OverviewMSA(Micro Service Architecture)를 구축하다 보면 분산 애플리케이션에 대한 분석, 디버깅, 모니터링이 어려울 때가 있습니다. 이 문제를 풀기 위해 AWS에서는 X-Ray라는 분산 추적 시스템을 제공하고 있는데요. X-Rray는 요청이 애플리케이션들을 통과하는 전체 과정을 추적합니다. 오늘은 Lambda에서 X-Rray를 사용하는 방법을 간단하게 살펴보겠습니다. lambda debuggingAWS Lambda 콘솔 > 함수선택 > Configuration > Debugging and error handling > Enable active tracing 을 선택합니다.AWS X-Ray 서비스맵Lambda에서 Enable active tracing만 선택해도 Lambda 서비스용 노드와 Lambda 함수용 노드를 확인할 수 있습니다.Lambda SDK를 추가해 하위 세그먼트를 구성하고, 주석 및 메타 데이터를 포함시키는 등의 작업을 할 수 있습니다. 이번 글에서는 Python SDK를 이용해 샘플을 만들어 보겠습니다. 우선, pip로 aws-xray-sdk를 설치합니다.SDK 패치X-Ray에서 지원하는 라이브러리를 패치해 SDK가 하위 세그먼트를 생성하고 레코딩할 수 있도록 합니다. 그 다음 patch_all 함수를 사용해 지원되는 모든 라이브러리를 패치합니다. (patch 함수로는 특정 라이브러리만 패치할 수 있습니다.)X-Ray 지원 라이브러리 (18.07.10 현재) botocore, boto3, pynamodb, aiobotocore, aioboto3, requests, aiohttp, httplib, http.client, sqlite3, mysql-connector-python subsegment 생성 및 metadata 작성subsegmentxray_recorder.begin_subsegment/end_subsegment 메서드를 사용해 하위 세그먼트를 구성할 수 있고, @xray_recorder.capture 데코레이터를 사용해 함수에 대한 하위 세그먼트를 생성할 수 있습니다.annotation, metadataput_annotation을 사용해 주석을 기록할 수 있고 put_metadata를 사용해 메타데이터를 기록할 수 있습니다. 1) Service mapTrace timelineSegment annotationSegment metadata서비스 맵을 통해 요청에 대한 노드 연결을 시각화해서 확인할 수 있습니다. 간단한 방법으로 서비스 오류, 병목, 지연 등 애플리케이션의 여러 문제를 식별할 수 있습니다. Service map errorTrace timeline errorSegment Exceptions서비스 맵과 타임라인을 이용하면 동기/비동기 요청, 서비스별 상태 및 오류 내용까지 확인할 수 있습니다. Service mapTrace timeline지금까지 분산 애플리케이션 환경에서 사용하는 AWS X-Ray의 기본 기능들을 실행했습니다. 기본적인 기능들만 살펴봤는데도 AWS 플랫폼의 분산 어플리케이션 환경에서 요청 추적 및 검토, 문제식별, 성능개선 등을 유용하게 활용할 수 있다는 걸 알 수 있었습니다. 추가적인 설명은 아래 참고의 링크들을 확인해주세요. 1) 어노테이션 데이터는 검색용으로 인덱싱되고 메타데이터는 검색에 사용할 수 없습니다. 참고AWS X-Ray – 분산 추적 시스템AWS X-Ray SDK for Python - AWS X-Ray글이상근 팀장 | R&D 개발1팀[email protected]#브랜디 #개발자 #개발팀 #인사이트 #경험공유

뭐가 문제였나필자는 현재 HMR(가정간편식) 커머스를 다루는 모 스타트업에서 백엔드 개발자로 재직 중이다. 말이 백엔드지 최근 변화되고 있는 트렌드에 맞춰 열심히 API 작성 셔틀을 하고 있다.API 개발에 주로 사용하는 HTTP 상태 코드는 주로 200 (정상), 400 (잘못된 요청), 401 (보안 토큰 에러), 403 (권한 없음), 404 (찾을 수 없음) 정도가 있었다.문제는 여기에서 발생했는데, API를 계속 개발해 나가다 보니 API 요청 시 데이터가 없을 때 200 상태 코드에 빈 배열을 돌려주어야 하는지, 404 상태 코드를 돌려주어야 되는지 상황에 따라 다를 수 있겠다는 생각이 들었다.만약 '데이터가 없을 수도 있는 상황'과 '데이터가 없으면 안 되는 상황'에서 404 Not Found 에러 코드로 같게 응답할 경우 다음과 같은 애매한 상황이 펼쳐질 수 있다.API를 사용하는 클라이언트가 404 에러에 대한 대응을 에러로 표시할지 데이터 없음으로 표시할지 상황에 따라 다르게 정의해줘야 한다. 결과적으로 클라이언트에서 API 요청에 대한 처리가 복잡해진다.// front-endimport fetch from 'node-fetch'; function fetchUserList() {  // 유저 목록을 가져오는 API를 사용한다고 가정  return fetch('https://api.exmaple.com/users')    .then((response) => {      if (response.statusCode === 404) {        // 이 404 Http 상태 코드를 에러로 처리할 것인가? 데이터 없음으로 처리할 것인가?        // 에러일 경우 : throw new Error('Not Found');        // 데이터 없음일 경우 : return [];      } else if (response.statusCode === 200) {        return response.json();      } else {        throw new Error('Unexpected Http Status Code');      }    })    .then(result => render(successPage, result))    .catch(error => render(failurePage, error));}결국, 어떤 식으로 표시해야 명확하게 표현할 수 있을까 하여 페이스북 존잘 개발자님들에게 의견을 물었다. # 굉장히 많은 분이 의견을 주셨고 나름대로 생각을 정리할 수 있었다.결론적으로는 '데이터 없음'과 '404 Not Found'를 같은 용도로 사용하면 안 된다.그렇다면 뭘 어째야 하나위에서 나온 결론을 조금 더 자세히 풀어보면 다음 내용이다.상황에 따라 데이터가 없는 것이 정상인 상황이 있고, 데이터가 없는 것이 에러인 상황이 있다. 이를 구분 해야 한다.데이터가 없는 것이 정상일 수 있는 상황// server-sideAPI.get('/orders/date/:date', async (request, response) => {  // 특정 날짜의 주문을 검색. 특정 날짜에 주문이 없을 수도 있다.  const { date } = request.params;  const orders = await Repository.Order.findByDate(date);  // 200: OK  // 204: No Contents  response.statusCode(orders.length > 0 ? 200 : 204).json(orders);});데이터가 없는 것이 에러인 상황API.get('/orders/:orderId', async (request, response) => {  // 특정 ID의 주문을 검색. 데이터가 없으면 에러다.  const { orderId } = request.params;  const order = await Repository.Order.find(orderId);  if (order.length > 0) {    response.statusCode(200).json(order);  } else {    // 404: Not Found    response.statusCode(404).json({      message: `${orderId} is Not Found`    });  };});그렇다면 요청한 API 리소스가 없는 경우에는 어떤 에러를 보여줘야 하는가? 일반적으로는 404 Not Found 가 통상적으로 사용되지만 우리는 이미 404를 다른 용도로 사용하고 있다. 다행히도 HTTP 상태 코드에는 501 Not Implemented 이라는 좋은 친구가 있다. 이 친구를 사용할 수 있다.import { Users, Orders } from './Routes'; app.route('/users', Users);app.route('/orders' Orders);app.all('*', (request, response) => {  // 501: Not Implemented (구현되지 않음)  response.statusCode(501).json({    message: 'This Method is Not Implemented',  });})대충 이 정도면 클라이언트는 Http 상태 코드를 보고 다음 로직을 처리할 수 있을 것이다.물론 일반적으로 사용되는 상태 코드들이지만 실제 개발 진행 시에는 클라이언트를 개발하는 개발자와 미리 어떤 상황에서 어떤 상태 코드를 보낼 것인지 정해야 할 것이다.마무리API 개발 시 사용할 법 직한 응답 코드를 정리해보았다.200: OK (정상, 데이터 있음)204: No Contents (정상, 데이터 없음)301: Moved Permanently (리다이렉션)400: Bad Request (실패, 클라이언트에서 넘어온 파라미터가 이상함)401: Unauthorized (실패, 클라이언트에서 넘어온 보안 토큰이 이상함)403: Forbidden (실패, 사용자의 권한으로 리소스를 사용할 수 없음)404: Not Found (실패, 데이터가 있어야 하나 없음)410: Gone (실패, 데이터가 있었으나 삭제됨. 이건 굳이...?)500: Internal Server Error (실패, 서버 로직 문제)501: Not Implemented (실패, 없는 리소스 요청)기타 304나 502, 503 등의 상태 코드의 경우 API Application을 작성하는 개발자의 역할보다는 Server 쪽의 역할에 가깝다고 생각하여 작성하지 않음.뭔가 어렵다고 느껴진다면 다음 짤을 참고해서 쉽게 이해할 수 있다. #플레이팅 #개발 #개발자 #인사이트 #경험공유 #조언 #꿀팁 #HTTP #버그 #버그수정 #문제해결

모니터링은 IT 운영의 핵심입니다. 장비의 활성화 상태에서 애플리케이션의 변화와 성능 이슈까지 언제나 실시간으로 인지와 대응이 가능해야 합니다. 서비스를 운영에 장애를 없앨 수는 없지만 좋은 모니터링 전략을 가지고 있다면 빠른 예방과 대응을 통해 고객이 불편함을 느끼지 못하게 할 수는 있습니다.  IT 운영에서의 비지니스 목표IT 서비스 모니터링 전략을 만들기 전에 우리는 우선 목표를 선정해야 합니다. 빠른 예방과 대응은 좋은 모니터링 전략의 기본 목표일 뿐입니다. 우리는 모니터링을 통해 아래와 같은 비지니스 목표를 이루어야 합니다. 브랜드 이미지 향상매출증대비지니스 개선비지니스 목표를 위한 모니터링그리고 이런 비지니스 목표를 위해서는 아래와 같은 일들을 모니터링을 통해 수행할 수 있어야 합니다. 안정적인 서비스 운영 (브랜드 이미지 향상, 매출증대)빠른 장애 대응 (브랜드 이미지 향상, 매출증대)장애 예방 (브랜드 이미지 향상, 매출증대)사용자 분석 (비지니스 개선)사용성 분석 (비니지스 개선)서비스 성능 개선 (브랜드 이미지 향상, 매출증대)현대 IT 서비스는 물리서버와 클라우드가 혼재되어 있는 인프라스트럭처 환경과 다양한 플랫폼에서 개발된 애플리케이션들이 작게 구성되어 있는 복잡한 구성을 가지고 있습니다. 뿐만아니라 서비스의 구성 또한 전 세계에 분산되어 있는 상황에서 우리는 효율적인 모니터링 전략을 만들어서 IT 서비스를 운영해야 합니다.비지니스 목표를 위한 모니터링 전략이런 체계적이고 효율적인 IT 서비스 모니터링 전략을 만들기 위해서는 아래와 같은 것들을 고려해야 합니다.1. 통합 모니터링 체계를 구축하세요.  인프라스트럭처와 애플리케이션을 모두 모니터링하여 전체 그림을 얻어야 합니다. 전체적인 그림을 모든 운영자들이 알수 있어야 체계적인 IT 서비스 운영이 가능합니다.2. 기준을 넘어서는 성능 변화가 생기면 알수 있도록 경고를 설정해야 합니다. CPU 부하율, 메모리 사용률, 누적 트랜잭션 등 다양한 상황에 대한 기준 값을 선정하고 이에 대한 알림을 받을 수 있어야 합니다. 초기 이슈 확인은 고객이 영향을 받기 저너에 문제를 해결할 수 있게 해 줍니다. 3. 사용자 관점에서 모니터링 해야 합니다. 예를 들어 TPS의 평균값만으로 서비스의 안정성을 판단해서는 안됩니다. 사용자 개개별 현황을 파악 할 수 있어야 합니다. 기업의 브랜드는 서비스 사용에 불편을 겪는 1%의 고객을 통해 내려갈 수 있습니다.4. 메트릭을 비지니스 목표와 맞출 수 있어야 합니다. 현재 서비스에 접속한 사용자 현황을 알 수 있어야 합니다. 예를 들면 동시 접속자 수를 기반으로 현재 서비스의 성능을 설명할 수 있어야 합니다. 5. 애플리케이션에서 특히 데이터베이스의 성능을 평가할 수 있어야 합니다. 많은 이슈들이 데이터베이스에서 발생합니다. 6. 애플리케이션의 코드 성능을 분석할 수 있어야 합니다. 많은 프로젝트에서 오픈소스 또는 서드파티 솔루션들이 사용되고 있습니다. 여기서 발생하는 문제들은 심각한 장애 상황을 유발할 수 있습니다.7. 모든 서비스를 분석 할 수 있어야 합니다. 몇몇 페이지가 아니라 전체 페이지를 분석 할 수 있어야 합니다. 우리는 항상 효율적인 IT 모니터링 전략을 재평가하고 새로 구축해야 합니다. 모니터링 전략을 만드는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 하지만 모니터링 전략을 만드는 데 시간을 투자하는 것은 안정적으로 서비스를 운영하는데 있어서 매우 가치있는 일입니다. #와탭랩스 #개발자 #개발팀 #인사이트 #경험공유 #일지

개발과 운영을 함께 devops - 출처당분간의 일기 내용앞으로 몇 개월 간 신생 스타트업 I/O가 어떻게 devops를 자기네만의 스타일로 조직에 안착시켜 나가는지 그 시행착오를 생생하게 공유하는 일기를 쓰려고 합니다.첫 번 째 편인 오늘의 이야기는 두 가지 내용을 다룹니다.devops 도입배경: 어떻게 하다가 devops를 도입하기로 했는지 그 배경에 대에서 이야기 합니다.devops 필요성 인지: 가장 먼저 소프트웨어팀이 devops 필요성을 느끼도록 시도한 스터디 세미나에 관한 이야기를 합니다.devops 도입 도중에 실패할 수 있습니다. 그래서 1편이 마지막 연재일 수 있습니다. 혹은 온갖 개고생을 해가면서 결국 devops를 성공적으로 조직에 안착시켜 tech기업다운 모습을 갖출 수 도 있습니다. 정답은 시간이 얼마간 흐른 뒤에야 알 수 있겠죠? 무언가를 조직에 도입하는 스토리를 사후적으로 그러니까 프로젝트가 끝난 후에 쓰게된다면 프로젝트 과정의 생생함이 퇴색됩니다. 힘들었던 추억도 되돌아보면 미화되듯이 그 당시에 골치아팠던 일들을 그 당시에 써놓지 않으면 까먹을 때가 꽤나 많습니다. 한 편으로는 이렇게 칼자루를 뽑아놔야 반드시 devops를 성공시키기 위해 제가 더 처절해질 수 있을 것 같습니다. 제 나약한 마음이 바뀌지 않기 위해 devops 시작과 동시에 연재물도 함께 시작하겠습니다.devops 도입배경스위처 M 앱이 출시된지 약 한 달 정도 되었습니다.경영을 해오면서 항상 위기의식을 느끼고 있지만 이번에는 조금 심상치 않았습니다.“아.. 라이브서비스를 하기엔 현재 I/O의 소프트웨어 역량이 심각하게 부족하구나! 하드웨어 역량이 Critical Path일 줄 알았는데 되려 소프트웨어가 우리의 발목을 잡고 있구나..”그동안 하드웨어 멤버들은 초심자의 마음과 책임감을 동시에 갖고 무서운 속도로 성장해왔습니다. 새로운 버전의 스위처(M)에 적용된 기구설계 수준, Supply chain 관리 능력, 블루투스 모듈 성능은 이전 버전(W) 비할바가 안됩니다. 놀랄만큼 일취월장 했습니다. 단적인 예로 현재 스위처M의 블루투스 연결 거리는 오픈필드에서 70m이상 나옵니다. 이전 세대인 스위처W의 연결거리가 약 20m 미만임을 감안하면 연결성이 300%이상 좋아졌다고 볼 수 있습니다.반면 소프트웨어팀은 여전히 초보적인 수준을 벗어나지 못하고 있습니다. 전공분야라는 자만심에 소프트웨어를 밑도 끝도 없는 구렁텅이에 밀쳐 넣고있는 제 자신을 발견 했습니다. 창피했습니다. 가장 중요하다고 볼 수 있는 초기고객으로부터 어처구니없는 버그 리포팅을 받을때면 쥐구멍으로라도 숨고 싶었습니다. Customer Service역할까지 도맡아하는 마케터가 수 많은 컴플레인을 대응하느라 정말 고생이 많았습니다.심각한 문제는 소프트웨어팀이 문제의 원인이 무엇인지 조차 잘 모르고 있다는 사실이었습니다. 그저 열심히 다음 피쳐를 개발하기 위해 코드를 짜내는 데에만 자신을 몰아붙이고 있었습니다.그 모습은 한 편의 코메디 영화를 보는 것 같았습니다.<디버깅루프>(1) 배포한 기능에 버그가 처음으로 발견됩니다.(2) “엇 이상한데? 그럴리가 없는데?” 일단 현실을 부정하고 지켜봅니다.(3) 한 두 명의 문제가 아니라는 버그리포팅이 들어옵니다.(4) 부랴부랴 원인을 추측하고 핫픽스 코드를 짜기 시작합니다.(5) 개발을 마치고 일단 배포해 봅니다.(6) 그런데 해결될 줄알 았던 버그가 다시 보고됩니다.그렇게 상황은 2번으로 돌아가 이 디버깅루프를 몇 바퀴 돌고난 후에야 잠잠해집니다.하하… 개판이구나 — 출처:구글 이미지 검색허나 이미 많은 고객들이 불쾌한 UX를 겪고 난 뒤… 이대로는 도저히 구상하는 I/O의 큰 그림에 도달할 수 있을 것 같지 않아, 당분간 제가 CTO역할을 도맡아서 하려고 합니다. 벤 호로위츠가 쓴 Hardthing에서 C-level의 포지션이 비어있을 경우 진짜 적임자가 나타나기 전까지는 그 역할을 CEO가 직접 수행하기를 권장합니다. 이제까지 바쁘다는 핑계로 조직 부채, 기술 부채를 안고왔었는데 최근 Event3 사고를 겪으면서 이젠 이 부채들을 털어내고 나아가야 겠구나 결심하게 되었습니다. 직접 현장으로 다이빙해서 소프트웨어 엔지니어들과 함께 악전고투하기로 했습니다.린스타트업에서 말하는 5-why기법을 적용해보니. 근본적인 원인은 이것이였습니다.주먹구구식으로 Product Live service가 운영(operation)된다.엔지니어들의 코드 퀄리티가 낮아서가 아니었습니다. 알고리즘을 몰라서가 아니었습니다. 디자인 패턴을 몰라서도, 함수형 패러다임을 이해하지 못해서도, 동시성 문제를 몰라서도가 아니었습니다. 되려 I/O의 소프트웨어 엔지니어들의 CS 기본기는 나쁘지 않습니다. 저희는 엉클밥, 켄트백, 마틴파울러를 존경합니다.바보야, 문제는 코딩이 아니야!문제는 경제가 아니야, 바보야!저희 팀의 제일 큰 문제점은 그냥 예전 처럼 새로운 feature 코드를 찍어내는일이 Product Live service operation의 전부라는 사고방식입니다. 배포되는 코드가 얼마나 신뢰할만한지에 대한 고민은 전혀 없고 밀어내기식으로 다음 기능을 추가하는 데만 몰두했습니다. 실상 지금의 스위처에는 새로운 기능을 추가하기위해 코딩을 할때가 아니었는데 말이죠. 쿼리 속도를 높이기 위해 인덱싱을 고민 할 때가 아닌데 말입니다. 정작 Product Live service operation에 필요한 일들(tasks)을 수행하고 있지 않았기 때문에 이 문제가 발생한건데 말이죠.린스타트업의 MVP 관점을 포기하고 완벽한 제품을 내보낸다는 의미가 아닙니다. 그 Minimum Viable Product 조차 제대로 작동이 못시키는 문제를 바로잡기 위해서 입니다. 스크럼으로 조직 tasks를 관리해왔지만 소프트웨어팀은 devops로 거듭나야할 때가 왔음을 느꼈습니다.최소한의 검증 절차도 없이 버그가 담긴 소프트웨어가 고스란히 고객에게 전달되는 악몽을 더 이상 마주해선 안됩니다. 불편함을 겪는 고객을 위해서라도 경쟁력을 잃어가는 조직을 위해서라도 곁에서 힘들어하는 동료들을 위해서라도 소프트웨어팀은 변해야만 했습니다.devops 필요성 인지멤버들에게 제가 방금까지 이야기한 문제점을 전달하고 각자 devops가 무엇인지 공부하기로 했습니다. 일주일간 리서치를 마친 후 한 명씩 돌아가면서 devops가 무엇인지 발표하는 세미나를 진행했습니다. 결론부터 말해 devops 필요성에 대한 공감대 형성은 성공적으로 첫 걸음을 뗀듯 합니다. 모두들 세미나를 준비하면서 그동안 무엇이 문제인지 조차 모르는 상황은 벗어나 보였습니다. 한 명쯤은 “devops는 필요없습니다. 지금처럼 해도돼요!”라는 반응을 예상하기도 했는데, 모두가 겸손의 자세로 지금까지의 문제를 반성하고 변화의 필요성을 절감했습니다. 끊임없이 성장하려는 자세를 가진 I/O 멤버들에게 참 고맙습니다.우린 여기에서 어디쯤..?펌웨어 개발자는 우리의 현재 모습이 위의 그림에서 나오는 원숭이조차 안되는 것 같다고 고백 하기도 했습니다. 그만큼 I/O 소프트웨어팀은 변화를 갈망하는 단계로 무사히 넘어왔습니다. 성공적으로 devops의 필요성 공감대를 형성 시킬 수 있었던 요인은 slow-start 덕분인듯합니다. 초기 고객분들이 실험대상이 된것 처럼 말해 죄송하지만, 작은 규모로라도 Live를 진행하고 거기서 작게나마 사고를 치도록 내버려둔 환경이 devops의 필요성을 받아들이는 데 큰 역할을 했습니다.만약 처음부터 무리해서 스케일업을 시도했다면 그래서 감당할 수 없는 수준의 사고가 동시다발적으로 터졌다면 저희는 자멸하고 말았을 겁니다. 아니, 기다리는 많은 고객들의 기대감에 지레 겁먹고 최대한 소프트웨어 출시 일정을 늦췄겠죠. 그리고 그렇게 절벽에서 등 떠밀리듯이 제품을 출시해서 줄을 잇는 버그 리포팅을 받아보며 평정심을 잃고 말았을 것입니다. 그러나, 감당할 수 있는 수준으로 제품 판매수량을 조절했기 때문에 개발자가 문제를 직시해볼 기회를 가졌고 devops의 필요성은 조직에 쉽게 받아들여질 수 있었습니다.물론 devops 세미나를 진행하면서 안좋은 냄새(징조)를 맡기도 했습니다. 저에게는 행운이죠. 사전에 미리 문제를 파악할 수 있어서. 그 냄새는 도구만능주의 였습니다. devops 도달하기 위해서는 시중에 존재하는 다양한 tool들을 최대한 빠르게 도입해야 할것만 같은 느낌을 말합니다. devops tool들만 제대로 구축한다면 devops도 저절도 실현될것 같은 기대감에 젖습니다. 이 도구만능주의가 만연해지면 devops의 본질은 보지 못한 채 최신 tool 사용에만 집착하게되는 오류를 범하고 맙니다.다행이 I/O의 도구만능주의는 심각한 수준까진 아니고 누구나 초기에 충분히 실수할 수 있는 미약한 수준이었습니다. 사실 제가 예전 스타트업에서 스크럼을 도입할 때도 빠졌던 도구만능주의가 묘하게 겹쳐보여서 낌새를 비교적 빠르게 눈치 챌 수 있었습니다.출처 : 구글 이미지 검색devop는 문화와 운동(movement)입니다. 즉, 무형에 가까운 개념입니다. tool이 아니라 행위(action)와 사상(idea)에 역점을 둬야 합니다. tool은 그저 거들 뿐이죠.간단한 사고실험을 해보겠습니다. 모든 microservices의 설정들을 chef와 puppet으로 관리하고 뱀부나 젠킨스로 빌드-배포-리포팅 파이프라인까지 구축한 devops팀이 있다고 가정해 보겠습니다. 달리 말해, 이 팀은 커맨드 입력 한 번으로 방금 짠 코드를 고객에게 배포할 수 있습니다. 어느날 이 팀에 속한 개발자 A가 지난 일주일간 개발해온 피쳐를 지금 막 마무리 지었습니다. 이어서 A는 devops tool로 구축한 배포 파이프라인 이용해 아주 간단하게 새로운 기능을 업데이트 하기로 했는데요. 과연 괜찮을까요? 최신 devops tool로 중무장 했으니 문제가 없을 것 같습니다. 잠시 후 그렇게 배포된 기능을 써본 고객들이 컴플레인을 걸어옵니다. 잠시 화장실을 다녀온 엔지니어는 허겁지겁 hotfix 코드를 다시 짭니다. 그래도 괜찮습니다. A가 속한 팀은 최신 devops tool이 구축되어 있기 때문에 금방 hotfix를 재배포할 수 있으니까요. 그런데 이장면 어디서 익숙하지 않나요? 앞에서 소개한 디버깅루프와 비슷해 보입니다.출처 : 구글 이미지 검색과연 이게 devops일까요? tool들을 전부 사용하는게 진정 devops의 실현일까요?코드를 리뷰하지도 자동화된 테스트 코드를 실행해보지도 않은 상태에서 지속적 배포는 그저 똥을 더 자주 고객에게 전달하는 것과 다르지 않습니다.높은 품질의 제품은 보장할 수 없습니다. 그렇다면 우리는 무엇부터 해야할까요?Next Iteration저는 장황한 계획을 혐오합니다. 계획을 짜내느라 쏟는 에너지와 시간이 너무 아깝고 무엇보다 계획대로 진행될 확률이 낮기 때문입니다. 대신 저는 스타트업 환경에 맞는 방식으로 일하기를 선호 합니다. 비교적 긴 시간이 필요한 프로젝트 성격의 일을 할 땐 북극성의 위치만을 기억합니다. 쉽게 말해 우리가 산출해야하는 프로젝트 결과물만 생각합니다. 북극성까지 도달하는 정해진 길 따위는 없다고 가정합니다. 혹시 있었다 해도 그냥 잊어버립니다. 스타트업의 리스크는 워낙 변화무쌍하거든요.계획 대신 무던히 아래 두 가지 행동을 반복합니다.(1) 고개를 들어 몸이 북극성 향하도록 합니다.(2) 고개를 숙여 한 발짝 전진합니다.출처 : 구글 이미지 검색프로젝트가 끝날 때 까지 위의 두 가지 과정만을 반복하려고 합니다. 저는 이 과정을 baby step이라고 하는데요. 욕심내지 않고 작게 작게 한 번에 하나씩 차근차근 진행하는 방식입니다. 지금 내 딛은 한 걸음이 틀릴 수도 있습니다. 그러나 괜찮습니다. 한 걸음 나아간 다음에는 반드시 고개를 들어 내가 북극성과 가까워졌나 멀어졌나 확인하면 되거든요. 방향이 맞다는 판단이 서면 한 걸음 더 나아가고 틀린 예감이들면 방향을 조절하면됩니다. 만약 판단이 애매하면 더 끌리는 쪽을 택하면 됩니다. 단, 절대 바닥만을 주시한채 두 걸음 이상 걷지 않습니다.devops까지 도달하는 데 지름길은 전혀모릅니다. 하지만, devops라는 북극성은 저에게 명료하고 분명한 목표입니다. devops에 조금이라도 가까워지기 위해 지금 당장 해야하는 가장 중요한 일이 무엇인지 세미나를 진행하면서 그리고 세미나를 돌아보면서 치열하게 고민했습니다. 그렇게 집중하고나니 당장해야 하는 일 3가지는 다음과 같았습니다.(1)코드리뷰(2)테스트코드 작성(3)이슈 관리 프로세스이 세 가지의 일이 정답이 아닐 수 있습니다. 정답인지 아닌지는 얼마간 시간이 흐른 후에야 알 수 있겠죠? 다만, 저희는 늘 저희가 하던 방식대로 용기를 갖고 baby step을 무던히 수행해 나갈 것입니다. 다음화는 위의 세 가지 일을 진행하면서 겪은 시행착오를 공유해 보도록 하겠습니다.긴 글 읽어 주셔서 고맙습니다.#스위쳐 #Switcher #DevOPS #데브옵스 #개발자 #개발 #개발문화 #디버깅 #버그수정 #인사이트

소셜 네트워크 분석은 이벤트 로그 데이터를 작업자(Resource), 사회적 관점에서 분석하는 것입니다. 이벤트 로그의 속성 중에 누가 수행했는지를 나타내는 작업자(Resource) 속성이 있습니다. 이러한 속성을 사용하여 간단한 형태의 소셜 네트워크 분석을 할 수 있습니다. 소셜 네트워크 분석을 위한 방법에는 작업자-액티비티 매트릭스(Resource-Activity matrix), 핸드오버 매트릭스(Handover of work matrix) 등이 있습니다.작업자-액티비티 매트릭스(Resource-Activity matrix)는 누가 무엇을 하고 있는지에 대한 기본 인사이트를 제공해 줍니다. 작업자-액티비티를 작성하면 한 작업자가 특정 액티비티를 몇 번 수행했는지 알 수 있습니다. [그림 1] 이벤트 로그 예제[그림 2] 작업자-액티비티 매트릭스(Resource-Activity matrix)[그림 1]의 이벤트 로그를 이용하여 [그림 2]와 같은 작업자-액티비티 매트릭스를 작성할 수 있습니다. 작업자-액티비티 매트릭스에서 한 셀의 값은 케이스당 해당 액티비티를 특정 작업자가 수행한 비율을 나타냅니다. 예를 들어 [그림 2]의 액티비티 a열의 내용을 보면 a열의 총합 1(0.3+0.5+0.2)은 케이스당 액티비티 a가 평균 1회 발생하는 것을 의미하고, 액티비티 a는 오직 Pete, Mike, Ellen만이 작업하고 그 비율은 Pete 30%, Mike 50%, Ellen 20% 임을 알 수 있습니다. 액티비티 e의 경우에는 Sara만 수행하고, 케이스당 평균 2.3회 수행되는 것을 의미합니다. 즉 액티비티 e는 한 케이스당 여러 번 발생하는 것을 알 수 있습니다. 작업자 관점에서 보면 Sean은 액티비티 b만 수행하고, Sara는 e와 f만 수행하고 있습니다.핸드오버 매트릭스는 작업이 어떻게 전달되었는지에 초점을 맞추어 분석합니다.[그림 3] 핸드오버 매트릭스(Handover of work matrix)[그림 1]의 이벤트 로그로 [그림 3]과 같은 핸드오버 매트릭스를 만들 수 있습니다. 핸드오버 매트릭스에서 한 셀의 값은 한 작업자가 다른 작업자에게 작업을 전달하는 비율입니다. 예를 들어 Pete가 자기 자신에게 작업을 전달하는 비율, 즉 연속해서 작업을 하는 경우는 케이스당 평균 0.135회 발생하고 있습니다. 이는 Pete가 여러 작업을 수행하고 있어 자기 자신에게 작업을 전달하는 것일 수도 있고, 재작업으로 인한 반복 업무가 나타나는 것일 수도 있습니다. Sara가 Mike에게 업무를 전달하는 경우는 케이스당 평균 1.475회 발생하여 두 사람은 업무 연결도가 상당히 강하고 두 작업자 사이에 강한 Causality 관계가 있을 가능성이 높습니다.[그림 3]의 핸드오버 매트릭스를 기반으로 한 소셜 네트워크를 구해 보면 [그림 4]와 같이 표현할 수 있습니다. [그림 4] 핸드오버 매트릭스 기반 소셜 네트워크작업자와 작업자를 연결하는 화살표는 작업을 넘겨주는 관계를 표시하며, 화살표의 두께는 작업 전달 빈도를 나타냅니다. Mike와 Sara의 경우 서로 두꺼운 화살표로 연결되어 있어 두 작업자 간의 업무 전달 빈도 수가 높고 업무 연관 관계가 높음을 알 수 있습니다. Sara의 경우 모든 작업자와 연결되어 있어 핵심 업무 수행자일 수도 있고 모든 프로세스의 공통 업무를 담당하고 있을 수도 있습니다.핸드오버 매트릭스는 소셜 네트워크를 만드는 많은 방법 중 하나입니다. [그림 4]의 핸드오버 매트릭스 기반 소셜 네트워크에서 같이 일하는 그룹을 같은 노드 색깔로 표시하고 노드의 크기를 특정 작업자가 수행한 작업 빈도 수로 표시하면 또 다른 정보를 얻을 수 있습니다. 또한 케이스 기반으로 소셜 네트워크를 그릴 경우 같은 케이스를 수행하는 사람들의 업무 관계를 파악할 수 있습니다.이벤트 로그는 업무 프로세스 내의 업무 관계에 대해 다른 관점을 만드는 많은 정보를 제공합니다. 누가 가장 중심 업무를 수행하는지, 같이 일하는 그룹은 누구인지, 업무 상관성은 누가 높은지를 알 수 있습니다. 따라서 프로세스에서 작업자의 행동을 분석할 수 있으며 이는 종종 개선된 업무 방식에 대한 단서를 제공합니다. 소셜 네트워크 분석으로 다양한 인사이트를 얻기를 바랍니다.#퍼즐데이터 #개발팀 #개발자 #개발후기 #인사이트

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

안녕하세요. 크몽 개발팀입니다.오늘 저는 좀 심오한 주제를 다뤄보려고합니다.이번에 제가 다룰 주제는 ‘자바스크립트’라는 언어입니다.자바스크립트라는 언어와 자바라는 언어에 대해서 혼동을 하는 경우가 많은데요,자바와 자바스크립트는 완전히 다른언어입니다. 쉽게말해서 자바는 서버를 구축하는 부분을 주를 담당하고,자바스크립트는 화면을 구성하는 부분에서 사용되는 프로그래밍 언어라고 보시면 될 것 같습니다.(자바스크립트의 이름을 만들 당시에 자바라는 언어가 유행을 해서 자바스크립트라고 이름을 지었다고 하네요.원래 이 언어의 이름은 라이브 스크립트입니다.)물론 자바스크립트로 서버를 구축을 할 수도 있습니다.(node.js라고하는 플랫폼입니다. 자바스크립트를 이용하여 서버를 구축할 수있는 플랫폼입니다.자세한 사항은 책이나 위키피디아를 참고하시면 좋을 듯 합니다.)각설하고,아무튼 자바스크립트라는 언어에 대해서 좀더 자세히 알아보겠습니다.자바스크립트라는 언어를 알기 위해서는 일단 스크립트라는 것이 무엇인지에 대해 좀더 알아야 합니다.위키피디아에 따르면 스크립트 언어란,'응용프로그램과 독립하여 사용되고 일반적으로 응용프로그램의 언어와 다른 언어로 사용되어최종사용자가 응용프로그램의 동작을 사용자의 요구에 맞게 수행할 수 있도록 해준다.' 라고 정의하고 있습니다. 어렵지요? 쉽게 말하면 연극에서 ‘스크립트’라는 것에 서 유래 되었다고 하고, 그뜻이 연극에서의 시나리오, 각본을 의미합니다. 그 의미를 그대로 적용하면 ‘대본, 시나리오만 제공하면 알아서 작동한다.' 는 그런 뜻이지요.대충 감이 잡히셨나요?자바스크립트는 TIOBE 라는 소프트웨어 회사에서 발표한 2014년 프로그래밍 언어순위에서도 상당히 상위권에 차지를 하고있습니다.그만큼 많이 사용이 된다는 의미겠지요.매우 좋은 것처럼 보이지만 자바스크립트가 만만한 언어는 아닙니다.제가 듣기로는 ‘자바스크립트는 악마의 언어’라고 불린다고 들었습니다.그렇게 불리는 이유는 그만큼 언어가 유연하기때문입니다.조금전에 언급했듯이 연극에서의 대본과 시나리오를 프로그래머가 직접 만들어야한다는 것입니다.그만큼 프로그래밍하기 쉽지 않다는 것이겠지요.자바스크립트는 단점이 바로 장점입니다.'유연하다는 것' 때문에 사람들의 입맛에 맞게 커스터마이징을 할 수있다는 것이고웹상에 이미 프로그래머들이 만들어 놓은 많은 라이브러리가 있습니다.우리는 이걸 잘 이용하면 되겠지요?좀 더 자바스크립에 대해서 자세히 알고싶다면 ‘javascript inside’라는 책을 참고하여 공부해보시면 좋을 듯 하네요. ---------------------------------------------------------------------------------------------------저는 크몽 개발팀의 Sean이었습니다. #크몽 #개발자 #개발팀 #팀원소개 #기업문화

클라우드 컴퓨팅은 인터넷으로 가상화 된 IT 리소스를 서비스로 제공하는 것을 의미합니다. 그리고 클라우드 컴퓨팅에서 가상화 하여 서비스로 제공하는 대상은 인프라스트럭쳐, 플랫폼, 소프트웨어입니다. AWS와 Azure가 대중화되면서 클라우드를 인프라스트럭쳐의 가상화 개념으로만 이해하기도 하지만 클라우드는 인프라스트럭쳐 뿐만이 아니라 플랫폼과 소프트까지 포함하는 온라인의 모든 영역을 다루는 꽤 광범위한 개념입니다. 그렇기 때문에 클라우드는 분야별 특성별로 나누어서 이해하는 것이 좋습니다. 클라우드 서비스의 종류는 아래와 같이 크게 3가지로 나눌 수 있습니다. Infrastructure as a Service (IaaS, 아이아스, 이에스)서비스로 제공되는 인프라스트럭처입니다. 개발사에 제공되는 물리적 자원을 가상화합니다. Platform as a Service (PaaS, 파스)서비스로 제공되는 플랫폼입니다. 개발사에 제공되는 플랫폼을 가상화합니다.Software as a Service (SaaS, 사스)서비스로 제공되는 소프트웨어입니다. 고객에게 제공되는 소프트웨어를 가상화합니다.클라우드 구분하여 알아보자IaaS: 서비스로 제공하는 인프라스트럭쳐클라우드 인프라스트럭처 서비스는 확장성이 높고 자동화된 컴퓨팅 리소스를 가상화하여 제공하는 것입니다. IaaS는 컴퓨팅, 네트워킹, 스토리지 및 기타 인프라스트럭쳐를 사용하기 위한 서비스이며 사용자는 필요할 때 마다 서비스를 통해 리소스를 구입할 수 있습니다.(IaaS는 한국에서 이아스 또는 아이아스로 부르며 영미권에서는 이에:스 또는 아이아스로 발음합니다.)PaaS: 서비스로 제공하는 플랫폼클라우드 플랫폼 서비스는 주로 응용 프로그램을 개발 할 때 필요한 플렛폼을 제공하는 것입니다. PaaS는 사용자 정의 응용 프로그램을 개발하고 사용할 수있는 개발자를위한 프레임워크를 제공합니다. 개발사는 미들웨어를 설치하지 않고도 미들웨어에서 제공하는 API를 사용하여 소프트웨어를 개발할 수 있습니다. SaaS : 서비스로 제공하는 소프트웨어클라우드 애플리케이션(소프트웨어) 서비스는 사용자에게 제공되는 소프트웨어를 가상화하여 제공하는 것입니다. SaaS는 타사 공급 업체가 관리하는 사용자에게 응용 프로그램을 제공하기 위해 인터넷을 사용합니다. 대부분의 SaaS 애플리케이션은 웹 브라우저를 통해 직접 실행되므로 클라이언트 측에서 다운로드 나 설치가 필요하지 않습니다.무엇을 제공하는가클라우드는 온라인의 광범위한 영역을 모두 다루는 광범위한 영역입니다. 클라우드 서비스들은 제공하는 범위에 따라 IaaS, PaaS, SaaS로 나뉘고 있으므로 각각의 클라우드 서비스가 제공하는 내역을 살펴보는 것은 클라우드를 이해하는 데 많은 도움이 됩니다.  IaaS: 물리적 자원 제공IaaS는 고객에게 서버, 네트웍, OS, 스토리지를 가상화하여 제공하고 관리합니다. IaaS는 가상화 된 물리적인 자산을 UI형태의 대시보드 또는 API로 제공합니다. IaaS의 고객들은 서버와 스토리지를 접근할 수 있지만 사실상 클라우드에 있는 가상 데이터 센터를 통해 리소스를 전달받는 형태입니다. IaaS는 기존의 데이터센터에서 제공받던 물리적인 자산을 완벽하게 가상화하여 제공하기 때문에 서버 사양의 변경 등 물리적 자산의 수정이 필요한 경우 기존의 방식에 비해 훨씬 빠른 대응이 가능합니다.IaaS의 제공업체는 서버, 하드 드라이브, 네트워킹, 가상화 및 스토리지를 관리하며 고객은 OS, 미들웨어, 애플리케이션 및 데이터와 같은 자원들을 관리해야 합니다. PaaS: 소프트웨어 개발을 돕는 플랫폼 제공PaaS는 고객에게 OS, 미들웨어, 런타임과 같은 소프트웨어 작성을위한 플랫폼을 가상화하여 제공하고 관리합니다. 이 가상화 된 플랫폼은 웹을 통해 제공되며 개발자는 운영 체제, 소프트웨어 업데이트, 저장소 또는 인프라에 대한 관리 없이 소프트웨어 개발에 집중할 수 있습니다.PaaS를 사용하면 기업에서는 특수 소프트웨어 구성 요소를 사용하여 PaaS에 내장 된 응용 프로그램을 설계하고 만들 수 있습니다. 이러한 응용 프로그램 또는 미들웨어는 특정 클라우드 특성을 채택 할 때 확장 가능하고 가용성이 높습니다.SaaS: 고객이 사용하는 소프트웨어 제공SaaS는 고객을 대신하여 소프트웨어와 데이터를 제공하고 관리합니다. 패키지 또는 On-Prems 방식이라고 하는 기존의 소프트웨어 전달 방식과 다르게 SaaS는 개별 컴퓨터에 응용 프로그램을 다운로드하고 설치할 필요가 없습니다. SaaS를 통해 서비스를 공급하는 업체는 데이터, 미들웨어, 서버 및 스토리지와 같은 모든 잠재적 인 기술적 문제를 관리하기 때문에 고객은 유지 보수 및 지원을 간소화 하면서 비지니스에 집중 할 수 있습니다.클라우드의 장점과 단점클라우드 인프라 서비스를 사용할 때의 장점과 클라우드 소프트웨어 서비스를 사용할 때의 장점은 다를 수 밖에 없습니다. 이에 3가지 클라우드 서비스의 장점과 단점을 각각 설명합니다. IaaS: 장점비용물리적 자원을 소비 형태로 사용하기 때문에 고정비가 들지 않습니다.속도물리적 자원을 즉시 소비할 수 있습니다.관리물리적  자원에 대한 관리를 논리적인 영역으로 대체할 수 있습니다.물리적 자원에 대한 자동화 된 배포가 가능합니다.물리적 자원에 대한 안정적인 운영을 벤더에 맞길 수 있습니다.물리적 자원에 대한 규모의 확장 또는 축소가 자유롭습니다.  PaaS: 장점비용필요한 플랫폼만 소비 형태로 사용하기 때문에 비용 부담을 덜 수 있습니다. 속도개발 및 배포 프로세스를 빠르게 확보할 수 있습니다.관리소프트웨어 유지 관리가 쉬워집니다.가상화 기술을 기반으로 구축되어 비즈니스가 변함에 따라 리소스를 쉽게 확장 또는 축소 할 수 있습니다.응용 프로그램의 개발, 테스트 및 배포를 지원하는 다양한 서비스를 제공합니다.수많은 사용자가 동일한 개발 응용 프로그램에 액세스 할 수 있습니다.PaaS: 단점특정 플랫폼 서비스에 종속될 수 있습니다.SaaS: 장점SaaS는 소프트웨어 설치, 관리 및 업그레이드와 같은 지루한 작업에 소요되는 시간과 비용을 크게 줄임으로써 직원과 회사에 많은 이점을 제공합니다. 따라서 기술 직원이 조직 내에서 보다 긴급하고 중요한 문제에 집중할 수 있습니다. 비용소프트웨어를 소비 형태로 사용하기 때문에 비용 부담을 덜 수 있습니다.속도즉시 사용이 가능합니다. 관리소프트웨어를 설치할 물리적 자원이 필요하지 않습니다.언제 어디서든 접근가능합니다.SaaS: 단점커스터마이징이 어렵습니다. 클라우드 언제 적용해야 하는가IaaS: 빠른 변화를 원한다면스타트업이나 중소기업에게 IaaS는 훌륭한 옵션이므로 하드웨어나 소프트웨어를 설치하는데 시간과 돈을 낭비 할 필요가 없습니다. IaaS는 응용 프로그램과 인프라를 완벽하게 제어하고자하는 대규모 조직에 유용하지만 실제로 소비되거나 필요로하는 것을 구매하려는 경우에만 유용합니다. 빠르게 성장하는 기업의 경우, IaaS는 요구 사항이 변화하고 발전함에 따라 특정 하드웨어 나 소프트웨어에 전념 할 필요가 없으므로 좋은 선택이 될 수 있습니다. 또한 필요에 따라 확장 또는 축소 할 수있는 많은 유연성이 있으므로 새로운 응용 프로그램에 어떤 요구가 필요한지 확실하지 않은 경우 도움이됩니다.PaaS: 신속한 개발을 원한다면PaaS를 이용하는 것이 유익하거나 필요한 경우가 많이 있습니다. 동일한 개발 프로젝트를 수행하는 여러 개발자가 있거나 다른 공급 업체도 포함해야하는 경우 PaaS는 전체 프로세스에 뛰어난 속도와 유연성을 제공 할 수 있습니다. PaaS는 사용자 정의 된 응용 프로그램을 만들려는 경우에도 유용합니다. 또한이 클라우드 서비스는 비용을 크게 절감 할 수 있으며 앱을 신속하게 개발하거나 배포하는 경우 발생하는 몇 가지 문제를 단순화 할 수 있습니다.SaaS: 비지니스에 집중하고 싶다면보안상 민감한 사항이 아니라면 모든 기업에게 SaaS는 훌륭한 옵션입니다. 또한 협업이 필요한 단기 프로젝트라면 SaaS 를 도입하는 것이 훨씬 유리합니다. 일반적으로 On-Prems 솔루션은 모바일 액세스를 지원하지 않기 때문에 모바일 액세스가 필요한 경우에도 SaaS를 사용하면 비용가 시간을 절약할 수 있습니다.클라우드 서비스 예클라우드는 적용된 분야별로 이해해야 합니다. 아래는 분야별 서비스 예입니다. IaaSAmazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, DigitalOcean, Google Compute Engine (GCE)PaaSAWS Elastic Beanstalk, Windows Azure, Heroku, Google App EngineSaaSGoogle Apps, Dropbox, Salesforce, WhaTap마무리지금도 많은 기업의 임원분들이 클라우드의 적용 여부에 대해 고민을 하고 있으며 많은 스타트업들이 클라우드 기반의 서비스를 만들어 가고 있습니다. 회사에 클라우드를 도입해야 한다면 IaaS를 도입할 지, PaaS를 도입할 지 아니면 SaaS를 도입해야 하는지 알고 있어야 합니다. 그리고 자사의 서비스가 클라우드 기반의 서비스라면 고객에게 왜 도입해야 하는지 쉽게 설명할 수 있어야 합니다. 제가 다니는 와탭랩스(whatap.io)는 국내에서 드물게 SaaS 모니터링 서비스를 제공하고 있습니다. 2015년 1월에 시작한 서비스는 이제 만 4년을 달려가고 있습니다. 앞으로 한국에서 더 많은 클라우드 서비스들이 나왔으면 합니다. #와탭랩스 #개발자 #개발팀 #클라우드서비스 #서비스소개

커플 필수 앱 비트윈은 여러 종류의 오픈 소스를 기반으로 이루어져 있습니다. 그 중 하나는 HBase라는 NoSQL 데이터베이스입니다. VCNC에서는 HBase를 비트윈 서비스의 메인 데이터베이스로써 사용하고 있으며, 또한 데이터 분석을 위한 DW 서버로도 사용하고 있습니다.그동안 두 개의 HBase Cluster 모두 최적화를 위해서 여러 가지 설정을 테스트했고 노하우를 공유해 보고자 합니다. 아랫은 저희가 HBase를 실제로 저희 서비스에 적용하여 운영하면서 최적화한 시스템 구성과 설정들을 정리한 것입니다. HBase를 OLTP/OLAP 목적으로 사용하고자 하는 분들에게 도움이 되었으면 좋겠습니다. 아래 구성을 최적화하기 위해서 했던 오랜 기간의 삽질기는 언젠가 따로 포스팅 하도록 하겠습니다.HBaseHBase는 Google이 2006년에 발표한 BigTable이라는 NoSQL 데이터베이스의 아키텍처를 그대로 따르고 있습니다. HBase는 뛰어난 Horizontal Scalability를 가지는 Distributed DB로써, Column-oriented store model을 가지고 있습니다. 사용량이 늘어남에 따라서 Regionserver만 추가해주면 자연스럽게 Scale-out이 되는 구조를 가지고 있습니다. 또한, Hadoop 특유의 Sequential read/write를 최대한 활용해서 Random access를 줄임으로 Disk를 효율적으로 사용한다는 점을 특징으로 합니다. 이 때문에 HBase는 보통의 RDBMS와는 다르게 Disk IO가 병목이 되기보다는 CPU나 RAM 용량이 병목이 되는 경우가 많습니다.HBase는 많은 회사가 데이터 분석을 하는 데 활용하고 있으며, NHN Line과 Facebook messenger 등의 메신저 서비스에서 Storage로 사용하고 있습니다.시스템 구성저희는 Cloudera에서 제공하는 HBase 0.92.1-cdh4.1.2 release를 사용하고 있으며, Storage layer로 Hadoop 2.0.0-cdh4.1.2를 사용하고 있습니다. 또한, Between의 데이터베이스로 사용하기 위해서 여러 대의 AWS EC2의 m2.4xlarge 인스턴스에 HDFS Datanode / HBase Regionserver를 deploy 하였습니다. 이는 m2.4xlarge의 큰 메모리(68.4GB)를 최대한 활용해서 Disk IO를 회피하고 많은 Cache hit이 나게 하기 위함입니다.또한 Highly-Available를 위해서 Quorum Journaling node를 활용한 Active-standby namenode를 구성했으며, Zookeeper Cluster와 HBase Master도 여러 대로 구성하여 Datastore layer에서 SPOF를 전부 제거하였습니다. HA cluster를 구성하는 과정도 후에 포스팅 하도록 하겠습니다.HDFS 최적화 설정dfs.datanode.handler.countHDFS에서 외부 요청을 처리하는 데 사용할 Thread의 개수를 정하기 위한 설정입니다. 기본값은 3인데 저희는 100으로 해 놓고 사용하고 있습니다.dfs.replicationHDFS 레벨에서 각각의 데이터가 몇 개의 독립된 인스턴스에 복사될 것 인가를 나타내는 값입니다. 저희는 이 값을 기본값인 3으로 해 놓고 있습니다. 이 값을 높이면 Redundancy가 높아져서 데이터 손실에 대해서 더 안전해지지만, Write 속도가 떨어지게 됩니다.dfs.datanode.max.transfer.threads하나의 Datanode에서 동시에 서비스 가능한 block 개수 제한을 나타냅니다.과거에는 dfs.datanode.max.xcievers라는 이름의 설정이었습니다.기본값은 256인데, 저희는 4096으로 바꿨습니다.ipc.server.tcpnodelay / ipc.client.tcpnodelaytcpnodelay 설정입니다. tcp no delay 설정은 TCP/IP network에서 작은 크기의 패킷들을 모아서 보냄으로써 TCP 패킷의 overhead를 절약하고자 하는 Nagle's algorithm을 끄는 것을 의미합니다. 기본으로 두 값이 모두 false로 설정되어 있어 Nagle's algorithm이 활성화되어 있습니다. Latency가 중요한 OLTP 용도로 HBase를 사용하시면 true로 바꿔서 tcpnodelay 설정을 켜는 것이 유리합니다.HBase 최적화 설정hbase.regionserver.handler.countRegionserver에서 외부로부터 오는 요청을 처리하기 위해서 사용할 Thread의 개수를 정의하기 위한 설정입니다. 기본값은 10인데 보통 너무 작은 값입니다. HBase 설정 사이트에서는 너무 큰 값이면 좋지 않다고 얘기하고 있지만, 테스트 결과 m2.4xlarge (26ECU) 에서 200개 Thread까지는 성능 하락이 없는 것으로 나타났습니다. (더 큰 값에 관해서 확인해 보지는 않았습니다.)저희는 이 값을 10에서 100으로 올린 후에 약 2배의 Throughput 향상을 얻을 수 있었습니다.hfile.block.cache.sizeHBase 의 block 들을 cache 하는데 전체 Heap 영역의 얼마를 할당한 것인지를 나타냅니다. 저희 서비스는 Read가 Write보다 훨씬 많아서 (Write가 전체의 약 3%) Cache hit ratio가 전체 성능에 큰 영향을 미칩니다.HBase 에서는 5분에 한 번 log 파일에 LruBlockCache (HBase 의 Read Cache) 가 얼마 만큼의 메모리를 사용하고 있고, Cache hit ratio가 얼마인지 표시를 해줍니다. 이 값을 참조하셔서 최적화에 사용하실 수 있습니다.저희는 이 값을 0.5로 설정해 놓고 사용하고 있습니다. (50%)hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit / hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit이 두 개의 설정은 HBase에서 Write 한 값들을 메모리에 캐쉬하고 있는 memstore가 Heap 영역의 얼마만큼을 할당받을지를 나타냅니다. 이 값이 너무 작으면 메모리에 들고 있을 수 있는 Write의 양이 한정되기 때문에 디스크로 잦은 flush가 일어나게 됩니다. 반대로 너무 크면 GC에 문제가 있을 수 있으며 Read Cache로 할당할 수 있는 메모리를 낭비하는 것이기 때문에 좋지 않습니다.lowerLimit와 upperLimit의 두 가지 설정이 있는데, 두 개의 설정이 약간 다른 뜻입니다.만약 memstore 크기의 합이 lowerLimit에 도달하게 되면, Regionserver에서는 memstore들에 대해서 'soft'하게 flush 명령을 내리게 됩니다. 크기가 큰 memstore 부터 디스크에 쓰이게 되며, 이 작업이 일어나는 동안 새로운 Write가 memstore에 쓰일 수 있습니다.하지만 memstore 크기의 합이 upperLimit에 도달하게 되면, Regionserver는 memstore들에 대한 추가적인 Write를 막는 'hard'한 flush 명령을 내리게 됩니다. 즉, 해당 Regionserver이 잠시 동안 Write 요청을 거부하게 되는 것입니다. 보통 lowerLimit에 도달하면 memstore의 크기가 줄어들기 때문에 upperLimit까지 도달하는 경우는 잘 없지만, write-heavy 환경에서 Regionserver가 OOM으로 죽는 경우를 방지하기 위해서 hard limit가 존재하는 것으로 보입니다.hfile.block.cache.size와 hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit의 합이 0.8 (80%)를 넘을 수 없게 되어 있습니다. 이는 아마 read cache 와 memstore의 크기의 합이 전체 Heap 영역 중 대부분을 차지해 버리면 HBase의 다른 구성 요소들이 충분한 메모리를 할당받을 수 없기 때문인 듯합니다.저희는 이 두 개의 설정 값을 각각 0.2, 0.3으로 해 놓았습니다. (20%, 30%)ipc.client.tcpnodelay / ipc.server.tcpnodelay / hbase.ipc.client.tcpnodelayHDFS의 tcpnodelay 와 비슷한 설정입니다. 기본값은 전부 false입니다.이 설정을 true로 하기 전에는 Get/Put 99%, 99.9% Latency가 40ms 와 80ms 근처에 모이는 현상을 발견할 수 있었습니다. 전체 요청의 매우 작은 부분이었지만, 평균 Get Latency가 1~2ms 내외이기 때문에 99%, 99.9% tail이 평균 Latency에 큰 영향을 미쳤습니다.이 설정을 전부 true로 바꾼 후에 평균 Latency가 절반으로 하락했습니다.Heap memory / GC 설정저희는 m2.4xlarge가 제공하는 메모리 (68.4GB)의 상당 부분을 HBase의 Read/Write cache에 할당하였습니다. 이는 보통 사용하는 Java Heap 공간보다 훨씬 큰 크기이며 심각한 Stop-the-world GC 문제를 일으킬 수 있기 때문에, 저희는 이 문제를 피하고자 여러 가지 설정을 실험하였습니다.STW GC time을 줄이기 위해서 Concurrent-Mark-and-sweep GC를 사용했습니다.HBase 0.92에서부터 기본값으로 설정된 Memstore-Local Allocation Buffer (MSLAB) 을 사용했습니다.hbase.hregion.memstore.mslab.enabled = true #(default)hbase-env.sh 파일을 다음과 같이 설정했습니다.HBASE_HEAPSIZE = 61440 #(60GB)HBASE_OPTS = "-XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70 -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps"GC log를 Python script로 Parsing해서 STW GC 시간을 관찰하고 있습니다. 지금까지 0.2초 이상의 STW GC는 한 번도 발생하지 않았습니다.그 밖에 도움이 될 만한 설정들hbase.hregion.majorcompactionHBase는 하나의 Region에 대해서 여러 개의 StoreFile을 가질 수 있습니다. 그리고 주기적으로 성능 향상을 위해서 이 파일들을 모아서 하나의 더 큰 파일로 합치는 과정을 진행하게 됩니다. 그리고 이 과정은 많은 CPU usage와 Disk IO를 동반합니다. 그리고 이때 반응 속도가 다소 떨어지게 됩니다. 따라서 반응 속도가 중요한 경우에는, 이 Major compaction을 off-peak 시간대를 정해서 manual 하게 진행하시는 것이 좋습니다.저희는 사용자의 수가 상대적으로 적은 새벽 시간대에 crontab 이 실행시키는 script가 돌면서 전체 Region에 대해서 하나하나 Major Compaction이 진행되도록 하였습니다.기본값은 86,400,000 (ms)로 되어 있는데, 이 값을 0으로 바꾸시면 주기적인 Major Compaction이 돌지 않게 할 수 있습니다.hbase.hregion.max.filesizeHBase는 하나의 Region이 크기가 특정 값 이상이 되면 자동으로 2개의 Region으로 split을 시킵니다. Region의 개수가 많지 않을 때는 큰 문제가 없지만, 계속해서 데이터가 쌓이게 되면 필요 이상으로 Region 수가 많아지는 문제를 나을 수 있습니다. Region 수가 너무 많아지면 지나친 Disk IO가 생기는 문제를 비롯한 여러 가지 안 좋은 점이 있을 수 있기 때문에, split 역시 manual 하게 하는 것이 좋습니다. 그렇다고 Table의 Region 수가 너무 적으면 Write 속도가 떨어지거나 Hot Region 문제가 생길 수 있기 때문에 좋지 않습니다.HBase 0.92.1 에서는 기본값이 1073741824(1GB)로 되어 있는데, 저희는 이 값을 10737418240(10GB)로 늘인 후에 manual 하게 split을 하여 Region의 개수를 조정하고 있습니다.hbase.hregion.memstore.block.multipliermemstore의 전체 크기가 multiplier * flush size보다 크면 추가적인 Write를 막고 flush가 끝날때까지 해당 memstore는 block 됩니다.기본값은 2인데, 저희는 8로 늘려놓고 사용하고 있습니다.dfs.datanode.balance.bandwidthPerSec부수적인 설정이지만, HDFS의 Datanode간의 load balancing이 일어나는 속도를 제한하는 설정입니다. 기본값은 1MB/sec로 되어 있지만, 계속해서 Datanode를 추가하거나 제거하는 경우에는 기본값으로는 너무 느릴 때가 있습니다. 저희는 10MB/sec 정도로 늘려서 사용하고 있습니다.dfs.namenode.heartbeat.recheck-intervalHDFS namenode에만 해당되는 설정입니다.Datanode가 응답이 없는 경우에 얼마 후에 Hadoop cluster로부터 제거할 것인지를 나타내는 값입니다.실제로 응답이 없는 Datanode가 떨어져 나가기까지는 10번의 heartbeat가 연속해서 실패하고 2번의 recheck역시 실패해야 합니다. Heartbeat interval이 기본값인 3초라고 하면, 30초 + 2 * recheck-interval 후에 문제가 있는 Datanode가 제거되는 것입니다.기본값이 5분으로 되어 있는데, fail-over가 늦어지기 때문에 사용하기에는 너무 큰 값입니다. 저희는 문제가 있는 Datanode가 1분 후에 떨어져 나갈 수 있도록 이 값을 15,000 (ms) 으로 잡았습니다.Read short-circuitRegionServer가 로컬 Datanode로부터 block을 읽어올 때 Datanode를 통하지 않고 Disk로부터 바로 읽어올 수 있게 하는 설정입니다.데이터의 양이 많아서 Cache hit이 낮아 데이터 대부분을 디스크에서 읽어와야 할 때 효율적입니다. Cache hit에 실패하는 Read의 Throughput이 대략 2배로 좋아지는 것을 확인할 수 있습니다. OLAP용 HBase에는 매우 중요한 설정이 될 수 있습니다.하지만 HBase 0.92.1-cdh4.0.1까지는 일부 Region이 checksum에 실패하면서 Major compaction이 되지 않는 버그가 있었습니다. 현재 이 문제가 해결되었는지 확실하지 않기 때문에 확인되기 전에는 쓰는 것을 추천하지는 않습니다.설정하는 방법은 다음과 같습니다. dfs.client.read.shortcircuit = true #(hdfs-site.xml) dfs.block.local-path-access.user = hbase #(hdfs-site.xml) dfs.datanode.data.dir.perm = 775 #(hdfs-site.xml) dfs.client.read.shortcircuit = true #(hbase-site.xml)Bloom filterBloom filter의 작동방식에 대해 시각적으로 잘 표현된 데모 페이지HBase는 Log-structured-merge tree를 사용하는데, 하나의 Region에 대해서 여러 개의 파일에 서로 다른 version의 값들이 저장되어 있을 수 있습니다. Bloom filter는 이때 모든 파일을 디스크에서 읽어들이지 않고 원하는 값이 저장된 파일만 읽어들일 수 있게 함으로써 Read 속도를 빠르게 만들 수 있습니다.Table 단위로 Bloom filter를 설정해줄 수 있습니다.ROW와 ROWCOL의 두 가지 옵션이 있는데, 전자는 Row key로만 filter를 만드는 것이고, 후자는 Row+Column key로 filter를 만드는 것입니다. Table Schema에 따라 더 적합한 설정이 다를 수 있습니다.저희는 데이터 대부분이 메모리에 Cache 되고 하나의 Region에 대해서 여러 개의 StoreFile이 생기기 전에 compaction을 통해서 하나의 큰 파일로 합치는 작업을 진행하기 때문에, 해당 설정을 사용하지 않고 있습니다.결론지금까지 저희가 비트윈을 운영하면서 얻은 경험을 토대로 HBase 최적화 설정법을 정리하였습니다. 하지만 위의 구성은 어디까지나 비트윈 서비스에 최적화되어 있는 설정이며, HBase의 사용 목적에 따라서 달라질 수 있음을 말씀드리고 싶습니다. 그래서 단순히 설정값을 나열하기보다는 해당 설정이 어떤 기능을 하는 것인지 저희가 아는 한도 내에서 설명드리려고 하였습니다. 위의 글에서 궁금한 점이나 잘못된 부분이 있으면 언제든지 답글로 달아주시길 바랍니다. 감사합니다.저희는 언제나 타다 및 비트윈 서비스를 함께 만들며 기술적인 문제를 함께 풀어나갈 능력있는 개발자를 모시고 있습니다. 언제든 부담없이 [email protected]로 이메일을 주시기 바랍니다!

안녕하세요. Ava입니다.여러분에게 더 건강하고, 아름다운 라이프스타일을 제공하기 위해 노력하는 미미박스 뒤에는여러분의 니즈를 만족시키고 안정된 서비스를 제공하기 위한 개발이끊임없이 진행되고 있습니다.오늘은 미미박스 TECHNOLOGY UNIT를이끌고 계신 김종광 CTO(이하 KAY) 님을 소개해드리겠습니다.KAY는 대기업과 IT기업에서 앱 개발과 웹 개발을 진행했던 커리어를 갖고 계신데요. 경력과 전문성 뿐만 아니라 개발자들이 상상할 수 있는 문화를 강조하며 만들어나가고 있습니다.항상 푸근한 아빠 미소로 미미박서의 질문과 제안을 받아주고,열린 리더의 모습을 보여주시는 KAY를 소개합니다.김종광 (Kay) 한국기술교육대학교 전기전자공학 석사전) NC소프트전) SK communicationsUNIT1. KAY를 소개해주세요.Q. 안녕하세요. 항상 아빠 미소를 짓고 계신 KAY~KAY를 소개해주세요.A. 처음에 미미박스에 모바일 앱 개발 총괄로 입사했어요. 지금은 개발 UNIT 전체를 맡고 있고요. 세 가지의 주 업무가 있는데요. 개발 전체 프로젝트를 leading 하고 다른 팀과 연관된 업무에 대해서 지원하는 일과, 새로운 개발자를 충원하는 업무를 하고 있습니다.Q. 미미박스에 입사하시게 된 계기는 무엇인가요? A. 처음에는 지인이 추천해서 미미박스를 알게 되었어요. 그 후에 미미박스에 대해 조사를 해봤죠. 비즈니스 모델, 성장 가능성을 봤을 때 '될 것 같다'는 생각을 가졌어요. 그리고 몇 번 찾아갔었는데 회사 분위기가 활기차고 재밌었어요. 그리고 일하는 사람들 중에 아는 사람들이 4~5명 정도 더 있었어요. 이분들과 다른 구성원들을 보면서 '이 친구들이랑 같이 일하면 즐겁게 일할 수 있겠다'라는 생각이 들었죠.Q. 여러 조직에서 있으셨던 만큼 개발 업무 자체에 대한 이유도 있을 것 같아요. A. 보통 기업에서는 개발자의 역할이 상당히 제한되어있어요. 업무에 대한 의사결정 권한이 거의 없죠. TOP-DOWN 방식으로 내려온 것들을 그냥 해야 하는 경우가 많거든요. 개발자들은 다들 알 거예요. 만들면서 '이거 안될 것 같다.'라는 감이 있는데, 느낌상으로 안될 것 같은 것을 만드니까 의욕이 생기지 않는 경우가 있었어요. 효과성보다는 어떤 서비스를 오픈했다는 것 자체가 실적이 되는 경우가 많거든요. Q. 그런 경우가 있군요. 그렇다면 미미박스 내에서는 개발 업무에 대해 어떤 식으로 의사결정이 이루어지나요?A. 업무에 대한 의사결정은 반반인 것 같아요. 우선 TECHNOLOGY UNIT 내부에서 프로젝트를 진행하는 것이 있어요. '이렇게 하면 회사와 서비스에 도움이 되겠다. 매출도 좋아질 것 같다. 사람들도 좋아할 것 같다'이런 의견을 내고 직접 만들 수 있고요. 서비스를 같이 진행하는 마케팅팀이나 플랫폼 운영팀에서 요청이 들어오면 그 요청에 대해 저희가 납득하고 하면 좋겠다고 생각하는 업무에 대해서 일정을 짜고 진행해요. 각 요소 별로 개발 측면의 논의도 많이 하고 실제 만드는 사람의 의견이 많이 반영됩니다. Q. 직접 만들고 구축하는 사람들의 의견은 정말 중요한 것 같아요.TECHNOLOGY UNIT을 이끌고 있는 UNIT 장님으로서 KAY의 하루 스케줄은 어떻게 되나요?A. 출근 후, 오전에는 집중 개발 업무를 하고 있어요. 제가 플랫폼 개발 팀장도 겸임하고 있거든요. 오후부터는 대부분 팀미팅이나 프로젝트 미팅을 많이 합니다. 프로젝트의 진행사항을 체크하고, 개발이 어려운 부분과 개발하면서 중요하게 생각하는 부분에 대해서 토론하죠. 그리고 새로운 개발 인력들 채용을 위해 면접을 많이 봅니다.Q. TECHNOLOGY UNIT 내부에서 소통과 역량 강화를 위해 주기적으로 여는 세션이 있다고 들었는데 소개해주세요!A. 일주일에 한 번씩 주니어 개발자를 대상으로 스터디를 진행하고 있습니다. 저는 스터디를 leading 하고 멘토 역할을 하고 있고요.이런 시간을 만들게 된 이유는 소통의 장을 만들고 개발자들의 역량을 키우기 위해서입니다.주니어 개발자들이 시니어 개발자들 앞에서 의견을 내는 것에 대해서 소극적인 면이 있어요. 틀릴까 봐 의견을 쉽게 못 내죠. 그래서 주니어 개발자들끼리 모여서 얘기할 공간을 만들어 주는 것이 중요하다고 생각했어요. 서로 의견을 내고 토론하면서 개발에 대한 역량도 쌓고 의견을 내는 훈련도 할 수 있죠.그리고 DATA UNIT의 협조를 받아서 빅데이터 관련 스터디를 진행하고 있어요. 그래서 개발자들 중 관심 있는 사람이들 모여서 빅데이터 관련 LOGIC을 만들어보고, 아이디어를 실현시켜보는 작은 프로젝트를 그룹별로 진행하고 있어요.앞으로는 이런 세션들을 발전시켜 세미나를 열 예정이에요. 그래서 각 개발자들이 적어도 1년에 2번 이상은 주제 발표할 수 있도록 환경을 만들려고 합니다. 개발 업무는 집중도가 높아서 건조해질 위험이 있어요. 집중하다 보면 일에 치여서 자기계발이 어려워질 수 있기 때문에 계속 자기계발하는 분위기를 만들어가려고 합니다. 전사적으로도 그런 분위기가 계속 만들어지면 좋겠어요.Q. 건조하긴요! 제가 보기엔 개발팀들이 가장 활발하고 참여도도 높은 것 같은데요! 열려있는 분들도 많고요.A. 개발팀이 아닌 팀들이랑 많이 소통하라고 조언을 많이 해요. 미미투게더(2개 이상 팀이 함께 회식하면 회식비를 지원해주는 기업문화 제도)를 할 때도 개발팀 내부에서만 하지 말고 무조건 다른 팀들과 함께하라고 하고 있어요. 새로운 아이디어를 나눌 수 있고 인간관계가 힘이 될 때가 많기 때문에 다른 팀들이랑 얘기를 많이 나누는 게 필요하죠. UNIT2. TECHNOLOGY UNIT을 소개해주세요.Q. TECHNOLOGY UNIT을 소개해주세요.A. TECHNOLOGY UNIT에서는 지금 미미박스에서 서비스하는 모든 PRODUCT, 플랫폼, 모바일 앱, PC 웹, 내부 직원들이 쓰는 모든 것들을 개발하고 있습니다. 대부분의 기업에서는 계약직이나 파견직의 고용형태로 진행하는 경우도 있는데, 저희는 모든 구성원이 정직원으로 개발 업무를 하고 있습니다.Q. TECHNOLOGY UNIT의 분위기는 어떤가요?A. 개발자라는 직무를 하는 사람들은 생각 자체가 자유로워야 합니다. 경직되어있으면 좋은 아이디어가 떠오르지 않죠. 그래서 TECHNOLOGY UNIT은 최소한의 규제나 룰을 두고 자유롭게 활동하게 하고 있어요. 특별한 일이 아니면 회의 소집도 지양하고 있어요.다양하게 상상하려면 경직되지 않고, 룰에 집착하지 않는 문화를 만들어야 하기 때문이에요. 그래야 본인의 의견도 편하게 이야기할 수 있죠. 구성원들을 보면 시니어 개발자들은 적응을 잘해요. 주니어 개발자들이 아직 조금 경직되어있긴 해요.지금 신입 공채 2기를 뽑고 있는데요. 보통은 스타트업에서 입사 후 바로 투입될 수 있는 사람을 뽑아요. 하지만 저는 확신이 있어서 저희 미미박스의 DNA를 가지고 처음부터 함께할 수 있는 신입을 뽑고 싶어요. 미미박스의 DNA를 가지고 더 성장하게 되면 저희 개발 조직에 기둥이 될 수 있을 거라고 생각합니다. <채용공고 보러 가기 클릭>Q. KAY와 함께 하는 구성원들이 점점 부러워지네요. 정말 구성원들의 성장에 많은 비중을 두고 여러 계획을 실천하는 것 같아요. 미미박스에는 여성 개발자도 점점 많아지는 것 같은데 재미있는 에피소드 있나요?A. 먼저 여성 개발자들의 비중이 점점 늘어나고 있어요. 우리가 여성 고객을 위한 서비스를 많이 하고 있잖아요. 그 감성을 같이 공유할 수 있는 사람이 많아지면 기술적인 부분뿐 아니라 감성적인 부분에서도 큰 시너지가 나죠. 실제로 웹페이지에 제품 가격이 잘못 올라간 적이 있어요. 저희 남성 개발자들이 그 데이터를 먼저 보는데 '이게 맞는 가격인가' 의심하는 사람이 아무도 없었어요. 그때 여성 개발자분이 '이 제품이 이 가격이 아닐 텐데? 문제를 제기했고 다행히 수정할 수 있었죠. Q. 그래도 남성 개발자들의 화장품 가격에 대한 감이 점점 정확해질 것 같아요. 호호KAY 님이 UNIT을 운영하시면서 가장 보람을 느끼신 적은 언제인가요?A. 고객들이 많이 와서 저희 서비스를 이용해 주실 때 보람을 느낍니다. 저희 UNIT 자체에서도 무언가를 만들어가고 있다는 것을 느끼고, 실제로 좋은 반응을 얻었을 때 기분이 정말 좋아요. Q. 점점 더 많은 분들이 미미박스를 찾아주신다는 게 느껴져요! 앞으로의 목표는 무엇인가요?A. 첫 번째는 글로벌로 플랫폼을 옮기는 것입니다. 저희 내부에서 개발한 플랫폼과 서비스가 점점 확대돼서 미미박스가 해외에 진출할 때마다 플랫폼을 그대로 이동시켜 글로벌화하는 것이 첫 번째 목표고요. 두 번째는 앞으로 온라인을 넘어 오프라인에 대한 서비스도 진행할 예정이에요. 현재 미미박스 플랫폼과 오프라인 요소의 연계성을 찾고 최고의 고객 경험을 만드는 것이죠. 일반적인 O2O 서비스를 넘어 대부분의 고객이 여성이기 때문에 IT 기술 자체가 숨어있고, 알아서 돌아가게 만드는 서비스를 만들 것입니다.미미박스는 뷰티에 대해서 많은 강점과 다양성을 가지고 있기 때문에 이런 것들을 통해 저희만 할 수 있는 서비스를 만들고 싶어요. 마지막은 Data-driven 방식을 더욱 견고히 가져가는 것이에요. 축적되어있는 경험과 데이터를 통해서 고객 맞춤형 서비스에 대한 역량을 강화하는 것이죠. Q. 글로벌 플랫폼, O2O 서비스, Data-driven 앞으로의 TECHNOLOGY UNIT이 만들어낼 것들이 기대돼요. 두근두근. 마지막으로 KAY가 TECHNOLOGY UNIT을 리드하면서 가장 집중하는 3가지가 무엇인지 궁금합니다. A. 가장 중요한 것은 우리 개발자들의 커리어를 관리해주는 것이에요. 이분들이 미미박스에 와서 자기의 역량이 발전하지 않고 정체되다면 제가 역할을 제대로 못했다는 뜻이거든요.그래서 구성원들이 고생을 하든 뭘 하든 해가 갈수록 성장할 수 있도록 관리하는 것에 집중하고 있어요. 두 번째는 우리가 TECH 조직이기 때문에 서비스가 아주 정상적으로 운영되는 것이 목표에요. 단순한 장애를 없애는 것뿐만 아니라 계속 플랫폼이 발전하면서 문제가 없게 만들어야 하죠. 매출, 데이터가 계속 쌓이면서 안정적인 서비스를 만드는 것, 기본적인 것 같지만 가장 중요한 것 같아요. 마지막으로는 Align이에요. 개발팀이 성장할 수 있는 서비스, 개발 역량을 강화시키다며 보면 회사의 목표에 Align 되는 것을 놓칠 수 있어요. 그렇기 때문에 개발자들이 관심 있는 것들과 회사의 목표를 Align시켜서 시너지 효과를 낼 수 있도록 집중하고 있습니다.UNIT2. TECHNOLOGY UNIT으로서 어떤 사람과 일하고 싶나요?Q. TECHNOLOGY UNIT에서 일하기 위하여 갖추어야 할 역량은 어떤 것이 있나요?A. 첫 번째로 성장 가능성을 봅니다. 성장 가능성에는 여러 가지 의미가 있지만 적극적이고, 새로운 지식에 대한 욕구가 항상 강한 사람이어야 합니다. 배우고 싶은 열망, 해보고 싶다는 열망을 가지고 실제 구체적으로 실행해본 경험이 있고, 뭔가를 해본 사람이 성장 가능성이 있는 사람이라고 생각합니다. 제가 면접을 볼 때마다 항상 물어보는 것이 '5년 후 계획, 5년 후 모습은 어떨 것 같아요?'에요. 면접자가 적극적으로 대답하면 '그것을 위해 어떤 실행계획이 있는지' 물어보죠.두 번째로는 스타트업 마인드 FIT이 맞는 것이에요. 저도 미미박스에 처음 왔을 때 힘들었어요. 갖춰져 있는 게 없었거든요. 하나부터 열까지 하려면 뭔가 어디서 걸리는 거예요. 큰 회사는 세팅이 다 되어있는데 말이죠. 그래서 뭔가를 하려면 그 업무뿐 아니라 처음부터 다 찾고 만들어야 해요. 이렇게 만들어가는 걸 좋아하는 사람이 있어요. 준비가 안되어있다고 불평하는 것이 아니라 부족한 환경에서 할 거리가 많은 것을 반기는 사람들. 이런 사람들은 '이것저것 해봐야지~' 신나있어요. 이런 마인드 FIT을 많이 봅니다.Q. 스타트업 마인드 FIT 정말 공간되는 말인 것 같아요. 저도 갖춰져있는 틀에서 무언가를 하는 것보다 이것저것 찾아서 만드는 걸 좋아하거든요! 그런 분들이 많이 오시면 재밌는 일이 많이 벌어질 것 같아요. 우리 미미박스의 비전은 'Beautify the people'인데요. 혹시 취업이나 이직을 준비하는 분들께 이것만은 아름답게 관리하라고 조언하고 싶은 게 있나요?A. 이력서와 경력기술서를 아름답게 해야 해요. 개발자들 중에 '내 역량만 좋으면 되지'라고 생각하시는 분들이 있는데 자신의 커리어 패스를 만드는 것도 중요하거든요. 회사에서 처음에 서류전형을 진행하는 게 많은 내용을 내포하고 있어요. 경력기술서의 내용이 부실하면 회사도 본인도 FIT이 맞는 곳을 찾기가 어려워지죠. 어디서든 인정받는 사람이 되려면 자신의 업무와 역할을 충실하게 표현한 경력기술서를 작성하라고 말씀드리고 싶네요.Q. 정말 실질적인 조언이네요. 누구보다 깊게 고민하고 집중한 일일수록 경력기술서와 이력서를 잘 쓸 수 있고 자신의 경력도 잘 전달할 수 있을 것 같아요.마지막으로 함께 일하고 있는 미미박서분들께도 한마디 해주세요!A. 제가 여기 처음 와서 한 이야기가 있어요. "여기가 제 마지막 회사입니다."그렇게 이야기한 이유는 미미박스의 성장 가능성, 발전 가능성을 보았고 믿음이 있기 때문이죠. 모두가 같이 노력한다면 원하는 것을 이룰 수 있을 거라 생각해요. 다 같이 파이팅!

개발 방법론이나 소프트웨어 개발과 관련된 은빛 탄환과도 같은 뉘앙스를 풍기는 접근법은 수없이 많았다. 이제는 최고의 화두로 떠오른 DevOps에 대해서 삐딱한 아키텍트의 생각으로 끄적거려 보자.주변에 DevOps를 지향하는 개발회사들이 많다. 그리고, DevOps를 무슨 완전체인 것처럼 소개하는 칼럼이나 글들도 많다. 그렇다면, DevOps의 정체는 무엇이며, 우리 회사, 우리 개발팀이나 운영팀은 그런 준비가 되어 있는 것인지에 대해서 생각해봐야 한다.사람들은 정말 DevOps가 어떤 의미이기에 사람들이 궁금해하고 있는 것일까?, 그리고. 과연 정말 내가 속한 조직과 팀이 DevOps를 지향할 수 있을까? DevOps에 대해서 삐딱한 아키텍트가 생각해보는 것이 이번 칼럼의 목적이다.DevOps는 모든 팀, 모든 회사, 모든 곳에 사용되는 만병통치약이 아니다.DevOps는 새로운 개념인가?Culture와 movement에 대해서 먼저 이야기를 시작하는 것이 맞을 듯하다. Culture는 어떤 한 국가나 집단의 문화와 같은 것을 의미한다. 그리고, movement는 어떤 움직임을 의미하는 것으로 여기서 사용되는 의미로는 사람들이 조직적으로 어떤 것을 벌리는 운동을 의미한다.일반적으로 문화란 어떤 옷, 음악, 형태를 가진 조형물 등을 포괄하는 것으로 무형, 유형의 것을 모두 포함하는 것이 문화라고 할 수 있다.그리고, 이러한 문화는 해당 문명과 조직, 사회의 모든 것을 표현하고 있는 것이며, 그것에 대비하여 문화라는 형태를 통해서 표현한다. 그래서, 소프트웨어 개발의 조직이나 기업에서도 자체적인 개발자 문화라는 것이 존재하고 있다. 이는, 일반적으로 각 회사별로 그 형태나 상황, 사람들의 모습, 역사적인 배경과 발전과정을 통하고, 어떤 사람들이 그 조직을 거쳐갔느냐에 따라서 많은 부분에 있어서, 개발자들의 문화는 매우 다르다고 할 수 있다.이처럼, 개발자 문화의 영향으로 소프트웨어 개발 방법론과 같은 무형의 것부터, 실제 산출물, 개발 소스와 같은 실제 눈에 보이는 것까지 개발자 문화란 눈에 보이는 것과 눈에 보이지 않는 것을 모두 포함한다고 할 수 있다.이런 개발자 문화를 언급하기 전에, 개발자들의 운동과 운동을 위한 선언과 같은 것에 대해서 알아보자. 그중에서도 movement를 먼저 살펴보자. 개발자들 커뮤니티와 개발자들의 요즘 철학적인 움직임은 ‘요구사항’ 변동에 대해서 이제 관대한 생각을 가지기 시작했다고 볼 수 있다.어차피, 요동치는 요구사항에 대해서 ‘완결된 요구사항’이 나올 것이라고 기대하지 않고, 요구사항은 사랑하는 애인의 변덕스러운 마음이라는 생각을 가지기 시작한 것이 DevOps의 원칙적인 기본 생각의 변화라고 먼저 이야기를 하고 싶다.이제, 개발자들은 요동치는 사람들의 마음이나 사회적인 변덕을 소프트웨어로 반영하는 것을 매우 당연스럽고 자연스러운 과정이라고 인지하기 시작한 것이라고 볼 수 있다. 이처럼 기본적으로 요구사항이 변덕스러운 기획자나 고객의 마음이 당연한 것이라고 생각한다면, 오히려, 더 행복한 개발이 가능하도록 기준이나 계획을 잡을 수 있는 것 아닐까?이것이 DevOps의 개념 전환의 기본적인 개념이라고 볼 수 있다. 오히려. 처음부터 요구사항이 잘 정해졌고, 더 이상 변하지 않을 것이라고 거짓말을 하고 있는 기획자와 고객들의 마음속에 변덕스러운 변화에 대해서 이제는 관대한 개발자가 되려는 마음을 가진 것이라고 생각할 수 있다고 소프트웨어 개발자들은 이해하기 시작한 것이다.DevOps는 이러한 마음가짐의 변화와 movement가 먼저 필요하다. 기존의 개발 방법론이나 개발 문화에서 정의하려고 하였던, 뜬구름 잡는 ‘요구사항 명세’는 어차피 불가능한 것이니까, 그 부분을 매우 관대하게 받아들이고자 변화의 마음을 가지게 된 것이라고 생각한다. 그래서, 실제 고객을 만족시키는 요리사의 마음에다가 고객의 마음을 좀 더 가까이에서 이야기를 나눌 수 있는 웨이터의 마음을 가지고 시작해야 한다고 설명하는 것이 더 현명할 수 있다.이러한 변화의 요소에는 다음과 같은 개발자들이 두려워하는 몇 가지 요소들에 대해서 이제는 정말 명확하게 이야기할 수 있기 때문에 DevOps는 가능하다고 생각한다.DevOps의 내면에 깔려 있는 소프트웨어 개발자들의 두려움을 먼저 알아야 DevOps의 기본적인 원칙에 좀 더 접근할 수 있다. 그것은 다음에 나열된 내용들은 일반적으로 소프트웨어 개발자들이 어려워하는 것들이다.1.  소프트웨어를 솔루션 형태의 디자인으로 만드는 것은 정말 어렵다개발자들은 솔루션을 만들고 그것을 디자인하고 설계, 구현한다는 것은 정말 어려운 것이라고 인지하기 시작하였다. 솔루션을 만들고, 어떤 문제를 해결한다는 것은 정말 험난하고 고된 일이라고 이미 인지하였다.2.  테스트 케이스를 작성한다는 것은 정말 어렵다수많은 사용자의 환경을 인지하고, 그것에 대응하는 완벽한 테스트는 불가능하다는 것 또한 개발자들은 인지하였다. 그리고, 그 테스트를 만들기 위해서 쥐어뜯었던 머리카락과 수많은 시간들에 대해서 완전이란 불가능하다는 것을 인지한 것이다.3.  개발 관련 문서작성 또한 매우 어려운 것이다개발자들 간에 상호 소통하기 위한 문서의 작성과 다이어그램과 모델을 만든다는 것 또한 정말 어려운 일이다. 또한, 그것을 표준이나 변화해가는 기술적인 요청과 반영 내용을 모두 담는다는 것은 정말 어려운 일이라고 인지하였다.4.  개발자 자신이 동의하지 않는 기능 구현을 허구 헌 날 해야 한다는 것간혹이 아니라, 상당 부분 발생하는 동의하지 않는, 쓸모없다고 생각하는 기능 구현에 매달리고 있는 현실에 대해서 이제는 약간은 무덤덤하게 대응할 수 있는 개발자들의 마음가짐은 정말 관해하게 변화하였다.5.  다른 사람이 작성한 코드를 다루는 것인 매우 당연하다는 것생각 이상으로 다른 사람의 코드와 프레임워크에 가두어진 상태로 프로그래밍을 해야 한다는 것에 대해서 학교에서는 가르치지 않았다는 것을 매우 두려워하고, 원망한다. 타인이 만들어 놓은 코드에 대해서 읽는 방법에 대해서 가르쳐 주지 않은 교수님이 원망스러울 뿐이다.6.  고객과 같이 비전문가와 커뮤니케이션해야 한다는 것비전문가와 소통하는 방법에 대해서 아무도 가르쳐주지 않았다. 사실은 그들과 소통하고 그들을 설득하는 것이 최선의 방법인데, 왜? 그들과 소통하는 방법은 학교에서 가르치고 있지 않는가? 혹시. 교수님들도 그것을 포기한 것 아닌가 하는 의심이 든다? 그러한 마음이 생기기 시작하였고, 과거의 방법론이나 공학에 대해서 의심을 하기 시작하였다.7.  업무 완료에 필요한 시간 예측은 필수가 되었다는 것기능 단위의 시간 예측과 일정에 대해서 ‘감’이 필요하다는 것은 실제 현업에 나와서야 만 가능하다는 것을 이야기해준 선배와 교수가 없었다는 점도 실제 현업의 초기에 어려움을 느끼는 부분들이다.8.  업무의 우선순위와 작업 할당이 애매하다는 것도대체 누가 결정하는가? 그 순서에 대해서 아무도 모른다.9.  이름을 만들고, 이름과 의미를 부여한다는 것은 매우 어렵다는 것그냥, X, Y, I, j, k를 부여하면 안 된다고 하는데, 생각 이상으로 붙여야 할 이름과 규칙들이 너무도 많다.이처럼, 소프트웨어 개발이 어려워지고 두려워지는 개발자들보다 더 어려운 것도 있다는 사실을 소프트웨어 개발자들은 경험으로 터득한다. 그것은 다음과 같은 상황이다. 그리고, 해결책도 없다는 점이다.위의 두려운 상황은 ‘단단한 마음’으로 이겨낼 수 있지만, 정마로, 다음의 상황들은 가능하면 소프트웨어 개발자들이 피하고 싶어 진다. 하지만, 우리가 지금 당장, 어제, 그리고 내일도 만날 수 있는 상황이다.1.  무능력한 경영진의 삽질2.  멍청한 동료 개발자의 어설픈 코드3.  특정 기술이 무슨 이유에서 쓰이는지도 모르고 강제로 배우거나 사용해야 하는 것4.  재미있어 시작한 개발일이 정말 반복적인 작업에 의해서 재미없어졌을 때5.  이제 쏟아지는 버그를 만나게 되었을 때하지만 가장 두려운 상황의 최고봉은 역시, ‘개발자는 고객과 대화를 나누는 것이 가장 두렵다’라는 것이 정답일 것이다. 그리고, 두려운 것은 동료와의 커뮤니케이션과 소통이다. 아마도, 이러한 고객과 동료들 사이에 있다면, 개발자는 당연한 것이지만. ‘개발하는 것이 행복하지 않다’라고 느끼는 것은 매우 당연할 것이다.여기서. DevOps는 출발한다.이렇게 ‘개발하지 않는 것이 불행한 개발일’을 하지 않게 하기 위한 일종의 movement라고 생각하면 된다.아이러니 하지만, 이러한 불행을 해결할 가장 좋은 방법은 행복의 최소 조건이나 개발자가 원하는 개발환경의 최소 조건을 만족하면 된다. 그것은 바로 자원(resource)이 충분한 환경을 만들면 가능하다. ‘돈’이 넉넉하면 부수적으로 대부분 따라오는 것들이다.하지만, 실제 개발일을 이런 환경에서 할 수 있는 방법은, ‘취미’로 개발일을 하는 경우에만 100% 만족할 수 있을 것이다. 취미는 최종 개발완룐일을 언제든지 뒤로 미룰 수 있기 때문에 ‘무한정의 리소스’를 투입할 수 있는 유일한 방법일 것이다.DevOps는 개발자가 행복하게 소프트웨어를 개발할 수 있는 환경을 만드는 것이 목표이다. 과거의 개발 방법론이나 문화, 운동들이 대부분 ‘소프트웨어 품질’을 위해서 개개인의 시간과 개개인의 능력 차이를 무시하고 진행되었다면, DevOps는 그 우선순위의 가장 높은 개념으로 ‘개발자의 행복’을 우선순위 위에 둔다.결론적으로 ‘개발자가 행복’하다면,자연스럽게 소프트웨어의 ‘품질’은 올라간다는 개념이다.물론, ‘행복’이 아니라, ‘시간 낭비’라는 단어와 ‘물자와 자원 낭비’라는 결코, 개발자는 행복하지 않을 것이다. 대부분의 개발자들은 ‘시간과 자원의 낭비’를 가장 싫어한다. DevOps는 기본적으로 개발자들을 신뢰해야 형성된다.DevOps는 소프트웨어 개발과 운영, 서비스의 효율적인 환경을 만들기 위해서 노력하는 개발 문화로써 간단하게 줄여서 설명하자면. ‘소비자, 사용자들의 서비스의 요구사항을 가장 빠르고 단순화하여 대응할 수 있는 신속한 서비스 지원 형태. 그리고, 그것을 지원하고 유지시켜주는 소프트웨어 개발 문화’라고 이야기할 수 있다. 그래서 Development / Operations를 합친 말이라고 본다.물론, 이렇게 만들어진 환경은 당연하지만 개발자를 ‘행복’하게 할 것이다.DevOps는 빠르고, 단순화, 신속함이라는 서비스 형태를 지향한다. 그리고, 그것을 지원하고 유지시켜주는 소프트웨어 개발 문화를 지향하고 있다. 실제, DevOps를 구현했다고 평가를 받고 있는 Netflix와 Flickr 등의 개발 성과물들은 정말 놀라울 정도로 효과적이다.1만 개 이상의 AWS 인스턴스를 불과 10여 명의 DevOps팀이 운영하고, 초당 4만 장 이상의 업로드 부하를 버티고. 자동화된 상태에서 하루 10회 이상의 배포본이 반영되는 매우 효과적인 개발과 운영이 접목된 환경을 만들어 낸다는 사실에 개발자 문화의 최신화 경향을 만들어 냈다.이렇든 엄청난 효율과 고속의 처리를 만들어 낸 것은 어떤 이유 때문에 가능한 것이었을까? 그리고, 이러한 DevOps의 성과물들은 일반적인 IT기업에서도 얻을 수 있는 환경일까? 가장 먼저 DevOps의 장점을 몇 가지 정리하고 넘어가자.DevOps의 장점을 서술한다면 다음의 3가지로 선언할 수 있다.1.  최소 인원으로의 개발과 운영이 가능한 환경을 지향한다2.  서비스의 배포와 운영이 자유롭고, 서비스가 매우 신속하고 빠르게 운영된다.3.  개발의 배포가 자동화되며, 그에 따라 고품질 서비스를 지향한다.자, 그렇다면. 가장 중요한 것은 이러한 DevOps는 내가 속한 조직에서 만들 수 있는 문화와 개발형 태인가? 대부분의 개발 조직에서는 이러한 것에 대해서 가장 궁금할 것이다. 결론부터 이야기하자면 DevOps가 가동되고, 개발 조직의 문화가 되려면 다음의 두 가지가 필수이다.1.  소프트웨어를 잘 만들어내는 개발자2.  잘 동작하도록 운영하는 운영자그리고, 이러한 두 가지의 조건을 만족시키기 위한 기본적인 환경적인 구성이 필요하다. 그것은 가장 먼저 소프트웨어 품질을 관리하는 제대로 된 품질관리 조직이 있어야 하며, 개발 조직이 빠르게 소프트웨어를 개발, 빌드, 테스트, 배포, 운영하게 할 수 있는 사이클을 신속하게 진행할 수 있는 개발환경을 갖추고 있어야 하고 업무 프로세스를 정의하고, 각 조직 간의 역할을 조율하는 프로세스들이 매우 자연스럽게 자동화되어지고 효율적으로 운영되고 있어야 한다. 그래야, ‘소프트웨어를 잘 만들어내는 개발자’와 ‘잘 동작하도록 운영하는 운용자’가 만들어지게 되고, 그 역할과 방법론이 효율적으로 가동되는 DevOps는 가동된다.DevOps의 원칙그렇다면, 이러한 DevOps을 세팅하고 구입하기 위해서 조직이 필요로 하는 비용적인 측면은 어떤 것들이 있을 것인지 가볍게 살펴보자. DevOps는 매우 큰 비용을 요구하는 것은 아니다. 다만, 그 비용이라는 것이 전반적으로 투자된 비용을 의미하는 것이지, 단기간에 투입되어 얻어지는 효과는 아니라는 점에 주목해야 한다.가장 먼저, 개발자들은 기능 개발과 결함의 수정 등의 변화를 얼마나 자주 일으키고 있는지 체크하고 이를 관리하거나, 관리할 수 있는 포인트를 개발자들에게 제공하고 있는가? 하는 측면이 가장 먼저라고 할 수 있다.두 번째는 운영자가 실제 서비스의 안전성과 성능의 향상을 위하여 취해지는 시스템 아키텍처 적인 변화에 대해서 얼마나 두려워하고 있으며, 이를 얼마나 수치화하여 관리하고있는지, 그리고. 그 선택을 할 수 있는지가 DevOps에 가장 중요한 측면이기도 하다.세 번째는 이러한 개발집단과 운영 집단에서 선택과 운영, 개발의 우선순위 등을 고르고 선택할 수 있는 ‘권한과 책임’이 주어지고 있느냐 하는 점이다.네 번째는 큰 조직, 큰 기업, 큰 프로세스의 운영 시에는 이러한 DevOps와 같은 콘셉트는 운영하기 매우 어렵다. 그러므로, 개발과 운영환경의 구분과 절차. 권한과 릴리즈 절차와 규칙 등에 대해서 얼마나 세분화하고 있는지, 그리고. 일에 대해서 얼마나 작은 규모로 산정하고 산출하고 있는지에 대해서도 정의되어야 한다.아쉽게도 DevOps를 구현하고 싶지만, 착각하고 있는 개발자 조직의 경우의 사례를 살펴보면 다음과 같은 실제 일들이 벌어진다고 볼 수 있다.1.  사용하지도 않는 기능을 도출하고, 이를 위하여 시간과 비용을 낭비하고 있는 경우2.  개발 후 버그를 찾기 위해서 테스트를 하고 있다고 프로세스를 정형화하는 일이다. 실제 DevOps를 지향하는 개발 조직의 경우에는 내부적으로 개발 단계에서 충분하게 품질을 고려하여 디자인되고 개발을 진행하려 노력한다.3.  예측을 위한 투자를 많이 하고 있는가?라는 질문에 소극적인 경우이다. 대부분은 그나마. 사건 발생 시에 빠르게 대처할 수 있는 환경이라고 가능한 구축하라고 권하는 경우가 태반이다.4.  소프트웨어 공학을 잘 못 받아들여 정말 중요한 지표에 집중해야 하는데, 너무 많은 지표를 도출하기 위하여 삽질을 하는 경우가 대표적인 착각되어진 개발 조직의 경우라고 볼 수 있다.DevOps을 좁게 보는 진정한 장점DevOps는 ‘잦은 배포’를 수행하면서, 잦은 릴리즈를 수행하고, 잦은 릴리즈를 통해서 위험을 하향 균등화 시키는 것이 주목적이라고 작게 정의할 수 있기도 하다. 그래서, 애자일과도 아주 잘 맞는다. TimeBox를 2주로 맞추거나 1.5주로 맞추고 배포를 진행하는 경우도 빈번하게 필자는 상황을 참조한다.하지만, 이러한 DevOps를 구현하는 데 있어서는 다음과 같은 최소한의 필요충분 요건이 필요하다.1.  잦은 개발과 버그 픽스가 가능한 개발자 환경을 구현하라2.  공유 소스 코드 버전 관리시스템도 없다면, 이러한 환경을 구성한 다는 것은 거의 불가능하지 않겠는가?3.  빌드, 테스트, 배포 단계를 자동화하기 위하여 얼마나 노력하고 있는가?4.  수작업의 실수와 반복을 어떻게 최소화하기 위해서 노력하는가?5.  개발 조직과 운영조직의 협업을 위하여 빈번한 커뮤니케이션 소통 비용을 지불하고 있는가?이러한 최소한의 필요충분조건을 만족한다면, 개발 조직은 다음과 같은 최소한의 목표를 이루기 위해서 준비를 한다고 볼 수 있다.1.  개발과 품질관리, 운영을 교집합적으로 운영하기 위한 방법을 터득하였고, 그것을 개발 조직에 내재화하기 위하여 노력 중이다.2.  신뢰성, 보안성, 개발과 배포 사이클을 보다 더 빠르게 개선하기 위해서 배포, 테스트, 세부 기능 개발, 릴리즈 관리를 목표로 조직이 운영 중이다.3.  툴이 아니라, 문화와 일하는 방법에 대한 경험을 더 우선적으로 하고 있다.DevOps의 가장 중요한 원칙위에서 이야기한 필요조건과 환경에 대한 것이 준비가 된다면, 다음과 같은 DevOps의 원칙을 실현할 준비가 된 것이다. 그 원칙을 살펴보자1.  주요 기능에 집중하고 있는가?2.  품질을 내재화하기 위하여 노력하고 있는가?3.  개발에 필요한 지식을 창출하기 위해서 과학적으로 접근하고 있는가?4.  완벽한 명세서를 만들기 위한 비용보다, 명쾌한 협업을 중시하여 커뮤니케이션 비용을 지출하고 있는가?5.  가능한 한 빨리 개발하기 위해서 시도하고 있는가?6.  사람을 존중하는 개발자 문화를 만들고 있는가?7.  최적화를 위한 방안을 고안하는데 회의나 토론을 아까워하지 않고 있으며, 그것에 대해서 투자를 아낌없이 하고 있는가?이러한 과정은 DevOps에 대해서 실현하기 위해서 노력하는 행위와 절차라고 볼 수 있다. 가능하다면 DevOps의 성숙도 모델에 대한 설명과 실제 우리가 그러한 모델을 통해서 개발 조직에 DevOps의 사상을 표현할 수 있는지에 대해서 설명할 기회가 곧 다가올 것으로 기대해본다.물론, 기술적 부채에 대해서도 한 번 거론한 다음에 그 이야기를 이야기하도록 하겠다.DevOps는 애자일과 마찬가지로 선언이고 문화에 해당한다. 즐거운 개발을 지향하고 있다면 소프트웨어 품질은 매우 당연하게 좋아진다. 행복한 개발자가 훌륭한 소프트웨어를 만든다는 것을 잊지 말자. 그것이 DevOps의 시작이며, 출발이다.