[서평] IT 좀 아는 사람

"IT 좀 아는 사람", "비 전공자도 IT 전문가처럼 생각하는 법"

책의 제목이 좀 신선했다. "IT 좀 아는 사람"이라는 것은 어떤 정도를 말하는 것일까? "이제야 IT 문법이 보인다"는 부제도 신선했다.


그럼, 어디 "IT 좀 하는 사람"으로 변신해 볼까?


아래 내용들이 가장 흥미로웠다.


★ 우버, 포켓몬고, 옐프의 기술적 공통점은?


이 3가지 서비스는 모두 차를 탈 수 있는 곳, 포켓몬을 찾을 수 있는 곳, 근처 식당의 위치를 알려주기 위해 지도를 표시해야 한다는 것이다.


이때 스스로 지도를 만들어야 할까? 다행히도 구글 지도를 탑재함으로써 구글이 수년간 갈고닦은 기술을 가져다 쓸 수 있다는 것이다.


이렇게 다른 앱의 기능이나 데이터를 가져다 쓸 수 있게 해주는 코드를 응용프로그램 프로그래밍 인터페이스 (Application Programming Interface, API)라고 부른다. API는 쉽게 말해 앱들 사이의 통신 수단이다. 그 종류는 크게 3가지로 나뉜다.


1. 기능 API: 경로계산, 문자메시지 전송, 문장 번역 같은 작업을 전문적인 앱에 맡길 수 있게 한다.

2. 데이터 API: 다른 앱으로부터 스포츠 경기 점수, 최신 트윗, 오늘의 날씨 등 흥미로운 정보를 넘겨받을 수 있게 한다.

3. 하드웨어 API: 휴대폰 카메라 API를 통해 줌, 초점, 촬영 기능 등 기기의 고유한 기능을 이용할 수 있게 한다.


6장의 빅데이터 부분도 친절한 설명으로 흥미로웠다.


★ 구글 같은 대기업은 어떻게 빅데이터를 분석할까?


빅데이터를 다 처리할 수 있을 만큼 강력하고 거대한 슈퍼컴퓨터를 만들자면 돈이 너무 많이 들어간다. 그래서 쓰는 방법이 데이터를 분할해서 표준 크기의 저렴한 컴퓨터에 배정하는 것이다. 이 컴퓨터들이 일제히 데이터 분석에 돌입해 마지막 한 대까지 작업을 완료하면 결과를 취합해 최종적인 답이 도출된다.


이렇게 하면 친구들이 훨씬 작은 규모의 작업을 '병렬'로 수행하기 때문에 혼자 셀 때보다 속도가 훨씬 빠르다.


구글은 이 전략을 토대로 그 유명한 "맵리듀스(MapReduce)" 알고리즘을 탄생시켰다. '맵' 단계는 친구들이 각 동네 주민을 세는 것에 해당하고 '리듀스' 단계는 친구들이 통보한 결과를 취합하는 것이라고 보면 된다. 인기 있는 빅데이터 도구인 '하둡(Hadoop)'도 맵리듀스를 이용한다. 하둡은 슈퍼 컴퓨터가 아니라 표준 크기의 서버들에 데이터를 분산해서 고속으로 처리한다. 컴퓨터를 물리적으로 연결할 필요가 없다는 것과 더 많은 데이터를 처리하려면 컴퓨터만 추가하면 된다는 게 장점이다.


★ 아마존에서는 왜 10분마다 가격이 바뀔까?


아마존은 하루에 무려 250만 번씩 상품 가격을 변경한다. 상품 가격이 평균 10분마다 바뀐다. 월마트가 베스트바이보다 50배쯤 높은 빈도다. 수시로 가격이 달라지니까 방금 물건을 샀는데 그 사이에 가격이 떨어져서 불쾌해하는 고객도 생기지만, 이 전략으로 아마존은 수익이 25%나 상승했다.


방대한 데이터(15억 개의 상품, 2억 명의 사용자 존재, 상품과 사용자에 대한 데이터를 모두 합하면 10억 기가바이트에 달함) 덕분에 빈번하게 가격을 바꿀 수 있다. 이 데이터를 토대로 아마존은 10분마다 고객의 쇼핑 패턴, 경쟁사의 가격, 자사의 이윤과 재고 등등 셀 수 없이 많은 요인을 분석해서 새로운 가격을 책정한다. 이렇게 항상 경쟁력 있는 가격을 제시하니까 더욱더 많은 이윤이 남는다.


이때 아마존이 중요시하는 전략은 인기 상품은 경쟁사보다 싼 가격에 팔고 비인기 상품은 높은 가격에 파는 것이다. 가령 잘 나가는 책은 가격을 깎고 안 나가는 책은 가격을 올린다. 그 이유는 사람들은 대부분 보편적인 상품의 가격만 검색하기 때문이다. 그 결과 사람들은 아마존에 최저가라고 표시된 상품들을 보고 아마존의 다른 모든 상품도 최저가로 판단고 착각한다. 그래서 아마존을 자주 이용하다 보면 보편적이지 않은 상품을 경쟁사보다 비싼 가격으로 구입하게 된다.


★ 미국 정부는 어떻게 수십억 달러 규모의 기상산업을 만들어냈을까?


1870년부터 착실히 데이터를 수집해온 미국 기상청(National Weather Service, NWS)은 1983년에 외부에 데이터를 제공한다는 전례 없는 결정을 내렸다. 이에 민간기업이 NWS의 데이터를 구입해 자사의 상품이나 예보에 사용할 수 있게 됐다. 그런 작은 변화가 기상예측 산업을 탄생시킨 시발점이 되었다. 현재 기상산업은 애큐웨더(AccuWeather), 웨더채널(Weather Channel), 웨더 언더그라운드(Weather Underground) 같은 대기업을 포함해 시장 규모가 약 50억 달러에 이른다. 미국 정부가 민간에 데이터를 공개함으로써 50억 달러 규모의 산업을 일으킨 것이다.


기상분야의 이런 협력으로 기상 기업은 시민과 기업에 유익한 예보와 도구를 생산한다. 일례로 에큐웨더는 악천후가 예상되는 장소를 정확히 파악할 수 있는 소프트웨어를 개발했다. 피해가 생길 철도 구간을 예측할 수 있을 만큼 정확도가 높다.


그 밖에도 매우 유익한 사례가 많이 등장한다.


이 책은 IT가 일으키고 있는 업계의 다양한 혁신에 대해서 사례 중심으로 공부할 수 있다. 특히 기술 용어를 매우 쉽게 풀어서 설명해 주므로 술술 읽히는 장점이 있다.


대세적인 IT 트렌드와 이런 기술을 통해서 변화되는 서비스 동향을 이해하고 싶은 분들께 이 책을 추천한다.

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