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아키텍트, 개발 리더십의 변화...

보통, 하나의 서비스를 개발하는데 얼마나 걸리며, 그 시간 동안 어떤 일을 '구체적'으로 진행시켜야 하느냐에 따라서 아키텍팅의 관점이 변화된다.자주 쓰는 장표 중의 하나이다. 간단하게 설명하면 과거의 비즈니스와 현재의 비즈니스의 차이를 디지털 서비스로 만들어 내는 기간으로 표시한 것이다.과거에는 하나의 디지털 비즈니스가 동작하기 위해서 데이터를 수집하고 분석, 기획, 구현, 실행하기까지 대부분 8.5개월에서 10개월 정도의 시간이 소요되었고, 이렇게 만들어진 서비스들은 실제 고객과 단절되어 있는, 내부 시스템에 가까웠다는 것을 표현한다.그리고, 디지털 비즈니스의 세계에서는 모바일로 실 고객과 커넥티드 되어 있으며, 각 비즈니스가 실제 수집부터 실행까지 1주에 동작되는 세계를 표현한다.이 차이는 정말 개발 조직과 개발 리더십에 많은 차이를 주게 된다.Classic Business에서는 8개월 이상의 방향성이 흔들리지 않도록, 전체적인 방향성이 흐트러지지 않도록 개발 리더십을 발휘하는 것이 중요했다. 특히, 초기의 개발 조직을 세팅하고 예산과 비즈니스의 완성과 실 서비스 후의 이익과 같은 경영적인 판단이 더 중요하던 시기였기 때문에, 실제 소프트웨어를 만들어내는 관점은 디테일하고, 기능적인 것에 집중화된 상태로 개발 조직이 구성되고, 리더십도 그것을 최대한 끌어내는 것에 집중했다.또한, 내부적 조직의 문제로 일이 더디게 진행되거나, 품질이나 세부적인 문제를 쥐어짜거나, 어떻게든 일정을 맞추기 위해서 조정하는 조정자의 역할도 매우 큰 상태였다. 개발 리더십도 그런 관점에서 구성되었고, 기술적인 변화도 거의 없이 초기에 결정된 상태로 대부분 진행되었다.그런데, Digital Business의 세계로 넘어오면 이것은 완전 다른 구도를 가지게 된다.1주 단위의 개발 및 배포까지 매우 유연한 상태로 가동되고, 이 단위는 기술적 선택과 실패가 매우 빠르게 반복되는 것을 의미하게 되며, 개발 조직은 말 그대로 작게 세분화되고, 전체적인 방향성은 계속 유동적으로 변화하게 된다.24시간 내에 하나의 개념이 수립되고, 이를 배포까지 진행시키기 위한 매우 다양한 시도들을 선택할 수 있게 하며, 기획 조직과 개발 조직이 하나의 '지표'나 '시각화'된 장표를 보고 빠르게 판단하게 할 수 있다.매우 빠른 순간 판단이 중요하며, '몇 분'간격으로 회사의 운명을 결정할 수 있는 서비스의 론칭도 가능하게 한다.관리적인 방법은 DevOps의 자동화된 환경과, 세분화된 배포 권한, 기획자들과의 유기적인 환경들을 보다 효율적으로 운용할 수 있는 방법들에 대해서 개발 리더십은 고민하게 된다.어떻게 빠르게 일을 효과적으로 움직일 것이며, 빠른 판단을 할 수밖에 없다. 빠르게 변화하는 기술 스택을 더 잘 알고 있는 것은 개발 조직이기 때문에, 아키텍트나 개발 리더의 권한은 계속 실무자에 가깝게 내려가게 되는 것이 순리에 가깝다.현재 DevOps를 지향하고 있는 개발 조직에서 아키텍트가 지향하는 것은 크게 개념적으로 변화한 것은 없다. '고객과 비즈니스를 이해하는 개발'임에는 틀림없으나, 기존의 아키텍팅과 많이 달라진 것은 실시간 서비스에 대한 분석과 기획의 변화, 데이터 중심의 개발 구조의 시각화를 통해서 개발 조직을 통제한다기보다는, 개발 조직을 숨 쉬게 만드는 '심장'과 같은 역할을 하게 된다.마치, 비즈니스가 빨라지면, 심장도 빨리 뛰고, 비즈니스가 좀 수월해지면 호흡을 고를 수 있는 형태...현재의 아키텍트는 개발 조직의 '심장'과도 같아.속도와 박자, 전체적인 흐름을 중시하는 것이 현재의 아키텍트의 역할이다.건축가인 아키텍트들에게는 엄청난 규칙과 법칙, 책임의 범위가 상당하다. 하지만, 소프트웨어 아키텍트들에게는 그런 책임이 법적으로 제시되고 있지 못하고 있다. 보통 소프트웨어 아키텍트라고 한다면, 부정적인 환경에서 제대로된 소프트웨어를 만들 수 없기 때문에 부당한 개발환경을 담당할 가능성이 없다는...그래서, SI현장에서 아키텍트는 거의 나오지 않는다고 봐야 한다. 슬프지만. 그리고, 마지막으로... 아키텍트는 '직위'나 '권위'가 아니다. '롤'일뿐이다. 그뿐...
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CSS animation으로 프로토타이핑하기

들어가며Framer, Flinto, Origami, Invision. 많은 프로토타이핑 도구가 존재합니다. 디자인에 활력을 불어넣고 개발팀과의 커뮤니케이션을 위해 필수라고 하는 프로토타이핑. 어떻게 하기는 해야겠는 데 어려운 도구나 코드르 공부하기엔 시간이 없고, 막상 열심히 공부하면 새로운 버전이 나오고, 더 좋은 도구가 나오고. 이런 경험을 많이 하셨을 겁니다. 프로토타이핑 도구로 멋지고 완결된 시나리오를 가진 결과물을 만들 수도 있습니다. 하지만 우리에게 당장 필요한 것은 지금 당장 떠오르는 아이디어를 보여줄 수 있는 아이콘의 간단한 모션, 쓱 움직이는 화면 전환 같은 것이 아닐까요? 오늘 배워서 바로 쓸 수 있는 CSS animation으로 하는 간단한 프로토타이핑 방법을 소개합니다.https://codepen.io/yunkimoon/embed/preview/BZEYgY?default-tabs=css,result&embed-version=2&height=600&host=https://codepen.io&referrer=https://blog.stibee.com/media/c7c8adfdea76b3b98829ecce41fee7d7?postId=e5bb1630afb5&slug-hash=BZEYgY<iframe data-width="800" data-height="600" width="700" height="525" data-src="/media/c7c8adfdea76b3b98829ecce41fee7d7?postId=e5bb1630afb5" data-media-id="c7c8adfdea76b3b98829ecce41fee7d7" data-thumbnail="https://i.embed.ly/1/image?url=https://s3-us-west-2.amazonaws.com/i.cdpn.io/1370087.BZEYgY.small.f06b1cb1-09d2-4285-b8b5-eb8f5b9cea7a.png&key=a19fcc184b9711e1b4764040d3dc5c07" class="progressiveMedia-iframe js-progressiveMedia-iframe" allowfullscreen="" frameborder="0" src="https://blog.stibee.com/media/c7c8adfdea76b3b98829ecce41fee7d7?postId=e5bb1630afb5" style="display: block; position: absolute; margin: auto; max-width: 100%; box-sizing: border-box; transform: translateZ(0px); top: 0px; left: 0px; width: 700px; height: 525px;">어디서, playground코딩을 공부하려면 텍스트 에디터도 설치해야 하고, 각종 패키지도 설치해야 합니다. 또한, 결과물이 담길 파일도 생성해야 하고, 여러 파일이 연결되니까 폴더 구조도 고민해야 하죠. 이런 고민을 하다 보면 시작조차 하기 싫어집니다. 그래서 브라우저에서 바로 작성하고 확인하고 공유할 수 있는 온라인 코딩 플레이 그라운드가 있습니다. 대표적으로 jsbin과 codepen이 있습니다. 그냥 해당 서비스에서 가서 각 섹션(html 또는 css)에 맞게 코드를 입력하기만 하면 됩니다. 우리는 html과 css섹션만 사용할 예정입니다. js와 같은 다른 섹션은 최소화(minimize)해주세요.codepen.io어떻게 시작할까html에 내용을 담고, css에 디자인(스타일)을 담을 겁니다. 당장 직접 작성하기는 어려우니 예제(https://codepen.io/yunkimoon/pen/BZEYgY)의 html과 css코드를 그대로 복사합니다. 코드의 주석(회색글씨)을 확인해 봅니다. 요약하면 아래와 같습니다.가장 바깥의 파란 배경 상자이미지와 그걸 담고 있는 상자파란 배경 상자에 hover(마우스 오버 이벤트)를 하면,left 포지션을 2%에서 80%로 변경여기서 중요한 건 .box상자에 설정된 transition이라는 속성입니다. transition은 딱딱한 움직임을 부드럽게 해줍니다. 여기서는 position left를 2%에서 80%로 부드럽게 바꿔주었습니다. 위치뿐만 아니라 색상(color, background), 크기(width, height)도 자연스럽게 바꿔주는 속성입니다. “all 3s”라는 값을 가지고 있는데 “모든 변경사항에 대해 3초 동안 움직여라”라는 의미입니다.꼭 알아야할 3가지css 애니메이션의 맛을 잠깐 보았습니다. transition을 통해 부드러운 움직임을 줄 수 있습니다. 하지만 더 복잡하고 멋진 움직임을 위해서는 많은 속성들을 이해하고 응용할 수 있어야 합니다. 하지만 모든 속성을 다 알아볼 수는 없으므로 가장 중요한 3가지를 알아보도록 하겠습니다. 미리 살펴본 transition과 transform, keyframe(s) 입니다.1. transition위에서 살펴본 것처럼 대상의 위치, 크기, 색상 등에 부드러운 움직임을 줍니다.2. transform대상의 위치, 크기, 방향 등을 상대적으로 변경합니다. 예제를 통해 알아보겠습니다.<iframe data-width="800" data-height="600" width="700" height="525" data-src="/media/43617ca3eab01b6f86f50b25a362c5a1?postId=e5bb1630afb5" data-media-id="43617ca3eab01b6f86f50b25a362c5a1" data-thumbnail="https://i.embed.ly/1/image?url=https://s3-us-west-2.amazonaws.com/i.cdpn.io/1370087.BZErpP.small.5ebe332d-41b1-4a16-8253-6e2df7b347d0.png&key=a19fcc184b9711e1b4764040d3dc5c07" class="progressiveMedia-iframe js-progressiveMedia-iframe" allowfullscreen="" frameborder="0" src="https://blog.stibee.com/media/43617ca3eab01b6f86f50b25a362c5a1?postId=e5bb1630afb5" style="display: block; position: absolute; margin: auto; max-width: 100%; box-sizing: border-box; transform: translateZ(0px); top: 0px; left: 0px; width: 700px; height: 525px;">2.1. rotate대상에 각도 값을 설정합니다. 즉, 주어진 값만큼 회전합니다. 첫 번째 예제와 조금 다른 부분은 :hover { }에 작성된 내용입니다. transform:rotate(360deg)에서 rotate는 회전을 뜻하고, 360deg는 각도입니다. 즉, 360도(한 바퀴)만큼 회전하라는 의미입니다. 미리 transition이 걸려있었기 때문에 부드럽게 회전하는 모습을 볼 수 있습니다.2.2. translate대상의 이동 값을 설정합니다. 주어진 값만큼 이동합니다. 값은 좌푯값으로 x축, y축 값을 나눠서 줍니다. transform: translate(100px, 100px)에서 translate는 이동을 뜻하고, 이후에 나오는 값은 순서대로 x축의 이동값, y축의 이동 값입니다. 그런데 y축 이동 값이면 위로 올라가야 할 것 같은데, 그림은 아래로 이동합니다. 그 이유는 스크린에서 좌측 위가 기준점이기 때문입니다.2.3. scale대상의 크기를 설정합니다. 즉, 주어진 값만큼 늘어나거나 줄어듭니다. 값은 가로 값, 세로 값을 차례로 줍니다. transform:scale(1.5, 2)에서 scale은 크기를 뜻하고, 1.5와 2는 각각 가로값, 세로값을 뜻합니다. 가로는 1.5배가 늘어나고 세로는 2배가 늘어납니다. 그래서 그림은 세로로 긴 비율로 보입니다.이제 우리는 css만으로 대상의 위치, 크기, 회전 애니메이션을 줄 수 있습니다 :)3. keyframes마우스 오버 액션에 대한 애니메이션을 보아왔습니다. 이렇게 사용자의 특정 반응(마우스 오버)이 없어도 자동으로 움직이도록 할 수는 없을까요? 앞의 두 예제보다 조금 복잡하지만 keyframes를 사용하면 가능합니다. keyframes는 미리 움직임을 지정해두고, 대상에 해당 애니메이션의 속성을 부여하는 방식으로 작성됩니다. 예제를 확인해 보겠습니다.<iframe data-width="800" data-height="600" width="700" height="525" data-src="/media/fc6ef62f3a79def6442479e60dcba75d?postId=e5bb1630afb5" data-media-id="fc6ef62f3a79def6442479e60dcba75d" data-thumbnail="https://i.embed.ly/1/image?url=https://s3-us-west-2.amazonaws.com/i.cdpn.io/1370087.vZMRdd.small.22bea369-dda5-4454-9f16-f5ad68f9b292.png&key=a19fcc184b9711e1b4764040d3dc5c07" class="progressiveMedia-iframe js-progressiveMedia-iframe" allowfullscreen="" frameborder="0" src="https://blog.stibee.com/media/fc6ef62f3a79def6442479e60dcba75d?postId=e5bb1630afb5" style="display: block; position: absolute; margin: auto; max-width: 100%; box-sizing: border-box; transform: translateZ(0px); top: 0px; left: 0px; width: 700px; height: 525px;">3.1. spin앞서 살펴 본 transform의 rotate를 미리 애니메이션을 만들어 놓고 대상에 animation이라는 속성을 설정했습니다.@keyframes spin 처름 spin이라는 애니메이션을 설정합니다. 그 안에는 from과 to가 있는데 각각 시작과 끝을 뜻합니다. 즉, 시작할 때는 회전이 0(rotate(0deg))이고 끝날 때는 회전이 360도(rotate(360deg))입니다.대상과 keyframes를 연결할 때는 대상에 animation: spin 8s infinite linear;와같이 애니메이션 속성을 줍니다. spin은 keyframes의 이름, 8s는 8초 동안, infinite는 무한 반복을 뜻합니다. 여기서 linear는 easing을 나타내는데, 우선은 조금 딱딱한 애니메이션이라고 해둡시다.3.2. leftAndRighttransform의 translate를 활용해서 우측으로 이동했다 돌아오는 애니메이션을 반복시키는 예제입니다. from과 to대신 조금 상세한 타임라인을 가지고 있습니다. 0%, 50%, 100%는 타임라인을 구성하는 속성들로 전체 애니메이션 시간 동안 해당하는 타이밍에 맞게 속성이 변경됩니다. 역시 infinite 속성이 있어 계속 반복되고 있습니다. 그리고 마지막에 linear대신 ease라는 속성을 넣어서 조금 부드러운 움직임 표현했습니다.3.3. hideAndShow앞서 다루지 않은 opacity(투명도)를 활용했습니다. 1이 100%이고 0은 보이지 않는 상태입니다. 1 → 0 → 1을 반복하며 보였다 안 보였다 하는 애니메이션을 보여줍니다.이제 우리는 css만으로 대상의 위치, 크기, 회전 애니메이션 반복적으로 사용할 수 있게 되었습니다. 그리고 무한 반복 애니메이션도 만들 수 있습니다.마무리 예제<iframe data-width="800" data-height="600" width="700" height="525" data-src="/media/f95d4317209e7a3488242568bbdcd5a3?postId=e5bb1630afb5" data-media-id="f95d4317209e7a3488242568bbdcd5a3" data-thumbnail="https://i.embed.ly/1/image?url=https://s3-us-west-2.amazonaws.com/i.cdpn.io/1370087.OgeMEY.small.ab075079-b3bb-443e-a11e-d707c5a6a198.png&key=a19fcc184b9711e1b4764040d3dc5c07" class="progressiveMedia-iframe js-progressiveMedia-iframe" allowfullscreen="" frameborder="0" src="https://blog.stibee.com/media/f95d4317209e7a3488242568bbdcd5a3?postId=e5bb1630afb5" style="display: block; position: absolute; margin: auto; max-width: 100%; box-sizing: border-box; transform: translateZ(0px); top: 0px; left: 0px; width: 700px; height: 525px;">앞서 살펴본 예제들을 활용한 마무리 예제를 만들어 보았습니다. 앞서 공부한 내용을 바탕으로 소스를 분석해 보시기 바랍니다. 각 버튼에는 transiton으로 부드러운 hover 전환 효과를 주었고, 녹색의 메시지는 keyframes를 주어 상하로 계속 움직이도록 했습니다. frame에 마우스가 올라가면 메시지는 프레임 바깥으로 밀려나고 사용자 메뉴가 프레임 안으로 이동하도록 했습니다. 메뉴는 하위 메뉴가 펼쳐지는 인터렉션을 가지고 있습니다.마치며전문 프로토타이핑 도구보다 결과물이 투박하고, 지금 당장 만들 수 있는 장면도 제한적입니다. 자바스크립트 같은 동적 언어가 들어가 있지 않아 표현할 수 있는 화면도 많지 않습니다. 기본적으로 제공되는 템플릿이나 자원이 없으므로 하나하나 html로 코딩하거나 공개 소스를 넣어가면서 만들어야 하는 수고로움도 존재합니다.하지만 실행만 해도 막막한 도구들을 바라보며 “언제 한 번 해보나”하는 생각을 할 시간에 간단히 익혀 한 번이라도 써먹을 수 있다면 그 자체로 의미가 있지 않을까요? 물론 탄탄한 시나리오와 설계를 가지고, 제대로 만든다면 전문 프로토타이핑 도구보다 절대 뒤쳐지지 않을 것입니다. 그리고 우리가 만든 코드들은 커뮤니케이션을 위한 전달용이 아니고 실제로 쓰일 수도 있는 코드라는 점에서도 의미가 있습니다. 간단한 프로토타이핑이라도 지금 시작해 보면 어떨까요?참고https://www.w3schools.com/css/css3_animations.aspttps://www.w3schools.com/css/css3_transitions.asphttps://www.w3schools.com/css/css3_2dtransforms.asphttp://report.stibee.com/2017 by 조은지 디자이너#슬로워크 #스티비 #CSS #퍼블리셔 #개발 #디자인 #인사이트 #꿀팁 #조언
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AWS Rekognition + PHP를 이용한 이미지 분석 예제 (2/2)

이전 글 보기: AWS Rekognition + PHP를 이용한 이미지 분석 예제 (1/2)Overview지난 글에서는 AWS Rekognition을 이용해 S3 Bucket에 업로드한 이미지로 이미지 분석 결과를 확인했습니다. 이번엔 더 나아가 Collection(얼굴 모음)을 생성해보고, 얼굴 검색을 해보겠습니다.1. Collection 만들기Collection은 AWS Rekognition의 기본 리소스입니다., 생성되는 각각의 컬렉션에는 고유의 Amazon 리소스 이름(ARN)이 있습니다. 컬렉션이 있어야 얼굴들을 저장할 수 있습니다. 저는 ‘BrandiLabs’라는 이름의 Collection을 생성했습니다.1-1. createRekognition 메소드를 이용해 손쉽게 Collection 을 생성합니다.# 클라이언트 생성 $sdk = new \\Aws\\Sdk($sharedConfig); $rekognitionClient = $sdk->createRekognition(); # 모음(Collection) 이름 설정 $collection = array('CollectionId' => 'BrandiLabs'); $response = $rekognitionClient->createCollection($collection); 1-2. Collection이 정상적으로 생성되었다면 아래와 같은 응답을 받습니다.[ { "StatusCode" : 200 "CollectionArn" : "aws:rekognition:region:account-id:collection/BrandiLabs" /*...*/ } ] 2. Collection에 얼굴 추가IndexFaces 작업을 사용해 이미지에서 얼굴을 감지하고 모음에 추가할 수 있습니다. (JPEG 또는 PNG) 모음에 추가할 이미지에 대해서는 몇 가지의 권장사항[1]이 있습니다.두 눈이 잘 보이는 얼굴 이미지를 사용합니다.머리띠, 마스크 등 얼굴을 가리는 아이템을 피합니다.밝고 선명한 이미지를 사용합니다.권장사항에 최적화된 사진은 S3 Bucket 에 업로드되어 있어야 합니다. 미리 ‘kimwk-rekognition’ 이라는 이름으로 버킷을 생성 후 제 사진과 곽정섭 과장님의 사진을 업로드해두었습니다.2-1. IndexFaces 메소드를 이용해 얼굴을 추가합니다. 예시에서는 제 얼굴과 곽 과장님의 얼굴을 인덱싱했습니다.$imageInfo = array(); $imageInfo['S3Object']['Bucket'] = 'kimwk-rekognition'; $imageInfo['S3Object']['Name'] = 'kwakjs.jpg'; $parameter = array(); $parameter['Image'] = $imageInfo; $parameter['CollectionId'] = 'BrandiLabs'; $parameter['ExternalImageId'] = 'kwakjs'; $parameter['MaxFaces'] = 1; $parameter['QualityFilter'] = 'AUTO'; $parameter['DetectionAttributes'] = array('ALL'); $response = $rekognitionClient->indexFaces($parameter); 각각의 요청 항목에 대한 상세 설명은 아래와 같습니다.Image : 인덱싱 처리할 사진의 정보입니다.CollectionId : 사진을 인덱싱할 CollectionId 입니다.ExternalImageId : 추후 인식할 이미지와 인덱싱된 이미지를 연결할 ID 입니다.MaxFaces : 인덱싱되는 최대 얼굴 수 입니다. 작은 얼굴(ex. 배경에 서 있는 사람들의 얼굴)은 인덱싱하지 않고 싶을 때 유용합니다.QualityFilter : 화질을 기반으로 얼굴을 필터링하는 옵션입니다. 기본적으로 인덱싱은 저화질로 감지된 얼굴을 필터링합니다. AUTO를 지정하면 이러한 기본 설정을 명시적으로 선택할 수 있습니다. (AUTO | NONE)DetectionAttributes : 반환되는 얼굴 정보를 다 가져올 것인지 아닌지에 대한 옵션입니다. ALL 로 하면 모든 얼굴 정보를 받을 수 있지만 작업을 완료하는데 시간이 더 걸립니다. (DEFAULT | ALL)2-2. Collection에 정상적으로 얼굴이 추가되었다면 아래와 같은 응답을 받습니다. 사진 속 인물의 성별, 감정, 추정 나이 등의 정보를 확인할 수 있습니다.[ { "Face":{ "FaceId":"face-id", "BoundingBox":{ "Width":0.28771552443504333, "Height":0.3611610233783722, "Left":0.39002931118011475, "Top":0.21431422233581543 }, "ImageId":"image-id", "ExternalImageId":"kimwk", "Confidence":99.99978637695312 }, "FaceDetail":{ "BoundingBox":{ "Width":0.28771552443504333, "Height":0.3611610233783722, "Left":0.39002931118011475, "Top":0.21431422233581543 }, "AgeRange":{ "Low":20, "High":38 }, "Smile":{ "Value":false, "Confidence":85.35209655761719 }, "Eyeglasses":{ "Value":false, "Confidence":99.99824523925781 }, "Sunglasses":{ "Value":false, "Confidence":99.99994659423828 }, "Gender":{ "Value":"Male", "Confidence":99.35176849365234 }, "Beard":{ "Value":false, "Confidence":94.80714416503906 }, "Mustache":{ "Value":false, "Confidence":99.92304229736328 }, "EyesOpen":{ "Value":true, "Confidence":99.64280700683594 }, "MouthOpen":{ "Value":false, "Confidence":99.4529037475586 }, "Emotions":[ { "Type":"HAPPY", "Confidence":2.123939275741577 }, { "Type":"ANGRY", "Confidence":6.1253342628479 }, { "Type":"DISGUSTED", "Confidence":19.37765121459961 }, { "Type":"SURPRISED", "Confidence":7.136983394622803 }, { "Type":"CONFUSED", "Confidence":30.74079132080078 }, { "Type":"SAD", "Confidence":9.113149642944336 }, { "Type":"CALM", "Confidence":25.382152557373047 } ], "Landmarks":[ { "Type":"eyeLeft", "X":0.45368772745132446, "Y":0.31557807326316833 }, … ], "Pose":{ "Roll":5.615509986877441, "Yaw":-5.510941982269287, "Pitch":-17.47319793701172 }, "Quality":{ "Brightness":93.13915252685547, "Sharpness":78.64350128173828 }, "Confidence":99.99978637695312 } } ] 3. 얼굴 검색드디어 얼굴 검색의 시간이 왔습니다. searchFacesByImage 메소드를 이용하면 지금까지 그래왔던 것처럼 쉽게 얼굴 검색을 할 수 있습니다. 저는 ‘kimwk2.jpg’ 라는 또 다른 제 얼굴 사진을 S3 Bucket에 업로드해뒀습니다. 얼굴 검색이 제대로 이루어졌다면 응답으로 제 ExternalImageId (kimwk) 가 내려올 것입니다. 한 번 해볼까요?3-1. searchFacesByImage 메소드를 이용해 얼굴 검색을 합니다.$imageInfo = array(); $imageInfo['S3Object']['Bucket'] = 'kimwk-rekognition'; $imageInfo['S3Object']['Name'] = 'kimwk2.jpg'; $parameter = array(); $parameter['CollectionId'] = 'BrandiLabs'; $parameter['Image'] = $imageInfo; $parameter['FaceMatchThreshold'] = 70; $parameter['MaxFaces'] = 1; $response = $rekognitionClient->searchFacesByImage($parameter); 3-2. 정상적으로 검색이 되었다면 아래와 같은 응답을 받습니다.[ { "Similarity":99.04029083251953, "Face":{ "FaceId":"FaceId", "BoundingBox":{ "Width":0.23038800060749054, "Height":0.2689349949359894, "Left":0.2399519979953766, "Top":0.08848369866609573 }, "ImageId":"ImageId", "ExternalImageId":"kimwk", "Confidence":100 } } ] SearchFacesByImage는 기본적으로 알고리즘이 80% 이상의 유사성을 감지하는 얼굴을 반환합니다. 유사성은 얼굴이 검색하는 얼굴과 얼마나 일치하는지를 나타냅니다. FaceMatchThreshold 값을 조정하면 어느 정도까지 유사해야 같은 얼굴이라고 허용할지를 정할 수 있습니다.Conclusion이미지 분석 알고리즘과 얼굴 검색 기능을 직접 구현하려 했다면 시간이 많이 걸렸겠지만 AWS 서비스를 이용하면 이미지 분석을 금방 할 수 있습니다. 이 기능을 잘 활용하면 미아 찾기나 범죄 예방과 같은 공공 안전 및 법 진행 시나리오에도 응용할 수도 있겠죠. 다음엔 보다 재밌는 주제로 찾아오겠습니다.참고[1] 얼굴 인식 입력 이미지에 대한 권장 사항[2] Amazon Rekonition 개발자 안내서[3] 모든 예제는 AmazonRekognition, AmazonS3에 대한 권한이 있어야 함글김우경 대리 | R&D 개발1팀[email protected]브랜디, 오직 예쁜 옷만
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타다 클라이언트 개발기

앞서 종합 모빌리티 플랫폼인 타다의 시스템 설계를 위한 많은 고민과 기술적 결정들에 대해서 서버팀에서 소개한 바 있습니다. 이번 글에서는 타다 서비스를 출시하기까지 타다 모바일 클라이언트를 개발하는 과정에서 내린 클라이언트 팀의 전략적 결정들과, 타다 클라이언트를 개발하는데 사용한 기술들을 공유합니다.시작 전 상황3달 반의 개발 기간: 타다는 VCNC가 SOCAR에 인수되면서 개발하게 된 서비스입니다. 빠르게 시장에 뛰어들어서 선점하는 것이 무엇보다 중요했기에 시간과의 싸움은 필수적이었습니다. 프로젝트는 6월에 시작되었고 1.0 출시는 추석 연휴 직전인 9월 중순으로 결정되었습니다. VCNC에서 오프라인 운영은 처음이었기 때문에 차량을 실제로 운행해보면서 사용성 경험을 테스트할 필요가 있었습니다. 그래서 8월 초에 사내 테스트용 알파 버전을 출시하기로 했습니다.클라이언트 팀 통합: 비트윈 때는 Android/iOS 팀이 나뉘어 있었습니다. 회사 인수 과정에서 발생한 조직 개편으로 인해 타다 클라이언트 개발자는 5명으로 이루어졌습니다. 전부터 다른 OS 개발도 경험하고 싶던 적극적이고 열정적인 5명의 멤버들은 과감하게 팀을 통합해서 Android/iOS을 함께 개발하기로 했습니다.3개의 앱 개발: 타다의 서비스를 위해서는 Android/iOS, 라이더/드라이버 총 4개의 앱을 제작해야 합니다. 하지만 시간과 일정을 고려했을 때 4개의 앱을 다 제작하기는 무리라고 판단을 했습니다. iOS에서는 내비게이션 앱을 사용 중에 드라이버 앱으로 손쉽게 전환하는 기능을 제공할 수 없고 내비게이션 앱으로 경로 안내를 요청하는 것도 제한적이기 때문에 iOS 드라이버 앱은 제작하지 않기로 했습니다.무에서 시작한 프로젝트: 타다는 코드 베이스가 없는 empty repository에서 시작했습니다. 언어도 바뀌었고 레거시 코드와도 엮이고 싶지 않았기 때문에 비트윈에서 어떠한 라이브러리도 가져오지 않고 전부 새로 만들기로 했습니다.클라이언트 팀의 5명의 정예 용사들. by Sam코드 아키텍처 - RIBs프로젝트가 시작되고 기획이 진행되는 동안 3주의 시간을 기반 작업에 쓰기로 했습니다. 가장 먼저 진행한 것은 코드 아키텍처 정하기입니다. 당시에 제가 SAA(Single-Activity Application)에 관심을 가지고 있었는데, 때마침 Google I/O 2018의 세션 중 Modern Android development: Android Jetpack, Kotlin, and more 에서도 비슷한 언급이 나와서 팀에 제안했고, 본격적으로 조사를 해보았습니다. 팀원들이 조사를 진행해보니 Uber, Lyft, Grab 등 굴지의 모빌리티 서비스 회사들이 전부 SAA 기반으로 앱을 개발했다는 것을 알게 되었습니다. 무거운 리소스인 지도를 중심으로 화면이 구성되기에 반복적인 지도 리소스 할당/해제를 피하기 위한 필연적인 선택으로 보입니다. 큰 기업들이 수년간 서비스를 하며 문제를 느끼고 내린 선택인 만큼 저희도 따라가기로 결정했습니다. 비트윈 때 Activity Stack으로 인해 굉장히 고통을 겪은 적이 있는지라 SAA를 원하는 공감대도 있었고요.SAA로 개발을 하기로 정한 이후에는 어떤 프레임워크를 사용해서 개발할지를 고민했습니다. 여러 개의 오픈소스를 비교할 때 Android/iOS 간의 통일된 아키텍처로 개발할 수 있는지를 가장 중점적으로 보았습니다. 대부분의 팀원이 한쪽 OS에만 익숙하기 때문에 초보임에도 빠르게 적응하고 개발하려면 비즈니스 로직을 구현하는 부분이 통일되어 있어야 한다고 생각했습니다. Uber의 RIBs는 저희의 이런 요구를 가장 잘 충족했습니다. 거기에 데이터의 scope와 전달 방식 명확해서 side-effect 없이 개발할 수 있다는 점, 그로 인해 효율적으로 협업이 가능하고 여러명이 개발한 RIB 을 레고 조립하듯 합쳐서 기능을 완성할 수 있다는 점에서 RIBs를 선택하게 되었습니다.RIBs는 아키텍처를 이해하는 것 자체가 굉장히 난해합니다. 오픈소스 상으로 공개가 되지 않은 부분들도 있어서 저희의 입맛에 맞게 변형하는 데 매우 많은 시간을 할애했습니다. RIBs와 관련한 내용은 Nate(김남현)가 Let'Swift 2018에서 발표한 RxRIBs, Multiplatform architecture with Rx 의 영상 및 발표자료를 참조하세요.추후 RIBs를 상세하게 다루는 포스팅을 해보도록 하겠습니다.서버와의 통신 프로토콜새로운 서버 API가 생길 때마다 해당 API의 명세를 문서화하고 전달하는 것은 굉장히 불편한 일입니다. 또한 문서를 작성할 때나 클라이언트에서 모델 클래스를 생성할 때 오타가 발생할 수도 있습니다. 타다에서는 서버 클라이언트 간 API 규약을 Protocol Buffer를 사용해서 단일화된 방법으로 정의하고 자동화하기로 했습니다. 모든 API의 url은 .proto 파일 이름으로 정형화되어 있고 POST body로 Params 객체를 JSON으로 serialization 해서 보내면 Result JSON이 응답으로 옵니다. 서버가 새로운 API를 개발할 때 .proto 파일만 push 하면 클라이언트에서 스크립트를 돌려서 Model 객체를 생성하고 해당 객체를 사용해서 호출만 하면 되는 아주 간단하고 편한 방식입니다.참고로 타다의 서버군에 대한 설명은 타다 시스템 아키텍처에 기술되어 있습니다.기반 작업타다는 빈 repository에서 시작한 깔끔한 프로젝트였기 때문에 Base 코드와 내부 라이브러리들을 전부 새로 개발했습니다.API Controller, gRPC Controller서버와의 통신에 필요한 모듈들을 개발했습니다. 모든 API는 Rx의 Single과 Completable로 wrapping 되어 있습니다.RIBs가장 자주 사용하는 Router 패턴들을 wrapping.Android에서 구현이 공개되어 있지 않은 ScreenStack 구현.SAA이므로 Android에서 Activity가 아닌 화면 단위의 로깅을 구현.Router의 기초적인 화면 Transition을 구현RIB 뼈대 코드용 template 파일 제작Prefs(Android)/Store(iOS)타다에서는 DB를 사용하지 않고 key-value store로만 데이터를 저장합니다. Android SharedPreference와 iOS UserDefaults의 wrapper를 만들었습니다. Object를 serialization 해서 저장하는 기능, Rx 형태의 getter, cache layer, crypto layer 등이 구현되어 있습니다.Design SupportAndroid에서 drawable을 생성하지 않고 layout.xml 상에서 border, corner-radius, masking을 쉽게 설정하기 위해서 제작했습니다.ButterKtAndroid에서 View Binding 처리를 위해 개발했습니다. 비슷한 기능을 하는 Kotter Knife, Kotlin Android Extension이 가지고 있는 lazy binding 문제를 해결하고 싶었고 가능하면 Butter Knife와 달리 apt 없이 동작하는 라이브러리를 만들고 싶었습니다. 이와 관련된 저희의 생각은 여기에 David(김진형)이 상세하게 기록해 두었습니다. 코드도 공개되어 있으니 잘 활용해 보시길 바랍니다.ToolsModel CompilerPBAndK, swift-protobuf를 수정해 .proto 파일을 저희가 원하는 형태의 kotlin data class와 swift codable struct로 변환하는 스크립트를 구현했습니다.Import ResourceUI/UX 팀에서 작업해서 Google Drive File Stream으로 공유하는 리소스를 프로젝트에 sync 하는 스크립트입니다. 타다에서는 기본적으로 벡터 포맷(Android xml, iOS pdf)을 사용하고 Android에서 벡터로 표현이 안되는 이미지들은 png를 사용합니다. 또한 애니메이션을 위한 Lottie json 파일도 사용합니다. 현재는 Android 용으로만 스크립트가 구현되어 있고 리소스를 프로젝트 내의 각각의 res 폴더에 sync 하는 기능과 svg로 전달받은 벡터 파일을 Android xml 형식으로 변환하는 기능을 포함합니다.sync Lokalise타다에서는 Lokalise로 문자열 리소스를 관리합니다. strings.xml, Localizable.strings 파일로 다운받아서 프로젝트에 sync 하는 스크립트 입니다.Code Template & Settings개발 편의를 위한 간단한 Android Studio Code Template과 코드 통일성을 위한 idea settings를 공유합니다.사용된 기술들OS 공통Firebase: Analytics, Crashlytics, Messaging, Storage 등 다양한 용도로 Firebase를 활용하고 있습니다.gRPC, ProtoBuf: 서버에서 실시간 Event를 받기 위해서 사용합니다.RIBs: 타다의 기반 아키텍처 입니다.Lottie: 애니메이션 요소를 표현하기 위해 사용합니다.Semver: 앱의 버전은 Semantic Versioning 규약을 따라 정의합니다. 버전을 파싱하고 관리하기 위해서 Nate(김남현)가 Kotlin 버전과 Swift 버전의 라이브러리를 제작하고 공개했습니다.Braze: CRM(Customer Relationship Management) 툴인 Braze는 유저를 타게팅해서 전면팝업을 띄우거나 푸시 알림을 발송하기 위해 사용합니다.TeamCity, Fastlane, Beta: CI/CD를 위해서 개발 초기에는 Jenkins를 사용했습니다. 출시 대응을 빠르게 하기 위해서 parallel build 및 우선순위 컨트롤을 하고 싶었는데 Jenkins의 Parallel build가 원하는 대로 동작하지 않아서 현재는 TeamCity로 이전했습니다. Beta를 사용해서 모든 브랜치의 빌드를 배포해서 QA 팀에서 테스트할 수 있게 했습니다. 출시용 빌드는 Android의 경우 아직은 수동 업로드를 하고 있고 iOS의 경우 Fastlane으로 배포합니다.git-flow: Git branching model로는 git-flow를 사용합니다. Branch의 종류에 따라서 TeamCity에서의 빌드 우선순위가 결정됩니다.AndroidKotlin: 당연한 선택이겠죠? 타다의 모든 소스 코드는 Fork 해서 수정한 RIBs의 클래스들을 제외하면 전부 Kotlin으로 구현되어 있습니다.AndroidX: 타다 개발을 시작하는 순간에 AndroidX가 공개되었습니다. 기존 Support Library를 사용하게 되면 언젠가는 migration 해야 할 것이기 때문에 알파 버전임에도 불구하고 처음부터 사용하기로 했습니다. ConstraintLayout, PagingLibrary, Material Component, KTX 등 다양한 Component를 사용합니다.Retrofit, OkHttp: 서버와의 HTTP 통신을 위해서 사용합니다.RxJava: 클라이언트 팀은 Rx 없이는 개발할 수 없을 정도로 적극적으로 Rx를 활용합니다.AutoDispose: Rx subscription을 dispose 하기 위해서 사용합니다. 관련해서 도움이 될만한 글을 읽어보시는 것을 추천합니다. Why Not RxLifecycle?RxBinding: View 이벤트를 Observable 형태로 바꿔주는 RxBinding은 굉장히 유용합니다.Moshi: JSON 라이브러리입니다. Kotlin data class와의 호환을 위해서 Gson 대신 선택했습니다.Glide: 이미지 로딩을 위해서 사용합니다.Detekt: Kotlin을 위한 static code analyzer 입니다. Detekt의 extension을 통해 ktlint도 활용하고 있습니다.Dagger: RIBs는 Dependency injection을 기반으로 합니다. RIBs에선 어떠한 DI system이든 사용할 수 있게 Builder가 분리되어 있습니다. RIBs에서는 Dagger로 설명이 되어 있고 저희도 마찬가지로 Dagger를 사용합니다.ThreeTen Backport: Java8의 날짜 및 시간 라이브러리인 JSR-310의 Java SE6 & 7을 위한 backport 라이브러리입니다. 문자열 파싱 및 시간 연산을 위해 사용합니다.iOSSwift: Kotlin과 마찬가지로 당연한 선택입니다. Swift4.2의 CaseIterable Swift5의 Result 등 항상 최신 버전의 Swift를 사용합니다.RxSwift: 역시나 reactive programming은 필수입니다.RxCocoa, RxGesture: iOS에서도 역시 모든 뷰 이벤트는 Rx 형태로 감지합니다.SnapKit: AutoLayout DSL을 제공하므로 코드상에서 편하게 Constraint를 조절할 수 있습니다.Moya/RxSwift, Alamofire: Http 서버와의 통신을 위해 추상화된 네트워크 라이브러리인 Moya를 사용합니다. 역시나 Rx로 wrapping 된 버전을 사용하고 있습니다.Codable: Swift4부터 제공된 프로토콜로 JSON Encoding, Decoding으로 사용중입니다.Hero: RIBs의 Router가 attach/detach 될 때의 Transition을 처리하는데 이용합니다.Kingfisher: 이미지 로딩을 위해서 사용합니다.KeychainAccess: Access Token 같은 중요 정보를 안전하게 저장하기 위해 사용합니다.Swiftlint: SwiftLint는 fastlane action으로 실행해서 code validation을 합니다.출시 후의 회고짧은 시간에 여러 개의 앱을 만들기 위해서는 시간 및 인원을 아주 효율적으로 배분해야 했습니다. 각 OS의 기존 개발자들이 먼저 프로젝트 기반을 닦는 동안 나머지는 스터디를 진행했습니다. 차량 운영 경험을 쌓는 것이 알파 테스트의 목적이었으므로 일정에 맞추기 위해 드라이버 앱도 개발해야 하는 Android로만 알파 버전을 개발했습니다. 대신에 iOS 알파 버전은 서버팀 YB(김영범)가 아주 빠르게 웹앱으로 개발해주었습니다(1.0은 Native입니다.). 알파 버전의 스펙도 호출-하차까지의 시나리오 외의 다른 부가 기능은 전부 제외했습니다.회사 구성원들이 전부 처음 도전하는 분야였기에 기획을 포함해서 모두가 지속적인 변화에 대응해야 했습니다. 특히 사내 테스트를 시작한 직후 실제 운영을 해보며 깨닫고 변경한 기획 및 UX가 상당히 많았습니다. 개발적으로는 익숙하지 않은 아키텍처인 RIBs를 이해하며 개발하는 것이 생각 이상으로 난도가 높았고 개발하는 중간에도 큰 리팩터링을 여러 번 해야 해서 힘들었습니다. 이러한 이유들로 1.0 출시도 시작 전 상황에서 언급한 것보다 2주 정도 미뤄졌습니다.실제 타다 프로젝트 타임라인하지만 저희는 성공적으로 타다를 출시했습니다! 아래는 팀 내에서 출시를 회고하며 나왔던 몇몇 의견입니다.OS 간 아키텍처가 통일되어서 한 명이 같은 기능을 두 OS 전부 개발할 때 굉장히 효율적이다. 비즈니스 로직의 경우 정말로 Swift <-> Kotlin간 언어 번역을 하면 되는 정도.결과적으로 앱 개발 순서를 굉장히 잘 정했다. 한쪽을 먼저 빠르게 개발하고 문제점을 느껴보며 정비해 나가니까 프로젝트 후반부에 빠른 속도로 기능을 개발하는 데 도움이 되었다. 큰 수정을 양쪽 OS에 하지 않아도 됐던 게 좋았다.짧은 기간 개발했음에도 앱 퀄리티가 굉장히 만족스럽다. 매 상황에서 기술적 선택, 인원 배분 등 경험에서 우러나온 아주 적절한 판단들을 했다고 생각한다.각자 독립적으로 개발하던 기능들이 쉽게 합쳐지고 큰 문제없이 잘 동작하는 하나의 앱이 되는 과정이 정말 신기했다. 아키텍처 설계에 쓴 많은 시간이 결코 아깝지 않았다.마치며아직 저희가 하고 싶고 도전해야 하는 과제들은 무궁무진합니다. 그 중 간략히 몇 가지를 소개합니다.테스트 코드 작성: 시간과의 싸움 속에서 테스트 코드 작성을 지금까지 미뤄왔습니다. RIBs의 Interactor 에 구현된 비즈니스 로직은 반드시 테스트 되어야 합니다.OS 간 구조 통일: 같은 화면임에도 OS 간 작업자가 다른 경우 많은 파편화가 일어났습니다. 1순위로 RIB tree 및 Interactor의 비즈니스 로직 통일하는 작업을 진행하고 있습니다. AlertController 같은 공통적인 컴포넌트들도 최대한 포맷을 통일하려는 작업을 지속해서 진행할 예정입니다.iOS DI: RIBs에서 Android에선 Dagger를 활용해서 쉽게 Builder 구현이 가능하지만, iOS에서는 좋은 방법이 없어서 수동으로 DI를 해결하고 있었습니다. 그래서 Uber가 개발 중인 Needle을 적용하려고 관심 있게 보고 있습니다.네트워크 에러 handling 개선: 중첩돼서 뜨는 Alert를 해결하는 것, global 하게 에러를 처리하는 좋은 구조 찾기 등의 이슈가 있습니다.String Resource 관리: 개발하면서 생성하고 아직 Lokalise에 동기화하지 않은 리소스 키를 체크해서 빌드 오류를 발생시키려고 합니다. 또한 iOS에서 "some_key".localize 형태의 extension으로 번역을 코드상에서 불러오는데 key 값 오타가 나면 런타임에서만 오류를 알 수 있습니다. 따라서 String resource를 enum 형태로 관리하려고 합니다.그 외 50여 가지나 되는 팀원들이 하고 싶은 백로그 목록이 여러분을 기다리고 있습니다. 타다가 성공적으로 런칭할 수 있었던 것은 훌륭한 팀원들이 있었기 때문입니다. 앞으로 저희와 함께 좋은 서비스를 만들어 나갈 멋진 분들의 많은 관심 바랍니다.
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AWS Lambda에서 메모리 설정값과 CPU 파워의 관계

안녕하세요. 데이블 백엔드 개발팀 최형주입니다.이번에 말씀드릴 내용은 서버 없는 컴퓨팅(Serverless Computing)의 널리 사용되는 AWS(Amazon Web Service)의 Lambda에 대한 내용입니다. AWS Lambda는 메모리 설정값에 따라 CPU 파워가 결정되는데, 그 메모리 설정값에 따라 CPU 파워가 어떻게 변화하는지에 대한 실험 내용을 설명하겠습니다. 처음에 AWS Lambda가 무엇인지 간략하게 소개를 하고 왜 이번 실험을 하게 되는지 배경 설명을 드릴 것입니다. 그다음 메모리 설정값에 따른 CPU 파워는 어떻게 결정되는지를 규명하고 마지막으로 이번 포스트를 간략히 요약겠습니다.목차1. AWS Lambda란?2. 실험배경3. 메모리 설정값과 CPU 파워의 관계4. 요약AWS Lambda란?AWS Lamba의 웹사이트AWS Lambda는 이벤트에 응답하여 코드를 실행하고 자동으로 기본 컴퓨팅 리소스를 관리하는 서버 없는 컴퓨팅 서비스입니다. 즉 코드를 업로드 하기만 하면 높은 가용성과 확장성을 보장하는 Lambda 플랫폼에서 코드를 실행합니다.AWS Lambda를 사용의 장점은 서버관리 불필요(Serverless), 지속적인 조정(Scaling), 밀리 초 단위의 측정 및 과금(Demand-based Pricing)입니다. 즉 서버를 프로비저닝(Provisioning)하거나 관리할 필요 없이 AWS Lambda에서 코드를 자동으로 실행하기 때문에 코드를 작성하고 AWS Lambda에 업로드하기만 하면 됩니다. 또한, 각 트리거에 대한 응답으로 코드를 실행하여 애플리케이션을 자동으로 확장하거나 축소합니다. 즉 코드는 병렬로 실행되고 각 트리거는 개별적으로 처리되어 정확히 워크로드(Workload) 규모에 맞게 조정됩니다. 과금 방식은 100밀리 초 단위로 코드가 실행되는 시간 및 코드가 트리거 되는 회수를 기준으로 요금이 부과됩니다. 코드가 실행되지 않을 때는 요금이 부과되지 않습니다.실험 배경AWS Lambda의 과금은 요청 요금과 컴퓨팅 요금의 합으로 계산됩니다. 요청 요금은 Lambda 함수를 호출한 총 요청 수에 대해 요금을 부과하고, 컴퓨팅 요금은 사용자가 업로드한 코드를 실행한 시간을 계산하여 100ms당 요금을 부과합니다. 컴퓨팅 요금은 사용자가 설정한 메모리 크기에 선형 비례하여 다르게 부과됩니다. 예를 들어 128MB 메모리에서는 100ms당 0.000000208$이고 256MB는 128MB의 약 두 배인 0.000000417$입니다. 그리고 512MB에서는 256MB의 두 배인 0.000000834$입니다. 또한, 더 큰 메모리를 사용할수록 더 큰 CPU 파워를 제공합니다.가장 큰 메모리 설정값을 사용하면 좋겠지만, 비용적인 측면을 고려해볼 때 사용자 입장에서의 사용 목적은 AWS Lambda로부터 최소한의 요금으로 최대한의 계산 효율을 뽑아내는 것입니다. 이 목적을 달성하기 위해서는 Lambda 함수를 실행할 때 메모리의 크기와 CPU의 파워(코어 수, 연산능력)를 명확하게 규명할 수 있어야 합니다. 메모리 크기는 사용자가 설정할 수 있습니다. 하지만 아쉽게도 아마존에서는 CPU 용량은 설정한 메모리 크기에 비례하여 결정된다고만 설명되어 있고 어느 정도의 성능을 가졌는지 명시하지 않고 있습니다.하지만 데이블의 백엔드 개발팀에서, 실험을 통하여 AWS Lambda에서 메모리 설정값에 따라 CPU 파워가 어떻게 변하는지 규명해냈습니다. 이제 그것을 이 포스팅을 통해 설명해 드리고자합니다.메모리 설정값과 CPU 파워의 관계"설정한 메모리 크기와 CPU 파워는 지수적 감쇠 관계(Exponential Decay)를 보인다"앞서 "CPU 파워는 메모리 설정한 값에 비례하여 증가한다”라고 했습니다. "그러면 어느 정도로 어떻게 비례하는가?”, “당연히 선형관계 아닌가?"라는 질문이 자연스럽게 나올 것입니다. 저희는 이 질문에 대답하기 위해 각 메모리 설정값별로 100만 번의 덧셈연산을 하여 각 설정 별 처리시간을 계산해 보았습니다. 다음 [그림 1]은 100만 번의 덧셈 연산을 했을 때 처리시간을 나타낸 그래프입니다. X축은 할당한 메모리의 크기를 나타내고 Y축은 처리시간을 초 단위로 측정한 것입니다. 보시는 바와 같이 처리시간은 메모리 크기에 따라 지수적으로 감소함을 알 수 있었습니다. 그러므로 AWS Lambda에서는 설정한 메모리 크기와 CPU 파워는 지수적 감쇠 관계(Exponential Decay)를 보인다고 결론을 내릴 수 있습니다. 예를 들면 현재 설정한 메모리보다 2배 높은 CPU 파워를 사용하고 싶으면 2배로 큰 메모리 용량을 설정해야 합니다.[그림 1] 메모리 설정값에 따른 처리시간필요로 하는 메모리 크기와 사용하는 응용에 따라 다르겠지만, 일반적으로 메모리의 크기에 상관없이 사용하는 비용이 거의 같다고 얘기할 수 있습니다. [그림 2]는 앞서 100만 번 덧셈 연산을 1만 번 호출했을 때의 각 메모리 설정값 별 요금을 나타낸 것입니다. X축은 설정한 메모리 크기이고 Y축은 각 메모리 설정값 별 요금입니다. 보시는 바와 같이 분포가 급격히 변하지 않고 대체로 균일한 것을 알 수 있습니다.[그림 2] 메모리 설정값에 따른 요금하지만 프로그램의 실행 시간은 단순히 CPU 파워로만으로 처리 시간이 결정되지 않기 때문에 다양한 요인을 검토해야 합니다. 알고리즘의 시간복잡도, 메모리의 크기와 접근 횟수, 네트워크 비용 등 다양한 것들이 처리 시간에 영향을 미치기 때문에 단순히 메모리 설정값을 늘려서 사용하는 방법은 옳지 못합니다. 그러므로 위 자료를 참고 용도로만 사용하셔서 하고자 하는 목적에 맞게 가장 최적의 메모리 설정값을 설정하시면 됩니다.요약AWS Lambda는 대표적인 서버 없는 컴퓨팅 서비스입니다. AWS Lambda에서 뛰어난 가성비를 얻고자 할 때는 각 설정값에 따라 제공하는 자원을 예측할 수 있어야 합니다. 여러 설정값 중 가장 성능에 큰 영향을 미치는 것은 사용하고자 하는 메모리 크기인데 이 크기에 따라 CPU 파워가 결정됩니다. 하지만 각 메모리 설정값에 따른 CPU 파워 정보를 아마존에서 제공해 주지 않고 있으므로 실험을 통해서 확인하였습니다. 실험 결과 설정한 메모리 크기와 CPU 파워는 지수적 감쇠 관계(Exponential Decay)를 규명했습니다. 이 규명은 단순한 프로그램에서만 확인한 것이기 때문에 최고의 효율을 가지는 AWS Lambda를 사용하기 위해서는 그 밖의 다양한 것들을 고려하여 설정해야 합니다.  기타머신 성능 및 정보- 사용하는 CPU는 Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2666 v3 @ 2.90GHz, 코어의 개수는 2개, 그리고 캐시의 크기는 25600 KB 임(사용하는 Microcode는 바뀔 수 있음)- 메모리는 약 3.67GB를 가짐실험에 사용한 Lambda 함수import osimport multiprocessingimport timeimport subprocessdef lambda_handler(event, context):mem_bytes = os.sysconf('SC_PAGE_SIZE') * os.sysconf('SC_PHYS_PAGES')mem_gib = mem_bytes/(1024.**3)num_cores = multiprocessing.cpu_count()#start_time = time.time()print subprocess.check_output ('vmstat -s', shell=True)sum = 0for i in range(1000000):sum += iif sum 000 == 0:print subprocess.check_output ('vmstat -s', shell=True)print subprocess.check_output ('vmstat -s', shell=True)hostname = subprocess.check_output ('hostname', shell=True)cpuinfo = subprocess.check_output ('cat /proc/cpuinfo', shell=True)meminfo = subprocess.check_output('cat /proc/meminfo', shell = True)print hostnameprint '--------------------------------------------------------------\n\n'print 'CPU Information'print cpuinfoprint '--------------------------------------------------------------\n\n'print 'Memory Information'print meminfoprint '\n\n\n\n'참고 자료https://aws.amazon.com/ko/lambda/details/#데이블 #개발 #개발자 #인사이트 #꿀팁 #AWS #조언
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8퍼센트 CTO 1년 차 회고

2015년 11월 4일에 8퍼센트에 입사했으니 이제 1년이 되었다. CTO라는 직함을 달고 보낸 지난 1년을 뒤돌아 본다.1년전 첫번째 스프린트나는 무엇을 원했던가?회고를 할 때는 목표를 기준으로 지금을 살펴봐야 한다. 일 년 전에 썼던 8퍼센트에 입사하기까지 라는 글을 다시 꺼내어 보니 당시의 나는 이런 것들을 원했다. 성공하는 회사에 다닌다.개발 조직을 책임 지고 꿈꿔왔던 이상을 실험한다.회사 경영을 경험한다.사회에 도움이 되는 일을 한다.1) 성공하는 회사에 다닌다. 입사 전이라 "성공하는 회사에 다닌다”라고 적었지만 입사를 한 이상 “회사를 성공시킨다”라는 목표로 바꿔서 생각해도 좋겠다.2015년 10월 말을 기준으로 78.4억의 누적 대출액이 현재 기준으로 480억 가량 되니 지난 1년 동안 약 400억의 돈을 투자자로부터 대출자에게로 연결했다. 나는 이 돈의 크기가 정확히 8퍼센트라는 회사의 사회적인 영향력 그리고 고객들이 회사에 갖는 신뢰의 크기라고 생각한다. 또한 회사의 성공의 척도이다.그럼 이 400억이 성공을 이야기할 때 충분한가에 답을 해야 할터인데, 아직은 많이 부족하다. 하지만 어디인지 모르는 성공이라는 것에 다가갈 확률이 일 년 전에 비해 높아졌느냐라고 묻는다면 "그렇다"라고 자신 있게 말하겠다. 그리고 나 또한 그 확률을 높이는 것에 공헌하고 있다.입사할 당시에 대표님이 내세웠던 조건 중 하나가 올해 말 기준으로 500억이었는데, 그 기준은 넘기게 되었으니 80점을 주자.2) 개발 조직을 책임 지고 꿈꿔왔던 이상을 실험한다.입사 전에는 개발 조직만 맡을 것이라고 생각했으나, 현재는 더 넓은 프로덕트를 만드는 조직을 책임지고 있다. 1년 전에 꿈꿨던 이상이라는 것은 멋지게 일하는 조직이다. 입사 초기에는 이를 위해 꽤나 많은 노력을 했다. 회사 자체가 백지상태이기도 했고 의욕도 충만했다. 하지만 시간이 지나면서 나도 모르게 안주하게 되고 더 잘하기 위한 노력에 게을러졌다. 반성하자. 그래도 일 년 동안 데모를 한 번도 빠지지 않고 34차례 진행했다. (종종 프로젝트 진척이 잘 되지 않으면 데모에서 도망가고 싶다) 그리고 주기가 끝날 때마다 프로세스 개선을 위한 회고 회의를 해왔다. 비록 그 과정에 보완할 점은 많으나 포기하지 않고 프로세스를 일 년 동안 유지한 것에 점수를 주고 싶다. 이상에는 아직 멀었으나 이 조직이 내가 많은 것들을 실험할 수 있고, 그런 설득만 할 수 있다면 그 실험에 기꺼이 동참해 줄 수 있는 조직이라는 것을 깨달았다. 80점으로 시작해서 50점까지 내려갔다가 최근에 10점 정도를 얻었다. 60점을 준다.3) 회사 경영을 경험한다. 초기에 대표님의 신뢰를 얻는데 까지 시간이 꽤 걸렸다. 지금 생각해보면 서로 간의 신뢰를 쌓는데 시간이 걸리는 것은 자연스러운 것인데, 초기에는 의욕이 앞섰다. 왜 내게 더 많은 것을 맡기지 않는지가 불만스러웠다. 대표님이 내리는 결정의 많은 부분에 의심이 들었으며 딴지를 걸었다. 하지만 지금은 대표님의 선택과 결정이 대부분 이해되고 신뢰가 간다. 그리고 대표님이 내게 많은 것을 위임하고 믿어주는 것을 느낀다. 합이 맞아간다.생각보다 회사는 시장의 시간에 쫓겨  부족한 정보를 가지고 결정을 내려야만 했다. 회사의 결정이 모든 것을 좌우한다고 생각했었지만 이제는 결정에 따른 실행이 더 중요하다는 것을 알게 되었다. 4) 사회에 도움이 되는 일을 한다. 사회에 도움이 되는 일을 하는 것은 이 회사에 입사했을 때 결정이 되었다. 회사의 성장이 사회에 미치는 긍정적인 영향과 비례한다는 생각에는 변함이 없다. 이 회사의 존재가 이미 사회에 많은 영향을 미쳤다. 그리고 대부분은 긍정적인 영향이라고 생각한다. 90점을 주겠다.일하는 것의 변화 1) 일하는 양의 변화초기 반년은 후회가 없을 정도로 최선을 다해서 살았다. (내가 인생에서 이런 말을 할 수 있는 시기가 몇 번 없다.) 내 역량의 100%를 다하며 살았다. 그 6개월을 지난 이후에는 살짝 기어를 낮췄다. 좋게 말하면 마라톤을 위한 모드로 바꿨다고도 할 수 있고 어쩌면 6개월의 달리기로 조금 지쳤는지도 모르겠다. 2) 시간 분배의 변화처음 입사했을 때에는 시간의 50%를 개발에 사용했지만 지금은 10% 밖에 사용하지 못하고 나머지 40% 를 프로젝트 관리에 사용하고 있다. 30% 정도를 팀에 쓰고 있는데 처음에는 팀의 구조를 갖추는 데 사용했다면 지금은 팀을 운영하는 데 사용한다. 대체로 자리에 앉아 있는 시간이 많이 줄었고 내외부 사람들과 커뮤니케이션하는 시간이 늘어났다. (슬랙 통계를 보니 내가 압도적인 수다쟁이더라)나는 무엇을 배웠을까? 1) B2C 사업에서의 배움 기존에 일했던 회사는 B2B 회사였다. 손에 꼽을 수 있는 고객을 만족시키면 되었고 상대적으로 그들이 원하는 것은 명확했다. 혹은 커뮤니케이션을 통해 요구사항을 명확하게 만들 수 있었다. 상대적으로 긴 호흡으로 일을 했고, 성능이 중요했다.B2C 서비스는 달랐다. 고객은 어떤 면에서는 전혀 이성적이지 않았다. 놀라운 일이었다. 하지만 대부분 우리의 서비스는 냉정하게 평가되었다. 고객의 반응은 즉각적이지만 그 반응을 옳게 해석해서 제품에 반영하는 것은 어렵구나라는 것을 느꼈다. 지금 이 순간 고객을 최대로 만족시키는 선택이 회사에 있어 항상 옳은 선택은 아니라는 것도 알았다. 내가 개발하고 있는 서비스를 사용하는 많은 사람들이 있다는 것 그리고 사회에 직접적인 영향을 미친다는 것이 제품 개발을 지속할 수 있는 큰 동기가 된다는 것을 느꼈다.2) 프로덕트 책임자로서의 배움제품을 책임지고 있는 사람으로 B2C 서비스에 필요한 많은 역량이 부족하다는 것을 알게 되었다. 그리고 나의 부족한 역량이 완성도가 떨어지는 서비스에 많은 영향을 주고 있다는 것 또한 알게 되었다. 기획자와 일하는 경험, 디자이너와 일하는 경험 모두 처음이었다. 이를 통해 같은 회사에서 하나의 제품을 만들지만 그것을 바라보는 다양한 시각이 존재한다는 것을 알게 되었다.지난 회사의 CTO를 보며 제품의 문제를 어떻게 이렇게 잘 찾아낼까 생각했었는데 나 또한 그렇게 되더라. 통찰력이 아니라 관심을 얼마나 가지는가, 얼마나 책임감을 가지고 제품을 바라보는가에 대한 차이라는 것을 알게 되었다. 많은 기술적, 비즈니스에 기반한 결정을 했고, 그 결정의 결과를 지켜보고 있다. 그것에서 배웠다.3) 프로젝트 관리자로서의 배움 프로덕트팀이 일하는 방식으로 스크럼을 도입했다. 스크럼을 할 때 ScrumBut(우리는 스크럼을 해요. 하지만 이것저것은 하지 않아요.)을 유의하라는 말을 하는데 스크럼에서 요구하는 것들 중에서 하지 못한 것들이 꽤 있다. 예를 들면 업무의 양을 측정해서 번다운 차트를 제대로 그려가며 팀의 속도를 측정하거나,  업무를 항상 우선순위 기반으로 하는 것 등이다. 처음에는 시도했었으나 몇 번의 스프린트 후에는 적당히 스크럼을 적용하고 말았다. 프로젝트를 잘 관리하기 위해서는 많은 노력이 필요하다는 것을 알면서도 필요한 만큼의 노력을 기울이지 않은 것을 반성한다. 코딩을 포함한 회사에 많은 재미있을 것들에 우선순위를 두고 재미없음을 이유로 중요한 프로젝트의 관리를 뒤로 미루었다.4) 도구의 도입에서의 배움여러 가지 도구들을 도입했다. 모든 커뮤니케이션을 슬랙을 통하도록 여러 가지를 도입했다. 아마 우리 회사만큼 슬랙을 열심히 그리고 잘 쓰는 회사가 흔치 않을 것이라 생각한다.  컨플루언스를 도입해서 문서를 쓰는 문화를 만들어 갔다. 여전히 내가 제일 많은 문서를 쓰고, 대부분 내가 위키 가드닝(문서의 내용과 구조를 재조직하는 일)을 하고 있지만 사람들이 위키를 통해서 커뮤니케이션하는 것을 자연스럽게 생각하는 것을 보면 뿌듯하다. 트렐로도 도입해서 사용하고 있다. 최근까지는 엉성하게 쓰고 있었는 데 사용 가이드라인을 잡아서 한번 공유했으니, 앞으로 팀에 녹아들 것으로 기대한다.이렇게 도구를 도입하는 과정에서 변화를 이끌어 내는 방법을 연습했다. 사람들은 스스로 필요성을 느껴야 변화를 받아들인다. 탑다운식의 강압적인 도입은 결국 실패한다. 구성원들이 도구가 업무에 도움이 되는구나 라는 것을 느낄 때까지 선구자가 많은 노력을 기울여야 한다는 것을 알게 되었다. 사람들은 자신들이 필요한 정보를 컨플루언스에서 찾을 수 있을 때 자신도 정보를 컨플루언스에 남기기 시작했다. 자신들의 요청이 트렐로를 통해서 잘 처리된다는 것을 느꼈을 때 새로운 업무를 트렐로를 통해 전달해 주었다. 5) 개발에서의 배움초반에는 영역을 가리지 않고 개발을 했었다. 인프라 쪽도 정리하고 대출 프로세스도 개발하고 다른 금융업체와 연동도 하고 그리고 개발 환경도 갖추었다. 하지만 1년이 지난 지금 이미 내가 작성했던 코드는 절반 이상 다른 분들의 더 나은 코드로 대체되었다.타 금융권과 연계해서 개발을 하면서 이쪽 동네가 얼마나 기술 변화에 뒤쳐져 있는지를 알게 되었다. 취미로만 해봤던 웹 개발을 제품 레벨로 처음 해봤다. 프런트앤드 개발의 중요성과 어려움을 알게 되었다.개발팀의 효율을 올릴 수 있는 테스팅, 코드 리뷰, CI의 사용 등을 실제로 적용해 볼 수 있었다.마지막으로 회사에 좋은 분들을 모셔오면서 내가 얼마나 부족한 개발자인지를 알게 되었다.6) 금융업에서의 배움회사의 절반인 프로덕트를 만드는 사람들은 대부분 스타트업 출신이고, 나머지 절반은 금융권 출신으로 구성되어 있다. 금알못(금융을 알지 못하는 바보)으로 출발한 내가 이제 그들의 대화에 낄 수 있는 정도는 되었다. 하지만 여전히 하루가 멀다 하고 새로운 용어와 개념을 만나고, 대화가 끝나면 용어를 검색해보기 일쑤다.금융 동네는 어떤 경우에는 모든 것에 이유가 있어 딱딱 맞아떨어지는 것처럼 보이다가도 어떤 경우에는 도대체 이해가 안 되는 경우를 만나기도 한다. 여하튼 지난 일 년 동안 새로운 분야에서 일하면서 모르던 것(정확히는 모르는지도 몰랐던 것)들을  알아가는 즐거움을 느꼈다. 다음 회사를 가게 된다면 금융이 아닌 또 다른 분야에서 일하는 게 좋겠다는 생각이 들었다. 7) 채용에서의 배움입사했을 때 개발자 2명, 기획자 1명, 디자이너 1명이던 팀은 이제 개발자 9명에 기획자 2명, 디자이너 1명인 12명 팀이 되었다. 이 중 개발자 6명과 기획자 1명을 직접 채용했다. 이 과정에서 스타트업 채용의 어려움을 알게 되었고 조그만 노하우를 얻게 되었다. 그리고 채용에 따르는 책임이라는 것도 알게 되었다.채용 글을 쓰고 페이스북에 광고를 하고 구인 사이트에 올려보고 했지만 결국 대부분의 채용이 소개로 이루어졌다. 좋은 사람은 쉽게 다른 회사에 지원하지 않는다. 채용한 사람의 30배가 넘는 이력서를 받았고 5배가 넘는 면접을 보았다. 하지만 결국 소개를 받아 채용하는 것이 거의 유일한 방법인 것 같다. 회사에 대해 꾸준히 글을 써오고 있는데 이것이 채용에 많은 도움이 되었다.프로덕트팀 구성원은 내가 직접 채용을 결정하다 보니 이효진 대표에 의해서 내 인생이 바뀐 것처럼, 내가 채용한 사람들의 인생을 바꿨다. 그들이 자신들의 능력을 발휘해서 8퍼센트에 공헌할 수 있도록 하고 회사를 성공시켜서 그들의 노력에 답해 줄 수 있어야 한다는 생각을 한다. 8) 관리자로서의 배움 지난 회사에서 5명의 팀 리더를 할 때에는 내가 개발자인가 관리자인가라고 물으면 답하기가 쉽지 않았다. 하지만 지금 내게 묻는다면 나는 관리자라고 답하겠다. 나는 내 노력 50%를 들여서 전 구성원의 효율을 10% 더 올릴 수 있는 사람이 되어야 한다. 좋은 관리자였냐라고 하면 그렇지는 못했던 것 같다. 특히 구성원들에게 제때 필요한 피드백을 하지 못한 것은 아쉽다. 쓴소리를 해야 하는 위치에 있음에도 좋은 사람으로 남고 싶어서 적절한 때 적절한 피드백을 하지 못했다. 특히 같은 팀에 있는 디자이너와 기획자에게는 미안한 마음이다. 그들의 결과물에 대한 피드백도 쉽지 않았고, 커리어에 대해 해줄 수 있는 조언도 없었다. 그저 그들이 맡고 있는 좋은 프로덕트를 통해 성장해 나가길 바랄 뿐이다. 회사에서 1년 동안 "함께"라는 것을 기업 문화에 심기 위해 노력했다. 내가 시도했던 것들 중에 어떤 것들은 문화가 되어 정착이 되었고, 어떤 것들이 도태되어 사라졌다. 그 기준은 재미였다. 사람들에게 재미를 줄 수 있었던 슬랙의 #study 채널을 통해서 함께 공부하기, 브런치 매거진을 통해 함께 글쓰기, 2주에 한 번씩 오는 특별한 점심, 함께 하는 워크샵은 문화로 살아남았고 나머지는 사라졌다.  잃은 것은 무엇인가?1) 개발자로서의 경쟁력 개발자로서 경쟁력이 떨어지고 있다. 일반적으로 개발자가 망하는 과정을 다음과 같이 이야기한다.개발을 열심히 잘 하고 있음나이가 들면서 회사에서 관리자를 하라고 함관리자를 했더니 개발할 시간이 없어서 개발 실력이 떨어짐그 회사를 나오고 났더니 찾아 주는 곳이 없음치킨집내가 이런 과정으로 가고 있는 것은 아닐까? 에 대한 불안감이 있다. 전 회사에서는 새롭게 쏟아지는 기술들을 따라가며 공부를 해왔는데, 이제는 그런 공부 대신 당장 회사에 필요한 공부를 하게 된다. 이렇게 기술적인 경쟁력을 잃어 가게 되면 앞으로 먹고사는데 문제는 없을까?라는 생각도 들고, 당장 CTO라는 자리에서 옳은 결정들을 할 수 있을까 하는 생각 또한 든다.  2) 나와 가족체중을 얻었다. 운동할 시간이 없었기보다는 운동할 마음의 여유가 없었다. (둘 다 핑계이기는 매한가지다.) 체중이 늘어나다 보니 나 자신에 대한 자신감이 좀 떨어졌다. 가족들과는 입사 전에 비해 많은 시간을 보내지 못한다. 시간을 함께 보낼 때에도 핸드폰으로 슬랙을 확인하기 일쑤였다. 그리고 육체적/정신적으로 지친 상태라 100% 마음껏 놀아주지 못했다. 총평8퍼센트에 입사하기 전 일 년보다 훨씬 더 치열하게 살았다는 것만으로도 만족할 수 있는 1년이다. 내가 원하던 자리에서 원하던 경험을 할 수 있는 기회를 갖게 된 것만으로도 8퍼센트와 이효진 대표에게 감사한다. 자신 있게 추진하던 일 중 용두사미가 되어 버린 것들은 아쉽다. 하지만 용기 있게 많은 것들을 시도한 것은 잘했다. 내가 잘하는 것과 못하는 것이 여실히 드러난 1년이었다.   다음 1년은 무엇을 목표로 해야 할까?1) 회사를 성공시키자회사의 성장과 성공에 기대고 있는 것들이 너무나 많다. 지난 1년이 잽으로 탐색으로 해보는 1라운드였다면, 앞으로의 1년은 제대로 주먹을 뻗어보고 맞아보는 2라운드가 될 것으로 기대한다.  2) 그릇의 크기를 늘이자내 그릇의 크기에 따라 좋은 프로덕트, 구성원들의 성장, 채용이 좌우된다는 것을 알게 되었다. 그리고 입사 전보다 내가 갖춰야 할 역량들이 훨씬 명확해졌다. 꾸준히 갈고닦자.3) 더 멋지게 일하는 팀을 만들자 점점 손발이 맞아 간다. 더 많은 기회를 제공하고, 더 많은 것을 위임하자. 그리고 피드백을 잘하자. 이를 위해 끊임없이 실험하자.4) 손은 항상 더럽게지난 회사 CTO 님의 가장 큰 장점이 항상 손을 더럽게 유지하는 것이었다. 다시 말해 작더라도 일부 모듈을 직접 개발하고 다른 사람들의 코드들을 충분히 이해하셨다. 나 또한 다른 많은 일들이 있더라도 하루에 한 줄의 코딩은 할 수 있도록 하고, 다른 사람의 코드를 리뷰하는 데에도 시간을 쏟아야 하겠다.다시 맞이하는 1년회고를 통해 순식간에 지나간 지난 1년이 가볍지 않았다는 것을 알게 되었다. 다행이다. 이 글을 작성하면서 1년 전에 쓴  8퍼센트 입사 날을 읽어 보았다. 그날만큼은 아니지만 가슴이 두근거린다. 여전히 8퍼센트는 내게 모험이고 도전이다. 이제 새로운 마음으로 1년 1일 째를 맞이해야겠다. 지금 기분이라면 1년 뒤 더 멋진 회고글을 쓸 수 있을 것 같다.30번째쯤 스프린트의 데일리 미팅저와 함께 하고 싶은 개발자 분은 지원해 주세요! 기다리고 있습니다.#8퍼센트 #에잇퍼센트 #CTO #기업문화 #조직문화 #팀문화 #후기 #돌아보기 #개발자
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[Tech Blog] How we pipe data

버즈빌에서는 미국과 일본을 비롯한 전 세계 30개국에서 1,700만 이상의 유저의 행동에 대한 데이터를 수집하고 있습니다. 이 데이터에는 유저들이 잠금화면에서 어떤 Action을 수행하는지부터 잠금화면에 어떤 광고가 노출되고 유저들이 어떤 광고를 클릭 하는 지 등의 정보들이 포함되는데요. 이러한 데이터는 여러 종류의 다른 소스로부터 오고 각기 다른 종류의 DB (MySQL, DynamoDB, Redis, S3 등등) 에 저장됩니다. 하지만 데이터를 분석하고 활용하기 위해서는 이렇게 흩어져서 저장된 데이터들을 한 곳으로 모으는게 필수적입니다. 그래서 저희 팀에서는 이렇게 다양한 소스로 부터 발생해서 다양한 DB에 저장된 데이터를 어떤 과정을 통해 한 곳으로 모을 것인가에 대해서 고민하게 되었습니다. 그리고 고민 끝에 각각의 DB에 저장된 데이터를 하나의 큰 데이터 스토리지에 모을 수 있는 ‘데이터 파이프라인’을 구축하는 계획을 세우게 되었습니다. 하지만 다양한 소스로부터 수집된 수많은 데이터들을 잘 유지해가며 하나의 큰 DB에 모을 수 있는 데이터 파이프라인을 구축하는 것이 쉽지 않았는데요. 이 포스팅을 통해서 버즈빌에서는 어떻게 각각의 데이터들을 수집하고 저장하는지 또 이런 데이터들을 통합하기 위한 파이프라인을 어떻게 구축했는지 공유하고자 합니다. 본격적인 이야기에 앞서 현재 버즈빌에서 모든 데이터가 모이는 데이터 스토리지로 사용 중인 RedShift에 대해 이야기하고 싶습니다. 개인적으로는 정말 쓰면 쓸수록 감탄이 나오는 데이터 스토리지라고 생각합니다. Redshift는 AWS에서 관리하는 SQL기반의 열기반 스토리지(SQL based columnar data warehouse)이며 복잡하고 대규모의 데이터 분석에 적합합니다. 고객들로부터 생성된 수많은 종류의 데이터를 기반으로 다양한 인사이트를 얻고자 하는 많은 기업들(Yelp, Coursera, Pinterest 등)이 사용하고 있는 솔루션 이기도 합니다. 버즈빌에서는 여러가지 특징을 고려하여 Redshift를 도입하게 되었는데요. 그 이유는 아래와 같습니다.  Performance Performance Performance.     Column 기반 스토리지 -> 필요한 Column에만 접근한다.   Join이나 aggregation이 많은 복잡한 쿼리도 쉽게 계산할 수 있다.   분산 저장 방식 (Distributed Storage)   Date Ingestion이 빠르다. (Ingest first, index and clean later)     Horizontal Scalability   sharding이나 clustering에 추가적인 complexity가 필요하지 않다. 데이터가 원래 노드에 저장되기 때문에 horizontal scaling을 위해서는 그냥 추가적인 노드만 붙이면 된다. 다른 AWS서비스들과 쉽게 연동이 가능하다. (장점 이자 단점)    하지만 몇 개의 아쉬운 점들도 있습니다. :  다른 RDBMS와 달리 Mutilple indice를 지원하지 않는다.  1 Distribution Key and 1 Sort Key   MySQL이나 다른 RDBMS처럼 uniqueness나 foreign key constraint를 걸 수 없다.     모은 데이터를 어떤 방식으로 Redshift로 옮겨야 할까요? 버즈빌이 구축한 데이터 파이프 라인은 크게 3갈래의 메인 루트가 있습니다.   1) Athena Preprocessing Batch job을 통해서 (잠금화면 활동, 광고 할당) Why? 전처리 작업(Preprocessing)이 필요한 가장 큰 이유는 들어오는 데이터의 어마어마한 크기 때문입니다. 또 어떤 데이터들은 너무 raw하기 때문에 애널리스트나 데이터 사이언티스트가 분석에 활용할 수 있는 형태로 바꾸기위해 전처리가 필요하기도 합니다. 버즈빌에서는 이런 데이터들을 처리하기 위해서 AWS Athena를 사용하고 있습니다. Athena는 과금 방식이 Athena 쿼리로 읽은 데이터의 사이즈를 기반으로 하기 때문에 다른 EMR이나 MapReduce solution들을 사용했을때보다 상대적으로 적은 비용으로 활용할 수 있다는 장점이 있습니다. How?  먼저 S3로 데이터를 보냅니다. 그 후, Athena를 활용하여 데이터를 가공/처리합니다. 가공된 데이터를 읽어서 Redshift로 보냅니다. (COPY command 활용)  Pros?  서버를 따로 가질 필요가 없습니다. (EMR 클러스터나 서버를 관리할 필요가 없음) 경제적입니다. (S3에서 1TB를 읽을때마다 $5 정도의 비용)  Cons?  사용량이 몰리는 시간대 (12:00 AM UTC)에는 일부 쿼리가 실패할 수 있습니다. -> 중요하고 필수적인 데이터는 Athena가 아닌 다른 방법을 통해 처리하는것이 적합합니다. PRESTO DB의 기능을 (아직은) 온전히 활용할 수 없습니다.     2) Firehose를 통해서 (Impression, Clicks, Device, Events) Why? Kinesis Firehose는 Redshift, Elasticsearch, S3와 같은 최종 목적지까지 다양한 데이터들을 안정적으로 옮길 수 있는 파이프라인을 제공할 뿐 아니라 Fluentd와 매끄럽게 잘 연동된다는 점에서 굉장히 뛰어난 서비스 입니다. Fluentd는 서버로부터 firehose까지 데이터가 안정적이고 꾸준하게 전달 될 수 있도록 도와줍니다.  따라서 firehose와 fluentd의 연동을 통해서 따로 두개의 파이프라인 ( SERVER -> S3, S3 -> Redshift) 을 관리할 필요 없이 데이터 소스부터 최종 저장소까지 이어지는 하나의 파이프 라인만 관리할 수 있게 됩니다. How?  (https://docs.aws.amazon.com/firehose/latest/dev/what-is-this-service.html)  적절한 data format과 원하는 ingestion period를 설정하여 Firehose delivery stream을 만듭니다.   conf["user_activity"] = { "DataTableName": "user_activity", "DataTableColumns": "user_id, app_id, activity_type, timestamp", "CopyOptions": "FORMAT AS JSON "s3://buzzvil-firehose/sample/user_activity/jsonpaths/user_activity_log-0001.jsonpaths" gzip TIMEFORMAT AS "YYYY-MM-DDTHH:MI:SS" ACCEPTINVCHARS TRUNCATECOLUMNS COMPUPDATE OFF STATUPDATE OFF", "jsonpaths_file": "buzzvil-firehose/sample/user_activity/jsonpaths/user_activity_log-0001.jsonpaths", } configuration = { "RoleARN": "arn:aws:iam::xxxxxxxxxxxx:role/firehose_delivery_role", "ClusterJDBCURL": "jdbc:redshift://buzzvil.xxxxxxxxx.us-west-2.redshift.amazonaws.com:5439/sample_db", "CopyCommand": { "DataTableName": sample_table, "DataTableColumns": conf[type]["DataTableColumns"], "CopyOptions": conf[type]["CopyOptions"], }, "Username": db_user, "Password": db_password, "S3Configuration": { "RoleARN": "arn:aws:iam::xxxxxxxxxxxx:role/firehose_delivery_role", "BucketARN": "arn:aws:s3:::firehose_bucket", "Prefix": "buzzvil/user_activity/", "BufferingHints": { "SizeInMBs": 64, "IntervalInSeconds": 60 }, "CompressionFormat": "GZIP", "EncryptionConfiguration": { "NoEncryptionConfig": "NoEncryption", } } }  2. Fluentd docker containers을 각각의 서버에서 세팅하고 실행합니다.  @type tail path /var/log/containers/buzzad/impression.json pos_file /var/log/containers/td-agent/impression-json.pos format none tag firehose.impression @type kinesis_firehose region us-west-2 delivery_stream_name "prod-buzzad-impression-stream" flush_interval 1s data_key message  3. Firehose에서 데이터를 잘 모아서 Redshift 문제없이 보내고 있는지 모니터링 합니다.  Pros?  빠르고 안정적인 데이터 전송이 가능합니다. 모니터링이 편합니다.  Cons?  Schema가 자동으로 바뀌지 않습니다.( Redshift의 Schema를 수동으로 일일히 변경해주어야 합니다.)     3) MySQL Asynchronous Loads를 통해 (Ads, Contents, Ad Provider, Ad Publishers) Why? 여러대의 RDS MySQL DB로부터오는 데이터간의 sync를 맞춰가며 Redshift로 데이터를 복제하기 위해서는 3가지의 테크닉을 활용해야만 합니다. (이 방법은 소개하고 있는 세 메인 루트 중에서 가장 매력도가 떨어지는 방법입니다..) How?  FULL_COPY  MySQL 테이블 전체를 복사해서 SQL insert를 통해서 Redshift에 복사합니다.     INCREMENTAL_COPY  이전에 복사한 가장 마지막 Primary key부터 시작해서 새로생긴 row들을 읽어서 Redshift로 복사합니다.     UPDATE_LATEST_COPY  이전에 복사한 가장 마지막 타임스탬프부터 시작해서 새로 생성되거나 업데이트된 row들을 Redshift로 복사합니다.(중복된 값은 삭제).    Pros?  데이터의 특징에 맞게 잘 조정된 방법입니다. binary log를 통한 Replication보다 훨씬 다루기 쉽습니다.  Cons?  MySQL을 잘 조정하기 위해 여러대의 서버나 lambda를 다루어야만 합니다. -> Redshift sync task를 위해서 안정적인 schema altering을 할 수 있을 만큼 Redshift의 ORM이 발전된 상황은 아닙니다..    어떤 데이터를 다루는지에 따라서 위에서 소개한 3가지 방법 중 어떤 방법을 활용해야할지가 달라진다고 할 수 있습니다. 예를 들어 Transactianl log 같은 데이터들의 경우에는 firehose를 통해 전달하는 방법이나 먼저 aggregate하는 과정을 거친 후에 Redshift에 저장하는 식으로 처리를 해야 합니다. 그리고 MySQL에 저장된 fact table같은 데이터들은 CDC (change data capture) sync method를 통해서 Redshift에 데이터를 전달하고 동기화를 하는 과정이 필요합니다. 버즈빌에서는 위에서 소개해드린 3가지 방법을 적절히 조합해가면서 BD 매니저나 애널리스트들이 서비스간 플랫폼간의 데이터분석을 쉽게 할 수 있는 데이터 환경을 구축하기 위해서 노력하고 있습니다.
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100일 간의 챗봇 디자인 실패기-1편

디자인 학도로서 4년 넘게 학교에서 UI/UX를 공부했다. 또래에 비해 학교를 오래 다녔으며 해당 분야에 대한 관심도 남달랐거니와, 심지어는 UI 디자인 소프트웨어를 만드는 회사에 다닌 경험이 있는 만큼 실무적으로는 아직 많이 부족할 지라도 이론만큼은 이제 어느 정도 자신이 있다고 생각했다.그런데 대체 이 녀석은 또 뭐지. 챗봇이라니.   지난 1월, 새로운 사업을 결심한 팀원들과 사업구상을 하며 챗봇이라는 아이템을 마주하게 되었다. 우리가 챗봇에 대한 무한 신뢰를 했던 이유는 한 가지였다. '일상적 편리함에 있어 메신저만 한 것은 없다'는 것.한때 SNS에 화제가 되었던 '엄마의 메모장'챗봇은 이미 한 차례 미국 본토를 강타하고 조금씩 국내 시장에 진입하고 있던 상황이었고, 새로운 기술에 호기심을 가진 우리 팀은 챗봇에 희망을 품고 해당 분야에 대한 학습을 진행하기 시작했다.  자연어 처리, 형태소 분석 등 기술적인 부분들을 개발팀원들이 검토하고 있는 동안 디자이너로서 챗봇에 대한 리서치를 시작하려는 찰나, 아무리 검색을 해도 평소에 비해 아무것도 나오지 않는 매우 당황스러운 시추에이션이 발생했다.  일반적인 웹이나 어플리케이션 기획의 경우 이미 레퍼런스 삼을 만한 사례가 충분히 있었고, 설령 국내 자료 중에 없다고 한들 영어로 조금만 검색해보면 해외 자료들을 금세 찾을 수 있었다. 그러나 챗봇은 상황이 달랐다. 영어권 챗봇 또한 이제 막 성장하는 단계인 만큼 해외 챗봇 사례 중에서도 이렇다 할 벤치마킹 대상을 찾는 것이 쉽지 않았다.우선 우리가 만들고자 한 챗봇은 '일정' 관련 봇이었다. '자연스러운 대화를 이해하여 사용자의 일정 입력을 돕는 챗봇이 있다면 어떨까'라는 것이 우리의 가설이었다.괜찮지 않을까?지난 4년 간 학교에서 배운 과정대로라면 브레인스토밍, AEIOU, 컨셉맵핑, 유저 인터뷰, 포커스그룹 인터뷰 등에 걸친 여러 기법들을 통해 디자인을 시작해야 했다. 하지만 현 상황은 우리가 대체 정확히 무엇을 만드는 것인지에 대한 정의조차 내려지지 않은 상태였다.이 챗봇의 기능은 무엇이며, 타겟은 누구이고, 어떻게 구현될 수 있는 걸까. 너무나 생소한 분야였던 만큼 우선 첫 한 달 동안은 챗봇 관련 국내외 글을 꾸준히 읽기 시작했다. 4차 산업혁명, 완전자동화 등 챗봇에 대한 여러 이론적인(쓸데없는) 내용들이 있었지만 그중에서도 유독 눈에 띄는 글이 하나 있었다.https://chatbotsmagazine.com/bots-hype-or-glory-656f4d614efb#.g6s68jvkgI was an undercover-bot for 2 months. Here is what I learned.Bots: hype or glory?chatbotsmagazine.com 해당 글의 주요 내용을 번역 및 요약하자면 이러하다.- UX 매니아로서, 그 수많은 챗봇 중에 쓸만한 게 없더라.- 그래서 챗봇을 개발하기 전 직접 실험을 해보기로 했다.- 약 2달간 직접 서비스 내에 사용자를 돕는 봇인'척' 했다(틈틈이 사람이라고 힌트는 줬다).- 우리 서비스를 사용하는 사용자들은 컴퓨터나 기술을 좋아하는 사람들이 아닌, 일반인이었다.- 봇이 아닌 사람이 실시간으로 응대한다고 인지는 시켜주었지만 사실 신경 쓰는 사람은 없었다.본문은 '아직 챗봇은 기술적으로도, 시대적으로도 준비가 되지 않았다'로 최종 결론을 지으며 마무리되는데, 이미 챗봇에 콩깍지가 씌여 있던 나에게는 그저 앞부분의 내용이 중요할 뿐이었다."사람이 챗봇인 척 테스트를 한다고?"서비스 기획 및 디자인에 갈피를 못 잡고 있었던 우리 팀은 긴말할 것 없이 곧바로 실행에 들어갔다. 대학교 게시판에 피실험자 알바 구인 글을 올리고 약 30명의 캘린더 유저를 확보했다. 실험에 대한 대략적인 안내사항은 이러했다.1. 우리는 현재 일정 관련 챗봇을 만들기 위해 수동으로 실험 중이며, 주 기능은 '일정등록' 이다.2. 구글 또는 네이버 캘린더 작성 권한을 사용자로부터 공유받아 일정을 입력한다(캘린더 공유 기능 활용).3. 사용자는 최소 주 1회 이상 카톡을 통해 캘린더에 일정을 입력하여야 한다(페이 지급 조건).4. 사용자는 챗봇에게 일정 등록뿐만이 아닌 일정 관련 어떠한 요청도 할 수 있다.5. 이에 대한 예시로 문자/메일 분석, 공개 캘린더 추가, 키워드 일정 추천 등을 제시한다.6. 대화의 형태는 정해져 있지 않으며 원하는 어떠한 형태(말투, 축약어, 신조어)로든 가능하다.응대에 사용한 옐로아이디 관리자 툴지금은 플러스친구로 업데이트된 카카오톡 옐로아이디 관리자 툴을 활용하여 사용자들과 대화(채팅)를 진행했다. 데스크탑용 웹 인터페이스를 통해 대화를 입력할 수 있었기에 입력 속도는 빨랐지만 사용자가 언제 무슨 말을 걸어올지 도저히 예측이 불가능했다. 팀 내 개발자들이 자연어 처리에 대한 공부를 지속하는 동안 운영을 맡은 팀원과 함께 2명이서 상시 대기하며 사용자들의 요청에 응대했다.운영 초기 우리가 기대했던 이상적인 요청들은 이러했다.하지만 현실은 아래와 같았다.목적어 및 각각의 형태소가 매우 명료하고 명확한, 챗봇 개발 시 자동화가 가능한 텍스트들을 기대하고 있었지만 실상 대부분의 요청은 실제 사람이 개입하지 않는 이상 과연 처리가 가능할까 싶은 내용들이 태반이었다.텍스트 입력 시간도 사용자마다 다 제각각이었다. 아침 일과를 시작할 때 일정을 입력하는 사용자들이 있는 반면 하루를 정리하며 다음날 일정을 계획하는 사용자들도 있었다. 밥을 먹다가도, 샤워를 하다가도 옐로아이디 알람이 울리면 컴퓨터로 달려가 응답을 했다. 아무리 상시 대기를 한다 해도 잠은 자야 했기에 결국 자정부터 다음날 아침 8시까지는 옐로 아이디의 자동 응답기능을 활용하여 '잠시만 기다려주세요'를 출력하였다.(물론 잠시는 아니었지만)여러 시행착오를 거쳐 약 한 달 간의 기나긴 응대 끝에 실험이 종료되었고, 우리는 사용자들을 대상으로 설문 및 인터뷰를 진행하였다.우선 가장 중요하게 생각한 전체 캘린더 일정 입력률(데스크탑/모바일 캘린더를 포함한 모든 입력) 대비 카톡을 통한 일정 입력률은 약 절반 정도로 확인되었다.카톡을 통한 일정 입력률 / 전체 일정 입력률  = 51%이와 더불어 '카톡을 통해 캘린더에 일정을 등록하는 방식에 대해 불편한 점'을 질문한 결과1. 즉각적이지 않은, 늦은 응답 - 40%2. 개인 일정 정보 유출에 대한 불안 - 20%3. 익숙하지 않은 카톡 입력의 불편함 - 13.3%순으로 응답함을 확인하였다.생각보다 나쁘지 않은 결과였다.비록 입력 된 내용들을 정형화 하기가 쉽지는 않았지만, 기대했던 것에 비해 카톡을 통한 입력률이 높은 편이었고 가장 큰 문제점으로 지적된 '늦은 응답'과 '개인 정보 유출'은 챗봇 개발을 통해 개선할 수 있을 것으로 기대했다. 자동화를 통해 즉각적으로 응답할 수 있을뿐더러 사람의 개입을 없애 개인 일정 정보 유출을 방지할 수 있을 것이라는 판단 하에 챗봇 개발을 진행하였다.그렇게 한달 간 입력받은 텍스트 데이터를 활용, 약 2주 간의 개발 끝에 간단한 일정 등록 기능을 갖춘 일정 관리 챗봇, 린더봇이 탄생하게 되었다.https://www.youtube.com/watch?v=zSRYRYfzTFo2편에서 계속...#히든트랙 #챗봇 #기술기업 #개발자 #개발팀 #인사이트 #경험공유
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샌프란시스코 테크 업계 인터뷰 2: Bleacher Report, Udemy, Intuit

이 포스팅은 2개의 글로 구성된 시리즈 중 2번째 글입니다. 이전 글을 읽으려면 “샌프란시스코 테크 업계 인터뷰 1: Facebook, Fivestars”로 이동하세요.  안녕하세요, 스포카 프로덕트 매니저 옥지혜입니다.  제품을 담당하는 팀이 일하는 방식은 제품 그 자체에 영향을 줍니다. 어떠한 기능을 어떤 주기로 사용자에 배포할 것이냐에 대한 결정을 하는 과정이기 때문입니다. 그뿐만 아니라 정성적인 차원에서 새로운 기능을 개발하거나 운영하는 일 등을 조직이 어떻게 평가하느냐에 따라 작업자의 업무 만족도와 작업물의 품질에도 영향을 미칩니다.  구태의연한 말이지만 테크 업계에서 일하는 방식에 있어 정답은 없습니다. 제품과 조직은 끊임없이 변화하고 이에 맞추어 일하는 방식도 바뀌어야 하므로 지난해에 불합리하다고 여기던 방식이 올해는 검토해 볼 만한 것이 될 수도 있습니다. 일하는 방식 그 자체도 협의를 거쳐 지속적으로 개선하는 과정이 필요합니다.  일하는 방식과 함께 제품과 조직마다 프로덕트 매니저의 역할과 권한도 바뀝니다. 비즈니스에 제품이 기여하는 정도에서부터 조직 내 이해관계자와의 관계까지 제품과 조직의 모든 요소가 프로덕트 매니저가 일하는 방식에 영향을 미칩니다. 스포카 프로덕트 매니저의 경우, 서비스 백로그 관리의 역할도 담당하기 때문에 유동적으로 일하는 방식에 따른 결과는 제품에 다시금 반영됩니다.  이번 샌프란시스코 테크 업계 인터뷰는 위와 같은 가정하에 ‘스포카는 앞으로 어떤 방식으로 일할 것인가’라는 질문에 대한 참고할 사례를 수집하기 위하여 진행하였습니다. 닭과 계란 문제일 수 있지만, 이것은 ‘스포카는 어떤 제품을 만들고자 하는가’하는 고민과 맞닿아 있습니다.  인터뷰는 총 5회에 걸쳐 아래의 PM 분들과 진행하었습니다. 흔쾌히 인터뷰에 응해 주신 모든 분께 감사드립니다. 각 인터뷰이와 나눈 이야기 중 인상적이었던 부분을 발췌하여 2개의 포스팅에 걸쳐 공유하겠습니다. Stephanie Shum(Director Product Management at Facebook)   David Park (Refereum COO)Michael Hsu (Product Manager at FiveStars)Chris Nguyen (VP Product at Bleacher Report)홍성철 (Product Manager at Udemy)정대영 (Product Manager at Intuit)    Chris Nguyen (VP Product at Bleacher Report)        현재 담당하고 있는 팀은 어떻게 구성되어 있나요?  C: 초기에는 직무 단위로 팀을 구성하였다. 현재는 전략에 맞도록 제품 단위의 스쿼드로 구성을 변경했다. 제품 팀은 전체적으로 디렉터 2명, 시니어 PM 2명, 주니어 PM 2명과 디자이너 7명으로 구성되어 있다. PM 1명 당 디자이너 1.5명의 비율을 유지하려고 한다. 보다 구체적인 수준으로 아이디어를 디벨롭하기 위해서이다. 엔지니어는 50명 규모로까지 충원하는 것을 목표로 하고 있다.  PM은 팀에서 어떤 역할을 하나요?  C: 스프린트를 안정적으로 운영하기 위해서 말 그대로 할 수 있는 일은 모두 도맡아서 했다. 점차로 팀이 커지면서 제품과 팀이 어떤 우선순위를 가지고 움직일지 트래킹하는 데에 집중하려고 노력했다. 우선순위를 지킬 수 있도록 스프린트를 계획하고 계획대로 일이 진행될 수 있도록 챙기는 역할에 집중했다. 실제 배포를 위한 역할이 이와 같다면, 서비스 전략 관점에서는 중요한 결정사항이 타당했는가에 대하여 결정 이후에도 자주 점검했다. 또 제품 팀의 KPI를 정확하게 측정하고 제품 팀에서 하는 모든 일이 KPI를 달성하였는지 검토했다.  PM으로서 제품 팀에 동기부여를 어떻게 하나요?  C: PM의 가장 중요한 역할 중 하나는 ‘왜 이 일을 해야 하는가’에 대하여 끊임없이 설명하는 것이다. 목표와 이를 달성하기 위해 해야 하는 일을 문서화하고 이것이 실제로 팀에서 할 수 있는 일이라는 것을 다양한 방식으로 팀에 전파한다. PM이 주로 조직과 제품에 대한 다양한 정보를 취득하게 되므로 팀 내에 이를 지속적으로 공유하는 것 역시 중요하다. (운영 업무에 대한 동기부여는 어떻게 하나요?) 서비스가 성장하고 시간이 흐를수록 기술 부채가 쌓이기 마련이다. 신규 기능에 대한 요구사항과 기술 부채 삭감을 위한 작업의 무게를 맞추는 역할도 PM의 몫이다. 팀에서 담당하는 가시화되지 않는 업무를 지적하여 마땅한 보상을 받게 하는 것이 좋은 방법이라고 생각한다.    홍성철 (Product Manager at Udemy)        PM의 역할 중 무엇이 가장 중요할까요?  홍: PM은 완성도 있는 제품을 제때 배포할 수 있는지가 가장 중요하다. Udemy의 경우, 서비스에 기술적인 오류가 있을 때 책임을 PM이 지게 하여 제품의 기술적인 영역에 집중하도록 유도한다. PM은 제품의 연 단위 목표를 수립하고 분기 단위로 쪼개진 목표를 실제로 달성할 수 있도록 2주 단위 스프린트를 운영하는 사람이다. (제품 팀이 목표지향적으로 일하기 위해 어떤 장치를 두나요?) 모든 기능의 제안은 원 페이지 기획서로 시작한다. 이 기획서에 해당 기능을 왜 지금 만들어야 하는지에 관해서 설명하게 한다. 이외에도 반드시 팀 비전과 목표에 각각의 기능이 어떻게 기여하는지도 적도록 요청한다. 기능을 제안하는 모든 팀은 이 문서를 작성하여 그것을 기반으로 백로그 조정을 진행한다.  유관부서 요구사항의 우선순위 조율과 디벨롭에 있어서 팁이 있나요?  홍: 기능을 제안한 배경이 되는 문제를 명확하게 정의해야 불필요한 커뮤니케이션을 줄일 수 있다. 아울러 특정 기능의 진행 우선순위를 높이면서 다른 기능의 우선순위가 내려간다는 점을 강조하여야 한다. 모든 커뮤니케이션의 기본은 그것이 협상의 성격을 띤다는 점이다. 개발 팀과의 커뮤니케이션도 협상이다. 이를테면 커뮤니케이션 스킬이 뛰어난 프로그래머와 협업하는 경우, 어떠한 예외 케이스가 있는지와 이에 대하여 대응할 때 검토할 수 있는 옵션을 제시할 수 있어 효과적으로 일할 수 있다. 개발 팀 외부 조직은 제품의 기술적인 영역에 직접 관여할 수 없다. 따라서 어떤 프로그래머가 개발 팀의 리더인지에 따라 협의 결과에 큰 차이를 가져올 수 있다.  컴퓨터 공학에 대한 사전 지식의 유무 또는 한국인이라는 점이 샌프란시스코에서 PM으로 일하는 데 영향을 미친다고 생각하나요?  홍: 재학 중에 시스템 디자인 엔지니어링을 배웠다. PM으로서의 업무 경험이 쌓이면서 테크니컬 배경 유무에 따른 차이가 갈수록 작아진다. 경력 초반에 개발 팀의 업무에 공감할 수 있는 범위와 정도의 차이에 영향을 주었고 시간이 갈수록 차이가 작아졌다. 모바일 앱 시장 초기 단계에는 빠른 출시가 중요하므로 공학 배경이 있는 사람을 업계에서 선호했다. 시장 성숙도가 올라가면서 현재는 트렌드가 바뀌었다. 샌프란시스코에 일하는 한국인 PM은 MBA 출신이 대다수이고 다양한 문화적 배경을 가진 사람이 업계에 많으므로 이 또한 크게 문제는 되지 않는다. 적극적인 태도와 뛰어난 업무 능력이 있다면 적응하는 데에 어려움은 없다고 생각한다.    정대영 (Product Manager at Intuit)        기능에 대한 요구사항은 어떻게 발굴하나요?  정: 발의하는 주체에 따라 크게 2가지 카테고리로 구분할 수 있다. 외부에서 발생하는 요구사항의 경우, 사용자의 제안 또는 리서치를 통해 발굴할 수 있다. 내부에서 발생하는 요구사항의 경우, 사용자 관점에서 서비스 개선사항을 직접 찾아낸다. 이후에 프로젝트를 만들고 프로토타이핑하여 A/B 테스트를 진행한다. 제품 팀 - PM, 디자이너, 엔지니어 - 모두 개선사항을 찾는 과정에 참여한다. 제품의 목표는 탑다운으로 제시될 수 있으나 실제 액션 아이템에 대한 결정은 실무 단에서 가장 비즈니스 임팩트를 줄 수 있는 기능을 정한다. 기존 백로그의 우선순위에 영향을 주는 기능 요구사항이 있을 경우, 명확한 기준을 근거로 투명한 의사결정을 거쳐 우선순위를 결정한다. 이는 모든 요구사항이 협상 과정이라는 것을 강조한다는 점에서 유의미하다.  사내에서 제품 팀 또는 제품에 대한 피드백은 어떻게 받나요?  정: 모든 임원진이 참석하여 제품에 대한 피드백을 주는 미팅이 있다. 서비스에 대한 내부 피드백을 정확하게 받을 수 있는 계기가 된다. 이 회의를 통해 전략 미팅이 시작되기도 하며 구체적인 프로젝트 협의를 진행하는 미팅이 이어지기도 한다. 각기 다른 제품을 담당하는 PM이 모두 모이는 미팅도 있다. 미팅 이전에 어떤 피드백을 받고 싶은지에 대해 사전 요청을 하기도 한다. 반드시 ‘애자일’ 하게 일하는 방식이 옳다고는 생각하지 않는다. 방법론보다는 데이터 기반의 피드백과, 일반적인 경험에 대한 언급보다는 명확하고 직관적으로 상대방에게 구체적인 피드백을 주는 것이 중요하다.  제품 팀이 목표에 집중할 수 있도록 PM으로서 어떤 역할을 하시나요?  정: 비즈니스 목표와 제품 팀의 목표가 서로 연관되어야 하는 것은 당연하다. 다만 기술 부채 문제처럼 비즈니스 목표에서 포함하지 않는 제품 팀의 목표가 있을 수 있고, 이 또한 협상의 대상이다. 기술 부채의 범위와 정도에 따라 서비스 자체에 영향을 미칠 수 있기 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 Hack day를 운영한다. 제품 팀이 특정 문제를 해결하기 위해, 정해진 시간 동안 다른 업무를 진행하지 않고 그 문제에만 집중할 수 있도록 유도하는 방식이다. 또한 PM은 업무 우선순위를 정함에 있어 신규 기능과 기존 기능 버그 패치를 함께 조율한다. 제품의 퀄리티는 제품 팀 또는 개발 팀만의 책임이 아니고 전사의 책임이다. 테스트와 클린업의 중요성에 대해 전사적인 공감대 형성이 필요하다.    총 5회에 걸친 인터뷰를 통해 얻을 수 있는 인사이트를 요약 하자면 다음과 같습니다. 비즈니스 목표와 제품 팀 목표가 연관될 수 있도록 업무 방식을 관리해야 한다.   요구사항 간의 우선순위를 조율하는 것은 협상의 과정이다. 협상의 주된 기준은 비즈니스 임팩트에의 기여도이며 기술 부채와 같이 가시화되지 않는 기준도 PM이 검토하여 반영해야 한다.제품 팀 자체도 제품이다. 팀원의 피드백을 취합해서 효과적인 동시에 행복하게 일할 수 있도록 업무 방식을 개선해 나가야 한다.  스포카에서는 위와 같은 인사이트를 기반으로 스포카 크리에이터(스포카 제품 팀)의 업무 방식을 지속적으로 개선하고 있습니다. 스포카 크리에이터는 우선 서비스 품질 차원의 기술적인 목표를 관리합니다. 동시에 제품이 비즈니스에 어떻게 기여하는지를 확인하고 보다 큰 임팩트를 낼 수 있는 기능을 탐색합니다. 이 결과로 제품에서 발생하는 매출 지표 혹은 이에 기여하는 부가 지표를 관리합니다. 아울러 제품 팀 외 유관부서의 요구사항을 취합하는 채널을 일원화하고, 스프린트를 구성하는 회의에서 이를 발의받아 우선순위를 정합니다. 이러한 협의체는 스포카 크리에이터가 가장 효과적으로 비즈니스와 제품에 기여할 수 있도록 업무를 조율하는 역할을 합니다.  마지막으로 스포카 크리에이터는 분기 단위로 동료 간 리뷰 및 조직장과의 면담을 거쳐 팀의 컨디션을 체크합니다. 피드백을 통해 각 팀원은 보다 성장할 수 있는 기회를 확인할 수 있습니다. 조직 차원에서는 각 팀원이 비즈니스 또는 제품의 목표에 대해 얼마나 공감하는지를 확인하고 기여하고자 하는 업무를 파악하여 팀이 보다 효과적으로 일할 수 있도록 조직 구성을 변경하기도 합니다.  스포카 크리에이터는 개인의 성장이 팀의 성장으로 이어지고 이는 곧 제품의 경쟁력과 연결된다고 믿습니다. 스포카와 함께 성장하실 수 있는 분은 언제나 환영합니다.
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Humans of TODAIT : 전설의 전성윤을 만나다

‘Humans of TODAIT’의 두번째 주인공, 투데잇 안드로이드 개발자 전성윤을 만나봤습니다. 투데잇의 전설(★)이 된 그의 이야기를 함께 들어볼까요?(2016.08)✓ 전설윤, 그는 누구인가Q. 자기소개 부탁드려요.안녕하세요! 투데잇에서 안드로이드 개발자를 맡았던 전성윤입니다. 퇴사자 인터뷰를 하려니까 투데잇을 떠나는 게 정말 실감나네요. 작년 2015년 10월 경, ‘SW 마에스트로’ 과정에서 만난 분께서 대표님을 소개해주셨고, 좋은 인연으로 연결되어 투데잇과 함께 일하게 되었어요. 처음엔 안드로이드 개발자로 들어왔다가 지금은 안드로이드 개발 팀장직까지 맡고 있습니다. (당시 2016.08)Q. 투데잇을 떠나는 이유는 무엇인가요?사실 처음 입사할 때도 1년 정도 생각하고 있었어요. 일하다보니 투데잇이 너무 좋아져서 나가고 싶지 않았지만, 아무래도 군문제와 학교 복학 문제가 마음에 걸리더라고요. 그래서 여러 고민 끝에 할 수 없이 나가게 된 케이스예요. 결국 아쉽지만 이번 8월을 마지막으로 투데잇과 헤어지게 되었죠.Q. 별명이 전설윤이라고 하던데, 왜 전설이라고 불리는 건가요?저도 이번 인터뷰를 통해서 생각해보게 된 건데요. ‘전설’이라는 칭호가 지금은 한물 간 사람에게 붙는 것이 아닌가 싶어요. 다른 팀원분들이 들어오시게 되면서 자연스럽게 리즈시절이 지나게 되었죠. (웃음)다른 이유가 아니라, 혼자만 잘하는 것이 아닌 다 함께 잘하기 위해 애썼기 때문인 것 같아요. 업무에 있어 버려야 할 습관 같은 작업 처리 팁에 대해 새 팀원분들께 적극적으로 공유했고 적당한 선에서 체크해드렸어요. 7–8개월의 짬 덕분인지 기획 단계에서부터 개발 단계 때 준비할 것들이나 구현 방법들이 곧장 떠오르는 경지에 이르더라고요. 이런 점들이 다른 팀원분들이 좋은 퍼포먼스를 낼 수 있게 이끌어주는 역할을 했던 것 같아요. 또 그 분들도 잘 하는 방법에 대해 치열하게 고민했고 실제로도 다들 너무 잘해주셔서 결론적으로 이제는 혼자가 아닌 다 함께 잘하게 된 거죠.✓ 보안 전문가에서 투데잇 안드로이드 팀장으로 레벨 업!Q. 투데잇 안드로이드 팀장까지, 성윤님의 입사 초반부터 지금까지 업무 성장과정이 듣고 싶어요!입사 초기에는 솔직히 맘고생 많이 했어요. 내가 지금 당장 회사에 기여할 수 있는 점이 무엇일까 의욕적으로 많이 고민했지만, 그에 비해 개발 능력은 많이 떨어졌죠. 초기에는 무엇보다 제 개발 능력 수준에 대해 정확히 몰랐고 커뮤니케이션하는 방법이 미숙했던 것 같아요. 그 때마다 대표님, 개발팀장님께서 진심어린 피드백과 따끔한 조언을 계속 해주셔서 해결할 수 있었죠. 두 분의 노력덕분에 중반부터는 업무 처리 능력도 커뮤니케이션 능력도 많이 향상됐어요,이후에 본격적으로 개발자분들이 더 들어오고 협업이 시작되면서 1인 개발자에서 2인 개발자 체제로 바뀌게 되었고, 자연스럽게 그에 따른 새로운 이슈들이 생길 수 밖에 없었어요. 다른 개발자분들에게 업무 분담하고 리드하는 부분에서 어려움을 느꼈지만, 함께 잘 해결해나갈 수 있었죠 지금은 기획적인 틀을 잡고 누군가에게 일을 맡기고 내 일을 해내고 하는 여러 부분에서 팀장의 위치에서 역할을 잘 해내는 것 같아요. (웃음)Q. 그렇다면 특별히 힘들거나 어려웠던 일정은 무엇이 있었나요?되게 좋은 질문이에요! 전 개발자다보니까 이런 질문이 너무 좋네요. (웃음)구매페이지와 그룹 기능 작업이 좀 힘들었어요. 그 중에서도 프로버전 구매페이지 작업이 가장 힘들었는데요. 작업 자체가 힘들다기보다는 구매페이지에서 에러가 나면 유저의 신뢰도에 큰 영향을 주기 때문에 한치의 실수도 용납되지 않는 부분이라는 점이 부담이 됐죠. 처음엔 실수도 많았는데, 그 이후에 치밀하게 설계한 덕분에 두 번째부턴 버그가 터져도 바로 대처할 수 있었어요. 개인적으로 개발적으로 많이 성장한 느낌을 받았죠.그룹 기능 개발은 클라이언트 쪽에서 해결해야 하는 부분이 많아서 힘들었어요. 하지만 릴리즈 이후 유저분들이 격렬하게 환호해주신 덕분에 뿌듯하게 잘 마무리할 수 있었죠. 두 작업 다 힘들었지만, 굉장히 보람됐던 작업으로 기억에 남아요.Q. 유저들의 피드백을 보면서 얻은 게 많다고 하던데, 좀 더 말해주세요!“실제 유저와 소통하고 친근한 서비스를 제공하려고 노력하다보니 유저들의 피드백이 얼마나 소중한 건지 알게되더라구요.”투데잇을 다니기 전까지만 해도 저는 별 5개 짜리 리뷰가 당연하게 받아야할 칭찬이라고 생각했어요. 그래서 사실 크게 반응하지 않았었는데, 실제 유저와 소통하고 친근한 서비스를 제공하려고 노력하다보니 유저들의 피드백이 얼마나 소중한 건지 알게되더라구요. 당연히 좋은 피드백은 정말 힘이 많이 되었고, 좋지 않은 피드백도 굉장히 감사했어요. 사실 유저 입장에서 그냥 지워버리면 그만인건데, 우리 앱의 장점을 알아봐주시고, 개선할 점을 말해주시고 또 기다려주시는 거잖아요. 그런 유저분들 보면서 빨리 개선해드리고 싶단 생각이 들죠. 그 어떤 피드백보다 더 큰 동기부여가 되더라고요.✓ 투데잇 TALK“투데잇팀은 서로 부담없이 정말 효율적으로 커뮤니케이션을 해서 어떻게 하면 서로의 업무 컨텍스트를 빠르게 마무리할지 고민해요.”Q. 투데잇의 힘은 이거다!음 투데잇의 힘은 서로를 존중하고 커뮤니케이션을 중시하는 데에서 나오는 것 같아요. 결국 모든 문제의 결착점은 커뮤니케이션이거든요. 사소한 거라도 시기에 맞춰서 커뮤니케이션이 되어야 하는데, 개발팀과 비개발팀간의 커뮤니케이션이 사실 어렵잖아요. 하지만 투데잇팀은 서로 부담없이 정말 효율적으로 커뮤니케이션을 해서 어떻게 하면 서로의 업무 컨텍스트를 빠르게 마무리할지 고민해요. 누군가 못한 부분이 있더라도 절대 무시하지 않고, 서로의 업무를 존중하고 정식적으로 피드백을 공유하면서 문제를 잘 해결하기 위한 고민을 하죠.Q. 투데잇에서 제일 기억에 남는 순간이 있다면?투데잇에서는 많이 힘들었을 때부터 행복했을 때 그리고 소소한 일상들까지 전부 다 기억에 남아요. 워크샵이라고 가평에 가서 일한 적이 있었는데, 정말 놀지도 못하고 거의 일만했거든요. 근데 밖에 나와서 그런지 그 자체가 너무 재밌었어요. 일하면서도 되게 색다르고 즐거웠죠. (웃음) 제주도로 워크샵 갔을 때도 너무 재미있었고, 정말 매일 매순간이 기억에 남아요. 팀 분위기가 너무 좋아서 그런지 특별한 일들 뿐만 아니라 개발팀 회의할 때나 회사 메신저에서 웃고 떠들고 했던 것들처럼 아주 소소한 일상들까지 모두 에피소드였던 것 같아요. 깜짝 생일파티도 그렇고 되게 예정없이 나온 에피소드가 많았거 든요. 그런게 진짜 참된 에피소드 아닐까요?✓ 마지막으로…Q. 애정이 컸던 만큼 투데잇을 떠나기 많이 아쉬울 것 같아요.네 많이 아쉽죠. 전 투데잇에서 10개월 동안 정말 하루종일 개발만 했어요. 일 하는 게 너무 좋아서 거의 자취하다시피 야근도 매일 했었거든요. 좋아하는 사람과 좋은 분위기에서 재밌게 일하기도 했고, 또 어떤 목표를 이루기 위해 정말 치열하게 고민하고 일할 수 있었는데 이 부분들을 더이상 느끼지 못한다는 점이 많이 아쉬워요.음 아쉬운 사건을 말하라면, 맨 처음으로 앱 안에 코틀린을 적용해볼 때 너무 시간을 오래 끌었던 일이 있었어요. 잘 적용시킬 방법에 대해 혼자 고민하고 정리해보다가 늦어졌었는데, 다른 분들 일정에 피해를 준데다가 실수도 한두개가 아니었거든요. 그 때 제가 계획대로 잘 처리했으면 마케팅적으로나 여러 시도들을 해볼 수 있지 않았을까?하는 아쉬움이 들죠. 결국 개발자가 세운 일정에서 해내는 여부에 따라 회사에 큰 영향이 가고, 다른 팀에도 막대한 영향이 갈 수 있다는 걸 뼈저리게 깨달았어요. 그래도 이 사건 덕분에 업무적으로도 많이 성장할 수 있었던 것 같아요. 몸소 당해봤으니 그럴 수 밖에 없죠. (웃음)Q. 투데잇을 떠나며 마지막으로 하고 싶은 말이 있다면?“충분히 치열하게 일했고 다함께 즐겁게 소통하면서 일했기 때문에 언젠가 또 다시 만나지 않을까 싶어요.”개인적으로 아쉬운 점은 있지만, 충분히 치열하게 일했고 다함께 즐겁게 소통하면서 일했기 때문에 언젠가 또 다시 만나지 않을까 싶어요. 모든 투데잇 사람들과 연을 이어가고 싶기도 하고 특히 대표님께 보답하고 싶다는 마음이 크거든요. 처음 들어갔을 때, 아무 준비 안 돼있는 상태였던 절 믿어주시고 함께 일할 수 있는 기회를 주셨어요. 앞서 말한 것처럼 일하면서 초반에 실수도 많이 했는데 꾸준히 믿고 지금의 포지션까지 저를 밀어주셨다는 점이 너무 감사하거든요. 대표님께 보답하자! 투데잇에 보답하자!가 마지막으로 하고 싶은 말이에요. 저 나가더라도 아는 척해주셔야 해요..!Q. 투데잇을 꿈꾸는 개발자에게 한마디!음 투데잇에 들어오는 건 어쩌면 쉬울 수도 있어요. 저 같은 경우 30분 정도 면접을 보고 당일에 바로 함께하기로 했거든요. 하지만 중요한 건 본인이 ‘함께 성장하고 싶은 사람’인가?에 대해 생각해보셔야 해요. 또 투데잇과 방향성이 맞는지 스스로 생각해보고, 성장하기 위해선 어떤 태세를 취해야 하는지 고민해보아야 하죠. 만약 이런 성향이 맞지 않는 사람이라면 아마 들어오시더라도 투데잇과 잘 맞지 않아서 힘들 수도 있거든요. 투데잇에 들어오고 싶은 분들은 이런 부분들에 대해 한 번 깊게 고민해보셨으면 좋겠어요.#투데잇 #팀원소개 #팀원인터뷰 #팀원자랑 #기업문화 #조직문화 #개발자 #개발팀
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Culturalization of Video Game Soundtracks: An Interview with Pierre Langer, Managing Director & Founder of Dynamedion

 Game culturalization, the process of cultural adaption, is the key to successfully launching video games in foreign markets. The main aspects are to make content suitable, understandable, and meaningful for the gamers of the targeted markets. To achieve these objectives, it is necessary to look into the five central pillars of culturalization: history, religion, ethnic and cultural tensions, geopolitical situations, and in-game elements.One in-game element that must be considered is music. To learn more, we interviewed the video game music expert and composer Pierre Langer, founder and managing director of Dynamedion based in Mainz, Germany. Pierre will tell us more about his internationally renowned company, the video game music business, and the culturalization process of video game soundtracks.  Pierre Langer  Dear Pierre, please let us know more about you and your company and the key services that you provide.  Pierre Langer: Dynamedion was founded by Tilman Sillescu and me in early 2000. We started with work-for-hire audio in the German games industry doing music composition, sound design and later also interactive audio integration and Live Orchestra production. We were the first to produce with live orchestra for a German game, and we eventually rolled this out as a service for other composers and game developers all over the world.Today we are one of the biggest game audio studios in the world with nearly 50 people doing music composition, music licensing, sound design, source sound recordings, audio integration, audio software development, live orchestra and live choir recording, and orchestration and arrangement for all sorts of media. We are still very much focused on video games, having worked on more than 1,800 games, but we also do a lot of movie trailers, TV series, and films.In 2009 we started a sub company of Dynamedion called BOOM library, which produces original sound effects collections as products that can be licensed by audio professionals throughout the world. BOOM Library is today recognized as one of the most popular and high-quality sound effects libraries in the world. Apart from that we also run two side labels with royalty-free stock music in a unique adaptive format (SmartSound) and a new product line of virtual software instruments (SONUSCORE). Our latest addition to our services is that we have become well known for high end vehicle recordings (cars, airplanes, helicopters, bikes, tanks, etc.) – that is a lot of fun, but also a huge challenge to source all sorts of rare or weird or super expensive vehicles.So, in short: we are specialists for everything that has to do with music & sound for games – everything except voice overs, and our music or sound effects or live productions have been used and heard in nearly every large game worldwide. As an example, we recently have been involved in these titles: Assassin’s Creed Series, Elder Scrolls Online, Monster Hunter Online, Battlefield V, League of Legends, Destiny 1 & 2, Lineage II, Horizon Zero Dawn, Fortnite, Mortal Kombat Series, World of Tanks, Hitman Series, Total War Series.Currently we are working on five super large unannounced titles, all international.  What part of the world do your requests mainly come from?  Pierre Langer: It is very international, really. Up until 2009 we had a very strong (overly strong I would say) position in Germany, working on nearly every German game title, quite some in France and some occasional overseas projects. Meanwhile this has completely changed: we are doing a good amount of German titles, but the major part comes from the US, UK, Scandinavia, Japan, Korea and China – China being one of the most important markets now.  Have you experienced a shift or a change over the years in game creation from Western countries to an international mix?  Pierre Langer: Absolutely! It seems that the five big “individual” markets (North America, Europe, China, Japan / Korea) are getting closer to each other. Even very self-sustaining markets, like the Japanese market, are opening up for more international projects coming in, but they are also looking into getting their own games distributed internationally, and of course into becoming as successful as possible worldwide. And then there is a huge amount of projects coming from all the emerging markets, so it seems that there is really no end to a lot of new great games. The biggest challenge with a new game certainly is to make yourself “heard” or do something special that your competition does not do, in order to stand out in a new market.  Orchestral Session - Dynamedion  What is culturalization in terms of video game soundtracks and sound effect production?  Pierre Langer: It is actually a very straightforward thing and kind of a no-brainer, since audio is a rather inexpensive asset for a game, while it has a huge emotional and atmospheric impact. Culturalization of a game means that you adapt the game to the specific requests of a new market. Western world audiences are used to different things than Chinese players, for example. So, if a Chinese game developer wants to push a game into the Western market, the game should be “westernized” so to say. This certainly already happens with gameplay mechanics and with graphics and – of course – with the localization. But simply changing the texts and voice over from Chinese to English doesn’t adapt a Chinese game to an EU or US audience. The look and feel of a game need to change as well, and this is where music and sound “culturalization” comes in: adapting the music and sounds (and the way of implementation and audio functionality in the game) to the specific audience that is being targeted. This does of course work in all directions – Japan to China, China to Europe, Europe to Korea, etc.  Can you give us some examples of audio culturalization in specific markets? (E.g. MENA, South America, China/Asia)  Pierre Langer: Let me go back a few years, to our very first larger game title we did music and sound culturalization for. It was “Runes of Magic” by Runewaker Entertainment, a developer based in Taiwan. The game was not extremely successful in Taiwan and Mainland China, but a German publisher by the time (Frogster) saw some great potential in that game. So, they licensed the title and got the rights to publish it in Europe and the US. In some respects, the game was a mess for a Western audience, partly due to the music and the sound + the implementation of all audio. The marketing people at Frogster understood this very quickly and started working on all these issues. The music and sound side was done in a matter of a few weeks: they asked us to replace the soundtrack by using music we had in our back catalogue (music for games that we had written, that either failed, or that had been unsuccessful – which we kept the rights to) and write a few new themes that would work as the iconic main themes of the game, so that the audience has something new and recognizable. We did that, with a full focus on writing and licensing music that would be ideal for the target audience. Then we did a similar thing with the sound effects: we simply threw out all the stuff that was in there and replaced it with sounds that where produced to fit a Western audience. To give you a very quick example: Asian players are used to high frequency sounds, very aggressive, very loud, the whole sound atmosphere being very crowded. European and US players are used to low frequency sounds – sub-bass, deep impacts, rumbling and more focused sound design (you hear one thing prominently, and everything else gets balanced down to make space for the one important sound going on). This is a very clear and super important difference – and it is also easy to fix with some new content and some new mixing.  What are typical issues that occur in sound culturalization?  Pierre Langer: Typical issues are that there needs to be some trust from the developer to the sound team. In most cases, the developer asks for culturalization from their home market to a foreign market. So, a US developer asking us to adapt the sound to fit a Chinese audience better needs to trust us that we know what we are doing, since the US developer doesn’t know themselves (otherwise they wouldn’t need us). Then there is always a big challenge with the correct audio integration. The most important bit is certainly to replace music and sound effects, to get a fitting new set of assets for the target market. However, even the best assets do not help if they are poorly integrated. Simply swapping them is not enough if the way they are being played back is not fitting. This then needs some more time and attention and focus, since we need to work with the developer directly to e.g. add some audio functionality, balance mix and master the audio, or introduce an interactive music system. It can be a very elaborate thing, but you can achieve a lot of additional quality with the most basic strategies that only cost a lower 5 digit budget.  Dear Pierre, thank you for your time and effort in providing us such enlightening insights into your work!About Pierre:Pierre was born near Frankfurt / Germany. After years of playing in bands as a guitar player in his teens, he decided to take his studies in classical music at the Johannes Gutenberg University in Mainz..A few months before his final exams he met Tilman Sillescu in early 2000, Dynamedion was founded a few weeks later. In the first years of Dynamedion Pierre worked on basically every single bit of the job you can do as an audio person in the games business: music composition, sound design, audio integration, audio management, design of audio tool chains, recording, mixing, mastering, project management, etc.As the thing grew and all the other guys joined in, Pierre focused more and more on the business side of things, leaving the creative work to the really focused experts.Nowadays Pierre enjoys keeping in touch with all the different clients of Dynamedion, thinking up new product lines and business ideas to further expand the reach and prominence of Dynamedion and all related sub-labels such as BOOM Library, Sonic Liberty, Sonuscore... and more to come.The Interview was conducted by Moritz Demmig. 
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개발자의 경력관리란?

경력이 아닌 업력이 되는 단계에 이르러야 가능한 것 아닌가 합니다.대부분의 경력은 '어느 회사의 누구'라는 표현에서 만들어진 것이 아닙니다.진정한 경력의 결과는 '자신의 이름'이 곧 브랜드화 되는 것입니다.매우 당연하게,하루 이틀, 한 두해 한다고 해서 얻어지는 것이 아닙니다."10년 경력!"10년 이상 한 분야나 하나의 도메인, 하나의 테크, 하나의 경력, 하나의 경험을 꾸준하게 파고들었을 때에 얻어지고, 그러는 경험속에서 인사이트, 통찰력이 생기게 됩니다.물론. 그래서, 20대에도 명성을 얻을 수 있는 '경력관리'가 가능하다고 이야기합니다.(실제 얻은 사람을 많이 봤습니다. 그들은 10대에 시작했죠. )회사의 테두리 내에서 얻을 수 있는 '경력'은 '경험'일뿐입니다.자신의 이름을 중심으로 기술할 수 있을 때에 '경력'이라고 이야기할 수 있습니다.개발자라면...글을 써서도 얻을 수 있고,강연을 해서도 얻을 수 있고,GitHub에 오픈소스를 공개하면서도 얻을 수 있습니다.현재 30대와 그 이전의 개발자라면...10대와 20대도 똑같습니다.40대, 50대 이후를 준비하세요.반복적인 일, 똑같은 일, 회사의 프로세스의 하나인 일만 하는 '사람'이라면...그냥, 그 회사의 톱니바퀴가 되는 것입니다.대부분 '경력관리'가 잘 안됩니다.앞으로 50대 이후에도 '브랜드'를 얻을 사람이 되려면...자신의 '경력'관리를 잘 해야 얻을 수 있습니다.나중에 닭 튀기거나 치킨 배달할 것이 아니라면...관리를 잘해야 합니다.경력관리가 가능하려면 어떤 회사를 찾아야 할까요.다음을 기억하세요.1. 구루급 개발자가 있는 회사를 찾으세요.2. 자신이 주도적으로 무언가를 만들 수 있는 권한과 책임을 줄 수 있는 회사를 찾으세요.3. 커뮤니티나 외부 강연, 외부 오픈소스 개발 행사에 적극 참여할 수 있는 기회를 주는 회사를 찾으세요.4. 반복적인 업무와 정체된 마켓에서만 반복적으로 서비스를 하는 회사는 회피하세요.5. 우리 도메인은 원래 이래, 이 일은 원래 이래... 이런 식으로 이야기하는 '상급자'가 있는 회사를 피하세요.6. 쉽게 설명할 수 있도록 준비하고, 리뷰를 할 수 있는 기회와 시간이 주어지는 회사를 찾으세요.그리고, 마지막으로...비전은 누가 주거나 만들어 주지 않습니다.결국, 자기 자신이 찾아야 하는데...이것도, 주변에 이야기가 통하는 '구루급 개발자'가 있어야 그나마 방향성을 찾기 좋습니다.혼자 고민하거나,주변에 비슷한 사람들끼리 고민해봐야 답이 안 나옵니다.꼭, 기억하세요!'구루급 개발자'와 상의하세요.그분들은 실패와 성공, 포기와 단념, 선택과 집중에 대해서 알고 있답니다.퇴근시간이라면..구루급 개발자에게 치맥 한잔 하자고 하세요!

기업문화 엿볼 때, 더팀스

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