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Docker Hub 이벤트를 Slack으로 받기

Docker Hub은 Docker Registry 중에 가장 돋보이지 않나 생각하는데는 다음과 같은 이유가 있다.써드파티 도구와 서비스 대부분이 Docker Hub를 우선적으로 지원한다.이미지 이름이 매우 짧다.AWS ECR: 319270577709.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/dailyhotel/myweb:1.0.1Docker Hub: dailyhotel/myweb:1.0.1단순하지만 강력한 도커 빌드 서비스를 제공한다.이 외에도 도커 허브는 장점이 많은데 도커 이미지를 도커 허브에서 빌드하거나 외부에서 docker push를 해서 도커 이미지를 레지스트리에 밀어넣으면 해당 이벤트를 Webhook로 외부에 전달해주는 기능도 그 중 하나이다. 이론적으로는 새 도커 이미지가 나올 때마다 Slack을 통해 알람을 받을 수 있다. 하지만 놀랍게도! 도커 허브는 Slack 등의 대중적인 써드 파티 서비스와의 통합 기능을 직접 지원하지 않는다. 기본적으로 도커 허브가 보내는 Webhook를 파싱해서 슬랙 등으로 보내는 서비스는 직접 구현하거나 누군가 만든 도구를 직접 설치해 사용해야 한다.구글링하면 구현체가 몇 개 나오는데 그 중 일부는 matsengrp/relay를 커스터마이징한 것이다. 다른 구현체도 있지만 matsengrp/relay가 제일 구성이 깔끔하고 커스터마이징하기 쉬웠기 때문에 이를 기반으로 더 쓸모있는 구현체를 만들기로 했다. 새로운 구현체는기존 프로젝트를 Dockerize하고소스 코드를 직접 수정하는 대신 환경변수로 설정을 제어하게 하고도커 이미지의 태그 등 중요 정보를 추가로 표시하며위트 넘치는 이미지를 추가하여 지나치게 사무적이지 않게 메시지를 구성하는데초점을 맞추었다. 그래서 나온 결과물은 다음과 같다.개인적으로는 매우 마음에 든다. Docker 이미지로 빌드했기 때문에 서비스를 띄우기도 매우 쉽다. README 문서에도 기술했듯docker run — env SLACK_URL=’https://hooks.slack.com/services/PUT/YOURS/HERE' — env RELAY_PORT=8080 — env=DEFAULT_CHANNEL=’#dev’ — env=IMAGE_URL=’https://i.giphy.com/LYDNZAzOqrez6.gif' -p 8080:8080 dailyhotel/relay이게 전부이다. IMAGE_URL 등 환경변수 대부분은 필수값도 아니어서 실제 설정은 더 간단명료하다. 도커 이미지가 간단한만큼 Kubernetes로 띄우기도 쉽다.apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: slackrelay labels: app: slackrelay spec: ports: — name: http port: 80 targetPort: 8080 protocol: TCP selector: app: slackrelay type: LoadBalancer — - apiVersion: extensions/v1beta1 kind: Deployment metadata: name: slackrelay spec: replicas: 1 template: metadata: labels: app: slackrelay spec: containers: — name: slackrelay image: dailyhotel/relay:latest env: — name: SLACK_URL value: "https://hooks.slack.com/services/PUT/YOURS/HERE" — name: RELAY_PORT value: "8080" — name: DEFAULT_CHANNEL value: "#dev" ports: — name: slackrelay-port containerPort: 8080그래도 여전히 몇 가지 개선점이 있긴 하다. 예를 들어 슬랙의 Webhook URL 대신 API 토큰값을 설정으로 받으면 좀더 많은 기능에 접근할 수가 있다. 이러한 점은 향후 정말 필요할 때 개선해볼 생각이다.참고 자료Webhooks for automated builds는 Docker Hub가 보내는 Webhook 메시지를 기술한다. 제목만 읽으면 자동화된 빌드에만 해당하는 이야기 같지만 확인해보니 docker push로 이미지를 푸시했을 때도 동일한 메시지 포맷을 사용한다.RequestBin는 Webhooks for automated builds에서 언급한 웹 서비스인데 Webhook 개발 등에 매우 유용하다. 외부 서비스가 발송하는 HTTP 요청 메시지를 받아서 임시로 보관해준다. Webhooks for automated builds에서 기술한 메시지 포맷대로 실제로 발송되는지 확인하기에 매우 요긴했다.#데일리 #데일리호텔 #Docker #Slack #슬랙 #협업툴 #개발 #개발자 #인사이트 #꿀팁
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EOS Proxy Voting이란?

우선 EOS BP 투료를 한 번쯤 해보신 분들은 매번 새롭게 등장하는 BP 후보들은 넘쳐나고 그들의 이름과 공약을 확인하는 것이 귀찮다고 느끼셨을 수 있습니다.또한 어렵게 공약을 확인하고 정말 이 팀이 EOS를 위해 무엇을 할 수 있는지 다른 팀들과 어떤점이 다른지 꼼꼼하게 비교하여 선거한 여러분의 소중한 투표권 파워는 시간이 지날수록 가치가 줄어들게 됩니다.그렇다면 나 대신에 꾸준히 선거를 대신해줄 사람이 있다면 얼마나 좋을까요?사실 이런 문제에 대해 EOS도 알고 있었으며, 어떤 해결 방법이 있을지 생각해왔습니다.그래서 바로 만들어진 것이 EOS Proxy Voting입니다.Proxy란 ‘대리인’이란 의미를 갖고 있습니다.따라서 EOS Proxy Voting은 EOS BP 대리 투표 시스템을 뜻합니다.이 대리인 투표권을 신청하게 되면 여러분은 더 이상 투표에 대해 고민하실 필요가 없게 되는 거예요!이제 이 Proxy 시스템을 어떻게 이용하는지 방법을 소개하고자 합니다.1. 어떻게 Cleos를 통해 다른 사람에게 나의 투표 권한을 넘길 수 있나요?나의 투표 권한을 Cleos를 통해 다른 사람에게 넘기기 위해선 다음과 같은 명령어를 입력해야합니다.간단하지요? 이 명령어는 eosaccount12가 자신의 투표 권한을 proxyvoter34에게 넘기겠다는 의미를 갖고 있습니다.2. 어떻게 툴킷을 통해 다른 사람에게 나의 권한을 넘길 수 있는 건가요?대표적으로 https://eostoolkit.io/vote/setproxy에서 Proxy를 설정하는 방법을 안내해드릴게요! (참고로 https://www.myeoskit.com/#/tools/proxy/https://eosvoter.eosphere.io 에서도 가능합니다. )나의 proxy를 툴킷을 통해 다른 사람에게 넘기기 위해선 먼저 Scatter 구글 확장 프로그램을 설치해야 합니다.Scatter 설치 후 EOS 계정 및 접속 정보를 Scatter에 등록하셔야 합니다. (Scatter에 정보를 등록하는 방법은 곧 업데이트 하도록 하겠습니다.)그렇다면 등록을 다 하셨을 테니 다음으로 넘어가겠습니다.우선 EOStoolkit에 접속하셔서 스캐터 계정으로 로그인하셔야 합니다.로그인 하셨다면 이제 왼쪽 카테고리에서 [Manage Voting] 항목을 보실 수 있을거에요![Manage Voting]를 클릭하시면 Voting에 관한 여러 항목이 촤르르 나오게 되는데 그 중에 [Set Proxy]를 눌러주세요!자 그럼 아래 화면에 나온 대로 그대로 따라하신 후 저장만 해주시면 됩니다.드디어 투표 권한을 지정 Proxy에게 넘기게 되었습니다.3. 어떻게 내가 설정한 Proxy를 해제할 수 있나요?Proxy 지정을 하고 며칠동안 투표에 신경을 쓰지 않았다가 오랜만에 들어간 투표 사이트에서 내가 지정한 대리인이 행사하는 나의 투표권이 마음에 들지 않을 땐 어떻게 해야할까요?해제를 해야겠지요!그렇다면 지금 내가 지정한 Proxy가 마음에 안들어서 해제하고 싶을 때는 어떻게 할지도 알아보겠습니다.Proxy 설정을 했다면, 저 네모박스에 체크되어 있을겁니다. 그 체크를 해지 하면 간단하게 내가 설정한 Proxy를 해제하게 되는 것입니다.아주 간단하네요.그럼 이제 다음은 내가 직접 Proxy가 되기 위해선 어떻게 할 수 있을지 알아보겠습니다.그 방법도 마찬가지로 Cleos 또는 Toolkit 과 Scatter를 통해 할 수 있습니다.4. Cleos를 통해서 내가 직접 Proxy가 될 수 있는 방법은 어떤게 있나요?내가 직접 Cleos를 통해 Proxy가 되기 위해선 다음과 같은 명령어를 입력해야합니다.이 명령어는 proxyvoter34는 Proxy로 지정되었는 의미를 갖고 있습니다.5. 어떻게 툴킷을 통해 내가 직접 Proxy가 될 수 있는 건가요?우선 툴킷을 통해 Proxy로 등록하기 위해선 가장 먼저https://eostoolkit.io/vote/setproxy 에 나의 Scatter 계정으로 로그인해야 합니다.(참고로 https://www.myeoskit.com/#/tools/proxy/https://eosvoter.eosphere.io 에서도 가능합니다. )로그인 하셨다면 왼쪽 카테고리에서 [Manage Voting]을 찾아주세요!찾으셨다면 해당 항목의 아래 항목에서 [Create Proxy] 를 클릭해주세요. 그럼다음과 같은 화면이 나오게 됩니다.아래 나와있는 설명 그대로 적어주시고 저장해주시면 됩니다. 다 완료하셨으면 드디어 Proxy가 되셨어요!6. 더이상 Proxy로 활동하고 싶지 않으면 어떻게 해야 하나요?더 이상 Proxy로서 활동을 하고 싶지 않다면 마찬가지로 [Manage Voting]를 통해 Proxy 철회를 할 수 있습니다.[Manage Voting]를 클릭 후 아래 항목에서 [Resign Proxy]을 누르시면 됩니다. 첫 번째 Resign 버튼은 Proxy 등록을 해지하는 것이고 두 번째 Unregister 버튼은 등록한 정보를 삭제하는 버튼입니다.각각의 버튼을 눌러 그대로 진행하시면 Proxy 철회가 완료될 거예요!자 여기까지 이제 EOS Proxy Voting을 하기 위해Proxy 설정하는 방법을 알아보았습니다. 어렵게 보이지만 Scatter 연동만 하면 Proxy를 설정하거나 내가 직접 Proxy가 되는 것은 어렵지 않습니다!아 참고로, 현재 등록된 모든 Proxy 리스트를 Aloha EOS Proxy Research Portal에서 확인할 수 있습니다.또한 해당 사이트에서 Proxy들이 자신들이 Proxy로 활동하면서 어떻게 투표를 행사할 것인지에 대한 공약도 자세히 나와있으니 한 번쯤 들어가서 보시면 Proxy를지정하는 데에 있어서도, 내가 직접 Proxy가 됨에 있어서도 도움이 될 거예요!#헥슬란트 #HEXLANT #블록체인 #개발자 #개발팀 #기술기업 #기술중심
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Humans of TODAIT : CTO 유병한을 만나다

어느 화창했던 3월, ‘Humans of TODAIT’ 의 첫 주인공인 투데잇 CTO 유병한을 만나봤습니다. 투데잇 핵심엔진인 그의 이야길 함께 들어볼까요?Q. 자기소개 부탁드려요.안녕하세요! 투데잇에서 CTO를 맡고 있는 유병한입니다. ‘SW 마에스트로’라는 과정에서 대표님과 좋은 인연이 되어 투데잇의 전신인 투데잇브레이커부터 지금까지 열심히 개발중입니다. 안드로이드분야에 관심이 많아서 시작하게 되었는데, 차츰 기술 스펙을 확장해 나가면서 서버개발부터 최근엔 iOS 개발까지 맡고 있습니다.Q. ‘꿈을 향한 오늘, 투데잇’ 이라는 슬로건처럼 CTO님의 꿈에 대해 들을 수 있을까요?제겐 두가지 꿈이 있는데요, 먼저 투데잇이라는 서비스 자체에 대해선 전국민 앱으로 거듭나고 싶어요. 기존 교육관련 산업에서 우뚝 솟을 수 있는 서비스가 되고 싶은데요, 공부하는 사람의 입장에서 처음부터 끝까지 도움을 줄 수 있는 서비스를 제공하고 싶어요. 그래서 ‘저 사람이 일하는 투데잇은 일하기 좋은 회사다!’ 라던가 ‘성장하기 좋은 회사!’라는 인식을 주고 싶어요! 여러사람들을 심쿵!하게 만들고 싶습니다(웃음)음.. 그리고 제 개인적인 꿈으론 진짜 언젠간 해보고 싶은건데, 다큐멘터리 내셔널 지오그래픽급의 사진작가가 되고 싶어요.이래저래 심쿵하는 사람이 되고, 심쿵하게 만드는 서비스를 제공하고 싶습니다.Q. ‘개발자’로서의 시작은 어땠나요?음 제가 처음부터 개발자가 되고 싶단 생각은 안했어요. ‘개발’과 인연의 끈이라고 되짚어본다면, 아마 어릴 적에 접했던 나모웹에디터로 홈페이지 만들기?였던 것 같아요.그리고 수시를 과감하게 버리고 제가 즐겁게 할 수 있었던 컴공이나 관련 학과로 찾다보니 지금의 과에 입학하게 되었어요. 대학교와서도 다양한 학교 수업 중 개발 관련 수업을 맛보면서 ‘아 이게 나한테 맞겠구나!’ 싶어서 본격적으로 공부했어요.(Q. 앗, 그럼 ‘개발자’라는건 갑작스러운 전환이었나요? )그렇다고 해서 아주 갑작스럽진 않았어요. 학생때 사진찍는걸 즐겨서 색감에 대한 거라던가 화면에서의 구도에 대한 이해같은게 높았거든요. 학과에서 배웠던 다양한 편집툴들이 지금의 UI 센스에 발판이 되지않았나 생각해요.어느 순간 하나가 쓸데없던 적은 없었던 것 같아요. 자그마한 순간순간들이 지금의 저로 만든 것 같아요.Q. 본인이 맡은 업무에 대해 어떻게 접근하나요?일단 맡은 분야에 대해서도 그렇고 제가 욕심이 좀 많아요(웃음) 내가 잘하고 싶은 욕심, 가지고 싶은 욕심이 여러 힘든 과정을 이겨낸 원동력이 아닐까 생각해요.Q. 예를 들면 어떤 경험이 있나요? 조금 더 자세하게 듣고 싶어요!음.. 아 이건 좀 비밀인데 중학교때 사진을 찍게 되었는데 보통 그냥 똑딱이카메라쓰던 시절이었거든요. 그런데 DSLR이 너무 가지고 싶어서 조르기도하고 한푼두푼 모으기도해서 결국엔 DSLR을 손에 넣었어요. 되게 사소한것 같지만 나름 원하는걸 얻어낸 뜻깊은 추억이죠. 뭐든 전문가처럼 해야겠단 욕심이 강한 것 같아요.(Q. 오.. 그런데 책상에 책이 되게 많이 쌓여있네요? )책을 쌓아두는게 사실 좀 최근 관심이 가진 프로그래밍 언어라던지 관심이 가는거 위주로 가져다 놓긴 했어요. 아이폰 관련 서적이 몇개 있는데, (이제 세달 정도) 레퍼런스로 많이 찾아보기 위해서 책들이 상시대기하고 있어요. 2–3권. 스위프트라는 언어를 배우면서 기존의 코틀린 자바 스크립트 등 다양한 관심이 생겨서 , 언어들에 대한 욕구가 좀 큰 요즘입니다~(웃음)Q. 일을 하다보면 힘든 순간도 많았을 것 같아요.힘든 순간은 매순간인것 같아요(하하) 그래도 진짜 엄청 힘든 순간이 있었는데 제겐 ‘아버지’가 되게 큰 힘이 되주셨어요. 아버지께서 목사님이시거든요. 평생 부산에서만 사셨던 분이 산골 깊숙히 들어와서 농촌교회를 준비하시면서 힘든 부분이 분명 클텐데도, 지금은 사회복지기관까지 운영하시는 걸 보면 정말 대단하신 것같아요. 홀로 타지에서 모든걸 감내하셨던 부분이, 그리고 하고자 하는 일에 대한 끊임없는 열정을 많이 배워요.그런 아버지를 보고 감명받아서인지 저도 모르는 사이에 창업가 마인드가 생겼던 것 같아요. “ ‘내’가 능동적으로, ‘내’회사를, ‘내’회사에서, ‘내’회사를 위해 일하는, ‘내’일을 한다. ”라는 생각 자체가 아버지의 영향을 많이 받지 않았나싶네요.음 그리고 역시나 빼놓을 수 없는! 우리 투데잇을 사랑해주시는 유저분들이 정말 큰 힘이되요. 실은 투데잇브레이커 당시에 제가 이일을 시작하게 된 이유자체가 ‘이 서비스를 사용하는 유저들이 있다’란 거였거든요. 제겐 그분들이 제 모든 이유인것 같아요. 제 스스로가 성장할 수 있는 이유, 투데잇이 인정받을 수 있는 이유, 그 모든 이유의 근간이라고 생각해요.Q. 항상 좋은 리뷰만 있진 않았을 것 같아요. 혹시 가장 기억에 남는 리뷰 있나요?되게 오래전 리뷰인데, 많이 부족했던 투데잇을 보고 ‘대체 언제쯤 기능 업데이트 되냐, 3D게임 만드냐’라고 하셨던 리뷰가 가장 기억에 남아요. 순간은 되게 기분이 상하면서도 점점 더 잘해내고 싶단 의지가 생기더라구요. ‘내가 3D게임 개발하는 것도 아닌데, 이정도라니. 더 개발 좀 열심히 해야겠다.’하구요. 지금은 그분께 감사하죠.그때 당시만해도 투데잇이란 서비스가 되게 부족했을텐데도 끊임없이 애정해주시면서 기다려주신 유저분 중 한 분이니까요.좋았던 리뷰들은 정말로 셀 수 없이 많아요. 저희가 매주 리뷰를 함께 공유하는 자리가 있는데, ‘성적이 올랐다는 리뷰’부터, ‘투데잇 덕분에 공부 스타일이 또는 생활 습관이 바뀌었어요’, ‘지금 수험생활을 하고 있는데 힘을 얻고 있어요.’ 그리고 ‘합격소식’까지. 진짜 큰 힘이 되죠. 제가 어떤 무형의 무언가를 하고 있단게 현실에서 드러난다는게. 그게 정말 큰 힘이 되요.Q. 나에게 ‘기술’ 이란?저는 아까 말씀드렸던 것처럼 욕심이 좀 많은 편인데, 그 중 제일 욕심 많은게 바로 ‘기술’이예요. 이 분야에서 전문가가 되기 위해서 하나하나 하면 하나를 깊게 파는 스타일이예요.그래서 다양한 분야의 기술을 심도있게 잘하고 싶은 욕심이 있었는데, 투데잇을 개발하면서 그런 욕심을 부릴 수 있는 기회가 주어졌어요. 당시만 해도 당장 없는 개발팀원 자릴 메우기 위해 열심히 욕심부렸던게 지금의 이 자리에 앉게되지 않았나 생각됩니다.제게 기술이란건, 기술 자체가 가지고 싶은 그 무언가예요. 끊임없이 욕심을 내서 계속해서 닿고싶은 그런 존재?(웃음)Q. 오픈소스활동에서 핫하다는 이야기가 있는데요~오픈소스 활동이 아주 거창하진 않아요. 아직은 걸음마단계 수준이죠. 음 처음엔 제가 필요한 오픈 소스를 사용하면서 발견한 에러나 버그 부분에 대해 피드백을 드렸어요. 되게 간단한 부분이었는데 그쪽에서 긍정적으로 받아들여주셨어요. 그런 상호 피드백이 오가면서 관심을 갖게되었습니다.제트브레인스라는 회사에서 근무하시는 분의 피드백을 받는 과정이 오픈 소스활동을 통해 서로 교류할 수 있단 점이 매력적이었어요.활동을 하게된 결정적인 계기는, 다른 회사에 다니는 친구와 함께 깃허브에 올리고 IOS 개발 커뮤니티에 올렸더니 반응이 핫하더라구요. 큰 이슈는 아니지만, 사람들이 긍정적인 피드백을 해줘서 즐거운 순간이었죠.앞으로도 작은것부터 하나씩 해나갈 예정이에요. 큰 규모의 기술은 아니더라도, 투데잇의 ANDROID/IOS에 필요한, 하지만 불편함을 해소해줄 수 있는 라이브러리나 툴들을 만들어나가려고 생각을 하고 있구요. 기존에 투데잇 안에서만 쓰던 걸, 조금씩 정리해서 공유해나갈 생각입니다.Q. 안드로이드 앱 개발을 하면서 소프트웨어 아키텍쳐에 관한 고민이 있다던데, 어떤 고민을 하고계신지 들어볼 수 있을까요?지금 저희 나름대로, 기존에 있던 MVVM, VIPER라든지 그런 아키텍쳐들을 많이 보고 차용을 해서, 투데잇에도 적용을 해나가고 있는 중이에요. 직접 해보니 학교에서 책으로 배운 “프로그래밍 구조가~” 나 “아키텍쳐 구조가~” 에 대해 필요성을 뼈저리게! 몸소 부딪혀가면서 느끼는 중입니다.개발을 하다보면, 사소한 버그나 문제점을 많이 발견하게 되는데, 이를 어떻게 미리 테스트할지 또 어떻게 검증할지에 대해 고민을 하고 있어요. 그런데 기존 소스코드는 각각 다른 기능을 하는 코드가 한데 뭉쳐있어서, 이걸 분리해서 테스트하기에 용이한 아키텍쳐에 대해 개선 및 적용해나가고 있습니다.또 안드로이드와 아이폰 버전을 개발 중인데, 각각 플랫폼에 종속적인 부분을 빼놓고 두 버전 모두 동일한 구조를 가지고 갈 수없을까에 대한 고민 중인데요, 이러한 고민을 함께 하실 분들이 오셨으면 좋겠어요. 이상적인 구조를 향해서 말이죠. (웃음)Q. 현재 일하고 있는 팀원이 7명이나 된다고!네! 대표님과 단둘이 끌어왔던게 엊그제같은데, 벌써 7명의 투데잇팀으로 구성되었네요. (웃음) 사실 제게 투데잇팀은 그냥 공기같은 존재예요. 같이 있을 땐 중요성을 모르다가도, 누구하나 자릴 비우게 되면 그 느낌이 진짜 오묘해요. 서로가 서로를 너무 당연하게 자리하고 있다고 느끼고 있어서요.언젠가 한번 기호형님(COO)이 자릴 비운적이 있었어요. 아직 일한지 1년도 채 안되는데도, 옛날 옛적부터 알고 있던 사람처럼 그때 그 공허감이 되게 크더라구요.사실 좋을 땐 다 좋죠. 중요한건 일하면서 분명 좋지 않은 순간이 올텐데, 이때 서로 어떻게 커뮤니케이션을 하느냐 인것 같아요. 부정적 피드백에 대해 받아들이는 자세가 우리 팀의 가장 메리트라고 생각해요.지금 팀원들은 일에 있어서 피드백이 오갈 땐, 감정적인 건 잠깐 내려놓고, 객관적으로 앞으로 더 발전 방향에 있어서 뭘 어떻게 해야할지를 생각하는 태도를 보이거든요. 이 부분에 대해 ‘서로 핏이 잘 맞는다’라는 문장이 딱 맞는 표현 같아요.그래서 전 “같이 있으면서 어색하지 않은 그런 사이”가 좋아요. 물론 시간이 지나면서 서로 맞춰가는거겠지만, 왜 그런거 있잖아요. 함께 일을 해도 계속해서 어색한 사람이 있고 조금 풀리는 사람이 있는거. 그런 점이 저희 팀의 메리트라고 생각합니다.Q. CTO의 입장에서, 같이 일하고 싶은 개발자는 어떤 사람인가요?당연한 거겠지만, 일단 서로 존중해줄 수 있는 사람이면 좋겠어요. 아무리 비즈니스라지만 서로가 서로에게 예의와 매너가 갖춰진 사람을 원합니다.업무적으론, 뭔가 새롭게 배우는거에 대해 두려움이 없는게 좋은 개발자의 기본 자세라고 생각해요. 그래서 바로바로 과감한 도전 정신이 있는 사람! 그리고 제게 없는 재능을 가져서 서로가 상호 보완해나갈 수 있는 파트너면 좋겠어요.Q. 지원하고 싶은, 지원을 생각하는, 이 글을 보고있는 사람에게 한마디 부탁드려요!“만약에 지원을 하신다면, 마음을 단단히 먹어야할겁니다.”초반만 하더라도, 스타트업에 대한 환상이 있었어요. 이상적인 모습, 장밋빛 회사생활만을 꿈꿨거든요. 언론에서 소위 말하는 ‘젊은 창업가!’의 그 이면엔, 장밋빛을 현실화 하기위해 매일매일이 고난의 길이란걸 잊지 않으셨음 해요. 스타트업이란게 자신의 한계를 확인하는 과정이기 때문에, 같은 출발선에서 함께 발전하기 위해 달릴 준비가 되신 분을 환영합니다.또 자기 나름의 미션이 있고, 그걸 회사의 가치 성장에 일치시켜 나가면서 함께 실현해나가실 분을 모십니다!우리의 이상을 위해 함께 이 현실을 헤쳐나가실 분을 찾습니다!#투데잇 #팀원소개 #팀원인터뷰 #팀원자랑 #기업문화 #조직문화 #개발자 #개발팀 #CTO
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안드로이드 클라이언트 Reflection 극복기

비트윈 팀은 비트윈 안드로이드 클라이언트(이하 안드로이드 클라이언트)를 가볍고 반응성 좋은 애플리케이션으로 만들기 위해 노력하고 있습니다. 이 글에서는 간결하고 유지보수하기 쉬운 코드를 작성하기 위해 Reflection을 사용했었고 그로 인해 성능 이슈가 발생했던 것을 소개합니다. 또한 그 과정에서 발생한 Reflection 성능저하를 해결하기 위해 시도했던 여러 방법을 공유하도록 하겠습니다.다양한 형태의 데이터¶Java를 이용해 서비스를 개발하는 경우 POJO로 서비스에 필요한 다양한 모델 클래스들을 만들어 사용하곤 합니다. 안드로이드 클라이언트 역시 모델을 클래스 정의해 사용하고 있습니다. 하지만 서비스 내에서 데이터는 정의된 클래스 이외에도 다양한 형태로 존재합니다. 안드로이드 클라이언트에서 하나의 데이터는 아래와 같은 형태로 존재합니다.JSON: 비트윈 서비스에서 HTTP API는 JSON 형태로 요청과 응답을 주고 받고 있습니다.Thrift: TCP를 이용한 채팅 API는 Thrift를 이용하여 프로토콜을 정의해 서버와 통신을 합니다.ContentValues: 안드로이드에서는 Database 에 데이터를 저장할 때, 해당 정보는 ContentValues 형태로 변환돼야 합니다.Cursor: Database에 저장된 정보는 Cursor 형태로 접근가능 합니다.POJO: 변수와 Getter/Setter로 구성된 클래스 입니다. 비지니스 로직에서 사용됩니다.코드 전반에서 다양한 형태의 데이터가 주는 혼란을 줄이기 위해 항상 POJO로 변환한 뒤 코드를 작성하기로 했습니다.다양한 데이터를 어떻게 상호 변환할 것 인가?¶JSON 같은 경우는 Parsing 후 Object로 변환해 주는 라이브러리(Gson, Jackson JSON)가 존재하지만 다른 형태(Thrift, Cursor..)들은 만족스러운 라이브러리가 존재하지 않았습니다. 그렇다고 모든 형태에 대해 변환하는 코드를 직접 작성하면 필요한 경우 아래와 같은 코드를 매번 작성해줘야 합니다. 이와 같이 작성하는 경우 Cursor에서 원하는 데이터를 일일이 가져와야 합니다.@Overridepublic void bindView(View view, Context context, Cursor cursor) { final ViewHolder holder = getViewHolder(view); final String author = cursor.getString("author"); final String content = cursor.getString("content"); final Long timeMills = cursor.getLong("time"); final ReadStatus readStatus = ReadStatus.fromValue(cursor.getString("readStatus")); final CAttachment attachment = JSONUtils.parseAttachment(cursor.getLong("createdTime")); holder.authorTextView.setText(author); holder.contentTextView.setText(content); holder.readStatusView.setReadStatus(readStatus); ...}하지만 각 형태의 필드명(Key)이 서로 같도록 맞춰주면 각각의 Getter와 Setter를 호출해 형태를 변환해주는 Utility Class를 제작할 수 있습니다.@Overridepublic void bindView(View view, Context context, Cursor cursor) { final ViewHolder holder = getViewHolder(view); Message message = ReflectionUtils.fromCursor(cursor, Message.class); holder.authorTextView.setText(message.getAuthor()); holder.contentTextView.setText(message.getContent()); holder.readStatusView.setReadStatus(message.getReadStatus()); ...}이런 식으로 코드를 작성하면 이해하기 쉽고, 모델이 변경되는 경우에도 유지보수가 비교적 편하다는 장점이 있습니다. 따라서 필요한 데이터를 POJO로 작성하고 다양한 형태의 데이터를 POJO로 변환하기로 했습니다. 서버로부터 받은 JSON 혹은 Thrift객체는 자동으로 POJO로 변환되고 POJO는 다시 ContentValues 형태로 DB에 저장됩니다. DB에 있는 데이터를 화면에 보여줄때는 Cursor로부터 데이터를 가져와서 POJO로 변환 후 적절한 가공을 하여 View에 보여주게 됩니다.POJO 형태로 여러 데이터 변환필요Reflection 사용과 성능저하¶처음에는 Reflection을 이용해 여러 데이터를 POJO로 만들거나 POJO를 다른 형태로 변환하도록 구현했습니다. 대상 Class의 newInstance/getMethod/invoke 함수를 이용해 객체 인스턴스를 생성하고 Getter/Setter를 호출하여 값을 세팅하거나 가져오도록 했습니다. 앞서 설명한 ReflectionUtils.fromCursor(cursor, Message.class)를 예를 들면 아래와 같습니다.public T fromCursor(Cursor cursor, Class clazz) { T instance = (T) clazz.newInstance(); for (int i=0; i final String columnName = cursor.getColumnName(i); final Class<?> type = clazz.getField(columnName).getType(); final Object value = getValueFromCursor(cursor, type); final Class<?>[] parameterType = { type }; final Object[] parameter = { value }; Method m = clazz.getMethod(toSetterName(columnName), parameterType); m.invoke(instance, value); } return instance;}Reflection을 이용하면 동적으로 Class의 정보(필드, 메서드)를 조회하고 호출할 수 있기 때문에 코드를 손쉽게 작성할 수 있습니다. 하지만 Reflection은 튜토리얼 문서에서 설명된 것처럼 성능저하 문제가 있습니다. 한두 번의 Relfection 호출로 인한 성능저하는 무시할 수 있다고 해도, 필드가 많거나 필드로 Collection을 가진 클래스의 경우에는 수십 번이 넘는 Reflection이 호출될 수 있습니다. 실제로 이 때문에 안드로이드 클라이언트에서 종종 반응성이 떨어지는 경우가 발생했습니다. 특히 CursorAdapter에서 Cursor를 POJO로 변환하는 코드 때문에 ListView에서의 스크롤이 버벅이기도 했습니다.Bytecode 생성¶Reflection 성능저하를 해결하려고 처음으로 선택한 방식은 Bytecode 생성입니다. Google Guice 등의 다양한 자바 프로젝트에서도 Bytecode를 생성하는 방식으로 성능 문제를 해결합니다. 다만 안드로이드의 Dalvik VM의 경우 일반적인 JVM의 Bytecode와는 스펙이 다릅니다. 이 때문에 기존의 자바 프로젝트에서 Bytecode 생성에 사용되는 CGLib 같은 라이브러리 대신 Dexmaker를 이용하여야 했습니다.CGLib¶CGLib는 Bytecode를 직접 생성하는 대신 FastClass, FastMethod 등 펀리한 클래스를 이용할 수 있습니다. FastClass나 FastMethod를 이용하면 내부적으로 알맞게 Bytecode를 만들거나 이미 생성된 Bytecode를 이용해 비교적 빠른 속도로 객체를 만들거나 함수를 호출 할 수 있습니다.public T create() { return (T) fastClazz.newInstance();} public Object get(Object target) { result = fastMethod.invoke(target, (Object[]) null);} public void set(Object target, Object value) { Object[] params = { value }; fastMethod.invoke(target, params);}Dexmaker¶하지만 Dexmaker는 Bytecode 생성 자체에 초점이 맞춰진 라이브러리라서 FastClass나 FastMethod 같은 편리한 클래스가 존재하지 않습니다. 결국, 다음과 같이 Bytecode 생성하는 코드를 직접 한땀 한땀 작성해야 합니다.public DexMethod generateClasses(Class<?> clazz, String clazzName){ dexMaker.declare(declaringType, ..., Modifier.PUBLIC, TypeId.OBJECT, ...); TypeId<?> targetClassTypeId = TypeId.get(clazz); MethodId invokeId = declaringType.getMethod(TypeId.OBJECT, "invoke", TypeId.OBJECT, TypeId.OBJECT); Code code = dexMaker.declare(invokeId, Modifier.PUBLIC); if (isGetter == true) { Local<Object> insertedInstance = code.getParameter(0, TypeId.OBJECT); Local instance = code.newLocal(targetClassTypeId); Local returnValue = code.newLocal(TypeId.get(method.getReturnType())); Local value = code.newLocal(TypeId.OBJECT); code.cast(instance, insertedInstance); MethodId executeId = ... code.invokeVirtual(executeId, returnValue, instance); code.cast(value, returnValue); code.returnValue(value); } else { ... } // constructor Code constructor = dexMaker.declare(declaringType.getConstructor(), Modifier.PUBLIC); Local<?> thisRef = constructor.getThis(declaringType); constructor.invokeDirect(TypeId.OBJECT.getConstructor(), null, thisRef); constructor.returnVoid();}Dexmaker를 이용한 방식을 구현하여 동작까지 확인했으나, 다음과 같은 이유로 실제 적용은 하지 못했습니다.Bytecode를 메모리에 저장하는 경우, 프로세스가 종료된 이후 실행 시 Bytecode를 다시 생성해 애플리케이션의 처음 실행성능이 떨어진다.Bytecode를 스토리지에 저장하는 경우, 원본 클래스가 변경됐는지를 매번 검사하거나 업데이트마다 해당 스토리지를 지워야 한다.더 좋은 방법이 생각났다.Annotation Processor¶최종적으로 저희가 선택한 방식은 컴파일 시점에 형태변환 코드를 자동으로 생성하는 것입니다. Reflection으로 접근하지 않아 속도도 빠르고, Java코드가 미리 작성돼 관리하기도 편하기 때문입니다. POJO 클래스에 알맞은 Annotation을 달아두고, APT를 이용해 Annotation이 달린 모델 클래스에 대해 형태변환 코드를 자동으로 생성했습니다.형태 변환이 필요한 클래스에 Annotation(@GenerateAccessor)을 표시합니다.@GenerateAccessorpublic class Message { private Integer id; private String content; public Integer getId() { return id; } ...}javac에서 APT 사용 옵션과 Processor를 지정합니다. 그러면 Annotation이 표시된 클래스에 대해 Processor의 작업이 수행됩니다. Processor에서 코드를 생성할 때에는 StringBuilder 등으로 실제 코드를 일일이 작성하는 것이 아니라 Velocity라는 template 라이브러리를 이용합니다. Processor는 아래와 같은 소스코드를 생성합니다.public class Message$$Accessor implements Accessor { public kr.co.vcnc.binding.performance.Message create() { return new kr.co.vcnc.binding.performance.Message(); } public Object get(Object target, String fieldName) throws IllegalArgumentException { kr.co.vcnc.binding.performance.Message source = (kr.co.vcnc.binding.performance.Message) target; switch(fieldName.hashCode()) { case 3355: { return source.getId(); } case -1724546052: { return source.getContent(); } ... default: throw new IllegalArgumentException(...); } } public void set(Object target, String fieldName, Object value) throws IllegalArgumentException { kr.co.vcnc.binding.performance.Message source = (kr.co.vcnc.binding.performance.Message) target; switch(fieldName.hashCode()) { case 3355: { source.setId( (java.lang.Integer) value); return; } case -1724546052: { source.setContent( (java.lang.String) value); return; } ... default: throw new IllegalArgumentException(...); } }}여기서 저희가 정의한 Accessor는 객체를 만들거나 특정 필드의 값을 가져오거나 세팅하는 인터페이스로, 객체의 형태를 변환할 때 이용됩니다. get,set 메서드는 필드 이름의 hashCode 값을 이용해 해당하는 getter,setter를 호출합니다. hashCode를 이용해 switch-case문을 사용한 이유는 Map을 이용하는 것보다 성능상 이득이 있기 때문입니다. 단순 메모리 접근이 Java에서 제공하는 HashMap과 같은 자료구조 사용보다 훨씬 빠릅니다. APT를 이용해 변환코드를 자동으로 생성하면 여러 장점이 있습니다.Reflection을 사용하지 않고 Method를 직접 수행해서 빠르다.Bytecode 생성과 달리 애플리케이션 처음 실행될 때 코드 생성이 필요 없고 만들어진 코드가 APK에 포함된다.Compile 시점에 코드가 생성돼서 Model 변화가 바로 반영된다.APT를 이용한 Code생성으로 Reflection 속도저하를 해결할 수 있습니다. 이 방식은 애플리케이션 반응성이 중요하고 상대적으로 Reflection 속도저하가 큰 안드로이드 라이브러리에서 최근 많이 사용하고 있습니다. (AndroidAnnotations, ButterKnife, Dagger)성능 비교¶다음은 Reflection, Dexmaker, Code Generating(APT)를 이용해 JSONObject를 Object로 변환하는 작업을 50번 수행한 결과입니다.성능 비교 결과이처럼 최신 OS 버전일수록 Reflection의 성능저하가 다른 방법에 비해 상대적으로 더 큽니다. 반대로 Dexmaker의 생성 속도는 빨라져 APT 방식과의 성능격차는 점점 작아집니다. 하지만 역시 APT를 통한 Code 생성이 모든 환경에서 가장 좋은 성능을 보입니다.마치며¶서비스 모델을 반복적으로 정의하지 않으면서 변환하는 방법을 알아봤습니다. 그 과정에서 Reflection 의 속도저하, Dexmaker 의 단점도 설명해 드렸고 결국 APT가 좋은 해결책이라고 판단했습니다. 저희는 이 글에서 설명해 드린 방식을 추상화해 Binding이라는 라이브러리를 만들어 사용하고 있습니다. Binding은 POJO를 다양한 JSON, Cursor, ContentValues등 다양한 형태로 변환해주는 라이브러리입니다. 뛰어난 확장성으로 다양한 형태의 데이터로 변경하는 플러그인을 만들어서 사용할 수 있습니다.Message message = Bindings.for(Message.class).bind().from(AndroidSources.cursor(cursor));Message message = Bindings.for(Message.class).bind().from(JSONSources.jsonString(jsonString));String jsonString = Bindings.for(Message.class).bind(message).to(JSONTargets.jsonString());위와 같이 Java상에 존재할 수 있는 다양한 타입의 객체에 대해 일종의 데이터 Binding 기능을 수행합니다. Binding 라이브러리도 기회가 되면 소개해드리겠습니다. 윗글에서 궁금하신 점이 있으시거나 잘못된 부분이 있으면 답글을 달아주시기 바랍니다. 감사합니다.저희는 언제나 타다 및 비트윈 서비스를 함께 만들며 기술적인 문제를 함께 풀어나갈 능력있는 개발자를 모시고 있습니다. 언제든 부담없이 [email protected]로 이메일을 주시기 바랍니다!
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Team Profile: Meet Jungkap

As a yet minuscule startup, each member holds a significant power over the overall atmosphere of the team. And in our ultimate quest to make big waves in the data world, we need to make sure that the people at the helm are at least kind of cool. We think we’ve done a pretty good job so far in assembling a society of unique but equally driven members.So we bring you this seven-part series, one of each devoted to interviewing each of our members in detail, to give you an in-depth glimpse into the people responsible for bringing you the future of machine learning with Daria. Plus, we peppered the interviews with questions from Dr. Aron’s “The 36 Questions that Lead to Love”*, cherry picked to make work appropriate and concise, but interesting.(*actually falling in love with our members highly discouraged)Jungkap, the most recent addition to our team, made the move from sunny Santa Clara to Seoul, a city that is slowly freezing over as you read this. But he is used to the cold, Jungkap assures us, having spent his doctorate years in the apocalyptic winters of Michigan. When he’s not busy helping build Daria’s machine learning engine, Jungkap devotes his time to re-exploring Korea and taking care of his cats Jolie and Brad (named so before the tragic dissolve of Brangelina). Learn more about him here!Tell us about your role at XBrain.JP: I joined the team as a machine learning engineer, and my main task is to develop our machine learning engine. I have the task of researching and finding solutions to obstacles that hinder people from using automated machine learning technology with ease.What does a typical work day look like for you, morning to evening?JP: I get to work at about 9:15 AM (*the earliest, we note, out of any of the members), and check the Slack messages and emails I got overnight. Since I concentrate the best in the morning, I take a look at relevant articles and dissertations then. Since I didn’t major in machine learning at school, there’s a lot I still have quite a bit to learn, learning’s still a big part of my work process. After I’ve warmed up a bit, I study the code that’s already been written, and develop the parts that need to be developed. Then I have lunch with the team, which is a part of our culture that I really enjoy — a set meal time and a chance to have a conversation with other members. Today I did investigation into an issue we had with the machine learning engine, and worked on how to solve that problem based on my discoveries. I think I’ll be working on constructing that idea into actuality, with a lot of validation, tests, trial and error.What are the parts of your job that you enjoy the most?JP:I enjoy enhancing and optimizing processes, and actually seeing improvement after I’ve worked on something. I’m working on improving the system that we have right now, but a long-term project we have in mind is developing technology of XBrain’s own, and figuring out the needs of our customers. In order to do that, I’m spending a lot of time looking into any issues that we have with our current technology, hoping to get insight from the process.What are the least enjoyable/most challenging parts of your job?JP:The most challenging, rather than the least enjoyable, is issue definition. There are four types of situations to what can happen: either I find a problem that’s already been found, or something that’s so insignificant that no one cares, something that’s unsolvable, and, finally, an issue that’s both important and solvable. The fourth is what we’re going after, and the process is long and arduous, but I do enjoy it to a certain extent.Pick one item on your desk that tells us something about you.JP:I don’t have much stuff on my desk, which is something I also noticed about some of the Silicon Valley companies I visited while I was working in the States, like Twitter or LinkedIn. Most engineers’ desks just had computers on them, and I appreciate that sort of simplicity.Jungkap keeps things on his desk simpleWhat made you go into machine learning?JP:I was on the user end of machine learning technology in grad school and at work thereafter, and felt that the process of utilizing and understanding tools was too complex and difficult. I thought that I might find it fulfilling to optimize this process myself by becoming a machine learning engineer myself.Why XBrain?JP:First off, I really liked how the team was set up, people-wise. I was also struck by the competency of the members and the company culture, which suited me well. The values that XBrain pursues, and the ideas that it had about the future of machine learning technology was in line with my own. Not to see it simply as a source of profit, but as something that could potentially bring a lot of people a great deal of help.As our most recent member, what’s a vision you have for our team?JP:It’s not so much a vision as a direction we should be heading in — despite how machine learning is such a huge buzzword now, I think it’s still in the process of research and development. A lot of work needs to be done before it can start having a real impact in the world. What our role is, then, is to look far ahead and start with the basics.Recommend a movie for our next Cinema Society, please.JP:Downsizing, which hasn’t come out in Korean theaters yet, but I think it presents a lot of points for discussion.If you could sum up XBrain in three words or less?Serious, but quirky.If you could have dinner with any XBrain member, who would it be and why?JP: JY — we haven’t really gotten a chance to share a meal, and I feel like he’d have some interesting storiesWhat can you tell us about the JP 10 years from now?JP:He will probably be a more seasoned machine learning engineer, from his 10 years of research and studying. I’m a novice engineer now, but I’d like to be in a more senior position then, mentoring younger engineers.Given the choice of anyone in the world, whom would you want as a dinner guest?JP:Carl Sagan, who first got me interested in science and technology. In my head, he’s this benevolent father figure who would offer to mentor me.Would you like to be famous? In what way?JP:No…What would constitute a “perfect” day for you?JP:I think a “perfect” day is a day that’s yet to come. Is that too weird to publish?If you were able to live to the age of 90 and retain either the mind or body of a 30-year-old for the last 60 years of your life, which would you want?JP:The body, definitely. Minds can mature — bodies not so much.For what in your life do you feel most grateful?JP:Probably soundness of mind and body.If you could wake up tomorrow having gained any one quality or ability, what would it be?JP:Speedier comprehension upon reading something?What is the greatest accomplishment of your life?JP: Forging strong relationships with good people.What, if anything, is too serious to be joked about?JP:It depends on the audience, I think. Anything that they might consider offensive, or a weak spot, is off limits.Your house, containing everything you own, catches fire. After saving your loved ones and pets, you have time to safely make a final dash to save any one item. What would it be? Why?JP: My hard drive — it has everything on it.#엑스브레인 #팀원소개 #팀원인터뷰 #기업문화 #조직문화 #팀원자랑 #머신러닝 #머신러닝엔지니어
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해커 준비: 좋은 코드 만들기

출처 : 구글 이미지 검색Just Hacks지난 몇 주간 저는 I/O의 devops문화 기반을 다지는 작업을 해왔습니다. 여전히 부족한 점이 많지만 그동안 일어난 변화를 지켜보면 첫 걸음은 비교적 잘 뗀듯 합니다. 지금부터는 이 devops문화가 제대로 자리잡는 일이 중요한 단계입니다. 다시말해, devops문화가 튼튼하게 뿌리내릴 수 있게 Hacking하는 것이 저의 당분간의 과제입니다.최근 devops를 연구하고 도입하는데 적잖은 시간과 노력을 쏟았기 때문에 실패할 경우 매몰비용이 만만치 않습니다. 꼭 성공시켜야하는만큼 실증적으로 엔진을 검증하기로했습니다. 그래서 지난 주부터는 저도 devops문화에 소속된 벡엔드 엔지니어로서의 일을 시작했습니다. 당분간 직접 코드를 만들어내야겠지요.설계에 그치지 않고 스프린트를 직접 참여해야만 현재 devops문화가 지닌 문제점이 무엇인지 제대로 볼수 있고 훌륭한 기술조직으로 거듭날 수 있다고 저는 믿습니다. 다시 개발자의 자세로 돌아가기 위해 가장먼저 좋은 코드를 작성하는 공부를 시작하였습니다.좋은 코드 만들기컴퓨터가 인식 가능한 코드는 바보라도 작성할 수 있지만, 인간이 이해할 수 있는 코드는 실력 있는 프로그래머만 작성할 수 있다. -마틴 파울러-SW엔지니어가 되기로한 이상, 제겐 감동까지는 아니지만 코드리뷰를 하는 짝꿍이 쉽게 이해할 수 있는 좋은 코드를 짜야할 의무는 있습니다. 그래서 지금까지 감명 깊게 읽은 고전 책들을 복습하기 시작했습니다. 그 첫 번째 책이 켄트백의 구현패턴입니다. 이 책은 설계나 디자인 패턴과 같은 추상적인 내용보다 키보드로 코드를 짜내는 순간에 고민해야하는 부분에서 교훈을 줍니다. 저는 이 책을 통해 코드를 바라보는 제 관점이 다음과 같이 바뀐듯 합니다.필드(현업)에서 생산된 코드는 코드를 작성하는데 드는 시간보다 읽는 시간이 압도적으로 많기 때문에 이를 감안해 봤을 때 읽기 “좋은 코드”를 짜는 노력이 가장 중요하다.돌이켜보면 학생 시절에는 왜 좋은 코드를 짜야하는지 당연히 모를 수 밖에 없었던 것 같습니다. 프로젝트성격의 코드만 짰기 때문에 종강하고나면 제가짠 코드를 다시는 들여다 볼일이 거의 없었거든요. 만약 대학교가 학생들의 취업경쟁력을 높이기 위해 CS 지식 뿐만아니라 Hacker 소양도 가르치고 싶다면 1학년부터 졸업할 때까지 서서히 발전되는 프로그램 하나를 만드는 4년짜리 과제를 두면 효과적일 것 같습니다.말씀드린 것처럼 필드에서 생성된 코드는 작성 시간보다 유지보수를 위해 읽혀지는 시간이 더 많은 편입니다. 특히 린스타트업을 충실하게 따르는 스타트업이라면 런칭기간이 극단적으로 짧기 때문에 제품(SW) 의 생애주기 중 99%의 시간이 유지보수 단계에 있을 것입니다. 이런 관점에 비춰보면 독자를 고려한 좋은 코드를 짜야한다는 사실은 더욱 중요해집니다.새로운 원칙지금까지 제가 견지하고 있는 좋은 코드를 만드는 원칙은 단순화와 중복제거였습니다. 이번 기회에 이 책을 다시 읽고 제 프로그래밍관에 새로운 원칙을 한 가지 더 추가하였습니다. 일관된 추상화인데요.좋은 코드는 일관된 추상화를 보여줍니다. 아래 예시 코드로 바로 확인하실 수 있습니다.void compute() { input(); flag |= 0x0080; // 나쁜 추상화 output(); }이 간단한 compute라는 함수는 제목처럼 입력(input)을 처리하고 이를 16진수 연산을 거친뒤에 출력(output)과정을 거치면서 마무리 됩니다. 그런데, 함 수 2번째 줄에 드러난 flag변수의 16진수 연산은 조금 쌩뚱 맞습니다. 암호처럼 느껴지네요. comput의 절차를 보여주는 input, output 사이에서 세부 구현사항을 친설하게 알려주려는 작성자의 배려는 되려 독자에게 혼란을 주기만 합니다. 이 혼란스러운 코드를 캡슐화를 통해서 일관된 추상화 수준으로 아래 코드처럼 리팩토링 할 수 있습니다.void compute() { input(); updateFlag(color.Brown); // 좋은 추상화 output(); }16진수 연산대신 의도가 드러나는 함수명과 인자전달을 통해 우리는 input을 처리하고 ouput을 갈색 텍스트로 출력시킨다는 사실을 자연스럽게 받아들일 수 있게 됩니다. 보시는 예제처럼 일관된 추상화는 문제해결 능력, 알고리즘 실력보다 코드를 작성하는 센스에 가깝습니다. 항상 독자를 배려하는 마음을 갖고 상대방에 입장에서 서서 코드를 작성하는 습관을 가져야 겠습니다. 이제 코드를 짜고 리뷰도 받으면서 구린내나는 코드를 신나게 리팩토링 할 일만 남았네요 :-)#스위쳐 #Switcher #DevOPS #데브옵스 #개발 #개발자 #DevOPS도입 #인사이트 #성장
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개발자의 경력관리란?

경력이 아닌 업력이 되는 단계에 이르러야 가능한 것 아닌가 합니다.대부분의 경력은 '어느 회사의 누구'라는 표현에서 만들어진 것이 아닙니다.진정한 경력의 결과는 '자신의 이름'이 곧 브랜드화 되는 것입니다.매우 당연하게,하루 이틀, 한 두해 한다고 해서 얻어지는 것이 아닙니다."10년 경력!"10년 이상 한 분야나 하나의 도메인, 하나의 테크, 하나의 경력, 하나의 경험을 꾸준하게 파고들었을 때에 얻어지고, 그러는 경험속에서 인사이트, 통찰력이 생기게 됩니다.물론. 그래서, 20대에도 명성을 얻을 수 있는 '경력관리'가 가능하다고 이야기합니다.(실제 얻은 사람을 많이 봤습니다. 그들은 10대에 시작했죠. )회사의 테두리 내에서 얻을 수 있는 '경력'은 '경험'일뿐입니다.자신의 이름을 중심으로 기술할 수 있을 때에 '경력'이라고 이야기할 수 있습니다.개발자라면...글을 써서도 얻을 수 있고,강연을 해서도 얻을 수 있고,GitHub에 오픈소스를 공개하면서도 얻을 수 있습니다.현재 30대와 그 이전의 개발자라면...10대와 20대도 똑같습니다.40대, 50대 이후를 준비하세요.반복적인 일, 똑같은 일, 회사의 프로세스의 하나인 일만 하는 '사람'이라면...그냥, 그 회사의 톱니바퀴가 되는 것입니다.대부분 '경력관리'가 잘 안됩니다.앞으로 50대 이후에도 '브랜드'를 얻을 사람이 되려면...자신의 '경력'관리를 잘 해야 얻을 수 있습니다.나중에 닭 튀기거나 치킨 배달할 것이 아니라면...관리를 잘해야 합니다.경력관리가 가능하려면 어떤 회사를 찾아야 할까요.다음을 기억하세요.1. 구루급 개발자가 있는 회사를 찾으세요.2. 자신이 주도적으로 무언가를 만들 수 있는 권한과 책임을 줄 수 있는 회사를 찾으세요.3. 커뮤니티나 외부 강연, 외부 오픈소스 개발 행사에 적극 참여할 수 있는 기회를 주는 회사를 찾으세요.4. 반복적인 업무와 정체된 마켓에서만 반복적으로 서비스를 하는 회사는 회피하세요.5. 우리 도메인은 원래 이래, 이 일은 원래 이래... 이런 식으로 이야기하는 '상급자'가 있는 회사를 피하세요.6. 쉽게 설명할 수 있도록 준비하고, 리뷰를 할 수 있는 기회와 시간이 주어지는 회사를 찾으세요.그리고, 마지막으로...비전은 누가 주거나 만들어 주지 않습니다.결국, 자기 자신이 찾아야 하는데...이것도, 주변에 이야기가 통하는 '구루급 개발자'가 있어야 그나마 방향성을 찾기 좋습니다.혼자 고민하거나,주변에 비슷한 사람들끼리 고민해봐야 답이 안 나옵니다.꼭, 기억하세요!'구루급 개발자'와 상의하세요.그분들은 실패와 성공, 포기와 단념, 선택과 집중에 대해서 알고 있답니다.퇴근시간이라면..구루급 개발자에게 치맥 한잔 하자고 하세요!
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AI 스쿨 필기 노트 ① 선형회귀분석(Linear Regression)

전세계가 AI first를 외치고 있습니다! 엘리스 인공지능 오프라인 교육과정인 AI 스쿨의 필기노트를 8주간 연재합니다. 인공지능 개론과 알고리즘에 대해 함께 공부해요.지난 5월 8일 구글의 연례 개발자 콘퍼런스 I/O에서 구글은 구글 듀플렉스라는 새로운 AI 기술을 선보였습니다. 구글 듀플렉스가 직접 미용실에 전화를 걸어서 예약에 성공하는 이 시연은 매우 인상적인 장면이었는데요. 국내의 여러 기업에서도 이미 인공지능 스피커를 출시하는 등 우리의 일상 생활 곳곳에도 인공지능 기술이 스며들고 있습니다.IDC, Tractica, Markets and Markets 등 글로벌 시장조사기관들은 2020년까지 세계 인공지능 시장이 연평균 50% 이상 가파르게 성장할 것이라고 예측하기도 합니다. 이미 세계 각국의 주요 IT 기업들은 AI 시장에서 영역을 넓히고 경쟁력을 확보하고자 전력을 투입하고 있는데요. 국내 기업들 역시 인수합병과 조직개편 등으로 인공지능 기술과 인재 확보를 위해 발 빠르게 움직이고 있습니다.엘리스에서는 IT 분야 및 연구 기관에 취업하고자 하는 분들을 위한 오프라인 교육과정을 운영하고 있습니다. 지난해에 이어 올해에는 양재 RNCD 혁신허브와 함께 인공지능 R&D 실무자 양성과정을 운영하게 되었는데요! 이론 수업(8주)과 팀 프로젝트(6주), 커리어 코칭 과정(2주)로 이루어진 이번 과정은 수료증 및 입사 추천서 발급, 테크니컬 인터뷰와 포트폴리오 준비, 국내 IT 기업과의 채용 연계 등으로 구성되어 있어 관련 분야에 취업을 희망하시는 분들의 많은 관심이 있었습니다.300명 가까운 분들이 지원해주셨고, 이 중 선발 과정을 거친 40여 명의 분들이 16주간 오프라인+온라인 교육을 받게 되었습니다. 이 중 기계학습과 알고리즘 개론에 대한 8주간의 교육 내용을 앞으로 8주간 여러분과 함께 공유하고자 합니다. 컴퓨터 공학과에 재학 중인 AI 스쿨 수강생이 직접 필기노트를 공유해 준다고 하니 함께 AI 개론에 대해서 공부해 봐요. :)안녕하세요! 저는 숭실대학교 컴퓨터학부 4학년에 재학 중인 대학생이에요. 저는 평소에 AI에 대해 관심이 많아서 제대로 된 교육을 받고 싶어서 이번 과정을 수강하게 되었어요. 앞으로 AI 스쿨에서 받는 수업이 제가 AI 엔지니어로 성장할 수 있는 밑거름이 될 것이라고 생각해요. 아직 배우는 단계이기 때문에 많이 부족하지만 앞으로 8주 동안 이 글을 통해서 함께 공부한다고 생각하며 그 주에 배운 내용을 요약해보려고 합니다!AI 스쿨 첫 수업에서는 ‘Linear Regression(선형 회귀)’에 대해 배웠어요. 대학교 2학년 때 전공 과목으로 ‘선형대수학’이 있었는데요, 배우면서 이런 학문은 도대체 어디에 쓰이는지 혹시 필요 없는 것을 배우느라 시간 낭비를 하는 것은 아닌지 힘들게 공부했던 기억이 나네요. 그런데 제가 읽은 한 기사에서 미국의 연구팀이 ‘장기적인 공기 정화 노력이 성장기 아이들의 폐기능을 개선시켰다’는 연구 결과를 증명한 후 캘리포니아 남부지역에서 ‘공기오염의 질 관리 정책’을 시행하여 오염 수준이 꾸준히 감소하고 있다는 내용이 있었는데요. 연구팀은 공기오염의 감소와 소아 호흡기 질환의 개선 사이에 개연성을 평가했고 이 연구에서 사용한 방법이 선형회귀분석(linear regression model)이라고 해요!첫 수업에서는 앤드류 응 교수님 강의 자료의 쉬운 예시를 바탕으로 Linear Regression(선형회귀)을 공부했어요.이 예시에서는 집 크기에 관한 정보 하나로 집의 가격을 예측하는 할 수 있는 데이터가 있다는 가정을 하고, 이 가정이 직선의 방정식 y = ax + b의 형태를 따른다고 가정했어요.인공지능은 예측을 기본으로 다루는데, 우리는 과거의 데이터를 학습함으로써 최적의 예측 모델을 만들게 돼요.이때 다루는 데이터를 Training set이라고 부르고, m은 학습 데이터의 숫자, x는 입력 변수 또는 feature, 그리고 y는 출력 변수 또는 타깃 변수라고 불러요.기존의 Training set으로 Learning 알고리즘을 학습시키면 그 학습된 부분이 h, 즉 가설이 돼요. h를 통해서 우리는 어떠한 집 크기에 대한 예측된 가격을 구할 수 있어요. 그런데 이때 보다 정확히 예측을 하려면 error를 최소로 하는 a, b의 최적의 값을 설정해야 해요.우리의 모델인 직선의 방정식을 통해 오차가 적은 예측값을 얻기 위해서는 a와 b에 어떠한 값을 넣어야 좋을까요? 위에서 언급했듯이 우리에게는 주어진 학습 데이터가 있죠. 이를 이용하여 최적의 값을 도출해야 해요. Cost function 이란 a, b가 주어진 학습 데이터인 Training set을 가장 적은 오차로 표현하고 있는지 알 수 있는 방법인데요. Loss function 또는 Objective function이라고도 해요. Linear Regression에서는 Cost function으로 Squared error function을 사용해요. Squared error function 이란 가설에 Training data의 입력값을 넣었을 때의 출력값과 해당 입력값에 대한 training data의 실제 출력값의 차를 제곱하여 이용하는 방법이에요.그렇다면 우리는 a, b를 어떻게 구할 수 있을까요? 이 방법을 산을 내려가는 예시를 통해서 쉽게 이해할 수 있었어요.만약 깜깜한 밤에 산꼭대기에서 길을 잃었다면 랜턴을 키고 주변을 살펴본 후 아래로 내려가는 길을 찾아 그 방향으로 내려가고, 도달한 지점에서 또다시 랜턴을 켜 주변을 살펴 아래로 향하는 길로 가야 산 아래까지 내려갈 수 있겠죠. 이것이 최적의 a, b를 구하는 Gradient descent의 기본 방식이에요.Gradient descent는 임의의 a, b를 지정한 후, 그 점으로부터 감소하는 기울기를 구간을 찾아 이동하는 것을 반복함으로써 해를 구하는 방법입니다!이번 주 수업의 과제로는 Loss Function과 Linear Regression을 구하는 과제가 주어졌어요. 첫 번째 과제인 만큼 난이도가 많이 높지는 않았지만 파이썬이 익숙하지 않다면 조금 헷갈릴 여지가 있는 문제였던 것 같아요. 강의를 해주신 주재걸 교수님께서는 첫 시간에 배운 개념들이 Linear regression에서 뿐만 아니라 인공지능, 머신 러닝, 딥러닝 분야에서 많이 쓰이기 때문에 첫 시간에 배운 것만 제대로 이해하고 가도 많은 것을 얻어 가는 것이라고 하셨어요. 위의 개념에 대해서 다른 자료들도 찾아보면서 공부하고, 다음 필기 노트로 만나요!#엘리스 #코딩교육 #교육기업 #기업문화 #조직문화 #서비스소개
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아키텍트, 개발 리더십의 변화...

보통, 하나의 서비스를 개발하는데 얼마나 걸리며, 그 시간 동안 어떤 일을 '구체적'으로 진행시켜야 하느냐에 따라서 아키텍팅의 관점이 변화된다.자주 쓰는 장표 중의 하나이다. 간단하게 설명하면 과거의 비즈니스와 현재의 비즈니스의 차이를 디지털 서비스로 만들어 내는 기간으로 표시한 것이다.과거에는 하나의 디지털 비즈니스가 동작하기 위해서 데이터를 수집하고 분석, 기획, 구현, 실행하기까지 대부분 8.5개월에서 10개월 정도의 시간이 소요되었고, 이렇게 만들어진 서비스들은 실제 고객과 단절되어 있는, 내부 시스템에 가까웠다는 것을 표현한다.그리고, 디지털 비즈니스의 세계에서는 모바일로 실 고객과 커넥티드 되어 있으며, 각 비즈니스가 실제 수집부터 실행까지 1주에 동작되는 세계를 표현한다.이 차이는 정말 개발 조직과 개발 리더십에 많은 차이를 주게 된다.Classic Business에서는 8개월 이상의 방향성이 흔들리지 않도록, 전체적인 방향성이 흐트러지지 않도록 개발 리더십을 발휘하는 것이 중요했다. 특히, 초기의 개발 조직을 세팅하고 예산과 비즈니스의 완성과 실 서비스 후의 이익과 같은 경영적인 판단이 더 중요하던 시기였기 때문에, 실제 소프트웨어를 만들어내는 관점은 디테일하고, 기능적인 것에 집중화된 상태로 개발 조직이 구성되고, 리더십도 그것을 최대한 끌어내는 것에 집중했다.또한, 내부적 조직의 문제로 일이 더디게 진행되거나, 품질이나 세부적인 문제를 쥐어짜거나, 어떻게든 일정을 맞추기 위해서 조정하는 조정자의 역할도 매우 큰 상태였다. 개발 리더십도 그런 관점에서 구성되었고, 기술적인 변화도 거의 없이 초기에 결정된 상태로 대부분 진행되었다.그런데, Digital Business의 세계로 넘어오면 이것은 완전 다른 구도를 가지게 된다.1주 단위의 개발 및 배포까지 매우 유연한 상태로 가동되고, 이 단위는 기술적 선택과 실패가 매우 빠르게 반복되는 것을 의미하게 되며, 개발 조직은 말 그대로 작게 세분화되고, 전체적인 방향성은 계속 유동적으로 변화하게 된다.24시간 내에 하나의 개념이 수립되고, 이를 배포까지 진행시키기 위한 매우 다양한 시도들을 선택할 수 있게 하며, 기획 조직과 개발 조직이 하나의 '지표'나 '시각화'된 장표를 보고 빠르게 판단하게 할 수 있다.매우 빠른 순간 판단이 중요하며, '몇 분'간격으로 회사의 운명을 결정할 수 있는 서비스의 론칭도 가능하게 한다.관리적인 방법은 DevOps의 자동화된 환경과, 세분화된 배포 권한, 기획자들과의 유기적인 환경들을 보다 효율적으로 운용할 수 있는 방법들에 대해서 개발 리더십은 고민하게 된다.어떻게 빠르게 일을 효과적으로 움직일 것이며, 빠른 판단을 할 수밖에 없다. 빠르게 변화하는 기술 스택을 더 잘 알고 있는 것은 개발 조직이기 때문에, 아키텍트나 개발 리더의 권한은 계속 실무자에 가깝게 내려가게 되는 것이 순리에 가깝다.현재 DevOps를 지향하고 있는 개발 조직에서 아키텍트가 지향하는 것은 크게 개념적으로 변화한 것은 없다. '고객과 비즈니스를 이해하는 개발'임에는 틀림없으나, 기존의 아키텍팅과 많이 달라진 것은 실시간 서비스에 대한 분석과 기획의 변화, 데이터 중심의 개발 구조의 시각화를 통해서 개발 조직을 통제한다기보다는, 개발 조직을 숨 쉬게 만드는 '심장'과 같은 역할을 하게 된다.마치, 비즈니스가 빨라지면, 심장도 빨리 뛰고, 비즈니스가 좀 수월해지면 호흡을 고를 수 있는 형태...현재의 아키텍트는 개발 조직의 '심장'과도 같아.속도와 박자, 전체적인 흐름을 중시하는 것이 현재의 아키텍트의 역할이다.건축가인 아키텍트들에게는 엄청난 규칙과 법칙, 책임의 범위가 상당하다. 하지만, 소프트웨어 아키텍트들에게는 그런 책임이 법적으로 제시되고 있지 못하고 있다. 보통 소프트웨어 아키텍트라고 한다면, 부정적인 환경에서 제대로된 소프트웨어를 만들 수 없기 때문에 부당한 개발환경을 담당할 가능성이 없다는...그래서, SI현장에서 아키텍트는 거의 나오지 않는다고 봐야 한다. 슬프지만. 그리고, 마지막으로... 아키텍트는 '직위'나 '권위'가 아니다. '롤'일뿐이다. 그뿐...
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네이버 신디케이션 — Rails

블로그에 새 글이 올라올 때, naver에 사이트 등록을 한다. 네이버 신디케이션 API를 이용하면 자동으로 등록된다.Wordpress에는 네이버 신디케이션 plugin이 존재한다. Rails gem을 찾아보니 애석하게도 없었다. 직접 만들면서 알게 되었다. 딱히 gem을 만들 만한 일도 아니더라.네이버 신디케이션을 이용하려면 우선 네이버 웹마스터 도구를 이용해야 한다. 해당 url이 자기 것이라는 인증과정만 거치면 바로 사용할 수 있다.작동방법은 대강 이렇다.네이버 신디케이션 API를 이용해서, 새로운 글이 생성되었음을 알린다. (혹은 글이 지워졌음을)네이버 크롤링 봇, Yeti가 와서 크롤링 해간다.API를 이용할 때 미리 약속된 format으로 만들어야 되는데, ATOM feed와 구조가 거의 같다. 다만 네이버가 정한 룰 때문에 (꼭 이름/저자/업데이트날짜 이런 순서를 지켜야 한다.)Rails에서 제공하는 atom_feed helper를 그대로 이용할 수 없다. 그러나 format만 살짝 바꾸면 되기 때문에 atom_feed helper를 이용해서, feed를 만드는 방법을 알려주는 Railscast가 늘 그렇듯 엄청 도움이 된다.(요즘 새로운 episode가 안올라오고 있는데… 힘내시라는 의미에서 예전에 유료결제 해드렸다)atom_feed helper의 코드를 그대로 가져와서 formating만 바꾼 naver_atom_feed helper를 만들었다. 별다른 건 없고, feed option 초기화 부분과 제일 마지막에 나와야 되는 link 부분을 주석처리한게 전부다.module NaverSyndicationHelper def naver_atom_feed(options = {}, █) ... feed_opts = {} //feed_opts = {"xml:lang" => options[:language] || "en-US", "xmlns" => 'http://www.w3.org/2005/Atom'} ... xml.feed(feed_opts) do xml.id... // xml.link... // xml.link... yield ActionView::Helpers::AtomFeedHelper::AtomFeedBuilder.new(xml, self, options) end end end새로만든 naver_atom_feed helper를 이용해서, feed부분만 완성한 code이다.naver_atom_feed({xmlns: "http://webmastertool.naver.com", id: 'http://ikeaapart.com'}) do |feed| feed.title "이케아아파트" feed.author do |autor| autor.name("이케아아파트") end feed.updated Link.maximum(:updated_at) feed.link(:rel => 'site', :href => (request.protocol + request.host_with_port), :title => '이케아아파트')이제 entry쪽을 만들어야 되는데, 네이버가 지정한 순서에 맞아야지만 신디케이션 서버에 전달할 수 있다. 정말 이상한 형식이다. 아무튼 그래서 Rails에서 제공하는 entry method를 사용하지 못한다. 이번엔 AtomFeedBuilder class에 naver_entry method를 만들었다.#config/initializers/feed_entry_extentions.rbmodule ActionView module Helpers module AtomFeedHelper class AtomFeedBuilder def naver_entry(record, options = {}) @xml.entry do @xml.id... # if options[:published]... # @xml.published(...) # end # if options[:updated]... # @xml.updated(...) # end # @xml.link(..) ...이번에도 순서 때문에 주석처리 한 것 밖에 없다. naver_entry method를 이용해서 완성된 코드가 아래 코드이다.# views/links/show.atom.buildernaver_atom_feed({xmlns: "http://webmastertool.naver.com", id: 'http://ikeaapart.com'}) do |feed| feed.title "이케아아파트" feed.author do |autor| autor.name("이케아아파트") end feed.updated Link.maximum(:updated_at) feed.link(:rel => 'site', ...) feed.naver_entry(@link, {id: link_url(@link)}) do |entry| entry.title(@link.title) entry.author do |author| author.name("이케아아파트") end entry.updated(@link.updated_at.xmlschema) entry.published(@link.created_at.xmlschema) entry.link(:rel => 'via', :href => (request.protocol + request.host_with_port)) entry.content(@link.contents) end end이제 새 글이 만들어 질 때, 이 atom 파일 주소를 네이버 신디케이션 API로 보내주면 된다. 참고로 Rails에서는 어떤 view파일을 사용할지 알아서 해주니, controller에 따로 ‘response_to’ 를 이용해서 format을 나눠줄 필요는 없고, 이름만 잘 맞춰주면 된다. (위 파일명은 show.atom.builder 이다)네이버 신디케이션 API에 핑을 보내는 code이다. 네이버가 지정해 놓은 header를 설정해 줘야 되고, 신디케이션 인증 토큰을 받아서 header에 넣어줘야 된다. 신디케이션 토큰은 네이버 웹마스터 페이지에서 볼 수 있다.require 'net/http' ... header = {"User-Agent"=>"request", "Host"=>"apis.naver.com", "Progma"=>"no-cache", "Content-type"=>"application/x-www-form-urlencoded", "Accept"=>"*/*", "Authorization"=>"Bearer " + ENV["NAVER_SYNDICATION_TOKEN"]} uri = URI.parse('https://apis.naver.com/crawl/nsyndi/v2') http = Net::HTTP.new(uri.host, uri.port) http.use_ssl = true args = {ping_url: link_url(link_id, format: "atom")} uri.query = URI.encode_www_form(args)request = Net::HTTP::Post.new(uri.request_uri, header) http.request(request)네이버 신디케이션 페이지에서 핑이 제대로 도달하는지 바로 확인해 볼 수 있다.#티엘엑스 #TLX #BA #BusinessAnalyst #비즈니스애널리스트 #꿀팁 #인사이트 #조언
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비트윈 PC 버전 개발기 - VCNC Engineering Blog

 지난 10월 20일, 비트윈 PC 버전의 오픈 베타 테스트를 시작했습니다. PC 버전 덕분에 컴퓨터 앞에서 일과 시간을 보내는 직장인들도 편리하게 비트윈으로 연인과 대화할 수 있게 되었습니다. 이 글에서는 PC 버전에 어떤 기술이 사용되었는지 소개하고 약 4개월의 개발 기간 동안 겪은 시행착오를 공유합니다.비트윈 PC 버전 스크린샷개발 플랫폼 선택PC 버전 개발을 본격적으로 시작하기 전에 어떤 개발 플랫폼을 선택할 것인지 많은 고민을 했습니다. MFC나 WinForms 같은 네이티브 플랫폼, Qt 등의 크로스 플랫폼 라이브러리, 그리고 웹 기반 앱 등의 여러 후보를 가지고 토론을 거쳐 웹 앱으로 개발하기로 했습니다.웹 기반으로 개발하게 된 가장 큰 이유는 생산성입니다. PC 버전 팀이 웹 기술에는 이미 익숙하지만 다른 플랫폼은 경험이 많지 않았습니다. 또한, 비교적 자유롭게 UI를 구성할 수 있으며 기존의 각종 개발 도구를 이용하면 빠른 이터레이션이 가능할 것으로 예상했습니다.단, 사용자가 기존에 설치한 웹 브라우저를 통해 접속하는 방식이 아니라 브라우저 엔진을 내장한 실행 파일을 배포하는 방식을 택하기로 했습니다. 여러 브라우저 환경에 대응하지 않아도 되고, 브라우저에서 지원하지 않는 일부 시스템 기능을 직접 확장해서 사용할 수 있기 때문입니다.서버 아키텍처의 변화비트윈 서버의 서비스 로직은 Thrift 서비스로 구현되어 있습니다. 그리고 Alfred라는 자체 개발 라이브러리를 사용하여 Thrift 서비스를 Netty 기반의 서버로 구동합니다.기존의 비트윈 모바일 클라이언트는 채팅 서버와 Thrift의 바이너리 프로토콜로 통신하고 있습니다.1 그러나 웹 플랫폼에서는 서버와 지속적으로 양방향 연결을 유지하려면 WebSocket 프로토콜을 사용해야 하므로 Alfred에 WebSocket 프로토콜 지원을 추가하였습니다. 애플리케이션이 아닌 라이브러리 수준의 변화였기 때문에 기존 서비스 코드에 영향을 거의 주지 않고 새로운 프로토콜을 지원할 수 있었습니다.Alfred에 웹소켓 지원을 추가하였습니다.비트윈 PC 버전 셸비트윈 PC 버전은 크게 HTML과 자바스크립트로 작성된 웹 앱 부분과 웹 앱을 브라우저 엔진으로 구동해주고 플랫폼 API를 제공하는 셸 (Shell) 부분으로 구성되어 있습니다.비트윈 PC 버전 구조PC 버전 셸은 Chromium Embedded Framework (CEF)를 사용합니다. 이름에서도 알 수 있듯이 Chromium 브라우저 엔진을 애플리케이션에 내장하기 쉽도록 감싸놓은 라이브러리입니다. CEF는 Evernote나 Steam 등 웹 브라우저를 내장한 애플리케이션에서 널리 사용되고 있어 선택하게 되었습니다.2자바스크립트에서 셸이 제공하는 플랫폼 API를 호출할 때는 CEF의 Message Router를 사용하였습니다. Chromium은 멀티 프로세스 구조로 이루어져 있어, 렌더 프로세스에서 작동하는 자바스크립트 코드가 브라우저 프로세스에서 작동하는 C++ 코드를 호출하고 결과를 돌려받기 위해서는 별도의 처리가 필요합니다. Message Router는 이 두 프로세스 사이의 비동기 통신을 지원합니다. 이를 통해 창 투명도 조절이나 트레이 알림 표시 등 원래는 웹 플랫폼에서 지원하지 않는 기능을 확장하여 지원할 수 있었습니다.CEF에서는 Chrome 개발자 도구를 사용할 수 있어 디버깅이 용이했고, 디자이너 옆에서 바로바로 좌표나 색상 등을 바꿔볼 수 있어 협업에도 도움이 되었습니다.그러나 PC 버전을 개발하면서 가장 많은 시행착오를 겪은 부분이 CEF를 다루는 것이었습니다.문서화가 잘 되어있지 않습니다. 그래서 실제 작동 방식을 확인하기 위해 직접 소스 코드를 읽어야 하는 경우가 많았습니다일반적인 웹 브라우저에서는 잘 작동하는 API를 CEF가 자원하지 않거나 버그가 있어 다른 방식으로 구현해야 할 때가 있습니다.CEF에 노출된 API에만 접근할 수 있어 Chromium에서 제공하는 플랫폼 추상화 레이어를 활용할 수 없었습니다.비트윈 PC 버전 웹 앱비트윈 PC 버전의 주요 애플리케이션 코드는 HTML과 자바스크립트로 작성되어 있습니다. 자바스크립트로 큰 규모의 애플리케이션을 작성할 때 발생하는 여러 가지 어려움을 피하고자 React 라이브러리 및 최신 자바스크립트 기술을 적극적으로 활용하였습니다.ReactReact는 Facebook에서 개발한 오픈 소스 자바스크립트 UI 라이브러리입니다. 일반적인 웹사이트보다는 비교적 복잡한 인터페이스를 구현해야 했기 때문에 jQuery처럼 간단한 라이브러리로는 부족할 것으로 생각하여 비트윈 PC 버전은 처음부터 React를 사용하였습니다.전통적인 개발 방식에서는 UI를 변경해야 할 때 기존에 렌더링 된 DOM 요소에 명령을 내립니다. 예를 들어 어떤 항목을 삭제하려면 그 요소를 찾아서 삭제 명령을 내리게 됩니다. React를 사용할 때는 이와 달리 해당 요소가 사라진 DOM 트리 전체를 다시 생성하면 React가 이전 트리와 새 트리를 비교하여 바뀐 부분만 반영해줍니다. 전체를 다시 렌더링하기 때문에 기존에 DOM 트리가 어떤 상태였는지 신경 쓰지 않고도 원하는 상태로 쉽게 변경할 수 있어 UI 코드의 복잡도를 줄일 수 있습니다.또한, React의 컴포넌트 시스템은 독립적인 UI 요소들을 서로 영향을 주지 않고 조합할 수 있도록 해주어, 한가지 컴포넌트를 수정했을 때 의도하지 않은 다른 컴포넌트와 간섭하는 문제가 적게 발생합니다. 비트윈 PC 버전에는 약 40가지의 React 컴포넌트가 쓰이고 있습니다.자바스크립트 모듈 시스템모든 코드를 한 파일에 넣으면 코드를 관리하기가 힘들어집니다. 따라서 서로 관련 있는 코드끼리 모듈로 나누어야 하는데, 자바스크립트에는 모듈 시스템이 기본적으로는 제공되지 않습니다. 비트윈 PC 버전에서는 CommonJS 표준을 따라서 모듈을 나누고, 이를 웹 브라우저가 해석할 수 있는 형태로 합쳐주는 Webpack 빌드 툴을 사용했습니다.Webpack은 자바스크립트뿐만 아니라 CSS나 이미지, JSON 파일 등도 모듈로 취급할 수 있고, 플러그인으로 지원하는 모듈 종류를 추가할 수 있습니다. 비트윈 PC 버전을 빌드할 때 실제로 사용하는 플러그인은 다음과 같은 것들이 있습니다.jsx-loader: React에서 사용하는 JSX 코드를 자바스크립트로 변환합니다. 또한, 미래의 자바스크립트 문법을 현재 브라우저에서 지원하는 형태로 변환합니다.less-loader: LESS 파일을 CSS 파일로 변환합니다.css-loader: CSS에서 참조하는 외부 리소스를 인식하여 의존성을 파악해줍니다.url-loader: 파일 크기가 일정 이하인 리소스를 Base64 인코딩으로 내장해줍니다.ECMAScript 6ECMAScript 6는 차기 자바스크립트 표준입니다. 현재 자바스크립트의 불편한 점을 많이 해소하기 때문에 장점이 많이 있습니다. 일부 기능은 이미 브라우저에 구현되어 있지만, 아직 지원되지 않는 기능도 있어서 jstransform을 통해 ECMAScript 5 코드로 변환하여 사용하였습니다.화살표 함수: 익명 함수를 (a, b) => a + b와 같은 문법으로 훨씬 간단하게 선언할 수 있습니다. 또한, this 변수의 스코프를 현재 코드 상의 위치에 따라 결정해줍니다.클래스: 다른 언어와 유사한 클래스 문법을 제공합니다. 상속이나 접근 제한도 가능합니다.해체(destructuring) 대입: 객체의 필드를 바로 같은 이름의 변수에 대입할 수 있습니다. 예를 들어, var {a, b} = {a: 1, b: 2}; 같은 코드를 작성할 수 있습니다.기타 사용된 패키지RSVP.js: Promise/A+ 구현을 제공하는 라이브러리로, Promise 패턴을 사용하여 비동기 로직을 알아보기 쉬운 형태로 작성했습니다.FormatJS: 다국어, 국제화 지원을 위한 라이브러리입니다. UI 메시지 번역이나 날짜, 시간 등의 포매팅에 사용했습니다.정리비트윈 PC 버전은 개발 비용을 줄이기 위해 웹 플랫폼 기반의 네이티브 애플리케이션으로 개발되었습니다.비트윈 서버에서 사용하는 Alfred 라이브러리에 WebSocket 프로토콜 지원을 추가하였습니다.Chromium Embedded Framework를 브라우저 엔진으로 사용하여 웹 앱을 구동하고 웹 플랫폼에서 제공하지 않는 기능을 확장하여 사용했습니다.자바스크립트 코드의 복잡도를 줄이기 위해 React, CommonJS, ECMAScript 6 등의 기술을 활용하였습니다.VCNC Engineering Blog, 비트윈 시스템 아키텍처, 2013년 4월↩Wikipedia, Chromium Embedded Framework - Applications using CEF↩

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