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그린 소프트웨어

그린 소프트웨어

  • 앤 커리(Anne Currie)
  • |
  • 제이펍
  • |
  • 2025-04-05 출간
  • |
  • 280페이지
  • |
  • 170 X 225 X 18mm
  • |
  • ISBN 9791194587026
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출판사서평

개발자가 만드는 더 나은 미래, 지금 바로 시작해야 합니다
개발자들은 더 빠른 코드, 더 효율적인 시스템, 더 확장 가능한 서비스를 고민하며 개발합니다. 하지만 그렇게 개발하는 소프트웨어가 얼마나 많은 에너지를 소비하고, 환경에 어떤 영향을 미치는지 생각해본 적이 있나요?

AI 모델을 학습하고, 클라우드 서버를 운영하며, 방대한 데이터를 저장하는 과정에서 막대한 전력이 소비됩니다. 데이터 센터는 전 세계 전력 소비의 상당 부분을 차지하고 있으며, 점점 더 많은 기업이 탄소 배출 감축을 목표로 친환경적인 기술 도입을 고려하고 있습니다. 이제 개발자도 환경을 고려한 개발 방식을 찾고, 탄소 배출을 줄이는 방법을 고민할 때입니다.

이 책은 소프트웨어 개발과 운영을 친환경적으로 전환하는 방법을 제시합니다. 환경을 보호하면서도 성능을 최적화하고, 비용까지 절감하는 지속 가능한 개발 방식을 알려줍니다. 단순한 이론이 아니라, 실제 개발과 운영에서 적용할 수 있는 실질적인 방법을 다룹니다.

친환경 소프트웨어 개발은 거창한 변화가 아닙니다. 작은 코드 수정, 최적화된 인프라 운영, 불필요한 데이터 줄이기 같은 작은 실천이 모여 큰 변화를 만듭니다. 효율적인 개발이 곧 친환경적인 개발이 될 수 있음을 깨닫게 될 것입니다.

개발자는 세상을 바꿀 수 있는 힘을 가진 사람들입니다. 코드 한 줄로 지구를 지키는 개발자가 되어보세요.


주요 내용
-지속 가능한 소프트웨어 개발의 중요성
-친환경 소프트웨어를 설계하고 운영하는 핵심 원칙
-에너지를 절약하는 코드 최적화와 인프라 운영 방법
-클라우드, 데이터센터, AI 모델이 환경에 미치는 영향과 해결책
-친환경 소프트웨어 성숙도 매트릭스를 활용한 단계별 실천 가이드

목차

옮긴이 머리말 xi
추천사 xiii
베타리더 후기 xvi
이 책에 보내는 찬사 xviii
추천 서문 xix
시작하며 xxii
감사의 글 xxx
표지에 대하여 xxxii

CHAPTER 1 친환경 소프트웨어 소개 1
1.1 IT 업계에서 친환경이란 무엇을 의미할까? 1
1.2 우리의 신념 2
__1.2.1 2장: 구성 요소 3 / 1.2.2 3장: 코드 효율성 4 / 1.2.3 4장: 운영 효율성 8 / 1.2.4 5장: 탄소 인식 13 / 1.2.5 하드웨어 효율성 14 / 1.2.6 7장: 네트워크 16 / 1.2.7 8장: 좀 더 친환경적인 머신러닝, Al, LLM 16 / 1.2.8 9장: 측정 17 / 1.2.9 10장: 모니터링 17 / 1.2.10 11장: 부수 효과와 공동의 이익 17 / 1.2.11 12장: 친환경 소프트웨어 성숙도 매트릭스 18 / 1.2.12 13장: 나아갈 방향 18

CHAPTER 2 구성 요소 20
2.1 현재 우리가 여기에 있는 이유: 탄소 20
__2.1.1 온실가스 20 / 2.1.2 날씨 vs. 기후 23 / 2.1.3 지구온난화는 기후변화와 어떻게 관련 있는가? 25 / 2.1.4 기후변화 모니터링 25
2.2 전기의 기초 지식 27
__2.2.1 일, 에너지, 전기, 계산서 27 / 2.2.2 고탄소 및 저탄소 에너지 28 / 2.2.3 에너지 효율을 어떻게 개선할 수 있을까? 29
2.3 소프트웨어 엔지니어를 위한 하드웨어 101 33
__2.3.1 물리적인 측면 33 / 2.3.2 운영 측면 35
2.4 준비 완료 38

CHAPTER 3 코드 효율성 39
3.1 효율성이 전부일까? 39
3.2 코드 효율성이란 무엇일까? 40
__3.2.1 대부분의 코드는 왜 의도적으로 비효율적일까? 40 / 3.2.2 코드 효율성의 이점 42 / 3.2.3 개발자 생산성 43
3.3 배경: 초고효율 코드 45
__3.3.1 좋은 예시 46 / 3.3.2 성능 vs. 효율성 vs. 친환경 47
3.4 올바른 플랫폼 선택하기 52
3.5 친환경 디자인 패턴 사용 52
__3.5.1 너무 많은 계층 피하기 53 / 3.5.2 마이크로서비스를 주의하라 53 / 3.5.3 비효율적인 서비스와 라이브러리의 교체 56 / 3.5.4 너무 많이 수행하거나 저장하지 말라 57 / 3.5.5 사용자 기기의 활용 58 / 3.5.6 머신러닝 관리 59 / 3.5.7 효율성의 큰 문제점 61
3.6 요약 64

CHAPTER 4 운영 효율성 67
4.1 기계와의 전쟁 67
__4.1.1 매력적인 방안 69 / 4.1.2 기술 69 / 4.1.3 머신 활용도 70 / 4.1.4 멀티테넌시 81 / 4.1.5 서버리스 서비스 82 / 4.1.6 하이퍼스케일러와 수익 82 / 4.1.7 사이트 신뢰성 엔지니어링 관행 83 / 4.1.8 라이트스위치옵스 84 / 4.1.9 위치, 위치, 위치 86 / 4.1.10 복원력의 반격 87 / 4.1.11 친환경 운영 도구와 기술 89

CHAPTER 5 탄소 인식 92
5.1 전력의 탄소 집약도 93
__5.1.1 탄소 집약도의 변동성 95 / 5.1.2 전력 수요 96 / 5.1.3 도구 98
5.2 수요 이동 100
__5.2.1 시간 이동 101 / 5.2.2 위치 이동 103
5.3 수요 형성 104
5.4 반대 의견 106
__5.4.1 위치 이동은 까다로울 수 있다 106
5.5 실제 사례 107
__5.5.1 구글 108 / 5.5.2 Xbox 108 / 5.5.3 아이폰 109 / 5.5.4 탄소 해커톤 22 109
5.6 탄소 인식 컴퓨팅의 팬이 되셨나요? 111

CHAPTER 6 하드웨어 효율성 112
6.1 내재 탄소 113
__6.1.1 장치 수명 114 / 6.1.2 소프트웨어 정의 노후화 116 / 6.1.3 클라우드 애플리케이션과 서비스 118 / 6.1.4 자체 호스팅 데이터 센터 120 / 6.1.5 특수 하드웨어 122
6.2 전자 폐기물 124
__6.2.1 하드웨어 제조 업체의 친환경 노력 127
6.3 요약 128

CHAPTER 7 네트워크 129
7.1 네트워크는 이미 충분히 친환경적인가? 129
__7.1.1 큰 그림 보기 130
7.2 인터넷의 정의 131
__7.2.1 이 전선들은 무엇일까? 131 / 7.2.2 컴퓨터와 저장 장치는 어떻게 적용될까? 133 / 7.2.3 인터넷은 부분의 합 이상일까? 134 / 7.2.4 인터넷 위성은 좋은가 나쁜가? 135
7.3 소프트웨어의 역할 139
7.4 왜 라우팅을 더 친환경적으로 만들 수 없을까? 140
__7.4.1 경계 경로 프로토콜 140
7.5 인터넷의 하향식 친환경화 143
__7.5.1 봉쇄에서 얻은 교훈 143 / 7.5.2 수요 이동 144 / 7.5.3 브라운아웃, 점진적 기능 저하, 수요 형성 145
7.6 2020년의 교훈 147
7.7 결론 148

CHAPTER 8 좀 더 친환경적인 머신러닝, AI, LLM 150
8.1 규모와 사용량 증가 152
8.2 프로젝트 계획 153
8.3 데이터 수집 154
8.4 ML 모델 설계와 훈련 156
__8.4.1 크기의 중요성 156 / 8.4.2 크기가 전부는 아니다 158
8.5 배포와 유지 관리 160
8.6 어디서부터 시작할까? 161

CHAPTER 9 측정 162
9.1 완벽한 측정 163
__9.1.1 완벽한 에너지 데이터 164 / 9.1.2 완벽한 탄소 강도 데이터 165 / 9.1.3 시장 기반 감축은 어디에 적합할까? 167 / 9.1.4 완벽한 내재 탄소 추적 169 / 9.1.5 완벽한 모니터링의 미래 171
9.2 충분히 좋은가? 172
__9.2.1 간접 지표 사용 172 / 9.2.2 불완전한 데이터를 지속적으로 사용하여 감축 달성하기 174
9.3 현재 방법론 검토 174
__9.3.1 온실가스 프로토콜 174 / 9.3.2 그린 소프트웨어 재단의 소프트웨어 탄소 응집도 규격 178 / 9.3.3 ISO 14064 표준 180
9.4 사용 가능한 도구 181
__9.4.1 하이퍼스케일 클라우드 제공 업체 도구 181 / 9.4.2 클라우드에서 사용 가능한 오픈소스 183 / 9.4.3 클라이언트 측 도구 185
9.5 결론 186

CHAPTER 10 모니터링 187
10.1 북극성으로서의 가용성 189
10.2 메트릭 기반 모니터링의 4기사 190
10.3 서비스 수준 191
__10.3.1 탄소 메트릭 192
10.4 관측 가능성 193
__10.4.1 기대되는 대결: 관측 가능성 vs. 모니터링 194 / 10.4.2 관측 가능성을 위한 준비가 되어 있는가? 196
10.5 결국 도달할 것이다 196

CHAPTER 11 부수 효과와 공동의 이익 198
11.1 돈이 문제인가? 199
__11.1.1 왜 친환경적인 것이 더 저렴할까? 199
11.2 신뢰성과 복원력 201
__11.2.1 예시 203
11.3 성능 204
__11.3.1 얼마나 빨라야 충분히 빠를까? 204 / 11.3.2 최적합과 성능 205
11.4 보안이 중요하다 206
__11.4.1 보안은 친환경이다 207
11.5 데이터는 어떤가? 208
__11.5.1 LLM 제어 209 / 11.5.2 데이터 모델 209
11.6 실제로는 지금까지 다룬 모든 것이다 210
11.7 준비 완료 212

CHAPTER 12 친환경 소프트웨어 성숙도 매트릭스 213
12.1 성숙도 매트릭스의 역사 214
12.2 친환경 소프트웨어 성숙도 매트릭스 216
__12.2.1 레벨 217 / 12.2.2 축 222 / 12.2.3 축 체크리스트 222
12.3 우리의 현재 위치는? 226

CHAPTER 13 나아갈 방향 227
13.1 왜 우리가 해야 하는가? 228
13.2 매트릭스를 통한 이동 230
__13.2.1 친환경 소프트웨어 50% 도전 230 / 13.2.2 다음 단계는? 232 / 13.2.3 모든 것에는 때가 있다 235
13.3 비용은? 235
13.4 모든 것! 236
13.5 그렇다면 어떻게 해야 할까? 237
__13.5.1 코드 재사용 237
13.6 그렇다면 친환경 소프트웨어란 무엇인가? 238
13.7 에필로그 239

미주 240
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