Go 언어 개발자를 위한 효율적인 소프트웨어 개발을 위한 책 리뷰

Go 성능 최적화 가이드
바르틀로미에 플로트카 지음, Golang Korea 옮김 / 디코딩 / 2023년 9월

안녕하세요! 오늘은 Go 언어를 사용하는 개발자들을 위한 효율적인 소프트웨어 개발에 관한 책을 소개해드리려고 합니다. 이 책은 "Effective Go"와는 조금 다른 접근으로, 단순히 효과적으로 코드를 작성하는 것을 넘어서 효율적으로 소프트웨어를 개발하는 방법에 초점을 맞추고 있습니다.

이 책의 핵심 내용은 컴퓨터 성능의 발전과 하드웨어 비용 감소로 인해 최적화의 필요성이 간과되기 쉬운 현대에, 어떻게 소프트웨어의 효율성을 측정하고 개선할 수 있는지 알려줍니다. 또한, 시간 복잡도와 공간 복잡도 분석 수준을 넘어서 실제로 유의미한 성능 개선을 이룰 수 있는 방법과 모범 사례들도 제시합니다.

이 책은 Go 언어뿐만 아니라 다른 프로그래밍 언어를 주로 사용하는 개발자들에게도 유익합니다. 따라서 Go 또는 다른 최신 프로그래밍 언어로 프로그램을 설계, 생성, 변경하려는 모든 소프트웨어 개발자들에게 추천할 만한 가치가 있습니다.

총 11장으로 구성된 이 책은 각 장마다 다양한 주제와 실용적인 내용들이 담겨 있습니다. 첫 번째 장에서는 효율성의 의미와 중요성에 대해 알아보며 시작합니다. 그리고 두 번째 장에서는 Go 언어를 활용하여 효율적인 코드 작성 방법과 팁들에 대해 자세하게 설명합니다.

세 번째부터 여덟 번째 장까지는 최적화 기법과 도구, 데이터 기반 의사결정 등 다양한 주제가 다룬됩니다. 그리고 아홉 번째와 열 번째 장에서는 실전 예제와 함께 최적화 기법들이 구체적으로 설명되며 마지막 열 한 번째 장에서는 Go 커뮤니티에서 나올 수 있는 다양한 획일 성 팬턴 및 기법들이 요약되었습니다.

이러한 구성과 내용 때문에 이 책은 당신이 보다 높은 수준의 코드 최적화 및 효육성 확보를 원한다면 꼭 필요한 동료가 될 것입니다!

여기까지 오늘의 리뷰였습니다. 좋은 도서 추천이 되셧길 바랍니다!

[리뷰]클라우드 네이티브 애플리케이션 디자인 패턴

클라우드 네이티브 애플리케이션 디자인 패턴 - 애플리케이션의 배포와 운영을 고려한 7가지 설계 패턴
카순 인드라시리.스리스칸다라자 수호타얀 지음, 박수현 옮김 / 한빛미디어 / 2022년 6월

[도서 소개]

API, 데이터, 이벤트 및 스트림을 이용한 실무 패턴

클라우드가 제공하는 강력한 비용 절감 효과와 확장성 덕분에 클라우드 네이티브 애플리케이션은 이미 많이 도입되었습니다. 이제는 도입보다는 어떻게 운영해야 하는지에 대한 고민이 필요한 시점입니다. 이 책은 그린 필드 및 브라운 필드 개발 모두에서 활용할 수 있는 API, 데이터, 이벤트 및 스트림으로 클라우드 네이티브 애플리케이션을 구축하는 가장 일반적인 설계 패턴에 대해 설명합니다. 또한, 규모에 맞게 비용과 시간을 효율적으로 관리할 수 있게 도와주며, 방대하고 효율적인 클라우드 네이티브 애플리케이션을 점진적으로 설계, 개발하고 구현하는 방법에 대해 소개합니다.

[주요 내용]

- 클라우드 네이티브 애플리케이션의 기본 사항 학습

- 주요 클라우드 네이티브 커뮤니케이션, 연결 및 구성 패턴 탐색

- 분산형 데이터 관리 기술 학습

- 이벤트 기반 아키텍처를 사용하여 확장 가능한 클라우드 네이티브 애플리케이션 구축

- API 관리 및 사용에 가장 일반적으로 사용되는 패턴 탐색클라우드 네이티브 시스템 구축에 필요한 도구 및 기술 검토

[서평]

빠르게 변화되는 IT 시장 속 클라우드의 바다에서

성공의 길로 인도해주는 가장 큰 등대, 클라우드 네이티브 애플리케이션 디자인 패턴

이 책은 새로운 클라우드 네이티브 애플리케이션을 개발하거나, 혹은 기존의 애플리케이션을 클라우드 네이티브로 전환하고자 할 때 어떤 기술 스택을 사용하고 어떤 구조를 사용할 것인지에 대한 전반적인 방향을 제시해줍니다. AWS나 Azure, GCP와 같은 퍼블릭 클라우드 환경뿐 아니라 온프레미스 환경에서도 사용할 수 있는 다양한 구조와 그에 잘 맞는 소프트웨어 및 애플리케이션을 함께 소개합니다.

언제나 그렇듯 빠르게 변화되는 시장 속에서 애플리케이션 개발은 어렵지만, 최소한 어떤 방향으로 나아갈지를 정하고 시작하는 것과 그렇지 않은 것에는 큰 차이가 있습니다. 이 책을 통해 여러분이 개발하고자 하는 애플리케이션에 적합한 패턴을 찾아 더 효율적으로 애플리케이션을 설계하고 개발할 수 있기를 진심으로 바랍니다.

 "한빛미디어 리뷰어 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

[리뷰]온디바이스 AI

온디바이스 AI
로런스 모로니 지음, 곽도영 외 옮김 / 한빛미디어 / 2022년 11월

[도서 소개]

ML Kit, Core ML, TFLite 등을 이용해 단계별로 직접 해 보며 익히는 모바일 머신러닝 가이드!

모바일 기기가 주요 컴퓨팅 기기가 된 오늘날, 모바일 개발자들에게 머신러닝은 선택이 아닌 필수입니다. 이 책은 여러 프레임워크로 모바일 머신러닝 개발을 빠르게 시작할 수 있는 방법을 설명하는 데 초점이 맞춰져 있습니다. 구글 핵심 개발자인 저자의 친절한 설명으로 개념을 빠르게 익힌 다음, 직접 ML Kit, Core ML, TFLite와 같은 도구를 활용해 모바일용 컴퓨터 비전 및 텍스트 처리 모델을 iOS와 안드로이드 버전 모두 제작해 보며 실무 지식까지 쌓을 수 있습니다. 이 책을 통해 새로운 모바일 개발 패러다임을 이끄는 변화에 동참하세요!

[주요 내용]

- iOS 및 안드로이드 머신러닝 모델 구현

- iOS 및 안드로이드용 ML Kit와 Core ML, TFLite를 활용한 모바일 애플리케이션 구축

- 클라우드 추론과 온디바이스 추론의 차이 설명 및 관련 기술과 도구 소개

- 고수준 API와 저수준 API를 사용할 때 활용할 수 있는 기술과 도구 소개

- 모바일 머신러닝에 대한 개인정보보호 및 윤리 모범 사례 소개

[서평]

구글러들의 ‘연예인’, 로런스 모로니가 소개하는 모바일 개발자를 위한 맞춤 머신러닝

머신러닝은 이미 우리의 일상에 녹아들어 있습니다. 물론 우리가 매일 사용하는 모바일 기기에도 말이죠. ‘온디바이스 AI’는 이름에서도 알 수 있듯이 기기 내에서 자체적으로 정보를 수집하고 연산을 하는 하드웨어 컴퓨팅을 말합니다. 온디바이스 AI는 사용자의 민감한 정보가 서버를 거치지 않아 보안에 강점을 보이고, 네트워크 지연시간도 줄일 수 있는 큰 장점을 가진 기술입니다. 우리의 일상 속 모바일 기기의 역할이 점점 더 중요해져 가는 만큼 온디바이스 AI는 앞으로 머신러닝 기술의 새로운 길이 될 것입니다.

이 책의 저자이자 구글러들의 연예인인, 로런스 모로니는 모바일 개발자들이 쉽게 모바일 애플리케이션에 머신러닝을 적용해 볼 수 있도록 다양한 샘플 코드를 통해 설명합니다. 특히, 하나의 예시를 안드로이드와 iOS 각각 단계별로 샘플 코드와 함께 소개해 더더욱 모바일 개발자들에게 큰 도움이 될 것입니다. 구글에서 모바일 머신러닝을 이끄는 저자와 역자가 소개하는 모바일 인공지능의 세계로 떠날 준비가 되셨나요? 지금 출발하세요!

 "한빛미디어 리뷰어 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

[리뷰]소프트웨어 아키텍처 The Hard Parts

소프트웨어 아키텍처 The Hard Parts - 분산 아키텍처를 위한 모던 트레이드오프 분석
닐 포드.마크 리처즈.세막 데그하니 지음, 이일웅 옮김 / 한빛미디어 / 2022년 10월

[도서 소개]

소프트웨어 아키텍처 문제-해결을 위한 지식과 실용적 프레임워크를 다루는 안내서. 『소프트웨어 아키텍처 101』의 실무편에 해당하는 후속작이다. 분산 아키텍처를 구축할 때 서비스를 나눠야 하는 경우와 합쳐야 하는 경우를 각각 세분도(granularity) 분해인과 통합인이라는 두 가지 관점에서 바라보고, 어떻게 하면 아키텍트가 객관적으로 트레이드오프를 분석해서 올바른 의사 결정을 내릴 수 있는지 이야기한다.

전작이 소프트웨어 아키텍처의 중심 철학과 다양한 아키텍처의 세계를 빠르게 훑어보는 개론서였다면, 『소프트웨어 아키텍처 The Hard Parts』는 제목에 걸맞게 실무 아키텍처링을 할 때 가장 난해한, 그러나 한번 결정되면 바꾸기 어렵고 근본적인 영향을 미치는 부분(hard part)을 진지하게 살펴본다.

[주요 내용]

- 트레이드오프 분석과 함께 의사 결정을 효과적으로 문서화하기

- 서비스 세분화를 통해 더 나은 결정을 내리는 방법

- 모놀리식(monolithic) 애플리케이션 분리의 복잡도

- 서비스간 계약 관리 및 분리

- 고도로 분산된 아키텍처에서 데이터 처리하기

- 애플리케이션을 분리할 때 워크플로와 트랜잭션을 관리하는 패턴 학습

[서평]

마이크로서비스 아키텍처 구축을 위한 패턴과 분석 기법

소프트웨어 아키텍트에게는 그 어느 하나 쉬운 결정이 없다. 수많은 상충 관계에 맞서 의사 결정을 내리고, 선택해야 하는 '하드 파트'만이 기다리고 있을 뿐이다.

이 책은 분산 아키텍처를 구축할 때, 아키텍트가 트레이드오프를 객관적으로 분석하여 의사 결정을 내리기까지의 모든 과정을 상세히 가이드한다. 하지만 그동안 수없이 많이 다뤄졌던 ‘최고의 솔루션’이나 ‘모범 사례’가 아니라, 각 아키텍처 방법론과 패턴의 장단점을 있는 그대로 담아냈다. 또한 리팩토링을 앞둔 가상 애플리케이션 서비스 팀의 이야기를 따라가며, 그들의 고민과 인사이트, 팁까지 현장감 있게 만나볼 수 있다

 "한빛미디어 리뷰어 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

[리뷰]소문난 명강의 : 김기현의 딥러닝 부트캠프 with 파이토치

김기현의 딥러닝 부트캠프 with 파이토치 - 기초부터 수식, 실습까지 담은 올인원 딥러닝 입문 교과서 ㅣ 소문난 명강의
김기현 지음 / 한빛미디어 / 2022년 8월

[도서 소개]

딥러닝 기초 개념 + 수식 정리 + 코딩 실습 + 실무 환경 프로젝트 연습

이 책은 딥러닝의 기초 내용과 응용 지식을 체계적으로 전달하기 위해 이론과 수식, 실습을 분리하여 설명한다. 딥러닝 기초 개념부터 상위 개념까지 점진적으로 배울 수 있도록 커리큘럼을 구성했고, 이 내용을 수식으로 다시 한번 정리하여 딥러닝의 구조와 원리에 대해 익힌다. 또한 실제 머신러닝 프로젝트를 진행하듯 파일을 구성하고 CLI 환경에서 실습을 진행하면서 실전 감각을 키운다.

[대상 독자]

- 이 책은 딥러닝을 처음 접하는 독자 또는 딥러닝을 어느 정도 알고 있지만 기초가 부족한 독자를 대상으로 합니다.

[주요내용]

 개발 환경

 딥러닝의 개념

 파이토치 튜토리얼

 선형 계층

 손실 함수

 경사하강법

 선형 회귀

 로지스틱 회귀

 심층신경망

 확률적 경사하강법

 최적화

 오버피팅 방지

 심층신경망으로 분류 문제 해결

 정규화

 표현 학습

 확률론적 관점

 CNN(합성곱신경망)

 RNN(순환신경망)

[서평]

어떻게 딥러닝 학습을 시작해야 할지 모르는 딥린이를 위한 입문 교과서

이 책은 개념, 수식, 실습으로 이어지는 최적의 딥러닝 학습 커리큘럼을 통해 딥러닝에 대한 기본기를 탄탄하게 키워줍니다.

딥러닝 개념 및 이론 설명

딥러닝의 기초 개념을 최대한 쉽게 이해할 수 있도록 수학적 표현을 최소화하고 그림 또는 시각화를 활용하여 설명합니다. 기초부터 심화 단계까지 차근차근 접근할 수 있도록 구성했으며 딥러닝의 여러 진행 방식에 대해 원리와 구조를 조금 더 쉽게 체득할 수 있습니다.

수식 정리

딥러닝을 제대로 공부하기 위해서 수학적 배경지식은 반드시 필요합니다. 딥러닝의 기초 개념 및 이론을 수식을 통해 다시 한번 정리합니다.

실습 코드

앞에서 배운 이론과 수식을 파이토치로 어떻게 구현하는지에 대해 익힐 수 있습니다. 이 책의 실습은 GPU 없이 실행이 가능합니다. GPU가 있다면 훨씬 더 빠르게 실행할 수 있지만, GPU 없이도 최대 몇십 분 이내로 실행이 완료되도록 구성되어 있습니다.

실무 환경에서의 실전 같은 프로젝트 연습

단순히 주피터 노트북으로 하는 실습이 아닌 실제 머신러닝 프로젝트를 진행하듯이 파일을 구성하고 CLI 환경에서의 실습을 진행합니다. 단순히 MNIST 분류기를 만들고 끝내는 것이 아니라 실전처럼 MNIST 분류기 성능을 끌어 올리는 방법과 이를 위한 실험 환경 구축 방법에 대해 알아봅니다.

이 책은 딥러닝 기초 내용과 응용 지식을 체계적으로 전달하기 위해 이론과 수식, 실습을 분리하여 설명합니다. 딥러닝 기초 개념부터 상위 개념까지 점진적으로 배울수 있으며, 수식으로 다시 한번 정리하여 딥러닝의 구조와 원리에 대해서 익힐수 있습니다. 실제 머신러닝 프로젝트를 하는것 처럼 실습을 구성하여 실전 감각을 키을수 있습니다.

 "한빛미디어 리뷰어 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."