FAE(Field Application Engineer)에 대한 이야기

FAE, Field Application Engineer 고객 관계와 엔지니어링 그 사이에서 밸런싱을 유지하는게 중요한 직무

Oct 28, 2024

Contents

마음으로 설득하기 , 고객 관계 형성 논리적으로 설득하기 , Engineering Reference

오늘은 제가 수행하고 있는 직무 FAE(Field Application Engineer)가 무엇인지, 그리고 이를 잘 수행하기 위해 어떤 노력들을 기울이고 있는지 이야기해보려고 합니다. 아마 이 글을 읽으신다면, 제가 왜 그토록 제 일과 외적인 시간인 평일 저녁/밤 , 주말 가릴거 없이 시간을 투자해서 여러분들과 좋은 관계를 형성하려고 노력하는지 조금이나마 이해가 되지 않을까 하네요.

우선 FAE가 생소하신 분들이 많으실거라 생각되어 우선 Tenstorrent 라는 기업의 공고부터 살펴보겠습니다. '''

Establish relationships with key customer engineering contacts and decision-makers

Technical engagement with customers from initial prospect to post-sales support.

Understand customer requirements, and deliver technical presentations, reports, documents, and technology demonstrations.

Support regional sales team in all sales and business development related activities.

Work closely with internal engineering teams to ensure that they are meeting the customers’ needs and be a conduit to the customer Gain a comprehensive understanding of customers' technical challenges and propose solutions that optimize both technical and business aspects. '''

5개의 Responsibilities 들을 읽어본 뒤 제가 해것한 직무 핵심은 다음과 같습니다.

잠재적인 고객을 도출하여, 관계를 형성하기

킥오프 미팅 첫 단계 부터 Sales 이후 단계까지 기술 측면으로 도움드리기.

고객의 니즈를 파악하고, 함께 문제 해결을 위해 고민하고 실행하기.

내부 제품 개발 팀과 고객 사이에서 가교 역할을 함으로써 니즈를 쉽게 풀어서 내부 제품 개발팀에게 전달하고 기술을 쉽게 풀어서 고객이 잘 활용할 수 있도록 전달하기

직무명을 그대로 해석한 바와 같이 Field Application 을 위해 Engineering 하는 역량이 핵심이라 생각되네요. 그럼 이 Field Application 그리고 Engineering 을 어떻게 잘 할 수 있을까요? 저는 Field Application 즉 고객과 관계 형성 그리고 Engineering 내부 제품 이해 및 Business 와 제품 Alignment 체킹 이라 생각합니다.

마음으로 설득하기 , 고객 관계 형성

우선 고객과 관계 형성에 대해 이야기해보겠습니다. 많이들 알고 계시는 세일즈에서 가장 중요시하는 '관계'를 어떻게하면 형성하고 고객에게 좋은 인상을 남길 수 있을까요? 저는 관계라 함은 정량적으로 고객사 OO명과 만나서 OO 통의 메일을 보냄. 과 같은 정량적인 형태보다 정성적으로 Rapport가 형성되는 것이 진정한 관계라는 철학을 가지고 있기에 이를 잘하는 사람들은 과연 어떻게할까 라는 생각이 들었습니다.

그래서 일단 유튜브에 검색해보니 다음 두 가지 영상이 눈에 띄더군요. EO 채널의 "How to Become Great at Startup SalesㅣPeter Ahn" , 애드 ED 채널의 "'파는 방법'을 배우세요 " 영상에서 이야기하는 사람들은 달랐지만 공통점이 있었습니다. "고객의 문제를 내 문제처럼 관점 그리고 제품에 대한 확신"

고객의 문제를 내 문제처럼 이라는 말은 고객이 어떤 문제를 겪고 있고, 이를 해결함으로써 얻게되는 long-term benefit까지를 담은 말이라 생각했습니다. 굳이 내가 왜 고객의 문제까지 해결해주어야해? 상품이 좋으면 알아서 고객이 찾지 않을까? 라는 생각을 당연하게 생각할 수 있습니다.

하지만, 이 경우는 현재 전세계를 흔들고 있는 엔비디아의 지금의 경우에만 해당하지 않을까 하는 생각입니다. 즉, 이미 충분한 가치들이 입증되어 수요가 넘치는 제품들에 해당한다는 말이죠. 반대로 생각해보면 엔비디아의 아성을 넘보는 여러 하드웨어 업체들이 있을텐데요. 이 하드웨어 업체들 또한 성능이 우수할 겁니다. 하지만, 고객에게 아직 어필되지 않아 탄탄한 레퍼런스와 고객층을 가진 엔비디아에 비해서 아직까지 큰 활약을 보일 수 없는거죠. 큰 차이는 무엇일까요? 바로 고객과의 신뢰라고 생각합니다.

엔비디아는 초기 시절부터 그래픽 카드를 만들며, 고객과의 꾸준한 신뢰를 쌓아왔고 그 결실들을 지금 맺어 황금기를 맞고 있는거죠. 그럼 이 엔비디아는 어떻게 고객과의 신뢰를 쌓아왔을까요? 방금 언급한 바와 같이 고객의 문제를 내 문제처럼 여기면서 고객의 문제를 해결하며 신뢰를 쌓아왔습니다. 그러면서 자연스레 시장의 회의적인 시각 그리고 시장의 니즈를 파악하고 alignment 를 하게 된거죠.(이 과정이 궁금하신 분들을 위해 재밌는 영상링크를 첨부해두겠습니다.)

결국 고객에게 일방적으로 판매를 하려는게 아닌, 쌍방향으로 고객에게 먼저 다가가서 이해하려고하고 가치를 제공하려고 하는 giver 특성이 핵심이라고 할 수 있겠습니다. 그럼 고객을 파악하기 위해서는 어떤식으로 접근하면 좋을까 라는 의문이 지금쯤 들 수 있겠는데요. 아까 언급한 애드 ED 영상에 나오는 프레임을 적용해보겠습니다. 관계를 잘 형성하고 잘 설득하는 사람들이 활용하는 프레임에 대해 소개합니다. "그들의 가장 큰 욕망 두려움 장애물 이 감정들을 답하고 해소하라" 짐 애드워드라는 세일즈 전문가가 이야기한 프레임 입니다.

이 프레임을 제 상황에 한 번 적용해보자면 다음과 같겠네요.

‘’’

두려움 - 분석을 위해 DB 공부도 해야한다. 효율적인 쿼리를 위해 쿼리 공부도 해야한다. 또한 GPU 대비 상대적으로 저렴한 CPU , RAM을 업그레이드만 하면 될 거 같지만, 이 자원들을 효율적으로 활용하기 위한 엔지니어링 기술을 추가로 공부해야한다.

제거 - Hardware & Software co-designed architecture CXL 을 통해 쉽고 간편하게 대용량 데이터 분석을 한다.

설명 - 무어의법칙 한계라는 말이 많이 들리는 요즘 비싼 GPU 때문에 낭비되고 있는 데이터 분석의 시간들 CXL 을 활용해서 낭비되는 시간 및 자원을 최적화해야합니다.

‘’’

논리적으로 설득하기 , Engineering

그럼 이렇게 CXL을 두려움 제거할 수 있는 도구 즉 , 제품으로써 제가 이야기할 수 있는 근거들은 무엇일까요? 바로 FAE의 E 인 Engineering 에 대해 이야기 해보겠습니다.

SQlite 와 유사하게 Embedded database 로 이목을 끌고 있는 Duckdb의 핵심인 Morsel parallism, parquet 그리고 CXL 에 대해 이야기해보겠습니다.

1. Compute Express Link (CXL)

CXL은 CPU와 메모리, 그리고 GPU나 FPGA와 같은 기타 가속기 간의 고속, 저지연 통신을 가능하게 하는 인터페이스 표준입니다. 이는 특히 여러 개의 코어가 있는 시스템에서, 각 코어가 메모리에 빠르고 효율적으로 접근할 수 있어 유용합니다.

CXL을 통해 여러 코어가 공유 메모리에 직접 접근할 수 있어, 데이터 전송에 소요되는 시간을 줄이고 각 코어에 데이터를 중복으로 로드해야 하는 부담을 완화합니다.

DuckDB와의 관계: DuckDB의 morsel 병렬 처리 알고리즘은 CXL을 통해 여러 코어 및 이종 프로세서(CPU, GPU 등)에 morsel을 더 효율적으로 공유할 수 있어, 처리 속도를 가속화하고 메모리 병목 현상을 줄일 수 있습니다.

2. 다중 코어 아키텍처

다중 코어 아키텍처는 단일 시스템에 수십 또는 수백 개의 코어가 존재하여 대규모 병렬 처리를 효과적으로 수행할 수 있도록 설계되었습니다.

Morsel 병렬 처리와의 관계: DuckDB의 morsel 병렬 처리는 각 코어에 작은 데이터 조각(morsel)을 분배해 모든 코어가 적극적으로 활용되도록 합니다. 특히 데이터 처리 작업이 고도로 병렬화될 때 이러한 구조는 작업 속도를 크게 향상시킵니다.

CXL과의 관계: CXL은 여러 코어가 공유 데이터를 메모리 병목 현상 없이 접근할 수 있는 대역폭을 제공하여, 대규모 병렬 작업에서 메모리가 병목이 되는 것을 방지합니다.

3. Parquet의 컬럼 저장 방식

Parquet은 데이터를 컬럼 방식으로 저장하여, 소수의 컬럼만 필요로 하는 분석 쿼리에 효율적입니다. 컬럼 저장 방식은 필요한 데이터만 읽어 들이므로 입출력(I/O)을 줄일 수 있고, 관련된 데이터를 함께 저장해 캐시 효율도 높입니다.

DuckDB와의 관계: DuckDB는 Parquet 파일의 컬럼 형식을 직접 활용할 수 있어 데이터 변환이 필요하지 않아 시간과 컴퓨팅 자원을 절약할 수 있습니다. 이 컬럼 기반 저장 방식은 morsel 병렬 처리와 잘 맞아 떨어지며, DuckDB는 컬럼을 morsel로 나누어 각 코어에서 병렬 처리할 수 있습니다.

CXL 및 다중 코어 아키텍처와의 관계: Parquet에 저장된 대규모 데이터셋에 대해 다중 코어 시스템과 CXL은 각 코어가 다른 컬럼이나 데이터 조각을 동시에 처리할 수 있도록 하여, 데이터 로딩에 따른 병목 현상을 최소화합니다.

최적화된 시스템에서의 통합 작동 방식

최적화된 데이터 처리 시스템에서는:

DuckDB의 morsel 병렬 처리가 Parquet 데이터를 morsel로 분할하여 병렬 처리합니다.

다중 코어 아키텍처는 각 코어가 다른 morsel을 처리해 성능을 확장시킵니다.

CXL은 각 코어가 공유 데이터를 지연 없이 접근할 수 있도록 하여 시스템을 더욱 효율적으로 만듭니다. 특히 대규모 데이터 전송을 필요로 하는 워크로드에서 이러한 효과는 매우 유리합니다.

즉, CXL, 다중 코어 처리, morsel 병렬 처리, 그리고 Parquet 저장 아키텍처의 조합은 실시간 분석 및 대규모 데이터 작업에서 성능과 자원 최적화를 극대화하는 매우 스케일러블하고 효율적인 데이터 처리 환경을 만들어 줍니다.

이처럼, 고객들이 많이 활용하는 도구에서 제품이 어떤 가치를 제공할 수 있을지를 추상적인 레벨에서 이야기하며 고객 문제와 제품의 특성 alignment 를하고, 점진적으로 엔지니어링 가치를 제공하는거죠. Duckdb 뿐만아니라, 많이들 활용하고 계시는 RocksDB , Redis 또한 CXL과 연이 깊은데요. 이번 Open Compute Project 컨퍼런스에서 이를 다루었습니다. 이 레퍼런스와 영상을 첨부해둘테니, 관심있는 분들은 한 번 살펴보셔도 좋을 것 같네요.

이번 게시물에서는 제가 FAE 직무를 잘 수행하기 위해 어떤 노력을 기울이고 있는지 Field Application 그리고 Engineering 측면으로 이야기해보았습니다. 고객에게 어떻게 가치를 제공하며 관계를 형성할 것인가가 핵심인 Field Application 그리고 그 가치의 근거가 되는 Engineering 는 어떻게 이야기를 하는지에 대해 알아보았습니다. 다소 생소한 직무이다 보니, 다들 의아하신 점이 많으셨을텐데 본 글을 통해 여러분과 한 층 가까워 지는 시간이 되었으면 하네요.

Reference

Leis, Viktor, et al. "Morsel-driven parallelism: a NUMA-aware query evaluation framework for the many-core age." Proceedings of the 2014 ACM SIGMOD international conference on Management of data. 2014.