AI 시대에 블로그를 쓰는 이유
수 년 전 처음 개발 공부를 시작했을 때 저는 새로운 개념 하나를 이해하기 위해 검색을 시작하면 그 안에서 제가 모르는 개념이 튀어나오고, 다시 새로 알게 된 개념에 대해 찾다보면 어느새 처음에 알고 싶었던 정보가 아닌 정보들 사이에서 헤매게 되었죠. 많은 자료 속에서 제가 알아야 하는 것이 무엇인지 알기 어려웠습니다.
하지만 지금은 AI 에이전트가 방대한 공식문서를 훑어 제가 원하는 정보를 찾아주고, 모르는 개념에 대해서 요약해서 설명해주기도 합니다. 이런 환경에서 내가 시간을 들여 직접 블로그에 글을 적을 필요가 있을까하는 고민도 들었습니다.
하지만 내가 이해하기 쉬운 말로 정리하면서 기억을 돕고, 지금 적은 내용을 나중에 잊어도 맥락을 다시 빠르게 붙잡을 수 있다는 점에서 AI 시대에도 블로그는 아직 미래의 나를 위한 기술노트로서 유효하다는 생각이 들었습니다.
Steam-ad-poc에 대해서
Steam-ad-poc는 제가 최근 진행 중인 개인 프로젝트로, Python을 비롯해 그동안 써보지 않았던 기술을 직접 시험해 보면서, 소규모 개발팀의 게임 디스커버빌리티를 높일 수 있는 서비스가 실제로 유용한가를 검증해 보는 것을 목표로 합니다.
현재 사용 중이거나 도입을 계획한 기술은 다음과 같습니다.
- 현재: Python, PostgreSQL, Pydantic, SQLAlchemy
- 예정: Prefect, FastAPI, Snowflake:
비용과 환경을 고려해 로컬은 PostgreSQL, 분석·확장은 Snowflake로 역할을 분리할 계획입니다.
LLM을 활용한 서비스 기획과 Workflow ochestration을 활용 해보고자 익숙한 Node.js 대신 Python을 활용해보고 있습니다.
다음 글에서는
SQLAlchemy를 사용하는 과정에서 찾아본 Python의 동시성 처리에 대해 정리할 예정입니다.
달리려고 해야 걸을 수 있다.