보고서 쓰고 싶은 당신에게 - 당신이 지금 알아야 할 빅4 클라우드 머신러닝

당신이 지금 알아야 할 빅4 클라우드 머신러닝 - 아마존, MS, 구글, IBM 클라우드 기반 머신러닝 이론 및 실습
이영호 지음 / 비제이퍼블릭 / 2020년 3월

[이 글은 출판사의 지원을 받아 작성하였습니다]

AWS, Azure, GCP와 같은 클라우드는 개발하는 사람이 아니더라도 한번쯤 들어보거나 기사를 읽어본 세상이 되었다. 예전에 학교에서 공부할 때 경영정보학 교과서에서도 클라우드에 대한 언급은 있었지만, 그 때가 이른 시기여서 그런지 아니면 개발공부를 하지 않아서 그런지 몰라도 이 정도까지 대중적이라고 느끼진 못했다. 마치 '빅데이터'처럼 말이다.

기술이 어떤 상태에 있는지 보여주는 하이프 사이클 - 출처 : 나무위키

내 느낌적인 느낌으로 클라우드는 이미 Plateau of Productivity 상태에 들어섰다고 생각했는데 과연 가트너는 어떤 의견을 냈을지 궁금했다.

출처 : https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2019-10-14-gartner-s-2019-hype-cycle-for-it-in-gcc-indicates-pub 

19년 10월 기준으로 Public Cloud Computing은 Inflated Expectation을 겪고 조금씩 trough of disillusionment, 즉 환멸의 굴곡기를 향해 달려가고 있는 상태라고 가트너는 진단한다.

제대로 Plateau, 즉 stable한 상태에 도달하려면 10년이나 걸린다고 진단하는데 과연 그럴까? 지금 확산속도와 엔지니어들의 Position 배치를 볼 때 나는 더 빠를거라고 생각이 드는데.. 뭐 가트너의 생각이니까.

책에 대해서 쓰기전에 이런 잡소리를 쓰는 이유는 이 책의 느낌이 딱 이런 느낌이기 때문이다. 

기술서적이라기보다는 보고서 느낌?

AWS 사용 사례 설명 부분

어쩔 수 없는 부분이긴 하다. AWS만 해도 다루는 책들 보면 다들 두꺼운 책 한 권 나온다. 그런데 4개의 클라우드를 다 설명하겠다고 하고 앞부분에선 ML 개론까지 써놓았으니(100여 페이지가 ML개론이다... 여기서 뭔가 직감했다).. 이 부분이 엄청 아쉬웠는데 ML개론은 요새 모르는 사람이 없고(내 편견일 수 있지만) 인터넷 검색하면 다 나오니 없애거나 핵심적인 부분 몇개만 적고 넘어가는게 낫지 않았을까 싶다. 

그래도 다르게 생각해보면 엔지니어 입장이 아닌 기획자의 입장에서 깊이알기보다 보고서나 기획서, 정부과제 사업계획서를 써야 하는데 인터넷 봐도 뭔 소리인지 모르겠는 사람들에겐 유용할 수 있겠다는 생각이 들었다. 참고할 Reference에 대해서 써있고 그리고 대충 어떤 기능을 하는지 개념 설명이 되어있기 때문이다.

생각해보니 이 책을 고른 이유는 뭔가 빠르게 핵심만 익혀서 지름길을 가고 싶은 욕심때문이었다. 내 꾀에 내가 당한 꼴이었다.

엔지니어라면 자기 욕심 채우지 못할거 뻔히 알면서 이 책 잡고 괜히 성질내지 말고 시중에 많은 클라우드 서적을 잡자. 지름길 없는거 뻔히 알잖는가.

과제계획서/보고서 써야하는 기획자라면 빠르게 익히고 필요한 Reference따서 쓰자. 그러다 재미생기면 그때 제대로 ML 공부하면 된다.