DevOps의 시작언제나 그랬듯이 소프트웨어 개발 트렌드는 계속 변화하고 있다. A부터 Z까지 모든 것을 새롭게 개발했던 것과 달리 아키텍처나 사용하는 용도에 따라 개방형 플랫폼이나 오픈소스 등을 활용하여 원하는 소프트웨어를 쉽게 개발할 수 있게 되었다. 또한 클라우드로 인해 애플리케이션과 서비스 개발에 대한 새로운 패러다임이 나타나고 있다. 기존의 온-프레미스 환경에서는 물리적 서버 준비, 운영체제 설치, 서비스 배포 등에 수많은 시간이 걸렸지만, 클라우드를 활용하면서 단시간에 원하는 자원을 준비하고 배포할 수 있게 되었다.이러한 변화로 개발자의 영역이 좀 더 넓어지는 계기가 되었다. 이는 전통적인 비즈니스 환경에서 개발, 빌드, 테스트, 배포, 운영에 이르는 프로세스를 효율적으로 운용할 수 있게 되어 고객의 요구사항을 빠르게 반영할 수 있게 되었다. 이것이 바로 DevOps의 시작이다. 하지만 다양한 오픈소스의 탄생과 클라우드 환경의 확산 등으로 인해 정말로 새로운 기능에 대한 개발이 빨라졌을까? 그렇다면 이에 따른 문제는 없을까? 개발 프로세스의 병목 구간DevOps의 필수 조건인 테스트 및 배포의 자동화가 이뤄지면 운영 단계에서는 반영된 사항들에 대해 주기적으로 모니터링을 해야 한다. 만약에 반영된 소스코드에 장애를 발생시킬 수 있는 잠재적 버그가 존재한다면 이를 어떻게 운영 단계에서 찾을 수 있을까? 예를 들어 특정 서비스의 피크타임에 부하가 급증한다면 앞서 말한 상황에 대한 버그가 발생할 확률이 상대적으로 높아진다. 하지만 장애의 원인이 될 수 있는 요소는 매우 다양하기 때문에 단순히 트래픽 문제로 속단할 수는 없다.직접 개발한 소프트웨어만의 문제가 아닐 수도 있으며, 제품 개발시 생산성 향상을 위해 도입된 다른 종류의 오픈소스에서 문제가 될 수도 있다. 실은 이런 류의 프로젝트들은 상용 제품이 아니므로 문제가 발생하면 상당히 곤란한 경우가 생기곤 한다. DevOps를 위한 환경이 구성되고, 고객의 요구사항을 빠르게 반영할 수 있는 시스템이 갖춰졌더라도 결국에는 앞서 말한 다양한 종류의 잠재적, 환경적인 문제들로 인해 병목이 발생할 수 있다.  모니터링 단계에서 APM의 역할개발 프로세스의 마지막 관문인 모니터링 단계는 DevOps에서 매우 중요한 역할을 한다. 하지만 안타깝게도 이미 반영된 실제 서비스에서 모니터링을 성공적으로 마치고 피드백 수집 단계로 넘어가기 위해서는 앞서 말했던 장애의 원인을 빠르게 진단해야 한다. 경우에 따라 많은 시간이 소모되기도 하기도 하며, 이는 바로 생산성 저하로 이어진다. 또한 새로운 프로세스 진행을 더욱더 보수적으로 만드는 원인이 된다.DevOps를 완벽하게 실현하기 위해서는 모니터링 단계에서 서비스 배포 이후의 서버에 들어오는 트랜잭션에 대한 상태를 배포 전과 비교할 수 있어야 하며, 응답을 지연시킬만한 요소들을 빠르게 인지할 수 있어야 한다. 그리고 배포된 소스코드로 인해 서비스 장애가 발생하는 상황이 온다면 이를 처리하기 전까지 어떻게든 서비스 장애를 지연시켜야만 한다. 이러한 이유로 DevOps 진영에서는 APM의 역할은 매우 중요한 이슈이다. 우리는 제니퍼를 통해 앞서 말한 기능들을 활용하는 방법에 대해 알아볼 것이다. 모니터링 프로세스모니터링 단계는 아래 그림과 같이 문제의 발견 및 조치, 문제해결시 재배포 단계로 나눌 수 있다.  제니퍼 대시보드를 통해 액티브서비스 상태와 트랜잭션 변화 추이를 모니터링 할 수 있는데, 만약에 새로 배포된 소스코드에 문제가 있다면 처리 중인 액티브서비스가 쌓이게 되고 , 트랜잭션 분포도 차트는 기존에 그려졌던 패턴과 다르게 보여지게 된다.이런 시점에 운영에서는 설정 여부에 따라 이벤트를 발생 시킬 수 있다. E-Mail이나 SMS, Slack과 같은 메신저 등으로 각각의 담당자들에게 서비스 상태를 알려줄 수 있으며, 담당자에게 이벤트 메시지가 전달되었다면 제니퍼를 통해 두가지 조치를 할 수 있게 된다. 먼저 개발자는 스마트 프로파일링 기능을 통해 원인분석을 하고, 운영에서는 서비스가 최악의 상태가 되기 전에 트랜잭션 유입을 차단하여 다른 화면으로 리다이렉트 시켜주는 PLC 기능을 사용할 수 있다.제니퍼에서는 서버에서 하나의 요청에 대한 처리가 끝나면 곧바로 수집되는 데이터를 트랜잭션이라하며, 현재 수행 중인 상태에 대한 실시간 데이터를 액티브서비스라고 정의한다.   모니터링 기준 값 설정서비스를 배포하기 전에 모니터링 단계를 원활하게 수행하기 위해서는 제니퍼 관리 화면에서 몇가지 설정을 해야한다. 먼저 서비스 장애 발생시 이벤트 알림 및 서비스 부하량 제어 설정의 기준이 되는 값인 전체 에이전트의 평균 액티브서비스 개수를 알아야 한다. 하지만 서비스가 운영되는 환경에 따라 기준 값이 너무 다르기 때문에 어느 정도 안정적으로 서비스가 운영되고 있다고 생각하는 시점에 대략적으로 기준 값을 정하면 된다.에이전트란 모니터링 대상 애플리케이션에 기생하여 성능 데이터를 수집하고, 이를 서버로 전송하는 역할을 하는 모듈을 말한다. 참고로 모니터링 대상 애플리케이션은 플랫폼 환경에 따라 차이가 있을 수 있는데, 일반적으로 WAS(Web Application Server)나 웹 서버를 말한다.  액티브서비스는 처리가 완료되지 않은 상태이므로 서비스 장애의 원인분석을 위한 데이터로는 적합하지 않다. 그렇기 때문에 액티브서비스 개수는 기준 값이 될 수 없으며, 개발자는 처리가 완료된 트랜잭션 데이터의 응답시간을 기준 값으로 제니퍼의 프로파일링 관련 설정을 해야 한다. 설정된 값을 기준으로 트랜잭션 분포도 차트에서 가상의 선을 긋고, 그 선 위에 있는 트랜잭션을 대상으로 스마트 프로파일링 기능을 수행할 수 있다.  본문에서는 모니터링 단계에서 직면하게 되는 문제점과 이를 해결하기 위한 APM의 역할과 필요성 대한 이야기를 했다. 다음 편에서는 본격적으로 제니퍼를 활용하여 모니터링 프로세스를 어떻게 수행하는지에 대해 알아볼 것이다.2편에서 계속...

Background워크인사이트 서비스는 루비 온 레일즈 기반으로 작성된 웹 애플리케이션입니다. 주로 사용하는 데이터의 대부분은 HBase에 저장되어 있습니다. HBase는 자바로 작성된 API를 기본으로 제공하므로, 레일즈가 직접 HBase의 데이터에 접근할 수 없습니다. 따라서 데이터를 효과적으로 읽어들이기 위해서는 두 가지 방법 중 하나를 선택해야 합니다. 첫 번째는 HBase Java API를 이용하기 위해 웹 애플리케이션 역시 자바 기반의 프레임워크로 재작성하는 것이고, 두 번째는 HBase 스토리지 측 데이터 형식과 레일즈 웹서비스 측 데이터 형식을 서로 연결해주는 RPC 중개자를 도입하는 것입니다. 첫 번째 방법은 프로그래밍 언어를 통일함으로써 데이터 통신의 일관성은 물론 시스템 안정성이나 성능 측면에서 좀 더 낫다는 장점이 있는 반면에, 현재까지 작성한 레일즈 애플리케이션을 전부 자바 기반의 프레임워크로 재작성해야한다는 단점이 있습니다. 두 번째 방법은 보다 범용성을 지향하는 방식으로 향후 시스템의 확장에 좀 더 유용하지만, 첫 번째 방법보다 시스템 전체 성능은 뒤떨어진다는 단점을 갖고 있습니다.당시에는 이미 워크인사이트의 개발이 상당히 진척된 상태였기 때문에, 레일즈 프레임워크를 그대로 유지하면서 자바와 소통할 수 있는 JRuby를 사용하는 것이 최선인 것 같았습니다. 하지만 실험 결과 JRuby는 실 사용할 수 없을 정도의 성능을 냈습니다. 무엇보다도 레일즈 지원이 아직 미성숙한 상태였고, 사용중인 루비 젬 중에도 네이티브 C 구현 루비만 지원하는 젬이 상당 수 있었으며, 이러한 이유들로 인해 결국 JRuby는 대안에서 제외되었습니다. 루비 온 레일즈를 버리고 다른 자바 기반 프레임워크로 전면 재작성하기에는 너무 큰 소모비용과 위험요소가 있었기에 다른 방식을 고려하게 됩니다.그래서 조이는, 앞서 말한 크게 두 가지의 대안 중 두 번째, 범용 데이터 중개자를 도입하기로 결정하고, Thrift를 선택하기로 결정하였습니다. Thrift는 페이스북에서 처음 개발하였고, 현재는 아파치 재단에서 관리하고 있는 범용 RPC 프레임워크입니다. 비슷한 기능을 가진 다른 프레임워크로는 구글의 Protocol Buffer나 아파치 Avro등이 있습니다만, Thrift를 선택한 이유는 지원하는 프로그래밍 언어의 종류가 가장 다양하다는 것이었고, 워낙 많은 사용 사례가 있어 신뢰성이 검증되었다는 판단을 했기 때문입니다. Thrift는 그 규모에 걸맞게 다양한 플랫폼별 배포판을 지원하고 있으며, 조이는 현재 사용중인 하둡 시스템 관리용 Cloudera manager를 지원하는 배포판을 이용하여 디플로이하였습니다. 레일즈와의 연동도 thrift젬을 이용하여 손쉽게 할 수 있었습니다. 테스팅 결과도 문제 없었고, 이것으로 모든 것이 잘 돌아가는 줄 알았습니다.그림1. Thrift를 적용한 ZOYI Back-end SystemProblem워크인사이트는 런칭 이후 지금까지 가파른 성장세를 이어오고 있습니다. 서비스 초기에 느긋한 속도로 성장하던 적용 매장 증가 추세는, 2015년 현재 기하급수적으로 증가하는 상승곡선을 그리고 있으며, 그에 따른 시스템의 스케일 업 & 아웃 이슈도 매 달 새롭게 발생하고 있습니다.그림2. 오픈 이후 워크인사이트가 구동 중인 실제 매장 수문제없이 잘 굴러갈 것만 같았던 Thrift서비스 역시 조이의 성장세에 따라 점차 부하가 걸리기 시작했는데, 당초에 기대했던 범용 RPC 프레임워크가 보장하는 확장성과 동시성과는 조금 다른 성격의 문제가 발생하게 되었습니다. 시스템에 대규모 질의가 집중되는 시점에 병목 현상이 발생하고, 이것이 CPU와 메모리의 한도를 초과하면 그대로 다운되는 현상이었습니다. 특히 메모리 사용량이 복구되지 못하고 계속 쌓여만 가는 누수 현상이 치명적이었습니다. 게다가 이렇게 다운된 Thrift가 재시작된 경우, 레일즈와의 연결을 복구하지 못하는 현상도 비주기적으로 발생하였습니다.조이의 하둡 클러스터는 본래부터 확장성을 고려하여 설계되었기 때문에, Thrift에서 발생한 이러한 문제는 생소한 것이었습니다. 다각도에서 테스트를 해 봤지만, 처음에는 원인을 파악하기가 쉽지 않았습니다. 리부트된 클러스터도 자가 복구가 되지 않아, 개발팀이 직접 클라우데라 매니저를 주시하고 있다가 Thrift 서버의 다운 시점에 수동으로 재시작을 해 줘야 하기도 했습니다. 데이터 변환 프로토콜의 문제인지 검토해 보았으나, Thrift 프로토콜이 갖는 본질적 결함은 더더욱 아니었습니다. 자바 언어가 갖고 있는 내재적 결함도 아니었습니다. HBase가 제공하는 자바 API의 문제도 아니었습니다.하지만 심도 있는 검증 과정을 통해, Thrift의 가비지 컬렉션이 제대로 작동하지 않는 문제를 발견하였고, 이는 단순히 Thrift의 최적화의 문제가 아니라는 결론에 이르렀습니다.Dropwizard그렇게 고심하던 개발팀은, 2014년의 워크인사이트 첫 런칭 시점으로 되돌아가서 생각해보기로 합니다. 당시의 조이가 먼저 생각했던 방식은 JVM 기반의 프레임워크였는데, 자바를 이용하여 서비스 레벨도 구현하면 Thrift에서의 데이터 변환 과정에서 야기되는 문제를 원천적으로 방지할 수 있음에 다시금 주목하게 되었습니다. 많은 프로그래밍 언어간의 데이터 통신을 위해 설계된 Thrift는 사실 레일즈와 자바로 균일하게 구축된 조이 시스템에는 필요 이상으로 무겁고 큰 프레임워크였습니다. 조이가 겪은 이런 Thrift의 문제를, 해외의 여러 기업들도 경험하였고 각기 다른 방법으로 최적화를 진행한 것도 알게 되었습니다. 이렇게 된 이상 바꿀 수 밖에 없었던 것입니다.그래서 다음 대안을 찾기 위해 많은 리서치와 스터디를 진행했습니다. 넘쳐나는 프레임워크들의 홍수 속에서 가볍고 안정적이며 구현이 편리한 프레임워크를 찾기란 쉽지 않았습니다만, 결국 Dropwizard라는 자바 프레임워크를 도입하기로 결정하게 됩니다. Dropwizard는 이미 잘 알려져 있는 Spring이나 Play 등과 같은 풀 스택 자바 프레임워크와는 다른, 경량 REST API 프레임워크입니다. Dropwizard는 모듈화가 잘 되어 있고, 숙성된 자바 생태계의 안정적인 라이브러리(Jetty, Jersey, Jackson)들을 사용하였으며, 모던 자바에 걸맞는 방식(리플렉션, 동시성 등)을 사용하기 쉽게 패키징되어있습니다. 국내에는 잘 알려지지 않았지만, 해외에서는 이미 Airbnb 등 유수의 스타트업들이 실제 서비스에 사용함으로써 그 유용성을 입증하고 있는 프레임워크입니다.그림3. Dropwizard로 새로 구성된 ZOYI Back-end System다만, 처음 사용하는 프레임워크에 조이의 모든 서비스를 포팅하는 것은 불가능에 가까웠고, 설령 하더라도 엄청난 리스크를 감당할 가치가 있는 지 의문이었습니다. 레일즈가 보장해주는 빠른 기능 구현과 쉬운 배포 및 강력한 ORM 등은 루비 온 레일즈가 주는 최대의 강점이기에, 이를 포기하기는 쉽지 않았습니다. 생산성과 성능, 어느 한 쪽도 놓치고 싶지 않았습니다.그래서 조이는 두 마리 토끼를 다 잡아 보기로 결정합니다. 레일즈의 장점을 유지하면서, Dropwizard의 최대 장점인 HBase 데이터 접근의 유연성도 살릴 수 있는 방법을 찾기로 하였고, 결론적으로 Dropwizard는 기존의 Thrift가 담당하던 데이터 중개자의 역할만을 수행하게 되었습니다. Dropwizard의 잘 나뉘어진 모듈화는 이를 가능하게 해 주었습니다. 모든 모듈을 사용하면 풀 스택 프레임워크에 버금가는 규모의 시스템도 구축할 수 있지만, 필요한 것만 선택하여 사용하면 가볍고 빠르게 작동하는 미들웨어 역할도 가능한 것입니다.Asynchronous HBase, and Java 8Dropwizard가 HBase 연결에 사용한 클라이언트 모듈은 AsyncHBase입니다. Asynchronous HBase는, 타임스탬프 기반 데이터베이스인 OpenTSDB를 만든 팀이 자신들의 제품에 HBase를 연동하기 위해 기존의 HBase 클라이언트인 HTable을 대체하는 모듈을 재작성한 것으로, 완전한 비동기 방식과 넌블록킹 및 스레드 안전성 보장이 강점이라 할 수 있습니다. AsyncHBase와 Dropwizard를 연동하는 것은 매우 수월했습니다. 테스트 결과, 간결한 코드로도 초당 수 만 단위의 동시성을 안정적으로 처리할 수 있음을 검증했습니다. 조이는 OpenTSDB를 실시간 데이터 분석에 사용하고 있어, 해당 팀이 제공하는 제품의 품질과 전망에 대해 신뢰를 갖고 있었습니다. 테스트 결과는 이 신뢰를 더욱 뒷받침해주었고, 본 모듈을 Dropwizard의 HBase 연결 모듈로 선정하게 되었습니다.또한, Dropwizard와 AsyncHBase의 도입과 함께 처음으로 자바 버전 8로의 이식도 진행하게 되었습니다. 자바 8은 람다와 스트림 등 함수형 프로그래밍의 여러 기법을 대거 도입하였고, 자바 특유의 장황한 문법을 조금 더 간결하게 축약할 수 있는 장점이 있습니다. Dropwizard와 AsyncHBase 모두 자바 8과 순조롭게 연동되었으며, 이 결과에 만족한 조이는 기존의 하둡 맵 리듀스 프로젝트 역시 자바 8로 버전업하기로 결정하였습니다.PerformanceDropwizard의 성능 테스트 결과는 만족스러웠습니다. AsyncBase도 기대를 저버리지 않는 결과를 보여 주었습니다. HBase Java API와의 매끄러운 연동은, 성능 측면에서 기존과는 비교할 수 없을 정도의 향상을 보여주었고, 이 덕분에 기존 맵 리듀스 워크플로우 중 일부를 실시간 처리로 옮겨, 좀 더 유연하고 동적인 분석이 가능하게 되었습니다.다음의 비교는 Thrift와 Dropwizard의 각각의 벤치마크 테스트를 100개 동시 작업, 단위당 10000개의 요청으로 수행한 경우의 결과를 나타낸 것입니다.그림4. Thrift 테스트 시의 메모리 사용량Concurrency Level: 100 Time taken for tests: 514.315 seconds Complete requests: 10000 Failed requests: 0 Total transferred: 32090000 bytes HTML transferred: 27600000 bytes Requests per second: 19.44 [#/sec] (mean) Time per request: 5143.151 [ms] (mean) Time per request: 51.432 [ms] (mean, across all concurrent requests) Transfer rate: 60.93 [Kbytes/sec] received Thrift 벤치마크 결과. 전체 수행에 514초가 걸렸습니다.그림5. Dropwizard 테스트 시의 메모리 사용량Concurrency Level: 100 Time taken for tests: 4.599 seconds Complete requests: 10000 Failed requests: 121 (Connect: 0, Receive: 0, Length: 121, Exceptions: 0) Non-2xx responses: 121 Total transferred: 23288000 bytes HTML transferred: 21559452 bytes Requests per second: 2174.25 [#/sec] (mean) Time per request: 45.993 [ms] (mean) Time per request: 0.460 [ms] (mean, across all concurrent requests) Transfer rate: 4944.72 [Kbytes/sec] received Dropwizard 벤치마크 결과. 전체 수행에 4초가 걸렸습니다!그림6. 초당 처리량 (높을수록 좋음)벤치마크 테스팅 시 스레드 분산이 최적화 된 경우에는 최대 100배 이상의 속도 향상이 있었습니다. Dropwizard는 기존 Thrift에 비하여 성능 향상은 물론, 안정성 면에서도 시스템이 다운된 이후에 자동 복구되지 않는 현상도 사라졌습니다. 무엇보다도 짧은 코드만으로 대규모의 질의에도 견고하고 신속하게 반응하는 서비스를 구현할 수 있다는 점이 Dropwizard의 가장 큰 장점입니다.Conclusion유용한 오픈소스 프로젝트는 시장에 너무나도 많이 널려 있습니다. 이 중에 어떤 것을 선택하는가는 소프트웨어 기업에게 중요한 안건이며, 잘못된 결정은 프로젝트 자체는 물론 회사의 생사를 결정하기까지 합니다. 조이는 적합성, 성능, 안정성, 생산성 등 모든 면에서 조이의 서비스와 알맞는 제품을 찾으려고 항상 노력하고 있으며, 가능한 한 넓고 깊은 검증, 분석 및 연구를 통해 최적의 대안을 찾아내고 있습니다. 그 결과, 이번 Dropwizard와 Asynchronous HBase를 도입하여 기존의 Thrift를 대체하는 프로젝트는 예상보다 훨씬 좋은 성과를 낼 수 있었습니다. 국내에는 Dropwizard의 실무 사용기 등을 찾아보기 힘들고, 한글화된 문서 자체도 찾기 쉽지 않은데, 이 글이 앞으로의 선택을 고민하는 분들, 드롭위자드에 관심이 있는 분들께 도움이 될 수 있으면 좋겠습니다.#조이코퍼레이션 #개발팀 #개발자 #개발환경 #업무환경 #인사이트 #경험공유

지난 8월30일, 매일경제신문이 주최하고 과학기술정보통신부와 금융위원회, 금융감독원이 후원한 매경핀테크어워드2018에서 렌딧이 최우수상을 수상했다. 렌딧이 굳이 이런 경연대회에 참여를 한 이유는 ‘P2P금융산업에서 기술력과 고도의 엔지니어링 파워가 얼마나 중요한 지’를 널리 알리고 싶기 때문이었다.매경핀테크어워드 수상 소식을 들은 후, 엔지니어링팀 렌딧맨들과최근 렌딧은 개발자 채용에 그 어느때보다도 열심이다. 많은 개발자들과 만나 P2P금융산업의 미래와 우리 회사가 하는 일에 대해 설명하고 좋은 개발자를 영입하기 위해 노력하고 있다. 그런데 생각보다 훨씬 더 개발자들에게 P2P금융기업이 어떤 일을 하고 있고, 왜 개발자가 도전할 만한 분야인지 알려져 있지 않다는 사실을 알게 되었다. 이번 글에서는 렌딧이 하는 일을 바탕으로 P2P금융회사에서 왜 고도의 소프트웨어 엔지니어링이 필수적으로 필요하고, 개발자 여러분이 어떤 일에 도전해 볼 수 있는지에 대해 설명해 보려고 한다. 우선 대출과 투자 등 모든 서비스가 기존 금융회사와 달리 온라인 상에서 이루어진다. 특히 렌딧이 집중하고 있는 개인신용 P2P금융의 경우, 대출 심사와 집행, 투자 모집과 운용 등 서비스 전 과정을 100% 온라인, 비대면 서비스로 구축하고 있는 디지털 금융 플랫폼이다.대출 서비스에서는 머신러닝 기반의 대출자 심사평가모델 개발이 핵심적이다. 렌딧이 자체 개발한 렌딧 개인신용평가시스템(Lendit Credit Scoring System)을 예로 들어 보겠다. 신용평가사에서 제공하는 250여가지의 금융 데이터를 순식간에 분석해 모든 대출 신청자마다 개인화 된 적정금리를 산출해 내는 시스템이다. P2P금융기업인 렌딧이 개발한 심사평가모델을 기존 금융권의 심사평가모델과 비교할 때 가장 큰 차이점은, 머신러닝 기법을 사용해 각종 금융 데이터의 최근 12개월 간 트렌드를 분석한다는 점. 이를 통해 보다 정교하게 개인의 신용을 평가해 낸다. 여기에 추가적으로 신용평가사에서 제공하는 사기정보공유(Fraud Bureau)데이터, 직장 신용정보, 상환 정보 등을 종합적으로 반영하고 있다. 최근에는 대출자가 제출하는 신분증 확인 과정에 머신러닝을 적용해 자동화해 나가기 시작했다. 투자 서비스에서는 실시간으로 분산투자 포트폴리오를 추천해 주는 알고리듬이 돌고 있다. 투자자가 투자할 금액을 입력하면 눈깜짝할 사이에 현재 투자 가능한 채권을 조합해 분산투자 포트폴리오를 추천해 주는 시스템이다. 포트폴리오에 조합된 모든 채권에 투자금을 일정한 비율로 고르게 나누어 분산투자할 수 있도록 추천해 주는 것이 특징이다. 렌딧이 개발한 분산투자 시스템은 투자자 1인이 수백~수천개의 채권에 분산하는 것과 동시에, 채권 1개도 평균 1,303명, 최대 3,814명(기준 2018년 6월30일 현재)이 나누어 리스크를 분산하도록 개발되어 있다. 이렇게 분산투자를 시스템적으로 활성화 시키고 있는 덕분에, 현재까지 렌딧의 모든 투자자가 하고 있는 분산투자의 총 누적 건수는 거의 800만 건에 육박하는 수준이다. 점점 더 많은 데이터가 축적되고 있기 때문에, 이러한 데이터를 바탕으로 고객에게 제공할 수 있는 서비스 아이디어도 하루 하루 쌓여 가고 있는 중이다.P2P금융산업이 가장 발전한 시장인 미국의 경우, 최대 규모인 렌딩클럽 한 회사가 미국 개인신용대출 시장 전체의 약 1.5%이상을 차지할만큼 금융 시장을 혁신해 나가고 있다. 렌딧 역시 지난 3년간 빅데이터 분석에 기반한 정교한 신용평가를 통해, 대출 고객의 이자를 총 100억원이 넘게 절약해 드리는 성과를 만들어 냈다. 그간 기존 금융회사들이 만들어 내지 못한 중금리 대출 시장을 스타트업인 렌딧이 활짝 열어낸 것이다.렌딧에서 우리 렌딧맨들과 함께 한국의 금융을 혁신하는 금융 플랫폼을 만들어 가실 엔지니어 여러분을 기다립니다. 관심있는 분은 주저없이 [email protected] 로 연락 주세요. 많은 엔지니어 여러분과 만나뵙고 싶습니다. 

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 -lcat 2011-10-31.log | grep /photos | grep POST | wc -lcat 2011-10-31.log | grep /memos | grep POST | wc -lcat 2011-10-31.log | grep /like | grep POST | wc -lcat 2011-10-31.log | grep SIGN | wc -lcat 2011-10-31.log | grep REL | grep POST | wc -l이런 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.저희는 언제나 타다 및 비트윈 서비스를 함께 만들며 기술적인 문제를 함께 풀어나갈 능력있는 개발자를 모시고 있습니다. 언제든 부담없이 [email protected]로 이메일을 주시기 바랍니다!

2016년 4월에 에잇퍼센트에 합류해서 2016년을 에잇퍼센트와 함께 보냈다. 1년을 다 채운건 아니지만 에잇퍼센트의 성장과 발전에 개발자로서 어떤 기여를 했는지 한 번 정리해 보려고 한다. 나에게 있어서는 물론이고 에잇퍼센트에도 의미가 있을 것이다.1. 대출 개설 내역 신용평가사 공유대출자에게 대출이 실행되면 이 내역을 신용평가사의 시스템으로 공유하는 것을 개발했다. 에잇퍼센트에서 받은 대출 내역이 공유되면 타 금융권에서 대출 개설 내역을 확인할 수 있으므로 추가 대출이 쉽게 이루어지지 않을 것이다. 우리의 고객은 대출자도 있지만 투자자도 있다는 측면에서 투자자의 소중한 투자금을 안전하게 지켜내기 위한 안전 장치 중 하나가 될 수 있다.  2. 성능 개선에잇퍼센트는 빠르게 성장하고 있는 스타트업이다. 스타트업이 비즈니스적으로 빠른 실행을 하며 달리다 보면 성능의 벽에 부딪힐 때가 있는데 마침 내가 합류하고 얼마 되지 않은 시점이었다. 주로 우리의 개발 환경인 Python Django 코드를 개선하는 방향으로 진행을 했고 추후에는 사용자 브라우저단 성능 개선도 진행했다. Python Django 코드 개선에 대한 자세한 내용은 내가 쓴 블로그 포스팅에서 확인할 수 있다.3. 서버 인프라 서울 이전에잇퍼센트는 서버 인프라로 Amazon Web Services(이하 AWS)를 사용하고 있다. 서비스를 처음 시작할 때에는 AWS 도쿄 리전이 가장 가까운 곳이어서 도쿄 리전을 사용하고 있었다. 그러다가 2016년이 되어 서울 리전이 생겼고 도쿄 리전에 비해 네트워크도 빠르고 비용도 저렴해서 사용하지 않을 이유가 없었다. 그래서 도쿄 리전에서 서울 리전으로 이전하는 작업을 진행했다. 밤샘 작업을 함께 해준 개발팀원들에게 고맙다는 얘기를 다시 한번 하고 싶다.그 날의 풍경과 작업 기록, 그리고 django-storages 서울 리전 연동에 대한 글까지 남겨두었다.4. Python Django 버전 업그레이드에잇퍼센트에 합류했을 때 Python 3.4 , Django 1.8을 사용하고 있었고 Python 3.5 Django 1.9로 버전 업그레이드를 진행했다. 버전 업을 하면서 발견된 큰 문제는 없었고 Django admin 의 UI 에 flat 디자인이 적용되어 화면이 이뻐졌다. 내가 직접 한 건 아니지만 화면이 이뻐졌다고 다들 좋아해 준 기억이 난다.참고로 현재의 최신 버전은 Python 3.6 Django 1.10이다.5. 테스트 개선개발을 빠르게 하는 것도 중요하지만 안정적으로 잘 동작하는 것도 그에 못지않게 중요하다. 안정적인 서비스 개발과 운영을 위해 테스트가 중요하다. 특히나 돈을 다루는 금융회사라면 더욱 중요한 것이 테스트이기에 에잇퍼센트 개발팀에도 테스트는 매우 중요하다. 테스트 코드를 잘 작성해야 하고 테스트 코드가 실제 코드를 얼마나 커버하는지에 대한 측정도 필요하다. 에잇퍼센트는 코드를 개발해서 push 하고 pull request를 할 때마다 travis를 통해서 테스트를 수행하고 커버리지를 측정하고 있다. 커버리지 측정을 처음 시작할 때와 비교해보면 기존 대비 10% 포인트 가량 커버리지가 올라갔다. 커버리지가 떨어지면 pull request를 승인하지 않는 것을 정책으로 가져가고 있다.테스트 수행 시 커버리지 측정과 함께 PEP8 준수 확인, migration 체크, 템플릿 검증 등을 하도록 개선했다. 또한 기존에는 테스트 수행 시 sqlite3을 DB로 사용했는데 개선 후에는 실제로 사용하고 있는 PostgreSQL을 사용하도록 했다. 성능을 위해 raw SQL을 사용하는 경우가 가끔 있는데 이때 테스트가 제대로 안 되는 문제를 개선할 수 있었다.6. 개발 환경 개선유지 보수가 용이하고 효율적으로 개발하기 위한 환경을 만들기 위해 노력했다. smarturls, django-debug-toolbar, factory boy 등의 패키지를 적용했으며 로컬 서버 외에 개인별로 배포해서 테스트할 수 있는 서버 환경을 만들어서 테스트를 용이하게 했다. django 설정 분리, 모델 분리, 상수 분리 등의 리팩토링도 진행했다.7. NH핀테크 오픈플랫폼 적용 (진행 중)NH 농협 은행에서 제공하는 API를 사용해서 금융 관련 작업을 자동화하고 효율화하려고 한다. NH에서 요구하는 정보보호 및 보안 기준에 맞춰 시스템을 정비하고 만들어 나가는 중이다. 올해 상반기 안에 API 연동이 되어 에잇퍼센트에 NH핀테크 오픈플랫폼이 알맞게 녹아들어 가기를 기대해본다.8. 서비스 개선에잇퍼센트의 서비스적인 개선도 몇 가지 진행했다.- 채권 상세 페이지 개선 : 투자한 채권에 대한 지급 현황, 지난 내역을 볼 수 있게 되었다.- 로그인 상태 유지 : 기본 30분 로그인이 유지되고 30일 유지를 선택할 수 있게 되었다.- Ada 챗봇 연동 : 금융권 챗봇 중 유일하게 학습하는 Ada가 서비스와 연동하기 위한 개발을 진행했다.1~7번까지의 작업은 주로 눈에 보이지 않거나 개발팀 내부적인 개선이었고 8번은 사용자에게 바로 보이는 서비스적인 개선이었다. 위에 언급한 것 외에 코드 리뷰를 열심히 한 것이 기억에 남는다. 코드 리뷰를 통해 유지보수가 용이하고 효율적인 코드를 만들어 나가고 싶었다. 어떤 코드가 유지보수가 용이하고 효율적인지 리뷰를 통해 토론하고 배워나가는 과정이 나뿐만 아니라 개발팀 모두에게 도움이 되었으리라 본다.개인적으로는 이음에서 Ruby on Rails로 개발을 재밌게 하다가 에잇퍼센트에서의 Python Django를 사용한 개발로의 도전과 전환이었다. 새로운 언어를 접하고 배워나가는 과정 또한 개발자에게는 즐거움이 아닐까 싶다. Ruby, Python 둘 다 엄청나게 잘 하는 건 아니지만 기회가 되면 Ruby와 Python 각각의 장단점을 비교해보는 것도 재미있을 것 같다.2016년은 내가 2006년 첫 회사에 들어간 지 10년이 된 해였다. 10년 전 신입 사원 시절에는 서비스적인 개선을 주로 하고 다른 팀원에게 도움을 주기보다 내 할 일에만 충실했었다. 10년이 지난 지금 작년 한 해를 이렇게 돌아보니 서비스에 직접적인 개선도 하고 다른 팀원들이 개발을 더 잘할 수 있도록 환경을 만들고 도움을 주는 데에도 제법 역할을 했다는 생각이 든다. 나 자신이 엄청나게 변화한 건 아니지만 10년이 헛된 시간은 아니었다는 생각이 들어서 내심 뿌듯하다.2016년을 이렇게 정리하고 보니 2017년에는 더 잘 해야겠다는 생각이 든다. 에잇퍼센트 모든 구성원들과 함께 엄청나고 멋지게 성장해 보고 싶다. 화이팅!2016년 처럼 올해도 해맑게 화이팅!#8퍼센트 #에잇퍼센트 #조직문화 #기업문화 #2016년 #돌아보기 #스타트업개발자 #개발자

Docker Hub은 Docker Registry 중에 가장 돋보이지 않나 생각하는데는 다음과 같은 이유가 있다.써드파티 도구와 서비스 대부분이 Docker Hub를 우선적으로 지원한다.이미지 이름이 매우 짧다.AWS ECR: 319270577709.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/dailyhotel/myweb:1.0.1Docker Hub: dailyhotel/myweb:1.0.1단순하지만 강력한 도커 빌드 서비스를 제공한다.이 외에도 도커 허브는 장점이 많은데 도커 이미지를 도커 허브에서 빌드하거나 외부에서 docker push를 해서 도커 이미지를 레지스트리에 밀어넣으면 해당 이벤트를 Webhook로 외부에 전달해주는 기능도 그 중 하나이다. 이론적으로는 새 도커 이미지가 나올 때마다 Slack을 통해 알람을 받을 수 있다. 하지만 놀랍게도! 도커 허브는 Slack 등의 대중적인 써드 파티 서비스와의 통합 기능을 직접 지원하지 않는다. 기본적으로 도커 허브가 보내는 Webhook를 파싱해서 슬랙 등으로 보내는 서비스는 직접 구현하거나 누군가 만든 도구를 직접 설치해 사용해야 한다.구글링하면 구현체가 몇 개 나오는데 그 중 일부는 matsengrp/relay를 커스터마이징한 것이다. 다른 구현체도 있지만 matsengrp/relay가 제일 구성이 깔끔하고 커스터마이징하기 쉬웠기 때문에 이를 기반으로 더 쓸모있는 구현체를 만들기로 했다. 새로운 구현체는기존 프로젝트를 Dockerize하고소스 코드를 직접 수정하는 대신 환경변수로 설정을 제어하게 하고도커 이미지의 태그 등 중요 정보를 추가로 표시하며위트 넘치는 이미지를 추가하여 지나치게 사무적이지 않게 메시지를 구성하는데초점을 맞추었다. 그래서 나온 결과물은 다음과 같다.개인적으로는 매우 마음에 든다. Docker 이미지로 빌드했기 때문에 서비스를 띄우기도 매우 쉽다. README 문서에도 기술했듯docker run — env SLACK_URL=’https://hooks.slack.com/services/PUT/YOURS/HERE' — env RELAY_PORT=8080 — env=DEFAULT_CHANNEL=’#dev’ — env=IMAGE_URL=’https://i.giphy.com/LYDNZAzOqrez6.gif' -p 8080:8080 dailyhotel/relay이게 전부이다. IMAGE_URL 등 환경변수 대부분은 필수값도 아니어서 실제 설정은 더 간단명료하다. 도커 이미지가 간단한만큼 Kubernetes로 띄우기도 쉽다.apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: slackrelay labels: app: slackrelay spec: ports: — name: http port: 80 targetPort: 8080 protocol: TCP selector: app: slackrelay type: LoadBalancer — - apiVersion: extensions/v1beta1 kind: Deployment metadata: name: slackrelay spec: replicas: 1 template: metadata: labels: app: slackrelay spec: containers: — name: slackrelay image: dailyhotel/relay:latest env: — name: SLACK_URL value: "https://hooks.slack.com/services/PUT/YOURS/HERE" — name: RELAY_PORT value: "8080" — name: DEFAULT_CHANNEL value: "#dev" ports: — name: slackrelay-port containerPort: 8080그래도 여전히 몇 가지 개선점이 있긴 하다. 예를 들어 슬랙의 Webhook URL 대신 API 토큰값을 설정으로 받으면 좀더 많은 기능에 접근할 수가 있다. 이러한 점은 향후 정말 필요할 때 개선해볼 생각이다.참고 자료Webhooks for automated builds는 Docker Hub가 보내는 Webhook 메시지를 기술한다. 제목만 읽으면 자동화된 빌드에만 해당하는 이야기 같지만 확인해보니 docker push로 이미지를 푸시했을 때도 동일한 메시지 포맷을 사용한다.RequestBin는 Webhooks for automated builds에서 언급한 웹 서비스인데 Webhook 개발 등에 매우 유용하다. 외부 서비스가 발송하는 HTTP 요청 메시지를 받아서 임시로 보관해준다. Webhooks for automated builds에서 기술한 메시지 포맷대로 실제로 발송되는지 확인하기에 매우 요긴했다.#데일리 #데일리호텔 #Docker #Slack #슬랙 #협업툴 #개발 #개발자 #인사이트 #꿀팁

출처 : 구글 이미지 검색그 동안 테스트코드작성, 코드리뷰를 집중적으로 수행했는데요. 아직은 엔지니어 모두가 걸음마 단계여서 실무리듬에 코드리뷰와 TDD를 끼워넣진 않았습니다. 대신 각자 리서치를 수행하고 매주 수요일 SW 세미나에서 lesson&learn 공유하는 식으로 devops를 공부했습니다.회고2주를 되돌아보고 느낌점을 한 문장으로 요약하면 다음과 같습니다.기술부채의 이자율은 고정 값이 아니다. 시간이 흐를수록 점점 더 높아진다.코드리뷰부터 말씀드리겠습니다. android와 iOS의 경우 앱 개발기간 3개월 동안 커밋한 어떠한 코드도 리뷰하지 않은 상황이었습니다. devops를 계기로 두 프로젝트 간의 코드리뷰를 드디어 시작했는데요. 방대한 코드를 빠르게 이해하기 위해 코드리뷰에 앞서 시각화된 자료를 준비해 아키텍쳐리뷰부터 수행하였습니다. 아니나 다를까 두 클라이언트의 유저스토리가 완벽하게 똑같음에도 불구하고 클래스 설계며 구현상의 코드며 개발 상의 내용이 완전히 갈라져 있음을 목도했습니다.출처 : 구글 이미지 검색iOS, android 환경적 차이로인해 어쩔 수 없이 코드의 다름이 나타나는 경우도 있었지만 대다수의 차이는 코드리뷰를 하지 않아서였습니다. 코드리뷰를 진행하면서 조금 신기했던 사실은 아주 간단한 요구사항(기능)도 개발자 개성에따라 구현법이 각양각생이라는 점입니다. 한 가지 문제에도 다양한 해결법이 존재하는만큼 각 구현법 마다 강점과 약점이 존재하기 때문에 코드리뷰의 필요성이 생각보다 더 크다는 점을 깨달았습니다. 앞으로 클라이언트에는 고도화된 유저스토리가 계속 추가될 예정인데 두 클라이언트간 갈라진 구현상의 설계는 분명히 피처 딜리버리에 병목지점으로 작용될 것입니다. 두 갈래로 나뉜 클라이언트를 어떻게 설계적으로 통합시켜 나갈지 지속적으로 고민해봐야 겠습니다. 또한 더 이상 차이가 벌어지지 않도록 지금부터 추가되는 피쳐들이라도 코드리뷰를 수행하는 환경에서 개발되도록 해야할 의무감도 느꼈습니다.테스트 코드도 마찬가지로 기술부채가 생각보다 많이 쌓였음을 깨달았습니다. 스위처의 클라이언트의 기술적 난이도는 낮은 편입니다. 그런데 그럼에도 불구하고 기존 코드에 테스트코드를 입혀 SUT로 만드는 일은 여간 까다로운 일이 아니었습니다. 기존 코드는 비즈니스로직과 I/O(DB,Network, BLE), UI 코드간의 커플링이 높아서 막상 어느것 하나 테스트코드를 입히기 쉽지 않았습니다. 테스트코드를 작성하기 위해서는 논리단위의 클래스들을 떼어내는 리팩토링이 병행되어야만 했습니다. 테스트코드 없이 작성한 코드는 시간이 지날 수록 테스트코드가 비집고 들어갈 틈 또한 점점 없애는듯 합니다. 그래도 이러한 현상들은 몸소 체험하면서 확신을 갖게된 사실도 있었습니다.테스트코드가 존재함으로서 SUT의 설계는 옳은방향으로 향한다.기존 코드에 테스트코드를 입히려고 이리저리 애쓰다보면 무관한 기능들이 뭉쳐있는 비대한 클래스는 발견하게 됩니다. 테스트코드를 입히기 까다로운 이 거대한 클래스를 쪼개야할 필요성을 느끼게 되는데요. 이 시점에서 개발자는 테스트코드가 있기 전에 절대 하지 않던 리팩토링 고민을 하게 됩니다. 치열하게 고민하는 과정에서 리팩토링에 실패하면 제대로된 테스트코드를 작성하기가 불가능해집니다. 즉, 테스트코드를 작성 했다면 분명히 설계상의 리팩토링이 일어 났을 확률이 높습니다.스위처 어플리케이션의 내 주변의 스위처 목록 페이지를 예를 들어보겠습니다. 해당 스크린에서는 유저가 여러개의 스위처를 확인하기 때문에 몇 가지 비즈니스 룰에 의해 스위처들의 정렬 순서가 결정됩니다. 그래서 유저는 여러개의 스위처가 검색되어도 내가 가장 사용할 확률이 높은 스위처를 최상단에서 만나는데요. 그 정렬 역할을 맡은 클래스가 switcher sorting(이름이 잘 기억안나네요..) 입니다.저희 안드로이드 개발자는 이 클래스를 첫 SUT로 만들기로 결정했고 일 주일간 테스트코드를 작성하려고 노력했습니다. 그러나, 생각보다 쉽지 않았습니다. SW세미나때 코드를 리뷰하면서 발견한 사실인데 swithcer sorting는 단순히 비즈니스룰에 사용되는 정보 뿐만 아니라 꽤나 무거운 무거운 switcher 클래스도 의존하고 있었습니다. 정작 sorting 우선순위를 결정하는데 필요한 정보는 switcher 클래스가 갖고있는 정보들 중 극히 일부분이었는데 말이죠. 이렇게 큰 클래스 때문에 테스트 코드를 짜려면 안드로이드 라이브러리인 BluetoothDevice와 Context 인스턴스를 공급하는 목업 클래스가 필요한 상황이 벌어질 수도 있었습니다. 더 큰 문제는 비대한 클래스로 인해서 test의 fixture를 구성하는데 수십 줄의 코드가 필요 했다는 사실입니다. 자연스럽게 테스크코드를 작성하면서 리팩토링의 필요성을 느끼게 되었습니다. 가까운 미래에 스위처 개발자가 성공적으로 switcher sorting 클래스를 SUT로 만들었다면 이 클래스의 설계 또한 분명 리팩토링을 거쳐 더 좋은 방향으로 거듭 났을 것 입니다.앞으로 2주간 할 일어떠한 일이든 균형이 중요하다고 생각합니다. 마냥 기술부채를 털어낸답시고 리서치와 공부만 하고 있을 수는 없습니다. 동아리가 아닌 회사이기 때문에 시장의 니즈에 맞춰서 분명히 다시 피쳐를 개발하는 속도를 높이는 가속 패달을 밟아야 할 시점이 올 것입니다.출처 : 구글 이미지 검색너무 이르지도 않게 그렇다고 너무 느리지도 않게 적절한 시점에 고객이 불만을 터뜨리지 않을 정도의 SW 안정성을 보장하는 최소한의 devops 수준을 달성해야합니다. 어느정도까지가 devops를 도입해야 오버엔지니어링이 아닌 기술부채를 탕감하면서 동시에 I/O 초중기 목표를 달성할 수 있는지 치열하게 고민하고 부딪혀보며 기민하게 대응해야 겠습니다.앞으로의 2주간 할 일은 다음 질문 두 가지에 대한 대답을 하면서 자연스럽게 도출될 것 같습니다.테스트코드 작성을 위한 TDD를 어떻게하면 엔지니어가 효과적으로 학습할 수 있을 것인가?코드리뷰를 스프린트 일과에 어떻게 자연스럽게 안착시킬 것인가?#스위쳐 #Switcher #개발 #개발팀 #문제해결 #인사이트 #DevOPS #데브옵스

저는 야놀자 CX 서비스실의 API 파트에서 백엔드(90%)와 웹 프론트엔드(10%) 프로그래머로 일하는 송요창입니다.개정된 근로기준법에 따라 2018년 7월 1일부터 300인 이상 규모 기업인 경우주 40시간(최대 52시간) 근로합니다. 이에 따라 야놀자에서도 업무 집중도 향상과 함께 업무 시간을 명시하는 방안이 논의되었습니다. 이런 배경 속에서 만들어진워크로그개발 경험을 이야기하겠습니다.개인의 업무 시간 작성근로 시간이 기존 대비 단축되면서 각 개인의 업무 시간을 기록하고 기준 근로 시간을 초과하였을 때 이를 소진하도록 하는 방향이 결정되었지만 어떤 도구를 사용할지가 문제였습니다. Timing, TMetric, 출퇴근 기록기 알밤 등 다양한 도구를 사용해서 각자 기록을 시작했습니다.1차 시도 - Workflow + Alfred 활용그러던 중에 캘린더를 이용해서 출/퇴근 기록을 남기고 슬랙(Slack)으로 메시지를 발송하는 방법을 CX 서비스실 강미경 님이 공유합니다.캘린더와 - 유료인 경우 - 슬랙 모두에 기록이 남는 장점이 있습니다. 사용하기 쉽습니다.iOS 앱인 Workflow를 이용해서 캘린더에 이벤트를 등록하고 슬랙으로 메시지를 전송.데스크톱이나 노트북은 Alfred의 Workflows 기능으로 해결할 수 있었습니다.Workflow + Alfred로 워크로그를 기록하는 단점개인적으로 편리했지만 CX 서비스실 내부로 전파하여 사용하기에는 문제가 있었습니다.안드로이드 휴대전화를 사용하는 경우 Workflow를 사용할 수 없습니다.아이폰을 쓰더라도 유료로 판매되는 Workflow를 사지 않으면 쓸 수 없습니다.Alfred를 쓰더라도 Power Pack을 구매한 사용자만 Workflows를 적용할 수 있습니다.2차 시도 - 슬랙봇 활용위에서 언급된 문제를 해결하고 구성원 누구나 추가 앱 설치 없이 손쉽게 접근할 수 있는 슬랙봇에 주목합니다. 캘린더가 아니라 데이터베이스를 활용해서 개발하면 어떨지 논의했습니다.늦은 저녁(대략 23시부터 03시)에 Firebase 실시간 데이터베이스(Realtime Database)와 Firebase 클라우드 함수(Functions)를 활용해서 단순한 슬랙봇을 만들었습니다.슬랙을 실행한 뒤 슬래시 커맨드(slash command)로 /wl 출근을 입력하면 출근 로그가 추가되고 완료 메시지를 수신합니다.슬랙의 3초 이내 응답 요구단순한 기능이었지만 슬랙봇을 활용해서 워크로그를 작성하는 동료가 조금 늘었을 때 치명적인 문제가 발생했습니다.슬랙의 슬래시 커맨드는 3초 이내로 응답할 때 완료 메시지를 노출합니다. 3초를 초과하면 아래 메시지를 노출합니다.Firebase 클라우드 함수로 작성한 코드에 문제가 있었습니다. 단순한 로그 데이터와 사용자 요청에 대한 기록을 모두 완수한 후에 응답을 보내도록 했습니다. 이 부분에서 응답 지연이 발생합니다.기록은 된다고 변명해봤지만, 사용자가 기록 여부를 알 수 없으니 재시도하는 횟수가 늘어났습니다. 중복된 데이터를 삭제 요청하는 사용자가 늘었습니다. 이런 불편을 겪고 초기 사용자가 이탈했습니다.위 문제를 제외하고도 다수 사용자의 특정 기간 내 로그를 모두 살펴보기에 슬랙봇은 그다지 좋은 도구가 아니었습니다.제가 잘 못 쓴 것이지 슬랙봇에게는 죄가 없습니다.3차 시도 - 웹페이지 도입앞서 말한 문제가 대두하기 전 다수의 로그를 살펴보기 위해 웹페이지를 제작 중에 있었습니다. 프로그래밍에는 야놀자 앱 하이브리드에서 다뤄본 React.js 외에 최근 소개받은 razzle, After.js를 사용했습니다(이에 관한 회고는 아래서 짧게 다룹니다).Firebase 실시간데이터 베이스에 쌓인 로그를 Firebase 클라우드 함수로 제작된 API로 사용자별, 일자별로 불러서 표시하는 정도로 개발 착수.웹페이지로 조회 기능을 만든 시점과 맞물려 슬랙봇이 무용지물이 되었습니다. 로그인 기능을 제작하고 웹페이지에서 워크로그를 추가할 수 있도록 했습니다. 기록과 조회가 웹페이지로 대체 된 것입니다????????.Firebase 인증은 정말 편리합니다.대형 이벤트이렇게 만들었지만 떠나버린 사용자를 돌아오게 만드는 일은 불가능했습니다. 저를 제외하고 몇몇 분들만 사용하는 소소한 서비스로 사라질 예정이었습니다. 그런데 CX 서비스실 실장이신 하희진 님이 전격적으로 CX 서비스실 전 구성원이 워크로그를 통해 기록을 남겨달라고 요청하셨습니다. DAU가 10배는 급상승했습니다(1~2명에서 20명 이상으로). 많은 트래픽????이 들어오니 부족한 기능과 어설픈 기록 시스템 등이 문제가 되기 시작합니다.엎친 데 덮친 격으로 초과 근무 차감이란 주 기능 오픈에 대한 관리자(희진 님)와 사용자의 요구가 커졌습니다.할 일이 넘쳐난다.DAU 20의 공포요구사항을 분석하고 구현하면서 미비한 규칙을 관리자와 자주 논의했습니다. 논의 결과에 따라 메뉴가 생겼다가 사라졌다가를 반복해서 사용자의 혼란이 가중되었습니다. 아직 제작되지 않은 관리자 기능 때문에 데이터베이스를 직접 수정하는 일도 빈번했습니다.무엇보다 갑자기 새로운 도구를 사용하는 사용자의 질문이 쏟아졌습니다. 주 40시간을 어떻게 측정할지, 초과근무시간의 근거나 법정 휴식시간 발생 요건 등 대부분은 규칙에 관한 질문이었습니다. 30분 안에 같은 질문을 5번 듣고 동일하게 답변하는 헤프닝도 있었습니다.???? 어디서 많이 본 모습인데? 바로 IT산업 전체에서 자주 일어나는 일입니다.점진적 개선우선 비슷한 질문을 모아 FAQ 페이지를 개설했습니다(우리 PO가 자주 하는 업무라서 배운 풍월이 도움이 되었습니다). 지나치게 사용자 기능을 제한하여 CS가 늘어난 측면이 있어서 규칙이 확정된 부분만 사용자 기능 제한을 풀었습니다.금주 내의 로그는 언제든 추가 및 수정할 수 있도록 변경했습니다.누적된 초과시간은 금주 중 언제라도 사용할 수 있도록 변경했습니다.한 주가 끝나면 잘못된 로그가 있는지 검사한 뒤 로그 수정 후 초과시간 확정하는 일은 하고 있습니다.배포되는 버전마다 변경사항을 문서에 남기고 전체 사용자에게 공지했습니다.차감 기능은 자투리 시간과 CX 서비스실 구성원의 배려로 개발하였습니다.다행히 6월에 태어난 둘째가 새벽 4~5시면 한 번씩 울어서 알람 없이 기상할 수 있었습니다????.개인 회고워크로그를 제작하면서 크게 2가지를 느꼈습니다.미비한 요구사항 분석은 개발 비용을 상승시킨다하나의 요구사항은 여러 기능을 필요로 합니다. 자세한 분석 없이 뇌내 망상으로만 개발에 착수했더니 구조를 변경하느라 시간을 많이 소모했습니다.초과 시간을 예로 들면 우선 차감 메뉴를 만들고 있었습니다. 그런데 차감에 근거가 되는 누적 시간이 없습니다. 그럼 누적을 기록할 수 있는 모델을 제작합니다. 1일 8시간 기준으로 기록하도록 개발합니다. 주 40시간이 넘을 때 초과 시간이 발생하는 규칙이라서 1주일 단위로 마감하는 방식으로 변경합니다.이렇게 우왕좌왕하며 개발하니 밀고 나가는 힘이 약했습니다. 프로덕트 개발 시 PO가 이 부분을 많이 돌봐줘서 기본 없는 프로그래머가 되었습니다(????).개발은 50%. 운영이 나머지 50%다마이너 버전이라도 개발을 완료하고 배포할 때마다 한고비 넘었다고 생각했습니다. 그렇지만 진짜 서비스가 단단해지는 것은 사용자를 만날 때부터였습니다.사용자는 관리자보다 인내심이 없습니다. 개선 사항을 슬랙을 통해서 말해주고, 잘못된 기록이 있으면 수정을 요구했습니다. 이상한 규칙이 발견될 때마다 피드백이 왔습니다. 정당한 요구와 피드백이지만 1인 개발자가 감당하기는 벅찬 부분이 있었습니다.피드백을 정리해서 수정할 부분을 JIRA에 정리하고 작업하기를 반복했습니다. 이 과정을 통해 초기보다 더 다듬을 수 있었습니다.저는 근무시간 중에만 CS 대응을 했음에도 피곤했습니다. 이런 일을 매일 매시간 겪고 있는 야놀자 PO와 IT 업계 동료들은 정말 대단한 사람입니다. 이 자리를 빌려 다시 한번 존경합니다.개발 관련 회고(신약???? 임상 결과)토이 프로젝트이기 때문에 회사에서 사용하는 기술 외에 새로운 기술을 다뤄봤습니다. React.js와 함께 엄청나게 사랑받고 있는 vue.js가 아닌 이유는 개발 시간이 촉박해서 공부할 시간이 없었다고 핑계 대봅니다.razzle + After.js = ????React.js를 사용할 때 주로 Next.js를 사용해왔지만 이번에는 razzle과 After.js를 사용했습니다.razzle은 create-react-app처럼 React.js 애플리케이션을 제작할 수 있도록 초기 구성을 도와줍니다. React.js 외에도 Vue, Angular, Preact, Elm 등을 지원합니다.After.js는 Next.js처럼 서버사이드 렌더링을 지원합니다. Next.js와 다르게 React Route 4를 이용해서 라우팅을 지원합니다.사용해본 소감은 razzle이 아무런 설정도 하지 않도록 도와주고 있어서 편리했습니다. TypeScript 도입도 예시가 있어서 쉽게 적용할 수 있었습니다. 코드 수정 후 웹페이지를 다시 로딩하는 핫 리로드(hot reload)도 잘 작동합니다. After.js는 서버사이드 렌더링 시 getInitialProps 를 사용할 수 있어서 Next.js에 익숙한 저에게 편리했습니다. 무엇보다 Next.js처럼 route를 변경하기 위해서 next-route에 의존하지 않아서 편리했습니다(대신 React Route를 의존합니다).저처럼 프로젝트 셋업을 어려워하는 초심자에게 유용합니다(검색할 때 사례를 더 많이 찾으려면 Next.js가 더 유리합니다).배포는 초기에 Aws의 beanstalk을 활용하다가 Zeit가 운영하는 now로 변경했습니다. Node.js나 docker에 익숙하고 커맨드 라인 인터페이스(cli)를 사용하는 데 어려움이 없다면 사용할만 합니다. 리전이 모두 해외라서 응답속도가 빠르진 않습니다.Zeit는 Next.js 프레임워크를 제작한 회사입니다.도움 주신 분???? 아이디어와 기획에 도움을 주고 사용자가 돼주신 R&D CX 서비스실 강미경 님???? 제보에 적극적인 R&D CX 서비스실 노현석 님DAU를 비약적으로 높여주신 R&D CX 서비스실 하희진 님미약한 사용성과 구린 UI임에도 잘 사용해주고 계신 R&D CX 서비스실 모든 구성원!!공감의 ????????! 눈물 흘리는 역할로 열연해주신 R&D UX/UI팀 김하연 님이 글을 리뷰해주신 유관종 님, 노현석 님, 구본한 님무엇보다 이런 프로젝트가 가능하도록 도와준 R&D CX 서비스실 내 API파트 전원에게 ????‍ 감사합니다.참고한 자료https://medium.com/evenbit/building-a-slack-app-with-firebase-as-a-backend-151c1c98641dhttps://api.slack.com/slash-commandshttps://firebase.google.com/docs/database/web/start#야놀자 #개발자 #개발팀 #문제해결 #버그수정 #백엔드 #인사이트 #경험공유

지난 시간엔 사운들리 백엔드에 대해 설명을 드렸었죠. 이번 시간엔 사운들리 서비스중 클라이언트에 해당하는 안드로이드 SDK, 그 중에서도 백그라운드 서비스에 초점을 맞추어 설명을 해 볼까 합니다.안드로이드의 특징 중 하나로 Service 를 들 수 있습니다. 이 서비스란 녀석은 백그라운드에서 실행 될 수 있다는 점이 가장 큰 특징인데요. 물론 iOS 에서도 일부 지원은 합니다만 매우 제한적인 경우(음악 재생 등)에만 사용 가능합니다.제가 생각하는 백그라운드 서비스 개발 시 유의 사항은 아래와 같습니다.동작 기간 - 상시 동작 해야 하는가, 특정 조건에서 특정 작업을 할때만 동작 해야 하는가글로벌 프로세스 사용 유무 - 서로 다른 어플리케이션에서 접근이 가능 해야 하는가동작 조건 - 특정 시간 혹은 기간마다 동작 해야 하는가, 특정 이벤트 발생시 동작 해야 하는가그 외에도 많은 부분들이 있지만 일단 저 정도만 고려해도 개인적인 생각으로는 충분히 개발 가능하다고 생각 합니다.그러면 각각에 대해서 좀 더 자세하게 알아 볼까요?1. 동작 기간동작 기간에 대해서 이야기 하기 전에 먼저 유저 레벨에서 가장 많이 사용하는 Service 와 IntentService 의 차이점에 대하여 짚고 넘어가보겠습니다.Service 를 상속`Context#startService//Context#stopService` 혹은 `Context#bindService(w/BIND_AUTO_CREATE)//Context#unbindService` 를 통해 수명 조절 (Service 내에서 Service#stopSelf 를 호출하는 방법도 있습니다.)Service 시작된 이후에 커뮤니케이션 가능수명 종료 API(stopService or unbindService) 를 호출 하기 전에는 프로세스가 사라지지 않음 (물론 LMK에 의해서 종료 된다던지 등등이 있지만 여기서는 논외로 하겠습니다.)IntentService 를 상속startService 를 통해 서비스를 시작함사용자가 따로 수명 관리를 할 필요가 없음상기 특징을 보면 Service 는 상시 동작하는 서비스에, IntentService 는 특정 조건에서 동작하는 서비스에 더 특화된 것을 볼 수 있습니다.사운들리 서비스는 백그라운드에서 상시 신호를 감지해야 하므로 Service 를 상속해서 쓰고 있습니다.2. 글로벌 프로세스 사용 유무안드로이드 컴포넌트 속성 중 android:process  속성을 소문자로 시작하는 이름을 쓰면 글로벌 프로세스로 사용 할 수 있습니다. 글로벌 프로세스니까 당연히 다른 어플리케이션에서도 접근이 가능하답니다.아래와 같은 경우에는 글로벌 프로세스를 사용 할 때 더 이점이 있습니다.불필요한 리소스 사용 자제 - 서버와 통신하는 모듈의 경우, 여러 앱에서 동일한 모듈이 사용 될 때 하나의 통로만 사용 하는 것이 네트워크 리소스를 적게 먹습니다.공유 불가능한 자원 사용 - 사운들리 SDK 가 이 경우에 해당합니다. 비가청 대역 음파를 사용하는 특성상 마이크를 사용 해야 하나 안드로이드에서는 서로 다른 어플리케이션 간의 마이크 공유가 불가능합니다.하지만 일반적인 어플리케이션 서비스는 굳이 글로벌 프로세스를 쓸 필요가 없습니다. 모듈 버전에 따른 실행, 데이터 공유 등 골치 아픈게 이것저것이 아니에요... ㅠ3. 동작 조건동작 조건은 크게 time base 와 event base 로 나눌 수 있는데요. 각각의 경우에 서비스를 동작 시킬 트리거를 다르게 쓰는 것이 좋습니다.동작 조건에 따라 안드로이드에서 사용 가능한 트리거는 아래와 같습니다.시간 기반 (time base)AlarmManager 의 alarm API (set, setExact, setExactAndAllowWhileIdle 등)Android System Broadcast (ACTION_TIME_TICK 등)GCM Message이벤트 기반 (event base)Android System Broadcast (ACTION_SCREEN_ON, ACTION_POWER_CONNECTED 등)GCM Message그 외 각종 어플리케이션 사용시 발생되는 이벤트위에서 이야기한 것을 표로 정리하면 아래와 같습니다.동작 기간동작 조건사용해야할 서비스동작 트리거그 외상시동작시간기반 동작Service 를 상속 받아 startService 서비스 시작bindService 를 통해 서비스와 연결하여 커뮤니케이션해당 Service 는 START_STICKY 로 실행AlarmManager 혹은 서버에서 주기적으로 동작하는 GCM Message 사용글로벌 프로세스를 사용 해야 한다면 android:process 속성을 사용이벤트 기반 동작System Broadcast 혹은 GCM Message, JobService 등을 사용작업 할때만 동작시간 기반 동작IntentService 를 상속받아 startservice 로 실행Intent 에 작업 관련된 파라매터를 전달AlarmManager 혹은 서버에서 주기적으로 동작하는 GCM Message 사용이벤트 기반 동작System Broadcast 혹은 GCM Message, JobService 등을 사용Etc. 유의해야 할 부분추가로 백그라운드 서비스 개발 시 유의해야 할 점들을 기술 해 보겠습니다.i) 배터리 절전 기술안드로이드 버전이 올라갈수록, 그리고 벤더들의 기술력이 높아질수록 배터리 절전 기술 역시 발전합니다. 이러한 기술들은 사용자 입장에서는 반가운 기술이지만 개발자들에게는 종종 절망을 선사합니다 ㅜㅜ사운들리 서비스도 개발 과정에서 각종 절전 기술 때문에 고생을 했는데요, 크게 고생한 기술 및 특징은 아래와 같습니다.DozeAndroid 6.0 이후 버전에 적용아래의 상태에서 일정 시간 이후 Doze 모드 진입충전 중이 아님스크린 꺼져 있음일정 수치 이상 움직이지 않음제한되는 사항AlarmManager 의 AlarmJobServiceWakeLock 무시네트워크 접근 제한회피 방법AlarmManager#setExactAndAllowWhileIdle() - Doze 에서도 동작하지만 최대 15분에 한 번씩만 동작 가능GCM high priority messageApp StandbyAndroid 6.0 이후 버전에 적용일정 기간 동안 아래 상황 중 하나도 발생하지 않은 경우 시스템에서 해당 앱을 standby state 로 간주명시적 앱 실행액티비티나 서비스가 포그라운드(전경)에서 실행 중, 혹은 포그라운드에서 실행 중인 앱이 해당 앱의 컴포넌트 사용중알림을 생성하고 유저가 잠금 화면이나 알림 트레이에서 확인한 경우제한되는 사항네트워크 사용 및 동기화 기능 사용 불가회피방법유저와 상호 작용유저가 디바이스 충전스마트 매니저삼성에서 킷캣 (안드로이드 4.4) 이후의 모델 (일부 제외)에 적용일정 시간 이상 유저가 사용하지 않은 앱은 알림 생성 불가관련글: 구글 개발자 블로그의 Android M 관련 변경점ii) LMK (Low Memory Killer)안드로이드의 각각의 프로세스는 특성에 따라 상태가 부여됨각 상태는 제한되는 메모리 사이즈가 정해져 있고, 디바이스의 가용 메모리가 해당 사이즈 이하로 떨어질 시 시스템에서 프로세스를 종료START_STICKY 로 실행한 서비스의 경우 일정 시간 이후에 null Intent 를 가진채로 재시작킷캣 이상에서 PID가 0이 된 채로 남아있는 버그가 있음ActivityManager#getRunningServices 에서 서비스 리스트를 가져 왔을때 찌꺼기가 존재마치며보기엔 복잡해 보이지만 사실 서비스 기획에 맞게 기능들을 골라서 쓰기만 하면 되니까 생각보단 복잡하진 않습니다. '사용자 중심의 나이스한 서비스 기획' 만 있으면 위의 표에서 기능을 골라서 조립만 하면 됩니다.물론 실제 개발 시에는 훨씬 더 고민 해야 될 부분이 많을 겁니다. 네트워크 트래픽도 최소화 해야 하고, WakeLock 도 적절히 써야 하고, 글로벌 프로세스 사용시는 DB 동기화도 시켜야 하고 GCM 은 downstream 이냐  group 이냐 topic 이냐 등등...개인적인 전망으론 장기적으로 Google 에서도 iOS 처럼 백그라운드 서비스 사용에 점점 제한을 둘 것 같습니다. 하지만 완전히 없애진 않을 것 같네요. 나름 특색 이니까요. 그러니 없애지만 않으면 방법을 찾아 낼 수 있을 겁니다.너무 두서없이 주저리주저리 쓴 글 같지만 조금이라도 도움이 되었으면 좋겠습니다.#사운들리 #개발 #개발자 #안드로이드 #안드로이드개발 #앱개발 #앱개발자 #SDK #인사이트 #조언 #경험공유

1월부터 4월까지 한 시즌에 걸쳐 트레바리 홈페이지를 다시 구현하였다. 겉으로 보이는 UI/UX 디자인 개편을 넘어, DB 설계와 서버 및 웹 페이지 개발까지 새롭게 진행했다. 기존의 홈페이지를 완전히 버리고, 새로운 아키텍처를 가진 홈페이지를 구현하여 데이터를 이전하는 일이었다.4개월 동안 반응형 웹 사이트 1개, 크루/파트너 어드민 사이트 2개와 함께 서버까지 구현했다..지난 시즌 동안 홈페이지의 여러 기능들을 개선하면서 변화가 필요하다고 생각했다. 단순히 '남이 짜둔 코드가 별로예요'에서 나온 불편 때문만은 아니었다. 회사가 겪는 빠른 성장에 발맞춰 시스템이 뒷받침이 되어줘야 하는데 기존의 아키텍처로는 그러기가 어려웠다. 적은 트래픽에도 툭하면 죽는 서버 덕에 접속이 몰리는 멤버십 신청 기간 동안에는 서버 비용을 배로 늘려야 했고, 푸시 알림의 필요성으로 모바일 앱을 구현하고 싶어도 별도의 API 서버가 존재하지 않아서 시도하기 힘들었다. 결국 지난 시즌 말, 홈페이지를 새로운 아키텍처에서 다시 구현하겠다는 호기로운 결정을 내렸다.처음 시작할 때만 해도 아주 큰 어려움은 없겠거니 했다. 트레바리 입사 이전에 여러 프로젝트를 턴키로 수주받아 진행했던 경험이 있었기 때문이었다. 그러나 몇천 명, 많게는 몇만 명이 접속하는 운영 중인 서비스를 만들어 이전하는 일은 새 서비스를 만드는 일과는 또 다른 일이었다.게다가 이전 글에서 이야기했던 것처럼 트레바리에는 풀타임으로 일하는 개발자나 디자이너가 나 혼자이기 때문에 해야 하는 일이 절대적으로 많았다. 개발 맨 아랫단부터 웹 페이지의 디자인까지 기간 내에 해내는 것은 쉽지 않은 일이었다. 덕분에 매일이 도전이었던 4개월을 보냈고, 런칭 3주 전쯤에는 잠시 슬럼프를 겪기도 했다. 하지만 트레바리가 한 번은 꼭 겪어야 하는 과제였기에 꾸역꾸역 해내면서 런칭까지 왔다. 오늘은 그 이야기를 정리해보려고 한다.리라이팅왜, 무엇을 했나요?1. 과도한 서버 비용과 느린 속도홈페이지를 다시 만들어야겠다는 생각을 가장 많이 하게 된 이유는 비용과 속도였다. 동시 접속 유저 수가 천 명이 안 되는 서비스에서 월 100만 원가량의 서버 비용이 나왔고, 평균 페이지 로딩 속도가 3초를 넘어갔다.그동안 트레바리 홈페이지는 여러 프리랜서 개발자들이 거쳐가며 유지되느라 DB나 쿼리 구조에 대한 고민을 장기적으로 해볼 기회가 없었다. 요청받은 기능을 구현하기 위해 필요한 테이블을 그때그때 만들고, 활용할 데이터가 다른 테이블에 있다면 조인을 해서 불러왔다. 그 결과 대부분의 데이터 요청에 n+1 쿼리가 존재했고, 한 명의 유저가 한 번의 접속만으로도 수많은 쿼리 요청을 하는 상황이었다.최대한 기존의 홈페이지에서 이를 해결해보려고 노력했다. 처음 입사했을 때만 해도 10초 이상의 시간이 들었던 독서모임의 리스트 요청을 3초까지 줄이고, 접속자 수가 40%가 늘어났어도 서버 비용을 늘리지 않을 수 있었다. 그러나 상대적으로 빨라졌을 뿐 느린 편이라는 점은 변함이 없었다. 매 시즌 멤버 수가 30~40% 씩 증가하는 추세대로라면 다음 시즌에도 비슷한 비용을 유지할 수 있을 거란 보장 또한 없었다.여기서 더 개선하려면 DB 구조를 변경하고, 수많은 코드를 갈아엎어야 했다. 필요하다면 하면 되는 일이었지만 기존의 아키텍처인 레일즈 웹 애플리케이션을 유지한다면 당장의 퍼포먼스를 개선하더라도 언제까지 높은 퍼포먼스를 유지할 수 있을지 의문이었다. 성장에 따라 요구되는 시스템들을 다 지원해줄 수 있을지도 미지수였다. 언젠가 아키텍처를 변경해야 한다면 최대한 빠른 시일인 지금 하는 것이 효율적이라 판단했다.Heroku에서 관리하던 서버를 AWS의 EC2로 변경하면서 DB 또한 PostgresSQL에서 AWS 의 DynamoDB로 이전했다. RubyOnRails를 사용하여 단일 웹 애플리케이션으로 구현했던 홈페이지를 Typescript를 기반으로 프론트엔드와 백엔드를 나눴다. React로 사용하여 웹사이트를 구현하였고, Node.js로 GraphQL을 적용하여 서버를 구현하였다.덕분에 월 100만 원가량이 들던 비용을 월 30만 원까지 낮출 수 있었다. 속도는 이전보다는 빨라졌으나 기대만큼 빨라지지는 않아 캐싱 등을 적용하여 차츰 줄여나가고 있다. 변경한 현재 아키텍처로는 트래픽이 늘어나더라도 이전처럼 비용을 배로 늘리지 않아도 되었으며, 다양한 방법으로 속도를 개선하는 작업도 시도해 볼 수 있게 되었다.2. 기술 부채기술 부채가 쌓인 모습 (...)이미지 출처: 스마트스터디앞서 말했던 것처럼 기존 홈페이지는 여러 프리랜서 개발자들이 거쳐간 터라 뻔하게도 기술 부채가 쌓였다. 홈페이지와 관련된 문서는 없고, 크루들은 사용하는 기능들을 부분적으로만 알고 있었다. 그런 상황에서 몇 명의 크루들이 퇴사와 입사를 거치니 그나마 구전으로라도 유지되던 홈페이지 정보가 점점 사라졌다.홈페이지에 대해 궁금한 점이 생기면 직접 코드를 뒤적이며 파악해보는 수밖에 없었다. 그래서 모든 크루들이 유일한 개발자인 나에게 물어보는 것 말고는 홈페이지에 대해 알 수 있는 다른 방도가 없었다. 이 외에도 새로운 기능을 구현했더니 미처 파악하지 못한 곳에서 버그가 터진다거나, 안 쓰는 줄 알고 삭제한 코드가 사실 어디선가 제기능을 하고 있거나 하는 때도 잦았다.이런 기술 부채를 청산하려면 1) 대부분의 기능들을 파악하고 있는 담당자가 있고 2) 지원하는 기능들을 잘 정리한 문서가 필요했다. 1번은 직접 처음부터 리라이팅을 진행했으니 자연스레 해결되었으나, 다른 크루들도 많은 기능들에 대해 파악하고 있으면 더 효율적일 거라 생각했다. 그래서 새로 구현되는 기능이나 변경 사항에 대해서 매주 주간 회의 때 공유를 하고 있으며, 배포를 할 때마다 실시간으로 에버노트와 슬랙의 배포 노트 채널을 통해 배포 내용을 공유하고 있다. 이전에도 하고 있었으나 더 잘, 자주, 자세히 해야겠다고 새삼 깨달았고 노력 중에 있다.2번을 위해서는 홈페이지 기능 설명에 대한 문서를 작성하기 시작했다. 아직 가장 효율적인 포맷이 무엇인지는 찾지 못해서 방황하고 있지만 최대한 쉽고 자세하게 쓰는 방향으로 진행 중이다.사랑과 따뜻함이 넘치는 우리 크루들 3. 복잡하고 이유 없는 UI기존의 홈페이지는 의외로(?) 다양한 기능들이 있었지만 유저들이 모르거나 사용하지 않는 경우가 많았다. 대부분의 기능들과 인터페이스들이 중요도에 대한 고민 없이 '있으면 좋을 것 같다'는 이유로 덕지덕지 추가되었다. 게시판이나 다이어리 같은 메뉴들은 사용률이 채 5%가 안되지만 상단 메뉴에 자리 잡고 있었고, 북클럽 리스트의 페이지에는 딱 한 번만 읽으면 되는 설명글이 화면의 반을 차지하고 있었다.멤버들이 트레바리에서 가장 활발하게 누려줬으면 좋겠다고 생각하는 활동은 독서모임과 이벤트다. 내 클럽이 아닌 다른 다양한 클럽에도 참여해보고, 살면서 해보지 못한 경험들을 이벤트를 통해 체험해봤으면 좋겠다. 그런 고민으로 상단 메뉴에는 독서모임과 이벤트, 내 활동 정보를 볼 수 있는 마이페이지만 배치하였고 FAQ나 공지사항과 같은 자잘한 것들은 하단의 footer로 내리거나 일부 기능들을 임시적으로 지원하지 않기로 했다.리라이팅 전리라이팅 후직관적인 UI는 파트너 어드민에서도 절실하게 필요했다. 기존의 어드민 UI는 따로 교육이 필요할 정도로 복잡했기 때문이었다. 한 명의 파트너에게 자신이 관리하는 클럽 외의 모든 클럽 정보가 노출되었다. 클럽 정보에서도 봐야 할 정보와 보지 않아도 될 정보가 혼재되어 보이고 있었다. 파트너의 수는 점점 늘어나는데 그때마다 홈페이지까지 교육까지 따로 해야 하는 것은 리소스가 많이 드는 일이었다.파트너가 자신의 모임을 이끌기 위해 정말 필요한 일에만 집중할 수 있도록 신경 써서 구현했다. 모임에 참석하는 멤버 리스트, 모임에서 읽을 책과 발제문 등을 등록하고 수정하는 페이지, 출석 체크를 할 수 있는 기능만으로 구성했다. 항시 봐야 하는 매뉴얼과 FAQ는 따로 메뉴로 빼두었다.파트너 어드민의 모임 정보 설정 페이지 리라이팅 전과 후4. 데이터로 소통하는 회사트레바리는 점점 데이터로 소통하는 회사가 되고 싶다. 어떤 유저가 어디에서 불편을 겪고, 어떤 부분을 좋아하는지 알고 싶다. 사람들이 독서모임에 만족하면 홈페이지에서 어떻게 활동하는지, 혹여 만족하지 않았다면 그때는 또 어떻게 활동하는지 궁금하다. GA와 A/B 테스트 등의 방법들을 통해 데이터를 보며 이를 파악하고 싶다.기존 홈페이지는 전통적인 페이지 단위로 돌아가는 레일즈 웹 애플리케이션이었으므로 따로 제이쿼리 등을 사용해야지만 이를 구현할 수 있었다. 그래서 페이지 단위의 웹을 벗어나 React를 활용한 컴포넌트 단위의 웹 사이트를 구축했다. 장기적으로 계획적이고 세밀한 트래킹이 가능하도록 기반을 닦았다.또 기존의 홈페이지에서는 유저에게 오류 제보를 받아도 이를 확인해보는 것이 어려웠다. 그래서 지금의 시스템에는 Apollo engine과 Cloud watch를 이용하여 여러 로그들을 트래킹 하기 시작했다.리라이팅 런칭 2주 차,아쉬웠던 점들리라이팅 한 홈페이지를 런칭한 지 2주일이 지났다. 런칭 후에 한참을 정신없이 보내다가 이제야 조금 숨을 돌릴 수 있게 되어 이 글도 쓰기 시작했다. 런칭만 하면 마음이 편해질 거라 예상했는데 막상 다가오니 그렇지도 않았다. 더 바쁘고 정신없던 것은 물론이요, 아쉬운 점들만 눈에 밟혀서 마음이 무거웠다. 잘한 것보다 아쉬웠던 점들이 나를 더 성장하게 만들어 줄 것이라는 생각으로 스스로를 위로하여 어떤 것들이 아쉬운지도 정리해보았다.1. 트래픽이 몰리는 피크타임에 대한 대비 미흡배달의 민족이 식사 시간마다 트래픽이 몰리는 피크타임이 존재하듯, 트레바리도 독후감 마감 시간이라는 피크타임이 존재했다. 유저들이 모든 시간 대에 일정하게 접속하는 하는 것이 아닌 특정 시간에 몰아서 접속하는 것을 고려하여 그때의 속도를 잘 잡았어야 했다. 이를 미리 고려하여 캐시와 같은 여러 대비책들을 세워두었다면 유저들이 느린 홈페이지가 주는 불편을 덜 겪었을 거라고 생각한다.2. 치밀하지 못한 안내런칭 직후 오는 많은 문의들이 실제 오류가 아닌 제대로 된 안내가 없어 오류로 인지하는 경우였다. 예를 들어 기존에는 있었으나 사라진 주소와 같은 404 페이지 접근 시에는 안내 후 메인 페이지로 보내버리거나 하는 안내가 있었으면 많은 문의들을 대응하지 않아도 됐을 것이다.3. 운영 크루 업무 이해도 낮음리라이팅을 할 때 다른 크루들과 커뮤니케이션을 하는 일에 많은 리소스를 쏟지 않았었다. 다른 크루들의 업무에 대해 꽤 잘 이해하고 있다고 생각했기 때문이었다. 내가 생각하기에 필요할 것 같은 기능들만 어드민에 담았고, 그 결과로 크루들이 런칭 직후에 엄청난 불편과 수고로움을 겪게 만들었다.4. 조급함리라이팅을 진행하는 기간 동안 마음이 급해서 눈앞에 보이는 기능들을 빨리 쳐내는 것에 급급했다. 그러다 보니 각 기술에 대한 문서들을 꼼꼼하게 읽어내지 못해 놓친 부분이 많았다. 특히 한 번도 경험해본 적 없는 각종 브라우저와 브라우저 버전, PC와 모바일 대응 등에서 많이 놓쳤다. 평소 웹 표준 관련 문서를 잘 읽어두었다면 이런 실수는 덜하지 않았을까 생각했다. 또 틈틈이 작성했던 코드를 되돌아보고 개선하는 시간도 가졌어야 했는데 조급함 때문에 그러지 못했다. 이런 부분들은 개발자가 평소에 항시 주의해야 할 모습이라 생각했다.이번 리라이팅을 시작으로 트레바리가 온라인의 경험까지 멋진 서비스가 될 수 있기를 희망한다. 아직은 부족한 점이 많지만 사람들이 독서모임에 참석하기까지 겪는 온라인에서의 경험을 멋지게 만들고 싶다. 필요한 기능들을 적재적소에 구현하고, 말보다는 UI로 커뮤니케이션을 잘하는 개발자가 되기 위해 계속 노력할 것이다.지난 4개월 동안 참 힘든 시간도 많았다. 그럼에도 불구하고 크루들과 주변의 개발자분들에게 여러 도움을 받으면서 어려운 난관들을 헤쳐나갈 수 있었다. 홈페이지 변경이 아니어도 바쁜 일이 많은 시즌 시작 시기에 홈페이지 관련 문의가 쏟아졌다. 그런 상황에서 나를 탓하기보다는 오히려 걱정해주고 격려해주는 동료들이 있었다. 새삼스레 좋은 사람들과 함께하고 있다는 생각을 하며 일을 더 열심히, 잘 하는 것으로 보답하고 싶다고 생각했다.#트레바리 #기업문화 #조직문화 #CTO #스타트업CTO #CTO의일상 #인사이트

IT 서비스는 장애가 발생할 수 밖에 없습니다. 현대의 서비스는 지속적으로 커지고 복잡해지고 있습니다. 이를 해결하기 위한 MSA 구조는 장애의 규모를 줄여줄수 있지만 장애는 여전히 발생합니다. 그렇기 때문에 최근 애플리케이션 운영은 장애의 규모를 줄이고 장애를 빠르게 해결하는데 집중하고 있습니다.  그런데 이미 오래전부터 장애를 빠르게 해결하는 문화를 가진 지역이 있습니다. 바로 우리가 살고 있는 대한민국 서울입니다. 2000년에 엔터프라이즈의 IT 서비스가 태동될 때, 경험많은 해외 IT 기업들이 5년이 걸릴것이라 예상하는 ERP 시스템 통합을 한국의 기업들은 2년에서 3년만에 이뤄내는 기적(IT 지옥의 시작)을 이뤄냅니다. IT 기술이 전혀 없던 나라에서 빠르게 엔터프라이즈 IT 서비스들을 만들어 나가다보니 많은 문제들이 생겼습니다. IT 엔지니어의 혹사도 문제였지만 급하게 만들어진 IT 서비스들을 운영하는 것도 쉽지가 않았습니다. 2000년 중반의 어렵던 프로그래머의 삶을 대표하는 이미지이 때, 국내에 APM(Application Performance Mangement, 애플리케이션 성능 관리) 솔루션들이 혜성처럼 나옵니다. APM 솔루션을 통해 서비스 장애 원인을 알아낼 수 있었기 때문에 국내 엔터프라이즈 서비스를 운영하던 기업들에게 APM 솔루션은 단비와 같았습니다. 그리고 국내 APM 솔루션들은 해외 솔루션들과 비교되는 몇몇 특징을 가지고 있었는데, 그 중 하나가 실시간 어플리케이션 분석이였습니다. 그 중에서도 대표적인 실시간 분석 기능이 액티브 트랜잭션입니다. 액티브 트랜잭션애플리케이션 성능 분석 솔루션은 종료된 트랜잭션을 분석하는 기술입니다. 고객의 요청에서 응답까지의 과정을 트랜잭션이라고 합니다. 이렇게 완료된 고객의 요청을 하나 하나 분석하면 애플리케이션의 성능을 알아낼 수 있습니다. 그리고 액티브 트랜잭션은 종료되기 전의 트랜잭션을 분석하는 것입니다. 아직 완료되지 않은 트랜잭션을 분석하기 때문에 액티브 트랜잭션은 장애를 가장 빠르게 볼 수 있는 선행지표가 됩니다. 이해를 돕기 위해 아래에 벤더별 액티브 트랜잭션을 보여드립니다. 제니퍼소프트의 Active Service트랜잭션의 요청건수, 진행건수(Active Service), 완료건수가 상단에 나옵니다. 하단에는 다양한 방법으로 진행건수Active Service)를 보여주고 있습니다. 액셈의 Active Transaction트랜잭션의 요청건수, 대기건수(Active Service), 완료건수가 상단에 나옵니다. 하단에는 대기건수만(Active Transaction)를 보여주고 있습니다.와탭랩스의 Active Transaction트랜잭션의 진행건수를 원형으로 보여주고 있습니다. 와탭의 서비스는 대용량 분석을 위해 기존의 이퀄라이즈를 원형으로 보여주는 특징을 가지고 있습니다. 액티브 트랜잭션은 서비스를 오픈하는 과정에서 큰 효과를 보입니다. 아직 서비스가 완벽하지 않은 상태에서 부하 테스트를 하게 되면 서비스에 락이 걸리면서 트랜잭션이 연속으로 홀딩되면서 서비스 전체가 다운되기도 하는데, 이렇게 되면 종료된 트랜잭션으로는 분석이 불가능하기 때문입니다. 장애 상황에서의 액티브 트랜잭션장애 상황이 되면 일반적으로 액티브 트랜잭션의 양이 증가하게 됩니다. 아래는 와탭의 성능추이에서 볼수 있는 엑티브 트랜잭션의 건수를 표현하는 지표입니다. 평소 액티브 트랜잭션이 10건 이하였다면 아래와 같은 상황은 장애 상황일 확률이 높습니다. 마무리애플리케이션 성능을 분석하는 기준은 트랜잭션입니다. 데이터 분석 기준으로는 종료된 트랜잭션을 추적하는 것이 가장 중요합니다. 하지만 액티브 트랜잭션은 선행지표로서의 의미와 함께 종료된 트랜잭션으로 분석할 수 없는 상황을 알아낼 수 있는 중요한 지표이기도 합니다. 여러분이 사용하는 애플리케이션 성능 분석 도구가 있다면 액티브 트랜잭션 지표도 잘 활용하시기 바랍니다. #와탭랩스 #개발자 #개발팀 #인사이트 #경험공유 #일지

S/W 개발자가 디자인대로 화면을 구현할 때, 어떻게 디자인 요소 위치를 잡아야 하는지 정확한 정보가 필요합니다. 이런 정보는 GUI 디자이너가 포토샵과 같은 디자인 툴을 사용하여 개발자가 사용 가능한 형태로 사이즈 정보와 리소스를 만들어 전달하는 작업을 GUI 가이드라인 제작 작업이라 합니다.GUI 가이드 문서 상에는 화면상에 표현되는 모든 GUI 요소들의 정보가 표시가 됩니다. 화면상의 위치 X/Y 좌표값, 디자인 요소의 폭/높이 사이즈 정보, 이미지 파일 리소스명, 폰트 타입, 폰트 크기 등 다양한 그래픽 요소의 정보를 정확하게 수치화 하여 기재한 것입니다.가이드 문서의 양식은 딱 정해진 틀은 없지만, 소위 대기업의 경우 표준 템플릿을 이용합니다. 단말 하나에 탑재되는 앱 별로 수십 벌의 문서를 제작하여 관리해 왔습니다. 현재 과도기적인 단계라 스케치(.sketch) 파일과 가이드라인 문서를 함께 운영하는 곳도 있을 정도입니다.기존에 GUI 가이드 문서 제작을 위해서는 아래와 같은 일련의 순서로 작업을 하였습니다.디자인 시안 작업 > 디자인 시안 확정 > 개발 가능성 리뷰 > 최종 수정 >GUI 가이드라인 문서 제작 & 이미지 파일 리소스 작업이 중에서 가이드 문서 제작 과정을 초점에 두고 살펴보면, GUI 디자이너가 직접 이미지를 자르고 위치와 크기 정보를 확인하여, 파워포인트 문서로 정보를 입력하는 일련에 단순 노가다를 반복적으로 진행하게 됩니다.대부분의 에이전시 신입 디자이너들이 중국집 요리사 탱크트리와 유사하게 최소 2년 정도 GUI 가이드라인 작업을 하고 난 뒤에 시안 디자인 작업을 참여할 수 있는 구조였습니다. 크리에이티브를 위해 디자인 작업에 시간을 일주일 중 3일을 쓰고, 4일은 가이드를 쳐야 할 정도의 노력과 시간이 드는 노동 집약적 작업이었습니다.이렇듯 GUI 가이드라인 문서 제작은 모든 디자인 요소 정보들을 일일이 확인한 후, 파워포인트로 옮겨 적어야 하는 야근의 헬게이트를 열어주는 대표적인 업무였습니다.디자인 완료 후 개발자에게 “디자인을 이렇게 구현해 주세요.” 라고 말하면 얼마나 쉽나요? 근래에는 야근의 대부분을 차지하는 이러한 업무들로부터 스케치 툴이 많은 디자이너를 구해준 셈입니다.업무의 프로세스상 디자이너가 가이드라인 문서와 이미지 리소스 파일들을 넘겨줘야 개발자들이 개발진행을 할 수 있기에 디자이너들은 타이트한 데드라인에 쫓기듯 업무할 수 밖에 없었습니다.이러다 보니, GUI 가이드라인 문서 제작 중 휴먼에러(크기 정보 오타, 이미지 파일 누락 등)로 개발자가 작업하던 도중 디자이너에게 가이드라인 문서 업데이트 요청을 해오는 경우가 매우 빈번했습니다. 또한, 대규모 프로젝트 일수록 가이드라인 문서, 이미지 리소스 파일, PSD 디자인 파일 등 관리해야 할 대상이 많아서 개발자와 디자이너 사이의 커뮤니케이션 빈도수도 잦아지고 많은 비용이 필요했습니다.비단 3년 전만해도 GUI 디자인을 개발자가 구현하기 위해 필요한 정보를 수천 페이지나 되는 파워포인트 문서로 전달했지만, 요즘은 스케치를 활용한 제플린이나 심플리 등과 같은 가이드 정보를 제공해주는 여러 서비스를 이용하여 가이드 문서 제작은 거의 하지 않고 있습니다. 조만간 가이드 문서가 완전히 사라지는 날이 오지 않을까 싶습니다.그 끝에 크래커나인이 일조하는 날이 오기를 바라며 글을 마칩니다.#에이치나인 #디자이너 #개발자 #협업툴 #크래커나인 #솔루션기업