- 전 Amazon VP Ethan Evans: 성과만으로는 부족하다, 기여를 스스로 알리고 승진 조건을 구체적으로 물어라
- Camille Fournier: AI 시대에도 매니저는 사라지지 않는다, 기술 역량과 신호 해석, 사람 관리가 핵심
- SQLDoom: 원작 Doom의 게임 로직과 렌더러를 SQL 쿼리로 구현해 35Hz로 구동
일 잘하면 알아서 알아줄까요? 오늘 GeekNews 상위권은 개발자의 커리어와 도구에 대한 서로 다른 질문을 던졌습니다. 사내 정치를 어떻게 다룰 것인가, AI가 코드를 쓰는 시대에 매니저는 무엇을 해야 하는가, 그리고 데이터베이스만으로 1993년의 전설적인 게임을 돌릴 수 있는가. 세 이야기를 한 번에 정리합니다. 어제 다룬 DDD와 AI 글은 중복을 피해 제외했습니다.
전 아마존 부사장이 말하는 사내 정치의 어두운 면
일을 잘하는 것과 인정받는 것은 별개다
전 Amazon VP Ethan Evans의 영상을 GeekNews가 정리한 내용입니다. 핵심은 직장에서의 성공이 성과만으로 결정되지 않는다는 점입니다. 일을 잘하는 것과 그 기여를 인정받는 것은 별개이고, 먼저 알리는 사람이 공을 받기 쉽다고 그는 설명합니다. 이메일, Slack, 문서 등 어떤 방식으로든 자신의 기여를 드러내라는 조언입니다.
승진 조건은 구체적으로 물어라
원하는 프로젝트를 맡으려면 능력과 시간을 입증해야 하고, 원치 않는 업무에는 적절한 저항이 필요하다고 합니다. 무조건 순응하면 관리자는 계속 불리한 일을 배정하기 때문입니다. 승진도 마찬가지입니다. 어떤 조건이면 첫 번째 선택이 될 수 있는지 묻고, 모호한 약속 대신 실행 가능한 조건과 일정을 확인하라고 조언합니다. 또한 관리자와 직원 사이에는 권력 비대칭이 있고 HR도 관리자의 판단을 지지하기 쉬운 구조라는 점을 인식해야 하며, 강점이 저평가되는 조직이라면 다른 곳으로 옮기는 편이 나을 수 있다고 말합니다.
Tech Insight — 개발자는 코드 품질이 곧 평가라고 믿기 쉽지만, 의사결정자는 눈에 보이는 정보로 판단합니다. 주간 단위로 한 일과 영향을 짧게 기록해 공유하는 습관만으로도 기여가 보이게 됩니다. Evans는 AI 시대에 도구 사용법보다 무엇을 만들지 결정하는 판단력이 더 중요하다고 강조합니다.
AI 시대, 매니저의 길
매니저는 사라지지 않는다
The Manager’s Path의 저자 Camille Fournier는 2026년 9월 19일 Medium에 올린 글에서, Jack Dorsey, Brian Chesky, Brian Armstrong 같은 기술 기업 CEO들이 예측하는 매니지먼트의 종말을 반박합니다. 그는 이런 비전이 2026년의 현실을 반영하지 않는다고 보며, Meta가 공격적인 매니저 감축을 되돌려 40:1에서 50:1 수준의 비율로 조정한 사례를 근거로 듭니다.
매니저에게 필요한 세 가지 역량
첫째는 기술 역량입니다. AI로 개발 속도가 빨라질수록 리스크를 판단하고 일정을 추정하며 품질을 지키려면 기술적 기반이 필요합니다. 둘째는 신호 해석입니다. AI 가시성 도구는 이해했다는 착각을 만들 수 있어서, AI 요약이 아니라 사람과의 직접 접촉으로 상황을 파악해야 합니다. 성과 평가가 대표적 사례로, 그는 “The minute the AI starts to write that performance review, it’s starting to decide for you.”라고 경고합니다. 셋째는 사람 관리인데, 더 큰 팀과 코딩 요구, AI 전환 관리, 값싼 코드 생산이 부추기는 조직 정치까지 겹쳐 기대치가 비현실적으로 높아졌다고 진단합니다.
Tech Insight — Fournier의 해법은 단순합니다. 사람과 더 많이 대화하고, 놀라운 일은 끝까지 추적하고, 회의와 설계 리뷰로 정렬을 유지하라는 것입니다. AI가 코드를 쉽게 만들수록 소유권 경계와 Conway의 법칙을 무시한 혼란이 늘어나기 때문에, 팀 구조와 책임을 명확히 하는 일이 오히려 더 중요해집니다.
SQLDoom, 데이터베이스 안에서 돌아가는 Doom
게임 로직과 렌더러를 전부 SQL로
CedarDB가 2026년 9월 22일 공개한 SQLDoom은 “The original Doom’s game logic and renderer, both implemented as SQL queries. Oh, and deathmatch works as well!”라는 소개처럼, 원작 Doom의 게임 로직과 렌더러를 SQL 쿼리로 구현해 CedarDB 안에서 실행하는 프로젝트입니다. Python 클라이언트는 입력 처리와 화면 표시만 맡습니다. 게임 틱은 원작과 같은 35Hz, 해상도는 320×200이며, 일반적인 노트북에서 60FPS, 복잡한 장면에서는 35FPS가 나온다고 합니다.
테이블이 컴포넌트, UPDATE가 몬스터 AI
구현은 엔티티-컴포넌트 구조를 데이터베이스 테이블에 대응시켜, UPDATE 쿼리로 몬스터 AI와 물리를 처리합니다. BSP 트리 탐색은 루트에서 하위 구역까지의 경로를 미리 계산해 정렬 키로 쓰는 방식으로, 40비트 bigint 값이 재귀 하강을 대체합니다. 내부에는 약 110개 테이블과 100개 이상의 함수가 있고, 렌더러는 89개 CTE로 이뤄진 1,300줄짜리 뷰 하나입니다. SQL 약 5,900줄로 원작 C 약 9,000줄을 대체했습니다. 렌더링 비용은 벽이 약 1.7ms, 바닥과 천장이 약 3ms, 깊이 판정이 약 8.2ms로 전체의 3분의 1 이상을 차지합니다.
트랜잭션 멀티플레이와 데이터 기반 모딩
각 게임 틱은 하나의 원자적 트랜잭션으로 실행되고, 최대 4인 데스매치를 지원합니다. 역할 기반 접근 제어로 플레이어별 API를 제한하며, 무기 속성을 weapon_defs 테이블에 저장해 실행 중에도 바꿀 수 있습니다. 시연에서는 샷건의 산탄 수를 500개로 바꿨습니다. GitHub의 cedardb/sqldoom 저장소에서 확인할 수 있고, 실행에는 CedarDB Community Edition, Python(psycopg2, pygame), Doom IWAD가 필요합니다.
Tech Insight — 실용성보다 데이터베이스 엔진의 한계를 시험하는 데모에 가깝지만, 쿼리 컴파일러가 복잡한 CTE 뷰를 LLVM IR을 거쳐 기계어로 컴파일해 실시간 성능을 낸다는 점이 흥미롭습니다. 상태를 테이블로, 규칙을 쿼리로 표현하는 사고방식은 일반 서비스의 도메인 로직 설계에도 힌트를 줍니다.
관련 글
출처
- GeekNews – 전 아마존 부사장에게 묻는 사내 정치의 어두운 면 (원문 영상: youtube.com/watch?v=KhjhRRz3VJw)
- Camille Fournier – The Manager’s Path in the Age of AI (Medium)
- CedarDB – SQLDoom
- GeekNews – SQLDoom: 오리지널 Doom을 SQL로 포팅하기
AI Biz Insider · Tech Digest · aibizinsider.com
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