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

8월 18일에 입사하여 글을 쓰는 오늘까지 4개월이란 시간이 흘렀다. 트레바리는 4개월을 한 시즌으로 묶어 운영하는 멤버십 서비스이기 때문에 트레바리에서 4개월을 일했다는 건 한 시즌에 필요한 모든 시기를 거쳤다는 의미이다. 4개월을 함께 해야지만 비로소 트레바리를 한 번 했다고 말할 수 있게 된다. 나는 이제서야 트레바리에서 한 번 일했다.트레바리에서의 한 번을 보내며 나는 그동안 무엇을 했는지 정리해보려고 한다. 할 말이 많다 보니 이번 글에서는 기능적으로 무엇을 했는지만 이야기할 예정이다. 어떻게 일했는지, 잘했던 점은 무엇이었는지, 아쉬웠던 점은 얼마나 많았는지에 대한 건 아쉽지만 다음 글에 담기로 했다. 4개월 동안 내가 진행한 일 중 큰 단위의 작업 위주로 살펴보고자 한다.4개월 동안 내가 한 일은 크게 두 가지다. 첫 번째는 기존의 웹 서비스를 개선하는 일. 두 번째는 노가다로 했던 일들에 IT를 끼얹는 일. 두 가지 일에 대한 요구 사항들은 모두 추상적인 문장으로 주어졌고, 나의 역할은 그 추상적인 요구들을 정리하여 실질적인 기능으로 정의하고 구현하는 것이었다. 그동안 어떤 요구 사항들이 있었고 그에 대해 어떤 결과물을 내었는지 정리해보았다.1. 독후감을 활성화되게 만들어주세요.입사 후 최우선으로 개선이 요구됐던 부분은 독후감이었다. 독후감은 트레바리 서비스가 독특하다는 평가를 듣는 이유 중 하나이다. 아무리 돈을 내고 온 멤버일지라도 우리가 내어준 400자의 독후감이라는 숙제를 해오지 않으면 독서 모임에 참가하지 못한다. 우리 크루들은 독후감을 통해 자신의 생각을 한번 정리하고 참가한 독서 모임이 아무런 준비 없이 맞닥뜨리는 독서 모임보다 더 풍성해짐을 안다. 그렇기에 멤버들이 트레바리 홈페이지에서 더 열심히 독후감을 쓰고, 더 많이 다른 사람들의 독후감을 읽고, 더 다양하게 대화할 수 있도록 만들어야 했다.디자인 개선[이전 디자인]일을 시작하자마자 가장 먼저 갈아치우기 시작한 건 디자인이었다. 페이지에 보이는 정보들의 가독성이 나빴다. 독후감 정보와 관련 없는 이미지 배경을 가지고 있었고, 모바일에서는 본문을 포함하여 모든 요소들의 배열이 일정하지 않았다. 가장 문제였던 점은 좋아요 기능이 있음에도 불구하고 유저들이 좋아요 버튼이 있는지를 몰라 활성화가 되지 않는 것이었다.(대표님 얼굴과 우왕이라는 글자가 떡하니 자리 잡은 곳이 좋아요 버튼이다.) 답댓글 없이 한 줄로만 나열된 댓글도 불편했다.[변경한 디자인]전반적으로 컨텐츠가 더 잘 보일 수 있도록 변경했다. 불필요한 배경 이미지를 빼고 책 정보를 추가했다. 좋아요 버튼도 보다 쉽게 인지할 수 있도록 보편적인 모양의 하트로 바꾸었다. 한 줄로만 나왔던 댓글에는 대화하는 듯한 느낌의 UI로 변경하고 답댓글 기능을 추가했다. 특히 모바일에서 더 편하게 쓸 수 있도록 각 요소들을 일정하게 배열했고, 이미지로는 보이지 않겠지만 독후감을 읽고 목록으로 다시 갈 때마다 다른 모임 정보가 뜨는 이상한 시나리오도 개선했다.넛지 만들기더 나은 디자인만으로는 부족했다. 멤버들이 실제로 더 많이 좋아요를 누르고 댓글을 달고 싶게 만들어주는 넛지가 필요했다. 좋아요 수에 따라 재밌는 워딩이 나오고, 댓글 입력 창의 워딩이 항상 다르고 등의 디테일한 요소들을 살렸다. 페이스북 공유하기 기능도 추가했으며 우리 모임에 놀러 오는 멤버들을 보여주는 UI도 추가하는 등의 작업을 진행했다. 하지만 결정적인 한 방이 필요했고 그 한 방은 이달의 독후감 기능이었다.이달의 독후감 선정 기능홈페이지 밖의 운영에서 돌아가던 이달의 독후감이라는 시스템이 있었다. 매 모임마다 가장 좋았던 독후감을 선정하는 것이었는데 잘 알지 못하는 멤버들이 많아 좋아요 수 자체가 적었고, 선정된 독후감을 찾아보기 어려워 활성화가 되지 못했었다. 그래서 이달의 독후감 시스템을 홈페이지에 어워드 형태로 옮겨오면 동기부여와 동시에 별도의 안내 없이도 이달의 독후감 시스템을 학습시킬 수 있겠다고 생각했다.그래서 결과는?결과는 데이터로 나타났다. 디자인과 기능 개선 후 독후감 한 개 당 평균 좋아요/댓글 수가 대략 150% 증가했다. 크루들이 매번 이달의 독후감을 선정하고 하이라이트 구문을 뽑는 오퍼레이션도 줄일 수 있었다. 변경 후 독후감 쓰는 것이 더 즐거워졌다는 멤버 피드백도 종종 들을 수 있었다.2. 멤버십 신청 페이지를 개선해주세요.멤버십 신청 페이지는 트레바리 멤버가 아닌 유저들이 가장 많이 보게 되는 페이지다. 트레바리가 어떤 곳인지 어필하고 결제까지 진행하게 하는 가장 중요한 역할을 하고 있다. 흔히들 말하는 판매 페이지로 트레바리에서 가장 중요한 서비스인 독서 모임을 파는 곳이다. 그 중요성에 비해 디자인과 기능이 모두 엄청나게 부실했고 개선해야 했다.디자인 개선[이전 디자인]대체 트레바리가 어떤 곳인지 알 수 있는 부분이 하나도 없었다. 독서 모임에 대한 설명마저 줄글이 전부였다. 내가 트레바리 독서 모임에 가면 어떤 분위기를 즐길 수 있고 만나는 사람들은 어떨지 상상하기 어려웠다. 모바일에서는 특히 불편했고 필수적인 정보들만 보이는 곳에 불과했다.[변경한 디자인]각 독서 모임에 대한 소개가 풍성하지만 편하도록 변경했다. 이전과 다르게 사진을 많이 활용하여 트레바리 독서 모임이 어떤 분위기인지 보여주고 싶었다. 설명 글도 더 잘 읽힐 수 있도록 배치를 중점적으로 신경 썼고 포인트 컬러를 틈틈이 사용했다. 같은 모임이지만 다양한 시간과 장소가 있는 독서 모임인 경우에는 한 페이지에서 한 번에 볼 수 있도록 구성했다. 모바일 접속자가 압도적으로 많은 만큼 모바일 UI에 많은 시간을 들였다.결제 기능 추가멤버십 신청 페이지에서 가장 큰 문제는 결제였다. 실시간 결제가 아닌 계좌 이체로만 가능하게 되어있다 보니 엄청나게 불편했다. 유저들도 수동으로 이체를 해야 했고, 담당하는 대표님도 24시간 잠도 못자며 휴대폰을 붙잡고 있다가 계좌 이체 알림이 올때마다 등록 처리를 해주어야 했다.(매 시즌 대표님 혼자 몇천 명의 계좌 이체를 확인하고 등록해주셨다. 그래서 멤버십 신청 기간 때에는 제대로 자보신 적이 없다고...)그런데 트레바리는 작은 회사에다 무형의 서비스를 팔고 있다 보니 PG사를 통한 결제를 붙이는 게 어려웠다. PG를 제외한 편하게 결제할 방법을 찾다가 토스 결제를 찾아보게 되었다. 찾자마자 바로 미팅을 진행했고 토스 측에서도 트레바리의 가치를 잘 봐주셔서 미팅부터 결제 연동까지 빠르게 진행하여 구현했다.사랑해요 토스그래서 결과는?막상 개선하여 배포하니 예상보다 저조한 유저 반응이 나타났다. 물론 지난 시즌보다는 훨씬 더 많은 유저분들이 등록하시기는 하였으나 기대했던 목표치에는 못 미쳤다. 디자인이 좋아지고 이용하기 편해지면 당연히 등록 효율이 몇 배로 높아질 거라고 생각했으나 생각처럼 되지 않았다. 신청 기간 내내 저조한 이유에 대한 가설을 세우고, 변경하고, 데이터 보기를 반복했다. 그 과정에서 몇몇 유저분들과 인터뷰를 진행했고 막판에 등록에 영향을 미치는 것은 의외로 홈페이지 사용성이 아닌 다른 곳에 있음을 발견했다. 아쉽게도 늦게 원인을 찾아 더 많은 것을 해보기 전에 신청 기간이 끝나버렸지만, 다음 시즌에는 이번 시즌보다 뾰족하고 탁월하게 개선할 수 있겠다고 생각했다. 영훈님과 함께 공부도 시작해보기로 했다.결제 부분에서는 자세한 데이터를 공개할 수는 없지만 많은 유저들이 토스를 통해 결제를 진행했다. 원래도 트레바리는 N빵 할 일이 많아 토스 송금을 이용하는 유저들이 많았지만 이번 결제 연동을 덕분에 새로 쓰게 된 분도 많아진 것 같았다. 핀테크에 대한 막연한 불안감 때문에 쓰지 않았다는 유저들도 있었지만 막상 써보니 엄청나게 편해서 놀랐다는 피드백도 많이 받았다. 아마도 트레바리에서는 앞으로 계속 토스 송금/결제를 활발하게 사용할 것 같다.3. 트레바리가 어떤 곳인지 보여줍시다.위에서 말한 등록에 영향을 미치는 것은 서비스에 대한 설득이었다. 그동안 트레바리는 지인의 소개로 오는 유저들이 많았고, 기사를 보고 오는 유저들이 많았고, 소문을 듣고 오는 유저들이 많았다. 그래서 따로 트레바리가 어떤 곳인지 잘 설명할 필요성이 적었던 것 같다. 이제는 유저들이 점점 많아지면서 트레바리가 어떤 곳인지 적극적으로 보여줄 필요가 있었고 방치되어 있던 랜딩페이지를 끄집어냈다.[이전 랜딩페이지]이곳만 봐서는 트레바리가 어떤 곳인지 알 수 없었다. 트레바리가 얼마나 매력적인지 어필이 되지 않았고 어떤 활동을 할 수 있는지도 알기 어려웠다.[변경한 랜딩페이지]트레바리가 지향하는 가치들을 더 많이 설명했다. 중간중간 트레바리 사용설명서 영상을 볼 수 있는 곳을 추가했고 실제 멤버들의 후기도 담았다. 트레바리는 독서 모임을 제공하는 서비스이므로 대표적인 독서 모임이 무엇이 있는지도 보여주고 싶었다. 각종 미디어에서 이야기하는 트레바리와 멤버들만을 위한 혜택도 정리해두었다.그래서 결과는?급하게 만드느라 트레바리의 매력을 아직 반의반도 못담았다고 생각한다. 랜딩페이지만 봐도 트레바리가 어떤 곳이고 트레바리를 통해 당신이 얼마나 더 멋있어질 수 있는지를 보여주고 싶다. 랜딩페이지는 꾸준히 만지고 다듬어야 할 과제로 남겨두었다.4. 손에 잡히는 무언가를 주기(일명 손잡무)한 시즌을 끝낸 멤버들에게 각자가 한 시즌 동안 무엇을 해왔는지 쥐여주고 싶었다. 그래서 시즌 말 약 1700명의 멤버들 모두에게 개개인이 이뤄온 활동 데이터를 이미지로 재밌게 엮어 나눠주었다. 기발한 워딩과 이미지는 이 방면에 재능이 있는 세희님과 지현님이 함께해주셨다.[1705 시즌 손잡무][1709 시즌 손잡무]1700명 모두에게 개인화된 이미지를 노가다로 만들어주는 것은 불가능했다. 자동화를 하기 위해서 SQL 쿼리를 통해 필요한 로우 데이터를 추출하고, 스케치라는 디자인 툴을 활용해 이미지 생성을 자동화했다. 덕분에 모든 멤버들의 이미지를 한땀한땀 만드는 노가다를 피하면서도 개인화된 컨텐츠를 제작할 수 있었다. 이 방법은 이다윗님의 코드로 100명 이상의 네임택 한 번에 디자인하기 글을 보고 영감을 받아 가능했다.그래서 결과는?성공적이었다. 인스타그램에 #트레바리를 검색하면 손잡무를 나눠준 시점에 많은 멤버분들이 공유해주신걸 볼 수 있다.(개근상 받으신 분들이 제일 많이 공유해주셨다.) 이미지를 공유해주시면서 4개월 동안 얼마나 즐거웠고 많이 배웠는지에 대한 후기도 소상히 적혀있는 경우도 많아 더욱 뿌듯한 결과물이었다.5. 그 외 각종 버그/개선 요구 사항 해결도 해주세요.각종 UI 및 사용성 개선여러 페이지들의 UI를 개선하고 기능을 개선하여 배포하였다. 자잘한 기능 추가부터 페이지 통째로 갈아엎기까지 손을 댈 수 있는 리소스만큼 건들여보고 개선했다. 이 과정에서는 우선순위를 정하는 일이 중요했는데 우선순위에 대한 이야기는 후에 다시 해볼 예정이다.각종 버그/요구 사항 해결 + 그에 따른 CS내가 만든 것도 많았지만(…) 그거말고도 도대체 개발자가 없을땐 홈페이지가 어떻게 굴러갔지 싶을 정도로 버그가 많았다. 버그도 많고 요구되는 개선 사항도 많았다. 줄어들고는 있지만 아직까지도 버그 및 요구 사항에 응대하는 시간이 하루에 한 시간씩은 꼬박꼬박 들고 있다. 더 많이 줄여나가는 것을 목표로 하고 있다.자동화독서 모임을 이끄는 크루들이 노가다를 하느라 고생하는 시간이 많다. 위에서 이야기 했던 계좌 이체 확인이 가장 큰 사례이다. 그 외에도 개설되는 클럽 데이터 입력을 어드민에서 며칠동안 노가다로 진행해야하는 등의 낭비가 많았다. 이런 부분에서 IT를 끼얹어 공수를 덜 들이고 빠르게 끝낼 수 있도록 엑셀 import 등의 기능을 구현했다.트레바리의 한 번을 끝마치며 나는 그동안 무엇을 했는지 정리해보았다. 쓰다보니 만족스러운 것보다 아쉬운 것들이 눈에 더 많이 들어온다. 무엇이 아쉬웠나 하면 할말이 너무나도 많아 다른 글에 써보기로 하고 이번 글은 기능적인 이야기로만 마무리했다.돌이켜 생각해보면 트레바리에서 쓰이는 기술 스택인 루비도 레일스도, 서버 인프라도 하나 모르는 나를 믿고 이 모든걸 배우고 익힐때까지 기다려준 크루들이 새삼 대단하다고 느낀다. 그 과정에서 실수로 인한 버그도 엄청 많았고 그 버그 때문에 불필요하게 운영 코스트가 늘어났을 때도 있었지만 나무란 적 한 번 없이 격려와 함께 기다려주고 믿어주었다. 그래서 더 열심히 달릴 수 있었던 것 같다.아쉬움과 감사함 때문에라도 다음 4개월에는 일을 더 '잘'하는 사람이 되어야겠다고 다짐했다. 앞으로도 계속 성공하고 실패하고, 배우고 성장한 일들을 꾸준히 기록해나가며 일을 더 잘하는 사람이 되고 싶다. 다음 4개월은 지난 4개월보다 보다 더 실질적이고 큰 변화들을 만들 수 있는 사람이 되어야 겠다. 걱정반 기대반이지만 설레는 마음으로 새로운 시즌을 맞이하며 글을 끝맺으려 한다.어떻게 하면 더 잘할지 고뇌하는 모습의 크루들#트레바리 #기업문화 #조직문화 #CTO #스타트업CTO #CTO의일상 #인사이트

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