Samsung: 입사 4주년을 맞이하며

어느덧 26년이 시작된 지 한 달이라는 시간이 지나갔다. 25년에도 하던 업무를 계속 이어서 할 수 있었고 좋은 선/후배분들과 함께 오늘도 열심히 일을 하고 왔다. 더 늦어지면 포스팅하기 싫다고 미루어뒀다가 정말 안 쓰게 될 것 같아서 한 페이지 써보고자 한다.

 

주된 업무 외에 추가적인 업무를 진행하거나 어쩔 수 없이 해야하는 일들을 직면하면 똑같은 시간을 쓰더라도 다음에 동일한 일을 할 때 보다 효율화되는 관점으로 업무에 접근하고자 한다. 한번 시작하면 끝을 봐야 하는 집념이 업무에 많이 도움이 되기도 하고 많은 것을 배우는데 기반이 되었다.

 

다양한 관점의 제품에 대한 이해

 회사 내에서만 있다보면 만드는 제품에 대한 고객의 요구가 이상하게 느껴질 때가 많다. NVMe SSD의 경우 10년 전과 비교하게 된다면 용량 대비 가격도 낮아졌을 뿐 아니라 성능도 상당히 증가하였다. 이에 고객들이 요구하는 조건이나 NVMe Spec이 다양하게 변화되고 있다. 이에 `어떤 방식으로 NVMe SSD를 사용하기에 저런 기능들이 필요할까?`, `어떤 Workload가 있을까?`하는 다양한 고민을 해보기 시작했다. 그러다 보니 다양한 관점에서 제품을 바라보게 되었고 여전히 흥미를 가지고 업무를 진행하고 있다.

 

빠르게 변화하는 산업을 대하는 방법

 Nvidia가 AI Server 공급에 선두에 나서게 되면서 전례 없던 현상이 발생하고 있다. DRAM, SSD 가격이 상승하고 있고 업무에서도 변화하는 시장 트렌드에 맞게 빠르게 개발하고 판단하여야 하는 부분이 생겼다. 이를 불만을 가지고 바라보게 된다면, 업무를 진행하는 효율이 떨어지게 될 것이다. 이에 AI에 대한 전반적인 지식을 확장하고 실제 사용 경험을 더하면서 `왜 이토록 시장에서 AI Server 확보에 목숨을 걸까?`를 직접적으로 체험하기도 했다. 또한 NVMe SSD에 AI Workload가 미치는 영향을 판단하기 위해 다양한 워크로드를 eBPF로 Trace 하여 Synthetic Workload로 만들기도 해 보았다.

 

Kernel I/O Stack에 대한 확장

 과거에는 Multi-Queue Block Layer에 대한 이해를 바탕으로 생각이 멈춰있었다. 업무 진행을 위해 Kernel을 공부하면서 다음과 같은 역량을 쌓게 되었다.

1. NVMe SSD Driver의 Code-Level에 대한 전반적인 이해
2. PCIe Prove - NVMe SSD와 PCIe remove - NVMe SSD에 대한 이해
3. 1, 2를 바탕으로 필요한 부분에 대한 Custom 진행
4. eBPF를 통한 Debugging 및 I/O Trace

 단순히 업무를 진행했다면 여기까지 도달하지 못하였겠지만 관심 있는 분야이기에 지속적으로 공부하고 알아가다 보니 NVMe SSD Driver를 Custom 할 수 있는 기반을 마련하게 된 것 같다.

 

네트워크와 다양한 프로그램 언어에 대한 흥미

 네트워크도 따지고 보면 I/O라는 관점에서 네트워크도 많은 흥미를 가지고 있다. 업무를 하다가 시간을 남을 때면 네트워크 지식이 부족하여 효율화되지 못했던 부분을 개선하고, 이를 반영하여 다양한 유틸리티를 만들기도 하였다. 사용하는 언어는 주로 C/C++, Python이지만 Frontend, Backend를 다루기 위해서는 go, js 등 다양한 언어를 사용하며 코딩을 진행했다. 그 결과 업무에 대한 흥미가 떨어지면 업무 효율화에 도움이 되는 다른 개발을 병행하면서 회사를 보다 재밌게 다닐 수 있는 계기가 되기도 한 것 같다.

 

글을 마치며

 

 이제는 7년 차 엔지니어로써 업무를 진행하고 어느덧 진급시기도 가까워졌다. 회사를 열심히 다니다보니 업무에 대한 두려움이나 막연함은 어느 덧 사라진 지 오래인 것 같다. 그보다는 회사의 업무를 어떻게 잘 해내고 조금 여유가 있을 때 나의 성장도 이끌어 낼 수 있는 방법은 없을까 항상 고민하면서 하루하루를 보내고 있다. 올해도 다양한 업무에서 집념을 가지고 최선을 다하다 보면 좋은 결과가 있지 않을까 기대해 본다.