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서버를 운영할 때 중요한 것중 하나가 디스크가 꽉 차지 않도록 유지하는 것입니다. 
디스크가 꽉 차게 되면 여러 어플리케이션들이 오동작 할 수 있으며 
심각한 경우 로그인이 어려워질수도 있습니다. 

디스크 용량 확인

디스크가 꽉 찼는지 확인하기 위해서는 df 명령을 사용합니다. 

$ df -h
Filesystem      Size  Used Avail Use% Mounted on
/dev/vda2        40G   40G  372M 100% /
devtmpfs        1.9G     0  1.9G   0% /dev

 

이제 용량을 많이 차지하는 파일을 찾아보겠습니다.

폴더별 용량 확인

루트 경로에서 du 명령을 사용해 폴더별 사용량을 체크해 볼 수 있습니다.
미쳐 캡쳐하기 전에 파일을 삭제, 정리하는 바람에 아래 예제에는 큰 용량의 파일이 보이진 않네요

$ sudo du -sh * | sort -hr
3.8G    usr
1.9G    var
1.6G    home
218M    opt
205M    boot
200M    run
35M     etc
764K    tmp
196K    root
0       sys
0       srv

파일 삭제 후에도 용량이 안늘어난다면?

간혹 파일 삭제 후에도 용량이 확보되지 않을때가 있습니다. 
이 경우 활성 프로세스나 좀비 프로세스가 파일 디스크립터를 들고 있어서일 가능성이 높습니다. 
이때는 lsof 명령을 이용해 문제가 되는 프로세스를 식별할 수 있습니다. 

$ /usr/sbin/lsof / | grep deleted
COMMAND     PID     USER   FD   TYPE DEVICE SIZE/OFF    NODE NAME
...

PID 컬럼에서 프로세스 ID를 확인한 후 ps 명령으로 재차 확인을 합니다. 
문제의 프로세스를 kill -9 #PID# 등의 명령으로 종료한뒤
lsof 명령을 다시 실행하면 문제의 FD 들이 삭제된 것을 확인할 수 있습니다. 

$ kill -9 12345
$ /usr/sbin/lsof / | grep deleted

이후 df 명령을 사용해서 디스크 용량을 확인하면
공간이 확보된 것을 확인할 수 있습니다. 

$ df -h
Filesystem      Size  Used Avail Use% Mounted on
/dev/vda2        40G  7.8G   33G  20% /
devtmpfs        1.9G     0  1.9G   0% /dev

 

Udemy의 리눅스 커맨드라인 부트캠프 강의로 리눅스 기초 체력을 향상시켜 보세요!

 

【한글자막】 Linux Command Line 부트캠프: 리눅스 초보자부터 고수까지

커맨드 라인 고급 사용자로 거듭나기! 이 코스에서 배우는 커맨드를 통해 컴퓨터와 상호 작용하는 방식을 변경하여 모든 새로운 워크플로우와 전략을 사용하고, 컴퓨터를 다루는 데에 있어 여

www.udemy.com

 

본 포스팅은 제휴마케팅을 통해 소정의 수수료를 지급받을 수 있습니다.

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React를 공부하고 있는 중입니다.
React를 공부하려다 그동안 확바뀐 Node.js 까지 익히는 중입니다 ㅎㅎ
npm의 유틸리티중 하나인 npx를 이용해서 create-react-app 패키지를 설치하고 
이를 이용한 보일러 플레이팅을 하는 것이 보고 있는 책의 예제입니다.

그런데!

놀랍게도 (언제나 그렇듯이) 개발 환경 구성부터 산넘어 산입니다. 
오늘 만난 에러는 npx를 이용한 React 보일러 플레이팅 중 발생했습니다. 

% npx create-react-app test
npm ERR! cb.apply is not a function

npm ERR! A complete log of this run can be found in:
npm ERR!     /Users/nopd/.npm/_logs/2022-02-05T17_54_47_354Z-debug.log
[ 'create-react-app@latest' ] 설치가 오류 코드 1로 실패했습니다

뭔가 발음하기에도 거시기한 cb.apply가 함수가 아니라는 에러!
아버지를 아버지라 부르지 못하고... 함수를 함수라 부르지 못하는 것인가 싶었지만 차치하고...
몇 군데 검색을 해봐도 딱히 쓸만한 방법을 찾질 못했습니다. 

구글 검색에서 걸린 것들은 대부분, 
- node_module 관련 경로를 다 지우고 다시 해봐라 
- node 버전을 올려라 
- 캐시를 지워라 
정도였던 것으로 기억됩니다.
안타깝게도 전부 저한테는 쓸모가 없었습니다. 

뭐가 문제일까 하다가 발견한 것이 Mac 환경에서 brew로 설치한 패키지들과 
설치된 경로를 알긴 어렵지만, 여튼 설치되어 있는 node 관련 패키지들이
서로 다른 경로에 있지만 후자가 우선순위를 갖게 되면서 문제처럼 보였습니다. 

사실 create-react-app 을 설치하기 전에도 
node의 버전이 brew에서 확인되는 것과 다르네? 하면서
/usr 하위에 만들어져 있던 심링크를 삭제했던 기억이 뇌리를 스쳤습니다. 

혹시 npx도..!?!?!?!?!

정답이었습니다. 
brew로 최신 버전의 npx를 설치했지만, 
이는 which npx 로 확인했을 때의 경로와 차이가 있었습니다. 

// #################### BEFORE
% which npx
/usr/local/bin/npx

// #################### AFTER
% which npx
/opt/homebrew/bin/npx

그렇습니다.
brew는 독립적인 생명체라, /opt/homebrew/bin 하위에 패키지를 저장하고 있었습니다.
원래 /usr/local/bin 경로에 있던 npx를 과감하게 삭제하니 모든것이 정상으로 돌아왔습니다!

% npx create-react-app test
Need to install the following packages:
  create-react-app
Ok to proceed? (y)
npm WARN deprecated tar@2.2.2: This version of tar is no longer supported, and will not receive security updates. Please upgrade asap.

Creating a new React app in /Users/nopd/dev/clonecoding_practice/test.

Installing packages. This might take a couple of minutes.
Installing react, react-dom, and react-scripts with cra-template...


added 1365 packages in 47s

169 packages are looking for funding
  run `npm fund` for details

Initialized a git repository.

Installing template dependencies using npm...
npm WARN deprecated source-map-resolve@0.6.0: See https://github.com/lydell/source-map-resolve#deprecated

added 33 packages in 2s

169 packages are looking for funding
  run `npm fund` for details
Removing template package using npm...


removed 1 package, and audited 1398 packages in 1s

169 packages are looking for funding
  run `npm fund` for details

8 moderate severity vulnerabilities

To address all issues (including breaking changes), run:
  npm audit fix --force

Run `npm audit` for details.

Created git commit.

Success! Created test at /Users/nopd/dev/clonecoding_practice/test
Inside that directory, you can run several commands:

  npm start
    Starts the development server.

  npm run build
    Bundles the app into static files for production.

  npm test
    Starts the test runner.

  npm run eject
    Removes this tool and copies build dependencies, configuration files
    and scripts into the app directory. If you do this, you can’t go back!

We suggest that you begin by typing:

  cd test
  npm start

Mac 환경에서 brew를 이용해서 node를 설치했고 
혹시나 pkg 를 다운로드받아 설치한 적이 있는 것 같은 기억이 있다면 
포스팅에 소개한 방법을 이용해 평안한 하루를 만드시기 바라겠습니다!

 

 

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IPv6 주소가 사용되는 곳이 많아지면서 curl 등으로 시험할 일도 종종 발생합니다.
curl은 오래전부터 IPv6에 대한 지원을 하고 있기 때문에 
왠만한 curl 버전을 사용중이라면 특별히 문제 없이 IPv6로 요청을 보낼 수 있습니다. 


브라켓을 이용하자

IPv4를 사용할때는 주소를 그대로 사용하는 것이 일반적입니다. 
다만 IPv6는 주소의 각 컴포넌트를 콜론(:)으로 구분하기 때문에 
명시적으로 IPv6 주소의 일부라는 것을 알려줄 필요가 있습니다. 

% curl 'https://[2404:6800:4004:80f::2004]' -v -k
*   Trying 2404:6800:4004:80f::2004:443...
* Connected to 2404:6800:4004:80f::2004 (2404:6800:4004:80f::2004) port 443 (#0)
* ALPN, offering h2
* ALPN, offering http/1.1
* successfully set certificate verify locations:
*  CAfile: /etc/ssl/cert.pem
*  CApath: none

가령 위의 예시는 www.google.com  에 대한 IPv6 주소로 curl 요청을 보내는 예시입니다.
브라켓으로 IPv6 주소를 감싸고 있으며, 다시 전체 URL을 따옴표로 묶고 있는 것을 볼 수 있습니다.
따옴표를 쓰지 않으면 파싱에 문제가 생기니, IPv6 주소로 요청을 보낼때는 전체를 감싼다고 인식하시면 되겠습니다. 

 

resolve 에서 IPv6 활용하기

IPv6 주소를 직접 curl 대상 주소로 사용할 때는 위와 같습니다. 
간혹 IP Spoofing 을 해야 하는 경우 --resolve를 쓰고 계실텐데요, 
이때도 다음과 같은 형태로 IPv6 주소를 활용할 수 있습니다. 

% curl https://www.google.com --resolve www.google.com:443:'[2404:6800:4004:80f::2004]' -I
HTTP/2 200
content-type: text/html; charset=ISO-8859-1
p3p: CP="This is not a P3P policy! See g.co/p3phelp for more info."
date: Thu, 03 Feb 2022 08:37:37 GMT
server: gws
x-xss-protection: 0
x-frame-options: SAMEORIGIN
expires: Thu, 03 Feb 2022 08:37:37 GMT
...

--resolve를 사용할 때도 IPv6 주소를 브라켓으로 감싸고 따옴표를 넣어 주시면 되겠습니다. 
역시나 콜론이 많이 사용되고 있기 때문에 필요한 작업이라고 인식하면 되겠습니다. 

 

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지난 수십년동안 전세계의 생산 기지는 중국이었습니다. 
많은 인구와 저렴한 노동비를 근간으로 전세계의 수많은 기업들의 생산공장을 중국으로 유치하면서 
전세계가 필요로 하는 많은 재화들을 상대적으로 저렴하게 공급해 왔습니다. 

2008년 리만브라더스 사태 이후 엄청나게 공급된 유동성은 
분명 인플레이션을 유발시켰어야 한다는 것이 우리가 아는 지식의 범위였지만 
전세계의 생산기지 중국을 통한 생산 비용의 감소 덕분(?)에 
오랫동안 인플레이션을 겪지 않을 수 있었다는 이야기가 있습니다. 

그렇지만 중국도 안팎으로 여러가지 변화가 생기면서 
더 이상 저렴한 생산기지로서의 역할을 하지 않을 가능성이 높아지고 있고
실제로 그런 영향들이 다양한 산업 분야에서 나타나고 있는 중입니다. 
여기에 더하여 급증한 물류비가 이런 현상을 심화시키고 있습니다. 

오랜 기간에 걸쳐 세계의 생산기지는 변화를 해 왔습니다. 
중국이 정말 오랫동안 세계의 생산기지를 자처해 왔지만 
이제는 그 뒤를 이을 곳이 어디가 될 것인지도 한번 고민해 볼 필요가 있습니다.

 

인도 India

인도는 중국과 함께 인구수 기준으로 세계 Top 2 입니다. 
수백개의 언어와 종교가 있지만 영국 식민지 기간동안 영어가 자리를 잡았고 (조금 독특한 영어입니다만)
여전히 암묵적으로 남아 있는 카스트 제도의 영향으로 
사회적인 직업의 계층이 나뉘어져 있는 것이 현실입니다. 

아이러니 한것은 글로벌 빅테크 기업에서 활약하는 인도 사람들이 많은 반면 
여전히 본국은 대도시들에서조차 물을 마음껏 먹는게 조심스럽고
직원들이 복통으로 출근을 못하는 것이 비일비재하기도 합니다. 

베트남 Vietnam

우리나라 기업들이 많이 진출해 있고, 특히 역사속으로 사라진 "대우"라는 이름이 
여전히 큰 영향력을 행사하고 있는 곳이 베트남이기도 합니다. 

베트남전에서 미국을 이기면서 공산정권이 수립된 이래
현재까지 사회주의 국가로 계속해서 성장을 해오고 있습니다. 
잘 알려져 있지 않지만 인구가 거의 9천만명에 이르고 있어 생각보다 인구가 많은 편입니다. 

 

인도네시아 Indonesia

셀 수 없이 많은 섬으로 이루어진 인도네시아는 
워낙에 풍부한 천연자원으로 큰 고민없이(?) 성장해 온 나라입니다. 
근래에 들어서 수도를 옮기고 사회적 인프라 자원을 새롭게 정비하느라 바쁜데
다수의 섬으로 이루어진 국가라 SOC가 쉽지 않다고 알려져 있습니다. 

우리나라의 남방 외교의 중심국가로 다양한 협력이 이루어지고 있으며 
주요 기업들이 많은 생산공장을 가지고 있고 늘려나가고 있기도 합니다. 

 

문화와 사회적인 차이에 대한 인식

엊그제 트위터에서 떠돌던 블룸버그 기사 하나가 눈에 들어왔습니다. 
애플의 기기 생산을 담당하고 있는 대만의 기업들이 최근 인도에 생산공장을 많이 늘리고 있는데 
현지 사람들과의 사회, 문화적인 차이로 인해 트러블이 많다는 기사였습니다. 

https://www.bloomberg.com/opinion/articles/2022-01-03/taiwan-s-tech-giants-foxconn-wistron-are-being-hit-by-india-culture-shock

 

Bloomberg - Are you a robot?

We've detected unusual activity from your computer network To continue, please click the box below to let us know you're not a robot.

www.bloomberg.com

 

저에게는 아주 오래전 삼성에서 근무하면서 제2의 고향이라 불렀던 곳이 "인도" 특히 "뉴델리" 입니다. 
남들 다 한두번씩 복통으로 쓰러져갈때 아무런 이상이 없었고 
도심을 돌아다니는 야생 개들과 함께 어울려 지냈고
고개를 까딱거리며 늑장을 피우는 현지 직원들과도 영어로 핏대를 올리며 싸우기도 했습니다. 

개인적으로 중국의 뒤를 이을 생산기지는 인도네시아라고 생각하고 있지만 
일하기 나름 편했던 곳은 또 인도라고 생각하고 있기에
블룸버그의 기사는 여러가지로 많은 생각을 하게 해줍니다. 

제가 일했던 상대 인도 직원들은 IT 종사자들이었고 영어도 문제 없었기에 (그들의 상사도)
문제는 어떻게든 해결하고 하드캐리 할 수 있었던 반면
평범한 인도인들은 그렇게 되지 못하는게 폭스콘 등이 겪는 어려움의 배경일 것 같기도 합니다. 

새로운 나라의 사람들과 일하는 것은 결코 쉽지 않은 일입니다. 
하지만 또 그 사람들의 입장과 문화를 이해하면 그렇게 어려운 일도 아닙니다. 
새로운 생산기지가 될 국가는 분명 우리와 어떻게든 여러가지로 함께 일을 하게 될 것입니다. 
열린 마음으로, 새로운 변화를 기다리는 현명한 사람이 되어야 하겠습니다. :-)

 

 

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AWS에서 컴퓨팅 인프라를 운영하려면 머리가 아픕니다. 
늘 쓰던 것을 쓰면 큰 문제도 고민도(가령 묻지도 따지지도 않고 EC2) 없지만
새로운 제품을 써보려고 하면 일단 제품을 이해하는 것부터 허들입니다 ㅎㅎ
물론 한번 쓰기 시작하면 주머니가 탈탈 털릴 정도로 잘 쓰게 되긴 합니다. 

근래에 k8s 쪽을 다룰일이 계속 생기다 보니 AWS의 제품들에도 관심을 갖게 되었고
AWS가 제공하는 컨테이너 오퍼링을 한번 정리해보고 갈 필요가 생겼습니다. 
도대체 제품 설명만으로는 "뭥미?" 하는 경우가 종종 있으니...

그 중, 유명한 4가지 제품들을 한번 정리해 보겠습니다. 
순서대로 ECS, EKS, Fargate 그리고 ECR 입니다.


ECS, EKS vs. EC2, Fargate

ECS, EKS 를 하나로 묶고 EC2, Fargate를 하나로 묶을 수 있습니다. 
ECS는 Elastic Container Service로 Container 기반의 컴퓨팅 플랫폼이라 보면 되고 
EKS는 Elastic Kubernetes Service로 Container 기반이지만 k8s가 환경이라 보면 됩니다. 

이 두가지가 컨테이너에 대한 오케스트레이션을 담당한다고 보면
EC2, Fargate는 ECS, EKS가 동작하는 호스팅에 대한 레이어를 담당하는 제품들입니다. 
즉, EC2와 Fargate 위에 ECS, EKS가 동작한다고 이해하면 됩니다.

한줄 요약 : EC2, Fargate는 컨테이너를 위한 컴퓨팅 리소스이다 

 

ECS vs. EKS

그렇다면 ECS와 EKS는 어떤 차이가 있을까요?
둘다 컨테이너 오케스트레이션 환경이라는 공통점을 갖고 있지만 
ECS는 AWS 에서만 제공되는 오케스트레이션 환경이라 타플랫폼으로의 이식성이 떨어지지만
EKS는 쿠버네티스 환경이라 플랫폼간 이전이 더 용이합니다. 

한줄 요약 : ECS는 AWS Only, EKS는 범용 k8s

 

EC2 vs. Fargate

EC2는 워낙 유명하니 다들 잘 아실겁니다. 
쉽게 생각해서 가상머신(VM)이라고 봐도 무방합니다. 
즉, 독립된 환경이 있고 운영체제를 갖고 있는 컴퓨팅 리소스입니다. 

반면 Fargate는 가상머신보다 더 추상화된 컴퓨팅 환경입니다. 
서버 없이 코드를 실행하는 람다 Lambda 를 서버리스 Serverless 라고 부르는 것처럼
Fargate는 EC2의 서버리스 버전이라고 생각할 수 있겠습니다. 
서버가 없는 컴퓨팅 환경이 Fargate 입니다

한줄 요약 : 독립된 운영체제가 있으면 EC2, 서버리스 컴퓨팅 환경은 Fargate

참고 : https://aws.amazon.com/ko/blogs/korea/how-to-choose-aws-container-services/

 

AWS에서 어떤 컨테이너 서비스를 이용해야 하나요? | Amazon Web Services

“AWS에서 어떤 컨테이너 서비스를 이용해야 하나요?”는 여러분들에게 가장 많이 받는 질문 중 하나입니다. AWS는 다양한 고객의 요구를 충족하고자, 광범위하고도 폭넓은 서비스를 제공하다 보

aws.amazon.com

 

Considerations

ECS와 EKS를 봤을때 느낌적 느낌으로 EKS가 비용이 더 나올것이라고 예상됩니다.
네, 정확히 그렇고 ECS가 비용적으로는 EKS 보다 저렴합니다. 
하지만 ECS는 k8s가 아니기 때문에 이야기 한 것처럼 이식성이 떨어집니다. 

어떤 플랫폼을 쓰던 비용을 계속 체크하면서 써야 하는 것이 퍼블릭 클라우드입니다. 
ECS, EKS, 그리고 EC2, Fargate...!
여러분의 선택은 무엇입니까? :-)

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IT 분야에서 근 2~3년 동안 가장 뜨거운 화두는 역시 쿠버네티스 Kubernetes 입니다. 
그동안 리눅스에 대한 지식이 DevOps, Infrastructure Engineer의 기본 소양이었다면
이제는 쿠버네티스에 대한 지식이 가장 뜨거운 화두입니다.

쿠버네티스를 실전에서 써볼 환경이 되지 않는다면 
역시 자격증 공부를 통해서 지식을 쌓는 것이 좋습니다. 
다만 쿠버네티스 자격시험은 랩 중심의 시험이기 때문에 
단순히 암기하고 답을 찾는 시험이 아니라서 준비가 쉽지는 않다고 합니다. 


CKAD 강의 추천 - 뭄샤드 형님의 Udemy 강의!

CKAD는 Certified Kubernetes Application Developer 의 약자로
개발자가 쿠버네티스 환경에서 동작하는 어플리케이션을 설계, 개발할 때 필요한 
쿠버네티스 기본 지식과 클라우드 네이티브 환경에 대한 지식을 테스트 하는 시험입니다. 

CKAD 일타강사, 뭄샤드 형님

유데미 Udemy 에서 가장 많은 수강생을 갖고 있는 강의가
바로 쿠버네티스 강의 계의 아이돌, 뭄샤드 형님의 CKAD 강의입니다. 
연초라 그런지 할인중이라 12,000원에 Unlimited 강의 수강이 가능합니다. 

뭄샤드 형님은 따로 Kode Kloud 라는 본인의 서비스도 운영중이며 
유데미 강의 수강자들을 대상으로 Kode Kloud 에서 랩을 무료로 참여할 수 있도록
각 강의에서 리딤 코드도 제공하고 있습니다. 

이론 강의는 유데미에서 듣고 Kode Kloud에서 무료로
랩 실습까지 해볼 수 있는데 가격이 참 착하죠?
연초라 할인이 많이 들어가 있는 느낌입니다!

=> 뭄샤드의 CKAD 유데미 강의 살펴보기 [바로가기]

 

CKA 강의 추천 - 역시, 뭄샤드 형님의 Udemy 강의!

CKA는 Certified Kuberneted Administrator 의 약자로 
DevOps 엔지니어나 Infra Engineer를 위한 Administrator 역량 시험이라 보면 되겠습니다. 
클라우드 네이티브 환경에서의 개발 보다는 아케텍쳐 설계와 운영, 관리에 촛점이 맞춰져 있습니다. 

CKA도 일타강사는 뭄샤드 형님!

2만원 정도로 할인 판매할 때 샀던 강의인데
역시 연초라 12,000원에 Unlimited 강의 수강이 열려 있습니다.
CKAD 와 마찬가지로 Kode Kloud 강의가 같이 제공됩니다.

=> 뭄샤드의 CKA 유데미 강의 살펴보기 [바로가기]

 

새해 맞이 유데미 신년 스타터 팩 보너스도 받자!

유데미는 온라인 강의로 유명한 곳인데요,
2022년 신년을 맞이하여 여러가지 프로모션이 진행중입니다. 
개별 강의 할인과 더불어 "신년 스타터 팩 보너스"가 제공되고 있습니다. 

 

1월 6일까지 어떤 강의든 구매하는 분들에게 제공된다고 하니
기왕 2022년 새로운 공부를 시작하기로 마음 먹었다면
지금 바로 강의를 구매하고 신년 스타터 팩 보너스도 받아 보세요!

참고로 유데미는 30일 무상환불제도를 시행하고 있습니다. 
구매한 강의가 생각보다 별로라고 생각되면 30일 이내에 리펀드 요청도 가능하니
싸다고 사는게 아닌, 나한테 진짜 필요한 강의를 찾아
부담 없이 지식을 늘려나가 보시기 바랍니다!

=> 유데미 2022년 할인 강의 자세히 살펴보기 [바로가기]


2021년 마지막 날까지 열심히 CKA 강의를 들었습니다. 
진도율 100% 채우고 이제 Kode Kloud 에서
랩 실습과 함께 모의 시험을 가지고 연습하는 중입니다. 

1월중으로 CKA를 먼저 취득하고 
곧 CKAD 까지 2월내에 취득해 보도록 해야겠습니다!

 

 

(추가. 2022.09)
참고로, 추천해드린 뭄샤드 형님의 CKA 강의를 듣고 2022년 9월 시험에 합격했습니다. 시험 합격 후기와 시험 꿀팁, 가상 시험 환경에 대한 이야기는 다음의 포스팅에서 간략하게 정리를 해보았습니다. 시험을 준비하고 계시다면 조금이나마 도움이 될 것 같습니다!

 

따끈따끈한 CKA(Certified Kubenetes Administrator) 2022 버전 자격 취득 후기(2022.09월)

참 오래걸렸습니다. 처음 CKA 자격증을 취득해 보자고 생각했던 것이 작년 이맘때이니 정확히 1년되는 시점에 자격증을 취득했습니다. 이걸 정확히 기억하는 이유가, 시험 응시를 계획하던 시점

ondemand.tistory.com

 

 

본 포스팅은 제휴마케팅을 통해 일정 수수료를 지급 받을 수 있습니다. 
다만 실제 CKA 강의를 수강하면서 감명받아
자발적인 홍보를 하고 있다는 점 참고하시기 바랍니다!

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요즘은 어느 업종이나 마찬가지일거란 생각이 들긴 하지만
IT 업종만큼 새로운 기술과 트렌드가 미친듯이 쏟아지고 
잠깐 방심하면 뒤처지는 도메인도 보기 드물다는 생각을 많이 합니다. 

트랜드를 따라가기 위해 가장 좋은 것은 결국 미디어를 활용하는 것!
유튜브도 좋지만 정갈하게 정제된 정보를 쉽게 확인하고 따라가는 것은 
IT 전문 미디어들의 최신 글을 살펴보는 것 만큼 좋은 것도 없다고 봅니다. 


글로벌 테크 미디어들의 최신글을 한번에!

개인적으로 즐겨보는 미디어는 The Verge와 Engadget 정도입니다. 
때문에 이쪽에서 다루지 않는 기술이나 트렌드는 한 템포 늦는 경우가 종종 있습니다. 
(네, 물론 그런 경우는 별로 발생하지 않기는 합니다 ㅎㅎ 제가 게으른 탓이지요...)
보완재로 트위터-_-를 애용하고 있는데 이쪽은 정제되지 않은 정보가 많아
다시 또 원문을 찾아 읽는 수고를 해야만 하는 단점이 있습니다. 

그런 관점에서 TECHURLS 라는 페이지는 보석과도 같은 서비스입니다. 
Hacker News, Slashdot 같은 커뮤니티의 Tech 관련 글에서 부터 
The VErge, TechCrunch, NY Times의 기술 섹션까지
다양한 테크 미디어들의 최신 글을 한 눈에 살펴볼 수 있는 곳입니다. 

어마어마하죠? 
단점이 있다면 기사 타이틀만 소개되기 때문에
무엇을 읽을 것인가를 생각하고 고민해야 한다는 점?
기왕이면 작은 썸네일이라도 있었으면 하는 아쉬움이 있습니다. 

 

번외편 : 테크 말고는 없나요?

TECHURLS 는 로고에서 추정 할 수 있는 것처럼 xxxURLS 시리즈(?)를 많이 운영하고 있습니다. 
과학, 개발, 금융 분야는 물론이고 물리학? 수학? 까지 개별 서비스가 있습니다. 
관심이 있다면 이런 곳를 또 찾아서 보시는 것도 흥미로운 경험이 될 것 같습니다. 

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학습에 대한 다양한 이론들이 많습니다. 
그 중에서도 가장 널리 회자되는 것이 에빙하우스의 망각곡선(forgetting cureve)입니다. 
한 번 학습한 것은 10분이 지난 후부터 망각이 시작되며 
반복 학습을 하지 않았을 때 약 1개월이 지나면 80% 이상을 잊는다는 이론입니다. 
많은 선생님들과 <복습>에 대한 중요성을 강조할 때 워낙 많이 사용되서 
천재든 바보든 한 번쯤은 에빙하우스, 망각곡선에 대해 들어봤을 정도입니다. 

 

 

망각 곡선 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전

망각 곡선(영어: forgetting curve) 가설은 시간이 지남에 따라 기억이 남아있는 감소의 정도를 말하는 가설이다. 이 곡선은 기억을 유지하려는 시도가 없을 때 정보가 시간이 지남에 따라 손실되는

ko.wikipedia.org

 

이것이 현대의 동영상 기반 학습에도 비슷하게 적용되는 것 같습니다. 
여기에 조금 더 옵션으로 들어간 것이 <몇 배속으로 동영상 강의를 시청하는가>인가 봅니다. 

동영상 강의는 특성상 "사족"이 많이 들어갑니다. 
유튜브처럼 광고와 관계 있는 경우 분량을 늘리느라 잡담이 많이 들어가기도 하고 
일반적인 동영상 강의도 학생, 학습자와의 "인터랙션"이 적을 수 밖에 없어 
불필요하게 많은 설명이 들어가는 경우도 종종 발생하곤 합니다. 
이로 인해 강의들이 전반적으로 초심자들에게도 친절해지는 효과도 분명 있습니다. 
다만, 한정된 시간을 활용해 공부를 해야 하는 사람들에게는 이를 줄일 수 있는 방법이 필요한 것도 사실입니다. 

 

Watching A Lecture Twice At Double Speed Can Benefit Learning Better Than Watching It Once At Normal Speed

By Emma Young. But timing matters: students only benefited if the second viewing was immediately before a test.

digest.bps.org.uk

동영상과 동영상 학습 방법이 학습 효과에 미치는 영향을 확인하기 위해 
UCLA 에서 학생 231명을 대상으로 실험이 수행되었습니다.
학습자들은 노트 필기를 하지 않는 조건으로 동일한 영상을
정상속도, 1.5배속, 2배속, 2.5배속으로 그룹을 나누어 시청하도록 했고
1주일 간격을 두고 다시 한 번 동일한 그룹별 속도로 동일한 영상을 시청을 한 뒤 시험을 쳤다고 합니다. 

시험에 참가한 학생들은 보통 속도와 1.5배속 정도가 학습하기 좋았다고 답했지만
실제 시험 결과를 기준으로 봤을때는 1.5배속과 2배속이 학습 효율이 가장 좋았던 것으로 나타났습니다. 
(2배속으로 본 학생들은 학습 시간도 절반으로 줄일 수 있었기도 합니다. )

다만 이번 시험은 1주일 간격이라는 조건이 있었기 때문에 
재학습 시점이 미치는 영향에 대해서는 조금 더 연구가 필요해 보인다고 합니다. 


어쩔 수 없이 아이들도 인강을 많이 들어야 하는 요즈음.
어떻게 인강을 활용하게 할 것인가에 대한 고민이 많았는데
실험 결과의 내용에 따라 1.5~2배속 + 1주일 정도 간격으로 재학습하는 방식을
아이들에게 한 번 적용해봐야겠다는 (아이들의 의지와 관계없이..) 생각이 듭니다.

당장 저부터도 수집하듯 사놓고 안듣는 강의 영상들을 
시간도 아낄겹 2배속으로 듣고, 1회더 반복해보는 시도를 해봐야겠습니다!

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