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안드로이드 색상 투명도

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
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당신이 고민해야 할 성능 분석 요소

IT 서비스는 더욱 복잡해지고 어플리케이션과 인프라의 경계도 클라우드 환경과 함께 허물어지고 있습니다. 많은 기업들이 가상화를 넘어 컨테이너로 가고 있으며 서버리스도 더이상 낮설지 않습니다. 인프라의 변화와 함께 아키텍처의 변화도 다양하게 만들어져 가고 있습니다. 복잡성이 아무리 높아져도 우리는 서비스의 성능을 보장해야 합니다. 서비스의 성능을 보장하기 위해 우리가 체크해야 할 중요 요소들을 알아보려고 합니다. 1. 인프라스트럭처와 클라우드서비스의 성능은 코드 밖에서도 만들어집니다. 그중에서도 인프라스트럭처는 매우 중요한 요소입니다. 국내에서 인프라스트럭쳐 분야는 클라우드로 전환하는 과도기적인 상황에 있습니다. SMB 시장에서 클라우드는 익숙한 환경이지만 국내 엔터프라이즈 기업의 클라우드 도입 비율은 20%가 되지 않습니다. 특히 클라우드를 도입하려는 엔터프라이즈 기업들은 데이터 센터, 퍼블릭 클라우드, 프라이빗 클라우드를 모두 사용하는 상황으로 넘어가면서 클라우드에 대한 모니터링 체계를 구성하는데 많은 어려움을 겪고 있습니다. 특히 기존의 자원 사용량을 설계하고 운영하던 방식에서 스케일의 변화를 통해 서비스의 성능을 실시간으로 조절하는 클라우드 서비스 운영 방법은 조직의 구조 변화를 동반하기 때문에 더욱 어려운 작업이기도 합니다. 이렇듯 클라우드의 전환은 최근 웹 서비스의 성능에 많은 영향을 미치고 있으며 데이터독이나 뉴렐릭 그리고 와탭 같은 성능 분석 서비스들은 클라우드 기반의 인프라 모니터링 기능들을 강화하고 있습니다. 2. 데이터베이스어플리케이션 성능 이슈의 80% 이상이 데이터베이스 레이어에서 발생합니다. 대부분의 엔터프라이즈 기업들은 자사의 어플리케이션을 성능 분석을 위해 DBA 포지션을 마련하거나 필요에 의해 컨설팅을 받고 있지만 아쉽게도 스타트업은 DBA포지션을 마련하는 경우가 거의 없습니다. 웹 서비스의 규모가 커지기 시작하면 데이터베이스로 인한 지연 장애가 매우 심각해 지기 시작합니다. 레거시로 인한 이슈까지 추가되면 서비스의 성능은 지속적으로 낮아지게 되므로 데이터베이스는 꾸준히 관리해야 하는 요소입니다.데이터베이스의 비중이 높다보니 어플리케이션 분석 서비스 중에서도 데이터베이스만 집중적으로 분석하는 도구들이 있습니다. 국내에서는 엑셈과 티맥스에서 데이터베이스 분석 솔루션을 제공하고 있습니다.  3. 오픈 소스와 써드파티 소프트웨어최근 두가지 형태의 트렌드가 서비스 성능에 영향을 주고 있습니다. 하나는 오픈 소스이고 다른 하나는 써드 파티 소프트웨어 입니다. 안정화 된 오픈 소스를 사용하더라도 설정 이슈 또는 사용 환경 이슈로 성능에 영향을 주는 상황이 많이 발생합니다. 위젯, 광고플랫폼, 플러그인등의 써드파티 또한 웹 서비스의 성능에 영향을 주는 요소입니다. 최근 써드 파티의 사용은 점점 늘어나는 추세로 인해 장애 발생에 대한 위험도는 더욱 높아가고 있습니다. 특히 써드 파티는 시간이 흐르면서 성능에 조금씩 부하를 누적시키기도 하므로 충분히 주의를 기울여야 합니다. 이런 환경에서도 서비스의 성능을 유지하기 위한 방법으로 통계 기반의 메소드 분석 기법 모니터링의 중요한 요소가 되어 가고 있습니다. 와탭의 Java 모니터링이 메소드 분석 서비스를 제공하고 있습니다. 4. 모바일구글 이 운영하는 더블클릭(https://www.doubleclickbygoogle.com/articles/mobile-speed-matters/)에 따르면 북미에서 3G에서의 모바일 페이지 로딩까지 소요되는 시간은 평균 19초입니다. 한국은 이미 4G를 넘어가고 있기도 하고 모바일 기기의 성능도 매우 높아서 북미와 상황이 다르지만 모바일 기반의 웹 서비스 성능을 분석할 수 있는 방안의 필요성은 높아져 가고 있습니다. 이와 함께 다양한 환경을 지원하는 end-to-end 모니터링의 중요성이 점점 대두되고 있는 상황입니다.  5. 컨테이너최근 인프라스트럭처의 새로운 흐름은 컨테이너 입니다. 한국은 리눅스 기반의 서비스 구축 시스템이 잘 발달한 덕분에 클라우드 도입이 다른 나라보다 늦은 편입니다. 하지만 최근 국내에 컨테이너 기반의 인프라스트럭처 도입 기업들이 많아지고 있습니다. 우리나라는 가상화를 건너뛰고 컨테이너부터 활성화 될수도 있을 거라 생각됩니다. 컨테이너 환경은 가상화보다 더 많은 인프라를 더 유동적으로 사용하게 되므로 기존의 규모를 뛰어 넘는 관리 체계를 만들어 나가야 합니다. 데이터독과 뉴렐릭 같은 SaaS 기반의 모니터링 서비스들은 이미 컨테이너의 대한 지원을 하고 있으며 와탭 또한 단순 지원을 넘어 컨테이너 전용 서비스를 준비중에 있습니다. 6. 마이크로 서비스많은 기업들이 클라우드와 함께 Micro Service Arichtecture를 도입하고 있기 때문에 독립적인 어플리케이션을 기반으로 하는 서비스 구조는 계속 발전해 나갈 것입니다. 마이크로 서비스와 클라우드의 조합은 커져가는 서비스의 규모를 독립적인 작은 단위로 나눌 수 있어서 매력적이긴 하지만 과거와 다른 운영 조직과 프로세스를 만들어야 하는 숙제를 만들었습니다. 예를 들면 기존에는 하나의 임계치를 사용하여 서비스의 위험도를 관리했다면 이젠 독립적으로 동작하는 서비스들의 임계치를 각각 어떻게 설정하고 관리할 것인지 고민해야 합니다. 독립된 마이크로 서비스의 성능 이슈가 전체 서비스 성능 이슈로 확대되지 않더라도 작게 발생하는 이슈들을 관리하지 못한다면 지속적으로 발전해야 하는 서비스의 미래도 흔들리게 될 것입니다. 7. 서버사이드 코드정상적인 상황이라면 서버사이드 코드에서 발생되는 지연시간은 찰나에 가깝지만 장애 상황에서의 지연은 서버사이드에서 발생하는 경우가 많습니다. 특히 방어가 되어 있지 않은 코드들은 물리적 요소의 작은 변화에 대처하지 못하고 웹 서비스 전체에 영향을 미치게 됩니다. 스타트업의 경우 개발팀이 운영을 함께 맡고 있는 경우가 많기 때문에 서버사이드의 코드를 직접 분석하곤 합니다. 하지만 서비스의 성능이 느려지는 상황 자체를 파악하지 못하는 경우가 많습니다. 서버 사이드에서 평균 응답시간을 체크하는 경우 10초 평균 응답시간이 0.5초를 넘는 경우는 거의 없습니다. 하지만 0.5초의 평균 응답시간을 같는 서비스라 할지라도 하루 동안 10초이상 걸린 고객의 숫자는 규모에 따라 1,000명이 넘을 수도 있습니다. 서비스에 규모가 있다면 꼭 APM을 사용해야 합니다.8. 네트워크 지연네트워크의 지연으로 인한 고객 불만은 예상외로 많이 발생합니다. 인프라스트럭처 이슈로 볼 수도 있겠지만 서비스를 운영한다면 항상 체크하고 있어야 하는 요소입니다. 해당 이슈를 확인 하려면 웹서비스 모니터링을 사용하시면 됩니다. 웹서비스 모니터링을 통해 네트웍상태를 포함한 서비스의 응답시간을 체크해 볼수 있습니다. 와탭의 경우 내부적으로 웹서비스 모니터링을 개발하여 사용하고 있지만 아직 서비스 하고 있지는 않습니다.  9. 자원 사용률자원 사용률은 최근 새로 떠오르는 이슈입니다. 이전에는 인프라스트럭쳐가 고정값이였기 때문에 자원 사용률이 모자라는 경우 서비스 성능을 포기하고 초과되는 고객의 요청을 앞단에서 버리거나 대기시키는 기법들을 사용해왔습니다. 클라우드 환경에서는 자원 사용량의 임계치가 넘어가면 자동으로 스케일을 조정하는 환경이 마련되면서 성능을 유지하는 것이 가능합니다.  클라우드 환경에서 과부하 상태에 접근하면 자동으로 인프라의 규모가 확장되고 과부하 상태는 정상으로 돌아갑니다. 이렇게 환경이 바뀌면서 자원 사용률의 중요 이슈가 성능에서 비용으로 전환되고 있습니다. 부하에 따른 스케일링 정책을 어떻게 정하는지에 따라서 성능과 비용 모두가 영향을 받기 때문에 Auto Scale에 대한 모니터닝이 관심을 받고 있습니다.  마무리웹 서비스의 성능에 영향을 주는 요소는 정말 많습니다. 와탭랩스 IT 기업의 어플리케이션을 모니터링 하기 때문에 기업의 IT 어플리케이션 성능 문제에 대해 항상 고민하고 있습니다. 해당 내용은 매달 또는 분기별로 트렌드를 반영하여 업데이트하고 할 생각입니다. 많은 분들에게 도움이 되었으면 좋겠습니다. #와탭랩스 #개발자 #개발팀 #인사이트 #경험공유 #일지
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샌프란시스코 테크 업계 인터뷰 2: Bleacher Report, Udemy, Intuit

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

경영학과 학생 윤수는 요즘 주변에서 이런 말을 자주 듣는다."앞으로는 코딩을 모르면 문맹이다.""4차 산업혁명 시대에 대비해야 한다.""소프트웨어가 세상을 잡아먹고 있다."정확히 뭔 소리인지는 모르겠지만 일단 프로그래밍을 배우기로 결심한다. 그런데 '프로그래밍 언어'라는 게 또 뭐가 이렇게 많은지... 어떤 걸로 시작해야 할지 도무지 감이 안 잡힌다.그래서 공대생 친구들에게 물어본다. 친구 1: "일단 가장 기본인 C부터 배워."친구 2: "한국에서 제일 많이 쓰는 자바부터 배워."친구 3: "파이썬이 배우기 쉬워."친구 4: "요즘은 자바스크립트가 대세지."누가 정답일까? 사실 이 중에 "틀린" 사람은 없다. 각자 관심 분야와 목적이 다르기 때문이다. 만약 다음 달에 아이폰 어플을 개발해야 한다면 어쩔 수 없이 곧장 스위프트를 배워야 한다. 내일모레까지 사이트 레이아웃을 완성해야 한다면 더 물을 것도 없이 그냥 HTML과 CSS를 시작하면 된다. 그러나 일반적으로 첫 프로그래밍 언어를 추천하라면 내 톱 초이스는 단연 파이썬, 그다음은 HTML/CSS + 자바스크립트일 것이다. 이 3개의 기준으로 평가하였다:1. 배우기에 얼마나 어려운 언어인가?2. 이 언어에 대한 수요가 얼마나 있는가?3. 나는 프로그래밍으로 뭘 하고 싶은가?*우연히 보게 된 CSDojo라는 유튜브 채널에서 너무 훌륭하게 정리해줘서 참고하였다.1. 배우기에 얼마나 어려운 언어인가?나는 고등학교 때 C를 독학하는 것으로 프로그래밍에 입문했다가 금방 질려서 그만두었다. 창업에 관심이 생겨 다시 시작했는데 이번에는 파이썬으로 배워보았다. 그제야 흥미를 느꼈고, 프로그래밍이 마냥 어렵기만 한 게 아니라는 걸 깨달았다.어떤 차이가 있는 걸까?파이썬은 C보다 쓰기 쉽다. C로 수백 줄을 써야 하는 프로그램을 파이썬 몇십 줄로 쓸 수 있다. 파이썬 코드 몇 줄이면 쓸모 있고 흥미로운 결과물을 만들어낼 수 있다는 뜻이다. "Life is short, use Python"이라는 말이 있을 정도다. 물론 파이썬이 무조건적으로 C보다 좋은 건 아니다. 파이썬 프로그램은 C 프로그램보다 느리기 때문에 특정 업무에는 적합하지 않다. 하지만 그런 건 지금 신경 쓸 필요가 없다. 첫 프로그래밍 언어로 "컴퓨터적인 사고력"을 익히고 나면 새로운 언어를 배우는 것은 어렵지 않기 때문에, 일단은 배우기 쉬운 언어로 시작해라.비교적 배우기 쉬운 언어:    - Python    - Ruby    - JavaScript2. 이 언어에 대한 수요가 얼마나 있는가?시장에서 필요로 하는 언어를 배우는 게 좋다. 세계에서 가장 큰 웹사이트들은 어떤 기술을 사용하는지 살펴보자:출저: 위키피디아위 테이블에는 미국의 웹 서비스들만 정리되어 있다. 지역과 직군에 따라 요구하는 언어가 다르기 때문에 로켓펀치, 더팀스, 위시켓, 링크드인, 인디드, 사람인, 잡코리아 등의 구인/구직 사이트에서 직접 살펴보는 걸 추천한다.인기가 많은 언어일수록 커뮤니티가 크기 때문에, 도움을 받을 수 있는 자료들이 많고 가져다 쓸 수 있는 코드가 많다는 장점도 있다. 세계 최대 규모의 프로그래밍 커뮤니티인 스택오버플로우의 언어 점유율을 참고해보자.출저: 스택오버플로우이 중에서 HTML/CSS(웹 레이아웃), SQL(데이터베이스), Bash/Shell(Unix)은 아주 특수한 경우에 쓰이는 언어이기 때문에 제외하고 보자. 수요가 높은 언어:    - JavaScript    - Java    - Python3. 나는 프로그래밍으로 뭘 하고 싶은가?분야별로 자주 사용되는 언어가 있다. 간단하게 정리하자면:1. 데이터 과학, 공학 => Python, R, MATLAB2. 웹 프런트엔드 => HTML/CSS + JavaScript3. 웹 백엔드 (서버) => Python, Ruby, JavaScript, Java, Go, C, C++, PHP 등4. 아이폰 어플 => Objective-C, Swift (이제는 거의 Swift로 넘어갔다)5. 안드로이드 어플 => Java, Kotlin (슬슬 Kotlin으로 넘어가고 있다)6. 게임 개발 => C#, C++7. 임베디드 시스템 => C, C++결론: 왜 파이썬, 자바스크립트인가?앞서 이야기했듯 당장 급히 배워야 하는 언어가 있으면 그 언어를 배우면 된다. 교수님이 연구실에서 다음 주부터 C언어를 쓴다고 하면, 뭐 어쩌겠나? 그냥 당장 C를 배우는 수밖에. 하지만 조금 더 여유롭게, 제대로 프로그래밍을 배우고 싶다면 이 포스트에 나와 있는 세 가지 기준을 고려해서 결정하는 걸 추천한다. 배우기 쉬운 언어로는 파이썬, 루비, 자바스크립트를 선정했고, 수요가 높은 언어로는 자바스크립트, 자바, 파이썬을 선정했다. 두 기준에 모두 부합하는 언어는 파이썬과 자바스크립트이다. 이 중 무엇을 택할지는 3번 기준으로 결정하면 된다. 데이터 분석에 관심 있으면 파이썬부터, 웹 개발에 관심 있으면 자바스크립트부터 시작하면 된다. 참고로 자바스크립트를 하기 위해서는 기본적으로 HTML과 CSS를 알아야 한다!데이터 과학과 웹 개발 둘 다 관심 없으면 자바스크립트보다는 파이썬으로 시작하는 걸 추천한다. 개인적인 의견이지만 초보자 입장에서 파이썬 언어가 자바스크립트보다 깔끔하다고 생각하기 때문이다. 또한 HTML과 CSS를 미리 배워야 하는 수고를 덜 수 있다.어디서 배우지?온라인으로 프로그래밍을 가르치는 사이트가 굉장히 많다. 해외에는 Codecademy, Treehouse, Coursera, MIT OpenCourseWare 등이 있고 한국에는 인프런, 엘리스, 코드잇, 생활코딩 등이 있다. 국내외 서비스를 통틀어서 가장 추천하는 곳은 코드잇이다. 영어로 된 수업이 당연히 더 좋을 것이라 생각한다면 큰 오산이다. Codecademy나 Treehouse는 쉽고 재미있지만 막상 수업을 다 들어도 직접 무언가를 할 수 있겠다는 생각이 들지 않는다. 반면 Coursera나 MIT OpenCourseWare는 대학 수업과 흡사하기 때문에 지루하고 어려워서 이수율이 5% 정도밖에 되지 않는다. 코드잇은 내용의 깊이와 재미를 모두 잡았다. 심도 있는 내용을 난해하지 않고 간결하게 풀어내어 졸업률이 60%나 된다. 코드잇 수업 안 들은 사람은 있어도 하나만 들은 사람은 없다는 말이 있을 정도인데, 수강 후기를 보면 정말 수강생들의 애정이 드러난다. 무료로 샘플을 들어볼 수 있으니 일단 한 번 해보도록.Python으로 배우는 프로그래밍 기초 수업, HTML/CSS로 배우는 웹 퍼블리싱 수업, JavaScript로 배우는 인터랙티브 웹 수업을 모두 들으면 자신감을 갖고 프로그래밍 커뮤니티에 입문할 수 있을 것이다.이제 어떤 프로그래밍 언어를 어디서 배워야 하는지 알았으니, 주저 말고 시작해보길 바란다!#코드잇#코딩교육 #개발자양성 #교육기업 #인사이트 #경험공유
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크몽 검색 기능 개선기

안녕하세요? 크몽의 백엔드 개발자로 활동하고 있는 에이든입니다. :)오늘은 크몽에 입사하고 한 달 동안 UX팀에서 진행한 검색 기능 개선에 대한 이야기를 해보려고 합니다.배경크몽에는 재능을 판매하는 프리랜서의 서비스 정보가 많이 저장되어있습니다. 판매하는 서비스 정보가 많을수록 검색 기능이 잘 되어있다면 사용자는 원하는 서비스를 빨리 찾을 수 있고, 프리랜서는 다양한 서비스를 의뢰인에게 판매할 수 있습니다.크몽에서는 사용자에게 정확한 검색으로 다양한 서비스를 제공하기 위해 노력하고 있습니다. 이번 글에서는 크몽 UX팀에서 보다 나은 검색 기능을 위해 어떠한 노력을 했는지 공유하고자 합니다.기존의 검색 기능기존의 검색 기능은 기본적인 키워드 검색 외에 별다른 기능을 제공하지 않았습니다. 그리고 스핑크스 검색엔진으로 구성되었습니다. 스핑크스는 전문 텍스트 검색 기능을 제공하며 데이터베이스와 잘 통합될 뿐만 아니라 스크립트 언어에 쉽게 접근할 수 있도록 설계되었습니다. 스핑크스의 동작 구조는 다음과 같습니다.스핑크스의 동작 구조Searchd는 클라이언트로부터 요청을 받고 스핑크스 인덱스에 대해 검색을 실행하는 역할을 합니다. 그리고 스핑크스 인덱서는 스핑크스 인덱스로 데이터를 가져오는 역할을 합니다.크몽은 이를 통해 사용자에게 검색 기능을 제공했습니다. 하지만 기존의 검색 기능은 불편한 점이 있었습니다.기존의 검색 기능의 불편한 점기존의 검색 기능은 의뢰인이 어떤 서비스를 필요로 하는지 본인이 정확하게 정의할 수 있어야 했습니다. 그게 아니라면 여러 키워드를 검색해보거나 원하는 서비스를 찾기 위해 해당 카테고리에서 서비스 전체를 둘러봐야 했습니다. 또한 많은 유료광고로 인해 사용자는 일반 서비스를 찾기가 힘든 문제가 있었습니다.기능상의 불편한 점뿐만 아니라 구현상에도 불편한 점이 있었습니다. 스핑크스에서 한글 검색을 구현하기 위해서는 복잡한 설정을 거쳐야 했으며 ngram analyzer를 통해서만 한글 형태소 분석이 가능했습니다. ngram analyzer는 음절 단위의 한국어 형태소 분석을 하므로 인덱스의 양이 많아질 뿐만 아니라 불필요한 정보까지 검색에 노출이 됩니다. 불필요한 정보가 노출되면서 종료율은 높아지고 서비스 상세페이지의 전환율이 낮아졌습니다. 또한 스핑크스는 데이터의 저장이 되지 않기 때문에 분석을 위해서는 별도의 과정이 필요했습니다.이에 크몽 개발팀은 사용자를 위한 검색 기능 보강뿐만 아니라 검색 엔진 변경이라는 결론을 내립니다.새로운 검색 기능새로운 검색 기능을 개발하기에 앞서 요구사항을 파악하고 새로운 검색 엔진에 대한 기술 탐색을 선행했습니다.프로젝트 진행 목적 및 요구사항정확한 검색 결과 제공광고 상품 제거를 통한 서비스 상세페이지로의 전환율 증대서비스 검색에 최적화된 검색 플로우무엇을 검색해야 할지 모르는 사용자를 위한 검색 가이드검색 엔진 및 한글 형태소 분석기 변경을 통해 사용자에게 정확한 검색 결과를 제공하는 게 우선순위였습니다. 그리고 광고 상품을 제거하고 사용자가 다양한 서비스를 찾을 수 있게 도와주는 기능을(자동완성검색, 연관검색어, 인기검색어) 추가했습니다. 그뿐만 아니라 서비스 검색에 최적화된 검색 플로우를 위해 UI 개선도 진행했습니다.새로운 검색 엔진새로운 검색엔진을 찾던 중 은전한닢 한글 형태소 분석기를 공식으로 지원하는 엘라스틱서치를 찾았습니다.17개 검색 엔진 순위 (출처: DB-ENGINES)17개 검색 엔진의 순위를 살펴보면 아파치 루씬 기반의 엘라스틱서치가 다른 검색 엔진보다 100점 넘게 차이 나는 압도적인 점수를 기록하고 있습니다. 위의 점수는 구글이나 빙에서 언급 횟수, 구글 트렌드, 기술적 논의 횟수, 채용 공고, 소셜 네트워크에서 언급 횟수 등으로 측정한 점수입니다. 점수 산정 방법이 객관적이지 못하지만 엘라스틱서치가 핫하다는 것에는 이견이 없었습니다. 이에 본격적으로 엘라스틱서치에 대해서 기술 탐색을 시작했으며 스핑크스와 비교도 해봤습니다.엘라스틱서치엘라스틱서치는 확장성이 뛰어난 RESTful 검색 및 분석 엔진입니다. 대용량 데이터를 빠르고 실시간으로 저장, 검색 및 분석할 수 있습니다. 기술 탐색 결과 엘라스틱서치에 저장한 데이터를 키바나를 통해서 분석하고 시각화할 수 있다는 점이 매력적이었고, 공식으로 한글 형태소 분석기를 지원하기 때문에 검색 정확도를 높일 수 있다고 생각했습니다. 한글 형태소 분석기를 이용한 엘라스틱서치의 분석 과정은 다음과 같습니다.한글 형태소 분석기를 이용한 엘라스틱서치의 분석 과정필드의 title에 블로그 검색에 엘라스틱서치를 적용해보려고 합니다. 라는 문장이 있다면 지정한 analyzer를 통해서 분석을 진행합니다. 먼저 문자 필터를 거치고 은전한닢으로 한글 형태소 분석을 수행합니다. 형태소 분석이 완료되면 [블로그, 검색, 엘라스틱, 서치, 적용, 보, 하]로 나누어집니다. 그리고 토큰 필터를 통해 [블로그, 검색, 엘라스틱, 일래스틱, elasticsearch, es, 서치, 적용, 보, 하]로 term이 만들어집니다. 이 term은 elasticsearch index에 문서 id와 함께 저장됩니다.다음은 엘라스틱서치와 스핑크스를 비교해봤습니다.엘라스틱서치 vs 스핑크스엘라스틱서치 vs 스핑크스엘라스틱서치와 스핑크스를 비교해보면 스핑크스도 충분히 좋은 검색엔진이지만 한글형태소 분석기와 키바나의 시각화, 데이터 분석 같은 장점을 활용하기 위해 엘라스틱서치를 도입하기로 했습니다.도입을 결정하고 엘라스틱서치를 구축하는 방법을 알아봤습니다.  1. 엘라스틱 클라우드를 사용하는 방법  2. AWS Elasticsearch Service를 이용해서 구축하는 방법3. EC2 인스턴스에 오픈소스 엘라스틱서치를 직접 설치해서 구축하는 방법   엘라스틱서치를 구축하는 방법에는 보통 3가지 방법이 있고 아래의 특징을 가지고 있습니다.1번은 엘라스틱에서 관리 및 교육, 컨설팅을 지원해줍니다. 그리고 한글 형태소 분석기 은전한닢을 지원합니다. 최신 버전의 엘라스틱 스택을 바로 사용할 수 있으며 모니터링 기능도 지원합니다. 라이선스 별 지원은 링크를 통해서 확인할 수 있습니다.2번은 AWS에서 제공하는 Elasticsearch Service이며, 관리형 서비스입니다. 같은 VPC에 묶여있는 인스턴스를 통해서만 접근할 수 있게 되어있으며 외부에서는 접근할 수 없습니다.(퍼블릭 액세스도 있으나 AWS에서 권장하지 않습니다.) 키바나를 사용하기 위해서는 같은 VPC의 인스턴스 웹 서버 프록시나 AWS 코그니토로 접근해야 합니다. 한글 형태소 분석기 은전한닢을 지원하지만 다른 플러그인은 지원하지 않는 경우가 많이 있습니다. AWS Elasticsearch Service에서 지원하는 플러그인 리스트는 여기에서 확인할 수 있습니다.3번은 EC2 인스턴스에 오픈소스 엘라스틱서치를 설치해서 사용하는 방법입니다. 직접 서버를 구축하는 방법이기 때문에 사용자가 어떻게 사용하느냐에 따라 달라집니다.크몽 개발팀은 가격, 관리적 측면을 고려한 결과 2번 AWS Elasticsearch Service로 구축을 진행했습니다.구현구현은 엘라스틱에서 라라벨 프레임워크에서 사용할 수 있는 엘라스틱서치 관련 라이브러리를 정리해둔 링크를 참고했습니다. 3개의 라이브러리 중 스타가 제일 많은 Plastic 라이브러리를 사용해서 구현을 시도한 적이 있었는데 몇 가지 장점이 있었지만 엘라스틱서치 5까지만 지원을 하므로 field type에 text, keyword가 존재하지 않아 매핑하는데 문제가 있었습니다. 그리고 아직 지원하지 않는 쿼리도 존재하기 때문에 결국에는 PHP 공식 엘라스틱서치 클라이언트 라이브러리인 Elasticsearch-PHP를 사용해야 되는 상황도 발생했습니다. 위에서 말한 점 때문에 Plastic 라이브러리를 걷어내고 Elasticsearch-PHP만 이용해서 개발을 진행했습니다. 엘라스틱에서 제공하는 Elasticsearch-PHP 가이드도 잘 정리되어있습니다. 더욱 자세한 구축, 구현 방법을 알고 싶으신 분들은 아래의 글에서 확인하실 수 있습니다.라라벨 프레임워크 - 엘라스틱서치 사용 경험기 : 초기 작업 수행라라벨 프레임워크 - 엘라스틱서치 사용 경험기 : 문서 관리 작업 수행결과검색 기능 개선 결과는 아래와 같습니다,1.자동완성검색자동완성검색 기능2. 연관검색어 + 검색 결과 광고 제거연관검색어 및 검색결과 광고 제거3. 키워드와 관련된 카테고리 추천키워드와 관련된 카테고리 추천4. 검색 결과가 없는 키워드에는 인기검색어 추천검색 결과가 없는 키워드에는 인기검색어 추천무엇을 검색해야 할지 모르는 사용자를 위한 검색 가이드를 만들기 위해 노력했으며, 기능 추가로 사용자의 검색 만족도와 정확도를 높이려고 노력했습니다.또한 엘라스틱서치와 한글 형태소 분석기 은전한닢을 이용해 검색 기능 개선을 통한 결과 평균 체류 시간은 20초 정도 증가했으며 종료율은 최대 22.4%, 평균 1% 정도 떨어졌습니다. 또한 서비스 상세페이지 전환율은 최대 78.3%, 평균 3% 이상 증가했습니다. 서비스 상세페이지 전환율의 상승은 사용자의 검색 만족과 검색 정확도가 상승했다고 볼 수 있습니다.정리이번 글에서는 엘라스틱서치와 한글 형태소 분석기 은전한닢을 이용해 검색 기능을 개선한 이야기를 정리해봤습니다. 검색 기능 개선 이후 서비스 상세페이지 전환율이 조금씩 상승 중입니다. 릴리즈한지 두 달 정도밖에 되지 않아 조금 더 지켜봐야 하겠지만 전환율이 조금씩 상승하고 있다는 건 좋은 신호인 거 같습니다. 다만 짧은 글을 통해서 경험을 전달하려고 하니 많은 내용을 담지 못한 것 같아 아쉽습니다. 다음에는 더욱더 깊이 있는 글을 전달할 수 있는 에이든이 되겠습니다. 감사합니다.#크몽 #개발팀 #개발자 #개발문화 #경험공유 #인사이트
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비트윈의 HBase 스키마 해부

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

안녕하세요. 크몽 개발자들과 함께하고 있는 크레이그(a.k.a. 크알)입니다.크몽 개발자 그룹은 1년 내 그 규모가 3배로 커지고, Data Science, Growth Hacking 조직이 만들어지는 등 질적, 양적으로 급성장하고 있는 팀입니다.크몽 개발 부서에 계신 분들은 크몽에 대해 이렇게 이야기 합니다.(참고 : 크몽 개발팀원 더팀스 인터뷰 - '신뢰할 수 있는 동료와 함께 초고속 성장을 만들어가는 크몽 팀' )"제가 크몽에서 전반적으로 느낀 인상은 능동적인 분들이 많다는 거예요. 수동적인 업무를 책임감 있게 하는 것도 중요하지만 문제를 스스로 찾고, 동료들에게 제기하고, 문제를 해결했을 때 진심으로 기뻐하면서 행복감을 느끼시는 분들이 많아요. 그게 큰 조직에 있다가 온 저에게는 정말 많은 자극이 되었어요. "- 데이터분석 KM님"크몽이 저의 개발자 커리어에서 마지막 회사였으면 좋겠다고 생각해요. 실은 진심이고요. 그동안 회사의 성장을 지켜봤고 개발적으로도 많은 변화를 경험했어요"- BackEnd Sean님이렇게 개발자들이 행복하게 개발할 수 있는 환경을 우선시하고 있습니다. 그리고 크몽의 오픈 커뮤니케이션 문화를 지향함과 동시에 ‘Work Happy’와 'Freedom with Responsibility’ 란 가치 아래 최대한 자율성을 보장된 실무자 중심의 개발 문화를 추구합니다.크몽 개발 조직 구조위 핵심 가치 아래 크몽 개발 조직 구조는 크게 ‘Go’와 ‘Chapter’로 구성되어 있습니다.Go  ; 고우선 ‘Go’는 프로젝트 개발 팀 단위로 크몽 서비스를 개선하기 위한 목표 중심의 조직입니다. 다른 회사에서는 ‘Silo’, ‘Team'로 명칭 하기도 합니다. 물리적으로 한 공간에서 스크럼을 이루어 일할 수 있도록 자원을 갖추고 있습니다. Go 안에는 Go Leader(GL) 가 있어 팀 업무 관리 및 우선순위를 정합니다.현재 크몽 개발 파트의 Go는 아래와 같이 구성되어 있습니다.UX-Go크몽 서비스 UX를 개선하기 위한 목표로 데이터를 기반으로한 UX Iteration & Growth Mission 을 수행하는 팀Data-Go데이터 파이프라인을 구축, 활용하여 조직 내 필요한 데이터 자료를 공급하고, 크몽 서비스안에 머신러닝/딥러닝 등의 인공지능 기술 영역을 담당하는 팀Dasi-Go서비스 안정적인 운영 및 릴리즈,  CRM 기술 지원을 담당하는 팀Mobile-Go검색 서비스, 서비스 카테고리 개선 등 크몽 서비스 향상을 위한 모듈 개발팀크몽 라운지Chapter  ; 챕터'Chapter'는 직군별 조직 단위로 주 1회 정도의 커뮤니케이션 타임을 통해 업무 및 기술 동향을 교환합니다. 더불어 챕터 안에서 필요한 스터디, 외부 교육 등의 직군별 자기 능력 향상을 도모하고, 회사에선 이를 적극 지원합니다. 그리고 챕터 내 프로젝트를 통해 서비스 개선에 기여하기도 합니다.크몽 개발 파트는 아래와 같은 챕터가 있습니다.(참고 : 웹 프로트엔드 챕터의 'gulp 개선기' -  https://brunch.co.kr/@kmongdev/5 )**챕터 프로젝트는 챕터 내에서 개발자분들이 스스로 필요하다는 판단 하에 빌딩 된 프로젝트입니다. 챕터 내에는 CL(Chapter Leader)가 존재하며, Chapter 구성원 관리 및 의견을 모아 조직에 전파하는 역할을 담당합니다.Guild  ; 길드개발 파트 안에서의 'Guild'는 토이 프로젝트 같은 성격의 공통 관심 분야를 지닌 프로젝트 팀이라고 볼 수 있습니다. 길드 기획 단계에서 회사 전사적으로 적용되면서, 동호회 성격으로 피보팅(Pivoting) 되어 있지만, 기본적으로 공통의 관심 분야를 같이 학습하고 프로젝트에 적용하는 팀입니다. 매주 수요일 오후 2~3시 사이의 시간은 챕터(Chapter), 고(Go)를 떠나 본인이 원하는 길드에 들어가서 새로운 영역을 탐색하고 연구하는 시간입니다.크몽 개발 파트는 아래와 같은 길드가 있습니다.(참고 : 코틀린 길드의 코틀린 리서치 이야기  https://brunch.co.kr/@kmongdev/9 )정리모든 개발 조직은 '성과 중심' 또는 '성장 중심'의 문화를 가지고 있습니다. 균형을 꾀하는 게 이상적이긴 하지만 스타트업에선 쉽지 않은 일입니다.하지만 크몽 개발 부서에선 인적 성장 중심 문화를 고민하고, 끊임없이 시도하고 있습니다. 이를 위해 여러 전문 교육 기관과 협약을 맺고 교육 지원을 하고 있으며, 국내 정상급 권위자 분들로 구성된 외부 컨설턴트 그룹을 구성해 개발자 분들께 배움과 성장의 기회를 부여하려고 노력하고 있습니다. 1년의 기간 동안 이직률3%의 수치를 기록하고 있는 크몽 개발 파트에선 신규 인력 채용 시 제 1의 인사 기준은 '높은 학력'도, '화려한 커리어'도 아닌우리와 '오랫동안' 함께 '성장'할 수 있는가?입니다. 이를 위해선 개발자 성장을 돕기 위한 환경 구축 및 관리가 필수이고,  그것이 궁극적으로는 회사 및 팀원에게도 장기적인 발전을 가져올 꺼란 굳은 믿음이 있습니다.크몽 개발 그룹CTO#크몽 #개발팀 #개발자 #사내복지 #기업문화 #조직문화 #사내스터디 #CTO
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안드로이드 앱의 Persistent data를 제대로 암호화해 보자! (1/2)

들어가기오늘 소개해드릴 글은 안드로이드에서 좀 더 안전하게 파일 시스템에 데이터를 저장하는 방식에 관한 내용입니다. 이 글은 중급 이상, 상급 이하 안드로이드 개발자를 대상으로 작성했으며 완독하는데 약 20분 정도가 필요합니다. 최대한 쉽게 쓰려고 노력했습니다만 이 글이 잘 이해되지 않는 독자분들은 이 문서 말미의 더 보기 섹션에 링크된 외부 문서들을 읽어보시는 편이 좋습니다.1부에서는 Shared preferences 에 저장하는 데이터를 암호화 하는 방식에 대해 다루고 있으며, 2부에서는 데이터베이스를 암호화 하는 방식에 대해 다루겠습니다.내 앱의 데이터, 과연 유출로부터 안전할까?안드로이드 공식 사이트의 저장소 개발 가이드 문서는 데이터를 저장하는 여러 가지 방법을 소개하고 있습니다. 그 중 ‘내부 저장소’ 의 다음 특징은 눈여겨볼 만 합니다.기기의 내부 저장소에 파일을 직접 저장할 수 있습니다. 기본적으로, 내부 저장소에 저장된 파일은 해당 애플리케이션의 전용 파일이며 다른 애플리케이션(및 사용자)은 해당 파일에 액세스할 수 없습니다. 사용자가 애플리케이션을 제거하면 해당 캐시 파일은 제거됩니다.즉, 다른 애플리케이션에 노출하면 곤란한 중요한 정보들은 내부 저장소에 담아두면 안전하다고 할 수 있습니다. 하지만, 정말일까요? 다음 예제를 이용해 내부 저장소에 저장한 사용자의 중요한 정보를 어떻게 탈취하는지 알아보겠습니다. 예제 앱은 충성 사용자에게 보상하기 위해 사용자가 앱을 몇 번 실행시켰는지를 기록합니다.class AppRanTimesRecordingActivity : AppCompatActivity() {    privateval sharedPrefs by lazy {        // Shared preferences 는 Internal storage 에 저장된다.        getSharedPreferences(SHARED_PREF_NAME, Context.MODE_PRIVATE)    }    private var appRanCount = 0    override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {        super.onCreate(savedInstanceState)        accessToSharedPrefs()        appRanCount++        Toast.makeText(applicationContext, "App has ran $appRanCount times!!", Toast.LENGTH_LONG).show()        finish()    }    override fun onDestroy() {        saveSharedPrefs()        super.onDestroy()    }    private fun accessToSharedPrefs() {         sharedPrefs.run { appRanCount = getInt(KEY_APP_RAN_COUNT, 0) }    }    private fun saveSharedPrefs() {        sharedPrefs.edit().run({            putInt(KEY_APP_RAN_COUNT, appRanCount)            apply()        })    }    companion object {        private const val SHARED_PREF_NAME = "MySecureSettings"        private const val KEY_APP_RAN_COUNT = "appRanCount"    } } [리스트 1] MODE_PRIVATE 로 보호하는 SharedPreferences 사용앱의 데이터는 /data/data/com.securecompany.secureapp 에 저장되어 있습니다만, 앱을 release 모드로 빌드하면 adb 명령으로도 볼 수 없으니 안전하다고 할 수 있을 겁니다. 실제로 adb 명령을 이용해 저장한 파일을 보려고 시도하면 아래와 같은 오류가 발생합니다.$ adb shell "run-as com.securecompany.secureapp ls -al /data/data/com.securecompany.secureapp" run-as: Package 'com.securecompany.secureapp' is not debuggable 그렇다면 디버거로도 볼 수 없으니 내부 저장소에 저장한 데이터가 안전하다고 말 할 수 있을까요?그렇지 않습니다! 안드로이드는 루팅이 매우 손쉬운 운영체제기 때문에 설령 release 모드로 빌드한 앱이라 하더라도 adb 명령을 이용해 모두 접근할 수 있습니다. 루팅한 기기에서 우리가 제작한 SecureApp의 내부 저장소 구조를 아래와 같이 확인할 수 있습니다.$ adb shell "sudo ls -al /data/data/com.securecompany.secureapp" drwxrwx--x u0_a431 u0_a431 2018-06-04 14:15 cache drwxrwx--x u0_a431  u0_a431           2018-06-04 14:15 code_cache drwxrwx--x u0_a431  u0_a431           2018-06-04 14:15 shared_prefs $ adb shell "sudo ls -al /data/data/com.securecompany.secureapp/shared_prefs" -rw-rw---- u0_a431 u0_a431 111 2018-06-04 14:15 MySecureSettings.xml $ adb shell "sudo cat /data/data/com.securecompany.secureapp/shared_prefs/MySecureSettings.xml" <?xml version='1.0' encoding='utf-8' standalone='yes' ?>     별다른 테크닉이 없더라도 인터넷에 널린 수많은 루팅 방법으로 기기를 루팅하면 제아무리 내부 저장소에 저장한 데이터라도 이렇게 손 쉽게 유출이 가능하다는 것을 확인할 수 있습니다. 이런 방식의 보안 기법은 불투명성에 의지한 보안이라고 하여, 방법을 전혀 모르는 공격자에게는 유효한 방식입니다만 이 글을 읽는 독자 수준의 개발자라면 취약점을 금세 파악할 수 있다는 단점이 있습니다.그렇다면 암호화를 적용하면 되지 않을까?맞습니다. 어차피 유출을 피할 수 없다면, 데이터를 암호화하면 됩니다. 그래서 암호화 로직으로 데이터를 암호화해 보도록 하겠습니다. 이 코드는 AES / CBC / PKCS5Padding 방식을 사용해 주어진 데이터를 암호화합니다. 각 용어를 간략하게 설명하자면 다음과 같습니다.AES: 미국에서 개발된 블럭 암호화 방식으로 좀 더 나은 보안성을 가진다. 데이터를 일정 크기(블럭)로 나눠 암호화하며 보통 128비트, 192비트, 256비트 단위로 암호화한다. 키의 길이는 암호화 방식에서 사용할 블럭 크기와 완전히 같아야 하는 특징이 있다.CBC: 블럭을 회전시키는 방식을 말한다. 최초로 소개된 블럭 회전 알고리즘인 ECB(Electronic Code Book) 의 보안 취약점을 해결하기 위한 방식으로 같은 데이터 입력에 대해 완전히 다른 결과를 내므로 보안성이 좀 더 높다. 하지만 CBC 방식을 위해서는 초기화 벡터(Initialisation Vector, IV)를 반드시 사용해야 한다.IV : CBC 블럭 회전방식에 사용하는 초기화 값. 암호화할 데이터와 키가 변하지 않더라도 이 값만 바뀌면 결과가 크게 달라진다. 암호화 key 와는 전혀 무관한 값이기 때문에 외부에 노출되더라도 보안 위협은 적은 편이며 암호화 요청마다 다른 IV 를 사용해 보안성을 높일 수 있다. 다만, 키 길이와 일치하는 길이의 IV 가 필요하다.PKCS5Padding: 블럭 암호화 방식은 입력 데이터의 길이가 블럭의 길이 혹은 그 배수와 일치해야 하는 문제점이 있다. 입력 데이터가 블럭 길이보다 짧을 경우 원칙적으로 암호화가 불가능하다. 이런 어이없는 단점을 보완하기 위한 방식으로, 입력 데이터를 강제로 블럭 크기만큼 맞춰주는 알고리즘의 일종이다.object AESHelper {    /** 키를 외부에 저장할 경우 유출 위험이 있으니까 소스 코드 내에 숨겨둔다. 길이는 16자여야 한다. */    private const val SECRET_KEY = "HelloWorld!!@#$%"    private const val CIPHER_TRANSFORMATION = "AES/CBC/PKCS5PADDING"    fun encrypt(plainText: String, initVector: String): String {        val cipherText = try {            with(Cipher.getInstance(CIPHER_TRANSFORMATION), {                init(Cipher.ENCRYPT_MODE,                         SecretKeySpec(SECRET_KEY.toByteArray(), "AES"),                         IvParameterSpec(initVector.toByteArray()))                return@with doFinal(plainText.toByteArray())            })        } catch (e: GeneralSecurityException) {            // 특정 국가 혹은 저사양 기기에서는 알고리즘 지원하지 않을 수 있음. 특히 중국/인도 대상 기기            e.printStackTrace()            ""        }        return Base64.encodeToString(cipherText, Base64.DEFAULT)    }    fun decrypt(base64CipherText: String, initVector: String): String {        val plainTextBytes = try {            with(Cipher.getInstance(CIPHER_TRANSFORMATION), {                init(Cipher.DECRYPT_MODE,                        SecretKeySpec(SECRET_KEY.toByteArray(), "AES"),                        IvParameterSpec(initVector.toByteArray()))                val cipherText = Base64.decode(base64CipherText, Base64.DEFAULT)                return@with doFinal(cipherText)            })        } catch (e: GeneralSecurityException) {            // 특정 국가 혹은 저사양 기기에서는 알고리즘 지원하지 않을 수 있음. 특히 중국/인도 대상 기기            e.printStackTrace()            ByteArray(0, { i -> 0 })        }        return String(plainTextBytes)    } } [리스트 2] 간단히 구현한 AES128 암호 및 해독 로직그리고 위의 AESHelper 를 이용해 SharedPreference 에 들어갈 자료를 암호화해 봅시다.class MainActivity : AppCompatActivity() {    privateval iv by lazy { lazyInitIv() }    privateval sharedPrefs by lazy {        getSharedPreferences(SHARED_PREF_NAME, Context.MODE_PRIVATE)    }    private var appRanCount = 0    override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {         super.onCreate(savedInstanceState)        setContentView(R.layout.activity_main) // Shared preferences 는 Internal storage 에 저장된다. accessToSharedPrefs()        appRanCount++ Toast.makeText(applicationContext, "App has ran $appRanCount times!!", Toast.LENGTH_LONG).show()    }    override fun onDestroy() {        saveSharedPrefs()        super.onDestroy()    }    private fun accessToSharedPrefs() {        sharedPrefs.run({            val appRanCntEncrypted = getString(KEY_APP_RAN_COUNT, "")            if (appRanCntEncrypted.isEmpty()) {                return@run            }            appRanCount = AESHelper.decrypt(appRanCntEncrypted, iv).toInt()        })    }    private fun saveSharedPrefs() {        sharedPrefs.edit().run({            putString(KEY_APP_RAN_COUNT, AESHelper.encrypt(appRanCount.toString(), iv))             apply()        })    }    private fun lazyInitIv(): String {        return sharedPrefs.run({            var iv = getString(KEY_SESSION_IV, "")            if (iv.isEmpty()) {                // 2001년 - 2286년 동안에는 항상 13자리로 나타난다. 그러므로 16자리 IV가 보장된다.                iv = "${System.currentTimeMillis()}000"                edit()                    .putString(KEY_SESSION_IV, iv)                    .apply()            }            return@run iv        })    }    companion object {        private const val SHARED_PREF_NAME = "MySecureSettings"        private const val KEY_APP_RAN_COUNT = "appRanCount"        private const val KEY_SESSION_IV    = "ivForSession"    } } [리스트 3] 리스트 2를 활용해 데이터를 암호화해 저장.저장한 SharedPreferences 를 확인해 보면 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다.$ adb shell "sudo cat /data/data/com.securecompany.secureapp/shared_prefs/MySecureSettings.xml" <?xml version='1.0' encoding='utf-8' standalone='yes' ?>    1528095873216000    F9dq8ezypMPeUsHpPIUcnQ==     역시 기대대로 암호화되었네요. IV 는 노출돼도 상관없는 정보라고 했으니 괜찮겠죠. 이제 우리 앱의 사용자는 설령 기기를 잃어버리더라도 소중한 정보가 암호화되어 있으니 문제없을 겁니다.라고 생각한다면 오산입니다! 불행히도 안드로이드는 디컴파일이 매우 쉬운 플랫폼이기 때문에 이런 식의 암호화는 사실 그다지 효과가 있지 않습니다. 심지어 IV 가 그대로 노출되어 있기 때문에 공격자에게 큰 힌트가 되었습니다. IV 는 키와는 다른 값이므로 유출되어도 상관없다곤 하지만, 어쨌든 암호화 과정에서 중요하게 다뤄지는 정보임에는 매한가지이므로 사용자에게 굳이 노출할 필요는 없습니다.다소 극단적인 예를 들어 설명했습니다만 요지는 이렇습니다. 어떤 식으로든 우리의 로직 내에서 키를 관리하는 방식으로는 완벽하게 암호화했다고 말할 수 없습니다. AESHelper 소스의 첫 줄에 있는 내용을 다시 한번 살펴봅시다. /** 키를 외부에 저장할 경우 유출 위험이 있으니까 소스 코드내에 숨겨둔다. 길이는 16자여야 한다. */    private const val SECRET_KEY = "HelloWorld!!@#$%" 불행히도 이 소스에 적힌 코멘트는 틀렸습니다. jadx 나 bytecode-viewer 로 획득한 우리 앱의 APK 파일을 디컴파일 해 봅시다.@Metadata(   mv = {1, 1, 10},   bv = {1, 0, 2},   k = 1,   d1 = {"\u0000\u0014\n\u0002\u0018\u0002\n\u0002\u0010\u0000\n\u0002\b\u0002\n\u0002\u0010\u000e\n\u0002\b\u0007\bÆ\u0002\u0018\u00002\u00020\u0001B\u0007\b\u0002¢\u0006\u0002\u0010\u0002J\u0016\u0010\u0006\u001a\u00020\u00042\u0006\u0010\u0007\u001a\u00020\u00042\u0006\u0010\b\u001a\u00020\u0004J\u0016\u0010\t\u001a\u00020\u00042\u0006\u0010\n\u001a\u00020\u00042\u0006\u0010\b\u001a\u00020\u0004R\u000e\u0010\u0003\u001a\u00020\u0004X\u0082T¢\u0006\u0002\n\u0000R\u000e\u0010\u0005\u001a\u00020\u0004X\u0082T¢\u0006\u0002\n\u0000¨\u0006\u000b"},   d2 = {"Lcom/securecompany/secureapp/AESHelper;", "", "()V", "CIPHER_TRANSFORMATION", "", "SECRET_KEY", "decrypt", "base64CipherText", "initVector", "encrypt", "plainText", "production sources for module app"} ) public final class zzw {   private static final String A = "HelloWorld!!@#$%";   private static final String B = "AES/CBC/PKCS5PADDING";   public static final zzw INSTANCE; // ... } [리스트 4] 리스트 2를 디컴파일한 결과. 키가 그대로 노출됨을 확인할 수 있다.이름은 난독화했지만 문자열이 그대로 노출된 상태이므로 공격자가 단서를 찾기란 매우 쉬울 겁니다. 더군다나 원본 소스의 내용이 짧으니 아무리 난독화 했더라도 내용을 파악하기란 그리 어렵지도 않을 것이고요.여기서 일부 독자분들은 ‘그럼 이 로직을 JNI 로 만들면 되지 않냐?’ 라고 반문하실 수도 있습니다. 하지만 JNI 로 컴파일한 .so 파일조차 objdump 같은 명령으로 내용을 다 들춰볼 수 있습니다. 특히 Kotlin 구현처럼 static const 형태로 소스코드에 적어두면 공격자 입장에서는 .data 세그먼트 만 확인하면 되죠. 그렇다면 .data 세그먼트를 회피하기 위해 로직으로 키를 생성하도록 작성했다고 해 봅시다. 좀 더 난이도가 올라가긴 하겠지만 숙련된 공격자라면 .text 세그먼트를 이 잡듯이 뒤져 실마리를 찾을 수 있을 겁니다. 물론 이 정도 수준의 역공학을 할 수 있는 사람의 수는 적지만, 아예 없지는 않으니 문제는 여전히 남아 있습니다. 한번 확인해 볼까요?static const char* SECRET_KEY = "HelloWorld!!@#$%" void encrypt(char* plainText, char* initVector, char[] result) {    char* now = malloc(sizeof(char) * 13);    itoa(&time(NULL), now, 10);    char* iv = malloc(sizeof(char) * 16);    strcpy(iv, *now);    strncpy(iv, "000", 3);   const struct AES_ctx aesCtx = { .RoundKey = 16, .Iv = *iv }    AES_init_ctx(aesCtx, SECRET_KEY);    // ... } [리스트 5] C 로 작성한 AESHelper 로직(일부).$ objdump "mySecureApp/build/obj/local/armeabi-v7a/libAESHelper.so" section .data    # 의미 불명의 문자열 발견! 혹시 key 는 아닐까???    00000200 db "HelloWorld!!@#$%", 16    00000210 equ $ - 00000200 section .text    global _start    _start:    # ...        mov rsi, 00000200  # 이 명령 앞뒤로 조사해보면 저 문자열의 용도를 파악할 수 있다.        mov rdx, 00000210        syscall    # ... [리스트 6] ARM EABI V7용으로 컴파일한 바이너리를 디스어셈블 한 결과.즉, 어떤 방식으로 구현하건 암호화에 쓸 키를 소스 코드에 박아두는 것은 그다지 현명한 선택이 아니란 것입니다. 더군다나 안드로이드에서 앱을 만든다는 것은 내 로직이 공격자에게 낱낱이 까발려져 있다는 것을 의미합니다. 중요한 데이터를 .text 에 들어가도록 숨기는 것도 가능하긴 하지만, 그런 방식은 나중에 유지보수하는 사람에게도 골치 아플 겁니다. 소스 코드가 그만큼 어려워질 테니까요. 그리고 그런 방식으로 정보를 숨긴다 하더라도 최정예 크래커 집단, 예를 들어 국정원 같은 수준이라면 그 정도는 큰 어려움 없이 파훼 가능합니다.꿈도 희망도 없는 상황처럼 보입니다만 다행히도 안드로이드는 이런 문제를 해결해 주는 KeyStore API 를 제공하고 있습니다.KeyStore 를 도입하자Android KeyStore 시스템 문서의 첫 머리에 적혀있는 글은 다음과 같습니다.The Android Keystore system lets you store cryptographic keys in a container to make it more difficult to extract from the device. Once keys are in the keystore, they can be used for cryptographic operations with the key material remaining non-exportable. Moreover, it offers facilities to restrict when and how keys can be used, such as requiring user authentication for key use or restricting keys to be used only in certain cryptographic modes.Android Keystore 시스템은 암호화 키를 ‘컨테이너’ 에 저장하도록 해 기기에서 키를 추출하기 더욱 어렵게 해 줍니다. 일단 키를 Keystore 에 저장하면 키를 추출 불가능한 상태로 암호화에 사용할 수 있습니다. 또한 Keystore 는 키 사용 시기와 방법(예: 사용자 인증 등의 상황)을 통제하고, 특정 암호화에서만 키를 사용하도록 허용하는 기능도 제공합니다.좀더 쉽게 다시 설명하자면, 암호화에 쓸 키를 소스코드 내부 어딘가가 아니라, 시스템만이 접근 가능한 어딘가(컨테이너)에 저장해 문제를 해결해 준다는 뜻입니다. 여기서 키가 저장되는 ‘컨테이너’ 는 기기별로 구현이 다를 수 있습니다만 핵심은 사용자 어플리케이션이 그 영역에 접근할 수 없다는 점입니다. 이 때문에 KeyStore 를 사용해서 키를 안전하게 저장할 수 있습니다.또한 앱에서 등록한 KeyStore 는 앱 삭제 시 함께 제거되므로, 똑같은 package name 으로 앱을 덮어씌우는 등의 공격으로 키를 유출할 수도 없습니다. 이는 여러 앱에서 공유하는 KeyChain 과는 다른 특성이며 기능 활성화를 위한 별도의 입력이 필요 없다는 장점이 있습니다.[그림 1] KeyChain API 사용시 나타나는 시스템 다이얼로그. 어려운 용어가 난무하는 등 사용자 경험이 그다지 좋다고 말할 수 없다.반면 Android M 이상에서는, KeyGenParameterSpec.Builder#setUserAuthenticationRequired(boolean) API 로 시스템 다이얼로그의 표시 유무를 제어할 수 있습니다.Secure SharedPreferences 구현하기앞서 설명드렸던 KeyStore 를 사용해 SharedPreferences 의 내용을 암호화하는 로직입니다. 소스 코드의 길이가 꽤 길기에, github gist 링크로 대신합니다. 독자 여러분들을 위해 최대한 쉽고 간단한 형태로 구현했으므로 필요에 맞춰 커스터마이징 하는게 좋습니다.AndroidCipherHelper.kt - KeyStore 에서 생성한 랜덤 패스워드를 이용해 입력받은 문자열을 암호화 하는 로직. IV 설정 등 귀찮은 작업을 피하기 위해 비대칭 암호화 알고리즘을 사용했다. 또한 암호화 및 복호화 과정에서 비대칭키의 Public key 로 암호화하고, Private key 로 해독하도록 구현했다. TEE 를 올바르게 구현한 기기(안드로이드 23 이상 + 메이저 하드웨어 제조사)에서 동작하는 한, 이 데이터의 내용이 유출되더라도 복호화는 오직 이 로직 내부에서만 할 수 있다.SecureSharedPreferences.kt - AndroidCipherHelper 가 문자열 위주로 암호화하므로, 모든 입력값을 문자 형태로 변환 후 입출력한다.결과 확인Secure SharedPreferences 를 실제로 구현한 뒤, 앱의 shared preferences 를 열어보면 아래와 같은 결과가 나타납니다.$ adb shell "run-as com.securecompany.secureapp cat /data/data/com.securecompany.secureapp/shared_prefs/MySecureSettings.xml" <?xml version='1.0' encoding='utf-8' standalone='yes' ?>     oh+XL/vQqAdxNzFEkKVOfcZAkP7jh92tcKpxzM6bbv9iGUk2lR7ayJsR6FZXt3rAKC+4sLVTP1cy e+NpgZ67wjoeBM4maMjXjSkovc8cO8rVVsQLqedJtW3gGOItTTCkjIQGh+TsBDjz8C3IdmNSKqGE GmBwQBoV0QuO+uO6cdPI/Gx816P0kcLmr5xsAy9XUwJeTE9947sYydiztJsgkKxuiGFLJK435pAb UhatjSFse4MpBCugHcLUVg5UXGwQcfbJuuQ/CBcmQmYb3MldNzLfOWtsQiwQJpz0J12fsYlQOBnO UnLVcND+DU17cP+Q4Cjah8VwmiY1a0shMn09Rw==         ozh8dKH+yCRSWoiW0HQtF/bWD7Aw6rfjzklT302AlTOpYmVdEiIfVoTK97bsyK1mXbwN5Qpas82Q dYgnnZl9sfY8pzyXHM0dtm88euB5vgmzljb04LClF3oRZ7Qi5ZRyK90kQ/HN/6EgYvf6zEwR7Ydg 08kJ/bde4Z5lSz+kJ79dHEpE+QAV48U0F0/yp12+xKFRNbaBLBaaWclUNF10jONPKjC3HS/aQozT 1ngQWSKzPq87B0OFExraSPDoLT8zx8ElhTgEtpBRcUwtzmSnhGvgtIUhziFpZBbdvuqAGZ+L5El1 T7H9ipEosN3Aivh/5rz9dntJe3mJvfCFdFITlA==     (Android L 이상이라고 가정할 경우)앱의 개발자조차 키를 알 수 없기 때문에, 파일을 유출하더라도 이를 깨는것은 현재로선 매우 어렵습니다. 즉, 우리 앱은 사용자 데이터를 안전하게 보호하고 있다고 자신 있게 말할 수 있습니다.AndroidKeyStore 파헤쳐보기그렇다면 어떤 방식으로 AndroidKeyStore 가 동작하고, 왜 안전한지 좀더 상세히 살펴보겠습니다.“AndroidKeyStore” 문자열의 중요성Android Keystore system 문서에 따르면 Android Keystore Service 에 접근하기 위해서는 아래와 같이 코드를 작성해야 한다고 합니다. val keyStore = java.security.KeyStore.getInstance("AndroidKeyStore") [리스트 7] Android Keystore 인스턴스 획득 방법여기서 주의할 점은 AndroidKeyStore 라는 문자열입니다. 반드시 정확한 문자열로 입력해야 합니다. 왜냐면 이는 Google 이 안드로이드의 보안 시스템을 Java Cryptography Architecture(JCA) 표준에 맞춰 구현했기 때문에 그렇습니다. 그리고 JCA 표준을 구현하면 JVM 인스턴스(안드로이드도 변형 JVM 의 일종입니다) 내에서 동작하는 모든 로직이 Security 클래스에 등록된 암호화 구현체를 사용할 수 있게 됩니다. 즉, Google 이 컨트롤 할 수 없는 서드파티 로직(우리의 앱 혹은 각종 안드로이드 오픈 소스들)에서도 Android Keystore 를 표준 Java 방식으로 사용할 수 있도록 구현했기에 이런 방식으로 호출해야 하는 겁니다.물론 안드로이드에서는 AIDL 파일을 제공받는 방식 혹은 Context#getSystemService(String) 메소드로 서비스 인스턴스를 획득할 수도 있습니다. 하지만 첫 번째 방식은 바인드된 서비스가 언제든 Kill 될 수 있다는 문제가 있습니다. 그리고 두 방식의 공통적인 문제점은 보안을 사용하는 모든 로직에 if (currentEnvironment == "Android") then... 같은 예외 처리 로직을 넣어줘야 한다는 점입니다. 전 세계 모든 오픈소스 개발자들이 안드로이드로의 포팅을 위해 그런 귀찮은 작업을 해 줘야 하는 일인데.. 그게 가능할까요?“AndroidKeyStore” JCA Provider 등록 과정앞서 AndroidKeyStore 라는 문자열의 중요성을 알아봤습니다. 그렇다면 왜 중요한지도 알아두면 좋겠죠?안드로이드는 linux 기반의 운영체제입니다. 시스템 부팅 직후 실행되는 init.rc 스크립트에서는 /system/bin/app_process 명령을 실행하는데 이 명령은 Android Runtime 위에서 실행되는 Zygote process를 초기화 합니다.Zygote 는 간단하게 설명하자면 안드로이드 앱 실행속도를 향상시키기 위한 일종의 공용 런타임 같은 것입니다. 그리고 앱이 실행되면 Zygote 에 설정된 내용이 사전에 로드되는데, 아까 언급한 초기화 과정 중에 아래와 같은 내용이 있습니다.package com.android.internal.os; /**  * Startup class for the zygote process.  *  * Pre-initializes some classes, and then waits for commands on a UNIX domain  * socket. Based on these commands, forks off child processes that inherit  * the initial state of the VM.  *  * Please see {@link ZygoteConnection.Arguments} for documentation on the  * client protocol.  *  * @hide  */ public class ZygoteInit {    private static final String TAG = "Zygote"; /**     * Register AndroidKeyStoreProvider and warm up the providers that are already registered.      *     * By doing it here we avoid that each app does it when requesting a service from the      * provider for the first time.      */     private static void warmUpJcaProviders() {        // ...        // AndroidKeyStoreProvider.install() manipulates the list of JCA providers to insert        // preferred providers. Note this is not done via security.properties as the JCA providers        // are not on the classpath in the case of, for example, raw dalvikvm runtimes.        AndroidKeyStoreProvider.install();        Log.i(TAG, "Installed AndroidKeyStoreProvider in "                 + (SystemClock.uptimeMillis() - startTime) + "ms.");        // ...    } // ... } [리스트 8] ZygoteInit.java 의 JCA provider 설치 및 속도향상 과정package android.security.keystore; /**  * A provider focused on providing JCA interfaces for the Android KeyStore. *  * @hide  */ public class AndroidKeyStoreProvider extends Provider {    public static final String PROVIDER_NAME = "AndroidKeyStore";    public AndroidKeyStoreProvider() {        super(PROVIDER_NAME, 1.0, "Android KeyStore security provider");        // ...    } /**     * Installs a new instance of this provider.     */    public static void install() {        // ....        Security.addProvider(new AndroidKeyStoreProvider());        // ...    } } [리스트 9] AndroidKeyStoreProvider.java - “AndroidKeyStore” 라는 이름의 JCA provider 등록 과정이런 일련의 과정을 거쳐 시스템에서 등록한 AndroidKeyStore 라는 이름으로 Android KeyStore 서비스에 접근할 수 있게 됩니다. 그리고 안드로이드에서 사용 가능한 KeyStore provider 들의 종류를 뽑아보면, 아래와 같은 결과가 나타납니다.// List all security providers for (Provider p : java.security.Security.getProviders()) {    System.out.println(String.format("== %s ==", p.getName()));    for (Provider.Service s : p.getServices()) {        System.out.println(String.format("- %s", s.getAlgorithm()));    } } output: == AndroidKeyStoreBCWorkaround == == AndroidOpenSSL == ... == AndroidKeyStore ==    - AndroidKeyStore     - HmacSHA256    - AES    ... [리스트 10] 안드로이드 M(6.0.1)에서 지원하는 KeyStore provider 목록(중요) AndroidKeyStore 의 Hardware 레벨 지원 여부 확인다시 Android KeyStore 시스템의 설명으로 돌아가 봅시다.Key material of Android Keystore keys is protected from extraction using two security measures:…Key material may be bound to the secure hardware (e.g., Trusted Execution Environment (TEE), Secure Element (SE)) of the Android device. When this feature is enabled for a key, its key material is never exposed outside of secure hardware.Android KeyStore 는 키의 추출을 방지하기 위해 두 가지 보안 조치를 사용합니다:…키는 안드로이드 기기의 보안 하드웨어(e.g., Trusted Execution Environment (TEE), Secure Element (SE)) 에서만 동작할 수 있습니다. 이 기능이 활성화되면 키는 절대로 보안 하드웨어 밖으로 노출되지 않습니다.그런가보다 싶지만 유심히 읽어봐야 할 대목이 있습니다. 바로 Key material may be bound to … 부분입니다. is 가 아니라 may be 랍니다. 즉, 키가 하드웨어에 저장되지 않을 수도 있다는 사실입니다. 물론 문서에는 언급되어 있지 않지만 안드로이드 시스템 특징상 제조원가 절감을 위해 디바이스 제조사들이 KeyStore 를 소프트웨어로 구현할 수도 있다는 뜻입니다. AOSP 의 Keymaster 구현을 살펴보면 sw_enforced 라는 키워드가 있습니다. 이 keymaster API 를 하드웨어 제조사에서 Keymaster HAL 을 통해 호출하는데 만약 sw_enforced 인스턴스를 넘기는 형태로 구현할 경우 그 하드웨어는 KeyStore 를 지원하지만 (API Level 18), 그것이 반드시 별도의 보안 하드웨어 위에서 동작한다고 말할 수는 없습니다.그리고 “Inside Android Security” 의 저자 Nicolay Elenkov 에 의하면 Android M 이전의 Software-backed KeyStore 는 root 된 기기에서 유출 가능하다고 합니다. 링크의 내용이 다소 길기 때문에 요약하자면 software 기반의 KeyStore 구현은 키를 /data/misc/keystore/user_X(여기서 X 는 uid - 시스템이 앱마다 부여하는 id)에 저장하는데 이 파일의 내용은 keystore-decryptor 로 풀어볼 수 있다고 합니다. 그리고 하드웨어 보안을 지원하지 않는 기기를 확보하지 못해 실 기기에서는 확인할 수 없었습니다만, 에뮬레이터에서 실제로 확인해 본 결과 사실이었습니다.즉, (Android KeyStore)를 쓰더라도 Android M 이전의 기기에서는 우리 앱의 데이터가 100% 안전하다는 장담을 할 수는 없습니다. 아직까지 이 문제를 해결할 방법은 찾지 못했습니다만 아래와 같은 로직으로 ‘이 기기에서의 앱 실행은 안전하지 않을 수 있다’ 같은 안내를 띄우는 정도의 가이드는 개발 가능합니다.val privKey = (keyEntry as KeyStore.PrivateKeyEntry).privateKey val factory = KeyFactory.getInstance(privKey.getAlgorithm(), "AndroidKeyStore") val keyInfo: KeyInfo try {    keyInfo = factory.getKeySpec(privKey, KeyInfo::class.java)    println("HARDWARE-BACKED KEY???? " + keyInfo.isInsideSecureHardware) } catch (e: InvalidKeySpecException) {    // Not an Android KeyStore key. e.printStackTrace() } [리스트 11] KeyInfo API 로 키가 하드웨어로 안전하게 보호되고 있는지를 확인하는 방법다행히도 저희가 보유 중인 개발 시료에서 모두 확인해본 결과 모두 true 로 확인되는 것으로 보아 전 세계의 대중적인 API Level 18 이상인 Android 기기에서는 KeyStore 를 안심하고 사용할 수 있다는 결론을 얻었습니다.다만 API Level L 이전의 Android KeyStore 에는 사용자가 Lock screen 을 설정하지 않을 경우 초기화 된다거나, 직접 확인하진 못했지만 앱을 삭제하더라도 KeyStore 가 완전히 초기화되지 않는 등의 문제도 있다고 하니 유의하는 것이 좋겠습니다.맺으며이상으로 KeyStore 를 사용해 데이터를 암호화하는 방법에 대해 알아봤습니다. 저희 하이퍼커넥트에서도 현재 제작 중인 안드로이드 앱 일부에서 이 기능을 탑재해 고객 여러분들의 데이터를 안전하게 보호하려 노력하고 있습니다. 또한 iOS 도 Secure enclave라 하여 비슷한 기능을 제공하고 있으며 역시 저희 개발진은 이 기술의 적극 도입을 위한 노력을 진행 중입니다.물론 여기 적혀있는 내용들은 Android M(API Level 23) 이후에서만 100% 안전하기 때문에 저희는 그 이전의 안드로이드 버전에서도 데이터를 안전하게 저장할 방법에 대해 지금도 계속 고민 중입니다.또한 눈치 빠른 독자분들은 이 기법을 잘 응용하면 외부 저장소에 저장하는 파일도 암호화 할 수 있다는 사실을 깨달으셨을 겁니다. 이 기법은 요즘 데이터 불법 유출로 몸살을 앓고 있는 웹툰 앱들에도 유용합니다. 임시로 다운로드 한 이미지 파일을 KeyStore 가 생성해주는 키로 암호화해 버리고, WindowManager.LayoutParams#FLAG_SECURE 를 사용해 화면 캡쳐까지도 막아버린다면 대부분의 어설픈 유출 시도는 손쉽게 막으실 수 있으리라 생각합니다.꽤 길었던 1부가 끝났습니다. 2부에서는, 2017년 5월에 소개된 Room을 사용한 안드로이드 데이터베이스를 암호화하는 법에 대해 소개하겠습니다.더 보기Android KeyStore 시스템블록 암호 운용 방식초기화 벡터문자 인코딩AES 암호화RSA 암호화Padding(Cryptography)AOSP KeyStore implementation requirementsHow the Android keystore system can be secureJCA reference guideUnderstanding Android zygote and DalvikVMAndroid InternalsKeystore redesign in Android M - by Nicolay ElenkovAnalysis of Secure Key Storage Solutions on Android#하이퍼커넥트 #개발 #개발자 #안드로이드 #모바일 #앱개발 #PersistentData #개발후기 #인사이트
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[번역] 개발 게임화 시스템

이 글은 Warby Parker tech team blog의 Systems Development Gamified!를 번역한 글입니다.우리는 이슈가 있었습니다: 우리의 기술팀은 "주도권"을 우려했는데, 이는 와비 파커(Warby Parker)가 개발해야하는 요청, 우선순위, 개발일을 할당하는 것과 관련이 있었습니다.(이는 유연성, 권한부여, 효율성이라는 의문을 제기하기도 했습니다). 모든 일이 그래왔던 것처럼 우리는 발전하고 반복하여 살펴보았습니다. 이는 여러 역할을 수행하는 이해관계자들의 그룹의 사람들을 "우리의 목표를 쇄신하여 엄청난 목표를 달성할 수 있을지를 고민하는 일일 세션"에 참가토록 했습니다. 우선 우리는 현재 프로세스에서 발생하는 사소한 문제들을 해결할 수 있는 문제들에 대해 토론하기 시작했습니다. 그리고 우리는 토론에 근거해 우선순위를 정하고, 일을 선택하는 것에 대한 게임화, 시장중심적인 접근방법을 만들었고 "와블스 프로세스(The Warbles Process")라고 부르기로 했습니다.주요 이해관계자들에게(애원하다시피 부탁하여) 넓은 폭의 설문과 인터뷰를 통한 피드백 이후에, 우리는 단지 소수의 사람만이 엔지니어들에게 할당된 일에 대해서 완전히 만족한다는 점을 알게되었습니다. 주요 문제는 다음과 같습니다.- 유연성 : 이전의 프로세스들은 분기 미팅에 의해 결정되는데, 이 분기 미팅에서 다음 분기에 무엇을 할건지를 선택하고 우선순위를 정하는 일이 사업적인 니즈의 특정 영역에 의해 정해집니다. 이 프로세스는 엄청난 관심을 받고 큰 이슈로 정해지는 반면, 가끔 작거나 예상치 못한 일이 관심을 받지 못하기도 하지요. 빠르게 대처해야하고, 빠르게 진화해야하는 환경에 놓인 우리 비즈니스의 특성상, 분기 단위의 시간은 너무나 깁니다. 또한 이러한 시간 박스(Time box)는 낮은 가치의 프로젝트들을 큰 프로젝트들이 완료된 후 단순히 "틈새를 메우기 위한" 일로 치부될 수 있습니다. 그러기엔 분기는 너무 짧지요.- 가치-우선순위 결정(Value-Prioritization) : 이전의 프로세스에서, 일은 일방적으로 기울어진 시각으로 일부 영역만을 집중하는 경영진(일반적으로 해당 부서의 책임자)에 의해 우선순위가 매겨집니다. 그래서 기술팀은 경영진에 의해 선택된 일이 가끔은 기업에 초점을 맞춘것이 아니라 부서에 초점을 맞춘 것으로 느끼기도 합니다.- 권한부여(Empowerment) : 기술팀은 경영진에 의해 분기 주도적이고 우선순위가 결정된 일을 할당받습니다. 팀은 할당이라는 행동자체에 대해 권한을 행사할 수 있음에도 불구하고, 궁극적으로 의사결정자가 아닙니다. 그리고 한번 주도권을 가지게 되면, 일하는 사람은 그대로 따라가기 마련입니다. 우리는 기술팀에게 권한을 부여하기를 원했고, 이 프로세스는 앞의 목표와 상충되는 것이었습니다.이런 문제를 해결하기 위해서, 우리는 팀을 다시 북돋우고 프로세스를 정비하기로 했습니다. 프로젝트 매니저, 비즈니스 애널리스트, 소프트웨어 엔지니어, 경영진을 한 방에 몰아넣고, 우리의 프로세스 향상에 초점을 맞춘 "종이비행기 린 트레이닝(Paper Airplan Lean Traning)"이라는, 일종의 종이비행기를 접는 Lean 시뮬레이션을 시작했습니다. 우선 우리는 그룹을 두 개의 작은 팀으로 나누었습니다. 각 팀은 우리의 "꿈의 프로세스(Dream process)를 상상하도록 했습니다. 이 시뮬레이션을 반정도 하니 신기한 일이 발생했습니다: 두 팀 모두 이상적인 프로세스에 대한 같은 시각을 가지게 된 것입니다.이 깨달음으로부터, 우리는 피벗(Pivot)하여 두 개의 팀을 하나로 합쳤고 하나의 아이디어에 집중하도록 하였습니다. 엄청난 양의 포스트잇과 수많은 피자 이후에, 기술팀을 위한 우선순위 결정에 대한 새로운 접근방법을 가지게 되었습니다. 이 세션은 이 아이디어에 대해 관심있게 지켜보았던 시스템 기술개발팀의 부사장에게 프레젠테이션을 하는 것으로 마무리 되었고, CEO에게 공유하기전에 아이디어를 공식화하고 디테일을 정착하였습니다.그렇게 와블스 프로세스(Warbles Process)가 탄생하였습니다.와블스 프로세스(Warbles Process)회사 누군가의 요청을 통해 모든 것은 시작됩니다. Epic이라는 폼(Form)을 통해 제출된 백로그(Backlog)는 와비파커 전원이 볼 수 있습니다. 이것의 투표 시스템을 통해 회사의 모든 매니저들은 찬성(Up-vote), 반대(Down-vote), 포기(Decline)를 할 수 있습니다. 각 에픽에 대해서 매니저들은 그들이 생각하기에 현재 회사가 가장 최우선시해야하는지를 생각하고 투표하게 됩니다. 각 찬성표는 5 와블스, 반대표는 -2 와블스를 얻습니다. 이 결과는 그들이 할당한 와블스 가치에 의해 우선순위가 순서대로 리스트에 반영됩니다.(와블스를 일련의 경제학적인 가치 형태라고 가정합니다)와블스 프로세스는 각 기술팀에게 어떤 에픽을 선택하여 진행할지 권한을 부여합니다. 기술팀은 백로그의 상단에서부터 선택하지 않아도 됩니다(혹은 백로그에 없어도 됩니다). 각 팀은 규칙이나 특정 사업영역과 전문적 기술을 조율할 수 있는 선임기술자에 의해 리드됩니다. 리더에 의한 관리하에, 팀은 그들의 특정 기술이나 경험에 기반하여 가장 효율적으로 완수할 수 있는 에픽을 선택합니다. 6개월뒤, 평균 와블스/엔지니어 가 가장 높은 팀이 우승을 차지합니다! 이긴 팀은 특별한 팀 회식을 즐깁니다.이 가치 기반의 접근은 우리의 업무 선택과 우선순위 결정 절차를 게임화하였습니다. 그리고 팀은 상하로 정렬되거나 중심적 업무 할당방식이 아닌 요청 방식으로부터 높은 우선순위의 일을 선택하여 일함으로써 인센티브가 있다는 느낌을 받습니다. 아직은 이를지 몰라도, 우리는 이 방식이 우리와 같은 빨리 진화해야하는 조직에 굉장히 잘맞는다는 것을 깨달았고, 게다가 기술팀이 일을 선택하는 권한을 부여하여, 조직 전체적으로 주목을 받고있는 가장 밀접한 일을 하고 있다고 확신하는데 도움을 주기도 합니다.우리는 와블스 프로세스를 적극적으로 평가하는 중입니다. 지금까지 와블스는 이전의 프로세스때문에 주목을 받지 못했던 여러 프로젝트들에 대해 격렬한 비판을 할 수 있는 역할을 톡톡히 수행하고 있습니다. 또한 다른 프로세스와 비교했을때, 내부 이해관계자들과 프로젝트에 참여하는 기술팀의 행복지수가 모두 엄청나게 상승하는것을 보았습니다. 게다가 조직 전체에서 깊게 관련되지 않은 사람들에게도 긍정적인 피드백을 받는 중입니다.(모두가 윈윈하는 길이네요!)#비주얼캠프 #인사이트 #경험공유 #조언 #개발자 #개발팀
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네이버 신디케이션 — Rails

블로그에 새 글이 올라올 때, naver에 사이트 등록을 한다. 네이버 신디케이션 API를 이용하면 자동으로 등록된다.Wordpress에는 네이버 신디케이션 plugin이 존재한다. Rails gem을 찾아보니 애석하게도 없었다. 직접 만들면서 알게 되었다. 딱히 gem을 만들 만한 일도 아니더라.네이버 신디케이션을 이용하려면 우선 네이버 웹마스터 도구를 이용해야 한다. 해당 url이 자기 것이라는 인증과정만 거치면 바로 사용할 수 있다.작동방법은 대강 이렇다.네이버 신디케이션 API를 이용해서, 새로운 글이 생성되었음을 알린다. (혹은 글이 지워졌음을)네이버 크롤링 봇, Yeti가 와서 크롤링 해간다.API를 이용할 때 미리 약속된 format으로 만들어야 되는데, ATOM feed와 구조가 거의 같다. 다만 네이버가 정한 룰 때문에 (꼭 이름/저자/업데이트날짜 이런 순서를 지켜야 한다.)Rails에서 제공하는 atom_feed helper를 그대로 이용할 수 없다. 그러나 format만 살짝 바꾸면 되기 때문에 atom_feed helper를 이용해서, feed를 만드는 방법을 알려주는 Railscast가 늘 그렇듯 엄청 도움이 된다.(요즘 새로운 episode가 안올라오고 있는데… 힘내시라는 의미에서 예전에 유료결제 해드렸다)atom_feed helper의 코드를 그대로 가져와서 formating만 바꾼 naver_atom_feed helper를 만들었다. 별다른 건 없고, feed option 초기화 부분과 제일 마지막에 나와야 되는 link 부분을 주석처리한게 전부다.module NaverSyndicationHelper def naver_atom_feed(options = {}, █) ... feed_opts = {} //feed_opts = {"xml:lang" => options[:language] || "en-US", "xmlns" => 'http://www.w3.org/2005/Atom'} ... xml.feed(feed_opts) do xml.id... // xml.link... // xml.link... yield ActionView::Helpers::AtomFeedHelper::AtomFeedBuilder.new(xml, self, options) end end end새로만든 naver_atom_feed helper를 이용해서, feed부분만 완성한 code이다.naver_atom_feed({xmlns: "http://webmastertool.naver.com", id: 'http://ikeaapart.com'}) do |feed| feed.title "이케아아파트" feed.author do |autor| autor.name("이케아아파트") end feed.updated Link.maximum(:updated_at) feed.link(:rel => 'site', :href => (request.protocol + request.host_with_port), :title => '이케아아파트')이제 entry쪽을 만들어야 되는데, 네이버가 지정한 순서에 맞아야지만 신디케이션 서버에 전달할 수 있다. 정말 이상한 형식이다. 아무튼 그래서 Rails에서 제공하는 entry method를 사용하지 못한다. 이번엔 AtomFeedBuilder class에 naver_entry method를 만들었다.#config/initializers/feed_entry_extentions.rbmodule ActionView module Helpers module AtomFeedHelper class AtomFeedBuilder def naver_entry(record, options = {}) @xml.entry do @xml.id... # if options[:published]... # @xml.published(...) # end # if options[:updated]... # @xml.updated(...) # end # @xml.link(..) ...이번에도 순서 때문에 주석처리 한 것 밖에 없다. naver_entry method를 이용해서 완성된 코드가 아래 코드이다.# views/links/show.atom.buildernaver_atom_feed({xmlns: "http://webmastertool.naver.com", id: 'http://ikeaapart.com'}) do |feed| feed.title "이케아아파트" feed.author do |autor| autor.name("이케아아파트") end feed.updated Link.maximum(:updated_at) feed.link(:rel => 'site', ...) feed.naver_entry(@link, {id: link_url(@link)}) do |entry| entry.title(@link.title) entry.author do |author| author.name("이케아아파트") end entry.updated(@link.updated_at.xmlschema) entry.published(@link.created_at.xmlschema) entry.link(:rel => 'via', :href => (request.protocol + request.host_with_port)) entry.content(@link.contents) end end이제 새 글이 만들어 질 때, 이 atom 파일 주소를 네이버 신디케이션 API로 보내주면 된다. 참고로 Rails에서는 어떤 view파일을 사용할지 알아서 해주니, controller에 따로 ‘response_to’ 를 이용해서 format을 나눠줄 필요는 없고, 이름만 잘 맞춰주면 된다. (위 파일명은 show.atom.builder 이다)네이버 신디케이션 API에 핑을 보내는 code이다. 네이버가 지정해 놓은 header를 설정해 줘야 되고, 신디케이션 인증 토큰을 받아서 header에 넣어줘야 된다. 신디케이션 토큰은 네이버 웹마스터 페이지에서 볼 수 있다.require 'net/http' ... header = {"User-Agent"=>"request", "Host"=>"apis.naver.com", "Progma"=>"no-cache", "Content-type"=>"application/x-www-form-urlencoded", "Accept"=>"*/*", "Authorization"=>"Bearer " + ENV["NAVER_SYNDICATION_TOKEN"]} uri = URI.parse('https://apis.naver.com/crawl/nsyndi/v2') http = Net::HTTP.new(uri.host, uri.port) http.use_ssl = true args = {ping_url: link_url(link_id, format: "atom")} uri.query = URI.encode_www_form(args)request = Net::HTTP::Post.new(uri.request_uri, header) http.request(request)네이버 신디케이션 페이지에서 핑이 제대로 도달하는지 바로 확인해 볼 수 있다.#티엘엑스 #TLX #BA #BusinessAnalyst #비즈니스애널리스트 #꿀팁 #인사이트 #조언
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Google I/O 2018: Firebase의 새로운 기능

멋진 서비스를 제공하기 위해 잘 만들어진 앱을 개발하는 것은 중요합니다. 하지만 출시 이후 앱 운영을 통해 사용자 Retention과 Engagement를 유지 및 증가시키는 것 또한 앱을 잘 개발하는 것 만큼이나 중요하고 많은 고민과 노력을 들여야합니다. 그런 관점에서 Firebase는 앱을 운영함에 있어서 고민할 법한 다양한 기능들을 적절히 잘 모아놓은 서비스인 것 같습니다.스타일쉐어에서도 Crashlytics, Remote Config, Analytics 등 Firebase에 포함된 서비스들을 잘 활용하고 있습니다. 그래서 Firebase에 개선 및 변경 사항이 있다면 항상 주의 깊게 살펴보고 있습니다.https://events.google.com/io/올해도 어김없이 Google I/O가 개최됐습니다. 역시나 흥미로운 주제들이 많았습니다만, 이번 글에서는 앞서 언급한 Firebase 에 추가된 새 기능을 다룬 ‘What’s new in Firebase’ 세션에 대해서 공유드리고자 합니다.세션에서 주요 골자는 다음 4 가지입니다.ML Kit 베타 시작Test Lab iOS 플랫폼 지원Performance Monitoring 개선Google Analytics 개선이 글에서는 이 4 가지 내용에 대해서 정리하도록 하겠습니다.ML Kit 베타아직까지 베타 버전이긴 합니다만 ML Kit 를 통해 Machine Learning 을 앱에서 쉽게 활용할 수 있다고 하니 Machine Learning 이 한층 가까워진 느낌입니다.ML Kit 는 Android, iOS 양 플랫폼 모두 지원합니다. 따라서 앱에서 Machine Learning 을 활용해 서비스를 제공해보고 싶다면, 양 플랫폼 모두 시도해볼 수 있겠네요.What’s new in Firebase (Google I/O ’18) SlideML Kit 은 기본 API 를 제공합니다. 이 API 들은 Machine Learning 에 대한 폭 넓은 배경지식이 없더라도 충분히 활용할 수 있기 때문에 저처럼 막막한 느낌이 드는 분들은 아래 기본 API 5가지를 사용해서 먼저 친해져보는 것도 좋겠네요.텍스트 추출얼굴 인식바코드 스캔이미지 라벨링렌드마크 인식ML Kit 은 on-device 와 cloud 에서 모두 동작하기 때문에 상황에 맞게 적절한 방식을 사용하면 된다고 합니다. 예를 들어 사진앱 처럼 네트워크 연결이 중요치 않은 서비스의 경우에는 on-device 를 통해 오프라인으로도 동작이 원활하게 만들 수 있겠네요.또한 Machine Learning 에 대한 배경 지식이 충분하다면 TensorFlow-Lite 모델을 통해 직접 원하는 학습을 시킬 수도 있습니다.ML Kit 은 Android, iOS 양 플랫폼 모두 사용 가능하며 기본으로 제공하는 5가지 이외에도 향후에 더 추가될 예정이라고 합니다. 추가될 기능들에 대해서 조금 더 일찍 테스터로서 경험해보고 싶다면 waiting list에 메일을 등록하면 됩니다.Test Lab iOS 플랫폼 지원Test Lab 은 다양한 디바이스를 모두 고려한 앱을 개발하기 어려운 Android 플랫폼의 특징을 보완하기 위한 서비스입니다. 주로 UI 테스팅과 관련된 기능들을 제공하며, 좀더 쉽고 편하게 UI 테스팅을 작성하고 다양한 디바이스에서 테스트할 수 있는 환경을 제공해줍니다.What’s new in Firebase (Google I/O ’18) Slide앱을 서비스 할 때 Android, iOS 어느 한 쪽 플랫폼만 개발하는 경우는 드문 것 같습니다. 그래서인지 Firebase 팀도 iOS 지원에 항상 신경을 쓰는 것 같은 인상을 받았는데, 이번 경우도 그런 느낌이 강하게 듭니다.이번에 추가된 iOS 용 Test Lab 을 활용한다면 출시 전 Android와 iOS 모두 동일한 기준으로 품질 상태를 확인하고 배포할 수 있는 환경을 갖출 수 도 있겠네요. iOS용 Test Lab 은 다음 달에 정식으로 선보일 예정입니다만, 이 기능 또한 일찍 테스터로 참여하고 싶다면 waiting list에 메일을 등록하면 됩니다.Performance Monitoring 개선Performance Monitoring 의 베타 기간이 끝나고 정식으로 서비스를 한다고 합니다. Crash-free 도 중요하지만 사용자 입장에서 고려해봤을 때 앱의 퍼포먼스도 놓치면 안되는 중요한 요소입니다. Performance Monitoring 은 이런 관점에서 인사이트를 얻을 수 있게 도와주는 서비스라고 합니다.What’s new in Firebase (Google I/O ’18) Slide세션에서 강요한 기능은 New Issues Feed 입니다. Performance Monitoring화면의 상단에서 확인할 수 있는 이 기능은 단순한 데이터를 나열하는 것이 아니라 자체적인 분석을 통해 가장 최근에 해결해야할 이슈를 제안합니다.What’s new in Firebase (Google I/O ’18) Slide이 외에도 디바이스에서 렌더링할 때나 네트워크 요청을 할 때의 이벤트들을 기록해서 퍼포먼스 저하 요소들을 보여줍니다. 덕분에 어떤 부분에서 퍼포먼스 저하가 가장 심한지 보다 쉽게 파악할 수 있다고 합니다.Performance Monitoring 은 별도 코드 없이 모든 페이지에서 자동으로 데이터를 수집하고 있으니 별도의 노력없이 인사이트를 얻을 수 있다는 점이 또 다른 장점입니다.Google Analytics 개선What’s new in Firebase (Google I/O ’18) SlideGoogle Analytics 에서 두드러지는 개선 점은 Project level reporting이 가능해졌다는 것 입니다. 플랫폼 별 사용자 특성이 있기는하지만 하나의 서비스 차원에서 병합해서 데이터를 보고싶은 경우가 종종 있는데, 그럴 때 마다 별도의 서버 처리를 통해 병합하는 과정이 번거로웠습니다. 하지만 이번 개선을 통해서 프로젝트 단위의 데이터 분석이 가능해진 덕분에 번거로움을 좀 덜어낼 수 있겠습니다.그리고 세션에서 언급하진 않았지만, Filter가 조금 더 유연해지고 세분화된다고 합니다.지금까지 ‘Google I/O 2018: What’s new in Firebase’ 세션 중 주요 내용만 간단하게 살펴봤습니다. Firebase 는 매년 발전을 거듭해가며 앱 운영의 통합 관리 서비스로서의 자리매김을 해나가는 중인 것 같습니다. 덕분에 직감에만 의존해서 앱의 방향을 정하던 예전에 비해 정량적 데이터에 기반을 두며 더 성공에 가깝게 한발짝 씩 다가갈 수 있는 것 같습니다.이번에 Firebase 에 새로 추가된 기능들을 조금씩 건드려보면서 우리 서비스에서 어떻게 활용하며 인사이트를 얻고, 서비스를 이용하는 사용자들에게 더 나은 서비스를 제공해 줄 수 있을까 고민해봐야겠습니다.#스타일쉐어 #개발자 #개발팀 #인사이트 #Firebase #경험공유 #일지 #후기
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8퍼센트 CTO 1년 차 회고

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

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