스의 조각을 만드는 방법이다. 조각은 기본적으로 테이블의 필터링된 하위 집합이다. 행과 열을 기준으로 필터링할 수 있다. 예를 들어 각 범주 값을 자체 조각에 넣고 가장 중요한 열만 포함할 수 있다. 데이터 소스, 뷰, 화면 추가하기 앱이 하나의 데이터 소스를 사용해서, 필요한 만큼의 뷰 및 화면에서 작동하게 되면 앱을 만드는 사람이나 사용자가 데이터를 추가하거나 뷰 또는 화면을 추가해서 기능을 확장하기를 원할 수 있다. 예를 들어 인벤토리 앱을 있다면 영업 담당자들이 이 앱에 주문 기능을 추가하기를 원할 수 있다. 작업, 봇, 예측 모델 및 OCR 모델 만들기 앱시트 에디터에서는 UI 탐색(이 앱 또는 다른 앱의 새 뷰 표시), 데이터 변경(CRUD 작업 수행), 외부 통신(푸시 알림 또는 문자 메시지 전송)의 세 가지 작업을 만들 수 있다. 또한 시스템 작업은 자동으로 생성된다. 작업을 구성해서 탐색 이벤트에 대응하여 실행되도록 할 수 있다. 봇은 대체로 일반적인 종류의 작업이다. 보통 “이벤트가 발생하면 하나 이상의 작업으로 구성된 프로세스를 수행하는” 패턴에 따른다. 기본으로 봇이 수행하는 것은 프로세스 자동화다. 봇은 백그라운드에서 실행 가능하며 데이터 변경 또는 일정에 따라 활성화될 수 있다. 앱시트가 구글 클라우드 서비스인 점을 감안하면 머신 러닝 모델을 훈련 및 실행할 수 있다는 점도 의외는 아니다. 예측 모델(예를 들어 사용자 피드백 메시지의 의도 분류)은 정식 지원되며 OCR 모델(이미지에서 텍스트 추출)은 베타 단계다. 현재 앱시트 OCR 모델은 고정된 레이아웃이 있는 문서에서 작동하며 인터넷 연결이 필요하다. 앱시트 앱 배포하기 앞서 사용자에게 이메일을 통해 링크를 보내는 방법으로 지원되는 디바이스에서 앱을 볼 수 있다고 설명했는데, 이 기능을 즉석 배포라고 한다. 또한 앱의 “화이트 레이블” 안드로이드 및 iOS 버전을 생성해서 구글 플레이 스토어와 애플 앱 스토어에 제출해 승인을 받을 수도 있다. 승인이 되면 사용자는 각각의 공용 스토어에서 앱을 다운로드할 수 있다. 전체적으로 구글 클라우드 앱시트는 처음 접할 때의 인상에 비해 훨씬 더 많은 기능을 제공한다. 기본은 노코드 앱 빌더지만 식을 더해 기능을 추가할 수 있다. 앱시트는 또한 예측 머신 러닝 모델과 OCR 모델을 훈련시켜 적용할 수 있다. 마이크로소프트의 로우코드 빌더인 는 아마존 앱플로우(AppFlow) 및 써드 파티 재피어, 그리고 다양한 AWS 스토리지, 데이터 서비스와 통합된다. 조직이 이미 오피스 기능이나 데이터 스토리지를 구글에 의존하고 있다면 앱시트는 생산성을 개선하기 위한 맞춤형 앱을 생산하는 최선의 방법이다. 마이크로소프트 또는 AWS를 주로 사용하는 기업이라면 구글 앱시트의 매력이 상대적으로 낮을 수도 있겠지만, 무료 평가판을 사용해볼 가치는 여전히 있다. editor@itworld.co.kr

개발자 2021.12.03

구글 클라우드 앱시트 리뷰 | 머신러닝 모델까지 적용 가능한 노코드 앱 빌더

로우코드

디지털 디바이스 2021.12.01

핏빗 차지 5 리뷰 | 고급 기능 집대성한 프리미엄 트래커

핏빗

퍼스널 컴퓨팅 2021.11.29

배터더미 리뷰 | M1 맥과 1440p 모니터 사용자를 위한 필수 무료 앱

배터더미

디지털 디바이스 2021.11.23

마샬 모니터 2 ANC 리뷰 | 마샬만의 감성과 성능을 그대로 담았다

마샬

퍼스널 컴퓨팅 Glenn Fleishman

에어포일 리뷰 | 집 안 모든 기기에서 같은 음악을 재생한다

맥OS는 오디오 출력을 손쉽게 추가할 수 있는 편리한 운영체제다. 내부 스피커부터 USB로 연결한 외장 스피커, 애플 TV, 서드파티 호환 리시버와 스마트 TV는 물론 별개 제품처럼 보이는 홈팟과 홈팟 미니까지 지원한다(실제로는 애플 생태계 속에 포함된 제품이다). 하지만 현재 나는 소리를 다양한 스피커로 분배하거나 출력할 기기를 자주 전환해야 한다면 맥OS의 기능만으로는 크게 부족하다. 아이튠즈나 뮤직 앱에서 에어플레이(AirPlay) 버튼을 클릭해 오디오 출력 기기를 선택하는 방식인데, 에어플레이 2를 지원하는 기기라면 2개 이상 선택할 수 있지만 그렇지 않다면 이 절차가 그리 간단하지 않다. iOS나 아이패드OS만큼 옵션이 다양한 것도 아니다. 올해로 15년째를 맞는 로그 어미바(Rogue Amoeba)의 에어포일(Airfoil)은 바로 이런 불편함을 겨냥해 만든 앱이다. 이 앱을 이용하면 로컬로 연결된 오디오 기기 리스트에서 오디오를 출력할 기기를 하나 혹은 그 이상 선택해 소리를 재생할 수 있다. 블루투스를 통해 연결하든 네트워크로 통한 에어플레이 연결 기기든 상관없다. 소노스(Sonos)와 구글 캐스트(Cast) 기기와도 호환된다. 안드로이드와 iOS, 아이패드OS, 맥OS, 윈도우에서 무료로 다운로드할 수 있는 를 설치하면 맥의 에어포일 제어창에서 이들 기기 목록이 나타나는데 여기서 원하는 기기를 선택해 오디오를 출력할 수 있다. 에어포일을 이용하면 여러 가지 스피커를 동시에 선택하고 각 기기의 볼륨을 직접 바꾸는 것도 가능하다. 선호하는 스피커 조합을 그룹으로 묶어 놓으면 클릭 한 번으로 해당 스피커 모두에서 소리가 나도록 할 수 있다. 스피커 메뉴에서 고급 스피커 옵션(Advanced Speaker Options) 대화상자를 열면 불편한 점 몇 가지를 해결할 수 있다. 네트워킹 방식의 차이에 따라 발생할 수 있는 딜레이를 없애는 것이다. 기기별로 싱크(Sync) 슬라이더를 조절할 수 있으므로, 소리가 메아리처럼 들리는 현상을 크게 줄일 수 있다. 다양한 미리설정 값이 포함된 10밴드 이퀼라이저가 포함돼 있으므로 음악 장르와 대화 녹음 오디오 등에 따라 원하는 대로 바꿀 수 있다. 또한, 이 앱은 현재 실행 중인 모든 앱이나 다른 앱을 선택해 그 앱에서 나오는 소리를 다른 기기로 보낼 수 있다. 컴퓨터에 연결된 모든 오디오 입력은 물론 텍스트를 읽어 다른 기기로 보내주는 특정 용도 시스템의 입력도 해당 오디오를 다른 기기로 보낼 수 있다. 이런 기능만으로 부족하고 더 정교하게 오디오를 분배해야 한다면 같은 업체가 만든 루프백(Loopback) 앱을 쓰면 된다. 현재 버전의 에어포일은 맥OS 10.14부터 12까지 지원한다. 로그 어미바에 따르면 몬터레이에서 아무 문제 없이 호환성을 지원한다. 업체는 추가적인 개발도 현재 진행 중이다. 에어포일의 가격은 29달러다. 업체 홈페이지에서 테스트 버전을 내려받아 무료로 사용할 수 있는데, 10분 동안만 정상적으로 작동한다. 에어포일을 제대로 사용하려면 로그 어미바의 다른 앱과 마찬가지로 ACE(Audio Capture Engine)라고 불리는 로우레벨 드라이브를 설치해야 한다. 또한, 맥OS 11 빅 서와 12 몬터레이에서 시스템 보안이 강화되면서 설치 과정에서 몇 가지 설정이 필요할 수 있다. 인텔 맥이 아닌 M1 맥에서는 재시작도 있을 수 있다. 업체는 2가지 맥 모두에 대해 단계별 설명서를 제공한다. 에어포일은 맥OS의 부족한 오디오 제어 기능을 충실하게 보완한다. 맥OS에 미리 내장했다면 좋았겠지만, 맥을 사운드 프로듀싱 운영 시스템으로 바꿔 놓을 만큼 유용하다. editor@itworld.co.kr

퍼스널 컴퓨팅 2021.11.17

에어포일 리뷰 | 집 안 모든 기기에서 같은 음악을 재생한다

에어포일

디지털 디바이스 2021.11.15

핏빗 럭스 리뷰 | 기능보다 디자인 우선한 업그레이드 아쉬워

핏빗

퍼스널 컴퓨팅 2021.11.15

스타트11 리뷰 | 윈도우 11 시작 메뉴·작업 표시줄 문제의 실용적 해법

스타트11

개발자 2021.11.15

파워 앱스 리뷰 | 확장성 뛰어난 클라우드 기반 노코드 빌더

파워앱스

퍼스널 컴퓨팅 Chris Barylick

맥클리너 프로 2 리뷰 | 맥OS 정리·최적화 분야의 신흥 강자

맥OS용 정리 및 최적화 유틸리티는 두 손으로 꼽기도 어려울 만큼 넘쳐난다. 이런 가운데 우크라이나 기업인 넥토니(Nektony)의 가 눈에 띈다. 최고의 기능을 모두 제공하는 것은 아니지만, 필수 기능이 잘 들어가 있고 인터페이스가 미려하며 기대하는 대로 부드럽게 잘 작동한다. 맥클리너 프로 2에 포함된 여러 가지 모듈은 매우 강력하다. 각 모듈을 처음 실행할 때마다 기능을 상세하게 설명해준다. 다운로드, 데스크톱, 문서 등 필요한 폴더에 대한 접근을 허용하면 바로 작동을 시작해 맥에서 없앨 수 있는 파일을 찾아준다. 먼저 '스피드 업 맥(Speed Up Mac)' 모듈을 보면 표준(standard)과 고급(expert) 모드가 있다. 고급 모드로 전환하면 램 확보하기, 강제로 실행되는 시작 앱 비활성화하기, 메일 데이터베이스 다시 색인하기, 브라우저 확장기능 비활성화하기 등의 기능을 추가로 사용할 수 있다. 물론 이 앱을 실행한다고 해서 맥이 당장 몇 배씩 빨라지는 것은 아니다. 하지만 마치 진흙 속에 발이 빠진 돼지처럼 맥을 느리게 만드는 요소를 일부 제거할 수 있다. '파인드 듀플리케이트 파일(Find Duplicate Files)' 모듈은 매우 훌륭하다. 하드 드라이브에 같은 이미지의 복사본이 얼마나 많이 저장돼 있는지 알 수 있다. 필자의 경우 이미지 하나에 700개가 넘는 캐시된 복사본을 찾아 삭제했다. 용량이 100MB가 넘었다. 이렇게 되찾은 공간은 마치 점수표와 같은 형식으로 볼 수 있다. 여기엔 프로그램을 실행하면 더 많은 공간을 되찾을 수 있다는 메시지가 들어 있다. '언인스톨 애플리케이션(Uninstall Applications)' 모듈을 이용하면 손쉽게 필요 없는 애플리케이션을 찾아 지울 수 있다. 표준 모드와 고급 모드를 손쉽게 전환할 수 있는데, 고급 모드에서는 애플리케이션 컴포넌트를 확인하고 맥의 어느 폴더에 관련 파일이 저장돼 있는지 알 수 있다. '애널라이즈 디스크 유시지(Analyze disk usage)' 모듈에서는 어떤 파일 형식이 맥 공간의 대부분을 차지하는지 시각적으로 확인할 수 있다. 여기서 하나 독특한 것은 부트 캠프 파티션에서 가장 많은 공간을 차지하는 파일을 찾을 수 있다는 점이다. 예상치 못한 추가 기능이다. 다음은 '클린 업 맥(Clean up Mac)' 모듈이다. 필자는 맥북 프로를 매우 간소하게 사용하는데도 이 모듈을 실행하자 앱 실행과 관계없는 캐시와 언어 파일 등 3.28GB를 찾아냈다. 추가로 검색해 정리할 폴더를 선택할 수 있다. 단, 실제 실행해 보니 이 모듈은 대부분의 파일을 찾아냈지만, 시스템 전반에 대한 권한이 없어서 작은 파일 5개를 삭제하지는 못했다. 옥에 티다. '펀터(Funter)' 모듈을 이용하면 터미널 명령을 쓰지 않고도 맥OS의 숨겨진 파일을 보고, 필요한 작업을 할 수 있다. 숨겨진 파일을 삭제하거나 수정할 때 유용하다. 이 모듈의 이름은 다소 이질적이지만, 모듈 자체는 쓰임새가 좋다. 마지막 모듈은 '메모리 클리너(Memory Cleaner)'다. 이를 사용하면 실시간으로 RAM을 추가 확보할 수 있다. 어떤 앱이 RAM을 많이 쓰고 있는지도 확인할 수 있다. 맥클리너 프로 2는 수많은 앱이 난립한 맥OS 정리 앱 부문의 다크호스다. 훌륭한 인터페이스에, 문제없는 작동, 이메일 요청에 대한 빠른 대응까지 훌륭하다. 최고의 맥OS 정리 앱은 아닐 수 있지만, 인터페이스와 기능에서 흠잡을 데가 없다. 한번 설치해서 써볼 만 한 앱니다. editor@itworld.co.kr

퍼스널 컴퓨팅 2021.11.10

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“어디서나 실행 가능한 관리형 쿠버네티스” 구글 클라우드 안토스의 모든 것

구글 클라우드는 2019년 4월, 안토스(Anthos) 플랫폼을 출시했다. 당시 기업 고객이 온프레미스와 구글 클라우드, 그리고 무엇보다도 AWS, 마이크로소프트 애저와 같은 주요 퍼블릭 클라우드에서 쿠버네티스(Kubernetes) 워크로드를 실행할 수 있는 방편을 제공하겠다고 약속했다. 구글 CEO 선다 피차이는 2019년 샌프란시스코에서 열린 구글 클라우드 넥스트(Google Cloud Next)에서 안토스에 대해 개발자가 한 번의 코드 작성으로 어디에서나 실행할 수 있도록 하는 것이라고 밝혔다. 호환되지 않는 클라우드 아키텍처를 연결해 하이브리드 및 여러 퍼블릭 클라우드에 걸쳐 컨테이너화된 애플리케이션 개발, 배포, 운영을 간소화한다는 개념이다. 결정적인 멀티 클라우드 지원이 실현되기까지 다소 시간이 걸렸다. 구글은 2020년 4월 AWS를, 작년 12월에는 마이크로소프트 애저를 지원하겠다고 밝혔다. 안토스 멀티 클라우드 API를 출시하면서 진정한 하이브리드 ...

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사이버보안 방어 분야에는 레드팀/블루팀 시뮬레이션 공격이라는 훈련이 있다. 레드팀/블루팀 시뮬레이션은 실제 환경에 가깝게 고안된다. 예컨대 레드팀의 한 팀원이 네트워크에 악성코드를 퍼뜨리는 피싱 링크를 클릭하는 직원 역할을 맡고, 블루팀은 해당 악성코드가 확산해 웹 서버와 기타 애플리케이션을 감염시키기 전에 찾아야 한다. 현실적인 시뮬레이션을 위해 실제 네트워크 트래픽을 재현해 공격 발견을 어렵게 설정하기도 한다. 레드 및 블루팀의 역할에 대해 이야기해보자. 레드팀 팀원은 일반적으로 공격자 역할로, 보안 프로토콜을 넘어서려고 시도한다. 레드팀은 공격자가 사용하는 것과 같은 도구와 기법을 사용한다. 침투 테스터의 방식과 유사하지만 사용 범위가 더욱 광범위하다. 보안 컨설턴트 다니엘 미슬러는 자신의 블로그에서 “레드팀은 단순히 취약점을 테스트하는 것이 아니라 장기간 지속하는 공격 캠페인에서 위협 행위자가 사용할 가능성이 있는 도구, 요령, 기법을 ...

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지난 2년 동안 일어난 전 세계적 재택근무로의 이동은 예상치 못한 결과를 낳았다. 주4일제 도입에 찬성하는 목소리가 증가하면서 일종의 티핑 포인트가 곧 도래할 것이라는 희망이 커지게 된 것이다. 산업군을 가리지 않고 코로나19 팬데믹에 대응하면서 업무 방식을 다시 생각하기 시작한 기업이 늘어나고, 주 40시간 표준 5일제가 변화해야 한다는 요구가 커졌다. S&P GMI(S&P Global Market Intelligence) 소속 451 리서치(451 Research)의 수석 애널리스트 라울 카스타논은 “조직도 주4일제 등의 유연한 근무 방식을 도입하는 것을 고려하기 위해 필요한 자신감을 얻게 되었다”라고 말했다. 최근 들어 주4일제 근무를 시도하거나 완전히 주4일제로 전환하는 기업이 증가하고 있다. 핀테크 신생업체 볼트(Bolt)는 최근 장기적인 주4일제를 도입했으며, 소셜 미디어 소프트웨어 기업 버퍼(Buffer)는 이미 지난해에 같은 시스템을 도...

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개발자 2일 전

에어테이블 리뷰 | 모든 기준에서 준수한 클라우드 로우코드/노코드 툴

에어테이블(Airtable)은 겉모습은 클라우드에서 사용하는 스프레드시트처럼 보이지만, 실제로는 자체 개발 환경이 있는 클라우드 관계형 데이터베이스에 가깝다. 이것도 지나친 단순화다. 에어테이블에는 프로그래머가 아닌 사용자부터 고급 사용자, 그리고 자바스크립트 프로그래머에 이르기까지 다양한 기술 수준의 사용자가 쓸 수 있는 여러 개발 환경이 포함돼 있다. 에어테이블은 클라우드 기반의 데이터베이스 지향 로우코드/노코드 개발 환경이다. 클라우드 전용 로우코드/노코드 앱 빌더인 아마존 허니코드(Hoenycode), 마이크로소프트 파워 앱스(Power Apps), 구글 클라우드 앱시트(AppSheet) 등 약 400개에 달하는 로우코드/노코드 앱 빌더와 지접 경쟁 관계다. 반면 구글 시트와 같은 기본적인 클라우드 스프레드시트와는 종류가 다른 툴이다. 에어테이블 개념 에어테이블은 기본적으로 스프레드시트 특성을 가진 데이터베이스다. 에어테이블 워크스페이스(Airtable work...

모바일 3일 전

글로벌 칼럼 | 우리가 구글을 신뢰할 수 있을까

구글은 ‘사악해지지 말자(Don’t be evil)’라는 옛 좌우명을 오랫동안 잘 지켜온 듯하다. 그 좌우명이 제품의 성능에 악영향을 끼치는 것 같지도 않다. 그렇게 구글은 경쟁사를 능가하는 윤리적 회사라는 명성을 쌓았다. 하지만 ‘구글이 아직도 윤리적 회사라는 평판을 들을 자격이 있는가’라는 질문에는 물음표가 남는다. 어쨌든 2022년은 구글의 명성에 좋지 않은 해가 되고 있는 것은 분명하다. 구글은 비윤리적 사업방식에 관여하고 있는가 최근 구글이 광고 경매를 조작해 경쟁을 억제했다는 혐의로 지난 2020년 미국 주 연합이 제기한 소송 내용이 공개됐다. 구글은 소위 ‘2등가’ 경매를 이용했다. 최고 입찰자가 경매를 따지만, 광고 게시자에게는 2번째로 높은 입찰가와 같은 금액을 지불하는 방식이다. 예컨대 한 기업이 클릭당 10달러를 부르고, 다른 기업이 각각 8달러와 6달러를 부를 때 10달러를 부른 기업이 입찰에 성공하지만, 광고 게시자에게는 클릭당 ...

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'화제의 인싸 게임' 워들을 쉽게 맞추는 3가지 방법

최근 소셜 미디어를 중심으로 워들(Wordle) 게임이 큰 인기를 끌고 있다. 6번 추측해 5글자 단어를 맞추는 단순한 게임이다. 5개의 녹색 사각형은 모두 맞췄다는 의미이고, 트위터와 페이스북에서 ‘좋아요’를 획득할 수 있다. 하지만 워들을 쉽게 맞추는 방법이 있다. 일종의 속임수지만, 워들 때문에 힘들어하는 이들을 위해 소개한다. 워드히포를 사용해 워들 깨기 '워들 213'부터 시작해보자. 정답 때문에 트위터가 시끄러웠다. 많은 사람이 처음 세 글자가 P-R-O라는 사실은 알아냈지만 마지막 두 글자 X와 Y는 생각하지 못했다. 그도 그럴 것이 워들 사용자는 처음에 proud나 prowl 같은 더 보편적인 단어를 생각했다. 하지만 보편적이라는 틀에 갇힐 필요가 없다. 이때 다른 글자를 찾는 실용적인 툴이 워드히포(WordHippo)다. 사용법은 간단하다. 워드히포 링크에 들어가 PRO로 시작하는 5글자 단어를 찾으면 된다. 사용자가 입력...

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