한빛미디어

안녕하세요. 데이터 사이언티스트라는 직무에 종사하고 있는 독자입니다.

여러 장점들이 존재하는데 그 중 기억에 남는 세 가지를 말해보자면 다음과 같습니다.

• 1.왜 레이를 쓰면 좋은가에 대해 논리적이며, 재밌게 설명되어 있습니다.
  • 대용량 데이터일수록 더더욱 필요성이 느껴지는 데이터 엔지니어링 그 중에서도 병렬처리가 왜 필요한지에 대해 명쾌하고 쉽게 책에 담겨있습니다. 특히, 초반부에 파이썬 GIL 에 대해 언급하며 단일 스레드 활용을 이야기합니다. 이를 기반으로 왜 레이가 효율적인지를 말하기에 쉽게 납득이 갔습니다.
  • 추가로 데이터 분석할 때 다양한 모듈들이 나와 있어 그 모듈 특히 저는 networkx 와 xgboost 활용시 자원활용을 최대화 하기 위해 여러 방안을 적용했었으나 너무 불편했어서 매번 시도할때마다 스트레스를 받곤했었습니다. 하지만, 레이의 데코레이터 한 줄로 인해 그 불편성이 싹 가셔서 너무 좋았네요.
• 2.레이 아키텍쳐 철학에 대한 이해
  • 요즘 모듈들은 상호 호환성이 중요하다 라고 생각합니다.결국 상호 호환성이 유저에게 편리함을 가져다줄 수 있기 때문이라 생각하는데요. 그 상호 호환성을 위해 레이에서 얼마나 고심하고 제품에 적용했는지를 잘 이야기해줍니다. 
• 3.실습을 쉽게 할 수 있는 코드와 인프라
  • 책을 보고나서 바로 실습해보려고 환경이 잘 갖추어진 docker 를 찾아보니 마침 또 ray-ml 이미지가 있어 편리하게 실습까지 진행했습니다. 기존 데이터 엔지니어링 책들은 코드가 설명 잘 되어있다하더라도 그 코드를 실행하기 위해 환경구축하는 작업이 너무 번거로웠다는 점이 단점으로 작용했는데요. 레이는 코드와 그 환경을 구축할 수 있는 인프라까지 모두 제공되니 대만족이였습니다.

레이 공식 도큐도 좋지만, 책에서 친근한 한글과 함께 익혀나가는게 더더욱 빨리 레이와 친해질 수 있었던것 같네요. 좋은 책 감사합니다.

글또 , 정이태.