개발자 취업 비법

AI 시대, 개발자로 살아 남는 법

평비 - Giveloper — Wed, 1 Oct 2025 19:07:44 +0900

아티스트는 죽었다.
개발자는 죽었다.

요즘 AI 시대가 열리면서, 여기저기서 “이제 ~는 죽었다”는 말이 많이 들리는데요. AI가 그림도, 음악도, 글도 개발도 더 잘 한다는 것에서 비롯된 말인 것 같습니다...

그런데, 이번에 LG 사이언스 파크에서 열린 컬쳐위크의 LG CNS 멘토로 참여했다가 박새별 박사님의 강연을 우연히 듣게 되었는데요. 박사님은 위와 정반대의 이야기를 들려주셨어요.

예전에는 음악을 만들고 싶어도 현실적 제약이 있었다. 다른 아티스트들이나 협업을 같이 하는 이해관계자들과 일을 하다보니, 내가 하고 싶은 걸 다 할 수 없었고, 결국은 포기하거나 타협해야 했다.

그런데 지금은 AI가 도와주니까, 처음부터 끝까지 나의 생각만으로도, 혼자 힘만으로도 곡을 만들어낼 수 있는 시대가 되었다. 그리고 그 과정이 너무 즐겁다

오히려 지금이 진짜 음악이 다시 재미있어진 시대라는 것이다. 그 이야기를 들으며 나 자신을 돌아보게 됐어요.

저 역시 한동안 개발에서 멀어진 듯했습니다. 개발자 말고 다른 걸 해야 하나, 개발이 내 적성이 아닌 건 아닐까, 이런 고민을 할 정도였습니다. 도구와 스택에 치여 살다 보니, 개발의 본질적인 재미가 보이지 않았던 것이었죠.

그러던 어느 날, 제가 올린 롤 5대5 구도 분석 영상이 누군가의 눈에 띄었습니다.

https://youtu.be/7FERH1ypcYg

비개발자인데 본인도 롤을 좋아하고, 본인만의 아이디어를 덧붙여서 프로게이머 경기의 5대5 경기 구도 분석을 하는 서비스를 만들고 싶다고, 나를 선생님이라 칭하며 선생님이 하신 것 처럼, n8n 구성을 하고 싶다며 도움을 요청해왔습니다.

그렇게 약속을 잡고, 디스코드에서 1대1로 붙어서 하나하나 이슈를 해결해 나갔습니다. 처음엔 에러가 쏟아지고 막막했지만, 조금씩 동작이 되는 게 눈에 보였습니다. 그때 그분의 목소리는 호기심 가득한 아이 같았어요!

“와, 이렇게 되는 거예요? 와 진짜 되는 것 같은데요?”
하면서 즐거워하는 모습을 보는데, 문득 이런 생각이 들었습니다.

“그래, 이게 개발의 맛이지.”

그 경험은 저를 다시 끌어올렸습니다.
사실 저는 오래 전부터 자소서 첨삭을 하면서 자기소개서 에디터를 만들어보고 싶었는데요. 그런데 어떻게 구현할지 고민만 하다가 미루기만 했어요... 그러다 이번에는 Cursor를 활용해서 몇 시간 만에 뚝딱, 미뤄왔던 프로젝트가 세상에 모습을 드러냈습니다. (곧 공개 예정)

“이걸 굳이 이렇게까지 고민할 필요가 있었을까?”

기능 하나하나가 완성되어 가는 과정을 지켜보면서, 정~~말 오랜만에 창작의 몰입에 빠졌습니다. 밤 늦게 3시까지 개발하고, 잠들기 직전까지 어떻게 구성해볼까 고민하고, 아침에 눈뜨자마자 컴퓨터를 켜서 Cursor에 명령을 치고 있는 내 모습을 보면서 깨달았죠.

“아... 이게 개발의 맛이지!!!”

그리고 확신했습니다.

창작의 즐거움은 결국 도구나 기술 스택이 아니다. 몇 명이 쓸지, 얼마나 대단해 보일지는 부차적이다. 중요한 건, 내가 내 생각을 현실로 만들어내는 과정 그 자체였다. 기술은 그걸 위한 재료일 뿐이다.

너무 고민하지 말자. 그냥 시작하면 된다.

개발자도 이제 개발자가 아니라 창작자, 크리에이터라는 표현이 더 어울리게 된 세상이 찾아온 것 같습니다.

더 이상 그 기술 자체에만 너무 얽매이지 말고 저희도 아티스트가 됩시다.

https://youtu.be/pXmexcfgNpI

경력 공고 아카이빙 (Robotics, 스마트팩토리, 스마트물류, ERP, Entrue Consulting, 보안)

평비 - Giveloper — Sun, 31 Aug 2025 19:15:19 +0900

안녕하세요~ 평비입니다!

필요하신 분이 있을 수도 있어서, 경력 공고를 아카이빙해두려고 합니다.

오늘부로 경력 공고가 사라질 것 같아서...

특히, 신입 채용에 Robotics가 추가되었는데

이 Robotics는 무엇을 하는 직무일 지 경력 공고를 참고할 수도 있잖아요?

1. Robotics

Robotics 경력 공고

저의 이 작은 글이 여러분에게 큰 도움이 되셨으면 좋겠습니다 ㅎㅎㅎ

더 많은 도움을 얻고 싶으시다면! 아래 단톡방으로 찾아와주세요!

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LG CNS 현직자 취준 Q&A

#LG #LGCNS #개발 #개발자 #현직자 #SI회사 #취업

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2025년 하반기 LG CNS 채용 공고 분석 (인적성, 코딩테스트, 과제분석, 필기, )

평비 - Giveloper — Sun, 31 Aug 2025 18:44:57 +0900

안녕하세요~ 평비입니다!

2025년 하반기 LG CNS 채용 공고에 큰 바람이 불어서, 제가 등장해봤습니다!

나름... LG CNS 취업 준비생들에게는 유명 인사(?)가 되었기 때문에..

정식 공고는 아래에서 확인이 가능합니다!

https://careers.lg.com/apply/detail?id=1000781

LG Careers

careers.lg.com

1. 모집 분야

총 9개 직무로 선발합니다.

AI
Robotics
Consulting
Cloud Application Modernization
DX Engineer
Architecture
Smart Factory
Smart Logistics
ERP

DX Engineer와 Cloud Application Modernization은 무슨 차이가 있을까?

LG CNS DX Engineer, Cloud AM 직무에 대해 궁금하다면?

안녕하세요~ 위대한 개취비입니다! 오늘은 많은 분들이 차이를 궁금해 하시는 DX Engineer와 Cloud AM 직무에 대해서 알려드리고자 합니다. 먼저 이와 관련한 Q&A에 대해서 적어봤어요! 1) 혹시 cloud

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엔트루 공고 분석

LG CNS Entrue Consulting 공고 분석 -1- (금융, 커머스, TA, Experience 전략, 물류, SCM, 통신, 유통, 서비스, ES

안녕하세요~ 평비입니다!지난 글에 이어서, 이번에는 Entrue Consulting 공고의 내용을 기반으로 업무와 필요 역량을 분석해보는 시간을 가져보겠습니다. 직무가 너무 많아서 글이 너무 길어지

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Robotics 경력 공고

ERP는 조만간 ERP 현직자 인터뷰 자료가 올라올 예정입니다! 많은 관심 부탁드립니다!

이번에 처음 공고를 접하는 분들은 모르시겠지만, 매번 공고를 봐온 저로서는 정말 큰 변화가 느껴집니다.

보이시나요?!

AI가 제일 위로 올라왔습니다. 그리고, 생전 본 적 없는 Robotics가 올라왔습니다.

매번 DX Engineer가 제일 위에 있었던 것 같은데...

기분탓인가 싶어서, 가져왔습니다.

2025 상

2024 하

2023 하

2022 상

채용 공고만 봐도, 현재 LG CNS가 집중하는 분야가 무엇일지 보이는 것 같네요.

현재입니다. 현재. 앞으로 어떻게 될지는 모르는 일이죠.

그러면, 이 논리대로라면, Cloud Application Modernization (이하 CAM)이 DX Engineer보다 위로 올라왔는데...

희안합니다.

2. 지원자격

언제나와 비슷 평이한 지원자격입니다. 다만, 주의할 점으로는 Smart Factory에 대한 조건이 있네요.

이를 좀 더 잘 어필할 수 있거나, 지방 출신 분들에게 베네핏이 있어보입니다.

어학 성적에 대해서도 필수는 아니지만, 참고될 수 있다고 하니, 어학 역량이 좋으신 분들은 어필하세요!

3. 전형 단계

전형 단계에서 아주 엄청 큰 변화의 바람이 불었습니다.

필기전형(코딩테스트/과제분석)에 대한 것이 바뀌었습니다.

2025 상반기 전형단계

2025년 상반기 (불과 6개월 전)만 해도 필기 전형이 있었고, 안내 사항에 코딩 테스트가 실시된다는 이야기가 있었습니다.

그런데, 이 문구가 아예 사라졌어요! AI 지원자분들도 원래 보던 과제 분석 이야기가 사라졌습니다.

제 블로그 글 몇 개가 영양가를 잃어버렸겠군요... ㅠㅠ

사실, 코딩테스트도 변별력이 없다고 하는 의견들이 많긴 했는데, 이번 공고를 보니 많은 생각이 드네요. 이제, 정말 코딩의 중요성이 떨어지고 있는 것일까? 개발 말고 코딩입니다!

코딩 자체의 중요성은 확실히 떨어지고 있는 것 같아요.

최근에 유튜브에 게시했었지만... 코딩 없이 개발을 할 수도 있습니다...

https://youtu.be/7FERH1ypcYg?feature=shared

(막 간을 이용한 깨알 홍보)

회사에서도 이제 Cursor 없이 하는 개발을 상상할 수가 없는 것 같습니다...

그러면, 인적성 검사 잘 준비해보세요... 코테나 과제분석을 준비해온 분들에게는 안타까운 소식이네요.

저는 LG CNS에 들어올 때 코딩테스트가 아닌 인적성을 치렀던 사람으로서 추억이 새록새록 도네요...

완벽하겐 못 풀어도 80% 이상 이건 제대로 풀었다! 이런 느낌으로 일단 준비해보세요!

AI 공고가 제일 위에 있는데, 과제 분석까지 빠진 걸 보면...

이제 AI 모델이나 데이터 이런 거 연구쪽 보다는 생성형 AI 요쪽이 좀 더 집중되지 않을까 싶습니다.

사실, 기존에도 생성형이 더 잘 뽑히고 비전 쪽은 잘 안 뽑혔던 것 같기도...

기존에 졸업 프로젝트나 이런 데서 생성형 AI 쓰신 분들 어필 잘 해보세요!

LangChain, LangGraph, RAG, 벡터, 임베딩, 데이터 간의 유사도 이런 거 해보신 분들 말이에요!

꼭, 자기가 AI를 지원하는 게 아니더라도, 회사에서 바라보는 방향이 이쪽인 거 같아요. 직무마다 그 강도는 당연히 다르겠지만..

또한, 짧은 영어면접이 있을 수도 있다고 하네요. 혹시나 해외대거나 서류에 어학 역량을 어필할 분이라면, 영어 면접도 준비할 필요가 있겠네요.

LG CNS Global 외국인 유학생 채용 안내

LG Careers

careers.lg.com

채용 사이트를 보다 보니까, 이런 게 있던데...

진짜 회사에 외국인들이 있어? 라고 생각하실 수도 있는데...

최근에 제가 했던 사내 강의에도 그렇고 정말 외국인이 있습니다. 회사에!!

근데 한국어를 잘 하시는 분들입니다.

자, 이렇게 2025 하반기 채용 공고 분석을 해봤습니다.

저의 이 작은 글이 여러분에게 큰 도움이 되셨으면 좋겠습니다 ㅎㅎㅎ

더 많은 도움을 얻고 싶으시다면! 아래 단톡방으로 찾아와주세요!

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LG CNS 현직자 취준 Q&A

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갓 입사한 분들께 올리는 글과 오프라인 강의 후기

평비 - Giveloper — Mon, 18 Aug 2025 00:47:12 +0900

안녕하세요~ 평비입니다!

오늘은 짧게나마 하게 된 신입사원 교육을 앞둔 제가 신입사원 분들께 올리는 글입니다.

To. 신입 사원
취업, 어땠나요? 쉬우셨나요?
단언컨대, 취업은 어떤 때에도 쉬운 적이 없었습니다.
현재, LG CNS 임직원 분들은 모두가 당대 그 높은 경쟁률을 뚫고 들어오신 분들이에요.

그런데, 저희 때도 그랬고, 과거에도 당연히 그랬을 것이고, 지금도 그럴 거에요.
신입 분들이 들어오면, 앞으로 이런 생각을 하게 되실 겁니다.
아니, 저 분은 저것도 모르네? 선임 달고 이것도 몰라? 책임 달고 뭐 하는 거지?

저는 입사 후에 이런 말을 들었습니다.
입사 전, 입사 후 3년 배운 지식으로 평생 간다.

진짜 맞는 거 같아요...
공부할 게 산더미인데, 시간이 없어요...

여러분들도 마찬가지입니다.
입사 전에는 간절한 마음에 이것도 배우고, 저것도 배우고 인강도 듣고 부트캠프도 가고 많은 지식을 머리 속에 미친 듯이 넣었을 겁니다.
지금 Java, Spring, React, Next, JPA, Kubernetes, Docker, Jenkins, Kafka, AWS, REST, gRPC, ...
지금은 익숙하지만, 몇 년 뒤엔 이게 레거시가 될 수도 있습니다...
계속 공부하지 않으면, 점점 도태되는 게 이 업계입니다.

앞에서 일하고 계신 선임 분들, 책임 분들이 혹시나 뭘 잘 모르시는 것 같다면?
그저, 현재 트렌드를 잘 모르시는 분들입니다.
지금은 이미 지나간 과거의 트렌드는 빠삭하게 알고 계신 분들입니다.

그러니, 기회가 될 때마다 공부 계속 합시다.

제가 하는 교육은 백엔드, 프론트엔드 개발 교육은 아니고 아키텍처, 파이프라인, 클라우드에 관한 짤막한 교육입니다.

2번의 강의를 했을 때, 깨달은 것은 교육 내용은 큰 차이 없이 똑같음에도

교육생의 수준, 의지와 같은 것들에 의해 교육장의 분위기가 완전히 다르다는 것이었습니다.

또한, 3번째 강의는 제 사정상 다른 분이 하게 되었는데, 그때 받은 피드백입니다. (살짝 각색했습니다.)

이 교육과정은 왜 있는지 모르겠다.
개발 교육하는데, 아키텍처 강의는 무슨 의미인가요?
개발자가 아키텍처도 알아야할까요?

(교육이 완벽하다는 게 아닙니다...)

강사 입장에서, 교육 외의 것들에 의존적이지 않고 어떻게 교육 자체에 몰입시킬까를 고민했습니다.

사실, 교육 내용, 실습 내용이 결국 개발, 협업, AI 관련이기 때문에, 아키텍처 교육은 어떻게 보면 크게 관련 없는 것 처럼 보이기도 합니다. 실제로 교육생 분들이 AWS 콘솔을 직접 들어가는 일이 있나? 싶고

파이프라인도 깨졌을 때나 실패 로그 확인하러 잠깐 들어가는 정도인데...

이 교육이 왜 필요할까? 교육 때 어떤 것을 더 강조해야할까?

그러다가 찾아봤습니다.

위 내용들은 몇몇 빅테크 기업들의 채용 공고 내용 중 자격 사항, 우대 사항을 가져온 내용입니다.
신입사원 분들이라면, LG CNS에 정식 입사를 하기 전까지 미친 듯이 봐왔을 내용들입니다.
다만, 위 공고는 신입 공고가 아니라 경력 공고입니다.

많은 공고에서 요구하는 키워드들을 정리해봤습니다.

자동화, 테스트, 확장성, 효율화
클라우드 플랫폼 및 분산 환경에서의 개발/운영
빌드/테스트/배포 자동화를 위한 CI/CD 파이프라인
쿠버네티스 환경의 개발/운영
REST, gRPC 통신 모델 설계
대규모 트래픽 또는 대용량 데이터 처리를 위한 시스템 설계 및 개발

백엔드만 해당될 것 같죠? 중간에 프론트엔드도 섞어뒀습니다.

이제... 아키텍처는 단순히 특정 팀, 직무만의 요구가 아니라, 현대 개발자라면 누구나 이해해야 하는 기본기입니다.

코드를 잘 짜는 것만으로는 부족합니다. 이 코드가 어떻게 빌드/배포되는지, 어떤 인프라 위에서 동작하는지 이해해야 합니다.

버그가 나거나, 빌드가 깨지고, 배포가 꼬였을 때 나랑 상관 없는 일이다? 라고 단정 지을 수 없습니다.

여러분이 회사에서 코드 배포를 할 때, 단순히 Git에 푸시한 게 어떻게 사용자의 브라우저까지 도달하는지 아는 순간, 개발자로서의 시야가 확 넓어질 겁니다.

여러분이 어떤 교육이든 얻어가야 할 건 단순한 기술 지식이 아닙니다.
코드 그 너머, 서비스가 살아 움직이는 생태계를 바라보는 시야입니다.
이 시야가 있느냐 없느냐가, 앞으로 여러분 커리어의 깊이를 결정합니다.

이상, 평비였습니다!

LG CNS 핵심 인재 능력자 인터뷰 -2- (ERP 성장, 자격증, 역량 강화, AI, 입사 조언)

평비 - Giveloper — Thu, 14 Aug 2025 00:30:50 +0900

안녕하세요~ 평비입니다!
ERP 커리어를 준비하기 위해 역량 강화를 해야한다면, 어디서부터 어떻게? 에 대한 고민이 이 글에서 풀릴 듯 합니다.
모듈 컨설턴트 vs 테크니션. ERP 직무로 어떻게 성장하려면 어떤 마인드로 임해야할 지 다루고
너굴님이 준비하시는 자격증들은 어떤 것들이 있는지, AI가 점점 스며드는 ERP는 어떤 상황인지,
그리고 ERP 직무는 어떤 분들에게 추천하는지 엑기스를 담아봤습니다!

ERP의 성장 관련

평비: 그러면 ERP 직무는 어떻게 성장하게 되나요?
너굴: LG CNS에서 ERP 직무는 두가지 트랙으로 커리어를 발전시킬 수가 있어요. 모듈 컨설턴트랑 테크니션.

평비: 너굴님은 어느쪽으로 성장하시나요?
너굴: 저는 모듈 컨설턴트쪽으로 가려고 합니다. 아무래도 문과 베이스니까.

너굴: 자그마한 꿈이라고 한다면, 저는 프리랜서는 별로 안 뛰고 싶어요. 코딩도 AI가 하는데, 뭔가 언젠간 컨설턴트도 AI가 대체를 해버리지 않을까 하는 생각이 들어요.

너굴: 회사라는 게 매출이 중요하잖아요. 그리고 LG CNS는 인건비가 중요한 회사잖아요. 근데 ERP 프리랜서분들 단가가 되게 높거든요. 근데 만약에 1조짜리 프로젝트에서 인건비를 10%만 줄여도 그게 얼마겠어요. 적어도 몇 백억 단위일텐데, 그러면 캐시카우가 되는 거죠. 그게 가능케 하는 걸 구축한다면 팔아도 되죠. CNS만의 솔루션이 될 수도 있는 거죠. 그런 걸 하기에는 저희 회사에 구축되어 있는 노하우 같은 것들이 너무 잘 돼있다고 저는 생각하거든요. 사내 Assetization 그거 뭐지?

평비: 아, Brains? (없어졌습니다)
너굴: 네, 맞아요. 사내 지식 포털 기반 그런 Assetization 같은 걸로 회사의 노하우가 많이 축적돼 있고 활용할 수 있는 것도 되게 많잖아요. 이걸 제가 만약에 나가서 처음부터 구축한다? 절대 쉽지 않죠. 근데, 지금 CNS 역량만으로도 그런 의사 결정권자들의 의지만 있으면 충분히 저는 하고 남을 거라고 생각을 해요. 거기서 가능성을 본 것 같아요. 그래서 저는 이 회사에 남고 싶다라고 생각을 했던 거예요. 지금 아무리 힘들지언정.

평비: 팀장 하셔야겠는데?
너굴: ㅋㅋㅋㅋ 그래서 그랬던 거 같아요. 다시 본론으로 돌아와서 모듈 컨설턴트로 성장을 하려면 ERP 자체에 대해서 아는 것도 중요하지만, 비즈니스 로직, 예를 들어 비정형화된 지식들 있잖아요. 데이터 말고 지식들. 일상적인 현상들을 일반화하고 어떻게 전산에 효율적으로 녹여낼 수 있을까에 대한 고민을 되게 많이 해 봐야 된다는 생각을 해요.

너굴: 저는 인턴 같은 경우는 ERP랑 전혀 상관없는 금융 IT에서 인턴을 했었거든요. 금융 소프트웨어 엔지니어 이런 식으로 타이틀을 달아주긴 했었는데 그런 것들을 하면서 왜 이게 전산화가 되기 쉽지 않을까 내지는 이걸 왜 노가다를 하고 있을까 이런 생각들을 많이 했었어요.

너굴: 왜 ERP라는 게 필요한지 그리고 고객들의 Pain Point에 대해서 파악하려는 노력을 많이 해야한다고 생각해요. 헨리포드가 한 말 중에 되게 좋아하는 말이 있어요.

고객에게 무엇을 원하는지 물었다면, 그들은 더 빠른 말을 원한다고 답했을 것이다. - 헨리 포드

이 말이 되게 와닿는 거예요. 더 빠른 말을 제시할 수 있었겠지만, 더 빠른 말은 사실 세상을 바꾸진 않잖아요. 근데 헨리포드는 자동차를 만들었던 거고. 뭔가 틀을 깨는 그런 것들이 되게 중요하다고 생각을 해요. 지금의 전산 시스템에서 필요한 게 뭐냐라고 했을 때 더 빠른 전산 시스템이라고 사람들은 얘기하겠죠. 근데 그게 아니라 조금 더 다른 것들을 제시할 수 있는.

평비: 지금 AI가 세상을 바꾸는 것 처럼.

너굴: 맞아요. 팔란티어 같은 회사도 보면은 AI 활용해서 되게 다양한 서비스나 그런 것도 제공하잖아요. 이런 변화들이 분명히 있잖아요. 그런 테크니컬한 것들이 나오면은 이걸 어떻게 비즈니스에 녹여낼지에 대한 고민을 되게 많이 해서 가져오는 것도 방법일 것 같아요. 그런 거 많이 공부해 보는 거? 일반화시키고 그런 업무 플로우들을 정리하고, 전산화하는데 어떤 어려움과 문제가 있고 이런.

너굴: 저는 개인적으로 CNS 서류 붙을 정도면 생각했을 때 스펙은 충분하다고 생각을 하거든요. 그 다음은 그런 분석적인 사고들을 실제로 내가 얼마나 고민했느냐 어필할 수 있는지에 대한 싸움인 거 같아요.

평비: 그러면 테크니션 쪽으로 가고 싶어 하는 사람들은 있어요? 어떻게 준비하면 좋을까요?
너굴: 옛날에는 다 막아놓고 막 그런 느낌이었는데 요즘은 SAP도 많이 바뀌었어요. SAP가 최신 자료들이나 웨비나 같은 것도 유튜브에 많이 올려놓거든요? 그런데, 어차피 개발을 개인적으로는 할 수가 없어요. SAP라는 솔루션이 너무 폐쇄적이고 기업 솔루션이기 때문에 개인한테는 제공이 안 되거든요.

너굴: 결국, 테크니션으로 성장하고 싶으신 분들은 그런 웨비나 같은 거를 많이 접하면서 어떻게 테크니컬한 쪽으로 나가고 싶은지랑 SAP에서 뭔가 특정 기능을 제공한다면은 이게 어떤 테크니컬 놀리지 베이스로 만들어진 건지 SAP에서 기본적으로 제공하는 것들에 대해서 어느 정도 알고 있으면 되게 좋을 것 같아요.

ERP 역량 강화 관련

평비: 그러면 지금은 ERP 역량 강화를 위해 어떤 걸 하고 계세요?
너굴: 일단 자격증을 따고 있어요.

평비: ERP 관련 자격증은 어떤 게 있나요?
너굴: SAP에서 제공하는 Certification도 있는데, 그거는 이미 취득했고, 이제는 더 개인적인 역량을 보여줄 수 있는 자격증을 좀 따려고 해요.

평비: 그건 테크니션 쪽이에요. 아니면 컨설턴트 쪽이에요?
너굴: 반반인 것 같아요. 저는 일단 자격증 없이 취업을 했어요. 최근에는 어차피 ERP가 공부할게 SQL 베이스니까 SQLD 하나 땄어요. 물류 관리사 이런 것도 공부해보려고 해요.

평비: 아, 그런 완전 도메인 향으로?
너굴: 네, 정처기도 필기는 따뒀고 실기 결과 기다리고 있어요. 그리고 내년에는 CPIM이라고 하는 도메인 쪽 준비하려고 해요. 번갈아가면서 테크니컬 관련, 모듈 관련 이렇게 따려고 하고 있어요. 아참, 빅분기도! 빅분기도 도움돼요. 왜냐면은 아무래도 ERP만한 빅데이터가 없는 거 같거든요...

ERP와 AI 관련

평비: ERP도 AI 코딩으로 되나요?
너굴: 잘 안 돼요. 저도 사용하긴 하는데, 물어봐도 잘 안나와요. 사실 ERP 관련해서는 일반적으로 접근할 수 없는 정보들이니까요. 다 폐쇄망이라서.

너굴: SAP에서 기본적으로 제공해 주는 AI가 있긴 하거든요. 근데, AI도 약간 레벨이 달라요. 머신러닝에 해당하는 임베디드 AI라고 하는 것들이 있어요. 룰 베이스죠. 사실 이걸 혁신이라고 할 수 있을 지는 잘 모르겠어요.

너굴: 또, SAP에서 제공하는 테이블들 말고 저희가 Bolt On으로 만드는 테이블들이 있어요. 이게 SAP 용어예요. CBO(Customer Bolt On)라고 부르기도 하는데 SAP가 공식 제공하는 거 말고는 다 CBO라고 불러요. SAP 솔루션 안에서 만들었는데 SAP에서 제공하는 건 아닌 거예요. SAP 솔루션 안에서 저희가 만든 거죠. 익스텐션 정도 비유하면 맞을 것 같네요.

너굴: 근데, 그런 것들에 대해서 AI를 돌릴 수 있게, 머신러닝을 돌릴 수 있게 제공해주는 게 있어요. PyTorch나 TensorFlow 같은 것들을 SAP 내부적으로 제공을 해주는 거에요.

너굴: ERP Asset Portal 이라고 들어보셨나요?
참고) https://www.youtube.com/watch?v=2jX9XkIhR0s

평비: 어 한 번 들어가봤던 거 같아요.

너굴: 보통 AS-IS 시스템 분석하는 게 시간이 오래 걸리잖아요. 근데, 영상 보면 LG CNS AI 관련 부서에서 만든 것 같은데, 잘 모르지만 AS-IS 시스템 코드 넣으면 Asset 베이스로 설계서를 만들어주는 거 같더라구요. 아까 말씀드렸던 컨설턴트, 설계자들, 프리랜서들을 대체하기 위해서 나오는 그런 시작점이겠죠. 설계서도 넣으면 이걸 베이스로 해서 코드를 작성해주는 것도 있는 걸로 알고 있어요. CBO로. 지금은 저희가 아직 쓰고 있진 않은데, 나중에는 쓰게 되지 않을까 하고 있어요.

너굴: ERP도 되게 구시대적이고 워낙 저항도 심해서, 변화를 싫어하는 조직이긴 하지만 충분히 AI가 그 틈을 비집고 들어오고 있는 거 같아요.

ERP 직무를 희망하는 분들에게

평비: 어떤 분들에게 ERP 직무를 추천해주실까요?
너굴: 일단, 추천하고 싶지 않은 분들이 있어요. ERP 왜 하고 싶어요? 하고 물어봤을 때 철밥통이잖아요 라고 얘기하는 사람들이 되게 많은데, 저는 이런 분들은 안 왔으면 좋겠어요. 그런 사람들 때문에 너무 힘들어요. 진짜 약간 전투 모드로 들어와야 해요... 일반 개발 직군이랑은 좀 달라요. 어느 정도 싸울 수 있는 역량도 있어야 해요.

너굴: ERP 프로젝트는 약간 숲을 구성하는 그런 프로젝트들인 것 같아요. 물론, 안 그런 프로젝트들이 없긴 없겠지만 뭔가 숲의 규모? 그런 게 달라요. 왜냐하면 회사에 대한 전반적인 것들을 컨트롤하는 거기 때문이에요.

너굴: 생산 도메인만 두고 봤을 때도 유관 시스템이 90개가 넘어요. 그 유관 시스템 하나하나가 CNS든 해외 다른 기업이든 거기서 만든 솔루션이나 시스템들이랑 다 연계하는 거거든요. 근데 ERP는 하나잖아요. 유관 시스템 수십 개랑 연계하는데, 베이스가 되는 데이터는 다 ERP에 있는 거죠.

너굴: 큰 숲을 만드는 프로젝트를 하는데, 말 그대로 진짜 개발하는 걸 좋아하는 프로그래머 1 이 있다. 뭔가 개발 해서 전체에 적용하려고 하면 비용이 말이 안된다. 하면 좋지만, 프로젝트 전반에 적용 하려면 비용이 너무 많이 든다.

너굴: 우리는 참나무 숲을 만들고 싶은데, 갑자기 소나무를 들고 와서 "이 소나무의 잎을 보십시오. 너무 아름답지 않습니까? 아니면 뭐 새로운 비료가 나왔습니다. 이 비료 얼마나 좋습니까? 이 비료 쓰면 소나무도 잘 자랍니다!" 이런 주장하면 힘들어진다.

너굴: 결론적으로, 나무 하나를 기르는 걸 좋아하는 사람은 별로다. 일관된 숲, 조화로운 숲을 만들고 싶은 사람들에게 추천한다.

평비: 작은 숲은 없나요?
너굴: 작은 숲은 없어요... ERP를 도입할 정도의 회사라면 일단 제조업 기반이다보니까 적어도 수십년 쌓인 숲인 거죠.

평비: 그럼 중소 ERP는?
너굴: 이카운트 ERP 같은 걸 써요. 한국 중소기업에서 제공하는 그런 걸 쓰기도 해요.

평비: 거기는 작은 숲이긴 한가요?
너굴: 거기는 그냥 흔히 얘기하는 중소 SI.

평비: 아, 그런 느낌이군요. 그러면 코더를 원하는.
너굴: 아, 뭐 ERP 프로젝트에서 곁다리로 사이드 프로젝트를 열어서 뭔가 추가 개발하는 것들이 있는데, 결국 그것도 원래 있는 큰 숲에 적용하는 거니까 일관성을 유지해야하니까 자기 주관을 펼치는 개발을 하기에는 어려워요.

평비: 그럼 정리를 하자면, 자기 주관을 펼치고 나름의 주도적인 개발을 하고 싶은 분께는 추천하지 않고, 기존 시스템에 잘 적응해서 일관성을 지키며 큰 시스템을 만드는 데 프라이드를 갖는 분들에게 추천을 하시는 거네요.

자, 이렇게 ERP 직무로 성장, 역량 강화를 하려면 어떻게 해야하는지, 너굴 님은 어떤 걸 하고 있는지, AI 기술이 ERP에는 어떻게 적용되고 있는지 알아보고 이런 ERP 직무를 추천하는 분들에 대해서 다뤄봤습니다!

내용이 길어져서 3부작으로 진행할 예정입니다. 다음 포스팅까지 기대해주세요!

제 글이 여러분에게 큰 도움이 되었길 바라겠습니다.
이상, 평비였습니다!

더 많은 도움을 얻고 싶으시다면! 아래 단톡방으로 찾아와주세요!

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LG CNS 현직자 취준 Q&A

#LG #LGCNS #개발 #개발자 #현직자 #SI회사 #취업

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LG CNS 핵심 인재 능력자 인터뷰 -1- (해외 출장, ERP 직무, 조직, 준비 후기)

평비 - Giveloper — Wed, 13 Aug 2025 23:40:56 +0900

안녕하세요~ 평비입니다!

오늘은 ERP 직무로 해외 출장을 다녀오신, 저희 LG CNS Q&A 톡방에서도 열심히 활동하고 계시는 오뤼너굴위님과 인터뷰를 한 내용을 정리해봤습니다! 프로젝트, 팀마다 상황이 다 다르고, 사람마다 받아들이는 게 다르니까, 이 분은 이렇게 생각하면서 회사를 다니시는구나~ 하고 읽어주시면 감사하겠습니다!

해외 출장 관련

평비: 해외 출장을 다녀오셨는데, 어땠어요?

너굴: 한 번쯤은 가볼만 한 거 같아요. 좋은 경험이긴 했어요.

평비: 회사에서 해외 출장을 갈 기회가 많나요?

너굴: LG CNS에서 해외 출장을 가는 부서 자체가 많지는 않은 것 같아요. 현지 근무 아닌 이상, 스마트 팩토리나 스마트 시티 정도? 근데, 사실 LG 전자 프로젝트에 따라오는 유관 시스템이 되게 많잖아요? 그런 건 또 다른 사업부에서 하는 건데, 전자쪽 프로젝트라고 해서 전자 쪽이나 ERP만 출장을 가는 게 아니라, 유관 부서에서도 갈 기회가 있을 수 있죠. 또, 요즘에 하도 GDC, GDC 하니까 예전보다는 좀 더 기회가 많아진 것 같아요.

평비: 해외 출장을 가시거나, 현지 근무하시는 분들과는 어떤 채널로 소통을 하시나요?

너굴: 거기 다 팀즈를 쓰는 걸로 알고 있어요. 와츠앱 비즈니스도 많이 써요.

너굴: 그런 것도 들었어요. 미국 현지 채용 연봉에 대해서 들은 거 있으신가요?

평비: 제가 예전에 조사했을 때는 직급이 3개가 있고, 주니어는 6만불이라고 했던 거 같아요.

너굴: 7만불이래요. 성과급이 포함된 건지? 얼마인지?는 잘 모르겠지만.

평비: 아마, 포함 아닐 거에요.

너굴: 근데, 이게 많아 보이는데, 아니에요. 남는 게 없어요. 거기 집 렌트비가 엄청 비싸요. 차 있으면, 차 보험료도 들어가고, 건강 보험료도 있고, 세금도 많이 내고. 근데, 아무튼 LG CNS 아메리카도 되게 분위기 좋았어요. 근데, 그게 되게 웃겼어요. 아메리카 소속이라고 해서 영어를 다 잘하시는 건 아니더라고요.

소개 및 취업 준비 관련

평비: 이야기하다보니 소개가 늦게 나오는 것 같은데, 전공은 어떻게 되시나요?

너굴: 국제통상에 컴공 복수전공입니다. 특이하죠?

평비: 원래부터 ERP를 가야겠다 이런 생각을 하셨나요?

너굴: 아뇨. 저는 LG CNS 아메리카에서 채용 전환형 인턴 공고에 스마트팩토리로 지원했었거든요. 근데, 코테를 보고 나서 결과가 귀하의 역량은 뛰어나오나... 이런 거 써져 있길래, 아 떨어졌구나 생각했는데, 그러나 당신에게 LG CNS ERP 직무 정직원을 제안드립니다. 이렇게 된 거죠.

평비: 근데, 그러면 ERP 면접 준비를 어떻게 했어요?

너굴: 저는 ERP가 무슨 직무인지도 잘 몰랐어요. 면접 보기 직전에 죽어라 찾아본 거죠.

평비: 지원동기도 물어봤나요? 스마트팩토리 지원했었다는 걸 알고 계시나?

너굴: 알고 계시고, 물어보셨죠. 저 같은 경우는 스마트팩토리 지원한 이유랑 ERP랑 연결시켰어요. 저는 기술 박람회 같은 거 다니는 거 좋아하는데, 세상의 모든 것들을 연결시키고 연관성을 찾는 걸 좋아한다고 언급했어요. 그래서 스마트팩토리 지원했었는데, ERP라는 것도 제안을 받고 알아보니, 비즈니스 프로세스, 이런 세상의 것들을 전산화하고 일반화하는 것이더라. 이런 부분에 매력을 느꼈다. 스마트팩토리도 흥미롭지만, ERP라는 직무가 내가 생각해오던 거에 더 적합할 수 있겠다고 생각했다. 이런 식으로 이야기했던 것 같아요.

평비: ERP에 대해서 정보는 어떻게 찾아보셨어요?

너굴: 웃긴게, LG CNS는 ERP에 대해 다룬 내용이 없었어요. 지금은 좀 있는 거 같은데. 그래서, 삼성 SDS에도 ERP 부문이 있을 거잖아요. 삼성은 SAP를 썼었어서, 정보가 많았죠. 아무래도 SAP ERP에서는 삼성 SDS가 앞서있긴 해요. 관련 영상이 많았어요. 홍보 영상 이런 거 되게 열심히 봤어요.

너굴: 근데 또 이게 되게 좋았던 거죠. 경쟁사니까, 회사를 비교할 수 있었고, 이 회사는 이렇게 하더라 라는 인사이트를 갖고 있으니까 이것과 비교해서 LG CNS가 어떻게 움직여야 하는 지 이런 걸 어필했던 거죠.

너굴: 그래서, LG CNS 취준하시는 분들한테 첨언을 드리자면, LG CNS에 대해서만 엄청 찾아보잖아요. 근데, 그러지 말고 다른 회사는 어떻게 하는 지도 좀 알고 있으면 좋다는 거죠. 경력이라면 다른 이야기지만, 신입사원에 대해서는 많은 걸 바라지는 않아요. 내가 아주 잘하진 못해도 이런 부분에 강점이 있다. 지금 이 회사가 이게 필요한 상황이고, 페인포인트가 이건데, 내가 그거를 조금 기여할 수 있을 것 같다. 이런 식으로 면접을 풀면 좋다고 생각해요.

평비: 틀린 분석이었다고 할지언정, 분석은 열심히 했다. 그만큼 관심이 있다. 이렇게 어필이 되겠네요.

너굴: 그렇죠. 기업들 간 생태계는 안에 있는 사람만큼 알 수는 없잖아요. 근데, 나름의 공개된 정보만을 가지고 종합해서 그런 판단을 했다는 것만으로도 되게 높은 점수를 살 수 있다는 거죠.

너굴: 그리고 이번에 면접 보신 분들이 AI 코딩이 베이스가 되고 있는데, 어떻게 생각하냐, 본인의 개발 철학이 뭐냐, SI 회사 왜 지원했냐라는 이런 질문들이 공통적으로 나왔다고 했잖아요. 근데 이런 것도 좀 한 번쯤 생각해볼 만하다고 생각을 해요. 단순 코딩이 게 중요한 게 아니라 이게 왜 필요하고 어떻게 개발을 해야지 좋은 구조인지, 아키텍트가 아니더라도 기본적으로 전반적인 아키텍처에 대한 이해를 갖고 있어야 된다. 또, 어떤 부분에 대해서 AI를 도입하면 훨씬 더 효율적으로 개발을 해낼 수 있을까? 이런 것도 좀 생각을 해볼 수 있겠죠.

평비: 그러면, ERP를 준비하시는 분들이 준비해야할 역량 같은 게 있다면?

너굴: 요즘은 ERP도 부트캠프가 있어요. 코딩 위주의 부트캠프인 것으로 알고있는데, 사실 ERP는 단순 코더나 기술적으로 접근하기보다는, 전체적인 큰 그림을 그릴 수 있고 흐름을 볼 수 있는 방향으로 접근해야해요. 이게 왜 이렇게 될 수밖에 없었는지, 그런 당위 같은 걸 설명할 수 있어야 되는 거죠. 단순 코딩은 AI가 더 잘하니까요.

조직 관련

평비: 지금 어떤 조직에 속하고 계신가요?

너굴: 저희는 엔터프라이즈 솔루션 사업부 밑에 있는 조직이구요. ERP의 부문은 한 3가지 정도 되는 걸로 알고 있어요. 각 부문마다 운영하는 분들, 사업하시는 분들도 있어요. 근데, 부문마다 조금씩 느낌이 다를 수 밖에 없는 게 엔터프라이즈 솔루션이라고 하면, 종류가 되게 많아요. 세일즈포스도 있고, 오라클 ERP도 있고, SAP도 있죠. 그 중에서는 SAP가 가장 크죠. 아니, 가장 커지게 됐죠.

평비: 아, SAP가 원래 가장 큰 건 아니였어요?

너굴: 원래, LG 전자나 이노텍 등 다양하게 오라클 ERP를 써왔어요. 그래서 과거에 오라클 하시던 분이 되게 많아요. 전자는 지금 신규 프로젝트를 하고 있기는 하지만, 결국 기존 솔루션 운영도 계속 해야되니까 오라클 기반 운영 조직도 아직 엄청 크긴 해요. 그래서 이 ERP 조직 자체가 엄청 커요.

너굴: 근데, SAP라고 해서 이렇게 묶어서 생각할 것도 아니에요. SAP에서 제공해주는 솔루션이 종류가 엄청 많거든요. 저희 회사에서 사용하는 Success Factor도 있고. 저희 SINGLEX HR을 다른 회사에서도 많이 쓰는 거 아세요? 꽤 많이 팔렸대요. 생각보다 저렴해서 많이 쓴다고 하더라구요. SINGLEX도 원래는 엔터프라이즈 솔루션 사업부 밑에 SINGLEX ERP로 되어 있었어요. ERP 서비스도 SINGLEX 고...

너굴: 근데 LG CNS와 SAP 사이에는 아픈 역사가 있어요. 최대 고객이었던 전자가 과거에 SAP ERP랑 오라클 ERP랑 고민하다가 오라클 ERP를 선택했었거든요. 그때, LG CNS의 SAP 인력들을 많이 쳐냈었어요. 반면, 화학은 SAP를 쓰기로 했었죠. 전자나 화학이 양대 산맥이긴 하지만, 전자가 훨씬 컸었어요. 그래서 SAP ERP 인력들이 소외를 받았었죠.

너굴: 그런데, 갑자기 오라클 ERP가 EOS(End Of Service) 선언을 하면서, 전자도 SAP 도입을 하게 된 거에요. 그러면서 이제는 전세계 시장 점유율이 SAP가 압도적이게 된 거죠.

평비: MS가 ERP도 하는군요! 다른 기업들은 ERP로 어떤 솔루션을 선택하나요?

너굴: 대기업들은 테슬라를 제외한 왠만한 제조업들은 거의 다 SAP ERP를 쓰고 있습니다.

평비: 아, 설마 테슬라는 자체 ERP를 구축한 거에요? 대단하네요...

너굴: 네. 저도 그냥 옛날에 궁금해서 찾아봤었던 건데, Foxconn, 애플 이런 곳 다 SAP 쓰고 있고, 물론 당연히 독일 자동차 회사들은 SAP.

평비: 음... 그러면, 지금 하고 계시는 일이나 조직은 마음에 드시나요?

너굴: 막 아주 마음에 든다까지는 아니어도, 제법 맘에 들어요. 그나마 좀 불만족스러운 건 사선임 급이 너무 없다는 정도?

평비: 그래도, 그러면 시니어 분들이 주니어 잘 챙겨주시겠네요?

너굴: 잘 챙겨주시긴 하지만 다들 너무 바쁘세요. 재경, 경영, 영업, 물류, 생산 등 모듈이라는 게 있거든요. 시니어 분들이 다 하나하나 모듈 리더에요. 즉, 저랑 하는 일이 달라요. 상황이 이러하니 제가 챙겨달라고 말씀드리기도 죄송하죠. 그럼에도, 크로스 모듈 간의 지식 같은 게 있으면 그런 건 친절하게 잘 알려주시죠. 같은 모듈에도 선배들이 좀 있긴한데, SAP에 대해선 프리랜서 분들한테도 많이 배우는 것 같아요.

직무 관련

평비: 프리 분들은 SAP 하시는 분들인 거죠?

너굴: 다 SAP 출신 컨설턴트죠. SAP에도 표준이라고 하는 테이블 구조들이 있어요. 비유를 하자면, 웹에서 프레임워크, 라이브러리 구조들에 대해서 명확하게 알고 있는 거죠.

평비: 어떻게 개발을 해야 더 좋은 구조인지 그런 건가요?

너굴: 라기보다는 테이블 구조를 다 알고 있는 거죠. SAP는 기본적으로 솔루션이고, ERP라는 건 결국 경영자들이 뭔가 결산을 내거나 회계를 내거나 그런 거인데요. 전체적인 흐름이 테이블 중심이에요. 결국, 이 테이블 저 테이블에 어떤 데이터가 꽂히게 되는 지 이런 업무 플로우와 테이블 매칭을 정확하게 알고 있는 사람들인 거죠. 거기에 SAP에서 기본적으로 제공해주는 기능 중에 그런 게 있느냐, 되느냐, 그게 회계적으로 잘 맞는지 검증까지 다 할 줄 아는 사람들.

평비: 아, 그 도메인에 대해서 꽉 잡고 있는 분들.

너굴: 근데, 개발자 측면에서 또 말씀 드리고 싶은 게, SAP 솔루션이 정말 레거시 스럽거든요. 레거시 덕지덕지 붙어있고, ABAP이라는 고유의 언어를 쓰는데, 옛날 언어 COBOL스러워요. 그래서, 쳐음 보면 한숨밖에 안 나와요.

너굴: 심지어, 함수도. 함수가 있는데, 그 이전에 서브루틴이라는 개념이 있었던 거 같아요. 약간 스크립트 스러운 건데.

평비: 프로시저 같은?

너굴: 그게 메인이에요. 진짜 처음엔 깜짝 놀라고 지금이라도 다른 데 알아봐야 되나 고민 많이 했던 것 같아요. 아무래도 구시대적인 언어 형태나 개발 환경 같은 걸 보면 머리가 지끈거리거든요. 실제로 교육받는 중에 퇴사한 인원들도 있었어요.

적다보니, 인터뷰 내용이 너무 길어지는 것 같아서 이쯤에서 짜르고, 후반부에서 이어서 다뤄보고자 합니다!

많은 관심 부탁드립니다

이상, 평비였습니다!

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LG CNS 현직자 취준 Q&A

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평비의 버킷리스트 (인생, 커리어 방향성)

평비 - Giveloper — Mon, 11 Aug 2025 20:06:09 +0900

안녕하세요~ 평비입니다!

이번 글에서는 제가 꿈꿔온 버킷리스트들을 여러분과 공유하려고 합니다.

단순히 개발자로서의 커리어를 넘어, 가족과의 행복, 사회에 기여하는 삶, 그리고 개인적인 성공까지...

다양한 분야의 목표들을 진솔하게 담아봤습니다.

개발자 커리어를 쌓아오면서, 방황을 하거나 이 방향이 맞나? 이런 생각이 든 적 있으신가요?

혹시나 없다면, 너무 잘 하고 계신 거에요...! 정말 축하드려요!

부럽습니다...

혹시나 지금 내 커리어 방향성, 인생에 대해서 불안하고, 고민이 많으시다면

저는 그 방법 중 하나로 버킷리스트 작성을 추천드립니다!

앞으로 어떤 개발자로 살고 싶은지 알아보는 방법은

이제까지 개발자로서 무엇을 해왔는지
앞으로 개발자로서 어떤 것들을 하고 싶은지
어떤 것들을 하기 싫은지

를 생각해보면 비교적 명확하게 잡을 수 있습니다.

저는 아래와 같은 것들을 버킷리스트로 구성해봤어요!

혹시나, 풀버전이 궁금하시다면 아래 노션 페이지를 참고해주세요

https://orange-ulna-524.notion.site/24498fee68b580d59cc3c291bc230beb

버킷리스트 | Notion

Made with Notion, the all-in-one connected workspace with publishing capabilities.

orange-ulna-524.notion.site

저는 아무래도, 어떤 전문성을 쌓고 남들에게 드러내고 싶어하는 것 같아요!

이제까지는 회사에서 숨기고, 감춰만 왔었는데, 왜 그랬나 싶어요...

앞으로는 제가 잘하든, 못하든 남의 시선 신경 쓰지 않고 드러내볼까 하고 있어요!!!

많은 응원 부탁드립니다!

저는 앞으로, 이 버킷리스트를 달성하기 위해서 행동으로 옮기려고 해요!

그리고 그 과정을 공유하려고 합니다!

여러분들도 버킷리스트를 작성해보면서 앞으로의 방향성을 정리해보는 것은 어떤가요?

제가 어떤 생각을 갖고 버킷리스트를 작성했는지 더 궁금하시다면!

영상도 준비했으니, 참고해주세요!

https://youtu.be/93IzrWmr_dk

날짜의 힘과 평비 4주년

평비 - Giveloper — Wed, 6 Aug 2025 23:27:58 +0900

안녕하세요~ 평비입니다!

오늘은 2025년 8월 6일입니다.
오늘이 무슨 날인지 아시나요?
제가 평비를 시작한 지 4주년이 되는 날인데요.

기념으로 고대 유물을 한 번 찾아봤습니다.

왼쪽 상단에 9월 6일 보이시죠?

21년 9월 6일입니다. 30일차.

평비 LAB, 평비 연구소장, 평비 대표 -- 뭐 엄청 거창합니다.

여기에 보이는데, 첫 목표가 세바시에 나가서 강연을 하는 것이었습니다.

나는 34살에 '평범함이 모여 비범함을 만든다'는 주제로 세바시에 나가 강연을 한다.

이 목표를 이루기 위해서, 목표를 하루에 100번씩 100일 동안 쓰기.

챌린지가 있거든요. 저도 그걸 했었어요.

근데 웃긴 게 뭔지 아시나요?
점점 힘들었는지, 뭔가 계속 줄어들고 사라지고 그래요.

이게 힘들거든요... 진짜 힘들어요.

너무 목표 글자가 이렇게 길면 하다 지쳐요.
그래서 어떻게 되었냐?

다음 목표로 새로 New Start 한 게 2022년 6월 16일입니다. ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
목표도 달라졌어요. 자체 서비스 출시.

당시 기억을 되살려보자면, 평비라는 걸 계속 가져가려고 하는데.
세바시 강연을 하려면, 이뤄 놓은 업적이 있어야 하잖아요?

근데, 저는 이룬 업적이 딱히 없는 거에요. 뭐... 대기업 취업한 거 정도?
그것만으로 세바시 나갈 수는 없겠죠...

그래서, 뭔가 업적을 먼저 만들어야 겠다.

그리고, 그게 선한 업적이어야겠다. 생각을 했어요.

너무 거창한 목표를 적으면 그 중간 목표를 계획하기가 좀 어렵거든요?

세바시 강연을 위해서, 어떤 걸 해야할까?
스피치 학원을 다녀야 하나? 책을 써야 하나? 뭐 그런 생각부터 들더라구요.

근데, 제가 하고 있는 건 개발자거든요.

그래서, 개발자와 관련한 무언가를 하고 싶었어요.
제 커리어에도 도움이 될 수 있도록 말이죠.

그래서, 바꿨을 거에요. [자체 서비스 개발]로.

그러다가 또 뭐했는 지는 모르겠지만 70일차로 100X100 챌린지가 끊겼습니다...
이번 기회에 다시 시작해봐야겠네요.

저는 이 목표가 지금까지 계속 꾸준히 이어져온 데에는 특별한 이유가 있는데요.

8월 6일을 평비 탄생일이라고 규정하고, 지금까지 계속해서 그 날짜를 기념해왔습니다.

또한, 이메일, 계정, 비밀번호 등에 목표와 날짜를 같이 조합해서 사용하고 있습니다.

이 정보들은 살면서 계속 사용하는 정보인데, 이게 기가막힙니다. 잊어버릴 수가 없어요.

그렇게 계속 되뇌였죠!

그 날이 무슨 날이었지? 부터 시작해서

평비가 무슨 뜻이었지?

목표가 뭐였지?

어떤 생각으로 시작했지?

...

지금까지 목표와 꿈이 이어져왔고, 그 꿈을 향한 활동으로 현직자로써 도움을 주는 일.

계속해서 해오고 있습니다.

혹시라도, 나중에 세바시에 강연을 나갈 수 있게!

관련 내용, 유튜브 영상도 촬영했으니 많은 관심 부탁드립니다!

https://youtu.be/xu0DkE96qFY

또, 4주년 기념 저의 링크페이지도 새로 단장해봤습니다!

많은 관심 부탁드립니다!

https://linkee-bee.vercel.app/

Linkee - 평비의 링크 관리 플랫폼

linkee-bee.vercel.app

자, 이렇게 꿈을 향한 100X100과 날짜의 힘에 대해서 다뤄봤습니다.

저는 아직 꿈을 이루기 위해서 달려가고 있는 중인데요!

여러분들은 이루고 싶은 어떤 꿈이 있으신가요?

꼭 이루고 싶은 꿈이 있다면, 날짜를 기념하고, 이메일, 비밀번호를 바꿔보는 것은 어떨까요?

테이블 분할과 파티셔닝, 아카이빙 - 데이터 분리 전략

평비 - Giveloper — Tue, 29 Jul 2025 00:16:27 +0900

안녕하세요~ 평비입니다!

앞서 대용량 데이터를 처리할 때 고려할 사항을 다뤘었죠!

https://gatchbee.tistory.com/85

대량의 데이터를 처리할 때 고려할 사항 - 기술 면접 준비

면접관 : 대량의 데이터가 쌓이게 되면, 조회가 느려지는데 이때 어떤 조치들을 취할 수 있을까요? 왕초보데이터를 너무 많이 넣으면 느려질 수 있으니까, 오래된 데이터는 지우거나, 최근

gatchbee.tistory.com

오늘은 그 중에서도, 지난 인덱스 이야기에 이어서 테이블 분할, 파티셔닝, 아카이빙에 대해 이야기해보려고 합니다.

이 개념들은 모두 데이터가 많아졌을 때 성능을 유지하고 관리 효율을 높이기 위해 사용하는 전략이라는 공통점이 있지만, 실제로는 적용 범위나 목적이 조금씩 다릅니다.

개념이 겹치는 듯하면서도 다른 이 전략들을 하나씩 차근차근 정리해보겠습니다.

1. 테이블 분할

TB_USER

위 테이블의 문제는 뭘까요?

TB_USER_D 명세

잘 안보이신다면, 테이블 명세를 보면요?!

문제가 보이시나요? VARCHAR(2000)의 크기를 자랑하는 DESCRIPTION 컬럼이 있네요!

오버헤드와 나머지 컬럼의 크기를 생각하지 않는다고 해도, 2000 × 4 = 8000Byte(8KB)입니다... InnoDB의 경우, 1페이지의 크기가 16KB니까 1페이지에 2 row 정도밖에 안 들어가게 됩니다.

이럴 경우, 수직 테이블 분할을 고려할 수 있습니다.

TB_USER_M

TB_USER_D

TB_USER_D 명세

TB_USER 테이블을 TB_USER_M(메인 테이블), TB_USER_D(상세 테이블)로 수직 테이블 분할해봤습니다.

TB_USER_D의 DESCRIPTION은 VARCHAR(2000)타입인데요.

사실, VARCHAR는 CHAR와 달리, 가변(VAR) 컬럼입니다.

CHAR(2000)이라면, 고정 길이라서 '평비' 2글자만 들어가 있어도 2000자 공간을 모두 차지합니다.

하지만, VARCHAR(2000)이라면, 가변 길이라서 '평비' 2글자만 들어가 있으면, 6~8B입니다!

다만, 이 내용의 길이를 저장할 length prefix때문에, 1~2B가 더 필요하긴 합니다.

또한, InnoDB에는 숨겨진 저장 최적화 방식이 있습니다. 바로, off-page 저장 방식인데요.

InnoDB는 더 많은 row를 하나의 16KB 페이지에 담으려 노력합니다. 그 노력의 일환으로, 하나의 row가 너무 커지면(8,128B = 8KB) 일부 내용을 off-page로 컬럼을 옮겨 저장합니다.

off-page (InnoDB)

한 row가 너무 커서 16KB 페이지 안에 다 들어가지 못할 때, 가변 길이 컬럼(TEXT, BLOB 등)의 내용을 다른 페이지(외부 페이지)에 따로 저장하고, row 본문에는 포인터(20B)만 남기는 방식

✋ 다시 본론으로...

테이블 분할은 하나의 테이블을 물리적으로 나누는 설계 전략입니다. 보통 수직 분할(컬럼 기준)과 수평 분할(행 기준)으로 나뉘며, 개발자가 직접 여러 테이블을 만들고 라우팅을 구현해야 합니다.

위에서 다룬 예시는 수직 분할이고, 수평 분할의 예시라면 TB_ORDER 테이블에 너무 많은 데이터가 쌓인 경우, TB_ORDER _2024, TB_ORDER_2025처럼 연도별로 나누는 것을 고려해볼 수 있습니다.

장점은 단순하고 직관적이라는 점이지만, 조인이나 쿼리 라우팅을 개발자가 직접 처리해야 하므로 관리가 번거롭고 유지보수에 주의가 필요합니다.

2. 파티셔닝

파티셔닝은 하나의 테이블을 논리적으로 여러 파티션으로 나누는 RDBMS의 기능입니다. SQL에서는 여전히 하나의 테이블로 보이지만, 내부적으로는 쿼리 조건에 따라 특정 파티션만 조회되기 때문에 성능이 향상됩니다.

주로 날짜, ID 범위 등을 기준으로 RANGE, LIST, HASH 파티셔닝을 설정할 수 있으며, MySQL, PostgreSQL, Oracle 등에서 지원됩니다.

예시로 보시죠!

위의 예시에서 들었던 유저 메인테이블에 국적 컬럼을 추가했습니다. 어느 한 글로벌 서비스에서, 나라별로 유저를 조회하고 싶다는 가정을 해봤는데요. 국적별로 조회를 더 빠르게 하려면, 어떻게 하면 좋을까요?

국적에 인덱스를 거는 방법 외에도, 아래와 같이 파티셔닝 방법을 활용해볼 수 있습니다.

CREATE TABLE TB_USER_M_PRT (
  user_id   VARCHAR(20),
  name      VARCHAR(50),
  country   VARCHAR(10)
)
PARTITION BY LIST COLUMNS(country) (
  PARTITION p_korea VALUES IN ('KOREA'),
  PARTITION p_japen VALUES IN ('JAPEN'),
  PARTITION p_china VALUES IN ('CHINA'),
  PARTITION p_etc   VALUES IN ('EUROPE', 'USA')
);

TB_USER_M_PRT

TB_USER_M_PRT의 파티션 p_korea

위와 같이, 파티션만도 따로 조회가 가능하다는 것을 알 수 있습니다.

제가 투입됐던 A 프로젝트에서는 이력 테이블을 관리할 때, 년도별로 파티션 나눠서 저장했었어요!

장점은 쿼리나 ORM 코드에 별다른 수정 없이도 성능 향상이 가능하다는 점이고, 단점은 특정 조건에서만 효과가 있고 일부 제약사항(인덱스, 외래키 등)이 있다는 점입니다.

인덱스 관리 복잡

제약 조건 사용에 제한

파티션별 인덱스(Local Index)와 전체 인덱스(Global Index)의 개념이 생긴다.
파티션 키가 인덱스에 포함돼야 한다 (MySQL)
제약 조건 사용에 제한 (PRIMARY KEY, UNIQUE KEY 제약을 걸려면 파티션 키 포함 필수)

3. 아카이빙

아카이빙은 오래된 데이터를 운영 테이블에서 분리해 별도의 테이블이나 저장소로 옮기는 전략입니다. 이는 테이블을 분할한다기보다는 "운영과 보관의 분리"에 가깝습니다.

예를 들어, TB_USER_M 테이블에서 마지막 로그인 일시가 1년 이상 된 휴면 계정 데이터를 TB_USER_OLD로 옮기고 운영 테이블에서는 제거하는 방식입니다. 제가 투입됐던 A 프로젝트에서는, 고활용 DB와 저활용 DB를 나눠서 운영했어요. 휴면 계정이나 삭제된 계정 등 잘 사용되지 않는 데이터들은 하드 디스크 같은 저렴한 스토리지로 구축한 저활용 DB에 적재했습니다. 반면, 실시간성이 확보되어야 하는 자주 사용되는 데이터들은 고성능 스토리지로 구축한 고활용 DB에 적재했습니다.

아카이빙은 성능보다는 유지보수, 저장 공간 절감, 규제 준수(예: 5년 보관)와 같은 목적에 더 가깝습니다.
백그라운드 배치 작업, ETL 등으로 이루어지는 경우가 많고, 실시간 조회는 어렵지만 보안성과 비용 측면에서 효과적입니다.

ETL (Extract-Transform-Load)

ETL은 데이터를 추출하고(Extract), 가공한 뒤(Transform), 다른 저장소로 적재(Load)하는 데이터 처리 과정입니다. 주로 데이터 웨어하우징, 아카이빙, 분석 준비에 사용됩니다.

✋ 왜 아카이빙에 ETL을 사용하나?

아카이빙은 단순히 데이터를 옮기는 게 아니라, 아래와 같은 이유로 “절차가 필요한” 작업이기 때문입니다

1. 운영 테이블에서 일정 조건의 데이터 추출 필요 (E)
→ 예: 1년 이상 지난 주문 내역, 탈퇴한 유저의 로그
2. 포맷 변경, 익명화, 컬럼 선택 등의 가공이 필요할 수 있음 (T)
→ 예: 주민등록번호 마스킹, 컬럼 일부 제거
3. 아카이브 저장소(DB, 파일, 오브젝트 스토리지 등)로 적재 (L)
→ 예: S3, Hadoop, Glacier, 별도 MySQL 테이블 등

오늘은 대용량 데이터를 다룰 때 자주 사용되는 테이블 분할, 파티셔닝, 아카이빙에 대해 살펴봤습니다.

각 전략은 목적과 적용 시점이 다르며, 성능 향상과 유지보수를 위해 상황에 맞는 선택이 중요합니다. 단순히 테이블을 나누는 것에서 끝나는 게 아니라, 쿼리 패턴, 데이터 수명, 시스템 구조까지 함께 고려해야 하죠.

실무에서는 이 전략들이 단독이 아닌 조합으로 사용되는 경우도 많습니다. 앞으로 테이블이 커지기 시작할 때, 오늘 정리한 내용을 기준 삼아 판단해보면 좋겠습니다.

평범함이 모여 비범함이 된다.

복합 인덱스와 커버링 인덱스 - 제대로 알고 쓰는 인덱스 최적화

평비 - Giveloper — Mon, 21 Jul 2025 01:19:01 +0900

안녕하세요~ 평비입니다!

오늘은 데이터베이스의 인덱스 최적화를 위한, 복합 인덱스와 커버링 인덱스 개념에 대해서 준비해봤습니다!

인덱스를 만들었는데, 왜 아직도 느릴까?

개발을 하다 보면 쿼리가 너무 느려서 인덱스를 만들었는데, 성능이 별로 개선되지 않는 경험이 있으실 거예요. 심지어 WHERE 절에 name = '평비' AND email = 'pyeongbee@email.com'처럼 조건도 잘 줬고, name과 email 모두에 인덱스도 잘 만들어줬는데!

바로 이럴 때 필요한 개념이 복합 인덱스(Composite Index)입니다. 그리고 여기에 더해 쿼리 성능을 한 단계 더 끌어올릴 수 있는 비밀 병기, 커버링 인덱스(Covering Index)도 존재하죠.

많은 개발자들이 '인덱스를 그냥 많이 만들면 성능이 좋아지겠지'라고 생각하지만, 실제로는 "어떻게 만들고, 어떻게 쓰느냐"가 더 중요합니다. 특히 여러 조건을 조합해서 검색하는 상황이라면, 단일 인덱스를 여러 개 만드는 것보다 복합 인덱스를 적절히 설계하는 것이 훨씬 강력합니다.

이번 글에서는 실무에서 사용되는 인덱스 전략 중 하나인 복합 인덱스와, 이를 바탕으로 테이블 접근 없이도 결과를 빠르게 가져올 수 있는 커버링 인덱스까지 함께 알아보려고 합니다.

복합 인덱스(Composite Index)란?

복합 인덱스는 두 개 이상의 컬럼을 하나의 인덱스로 묶은 인덱스를 말합니다. 단일 컬럼 인덱스와 달리, 특정 컬럼 조합의 조건에 맞는 데이터를 빠르게 찾을 수 있도록 도와줍니다.

CREATE INDEX idx_name_email ON users(name, email);

위 DML은 users 테이블에서 name과 email을 하나의 인덱스로 묶은 복합 인덱스입니다.
이 인덱스는 마치 사전처럼 (name → email) 순서로 정렬되어 있습니다.
앞에 있는 컬럼부터 차례대로 조건을 타고 들어가는 쿼리에 유리합니다.

-- name만 조건: OK
SELECT * FROM users WHERE name = '평비';

-- name + email 조건: OK
SELECT * FROM users WHERE name = '평비' AND email = 'pyeongbee@email.com';


-- email만 조건: NO! name이 빠지면 인덱스 무시
SELECT * FROM users WHERE email = 'pyeongbee@email.com';

위의 예시처럼 인덱스의 앞 컬럼(name)이 조건에 포함되지 않으면, 뒷 컬럼만으로는 복합 인덱스를 활용할 수 없습니다.

이는 아래와 같이 복합인덱스가 1번째 컬럼, 2번째 컬럼 순으로 정렬되어 있기 때문입니다. 이를 Prefix Rule 이라고 합니다. 1번째 컬럼을 무시하면 2번째 컬럼은 정렬이 되어 있지 않습니다.

그냥 name 인덱스, email 인덱스 하나씩 따로 만들면 되는 거 아니야?

위와 같이 생각할 수도 있지만, 각각에 인덱스를 따로 만들면 다음과 같은 문제가 생깁니다.

각각의 인덱스는 name 또는 email 조건 하나에 대해서만 빠르게 조회 가능
WHERE name = 'A' AND email = 'a@a.com'처럼 여러 조건을 동시에 사용하는 쿼리에서는 인덱스 병합(Index Merge)이 추가적으로 진행되거나 인덱스 하나만 사용해버리게 됩니다.
다만, Index Merge 기법으로 두 인덱스를 병합하는 것은 병합 성능이 낮습니다.
정렬, 범위 조건에선 거의 무력화
통계적 분포에 따라 인덱스 효율 달라짐

통계적 분포에 따라 달라지는 인덱스 효율?

카디널리티(Cardinality)

집합론에서, 집합의 크기 또는 농도는 집합의 "원소 개수"에 대한 척도이다. 유한 집합의 크기의 표현은 자연수로 충분하다. 임의의 집합의 크기는 단사 함수 및 전단사 함수를 통해 비교할 수 있으며, 기수로서 대상화할 수도 있다.

카디널리티가 높다 - 집합이 크다. 중복이 적고 원소가 많다. (주민등록번호, 학번, 사번, 이메일 등)

카디널리티가 낮다 - 집합이 작다. 중복이 많고 원소가 적다. (성별, 국적 등)

CREATE INDEX idx_gender ON users(gender);
CREATE INDEX idx_email ON users(email);

위와 같이, 성별과 이메일에 각각 단일 인덱스를 생성한다고 하자.

SELECT * FROM users WHERE gender = 'M' AND email = 'pyeongbee@email.com';

그러면 위의 결과는 어떨까? 데이터베이스의 옵티마이저는 아래와 같이 판단하게 됩니다.

idx_gender: 조건 만족하는 행이 50% → 너무 많음
idx_email: 조건 만족하는 행이 1건 → 효율적

이럴 땐 보통 옵티마이저는 카디널리티가 높은 인덱스만 사용하고, 나머지는 테이블 데이터 레벨에서 필터링하게 됩니다.

즉, idx_email만 쓰고 gender 조건은 나중에 걸게 됩니다. 인덱스 병합 전략을 쓰기도 하는데, 이 경우도 읽고 병합 후 정렬, 필터링을 수행하므로 비효율적입니다.

그래서, 실무에서는 조건 절에 컬럼이 여러 개가 필요한 경우, 복합 인덱스를 사용하는 것이죠.

복합 인덱스 컬럼 순서

그러면, 복합 인덱스를 적용하는 것이 중요하다는 것은 알겠는데, 컬럼 순서는 어떻게 해야할까?

1. 일반 원칙 - 카디널리티가 높은 컬럼에서 낮은 컬럼 순으로

인덱스는 B+ Tree 구조 기반이기 때문에, 앞에서 많이 가지치기를 할 수 있으면 좋다.

즉, 많은 값을 잘 나눠주는 컬럼이 앞에 있어야 검색 범위가 좁아져서, 성능 향상으로 이어진다.

CREATE INDEX idx_email_gender ON users(email, gender); -- email -> gender

2. 추가 원칙 - 쿼리 패턴을 먼저 본다

카디널리티보다 중요한 것은 쿼리 패턴. 카디널리티가 아무리 높아도, 쿼리의 조건으로 잘 쓰이지 않는 값이라면 무의미하다.

CREATE INDEX idx_ip_status ON tb_user(ip_address, role);

SELECT * FROM tb_user WHERE role = 'ADMIN'; -- ip_address는 잘 안쓰임

위와 같이 user 테이블에서 role 컬럼보다는 ip_address 컬럼이 카디널리티는 높지만, ip_address 컬럼은 조건으로 잘 사용되지 않는 컬럼이라 위 인덱스는 잘 사용되지 않는다.

한 줄 요약

복합 인덱스에서 "카디널리티가 높은 컬럼을 앞에 둔다"는 건 기본 전략이지만,
실제 쿼리에서 어떤 컬럼이 자주 쓰이는지를 먼저 고려하는 게 더 중요하다.

커버링 인덱스(Covering Index)란?

그럼 커버링 인덱스는 무엇일까?

이건 실무에서 성능 최적화를 극적으로 끌어올릴 수 있는 고급 전략이면서도, 많은 개발자들이 이름만 듣고 정확히 개념을 이해 못하는 경우가 많다.

예시로 이해해보자.

-- 테이블: tb_user(name, email, age, address)

CREATE INDEX idx_name_email_age ON users(name, email, age);

SELECT email, age FROM tb_user WHERE name = '평비';

위 예시에서는, 실제 테이블 데이터로 IO가 발생하지 않고, 인덱스 레벨에서만 이뤄져도 email, age를 모두 알아낼 수 있다.

왜냐? name = '평비'인 모든 인덱스를 리프노드에서 쭉 긁으면, email과 age도 같이 있기 때문이다! (복합 인덱스라서)

이렇게, 쿼리를 처리하는 데 필요한 모든 컬럼이 인덱스에 포함되어 있어, 테이블 데이터에 접근하지 않아도 되는 인덱스를 커버링 인덱스라고 한다.

커버링 인덱스는 왜 성능이 좋다는 걸까?

디스크 I/O를 줄여준다. (테이블 row fetch 생략)
특히 InnoDB 같은 스토리지 엔진은 PK 기반 클러스터 인덱스 구조이기 때문에, 인덱스를 타고 조회하더라도, 결국 실제 row의 데이터 값은 PK로 테이블 접근 필요하다. → 커버링 인덱스는 이 과정을 생략시켜주는 효과

커버링 인덱스 조건

WHERE 조건 컬럼: 인덱스에 포함되어야 함
SELECT 대상 컬럼: 인덱스에 포함되어야 함
ORDER BY 컬럼 (선택사항): 포함되면 정렬도 인덱스로 해결 가능

⚠️ 주의!

커버링 인덱스가 좋다고 해서, 엄청 많은 컬럼을 조회하는 데에도 무지성으로 인덱스를 추가하면 인덱스 크기가 커져서 오히려 전체 성능이 저하될 수 있다.
인덱스 갱신 비용 증가로 INSERT / UPDATE 성능도 나빠질 수 있다.

자, 이렇게 인덱스 최적화에 사용되는 복합 인덱스와 커버링 인덱스 개념에 대해서 다뤄봤습니다!
저도 이 포스팅을 작성하면서, 좀 더 상세하게 공부를 하게 된 것 같은데요...!

이 평범한 글이 여러분에게 비범한 도움이 되었으면 좋겠습니다

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