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닷컴 버블 시기는 1990년대 후반부터 2000년대 초반까지 인터넷 붐이 일어난 시기입니다. 이 시기에는 웹의 발전과 함께 많은 인터넷 기업들이 창업되었으며, 이들 기업들의 주요 수익원은 인터넷 광고와 온라인 쇼핑몰 등이었습니다.

이 당시의 웹기술은 HTML, CSS, JavaScript와 같은 기초적인 웹 프론트엔드 기술들이 주를 이루었으며, 백엔드에서는 Perl, PHP, JSP 등의 서버사이드 스크립트 언어가 많이 사용되었습니다. 그러나 이 당시에는 아직 웹 개발에 필요한 기술들이 부족했고, 인터넷에 접속하기 위해 필요한 인프라와 속도도 많이 미흡했습니다.

따라서 이 당시에는 손쉽게 쇼핑몰을 만들기 어렵고, 웹 개발자들은 프로그래밍 언어와 서버, 데이터베이스 등 다양한 기술들을 전문적으로 습득해야 했습니다. 또한, 인터넷 사용자들도 웹에 대한 이해와 기술적인 능력이 부족해 쇼핑몰 등을 이용하기 어렵다는 문제가 있었습니다.

닷컴 버블 시기에 온라인 쇼핑몰을 만들기 위해서는 다음과 같은 기술들이 필요했습니다.

1. HTML/CSS: 웹페이지를 구성하기 위한 마크업 언어와 스타일 시트 언어입니다.
2. JavaScript: 클라이언트 측에서 웹페이지의 동적인 기능을 구현하기 위한 언어입니다.
3. 서버 측 스크립트 언어: PHP, ASP, JSP 등의 서버 측 스크립트 언어를 사용하여 서버 측에서 데이터를 처리하고 동적인 웹페이지를 생성할 수 있습니다.
4. 데이터베이스: 상품 정보, 주문 정보 등의 데이터를 저장하고 관리하기 위한 데이터베이스가 필요합니다.
5. 웹서버: 웹페이지를 서비스하기 위해 웹서버가 필요합니다.

그러나 이 당시에는 이러한 기술들을 다루는 개발자가 많지 않았으며, 이를 이용한 온라인 쇼핑몰 개발도 비교적 어려웠습니다. 또한, 인터넷 사용자들의 인터넷 연결 속도와 컴퓨터 사양이 현재와는 비교할 수 없을 만큼 느리고 낮았기 때문에, 대량의 이미지나 동영상 등의 다양한 콘텐츠를 이용한 온라인 쇼핑몰 개발이 어려웠습니다.

아마존이나 이베이의 문제 해결

닷컴 버블 시기에는 웹 개발자의 수가 많지 않았고, 그 중에서도 전문적인 경험이 있는 개발자들은 적었습니다. 이런 상황에서 아마존과 이베이는 다양한 전략으로 문제를 해결했습니다.

첫째, 아마존과 이베이는 인적 자원을 효과적으로 활용하기 위해 특정 툴과 플랫폼을 사용하였습니다. 이러한 툴과 플랫폼은 개발자들이 빠르게 웹사이트를 구축할 수 있도록 도와주었습니다.

둘째, 아마존과 이베이는 전문적인 개발자들과 함께 일하면서 기술적인 문제를 해결했습니다. 이들 회사는 다양한 분야에서 일하는 전문가들을 고용하여, 복잡한 기술적 문제를 해결하는데 도움을 받았습니다.

셋째, 아마존과 이베이는 다양한 형태의 파트너십을 맺으며 협력하였습니다. 이들 회사는 다른 회사나 개인 개발자들과 함께 일하면서 기술적인 문제를 해결하고, 새로운 아이디어를 얻기도 했습니다.

이러한 전략들을 통해 아마존과 이베이는 닷컴 버블 시기를 넘어서 글로벌 기업으로 성장할 수 있었습니다.

당시 아마존이 사용한 서버쪽 언어

닷컴 버블 시기의 아마존은 자사 웹사이트와 백엔드 시스템을 자바(Java)로 개발하였습니다. 당시 자바는 웹 개발에서 많이 사용되는 언어 중 하나였습니다.현재 아마존의 백엔드 시스템 언어는 여러 가지입니다. 주로 사용하는 언어는 자바(Java), C++, Python, Ruby 등이 있습니다. 이들 언어는 아마존의 다양한 서비스와 기술 스택에서 사용되며, 해당 서비스의 요구 사항에 따라 선택됩니다. 예를 들어, AWS Lambda 서비스는 서버리스 아키텍처를 위해 자바, C++, Python, Go, Ruby 등의 언어를 지원하고 있습니다.

한국 네이버의 등장

네이버는 1999년에 설립되어 2000년 초에 검색 엔진을 출시하였지만, 당시에는 아마존과 같은 해외 대형 쇼핑몰과 경쟁하거나 이를 모방하여 온라인 쇼핑몰을 운영하는 것이 아니라, 국내 사용자들에게 최적화된 검색 서비스를 제공함으로써 국내 시장에서 성장해나갔습니다. 네이버는 검색 결과의 정확성과 국내에서 제공되는 다양한 서비스들로 국내 검색 시장에서 점유율을 높이며 성장하였습니다.
닷컴 버블 시기에 네이버가 사용한 서버쪽 언어는 주로 C와 Perl이었습니다. 이 언어들은 당시 웹 개발에 많이 사용되었으며, 네이버의 검색 엔진과 웹 포털 개발에 사용되었습니다. 이외에도 PHP, Java, ASP 등 다양한 언어가 사용되었지만, C와 Perl이 네이버의 핵심 기술 스택으로 자리 잡았습니다.

현재 네이버는 여러 가지 서버쪽 기술을 사용하고 있습니다. 가장 대표적인 기술 중 하나는 자체 개발한 검색 엔진인 Naver Search입니다. 이 엔진은 C++로 개발되어 있으며, 매우 빠른 검색 성능을 제공합니다.

또한 네이버는 대용량 트래픽을 다루기 위해 많은 기술들을 사용합니다. 그 중 일부는 다음과 같습니다.

• Hadoop: 대규모 데이터 처리를 위한 분산 컴퓨팅 시스템
• Kafka: 대규모 실시간 데이터 스트리밍 플랫폼
• Cassandra: 분산형 NoSQL 데이터베이스
• Redis: 인 메모리 데이터 스토어
• Tomcat: 자바 웹 애플리케이션 서버

또한 최근에는 AI, 블록체인 등 다양한 분야의 기술도 연구하고 있습니다.

 

구글

닷컴 버블 시기인 1990년대 후반과 2000년대 초반에는 구글이 아직 크게 성장하지 않았으며, 인기 검색 엔진인 알타비스타(AltaVista)와 어사인트(Assist)가 인기를 끌고 있었습니다. 그러나 구글은 검색 결과 정확도를 높이기 위해 PageRank라는 알고리즘을 개발하고 이를 기반으로 검색 엔진을 개발하여 인기를 끌었습니다. 서버쪽 기술로는 Linux, Apache, MySQL, PHP (LAMP) 스택을 사용하여 웹 서버를 운영하였습니다.

현재 구글의 서버쪽 기술은 다양한 기술들이 사용되고 있습니다. 대표적으로는 다음과 같은 기술들이 있습니다:

1. Google Cloud Platform (GCP): 구글의 클라우드 컴퓨팅 플랫폼으로, 서버, 데이터베이스, 스토리지, 네트워킹, 머신러닝 등 다양한 서비스를 제공합니다.
2. Kubernetes: 컨테이너 오케스트레이션 도구로, 애플리케이션 배포, 확장, 관리 등을 자동화하여 효율적인 운영을 가능하게 합니다.
3. TensorFlow: 구글에서 개발한 오픈소스 머신러닝 프레임워크로, 이미지, 음성, 텍스트 등 다양한 데이터를 이용한 머신러닝 모델 학습이 가능합니다.
4. Bigtable: 분산 데이터베이스로, 대규모 데이터 처리와 분석이 가능합니다.
5. Spanner: 분산 데이터베이스로, 높은 가용성과 일관성을 제공하며, 전 세계적으로 분산되어 있는 데이터를 효과적으로 관리할 수 있습니다.
6. MapReduce: 대규모 데이터 처리를 위한 분산 컴퓨팅 프레임워크로, Hadoop에서 사용되는 기술입니다.
7. Borg: 구글에서 사용하는 컨테이너 오케스트레이션 시스템으로, Kubernetes의 전신이라고 할 수 있습니다.
8. Colossus: 분산 파일 시스템으로, 대용량 데이터를 효과적으로 저장하고 관리할 수 있습니다.
9. gRPC: 구글에서 개발한 오픈소스 RPC 프레임워크로, 서버와 클라이언트 간의 효율적인 통신을 지원합니다.

이 외에도 구글은 다양한 기술과 시스템을 사용하고 있으며, 그 중 일부는 공개되어 있습니다.

 

페이팔

닷컴 버블 시기에 페이팔은 웹상에서 안전하게 결제할 수 있는 인프라를 구축하기 위해 다양한 기술들을 활용했습니다. 이를 위해 당시 가장 최신 기술이었던 Java, J2EE, Apache, MySQL, 그리고 Perl 등을 사용했습니다. 이러한 기술들을 통해 페이팔은 안정적인 결제 인프라를 구축하여 닷컴 버블이 붕괴될 때도 꾸준한 성장을 이어나갔습니다.