들어가며웹 서비스를 운영하는 여느 회사들처럼 엘리스의 엔지니어링 팀도 ‘프론트엔드’ 팀과 ‘백엔드’ 팀으로 이루어져 있습니다.‘프론트엔드’는 앞쪽에서 유저와 직접 맞닿아 있는 부분을 말합니다. 엘리스와 같은 웹 서비스에서는 웹 브라우저에서 유저들에게 보이는 웹페이지를 HTML/CSS/Javascript를 이용해 만드는 사람들이 프론트엔드 엔지니어라고 할 수 있습니다.‘백엔드’는 유저의 눈에 보이지 않는 뒷부분을 말합니다. 백엔드는 프론트엔드에서 보내는 요청을 처리하고 데이터를 보내주는 역할을 하는데요, 엘리스는 현재 프론트엔드 엔지니어 3명과 백엔드 엔지니어 2명이 서비스 개발을 담당하고 있습니다.한 가지 놀라운 점은, 엘리스의 엔지니어링 팀을 비롯해 디자인 팀, 운영팀 등이 모두 한 곳에 모여있지 않다는 것입니다. 국내에서는 이러한 형태의 원격 근무를 도입한 회사를 찾아보기 어렵지만, 기술의 발전으로 변화한 환경에서 ‘디지털 노마드’를 하나의 생활 양식으로 도입하고자 하는 목소리는 증가하고 있습니다. 디지털 노마드는 쉽게 말하면 어디든 자신이 일하고 싶은 곳에서 원격으로 근무하는 사람을 뜻합니다. 엘리스는 회사 구성원 전체가 원격 근무가 가능한 디지털 노마드 회사를 꿈꾸고 있습니다.엘리스의 모든 개발 과정은 디지털 노마드의 꿈에 걸맞게 원격으로 이루어집니다. 물론 원격으로 함께 일하기 위해서는 효과적인 툴의 도움이 필요할텐데요, 디지털 노마드를 실현하기 위해 엘리스에서는 어떤 도구들을 사용하고 있을까요? 이 글에서는 프론트엔드 팀의 관점에서, 엘리스 웹사이트에 기능이 추가되는 과정과 사용되는 협업툴을 2017년 초에 개발된 ‘헬프센터’를 예로 들어 이야기해보겠습니다.엘리스의 프론트엔드 개발 싸이클엘리스에서 기능이 개발되는 대략적인 흐름은 다음과 같습니다.기획 - 디자인 - 구현 - 테스트 - 배포 & 모니터링여기서 각 단계는 엄밀히 나눠져있거나, 무조건 한 방향으로 흐르지는 않습니다. 구현을 하다가도 기획을 수정해야 하면 다시 처음으로 돌아가기도 합니다. 각 단계를 좀 더 자세히 살펴보도록 하죠.기획 단계어떤 기능이 왜 필요한지, 필요하다면 일의 중요도와 걸리는 시간은 어떤지 등을 엘리스의 연간 로드맵과 비전에 맞춰 논의하고 계획하는 단계입니다. 거의 모든 논의는 Slack이라는 온라인 협업 툴의 화상채팅에서 이루어집니다. 엘리스에는 ‘기획자’라는 역할이 명확하게 주어진 사람은 없습니다. 기본적으로 팀 리더가 의견을 취합하고 방향성을 제시하지만, 엔지니어링팀, 운영팀, 디자인팀 모두가 의견을 자유롭게 제안할 수 있습니다.2017년은 엘리스가 처음으로 대학교, 기업 등 기관 고객이 아닌 일반 사용자에게 수업을 제공하기 시작한 해입니다. 우리는 프로그래밍 학습을 하는 데 있어서 아주 중요한 요소 중 하나가 실습을 빠르게 많이 해보고 막혔을 때는 선생님에게 도움을 받을 수 있게 하는 것이라고 생각했습니다. 특히 프로그래밍을 한 번도 접해보지 않은 분들이 엘리스에서 처음으로 코딩학습을 시작하는 경우가 많았기 때문에, 이러한 사람들에게 효과적으로 도움을 줄 수 있는 기능이 무엇일지에 대한 많은 논의를 나눴습니다. 논의의 결과 개발하기로 결정한 것이 헬프센터입니다.Google Presentation으로 만들어진 초기 헬프센터의 컨셉 디자인 일부거시적 관점에서의 논의가 어느 정도 정리된 후에는 위 그림과 같이 구글 프리젠테이션으로 빠르게 만든 저수준(Low Fidelity) 디자인이 유용하게 쓰입니다. 이러한 저수준 디자인을 통해 개별 페이지의 상세한 디자인에 착수하기 전에 사용자 인터페이스와 경험(UI/UX)을 미리 설계해서 피드백을 주고받을 수 있습니다.기획 단계에서는 기능 요구사항이 현재 서비스 구조와 잘 어울리는지, 무엇이 가능하고 무엇이 하기 어려운지 등을 미리 잘 정해두어야 합니다. 그래야 개발 도중에 뒤엎는 일이 적기 때문입니다. 프론트엔드 엔지니어는 기획 단계의 요구사항을 잘 파악한 뒤에, 새로 기능을 개발하는 데 있어서의 제약사항이나 기존 구조에 대한 변경사항 등의 디테일을 백엔드 엔지니어와 함께 논의하면서 자세하게 정의해 나갑니다. 따라서 다른 팀의 사람들과 소통하는 능력은 프론트엔드 엔지니어에게 특히 중요한 역량이라고 할 수 있습니다.기획 단계에서 주고받은 논의 결과는 엘리스의 위키 페이지에 정리되고, 이슈 관리 도구인 Jira에 등록됩니다. 엘리스의 모든 팀원들은 위키 페이지와 Jira를 통해서 논의된 결과를 확인하고 일의 진행 상황을 파악하게 됩니다.주 사용 도구: Slack, Google Presentation, Confluence Wiki, Jira디자인 단계기능 개발에 필요한 각 페이지의 디자인이 고수준(High Fidelity)으로 만들어지는 단계입니다. 자세한 디자인에 들어가보고 나서야 파악되는 문제도 있기 때문에 디자인 단계에서도 기획에 대한 논의와 수정은 계속됩니다.디자인 단계에서의 논의 역시 Slack 채널에서 이루어집니다. 프론트엔드 팀과 디자인 팀은 온라인에서 디자인 페이지를 함께 보며 디자인에 대한 논의를 진행합니다.엘리스 디자인 팀에서는 주로 Sketch로 페이지 디자인을 합니다. Sketch로 디자인이 되고 나면 페이지 단위로 Invision에 업로드되는데, Invision에서는 다른 페이지로 넘어가는 링크뿐만 아니라 페이지 안에서의 인터랙션(스크롤 내리기, 클릭하기 등.)도 어느 정도 표현할 수 있습니다. 또한 각 요소의 색깔, 크기, 다른 요소와의 간격 등을 개발자가 볼 수 있어서 이를 토대로 페이지를 구현하게 됩니다.Invision에 업로드된 헬프센터 페이지 디자인새로운 페이지를 만들 때 중요한 것 중 하나는 기존 페이지에서 사용자가 경험했던 것을 비슷하게(Consistent) 유지하는 것입니다. 이는 사용자 경험 측면에서도 좋고, 엔지니어 입장에서도 비슷하지만 조금 다른 코드를 자꾸 만들 필요가 없어서 좋습니다. 엘리스 프론트엔드 팀에서는 일관성 있는 디자인을 돕기 위해 비슷한 상황에서 쓰이는 요소들을 모듈화하여 가져다 쓸 수 있는 elice-blocks라는 것을 만들었습니다.elice-blocks의 버튼에 대한 스타일 가이드실제 elice-blocks의 다양한 종류 button들이 구현된 예시요즘은 디자인 팀에서 elice-blocks를 최대한 활용하여 페이지 디자인을 하기 때문에 전보다 코드 품질도 올라가고 개발 속도도 더 빨라졌습니다.새로운 페이지에 대한 디자인이 나오면 프론트엔드 팀과 디자인 팀은 Slack에서 스크린 공유를 통해 Invision 페이지를 함께 보며 elice-blocks가 어떻게 사용되었고 어떻게 업데이트되어야 하는지도 논의합니다.주 사용 도구: Slack, Sketch, Invision구현 단계Jira에 기술된 기능 요구사항과 Invision 페이지를 보며 실제 코딩을 하는 단계입니다. 기획과 디자인 단계에서 충분한 논의가 되었다면 구현 단계에서 걸리는 시간이 많지 않을 수도 있습니다.현재 엘리스 아카데미에서 사용되고 있는 헬프센터의 모습현재 프론트엔드 팀은 3명뿐이라서 보통은 한 사람이 기능 하나씩을 맡아서 개발합니다. 이렇게 할 경우 개발 속도는 좀 빨라질 수 있으나 코드의 품질과 안정성이 떨어질 수 있다는 단점이 있습니다. 이를 보완하기 위해 각자가 할 일을 하면서도 짧은 시간 페어 프로그래밍을 하기도 하고, 완료된 기능에 대해서는 코드 리뷰를 진행합니다.페어 프로그래밍 역시 원격 상황에서 이루어집니다. 하지만 원격으로 안정적인 진행이 쉽지는 않았는데요, 여러 가지를 시도해본 결과 가장 안정적인 것은 Slack으로 화상채팅을 하면서 TeamViwer로 호스트의 컴퓨터를 함께 컨트롤하는 것이었습니다. 3명의 팀원 모두가 함께 진행한 적도 있었는데 무척 재미있더군요.코드 리뷰는 방대한 기능을 개발했을 경우에 팀 차원에서의 리뷰를 위한 화상 회의를 통해 진행됩니다. 또는 해당 기능을 이용하는 개발을 페어로 하기도 합니다. 기본적으로는 엘리스에서 소스코드 관리 도구로 사용하는 Gitlab 안에서 코드 리뷰가 이루어집니다.코드 리뷰 이외에 코드 품질을 높이는 비교적 쉬운 방법 중 하나는 팀의 코딩 스타일 가이드를 잘 정하고 이를 따르는 것입니다. 프론트엔드 팀은 Airbnb의 Javascript 스타일 가이드를 입맛에 맞게 수정해서 사용해왔습니다. 지금은 이를 좀 더 엄밀하게 적용할 필요성을 느껴 Javascript에 대해서는 eslint를, CSS에 대해서는 scss-lint를 이용하여 스타일을 맞추고 있습니다. 이 중 eslint는 후술할 테스트 단계에서도 사용됩니다.참고로 엘리스 프론트엔드는 React 로 구현되어 있는데 페이스북에서 React를 내놓은 아주 초반부터 React를 사용해왔습니다. 그래서 React의 최신 기술이 아닌 오래된 레거시 코드라고 할 만한 부분이 꽤 많습니다. 신규 기능 개발과 더불어 이전 코드를 리팩토링하고 자잘한 버그를 수정하는 것 또한 프론트엔드 엔지니어가 할 일입니다.주 사용 도구: Jira, Invision, Slack, TeamViwer, Gitlab, eslint, scss-lint테스트 단계구현된 기능이 실제로 사용자에게 전달되기 전에 다양한 테스트를 거치는 단계입니다. 가장 기본적인 테스트는 엔지니어가 직접 개발하면서 여러가지 경우의 수에서 의도한 대로 작동하는지 확인하는 것입니다. 여기에 자동화 테스트와 사람이 직접 하는 테스트가 추가됩니다. 엘리스에서 수행하는 자동화 테스트의 종류는 다음과 같습니다.빌드 테스트: 코드가 에러 없이 잘 빌드되는지 확인스타일 테스트: 코드가 엘리스 프론트엔드 팀의 스타일 가이드와 잘 맞는지 확인 (eslint)유닛 테스트: 개별 기능이 잘 동작하는지 확인통합 테스트: 기능의 추가가 전체 시스템에 영향을 미치지는 않았는지 전체 시스템의 동작을 확인자동화 테스트는 Gitlab의 지속적 통합(CI, Continuous Integration) 도구에 연결해두었기 때문에 Gitlab에서 새로운 커밋이 올라오면 자동으로 해당 테스트들이 통과하는지 확인합니다. 즉 코드 리뷰를 시작하기 전에 이미 자동화 테스트는 수행된 것이라고 볼 수 있습니다. 다만 아직까지 엘리스의 코드 규모에 비해 자동화 테스트가 커버하지 못하는 부분이 많기 때문에 이것을 차차 추가해나가고 있습니다.Gitlab의 CI 파이프라인이와 같이 구현과 자동화 테스트는 단계를 나누기 모호할 정도로 긴밀하게 연결되어있지만 굳이 단계를 나눈 이유는 사람이 직접 하는 테스트 때문입니다.자동화 테스트와 리뷰가 끝난 기능은 엘리스의 베타 서버에 올리고, 이를 Slack 채널을 통해 엘리스 팀원들에게 알립니다. 그러면 기획 단계에 참여한 사람들은 베타 서버에서 구현된 기능의 실제 동작을 확인하고 최초의 요구사항을 만족하는지 확인합니다. 확인한 사항에 대한 피드백은 Slack 채널에서 이루어지고 이때 미비한 점이나 버그가 발견되었다고 하면 다시 구현 단계로 돌아가게 됩니다. 요구사항이 잘 만족되었다면 이를 해당 기능에 대한 Jira 이슈에 표시하고 그 기능은 배포가 가능한 상태가 됩니다.주 사용 도구: Slack, Gitlab, Jira배포 및 모니터링 단계구현된 기능이 포함된 버전을 실제 프로덕션 서버에 올리고 확인하지 못한 버그가 발생하지 않는지 모니터링하는 단계입니다. 엘리스는 일주일에 한 번 배포를 기본 원칙으로 하는데, 개발된 것을 목요일까지 베타 서버에 올리고 테스트를 거쳐 목요일 밤이나 금요일에 배포합니다.2017년 11월 3주차의 두 번째 배포. 모든 이슈가 Resolved 상태다.모니터링을 위해 엘리스에서 사용하고 있는 Sentry는 Google Analytics(GA)와 같은 사용자 로그 수집 도구인데, GA와 다른 점은 에러 로그에 특화되어있다는 것입니다. 사용자가 경험한 자바스크립트 에러는 사용자가 어떤 과정을 거쳐 그 에러를 경험하게 되었는지와 함께 기록되고 리포트됩니다. Sentry로 기록되는 에러를 포함하여 다른 모든 종류의 로그는 자체 개발한 elice-logger를 통해 기록되고 있습니다.또한 엘리스에서는 Intercom이라는 사용자 소통 도구를 통해 피드백을 수집합니다. 로그인한 사용자라면 누구든지 ‘문의하기’로 엘리스 운영팀에게 메시지를 보낼 수 있습니다. Intercom에서 들어온 메시지는 Slack을 통해 엘리스 팀 전체에게 공유되고, Sentry에서 들어온 메시지 또한 그렇습니다.Slack으로 사용자 문의가 들어오면 이를 확인한 후에 고쳐야 할 버그라면 수정 작업에 들어갑니다. 버그 수정은 기획-디자인 단계가 문제 제기 단계로 바뀌는 것을 제외하면 기존의 기능 개발 싸이클과 동일합니다.소프트웨어 환경 A에서 권한 B를 가진 계정으로 행동 C를 할 때 원래 예상되는 결과는 D1이지만 현재는 D2가 일어난다라는 포맷으로 문제가 제기되면 이를 개발자가 확인한 후에 문제의 심각성을 파악하여 마찬가지로 구현, 테스트, 배포 및 모니터링을 단계를 진행합니다.주 사용 도구: Jira, Sentry, Intercom, Slack마치며이번 글에서는 디지털 노마드를 꿈꾸는 회사로서 엘리스가 어떤 도구들을 이용하여 기능을 추가하고 버그를 수정하는지를 이야기했습니다. 저는 엘리스가 언젠가 겨울에는 호주에서, 여름에는 캐나다에서 개발할 수 있는 회사가 되기를 소망하고 있습니다. 원격근무가 활성화된 것으로 유명한 회사들이 외국에는 많은데(Gitlab, Basecamp 등) 한국에서는 어떤 회사들이 어떤 도구를 이용하여 디지털 노마드를 실현하고 있는지 궁금하군요.photograph by Marco Verch위와 같은 개발 과정을 잘 해나가기 위해 엘리스의 프론트엔드 엔지니어들에게 필요한 역량은 이런 것들입니다.거시적 관점에서 회사의 비전/로드맵과 현재 하는 일이 잘 맞는지 판단하기기획자 역할을 하는 사람의 의도를 파악하고 이를 토대로 백엔드 엔지니어와 소통하여 개발 스펙 산출하기엘리스 프론트엔드의 스타일 가이드와 React의 좋은 패턴을 이용하여 고품질의 코드로 기능 구현하기각자의 일하는 방식을 존중하고, 함께 하는 세션에 적극적으로 참여하기자신이 구현한 기능을 책임지고 테스트와 유지보수하기여러가지 도구를 익숙하게 사용하며, 새로운 도구를 두려워하지 않고 빠르게 학습하기elice-blocks와 같이 작지만 유용한 내부 프로젝트들을 구현하기사용자의 메시지에 귀를 기울이지만, 그것을 있는 그대로 받아들이기보다 진짜 문제를 찾아서 해결하기물론 현재 저를 포함한 엘리스 팀원들 역시 이 모든 것을 유지하고 더 잘하기 위해 열심히 노력하는 중입니다. 본인에게 이러한 역량이 있거나, 그런 주변 사람을 알거나, 함께 디지털 노마드 회사를 만들고 싶거나, 또는 이 글을 읽고 엘리스의 프론트엔드 팀에 관심이 생기셨다면 주저없이, 연락주시기 바랍니다. 읽어주셔서 감사합니다.#엘리스 #코딩교육 #교육기업 #기업문화 #조직문화 #서비스소개 #채용 #프론트엔드 #개발자 #리모트 #재택근무

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

편집자 주-PHP 기반의 서비스를 기준으로 설명했다.-서버의 프로그램은 ‘서버 스크립트’로 표기했다.-HTML/html: 약어로 사용할 경우엔 대문자, 파일명으로 사용할 경우엔 소문자로 표기했다.목차jekyll이 어렵게 느껴지는 이유 jekyll은 모든 화면을 미리 만들어둔다.서버 스크립트 없이 검색 기능을 어떻게 만들까?이미지 캡션 추가이미지 사이즈 대응부록: 글 반영 과정, 도메인 연결 방법, 추가 옵션에 대하여Overview기술 블로그인 브랜디 랩스를 관리하기에 jekyll은 안성맞춤인 도구입니다. 1년 넘게 탈 없이 잘 사용하고 있죠. 물론 커스터마이징을 하려면 고생이 이만저만이 아닙니다. 그 과정은 jekyll을 이용한 Github 블로그 만들기에도 잘 나와있습니다. 도대체, jekyll은 왜 이리도 어려운 걸까요? 브랜디 랩스를 사례로 설명하겠습니다.jekyll이 어렵게 느껴지는 이유일반적인 웹서비스는 정적 리소스와 동적 스크립트의 조합으로 이뤄집니다. 예를 들어 PHP 서비스에서는 정적인 부분을 아파치 웹서버로, 동적인 부분을 PHP 스크립트로 작동합니다.하나의 게시글이 생기면 PHP 스크립트가 데이터베이스에 row 생성을 요청합니다. 게시글 등록 요청을 마치고, 글 목록 화면 요청을 한다면 데이터베이스에서 등록된 글목록을 정리해 HTML 양식으로 응답값을 만들어줄 것입니다.PHP 기반의 블로그 프로그램하지만 jekyll은 컨셉부터 다릅니다. 아주 생소한 메커니즘을 갖고 있습니다. 파일 기반의 데이터를 정적인 리소스로 빌드해서 서비스하죠. 게시글마다 md 파일이나 html 파일을 생성합니다. 글을 작성하고 배포하기 위한 빌드를 진행하면 응답할 html 화면을 만들고, 파일로 저장해 준비합니다. 이 상태에서 유저가 특정 화면을 요청하면 미리 생성한 html 파일을 찾아 꺼내주기만 하면 되죠. 다시 말해, 데이터베이스를 조회하고 HTML 양식으로 응답값을 만드는 과정이 생략되는 것입니다.실제로 Github page가 아파치 서버를 쓰는지는 알 수 없지만 개념 설명을 위해 동일하게 그렸다.jekyll은 모든 화면을 미리 만들어둔다.jekyll은 유저가 요청할 수 있는 모든 화면을 미리 빌드하는 방식을 씁니다. 앞서 다뤘던 브랜디 랩스의 gnav 영역의 회사소개, 채용 화면도 미리 빌드해둬야 합니다. 저자를 소개하는 프로필 페이지도 마찬가지죠. 글이 많아지면서 점점 길어지는 글 목록 화면도 예외는 아닙니다. 글 목록을 보여주는 화면이 많아지만 페이지 수만큼 미리 만들어야 합니다.위의 이미지는 jekyll이 동작하는 메커니즘을 간단히 정리한 것입니다. jekyll을 커스터마이징하려면 완전히 새로운 관점으로 접근해야 합니다. 지금부터는 브랜디 랩스의 검색 기능 구현 과정을 살펴보면서 커스터마이징을 자세히 알아보겠습니다.서버 스크립트 없이 검색 기능을 어떻게 만들까?검색을 하려면 작성된 모든 글의 제목과 내용에 원하는 키워드가 있는지 찾아야 합니다. 하지만 검색어는 변동값이므로 미리 빌드하는 방식으로는 커버할 수 없습니다. 검색어마다 화면을 미리 만들 수 없기 때문입니다.이럴 때는 클라이언트 스크립트는 활용해야 합니다. 서버 스크립트를 쓸 수 없기 때문에 어쩔 수 없는 선택이기도 합니다. 검색에 필요한 정보를 json 파일로 빌드시키고 자바 스크립트를 이용해서 검색하도록 했습니다.먼저 최상위 경로에 search.json을 만듭니다. 파일 시작점에 아래와 같은 패턴이 있다면 빌드 대상으로 인식됩니다.--- --- 이전에 쓴 jekyll 문서를 PDF로 배포하기에서 pdf.html 파일을 만들 때도 비슷한 방법을 사용했습니다.--- --- [ {% for post in site.posts %} { "title" : "{{ post.title | escape }}", "category" : "{{ post.category }}", "tags" : "{{ post.tags | join: ‘, ’ }}", "url" : "{{ site.baseurl }}{{ post.url }}", {% if post.author %}{% for author in site.data.authors %}{% if post.author == author.name %} "author" : "{{author.koname}}", "email" : "{{author.email}}", {% endif %}{% endfor %}{% endif %} "date" : "{{ post.date }}", "content" : "{{ post.content | strip_html | replace: "\", ‘’ | replace: ‘"’, ‘\"’ | replace: ' ‘,’ ' | replace: ' ‘, ’ ' }}" } {% unless forloop.last %},{% endunless %} {% endfor %} ] ▲서머리 데이터를 만드는 json 파일search.json은 모든 페이지의 제목과 내용을 정리해 json으로 만들어야 하기 때문에 site.posts변수를 이용해 만들었습니다. post내용에는 글의 저자, 작성일, 제목, 내용 등 필요한 정보가 있으니 출력하면 됩니다. json을 만드는 것이므로 내용에 “가 들어가면 안되 "으로 치환시켰습니다. 마지막으로 HTML 태그는 검색에 필요하지 않기 때문에 luqid strip_html 함수를 이용해 제거했습니다.http://labs.brandi.co.kr/search.json위의 URL을 클릭하면 브랜디 랩스에서 검색에 사용하는 json을 볼 수 있습니다. 빌드하면 search.json이 만들어지는 것을 확인할 수 있습니다. 이제 json을 로딩하고 해당 키워드를 가진 글을 찾아내기만 하면 됩니다. json 내에 제목과 내용에 입력한 키워드가 있을 때 아래와 같은 UI로 표현했습니다. 기능 구현은 Simple-Jekyll-Search를 이용했습니다. 1)이미지 캡션 추가블로그는 이미지를 많이 사용하고, 상황에 맞게 노출도 해야 합니다. 아래 이미지는 최종적으로 적용한 이미지와 캡션의 결과 화면입니다. {% include figure.html file="/assets/20190415/05.png" alt="05" caption="커스터마이징한 gnav 영역" width="fitcontent" border="true" %} 위와 같이 구성하려고 html과 css를 다음과 같이 구성했습니다. 커스터마이징한 Gnav영역 ▲캡션 html 소스figure { margin: 1em auto; } figcaption { text-align: center; font-weight: bold; color:#999; } ▲캡션에 관련된 css 소스이미지는 가운데 정렬했고, 캡션 텍스트도 옅은 회색으로 가운데 정렬했습니다. 하지만 편집을 담당하는 장근우 대리는 개발자가 아니므로 태그를 입력해달라고 하기엔 무리가 있었습니다. 좀 더 편리한 방식이 없을지 고민하다가 liquid 템플릿의 include 기능을 쓰면 되겠다는 생각이 들었죠. 아래는 브랜디 랩스 원고에 이미지를 넣을 때 쓰는 liquid 문법입니다.{% include figure.html file="/assets/easydebug/5.png" alt="07" caption="커스터마이징한 Gnav영역" %} liquid 템플릿 엔진에서 include할 때 추가 파라미터를 전달할 수 있습니다. file, alt, caption은 파라미터로 전달하고, include되는 파일에서 전달할 내용을 바탕으로 프로그램을 구현할 수 있습니다. {{include.caption}} ▲ /_includes/figure.html이미지 사이즈 대응작은 이미지를 확대하면 이렇게 된다.대부분은 이미지는 화면에 꽉 차지만, 어떤 이미지는 사이즈가 너무 작아 원래의 사이즈로 보여줘야 했습니다.{% include figure.html width="fitcontent" border="true" file="/assets/easydebug/5.png" alt="07" caption="커스터마이징한 Gnav영역" %} ▲사이즈와 외곽 테두리 선에 스펙을 추가했다.추가 전달 인자를 넣고, figure.html 파일에서도 사이즈 대응을 했습니다. {{include.caption}} ▲완성된 /_includes/figure.html 파일figure { margin: 1em auto; } figure.percent100 { width: 100%; } figure.percent90 { width: 90%;} figure.percent80 { width: 80%;} figure.percent70 { width: 70%;} figure.percent60 { width: 60%;} figure.percent50 { width: 50%;} figure.percent40 { width: 40%;} figure.percent30 { width: 30%;} figure.percent20 { width: 20%;} figure.percent15 { width: 15%;} figure.percent10 { width: 10%;} figure.percent5 { width: 5%;} figure.fitcontent { width: fit-content;} figcaption { text-align: center; font-weight: bold; color:#999; } ▲완성된 css이제 원하는 사이즈를 지정해 이미지 상황별 적절한 대응을 할 수 있게 되었습니다.Conclusionjekyll은 브랜디 랩스를 운영하기에 아주 유용한 도구입니다. 기본 템플릿도 훌륭하지만 상황과 편의에 맞게 변경하면 개성 있는 기술 블로그를 만들 수 있을 겁니다. 물론 커스터마이징이 어려울 수 있지만 jekyll의 메커니즘을 이해한다면 금방 적응할 수 있을 겁니다. 이제 블로그를 만들 모든 준비가 끝났습니다. 자, 도전해봅시다!부록1.글 반영 과정jekyll을 이용해서 글을 작성했나요? 이제 Github 저장소에 push하면 글이 반영될 겁니다. push하는 과정을 보면 빌드된 파일을 push하는 게 아니라, 원본에 해당하는 md파일 또는 html 파일을 push하는 걸 알 수 있습니다. push하면 Github page에 바로 반영되지 않고, 몇 분 정도 걸립니다. 이것을 통해 작성한 글이 저장소에 push되면 스케줄러나 트리거에 의해 빌드된다는 걸 유추할 수 있습니다. 아마도 빌드 결과를 위한 저장소가 따로 있고, 빌드된 결과가 저장되는 것이라 예상합니다.2.도메인 연결 방법jekyll 서비스에서는 구매한 도메인을 간편하게 연결할 수 있습니다. 프로젝트의 가장 위쪽에 CNAME 파일을 만들고 push하면 금방 적용됩니다.CNAME 파일3.추가 옵션에 대하여자료를 조사하던 중에 공식 사이트의 빌드 추가 옵션을 찾았지만 0.2초 정도로 큰 차이가 없었습니다. 만약 별도의 옵션이 없다면 빌드 결과는 _site 폴더로 모일 겁니다.공식 사이트 빌드 옵션옵션을 넣어 빌드옵션을 넣지 않고 빌드참고1) GitHub - christian-fei/Simple-Jekyll-Search: A JavaScript library to add search functionality to any Jekyll blog.글천보성 팀장 | R&D 개발2팀[email protected]브랜디, 오직 예쁜 옷만

 2017년 4월 25일부터 27일까지 진행된 Nexon Developer Conference 에 나녀온 후기입니다.제가 들었던 재밌는 세션들 하나하나 올릴 테니 기대해 주세요! :)2017 NDC 재밌었다능!!!몬스터 슈퍼리그 리텐션 15% 개선 리포트 - 숫자보다 매력적인 감성 테라피"몬스터 슈퍼리그"의 게임 리텐션 개선 리포트였는데요, 기본적인 서비스의 소비자를 향한 어프로치인"당신은 똑똑한 유저!"라는 인식 심기(쉬운 접근성/ 심도 깊은 진행 유도)"빠른 어필"(이벤트에 대한 빠른 피드백)"축복받은 계정" (다양하고 많은 초반 보상)이라는 인식과,"주어지면 알아서 하겠지""보상이 있으면 알아서 하겠지"라는 생각을 지양하고, "의도하지 않았지만 수행을 할 수 있도록" 하는 넛지(Nudge) 효과를 일으킬 수 있는 무의식을 자극하는 재밌는 전략에 대해서 흥미를 느꼈습니다. 그리고 이후 리텐션 강화를 위한 프로젝트로 가장 중요한 건,단지 "무슨 기능을 만들 것이냐?"가 아닌, "어떤 부분에서 유저가 이탈"하게 되고,이탈한 유저들 중 "우리가 진짜 챙겨야 할 유저"가 어떤 유저들인가에 집중한다.라는 부분에서 항상 우선돼야 하지만, 되지 못한 부분들을 생각하게 되었던 것 같아요. 그래서 이를 통해스스로 모험 입장을 몇 번 한 유저: 원하는 것에 접근하지 못한 유저에 대한 파악 후 개선다음 지역에 접근 한 유저: 지속 플레이 의향 있으나, 니치를 못 찾은 유저들의 의도 파악 후 개선이라는 개선에 필요한 정확한 목표를 가지고, 어떤 방식으로 접근해야 하는지에 대한 고민을 보는 것에 정말 재미를 느꼈고요, 이에 대한 진행방향을 듣는 것도 정말 값진 경험이었습니다.개선 시퀀스1차 개선 (-)보상 10배 상향에도 불구, 큰 성장 없음.>"가치비교가 익숙하지 않은 유저들에게 보상의 절대적 수치 증가는 큰 감흥이 없다."라는 점을 파악하고, 유저에 "감정"을 터치하는 방법을 고안.2차 개선 (+ & -)조사 결과, 첫 패배 지점에서 유저들의 높은 이탈률을 파악> 패배 지점을 인위적으로 미루지 않되, 패배에 신경 쓰지 않도록 다른 부분들에 대한 장치를 추가.> "도전 가능한 포인트를 생성하는 것은 유효하다."는 부분을 Metric으로 확인했으나, 타깃 유저 범위를 정확하게 파악하지 않고  Metric만 집중해서 정확한 범위 파악을 놓침.3차 개선 (+ & +)유저가 얻을 수 있는 보상의 기회를 꼭 찾아가도록 유도옵션 1. 텍스트 강조? 텍스트는 망각의 영역 (X)옵션 2. 강제 터치? 이미 자유 플레이가 된 유저에게 부자연스러운 접근 (X)옵션 3. 얻고 싶은 보상이 있다면, 어떨까? 그리고 보상 등에 대해서 스토리 텔링이 될 수 있다면?  (O)  - 부정 경험 개선을 통한 리텐션 향상 효과  - 초반에 한 일을 다시 하게 하는 것은 큰 부정 경험을 초래  - 강제적 이동보다는 원하는 보상을 통해 부여4차 개선 (+)스토리 텔링 요소 추가  1. 일러스트  2. 캐릭터에 대한 스토리 추가글로벌 원빌드로서 북미권 영역에서  특히 추가결과개선 프로세스 이후,"무언가가 무조건 있다."라는 이야기 보단, "기대치 않은 행동에 대해서 얻는 보상의 획득"으로 유저의 감성을 자극하는 스토리 텔링의 중요성 확인.교훈보상도 주지만, "보상을 준다"라는 이벤트를 행하는 것 만으로 서비스 제공자는 끝내선 안된다. 보다 감성적인 접근을 통해 유저의 감정을 이해하는 것이 더 중요하다. 첫날 첫 번째 세션이었는데요, 아침부터 정말 보람찬 세션 들을 수 있어서 정말로 감사했습니다. 사실, 게임이건, 모바일 서비스건, 웹 서비스건 "소비자를 이해한다."라는 부분은 언제 어디서나 필요한 부분이지만, 결과적으로 서비스 제공자들은 "보상을 제공했다."로 서비스 제공을 스스로 끝을 내버리는 순간들을 더 많이 마주하기 때문에, 다양한 분야들에서 생각해 볼만한 이야기라고 생각합니다. 한줄평: 중요한 건, "내가 이런 걸 줬다!"보다는 "이런 걸 줘서 고마워"라는 것을 느낄 수 있도록 소비자의 마음에 초점을 맞추는 서비스 제공이 맞다!#코인원 #블록체인 #기술기업 #암호화폐 #스타트업인사이트

 빅데이터분석이 최근 이슈가 되면서 관심이 많으실 것 같습니다. 비트윈팀도 데이터 분석 참 좋아하는데요, 저희도 한번 해보았습니다. 이번 포스팅에서는 비트윈팀의 데이터 분석 노하우를 아낌없이 공유해드립니다.왜 사용자의 데이터를 분석해야하는가요?비트윈같은 서비스는 초기 단계에는 앱을 기획하고 만들어낸 팀에 아이디어에 의해 계속해서 발전하고, 유지됩니다. 하지만 기능이 점점 다양해지고 사용자가 점점 많아지면서 사용자들의 앱 사용패턴을 점점 예측하기 어려워집니다. 게다가 비트윈은 해외 진출을 구상 중이었는데, 개인 혹은 팀의 아이디어만으로 해외에서의 사용패턴을 정확히 알기는 어려웠습니다.이런 시점에 필요한 것이 사용자 분석입니다.사용자들의 사용패턴을 분석해 보는 방법은 여러 가지가 있습니다. 초기에 해볼 수 있는 가장 직관적이고 쉬운 것은 비트윈을 사용하는 자기 자신의 사용 패턴을 돌아보고 분석해보는 것입니다. 또 친구들이나 익명 사용자들의 사용패턴을 물어보거나, 관찰하는 방법들이 있습니다. 이런 방법은 매우 효과적이고 많은 아이디어를 주지만 여러 가지 한계점이 있습니다. 지역적, 시간적인 한계 등이 그것입니다.그래서 택할 수 있는 방법이 실제로 사용자들의 행동을 컴퓨터로 수집해서 분석하는 것입니다. 말 그대로 '데이터 분석'을 하게 되는 것입니다.무엇을 분석할지 알아야 합니다데이터로 분석할 수 있는 것은 무궁무진합니다만, 먼저 데이터가 있어야합니다. 비트윈과 같이 서버와 통신하는 앱은 사용자들이 서버에 요청을 할 때마다 엑세스 로그를 남기게 됩니다. 이 엑세스 로그는 사용자들의 사용패턴을 고스란히 담고 있어, 소중한 데이터가 됩니다.엑세스 로그 분석은 전혀 어렵지 않습니다. 엑세스 로그에서 특정 행동에 해당하는 내용을 세는 것만으로도 여러 가지 유의미한 값을 얻어낼 수 있습니다. 하루 동안의 로그를 한줄씩 읽어서 메시지에 관련된 로그를 카운트하면 그날의 메시지 전송 건수를 얻을 수 있는 것입니다. (참 쉽죠?)엑세스로그에서 가입, 메시지, 사진, 메모 등 기본적인 내용에 해당하는 것들을 카운트하는 것만으로도 꽤 자세하게 앱 전체 사용자들의 전반적인 사용통계를 얻어낼 수 있습니다. 이제 해당 데이터를 엑셀에 넣어서 차트를 그려보면, 사용 통계에 대한 그럴싸한 차트가 그려집니다.엑세스 로그 분석에 성공했다면 좀 더 다양한 분석을 해볼 수 있을 텐데요, 사용자별 행동패턴 분석이나, 나라별, 혹은 아이폰, 안드로이드 디바이스별 분석 등 다양한 분석을 시도해볼 수 있습니다. 분석을 하기 전에 중요한 것은 무엇이 궁금한지, 어떻게 궁금한 데이터를 모을지 아이디어를 먼저 내는 것입니다. 여러 예제들을 찾아보며 공부해보면, 금방 좋은 아이디어를 얻으실 수 있을 겁니다.물론 여기서 중요한것은 개인정보나 사생활의 보호입니다. 로그가 유출되었을때의 보안 문제 뿐 아니라, 데이터 분석팀에게조차 개인정보가 노출된다면 곤란합니다. 이 문제에 저희가 어떻게 대처하고 있는지는 글 뒷부분에 자세히 알려드리겠습니다.특정 기술에 구애받지 말고 다양하게 구현해봅시다처음에는 로그 파일을 돌며 간단한 string을 검사하는 스크립트와 엑셀로도 충분했지만, 점점 복잡한 분석을 할수록 다양한 기술이 필요해집니다. 비트윈 사용자 분석도 점점 다양해지고 복잡해지면서 여러 가지 기술들을 사용하고 있습니다.비트윈 사용자 분석은 처음에는 6줄짜리 간단한 shell script에서 시작되었습니다.cat 2011-10-31.log | grep /messages | grep POST | wc -l cat 2011-10-31.log | grep /photos | grep POST | wc -l cat 2011-10-31.log | grep /memos | grep POST | wc -l cat 2011-10-31.log | grep /like | grep POST | wc -l cat 2011-10-31.log | grep SIGN | wc -l cat 2011-10-31.log | grep REL | grep POST | wc -l 이런 스크립트를 만들어서 결과를 이메일로 공유하거나, 엑셀로 만들어 놓곤 했습니다.여기에 비트윈 분석은 조금 더 발전하여, 로그파일을 쿼리하여 Map Reduce 작업이 가능한 Hive를 사용하고, PHP로 통계 웹사이트를 만들어 차트를 그리기 시작했습니다. 이 방식은 처음에는 매우 편리했지만 차츰 쿼리만으로 원하는 결과를 얻기가 힘든 다소 복잡한 분석이 필요해지기 시작했습니다.현재는 모든 로그를 분산 데이터베이스인 HBase에 Date Key와 User Key로 넣고, 코드 생산성이 좋은 Scala로 직접 Map Reduce코드를 작성해서 데이터들을 분석하고 있습니다. 그래서 충분히 scalable하면서도 꽤 편리하게 이용할 수 있는 데이터베이스를 활용하고, Scala의 좋은 expression을 활용하여 짧고 유지보수나 확장이 쉬운 코드로 분석을 수행하면서도 Java와 호환되는 Scala의 특성을 이용하여 Map Reduce 코드 작성을 효과적으로 하고 있습니다. 이렇게 분석한 데이터는 MySQL에 넣어서 2차로 가공하고, Scala Web Framework인 Play Framework을 이용하여 분석 사이트를 구축하고 D3 Chart를 이용해서 Visualize하고 있습니다. 이렇게 함으로써 편리한 MySQL 쿼리 사용의 장점을 취하고 멋진 차트를 효과적으로 그려낼 수 있습니다.좋은 Visualization은 멋질 뿐만 아니라 손쉽게 아이디어를 공유할 수 있게 해줍니다.앞으로는 더 빠른 성능을 위해 Hive를 더 잘 사용해보거나, Elastic Search같은 index engine들을 사용해 볼 계획도 가지고 있습니다. 또한 End point들에서 직접 성능을 측정하여 중앙으로 모아서 분석해보려는 생각도 가지고 있습니다.기술을 선택함에 있어서 정답은 없는 거 같습니다. 널리쓰이는 MySQL같이 scalability가 좀 떨어지지만, 다양한 쿼리로 높은 생산성을 낼 수 있는 데이터베이스도 있고, HBase같이 scalability가 좋지만, 데이터를 저장하는 형태에 제한이 있어 생산성이 조금 떨어지는 데이터베이스도 있습니다. 저희는 앞서 소개드렸듯이 이 두 가지를 모두 혼용하여 사용하고 있습니다. 각자가 마주한 상황에 맞게, 또 각자가 익숙한 기술에 맞게 설계하고, 사용해보면 됩니다.개인정보 보호는 철저하게빅데이터 분석이 개인정보를 침해하는 빅 브라더가 될 수 있다는 우려들이 나오고 있습니다. 300만이 넘는 커플들의 비밀스러운 일기를 담고 있는 비트윈 서비스는 당연하게도 모든 업무를 진행하는 데 있어 보안과 개인정보를 최우선으로 하고 있습니다. 데이터 분석에서도 분석할 수 있는 내용을 상당히 제한받더라도, 예외 없이 그 원칙을 지키고 있습니다.비트윈의 API서버는 AWS클라우드에서 운영되고 있는데, 사용료가 상당히 비싸기 때문에 큰 컴퓨팅 파워를 사용해야 하는 데이터분석까지 AWS에서 하기엔 좀 부담이 되었습니다. 그래서 PC급 컴퓨터 여러 대를 구입하여 사무실 구석에 쌓아놓고 사용하고 있습니다.하지만 문제는 보안이었습니다. AWS의 비트윈 API서버는 다중으로 보안이 유지되고 있지만, 사무실에 있는 서버에 사용자들의 개인정보를 담아둘 수는 없는 일이었습니다. SECO*이 사무실을 지켜주고 있긴 하지만 보안회사에 고객들의 소중한 개인정보를 맡기고 안심할 수는 없으니까요. 그리고 설사 보안 문제가 잘 해결된다고 해도, 분석을 수행하는 비트윈 데이터분석팀원에 개인정보 혹은 사생활이 노출된다면 그 또한 문제라고 생각하였습니다.그래서 저희가 생각해낸 방법은 '익명화'입니다. Access Log들을 저장할 때 사용자의 아이디를 전부 단방향 salted-hash하여 누구인지 알 수 없게 만들었습니다. (물론 salt key는 데이터 분석팀은 알 수 없습니다.) 그리고 애초에 Access Log에는 '어떤 사람'이 '50글자짜리 메시지를 보냈다' 라던가, '사진을 올렸다' 정도만 기록이 되기 때문에, 이를 통계적으로 분석하는 것은 유의미하지만, 사적인 정보를 담고 있지는 않습니다.익명화되어 처리되고 있는 로그는 개인정보는 거의 담고 있지 않으면서도, 유익한 분석 결과를 만들어줍니다.이런식으로 운영을 한다면 데이터 분석팀에서도 사적인 정보(예: 메시지 내용)에 대해서는 접근할 수 없기 때문에, 회원들의 소중한 개인정보와 사생활을 지킬 수 있습니다. 어떤 분석을 수행할 때 언제나 비트윈팀은 언제나 보안과 사생활 보호의 원칙을 지킬 수 있는 범위에서만 진행하고 있습니다.아이디어의 공유, 그리고 액션아이템이 무엇보다도 중요합니다데이터 분석의 목표가 무엇인지, 왜 해야 하는지 생각해보면, 무엇을 해야 하는지 알 수 있습니다. 바로 분석으로부터 얻은 아이디어를 공유하고 액션아이템을 정하고 실천하는 것입니다.데이터를 visualization하는것이 중요한 이유가 여기에 있습니다. 보기 좋은 떡이 먹기도 좋다는 말이 있듯이, 데이터도 먹기 좋아야 합니다. 여러 사람이 쉽게 이해할 수 있어야 아이디어를 공유하고 의사결정을 내리기가 수월하기 때문입니다.민트&베리 사용량 분석. 연인들이 쓰는 앱이라 사랑표현이 인기가 많군요. 디자인팀이 이런 자료를 참고하여 이후 디자인 아이디어를 내는 데 도움이 되면 좋겠죠?비트윈팀은 매번 데이터 분석 미팅을 진행하고 나면 액션아이템을 정하고 실천합니다. 저희가 어떤 식으로 의사결정을 내리고 행동하는지에 대해서는 비트윈 팀블로그의 VCNC는 데이터분석에 기반해 어떤 결정을 내렸나 포스팅을 보시면 도움이 되실 것 같네요.맺으며이번 포스팅에서는 비트윈팀이 어떻게 무엇을 분석하는지 간단하게 다뤄봤습니다. 의견이나 참견 모두 환영이니 댓글 많이 남겨주세요! 다음번 포스팅엔 기술적인 부분에 대해 좀 더 자세하게 다뤄보도록 하겠습니다.

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!

Hexlant는 Blockchain 전문 개발 팀으로, 다양한 기관들의 스마트 컨트랙트 코드를 검수하는 업무도 진행하고 있습니다.지금까지 다양한 컨트랙트 코드들을 리뷰하면서 나왔던 문제점들을 공유하고, 더 나은 방법으로 개발 할 수 있는 방법들에 대해 이야기 해보고자 합니다.transferFrom에 대한 이해ERC-20 표준에 보면, transferFrom 이라는 함수가 있습니다. 일반적으로 많이 쓰이는 기능이 아니다 보니 잘 모르고 넘어가는 경우가 많습니다.function transferFrom(address _from, address _to, uint256 _value) public returns(bool)transferFrom은 남이 가지고 있는 토큰을 누군가에게 보내는 기능입니다.그 누군가는 내가 될 수도 있습니다.이 설명만 보면, 아래와 같은 의문이 생기실 겁니다.어? 남의 토큰을 내 마음대로 옮길 수 있다고??당연히 마음대로 옮기면 안되겠죠.그래서 approve 함수를 통해, 내 토큰을 사용할 수 있는 사람을 지정할 수 있습니다function approve(address spender, uint256 _value) public returns(bool)토큰의 holder는 approve함수를 호출하여 spender에게 일정량 만큼을 사용할 수 있게 허용을 해 줍니다. 그럼 spender는 허용된 범위 안에서 토큰을 마음대로 옮길 수 있습니다.허가되지 않은 토큰의 이동많이 쓰지 않는 기능이다 보니, 이 부분에 대해 고려하지 않고 개발 하는 경우가 있을 수 있습니다.아래는 저희가 리뷰했던 코드 중 일부입니다function approve(address _spender, uint256 _value) public returns (bool success) { require(_spender > address(0)); allowed[msg.sender][_spender] = _value; Approval(msg.sender, _spender, _value); return true; }function transferFrom(address _from, address _to, uint256 _value) public { require(_from > address(0)); require(_to > address(0)); require(balances[_from] >= _value); require(balances[_to] + _value > balances[_to]); balances[_from] = balances[_from].sub(_value); balances[_to] = balances[_to].add(_value); Transfer(_from, _to, _value); }approve 함수를 우선적으로 보면, allowed 테이블에, msg.sender가 _spender에게 얼마만큼 토큰사용을 허용해 주었는지 저장하는것 말고는 특별한 기능은 없습니다.allowed[msg.sender][_spender] = _value;이제 transferFrom 함수를 확인해 보겠습니다.transferFrom은 실제 토큰이 전송되는 부분이니 예가 필요할 것같습니다.Alice에게 10000개의 토큰이 있을 때, Bob이 transferFrom을 다음과 같이 호출했다고 합시다.transferFrom(Alice, Bob, 10000)자 이제 transferFrom코드를 따라가며 토큰이 어떻게 전송이 되는지 확인해 봅시다.require는 안에 들어간 조건이 만족해야만 다음 라인을 실행 할 수 있다는 명령어 입니다. require를 만족하지 못하면, 해당 트랙잭션은 수행되지 않고 실패로 처리됩니다.require(_from > address(0)); require(_to > address(0));위의 두 줄의 조건은 입력된 주소_from, _to는 각각 Alice와 Bob의 지갑 주소이기 때문에 0x*****형태로 0x0000…0000이 아니기에 해당 조건들을 모두 만족합니다.require(balances[_from] >= _value); require(balances[_to] + _value > balances[_to]);Alice의 지갑에는 10000개의 토큰이 있고 _value는 10000개이니까 저 require를 실제 숫자로 대입하면require(10000 >= 100000); require(0+10000 > 0);조건을 충분히 만족합니다.그 다음부분들을 실제로 Alice의 주소에서 Bob의주소로 10000개의 토큰을 옮기는 작업입니다.balances[_from] = balances[_from].sub(_value); balances[_to] = balances[_to].add(_value); Transfer(_from, _to, _value);Alice의 잔액에서 10000개만큼이 빠지고,Bob의 잔액에 10000개가 추가됩니다.balances[Alice] = balances[Alice].sub(10000); balances[Bob] = balances[Bob].add(10000); Transfer(Alice, Bob, 10000);이로서 Bob은 Alice의 토큰 10000개를 자신의 지갑으로 이동시켰습니다.일련의 과정을 요약하면1. 주소 오류 검증 2. 보내려는 토큰이 Alice가 가진 잔액보다 작은지 검증 3. 받았을때 Overflow가 발생하는지 체크 4. Alice의 잔액에서 보내는 만큼의 토큰 수량을 뺀다 5. Bob의 잔액에 보내는 만큼의 토큰 수량을 더한다과정을 보면 Bob이 Alice로 부터 토큰 사용을 허락받았는지 체크하는 부분이 없습니다.따라서 누군가가 보유한 토큰을 다른 사람이 제멋대로 쓸수 있게됩니다.오류수정transferFrom이 정상적으로 동작하려면 어떻게 수정되어야 할까요?function transferFrom(address _from, address _to, uint256 _value) public { require(_from > address(0)); require(_to > address(0)); require(balances[_from] >= _value); require(balances[_to] + _value > balances[_to]); require(allowed[_from][msg.sender] >= _value); balances[_from] = balances[_from].sub(_value); balances[_to] = balances[_to].add(_value); allowed[_from][msg.sender] = allowed[_from][msg.sender].sub(_value) Transfer(_from, _to, _value); }첫 번째로는 당연히 transferFrom을 호출한 사람이 권한이 있는지 확인해야 합니다.require(allowed[_from][msg.sender] >= _value);이 조건을 통해 허용된 수량안에서만 토큰을 옮길 수 있게 만들 수 있습니다.두번째는, 토큰을 옮긴 후 허용량을 줄여주어야 합니다.allowed[_from][msg.sender] = allowed[_from][msg.sender].sub(_value)만일 Alice가 Bob에게 10000개의 토큰을 허용해 주고, Bob이 그중 100개를 사용했다면, 그 다음번에 Bob은 9900개 안에서만 사용할 수 있어야 합니다.#헥슬란트 #HEXLANT #블록체인 #개발자 #개발팀 #기술기업 #기술중심 #실수담

여름은 언제 끝날까? 주말부터 더위에 지친 오늘, 단비 같은 시원한 소식이 핀다에 찾아왔다.한국형 핀테크 세계 금융 판도 흔든다`제1회 매경 핀테크 어워드` 11기업 선정핀다 장려상 수상!매일경제에서 주최한 Fintech Awards에서 #Finda 가 장려상을 수상했다는 소식. (감사합니다!) 한 주의 시작을 청량감 가득한 시원한 뉴스로 시작하다니 흥이 절로 난다.금융상품 비교 추천 플랫폼으로서 Finda 이외에도 온라인 가상화폐인 '비트코인(Bitcoin)'을 활용한 신개념 해외송금 서비스 업체 '센트비' 등 총 11개의 핀테크 기업이 선정되었다. 지금까지 걸어온 우리의 걸음마에 시원한 바람을 넣어주는 것 같아 핀다 가족들이 더 힘이 나는 날이다.나는 개발자이다.핀다에서 금융상품의 검색을 시작의 용이성을 시작으로 금융 테크놀로지에 기여하고자 하는 개발자이다. #핀테크스타트업 '핀다'와 함께한 나의 이야기를 해보고자 한다.  개발 경력 10년이 넘어버린 때. 지금으로부터 2-3년 전쯤일 게다. 한창 늘어져만가는 시점에서 같이 일하던 회사 이사님이 솔깃한 제안을 해왔다. #스타트업 #Startup! WHAT?경력으로도 가늠하겠지만, 적지 않는 나이이기도 했고, 오래전 말아먹은(?) 안 좋은 기억도 어렴풋이 남아있다. (무엇인지에 대해서는 구체적으로 적진 않겠다ㅎ) 그렇지만, 뭔가의 변화가 필요했던 시점에... 나의 귓가를 울리는 새로운 단어 Start up. 뭐랄까. 단비와도 같은? 오늘 매경에서 수상한 그런 '단비'보다 문자 그대로 '꼭 필요할 때 알맞게 내리는 비 = 단비' 같은 결정적인 모먼트.하여튼 그러했다.돌파구가 필요했던 시점. 적절했다.라고나 할까.2년을 좁디좁은 사무실에서 그야말로 쉼 없이 뒹굴었다. 그 사이 늦은 결혼에 낳은 늦둥이도 세상 빛을 보았고 세상은 더욱더 팍팍해졌으며 더불어 2년의 시간이 무색해져 버릴 만큼의 성적표가 떨어져 버린 거다.다시 새로운 무언가를 찾아야 했던 시절. 딱히 어떤 목표랄까 기대 같은 건 없이 가벼이 만났던 인연이 지금 내가 이 자리에 있게 된 운명 같은 것이었다고 말할 수 있겠다.스타트업 + 핀테크 개발자로 변신개발 13년 차에 다시 시작한 스타트업.게다가 그 핫하다는 핀테크 바닥이란 말이다.어찌할 바를 모르던 모바일 개발자 덕분에 한 달을 투여했던 API 개발은 모두 쓸모없는 일이 되어버렸다. 그나마 소득이라면 그 한 달의 기간 동안 같이 얘기하고 토론했던 Co-Founder 두 분과의 인연은 깊어졌다. 그 덕에 기대도 못했던 핀테크 업체의 개발 헤더 자리에 비비고 앉게 되어 버렸다. 물론 내 의지가 전혀 없었다고 얘기할 순 없겠지만 말이다. (사실은 매우 의욕적이었다.)하지만 개발일이라는 게 서로 얼굴 맞대며 일해도 어려운 것을, 한 달이 넘게 떨어져 있었으니 서로 일정을 맞추기도 어려웠고 서로의 상황이 달라 업무 상호 확인도 어려운지라 제대로 돌아가기가 힘들었다. 결국 모바일 버전의 프로토타입은 접어두고 "그래~! 웹 버전으로 시작하자"였다. 어차피 만들어둔 API도 있겠다, 프런트엔드만 올리면 되는 일.그리 시작한 "FINDA"의 웹서비스 개발은 드. 디. 어 지난 1월에 세상에 빛을 보게 되었다. 아직 조금 모자란 "Beta"라는 이름을 걸고 말이다. 눈물이 다 날 지경이었다. 론칭 며칠 전까지만 해도 할 수 있을까? 였는데.. 할 수 있게 되다니.빠른 시일 내에 베타 서비스로 완성을 해야 했으나, 마음에 차지 않는 부분들이 여럿 있을 수밖에 없었다. 최종적인 모습인 "개개인의 성향과 상황에 따른 맞춤 추천 서비스"를 지향하기 위해선 많은 부분들이 필요했던 것. 여러 상품들을 담아두고 싶은 마음에 여러 방면으로 두 대표님들이 뛰어다니던 차, 금감위에서 오픈 API를 제공하기로 한다는 소식이 들렸다. 오호~! 뭔가 될 법한 일에는 이리도 딱 맞는 기회가 주어지는구나.금감원 API를 통해 상품군의 다변화와 다루는 금융 상품들의 개수도 많이 늘렸다. 덕분에 손봐야 하고 신경 써야 하는 일들이 많이 늘긴 해야 했지만 무언가 서비스가 성장하고 있다는 느낌이라. 방문자 수도 꾸준히 늘어 갔고 심심치 않게 외부 피드백도 손에 쥐게 되었다. 그렇게 한두 달이 정신없이 지나가고...핀다 서비스 테크놀로지- 개발자의 시선으로정식 론칭! 대망의 4월, 이젠 정말 실전이다. 정식 서비스 론칭은 베타 서비스 론칭에 비해서 그나마 수월했다. 베타 서비스 론칭 때 이미 겪은 바도 있었으니 미리미리 준비해 둔터일 게 다. 그래도 서비스 론칭인데 수월했다고는 하나 정신없는 건 어쩔 수 없는 모양.정식 서비스를 론칭한 후 핀다팀은 서비스 전반에 대해 다시금 되돌아보는 시간을 갖기로 했다. 이른바 Finda Hackathon~! 각 팀별로 서비스에 대한 생각과 앞으로 나아가야 할 방향 그리고 준비해야 할 사항 등에 대해 열띤 토론이 이어졌다. 개발자로서도 꽤나 의미 깊은 시간이 아니었나 싶다. 솔직히 시간에 쫓겨 개발에 몰두하다 보면 전체적인 그림을 못 보고 지엽적인 문제에 치중하게 될 때가 많은데, 이렇게라도 시간을 내어 서비스 전반에 걸쳐 되돌아볼 수 있는 시간을 가진다는 게 여러 가지 면에서 좋은 방법인 듯싶다.론칭 후에도 할 일이 많다. 서비스를 키워나가야 하기 때문. 마케팅팀도 보강되었고 지속적으로 인력도 늘어갔다. 외부 업체와의 MOU도 점차 늘려 나갔고  그에 따라 서비스에 상품군과 기능들도 많이 늘어왔다. 개발팀의 업무량도 자동적으로 증가. 상품에 대한 소비자들의 직접적인 의견을 들을 수 있는, 그리고 그에 따라 1) 상품 선택에 도움이 되는 리뷰 기능의 확충, 2) 소비자들이 상품의 조회에 그치지 않고 선택한 상품의 가입을 보다 더 쉽게 이룰 수 있도록 3) 상품 조회에서부터 선택, 가입에 이르는 플로워를 다방면으로 테스트하고 개선시켜 나간다든가 하는 일들이 많아졌다. 게다가 4) CMS 등의 내부 시스템의 개발까지 그야말로 눈코 뜰 새 없는 시간의 연속이었다.#육아코딩 집에서도 눈코뜰새 없이 열일 중ㅎ https://www.instagram.com/leepublic/론칭 이후 4개월이 지난 지금.건방지게 느껴질 수도 있지만 당연히 발전적이다. 여전히 성장할 여지(Room to Grow)가 상당히 많다. 그간 상품 수도 많이 늘었고, 서비스의 개선도 지속적으로 이루어져, 실질적은 성과들도 조금씩은 나타나기 시작했다. Stay hungry! 아직도 부족함을 느끼는 건 나만의 욕심은 아닐 것이다. 금융 소비자의 정보 불균형을 해소하겠다던 가치와 신념에 있어 정말 새발의 피만큼의 진전을 이루었겠지만 말이다.그래도 서로 비교할 수 있고, 간단한 몇 가지 항목만으로도 쉽게 상황에 맞는 상품을 볼 수 있다는 것만으로도 많은 시간과 기회비용을 아낄 수 있는 방법을 제기할 수 있어서 다행이라고 생각하고 있다. 솔직히, 나 스스로도 은행 대출을 끼고 집을 구입했던 사람으로서 어디 가서 물어보기도 힘들고 일일이 은행 사이트들을 찾아다니며 비교하기도 힘든데, 진작에 이런 서비스가 있었더라면 몇 번이고 써봤을 거다. 이건 진심이다.아직 해야 할 일은 많이 남아 있다. 처음부터 세세한 부분까지 모두 파악하는 건 어렵겠지만 개개인의 재정상태, 소비형태, 삶의 방식 등의 여러 가지 데이터를 기반으로 대출 및 예적금, 나아가 향유할 수 있는 금융생활에 대한 조언자, 설계자가 되고 싶고 또 그렇게 만들어갈 생각이다. 십원짜리 하나 쓰는 것도 잔소리할 테세다.사람을 기반으로 한 금융 테크놀로지를 꿈꾸며...그러기 위해선 "사람"에 대한 고민이 제일 필요한 일일 게다. 빅데이터라든가, 대용량 처리 시스템이라든가, 클라우드 서비스라든가, 금융 데이터 분석을 위한 Pandas나 데이터의 연관 관계 분석을 위한 딥러닝이라든가. 기술적인 부분들도 매우 중요하고 또 이루어져야 할 일이기도 하지만 그 무엇보다 중요한 건 역시 "사람"이 아닐까 싶다.DVD대여 회사로 출발하여 이제 글로벌 컨텐츠 공룡으로 인정받는 넷플릭스(Netflix) 성공의 기반은 기술도 아니고 콘텐츠도 아니었다. 바로 "사람"에 집중했던 것. 넷플릭스는 #하우스오브카드 (House of Card) 드라마를 출시하면서 “우리는 시청자들이 무엇을 보고 싶어 하는지 잘 알고 있으며, 분석 알고리즘을 통해 누가 케빈 스페이스 혹은 정치 드라마를 좋아하는지 파악하여 그들에게 추천할 것이다”라고 자신 한 바 있다.모든 데이터의 중심에는 "사람"이 있었다. "사람"에 대한 이해 위에 기술을 기반으로 콘텐츠를 입혀 개개인에게 보다 사람답게 다가갔던 게 성공의 열쇠가 아니었나 싶다.핀다 또한 그러한 길을 걸어가야 할 터,나 또한 사람을 기반으로 한 기술의 발전을 꿈꿔볼 일이다.핀다의 금융 테크놀로지이혁 드림Hyek from FindaHead of Engineer#핀다 #개발팀 #개발자 #팀원소개 #조직문화

대략 1년 반 전, 5.0 롤리팝과 함께 나타난 RecyclerView. ListView 를 이용할 때 아주 기초적이고 정석적인 개념으로 사용되던 ViewHolder pattern 을 반 강제화? 하면서 동시에 성능까지 개선한 ListView 의 개량버전.앱 시장이 활성화되면서 한 가지 타입의 뷰만 반복적으로 보여주는 단순한 구성보다는 다양한 타입의 뷰를 보여주는 앱들이 많아지고 보편화 된 시점에 이것을 구현하기 위한 Adapter.getView 메소드는 혼돈.chaos 가 되었지요. 가독성을 높일만한 나름대로의 시도를 해보고 있을 때, RecyclerView 가 갑툭튀 했고 이걸 이용하면 원하는 만큼의 많은 타입의 뷰를 “가독성 좋게 만들어 볼 수 있겠다” 라는 생각이 들었습니다.그래서 RecyclerView.Adapter 를 상속 받아 다양한 타입의 뷰를 바인딩 할 수 있게 도와주는 헬퍼 클래스, MultiItemAdapter 라는 것을 만들어 보게 됐습니다. 구 회사 프로덕트에 적용해보기도 하고, 개인 프로젝트에 넣어보기도 하고, 토스랩에서 서비스하고 있는 “잔디”에 녹여내보기도 했는데 나쁘지 않은 느낌이들어 그 과정을 공유하고 많은 분들께 피드백도 받고 싶습니다. 또, 어떻게 더 잘 활용하고 계신지 여쭙고 싶습니다.RecyclerView.Adapter 의 이해를 위해 단순단순하게 만들어보자public class BasicAdapter extends RecyclerView.Adapter { private List mItems = new ArrayList<>(); @Override public MyViewHolder onCreateViewHolder(ViewGroup parent, int viewType) { View itemView = LayoutInflater.from(parent.getContext()) .inflate(android.R.layout.simple_list_item_1, parent, false); return new MyViewHolder(itemView); } @Override public void onBindViewHolder(MyViewHolder holder, int position) { holder.mTextView.setText(mItems.get(position)); } class MyViewHolder extends RecyclerView.ViewHolder { private TextView mTextView; public MyViewHolder(View itemView) { super(itemView); mTextView = (TextView) itemView.findViewById(android.R.id.text1); } } ... 이런 식으로 구현하면 되는군, 하지만 내가 최종적으로 원하는 건 다양한 ViewHolder 를 다뤄야 되는 건데 ViewHolder 가 많아지는 경우 inner class 는 쓰면 안되겠다! ViewHolder 들은 따로 패키지 만들어서 관리하자. 음 근데 ViewHolder 를 구성하고 난 다음 어떻게 그려지는 지에 대해 궁금하면 다시 어댑터를 찾아가야 되고, 반대로 어댑터에서 ViewHolder 내 구성요소가 어떻게 생겼는지 궁금하면 다시 ViewHolder 찾아가서 뒤져봐야되는 군. 이건 비효율 적인 것 같다. ViewHolder에 뷰를 그리는 메소드를 하나 만들자. 아 기왕이면 추상화된 클래스를 만들어 돌려돌려 쓰자. 하나 더 Generic 을 사용하자.public abstract class BaseViewHolder extends RecyclerView.ViewHolder { public BaseViewHolder(View itemView) { super(itemView); } public abstract void onBindView(ITEM item); } 뷰를 그리는데 쓰이는 객체는 Generic 을 이용하면 ViewHolder 안에서 그리는 작업 또한 해결이 가능하겠군! 이걸 이용해서 다시 만들어보자.public class MyViewHolder extends BaseViewHolder { private TextView mTextView; public MyViewHolder(View itemView) { super(itemView); mTextView = (TextView) itemView.findViewById(android.R.id.text1); } @Override public void onBindView(String item) { mTextView.setText(item); } } ... public class BaseAdapter extends RecyclerView.Adapter { private List mItems = new ArrayList<>(); @Override public MyViewHolder onCreateViewHolder(ViewGroup parent, int viewType) { View itemView = LayoutInflater.from(parent.getContext()) .inflate(android.R.layout.simple_list_item_1, parent, false); return new MyViewHolder(itemView); } @Override public void onBindViewHolder(MyViewHolder holder, int position) { holder.onBindView(mItems.get(position)); } public void setItems(List items) { mItems.clear(); mItems.addAll(items); } @Override public int getItemCount() { return mItems.size(); } } 음 원하는 모양새다. 근데 이제 Adapter 에선 ViewHolder 에 들어갈 layout 이 어떤 건지 관심꺼도 되겠네. 게다가 ViewHolder 에서 layout 궁금하면 다시 또 찾아와야 되는게 문제다. 좀 더 명시적인 방법으로 Factory method 로 생성자를 제한해보자. RecyclerView.ViewHolder 는 View 를 가지는 생성자가 강제되니 이렇게 바꾸자.public static MyViewHolder newInstance(ViewGroup parent) { View itemView = LayoutInflater.from(parent.getContext()) .inflate(android.R.layout.simple_list_item_1, parent, false); return new MyViewHolder(itemView); } private MyViewHolder(View itemView) { super(itemView); mTextView = (TextView) itemView.findViewById(android.R.id.text1); } 이렇게 하면 어떤 layout 을 다루고 있는지도 금방 알 수 있겠다. 이 정도만 되도 구색을 다 갖춘듯하니 이 느낌으로 다양한 타입의 뷰들을 다뤄보자.public class BasicMultiTypeAdapter extends RecyclerView.Adapter { public static final int VIEW_TYPE_A = 0; public static final int VIEW_TYPE_B = 1; private List mItems = new ArrayList<>(); @Override public BaseViewHolder onCreateViewHolder(ViewGroup parent, int viewType) { if (viewType == VIEW_TYPE_A) { return AViewHolder.newInstance(parent); } else { return BViewHolder.newInstance(parent); } } @Override public void onBindViewHolder(BaseViewHolder holder, int position) { holder.onBindView(mItems.get(position)); } public void setItems(List items) { mItems.clear(); mItems.addAll(items); } @Override public int getItemCount() { return mItems.size(); } @Override public int getItemViewType(int position) { if (position % 2 == 0) { return VIEW_TYPE_A; } else { return VIEW_TYPE_B; } } } 음 깔끔하긴 하다. 근데 getItemViewType 이 스크롤 할 때마다 불릴 텐데, 분기도 많고 연산이 생겼을 때 스크롤 속도에 괜한 영향을 줄 듯? view type 을 차라리 미리 가지고 있게 만들자. 또! 가만보니 한 타입의 객체를 이용해서 다른 스타일로 뷰를 보여줄 뿐이었네. 이것도 여러가지 객체를 담을 수 있게 만들어야지.뷰를 그릴 대상이 될 객체랑 타입을 가지는 Wrapper class 를 만들어서 해결하자. 이러면 Adapter.onBindViewHolder 랑 Adapter.getItemViewType 도 해결이 되겠군.public abstract class MultiItemAdapter extends RecyclerView.Adapter { private List mRows = new ArrayList<>(); @SuppressWarnings("unchecked") @Override public void onBindViewHolder(BaseViewHolder holder, int position) { holder.onBindView(getItem(position)); } @SuppressWarnings("unchecked") public ITEM getItem(int position) { return (ITEM) mRows.get(position).getItem(); } public void setRows(List mRows) { mRows.clear(); mRows.addAll(mRows); } @Override public int getItemCount() { return mRows.size(); } @Override public int getItemViewType(int position) { return mRows.get(position).getItemViewType(); } public static class Row { private ITEM item; private int itemViewType; private Row(ITEM item, int itemViewType) { this.item = item; this.itemViewType = itemViewType; } public static Row create(T item, int itemViewType) { return new Row<>(item, itemViewType); } public ITEM getItem() { return item; } public int getItemViewType() { return itemViewType; } } } MultiItemAdapter 완성.네, 저는 이렇게 만들어서 1년 반 정도 필요한 부분(복잡해 질만한 부분)에 이 클래스를 상속받아 구현했습니다. 사용방법을 예로들어 데이터베이스나 서버로부터 긁어온 아이템들을 타입에 따라 A, B로 나눠서 보워줘야 한다면,// MutiItemAdapter 구현 public class AdvancedItemAdapter extends MultiItemAdapter { public static final int VIEW_TYPE_A = 0; public static final int VIEW_TYPE_B = 1; @Override public BaseViewHolder onCreateViewHolder(ViewGroup parent, int viewType) { if (viewType == VIEW_TYPE_A) { return AViewHolder.newInstance(parent); } else { return BViewHolder.newInstance(parent); } } } // Activity 나 Fragment 등 view 요소에서 ListAdapter item setting. public void setItems(List items) { List rows = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < items xss=removed>이렇게 해주면 됩니다. 그런데 위 사용방법을 보면 추가적인 새로운 타입(Row)의 List 와 반복문을 돌려야 된다는 것이 단점으로 보이는데요. 그럼 이 클래스를 사용하지 않고 직접 구현한 결과를 좀 볼까요?public class NormalItemAdapter extends RecyclerView.Adapter { public static final int VIEW_TYPE_A = 0; public static final int VIEW_TYPE_B = 1; private List mItems = new ArrayList<>(); @Override public RecyclerView.ViewHolder onCreateViewHolder(ViewGroup parent, int viewType) { if (viewType == VIEW_TYPE_A) { View itemView = LayoutInflater.from(parent.getContext()) .inflate(android.R.layout.simple_list_item_1, parent, false); return new AViewHolder(itemView); } else { View itemView = LayoutInflater.from(parent.getContext()) .inflate(android.R.layout.simple_list_item_1, parent, false); return new BViewHolder(itemView); } } @Override public void onBindViewHolder(RecyclerView.ViewHolder holder, int position) { if (holder instanceof AViewHolder) { Item item = getItem(position); ((AViewHolder) holder).getTextView().setText(item.getName()); } else { ((BViewHolder) holder).getTextView().setText("I am B."); } } private Item getItem(int position) { return mItems.get(position); } public void setItems(List items) { mItems.clear(); mItems.addAll(items); } @Override public int getItemViewType(int position) { if (getItem(position).getType().equals(Item.ITEM_TYPE_A)) { return VIEW_TYPE_A; } else { return VIEW_TYPE_B; } } @Override public int getItemCount() { return mItems.size(); } } 뭐, 나쁘진 않습니다. 이 정도 수준으로 개발이 끝나도 되고 추가적인 확장이 필요하지 않아보인다면 굳이 MultiItemAdapter 를 쓸 필요가 없습니다.중요성을 가지는 리스트 위주의 화면에서 위와 같이 개발된다면 당장 보이는 제 불만은 onCreateViewHolder, onBindViewHolder 계속해서 분기가 들어가게 되고 getItemViewType 에서는 계속 해서 List 데이터에 접근해야 한다는 것입니다. 접근 자체가 큰 문제, 큰 영향을 끼치지 않을 정도 규모의 자료구조라면 논외로 치더라도, 뷰 타입이 조금만 늘어나도 onCreateViewHolder, onBindViewHolder 의 덩치는 엄청 커질 겁니다.예를들면 맨 마지막 아이템 타입이 B 이고 현재 추가 될 아이템 타입이 A인 경우에는 다른 형태의 디바이더를 넣어야 한다던지 하는 추가적인 확장이 이루어져야 한다면 골치가 꽤 아플겁니다. 특히 저는 위 예와 비슷하게 뷰 타입에 따라 각기 다른 아래 위 마진값을 요구받을 때, ViewHolder 마다 이전 데이터를 참고하게 만들고 동적으로 Visibility 처리를 하거나 MarginLayoutParams 를 고치는 것이 비효율적으로 느껴져서 height를 주입받는 DividerViewHolder 를 하나 만들어 사용하곤 했습니다. 이렇게 하니 각각의 ViewHolder 들이 데이터들에 의존적이지 않게 코딩이 가능했었습니다. 한 가지 더 예를들어 리스트 중간 중간 광고가 보여지게 되고 이 광고 클래스는 완전히 다른 객체로부터 보여줘야 한다 라고 했을 때 MultiItemAdapter 를 이용하면 쉽게 해결이 가능합니다.정작 근 1년간 “잔디”를 만들면서는 자주 쓰진 않았는데, 작년부터 각광받기 시작한 MVP 패턴을 사용할 때 View 에서의 로직을 최소화 하려고 한다면 써먹을 수 있는 모델로 적합하지 않나 생각이 들면서 다시 사용하기 시작했습니다. Presenter 에서 Row 를 만들어 던져주면 View 는 그것을 그대로 사용하게 만들 수 있다는 생각이 들었거든요.(아직까지는 비교적 크지 않은 부분에서만 사용하게 되서 View(MainThread)에서 Row 를 만들게 코딩해 놓은 컴퍼넌트가 더 많네요 흑흑) 더 복잡한 구조를 갖는 컴퍼넌트를 만들어야 할 때는 비동기 스레드에서 Row 까지 만들어 내보내는 것도 해볼까 하는 생각도 듭니다.제 눈에만 괜찮은 구조인지, 생각지도 못한 치명적인 단점이 있진 않은지, 구조나 설계 측면에서 안 좋은 점은 있지 않은지, 논리없이 Generic 으로 “퉁” 치고 있는 코드는 아닌지, 여러가지가 많이 궁금합니다 ^^ MultiItemAdapter 를 쓴 것과 안 쓴것의 정말 심플한 비교 소스를 열어놓았습니다 MultiItemAdapter 또, 여러분들은 어떻게 구현하고 계신지요? 여러분의 관심이 필요합니다 ! :)#토스랩 #잔디 #JANDI #개발 #개발자 #인사이트 #경험공유

전 세계적으로 프로그래밍 교육 열풍이 불고 있습니다. 몇 년 전부터 시작된 이 열풍을 타고 프로그래밍을 가르치는 공개 온라인 강좌(MOOC; Massive Open Online Course)가 우후죽순으로 생겨났습니다. 이들 수업은 시간과 장소에 구애받지 않고 어디에서나 누구나 자유롭게 수업을 들을 수 있는 MOOC의 특성을 십분 활용하여 수천 수만 명의 학생을 효과적으로 모집하고, 프로그래밍의 기초부터 전문가가 되기 위한 직업 교육의 영역까지 다양한 교육을 진행하고 있습니다.그러나 비디오 강의와 프로그래밍 숙제를 위주로만 이루어지는 온라인 프로그래밍 강의들은 아직까지 소규모 오프라인 강의들이 제공하는 수준의 효과적인 학습 효과를 제공하는 데에는 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 학습 효과의 열화가 일어나는 원인에 대해서는 수많은 연구자가 각기 다른 이론과 실험을 근거로 들고 있지만, 그중에서도 많은 사전 연구와 실험을 통해 밝혀진 원인 중 하나는 “학생과 강사 사이의 소통”이 기존에 교육 환경에 비해 부족하다는 점입니다.비디오로 이루어진 강의에서 어떻게 강의를 전달하는 것이 효과적일지에 대한 연구가 진행되었습니다. 논문: How Video Production Affects Student Engagement: An Empirical Study of MOOC Videos몇 가지 예시를 들어보자면, 기존의 소규모 오프라인 교육 환경에서는 학생이 궁금한 점이 있을 때 강사에게 즉석에서 질문하고 답변을 받을 수 있지만, 이미 녹화된 동영상을 보며 학습하는 온라인 비디오 강의에서는 이러한 간단한 소통마저 아직 완벽하게 이루어지지 못하고 있고, 이러한 한계점은 연구자들에게 새로운 연구의 대상이 되고 있습니다.Elice에서는 학생이 문제를 풀다 질문이 생기면 조교와 1:1로 대화를 할 수 있습니다.비슷하지만 다른 예시로, 수업 시간 이외의 시간에 일어날 수 있는 소통의 예를 들어보자면, 숙제의 채점과 피드백을 예로 들어볼 수 있습니다. 소규모 강의에서는 몇몇 조교가 학생들이 제출한 프로그래밍 숙제를 하나하나 검사하고, 채점한 뒤 개개인에게 필요한 피드백을 주는데에 큰 문제가 없습니다. 그러나 많아야 수십 명의 조교가 많게는 수만 명의 학생이 제출한 과제를 채점해야 하는 MOOC 환경이라면 이야기가 달라집니다.MOOC 환경에서 과제의 효과적인 채점에 대한 연구는 아직도 활발하게 연구되고 있는 매우 흥미로운 주제입니다. 서론이 조금 길었던 것 같기도 하지만, 이번 글에서는 온라인 프로그래밍 강의가 좀 더 효과적으로 되기 위해 넘어야 할 허들 중 하나인 “수많은 학생이 제출한 과제를 어떻게 하면 효과적으로 채점하고 피드백을 줄 수 있을까?”라는 문제에 대해 elice 팀에서 연구한 내용을 여러분들과 공유해보고자 합니다.동료 평가 (Peer Assessment)MOOC 환경에서 몇 명의 조교만으로 제출된 수만 개의 과제를 채점하는 것은 현실적으로 불가능하므로, 이미 프로그래밍을 가르치는 일부 MOOC들은 연구를 통해 학생들이 제출한 과제를 자동으로 채점해주는 프로그램을 개발하여 사용하고 있습니다.Elice의 자동 채점. 정해진 답이 있는 경우 자동 채점은 실시간으로 학생들이 받을 수 있는 새로운 피드백 채널이 됩니다.그러나, 프로그래밍 과목에서 자동 채점 프로그램은 한정적인 상황에서만 성공적으로 사용될 수 있으며, 특히나 과제의 내용이 명확한 답을 요구하지 않는 형태이거나 (예를 들어, 오늘 배운 명령어들을 이용하여 멋진 집을 3D로 그려주는 프로그램을 작성하시오!), 단순한 비교만으로 정답을 매길 수 없는 경우에는 사용될 수 없다는 명백한 한계점이 존재합니다. 그래서 프로그래밍 교육을 연구하는 연구자들은 자동 채점 프로그램도 아니고, 조교도 아닌 누가 학생들의 과제를 채점하고, 피드백을 줄 수 있을까를 고민하던 도중 이미 다른 교육 분야에서 연구되어 사용되던 “동료 평가 (peer assessment)”라는 방법에 눈을 돌리게 되었습니다.동료 평가란 간단하게 말하자면 학생들이 서로 간의 과제를 채점해주는 방식의 과제 채점 방법을 말합니다. 제출된 과제의 수 만큼 이것을 채점할 수 있는 학생 수가 존재하기 때문에, 동료 평가는 강의에 크기에 거의 무관하게 사용될 수 있다는 장점이 있습니다. 또한, 학생들은 다른 학생들이 제출한 과제를 채점하면서 자기가 생각하지 못했던 새로운 아이디어를 발견하거나, 자신이 했던 것과 유사한 실수를 하는 친구에게는 자신의 경험을 바탕으로 건설적이고 유용한 피드백을 줄 수 있는 등의 장점도 있습니다. 물론 학생 개개인의 실력은 숙련된 조교보다는 미숙하기 마련이지만, 조교가 한 개의 과제에 대해 한 개의 피드백만 남겨줄 수 있는 시간적 여력이 있었다면, 동료 평가에서는 한 개의 과제에 대해 열 명의 학생들이 서로 다른 열 개의 피드백을 주어 학생 개개인의 부족함을 보완할 수 있습니다. 다양한 선행 연구에 따르면, 하나의 과제를 다수의 학생이 채점하게 될 경우 통계적으로 조교와 비슷한 수준의 채점을 할 수 있다는 점이 증명된 바 있습니다.캔버스에 그림을 그리거나 애니메이션을 만드는 문제에서 동료 평가가 활용되고 있습니다.동료 평가는 프로그래밍 교육 환경에서 특히나 더욱더 빛을 발하고 있는데, 이는 프로그래밍 과목이 기초 과학이나 수학과 같은 과목과는 달리, 프로그램의 작동 원리에 대한 이론과 이를 실제로 구현하기 위한 기술 두 가지가 모두 숙련되어야만 효과적으로 활용될 수 있는 특징으로부터 기인합니다. 하나의 원리를 배우더라도 다양한 구현을 보고, 연습해보는 것이 좋고, 이는 동료 평가를 통해 다른 사람들이 제출한 과제를 검사하며 효과적으로 이루어질 수 있습니다. 그 이외에도 숙련된 프로그래머의 자질을 평가하는 기준 중 하나로 사용되는 “코드의 가독성(다른 사람이 보고 이해하기에 얼마나 좋게 작성되었는가)”과 같이 기계적으로는 채점하기 항목들은 동료 평가를 통해 쉽게 평가될 수 있는 등 프로그래밍 교육 환경에서 동료 평가가 가지는 장점은 전부 나열할 수 없을 정도입니다.그러나 동료 평가가 항상 만능인 것만은 아닙니다. 다음 포스트에서는 프로그래밍 동료 평가가 왜 어려운지, Elice 팀에서는 이 문제를 어떻게 해결했는지 소개해 드리도록 하겠습니다 :)#엘리스 #코딩교육 #교육기업 #기업문화 #조직문화 #서비스소개

OverviewDB를 다뤄봤다면 SELECT문도 아실 겁니다. 가장 먼저 접하는 명령어 중에 하나이기도 하죠. 보통은 아래처럼 사용합니다. SELECT문SELECT     * FROM 테이블명  ; 명령을 주면 지정한 테이블에 저장된 모든 내용을 검색합니다. 이번 글에서는 테이블을 만들고 SELECT하는 과정을 다뤄보겠습니다. DB는 MySQL 5.6을 기준으로 하고, Tool은 MySQLWorkbench를 사용하겠습니다.Query, 너란 녀석테이블은 위와 같이 생성할 수 있습니다. 위의 내용은 MySQLWorkbench를 이용해 Model을 표시하면 아래와 같습니다. 구성원의 정보를 저장하도록 했고, 컬럼마다 의미를 갖게 됩니다. MBR_ID (구성원 아이디) : DB에서 구성원을 식별하는 아이디MBR_INDFY_NO (구성원 식별 번호) : 구성원을 실제 구별하는 번호로 과거에는 주민등록번호가 많이 사용되었고, 요즘은 e-mail 이 많이 사용됩니다.MBR_NM (구성원 명) : 구성원의 이름 테스트 데이터를 입력해 실행하면 어떤 결과가 나오는지 보겠습니다.가장 기본적인 SELECT문 실행계획을 보면 아래와 같이 나옵니다.실행 계획은 DB가 어떻게 Query를 수행할 건지 보여줍니다. Query가 복잡해지면 실행 계획을 보면서 Query가 올바르게 작성됐는지 확인하고 필요하다면 Query를 수정해야 합니다. DB를 시작할 때부터 실행 계획을 보는 습관을 기르는 게 중요한 이유입니다. 각 항목에 대한 설명id : SELECT 문에 있는 순차 식별자로 Query 를 구분하는 아이디select_type : SELECT의 유형SIMPLE : Subquery나 union 이 없는 단순한 SELECTtable : 참조되는 테이블의 명칭TB_MBR_BAS : 참조되는 테이블명type : 검색하는 방식ALL : TABLE의 모든 ROW를 스캔 위의 이미지는 임의로 만든 자료를 이용해 Query를 실행한 결과입니다. 실행 계획은 TABLE : TB_MBR_BAS 를 TYPE : ALL 전체 검색한다고 나옵니다. 실행한 내용도 같습니다. 여기서 MBR_NM 이 “나서영”인 자료를 검색해볼까요. WHERE 조건이 들어가자 실행 계획도 내용이 변경되었습니다. rows와 Extra에도 값이 있는데요. 두 항목을 잠시 짚고 넘어가겠습니다. rows : Query를 수행하기 위해 접근해야 하는 열의 수Extra : MySQL 이 Query 를 수행할때의 추가 정보Using where : Query 수행시 TABLE에서 값을 가져와 조건을 필터링 함 위의 결과처럼 전체를 검색해 필요한 자료만 추출하는 것을 FULL TABLE SCAN or FULL SCAN 이라고 합니다. 그러나 FULL SCAN은 성능이 좋지 않기 때문에 우선 꼭 필요한 Query인지 검토해야 합니다. 보통 MBR_NM에 INDEX를 추가해서 해결하는데요. INDEX를 추가해서 같은 Query를 수행하면 실행 계획은 어떻게 달라질까요. 분명 같은 Query였는데 INDEX에 따라 실행 계획이 변경된 걸 알 수 있습니다. INDEX를 추가해도 수행한 결과는 같지만 검색 속도에 많은 차이가 있습니다. 각 항목에 대한 설명type - ref : 인덱스로 자료를 검색하는 것으로 현재는 매칭(=) 자료 검색을 나타냄possible_keys : 현재 조건에 사용가능한 INDEX를 나타냄(인덱스가 N개일 수 있음) IX_MBR_BAS_02 : 현재 조건에 사용 가능한 INDEXkey : Query 수행시 사용될 INDEX (possible_keys 가 N 개일 경우 USE INDEX, FORCE INDEX, IGNORE INDEX 로 원하는 INDEX 로 바꾸어 수행할수 있음)key_len : 수행되는 INDEX 컬럼의 최대 BYTE 수를 나타냄152 : 수행되는 INDEX 컬럼의 BYTE 수가 152ref : INDEX 컬럼과 비교되는 상수 여부 or JOIN 시 선행 컬럼 constant : 상수 조건으로 INDEX 수행rows : 678 : 678 rows 접근하여 값을 찾음Extra : using index condition : INDEX 조건에 대하여 스토리지 엔진이 처리(MySQL의 구성에서 스토리지 엔진과 MySQL 엔진이 통신을 주고 받는데 스토리지 엔진에서 처리 하여 속도가 향상됨) ConclusionINDEX가 없으면 결과가 나오기까지 5초 정도 걸리지만, 반대로 INDEX가 있으면 1초 안에 결과가 나옵니다. 별거 아닌 것 같아 보이지만 실무에서는 엄청난 차이입니다. Query를 작성할 때 실행 계획을 확인하고 조금이라도 빨리 결과가 나올 수 있도록 하는 것이 중요하기 때문이죠. 다음 글에서는 단일 TABLE 을 SELECT하는 것을 주제로 이야기를 나눠보겠습니다. 무사히 SELECT하길 바라며.글한석종 부장 | R&D 데이터팀[email protected]브랜디, 오직 예쁜 옷만#브랜디 #개발문화 #개발팀 #업무환경 #인사이트 #경험공유

지난 Part 1 포스팅에 이어 자바스크립트 기초 문법에 대해 정리해보았습니다. 이번 포스팅에서는 여러 객체와 그 객체에서 제공하는 각 메서드에 대해 정리하였습니다. 다루는 객체의 여러 메서드에 대해 정리하였기 때문에 전 포스팅처럼 간략하지는 않지만 이번 포스팅을 저장해 두고 자바스크립트로 개발하면서 필요할 때마다 참고하여 보기에는 좋을 것 같습니다. 다만, 메서드 사용 예의 코드는 넣지 않았으니 예제 부분이 필요하다면 필히 공식 문서를 참고해주세요. 익히는 것 자체도 공식 문서를 통하여 보는 것이 가장 좋지만 혹여 영어에 취약하신 분이라면 이 포스팅을 참고하는 것도 괜찮을 것 같습니다. :)내장 객체브라우저의 자바스크립트 엔진에 내장된 객체. String/Date/Array/Nath/RegExp Object 등이 있음.날짜 객체 DateDate 객체 생성new Date()new Date(milliseconds)new Date(dateString)new Date(year, month, day, hours, minutes, seconds, milliseconds)Date Get 메서드getDate() - 일 정보를 가져옴.getDay() - 요일 정보를 가져옴. 0(일요일)-6(토요일)getFullYear - 연도 정보를 가져옴. (yyyy)getHours() - 시간 정보를 가져옴.getMilliseconds() - 밀리초 정보를 가져옴. 0-999 (1/1000 초의 단위)getMinutes() - 분 정보를 가져옴.getMonth() - 월 정보를 가져옴. 현재 월에서 -1한 값으로 옴.getSeconds() - 초 정보를 가져옴.getTime() - 1970년 1월 1일부터 경과된 시간을 밀리초로 가져옴.Date Set 메서드setDate() - 일 정보를 설정.setFullYear() - 연도 정보를 설정. 원한다면 월과 일 정보도 설정할 수 있다.setHours() - 시간 정보를 설정.setMillseconds() - 밀리초 정보를 설정.setMinutes() - 분 정보를 설정.setSeconds() - 초 정보를 설정.setTime() - 1970년 1월 1일부터 경과된 시간을 밀리초로 설정.기타 Date 메서드now() - 1970년 1월 1일부터 지금까지의 밀리초를 반환.parse() - 날짜 형태의 문자열을 변환하여 1970년 1월 1일부터 입력한 날짜까지의 밀리초를 반환.toString() - Date 객체를 문자열로 변환.toJSON() - Date 객체를 JSON 데이터로 변환.valueOf() - Date 객체를 밀리초로 반환.숫자 객체 NumberNumber 생성var num = 1;      var num2 = new Number(1);Number 객체의 속성MAX_VALUE - 표현 가능한 가장 큰 수.MIN_VALUE - 표현 가능한 가장 작은 수.POSITIVE_INFINITY - 무한대 수 표기.NEGATIVE_INFINITY - 음의 무한대 수 표기.NaN - 숫자가 아닌 경우 표기.Number 객체 메서드toExponential(n) - 자수 표기법으로 소수점 n자리만큼 문자형 데이터로 반환.toFixed(n) - 소수점 n자리만큼 반올림하여 문자형 데이터로 반환.toPrecision(n) - 유효 숫자 n의 개수만큼 반올림하여 문자형 데이터로 반환.toString() - 숫자형 데이터를 문자형 데이터로 반환.valueOf() - 객체의 원래 값을 반환.parseInt(값) - 데이터를 정수로 변환하여 반환.parseFloat(값) - 데이터를 실수로 변환하여 반환.수학 객체 MathMath 메서드 및 상수Math.abs(숫자) - 숫자의 절댓값을 반환.Math.max(숫자1, 숫자2, 숫자3) - 숫자 중 최댓값을 반환.Math.min(숫자1, 숫자2, 숫자3) - 숫자 중 최솟값을 반환.Math.pow(숫자, 제곱값) - 숫자의 거듭제곱한 값을 반환.Math.random() - 0~1 사이의 난수를 반환.Math.round(숫자) - 소수점 첫째 자리에서 반올림하여 정수를 반환.Math.ceil(숫자) - 소수점 첫째 자리에서 무조건 올림에서 정수를 반환.Math.floor(숫자) - 소수점 첫째 자리에서 무조건 내림해서 정수를 반환.Math.sqrt(숫자) - 숫자의 제곱근 값을 반환.Math.PI - 원주율 상수를 반환.배열 객체 ArrayArray 생성var array = new Array();array[0] = 1;array[1] = 2;var array2 = new Array(1, "temp", true);var array3 = [1, true, "문자열도 가능"];Array 객체의 메서드 및 속성join(연결문자) - 배열 객체에 데이터를 연결 문자 기준으로 1개의 문자형 데이터로 반환.reverse() - 배열 객체에 데이터의 순서를 거꾸로 바꾼 후 반환.sort() - 배열 객체에 데이터를 오름차순으로 정렬.slice(index1, index2) - 배열 객체에 데이터 중 원하는 인덱스 구간만큼 잘라서 배열 객체로 가져옴.splice() - 배열 객체에 지정 데이터를 삭제하고 그 구간에 새 데이터를 삽입할 수 있음.concat() - 2개의 배열 객체를 하나로 결합.pop() - 배열에 저장된 데이터 중 마지막 인덱스에 저장된 데이터 삭제.push(new data) - 배열 객체에 마지막 인덱스에 새 데이터를 삽입.shift() - 배열 객체에 저장된 데이터 중 첫 번째 인덱스에 저장된 데이터를 삭제.unshift(new data) - 배열 객체의 가장 앞의 인덱스에 새 데이터를 삽입.length - 배열에 저장된 총 데이터의 개수를 반환.문자 객체 StringString 생성var str = "hello";      var str2 = new String("hi");String 객체 메서드 및 속성charAt(index) - 문자열에서 인덱스 번호에 해당하는 문자 반환.indexOf("찾을 문자") - 문자열에서 왼쪽부터 찾을 문자와 일치하는 문자를 찾아 최초로 일치하는 문자의 인덱스 번호를 반환. 찾는 문자가 없으면 -1 반환.lastIndexOf("찾을 문자") - indexOf와 동일하나 문자열의 오른쪽부터 찾음.match("찾을 문자") - indexOf와 동일하나 찾는 문자가 없으면 null을 반환.replace("바꿀 문자", "새 문자") - 문자열에서 왼쪽부터 바꿀 문자와 일치하는 문자를 찾아 최초로 찾은 문자를 새 문자로 치환.search("찾을 문자") - 문자열 왼쪽부터 찾을 문자와 일치하는 문자를 찾아 최초로 일치하는 인덱스 번호를 반환.slice(a, b) - a개의 문자를 자르고 b번째 이후에 문자를 자른 후 남은 문자를 반환.substring(a, b) - a 인덱스부터 b 인덱스 이전 구간의 문자를 반환.substr(a, 문자 개수) - 문자열에 a 인덱스부터 지정한 문자 개수만큼 문자열을 반환.split("문자") - 지정한 문자를 기준으로 문자 데이터를 나누어 배열에 저장하여 반환.toLowerCase() - 문자열에서 영문 대문자를 모두 소문자로 바꿈.toUpperCase() - 문자열에서 영문 소문자를 모두 대문자로 바꿈.length - 문자열에서 문자의 개수를 반환.concat("새로운 문자") - 문자열에 새로운 문자열을 결합.charCodeAt("찾을 문자") - 찾을 문자의 아스키 코드 값을 반환.fromCharCode(아스키 코드 값) - 아스키 코드 값에 해당하는 문자를 반환.trim() - 문자의 앞 또는 뒤에 공백 문자열을 삭제.브라우저 객체 모델(BOM)브라우저에 내장된 객체. window 객체브라우저 객체의 최상위 객체.window 객체 메서드open("url 경로", "창 이름", "옵션 설정") - 새 창을 열 때 사용.- open() 메서드 옵션 설정: width/height/left/top/location/status/scrollbars/tollbarsalert("메세지") - 경고 창을 띄움.prompt("질의 내용", "기본 답변") - 질의응답 창을 띄움.confirm("질의 내용") - 확인/취소 창을 띄움.- 확인 클릭시 true 반환, 취소 클릭시 false 반환.moveTo(x 위치값, y 위치값) - 창의 위치를 이동시킬 때 사용.resizeTo(너빗값, 높잇값) - 창의 크기를 변경시킬 때 사용.setInterval("스크립트 실행문", 시간 간격) - 일정 간격으로 반복하여 실행문을 실행시킬 때 사용.clearIntervar(참조 변수) - 참조 변수에 참조되어 있는 setInterval() 삭제.setTimeout("스크립트 실행문", 시간 간격) - 일정 간격으로 한 번만 실행문을 실행시킬 때 사용.clearTimeout(참조 변수) - 참조 변수에 참조되어 있던 setTimeout() 삭제.screen 객체사용자의 모니터 정보를 제공하는 객체.screen 객체 속성width/height/availWidth/availHeight/colorDepth(사용자 모니터가 표현 가능한 컬러 bit)location 객체사용자 브라우저의 주소 창에 url에 대한 정보와 새로 고침 기능을 제공하는 객체.location 객체 속성 및 메서드href - 주소 영역에 참조 주소를 설정하거나 URL 반환.hash - URL의 해시값을 반환.hostname - URL의 호스트 이름을 설정하거나 반환.host - URL의 호스트 이름과 포트 번호를 반환.port - URL의 포트 번호를 반환.protocol - URL의 프로토콜을 반환.search - URL의 쿼리를 반환.reload() - 새로 고침.history 객체사용자가 방문한 사이트 중 이전에 방문한 사이트와 다음 방문한 사이트로 다시 돌아갈 수 있는 속성과 메서드를 제공하는 객체.history 메서드 및 속성back() - 이전 방문한 페이지로 이동.forward() - 다음 방문한 페이지로 이동.go(이동 숫자) - 이동 숫자만큼의 페이지로 이동. 음의 값이면 이전 페이지로 이동.length - 방문 기록에 저장된 목록의 개수 반환.navigator 객체현재 방문자가 사용하는 브라우저 정보와 운영체제의 정보를 제공하는 객체.navigator 속성appCodeName - 방문자의 브라우저 코드명을 반환.appName - 방문자의 브라우저 이름 반환.appVersion - 방문자의 브라우저 버전 정보를 반환.language - 방문자의 브라우저 사용 언어를 반환.product - 방문자의 브라우저 사용 엔진 이름을 반환.platform - 방문자의 브라우저를 실행하는 운영체제를 반환.userAgent - 방문자의 브라우저와 운영체제의 종합 정보를 제공.문자 객체 모델(DOM)HTML 문서의 구조.선택자직접 선택자직접 문서에서 요소를 선택함. (id/class/폼 명/요소 명 등)document.getElementById("아이디 명") - 아이디를 이용해 요소를 선택.document.getElmentsByTagName("요소 명") - 요소의 이름을 이용해 요소를 선택.document.formName.inputName - 폼 요소에 name 속성을 이용해 요소를 선택.인접 관계 선택자직접 선택자를 사용해 선택해 온 문서 객체를 기준으로 가까이에 있는 요소를 선택함. (parentNode/childeNodes 등)parentNode - 선택한 요소의 부모 요소를 선택.childNodes - 선택한 요소의 모든 자식 요소를 선택. 선택한 모든 요소가 저장됨.firstChild - 선택한 요소의 첫 번째 자식 요소만 선택.previousSibling - 선택한 요소의 이전에 오는 형제 요소만 선택.nextSibling - 선택한 요소의 다음에 오는 형제 요소만 선택.문서 객체 이벤트 핸들러 적용하기onclick - 선택한 요소를 클릭했을 때 이벤트 발생.onmousevoer - 선택한 요소에 마우스를 올렸을 때 이벤트 발생.onmouseout - 선택한 요소에 마우스가 벗어났을 때 이벤트 발생.submit - 선택한 폼에 전송이 일어났을 떄 이벤트 발생.버튼document.getElementById("btn").onclick = function() {    alert("welcome");}일단은 참고하는 책을 기준으로하여 정리해보았는데 후에 시간이 될 때마다 공식 문서를 참고하여 번역한다는 생각으로 보다 세부적인 사항을 정리해도 좋을 것 같다는 생각이 드네요. 우선적으로는 빠르게 함수와 이벤트에 대해 배우고 객체에 대한 더 자세한 사항을 정리하도록 하겠습니다. 다음 포스팅은 자바스크립트의 함수와 이벤트에 대해 다룰 예정입니다!참고문헌:Do it! 자바스크립트+제이쿼리 입문 - 정인용JavaScript 튜토리얼 문서 (http://www.w3schools.com/js/default.asp)티스토리 블로그와 동시에 포스팅을 진행하고 있습니다.http://madeitwantit.tistory.com#트레바리 #개발자 #안드로이드 #앱개발 #Node.js #백엔드 #인사이트 #경험공유