IoT의 관점과 함께 최근에 주목을 받는 시계열 DB들이 있다. OpenTSDB나 인플럭스 DB, Graphite와 같은 것들이다. 신기한 것은 최신의 기술이나 플랫폼이라고 불리는 것들은 국내에서는 거의 등장하지 않는다. 대부분 미국이나 유럽, 이제는 중국이나 러시아에서 등장한다. 물론, 일본에서는 새로운 언어도 많이 등장했다.집안의 전기 사용량을 측적하건, 공기 측정이 되었건 1초에 한번 측정하는 센서에서 만들어지는 데이터를 자세하게 분석하려면 이 데이터를 수집하고 모아야 한다. 그리고, 최소 연단 위 정도는 모아서 무언가를 분석하거나 추이를 살펴보아야 할 것이다.더군다나, 센서가 하나가 아니라 여러 개 라면 모여지는 데이터의 량은 상당할 것이다. 기존의 RDB에 축적하는 것은 이런 경우에 좀 맞지 않는다. 데이터가 계속 용량을 늘려나가는 구조이기 때문에 NoSQL형태의 데이터 스토어를 생각하게 된다. 코치이건 하둡이건 몽고이건 여러 가지가 생각난다. 실시간으로 추적 분석하려면 Apache Storm이나 spark도 생각날 것이다.일단, 센서가 시간의 추이에 따라서 데이터를 모으는 형태에 적합한 시계열 DB에 적합한 방법들에 대해서 나름 적합한 형태로 개발되는 구조를 가진 DB들을 어렵지 않게 찾아볼 수 있다. 이 글 가장 앞에 언급한 것들이다.관련 자료를 찾아보고 싶으면, OpenTSDB는 http://opentsdb.net , InfluxDB는 https://influxdb.com을 찾아보라. 나름 매력적으로 시계열 형태의 데이터를 모으기 좋은 구조로 디자인되는 설루션을 만날 수 있다.오늘 글에서 언급하고 싶은 것은... 이러한 특정 요점에 맞는 설루션들이 왜? 국내에서는 나타나지 않는가에 대해서 끄적거려 보고 싶어서이다. 과연, 이러한 태도와 행동, 행위가 특정 개발자의 탁월함 때문일까? 아니면, 국내에 있는 개발자들이 게으르고, 자신의 이익만을 위해서 일하는 것 때문일까?삐딱한 아키텍트는 그 부분을 이렇게 해석한다.하나. 잉여가 없는 부가가치가 적은 일을 매번 수행하는 국내의 경영자들의 문제.둘. 반복적인 작업이나 자신의 일의 미래에 대해서 큰 관심 없는 개발자의 자세셋. SI형태로만 진행되는 국내 프로젝트이기 때문에 만들어진 플랫폼이나 유틸리티 성의 서비스를 외부에 오픈하지 못하는 경우가 빈번함.이 3가지의 가장 큰 이유 때문에 국내에서는 특정 용도나 특정 의미의 환경에 잘 어울리는 설루션들이 오픈소스로 발전되고, 더 넓게 쓰이는 플랫폼까지 진화하지 못한다고 생각한다. 하나씩 나름대로 이유를 이야기해보자.하나. 잉여가 없는 부가가치가 적은 일을 매번 수행하는 국내의 경영자들의 문제일단, 부가가치가 높은 소프트웨어나 서비스를 개발한다면, 적절하게 배분되어진 팀과 일정, 부가가치가 높기 때문에 피드백을 통해서 품질을 높이기 위한 시도들이 반복되어진다. 하지만, 대부분 1회성으로 끝나거나, 단기적인 일거리를 해결하기 위해서 소프트웨어를 개발하는 경우가 대부분이기 때문에 사소한 잉여도 발생하기 어렵다.고품질을 지향하는 소프트웨어 개발을 추구한다면 매우 당연하게 잉여시간과 잉여 일정, 잉여인력이 투입되는 것이 정상이다. 매우 당연하게 소프트웨어 개발자들은 게으르기 때문에 반복적인 일을 싫어하고, 게으르기 때문에 소프트웨어의 품질을 높이기 위해서 공을 들인다.이런 게으른 소프트웨어 개발자들이 품질 높이기를 포기하는 이유는 간단하다. 그 소프트웨어가 재사용될 가능성이 거의 존재하지 않고, 또다시 요구사항에 따라서 난도질을 해야 하는 경우에 품질 높이기를 시도하지 않는다.결론적으로 소프트웨어 개발자들이 고품질을 만들지 않는 이유는 처음부터 비즈니스 기획과 부가가치에 대한 이윤과 투입되는 비용에 대해서 잘못된 비즈니스 모델을 만든 기획자나 경영자가 그 책임을 져야 한다. 물론, 그런 환경을 주었더라도 잘못된 개발자를 뽑은 '인력관리'의 미스에 대해서도 그 역시... 경영자가 책임져야 한다.대부분 고품질의 소프트웨어가 나타나지 않거나, 잉여가 만들어지지 않는 이유는 경영자가 미 숫하고, 비즈니스 모델을 잘못 디자인해서 그러하다.둘. 반복적인 작업이나 자신의 일의 미래에 대해서 큰 관심 없는 개발자의 자세하지만, 경영자의 잘못과 거의 비슷한 수준의 개발자의 관심 없는 자세인 경우가 문제가 되는 경우도 많다. 잉여가 주어졌음에도 빈둥거리거나, 자신만의 놀이를 위해서 그 시간과 비용을 투자하는 경우도 간혹 있다. 하지만, 필자가 만나본 대부분의 개발자들은 그런 자세가 된 소프트웨어 개발자의 행태 또한 그 소프트웨어 개발자가 걸어온 그 전회사의 경영자의 문제라고 지적하고 싶다.반복적인 일을 줄이고, 미래의 코드에 대해서 신경 쓰는 자세는 소프트웨어 개발자가 기본적으로 갖추어야 하는 자세임에도 불구하고, 이러한 자세를 파괴하는 형태의 업무 구조와 생각 자체를 파괴하는 형태로 일을 구성하는 경영진과 같이 일한 개발자들은 슬프게도 잉여를 빈둥거리게 하는데 익숙하게 된다.필자가 개발자 구인 시에 가장 주목하고, 관심을 가지면서 걸러야 하는 개발자는 그러한 회사를 거쳐왔거나 그러한 프로젝트에 매몰되었던 사람들은 피하는 것이다. 한번, 그런 자세가 파괴된 개발자는 다시 자세를 정상으로 복구하는데 엄청난 리소스와 시간이 투입된다.냉정한 사람들이라면 이러한 사람들을 '동료'로 받아들이는 것을 싫어할 것이다.셋. SI형태로만 진행되는 국내 프로젝트이기 때문에 만들어진 플랫폼이나 유틸리티 성의 서비스를 외부에 오픈하지 못하는 경우가 빈번함.슬프지만, 3번째의 경우가 사실은 한국에서는 50% 이상 의미 있는 형태로 개발되었음에도 불구하고, 사장되거나 외부에 노출될 수 없는 형태가 되는 경우를 빈번하게 경험했다. 필자 역시, WebService개발 초기에 3 Tier개발에 어려움을 겪는 개발자들을 위해서 SQL 문장을 그대로 WebService에서 CRUD형태로 전송하고 데이터셋과 DB커서를 2 Tier의 형태로 손쉽게 개발할 수 있는 플랫폼과 컴포넌트를 개발했지만, 이 역시, SI에 종속된 결과물이 되면서 외부에 오픈할 수 없는 경우가 되는 것을 빈번하게 경험했다.슬프지만... 이 3가지의 큰 이유 이외에도 '잉여'가 없는 개발 일정이나 개발자에게 여유가 없어지면서, 정말 더럽게 재미없는 소프트웨어 개발이 반복되는 경우를 많이 보았다. 하지만, 필자의 경험은 그럼에도 불구하고 개발을 총괄하고 있다면, 자신의 팀에 있는 개발자에게 약간의 잉여와 고품질을 위한 리소스에 대한 배려를 취하면서 동료직원이 오픈소스를 창출하거나 외부에 오픈할 수 있는 정도의 다듬는 여유를 만들어 줄 수 있다고 생각한다.가장 훌륭한 CTO나 개발 총괄의 역할은 그 시간을 정말 즐겁다고 생각하는 동료 개발자에게 약간의 잉여와 여유를 허가하는 것이며, 그 잉여가 결론적으로 자신이 속한 개발 조직의 효율이 향상되고, 개발 문화가 부드러워지는 아주 의미 있는 개발 조직으로 완성되어가는 첫 번째 단추라는 것을 알기를 바란다.현재 훌륭한 개발 조직일수록, 카페와 같은 공간만을 만드는 것만으로 끝나는 것이 아니라, 개발 공정이나 개발 프로세스 상에 리뷰와 의미 있는 문서화 작업, 피드백과 리팩터링과 같은 시간을 배분하는 이유도 그 때문이라는 것을 잊지 않기를 바란다.훌륭한 하드웨어 적인 공간 위에 재미를 추구하고 의미를 추구하는 잉여가 존재하는 개발 공정을 탑재한 개발 조직이야말로 성공할 수 있는 전제조건을 하나 더 갖춘 곳이라는 것을...

Event(이후 '이벤트'로 통칭)Node.js(이후 '노드'로 통칭)는 이벤트 기반 비동기 방식으로 작동한다. 그러므로 노드를 잘 다루기 위해서는 이벤트에 대해 이해하여야 한다.노드에서 이벤트를 호출하고 여러 처리를 하기 위해서는 EventEmitter 객체를 상속받아 구현해야 한다.아래 예제 코드를 통해 EventEditter를 상속받은 객체를 가지고 이벤트를 생성하고 호출하는 등 여러 처리하는 법을 살펴보자.* 코드 복사붙여넣기가 필요한 경우 http://madeitwantit.tistory.com/32 에서 가능하다.EventEmitterEventEmitter 클래스는 events 모듈에 의해 정의되고 제공된다.EventEmitter = require('events');위와 같이 EventEmitter를 정의할 수 있다.EventEmitter의 메서드EventEmiter.on('이벤트 이름', '리스너 함수') - 지정한 '이벤트 이름' 이벤트에 '리스너 함수'를 리스너 배열 가장 끝에 추가한다. EventEmiter.once('이벤트 이름', '리스너 함수') - on() 메서드와 기능이 비슷하다. 다만 이 메서드로 등록된 리스너는 일회성으로 한 번 실행된 후 제거된다. EventEmiter.addListener('이벤트 이름', '리스너 함수') - on() 메서드와 같다.EventEmiter.emit('이벤트 이름'[, arg]...) - '이벤트 이름'  이벤트에 등록된 리스너 함수를 등록된 순서에 따라 호출한다. 이벤트가 존재한다면 true, 그 외에는 false를 반환한다.EventEmiter.setMaxListeners(n) - EventEmitter는 디폴트로 최대 리스너 수가 10으로 지정되어 있다. 10보다 더 많은 리스너를 등록할 때 사용한다. Infinity나 0을 지정하면 제한 없이 리스너를 등록할 수 있다.EventEmiter.getMaxListeners() - 현재 EventEmitter에 지정된 최대 리스너 수를 반환한다.EventEmiter.listenerCount('이벤트 이름') - '이벤트 이름'에 등록되어 있는 리스너의 수를 반환한다.EventEmiter.listeners('이벤트 이름') - '이벤트 이름'에 등록되어 있는 리스너 배열의 사본을 반환한다.EventEmiter.removeAllListeners(['이벤트 이름']) - 모든 리스너나 파라미터에 지정한 '이벤트 이름'의 리스너를 제거한다.EventEmiter.removeListeners('이벤트 이름', '리스너 함수') - '이벤트 이름'에 등록되어 있는 특정 '리스너 함수'를 제거한다. 같은 리스너가 여러 개 등록되어 있으면 이 메서드를 여러 번 호출해야 한다.EventEmitter의 이벤트'newListener' - 새로운 이벤트를 등록할 때, 추가될 리스너를 리스너 배열에 추가하기 전에 호출된다. 이벤트에 리스너가 전달되기 위해 이벤트 이름과 추가될 리스너가 전달된다.'removeListener' - 리스너가 제거된 후 호출된다.하단의 예제를 통해 newListener가 호출되는 시점에 대해 살펴보자.                                                              * 코드 복사붙여넣기가 필요한 경우 http://madeitwantit.tistory.com/32 에서 가능하다.참고문헌:모던 웹을 위한 Node.js 프로그래밍 - 윤인성Haruair (http://haruair.com/blog/3396)Node.js Documentation (https://nodejs.org/api)조대협의 블로그 (http://bcho.tistory.com/885)#트레바리 #개발자 #안드로이드 #앱개발 #Node.js #백엔드 #인사이트 #경험공유

Overview“나 혼자 프로젝트를 하니 주석은 안 달아도 무방해요” 이렇게 말하는 개발자는 그 코드를 가장 많이 보는 것도 자신이라는 사실을 잊고 있을지도 모릅니다. 구린 코드를 보고 욕했는데 3개월 전 자신이 작성한 코드란 걸 알면 그제서야 얼굴이 붉어지기 일쑤죠. 작은 습관이지만 약간의 변화만 준다면 분명 즐겁고 생산적인 개발을 할 수 있을 겁니다. 얼굴 붉어질 일도 없고요. 오늘은 그 노하우를 전해드립니다. 혼돈을 피하는 여섯 가지 코드 작성법조건문은 긍정적으로 쓰자조건문의 성능은 생각하지 말자조건 검증을 깔끔하게 하자주석은 적절하게, 적당하게 하자상수를 활용하자복잡한 코드는 풀어서 쓰자과거의 나 자신아, 넌 나에게 똥을 줬어1.조건문은 긍정적으로 쓰자”쟤가 그 아이가 아니지 않지 않나?!” 프로그램 코드를 마지막으로 실행하는 건 컴퓨터지만 코드를 작성하고 관리하는 건 결국 사람입니다. 수많은 조건문이 존재하는 프로그램에서 조건이 부정적이라면 한 번 더 생각해야 합니다. 반대로 조건문을 긍정적으로 작성하면 보다 편리하게 개발을 진행할 수 있습니다. 가능하다면 긍정적인 마인드로 조건문을 적어봅시다.<?php // 예제는 PHP로 작성 되었습니다. $title = $_POST['title']; // 공지사항 제목 if (empty($title)) {     echo '제목을 입력해주세요';    return; } // 위의 경우보다 한번 더 생각해야한다. if (!isset($title)) {     echo '제목을 입력해주세요';    return; } cf)비슷한 사례 for 증감식을 i– 처럼 적는 경우 꼭 필요한 경우가 아니라면 삼가는 것이 좋다. for로 작성 가능한 반복을 while로 구현하는 경우 for는 끝이 명확하지만 while은 언제나 불안하다. 2.조건문의 성능을 생각하지 말자간혹 조건문에 성능을 고민해 줄여보려는 개발자가 있습니다. 10개의 and 조건을 2개로 줄인다면 얼마나 이득일까요? 하지만 이것은 티도 나지 않는 적은 양입니다.1) 조건문을 압축하지 마세요. 시간이 지나면 자신의 코드가 마치 보물지도처럼 보일 수도 있습니다. 조건문을 최적화하려고 하기보다는 보기 좋고 읽기 편하게 변경합시다. 3.조건 검증을 깔끔하게 하자만약 게시물에 글을 쓰는 프로그램을 제작한다면 요청된 값들이 정상인지 확인해야 합니다. ‘게시물 제목이 있고, 글 내용이 있고, 글 분류가 정상이고, 뭐뭐 하면 등록!’이라고 작성하면 논리적인 접근으로 보이지만 코드의 상태는 그렇지 않습니다.<?php $title = $_POST['title']; // 공지사항 제목 $content = $_POST['content']; // 공지사항 내용 $category = $_POST['category']; // 공지사항 분류 if (!empty($title)) {     if (!empty($content)) {         if (!empty($category)) {             // 게시글을 등록한다.!         } else {             echo '카테고리를 선택해주세요';         }     } else {         echo '내용을 입력해주세요';     } } else {     echo '제목을 입력해주세요'; } if문 블럭이 중첩되어 가로 스크롤 압박에 시달릴 것이기 때문입니다. 또한 나중에 수정하려면 많이 고생해야 합니다. 조건 검증을 하는 코드라면 아닌 경우를 체크하는 것이 더 좋습니다. 아래와 같은 형태로 작성하는 게 깔끔하고, 유지 보수에도 도움이 됩니다. 게시물 제목이 없으면 오류 출력글 내용이 없으면 오류 출력글 분류가 정상이 아니면 오류 출력그 외 등등…<?php // 예제는 PHP로 작성 되었습니다. $title = $_POST['title']; // 공지사항 제목 $content = $_POST['content']; // 공지사항 내용 $category = $_POST['category']; // 공지사항 분류 if (empty($title)) {     echo '제목을 입력해주세요';     return;  } if (empty($content)) {     echo '내용을 입력해주세요';     return;  } if (empty($category)) {     echo '카테고리를 입력해주세요';     return;  } // 게시글을 등록한다.! 4.주석은 적절하게, 적당하게 하자주석이 많아야 좋을까요, 아니면 적어야 좋을까요? 이 논제는 여전히 개발자 사이에서 뜨거운 감자입니다. 다양한 의견이 있지만 저는 ‘적당한게 좋다’고 생각합니다. 주석이 없어서 고생한 적도 있지만, 주석이 너무 많거나 쓸모없었던 적도 겪어봤기 때문입니다. 가끔 “코드 한 줄마다 주석을 달아”라는 미친 선임도 있었고 “주석이 필요 없게 깔끔하게 짜”라고 말하는 기괴한 선임도 있었습니다. 사고의 최종 결과물인 프로그램 코드가 아무런 설명 없이 다른 사람 혹은 미래의 자신을 이해시키는 건 불가능한 일이라고 생각합니다. 다양한 테크닉과 아름다운(?) 코딩으로 주석을 줄여나갈 수는 있겠지만 꼭 필요한 곳엔 적어야 한다고 생각합니다. 4-1) 주석이 꼭 필요하다고 생각할 때 깊은 사고의 결과를 코드로 작성하였고, 다음에 왜 그렇게 작성했는지 헷갈릴 것 같을 때함정 카드가 발동되어 헤맬 것 같은 코드일 때코드가 길어져 기능의 단위별로 나눠서 보는 게 좋을 때기술된 함수나 클래스가 이름과 다르게 동작하는 코드일 때한참 디버깅 후에 허무함을 안겨준 코드일 때함수 클래스 파일에 대한 주석일 때변수가 특이성을 가지고 있거나, 타입별로 세팅되는 값일 때플러그인이나 라이브러리 사용법을 공유할 때 4-2) 주석을 줄여 나가야 한다고 생각할 때 조건문의 내용을 한글로 다시 기술하고 있을 때프로그램과 관계 없는 내용일 때변수명으로 설명이 가능한 내용을 기술하고 있을 때4-3) 주석이 잘못 되었다고 생각할 때 나만 이해할 수 있는 단어나 문장으로 기술된 주석일 때주어가 없는 주석일 때5.상수를 활용하자코드값에 따라 분기를 작성 중이라면 상수를 활용하는 게 좋습니다. ‘F’보다는 FACEBOOK_SERVICE 가 더 직관적이기 때문입니다.<?php // 예제는 PHP로 작성 되었습니다. if ($userAccountType == 'F') {     // 페이스북 유저 처리 로직 } /** 유저 구분 값 페이스북 */ define('ACCOUNT_TYPE_FACEBOOK', 'F'); // 코드는 좀 더 길어보이지만 별다른 주석 없이도 어떤 코드인지 알 수 있다. if ($userAccountType == ACCOUNT_TYPE_FACEBOOK) {     // 페이스북 유저 처리 로직 } 상수는 프로그램마다 다양한 형태로 지원되기 때문에 선언 후 참조해서 쓴다면 주석을 줄이는 데에 많은 도움이 될 것입니다.6.복잡한 코드는 풀어서 쓰자여러 가지 사고의 결정이 다시금 엮여서 또 다른 결과를 만들어야 하는 복잡한 코드입니까? 우선 서술형 문장으로 먼저 정리하십시오. 그 다음 오류가 없다면 이어서 작성하는 것이 좋습니다. 2)// 기획전이 시작 되면 세팅한 값으로 할인을 하고 // 기획전이 끝나면 원래의 할인율로 돌아오게 하는 프로그램 이다. 1. 대상 기획전을 찾는다.     * 기획전 시작일이 오늘인가? 종료일이 오늘인가? 2. 트랜잭션을 연다. 3. 대상 기획전 건수 만큼 루프를 돌며     1. 조건 체크         case 1. 시작일이 오늘이면             1. 상품 상태를 기획전 데이터로 업데이트         case 2. 종료일이 오늘인면             1. 상품 상태를 시작일 이전 히스토리 데이터로 변경     2. 상품 히스토리를 남긴다. 4. 커밋한다. 저는 사고의 결과를 주석 형태로 작성하고, 순번을 달아서 진행을 정리합니다. 다음으로 정리된 내용을 검증하고, 주석을 중간 크기로 작성해 쪼갭니다. 그 밑에 코드를 작성하면 두 마리 토끼를 잡을 수 있습니다. 중간 크기의 주석은 프로그램의 진행 단위를 나눠서 보기 편하고, 단계별로 검증할 때에도 유용합니다.<?php /***************************************************** * 1. 대상 기획전을 찾는다. *     - 기획전 시작일이 오늘인가? 종료일이 오늘인가? **************************************************** */ // 세부 로직은 생략함 $list = getPlainedPromotionList(); /*****************************************************  * 2. 트랜잭션을 연다. **************************************************** */ beginTransaction(); /*****************************************************  * 3. 대상 기획전 건수 만큼 루프를 돌며 *****************************************************/ foreach ($list as $obj) { /*****************************************************  *        case 1. 시작일이 오늘이면  *            1. 상품 상태를 기획전 데이터로 업데이트 *****************************************************/     if ($obj['startDate'] == $today) {         updateProductDistRate($obj['productNo'], $obj['distRate']);    } /*****************************************************  *        case 2. 종료일이 오늘인면  *            1. 상품 상태를 시작일 이전 히스토리 데이터로 변경  *****************************************************/     if ($obj['endDate'] == $today) {        recoveryProductFromHistory($obj['productNo']);    } /*****************************************************  *    2. 상품 히스토리를 남긴다. *****************************************************/     addProductHistory($obj['productNo']); } /*****************************************************  * 4. 커밋한다. *****************************************************/ commit(); Conclusion영화 <인터스텔라(Interstellar, 2014)>의 주인공 쿠퍼(매튜 맥커너히)가 책장 너머 다른 차원에서 과거의 자신에게 신호를 보냈던 명장면이 생각납니다. “ STAY” 그의 메시지는 분명 후회의 몸부림이었을 겁니다. 마찬가지로 당신이 조건문을 부정적으로 만들고 있다면 잠시 키보드에서 손을 떼는 게 좋습니다. 다른 차원의 자신이 어딘가에서 메시지를 보내고 있을지도 모르니까요. “STOP….” 참고 1) 1초에 수백억 번 이상 연산이 가능한 컴퓨터에선 10회와 2회의 차이가 거의 없다. 2) 동료에게 정리한 문장을 이해시킬 수 있다면 정리가 잘 되었을 확률이 높다. 글천보성 팀장 | R&D 개발2팀[email protected]브랜디, 오직 예쁜 옷만#브랜디 #개발문화 #개발팀 #업무환경 #인사이트 #경험공유

 이 포스트는 제가 개발팀에게 했던 세미나를 정리한 것입니다. 개발자와 기획자, 개발자와 디자이너 사이에 의사소통에 대해서 얘기하는 글이 너무나 많습니다. 디자이너(기획자)가 개발자와 일하기 위해 알아야하는 최소한의 개발 용어, 기획자와 개발자가 절대 하지 말아야 할 말들 등등 재밌는 포스트들이 인터넷에 떠돌고 여러 담당자들의 공감과 비판을 사고 있지요. 언제 이야기해도 농담을 주고 받으며 할 수 있는 좋은 주제인 것 같습니다. 그러나 그런 글들은 해당 개발자 또는 기획자가 쓴 글이기 때문에 바이어스가 걸리기 마련이지요. 우스갯소리로 넘기기에는 껄끄럽고 진지하게 받아들이기에도 껄끄럽죠. 왜 이런 말들이 이렇게 많이 나올까요? 왜냐하면 실제로 그들이 대화하는 방식이 너무나 다르고 서로가 하는 일을 이해하기 힘들기 때문입니다. 서로간에 말이 정말 잘 통했다면 그럴 일이 없겠지요. 심지어 화성에서 온 개발자 금성에서 온 기획자라는 말이 한 때 많이 나돌아 다녔지요.UI/UX도 모르면서...결국 게시판 만들라는 거잖아요이런걸 기획서라고 써오다니...아니 그걸 다 된다고 하면 어떡해요이거 하나 바꾸는게 그렇게 어려운가요?언제까지 가능한지만 얘기해주세요여기서는 되는데 우리는 왜 안되나요?개발 공부 할거에요! 공감 하시나요? 저는 개발자이지만 한번 기획자의 입장에서 왜 그렇게 할 수 밖에 없었는지 핑계를 대보겠습니다. 도대체 기획자는 저딴 방구인지 말인지 모를 말들을 할까요? 와이컴비네이터의 폴 그래햄의 유명한 에세에인 Do things that don’t scale의 한국어 요약본입니다. 영어가 싫고 1분1초가 아까운 여러분을 위해서 준비했습니다 :) 읽어보시면 스타트업에서 처음부터 규모가 큰 작업을 하거나 그것을 자동화하는 일이 얼마나 위험한 일인지 간접적으로 느끼실 수 있을것 같아요. 그 중에 일부만 발췌하여 말씀드리면1. 모집 : 사람들은 많은 선택권을 가지고 있기 때문에 우리 제품을 써야할 필요가 없음그들을 선택하려면 빠른 프로토타입이 필요하고 요구사항에 맞춰 변화할 필요가 있음2. 황홀감 : 모든 유저들에게 황홀한 수준의 경험을 제공해야하는데 엔지니어 교육과정중에 유저 만족에 기울어야한다는 내용이 없어서 생각하기 힘듬3. Meraki : 하드웨어 벤처의 경우 수동으로 기계를 생산/조립하면서 기존에는 알지못했던 핵심 요인들을 발견할 수 있음4. 수동 : 초기에는 소프트웨어가 할일을 사람이 직접하는게 좋을 수도 있음.수동으로 해결하다가 해결책을 자동화하는 것은 확실한 고객을 확보할 수 있지만, 처음부터 자동화된 해결책으로 아무런 문제도 해결하지 못한다면 확실한 실패로 이어짐5. 대형 : 처음부터 큰 스케일로 일을 벌인다고해서 성공으로 이어지는 건 아님. 수동을 싫어하기 때문에 크게 일을 벌리는 것은 큰 실패로 이어짐.큰 버그가 아니고 시장 진입 타이밍이 중요하다면 바로 출시할 수도 있다 이 중에서도 저는 4번의 수동이라는 덕목을 가장 중요하게 생각합니다. 개발자라는 족속들이 수동을 굉장히 싫어하는 경우가 많습니다. 수동은 쿨하지 않거든요. 그래서 모든 것을 자동화시키려고 하죠. 자동은 쿨하니까요. 어떤 포털사이트의 랜딩 페이지를 개발해야하는 프로젝트가 생겼다고 예를 들어봅시다. 개발자는 생각합니다.매일매일 갱신되는 랜딩페이지를 만들자. 좋아요와 댓글이 많은 글들을 최신순으로 정렬하여 보여주는데 매일 자정에 랜딩 페이지가 새로운 내용으로 갱신되는게 좋겠다. 이미 한번 게시되었던 글은 다시는 게시되지 않도록 구성해야겠군. 좋아요와 댓글의 가중치는 1:2 정도가 좋겠지? 이렇게 랜딩 페이지를 하나 구성하는데 엄청난 노력과 시간을 투자합니다. 기획자 또는 마케터는 왜 이렇게 일이 오래걸리는지 답답해하죠. 빨리 출시해서 고객들의 반응을 보고 싶은데 개발이 늦어지니까요. 사실 고객들은 포털 사이트의 메인 컨텐츠가 자동으로 구성되던 수동으로 구성되던 관심이 없어요. 그건 기획자 또한 마찬가지지요. 그들에게 어떤 컨텐츠를 보여줘야 좋아할까 고민하지요. 심지어 그전에 랜딩 페이지라는 기능이 유효한지 증명되지도 않았지요. 실제로 이전에 제가 만들었던 시크릿차트라는 서비스에서 병원의 랭킹을 계산하여 유저들에게 보여주는 기능을 만들 때도 비슷한 일이 있었습니다. 병원 랭킹 기능이란 각 병원이 언급된 블로그와 카페 글을 스크레이핑하여 몇 개인지 세고 데이터베이스를 쌓고 블로그와 카페 글이 많은 순서대로 정렬하여 보여주는 기능입니다. 처음에 저도 욕심이 생기는 겁니다. 검색 포털의 API를 이용하여 스크레이핑 봇을 만들고 데이터베이스를 구축해주는 프로그램을 만들고 싶었습니다. 그 프로그램을 만드는데는 테스팅까지 약 1주일이라는 시간이 꼬박 들겠지요. 그래도 굉장히 쿨하고 재밌어 보였습니다. 그러나 그 욕망을 꾹 참고 수동으로 세서 데이터베이스를 구축하기로 결심합니다. 검색 포털에서 검색하여 나온 숫자를 눈으로 직접 보고 데이터베이스에 직접 접근하여 수동으로 입력하는 방식입니다. 저는 기획자와 다른 개발자에게도 입력하는 것을 도와달라고 협조를 요청했습니다. 그렇게 2일만에 우리는 데이터베이스를 구축했고 빠르게 배포하여 고객의 반응을 살폈습니다. 고객의 반응을 살펴보던 기획자들은 그 기능이 정말 잘 작동하고 고객들이 좋아한다는 것을 증명해냈고 저는 그제서야 API를 이용하여 모든 것을 자동화했지요. 우리는 자동화의 욕심을 버려야합니다. 물론 시간과 비용, 효율을 따져서 해야겠지요. 효율을 따지는 것은 여러분이 더욱 능숙하실거라고 생각합니다. 우선은 간단한 예로 비개발자들이 왜 요상한 말과 행동을 하는지 알아보았습니다. 그러면 개발자인 우리는 그들에게 어떻게 이야기해야할까요? 어떻게 해야 싸우지 않고 일할 수 있을까요? 애자일 개발방법론 중에 하나인 익스트림 프로그래밍에서도 이야기하듯이 지식 섬 현상(Islands of Knowledge)은 굉장히 위험한 요소입니다. 서로가 이해하는 것이 다르기때문에 계속적인 커뮤니케이션을 통해 지식 섬을 없애야합니다. 저는 그 지식섬을 없애기 위한 실질적인 방법을 소개하려고 해요.조카에게 설명하듯이1. 훈민정음 아시겠지만 개발 용어는 절대 금지입니다. 정말로 필요한 경우가 아니면 절대 개발 용어를 쓰지마세요.2. ABC 제목만 보면 훈민정음 룰과 반대되는 내용인 것 같죠? 예를 들어서 설명할게요. 태그 기능을 만든다고 합시다. 그런데 거기서 기획서에 나오지 않은 허점을 우리는 발견했습니다. 손가락을 이리저리써가며 태그가 여러개가 되었을 때 꼬이는 현상을 설명하려 하지마세요. 태그A, 태그B, 태그C 이렇게 설명하세요, 또는 "가나다"도 좋겠군요.3. 연필 & 종이 미팅을 할때 무조건 연필과 종이를 챙겨가세요. 그리고 말보다는 그림을 그려가며 설명하세요. 종이를 아끼지 말고 최대한 자세하게요. 또는 미리 정리한 문서를 준비해가세요. 문서를 보면서 설명하면 빼먹지않고 더 잘 설명할 수 있지요.4. 메타포를 사용하라 익스트림 프로그래밍에도 나오듯이 시스템 전체 또는 기능 전체를 하나의 메타포로 정의하여 설명하는 방법입니다. 현재 제가 만들고있는 IoT 관제 솔루션의 뒷면에는 기획자 또는 디자이너가 절대 이해하지 못할 프로토콜이라고 불리는 부분이 있습니다. 우리는 프로토콜을 어떻게 개발자가 아닌 사람에게 설명해야 할까요? 저는 커피머신을 메타포로 사용하여 설명하겠습니다. 우리는 제품으로부터 raw data라는 가공되지 않은 커피빈을 받습니다. 그냥 겉으로만 보면 어떤 유용한 데이터를 가지고 있는지 전혀 모르죠. 커피빈을 볶고 갈아서 사람이 마실만한 에스프레소를 만듭니다. 거기에 우유, 크림, 초콜릿 등을 더해서 다른 사용자가 좋아할 만한 또다른 커피도 만들 수 있겠죠. 데이터베이스를 모르는 사람들이 보는 깔끔한 그래프가 나오는 화면은 아메리카노, 라떼 등으로 비유할 수 있겠군요. 정말 조카에게 설명하듯이 쉽게 친절하게 설명하시면 됩니다. 그럼 다음으로 여기서 한발짝 더 나아가서 심화학습을 해보죠. 우리는 개발자로서 비개발자인 그들에게 어떻게 해주면 더 좋을까요?1. 기획의도를 이해하기 왜 이렇게 기획했는지 이해하면 좋습니다. 유저의 요구사항이 무엇이고 왜 그런 요구를 했는지 Back-log를 알면 개발이 더 쉬울 뿐만 아니라 빠르게 배포할 수 있을지도 모릅니다. 예를 들어 배포 30분전에 버그가 발견되었습니다. 개발자는 "헉, 버그다."이러면서 열심히 고치겠지요. 그러면서 기획자에게 배포를 내일해도 되냐고 물어봅니다. 기획자는 안된다고 하고 또 싸우겠죠. 만약 기획의도를 이해한다면 이 싸움이 필요하지 않을지도 모릅니다. 해당 기능을 작동시키는데 있어서 크리티컬한 것이 아니면 서비스를 우선 배포하고 이 후에 고쳐도 되겠지요. 또는, 마케팅이나 시장은 타이밍이 중요하기 때문에 기능 구현의 우선순위를 기획자가 잡아줄 수도 있습니다.2. 프로토타입을 빠르게 개발자는 코드로 이야기합니다. 그러나 비개발자는 이해 못합니다. 움직이는 프로토타입은 고객뿐만 아니라 동료의 이해도를 드라마틱하게 높일 수 있지요.3. 계속해서 점검받기 점검받는다고 그들의 아래에 있는 것이 아닙니다. 우리는 프로젝트를 완수하기 위해 각자 다른 역할을 수행하고 있는 동등한 존재임을 잊지맙시다. 개발자는 비개발자에게 계속해서 움직이는 프로토타입을 보여주고 피드백 받으면서 지식의 섬을 없애나가야 합니다. 고객들이 원하는대로, 기획자들이 기획한대로, 디자이너 디자인한대로 구현하는 것이 프로젝트에서는 무엇보다도 중요하니까요.4. 데드라인은 꼭 지키기 데드라인을 지키는 것은 개발자와 비개발자간에 신뢰관계를 높이는 방법 중에 개발자가 할 수 있는 가장 효과적인 방법입니다. 또한 고객과도 마찬가지죠. 약속을 지키지 못하는 회사의 제품을 사가는 사람은 없습니다.  우리는 서로에 대해 너무 조금만을 알고 있습니다. 그래서 서로의 입장을 모르고 문제가 생기기 마련이지요. 당연히 서로에 대해 자세히 알 필요는 없지요. 우리팀에서 프로젝트를 망치고 싶어하는 사람은 없습니다. 그러나 상황이, 그리고 오해가 프로젝트를 망치게 하지요. 그리고 누구나 똥을 쌉니다. 서로 부족한 점이 있으니 부족한 점을 욕하기보다는 부족한 부분을 채우기위해 영역을 넓혀가는 건 어떨까요? 저건 내 일이 아니니 알아서 되겠지라는 태도보다는 다 같이 고민하며 빈 공간을 채우는 편이 좋다고 생각합니다. 서로를 비난하면서 프로젝트를 할 것인가, 서로를 이해하는 마음가짐으로 즐겁게 프로젝트를 할 것인가... 선택은 당신의 손에 달렸지요.#비주얼캠프 #인사이트 #경험공유 #조언 #개발자 #개발팀 #협업 #팀워크

레진코믹스의 서버 시스템은 잘 알려진대로 Google AppEngine에서 서비스되고 있지만, 이런저런 이유로 인해 최근에는 일부 컴포넌트가 Amazon Web Service에서 서비스되고 있습니다. AWS 에 새로운 시스템을 셋업하면서, 기존에 사용하던 PaaS인 GAE에서는 전혀 고민할 필요 없었던, 배포시스템에 대한 고민이 필요했습니다. 좋은 배포전략과 시스템은 안정적으로 서비스를 개발하고 운영하는데 있어서 필수적이죠.초기에는 Beanstalk을 이용한 운영에서, Fabric 을 이용한 배포 등의 시행착오 과정을 거쳤으나, 현재는 (스케일링을 위해 어차피 사용할 수밖에 없는) Auto Scaling Group을 이용해서 Blue-green deployment로 운영 중입니다. ASG는 여러 특징 덕분에 배포에도 유용하게 사용할 수 있습니다.ASG를 이용한 가장 간단한 배포는, Instance termination policy 를 응용할 수 있습니다. 기본적으로 ASG가 어떤 인스턴스를 종료할지는 AWS Documentation 에 정리되어 있으며, 추가적으로 다음과 같은 방식을 선택할 수 있습니다.OldestInstanceNewestInstanceOldestLaunchConfigurationClosestToNextInstanceHour여기서 주목할 건 OldestInstance 입니다. ASG가 항상 최신 버전의 어플리케이션으로 스케일아웃되게 구성되어 있다면, 단순히 인스턴스의 수를 두배로 늘린 뒤 Termination policy 를 OldestInstance 로 바꾸고 원래대로 돌리면 구버전 인스턴스들부터 종료되면서 배포가 끝납니다. 그러나 이 경우, 배포 직후 모니터링 과정에서 문제가 발생할 경우 기존의 인스턴스들이 이미 종료된 상태이기 때문에 롤백을 위해서는 (인스턴스를 다시 생성하면서) 배포를 다시 한번 해야 하는 반큼 빠른 롤백이 어렵습니다.Auto scaling lifecycle 을 이용하면, 이를 해결하기 위한 다른 방법도 있습니다. Lifecycle 은 다음과 같은 상태 변화를 가집니다.기본적으로,ASG의 인스턴스는 InService 상태로 진입하면서 (설정이 되어 있다면) ELB에 추가됩니다.ASG의 인스턴스는 InService 상태에서 빠져나오면서 (설정이 되어 있다면) ELB에서 제거됩니다.이를 이용하면, 다음과 같은 시나리오로 배포를 할 수 있습니다.똑같은 ASG 두 개를 구성(Group B / Group G)하고, 그 중 하나의 그룹으로만 서비스를 운영합니다.Group B가 라이브 중이면 Group G의 인스턴스는 0개입니다.새로운 버전을 배포한다면, Group G의 인스턴스 숫자를 Group B와 동일하게 맞춰줍니다.Group G가 InService로 들어가고 ELB healthy 상태가 되면, Group B의 인스턴스를 전부 Standby로 전환합니다.롤백이 필요하면 Standby 상태인 Group B를 InService 로 전환하고 Group G의 인스턴스를 종료하거나 Standby로 전환합니다.문제가 없다면 Standby 상태인 Group B의 인스턴스를 종료합니다.이제 훨씬 빠르고 안전하게 배포 및 롤백이 가능합니다. 물론 실제로는 생각보다 손이 많이 가는 관계로(특히 PaaS인 GAE에 비하면), 이를 한번에 해주는 스크립트를 작성해서 사용중입니다. 대략 간략하게는 다음과 같습니다. 실제 사용중인 스크립트에는 dry run 등의 잡다한 기능이 많이 들어가 있어서 걷어낸 pseudo code 입니다. 스크립트는 사내 PyPI 저장소를 통해 공유해서 사용 중입니다.def deploy(prefix, image_name, image_version): '''Deploy specified Docker image name and version into Auto Scaling Group''' asg_names = get_asg_names_from_tag(prefix, 'docker:image:name', image_name) groups = get_auto_scaling_groups(asg_names) # Find deployment target set future_set = set(map(lambda g: g['AutoScalingGroupName'].split('-')[-1], filter(lambda g: not g['DesiredCapacity'], groups))) if len(future_set) != 1: raise ValueError('Cannot specify target auto scaling group') future_set = next(iter(future_set)) if future_set == 'green': current_set = 'blue' elif future_set == 'blue': current_set = 'green' else: raise ValueError('Set name shoud be green or blue') # Deploy to future group future_groups = filter(lambda g: g['AutoScalingGroupName'].endswith(future_set), groups) for group in future_groups: asg_client.create_or_update_tags(Tags=[ { 'ResourceId': group['AutoScalingGroupName'], 'ResourceType': 'auto-scaling-group', 'PropagateAtLaunch': True, 'Key': 'docker:image:version', 'Value': image_version, } ]) # Set capacity, scaling policy, scheduled actions same as current group set_desired_capacity_from(current_set, group) move_scheduled_actions_from(current_set, group) move_scaling_policies(current_set, group) # Await ELB healthy of instances in group await_elb_healthy(future_groups) # Entering standby for current group for group in filter(lambda g: g['AutoScalingGroupName'].endswith(current_set), groups): asg_client.enter_standby( AutoScalingGroupName=group['AutoScalingGroupName'], InstanceIds=list(map(lambda i: i['InstanceId'], group['Instances'])), ShouldDecrementDesiredCapacity=True ) def rollback(prefix, image_name, image_version): '''Rollback standby Auto Scaling Group to service''' asg_names = get_asg_names_from_tag(prefix, 'docker:image:name', image_name) groups = get_auto_scaling_groups(asg_names) def filter_group_by_instance_state(groups, state): return filter( lambda g: len(filter(lambda i: i['LifecycleState'] == state, g['Instances'])) == g['DesiredCapacity'] and g['DesiredCapacity'], groups ) standby_groups = filter_group_by_instance_state(groups, 'Standby') inservice_groups = filter_group_by_instance_state(groups, 'InService') # Entering in-service for standby group for group in standby_groups: asg_client.exit_standby( AutoScalingGroupName=group['AutoScalingGroupName'], InstanceIds=list(map(lambda i: i['InstanceId'], group['Instances'])) ) # Await ELB healthy of instances in standby group await_elb_healthy(standby_groups) # Terminate instances to rollback for group in inservice_groups: asg_client.set_desired_capacity(AutoScalingGroupName=group['AutoScalingGroupName'], DesiredCapacity=0) current_set = group['AutoScalingGroupName'].split('-')[-1] move_scheduled_actions_from(current_set, group) move_scaling_policies(current_set, group) 몇 가지 더…Standby 로 돌리는 것 이외에 Detached 상태로 바꾸는 것도 방법입니다만, 인스턴스가 ASG에서 제거될 경우, 자신이 소속된 ASG를 알려주는 값인 aws:autoscaling:groupName 태그가 제거되므로 인스턴스나 ASG가 많아질 경우 번거롭습니다.cloud-init 를 어느 정도 최적화해두고 ELB healthcheck 를 좀 더 민감하게 설정하면, ELB 에 투입될 때까지 걸리는 시간을 상당히 줄일 수 있긴 하므로, 단일 ASG로 배포를 하더라도 롤백에 걸리는 시간을 줄일 수 있습니다. 저희는 scaleout 시작부터 ELB에서 healthy 로 찍힐 때까지 70초 가량 걸리는데, 그럼에도 불구하고 아래의 이유 때문에 현재의 방식으로 운영중입니다.같은 방식으로 단일 ASG로 배포를 할 수도 있지만, 배포중에 혹은 롤백 중에 scaleout이 돌면서 구버전 혹은 롤백 버전의 인스턴스가 투입되어버리면 매우 귀찮아집니다. 이를 방지하기 위해서라도 (Blue-green 방식의) ASG 두 개를 운영하는게 안전합니다.같은 이유로, 배포 대상의 버전을 S3나 github 등에 기록하는 대신 ASG의 태그에 버전을 써 두고 cloud-init 의 user-data에서 그 버전으로 어플리케이션을 띄우게 구성해 두었습니다. 이 경우 인스턴스의 태그만 확인해도 현재 어떤 버전이 서비스되고 있는지 확인할 수 있다는 장점도 있습니다.다만 ASG의 태그에 Tag on instance 를 체크해 두더라도, cloud-init 안에서 이를 조회하는 경우는 주의해야 합니다. ASG의 태그가 인스턴스로 복사되는 시점은 명확하지 않습니다. 스크립트 실행 중에 인스턴스에는 ASG의 태그가 있을 수도, 없을 수도 있습니다.굳이 인스턴스의 Lifecycle 을 Standby / InService 로 전환하지 않고도 ELB 를 두 개 운영하고 route 53 에서의 CNAME/ALIAS swap 도 방법이지만, DNS TTL은 아무리 짧아도 60초는 걸리고, JVM처럼 골치아픈 동작 사례도 있는만큼 선택하지 않았습니다.물론 이 방법이 최선은 절대 아니며(심지어 배포할때마다 돈이 들어갑니다!), 현재는 자원의 활용 등 다른 측면에서의 고민 때문에 새로운 구성을 고민하고 있습니다. 이건 언젠가 나중에 다시 공유하겠습니다. :)

이번 5회차 수업에서는 베이즈 결정이론(Bayes Decision Theory)과 가우시안 혼합모형(Gaussian Mixture model)에 대해 배웠어요.1980년대 이후 세계 금융시장에서 위험관리를 계량화한 것은 확률이론, 그중에서도 ‘베이즈 정리’가 있었기에 가능했어요. 이전의 경험과 현재의 증거를 토대로 사건의 확률을 추론하는 알고리즘 덕분에 온갖 파생상품이 탄생했어요. 그런데 베이즈 정리는 오랫동안 금기시됐는데요. 주관적인 믿음을 측정하기 때문에 합리적이지 않다는 이유에서였다고 해요. 하지만 베이즈 정리의 활용도는 갈수록 커지고 있어요. 암호 해독부터 전쟁 중 의사결정, 실종된 사람이나 선박의 위치 추정, 암 발병률 예측, 스팸메일 걸러내기 등 무한대에 가깝다고 해요. 이번  필기노트에서는 베이즈 결정이론에 대해 알아볼게요.Bayes Decision Theory베이즈 결정이론은 패턴 인식을 위한 통계적 접근 방법이에요. 베이즈가 제시한 통계적 방법을 통해 의사 결정을 하는 방법이죠. 전통적 통계 방식은 통계적 추리를 할 때 표집으로 얻은 정보만 사용해요. 베이지안 확률이 전통적 통계 방식과 다른 점은 학습자가 기존에 가지고 있는 사전 정보를 활용한다는 것인데요. 불확실한 상황에서 통계적으로 얻은 정보를 가지고 의사 결정을 해야 하는 경제학, 경영학 등 여러 분야에서 많이 사용되고 있어요.베이즈 결정이론에 사용되는 베이즈 정리(Bayes rule)에 대해 간단한 예시를 들어볼게요.우리가 은행 지점장이라고 가정해봐요. 고객에게 돈을 빌려줄 수는 있지만 아무에게나 막 빌려줄 수는 없겠죠?그래서 은행 고객을 high-risk, 즉 돈을 빌려줘도 안 갚을 확률이 높은 고객과 low-risk, 즉 돈을 빌려주면 갚을 확률이 높은 고객으로 나눌 거예요.그런데 은행 고객이 돈을 갚을지 안 갚을지를 판단하는 기준이 있어야겠죠? 그래서 고객의 연봉(yearly income)과 현재 은행 계좌 보유금액(savings)을 가지고 판단할 거예요. 이렇듯 변수가 두 개만 있을 때 우리는 이항분포를 사용해서 의사를 결정해요. 위에서는 두 가지 고객이 존재하므로 이항분포를 사용해서 고객에게 돈을 빌려줄지 여부를 결정하죠. 결정을 내릴 때는 확률이 큰 쪽을 선택할 거예요. 확률이 큰 쪽을 선택하는 것은 이성적인 판단이기 때문이에요. 그래서 고객 x가 high risk일 확률(P(C=1|x)이 x가 low-risk일 확률(P(C=0|x)보다 크다면 1이라는 결정을 내리고, 작다면 0이라는 결정을 내려요.하지만 우리가 내리는 결정에도 error(=risk)가 존재하겠죠?확률의 합은 항상 1이고 결정은 항상 P(C=1|x)나 P(C=0|x) 중 확률이 큰 쪽이기 때문에 1에서 그 확률을 빼면 그 결정의 error가 돼요. 베이즈 결정이론은 이처럼 분류하고자 하는 물체들에 대해서 사전 정보가 주어지는 경우에 사용이 될 수 있는 이론이에요.Bayes’ rule베이즈 결정이론에는 베이즈 정리(Bayes’ rule)가 사용되는데요. 자세히 살펴볼게요.- P(C) : prior probability(선행 확률, 특정 사건이 일어날 것에 대한 추가 정보를 획득하지 못한 확률)로 여기서는 x가 어떤 값을 가지든 C가 1일 확률을 말해요.- p(x|C) : likelihood(우도, C가 주어졌을 때 조건부 확률) C가 주어졌을 때 x를 가지고 있을  확률을 말해요. 따라서 x값에 따라 확률이 달라져요. 예를 들어 p(x|C = 1) 은 C가 1인 즉 high risk인 고객이 x를 가지고 있을 확률을 나타내요.- p(x) : evidence(증거)는 C와 상관없이  x가 나타날 확률이에요.- p(C|x) : posterior probability(사후 확률)로 우리는 사후 확률을 기반으로 아래와 같이 decision을 내려요.위의 예시처럼 두 가지 고객만 있는 상황(이항분포)이 아니라 K명의 고객이 있는 경우(다항분포)는 어떻게 계산할까요? 이 경우에도 베이즈 정리가 적용되는데 식이 조금 달라져요.p(x) 구하는 식만 달라지고 나머지는 위에서 봤던 예시와 같아요. 그리고 이항분포의 error는 1에서 둘 중에 큰 확률을 뺐듯이 다항분포의 error도 아래와 같이 구해요.Loss and Risk위의 이항분포에서는 고객에게 돈을 빌려줌으로써 돈을 못 받는 손실(Loss)이 존재하고 돈을 못 받을 것 같은 고객에게 빌려주지 않음으로써 생기는 손실이 존재해요. 이 중 어떤 것이 더 손실이 적을지 생각해봐야겠죠?의사 결정을 하는 행동(action)을 αi라고 했을 때 αi에 대한 손실을 λik라고 정의할게요.위의 식은 예상되는 손실값이에요. 이 손실값은 실제로는 k인 상황이지만 행동 αi를 취해서 생기는 손실이에요.손실을 줄여야 하기 때문에 가장 작은 손실이 생기는 행동을 취해야 해요. 따라서 위의 식을 보면 argmin함수를 이용해서 k개의 행동 중 가장 작은 손실을 취해요.Reject 의사 결정이 어려운 경우에는 의사 결정을 피하는 것이 더 적절한 경우도 있어요. 이때는 어떠한 행동도 하지 않는 행동 αK+1을 추가해요.action αK+1을 추가하면 αK+1에 따른 손실 λik 또한 하나가 더 늘어요.위의 수식은 reject 행동을 포함했을 때 결정을 내리는 식인데 간단하게 참고하시면 될 것 같아요.이번에는 베이즈 결정이론에 대해 자세하게 다뤘는데요. 이번 수업은 교수님께서 많은 것을 가르쳐주셔서 저 같은 초보자가 듣기에 조금 힘든 점이 있었어요. 벌써 8주차 이론수업의 절반 이상이 지났는데요. 5주 동안 배운 많은 이론들을 코드로 능숙하게 표현하는 데에는 많은 노력이 필요하겠지만, 이만큼 왔다는 것만으로도 뿌듯한 기분이 들어요. 8주차부터 시작하게 될 팀 프로젝트에서 실력 발휘를 하기 위해서 더 열심히 수업에 임해야겠어요!* 이 글은 AI스쿨 - 인공지능 R&D 실무자 양성과정 5주차 수업에 대하여 수강생 최유진님이 작성하신 수업 후기입니다.

안드로이드와 GradleAndroid 가 Gradle 을 이용하기 시작한 것도 3년이 다 되어 갑니다. 이제는 많은 유저가 당연히 Gradle 을 Android 기본 개발 환경으로 사용하고 있습니다.하지만 기본 설정으로만 Gradle 을 사용하는 사용자들이 많습니다. 게다가 구글에서 Android Gradle Build DSL 을 끊임없이 변경했기 때문에 많은 사용자들이 이를 이해하기도 전에 변경이 되는 경우가 매우 빈번했습니다.Gradle Dependency 분리하기안드로이드 자동화 툴위 두번의 포스팅을 통해서 TossLab 에서 사용하고 있는 Gradle 에 대해서 소개를 해드렸습니다.오늘은 Android 팀이 사용하는 Custom 설정들에 대해서 정리하도록 하겠습니다.1. 초기화 값 검증 및 설정하기개발자들이나 CI 에서 관리해야하는 속성 값에 대해서는 각각 다르게 설정할 필요가 있습니다.안드로이드 팀은 3개의 추가적인 속성값을 추가하여 사용하고 있습니다.# gradle.properties inhouse_version=2 # 배포/qa 버전의 hofix version 을 관리학 ㅣ위함 report_coverage=false # coverage 측정에 대한 on/off 기능 dev_min_sdk=21 # minSDK 의 개별적인 관리를 위함 위의 3개의 값은 존재 하지 않으면 빌드가 되지 않도록 하는 강제사항으로 만들었으나 새로운 개발자가 입사하게 되었을 때 또는 CI 서버에 실수로 기입하지 못하게 되었을 때 Project Import 나 빌드가 아예 되지 않는 현상이 발생하였기에 초기 값을 설정할 수 있도록 하였습니다.report_coverage 는 5. Android Gradle DSL 에서 buildTypes.debug.testCoverageEnabled 에서 사용되며 이 값은 설정에 따라서 디버그 과정에서 변수값들이 제대로 노출되지 않게 됩니다. report 가 필요한 CI 서버 용으로 만들어진 값입니다.// valid.gradle def checkValidProperties() { println "Properties Valid Checking.........." if (!project.hasProperty("inhouse_version")) { println "set up to gradle.propeties --> inhouse_version = 1 (default)" project.ext.inhouse_version = 1 } if (!project.hasProperty("report_coverage")) { println "set up to gradle.propeties --> report_coverage = false (default)" project.ext.report_coverage = false } if (!project.hasProperty("dev_min_sdk")) { println "set up to gradle.propeties --> dev_min_sdk = 19 (default)" project.ext.dev_min_sdk = 19 } println "Properties Valid Check OK" } checkValidProperties() // ------------------------------- // build.gradle apply from: 'valid.gradle' 위와 같이 설정한 뒤 gradle.properties 에 아무런 값을 설정하지 않고 빌드를 하게 되면 빌드 최초에 다음과 같은 log 를 보실 수 있습니다.================================================================================ Properties Valid Checking.......... set up to gradle.propeties --> inhouse_version = 1 (default) set up to gradle.propeties --> report_coverage = false (default) set up to gradle.propeties --> dev_min_sdk = 19 (default) Properties Valid Check OK ================================================================================ 2. APK Copy 하기QA 팀 전달 또는 스토어 배포시에 Android Studio 의 기본 기능을 이용하지 않고 Gradle Task 를 사용하여 빌드를 하게 되면 /app/build/outputs/apk 에 있는 패키지를 복사하는 것이 여간 귀찮은 작업이 아닐 수 없습니다.그래서 Gradle 에서 기본적으로 제공되는 Copy Task 를 이용하여 APK Copy Task 를 만들었습니다.// apk-copy.gradle android.applicationVariants.all { variant -> // 1. Copy Task 생성 def task = project.tasks.create("copy${variant.name}Apk", Copy) task.from(variant.outputs[0].outputFile) // 2. 바탕화면 Task 로 복사 task.into("${System.properties['user.home']}/Desktop/") // 3. 복사하는 과정에서 APK 이름 변경 def targetName = "jandi-${variant.baseName}-${variant.versionName}.apk" task.rename ".*", targetName task.doFirst { println "copy from ${source.singleFile.name} to $destinationDir" } task.doLast { value -> println "completed to copy : $targetName" } } // --------------- // build.gradle apply from: 'apk-copy.gradle' 위의 Task 는 총 3개의 단계로 구분할 수 있습니다.Copy Task 생성~/Desktop 으로 복사복사 할 때 APK 이름 변경Task 를 정의하는 과정에서 application 의 flavor, build-type, version 을 기반으로 복사하도록 한 것입니다.위와 같이 설정하면 다음과 같이 사용할 수 있습니다.# flavor : qa , build-type : Debug $> ./gradlew assembleQaDebug copyqaDebugApk # 또는 줄여서 아래와 같이 쓸 수 있습니다. $> ./gradlew aQD copyQDA Application Variant 에 대한 변수는 링크에서 확인하실 수 있습니다.3. CI TasksCI 용으로 CheckStyle 과 PMD 를 사용하기 때문에 관련 설정 또한 별도로 처리하였습니다.task pmd(type: Pmd) { source 'src/main' include '**/*.java' ruleSetFiles = files('../pmd.xml') ignoreFailures = true } task checkstyles(type: Checkstyle) { configFile file('../checkstyle.xml') source('src/main') include '**/*.java' classpath = files() showViolations = true ignoreFailures = true } // --------------- // build.gradle apply from: 'ci-tasks.gradle' CheckStyle 과 PMD 설정에 필요한 정보 또한 별도의 script 로 설정하였습니다.4. Gradle Properties빠른 빌드를 위해 추가적인 설정을 하고 있습니다.# gradle.properties # 백그라운드 빌드 org.gradle.daemon=true # 동시 빌드 org.gradle.parallel=true # jvm heap size org.gradle.jvmargs=-Xmx4346m # build jdk org.gradle.java.home=/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_101.jdk/Contents/Home 위의 설정 중에서 제일 보셔야 할 것이 org.gradle.jvmargs 입니다. Android Gradle 설정 중에서 위의 값이 적으면 빌드속도가 현저히 느려집니다.빌드 할 때 console log 를 확인하시고 값을 적절하게 맞춰주실 것을 권장합니다.5. Android Gradle DSL 추가 정의하기 // build.gradle // ...중략 android { // 특정 Flavor에서 Release Build 막기 android.variantFilter { variant -> if (variant.buildType.name.equals('release') && (variant.getFlavors().get(0).name.equals('qa') || variant.getFlavors().get(0).name.equals('dev'))) { variant.setIgnore(true); } } buildTypes { debug { debuggable true testCoverageEnabled = project.hasProperty("report_coverage") && report_coverage.toBoolean() } // ..중략... } productFlavors { dev { // demo version applicationId 'com.tosslab.jandi.app.dev' versionName(defaultConfig.versionName + ".dev." + inhouse_version) minSdkVersion project.hasProperty("dev_min_sdk") ? dev_min_sdk : 19 } // ..중략.. } // 빌드 과정에서 CPU 와 Ram 최적화 하기 dexOptions { javaMaxHeapSize "2g" maxProcessCount Math.max(1, ((int) (Runtime.getRuntime().availableProcessors() / 2))) } } variant-filter 를 이용해서 qa 나 dev 용 빌드는 release 버전이 빌드되지 않도록 하였습니다.buildTypes 와 productFlavors 에서는 앞서 설정한 gradle-properties 에 대해서 설정에 따라 기본값이 지정되도록 하였습니다.dexOptions 설정은 개발하는 기기의 PC 환경에 따라 다를 수 있습니다.Android DSL 에 의하면 Dex 빌드 과정에서 최종적으로 사용하는 메모리는 heapsize * process-count 라고 합니다.heapsize 기본값 : 2048MBprocess-count 기본값 : 4참고문서6. Android Resource Image 의 EXIF 정보 삭제하기보통 디자이너가 Photoshop 과 같은 툴을 이용하여 이미지를 만들게 되면 자동으로 adobe 와 관련된 exif 정보가 붙게 됩니다. 그래서 빌드 할 때 libpng warning : iCCP ... 와 같은 warning 메세지를 보실 수 있습니다. 이는 Android Build 과정에서 aapt 가 이미지 최적화 하는 과정에서 불필요한 exif 정보로 인해서 오류를 내게 됩니다.따라서 exif 정보를 초기화 해주는 작업이 필요합니다.맥 사용자에 한해서 지원됩니다.HomeBrew 를 이용해서 exiftool 을 설치하셔야 합니다. exiftool 설명find . -path '*src/main/res/*' -name '*.png' -exec exiftool -overwrite_original -all= {} \; 저는 별도로 쉘 스크립트를 만들어서 실행합니다.아래를 복사해서 붙여넣기로 실행하시면 됩니다.echo "find . -path '*src/main/res/*' -name '*.png' -exec exiftool -overwrite_original -all= {} \;" > exif_clean.sh chmod 744 exif_clean.sh 관련 정보 : adt-dev google group 에서 제시된 해결책Wrap up안드로이드 팀은 Gradle 을 이용하여 반복적일 수 있는 작업을 자동화 하고 다양한 초기화 설정과 편의를 가지고자 하였습니다.초기화 값 검증 및 설정Apk 복사 자동화CI Task 정의Gradle Properties 지정Android Gradle DSL 정의Android Resource Image EXIF 삭제Gradle 을 얼마나 잘 활용하냐에 따라서 조직에 필요한 Task 를 금방 만드실 수 있습니다. 이번 포스팅이 도움이 되었기를 바라며 활용해보실 것을 권장합니다.#토스랩 #잔디 #JANDI #개발자 #개발팀 #앱개발 #안드로이드 #인사이트

비트윈 팀은 지난달 비트윈에 Android Wear 앱 기능을 릴리즈했습니다. 즐거운 개발 경험이었지만, 힘들었던 점도 많았습니다. 어떤 과정을 통해서 개발하게 되었고, 내부 구조는 어떻게 되어 있는지, 신경 쓰거나 조심해야 할 점은 어떤 것들이 있는지 저희의 경험을 공유해보려고 합니다. 이 글을 통해 Android Wear 앱 제작을 고민하는 개발자나 팀이 더 나은 선택을 하는 데 도움이 되고자 합니다.Android Wear에 대해¶Android Wear는 최근 발표된 구글의 새 웨어러블 플랫폼입니다. 공개된 지 얼마 되지 않았음에도 불구하고 완성도 있는 디바이스들이 출시된 상태이며, 기존의 웨어러블 기기보다 기능과 가격이 매력 있다는 평가를 받고 있습니다. 또한, 2014 Google I/O에서 크게 소개되고 시계를 참가자들에게 나눠주는 등, 구글에서 강하게 밀어주고 있기 때문에 상당히 기대되는 플랫폼입니다.Android Wear의 알림 기능은 연결된 mobile1 기기와 연동됩니다. 예를 들어 메시지를 받았을 때 mobile과 wear에서 모두 알림을 받아볼 수 있고, Google Now와 연동하여 교통, 날씨 등 상황에 맞는 알림을 제공합니다.또, 여러 가지 앱들의 다양한 기능을 음성으로 제어하도록 하여 사용자에게 기존의 시계와는 완전히 다른 경험을 주고 있습니다.한국에서는 Google Play Store의 기기 섹션에서 구매가 가능합니다.Android Wear 개발하기¶Android Wear는 Android 플랫폼을 거의 그대로 사용하기 때문에, Android 개발 경험이 있는 개발자라면 아주 쉽게 개발을 시작할 수 있습니다. 비트윈에서는 구글의 80:20 프로젝트를 패러디한 100+20 프로젝트를 통해 개발을 진행하게 되었습니다. (하던 일을 다 해내면서 시간을 내어 진행한다는 의미로 100+20 프로젝트입니다. 하지만 가끔은 '20' 부분에 너무 몰입하여 0+20이 되기도 한다는 게 함정입니다...)Activity, Service 등 Android의 기본 component들을 모두 그대로 사용 가능하며, 손목에 찰 수 있는 크기의 화면에서 유용하게 사용할 수 있는 WearableListView, GridViewPager 같은 새 widget들이 추가되었습니다. 구글 개발자 사이트의 wearable training 섹션에서 자세한 안내를 볼 수 있습니다.비트윈의 아이디어¶비트윈 Android Wear 기능의 컨셉은, 항상 몸에 착용하는 Wear의 특징을 살려, '커플이 떨어져 있더라도, 항상 함께 있는 느낌을 주기' 였습니다. 그래서 아래와 같은 기능들이 기획되었습니다.Feel His/Her Heart (그대의 심장박동 느끼기): 상대방의 심장박동을 진동으로 재현해주기Where He/She Is (그/그녀는 어느 방향에 있을까?): 상대방의 위치를 나침반과 같은 형태로 보여주기 (안심하세요. 여러분. 방향만 알려주고 정확한 위치는 알려주지 않습니다!)Feel Memories (메모리박스): 언제든 추억을 떠올릴 수 있도록 비트윈의 기존 기능인 메모리박스(추억상자)를 Android Wear에서 구현하지만 이 아이디어들은 하루 만에 망하게 됩니다.메인 아이디어였던 심장박동 느끼기는 사용자가 요청하면 상대방의 시계에서 심장박동이 측정되어 사용자에게 상대방의 심장박동을 진동으로 재현해주는 멋진 기능이었습니다. 하지만 이 아이디어를 낼 때 심박센서가 탑재된 Android Wear 기기가 없었던 게 함정이었습니다.다음날 Android Wear Bootcamp에 참가하여 심박센서가 작동하는 삼성 Gear Live 기기를 사용해 볼 수 있었습니다. 결과는 충격이었습니다. 생각과는 달리 심박박동 측정 결과가 나오는데 10~20초가 걸리고, 그나마도 측정되는 동안은 올바른 위치에 시계를 차고 가만히 있어야 했습니다. 결국, 이러한 제약 때문에 사용자들이 실제로 유용하게 사용할 수 있는 기능이 될 수 없었습니다.그래서 계획을 수정하여 현실적으로 구현 가능한 기능들을 먼저 만들어 보기로 했습니다.목소리로 답변하기: 상대방에게 온 메시지에 Android Wear Framework에서 제공하는 음성인식을 이용하여 목소리를 텍스트로 바꾸어서 답장하기이모티콘 답변하기: 이모티콘을 사용자가 선택하여 이모티콘으로 답장하기비트윈 메모리박스: 비트윈의 기존 기능인 메모리박스(추억상자)를 Android Wear에서 구현처음의 원대한 계획에서 뭔가 많이 변경된 것 같지만, 기분 탓일 겁니다.내부 구현¶비트윈 Android Wear 앱은 크게 두 가지 기능을 가지고 있습니다. 하나는 상대방에게 메시지를 받았을 때, 메시지 내용을 확인하고 여러 가지 형태로 답장할 수 있는 Notification 기능이고, 다른 하나는 Wear에서 원래 Application의 일부 기능을 시작 메뉴를 통하거나 목소리로 실행시킬 수 있게 해주는 Micro App입니다. 해당 기능들의 스크린샷과 함께 내부 구조를 설명하겠습니다.우선 Notification 부분입니다. 앱 개발사에서 아무 작업도 하지 않더라도, 기본적으로 Android Wear Framework이 스크린샷 윗줄 첫 번째, 네 번째 화면과 같이 예쁜 알림화면과 Open on phone 버튼을 만들어 줍니다. 여기에 추가적인 기능을 붙이기 위하여 WearableExtender를 이용하여 목소리로 답장하기, 이모티콘 보내기 버튼을 덧붙였습니다.비트윈 Android Wear 스크린샷 - Notification둘째로는 Micro App 부분입니다. 여기에는 이모티콘 전송과 메모리박스를 넣었습니다. 이 부분은 일반적인 Android 앱을 만들듯이 작업할 수 있습니다비트윈 Android Wear 스크린샷 - Micro App화면을 보면 무척 단순해 보이지만 내부 구조는 간단하지가 않습니다. 연결된 화면들을 만들어내는 코드가 한곳에 모여있지 않고, 각기 다른 곳에 있는 코드들을 연결하여야 하기 때문입니다. Notification 하나를 만들 때에 Framework에서 만들어주는 1, 4번째 화면, Notification에 WearableExtender를 이용하여 덧붙이는 2, 3번째 화면, 그리고 다시 Framework에서 만들어주는 목소리로 답장하기 화면, 그리고 Wear 쪽의 Micro App을 통해 구동되는 이모티콘 선택 화면과 같이 여러 군데에 나누어 존재하는 코드가 연결됩니다.하나의 앱처럼 느껴지는 화면이지만 각각 다른 곳에 코드가 쓰여있습니다.그러면 이번에는 각 화면이 어떻게 연결되는지 알아보겠습니다.사용자가 상대방으로부터 받은 메시지를 Android Wear의 Notification으로 확인하고, 답장으로 이모티콘을 보내고자 하는 상황을 가정해 봅시다. 사용자가 Send Emoticon 버튼을 눌렀을 때 이모티콘 선택화면을 보여주고 싶은데, 이 행동에 대한 pending intent를 wear 쪽의 micro app이 아닌, mobile 쪽에서 받게 되어 있습니다. 이 때문에 아래의 표와 같이 mobile 쪽에서 pending intent를 받은 뒤 다시 wear 쪽으로 이모티콘 선택 화면을 보여주라는 메시지를 전송해줘야 합니다.이모티콘 전송 과정이번에는 메모리박스를 보겠습니다. 메모리박스도 단순한 화면이지만 mobile 쪽과 통신하여 내용을 불러와야 하므로 생각보다 해야 하는 일이 많습니다. Android Wear Message API와 Data API를 이용하여 데이터를 주고받아 사진을 화면에 보여줍니다.메모리박스를 보여주는 과정개발 시 신경 써야 하는 점¶개발하면서 주의 깊게 신경 써야 하는 점들이 있습니다.첫 번째로 코드 퀄리티입니다.Android Wear는 아직 성숙하지 않은 플랫폼이기 때문에 많은 사람이 받아들인 정형화된 패턴이 없습니다. 앞서 살펴보았듯이, 간단한 기능을 구현하려고 해도 상당히 복잡한 구조를 가진 앱을 만들게 되기에, 코드 퀄리티를 높게 유지하기 어려웠습니다비트윈 팀에서는 EventBus를 활용하여 코드를 깔끔하게 유지하려고 노력하였습니다. 이러한 문제를 해결할 수 있는 Guava의 Concurrent 패키지나, RxJava 등의 도구들이 있으니 익숙한 도구를 선택하여 진행하는 것을 추천합니다. 또한, 구글의 Android Wear 코드랩 튜토리얼의 내용이 매우 좋으니, 한번 처음부터 수행해 보면 좋은 코드를 만들 수 있는 아이디어가 많이 나올 것입니다.두 번째로는 원형 디바이스 지원 및 에러 처리입니다.처음부터 원형 디바이스를 신경 쓰지 않으면 마무리 작업 시 상당한 고통을 받게 됩니다. 원형 디바이스에 대한 대응법은 Android 개발자 트레이닝 사이트의 wearable layout 섹션에 자세히 나와 있습니다. 현재는 원형 디바이스를 처리하는 프레임웍에 약간 버그가 있지만, 곧 수정될 것으로 생각합니다.사용자 입력이 있을 때, 그리고 에러가 났을 때 적절하게 처리해주는 것은 제품의 완성도에 있어 중요한 부분입니다. Android Wear Framework에서 제공하는 ConfirmationActivity등을 활용하여 처리하면 됩니다.마지막으로 패키징입니다.자동 설치 패키징은 비트윈 팀에서도 가장 고생했던 부분입니다. Android Wear는 본체 앱을 설치하면 자동으로 함께 설치되는데, 앱이 정상작동하기 위해서는 몇 가지 까다로운 조건이 있습니다.build.gradle 의 applicationId 를 wear와 mobile 양쪽 모두 똑같이 맞춰야 합니다.Wear app의 AndroidManifest에 새롭게 선언한 permission이 있다면 mobile 쪽에도 포함해 주어야 합니다.기본적으로, 똑같은 key로 서명합니다. 다른 key로 sign 하는 경우는 문서를 참고해서 신경 써서 합니다.위 항목들은 아주 중요한 내용이지만 아직 문서화가 완벽하지 않으니 주의 깊게 진행해야 합니다.후기¶개발 과정에서 여러 가지 어려움이 있었지만, 무척 즐거웠던 프로젝트였습니다!우선 새로운 플랫폼에서 새로운 제품의 아이디어를 내고 만들어내는 과정이 많은 영감과 즐거움을 주었습니다.두 번째로는 Android Wear를 포함한 버전 출시 이후 구글플레이의 Android Wear 섹션 및 추천 앱 섹션에 올라가게 되어 홍보 효과도 얻을 수 있었습니다. 또한, 구글의 신기술을 적극적으로 사용하고자 하는 팀에게는 구글 쪽에서도 많은 지원을 해주기 때문에 도움도 많이 받았습니다.세 번째로는 기존의 Android 개발과 비슷하여 접근하기 쉬우면서도, 원하는 것을 구현하려면 상당히 도전적이어서 재미있었습니다.다만 조심해야 할 점은, 구글에서 적극적으로 밀고 있는 프로젝트라고 해서 다 성공하는 것은 아니라는 점입니다. 얼마만큼의 시간과 자원을 투자할지는 신중하게 생각하면 좋겠습니다.정리¶Android Wear는 새로운 기술과 플랫폼에 관심이 많은 개발자, 혹은 팀이라면 시간을 투자해서 해볼 만한 재미있는 프로젝트입니다. 하지만 완성도 있는 좋은 제품을 만들기 위해서는 생각보다 할 일이 많으니 이를 신중하게 고려하여 결정해야 합니다.구글의 튜토리얼 등에서 지칭하는 것과 마찬가지로, 이 글에서도 Android Wear와 연결된 휴대폰을 mobile이라 하겠습니다.↩저희는 언제나 타다 및 비트윈 서비스를 함께 만들며 기술적인 문제를 함께 풀어나갈 능력있는 개발자를 모시고 있습니다. 언제든 부담없이 [email protected]로 이메일을 주시기 바랍니다!

2018년은 정말 클라우드가 일반화되는 해가 될듯 합니다. 클라우드 이전 사업 소식이 이곳저곳에서 들리는 요즘입니다. 스타트업 생태계는 이미 클라우드로 넘어갔지만 올해에는 엔터프라이즈 기업에서 대규모 IT 기업들까지 모두 클라우드로 넘어가고 있습니다. 와탭이 클라우드 최적화를 목표로 하는 모니터링 서비스이다보니 클라우드로 전환하는 시점에 있는 많은 기업들을 만나는데요. 클라우드를 적용하려고 준비중이거나 최근 클라우드로 이전한 기업의 운영팀들은 현업에서 사용하는 과정에서 클라우드 안정성에 대한 불안을 토로하기도 합니다. IT 운영자들이 느끼는 클라우드에 대한 불안감IT 운영의 핵심은 안정화입니다. 클라우드 이전까지 IT 인프라는 변화를 관리하는 대상이 아니였습니다. IT 인프라는 운영중에 변화하지 않으며 초기 설계에서도 최대 부하를 견디기에 충분한 여지를 남겨서 구성하였습니다. 하지만 클라우드에서는 IT 인프라가 운영중에도 변화 가능한 요소가 되면서 IT 인프라 규모 산정에서 부터 커다란 변화가 발생합니다. 최대 부하가 아닌 최소 부하가 규모 산정 기준이 되다. 여지껏 IT 인프라의 구성 기준은 언제나 최대 부하를 견딜수 있도록 설계되어왔습니다. 하지만 IT 인프라를 클라우드로 시작한 스타트업들이 IT 인프라를 구성하는 방법은 기존의 규칙을 무시하기 시작합니다. IT 인프라를 규모를 최소 부하에 맞춰서 구성하는 것입니다. 단지 실시간으로 확장 가능한 서비스 구조와 Auto Scailing을 통해 규모를 맞춰갑니다.IT 인프라 평균 부하의 기준이 높아지다. 클라우드 이전까지 우리는 IT 인프라의 CPU 부하율을 평소 20% 아래로 유지해 왔습니다. 하지만 이 또한 변화가 생깁니다. 제가 만나는 많은 클라우드 기반 서비스 기업들이 CPU 부하율을 50%에서 70%까지 유지하고 있었습니다. 일반적은 운영관점에서 IT 서비스 운영에 익숙하지 않은 기업의 운영 미숙이라 생각할 수 있습니다. 하지만 클라우드에 익숙한 운영팀은 서비스 성능에 문제가 발생하지 않는 범위에서 인프라의 규모를 실시간으로 조절합니다. 기존의 상식으로는 매우 위험해 보이지만 클라우드를 정말 잘 쓰는 기업들은 성능과 안정성을 해치지 않으면서 인프라 자원의 여유를 최대한 줄이는 방법들을 내재화하고 있습니다. IT 인프라 장애를 해결하지 않는다.  모든 IT 인프라는 장애가 발생합니다. 인프라의 장애는 이벤트성으로 발생하지만 운영팀은 장애를 반복 해결해 나가는 과정에서 패턴을 인지하고 대처해 나갑니다. 클라우드에서도 장애는 어쩔수 없이 발생하지만 운영팀은 장애를 인지할 뿐 장애를 물리적으로 해결하지는 않습니다. 대신 클라우드를 사용하는 IT 운영팀은 빠르게 서비스 구성과 환경을 전환하여 서비스를 원활하게 동작시킵니다. 운영자들이 갖는 불안감이 현실이 되다.다시 운영자들의 불안감에 대해서 이야기 해보죠. IT 인프라의 규모를 줄이고 자원 사용률이 평소에서 50%를 넘기는 급박한 사용 환경에서 클라우드 인프라에 장애가 발생해도 할 수 있는 일이 없다는 것은 정말 큰 스트레스를 주는 일입니다. 물론 위에서 설명한 것처럼 클라우드 네이티브한 서비스라면 문제없이 돌아갈 수 있겠지만 기존 레거시를 운영하면서 클라우드로 전환한다면 IT 운영자 입장에서는 앞에 이슈들이 불안감이 아닌 현실이 됩니다. 넷플릭스 7년만에 클라우드 이전을 완료하다.넷플릭스가 클라우드 이전을 결정한것은 2007년이지만 이전을 완료한것은 2016년이였습니다. 이렇게 긴 시간은 투자한 이유에 대해 넷플릭스는 "기존 IDC 기반의 인프라가 가진 문제들을 클라우드로 가져가지 않기 위해서"라고 했지만 다른 한편으로는 클라우드에서 발생하는 문제들을 해결할 수 있는 시스템 구조를 만들기 위해서였습니다. 그렇기 때문에 넷플릭스에서는 클라우드 네이티브 방식을 택하여 사실상 모든 기술을 재구축하고 운영 방식을 근본적으로 바꿨다. 아키텍처 면에서 넷플릭스는 거대한 앱을 수백 개의 마이크로 서비스로 마이그레이션하고 NoSQL 데이터베이스를 사용하여 데이터 모델을 반정규화했다. 예산 승인, 중앙화된 릴리스 관리, 몇 주에 걸친 하드웨어 프로비저닝 주기를 도입해 지속적인 콘텐츠 전달이 가능해졌으며, 느슨하게 결합된 개발운영(DevOps) 환경에서 엔지니어링 팀이 셀프서비스 툴로 독립적인 결정을 내릴 수 있게 되면서 혁신이 가속화되었다. 이 과정에서 새로운 시스템을 여럿 구축해야 했으며, 새로운 기술도 배워야 했다. 넷플릭스가 클라우드 네이티브 기업으로 변신하는 데는 많은 시간과 노력이 필요했지만, 클라우드 마이그레이션을 통해 글로벌 TV 네트워크로서 지속적인 성장을 이뤄나갈 밑거름을 마련할 수 있었다.https://media.netflix.com/ko/company-blog/completing-the-netflix-cloud-migration결론기존의 레거시를 바탕으로 클라우드 마이그레이션을 진행하는 기업들은 클라우드에서 발생하는 다양한 운영 이슈들을 겪을 수 밖에 없습니다. 대부분 클라우드 이전 사업을 진행하는 데 있어서 이전 서비스 성능을 맞추는 데만 집중하다보니 이전 후 운영과정에서 발생하는 많은 문제들은 운영팀이 짊어지게 됩니다. 하지만 이 문제들은 개발팀과 운영팀이 함께 지속적으로 개선해 나가야 합니다. 최종적으로 클라우드 네이티브 구조가 완성되기 위해서는 시스템과 조직 문화 모두가 변화해야 합니다. 클라우드 마이그레이션은 엄청 고난한 일입니다. 만일 클라우드를 도입했는데, 아직 불안함이 있다면 아직 클라우드 마이그레이션이 끝나지 않은것입니다. #와탭랩스 #개발자 #개발팀 #인사이트 #경험공유 #일지

제 깃헙블로그 https://heelog.github.io/about/ 에서 동시에 포스팅을 진행하고 있습니다.개발 관련 글을 보기에는 블로그를 통하시는 것이 더 좋습니다!안드로이드에서 색상을 표현할 때는 #AARRGGBB 형태로 표현한다. 앞의 AA 자리에 16진수를 이용하여 투명도를 표현해줄 수 있다. 범위는 0~255이다.0%~100% 투명도 값  100% — FF99% — FC98% — FA97% — F796% — F595% — F294% — F093% — ED92% — EB91% — E890% — E689% — E388% — E087% — DE86% — DB85% — D984% — D683% — D482% — D181% — CF80% — CC79% — C978% — C777% — C476% — C275% — BF74% — BD73% — BA72% — B871% — B570% — B369% — B068% — AD67% — AB66% — A865% — A664% — A363% — A162% — 9E61% — 9C60% — 9959% — 9657% — 9456% — 9156% — 8F55% — 8C54% — 8A53% — 8752% — 8551% — 8250% — 8049% — 7D48% — 7A47% — 7846% — 7545% — 7344% — 7043% — 6E42% — 6B41% — 6940% — 6639% — 6338% — 6137% — 5E36% — 5C35% — 5934% — 5733% — 5432% — 5231% — 4F30% — 4D28% — 4A28% — 4727% — 4526% — 4225% — 4024% — 3D23% — 3B22% — 3821% — 3620% — 3319% — 3018% — 2E17% — 2B16% — 2915% — 2614% — 2413% — 2112% — 1F11% — 1C10% — 1A9% — 178% — 147% — 126% — 0F5% — 0D4% — 0A3% — 082% — 051% — 030% — 00참고한 블로그: 커피한잔의 여유와 코딩#트레바리 #개발자 #안드로이드 #앱개발 #인사이트 #경험공유 #꿀팁

2대의 서버로 시작한 리디북스는 각 기능의 요구사항에 최적인 솔루션들을 채용하고, 고가용성(High Availability)을 지향하면서 매우 복잡하고 다양한 구성으로 변모해왔습니다. 이 글에서는 리디북스가 어떤 스택에서 서비스를 제공하고 있는지 간략히 소개하려고 합니다. 각 스택의 선택 이유나 문제에 부딪히며 배운 노하우 등은 차차 포스팅하겠습니다.대략적인 구조리디북스 백엔드 구조도로드 밸런싱로드 밸런싱은 소프트웨어 로드 밸런서인 HAProxy를 이용하고 있습니다. HAProxy는 L4, L7 스위치의 기능 및 로드 밸런싱을 제공하고 구성 역시 매우 간편합니다. 리디북스는 고가용성을 위해 Active - StandBy 서버 한 쌍이 가상 IP를 공유하고, keepalived를 통해 서로의 상태를 확인하며 자동 failover 됩니다. 각 서버군이 사용하는 네트워크 트래픽에 따라 스위치와 연결되어 있는 네트워크의 속도가 다른데, 이를 효율적으로 사용하기 위해 HAProxy 서버 쌍을 2개 구성하여 DNS를 통해 HAProxy로 들어오는 트래픽도 분산하는 방식으로 네트워크 효율화를 이루었습니다.웹 서버Ubuntu 14.04 LTS 기반에 웹서버로는 Apache, Nginx를 사용하고 있습니다. 서점 용 웹 서버, 정적 파일 서버(CSS, JS 등), 통계용 서버, 책 파일에 DRM을 씌워 전송하는 다운로드 서버 등 여러 개의 웹 서버 그룹을 나누어 관리하는데, 각 서버가 하는 역할이나 테스트를 통해 확인한 병목 지점을 고려해 웹서버를 채택합니다.API 서버리디북스는 서점이나 앱에서 이용하는 수많은 API가 존재하는데 종류에 따라서는 초당 수만 개의 호출이 발생하는 경우도 있습니다. 이러한 트래픽을 감당하기 위해 비동기 처리가 필요한 경우 Node.js를 주로 이용하여 구현하고 있습니다. Node.js 프로세스는 PM2를 통해 클러스터 모드로 실행되어 요청을 처리합니다. 클러스터 모드는 프로세스에 대한 로드 밸런싱을 지원하며 프로세스를 순차적으로 재시작할 수 있어 무정지로 서비스를 재시작할 수 있습니다데이터베이스서비스 초기에 MySQL을 사용했고 현재는 MariaDB로 변경한 상태입니다. 한때 DB가 SPOF(Single Point Of Failure)였던 시기를 겪으면서 read/write의 분산을 위해 많은 노력을 들였습니다. 리디북스에서 실행하는 대부분의 데이터 연산은 읽기 동작이므로 애플리케이션 레벨에서 읽기/쓰기 접근을 구분하여 1차적으로 부하를 분산하고, HAProxy를 통해 여러 대의 slave로 분배해 2차적으로 부하를 분산합니다. 쓰기 동작이 빈번하거나 데이터 성격상 NoSQL이 필요한 경우 Couchbase와 Redis를 적극적으로 사용하고 있으며, MariaDB 상에서도 쓰기 동작의 분산 필요성이 대두됨에 따라 상반기에 샤딩을 준비하고 있습니다. 사용자 행동, 트랜잭션 로그 등 하루에도 방대한 양이 쏟아지는 데이터의 경우 Azure 내에 구성한 Hadoop 클러스터에 보관하며, Hive 저장소를 BI(Business Intelligence) 시스템 기반으로 활용하고 있습니다.파일 시스템리디북스에서 다루는 책 파일은 매우 방대하고 중요한 데이터입니다. 어떠한 일이 있어도 데이터 유실이 발생해서는 안되며, 일부 하드웨어 혹은 노드에 장애가 발생하더라도 서비스 장애 없이 파일을 서빙할 수 있어야 합니다. 저희는 GlusterFS로 6대의 노드를 클러스터를 구성하고 이를 파일 접근이 필요한 서버에서 NFS-like 형태로 마운트하여 사용하고 있습니다. 동일 데이터는 여러 노드(3 replica)에 분산 저장되며, 각 노드에도 RAID 구성을 하여 빠른 장애 대응 및 데이터 유실 방지에 노력하고 있습니다.검색리디북스의 책/저자 검색 등은 ElasticSearch를 통해 이루어집니다. 형태소 분석기는 오픈소스인 은전한닢에 따로 정의한 dictionary를 조합해 사용하고 있고, 2대의 노드로 클러스터가 구성되어 있습니다. 추가/변경되는 도서 정보는 증분 색인을 통해 실시간으로 검색 서버에 반영됩니다.작업큐이메일 발송, PUSH 발송 등의 작업들은 웹 애플리케이션이 직접 실행할 경우 페이지 응답속도를 떨어뜨리고, 진행상황 파악이나 실패 시 재시도하는 등의 실행 관리가 어렵습니다. 이런 문제를 해결하기 위해 Beanstalk라는 Work Queue에 작업을 일단 쌓아두고, 여러 대의 서버에서 실행되고 있는 컨슈머들이 작업을 가져와 순차적으로 진행하는 형태로 구성되어 있습니다.모니터링장애 발생 포인트와 시점을 예측할 수 없는 만큼 장애 발생의 빠른 인지를 위해 모니터링은 매우 중요합니다. 리디북스는 99.999%의 고가용성(High Availability)을 목표로, 버그와 장애 없는 안전한 운영을 위해 아래와 같이 다양한 오픈소스 및 유료 솔루션을 도입하여 활용하고 있습니다.30+ 이상의 서버 리소스를 모니터링하기 위한 Munin(On-Premise) 및 NewRelic(SaaS)서버에서 발생하는 각종 오류와 예외를 모니터링하기 위한 Sentry로그인, 결제 등 서점의 핵심적인 기능의 정상 여부를 모니터링하는 Pingdom각종 배치작업과 주기적으로 실행되는 스크립트를 모니터링하기 위한 PushMonNode.js 프로세스나 Redis 상태 모니터링을 위한 Keymetrics(SaaS)데이터의 무결성을 주기적으로 감지하는 각종 In-house 스크립트#리디북스 #서버 #서버개발 #스택 #백엔드 #node.js #개발자 #개발언어 #스킬스택 #소개

Overview이번에는 PHP Codeigniter 기반의 서비스에 VUE를 적용시키려고 고민했던 것들을 나누려고 합니다. VUE JS는 가상 DOM을 활용하여 실시간으로 반응 컴포넌트를 제작할 수 있는 프레임워크입니다. 또한, VUE-ROUTER 및 VUEX라는 컴페니언 라이브러리를 통해 url 라우팅 및 전역상태를 관리하기에도 탁월하죠. VUE와 다른 프레임워크와의 비교 부분은 여기를 참고해주세요. 브랜디의 관리자 서비스는 PHP Codeigniter 프레임워크로 제작되었습니다. 하지만 관리자 서비스의 규모가 점점 커지고 기능이 다양해지면서 “자주 사용하는 기능을 묶어 컴포넌트화하자!”라는 숙제가 남아 있었죠. 요즘 잠깐의 여유가 생겨 이때다 싶었습니다. 관리자 서비스에 VUE를 도입하기 위한 시도를 시작했는데요. 얼마 지나지 않아 문제점에 봉착했습니다. 바로 IE9.0…. 개발자의 숙적 IE가 또 한 번 발목을 잡았습니다. 임포트가 되지 않아….VUE를 좀 더 편리하게 사용하려면 JS의 모듈화가 필요했지만, ES2015에서는 import 혹은 require 구문을 지원하지 않아 불편하고, arrow 함수 또한 사용할 수 없습니다. 게다가 VUE의 JAX 탬플릿 구문을 사용할 수도 없었죠!! 뭔가 배보다 배꼽이 더 커질 것 같은 조짐이 보였습니다.결국 Webpack의 도움 없이 VUE를 적용하려던 시도는 여러 가지 난관을 만났고, Codeigniter 프로젝트 내부에서 Webpack을 사용하는 방법을 연구하기 시작했습니다. Webpack은 모듈 번들러입니다. Webpack의 메인 페이지를 방문하면 아래 네 개의 슬로건이 빙글빙글 돕니다.Bundle your scriptsBundle your imagesBundle your stylesBundle your assets아래의 이미지는 Webpack이 무엇을 하는 녀석인지 잘 설명해줍니다.Webpack은 실제로 번들러라고 광고하는것 처럼 Only Webpack 빌드만으로는 소스 파일들을 모아줍니다. 만약 webpack-dev-server로 실행하면 websocket을 통해 소스가 변경됐을 때 실시간으로 화면을 갱신해주는 개발 툴 제공 정도의 역할 밖에 없습니다. (…충분히 훌륭하잖아?)대부분의 기능은 엄청난 확장성을 가진 webpack의 설정으로 모듈로서 작동할 수 있죠. 예를 들면 Babel은 우리의 발목을 잡았던 IE를 위해 ES6로 작성된 js 문법을 IE에서 사용할 수 있는 ES5문법으로 너무나 쉽게 트랜스컴파일할 수 있습니다.하지만… 관리자 서비스는 위에서 언급했듯이 Codeigniter 기반입니다. 따라서 완벽히 VUE와 API서버를 분리하려면 로그인, 메뉴구성, 헤더, 푸터 등 PHP 기반으로 제작된 모든 기능들과 인증 등 기존 방식을 전부 새로 만들어야만 VUE를 온전히 사용할 수 있습니다.문제점들을 모두 해결하고 넘어가기엔 여유가 부족하기 때문에 조금씩 적용하자고 생각했습니다. 덕분에 webpack-dev-server의 실시간 소스 반영 기능을 포기해야만 했죠.(눈물) 우리의 서버는 node기반이 아닌 apache-php 기반이었기 때문입니다.자, 그럼 Codeigniter 프로잭트 하위에 웹팩을 포함시켜 Hello World까지 가는 짧은(?)여정을 시작해봅시다.Hello world로 가는 여정Node, npm 설치맥에서도 유사한 명령어로 제작할 수 있도록 CMD 위주로 진행하겠습니다. 먼저, 여기를 클릭해 Node를 설치합시다. 8.11.3 LTS버전으로 진행했습니다.맥에서는 Homebrew를 통해 간편하게~brew install node 설치 확인npm 잘 설치되었네요.web pack 폴더 생성 및 이동mkdir webpack cd webpack nom init으로 초기화npm init webpack, vue, babel 설치npm install -D webpack webpack-cli webpack-dev-server npm install -D vue-loader vue-template-compiler npm install -D babel-core babel-loader babel-preset-es2015 여기서 VUE는 설치하지 않습니다! 왜냐하면 VUE.js는 로딩만 하면 되고 필요하지 않습니다! (읭?) VUE는 Codeigniter view에서도 사용해야 하기 때문에 해당 view에서 import 해줍니다. 따라서 VUE 컴포넌트가 들어가는 시점에는 이미 전역에 vue.js 가 있습니다. 따라서 굳이 각 모듈마다 VUE를 import 했다가 webpack 설정에서 다시 vue.js를 제외할 필요는 없습니다.VUE와 template 태그를 로딩할 수 있는 로더도 설치하고, 트랜스컴파일을 위한 바벨, IE9를 지원하기 위한 es2015프리셋도 함께 설치합니다.webpack 빌드명령어 package.json의 script부분에 추가"scripts": { "build": "webpack --mode production", "build-dev": "webpack --mode development",   } 이제 VUE를 빌드할 명령어를 작성합니다. 위처럼 두 가지 명령어를 제작해두면, 추후 env를 통해 webpack.config.js를 분기시켜 원하는 환경으로 빌드할 수 있습니다. 또한 production 모드로 빌드할 땐 자동으로 옵티마이저 - uglify 내장 플러그인이 적용되어 익숙한 min.js형태로 빌드되며 development를 빌드할 땐 사람이 알아볼 수 있는 형태로 빌드되고, debugger 코드 또한 살아있습니다.weboack.config.js 작성const { VueLoaderPlugin } = require('vue-loader'); module.exports = {   entry: {     HelloWorld: './src/main.js'   },    module: {     rules: [       {         test: /\.vue$/,         loader: 'vue-loader',       },       {         test: /\.js$/,         loader: 'babel-loader',       }     ]   },    resolve: {     alias: {       'vue$':'vue/dist/vue.esm.js'     }   },    plugins: [     new VueLoaderPlugin()   ]  } webpack.config.js 가 없다면 생성한 후 위와 같이 작성합니다..babelrc 작성{     "presets": ["es2015"] } 테스트용 파일 작성1)main.js 작성import HelloWorld from './HelloWorld.vue' Vue.component('hello-world', HelloWorld); 2)HelloWorld.vue 작성 [removed] export default {   name: 'app',   data: () => {     return {       word1: 'Hello',       word2: 'World'     }   }  } [removed] 테스트 빌드npm run build-dev 빌드를 할 땐 기본적으로 ‘/dist/’ 하위에 소스코드가 떨어집니다. 자, 여기까지 진행하셨다면 폴더 구조는 다음과 같을 것입니다.지금까지 진행한 파일 모습입니다.뷰 컴포넌트가 잘 제작되고 등록되는지 확인하려면 기본 빌드 폴더인 dist 폴더에 Test.html을 작성해 브라우저로 열어봅시다.확인용 html 파일 작성<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head>     <meta charset="UTF-8">     <title>VUE Test</title>     <!-- VUE 플러그인 -->     [removed][removed] </head> <body>                     [removed][removed]     [removed]         new Vue({             el: '#vue'         })     [removed] </body> </html> 잘 나옵니다.정상적으로 VUE가 적용된 것을 확인합니다.코드이그나이터 설치이제 코드이그나이터 프로젝트 내부에서 VUE 컴포넌트를 출력해보기 위해 코드이그나이터 프로젝트를 생성합시다. 먼저 Codeigniter와 XAMPP를 다운로드 받습니다.Codeigniter 받으러 가기XAMPP 받으러 가기프로젝트 폴더 하위에 Codeigniter 프로젝트용 폴더를 생성합니다.mkdir codeigniter-with-vue-webpack cd codeigniter-with-vue-webpack 다운받은 Codeigniter를 해당 폴더에 압축 해제하면 Codeigniter 설치가 끝납니다.XAMPP 설치 및 DocumentRoot 변경XAMPP를 설치하고 DocumentRoot를 테스트 프로젝트 폴더로 설정한 뒤 아파치를 실행합니다.Codeigniter 프로젝트가 생성되었고, 서버 실행이 완료되었습니다. webpack 폴더를 Codeigniter 프로젝트 하위로 이동node-modules는 너무 크기 때문에 기본 파일만 복사하고, npm install로 설치합니다.Codeigniter에서 VUE를 사용하기 위한 webpack dist설정기존의 프로젝트에서 스크립트를 모아두는 폴더 하위로 빌드 결과 파일을 보내기 위하여 webpack 빌드 시 dist 폴더가 아닌 /application/scripts/vue/hello_world 하위로 빌드 결과 파일이 생성되도록 설정합니다.// 기존 module.exports = {   entry: {     HelloWorld: './src/main.js'   },    //... 생략 } // 변경후 module.exports = {   entry: {     '../../application/scripts/vue/hello_world/HelloWorld.js': './src/main.js'   },    //... 생략 } Codeigniter의 load->view 기능을 활용하여 파일 작성1)header.php// application/views/common/header.php <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head>     <meta charset="UTF-8">     <title>VUE Test</title>     <!-- VUE 플러그인 -->     [removed][removed] </head> 2)실제 view// application/views/vue/hello_world/vueTestPage.php <?php $this->load->view( 'common/header' ); ?> <body>                 [removed] [removed]     [removed]         new Vue({             el: '#vue'         })     [removed] </body> <?php $this->load->view( 'common/footer' ); ?> 3)footer.php// application/views/common/footer.php </html> 실제 프로젝트 구성과 유사하게 header, body, footer로 나누어 파일을 작성해봅니다. 실제로는 더 복잡하지만 이 정도만 나누겠습니다.Codeigniter 테스트용 컨트롤러 작성// application/controllers/Vue.php <?php if ( ! defined('BASEPATH')) exit('No direct script access allowed');   class Vue extends CI_Controller {      public function index()     {         $this->load->view('vue/vueTestPage');     }  } 정말 심플(?)한 테스트용 파일 작성이 모두 끝났습니다! 이제 잘 작동하는지 확인해볼까요?코드이그나이터에서 helloworld 출력짜잔이번엔 문제의 IE에서 확인해봅시다.IE9.0 환경에서 확인IE에서도 무사히 출력되는군요. 이제 코드이그나이터 환경의 프로젝트에서도 IE까지 지원하며 무사히 VUE를 사용할 수 있게 되었습니다! (시간이 없어서 가상머신에 IE9가 설치된 윈도우7까지 테스트하진 못했습니다!) 모든 작업이 완료한 후, 파일 폴더 구조는 아래와 같습니다.붉은 네모 부분이 실제로 제작하거나 수정한 파일들입니다.Conclusion여기까지가 Codeigniter 프래임워크 환경에서 webpack + vue를 사용하기 위한 웹팩의 설정 과정 및 테스트 결과였습니다. php 서버를 사용해야 하기 때문에 webpack-dev-server의 핫리로드 기능을 사용하지 못하는 건 매우 안타까운 일입니다. 하지만 짧은 시간에 신기술을 도입하면서도 수많은 리스크를 회피할 수 있다는 건 나쁘지 않은 선택이라 생각합니다.위의 웹팩설정을 조금만 활용한다면 다른 프레임워크 프로젝트에서도 무리없이 VUE를 사용할 수 있을 겁니다! 비슷한 고민을 하셨던 개발자님들… 집에 가기 전 말고 오전에 Webpack을 설치해보세요. 안 그러면 저처럼 집에 못갈 수도 있으니까요!참고.gitignore 작성, index.php 제거 등은 내용에 포함하지 않았으며, 아래의 링크로 자세히 알 수 있음.Codeigniter index.php 없애기글강원우 과장 | R&D 개발2팀[email protected]브랜디, 오직 예쁜 옷만 #브랜디 #개발자 #개발팀 #인사이트 #경험공유 #PHP