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자바스크립트에대해서

안녕하세요. 크몽 개발팀입니다.오늘 저는 좀 심오한 주제를 다뤄보려고합니다.이번에 제가 다룰 주제는 ‘자바스크립트’라는 언어입니다.자바스크립트라는 언어와 자바라는 언어에 대해서 혼동을 하는 경우가 많은데요,자바와 자바스크립트는 완전히 다른언어입니다. 쉽게말해서 자바는 서버를 구축하는 부분을 주를 담당하고,자바스크립트는 화면을 구성하는 부분에서 사용되는 프로그래밍 언어라고 보시면 될 것 같습니다.(자바스크립트의 이름을 만들 당시에 자바라는 언어가 유행을 해서 자바스크립트라고 이름을 지었다고 하네요.원래 이 언어의 이름은 라이브 스크립트입니다.)물론 자바스크립트로 서버를 구축을 할 수도 있습니다.(node.js라고하는 플랫폼입니다. 자바스크립트를 이용하여 서버를 구축할 수있는 플랫폼입니다.자세한 사항은 책이나 위키피디아를 참고하시면 좋을 듯 합니다.)각설하고,아무튼 자바스크립트라는 언어에 대해서 좀더 자세히 알아보겠습니다.자바스크립트라는 언어를 알기 위해서는 일단 스크립트라는 것이 무엇인지에 대해 좀더 알아야 합니다.위키피디아에 따르면 스크립트 언어란,'응용프로그램과 독립하여 사용되고 일반적으로 응용프로그램의 언어와 다른 언어로 사용되어최종사용자가 응용프로그램의 동작을 사용자의 요구에 맞게 수행할 수 있도록 해준다.' 라고 정의하고 있습니다. 어렵지요? 쉽게 말하면 연극에서 ‘스크립트’라는 것에 서 유래 되었다고 하고, 그뜻이 연극에서의 시나리오, 각본을 의미합니다. 그 의미를 그대로 적용하면 ‘대본, 시나리오만 제공하면 알아서 작동한다.' 는 그런 뜻이지요.대충 감이 잡히셨나요?자바스크립트는 TIOBE 라는 소프트웨어 회사에서 발표한 2014년 프로그래밍 언어순위에서도 상당히 상위권에 차지를 하고있습니다.그만큼 많이 사용이 된다는 의미겠지요.매우 좋은 것처럼 보이지만 자바스크립트가 만만한 언어는 아닙니다.제가 듣기로는 ‘자바스크립트는 악마의 언어’라고 불린다고 들었습니다.그렇게 불리는 이유는 그만큼 언어가 유연하기때문입니다.조금전에 언급했듯이 연극에서의 대본과 시나리오를 프로그래머가 직접 만들어야한다는 것입니다.그만큼 프로그래밍하기 쉽지 않다는 것이겠지요.자바스크립트는 단점이 바로 장점입니다.'유연하다는 것' 때문에 사람들의 입맛에 맞게 커스터마이징을 할 수있다는 것이고웹상에 이미 프로그래머들이 만들어 놓은 많은 라이브러리가 있습니다.우리는 이걸 잘 이용하면 되겠지요?좀 더 자바스크립에 대해서 자세히 알고싶다면 ‘javascript inside’라는 책을 참고하여 공부해보시면 좋을 듯 하네요. ---------------------------------------------------------------------------------------------------저는 크몽 개발팀의 Sean이었습니다. #크몽 #개발자 #개발팀 #팀원소개 #기업문화
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BPM, RPA 그리고 Process Mining(프로세스마이닝)

새로운 IT 기술의 등장과 기업 환경의 변화로 새로운 과학 경영 기법들이 비즈니스 유행어처럼 등장하고 사라지지만 그 가운데서도 변하지 않는 것이 있다면 프로세스 개선과 관련된 대한 끊임없는 노력과 관심일 것입니다.프로세스 마이닝은 이벤트 로그를 기반으로 비즈니스 프로세스를 분석할 수 있는 프로세스 관리 기술입니다. 정보 시스템에서 기록한 이벤트 로그에 포함된 패턴 및 세부 정보를 식별하기 위해 별도의 분석 알고리즘이 이벤트 로그 데이터에 적용됩니다. 프로세스 마이닝은 프로세스의 효율성과 이해를 향상시키는 것을 목표로 하며, “자동화된 비즈니스 프로세스 발견” ABPD (Automated Business Process Discovery)이라는 좀 더 일반화된 명칭으로 불리기도 합니다.이러한 프로세스 마이닝은 어디서 갑자기 나온 개념은 아니고 기존 비즈니스 프로세스 관리 기법에 대한 연구와 데이터 분석 기술이 합쳐져서 나온 산물이기에 “비즈니스 프로세스”와 관련된 기술들을 살펴보고 프로세스 마이닝과의 연관성을 찾아보고자 합니다.BPM (Business Process Management)프로세스 마이닝은 일반적으로 BPM과 데이터 마이닝이 겹치는 중간 영역에 위치합니다.BPM은 비즈니스 프로세스를 발견, 모델링, 분석, 측정, 개선, 최적화 및 자동화하기 위해 다양한 방법을 사용하는 운영 관리 기법을 의미하며, 프로세스를 관리하여 기업 성과를 향상시키는 데 중점을 둡니다. 좁은 의미에서 BPM은 업무 프로세스를 사전에 모델링하고, 설계된 프로세스 대로 업무 결제, 승인, 구매 등의 업무 등이 자동화되어 흘러갈 수 있도록 도와주는 IT 시스템을 지칭하기도 합니다..BPM은 Top-Down 방식으로 프로세스 모델을 그려서, 해당 프로세스 모델 대로 업무를 수행하도록 강제하는 방식이라면 프로세스 마이닝은 이미 수행된 업무로부터 프로세스 모델을 도출하는 Bottom-up 방식을 따릅니다.  하지만 점점 복잡해져 가는 기업 업무 활동을 BPM처럼 중앙 집권적 방식으로 모든 것을 통제하기에는 한계가 있습니다.  BPM의 통제를 벗어난 다양한 여러 시스템을 업무 관점에서 통합적으로 관리하고 모니터링하기 위해서는 개별 시스템은 그대로 두고 이로부터 쏟아져 나오는 로그를 통해 프로세스를 관리하는 분권적 방식이 BPM의 한계를 보완하는 역할을 합니다. RPA (Robot Process Automation)로봇 프로세스 자동화 (RPA)는 소프트웨어 로봇 또는 AI (인공 지능) 작업자의 개념을 기반으로 하는 사무 자동화 기술의 새로운 형태입니다.소프트웨어 '로봇'은 컴퓨터 시스템의 사용자 인터페이스와 상호 작용하는 인간의 행동을 복제하는 소프트웨어 응용 프로그램입니다. 예를 들어, ERP 시스템에 데이터 입력을 실행하거나 실제로 비즈니스 프로세스를 수행하는 것이 소프트웨어 로봇의 일반적인 활동이 될 것입니다. 소프트웨어 로봇은 사람과 동일한 방식으로 사용자 인터페이스(UI)에서 작동합니다. 이것은 기존에 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)에 기반한 전통적 형태의 IT 통합과 크게 다릅니다. 즉, 사용자 인터페이스의 데이터 아키텍처 계층을 기반으로 한 기계 간(machine-to-machine) 통신 형태를 취합니다.앞서 언급한 BPM이 프로세스 개선을 위해 프로세스 자체를 재설계하고 변경하려는 방식이라면 RPA는 사람이 하던 현재 방식을 그대로 모방하여 소프트웨어로 대체하여 자동화하는 방식입니다. 이러한 RPA가 업무에 더 많이 적용될 수록 더 많은 시스템 로그가 나올 것이고 이에 대한 성과 분석과 모니터링이 필요해질 것입니다. 프로세스 마이닝은 RPA 도입 전 초기 단계에 전체 프로세스를 분석하여 RPA가 적용될 만한 구간을 식별하여 타당성을 검증하고, RPA 도입 이후의 전후 비교를 통해 지속적으로 업무 효율성을 측정할 수 있는 방법을 제공합니다.앞서 살펴본 것처럼 BPM, RPA, Process Mining 이 세 가지는 서로의 영역을 다투는 것이 아니라 상호 보완적인 존재로 볼 수 있습니다.프로세스 마이닝은 “프로세스”와 관련된 다양한 시스템과 활동들에 대해서 데이터에 근거한 현재 프로세스의 모델링 및 성과 측정 방법을 제공합니다. 이를 통해 과거 혹은 신규 프로세스 혁신 기법들과 맞물려 해당 시스템 및 방법론이 성공적으로 수행될 수 있도록 자동화된 “업무 조언자” 역할을 수행하게 됩니다. [참고 자료]https://en.wikipedia.org/wiki/Business_process_managementhttps://en.wikipedia.org/wiki/Robotic_process_automationhttps://www.minit.io/blog/robotic-process-automation-and-process-mininghttps://medium.com/towards-data-science/unleash-the-value-of-process-mining-4e3b5af4e9d8http://www.cdevworkflow.com/bpm-life-cycle/https://www.uipath.com/blog/the-robotic-process-automation-infographic#퍼즐데이터 #개발팀 #개발자 #개발후기 #인사이트
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블록체인 진짜 하나도 모르는 디자이너의 독학일기(2)

1편에 이어 2편을 작성하기까지 참으로 많은 시간이 걸렸답니다. 물론 내용이 어려워서 이해하는 데 시간이 걸린 것도 있고... 어려운 만큼 귀차니즘이 강해져서 미루고 미룬 이유도 있지요.1편에선 블록체인이 왜 발생했는가! 에 대해서 말했어용. 혹시라도 못 보신 분들은 링크를 타고 슝 한 번 더 보고 와주시면 좋을 것 같습니다.https://brunch.co.kr/@roysday/199짧게 줄이자면, 결국 신뢰의 문제 때문이예요. 내가 널 뭘 믿고??? 라는 명제죠. 단순히 너와 나의 사이뿐만 아니라 정부나 기업 등이 해커나 서버폭발 등으로 탈탈 털리는 일을 보면서 우린 두려워진 거예요. 은행을 믿을 수 있어?? 보험사를 믿을 수 있어?? 국민연금 겁나 떼가는데 나중에 받을 수는 있는거야?? 등등...그래서 우린 누구도 깰 수 없고 변하지 않고 삭제도 되지 않는 강력한 '장부'를 만들고 싶었던 거예요. 그래서 생각해낸 가장 좋은 방법이 바로 다수에게 뿌리는 거였죠. 하지만 우린 이런 궁금증이 생겨요. 다수라구??...누가 참여하는데?? 내 컴퓨터엔 블록체인 같은 게 없는데??사실 이 부분을 이해하기가 진짜 어려웠어요. 아니 페이스북에 투표참여나 주식시장같이 '내가 이걸 산다! 투표한다! 동의한다! 클릭~!' 이런 식의 동작이 없잖아요. 그런데 어떻게 내가 동의를 했는지 안했는지 내 장부에 뭐가 언제 어떻게 기록된다는 거야??....는 궁금증이 생기는 거죠.그래서 오늘은 이 과정을 쉽게 정리해보려고 해용 :) 혹시 틀린 부분이 있다면 꼭!! 댓글로 남겨주세요!!1. 컴퓨터에게 말을 걸어보자.지금 컴퓨터를 켜고 이렇게 외쳐보세요. "윙가르디움 레비오싸."네, 아무일도 일어나지 않았어요. 혹시 무슨 일이 일어나셨다면 소름이네요. 컴퓨터는 마법주문이나 우리의 감정이나 목소리나 표정을 인식하지 못해요.(물론 요즘엔 이걸 가능하게 만들고 있어요. 놀라워요. 하지마 마법주문은 좀 시간이 걸릴 것 같아요.) 일본은 일본어를 쓰고 중국은 중국어를 쓰고 스페인은 스페인어를 써요. 컴퓨터는 2진법을 써요. 얘네들은 0 아니면 1이라는 원시적인 언어를 쓰고 있어요. 물론 인간도 아주아주 오래전엔 2진법으로 언어를 말했어요. 쿼스랜드는 원시인들은 'a(아)'와 'o(오)' 만을 사용해서 숫자를 표현했다고 해요. 아, 오, 아오아, 오아오아..등으로 말이죠. 컴퓨터는 이처럼 0와 1로 이루어진 신호들을 통해 소통해요. 그러니 우리가 컴퓨터에게 말을 걸고싶다면 2진법으로 0과 1을 마구마구 적어줘야 해요.2. 컴퓨터의 언어를 만들었졍.근데 0과 1로만 말을 걸다보니 도대체 눈이 아프고 헷갈려서 너무 어려운 거예요. 그래서 규칙을 만들었어요.A = 100 0001B = 100 0010C = 100 0011D = 100 0100...이런식으로 알파벳이나 기호, 한글 등등을 컴퓨터가 이해할 수 있는 신호와 대응시켰어요. 그래서 나온 게 컴퓨터 언어죠. 오늘 날 코딩이라고 불리는 그것들은 결국 컴퓨터의 말로 이렇게해라 저렇게 해라 명령을 내리는 거예요. 컴퓨터는 그 명령에 의해 이런저런 일들을 처리해요. 이걸 누르면 = 저 페이지로 넘어가게 해.이곳을 채우면 = 다음 칸을 적을 수 있게 해.여길 클릭하면 = 파란색으로 바뀌게 만들어줘.등등 뭔갈 하면 = 결과가 등장하는 거죠. 신기하죠? 네 저도 신기해요. 이렇게 명령어를 입력하면 결과가 짜짠.3. 규칙을 만들 수 있게 되었엉.컴퓨터는 논리에 의해서 움직여요. 뭔가를 누르면 - 계산하고 - 0이면 안하고, 1이면 해요. 사실 되게 단순하게도 '한다/안한다' 로 명확하게 움직여요. 이렇게 명확하기 때문에 사람의 목숨을 담보로 하는 수많은 것들을 만드는 거예요. 비행기도 그렇고, 인공위성, 놀이기구, 자동차 등등... 컴퓨터가 기분따라 오늘은 왠지 일하기 싫어서 땡깡이나 부려버리면 그냥 다 죽는 거잖아요. (물론 가끔 파랗게 질려서 멍청댕청해질 때가 있긴 하지만...)결정장애가 없는 특성 때문에 컴퓨터는 한 번 규칙을 정해주면 그렇게 계속 움직여요. 이런 점에서 보면 인간과 컴퓨터의 가장 큰 특징 중 하나가 '갈등' 이 아닐까 싶어요. 결정장애가 있으신 분들은 엄청 인간적인 매력을 지니신 거예요. 블록체인은 '규칙'이예요. 변하지 않고 계속 그대로 움직이는 규칙이죠.규칙을 컴퓨터에게 명령하는 거예요. 이렇게 하면 이렇게 처리해!~ 알았지? 하고 명령하는 거죠. 이 코드(=명령어)를 누가 짜요? 그렇죠 그걸 블록체인 회사에 있는 개발자님들이 만드는 거예요. 그러니 어떤 블록체인 코드가 만들어지면 처음엔 그 회사 컴퓨터에만 있을 거예요. 4. 사람들을 모아보쟈.명령어를 만들긴 만들었는데, 여튼 이제 돈을 벌어야 하잖아요. 회사니까. 많은 사람들이 우리가 만든 블록체인을 이용해줬으면 좋겠어요. 그래서 사람들을 모아야겠단 생각을 했어요. 사람들에게 막 알리기 시작했어요.블록체인은 다수의 사람들이 이용해야 의미가 있어요. 꼴랑 2명만 쓰고있으면 그 중 한명의 컴터만 털어버려도 장부를 조작할 수 있잖아요. 하지만 수백, 수천만명이 블록체인에 참여하고 있다면 얘기가 달라지죠. 그 많은 사람들의 컴터를 한꺼번에 해킹할 순 없으니까요. 그래서 사람이 많으면 많을수록 블록체인은 튼튼해져요.5. 블록을 만들면 보상을 줄께!가장 단순하고 간단한 방법은 누군가가 블록을 만들도록 하는 거예요. 블록체인은 블록이 우르르르 붙어있다는 소린데, 그 블록이란 건 사실 눈에 보이는 택배박스가 아니라 손으로 적는 기록과 같아요. 롤링페이퍼 아시죠? 딱 그런 느낌인거예요. 돌아가면서 나의 기록을 블록으로 만들어서 열차놀이를 하는거죠. 그리고 블록을 만들면 그에 대한 보상으로 무언갈 주는 거예요! 대부분 그 보상이 바로 암호화폐와 같은 것들이예요. 우린 이걸 '채굴한다.' 라고들 하죠. 열심히 노동했으니 보상을 주는 거예요.6. 블록을 어떻게 만들어? 채굴!그럼 어떻게 블록을 만들까용. 음 생각해봐요. 누구나 그냥 노트북만 있어도 블록을 만들 수 있다면 물론 순식간에 블록들이 엄청나게 만들어져서 온세상 온누리에 우리 블록체인이 아름답게 꽃피긴 하겠지만....'보상'을 줘야하는 걸 생각해보면 소름이 돋을 거에요. 더군다나 화폐의 가치가 있는 것을 만드는 데 아무나 10초만에 만들 수 있다고 하면 이건 복사기에 지폐를 위조해서 그냥 마구 쓸 수 있는 것과 비슷해요. 그래서 블록을 만드는 과정은 어려워야 해요. 개발자들은 그래서 사람들이 엄청 고민을 해야만 풀 수 있는 문제를 명령어로 만들었어요. 그리고 그걸 풀면 블록이 완성되고 보상을 받는 거예요. 물론 종이와 펜으로 푸는 건 아니예요. 인터넷에 떠돌아다니는 '이거 풀면 아이큐150 이상임' 이런 문제와 비슷하긴 하지만....이건 사람이 직접 푸는게 아니라 컴퓨터가 푸는 거에요. 예전에 막 그래픽카드가 없어서 난리가 났다..PC방에서 그래픽카드만 훔쳐갔다더라..이런 뉴스가 한참 떴었잖아요. 맞아요. 마치 영화에나 나올법한 슈퍼컴퓨터같이 엄청나게 엄청난 컴퓨터들을 잔뜩 가져다놓고 계산을 시키는 거예요. 사람은 그냥 엔터만 누르고 가만히 있으면 돼요. 고생은 컴퓨터가 하니까요. 컴퓨터는 미친듯이 계산을 해요. 모터가 탈 정도로 고생을 하죠. 그리고 마침내 문제가 풀리면 짜잔!!! 블록이 완성되었어요!! 물론 블록이 완성이 되었는 지 어쩐지는 눈으로 보지 못해요. 하지만 문제가 풀면 블록이 생기도록 명령어를 짜놓았으니 생겼을 거예요. 컴터는 명확하니까요.(항상 이걸 전제로 해요.) 그리고 약속된 보상이 생겨요. 나에게 암호화폐가 뾱! 생겼어요. 빗썸이나 코인원같은 거래소에서 현금으로 바꿀 수 있도 있어요. 7. 쉬운 방법도 있어요.이렇게 수십대의 컴퓨터와 첨단 장비들이 있어야만 블록을 만들 수 있는 건 아니예요. 일반인들도 블록을 만들 수 있어요. 다만 쉬운 만큼 보상이 굉장히 작겠죠. 단순한 예로 '스팀잇'을 들 수 있어요. 스팀잇은 겉보기엔 브런치같이 그냥 주절주절 글이나 쓰는 플랫폼처럼 보이지만...사실 그건 훼이크예요. 스팀잇에 글을 쓰는 것 자체가 사실 블록을 만드는 것과 같아요. 그래서 그 보상으로 스팀을 주는 거예요. 그래서 정확히 얘기하면 '글을 쓰니 돈을 주더라!!' 가 아니라..'블록을 만드니 보상을 준다!' 가 맞는 거예요. 블록을 만드는 방식이 '콘텐츠' 일 뿐이죠.이처럼 블록을 만드는 방식은 결국 개발사가 정하기 나름이예요. 여행사진을 500장 올릴 때마다 블록을 생성하자! 라고 규칙을 만들면 그렇게 만들어져요. 그리고 보상을 받는거구요. 기부를 하면 블록이 만들어지게 하자! 라고 할 수도 있고하루에 1km씩 뛰어다니면 블록이 만들어지게 하자! 라고 할 수도 있어요.심지어 성인사이트에서 결제를 하면 블록이 만들어지게 할 수도 있어요. 실제로도 있더라구요.규칙은 만들면 되니까요. 그래서 다양한 프로젝트들이 만들어지고 블록체인 회사들이 각자 자신만의 방법으로 사람들을 모으고 있죠. 8. 하지만 사람들은 그 사실을 잘 몰라요.스팀잇에 접속해보신 분이 계신가요?? 사실 그곳은 능력자들 천지라서 다들 블록체인을 어느정도 알고 있는 사람들이 많지만.. 또 많은 사람들은 그런거에 상관없이 그냥 돈 준다니까 가입해서 글을 쓰고 있기도 해요. 사람들은 이게 블록인지 뭔지도 몰라요. 그냥 보상준다니까 열심히 뭘 쓰고 있는거에요.내가 블록을 만드는 걸 눈으로 볼 수도 없고 손에 잡히지도 않아요. 이 모든 건 그냥 컴퓨터가 처리하고 인터넷상에 떠돌아다니는 전기신호로만 존재할 뿐이예요. 우리는 겉으로 드러난 것들만을 보죠. 그래서 수많은 블록체인 회사들이 예쁘고 쉽고 접근하기 좋은 웹페이지를 만들거나 플랫폼을 만들어서 이런저런 활동을 하게 만드는 거예요. 사실 블록체인이 정말 널리고 널려서 이제 공인인증서 등등이 필요없어지게 될 지도 몰라요. 지금도 공인인증서는 폐지수순을 밟고 있고 은행의 인증절차도 간편해지고 있잖아요. 중요한 건 우린 그냥 '우왕 편하다~~' 라는 것만 인지할 뿐 이게 왜 편해졌는지는 관심이 없어요.맞아요. 우린 알게모르게 블록을 만들고 있을 수도 있어요. 당신의 컴퓨터에서 말이죠. 이미 당신은 블록체인에 참여한 거예요. 당신도 장부에 뭔가를 기록했고, 그 블록체인에 참여한 철수란 사람이 그 후에 또 뭔가를 적으면 당신의 컴퓨터에서도 그걸 인식할 수 있어요. 그래서 당신은 철수를 모르지만 당신의 컴퓨터는 철수를 알고 있어요.  이 때문에 P2P거래도 별 인증절차없이 이루어질 수 있는 거예요. 당신의 컴퓨터는 철수를 믿고있거든요. 정리해보면 블록체인은 규칙이예요. 코드로 이루어진 일종의 어떤 규칙이죠. 이걸 블록체인회사에서 만든다음자기들이 어느정도 지분을 가져가요. 자기들이 만들었으니 좀 가지고 있어야 할 거 아니예요. 주로 암호화폐의 형태겠죠.그리고 또 어느 정도는 채굴자들을 모아서 채굴을 시켜요. 대부분은 장비가 충만하신 전문채굴자님들이겠죠. 이 분들은 적극적으로 블록을 만들어내고 많은 보상을 가져가요. 이 때의 보상도 대부분 암호화폐겠죠.나머지는 쪼끄마한 우리들이에요. 우린 그게 뭔진 잘 모르지만 그냥 재밌으니까 막 활동을 해요. 그러면서 블록들을 만들어내요. 우리도 블록체인을 튼튼하게 만드는 역할을 해주었으니 일종의 작은 보상들을 받아요. 이것도 암호화폐겠죠.이렇게 블록체인에 참여하는 컴퓨터수가 많아지면서 블록체인은 더 튼튼해지고 견고해져요. 그리고 겁나 빠르고 편해서 많은사람들이 쓰게 된다면....그게 추후엔 어떤 핵심플랫폼이 될 수도 있겠죠?...다들 그걸 꿈꾸고 열심히 블록체인 코드를 만들고 있는 거예요.여기서 궁금한 게 생겼어요. 그럼... 이런 블록체인 회사들은 돈을 어떻게 버는 걸까요???.... 생각해보면 개발비용이나...홍보나 인건비나..얘네들도 돈이 필요할 텐데 당장 가상화폐는 돈이 안되요. 이제 갓 태어난 화폐는 가치가 거의 없을 거예요. 그러니 마구 가상화폐를 만들어서 팔아도 그건 의미가 없어요. 이분들의 수익은 도대체 어디에서 나는 건지 그게 궁금해졌어요.그래서 3편에선 블록체인 회사들은 뭐 먹고 사는건지 알아보도록 하겠어요 :)어휴 힘들어..이제 저도 규칙에 의해서 자야겠어요.새벽2시가 되면 = 잠을 자라.(규칙)
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챗봇과 인공지능 머신러닝 ㅡ Part 1/2

스타워즈를 보신 분이라면 거기에 나오는 난쟁이 로봇 R2D2와 키다리 로봇 C3P0를 아실 것이다. 친근한 R2D2는 전자음을 조정해 인간과 대화를 하며 주로 말 잘하고 박식한 로봇인 C3P0가 통역을 해준다.이런 충실하면서 똑똑한 친구들이 옆에서 항상 나를 도와준다면 어떨까? 정말 좋을 것이다. 만약 매일 보는 스마트폰 안에서도 나의 질문에 답해주는 이런 고마운 친구들이 있다면 얼마나 좋을까? 이런 저런 생각을 하다보면 우리는 대화형 로봇의 필요성을 느낀다.챗봇(Chatbot)이란?챗봇의 정의는 “대화형 인터페이스 상에서 규칙 또는 지능으로 유저와 소통하는 서비스”이다. 이 말을 하나하나 풀어보자.먼저, 대화형 인터페이스란 뭐지? 어렵다. 쉽게 설명해 보자. 인터페이스는 사람과 컴퓨터를 연결하는 장치라고 한다. 역시 어렵다. 아! 그냥 스마트폰 앱으로 보면 된다. 그럼 소통한다는 말은 대화한다는 것이므로 스마트폰 앱에서 일방향이 아닌 양방향이 가능하다는 얘기다. 어! 이상하다. 양방향이라면 나의 말에 응대하는 로봇은 뭐로 움직이는 거지? 궁금하다. 누가 일정한 규칙으로 만들어 논건지 아니면 우리처럼 지능이 있는 건지. 지능이 있다면 그런 지능은 뭐지? 점차 우리는 자연스럽게 인공지능에 다가간다.인공지능(Artificial Intelligence)이라는 용어는 1956년 미국 다트머스의 한 학회에서 존 매카시가 처음 사용했다고 한다. 원래 인공지능은 소프트웨어인 정신을 말하고 로봇은 하드웨어인 육체를 말하는 것이지만 정신없이 육체가 존재할 수 없는 것처럼 로봇을 얘기하면 당연히 인공지능은 따라간다.학자들은 인공지능을 강(强)인공지능과 약(弱)인공지능으로 구분한다. 간단히 얘기하면 강인공지능이란 자의식이 있는 인간에 가까운 지능이고 약인공지능은 자의식이 없다. 자아가 없으며, 명령받은 일만을 수행한다. IBM의 왓슨(Watson), 작년에 인공지능의 붐을 가져온 구글의 알파고(Alpha-GO) 등은 모두 약인공지능이다. 이런 인공지능을 구현하는 기술은 무엇인가? 바로 기계한테 학습을 시키는 머신러닝(Machine Learning)이다.1959년 아서 사무엘은 머신러닝을 "기계가 일일이 코드로 명시하지 않은 동작을 데이터로 부터 학습하여 실행할 수 있도록 하는 알고리즘을 개발하는 연구 분야"라고 정의했다. 여기서 학습이란, 입력 값을 받아 결과 값을 내는 모델을 만드는 표현과 표현을 통해 주어진 업무가 얼마나 잘 수행됐는지 알아보는 평가, 그리고 평가에서 설정한 기준을 찾는 최적화로 구성된 일련의 과정을 말한다. 중요한건 우리가 시키지 않은 일도 학습에 의해 자율적으로 처리한다는 것이다. 정말 신기하지 않은가?이제 챗봇이 뭔지 감이 잡힌다. 스마트폰 앱상에 존재하는 로봇인데, 물론 육체는 화면의 아이콘으로 밖엔 안보이지만 인공지능을 가지고 머신러닝에 의해 동작을 하면서 우리와 대화를 하는 그분. 그렇다면 이제 남은 건 이분의 지능이 어느 정도인지 또 얼마나 일을 잘하는 지로 판가름 난다.우리는 평생 공부를 한다. 이제는 학교를 졸업하고 나서도 항상 배워야 한다. 학습이 없다면 지능도 없다. 학습은 일일이 지도받는 지도학습과 알아서 공부하는 자율학습이 있다. 알아서 공부하려면 먼저 머리에 지식이 많아야 한다. 역시 기계도 사람과 비슷하게 배운다.  다음시간엔 챗봇에게 학습을 시켜 지능을 가지게 하는 방법에 대해 알아본다.> Part 2에서 계속
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디너의여왕 탐구 생활_인터뷰2. 개발팀

안녕하세요 :)오늘은 "디너의여왕 탐구생활"개발팀 편을 들고 왔습니다.개발팀 열일 현장입니다.무슨 뜻인지 모를 단어들이컴퓨터에 가득가득하네요!이제 그들과 인터뷰를 진행하면서본격적으로 파헤쳐 보도록 하겠습니다!!!오늘 인터뷰는 개발팀의 3인가디님, 월리님, 펭돌이님과인터뷰를 진행해보겠습니다 :-)첫번째 인터뷰는개발팀 가디님과 진행하겠습니다.Q. 현재 담당하고 계신직무에 대해 소개 부탁드려요. A. 저는 디너의여왕에서데이터 수집과Elasticsearch와 관련된검색시스템을 담당하고 있습니다.  Q. 어떤 동기를 갖고해당 직무에 지원하게 되었나요? A. 개인 프로젝트로기본적인 검색엔진 시스템을구축해 본 적이 있었는데,해당 경험을 살릴 수 있는소중한 기회라 생각해서해당 직무에 지원하게 되었습니다.Q. 해당 직무에 필요한 역량이 있다면무엇일까요?  A. 검색 시스템의전체적인 흐름을 아는 것이아무래도 업무를 수행하는데 도움이 됩니다.그리고 관련된 자료가 한국어로는 흔하지 않기 때문에필요한 자료들을 잘 찾을 수 있는스킬이 필요할 것 같습니다.Q. 해당 직무에서 일할 때 사용하는자신만의 스킬, 노하우가 있다면 무엇인가요? A. 직무와 관련된 자료는아무래도 영문이 많은데다행히 제가 익숙한 일본어로도양질의 자료가 있어서자료를 얻는데 도움이 되고 있습니다.Q. 해당 직무에서 일하면서 즐거웠던 적,힘들었던 적이 있다면 언제일까요?  검색과 관련된 기능은 Elasticsearch에서많은 것을 처리해 주기는 하지만여전히 개발자가 직접 처리해 주어야 하는작업들이 있습니다.다소 지루하게 느껴질 수 있는 부분이지만시행착오를 겪으면서조금씩 개선이 되는 시스템을 보면서보람을 느낄 수 있었습니다.두 번째 인터뷰는개발팀 월리님과 진행하겠습니다.Q. 현재 담당하고 계신 직무에 대해소개 부탁드려요.  디너의여왕 웹 프론트엔드 개발을맡고있습니다.Q. 어떤 동기를 갖고해당 직무에 지원하게 되었나요?디자인을 직접 코딩해서나오는 표현이 재밌어서 시작했는데마침 타이밍 맞게 여기에 기회가 생겨서요.Q. 해당 직무에 필요한 역량이 있다면 무엇일까요?  기본적인 html/ css/ javascript에 대한기본적인 이해가 일단 필요하고요,프론트엔드 분야가 일반적으로가장 노출이 많이 되는 부분이다 보니일반적으로 개발만 하는 것보다는UX/UI에 대한 고민하는 자세가가장 중요한 것 같습니다.  Q. 해당 직무에서 일할 때 사용하는 자신만의 스킬, 노하우가 있다면 무엇인가요?  저도 부족한데 뭐…코딩은 왕도가 없습니다.일단 많이 뜯어고쳐보고또 삽질도 많이 해봐야 한다고 생각합니다.  그러다 보면 자연스럽게 익혀져서나만의 노하우가 생긴다고 보면 됩니다!Q. 해당 직무에서 일하면서 즐거웠던 적,힘들었던 적이 있다면 언제일까요?  프론트엔드 개발자로서내가 만든 코드가실제 서비스에 나온다는 것 자체가보람찬 일입니다.힘든 건 묻지 마세요Q. 마지막으로, 디너의여왕이 될지원자들에게 한 마디 부탁드려요. 어솨요 반가버요 ヽ(‘ ∇‘ )ノ세 번째 인터뷰입니다.개발팀 펭돌이님과 함께 진행하겠습니다!Q. 현재 담당하고 계신직무에 대해 소개 부탁드려요.  A. 안녕하세요.저는 디너의여왕에서 사용되는웹 서비스 백엔드를 개발하고 있어요.  Q. 어떤 동기를 갖고 해당 직무에지원하게 되었나요?  A. 실시간 트래픽이 높은 웹 서비스를개발해보고 싶은 욕심이 있었어요.트래픽이 높으면 신경 써야 할 것들이여러 가지가 있는데그것 또한 경험이 되리라고 생각했습니다.  또, 과거에잠시 블로그를 운영했던 적이 있었는데그 덕분에,  SNS 블로그 마케팅이라는세일즈 프로모션에도 관심이 많았어요.Q. 해당 직무에 필요한 역량이 있다면무엇일까요?  A. 한 가지 이상의 서버에서 사용되는프로그래밍 언어를 다룰 줄 알아야 합니다. 또 데이터를 수집하고,가공하는 등의 기술에 대해서도응용력이 좋아야 합니다.  그 외에도 다양한 요구 사항들이동시다발적으로 발생할 수가 있으니우선순위에 따라업무를 순서대로 처리할 수 있는 능력이중요한 것 같아요.Q. 해당 직무에서 일할 때 사용하는자신만의 스킬, 노하우가 있다면무엇인가요?  A. 저는 최대한 오픈 소스,검색을 활용하는 편이에요.  오픈 소스 같은 경우에는여러 포럼, 저장소 등에서 검색해보는 것이중요하고,검색 같은 경우에는적절한 키워드 (영어 의문문 how to ~)를이용하여 검색하면웬만한 지식들은 구글에 나와 있습니다.Q. 해당 직무에서 일하면서 즐거웠던 적,힘들었던 적이 있다면 언제일까요?  A. 갑작스럽고 치명적인 오류 등에 의해서갑자기 바빠지거나,예상치 못한 오류 때문에업무에 지장이 생기는 경우가가장 스트레스를 많이 받았던 것 같아요.최대한 그런 일들이 발생하지 않도록예방해요.집을 짓는다고 가정하면초석부터 탄탄히 짓는 것이죠.즐거운 일은아무래도 예상외로 술술 풀려나갈 때가장 보람찬 것 같아요.Q. 개발 업무의 매력은 어떤 것이 있을까요? A. 개발 업무는인터넷이라는 가상의 공간에서무언가를 창조하고,사람들에게 보여주는 매력이 있는 것 같아요.  또, 만들어진 결과물로 인해서누군가의 인생을좌우할 수 있을 것만 같아요.이런 게 매력이 아닐까요? Q. 마지막으로,디너의여왕이 될 지원자들에게한 마디 부탁드려요. A. 디너의 여왕은단순한 음식점 소개 웹 사이트가 아닌,푸드 플랫폼을 위한다양한 기술들이 집약되어 있습니다.단순히 포스트를 올리고,보여주는 것이 아닌어떻게 하면 효율적인 마케팅 효과를 불러올 수 있는 것인지 수집하고 가공하는복잡한 기술들이 집약되어 있습니다.  빅데이터 등의 IT 패러다임에관심이 있으시다면서로 win-win할 수 있는 기회가 될 것 같아요.이상으로 인터뷰를 마치겠습니다 :-)디너의여왕 탐구생활 다음 편은누구와 함께 하게 될까요?#디너의여왕 #개발팀 #팀원소개 #팀원인터뷰 #기업문화 #조직문화
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Good Developer 1 | 좋은 개발자의 5가지 기준

좋은 개발자 소개해주세요.많은 기업 관계자분들을 만나면서 항상 듣는 말이다. 스타트업에 있어서 인재 채용이 항상 문제기는 하지만, 이것은 비단 스타트업에만 국한되지는 않은 것 같다. 지난 코드스테이츠 데모데이 때는 카카오와 SK텔레콤 같은 대기업과 더불어 스마트스터디, 데일리호텔 기업 관계자분도 참여해 주셨다. 이것을 보면 대기업이든, 규모가 꽤 있는 기업이든 좋은 개발자를 찾는 것은 어려운 것 같다.기업들이 이런 말을 하는 것을 보면 개발자를 찾는 수요는 빠르게 증가하고 있는데, 기업들의 입맛을 맞추면서 개발을 할 수 있는 '좋은 개발자'는 많이 없는 듯하다. 이런 상황에서 코딩 교육 스타트업 코드스테이츠가 많은 기업 관계자분과 개발자분들을 만나고 코딩 교육을 하면서 느낀 점을 통해 어떤 개발자가 좋은 개발자인지에 대하 포스팅을 하려 한다.이것을 통해 좋은 개발자라는 개념을 구체화할 것이다. 좋다는 개념을 명확히 해서 어떤 것들이 좋아야 좋은 개발자인지, 또 소위 말하는 좋은 개발자가 되기 위해서 어떤 노력들을 해야 하는지 글로 풀어갈 것이다. Good Developer 시리즈 첫 번째 포스팅, 좋은 개발자의 5가지 기준좋은 개발자의 5가지 기준좋은 개발자에 대한 생각은 개인마다 또 기업마다 다를 것이다. 아래의 기준들은 많은 기업 관계자분들과 개발자분들을 만나고, 코드스테이츠가 교육을 하면서 느낀 좋은 개발자의 기준들이다. 아래의 조건들이 좋은 개발자의 충분조건이라고 할 수는 없지만, 필요조건이라고는 할 수 있을 것 같다. 코드, 생산성, 커뮤니케이션, 학습, 관리 능력 이 5가지 관점을 통해 어떤 개발자가 좋은 개발자인지 알아보자.1. 코드의 리딩과 라이팅좋은 코드를 짤 수 있는 역량은 좋은 개발자가 되기 위한 필수적인 기준이다. 하지만, 대부분의 개발자들에게 어떻게 하면 좋은 코드를 짤 수 있는지 물어보면 쉽게 답하는 사람은 많지 않다. 그래서 구체적으로 어떤 능력이 있어야 좋은 코드를 짤 수 있는지, 코드의 리딩과 라이팅의 관점에서 살펴보고자 한다.많은 주니어 개발자들이 처음 회사에 입사해서 해야 하는 것 중 하나는 코드의 리딩(reading)이다. 자신이 처음으로 개발을 시작하지 않는 이상 이미 개발된 소스들을 보고 어떻게 동작하는지 또 변수, 함수, 메서드들의 네이밍(Naming)은 어떤 식으로 하고 있는지 파악해야 한다.코드의 리딩 능력은 업무 환경에 적응하는 능력과는 별개로 자신의 업무를 파악하고 또 다른 사람과 커뮤니케이션할 때 매우 중요하다.  그리고 코드를 잘 읽으면 어디가 잘못되어 있는지, 어떻게 고쳐야 하는지 쉽게 파악할 수 있다. 그리고 이것이 코드를 잘 짤 수 있는 역량으로도 직결된다.리딩 능력과 더불어서 중요한 것이 바로 코드 라이팅(writing) 능력이다. 라이팅은 코드를 잘 짜는 것과 별개로 네이밍(Naming)을 잘하고 이해하기 쉽게 코드를 쓰는 것을 의미한다. 코드 리딩 능력이 뛰어나지 않은 개발자라도 잘 정돈되고 직관적으로 네이밍 되어 있는 코드들을 보면 쉽게 읽을 수 있다.코드 라이팅 능력은 협업하고 코드를 구조화하는 과정에서 매우 중요하다. 코드 라이팅 능력이 떨어진다면 다른 사람이 자신의 코드를 이해하는데 오랜 시간을 소모하게 만들 뿐만 아니라 나중에 가서는 자신조차 자신의 코드를 이해하는데 오랜 시간이 걸릴 수 있다. 이렇기 때문에 안정된 코드, 돌아가는 코드를 짜는 것과 별개로 다른 사람과 자신이 이해하기 쉬운 코드를 짜는 능력은 매우 중요하다.좋은 코드를 짜기 위해서는 다른 사람이 어떤 코드를 짰는지 알아야 하고 내 코드를 다른 사람들이 쉽게 읽을 수 있도록 해야 한다. 개발자는 결국 코드로 말한다. 코드 라이팅 능력이 떨어진다는 것은 코드로 '잘' 말하지 못한다는 것을 의미한다. 또 코드 리딩 능력이 떨어진다는 것은 다른 개발자가 코드로 말하는 것을 '잘' 듣지 못한다는 것을 뜻한다. 좋은 개발자의 조건으로 항상 따라붙는 좋은 코드를 짜는 방법은 코드 리딩과 라이팅 능력이 선행되었을 때 가능할 것이다.2. 빠른 생산성좋은 코드를 짜는 것이 좋은 개발자가 되는데 중요한 조건이기는 하지만 유일한 조건은 아니다. 개발은 필연적으로 시간과의 싸움이다. 그래서 좋은 개발자의 조건 중 하나가 바로 생산성이다. 우리나라의 많은 개발자들이 야근에 시달리는 것도 결국은 생산성과 연결되어 있다.(물론 조직문화도 크게 작용한다. 그리고 CEO의 마인드도...)안정적이고 완벽한 코드를 짜는 것도 중요하지만 때로는 시간과 타협해서 돌아가는 코드를 짜는 것만으로 만족해야 할 때가 있다. 특히, 리소스가 부족한 스타트업에서는 시간이 생명이다. 환상적인 코드를 짤 수 있는 개발자라 할지라도 그 시간이 천년만년 걸린다면 당장 돌아갈 수 있는 코드를 돌릴 수 있는 개발자 보다 좋은 개발자라고 하기 힘들 것이다.투입한 시간 대비 얼마만큼의 코드 생산성이 나오는가? 시간이 생명인 많은 스타트업에서는 안정적이고 완성도 높은 코드를 짜는 개발자보다 생산성 높은 개발자를 선호할 가능성이 크다. 첫 번째 기준인 코드 리딩과 라이팅 능력에서 자신이 없다고 걱정할 것 없다. 자신의 코드 생산성이 좋다면 좋은 개발자로서의 중요한 기준을 하나를 충족한 셈이니까.3. 원활한 커뮤니케이션위의 두 가지 기준이 개발 자체에 대한 능력이었다면, 커뮤니케이션 능력은 다른 사람과 협업하는 능력에 대한 기준이다. 혼자서 개발하는 개발자는 극히 드물다. 코딩 = 개발이 아니다. 코딩은 개발의 한 과정이며 개발을 할 때에는 다른 구성원들과 수많은 상호작용을 해야 한다. 왜냐하면 개발자는 결국 사람들과 일하기 때문이다.그래서 많은 기업들이 개발자를 채용하는 기준에서 '원활한' 커뮤니케이션을 내세운다. 개발과 관련 없을 것 같은 커뮤니케이션은 사실 엄청나게 중요하다! 커뮤니케이션 문제로 발생하는 비용 문제(단순히 돈이 아니다.)는 상당하다.어느 정도 개발 경험이 있는 사람은 누구나 공감할 수 있을 것이다. 같이 일하고 싶은 개발자와 아닌 개발자가 있다는 사실을 말이다. 단지 사람이 좋고 나쁨을 떠나서, 대화를 하는데 숨이 턱 막히는 사람이 있고 대화를 하면 할수록 막혔던 부분이 풀리거나 새로운 아이디어를 떠오르게 만다는 사람이 있다.원활한 커뮤니케이션은 사실 어느 직군에나 해당되는 말이지만, 개발처럼 한 가지 테스크에 여러 사람이 집중적으로 달려드는 업무에 있어서 그 중요성이 더 부각된다. 당신은 원활한 커뮤니케이션 능력을 가지고 있는가?4. 업무 관리, 사람 관리 능력업무 관리와 사람 관리는 사실 개발자 직군에 국한된 역량이 아니라 모든 직군에서 필요로 하는 역량이다. 개발에 치중해야 할 개발자가 좋은 개발자가 되기 위해 이런 것들까지 신경 써야 할 이유는 무엇일까? 위에서도 언급했지만, 개발 = 코딩이 아니다. 개발을 한다는 것은 테스크를 나눠 할당하고 기간에 맞춰 완성시키는 일이다. 이 과정에서 필요한 상호작용, 업무 관리, 생산성이 모두 개발의 과정이다.업무 관리와 사람 관리를 잘 하는 사람은 막말로 그냥 일 잘 하는 사람이다. 좋은 코더가 아니라 좋은 개발자가 된다는 것은 일을 잘하는 사람이 되어야 한다는 뜻이다. 업무 관리는 테스크를 나누고 할당하고 데드라인을 설정하는 일이 아니더라도 나에게 주어진 테스크에 대해 스스로 관리하는 능력까지 포함한다. 결국 자신의 업무 관리를 잘하는 사람은 생산성에서 두각을 나타내리라.주니어 때 좋은 개발자로 인정받고 연차가 쌓이면 시니어가 되고 관리자 직급으로 올라갈 가능성이 크다. 이때 주니어 때 좋은 개발자였다고 시니어 개발자일 때도 좋은 개발자일 거란 보장은 없다. 시니어가 돼서도 좋은 개발자가 되고 싶다면 업무 관리와 사람 관리하는 능력이 필수적이다. 특히, 한국에서는 개발자의 종착지는 관리자일 정도로 연차가 많은 사람이 개발을 하고 있는 경우는 극히 드물다. 이런 상황에서 좋은 개발자로 인정받아 마지막까지 살아남기(?) 위해서는 이 두 가지 능력이 필수적이다.5. 지속적인 학습위에서 제시한 네 가지 능력이 모두 없다고 실망할 것 없다. 좋은 개발자가 되기 위하 마지막 조건, 지속적인 학습이 있기 때문이다. 지속적인 학습은 좋은 개발자가 계속해서 좋은 개발자로 남을 수 있게 만들어주고 일반 개발자가 좋은 개발자가 될 수 있게 만들어주는 중요한 조건이다.개발은 빠르게 변한다. 모든 직군 중에서 가장 학습을 많이 해야 하는 직군을 뽑으라면 자신 있게 개발자라 말할 수 있다. 빠르게 변화하는 환경 속에서 지금 좋은 개발자라 해서 몇 년 후에도 좋은 개발자라고 단정 지을 수 없다. 개발자는 숙명적으로 끊임없이 배워야만 한다. 좋은 개발자가 되기 위해서는 더더욱.지속적으로 배운다는 것이 단순히 새로운 것을 익히고 지식의 지평을 확대해 나간다는 것만을 의미하지 않는다. 지금 현재 소위 나쁜 개발자(코드 퀄리티, 생산성, 커뮤니케이션, 관리능력 모두 떨어지는 개발자)가 블록체인 신기술을 배운다고 해서 좋은 개발자가 되겠는가? 즉, 코딩 지식에 대한 고민뿐만 아니라 위에서 언급한 네 가지 기준에 대한 학습도 필요하다.학습에 측면에서 많은 분들이 간과하고 있는 것이 지식의 질이다. 단순히 지식의 양적인 측면에만 매몰되면 깊이 있는 지식을 얻기 힘들기 때문이다. 물론, 현재의 시대적 흐름을 읽고 최신 트렌드 기술을 습득하는 것은 중요하다. 하지만 그보다 더 중요한 것은 자신이 알고 있는 지식들을 깊이 있게 아는 것이다. 끊임없는 학습, 그리고 깊이 있는 학습만이 좋은 개발자를 계속해서 좋은 개발자로 만들어 준다.좋은 개발자를 위해지금까지 좋은 개발자를 위한 5가지 조건에 대해 알아 보았다. 코드 리딩과 라이팅, 생산성, 커뮤니케이션, 사람과 업무 관리 그리고 지속적인 학습. 이외에도 중요한 조건들이 많지만 많은 개발자를 만나고 교육해오면서 가장 필요하다고 생각하는 5가지 조건을 적어보았다.개발자가 되는 것은 쉽지 않다. 좋은 개발자가 되는 것은 더더욱 쉽지 않다. 좋은 개발자를 양성하기 위해 노력하는 교육 스타트업으로써 어떤 개발자가 좋은 개발자인지 파악하기 위해 항상 노력 중이다. 이 노력을 코드스테이츠만 알고 있는 것이 아니라 다른 분들에게도 공유드리고 싶다. Good Developer 포스팅을 통해 어떤 개발자가 좋은 개발자인지 또 좋은 개발자가 되기 위해서는 어떻게 해야 하는지 이야기할 예정이다. 좋은 개발자의 길은 멀지만 Good Developer를 통해 한층 쉽게 걸어갈 수 있었으면 좋겠다.
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비트윈의 HBase 스키마 해부 - VCNC Engineering Blog

비트윈에서는 HBase를 메인 데이터베이스로 이용하고 있습니다. 유저 및 커플에 대한 정보와 커플들이 주고받은 메시지, 업로드한 사진 정보, 메모, 기념일, 캘린더 등 서비스에서 만들어지는 다양한 데이터를 HBase에 저장합니다. HBase는 일반적인 NoSQL과 마찬가지로 스키마를 미리 정의하지 않습니다. 대신 주어진 API를 이용해 데이터를 넣기만 하면 그대로 저장되는 성질을 가지고 있습니다. 이런 점은 데이터의 구조가 바뀔 때 별다른 스키마 변경이 필요 없다는 등의 장점으로 설명되곤 하지만, 개발을 쉽게 하기 위해서는 데이터를 저장하는데 어느 정도의 규칙이 필요합니다. 이 글에서는 비트윈이 데이터를 어떤 구조로 HBase에 저장하고 있는지에 대해서 이야기해 보고자 합니다.비트윈에서 HBase에 데이터를 저장하는 방법Thrift를 이용해 데이터 저장: Apache Thrift는 자체적으로 정의된 문법을 통해 데이터 구조를 정의하고 이를 직렬화/역직렬화 시킬 수 있는 기능을 제공합니다. 비트윈에서는 서버와 클라이언트가 통신하기 위해 Thrift를 이용할 뿐만 아니라 HBase에 저장할 데이터를 정의하고 데이터 저장 시 직렬화를 위해 Thrift를 이용합니다.하나의 Row에 여러 Column을 트리 형태로 저장: HBase는 Column-Oriented NoSQL로 분류되며 하나의 Row에 많은 수의 Column을 저장할 수 있습니다. 비트윈에서는 Column Qualifier를 잘 정의하여 한 Row에 여러 Column을 논리적으로 트리 형태로 저장하고 있습니다.추상화된 라이브러리를 통해 데이터에 접근: 비트윈에서는 HBase 클라이언트 라이브러리를 직접 사용하는 것이 아니라 이를 래핑한 Datastore라는 라이브러리를 구현하여 이를 이용해 HBase의 데이터에 접근합니다. GAE의 Datastore와 인터페이스가 유사하며 실제 저장된 데이터들을 부모-자식 관계로 접근할 수 있게 해줍니다.트랜잭션을 걸고 데이터에 접근: HBase는 일반적인 NoSQL과 마찬가지로 트랜잭션을 제공하지 않지만 비트윈에서는 자체적으로 제작한 트랜잭션 라이브러리인 Haeinsa를 이용하여 Multi-Row ACID 트랜잭션을 걸고 있습니다. Haeinsa 덕분에 성능 하락 없이도 데이터 무결성을 유지하고 있습니다.Secondary Index를 직접 구현: HBase에서는 데이터를 Row Key와 Column Qualifier를 사전식 순서(lexicographical order)로 정렬하여 저장하며 정렬 순서대로 Scan을 하거나 바로 임의 접근할 수 있습니다. 하지만 비트윈의 어떤 데이터들은 하나의 Key로 정렬되는 것으로는 충분하지 않고 Secondary Index가 필요한 경우가 있는데, HBase는 이런 기능을 제공하지 않고 있습니다. 비트윈에서는 Datastore 라이브러리에 구현한 Trigger을 이용하여 매우 간단한 형태의 Secondary Index를 만들었습니다.비트윈 HBase 데이터 구조 해부페이스북의 메시징 시스템에 관해 소개된 글이나, GAE의 Datastore에 저장되는 구조를 설명한 글을 통해 HBase에 어떤 구조로 데이터를 저장할지 아이디어를 얻을 수 있습니다. 비트윈에서는 이 글과는 약간 다른 방법으로 HBase에 데이터를 저장합니다. 이에 대해 자세히 알아보겠습니다.전반적인 구조비트윈에서는 데이터를 종류별로 테이블에 나누어 저장하고 있습니다. 커플과 관련된 정보는 커플 테이블에, 유저에 대한 정보는 유저 테이블에 나누어 저장합니다.각 객체와 관련된 정보는 각각의 HBase 테이블에 저장됩니다.또한, 관련된 데이터를 하나의 Row에 모아 저장합니다. 특정 커플과 관련된 사진, 메모, 사진과 메모에 달린 댓글, 기념일 등의 데이터는 해당 커플과 관련된 하나의 Row에 저장됩니다. Haeinsa를 위한 Lock Column Family를 제외하면, 데이터를 저장하기 위한 용도로는 단 하나의 Column Family만 만들어 사용하고 있습니다.각 객체의 정보와 자식 객체들은 같은 Row에 저장됩니다.또한, 데이터는 기본적으로 하나의 Column Family에 저장됩니다.이렇게 한 테이블에 같은 종류의 데이터를 모아 저장하게 되면 Region Split하는 것이 쉬워집니다. HBase는 특정 테이블을 연속된 Row들의 집합인 Region으로 나누고 이 Region들을 여러 Region 서버에 할당하는 방식으로 부하를 분산합니다. 테이블을 Region으로 나눌 때 각 Region이 받는 부하를 고려해야 하므로 각 Row가 받는 부하가 전체적으로 공평해야 Region Split 정책을 세우기가 쉽습니다. 비트윈의 경우 커플과 관련된 데이터인 사진이나 메모를 올리는 것보다는 유저와 관련된 데이터인 메시지를 추가하는 트래픽이 훨씬 많은데, 한 테이블에 커플 Row와 유저 Row가 섞여 있다면 각 Row가 받는 부하가 천차만별이 되어 Region Split 정책을 세우기가 복잡해집니다. RegionSplitPolicy를 구현하여 Region Split 정책을 잘 정의한다면 가능은 하지만 좀 더 쉬운 방법을 택했습니다.또한, 한 Row에 관련된 정보를 모아서 저장하면 성능상 이점이 있습니다. 기본적으로 한 커플에 대한 데이터들은 하나의 클라이언트 요청을 처리하는 동안 함께 접근되는 경우가 많습니다. HBase는 같은 Row에 대한 연산을 묶어 한 번에 실행시킬 수 있으므로 이 점을 잘 이용하면 성능상 이득을 얻을 수 있습니다. 비트윈의 데이터 구조처럼 특정 Row에 수많은 Column이 저장되고 같은 Row의 Column들에 함께 접근하는 경우가 많도록 설계되어 있다면 성능 향상을 기대할 수 있습니다. 특히 Haeinsa는 한 트랜잭션에 같은 Row에 대한 연산은 커밋시 한 번의 RPC로 묶어 처리하므로 RPC에 드는 비용을 최소화합니다. 실제 비트윈에서 가장 많이 일어나는 연산인 메시지 추가 연산은 그냥 HBase API를 이용하여 구현하는 것보다 Haeinsa Transaction API를 이용해 구현하는 것이 오히려 성능이 좋습니다.Column Qualifier의 구조비트윈은 커플들이 올린 사진 정보들을 저장하며, 또 사진들에 달리는 댓글 정보들도 저장합니다. 한 커플을 Root라고 생각하고 커플 밑에 달린 사진들을 커플의 자식 데이터, 또 사진 밑에 달린 댓글들을 사진의 자식 데이터라고 생각한다면, 비트윈의 데이터들을 논리적으로 트리 형태로 생각할 수 있습니다. 비트윈 개발팀은 Column Qualifier를 잘 정의하여 실제로 HBase에 저장할 때에도 데이터가 트리 형태로 저장되도록 설계하였습니다. 이렇게 트리 형태로 저장하기 위한 Key구조에 대해 자세히 알아보겠습니다.Column Qualifier를 설계할 때 성능을 위해 몇 가지 사항들을 고려해야 합니다. HBase에서는 한 Row에 여러 Column이 들어갈 수 있으며 Column들은 Column Qualifier로 정렬되어 저장됩니다. ColumnRangeFilter를 이용하면 Column에 대해 정렬 순서로 Scan연산이 가능합니다. 이 때 원하는 데이터를 순서대로 읽어야 하는 경우가 있는데 이를 위해 Scan시, 최대한 Sequential Read를 할 수 있도록 설계해야 합니다. 또한, HBase에서 데이터를 읽어올 때, 실제로 데이터를 읽어오는 단위인 Block에 대해 캐시를 하는데 이를 Block Cache라고 합니다. 실제로 같이 접근하는 경우가 빈번한 데이터들이 최대한 근접한 곳에 저장되도록 설계해야 Block Cache의 도움을 받을 수 있습니다.비트윈에서는 특정 커플의 사진이나 이벤트를 가져오는 등의 특정 타입으로 자식 데이터를 Scan해야하는 경우가 많습니다. 따라서 특정 타입의 데이터를 연속하게 저장하여 최대한 Sequential Read가 일어나도록 해야 합니다. 이 때문에 Column Qualifier가 가리키는 데이터의 타입을 맨 앞에 배치하여 같은 타입의 자식 데이터들끼리 연속하여 저장되도록 하였습니다. 만약 가리키는 데이터의 타입과 아이디가 Parent 정보 이후에 붙게 되면 사진 사이사이에 각 사진의 댓글 데이터가 끼어 저장됩니다. 이렇게 되면 사진들에 대한 데이터를 Scan시, 중간중간 저장된 댓글 데이터들 때문에 완벽한 Sequential Read가 일어나지 않게 되어 비효율적입니다.이렇게 특정 타입의 자식들을 연속하게 모아 저장하는 묶음을 컬렉션이라고 합니다. 컬렉션에는 컬렉션에 저장된 자식들의 개수나 새로운 자식을 추가할 때 발급할 아이디 등을 저장하는 Metadata가 있습니다. 이 Metadata도 특정 Column에 저장되므로 Metadata를 위한 Column Qualifier가 존재합니다. 이를 위해 Column Qualifier에는 Column Qualifier가 자칭하는 데이터가 Metadata인지 표현하는 필드가 있는데, 특이하게도 메타데이터임을 나타내는 값이 1이 아니라 0입니다. 이는 Metadata가 컬렉션의 맨 앞쪽에 위치하도록 하기 위함입니다. 컬렉션을 읽을 때 보통 맨 앞에서부터 읽는 경우가 많고, 동시에 Metadata에도 접근하는 경우가 많은데, 이 데이터가 인접하게 저장되어 있도록 하여 Block Cache 적중이 최대한 일어나도록 한 것입니다.Datastore 인터페이스비트윈에서는 이와 같은 데이터 구조에 접근하기 위해 Datastore라는 라이브러리를 구현하여 이를 이용하고 있습니다. HBase API를 그대로 이용하는 것보다 좀 더 쉽게 데이터에 접근할 수 있습니다. GAE의 Datastore와 같은 이름인데, 실제 인터페이스도 매우 유사합니다. 이 라이브러리의 인터페이스에 대해 간단히 알아보겠습니다.Key는 Datastore에서 HBase에 저장된 특정 데이터를 지칭하기 위한 클래스입니다. 논리적으로 트리 형태로 저장된 데이터 구조를 위해 부모 자식 관계를 이용하여 만들어 집니다.Key parentKey = new Key(MType.T_RELATIONSHIP, relId); Key photoKey = new Key(parentKey, MType.T_PHOTO, photoId); // 특정 커플 밑에 달린 사진에 대한 키 Datastore는 Key를 이용해 Row Key와 Column Qualifier를 만들어 낼 수 있습니다. Datastore는 이 정보를 바탕으로 HBase에 새로운 데이터를 저장하거나 저장된 데이터에 접근할 수 있는 메서드를 제공합니다. 아래 코드에서 MUser 클래스는 Thrift로 정의하여 자동 생성된 클래스이며, Datastore에서는 이 객체를 직렬화 하여 HBase에 저장합니다.MUser user = new MUser(); user.setNickname("Alice"); user.setGender(Gender.FEMALE); user.setStatus("Hello World!"); Key userKey = new Key(MType.T_USER, userId); getDatastore().put(userKey, user); user = getDatastore().get(userKey); getDatastore().delete(userKey); 또한, Datastore는 Key를 범위로 하여 Scan연산이 할 수 있도록 인터페이스를 제공합니다. Java에서 제공하는 Try-with-resource문을 이용하여 ResultScanner를 반드시 닫을 수 있도록 하고 있습니다. 내부적으로 일단 특정 크기만큼 배치로 가져오고 더 필요한 경우 더 가져오는 식으로 구현되어 있습니다.try (CloseableIterable> entries = getDatastore().subSibling(fromKey, fromInclusive, toKey, toInclusive)) { for (KeyValue entry : entries) { // do something } } Secondary Index 구현 방법HBase는 데이터를 Row Key나 Column Qualifier로 정렬하여 저장합니다. 이 순서로만 Sequential Read를 할 수 있으며 Key값을 통해 특정 데이터를 바로 임의 접근할 수 있습니다. 비트윈에서는 특정 달에 해당하는 이벤트들을 읽어오거나 특정 날짜의 사진들의 리스트를 조회하는 등 id 순서가 아니라 특정 값을 가지는 데이터를 순서대로 접근해야 하는 경우가 있습니다. 이럴 때에도 효율적으로 데이터에 접근하기 위해서는 id로 정렬된 것 외에 특정 값으로 데이터를 정렬할 수 있어야 합니다. 하지만 HBase에서는 이와 같은 Secondary Index 같은 기능을 제공하지 않습니다. 비트윈 개발팀은 이에 굴하지 않고 Secondary Index를 간단한 방법으로 구현하여 사용하고 있습니다.구현을 간단히 하기 위해 Secondary Index를 다른 데이터들과 마찬가지로 특정 타입의 데이터로 취급하여 구현하였습니다. 따라서 Index에 대해서도 Column Qualifier가 발급되며, 이때, Index에 해당하는 id를 잘 정의하여 원하는 순서의 Index를 만듭니다. 이런 식으로 원하는 순서로 데이터를 정렬하여 저장할 수 있으며 이 인덱스를 통해 특정 필드의 값의 순서대로 데이터를 조회하거나 특정 값을 가지는 데이터에 바로 임의 접근할 수 있습니다. 또한, Index에 실제 데이터를 그대로 복사하여 저장하여 Clustered Index처럼 동작하도록 하거나, Reference만 저장하여 Non-Clustered Index와 같이 동작하게 할 수도 있습니다. Datastore 라이브러리에는 특정 데이터가 추가, 삭제, 수정할 때 특정 코드를 실행할 수 있도록 Trigger 기능이 구현되어 있는데, 이를 통해 Index를 업데이트합니다. 데이터의 변경하는 연산과 Index를 업데이트하는 연산이 하나의 Haeinsa 트랜잭션을 통해 원자적으로 일어나므로 데이터의 무결성이 보장됩니다.못다 한 이야기각 테이블의 특정 Row의 Column들에 대한 Column Qualifier외에도 Row에 대한 Row Key를 정의 해야 합니다. 비트윈에서는 각 Row가 표현하는 Root객체에 대한 아이디를 그대로 Row Key로 이용합니다. 새로운 Root객체가 추가될 때 발급되는 아이디는 랜덤하게 생성하여 객체가 여러 Region 서버에 잘 분산될 수 있도록 하였습니다. 만약 Row Key를 연속하게 발급한다면 특정 Region 서버로 연산이 몰리게 되어 성능 확장에 어려움이 생길 수 있습니다.데이터를 저장할 때 Thrift를 이용하고 있는데, Thrift 때문에 생기는 문제가 있습니다. 비트윈에서 서버를 업데이트할 때 서비스 중지 시간을 최소화하기 위해 롤링 업데이트를 합니다. Thrift 객체에 새로운 필드가 생기는 경우, 롤링 업데이트 중간에는 일부 서버에만 새로운 Thift가 적용되어 있을 수 있습니다. 업데이트된 서버가 새로운 필드에 값을 넣어 저장했는데, 아직 업데이트가 안 된 서버가 이 데이터를 읽은 후 데이터를 다시 저장한다면 새로운 필드에 저장된 값이 사라지게 됩니다. Google Protocol Buffer의 경우, 다시 직렬화 할 때 정의되지 않은 필드도 처리해주기 때문에 문제가 없지만, Thrift의 경우에는 그렇지 않습니다. 비트윈에서는 새로운 Thrift를 적용한 과거 버전의 서버를 먼저 배포한 후, 업데이트된 서버를 다시 롤링 업데이트를 하는 식으로 이 문제를 해결하고 있습니다.
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컴공생의 AI 스쿨 필기 노트 ⑦합성곱 신경망

안녕하세요! 이번 주 수업에서는 합성곱 신경망에 대해서 배웠어요. 제가 읽은 한 기사에 의하면 대장 내시경 검사에도 딥러닝을 이용하면 종양 식별 능력을 더 높일 수 있다고 해요. 딥러닝을 이용한 검사는 전문가 분석을 통한 대장 내시경 검사보다 종양을 9개 더 많이 발견했고 진단 정확도는 96%인 것으로 나타났어요. (원문 링크) 이 대장 내시경에 우리가 배운 CNN(Convolutional Neural Network), 이미지 기반 딥러닝 모델을 사용했다고 하는데요. 이 대장 내시경에 사용된 CNN에 대해 알아볼까요? (Cover image : Photo by Paul Carmona on Unsplash)CNN(Convolutional Neural Network, 합성곱 신경망) CNN(합성곱 신경망)은 Convolution(합성곱)연산을 사용하는 인공신경망의 한 종류에요. 합성곱 신경망은 주로 이미지 데이터를 다루는 문제에서 사용돼요. 쉽게 말해 합성곱 신경망은 이미지의 특징을 추출하고 잘 조합하여 문제를 해결하는데요.  예를 들어 왼쪽 이미지가 고양이인지 컴퓨터가 알아맞히기 위해서 합성곱 신경망은 고양이가 가져야 할 특징을 한 번에 파악하는 것이 아니라 부분부분 판단하여 종합적으로 결론을 내요. 합성곱 신경망은 사진에 고양이의 특징이 기묘하게 분포되어 있어도 정확하게 고양이의 특징을 찾아내는 높은 적응도를 갖고 있어요.이제 합성곱 신경망의 구조에 대해 알아볼까요?CNN의 네트워크 구조1. 합성곱 층 (Convolutional Layer)합성곱은 두 함수 중 하나를 반전하고 이동시켜가며 다른 하나의 함수와 곱한 결과를 적분해나간다는 아주 어려운 뜻을 가지고 있어요. 다음 예시를 보도록 할게요.여기에 2차원 배열 픽셀을 넣으면 X 인지 O 인지 알아내는 합성곱 신경망이 있다고 해봐요.이 합성곱 신경망은 똑바로 된 X와 O를 넣으면 X 인지 O 인지 정확하게 구분하는데,이렇게 크기가 바뀌고 회전되어 모양이 변형된 이미지를 보고도 X 인지 O 인지 정확히 구분할 수 있을까요?합성곱 신경망은 합성곱 신경을 이용하여 이미지의 특징을 매칭 시킨 결과가 같으면 같은 이미지라고 인식해요.‘X’ 이미지의 특징을 추출하면 위와 같은 매트릭스, 합성곱 필터(Convolution filter(=커널))가 나와요. (세 특징을 잘 조합하면 X 형태가 나오죠?)이제 제일 왼쪽의 합성곱 필터를 가지고서 이미지가 X 인지 알아볼게요. 합성곱 필터와 원본 이미지를 비교할 때는 곱셈을 이용해요. 합성곱 필터의 크기만큼 원본 이미지와 차례차례 곱해서 값을 채워나가요.위의 합성곱 정의에서 두 함수를 하나는 이미지, 또 하나는 필터라고 생각하면, 필터를 이동시켜가며 이미지와 곱한 결과를 적분 즉, 덧셈해 나간다는 뜻이 돼요.합성곱 필터의 크기만큼 값을 다 계산한 후, 계산한 원소를 다 더해서 합성곱 필터의 크기만큼 나눈 평균값을 또 다른 새 매트릭스에 채우게 되는데 이를 특징 맵(Feature map)이라고 불러요. 즉, 특징 맵은 기존의 이미지에 필터를 곱한 결과로 각 픽셀에 쓰여있는 값이 클수록 그 특징을 가지고 있다는 뜻이에요.이렇게 원본 이미지와 합성곱 필터의 곱한 결과로 특징 맵이 나왔어요.나머지 두 개의 합성곱 필터와 곱한 결과로 두 개의 특징 맵을 가질 수 있어요.한 개의 합성곱 층(Convolutional layer)에는 여러 개의 합성곱 필터가 있어요. 합성곱 층에서 기존의 이미지와 필터들을 합성곱한 결과, 처음 이미지는 필터 된 이미지(특징 맵)로 쌓이게 돼요.2. 풀링 층(Pooling Layer)풀링은 가로/세로 방향의 공간을 줄이는 연산으로 합성곱 층의 특징을 압축한 특징 맵을 형성해요. 풀링에는 최대 풀링(Max pooling)과 평균 풀링(Average pooling)이 있는데 이미지 인식 분야에서 주로 사용하는 것은 최대 풀링이에요. 그래서 보통 풀링이라고 하면 최대 풀링이라는 의미로 사용한다고 보시면 돼요.위의 예시는 2x2 최대 풀링을 적용한 예시에요. 아까 구한 특징 맵에서 2x2 픽셀에서 가장 큰 원소 값을 새로운 맵을 채워나가는데 이를 활성화 맵(Activation map)이라고 불러요. 최대 풀링을 사용하면 노이즈가 감소하고 속도도 빨라지며 영상의 분별력이 좋아진다고 해요. 마지막 출력 층은 최대 풀링의 모든 뉴런과 연결되어 출력값이 어떤 클래스에 해당하는지 파악되는데 사용돼요.이렇게 CNN을 이용하면 변형된 이미지라고 하더라도 원래 이미지의 특징을 가지고 있다면 정확히 구분할 수 있어요.코드로 연습해보기아래는 간단한 인공신경망 코드예요.Layer 1 - input:1x28x28 , output : 64x28x28 + Activation function - reluLayer 2 - input: 64x28x28 output:1x28x28Layer 3 - input: 1x28x28=784 output:10class MNIST_Net(nn.Module):    def __init__(self):        super(MNIST_Net, self).__init__() # nn.Module 생성자 호출         # an affine operation: y = Wx + b        layers = []        layers.append(nn.Conv2d(1,64,3,1,1))         layers.append(nn.ReLU())         layers.append(nn.Conv2d(64,1,3,1,1))         layers.append(nn.ReLU())         self.main = nn.Sequential(*layers)        self.fc = nn.Linear(28*28, 10)    def forward(self, x):        # x.view함수는 주어진 인자의 크기로 해당 데이터의 크기를 반환합니다. 즉, (Batch_size,1,28,28) --> (Batch_size,28*28)로 변환합니다.        x = self.main(x)        x = x.squeeze().view(-1, 28*28)        x = self.fc(x)  # 10 으로 10개의 Class에 대한 logit 값을 호출합니다.         return x합성곱 인공 신경망의 내용은 정말 배울 것이 많아서 수업 시간 내에 다 배우기가 조금 벅찼지만 다른 인공 신경망에 비해 재밌어서 집중할 수 있었어요. 이제 앞으로 1번의 이론수업만을 남겨두고 있어서 아쉽기도 하고 또 뿌듯하기도 해요. 앞으로 조원들과 함께 프로젝트를 진행하면서 지금까지 배운 이론을 적용해보게 되는데요. 프로젝트 주제를 정하는 것부터 벌써 쉽지가 않아요. 하지만 열심히 프로젝트를 해서 리쿠르팅 데이 때 실력을 뽐낼 수 있다면 좋겠네요!* 이 글은 AI스쿨 - 인공지능 R&D 실무자 양성과정 7회차 수업에 대해 수강생 최유진님이 작성하신 수업 후기입니다.
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리디북스 서비스 장애 복구 후기

지난 8월 26일에는 약 21분간 리디북스 서비스 전체가 중단되는 장애가 있었습니다.사실 서버 스택 일부에만 영향을 주는 장애는 눈에 잘 띄지 않지만 꽤 흔하게 발생하는 일입니다. 기기 1대당 외부적인 요인으로 인한 장애가 평균 2년에 1번 발생한다고 가정하면, 서버가 100대 있을 때는 대략 1주일에 1번꼴로 장애가 발생하는 셈입니다.이런 형태의 장애는 서버 스택의 한 곳에서만 발생하므로, 이중화 혹은 클러스터링을 통해서 극복하곤 합니다. 또한 원인이 명확하므로 해당 기술에 대한 이해도가 높다면 비교적 빠른 시간 내에 복구가 가능합니다.그러나 이번에 리디북스가 경험한 장애는 달랐습니다. 현재 리디북스는 2개의 데이터센터와 클라우드에 인프라가 분산되어 있는데, 이 중에서 1차 데이터센터의 전원 공급에 문제가 생겨 특정 서버 랙에 있는 서버 17대가 동시에 내려간 것입니다. 즉, 소프트웨어나 머신의 물리적인 장애가 아닌, 데이터센터의 장애였습니다. AWS로 비유를 하자면 가용 영역(Availability Zone)의 장애라고 할 수 있겠습니다.원인에 대해이번 장애의 근본적인 원인은 데이터센터가 전원을 정상적으로 공급해주지 못한 것입니다. 물론 데이터센터 혹은 클라우드 서비스(IaaS)는 고객사에게 전원과 네트워크를 안정적으로 제공해주어야 하는 의무가 있습니다.하지만 이들 역시 천재지변이나 사람의 실수에 대한 대비가 100% 완벽할 수는 없습니다. 따라서 이러한 점을 사전에 고려하고 인프라를 설계하지 못한 것이 2차적인 원인입니다.이번 계기를 통해 데이터센터 이중화를 계획하게 되었고, 사용 중인 클라우드 역시 지역(Region) 전체에 장애가 생길 경우에 대한 대비가 되어있지 않아, 이번 계기로 복제 계획(Geo-Replication)을 세우게 되었습니다.구체적인 상황당시 전원이 차단되어 강제 종료된 서버들은 아래와 같습니다.데이터베이스 프록시 x 2메인 리버스 프록시 x 1읽기 분산용 MySQL 슬레이브 x 1서점용 웹 서버 x 3추천 알고리즘 API 서버 x 1알림센터 API 서버 x 2메인 스토리지 서버 x 2출판 플랫폼용 데이터베이스 x 2테스트 및 배치 작업용 서버 x 3그림으로 표현해 보자면, 대략 아래와 같은 상황에서… 아래와 같은 상황이 된 셈입니다.서버 스택의 여러곳에 순간적으로 장애가 발생한 상황공인 IP가 할당된 메인 프록시 서버 중 1대가 내려갔지만, 실제로는 아래와 같이 가상 IP로 구성을 한 상태였기 때문에 대기 중인(stand-by) 프록시가 동작하여 곧 서점에 장애 공지를 띄울 수 있었습니다.[이미지 출처: DigitalOcean™]공지 이후의 움직임우리는 데이터센터의 복구 시점을 명확히 알 수 없어서 신규 구축(provisioning)을 시작함과 동시에, 서버들의 물리적인 위치 이동을 고려하고 있었습니다. 그러나 다행히 10분이 지난 시점에서 전원 문제는 해결되었고, 서버들은 순차적으로 부팅이 완료되었습니다.일부 서버들은 부팅 과정에서 예상치 못한 지연이 발생하기도 하였지만, 모든 서버의 부팅이 완료된 이후에도 서비스는 완전히 정상으로 돌아오지 않았습니다. 당시 우리가 겪었던 문제와 해결책은 아래와 같습니다.A. 읽기 분산용 MariaDB 슬레이브의 복제 지연(replication lag) 문제슬레이브 서버의 부팅이 완료되자 데이터베이스 프록시(HAProxy)는 해당 서버를 정상으로 간주하여 라우팅 대상에 포함하게 되었고, 애플리케이션 서버들은 정상적으로 커넥션을 맺기 시작하였습니다. 하지만 해당 슬레이브는 수십 분간 마스터를 따라잡지 못한 상태였기 때문에 최신 데이터가 보여지지 않는 문제(stale data)가 있었습니다. 우리는 즉시 해당 슬레이브를 제거하였고 지연이 사라진 이후에 다시 서비스에 투입하였습니다.B. 읽기 분산용 슬레이브의 웜업(warm-up) 문제복제 지연은 사라졌지만 서버의 CPU 사용량이 크게 높은 상태가 한동안 유지되었고, 응답속도는 정상적인 슬레이브에 비해서 많이 느렸습니다. 왜냐하면 캐시가 비워진 상태에서 바로 서비스에 투입되어, 캐시 미스가 휘몰아치는 현상(cache stampede)이 발생하였기 때문입니다. 따라서 간단한 쿼리도 평소보다 오래 걸렸고, 그대로 둔다면 커넥션풀이 꽉 차는 현상이 발생할 것으로 예상되었습니다.곧 우리는 HAProxy로 해당 서버의 가중치를 10%로 낮추어 인입되는 쿼리의 양을 조절하였으며 응답속도는 정상 수치로 돌아오게 되었습니다. 이후 스크립트를 작성하여 수동으로 캐시를 채워나감과 동시에 점차 가중치를 높여 처리량을 정상화하였습니다.프로덕션에서 사용하는 서버는 innodb_buffer_pool 이 100G 이상으로 매우 크게 설정되어 있으며, 재시작 시 캐시가 날아가는 현상을 해결하기 위해 innodb_blocking_buffer_pool_restore 옵션을 적용하고 있습니다. 하지만 지금처럼 메모리를 덤프하지 못하고 비정상 종료가 된 상황에서는 해당되지 않았습니다.C. 인메모리 데이터의 보존 문제알림센터는 다양한 프로모션과 개인화된 정보를 전달해주는 공간입니다. 알림센터의 특징은 데이터의 영구 보존(persistency)이 필요하지 않고, 매일 수백만 건의 개인화된 메시지가 기록된다는 것입니다. 이러한 특징은 인-메모리 데이터베이스에 적합하므로 우리는 Redis를 마스터/슬레이브로 구성하여 저장소로 사용하고 있었습니다.어떠한 이유로든 Redis를 재시작해야 할 경우가 생기면, 메모리 상의 데이터가 날아가는 것을 방지하기 위해 주기적으로 스냅샷을 남기고 있습니다만, 이번에는 로그가 마지막까지 기록되지 못한 상태에서 메모리의 데이터가 날아가 버렸습니다.다행히 알림 발송과 관련된 메타정보는 모두 MariaDB에 기록하고 있으므로, 우리는 이를 기반으로 소실된 시점부터의 알림을 순차적으로 재발송할 수 있었습니다. 물론 모든 알림이 신규 상태로 간주되어 아이콘이 잘못 노출되는 문제가 있었지만, 고객님들은 너그럽게 이해해 주신 것 같습니다. 😅그래서 앞으로는?리디북스 DevOps 멤버들은 이번 데이터센터 장애를 통해 현재 인프라의 한계점을 실감하였고, 앞으로의 개선 방향에 대해 고민하게 되었습니다.몇 가지를 정리하면 다음과 같습니다.랙 단위로 장애가 발생할 수 있음을 인지하고 대비하자.같은 기능을 하는 서버를 하나의 랙이나 같은 가용 영역에 두지 말자.2차 데이터센터는 더 이상 옵션이 아닌 필수다.낙뢰나 지진으로 인해 데이터센터에 문제가 생길 수도 있다.긴급하게 프로비저닝이 필요한 상황에 대비하자.문서화가 되어 있더라도 경험이 없다면 동일한 구성에 많은 시간이 소요된다.모든 구성요소들에 대한 Ansible 스크립트를 작성하여두자.캐시 웜업 스크립트도 작성하여 두자.백엔드 구성요소들 간의 불필요한 의존 관계를 끊자.단 한 줄의 코드라도 참조하고 있다면 이는 독립적인 것이 아니다.언제나 서비스 지향적인 설계를 추구하자.Uptime을 관리하자.최대 180일을 기점으로 무조건 리부팅을 하자.재시작 과정에서 다양한 문제와 개선점이 발견될 것이다.커널 패치, 보안 패치를 할 수 있는 것은 덤이다.아래와 같은 긍정적인 면도 발견하였습니다.장애 상황이 실시간으로 Slack 채널을 통해 전파되었음진행 상황에 대해 모두가 동일한 수준으로 이해할 수 있었다.모니터링 연동(integration) 기능 때문에라도, Slack은 유료로 구매할만한 값어치가 충분하다.같은 기능을 하는 서버들이 다른 랙에 많이 분산되어 있었다.인프라가 확장될 때마다 빈 공간에 필요한 서버를 추가했을 뿐이지만, 자연스럽게 물리적인 위치가 분산되는 효과가 있었다.이 외에도 특정 클러스터를 구성하는 노드들을 분산하여 배치시키자.서버별로 오너쉽이 부여되어 있어서 빠르게 복구가 된 점여러 명의 백엔드 개발자들이 병렬적으로 복구를 진행할 수 있었다.마지막으로넷플릭스의 엔지니어들은 무질서한 원숭이(Chaos Monkey)라는 프로그램을 만들어서 운영한다고 합니다. 이 원숭이는 서비스 인스턴스들을 무작위로 중단시키는 역할을 합니다. 다소 황당하게 들리지만, 넷플릭스에는 일부 서비스에 장애가 발생하더라도 나머지 부분은 문제없이 운영되어야 한다는 원칙이 있으므로, 이를 수시로 시뮬레이션하는 과정을 통해 복구 능력을 높여둔다는 것입니다.실제로 이렇게 급진적인 아이디어를 실천할 수 있는 회사는 매우 드물 것입니다. 하지만, 우리는 이번 계기를 통해 무질서한 원숭이의 필요성을 절감하였고, 이로 인해 서버를 주기적으로 리셋하는 정책을 만들게 되었으며 모든 단일 장애점(SPoF)에 대한 대비를 시작하게 되었습니다.장애를 단순히 피해라고만 생각한다면, 서로를 비난하고 책임을 전가하는 상황이 펼쳐질 것입니다. 하지만 고객의 불편함과 맞바꾼 매우 비싼 경험이라고 생각한다면, 보다 튼튼하고 회복탄력적인 시스템을 갖추기 위해 노력하게 될 것입니다. 그러다 보면 언젠가는 데이터센터 전체에 문제가 생겨도 버틸 수 있는 모습으로 진화할 것이라고 생각합니다.#리디북스 #장애복구 #역경돌파 #개발 #개발후기 #개발자 #서버개발 #서버
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안드로이드 개발자의 고민 Fragment (2)

이전 글 보기: 안드로이드 개발자의 고민: Fragment이번 글에서는 Fragment stack 관리와 Fragment 데이터 Lifecycle 관리 이슈를 줄일 수 있는 해결 방법을 찾아보겠습니다. 이전 글에서는  Fragment를 하나의 View로 관리하는 오픈소스를 검토했었습니다.하지만 검토하는 중에 기존 오픈 소스의 변경과 버전업 관리 이슈의 문제를 그냥 넘어갈 수는 없었습니다. 상용 소스에 바로 적용하기에는 리스크가 크다고 판단해 좀 더 신뢰할 수 있는 방법을 선택하기로 했는데요.요즘은 작년 6월에 Google IO 에 발표한 AndroidX의 내용을 다시 검토하고 있습니다. Deeplink를 통한 목적 화면과 Fragment 스택 관리가 중요한데, 이 기능을 도와주는 것이 AndroidX Navigation이기 때문입니다. 화면 전환을 UI 기반으로 사용하여 화면 관리를 용이하게 만들었습니다. 물론 코드 기반에 익숙한 저는 적용하는데 시간이 걸렸죠.기존의 Fragment 관리는 FragmentManager를 통하여 개발자가 직접 코드 상에서 관리했습니다. 하지만 Navigation의 경우에는 아래와 같이 직관적으로 설정할 수 있습니다.firstFragment -> secondFragment -> thirdFragment 로 화면 간의 흐름을 설정합니다. 하나의 Navigation 파일은 하나 이상의 Activity 에서 사용할 수 있습니다.이 방식은 오히려 현재 사용하는 브랜디 소스와 비슷합니다. 하나의 Activity에 ActivityFragment를 만들어서 1:1 매핑으로 화면을 Fragment를 관리하는 방식과 유사합니다. Navigation 의 세부내용은 Google Developers에서 확인할 수 있습니다.Deeplink 를 통한 Fragment Stack 관리도 간단합니다.Notification 또는 Serice 등에서 PendingIntent를 사용하여 테스트할 수 있습니다. Navigation Fragment stack 순서대로 화면을 쌓은 다음 최종 destination Fragment 로 도착합니다. 이와 같은 방법으로 Push를 통한 화면 관리를 쉽게 할 수 있습니다. 이 내용은 여기에서 자세히 확인할 수 있습니다.신속한 마무리기존 Android 에서 화면 관리가 불편했다면 Navigation으로 직관적이고 쉽게 화면을 관리할 수 있을 겁니다. 브랜디는 아직 적용할 준비 중이지만, 꼭 kotlin과 Navigation을 적용해보려 합니다. 그럼 다시 개발의 숲으로 들어가보겠습니다.글고재성 과장 | R&D 개발1팀[email protected]브랜디, 오직 예쁜 옷만
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소프트웨어 개발자에게 성공이란...

소프트웨어 개발자들이 생각하는 ‘성공’이라는 단어와 키워드에는 어떤 것들의 의미를 포함하고 있을까? 한편으로는 단편적이고 획일적인 ‘성공’이라는 단어에 너무 많은 개발자들이 매몰되어 있는 것 아닌가 하는 생각을 해본다. 필자 스스로 실무경력 20년을 넘겨서 소프트웨어 개발을 하고 있는 경험을 바탕으로 주변의 성공한 개발자들에 대해서 혼자 생각해 보았다.일반적으로 의미의 ‘성공’이라는 것이 무엇을 의미하는 것인가에 대한 정의는 이번 칼럼의 말미에서 이야기하도록 하자. 정말 많은지 모를 대한민국에서 성공한 개발회사나 개발된 서비스들을 살펴보는 것부터 시작을 하는 것이 정답인지는 필자도 잘 모르겠다. 성공적인 서비스나 소프트웨어, 프로그램은 세상에 선보인다는 것. 그러한 것을 만들어낸 순수한 아이디어나 원천기술로 무장한 기술로 축적되었고, 그 아이디어를  뛰어넘어, 새로운 기술이라고 할 수 있는 것을 보유한 제품이나 상품들이 얼마나 되는지에 대해서부터 냉정하게 필자는 잘 모르겠다라고 먼저 인지하고 넘어가자. 아니, 다시 말하자면, 냉정하게 국내에서 그런 것을 본적이 별로 없는  듯하다.더욱더 삐딱하게 이야기하자면, 국내에서 성공한 개발 서비스들은 대부분 아류작이거나 남의 아이디어를 도용한 제품과 서비스들이 대부분이 아닌가라고 생각한다. 심지어는 특정 솔루션 시장은 오픈소스를 그대로 제품에 반영해 두고서는 자신의 제품인 것처럼 위장하는 사례까지 보이고 있으니, 과연 대한민국 소프트웨어 시장은 과연 얼마나 ‘성공’이라는 키워드를 그대로 사용해도 되는지에 대해서 매우 의문시된다.(물론, 필자의 삐딱한 시선에서만 그렇게 보일지도 모른다.)대한민국의 소프트웨어 시장에서 1위를 지키고 있다고 하는 서비스와 제품들이 되려면 어떻게 해야 하는가?. 삐딱하게 이야기하자면, 오로지, 대한민국에서 성공한 개발회사나 개발자가 되려면, 창의적인 아이디어나, 독특한 아이디어로 무장하는 승부수를 던지기 보다는, 해외의 서비스 중에 알차고, 괜찮은 것들에 대해서 관심을 가지는 것이 중요하다고 생각한다. ( 그래서, 영어공부를 잘해야 하는지도 모르겠다. )필자가, 대기업과 신규사업기획을 할 때에 작업하는 내용을 보고서는 경악을 금치 못했던 경험을 한적이 있다. 정말 상당한 컨설팅 금액( 수십억을 넘긴 비용 )을 지불해서, 대기업이 유명한 컨설팅업체를 통해서 신규사업에 대한 기획과 아이디어에 대한 컨설팅을 받는 것에 전문가의 한 사람의 참여했었다. 그런데, 그 중요한 작업의 모티브는 해외에서 이미 성공적으로 안착한 서비스에 대한 분석과, 한국에서의 서비스 시에 벌어질 일에 대해서 예측을 하는 일을 하고 있었다는 점이다. 새로운 아이디어가 아니라는 점이다.물론, 성공한 서비스를 도입해서, 로컬 화한다는 것 또한 매우 어려운 일이라고 생각하지만, 대부분의 새로운 기획이나 신규 서비스에 대한 작업들의 대부분을 이런 식으로 진행한다는 이야기를 들었을 때에 받은 충격은 정말 놀라운 경험이었다, 물론, 지나고 나서 생각해보니, 그렇게 놀랄만한 경험도 아니었는지 모르겠다. 대부분의 대기업들이 이런 식으로 한다는 이야기를 듣고 더 놀라기는 했지만. 물론, 이렇게 로컬화 한다는 것 자체도 대단한 도전이고 어려운 점이라는 것은 인정한다고 하지만, 이런 로컬화와 아류작에 대해서 비판적인 시야를 가진 필자의 생각은 그렇다.성공한 서비스들은 대부분 아류작들이다?냉정하게 국내에서 성공한 대부분의 서비스들은 아류작들이고, 복제본들이고, 독창적인 아이디어보다는 해외 서비스를 대부분 국내에 안착한 서비스라고 생각한다. 심지어 독창적인 mp3 플레이어마저도, 아이팟의 생태계가 한층 더 발전적인 시장을 창출했으니, 국내에서 만들어진 디지털적인 요소들 중에 독창적인 것이 얼마나 있는가?필자는 생각한다. 예술에 있어서 복제와 창작의 차이는 매우 크다는 것을. 물론, 소프트웨어 개발이 이런 예술에 비견될 정도의 가치를 부여해서 그런 것 만은 아니다. 소프트웨어 개발은 아이디어와 구현하고자 하는 추진력과 열정이 결합되어져서 만들어지는 최고의 가치 구현을 위한 세계이기 때문에 그렇게 생각할 뿐이다.필자가 좋아하는 만화 중에 ‘맛의 달인’이라는 만화에 나온 표현을 그대로 옮기자면 다음과 같은 장면이 나온다. 프랑스의 유명한 요리를 그대로 일본에서 구현하지만, 그 요리에 대한 평가는 ‘프랑스의 요리를 그대로 구현한 요리이다’. ‘매우 아름답지만 최저의 요리’라는 평가를 받는다. 그러한 최저의 요리라는 평가를 받은 이유는 ‘로컬화 한다는 것은 실정에 맞게 고치고, 연구 개발한 맛이라면 완벽하겠지만. 너무도 프랑스 요리와 똑같이 만든 것은 처절한 아류라는 점이다. 지금 먹은 요리에는 프랑스 요리사의 모습이 그대로 남아있다는 점. 원형이 프랑스의 것을 그대로 답습했다는 것.오리지널을 복사했다는 냉정한 평가는 정말 명확하다. 요즘 가장 국내에서 최근에 성공한 서비스를 이야기한다면, 카카오톡과 애니팡을 예로 들 수 있겠다. 다른 사람들은 어떻게 평가할지 모르지만, 정말 대단한 성공을 가진 것은 사실이다. 하지만, 둘 다 원형을 그대로 복사했을 뿐, 새로운 것은 아무것도 없다는 점이다. 아니, 오히려. 기존의 원형을 대한민국의 안 좋은 통신사의 서비스와 결합한 케이스라고 평가를 해야 정확하지 않을까 한다. 원형을 오히려 퇴보시킨 서비스라고 평가하고 싶다.카카오톡은 WatsApp을 그대로 복제했다. 대표적으로 등록되어진 전화번호로 연계하는 원형의 아이디어를 그대로 받아들였다. 하지만, 카카오톡의 새로운 신규 비즈니스 모델인 게임센터는 자체적인 생태계를 만들어서 통제하려 하는 기존의 통신사의 방식과 그다지 차이가 없다고 보인다. 뭐, 돈을 벌어야 하는 기업의 입장을 반대하는 것이 아니다. 단지, 필자의 삐딱한 시선으로는 진보를 위한 선택이 아니라, 퇴보를 위한 선택이었다는 점이 불편할 뿐이다.애니팡도 마찬가지이다. 기존의 게임방식을 그대로 복제했다. 그리고, ‘하트’라는 이름으로 무분별한 ‘스팸’을 활성화해서, 기존 통신사들이 SMS에서 얻어들이는 대량 SMS 발송을 통한 이익을, 그대로 실현한 점이다.물론, 카카오톡이나 애니팡의 ‘이익 실현 구조’는 매우 성공적으로 국내에 론칭한 것은 사실이고, 이러한 구조로 ‘돈’을 벌어야 한다는 점이 매우 안타까울 뿐이다. 개인적으로는 ‘국내’에서는 어느 정도 ‘돈을 버는 성공은’할 수 있지만, 해외에서까지 성공적으로 론칭할 것인지는 조금 의심스럽다. ( 어차피, ‘돈’을 벌면 성공이라는 관점으로는 매우 대성공이다. )넥슨의 카트라이더와 마리오 카드와 같이 일일이 나열하기에는 너무도 많은 사례들이 있어서 굳이 더 나열하지 않겠다.다만. 정말 중요한 것은 복사보다는 진짜가 더 좋다는 점이다. 가령, 오리지널이 존재하는 영역이나 예술과 같은 고부가가치의 영역에서는 ‘화가나 작가가 다른 사람의 작품을 흉내내면  웃음거리밖에 되지 않는다’는 점을 이야기하고 싶다. 필자 개인적으로는 ‘그런 웃음거리를 통한 수익실현’을 그렇게 높게 평가하고 싶지 않기 때문이다.대표적으로 통신사는 ‘스팸’과 ‘보이스 피싱’을 해결하지 못하는가? 에 대해서 필자는 그렇게 생각한다. ‘대량 SMS수입’을 포기하지 못하고, ‘전화번호를 통한 대량 통화의 수익’을 포기하지 못하는 구조적인 문제 때문에 그렇다고 생각한다.과거에 문제가 된 iOS6로 업데이트가 되면서 SKT 아이폰4S에서 발생한 전화번호 호출의 문제, ‘112 신고가 안 되는 아이폰’이라는 기사와 사건에 대한 문제의 근본적인 원인은 SKT가 국제표준 방식을 따르지 않아서 발생한 문제라는 것을 모르는 사람들이 정말 많다. 이 문제를 더 파고들어가면, 부당한 SMS수입을 얻고 있는 국내 통신사들의 부도덕한 점도 드러난다. 2003년 이후 3G 서비스(WCDMA)가 도입되었지만, 문자 메시지 국제표준이 기존의 80 byte에서 140 byte로 늘어났지만, 정작 통신사들은 국제표준규격을 지키지 않으면서 연간 수백억의 이익을 부당하게 얻어냈다. 다만. 아이폰4s 출시 당시 KT는 140바이트를 맞추었지만, SKT는 아직도 80 byte였다는 점을 예로 들고 싶다.국제표준을 따르거나, 해외의 서비스가 ‘돈’이 되는 것에는 빠르지만, ‘돈’이 안 되는 기준에는 미온적이고, 대처가 느린 것에 대해서는 참으로 훌룡(?)한 성공적인 방법이라고 평가를 굳이 필자와 같은 주변 사람이 할 필요가 있을까 한다. 그런 훌륭한 평가는 비싼 컨설팅 비용을 지불한 뛰어난 전문가들이 할 것이기 때문에...내 주변에 성공한 개발자와 성공한 벤처 사업가...성공한 개발자. 고급 승용차를 몰고, 출근하는 개발자의 모습을 본다면, 성공한 개발자의 향기를 느낄 수 있을까? 물론, 일반적으로 그럴 수 있다고 생각한다.자본주의 사회에서 ‘돈’은 그 사람을 평가하는 가장 기본적인 ‘수단’이기 때문이다. 성공하지 못한 필자는 아니지만, 필자 주변에는 고급 승용차인 BMW나 벤츠를 직접 몰고 다니는 성공한 개발자들이 여럿 있다. 그리고, 상당히 많다. 사업을 하는 사람으로부터, 프리랜서인 사람까지 매우 다양하다.분명, 그들은, 자신만의 서비스와 제품을 실현하였고, 시장에서도 안정적인 자신만의 브랜드를 확립하였고, 후배들로 존경을 받고 있으며, 직원들에게 비전과 꿈을 주고 있으며, 새로운 기술과 시장에 대해서 언제나 도전하고 있는 사람들이 있다.그들은 충분히 ‘성공’한 사람들이다.‘복제’와 ‘아류작’이 아니더라도. 독특한 자신들만의 서비스와 제품을 구현하여 성공한 개발자들이 분명 존재한다.그들의 성공요인을 주변의 사람으로서 살펴본다면, 몇 가지의 요인이 있다고 정의할 수 있다. 그것들을 필자의 주관적인 생각으로 정리해보면, 크게 4가지 정도로 정리할 수 있다고 본다.하나. 그들은 뛰어난 개발자는 아니었다.그들은 아주 탁월한 능력을 소유한 개발자들은 아니었다는 점이다. 그리고, 아주 뛰어난 학벌을 가진 개발자들도 아니었다. 개발자 동호회에서 만난 친구도 있고, 직장생활이나 사회생활에서 만난 사람도 있었지만. 그들은 아주 탁월한 재능을 지녔거나, 엄청난 코딩능력, 뛰어난 직관을 지닌 사람만은 아니었다.순수한 개발 능력만 놓고 본다면, 오히려, 뒤처지는 개발자들이었는지도 모른다. 하지만, 뛰어난 개발자들이나 아이디어를 가진 사람들과 친하게 지냈으며, 그들의 도움을 자연스럽게 얻어내는 소통의 달인은 아니었지만, 개발자 커뮤니티에 매우 즐겁게 활동을 하던 사람들이었다.둘. 그들은 우직하지만, 묵묵하게 자신의 상품과 아이디어를 다듬었다.그들은 하나의 아이디어가 실현되는 것을 쉽게 포기하지 않았다. 사업을 하기 전에는 그 아이디어를 실현하기 위해서 애썼고, 속한 회사가 아이디어에 대해서 낮은 평가를 하는 것에 대해서도 크게 실망하지 않았다. 오히려, 반대를 해도 해당 서비스와 제품, 기술에 대한 애정이 정말 높았으며, 그것을 실현하려고 매우 애썼다.처음에는 언제나 소프트웨어는 단순한 것부터 시작한다.그 단순한 것을 꾸준하게 다듬고, 소프트웨어에서 제품으로 다듬어서 시장에서 가치를 인정받을 수 있도록 수년 이상을 투자하고 노력해야만 얻어진다. 그것은 스티브 잡스도 똑같았다. iOS는 하루 이틀 만에 나온 소프트웨어가 아니기 때문이다.심지어, 몇 년 동안 밥을 굶더라도, 자신이 생각하는 가치를 실현하기 위해서 포기하지 않고 도전했던 우직한 도전이 오히려 성공을 만들어 내었다. 분명, 훌륭한 소프트웨어는 뛰어난 기술로 만들어지는 것만은 아니다는 것을 요 근래에서야 필자도 느낀다.필요한 가치가 적정한 가격에 구현되어진 것이 정말 필요하다는 점이다. 뛰어난 기술이 뛰어난 제품을 만드는 것이 아니라, 뛰어난 제품이 뛰어난 기술을 만든다는 것이다. 그것이 사용자들로 하여금, 또 다른 가치를 얻을 수 있는 기능을 제공한다는 것에 대해서 굳이 설명하지 않더라도, 그들은 그 아이디어와 생각을 실현하기 위해서 자신만의 길을 걸었다.정말 우직할 정도로... 필자 주변의 그들은, 몇 년을 일 년에 몇백만 원을 벌더라도, 그 꿈을 포기하지 않았다.셋. 시장과 세상의 시선을 그렇게 두려워하지 않았다. 자신의 ‘가치’와 ‘비전’을 실현했다.자신의 아이디어와 자신의 서비스, 제품을 지키기 위해서 약간의 주변 사람들에게 욕을  얻어먹는 것을  두려워하지 않는다. 필자가 아는 어떤 기업은 시장에서는 냉혈안이라는 말도 듣고, 불법 복제된 제품에 대해서는 가차 없는 소송도 불사하는 어떤 기업을 알고 있다. 하지만, 그 회사와 그 사장에 대해서 필자는 비난하지 않는다. 왜냐하면, 그는 기업 내부의 직원들에게는 절대 급여를 밀리지 않고, 야근을 시키지 않는 최고의 사장이었기 때문이다.시장과 타인에게는 가차 없지만, 자신이 생각한 비전을 실현한 회사를 만들기 위해서 언제나 최선을 다하는 사람이었을 뿐이다. 그리고, 자기 것을 지키기 위해서 애를 썼고, 직원들과의 거리도 언제나 적절하게 유지했다. 냉정하게 기업과 사업이라는 것은 자선사업이 아니라는 것을 잘 알고 있었다. 충분하게 돈을 벌고, 외제 승용차를 사장은 타고 다니지만 ( 외제 승용차를 타는 것도, 대한민국은 간단하다. 법인세를 충분하게 낼 정도로 수익이 생기면, 그 수익으로 차를 리스해서 타면 간단하다는 대한민국의 세법 구조 때문이다. ), 모든 직원들에게 그 이익을 100% 나누어주지는 않는다. 직원은 직원일 뿐이니까.그들은 회사의 재정이 힘들어지면 소속된 직원을 힘들기 전에 내보낼 줄도 알고, 필요하다면... 해고도 그리 어렵지 않게 결정하는 사람도 있다, 영업기밀을  들고나간 직원과 소송도 불사했다. 차라리, 친구와 따로 술을  마실지언정, 직원들과의 ‘관계’는 냉정하고 쿨한 관계를 유지했다. (물론, 그렇지만. 인간관계가 깨어지는 것을 매우 괴로워하는 사람들이다. 다만, 아래 직원들에게 속시원히 이야기를 못할 뿐이다. )넷. 필요한 기술자나 기술은 기필코 얻으려 노력했다.그들은 자신이 부족한 점을 잘 이해하고 있었다. 부족한 것을 오히려, 더 널리, 많이 이야기를 하였다. 그리고, 그것을 커버하기 위해서 매우 많은 노력을 한다. 다 잘하고자 하는 팔방미인이 되는 것이 아니라, 자신이 부족한 점을, 자신이 가장 잘하는 것으로 커버하려 애쓴 것이다. 전문적인 기술을 소유한 사람에게 도움 요청하는 것을 부끄러워하지 않고, 도와준 사람에게 충분한 대우나 접대를 잊지 않았다. 그래서, 그들이 도와달라고 하면, 주변의 전문가들이 아낌없이 그를 도와준다.그 이외에서 그들은 그렇게 ‘성실’하게 일하는 친구들은 아니었다. 실제, 사장이었던 그들이 직원의 입장으로 회사를 다닐 때에는 근태 문제로 지적을 받은 친구들도 꽤 많다는 점이다. 아마도, 사업이나 자신이 좋아하는 일을 하는 것과, 어떤 일이 주어진 상태에서 일을 하는 것은 분명 다른 지도 모르겠다. 직원일 때에 불성실하지만, 자신의 일을 할 때에 성실한 것은 전혀 상관관계가 없어 보인다. 한편으로는 ‘사장’이나 ‘자신의 일’을 하는 사람의 경우에는 특별하게 ‘근무시간’이라는 것 자체는 큰 의미가 없다는 점이 더 정답일 것이다. 하여간, 그들은 성공한 개발자들이고, 성공한 기업인이 되어 있었다. 자신만의 제품이나 서비스를 만들면 자연스럽게 ‘사장’이 되어버리는 것이 소프트웨어 업계의 현실인 듯하다.그렇다면, 대한민국에서 ‘성공’이란 ‘돈’을 의미하는가?강남의 최고급 아파트와 외제 승용차가 성공을 의미할까?자신의 뛰어난 기술력으로 커뮤니티에서 인정받고, 유명해진 명예를 얻는 것이 성공을 의미할까? 다른 사회현상을 생각하면서 다시 한번 비교해보자.요즘 개발자들도 오디션 프로에 영향을 받은 듯하다. 요즘 연예계 지망자들이나 배우나, 가수를 꿈꾸는 친구들이 선배나 멘토들에게 묻는 것이 언제나 똑같다고 한다.그것은 ‘빠르게 성공’하고 ‘빠르게 명예’를 얻는 방법이 무엇이냐 묻는 것이다.어렵고 복잡하고, 길게 걸리는 방법은 무시하고, 오디션 프로에서 1등을 해서, 빠르게 성공하는 방법만을 생각한다고 한다.물론, 그 방법도 있을 것이다.소프트웨어의 세계에도 똑같은 방법이 있다. 대표적인 방법이 유명대학을 가서, S 멤버쉽이 되고, 대기업에 입사해서 경력을 쌓은 다음, 해외의 서비스를 적당하게 분석하다가, 성공적으로 론칭한 서비스를 재빠르게 국내에 도입해서 성공에 이르게 하는 방법이 아마도 가장 빠른 방법일 수 있겠다.물론, 이 방법으로 ‘성공’을 쟁취하려 하는 개발자라고 하더라도. 비난하지 않는다.분명, 그 길은 대다수 ‘성공’이라고 부른다. 하지만, 그 길을 선택하고 집중하는 것 또한 매우 어렵고 힘든 길이다. 선택한다고 얻을 수 있는 길도 아니다.가령, 이 글을 읽는 독자가 학생이라면. 가장 먼저 명문대학을 가는 것부터 시작해야 할 테니, 당장, 이 내용을 덮어버리고, 국영수를 공부하는 것에 몰두해야 하기 때문이다.사실, 가장 넓게 알려진 성공으로 가는 길은 가장 가기 어려운 길인지도 모른다. 경쟁이란 정말 어렵고 힘들 것이라는 것을 잊지 말자.본론으로 다시 돌아와 보자. 개발자로서 '성공'이란 무엇을 의미하는가? 아니, 개발자로서 비전을  갖는다는 것은 무엇을 의미하는가?  원천적으로 개발자의 삶이란 어떻게 살아야 하나요라고 묻는다면,이 문제는 정말 어렵고, 사람마다 다르기 때문에 최선을 다하는 것이 정답이라라는 교과서적인 답변만 늘어놔야 하는지도 모르겠다.이점에 대해서는 이제는 폐간했지만 오랫동안 개발자들의 벗이 되었던 마이크로소프트웨어 잡지에 대해서 원망을  슬쩍해보자.그것은, 나에게 ‘정말 대단히 큰 재미’를 선사했다는 것이 나에게 가장 처음 다가온 충격이었는지도 모른다. 처음에 가진 꿈은 그냥, ‘소프트웨어 개발’을 통해서 삶을 영유할 수 있는 것만으로 나는 행복했다는 점이다. 그래서, 이 소프트웨어의 세계로 진입하게 된 마이크로소프트웨어에 대해서 원망을 해야 하는지도 모르겠다.하지만 필자는 소프트웨어로써 ‘개발자로서 성공’을 하기 위해서, 이 직업과 삶을 선택한 것이 아니라, ‘개발자로 살기 위해서’이 삶을 선택한 것이었다. 나이를 먹고, 무언가를 목표로 살아온 경험을  되돌아본다면, ‘돈’과 ‘명예’를 선택하지 않았을 때에, 오히려, ‘돈’과 ‘명예’를 얻지 않았는가 하다. 오히려, ‘돈’을 선택하던 시기에 ‘돈’을 더 많이 잃어버린 경험도 가지게 되었다.이제는 주변을  되돌아보면, 필자는 꽤 넓은 스펙트럼을 가지게 되었다는 것을 느끼게 된다. 한때는 고인이 되셨지만 대통령이셨던 분부터, 수천억을 소유한 재벌 총수, 의료재단과 대학법인을 소유하신 분, 병원의 원장님들을 비롯한 분들을 비롯하여, 출판계, 영화계, 물론. 다수의 소프트웨어 개발자들까지. 매우 넓은 사람 관계를 만들어본 것 같다.그중에 소프트웨어 개발자들은 참 착하고 바보스러운 사람들이 많은 것 같지만, 한편으로는 너무도 욕심이 많은 사람들이 존재하는 참, 신기한 동네이다.그리고, 여러 계층을 경험해보니. 모든 계층은 똑같이 피라미드 구조를 가지고 있다는 점이다. 대부분 다 똑같았다. 하층의 사람들은 싼 가격에 노동력과 지식을 제공하고, 상위 레벨에서는 적절한 대우 이상과 재미있고 신기한 일들을 많이 한다는 점이다. 이 부분은 어느 계층이나 똑같다.대표적으로 출판일을 경험했을 때에 자신의 이름이 들어간 편집장이 되는 사람과, 그것을 목표로 기획자로 일하는 직원의 급여 수준이나 처우, 대우는 정말 최고급 아키텍트와 SI 개발자를 비교하는 것 이상으로 그 상대 감은 소프트웨어 개발세 상의 것 이상으로 매우 컸다.행복한 개발자라고 한다면, ‘개발이 정말 재미있고’, ‘개발도 잘하고’, ‘소프트웨어 개발 피라미드의 상층부의 일’을 하고 있다는 사람이 있다면. 그 사람은 정말 행복할 것이다. 뭐, 그런 사람은 이 글을 읽고 있지도 않을 것이다.그러나, 개발이 재미있지 않거나, 개발을 뛰어나게 잘하지도 못하고, 소프트웨어 개발 피라미드의 하층부에서 일하고 있다면, 어떻게 생존해야 하는 가에 대해서 정말 심각하게 고민해야 한다.이 글을 읽는 독자가 이제 개발자의 길을 시작한 사람이라면 고민해라, 소프트웨어 개발을 비롯한 모든 전문적인 직업들은 새로운 것을 배우고, 익히고, 소모하면서 계속 변화되는 것을 즐길 줄 알아야 재미있는 직업이다. 그런 것이 아니라면, 정말 힘들고, 피곤하고 어려운 것이 전문직과 같은 직업이다. 만일 그런 것이 힘들다면 다른 일을 알아보는 것이 현명하다.소프트웨어 개발자들과 가장 비슷하게 일하는 웹디자이너들의 푸념이 있다.‘낮은 급여에 야근은 허구한 날, 거기에. 불투명한 미래’에 대한 그들의 이야기를 들으면서, 흔히 소프트웨어 개발자들은 그 질문에 답변한다. ‘너희들은 모니터라도 크지’라고. 대부분의 프로젝트들은 ‘분석’에 의해서 ‘일정’을 만들지 않고, ‘일정’을 통해서, ‘품질’을 선택한다고 봐야 한다.‘정말 하고 싶은 것이 무엇인가?’개발자들에게 물어보면, 대부분 당황하는 경우가 많다. 이것은 개발자이기 때문에 답변을 못하는 것이 아니라, 자신의 비전이나 꿈에 대해서 명쾌하게 정의하지 못하고 있기 때문이다. 주변의 초보 개발자들에게 이야기하고 싶은 점은...가끔은 수필집이나 여행기, 그리고. 다른 사람의 생각과 꿈에 대한 글을 많이 읽어보라고 권하는 것이다. 그러면, 그 비전과 꿈에 대해서 이야기해달라는 사람들이 꽤나 있고는 하다.문제는 그 비전은 누가 정해주는 것이 아니라, 자신이 생각하거나, 자신이 발견하는 것이 옳지 않냐고 다시 이야기를 해준다. 물론, 이렇게 이야기하는 사람도 있다.‘저는 이번 프로젝트에서 인정을 받아서, 다음 프로젝트를 수행할 때에는 팀장이 되고 싶어요!’라고 이야기할 수 있다. 하지만, 이런 ‘단기적인 비전’을 말하는 것은 아니다. 이런 ‘단기적인 비전’만을 따라가다 보면, 냉정하게 수단만 중요시 여기게 되고, 목적 자체를 잃어버린 인생의 방랑자가 될 가능성이 매우 크다.내가 생각하는 ‘성공’이란 과연 무엇인가?또 하나는, 그 ‘성공’의 목표를 너무 작게 가져도 문제이고, 너무 커도 문제라는 점이지만, 그래도, ‘꿈’과 ‘목표’가 있다는 것 자체가 재미있고, 신기하지 아니한가?‘성공은 자신이 정한 것을 이루는 것’을 의미한다고.그럼 ‘꿈’을 어떻게 정의하나요?1. 10년, 20년, 30년 후의 자신의 모습을 상상해보고 정의해봐라.2. 현재 내가 좋아하는 모든 것들을 적어봐라.3. 내가 가장 잘하고 가장 인정받는 것을 적어봐라.보통은 이렇게 끄적거리다 보면, 무언가가 조금은 구체적인 비전이 나올 수도 있지만, 아무렇지도 않은 것이 나올 수 있다. 하지만, 일단, 끄적이기 시작했다면, 다음번에는 좀 더 잘할 수 있다는 것이 중요하다. 가장 중요한 것은 ‘내가 비전에 대해서 생각하기 시작했다’는 점이다. 일단 작심 3일이라도 중요한 결정이다. 그것은, ‘결정’을 하고 ‘결심’을 하기 시작했다는 것이기 때문이다.일단, ‘써야 한다’. ‘생각은 생각일 뿐이다’주변의 개발자들이 가장 잘 못쓰는 말 중의 하나가 ‘머릿속에 다 있다’라는 말이고, ‘글로 쓰기에 너무 어려운 이야기’이다라는 이야기가 가장 잘못된 것이라는 것을 잘 모르는 경우가 많다.‘머릿속에 다 있다’라는 이야기는 한번 생각은 해봤으나, 결론을 내리지 못하였다는 이야기로 들리고, ‘글로 쓰기 어렵다는 이야기’는 그만큼 정리가 안되고, 그 일에 대해서 잘 모른다는 이야기와 똑같다.10년 20년 특정 도메인에서 일한 베테랑이라고 하는 개발자와 일을 할 때에, 자신이 하는 일은 너무도 복잡하여, 설계도나 다이어그램, 순서도, 타이밍 차트 등을 그릴 수 없다는 사람들이 있다.그들과 이야기하고, 그 업무를 다이어그램과 설계도로 만들어 주어도, 그들은 그것 말고, 설명이 안 되는 그 무언가가 있다고 이야기를 한다. 물론, 필자는 그때에 이렇게  이야기해준다.‘만일 그러한 것이 존재한다면. 그것은 당신만이 생각하는 경험이나 당신이 소중하게 생각하는 가치인지 모른다. 하지만, 그것은 어떤 지식이 되기에 매우 부족한 것일 수 있다. 지식은 설명하기 쉽고, 이해하기 쉬운 것이 지식이다. 설명하기 어려운 경험은 정규화되거나 전달되어지기 매우 어렵다’더 쉽게 이야기하면. ‘쉽게 설명하거나 글자로 남기지 못한다면, 당신은 그것에 대해서 잘 알고 있지 못한 것입니다’비전이나 목표 잡기가 너무 어려워요?!그렇다면, 당장 휴일에 컴퓨터를 내버려두고, 아이폰이나 패드와 같은 스마트하다고 우기는 디지털기기를 집안에 던져두고 여행을 떠나는 것이 현명한 방법이겠다. 그리고, 다른 매체를 들여다보고, 개발자 이외의 사람들을 만나서 이야기해보라라고 권유해야 하는 것이 맞을  듯하다.생각 이상으로 소프트웨어 개발자의 세계는 정말 좁다. 그리고, 단편적인 지식들과 단편적인 경험들만이 존재하는 세상인지도 모른다. 그래서, 소프트웨어 개발자들은 ‘관심의 폭을 넓히고,’ ‘자신을 확장’하는 것이 결론적으로는 더 뛰어난 개발자가 된다는 것을 나중에야 깨달을 것이다. 마지막으로 이야기한 한다면, 소프트웨어 개발자에게 ‘성공’이란 일단... 전혀 해보지 않았던 것을 도전해보는 것, 그리고. 삶은 소프트웨어 개발처럼 버전을 나누어서 설명하기 어렵다는 것을 이해하고. 무언가 계속 새로운 것에 도전한다는 것이 진정한 ‘성공’ 아닌가 한다.#와탭랩스 #와탭 #개발자 #개발 #프로그래머 #성공 #성공한개발자
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반복적인 모니터링 프로세스 구축

IT 서비스에 장애가 발생 할 경우 모니터링 프로세스는 장애를 찾는 것으로 끝나지 않습니다. 장애를 발견하는 것은 모니터링 프로세스의 시작 점이며 최종적으로 모니터링을 통해 장애의 근본 원인을 찾아낼 수 있어야 합니다. 그리고 찾아낸 원인들은 예측과 추론에서 확인까지 이르는 하나의 프로세스로 정착되어 다시금 모니터링 과정에 포함되어져야 합니다. 이렇게 서비스를 운영하는 과정에서 근본적인 장애를 찾기 위해 모니터링을 어떻게 이해해야 하는지 알아보겠습니다. 우리가 모니터링 해야 하는 지표어플리케이션 지표(WORK METRICS)- 처리량 지표(THROUGHPUT)- 성공 지표(SUCCESS)- 에러 지표(ERROR)- 성능 지표(PERFORMANCE)시스템 지표(RESOURCE METRICS)- 가동률(UTILIZATION)- 포화상태(SATURATION)- 에러 지표(ERROR)- 이용률(AVAILABILITY)이벤트(EVENTS)- 코드 변경(CODE CHANGES)- 경고 알림(ALERTS)- 규모 변경(SCALING EVENT)- 기타(ETC)IT 서비스를 운영하는 과정에서 발생하는 문제의 근본원인을 추적하기 위한 모니터링 데이터는 크게 3가지로 나눌 수 있습니다. 어플리케이션 지표(Work metrics)서비스의 흐름(트렌젝션)을 측정하여 시스템의 최상위 레벨의 이슈를 보여줍니다. 시스템 지표(Resource metrics)이용률, 상태, 에러 또는 시스템 의존적인 리소스의 이용률을 수량화합니다.이벤트(Events)코드변경, 내부 경고, 확장 이벤트와 같이 드물게 발생하는 불연속적이 이슈를 보여줍니다.일반적으로 IT 모니터링의 핵심 이슈는 어플리케이션 지표를 통해 확인할 수 있습니다. 하지만 다른 지표들 또한 어플리케이션의 지표에서 나타난 문제의 원인을 찾기 위한 중요한 요소이기 때문에 같이 모니터링 해야 합니다. 시스템 지표를 통한 모니터링인프라스트럭쳐는 대부분 시스템의 자원으로 구성됩니다. 최상위 수준에서 유용한 작업을 하는 각각의 시스템들은 다른 시스템들과 연동하기도 하는데요. 예를 들어, 여러분의 아파치 서버가 MySQL 데이터베이스를 자원으로 사용하여 요청을 처리하는 작업을 지원할 수 있습니다. 연관된 작업을 따라 들어가보면 MySQL은 제한된 커넥션 풀을 관리하기 위한 리소스를 가지고 있고 MySQL이 실행되는 서버의 물리적인 리소스 레벨에서는 CPU, Memory, Disk 같은 지표를 보게 됩니다.어플리케이션이 서비스를 제공하는 데 있어서 각각의 리소스가 그 작업을 지원한다면 우리는 장애가 발생한 경우에, 필요한 원인을 얻는 좋은 방법을 시스템을 통해서도 찾아볼수 있습니다. 이런 프로세스를 만들어 간다면 시스템에서 발생한 경고를 통해 장애의 원인을 체계적인 조사하는데 도움이 될 것입니다. 1. 최상위 어플리케이션 지표에서 시작하기첫번째 해야 하는 질문은 "발생한 장애를 설명할 수 있는가?" 이다. 처음부터 문제를 명확하게 정의하지 못하면 이슈를 분석하기 위해 파고들어가야 하는 시스템 패스를 잃어버릴 확률이 높다.다음으로 문제가 있을 것으로 보여지는 최상위 시스템의 작업 지표를 검사해라. 이 지표들은 종종 문제의 원인을 알아내거나 또는 적어도 추적해야 하는 방향을 알려 줄 것이다. 예를 들어 성공적으로 진행된 작업의 성공율이 한계치 이하로 떨어졌다면 에러 지표를 찾아보고 반환된 에러의 형러의 타입을 살펴봄으로써 문제의 방향을 찾아나갈 것이다. 반면에, 대기시간이 길고 외부 시스템에 의해서 요청된 작업처리량이 매우 높다면 시스템 과부하로 인한 문제일 확률이 높다. 다만 와탭의 어플리케이션 분석 서비스를 사용한다면 약간 방법을 달리해도 된다. 와탭의 성능 분포도(어플리케이션 히트맵)와탭의 어플리케이션 성능 분포도를 통해 문제가 발생한 트랜잭션을 드래그하여 선택하게 되면 실제 어플리케이션에서 발생하는 스탭들을 추적하여 문제 해결에 바로 도달할 수도 있다. 하지만 더 복잡한 형태의 장애라면 시스템의 리소스 정보를 찾아봐야 합니다.  2. 리소스 찾아보기최상위 work metrics를 조사하여 문제의 원인을 알수 없다면, 다음으로 시스템이 사용하는 리소스(물리적인 요소 뿐만 아니라 시스템의 리소스 역할을 하는 소프트웨어 또는 외부 서비스)들을 조사합니다. 해당 리소스가 높다면 리소스를 사용하는 하위 Application 지표를 찾아보는 방식으로 찾아나갑니다. 와탭의 데시보드(CPU, MEMORY)3. 변경 내용 찾아보기다음으로 지표에 연관된 경고와 다른 이벤트들을 살펴봅니다. 문제가 발생하기 직전 코드가 릴리즈 되었거나, 내부 경고가 발생하고나 다른 이벤트가 등록되었다면 문제와 연관된 부분을 찾아봐야 합니다. 4. 수정하기 (잊지 말기)문제의 원인을 찾았다면 문제의 원인이 되는 상태를 수정해보고 증상이 사라지는 것을 확인합니다. 증상이 더이상 나오지 않는다면 향후 유사한 문제를 피하기 위해 시스템을 어떻게 변경할지 고민해야 합니다.  서비스가 중단된 상황이 오면 1분이 중요합니다. 문제를 찾는 속도를 높이기 위해 눈앞에서 벌어진 상황에 대한 높은 집중력을 유지하면서 대쉬보드를 상황에 맞춰 재 조정합니다. 최상위 어플리케이션 데쉬보드와 각각의 서브시스템들을 위한 대시보드를 하나씩 설정합니다. 시스템 대시보드는 시스템 지표의 하위 시스템의 키 메트릭스와 함께 어플리케이션 메트릭을 확인 할 수 있어야 합니다. 이벤트 데이터도 이용가능한 상황이라면 연관 분석 차트에서 관련된 이벤트가 올라가 있어야 합니다. 와탭의 알림 서비스정리하기   서비스에 장애는 무조건 발생하지만 우리는 모니터링을 통해 빠르게 해결 할 수 있습니다. 이를 위해 표준화된 모니터링 프로세스를 만들고 대시보드로 연관관계를 만들어 놓는다면 문제를 빠르게 추적 조사할 수 있습니다. 가능하면 모든 지표는 어플리케이션 지표에서 부터 찾을 수 있도록 대시보드를 구성합니다.인프라스트럭처를 통해서도 문제를 분석할 수 있습니다. 시스템에 대해 대시보드를 설정하고 주요 지표들을 올려놓아야 합니다. 문제의 원인을 조사하는 것은 증세가 나타나는 최상위 시스템에서 부터 시작합니다. 문제가 되는 리소스가 발견되면 문제를 발견하고 수정할 때가지 리소스에서 발견되는 패턴을 조사하고 적용시키는작업을 반복해야 합니다. #와탭랩스 #개발자 #개발팀 #인사이트 #경험공유 #일지

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