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    VMware 라이선스 갑자기 비싸졌다면, 중소기업 가상화 대안 이렇게 찾는다

    서버실 담당자 메일함에 견적서 하나가 도착했다. VMware 라이선스 갱신 건이었는데, 열어보니 작년보다 자릿수가 하나 늘어 있었다. 이런 얘기, 요즘 부쩍 자주 들린다. 인수합병 이후 번들 정책이 통째로 바뀌면서 예전엔 따로따로 사던 기능들을 묶음으로 팔기 시작했고, 그 여파로 중소 규모 인프라 팀들이 하나둘 대안을 찾아 나서고 있다. 실제로 검토해볼 만한 가상화 대안들, 정리해봤다.

    왜 갑자기 다들 VMware를 떠나려 하나

    핵심은 라이선스 구조 자체가 바뀌었다는 데 있다. 예전엔 필요한 에디션만 골라 살 수 있었다. 지금은 다르다. 상위 번들인 VCF(VMware Cloud Foundation) 중심으로 정책이 재편되면서, 소규모 환경에서는 실제 쓰는 양보다 훨씬 많은 돈을 내는 구조가 돼버렸다. 서버 몇 대만 돌리던 중소기업 입장에서는 갱신 시점마다 체감 비용이 훅 뛰는 셈이다. 여기에 파트너·리셀러 채널까지 정리되면서 기술 지원 창구가 애매해진 것도 신뢰를 흔드는 요인이다. 문의할 곳이 마땅치 않다는 것, 생각보다 크게 다가온다.

    이런 신호가 보이면 대안을 검토할 때다

    • 다음 갱신 견적이 전년 대비 큰 폭으로 인상됐다
    • 필요 없는 기능까지 묶인 번들 라이선스를 강매당하는 느낌이 든다
    • 기술 지원 응답 속도가 눈에 띄게 느려졌다
    • 운영 중인 VM 수가 적어서 엔터프라이즈급 기능이 사실상 낭비다

    이 중 두세 가지가 겹친다면, 마이그레이션 검토를 시작할 타이밍이라고 봐도 된다.

    오픈소스 쪽 답은 Proxmox VE

    중소 규모 인프라에서 가장 자주 언급되는 대체제다. KVM 기반이라 성능이 안정적이고, 웹 UI 하나로 클러스터·스토리지·백업까지 통합 관리가 된다. 라이선스 비용이 아예 없고 커뮤니티 지원만으로도 운영이 가능하다. 그래도 정식 기술 지원이 필요하면 유료 구독으로 받을 수 있으니 선택지가 좁지 않다. 다만 VMware에서 넘어올 때 주의할 게 있다. vMotion 같은 실시간 마이그레이션 기능의 동작 방식이 다르다. 사전 테스트, 반드시 해봐야 한다.

    상용 하이퍼바이저도 있다 — Nutanix AHV, Microsoft Hyper-V

    오픈소스로 완전히 갈아타는 게 부담스럽다면 상용 대안도 나쁘지 않다. Nutanix AHV는 하이퍼컨버지드 인프라(HCI)와 하이퍼바이저를 한 번에 묶어 제공한다. 스토리지 설계를 따로 고민할 필요가 줄어든다는 뜻이다. Windows Server를 많이 쓰는 조직이라면 얘기가 다르다. Hyper-V 쪽이 라이선스 시너지 면에서 유리하다. Active Directory나 Azure 같은 Microsoft 생태계를 이미 쓰고 있다면, 관리 도구를 그대로 재활용할 수 있다는 점도 크다.

    아예 클라우드로 옮기는 선택지

    온프레미스 유지보수 자체가 짐이라면, AWS EC2나 Azure VM, 오라클 클라우드로 워크로드를 통째로 옮기는 방법도 있다. 초기 마이그레이션에 손이 많이 가는 건 사실이다. 대신 하드웨어 교체 주기와 라이선스 갱신 협상에서 완전히 자유로워진다. 이게 가장 큰 매력이다. 다만 트래픽이 많은 서비스는 종량제 비용이 온프레미스보다 오히려 커질 여지가 있다. 워크로드별로 비용 시뮬레이션부터 돌려보는 게 안전하다.

    옮기기 전에 반드시 챙길 것들

    • 기존 VM의 스냅샷과 디스크 포맷(VMDK) 호환성 확인
    • 네트워크 구성(vSwitch, VLAN)을 새 플랫폼에서 어떻게 재현할지 정리
    • 백업·재해복구(DR) 정책을 새 환경에 맞게 다시 설계
    • 파일럿 그룹으로 일부 워크로드만 먼저 옮겨 안정성부터 확인

    한 번에 전부 옮기려다 장애로 이어지는 경우, 생각보다 많다. 우선순위 낮은 시스템부터 단계적으로 옮기는 편이 리스크 관리 측면에서 훨씬 낫다.

    결국 뭘 골라야 하나

    운영 인력이 적고 비용 절감이 최우선이면 Proxmox VE. 안정성과 벤더 지원을 포기하기 어렵다면 Nutanix AHV나 Hyper-V. 인프라 관리 자체를 최소화하고 싶다면 클라우드 이전. 각각 답이 좀 다르다. Ars Technica 보도를 보면, 브로드컴 스스로도 SMB 대상 정책에 문제가 있었다고 인정했다고 한다. 앞으로 라이선스 조건이 다시 느슨해질 가능성도 없진 않다. 그 변화를 마냥 기다리기보다는, 지금 비용 구조를 기준으로 대안을 미리 확보해두는 편이 실무적으로는 더 안전하다.

    출처: Ars Technica

  • 양피지가 뭐길래, 그 안에서 천년 전 바이러스까지 나왔을까

    양피지가 뭐길래, 그 안에서 천년 전 바이러스까지 나왔을까

    중세 수도사들이 양가죽을 펴서 필사본을 만들던 그때, 몇백 년 뒤 과학자들이 그 가죽에서 바이러스 유전자를 꺼내 볼 줄은 몰랐을 거다. 최근 고문서 분석 연구에서 양두창(sheeppox) 바이러스의 유전 흔적이 나왔다는 소식이 전해졌다. 도서관과 고문서 보관소가 사실상 거대한 생물학 타임캡슐이라는 이야기, 처음 들으면 좀 황당하게 들릴 수도 있다. 양피지가 정확히 뭔지, 이런 분석이 어떻게 가능한지, 그리고 이게 왜 흥미로운지 하나씩 짚어봤다.

    양피지, 종이랑 뭐가 다를까

    양피지(parchment)는 종이가 널리 쓰이기 전, 중세 유럽에서 책이나 문서를 만들던 재료다. 이름만 보면 양가죽만 쓴 것 같지만, 실제로는 양, 염소, 송아지 가죽을 얇게 펴서 말린 것을 통틀어 부르는 말이다. 동물 가죽을 석회수에 담가 털을 제거하고, 나무 틀에 팽팽하게 당겨 말린 다음 표면을 갈아내는 과정을 거친다. 이렇게 나온 양피지는 습기와 곰팡이에 강하고, 수백 년이 지나도 잘 바스러지지 않는다. 유럽 곳곳 수도원과 대학 도서관에 남아있는 중세 필사본 대부분이 이 재료로 만들어졌다.

    동물 가죽이라서 가능한 일 – DNA가 그대로 남는 이유

    종이는 식물 섬유지만, 양피지는 동물의 진피층, 그러니까 살아있던 조직 그 자체다. 가죽으로 가공되면서 세포는 죽지만 콜라겐 단백질과 DNA 조각은 구조 속에 상당 부분 갇혀 남는다. 건조하고 서늘한 도서관 환경이면 이 상태가 수백 년, 심지어 천 년 가까이 유지되기도 한다. 그래서 양피지 한 장에는 원료가 된 동물의 유전 정보뿐 아니라, 그 동물이 죽기 전 앓았던 병원체의 유전 정보까지 함께 남을 여지가 있다. 중세 필사본에서 양두창 바이러스 흔적이 나온 것도 이 원리 덕분이다.

    고문서에서 바이러스를 어떻게 찾아낼까

    예전에는 가죽 재질을 확인하려면 문서 일부를 잘라내야 했다. 파괴적인 방식이었다. 요즘은 지우개로 살짝 문지르는 정도의 마찰만으로 미세한 단백질 조각을 채취하는 비파괴 분석법(eZooMS)을 쓴다. 이렇게 얻은 시료로 먼저 단백질을 분석해 어떤 동물 가죽인지 확인하고, 이어서 남아있는 DNA를 증폭·시퀀싱해 유전체 조각을 재구성한다. 문제는 오염이다. 수백 년간 여러 사람 손을 거친 문서라 현대인의 DNA나 세균이 섞이기 쉽다. 그래서 연구팀은 대조군 시료와 통계적 필터링을 거쳐 진짜 고대 병원체 유래 서열만 걸러내는 데 공을 들인다.

    도서관이 ‘생물학 타임캡슐’로 불리는 이유

    중세 필사본은 대개 제작 연도와 지역이 문서 자체에 적혀 있거나, 필체와 양식만으로도 연대가 꽤 정확하게 추정된다. 화석이나 발굴 시료보다 훨씬 유리한 조건인 셈. 유럽에 남아있는 중세 양피지 문서만 수백만 장 단위로 추산된다. 그 한 장 한 장이 특정 시기, 특정 장소에서 살았던 동물의 생물학적 기록이라는 뜻이다. 도서관, 고문서 보관소, 교회 문서고까지 합치면 아직 손대지 않은 유전 정보 저장고가 지구 곳곳에 흩어져 있는 셈이다.

    이 연구, 실제로 어디에 쓰일까

    옛날 동물이 무슨 병에 걸렸는지 아는 데서 끝나는 얘기가 아니다. 바이러스는 계속 변이하니까, 수백 년 전 유전체와 지금 유전체를 비교하면 진화 속도와 변이 경로를 훨씬 정밀하게 짚어낼 수 있다. 이런 자료는 이런 식으로 쓰인다.

    • 가축 전염병(양두창, 우역 등)의 장기적 확산 경로 추적
    • 인수공통감염병이 언제, 어떻게 갈라져 나왔는지 계통 분석
    • 현대 백신·방역 정책 수립을 위한 기초 데이터 확보
    • 고고학·역사학 자료와 결합한 과거 기후·무역로 재구성

    양두창 바이러스는 천연두 계열과 가까운 친척뻘이다. 이런 사촌격 바이러스들의 옛 유전체를 확보할수록, 이미 박멸된 천연두가 어떻게 진화해왔는지 거꾸로 추론할 재료도 늘어난다.

    이것도 궁금하죠?

    Q. 양피지에서 나온 바이러스, 지금도 위험한가?
    A. 양두창은 양과 염소 같은 가축에만 감염되는 바이러스다. 사람한테는 옮지 않는다. 연구 목적도 감염 위험이 아니라 바이러스의 진화 계보를 추적하는 데 있다.

    Q. 아무 고문서나 이런 분석이 가능한가?
    A. 보존 상태가 관건이다. 습도가 높거나 화재·수해를 겪은 문서는 DNA가 이미 분해됐을 가능성이 크다. 반대로 건조한 환경에서 오래 보관된 문서일수록 성공 확률이 높다.

    Q. 굳이 유럽 문서만 대상이 되나?
    A. 원리상 동물 가죽이나 뼈, 뿔로 만든 유물이면 어디든 적용 가능하다. 가죽 갑옷, 북, 활집처럼 국내 박물관에 남아있는 유물들도 이론적으로는 같은 방식의 분석 대상이다.

    결국 문서 보관소를 보는 눈이 달라진다

    고문서 연구자와 생물학자가 한 팀을 이루는 일, 앞으로 더 늘어날 것 같다. 역사학 자료로만 여겨졌던 필사본 한 장이 생물학 실험실에서는 유전자 저장 매체가 되는 셈이다. 오래된 책이나 가죽 문서를 낡은 유물로만 보지 말고, 그 안에 어떤 과거의 흔적이 잠들어 있을지 한 번쯤 생각해볼 만하다.

    출처: Ars Technica

  • 수성 탐사가 유독 힘든 진짜 이유들

    수성 탐사가 유독 힘든 진짜 이유들

    지구에서 제일 가까운 행성이 수성이다. 그런데 인류가 탐사선을 보낸 건 지금까지 딱 세 번뿐. 화성은 로버가 여러 대 굴러다니고, 목성이랑 토성도 무인선이 다녀온 지 오래다. 옆집이나 다름없는 수성만 유독 조용했다. 이유를 알고 나면 허무하다 싶을 정도로 단순한데, 동시에 우주공학자들 머리를 제일 아프게 만드는 문제이기도 하다.

    거리는 가까운데 왜 더 어려울까

    직선거리로만 보면 수성은 화성보다 가깝다. 근데 실제 비행 거리와 걸리는 시간을 따져보면 얘기가 완전히 달라진다. 태양에 가까워질수록 태양 중력이 탐사선을 세게 잡아당기기 때문이다. 지구에서 출발한 탐사선이 그대로 수성 쪽으로 날아가면 속도가 계속 붙어서 그냥 스쳐 지나가버리거나, 최악의 경우 태양으로 빨려 들어간다. 그래서 수성 궤도에 안착하려면 오히려 속도를 깎아내는 게 관건이다. 화성이나 목성처럼 바깥쪽 행성으로 갈 때는 속도를 붙여야 하는데, 정반대인 셈이다.

    스윙바이를 몇 번씩 반복하는 이유

    속도를 줄이려고 탐사선들은 ‘중력 도움 비행’, 흔히 말하는 스윙바이를 여러 차례 쓴다. 지구, 금성, 심지어 수성 자체를 스치듯 지나가면서 궤도와 속도를 야금야금 조정하는 방식이다. 유럽우주국(ESA)과 일본우주항공연구개발기구(JAXA)가 같이 만든 베피콜롬보 탐사선은 지구 1회, 금성 2회, 수성만 6회에 걸쳐 근접 비행을 했다. 발사부터 실제 궤도 진입까지 7~8년이나 걸린 것도 이 복잡한 경로 때문이다. 로켓 연료만으로 단번에 속도를 죽이려면 탐사선 무게 대부분을 연료로 채워야 한다. 사실상 답이 안 나오는 방법이다.

    낮과 밤의 온도차, 이것도 만만치 않다

    수성 표면은 낮엔 섭씨 430도까지 오르고, 밤엔 영하 180도 밑으로 떨어진다. 대기가 거의 없다 보니 태양 반대쪽은 순식간에 식어버린다. 탐사선 입장에선 태양열도 버텨야 하고, 동시에 극저온에서도 전자장비가 멀쩡히 돌아가야 하는 이중고를 떠안는 셈이다. 태양광 패널이 타지 않도록 특수 차폐막을 씌우고, 관측 장비 냉각용 시스템까지 따로 갖춰야 한다. 설계 난이도 자체가 다른 행성 탐사선과는 급이 다르다는 얘기가 나오는 이유다.

    지금까지 다녀간 탐사선, 딱 세 대

    수성을 스치거나 궤도에 들어간 미션은 손에 꼽는다.

    • 마리너 10호(1974~1975) — 최초로 수성을 근접 비행하며 사진을 찍은 미국 탐사선
    • 메신저(2011~2015) — 최초로 수성 궤도에 안착해 4년간 표면을 정밀 관측
    • 베피콜롬보 — 유럽과 일본이 함께 만든 미션. 궤도선 두 대를 태워 보내 자기장과 표면을 동시에 분석하는 구조다

    세 미션 사이 간격이 수십 년씩 벌어진다. 여전히 진입장벽이 높은 영역이라는 뜻이다.

    결국 이걸로 알아내려는 건 뭘까

    수성은 밀도가 유독 높고, 핵이 행성 전체 부피의 절반 넘게 차지하는 독특한 구조를 가졌다. 왜 이런 모양이 됐는지, 태양계 초기에 무슨 충돌이나 열적 과정을 거쳤는지는 아직 명확한 답이 없다. 표면 극지방 크레이터 안쪽 그늘진 곳에서 얼음 흔적이 나왔다는 관측도 있다. 태양에 제일 가까운 행성에 왜 얼음이 있는지, 이것도 풀어야 할 숙제다. 결국 수성 연구는 이 행성 하나만의 문제가 아니다. 태양계 전체가 어떻게 만들어지고 지금 모습으로 자리 잡았는지를 거꾸로 추적하는 단서에 가깝다. 지구형 암석 행성이 태양 옆 극한 환경에서 어떻게 버티는지 보여주는 참고 사례이기도 하고.

    다음 수성 미션이 기다려지는 이유

    궤도 진입 자체가 워낙 까다롭다 보니, 한 번 보낸 탐사선에서 최대한 많은 데이터를 뽑아내는 게 관건이 된다. 자기장 측정, 표면 성분 분석, 얼음 흔적 확인 같은 과제가 겹겹이 쌓여 있어서 궤도선 하나로는 다 감당하기 벅차다. 그래서 궤도선 두 대를 동시에 쓰는 이번 협업 미션이 더 의미가 있다. 앞으로 나올 후속 탐사 계획도 이런 다중 궤도선 구조를 참고할 가능성이 높다. Ars Technica 보도를 보면 베피콜롬보는 발사 8년 만에 드디어 수성 최종 접근 단계에 들어섰다고 한다. 가장 가까운 행성이면서 가장 늦게 정복된 행성이라는 아이러니, 당분간은 계속될 듯하다.

    출처: Ars Technica

  • 아이폰 두 대 쓰면서 번호는 하나로 통일하는 법

    아이폰 두 대 쓰면서 번호는 하나로 통일하는 법

    회사폰 하나, 개인폰 하나. 가방 속에 아이폰 두 대씩 넣고 다니는 사람, 주변에 은근히 많다. 문제는 늘 똑같다. 전화가 울리면 어느 폰인지부터 확인해야 하고, 유심 바꿔 끼우는 것도 매번 손이 간다. 애플이 iOS 27에 넣기로 한 ‘아이폰 핸드오프’ 기능이 이 골칫거리를 상당 부분 풀어줄 것 같은데, 사실 이 니즈 자체는 예전부터 있었다. 이미 몇 가지 방법으로 다들 알아서 해결하고 있었다는 얘기다. 아이폰 두 대에서 번호 하나 같이 쓰는 법, 정리해봤다.

    왜 굳이 아이폰 두 대에 번호 하나가 필요한가

    가장 흔한 케이스는 업무용 아이폰과 개인용 아이폰을 동시에 들고 다니는 직장인이다. 신형으로 갈아탔는데 구형 기기를 서브폰으로 계속 쓰고 싶은 경우도 있고, 해외 출장 중 로밍 없이 현지 유심 꽂아 쓰면서도 한국 번호로 오는 전화·문자는 놓치기 싫은 경우도 있다. 매번 유심을 옮기거나 번호 두 개를 따로 관리하는 건, 솔직히 비효율적이다. 번호는 하나로 유지하면서 기기만 상황 따라 바꿔 쓰는 것 — 이게 핵심이다.

    eSIM 듀얼심으로 번호 나눠 쓰기

    가장 오래됐고, 가장 안정적인 방법이 eSIM 듀얼심이다. 아이폰 XS 이후 모델은 물리 유심 하나와 eSIM 하나를 동시에 켜둘 수 있다. 그래서 한 대에 번호 두 개를 다 넣어두고, 상황 따라 기본 회선만 바꿔가며 쓰는 식이다. 다만 이건 ‘한 대에 번호 두 개’지, ‘두 대에 번호 하나’는 아니다. 기기를 아예 바꿔 쓰고 싶다면 eSIM을 새 기기로 옮기는 QR 코드 재발급 절차가 필요한데, 통신사마다 다르다. 온라인으로 몇 분이면 끝나는 곳도 있고, 고객센터에 전화를 걸어야 하는 곳도 있다.

    iOS 27 아이폰 핸드오프, 뭐가 다른가

    WWDC 키노트에서 살짝 언급만 되고 지나갔던 이 기능이, 이번 iOS 27 정식 배포와 함께 구체적인 모습을 드러냈다. 더버지가 공개한 데모 영상을 보면 답이 나온다. 아이폰 두 대를 서로 연결해두면 유심이나 eSIM 옮기는 절차 없이도, 한쪽 번호로 걸려온 전화와 문자를 다른 쪽 기기에서 그대로 받는다. macOS·아이패드에 있던 ‘연속성(Continuity)’ 통화·문자 기능이 아이폰끼리도 확장된 셈인데, 차이는 분명하다. 기기 두 대가 똑같이 ‘내 번호’ 취급을 받는다는 점. 서브폰을 아예 두 번째 ‘내 폰’으로 편입시키는 개념에 가깝다. 정식 배포 후 설정 방법이나 지원 기종 범위는 조금 더 지켜봐야 할 듯하다.

    착신전환으로 번호 하나 공유하기

    iOS 업데이트를 기다릴 필요 없는 방법도 있다. 통신사 착신전환, 콜 포워딩 기능만 켜두면 A 번호로 온 전화를 B 번호로 자동으로 넘길 수 있다. 아이폰 설정에서 셀룰러 통화 옵션에 들어가면 ‘착신전환’ 메뉴가 보이고, 통신사 코드(*21* 등)로 거는 방식도 있다. 단점? 문자메시지는 이 방식으로 안 넘어가는 경우가 많고, 전화 요금이 이중으로 붙을 수 있다. 급하게 서브폰으로 전화만 받아야 하는 상황이라면, 임시방편으로는 나쁘지 않다.

    문자·페이스타임도 같이 옮기는 법

    전화보다 더 자주 들여다보는 게 문자다. 이건 애플 ID 로그인만으로도 어지간히 해결된다. 같은 애플 ID로 로그인한 아이폰·아이패드·맥에서 설정 > 메시지 > 문자 메시지 전달을 켜두면, 아이메시지는 물론 SMS까지 여러 기기에서 동시에 확인 가능하다. 페이스타임도 같은 계정이면 자동으로 여러 기기에 걸려온다. 다만 전제 조건이 하나 있다. 원본 번호를 가진 기기가 켜져 있고, 네트워크에 연결돼 있어야 작동한다는 것.

    결국 뭘 써야 하나 – 방법별 비교

    • eSIM 듀얼심: 한 기기에서 번호 두 개 관리, 이전할 땐 QR 재발급 필요
    • 아이폰 핸드오프(iOS 27): 유심 이동 없이 통화·문자 실시간 공유, 지원 범위는 확인 필요
    • 착신전환: 설정하면 바로 적용, 문자는 안 되는 경우 많음, 통화료 이중 부과 가능성
    • 메시지 전달·페이스타임: 문자·영상통화만 해결, 음성통화는 별도로 챙겨야 함

    서브폰을 자주 바꿔 쓴다면 핸드오프나 착신전환처럼 실시간성 강한 방식이 맞다. 문자만 확인하면 그만이라면, 메시지 전달 하나로도 충분하다.

    Q&A로 짚어보는 궁금증

    Q. 안드로이드 폰과도 번호 공유가 되나?
    착신전환은 통신사 기반 기능이라 기기 종류와 상관없이 작동한다. 다만 아이메시지 전달이나 아이폰 핸드오프는 애플 생태계 안에서만 지원된다.

    Q. eSIM이랑 핸드오프, 같이 써도 되나?
    된다. eSIM으로 번호 자체를 관리하면서, 필요할 때만 핸드오프로 서브 기기에 통화·문자를 옮겨 받는 조합, 무리 없다.

    Q. 요금이 추가로 나가나?
    착신전환은 통화 시간만큼 통신사 요금이 붙는 경우가 있다. 반면 애플 생태계 안의 메시지 전달이나 핸드오프는 데이터 통신만 있으면 추가 과금 없이 돌아가는 구조다.

    출처: The Verge

  • 아이폰 가격 알림, 사파리 하나로 최저가 잡는 법

    아이폰 가격 알림, 사파리 하나로 최저가 잡는 법

    온라인 쇼핑몰 장바구니에 담아둔 운동화, 가격 내려가나 싶어서 하루에도 몇 번씩 들어가 확인해본 적 있을 거다. 그거, 아이폰이랑 맥이 이미 대신해주고 있었다. 사파리에 숨어있던 가격 알림(Notify Me) 기능 얘기다.

    사파리 가격 알림, 정확히 뭘 해주나

    애플이 iOS 17, iPadOS 17, macOS 소노마부터 사파리에 가격 추적 기능을 기본으로 심어놨다. 상품 페이지 하나 열어두고 알림만 등록해두면 끝. 가격이 내려가거나 품절 상품이 재입고될 때 알아서 푸시 알림이 뜬다. 앱 설치? 필요 없다. 이메일 등록? 그것도 필요 없다. 사파리가 알아서 그 상품 페이지 가격을 주기적으로 들여다보고, 뭔가 바뀌면 바로 알려주는 구조다.

    아이폰에서 설정하는 법

    방법은 의외로 단순하다.

    • 사파리로 원하는 상품의 상세 페이지를 연다. 검색 결과나 목록 페이지 말고, 실제 상품 페이지여야 인식된다
    • 주소창 옆 공유 버튼을 누른다
    • 메뉴에서 \”가격 알림 받기\”를 고른다
    • 재입고 알림만 받을지, 가격 하락도 포함할지 조건을 정한다

    등록이 끝나면 사파리 설정 메뉴 안 가격 알림 목록에서 한눈에 관리할 수 있다. 필요 없어지면 목록에서 바로 지우면 그만이다.

    아이패드와 맥에서도 되나

    결과는 똑같다. 아이패드는 아이폰과 같은 공유 버튼 방식이고, 맥은 사파리 주소창의 공유 아이콘을 눌러 같은 메뉴로 들어가면 된다. 같은 애플 계정으로 로그인해뒀다면 아이폰에서 등록한 알림 목록이 iCloud를 타고 아이패드, 맥에도 그대로 동기화된다. 한 기기에서 등록해놓고 다른 기기에서 확인하는 것도 가능하다.

    어떤 쇼핑몰에서 잘 작동하나

    사파리가 가격 정보를 정확히 읽으려면 그 쇼핑몰 페이지가 표준화된 상품 데이터 형식을 제공해야 한다. 아마존, 나이키, 아디다스, 타겟 같은 대형 해외 쇼핑몰에서는 안정적으로 작동하는 편. 국내 쇼핑몰은 지원 범위가 아직 좁다. 등록은 되는데 알림이 안 오는 경우도 종종 생긴다. 사이트마다 편차가 커서, 자주 쓰는 쇼핑몰에서 먼저 테스트해보고 믿을 만한지 판단하는 게 안전하다.

    카멜카멜카멜이랑은 뭐가 다를까

    국내에서 가격 추적 하면 떠오르는 서비스, 카멜카멜카멜이나 다나와 가격 알림 정도다. 이런 서비스는 오래 쌓인 가격 데이터를 그래프로 보여주고 역대 최저가까지 비교해준다는 게 강점. 사파리 가격 알림은 그래프도, 이력 데이터도 없다. 대신 앱 설치나 계정 가입 없이 브라우저에서 바로 등록할 수 있다는 게 장점이다. 해외 직구 자주 하는 사람이라면 사파리 기능을, 국내 최저가 이력이 궁금한 사람이라면 카멜카멜카멜을 같이 쓰는 조합이 효율적이다.

    알림이 안 올 때 체크할 것들

    등록은 됐는데 알림이 안 온다면 아래부터 확인해보자.

    • 설정 앱에서 사파리 알림 권한이 꺼져 있는 건 아닌지 확인
    • 상품 목록 페이지가 아니라 개별 상품 상세 페이지에서 등록했는지 확인
    • 쇼핑몰이 로그인해야만 가격을 보여주는 구조라면, 애초에 인식이 안 될 가능성이 높다
    • 저전력 모드가 켜져 있으면 백그라운드 확인 주기가 늘어나서 알림이 늦게 뜬다

    등록한 상품이 너무 많으면 확인 주기가 길어지기도 한다. 진짜 사고 싶은 것만 추려서 등록하는 편이 알림 받는 데 유리하다.

    이것도 궁금하죠?

    Q. 안드로이드폰에서도 쓸 수 있나?
    아니다. 사파리 가격 알림은 iOS, iPadOS, macOS 전용 기능이라 안드로이드나 크롬에서는 다른 방법을 찾아야 한다.

    Q. 등록 개수 제한이 있나?
    공식적으로 상한선이 공개된 건 없다. 다만 너무 쌓아두면 관리만 번거로워지니 10개 안팎으로 유지하는 게 실용적이다.

    Q. 유료 기능인가?
    아니다. 추가 비용 없이 아이폰, 아이패드, 맥 운영체제 업데이트만으로 쓰면 된다.

    결국 기억할 건 이 3가지

    • 사파리 공유 버튼 → 가격 알림 받기, 이 두 단계면 끝난다
    • 해외 대형 쇼핑몰일수록 인식률이 높고, 국내몰은 사이트마다 편차가 있다
    • 이력 데이터가 궁금하면 카멜카멜카멜 같은 서비스를 보조로 같이 쓰는 게 낫다

    Engadget 보도를 참고했다: Engadget

  • 개발자 노트북 램 얼마나 필요할까, 32GB냐 64GB냐 그게 문제다

    개발자 노트북 램 얼마나 필요할까, 32GB냐 64GB냐 그게 문제다

    도커 컨테이너 두세 개 띄우고, IDE 켜고, 크롬 탭 스무 개쯤 열어놓으면 노트북 팬이 이륙 준비하는 비행기 소리를 낸다. 개발자라면 다들 한 번은 겪어본 장면이다. 마이크로소프트가 개발자 전용으로 만든 새 윈도우 환경을 공개하면서 권장 메모리로 64GB를 못 박았다는 소식이 퍼지자, 커뮤니티에서 다시 이 논쟁이 불붙었다. “노트북 램, 대체 몇 GB를 사야 하나요?”

    개발 환경이 유독 램을 많이 먹는 이유

    사무용 PC와 개발용 PC는 메모리 쓰는 방식 자체가 다르다. 문서 작업이나 웹 서핑은 대개 몇백 MB로 끝난다. 개발 작업은 다르다. 여러 프로그램이 동시에 메모리를 붙잡고 안 놔준다.

    • IDE와 언어 서버 — Visual Studio, IntelliJ, VS Code는 코드 분석과 자동완성을 위해 백그라운드에서 별도 프로세스를 계속 돌린다
    • 가상화·컨테이너 — 도커, WSL2, 가상머신은 각각 독립된 메모리 공간을 요구한다
    • 브라우저 탭 — 크롬 개발자 도구를 켠 채로 탭 20개, 그것만으로 4~8GB가 증발한다
    • 빌드 툴체인 — 큰 프로젝트를 컴파일하거나 번들링할 때 메모리 사용량이 순간적으로 치솟는다

    여기에 백그라운드 인덱싱, 실시간 린트, AI 코딩 어시스턴트까지 얹히면 요구량은 눈덩이처럼 불어난다. 하나하나는 별거 아닌데, 다 합치면 무섭다.

    8GB, 16GB로 버틸 수 있을까

    결론부터. 8GB는 이제 개발용으로는 사실상 끝났다고 봐야 한다. 운영체제가 부팅 직후에 벌써 3~4GB를 먹는 시대라, IDE 하나만 올려도 여유가 사라진다.

    16GB는 애매하다. 간단한 웹 프론트엔드 작업이나 스크립트 정도는 버틴다. 하지만 도커 컨테이너 두세 개를 띄우거나 안드로이드 스튜디오 에뮬레이터를 돌리는 순간 스와프가 시작되고, 체감 속도는 뚝 떨어진다.

    32GB, 대부분에게 현실적인 답

    웹 백엔드, 모바일 앱, 흔히 말하는 풀스택 개발이라면 32GB에서 크게 아쉬울 일이 없다. IDE에 브라우저, 도커 컨테이너 몇 개까지 동시에 켜놔도 여유 공간이 남는다.

    가격 대비 성능으로 보면 32GB가 지금 노트북 시장에서 가장 균형 잡힌 지점이다. 16GB에서 32GB로 올라갈 때 체감되는 속도 차이가, 32GB에서 64GB로 갈 때보다 훨씬 크다는 것도 기억해 둘 만하다. 여기서 갈리는 사람이 많다 — “32면 충분한데 왜 64를 사?”파와 “돈 아끼려다 후회한다”파.

    64GB가 진짜 필요해지는 순간

    그래도 64GB가 필요한 작업군은 분명 있다.

    • 로컬에서 대형 언어 모델을 돌리거나 파인튜닝하는 머신러닝 작업
    • 가상머신과 컨테이너를 여러 개 동시에 운용하는 인프라·데브옵스 업무
    • 4K 영상 편집이나 3D 렌더링을 병행하는 게임 개발
    • 대규모 모노레포를 통째로 빌드하는 엔터프라이즈 프로젝트

    마이크로소프트가 개발자용 윈도우 환경의 권장 사양으로 64GB를 내건 배경도 여기 있다. 백그라운드 프로세스를 줄여서 쾌적하게 만들겠다는 취지라도, 개발 도구를 여러 개 동시에 띄우는 순간 메모리 요구량은 순식간에 불어난다. 이건 좀 과하다 싶을 수도 있지만, 매일 여러 VM 돌리는 사람 입장에선 납득 가는 숫자다.

    램 늘리기 전에 먼저 체크할 것들

    무작정 램부터 늘리기 전에, 점검할 항목이 몇 가지 있다.

    • 백그라운드 프로그램 정리 — 작업 관리자에서 상주 프로그램과 시작 앱을 확인하고, 안 쓰는 건 꺼둔다
    • 브라우저 확장 프로그램 — 안 쓰는 확장 하나씩 지울 때마다 메모리가 눈에 띄게 줄어든다
    • WSL2 메모리 제한 설정 — .wslconfig 파일에서 최대 메모리 사용량을 지정해 두면 램을 독차지하는 상황을 막는다
    • 가상 메모리(페이지 파일) 설정 — SSD가 빠르면 페이지 파일을 넉넉히 잡아 급한 불을 끌 수 있다

    이렇게만 정리해도 물리 메모리를 안 늘리고 체감 속도를 꽤 끌어올리는 경우가 많다. 의외로 효과가 크다.

    분야별 추천 사양, 한눈에

    • 웹 프론트엔드 / 스크립팅 — 16GB(최소), 32GB(권장)
    • 백엔드 / 풀스택 — 32GB
    • 모바일 앱 개발(에뮬레이터 다수 운용) — 32GB~64GB
    • 데브옵스 / 인프라(컨테이너·VM 다중 운용) — 64GB
    • AI·머신러닝 로컬 작업 — 64GB 이상, GPU 메모리도 함께 따져봐야 한다

    요즘 노트북은 나중에 램을 교체하기 어려운 모델이 많다. 온보드 메모리 방식이 늘면서, 살 때 최대한 넉넉하게 잡아두는 편이 나중에 속 편하다.

    핵심만 3줄

    일반적인 개발 업무라면 32GB로 충분하다. 여윳돈이 있다면 32GB 대신 64GB를 택하는 쪽이 나중에 후회가 적다. 컨테이너, 가상머신, AI 도구를 동시에 굴리는 환경이라면 64GB는 옵션이 아니라 필수에 가까워지고 있다. 반대로 문서 작업이 주력이라면, 굳이 64GB까지 갈 이유는 없다.

    출처: Engadget

  • 젤다의 전설 시리즈 순서, 결국 이렇게 정리하면 된다

    젤다의 전설 시리즈 순서, 결국 이렇게 정리하면 된다

    닌텐도가 젤다의 전설 40주년 기념 방송을 예고했다. 그러자 처음부터 정주행하겠다는 신규 유저가 부쩍 늘었다. 문제는 시리즈가 20편에 육박한다는 것. 거의 스무고개 수준이다. 게다가 시간대 순서와 발매 순서가 완전히 딴판이다. 포털에 ‘젤다 순서’라고 검색해본 적 있다면, 이 혼란이 뭔지 이미 알 것이다.

    왜 이렇게 꼬였나: 세 갈래로 갈라진 타임라인

    공식 타임라인은 시간의 오카리나 엔딩에서 세 갈래로 쪼개진다. 가논돌프와의 전투 결과에 따라 이야기가 나뉘는 구조다. 2011년 나온 공식 설정집 하이랄 히스토리아가 이 체계를 처음으로 정리했다.

    • 몰락 시대: 시간의 용사가 가논에게 패배한 세계
    • 소년 링크 시대: 링크가 과거로 돌아가 가논의 음모를 막은 세계
    • 성인 링크 시대: 성인이 된 링크가 미래에서 가논을 물리친 세계

    브레스 오브 더 와일드와 티어스 오브 더 킹덤, 이 두 작품은 세 갈래가 전부 합쳐진 먼 미래 시점이다.

    입문자라면? 최신작부터 시작해도 된다

    타임라인 순서대로 하나씩 깨야 한다는 부담, 버려도 좋다. 젤다 대부분은 스토리가 독립적으로 완결돼 있어서, 시리즈 지식 없이도 몰입에 지장이 없다. 처음 접한다면 이 두 작품부터 추천한다.

    • 브레스 오브 더 와일드 (2017) – 오픈월드 젤다의 완성형
    • 티어스 오브 더 킹덤 (2023) – 빌드 시스템이 더해진 후속작

    두 작품을 끝내고 세계관에 흥미가 생기면, 그때 가서 타임라인을 거슬러 올라가는 편이 훨씬 부담이 적다.

    공식 타임라인 3갈래, 게임으로 정리하면

    시간의 오카리나 이전 작품은 스카이워드 소드, 미니쉬 캡, 4개의 검 순으로 놓인다. 이후 갈라지는 세 갈래는 다음과 같다.

    • 몰락 시대: 신들의 트라이포스 → 링크의 깨어남 → 오라클 오브 시즌즈·에이지즈 → 사이의 세계의 트라이포스 → 트라이 포스 히어로즈 → 젤다의 전설(1편) → 링크의 모험
    • 소년 링크 시대: 무쥬라의 가면 → 황혼의 공주 → 포 소드 어드벤처
    • 성인 링크 시대: 바람의 지휘봉 → 팬텀 아워글래스 → 스피릿 트랙스

    세부 배치는 자료마다 해석이 갈리기도 한다. 위 구성은 하이랄 히스토리아 기준 큰 틀로만 참고하면 된다.

    발매 연도 기준 전체 라인업

    타임라인 말고 실제 발매 순서로 정주행하는 방법도 있다. 게임 시스템이 발전해온 과정을 체감하기엔 이쪽이 낫다.

    • 1986 젤다의 전설 / 1987 링크의 모험 / 1991 신들의 트라이포스
    • 1993 링크의 깨어남 / 1998 시간의 오카리나 / 2000 무쥬라의 가면
    • 2001 오라클 오브 시즌즈·에이지즈 / 2002 4개의 검, 바람의 지휘봉
    • 2004 포 소드 어드벤처, 미니쉬 캡 / 2006 황혼의 공주
    • 2007 팬텀 아워글래스 / 2009 스피릿 트랙스 / 2011 스카이워드 소드
    • 2013 사이의 세계의 트라이포스 / 2015 트라이 포스 히어로즈
    • 2017 브레스 오브 더 와일드 / 2023 티어스 오브 더 킹덤

    스토리 몰입감 하나만 본다면

    전부 할 시간이 없다면, 완성도와 몰입감 기준으로 이 다섯 편을 꼽고 싶다.

    • 시간의 오카리나 – 3D 젤다의 원형이자 전설의 시작점
    • 바람의 지휘봉 – 카툰 렌더링과 바다 탐험이 결합된 걸작
    • 황혼의 공주 – 시리즈에서 가장 어두운 톤
    • 브레스 오브 더 와일드 – 오픈월드 장르의 기준을 바꿔버린 작품
    • 티어스 오브 더 킹덤 – 자유도 높은 빌드 시스템이 강점

    스위치 하나로 몇 편이나 돌아갈까

    닌텐도 스위치에서 순정 이식으로 즐길 수 있는 작품, 생각보다 많지 않다. 브레스 오브 더 와일드와 티어스 오브 더 킹덤은 스위치 전용작이고, 링크의 깨어남은 리메이크판으로, 스카이워드 소드는 HD판으로 이식됐다. 바람의 지휘봉과 황혼의 공주 HD 리마스터는 위 유(Wii U)로 나온 뒤 스위치 정식 이식은 아직이다. 솔직히 이 부분은 아쉽다.

    닌텐도 스위치 온라인 추가팩을 구독하면 얘기가 달라진다. N64 라이브러리로 시간의 오카리나와 무쥬라의 가면을, SNES 라이브러리로 신들의 트라이포스를 돌릴 수 있다. 구형 작품까지 챙기고 싶다면 이 구독, 확인해볼 만하다.

    이런 것도 자주 묻더라

    • 순서 몰라도 재밌게 즐길 수 있나: 대부분 독립된 완결 구조라 문제없다. 타임라인 지식은 세계관을 더 깊이 이해하는 보너스에 가깝다.
    • 가장 먼저 시작하기 좋은 작품은: 브레스 오브 더 와일드가 정석이다. 진입장벽이 낮고 최신 시스템에 맞춰져 있어서 이후 작품 적응도 수월하다.
    • 신작이나 이식작 소식은 어디서 확인하나: 닌텐도는 정기적으로 다이렉트 방송을 통해 신작과 이식 계획을 공개한다. 공식 유튜브 채널과 e숍 공지가 가장 빠르다.

    출처: The Verge

  • 아이폰 추적 허용 팝업, 그냥 눌러도 될까 (ATT 설정 총정리)

    아이폰 추적 허용 팝업, 그냥 눌러도 될까 (ATT 설정 총정리)

    아이폰으로 새 앱을 켜자마자 이런 창이 뜬 적, 다들 한 번쯤 있을 거다. “이 앱이 다른 회사 앱 및 웹사이트에서 사용자를 추적하도록 허용하시겠습니까?” 정확히 뭔 소린지도 모른 채 일단 “허용 안 함”부터 누르고 넘어간다. 나도 그랬다. 이 팝업의 정체는 앱 추적 투명성(App Tracking Transparency, ATT)이다.

    애플과 개발자들 사이, 이 정책 하나로 꽤 오래 싸웠다. 메타는 신문 전면 광고까지 내면서 대놓고 반발했고, 최근엔 애플이 자기네 앱한테만 느슨한 기준을 적용했다며 대규모 소송까지 걸었다. 정책 얘기는 늘 시끌시끌한데, 정작 이걸 어떻게 켜고 끄는지, 꺼봤자 뭐가 달라지는지 아는 사람은 별로 없다. 그래서 정리해봤다. ATT가 뭔지, 설정은 어떻게 하는지, 꺼도 진짜 안전한 건지까지.

    앱 추적 투명성(ATT), 정체가 뭐길래

    ATT는 iOS 14.5부터 들어간 개인정보 보호 기능이다. 핵심은 IDFA(광고 식별자) 하나. 아이폰마다 붙는 이 고유 번호 덕분에, 인스타그램에서 구경한 신발 광고가 다음 날 쇼핑 앱이며 뉴스 앱까지 줄줄이 따라다니는 ‘리타겟팅 광고’가 가능해진다.

    ATT 도입 전엔 앱이 사용자 동의도 없이 이 IDFA 값을 마음대로 긁어다 광고 회사에 넘겼다. 도입 후엔 다르다. 앱이 이 값을 가져가려면 팝업으로 먼저 물어보고 명시적 동의를 받아야 한다. 거부하면? 그 아이폰의 IDFA는 앱한테 아예 넘어가지 않는다.

    아이폰에서 추적 허용, 어떻게 설정하나

    방법은 두 가지다. 전체로 막거나, 앱마다 따로 관리하거나.

    • 전체 차단: 설정 → 개인정보 보호 및 보안 → 추적으로 들어가서 “앱이 추적을 요청하도록 허용” 토글을 끄면 끝. 이후로는 어떤 앱도 추적 권한 팝업 자체를 못 띄운다.
    • 앱별 관리: 같은 메뉴 아래쪽에 이미 허용했거나 거부한 앱 목록이 쭉 뜬다. 마음에 드는 앱만 골라서 다시 켜거나 끌 수 있다.
    • 설치할 때 선택: 토글을 켜둔 상태라면, 새 앱을 처음 실행할 때마다 그때그때 허용할지 거부할지 고르면 된다.

    이미 여러 앱에 추적을 허용해놨는데 한꺼번에 정리하고 싶다면? 전체 토글을 껐다 켜는 것보다 앱별 목록에서 하나씩 끄는 쪽이 확실하다. 전체 토글은 앞으로 새로 뜨는 팝업에만 영향을 주지, 이미 준 권한을 자동으로 취소해주지는 않을 때가 있어서다.

    앱들은 이걸 왜 굳이 물어볼까

    공짜 앱일수록 광고 수익에 목을 맨다. 광고주 입장에선 이 광고 보고 실제로 앱 깔고 결제까지 한 사람이 누군지 알아야 어디에 광고비를 더 태울지 판단이 선다. 이걸 어트리뷰션(attribution)이라 부르는데, IDFA 없이는 이 연결고리 잡기가 훨씬 골치 아파진다.

    그래서 메타, 스냅, 게임사 여럿이 이 정책에 세게 반발했던 거다. 광고 효율 떨어지면 단가도 떨어지고, 매출에 직결되는 문제니까. 실제로 메타는 이 정책 시행 이후 자사 매출에서만 수십억 달러 규모의 타격을 봤다고 공식적으로 밝힌 적도 있다.

    추적 거부하면 진짜 뭐가 바뀔까

    다들 궁금해하는 부분이다. 결론부터 말하면 이렇다.

    • 광고 자체가 없어지지는 않는다. 무료 앱은 여전히 광고를 보여준다.
    • 다만 그 광고가 내 관심사와는 상관없는 무작위 광고로 바뀐다. 캠핑용품 검색해놓고 갑자기 뜬금없는 광고만 뜬다면, 그게 ATT 거부의 신호다.
    • 앱 기능이 막히는 경우는 거의 없다. 소셜미디어, 쇼핑, 게임 대부분은 추적 거부와 상관없이 멀쩡히 돌아간다.
    • 일부 무료 게임에서 “광고 보고 보상받기” 기능의 정밀도가 조금 떨어질 순 있어도, 아예 못 쓰게 막는 경우는 드물다.

    안드로이드 개인정보 보호 설정과는 뭐가 다를까

    구글도 비슷한 개념으로 광고 ID(GAID)를 굴린다. 설정 → 개인정보 보호 → 광고에서 ‘광고 ID 삭제’를 누르면 아이폰의 ATT 거부와 비슷한 효과를 낼 수 있다.

    차이는 방식에 있다. 애플은 앱이 추적하려 할 때마다 팝업 띄워서 동의부터 받는 옵트인(opt-in) 방식이고, 안드로이드는 기본적으로 광고 ID가 켜진 채 시작해서 사용자가 직접 찾아가 꺼야 하는 옵트아웃(opt-out) 방식에 가깝다. 그래서 실제 거부율도 아이폰 쪽이 확실히 높게 나온다. 구글 역시 프라이버시 샌드박스라는 대체 기술을 준비 중이긴 한데, 아직 애플만큼 강제성 있는 팝업 방식은 안 붙였다.

    ATT 꺼도 완전히 안전한 건 아니다

    여기서 다들 헷갈리는 지점 하나. ATT 거부는 IDFA라는 특정 값 하나를 공유 못 하게 막는 거지, 앱이 내 데이터를 아예 못 모으게 하는 만능 스위치가 아니다.

    • 앱이 자체적으로 모으는 데이터(퍼스트파티 데이터)는 그대로 쌓인다. 로그인 정보, 앱 안에서의 행동, 결제 기록 — 이런 건 ATT랑 아무 상관 없다.
    • IDFA 없이도 기기 모델, 화면 해상도, 통신사, IP 주소 같은 정보를 조합해서 사용자를 추정하는 ‘핑거프린팅’ 기법도 있다. 애플이 정책상 금지하고는 있지만, 완벽히 틀어막았다고 장담하기는 어렵다.
    • 사파리 브라우저 추적은 ATT가 아니라 별도의 지능형 추적 방지 기능이 담당한다. 이 둘을 헷갈리지 않는 게 좋다.

    결국 ATT는 광고 목적의 기기 간 추적을 어렵게 만드는 장치이지, 완벽한 프라이버시 방패는 아니라는 얘기다. 데이터를 더 확실하게 지키고 싶다면 위치 권한, 사진 접근 권한도 같은 개인정보 보호 메뉴에서 같이 점검해두는 게 낫다.

    짧게 짚고 넘어갈 것들

    Q. 추적 허용 안 함을 눌러도 앱이 강제 종료되나요?
    아니다. 극소수 앱 빼고는 별문제 없이 계속 쓸 수 있다.

    Q. 한 번 거부하면 다시는 못 되돌리나요?
    그럴 리가. 설정 → 개인정보 보호 및 보안 → 추적 메뉴에서 앱별로 언제든 다시 허용으로 바꿀 수 있다.

    Q. 아이패드나 맥에도 같은 기능이 있나요?
    아이패드는 아이폰이랑 똑같이 적용된다. 맥OS는 사파리 자체의 추적 방지 기능이 방식은 다르지만 비슷한 역할을 한다.

    출처: Engadget

  • AI PC 살 때 NPU보다 VRAM부터 봐야 하는 이유

    AI PC 살 때 NPU보다 VRAM부터 봐야 하는 이유

    노트북 스펙표를 보다가 NPU, TOPS 같은 낯선 약어에 걸린 적 있을 거다. 엔비디아가 미니 PC·노트북 제조사들과 손잡고 대형 AI 모델을 컴퓨터 안에서 직접 돌리는 전용 칩을 내놓으면서, ‘AI PC’라는 이름표가 매장 진열대까지 내려왔는데요. 막상 사려고 하면 뭐가 진짜 AI PC고 뭐가 스티커만 붙인 일반 노트북인지 구분이 잘 안 가거든요. NPU, TOPS, 통합 메모리… 이 용어들, 뭘 기준으로 봐야 하는지 정리해봤다.

    AI PC, 일반 PC랑 뭐가 다른가

    핵심은 하나다. AI 연산을 어디서 처리하느냐, 그 차이거든요. 지금까지 챗GPT나 클로드 같은 서비스는 질문을 클라우드 서버로 보내고 답을 받아오는 구조였다. AI PC는 이 연산 일부를 컴퓨터 안에서 끝낸다. 인터넷이 끊겨도 문서 요약이나 이미지 생성 같은 작업이 돌아가고, 입력한 내용이 외부 서버로 나가지 않는다는 장점이 있는데요. 다만 아무 노트북이나 이걸 감당하는 건 아니다. 전용 하드웨어가 따로 필요하다는 얘기다.

    NPU와 GPU, 실제로 일하는 건 어느 쪽인가

    둘은 역할부터 다르다.

    • NPU는 전력을 적게 먹으면서 배경 흐림, 실시간 번역, 노이즈 캔슬링 같은 가벼운 상시 작업을 처리한다.
    • GPU는 이미지 생성이나 로컬 LLM 추론처럼 무거운 연산을 맡는다. 결국 채팅형 AI를 노트북에서 굴리고 싶다면 NPU 성능표보다 GPU의 메모리 용량 쪽을 먼저 봐야 한다.

    마케팅 자료엔 TOPS 수치만 큼직하게 적혀 있는 경우가 많은데요, 이건 NPU 성능 지표일 뿐이다. 로컬 LLM 체감 속도를 그대로 보장해주진 않는다. 이 부분에서 헷갈리는 사람, 은근히 많더라.

    로컬 AI 돌리려면 스펙표에서 이 4가지부터 확인

    구매 전에 아래 항목부터 체크하는 게 가장 실속 있다.

    • 통합 메모리·VRAM 용량: 7B~8B급 모델은 8~16GB, 70B급은 48GB 이상이 필요하다. 메모리가 부족하면 모델 자체가 안 올라간다.
    • 메모리 대역폭: 용량이 같아도 대역폭이 낮으면 답변 속도가 눈에 띄게 느려진다.
    • TOPS 수치: 마이크로소프트가 정한 Copilot+ PC 기준은 40TOPS 이상이다. 기본 AI 기능만 쓸 거면 이 라인만 넘겨도 충분하다.
    • 저장공간: 모델 파일 하나가 수십 GB를 차지하는 경우가 흔하다. NVMe SSD 1TB 이상을 권한다.

    미니 PC vs 노트북, AI 작업엔 뭐가 나을까

    휴대성만 보면 노트북이 편하다. 하지만 장시간 무거운 연산을 돌릴 땐 얘기가 달라지는데요. 관건은 발열이다. 얇은 노트북은 몇 분만 지나도 성능이 떨어지는 클럭 저하가 생기기 쉽다. 반면 미니 PC는 냉각 공간이 넉넉해서 정격 성능을 오래 유지하고, 필요하면 메모리나 저장장치 업그레이드도 상대적으로 수월하다. 집이나 사무실 한 곳에 고정해두고 로컬 서버처럼 굴릴 계획이라면 미니 PC 쪽에 손을 들어주고 싶다. 반대로 외부에서 문서 작업 틈틈이 AI 기능 좀 쓰는 정도라면, 노트북으로도 충분하다.

    지금 사도 되나, 한 세대 더 기다릴까

    윈도우 코파일럿이나 화상회의 배경 효과 정도만 쓸 계획이면 지금 나온 제품으로도 충분하다. 근데 70B급 이상 모델을 로컬에서 굴리거나 이미지 생성 작업을 자주 한다면? 메모리 용량이 늘어나는 다음 세대 제품을 기다리는 것도 방법이다. AI PC 시장이 아직 초기라 가격 프리미엄이 붙어 있는 편이거든요. 예산이 빠듯하다면 그래픽카드 성능이 준수한 일반 게이밍 노트북으로 로컬 AI를 먼저 경험해보는 것도 나쁘지 않은 선택이다.

    이것도 궁금하죠?

    Q. AI PC 없어도 로컬 AI 쓸 수 있나?
    가능하다. VRAM이 넉넉한 그래픽카드가 달린 데스크탑이면 오히려 노트북형 AI PC보다 더 큰 모델을 돌릴 여지가 있다.

    Q. 클라우드 AI 서비스랑 뭐가 다른가?
    클라우드는 최신·최대 모델을 쓸 수 있지만 인터넷 연결과 구독료가 필요하다. 로컬은 오프라인으로 돌아가고 입력 데이터가 밖으로 나가지 않는 대신, 모델 크기와 속도가 하드웨어에 묶인다.

    Q. 게임용 그래픽카드 노트북으로도 되나?
    된다. VRAM 8GB 이상 게이밍 노트북이면 중소형 로컬 LLM 정도는 무리 없이 돌아간다.

    출처: Wired

  • ARR이란? 스타트업 매출지표, 곧이곧대로 믿으면 안 되는 이유

    ARR이란? 스타트업 매출지표, 곧이곧대로 믿으면 안 되는 이유

    스타트업 뉴스 헤드라인엔 한 달이 멀다 하고 “ARR 100억 돌파”, “ARR 3배 성장” 같은 문구가 뜬다. 그런데 이직을 고민하거나 투자를 검토하면서 그 회사 숫자를 직접 뜯어보면 얘기가 달라진다. 겉으로 보이는 ARR과 회사 실제 체력, 꽤 다른 경우가 흔하다. AI 도구가 기업 구매 방식 자체를 바꿔놓은 탓이다. 예전엔 믿고 봐도 됐던 ARR 지표가, 요즘은 훨씬 조심스럽게 읽어야 하는 숫자가 됐다.

    개발자든 스타트업 취업 준비생이든, 초기 투자에 관심 있는 사람이든 ARR이라는 용어를 정확히 모르고 넘어가는 경우가 많다. ARR이 정확히 뭘 뜻하는지, 요즘 왜 이 숫자를 곧이곧대로 믿으면 안 되는지, 대신 뭘 봐야 하는지 정리했다.

    ARR, 정확히 뭘 뜻하나

    ARR은 Annual Recurring Revenue, 그러니까 연간 반복 매출이다. 구독형 소프트웨어(SaaS) 회사가 한 해 동안 꾸준히 들어올 것으로 예상하는 구독 매출을 연 단위로 환산한 숫자다. 어떤 고객이 월 100만 원짜리 요금제를 쓰고 있다면, 이 고객의 ARR 기여분은 1,200만 원. 계산은 이렇게 간단하다.

    핵심은 반복성이다. 일회성 컨설팅비, 도입비, 커스터마이징 비용은 원칙적으로 ARR에 넣지 않는다. 하지만 회사마다 계산 방식이 조금씩 다르고, 같은 회사도 투자 라운드마다 계산법을 슬쩍 바꾸는 일이 있다. ARR 총액 하나만 보고 회사 규모를 단정짓는 건 위험하다.

    ARR, MRR, 계약금액 — 헷갈리는 세 가지

    혼동하기 쉬운 개념 세 가지, 정리하면 이렇다.

    • MRR(Monthly Recurring Revenue): 월간 반복 매출. ARR을 12로 나눈 값과 거의 같다.
    • ARR(Annual Recurring Revenue): MRR × 12. 연 단위로 환산한 반복 매출.
    • TCV(Total Contract Value): 계약 전체 기간의 총 계약금액. 3년 계약이면 ARR의 3배 가까운 숫자가 찍힌다.

    일부 스타트업은 투자 유치 자료에서 TCV나 예약된(booked) 매출을 ARR처럼 포장한다. 이게 은근히 많다. 계약 기간이 몇 년인지, 실제 청구(billing) 기준인지 계약(booking) 기준인지 확인하는 습관, 꼭 필요하다.

    AI 시대엔 왜 ARR을 곧이곧대로 못 믿나

    전통적인 SaaS 영업은 절차가 길었다. 담당자가 데모를 보고, IT 부서가 보안 검토를 하고, 법무팀이 계약서를 확인하고, 그렇게 1~3년짜리 계약을 맺었다. 이 과정 자체가 진입장벽이었다. 한번 계약하면 웬만해선 갈아타지 않았다. ARR이 곧 안정적으로 들어올 돈으로 여겨진 배경이다.

    AI 도구가 늘면서 흐름이 달라졌다. 팀 단위로 카드 한 장이면 바로 구독을 시작하는 셀프서브 방식이 늘었고, 사용량 기반 과금(usage-based pricing)이 흔해지면서 이번 달 매출이 다음 달에도 그대로 이어진다는 보장이 약해졌다. 비슷한 기능의 AI 툴이 몇 달 간격으로 쏟아지니, 팀들이 가볍게 갈아타는 일도 잦다. IT 부서 승인 없이 현업 팀이 알아서 결제하는 이른바 섀도 IT 구매까지 늘면서, 계약서상 숫자와 실제 사용 여부가 따로 노는 경우도 생긴다. 솔직히 이 지점에서 계산이 복잡해진다.

    결과적으로 지금 찍힌 ARR이 1년 뒤에도 그대로 남아있으리라는 전제 자체가 예전보다 약해졌다. 매출 규모보다, 그 매출이 다음 해에도 유지되는지를 보여주는 지표가 더 중요해진 셈이다.

    ARR 말고 같이 봐야 할 지표 3가지

    매출 규모 하나만 보지 말고 아래 지표를 같이 확인하면 회사 체력이 훨씬 정확하게 보인다.

    • 순매출유지율(NRR, Net Revenue Retention): 기존 고객만 놓고 1년 뒤 매출이 얼마나 남았는지 보여주는 지표. 100%를 넘으면 기존 고객이 업셀·확장으로 매출을 더 내고 있다는 뜻이고, 100% 아래면 신규 고객으로 이탈분을 메우고 있다는 신호다.
    • 로고 유지율(Logo Retention): 금액과 상관없이 계약을 유지한 고객사 비율. NRR은 높은데 로고 유지율이 낮다면, 큰 고객 몇 곳이 매출을 떠받치고 나머지는 계속 빠져나가는 구조일 가능성이 있다.
    • 고객 집중도(Customer Concentration): 상위 몇 개 고객이 전체 매출에서 차지하는 비중. 이 비중이 지나치게 높으면 고객 하나 이탈에 회사 매출 전체가 흔들린다.

    실전에서는 이렇게 체크한다

    이직을 고려 중이라면, 스톡옵션 가치를 가늠하기 전에 최근 2~3년치 NRR 추이와 평균 계약 기간을 물어보는 게 ARR 총액 하나 확인하는 것보다 훨씬 도움이 된다. 계약 기간이 1년 미만으로 짧아지는 추세라면, 지금 매출이 다음 해에도 그대로 이어질 거라 기대하기 어렵다.

    투자자나 파트너십 담당자라면 아래 순서로 확인하는 걸 추천한다.

    • ARR이 청구(billing) 기준인지, 계약(booking) 기준인지
    • 최근 4개 분기 NRR 추이가 올라가는지 내려가는지
    • 상위 10개 고객이 전체 매출에서 차지하는 비중
    • 평균 계약 기간과 자동 갱신 조건
    • 월별 신규 매출과 이탈 매출을 따로 떼어놓은 코호트 데이터

    이 5가지만 확인해도 발표 자료에 적힌 ARR 숫자가 실제로 얼마나 단단한지 감이 잡힌다.

    궁금한 것들, 짚어보면

    Q. ARR이 높으면 무조건 좋은 회사인가?
    매출 규모가 크다는 뜻일 뿐, 그 매출이 유지되는지는 별개 문제다. NRR과 로고 유지율을 같이 봐야 진짜 그림이 나온다.

    Q. 스타트업들이 ARR을 부풀려서 발표하기도 하나?
    고의적인 조작이라기보다, TCV나 파일럿 계약까지 포함해서 계산 기준을 넓게 잡는 경우가 흔하다. 계산 방식을 직접 물어보는 게 안전하다.

    Q. NRR은 어느 정도면 괜찮은 수준인가?
    업종마다 다르지만, 기업용 SaaS는 보통 110~130% 정도면 건강하다고 본다. 100% 아래로 떨어지면 기존 고객 이탈이 신규 고객 확보 속도를 앞지르고 있다는 경고 신호로 받아들여진다.

    출처: TechCrunch

  • 제미나이 플래시란? 프로 모델과 뭐가 다른지 뜯어봤다

    제미나이 플래시란? 프로 모델과 뭐가 다른지 뜯어봤다

    제미나이 API 가격표를 처음 열었을 때, ‘플래시’니 ‘프로’니 ‘나노’니 하는 이름들 보고 잠깐 멍해졌다. 구글 제미나이(Gemini) 시리즈는 이름이 자주 바뀌고 버전도 빠르게 올라가서, 실제로 뭐가 다른지 헷갈리는 경우가 많다. 제미나이 플래시가 정확히 뭔지, 프로 모델과는 어떤 기준으로 골라 써야 하는지 정리해봤다.

    제미나이 라인업, 일단 체급부터 나눠보자

    구글의 제미나이는 보통 세 가지 체급으로 나뉜다.

    • 울트라/프로 — 가장 똑똑하지만 느리고 비싼 최상위 모델
    • 플래시 — 속도와 비용, 성능의 균형을 맞춘 중간급 모델
    • 플래시-라이트/나노 — 초경량, 초저가 모델. 온디바이스나 대량 처리용

    구글은 이 라인업을 몇 달 간격으로 계속 업데이트한다. 최근에는 기존 플래시 모델보다 추론 단계를 더 많이 거치고, 도구 호출(tool calling)을 반복적으로 수행하도록 개선한 버전도 나왔다. 다만 이런 개선, 공짜가 아니다. 응답은 똑똑해지는 대신 토큰 사용량이 늘어나서 청구 비용도 같이 올라가는 트레이드오프가 따라붙는다.

    플래시는 프로의 축소판이 아니다

    플래시 모델은 프로 모델을 그냥 경량화한 버전이 아니다. 처음부터 지연 시간과 비용 효율을 목표로 따로 학습된 모델이다. 그래서 단순 텍스트 생성이나 요약, 분류처럼 반복적이고 대량으로 처리해야 하는 작업에서는 프로 못지않은 성능을 훨씬 저렴한 가격에 뽑아낸다.

    여기서 핵심은 ‘추론 깊이’다. 최신 플래시 모델들은 복잡한 문제를 만나면 내부적으로 여러 단계를 거쳐 답을 찾는다. 이른바 단계적 추론이다. 덕분에 코딩이나 수학 문제 같은 어려운 작업에서도 예전 플래시보다 결과가 눈에 띄게 나아졌다. 대신 그 과정에서 토큰을 더 먹는다. 같은 작업이라도 실제 청구액은 이전 세대보다 높게 나올 수 있다는 얘기다.

    토큰 요금, 계산법은 이렇다

    API 요금은 보통 입력 토큰출력 토큰을 따로 계산해서 백만 토큰(1M tokens) 단위로 가격을 매긴다. 대략적인 감을 잡아보면:

    • 플래시 계열: 입력 1M당 1달러 미만, 출력 1M당 3~4달러 수준
    • 프로 계열: 입력·출력 모두 플래시의 3~5배 이상

    주의할 게 하나 있다. ‘추론 토큰’이다. 모델이 답을 내놓기 전에 내부적으로 생각하는 과정도 토큰으로 잡히는 경우가 많다. 그래서 겉으로 보이는 답변은 짧은데 청구서에는 훨씬 많은 토큰이 찍히는 일이 흔하다. 프롬프트 설계 단계에서 이 부분을 안 챙기면, 요금이 예상보다 훅 뛰어서 당황할 수 있다.

    플래시냐 프로냐, 뭘 골라야 할까

    플래시가 유리한 경우

    • 고객 문의 자동응답, 챗봇처럼 응답 속도가 중요한 서비스
    • 대량의 문서 요약, 태깅, 분류 작업
    • 스타트업이나 개인 프로젝트처럼 API 비용 자체를 아껴야 할 때

    프로가 유리한 경우

    • 복잡한 코드 리팩터링, 긴 문맥의 법률·의료 문서 분석
    • 다단계 추론이 필요한 리서치, 데이터 분석 작업
    • 정확도가 매출이나 안전과 직결되는 서비스

    실무에서는 두 모델을 섞어 쓰는 전략도 많이 쓴다. 1차 분류나 필터링은 플래시로 처리하고, 정말 복잡한 케이스만 프로로 넘기는 식이다. 파이프라인을 이렇게 짜면 품질과 비용, 둘 다 잡을 수 있다.

    GPT 미니, 클로드 하이쿠랑 비교하면 어떨까

    다른 회사들도 비슷한 경량 라인업을 운영한다. OpenAI의 GPT 미니 계열, 앤트로픽의 클로드 하이쿠 계열이 제미나이 플래시와 같은 포지션이다. 셋 다 ‘빠르고 저렴한 실무용 모델’이라는 콘셉트는 같다. 다만 세부적으로 들어가면 코딩 벤치마크, 다국어 처리 품질, 컨텍스트 윈도우 크기(한 번에 처리 가능한 텍스트 분량)에서 차이가 난다.

    가격만 놓고 보면 세 회사의 경량 모델 요금은 큰 틀에서 비슷한 수준으로 수렴하는 추세다. 그래서 모델 선택은 가격보다 실제 자신의 작업, 그러니까 코딩이든 번역이든 요약이든 벤치마크 점수와 응답 속도를 직접 테스트해보고 결정하는 편이 정확하다.

    API 비용, 이렇게 아낀다

    • 캐싱 활용: 반복되는 시스템 프롬프트나 문서는 프롬프트 캐싱 기능을 써서 중복 토큰 비용을 줄인다
    • 모델 라우팅: 난이도가 낮은 요청은 플래시로, 어려운 요청만 프로로 자동 분기시킨다
    • 출력 길이 제한: max_tokens 값을 필요 이상으로 크게 잡지 않는다
    • 배치 처리: 실시간 응답이 필요 없는 작업은 배치 API를 이용하면 정가 대비 절반 가격에 처리되는 경우가 많다

    자주 묻는 질문들

    Q. 플래시 모델은 무료로 못 쓰나?
    A. 구글 AI 스튜디오나 각 서비스의 무료 티어를 통해 제한된 요청 횟수 안에서는 무료 체험이 가능하다. 다만 프로덕션 서비스에 붙이려면 결국 유료 API 키가 필요하다.

    Q. 버전이 올라가면 무조건 이전 버전보다 나은가?
    A. 대체로 성능은 좋아진다. 하지만 앞서 말했듯 추론 단계가 늘면서 토큰 소비량과 응답 속도가 달라질 수 있다. 자신의 서비스에 맞는지는 꼭 직접 테스트해보는 게 안전하다.

    Q. 라이트 버전과 일반 플래시는 뭐가 다른가?
    A. 라이트는 플래시보다 더 가볍고 저렴하다. 대신 복잡한 작업 정확도는 떨어진다. 초간단 분류나 온디바이스 처리에 맞는 모델이다.

    출처: The Verge

  • 애플1 컴퓨터, 나무합판 위 회로기판이 억대인 이유

    애플1 컴퓨터, 나무합판 위 회로기판이 억대인 이유

    나무합판에 회로기판 하나만 덜렁 얹힌 물건이 경매에서 6억 원을 넘긴 적이 있다. 케이스도 없다. 키보드도 없다. 스티브 잡스와 스티브 워즈니악이 차고에서 만들었다는 애플1(Apple I) 얘기다. 전원 공급장치까지 따로 사야 했던 이 허름한 기계가 왜 지금은 부르는 게 값이 됐을까.

    애플1, 정확히 어떤 물건이었나

    1976년, 워즈니악이 회로를 설계하고 잡스가 판매를 맡아 세상에 내놨다. 정식 명칭은 ‘애플 컴퓨터 1’, 가격은 666.66달러. 요즘 기준의 완제품 PC를 생각하면 곤란하다.

    • 메인보드만 팔았다. 케이스·파워서플라이·키보드·모니터는 구매자 몫이었다
    • 총 생산 대수는 175~200대 수준으로 추정된다
    • 애플2가 나오면서 상당수가 버려지거나 매장에 반납돼 사라졌다

    왜 이렇게까지 비싸졌나

    지금까지 남아 있고 작동까지 되는 개체는 60~70대 안팎으로 추정된다. 여기에 실리콘밸리 신화의 출발점이라는 상징성이 더해지니 몸값이 뛸 수밖에. 2013년엔 671,000달러에 낙찰된 사례가 있었고, 이후로도 비슷하거나 그 이상 가격에 거래된 경우가 이어진다. 경매에서 가격을 가르는 결정적 변수는 ‘작동 여부’다. 껍데기만 남은 보드와 실제로 부팅되는 보드는 가격 차이가 몇 배씩 벌어진다. 이건 좀 웃긴데, 시대를 초월한 골동품인데도 결국 켜지느냐 안 켜지느냐로 값이 갈린다.

    진품인지 가짜인지, 구별하는 법

    고가 거래가 잦다 보니 복제품과 위조품도 같이 늘었다. 사기 전에 확인할 포인트는 이렇다.

    • 보드 상의 시리얼 넘버와 칩 각인 날짜코드가 실제 생산 시기와 맞는지
    • 워즈니악 친필 서명이 있는지, 있다면 진위를 별도로 감정받았는지
    • 바이트샵(Byte Shop) 경로로 팔린 초기 로트인지, 잡스가 직접 판 후기 로트인지
    • RR옥션, 크리스티, 소더비 같은 전문 경매사의 사전 검증 이력이 있는지

    개인 간 직거래보다는 공인 감정을 거친 경매사를 통하는 쪽이 안전하다. 당연한 얘기지만, 몇억짜리 물건을 중고나라 감성으로 살 순 없는 노릇이다.

    애플1 말고도 억대 찍는 레트로 컴퓨터들

    희귀 컴퓨터 시장이 애플1 하나로 굴러가는 건 아니다. 초기 IBM PC 프로토타입, 코모도어 PET 시제품, 매킨토스 128K 초기 생산분도 수집가 사이에서 고가에 거래된다. 공통점은 뚜렷하다. 극소량 생산, 기술사의 이정표, 유명 개발자와의 연관성. 이 세 가지가 겹칠수록 값이 뛴다.

    빈티지 컴퓨터 수집, 어디서 시작하나

    애플1급 희귀품에 곧바로 뛰어들 필요는 없다. 진입 장벽 낮은 기종부터 접근하는 게 현실적이다.

    • 코모도어64, 애플2e, 초기 IBM PC 호환기종은 수십만 원대에도 구할 수 있다
    • 이베이 같은 온라인 경매, RR옥션·크리스티 같은 전문 경매사, 국내 중고 커뮤니티. 이 세 루트를 같이 들여다보면 시세 감각이 빨리 잡힌다
    • 초보자라면 무리한 복원보다 있는 그대로 보존하는 쪽이 가치 유지에 낫다

    보관과 관리, 의외로 까다롭다

    수십 년 된 회로기판의 가장 큰 적은 전해 커패시터 누액과 배터리 부식이다. 습도는 50% 안팎으로 유지하고 직사광선은 피하고, 정전기 방지 포장은 기본이다. 전원을 켤 때 곧바로 꽂지 말 것. 전문가 점검부터 받는 게 낫다. 무작정 전원을 넣었다가 회로가 통째로 죽는 사례, 생각보다 흔하다.

    이것도 궁금하죠?

    Q. 애플1 실물을 지금도 개인이 구할 수 있나?
    극히 드물게 경매에 나온다. 나올 때마다 세계 각지 수집가와 박물관이 붙기 때문에, 개인 직거래로 구하는 건 사실상 어렵다고 보면 된다.

    Q. 복제품(Replica) 애플1도 소장 가치가 있나?
    원본과는 비교가 안 되지만, 워즈니악의 설계를 그대로 재현한 정식 라이선스 키트는 애호가 사이에서 나름 인기다. 가격은 원본의 수백분의 1 수준.

    Q. 국내에서도 빈티지 컴퓨터 수집이 활발한가?
    애플1급 희귀품은 드물지만, 8비트 PC통신 시절 기종을 모으는 국내 커뮤니티는 꾸준히 굴러가고 있다.

    결국 남는 건 이야기값

    애플1의 가격표는 성능이 아니라 스토리다. 차고에서 시작한 두 사람이 세계 최대 기업을 일궈낸 출발점이라는 서사가, 회로기판 한 장에 통째로 붙어 있는 셈. 수집을 시작한다면 값비싼 상징보다 손닿는 기종부터 만져보며 감각을 키우는 편이 오래 즐기기엔 낫다.

    출처: Engadget