빅데이터분석이 최근 이슈가 되면서 관심이 많으실 것 같습니다. 비트윈팀도 데이터 분석 참 좋아하는데요, 저희도 한번 해보았습니다. 이번 포스팅에서는 비트윈팀의 데이터 분석 노하우를 아낌없이 공유해드립니다.왜 사용자의 데이터를 분석해야하는가요?비트윈같은 서비스는 초기 단계에는 앱을 기획하고 만들어낸 팀에 아이디어에 의해 계속해서 발전하고, 유지됩니다. 하지만 기능이 점점 다양해지고 사용자가 점점 많아지면서 사용자들의 앱 사용패턴을 점점 예측하기 어려워집니다. 게다가 비트윈은 해외 진출을 구상 중이었는데, 개인 혹은 팀의 아이디어만으로 해외에서의 사용패턴을 정확히 알기는 어려웠습니다.이런 시점에 필요한 것이 사용자 분석입니다.사용자들의 사용패턴을 분석해 보는 방법은 여러 가지가 있습니다. 초기에 해볼 수 있는 가장 직관적이고 쉬운 것은 비트윈을 사용하는 자기 자신의 사용 패턴을 돌아보고 분석해보는 것입니다. 또 친구들이나 익명 사용자들의 사용패턴을 물어보거나, 관찰하는 방법들이 있습니다. 이런 방법은 매우 효과적이고 많은 아이디어를 주지만 여러 가지 한계점이 있습니다. 지역적, 시간적인 한계 등이 그것입니다.그래서 택할 수 있는 방법이 실제로 사용자들의 행동을 컴퓨터로 수집해서 분석하는 것입니다. 말 그대로 '데이터 분석'을 하게 되는 것입니다.무엇을 분석할지 알아야 합니다데이터로 분석할 수 있는 것은 무궁무진합니다만, 먼저 데이터가 있어야합니다. 비트윈과 같이 서버와 통신하는 앱은 사용자들이 서버에 요청을 할 때마다 엑세스 로그를 남기게 됩니다. 이 엑세스 로그는 사용자들의 사용패턴을 고스란히 담고 있어, 소중한 데이터가 됩니다.엑세스 로그 분석은 전혀 어렵지 않습니다. 엑세스 로그에서 특정 행동에 해당하는 내용을 세는 것만으로도 여러 가지 유의미한 값을 얻어낼 수 있습니다. 하루 동안의 로그를 한줄씩 읽어서 메시지에 관련된 로그를 카운트하면 그날의 메시지 전송 건수를 얻을 수 있는 것입니다. (참 쉽죠?)엑세스로그에서 가입, 메시지, 사진, 메모 등 기본적인 내용에 해당하는 것들을 카운트하는 것만으로도 꽤 자세하게 앱 전체 사용자들의 전반적인 사용통계를 얻어낼 수 있습니다. 이제 해당 데이터를 엑셀에 넣어서 차트를 그려보면, 사용 통계에 대한 그럴싸한 차트가 그려집니다.엑세스 로그 분석에 성공했다면 좀 더 다양한 분석을 해볼 수 있을 텐데요, 사용자별 행동패턴 분석이나, 나라별, 혹은 아이폰, 안드로이드 디바이스별 분석 등 다양한 분석을 시도해볼 수 있습니다. 분석을 하기 전에 중요한 것은 무엇이 궁금한지, 어떻게 궁금한 데이터를 모을지 아이디어를 먼저 내는 것입니다. 여러 예제들을 찾아보며 공부해보면, 금방 좋은 아이디어를 얻으실 수 있을 겁니다.물론 여기서 중요한것은 개인정보나 사생활의 보호입니다. 로그가 유출되었을때의 보안 문제 뿐 아니라, 데이터 분석팀에게조차 개인정보가 노출된다면 곤란합니다. 이 문제에 저희가 어떻게 대처하고 있는지는 글 뒷부분에 자세히 알려드리겠습니다.특정 기술에 구애받지 말고 다양하게 구현해봅시다처음에는 로그 파일을 돌며 간단한 string을 검사하는 스크립트와 엑셀로도 충분했지만, 점점 복잡한 분석을 할수록 다양한 기술이 필요해집니다. 비트윈 사용자 분석도 점점 다양해지고 복잡해지면서 여러 가지 기술들을 사용하고 있습니다.비트윈 사용자 분석은 처음에는 6줄짜리 간단한 shell script에서 시작되었습니다.cat 2011-10-31.log | grep /messages | grep POST | wc -l cat 2011-10-31.log | grep /photos | grep POST | wc -l cat 2011-10-31.log | grep /memos | grep POST | wc -l cat 2011-10-31.log | grep /like | grep POST | wc -l cat 2011-10-31.log | grep SIGN | wc -l cat 2011-10-31.log | grep REL | grep POST | wc -l 이런 스크립트를 만들어서 결과를 이메일로 공유하거나, 엑셀로 만들어 놓곤 했습니다.여기에 비트윈 분석은 조금 더 발전하여, 로그파일을 쿼리하여 Map Reduce 작업이 가능한 Hive를 사용하고, PHP로 통계 웹사이트를 만들어 차트를 그리기 시작했습니다. 이 방식은 처음에는 매우 편리했지만 차츰 쿼리만으로 원하는 결과를 얻기가 힘든 다소 복잡한 분석이 필요해지기 시작했습니다.현재는 모든 로그를 분산 데이터베이스인 HBase에 Date Key와 User Key로 넣고, 코드 생산성이 좋은 Scala로 직접 Map Reduce코드를 작성해서 데이터들을 분석하고 있습니다. 그래서 충분히 scalable하면서도 꽤 편리하게 이용할 수 있는 데이터베이스를 활용하고, Scala의 좋은 expression을 활용하여 짧고 유지보수나 확장이 쉬운 코드로 분석을 수행하면서도 Java와 호환되는 Scala의 특성을 이용하여 Map Reduce 코드 작성을 효과적으로 하고 있습니다. 이렇게 분석한 데이터는 MySQL에 넣어서 2차로 가공하고, Scala Web Framework인 Play Framework을 이용하여 분석 사이트를 구축하고 D3 Chart를 이용해서 Visualize하고 있습니다. 이렇게 함으로써 편리한 MySQL 쿼리 사용의 장점을 취하고 멋진 차트를 효과적으로 그려낼 수 있습니다.좋은 Visualization은 멋질 뿐만 아니라 손쉽게 아이디어를 공유할 수 있게 해줍니다.앞으로는 더 빠른 성능을 위해 Hive를 더 잘 사용해보거나, Elastic Search같은 index engine들을 사용해 볼 계획도 가지고 있습니다. 또한 End point들에서 직접 성능을 측정하여 중앙으로 모아서 분석해보려는 생각도 가지고 있습니다.기술을 선택함에 있어서 정답은 없는 거 같습니다. 널리쓰이는 MySQL같이 scalability가 좀 떨어지지만, 다양한 쿼리로 높은 생산성을 낼 수 있는 데이터베이스도 있고, HBase같이 scalability가 좋지만, 데이터를 저장하는 형태에 제한이 있어 생산성이 조금 떨어지는 데이터베이스도 있습니다. 저희는 앞서 소개드렸듯이 이 두 가지를 모두 혼용하여 사용하고 있습니다. 각자가 마주한 상황에 맞게, 또 각자가 익숙한 기술에 맞게 설계하고, 사용해보면 됩니다.개인정보 보호는 철저하게빅데이터 분석이 개인정보를 침해하는 빅 브라더가 될 수 있다는 우려들이 나오고 있습니다. 300만이 넘는 커플들의 비밀스러운 일기를 담고 있는 비트윈 서비스는 당연하게도 모든 업무를 진행하는 데 있어 보안과 개인정보를 최우선으로 하고 있습니다. 데이터 분석에서도 분석할 수 있는 내용을 상당히 제한받더라도, 예외 없이 그 원칙을 지키고 있습니다.비트윈의 API서버는 AWS클라우드에서 운영되고 있는데, 사용료가 상당히 비싸기 때문에 큰 컴퓨팅 파워를 사용해야 하는 데이터분석까지 AWS에서 하기엔 좀 부담이 되었습니다. 그래서 PC급 컴퓨터 여러 대를 구입하여 사무실 구석에 쌓아놓고 사용하고 있습니다.하지만 문제는 보안이었습니다. AWS의 비트윈 API서버는 다중으로 보안이 유지되고 있지만, 사무실에 있는 서버에 사용자들의 개인정보를 담아둘 수는 없는 일이었습니다. SECO*이 사무실을 지켜주고 있긴 하지만 보안회사에 고객들의 소중한 개인정보를 맡기고 안심할 수는 없으니까요. 그리고 설사 보안 문제가 잘 해결된다고 해도, 분석을 수행하는 비트윈 데이터분석팀원에 개인정보 혹은 사생활이 노출된다면 그 또한 문제라고 생각하였습니다.그래서 저희가 생각해낸 방법은 '익명화'입니다. Access Log들을 저장할 때 사용자의 아이디를 전부 단방향 salted-hash하여 누구인지 알 수 없게 만들었습니다. (물론 salt key는 데이터 분석팀은 알 수 없습니다.) 그리고 애초에 Access Log에는 '어떤 사람'이 '50글자짜리 메시지를 보냈다' 라던가, '사진을 올렸다' 정도만 기록이 되기 때문에, 이를 통계적으로 분석하는 것은 유의미하지만, 사적인 정보를 담고 있지는 않습니다.익명화되어 처리되고 있는 로그는 개인정보는 거의 담고 있지 않으면서도, 유익한 분석 결과를 만들어줍니다.이런식으로 운영을 한다면 데이터 분석팀에서도 사적인 정보(예: 메시지 내용)에 대해서는 접근할 수 없기 때문에, 회원들의 소중한 개인정보와 사생활을 지킬 수 있습니다. 어떤 분석을 수행할 때 언제나 비트윈팀은 언제나 보안과 사생활 보호의 원칙을 지킬 수 있는 범위에서만 진행하고 있습니다.아이디어의 공유, 그리고 액션아이템이 무엇보다도 중요합니다데이터 분석의 목표가 무엇인지, 왜 해야 하는지 생각해보면, 무엇을 해야 하는지 알 수 있습니다. 바로 분석으로부터 얻은 아이디어를 공유하고 액션아이템을 정하고 실천하는 것입니다.데이터를 visualization하는것이 중요한 이유가 여기에 있습니다. 보기 좋은 떡이 먹기도 좋다는 말이 있듯이, 데이터도 먹기 좋아야 합니다. 여러 사람이 쉽게 이해할 수 있어야 아이디어를 공유하고 의사결정을 내리기가 수월하기 때문입니다.민트&베리 사용량 분석. 연인들이 쓰는 앱이라 사랑표현이 인기가 많군요. 디자인팀이 이런 자료를 참고하여 이후 디자인 아이디어를 내는 데 도움이 되면 좋겠죠?비트윈팀은 매번 데이터 분석 미팅을 진행하고 나면 액션아이템을 정하고 실천합니다. 저희가 어떤 식으로 의사결정을 내리고 행동하는지에 대해서는 비트윈 팀블로그의 VCNC는 데이터분석에 기반해 어떤 결정을 내렸나 포스팅을 보시면 도움이 되실 것 같네요.맺으며이번 포스팅에서는 비트윈팀이 어떻게 무엇을 분석하는지 간단하게 다뤄봤습니다. 의견이나 참견 모두 환영이니 댓글 많이 남겨주세요! 다음번 포스팅엔 기술적인 부분에 대해 좀 더 자세하게 다뤄보도록 하겠습니다.

프로그래머와 개발자는 다르다.커뮤니케이션에 대한 이야기를 하기 전에 프로그래머와 개발자의 차이에 대해 명확히 하려 한다. 먼저 프로그래머는 컴퓨터를 이용해서 프로그램을 만들거나 수정하는 일을 하는 사람이다. 프리랜서로 일하면서 외주 프로젝트를 맡거나 학교 과제를 하면서 프로그래밍을 하는 사람들 모두 프로그래머라 할 수 있겠다.반면, 개발자는 회사나 조직에 소속이 돼서 다른 사람들과 함께 일하면서 개발을 사는 사람이다. 즉 어딘가에 소속이 돼서 규칙이나 규율 혹은 그 조직의 원칙을 가지고 일을 한다면 개발자로 볼 수 있는 것이다. 정리해 보자면 모든 개발자는 프로그래머지만 모든 프로그래머는 개발자는 아니다. 프로그래머와 개발자를 굳이 나누어서 말하는 이유는 개발자에게는 커뮤니케이션 능력이 절대적으로 필요하기 때문이다. 이와 관련해 아주 적절한 비유를 소개하려고 한다. 이 비유는 칼럼니스트 임백준 님의 '개발자의 생명은 커뮤니케이션 능력'에서 가져왔다.(이 글도 아주 좋으니 읽어보는 것을 추천)비유를 해보자면 이렇다. 프로그래머나 해커는 강호를 떠돌면서 혼자서 행동하는 무사라고 한다면 개발자는 군대에 소속되어 있는 정규군이다. 칼럼에서는 정확이 이렇게 표현한다.외톨이 무사에게 생명은 칼 솜씨고 정규군의 생명은 규칙과 규율이다.칼 솜씨는 코딩 실력이 되겠고, 규칙과 규율은 다른 사람과의 커뮤니케이션 능력이라 볼 수 있겠다. 이것이 개발자에게 있어 코딩 실력이 중요하지 않다는 것은 아니다. 코딩 실력은 기본이요. 커뮤니케이션 능력도 반드시 필수적이라는 뜻이다. 군대에 속해서 전투를 치르기 위해서는 기본적인 전투능력이 필요하다. 즉, 개발자는 자기가 맡은 프로그래밍 업무를 성공적으로 수행할 수 있는 능력을 가져야 하고 이것 은 기본이다!좋은 개발자가 되기 위한 첫 번째 방법, '소통'많은 시니어 개발자들이나 개발 관련된 직종에서 오래 근무한 사람들이 가장 많이 하는 말 중 하나가 바로 커뮤니케이션에 대한 이야기다.  개발자를 뽑을 때 중요한 것이 커뮤니케이션 능력이라고 한다. 커뮤니케이션이 원활하지 않아 개발 업무에 차질이 생기는 일이 다반사며 원활한 커뮤니케이션은 막혔던 문제를 훨씬 더 빠른 속도로 풀릴 수 있게끔 만든다.그럼 구체적으로 좋은 커뮤니케이션을 하기 위해 어떻게 해야 하는지 알아보자. 한 번쯤 들어봤을 이야기들이긴 하지만 구체적인 실행방안들을 추가해서 실제 기업이나 조직에서 바로 적용할 수 있도록 했다.건설적인 대화를 하라!너무나 당연한 말이지만, 이 말이 얼마나 업무 현장에서 지켜지고 있는지는 의문이다. 먼저 건설적인 대화의 방법들을 살펴보기 전에 어떤 대화들이 건설적인 대화가 아닌지를 살펴보자. 그리고 그것을 어떻게 건설적인 대화로 바꿀 것인지 말할 것이다.(1) 대화가 끝났어도 명확한 합의점이나 결과, action item, 해결책이 나오지 않았다.- > 이 문제는 두 가지 이유에서 비롯된다. 첫 번째는 대화의 목적(대화를 하는 이유)이나 목표(해결하고자 하는 것)가 불문명해서 대화가 어느 방향을 전개되야 하는지 갈피를 못 잡기 때문이다. 그리고 두 번째는 대화가 끝난 후 테스크로 전환하는 일을 하지 않은 것이다.==> 대화의 목적과 목표를 분명히 하라! 이야기를 시작할 때는 목적과 목표를 분명히 하라. '우리 지금 이 문제를 해결하기 위해 이야기하는 거죠?' '이 문제를 어떻게 처리할지에 대해 이야기해 봐요.' 일차원적일 수도 있겠지만 이렇게 직접적으로 이야기하는 것이 원활한 커뮤니케이션을 하는데 더 효과적이다. 목적과 목표를 정하지 않고 이야기를 하게 되면 이야기가 중간에 표류할 공산이 크다.==> 대화가 끝난 후에는 반드시 대화에서 얻어낸 결과물들을 테스크로 전환하고 각자에게 배분하라! 업무적 성격의 대화인 경우 문제 해결에 대한 이야기일 가능성이 크다. 이때 액션 아이템이나 합의점이 도출되지 않았다면 건설적인 대화가 이루어지지 않은 것이다. 업무 관련 일이 아닐 경우, 단순 아이디어 회의일 경우에는 대화하면서 나온 아이디어를 적고 문서화시켜야 한다. 그래야 나중에 '너 그때 이렇게 말했잖아!' 하면서 싸우는 일이 없다. 결론이나 결과가 없는 대화는 나중에 그 문제로 인해 다시 대화하게 될 가능성이 크다. 그리고 그것은 곧 리소스의 낭비다.(2) 논쟁을 하다 삼천포로 빠지고, 논쟁이 논쟁을 위한 논쟁으로 변질된다.-> 대화를 하다 보면 항상 좋게 좋게만 흘러가는 것이 아니다. 또 원활한 커뮤니케이션이 의견 충돌이 없는 소통을 의미하는 것도 아니다. 의견이 충돌하되 그것을 건설적이고 긍정적인 방향으로 풀어내는 것이 커뮤니케이션 능력이다. 이 케이스는 목적과 목표의 설정이 제대로 이루어지지 않아서이기도 하지만 대화를 하는데 있어서 서로가 명확히 해야 할 부분을 하지 않아서이기도 하다.==> 논쟁의 지점을 분명히 하라! 특히, 논쟁 지점이 여러 가지라면 뒤죽박죽 이 얘기 저 얘기 다 하면서 시간 소모를 할 공산이 크다. 건설적인 논쟁을 위해서는 우리가 어떤 포인트 때문에 논쟁을 하는지 서로 동의하는 부분은 무엇이고 동의하지 않는 부분은 무엇인지 명확히 해야 한다. ==> 용어를 분명히 하라! 서로 쓰는 용어의 의미가 달라서 논쟁이 되는 경우도 많다. 같은 문제를 바라봐도 다르게 말할 수 있고, 다른 문제를 이야기하는데 같은 용어를 통해 이야기할 수 있다. 원활한 커뮤니케이션의 기본은 용어 통일, 논의의 통일이다. 같은 수준에서 이야기할 때 비로소 원활한 소통을 할 수 있다.커뮤니케이션에 있어서 핵심은 '당신'이다.물론, 커뮤니케이션은 쌍방의 문제다. 내가 문제일수도 있고 상대방이 문제일 수도 있다. 하지만, 원활한 커뮤니케이션에 있어서 상대방을 바꾸는 것은 매우 어렵지만, 나를 바꾸는 것은 상대방을 바꾸는 것보다는 수월하다. 그리고 진정으로 커뮤니케이션을 잘하는 사람은 커뮤니케이션을 못하는 사람과도 '잘' 하는 사람이다. 커뮤니케이션을 잘하는 개발자로 인정받고 싶다면 그 누구와도 잘 할 준비가 되어 있어야 한다.그럼 어떻게 바뀌어야 커뮤니케이션을 잘 할 수 있게 되는지 세 가지 조건을 통해서 알아보자.(1) 자신과 상대방의 커뮤니케이션 스타일을 파악한다.서로 누구의 잘못이라기보다는 방식의 차이 때문에 싸우는 경우가 다반사다. 말투, 어투, 말하는 방식, 시기 등 자신의 스타일을 모르고 상대방의 스타일을 이해하지 못할 때 커뮤니케이션은 막혀버린다. 가장 좋은 것은 글로 적어보는 것이다. 나는 이렇고 상대방은 이렇다. 직접적으로 적어본다면 보다 커뮤니케이션 스타일을 이해하기 쉬워진다. 그리고 커뮤니케이션 스타일을 이해하는 것만으로도 커뮤니케이션을 할 때 많은 도움이 된다.(2) 상대방이 당신에게 망설임 없이 커뮤니케이션할 수 있게 하라!어떤 사람과는 커뮤니케이션 시작 자체를 하기가 어려운 사람들이 있다. 바쁘거나 시작하면 논의가 이루어지지 않거나 많은 조건들이 있을 것이다. 특히, 이 부분에 대해서는 스스로를 돌아보기가 매우 힘들다. 이때는 딱 두 가지의 것을 확인하면 된다.첫 번째로는 주변에 커뮤니케이션하기 망설여지는 상대를 찾아보라. 그리고 그 사람과는 왜 커뮤니케이션이 망설여지는지 생각해 보고 나를 돌아보면 된다. 타산지석(他山之石)이라 했던가. 혹시 내가 커뮤니케이션이 망설여지는 사람이 아닌지 다른 사람을 통해 되돌아보자.두 번째로는 다른 사람에게 솔직하게 물어보는 것이다. 이 방법이 사실 제일 중요하다. 내가 커뮤니케이션에 있어서 부족한 점은 없는지 상대방에게 물어보는 것이 가장 효과적인 방법이다. 물론, 솔직한 말을 듣는 것이 처음에는 두렵고 상처가 될 수도 있다. 하지만, 이것은 당신을 가장 성장시켜줄 대화 중 하나다. 동료만큼 당신과 커뮤니케이션을 많이 하는 사람도 없을 테니 바로 옆자리의 동료에게 자신의 커뮤니케이션에 있어서 부족한 점을 솔직히 말해달라고 부탁하라!(3) 동료와 친밀한 관계를 형성하고 공감하는 것은 중요하다.여기 회사 동료와 친할수록 일의 효율이 올라간다는 연구결과가 있다. 커뮤니케이션의 기본은 열린 마음이다. 그리고 마음은 상대방에게 호의가 있을 때 더 쉽게 열린다. 좋은 커뮤니케이션을 위해서라면 사전에 좋은 관계를 형성하는 것도 중요하다. 좋은 관계와 좋은 커뮤니케이션은 서로 밀접한 상관관계가 있다.대화가 커뮤니케이션의 전부가 아니다.대화만으로 모든 커뮤니케이션을 할 수는 없다. 효율적이지도 않고 물리적으로 불가능한 상황이 있을 수도 있다. 원활한 커뮤니케이션을 위해서라면 적절한 도구의 사용이 필요하다. 즉, 협업 툴을 효과적으로 사용하여 자신이 하고 있는 일들을 상대방에게 알려주고 상대방의 업무를 파악하려고 노력하라!도구의 사용은 커뮤니케이션에 사용하는 비용을 엄청나게 절감해 준다. 자신이 커뮤니케이션에 자신이 없고 언변이 부족하다 생각한다면 도구를 잘 쓰는 방식으로 커뮤니케이션 능력을 향상시킬 수 있다. 지금까지 위에서 언급한 것들은 쉽게 바뀔 수 있는 것들이 아니다. 왜냐하면 지금까지 몸에 체화된 자신만의 대화 방식을 바꾸는 것이기 때문이다. 하지만 커뮤니케이션 도구의 사용은 프로그램이다. 프로그램은 사용법을 배우면 된다.예를 들어, ASANA라는 협업 툴로 자신과 동료의 업무를 리스트화하고 체크할 수 있다. 또는, 구글 캘린더에 자신의 스케줄을 올려서 일정을 공유할 수 있다. 협업 툴을 이용하면 일의 진행사항들을 쉽게 공유하고 상대방의 일정을 파악할 수 있다. 그리고 이런 정보의 공유는 원활한 커뮤니케이션의 기본이다. 이런 도구들을 통해 커뮤니케이션이 부족한 사람들도 충분히 좋은 '커뮤니케이터'가 될 수 있다.커뮤니케이션도 실력이다.다시 처음으로 돌아가 커뮤니케이션의 필요성에 대해 다시 강조하려고 한다. 어떤 사람은 개발자의 핵심은 개발 능력이고 커뮤니케이션은 잘하면 좋은 것이라 생각한다. 위에서도 언급했지만, 개발자는 떠돌이 무사나 용병이 아니다. 조직에 소속되어 있는 개발자라면 소통하고 커뮤니케이션을 하는 능력이 핵심이다.그래서 개발자가 되려는 사람들에 항상 하는 말 중 하나가 다른 사람과 함께한 협업 프로젝트를 해보라는 것이다. 함께 프로젝트를 하는 경험은 프로그래밍 능력을 향상시킬 뿐만 아니라 어떻게 함께 개발하는지에 대해 많은 고민을 할 수 있게 해준다. 단순히 프로그래머가 되려면 코딩 실력에만 집중하라! 그러나, 다른 사람들과 함께 개발을 하는 개발자를 지향한다면 반드시 커뮤니케이션 역량도 향상시켜라!Good Developer 두 번째는 커뮤니케이션에 대해서 다루었다. 다음 Good Developer 는 나쁜 개발자에 대해서 알아볼 것이다.

 고수의 프레젠테이션은 늘 심플하다. 읽기 좋은 보고서는 한 페이지로 요약된다. 가진 정보가 많다는 건 좋은 일이지만 때론 감당할 수 없는 양에 압도 당하고 교란 당한다. 정보는 권력이 된다. 그것의 불균형은 누군가에겐 돈을 벌어다 주고 누군가에겐 좋은 일자리를 준다. 정보가 있는 곳엔 그래서 늘 사람과 힘이 몰린다. 하여, 정보제공자에겐 막중한 책임역시 따라야 한다 생각한다. 제공할 정보가 사실에 기반해야 하는 건 물론이고 더 중요한 건 진정 필요한 콤팩트(compact)한 정보만을 제공해야 한다는 것이다. 현재진행형인 대시보드(dashboard) 프로젝트 과정에서 위와 같은 생각이 들었다. 그러면, 주관과 사욕을 완전히 배제하고, 내가 드러내고 보여주고 싶은 정보가 아니라 최대한 많은 이에게 가치롭게 활용되는 정보는 어떤 형태여야 할까? 스스로 답을 내렸다.  우선 사람별, 상황별로 다른 관점과 해석이 양립할 수 없는 요소로 구성돼야 하고, 전달과정에서 요구되는 추가적 배경지식은 불필요해야 하며 필요하다면 극히 적은 양이어야 한다. 무엇보다 관련된 이는 누구나 궁금해 해야 할 것이어야 하고 부차적인 것을 제외한 본질만을 담고 있어야 한다. 이 같은 정보를 핵심정보라고 정의하면 핵심정보는 각각의 업이 가진 '본질적 성장 방정식(fundmetal growth equation)'과 연관이 깊다. 본질적 성장 방정식이란 현 시점에서 비즈니스의 성장을 추진하는 모든 핵심요소, 즉 핵심적인 성장 지렛대를 표현한 간단한 공식을 뜻한다. 제아무리 시가총액 1조를 넘은 기업일지라도 그들의 성장공식을 대여섯 가지의 핵심요소로 도식화하는 것은 가능하며 그것은 제품, 서비스가 가진 성격별로 달라진다. 본질적 성장 방정식을 <진화된 마케팅 그로스 해킹>이란 책에서 나온 사례를 인용해 예시를 들면 아래와 같다.# 이베이의 방정식{아이템을 등록한 판매자의 수}x{등록된 아이템의 수}x{구매자의 수}x{성공적인 거래의 수}=총 매출 성장# 어느 온라인 뉴스사이트의 방정식{웹사이트 트래픽}x{이메일 전환율}x{활성 사용자 비율}x{유료구독으로의 전환율}+다시 찾은 구독자 =총 구독자 매출 성장 이베이의 방정식을 보면 트래픽 양보다는, 거래량을 일정수준 이상 유지하는 것이 성장에 있어 더 중요한 미션일 것이다. 그래서 신규 셀러와 동시에 판매 아이템에 대한 공급이 지속적으로 원활히 이뤄져야만 한다. 아울러 매일, 매주 등록되는 아이템 개수와 그것의 품질, 카테고리 같은 것도 광장히 중요한 관리요소 중 하나일 것이다. 한편, 어느 온라인 뉴스사이트의 경우 트래픽의 양은 광고매출과 직결되고 신규 독자 확보의 가능성을 높여주는 성과의 선행지표다. 뉴스레터 이메일은 수신자를 이후 결제 - 유료구독 -할 확률이 높은 활성 사용자로 전환시키는 데 주력할 것이다. 그래서 사이트를 드나드는 빈도가 높은 활성 사용자층을 얼마나 두껍게 유지하느냐는 온라인 뉴스 비즈니스에서 관건 중 하나일 것이다.  참고: https://www.youtube.com/watch?v=PvSW0ri7AEg기본적인 매출 성장 방정식을 소개하는 강의 동영상이 있어 첨부한다 이처럼 본질적 성장 방정식을 구성하는 요소를 해부해보면 어떤 정보가 현 시점에 우리의 비즈니스를 이끄는 핵심정보이고, 비교적 불필요한 정보인지, 잘 드러난다. 또한, 생각한 것보다 관리해야 할, 혹은 제공해야 할 정보가 적다는 것에 놀란다 - 개인적으론 충격이었다.  페이스북 광고 관리자 페이지에서 관찰할 수 있는 데이터 필드 수는 맞춤설정 활용 시 약 300개까지 지원된다. 그들 중 절반은 서비스와 관련성이 적거나 매일 추적한다 해도 당장의 마케팅 관련 의사결정에 도움을 주지 못하는 것이 대부분일 수 있다. 구글애널리틱스에서 제공하는 지표 또한 마찬가지다. 이탈률을 체크하는 것이 중요하다고들 하지만, 서비스의 태생적 특성 상, 신규 사용자 유치를 위해 지속적이고 공격적인 온라인 광고가 불가피하다면? 때론 업계 평균보다 높은 이탈률이 당연한 것이고 그것이 가진 시사점은 적을 수도 있다. 단지 '쿨'해 보이는 지표를 관찰할 게 아니라 각각의 비즈니스 '실정'에 맞는 성장 방정식을 꾸리고 그것을 지켜 보는 게 중요하단 말이다. 결론적으로 다시 대시보드 이야기로 돌아가면, 정보판으로써 구실하기 위한 최소요건으로 대시보드에는 성장 방정식을 이루는 구성요소만 들어있으면 된다. 그것들이 최소요건이자 거의 대부분이다. 그 외 정보는 실제로는 불필요하거나 수요가 낮은 정보일 가능성이 높다. 물론 그런 정보는 필요에 따라 '드릴 다운' 방식으로 제공하는 것도 좋겠다. 하지만 당장의 우선순위는 아니란 것이다. 대시보드의 첫인상은 고수의 피티처럼 심플하고, 잘 짜여진 보고서 앞 한 장 요약본처럼 말하는 바가 적확해야 한다.블랭크 코퍼레이션의 CI내밀한 이야기가 될 수 있는데, 대시보드 프로젝트를 진행하며 자사 비즈니스의 본질적 성장 방정식은 어떻게 생겼을까, 혼자 그려봤다. 디지털 마케팅  중심적 사고이기 때문에 주관적이며 생각차는 있을 수 있다. 그리고 미래의 가변적 환경을 반영하지 않았다. 어차피 대시보드에선 미래를 projection하지 않기 때문이다.# (현 시점 기준) blank의 방정식{상품기획력}x{콘텐츠 파워}x{SNS 광고비}x{광고유입후 0일-1일내 구매하는 이의 비율}x{재구매율}x{고객생애가치}= 성장의 크기 방정식 안에 bold체로 표시된 요소를 살펴보자. 내가 생각하는 - 공식적인 내용이 아니다 - 우리의 모델 안에서 {SNS 광고비}는 성장(매출)의 크기를 좌우하는 핵심인자다. 광고를 통해 설득 당한 잠재고객을 단번에 구매로 이끌 수 있는 흡인력 - 앞선 방정식에선 {광고유입후 0일-1일내에 구매하는 이의 비율}로 표시했다 - 을 지속하느냐 또한 DR(direct response ; 직접 반응) 마케팅에서 관찰하고 관리해야 할 주요요소다. 이후 구매자의 {재구매율}과 {생애가치}도 이해하고 관리할 수 있다면 완벽할 것이다. 하지만 해당 지표의 정의와 계산은 마냥 쉽지 않기에 정밀한 설정 안에서 관련 정보의 해상도를 높이는 일이 요구된다. 이 정도의 정보가 현 시점에서 마케팅 유닛에서 필수적으로 관찰하고, 유관부서에 공유해야 할 핵심지표가 될 수 있을 것이다. 대시보드 상에 CTR(클릭률), CPC(클릭당비용), CPM(1,000회 노출당비용)과 같은 매일의 광고지표를 넣었다간 보는 이로 하여금 복잡성만 가중시킬 뿐이다. 전자상거래 마케팅 과정에서 오직 알아야 할 정보는 "광고비를 얼마나 효율적으로 투자해 얼마를 벌었는가"라고 생각한다. 현재 페이스북이 제공하는 구매 최적화 광고의 알고리듬 상에선 구매 수와 CPA(액션당비용, 구매당비용) 외 다른 지표들은 그때그때 알고리듬 컨디션에 따라 결정되는 후행지표이자 수단일 뿐이다 - 이 부분은 나중에 기회가 있다면 더 설명해보고 싶고 다른 이와 토의하고 싶다. 불과 얼마 전까지 - 아니면 지금까지; - 난 아마도, 엑셀 시트에 피봇테이블을 덕지덕지 붙여넣고 형형색색으로 트렌드를 표시하면 좋은 정보가 되는 줄 착각했었다. 그리고 난 데이터분석가도 아니고 고급통계지식이 풍부한 편도 아니다. 프로그래밍을 할 줄 알아 데이터 처리기술이 남다른가? 고작 엑셀 단축키와 기본 함수를 사용해 평균보단 빠르게 잔머릴 굴리는 정도다. 하지만 최근에는 시각화, 데이터분석, 고급통계지식 모두 중요한 정보를 전달하는 수단일 뿐이란 생각이 든다. 자기위로적 감상일 수 있지만, 정말로, 정보를 다루는 데 있어 그러한 스킬보다 중요한 건 진정 필요한 정보를 옥석 가리듯 가려내는 정보 분별력이라고 생각한다. 수단에 현혹돼 정작 알맹이는 없고, 누구에게도 도움되지 않는 보고서를 만드는 일이 어떤 마케터, 사업PM에게도 없었으면 하는 바람이다.(끝)Jin Young Choi회사원

안드로이드에서는 입력한 날짜를 변환 및 검증하는 로직을 간단하게 구현하기 위해 SimpleDateFormat 클래스를 종종 활용하게 되는데 이 클래스는 규칙에 관대하다(lenient)는 재미난 특성이 있습니다. java.text.SimpleDateFormat 클래스의 근간이 되는 java.text.DateFormat 클래스의 다음 API 문서를 살펴봅시다.By default, parsing is lenient: If the input is not in the form used by this object’s format method but can still be parsed as a date, then the parse succeeds. Clients may insist on strict adherence to the format by calling setLenient(false).파싱 기본 동작은 관대합니다. 이 객체의 날짜 포맷과 일치하지 않는 입력이 주어지더라도 날짜 형태만 유지한다면 파싱이 성공합니다. 클라이언트 코드에서는 setLenient(false) 메소드를 호출해 파싱 규칙을 여전히 엄격하게 가져갈 수 있습니다.lenient 라는 흔하지 않은 단어 때문에 의미가 잘 와닿지 않습니다만, 캠브릿지 영영사전에 따르면 ‘관대하다’ 라는 뜻이 있다고 하네요.lenient /ˈliː.ni.ənt/ ▶ adjective ▶ Level C2(Mastery Proficiency)A lenient punishment is not severe.Thesaurus: allowing, forgiving, merciful, permissive, tolerant하지만 규칙에 관대하다는 말이 무슨 의미인지 여전히 와 닿지 않습니다. 잠시, 아래의 소스코드를 읽고 그 결과를 한번 예측해 볼까요? parse 메소드는 기본적으로 lenient 하다는 특성에 주의합시다./* * 2017년 13월 32일 이라는 입력에 대해 어떤 결과가 나타날까? * 1. 2017-13-32 * 2. 2018-02-04 * 3. 2017-01-01 * 4. 2018-01-01 * 5. ParseException 이 발생 */ val userDate = "2017-13-32" val date = SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd").parse(userDate) val localDate = LocalDateTime.ofInstant(date.toInstant(), ZoneOffset.UTC) println ("사용자의 ISO-8601 Date 입력 결과는 ${localDate.year}년-${localDate.month}월-${localDate.dayOfMonth}일 입니다.") lenient 라는 사전 hint 없이 바로 문제를 낼 경우 사람들이 제일 많이 선택한 결과는 ParseException 이 발생한다 였습니다. 하지만 lenient 한 특성으로 인해 실행 결과는 의외로 두번째, 즉 2018년 2월 4일 입니다. 막상 글로 풀어 쓰려니 별 것 아닌 내용처럼 보입니다만, 필자가 담당하는 서비스에서 이 특성을 제대로 파악하지 못해 특정 사용자의 생년월일을 제대로 인식하지 못한 문제가 있었습니다.또한 우리가 흔히 아는 달력을 쓰지 않는 국가도 있다는 점 까지 고려한다면 날짜 변환이라는 것이 간단한 문제가 아니게 됩니다. 즉, 한국인의 관념 속의 ‘달력’ 이란 Gregorian calendar 를 기반으로 한 ISO-8601 달력 입니다. 그런데 이 달력을 쓰지 않는 문화권도 있습니다(한국도 흔하진 않지만 ‘단기’ 라는 별도의 달력을 쓰기도 합니다). 이런 문제 때문에, 글로벌 서비스를 준비하고 계신다면 날짜 변환 문제를 꼭 점검해 보셔야 합니다.Android 에는 이 문제를 해결해 주는 클래스가 있습니다만 불행히도 API Level 이 26이나 되어 2018년 현재에는 제대로 쓰긴 어렵습니다. 다행히도 이 문제를 보완한 joda-time 라이브러리의 안드로이드 포팅 버전도 있으니 이 라이브러리의 도입을 검토해 보는 것도 좋은 문제 해결 방법이 될 것입니다.#개발 #인사이트 #하이퍼커넥트 #개발자 #안드로이드 #개발후기

아이오에서 일 한지 어느 덧 한 달 가까이 되어간다.이젠 나도 어느 정도 팀의 비즈니스 로직, 도메인, 문화, 사용하는 기술들이 조금씩 이해되기 시작하고 있다.그러자 이번엔, CTO이자 나의 멘토이며 사수인 미정님이, "직접 기능을 하나 TDD로 개발해서 Pull Request 해보라"는 미션을 주었다.API를 보고, 구글링하고, 기존에 미정님이 짰던 코드를 참고해서 만들어갔다.그럼에도 불구하고 제대로 작동하지 않는 코드가 있었다.혼자 해볼 수 있는 것은 다 해 본것 같은데도 해결법이 떠오르지 않아, 미정님에게 이런저런 문제가 있다고 설명하고 도움을 요청했다.미정님이 코드를 좀 보더니 해결했다. 미정님이 짰던 기존 코드에 오류가 있었고, 내가 그것을 참고해서 코드를 짰기 때문에 생긴 문제였다.그녀는 쓴 웃음을 지으며, “변형덕에 오류발견 했네, 잘했어.”라고 약간 주눅들어 말했고,나는 “아, 저는 미정님 코드는 완벽하다 생각하고 그걸 레퍼런스로 하고 코드를 짰는데, 그래서 오류를 못 찾았나봐요.”라고 대답했다.그러자 그녀는 갑자기 눈빛을 바꾸며 역정을 냈다. “그건 변형이 아직 엔지니어의 마인드를 못 갖췄다는 말이야!”예상치못한 임기응변에 순간 나는 움찔했고, 내게 유리했던 분위기를 뺐기고 말았다.그녀의 설명이 이어졌다.“세상에 실수 없는 사람은 없어! 엔지니어라면, 컴퓨터는 믿어도 사람은 못 믿는 다는 생각을 갖고 있어야 되!나는 선배가 짠 코드라도 안 믿어. 심지어 구글러가 짠 코드도 난 안 믿어!100%완벽한 코드는 없어.우리가 TDD를 하는 것도 실수나 오류를 최소한으로 줄이기 위해서지, 그렇게해도 오류없는 100% 완벽한 코드를 보장하지는 않아.그러니까 누가 짠 코드든 완벽하다고 생각하면 안 돼! 내 코드도 마찮가지고!”구구절절이 맞는 말이다.친절한 미정님은 스스로를 실수할 수 밖에 없는 인간으로 낮추면서까지, 엔지니어로서 가져야할 자세를 알려주셨다.진정한 살신성인의 멘토라고 아니할 수 없다.ㅜ친절한 박미정줄여서 친박.앞으로 친박이라 부르고 싶다.#스위쳐 #Switcher #개발자 #스타트업 #스타트업CTO #CTO #개발일지 #경험공유

안녕하세요미미박스 PEOPLE 팀의 Ava입니다오늘은 미미박스의 iOS개발 직무를 소개해드리겠습니다 ! 다들 미미박스 어플 사용해보셨나요?커머스 기능뿐 아니라 새로운 기능을 통한 즐거움을 맛볼 수 있죠.오늘은 미미박스 iOS 개발자 직무가어떤 생각을 가지고 어떻게 일하고 있는지소개해드리겠습니다."애플이 버전업을 하자마자 즉시 해당 버전의 업데이트를 내놓죠" 앱스토어에 가서 '미미박스'를 검색해보면 아래와 같이 안내가 되어있는데요.Offers iMessage AppOffers Apple Watch App미미박스는 아이폰용 앱뿐만 아니라애플 와치, 아이메시지, 투데이 익스텐션 앱스토어가 생기자마자우리나라에서 가장 초기에 해당 앱들을 개발했습니다.뿐만 아니라 포니이펙트 셀에 직접 아이디어를 제안하고협업하여 포니이펙트 아이메시지 스티커도 오픈하게 되었죠.국내 커머스나 뷰티 앱 중에도 이렇게 모든 버전의 앱을 다 개발한 곳은 흔하지 않은 것 같아요 ! 미미박스 iOS 개발팀은새로운 것, 트렌디 한 것이 있으면호기심을 가지고 가장 먼저 만들어보고 싶어 하는 개발자들이 모여있습니다."이제 막 열린 새로운 버전에서 서비스를 개발하게 되면불안한 점이 많아요.그럼에도 저희가 빠르게 만들어 낼 수 있는 건,미미박스 앱이 결제나 여러 측면에 있어서 기반이 탄탄하다는 뜻이죠."탄탄한 기본기와트렌디한 빠른 개발,벌써부터 손이 간질간질하지 않나요?"앱 사용감 너무 좋네요""미미박스 화장품 관련 앱 중 최고""넘나 편리하고 유익한 것""획기적인 앱"앱스토어에서 미미박스 보러 가기iOS 팀의 목표는고객들이 쫀득한 사용감에 감탄하고 계속 쓰고 싶은 앱을 만드는 것입니다. 미미박스 앱은편안하고 안정적인 쇼핑은 기본이고,앱 안에서 뷰티를 즐길 수 있는 신선한 경험과온라인과 오프라인을 넘나들며 사용할 수 있는 기능도 제공하고 있습니다.대표적인 것이 디스커버리 영역과스토어 모드입니다. 디스커버리 영역은 앱에 접속하면바로 만날 수 있는 뷰티 컨텐츠 영역입니다.이곳의 영상들은 광고 영상이라기보단고객들에게 친근하게 뷰티에 대한 팁과 정보를 쉽게 전달해주는 곳이죠.혹시 제품을 구매하러 가셔서'이게 나랑 맞을까'하는 마음에후기를 찾아보신 적이 있나요?여러분 지금 손에 스마트폰을 들고 있다면미미박스 앱을 켜고 쉐킷쉐킷 흔들어보세요스토어 모드가 실행됩니다.스토어 모드는 온라인과 오프라인을 연결하는데요.오프라인에서 만난 제품의 솔직 고객 후기와 어울리는 제품을빠르게 찾아볼 수 있죠.흔들고 - 바코드 스캔하면 - 고객들의 솔직 리뷰가 쫙~ 앞으로 브라우저를 키고, 검색해서 누르고, 뒤로 갔다가 다시 찾고...이런 번거로움 없이 오프라인에서도 쉽게 제품 정보를만날 수 있죠!오프라인 매장, 브랜드 제품, 플랫폼 등등미미박스에는 여러분이 연결할 수 있는 다양한 점이 있습니다.미미박스에서 이 점들을 연결해무엇을 할 수 있을지 많은 아이디어를 내보고,새로운 것을 창조해보세요."iOS팀은.. 정..정말 눈치 안 보고 아이디어 내나요?""정말이라니까요ㅎㅎ 서비스 기획도 함께 할 수 있고요.생각한 바를 적용하고, 하고 싶은 것을 제안하는데 눈치란 없습니다!"iOS 개발팀은 뷰티에 머무르지 않는 다양한 시도를 하고 있습니다. 서비스 기획, 아이디어 회의도 같이 들어가서 참여하고직접 아이디어를 내기도 하죠!"하고 싶은 게 분명하고, 많은 사람"iOS 개발팀이 함께 일하고 싶은 미미박서입니다. 누구보다 빠르고, 재미있게, 그리고 능동적으로앱을 창조하고 싶으시다면 꼭 지원하세요.태그마스터, 더블개발자(iOS-안드로이드), 디테일장인, 인터렉션 오타쿠 등 당신의 멋진 동료들이 기다리고 있습니다 ! 

Activation Function(활성함수)인공신경망을 공부하다보면 활성함수(activation function)라는 것을 만나게 됩니다. 대부분의 분들은 처음 공부를 시작할 때, 저와 마찬가지로 활성함수는 그냥 이런 거구나 하신 뒤에 넘어가고 있을 거라 생각합니다. 하지만 딥러닝을 좀더 공부하다보면 어떤 활성함수를 사용했는지, 혹은 사용하지 않았는지로 인해 다양한 문제가 발생하곤 합니다. 특히 요즘 핫한 deep neural network 에서는 활성함수가 어떤 것인가에 따라서 vanishing gradient 문제로 인해 학습의 정도가 달라지기도 합니다. 이러한 이유에서 이번 포스팅에서는 활성함수를 자세히 이해해보도록 하겠습니다.인공신경망이 사람의 신경구조를 모방하여 만들어졌다는 사실은 다들 알고 계실겁니다. 인공신경망의 가장 기본 개념은 단일 퍼셉트론에서 출발했습니다. 관련된 포스팅에서도 설명했지만 퍼셉트론은 여러 개의 신호가 들어오면 이를 조합하여 다음으로 신호를 보낼지 말지를 결정합니다(0 또는 1). 이것을 발전시킨 feed forward multiple layer neural network는 하나의 단일 뉴런에 여러 신호가 들어오면, 다음 뉴런에 보낼 신호의 강도를 결정하게 됩니다. 즉, 단일 퍼셉트론이 multi layer perceptron으로 발전해나가는 과정에서, 뉴런은 신호의 전달유무가 아닌 전달 강도를 정하게 되었습니다. 이때 전달하는 신호의 세기를 정하는 방법이 활성함수입니다.많은 분들은 대표적인 활성함수로 sigmoid를 떠올리실 것입니다. 활성함수의 개념을 잡기에는 이만큼 좋은 함수가 없기 때문입니다. 그럼 우선 활성함수의 가장 기본적인 개념을 sigmoid를 통해 알아보도록 하죠. 그 전에 여러분의 이해를 돕기 위해 로지스틱 회귀분석에 대해 먼저 알아보겠습니다.로지스틱 회귀분석(logistic regression)로지스틱 회귀분석은 generalized linear model입니다. 정확히 말하자면 generalized linear model이라는 큰 개념의 여러 케이스 중 하나라고 볼 수 있겠네요. 로지스틱 회귀분석의 목적은 독립변수의 선형결합으로 종속변수인 ‘어떠한 사건이 발생할 확률’을 알고자 하는 것입니다. 어렵죠..? 쉬운 예시를 하나 들어보겠습니다.우리는 어떠한 연구를 통해 1일 흡연량과 폐암 발생 여부의 관계를 알고싶습니다. 이때 가장 쉬운 방법은 1일 흡연량{x}과 폐암 발생확률{p(y)}이 선형 관련성이 있다고 보고, 선형 회귀 분석(linear regression)을 시행하는 것입니다. 그 결과, p(y)=0.02x+0.1<math>p(y)=0.02x+0.1</math> 이라는 식이 도출되었다고 생각해보죠. 이 식은 담배를 전혀 안 피우는 사람은 10%의 확률로 폐암에 걸리고, 하루에 담배를 1개비씩 더 피울 때마다 폐암에 걸릴 확률이 2% 증가한다는 의미입니다. 표면적으로 보았을 때는 꽤나 합리적으로 보입니다. 하지만 과연 이 식을 실제 예측에 활용해도 전혀 문제가 없을까요? 예상하셨겠지만, 그렇지 않습니다.담배는 한 갑에 20개비가 들어있고, 3갑이면 60개비가 들어있습니다. 따라서 하루에 담배를 3갑 피우는 사람은 0.02∗60+0.1=1.3<math>0.02∗60+0.1=1.3</math>, 즉 130%의 확률로 폐암에 걸린다는 결론이 도출됩니다. 이는 확률의 공리에 어긋나는 결론입니다. 따라서 과거의 수학자들은 선형이라는 이해 및 계산이 쉬운 방법을 그대로 유지하면서 확률의 공리에 어긋나지 않는 방법을 찾고자하였고, 다양한 방법들 중 가장 보편적으로 사용하게 된 방법이 로지스틱 함수를 연결함수로 사용한 로지스틱 회귀분석입니다.로지스틱 함수는 아래와 같이 생겼습니다.g(x)=ex1+ex<math>g(x)=ex1+ex</math>이것을 연결함수로 적용한 generalized linear model, 즉 logistic regression의 수식은 아래와 같은 형태가 됩니다.P(y|x)=eβx1+eβx<math>P(y|x)=eβx1+eβx</math>위 식을 이용하면 비로소 선형이라는 직관적인 성질을 띄면서, 결과값의 범위가 0~1로 제한되어 확률값의 예측에 사용할 수 있는 회귀식이 도출됩니다. 이 때, 위에 사용한 로지스틱 함수가 바로 우리가 활성함수로 사용하는 sigmoid function입니다. 따라서 sigmoid를 활성함수로 사용할 경우, 필연적으로 로지스틱 회귀분석과 관련이 있을 것이라고 예상할 수 있습니다. 둘 간의 관련성을 아래 그림을 통해 알아보겠습니다.여러분의 이해를 돕고자 hidden layer가 없는 가장 단순한 형태의 feed forward neural network 형태를 그려보았습니다. 위 그림을 수식으로 나타내볼까요?P(Y|X)=exp(∑2i=0wixi)1+exp(∑2i=0wixi)=11+exp(−∑2i=0wixi)<math>P(Y|X)=exp(∑i=02wixi)1+exp(∑i=02wixi)=11+exp(−∑i=02wixi)</math>즉, 위처럼 sigmoid를 활성함수로 사용한 간단한 neural network는 logistic regression과 일치합니다. 물론 계수(weight) 추정 방법은 통계학에서 기존에 행하던 방법과는 차이가 있지만, 결과적으론 비슷한 값이 추정될 것입니다. 우리는 이 그림을 통해 아래와 같은 직관을 얻을 수 있습니다.input과 weight를 곱해서 더하는 과정은 linear combination(선형 결합)이다.인공신경망의 학습은 각 뉴런에 곱해지는 ‘weight’라는 모수(parameter)를 추정(estimate)하는 과정이다.이제 눈치 채셨나요? Sigmoid를 활성함수로 사용하는 multi layer perceptron neural network의 hidden layer의 각 뉴런은 로지스틱 회귀분석을 하는 것과 정확히 일치합니다. 따라서 학습 과정에서 각 layer의 weight라는 모수를 학습을 통해 추정하는 것입니다.mlp 적용그럼 이제 위에서 배운 로지스틱 회귀분석을 mlp에 적용해보겠습니다. 우리는 단층 퍼셉트론 에서 아래와 같은 그림을 보았습니다.위처럼 선형으로 깔끔하게 분류가 가능한 문제는 활성함수가 계단함수인 단층 퍼셉트론으로도 충분히 해결할 수 있습니다. 하지만 아래와 같은 경우는 문제가 달라집니다.이러한 분류 문제는 선형으로는 불가능하며, 비선형적인 분류를 하여야 합니다. 이처럼 우리가 원하는 비선형의 분류를 하기 위하여 크게 두 가지가 필요합니다.1개 이상의 hidden layer(2개 이상의 뉴런을 포함하여야 함)비선형의 활성함수먼저 비선형의 활성함수가 필요한 이유부터 간단하게 생각해보겠습니다. 만약 활성함수가 비선형이 아니라면, 각 뉴런의 결과값은 선형결합의 선형결합이 됩니다. 따라서 아무리 multiple layer를 쌓는다고 하여도, 결과적으로 출력값은 입력값들의 선형결합이 됩니다. 즉, 층을 여러 개 쌓는 의미가 퇴색되는 것입니다.다음으로 hidden layer와 뉴런의 갯수에 대한 정의가 왜 필요한지 생각해보겠습니다. 위에서 언급하였듯이 logistic regression은 generalized linear model입니다. 여기서 ‘linear model’에 주목해주세요. 즉, logistic regression도 결국은 선형 모델이라는 것입니다. 왜일까요? Logistic regression을 이항분류 문제(결과의 범주가 0 또는 1)에 적용하여, 결과값이 특정값 이상이면 1로 분류한다고 생각해보겠습니다. 이것은 결국 기존의 단일 퍼셉트론에서 활성함수로 sigmoid를 사용한 뒤, 다시 계단함수를 적용한 것과 같습니다. 비록 우리가 sigmoid라는 비선형의 활성함수를 사용했지만, 로지스틱 함수의 지수를 풀어내면 결국 선형 결합의 결과값에 대한 분류이므로 우리가 원하는 비선형의 분류를 할 수 없습니다. 따라서 위와같은 문제를 해결하기 위하여, 비선형의 활성함수를 쓰되, 다수의 뉴런을 갖는 hidden layer를 사용하는 것입니다. 이 때, hidden layer의 뉴런 갯수가 늘어날 수록 좀더 비선형으로 데이터에 적합한 분류가 가능해지지만 overfitting 문제가 발생하게 됩니다. 따라서 hidden layer의 뉴런 갯수를 과제마다 적절히 지정해주는 것이 중요합니다.activation function의 종류마지막으로 activation function의 종류 및 특징에 대해 정리해보겠습니다.1. Sigmoid functionBy Qef (talk) - Created from scratch with gnuplot, Public Domain, Link<특징>수식 : σ(wx+b)=ewx+b1+ewx+b<math>σ(wx+b)=ewx+b1+ewx+b</math>범위 : (0,1)시그모이드 함수는 완전히 값을 전달하지 않거나(0) 혹은 완전히 전달한다(1)는 특성 때문에 실제 인체의 뉴런과 유사하다고 생각되어 널리 사용되었으나, 현재는 점차 사용하지 않는 추세입니다. 그 이유는 아래와 같습니다.Vanishing Gradient :sigmoid 함수는 뉴런의 활성화 값이 0 또는 1에 매우 가깝다면(saturate), 해당 편미분 값이 0에 매우 가까워지는 특성이 있습니다. 인공신경망의 back propagation에서 가장 일반적으로 사용되는 gradient descent의 경우 chain rule을 이용하는데, 이 과정에서 0에 매우 작은 값이 계속 곱해진다면 그 값은 0으로 점점 더 수렴합니다. 즉, 학습의 결과가 back propagation 과정에서 전달되지 못하고 이에 따라 weight 값의 조정이 되지 않습니다. 이것은 학습의 과정뿐만 아니라, 초기 weight 값을 임의로 줄 때에도 문제가 됩니다. f=σ(wx+b)<math>f=σ(wx+b)</math> 를 통해 확인해보죠. 만약 w의 값이 매우 커서 σ(wx+b)<math>σ(wx+b)</math>의 값이 1에 매우 가까워 진다면, weight값은 초기 값에서 크게 변하지 않고 학습이 되지 않을 것입니다. 그럼 우리의 신경망 모델의 정확성도 감소하겠죠. 이것이 vanishing gradient problem입니다.중심값이 0이 아니다 :Sigmoid function의 결과값은 그 중점이 0이 아니며, 모두 양수입니다. 이 경우 모수를 추정하는 학습이 어렵다는 단점이 있습니다. 하지만 이것은 다른 방식으로 모델 내에서 극복이 가능하기 때문에 vanishing gradient 에 비해 큰 문제는 아닙니다.2. tanh function<특징>수식 : tanh(x)=e2x−1e2x+1<math>tanh(x)=e2x−1e2x+1</math>범위 : (-1,1)tanh(hyperbolic tangent) function은 sigmoid 처럼 비선형 함수이지만 결과값의 범위가 -1부터 1이기 때문에 sigmoid와 달리 중심값이 0입니다. 따라서 sigmoid보다 optimazation이 빠르다는 장점이 있고, 항상 선호됩니다. 하지만 여전히 vanishing gradient 문제가 발생하기 때문에 대안이 등장하게 됩니다.3. Relu(Rectified Linear Unit)<특징>수식 : y=max(0,x)<math>y=max(0,x)</math>범위 : (0,∞<math>∞</math>)Relu는 위 그림처럼 선형그래프를 한 번 꺾은 형태입니다. 이 간단한 함수는 오랫동안 인공신경망의 발목을 잡던 vanishing gradient 문제를 해결했습니다. 하지만 여전히 장점과 단점이 존재합니다.장점기존의 sigmoid, tanh에 비해 converge되는 속도가 빠릅니다. 이것은 그래프의 형태가 선형이고, saturate problem이 발생하지 않기 때문으로 보여집니다.x값이 0을 기준으로 선형발현/미발현 이라는 간단한 형태이기 때문에 상대적으로 연산량이 많은 exponential을 사용하지 않아, 컴퓨터의 연산에 대한 부담을 줄여줍니다.단점“dying Relu problem”이 발생합니다. 만일 학습 과정에서 weight가 특정 뉴런이 activate되지 않도록 바뀐다면, 해당 뉴런을 지나는 gradient도 0이 됩니다. 따라서 training 과정에서 해당 뉴런이 한 번도 발현하지 않게 될 수도 있습니다. 심한 경우에는 네트워크 전체 뉴런의 40%가 죽어있는 경우도 발생한다고 합니다(출처 : http://cs231n.github.io/neural-networks-1/). 이것을 막기 위해서는 learning rate를 크지 않게 조절하는 것이 중요합니다. 또 다른 해결 방안으로는 leaky relu와 같은 activation function을 사용할 수도 있습니다.정리이번 포스팅을 통해 우리는 activation function이 무엇이고, 왜 필요한 것인지 알아보았습니다. 또한 어떠한 activation을 어떻게 사용해야하는지도 배웠습니다. 제가 위에 소개한 것 이외에도 다양한 activation function이 있으므로, 한 번쯤 찾아보며 공부해보시면 좋겠습니다.

안녕하세요. 도도 파이터의 개발과 시각 디자인을 각각 담당한 스포카 크리에이터 박준규, 박지선입니다.우선, 도도 파이터에 관심 가져주시고 참여해 주신 분들께 감사의 말씀을 드립니다. 도도 파이터는 저희의 당초 예상을 훨씬 뛰어넘는 71명의 제출로 마무리되었습니다. 많은 분의 참여 덕분에 이벤트를 무사히 마칠 수 있었다고 생각합니다.이 글에서는 도도 파이터의 기획 의도와 제작과정, 기술적인 디테일에 대해서 다루어 보려고 합니다.기획 의도저희는 파이콘 한국에 2015, 2016년에 이어 이번 2018년까지 총 세 차례 후원사로 참여하였습니다. 저희는 매번 코딩 컨테스트를 열고 있는데 2015년에는 코드 골프1, 2016년에 코드 난독화2이벤트를 개최했습니다. 저희는 지난 이벤트들을 통해 파이콘 참가자들에게 오락거리를 제공하면서 재능을 발굴할 수 있었습니다그동안 다른 후원사들도 여러 가지 훌륭한 코딩 컨테스트를 열었습니다. 저희들은 이에 고무되어 2018년 파이콘 한국 참가를 결정하면서 새로운 코딩 컨테스트 이벤트를 만들어 보기로 했습니다.저희는 이번 코딩 컨테스트의 목표를 아래 세 가지로 잡았습니다.바이럴 효과가 있을 것사람의 눈을 사로잡을 수 있어야 할 것접근성 있고 직관적인 규칙을 제공할 것위의 점들을 고려해 봤을 때 인공지능 대전 격투게임의 아이디어는 비교적 자연스럽게 도출되었다고 생각합니다.유저 대 유저가 직접 경쟁하는 방식은 코드 골프나 난독화처럼 주최 측이 취합해서 평가하는 방식보다 훨씬 버즈를 만들기 쉽습니다.대전 격투 게임이라는 틀은 30년 넘는 세월 동안 거의 그대로 유지되어 왔기 때문에 수많은 사람들에게 익숙합니다. 그리고 두 사람의 대결을 가장 직관적으로 표현할 수 있는 포맷입니다.게다가 저희는 귀여운 마스코트 캐릭터도 가지고 있습니다. 귀여운 마스코트 캐릭터들이 투닥투닥 싸우는 모습을 누가 그냥 지나칠 수 있을까요.익숙한 장르이기 때문에 게임의 규칙 역시 큰 틀을 잡는 데 어려움이 없습니다.이런저런 다른 후보들도 있었지만 이러한 이유로 격투 게임을 만들자는 합의에 다다랐습니다.게임 디자인하지만 격투 게임은 직관적으로 보이는 외양에 비해 파고들기 굉장히 복잡합니다. 현존하는 대전격투 게임들은 수많은 캐릭터가 등장하고 캐릭터별 성능 차이와 상성 관계가 존재하며 대응 전략도 전부 제각각이기 때문입니다. 저희는 이러한 요소를 전부 배제하기로 했습니다. 그런 것들이 대전격투 게임의 본질을 관통하는 특성은 아니기 때문입니다. 그것들을 전부 벗겨내면 남는 본질은 심리전입니다. 상대방의 플레이 전략을 파악한 뒤에 정보를 취합하여 액션을 취하는 것이 대전격투 게임의 알파이자 오메가입니다. 저희는 이 게임을 턴제로 설계했는데, 보통 실시간으로 이루어지는 대전격투 게임을 턴제로 설계해도 말이 되는 이유가 여기에 있다고 생각합니다. 턴제로 만들어도 대전격투 게임의 본질이 심리전이라는 대전제가 깨지지 않기 때문입니다. 저희는 인공지능 대전으로 심리전의 특징을 살릴 수 있을 거라 보았습니다.여러 가지 시스템을 고려했으나 게임 디자인은 최소화된 형태로 수렴했습니다.플레이어는 뒤 또는 앞으로 한 칸씩 움직일 수 있다.공격 방식은 펀치와 킥이 있는데, 펀치는 숙여서 피할 수 있고 킥은 점프해서 피할 수 있다.심리전이 성립하기 위해서는 최소한의 상성 관계가 만족되어야 합니다.상대방의 공격을 무조건 맞는 대신 받는 데미지를 절반으로 줄이는 방어 액션이 있다.때로는 리스크를 지지 않는 안전한 선택지도 제공하면 좋을 것입니다.그 외에 게임 디자인 과정에서 여러 가지 시행착오가 있었습니다.처음에는 캐릭터를 움직인다는 개념이 없었습니다. 두 캐릭터들이 같은 위치에 서서 싸운다기보다는 가위바위보를 하는 모양에 가까웠습니다. 그래서 캐릭터 이동 액션을 추가했습니다.그런데 스테이지 크기에 제한이 없었습니다. 플레이어가 무한히 뒤로 갈 수 있었는데 한 대 때린 뒤에 끝날 때까지 뒤로 도망가는 파훼가 불가능한 전략을 쓸 수 있었습니다. 스테이지 크기에 제한을 두는 방식으로 해결했습니다.원거리 공격, 대쉬, 필살기 등등 여러 가지 세부적인 시스템을 고려했으나 시스템이 지나치게 복잡해질 것 같았고 무엇보다 제때 밸런스를 조정할 자신이 없어서 포기했습니다.시스템을 이렇게 만들어 보니 상대가 근접하면 가만히 서서 공격만 하는 에이전트가 승리할 확률이 가장 높았습니다. 이를 방지하기 위해 최근 다섯 턴 간 취한 액션이 한 종류라면 데미지가 1/3, 두 종류라면 2/3만 들어가도록 페널티를 주었습니다.이 조치만으로는 방어/회피 없이 공격만 해도 이기는 문제를 해결하지는 못합니다. 따라서 방어/회피에 성공할수록 다음 번의 공격력이 강해지는 시스템을 추가하여 적극적으로 방어/회피를 하도록 유도하였습니다.저희는 데미지 계산 공식을 공개하는 것을 주저했는데, 구체적인 공식을 공개하면 제출물의 성향이 한쪽으로 쏠릴 것을 염려했기 때문입니다. 저희는 최대한 창의적인 솔루션이 많이 나오길 바랐습니다. 하지만 지금 돌이켜보면 구체적인 수치를 공개한다고 크게 바뀔 것이 있었나 싶기도 합니다.시각 디자인처음엔 격투 게임이라는 설정만 있었지만, 시각적으로 풍부하게 표현하기 위해 더 디테일한 기획이 필요했습니다. 그리하여 도도 파이터 만의 세계관을 만들어 풀어보기로 했습니다. 설정을 초반에 정하고 나니 캐릭터부터 모든 디자인이 술술 풀려갔습니다. 왜 게임을 만들 때 초반에 세계관과 시놉시스를 세세히 기획하는지 알겠더군요.원래 실제 도도새는 마다가스카르 동쪽에 있는 모리셔스 섬 해안가에 주로 서식한 것으로 추정된다고 합니다. 모리셔스 섬에 도도새가 모여 마을을 이루고 있는 모습을 상상했고, 그곳을 배경으로 도도 파이터가 펼쳐집니다.야자수, 뜨거운 햇빛, 맑은 바다. 그리고 자영업자가 많은 평화로운 도도 포인트 마을. 손님을 위해 더 좋은 매장을 운영하려면 체력은 필수. 각자의 방식으로 체력을 기르던 매장 사장님들이 최고의 체력왕을 고르기 위해 도도 파이터라는 대회를 개최하게 됩니다. 과연 체력왕 사장님은 누가 될까요?노을이 아름다운 모리셔스 섬에 숨겨진 도도 포인트 마을Lean하게 캐릭터 디자인하기짧은 시간 내 게임을 완성하기 위해서 그래픽 리소스 제작 비용을 줄여야 했습니다. (인력 서포트도 있었습니다3) 기존에 잘 정리되어 있는 디자인 리소스들은 이런 상황에서 특히나 빛을 발합니다. 파이터는 포포(도도새 캐릭터)로 한정하고 동작 디자인은 거의 통일하기로 했습니다. 또한, 게임 특성을 고려해 기존에 디자인되어 있던 반측면 조형만을 활용했습니다.다만 사용자간 구분이 필요하기에 각 캐릭터별 특색을 넣었습니다. 게임에 등장할 포포들은 매장 사장님이므로 격투게임에 등장하면 흥미로울 만한 업종에 계신(?) 포포만을 모셨습니다. 그리고 각 업종에 어울리는 패션 아이템과 구별되는 성격을 배합해서 총 3종의 캐릭터를 완성했습니다.도도 파이터 대회에 참가한 포포 사장님들스시 장인 포포: 철두철미한 성격으로 묵직하고 독특한 풍미의 시그니처 스시를 주 무기로 사용합니다.학원 원장 포포: 성실히 학생들을 지도하며 평소에 칠판 지우개로 팔근육을 단련해왔습니다.볼링장 사장 포포: 걱정이 많지만 볼링을 사랑하며 즐깁니다.도도 파이터에서 캐릭터는 총 9가지의 액션을 취할 수 있습니다. 기본 틀은 동일하지만 캐릭터별 특색을 넣는 것만으로도 단조로움을 없앨 수 있었습니다. 공격하는 무기는 잔인하기 보다는 귀엽고 웃긴 방향으로 해 산뜻한 분위기가 되도록 했습니다. 만약 스시 장인 포포가 칼을 들고 있었다면 게임 분위기가 살벌했을 것입니다.캐릭터들의 다양한 모습구현 상세서버서버는 아래의 소프트웨어 스택을 사용하여 구현하였습니다.파이썬 3.6Flask 웹 프레임워크PostgreSQL 데이터베이스SQLAlchemy 데이터베이스 라이브러리그 외에 설정 관리에는 settei, 데이터베이스 마이그레이션은 alembic 등 여러 오픈 소스 프로젝트를 사용하고 있습니다.이상은 스포카에서 사실상 표준으로 사용하고 있는 소프트웨어 스택이기 때문에 스포카 개발팀이 비교적 능숙하게 사용할 수 있습니다. 덕분에 3~4주 남짓한 짧은 기간 안에 완료할 수 있었습니다. 개발 당시의 급박한 상태가 그대로 드러나는 퀄리티긴 하지만, 소스 코드는 여기에서 받으실 수 있습니다. PR이나 버그 보고는 두손 두발 다 들고 환영합니다.프론트엔드게임의 프론트엔드는 Unity 엔진을 사용하여 개발하였습니다. Unity는 WebGL 타겟 빌드를 지원하는데, 이를 통해 웹 브라우저 위에서 실행가능한 WebAssembly 바이너리로 빌드할 수 있습니다.매칭 기록을 재생해주기만 하면 되는 간단한 부분이기 때문에 처음에는 런타임 바이너리 용량만 수 메가바이트에 달하는 거대한 게임 엔진을 쓰는 것이 내키지 않았습니다. HTML5 Canvas를 직접 써서 만들까 했지만, 생각보다 손이 많이 가고 제때 끝낼 자신이 없었습니다. 다행히 Unity로는 빠른 작업이 가능했고 절약한 시간만큼 애니메이션 효과와 시각적 완성도에 조금 더 시간을 투자할 수 있었습니다. 빌드 용량이 크긴 했지만, 결과적으로는 좋은 결정이었다고 생각합니다.배포 인프라도도 파이터는 Docker로 빌드되며, 스포카의 프로덕션 서비스에 사용되고 있는 AWS ECS 클러스터 위에 배포됩니다. 기존 인프라를 활용하여 추가적인 지출을 최소화할 수 있었습니다.지금에서야 말할 수 있는 사실이지만 도도 파이터는 파이콘 행사 중에도 미완성 상태였습니다. 여러분들이 도도 파이터에 참가하고 계신 와중에도 개발자는 부스 한구석에서 부리나케 작업을 하고 있었습니다. 급박한 과정에서 Docker와 ECS가 있었기에 빠른 배포가 가능했습니다.샌드박싱웹 앱 위에서 임의의 파이썬 코드를 실행을 허용하면 필연적으로 공격의 위협에 노출됩니다. 따라서 저희는 악의적인 코드가 실행되지 않도록 하는데 많은 노력을 했습니다.에이전트 스크립트는 메인 서버 프로세스와 격리되어 실행됩니다. 이때subprocess모듈을 사용합니다.스크립트는 바로 실행되지 않고 러너 안에서 실행됩니다.이때 러너에서는 스크립트가 다른 파일을 열지 못하도록__builtins__.open()함수를 지웁니다.러너 프로세스는 제한된 유저 권한으로 실행됩니다. 혹여나 다른 파일을 불러올 수 있는 가능성을 OS 레벨에서 차단합니다.보안상의 이유로 에이전트는 허용된 모듈만 불러올 수 있습니다. 러너에서는 스크립트의추상 구문 트리를 분석하여 허용되지 않은 모듈을 불러오는지를 검사합니다. 이때ast모듈을 사용합니다.러너가 참조하는 모듈을 에이전트 안에서 참조하지 못하도록sys.modules를 비웁니다.실수 또는 DoS로 스크립트가 무한 루프를 도는 상황을 방지하기 위하여 3초가 지나도 스크립트가 완료되지 않으면 프로세스를 강제로 종료하는 역할도 합니다.서버는 Docker 컨테이너 안에서 격리되어 실행됩니다. 만약 잘못된 코드로 인해서 서버가 죽는 상황이 생기면 ECS 클러스터가 자동으로 복원해 줍니다.가장 마지막으로, 모든 실행되는 코드는 기록을 남깁니다. 만에 하나 이 모든 보호 조치들을 우회한다고 하더라도 어떤 GitHub 아이디로 로그인해서 무슨 코드를 실행시켰는지 기록을 남겨서 사후에 추적할 수 있도록 하였습니다.느낀 점들무엇보다 대회 진행에 아쉬움이 진하게 남습니다. 참가자들을 여러 조로 나눈 것은 수시로 조를 배정하고 결승전 이전에 조별 우승자를 미리 선정하기 위함이었는데, 결과적으로 최종 제출 기한이 끝난 뒤에 조가 배정되고 결승 중계 현장에서 조별 우승자가 정해졌습니다. 이로 인해 결승 중계 진행이 많이 늘어졌던 것 같아서 아쉽습니다.참가자와의 소통을 위한 피드백 창구가 없었던 점 또한 아쉽습니다. 몇몇 참가자 분들께서는 직접 부스로 찾아오셔서 문의하시기도 했습니다. 생각하지 않은 것은 아니었는데 다른 시급한 작업이 우선이라 엄두를 내지 못했습니다.예상보다 참가자들이 많아서 결승전 중계 때는 시간이 많이 밀렸습니다. 플레이백 속도를 조절할 수 있는 기능을 넣었어야 했다는 아쉬움도 남네요.처음에 우려했던 밸런스가 붕괴하는 상황은 다행히 발견되지 않았습니다. 승리에 유리한 전략은 어느 정도 경향성이 있는 것으로 보이나 게임의 밸런스가 망가진 수준까진 아니라고 판단하고 있습니다.마치며여기까지가 장장 4주에 달하는 도도 파이터의 제작 후기였습니다. 후속 포스팅에서 이번 파이콘 한국 2018 세션에서 제출된 출품작들을 분석하고 어떤 참신한 코드가 있었는지를 알아보도록 하겠습니다. 읽어주셔서 감사합니다.특정 목적을 달성하는 프로그램을 가장 짧은 길이로 작성하여 겨루는 경쟁 게임입니다. ↩창의력을 동원하여 어떤 목적을 달성하는 코드를 가장 알아보기 어렵게 작성하는 경쟁 게임입니다. ↩디자인 서포트를 해주신 안정빈 디자이너에게도 감사를 표합니다. ↩#스포카 #기업문화 #조직문화 #개발자 #개발팀 #프로젝트 #후기 #일지

다가오는 하반기 공채 시즌에 앞서, 지난주 KT 직원들이 직접 말하는 KT 人사이드 ‘영업/마케팅’ 직무 편 잘 보셨나요? 자율적이고 수평적인 회사 분위기와 신입사원에게 주도적으로 역량을 펼칠 기회를 주는 KT의 기업문화를 간접적으로 접할 수 있었는데요. 알면 알수록 빠져드는 KT의 매력! 이번 주에도 더욱 빠져보시라고 새로운 인터뷰를 준비했습니다. KT 人사이드 영업/마케팅 직무 편 보러 가기 지난주에 이어 이번 주에는 KT 기술의 핵심! IT 직무를 맡고 계신 KT人들의 이야기를 들어보려고 합니다. 그들이 말하는 사람을 향한 KT의 기술! 지금. 들어갑니다.  “KT는 다양한 기술 분야를 융합한, 성장 가능성이 가장 큰 곳입니다.”- KT 기업사업컨설팅본부 IoT컨설팅팀 조아영 Q. 현재 어떤 직무를 담당하고 계신가요?A. IT 컨설팅이라는 직무를 맡고 있습니다. 제 직무는 기업 및 공공고객들에게 저희 KT 상품을 제안하는 일이며, 저는 그 중에서도 IoT컨설팅팀에서 일하고 있습니다. ‘IoT를 B2B에 어떻게 적용하느냐’라고 많이들 궁금해하시는데, 원격검침부터 차량, 통신까지 다양한 분야에 적용을 하고 있습니다. 신사업이니 만큼 정형화된 제안보다는 조금 더 사업을 주도적으로 진행하면서 컨설팅하는 재미가 있습니다. 그리고 ‘IT컨설팅’은 프로젝트 수주 전까지 제안서를 작성하고 컨설팅하는 직무가 주 업무이고, ‘IT수행’은 프로젝트 수주 이후에 협력사와 같이 프로젝트를 진행하는 것이 주 업무라고 할 수 있습니다. Q. KT를 선택한 이유는 무엇인가요?A. KT는 기존 사업인 통신기술(CT)뿐 아니라 정보기술(IT)까지 광대한 사업영역을 가지고 있습니다. 두 분야를 융합하여 확장할 가능성이 매우 크다고 생각해 선택하게 되었습니다. 특히 IT컨설팅을 지원한 이유는, 컴퓨터를 전공하며 습득한 이공계적 지식과 더불어 대학 신문사 활동을 통해 얻게 된 논리적 사고, 커뮤니케이션 능력을 함께 활용하여 역량을 발휘할 수 있을 것이라 생각했기 때문입니다. 현실적으로는 전공을 살리면서 광화문에서 근무할 수 있다는 점 또한 큰 장점으로 다가왔습니다.Q. 하루 일과를 설명해주세요.A. 일과는 근무장소에 따라 크게 두 가지 경우로 나뉩니다. 광화문에서는 주로 선제안이나 보고 등 일상적인 업무가 주를 이룹니다. 선제안을 위해서는 보통 타 부서와의 회의, 고객사 방문, 선제안서 작성 등을 합니다. 시장 조사, 실적 파악 등 내부 보고를 위한 보고서 작성 업무도 함께 진행되곤 합니다. 프로젝트에 투입이 되면 보안 상의 이유로 제안센터에 가게 됩니다. 보안이 철저한 제안센터에서 제안서를 작성하는데, PM(Project Manager)의 지휘 아래 각PL(Part Leader)들은 제안요청서에 맞게 담당한 부분을 작성해 나갑니다. 매일 유사하게 반복되는 업무보다 마감에 따라 업무강도에 강약이 있는 사이클식 업무를 선호한다면 컨설팅 직무에 적합하다고 생각합니다. Q. 지원자에게 마지막으로 전하고 싶은 취업 팁은?A. KT는 지원자들의 자소서를 모두 읽기로 유명한 기업입니다. 취업의 첫 시작인 자소서에 진심이 보인다면 아주 특별한 스펙이 없다 하더라도 가능성이 충분하다고 생각합니다. KT의 면접 분위기 또한 비교적 정중하다고 생각합니다. 면접관마다 다르겠지만, 입사 후에도 느낀 전반적인 회사의 분위기는 온화하다는 것입니다. 면접관들 모두 최대한 피면접자의 이야기를 들어주려고 노력하신다는 점을 기억해 주세요. 식상한 말이지만, 면접 때 너무 꾸며낸 모습을 보여주려고 하지 마세요. 자소서와 면대면 상황에서 일관되고 자연스러운 모습을 보여준다면 좋은 결과가 있을 것이라 생각합니다. 제 경험에 비추어 생각해보면, 말을 유창하게 잘하는 것도 중요하겠지만 내용이 논리적이고 일관되냐가 더 중요했던 것 같습니다.“KT인에게는 동료와의 커뮤니케이션이 가장 중요한 포인트입니다.”- kt skylife 기술본부 ICT운영팀 손형락Q. 현재 어떤 직무를 담당하고 계신가요?A. ICT운영팀에서 고객시스템 운영을 맡고 있습니다. 스카이라이프의 고객님들을 맞이하기 위한 고객정보관리시스템을 관리합니다. 고객님들을 유치할 때 필요한 시스템을 고객센터 및 파트너社에 최상의 품질로 제공하기 위해 노력합니다. 시시각각 변화하는 영업환경에 대응하면서, 시스템을 관리 해야 하기 때문에 중요한 업무라 생각합니다. Q. kt skylife를 선택한 이유는 무엇인가요?A. kt skylife는 국내 유일의 위성방송 사업자입니다. 유일하다는 것은 그만큼 시장에서의 경쟁력이 있다는 것을 의미합니다. 경쟁사에서 시도하지 못하는 기술을, 위성을 통해 우리만의 기술로 사용할 수 있을 것입니다. 하루가 다르게 변해가는 시장에서 유일하다는 것은 기업의 가장 중요한 매력 포인트라고 생각합니다.Q. 하루 일과를 설명해주세요.A. 9시 출근이나 항상 30분 일찍 도착합니다. 혹시 모를 장애에 대비하기 위한 습관이라고나 할까요. 퇴근 후에 온 메일이 있는지 확인하고, 그날의 업무를 정리합니다. 스케줄대로 움직이다 보면 어느새 6시. 오전∙오후 시간 모두 각 사업부서와 협의하기 위한 시간으로 사용하지만, 짬짬이 나는 시간들을 잘 활용하면 6시에 퇴근할 수 있습니다. 6시 이후에는 어학 공부 및 새로운 IT 트렌드를 접할 수 있는 각종 세미나에 다니며 틈틈이 자기 계발을 위해 시간을 보내고 있습니다. Q. 지원자에게 마지막으로 전하고 싶은 취업 팁은?A. 상대방의 의견을 들을 수 있는 자세가 되어 있어야 합니다. 어떤 집단에 들어간다는 것은 그 때부터 스스로를 조금은 놓아야 한다고 생각합니다. 회사생활은 혼자서는 해낼 수 없는 중요한 업무들로 가득 차 있습니다. 동료들과 함께 나아갈 수 있는 사람임을 어필할 수 있다면 좋은 점수를 받지 않을까요? 커뮤니케이션이 가장 중요한 포인트인 것 같네요.  “KT는 생활 밀착형 복지 혜택이 좋은 기업입니다.“- KT 소프트웨어개발단 GIS정보제공서비스개발TF 송민정Q. 현재 어떤 직무를 담당하고 계신가요?A. 현재 GIS(지리정보시스템)의 검색 파트에서 개발 업무를 담당하고 있어요. 구체적으로는 크게 3가지로 나눌 수 있는데 데이터 정제 및 현행화 모듈 개발, 검색 엔진 개발 및 질의 최적화, 테스팅 도구 개발을 진행하고 있습니다. GIS 분야, 특히 검색 서비스는 올해 제가 처음 하는 분야라 기술 리서치 하는데 상대적으로 시간을 많이 쓰고 있어요. 또한 기존 서비스와의 차별점을 내세우기 위해 고객 요구 사항뿐만 아니라 자체적으로 요구 사항을 만들어 적용해 보기도 합니다. 국내외 유수 기업 고객의 지도 서비스, 나아가 KT 내비와 지도의 검색서비스로 출시될 생각에 벌써 가슴이 설레네요. Q. KT를 선택한 이유는 무엇인가요?A. 대학교 때 친하게 지냈던 선배가 KT로 입사했어요. 그래서 자연스럽게 업무 환경이나 조직 분위기에 대해 알 수 있었는데, 그때 저에게 있어 KT 기업 이미지가 긍정적으로 생기기 시작했던 것 같아요. 대부제도나 경조사 지원정책, 자녀를 임신하거나 출산한 여성에게 친화적인 제도 등 생활 밀착형 복지가 잘 되어 있다고 들었는데, 실제로 입사 후에 혜택을 많이 받고 있어요. 또한 다양한 ICT 사업시도를 하고 있는 KT에서 SW개발자에 대한 중요성이 점점 강조되고 있고, 전폭적인 지원을 해주고 있다는 소식도 선택의 큰 이유였던 것 같아요.Q. 회사에서 가장 보람 있었던 일은 무엇인가요?A. 입사 1년 차에 담당했던 'KT 패밀리박스' 앱 서비스 개발 업무 때의 일이에요. 경험이 부족한데도 믿고 맡겨주신 선배님 덕분에 앱 리뉴얼 서버 개발에 상당 부분 참여하게 되었습니다. 지금 생각해보면 그때 같은 상황을 기회라고 하는 것 같아요. 크고 작은 실수가 있었지만 모두 한마음으로 이해해 주셨어요. 출시 임박해서는 여타 서비스 개발이 그러하듯이 다소 고된 시간이 있었지만, 사업부서와 협업이 잘되어 그 어느 때보다 즐겁게 일했어요. 무엇보다 자식 같은 서비스가 출시되었을 때의 기쁨은 이루 말할 수가 없었네요. Q. 하루 일과를 설명해주세요.A. 매일 오전 10시에 20-30분간 진행되는 팀 미팅이 있어요. 어제 한 일, 오늘 할 일, 이슈사항을 공유합니다. 월/수/금요일 점심시간에는 운동 동호회 활동을 해요. 회사 헬스장에서 트레이너 선생님을 모시고 회원들과 40여 분 운동을 하며 체력 관리도 하고 스트레스도 풀어요. 오후에는 특별한 일이 없으면 업무에 집중해서 개발 업무를 해요. 비교적 자유롭게 동료들과 대화하며 문제를 해결하거나 토론을 해요. 동료와 한 자리에 앉아 페어 코딩을 할 때도 있어요. 6시가 넘으면 팀장님께서는 퇴근을 장려하세요. 더하고 싶거나 잔업이 있는 경우에는 자율적으로 야근을 하지만, 가급적 일과 시간에 마치려고 노력하는 편입니다.“KT에는 격려와 조언을 아끼지 않는 선배님들이 있습니다.“- kt telecop 차세대IT추진단 IT구축팀 편광일Q. 현재 어떤 직무를 담당하고 계신가요?A. 저는 IT구축팀에서 ‘케이티텔레캅’ App을 담당하고 있습니다. ‘케이티텔레캅’ App은 kt telecop 서비스, 요금 조회, 상담 등 고객님들께 꼭 필요한 서비스를 하나의 App을 통해서 해결할 수 있는 기능을 가지고 있습니다. 저는 이런 ‘케이티텔레캅’ App과 관련하여 사업부서와 Daily Meeting을 하고, 추가 기능 개발 및 유지 보수를 진행합니다. 또한, 새로운 기능 개발에 있어서 협력업체와 co-work할 경우 협력업체 선택, 프로젝트에 대한 전반적인 일정 관리, 새로운 기능에 대한 전략을 제시합니다. Q. 회사에서 가장 보람 있었던 일은 무엇인가요?A. 제가 회사에서 가장 보람 있었던 일은 ‘케이티텔레캅’ App 기능 중 하나를 개발한 것입니다. 개발 당시 신입사원인 저에게 큰 부담이 되어 홀로 인터넷, 서적 등을 참고하며 수차례 야근도 했습니다. ‘과연 내가 해낼 수 있을까?’라는 생각을 할 때쯤 팀 선배님들께서 이를 알아차리고, 격려와 함께 부족한 부분에 대한 조언과 자료 공유를 통해 하나씩 차근히 진행할 수 있도록 도와주셨습니다. 그 결과 무사히 프로젝트를 완료할 수 있었고, 이는 저를 응원해 주고 격려해 주는 선배님들이 있었기에 가능했다고 생각합니다. 신입사원 분들도 업무를 진행 할 때, 힘든 점이 있다고 혼자 고민하기보다 선배님 혹은 동기들에게 도움을 요청하면 더 좋은 결과를 얻을 수 있을 것입니다.Q. 하루 일과를 설명해주세요.A. 출근 후, 팀 동료들과 반가운 인사를 나누며 하루를 시작합니다. 오늘 해야 할 일들을 우선순위로 작성하고, 월/수/금요일에는 KT그룹의 사내방송(KBN)을 시청합니다.9시 - 팀 회의를 통해 그날의 이슈사항과 각자 할 일에 대해 공유합니다.10시 - 회사 내 시스템을 모니터링하며 실시간 상황을 체크합니다. 협력사와 함께 프로젝트 개발 이슈를 정리하고, 보완해야 할 부분은 직접 개발합니다.12시 - 즐거운 점심시간입니다! 저희 회사 지하에 위치한 구내식당 밥의 맛과 영양은 정말 최고입니다^^ 식사를 마치면 팀장님과 팀원들 모두 사다리 타기, 다트 등을 통해 음료 사주기 시간을 갖습니다.13시 - 점심 먹고 졸린 시간인 만큼 팀 내부적으로 안마해주기, 재미있는 이야기 하기 등으로 식곤증을 극복합니다.14시 - 사업부서와 시스템에 대한 추가 요구사항이나 이슈에 대해 공유하는 회의를 진행합니다. 회의를 통해 새롭게 도출된 요구사항을 시스템에 반영하고 수정∙보완합니다.18시 - 하루의 일과를 마치고 퇴근시간을 갖습니다. 특히, 매주 수요일은 ‘가족사랑의 날’이기 때문에 본부장님, 팀장님들과 함께 정시 퇴근합니다. Q. 지원자에게 마지막으로 전하고 싶은 취업 팁은?A. 대부분 취업준비생들은 자기소개서를 작성할 때, 회사 홈페이지 혹은 기사를 참고하면서 쓰곤 하는데, 저는 다른 지원자들보다 차별화를 두기 위해서 직접 본사에 찾아가 선배님들에게 많은 이야기를 들으려고 노력했습니다. 또한, ‘우수기업-청년 채용박람회’에 참석해 kt telecop 부스에서 인사지원팀 과장님들과 이야기를 나누며 회사에 대한 정보를 얻고, 저에 대해 강한 어필을 했습니다. 이 때 보여드린 ‘저의 입사 의지와 진정성이 합격에 결정적인 역할을 하지 않았나!’라는 생각을 하게 됩니다. 신입 공채를 지원하는 후배님들도 남들과는 다른 차별성을 갖고 우리kt telecop에 지원하게 된다면, 분명 좋은 결과를 얻을 수 있을 것입니다.지난주 영업/마케팅 직무에 이어 지금까지 IT 직무를 맡고 계신 KT人들의 이야기를 들어봤는데요. KT의 핵심 기술을 담당하고 있는 KT人들의 인터뷰를 보니, KT가 바라는 인재상에 대해 감이 잡히는 것 같지 않나요? 특히, IT 직무에 필요한 주요 역량으로는 동료∙고객사와의 원활한 커뮤니케이션 능력과 더불어, 체계적인 분석력과 참신한 개발능력이 필요할 것 같습니다. 이와 함께, IT분야에 종사하는 KT人들의 취업 핵심 팁은 자소서를 진솔하고 꼼꼼하게 쓸 것, 면접 시 자연스럽고 일관된 태도를 보이는 것, 그리고 입사 후 동료들과 협력하여 직무를 수행해낼 수 있는 가능성을 보이는 것! 여러분도 모두 해낼 수 있을 겁니다. KT 직무 인터뷰는 다음주에 더욱 풍성한 이야기로 찾아오겠습니다. 안녕!#kt #기업문화 #사내문화 #조직문화 #복지혜택 #kt공채 #하루일과 #kt일상 #구성원인터뷰 #직무정보

첫번재 코드를 짜기까지2015년 1월이었던 것으로 기억해. 당시 전 회사에서 테스트를 정착시키기 위해서 노력을 하고 있었는데, 사실 잘 되지 않았어. 그래서 혼자 ‘Testing Goat’를 따르며 공부를 하고 있었어. 그때 8퍼센트 이효진 대표와 연락이 닿았고, 초기 개발을 좀 도와 달라는 요청을 받았어. 옳다구나! 실전에 적용해 볼 수 있겠다 생각이 들어서 도와주기로 했지이것이 8퍼센트의 첫번째 commit간단한 기능을 가지고 있어서, TDD를 하면서 unit test와 functional test를 붙여서 전달해줬지. 책에 있는 내용을 열심히 활용해서 코드를 짜긴 했지만, 테스트 코드와 함께 결과물을 전달해서 스스로 뿌듯해했어. 물론 그때까지만 해도 내가 8퍼센트 들어갈 거라고는 생각도 하지 못했지. (사람의 인생이란 참)2015년 PyCon에서 발표테스트 없이 코드를 짜다가, 테스트와 함께 개발을 하다 보니 이게 너무 좋은 거야. 그래서 발표를 해야겠다는 생각을 했어. 그래서 아래 꼭지들을 내용으로 발표를 했어. ㅇ 테스트가 왜 필요할까요? 어떤 테스트가 필요할까요?ㅇ 좋은 테스트란 무엇인가요?ㅇ unittest 소개 및 활용ㅇ 테스트 관련 툴 소개ㅇ 내가 하고 있는 테스팅 과정 소개발표를 준비하면서 팀 단위에서 이런 것들을 제대로 한번 해보면 좋겠다는 생각을 했어. 내가 돌아왔다2015년 11월에 8퍼센트에 CTO로 조인을 하게 되었어. 처음으로 CTO로 일을 하게 된 것이었으니까, 이런저런 꿈에 부풀었지. 그중 하나가 ‘테스팅을 제대로 한번 해보자’라는 생각이었어. 코드를 살펴보니까 뭔가 내가 처음에 작성해서 넘긴 후에도 테스트 코드가 추가된 흔적은 있는데 제대로 동작하고 있는 것 같진 않더라고. 일단 기존에 있던 테스트들을 정리했어. 동작해야 하는 것 들을 정리하고, 필요 없는 것들을 지웠지. 그리고는 git push hook 에 테스팅을 추가했어. unittest가 돌지 않으면 push를 하지 못하도록 해버렸어.당시에는 bitbucket을 쓰고 있기도 했고 특별히 CI툴을 붙이지 않은 상태였어서,  기록이 남아 있지 않더라. 하지만 당시의 코드 커버리지가 한 20% 정도였을 것 같아. 그 뒤로 PR을 통해 코드 리뷰를 할 때에는 테스트가 짜여 있지 않은 경우에는 관련된 테스트를 추가해 달라고 요청을 했어. 하지만 구성원들이 테스트를 편하게 짜게 될 때까지는 꽤 시간이 걸렸어. 특히 unittest.mock, freezegun , fixture 등을 사용해서 테스트 상황을 잘 구성하는 것에 익숙해지는 것에 시간이 걸렸던 것 같아. Travis 의 도입 2016년 1월에 github으로 갈아타면서 travis를 도입했어. 기존에는 push을 할 때마다 전체 테스트를 돌리도록 했었는데, 테스트의 양이 늘어나면서 push의 시간이 오래 걸리는 문제가 있었어. 그래서 travis에서 테스트를 돌리도록 했어. 이제는 테스트가 안 돌아도 push 까지는 할 수 있는데 PR merge는 할 수 없는 상태가 된 거지. 그 이후에는 flake8을 돌려서 스타일 체크를 시작했어. 그래 생각난다. 개발팀에서 하루 날 잡아서 PEP8에 맞춰서 코드들을 수정했어. 그렇게 한 이후에도 수정할 것들이 많이 남아 있어서 모듈 단위로 수정을 하면서 해당 모듈을 추가로 검사할 수 있도록 travis와 commit hook에 추가해 나갔어. 결국 다 정리되긴 하더라. 그리고는 주요 브랜치에 대한 빌드를 깨뜨린 사람이 음료수를 쏘는 규칙을 만들었어. (주요 브랜치가 깨진다는 것은 로컬 환경과 travis 모두에서 테스트를 생략했다는 이야기거든)지금은 github flow  라서 develop branch 는 없어FactoryBoy의 사용테스트가 점점 늘어나서 한 1500개 정도가 되었어. 점점 모델도 많아지게 되면서 fixture로 테스트 데이터를 관리하는데 한계가 왔어. 예를 들면 신용평가를 한번 하면 데이터가 200여개가 쌓이는데, 신용평가 모델에 대한 테스트를 하려면 그것들을 다 fixture로 만들어야 했어. 그래서 개발팀의 한 분(누군지 기억은 안나는데 고마워요)이 FactoryBoy를 추천해 주셨고, 쓰기로 했지. 지금까지 만들어졌던 fixture 들을 모두 factory 기반으로 옮기는 것도 간단하지는 않았어. 하지만 새롭게 만드는 것부터 적용하고 과거 테스트들을 고칠 때마다 조금씩 조금씩 수정을 했더니, 다 고쳐지긴 하더라고. 그 이후로는 새롭게 모델을 만들 때에는 항상 관련된 TestFactory를 함께 만들어 주게 되었어.테스트 커버리지 측정도구 도입이걸 처음에 왜 붙였는지는 잘 모르겠어. 사실 그전까지는 테스트 커버리지를 재미로 측정해 본 적은 있었지만 꾸준히 측정을 해야겠다는 생각을 해보진 못했었거든. 그런데 이 수치가 측정이 되기 시작되면서부터는 많은 것들이 바뀌었어. 처음 측정 했을 때가 63.59%바뀐 게 무엇이냐고 하면, PR에서 '공식적인 잔소리'가 가능해졌어. 이게 테스트를 작성하다 보면 자괴감이 들 때가 있거든. 내가 봤을 때 너무나 자명한 것에 대한 테스트를 작성할 때야. 그런데 이 테스트라는 것이 지금의 내 기준으로 보면 안 되고, 다른 누군가 그리고 혹은 미래의 나를 기준으로 바라봐야 하거든. 그래서 자괴감을 느낄 시간에 그냥 짜야해. 근데 우리가 사람인지라 가끔 나태해 지거든. 나태해 지면...뭐. 나라고 예외는 없지UI 테스트에 대한 좌절처음에 테스트를 시작했을 때에는 selenium을 이용해서 UI에 대한 functional test가 있었어. 그리고 꽤 오랫동안 유지가 되었었지. 그 이후에는 멀티플랫폼에 대한 테스트를 하기 위해서 sauce labs를 통해서 firefox, IE, mobile browser 에 대한 테스트도 자동으로 진행했었어. 그런데 이 테스트는 한번 동작시키는데 시간이 너무 오래 걸리다 보니 로컬 환경에서 테스트가 쉽지 않더라. 그래서 CI환경에서만 테스트를 돌리게 했어. 그랬더니 수정하고 다시 CI에서의 테스트를 위해 push 해야 하고 또 기다리게 되더라고. 이런 어려움 때문에 중단했다, 재개했다, 중단했다, 재개했다를 몇 번 반복한 이후에 지금은 작성하고 있지 않아. 우리 팀의 프런트엔드를 이전 작업이 어느정도 되고 나면, UI 테스트를 꼭 다시 시도해 볼 생각이야.80%의 공약70%가 넘고 나니까 전체 테스트 커버리지를 올리는 것이 쉽지 않았어. 그래서 개발팀에 공약을 하나 걸었지.그날이 금방 올것 같지는 않았어그랬더니 사람들이 코드를 지우기 시작하더라고... 물론 사용되지 않는 코드를 말이야. 그리고 아예 브랜치 이름을 "80percent"라고 만들더니 예전에 테스트 코드를 작성하지 않던 시절의 코드까지 테스트를 붙이기 시작했어. 보이니? 그래프 마지막, 사람들의 욕망이?사실 80%가 특별한 의미가 있는 숫자는 아니야. 그냥 100줄의 코드에서 80줄의 코드가 테스트가 되고 있다는 것이지. 그래도 우리가 2년 동안 테스트를 중요하게 생각하고, 열심히 노력해 온 결과라고 생각하면 좀 뿌듯해. 달성흠. 나는 약속을 중요하게 생각하는 사람이야. 그리고 우리 팀원들은 나보다 더 약속을 중요하게 생각한다는 것을 알게 되었어.  아. 그리고 위 사진에 디자이너 두 분이 있어. 디자이너 분들도 commit 한 코드가 있으니 점심을 먹을 자격이 충분하지. 암암. 그렇지.이렇게 해서 80%를 달성하기까지의 과정을 적어 봤어. 짧은 글에 적혔지만 사실 2년의 시간이 걸렸고 아마 팀원들의 몇천 시간이 들어간 일일 거야. 모두들 고마워~끝!사람들을 낚아 보기 위해서 글 제목을 "~썰"로 지었다가, 평소에 잘 쓰지 않는 스타일의 쓰기 글이 되어 버렸다. 글의 남은 부분에서는 80%를 달성하고 나니 어떤 점이 좋은지 앞으로는 어떤 부분을 잘 하고 싶은지를 추가로 적어 보겠다.테스트를 작성하니까 무엇이 좋은가?테스트를 작성하게 되면 코드리뷰가 더 쉬워진다. 코드를 읽다가 잘 이해가 되지 않으면 테스트 코드를 살펴본다. 작성된 코드는 어떻게 사용되는가? 작성된 코드는 어떤 기능인가? 작성된 코드에서 주의해야 하는 점은 무엇인가? 를 효과적으로 알 수 있다.코드 수정에 자신감이 생긴다. 내가 오래전에 짠 코드, 다른 팀원들이 짠 코드는 수정하기가 무섭다. 특히 우리 회사와 같이 대부분의 코드 수정이 실제 돈의 흐름에 영향을 주는 경우는 더욱 무섭다. 하지만 테스트가 있으면 자신감이 생긴다. (그렇다고 안 무서운 것은 아니다.) 특히 시스템이 복잡해질수록 정적 분석 혹은 QA로 특정 코드에 대한 수정의 영향을 파악하기가 어렵다. 자동화된 테스트 외의 답은 없다고 생각한다. 11월에는 작성한 코드 보다 삭제한 코드가 더 많다. 이렇게 리팩토링이 가능하다.이제 수정하지 못하는 코드는 오래된 코드, 작성자가 퇴사한 코드가 아니라 테스트가 없는 코드가 되었다.테스트가 정착되기까지 키가 된 것은 무엇이었나?자동화를 통한 강제였다고 생각한다. 첫 번째 시점은 git hook을 사용한 시점이었다. commit을 할 때 flake8 체크를 하고 push를 할 때 테스트를 돌려주었다. 사람들은 스타일을 맞추지 않으면 commit을 할 수 없게 되었고, 기존의 테스트를 깨뜨리게 되면 코드를 push 할 수 없게 되었다. 두 번째 시점은 CI툴의 도입이었다. 내가 작성한 코드는 테스트를 통과했지만 maste에 있는 코드와 merge가 된 것을 기준으로 테스팅을 할 수 있게 되었다. 세 번째 시점은 테스트 커버리지 측정이었다. 신규로 작성되는 코드들이 우리가 원하는 수준의 테스트 커버리지를 만족시키는지 확인할 수 있었다. 자동화되지 않은 상태에서 매번 개발자에게 "테스트가 깨졌어요", "테스트를 추가해 주세요.", "여기는 코딩 스타일이 맞지 않아요."라고 말하는 것은 피곤한 일이기도 하고, 장기적으로 보면 동작하지 않는다. 자동화 외의 방법은 없고, 이 자동화된 방법은 새롭게 입사한 사람들이 테스팅에 손쉽게 적응하도록 한다. 앞으로의 테스팅에 대해사실 커버리지가 테스팅의 전부는 아니다. 커버리지만 올리는 의미 없는 테스트도 작성할 수 있다. 하지만 기본적으로는 python이 런타임 시에 다양한 에러를 발생시키기 때문에 어느 정도 이상의 커버리지 테스트는 필수라고 생각한다. 앞으로 주요한 모듈에서는 커버리지를 90% 이상을 맞추고 나머지 영역에 대해서는 80% 이상을 유지할 생각이다. 그리고 테스트의 질은 코드 리뷰로 해결해야 하겠다. 지금 unittest 가 약 3500개 정도 작성되어 있는 상태이다. 이 테스트를 동작시키는데 로컬에서는 약 3분 정도 CI환경에서는 10분 정도가 걸린다. 이 테스트를 기다리는 시간 동안 생산적인 일을 크게 하지 못하는 경향이 있어서 이 시간을 줄이기 위한 노력을 해야 한다. 마지막으로는 프런트엔드에 대한 테스트를 추가해야겠다. 글을 마치며이 글은 나의 눈에서 바라본 것을 기준으로 적었기에 내가 다 한 것처럼 느껴진다. 하지만 전혀 그렇지 않다. 이 모든 작업은 나 혼자 한 것이 아니라 우리 팀이 한 것이다. 더 나은 개발을 목표로 함께 달리고 있는 팀원분들께 감사를 전한다. #8퍼센트 #에잇퍼센트 #개발 #개발팀 #삽질 #팀워크 #팀플레이 #성장 #성과

ReactorKit 시작하기오늘은 StyleShare에서 ReactorKit을 사용한지 딱 1년이 되는 날입니다. ReactorKit은 반응형 단방향 앱을 위한 프레임워크로, StyleShare와 Kakao를 비롯한 여러 기업에서 사용하고 있는 기술입니다.StyleShare의 iOS 프로젝트 첫 커밋은 2011년 8월 23일입니다. 그 뒤로 약 7년간 크고 작은 기능을 추가하며 굉장히 큰 코드베이스를 가지게 되었습니다. 특히 2015년에는 스토어 기능을 런칭하면서 기존 서비스 만큼이나 많은 코드를 작성했습니다. 서비스 복잡도는 점점 높아졌고, 지속 가능한 코드베이스를 위해 많은 개선이 필요했습니다.ReactorKit은 많은 부분에 있어서 StyleShare가 가진 고민을 해결해주었습니다. Flux와 Reactive Programming의 개념을 결합하여 만들어진 ReactorKit에서는 사용자 인터랙션과 뷰 상태가 관찰 가능한 스트림을 통해 단방향으로 전달됩니다. 뷰와 비즈니스 로직을 분리할 수 있게 되면서 모듈간 결합도가 낮아지고 테스트하기 쉬워졌습니다. 또한, 자칫 복잡해질 수 있는 비동기 코드를 일관되게 작성할 수 있게 되었습니다.이 글에서는 ReactorKit의 기본 개념과 테스트를 위한 기법을 소개 합니다.데이터 흐름ReactorKit에는 뷰(View)와 리액터(Reactor)라는 개념이 존재합니다. 뷰는 상태를 표현합니다. 뷰 컨트롤러나 셀도 모두 뷰에 해당합니다. 뷰는 사용자 인터랙션을 추상화하여 리액터에 전달하고, 리액터에서 전달받은 상태를 각각의 뷰 컴포넌트에 바인드합니다. 뷰는 비즈니스 로직을 수행하지 않습니다.반대로, 리액터는 뷰의 상태를 관리합니다. 뷰에서 액션을 전달받으면 비즈니스 로직을 수행한 뒤 상태를 변경하여 다시 뷰에 전달합니다. 리액터는 UI 레이어에서 독립적이기 때문에 비교적 테스트하기 쉽습니다.ViewView 프로토콜을 적용하면 뷰를 정의할 수 있습니다. DisposeBag 속성과 bind(reactor:) 메서드를 필수로 정의해야 합니다.import ReactorKit import RxSwift class UserViewController: UIViewController, View { var disposeBag = DisposeBag() func bind(reactor: UserViewReactor) { } }<iframe width="700" height="250" data-src="/media/78a16e327ba4eb073cc5bdbb703c81f9?postId=c7b52fbb131a" data-media-id="78a16e327ba4eb073cc5bdbb703c81f9" data-thumbnail="https://i.embed.ly/1/image?url=https://avatars2.githubusercontent.com/u/931655?s=400&v=4&key=a19fcc184b9711e1b4764040d3dc5c07" class="progressiveMedia-iframe js-progressiveMedia-iframe" allowfullscreen="" frameborder="0" src="https://medium.com/media/78a16e327ba4eb073cc5bdbb703c81f9?postId=c7b52fbb131a" style="display: block; position: absolute; margin: auto; max-width: 100%; box-sizing: border-box; transform: translateZ(0px); top: 0px; left: 0px; width: 700px; height: 236.984px;">이 프로토콜을 정의하면 reactor 속성이 자동으로 생성됩니다. 이 속성에 새로운 값이 지정되면 bind(reactor:) 메서드가 자동으로 호출됩니다. 이곳에는 사용자 인터랙션을 리액터에 바인드하거나, 리액터의 상태를 각각의 뷰 컴포넌트에 바인드하는 코드를 작성합니다.func bind(reactor: UserViewReactor) { // Action self.followButton.rx.tap .map { Reactor.Action.follow } .bind(to: reactor.action) .disposed(by: self.disposeBag) // State reactor.state.map { $0.isFollowing } .distinctUntilChanged() .bind(to: self.followButton.rx.isSelected) .disposed(by: self.disposeBag) }<iframe width="700" height="250" data-src="/media/6a6d5aa66b156cae7d4475f6ed13efb0?postId=c7b52fbb131a" data-media-id="6a6d5aa66b156cae7d4475f6ed13efb0" data-thumbnail="https://i.embed.ly/1/image?url=https://avatars2.githubusercontent.com/u/931655?s=400&v=4&key=a19fcc184b9711e1b4764040d3dc5c07" class="progressiveMedia-iframe js-progressiveMedia-iframe" allowfullscreen="" frameborder="0" src="https://medium.com/media/6a6d5aa66b156cae7d4475f6ed13efb0?postId=c7b52fbb131a" style="display: block; position: absolute; margin: auto; max-width: 100%; box-sizing: border-box; transform: translateZ(0px); top: 0px; left: 0px; width: 700px; height: 325px;">Reactor리액터를 정의하기 위해서는 Reactor 프로토콜을 사용합니다. 사용자 인터랙션을 표현하는 Action과 뷰의 상태를 표현하는 State, 그리고 상태를 변경하는 가장 작은 단위인 Mutation을 클래스 내부에 필수로 정의해야 합니다. 또한 가장 첫 상태를 나타내는 initialState가 필요합니다.import ReactorKit import RxSwift final class UserViewReactor: Reactor { enum Action { case follow } enum Mutation { case setFollowing(Bool) } enum State { var isFollowing: Bool } let initialState: State = State(isFollowing: false) }<iframe width="700" height="250" data-src="/media/572f53fb442c67060d2a69f90a42a07b?postId=c7b52fbb131a" data-media-id="572f53fb442c67060d2a69f90a42a07b" data-thumbnail="https://i.embed.ly/1/image?url=https://avatars2.githubusercontent.com/u/931655?s=400&v=4&key=a19fcc184b9711e1b4764040d3dc5c07" class="progressiveMedia-iframe js-progressiveMedia-iframe" allowfullscreen="" frameborder="0" src="https://medium.com/media/572f53fb442c67060d2a69f90a42a07b?postId=c7b52fbb131a" style="display: block; position: absolute; margin: auto; max-width: 100%; box-sizing: border-box; transform: translateZ(0px); top: 0px; left: 0px; width: 700px; height: 435px;">Action이나 State와 달리 Mutation은 리액터 클래스 밖으로 노출되지 않습니다. 대신, 클래스 내부에서 Action과 State를 연결하는 역할을 수행합니다. Action이 리액터에 전달되면 두 단계를 거쳐서 뷰의 상태를 변경합니다.mutate() 함수에서는 Action 스트림을 Mutation 스트림으로 변환하는 역할을 합니다. 이곳에서 네트워킹이나 비동기로직 등의 사이드 이펙트를 처리합니다. 그 결과로 Mutation을 방출하면 그 값이 reduce() 함수로 전달됩니다. reduce() 함수는 이전 상태와 Mutation을 받아서 다음 상태를 반환합니다.func mutate(action: Action) -> Observable { switch action { case .follow: return UserService.follow() .map { Mutation.setFollowing(true) } .catchErrorJustReturn(Mutation.setFollowing(false)) case .unfollow: return UserService.unfollow() .map { Mutation.setFollowing(false) } .catchErrorJustReturn(Mutation.setFollowing(true)) } } func reduce(state: State, mutation: Mutation) -> State { var newState = state switch mutation { case let setFollowing(isFollowing): newState.isFollowing = isFollowing } return newState }<iframe width="700" height="250" data-src="/media/dc8fbdce8314a7eba99be944241c5432?postId=c7b52fbb131a" data-media-id="dc8fbdce8314a7eba99be944241c5432" data-thumbnail="https://i.embed.ly/1/image?url=https://avatars2.githubusercontent.com/u/931655?s=400&v=4&key=a19fcc184b9711e1b4764040d3dc5c07" class="progressiveMedia-iframe js-progressiveMedia-iframe" allowfullscreen="" frameborder="0" src="https://medium.com/media/dc8fbdce8314a7eba99be944241c5432?postId=c7b52fbb131a" style="display: block; position: absolute; margin: auto; max-width: 100%; box-sizing: border-box; transform: translateZ(0px); top: 0px; left: 0px; width: 700px; height: 522.984px;">테스팅테스트를 위해 가장 먼저 고민하게 되는 것은 ‘무엇을 테스트할 것인가’에 대한 것입니다. ReactorKit을 사용하면 뷰와 로직이 분리되어 상대적으로 쉽게 해답을 얻을 수 있습니다.View사용자 인터랙션이 발생했을 때 Action이 리액터로 잘 전달되는지리액터의 상태가 바뀌었을 때 뷰의 컴포넌트 속성이 잘 변경되는지ReactorAction을 받았을 때 원하는 State로 잘 변경되는지뷰 테스팅리액터의 stub 기능을 이용하면 뷰를 쉽게 테스트할 수 있습니다. stub 기능을 활성화하면 리액터가 받은 Action을 모두 기록하고, mutate()와 reduce()를 실행하는 대신 외부에서 상태를 설정할 수 있게 됩니다.func testAction_refresh() { // 1. Stub 리액터를 준비합니다. let reactor = MyReactor() reactor.stub.isEnabled = true // 2. Stub된 리액터를 주입한 뷰를 준비합니다. let view = MyView() view.reactor = reactor // 3. 사용자 인터랙션을 발생시킵니다. view.refreshControl.sendActions(for: .valueChanged) // 4. Reactor에 액션이 잘 전달되었는지를 검증합니다. XCTAssertEqual(reactor.stub.actions.last, .refresh) } func testState_isLoading() { // 1. Stub 리액터를 준비합니다. let reactor = MyReactor() reactor.stub.isEnabled = true // 2. Stub된 리액터를 주입한 뷰를 준비합니다. let view = MyView() view.reactor = reactor // 3. 리액터의 상태를 임의로 설정합니다. reactor.stub.state.value = MyReactor.State(isLoading: true) // 4. 그 때 뷰 컴포넌트의 속성이 잘 변하는지를 검증합니다. XCTAssertEqual(view.activityIndicator.isAnimating, true) }<iframe width="700" height="250" data-src="/media/9e5e0349766c69076a5081cbd680645b?postId=c7b52fbb131a" data-media-id="9e5e0349766c69076a5081cbd680645b" data-thumbnail="https://i.embed.ly/1/image?url=https://avatars2.githubusercontent.com/u/931655?s=400&v=4&key=a19fcc184b9711e1b4764040d3dc5c07" class="progressiveMedia-iframe js-progressiveMedia-iframe" allowfullscreen="" frameborder="0" src="https://medium.com/media/9e5e0349766c69076a5081cbd680645b?postId=c7b52fbb131a" style="display: block; position: absolute; margin: auto; max-width: 100%; box-sizing: border-box; transform: translateZ(0px); top: 0px; left: 0px; width: 700px; height: 721px;">리액터 테스팅리액터는 뷰에 비해서 상대적으로 테스트하기 쉽습니다. Action이 전달되었을 때 비즈니스 로직을 수행하여 State가 바뀌는지를 확인하면 됩니다.func testBookmark() { // 1. 리액터를 준비합니다. let reactor = MyReactor() // 2. 리액터에 액션을 전달합니다. reactor.action.onNext(.toggleBookmarked) // 3. 리액터의 상태가 변경되는지를 검증합니다. XCTAssertEqual(reactor.currentState.isBookmarked, true) } func testUnbookmark() { // 1. 리액터를 준비합니다. 액션을 미리 한 번 전달해서 테스트 환경을 만들어둡니다. let reactor = MyReactor() reactor.action.onNext(.toggleBookmarked) // 2. 리액터에 액션을 한 번 더 전달합니다. reactor.action.onNext(.toggleBookmarked) // 3. 리액터의 상태가 변경되는지를 검증합니다. XCTAssertEqual(reactor.currentState.isBookmarked, false) }<iframe width="700" height="250" data-src="/media/32af3eac8c1c9646bf95ea1442ad8ff4?postId=c7b52fbb131a" data-media-id="32af3eac8c1c9646bf95ea1442ad8ff4" data-thumbnail="https://i.embed.ly/1/image?url=https://avatars2.githubusercontent.com/u/931655?s=400&v=4&key=a19fcc184b9711e1b4764040d3dc5c07" class="progressiveMedia-iframe js-progressiveMedia-iframe" allowfullscreen="" frameborder="0" src="https://medium.com/media/32af3eac8c1c9646bf95ea1442ad8ff4?postId=c7b52fbb131a" style="display: block; position: absolute; margin: auto; max-width: 100%; box-sizing: border-box; transform: translateZ(0px); top: 0px; left: 0px; width: 700px; height: 522.984px;">마치며ReactorKit은 지금까지 CocoaPods에서 약 3만 7천회 다운로드 되었고, 약 730개 앱에서 사용되고 있습니다. 최근에는 Wantedly에서 사용하며 일본에서도 많은 호응을 얻고 있습니다. 공개된지 1년밖에 되지 않았지만 굉장히 좋은 평을 받으며 성장하고 있는 프레임워크입니다. 만약 새로운 프로젝트를 시작하거나, StyleShare와 비슷한 고민을 하고 계신다면 ReactorKit을 강력하게 추천합니다.ReactorKit GitHublet’Swift 2017 ReactorKit 발표 영상let’Swift 2017 ReactorKit 발표 자료#스타일쉐어 #개발팀 #개발자 #경험공유 #인사이트

Go 서버 개발을 시작하며   특정 API만 다른 언어로 구현해서 최대의 성능을 내보자! 저희 서버는 대부분 Django framework 위에서 구현된 광고 할당 / 컨텐츠 할당 / 허니스크린 앱 서비스 이렇게 나눌 수 있는데 Python 이라는 언어 특성상 높은 성능을 기대하기가 어려웠습니다. 하지만 세가지 서비스에서 락스크린에서 어떤 컨텐츠나 광고를 보여줄지 결정하는 Allocation(할당) API 가 가장 많이 호출되고 있었는데 빈도로 보면 80% 정도로 높은 비중을 차지하고 있어서 이 Allocation API 들을 성능이 좋은 다른 언어로 구현하면 어떨까 하는 팀내 의견이 있었습니다. Why Go? 저는 예전부터 Java,  C# 등의 컴파일 언어에 익숙해서 기존 Java 와 C, 그리고 Go 라는 최근에 새로 나온 언어 중에서 아래 블로그글과 같이 여러 reference 들을 통해 성능이 좋다는 Go 로 이 API 들을 포팅하는 작업을 시작하게 되었습니다. Go 에 대한 첫 인상은 Java, C계열 언어보다 덜 verbose 보였고 python 보다는 strongly-typed, encapsulated 하다보니 자유도를 제한해서 코드를 보기 쉽게 하는 것을 선호하는 저의 성격과도 잘 맞는 언어였습니다.     출처: Carles Mateo, Performance of several languages서버 개발 환경   Server design How to import libraries  GVT (https://github.com/FiloSottile/gvt) – Go 는 vendering tool 을 통해 dependency 를 관리할 수 있습니다. GVT 의 경우 처음 도입했을 때 별로 유명하지 않았는데 사용법이 간단해서 도입하게 되었습니다. 아래와 같이 참조하고 있는 revision 을 관리해주며 update 통해서 최신 소스를 받아 올수 있습니다.   { "version": 0, "dependencies": [ { "importpath": "github.com/Buzzvil/go-env", "repository": "https://github.com/Buzzvil/go-env", "vcs": "git", "revision": "2d8489d40184a12c4d09d09ce1ff717e5dbb0745", "branch": "master", "notests": true }, ....  Design pattern  Go 언어에서는 package level cycling dependency 를 허용하지 않아서 좀더 명확한 구조를 만들기 좋았습니다. 예를들어 Service 에서는 Controller 를 참조할수 없고 Model 에서는 Controller / Service / DTO 등을 참조할수 없도록 강제했습니다. 모든 API 요청은 Route 를 통해 Controller 에게 전달되고 이 때 생성된 DTO (Data transfer object) 들을 Controller 가 직접 혹은 Service layer 에서 처리하도록 하였고 DB 에 접근할 때는 모델을 통해 혹은 직접 접근하도록 했지만 추후 구조가 복잡해지면 DB 쿼리 등을 담당하는 DAO (Data access object) 를 도입할 계획입니다   Libraries                  요소이름선택 이유NetworkGinWeb 서버이다 보니 네트워크 성능을 최우선으로 고려, 벤치마크 표를 보고 이 라이브러리를 선택Redis & cachego-redis역시 성능을 가장 중요한 지표로 보고 이 라이브러리 선택MysqlGormORM 없이는 개발하기 힘든 시대이죠. 여러 Database를 지원하고 ORM 중에서도 method chaining 을 사용하는 Gorm 을 선택Dynamoguregu dynamoAWS에서 제공하는 Dynamo 패키지를 그대로 사용하면 코드 양이 너무 많아지고 역시 method chaining 을 지원해서 선택Environment variablescaarlos0 envGo 에서는 tag 를 이용하면 좀더 코드를 간결하고 읽기 쉽게 사용할수 있는데 이 라이브러리가 환경변수를 읽어오기 쉽도록 해줌   Redis cache  func SetCache(key string, obj interface{}, expiration time.Duration) error { err := getCodec().Set(&cache.Item{ Key: key, Object: obj, Expiration: expiration, }) return err } func GetCache(key string, obj interface{}) error { return getCodec().Get(key, obj) }  Mysql  var config model.DeviceContentConfig env.GetDatabase().Where(&model.DeviceContentConfig{DeviceId: deviceId}).FirstOrInit(&config)  Dynamo if err := env.GetDynamoDb().Table(env.Config.DynamoTableProfile).Get(keyId, deviceId).All(&profiles); err == nil && len(profiles) > 0 { ... }  Environment variables  var ( Config = ServerConfigStruct{} onceConfig sync.Once ) type ( ServerConfigStruct struct { ServerEnv string `env:"SERVER_ENV"` LogLevel string .... } ) func LoadServerConfig(configDir string) { onceConfig.Do(func() {//최초 한번반 호출되도록 env.Parse(&Config) } }    Unit test   환경 구성 Test 환경에는 Redis / Mysql / Elastic search 등에 대한 independent / isolated 된 환경이 필요해서 이를 위해 docker 환경을 따로 구성하였습니다. Test case 작성은 아래와 같이 package 를 분리해서 작성했습니다.  package buzzscreen_test var ts *httptest.Server func TestMain(m *testing.M) { ts = tests.GetTestServer(m) // 환경 시작 tearDownElasticSearch := tests.SetupElasticSearch() tearDownDatabase := tests.SetupDatabase() code := m.Run() // 여기서 작성한 TestCase 들 실행 // 환경 종료 tearDownDatabase() tearDownElasticSearch() ts.Close() os.Exit(code) }  Mock server는 은 http.RoundTripper interface 를 구현해서 http.Client 의 Transport 멤버로 설정해서 구현했습니다. 아래는 Test case 작성 예제입니다.  httpClient := network.DefaultHttpClient mockServer := mock.NewTargetServer(network.GetHost(MockServerUrl)) .AddResponseHandler(&mock.ResponseHandler{ WriteToBody: func() []byte { return []byte(mockRes) }, Path: "/path", Method: http.MethodGet, }) clientPatcher := mock.PatchClient(httpClient, mockServer) defer clientPatcher.RemovePatch()  Unit test 관련해서는 내용이 방대해서 추후 다른 포스트를 통해 자세히 소개하도록 하겠습니다.  Infra API 요청 분할 AWS Application load balancer 여러 API 중에서 할당 API 를 제외한 요청은 기존의 Django 서버로 요청을 보내고 할당요청에 대해서만 Go서버로 요청을 보내도록 구현하기 위해 먼저 시도 했던 것은 AWS Application load balancer (이후 ALB) 였습니다. ALB 의 특징이 path 로 요청을 구별해서 처리할수 있었기 때문에 Allocation API 만 Go 서버 로 요청이 가도록 구현했습니다.  출처: Amazon Devops Blog, Introducing Application Load Balancer   하지만 이렇게 오랫동안 서비스 하지 못했는데 그 이유는 서버 구성이 하나 더 늘어나고 앞단에 ALB 까지 추가되다 보니 이를 관리하는데 추가 리소스가 들어가게 되어서 어떻게 하면 이러한 비용을 줄일수 있을까 고민하게 되었습니다.   Using docker & nginx  Go로 작성된 서버가 독립적인 Micro service 냐 아니면 Django 서버에서 특정 API 를 독립시켜 성능을 강화한 모듈이냐 의 정체성을 두고 생각해봤을때 후자가 조금더 적합하다보니 Go / Django 서버는 한 묶음으로 관리하는 것이 명확했습니다. Docker 를 도입하면서 nginx container 가 proxy 역할을 하고 path를 보고 Go container / Django container 로 요청을 보내는 구성을 가지게 되었습니다.  글을 마치며   시작은 미약하였으나 끝은 창대하리라 하나의 API를 이전했음에도 불구하고 Allocation API 에 대해서는 약 1/3, 서버 Instance 비용은 1/2.5 수준으로 감소했습니다.   설명: 기존 4개의 Django 인스턴스의 CPU 사용률이 모두 13% 정도 감소, Go 인스턴스의 CPU 사용율은 17% 정도   17 / (13 * 4)  ≒ 1 / 3  충분히 만족할만한 성과가 나와서 그 뒤로 몇가지 API도 Go 로 옮겼고 새로 작성하는 API 는 Go 환경 안에서 직접 구현하는 중입니다. 처음에는 호출이 많은 하나의 API 를 다른 언어로 포팅하기 위해 시작한 작업이었는데 Container 기술을 도입하는 등 서버 Infra 까지 변경하면서 상당히 큰 작업이 뒤따르게 되었습니다. 하지만 이 작업을 하면서 많은 동료들의 도움과 조언이 있었고 결국 완성할수 있었습니다. 이렇게 실험적인 도전을 성공 할수 있는 환경에 여러분을 초대하고 싶습니다! Go언어에 대한 문의나 좋은 의견도 환영합니다.