안녕하세요. 크몽 개발팀 입니다~ 개발자는 무엇인가 개발하기 전에 준비해야될게 있습니다. 바로 개발도구들 과 자신에게 잘 맞는 셋팅이 필요하죠.그래서 이번에 개발환경을 셋팅하면서 알게 된 정보를 공유하기위해 이번 포스트를 작성하게 되었습니다.첫번째 개발도구는 'ampps' 입니다.  ampps는 개발에 있어서 필요한 다양한 개발도구들을 제공해주고 있는데요. 정석대로 하나씩 개발도구들을 설치하게 된다면 많은 시간을 투자해서 설치 및 셋팅을 해야하지만ampps는 한번의 설치만으로 Apache, MySQL, PHP, Python, MongoDB 등등 기본적인 셋팅을 통해 초보개발자이더라도 쉽고 편리하게 사용할 수 있다는점이 가장 큰 장점이라고 생각하고 있습니다.지원되는 운영체제는 Windows, Mac, Linux 모두 지원하기때문에 어느 운영체제는 지원이 안되는 불편함은 없겠네요.사이트 :http://www.ampps.com/ 두번째 개발도구는 'WebStorm' 입니다.  WebStorm은 비쥬얼스튜디오나 이클립스와 같은 통합 개발환경을 제공하고 있습니다.그리고 현재 자바스크립트 프로그래밍에서 절대적인 최고의 에디터로 개발자 사이에서 유명하고 많은 개발자들이 사용하여 개발하고 있습니다. WebStorm의 좋은점은 작성한 코드에서 에러가 있다면 JSHint가 에러부분 밑에 워드프로세서 철자법검사기처럼 빨간 줄로 에러를 표시해 주기때문에 개발자의 실수들을 바로 잡아줄 수 있어서 정말 좋습니다. 그러나 사용자는 30일 평가기간이 끝나면 추가비용을 지불해야 사용할 수 있는데요. 비용을 지불할 만큼 좋은 에디터인점은 변함이 없습니다.  사이트 : https://www.jetbrains.com/webstorm/  앞으로도 공유할 정보들이 생길때마다 크몽팀 블로그에 업데이트 할 예정입니다.포스트 내용에서 찾으시는 정보들을 찾으셨으면 좋겠고 크몽팀 개발자이야기에 많은 관심 부탁드립니다. :)이상 포스트를 마치겠습니다. #크몽 #개발팀 #인턴 #인턴생활 #경험공유

스푼을 만드는 사람들 여섯 번째 이야기서비스 플랫폼 팀 막내이자 분위기를 담당을 맡고 있는, 6개월 차 개발자 Kyu를 소개하고자 한다.영어가 편해요? 아니면 한국어가 편해요?"일반적인 의사소통에 있어선 한국어가 편하고, 업무를 볼 땐 영어가 편해요."Q. 원래 되게 개구쟁이(?)의 이미지를 가지고 계신 줄 알았는데.."저 원래 진지한 거 진짜 싫어해요. 제가 겉보기엔 늘 장난꾸러기 같아 보이실 수도 있지만, 사실 이렇게 단 둘이 이야기를 하면 또 다른 진지하고 진정성 있는 저의 모습이 보이실 거예요. 저 지금 많이 진지해요?"(인터뷰 전에는 큐가 그저 재미있는 사람이라고 생각했는데, 인터뷰를 하고 나서 그를 다시 보았습니다..)'Kyu'라는 사람을 알고 싶습니다.Q. 본인은 어떤 사람이라고 생각하세요?Me, Myself, and I - "저는 제가 느끼는 것 그리고 원하는 것에 굉장히 집중을 하는 편이에요.제 본인 스스로에게 집중하는 양도 기준치도 꽤나 높은 편이에요. 무엇보다 스스로 혼자만의 시간을 굉장히 중요시합니다."Q. 국적이 Canadian이라 들었습니다. "네, 저는 8살 때 부모님과 함께 교육을 위해서 캐나다로 이민을 갔었어요. 그리고 캐나다에서 고등학교까지 있었고 그 후엔 미국에서 대학을 졸업했어요. 졸업 후에 한국에 취업을 하게 되어서 어느덧 한국 생활이 1년 3개월 차가 되어가고 있네요."Q. 한국에서 취업을 하게 된 계기가 있다면?"사실 처음에 제가 스타트업에 취업을 한다고 했었을 때, 주변에서 안정적인 곳이 아닌 스타트업을 선택하느냐라고 많이들 물어보셨어요. 그것도 한국에서요. 근데 저는 제가 정말 무슨 일을 하고 싶은지 잘 몰랐었어요. 목표의식과 노력 없이 공부를 하다 보니, 어느덧 졸업이 다가왔고 좌절하게 됐었어요. 정말 오랜 시간 아무것도 못했었어요. 길을 잃었다고 할까요? 그러다가, 용기를 내서 현실적으로 내가 할 수 있는 일이 무엇일까 고민 끝에 한국을 선택했어요. 한국엔 유능한 사람들이 정말 많고, 실력 있는 사람들이 열심히도 하는 곳이에요. 정말 무언가를 최선을 다해서 해본 다는 게 무엇인지 겪기 위해선 한국에서 배워보는 게 좋다고 생각했고, 실제로도 그렇다는 걸 느끼고 있어요."당신의 회사생활이 궁금합니다Q. 서비스 플랫폼 팀(서버팀)에서 하고 계신 업무는?"저는 현재 하고 있는 업무는, 정확히 말하자면 로그 데이터 수집 및 스푼 앱 내에서 발생하는 유저들의 행동 그리고 현상에 대한 데이터를 실시간으로 수집하고 조회합니다. 그리고 시간에 흐름에 따른 서비스 상태를 나타내 주는 작업을 하고 있습니다."Q. 현재 업무의 만족도는 어느 정도인가요?"업무에 대한 만족도는 높습니다. 저는 신입이고, 기본 역량이 팀원들에 비해서는 낮지만 제가 입사한 후 처음 시도한 것이 '로그 데이터 수집'인데요. 처음부터 끝까지 독립 시스템을 맡고 있다는 점이 굉장히 뿌듯합니다. 저를 그만큼 믿어주시기에 가능한 일이라고 생각합니다. 그렇다 보니 주인의식을 가지게 되고요. 앞으로 조금 더 만족도를 높이고자 한다면, 팀원들과 프로젝트를 도 함께 진행해보고 싶습니다."Q. 스푼 라디오가 큐의 첫 직장인 가요?"네, 정사원으로는 첫 직장이지만 그 전에는 인턴을 잠시 했었어요. 이건 제가 한국에서 겪은 좋지 않은 기억이지만, 인턴 생활 때, 타 스타트업에서 3개월 정도를 일을 했었는데, 임금 체불 문제가 있었어요. 당연한 부분이자 저의 권리가 지켜지지 않는 것을 보고, 다시 캐나다에 가고 싶단 생각을 했었어요. 그때 자존감도 많이 낮아지고 참 암울했던 시기였어요."Q. 한국 회사에서 느끼는 문화 차이가 있나요?"사실 제가 생각했던 것보다 워라벨이 잘 지켜지고 있어서 그 부분은 의외라고 생각이 들었어요.다만, 사람들과 함께 편하게 이야기를 하는 과정에서 문화적 차이를 느끼곤 해요. 예를 들면 Gender 부분 이라던지 등등. 의식이 조금 다르다고 느낄 때가 있어요. 하지만 한국 문화라던지, 의식의 차이를 저도 받아들이고 많이 노력하고 있어요. 누구나 의견과 관점은 다를 수 있으니까요. 잘 못되었다기 보단, 다른 사람들이구나 하고 받아들이려고 합니다."Q. 회사에서 가깝게 지내는 동료는 누구인가요?"업무를 가장 많이 함께 해서 가까운 분은 찰스, 개인적으로 제일 친하다고 느끼는 분은 샘입니다. 왜 친하다고 느끼는지는 모르겠지만 저도 모르게 자꾸 관심이 가요. 빨리 더 친해지고 싶은 생각도 들고, 그저 좋은 분이라고 느껴서입니다." (하지만 그분의 마음은 저도 몰라요.. 저만 친하다고 느낄 수도?)커피를 좋아하는 Kyu 당신의 사생활이 궁금합니다Q. 언제 가장 캐나다가 그립다거나 가고 싶어요?"일단, 미세먼지 많은 날이요.  그리고, 가끔씩 이런 마음이 들 때가 있어요. 한국에서는 쳇바퀴도는 매일 똑같은 삶을 사는 것 같다는 느낌(?) 한국에서는 아무것도 하지 않아도, 뭔가 늘 바쁜 그런 느낌이 들어요. 안정감이 없다고 해야 할까요? 한국은 소비를 통해서 스트레스를 해소하는 나라인 거 같아요. 주로 뭘 사 먹거나, 소유하거나. 근데 캐나다에서 랑 미국에선 다른 방식으로 스트레스를 풀 수 있었거든요. 공감하시려는지 모르겠어요. 저는 그렇답니다. 한국에 살다 보니 이제는 사실 오히려 이제는 외국에 나가 산다는 게 더 큰 도전이 된 느낌이기도 하고요."Q. 가장 좋아하는 캐나다 음식은?"캐나다 초밥요! 캘리포니아 롤이 캐나다 밴쿠버에서 만들어졌단 사실 알고 계시나요? 저 그거 정말 좋아합니다.."Q. 스스로를 어느 나라 사람이라고 생각하나요?"저는 국적은 캐나다이지만, 저의 정체성은 한국에서 시작되었고, 한 번도 그걸 잊은 적이 없어요. 캐나다에서도 한국 문화에 대한 관심을 늘 가지고 있었거든요. 예능이라던지, 시트콤 다 따라서 봤었으니까요. (원래 외국에 살면 더 한국 프로그램 많이 보게 된다는..) 아무쪼록, 저는 제가 한국인임을 잊어 본 적이 없어요. 비록 국적은 캐나다인이지만요. 그리고 저는 최대한 한국의 가십거리를 말하지 않아요. 왜냐면, 저는 이곳에 오래 살지 않았고 제가 기여할 수 있는 부분이 굉장히 제한적이거든요. 제가 국방의 의무를 했다거나, 투표권이 있으면 모를까 제가 감히 함부로 한국에 대해서 말하고 싶지 않아요. 무엇보다 저는 제 스스로가 어느 국가의 사람인 지보단 '나'라는 스스로에 집중하는 편이에요."(앞으로 외국인이라고 부르지 않을게요 큐..)Q. 다른 이루고 싶은 꿈이 있다면?"다음 생에 저는 래퍼가 되고 싶어요. 정말로 진지하게, 힙합과 랩이라는 문화를 존중하고 좋아합니다. 그저 취미로 시작하고 싶은 게 아니라,  정말 다시 태어나면 온전히 랩에 집중해서 좋은 래퍼가 되고 싶어요."Q. 어떤 사람과 함께 일하고 싶나요?개발자로서 이루고 싶은 비전이 확실한 사람이요. 무엇보다 소통하는 데 있어서 나이를 떠나, 마음이 열려있는 사람과 함께 일하고 싶습니다. 서로를 존중할 수 있는 그런 사람이요.탁구를 좋아하는 KyuQ. 마지막으로 하고 싶은 말이 있다면?"주변 친구들이 스푼에서 일을 시작하기 전과 후가 많이 바뀌었다고 말하는데, 저는 제 스스로에게 정말 많은 변화가 생겼다고 생각해요. 조금 더 진지하고 진중한 사람이 된 것 같고 이 긍정의 변화가 앞으로도 계속되길 바랍니다. 아! 그리고 회사에 제공되는 샐러드가 매일 아침마다 오면 좋겠어요. 저 그럼 정말 회사 지금보다 더 즐겁게 다닐 수 있습니다"P.S: 매번 다른 사람들의 인터뷰를 하고 계신 Sunny를 제가 직접 인터뷰해보고 싶어요.서비스 플랫폼팀 팀원들이 Kyu를 한마디로 표현한다면?Charles 曰:  '대장' - 대시보드 장인Sam 曰:  '거머리' - 자꾸 달라붙어서..Mark 曰: '감초 같은 사람' - 약방의 감초처럼 저희 팀 업무 전반에 없어선 안될 사람(큐가 이렇게 하라고 시켰어요) 

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

오프라인 고객 분석 솔루션 워크인사이트를 개발해 온 조이는 최근 온라인 접객 서비스 채널을 런칭했습니다. 이 글은 채널과 관련된 기술 블로그의 첫번째 글로 채널 데스크 프론트엔드(웹, 윈도우, OSX)의 기술 스택 및 개발 환경을 소개하도록 하겠습니다.React채널 개발을 처음 시작할 당시 (지금으로부터 1년 전) 에 워크인사이트 대시보드 및 기타 사내 툴에서는 AngularJS 1을 사용하고 있었습니다. 비교적 적은 코드로 복잡한 애플리케이션을 빠르게 만들 수 있는 점에는 만족했지만 퍼포먼스면에서는 아쉬운 부분이 많았습니다. 따라서 새로운 프레임워크 및 라이브러리를 리서치 했고 매우 가볍고 렌더링 퍼포먼스 면에서 AngularJS 1 대비 우위에 있던 React 를 사용하기로 결정했습니다.컴포넌트의 설계 패턴은 Redux를 만든 Dan이 제안한 Container 와 Presentational 컴포넌트를 구분하는 방식으로 설계하고 있습니다. 따라서 Container 가 data fetch 및 update 등의 액션을 실행하고 Presentational 컴포넌트들을 조합하여 렌더링을 하게 됩니다.React를 실제 1년째 사용해 본 결과 저를 비롯한 팀원들은 매우 만족하고 있습니다. 구조, 스타일, 동작을 한 컴포넌트로 묶어 재사용성이 매우 높아졌으며 React의 휴리스틱한 Dom diff algorithm 덕분에 렌더링 퍼포먼스에서도 많은 이득을 얻을 수 있었습니다.Facebook Flux Utils아키텍쳐는 페이스북이 제안한 flux 철학에 따라 설계되었습니다. flux를 구현하기 위한 기본적인 유틸리티 기능을 제공하는 Flux Utils을 사용합니다. Flux의 많은 구현체 중에 요즘 가장 인기인 Redux도 고려했었습니다. 저희가 프로젝트를 시작할 당시에 Redux는 5~6개월밖에 되지 않은 프로젝트였고 거의 Dan의 1인 프로젝트였기 때문에 향후 메인터넌스를 장담할 수 없다고 판단했습니다. 그보다는 페이스북이 만든 Flux Utils가 그런 면에서는 더 안전할 거라고 생각했던 것이죠.약 1년 정도 Flux Utils로 개발해오며 몇 가지 문제를 겪게 되었습니다. 애플리케이션이 커지면서 관리해야할 State가 많아지고 그들 사이의 의존성 관리 때문에 Store의 복잡도가 빠르게 증가했습니다. 그에 따라 테스트가 어려워지고 올바른 유닛테스트를 위해서는 테스트 코드 역시 매우 복잡해지는 문제가 있었습니다.그래서 Redux를 다시 리서치하게 되었고, 결론적으로 “단일 Store, 다수Reducer” 라는 Redux의 철학을 통해 State 관리 로직(Reducer)을 단순하고 테스트도 쉽게 유지할 수 있겠다는 생각을 하게 되었습니다. 뿐만 아니라 그 동안 설계와 관련되어 고민하고 필요한 경우 저희 스스로 개발해서 사용하던 많은 부분이 Redux의 서브 프로젝트 형태로 (redux-actions, redux-thunk, reselect 등) 개발되어 사용되고 있는 것을 발견해서 Redux로의 마이그레이션을 결정했고 현재 진행 중에 있습니다.Electron이 글의 도입부에서 이야기한 것처럼 채널 데스크는 윈도우용, OSX용 애플리케이션으로도 제공됩니다. 채널 개발 초기 당시 윈도우, OSX 각각 네이티브로 만들 리소스가 부족했기 때문에 웹 기술 기반으로 네이티브 앱을 만들 수 있는 다양한 솔루션들을 리서치했고 그 중 Electron을 선택하게 되었습니다.Electron은 제가 정말 좋아하는 제품인 Slack, Simplenote에서 사용하고 알려져 있고 국내에서는 Remember 등에서 사용하고 있습니다. 초기 개발 당시에는 안정성에 의문을 제기하는 개발자들도 많았고 저희도 여러 문제와 삽질(인증, 패키징, 이슈 레포팅의 어려움, 메모리릭 등등)을 많이 겪긴 했습니다만 개인적으로는 충분히 프로덕션에 쓸 수 있을 정도 수준이라고 생각합니다. 무엇보다 프론트엔드 개발자가 매우 적은 노력으로도 네이티브 데스크탑 앱을 만들 수 있는 장점이 다른 모든 문제점을 상쇄하고도 남습니다.언어개발 언어로는 자바스크립트 ES6를 사용합니다. 언어를 선택할 당시에도 여러 옵션이 있었는데 가능하면 실험적이지 않고 표준을 사용하는 것이 미래 유지보수에 안전하다고 판단했습니다. 또한 다른 자바스크립트 대안 언어를 사용하지 않더라도 ES6 (일부 ES7 포함) 스펙도 충분히 효율적인 개발이 가능하다고 생각했습니다.코딩 스타일은 기본적으로 Airbnb의 코딩 스타일 가이드라인을 따르며 조이의 상황과 맞지 않는 부분은 엔지니어들과 상의 후 수정해서 사용하고 있습니다. 스타일 체크는 ESLint로 자동화한 뒤 Circle CI와 붙여서 모든 풀리퀘스트에 대해 점검하고 있습니다.테스트초기 개발할 때는 테스트 코드를 별도로 붙이지 않았습니다. 고객의 요구와 기타 상황에 따라 기획과 설계가 크게 변경되기도 했고 그 때마다 기민하게 반응하기 위해서, 어느 정도 확립된 제품이 되기 이전에는 테스트 코드는 작성하지 않는 것이 좋다고 판단했습니다. 이제는 많은 부분이 확정되었고 안정성이 중요해지기 시작했으며 애플리케이션이 커지면서 자동화된 테스트는 필수가 되기 시작했기에 최근에 도입을 하고 있습니다.테스트를 위한 도구는 Jest, Enzyme 등을 사용합니다. Presentational 컴포넌트에 대한 테스트는 props에 따라 원하는 형태로 렌더링이 이루어지는지, 이벤트에 따라 콜백이 잘 실행되는지 등의 Spec 을 작성합니다. Container 컴포넌트에 대한 테스트는 각종 이벤트 및 동작을 시뮬레이션하고 그에 따라 Action이 잘 발생하는지 또는 내부 state가 잘 변경되는지를 테스트합니다. 또한 Store (또는 Reducer), Action Creator, Model, Util 등 모든 구성 요소에 대한 테스트를 붙이려고 노력하고 있습니다. 유닛 테스트가 아닌 e2e 테스트 혹은 css 스타일 테스트 등은 하지 않고 있습니다.빌드 및 배포현재 채널 데스크는 Client-side rendering을 합니다. 초기 로딩 속도가 느리다는 단점이 있어서 Server-side rendering으로의 전환도 고려하고 있습니다. 이미 Node.js 를 사용하고 있어서 Isomorphic Javascript의 형태로 어렵지 않게 전환이 가능합니다.작성된 자바스크립트는 Babel로 컴파일되고 Webpack으로 번들화됩니다. css를 포함한 각종 리소스들 역시 Webpack을 통해 처리됩니다. 웬만한 작업은 npm과 Webpack으로만 자동화하려고 했으며, Electron과 관련된 작업(패키징, 인증 등)들만 gulp를 이용해 자동화됩니다. 모든 리소스들은 Node.js + express 서버로 Serving 되고, Node.js 앱은 Docker로 빌드되어 AWS EC2로 배포됩니다.마무리이상으로 채널 데스크 프론트엔드의 기술 스택을 소개해드렸습니다. 앞으로 각 부분 별로 저희 팀이 고민해 온 문제들과 해결 방법을 공유하고자 합니다. 뛰어난 개발자 분들의 많은 관심과 피드백 부탁드립니다!

2017년 목표 중 하나인 Product Management에 관한 weekly 포스팅의 네번째 포스팅입니다. 원래는 weekly 포스팅이었는데..어느덧 biweekly 포스팅이 되고 있습니다. 이번에는 제가 Product Manager로서 “팀 내부 직접 개발 vs 외부 서비스 이용”에 대해서 어떻게 생각하는지에 대해서 정리할까 합니다. 이번에도 confidential한 내용은 생략했습니다.이거 한 달이면 만들어요.제품 개발을 하다보면 Core feature는 아니지만 더 나은 사용자 경험을 위해 필요한 기능을 추가해야 하는 경우가 있습니다. 그리고 이 feature가 개발하기에 쉽지 않다고 예상되는 경우가 있습니다. 이런 상황이 오면 PM, 제품 담당자(혹은 기획자, 대표)은 내부에서 개발할지 아니면 외주를 줄 지, 아니면 외부 서비스를 이용할 지 등을 고민합니다. 그리고 판단을 돕기 위해 기획자/개발자가 모여서 이런 대화를 나눕니다.이거 다 만드는데 얼마나 걸릴 것 같아요?이거 한 달이면 만들어요.그렇습니다. 저 대화가 바로 나중에 개발자가 “내가 이걸 왜 하고 있죠?”라고 얘기하는 그 순간의 시초입니다.하지만 기간은 두 배가 걸린다.하지만 직접 개발에 들어가면 기간(UX, UI디자인 포함해서)은 점점 늘어집니다. 십중팔구 안 됩니다. 되는게 더 이상한 법이에요.헛된 꿈을 꾸었다기간이 두 배가 되는 이유는 딱 하나입니다.  우리에겐 그 분야의 전문성이 없기 때문입니다. 물론 그런 일을 한 경험이 있는 사람들은 좀 더 낫습니다. 하지만 이 사람이 파편적인 경험(혹은 기억)만 가진 경우에는 똑같습니다. 별 차이가 안 나요.-_-;일단 제품의 개발 범위 결정이 안 됩니다. 이게 가장 크리티컬한 이유입니다. 처음에는 앞단에 보이는 것만 생각하고 시작하면서 역기획으로 풀어냅니다. 하지만 기획 단계에서 고려해야 할 요소들은 점점 추가되고 이 중에서 뭘 버리고, 뭘 해야 하는지 정확한 판단이 안 됩니다. 그럴 수 있는 데이터도 적고요.  거기에 디테일하게 개발하는 과정에서 고려해야 할 요소들이 빠지는 경우도 비일비재 합니다. 추가로 각종 정책 결정 이슈도 존재합니다. 이런저런 일들이 계속 추가되고, 해보지 않은 일을 하면서 업무 효율도 떨어집니다. 그러면서 기간은 계속 늘어납니다.결국 사람은 지치고, 일은 계속 늘고, 시간을 쓰게 됩니다. 그리고 그 과정에서 진짜로 에너지를 써야 할 일에 집중을 못 하게 됩니다.그냥 외부 서비스 쓰자!푸른밤의 PM으로서 저 스스로 가지고 있는 원칙이 있습니다.(사실 이건 예전에 프라이베리 때도 지키려고 했던 노력입니다.)기회를 놓치지 않는다.팀의 시간을 헛되이 쓰지 않는다.사람들의 에너지가 낭비되게 하지 않는다.좋은 역량을 가진 사람들은 제품의 core feature에만 집중한다.기회, 시간, 사람, 돈 중에서 가장 가치 없는 것은 돈이다.위 5가지 원칙을 준수하고자 하면, 대부분의 경우 그냥 외부 서비스를 이용하게 됩니다. 예를 들어서 서버 쪽에서 약간 낭비되는 코드가 있더라도 어떤 순간에는 그냥 돈을 더 써서 서버를 늘리는 것을 선택합니다. 메일 서버를 직접 구축해서 각종 마케팅용 메일을 직접 하는 것도 좋지만 그냥 메일침프를 씁니다. 요근래 저와 대표가 함께 부산에 미팅을 다녀왔는데..이것도 비슷한 맥락입니다. 제품 내에 꽤 중요하지만 서비스의 Major급 feature라고 하긴 좀 애매한 기능을 붙여야 하는 상황이었습니다. 개발팀에서는 1개월 정도면 될 것 같다고 했지만 그것보다는 전문적으로 이 일만 하는 곳의 제품을 이용하는 것이 좋다고 판단해서 부산에서 관련 사업을 하는 팀을 찾아갔습니다.“어설프게 우리가 하는 것보다, 인생을 건 사람들의 제품을 쓰는 것이 훨씬 좋다.”는 생각을 가지고 있습니다. 특히 제가 관리하는 제품들도 이런 생각을 가진 사람들이 돈을 쓰기 때문에 운영될 수 있는 제품이라서 다른 사람들보다 거부감이 낮을 수도 있습니다.외부 서비스 선택의 기준추가로 외부 서비스를 선택할 때는 이런 기준을 가지고 판단합니다.우리가 원하는 것이 어느 수준 정도로 충족되는가: 이게 제일 중요합니다. 원하는 것이 안 채워지는데도 돈을 쓸 필요는 없습니다.ㅠ어느 정도 커스텀이 가능하고, API가 제공 범위는 어떻게 되는가: 기존 시스템과 붙이기 얼마나 편하고, 우리 개발팀이 에너지를 어느 정도로 써야 하는지를 판단하기 위해 필요합니다. 덕분에 요즘은 API 문서 읽는 것이 일입니다.-_-;;(마케터, 운영팀 등이 쓰는 경우)개발자/디자이너가 꼭 붙지 않아도 사용할 수 있는가: 전 푸른밤의 모든 사람들이 코딩을 기초적인 수준으로는 했으면 합니다만 (진짜 잘하면 SQL까지도.) 그렇지 못 한 경우가 더 많고 그 과정에 역시 에너지/기회/시간 낭비가 좀 있다고도 생각합니다. 그래서 위 조건도 꽤 중요하게 봅니다.우리가 지금 쓰고 있는 다른 외부 서비스들과 연동이 어느 정도 되는가? 직접 연동이 안 되더라도 다른 방식으로 연동할 수 있는가: 가장 중요합니다. 세상 제일 중요합니다. 저희 같이 외부 서비스 연동을 하나씩 하나씩 하다보면 어느 순간부터 매월 SaaS 툴에만 $1000 넘게 쓰게 됩니다.(정말이에요.) 일단 가장 중요한 데이터 분석 툴과 연동되는지를 봅니다. 그리고 각 부분에서 core한 툴과 연결되는지 봅니다. 예를 들어서 마케팅 오토메이션 단계에서는 유입 관련 데이터 분석 툴과 연결되는 것이 핵심입니다. 제품 관련해서 외부 서비스 쓸 때도 메인 분석툴인 GA와 어떻게 붙는지가 핵심입니다.유기적인 연결이런 복잡한 기준을 잡으면서 외부 서비스 선택을 합니다.우리가 새로 만들자.하지만 이런 힘든 과정 거쳐서 외부 서비스 선택해서 잘 사용하다가 다시 직접 개발하게 될 때도 있습니다. 커스텀의 한계가 오거나, 외부 서비스 회사가 망하거나(ㅠㅠ), 서비스의 오픈 API 범위나 정책이 바뀌거나, 의외로 이 feature의 중요도가 크거나 하면 이런 의사결정을 할 수 있지 않을까 싶습니다. 하지만 아직 제가 이런 경험을 한 적은 없어서..향후에 이런 일이 발생하면 꼭 공유하겠습니다.정리하며스타트업에서 가장 부족한 것이 뭐냐는 질문을 하면 대체로 돈과 사람이라고 답할 것 같은데요. 여기에 기회, 시간이라는 것도 변수로 추가하길 권합니다. 그러면 어떤 경우에도 내 사업의 core가 되는 일들, 내 사업의 core랑 직결되는 제품 관련 과업들, 디자인/개발 관련 과업들만 생각하게 되고 여기에만 집중하게 됩니다.물론 돈이 부족한 것도 알고 있습니다만..정말 인생을 걸고 하는 사업에서 가장 아쉬운 것은 기회와 시간이라고 생각해서 외부 서비스 주구장창 이용하는 PM 안창영이었습니다.푸른밤 안창영#푸른밤 #알밤 #개발 #운영 #개발자 #PM #업무프로세스 #인사이트 #일지 #경험공유

문화는 매일 우리가 보고 느끼는 것입니다. 우리는 국가, 학교, 회사, 가족, 심지어는 친한 친구들의 모임과 같은 많은 사회의 구성원으로서 문화를 경험합니다. 조직이 특정 방식으로 행동하고 회사 내부와 외부에서 탁월한 능력을 발휘할 수 있도록 확고한 정체성을 부여하는 것은 기업문화보다 강력한 것은 없습니다. 기업은 명확한 비전, 사명 선언문 및 핵심 가치를 확정하고 이를 모두가 공유하고 경험할 수 있도록 조직의 최 하위 부서까지도 전해 내려와야 합니다. 이를 달성하기 위해서는 인적 자원 및 자본, 그리고 변화 관리의 역할이 매우 중요합니다. 오늘날 인적 자본 관리 IT 솔루션 및 어플리케이션은 급속히 성장하고 있으며 많은 조직에서 이를 이용하여 직원 간의 커뮤니케이션과 참여를 돕고 기업의 가치와 정책들이 스며들어 모두가 공유할 수 있는 장이 되고 있습니다.이메일 메모를 통한 공지, 모든 불필요한 서류 작업을 통한 복리후생 처리, 중앙 집중식 프로젝트 관리 및 보고 시스템은 과거에서나 많이 찾아볼 수 있는 모습입니다. 스마트폰과 많은 클라우드 기술이 발전된 지금은 바로 클라우드 기반 그룹웨어, 협업툴의 춘추전국시대라고 할 수 있습니다. 기존 아날로그에서 디지털로 변화하는 지금의 인간은 집중력을 발휘할 수 있는 시간이 점차 줄어들고 있습니다. 뉴욕 타임즈의 티모시 이건 (Timothy Egan)은 ‘The Eight-Second Attention Span’에서 ‘마이크로소프트(Microsoft)가 진행한 캐나다 미디어 소비에 대한 설문조사에서 사람의 평균 관심 시간은 8 초로 줄어들었다’고 결론지었습니다. 요즘 우리는 기업의 이메일 메모를 읽을 시간도 없을 뿐더러 항상 다양한 종류의 정보와 알림에 노출되고 있습니다. 요즘 가장 선호되는 통신 수단과 업무 수단은 랩탑과 스마트폰입니다. 그리고 많은 직원들이 재택근무, 외근, 유연근무 등으로 기업의 체질이 변화하고 있습니다. 조직의 리더인 우리는 구성원의 행동과 취향을 반영하여 기존 시스템을 변화시켜 직원의 니즈를 충족, 훌륭한 문화를 조성하고 전사적으로 보급하려는 노력이 필요합니다.직원 개개인을 생각한 훌륭한 시스템은 조직 전체의 효율성을 극대화합니다.직원들이 업무외의 다른 요소에 방해받지 않고 더 집중할 수 있도록 활용될 수 있는 새로운 커뮤니케이션 툴은 무엇이 있을까요? 어떻게 직원들의 성과를 인정하고 그에 대한 보상과 감사표시를 할 수 있을까요? IT 서비스를 접목함으로써 제거될 수 있는 불필요한 업무 절차는 어떤 것들이 있을까요? 기업 내에서 조직의 효율성을 극대화하며 각 직원 개개인의 만족도와 성취감을 높여줄 수 있는 많은 방법이 있습니다.1. 조직 내에서 직원들이 소통할 수 있는 가장 좋은 방법을 선택하십시오.효과적인 커뮤니케이션은 구성원 간의 좋은 관계와 신속한 업무 진행으로 이어집니다. 조직과 그를 구성하는 직원들도 마찬가지입니다. 새로운 방향, 일정 발표, 또는 기타 공지 사항 등 어떤 종류의 커뮤니케이션이든 소통은 명확하고 목적이 뚜렸해야 합니다. 일주일 전에 받았던 공지를 찾느라 공지 메일을 검색하거나 채팅방 내에서 위 아래로 스크롤하는 작업은 직원의 많은 시간을 낭비하게 됩니다. 조직 내에서 사용할 기업용 커뮤니케이션 채널을 정하십시오. 직원이 이메일, SMS 또는 일반 메신저에 묻혀 있는 메시지들 중 업무관련 메시지들을 매번 골라내야 한다면 조직의 관점에서 굉장한 손실을 떠안게 될 수 있습니다.기업에서 사용할 수있는 SaaS 커뮤니케이션 및 협업 툴의 몇 가지 예:slack : 메시징 및 타서비스 연동JANDI : 메시징 및 서비스 연동collabee : 협업, 타임라인 및 프로젝트 칸 반BeeCanvas : 시각적 작업 공간 및 실시간 협업GRAP : 기업용 소셜 네트워크, 타임라인위의 모든 서비스들은 기업 데이터, 정보를 암호화하여 높은 보안 수준의 클라우드 저장소에 제공합니다. 이 같은 서비스를 사용하면 직원이 그룹, 부서 또는 프로젝트를 만들 수 있으며 관련 구성원만 참여하도록 초대하여 협업할 수 있습니다. 이러한 도구 중 일부는 업무 또는 프로젝트 승인/결재 체계을 갖추고 있으므로 누가 언제 어떤 작업을 승인하였는지 추적 할 수 있습니다.기업내에서 구성원들이 사용하는 커뮤니케이션 툴을 정하고 나면 보다 명확한 의사소통과 업무진행으로 인해 조직 전체의 효율성이 높아지게 됩니다. 또한 보안이 확실하지 않은 매개체를 통해 업무 관련 통지 및 소통할 시 데이터 손실의 위험이 있으며 해커가 정보 유출을 시도할 시 취약한 구조를 가지게 됩니다. 다시 말하지만, 안전한 통신 채널을 정하여 소통을 명확하게 유지하고 혼란을 최소화하십시오. 그렇다면 인간 상호 작용을 장려하는 것입니다.2. 직원들이 서로의 성과와 업적을 인정할 수 있도록 칭찬 및 보상 시스템 사용모든 직원은 기업의 스타입니다. 조직의 구성원은 자신의 업적과 성과에 대해 인정 받을 자격이 있으며 자신이 하는 일을 자랑스럽게 여길 수 있어야 합니다. 시간 안에 프로젝트를 끝내도록 동료가 도움을 주었거나 다음 번에 더 잘 할 수 있도록 매니저가 과거 프로젝트에 대한 귀중한 피드백을 주었다면 어떤 경우이든 상관없이 이를 인정해 주고 감사의 마음을 표하게 됩니다. 때로는 말로는 충분하지 않기도 하죠. 어떤 회사는 기업내에서 모든 사람이 서로를 인정할 수 있도록 칭찬 및 보상 시스템을 사용하기도 합니다. 칭찬을 많이 받은 직원의 경우 모인 칭찬을 백화점 기프트 카드와 같은 보상의 형태로 전환하여 사용할 수 있습니다. 귀사가 이미 오프라인에서 열심히 일하는 직원을 인정하며 보상 시스템을 운영하고 있다면, 이제는 동일한 작업을 수행 할 수 있는 더 나은 방법이 있습니다. 실질적인 효과를 볼 수 있는 직원 복지 시스템을 도입하여 직원들의 동기부여와 사기를 극대화하고 서로에게 용기를 북돋아줄 수 있는 문화를 만들어보세요.위에서 언급한 피어 투 피어 (peer to peer) 칭찬과 보상 플랫폼을 제공하는 많은 신생 스타트업과 기존 기업들의 서비스들이 있습니다:kudos : ‘직원 인정 시스템 및 기업 소셜 네트워크’Redii : ‘가장 큰 자산(팀)의 힘을 활용하여 훌륭한 비즈니스를 성장시키고자 하는 중소 기업을 위해 설계된 간단한 직원 성과 인정 소프트웨어’globoforce : ‘사회적 인정 : 감사의 힘’평범한 휴가나 보너스를 주는 전통적인 방법에 비해서 온라인으로 서로가 서로를 인정해주고 이에 대한 보상 시스템을 이용하면 누가 어떤 이유로 누구를 위해 고맙게 여기는가에 대한 투명성이 높아집니다. 동료가 성공을 달성할 수 있도록 서로 돕고 응원하는 문화를 만들어보세요. 보상 및 인식 시스템을 구현하여 모두가 윈-윈하는 문화를 육성할 수 있습니다.3. 기업의 직원 복지와 의료 혜택 또는 개인 지출 트래킹 프로세스가 더 우수하고 스마트해질 수 있습니다.당신의 기업은 사용자 경험(UX)을 극대화해야한다고 생각하십니까? 기업내 직원의 경험도 고려해 보세요.커뮤니케이션 도구와 마찬가지로 모든 HR 이나 재무 관련 서류 및 승인 절차는 복잡하고 지루하지 않아도 됩니다. 기업의 많은 직원들은 업무를 처리하기 위해. 불필요한 절차에 더 많은 시간을 할애합니다. 정확히 말하면 실제로 일을 끝내는 것보다 보고서 작성과 결재를 기다리는 데에 많은 시간을 보내고 있습니다. 이제는 대부분의 불필요한 절차 및 서류 작업은 IT 기술로 대체 될 수 있습니다. 이러한 지루한 서류 작업과 승인 사례를 들어 보겠습니다.휴가를 승인받기 위해 휴가신청서를 문서로 제출하여 서명 받거나 신청서를 스캔하여 이메일로 결재를 받는다.지출 보고서를 엑셀로 작성하여 영수증을 첨부하고 관리자의 결재를 받고 느린 업무 처리로 인해 늦게 환급 받는다.기업에서 제공하는 특별 직원 복지인 헬스장 비용 지원금을 이용하기 위해 신청서를 문서로 제출하고 결재를 받는다.위의 모든 결재된 문서는 서류함에 보관되어 공간을 많이 차지하며 접근성이 떨어진다.휴가 요청, 건강 및 복지 혜택 및 비용 보고와 같은 일상적인 재무와 HR 업무에 대해 기업내부에 명확하고 투명한 승인 체계를 클라우드 시스템으로 적용하면 직원과 관리자의 많은 시간을 절약하고 요청이 승인되었는지 이메일을 보내거나 개인적으로 물어봐야 하는 절차를 없애줍니다. 이러한 시스템은 많은 프로세스가 자동화되어 모든 관련 당사자가 열람 및 관리가 가능합니다. 모든 직원들이 편의를 느낄 수 있는 훌륭한 시스템을 도입해보세요.Workday Benefits : 기업의 복지 시스템 운영 툴.Expensify : ‘영수증 스캐닝에서 승인 및 환급까지, Expensify는 비용보고 프로세스의 모든 단계를 자동화합니다.’Gusto : 급여, 복리 후생 및 인사SaaS 클라우드 컴퓨팅 서비스를 사용한다는 것기업에서 업무 효율성을 위한 전통적인 소프트웨어들은 대부분 개별 컴퓨터에 설치된 독립형 소프트웨어로 제한되어 있었습니다. 예를 들어, Office 365가 출시되기 전의 Microsoft Office를 기억해 보십시오. 모든 Microsoft Office는 모든 직원들의 컴퓨터에 개별적으로 설치되어 오프라인으로만 작업할 수 있었습니다. 지금은 클라우드에서 모든 문서작업이 가능하며 동료 혹은 협력사의 담당자와도 협업이 가능하게 되었습니다. 이를 보면 우리의 일상에 클라우드 컴퓨팅은 그 어느 때보다도 널리 보급되어 있습니다. 이러한 솔루션의 대부분은 SaaS (Software as a Service)로 제공됩니다. Google 드라이브, Office 365, Salesforce CRM 및 Dropbox는 우리가 사용하는 주요 클라우드 기반 서비스의 예이며 많은 기업들이 클라우드 시스템으로 전환하고 있습니다. 왜 클라우드 서비스가 급성장하고 있을까요? 이유는 다음과 같습니다.1. 접근성. 조직의 데이터를 자체 서버에 저장하는 대신 클라우드 서비스 활용하여 데이터에 접근하고 원격으로 작업도 할 수 있습니다. 스마트폰과 노트북은 우리 일상과 업무처리를 하는 매개체로서 많은 비율을 차지하고 있으며 이제는 누구나 인터넷에 접속할 수 있습니다. 이제는 업무용 프로그램을 오프라인 상태로 제한할 이유가 없습니다.2. 비용 절감. 비즈니스 및 개인 간 클라우드 컴퓨팅의 출현은 우리의 상당한 비용을 절감케 했습니다. 기존의 무거운 프로그램과 데이터베이스를 운영하는 전통적인 방식은 서버 유지 관리, 데이터 저장, 백업, 개발 등의 상당한 비용을 발생시킨 데에 비해, 클라우드형 서비스는 앞의 비용이 발생하지 않습니다.3. 유연성. 클라우드 기반 서비스는 대역폭, 사용자수 등의 니즈가 증가하거나 변동하는 비즈니스를 위해 다양한 옵션을 제공합니다. 예를 들어, CRM 시스템을 이용해야 하는 직원이 많아졌다면 사용자를 추가한 만큼 요금이 변동됩니다. 간단하게 말하면, SaaS 서비스의 가장 큰 장점 중 하나는 기업의 니즈가 변화할 때마다 확장 및 축소가 쉽다는 점입니다.자유, 권한, 생산성한 명의 특별한 사람이 모든 문제를 결정하고 해결할 수 있을까요? 마이크로 매니징은 팀 운영에 있어 많은 악영향을 끼칩니다. 업무의 부담을 나누고 책임과 권한을 알맞은 담당자에게 위임하는 것은 기업의 관점에서 상당한 효율성을 발휘합니다. 조직 계층 구조의 각 직원이 스스로 결정할 수 있도록 하고, 자신이 내리는 의사 결정에 수반되는 책임을 느낄 수 있도록 한다면 직원들의 오너십을 키울 수 있습니다.당신의 비즈니스 운영에 맞도록 클라우드 시스템을 도입한다면 앞서 언급된 권한 위임과 의사결정을 내릴 수 있으며 부하직원의 프로젝트를 결재하는 기능은 필수라고 볼 수 있습니다. 그렇지 않으면 모든 승인 절차는 이메일이나 서류 절차 같이 시스템의 외부에서 이루어집니다. 새로운 시스템이 기업의 권한/승인 절차와 부합되는지, 조직의 운영적 니즈를 얼마나 수용하는지 확인해 보아야합니다.체크리스트 예:시스템에 여러 개의 액세스 레벨이 있습니까?특정 액세스 권한만 승인 할 수 있습니까?승인자의 이름과 시간을 기록해줍니까?직원에게 더 많은 자유를 부여하십시오. 직원들이 스스로 결정을 내리고 스스로의 동기부여와 생산성을 높일 수 있도록 알맞은 권한을 부여하세요. 우리는 리더로서 직원들의 자유와 권한을 허용하는 동시에 책임을 지어주고 합리적인 규칙과 지침, 그리고 성과 측정 방식을 이용하여 모두가 기업과 함께 성장할 수 있는 방향성을 제시할 수 있어야 합니다. 이렇듯 기업문화를 형성하고 그에 걸맞는 기술을 부합하여 기업과 구성원 모두의 이익을 극대화해보세요.#시프티 #기업문화 #혁신 #SaaS #조직문화 #기업소개 #시스템구축 #원격근무 #리모트 #디지털노마드

2018년에는 VCNC에 큰 변화가 있었습니다. 오랫동안 비트윈 기반의 서비스들을 개발하고 운영했지만 2018년 10월에 기사 포함 렌터카 서비스를 포함한 종합 모빌리티 플랫폼인 타다를 기획하고 출시하였습니다. 변화가 많은 모빌리티 시장에서 신규 서비스를 성공적으로 출시하기 위해 많은 고민을 하였습니다. 이번 글에서는 타다의 시스템 구성과 이를 위해 사용한 여러 기술을 소개하면서, 타다 개발팀의 기술적 결정을 공유해보고자 합니다.타다에서 사용하는 기술들의 로고. 왼쪽부터 Kotlin, Spring Boot, Kubernetes, Terraform, gRPC, Redis.기존과 다른 선택비트윈의 경우 Netty를 이용해 인하우스 네트워크 라이브러리를 만들기도 하였고, 메인 데이터베이스로 NoSQL인 HBase를 사용하는 등 남들이 통상적으로 사용하지 않는 기술 스택을 선택한 경우가 많았습니다. 그 배경에는 나름대로 이유가 있었지만, 서비스 초기에는 안정성에 어려움을 겪기도 하였고 서버 배포 과정이 느리고 복잡하여 쉬운 길은 아니었습니다. 여러 문제를 해결하기 위해 Haeinsa 등 라이브러리와 소프트웨어를 직접 만들기도 하였습니다.타다는 이슈가 많은 모빌리티 시장을 타겟으로 하고 있기 때문에 Time to Market이 특히 중요했습니다. 개발하는 기간 동안 시장 상황에 따라 기능의 우선순위가 변하기도 하였습니다. 이에 따라 서비스를 빨리 출시하고 외부의 변화에 유연하게 대처할 수 있도록, 완성도 있게 만들어져 있는 프레임워크나 라이브러리를 선택하였고, AWS에서 이미 잘 관리되고 있는 서비스를 적극적으로 활용하였습니다.사용 중인 기술들Kotlin: Java는 불편한 점이 많지만, JVM에 대한 경험을 무시할 수는 없어 비교적 새로운 JVM 기반 언어인 Kotlin을 사용하기로 하였습니다. 다른 여러 JVM 기반의 대안 언어들이 있지만, Spring Boot에 쉽게 적용할 수 있고 커뮤니티에서 적극적으로 권장하고 있는 점 등 여러 이유로 Kotlin을 선택하게 되었습니다.Spring Boot: 널리 쓰는 웹 프레임워크이며 이미 지원하는 기능 또한 많기 때문에 보일러 플레이트 코드 작성을 줄이고 서비스 개발에 집중할 수 있습니다. SQS 메시지 처리, HTTP 요청 및 응답으로 Protocol Buffers 메시지 사용 등 프레임워크에서 제공하는 기능을 많이 활용하고 있습니다.Kubernetes: 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼으로 배포 자동화와 스케일링 등 여러 가지 운영적인 편의성을 제공합니다. 처음에는 kops를 이용해 클러스터를 직접 띄웠지만, 지금은 EKS를 이용하고 있으며 직접 object를 만들기보다 helm을 이용하고 있습니다.gRPC: 실시간성이 중요한 차량 위치나 운행 상태 변화 등은 Streaming을 이용하여 전달하고 있습니다. 직접 개발할 수도 있었지만, 서비스 개발에 집중하고 앞으로의 관리 오버헤드를 줄이기 위해 gRPC를 이용하기로 하였습니다.Redis: 서버 간 메시징을 위해 Redis의 Pub/Sub 기능을 사용하고 있습니다. 메시지 브로커 기능을 제공하는 RabbitMQ, ActiveMQ, Kafka 등 여러 옵션이 있었지만, 개발을 시작하던 당시에는 Redis만이 ElastiCache를 이용하여 쉽게 띄우고 관리할 수 있어 Redis를 선택하게 되었습니다.Protocol Buffers: gRPC 뿐만 아니라 HTTP/2로 주고받는 메시지를 정의할 때도 이용하고 있습니다. 덕분에 따로 문서화 하지 않고 proto파일을 공유하여 더욱 명확하고 편리하게 API 명세를 공유할 수 있었습니다.Terraform: HCL을 이용해 인프라스트럭처 프로비저닝 및 관리를 편하게 해주는 도구입니다. AWS 서비스의 생성 및 관리를 콘솔에서 직접 하지 않고 Terraform을 이용하고 있습니다.사용 중인 AWS 서비스들AWS는 개발팀이 오랜 기간 사용하여 가장 익숙한 클라우드 플랫폼이기 때문에 큰 고민 없이 선택할 수 있었습니다.EKS: Kubernetes 클러스터의 마스터 노드들을 쉽게 띄우고 관리해주는 서비스입니다. 서울 리전에 EKS가 출시된 후에는 관리 오버헤드를 줄이기 위해 EKS로 옮겼습니다.ECR: 타다 서버를 배포할 때는 Docker Gradle Plugin을 통해 docker 이미지를 만들고 ECR에 푸시합니다. 그 후 helm 명령을 통해 Kubernetes에 배포합니다.SQS: 배차 요청을 처리하기 위해 SQS를 이용합니다. 배차 요청을 구현하는 방법에는 다양한 옵션이 있었지만 AWS 서비스를 최대한 활용하여 빠르게 개발할 수 있었습니다.RDS: 타다의 대부분 데이터는 Aurora에 저장하고 있습니다. RDS를 이용하면 DB의 배포와 관리가 쉬우며, Aurora는 MySQL과 호환될 뿐만 아니라 같은 비용이면 성능이 더 좋습니다.Kinesis: 실시간 차량 위치 정보 및 로그를 수집하기 위해 사용하고 있습니다. 다른 오픈소스 소프트웨어를 직접 이용하기보다는 AWS에서 제공하는 서비스를 최대한 이용하고 있습니다.Firehose: 비트윈에서는 KCL를 활용해 Acheron이라는 프로그램을 직접 만들어 로그들을 S3에 저장하였지만, 이제는 서울 리전에서 Firehose를 사용할 수 있으므로 큰 고민 없이 사용하기로 하였습니다.시스템 구성타다에서는 필요에 따라 서비스를 여러 종류로 분리하여 운영하고 있습니다. 일반적인 모바일 앱 API와 실시간 차량의 위치 정보를 바탕으로 사용자의 요청에 대해 적합한 차량을 배차하는 기능이 필요했습니다. 핵심적인 역할을 하는 일부 서비스와 시스템 구성에 대해 간단하게 소개합니다.라이더 앱: 아이폰은 Swift, 안드로이드는 Kotlin으로 작성하였으며 여러 오픈소스 라이브러리를 적극적으로 활용하였습니다. 서비스 특성상 RIBs라는 아키텍처를 사용하여 개발하였습니다.드라이버 앱: 아이폰과 안드로이드를 모두 지원하려면 기술적, UX적으로 고려해야 할 점들이 많고 불특정 다수의 유저를 대상으로 하는 앱도 아니었기 때문에 안드로이드 버전으로만 개발하게 되었습니다.서버: 모바일 앱의 요청을 대부분 처리하며 Spring Boot로 작성된 HTTP/2 API 서버입니다. Protocol Buffers로 정의된 메시지를 JSON 형태로 주고받습니다.gRPC 서버: 서버에서 발생하는 이벤트를 실시간으로 전달하기 위한 서버입니다. Redis Pub/Sub을 통해 받은 이벤트 메시지들을 클라이언트들에게 전달합니다.Dispatcher: 배차 요청을 처리하는 서버입니다. 주변 차들의 ETA 계산을 위해 외부 API를 이용하는데, Reactor를 이용해 비동기적, 동시적으로 요청하여 쓰레드 점유 없이 효율적으로 처리되도록 구현하였습니다.Tracker: 차량 위치 정보 수집 서버입니다. KCL를 이용해 위치 정보 레코드를 읽어 들여 TrackerDB에 기록합니다.Redis: 서비스 초기에는 차량의 최신 위치 등을 저장하기도 했지만, 지금은 주로 서버 간 메시징을 위해 Pub/Sub 기능을 이용하고 있습니다.DB: 운행 기록, 사용자 데이터 등 대부분 데이터를 기록합니다. 비트윈에서는 HBase를 이용했지만 타다의 경우 아직 절대적인 트래픽이 많지 않기 때문에 트랜잭션 등 다양한 편의 기능을 제공하는 RDB를 이용하고 있습니다.TrackerDB: 차량 운행 정보 및 차량의 최신 위치 등을 저장합니다. Aurora를 이용하며 대부분의 요청이 차량 위치 정보 업데이트이므로 안정성을 위해 별도의 인스턴스를 띄워 사용하고 있습니다.Kinesis Log Stream: 타다의 여러 서비스에서 로깅을 위해 이용합니다. Firehose를 통해 S3에 기록됩니다.Kinesis Tracker Stream: 드라이버의 실시간 위치 정보는 Kinesis를 통해 Tracker로 전달됩니다.서비스 플로우차량 위치 업데이트차량 위치 업데이트는 요금 계산, 차량 위치 제공 등 서비스에서 가장 많이 일어나는 요청입니다. 드라이버 앱에서 안드로이드 Foreground 서비스를 이용해 GPS 정보를 수집하고 일정 주기마다 서버로 현재 위치를 전송합니다. 이렇게 전송받은 GPS 위치 정보는 데이터 크기를 최소화하기 위해 Protocol Buffers로 직렬화되어 Kinesis 레코드로 만들어지게 됩니다. Tracker에서는 전달된 Kinesis 레코드를 읽어 간단한 처리를 한 후에 TrackerDB에 삽입합니다.서비스 초기에는 차량의 마지막 위치에 대한 정보만 Redis에 적었습니다. 그러나 차량의 이동 경로를 효율적으로 조회해야 할 일이 생겼는데, 당시 차량 이동 경로는 로그로만 저장되고 있었습니다. S3 Select나 Athena를 이용해 조회하는 방안도 고려했지만, 일단은 Aurora에 저장하기로 하였습니다. 당분간은 Aurora로도 충분했고 RDB를 쓰는 것이 가장 쉽고 편한 방법이었기 때문입니다.차량 배차차량 배차는 서비스의 가장 기본적인 기능으로 배차 요청에 가장 적절한 주변 차량을 할당하는 플로우입니다. 라이더 앱에서 유저가 배차를 요청하면 서버가 배차 요청 정보를 DB에 기록하고 배차 요청 메시지를 SQS 대기열에 집어넣습니다. Dispatcher가 배차를 처리하는 로직을 수행하여 차량이 매칭되면 드라이버 앱으로 이벤트가 전달됩니다.드라이버가 배차를 수락하면 서버로 수락 요청이 전송되고 서버에서는 DB의 배차 요청 상태를 수락 상태로 변경합니다. 배차 요청이 수락되었다는 이벤트는 결과적으로 gRPC 서버를 통해 해당 이벤트를 구독하고 있던 유저에게 전달됩니다.Dispatcher에서 배차를 처리하는 로직은 여러 옵션이 있었지만 가장 간단하고 효율적으로 개발하기 위해 SQS의 기능을 최대한 활용하였습니다. Dispatcher 수를 늘리는 것만으로도 처리량 확장이 가능하며 Dispatcher가 갑자기 종료되어도 한 대라도 살아있다면 결국에는 잘 처리가 됩니다. Dispatcher가 배차 요청을 받으면 다음과 같은 로직을 수행합니다. 종료 조건을 만족하지 않았다면 일정 시간 후 동일한 로직을 다시 반복합니다.배차가 가능한 상태라면 배차 로직을 수행합니다. 이동 경로와 교통정보를 고려하여 적합한 주변 차량을 찾습니다.만약 적합한 차량이 있다면 배차 요청을 해당 드라이버에게 할당되었다는 정보를 DB에 적고 배차 할당 이벤트를 전파합니다. 드라이버의 수락을 기다리기 위해 일정 시간 후 로직을 재시도합니다.만약 적합한 차량이 없다면 일정 시간 후에 로직을 재시도합니다.배차 요청이 드라이버의 수락을 기다려야 하거나 타임아웃이 남아있는 상태라면 적절한 시간 후 재시도합니다.배차 요청이 수락되어 완료된 상태거나 취소되었거나 타임아웃이 지난 상태라면 SQS에서 메시지를 삭제합니다.못다 한 이야기타다를 런칭하는 날, 기사 간담회에서 쏘카의 VCNC 인수 이후 짧은 기간 동안 타다를 만들 수 있었을 리 없으니, 실제 개발 기간은 어느 정도냐는 질문이 있었습니다. 짧은 기간 내 서비스를 성공적으로 런칭할 수 있었던 것은 상황에 맞는 올바른 기술적 선택들뿐만 아니라 훌륭한 팀원들이 있었기에 가능했던 일이었습니다. 타다는 개선해야 할 부분도 많고 앞으로 새로운 기술적 도전들이 많이 있을 것입니다.네 그렇습니다. 결론은 기술적 난제들을 고민하면서 좋은 팀과 서비스를 함께 만들고 키워나갈 좋은 분들을 기다리고 있다는 것입니다.

안녕하세요. 크몽 개발자들과 함께하고 있는 크레이그(a.k.a. 크알)입니다.크몽 개발자 그룹은 1년 내 그 규모가 3배로 커지고, Data Science, Growth Hacking 조직이 만들어지는 등 질적, 양적으로 급성장하고 있는 팀입니다.크몽 개발 부서에 계신 분들은 크몽에 대해 이렇게 이야기 합니다.(참고 : 크몽 개발팀원 더팀스 인터뷰 - '신뢰할 수 있는 동료와 함께 초고속 성장을 만들어가는 크몽 팀' )"제가 크몽에서 전반적으로 느낀 인상은 능동적인 분들이 많다는 거예요. 수동적인 업무를 책임감 있게 하는 것도 중요하지만 문제를 스스로 찾고, 동료들에게 제기하고, 문제를 해결했을 때 진심으로 기뻐하면서 행복감을 느끼시는 분들이 많아요. 그게 큰 조직에 있다가 온 저에게는 정말 많은 자극이 되었어요. "- 데이터분석 KM님"크몽이 저의 개발자 커리어에서 마지막 회사였으면 좋겠다고 생각해요. 실은 진심이고요. 그동안 회사의 성장을 지켜봤고 개발적으로도 많은 변화를 경험했어요"- BackEnd Sean님이렇게 개발자들이 행복하게 개발할 수 있는 환경을 우선시하고 있습니다. 그리고 크몽의 오픈 커뮤니케이션 문화를 지향함과 동시에 ‘Work Happy’와 'Freedom with Responsibility’ 란 가치 아래 최대한 자율성을 보장된 실무자 중심의 개발 문화를 추구합니다.크몽 개발 조직 구조위 핵심 가치 아래 크몽 개발 조직 구조는 크게 ‘Go’와 ‘Chapter’로 구성되어 있습니다.Go  ; 고우선 ‘Go’는 프로젝트 개발 팀 단위로 크몽 서비스를 개선하기 위한 목표 중심의 조직입니다. 다른 회사에서는 ‘Silo’, ‘Team'로 명칭 하기도 합니다. 물리적으로 한 공간에서 스크럼을 이루어 일할 수 있도록 자원을 갖추고 있습니다. Go 안에는 Go Leader(GL) 가 있어 팀 업무 관리 및 우선순위를 정합니다.현재 크몽 개발 파트의 Go는 아래와 같이 구성되어 있습니다.UX-Go크몽 서비스 UX를 개선하기 위한 목표로 데이터를 기반으로한 UX Iteration & Growth Mission 을 수행하는 팀Data-Go데이터 파이프라인을 구축, 활용하여 조직 내 필요한 데이터 자료를 공급하고, 크몽 서비스안에 머신러닝/딥러닝 등의 인공지능 기술 영역을 담당하는 팀Dasi-Go서비스 안정적인 운영 및 릴리즈,  CRM 기술 지원을 담당하는 팀Mobile-Go검색 서비스, 서비스 카테고리 개선 등 크몽 서비스 향상을 위한 모듈 개발팀크몽 라운지Chapter  ; 챕터'Chapter'는 직군별 조직 단위로 주 1회 정도의 커뮤니케이션 타임을 통해 업무 및 기술 동향을 교환합니다. 더불어 챕터 안에서 필요한 스터디, 외부 교육 등의 직군별 자기 능력 향상을 도모하고, 회사에선 이를 적극 지원합니다. 그리고 챕터 내 프로젝트를 통해 서비스 개선에 기여하기도 합니다.크몽 개발 파트는 아래와 같은 챕터가 있습니다.(참고 : 웹 프로트엔드 챕터의 'gulp 개선기' -  https://brunch.co.kr/@kmongdev/5 )**챕터 프로젝트는 챕터 내에서 개발자분들이 스스로 필요하다는 판단 하에 빌딩 된 프로젝트입니다. 챕터 내에는 CL(Chapter Leader)가 존재하며, Chapter 구성원 관리 및 의견을 모아 조직에 전파하는 역할을 담당합니다.Guild  ; 길드개발 파트 안에서의 'Guild'는 토이 프로젝트 같은 성격의 공통 관심 분야를 지닌 프로젝트 팀이라고 볼 수 있습니다. 길드 기획 단계에서 회사 전사적으로 적용되면서, 동호회 성격으로 피보팅(Pivoting) 되어 있지만, 기본적으로 공통의 관심 분야를 같이 학습하고 프로젝트에 적용하는 팀입니다. 매주 수요일 오후 2~3시 사이의 시간은 챕터(Chapter), 고(Go)를 떠나 본인이 원하는 길드에 들어가서 새로운 영역을 탐색하고 연구하는 시간입니다.크몽 개발 파트는 아래와 같은 길드가 있습니다.(참고 : 코틀린 길드의 코틀린 리서치 이야기  https://brunch.co.kr/@kmongdev/9 )정리모든 개발 조직은 '성과 중심' 또는 '성장 중심'의 문화를 가지고 있습니다. 균형을 꾀하는 게 이상적이긴 하지만 스타트업에선 쉽지 않은 일입니다.하지만 크몽 개발 부서에선 인적 성장 중심 문화를 고민하고, 끊임없이 시도하고 있습니다. 이를 위해 여러 전문 교육 기관과 협약을 맺고 교육 지원을 하고 있으며, 국내 정상급 권위자 분들로 구성된 외부 컨설턴트 그룹을 구성해 개발자 분들께 배움과 성장의 기회를 부여하려고 노력하고 있습니다. 1년의 기간 동안 이직률3%의 수치를 기록하고 있는 크몽 개발 파트에선 신규 인력 채용 시 제 1의 인사 기준은 '높은 학력'도, '화려한 커리어'도 아닌우리와 '오랫동안' 함께 '성장'할 수 있는가?입니다. 이를 위해선 개발자 성장을 돕기 위한 환경 구축 및 관리가 필수이고,  그것이 궁극적으로는 회사 및 팀원에게도 장기적인 발전을 가져올 꺼란 굳은 믿음이 있습니다.크몽 개발 그룹CTO#크몽 #개발팀 #개발자 #사내복지 #기업문화 #조직문화 #사내스터디 #CTO

Overview이전까지는 단일 테이블에서 INDEX를 적용하는 효과적인 방법들을 살펴봤습니다. 아직 못 본 개발자를 위해 친절히 링크도 준비했습니다. 이 글을 보기 전에 아래의 글들을 먼저 보는 것이 좋습니다.단일 TABLE을 SELECT하자!: 올바른 SELECT문 작성하기순서대로 척척, ORDER BY: ORDER BY 조건 처리 알아보기원하는 대로 뭉치는 GROUP BY: GROUP BY 조건 처리 알아보기이번 글에서는 테이블에서 컬럼을 추가 또는 삭제하고, 테이블을 분리하는 방법까지 알아보겠습니다.Let’s do it먼저 아래의 컬럼을 추가해봅시다.ALTER TABLE test.TB_MBR_BAS ADD COLUMN AREA_NM    VARCHAR(10)    COMMENT '지역 명'; 그리고 테스트 자료를 넣습니다.UPDATE test.TB_MBR_BAS SET     AREA_NM =         CASE FLOOR(RAND()*15)             WHEN 0    THEN '서울특별시'             WHEN 1    THEN '부산광역시'             WHEN 2    THEN '인천광역시'             WHEN 3    THEN '대전광역시'             WHEN 4    THEN '대구광역시'             WHEN 5    THEN '광주광역시'             WHEN 6    THEN '울산광역시'             WHEN 7    THEN '경기도'             WHEN 8    THEN '강원도'             WHEN 9    THEN '충청남도'             WHEN 10    THEN '충청북도'             WHEN 11    THEN '전라남도'             WHEN 12    THEN '전라북도'             WHEN 13    THEN '경상남도'             WHEN 14    THEN '경상북도'             WHEN 15    THEN '제주도'         END WHERE AREA_NM IS NULL ; 자료를 확인하면 아래와 같이 나옵니다.SELECT     * FROM test.TB_MBR_BAS ; AREA_NM 컬럼을 추가해 지역이 나오도록 했습니다. AREA_NM을 보면 중복되는 지역명이 있습니다. 이럴 때 보통 AREA_NM을 별도의 테이블을 만들어 ID OR 코드를 부여해 처리합니다. 위의 UPDATE 문을 참조하여 ID를 만들면 아래와 같이 만들 수 있습니다.0    : ‘서울특별시’1    : ‘부산광역시’2    : ‘인천광역시’3    : ‘대전광역시’4    : ‘대구광역시’5    : ‘광주광역시’6    : ‘울산광역시’7    : ‘경기도’8    : ‘강원도’9    : ‘충청남도’10    : ‘충청북도’11    : ‘전라남도’12    : ‘전라북도’13    : ‘경상남도’14    : ‘경상북도’15    : ‘제주도’먼저 AREA_NM과 ID를 다룰 테이블을 만들겠습니다.CREATE TABLE test.TB_AREA_BAS  (     AREA_ID        TINYINT UNSIGNED NOT NULL    COMMENT '지역 아이디 '     ,AREA_NM     VARCHAR(10)             NOT NULL    COMMENT '지역 명'     ,PRIMARY KEY (AREA_ID)  ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='TB 지역 기본' ; 테이블을 만들었으면 자료를 넣어줍니다. INSERT INTO test.TB_AREA_BAS  (     AREA_ID      ,AREA_NM  ) VALUES (0,'서울특별시')  ,(1,'부산광역시')  ,(2,'인천광역시')  ,(3,'대전광역시')  ,(4,'대구광역시')  ,(5,'광주광역시')  ,(6,'울산광역시')  ,(7,'경기도')  ,(8,'강원도')  ,(9,'충청남도')  ,(10,'충청북도')  ,(11,'전라남도')  ,(12,'전라북도')  ,(13,'경상남도')  ,(14,'경상북도')  ,(15,'제주도')  ; 자료를 확인하면 아래와 같이 나옵니다.SELECT     * FROM test.TB_AREA_BAS ; 테이블을 만들었다면 test.TB_MBR_BAS 테이블에 AREA_ID 를 추가하여 자료를 넣은 후 AREA_NM 컬럼을 삭제하면 됩니다.이제 AREA_ID를 추가합니다.ALTER TABLE test.TB_MBR_BAS ADD COLUMN AREA_ID TINYINT UNSIGNED NOT NULL COMMENT '지역 아이디'; AREA_NM을 참조하여 AREA_ID를 넣습니다.UPDATE test.TB_MBR_BAS SET     AREA_ID =         CASE AREA_NM             WHEN '서울특별시'    THEN 0             WHEN '부산광역시'    THEN 1             WHEN '인천광역시'    THEN 2             WHEN '대전광역시'    THEN 3             WHEN '대구광역시'    THEN 4             WHEN '광주광역시'    THEN 5             WHEN '울산광역시'    THEN 6             WHEN '경기도'    THEN 7             WHEN '강원도'    THEN 8             WHEN '충청남도'    THEN 9             WHEN '충청북도'    THEN 10             WHEN '전라남도'    THEN 11             WHEN '전라북도'    THEN 12             WHEN '경상남도'    THEN 13             WHEN '경상북도'    THEN 14             WHEN '제주도'    THEN 15         END ; 자료를 확인하면 아래와 같이 나오는데요.SELECT     * FROM test.TB_MBR_BAS ; 최종적으로 AREA_NM 컬럼을 삭제합시다.ALTER TABLE test.TB_MBR_BAS DROP COLUMN AREA_NM; 삭제했다면 자료를 확인해봅시다.SELECT     * FROM test.TB_MBR_BAS ; 이제 두 개의 테이블을 연결해서 조회해보겠습니다. JOIN을 사용하면 되고, Quey 문은 아래와 같습니다.SELECT     T101.MBR_ID      ,T101.MBR_INDFY_NO      ,T101.MBR_NM      ,T101.AGE      ,T101.AREA_ID      ,T102.AREA_NM FROM test.TB_MBR_BAS T101      INNER JOIN test.TB_AREA_BAS T102          ON T102.AREA_ID = T101.AREA_ID  ; 정리하며위에서 보여드린 예시는 두 가지 다른 점이 있습니다. 첫째는 TABLE 뒤에 T101, T101 과 같은 얼라이스를 준 것, 둘째는 INNER JOIN 문장이 들어간 것입니다.만약 테이블이 2개 이상이라면 사용할 테이블 컬럼을 써야 하는데 테이블명을 그대로 쓴다면 너무 길어집니다. 그래서 얼라이스로 테이블을 간단하게 표시하는 것이죠.INNER JOIN은 JOIN 중 가장 기본이 되는 문장입니다. 플랜을 보면 T101 즉 test.TB_MBR_BAS를 차례대로 전부 읽는데, 그때마다 T102인 test.TB_AREA_BAS 를 AREA_ID 를 기준으로 값을 읽습니다. T101에 해당하는 내용과 T102에 해당하는 내용을 보여주는 것이죠. 저는 Database를 쓰는 이유가 바로 JOIN 때문이라고 생각하는데요. 여러분의 생각은 어떤가요. 조금 헷갈린다면 다음에는 JOIN에 대해서 알아보도록 하겠습니다. (자연스러운 결말..!)글한석종 부장 | R&D 데이터팀[email protected]브랜디, 오직 예쁜 옷만#브랜디 #개발문화 #개발팀 #업무환경 #인사이트 #경험공유

'구루'라는 단어는 이제 '수준급'을 넘어선 분들에게 부여되는 의미 있는 호칭이다. 특히, 개발자 사회에서는 비공식적으로 '구루급'이라고 불리는 개발자들이 있다. 이 정의에 대해서 누가 명확하게 옳다고 이야기할 수 있는 것은 아니다.다만, 30년 동안 소프트웨어 개발자로 살아오면서 만난 수많은 개발자들과 해외 유수의 개발자들과 만나고 소통하면서 느낀 개인적인 경험을 바탕으로 '구루급'에 대해서 정의를 해보겠다.매우 당연하게 이 정의는 전적으로 객관화된 것이 아닌, 매우 주관적인 기준이다.보통, '구루'급 개발자라고 불리는 분들을 보면, 오픈소스로 한 획을 그었거나, 그의 뜻을 따르는 후배들이 많거나, 특정 분야의 경험이 매우 풍부한 분들을 대상으로 이야기한다.다만, 이 기준에 '돈'을 많이 벌었거나, 특정 제품이나 게임, 서비스를 잘 만들었다는 식의 기준은 들어가는 것은 일부 논외로 하겠다. 이것은 전적으로 개인적인 기준이다. 이런 분들은 '구루급'개발자가 되기보다는, 산업적이거나 경제적으로 크게 성공한 기준이 더 높기 때문이며, 금전적으로 성공한 분들이 '후배'들에게 개발자로서의 영향력을 주는 것이 사실상 어렵기도 하거니와, 이미 비즈니스의 단계로 넘어간 분들이기 때문에 '구루급'개발자라고 이야기하기에는 모호하다고 개인적으로 이야기한다.그렇다면, 내가 생각하는 구루급 개발자의 최소한의 필요조건을 나열해 보자. 전적으로 개인적인 기준이니 너무 주관적이라고 비판하지 마시기를... 그 이유는 정말 주관적이기 때문이다.하나. 하나의 소프트웨어나 도메인을 10년 이상 장기간 개발 및 연구하고 있는가?둘. 자신만의 개발 문화에 대한 철학과 그 기준을 가지고 실행하고 있는가?셋. 자신이 소유하거나 만들어낸 개발 도구나 방법, 기술에 대해서 후배 개발자들에게 전파하고 있는가?넷. 후배 개발자들에게 존경받는 개발자로서의 기본적인 성품을 가지고 있는가?다섯. 후배 개발자들에게 자신의 롤을 양보하거나, 팀과 조직을 위해서 자신의 자리를 포기할 줄 아는가?여섯. 자신의 먹을거리를 위해서 비용을 싸게 부르지 않고, 후배들도 대우를 받을 수 있도록 너무 싸게 일하지 않아야 한다는 것을 실천하는가?제가 생각하는 '구루급'개발자의 조건입니다.분명, 이렇게 활동하는 '구루급'개발자들이 주변에 존재하고 있으며, 이를 위해서 개발자의 처우에 대해서 노력하기도 하고, 불합리한 경영자들과 논쟁을 벌이기도 합니다. 자신의 개인적인 이익만을 위해서 움직이지도 않는 그들이야말로 '구루급'개발자 아닐까요?그리고.대부분의 구루급개발자들은 충분한 대우와 보수를 받고 일하고 있습니다.그것이, 후배 개발자들의 처우와 미래를 위해서 매우 필요하다고 생각하고 있기 때문이죠.저는 '구루급'개발자를 그렇게 생각합니다.ps.최고의 개발자, 슈퍼개발자 등에 대한 호칭도 있을 수 있습니다. 제가 생각하는 '구루'급 개발자는 후배들에게 존경을 받고, 후배들의 처우나 개발자들의 미래에 대해서도 고민하고 실천하는 분들에 대해서 정의해 본것입니다.

데일리의 Java 백엔드 개발자는 Docker 기반의 CodeShip Pro를 애용하는데 최근에 빌드가 급격히 느려지는 문제를 겪었다. 빌드가 느려진 원인은 다양하지만 그 중 일부는 CodeShip Pro의 캐싱 방식, 더 정확히는 도커의 캐싱 방식과 관련이 있다.CodeShip Pro는 pom.xml 또는 build.gradle 을 보고 빌드에 필요한 라이브러리를 미리 가져와서 캐싱하기를 권장한다.# We're using the official Maven 3 image from the Docker Hub (https://hub.docker.com/_/maven/). # Take a look at the available versions so you can specify the Java version you want to use. FROM maven:3 # INSTALL any further tools you need here so they are cached in the docker build WORKDIR /app # Copy the pom.xml into the image to install all dependencies COPY pom.xml ./ # Run install task so all necessary dependencies are downloaded and cached in # the Docker image. We're running through the whole process but disable # testing and make sure the command doesn't fail. RUN mvn install clean --fail-never -B -DfailIfNoTests=false # Copy the whole repository into the image COPY . ./예전에는 이 방식이 문제가 안 됐는데 최근 들어 캐시 적중률이 급격히 낮아졌다. 여러 애플리케이션이 공유하는 라이브러리를 몇 개 추가했는데 그 중 하나가 빈번히 업데이트되는 게 문제다. pom.xml 파일을 자주 수정하는데 그 말인즉 COPY pom.xml ./ 줄부터 다시 빌드해야 한다는 뜻이다. 그러므로 RUN mvn install clean --fail-never -B -DfailIfNoTests=false 을 실행하는 횟수가 많고 평균 빌드시간이 장난 아니게 늘어난다.CodeShip Pro에서 이 문제를 해결하는 방법은 비교적 간단하다. pom.xml 파일을 둘로 쪼개면 된다. 자주 수정하는 `pom.xml` 파일부터 빌드하면 빌드 시간을 종전처럼 끌어내릴 수 있다.COPY pom-not-frequently-changed.xml ./ RUN mvn -f=pom-not-frequently-changed.xml install clean --fail-never -B -DfailIfNoTests=falseCOPY pom.xml ./ RUN mvn install clean --fail-never -B -DfailIfNoTests=false하지만 CodeShip Pro가 이와 유사한 문제로 여러 번 문제가 된 터라 Travis-CI로 옮기면 어떤 장단점이 있는지 확인해보았다.장점Travis-CI는 커밋과 푸시를 한 해당 브랜치 뿐 아니라 머징할 브랜치 등에서도 빌드를 돌린다.CodeShip보다 캐싱 정책을 수립하기 쉽다.캐시 적중률 문제가 덜하므로 빌드 시간이 좀더 안정적으로 유지된다.현재 머신 사양으로는 약 1분 가량 빌드가 빠르다.빌드 과정을 한 눈에 이해하기 쉽다.Cron 빌드를 지원한다. 시간이 지나면서 의존성 문제 등으로 빌드가 깨졌을 때 조기에 조치할 수 있다.단점Travis-CI는 로컬에서 CI 환경과 동일한 빌드환경을 제공하지 않는다..travis.yml 파일을 수정하고 테스트하려면 git push 를 반복해야 한다.테스트를 돌리는 리눅스 환경과 실제 서버가 작동하는 도커 리눅스 환경이 같지 않다.돈으로 더 좋은 머신을 도입할 수 없다.빌드 환경을 이전하기는 그리 어렵지 않다. 하지만 장단점이 명확하다 보니 어느 게 꼭 좋다 말하기 힘들다. 상황에 따라 결정하는 수밖에.#데일리 #데일리호텔 #개발 #개발자 #개발도구 #도입후기 #일지 #인사이트 #조언

업계에서는 대기업이나 공공기관 등의 데이터 분석 수요가 커지면서 빅데이터를 다루거나 데이터 분석가들을 찾는 기업이 늘어난다고 하는 기사나 이야기들이 떠돌아다닌다.한국정보화진흥원에서 발간한 '2015년 빅데이터 시장 현황조사'보고서에 의하면 빅데이터 공급기업과 수요기업 모두 빅데이터 분석가가 필요하다고 내다보고, 많은 데이터 분석가가 필요하다고 이야기했다.분야도 금융을 비롯하여 통신, 커머스 등을 아우르고, IT 관련부서뿐만 아니라, 현업이라고 불리는 마케팅이나 영업도 포함된 관계에서의 데이터 활용을 위해서 빅데이터 '분석가'가 필요하다고 이야기를 한다.죄송하지만.. 한국형 환경에서는 '빅데이터 분석가'나 '전문가'는 그다지 필요 없을 것 같다.1. 변화하지 않는 기업어차피 정해져 있는 프로세서, 내부 R&R과 내부 혁신을 하기 위한 인사이트를 찾고, 데이터 변수를 찾는다고 하더라도 굳이 기업 내부의 변화를 일으키지 않을 것이기 때문에 '진정한 데이터 분석가'는 해당 기업에 무의미할 것이다.정말, 전문가라면 '내부 혁신'에 대한 키워드들을 뽑아줄 텐데... 이런 이야기는 '컨설팅'업체에서도 하지 않고, 내부에서도 '금기'시 해야 할 단어들이 대부분이다.만일, 대기업인 중요 키워드가 '오너'의 키가 문제라고 지적한다면... 아마도, 해당 부서나 관련자들은 움직이지도 못할 것이다.죄송하지만, '내부 혁신'이 불가능하고, '오너'중심의 대기업은 데이터 분석가가 필요하지 않다. 다만, '오너'의 생각을 읽고서 적당하게 마사지된 '데이터'를 보여줄 '외부 데이터 분석'서비스 업체만 필요할 뿐이다.그래서, 국내에서는 데이터 분석 서비스 업체 정도가 적당하다.2. 기업과 조직에 데이터가 없다.프로세스 하단에서 동작하는 수많은 로그들을 추적 감시, 감사하는 시스템이 가동되고 있어야 하며, 고객 서비스를 하는 서비스 집단에서도 하단에서 아이디어가 상단으로 올라가는 환경들이 이미 가동되고 있어야 한다. 데이터의 대부분은 그런 인사이트를 증명하는 근거가 되기 때문이다.이미, 중요한 움직임을 보이고 있을 때에만 '의미 있는 정보'를 추출할 데이터들이 축적되는데... 사실상, 의미 없이 마사지된 '보고서'들만 존재한다.원천적으로 의미 있는 데이터를 추출할 데이터가 있어야 하는데.. 대부분이 왜곡된 정보들이거나, 특정 힘에 의해서 데이터들이 왜곡돼 있다면, 해당 기업과 조직은 데이터가 없다고 봐야 한다.3. 오랜 경험을 축적한 실전 전문가들이 일찍 퇴직한다.빅데이터를 통해서 단지 현황만을 보여주는 것이 아니라, 기업의 미래나 새로운 먹거리를 유도할 수 있는 인사이트를 추출하기 위해서는 해당 도메인이나 해당 마켓에 익숙하고 경험이 풍부한 전문가들이 같이 있어야 한다. 실제, 데이터가 의미하는 방향성이나 수치, 지수가 어떤 것을 의미하는지 읽어 줄 수 있는 것은 데이터 전문가들이 하는 일이 아니다.해당 업무와 해당 도메인의 전문가가 그 '수치'를 읽어 줄 수 있는 것이다.대부분의 기업에서 '실전'이거나 '실제 업무'에 익숙한 전문가나 경험이 축적된 사람들은 하청업체이거나 이미 퇴직한 경험이 풍부한 사람들이다.해당 기업에서는 아무리 데이터가 분석되어도 어떤 의미인지 판독해줄 사람이 없다.4. IT기술 전문가가 필요한 것이 아니다.빅데이터나 머신러닝과 같은 지식화 인사이트는 절대 IT기술이나 주변의 소프트웨어 설루션으로 만들어지는 것이 아니다. 기업 내부에 축적된 '지식'을 기반으로 '사람'을 기준으로 데이터가 만들어진다. 데이터 분석 전문가는 단지, 그것의 가치를 '판정'해줄 수 있는 기준을 마련해줄 뿐이다.대부분의 '한국형'조직들은 데이터 거버넌스 조직도 없으며, 제대로 된 인사시스템이 가동되지 않고 있다. 슬프지만, 빅데이터 전문가들은 내부에서 영입하는 것이 아니라, 내부에서 자생적으로 생성되는 것이다.자생적으로 빅데이터 전문가가 생성되지 않는 조직은 이미, 지식화가 불가능한 형태이기 때문에, 너무 무리하지 말고, 현재 환경에서 연착륙하는 것을 고려하는 것이 최선일 것이다.역시, '한국형'에서는 굳이 '빅데이터 분석가'가 필요한 것이 아니라, '빅데이터 분석가 코스프레'를 하는 사람이 필요한 것 아닌가?오너가 이야기하는 'A'를 'A'처럼 써줄 수 있는 코스프레가 가능한 사람이면 충분한 것 아닌가 한다.