<div id="readability-page-1" class="page"><div>
                <div id="SE-076c5e4c-88b8-4da3-86c7-eb294a2b87f4">
                                    <p id="SE-7b7e9086-46f2-4400-b836-af1a389561c3"><span id="SE-29667ff8-d4bb-457e-b7cc-09f5436ad6c6">안녕하세요 멍개입니다.</span></p>
<p id="SE-30c47652-dd92-42a2-9c19-100bae028ea6"><span id="SE-99bb2d44-0dbc-469d-a559-7241645590f3">​</span></p>
<p id="SE-092cdad5-e6f4-4899-8980-b984173c1b80"><span id="SE-33e103fe-d37c-4b97-a175-a5aae11a3513">최근에 qwen3.8이 공개되었습니다. </span></p>
<p id="SE-c94cfe33-cb79-45c6-af8a-6e17e3d35cea"><span id="SE-018e9dcb-509b-41a1-9a9b-c921a957520a">​</span></p>
<p id="SE-04252c58-c39e-4fe5-aa15-a7e7fa99f2dd"><span id="SE-eda370b3-a1c9-4887-a8f5-48480cc23002">qwen3.8 성능을 좀 테스트해보고자 에이전트 기반 브라우저 도구인 aside를 통해 한가지 실험을 해봤습니다.</span></p>
<p id="SE-88750ebf-1c91-4952-9daf-fdd5f210fc08"><span id="SE-56cc54b6-a256-40b8-952f-a36ca39ceecd">​</span></p>
<p id="SE-064dda13-9ab5-4dc7-bd4a-df7aecd3da73"><span id="SE-075ef44a-15f2-4c7e-b6a6-1b95078fed73">테스트 환경은  기기는 </span></p>
<p id="SE-6b31ff98-951a-453f-9d75-575ef244f4e0"><span id="SE-2d53ca05-b617-459a-bfb2-f907c2cd7389">맥북 m4 pro이며 메모리 48Gb 입니다.</span></p>
<p id="SE-d15ca8c3-7c14-4c72-95f1-d7788e08dde2"><span id="SE-bc620b9c-0092-46be-9a5b-fb182ece6e00">​</span></p>
<p id="SE-70a9d4d3-437c-47df-9a94-2dcc90b7bc0a"><span id="SE-468f5f12-7456-4e2f-b348-1af0dce72f0b">qwen3.8은 llama.cpp를 이용하여 구동했습니다. ollama를 사용하지 않은 이유는 aside나 opencode와 같은 도구와 연동할 때 tool calling이 정상적으로 이루어지지 않거나 /v1/message와 같은 API 호출을 정상적으로 하지 못하기 때문입니다.</span></p>
<p id="SE-ac4b1156-4cd0-42a6-b326-c2016fc3bd48"><span id="SE-1a5dc706-9b28-424d-a13d-cc9859751a2a">​</span></p>
<p id="SE-3c486127-b508-4613-9a6b-4bf72611dbbb"><span id="SE-8186bf1a-cb60-43c3-a6ca-c3ed776a2865">외부 도구와 연동될 땐 ollama보다 llama.cpp가 호환성 측면에서 더 좋은 모습이 보여지고 있습니다.</span></p>

                            </div>                <div id="SE-27e5e6f0-3a43-4096-a17f-3e4f17fe7e6a">
                                    <p>$ llama server -hf ggml-org/Qwen3.8-27B-GGUF:Q4_K_M \
  -c 65536 \
  --parallel 1</p>
                                </div>                                
                <div id="SE-0e8a106b-590c-4e12-82af-91c077a36edd">
                                    <p id="SE-bfe4c353-5950-48e3-a5ba-68deabfd7084"><span id="SE-4713ec1a-d668-4d88-8249-43f92ee0acc5">​</span></p>
<p id="SE-57d65ee3-f01b-4c3c-8760-773821db3c7a"><span id="SE-b265c3a2-ebf5-4c4b-9c06-a9cdcedc2c44">그리고 aside에서 custom provider 모델을 추가해주었습니다.</span></p>

                            </div>                <div id="SE-9c7c4b73-869b-44c3-bd92-f2cb3e9dfa44">
                                <p><a href="#" onclick="return false;" data-linktype="img" data-linkdata="{&quot;id&quot; : &quot;SE-9c7c4b73-869b-44c3-bd92-f2cb3e9dfa44&quot;, &quot;src&quot; : &quot;https://mblogthumb-phinf.pstatic.net/MjAyNjA4MjhfMjUg/MDAxNzg3ODcyMTg5Nzg0.vUKKgdLzH6ng2WxcT4oxCcdZbovPcNTdN7L1S2XVyQEg.zSY_hfwJbIoPxBU7M4SdO7vvGxUWiln-QTpcm4x9fIwg.PNG/%EC%8A%A4%ED%81%AC%EB%A6%B0%EC%83%B7_2026-08-28_%EC%98%A4%EC%A0%84_8.09.46.png&quot;, &quot;originalWidth&quot; : &quot;1687&quot;, &quot;originalHeight&quot; : &quot;1354&quot;, &quot;linkUse&quot; : &quot;false&quot;, &quot;link&quot; : &quot;&quot;, &quot;fileSize&quot;: &quot;444467&quot; }">
                                        <img src="https://mblogthumb-phinf.pstatic.net/MjAyNjA4MjhfMjUg/MDAxNzg3ODcyMTg5Nzg0.vUKKgdLzH6ng2WxcT4oxCcdZbovPcNTdN7L1S2XVyQEg.zSY_hfwJbIoPxBU7M4SdO7vvGxUWiln-QTpcm4x9fIwg.PNG/%EC%8A%A4%ED%81%AC%EB%A6%B0%EC%83%B7_2026-08-28_%EC%98%A4%EC%A0%84_8.09.46.png?type=w800" data-width="693" data-height="556" alt="">
                                    </a>
                                </p>
                        </div>
                <div id="SE-f125b01d-b934-41ae-898c-75e200dc9777">
                                    <p>{
  "providers": {
    "llama.cpp": {
      "baseUrl": "http://localhost:8080/v1",
      "api": "openai-completions",
      "authHeader": true,
      "models": [
        {
          "id": "ggml-org/Qwen3.8-27B-GGUF:Q4_K_M",
          "name": "Qwen3.8-27B",
          "reasoning": false,
          "input": [
            "text"
          ],
          "contextWindow": 65536,
          "maxTokens": 32768
        }
      ]
    }
  }
}</p>
                                </div>                <div id="SE-4a7c5f0e-f800-460b-8475-e7cd8ce2230c">
                            <p id="SE-c2718ff7-1239-4e2b-8fbc-8d2676c4c137"><span id="SE-1f4a892d-f548-410d-8505-7b5bc66d5b50">긱 뉴스에서 제목, 링크 설명 부분을 추출해 달라고 했습니다. 결과론 적으로는 정상적으로 추출을 하였습니다. </span></p>
                        </div>                <div id="SE-48d7c328-79b0-4502-a969-b735fe4c515a">
                                <p><a href="#" onclick="return false;" data-linktype="img" data-linkdata="{&quot;id&quot; : &quot;SE-48d7c328-79b0-4502-a969-b735fe4c515a&quot;, &quot;src&quot; : &quot;https://mblogthumb-phinf.pstatic.net/MjAyNjA4MjhfMTYw/MDAxNzg3ODcyMTcyNDc4._PC5ec8Kwb7BwYdcsXgCMG_FJiNMhq-HFwVvCsC8i34g.PYyx7lPZrUlg_r-iaHJ7NbsFD_P6F2hfr1j-Nv8EAHMg.PNG/%EC%8A%A4%ED%81%AC%EB%A6%B0%EC%83%B7_2026-08-28_%EC%98%A4%EC%A0%84_8.05.54.png&quot;, &quot;originalWidth&quot; : &quot;1687&quot;, &quot;originalHeight&quot; : &quot;1354&quot;, &quot;linkUse&quot; : &quot;false&quot;, &quot;link&quot; : &quot;&quot;, &quot;fileSize&quot;: &quot;698439&quot; }">
                                        <img src="https://mblogthumb-phinf.pstatic.net/MjAyNjA4MjhfMTYw/MDAxNzg3ODcyMTcyNDc4._PC5ec8Kwb7BwYdcsXgCMG_FJiNMhq-HFwVvCsC8i34g.PYyx7lPZrUlg_r-iaHJ7NbsFD_P6F2hfr1j-Nv8EAHMg.PNG/%EC%8A%A4%ED%81%AC%EB%A6%B0%EC%83%B7_2026-08-28_%EC%98%A4%EC%A0%84_8.05.54.png?type=w800" data-width="693" data-height="556" alt="">
                                    </a>
                                </p>
                        </div>
                <div id="SE-dc36d9bd-76dc-4721-9b88-b282d6979341">
                            <p id="SE-eec4c3e5-fb31-41fe-8661-076ab65028a6"><span id="SE-e040c472-cb57-47ef-8af3-1fc05b7ba1b3">하지만 작업 과정을 보면 설명을 추출하는 부분에서 긱 뉴스에서는 ...으로 뒷 부분이 생략되기 때문에 이를 가져오기 위한 시도를 하는데 계속 실패하여 답변이 지연되고 있습니다. 그래서 생략된 부분 그대로 추출을 하라고 다시 지시를 하였고 즉시 결과를 반환합니다.</span></p>
                        </div>                <div id="SE-42fe90bf-479f-41af-8ab4-fa2fd28e1d0e">
                                <p><a href="#" onclick="return false;" data-linktype="img" data-linkdata="{&quot;id&quot; : &quot;SE-42fe90bf-479f-41af-8ab4-fa2fd28e1d0e&quot;, &quot;src&quot; : &quot;https://mblogthumb-phinf.pstatic.net/MjAyNjA4MjhfMTQz/MDAxNzg3ODcyMjYzMjkz.IJVyLlf2u-x8xd0AfeS4ZDQS-wBKeR8VjdMoycVSs0Eg.9O7abqwPDSFztMRr0ZdIUq4s1l8iM7NMaD2uLbdPWhMg.PNG/%EC%8A%A4%ED%81%AC%EB%A6%B0%EC%83%B7_2026-08-28_%EC%98%A4%EC%A0%84_8.10.59.png&quot;, &quot;originalWidth&quot; : &quot;2001&quot;, &quot;originalHeight&quot; : &quot;1416&quot;, &quot;linkUse&quot; : &quot;false&quot;, &quot;link&quot; : &quot;&quot;, &quot;fileSize&quot;: &quot;488337&quot; }">
                                        <img src="https://mblogthumb-phinf.pstatic.net/MjAyNjA4MjhfMTQz/MDAxNzg3ODcyMjYzMjkz.IJVyLlf2u-x8xd0AfeS4ZDQS-wBKeR8VjdMoycVSs0Eg.9O7abqwPDSFztMRr0ZdIUq4s1l8iM7NMaD2uLbdPWhMg.PNG/%EC%8A%A4%ED%81%AC%EB%A6%B0%EC%83%B7_2026-08-28_%EC%98%A4%EC%A0%84_8.10.59.png?type=w800" data-width="693" data-height="490" alt="">
                                    </a>
                                </p>
                        </div>
                <div id="SE-1c7a0c91-5cf8-419a-9ab9-76636261bf7f">
                                    <p id="SE-fdc66f89-da2b-4d1c-99e2-0ea02a3c0361"><span id="SE-fad1c05b-ee4f-4ab1-a372-2e130724d955">일단 기본적인 파싱에 대해서는 큰 문제없이 수행되는 모습을 볼 수 있습니다.</span></p>
<p id="SE-db64fa5d-c2aa-4a02-9bca-96219465c1af"><span id="SE-975a2266-1899-4d8a-bf32-ddf514aea850">​</span></p>
<p id="SE-8f6e8b7f-3b46-4c0f-86c1-d4f5f02b8674"><span id="SE-17422641-a97b-48b8-ab66-6a41fdcc01c6">작업이 진행된느 동안 점유된 메모리는 약 36~39Gb이며, llama.cpp에서 사용된 메모리는 약 24~27Gb가 됩니다.</span></p>
<p id="SE-7347d791-6ca8-4c88-a4b5-5089f258fab1"><span id="SE-cb749475-ff61-4ccb-9c9e-054ac65a0ec4">​</span></p>
<p id="SE-3056dfb1-c70b-4b20-8c64-d5e10b09ce0b"><span id="SE-e8da6914-5a4d-4a22-8d99-4ff9dfe3e2e3">파싱 관련 작업으로 간단한 데이터 추출이나 요약정도는 큰 문제없이 수행할 수 있어 보입니다.</span></p>
<p id="SE-9fcd0f39-66b0-461a-bec9-6ba9ab533555"><span id="SE-02a67a3b-dc98-4b20-a848-f11cf4b7e1d3">​</span></p>
<p id="SE-fde45ebe-abf6-496d-8ddb-33142cee504e"><span id="SE-02a4c3a8-4610-417c-9f68-3f8170b51393">다음은 llama.cpp의 최종 로그 모습입니다.</span></p>

                            </div>                <div id="SE-9c7a62c0-f737-4248-af95-2656fecf94ee">
                                <p><a href="#" onclick="return false;" data-linktype="img" data-linkdata="{&quot;id&quot; : &quot;SE-9c7a62c0-f737-4248-af95-2656fecf94ee&quot;, &quot;src&quot; : &quot;https://mblogthumb-phinf.pstatic.net/MjAyNjA4MjhfMjcx/MDAxNzg3ODcyNTYyOTkz.87PxFBYBpIKGDAoZBN4e04rV-abEZG0RNur_S2O7ywkg.arVgwkervEHlIRJ4sC6emm8QEVcGJ_DcCIkIIBZiMjUg.PNG/%EC%8A%A4%ED%81%AC%EB%A6%B0%EC%83%B7_2026-08-28_%EC%98%A4%EC%A0%84_8.16.00.png&quot;, &quot;originalWidth&quot; : &quot;1426&quot;, &quot;originalHeight&quot; : &quot;1367&quot;, &quot;linkUse&quot; : &quot;false&quot;, &quot;link&quot; : &quot;&quot;, &quot;fileSize&quot;: &quot;3148349&quot; }">
                                        <img src="https://mblogthumb-phinf.pstatic.net/MjAyNjA4MjhfMjcx/MDAxNzg3ODcyNTYyOTkz.87PxFBYBpIKGDAoZBN4e04rV-abEZG0RNur_S2O7ywkg.arVgwkervEHlIRJ4sC6emm8QEVcGJ_DcCIkIIBZiMjUg.PNG/%EC%8A%A4%ED%81%AC%EB%A6%B0%EC%83%B7_2026-08-28_%EC%98%A4%EC%A0%84_8.16.00.png?type=w800" data-width="693" data-height="664" alt="">
                                    </a>
                                </p>
                        </div>
                                <div id="SE-0484bc21-a83c-402f-96be-90697bdc05f0">
                                <p><a href="#" onclick="return false;" data-linktype="img" data-linkdata="{&quot;id&quot; : &quot;SE-0484bc21-a83c-402f-96be-90697bdc05f0&quot;, &quot;src&quot; : &quot;https://mblogthumb-phinf.pstatic.net/MjAyNjA4MjhfOTMg/MDAxNzg3ODc1MDM3MDI3.Z2jCVdby4en0Q5KNlumrkwKm2xRy14uVKW2JPytltI8g.1M7jicp7HO57h5onsMmwdra-_8eJhMZsW27OWHHrPCwg.PNG/%EC%8A%A4%ED%81%AC%EB%A6%B0%EC%83%B7_2026-08-28_%EC%98%A4%EC%A0%84_8.56.40.png&quot;, &quot;originalWidth&quot; : &quot;2430&quot;, &quot;originalHeight&quot; : &quot;1533&quot;, &quot;linkUse&quot; : &quot;false&quot;, &quot;link&quot; : &quot;&quot;, &quot;fileSize&quot;: &quot;940037&quot; }">
                                        <img src="https://mblogthumb-phinf.pstatic.net/MjAyNjA4MjhfOTMg/MDAxNzg3ODc1MDM3MDI3.Z2jCVdby4en0Q5KNlumrkwKm2xRy14uVKW2JPytltI8g.1M7jicp7HO57h5onsMmwdra-_8eJhMZsW27OWHHrPCwg.PNG/%EC%8A%A4%ED%81%AC%EB%A6%B0%EC%83%B7_2026-08-28_%EC%98%A4%EC%A0%84_8.56.40.png?type=w800" data-width="693" data-height="437" alt="">
                                    </a>
                                </p>
                        </div>
                <div id="SE-ff05c98f-ceba-4e45-b65f-ac77cf1d41e3">
                            <p id="SE-daed0112-44a4-48e9-9a8c-94f04888a97c"><span id="SE-829d7ec5-9952-4492-a798-8f4ca2c83e71">문서를 아직 읽지 않아서 어느정도 정확도를 가지고 있는지 모르겠지만... 요약을 잘 해주지 않았을까 싶습니다</span></p>
                        </div>                <div id="SE-41793088-17f5-4366-b60e-3a4d8bdd3dbe">
                                    <p>글 전체를 읽어서 정리했습니다.

## 요약: "Why Google Stores Billions of Lines of Code in a Single Repository"
*Rachel Potvin &amp; Josh Levenberg, CACM 2016*

**핵심**: 구글은 1999년부터(당시 CVS → Perforce, 현재 자체 시스템 Piper) 수백만 라인급 코드를 전부 **단일 저장소(monorepo)**로 관리해 왔고, 100억 개 파일급 규모까지 확장 가능한 것을 이 글이 증명합니다.

**규모**
- 약 10억 개 파일, 커밋 3,500만 건, 86TB, 코드가 20억 줄 (유니크 소스 파일 900만 개)
- 개발자 25,000명 이상이 사용 (구글 개발자의 95%), 하루에 인간 커밋 16,000건 + 자동화 커밋 24,000건, 피크 시 쿼리 80만 QPS

**주요 기술**
- **Piper**: 자체 개발 VCS. Bigtable/Spanner 기반, 전 세계 10개 데이터센터에 분산, Paxos로 일관성 보장, 파일 단위 접근 제어(ACL)와 감사 로그 제공
- **CitC (Clients in the Cloud)**: FUSE 기반 클라우드 워크스페이스. 저장소 전체를 클론할 필요 없이 수정한 파일만 저장 (평균 10개 미만 파일), 리뷰 승인 시 자동 커밋, 머신 이동 자유
- **Trunk-based development**: 모든 사람이 mainline 헤드에서 작업하고, 오래된 브랜치는 사실상 금지. 릴리스 브랜치는 head에서 잘라내고 cherry-pick만 추가

**장점**
- 단일 source of truth, 코드의 광범위한 공유/재사용
- "다이아몬드 의존성" 문제 해소 (라이브러리 버전 충돌이 구조적으로 없음)
- **원자적 변경**: 수천 개 파일을 건드리는 리네임/리팩토링을 커밋 하나로
- 대규모 코드베이스 현대화 (Rosie, Refaster, ClangMR 등) — 예: 컴파일러 팀이 전사적으로 GC CPU 50%+ 절감
- 팀 경계가 유동적이고, 코드 소유권을 유연하게 이동 가능

**비용과 단점**
- 개발/실행 도구에 대한 막대한 투자 (IDE 플러그인, 코드 인덱싱, 빌드/테스트 인프라)
- 불필요한 의존성 증가와 코드 탐색 어려움 → Clipper 같은 정리 도구, API 기본 가시성을 "private"으로(2011년~)
- 코드 헬스 유지에 지속적인 투자가 필요

**왜 Git이 아닌가**
- Git의 "clone = 전체 복사" 모델은 초대형 저장소와 양립 불가. 쓰려면 수천 개 저장소로 분할해야 하는데(안드로이드만 800개 이상), 그건 구글 문화·워크플로우와 충돌
- 대신 Mercurial과 협업해 DVCS 스타일 워크플로우 실험 중

**결론**: monorepo는 구글처럼 오픈하고 협업이 강한 문화의 조직에만 적합한 전략입니다. 투자 비용은 크지만, 그 규모에서 성공적으로 확장 가능한 모델이라는 것을 보여줍니다.</p>
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삽질하는 멍개씨

안녕하세요 멍개입니다. 최근에 qwen3.8이 공개되었습니다. qwen3.8 성능을 좀 테스트해보고자 에이전트 기반 브라우저 도구인 aside를 통해 한가지 실험을 해봤습니다. 테스트 환경은 기기는 맥북 m4 pro이며 메모리 48Gb 입니다. qwen3.8은 llama.cpp를 이용하여 구동했습니다. ollama를 사용하지 않은 이유는 aside나 opencode와 같은 도구와 연동할 때 tool calling이 정상적으로 이루어지지 않거나 /v1/message와 같은 API 호출을 정상적으로 하지 못하기 때문입니다. 외부 도구와 연동될 땐 ollama보다 llama.cpp가 호환성 측면에서 더 좋은 모습이 보여지고 있습니다. https://huggingface.co/ggml-org/Qwen3.8-27B-GGUF 그리고 aside에서.......

aside와 qwen3.8 27b 연동 테스트

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