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창의적인 Smart Software Engineer를 위하여

Google을 포함해서 Facebook, Twitter와 같은 미국의 신흥 기술 기업들의 가장 큰 특징은 Smart People 을 확보하고 이들로부터 혁신을 이끌어내는 데에 회사의 운명을 걸고 있다는 점이다.

이들이 절실하게 인재들을 관리하고 이들이 최상의 Output을 낼 수 있는 환경을 만들어가는 것을 보고 있으면, 서울대 전산학과가 매년 정원 미달이라는 우리 나라 현실과 겹쳐진다.

그나마, 우리 나라 기업 문화는 Smart People들의 능력을 이끌어내어 결과를 만들어내기보다는 누구나 고만고만한 결과를 만들 수밖에 없는 관리 방식으로 인해 Smart People 무용론에 젖어있었다. 창의적인 인재들은 외국계 기업으로 나가거나, 창업했다가 한국의 기업 현실 속에 파산하고 현실과 타협하거나, 학교로 돌아가거나, 아니면 그저 혼자 잘난 체 하는 이로 별다른 역할 없이 고립되어 살아간다.

논리적인 비약이긴 하지만, 서울대 무용론 같은 것도 결국 이러한 현실, 즉 탁월한 인재가 엄청난 혁신을 가져오는 것이 불가능한 현실과 맞물려 있는 게 아닌가 싶다.

Google, Facebook, Twitter 같은 회사들은 탁월한 인재를 통해 끊임없는 기술 혁신을 주도하는 데에 회사의 운명을 거는 회사들이다. 마케팅적인 요소, 서비스나 제품 관리 요소 등 다양한 이슈들을 함께 갖고 있지만, 그것들이 회사의 운명을 좌우하는 핵심 요소들은 아니다.

왜 이러한 회사들을 우리는 만들지 못할까.
개인적으로 하루 아침에 이러한 환경을 만들 수는 없다는 답을 가지고 있다.

앞에서 언급한 데로 Smart People들이 Smart한 Output에 끊임없이 도전해야 하는데, Smart People들을 많이 보유한 회사에서 이러한 목표를 가지고 drive해주지 않으면 Smart People들은 자극을 받지 못하고 평범해지거나, 나홀로 헛똑똑이가 되고 만다.

나름 Smart하다고 생각하는 사람들이 자신보다 훨씬 Smart하고 훨씬 시간 관리에 철저하며, 훨씬 높은 Quality의 Output을 만들어내는 사람들을 주변에 두면 그로부터 자극을 받지 않을 수가 없다. 그 자극이 나홀로 Smart들을 진정한 Smart로 변모시키고 또 다른 Smart들을 만들어내는 큰 힘이 될 수 있다.

이러한 자극을 항시적으로 줄 수 있는 Smart Technology Company가 필요하다.

예를 들어, 삼성, LG, KT, SKT 등 많은 국내 대기업들이 지금 Software 쪽으로 많은 비용을 지불하고 있다. 지금 진행하는 방식은 대부분 Software 를 하기 적합한 방식이라기보다는 빠르게 Output을 만들어내는 데 목적을 둔 방식이다. best-of-breed 라기보다는 good enough 의 제품을 만드는 방식이다.
하드웨어에 특장점을 가진 삼성전자가 처음부터 best-of-breed Software를 만들겠다고 투자하는 것은 현실적으로 잘못된 접근일 것이다.
하지만, Software에서 함께 경쟁하면서 또, best-of-breed를 만들 수 있는 Task force 조직을 일부 구성할 필요를 느낄 것이다. 그러한 조직이 놀라운 성과를 내면 자연스럽게 이러한 문화는 확산될 수 있다.
이런 면에서 보면 지금 Software 투자가 중요하지, Software 투자하는 방식이 문제는 아니다. 경쟁 속에서 조금씩 변모할 수 있을 것이다.
투자하다 보면 Smart 들에 대한 가치를 발견할 기회가 있다고 믿는다. 물론 그 Smart들이 얼마나 잘 성과를 내는가에 달려있겠지만.

나홀로 Smart한 People들은 스스로 Smart하다고 자만하지 말고 끊임없이 도전해야 한다. 끊임없이 배우고, 기반을 다져가고, 또 대화해야 한다. 도전하지 않는 Smart는 머저리로 남을 뿐이다.
창의는 순간의 아이디어에 의존해서는 연속성을 가질 수가 없다. 사물에 대한 논리 체계를 정립하고 끊임없이 그 체계에 대해 도전하는 반복된 과정을 통해서 이루어진다. 경험적으로 보면 Smart People들이 대화를 시작하면 항상 새로운 (놀라운) 아이디어가 나오기 마련이다.

이러한 Smart들이 일하는 문화가 일반화되면 Larry Page, Sergey Brin, Mark Zuckerberg 같은 Super Smart들이 탄생할 수 있을 것이다.

많이 덜 Smart가 바라보는 Smart들이 Smart하게 일하는 세상...

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Java 6 중반부터 G1 GC가 나오면서 이 새로운 Java VM GC 정책을 두고 성능 튜닝을 어떻게 할지 고민이 많은 것 같다.

일단 생소하기 때문에 어렵다.

그런데 경험들이 조금씩 쌓이면서 문제점도 꽤 발견되는 것 같다.

먼저 G1GC를 이해하는 데 유용한 사이트이다.

Garbage-First CollectorGetting Started with the G1 Garbage CollectorUnderstanding G1 GC LogsTuning Garbage Collection for Mission-Critical Java ApplicationsControlling GC pauses with the GarbageFirst CollectorG1: One Garbage Collector To Rule Them AllGarbage First (G1) Garbage Collection Optionscompare JVM options for public메일 : G1 GC clean up time is too long
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