娇色导航

????

??? ??

Matt Asay
Contributing Writer

?? | ?????? ??? ?? ??

??
2024.08.283?

??? ?? ?????? ??? ??? ????, ?? ?? ? ???? ? ??? ???? ??? ??? ???? ??? ?? ???? ??. 10? ??? ???? ???? ?? ?????, ??? ??? AI?. ?? ?? ?? ?? ???? ????. ??? ??? AWS? 1,000? ??? ??? ???? ????? ?? IT ???? ???? ???? ???? ?????? IT ??? ???(90% ??)? ??? ?????? ????? ??? ??. ??? AI? ???? ??? ??? ???? ???, ? ?? ?????? IT? ?? ???????? ?? ???? ??? ????.

이제 기술 변화에 뒤처지지 않을까 걱정된다면, 프로그래밍 언어와 데이터베이스에 대한 기업의 선호도가 얼마나 빠르게 변하는지 살펴보기 바란다.

깨지지 않는 자바의 아성
10여 년 전 개발자들은 수많은 새로운 언어를 개발했다. 구글 고, 타입스크립트, 커피스크립트, F#, 다트 등이 그 예다. 2024년으로 넘어간 지금, 레드몽크의 인기 순위든 IEEE의 인기 순위든 여전히 자바, 파이썬, 자바스크립트, C#이 상위권을 차지하고 있다. 타입스크립트 같이 돌파구를 마련하고 지속적이고 성장하는 성공을 거둔 언어도 있지만, 이는 예외적인 경우다. 비교적 정적인 언어 순위에 대해 레드몽크의 스티브 오그래디는 “상위 5개 언어에는 움직임이 없었고 상위 20개 언어 중 3분의 1도 움직이지 않았다”며, “이는 변화에 저항하는 환경” 나타낸다고 지적했다.

어떤 환경일까? 바로 엔터프라이즈 IT 환경이다.

한 기업이 자바나 C# 등을 사용하기로 결정하면 이를 바꾸기가 매우, 매우 어렵다. 예를 들어, 구글 고와 관련된 기회는 자바의 다양성, 기능, 지원에 가려지는 경향이 있다. 객관적인 의미에서 자바가 “더 낫다”는 것이 아니라, 기업이 자바로 쌓아온 확고한 모멘텀을 뒤흔드는 새로운 것을 선택하는 데는 마찰이 따르기 때문이다.

따라서 2024년 1월 레드몽크의 개발 언어 순위를 2018년 1월과 2014년 1월과 비교해 보면 변화에 대한 완고한 저항을 알 수 있다.

개발자는 새로운 언어를 얼마든지 다룰 수 있지만, 급여를 받으면 몇 개 또는 단 하나의 언어에만 집중해야 한다. 2014년에 입사한 개발자가 2024년에 엔지니어링 업무에 투입된다면 가장 먼저 익숙해져야 할 것은 다양한 프로그래밍 언어를 사용하는 것이 아니라 재택 근무이다. 기업은 위험을 회피하고 일반적으로 고장 나지 않은 것을 서둘러 변경하지 않는다. 따라서 이런 상위 개발 언어의 아성은 깨지지 않는다. 오히려 범용 언어는 계속 개선되고 있다.

이제 데이터베이스를 살펴보자.

언제나 존재하는 데이터베이스
선택할 수 있는 데이터베이스는 수백 가지가 있지만, 개발자는 일반적으로 소수의 데이터베이스만 선택한다. DB 엔진스는 채용 공고나 스택오버플로우 같은 사이트 등을 이용한 다각적인 순위 시스템으로 가장 인기 있는 데이터베이스를 파악한다. 2024년 8월 현재 순위는 다음과 같다:

이제 2020년 8월로 거슬러 올라가 당시의 상황을 살펴보자.

거의 동일하지 않은가? 출시 이후 성장세를 이어가고 있는 스노우플레이크를 제외하면 다른 모든 데이터베이스는 거의 그대로이다. 이제 2016년 8월을 살펴보자.

상위 10위권에는 스노우플레이크가 없었지만(2012년에 설립되었지만 아직 데이터베이스 인기 순위에 이름을 올리지 못했다), 아파치 카산드라가 이름을 올렸다. DB엔진스가 데이터베이스 순위를 집계한 첫해인 2012년으로 돌아가 보면 어떨까?

프로그래밍 언어와 마찬가지로, 오래 지속되는 데이터베이스는 범용적이며 끊임없이 진화하고 있다. 2012년의 개발자가 2024년으로 시간 여행을 떠난다면, 여전히 관계형 데이터베이스의 SQL 구문과 비관계형 데이터베이스(또는 몽고DB처럼 관계형+)의 유연한 스키마, 고가용성, 사용 편의성을 익히고 있을 것이다. 개발 언어와 마찬가지로, 기업은 잘 작동하고 있다면 데이터베이스를 변경하지 않는다. 대신 기존 데이터 아키텍처에 생성형 AI와 같은 새로운 것을 적용하려고 한다. 때로는 너무 무리하게 시도하는 경우도 있지만, 이는 다른 이야기다.

기업에서 ‘지루함’은 버그가 아니라 기능이다. 최신의 멋진 기술을 시도해 보는 것은 재미있지만, 기업은 과학 박람회 같은 실험을 하는 곳이 아니다. 따라서 AI 열차에 올라탈 시기를 알고 싶다면, 예를 들어 AI가 데이터 인프라, 프로그래밍 언어 및 이미 알고 있는 기타 편안한 기업 표준에 연결되는 시점을 주시해야 한다. 엔터프라이즈 IT가 정체되어 있다는 말이 아니다. 신중하게 진화한다는 말이다.
dl-ciokorea@foundryco.com

Matt Asay
Contributing Writer

Matt Asay runs developer relations at . Previously, Asay was a Principal at and Head of Developer Ecosystem for . Prior to Adobe, Asay held a range of roles at open source companies: VP of business development, marketing, and community at MongoDB; VP of business development at real-time analytics company Nodeable (acquired by Appcelerator); VP of business development and interim CEO at mobile HTML5 start-up Strobe (acquired by Facebook); COO at , the Ubuntu Linux company; and head of the Americas at Alfresco, a content management startup. Asay is an emeritus board member of the (OSI) and holds a J.D. from Stanford, where he focused on open source and other IP licensing issues. The views expressed in Matt’s posts are Matt’s, and don’t represent the views of his employer.

? ??? ?? ???