클럼엘

클럼엘은 자체 개발한 머신러닝 엔진 기반으로 네트워크 보안 솔루션을 만들었습니다. 미국과 한국의 연구진이 수 년간 노력한 결과입니다. 원천 기술부터 솔루션까지 자체 기술인 만큼, 클럼엘 멤버들은 자부심이 높습니다. 2021년 12월 기관 투자를 유치하였는데, 이는 훌륭한 인재를 영입해서 더 나은 소프트웨어를 만들기 위한 것입니다. 힘들지만 즐겁고 도전적인 이 여정에 함께 하실 역량 있는 분을 모십니다.


[클럼엘의 소프트웨어 디자인 원칙]
클럼엘의 소프트웨어 디자인 원칙은 코드가 performant 하고, fault tolerant 하며 future proof 하도록 만드는 것입니다.
• Performant: AICE는 성능을 우선합니다. 많은 양의 데이터를 처리할 수 있어야 머신러닝의 장점을 제대로 살릴 수 있습니다.
• Fault tolerant: 구동 시 발생하는 수많은 예외적 상황에도 AICE는 멈추지 않고 운영되어야 합니다.
• Futureproof: 기술 발전, 트렌드 변화와 같은 외부 이벤트는 물론 고객 적용 확대 등 내부 이벤트가 발생하더라도, AICE는 가능한 적은 노력으로 진화 또는 적응해야 합니다.


[클럼엘의 주요 개발 방법론]
• Rust : Rust를 메인 개발 언어로 사용합니다. Rust의 가장 큰 장점은 안정성과 성능입니다. 오랜 시간 연속으로 많은 데이터를 연산해야 하는 AI 솔루션은 “죽지 않는 것”이 매우 중요합니다. 대개 이런 안정성이 높으면 성능이 부족한 경우가 많은데, Rust는 이 두 가지를 충족합니다. 그래서 중차대한 프로젝트일수록 Rust를 사용하는 것이 글로벌 추세입니다. 클럼엘은 백 엔드는 물론 프론트 엔드도 Rust로 개발합니다.
• QUIC을 주요 통신 방법으로 사용합니다. 클럼엘의 AI 머신러닝 솔루션은 고성능 입니다. 따라서 모듈 간 통신 역시 고성능이 기본이고, 이에 적합한 프로토콜인 QUIC을 사용하는 것은 자연스럽습니다.
• 비 SQL 기반의 빅데이터를 위한 데이터베이스를 주로 사용합니다. 빅데이터 환경에서 RDBMS는 느려서 적합하지 않습니다. RDBMS는 성능이 요구되지 않는 경우로 제한해서 사용하고, 일반적으로는 고성능이 가능한 데이터 저장 방법을 활용합니다.
• WebAssembly와 GraphQL을 사용합니다. WebAssembly를 사용하는 것은 솔루션에서 사용자 인터페이스 관련 부하를 최소화하기 위한 것입니다.
• 오픈 웹 서버를 사용하지 않습니다. 많은 애플리케이션이 개발의 편의를 위해서 공개 웹 서버를 구동하는데 이는 보안과 성능 측면에서 부족합니다. 클럼엘은 HTTPS 사용자 요청에 응답하는 자체 서버 소프트웨어를 직접 구현하였습니다.


[클럼엘의 협업 과정]
• 중요한 소프트웨어 디자인은 클럼엘의 미국과 한국의 훌륭한 연구진이 연구하고 토론해서 방향을 잡습니다. 내가 혹시 방향을 잘못 잡은 것은 아닐까 걱정하느라 시간 낭비할 필요가 없습니다. 소프트웨어 디자인의 전문 연구진에게 질문하고 확인하다 보면 생산성도 높아지고 디자인 안목도 길러집니다.
• 코드 리뷰가 핵심입니다. 내가 작성한 코드는 나만의 것이 아니므로, 관련된 동료가 살펴보고 의견을 나누어야 합니다. 클럼엘의 코드 리뷰 문화는 냉철하고 따듯합니다.
• 개발에 참여하는 모든 멤버는 자유롭게 소통합니다. 위치에 따라 멤버 간 시차가 있을 수 있으므로 asynchronous 소통을 기본으로 하고 필요 시 synchronous 소통에도 제한은 없습니다.
• 클럼엘은 국내외 여러 대학들과 다양한 산학 연구를 수행합니다. 세부 분야를 전공하는 교수님들로부터 강의와 조언을 구할 수 있고, 연구 성과를 논문으로 발표할 수 있습니다. 멤버들은 그동안 산학 연구를 통하여 40여 편의 논문을 발표하였습니다.