1	비공개 손님 … 2016-03-03 08:23:56
	전 걍 Web 2.0 같은 그럴듯한 Magic word 라고밖에 생각이 들지 않더라구효

2	비공개 손님 … 2016-03-03 09:30:20
	우리회사는 CTO가 매우 신경쓰고 있네요 구체적으로 뭐다! 라기보다는 그냥 관련된 일련의 움직임같음 비즈데브도 있고...

3	비공개 손님 … 2016-03-03 13:24:21
	사견을 전제로 빅데이터, iot 같은 매직키워드랑 다른게 실질적으로 필요성이 존재하는 일들이에요 환경이 변해서 필요성이 더 강해진 포지션이라고 생각합니다

4	비공개 손님 … 2016-03-03 20:30:12
	이게 근데 가만 살펴보면 기존에 있던 개념들 그냥 버무린거에요 뭐 별로 새로운 건 아님... 한 5년전?? 쯤부터 컴공(혹은 컴사)도 좀 답보상태의 느낌

5	비공개 손님 … 2016-03-03 20:51:20
	4 // 혹시 왜 5년 전부터 ce, cs 가 어떤면에서 답보상태인지 알 수 있을까요? industrial 이든 academic 이든 역대급 관심, 돈, 인력이 몰리고 있다고 저널에서 그러던데...

6	비공개 손님 … 2016-03-03 21:15:51
	4 // 3님 말대로 클라우드/가상 환경이 나오면서 지속/자동배포가 중요해졌고 관련 업무를 처리하는 부서를 따로 두는 것이 애매한 상황이 자주 나오게 되면서 자연스럽게 생긴 롤인 것 같습니다. 얼마전에 아마존 SDE 2 면접을 봤는데, 개발이력에 DevOps 라고 써놨더니 '우리가 뽑는건 SDE 지 DevOps 가 아니다. DevOps 포지션을 원하는 거면 잘못 지원한 거 같다' 며 DevOps 와 소프트웨어 엔지니어의 차이에 대해 상세히 설명해주더군요. 한국에서는 엔지니어보다 좀 더 팬시한 단어라서 쓴거라 별 의미 없다고 무마하긴 했습니다만, 외국에서는 대체로 경우 엔지니어로 보지 않고 운영팀인데 운영/배포 시스템에 관련된 개발도 하는 사람 정도로 생각하는 것 같습니다. (넷플릭스는 '운영/배포도 하는 개발자' 처럼 일반적인 인식과 다르게 사용하는 경향이 있습니다...)

7	비공개 손님 … 2016-03-03 21:16:55
	'3, 4님 두분 말대로' 인데 잘못 썼네요.

8	비공개 손님 … 2016-03-03 21:26:33
	5 // 전 좀 다르게 보는데, CS 는 클라우드와 딥러닝 덕분에 거의 모든 분야에서 대격변기(겸 황금기)를 맞이하고 있습니다. 딥러닝은 진짜 기존 머신러닝 방법론으로 이뤄낸 최고수치를 다 갈아치우면서 범위를 넓히고 있구요, 특히 CNN 독무대인 이미지 분류쪽은 더 이상의 개선이 불필요한 수준(실험 환경에서지만 97% 이상의 정확도) 으로 발전했습니다. 영상처리 쪽도 하드웨어 속도 문제만 해결되면 엄청나게 발전할 이론적 기반이 마련된 상태구요. 머신러닝, 딥러닝은 재미로라도 공부해볼만한 분야입니다. 요새 툴이 워낙 잘 나와서 데이터만 있으면 사용방법 자체는 진짜 쉽거든요.

9	비공개 손님 … 2016-03-03 21:53:49
	데브옵스가 머신러닝으로 치환되는 마법

10	비공개 손님 … 2016-03-03 22:03:05
	http://radar.oreilly.com/2012/06/what-is-devops.html http://radar.oreilly.com/2014/06/revisiting-what-is-devops.html http://theagileadmin.com/what-is-devops/ devops 관련해서 읽어 볼만한 쓰레드 입니다

11	비공개 손님 … 2016-03-03 22:23:57
	n사 3년 다닌거 이후론 계속 작은회사만 다녀서 그런가 개발자가 당연히 해야되는 일인줄 알고 하던게 뜬금없이 devops 니 뭔가 그럴듯한 말이 붙어나오니깐 신기하네요 ㅎ

12	비공개 손님 … 2016-03-03 22:48:40
	5/ 답보된 느낌이 바로 그 몰리는 자금과 인력의 원인 때문이죠 지금 IT 쪽이 준비하는 건 빅브라더 시스템의 기반이 되는 여러 솔루션들입니다. 6님이 말씀하신 딥러닝도 그 중 한가지가 되겠네요 근데 사실 잘 살펴보면 이런 솔루션들의 기저 해법들은 이미 다 나와 있는 것들입니다. 그걸 현장에서 적용하면서 피드백을 받고 개발하는 와중이다 보니 좀 답보된 느낌이죠 또한 새로운 패러다임이 없습니다. 지금 현장에서 오 신세계!! 이러는 패러다임들이 90 년대 이미 다 나왔던것들이죠... 그 이후로는 저로선 딱히.......

13	비공개 손님 … 2016-03-03 23:02:01
	12 // 인공신경망을 이야기 하는거라면 그 자체는 세계 2차대전때부터 시작된 건 맞지만 그게 그대로 지금와서 빛 보는건 아니잖아요? 엄청나게 발전해서 지금의 것이 있는건데 그걸 답보라고 보긴 어렵지 않을까요? 지금 현장에서 오 신세계!! 이러는 패러다임들은 어떤게 있는지 궁금하네요