Everyone remembers having mandatory language classes in school, going over sentence structure, grammar and vocab. However, Simone Bregni, PhD, an associate professor of Italian at Saint Louis University (SLU), has been researching and testing out language learning lessons that involve an unusual supplementary activity: immersing yourself in some of your favorite video games. Dr. Bregni started learning English in the sixth grade in Italy, and played classics like Pong. He has always used his various interests in comic books, music and of course games to bolster his language learning process.We asked Dr. Bregni a few questions to get a deeper understanding of his method and the benefits of video games for language learning. Some of the answers have been edited for length.  Dr. Simone Bregni How did your relationship with video games change over the years? Dr. Bregni: Electronic games transitioned from the ‘70s and early ‘80s games, where one moved a few primitive blocks across a screen, to the more complex textual and graphic adventures of the Commodore 64 and other home computers in the later ‘80s. I really loved the pre-1983 crash consoles. My first programmable console was a Philips Videopac (Magnavox Odyssey in America), then I also got an Intellivision (my favorite), an Atari VCS and a Colecovision.Thanks to games such as Activision’s Alter Ego and Lucasfilm’s Manic Mansion, I realized that my English (and later, French and Spanish) language skills rapidly improved while I was having fun. While playing narrative-oriented quests in video games, not only was I reading in a foreign language, I was also applying my reading comprehension to solve problems and using writing to attain goals.My interest in video games also pushed me to explore other related content, which in foreign language acquisition is referred to as realia: authentic artifacts in the target language that help enhance language acquisition such as magazines, and later on, gaming websites for reviews, guides, tips and tricks. My personal interest in the topic bolstered language comprehension and new vocabulary acquisition in broader, related contexts. What inspired you to start incorporating video games into your language research? Dr. Bregni giving a lecture on how video games challenge students studying new languages.  Dr. Bregni: My own experiences as a foreign language learner have always played an essential role in guiding my pedagogical approach to the teaching of foreign languages and cultures, and supported the importance of realia that informed my teaching. To this day, I am more likely to remember vocabulary, idioms and irregular verbs from some song, comic book, magazine, TV show or video game. I never deny that foreign language teaching and language classes provided me with very useful, necessary structures, but I feel that it was the time I spent with my pop culture realia, especially interactive games, that bolstered my ability to communicate in multiple languages. These sources reinforced grammatical structures learned through traditional instruction, but they also taught me idioms and slang, all of which I would not have been able to access in a "regular” classroom.The rise of video games as a mass phenomenon, which began around 1997 with the Sony PlayStation and with the popularity of the excellent interactive, animated role-playing games (RPGs) of Square Enix, such as the Final Fantasy series, led me to explore the full potential of video games as interactive multimedia narratives in the language classroom. At the time, I was a Graduate Fellow in Italian at Trinity College in Hartford, CT, where they had just received a substantial Mellon Grant for language technology development. This allowed me to obtain the resources to experiment early on with digital realia. Along with my scholarly duties, I was also working as a freelance writer for one of the leading Italian video game magazine at the time, Super Console. The experience further stimulated my intellectual curiosity regarding the potential use of video games in learning. The process for my classroom experimentation in those days was a complex one. It involved using an Italian copy of Final Fantasy VIII in the PAL (Italian) video standard running on a modified, region-free PlayStation 1 system in the NTSC (North American) television standard connected to a multi-standard projector in a high-end, state-of-the-art multimedia lab.Things are much easier now thanks to recent technical advancements, namely the advent of HDMI and, as a consequence, region-free and multi-language games. I can purchase a game anywhere in the world and play it anywhere in the world, in multiple languages. In your research you use Assassin’s Creed to teach English speakers Italian. Why does the act of playing the game have better results than a more typical classroom environment with a teacher? One of Dr. Bregni's classes focused on learning Italian with the help of Assassin's Creed.  Dr. Bregni: While I do not believe that video games and other digital realia should replace “regular” teaching, I am convinced that they can be used to reinforce and expand vocabulary and structures. Some specific recent video games are fully interactive multimedia experiences combining real-time animation, speech/dialogue, subtitles, writing/textual interaction and, in some cases, even spoken interaction in the form of audio/video chat with other users. Cinematic games can serve as excellent realia, enhancing language and, in some cases, culture acquisition. Such is the case of the Assassin's Creed series in and outside the classroom.Based on my research and teaching experience, the use of video games and other related realia (online gaming magazines, YouTube videos, reviews, etc.), both in and outside the classroom, has shown to be a very effective didactic tool for reinforcing linguistic skills and exposing students to contemporary cultures of other nations and groups.Cinematic games with a high emphasis on communication contain plenty of opportunities to reinforce a variety of grammatical forms and explore new vocabulary through listening and reading comprehension, lexical expansion and problem solving. Each main chapter in the Assassin’s Creed series, with its outstanding recreation of everyday life and culture of the specific time period and geographical areas in which it is set, allows educators like me, in languages and cultures, but also in other fields such as architecture and the social sciences, to explore first-hand several aspects of life in those times and places in dynamic, immersive and interactive ways.What I apply in my teaching is game-based learning (GBL). GBL is pedagogy, closely connected to play theory where learners apply critical thinking1. My course was developed with the assistance of the SLU Reinert Center for Transformative Teaching and Leaning in fall 2016, as a recipient of a competitive fellowship. In spring 2017, I used the SLU Reinert Learning Studio (a state-of-the-art, high-tech learning space) to teach Intensive Italian for Gamers, which combines “traditional” intensive language instruction with gaming-based interaction. Within the pedagogical premise that language acquisition is a process that involves, and benefits from, daily interactions in the language in and outside the classroom, the course targeted the specific segment of the 10%2 of the student population that self-identify as gamers. Based on my learning experience, teaching experience and research, I believed that a strong, shared interest in gaming would stimulate and enhance the students’ learning process, thus justifying the intensive nature of the course. So I created an “Affinity Group”, which, as research shows, enhances learning. While more long-term research must be done, initial results through testing and surveys indicate that my premise is correct. You know how excited you get when you communicate with a group of peers that share your exact same interests/passions? Such situations have been shown to foster F/L2 acquisition. [In your research paper, “Assassin’s Creed Taught Me Italian: Video Games and the Quest for Lifelong, Ubiquitous Learning”] you mention that lip-syncing is a limitation to this method. Are there others? How can you get past the issue of lip-syncing? Dr. Bregni: Most cinematic games appear to have been created with lip-syncing designed for the English language. Observation of lip movements assists in listening comprehension. This is an important limitation until more games are created (or adapted) specifically for other markets. That said, in all cinematic games, co-speech gestures, another essential component of communication and foreign language acquisition, are excellent, and definitely provide a visual aid that enhances overall student comprehension. Although most games are currently produced with English, or, in some cases, Japanese as the main in-game language, cinematic games are, in my view, still very usable and beneficial for the acquisition of languages other than English. However, they become an outstanding tool for English as a Second Language (ESL) and Japanese language instruction.Square Enix’s Life is Strange, for example, is an excellent portrayal of the life of American teens in a small, Northwestern US coastal town. Life is Strange has not been fully localized in Italian, which is really unfortunate, because I would have loved to use it in my courses, since it has many topics that would “speak” to my student population, and, more importantly, it provides opportunities to discuss and develop empathy. I am also disappointed that the amazingly innovative and well-written The Invisible Hours by Tequila Works has not been fully localized in Italian. But for ESL students it is an excellent learning tool: being able to observe lip movements up close and personal, especially in VR mode on PlayStation VR, greatly enhances listening comprehension, especially given the in-game ability to review and fast-forward time at will.So, another important limitation that I see at the moment, and the most relevant one, is that not all games are fully localized as I feel they should be. Full localization is an investment that I believe all companies should make. The interest that my research and teaching practices have generated (as of today, they have been mentioned in ninety news sources of various kinds, for general audiences, educators and gamers, all over the world) show that there currently is a high interest in video games as learning devices for foreign languages and cultures.I believe that the next frontier of localization will be the localization of lip-syncing also. The market of commercially-available games as foreign language learning devices may be exploding soon, as I am inclined to believe given the positive response I received regarding my research and teaching. This spring semester I was on sabbatical in my native country Italy, and while delivering presentations and workshops at a number of European institutions, I met a number of young men and women who instantly connected with what I was talking to them about, games as foreign language tools, because those kids had experienced exactly the same: they noticed that their foreign language skills improved rapidly while playing video games.Currently, I believe that the Assassin’s Creed series and games by Quantic Dream are excellent examples of strong localization, which, to me, is much more than “simple” translation. High-quality localization makes every single in-game data and reference fully understandable and accessible to people from other cultures. Does the added element of fun also help students stay on track and motivated to learn or does it distract? Dr. Bregni teaching  Dr. Bregni: Video games are effective not just because they are fun, but because they are challenging3. They are difficult, and repetition enhances comprehension and memorization. Video games involve Total Physical Response (TPR), Adrenaline production and Csikszentmihályi’s Flow Theory — the best learning happens when we become oblivious to the passing of time. Gamers often refer to “being in the zone” when they play effectively, all of which have been shown to enhance learning. What are some student reactions to this method? Do they prefer it? Dr. Bregni: Over the years, my experiences with video games in the classroom have been more than positive. Student interaction was good, and it did get them excited. Even those students who were not gaming-inclined appreciated the storytelling, the clearly enunciated, authentic foreign language speech and subtitles. “Unpacking” the meaning of the various Italian gestures correctly used by characters in the Assassin’s Creed games set in Italy became a students’ favorite and sparked many meaningful discussions about non-verbal communication in other cultures.I also observed that gaming-based activities had the advantage of fostering group cooperation and active participation better than other digital lab activities, with agency and problem-solving being the keys. All of the students who responded to the survey over the last three years enjoyed the video game-centered lab activity very much (approximately 95% thought it was excellent) and approximately 93% of them felt that they had learned very much from the activity. Post-activity test performance showed a 9% median score increase. Many non-gaming students expressed surprise, as they games I exposed them to were “not the typical ‘run & kill’ games they were used to”, and “more like watching episodes of Stranger Things”, the Netflix TV series (they were referring to games such as Quantic Dream’s Beyond: Two Souls and Heavy Rain).Some students are bound to be either unfamiliar with or just not care much about video games, and playing them could be a complex task for some of them. The solution I envisioned, as I mentioned, is to elicit volunteers to do the actual gaming and encourage the rest of the class to participate by encouraging the players. Approximately 70% of college students play video games “at least once in a while” 4.Video games become an effective didactic tool for reinforcing linguistic skills. After all, as language learning research confirms, we all become more excited and communicate more easily and effectively when in the company of people who share our same interests and passions. Since our agency is responsible for localizing games by changing the language and cultural context to make it more immersive for native speakers, would you recommend that people choose games in different languages if they are trying to improve? Dr. Bregni: Absolutely! The key is playing games in the chosen language with subtitles set in that same language. The biggest challenge for language learners at the beginner/lower intermediate level (which generally corresponds to 2-3 years of foreign language in high-school or 2-3 semesters in college) is to move away from constantly translating everything into one’s own native language, and towards approaching the foreign language as such, with its own forms and structures. Also, while in some languages, such as Italian “What you see is what you get” (one pronounces every single letter, and there are standard rules for pronunciation) that is not the case for other languages, such as English. Ask the average non-English native teenager/young adult, “What is the name of the game series that features the heroine Lara Croft?” In my experience, over 90% will respond correctly “Tomb Raider,” but only a small percentage will be able to pronounce both words correctly based on their high-school and college education, even when solid and rigorous.My other advice is to have handy, on your mobile device, while you play, the WordReference app, the interactive multi-language dictionary5. Whenever you encounter a word that you do not know, look at the context. Are you able to give that word a plausible meaning based on that context? Then do, and move on. Are you totally stuck on that word, instead? Then pause the game, and take 30 seconds to look that word up. You will soon notice that your vocabulary is rapidly expanding, that quickly those new, previously unfamiliar words are becoming part of your vocabulary. That is because we remember 90% of what we do (Xunzi, Chinese philosopher, 3rd century A.C.).If you are interested in receiving updates on Dr. Bregni’s research, workshops and teaching, check out his practices on LinkedIn, Academia.com pages and personal blog: simonebregni.comTo read his research, click here.Subscribe to our monthly newsletter for more company news and blog updates!  References:1. Farber M., Gamify your classroom: A Field Guide to Game-Based Learning, 2017, 2nd ed.2. 2016 PEW Research Center3. "Los videojuegos funcionan no porque entretienen sino porque desafían," Gonzalo Frasca4. PEW Research Center5. Word Reference 

지금까지 Linear Regression, Logistic Regression 모델을 만들어보았는데요. 우리가 만든 모델이 과연 잘 만들어진 모델이라고 볼 수 있을까요? 이를 알기 위해서 이번 4주차 수업에서는 우리가 만든 모델의 적합성을 보다 객관적으로 평가하기 위한 방법으로 교차 검증(Cross Validation)과 정규화(Regularization)를 배웠어요. 차례대로 하나씩 알아볼까요?1. Cross Validation교차 검증은 새로운 데이터셋에 대해 반응하는 모델의 성능을 추정하는 방법이에요. 학습된 모델이 새로운 데이터를 받아들였을 때 얼마나 예측이나 분류를 잘 수행하는지 그 성능을 알기 위해서는 이에 대한 추정 방식이 필요해요. 먼저 Whole population(모집단)에서 Y와 f를 구하기 위해 Training Set(모집단에서 나온 데이터셋)에서 f와 똑같지 않지만 비슷한 모델 f^를 만들어요. 그리고 이 모델을 모집단에서 나온 또 다른 데이터 셋인 Test Set을 이용하여 확인해요. 하지만 일반적으로 Test Set이 별도로 존재하는 경우가 많지 않기 때문에 Training Set을 2개의 데이터셋으로 나눠요. 이 Training Set에서 Training Set과 Test Set을 어떻게 나누느냐에 따라 모델의 성능이 달라질 수 있어요. 이런 테스트 방법을 교차 검증(Cross validation)이라고 해요.이번 시간에는 교차 검증 방법으로 LOOCV(Leave-One-Out Cross Validation)와 K-Fold Cross Validation을 알아봤어요. LOOCV(Leave-One-Out Cross Validation)LOOCV는 n 개의 데이터 샘플에서 한 개의 데이터 샘플을 test set으로 하고, 1개를 뺀 나머지 n-1 개를 training set으로 두고 모델을 검증하는 방식이에요.K-Fold Cross ValidationK-Fold CV는 n 개의 데이터를 랜덤하게 섞어 균등하게  k개의 그룹으로 나눠요. 한 개의 그룹이 test set이고 나머지 k-1개의 그룹들이 training set이 되어 k번을 반복하게 돼요. LOOCV도 n-fold CV로 볼 수 있어요!코드로 나타내기Step1. 데이터 생성 & train set과 test set  단순 분리# model selection modulefrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis# read datadf = pd.read_csv('data/data01_iris.csv')data = df.iloc[:,:-1].as_matrix()target = df['Species'].factorize()[0]LOOCV와 K-Fold CV에 사용할 데이터를 구하는 코드에요. data 파일 안의 data01.csv 파일을 읽어서 데이터 프레임 형태로 가져와요.df(데이터 프레임) 안에는 이와 같은 105개의 데이터 셋이 저장되어 있어요.df(데이터 프레임)의 Sepal.Length부터 Petal.Width의 값들을 매트릭스 형태로 data에 할당해요.Species에는 ‘setosa’, ‘versicolor’, ‘virginica’ 값들이 있는데요. factorize() 을 이용하여 setosa는 0, versicolor는 1, virginica는 2로 바꿔줘요.# random splitX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(            data, target, test_size=0.4, random_state=0)X_train.shape, y_train.shapeX_test.shape, y_test.shape그다음에는 data와 target 데이터를 가지고 training set과 test set으로 6:4로 나눠요.X_train.shape = (90,4),  X_test.shape = (60, 4)가 돼요.# LDA f = LinearDiscriminantAnalysis() f.fit(X_train,y_train) y_train_hat = f.predict(X_train) table_count(y_train,y_train_hat) f.score(X_train,y_train)LDA(Linear discriminant analysis)는 대표적인 확률론적 생성 모형이에요. 즉 y의 클래스 값에 따른 x의 분포에 대한 정보를 먼저 알아낸 후, 베이즈 정리를 사용하여 주어진 x에 대한 y의 확률 분포를 찾아낸다고 해요.Step2. test set 준비(1) LOOCV으로 test set 준비# leave-one-out  from sklearn.model_selection import LeaveOneOutloo = LeaveOneOut()loo.get_n_splits(X_train)scv = []for train_idx, test_idx in loo.split(X_train):    print('Train: ',train_idx,'Test: ',test_idx)    f.fit(X_train[train_idx,:],y_train[train_idx])    s = f.score(X_train[test_idx,:],y_train[test_idx])    scv.append(s) get_n_splits() 함수를 사용하여 (90,4)의 shape을 가지는 X_train을 90개로 나눠요.test set에 0부터 89까지 하나씩 할당되고 할당된 숫자 외의 나머지 숫자들은 training set으로 모델을 검증해요. 위의 결과에서도 볼 수 있듯이 test set에 0이 할당되면 train set에는 1 ~ 89가 할당되어 모델을 검증하게 돼요!(2) K-fold CV로 test set 준비# K-fold CVfrom sklearn.model_selection import KFoldkf = KFold(5)kf.get_n_splits()scv = []for train_idx, test_idx in kf.split(X_train):    print('Train: ',train_idx,'Test: ',test_idx)    f.fit(X_train[train_idx,:],y_train[train_idx])    s = f.score(X_train[test_idx,:],y_train[test_idx])    scv.append(s) KFold(5) : 위에서 배운 k-fold 교차 검증에서 k를 5로 설정하여 우리가 가지고 있는 데이터 셋을 5개의 그룹으로 나눠서 교차 검증을 할 거예요.kf.get_n_splits()를 사용하여 5번 교차 검증할 것을 정해요.위에서 90개의 데이터셋을 5개의 그룹으로 나눴어요. 그리고 각 그룹 한 개씩 test set으로 정하고 나머지 그룹들은 training set으로 할당하고 모델을 검증해요. 예를 들어 그룹 1이 0~17, 그룹 2가 18 ~ 35, 그룹 3이 36~53, 그룹 4가 54~71, 그룹 5가 72~89라고 할 때, test set에 그룹 1을 할당하면 train set에는 그룹 2, 3, 4, 5가 할당되어 모델을 검증하게 돼요.Step3. 교차 검증 시행CV는 단순히 데이터 셋을 나누는 역할을 수행할 뿐이에요. 실제로 모형의 성능(편향 오차 및 분산)을 구하려면 이렇게 나누어진 데이터셋을 사용하여 평가를 반복해야 해요. 이 과정을 자동화하는 명령이 cross_val_score()이에요.# K-fold CVfrom sklearn.model_selection import cross_val_scoref = LinearDiscriminantAnalysis()s = cross_val_score(f,X_train,y_train,cv=3)cross_val_score(f, X_train, y_train, cv=3) : cross validation iterator cv를 이용하여 X_train, y_train을 분할하고 f에 넣어서 scoring metric을 구하는 과정을 반복해요.2. Regularization앞서 말한 우리의 목적은 우리의 데이터셋에 맞는 Y와 f를 구하는 것이었어요. f를 결정하기 위해서는 먼저 결정해야 하는 요소가 있어요. 아래 다섯 가지가 f를 결정하는 요소들이에요.- Model family : linear, neural 등 방법론 결정- Tuning parameter : 모델에 맞는 파라미터 조절 - Feature selection(특징 선택) : 많은 데이터 중 어떤 데이터를 쓸지 고르는 것 - Regularization(정규화)  - Dimension reduction(차원 축소)f를 결정하는 요소 중 Regularization(정규화)에 대해 알아볼게요!정규화 선형회귀 방법은 선형회귀 계수(weight)에 대한 제약 조건을 추가함으로써 모형이 과도하게 최적화되는 현상(과최적화, overfitting)을 막는 방법이에요. 모형이 과도하게 최적화되면 모형 계수의 크기도 과도하게 증가하는 경향이 나타나요. 따라서 정규화 방법에서 추가하는 제약 조건은 일반적으로 계수의 크기를 제한하는 방법이에요. 일반적으로 Ridge Regression, Lasso, Elastic Net 이 세 가지 방법이 사용돼요.Ridge Regression머신 러닝에서는 모델의 오차를 찾기 위해 보통 최소제곱법(Least squares fitting)을 이용하여 β를 최소화시켜요. 위의 RSS는 잔차제곱식으로 예측값과 실제 값 사이의 차이를 구하는 식이에요. 회귀분석의 계수 값을 RSS을 최소화하는 β값을 찾음으로써 구할 수 있어요.Ridge Regression은 최소제곱법에 가중치들의 제곱합을 최소화하는 것을 추가적인 제약 조건으로 갖는 방법이에요. λ는 기존의 제곱합과 추가적 제약 조건의 비중을 조절하기 위한 하이퍼 파라미터에요. λ가 크면 정규화 정도가 커지고 가중치의 값들이 작아져요. λ가 작아지면 정규화 정도가 작아지며 λ가 0이 되면 일반적인 선형 회귀 모형이 돼요.코드로는 아래와 같이 나타낼 수 있어요.from sklearn.linear_model import Ridgef = Ridge(alpha=0.5)f.fit(xtrain,ytrain)f.intercept_,f.coef_f.score(xtrain,ytrain)f.score(xtest,ytest)LassoLasso는 가중치의 절댓값의 합을 최소화하는 것을 추가적인 제약 조건으로 가져요. 아래와 같이 코드로 나타낼 수 있어요.from sklearn.linear_model import Lassof = Lasso(alpha=1.0)f.fit(xtrain,ytrain)f.intercept_,f.coef_f.score(xtrain,ytrain)f.score(xtest,ytest)Elastic NetElastic Net은 가중치의 절댓값의 합과 제곱합을 동시에 제약 조건으로 가지는 모형이에요. 코드로는 아래와 같아요.from sklearn.linear_model import ElasticNetf = ElasticNet(alpha=0.1,l1_ratio=0.5)f.fit(xtrain,ytrain) f.intercept_,f.coef_f.score(xtrain,ytrain)f.score(xtest,ytest)Lasso와 Ridge Regression의 차이점왼쪽 : Lasso, 오른쪽 Ridge Regression위의 두 그림은 Lasso와 Ridge Regression의  차이점을 잘 나타내는 그림이에요. 초록색 부분은 회귀계수(회귀분석에서 독립변수가 한 단위 변화함에 따라 종속변수에 미치는 영향력 크기)가 가질 수 있는 영역이고 빨간색 원은 RSS가 같은 지점을 연결한 것을 보여주는 것으로 가운데로 갈수록 오차가 작아져요.Lasso와 Ridge Regression 모두 RSS를 희생하여 계수를 축소하는 방법이라는 공통점이 있어요.하지만 Ridge Regression과 Lasso의 가장 큰 차이점은 Ridge 회귀는 계수를 축소하되 0에 가까운 수로 축소하는 반면, Lasso는 계수를 완전히 0으로 축소화한다는 점이에요.Cross validation(교차 검증)과 Regularization(정규화)에 대해 알아보았는데요. 간단히 요약해 볼게요.Cross validation(교차 검증)은 머신러닝 모델의 타당성을 검증하는 방법 중의 하나로, 특정 데이터를 training set과 test set으로 분할한 뒤 training set을 활용해 학습하고 test set으로 테스트하여 학습의 타당성을 검증하는 방법이에요. 교차 검증에는 여러 가지 방법이 있는데 그중에서도 우리는 LOOCV와 K-Fold CV를 배웠어요.Regularization(정규화)는 모델의 일반화 오류를 줄여 과적합을 방지하는 방법을 말해요. 일반적으로 Ridge Regression, Lasso, Elastic Net 이 세 가지 방법을 사용해요.이상적인 머신러닝 모델을 만들기 위해 고려해야 할 점들은 정말 많은 것 같아요. 우리가 만든 모델이 적합한 모델인지 이번 수업시간에 배운 교차 검증과 정규화를 통해 잘 살펴봐요!* 이 글은 AI스쿨 - 인공지능 R&D 실무자 양성과정 4주차 수업에 대하여 수강생 최유진님이 작성하신 수업 후기입니다.

올라왔었던 REST 아키텍처를 훌륭하게 적용하기 위한 몇 가지 디자인 팁의 글에서 언급되지 않았던 추가적인 내용에 대해서 좀 더 얘기해보고자 합니다. 혹시 이전 포스팅을 읽지 않으셨다면 이전 포스팅을 먼저 읽으신 후 이 포스팅을 읽어주시기 바랍니다.Document?컬렉션에 관해서는 앞서 소개한 이전 글에서 자세히 설명해놓았으니 읽어보시기 바랍니다. 지금 제가 언급할 것을 도큐먼트인데요. 도큐먼트는 컬렉션과는 달리 단수명사나 명사의 조합으로 표현되어 URI에 나타납니다.http://api.soccer.restapi.org/leagues/seattle/teams/trebuchet/players/claudio 위의 예제에서 leauges라는 컬렉션 리소스가 있는 것을 알 수 있습니다. 그 컬렉션의 자식 리소스 중 하나가 seattle이라는 리소스인데요, 바로 이 리소스가 도큐먼트입니다. 도큐먼트는 하위 계층으로 또 컬렉션을 가질 수 있습니다. 이 예제에서의 teams가 seattle의 자식 컬렉션 리소스가 되겠지요. 즉, 단수 리소스는 도큐먼트라 칭하고 복수 리소스는 컬렉션으로 칭한다고 알아두시면 됩니다.이 URI는 또한 문서의 계층 구조를 표현하고 있습니다. 즉 슬래시 기호(/) 다음으로 나타내는 명사가 그 앞에 나오는 명사의 자식 계층이 되는 것이지요. 이러한 도큐먼트의 응답으로써, 요청에서 명시된 Content-Type 헤더에 1:1대응하는 응답을 주는 것이 의미 있을 때가 있습니다. 가령,URI : dogs/1 1) Content-Type: application/json 2) Content-Type: application/xml 3) Content-Type: application/png 이와 같은 URI에 3개의 요청이 주어졌고, 각각 Content-Type이 다음과 같을 때 어떤 응답이 보내져야 할까요? 물론, 그것은 응답을 설계한 사람의 맘이지만 일반적인 기준을 적용해본다면 1번과 2번 요청에는 각각 json, xml 형식으로 구조화된 데이터가 그리고 3번 요청에 대해서는 해당 강아지의 사진이 담긴 png 파일을 보낼 수 있을 것입니다. 또한, Content-Type에 대해서 명시하여 원하는 리소스를 선택할 수 있으므로 URI 내에는 파일 확장자를 포함하지 않는 것이 좋습니다.dogs/1.xml 위와 같은 URI를 만드는 것보다, dogs/1 위의 URI에 Content-Type: application/xml헤더를 포함하여 요청을 보내는 것이 더 적절한 선택입니다. 어째서 파일에 확장자를 붙이지 않는 것이 더 나은 선택일까요? URI는 고유한 리소스를 나타내는 데 쓰여야 합니다. 그런데 URI에 확장자를 붙이는 순간 마치 다른 리소스인 것처럼 느껴집니다. 확장자를 달리하여 같은 리소스에 대한 다른 표현 양식을 주문하는 것이지 해당 리소스가 달라지는 것은 아닙니다. 또한, URI에 직접 확장자가 붙게 되면 해당 리소스 URI가 응답으로 지원하는 확장자만큼 새로운 URI들이 생기게 되겠지요. 결코, 이것은 좋은 디자인이 아닙니다.Controller?기본으로 GET, PUT, POST, DELETE 요청에 1:1매치 되는 개념인 CRUD가 있습니다. CRUD의 앞글자들을 풀어보면 Create, Read, Update, Delete가 될 텐데, 각각 POST, GET, PUT, DELETE에 대응되는 개념입니다. 그런데 사실 URI를 디자인 하다 보면 이러한 방식으로 나타내기 참 어려운 경우를 많이 만나게 됩니다. 그 중 가장 많은 경우가 어떤 특정한 행위를 요청하는 경우입니다. 많은 분이 이럴 때 동사를 쓰는데, 앞선 포스팅에서 밝혔듯이 동사를 써서 URI를 디자인하는 것은 대체로 옳지 않은 방식으로 여겨집니다.이럴 때 컨트롤러 리소스를 정의하여 이 문제를 해결할 수 있습니다. 컨트롤러 리소스는 URI 경로의 제일 마지막 부분에 동사의 형태로 표시되어 해당 URI를 통해 접근했을 때 일어날 행위를 생성합니다. (개념적으로는 이렇게 받아들이시면 됩니다.) 생성과 관련된 요청이 POST이기 때문에 컨트롤러 리소스에 접근하려면 POST 요청을 보내야 합니다. 예제를 살펴보시면 이해하기 빠르실 겁니다.http://api.college.restapi.org/students/morgan/register 리소스 morgan을 등록 http://api.ognom.restapi.org/dbs/reindex 리소스 dbs를 재색인 http://api.build.restapi.org/qa/nightly/runTestSuite 리소스 nightly에 테스트를 수행 그리고 마치 프로그램의 함수처럼 컨트롤러 리소스에는 입력값을 전달할 수 있습니다. 그것은 POST 요청의 엔티티 바디에 포함되어야 합니다. 그리고 역시 함수에서 반환값을 돌려주듯이 컨트롤러 리소스에서는 해당 입력 값에 대한 응답 값을 돌려주면 되겠습니다.URI 뒤에 붙는 쿼리의 용도흔히 GET 요청을 보낼 때 뒤에 추가로 쿼리 스트링(?,=,& 기호를 이용하여)을 전달하곤 합니다. 여기서는 그 쿼리 스트링을 어떻게 디자인 하는 게 좋은지에 대한 논의와 함께 실제 서비스에서 사용되는 사례를 살펴봅니다.가령 특정 컬렉션 리소스에 대하여 질의를 보낼 때 그 컬렉션의 집합이 너무 거대할 수 있으므로 필요한 정도의 정보만을 요구하기 위해서 페이징 값 혹은 구분 값을 쿼리 스트링에 포함할 수 있습니다. 예를 들어 보면/resources?pageSize=10&pageStartIndex=0 페이징을 위한 정보 전달 /dogs?color=red&state=running&location=park 구체적인 검색 제약사항 전달 이런 식으로 써서 페이징을 한다든가 혹은 다른 파라메터(color=red)따위를 던져서 검색 범위를 제한할 수 있습니다. 흔히 쿼리 스트링을 저런 용도로 많이 사용하기 때문에 아마 관찰력이 좋으신 분들은 저런 종류의 쿼리 파라메터를 네이버, 구글 같은 포털사이트의 검색 서비스를 이용하시면서 본 적이 있으실 것입니다.이와는 약간 다르게 실제 DB에서 사용하는 SQL의 select 문과 같은 결과를 낼 수 있도록 돕는 쿼리 스트링을 URI에 나타내려는 시도도 많은 편인데요. 물론 SQL에서 제공하는 구문의 모든 의미를 다 제공할 필요는 없겠지만, 기본적으로 서비스에서 필요한 정도의 인터페이스를 적절히 제공한다면 사용자가 선택할 수 있는 옵션이 많아진다는 측면에서 좋은 방법이겠죠. 이와 관련된 예제를 몇 개 소개하겠습니다. 이것은 실제 서비스에서 API로 제공되었던 URI들입니다. 구조나 의미가 SQL 문과 상당히 유사합니다.LinkedIn /people:(id,first-name,last-name,industry) 이 경우 people 리소스를 요청하되 마치 SQL 쿼리에서 가져올 필드를 제한하는 것처럼 필요한 필드에 대해서만 괄호로 묶어서 지정한 것을 볼 수 있습니다. Facebook /joe.smith/friends?fields=id,name,picture 이 경우 이름(혹은 계정이름)이 joe.smith인 사람의 정보를 가져오되 LinkedIn의 예와 같이 필드를 제한(id,name,picture)해서 가져오도록 한 예입니다. Google ?fields=title,media:group(media:thumbnail) 구글도 마찬가지네요. 이쯤 오면 대략 저 URI가 무엇을 의미하는지 알아채셨으리라 생각합니다. URI 설계시에 주의해야 할 점URI에는 소문자를 사용해야 합니다. 왜냐하면, RFC 3986은 URI 스키마와 호스트를 제외하고는 대소문자를 구별하도록 규정하기 때문이지요.http://api.example.restapi.org/my-folder/my-doc HTTP://API.EXAMPLE.RESTAPI.ORG/my-folder/my-doc 위의 두 URI는 같은 URI입니다. 호스트에서는 대소문자를 구별하지 않기 때문이지요. http://api.example.restapi.org/my-folder/my-doc http://api.example.restapi.org/My-Folder/my-doc 하지만 위의 두 URI는 다른 URI입니다. 뒤에 붙는 path가 대소문자로 구분되기 때문입니다. 물론 소문자가 아닌, 대소문자를 섞어 쓰거나 혹은 대문자만 쓰는 것도 가능하지 않으냐는 반론이 나올 수 있습니다. 하지만 대소문자를 섞어 쓰면 URI를 기억하기 어려울 뿐만 아니라 실제 사용 시 실수하기 쉽다는 단점이 있습니다. 만약 대문자만 쓴다면 상관은 없겠으나 일반적으로는 URI에 대문자를 잘 쓰지 않기 때문에 소문자로 쓰는 것을 권장합니다.HTTP HEADERHTTP 요청과 응답을 보낼 때 특정 헤더를 포함해 요청, 응답 그리고 리소스에 대한 메타 정보를 전달할 수 있습니다. 요청 헤더와 응답 헤더에 포함되면 좋을 만한 헤더 정보들에 대하여 알아보겠습니다.요청 헤더Accept응답으로 받고 싶은 미디어 타입을 명시하기 위하여 사용됩니다. 예제를 들어 설명하겠습니다.GET /magna-opus HTTP/1.1 Host: example.org Accept:text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8 이 요청은 mangna-opus 리소스에 대해서 기본적으로는 html이나 xhtml의 형식으로 응답을 받고 싶되, 만약 상황이 여의치 않으면 xml을 만약 그것도 여의치 않다면 모든 응답(*/*)을 받아들이겠다는 것을 말합니다. 옆에 붙은 q가 선호도를 나타내게 되지요. (q 생략 시 1값을 가짐) 만약 앞의 예에서 모든 응답에 대한 표시가 없다고 가정하고 서버에서 앞의 세 가지 미디어 타입을 모두 지원할 수 없는 상황이라면 응답으로 406 상태코드를 내보내야 합니다.Accept-Charset응답으로 받고 싶은 캐릭터셋에 대하여 명시하는 헤더입니다.Accept-Charset: iso-8859-5, unicode-1-1;q=0.8 가령 위의 예제는 일단 iso-8859-5를 선호하지만 unicode-1-1도 괜찮다는 메시지를 전달합니다.User-Agent현재 요청을 보낸 Agent의 정보를 표시하기 위해 사용됩니다.User-Agent: Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64; rv:12.0) Gecko/20100101 Firefox/21.0 파이어폭스 버전 21.0의 UA스트링, OS에 대한 정보도 담겨져있다. Referer해당 요청을 보내기 바로 직전에 참조하던 리소스 혹은 주소에 대한 정보를 나타내기 위해 사용합니다.Referer: http://en.wikipedia.org/wiki/Main_Page 응답 헤더Content-Length요청과 응답 메시지의 엔티티 바디가 얼마나 큰지에 대한 정보를 나타내기 위해 사용합니다. 단위는 바이트입니다.Content-Length: 348 Last-Modified해당 리소스가 마지막으로 갱신된 시간을 나타내기 위하여 사용됩니다. 캐싱 정책과 관련되어 중요한 헤더중 하나입니다.Last-Modified: Tue, 15 Nov 1994 12:45:26 GMT 캐시나 쿠키정책과 관련된 헤더 정보는 글의 분량을 고려하여 생략하였지만, 매우 중요한 헤더 중 하나이므로 다른 관련 문서들을 검색하여 일독을 권합니다.HTTP 상태 코드의미에 잘 맞는 URI를 설계하는 것도 중요한 일이지만 그 리소스에 대한 응답을 잘 내어주는 것 또한 중요한 일입니다. 그런데 혹시 HTTP의 상태코드 중 200이나 404코드 정도만 알고 계시지 않으신가요? 그 코드의 정확한 의미를 얘기하실 수 있으신가요? 사실 저도 흔하게 볼 수 있는 상태코드 몇 개 정도만 알고 있고 나머지 상태코드의 정확한 의미라든지 쓰임새에는 관심이 별로 없었던 것이 사실이었습니다. 하지만 전문적으로 웹 개발의 길을 걸어갈 사람이라면 그보다는 좀 더 자세히, 많이 알고 있을 필요가 있겠지요. 사실 우리가 생각하는 것보다 훨씬 많은 상태코드가 존재하고 각각 그 쓰임이 다 다릅니다. 그 중 몇 개를 살펴보겠습니다.200 : OK일반적인 요청 성공을 나타내는 데 사용합니다. 단, 주의해야 할 점이 있다면 200코드를 에러 응답에 사용하면 안 된다는 것입니다. 가령 코드는 200인데 에러메시지를 포함한다든가 하면 의미에 맞지 않은 응답코드를 보낸 것이겠지요. 이런 적절치 못한 상황을 처리하는 경우에는 4XX대 코드를 사용하여야 합니다.201 : Created리소스 생성 성공에 대한 응답 코드입니다. CRUD 요청에서 Create 요청에 대한(즉, 컬렉션에 도큐먼트 추가 같은) 응답으로 내보낼 수 있는 응답코드입니다. 응답 헤더의 Location 필드에 생성된 리소스에 접근할 수 있는 URI를 포함할 수 있다면 브라우저에서 그 값을 참조하여 적절히 대응할 수 있겠습니다.202 : Accepted대체로 처리 시간이 오래 걸리는 비동기 요청에 대한 응답으로 사용됩니다. 즉, 이 요청에 대한 응답이 결과를 포함하지 않을 수 있다는 것이죠. 하지만 최소한 응답 헤더나 응답데이터에 해당 처리를 모니터링할 수 있는 리소스 페이지를 안내하거나 혹은 해당 리소스가 처리되기까지의 예상 경과 시간 따위를 안내하는 것이 더 좋은 설계라고 할 수 있겠습니다.301 : Moved Permanently리소스가 이동되었을 경우의 응답코드입니다. 새로 리소스가 이동된 URI를 응답 Location 헤더에 명시해야 합니다. 이 응답을 받은 클라이언트는 새 URI로 이동하든지 아니면 URI를 갱신하고 캐싱을 한다든지 하는 행위를 해야 되겠지요.400 : Bad Request일반적인 요청실패에 사용합니다. 대체로 서버가 이해할 수 없는 형식의 요청이 왔을 때 응답하기 위해 사용됩니다. 무턱대고 400에러를 응답으로 주지 말고, 다른 4XX대의 코드가 더 의미를 잘 설명할 수 있는지에 대하여 고민해야 합니다.401 : Unauthorized말 그대로 리소스 접근 권한을 가지고 있지 않다는 것을 의미하기 위한 응답코드입니다. 리소스를 획득하기 위하여 요청자는 인증에 필요한 헤더(가령 Authorization 헤더 같은)나 데이터를 첨부해야 할 것입니다. 필요한 헤더나 데이터는 서버 쪽에서 요구하는 스펙을 충실히 따라야겠지요.403 : Forbidden감춰진 리소스에 접근하려 할 때의 응답코드입니다. 401과 달리 인증의 여부와 관계없이 리소스를 보여주지 않습니다. 기본적으로 클라이언트 쪽에 정보를 공개하고 싶지 않은 리소스임을 나타내기 위해 사용합니다.404 : Not Found해당 URI와 매치되는 리소스가 없다는 의미를 전달합니다. 어지간한 사람들은 다 한 번씩(?) 마주치게 되는 응답코드이지요.405 : Method Not Allowed지원하지 않는 요청(예를 들어 POST 요청을 받는 컨트롤러 리소스에 GET 요청을 보낸다든가)을 하였을 때 사용합니다. 가능하다면 응답 메시지에 Allow 헤더를 추가하고 그곳에 지원하는 메서드를 명시하여 클라이언트 측에서 정확한 요청을 보낼 수 있도록 유도합니다.Allow: GET, POST 406 : Not Acceptable해당 미디어 타입(MIME 타입)에 대해서 지원하지 않을 때 사용합니다. 요청 Accept 헤더에 명기된 타입(가령 Application/xml)에 대해서 지원이 불가능할 경우에 돌려주면 되는 코드입니다.409 : Conflict요청의 형식에는 문제가 없지만 리소스 상태에 의하여 해당 요청 자체를 수행할 수 없는 경우의 응답코드입니다. 즉, 이미 삭제된 리소스를 또 삭제한다든가 비어있는 리스트에서 무언가를 요청한다든가 하는 모순된 상황을 생각해보면 되겠습니다. 응답으로는 그 방법을 어떻게 해결할 수 있을지에(혹은 문제가 무엇인지) 대한 힌트가 포함되면 좋을 것입니다.500 : Internal Server Error일반적인 서버 에러에 대한 응답코드입니다. 4XX대의 에러코드가 클라이언트 측 에러를 나타내기 위해 사용된다면, 5XX대의 에러코드는 서버 측 에러를 나타내기 위해 사용됩니다.503 : Service Unavailable가장 두려운(?) 응답코드 중 하나일 503입니다. 현재 서버에 과부하가 걸려있거나 유지보수를 위하여 잠시 접근이 거부될 때 필요한 응답코드입니다.그냥 맨 앞의 숫자별로 퉁쳐서 상태코드를 내보내지 않고, 이렇게 디테일한 의미까지 따져가면서 상태코드를 내보내는 것에 대해서 그 효용성에 의문을 제기하시는 분들이 있을 것 같습니다. 하지만 브라우저에서 혹은 서버 단에서 특정 상태코드에 대해서 내부 구현을 달리하거나 최적화를 통해 더 쾌적한 환경을 제공할 가능성이 있으므로 되도록 의미에 걸맞은 상태코드를 사용하는 것을 생활화하는 것이 중요합니다. 또한, 이렇게 디테일한 상황을 가정하고 만든 URI들이 다음에 서비스를 확장할 때 큰 도움이 될 것임은 의심할 여지가 없겠지요.위에서 소개한 응답 코드 말고 또 다른 응답 코드들에 대해서도 전부 소개해 놓은 링크를 밑에 달아두었으니 참고하시기 바랍니다.정리지금까지 소개한 내용이 조금은 두서없게 느껴졌을 수도 있겠다는 생각이 들어 한 번 전체 내용 정리를 해보려 합니다.컨트롤러의 정확한 쓰임을 알고 적절한 컨트롤러 URI를 구현하자.URI에 추가로 붙게 되는 쿼리 스트링의 형식을 잘 디자인하여 사용자로 하여금 적재적소에 쓸 수 있도록 하자.가능하다면 이용 가능한 HTTP 헤더를 적절하게 첨가하자.HTTP 상태코드의 의미에 대해서 생각해보고 상황에 맞는 적절한 상태 코드를 응답으로 보내줄 수 있도록 하자.이 글을 쓰면서 한빛 미디어의 일관성 있는 웹 서비스 인터페이스 설계를 위한 REST API 디자인 규칙과 apigee사의 web API design eBook을 참고하였습니다. 둘 다 내용이 좋은 서적이고 이 글에서 다루지 않은 심층 내용을 다루니 기회가 되시면 읽어보세요.referencesUniform resource identifierapigee api design best practicesrestful uri designHTTP status codesList of HTTP status codesURI schemeMIME typesMIMEfun and unusual http response headers#스포카 #디자인 #디자이너 #디자인팀 #개발 #개발자 #개발팀 #협업 #코워킹 #Co-working #업무프로세스 #꿀팁 #인사이트

Kubernetes에서 컨테이너에 Persistent Volume을 붙이는 방법은 몇가지 있다. 여기서는 Kafka 서비스를 예로 삼아 주요 접근방법을 간단히 알아본다.Kubernetes v1.4.0를 기준으로 문서를 작성한다.Static말이 Static이지 수동 마운트를 뜻한다. 기본적으로 관리자가 EBS 볼륨을 만들고특정 Pod에 그 볼륨을 붙이는 작업을 한다. Volumes 문서에 나오는대로 하면 간단하다.apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: kafka1 labels: app: kafka1 tier: backend spec: ports: # the port that this service should serve on — port: 9092 name: port targetPort: 9092 protocol: TCP selector: app: kafka1 tier: backend — - apiVersion: extensions/v1beta1 kind: Deployment metadata: name: kafka1 spec: replicas: 1 template: metadata: labels: app: kafka1 tier: backend spec: containers: — name: kafka1 image: wurstmeister/kafka imagePullPolicy: Always volumeMounts: — mountPath: “/kafka” name: kafka1volume ports: — containerPort: 9092 volumes: — name: kafka1volume awsElasticBlockStore: volumeID: vol-688d7099 fsType: ext4여기서 핵심은 다음의 두 줄 뿐이다.awsElasticBlockStore: volumeID: vol-688d7099Dynamic수동으로 볼륨을 붙이는 방법은 간단해서 좋다. 하지만 Autoscaling하는 서비스에 넣기에는 아무래도 무리다. 서비스가 뜰 때 요구사항에 맞는 볼륨을 스스로 만들어 붙이는 방법도 있다. Kubernetes Persistent Volumes를 참고해 작업해본다.우선 Kubernetes 생성할 EBS 볼륨의 사양을 정한다.# storages.yaml apiVersion: storage.k8s.io/v1beta1 kind: StorageClass metadata: name: default1a provisioner: kubernetes.io/aws-ebs parameters: type: gp2 zone: ap-northeast-1a iopsPerGB: “10” — - apiVersion: storage.k8s.io/v1beta1 kind: StorageClass metadata: name: default1c provisioner: kubernetes.io/aws-ebs parameters: type: gp2 zone: ap-northeast-1c iopsPerGB: “10”default1a를 선택하면 ap-northeast-1a Availablity Zone에 기가바이트당 IOPS는 10인 General SSD EBS 볼륨을 생성한다. 이제 다시 Kafka의 돌아가면apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: kafka1 labels: app: kafka1 tier: backend spec: ports: # the port that this service should serve on — port: 9092 name: port targetPort: 9092 protocol: TCP selector: app: kafka1 tier: backend — - apiVersion: extensions/v1beta1 kind: Deployment metadata: name: kafka1 spec: replicas: 1 template: metadata: labels: app: kafka1 tier: backend spec: containers: — name: kafka1 image: wurstmeister/kafka imagePullPolicy: Always volumeMounts: — mountPath: “/kafka” name: kafka1volume ports: — containerPort: 9092 volumes: — name: kafka1volume persistentVolumeClaim: claimName: kafka1volumeclaim — - kind: PersistentVolumeClaim apiVersion: v1 metadata: name: kafka1volumeclaim annotations: volume.beta.kubernetes.io/storage-class: “default1a” spec: accessModes: — ReadWriteOnce resources: requests: storage: 300Gi이제 awsElasticBlockStore가 아닌 PersistentVolumeClaim을 통해 볼륨을 할당받는다. kafka1volumeclaim은 default1을 기준으로 스토리지 정책을 정하므로Availablity Zone: ap-northeast-1aIOPS: 기가바이트당 10General SSD300Gi 이상인 스토리지를 원한다는 요구사항을 기술한다. 위의 설정은 이러한 스토리지에 부합하는 EBS 볼륨을 생성하여 kafka1 Pod에 할당한다.분석Dynamic은 Autoscaling에는 적합하나 kubectl delete [service] 또는 kubectl delete [deployment] 등의 명령을 수행하여 서비스를 내렸다가 다시 올린 경우에 기존에 쓰던 볼륨을 마운트하지 않고 새 볼륨을 만드는 문제가 있다. 물론 delete를 하지 않고 서비스를 업데이트만 하는 경우에는 볼륨이 유지되지만 이래선 아무래도 문제의 소지가 많다.그래서 또다른 시나리오를 고민해볼 수는 있다. 짧게 설명하자면관리자가 Volumn Pool을 만들어놓고 Autoscaling 서비스가 이 풀 안에서 볼륨을 할당받게 한다. 이러면 앞서 본 두 가지 방식의 장점을 골고루 흡수할 수 있다.flocker 또는 glushterfs 같은 스토리지 관리 서비스를 활용해도 좋다. 하지만 배보다 배꼽이 큰 것 같은 느낌이 들지도 모르겠다.#데일리 #데일리호텔 #개발 #개발자 #개발팀 #인사이트 #꿀팁

편집자 주 MAC OS 기준으로 작성했으며, 본문 내용 중 Proxy(또는 프록시)는 영문으로 통일하여 표기함. OverviewPOSTMAN은 API 테스트에 큰 도움을 주는 도구입니다. 강력한데다가 무료입니다. 안 쓸 이유가 없군요. POSTMAN은 사용하는 방법도 쉽습니다. 그래서 이번 글에서는 최근에 나온 POSTMAN native 버전 패킷캡쳐 방법을 공유하겠습니다.native App은 기존 크롬 플러그인 버전보다 깔끔하고 버그도 많이 줄었습니다. 하지만 원래부터 강력했던 postman interceptor가 아직 지원하지 않습니다.1)공식 블로그 답변입니다.이미 interceptor를 사용하고 있어서 native App에 대한 니즈는 없었는데요. 한글 패킷 캡쳐를 시도하고 생각이 완전히 바뀌었습니다. intetceptor로 캡쳐된 패킷테스트 중이던 공지사항 제목이 이상하게 변경됐습니다.Postman Proxy를 써보자!어쩔 수 없이 native App 을 써야겠다고 생각했습니다. 가장 먼저 postman interceptor에 연결할 방법이 필요했는데 위의 공식 블로그 답변처럼 지금은 안 된다고 합니다. 구글링을 했더니 아래와 같은 글이 보였습니다.스마트폰이나, 기타 기기들의 패킷을 캡쳐할 수 있기 때문에 매력적인 방법입니다. 웹을 사용할 땐 브라우저를 Proxy 태우면 결과는 비슷하게 나올 겁니다.native Appnative App은 여기에서 다운로드 받을 수 있습니다. nativeApp을 켜면 오른쪽 위의 메뉴에 interceptor 아이콘은 없고 위성안테나 모양의 아이콘이 있습니다. 이것은 Proxy Server 기능입니다. Proxy Server를 postman native가 구동해주고 사용하는 방식이죠.Proxy 설정 화면이 뜨는 기본 포트는 5555번입니다. 따로 할 건 없고, 캡쳐 위치는 기본 값인 History로 지정합니다. 만약 다른 컬렉션에 내용을 모으고 싶다면 그곳으로 지정하세요. Connect 버튼을 클릭하면Proxy가 구동됩니다.요청 내용을 긁어 모을 때다!Proxy 세팅을 마쳤으니 브라우저를 연결해야겠죠? 일반적인 방법으로는 연결되지 않습니다. 여기선 크롬 확장 프로그램인 Proxy SwitchyOmega의 도움을 받았습니다. 다운로드는 여기를 클릭하세요.이것은 Proxy 스위칭 프로그램입니다. 도메인 단위로 설정이 가능하기 때문에 on 또는 off 따로 하지 않고도 사용이 가능할 겁니다. 플러그인 설치를 마쳤다면 설정을 유도합시다.Server에는 localhost, Port에는 5555를 적어주세요.캡쳐하고 싶은 사이트에 들어가 Direct 옵션을 켭니다.Proxy를 활성시킵니다.브랜디 주요 도메인인 brandi.co.kr을 클릭해 Proxy를 활성시키면 ***.brandi.co.kr 도메인은 Local Proxy를 타고 넘어가는데요. 이제 받기만 하면 됩니다. (빵끗)진짜 긁어 모아보자!캡쳐하려고 했던 사이트에 접속해 요청을 발생시킵니다.내부 테스트 서버postman native App 캡쳐 내용와우! 발생한 요청 내용이 캡쳐되어서 들어오기 시작합니다.속이 뻥!!!속을 썩이던 한글도 깔끔하게 캡쳐되었군요. 이제 행복한 테스트만 남았습니다. 즐거운 시간 되시길 바랍니다.소소하지만 알찬 팁1: 필터 기능proxy 설정도구에서 필터 기능을 사용하면 원하는 것만 캡쳐할 수 있습니다.소소하지만 알찬 팁2: 테스트 기능스마트폰의 native App은 위와 같이 설정하면 테스트할 수 있습니다. 이제 휴대폰 테스트 결과를 PC로 수집할 수 있을 겁니다. 앱 테스트에 대한 상세 설명은 여기를 클릭하세요.소소하지만 알찬 팁3: 안 쓸 때는..proxy를 안 쓸 때는 System Proxy를 클릭해 끄도록 합시다.1) interceptor는 브라우저 요청을 postman에서 패킷을 캡쳐해주는 도구다.참고Capturing HTTP requests글천보성 팀장 | R&D 개발2팀[email protected]브랜디, 오직 예쁜 옷만#브랜디 #개발자 #개발팀 #인사이트 #경험공유 #Postman

올해 2월에 썼던 글을 이제야 올려봅니다. 태블로는 아직 잘 사용하고 있습니다. : )“아무개 님, 지난번에 요청한 자료 언제까지 받을 수 있죠?”다행이다. 꿈 이었다.가벼운 발걸음으로 출근하던 중 일감 하나가 떠오른다. 간밤의 꿈이 꿈 만은 아니었던게다.아뿔싸, 아직 시작도 못했는데.오늘 할 일을 내일로 미룬 자의 아침은 발걸음이 무겁다.Business Intelligence 라는 것이 있다. 뭔가 멋드러진 단어의 조합처럼 보이지만, 현실은 그리 아름답지 않다. 대부분의 시간을 비슷한 일을 반복하며 숫자를 맞춰야하고 엑셀과 SQL 에 빠져 살기 일쑤다. 잘못된 데이터라도 발견되면 이걸 어디서부터 수습해야 하나 고민해야 한다. (끝이 없는 재귀호출)반복, 반복, 반복. 비용을 줄이자.반복은 비용이다. 한두번 반복되는 일을 최적화 하는 것은 최적화 자체가 비용 이겠지만, 매일같이 반복되는 일, 주기적으로 찾아야 하는 데이터들은 그 자체만으로도 최적화의 대상이다.특히나, 아직 성장하고 있는 ‘스타트업’ 이라면 회사의 데이터가 잘 정리되어 있을리 만무하다. 몇몇 데이터는 잘 관리되고 있겠지만, 상당수는 흩어져 있을 것이다. 어느 순간을 지나면 이들을 모으는 게 일이 되어버린다. 임계점을 넘어서버린 일을 한다는 것은 손을 더럽히는 일이 된다는 뜻이기도 하다. 아무쪼록 그대에게 이 임계점을 분간할 지혜가 있기를.시간 비용을 절약하자스타트업의 구성원들에게 가장 중요한 것은 무엇일까? 나의 짧은 생각으로는 사람과 시간이라고 생각된다. 이 중에서 BI 툴이 해결해 줄 수 있는 것은 무엇일까?나 스스로에게 질문해보니 이런 답이 나온다. ‘사람은 쉽게 바뀌지 않는다’ 그럼 시간은? 다행히, 시간은 모두에게 공평하게 주어진다.‘그럼 이 시간을 아껴보자!’여기에 하나 더, 내가 모르는 것이 있었다.앞으로 회사가 데이터를 다루는 스펙트럼을 얘상할 수 없다는 것이다.Zeppelin무엇을 사용할까 고민하던 중 가장 먼저 떠오른 것은 다름 아닌 제플린 이었다.< 이 형님들 말고 >(출처 : http://fortune.com/2016/07/26/led-zeppelin-stairway-heaven-appeal/)아파치 제플린은 한국에서 시작해 아파치 인큐베이터에 들어간 오픈소스 데이터 분석 및 시각화 툴 이다.장점은 개발자에게 익숙한 노트북 기반이라는 것과 강력한 인터프리터를 통해 다양한 데이터 소스에 접근할 수 있다는 것이다.나프다 팟캐스트에서 들은 내용인데, 트위터의 경우 태블로에서 제플린으로 갈아탔다는 이야기도 있었다.기본적으로 프로그래밍이 가능하기 때문에 어떤 형태의 데이터를 요구해도 제공할 수 있다는 장점도 있다.물론, 단점도 있다. 먼저 시각화 부분이 약하다는 것이다. D3.js 를 같이 사용하면 보완할 수 있지만 개발자의 꾸준한 지원이 있어야 할 것이었다.더불어, 비개발자들에겐 노트북 형태로 데이터를 가공하는 것에 진입장벽이 있다고 생각 했다.한번쯤 사용해보고 싶었지만 개발 리소스가 부족한 우리 상황에는 맞지 않다고 생각했기에 다음을 기약해본다.Spotfire, Amazon Quicksight, Google Data Studio다음으로 찾아본 툴 들은 바다 건너에서 잘 사용 되는 몇가지 것들 이었다.Spotfire 는 레퍼런스도 충분했지만 다음에 등장한 강력한 후보로 인해 제외됬다.아마존 퀵사이트는 잠깐 사용해봤지만 회사의 요구사항을 맞추는데 부적절해 보였다.구글의 데이터 스튜디오 역시 기능에 제약이 많았다.아마존과 구글의 솔루션은 무료로 사용할 수 있거나 가격이 합리적이라는 장점도 있었다.Spotfire 역시 비싸지 않은 가격이었다.태블로, 그리고 plotly태블로는 동료 직원의 지인 중 사용해본 분이 있어서 직접 만나서 여러가지를 물어볼 수 있었다. 나중에 알았지만 한국에 공식 총판이 있어서 메일로 문의하면 다양한 안내를 받을 수 있었다.태블로는 장점이 많은 툴이다. 다양한 데이터 소스를 지원하며, 강력한 시각화를 통해 데이터를 분석할 수 있다.데이터를 유연하게 다룰 수 있어서 여러가지 인사이트를 얻는데 도움을 줄 것이라 생각됐다.온라인 튜토리얼도 잘 되어있고, 한국에서 오프라인으로 기초교육도 받을 수 있다.종합적으로 비교해 본 결과 비슷한 성격의 툴 중에선 가장 강력한 툴 이었다.유일한 단점이라면 가격이다.plotly 는 리서치 중 가장 마지막으로 접했는데 대시보드로도 사용할 수 있고 노트북에도 붙일 수 있는 라이브러리 형태로 제공되는 툴 이었다.데이터 분석에 주로 사용되는 파이썬, R, 매트랩에 모두 사용 가능했고 훌륭한 시각화도 가능했다. 학생이라면 아주 저렴한 가격으로도 이용이 가능하다.단점이라면, 개발자에게 더 친화적 이라는 것과 데이터 커넥터가 태블로에 비해 부족하다는 것 이었다.BI 툴, 개발자와 분석가 중 누구에게 더 쉬워야 할까?회사마다 개발자의 비중이 다르다. 스타트업 이라고 해서 개발자들로만 이루어진 것도 아니고, 이미 안정적으로 비즈니스를 운영하는 회사라고 해서 개발자가 적은 것도 아니다.각 회사가 처한 상황에 따라 어떤 툴을 사용할 지는 다를 것이다.나는 우리 회사가 어떤 BI 툴을 써야 최적일지 생각해 봤다.같은 작업을 하는데 있어서 시간을 줄여줄 수 있어야 하고, 앞으로의 변화에 유연하게 대응할 수 있는 툴이었으면 했다.개발자의 지원을 최소화 하면서 비즈니스를 이해하는 분들이 적극적으로 사용하는데 어려움이 없었으면 했다.가격적인 면도 중요했지만, 국내에서 사용하는데 참조할 수 있는 레퍼런스, 교육이 풍부한 것도 선택에 한 축이 되었다.모든 것을 종합해 본 결과 태블로 만한 것이 없다고 생각됐다.< 이제 데이터와 사랑에 빠져 볼까? >(출처 : https://www.youtube.com/watch?v=2onPdVj5zgQ)여러분들의 상황은 어떤가.지금 사용중인 툴이 충분한 효과를 가져다주고 있는가? 혹시 기존에 익숙하던 것을 습관적으로 사용하고 있지는 않나?대부분의 스타트업은 부족한 인원으로 복잡한 이슈를 해결하기 위해 고군분투 중일 것이다.특별히, 데이터를 들여다보고 최적화를 해야하는 업무를 담당하는 사람이라면 지금 이 순간도 머리를 싸메고 고민에 빠져 있을 것이라 생각된다.데이터 때문에 잠이 부족한 그대에게, 비슷한 고민을 하는 분들에게, 아무쪼록 이 글이 조금이나마 도움이 되었기를 바란다.#8퍼센트 #에잇퍼센트 #협업 #업무프로세스 #팀워크 #수평적조직

* 이 글은 Next.js의 공식 튜토리얼을 번역한 글입니다.** 오역 및 오탈자가 있을 수 있습니다. 발견하시면 제보해주세요!목차1편: 시작하기2편: 페이지 이동  - 현재 글3편: 공유 컴포넌트4편: 동적 페이지5편: 라우트 마스킹6편: 서버 사이드7편: 데이터 가져오기8편: 컴포넌트 스타일링9편: 배포하기개요이제 간단한 Next.js 애플리케이션을 만들고 동작시키는 법을 알았습니다. 이 간단한 애플리케이션은 하나의 페이지를 가지고 있지만 원하는 만큼 페이지를 추가할 수 있습니다. 예를 들어 pages/about.js에 다음 내용을 추가하여 "About" 페이지를 만들 수 있습니다:그러면 http://localhost:3000/about를 통해 About 페이지에 접근할 수 있습니다.이제 이 페이지들을 연결시켜야 합니다. 이를 위해 HTML의 "a" 태그를 사용할 수 있습니다. 그러나 a 태그를 사용하면 클라이언트 사이드를 통해 이동하지 않습니다. 원하지 않게도 서버 사이드를 통해 페이지가 이동합니다.클라이언트 사이드 이동을 지원하기 위해 next/link를 통해 export된Next.js의 Link API를 사용해야 합니다.설치이번 장에서는 간단한 Next.js 애플리케이션이 필요합니다. 이전 편을 수행하거나 다음의 샘플 애플리케이션을 다운받아주세요:아래의 명령어로 실행시킬 수 있습니다:이제 http://localhost:3000로 이동하여 애플리케이션에 접근할 수 있습니다.Link 사용하기두 개의 페이지를 연결하기 위해 next/link를 사용할 예정입니다.pages/index.js에 다음과 같은 코드를 추가해주세요.next/link를 Link로 import하여 다음과 같이 사용하였습니다:http://localhost:3000에 방문해주세요.그런 다음 "About Page" 링크를 클릭하면 "About" 페이지로 이동합니다.이것은 클라이언트 사이드 이동입니다. 이 동작은 서버 요청없이 브라우저 안에서 수행됩니다.브라우저의 네트워크 상태 검사 툴에서 확인할 수 있습니다.자 지금 간단한 과제가 있습니다:- http://localhost:3000에 방문하세요.- 그런 다음 "About Page"를 클릭하세요- 브라우저의 뒤로가기 버튼을 클릭하세요.뒤로가기 버튼을 클릭했을 때 어떤 일이 일어나는지 가장 잘 설명한 것은 무엇인가요?- 뒤로가기 버튼이 동작하지 않았다.- 뒤로가기 버튼이 브라우저 콘솔에 에러를 발생시켰다.- 클라이언트 사이드를 통해 인덱스(home) 페이지로 이동했다.- "뒤로가기 버튼을 지원하기 위해 'next/back'를 import하세요"라는 알럿창이 띄워졌다클라이언트 사이드 히스토리 지원뒤로가기 버튼을 클릭하면 클라이언트를 통해 인덱스 페이지로 이동합니다. next/link는 모든  location.history를 처리합니다.클라이언트 사이드 라우팅에 대한 코드를 단 한 줄도 작성할 필요가 없습니다.간단하게 페이지들을 연결하세요. 그래도 잘 동작합니다!Link 스타일링하기대부분의 경우 링크에 스타일을 지정하고자 합니다. 스타일을 지정하는 방법입니다:위와 같은 코드를 추가하면 스타일이 올바르게 적용된 것을 볼 수 있습니다.위의 코드 대신 아래의 코드처럼 작성하는면 어떨까요?위의 코드처럼 변경했을 때 어떤 일이 일어났나요?- 원하던 스타일이 올바르게 적용되었다.- 링크에 어떤 스타일도 적용되지 않았다.- 전체 페이지가 다시 로딩된 후에 스타일이 적용되었다.- 스타일이 적용되었지만 콘솔에 에러가 나타났다.Link는 래퍼 컴포넌트입니다사실 next/link에 있는 스타일 prop는 아무런 효과가 없습니다. 왜냐하면 next/link는 단지 "href"와 다른 라우팅 관련 props만 받아들이는 래퍼 컴포넌트이기 때문입니다. 스타일을 적용해야 한다면 하위에 있는 컴포넌트에 지정해야 합니다.Button이 있는 Link링크의 앵커 대신에 "button"을 사용해봅시다. 다음과 같이 코드를 수정해야 합니다:인덱스 페이지의 버튼을 클릭하면 어떤 일이 일어날까요?- 아무 일도 일어나지 않는다- "링크 안에 버튼이 올 수 없습니다"라는 에러가 발생한다- 페이지가 다시 로딩된다- about 페이지로 이동한다Link는 어떤 것과도 동작합니다버튼과 같이 커스텀 React 컴포넌트나 div 등을 Link 안에 배치할 수 있습니다.Link 안에 있는 컴포넌트들의 유일한 요구 사항은 onClick prop를 받을 수 있어야 한다는 것입니다.Link는 간단하지만 강력합니다이번 편에서는 next/link의 기본적인 사용법을 살펴보았습니다. Link를 사용하기 위해  몇 가지 재밌는 방법들이 있습니다. 다음 편들에서 배울 예정입니다.그동안 Next.js Routing documentation를 살펴보세요. 유용합니다.#트레바리 #개발자 #안드로이드 #앱개발 #Next.js #백엔드 #인사이트 #경험공유

Android App Build의 변화Android App 개발에서 빌드는 올해 중순을 기점으로 큰 변화를 가져왔습니다.Ant 에서 Gradle 로… Eclipse 에서 Android Studio 로…Android Studio 는 JetBrains 사의 IntelliJ 의 Community 버전을 커스터마이징한 것입니다.Gradle 은 Ant 의 빌드 기능 에 Maven 의 의존성 관리 기능이 접목된 빌드 툴입니다. 그만큼 제공하는 기능이 다양하며 동시에 의존성에 대한 문제도 함께 해결이 되었습니다.큰 변화는 장점과 단점 모두를 가져왔습니다. 대표적인 장점은 기존에 Eclipse 에서는 한계가 있었던 Plugin 기능이 더욱더 다양해졌다는 것입니다. 반면 갑작스럽게 바뀐 IDE 와 빌드툴은 여전히 큰 장벽으로 존재하고 있습니다.특히 Gradle 의 성능 문제는 줄곧 거론되었습니다. Eclipse 에서는 빠르게 빌드되던 것이 Gradle 기반으로 전환되면서 적게는 2배에서 5배 이상 오래 소요되는 문제를 가져오게 되었습니다.그러한 문제는 토스랩의 안드로이드 팀도 빗겨갈순 없었습니다.코딩-빌드-실행이라는 반복적인 패턴에서 빌드에 소요되는 시간이 개발의 흐름을 끊게 되는 상황에서 이를 개선하는 것은 필수적인 요소였습니다.이 포스팅은 그동안 잔디의 안드로이드 팀이 빌드 속도를 개선하기 위해 노력했던 흔적들의 모음입니다.New Android App Build System1. Bazel (Google)본디 Android 만을 위한 빌드는 아니고 iOS 까지 빌드 할 수 있는 통합 빌드 시스템이라고 보시면 됩니다. Google 의 빌드 시스템인 Blaze 에서 파생된 빌드 프로젝트로 현재 베타로 등록, 진행되고 있습니다.2. Buck (Facebook)Bazel 보다는 좀 더 다양한 언어를 지원하기 위한 프로젝트로 보여집니다. 실제로 Go, Rust 등 다양한 언어를 지원하는 빌드 툴이라고 생각하시면 됩니다.3. Pants (Twitter, FourSquare, Square)3개의 회사가 협동해서 만든 빌드 툴입니다.특이점은 Bazel 만 Mobile Platform 을 위해 개량된 빌드 툴이고 2개는 좀 더 다양한 빌드 환경을 제공한다는 것입니다.Build 시스템의 성능들1. Bazel| —-| 출처 : Bazel(http://bazel.io/docs/mobile-install.html)|구글의 자료에 의하면 기존에 비해 4배~10배 의 성능 향상이 있다고 합니다.2. Buck|**Gradle**|**Buck**| | ----|----|----|----| clean build|31s|6s|5x| incremental build|13s|1.7s|7.5x| no-op build|3s|0.2s|15x| clean install|7.2s|7.2s|1x| incremental install|7.2s|1.5s|4.8x| 출처: Buck (https://buckbuild.com/article/exopackage.html)Gradle 과 비교Gradle 팀에서는 Bazel 에 대해서 2015년 3월 포스팅에 아래와 같이 평하였습니다.Gradle 팀이 꼽은 Bazel 의 단점Bazel 은 구글의 특화 되어 있으며 쉽게 빌드 할 수 있을만큼 고수준 상태가 아니다확장성이 떨어진다.성능은 의존성이 해결된 이후의 문제이다.*nix 환경(Mac, 유닉스, 리눅스를 지칭)에서만 가능하다. 아직 많은 엔터프라이즈 툴들이 .Net 기반이다.(51%)플러그인을 위한 생태계가 구성되어 있지 않다.결론각각의 빌드 시스템들이 제공해주는 정보에 따르면 새로운 빌드 시스템은 큰 차이를 보여주는 빌드 환경을 제공해줍니다. 하지만 그런 이점에도 불구하고 잘 알려지지 않은 이유는 설정에 큰 어려움이 있기 때문입니다. Gradle 과 Android Plugin 에서 제공해주던 것을 직접 스크립트로 작성을 해야하며 각각의 의존성에 대해서도 직접적으로 명시를 해줘야 하기 때문에 정교하고 어려운 작업입니다. 또한 개별적으로 Plugin 을 제공하지 않아 Crash Report 를 위한 툴이나 Build 과정에서 추가적인 작업들이 필요한 경우에도 별도의 작업을 필요로 합니다.이러한 어려움에 기존의 Gradle 에서 새로운 빌드 환경으로의 전환은 쉽지 않으며 끊임없는 도전이 될 것입니다.그래서 잔디의 안드로이드 팀이 선택한 것은 Gradle 에서 성능 극대화 하기 입니다.Gradle 의 성능 개선하기1. Gradle 의 최신화$> vi $project/gradle/wrapper/gradle-wrapper.properties distributionUrl=https\://services.gradle.org/distributions/gradle-2.9-all.zip2. Android Gradle Plugin 최신화buildscrpt { dependencies { classpath 'com.android.tools.build:gradle:1.5.0' } }3. 최소 지원 기기 설정하기android { productFlavors { dev { minSdkVersion 21 } prod { minSdkVersion 14 } } }minSdkVersion 을 LOLLIPOP 으로 설정하게 되면 Build 하는 과정에서 큰 부분이 생략이 되고 특히 MultiDex 를 설정한 프로젝트에서 더 큰 효과를 보실 수 있습니다. Android 는 컴파일 및 패키징과정에서 Class to Dex 와 Merge Dex 을 거치게 됩니다. 이때 하지만 LOLLIPOP 부터는 art 기반이기때문에 Merge Dex 과정이 생략되기에 빌드 성능이 크게 개선됩니다. 단, API 21을 바라보기때문에 lint 나 개발 과정에서 API 특화 대응이 되질 않을 수 있습니다. 유의해서 API 를 사용해주세요.4. Gradle 속성 추가$> vi $project/gradle.properties org.gradle.daemon=true org.gradle.parallel=true org.gradle.jvmargs=-Xmx768m5. DexOption 추가android { dexOptions { incremental true } }※incremental 은 잠재적 오류가 있을 수 있으니 조심해서 사용하라고 합니다. (참고링크)빌드 성능 비교빌드 환경 : MacBook Pro Retina 2012 (i7 2.3Ghz, 8GB Ram)|**변경 전**|**변경 후**| | ----|----|----|----| SingleDex clean build|57s|47s|1.2x| SingleDex incremental build|16.3s|9.6s|1.7x| MultiDex clean build|71s|71s|1x| MultiDex incremental build|48s|17.6s|2.7x| Incremental Build 를 보면 Single Dex, Multi Dex 모두에서 주목할만큼 성능 향상이 있습니다. 개발 과정에서는 Incremental Build 가 대다수의 빌드임을 감안한다면 Gradle 옵션을 수정이 개발 과정에서도 충분히 좋은 성능을 얻을 수 있음을 알 수 있습니다.코딩-빌드-실행을 반복해야하는 패턴에서 최대한 코딩과 테스트에 집중할 수 있는 환경을 만들기 위해 했던 많은 시도들이 다른 안드로이드 개발자분들에게 큰 도움이 되었으면 합니다.#토스랩 #잔디 #JANDI #개발 #개발자 #개발팀 #모바일 #안드로이드 #Android #꿀팁

끊임없는 자기 계발과 성장 욕구는 Z세대의 특징이라고들 합니다. 약관 20세에 병역특례로 입사해 2년째 오픈서베이의 Z세대를 대표하는 김승엽 웹 프론트엔드 개발자(이하 레드)도 그렇습니다. ‘나이에 비해 잘한다’는 ‘아직 잘 못 한다’는 뜻이라며, 달콤한 퇴근 후 시간을 방통대 강의와 과제에 투자하고 있죠.  원동력이 무엇인지 물으니, 그도 얼마 전까지는 게으른 집고양이처럼 사는 게 꿈이었다고 합니다. 직원들을 진정으로 위하는 회사의 모습과 형·누나·아빠뻘의 구성원과 일하며 받은 좋은 자극 덕에 향상심이 자라났다고 하죠. Z세대의 마음을 울린 회사의 모습은 무엇일까요?       오픈서베이 김승엽(레드) 웹 프론트엔드 개발자   레드, 안녕하세요!  안녕하세요. 오픈서베이 웹 프론트엔드 개발을 담당하는 레드입니다. 오픈서베이 DIY 리뉴얼, 랜딩페이지 등 오픈서베이의 각종 웹페이지 개발을 맡고 있습니다. 오픈서베이에서 병역특례 복무 중이기도 하고요(웃음).   2년 전 스무살 나이로 입사했는데, 실은 오픈서베이도 2번째 회사라면서요. 맞아요. 고등학생 때 바로 취업을 했거든요. 특성화 고등학교에 다니면서 프로그래밍을 배웠어요. 배우다 보니 재미가 붙어서 친구들이랑 프로젝트도 해보고 교내 대회에도 나갔고요. 그때 대학교에 진학하기 보다는 빨리 취업해서 실무에서 배우고 성장하는 게 더 좋을 것 같다고 생각했던 것 같아요. 또 저희 학교 특성 상 졸업 전에 다양한 회사에서 구인 행사를 하러 와요. 전 그때 한 스타트업에서 병역특례 지원 해준다는 말만 듣고 멋모르고 첫 취업을 했어요. 아직 병특 지정 업체도 아니었는데, 입사만 하면 병특 업체 지원 해준다는 말만 믿고 순진했었죠.  그렇게 멋모르고 1년 정도 다녔더니 대표님이 병특 업체 선정 안 됐는데 더 신청한다고 될지 모르겠다고 하더라고요. 군대는 각자 일이니 스스로 해결 방법을 찾으라면서요. 그때 회사가 말하는 성장에 대한 비전이나 직원과의 약속이 현실성 없는 허황된 말이라고 생각했던 것 같아요. 그렇게 첫 회사에 실망해서 이직한 곳이 오픈서베이입니다.    첫 회사에서의 경험으로 이직 시 고려요소가 좀 달라졌나요? 조건이 까다로워졌다기보다는 회사에 바라는 게 줄었어요. 그냥 내가 다니는 동안 배울 게 있는 회사였으면 좋겠다는 생각만 있었어요. 병특 지원이 급했을 때라 더 그랬던 것도 같아요(웃음). 그런데 오픈서베이를 다니면서는 좋은 회사에 대한 생각이 또 조금씩 달라졌어요. 예전에는 천국 같은 회사에 대한 환상이 있었는데, 지금은 회사는 천국일 수 없다고 생각하는 편이거든요. 일을 하는 곳이 천국 같을 순 없으니까요.   그럼 정말 현실적으로 좋은 회사가 뭘까 생각해보게 되겠군요. 맞아요. 저는 열심히 살아야겠다는 생각이 들게 하는 회사가 좋은 회사라고 생각해요. 그런 면에서 오픈서베이는 정말 좋은 회사 같아요. 제가 계속 더 잘해야겠다는 자극을 받게 하거든요. 특히 함께 일하는 팀원들에게 긍정적인 자극을 많이 받는 편인 것 같아요.  조셉(김경만 안드로이드 개발자 겸 오베이 PM)이 입사하신 지 얼마 안 돼서 개발팀 세미나를 했을 때가 처음으로 충격을 받았어요. 저는 주제와 내용 자체가 어려워서 이해하기 힘들었는데 그걸 다 소화해서 발표하는 모습을 보면서 경각심이 생기더라고요.   조셉은 어떤 주제로 개발팀 세미나를 했을까요? (클릭)   아무래도 완전 경력자보다는 비슷한 또래나 경력을 가진 분들에게서 더 자극을 받나 보군요. 저는 그런 것 같아요. 그래서 로빈(권장호 개발자)이 입사했을 때는 진짜 충격이었어요. 저보다 어리고 경력도 짧은데 일을 대하는 태도나 적극성이 저랑 많이 달랐어요. 일하는 시간 외에도 시간 내서 꾸준히 개발 공부나 블로그를 하는 모습을 보면서, 저도 열심히 해야겠다는 생각이 들더라고요.  그전까지는 좀 안주하려는 면이 있었어요. 왜 그러냐면 저는 저보다 나이나 경력이 많은 분들이랑만 일해왔잖아요. 그러다 보니 칭찬도 “나이에 비해 잘한다”는 말을 주로 들었어요. 사실 그게 “아직 잘은 못한다”는 뜻이잖아요. 그걸 모르고 그냥 내가 잘하고 있구나 하면서 안도해왔던 것 같아요.  그런데 아직 어리다는 장점은 시간이 지날수록 약해지잖아요. 이른 나이에 빠르게 일을 시작했다는 저만의 장점을 계속 가지고 있으려면 지금 상황에 만족하는 게 아니라 계속 노력해야 한다는 걸 깨달은 것 같아요. 개발자를 하루 이틀 하다가 때려치울 것도 아니고 남들보다 빨리 실전에 뛰어든 만큼 이론적으로 부족한 것도 많으니 더 공부해야 한다는 거죠.    “일을 일찍 시작했다는 장점을 유지하려면  지금 상황에 만족하지 않고 계속 노력해야 돼요”   그런데 열심히 해보려고 해도 뭘 해야 할지, 어떤 공부를 어떻게 하면 좋을지 막막할 때도 있잖아요. 전 직장이었다면 그랬을 것 같아요. 그런데 개발팀원은 모두 저보다 개발 경력이나 사회 경험도 많고 언제든 조언해줄 마음이 열려있는 분들이라 도움을 받고 있어요. 특히 폴(이건노 CTO)은 주니어 개발자들과 1:1 미팅을 자주 가지면서 도움 되는 조언을 많이 해줘요.  한번은 폴이 제 개발자 커리어에 대한 조언을 해주셨어요. 저는 프론트엔드 개발자라면 프론트엔드만 전문적으로 파면된다고 생각했거든요. 그런데 백엔드 등 다른 개발 분야도 1단계 정도는 공부를 해둬야 지반이 탄탄한 프론트엔드 개발자가 될 수 있다는 조언을 해주셨어요. 그 조언이 지금도 기억에 많이 남아요. 왜냐면 지금 당장 해야 하는 프로젝트 단위가 아니라 제 인생 관점에서 조언을 해주신 거잖아요. 사실 폴은 CTO고 저는 직원이니까 조언도 업무 코치 위주로만 해줄 수도 있는 건데요. 이렇게 저보다 10, 20년 넘는 경력을 가진 분이 제 개발자 인생에 대해 해주는 조언은 어디서도 듣기 힘들잖아요.    그렇죠. 멘토가 중요하다고는 하는데, 20대 초반의 멘토는 보통 책이나 TV같이 멀리서만 접할 수 있는 인물이잖아요. 좋은 멘토는 많지만 나를 위한 조언이 아닐 때는 공허하게 들리기도 하고요.  맞아요. 저도 지금 이 시기에 바로 옆에서 조언해줄 수 있는 분이 있다는 건 정말 좋은 것 같아요. 그런 폴 덕에 개발팀은 시켜서 하기보다 자기 주도적으로 일할 수 있는 환경과 문화가 잘 갖춰진 것 같아요.  매주 진행하는 개발팀 업무 공유 회의 때도 단계나 일정에 대한 틀을 잡아주는 역할에 집중하는 편이세요. 위에서 “이거 해, 저거 해”라고 콕 집어서 마이크로 매니징을 하는 게 아니라, 프로젝트 단위로 자발적으로 구성원이 꾸려져서 진행해 나가는 게 오픈서베이의 업무 문화인 것 같아요.  그런 문화다 보니까 저도 시키는 일만 하는데 그치지 않고 다양한 시각에서 프로젝트를 바라보면서 의견도 많이 낼 수 있는 것 같아요. 구성원들이 제 의견을 경청해주고 수용해주면 ‘내가 프로젝트에 직접적으로 기여하고 있구나’란 생각이 들면 책임감도 더 생기는 것 같아요.    “내가 프로젝트에 기여하고 있다는 생각이 들면 더 책임감을 가지면서 일할 수 있어요”   그런 긍정적인 자극이 실제 업무 능력 향상으로도 이어지는 편인가요?  네. 저는 기술적인 면에서도 많이 성장하고 있다고 생각해요. 유지보수하기 수월한 깔끔한 코드를 짜는 능력도 예전보다 많이 향상됐고, 주어진 시간 내 일을 더 빨리 효율적으로 마칠 수 있는 생산성도 많이 올랐다고 생각해요. 저는 야근 없이 깔끔하게 일을 끝내는 게 일을 잘하는 거라고 생각해서요(웃음).   와! 그럼 레드가 배운 일 잘하는 방법 하나만 알려주세요.  저는 ‘똑똑하게 질문하기’라고 생각해요. 질문사항에 대해 충분히 고민해본 뒤 물어봐야 한다는 걸 알았어요. 사실 주니어 때 가장 많이 하는 고민이 ‘어떻게 해야 좋은 질문을 할 수 있을까’ 잖아요. 회사에서는 모르면 물어보라고 하는데 그냥 물어보면 혼날 때도 있으니까요. 그런데 질문거리에 대해 제가 충분히 소화를 못 하면 어디에서 어려움을 겪고 있고 그래서 어떤 도움이 필요한지 질문을 받은 분도 몰라요. 질문이란 건 제 업무를 위해 다른 분의 업무 시간을 빌리는 건데, 정확히 질문하지 못하면 질문한 사람이나 받은 사람의 시간을 그만큼 허비하는 거니까요.  이걸 알고 난 뒤 충분히 고민하고 물어보기 시작했더니 신기하게도 질문을 받은 분의 답변도 달라졌어요. 제가 테리(이한별 개발자)에게 질문을 많이 하는 편인데, “이렇게 해라, 저렇게 해라”는 단편적인 답변이 아니라 “이건 이래서 이렇고, 저건 저래서 저렇다. 그래서 이럴 땐 이걸 써야 하고, 저럴 땐 저걸 써야 한다”는 맥락적인 답변을 해줘요.  테리가 좋은 분이라 답변을 잘 해주시는 것도 있지만 제가 질문거리에 대해 충분히 고민해서 알고 있으니까 구체적으로 대답해줄 수 있는 거라고 생각해요. 이런 좋은 답변으로 과정을 충분히 알면 질문을 반복하거나, 다른 분의 질문에 불필요한 시간 낭비를 하지 않고 답할 수 있게 되는 것 같아요. 나중에 비슷한 상황이 오면 제가 스스로 문제를 해결할 수 있게 되고요.   주니어에게 꼭 필요한 팁이네요! 고맙습니다. 최근에는 방송통신대학교에 진학했다고 들었어요.  맞아요(웃음). 사실 방통대 진학도 로빈의 영향이 컸어요. 안 그래도 최근에 개발 이론 공부를 따로 해보자고 생각하던 차였어요. 그런데 로빈이 방통대 진학을 하면서 같이 해보자고 해서 이참에 도전했죠. 마음만 먹고 있다가 로빈 덕에 실행할 수 있었던 거에요. 요즘은 일을 마치면 방통대 강의를 듣거나 과제를 하는 데 시간을 보내고 있어요.     “이론 공부는 마음만 먹고 있다가 로빈 덕에 실행할 수 있었어요” (레드 옆에 노란옷을 입고 앉아 있는 분이 로빈입니다)   와.. 그럼 일과가 어떻게 되는 거예요?  오픈서베이 병특은 출퇴근 시간이 기본 10시 출근-7시 퇴근인데, 경우에 따라 신청해서 9시-6시로 변경할 수 있어요. 저는 방통대 다니면서부터 9시로 출근 시간을 조정했어요. 출근이 늦으면 그만큼 퇴근도 늦어지니 저녁 시간을 충분히 활용하지 못하겠더라고요.  하루일과는 9시까지 출근해서 우다다 일하고 점심 먹고 일하다가 6시에 칼같이 퇴근해요. 집에 가서는 씻고 밥 먹고 강의를 듣거나 과제를 하죠. 최근에는 저녁 필라테스를 시작해서 평일 저녁 중 이틀은 필라테스를 하러 가요. 주말에 좀 쉬고요(웃음).   조바심이 든다고 다 열심히 할 수 있는 건 아닌데, 남다른 원동력의 배경이 궁금하네요.  저도 진짜 빡센 것 같고 가끔 힘도 들어요. 그런데 다른 회사에서 병특 중인 주변분들 보면 운영보수 위주의 반복적인 업무만 하거나, 병특이라 쉽게 이직할 수 없으니 업무를 과다하게 몰아주는 경우도 보곤 해요.  제가 주어진 업무 시간에만 집중하고 퇴근 후 시간을 자기 계발을 위해 쓸 수 있다는 건 쉽게 얻기 힘든 기회일 수도 있는 거죠. 성장을 위한 중요한 시기에 주어진 기회라고 생각하면 열심히 할 수 있게 되는 것 같아요. 저보다 더 열심히 하는 다른 구성원을 보면서 자극을 받는 것도 물론 있고요.   산업기능·전문연구요원으로  오픈서베이에 지원하고 싶다면? (클릭)   자기개발에 매진하면 회사 생활에 소홀해질 것도 같은데.  음. 회사에서 성취가 없다는 생각이 들면 그럴 수 있겠네요. 그런데 오픈서베이는 반기마다 전사 회의를 통해 하이(황희영 대표이사)가 회사 성장에 대해 공유해주잖아요. 이 시간은 단순히 오픈서베이 매출 성장 공유가 아니라 제 기여가 회사에 어떤 도움이 됐는지, 이를 바탕으로 회사가 얼마나 성장하고 있는지를 점검하는 과정이라고 생각해요.  개인적으로는 투자 받은 돈 까먹는 스타트업이 아니라 우리 서비스와 구성원의 노력으로 흑자를 기록하고 매번 매출 성장을 하고 있다는 점도 저한테는 큰 보람이고 성취거든요. 실질적인 매출이 있고, 고객사가 계속 늘고, 매출 성장도 계속 일어난다는 이야기를 들으면 진짜 회사다운 회사라는 생각이 들고 성취감이 느껴져요.   6월에 강남역 1분 컷 초역세권 사무실로 이사도 가고! (웃음) 그것도 좋은데 사실 저는 하와이 간다고 했을 때 진짜 신났어요(웃음).  사실 전사 하와이 워크샵은 18년 목표 공약이라서 가는 거잖아요. 회사가 진짜 할 수 있는 목표를 잡아서 노력하고 목표 달성을 했을 때 약속을 지키는 모습을 보면서 되게 멋지다는 생각을 했어요. 좋은 회사와 좋은 어른의 모습은 이런 건가 싶고, 이런 모습을 보면서 저도 더 성장해야겠다고 생각하는 것 같아요.      “레드와 함께 일하고 싶으시다면 지금 바로 오픈서베이 입사 지원을 해보세요”

안녕하세요 "사운들리"입니다 :)오늘은 사운들리의 코드 품질 관리에 대해 이야기 해보려 합니다.몇몇 개발자에게는 지루하고 악몽같은 이야기일 수 있겠네요.제 경우에는 예전에는 이런 품질이라는 단어를 멀리했지만 결국 제가 작성한 코드에 발목을 많이 잡히다 보니, 자연스레 관심을 갖게 되었습니다.일단, 어떤 소프트웨어가 좋은 품질의 소프트웨어일까요?좋은 품질이란? 책에 나올법한 내용을 보면, 아래와 같은 항목을 토대로 소프트웨어 품질을 판단한다고 합니다.ISO/IEC 9126 : Software engineering - Product qualityFunctionality: 명시된 요구사항을 잘 충족했는지Reliability: 명시된 조건과 시간 아래에서 일정 성능을 유지 하는지Usability: 사용하기 위해 어느정도의 노력과 자원이 필요한지Efficiency: 소모 자원과 성능간의 효율Maintainability: 수정하기 위해 어느정도의 노력이 필요한지Portability: 다른 환경에서도 사용 할수 있는지출처: https://en.wikipedia.org/wiki/ISO/IEC_9126 뭔가 복잡해 보이지만, 결국 개발자라면 위의 항목은 누구나 추구하게 되는 가치라고 생각 합니다.그런데 말입니다. 이런 좋은 내용을 마음 속으로만 간직한 채 코드를 작성하면 정말 좋은 소프트웨어를 만들 수 있을까요? 저는 객관적인 방법으로 코드를 평가한다면 좋은 피드백이 될 것이라고 생각합니다. (물론 이 성적표를 남에게 보여주는 것과는 다른 문제에요 ㅎㅎ)어떻게 품질을 체크하는가 소프트웨어의 품질을 체크하는 데에 다양한 방법과 툴이 제시되고 있는데요, 저는 크게 두 가지로 분류 해보겠습니다.유저 입장의 품질: 유저의 요구사항에 맞는 소프트웨어인지 체크개발자 입장의 품질: 내가 지금 이 코드를 의도한 대로 잘 작성하고 있는지 체크 유저 입장의 품질은 언급하지 않아도 중요함을 누구나 알고 있습니다. 이 부분이 만족이 되지 않으면 제품이 아니죠! 그래서 저는 개발자 입장에서 스스로 챙길수 있는 품질을 사운들리는 어떻게 챙겨보고 있는 지 이야기 해보도록 하겠습니다. 실은 제가 개발자 입니다 ㅎㅎ사운들리 개발자의 코드는 아래와 같이 흘러갑니다.<그림1> 사운들리 코드 개발상의 품질 관리 순서도간단히 각 항목을 훑어 보겠습니다.Local Machine 각자 갖고 있는 맥북으로, 다양한 IDE를 사용해 코딩합니다. 그리고 git 을 이용해 commit 하고, github 에 push 하죠.Github push 된 수정사항은 pull request 를 통해 동료에게 알려집니다. 이후 코드리뷰를 통해 merge 하게 됩니다. 코드리뷰는 많은 사람들에 의해 그 중요성이 부각되고 있습니다. 사운들리는 같은 모듈을 만드는 개발자끼리, 그리고 다른 모듈에 영향을 주는 코드일 경우에는 해당 모듈의 개발자도 리뷰를 합니다. 코드리뷰를 통해 다른 사람이 어떤 기능을 작성했는지 보고, 오류도 찾고, 더 좋은 방법이 있으면 공유도 하고, 칭찬도 하고, 훈수도 두고 합니다. 참고로 사운들리는 git-flow 정책에 따라 git branch를 운영하고 있습니다.Jenkins  Github 에 commit 이 등록되면 Jenkins 는 자동으로 빌드를 시작 합니다. Jenkins 는 단순 빌드 성공 실패를 떠나서, 코드 품질에 대한 몇가지 report 를 발생 시킵니다. 아래에서 좀더 자세히 다뤄보겠습니다.SonarQube Jenkins 에서 빌드하면서 SonarQube 에 포함된 분석 기능을 사용하게 됩니다.그렇다면, 코드 품질의 지표는 무엇일까요?Jenkins가 발생시키는 레포트를 통해서 알 수 있는 내용은 아래와 같습니다.코딩 스타일 체크 결과: 작성된 코드가 미리 정의된 코딩 스타일에 맞게 작성되어 있는지?Unit Test 결과: 유닛 테스트 결과 (당연히 전부 pass 해야겠죠)Test code coverage 결과: 테스트 코드가 전체 코드의 몇 % 를 커버 하고 있는지 (우리의 최종목표는.. 60%.. 덜덜덜)정적 분석 결과: 코드를 실행하지는 않지만, 코드 그 자체에서 발생할 수 있는 결함을 찾아줍니다. 이 네 가지 레포트는 객관적 수치를 나타내주기 때문에 일종의 코드 품질 지표로 삼을 수 있습니다. 물론 이 지표만 잘 관리 했다고 해서 좋은 코드를 작성했다고 말할 수는 없습니다. 다만 좋은 코드를 작성하기 위한 기초 중의 기초라고 볼 수 있겠죠 :)품질 체크를 위한 툴(tool)은 개발 언어에 따라 다를 수 있습니다. 사운들리에서는 다양한 언어로 소프트웨어가 작성되어 있습니다. 따라서 언어마다 위의 결과를 얻기 위해서 서로 다른 툴을 사용하고 있습니다. AndroidJavaJavascriptC/C++코딩 스타일checkstylecheckstyle jshintcppcheckUnit testjunitjunitmochagoogletestCode coveragejacococoberturamocha-covgcov정적 분석sonarqubesonarqube sonarqubecppcheck 각 개발자는 위의 네 가지 결과를 얻기 위해서 빌드 시스템에 툴을 포함하여 개발하고 있습니다. 제가 주로 개발하고 있는 java 언어에 해당하는 툴들을 좀 더 자세히 살펴보겠습니다.checkstyle코딩 스타일을 체크 해줍니다. xml 파일로 미리 정의 되어있고요. 매번 빌드할때마다 스타일이 틀린것을 지적해 줍니다.코딩 스타일은 중요합니다. 같이 개발하는 개발자와 코딩 스타일이 같다면 마치 내가 작성한 코드처럼 쉽게 읽을 수 있죠.junitjunit 은 자바 유닛 테스트 프레임워크 입니다. 유닛 테스트 코드를 편하게 작성하게 해주고, 쉽게 테스트 결과를 볼 수 있습니다.유닛 테스트 코드를 작성하면 내가 작성한 모듈을 작은 단위로 테스트 해서, 작은 로직에서 발생하는 시시콜콜한 문제를 방지 할 수 있습니다. 테스트 코드를 작성해서 검증한 부분은 스스로도 신뢰가 갑니다.기능 수정간에 유닛 테스트에서 fail 이 나는 경우가 발생하는데, 모르는 사이에 다른 모듈에 영향을 준 것을 알게 됩니다. 다른 모듈에 모르고 영향을 주게 되면 뒷처리가 어려워지잖아요~coberturacode coverage 를 계산해 주는 툴입니다.유닛 테스트 코드가 실행되면, 작성된 코드의 각 부분을 실행하게 됩니다. cobertura 는 이때 각 코드의 어느부분이 실행되었는지 확인해서 통계를 내줍니다.주로 line coverage / branch coverage 두 지표를 보는데요, line coverage 는 해당 라인이 한번이라도 실행 되면 check 되고, branch coverage 는 각 라인에 있는 조건문을 다 따로 check 합니다. 당연히 branch coverage 를 달성하는게 어렵겠죠?sonarqube소나큐브는 다양한 plug-in 을 통해서 정적 분석을 하고, 시각화를 해주는 툴입니다.사운들리는 주로 정적 분석 용도로만 소나큐브를 사용하고 있습니다. (지원하는 plug-in 을 보면 젠킨스와 기능이 겹치는 부분이 있습니다.)정적분석으로 실제 문제가 되는 부분을 찾는 경우도 있고, minor 한 부분에 대한 지적을 하는 경우도 있습니다. 그러나 이런 minor 한 부분도 꼼꼼하게 잘 챙겨야 좋은 개발자가 된다고 믿고 있습니다.마치며 여기까지 사운들리의 코드 품질 관리에 대해 이야기 해보았습니다. 품질 관리를 해보신 분은 아시겠지만, 이런 툴을 쓰다보면 항상 행복하게 코드 품질을 관리할 수는 없습니다. 매달 세워놓은 목표를 달성하기 위해서 뼈를 깎는 노력으로 테스트 코드를 작성해야 되고, 당장 기능 수정해서 배포해야 되는데, 작성해 둔 테스트 케이스가 Fail 되어 말썽을 부릴 수도 있습니다. 그렇지만 객관적 기준으로 코드 품질을 관리하다보면 어느샌가 큰 노력없이 좋은 코드를 작성하는 개발자가 되지 않을까 생각해 봅니다. 코드 졸면서 막 짜도 style warning 0건/ 정적분석 오류없음 / 테스트 코드 기본 탑재 뭐 이런 개발자 말입니다 ㅎㅎ 다른 개발자분들은 어떻게 자신이 작성한 코드의 품질을 관리하고 있는지 궁금하네요.알고 계신 좋은 방법이 있다면 언제든지 공유 부탁드리겠습니다~!#사운들리 #개발자 #개발 #인사이트 #조언 #개발후기 #후기

Overview우리는 대부분의 활동을 스마트폰 하나로 해결할 수 있습니다. 은행에 가지 않아도 앱만 있으면 은행 업무를 할 수 있고, 몇 번의 터치만으로 다양한 물건을 구매할 수 있습니다. 모든 것을 온라인에서 해결합니다. 이 말을 바꿔 말하면, ‘온라인에 연결되지 않았다는 건 대부분의 경제활동에서 벗어났다’는 의미이기도 합니다. 우리가 온라인에서 무언가를 클릭(또는 터치)한다는 건 서버에 호출하는 행위이기도 합니다. 서버가 실시간으로 원하는 결과를 우리에게 다시 보내주는 것이죠. 이렇듯 많은 사람들에게 실시간으로 서버가 자료를 처리하는 과정을 OLPT(Online transaction processing)라고 합니다. Table의 구조OLTP 처리를 하려면 DB를 어떻게 설계해야 할까요. 예를 들어봅시다. 모든 웹사이트는 서비스를 이용하려면 우선 회원가입을 해야 합니다. 가입을 할 때는 ID 와 비밀번호를 꼭 만들어야 하고요. 이것을 DB Table로 가정하면 회원 Table은 ID와 암호 컬럼으로 구성될 겁니다. 회원ID암호위의 Table은 가입자 수가 많아지면 운영을 하고 건수가 많아지면 두 가지 문제가 발생합니다. 첫 번째는 ID가 중복된다는 것, 그리고 두 번째는 자료가 많아질수록 가입된 회원의 ID를 가져오는 게 느려진다는 것이죠. 전자의 문제는 Application 단에서 어느 정도 확인할 수는 있지만 다중 사용자 구조에서 중복되지 않는다는 보장을 할 수 없습니다. 후자의 문제는 Table만으로는 해결되지 않습니다. 이를 해결하려면 Index(Primary Key)를 생성해 해결할 수 있습니다. Index 생성으로 문제를 해결할 수 있다는 게 생소할지도 모릅니다. 우선 Index의 기본적인 구조를 알아야 합니다. 보통 Table에 자료를 Insert하면 입력한 순서대로 자료가 쌓입니다. 회원입력순서ID암호1홍길동12342강감찬56783이순신abcd4김좌진efgh하지만 Oracle Cluster Table과 MySQL InnoDB Table은 Table에는 입력한 순서대로 쌓이지 않고, 특정 KEY에 따라 쌓입니다. 그러므로 모든 테이블이 꼭 위의 예시처럼 순서대로 쌓이진 않습니다. Oracle Cluster Table과 MySQL InnoDB Table은 아래 예시처럼 보여집니다.회원입력순서ID암호2강감찬56784김좌진efgh3이순신abcd1홍길동1234이번에는 Index에서 가장 많이 사용하는 BTree Index를 살펴보겠습니다. Index는 보통 테이블의 자료를 빠르게 검색하기 위해 생성합니다. 1개의 Table 위에 N개의 Index를 생성할 수 있습니다.1) 회원 테이블의 ID를 KEY로 하는 Index를 생성한다고 가정하면 아래와 같은 Index 구조를 가집니다.회원_ID_IndexID(KEY)Table 위치 값강감찬XXX김좌진XXX이순신XXX홍길동XXXIndex는 KEY의 순서(오름차순 or 내림자순)로 정렬되어 있습니다. 그러므로 N개의 KEY를 지정해 Inedx를 생성하면 N개의 KEY 순서대로 정렬됩니다. 그렇다면 BTree Index는 왜 정렬되어 있을까요? 자료를 찾는 속도가 빠른 것과는 어떤 관계가 있을까요?자료 구조를 조금이라도 공부했다면 이미 BTree라는 이름에서 눈치채셨을 겁니다. Btree Index는 이진검색(Binary Search)에 기반을 두고 있습니다. Binary Search는 자료가 정렬되어 있는 상태에서 자료의 절반 위치를 찾아가는 구조입니다. (처음 전체의 절반, 절반의 절반 , 그 절반의 절반) 전체를 읽을 때보다 빠르게 원하는 값을 찾을 수 있고, 자료를 읽어내는 속도도 빨라집니다. 이렇게 해서 Index가 생성되어 있다면 Index에서 값을 빠르게 찾을 수 있고, 이 값이 위치한 Table의 레코드를 바로 접근해 원하는 값을 가져올 수 있게 됩니다. Index에서 원하는 값을 빠르게 찾을 수 있기 때문에 Index를 생성할 때 속성(UNIQUE or NON UNIQUE)을 설정해 중복 허용 여부를 지정할 수 있습니다. Index와 Table관계를 표시하면 아래와 같습니다.회원_ID_IndexID(KEY)Table 위치 값강감찬2김좌진4이순신3홍길동1▼회원입력순서ID암호1홍길동12342강감찬56783이순신abcd4김좌진efghPrimary Key만약 ID의 컬럼 속성을 NOT NULL로 설정하면 중복이 되지 않고 값을 항상 입력합니다. ID의 무결정을 보장하고, 자료도 빠르게 찾을 수 있게 되는데요. 방법은 크게 두 가지로 설정할 수 있습니다. 하나는 Unique Index 와 NOT NULL을 사용하는 것이고, 다른 하나는 Primary Key를 지정하는 것입니다.2) 그렇다면 우리는 어떤 것을 지정하는 것이 좋을까요? 사실 DB 특성과 Table특성, 용도에 따라 달라지기 때문에 정답은 없지만 일반적으로 Primary Key를 지정합니다. Primary Key를 지정하는 건 몇 가지 이유가 있습니다. 첫째, 논리적으로 Primary Key를 지정해 Table의 기준을 알 수 있습니다. 둘째, 거의 모든 DB가 같은 조건(Index가 여러 개 있을 경우)이라면 Primary Key를 우선적으로 사용합니다. 마지막으로, 특정 DB는 Table(MySQL InnoDB Table)이 Primary Key로 정렬되고, 이것이 위치 값으로 사용되면 다른 Index를 쓰는 것보다 속도가 빠릅니다. 그러므로 가능한 Primary Key를 사용하는 것이 좋고, 그 외의 경우엔 Index를 사용하면 됩니다. Conclusion지금까지 OLTP 처리를 할 때의 기본적인 회원 Table 구조와 문제점 및 해결 방안 , 간단한 Index 및 Primary Key를 알아봤습니다. 다음 글에서는 조금 더 확장된 개념인 단일 Table을 Select하는 법을 다뤄보겠습니다. 뭐든 기초가 중요하니까요. 하하.. 참고 1) Oracle Bitmap Index의 경우 2개 테이블을 연결하여 1개의 Index를 생성할 수도 있습니다. 2) Primary Key는 NOT NULL컬럼만 지정 가능합니다. 글한석종 부장 | R&D 데이터팀[email protected]브랜디, 오직 예쁜 옷만#브랜디 #개발문화 #개발팀 #업무환경 #인사이트 #경험공유

DynamoDB 로컬 설정 (다운로드 버전)실제 DynamoDB 웹 서비스에 액세스하지 않고 로컬에서 애플리케이션 작성 및 테스트를 할 수 있음1. 다운로드 링크에서 DynamoDB 무료 다운로드2. 압축 해제 후 해당 디렉터리에서 아래의 명령어로 실행java -Djava.library.path=./DynamoDBLocal_lib -jar DynamoDBLocal.jar -sharedDb* Ctrl+C로 중지할 수 있고 중지하기 전까지 수신 요청을 처리함* 기본적으로 8000번 포트를 사용Node.js 용 AWS SDK 설치1. 설치npm install aws-sdk2. 실행// app.jsvar AWS = require("aws-sdk");var s3 = new AWS.S3();// 버킷 이름은 모든 S3 사용자에게 고유한 것이어야 합니다.var myBucket = "dynamodb.sample.wonny";var myKey = "myBucketKey";s3.createBucket({ Bucket: myBucket }, function(err, data) {  if (err) {    console.log(err);  } else {    params = { Bucket: myBucket, Key: myKey, Body: "Hello!" };    s3.putObject(params, function(err, data) {      if (err) {        console.log(err);      } else {        console.log("Successfully uploaded data to myBucket/myKey");      }    });  }});node app.js테이블 생성// CreateTable.jsvar AWS = require("aws-sdk");AWS.config.update({  region: "us-west-2",  endpoint: "http://localhost:8000"});var dynamodb = new AWS.DynamoDB();var params = {  TableName: "Movies",  KeySchema: [    { AttributeName: "year", KeyType: "HASH" }, // Partition key    { AttributeName: "title", KeyType: "RANGE" } // Sort key  ],  AttributeDefinitions: [    { AttributeName: "year", AttributeType: "N" },    { AttributeName: "title", AttributeType: "S" }  ],  // 다운로드 버전인 경우 아래 코드 무시  ProvisionedThroughput: {    ReadCapacityUnits: 10,    WriteCapacityUnits: 10  }};dynamodb.createTable(params, function(err, data) {  if (err) {    console.log(      "Unable to create table. Error JSON: ",      JSON.stringify(err, null, 2)    );  } else {    console.log(      "Created table. Table description JSON: ",      JSON.stringify(data, null, 2)    );  }});node CreateTable.js샘플 데이터 로드1. 이곳에서 샘플 데이터 파일 다운로드데이터 형태는 아래와 같음[    {        "year": 2013,        "title": "Rush",        "info": {            "directors": ["Ron Howard"],            "release_date": "2013-09-02T00:00:00Z",            "rating": 8.3,            "genres": [                "Action",                "Biography",                "Drama",                "Sport"            ],            "image_url": "http://ia.media-imdb.com/images/M/MV5BMTQyMDE0MTY0OV5BMl5BanBnXkFtZTcwMjI2OTI0OQ@@._V1_SX400_.jpg",            "plot": "A re-creation of the merciless 1970s rivalry between Formula One rivals James Hunt and Niki Lauda.",            "rank": 2,            "running_time_secs": 7380,            "actors": [                "Daniel Bruhl",                "Chris Hemsworth",                "Olivia Wilde"            ]        }    },    ...]- year 및 title을 Movies 테이블을 위한 기본 키 속성 값으로 사용- info의 나머지 값들은 info라는 단일 속성에 저장- JSON을 DynamoDB 속성에 저장2. 샘플 데이터 Movies 테이블에 로드// LoadData.jsvar AWS = require("aws-sdk");var fs = require("fs");AWS.config.update({  region: "us-west-2",  endpoint: "http://localhost:8000"});var docClient = new AWS.DynamoDB.DocumentClient();console.log("Importing movies info DynamoDB. Please wait.");var allMovies = JSON.parse(fs.readFileSync("moviedata.json", "utf8"));allMovies.forEach(function(movie) {  var params = {    TableName: "Moves",    Item: {      year: movie.year,      title: movie.title,      info: movie.info    }  };  docClient.put(params, function(err, data) {    if (err) {      console.error(        "Unable to add movie",        movie.title,        ". Error JSON:",        JSON.stringify(err, null, 2)      );    } else {      console.log("PutItem succeeded:", movie.title);    }  });});node LoadData.js테이블에 항목 추가// PutItem.jsvar AWS = require("aws-sdk");var fs = require("fs");AWS.config.update({  region: "us-west-2",  endpoint: "http://localhost:8000"});var docClient = new AWS.DynamoDB.DocumentClient();var table = "Movies";var year = 2017;var title = "The Big Wonny";var params = {  TableName: table,  Item: {    year: year,    title: title,    info: {      plot: "Nothing happens at all.",      rating: 0    }  }};console.log("Adding a new item...");docClient.put(params, function(err, data) {  if (err) {    console.error(      "Unable to add item. Error JSON:",      JSON.stringify(err, null, 2)    );  } else {    console.log("Added item:", JSON.stringify(data, null, 2));  }});node PutItem.js- 기본 키가 필요하므로 기본 키 (year, title) 및 info 속성 추가항목 읽기// GetItem.jsvar AWS = require("aws-sdk");var fs = require("fs");AWS.config.update({  region: "us-west-2",  endpoint: "http://localhost:8000"});var docClient = new AWS.DynamoDB.DocumentClient();var table = "Movies";var year = 2017;var title = "The Big Wonny";var params = {  TableName: table,  Key: {    year: year,    title: title  }};docClient.get(params, function(err, data) {  if (err) {    console.error(      "Unable to read item. Error JSON:",      JSON.stringify(err, null, 2)    );  } else {    console.log("GetItem succeeded:", JSON.stringify(data, null, 2));  }});node GetItem.js항목 업데이트// UpdateItem.jsvar AWS = require("aws-sdk");var fs = require("fs");AWS.config.update({  region: "us-west-2",  endpoint: "http://localhost:8000"});var docClient = new AWS.DynamoDB.DocumentClient();var table = "Movies";var year = 2017;var title = "The Big Wonny";var params = {  TableName: table,  Key: {    year: year,    title: title  },  UpdateExpression: "set info.rating = :r, info.plot=:p, info.actors=:a",  ExpressionAttributeValues: {    ":r": 5.5,    ":p": "Everything happens all at once.",    ":a": ["Larry", "Moe", "Curly"]  },  ReturnValues: "UPDATED_NEW"};console.log("Updating the item...");docClient.update(params, function(err, data) {  if (err) {    console.error(      "Unable to update item. Error JSON:",      JSON.stringify(err, null, 2)    );  } else {    console.log("UpdateItem succeeded:", JSON.stringify(data, null, 2));  }});node UpdateItem.js- 지정된 항목에 대해 수행하고자 하는 모든 업데이트를 설명하기 위해 UpdateExpression을 사용- ReturnValues 파라미터는 DynamoDB에게 업데이트된 속성("UPDATED_NEW")만 반환하도록 지시원자성 카운터 증가시키기update 메서드를 사용하여 다른 쓰기 요청을 방해하지 않으면서 기존 속성의 값을 증가시키거나 감소시킬 수 있음 (모든 쓰기 요청은 수신된 순서대로 적용)실행 시 rating 속성이 1씩 증가하는 프로그램// Increment.jsvar AWS = require("aws-sdk");var fs = require("fs");AWS.config.update({  region: "us-west-2",  endpoint: "http://localhost:8000"});var docClient = new AWS.DynamoDB.DocumentClient();var table = "Movies";var year = 2017;var title = "The Big Wonny";// Increment an atomic countervar params = {  TableName: table,  Key: {    year: year,    title: title  },  UpdateExpression: "set info.rating = info.rating + :val",  ExpressionAttributeValues: {    ":val": 1  },  ReturnValues: "UPDATED_NEW"};console.log("Updating the item...");docClient.update(params, function(err, data) {  if (err) {    console.error(      "Unable to update item. Error JSON:",      JSON.stringify(err, null, 2)    );  } else {    console.log("UpdateItem succeeded:", JSON.stringify(data, null, 2));  }});node Increment.js항목 업데이트(조건부)UpdateItem을 조건과 함께 사용하는 방법조건이 true로 평가되면 업데이트가 성공하지만 그렇지 않으면 수행되지 않음// ConditionalUpdateItem.jsvar AWS = require("aws-sdk");var fs = require("fs");AWS.config.update({  region: "us-west-2",  endpoint: "http://localhost:8000"});var docClient = new AWS.DynamoDB.DocumentClient();var table = "Movies";var year = 2017;var title = "The Big Wonny";// Increment an atomic countervar params = {  TableName: table,  Key: {    year: year,    title: title  },   UpdateExpression: "remove info.actors[0]",  ConditionExpression: "size(info.actors) > :num",  ExpressionAttributeValues: {    ":num": 3  },  ReturnValues: "UPDATED_NEW"};console.log("Attempting a conditional update...");docClient.update(params, function(err, data) {  if (err) {    console.error(      "Unable to update item. Error JSON:",      JSON.stringify(err, null, 2)    );  } else {    console.log("UpdateItem succeeded:", JSON.stringify(data, null, 2));  }});node ConditionalUpdateItem.js다음과 같이 작성하면 아래와 같은 에러 메시지가 표시 됨The conditional request failed"영화에는 3명의 배우가 있는데 배우가 3명보다 많은지를 확인하고 있어 에러가 발생다음과 같이 수정하면 정상적으로 항목이 업데이트 됨ConditionExpression: "size(info.actors) >= :num",항목 삭제// DeleteItem.jsvar AWS = require("aws-sdk");var fs = require("fs");AWS.config.update({  region: "us-west-2",  endpoint: "http://localhost:8000"});var docClient = new AWS.DynamoDB.DocumentClient();var table = "Movies";var year = 2017;var title = "The Big Wonny";var params = {  TableName: table,  Key: {    year: year,    title: title  },  ConditionExpression: "info.rating <= :val",  ExpressionAttributeValues: {    ":val": 5.0  }};console.log("Attempting a conditional delete...");docClient.delete(params, function(err, data) {  if (err) {    console.error(      "Unable to update item. Error JSON:",      JSON.stringify(err, null, 2)    );  } else {    console.log("DeleteItem succeeded:", JSON.stringify(data, null, 2));  }});node DeleteItem.js다음과 같이 작성하면 아래와 같은 에러 메시지가 표시 됨The conditional request failed특정 영화에 대한 평점이 5보다 크기 때문에 에러가 발생다음과 같이 수정하면 정상적으로 항목이 삭제 됨var params = {  TableName: table,  Key: {    year: year,    title: title  }};데이터 쿼리- 파티션 키 값을 지정해야 하며, 정렬 키는 선택 사항- 1년 동안 개봉한 모든 영화를 찾으려면 year만 지정, title을 입력하면 2014년 개봉된 "A"로 시작하는 영화를 검색하는 것과 같이 정렬 키에 대한 어떤 조건을 바탕으로 일부 영화를 검색할 수도 있음한 해 동안 개봉한 모든 영화// QueryYear.jsvar AWS = require("aws-sdk");AWS.config.update({  region: "us-west-2",  endpoint: "http://localhost:8000"});var docClient = new AWS.DynamoDB.DocumentClient();var params = {  TableName: "Movies",  KeyConditionExpression: "#yr = :yyyy",  ExpressionAttributeNames: {    "#yr": "year"  },  ExpressionAttributeValues: {    ":yyyy": 1985  }};docClient.query(params, function(err, data) {  if (err) {    console.error("Unable to query. Error JSON:", JSON.stringify(err, null, 2));  } else {    console.log("Query succeeded.");    data.Items.forEach(function(item) {      console.log(" -", item.year + ": " + item.title);    });  }});node QueryYear.jsExpressionAttributeNames는 이름을 교체함. 이를 사용하는 이유는 year가 DynamoDB에서 예약어이기 때문. KeyConditionExpression을 포함해 어떤 표현식에서도 사용할 수 없으므로 표현식 속성 이름인 #yr을 사용하여 이를 지칭ExpressionAttributeValues는 값을 교체함. 이를 사용하는 이유는 KeyConditionExpresssion을 포함해 어떤 표현식에서도 리터럴을 사용할 수 없기 때문. 표현식 속성 값인 :yyyy를 사용해 지칭* 위의 프로그램은 기본 키 속성으로 테이블을 쿼리하는 방법. DynamoDB에서 1개 이상의 보조 인덱스를 테이블에 생성하여 그 인덱스로 테이블을 쿼리하는 것과 동일한 방식으로 쿼리 작업 가능. 보조 인덱스는 키가 아닌 속성에 대한 쿼리를 허용하여 애플리케이션에 더 많은 유연성을 부여함한 해 동안 개봉한 모든ㄴ 영화 중에 특정 제목을 지닌 영화year 1992에 개봉한 영화 중에 title이 "A"부터 "L"까지의 알파벳으로 시작하는 영화를 모두 조회합니다.// QueryTitle.jsvar AWS = require("aws-sdk");AWS.config.update({  region: "us-west-2",  endpoint: "http://localhost:8000"});var docClient = new AWS.DynamoDB.DocumentClient();console.log(  "Querying for movies from 1992 - titles A-L, with genres and lead actor");var params = {  TableName: "Movies",  ProjectionExpression: "#yr, title, info.genres, info.actors[0]",  KeyConditionExpression: "#yr = :yyyy and title between :letter1 and :letter2",  ExpressionAttributeNames: {    "#yr": "year"  },  ExpressionAttributeValues: {    ":yyyy": 1992,    ":letter1": "A",    ":letter2": "L"  }};docClient.query(params, function(err, data) {  if (err) {    console.error("Unable to query. Error JSON:", JSON.stringify(err, null, 2));  } else {    console.log("Query succeeded.");    data.Items.forEach(function(item) {      console.log(        " -",        item.year + ": " + item.title + " ... " + item.info.genres + " ... ",        item.info.actors[0]      );    });  }});node QueryTtiel.js스캔테이블의 모든 항목을 읽고 테이블의 모든 데이터를 반환선택 사항인 filter_expression을 제공할 수 있으며 그 결과 기준이 일치하는 항목만 반환하지만 필터는 테이블 전체를 스캔한 후에만 적용됨// Scan.jsvar AWS = require("aws-sdk");AWS.config.update({  region: "us-west-2",  endpoint: "http://localhost:8000"});var docClient = new AWS.DynamoDB.DocumentClient();var params = {  TableName: "Movies",  ProjectionExpression: "#yr, title, info.rating",  FilterExpression: "#yr between :start_yr and :end_yr",  ExpressionAttributeNames: {    "#yr": "year"  },  ExpressionAttributeValues: {    ":start_yr": 1950,    ":end_yr": 1959  }};console.log("Scanning Movies table.");docClient.scan(params, onScan);function onScan(err, data) {  if (err) {    console.error(      "Unable to scan the table. Error JSON:",      JSON.stringify(err, null, 2)    );  } else {    // print all the movies    console.log("Scan succeeded.");    data.Items.forEach(function(movie) {      console.log(        movie.year + ": ",        movie.title,        "- rating:",        movie.info.rating      );    });    // continue scanning if we have more movies, because    // scan can retrieve a maximum of 1MB of data    if (typeof data.LastEvaluatedKey != "undefined") {      console.log("Scanning for more...");      params.ExclusiveStartKey = data.LastEvaluatedKey;      docClient.scan(params, onScan);    }  }}node Scan.jsProjectionExpression은 스캔 결과에서 원하는 속성만 지정FilterExpression은 조건을 만족하는 항목만 반환하도록 조건을 지정. 다른 항목들은 모두 무시됨테이블 삭제// DeleteTable.jsvar AWS = require("aws-sdk");AWS.config.update({  region: "us-west-2",  endpoint: "http://localhost:8000"});var dynamodb = new AWS.DynamoDB();var params = {  TableName: "Movies"};dynamodb.deleteTable(params, function(err, data) {  if (err) {    console.error(      "Unable to delete table. Error JSON:",      JSON.stringify(err, null, 2)    );  } else {    console.log(      "Deleted table. Table description JSON:",      JSON.stringify(data, null, 2)    );  }});node DeleteTable.js#트레바리 #개발자 #안드로이드 #앱개발 #Node.js #백엔드 #인사이트 #경험공유 #데이터베이스 #DB #개발 #AWS #아마존 #NoSQL