2017년부터 현재까지 엘리스와 함께 다양하고 유익한 프로그래밍 수업을 만들어오고 계신 김건우 선생님을 만났습니다! 학생의 성장에 강력한 동기부여를 받고, 그 누구보다도 사람에 대해서 깊이 생각하는 개발자가 되고 싶다는 멋진 건우님의 이야기를 함께 들어봐요. :)김건우 님모빌리티 플랫폼 타다 개발자엘리스 프로그래밍 선생님• 도전! 디버깅 입문• 본격! 프로그래밍• 파이썬 실전 데이터 분석• 코딩학교 II - 파이썬• 코딩학교 I - 파이썬• 코딩학교 : 도전 20문제 - 파이썬KAIST 전산학부Q. 선생님 안녕하세요! 자기소개 부탁드려요.안녕하세요. 저는 모빌리티 서비스인 타다에서 모바일 클라이언트 개발을 하고 있는 김건우라고 합니다. 타다의 iOS와 안드로이드 앱을 만들고 있습니다. 엘리스에서는 지금까지 6번 정도 강의를 해왔구요, 주로 코딩을 갓 시작하신 분들이 그다음 레벨로 넘어가기 전에 코딩에 익숙해지기 위한 수업들을 진행해 왔습니다.Q. 2017년부터 꾸준히 강의를 해오셨어요. 강의를 계속하신 이유가 무엇인가요?그전에도 학생들을 오프라인으로 가르쳐본 적은 있었는데 온라인으로 가르치는 건 되게 다른 경험이었어요. 완전히 다른 일을 하는 느낌이었고 그게 재밌어서 자연스레 계속하게 된 것 같아요.무엇보다도 다음 강의를 계속하게 되었던 원동력은 학생들이 성장한다라는 느낌을 받을 때였던 것 같아요. 입에 발린 말처럼 들릴 수도 있겠지만 진짜 그런 걸 느끼거든요. 학생들의 얼굴을 직접 보지는 못하지만 질문 수준들이 확 올라온다는 걸 느낄 때가 있어요. 1,2주 차와 3,4주 차가 다를 때 특히. 그럴 때 '아 좀 더 하고 싶다'는 마음이 드는 것 같아요.Q. 강의할 때의 애로사항이나 어려움은 무엇이었나요?저도 그렇고 제 주변에 강의를 하시는 다른 분들을 봤을 때 영향력을 가지고 싶다는 욕구가 강의를 하는 이유 중 하나인 것 같아요. 그런데 오히려 여기에서 오는 부담도 있어요. 제가 생각하기에는 크게 중요하지 않아서 적당히 설명하고 넘어갔는데, 나중에 보면 단단히 잘못 이해하고 있는 분들도 있는 거예요. 수강생 분들은 내가 훨씬 많은 것을 안다고 생각하고 그렇기 때문에 큰 비판 없이 수용할 수 있는데 내가 이렇게 해도 되는 걸까에 대한 고민을 한 경우가 많았어요. 이것 때문에 스트레스를 많이 받았고요. 그래서 사실 준비할 시간이 충분히 없다고 느껴지면 강의 제안에 거절을 많이 했어요. 급하게 준비해도 물론 강의를 낼 수야 있겠지만 죄책감이 많이 들더라고요.Q. 강의 제작에 있어 어떤 것을 많이 고려하셨나요?어떻게 하면 재미를 느낄 수 있을까라는 고민을 많이 했어요. 저는 배우면서 제일 중요한 거는 흥미라고 생각하고, 그 흥미를 위해서는 강의가 제공하는 콘텐츠와 그것을 전달하는 방식이 중요하거든요. 그래서 첫 번째로는 이제 막 파이썬 문법 정도를 뗀 사람들이 '뭐가 제일 궁금할까?'를 많이 고민했구요. 그다음에는 그들이 '이걸 배워서 뭘 하고 싶을까'를 고민했죠. 시쳇말로 저는 코딩으로 밥 벌어먹고 사는 사람인데 이게 본업이 아니거나, 혹은 코딩을 처음 배우기 시작하는 분들이 무엇을 원할지 많이 생각했던 것 같아요.Q. 그래서 얻은 답은 무엇이었나요?세상에서 존재하는, 남이 하는 걸 본 적 있는 어떤 일을 내가 비슷하게나마 해보는 것. 그게 되게 클 거라고 생각했구요. 예를 들면 트럼프 대통령이 연설에서 제일 많이 쓴 단어가 뭘까? 뉴스를 보다 보면 쉽게 접할 법한 자료들이 있잖아요. 평소에는 그냥 '이렇게 조사를 했나 보네' 하고 넘어갈 텐데 내가 직접 그 연설문을 가지고 그 단어를 직접 찾아보는 거는 다른 경험일 거라고 생각해요. 그리고 그렇게 어딘가에서 본 적 있는 결과물을 직접 만들어 낼 때 학생들이 더 많은 흥미를 느낄 거라고 생각을 했어요.파이썬 실전 데이터 분석 실습 화면Q. 라이브 수업에서부터 녹화 수업까지 엘리스의 변천사와 함께 하셨는데 가장 기억에 남는 일화가 있다면요?라이브에 사람들이 되게 많이 들어왔을 때가 기억에 남아요. 무료로 강의를 공개했을 때가 한번 있잖아요? 그때 몇천 명의 학생들이 수강 신청을 했어요. '아 진짜 큰일 났다 라이브.'라고 생각했죠. 그런데 다행히 수천 명의 학생들이 들어오진 않았어요. 그래도 나중에 돌이켜보니 꽤 많이 들어온 건데? 싶더라고요.확실히 녹화형으로 가면서 마음은 많이 편해졌어요. 라이브가 재미는 있는데 되게 큰 부담이 돼요. 말실수 내지는 제가 완벽하게 흐름을 꿰고 있지 않으면 헤매는 걸 모두가 다 보게 되잖아요. 오타 하나 때문에 오류가 계속 나는 경우도 많거든요. 라이브 때는 항상 컴퓨터 2대로 진행하는데 그레이더가 잘못되어 있어서 '아 여러분 잠시만요'하고 한쪽에서 계속 고친다든지 이런 돌발 상황들이 많이 있었던 게 기억나네요.라이브 수업 당시 강의 화면Q. 여러 과목 중 특히 추천해주고 싶은 과목이 있으신가요?파이썬 실전 데이터 분석이요. 문제 설계에서부터 시작해서 실습 문제, 프로젝트까지 제가 공을 가장 많이 들인 과목이거든요. 프로젝트 설계도 신경을 많이 썼구요. 말씀드렸던 ‘학생들이 뭘 하고 싶을까’에 대한 고민을 가장 많이 했고 콘텐츠에 그대로 반영된 과목이라고 생각해요.Q. 어떤 학생들에게 어떤 도움이 되는 과목인가요?‘파이썬은 배웠지만 이걸로 뭘 하지’를 고민하는 학생들에게 ‘데이터만 있으면 파이썬으로 아주 쉽게 원하는 것을 뽑아내고 인사이트를 얻을 수 있다’는 걸 알려주는 과목이에요. 라이브러리를 최대한 덜 쓰고 파이썬 기본 문법만 가지고도 할 수 있도록 만들었어요. 대단한 개발자만 이런 걸 할 수 있는 게 아니라는 것을 알려주고 싶었어요. 파이썬에서 기본적으로 배웠던 string 다루는 법, list 이런 것만 가지고도 가능하다는 걸 학생들에게 알려주고 싶었고 자신감을 갖게 해주고 싶었어요.Q. 다음에는 어떤 강의를 만들고 싶으신가요?지금 하고 있는 일이 앱 개발이라서 관련 강의를 생각하고 있어요. 앱 개발을 하다 보면 특히 세팅에 많은 시간이 들어요. 다른 개발보다 더더욱이요. 엘리스는 세팅을 하지 않고 코딩을 시작할 수 있다는 게 되게 큰 장점이잖아요. 오히려 파이썬 기본 코딩 같은 것은 일반 컴퓨터에서도 세팅이 아주 간단한 편이에요. 그런데 앱 개발 같은 경우에는 진짜 많이 필요하거든요. 그래서 앱 개발에 대한 강의를 한다면 엘리스의 장점을 훨씬 더 많이 발휘할 수 있는 분야인 것 같고 제가 지금 하고 있는 일이기도 하고요.Q. 코딩 초급 단계의 학습자가 가장 어려워하는 것과 성취도를 높이기 위해 중요한 건 뭘까요?학생분들이 에러가 뜨면 일단 패닉을 하세요. 사실 코딩을 하다 보면 10년 차이든 신입이든 에러 내는 건 똑같거든요. 당연히 사람은 완벽할 수가 없고 에러 내는 것은 어쩔 수 없는 건데. '어 큰일 났다'라고 일단 생각을 하시는 것 같아요. 그런데 다음 스텝으로 넘어가려면 그 에러 코드를 읽어야 하거든요. 그래서 저는 디버깅 수업이 재미는 별로 없었을지라도 학생들에게 실질적으로 도움이 되게 많이 될 거라고 생각해요. 그리고 그 스텝을 넘어가면 그래도 내가 성장할 수 있는 발판이 열린다고 생각을 하고요.질문에서도 수준의 차이가 난다고 느낄 때가 있어요. “어 왠지 모르겠는데 안돼요”와 “내가 어떤 걸 해보니까 이런 에러가 났는데 이것도 해봤는데 안되더라 그래서 질문을 했다”라고 콘텍스트 설명을 충분히 하는 학생분들이 계세요. 후자가 더 도와주고 싶기도 하고, 도와줄 수 있기도 하고요. 학생들이 좀 더 에러를 두려워하지 않고, 또 잘 질문하는 법을 배우면 성장할 수 있을 것이라고 생각해요.도전! 디버깅 입문 수업 화면Q. 코드 질문을 잘하는 팁이 있다면요?질문에 포함되어야 할 것은 세 가지가 있어요. 가장 먼저 제일 중요한 것은 ‘내가 얻고 싶은 결과’ 예요. 그리고 ‘지금의 상황’과 ‘시도해본 것’. 한 문장으로 말하면 ‘내가 얻고 싶은 결과가 무엇인데, 지금의 상황은 이렇고, 어떤 것을 시도해보았지만 여전히 안 된다.’라고 할 수 있을 것 같아요.개발자끼리 일을 할 때도 그런 경우가 많아요. 제가 a가 안 된다라고 열심히 설명을 하고 있었는데 사실 제가 얻고 싶은 결과는 애초에 a를 안 해도 되는 거였어요. 그런데 내가 잘 질문하지 않으면 옆사람은 a 되는 법만 열심히 가르쳐주게 되는 거죠. 사실 내가 진짜 하고 싶은 걸 더 잘 이룰 수 있는 방법인 b가 있고, 또 b가 더 쉬울 수도 있는 거거든요. 그래서 질문을 잘하는 게 중요합니다.Q. 프로그래밍을 하면서 슬럼프는 없었나요?사실 재미를 잃은 적은 별로 없었어요. 잘 안 된 적은 많이 있지만 재미는 계속 있었던 것 같아요. 잘 안 될 때는 그냥 다른 분야를 좀 보다 오고 그랬어요. 뭔가 잘 안 되는 대부분의 경우는 내가 당연히 겪어야 하는 일인데 그걸 힘들게 느끼는 거라고 생각해요. 그럴 땐 다른 걸 보면서 리프레쉬하거나 쉬었다가 다시 했던 것 같아요. 그런데 사실 저는 제가 덕업일치라고 생각하거든요. 복 받은 것 같아요.Q. 프로그래밍 실력을 키우려는 사람에게 해줄 조언이 있나요?첫 번째는 알고리즘 문제를 푸는 능력이에요. 두 가지 방법이 있다고 생각해요. 다시 태어나거나, 그래도 문제를 많이 풀어보거나. 사실 알고리즘 문제는 제가 되게 취약한 분야예요. 알고리즘을 진짜 잘하는 사람들이 있어요. 중고등학교 때부터 트레이닝을 잘해놓고, 머리도 좋고요. 그런 사람들은 정말 내가 생각하지도 못한 풀이를 내놓거든요. 그래서 저는 알고리즘은 지금 열심히 한다고 해서 잘 안 되는 것일 수 있다, 그냥 못하지 않을 정도로 중간만 가자라고 생각을 해요. 많이 풀어보면 중간은 갈 수 있어요. 그리고 그런 문제들이 굉장히 많고요.두 번째로는 읽기 쉬운 프로그램을 짜는 것이에요. 협업할 때 소통하기 좋은 프로그램을 짜는 게 되게 중요해요. 사실 대부분의 코딩 면접에서도 이걸 본다고 생각하고요. 쉽게 말해서 변수 이름을 하나 정할 때도 사람 이름을 저장하는 변수명을 ‘a’라고 지으면 아무도 이해 못하잖아요. 코드를 적기 전에 이걸 보는 사람은 어떻게 생각할지 고민을 좀 더 하면서 코드를 적는 연습을 하고 좋은 코드를 많이 보다 보면 늘 수 있다고 생각해요.마지막 세 번째는 프로그램을 설계하는 능력인데요. 이것은 진짜로 일을 해봐야 한다고 생각합니다. 회사에서 일을 하거나 개인 프로젝트를 하거나. 어쨌든 사람들이 쓰는 무언가를 만들어봐야만 느는 거라고 생각을 합니다.Q. 많은 분들이 학교에서 배우는 것과 실무의 간극이 큰 것 같아 어떻게 대비하면 좋을지 궁금해하세요.컴퓨터 사이언스는 그래도 가장 그 간극이 적은 분야라고 생각해요. 저는 굉장히 놀랐어요. “아 이렇게까지 많이 쓰는구나”했죠. 학교 공부를 잘한다고 개발을 잘하는 건 아니지만 좋은 개발을 하고 좋은 프로그램의 동작 방식을 설계하는 데에는 학교에서 배우는 것이 관련성이 크다고 생각해요. 사실 스타트업일수록 더 그렇거든요. 제가 만약 큰 회사에 갔다면 정말 피처 하나만 개발하겠지만 스타트업일수록 더 많은 일을 하고 설계에도 참여를 하게 되는데 그런 설계를 하기 위해서는 학교에서 배우는 과목들이 정말로 중요해요. 저는 그래서 간극이 크다는 건 잘못된 표현인 것 같고, 단지 내가 이걸 배워서 어디에 쓸지를 모르는 것뿐이라고 생각해요.Q. 개발자로서 좋은 태도가 있다면 무엇이라고 생각하시나요?끊임없이 배워야 해요. 예를 들어 아이폰 새로운 게 나왔다, 하면 그 아이폰에서 어떤 기능을 지원하는지 새로 나온 건 뭔지 내가 지금까지 짰던 프로그램이 그 폰에서 돌아가지 않으면 어떻게 하지, 이런 걸 다 고민해야 해요. 기술이 너무 빨리 변하고 있고 사람들의 기준도 높아져요. “당연히 그거 되어야 하는 거 아니야?”라고 생각하는데 실제로는 그게 되게 당연하지 않은데도 불구하고요.Q. 향후 5년, 10년 후에 어떤 일을 하고 싶으신지 궁금해요.대학 입학할 때는 사실 디자이너가 하고 싶었어요. 그래서 산업디자인과를 가야겠다고 생각했죠. 그런데 이것저것 하다 보니까 코딩이 재미있고 또 디자인보다 조금 덜 힘들 것 같다고 생각했어요. 쉽게 말해 취업도 잘 될 것 같았고, 디자인은 처음부터 시작해야 하는데 프로그래밍은 해본 경험이 있었구요. 지금 남들보다 조금 더 잘하기 때문에 성취감을 빨리 느낄 수 있어서 치고 나갈 수 있을 거라고 생각을 해서 전산학과를 택했어요.그런데 결국에는 사람이 자기가 원래 하고 싶었던 걸 보게 되는 것 같아요. 그래서 저는 사람들을 연구하는 개발자가 되고 싶어요. 사람들이 제가 만든 프로그램을 어떻게 쓸지, 뭘 원하고 어떤 생각을 하며 사용할지, 그럼 나는 어떻게 만들어야 할까, 이런 걸 고민하는 사람이 되고 싶어요. 요즘에는 UX엔지니어라고 많이 부르더라고요. 사람들과 가장 가까운 개발자, 디자인에도 많은 이해를 하고 있는 그런 개발자가 되고 싶어요.Q. 수강생 분들에게 한 말씀 부탁드려요!일단 뭘 만들어보셨으면 좋겠어요. 공부도 당연히 중요하지만 공부하는 건 만드는 게 아니거든요. 제가 되게 좋아하는 그림이 있어요.Illustration by Henrik Kniberg내가 성장할 때는 아주 조잡하더라도 작동하는 무언가를 만들고 점점 더 낫게 만드는 게 좋다는 의미예요. 제가 이 그림을 되게 좋아하거든요. 그래서 저는 이론 공부도 해야 하지만 직접 무언가를 만들어 보라고 말해주고 싶어요.Q. 건우님에게 엘리스란?가르치는 즐거움을 제대로 알게 해 준 곳.의미 있는 프로그래밍 교육 경험을 만들고,강의 제작 지원을 받으며 부수입을 얻고 싶은 분이라면엘리스 교육자에 주저없이 지원해주세요. :)▶ 교육자 지원하기

Sketch App 도입은 Zeplin을 활용하여 효율적으로 개발자와 소통하기 위해 시작되었습니다. 도입하는 과정에서 안드로이드 UI를 담당하게 되었고, 심볼의 구조화와 적절한 플러그인의 사용을 통한 작업의 효율, 가지고 있던 문제점들을 해결하는 것에 중점을 뒀습니다.기존 작업방식과 문제점디자인 작업 패턴디자인 작업 패턴을 분석했을 때, 기존의 PSD 파일들에서 컴포넌트를 가져와 재조합하는 경우가 가장 많았습니다. 디자이너간 협업 시 최근 릴리즈된 디자인이 맞는지, 요소간 간격 같은 디테일한 부분에 대해 묻는 경우가 많았으며, 개발자와의 협업 시 지칭하는 용어가 달라서 생기는 커뮤니케이션 미스가 종종 발생했습니다. 구조화에 앞서, 분석하고 내린 작업의 키포인트는 다음과 같습니다.1. 최근 릴리즈된 디자인이 영향을 받는 모든 화면에 동기화되어야 합니다.2. 개발자와의 협업 시, 심볼의 네이밍을 기준으로 커뮤니케이션합니다.3. 디자이너가 사용 시, 시안 작업을 빠르고 편하게 할 수 있어야 합니다.4. 컴포넌트, 디자인 요소들이 서로 유기적으로 연결되어있어야 합니다.5. 시안 작업 시, 유저 데이터를 사용하기 편리해야 합니다.심볼 생성 기준심볼로 만들어야 하는 경우는 다음과 같이 정의했습니다.1. 다양한 상태값을 가진 요소2. 같은 크기의 영역 안에서 다양한 형태를 가진 요소3. GNB처럼 자주 쓰이는 컴포넌트4. 카드 형태의 디자인5. 아이콘Overrides 예시심볼 폴더 구조심볼 폴더 구조디자이너들이 사용하기 때문에 첫 번째 분류는 보이는 형태, 디자이너끼리 자주 사용하는 용어로 합니다. 두 번째 분류는 원활한 커뮤니케이션을 위해 목적 혹은 개발자분들이 사용하는 용어로 지정하며, 세 번째 분류까지 해야하는 경우 2 Column, 3 Column(스타일쉐어 내부에선 Grid라는 용어를 주로 사용합니다.)과 같은 다양한 변화에 대한 것이므로, 똑같이 커뮤니케이션에 용이하게 판단하여 결정합니다.Elements 폴더는 심볼을 구성하는 심볼들이 있는 폴더입니다. 직접 심볼 폴더트리를 타고 들어가 생성하는 경우는 없으므로, 분류에 더 목적을 두고 폴더 구조가 복잡해지는 것을 감수했습니다.그리고 Overrides를 대비하여 이해하기 쉬운 용어로 작성합니다.심볼의 활용자주 쓰는 컬러들을 심볼화하고 마스크 기능을 활용하면, 아이콘들의 색상을 더 편하게 변경할 수 있습니다. 추후에 브랜드 컬러, 그레이스케일이 변경되는 경우에도 컬러 심볼만 수정하면 큰 문제없이 바로 적용할 수 있습니다.플러그인의 활용작업에 주로 사용하는 플러그인은 Auto Layout, Button, Clipboard Fill입니다.Auto Layout의 Stacked Group 기능으로 심볼이나 요소들을 유기적으로 연결시킵니다. Button은 Tag, List item 등에 사용하며 짜잘한 수정작업을 줄여 시안작업에 더 집중할 수 있도록 합니다. Clipboard Fill은 스타일쉐어 특성때문에 활용 가치가 높은 플러그인입니다. 유저 이미지, 게시글의 사진을 스타일쉐어 웹에서 복사하여 시안을 작업할 때 활용합니다. 실 데이터를 사용하기 때문에 설득력이 높아지고, 조금 더 객관적으로 작업할 수 있다는 장점이 있습니다.플러그인 사용 Gif페이지 구성모든 화면이 모여있는 Master_Android.sketch 파일에서는 페이지로 분류합니다. 이 분류와 구글 드라이브 폴더 구조를 일치시켜 빠르게 파일을 찾을 수 있도록 하였으며, 탐색이 용이하기때문에 새로운 디자이너가 오더라도 쉽게 파악가능합니다.디자인 작업 프로세스시안 작업 시, 실제 데이터를 사용하여 설득력을 높이는 것을 가장 큰 목표로 합니다.1. 디자인 작업 전, 사용할 심볼들을 모두 Detatch합니다.2. 문제해결에 맞게 컴포넌트를 디자인합니다.3. 플러그인을 활용하여 웹에서 실제 데이터들을 가져와 채웁니다.4. 시안 작업이 끝난 후, 정리하여 Zeplin으로 내보냅니다.5. 심볼을 만들어야 한다면, Master파일 Symbols에 업데이트합니다.6. Master파일에 심볼을 사용하여 화면을 정리합니다.이 과정에서 생기는 큰 문제점은 모든 작업자가 심볼 구조화에 같은 기준을 가지고 있어야 한다는 점입니다. 생성 여부, 심볼 이름을 정하는 규칙 등에 대해 문서화하여 공유해도 익숙하지 않기때문에 실수가 생기기 마련입니다. 그래서 안정화되기까지 첫 구조를 잡았던 담당자가 정기적으로 확인하여, 다듬어나가는 것으로 결정했습니다. 비효율적인 방법일 수도 있지만, 동시에 구조화를 더 탄탄하게 하는 기회였습니다.잘가 포토샵.Sketch App의 업데이트에 따라 해결할 수 있는 방법이 달라지는 경우가 많았습니다. 그에 대비하여 의존성을 줄여나가는 고민을 계속하고 있으며 UI 뿐만 아니라, 작업툴 사용에 제약이 없다는 조건 하에 Overrides 기능과, Clipboard Fill, Auto Layout을 활용하여 다양한 템플릿 작업에도 사용할 수 있다고 생각합니다.#스타일쉐어 #개발팀 #개발자 #개발환경 #인사이트

기술 회사 마케터로서, 특히 인공지능이라는 고도화된 기술을 다루는 회사에서 지내다 보면 참 재미있는 일이 많다. 기본적으로 엔지니어들이 다루고 있는 기술 컨셉과 역사는 물론, 가끔 코드도 공부해야 한다. 반강제적으로 (기술을 배우며) 성장하는 기분이다. 긍정적으로 생각하면, 비(非)엔지니어로 누릴 수 있는 특별한 혜택이지만, 여러모로 힘든 것도 사실이다.가장 고달픈 점이라면, '기술'이라는 눈에 보이지 않는 무형의 자산을 매력적으로 보일 수 있도록 설명하고, 이를 매출까지 연결하는 과제를 풀어야 하는 점이다. 앞서 언급한 기술 공부도 빼놓을 수 없다. 지금 다루고 있는 인공지능은 깊게 들어갈수록 끝이 없는데, 기술이라는 것은 나날이 변화하고, 익숙해졌다 생각하면 새로운 친구를 데리고 등장한다. 정말 환장할 노릇이다. 어찌되었건, 훌륭한 동료들과 함께 고도의 기술을 다룰 수 있는 환경을 축복이라 생각하며, 매번 마음을 다잡는 중이다.현재 필자는 인공지능 기술을 '팔고' 있다. 하지만, 정작 인공지능 기술을 '활용'하는 것은 또 다른 이야기다. 실제로 한번도 인공지능을 적용한 마케팅 솔루션을 다뤄보지 못했고, 엔지니어에게 요청한 경험도 없다. 아직까지 (회사는) 'B2B' 모델에 집중해, 굳이 제품을 사용하는 최종 소비자에게 맞춰 나갈 필요도 없다. 다만, 모바일 앱이나 가정용 기기 등 개인 사용자가 사용할 수 있는 제품을 팔아야 한다고 가정했을 때, '어떤 기술을 적용해야 (인공지능을) 타겟에 맞춰 설명할 수 있을까'라는 고민은 꼬리표처럼 따라 다닌다.< 마케팅에도 인공지능을 이용할 수 있지 않을까? >마케팅에는 굉장히 많은 이론이 있다. 'STP', '4P', 'MOT', 'SWOT' 등…. 나열하면 정말 끝이 없다. 이 모든 이론과 전략의 공통된 목표는 하나다. 소비자가 원하는 것을 정확히 파악해 (제품 또는 서비스를) 판매하는 것이다. 말이 쉽지 마케팅 전문가이든, 소프트웨어 엔지니어이든, 아직 모두가 고민하고 풀고 있는 어려운 문제다. 소비자들은 도대체 어떤 것을 원하는 것인지 도무지 정답이 없다. 그리고 필자는 여기에 한가지를 더 고민한다. (인공지능 기술 개발 업체 마케터로서) '인공지능을 활용해 정답을 찾아내는 방법은 없을까?'라고 말이다.현재 인공지능 기술로 접근할 수 있는 가장 근접한 해답은 '개인화'다. 다만, 지금도 많은 기업이 개인화 전략을 사용한다. 하지만, '개인화(Personalization)'와 '맞춤화(Customization)'라는 차이가 있다. 인공지능 기술 측면에서, 개인화는 고객이나 기술을 사용하고 있는 대상을 일부 집단으로 이해하지 않는다. 하나하나를 '개별적인 사람'으로 인식한다. 그 사람의 출퇴근 경로나 주로 방문하는 식당은 물론, 좋아하는 음악 장르, 구매 제품에서 얻고자 하는 가치, 더 나아가 감정 상태까지 개인마다 다른 특성을 정확하게 파악할 수 있어야 한다.반면에 맞춤화는, 개인화에 따른 결과 혹은 비슷한 특성을 가진 집단의 요구와 요청에 기반한다. 때문에 맞춤화는 반드시 개인화를 동반할 필요가 없다. 때문에 사용 집단을 대상으로 필요, 요구, 혹은 수요를 만족시키는 것을 주로 의미해 1명의 개인에게 불필요한 정보를 전달할 수 있다.지금과 같은 인공지능 기술이 없던 시절에도 방대한 양의 데이터를 활용한 마케팅 자동화로 고객에게 상품 관련 메세지를 전송하는 프로모션은 존재했다. 하지만, 이제는 마케팅 자동화에 인공지능이라는 살을 붙여 '개인화'와 '예측 분석'을 시도할 수 있도록 바뀌었다.아주 간단한 예를 들어보자. 필자는 축구를 좋아하고, 그중 아스날이라는 팀을 좋아한다. 여기에 리그 개막은 한달 정도 남은 여름에 시작된다고 가정하자. 기존 일반적인 마케팅 솔루션을 적용한 기업은 필자의 검색 히스토리, 혹은 현재 필자가 직접 입력한 개인정보와 비슷한 그룹의 다른 고객 데이터를 이용해 상품을 추천한다. 때문에 그저 현재 할인판매 중인 '긴팔 리버풀 유니폼'을 추천할 수 있다. 하지만, 인공지능을 적용해 개인화 정보를 활용하면, 이미 필자 이메일로 '반팔 아스날 유니폼 구매 링크'와 지난 시즌 아스날 유니폼을 20% 할인 가격에 구매할 수 있는 프로모션 정보를 추천할 수 있다. 이렇듯 각 개인에게 꼭 맞는 정보라면, 소비자도 자연스레 지갑을 열 수밖에 없다.명심해야 할 것은 '추천'과 '스팸'은 한 끗 차이라는 사실이다. 개인에게 '필요한 정보'는 추천이고, '일반적인 쓸데없는 정보'는 스팸이라는 것을 기억해야 한다.이호진, 스켈터랩스 마케팅 매니저조원규 전 구글코리아 R&D총괄 사장을 주축으로 구글, 삼성, 카이스트 AI 랩 출신들로 구성된 인공지능 기술 기업 스켈터랩스에서 마케팅을 담당하고 있다#스켈터랩스 #기업문화 #인사이트 #경험공유 #조직문화 #인공지능기업 #기술기업

OverviewAWS Batch는 배치 컴퓨팅 작업을 효율적으로 실행할 수 있게 도와줍니다. 배치 작업량과 리소스 요청을 기반으로 최적의 리소스 수량 및 인스턴스 유형을 동적으로 프로비져닝합니다. AWS Batch에서는 별도의 관리가 필요 없기 때문에 문제 해결에 집중할 수 있습니다. 별도의 추가 비용은 없습니다. 배치 작업을 저장 또는 실행할 목적으로 생성된 AWS 리소스(인스턴스 등)에 대해서만 비용을 지불하면 됩니다. 이번 포스팅에서는 간단한 튜토리얼로 AWS Batch 사용 방법을 크게 11개의 Step으로 알아보겠습니다. 이렇게 진행하겠습니다.AWS에서 제공하는 Dockerfile, fetch&run 스크립트 및 myjob.sh 다운로드Dockerfile를 이용하여 fetch&run 스크립트를 포함한 Docker 이미지 생성생성된 Docker 이미지를 ECR(Amazon Elastic Container Registry)로 푸쉬간단한 샘플 스크립트(myjob.sh)를 S3에 업로드IAM에 S3를 접속 할 수 있는 ECS Task role 등록Compute environments 생성Job queues 생성ECR을 이용하여 Job definition 생성Submit job을 통해 S3에 저장된 작업 스크립트(myjob.sh)를 실행하기결과 확인 STEP1. AWS에서 제공하는 Dockerfile, fetch&run 스크립트 및 myjob.sh 다운로드AWS Batch helpers페이지에 접속합니다.    2. /fetch-and-run/에서 Dockerfile, fetchandrun.sh, myjob.sh 다운로드합니다.STEP2. Dockerfile을 이용하여 fetch&run 스크립트를 포함한 Docker 이미지 생성Dockerfile을 이용해서 Docker 이미지를 빌드합니다.잠시 Dockerfile의 내용을 살펴보겠습니다.FROM amazonlinux:latestDocker 공식 Repository에 있는 amazonlinux 의 lastest 버젼으로 빌드RUN yum -y install which unzip aws-cliRUN을 통해 이미지 빌드 시에 yum -y install which unzip aws-cli를 실행ADD fetch_and_run.sh /usr/local/bin/fetch_and_run.shADD를 통해 Dockerfile과 같은 디렉토리에 있는 fetch_and_run.sh를 /usr/local/bin/fetch_and_run.sh에 복사 WORKDIR /tmp컨테이너가 동작할 때 /tmp를 기본 디렉토리로 설정USER nobody컨테이너 실행 시 기본 유저 설정 ENTRYPOINT [“/usr/local/bin/fetch_and_run.sh”]컨테이너 실행 시 /usr/local/bin/fetch_and_run.sh를 call shell에 docker 명령을 통해 이미지 생성shell : docker build -t fetch_and_run . 실행하면 아래와 같은 결과가 출력됩니다.[ec2-user@AWS_BRANDI_STG fetch-and-run]$ docker build -t fetch_and_run . Sending build context to Docker daemon 8.192kB Step 1/6 : FROM amazonlinux:latest latest: Pulling from library/amazonlinux 4b92325dc37b: Pull complete Digest: sha256:9ee13e494b762db41b9db92a200f6784b78da5ac3b0f974fb1c38feb7f636474 Status: Downloaded newer image for amazonlinux:latest ---> 81bb3e78db3d Step 2/6 : RUN yum -y install which unzip aws-cli ---> Running in 1f5293a2294d Loaded plugins: ovl, priorities Resolving Dependencies --> Running transaction check ---> Package aws-cli.noarch 0:1.14.9-1.48.amzn1 will be installed --> Processing Dependency: python27-jmespath = 0.9.2 for package: aws-cli-1.14.9-1.48.amzn1.noarch --> Processing Dependency: python27-botocore = 1.8.13 for package: aws-cli-1.14.9-1.48.amzn1.noarch --> Processing Dependency: python27-rsa >= 3.1.2-4.7 for package: aws-cli-1.14.9-1.48.amzn1.noarch --> Processing Dependency: python27-futures >= 2.2.0 for package: aws-cli-1.14.9-1.48.amzn1.noarch --> Processing Dependency: python27-docutils >= 0.10 for package: aws-cli-1.14.9-1.48.amzn1.noarch --> Processing Dependency: python27-colorama >= 0.2.5 for package: aws-cli-1.14.9-1.48.amzn1.noarch --> Processing Dependency: python27-PyYAML >= 3.10 for package: aws-cli-1.14.9-1.48.amzn1.noarch --> Processing Dependency: groff for package: aws-cli-1.14.9-1.48.amzn1.noarch --> Processing Dependency: /etc/mime.types for package: aws-cli-1.14.9-1.48.amzn1.noarch ---> Package unzip.x86_64 0:6.0-4.10.amzn1 will be installed ---> Package which.x86_64 0:2.19-6.10.amzn1 will be installed --> Running transaction check ---> Package groff.x86_64 0:1.22.2-8.11.amzn1 will be installed --> Processing Dependency: groff-base = 1.22.2-8.11.amzn1 for package: groff-1.22.2-8.11.amzn1.x86_64 ---> Package mailcap.noarch 0:2.1.31-2.7.amzn1 will be installed ---> Package python27-PyYAML.x86_64 0:3.10-3.10.amzn1 will be installed --> Processing Dependency: libyaml-0.so.2()(64bit) for package: python27-PyYAML-3.10-3.10.amzn1.x86_64 ---> Package python27-botocore.noarch 0:1.8.13-1.66.amzn1 will be installed --> Processing Dependency: python27-dateutil >= 2.1 for package: python27-botocore-1.8.13-1.66.amzn1.noarch ---> Package python27-colorama.noarch 0:0.2.5-1.7.amzn1 will be installed ---> Package python27-docutils.noarch 0:0.11-1.15.amzn1 will be installed --> Processing Dependency: python27-imaging for package: python27-docutils-0.11-1.15.amzn1.noarch ---> Package python27-futures.noarch 0:3.0.3-1.3.amzn1 will be installed ---> Package python27-jmespath.noarch 0:0.9.2-1.12.amzn1 will be installed --> Processing Dependency: python27-ply >= 3.4 for package: python27-jmespath-0.9.2-1.12.amzn1.noarch ---> Package python27-rsa.noarch 0:3.4.1-1.8.amzn1 will be installed --> Processing Dependency: python27-pyasn1 >= 0.1.3 for package: python27-rsa-3.4.1-1.8.amzn1.noarch --> Processing Dependency: python27-setuptools for package: python27-rsa-3.4.1-1.8.amzn1.noarch --> Running transaction check ---> Package groff-base.x86_64 0:1.22.2-8.11.amzn1 will be installed ---> Package libyaml.x86_64 0:0.1.6-6.7.amzn1 will be installed ---> Package python27-dateutil.noarch 0:2.1-1.3.amzn1 will be installed --> Processing Dependency: python27-six for package: python27-dateutil-2.1-1.3.amzn1.noarch ---> Package python27-imaging.x86_64 0:1.1.6-19.9.amzn1 will be installed --> Processing Dependency: libjpeg.so.62(LIBJPEG_6.2)(64bit) for package: python27-imaging-1.1.6-19.9.amzn1.x86_64 --> Processing Dependency: libjpeg.so.62()(64bit) for package: python27-imaging-1.1.6-19.9.amzn1.x86_64 --> Processing Dependency: libfreetype.so.6()(64bit) for package: python27-imaging-1.1.6-19.9.amzn1.x86_64 ---> Package python27-ply.noarch 0:3.4-3.12.amzn1 will be installed ---> Package python27-pyasn1.noarch 0:0.1.7-2.9.amzn1 will be installed ---> Package python27-setuptools.noarch 0:36.2.7-1.33.amzn1 will be installed --> Processing Dependency: python27-backports-ssl_match_hostname for package: python27-setuptools-36.2.7-1.33.amzn1.noarch --> Running transaction check ---> Package freetype.x86_64 0:2.3.11-15.14.amzn1 will be installed ---> Package libjpeg-turbo.x86_64 0:1.2.90-5.14.amzn1 will be installed ---> Package python27-backports-ssl_match_hostname.noarch 0:3.4.0.2-1.12.amzn1 will be installed --> Processing Dependency: python27-backports for package: python27-backports-ssl_match_hostname-3.4.0.2-1.12.amzn1.noarch ---> Package python27-six.noarch 0:1.8.0-1.23.amzn1 will be installed --> Running transaction check ---> Package python27-backports.x86_64 0:1.0-3.14.amzn1 will be installed --> Finished Dependency Resolution Dependencies Resolved ================================================================================ Package                              Arch   Version            Repository                                                                           Size ================================================================================ Installing:  aws-cli                              noarch 1.14.9-1.48.amzn1  amzn-main 1.2 M  unzip                                x86_64 6.0-4.10.amzn1     amzn-main 201 k  which                                x86_64 2.19-6.10.amzn1    amzn-main  41 k  Installing for dependencies:  freetype                             x86_64 2.3.11-15.14.amzn1 amzn-main 398 k  groff                                x86_64 1.22.2-8.11.amzn1  amzn-main 1.3 M  groff-base                           x86_64 1.22.2-8.11.amzn1  amzn-main 1.1 M  libjpeg-turbo                        x86_64 1.2.90-5.14.amzn1  amzn-main 144 k  libyaml                              x86_64 0.1.6-6.7.amzn1    amzn-main  59 k  mailcap                              noarch 2.1.31-2.7.amzn1   amzn-main  27 k  python27-PyYAML                      x86_64 3.10-3.10.amzn1    amzn-main 186 k  python27-backports                   x86_64 1.0-3.14.amzn1     amzn-main 5.0 k  python27-backports-ssl_match_hostname                                       noarch 3.4.0.2-1.12.amzn1 amzn-main  12 k  python27-botocore                    noarch 1.8.13-1.66.amzn1  amzn-main 4.1 M  python27-colorama                    noarch 0.2.5-1.7.amzn1    amzn-main  23 k  python27-dateutil                    noarch 2.1-1.3.amzn1      amzn-main  92 k  python27-docutils                    noarch 0.11-1.15.amzn1    amzn-main 1.9 M  python27-futures                     noarch 3.0.3-1.3.amzn1    amzn-main  30 k  python27-imaging                     x86_64 1.1.6-19.9.amzn1   amzn-main 428 k  python27-jmespath                    noarch 0.9.2-1.12.amzn1   amzn-main  46 k  python27-ply                         noarch 3.4-3.12.amzn1     amzn-main 158 k  python27-pyasn1                      noarch 0.1.7-2.9.amzn1    amzn-main 112 k  python27-rsa                         noarch 3.4.1-1.8.amzn1    amzn-main  80 k  python27-setuptools                  noarch 36.2.7-1.33.amzn1  amzn-main 672 k  python27-six                         noarch 1.8.0-1.23.amzn1   amzn-main  31 k Transaction Summary ================================================================================ Install 3 Packages (+21 Dependent packages) Total download size: 12 M Installed size: 51 M Downloading packages: -------------------------------------------------------------------------------- Total 1.0 MB/s | 12 MB 00:12 Running transaction check Running transaction test Transaction test succeeded  Running transaction   Installing : python27-backports-1.0-3.14.amzn1.x86_64                    1/24   Installing : python27-backports-ssl_match_hostname-3.4.0.2-1.12.amzn1    2/24   Installing : python27-setuptools-36.2.7-1.33.amzn1.noarch                3/24   Installing : python27-colorama-0.2.5-1.7.amzn1.noarch                    4/24   Installing : freetype-2.3.11-15.14.amzn1.x86_64                          5/24   Installing : libyaml-0.1.6-6.7.amzn1.x86_64                              6/24   Installing : python27-PyYAML-3.10-3.10.amzn1.x86_64                      7/24   Installing : mailcap-2.1.31-2.7.amzn1.noarch                             8/24   Installing : python27-ply-3.4-3.12.amzn1.noarch                          9/24   Installing : python27-jmespath-0.9.2-1.12.amzn1.noarch                  10/24   Installing : python27-futures-3.0.3-1.3.amzn1.noarch                    11/24   Installing : python27-six-1.8.0-1.23.amzn1.noarch                       12/24   Installing : python27-dateutil-2.1-1.3.amzn1.noarch                     13/24   Installing : groff-base-1.22.2-8.11.amzn1.x86_64                        14/24   Installing : groff-1.22.2-8.11.amzn1.x86_64                             15/24   Installing : python27-pyasn1-0.1.7-2.9.amzn1.noarch                     16/24   Installing : python27-rsa-3.4.1-1.8.amzn1.noarch                        17/24   Installing : libjpeg-turbo-1.2.90-5.14.amzn1.x86_64                     18/24   Installing : python27-imaging-1.1.6-19.9.amzn1.x86_64                   19/24   Installing : python27-docutils-0.11-1.15.amzn1.noarch                   20/24   Installing : python27-botocore-1.8.13-1.66.amzn1.noarch                 21/24   Installing : aws-cli-1.14.9-1.48.amzn1.noarch                           22/24   Installing : which-2.19-6.10.amzn1.x86_64                               23/24   Installing : unzip-6.0-4.10.amzn1.x86_64                                24/24   Verifying  : libjpeg-turbo-1.2.90-5.14.amzn1.x86_64                      1/24   Verifying  : groff-1.22.2-8.11.amzn1.x86_64                              2/24   Verifying  : unzip-6.0-4.10.amzn1.x86_64                                 3/24   Verifying  : python27-pyasn1-0.1.7-2.9.amzn1.noarch                      4/24   Verifying  : groff-base-1.22.2-8.11.amzn1.x86_64                         5/24   Verifying  : aws-cli-1.14.9-1.48.amzn1.noarch                            6/24   Verifying  : python27-six-1.8.0-1.23.amzn1.noarch                        7/24   Verifying  : python27-dateutil-2.1-1.3.amzn1.noarch                      8/24   Verifying  : python27-docutils-0.11-1.15.amzn1.noarch                    9/24   Verifying  : python27-PyYAML-3.10-3.10.amzn1.x86_64                     10/24   Verifying  : python27-botocore-1.8.13-1.66.amzn1.noarch                 11/24   Verifying  : python27-futures-3.0.3-1.3.amzn1.noarch                    12/24   Verifying  : python27-ply-3.4-3.12.amzn1.noarch                         13/24   Verifying  : python27-jmespath-0.9.2-1.12.amzn1.noarch                  14/24   Verifying  : mailcap-2.1.31-2.7.amzn1.noarch                            15/24   Verifying  : python27-backports-ssl_match_hostname-3.4.0.2-1.12.amzn1   16/24   Verifying  : libyaml-0.1.6-6.7.amzn1.x86_64                             17/24   Verifying  : python27-rsa-3.4.1-1.8.amzn1.noarch                        18/24   Verifying  : freetype-2.3.11-15.14.amzn1.x86_64                         19/24   Verifying  : python27-colorama-0.2.5-1.7.amzn1.noarch                   20/24   Verifying  : python27-setuptools-36.2.7-1.33.amzn1.noarch               21/24   Verifying  : which-2.19-6.10.amzn1.x86_64                               22/24   Verifying  : python27-imaging-1.1.6-19.9.amzn1.x86_64                   23/24   Verifying  : python27-backports-1.0-3.14.amzn1.x86_64                   24/24 Installed:   aws-cli.noarch 0:1.14.9-1.48.amzn1        unzip.x86_64 0:6.0-4.10.amzn1   which.x86_64 0:2.19-6.10.amzn1   Dependency Installed:   freetype.x86_64 0:2.3.11-15.14.amzn1   groff.x86_64 0:1.22.2-8.11.amzn1   groff-base.x86_64 0:1.22.2-8.11.amzn1   libjpeg-turbo.x86_64 0:1.2.90-5.14.amzn1   libyaml.x86_64 0:0.1.6-6.7.amzn1   mailcap.noarch 0:2.1.31-2.7.amzn1   python27-PyYAML.x86_64 0:3.10-3.10.amzn1   python27-backports.x86_64 0:1.0-3.14.amzn1   python27-backports-ssl_match_hostname.noarch 0:3.4.0.2-1.12.amzn1   python27-botocore.noarch 0:1.8.13-1.66.amzn1   python27-colorama.noarch 0:0.2.5-1.7.amzn1   python27-dateutil.noarch 0:2.1-1.3.amzn1   python27-docutils.noarch 0:0.11-1.15.amzn1   python27-futures.noarch 0:3.0.3-1.3.amzn1   python27-imaging.x86_64 0:1.1.6-19.9.amzn1   python27-jmespath.noarch 0:0.9.2-1.12.amzn1   python27-ply.noarch 0:3.4-3.12.amzn1   python27-pyasn1.noarch 0:0.1.7-2.9.amzn1   python27-rsa.noarch 0:3.4.1-1.8.amzn1   python27-setuptools.noarch 0:36.2.7-1.33.amzn1   python27-six.noarch 0:1.8.0-1.23.amzn1   Complete! Removing intermediate container 1f5293a2294d  ---> 5502efa481ce Step 3/6 : ADD fetch_and_run.sh /usr/local/bin/fetch_and_run.sh  ---> 1b69173e586f Step 4/6 : WORKDIR /tmp Removing intermediate container a69678c65ee7  ---> 8a560dd25401 Step 5/6 : USER nobody  ---> Running in e063ac6e6fdb Removing intermediate container e063ac6e6fdb  ---> e5872fd44234 Step 6/6 : ENTRYPOINT ["/usr/local/bin/fetch_and_run.sh"]  ---> Running in e25af9aa5fdc Removing intermediate container e25af9aa5fdc  ---> dfca872de0be Successfully built dfca872de0be Successfully tagged awsbatch-fetch_and_run:latest docker images 명령으로 새로운 로컬 repository를 확인할 수 있습니다.shell : docker images [ec2-user@AWS_BRANDI_STG fetch-and-run]$ docker images REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE fetch_and_run latest dfca872de0be 2 minutes ago 253MB amazonlinux              latest              81bb3e78db3d        2 weeks ago         165MB STEP3. ECR에서 repository 생성아래는 ECR 초기 화면입니다.fetch_and_run이란 이름으로 Repository 생성합니다. 3. Repository 생성이 완료되었습니다.STEP4. ECR로 빌드된 이미지를 pushECR에 docker login후 빌드된 Docker 이미지에 태그합니다. shell : aws ecr get-login --no-include-email --region ap-northeast-2 빌드된 docker 이미지에 태그하세요.shell : docker tag fetch_and_run:latest 000000000000.dkr.ecr.ap-northeast-2.amazonaws.com/fetch_and_run:latest 태그된 docker 이미지를 ECR에 push합니다.shell: docker push 000000000000.dkr.ecr.ap-northeast-2.amazonaws.com/fetch_and_rrun:latest 아래는 ECR fetch_and_run Repository에 푸쉬된 Docker 이미지입니다.STEP5. 간단한 샘플 스크립트(myjob.sh)를 S3에 업로드아래는 간단한 myjob.sh 스크립트입니다.#!/bin/bash date echo "Args: $@" env echo "This is my simple test job!." echo "jobId: $AWS_BATCH_JOB_ID" sleep $1 date echo "bye bye!!" 위의 myjob.sh를 S3에 업로드합니다.shell : aws s3 cp myjob.sh s3:///myjob.sh STEP6. IAM에 S3를 접속할 수 있는 ECS Task role 등록Role 등록 화면에서 Elastic Container Service 선택 후, Elastic Container Service Task를 선택합니다.AmazonS3ReadOnlyAccess Policy를 선택합니다.아래 이미지는 Role에 등록 하기 전 리뷰 화면입니다.Role에 AmazonS3ReadOnlyAccess가 등록된 것을 확인합니다.STEP7. Compute environments 생성AWS Batch 콘솔에서 Compute environments를 선택하고, Create environment 선택합니다.Compute environment type은 Managed와 Unmanaged 두 가지를 선택할 수 있습니다. Managed는 AWS에서 요구사항에 맞게 자원을 관리해주는 것이고, Unmanaged는 직접 자원을 관리해야 합니다. 여기서는 Managed를 선택하겠습니다.Compute environment name을 입력합니다.Service Role을 선택합니다. 기존 Role을 사용하거나 새로운 Role을 생성할 수 있습니다. 새 Role을 생성하면 필수 역할 (AWSBatchServiceRole)이 생성됩니다.Instnace Role을 선택합니다. 기존 Role을 사용하거나 새로운 Role을 생성할 수 있습니다. 새 Role을 생성하면 필수 역할(ecsInstanceRole)이 생성됩니다.EC2 key pair에서 기존 EC2 key pair를 선택합니다. 이 key pair를 사용하여 SSH로 인스턴스에 접속할 수 있지만 이번 글의 예제에서는 선택하지 않겠습니다.Configure your compute resources Provisioning Model은 On-Demand와 Spot이 있습니다. 차이점은 Amazon EC2 스팟 인스턴스를 참고해주세요. 여기서는 On-Demand를 선택합니다.Allowed instance types에서는 시작 인스턴스 유형을 선택합니다. optimal을 선택하면 Job queue의 요구에 맞는 인스턴스 유형을 (최신 C, M, R 인스턴스 패밀리 중) 자동으로 선택합니다. 여기서는 optimal을 선택하겠습니다.Minimum vCPUs는 Job queue 요구와 상관없이 Compute environments에 유지할 vCPU 최소 개수입니다. 0을 입력해주세요.Desired vCPUs는 Compute environment에서 시작할 EC2 vCPU 개수입니다. Job queue 요구가 증가하면 필요한 vCPU를 Maximum vCPUs까지 늘리고 요구가 감소하면 vCPU 수를 Minimum vCPUs까지 줄이고 인스턴스를 제거합니다. 0을 입력해주세요.Maximum vCPUs는 Job queue 요구와 상관없이 Compute environments에서 확장할 수 있는 EC2 vCPU 최대 개수입니다. 여기서는 256을 입력합니다.Enable user-specified Ami ID는 사용자 지정 AMI를 사용하는 옵션입니다. 여기서는 사용하지 않겠습니다.Networking VPC Id 인스턴스를 시작할 VPC를 선택합니다.Subnet을 선택합니다.Security groups를 선택합니다.그리고 EC2 tags를 지정하여 생성된 인스턴스가 이름을 가질 수 있게 합니다. Key : Name, Value : AWS Batch InstanceCreate을 클릭해 Compute environment를 생성합니다.아래 이미지는 생성된 Compute environment입니다.STEP8. Job queues 생성AWS Batch 콘솔에서 Job queues - Create queue를 선택합니다.Queue name을 입력합니다.Priority는 Job queue의 우선순위를 입력합니다. 우선순위가 1인 작업은 우선순위가 5인 작업보다 먼저 일정이 예약됩니다. 여기서는 5를 입력하겠습니다.Enable Job queue가 체크되어 있어야 job을 등록할 수 있습니다.Select a compute environment에서 Job queue와 연결될 Compute environment을 선택합니다. 최대 3개의 Compute environment를 선택할 수 있습니다.생성된 Job queue, Status가 VALID면 사용 가능합니다.STEP9. ECR을 이용하여 Job definition 생성AWS Batch 콘솔에서 Job definitions - Create를 선택합니다.Job definition name을 입력하고 이전 작업에서 만들 IAM Role을 선택하세요, 그리고 ECR Repository URI를 입력합니다. 000000000000.dkr.ecr.ap-northeast-2.amazonaws.com/fetch_and_runCommand 필드는 비워둡시다.vCPUs는 컨테이너를 위해 예약할 vCPU의 수, Memory(Mib)는 컨테이너에 제공할 메모리의 제한, Job attempts는 작업이 실패할 경우 다시 시도하는 최대 횟수, Execution timeout은 실행 제한 시간, Ulimits는 컨테이너에 사용할 사용자 제한 값입니다. 여기서는 vCPUs는 1, Memory(MiB)는 512, Job Attempts는 1로 설정, Execution timeout은 기본값인 100 그리고 Limits는 설정하지 않습니다.vCPUs: 컨테이너를 위해 예약할 vCPU의 개수Memory(Mib): 컨테이너에 제공할 메모리의 제한Jop attempts: 작업이 실패할 경우 다시 시도하는 최대 횟수Execution timeout: 실행 제한 시간Ulimits: 컨테이너에 사용할 사용자 제한 값User는 기본값인 nobody로 선택 후, Create job definition을 선택합니다.Job definitions에 Job definition이 생성된 것을 확인할 수 있습니다.STEP10. Submit job을 통해 S3에 저장된 작업 스크립트(myjob.sh)를 실행하기AWS Batch 콘솔에서 Jobs를 선택합니다. Job을 실행할 Queue를 선택하고 Submit job을 선택합니다.Job run-time1)Job name을 입력합니다.2)Job definition을 선택합니다.3)실행될 Job queue를 선택합니다.Environment Job Type을 선택하는 부분에서는 Single을 선택합니다. Array 작업에 대한 자세한 내용은 어레이 작업 페이지를 참고해주세요.Job depends on은 선택하지 않습니다.자세한 내용은 작업 종속성 페이지를 참고해주세요.Environment Command에서 컨테이너에 전달할 명령을 입력합니다. 여기서는 [“myjob.sh”, “30”] 를 입력해주세요. vCPUs, Memory, Job attempts와 Execution timeout은 job definition에 설정된 값을 가져옵니다. 이 Job에 대한 설정도 가능합니다.Parameters를 통해 job을 제출할 때 기본 작업 정의 파라미터를 재정의 할 수 있습니다. Parameters에 대한 자세한 내용은 작업 정의 파라미터 페이지를 참고해주세요.Environment variables는 job의 컨테이너에 환경 변수를 지정할 수 있습니다. 여기서 주의할 점은 Key를 AWS_BATCH로 시작하면 안 된다는 것입니다. AWS Batch에 예약된 변수입니다.Key=BATCH_FILE_TYPE, Value=script Key=BATCH_FILE_S3_URL, Value=s3:///myjob.shSubmit job을 선택합니다.Job이 Submitted 된 화면입니다.Dashboard를 보시면 Runnable 상태로 대기 중인 것을 확인할 수 있습니다.STEP11. 결과 확인CloudWatch > Log Groups > /aws/batch/job에서 실행 로그를 확인할 수 있습니다.Conclusion간단한 튜토리얼로 AWS Batch를 설정하고 실행하는 방법을 알아봤습니다.(참 쉽죠?) 다음 글에서는 AWS Batch의 Array 또는 Job depends on등의 확장된 기능들을 살펴보겠습니다. 참고1) AWS Batch – 쉽고 효율적인 배치 컴퓨팅 기능 – AWS2) AWS Batch 시작하기 - AWS Batch3) Amazon ECR의 도커 기본 사항 - Amazon ECR글윤석호 이사 | 브랜디 CTOyunsh@brandi.co.kr브랜디, 오직 예쁜 옷만#브랜디 #개발문화 #개발팀 #업무환경 #인사이트 #경험공유

Logstash로 로그를 수집한 후 Elasticsearch와 Kibana로 분석하는 방법을 다룬 글은 많다. 그런데 이상하더라 이 말이지. 로그를 분석하고 경향을 파악하는 정도라면야 괜찮은데 심각한 오류 로그를 발견했을 때 Slack이나 이메일 등으로 알람 받을 수단이 마땅치 않더라. 사람이 키바나 대시보드를 5분마다 확인할 수도 없는 노릇이다. (이건 새로운 차원의 고문?)이런 생각을 먼저 한 사람이 있기 마련이라 Yelp의 elastalert라던가 Elasticsearch의 X-Pack을 활용하면 이런 문제를 해소할 수 있다. 오늘은 그 중에서 후자를 살펴볼 예정이다.경고! X-Pack은 Elasticsearch가 유료 서비스 시장을 열려고 야심차게 미는 모양인데 “자기네가 직접 만들었으니 쿨하겠지?”라고 쉽게 생각하면 하루 안에 절벽 아래로 떨어지는 끔찍한 기분을 맞이할 수도 있다.X-Pack은 가격이 상당한데 Alert 등을 설정하려면 전적으로 RESTful API에 의존해야 한다. 적어도 아직까지는! 이 사실을 깨닫자마자 당황할 수 있는데 침착하자. 이것은 시작일 뿐이다. 여러분이 검색엔진의 초보라면 그 다음 난관은 검색 쿼리를 작성하는 것이다. “나는 그냥 OutOfMemoryError 로그를 발견하면 알람을 보내줬으면 좋겠어"라고 쉽게 생각했겠지만 그 간단한 결과를 얻으려면 험난한 여정을 거쳐야 한다."search" : { "request" : { "indices" : [ "", ], "body" : { "query" : { "bool" : { "must" : { "multi_match": { "query": "OutOfMemoryError", "fields": ["message", "log"] } }, "filter" : { "range": { "@timestamp": { "from": "{{ctx.trigger.scheduled_time}}||-5m", "to": "{{ctx.trigger.triggered_time}}" } } } } } } } }음… 좋다. 일단 이렇게 작성한 쿼리가 제대로 된 것인지 테스트하려면 어떻게 해야 하는가? 검색 API로 대충 테스트해볼 수는 있다.GET logstash-2017.02.2*/_search { "query" : { "bool" : { "must" : { "multi_match": { "query": "OutOfMemoryError", "fields": ["message", "log"] } } } } }어찌어찌 잘 나온다. 그래서 잘 돌 줄 알았지? 그럴 줄 알고 있다가 이런 메시지를 만난다.Trying to query 1157 shards, which is over the limit of 1000. This limit exists because querying many shards at the same time can make the job of the coordinating node very CPU and/or memory intensive. It is usually a better idea to have a smaller number of larger shards. Update [action.search.shard_count.limit] to a greater value if you really want to query that many shards at the same time.음… logstash 인덱스를 매시간마다 분할했더니 샤드가 꽤 많아진 모양이다. 그래서 최근 두 개의 인덱스로 검색 대상을 제한하려고 한다. Date math support in index names라는 문서에 인덱스 이름을 동적으로 바꾸는 법이 나와 있긴 하다. 그런데 막상 내가 짠 게 어떤 값이 나오는지 확인하는 방법은 제대로 안 나온다. 예를 들어 가 logstash-2017.02.22t01로 해석되는지 어떻게 아는가? 많은 삽질 끝에 방법을 찾았다.를 URL 인코딩한다.그렇게 얻은 값 을 가지고 인덱스 조회 API를 호출한다. GET /3Clogstash-{now-1h/d}t{now-1h{HH}}>그러면 다음과 같이 결과가 나와서 인덱스 이름이 어떻게 해석됐는지 확인할 수 있다.{ "logstash-2017.02.23t01": { "aliases": {}, "mappings": { /* 중략 */ } }여기까지는 전적으로 검색 쿼리 작성 경험이 부족해서 발생한 삽질이다. 하지만 애플리케이션 로그 분석을 패턴화하지 않고 이렇게 검색 쿼리를 복잡하게 짜야 한다니 아직 갈 길이 멀다는 생각이 든다. DataDog 또는 NewRelic 같은 상용 서비스를 참고해서 개선하면 좋겠다.이제 결과를 알람으로 보내면 된다. 이래저래 고생하다 대충 아래와 같은 형태로 완성했다.PUT _xpack/watcher/watch/outofmemoryerror { "trigger" : { "schedule" : { "cron" : "0 0/4 * * * ?" } }, "input" : { "search" : { "request" : { "indices" : [ "", "" ], "body" : { "query" : { "bool" : { "must" : { "multi_match": { "query": "OutOfMemoryError", "fields": ["message", "log"] } }, "filter" : { "range": { "@timestamp": { "from": "{{ctx.trigger.scheduled_time}}||-5m", "to": "{{ctx.trigger.triggered_time}}" } } } } }, "sort" : [ { "@timestamp" : {"order" : "desc"}}, "_score" ] } } } }, "condition" : { "compare" : { "ctx.payload.hits.total" : { "gt" : 0 }} }, "actions" : { "notify-slack" : { "throttle_period" : "5m", "slack" : { "message" : { "to" : [ "#ops", "@dev" ], "text" : "로그 모니터링 알람", "attachments" : [ { "title" : "OutOfMemoryError", "text" : "지난 5분 동안 해당 오류가 {{ctx.payload.hits.total}}회 발생했습니다. 가장 최근의 오류는 다음과 같습니다.", "color" : "warning" }, { "fields": [ { "title": "환경", "value": "Prod", "short": true }, { "title": "발생시각", "value": "{{ctx.payload.hits.hits.0._source.@timestamp}}", "short": true }, { "title": "메시지", "value": "{{ctx.payload.hits.hits.0._source.message}}", "short": false }, { "title": "확인명령어", "value": "`GET /{{ctx.payload.hits.hits.0._index}}/{{ctx.payload.hits.hits.0._type}}/{{ctx.payload.hits.hits.0._id}}`", "short": false } ], "color" : "warning" } ] } } } } }4분마다 검색 쿼리를 실행해서 최근 5분 간의 레코드를 감시하기 때문에 동일한 오류에 대해 2회 연속으로 알람을 받을 가능성이 있다. X-Pack은 이를 우회할 방법을 제공하지 않는 것 같다. 그래서 쿼리가 발견한 레코드의 인덱스 ID를 Slack 메시지 중 확인명령어 필드에 넣었다. 알람이 두 번 왔지만 인덱스 아이디가 동일하다면 오류가 한번 발생한 것으로 간주하면 된다.참고 문서위의 Alert를 작성하며 도움을 받은 문서는 다음과 같다.Multi Search Template은 검색 쿼리를 짤 때 도움이 됐다.Search Input 문서는 검색 쿼리 또는 검색 결과를 작성할 때 어떤 변수를 사용할 수 있는지 설명한다. 예) {{ctx.payload.hits.hits.0._source.message}}Watcher APIsSlack ActionDate math support in index names 문서는 인덱스 이름을 동적으로 바꾸는 법을 설명한다.기타Elasticsearch Cloud는 기본적으로 이메일 발송을 지원하기 때문에elasticsearch.yml 설정에 xpack.notification.email를 추가하지 않아도 된다. 아니, 추가하면 잘못된 설정이라며 거부한다. Illegal이라고만 하지 이유를 자세히 알려주지 않기 때문에 삽질하기 쉽니다. Invalid addresses라고 오류 로그가 찍히면 이것은 설정 문제가 아니다. 이메일 설정 메뉴로 가서 Watcher Whitelist에 수신 이메일 주소를 등록하면 문제가 해결된다.테스트용 로그 메시지를 Fluentd로 보내고 싶다면 fluent-cat 명령을 이용한다.echo '{"message":"Dummy OutOfMemoryError"}' | fluent-cat kubernetes.logOriginally published at Andromeda Rabbit.#데일리 #데일리호텔 #개발 #개발자 #개발팀 #인사이트

출근이 즐거워지는바로고의 복지 문화13가지안녕하세요, 바로고 입니다.바로고 직원들의 출근이 즐거워지는13가지 이유바로복지 문화 13가지가 있기 때문이죠^^[바로고 복지문화]바로고 복지 문화에 대해자세히! 알고 싶다면 클릭!뼈가 되고, 살이 되는외부 인사 초청 강연훌륭한 팀워크와 업무 효율을 높이는유익한 외부 인사 초청 강연!맛있는 음식과 함께 해봐요^^2017년 9월 7일외부 인사 초청 강연강연자헬로네이처 허광남 CTO뼈가 되고 살이 되는강연의 주제는고객 행동 데이터 보면서 개발하기강연은바로고 본사에서 진행되었습니다.강연을 본격적으로 시작하기 전프로젝터로 점검하고간단한 담소를 주고받으며편안한 분위기를 만들어주시는 허광남님뼈가 되고 살이 되는 강연이그동안 바로고에서 진행된 만큼오늘의 강연 또한 기대됩니다!고객 행동 데이터 보면서 개발하기Elastic Stack오늘 강연은1. 데이터 시각화의 가치2. 오픈소스 시각화 패키지 Elastic Stack3. 유용한 플러그인 소개4. ELK 적용 사례위의 같은 순서로 알차게 진행되었습니다.시작부터 집중하는바로고의 직원들업무에 바쁘다 보면다른 정보를 습득하거나다른 분야의 사람들과 의견을 공유할 여유가 없을 수도 있어요.이렇게 외부 인사 초청 강연을 통해다양한 의견을 공유하고리프레쉬 하는 기회가 생기는 것에바로고 직원들의 만족도가 높은 편입니다.이번 강연의 핵심이었던Elastic Stack 의 특징에 대해간단히 설명해보겠습니다강연의 내용을 함께공유한다는 것에도 의미가 있어요^^Elastic Stack 특징-Google Analytics(GA)의 데이터로사이트 접속 통계를 구할 경우원하는 대로 데이터를 획득하기 어렵다.-자체 서버의 모든 로그를 100% 수집할 수 있기 때문에데이터에 대한 신뢰성이 높다.-파라미터 값별로 통계를 볼 수 있기 때문에정확한 데이터 분석이 가능하다.-검색엔진(lucene)이 포함되어 있어빠르게 데이터를 검색할 수 있다.-모두 오픈소스이며 자유롭게 사용이 가능하다.자유롭게 질문을 주고받으며의견을 공유할 수 있었던 의미 있는 시간이 되었습니다.이번 강연에서도다양한 의견을 주고받고같은 문제에 대해다양한 시각이 존재한다는 것을알게 된 계기가 된 것 같습니다.바로고 직원 모두에게의미있는 시간이 되었으리라 생각합니다.오늘 열정으로 강의해주신허광남님께 진심으로 감사의 말을 전합니다.또 다른 시각에서 접근하는고객에 대한 접근 방법뼈가 되고 살이 되는알찬 시간이 되었습니다.감사합니다!바로고의 외부 강연이 끝날 시간 즈음그 시간이 바로 점심시간열심히 강의 들었으니에너지 충전이 필요합니닷!모두 수고하셨습니다.선택이 아닌 필수#배달 #배달대행바로고날씨 좋은 9월, 야외에서 오늘은 쉬는 날, 집에서누구와 함께 든 어디에서든내가 원하는 곳으로 배달!-전국 배송망을 갖춘바로고에서라면가능합니다.배달대행[바로고 공식 홈페이지]

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

지난해 이세돌과 알파고의 대결 이후에 인공 지능 (AI)과 기계 학습은 국내에서 많은 대중들의 관심을 얻어 중요한 추진력을 얻었으며, 모든 산업 분야의 기업들이 해당 기술을 빠른 속도로 계속 적용하여 사용하는 비중이 더욱 높아졌습니다. 실제로 Gartner는 2022년까지 스마트 머신과 로봇이 고학년 전문직 분야를 대체할 수 있을 것으로 내다봤으며, 심지어는 인공지능이 경영자 CEO도 대체 가능할 것인지에 대한 논의도 일어나고 있습니다. 이것은 사람이 과거 경험에 의해서 의사 결정을 내리 듯이 인공 지능도 확보한 데이터를 기반으로 의사 결정 모델을 만들 수 있다는 유사성에 기반합니다.  인공 지능에 의한 의사 결정은 사람한테 종종 있을 수 있는 감정이나 개인적 이해관계 및 관례에 의해 불합리한 판단에서 벗어나 데이터의 의한 객관적 판단을 할 수 있다는 장점이 있습니다.여기서 중요한 것은 인공지능이 학습하기 위한 “데이터”입니다.  지금까지 머신러닝이 막대한 이미지, 음성, 영상 데이터를 축적한 후 해당 데이터의 특징을 추출하여 패턴을 학습하여 자연어 처리 등을 통해 사람처럼 인식하여 분류하거나 상황을 판단하였듯이 기업 내 여러 가지 업무 활동에 머신 러닝을 적용하기 위해서는 이와 마찬가지로 관련 데이터가 필요합니다.제조 분야의 공정 관리, 공공 서비스, 물류 공급망 관리 등 전통적인 기업 내 업무 프로세스는 인공 지능에 의한 자동화과 효율화를 통해 혁신이 필요한 분야입니다. 기존에 외부 협력 업체로부터의 납기 예측, 소요되는 자재 인력 등 리소스 산정, 생산 스케줄, 장비 파라미터 입력값 등은 사람에 의해 수작업으로 진행 시 몇 주에서 수개월 소요되었지만, 인공 지능과 기계 학습 기반의 솔루션 도움으로 정확하게 지속적인 추세를 인식하고 인간의 개입 없이 데이터 중심의 결정이 가능해집니다.지금까지 기업 내 축적된 엄청난 양의 데이터를 활용하여 여러 산업 분야에서 숨겨진 패턴과 상관관계, 이상 징후 및 불량 탐지, 고객 수요 예측 등이 시도되었습니다. 하지만 이러한 시도들은 기업 내 문제 요인을 파악하여 우선적으로 어떤 부분에 초점을 맞추어 개선을 해야 하는지 알아야 하므로, 기업 경영 활동 전반에 걸쳐 돌아가는 판세를 읽는 노력이 필요합니다. 하지만, 기업 내에서 이뤄지고 있는 프로세스는 충분히 복잡하여, 개별 단위 작업의 전문가들은 존재하겠지만, 각 개별 부서, 구성원, 시스템 간에서 발생하는 다양한 상호작용과 이에 따른 예외 상황이 존재하여 이를 파악하기가 쉽지 않습니다.프로세스 마이닝은 데이터 기반의 프로세스 분석을 통해 문제 부분을 파악하여, 실제 인공 지능이나 머신 러닝을 적용하여 개선할 부분을 찾을 수 있도록 도와줍니다. 그리고, 프로세스 개선을 위해 머신러닝을 적용하기 위해서는 앞서 말한 것처럼 “데이터”가 학습될 수 있는 형태의 기반을 제공합니다.아래 그림과 같이 이벤트 로그를 기반으로 프로세스 모델을 생성하고, 수집된 패턴들과 각 분기 단계에서의 주요 성과 지표들을 디지털화하여 인공지능이 이해할 수 있는 형태로 축적합니다 이렇게 축적된 프로세스 패턴 데이터를 가지고 알파고가 최적화된 다음의 한 수를 예측하듯이 프로세스 마이닝은 인공 지능 기술과 결합하여 과거 프로세스에 대한 이해뿐만 아니라, 현재 시점에서 앞으로의 프로세스를 예측하여 합리적인 의사 결정을 도와줄 것입니다.#퍼즐데이터 #개발팀 #개발자 #개발후기 #인사이트

eBrain에서 진행하는 "개발자 채용 시 기술검증 어떻게 할 것인가"라는 미니 워크숍을 다녀왔다. 항상 고민하고 있는 주제이기도 하고 개인적으로 팬심(?)을 가지고 있는 김창준님의 강의라 한시간 거리를 극복했다.  이미 창천향로님이 강의 내용을 잘 정리해 주셨다. 하지만 내 자신의 학습을 위해 강의 내용을 재해석 해서 적어 본다. 빠져든다! 1. 현재 기술력 검증의 문제점최근의 개발자 채용에 사용되는 기술력 검증 방식은 다음과 같은 것들이 있다.  온라인 코딩 테스트 (최근에 여러 가지 플랫폼도 있다)손 코딩 테스트기술 인터뷰과제 제출이 중 최근에는 주로 알고리즘에 대한 코딩 테스트가 주가 되는 것 같다. 생각보다 난이도가 있어서 재직자들이 “이런 문제면 저는 못 들어왔을 것 같아요”라고 하는 경우도 있다. 코딩 테스트에 대해 두 가지 사례를 들어 질문을 던져 본다.  삼각형 판별 문제삼각형 판별 문제는 세 좌표가 주어졌을 때 이 삼각형이 어떤 삼각형인지 (정삼각형, 이등변 삼각형, 둔각 삼각형 등)를 맞추는 것이다. 이 프로그램이 잘 동작하는지를 검증하는 것이 QA 동네의 ‘Hello World’ 문제다. 이 문제가 주어지면 초보자들은 그냥 문제를 푼다. 하지만 전문가는 문제를 풀지 않고 “이 프로그램을 누가 쓸 것인가요?”를 물어본다. 콘텍스트에 따라서 완전히 다른 테스트의 설계가 필요하기 때문이다.  코딩 테스트도 이와 비슷하다. 코딩 테스트는 단순화된 문제를 푼다. 즉 맥락이 제거된 상태에서의 문제를 푼다. 실무는 종합적인 환경에서 이뤄진다. 따라서 이 문제를 잘 푼다는 것이 실무를 잘할 수 있는 것을 의미하지 않을 수 있다.  질문) 우리의 코딩 테스트는 과연 실무에서의 실력과 높은 상관관계가 있는가?  전문성 연구개발자는 종종 전문성의 연구 대상이 되곤 한다. 이때 연구비를 이유로 주로 혼자서 빠르게 풀 수 있는 문제로 실험이 이뤄진다. 하지만 이런 식의 실험들에서 “토이 문제”가 아닌 “복잡하고 확장된 문제"를 전달했을 때 전혀 다른 결과가 도출된다는것을 알게 되었다.  복잡한 문제, 즉 실제 문제를 풀 때는 인지적 전략이 많이 바뀐다. 또한 사회적 요소도 필요하다. 이런것들을 “토이 문제”로 검증하기는 쉽지 않다. X를 테스트하면 X를 잘하는 사람을 뽑게 된다.  즉, 알고리즘 코딩 테스트를 하면 알고리즘 코딩 테스트에 능한 사람을 뽑게 된다. 질문) 실무에 최대한 가까운 상황을 제한된 면접 시간 내에 만들어 내려면 어떻게 해야 할까? 2. 개발자 채용은 어떻게 해야 할까?채용이 더 크리티컬 한 곳이 있다. 델타포스, 네이비씰과 같은 특수부대이다. 이곳에서는 사람을 어떻게 뽑을까?  작전 지역을 설정 해 두고, 보급품과 군사장비를 실제 작전 수행 환경과 같이 조성해 놓는다. 그곳에서 직접 작전을 수행하는 것을 시뮬레이션 한다.이를  교관이 직접 따라가며 기록과 채점을 한다.  개발자의 면접 시에도 최대한 실제와 비슷한 환경을 구축하는 것이 좋다. 코딩 문제처럼 맞고 틀림만 보는 것이 아니라 과정에 대한 채점이 이뤄져야 한다. 3. 효과적인 기술력 검증을 위해서는 어떻게 준비해야 하는가?1) 우리가 하는 일을 분석한다.  우리가 하는 일에 코딩만 있는 것이 아니다. 설계도 하고, 버그도 찾고, 장애 해결도 하고, 커뮤니케이션도 한다.  2) 대표 케이스들을 뽑거나 만들어 내야 한다.  예를 들어 새롭게 코드를 작성하는 것보다 기존의 기능을 파악해서 코드를 수정하는 일을 더 많이 한다면 이런 상황을 문제로 만드는 것이 좋다.  3) 대표 케이스들로 파일럿 테스트를 해본다.  우리 회사의 뛰어난 개발자 3명과 평범한 개발자 3명에게 이 문제를 풀게 해보고 이를 기준으로 채점표를 만들어야 한다. 어느 누가 평가해도 비슷하게 나오도록 해야 한다. 뛰어난 개발자의 문제 풀이 방식을 기준으로 채점 기준을 만들 수 있다. 예를 들면 다음과 채점 기준이 나올 수 있다.  질문을 5개 이상 한다.코딩하는 과정에서 반복적인 실행을 한다. 4) 면접 후에는 결과에 대한 논의가 필요하다.  특정 항목에 대해 채점 기준이 다른 경우 이에 대한 논의 과정이 필요하다. 이는 면접관의 훈련에 도움이 된다.   4. 실습실제로 면접 문제 만드는 것을 실습해 보자.1) 수강생의 제안다음과 같은 면접 문제는 어떨까요?첫날 출근을 했는데 회사 웹서비스가 죽었습니다. 어떻게 하면 좋을까요? 2) 코칭좀 더 게임스럽게 만들어 본다. 실제 토이 서버를 죽여 놓고, 쉘을 주면서 실제로 어떻게 해결 하는지 살펴본다.옆에 조언을 줄 수 있는 가상의 3년 차 팀원(NPC처럼)을 제공한다. 제한된 답변을 하도록 한다.면접자가 다음과 같은 경우면 더 높은 점수를 줄 수 있다. 실제 업무를 할 때에는 이런 상황까지 이어진다는 것을 유념하자.  문제의 원인을 밝힌 이후에 이 문제를 근본적으로 해결하기 위한 후속조치를 말한다. 개발팀 내에 이 원인과 해결에 대한 공유를 한다.  5. 질문 답변1) 필터링의 목적으로 코딩 테스트는 의미가 있나요? 간단한 문제를 던져서 못 푸는 사람을 필터링하는 것으로는 의미가 있다. 하지만 그 이상의 목적으로 사용하는 것은 조심해야 한다고 생각한다.코딩 테스트라는 과정은 특히 지원자에게 많은 비용이 드는 과정이기 때문에 조금 더 경제적인 방법들이 있다. 예를 들면 “행동 기반 인터뷰”가 있다. 과거에 있었던 행동에 대한 구체적인 질문을 던지는 것이다.또한 코딩 테스트는 지원자에게 상당히 스트레스를 주는 방법이고, 지능이 높은 사람은 오히려 스트레스에 취약하다는 연구가 있다. 따라서 코딩 테스트를 진행하더라도 스트레스를 덜 주는 방향을 고민해야 한다.  2) 블라인드 테스트(이력서를 보지 않고 면접)의 장단점? 결국 코딩 테스트에 적합한 사람을 뽑게 될 것 같다. 코딩 테스트라는 것이 훈련 과정이 필요하기 때문에 입사에 대한 갈망을 볼 수는 있겠다. 질문 시에는 실무와 관련이 깊은 질문을 하면 좋겠다. 역시나 과거의 행동에 기반한 질문이 편향이 적고 많은 정보를 얻을 수 있다. 예를 들면 “팀장이 한 달 걸릴 일을 일주일 만에 끝내라고 한 적이 있나요? 그때 어떻게 하셨나요?”와 같은 질문이다. 3) 끈기, 성실 여부를 판단할 수 있을까요? 주위에서 끈기, 성실이라는 키워드를 생각하면 떠오르는 사람이 있을 것이다. 그 사람의 구체적인 행동을 기반으로 면접 문제를 만들어내는 것이 좋다. 행동에 대한 질문을 할 때에는 과거에 대한 질문을 하는 것이 좋다. 사람은 미래에 대해서는 거짓을 이야기 하가 쉽지만 과거의 이야기를 할 때에는 과거의 상황을 조작하는 동시에 거짓말을 하기가 쉽지 않다.  4) 채용 여부는 실력에 기반하게 되는데, 결국 연봉은 연차에 따라 주게 된다. 좀 더 세밀하게 측정할 수 있는 방법이 있을까? 임시 월급을 주고, 1달 혹은 3달 뒤에 급여를 적용하는 방법이 있다. 실제 환경에서는 보다 정확하게 퍼포먼스를 측정할 수 있다.  하지만 입사할 때 연봉이 중요한 요소가 되지 않게 하는 것이 더 주요한 방법이다. 내재적 동기를 갖게 하는 것이 더 중요하다. 연봉 인상에 따른 동기는 최대 3 달이면 없어진다. 외재적 동기는 점점 내재적 동기를 감소시킨다. 그 일을 즐기지 않게 되고, 하기 싫어지고, 성과가 없어진다. 연봉 말고 다른 협상 거리를 많이 가지고 있어야 한다. 연봉이 여러 가지 조건 중 하나가 되어야 한다.  5) 현재 잘하는 사람을 기준으로 채점 기준을 만들었다면, 다른 장점이 있는 사람이 탈락되지 않을까? 만일 현재 채점기준에는 적합하지 않지만, 다른 측면에서 장점이 있는 사람이 있다면 그 측면을 반영한 채점 기준을 만들어야 한다.  채용에 대해서 틀린 선입견을 가지고 있는 경우가 많이 있다. 예를 들면 술을 잘 먹는 사람이 협력을 잘한다.라고 생각하는 것이다. 그 반례가 있는지를 생각해 보면 그런 선입견을 깨는데 도움이 된다.  6) 비개발자와 함께 면접을 할 때 합의가 힘든 경우가 있다.  회사 안에서 어떤 사람을 뽑고 싶은지 합의가 필요하다. 우리 회사에서 핵심 인재를 추린 다음에 이 사람들의 공통점을 찾아서 인재상을 만들어야 한다.  7) 전화면접 괜찮을까요? 화상면접이 더 효과적인진 않을까요? 억양이 포함되어 있는 대화는 90%의 정보를 전달할 수 있다고 본다. 그 사람의 생각을 충분히 전달받을 수 있기 때문에 화상면접이 크게 더 효과적이라고 생각하지는 않는다.  우리나라에서는 많이 하지 않지만 면접에 대한 비용이 저렴하기 때문에 전화면접이 효과적인 수단이라고 생각한다. 단, 전화면접을 하기 전에 기준이 명확해야 한다. 느낌만으로 판단을 내리는 것은 의미가 없다. 8) 사내 전문가가 없는 영역에 대한 채용을 해야 한다면? 회사 외부의 전문가 몇 분을 찾아가서 그분들의 경험을 듣는다. 그 경험들에 기반해서 면접 문제를 만든다. 도메인에 관계없는 전문성이 있는지는 검증할 수 있는 방법이 있다. 즉, 전문가의 특징이 있다. 전문가는 공부를 한다. 실력을 향상하기 위한 꾸준한 노력을 한다.전문가는 확정적이지 않고 유연하다. 9) 러닝 커브가 좋은 사람을 찾는 방법은? 소규모 회사일수록 현재는 저평가되어 있지만 성장 가능성이 있는 사람을 채용해야 한다. 사실 능력 좋은 사람이 노력도 많이 한다. 뛰어난 사람은 “의도적 수련”의 양이 많고 질이 좋다.  학습에 관련된 테스트를 할 수도 있다. 예를 들어 “새로운 언어로 작은 프로그램을 작성해 보세요. 그리고 그 과정을 타임 로그로 남겨보세요” 와 같은 문제를 보면 학습 자체에 대한 능력을 테스트할 수 있다.  10) 개발을 잘하는 친구는 리드를 안 하려고 하고, 상대적으로 부족한 친구는 리드를 하려고 합니다.  개발을 잘하는 것에 대해서 생각해 볼 필요가 있다. 보통 개발을 잘한다고 하면 코딩을 잘하는 것만 생각하지만 협력에 대한 것이 포함되어야 한다. 흔히 하는 실수가 코딩 실력만 보고 리더를 삼으려고 하는 것이다.  내가 좋아했던 상사를 생각해 보고 그 사람의 특징을 생각해 보는 것부터 시작해 보는 것이 좋겠다. 개발 트랙, 매니저 트랙으로 나눠서 이야기하는 것은 좋지 않다.   6. 후기좋은 시간이었다. 워크숍에 참여하고 나서 어떻게 실력을 검증할것인가에 대해 구체적인 방향이 잡혔다. 우리가 현재 하고 있는 것들 중에 도움이 되는것과 그렇지 않은것이 구분 되었다. 8퍼센트에 좋은 분을 모실 수 있게 하나씩 시도해 봐야겠다.#8퍼센트 #에잇퍼센트 #개발자 #워크숍 #워크샵 #채용워크숍 #채용워크샵 #후기 #참여후기

 대부분의 정보통신 분야, 특히 소프트웨어를 제작하는 "개발 조직"의 구성은개발,  디자인, 기획(또는 PM), QA가 팀으로서 분리되어있고, 규모 있는 회사들의 경우, 업무에 관련된 직군 간의 갈등 상황이나 문제가 생길 시, 파트장 또는 팀장님들(이하 중간관리자)이 중재를 하고 의사를 결정하는 정해져 있는 프로세스가 되어 있습니다. 그러나, 작은 규모의 스타트업이나, 업무에 책임을 지고 있는 인원이 단 한두명일 경우, 중간관리자들의 부재 때문에 개인 간 생기는 갈등 상황을 피할 수 없습니다. 그래서 오늘은 지금까지 제가 느낀 "정확하고 빠른 업무 진행을 위해 각 직군 간 인원들이 챙겨야 할 덕목들."을 말씀드리려 합니다. 그렇다면 무엇보다도, 왜 갈등 상황이 생기게 되는 걸까요?저는 "각 직군 간 종사자의 업무를 진행하는 과정과 목표가 다름에도, 이해보단 자신의 기준에서만 업무를 바라보는 경향"이 가장 큰 원인이라고 생각합니다. 저의 글(라고 적고 깨알 홍보라 읽는다...)에서 말씀드렸듯, 개발자, 디자이너, 기획자 들은 서로 일을 하는 방식도 다르고(심지어 개인차도 있지요), 각 직군마다 지향하는 부분들이 다르기 때문에 같은 방향을 보고 가더라도 서로가 서로 간에 집중하지 못하는 부분들이 분명히 존재합니다. 그리고 그런 부분들을 줄이기 위해선 업무 중 서로가 서로를 이해할 수 있도록 한 번씩 자신을 돌아보는 것들이 중요합니다. 그래서 아직 많이 부족하지만 각 직군에 종사하는 분들 그리고 공통적으로 업무 중에 한 번씩만 더 생각해 주셨으면 하는 것들과, 이유를 적어보려 합니다.기획 (또는 프로젝트 매니지먼트)1. 스펙 산정은 다 같이큰 회사라면 잘 모르겠지만, 작은 개발팀의 장점은 "많은 인원들이 비교적 짧은 시간 안에 많은 생각을 나누고 지향점을 찾아가는 과정을 같이 할 수 있는 것."이라고 생각합니다. 분명 기획자가 생각하고 만들어 내야 하는 스펙들이 있겠지만, 독단적으로 "이건 무조건 해야 하니 들어."라는 태도는 작은 팀일수록 업무의 동기를  꺾어버리는 일이 생길 수 있으니 항상 조심해야 합니다.2. 혼자서 "뭐... 개발이든 디자인이든 되겠지." 하는 추측은 절대 금물개발자 출신, 또는 디자이너 출신 또한 마찬가지라고 생각합니다. 몇 가지 예를 들자면, 1. 지금 개발자 또는 디자이너가 부딪힌 상황에 있지 않고, 2. 해당 직군에서 새롭게 화두 되는 트렌드에 덜 민감하고, 3. 각 개발자, 또는 디자이너가 생각하고 있는  스펙이나 디자인을 알지 못하고, 4. 어떤 라이브러리, 어떤 테마를 기반으로 작업할 지에 대한 기본적인 이해가 없으면서"이건 이렇게 되니깐 당연히 금방 될 거야."라는 생각은 절대 금물이라고 생각합니다.(디자이너나 개발자 분들이 그냥 "이거 간단하게 뭐 메뉴 만들어서 대충 어디 집어넣으면 되지 뭘 그리 어렵게 생각해?"라고 하면 피꺼솟 하는 거랑 마찬가지입니다ㅎㅎ) 3. 삼초 안에 정해진 내용도 항상 문서화 작은 개발팀일수록, 내용 저장과 공유, 그리고 의사 판단의 근거들이 약할 때도 있고, "우리 왜 이거 이렇게 가게 됐지?"라고 생각할 때가 많습니다. 적어도 "몇 월 며칠날 어떤 주제에 관해서 어떤 이유 때문에 어떤 방식으로 처리하기로 한다." 정도라도 항상 적어둘 필요가 있습니다. 디자이너1. 레퍼런스 자료 준비에 시간을 아끼지 말자 원하는 인터렉션, 원하는 디자인의 방향이 있다면, "왜 원하는지, 왜 이런 방향으로 개발을 해주었으면 하는지."에 대한 판단의 근거가 필요합니다. "이쁘잖아."는 상당히 설득력이 있지만 개발자 또는 기획자를 완전히 설득시킬 순 없어요... 특히 아직 개발이나 기획에 대한 로직을 잘 모르시는 디자이너 분들의 경우, 레퍼런스 자료를 찾을 때 드리블(Dribbble)이나 핀터레스트(Pinterest)도 좋지만, 스스로 프로토 타이핑 구현이 불가능하다면, 반드시 구동되고 있는 애플리케이션을 찾아보고 어떻게 작동하는지에 대해 면밀하게 파악해 주세요.2. 작은 부분이라도 시안에 변경이 있다면 반드시 공유하기 처음 팀 단위로 일을 하다 보면, "요거 내가 생각해보고 금방 슉 바꿔놔야지."라는 생각에 조용히 디자인을 바꿀 수 있습니다... 아? 아니에요 절대 안 됩니다.....  다 같이 협업하는 일을 하다 보면, 버전 관리와 변경내역 공유가 제작보다 더 중요한 상황이 올 수 있습니다. "내가 어디 부분을 변경했고, 변경한 이유는 이것 때문이다." 라는것 없이 홀로 조용히 변경한 디자인은 엄청나게 큰 갈등 상황을 부를 수 있어요!개발자1. 장애 발견 시 어디가 어떻게 안될 거 같은지에 대해서 설명하기 가장 힘든 줄 알지만, 할 수 있다면 가장 강점인 부분일 것 같아요. "개발하는 과정에서 이러한 부분은 지금 서비스에서는 이런 식으로 동작하는데, 원하시는 이런 부분은 이런 게 다르기 때문에 동작하는데 장애가 있을 수 있어요."를 설명해 줄 수 있는 개발자와 일한다는 것은 정말 같이 일하는 다른 직군들에게는 큰 축복이라고 할 수 있죠. "내가 백번 말해도 모르실 거예요."라고 말하는 건 결국, 무엇이 문제인지도 모르고, "다른데선 되는데 왜 우린 안돼?"라고 생각하는 다른 직군의 동료들에게 질타를 받을 수밖에 없습니다. 개발자는 소통이 잘 안 되는 사람이라는 고정관념을 깨고, 오래 걸려도 좋고, 다른 직군의 사람들이 당장 무슨 이야기를 하시는지 이해 못해도 좋아요. 같은 선상에서 고민한다는 것을 알려주는 것만으로도 큰 도움이 됩니다.전반적으로모든 작업의 종료는 내 결과물 발표가 아닌 다음 작업자의 업무 최적화입니다.기획자는 "문서 완료했을 때"디자이너는 "디자인 가이드 또는 산출물 나왔을 때"개발자는 "시킨 개발 다 했을 때"가 아니라,기획자는 "다음에 문서를 읽을 디자이너, 개발자가 스펙이 이해가 안돼서 업무를 진행하지 못하는 일이 없도록"디자이너는 "개발 중에 필요한 자료가 없어 업무를 진행하지 못하는 일이 없도록 "개발자는 "QA 중 개발에서 요구한 스펙에 미달되는 부분이 있어 업무를 진행하지 못하는 일이 없도록"하는 게 업무의 궁극적인 틀입니다. 결국, 일의 최종점은 결과물이 온전하게 나왔을 때 의미있는 것이기 때문에 최종 결과물이 나오는 과정에서 내 역할을 마지막까지 충실히 하는것이 업무의 종료라고 생각합니다. 분명, 모든 것들을 한 번에 모두 다 알고, 또는 모든 것들을 다 계산하면서 할 수는 없어요. 항상 실수는 할 수 있죠. 하지만, 실수가 아니라 이런 부분들을 알면서, 또는 이러한 고려를 하지 않고 업무를 지금까지 진행하셨다면, 말씀드린 부분은 분명히 한 번씩은 생각해 보아야 될 부분이라고 생각합니다. 굉장히 오랜만에 글을 쓰는 것 같네요! 다들 건강하게 잘 지내고 계시죠? 저는 마지막 글 이후 한 번의 이직과 다른 이런저런 일들에 치여 이제야 글을 쓰게 되네요. 이번글을 시작으로, 직군별로 하나하나 더 디테일하게 설명드리도록 할게요! 그리고 앞으로는 기획 업무 관련 뿐만이 아니라, 이번 글과 같이 각 직군 간의 이해관계나 업무를 진행하며 느끼는 것들에 대해 공유드리고, 서비스 기획 관련해서도 조금 더 자주 글 쓸 예정입니다. 앞으로도 자주자주 들러주세요, 감사합니다! :)#코인원 #블록체인 #기술기업 #암호화폐 #스타트업인사이트

Overview새로운 사용환경 구축에 도전하는 건 개발자의 운명과도 같습니다. 오늘은 여러 장점을 가지고 있는 Vue (프론트엔드 자바스크립트 프레임워크)를 도전해보겠습니다. Vue는 다른 프레임워크에 비해 가볍고, 개발하기에 편합니다. 그럼 우선 Vue를 설치합시다! Vue 설치CDNhttps://unpkg.com/vue 주소를 script 태그에 직접 추가 Vue.js 파일다운개발용, 배포용 버전을 다운 받아 script 태그에 추가개발용 버전은 개발에 도움이 되는 모든 경고를 출력하기 때문에 개발 중에만 사용하고, 실제 서비스에서는 배포용 버전으로 사용해야 한다. NPM 설치규모가 큰 프로젝트 경우 컴포넌트별 독립적으로 관리할 수 있는 싱글 파일 컴포넌트 방식 추천 Vue를 설치하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 각자 특성에 맞게 편리한 방법으로 설치해주세요. 이번 글에서는 싱글 파일 컴포넌트 방식을 사용할 것이므로 NPM vue-cli 를 설치해 프로젝트를 구성하겠습니다. # vue-cli 전역 설치, 권한에러시 sudo 추가 $ npm install vue-cli -global vue-clivue-cli를 사용하면 뷰 애플리케이션을 개발하기 위한 초기 프로젝트 구조를 쉽게 구성할 수 있습니다. 다만, 싱글 파일 컴포넌트 체계를 사용하려면 .vue 파일을 웹 브라우저가 인식할 수 있는 형태의 파일로 변환해 주는 웹팩(Webpack)이나 브라우저리파이(Browserify)와 같은 도구가 필요합니다. vue-cli 설치 명령어 vue init webpack : 고급 웹팩 기능을 활용한 프로젝트 구성 방식. 테스팅，문법 검사 등을 지원vue init webpack-simple : 웹팩 최소 기능을 활용한 프로젝트 구성 방식. 빠른 화면 프로토타이핑용vue init browserify : 고급 브라우저리파이 기능을 활용한 프로젝트 구성 방식. 테스팅，문법 검사 등을 지원vue init browserify-simple : 브라우저리파이 최소 기능을 활용한 프로젝트 구성 방식. 빠른 화면 프로토타이핑용vue init simple : 최소 뷰 기능만 들어간 HTML 파일 1개 생성vue init pwa : 웹팩 기반의 프로그레시브 웹 앱(PWA, Progressive Web App) 기능을 지원하는 뷰 프로젝트여러 설치 명령어 중에 특성에 맞는 초기 프로젝트를 생성하세요. 1) vue init webpack 실행# 해당 프로젝트 폴더에서 실행 $ vue init webpack   # 현재 디렉토리에서 프로젝트 생성 여부 ? Generate project in current directory? (Y/n) # 프로젝트 이름 ? Project name (vue_ex) # 프로젝트 설명 ? Project description (A Vue.js project) # 프로젝트 작성자 ? Author (곽정섭 ) # 빌드 방식 ? Vue build (Use arrow keys) # vue-router를 설치 여부 ? Install vue-router? (Y/n) # 코드를 보완하기 위해 ESLint를 사용 여부 ? Use ESLint to lint your code? (Y/n) # ESLint 사전 설정 선택 ? Pick an ESLint preset (Use arrow keys) # 단위 테스트 섧정 ? Set up unit tests (Y/n) # 테스트 러너 선택 ? Pick a test runner (Use arrow keys) # Nightwatch로 e2e 테스트를 설정 여부 ? Setup e2e tests with Nightwatch? (Y/n) # 프로젝트가 생성 된 후에`npm install`을 실행해야합니까? ? Should we run `npm install` for you after the project has been created? (recommended) (Use arrow keys) 2) 고급 웹팩 기능을 활용한 프로젝트 구성 방식으로 설치3) 설치완료4) package.json 파일에 설정된 라이브러리 설치$ npm install 5) 개발모드 실행# 해당 프로젝트 폴더에서 실행(소스수정시 자동 새로고침) $ npm run dev 6) http://localhost:8080/ 브라우저 실행7) Yeah, You got it!!!!추가 도구: Vue Devtools(크롬 확장 플러그인)Vue Devtools(크롬 확장 플러그인)은 Vue를 사용할 때, 브라우저에서 사용자 친화적으로 검사하고 디버그할 수 있습니다.크롬 개발자 도구에 Vue 탭이 추가됨ConclusionVue를 설치하는 여러 방법 중 고급 웹팩 기능을 활용한 프로젝트 구성을 알아봤습니다. 다음 글에서는 Vue 인스턴스 및 디렉티브(지시문) 사용법을 다뤄보겠습니다.참고설치방법 — Vue.js 글곽정섭 과장 | R&D 개발1팀kwakjs@brandi.co.kr브랜디, 오직 예쁜 옷만#브랜디 #개발문화 #개발팀 #업무환경 #인사이트 #경험공유 #Vue

스푼을 만드는 사람들 여덟 번째 이야기마이쿤의 초창기 멤버 중 한 명인 'Charles' 를 인터뷰해보았다.그래서, 영어 유치원은 보내셨나요?https://brunch.co.kr/@mirr5510/17내가(Sunny) 처음 마이쿤에 입사하게 된 계기는 바로 Neil(대표)의 브런치 글과 마이쿤 관련 인터넷 기사를 읽고 나서였다. 많은 글 둘 중에 가장 궁금하고 특이하다고 생각했던 글이 바로 '영어 유치원' 보내자 였다.영어 유치원 보내자? 무슨 말이지? 하고 클릭해서 읽어보았다. 스푼 라디오라는 서비스 전 '만땅'이라는 배터리 공유 서비스를 시작할 때 첫 팀 빌딩에 관한 이야기였다. 닐의 주변 지인, 학교 후배들에게 함께 서비스를 만들자고 제안했을 때 유부남 팀원들에게 이렇게 말씀하셨다고 한다."우리, 아이들 영어 유치원 보내자"즉, 그만큼 잘하자. 우리 같이해서 성공하자라는 의미로 이렇게 말씀을 하신 것 같다. 그래서 찰스를 인터뷰할 때 가장 먼저 물어본 질문이었다. 그래서 아이들 영어 유치원은 보내셨는지 말이다.찰스 특징: 모자 좋아함"하하하.. 이미 저희 아이들은 많이 커서 유치원은 벌써 졸업했어요. 이제 테드랑 빅터의 차례가 아닐까 싶네요"찰스가 가장 좋아하는 맥주 'Charles' 당신이 궁금합니다.Q. 본인을 한 마디로 표현한다면?'동네형 또는 오빠' 저는 어색한 걸 싫어하고, 친화력이 좋은 편이기도 하고요. 사람들과의 편한 관계를 좋아해요. 그래서 먼저 보통 말을 먼저 잘 거는 편이에요"Q. 찰스도 혹시 딸 바보세요?"네, 저는 딸 바보예요. 아빠들은 딸 바보가 된다는 건 사실인가 봐요. 딸은 일단 아들과는 정말 달라요. 되게 예쁘고요.. 되게 애교가 많고요..(이때 눈이 반짝반짝하셨습니다) 아들은 보통 엄마를 찾던데, 딸은 항상 아빠를 찾더라고요. 아! 그리고 자다가도 아빠 들어오는 소리 들리면 나와서 뽀뽀해주고 다시 자러 가요. 6살인데 아빠한테 잔소리도 하고요. 마지막으로 하나만 더 자랑해도 돼요? 오늘 5일 만에 딸 얼굴을 봤는데 (안 자고 있을 때) 아빠가 엄~청 보고 싶었다면서 일주일치 뽀뽀를 엄청 많이 해줬답니다.. 이래서 다들 딸 바보가 되나 봐요."Q. 밀가루를 정말 좋아하신다고 들었습니다 feat. 코젤 다크"제 생각에 저는 탄수화물 중독자인 것 같습니다. 탄수화물을 정말 좋아해요. 특히나 칼국수를 정말 좋아하는데요. 맑은 거 말고 찐한 국물의 칼국수 있잖아요. 그거 너무 맛있어요. 제가 추천하고 싶은 칼국수집은, 논현동 영동시장에 있는 이름이 기억이 안 나는데.. 거기 진짜 칼국수 진짜 맛있습니다."P.S: 테드가 옆에서 조용히 슬랙으로 보내주셨습니다. 바로 이 칼국수 집이라네요. '손국시' https://m.blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=rldudal0070&logNo=220165610372&proxyReferer=https://www.google.com/당신의 회사생활이 궁금합니다Q. 마이쿤의 초장기 멤버가 되신 계기를 더 알고 싶어요"저는 마이쿤에 입사하게 된 계기가 제 인생에서 가장 큰 결정이었어요. 저는 이 전 회사에서 9년 4개월 정도 근무를 했었어요. 그러던 어느 날 Neil이 회사에 놀러 오라고 하더라고요? 그래서 놀러 갔더니 보니까 이미 Yong 도 함께 일하고 있었고, 갑자기 닐이 사업 기획서를 보여주는 거예요. 이런저런 이야기 함께 나누다가 함께 일을 하자고 제안을 하더라고요. 정말 고민 많았어요. 마침 그때 제가 이직을 생각할 때였거든요. 그렇게 고민하고 와이프와 함께 의논을 했는데 고맙게도 와이프가 저를 믿어주고 응원해주었어요. 그리고 이런 생각을 했어요. "어차피 이직할 거라면 한 번 밑바닥에서 도전해보자!" 그리고 제 손으로 서비스를 함께 만들 수 있다는 것이 가장 큰 메리트이었고요. 드디어 내가 원하는 일을 하게 되었구나 생각했었죠. 무엇보다 서비스가 잘되면 우리 아이들에게 더 나은 미래와 경험을 줄 수 있다고 믿었고요. 무엇보다 잘 되지 않아도 살아가면서 나에게 정말 좋은 경험으로 남아 미래에 발판이 될 것이라고 생각했어요. 그렇게 저는 마이쿤의 초창기 멤버가 되었어요. 무엇보다 서비스에 대한 아이디어와 매력도가 높다고 느꼈고, 닐이 "영어 유치원 보내자!"라는 말에 혹했죠"Q. 첫 서비스를 실패했을 때 떠나지 않고 남았던 이유는?"제가 처음에 입사를 하자마자 와이프가 둘째를 임신한 걸 알게 되었어요. 근데 정말 너무 바빠서 집에도 못 들어가고 일을 했었어요. 가장으로서 남편으로서도 잘하고 싶었고, 일도 잘하고 싶었는데 마음처럼 쉽지가 않더라고요. 경제적으로 힘든 부분도 있었지만, 저는 이대로 이 팀이 헤어지기엔 너무나도 아쉬워서 남는 선택을 했어요. 저희 정말 열심히 했거든요. 진짜 정말 열심히 했는데 이대로 서비스가 잘 되지 않았다는 게 아쉬웠고, 이 일로 이 팀이 해체되는 게 너무 싫었어요. 그때 우리는 모두 정말 열심히 했지만 잘하진 못했었어요. 어떻게 가야 하는지 방향도 몰랐어요. 그래서 더욱 아쉬웠죠. 팀이 해체된다 할지 언정 후회 없이 헤어지고 싶었어요. 근데 저뿐만 아니라, 모든 사람들이 동의를 했어요. 우리 이번엔 열심히 하지 말고 '잘' 하자라고. 그리고 저는 외벌이에 유부남이라 팀원들이 저를 많이 배려해줬었죠. 와이프에게 가장 고마운 점이 그때 와이프가 그랬어요. "떠날 때 떠나더라도 후회 없이 해"이 말이 정말 큰 힘이 됐던 것 같아요. 와이프에게 많이 미안하고 고맙습니다."Q. 6년 동안 함께 해올 수 있었던 원동력은?"저는 정말로 솔직하게 여태 마이쿤에서 다른 곳으로 이직을 해야겠다는 생각을 해본 적이 없어요. 첫 번째 서비스가 망하고도 자발적으로 남은 이유도 이 팀과 함께 후회 없이 가고 싶다는 마음 때문이었어요. 저는 아직도 제가 성장하고 많이 배우고 있고, 배워야 한다고 생각하거든요. 어떠한 사람들과 일하느냐가 정말 중요한 것 같아요. 무엇보다 함께 시작하여 함께 실패하고 또다시 함께 일어났다는 점과 성장했다는 점이 기쁘고 뿌듯하고 더 큰 책임감을 느끼게 해 주거든요. 하지만 언젠가 제가 회사에 도움이 되지 않는 날이 온다면 그때는 스스로 떠날 생각입니다 (웃음)"Q. 리더로서의 삶은 어떤가요?"팀에 동료가 많아지게 되고 각각 다른 성격의 동료들이 생겨났어요. 각자 다들 일을 열심하 하고 잘하지만 팀으로서 하나가 되어 한 마음으로 커 나가는 건 다른 문제라고 생각해요. 각자의 개성을 살릴 수 있는 방법이 있을까? 내가 어떻게 하면 좋은 리더가 되어 후배들을 이끌어 줄 수 있을까? 하고 고민도 많이 해보고, 함께 이야기도 해보기도 하고요. 진심을 담아서 늘 말을 해요. 제 진심이 닿아야 팀원들도 저를 더 잘 따라 줄 테니까요. 면담을 통해서 불편한 것들을 해소해주려고도 노력하고 무엇보다 저도 그 들에게 많이 배우고 있어요. 아무리 신입이라도 해도 제가 생각하지 못한 부분을 배울 수 있거든요. 각자 살아온 환경과 경험이 다르고 본인이 잘하는 것들은 다 제 각각 다르니까요. 그래서 많이 노력하고 배우려는 리더가 되려고 노력 중입니다."Q. 새로운 서비스가 성장하면서 변한 게 있다면?Sunny 曰: "지난 만 5년 동안 마이쿤의 실패 그리고 재 도전 및 성장 과정을 모두 봐오셨잖아요. 뭐가 가장 많이 달라졌을까요? 정말 많은 것들이 변했겠지만요."Charles 曰: "저는 일단 스푼이라는 서비스가 성장하면서 좋아진 점이 정말 많아진 것 같아요. 그중 가장 큰 건 회사에 점점 더 전문적이고 실력 있는 분들이 입사하셨다는 겁니다. 물론 분위기는 예전하고 같을 수 없겠지요. 그때와 지금의 인원 차가 크니까요.분위기나 문화를 그때가 똑같이 유지를 한다는 건 불가능하다고 생각해요. 서비스의 규모에 맞게 함께 성장해 나가야 하니까요. 다양한 사람과 다양한 시선으로 보고 느껴야 회사 서비스가 더 성장할 수 있거든요. 그리고 서비스가 성장해야 우리 모두에게 좋은 일인 것이고요. 새로 입사하신 분들은 굉장히 능력자가 많으세요. 그분들에게 많이 배우려고 하고 있고 있고요"찰스가 좋아하는 진라면 + 파송송 + 계란탁 당신의 사생활이 궁금합니다Q. 좋은 아빠란 어떤 아빠라고 생각하세요?"내가 생각하는 좋은 아빠란?처음에는 애들과 재미있게 잘 놀아주면 그것만으로도 좋은 아빠라고 생각을 했었어요. 알고 보니 그것만으로는 부족하더라고요. 잘 놀아주는 것은 기본이고, 아이의 시선에서 세상을 바라봐 주고, 아이와 눈높이를 맞춰 주는 자세를 가져야 하고 제일 중요한 것은 아이의 마음을 공감해줘야 한다고 생각합니다. 이렇게 해야 정말 좋은 아빠가 아닐까?라고 생각합니다. 잘 놀아주는 것은 누구보다 잘한다고 생각합니다만 아직까지도 아이의 마음을 공감해주는 부분에서는  많이 부족합니다. 저도 모르게 아이를 혼내고, 반성하고 이 패턴이 반복이에요. 한때는 뱃속에 있을 때는 건강하기만을 원했는데, 막상 세상에 나와보니 어쩔 수 없나 봅니다."Q. 자녀분들이 개발자를 꿈꾼다면 추천하시나요?“개발자는 굉장히 매력적인 직업입니다.누구나 개발자가 될 수 있고, 즐길 수 있는 지금의 문화라면 저는 아이들에게 개발자가 되는 것을 추천해주고 싶어요. 성취감이라는 걸 얻을 수 있는 직업이기에, 그런 걸 느껴보게 해주고 싶기도 하고요.나의 재능으로 나를 포함한 누군가의 삶이 달라질 수 있는 경험은 좋은 경험이라고 생각해요. 무엇보다 개발자는 스스로 만들고 싶어 하는 욕구가 있는데요. 내가 개발한 서비스나 상품을 누군가가 사용하고 좋은 피드백을 준다면 정말 보람찬 일이거든요. 물론 부정적인 피드백을 받으면 상실감을 느낄 수도 있지만, 그 과정에서 또 성장해나갈 수 있기 때문에!”Q. 나중에 개발해 보고 싶은 서비스가 있나요?"있어요. 라면 서비스요. 저는 라면을 정말 좋아하거든요, 라면 중에서도 진라면을 가장 좋아하는데 진라면에 파 넣고 마늘 넣고 콩나물 넣고! 끓여먹으면 전 일주일 내내 먹을 수 있습니다. 그래서 '우리 함께라면'이라는 라면 서비스를 해보고 싶어요. 라면에 특화된 서비스죠. 제가 그래서 예전에 회사에서 사람들 한 명 한 명한테 혹시 라면 일주일 내내 먹을 수 있냐고 물어보기도 했었어요."Q. 만약 개발을 하지 않았더라면 지금 뭐하시고 계셨을 거 같으세요?"글쎄요. 저는 원래 사실 개발자가 되려던 마음은 없었어요. 군대 제대하고 우연히 한 번 해볼까? 했는데 시작하게 되어 업이 되었네요. 저는 아마 개발자가 아니라면 지금 공무원? 하지 않았을까 싶어요. 원래 저의 옛날 성향은 뭔가 모나지 않고, 평범한 사람이었거든요. 이렇게 큰 도전을 하기 전까지는요"당신이 마이쿤에서 우리와 함께 일해야 하는 이유는요저희는 정말 많은 실패와 역경을 거쳐왔고, 쓰러질 때마다 '함께' 일어났습니다. 이제서야말로 정말 본격적으로 성장하기 위해 달려야 하는 시점이에요.  해야 할 것도 정말 많고요. 회사와 서비스가 성장하는 경험을 할 수 있다는 것은 어디서 돈 주고도 못할 경험이라고 생각합니다. 지금 이 기회에 저희와 같은 배를 타신다면, 개개인이 노력한 만큼 서비스 성장에 기여하실 수 있고 본인 스스로도 성장하는데 많은 도움이 될 것이라고 생각해요. 이미 성장한 곳에서 경험을 하는 것도 분명 가치 있는 일이지만, 나 스스로가 성장에 기여할 수 있는 회사의 구성원이 될 수 있는 건 흔한 일이 아니라고 생각합니다.서비스 플랫폼 팀원들이 Charles를 한마디로 표현한다면?Kyu 曰:  '동네형' - 사실은 동네 아저씨에 더 가깝지만 마치 동네 형인 듯 다가와주는 사람.Sam 曰:  '장군님' - 어디서 자꾸 전리품(티셔츠, 스티커 등 )을 가지고 오신다.P.S 저희 어머님께서 NewRelic 티셔츠 편하다고 너무 좋아하십니다.Mark 曰:  '언니' - 가끔 삐지시는 거 같지만 언제나 잘 챙겨준다.