제 깃헙블로그 https://heelog.github.io/about/ 에서 동시에 포스팅을 진행하고 있습니다.개발 관련 글을 보기에는 블로그를 통하시는 것이 더 좋습니다!안드로이드에서 색상을 표현할 때는 #AARRGGBB 형태로 표현한다. 앞의 AA 자리에 16진수를 이용하여 투명도를 표현해줄 수 있다. 범위는 0~255이다.0%~100% 투명도 값  100% — FF99% — FC98% — FA97% — F796% — F595% — F294% — F093% — ED92% — EB91% — E890% — E689% — E388% — E087% — DE86% — DB85% — D984% — D683% — D482% — D181% — CF80% — CC79% — C978% — C777% — C476% — C275% — BF74% — BD73% — BA72% — B871% — B570% — B369% — B068% — AD67% — AB66% — A865% — A664% — A363% — A162% — 9E61% — 9C60% — 9959% — 9657% — 9456% — 9156% — 8F55% — 8C54% — 8A53% — 8752% — 8551% — 8250% — 8049% — 7D48% — 7A47% — 7846% — 7545% — 7344% — 7043% — 6E42% — 6B41% — 6940% — 6639% — 6338% — 6137% — 5E36% — 5C35% — 5934% — 5733% — 5432% — 5231% — 4F30% — 4D28% — 4A28% — 4727% — 4526% — 4225% — 4024% — 3D23% — 3B22% — 3821% — 3620% — 3319% — 3018% — 2E17% — 2B16% — 2915% — 2614% — 2413% — 2112% — 1F11% — 1C10% — 1A9% — 178% — 147% — 126% — 0F5% — 0D4% — 0A3% — 082% — 051% — 030% — 00참고한 블로그: 커피한잔의 여유와 코딩#트레바리 #개발자 #안드로이드 #앱개발 #인사이트 #경험공유 #꿀팁

유저 반응을 볼 때가 즐겁다는 프론트엔드 엔지니어 인턴 Mino조이에서 소프트웨어 엔지니어 인턴으로 살아간다는 것이 어떤지 궁금해 하시는 분들이 많아 4개월차 소프트웨어 엔지니어 인턴 미노(본명 천민호)를 Zoyiful Talk 첫 번째 주자로 모셨습니다.ZOYI: 미노 안녕하세요! 인턴으로 조인하신지 벌써 4개월이 지나셨다면서요. 우선 간단한 소개부터 해주세요. 회사에서 무슨 일을 하고 있나요?MINO: 안녕하세요, 채널(Channel)이라는 조이 신규 서비스를 개발하고 있는 엔지니어 미노입니다. 채널은 소비자와 커머스 기업을 연결해주는 소통 창구 같은 서비스인데요, 저는 그 중에 웹 프론트엔드를 개발하고 있습니다.ZOYI: 프론트엔드가 뭔가요? 좀 더 설명해 주세요.MINO: 프론트엔드는 흔히 ‘웹 개발자’라 하는데요, 웹이나 앱에서 서비스 이용자가 경험하는 부분을 개발합니다. 이용자에게 더 좋은 시각적 효과를 주고, 더 편리한 경험을 제공하기 위해 기술을 이용하죠. 이를 구현하기 위해 자바스크립트라는 언어를 사용하고, react.js를 프레임워크로 사용하고 있습니다.ZOYI: 원래부터 프론트 개발을 많이 하셨었나요?MINO: 프론트엔드는 HTML 작성할 수 있는 정도? 아니면 레일즈로 간단한 홈페이지 게시판 만드는 정도였어요. 자바스크립트는 조이에서 처음 배워봤고요.사실 개발 시작한 것 자체가 작년 9–10월이니 이제 반 년 좀 넘었네요. 코딩은 2년 전부터 시작했었는데 거의 알고리즘 공부가 위주였고 최근에야 제대로 개발을 한 것 같아요ZOYI: 조이에는 어떻게 조인하게 되신 거예요?MINO: 대학 개발 동아리 회장을 할 당시 대회 후원사가 필요해서 레드(CEO)한테 컨택한 적이 있거든요. 후원을 받고 나서 레드의 권유로 회사에 한 번 놀러왔는데, 사무실이 생각보다 좋더라고요. (웃음)스타트업 하면 좁은 공간에 다닥다닥 붙어있는 모습을 생각했었는데… 깔끔한 공간이 인상깊었어요.높은 천장과 통유리 채광을 자랑하는 조이 사무실에 반했다고 합니다.ZOYI: ㅎㅎㅎ 직접 일해보니 어때요? 실제로도 깨끗하던가요?MINO: 레드의 책상이 좀 더럽긴 하지만…은 농담이고요, 실제로 일해보니 더 좋은 것 같아요. 책상도 넓고… 제가 이렇게 하얀 느낌을 좋아하거든요.ZOYI: 조이에서의 4개월을 지내보니 어때요?MINO: 음… 4개월 지나고 나니, 이제야 내가 뭘 모르고 뭐가 부족한지를 알 수 있게 된 것 같아요. 잘한다고 말하긴 아직 부끄럽지만, 적어도 구글링으로 뭘 찾아야 할지는 알 수 있게 됐어요.ZOYI: 안해본 것들을 했잖아요, 주로 어떻게 습득을 했어요?MINO: 사람마다 좀 다를 수 있는데 저는 그냥 시간 날때마다 조이 오픈소스 프로젝트들을 하나하나 열어보면서 이게 어떻게 동작하나를 봤어요. 그래도 모르면 물어보면서 Follow up 받고… 동료들한테 부담없이 물어볼 수 있어서 좋았어요. 촉진제같은 역할을 해 준 것 같아요.한 번은, 전혀 새로운 분야이고 처음 접해보는 언어를 다루는 거라 익숙치 못해 하루종일 구글링을 한 적이 있어요. 그런데도 오늘 커밋 했냐, 뭐했냐 이런 얘기가 없고… 당신의 성장을 그냥 지켜보겠다는 태도인 거예요. 처음엔 익숙하지가 않았는데, 그런 분위기 덕분에 결과적으로 리서치를 잘 하고 일을 성공적으로 마무리 할 수 있었어요.ZOYI: 동료들과 교류가 많은 편인가요?저는 프론트엔드를 하다보니 주로 개발팀 멤버들과 많은 시간을 보내는데요, 업무 외적으로도 되게 재미있어서 친하게 지낼 수 도 있고 그래요. 꾸준히 소통하려 하는 게 느껴져요. 나를 막연히 6개월 후 나가는 인턴이 아니라, 함께 성장해 가는 동료로 생각하고 있구나. 하는 기분이 들죠.ZOYI: 푸스볼 중독이라는데?MINO: 푸스볼도 ZOYI에서 처음 배웠는데, 이건 정말, 최고의 레져인 것 같습니다 (목소리 톤 올라감). 가격 대비 효율이 최고예요. 하루 한 번 이상 꼭 하고 있습니다.10분만 해도 맥박이 빨라진다는 엄연한 스포츠, 푸스볼ZOYI: 본인의 푸스볼 랭킹은?MINO: 글쎄요, 디케이(하드웨어 디자이너)보단 잘하지 않을까요? ㅎㅎZOYI: 인턴 끝나면 생각나겠어요, 그러고 보니 인턴도 이제 두 달 남았네요. 돌아가면 하고싶은 일이 있나요?MINO: 아직 고민중이예요. 사실 조이 들어오기 전에는 프론트, 웹 개발자는 정말 안하겠다고 생각했었는데 지금은 이게 재미있다는 생각이 들어요.초반에 누가 “잘 하게 되면 점점 재미있어 질거다”라고 말해준 적이 있는데, 그 말이 공감이 돼요. 점점 배워가면서 지금은 어느정도 의도한 대로 구현이 되니까…이젠 재미있는 거예요. 새로운 분야를 알게 된 느낌? 그래서 앞으로 프론트엔드 개발자로 일해도 좋고, 뭐든 최대한 많은 경험을 하고 많은 지식을 습득해 보고 싶어요.ZOYI: 좋은 계기가 되었네요, 인턴 생활은 만족스러워요?MINO: 네, 생각하던 것 이상으로 좋았어요. 주도적으로 일을 해 나갈 수 있다는 점과, 하나하나 해 나갈 때마다 내가 성장하고 있는 느낌이 좋아요. 사실 처음 입사할 땐 단순히 반복작업만 할 줄 알았거든요. ZOYI엔 뭔가 ‘네 꿈을 펼쳐봐라~’하는 태도가 있는데, 저는 거기에 잘 맞았던 것 같아요.ZOYI: 그렇다면 향후 ZOYI 지원을 고민하시는 분께 어떤 조언 한마디 해주시겠어요?MINO: 주변에 많은 친구들이 ‘난 안될거야’라고 생각하고 지원조차 안하는 경우가 많은데, 저는 일단 지원해 보라고 말해주고 싶어요. 저도 지원할 당시 굉장히 걱정을 했었거든요. 나는 알고리즘 공부밖에 못해봤고, 서버도 용어 하나도 모르는데 내가 잘 할 수 있을까?하는 생각.막상 회사에 들어오고 난 지금은 생각이 많이 달라졌어요. 인턴에게 중요한 자질은 완벽함보다 가능성인 것 같아요. 그 가능성이란 게 대단한 스펙이 아니라, 기초를 탄탄히 가지고 있는 거예요. 그리고 나면 회사에 와서 충분히 성장할 수 있어요.그 좋은 사례가 션(CTO)인 것 같아요. 함께 일하면서 CTO가 되어가는 모습을 곁에서 보는 게 참 좋았어요. 내부에서 우리가 성장해 더 큰 역할을 맡을 수 있는 조직이란 게 참 좋아요.ZOYI: 조언 감사합니다. 남은 기간 ZOYI에서 기대하는 점이 있다면?MINO: 이번 주부터 시작될 개발팀 위클리 세션이 기대돼요. 각자가 알고 있는 기술을 다른 멤버들과 공유하는 시간인데요, 조이가 워낙 다양한 기술을 다루다 보니 제가 담당하지 않는 분야에 대해서는 잘 모르는 게 많거든요. 같이 일하는 사람들은 어떤 분야에 대해 일하고 있는지 기술적으로 알아보고 싶어요.ZOYI: 좋은 시도네요. 마지막으로 글 읽으시는 분들께 한마디 하시겠어요?MINO: ZOYI는 잘하는 사람들이 와서 더 잘하게 되는 곳이 아니라 가능성 있는 사람들이 와서 잘하게 되는 곳이라고 생각해요. 누구에게나 열려 있으니 편히 찾아와 주셨으면 좋겠어요 ^^#조이코퍼레이션 #개발팀 #개발자 #개발환경 #업무환경 #팀원인터뷰 #팀원소개 #팀원자랑

학교에서 배우는 소프트웨어 공학이 왜? 실제 업무에서 사용이 안되는가?그동안 후배들에게 멘토링을 할 때에 가장 많이 받았던 질문 중의  하나이다. 평소에 답변하던 것들을 글로 옮겨 본다.소프트웨어를 전공하는 많은 후배들은 대학생활 4년 동안 배우는 다양한 이론들과 소프트웨어공학들의 수많은 이론을 배운다. 하지만. 대부분의 선배들은 사회생활의 실제 프로그래머로 취업을 한다고 해도, 프로그래밍을 실제 업무에서 하지만, 실제 관련된 이론과 기술. 수많은 가이드라인과 품질 관련 이슈에 대해서 실제 적용하기 어렵거나, 거의 사용하지 않는다고 선배들에게서 이야기를 듣는다.물론, 이 경향은 많이 바뀐 것은 사실이다. 이제 대부분 공학적인 접근법을 사용한다. 하지만, 그럼에도 불구하고 실제 현장에서는 이 현상이 그다지 바뀌지는 않았다.과연 우리가 학창 시절 배우는 그 많은 이론들은 도대체 왜? 만들어졌는데, 실제 사용이 안 되는 이유는 무엇인가? 학창 시절에는 자바나 C와 같은 프로그래밍 스킬만 높이면 되는 것인가? 도대체, 학생 시절 배우는 그 많은 이론과 공학, 품질 관련 이슈들은 실제 업무에서 그렇게 쓸모없는 것이라고 대부분의 선배들이 이야기하는가?실전과 대한민국의 현실. 그리고. 소프트웨어 프로그래밍에 대해서 학생들에게 삽질의 대가가 한마디 하려 한다. 왜? 우리는 학교에서 배우는 이론을 실제 사용할 기회가 없는 것일까?필자는 소프트웨어 공학을 학창 시절 배운 것이 아니다. 오히려, 실제 소프트웨어 개발 활동을 하면서, 공학적인 것이나 소프트웨어의 시각화를 해야만, 소프트웨어의 품질을 관리할 수 있다는 것을 몸으로 느끼고, 이것이 실제 소프트웨어를 상품이나 서비스의 명목으로 사용자들에게 제공하는 경우에 정말 필요하다는 것을 20년의 실제 개발자 생활을 하면서 그 필요성에 대해서 처절하게 느껴왔다.차라리, 필자가 핵심 서비스와 중요한 개발 내용을 직접 코딩하는 개발자의 역할을 할 때에는 이러한 공학적인 것이나, 작은 규모의 소프트웨어를 개발할 때에는 이러한 필요성을 느끼지 못했었다. 대부분의 작은 규모의 소프트웨어를 개발할 때에는 단기적인 일들이 많았다.사용자의 요구사항에 맞추어서 그 시기에 그때에 맞추어서 소프트웨어를 개발하였고, 해당 소프트웨어를 다시 유지 보수한다던가, 다시 수정 작업을 하지 않는 식의 작업을 하는 경우에는 이러한 공학적인 개념이나 그 배경으로 디자인하고 설계한다는 것에 대해서 매우 귀찮게 생각했었다.과거 첫 경험이었던 코볼이나 클리퍼 시절에는 해당 소프트웨어의 규모가 크지도 않았으며, 데이터의 구조 설계 또한 대부분 파일 중심의 데이터였었고, 화면의 구조 또한 수십 개를 넘지 않는 정도의 규모였다.오히려, 고속의 인덱스를 걸기 위한 테이블 접근법이나, 고속으로 화면에 출력하는 방법. 데이터를 조금 더 빠르게 구성하는 방법들에 집중할 시기에는 굳이 플로우 차트를 왜? 그리는 것이며, 파일 구조에 대해서 디자인해야 하는지에 대해서 의아함을 똑같이 가지고 있었으며, 굳이 설계나 디자인 없이 바로 코딩과 개발을 하던 시절이었다.하지만, 대규모 시스템을 주로 구사하는 웹서비스의 시대에 있어서, 단순한 로그 정보하나를 시리얼라이즈화시키는 것만 봐도 그 사람의 수준을 파악할 수 있고, 텍스트 중심의 구성 설계를 보면 향후 시스템의 성능에 대해서도 예측이 되는 경험을 축적하게 되면, 가장 중요한 것은 역시... 공학적인 접근법이다.필자가 소프트웨어 공학의 첫 번째 개념에 대해서 눈을 뜨고, 그 필요성을 절감하던 첫 번째가 바로, 고객에게 제공되는 소프트웨어가 지속적인 유지보수성을 가지기 시작할 때에 그 필요성을 처음으로 인지하기 시작하였다.처음의 요구사항이 변화되면서 사용자의 업무 흐름이 소프트웨어의 구조와 데이터베이스의 구조를 계속 변화하여 나가고, 이러한 상황을 미리 설계된 자료를 통해서 예측하거나, 소프트웨어 아키텍처적인 관점으로 조금 더 세밀한 환경에 대해서 메모가 되어있고, 그 구성에 대해서 서술해두었다면, 상당히 고속 개발을 하고, 소프트웨어 품질을 향상시키는데 매우 중요한 첫 번째 개발 행위가 되었을 것이라고 느꼈었다.또한, 개발자가 수십, 수백 명 단위로 소프트웨어의 설계가 대단위로 변화하고, 그 개발 품질에 대한 통제와, 적정한 수준의 개발 수준을 형성하게 하는 방법에 대해서 고민할 때에도 똑같이 이러한 소프트웨어 개발의 시각화에 대해서 인지하기 시작한 것이다.당시에는 공학적인 개념 없이 유사한 방법이나 표현방법을 고안하였으나, 관련된 내용을 찾아보고, 전문가들에게 조언을 구해보니, 상당 부분 그 부분에 대해서 전문가들 간의 협의가 있었고, 그 표준화되는 시각화 방법들과 방법론들이 매우 많이  연구되었다는 것을 알게 되었다.필자는 오히려, 이러한 개발과정에 있어서 필요한 것들을 개발하다가, 공학적인 베이스나 방법론들이 어떻게 실제 개발에 사용되어야 효과적인가에 대해서 실전에서 터득하고, 실전에 배치되는 것에 대해서 이해를 넓혔다.또한, 미국에서 개발되어진 개발 방법론이 국내의 실정이나 환경에 적합하지  않은다는 것을 깨닫고, 그러한 부분들을 어떻게 지식을 바꾸어야 하며, 실제 실천해야  하는지에 대해서 아키텍트 포럼이나 모임에서 역설하기 시작하였고, 그 부분을 실제 개발에 접목하려 애써왔다.그리고, 그 경험을 중심으로 소프트웨어 아키텍팅과 관련된 경험을 늘려왔고, 모바일과 웹서비스를 중심으로 하는 기업에서 개발 총괄을 하는 경우에는 그동안 축적한 소프트웨어 개발의 경험을 바탕으로 소프트웨어 형상관리 SCM(Software Configuration Management)을 중심으로 이슈관리, 개발, 테스트, 배포의 단계를 자동화하는 소프트웨어 개발의 비주얼라이제이션을 어떻게 실현할 것인가에 대해서 고민하고, 그 환경을 보다 쉽게 전파할 수 있는 공정과 형태를 미국 중심의 CMMI체계와 국내의 SP의 기준을 배경으로 상당 부분 고민하고 있다.그런데, 가끔 만나는 후배들이나 이제 막 개발자의 생활을 시작하려는 친구들에게서 많이 받은 질문 중의 대표적인 질문이 ‘도대체, 학교에서 배우는 소프트웨어 공학은 언제 사용하나요?’, ‘도대체, 대학 4년 동안 배우는 그 많은 이론들은 언제쯤 사용할 수 있는 것일까요?라는 질문들을  그동안 수십 번, 수백 번 받아왔다.심지어, 소프트웨어 개발 생활을 몇 년정도 한 후배들에게서 마저도 듣게 되니, 이 부분에 대해서 한 번쯤은 글로 남겨 두어야 하겠다고 생각하였다.과거, ‘서울 행복 직업박람회’에서  질문받은 내용은 이러했다.그 당시 필자에게 찾아온 대학생이 질문한 내용은 매우 간단하지만, 매우 어려운 답변일 수 있었다. 그것은, ‘왜 대학교 때 배우는 이론이나 원론과 같은 기본적인 내용들이 실제 사회생활 나가면 필요 없다고 자기의 선배들이 이야기하는 것일까요?. 실제. 취업하면 정말 그런가요?’이 질문은 이번 이야기의 주제이며, 필자가 20년을 넘게 소프트웨어 개발자 생활을 하면서 받아온 질문 중에 가장 빈도수가 높은 질문이라고 하겠다. 필자가 자부해온 삽질의 대가라는 점에서 그 친구는 그 친구는 정말 그 이야기를 잘 해줄 사람을 찾아온 것이라고 생각하면서 다음과 같이 설명했다.결과론적으로 '필요하지만, 필요없는 곳도 있다. 하지만, 가능한 필요한 곳을 찾아봐라.'라는 식의 이야기를 해주었다.자, 그렇다면. 필자가 이런 선문답 식의 답변을 하게 된 내용을 하나씩 풀어서 설명해보자. 도대체, 대한민국의 소프트웨어 개발을 하는 곳에서 왜? '소프트웨어 공학'적인 개념이나 이론들이 사용이 안되고 있는 것일까?물론, 정답은 간단할 수 있다. 국내의 대부분의 소프트웨어 개발회사의 경우에는 소프트웨어 공학쯤은 없어도, 아무런 문제(?) 없이 소프트웨어 개발이 가능한 경우이다.실제, 그런 회사도 그런 개발 조직도 상당히 많다는 것을 필자는 경험으로 알게 되었다. 그렇다면, 그렇게 소프트웨어 공학쯤은 필요 없는 기업이나 개발 조직은 어떤 곳들일까? 그곳들부터 알아보자.개발 총괄 책임자의 대우가 형편없는 회사필자는 개발자의 생활을 시작하는 어린 친구들이 첫 번째 직장을 가지는 곳에 대한 선택에 대해서 조언을 해왔을 때에 가장 먼저 해주는 조언은 이것이다. 면접을 보려는 회사의 개발 총괄 책임자나 리더에 대한 대우와 회사 내에서의 위치를 먼저 살펴보라는 것이다.대부분 대우가 형편없거나, 매일 야근과 반복된 개발 일정의 반복이 계속되는 회사의 경우에는 그 대우가 형편없는 것 이상으로 개발의 공정이나 개발의 방법이 정형화되어있지 못할 가능성이 매우 높다.물론, 소프트웨어 개발이 시각화가 되면, 요구사항의 변동폭이 보이게 되고, 해당 정량적인 지수가 도출되므로, 해당 부분에 대해서 대응이 가능하지만, 개발 총괄 책임자의 지위가 낮거나 대우가 형편없다는 이유는 다음의 두 가지의 경우에 해당이 된다.하나. 공학적인 방법이나 정형화된 방법을 제안하는데, 회사의 최고책임자가 인정하지 않는 경우이다.이 경우에는, 보통은. 제대로 알고 있는 소프트웨어 개발자들은  해당되는 조직을 빠르게 떠나고, 별로 기대할 수 없다는 것에 대해서 자괴감이나 패배감과 같은 분위기가 개발 조직 내에 흐른다는 것을 곧 감지할 수 있을 것이다.둘. 실제 이러한 공학적인 방법 따위의 개발 방법론으로 통제할 수 없는 고객이 '슈퍼갑'인 경우이다.실제, 소프트웨어 개발 활동을 해당 '슈퍼갑'에서 영업적인 능력으로 얻어낸 경우의 회사의 경우에는 아무리, 옳은 이야기, 옳은 방법론으로 대응한다고 해도, 개발 막판에 개발의 방향성 자체를 손 뒤집듯이 바꿔버리는 상황이 빈번한 경우이다.대부분 이런 경우에는 소프트웨어 개발 총괄 책임자가 오히려, 공학적인 것을 알고 있거나, 똑똑한 사람이라면 멘붕에 빠지거나, 자괴감에 빠져서,  대충대충 소프트웨어 개발을 하거나, 자기가 먼저 자리를 뜨는 경우가 대부분이다. ( 버티는 사람은 몰라서 버틸 수 있다고 설명하는 것이 더 바람직하겠다. )물론, 이 경우에도 그런 것을 당연시하면서, 공학적인 개념도 모르는 리더가 고객과 같이 동조하는 경우가 오히려, 업무가 수월해지는 경우가 많은 것 또한 현실이다. 고객과 개발 책임자가 같이 '닭짓'을 하는데, 개발 조직이 온전할 리 없다. 공학 따위는 집어치우고, 프로세스나 정량화된 목표, 자동화된 방법과 같은 소프트웨어 품질은 그냥, '책'에만 나오는 단어이며, 개념일 뿐이다.실제, 똑똑하고 말 잘하고, 올바른 방향으로 이끄는 리더가 이 조직에 리더가 된다고 하더라도. 어쩔 수 없이, 버티지 못하고, 떠나게 되는 것을 흔히 보게 된다.그리고, 이러한 조직에 있는 대부분의 개발자들은 '소프트웨어 공학'따위의 '장난'은 실제 개발이 필요 없다고 역설하고, 이것을 당연하게 여긴다. 보통, 이렇게 만들어지는 소프트웨어의 품질은 보장할 수 없고, 이 보장할 수 없는 소프트웨어를 통해서, '슈퍼갑'에서 꾸준한 유지보수 비용과 일거리가 발생하는 방법은.. 아마도, '4대 강'처럼. 한번 만들어 두면, 끊임없는 유지보수 업무를 발생시키는 식의 문제 정의와 처리방법이라고 할 수 있겠다.당연한 것이지만, 결론적으로 이야기하자면, 이런 개발 조직에서 개발 총괄 책임자의 대우는 형편없고, 일정 조절이나 개발에 대해서 지휘할 수 있는 권리나 인사권 같은 것도 매우 부족한 상황으로 변화한다.그래서, 이런 회사일 수록, 소프트웨어 공학은 그냥, 뜬구름 잡는 이야기가 되는 경우가 일상다반사이다.실제, 소프트웨어 개발을 하지 않는 회사소프트웨어 개발 조직이 있지만, 실제 소프트웨어는 개발하지 않고, 심지어. 소프트웨어 유지보수마저도 관련 업체에 일임하거나 위임하는 경우의 조직이 해당되는 경우이다. 대부분의 슈퍼갑인 회사와, 어설프게 소프트웨어를 개발하는 기업들의 전산실에  해당하는 곳이 이런 환경에 해당된다.이 경우 소프트웨어의 공학적인 배경이나, 개발에 대한 스킬과 협조보다는, 일반 회사의 기획과 경영, 회계와 관리에  해당하는 업무들이 가장 중요하므로, 소프트웨어 개발의 시각화나 공정에 대해서는 그다지 관심이 없는 경우이다. 오히려, 제품을 선택하고, 유지보수 업체를 어떻게 관리하고 운용할 것이냐에 핵심과 초점이 있기 때문에, 소프트웨어 공학적인 배경은 가장 중요한 선택의 포인트가 되지 못한다.오히려, 투입 대비 효과에 대한 경영학적인 관점의 스킬과 개념이 더욱더 중요하다고 하겠다. 필자는 개인적으로 대부분의 대학에서 이러한 관점으로 교육을 하지 않는 것에 대해서 매우  불만족스럽다.분명, 소프트웨어 개발과 소프트웨어를 개발, 유지보수, 운영 및 관리한다는 것은 매우 연관성이 높기 때문에, 이와 관련된 과정이나 소통방법, 그리고. 윤리체계와 운영방법 등에 대해서도 충분하게 소프트웨어 관련학과에서 교육이 필요하다고 생각한다.이러한 회사에 입사하게 되는 개발자의 경우에는 소프트웨어 개발자가 된다기 보다는, 소프트웨어 개발과 운영을 관리하는 회사를 관리하는 업무를 더욱더 많이 배우고 경험하게 되므로, 소프트웨어 개발공학 따위의 뜬구름 잡는 이야기는 경력이 쌓여갈수록 더더욱 필요 없게 된다.사장이 직접 개발하는 소규모 개발회사이러한 경우도 몇 가지의 사례로 나눌 수 있지만, 대부분의 구성 형태는 정말 비슷해지는 점이 매우 특이하다. 그것은, 소프트웨어 개발회사에 있어서 개발 총괄 책임을 '사장님'이 직접 통제를 하는 경우이고, 실제, 중요한 코딩도 '사장님'께서 직접 하는 경우이다.이 경우에는 '소프트웨어 공학'적인 콘셉트보다는, '사장님'의 경험적인 바탕에 의해서 소프트웨어 개발의 시각화가 만들어지고, '사장님'의 지극히 개인적인 경험과 지식의 배 경위에서 '정량적'지수들이 결정되는 경우이다.이 경우에는 '사장님'의 스킬이 높은 파트의 경우에는 매우 느슨할 수도, 매우 강하게 조일 수 있고, 사장님의 경험이 부족하거나 어색한 지식을 가진 파트의 경우에는 매우 불완전하고, 매번 변경된다는 것을 개발 조직 전체가 느낄 수 있다.이러한 조직의 특성은 상당 부분 필요한 소프트웨어 품질을 유지하고 있기는 하지만, 특정 버그나 특정 형태, 특정 상황에 대해서는 포기하는 경우가 많다는 점이다. 또한, 개발 조직의 구성역시 특정한 방향으로 구성되어진 기형적인 개발 조직이 만들어진다는 것이다.물론, 이 방향이 완전히 틀린 것이 아니라는 점 또한 매우 중요한다. 해당 업무나 설루션, 패키지에 적합한 방향에 대해서 '사장님'의 경험에 의해서 구축되었기 때문에, 특정 공학적인 지식을 가지고 있거나, 개발의 경험이 풍부한 사람이 해당 조직에 들어와서 보기에는 매우 어색한 점이나, 매우 이상한 형태를 느끼게 된다.대부분 이러한 소프트웨어 개발 조직은 보통, 수년 이상 설루션이나 서비스를 진행해오고 있고, 특정한 형태로 발전되어 있고, 적당한 개발자들이나 서비스 운영조직과 내재화된 자체들의 경험들이 중첩되어 있어서, 정말 세밀하게 분석하고, 환경을 조절하기에는 정말 어려운 환경으로 진화된 경우가 많다.대부분, 급여와 업무, 직원들의 잦은 이탈과 특정 개발 조직에 대한 '사장님'의 편애가 눈에 뜨일 정도로 보이는 경우가 많다. 그것은, 해당 소프트웨어와 서비스가 그 환경에 가장 적합한 구조를 가지고 있기 때문에 발생하는 경우이기 때문에, 냉정하게 분석해보면, 그 조직의 형태가 매우 적합한 구조인 경우가 많다.그래서, 이러한 조직에 들어가는 경우에는 '이론적'인 소프트웨어 공학은 잠시 뒤로하고, '경험적으로 구축되어진 개발 프로세스'에 익숙해져야만 그 조직과 프로세스를 이해할 수 있게 된다. 이러한 회사의 경우에는 필요한 경험과 지식에 대해서 매우 제한적이기는 하지만, 나름대로의 규칙과 개발 철학, 향후. 발전방향에 대해서 어느 정도 구축하고, 이를 따라서 개발 조직을 운영하고 있다는 점이기 때문에, 어설픈 개발공학적인 개념으로 이러한 환경을 이해한다는 것은 매우 어려울 것이다.초보 개발자들의 경우에는 이러한 개발 조직에서 수년 이상을 지내야만, 이러한 방법을 이해하는 경우가 대부분이다. 그래서, 초기에는 '공학'따위는 없다고 푸념하거나, 필요 없다고 이야기하는 경우이다.소프트웨어 공학은 해당 개발 조직과 개발자들의 수준, 축적된 시각화 방법들을 종합화하여 보이는 활동이기 때문에, 이러한 개발 조직은 이러한 정착된 패턴에 대해서 한 번쯤은 시각화를 위한 종합진단과, 형태에 대해서 정립하고 자신들만의 개발 문화를 선언하는 방법을 택하는 것이 좋다. 그래서, 공학적인 방법에 대해서 고민하고, 품질에 대해서 조금은 더 발전적인 방법으로 진화할 수 있게 하는 방법이 될 것이다.하여간, 잘 모르는 사람들에게는 이러한 개발 조직은 매우 이상하게 보인다. 단, 이 조건에 가장 적합한 회사의 경우는 '적당한 수익을 시장에서 얻고 있으며, 그 시장에 맞추어 개발 조직과 문화가 발전한 회사의 경우'를 의미하는 경우이다.당연한 것이겠지만, 이러한 환경으로 '시장'에서는 버티기 매우 어려울 것이고, 곧 망할 가능성이 높은 경우이다. 물론, 영업적은 능력으로 개발 조직이나 회사가 운영되고 있다면, 자연스럽게, '개발 총괄 책임자의 대우가 형편없는 기업'으로 변화되기 때문이다.특정 개발 조직이 관습화 된 인사권을 행사하는 경우보통은 이러한 회사를 게임회사에서 잘 찾아볼 수 있다. 특정 서버의 기술이나 클라이언트의 개발팀에서 사람을  구인하는 데 있어서, 일반적인 구인의 방법보다는 인맥이나, 특정 방법에 의해서 인력을 수급하는 경우이다.이 경우에 중요한 개발 공정이나 프로세스와 개발경험들은 내부의 팀에서 내부의 팀원들을 통해서만 서로 간에 운영되는 형태이며, 보통은 게임회사나 특정 하드웨어 기술을 가진 업체들에게서 이러한 환경들이 빈번하게 나타난다.한편으로는 이러한 방법이 개발 조직 내에서의 테두리가 제한되기는 하지만, 어느 정도 회사가 성장하거나, 회사의 규모 이상이 되지 않는다면, 그렇게 문제가 되지 않는 경우가 된다. 필자의 경험에 의하면 매출 1조 원을 넘기는 기업이 되는 경우의 하드웨어 업체이거나, 매출 1천억을 넘기는 소프트웨어 기업의 경우에 이러한 개발 조직의 문화가 가장 큰 걸림돌이 되는 경우를 많이 보아왔다.이런 경우에 대부분의 중심 개발 조직이 아닌 조직에서는 자신들이 공정을 변화시키거나 제품의 중요 기능을 다룰 수 없고, 반복적인 유지보수나 무의미한 행위들이 연속되는 경우를 계속 경험하게 되므로, 소프트웨어 공학에 대해서 많은 의아심을 가지게 되는 경우이다.이상의 몇 가지 기업의 형태를 살펴보면서 필자가 알게 된 것은 소프트웨어 개발의 형식은 역시 무형식이며, 그 상황과 형태에 따라서 변화되고 진화한다는 것이다. 또한, 위에서 이야기한 몇 가지의 경우의 공통점은 바로, ‘소프트웨어의 품질’이 그다지 중요하지 않은 기업의 경우에 해당한다고 이야기할 수 있다.위에서 언급한 회사들의 공통점은 ‘소프트웨어의 품질’ 때문에 개발 조직을 변화시키거나, 개발 문화에 대해서 고민할 필요가 없는 회사라는 점이다. 당연한 것이겠지만, 소프트웨어 공학은 ‘뜬구름 잡는 이야기’를 하는 학창 시절 때에나 이야기한다고 이야기를 하는 선배들을 대부분 만날 것이다.대한민국에서 만날 수 있는 대부분의 소프트웨어 개발 활동들은 소프트웨어의 품질이 그다지 중요하지 않은 경우가 참 많다는 것이다.일단, 가동을 시작한 서비스가 죽게 되면 크게 문제가 되는 경우이거나, 해당되는 소프트웨어가 작은 문제로 인해서, 실제 비즈니스와 업무에 크게 문제가 되는 경우가 아니라면, 소프트웨어의 품질에 대해서는 그 중요성이 떨어지게 되는 것이 당연하다.충분한 소프트웨어 가치를 인정받을 수 있는 평가와 방향성에 대해서 충분하게 고민하고 있지 않은, 회사이거나 소프트웨어 개발 조직의 경우에는 당연한 것이겠지만, ‘소프트웨어 공학’은 그다지 중요하지 않다는 것이 결론이라고 하겠다.소프트웨어 품질이 정말 필요한 곳인가?이렇게 답변을 정의할 수 있다.소프트웨어 품질이 중요한 가치를 가지는 곳에서는 충분하게 소프트웨어 공학적인 이론과 배경이 가장 중요한 것이 될 것이다. 필자가 아는 어느 회사의 경우에는 소프트웨어의 기본적인 행위하나 가 실제 큰 비용으로 계산되는 경우가 있었다.단순한 하나의 물류이지만, 어떤 물류를 크레인을 사용하여 한 번 잘못 이동하게 되고, 해당되는 물품이 전혀 엉뚱한 나라에 가있거나, 해당 물품이 적재되고 내려지는 과정이 중첩되면서 만들어지는 비용을 단 한번 행위의 가치로 평가하였을 때에 1번 펑션이 1억 원 정도의 비용으로 계산되는 경우라면, 소프트웨어 개발의 펑션이나 개발 프로세스에 대해서 얼마나 고수준으로 설계하고 평가될 것인가에 대해서 생각해보면 될 것이다.이미, 은행에서 자금이 이체되고, 움직이는 과정에 대해서도 개별적인 가치에 대해서 평가를 할 수 있을 것이다. 과연, 내가 만드는 소프트웨어의 기본가치는 어떻게 되는 것일까? 에 대해서 생각해보면, 우리가 만드는 소프트웨어에 얼마나 고품질이 필요한 것인가에 대해서 설명할 수 있을 것이다. 그렇지만, 필자는 이렇게 이야기하겠다.슬프지만, 대한민국의 IT 중에서 소프트웨어 개발 분야에 있어서, 정말 고품질이나 고성능을 요하는 수준으로 요구하는 곳이 거의 없기 때문에 이러한 문제는 계속 발생할 것이며, 계속 이러한 질문은 만들어질 것이다.대부분의 학생 시절에 우리가 배우는 기본과 이론들은 쉽게 설명해서 죽지 않는 서버와 데몬을 만들고, 가능한 정해진 규칙 하에서는 다운되지 않는 웹서비스를 만들려고 그런 기본과 이론을 배운다.하지만, 대부분의 서비스들은 죽으면, 서버의 데몬 프로세스를 죽였다가, 다시 동작하면 되는 수준의 업무면 충분한 경우가 대부분이다. 더군다나, 외국에서 만들어진 프레임웍이나 만들어진 소프트웨어 위에서 동작되는 소프트웨어를 만드는 환경에서라면, 이러한 공학이나 이론 따위야 그다지 중요한 것이 아니게 될 것이 아니라는 점이다. ( 그 책임은 비싸게 구매한 DBMS나 프레임웍이 해결해야할 책임이라고 떠넘긴다. )결론적으로 마지막 이야기를 한다면, 과연 이러한 소프트웨어 가치를 충분하게 만들어 낼 수 있는 소프트웨어 개발 활동을 내가 하고 있는가에 대해서 고민해보자. 그리고, 그러한 행위를 할 수 있고, 발전 가능성이 있는 곳이야말로, 이러한 고수준의 품질활동이 필요한 곳이 될 것이다.그리고, 이러한 고수준의 소프트웨어 품질활동이 필요한 곳은, 바로. 아직은 단 한 번도 이러한 소프트웨어나 서비스가 만들어지지 않은 곳에서 이러한 활동이 더 많이 필요하다. 그것은 바로, 스타트업이나 이제 서비스를 개시하려는 곳일수록, 적절한 소프트웨어 품질활동이나 시각화가 필요하다고 이야기할 수 있겠다.소프트웨어 활동을  시각화한다는 것은 결론적으로 소프트웨어 개발자가 투입하는 행위에 대한 가치에 대해서 얼마나 고수준으로 끌어올린 것이며, 어느 정도 적절한 품질 수준을 고려할 것인가에 대한 활동을 의미한다.그러므로, 현재 스타트업을 꿈꾸고 있거나, 적적할 소프트웨어의 개발비용을 고민하고 있는 곳이라면, 소프트웨어 공학은 매우 중요한 활동이나 방향성에 대해서 정답에 근접하도록 도움을 줄 것이다. 소프트웨어 고품질의 세계와 소프트웨어 공학의 세계는 소프트웨어 개발자들이 어떤 생각을 하고, 개발에 참여하느냐에 따라서 결정되어진다. 그 선택은 역시, 각자가 하는 것이다.

경영학과 학생 윤수는 코딩을 배우기로 결심했다. 열심히 알바해서 모은 돈으로 학원이나 인강을 알아보는 중.어떤 코딩 부트캠프 홍보물이 눈에 확 들어온다.아무것도 모르는 사람도 3개월이면 안드로이드 개발자가 될 수 있어요. 풀스택 개발자로 취업할 수 있어요. 400만원만 내면~오호... 그럴듯해 보인다. 400만원이 적은 돈은 아니지만 3개월 만에 안드로이드 개발자가 될 수 있다면 괜찮은 투자 아닐까? 그런데 안드로이드 개발자인 친구 신의에게 이 광고를 보여주니 신경질적으로 반응한다. 야, 누구나 3개월 만에 안드로이드 개발자가 될 수 있으면 컴퓨터공학과 나와서 안드로이드만 1년 공부해서 취업한 나는 뭐냐?3개월 만에 안드로이드 개발자로 취업할 수 있다는 말을 믿고 싶긴 한데, 친구 말이 더 현실적인 것 같기도 하다. 그리고 사실 윤수는 신의보다 똑똑하지도 않다. 혼란스럽다.윤수뿐만 아니라 처음 코딩을 배우려는 사람들 모두 비슷한 의문을 갖는다: 완전 레알 평민인 내가 코딩을 배우면 뭘 할 수 있고, 얼마나 금방 할 수 있을까?쓸데없는 희망고문은 제껴 두고, 진짜 현실적으로 코딩을 배우면 할 수 있는 걸 세 가지 단계로 정리해보았다:레벨 1: 누구나 어느 정도의 의지만 있으면 할 수 있음레벨 2: 소질이 있거나 많은 의지가 있으면 할 수 있음레벨 3: 소질이 있고 많은 의지가 있으면 할 수 있음* 생각나는 몇 가지만 적어보았다. 코딩으로 훨씬 많은 것들을 할 수 있다.레벨 1: 누구나 어느 정도의 의지만 있으면 할 수 있음간단한 업무 자동화일상을 편하게 해주는 간단한 프로그램 정도는 누구나 노력하면 만들 수 있다. 몇 가지 예시를 들어보자:내가 자주 틀리는 문제 위주로 나를 시험하는 단어장 프로그램매주 일요일 7시에 엑셀 파일을 읽어서 직업과 연령대에 따라 맞춤형 이메일을 보내주는 프로그램인스타그램에 올리기 좋게 모든 사진을 한 번에 정사각형으로 만들어주고 사진 구석에 회사 로고를 박아주는 프로그램어떤 블로그에 새 글이 올라올 때마다 내용을 긁어와서 이메일로 보내주는 프로그램회사원? 연구원? 학생? 취준생? 각자에게 필요한 프로그램이 무엇인지는 자기 자신이 가장 잘 알 것이다.간단한 데이터 분석 & 데이터 시각화데이터만 있으면 간단한 분석과 시각화 정도는 누구나 해낼 수 있다. 예를 들어서 파이썬의 numpy와 pandas 라이브러리를 사용하면 데이터 분석을, matplotlib을 사용하면 데이터 시각화를 간편하게 할 수 있다. 데이터 분석데이터가 없으면 모으면 된다. 파이썬의 selenium과 beautiful soup을 사용하면 대량의 데이터를 웹사이트에서 긁어올 수 있다.웹사이트 레이아웃 & 워드프레스 사이트 만들기HTML과 CSS를 배우면 웹사이트 레이아웃을 만들 수 있다. 자바스크립트까지 조금 배우면 사이트에 근사한 인터랙션을 넣을 수 있다. 이 정도만 배워놓아도 워드프레스는 수월하게 다룰 수 있을 것이다. HTML, CSS, 자바스크립트를 전문적으로 하는 직업이 바로 "웹 퍼블리셔"다. 웹사이트 전체를 만드는 것이 아니라 웹사이트의 "비주얼"을 담당하는 역할이다.레벨 2: 소질이 있거나 많은 의지가 있으면 할 수 있음모바일 어플, 웹 프런트엔드, 웹 서버아무것도 모르는 사람이 정말 3개월 만에 어플 개발자 혹은 웹 개발자로 취업할 수 있을까?아주 소질 있는 사람이 엄청난 노력을 하면 될 수도 있지만 대부분의 경우에는 불가능하다.시키는 대로 따라하면 세 달 동안 트위터나 인스타그램 비슷한 어플을 만들어낼 수 있을 거다. 그런데 아무런 도움 없이 전혀 다른 어플을 만들어보라고 하면? 아마 95% 이상은 시작조차도 못할 거다. 물론 어플을 빨리 만듦으로써 흥미와 열정이 생긴다면 나름 의미 있는 투자라고 생각한다(그래도 수백 만원은 좀...). 하지만 결국에는 기초가 탄탄해야 하는 법. 모바일 어플이나 웹 개발을 제대로 하고 싶다면 조금 시간을 갖고 준비해보는 걸 권장한다. 심화 데이터 분석 (머신러닝, 딥러닝)파이썬의 scikit-learn, keras, tensorflow 등을 사용하면 머신러닝과 딥러닝 알고리즘을 간편하게 구현하고 사용할 수 있다. 간편하다고 하면서도 레벨 2인 이유는 알고리즘에 대한 최소한의 이해가 필요하기 때문이다. 데이터 분석을 제대로 하기 위해서는 기본적으로 수학적 배경 지식을 갖춰야 한다. IoT, 스마트홈아두이노와 라즈베리파이를 사용하면 재미있는 IoT 혹은 스마트홈 프로젝트를 많이 할 수 있다. 어렵지 않게 되어 있지만, 그래도 코딩 지식과 더불어 하드웨어에 대한 지식도 요구하기 때문에 레벨 1은 아닌 것 같다.2012년에는 UC 버클리의 1학년 학생이 기숙사 방을 스마트홈으로 만들어버린 게 유튜브에서 화제가 되었었다.아두이노레벨 3: 소질이 있고 많은 의지가 있으면 할 수 있음높은 연봉수요에 비해 개발자는 턱없이 부족하다. 덕분에 좋은 개발자는 여기저기서 모셔가겠다고 난리다. 구글 소프트웨어 엔지니어 사원 평균 연봉은 약 1억 4천만원이다 (출저: Glassdoor)하지만 누구나 구글에 취직하거나 스타트업에서 억대 연봉을 받을 수 있다는 헛된 희망은 주고 싶지 않다. 어느 정도의 소질과 많은 노력이 있어야 가능한 일이다. 자신 있다면 도전해보길!* 물론 개발자가 되고 싶지 않거나 될 자신이 없더라도 코딩을 배우는 걸 적극 추천한다. 코딩을 자신의 분야에 결합하면 자신의 가치를 엄청나게 높일 수 있기 때문이다. 예를 들어서 마케터가 코딩을 배우고 그로스 해킹을 할 수 있다면, 일반 마케터보다 훨씬 희소성 있고 가치 있는 일원이 될 수밖에 없다. 어떤 일을 하고 있든 코딩을 배우면 세련되고 효율적인 방식을 찾아낼 수 있을 것이다.세상을 바꾸는 일코딩은 세상을 바꿔왔고 앞으로도 그럴 것이다. 코딩을 잘하면 세상을 바꾸는 기술의 발전에 참여할 수도 있고, 세상을 바꾸는 기술을 만들어낼 수도 있다. 생각해보면:- 페이스북, 인스타그램, 스냅챗, 에어비엔비 (SNS)- 마이크로소프트, 애플 (운영 체제)- 이더리움 (블록체인 기반 스마트 계약)- 코드잇 (코딩 교육 ^^;)모두 20대들이 만들었다. 심지어 인스타그램 창업자 케빈 시스트롬은 간단한 웹사이트를 만들 수 있는 정도의 코딩만 배워서 프로토타입을 만들었다. 우리의 상상과 달리 고수들만 코딩으로 세상을 바꾸는 게 아니다.코딩은 이 시대에 우리가 가질 수 있는 가장 강력한 무기다. 물론 많은 노력이 필요하겠지만, "나도 열심히 하면 세상을 바꿀 수 있다"는 생각을 가지고 코딩을 배워보자!#코드잇#코딩교육 #개발자양성 #교육기업 #인사이트 #경험공유

트레바리는 독서모임을 운영하는 회사다. 멤버들이 책을 읽고, 독후감을 쓰고, 아지트에서 여러 사람들과 다양한 대화를 나눌 수 있도록 만들어준다. 아날로그적이려면 한없이 아날로그 할 수 있는 회사가 바로 트레바리다. 그러다 보니 트레바리의 첫 빌트인(?) 개발자 겸 디자이너인 나는 가끔 이런 질문을 받기도 한다. "트레바리에 개발자나 디자이너가 필요한가요?" 작년 11월과 12월, 개발과 디자인을 총동원해서 멤버십 신청 페이지의 UI/UX 개선 작업을 진행했다. 원래의 홈페이지보다 편하게 신청하도록 토스 결제를 연동하는 등 프로세스를 재편하였고, 판매할 프로덕트가 의도대로 보이도록 레이아웃을 다시 구성하였다. 컨텐츠의 가독성을 위해 컴포넌트들의 디자인도 깔끔하게 변경했다. 개선된 프로세스와 인터페이스라면 멤버십에 신청하는 사람들이 늘어날 거라고 확신했다. 홈페이지를 방문만 하고 멤버십에 신청하지 않은 이유는 '홈페이지가 불편하고 안 예뻐서'라고 생각했기 때문이었다.결론부터 말하자면 내 가설은 완전히 틀렸다. 개선된 홈페이지를 런칭했지만 방문 유저 대비 신청한 유저의 비율에는 큰 변화가 없었다. 다급히 주변에 조언을 구하기 시작했고 마켓컬리의 이지훈 님이 해주신 조언이 한참을 머릿속에 멤돌았다. "트레바리는 오프라인 경험이 메인이므로 홈페이지의 변화가 큰 효과가 없을 수 있음을 인정하고 시작해야 해요. 홈페이지는 광고를 보고 온 유저들이 독서모임에 가기 전까지 거쳐 가는 곳이에요."그렇다. 트레바리 홈페이지는 오프라인 독서모임에 참여하기 위한 건널목일 뿐이였다. 건널목이 아무리 좋다 한들 목적지가 탐탁지 않으면 사람들이 건너가지 않을 것이었다. 마찬가지로 홈페이지가 아무리 편하고 예뻐도 아지트에 와서 나누는 대화가 무의미하고 재미없다면 사람들이 트레바리를 찾지 않을 것이다.덕분에 트레바리 특성상 홈페이지를 위한 개발자나 디자이너 크루(=직원)가 필요한지 자문하게 되었다. 건널목 역할을 수행하는 홈페이지가 필요한 것이라면 이미 충분하다고 생각했다. 추가로 필요한 기능이 있다면 그때그때 적당한 프리랜서를 고용하는 게 합리적일 수도 있었다. 그렇다면 맨 위의 질문에 대한 대답은 "아니요. 필요 없어요. 프리랜서면 충분해요."가 되는 것이었다.내가 크루로서 잘 쓰일 수 있는 일은 무엇일까?얼핏 생각하기에 프리랜서면 충분해 보이지만 분명 내가 크루로서 잘 쓰일 수 있는 일이 있을 거라 생각했다. 그리고 그것을 오프라인 트레바리와 온라인 트레바리 사이에 간극이 있다는 점에서 찾았다.오프라인 트레바리는 꽤나 매력적이다. 한 시즌을 경험한 두 명의 멤버 중 한 명은 다음 시즌에도 멤버십을 신청한다. 물론 나머지 한 명까지 신청하게 만들게끔 개선할 부분들이 남아있지만 그래도 60%가 넘는 리텐션은 트레바리가 다시 올 만한 서비스라고 말해준다.온라인 트레바리는 사정이 다르다. 많은 사람이 방문하지만 금세 나가버린다. 지금의 트레바리 홈페이지는 트레바리가 뭐 하는 곳인지, 트레바리를 하면 어떤 사람이 될 수 있는지, 트레바리에서는 어떤 사람들을 만날 수 있는지 잘 알려주고 있지 않다. 미리 지인이나 미디어를 통해 트레바리의 매력을 알고 온 사람들만이 홈페이지를 샅샅이 뒤져본 후에나 어떤 곳인지를 엿볼 수 있다.이 불협화음을 잘 조율하는 일을 내가 잘 할 수 있겠다는 생각이 들었다. 나는 원래 작년 초까지 멤버였다가 트레바리 매력에 빠져 입사까지 하게 된 진성 유저였다. 덕분에 트레바리가 얼마나 좋은지, 어떻게 트레바리를 통해 예전보다 멋진 사람이 될 수 있는지, 트레바리에서 얼마나 좋은 사람들을 만날 수 있는지를 알고 있었다. 그리고 이것들을 동네방네 열심히 소문을 내고 싶은 사람이었다.트레바리 홈페이지가 오프라인 트레바리에 오기 위한 건널목이라면 건널목 입구에 삐까뻔쩍한 간판도 크게 달고, 안내판도 만들어 건널목 너머에 얼마나 멋진 곳이 있는지 넘어오고 싶게끔 기대감을 심어주고 싶다. 우리의 비전인 '세상을 더 지적으로 사람들을 더 친하게'처럼 내가 트레바리에 온다면 더 지적이고 멋진 사람이 될 수 있고, 사람들과 더 친하게 지낼 수 있음을 잘 설명해주고 싶었다. 사람은 자기가 정말 좋아하는 것을 설명할 때 지치지 않고 그 어느때보다 열심히 목소리를 높일 수 있다고 생각한다.물론 나 혼자서는 힘들 것이다. 그래서 다른 크루들과 같이 어떻게 잘 전달할 수 있을지 치열하게 고민해보기로 했다. 그 일례로 최근에 영훈님과 같이 사내 스터디를 시작했다. 이런 점들이 단순히 시키는 일만 해내는 프리랜서보다 훨씬 더 잘 쓰일 수 있는 크루로 만들어 줄 것이라고 믿는다. 아직 '그래서 구체적으로 어떻게?'까지는 고민을 끝마치지 못했지만, 드디어 어떤 방향으로 무슨 역할을 하는 사람인지를 결정하였다. 이 결정을 시작으로 올해는 '회사에 더 많은 기여를 할 수 있는 크루가 될 수 있지 않을까'하는 설렘과 '그러려면 훨씬 더 잘해야겠다'는 부담이 가득한 채로 일 년을 맞이하게 되었다.올 한 해 '세상을 더 지적으로 사람들을 더 친하게' 만들어줄 우리 크루들!#트레바리 #기업문화 #조직문화 #스타트업 #인사이트

한화정밀기계의 협동로봇 HCR-5 / 출처 - 한화정밀기계　이제 번거로운 작업은똑똑하고 안전한 협동 로봇에게 맡기세요!　제조 산업의 다양한 과정들이 점차 기계화되어가고 있습니다. 기계화의 과정에서도 사람이 개입되어야 하는 번거로운 과정들이 남아있기 마련인데요. 사람이 꼭 필요한 섬세하고 동적인 역할까지 수행하면서 기계의 편리성을 살릴 수 있는 ‘협동 로봇(코봇)’의 탄생으로 그 고민이 해결되었습니다.머지않은 미래에 협동 로봇의 춘추전국시대가 예상되는 가운데, 2017년 시장에 진입한 한화정밀기계의 HCR 시리즈 협동 로봇은 뒤늦게 시장에 합류했지만, 유려한 디자인과 다양한 기능, 안전성을 고려한 특색 있는 제품 생산으로 전 세계 고객들의 사랑을 받으며 점유율을 확대해가고 있습니다. 협동 로봇의 발전으로 개발과 연구를 전문으로 하는 직업도 탄생했는데요. 한화정밀기계에는 협동 로봇 전문가집단인 로봇사업부가 존재합니다. 이 부서의 수장인 장우석 로봇사업부장에게 자세한 이야기를 들어보겠습니다.　Q. 안녕하세요. 우선 협동 로봇에 대해 간단히 설명 부탁드립니다!한화정밀기계 장우석 로봇사업부장 / 출처 - 한화정밀기계안녕하세요. 한화정밀기계 로봇사업부의 장우석입니다. 산업 현장에서 사람들을 돕기 위해 만들어진 로봇이 바로 협동 로봇입니다. 이들은 정확성과 일관성이 요구되는 반복적인 업무들을 처리하는데요. 기존의 반복적인 업무를 대신하고, 작업자는 주관적인 판단이나 유연성이 요구되는 일을 할 수 있도록 돕는 것이죠. 현재의 협동 로봇 이전에 주로 사용했던, 기존의 산업용 로봇은 굉장히 한정적인 업무만을 수행할 수 있었습니다. 가령 물건을 하나 옮긴다고 가정하면, 그에 맞는 고난도의 컴퓨터 프로그램을 입력해야 그 일을 할 수 있습니다. 만약 다른 장소로 물건을 옮기려고 한다면 조립공정을 멈추고 중장비를 사용해 옮겨야 합니다. 따라서 시간과 비용이 굉장히 많이 듭니다. 반면 협동 로봇은 이러한 번거로운 과정들을 한 번에 해결해줍니다. 특히, 한화정밀기계의 HCR 협동 로봇은 사용자 친화적인 인터페이스를 갖추고 있어서 작업자가 작동법을 익히는데 하루도 채 걸리지 않습니다. 또한, HCR 협동 로봇의 워크플로를 세팅하거나 변경할 때는 단순히 필요한 항목들만 클릭해 바꾸면 됩니다.싱가포르 합자법인 공장에서 HCR-5를 생산하고 동남아시아 시장에 공급할 예정인 한화정밀기계 / 출처 - 한화정밀기계　Q. 한화가 로봇 산업에 진출하게 된 계기는 무엇인가요?한화그룹은 4차 산업혁명의 일환으로 로봇 산업을 시작했습니다. 다양한 분야 중 저희는 협동 로봇에 초점을 맞췄고, 작년에 국내 최초의 협동 로봇인 HCR 시리즈를 출시했습니다.한화그룹은 항공엔진, 에너지, 산업 장비, CCTV 카메라와 같이 다양한 산업 분야에 관심을 두고 있습니다. 이러한 시장을 키우고 선두가 되기 위해, 한화는 정밀기계, 동작 조종 기술, 사물 인식 소프트웨어, 자동 내비게이션과 같은 분야에서 전문성을 높이고 있습니다. 이러한 모든 것의 중심이 바로 로봇 산업입니다.이렇게 다양한 산업 지식, 경험 그리고 기술을 바탕으로 로봇사업부를 키울 수 있었고, 지금의 HCR 시리즈 같은 제품을 시장에 내놓을 수 있게 된 것입니다. 특히 로봇 공학 분야와 소프트웨어 개발에 매우 높은 전문성을 가진 인력을 보유하여 협동 로봇 기술 개발(R&D)을 빠르게 진전시킬 수 있었습니다.　한화정밀기계와 싱가포르 정밀 엔지니어링 전문 업체인 PBA 그룹의 합자법인 "PBA-Hanwha Robotics"의 개소식 모습 / 출처 - 한화정밀기계　　Q. 한화 협동 로봇의 제품 현황과 고객 반응은 어떤가요?한화정밀기계의 협동로봇 HCR-5 / 출처 - 한화정밀기계한화정밀기계는 현재 세 종류의 협동 로봇(HCR)을 출시하였으며, 각각 3kg, 5kg, 12kg의 무게를 들 수 있습니다. 이 세 종류의 협동 로봇은 크기가 작고, 옮기기 쉬우면서 방대한 범위의 업무를 진행할 수 있기 때문에 다양한 업무 지원이 필요한 중소 제조 기업에 이상적인 모델이라 할 수 있습니다. HCR 시리즈의 시장 내 고객 반응은 매우 호의적입니다. HCR 시리즈만이 가진 가장 큰 장점은 사용자가 단일 제어 장치에서 두 개의 HCR 협동 로봇을 실행할 수 있다는 점입니다. 그렇기 때문에 운영비가 최대 10%까지 절감되는 효과가 있죠. 거기에 HCR 시리즈 조작이 쉽다는 점까지 장점으로 작용하면서 시간을 절약하고 생산성을 더욱 높일 수 있습니다.　　기능과 안정성을 모두 잡은 HCR 시리즈만의 디자인　또한, 고객들은 HCR 협동 로봇의 수려한 디자인을 가장 크게 평가합니다. 보통 산업용 기계는 튀어나온 부분들이 있어서 긁히거나 부딪힐 위험이 있는데 HCR은 부드러운 곡선 모양으로 제작되어 안전하고 디자인이 뛰어납니다. 산업 디자인은 보이는 게 전부가 아닙니다. 사람들이 협동 로봇과 같이 일할 때 실제로 안정감을 느낄 수 있어야 합니다. 그런 이유로 더 안전하고 부드럽게 보이도록 곡면을 살려 디자인했습니다. 디자인과 기능 면에서도 HCR 시리즈는 매우 안전한 제품입니다. HCR 협동 로봇은 작업자의 옆에서 업무를 보조하는데, 자동 충돌 감지 기능이 있어서 부딪히면 즉각적으로 작동을 멈춥니다.　2017 iF 디자인 어워드, 제품 디자인 부분에서 본상을 수상한 HCR 협동 로봇 / 출처 - 한화정밀기계　Q. 협동 로봇의 미래에 대한 예측과 향후 개발하고자 하는 협동 로봇은?미래에는 AI와 딥러닝, IoT 등 4차 산업혁명을 대표하는 기술들이 접목된 협동 로봇이 시장을 주도할 것이라 예측합니다. 특히 AI와 딥 러닝 기술로 인해 조만간 로봇 산업에는 큰 지각 변동이 있을 것이라 예상합니다. 원래는 5년이나 10년 주기로 일어날 것으로 생각했는데, 이제는 그것보다 더 앞당겨질 것 같네요. 예전에는 몇 년 더 걸릴 것으로 생각했던 기술들이 AI와 딥러닝 기술이 접목된 지 2년 반 만에 이미 구현되고 있으니까요!그래서 한화정밀기계에서는 앞으로 생산될 제품에 AI나 빅데이터, IoT를 어떻게 접목하고, 실제로 어떻게 적용될 수 있을지에 대해 연구하고 있습니다. AI가 접목된 협동 로봇은 어떠한 상황이나 조건에서도 최대한 쉽게 일을 수행할 수 있습니다. 특히 기술 접목 분야에서 한화그룹은 다양한 산업군과 계열사가 있다는 것이 매우 큰 장점인데요. 다양한 계열사에 자문하면서 실제로 협동 로봇이 어떻게 업무에 적용이 되고, 앞으로 어떻게 발전시킬지 논의하고 있습니다.　협동로봇 합자법인 공장 투어 모습 / 출처 - 한화정밀기계　한화정밀기계의 장우석 부장은 피처폰에서 스마트폰 시대로 바뀌었듯이, 로봇 시장도 향후 몇 년 이내로 큰 패러다임 전환이 일어나리라 전망했습니다. 단순히 몇 개의 일을 수행하는 로봇에서 거의 모든 일을 처리할 수 있는 로봇으로 변화하는 것입니다. 협동 로봇 시장은 아직 초기 단계에 있으며 시장 규모도 매우 작지만, 앞으로의 사업 성장 가능성이 매우 큰 분야입니다.한화정밀기계는 현재 유럽과 동남아시아 시장의 큰 성장 가능성을 두고 사업에 박차를 가하고 있는데요. 단기적인 목표는 시장점유율을 매년 두 배로 늘리는 것이며, 장기적인 목표는 협동 로봇 분야에서 세계적인 선도 기업이 되는 것이라고 합니다.4차 산업혁명에 힘입어 자동차와 스마트 팩토리를 중심으로 기술 트렌드를 이끄는 기업을 목표로, 글로벌 로봇 시장을 선도하는 기업이 되기 위해 끝없는 노력을 거듭하고 있습니다. 점차 확대되는 협동 로봇 시장을 선도하는 한화정밀기계의 미래를 함께 응원 부탁드립니다!#한화 #한화그룹 #한화정밀기계 #구성원인터뷰 #직무정보 #기업정보 #기업문화 #비전 #목표 #채용정보 #공채정보

들어가며웹 서비스를 운영하는 여느 회사들처럼 엘리스의 엔지니어링 팀도 ‘프론트엔드’ 팀과 ‘백엔드’ 팀으로 이루어져 있습니다.‘프론트엔드’는 앞쪽에서 유저와 직접 맞닿아 있는 부분을 말합니다. 엘리스와 같은 웹 서비스에서는 웹 브라우저에서 유저들에게 보이는 웹페이지를 HTML/CSS/Javascript를 이용해 만드는 사람들이 프론트엔드 엔지니어라고 할 수 있습니다.‘백엔드’는 유저의 눈에 보이지 않는 뒷부분을 말합니다. 백엔드는 프론트엔드에서 보내는 요청을 처리하고 데이터를 보내주는 역할을 하는데요, 엘리스는 현재 프론트엔드 엔지니어 3명과 백엔드 엔지니어 2명이 서비스 개발을 담당하고 있습니다.한 가지 놀라운 점은, 엘리스의 엔지니어링 팀을 비롯해 디자인 팀, 운영팀 등이 모두 한 곳에 모여있지 않다는 것입니다. 국내에서는 이러한 형태의 원격 근무를 도입한 회사를 찾아보기 어렵지만, 기술의 발전으로 변화한 환경에서 ‘디지털 노마드’를 하나의 생활 양식으로 도입하고자 하는 목소리는 증가하고 있습니다. 디지털 노마드는 쉽게 말하면 어디든 자신이 일하고 싶은 곳에서 원격으로 근무하는 사람을 뜻합니다. 엘리스는 회사 구성원 전체가 원격 근무가 가능한 디지털 노마드 회사를 꿈꾸고 있습니다.엘리스의 모든 개발 과정은 디지털 노마드의 꿈에 걸맞게 원격으로 이루어집니다. 물론 원격으로 함께 일하기 위해서는 효과적인 툴의 도움이 필요할텐데요, 디지털 노마드를 실현하기 위해 엘리스에서는 어떤 도구들을 사용하고 있을까요? 이 글에서는 프론트엔드 팀의 관점에서, 엘리스 웹사이트에 기능이 추가되는 과정과 사용되는 협업툴을 2017년 초에 개발된 ‘헬프센터’를 예로 들어 이야기해보겠습니다.엘리스의 프론트엔드 개발 싸이클엘리스에서 기능이 개발되는 대략적인 흐름은 다음과 같습니다.기획 - 디자인 - 구현 - 테스트 - 배포 & 모니터링여기서 각 단계는 엄밀히 나눠져있거나, 무조건 한 방향으로 흐르지는 않습니다. 구현을 하다가도 기획을 수정해야 하면 다시 처음으로 돌아가기도 합니다. 각 단계를 좀 더 자세히 살펴보도록 하죠.기획 단계어떤 기능이 왜 필요한지, 필요하다면 일의 중요도와 걸리는 시간은 어떤지 등을 엘리스의 연간 로드맵과 비전에 맞춰 논의하고 계획하는 단계입니다. 거의 모든 논의는 Slack이라는 온라인 협업 툴의 화상채팅에서 이루어집니다. 엘리스에는 ‘기획자’라는 역할이 명확하게 주어진 사람은 없습니다. 기본적으로 팀 리더가 의견을 취합하고 방향성을 제시하지만, 엔지니어링팀, 운영팀, 디자인팀 모두가 의견을 자유롭게 제안할 수 있습니다.2017년은 엘리스가 처음으로 대학교, 기업 등 기관 고객이 아닌 일반 사용자에게 수업을 제공하기 시작한 해입니다. 우리는 프로그래밍 학습을 하는 데 있어서 아주 중요한 요소 중 하나가 실습을 빠르게 많이 해보고 막혔을 때는 선생님에게 도움을 받을 수 있게 하는 것이라고 생각했습니다. 특히 프로그래밍을 한 번도 접해보지 않은 분들이 엘리스에서 처음으로 코딩학습을 시작하는 경우가 많았기 때문에, 이러한 사람들에게 효과적으로 도움을 줄 수 있는 기능이 무엇일지에 대한 많은 논의를 나눴습니다. 논의의 결과 개발하기로 결정한 것이 헬프센터입니다.Google Presentation으로 만들어진 초기 헬프센터의 컨셉 디자인 일부거시적 관점에서의 논의가 어느 정도 정리된 후에는 위 그림과 같이 구글 프리젠테이션으로 빠르게 만든 저수준(Low Fidelity) 디자인이 유용하게 쓰입니다. 이러한 저수준 디자인을 통해 개별 페이지의 상세한 디자인에 착수하기 전에 사용자 인터페이스와 경험(UI/UX)을 미리 설계해서 피드백을 주고받을 수 있습니다.기획 단계에서는 기능 요구사항이 현재 서비스 구조와 잘 어울리는지, 무엇이 가능하고 무엇이 하기 어려운지 등을 미리 잘 정해두어야 합니다. 그래야 개발 도중에 뒤엎는 일이 적기 때문입니다. 프론트엔드 엔지니어는 기획 단계의 요구사항을 잘 파악한 뒤에, 새로 기능을 개발하는 데 있어서의 제약사항이나 기존 구조에 대한 변경사항 등의 디테일을 백엔드 엔지니어와 함께 논의하면서 자세하게 정의해 나갑니다. 따라서 다른 팀의 사람들과 소통하는 능력은 프론트엔드 엔지니어에게 특히 중요한 역량이라고 할 수 있습니다.기획 단계에서 주고받은 논의 결과는 엘리스의 위키 페이지에 정리되고, 이슈 관리 도구인 Jira에 등록됩니다. 엘리스의 모든 팀원들은 위키 페이지와 Jira를 통해서 논의된 결과를 확인하고 일의 진행 상황을 파악하게 됩니다.주 사용 도구: Slack, Google Presentation, Confluence Wiki, Jira디자인 단계기능 개발에 필요한 각 페이지의 디자인이 고수준(High Fidelity)으로 만들어지는 단계입니다. 자세한 디자인에 들어가보고 나서야 파악되는 문제도 있기 때문에 디자인 단계에서도 기획에 대한 논의와 수정은 계속됩니다.디자인 단계에서의 논의 역시 Slack 채널에서 이루어집니다. 프론트엔드 팀과 디자인 팀은 온라인에서 디자인 페이지를 함께 보며 디자인에 대한 논의를 진행합니다.엘리스 디자인 팀에서는 주로 Sketch로 페이지 디자인을 합니다. Sketch로 디자인이 되고 나면 페이지 단위로 Invision에 업로드되는데, Invision에서는 다른 페이지로 넘어가는 링크뿐만 아니라 페이지 안에서의 인터랙션(스크롤 내리기, 클릭하기 등.)도 어느 정도 표현할 수 있습니다. 또한 각 요소의 색깔, 크기, 다른 요소와의 간격 등을 개발자가 볼 수 있어서 이를 토대로 페이지를 구현하게 됩니다.Invision에 업로드된 헬프센터 페이지 디자인새로운 페이지를 만들 때 중요한 것 중 하나는 기존 페이지에서 사용자가 경험했던 것을 비슷하게(Consistent) 유지하는 것입니다. 이는 사용자 경험 측면에서도 좋고, 엔지니어 입장에서도 비슷하지만 조금 다른 코드를 자꾸 만들 필요가 없어서 좋습니다. 엘리스 프론트엔드 팀에서는 일관성 있는 디자인을 돕기 위해 비슷한 상황에서 쓰이는 요소들을 모듈화하여 가져다 쓸 수 있는 elice-blocks라는 것을 만들었습니다.elice-blocks의 버튼에 대한 스타일 가이드실제 elice-blocks의 다양한 종류 button들이 구현된 예시요즘은 디자인 팀에서 elice-blocks를 최대한 활용하여 페이지 디자인을 하기 때문에 전보다 코드 품질도 올라가고 개발 속도도 더 빨라졌습니다.새로운 페이지에 대한 디자인이 나오면 프론트엔드 팀과 디자인 팀은 Slack에서 스크린 공유를 통해 Invision 페이지를 함께 보며 elice-blocks가 어떻게 사용되었고 어떻게 업데이트되어야 하는지도 논의합니다.주 사용 도구: Slack, Sketch, Invision구현 단계Jira에 기술된 기능 요구사항과 Invision 페이지를 보며 실제 코딩을 하는 단계입니다. 기획과 디자인 단계에서 충분한 논의가 되었다면 구현 단계에서 걸리는 시간이 많지 않을 수도 있습니다.현재 엘리스 아카데미에서 사용되고 있는 헬프센터의 모습현재 프론트엔드 팀은 3명뿐이라서 보통은 한 사람이 기능 하나씩을 맡아서 개발합니다. 이렇게 할 경우 개발 속도는 좀 빨라질 수 있으나 코드의 품질과 안정성이 떨어질 수 있다는 단점이 있습니다. 이를 보완하기 위해 각자가 할 일을 하면서도 짧은 시간 페어 프로그래밍을 하기도 하고, 완료된 기능에 대해서는 코드 리뷰를 진행합니다.페어 프로그래밍 역시 원격 상황에서 이루어집니다. 하지만 원격으로 안정적인 진행이 쉽지는 않았는데요, 여러 가지를 시도해본 결과 가장 안정적인 것은 Slack으로 화상채팅을 하면서 TeamViwer로 호스트의 컴퓨터를 함께 컨트롤하는 것이었습니다. 3명의 팀원 모두가 함께 진행한 적도 있었는데 무척 재미있더군요.코드 리뷰는 방대한 기능을 개발했을 경우에 팀 차원에서의 리뷰를 위한 화상 회의를 통해 진행됩니다. 또는 해당 기능을 이용하는 개발을 페어로 하기도 합니다. 기본적으로는 엘리스에서 소스코드 관리 도구로 사용하는 Gitlab 안에서 코드 리뷰가 이루어집니다.코드 리뷰 이외에 코드 품질을 높이는 비교적 쉬운 방법 중 하나는 팀의 코딩 스타일 가이드를 잘 정하고 이를 따르는 것입니다. 프론트엔드 팀은 Airbnb의 Javascript 스타일 가이드를 입맛에 맞게 수정해서 사용해왔습니다. 지금은 이를 좀 더 엄밀하게 적용할 필요성을 느껴 Javascript에 대해서는 eslint를, CSS에 대해서는 scss-lint를 이용하여 스타일을 맞추고 있습니다. 이 중 eslint는 후술할 테스트 단계에서도 사용됩니다.참고로 엘리스 프론트엔드는 React 로 구현되어 있는데 페이스북에서 React를 내놓은 아주 초반부터 React를 사용해왔습니다. 그래서 React의 최신 기술이 아닌 오래된 레거시 코드라고 할 만한 부분이 꽤 많습니다. 신규 기능 개발과 더불어 이전 코드를 리팩토링하고 자잘한 버그를 수정하는 것 또한 프론트엔드 엔지니어가 할 일입니다.주 사용 도구: Jira, Invision, Slack, TeamViwer, Gitlab, eslint, scss-lint테스트 단계구현된 기능이 실제로 사용자에게 전달되기 전에 다양한 테스트를 거치는 단계입니다. 가장 기본적인 테스트는 엔지니어가 직접 개발하면서 여러가지 경우의 수에서 의도한 대로 작동하는지 확인하는 것입니다. 여기에 자동화 테스트와 사람이 직접 하는 테스트가 추가됩니다. 엘리스에서 수행하는 자동화 테스트의 종류는 다음과 같습니다.빌드 테스트: 코드가 에러 없이 잘 빌드되는지 확인스타일 테스트: 코드가 엘리스 프론트엔드 팀의 스타일 가이드와 잘 맞는지 확인 (eslint)유닛 테스트: 개별 기능이 잘 동작하는지 확인통합 테스트: 기능의 추가가 전체 시스템에 영향을 미치지는 않았는지 전체 시스템의 동작을 확인자동화 테스트는 Gitlab의 지속적 통합(CI, Continuous Integration) 도구에 연결해두었기 때문에 Gitlab에서 새로운 커밋이 올라오면 자동으로 해당 테스트들이 통과하는지 확인합니다. 즉 코드 리뷰를 시작하기 전에 이미 자동화 테스트는 수행된 것이라고 볼 수 있습니다. 다만 아직까지 엘리스의 코드 규모에 비해 자동화 테스트가 커버하지 못하는 부분이 많기 때문에 이것을 차차 추가해나가고 있습니다.Gitlab의 CI 파이프라인이와 같이 구현과 자동화 테스트는 단계를 나누기 모호할 정도로 긴밀하게 연결되어있지만 굳이 단계를 나눈 이유는 사람이 직접 하는 테스트 때문입니다.자동화 테스트와 리뷰가 끝난 기능은 엘리스의 베타 서버에 올리고, 이를 Slack 채널을 통해 엘리스 팀원들에게 알립니다. 그러면 기획 단계에 참여한 사람들은 베타 서버에서 구현된 기능의 실제 동작을 확인하고 최초의 요구사항을 만족하는지 확인합니다. 확인한 사항에 대한 피드백은 Slack 채널에서 이루어지고 이때 미비한 점이나 버그가 발견되었다고 하면 다시 구현 단계로 돌아가게 됩니다. 요구사항이 잘 만족되었다면 이를 해당 기능에 대한 Jira 이슈에 표시하고 그 기능은 배포가 가능한 상태가 됩니다.주 사용 도구: Slack, Gitlab, Jira배포 및 모니터링 단계구현된 기능이 포함된 버전을 실제 프로덕션 서버에 올리고 확인하지 못한 버그가 발생하지 않는지 모니터링하는 단계입니다. 엘리스는 일주일에 한 번 배포를 기본 원칙으로 하는데, 개발된 것을 목요일까지 베타 서버에 올리고 테스트를 거쳐 목요일 밤이나 금요일에 배포합니다.2017년 11월 3주차의 두 번째 배포. 모든 이슈가 Resolved 상태다.모니터링을 위해 엘리스에서 사용하고 있는 Sentry는 Google Analytics(GA)와 같은 사용자 로그 수집 도구인데, GA와 다른 점은 에러 로그에 특화되어있다는 것입니다. 사용자가 경험한 자바스크립트 에러는 사용자가 어떤 과정을 거쳐 그 에러를 경험하게 되었는지와 함께 기록되고 리포트됩니다. Sentry로 기록되는 에러를 포함하여 다른 모든 종류의 로그는 자체 개발한 elice-logger를 통해 기록되고 있습니다.또한 엘리스에서는 Intercom이라는 사용자 소통 도구를 통해 피드백을 수집합니다. 로그인한 사용자라면 누구든지 ‘문의하기’로 엘리스 운영팀에게 메시지를 보낼 수 있습니다. Intercom에서 들어온 메시지는 Slack을 통해 엘리스 팀 전체에게 공유되고, Sentry에서 들어온 메시지 또한 그렇습니다.Slack으로 사용자 문의가 들어오면 이를 확인한 후에 고쳐야 할 버그라면 수정 작업에 들어갑니다. 버그 수정은 기획-디자인 단계가 문제 제기 단계로 바뀌는 것을 제외하면 기존의 기능 개발 싸이클과 동일합니다.소프트웨어 환경 A에서 권한 B를 가진 계정으로 행동 C를 할 때 원래 예상되는 결과는 D1이지만 현재는 D2가 일어난다라는 포맷으로 문제가 제기되면 이를 개발자가 확인한 후에 문제의 심각성을 파악하여 마찬가지로 구현, 테스트, 배포 및 모니터링을 단계를 진행합니다.주 사용 도구: Jira, Sentry, Intercom, Slack마치며이번 글에서는 디지털 노마드를 꿈꾸는 회사로서 엘리스가 어떤 도구들을 이용하여 기능을 추가하고 버그를 수정하는지를 이야기했습니다. 저는 엘리스가 언젠가 겨울에는 호주에서, 여름에는 캐나다에서 개발할 수 있는 회사가 되기를 소망하고 있습니다. 원격근무가 활성화된 것으로 유명한 회사들이 외국에는 많은데(Gitlab, Basecamp 등) 한국에서는 어떤 회사들이 어떤 도구를 이용하여 디지털 노마드를 실현하고 있는지 궁금하군요.photograph by Marco Verch위와 같은 개발 과정을 잘 해나가기 위해 엘리스의 프론트엔드 엔지니어들에게 필요한 역량은 이런 것들입니다.거시적 관점에서 회사의 비전/로드맵과 현재 하는 일이 잘 맞는지 판단하기기획자 역할을 하는 사람의 의도를 파악하고 이를 토대로 백엔드 엔지니어와 소통하여 개발 스펙 산출하기엘리스 프론트엔드의 스타일 가이드와 React의 좋은 패턴을 이용하여 고품질의 코드로 기능 구현하기각자의 일하는 방식을 존중하고, 함께 하는 세션에 적극적으로 참여하기자신이 구현한 기능을 책임지고 테스트와 유지보수하기여러가지 도구를 익숙하게 사용하며, 새로운 도구를 두려워하지 않고 빠르게 학습하기elice-blocks와 같이 작지만 유용한 내부 프로젝트들을 구현하기사용자의 메시지에 귀를 기울이지만, 그것을 있는 그대로 받아들이기보다 진짜 문제를 찾아서 해결하기물론 현재 저를 포함한 엘리스 팀원들 역시 이 모든 것을 유지하고 더 잘하기 위해 열심히 노력하는 중입니다. 본인에게 이러한 역량이 있거나, 그런 주변 사람을 알거나, 함께 디지털 노마드 회사를 만들고 싶거나, 또는 이 글을 읽고 엘리스의 프론트엔드 팀에 관심이 생기셨다면 주저없이, 연락주시기 바랍니다. 읽어주셔서 감사합니다.#엘리스 #코딩교육 #교육기업 #기업문화 #조직문화 #서비스소개 #채용 #프론트엔드 #개발자 #리모트 #재택근무

안녕하세요. 스타일쉐어에서 PM을 맡고있는 박성환 입니다. 스타일쉐어팀이 QA프로세스를 도입한 것은 약 4개월 정도 되었습니다. 기존에는 QA 프로세스 없이 진행했었지만 주요 기능에 대한 오류감소 및 릴리즈 안정성 확보를 위해 도입을 고민하게 되었습니다.QA프로세스를 처음 도입할때 많은 고민이 있었습니다. 대규모 서비스에 적용하는 QA프로세스를 그대로 도입하기에는 인력 + 시간이 모두 부족했기에 시간과 인력이 많이 투여되는(다만, 안정성이 높음) 명세기반 테스트는 최소화하고, 도입 가능한 서비스(구글플레이의 단계적 배포, Crashlytics)를 활용해 부족한 부분을 커버하는 형식으로 저희 식의 간략화된 QA프로세스를 만들었습니다.(인력 + 시간이 상대적으로 제한적인 스타트업에 좀 더 효율적인 방식.)스타일쉐어팀의 QA 기간 : 앱 업데이트 당 3일(테스트/수정/릴리즈까지의 모든 기간)테스트 인원 : 2명 (1차QA 1명, 최종확인 1명)마이너 버그 수정 버전에서는 QA진행하지 않음스타일쉐어팀의 QA프로세스는 “주요 사용 케이스의 동작 확인” + “수많은 사용 패턴에 대한 대응”으로 정리할 수 있습니다. 저희 팀이 진행하고 있는 방식을 조금 더 자세히 설명해 드리자면 아래와 같습니다.(API 테스트, 자동화 테스트를 제외한 앱 릴리즈 전 진행하는 사용성 테스트에 대한 내용만을 담았습니다.)1. QA일정스타일쉐어 앱의 업데이트 주기는 4주에 1회로 진행하고 있습니다. 그 중 1주 단위의 스프린트가 3주 동안 진행되고 4주차 스프린트는 QA 및 릴리즈 스프린트로 진행됩니다. 매 스프린트에서 담당 엔지니어가 수정 혹은 추가된 단위기능에 대해 간단한 테스트가 끝나면 4주차에 알파 빌드 및 전 구성원이 설치/사용해보고 동시에 1차 QA(통합 테스트)를 진행하게 됩니다. 1차 QA의 버그들을 수정하면 베타버전 빌드 및 최종 확인을 진행한뒤 문제없으면 바로 릴리즈가 되어 사용자에게 신규 버전을 제공합니다.2. 주요 사용 케이스의 동작 확인1) 1차 QA(명세기반 테스팅)4주차에 신규 알파버전이 생성되면 1차 QA를 진행하게 됩니다. 스타일쉐어는 전담 QA담당자가 없습니다. 1차 QA는 다른 파트 엔지니어 1명이 테스트를 진행하고 2차는 PM이 최종확인 후 릴리즈 됩니다. 이 단계에서는 Test case를 바탕으로한 명세기반 테스트로 진행됩니다.테스트 케이스(TC)를 통한 테스팅은 핵심적인 기능 및 주 사용케이스에 대한 검수작업이라고 보시면 됩니다. 게임 혹은 복잡도가 높은 서비스의 경우에는 매 업데이트마다 모든 케이스에 대한 테스트가 어렵고 비효율적이기 때문에 리스크 분석기법, 탐색적 테스팅, 경계값 테스팅 등과 같은 방식을 사용하지만 스타일쉐어 서비스의 경우 상대적으로 복잡도가 낮아 매 업데이트 마다 대부분의 기능에 대한 테스팅을 진행합니다(TC로 100% 커버리지를 목표로 하지 않습니다. 불가능하다는 것을 인정하고 진행하는 것이 효율적). 테스트케이스 작성시에 유의했던 부분은 쉽고 명확하게 케이스를 명시해서 오류에 대한 판단이 명확하도록 하고 스타일쉐어 앱을 처음 본 사람도 바로 테스트가 가능하도록 작성하고 있습니다. (스트레스 테스트는 특이 사항이 있을 경우에만 진행합니다.)2) 교차 테스팅스타일쉐어의 경우에는 1차QA 과정을 담당 엔지니어가 아닌 다른 파트의 엔지니어(iOS버전 테스트의 경우 web, backend, Android 개발자 중 1명이 진행)가 1차 테스트를 진행합니다. 이 방식의 장점은 매번 같은 사람이 테스트하는 것보다 다른 백그라운드를 가진 엔지니어가 테스트 함으로써 다양한 시각으로 테스트를 하게 되 오류발견이라던지 서비스 개선 아이디어를 찾는데 더 효과적이었습니다. 그리고 신규 입사자의 경우 가장 먼저 테스트 담당자로 참여할 수 있도록 합니다(가장 빠르게 서비스 플로우를 이해할 수 있는 방법).3) 최종확인1차 QA 및 전사 베타버전 사용의 피드백을 통해 나온 버그/주요 기능에 대해 마지막 점검하는 절차입니다. 이 부분은 제품책임자(PM)가 담당을 하며, 이 부분을 통과하면 릴리즈 단계로 진행되어 사용자에게 업데이트 된 앱이 전달됩니다.3. 수많은 사용 패턴에 대한 대응단계적 출시(안드로이드)1차 QA과정인 테스트케이스를 통한 테스팅은 명시되어 있는 패턴과 제한적인 환경(Device, 해상도, 인터넷 환경 등등)에서의 주요 케이스에 대한 테스팅만 가능합니다. 하지만 사용자는 수많은 환경 및 사용패턴으로 서비스를 사용하기 때문에 이 부분을 TC의 스크립트로 모두 추가하고 살펴보기란 불가능에 가깝습니다. 그래서 저희 팀은 단계적 출시를 도입해서 대응하고 있습니다.모든 테스트 과정을 완료한 뒤 구글플레이 개발자 콘솔에서 앱 업데이트시 ‘지금 출시’가 아닌 ‘단계적 출시’로 선택합니다. 그리고 비율을 선택할 수 있는데 이 비율은 업데이트가 적용되는 사용자 비율을 설정하는 기능입니다. 즉, 전체 사용자가 아닌 미리 지정한 비율의 사용자에게만 업데이트 버전을 제공함으로써 우선적으로 우리가 예상하지 못한 버그나 불편한 부분이 있는지 확인해볼 수 있습니다. 스타일쉐어팀의 경우 5%의 사용자 비율로 단계적 출시를 1~2일 동안 진행한뒤 버그 리포팅 및 CS내용 확인 후 100% 대상으로 업데이트를 진행합니다.(5% 단계적 출시 이후 패치된 버전을 배포하면 해당그룹(5%)에게만 업데이트 됩니다.)이 부분은 오류에 대한 대응 및 새로운 기능에 대한 부분적인 반응을 볼 수 있는 용도로도 사용할 수 있어 매우 활용도가 높습니다.(신규 앱에 대해서는 해당 기능 사용이 불가능합니다. 업데이트시에만 사용가능합니다.)4. 도입효과1) Crash Free Sessions(Crashlytics)4월 13일 기준으로 Crash Free Sessions는 전체 사용자 중 99.8%의 안정성을 가져가고 있으며(이전에는 95~96%), 기존에는 주말과 같이 사용자가 많은 경우 그만큼 크래시 발생빈도도 높았지만 최근 버전에서는 주말/평일 관계없는 그래프를 보이고 있습니다.2) Crash Report(Flurry)위 지표는 1월~3월 까지의 Flurry의 안드로이드 버전 Crash Report를 캡처한 화면입니다. 1월 초만 해도 일 40회 정도의 크래시가 발생했다면 최근은 일 3~5회 정도로 개선된 모습을 확인할 수 있습니다.5. 마무리다만, 이러한 노력에도 버그는 여전히 존재합니다. 그래서 저희 QA프로세스도 개선할 방향을 모색하고 있는데, 현재의 개선 목표는 ‘퀄리티는 유지하되 속도는 빠르게’ 라는 방향으로 진행 중입니다. 그물을 더 촘촘히 짜듯이 명세기반 테스트의 규모를 늘리는 것에는 시간적/효율적인 한계가 분명히 존재하므로 자동화 테스팅(UI)의 강화를 통해서 부족한 부분을 채워보기 위한 시도를 준비하고 있습니다.하루라도 빠른 서비스의 개선도 매우 중요하지만 그만큼 우리가 전달하고자 하는 것을 문제없이 사용자에게 제공하는 것도 속도만큼 중요하다 생각 합니다. 문제없이 전달하기 위해 계속해서 고민하고 시도해볼 수 있도록 하겠습니다.#스타일쉐어 #개발 #개발팀 #개발자 #노하우 #인사이트

레일즈 기반의 프론트엔드(브라우저에서 서버 사이드 렌더링 계층까지)와 자바 기반의 백엔드(내부 API와 그 이후 계층)이 세션을 공유하기 위해 먼저 레일즈의 세션 처리 과정을 분석하고, 레일즈 세션 쿠키를 다루기 위한 자바 소스 코드를 공유합니다.여기저기 자랑하고 다녔으니 아시는 분은 아시다시피 레진은 구글앱엔진을 사용하고 있습니다. 지금이야 Java, Python, Node.js, Go 언어와 Flexible Environment 같은 다양한 선택지가 있지만, 레진이 입주할 당시만 해도 Java 7(subset), Python(subset)을 지원하는 Standard Environment라는 선택지 밖에 없었죠.최근 Saemaeul Undong 기술 부채 탕감의 일환으로 자바7, 스프링3.x, JSP(!) 기반의 백엔드에 포함되어 있던 프론트엔드를 레일즈 기반의 프론트엔드 서버(서버 사이드 렌더링을 담당하는 서버는 프론트일까요? 백엔드일까요?)로 분리하고 있습니다.서로 다른 세계의 존재들 - 자바와 레일즈의 세션을 공유해야하는 상황이 문제의 발단입니다.자바와 레일즈의 세션을 공유하는 여러가지 방법이 있겠지만, 가장 단순하고 효과적인 방법은 쿠키(cookie)라고 판단하고, 세션 encrypt/decrypt와 marshal/unmarshal을 동일한 방식으로 맞추기로 했습니다. (백엔드 API를 완전히 stateless하게 새로 만들면 좋겠지만, 코인은 벌어야 소는 키워야죠)이를 위해 레일즈의 세션 처리 과정을 분석하고 정리했습니다.레일즈의 actionpack의 action_dispatch/middleware/cookie.rb를 보면 EncryptedCookieJar 클래스의 초기화 과정은 다음과 같습니다(digest의 경우 따로 지정안하면 SHA1이 사용되는 듯):class EncryptedCookieJar < AbstractCookieJar # :nodoc: include SerializedCookieJars def initialize(parent_jar) super if ActiveSupport::LegacyKeyGenerator === key_generator raise "You didn't set secrets.secret_key_base, which is required for this cookie jar. " + "Read the upgrade documentation to learn more about this new config option." end secret = key_generator.generate_key(request.encrypted_cookie_salt || '') sign_secret = key_generator.generate_key(request.encrypted_signed_cookie_salt || '') @encryptor = ActiveSupport::MessageEncryptor.new(secret, sign_secret, digest: digest, serializer: ActiveSupport::MessageEncryptor::NullSerializer) end private def parse(name, encrypted_message) debugger deserialize name, @encryptor.decrypt_and_verify(encrypted_message) rescue ActiveSupport::MessageVerifier::InvalidSignature, ActiveSupport::MessageEncryptor::InvalidMessage nil end def commit(options) debugger options[:value] = @encryptor.encrypt_and_sign(serialize(options[:value])) raise CookieOverflow if options[:value].bytesize > MAX_COOKIE_SIZE end end key_generator는 EncryptedCookieJar에 포함된 SerializedCookieJars 모듈에 정의되어 있습니다:module SerializedCookieJars # ... def key_generator request.key_generator end end 흠… 좀 더 파보죠. request.key_genrator는 다음과 같습니다:class Request # ... def key_generator get_header Cookies::GENERATOR_KEY end #... end 흠… 좀 더 파야할 듯 ㅠㅠ.Cookies::GENERATOR_KEY는 다음과 같습니다:class Cookies #... GENERATOR_KEY = "action_dispatch.key_generator".freeze end action_dispatch.key_generator는 레일즈의 엔진 모듈에 해당하는 railties의 application.rb에 정의되어 있습니다:def key_generator # number of iterations selected based on consultation with the google security # team. Details at https://github.com/rails/rails/pull/6952#issuecomment-7661220 @caching_key_generator ||= if secrets.secret_key_base unless secrets.secret_key_base.kind_of?(String) raise ArgumentError, "`secret_key_base` for #{Rails.env} environment must be a type of String, change this value in `config/secrets.yml`" end key_generator = ActiveSupport::KeyGenerator.new(secrets.secret_key_base, iterations: 1000) ActiveSupport::CachingKeyGenerator.new(key_generator) else ActiveSupport::LegacyKeyGenerator.new(secrets.secret_token) end end # ... def env_config @app_env_config ||= begin validate_secret_key_config! super.merge( # ... "action_dispatch.key_generator" => key_generator, "action_dispatch.signed_cookie_salt" => config.action_dispatch.signed_cookie_salt, "action_dispatch.encrypted_cookie_salt" => config.action_dispatch.encrypted_cookie_salt, "action_dispatch.encrypted_signed_cookie_salt" => config.action_dispatch.encrypted_signed_cookie_salt, "action_dispatch.cookies_serializer" => config.action_dispatch.cookies_serializer, "action_dispatch.cookies_digest" => config.action_dispatch.cookies_digest ) end end 너무 깊이 판 느낌적느낌(?)이 있지만, 여기까지 왔으니 좀 더 파보겠습니다.핵심 알고리즘은 activesupport의 key_generator.rb, message_encryptor.rb, message_verifier.rb에 정의되어 있습니다.먼저, key_generator.rb의 핵심은 다음과 같습니다:class KeyGenerator def initialize(secret, options = {}) @secret = secret # The default iterations are higher than required for our key derivation uses # on the off chance someone uses this for password storage @iterations = options[:iterations] || 2**16 end # Returns a derived key suitable for use. The default key_size is chosen # to be compatible with the default settings of ActiveSupport::MessageVerifier. # i.e. OpenSSL::Digest::SHA1#block_length def generate_key(salt, key_size=64) OpenSSL::PKCS5.pbkdf2_hmac_sha1(@secret, salt, @iterations, key_size) end end 계속해서, message_encryptor.rb의 핵심은 다음과 같습니다:def initialize(secret, *signature_key_or_options) options = signature_key_or_options.extract_options! sign_secret = signature_key_or_options.first @secret = secret @sign_secret = sign_secret @cipher = options[:cipher] || 'aes-256-cbc' @verifier = MessageVerifier.new(@sign_secret || @secret, digest: options[:digest] || 'SHA1', serializer: NullSerializer) @serializer = options[:serializer] || Marshal end def _encrypt(value) cipher = new_cipher cipher.encrypt cipher.key = @secret # Rely on OpenSSL for the initialization vector iv = cipher.random_iv encrypted_data = cipher.update(@serializer.dump(value)) encrypted_data << cipher.final "#{::Base64.strict_encode64 encrypted_data}--#{::Base64.strict_encode64 iv}" end def _decrypt(encrypted_message) cipher = new_cipher encrypted_data, iv = encrypted_message.split("--".freeze).map {|v| ::Base64.strict_decode64(v)} cipher.decrypt cipher.key = @secret cipher.iv = iv decrypted_data = cipher.update(encrypted_data) decrypted_data << cipher.final @serializer.load(decrypted_data) rescue OpenSSLCipherError, TypeError, ArgumentError raise InvalidMessage end def encrypt_and_sign(value) verifier.generate(_encrypt(value)) end def decrypt_and_verify(value) _decrypt(verifier.verify(value)) end (Hopefully)마지막으로, message_verifier.rb의 핵심은 다음과 같습니다:def initialize(secret, options = {}) raise ArgumentError, 'Secret should not be nil.' unless secret @secret = secret @digest = options[:digest] || 'SHA1' @serializer = options[:serializer] || Marshal end def valid_message?(signed_message) return if signed_message.nil? || !signed_message.valid_encoding? || signed_message.blank? data, digest = signed_message.split("--".freeze) data.present? && digest.present? && ActiveSupport::SecurityUtils.secure_compare(digest, generate_digest(data)) end def verified(signed_message) if valid_message?(signed_message) begin data = signed_message.split("--".freeze)[0] @serializer.load(decode(data)) rescue ArgumentError => argument_error return if argument_error.message =~ %r{invalid base64} raise end end end def generate(value) data = encode(@serializer.dump(value)) "#{data}--#{generate_digest(data)}" end private def encode(data) ::Base64.strict_encode64(data) end def decode(data) ::Base64.strict_decode64(data) end def generate_digest(data) require 'openssl' unless defined?(OpenSSL) OpenSSL::HMAC.hexdigest(OpenSSL::Digest.const_get(@digest).new, @secret, data) end # ... # encode, decode는 base64사용 이제 레일즈가 쿠키 기반의 세션을 어떻게 처리하는지 조금 눈에 들어옵니다. 그러나 우리의 최종 목표는 레일즈의 내부를 공부하는 것이 아니라, 자바에서 동일한 처리를 하는 것입니다. 모듈 의존성 따위는 가볍게 무시하고 무한복붙(?)을 시전해서, 레일즈의 세션 처리 과정을 눈으로 확인할 수 있도록 재구성했습니다:require 'openssl' require 'base64' require 'concurrent/map' class Object def blank? respond_to?(:empty?) ? !!empty? : !self end def present? !blank? end end class Hash # By default, only instances of Hash itself are extractable. # Subclasses of Hash may implement this method and return # true to declare themselves as extractable. If a Hash # is extractable, Array#extract_options! pops it from # the Array when it is the last element of the Array. def extractable_options? instance_of?(Hash) end end class Array def extract_options! if last.is_a?(Hash) && last.extractable_options? pop else {} end end end module SecurityUtils def secure_compare(a, b) return false unless a.bytesize == b.bytesize l = a.unpack "C#{a.bytesize}" res = 0 b.each_byte { |byte| res |= byte ^ l.shift } res == 0 end module_function :secure_compare end class KeyGenerator def initialize(secret, options = {}) @secret = secret # The default iterations are higher than required for our key derivation uses # on the off chance someone uses this for password storage @iterations = options[:iterations] || 2**16 end def generate_key(salt, key_size=64) OpenSSL::PKCS5.pbkdf2_hmac_sha1(@secret, salt, @iterations, key_size) end end class CachingKeyGenerator def initialize(key_generator) @key_generator = key_generator @cache_keys = Concurrent::Map.new end # Returns a derived key suitable for use. def generate_key(*args) @cache_keys[args.join] ||= @key_generator.generate_key(*args) end end class MessageVerifier class InvalidSignature < StandardError; end def initialize(secret, options = {}) raise ArgumentError, 'Secret should not be nil.' unless secret @secret = secret @digest = options[:digest] || 'SHA1' @serializer = options[:serializer] || Marshal end def valid_message?(signed_message) return if signed_message.nil? || !signed_message.valid_encoding? || signed_message.blank? data, digest = signed_message.split("--".freeze) data.present? && digest.present? && SecurityUtils.secure_compare(digest, generate_digest(data)) end def verified(signed_message) if valid_message?(signed_message) begin data = signed_message.split("--".freeze)[0] @serializer.load(decode(data)) rescue ArgumentError => argument_error return if argument_error.message =~ %r{invalid base64} raise end end end def verify(signed_message) verified(signed_message) || raise(InvalidSignature) end def generate(value) data = encode(@serializer.dump(value)) "#{data}--#{generate_digest(data)}" end private def encode(data) ::Base64.strict_encode64(data) end def decode(data) ::Base64.strict_decode64(data) end def generate_digest(data) require 'openssl' unless defined?(OpenSSL) OpenSSL::HMAC.hexdigest(OpenSSL::Digest.const_get(@digest).new, @secret, data) end end class MessageEncryptor module NullSerializer #:nodoc: def self.load(value) value end def self.dump(value) value end end class InvalidMessage < StandardError; end OpenSSLCipherError = OpenSSL::Cipher::CipherError def initialize(secret, *signature_key_or_options) options = signature_key_or_options.extract_options! sign_secret = signature_key_or_options.first @secret = secret @sign_secret = sign_secret @cipher = options[:cipher] || 'aes-256-cbc' @verifier = MessageVerifier.new(@sign_secret || @secret, digest: options[:digest] || 'SHA1', serializer: NullSerializer) @serializer = options[:serializer] || Marshal end def encrypt_and_sign(value) verifier.generate(_encrypt(value)) end def decrypt_and_verify(value) _decrypt(verifier.verify(value)) end def _encrypt(value) cipher = new_cipher cipher.encrypt cipher.key = @secret # Rely on OpenSSL for the initialization vector iv = cipher.random_iv encrypted_data = cipher.update(@serializer.dump(value)) encrypted_data << cipher.final "#{::Base64.strict_encode64 encrypted_data}--#{::Base64.strict_encode64 iv}" end def _decrypt(encrypted_message) cipher = new_cipher encrypted_data, iv = encrypted_message.split("--".freeze).map {|v| ::Base64.strict_decode64(v)} cipher.decrypt cipher.key = @secret cipher.iv = iv decrypted_data = cipher.update(encrypted_data) decrypted_data << cipher.final @serializer.load(decrypted_data) rescue OpenSSLCipherError, TypeError, ArgumentError raise InvalidMessage end def new_cipher OpenSSL::Cipher.new(@cipher) end def verifier @verifier end end #key generate encrypted_cookie_salt = 'encrypted cookie' encrypted_signed_cookie_salt = 'signed encrypted cookie' def key_generator secret_key_base = 'db1c366b854c235f98fc3dd356ad6be8dd388f82ad1ddf14dcad9397ddfdb759b4a9fb33385f695f2cc335041eed0fae74eb669c9fb0c40cafdb118d881215a9' key_generator = KeyGenerator.new(secret_key_base, iterations: 1000) CachingKeyGenerator.new(key_generator) end # encrypt secret = key_generator.generate_key(encrypted_cookie_salt || '') sign_secret = key_generator.generate_key(encrypted_signed_cookie_salt || '') encryptor = MessageEncryptor.new(secret, sign_secret, digest: 'SHA1', serializer: MessageEncryptor::NullSerializer) value = "{\"session_id\":\"6022d05887d2ab9c1bad8a87cf8fb949\",\"_csrf_token\":\"OPv/LxbiA5dUjVsbG4EllSS9cca630WOHQcMtPxSQUE=\"}" encrypted_message = encryptor.encrypt_and_sign(value) #encrypted_message = encryptor._encrypt(value) p '-----------encrypted value-------------' p encrypted_message # decrypt encrypted_message = 'bDhIQncxc2k0Rm9QS0VBT0hWc3M4b2xoSnJDdkZNc1B0bGQ2YUhhRXl6SU1oa2c5cTNENWhmR0ZUWC9zN05mamhEYkFJREJLaDQ3SnM3NVNEbFF3ZVdiaFd5YXdlblM5SmZja0R4TE9JbDNmOVlENHhOVFlnamNVS2g1a05LY0FYV3BmUmRPRWtVNUdxYTJVbG5VVUlRPT0tLXd1akRqOU1lTTVneU9LTWszY0I5bFE9PQ==--b0a57266c00e76e0c7d9d855b25d24b242154070' p '-----------decypted value-------------' puts encryptor.decrypt_and_verify encrypted_message p '---------------------------------------' 이 과정을 자바로 구현한 소스는 생략 깃헙에 올려두었습니다. 이 코드를 이용해서 서블릿 세션과 연동하는 방법은 추후 사측(?)과 협의되는 대로 공유할 예정입니다. 물론, 그 전에 쿠키를 공유할 필요가 없어지면(or 공유할 쿠키가 없어지면) 더 좋겠죠 :D

Kubernetes 클러스터를 상용 환경에서 운영하기 위해서는 몇 가지 추가 구성요소를 설치해야 합니다. 예를 들어 Ingress를 만들더라도 실제로 트래픽을 받아줄 Ingress Controller를 설치해두지 않았으면 소용이 없습니다. 그리고 모니터링을 위해 컨테이너의 로그나 CPU/메모리 사용량 등을 수집, 조회할 수 있는 서비스도 필요합니다.다행히 이러한 추가 구성요소 또한 Kubernetes 클러스터 위에서 일반 애플리케이션과 거의 같은 방식으로 작동하므로 설치하는 것이 어렵지는 않습니다. 다만 클러스터를 원하는 대로 구성할 수 있는 만큼 선택의 폭이 넓어서 여러 가지 해법을 놓고 고민하게 될 수 있습니다. 이 글에서는 타다 서비스를 위해 Kubernetes 클러스터를 구성할 때 어떤 선택을 했는지, 특히 AWS 환경에서는 어떤 서비스들을 활용할 수 있는지 공유합니다.서비스를 외부에 노출: NGINX Ingress Controller + NLBIngress Controller 고르기Kubernetes에서 클러스터 내부 서비스를 외부에 HTTP(S)로 노출할 때는 Ingress를 사용할 수 있습니다. TLS 암호화, 로드밸런싱, 호스트명/경로 기반 라우팅 등을 제공해서 상당히 편리한데, Ingress가 실제로 작동하기 위해서는 Ingress Controller가 필요합니다.시중에는 다양한 종류의 Ingress Controller 솔루션이 나와 있습니다. 그중 Kubernetes 프로젝트에서 공식 지원하는 NGINX Ingress Controller와 AWS ALB 로드밸런서를 이용하는 AWS ALB Ingress Controller를 두고 고민을 했습니다.타다에서는 클라이언트(모바일 앱)에 실시간 이벤트를 전달하기 위해 gRPC를 사용하고 있어서 gRPC를 지원하지 않는 ALB는 선택할 수 없었습니다. 그리고 AWS ALB Ingress Controller는 현재 Ingress 하나마다 ALB를 1개 생성하는 구조여서 앞으로 노출할 서비스 수가 늘어난다면 비용 효율이 떨어진다고 판단했습니다. 따라서 NGINX Ingress Controller를 선택하게 되었습니다.NGINX Ingress Controller는 NGINX 웹서버를 기반으로 하므로 gRPC 모듈을 비롯하여 다양한 NGINX 모듈을 통해 굉장히 세세한 부분까지 설정할 수 있습니다. NGINX Ingress Controller는 Ingress나 Ingress가 가리키는 서비스의 엔드포인트에 변화가 생길 때마다 동적으로 NGINX 설정을 업데이트하는 방식으로 동작합니다.NGINX Ingress Controller 로드밸런싱NGINX Ingress Controller를 사용해도 외부에서 오는 트래픽을 적절히 분배해 줄 외부 로드밸런서는 필요합니다. AWS의 로드밸런서는 Classic ELB, ALB, NLB가 있습니다. 앞서 설명했듯이 ALB는 gRPC를 지원하지 않아서 Classic ELB를 TCP 모드로 사용하거나 NLB를 사용해야 합니다. Classic ELB는 동시에 많은 연결을 처리하려면 웜 업이 필요한 단점이 있어 NLB를 사용하기로 하였습니다.최근 NLB가 TLS termination을 지원하기 시작했지만, HTTP/2와 gRPC를 사용하기 위해 필요한 ALPN 정보를 설정할 수 없어서 NGINX 수준에서 TLS 암호화를 처리하고 있습니다. NLB 수준에서 TLS 처리를 하면 무료로 자동 갱신되는 ACM 인증서를 사용할 수 있는 등 여러 가지 이점이 있어서 아쉽습니다.Kubernetes에서 LoadBalancer 타입의 서비스를 생성하면 알아서 AWS 로드밸런서를 만들어줍니다. 하지만 이렇게 해서 NLB를 생성하는 방식은 아직 알파 기능입니다. 따라서 먼저 NodePort 타입의 서비스를 생성하여 모든 노드의 특정 포트에 NGINX를 노출한 다음, 별도로 생성한 NLB에 노드들이 속한 오토스케일링 그룹을 연결해주는 방식으로 직접 설정하게 되었습니다.정리해보면 외부에서 오는 트래픽을 처리할 때는 다음과 같은 과정을 거칩니다.모든 서브도메인(*.tadatada.com)은 NLB를 가리킵니다.NLB의 443 포트로 암호화된 HTTP 또는 gRPC 요청이 들어옵니다. NLB는 적절한 Kubernetes 노드 중 하나의 특정 포트(예: 30000번)로 요청을 전달합니다.Kubernetes 노드에서는 포트 번호를 보고 NGINX 서비스로 향하는 요청임을 알 수 있고 NGINX 컨테이너 중 하나로 요청을 전달합니다.NGINX는 복호화를 한 다음 HTTP Host 헤더를 확인하여 요청을 전달할 Ingress를 알아냅니다. 그리고 해당 Ingress의 엔드포인트 중 하나로 복호화한 요청을 프록시합니다.애플리케이션 컨테이너가 요청을 처리합니다.트래픽 흐름: NLB → NodePort → NGINX Ingress Controller → 내부 서비스Pod에 IAM 역할 부여: kube2iamS3, SQS 등 IAM으로 인증하는 AWS 서비스에 접근하려면 인증 정보가 필요합니다. EC2에서는 액세스 키를 직접 넣는 대신 EC2 인스턴스 프로파일로 인스턴스에 IAM 역할을 부여할 수 있습니다. 하지만 하나의 Kubernetes 노드 (=EC2 인스턴스)에는 여러 Pod이 실행될 수 있기 때문에 Pod마다 다른 IAM 역할을 부여하기를 원한다면 인스턴스 프로파일을 활용할 수 없게 됩니다. (인스턴스 프로파일에는 하나의 IAM 역할만 부여 가능)kube2iam을 사용하면 다음과 같이 Pod 어노테이션으로 IAM 역할을 지정할 수 있습니다.apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: aws-cli labels: name: aws-cli annotations: iam.amazonaws.com/role: role-arn spec: ... 설치나 사용법은 문서를 참고하면 어렵지 않은데, 원리를 간단히 설명해 보겠습니다. EC2 인스턴스 안에서는 특정 IP 주소(169.254.169.254)로 접속하면 EC2 메타데이터 API에 접근할 수 있습니다. AWS SDK는 EC2 메타데이터 API를 통해서 인스턴스 프로파일에 붙은 IAM 역할과 IAM 역할에 해당되는 액세스 키 쌍을 받아오게 됩니다.kube2iam은 모든 노드에 실행되면서 Pod 내부에서 EC2 메타데이터 서버 주소로 나가는 모든 요청을 가로챕니다. 그리고 인스턴스 프로파일 정보와 액세스 키 발급 요청을 kube2iam 서버가 대신 처리합니다. 따라서 Pod 안에서는 인스턴스 프로파일이 부여된 EC2 인스턴스 내부에 있는 것처럼 느껴지게 됩니다.추후 AWS SDK에 EKS 지원이 추가되면 별도로 데몬을 설치하지 않고도 Pod에 IAM 역할을 줄 수 있게 될 것으로 보입니다.로그 수집: fluentd + CloudWatch LogsKubernetes의 컨테이너가 stdout/stderr로 출력하는 로그는 노드에만 쌓이고 컨테이너를 재시작하거나 삭제하면 함께 삭제됩니다. 또한 노드의 디스크가 꽉 차는 것을 방지하기 위해 일정 크기를 넘으면 오래된 로그는 없어집니다. 그러므로 로그가 사라지지 않도록 계속 어딘가에 모아두어야 합니다.AWS에서 활용할 수 있는 로그 저장 서비스에는 CloudWatch Logs가 있습니다. fluentd를 DaemonSet으로 노드마다 하나씩 실행해서 컨테이너 로그를 CloudWatch Logs로 전송할 수 있습니다.CloudWatch Logs에 저장한 로그는 최근 나온 CloudWatch Logs Insights로 검색, 분석할 수 있습니다. 아직 나온 지 얼마 되지 않아서 기능이 많지는 않지만, 간단히 조회하는 용도로는 충분합니다.CloudWatch Logs Insights 사용 예모니터링: PrometheusEC2 인스턴스 하나에 서비스 하나를 띄워서 사용할 때는 CloudWatch로 CPU 사용률 등의 지표를 측정할 수 있었습니다. 하지만 Kubernetes를 사용하면 여러 서비스가 하나의 인스턴스에서 동시에 실행될 것이므로 인스턴스 수준의 지표는 무의미합니다. 특히 최소 실행 단위인 컨테이너 수준의 CPU 사용률 같은 값을 측정해야 하는데, CloudWatch를 사용하기에는 과금 체계가 적합하지 않습니다.기본 제공되는 5분 간격의 EC2 지표는 무료지만 CloudWatch에 커스텀 지표를 올리게 되면 지표 당 비용을 지불해야 합니다. 이 때 '지표'는 지표 이름 + 고유한 차원(dimension)의 조합입니다. 예를 들어 CPUUtilization이라는 이름의 지표가 PodName=server-aaaaaaaa과 PodName=server-bbbbbbbb라는 다른 차원으로 올라온다면 각각을 다른 지표로 취급합니다. 따라서 지표 수가 너무 많아지지 않게 조정해야 하는데 그러면 상세하게 모니터링하기가 어렵습니다.비용 문제도 있고, Kubernetes의 여러 가지 정보를 CloudWatch로 내보내는 기존 도구가 없었기 때문에 다른 방법을 찾아보게 되었습니다. 그래서 Kubernetes 모니터링을 위해 많이 사용하는 Prometheus를 선택했습니다. Prometheus를 온전히 사용하기 위해서는 다양한 컴포넌트들이 필요한데, Prometheus Operator Helm 차트를 사용하면 비교적 쉽게 구축할 수 있습니다.Prometheus는 Kubernetes 클러스터 모니터링 외에 애플리케이션 모니터링에도 사용할 수 있습니다. 타다의 애플리케이션들은 Spring Boot로 작성되어 있는데 Spring Boot Actuator와 Micrometer의 Prometheus 지원을 사용해서 애플리케이션 수준의 지표도 Prometheus로 모니터링하고 있습니다. 특히 Prometheus Operator를 사용하면 모니터링 대상을 추가할 때 Prometheus 설정 파일을 수정하지 않아도 Kubernetes에 ServiceMonitor 리소스를 등록하기만 하면 되어서 편리합니다.Prometheus로 수집된 지표는 Grafana 대시보드로 시각화하고, 정해진 조건에서 Alertmanager를 통해 PagerDuty와 Slack에 알림을 보냅니다.Grafana 대시보드의 모습자동 처리량 확장: Cluster AutoscalerKubernetes에서 자동 처리량 확장은 크게 두 종류로 나눌 수 있습니다. 먼저 Horizontal Pod Autoscaler로 CPU, 메모리 사용량에 따라 Pod의 수를 자동으로 조정할 수 있습니다. HPA가 실제로 동작하기 위해서는 오토스케일링을 위한 지표를 제공하는 Metrics Server를 설치해야 합니다. 그런데 부하가 증가해서 HPA가 Pod 수를 늘리려고 할 때 워커 노드에 여유가 충분하지 않으면 새로운 Pod을 실행할 수 없어서 소용이 없습니다. 이 때 워커 노드의 수를 자동으로 조정해주는 것이 Cluster Autoscaler입니다. Cluster Autoscaler는 노드 수를 증가시키기만 하는 것이 아니라 여유가 생겼을 때 노드 수를 자동으로 줄여서 불필요한 비용이 발생하지 않도록 해줍니다.AWS 환경에서 Cluster Autoscaler는 EC2 API를 통해 EC2 오토스케일링 그룹의 Desired Capacity 값을 필요한 노드 수로 조정하는 방식으로 작동합니다. 따라서 Cluster Autoscaler에는 EC2 API를 호출할 수 있는 IAM 권한을 주어야 합니다. 이를 위해 위에서 소개한 kube2iam을 사용할 수 있습니다. 그리고 Cluster Autoscaler가 오토스케일링 그룹을 자동으로 발견할 수 있도록 미리 정해진 태그를 붙여야 합니다.한 가지 주의할 점은 노드의 오토스케일링 그룹이 여러 가용 영역(AZ)에 걸쳐있으면 안 된다는 것입니다. 오토스케일링 그룹이 여러 AZ에 속한 경우 AZ 간 인스턴스 수의 균형을 맞추려고 하는데 이 과정에서 인스턴스가 예기치 않게 종료될 수 있습니다. 이 때 해당 노드에 실행되어 있던 Pod이 안전하게 종료되지 않을 수 있기 때문에 AZ마다 오토스케일링 그룹을 따로 만들고 AZ 간 균형은 Cluster Autoscaler가 맞추도록 설정해야 합니다.도움이 되는 링크들위에서 소개한 컴포넌트들은 다음과 같은 Helm 차트를 통해 설치해서 사용하고 있습니다.stable/nginx-ingressstable/kube2iamincubator/fluentd-cloudwatchstable/prometheus-operatorstable/metrics-serverstable/cluster-autoscalerEKS Workshop: AWS 환경에서 Kubernetes 운영할 때 참고할 만한 정보가 많이 있습니다.Kubernetes Slack 채널: #eks 채널에는 AWS 직원들도 접속해 있어서 높은 확률로 답변을 받을 수 있습니다.

설연휴 동안 그간 못 봤던 밀린 TV 프로그램들을 맘껏 즐기며 여유로운 시간을 보냈다. 그 중에서도 여러 분야의 전문가를 초빙해 특강을 해주는 tvN의 '어쩌다 어른'을 보기 시작했다. 몇 년 전 언어인문학을 주제로 한 조승연 작가님편을 보니 새삼 현재 대한민국이 처한 현실을 피부로 느끼게 되더라.< tvN>강연에서 가장 심도있게 다룬 부분은 대한민국 영어교육의 현실이다. 초등학교부터 영어 수업을 듣고, 심지어 말도 제대로 떼기 전인 유아기부터 영어를 주입시키는 것이 어느새 자연스러운 일이 되어버렸다. 하지만, 10년, 20년 이상 영어 교육을 받았는데도 막상 영어로 문서 작업을 하거나, 외국인이 길을 물어보면 식은땀을 흘리는 이유는 무엇일까? 어째서 한국에서는 영어를 제대로 하려는 노력보다, 영어를 아는 노력을 하고 있는 것일까?재미있는 사실은 우리만 영어를 배우려고 애먹는 것이 아니다. 미국인이 한국어를 배울 때에도 비슷한 현상을 겪는다. 강연 중 'FSI(The Foreign Service Institute)'에서 미국인들이 다른 나라 언어를 얼마나 공부해야 소통할 수 있는지에 대한 연구 자료를 공개했다. 언어별 Level 1부터 Level 5까지 다섯 가지 난이도로 구분 되어있고, 이에 따른 총 필요시간으로 구성되어 있는 연구에서, 한국어는 일본어, 중국어와 함께 소통하기 까지 총 2,200시간을 공부해야 하는 Level 5군에 속해 있었다.즉, 전세계 7,000여 개가 넘는 언어 중 한국어는 영어와 문장구조가 완전히 다르기 때문에, 24시간 내내 공부해도 90일 넘게 공부해야 한다는 것. 이렇듯 모국어가 아닌 다른 언어를 배우기 위해서는 어마어마한 시간과 노력이 필요하다. 만약, 단순히 언어를 알기 위해 배우는 것보다, 소통하기 위해 배운다면 흔히들 말하는 'ROI(Return on Investment)'를 더 높일 수 있자 않을까.출처: 동아일보소통을 위한 언어 학습은 비단 사람에게만 해당되는 것이 아니다. 기계와 사람의 소통 역시 요즘과 같은 인공지능 시대에서는 빼놓을 수 없는 부분이다. 몇 년 전부터 업계에서는 '챗봇(Chatbot)' 열풍이 불고있다. 챗봇은 대화(Chat)와 로봇(Robot) 두 단어를 합친 신조어로서, 각종 앱이나 웹을 기반으로 문자를 통해 사용자의 의도를 파악해 대화할 수 있는 인공지능 기계다. 여기에는 '자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)', '자연어 이해(Natural Language Understanding, NLU)', '머신러닝(Machine Learning)' 등 수많은 기술이 접목되어 발전 중이다. 현재 챗봇은 나날이 진화하며, 텍스트를 텍스트로만 처리하는 것을 넘어, '음성으로 변환(Text-To-Speech, TTS)'시키거나, '음성을 텍스트로 변환(Speech-To-Text)'시키는 등 다양성에 있어 점점 넓은 범위에 적용되고 있는 추세다.< 출처: Understanding Natural Language Understanding, Bill MacCartney >글로벌 챗봇 시장은 매년 큰 폭으로 성장하고 있는 추세이며, 여러 사업 분야에 걸쳐 사용되고 있다. 북미의 시장조사기관 'Credence Research' 조사에 따르면, 글로벌 챗봇 시장은 2015년부터 2023년까지 연평균 35% 성장할 것으로 예상된다. IT솔루션 기업 'MindBowser'가 조사한 결과, 95%의 기업이 챗봇 활용성에 대해 긍정적인 반응을 보였으며, 고객응대(93%)부터, 마케팅(61%), 상품 주문(47%), 소셜 미디어(32%) 등 사업 분야에서 활용되는 용도 역시 다양한 것으로 밝혀졌다.챗봇은 어떠한 프로세스를 통해 실제로 작동하는지 살펴보기 위해서 사내 엔지니어의 도움을 받았다. 스켈터랩스에서 대화형 인공지능 프로젝트팀에 있는 정태형 엔지니어가 메신저를 통한 간단한 시범 사례를 스크린샷으로 찍어 보여주었다.< 인공지능 메신저 사례, 출처: 스켈터랩스 >여행지를 자동으로 추천해주는 엡에 적용할 수 있는 챗봇과의 대화다. 사용자가 "여행을 가고 싶다"고 말하자 자동으로 '카이트봇'이 반응하고, 여행 기간과 테마를 물어본다. 여기서 사용자가 "여행 기간"을 말하자 챗봇은 자동으로 '3월'과 '7일'을 인식, 이전 질문에서 대답하지 않은 테마에 대해 질문한다. 이렇게 사용자와 챗봇 사이에서 대화를 자연스럽게 주고 받을 수 있는 것은 대화의 구성 요소 중 '의도(Intent)', '개체(Entity)', '맥락(Context)'이 중요한 역할을 한다. 이를 간단히 살펴보도록 하자.의도(Intent)는 사용자가 어떠한 의도로 대화를 하는지를 의미한다. 위 스크린샷의 경우, 여행을 가는 것'이 의도라 할 수 있다. 예를 들어, "여행 가고 싶어"가 아닌 "여행 가볼까?"로 입력하더라도 - 미리 여행을 가는 것에 대한 자연어 기반 패턴이 'Intent Classifier'에 입력되어 있는 상태라면 - 이를 '사용자가 여행을 가고 싶구나'라는 의도로 이해할 수 있는 것이다.개체(Entity)는 사용자의 의도 중에서 실체가 될 수 있는 변수를 말한다. 개체는 사용자가 입력한 문장에서 특정한 변수가 달라질 때 사용된다. 위 스크린샷의 경우, '3월 3일', '해변', '일주일' 등과 같이 주로 명사 형태로 구성된 문장에 들어가는 구성 요소를 말한다.문맥(Context)은 이전 대화를 자연스럽게 이어갈 수 있도록 처리할 수 있는 기능이다. 예를 들어, 사용자가 챗봇에게 "가수 빅뱅의 프로필을 검색해달라"고 요청했다. 그리고 빅뱅의 노래를 듣기 위해 "거짓말 틀어 줘"라고 명령하면, 기존에 빅뱅이라는 가수에 대해 대화하고 있던 문맥을 인식해 God의 거짓말이 아닌 빅뱅의 거짓말을 재생하는 것이다.이 외에도 챗봇에는 '말뭉치(Utterance)', '시나리오(Scenario)', '슬롯채우기(Slot Filling)' 등 다양한 구성요소를 통해 대화를 이어나갈 수 있다. 물론, 아직 100% 인간과 대화하는 기술까지 이르지는 못했다. 하지만, 우문현답하지 않고 사용자 의도를 정확하게 파악하는 수준에 이르러 생활에 편의성을 제공하고 있다.한국어의 경우 언어의 난이도 때문에 국내 기업은 물론 많은 글로벌 IT 기업도 아직 완벽한 수준에 도달하지 못했다. '잘 한다'라는 말만 하더라도 '훌륭하게 하다', '만족할 만하다', '자주 하다' 등의 긍정적인 표현이 있는가 하면, '잘 하는 짓이다' 등의 부정적인 표현인 경우도 흔하기 때문이다. 결국 챗봇도 기계이기 때문에, 여러가지 문장과 상황을 학습시켜 한국어 성능을 향상시켜야만 한다.다시 '어쩌다 어른'으로 돌아가보자. 강연을 마무리할 즈음 조승연 작가는 이렇게 말한다."영어도 결국 언어의 한 종류, 영어를 쓰는 사람들도 우리와 같은 사람, 우리처럼 희로애락을 느끼는 인간입니다. 기계와 얘기하기 위해 법칙에 맞춰 말해야 하는 것이 아니라 그 사람과 감정을 통하게 해주는 어떤 도구입니다."여전히 우리는 챗봇이라는 기계와 소통한다기 보다, 일방적으로 질문을 던지고, 챗봇은 미리 입력되어 있는 규칙 안에서만 답한다. 학습을 통해 수많은 데이터가 축적된다 하더라도, 아직까지 언어를 통해 전달되는 인간의 감정을 완벽히 이해하기에는 부족한 것이 사실이다. 과연 기계가 '법칙'에 맞춰서 말해야 하는 것 이상을 넘어서는 순간이 올까? 우리는 그 순간을 찾아 지금도 노력하고 있는지 모른다.이호진, 스켈터랩스 마케팅 매니저조원규 전 구글코리아 R&D총괄 사장을 주축으로 구글, 삼성, 카이스트 AI 랩 출신들로 구성된 인공지능 기술 기업 스켈터랩스에서 마케팅을 담당하고 있다#스켈터랩스 #기업문화 #인사이트 #경험공유 #조직문화 #인공지능기업 #기술기업

아이들과 오전에 놀아주고 집안일을 마치고 나서 지하철을 탔다. 파이콘에 가는 길이었다. 5년째 참석하다 보니 이제 모든 세션을 빡빡하게 들어야 한다는 부담이 없다. 그래서 늦었지만 여유로웠다. 가는 길에 습관적으로 본  페이스북 타임라인은 이미 파이콘 이야기로 가득했다. 인증과 세션 자료 그리고 개발자를 뽑고 싶어 하는 회사들의 홍보로. 피드에서 스포카에서 진행하는 도도 파이터 이벤트를 보고 "이건 뭐야?" 싶어서  링크를 눌렀다. 어이쿠 개발자 컨퍼런스에 이게 도대체 뭐야오. 깔끔하게 잘 만들었다. 예제 코드를 살펴보니 설명도 잘 되어 있고 간단하다. 도전해 보고 싶은 생각이 들었다. 지하철 자리에 앉아 테더링을 연결하고 코딩을 시작했다. (사실 이것이 내가 세션은 듣지 않고 이틀 동안 부스/이벤트 체험만 하게 된 계기가 될 줄은 몰랐다.)대단히 잘 할 생각은 없었다. 세상에 굇수는 많으니까. 참여에 의의를 둬야지 싶었다. 비록 설명에는 “인공지능 코드”를 작성하여 다른 참가자와 겨루는 “인공지능 격투 대전”이라고 되어 있지만 당연해 보이는 규칙만 구현하고 나머지는 랜덤으로 동작하게 해서 제출해 보자 싶었다. 코엑스에 도착한 후  조금만 더 작업해서 제출하려고 하는데 아무리 제출해도 제출이 되지 않고 다음과 같은 메시지만 받았다.  코드가 테스트를 통과하지 못했습니다.아니 랜덤 봇이랑 하면 잘만 이기는데 왜 통과를 못하는 거야! 하던 차에 다시 설명을 읽어 보니  가만히 있는 더미 에이전트를 상대로 이겨야 제출이 이루어집니다.란다. 먼저 가면 손해인지라 가까워지면 더 안 가고 제 자리에서 주먹질만 시켰더니 더미 에이전트를 못 이기나 보다. 그래서 5초 아래로 시간이 남고 지금까지 한 번도 안 싸웠으면 앞으로 가도록 했더니 테스트를 통과하고 제출이 되었다.  제출에 성공하고 기분 좋게 돌아다니면서 다른 부스도 구경하고 있는데 회사 슬랙으로 함께 파이콘에 참여하고 계신 동료 분이 메시지를 보내셨다.봇이 화끈하면 뭐햐나. 이기면 장땡!스포카 부스에서 사람들이 제출한 봇들을 랜덤으로 붙여 주는 모양이었다. 후후. 어찌 되었든 이겼다고 하니 기분이 좋군.첫날 마지막 행사인 라이트닝 토크에서 스포카 도도 파이터 개발자분의 발표가 있었다. 회사에서 파이콘을 준비하면서 한 달 가까이 준비했다고 한다. 그리고 최근 2주도 동안은 도도 파이터만 달렸다는 이야기를 해주셨다. 컨퍼런스 이벤트로 만든 게임의 퀄리티가 좋아서 감탄한 것도 있었지만 팀에서 개발자들에게 그런 여유를 줄 수 있는 것도 부러운 마음이 들었다. 좋은 회사다. 도도 파이터 토너먼트는 다음날 파이콘 정식 행사가 끝나고 열렸다. 기억으로는 80명 정도가 참여했었던 것 같다. 조별 토너먼트를 진행하고 우승자들을 모아서 다시 토너먼트를 하는 구조였다.   싸워라! 싸워라!조금 늦게 왔더니 자리가 없어서 가장 앞자리에 나왔는데, 내 봇의 차례가 될 때마다 github 계정의 내 얼굴이 스크린에 크게 나와서 부끄러웠다. 외국 친구들은 자기 얼굴 github 프로필에 잘 넣어 놓던데, 왜 우리나라 개발자들은 자기 사진을 안 넣는 걸까... 게다가 내 봇이 나오는 경기는 모두 지루하고 얍삽한 느낌이 있어서 왠지 더 부끄러웠다. 니가 올래? 내가 갈까?다행히 조별리그도 통과해서 결승 리그에 올라갔다. 사실 한 두경기만 이기면 좋겠다 했었는데, 결승 리그에 올라가니 왠지 욕심이 생겼다. 제일 그럴싸하게 싸운 경기운 좋게도 아슬아슬하게 16강부터 4경기를 모두 이겨서 우승을 하고 문성원 CTO님께 해피해킹 키보드도 상품으로 받았다. 기분이 좋으면서도 멋쩍기도 한 기분이다. 사실 이번 파이콘에 와서 여러 곳의 부스를 참여하고, 이벤트도 적극적으로 참여해 본 이유는 내년에 8퍼센트도 파이콘에 스폰서로 참여하고 싶어서 였다. 우리의 (잉여) 개발력도 보여주고, 다른 개발자 분들과도 적극적으로 교류하고 싶은 마음이었다. 그 바람이 꼭 이루어질 수 있게 다음 파이콘 때 까지 좋은 분들을 모시고, 회사의 성장을 만들어 나가야겠다는 생각이 들었다. 마지막으로 내 코드를 공개한다.  https://gist.github.com/leehosung/f784d9efc71dce12855739647dd98877다시 코드를 살펴보니 개선할 점도 여러 개 보인다. 하지만 기존에 제출한 코드를 보기 좋게 정리만 하고 주석만 붙여 보았다. 사실 별 특별한 것이 없는 코드다. 실제 작성하고 테스트하는 것에도 한 시간이 걸리지 않았다.다음에 이런 기회가 온다면 글을 읽으시는 분들도 가벼운 마음으로 도전해 보셨으면 한다.  성적이 좋으면 더 좋지만 나쁘면 또 어떠한가? 개발자인 우리만 즐길 수 있는 놀이인데.  #8퍼센트 #에잇퍼센트 #파이콘 #파이썬 #Python #Pycon #이벤트참여 #참여후기 #개발자 #개발