유튜브에서 방송한 자료입니다. 오늘자 방송 https://www.youtube.com/watch?v=f7pDfg9uNss&list=PLdntWJk2tJPKvRB0mSqC5tyKUv7HFtcqg&index=1

1. CTO 둘이 풀어드리는 주간 뉴스 2021.1.3방송
마음대로 예상하는 2021년 IT 기술 전망

2. 참고자료
• <컴퓨터vs책> 블로그
http://jhrogue.blogspot.com/
• 오늘자방송
https://www.youtube.com/watch?v=f7pDfg9uNss&list=PLdntWJk2tJPKvRB0mSqC5tyK
Uv7HFtcqg&index=1
• 유튜브채널OKdevTV >재미있는개발이야기리스트
https://www.youtube.com/playlist?list=PLdntWJk2tJPKvRB0mSqC5tyKUv7HFtcqg
• 슬라이드셰어
https://www.slideshare.net/jrogue/presentations
• 채널박재호(초급개발자를위한...)https://www.youtube.com/c/박재호dev
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3. • 프론트 엔드 쪽이 주류로 자리잡을 것이다.
• 이렇게 전망하는 이유:
• 사용자는 외부에 보이는 외형에 더 큰 관심을 보이기 때문이다
• SE, DBA에 이어 백엔드 개발도 상당수 자동화될 가능성이 높다
• 클라우드에서 관리형 서비스를 사용해 개발 대신 구성으로 갈 가능성이 높다
• 어떻게 해야 할까?
• 단순 백엔드에서 빅데이터/머신러닝 파이프라이닝을 포괄하는 아키텍처 설계 쪽으로 초점을 맞출 필요가 있다
• 단순 CRUD 서버 클론 코딩만으로는 경쟁력을 발휘하기가 어려워질 것이다
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프론트 엔드가 주류로 자리잡는다1

4. • 머신러닝/딥러닝 관련 라이브러리와 프레임워크가 점점 더 프로그래머에 가까워진다
• 이렇게 전망하는 이유:
• 이미 클라우드 서비스 업체들은 추상화단계가 높은 형태의 머신러닝/딥러닝 서비스를 제공하고 있다
• 머신러닝/딥러닝을 부지불식간에 사용하게 만드는 다양한 외부 API가 늘어나고 있다
• 하지만 양질의 데이터를 많이 확보해야 하는 어려움은 여전하다
• 어떻게 해야 할까?
• 둘 중 하나를 택해야 할 것이다. 정말 진짜 머신러닝/딥러닝 도메인 전문가가 되거나, 조금은 일반적인 머신러닝/딥러닝
엔지니어가 되어야 한다
• 현재 시중에 나와있는 머신러닝/딥러닝 커리큘럼은 사실상 큰 쓸모가 없어질 것이다. 약간만 알아서는 죽도 밥도 안 되
는 상황에 처한다
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머신러닝/딥러닝이 프로그래머에 친숙하게 다가온다2

5. • 스타트업뿐만 아니라 대기업도 클라우드를 자연스럽게 사용할 것이다
• 이렇게 전망하는 이유:
• 컴퓨터 가격은 하락하고 인건비는 지속적으로 상승한다.
• 뭔가 미리 계획하고 예측하고 전망하기가 곤란하다: 이런 시기에는 CAPEX → OPEX 투자로 변경
• 규제가 완화되고 클라우드 쪽에 정부 지원이 커지기 때문에 안 할 이유가 없다
• 2020 re:Invent를 보면 완전히 신기한 서비스 대신 안정적인 서비스 소개가 대부분이었다. 이는 기술의 성숙을 의미한
다
• 어떻게 해야 할까?
• 클라우드에 부정적인 생각이 있다면 이번 기회에 속는 셈치고 한 번 배워보자
• 하지만 클라우드에서 온프레임으로 돌아오는 경우도 생기기 마련이므로 온프렘에 대한 기본기가 필요한 경우가 있다.
→ 기초의 중요성을 다시 한 번 고민할 때가 올 것이다
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클라우드는 더 이상 신기한 물건이 아니다3

6. • 복잡함을 줄여주는 라이브러리와 프레임워크가 계속 등장할 것이다
• 이렇게 전망하는 이유:
• 과거와는 달리 특정 기술을 배우고 나서 10~20년 동안 사골 우려먹듯 우려먹기가 불가능하므로 빠르게 배워 빠르게
돈을 벌어야 한다
• 따라서 특정 기술의 복잡도가 높아지면 학습/유지보수 측면에서 불리하기 때문에 단순한 대체품이 나오기 마련이다
• 어떻게 해야 할까?
• 눈을 크게 뜨고 주변에 잘 나가는 기술이 있으면 탐색을 개시하자. 단 새로운 라이브러리/프레임워크는 사용자 임계점
을 넘지 못하고 망할 가능성이 매우 높으므로 무리하게 신기술만 추구하면 시간 낭비가 될 가능성이 매우 높다
• 라이브러리/프레임워크도 계속 바뀌므로 이면에 숨어 있는 기초 지식을 이해해야 학습도 빨라질 것이다
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복잡함을줄이려는시도가점점더늘어날것이다4

7. • “서비스가 공짜면 여러분이 바로 상품이다“ 패러다임도 이제 한계에 직면하고 있다
• 이렇게 전망하는 이유:
• 무한 공짜 서비스는 폰지 사기와 유사하다
• 어느 순간 사업화 모델을 적용해야 한다
• 게다가 사용자 수가 늘어날수록 선형적인 저장소/컴퓨팅을 요구하는 대신 기하급수적인 저장소/컴퓨팅을 요구한다(멧
칼프의 법칙)
• 최근 구글 저장소
• 도커 저장소 정책 변경: 최대 다운로드 수까지 제한
• 어떻게 해야 할까?
• 벤더/서비스 락인에 조심하라
• 대안으로 자체 서비스를 고민하라
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구독형모델의무료서비스범위가점점줄어들것이다5

8. • IT 부문의 선도 업체는 그나마 덜하지만 일반 업체는 구인 자체가 매우 어려워진다
• 이렇게 전망하는 이유:
• 인구 감소로 인한 개발자 풀 감소에 늘어나는 수요에 따라가지 못하는 공급
• 잘하는 사람은 선도 업체로 몰림
• 어떻게 해야 할까?
• 선도 업체부터 시작한 코딩 테스트가 일반 업체에까지 일반화될 것이므로 여기에 대한 대응이 필요하다
• 일반 업체에서 경력을 쌓아 이직하는 경우가 일반적인 경력 전략이 될 것이다
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IT구인-구직쏠림이강화되고있다6

9. • 안 그래도 인강 세대의 젊은 친구들이 온라인 퍼스트를 추구하는데 코로나가 가속화할 것이다.
• 이렇게 전망하는 이유:
• 유튜브 등 영상 자료에 대한 인기가 높아지면서 자료가 늘어나므로 순선환이 시작됨
• 비대면에 상대적으로 저렴한 온라인 학원으로 발길을 돌림
• 어떻게 해야 할까?
• 공급자 입장에서 개발 관련 자료를 만들 경우 블로그나 위키보다는 유튜브 등의 영상 자료를 만들어야 방어가 가능하다.
단 영상 자료 제작은 기존 자료 제작과는 결이 다른 특성이 있으므로 여기에 대한 대응이 필요하다
• 높은 수준의 자료와 낮은 수준의 자료가 혼재되어 있지만 영상 특성 상 실제 시청하기 전에는 옥석을 가릴 방법이 마땅
하지 않으므로 수요자 입장에서는 선구안을 기를 필요가 있다
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온라인개발자료와온라인IT학원이강세를보일것이다7

10. • 단순 업무를 자동화하는 RPA는 아직 프로그래머를 몰아내지는 못한다
• 이렇게 전망하는 이유:
• 자동화 스크립트를 만드는 자체가 프로그래밍이다. 따라서 특정 분야에서 로우 코딩은 어느 정도 시장이 생기겠지만 노
코딩은 대부분 은총알이 될 가능성이 매우 높다
• 하지만 어느 정도 틀이 갖춰진 영역(예: 인프라 정의)에서는 코드가 아닌 설정 파일만으로 작업이 가능해지고 있다
• 어떻게 해야 할까?
• 성숙한 업계일수록 로우 코딩이나 노 코딩이 훨씬 더 가까이 다가왔음을 느낄 수 있지만, 막 시작한 분야에서는 갈길이
멀다
• 코드가 없으면 유지보수도 없으므로 분명히 유리한 측면이 있지만, 버전 관리 부문에서는 로우 코딩이나 노 코딩이 또
다른 어려움을 선사할 것이다
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로우코딩또는노코딩?아직은아니다8

11. • 고성능 CPU와 GPU 수급이 계속해서 불안할 가능성이 매우 높다
• 이렇게 전망하는 이유:
• 고사양 게임(예: 2077 사이버펑크)이 고성능 GPU를 요구하고 머신러닝/딥러닝 과정에서 BERT와 같은 모델을 학습하
기 위해서는 고성능 GPU 클러스터가 필요하다
• 비트코인/이더리움 가격이 상승함에 따라 단기적으로 채굴용 CPU/GPU 수요가 늘어난다
• 인텔/AMD/Nvidia가 모두 공급을 따라가지 못하는 상황이다
• 어떻게 해야 할까?
• 하드웨어 투자는 1Q에 자제해주시길… 2Q에 상황을 보고 결정하시라
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고성능CPU와GPU부족현상이계속될것이다9

12. • 2017년 이후 블록체인이 강타한 이후 빈 자리를 채울 기술이 아직 보이지 않는다
• 이렇게 전망하는 이유:
• 코로나로 인해 대면 접촉이 줄어들면서 신기술을 전파할 기회가 줄어들고 있다
• 코로나로 인해 주식/부동산/비트코인 등 거의 모든 자산의 수익률이 높아지므로 굳이 신기술에 돈이 몰릴 이유가 많지
는 않다
• 하드웨어나 소프트웨어 디플레이션 현상이 벌어짐으로 인해 획기적인 진화 대신 점진적인 발전이 예상된다
• 어떻게 해야 할까?
• 엄청뜰만한 신기술이 있다면 사전에 제보 부탁드리겠다
• 클라우드 네이티브/마이크로서비스는 어느 정도 가능성이 보이긴 하지만 기존 서비스를 개선하는 과정에 사용되어야
효과가 나므로 아주 뜨거운 기술은 아니라는 생각이다.
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블록체인과같은특정신기술이갑자기뜨는상황은없을것이다.10