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리디북스 웹뷰어의 이어보기를 개발하며

최근 리디북스에서는 판타지 연재물을 웹에서 바로 볼 수 있는 기능을 새롭게 선보였습니다.기존에는 별도의 앱을 설치하고 다운로드하는 과정을 거쳐야 했기에 연재물을 보는 사용성이 좋지 않았습니다만, 브라우저에서 바로 볼 수 있는 “웹뷰어” 기능을 제공함으로써 사용성을 높일 수 있었습니다.그리고 여기에 사용성을 더하기 위해 추가된 것이 이어보기 기능입니다. 짧아도 100화 이상, 길게는 1000화가 넘는 연재물에서 다음 화로의 매끄러운 연결은 매우 중요합니다. 혹은 잠시 읽기를 중단했다가 다시 돌아왔을 때, 어디까지 보고 있었는지를 빠르게 알려준다면 호흡을 이어서 작품에 더욱 몰입할 수 있을 것입니다.이어보기가 구현된 모습리디북스에 로그인되어 있다면, 이곳에서 확인하실 수 있습니다.이번 글은 이어보기 기능에 대한 개발 후기입니다. 요구 사항에 따라 여러 저장소 솔루션을 비교해 보았으며 최종적으로 Couchbase를 선택한 이유와 간단한 벤치마크 결과, 그리고 겪었던 문제를 공유합니다.요구 사항기획된 내용을 요약하니 아래와 같습니다.연재물의 가장 마지막에 읽은 화를 알 수 있다.보았던 모든 연재물에서 가장 마지막에 읽은 연재물을 알 수 있다.사용자가 본 모든 연재물 목록을 확인할 수 있다.이를 개발자 용어로 다시 풀어보면 아래와 같습니다.연재물을 읽을 때마다 연재물 ID와 화(episode) 정보를 기록한다.보았던 연재물을 최신순으로 정렬하여 가져온다.선택된 연재물의 마지막으로 읽은 화를 가져온다.목록에서 특정 연재물을 삭제한다.이어보기는 가장 마지막에 읽은 연재물을 기억하기 위해 작품을 열 때마다 해당 정보를 기록해야 합니다. 그런데 수십 화를 연달아서 보는 연재물의 특성상 내가 어디까지 읽었는지를 조회하는 것(read)보다 내가 읽은 연재물을 기록하는 것(write)이 더 많을 것으로 판단했습니다. 즉, 읽기보다 쓰기가 더 많을 것으로 예상했습니다.NoSQL을 쓰자대부분의 연산이 쓰기(write)와 관련된 이상, 어떤 저장공간을 사용할 것인지가 주된 관심사였습니다.특히 RDBMS와 NoSQL 사이에서 어떤 것을 사용할지 많은 고민과 테스트를 했고, 결국 아래와 같은 이유로 NoSQL을 사용하는 것이 적합하다고 판단했습니다.현재 사용 중인 MariaDB를 그대로 사용한다면 마스터에 부담을 줄 수 있다.별도로 MariaDB를 구성하더라도 운영 및 쓰기 분산하기가 여전히 어렵다.반면 NoSQL은 RDBMS 대비 확장(Scale out)이 간편하므로 운영에 대한 부담이 적다.단순 Key-Value 보관 용도면 충분하다.이어보기 데이터는 독립적인 성격을 가지고 있어서 다른 사용자 데이터와 JOIN을 할 필요가 없다.이어보기 데이터는 크리티컬한 트랜잭션이 필요하지 않다.MongoDB vs. Couchbase데이터를 영속적으로 유지해야 한다는 요구 사항을 충족하기 위해, Redis 등의 메모리만 사용하는 NoSQL은 제외했습니다. 물론 디스크에 기록할 수 있지만, 성능이 급감하기 때문에 실용적이지 못 합니다. 또한, 메모리 사이즈에 기반을 두기 때문에 Scale up 비용이 크고, 서비스 확장시 Scale out 빈도가 높습니다.그래서 MongoDB와 Couchbase를 비교 대상으로 했습니다. 둘 다 도큐먼트 기반의 NoSQL이고 확장이 용이합니다. 과거에는 MongoDB가 Write lock 사용에 있어서 문제점이 있었지만, 최근 버전에서는 문제가 되지 않습니다.[1] 둘 다 기업용 서비스 및 충분한 부가 기능들을 제공하므로 선택하기 어려웠지만, 최종적으로 아래와 같은 이유로 Couchbase(CE)를 선택했습니다.1. 이미 사내에서 다른 서비스에 사용되고 있습니다.가장 중요한 요인이었습니다. 더 좋은 솔루션이 있더라도 어디까지나 서버 스택을 늘리는 것 이상의 효용이 있는지를 따져보아야 합니다. 이미 사용하고 있는 솔루션이 있다면, 검증이 되었을 뿐만 아니라 개발 및 운영 경험도 활용할 수 있습니다.2. 이어보기는 복잡한 쿼리(Query)가 필요 없습니다.이어보기에서 사용할 쿼리는 간단하기 때문에 Couchbase의 뷰(View)만으로 충분했습니다.Couchbase, 실제 성능은 어떨까?테스트를 하기 전 우리가 어떤 식으로 사용할 것인지 정리해야 합니다. 애플리케이션 액세스 패턴이나 동시성 문제, 데이터 구조화 등을 파악하고 그에 맞는 테스트를 진행해야 합니다. 이번 이어보기는 쓰기 연산이 보다 많기 때문에 이로 인한 뷰의 인덱싱(Indexing)에 초점을 맞추고 테스트를 진행했습니다.성능을 위협하는 요소들View IndexingCouchbase는 MapReduce를 이용하여 뷰를 제공합니다. MapReduce는 일반적으로 리소스를 많이 소모하는 동작입니다. 그래서 Couchbase는 버킷의 새로 갱신된 데이터만 인덱싱하는 Incremental MapReduce라는 기법을 적용해서 리소스 소모를 줄였다고 합니다.[2] 하지만 해당 작업으로 인한 부하는 여전히 발생합니다.Auto CompactionCouchbase는 데이터와 인덱스를 디스크에 데이터를 저장할 때 파일에 추가하기(Append) 모드로만 쓰기를 수행합니다.[3] 그리고 오래되고 불필요한 데이터들은 추후 한꺼번에 정리하는데, 이는 디스크 쓰기 성능을 최대화하기 위함입니다.그런데 이렇게 추가만 하게 되면 오래된 정보들은 파일의 앞에 쌓이게 됩니다. 그리고 사용하지 않게 된 데이터도 남아있습니다. 이를 주기적으로 정리해서 최적화하는 작업을 Auto Compaction이라고 합니다. 뷰의 인덱스는 디스크에 존재하기 때문에 디스크 작업이 있으면 인덱싱에 영향을 미치게 됩니다.성능 테스트Couchbase는 기본적으로 5,000ms마다 Index를 업데이트합니다.[2] 그리고 데이터를 비동기적으로 응답합니다. 비동기는 응답속도를 빠르게 하지만, 데이터 불일치가 발생할 수 있습니다. 데이터 불일치가 신경 쓰이고 이 시간이 길다고 생각되면, stale 옵션을 지정해서 뷰의 인덱스를 업데이트할 수 있습니다.이어보기는 뷰가 간단하기 때문에 응답시간에 큰 문제가 없을 것으로 예상하고 stale 옵션을 꺼두었습니다. 이 옵션은 뷰를 조회했을 때 버킷의 변경사항에 따라 뷰를 인덱싱하고 데이터를 응답합니다. 하지만 예상한 것과 같이 실제로도 응답시간이 짧은지 확인할 필요가 있습니다. 그래서 다음과 같이 테스트를 진행했습니다.테스트 환경은 아래와 같이 2-tier로 준비하고 요청을 늘려가면서 RPS를 측정했습니다.서버 구성OS: Ubuntu 14.04Application: Couchbase Server (CE) 3.1.3클라이언트 구성클라이언트 1개에서 50개의 세션으로 요청10만 사용자 가정책은 1만개의 책중 랜덤으로 선택됨요청의 70%는 책 읽기(Bucket Write)요청의 30%는 연재물의 마지막에 읽은 책 가져오기(View Read)그래프 분석성능 테스트 주요 지표RPS : Response Per SecondSP : Saturation PointBuckle zone : 시스템 과부하로 인해 내부 자원이 서로 경쟁상태나 적체 상태가 심해지기 때문에 최대 처리량보다 더 떨어지는 경우가 발생함성능테스트 결과그래프를 보면 요청이 늘어남에 따라 RPS가 선형으로 증가하지만, SP인 8,000 RPS에 도달하고 나서 Buckle zone에서 7,000 RPS로 수렴하고 있습니다. 물론 1개의 클라이언트에서 세션을 생성해서 테스트를 진행했기 때문에 서버의 성능 부족이 아닌 클라이언트의 병목 현상이 원인일 수 있습니다. 또한 JMeter나 다른 부하 테스트 툴을 사용하지 않고 간략하게 만든 테스트 툴을 사용하였기 때문에 수치가 부정확할 수 있습니다. 그러나 어디에서 병목이 있었든 현재 이 이상의 성능이 필요하지 않기 때문에 테스트 결과에 만족할 수 있었습니다.이어보기 배포 후모바일 브라우저 캐시 문제이어보기 기능을 배포하자마자 당일 저녁 이슈 하나를 접수했습니다. 아이패드와 PC를 번갈아 이용할 경우 이어보기 데이터가 맞지 않다는 것이었습니다.데이터를 쌓을 때 모든 이력을 기록하지는 않았지만, 다행히도 Couchbase에 이용기기와 시간은 기록하였기 때문에 이를 바탕으로 디버깅을 할 수 있었습니다. (서비스 초기라 할지라도 최대한 많은 이력을 남기는 것이 중요함을 다시 느꼈습니다)원인은 아이패드의 멀티태스킹으로 인한 캐시 소멸이었습니다. 아이패드 브라우저의 캐시가 소멸되면서 마지막으로 열어두었던 페이지가 강제적으로 리로딩되었고, 이때 의도치 않게 마지막 위치 정보가 덮어씌워진 것입니다.이 문제는 기술적으로 해결이 쉽지 않아 결국 기획을 수정하게 되었습니다. 사용자가 해당 책을 읽었다고 판단하는 기준이 “페이지를 열어본 즉시”였다면, 이를 “페이지를 열고 수 초 이상을 유지”하는 것으로 기준을 변경하였습니다. 물론 근본적인 해결책은 아니었지만, 실제 사용에는 지장이 없는 합리적인 해결책이라고 생각합니다.Key 구조의 변경 및 동시성 문제Couchbase는 높은 성능을 위해 메타데이터(Key + @)를 모두 메모리에 적재하는 특징이 있어서, Document 하나가 평균 350Byte를 차지하고 있었습니다. 따라서 현재 상태로 1000만개의 데이터를 저장할 경우 최소 3.5G의 메모리를, 2개의 사본(Replica)를 유지할 경우 약 10.5G의 메모리를 사용하게 될 것으로 예상되었고 이는 큰 부담으로 다가왔습니다.처음에는 단순히 “사용자ID_연재물ID” 형태의 Key를 사용하였지만, 보다 빠르게 증가할 것으로 예상되는 것은 사용자보다 연재물 이었으므로 아래와 같이 Key값을 변경하여 메모리 사용량을 크게 줄였습니다.// U_id : S_id 조합을 사용하면 Key가 엄청 많아진다. // 그래서 사용자당 Key를 100개로 제한하도록 한다. Count = 100 Key = '사용자ID' + ('연재물ID' % Count) 그런데 이렇게 Key 구조를 변경하였더니, 간단한 업데이트 동작임에도 불구하고 정상적으로 수행되지 않는 경우가 빈번하게 발생하였습니다. 이유는 낙관적 동시성(Optimistic concurrency) 모델의 특징 때문이었는데, Couchbase는 명시적인 잠금 이외에도 “Check and Set(CAS)”이라는 기능을 제공하고 있었습니다.공식 문서의 예제를 참고하여 아래와 같이 로직을 수정한 뒤로는 다행히도 동시성 문제가 아직까지 발생하지 않고 있습니다.boolean updateUsingCas(key, value) {  for (tryCount = 0; tryCount < MAX>    orgValue, cas = getValueAndCas(key)           // Update the original value.     // newValue = ... if setValueWithCas(key, newValue, cas)      return SUCCESS sleep(0.1) // 부하를 줄이기 위해  }  return FAIL } 맺으며동작하는 서비스에 새로운 기능을 추가한다는 것은 어려운 일입니다. 특히 새로운 데이터 스토리지를 필요로 하는 일이라면 더더욱 어렵다고 생각합니다. 그리고 그럴 때일수록 설계에 많은 시간을 들여야 한다는 것을 느꼈습니다. 설계 초기에는 RDBMS의 샤딩까지 고려하였지만, 요구 사항을 구체화할수록 단순 Key-Value로도 같은 문제를 해결할 수 있음을 깨달았기 때문입니다.또한, 서비스 개발에 있어서 어려운 문제를 마주했을 때 기술적으로만 접근할 것이 아니라 고객이 정말 원하는 것이 무엇인지를 고민하여 기획적으로 해결하는 능력도 중요하다는 것을 실감하였습니다.마지막으로 Couchbase는 현재로서도 꽤 좋고 앞으로도 많은 발전이 기대되는 NoSQL입니다. 도입을 고민하시던 분들께 조금이라도 도움이 되었기를 바랍니다.참고자료[1] MongoDB - Concurrency[2] Couchbase - Views Operations[3] Couchbase - File write#리디북스 #개발 #개발자 #서버개발 #서비스개발 #고객중심 #기능개발 #Couchbase #인사이트 #개발후기
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Elasticsearch로 느린 쿼리 분석하기

응당 인덱스가 있으리라 생각한 칼럼에 인덱스가 없고 인덱스를 걸자마자 응답속도가 평균 10배 가까이 좋아지는 모습을 지켜보니 여러 생각이 들더라. 통계와 지표가 제공되는 곳은 주기적으로 검토하고 문제가 커지기 전에 손을 쓰는데 그렇지 않은 곳이 문제이다. 주기적으로 Slow query 로그를 훑어볼 수는 있다. 하지만 특정 시점에 일부 로그만 훑어봐서는 엉뚱한 문제를 해결하기 일쑤다. 예를 들어 1초짜리 쿼리보다 10초짜리 쿼리가 문제라고 생각하기 쉽지만 이 1초짜리 쿼리를 10초짜리 쿼리보다 1000배 많이 실행한다면 이야기가 달라진다. 요는 느린 쿼리를 지속적으로 수집하고 통계를 낼 필요가 있다는 것이다.이러한 모니터링 도구를 어떻게 구현할까? 우리 손에 있는 도구를 검토하는 일부터 시작했다.통계분석은 MySQL 또는 Elasticsearch 를 쓰면 된다.Elasticsearch를 쓴다면 Kibana를 이용해 시각화하기 편하다.느린 쿼리 로그를 Elasticsearch에 보내는 일은 Fluentd를 쓰면 된다.그러니까 Fluentd, Elasticsearch, Kibana 조합이라면 데이터를 눈으로 보고 문제를 해결하기 좋을 것이다. 그렇다면 어떻게 구현할 것인가?우선 RDS에서 느린 쿼리를 뽑아서 Fluentd에 보내는 방법을 찾아야 한다.Fluentd를 이용해 Elasticsearch에 데이터를 보내는 건 쉬우니 대시보드만 잘 구성하면 끝!문제는 RDS에서 느린 쿼리를 뽑아서 Fluentd에 보내는 것인데 크게 두 가지 방법이 있다. RDS 설정에 따라 느린 쿼리 로그를 테이블 또는 파일에 저장할 수 있는데 이에 따라 구체적인 구현방법이 달라진다. 하지만 기본적으로는 동일한 과정을 거치는데 대충 이런 식이다.느린 쿼리 로그를 읽는다.같은 쿼리라도 매개변수 값이 다를 수 있으므로 mysql_slow_log_parser 또는 pt-query-digest 같은 도구를 사용해 쿼리를 일반화한다.Fluentd를 통해 해당 로그를 ES로 보낸다.새로 추가된 로그만 읽어서 다시 ES로 보낸다.이와 관련해서는 AWS RDS Mysql SlowQuery monitoring on Kibana using Logstash 등의 글이 잘 설명한다.다행히 테이블에 저장한 로그를 읽어들이는 Fluentd 플러그인을 구하기는 쉽다. 변형체가 많은데 대부분은 kenjiskywalker/fluent-plugin-rds-slowlog에서 파생됐다. 파일에 저장한 로그의 경우는 in_rds_mysqlslowlog_stream.rb를 써서 처리하면 된다. 우리는 테이블에 저장하기 때문에 전자를 선택했다.이쯤 조사를 마치고 나니 진행방향은 매우 명확하다. 적당히 잘 만든 Fluentd 플러그인을 골라서 적용한 후에 ES에 대시보드를 만들면 된다. 물론 우리는 Kubernetes 위에 모니터링 도구를 띄워야 하니 Dockerize할 필요도 있다. 이쯤에서 또다시 구글링을 하니 무시무시한 게 나온다. inokappa/rds-slowquery-log-demo는 방금 설명한 모든 과정을 하나로 정리해서 제공한다. Docker로 만든 Fluentd와 ES 대시보드 설정을 한데 묶어놓았다. 거기에 파일 로그, 테이블 로그 둘 다 예제로 제공한다. 덕분에 일이 쉽게 끝날 줄 알았다. 하지만!개발한지 꽤 시간이 지난 지라 최신 버전의 Fluentd와 ES에서 계속 문제를 일으켰다. 문제점에 대해 구구절절 설명할 생각은 없고 DailyHotel/rds-slowquery-log-demo를 참고해서 적용하면 된다는 점만 이야기하고자 한다. 일어로 된 README 파일은 구글 번역기를 돌리면 적당히 읽을만해진다.삽질을 약간만 하면 아래와 같이 간지!나는 대시보드를 얻을 수 있으니 해볼만 할 것이다.참! DailyHotel/rds-slowquery-log-demo는 테이블 로그인 경우만 테스트했으니 파일 로그를 사용하는 경우라면 이 점을 주의해야 한다.더 읽을거리Collecting and Analying Slow Query Logs for MySQLRDS(MySQL) のスロークエリを EFK スタック + Docker で出来るだけ手軽に可視化する考察(2)〜 log_output: FILE の場合 〜#데일리 #데일리호텔 #개발 #개발자 #개발팀 #Elasticsearch #엘라스틱서치 #꿀팁 #도입후기 #일지
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P2P금융에서 고도의 엔지니어링이 필수적인 이유

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 sjkim@lendit.co.kr 로 연락 주세요. 많은 엔지니어 여러분과 만나뵙고 싶습니다. 
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AWS, Kubernetes 그리고 WAF

모니터링을 지속적으로 강화하다 보니 사용자 약관에 어긋나게 행동하는 주체가 눈에 띄기 시작한다. 특정 시간대에 판매 목록을 긁어가려고 시도하는 크롤러가 대표적이다. 비정상적인 서비스 이용을 탐지한 건 좋은데 이를 어떻게 차단할지가 또 고민이다. 차단 방법이야 많지만 가급적유지보수가 쉽고현재 서비스 구조에 살짝 얹기만 하면 되는그런 멋진 구조가 없을까 잠시 조사를 해보았다. 결론적으로는 현재 우리의 구조에선 1시간만 작업하고 펑펑 놀아도 되는 그런 방법은 없었다. 하지만 조금만 더 참고 기다리면 꽤 괜찮은 접근방법이 있을 것도 같더라. 우선 현 상황을 보자면 우리의 인프라는 주로Kubernetes가 서비스의 90% 이상을 통제하며웹 서비스는 주로 AWS ELB를 통해 인터넷 망에 노출한다.그러니 이론상으로는 AWS의 WAF, 그러니까 Web Application Firewall을 이용하면 손 안대고 코 풀기가 딱이다. 하지만 문제가 하나 있으니!!!AWS WAF는 ELBv2 그러니까 Application Load Balancer만 지원하는데 Kubernetes 1.5.x는 ELBv1만 지원한다. AWS WAF가 L4 로드밸런서인 ELBv1을 지원하던가 Kubernetes가 AWS ELBv2도 External Load Balancer로 선택가능하게 지원하던가 해야 Kubernetes + AWS ELB + WAF를 조합할 수 있다. 이 문제만 해결되면 금방 적용가능한 구성이라 매우 땡긴다. 설사 Kubernetes이 ELBv2는 지원하되 WAF 연동을 지원하지 않더라도 이를 수행하는 Kubernetes 플러그인을 개발하는 건 이틀이면 충분하지 싶다.왜 WAF인가?그러고 보니 여태 왜 이런 구성이 제일 낫다고 생각하는지 설명하지 않았다. 웹애플리케이션 방화벽을 구현하는 방법이야 AWS WAF 말고도 많지만 이러한 구성에는 분명한 장점이 있는데IP 평판 목록을 수집해서 한데 정리하는 서비스를 AWS가 제공하기 때문에 내가 이걸 구현한다고 시간낭비할 필요 없고매우 간단한 구조라서 처음 설치하고 설정하는데 30분에서 1시간이면 족하고Classless Inter-Domain Routing (CIDR) 표기법을 지원하므로 특정 아이피 대역을 막는 건 일도 아니며무엇보다 내가 관리하는 평판 목록도 쉽게 추가할 수 있다.이러니 “굳이 다른 솔루션을 찾아서 생고생해야 하나?”라는 생각이 들 수밖에 없다.다른 읽을꺼리How to Import IP Address Reputation Lists to Automatically Update AWS WAF IP Blacklists: AWS WAF의 구조와 WAF를 CloudFront에 적용하는 방법을 설명한다.AWS WAFがALB(Application Load Balancer)で利用出来るようになりました: AWS WAF를 ELBv2에 적용하는 방법을 설명한다.Akamai — Protect your organization with a web application firewall.Originally published at Andromeda Rabbit.#데일리 #데일리호텔 #개발 #개발자 #개발팀 #인사이트
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프로세스 모델의 적합도 검사하기

프로세스 모델 도출은 프로세스 마이닝의 출발점이며, 매우 유용합니다. 원본 데이터로부터 프로세스 흐름 모델을 자동으로 구성하여 실제 프로세스를 알 수 있습니다. 이렇게 도출된 프로세스 모델과 이벤트 로그를 비교하는 것이 적합도 검사(Conformance checking)입니다. 적합도는 이전에 말씀드린 정확도(Precision)와는 다른 개념입니다. 정확도(Precision)는 Underfitting을 피하여 데이터를 정확하게 설명할 수 있으나 정확도가 높을수록 프로세스 모델이 대체로 복잡해지게 됩니다. 하지만 적합도가 높다고 하여 프로세스 모델이 복잡해지는 것은 아닙니다.적합도 검사의 기본 아이디어는 프로세스 모델 위에 이벤트 로그를 재생하는 것입니다.아래 예제 모델에 이벤트 로그 a → c → e → g를 재생하여 적합성 검사를 해보겠습니다.[그림 1] 프로세스 모델 예제먼저 a 이벤트를 수행하였습니다.[그림 2] a 이벤트 수행 후다음으로 c 이벤트를 수행했습니다.[그림 3] a, c 이벤트 수행 후이벤트 로그에서는 다음에 e를 수행해야 합니다. [그림 3]을 보면 e를 수행하기 위해서는 d가 먼저 수행되어야 합니다. 하지만 실제 로그에서는 d 수행 없이 e가 수행되었기 때문에 d를 무시하고 e를 수행합니다.마지막으로 g 이벤트 수행하여 프로세스를 마칩니다.이벤트 로그 재생이 완료되면 액티비티 d에 실행되지 못한 토큰이 남아있게 됩니다. [그림 5] 이벤트 로그 재생 후 남아 있는 토큰프로세스 모델 위에 이벤트 로그를 재생하는 동안 얼마나 많은 토큰을 사용하고(이벤트 수행 횟수) 어떤 이벤트를 생략하고 추가했는지 기록합니다. 이를 통해 기록된 이벤트 로그와 모델의 적합도를 비교할 수 있습니다. 적합도가 1이면 모든 로그가 프로세스 모델에 잘 맞는다는 뜻이고, 0에 가까우면 적합도가 매우 낮다는 의미입니다.적합도 검사는 어디에 활용할 수 있을까요? 사람들이 표준 프로세스와 달리 행동하는 이유를 찾을 때 활용 가능합니다. 왜 사람들이 기존 프로세스를 벗어나는지, 벗어나는 부분에 대해서는 잘 보고되었는지 확인할 수 있습니다. 일반적인 감사(Audit and compliance) 절차에도 활용 가능합니다.다른 사례는 도출된 프로세스 모델의 품질을 측정하기 위해 활용할 수 있습니다. 여러 알고리즘을 사용하여 프로세스 모델을 도출했을 경우 어떤 모델이 가장 적합하고 좋은 모델인지 비교해 볼 수 있습니다.마지막으로 프로세스 설명이 제대로 되어 있는지 실제 행동을 기반으로 확인할 수 있습니다. 예를 들어 어떤 서비스를 제공하는 경우 서비스 실행 방법 매뉴얼과 실제로 제공되는 서비스를 비교하여 일치하는지 확인할 수 있습니다.※ 본 블로그에 사용된 그림은 Van der Aalst 교수님 강의자료를 사용하였습니다.#퍼즐데이터 #개발팀 #개발자 #개발후기 #인사이트
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Next.js 튜토리얼 3편: 공유 컴포넌트

* 이 글은 Next.js의 공식 튜토리얼을 번역한 글입니다.** 오역 및 오탈자가 있을 수 있습니다. 발견하시면 제보해주세요!목차1편: 시작하기2편: 페이지 이동 3편: 공유 컴포넌트 - 현재 글4편: 동적 페이지5편: 라우트 마스킹6편: 서버 사이드7편: 데이터 가져오기8편: 컴포넌트 스타일링9편: 배포하기개요Next.js는 전부 페이지에 관한 것입니다. React 컴포넌트를 export하고 그 컴포넌트를 pages 디렉터리 안에 넣어 페이지를 생성할 수 있습니다. 그러면 파일 이름을 기반으로 고정된 URL를 가지게 됩니다.export 된 페이지들은 JavaScript 모듈이므로 다른 JavaScript 컴포넌트를 이 페이지들 안에 import 할 수 있습니다.이는 어떤 JavaScript 프레임워크에서든 가능합니다.이번 편에서는 Header 컴포넌트를 만들고 여러 페이지들에서 사용해 볼 예정입니다. 마지막에는 하나의 Layout 컴포넌트를 구현하고 어떻게 이것이 여러 페이지들의 모양을 정의하는데 도움이 되는지 살펴볼 것입니다.설치이번 장에서는 간단한 Next.js 애플리케이션이 필요합니다. 다음의 샘플 애플리케이션을 다운받아주세요:아래의 명령어로 실행시킬 수 있습니다:이제 http://localhost:3000로 이동하여 애플리케이션에 접근할 수 있습니다.Header 컴포넌트 구현하기Header 컴포넌트를 구현해봅시다.다음과 같은 components/Header.js를 추가해주세요.이 컴포넌트는 애플리케이션에서 이용가능한 페이지에 대한 두 개의 링크가 있습니다. 또한 보기 쉽도록 링크를 스타일링 하였습니다.Header 컴포넌트 사용하기다음으로 페이지들 안에 Header 컴포넌트를 import하고 사용해봅시다. index.js 페이지를 다음과 같이 변경해주세요:about.js 페이지도 똑같이 변경할 수 있습니다.지금 http://localhost:3000로 이동하면 새로운 Header가 보이고 페이지 이동이 가능합니다.이 애플리케이션에서 간단한 몇 가지를 수정해봅시다!- 애플리케이션을 종료하세요.- conponents 디렉토리의 이름을 comps로 바꾸세요.- ../components/Header 대신에 ../comps/Header로부터 Header를 import 하세요.- 애플리케이션을 다시 실행시키세요.동작하나요?- 네- 아뇨. "컴포넌트를 찾을 수 없습니다"라는 에러가 발생합니다.- 아뇨. "컴포넌트는 components 디렉토리 안에 있어야합니다"라는 에러가 발생합니다.- 아뇨. "comps는 잘못된 디렉터리입니다"라는 에러가 발생합니다.컴포넌트 디렉토리예상대로 잘 동작합니다.꼭 특정한 디렉토리에 컴포넌트를 둘 필요는 없습니다. 원하는 대로 이름을 설정할 수 있습니다. 특정한 디렉토리는 pages 디렉토리뿐입니다.pages 디렉토리 안에 컴포넌트를 생성할 수 있습니다.Header 컴포넌트는 이를 가르키는 URL이 필요하지 않기 때문에 pages 디렉토리 안에 두지 않았습니다.레이아웃 컴포넌트애플리케이션 안의 다양한 페이지에서 공통의 스타일을 사용할 예정입니다. 이를 위해 공통 레이아웃 컴포넌트를 만들고 각 페이지에서 사용할 수 있습니다. 여기 예시가 있습니다:components/MyLayout.js에 다음의 내용을 추가해주세요:위와 같은 코드를 작성하면 다음같이 원하는 페이지에서 레이아웃을 사용할 수 있습니다:http://localhost:3000 페이지로 이동하여 확인할 수 있습니다.이제 레이아웃에서 {props.children}을 지워보고 무슨일이 일어나는지 살펴봅시다.무슨 일이 일어날까요?- 아무 일도 일어나지 않을 것이다- 표시되는 페이지의 내용이 사라질 것이다- "레이아웃은 내용이 필요합니다"라는 에러가 발생할 것이다- 브라우저의 컴포넌트에 대한 경고 메시지가 표시될 것이다하위 컴포넌트 렌더링하기{props.children}을 삭제하면 Layout은 아래와 같이 Layout 엘리먼트 하위에 둔 내용들을 랜더링하지 못합니다:이것은 레이아웃 컴포넌트를 생성하는 방법 중 하나입니다. 다음은 레이아웃 컴포넌트를 생성하는 다른 방법들입니다: 컴포넌트들 사용하기공유 컴포넌트를 사용하는 두 가지 경우를 다뤘습니다.1. 공통 Header 컴포넌트2. 레이아웃스타일을 지정하고 페이지 레이아웃 및 기타 원하는 모든 작업에 컴포넌트들을 사용할 수 있습니다. 더불어 NPM 모듈에서 컴포넌트를 import 하고 사용할 수도 있습니다.#트레바리 #개발자 #안드로이드 #앱개발 #Next.js #백엔드 #인사이트 #경험공유
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냉정과 열정 사이

냉정과 열정 사이라는 소설이 있다. 대학교 때 읽었던 소설인데 두 사람의 여정을 각자의 시선에서 다룬 소설이다. 에잇퍼센트에 인턴으로 입사해 9개월간 일하고 훨훨 날아간 병훈님과 나도 이 소설처럼 각자의 시선에서 지난 9개월을 되돌아보려 한다. (경고한다. 로맨틱하지 않다.)병훈님이 떠나는 날. 아마 여러분이 보는것과 내가 이 사진을 보는 느낌이 많이 다를거다.1. 만나기까지- 소병훈 이야기2015년 대학교 3학년이 시작될 때부터 졸업 이후에 대한 고민이 생겨났다. 대학원 진학과 취직은 수많은 대학생들의 공통된 고민이기에 수많은 조언이 넘쳐나지만 결론은 '나에게 맞는 길'을 선택하는 것이다. 내 인생 내가 선택해야지 언제까지 남들 좋다는 길로만 가겠는가. 둘 다 겪어보고 내가 선택하겠다고 다짐했다.졸업을 위해서는 대학원에서 과제연구를 1년 해야 했기에 대학원은 겪어 볼 수 있었다. 그러면 취직도 경험해보고 싶은데 어떻게 하지? 대기업에서 1~2개월 인턴을 했던 친구들에게 물어보니 한결같이 '놀고먹다 보니 월급이 나온다'는 경험담을 늘어놓았다. 하지만 정말로 취직해서 놀고먹으면 잘리겠지. 대기업 인턴은 패스. 스타트업 관련 세미나에서 한 VC의 '스타트업은 망해도 스타트업 인턴은 망하지 않는다'는 말을 들었다. 창업에 생각이 있으면 스타트업에서 인턴을 해보라는 말이었다. 그래서 '스타트업에서 일해보자'라고 결정했다.수많은 스타트업 중에서 왜 에잇퍼센트를 선택했다고 물으신다면, 빠른 속도로 성장하면서 변하고 있는 스타트업 속에서 일해보기를 원했기 때문이다. 그리고 당시의 나는 CTO의 멋진 말 한마디에 눈을 반짝이며 '이 회사에서 이 사람과 일하고 싶다'라고 생각하면 앞뒤 안 가리고 지원하는 이상주의자였다. 그래서 페이스북에서 호성님의 글을 읽고 '이 회사가 내가 생각하던 회사구나'라는 생각이 들어서 먼저 지원했던 회사를 포기하고, 에잇퍼센트 입사를 간절히(?) 원하게 되었다.- 이호성 이야기2016년 1월의 첫 번째 근무 날. 대표님이 모두를 불러 모았다. 그리고는 회사의 투자 유치 소식을 알려 주었다. (무슨 투자 유치 소식을 "오늘 저녁에는 치킨을 시켜 먹기로 했어요." 수준으로 재미없게 이야기하는지 모르겠다.) 투자를 받는 것이 확정되었으니 대표님이 내게 전달해 주신 미션은 개발자를 채용해서 제품 개발의 속도를 높이라는 것이었다. 사실 에잇퍼센트에 오기 전에 한 회사에만 오래 있기도 했고 개발자들과의 네트워킹도 게을리했던 터라 당장 좋은 개발자를 뽑을 수 있는 방법이 없었다.그래서 블로그에 회사를 알리는 글을 쓰기 시작하면서 주위 분들께 추천을 부탁드렸다. 그중 JDLab의 양주동 대표님이 괜찮은 학교 후배를 추천해 주신다고 해서 속으로 쾌재를 불렀다. 하지만 추천해 주신 친구가 애매하게 9개월만 일할 수 있는 상황이라고 하니 고민이 되었다. 주니어가 실제로 일을 잘 하게 되려면 꽤 긴 시간이 필요한데, 실제로 일을 잘할 수 있게 되었을 때쯤 회사를 떠나는 게 아닐까 하는 생각이 들었기 때문이다. 하지만 인력(당시 4명)에 비해 해야할 일이 너무나도 많았기에 누군가의 손이라도 빌려야 할 판이었다. 그래서 일단 병훈님을 만나 보기로 했다.2. 면접- 소병훈 이야기에잇퍼센트에 들어가는 과정은 상당히 길다.처음에 간단한 티타임을 시작으로 실제 코딩 문제를 풀어보게 하고, 그 뒤에서 다시 1대 n으로 토론하는 과정, 그리고 대표님과의 이야기로 면접이 이어진다. 요즘은 논술 문제도 있다고 들었다. (역시 취직은 어려워)내 경우는 '면접 보려는 것은 아니니 그냥 커피 한잔 하자'는 부님의 간단한 속임수에 넘어가 티타임을 가졌다. 카페에서 커피 한잔 하면서 부님과 에잇퍼센트는 어떠냐고 물어보려고 왔는데, 어느새 내 앞에는 호성님이 앉아 있었고, 메일로 코딩 문제를 받는 것으로 커피 한잔이 끝났다. 이 티타임은 면접보다는 나에게 회사를 소개하고 회사가 나에게 적합한지 보는 과정이었다.코딩 문제는 성호님의 글로 유명해진 pingpong을 포함한 take-home 과제였다. 문제를 받은 다음날 다른 회사 면접을 보고 온 뒤 밤샘으로 문제를 풀었던 것과 제출할 때 pingpong 문제만큼은 자신 있어했던 기억이 난다. 그때의 기억을 떠올리며 당시에 제출했던 코드를 보니 'Assignment를 쓰지 말 것'이라는 조건이 깨져있었다. 자신감 넘치던 과거의 내가 부끄러워지는 순간이다.마지막 면접 과정도 조금은 숨 막히는 경험이었다. 가볍게 대화하는 분위기 속에서 대학에서 들었던 전공과목 별로 하나하나 물어가며 내 지식의 바닥을 확인했다. 대학에서 3년간 들었던 전공과목은 많지만, 질문 들어오는 족족 '모르겠습니다' 밖에 할 수 없었다. 내가 답할 수 있는 수준을 찾으시려는지 점점 질문의 난이도가 낮아졌고, 마지막으로 스택과 큐를 물어보는 질문에 답하면서 '이 회사는 못 들어가겠구나'라는 생각이 들었다.동시에 진행했던 다른 회사에서 합격 메일이 왔기에 에잇퍼센트에 '0월 0일까지 합격/불합격 결과를 알려주세요'라는 당당한 요구를 한 뒤 떨어졌다는 메일을 기다리고 있었다. 하지만 예상치 못한 합격 메일을 받았고, 그 메일에는실력에 대해서는 회사에 오셔서 보여주세요라는 잊지 못할 문구가 있었다.그리고 첫 출근, 4월 4일 9시 20분에 출근해서 잠긴 문을 보며 에잇퍼센트의 첫 날을 맞이했다.- 이호성 이야기병훈님이 왔다고 하셔서 학교 선배인 부님과 함께 회사 옆 '피어나' 카페로 갔다. (당시만 해도 사무실에 회의실이 없어서 모든 미팅을 회사 옆 카페에서 해야만 했다.) 병훈님의 첫인상은 “꺼벙이"였다.공대에서 흔히 볼 수 있는 스타일. 하지만 말하고 이야기하는 것은 번뜩이는 느낌은 크게 들지 않았다. 아마 나정도로 평범한 느낌이었던 것 같다. 이야기를 하다 보니 다른 곳에 면접을 이미 본 상태였다. 일단 우리 회사와 나에 대해서 좋은 감정을 갖게 하는 것이 좋겠다 싶어서 이래저래 약을 팔았다. 그리고 면접 문제를 메일로 전달하겠다고 하고 첫 번째 만남을 마쳤다.며칠 뒤 제출한 과제를 가지고 다시 한번 병훈님을 만났다. 전공에 관련된 기본적인 질문들을 던졌다.(정확히는 졸업한 지 10년이 지나서 그냥 내가 기억나는 것들을 물어보았다.) 그런데 10개의 질문을 던지면 8개의 질문 은 원하는 답을 듣지 못했다. 실망했다. 겸손하고 배움의 자세가 갖춰져 있는 친구라는 생각은 들었다. 하지만 이렇게 모르는 친구를 뽑아도 될까 하는 생각이 들었다.하지만 뽑았다. 솔직히 그냥 학벌을 보고 뽑았다. 좋은 학교에 다니고 있는 친구이니 지금까지 최소한 한 번쯤은 최선을 다해 본 적이 있겠지 라는 생각을 했다. 무엇보다 당시 나는 꽤 급했다.합격 메일에는 ‘실력에 대해서는 회사에 오셔서 보여주세요'라는 내용을 적어서 보냈다. 부족한 만큼 회사에 와서 최선을 다해주었으면 하는 마음이었다. 그리고 입사할 주에 있을 워크숍 준비에 대한 요청도 함께 드렸다.지금 와서 이야기하는 것이지만 최근에 병훈님을 면접 봤다면 떨어뜨렸을 거다. 생각해 보면 이게 면접, 특히 주니어 면접의 어려움이다. 그 사람이 입사해서의 2주 정도는 예상해 볼 수 있지만 그 뒤는 예상하는 것은 너무나 어려운 일이다.3. 들어와서 처음 했던 일- 소병훈 이야기들어와서 처음으로 했던 일은 나를 대학생에서 직장인으로 바꾸는 일이었다.회사에 들어온 지 1~2개월이 지났을 때 외부 업체와 전문 통신을 개발하는 작업을 맡았다. 대학교에서 두 PC 사이의 전문 통신 프로젝트를 만들었던 기억이 있어 충분히 혼자서(그리고 짧은 기간에) 만들 수 있으리라 생각하고 작업을 시작했다. 기존의 코드를 조금씩 수정하고 추가하던 이전의 작업들과는 다르게 처음부터 만들어내는 일이었다.이 일을 하면서 지금까지 '하나의 동작을 하는 무언가'를 100% 혼자서 만든 적이 없다는 것을 깨달았다. 항상 기본 틀을 받아서 코딩하고, 어려울 때는 모범 답안을 보면서 힌트를 얻었으며, 그러고도 힘이 부치면 7~80%만 완성하고 (시간이 없었다는 핑계를 대면서) 넘어갔었다. 회사에서는 이 일이 '소켓 통신의 이해를 확인하기 위한 프로그래밍'이라고 설명되어 있지 않았고, 어디서 버그가 발생했는지 힌트를 얻을 수 없었다.대학 강의로 들었던 내용들과 전혀 다른 지식들이 필요했지만, 필요한 기초적인 요소들은 구글에서 찾을 수 있었다. 하지만 어떤 키워드를 검색해야 하는지부터가 문제였다. 검색해야 하는 단어를 알아내려고 시니어 개발자님들께 돌아가면서 물어봤다. (너무 자주 물어야 해서 한 분에게만 묻기 죄송했다.) 처음에는 학교에서 배운 내용은 쓸모없다고 생각했었는데, 지금 생각해보니 그마저도 없었으면 구글과 위키의 내용도 이해 못했을 것 같다.웹 개발에 대한 기초도 없고, 어디가 끝인지 확신도 없어서 개발 시간이 길어졌다. 야근을 반복했다. 노력한다고 해서 없던 능력이 생기지는 않았고, 결과로 커다란 똥덩어리 같은 코드가 만들어졌다. 다행히도 (달리는 중간에 몇 개의 부품을 갈아 끼운 이후에) 최소한의 기능은 정상적으로 돌아갔다.그렇지만 이 코드가 12월까지 구린 냄새를 피우고 있었다. 에러를 만들지는 않지만 가독성이 떨어지고 창의적인 구조 때문에, 유지/보수를 할 때마다 과거의 내 실력을 확인하는 좋은 지표가 되었다.- 이호성 이야기시간이 많다면 병훈님을 옆에 앉혀 두고 차근차근 알려주고도 싶고, 같이 스터디도 하고 싶었지만 내게는 당장 해야 하는 일이 쌓여 있었다. 다행히 팀에 계신 시니어 개발자 분들이 병훈님일 이래 저래 잘 돌봐 주었다. (20살이 넘는 청년에게 "돌봐 주었다"라는 표현이 적당한 가에 대해서 곰곰 생각해 보았는데, 흠. 역시 적절하다.) 병훈님께 처음 한 달 동안은 조각을 고치는 일, 작지만 급한 일 들을 맡겼다. 덕분에 시니어 개발자들이 다른 일들에 집중을 할 수 있었다. 그리고는 한 달이 지나자 하나의 일을 떼어서 맡겨볼 수 있겠다는 생각이 들었다. 단순히 개발하는 일뿐만 아니라 다른 회사 개발자들과 커뮤니케이션을 직접 하면서 일을 할 수 있도록 했다. 병훈 님은 잊어버렸을지는 모르겠지만 외부 업체로 처음 전화를 걸었을 때 우리 팀의 시니어 개발자들은 모두들 키보드에서 손을 놓고 병훈님의 대화를 노심초사하면서 듣고 있었다.이 프로젝트는 곧 병훈님이 예상한 일정을 넘어섰고, 얼마 이후에는 내가 예상한 일정도 넘어섰다. 병훈님이 끙끙 앓고 있는 게 보였다. 그 일을 다른 사람에게 넘겨야 하는가의 고민도 여러 번 했다. 병훈님이 만들어 낸 창의적(이라고 말하고 싶겠지만 상식을 벗어난)인 코드들을 뜯어고치고 싶다는 생각도 했다. 하지만 시간은 지났고 테스트를 통과한 코드는 에잇퍼센트 프로덕트의 한 자리를 차지했다.4. 무엇을 배웠을까?- 소병훈 이야기첫 번째로 회사가 어떻게 돌아가는 지를 배웠다. 작은(?) 스타트업이었기에 개발팀 외 다른 팀원들과도 친하게 지낼 수 있었고, 회사 내에서 생기는 사건들을 전부 들을 수 있었다. 그렇게 아이디어가 나오는 순간부터 제품으로 완성되는 과정을 볼 수 있었다. 또한 회사의 크고 작은 의사 결정 과정을 지켜볼 수 있었는데, 모든 의사 결정들에 원인과 논리적인 과정이 따른다는 점이 재밌었다.내가 알지 못하는 원인들과 다른 사람들이 결정하게 된 이유가 궁금해서 여기저기 물어보았고, 모두들 숨기지 않고 말해 주었다. 대표님과의 티타임에 찾아가서 묻기도 하고(모두에게 열려있었는데 단 2명이 왔었다), 퍼포먼스 마케팅이 궁금하다며 점심시간에 옆에 앉아 이야기하고, 전화 응대를 어깨너머로 들어보기 했다. 글로 적어보니 처음 초등학교에 들어간 8살 아이 같기도 하지만, 에잇퍼센트에 있으면서 물어보는 만큼 알 수 있었고, 그만큼 이전과는 다른 세상을 알 수 있었다. (그리고 그만큼 야근을 했다.)두 번째는 개발자가 되는 과정을 배웠다. 당연히 개발 실력도 늘었지만, 조금 더 보태서 개발자가 되는 과정을 배웠다고 말하고 싶다. 누구라고 말할 것 없이 남는 시간을 조금씩 쪼개 공부하고 있는 사람들, 새벽 4시가 넘었음에도 꼼꼼히 기록을 남기며 마무리하는 야간작업, 그리고 혼자서는 만들 수 없는 거대한 코드를 점진적으로 만들어가는 개발팀을 보면서 개발자라는 직업을 만날 수 있었다. 내가 본 개발자는 (에잇퍼센트의 개발자만의 특징일 수도 있지만,) 모든 결과를 '우연'으로 넘기지 않고 원인을 찾았고, 원하는 분야를 찾아서 스스로 공부하고, 삶의 즐거움을 하나씩 가지고 있는 사람들이었다.마지막으로 나 되돌아보기. 나는 내 실력을 과대평가하고 있었다. 회사에 들어오면서 '열심히 하겠다'라고 말했지만 몇 개월 '열심히' 뛰어서 갈 수 있는 거리에는 한계가 있었다. 다른 사람들이 불가능하다고 말해도 혼자서 '노력하면 할 수 있다'라고 생각하면서 오기로 붙잡고 있다가 결국 기한을 넘긴 적이 많았다. 시간이 지나면서 '할 수 있을 것 같다'는 자신감이 아니라 완성된 결과물을 보면서 실력을 확인했다. 항상 자신감이 넘치다 보니 매번 내 생각보다 실력이 뒤에 있었고, 그런 생각이 들 때마다 기숙사에서 공부를 했다.그렇지만 나를 과대평가했던 것처럼 나의 목표도 과대평가 했었다. 내가 도달하려고 했던 목표도 꾸준히 달리면 도달할 수 있는 거리에 있었고, 생각보다 멀리 있지 않았다. 다만 '꾸준히'의 기준이 몇 주, 몇 개월이 아니라는 것을 배웠을 뿐이다.- 이호성 이야기내가 입사하기 전에 에잇퍼센트에 여러 명의 개발 인턴이 있었다고 했다. (commit log에서만 만날 수 있는 그대들이여. 왜 버그를 내게 주고 갔는가.) 그리고 한 명을 제외하고는 회사를 모두 떠났다. 처음에 대표님이 인턴 채용 제안을 몇 번 하셨을 때 개발팀에는 인턴을 채용하지 않겠노라고 말했었다. 사람이 전부인 개발팀에서 떠나는 것이 예정된 사람을 뽑고 싶지 않은 마음이었다. 하지만 병훈님은 이런 내 생각을 바꿔 놓았다.연말 평가에서 성장에 대한 상을 받을 만큼 병훈님의 성장은 눈부셨다. 이제 좋은 주니어는 무엇인가에 대해서 병훈님을 기준으로 생각을 할 수 있게 되었다. 주니어 채용에 대한 성공체험을 했다고도 할 수 있겠다.상은 병훈님이 받는데 주는 사람이 더 좋아하네?좋은 주니어는 당연하게도 일정 시간이 지났을 때 높은 곳에 올라갈 수 있는 사람이다. 높은 곳에 올라가기 위한 조건은 다음과 같은 것들이 있다.1) 상대적으로 이미 높은 곳에 있을 것 전설 속에만 존재하는 시니어 같은 주니어 되시겠다. 고등학교, 대학교 때 많은 지식과 경험을 쌓아서 이미 현업에서 잘할 수 있는 친구들이다.2) 인지능력, 학습능력문제를 이해하고 정의하는 능력이 뛰어나고 논리적인 사고를 한다. 속칭 똑똑한 친구들이다. 문제를 자세하게 설명해 주지 않아도 문제의 본질을 이해할 수 있고, 답으로 가는 길을 빠르게 찾아낼 수 있다. 새로운 것을 빠르게 익히고 배움에 대한 두려움이 없다.3) 지적겸손배움에 대해 열린 자세를 가지고 있어야 한다. 나는 개인적으로 주니어의 경우 이 능력을 "내갈굼력"이라고도 부른다. 다른 사람들에게 지적과 갈굼을 받으면서도 그것이 배움으로 이어진다면 감사한 마음으로 받아들인다. 감사한 마음은 다시 지식을 전해주는 사람에게 긍정적인 피드백이 되어 더 많은 것을 알려주게 되는 선순환 구조를 만들어 간다.4) 태도긍정적이고 도전적인 태도를 갖추어야 한다. 자신의 인생을 발전적으로 개척해 나갈 태도. 그리고 자신을 둘러싼 환경에 감사하는 태도. 이 태도는 팀에도 많은 영향을 미친다.병훈님을 면접 볼 때의 나는 1) 만을 중요하게 생각했기에 병훈님을 떨어뜨려야 하나 하고 생각했다. 하지만 이제 와서 뒤돌아 보니 병훈님은 2), 3), 4)을 모두 갖추고 있는 인재였다. 아마 몇 년 뒤에는 1)도 충분히 갖추게 되리라.5. 어떻게 일했나?- 소병훈 이야기 9개월 동안 에잇퍼센트를 다니면서 항상 내 능력으로 조금 힘들지만 불가능하지 않을 만큼 업무가 들어왔다. 스프린트(2주) 단위로 업무를 나눠가지는데, 일방적으로 업무를 할당받지 않고 팀 회의로 업무를 나눠갖는다. 호성님이 업무를 강요하지도 않고 업무 일정도 각자가 정하지만, 모두가 보고 있다는 느낌과 '스스로를 과대평가하는 나' 때문에 매번 촉박한 일정에 시달리게 되었다. 그렇게 나는 손을 들고 해당 업무의 책임자가 된다. 초반에는(전문 개발할 때까지)는 아예 질문하지 않아서 혼자 끙끙 댔는데, 너무 안쓰러워 보였는지 옆에 앉은 연태님이 먼저 도와주셨다. 시간이 지나면서 길이 명확하게 보이지 않을 때는 시니어 개발자(대부분 연태님)에게 물어보면서 일을 진행했다. 어느 날 호성님이 에잇퍼센트처럼 '실패하면서 성장할 수 있는 환경'이 다른 회사에서는 없다고 말했었다. 생각해보니 내가 자유롭게 개발해도 테스트와 코드 리뷰를 거치면서 문제를 잡아낸다. 그러고도 버그가 생기면 실서버에서 디버깅해서 문제를 해결한다. 심적으로 매우 죄송한 마음이 들지만 추가적으로 다른 벌은 받지 않았다. 일을 시작하기 전부터 지레 겁먹을 필요는 없었다. 그 뒤로 길이 희미하더라도 우선 걸어가 봤다. 그러다가 도저히 길이 보이지 않을 때, 조언을 받는 방식으로 일을 진행했다. 시간이 더 오래 걸리면서 최종 결과물의 수준이 떨어지는 상황이 발생했지만, 코드 리뷰를 받으며 최소한의 수준은 맞춰졌다. (그러면서 시간은 더 오래 걸린다.) 최대한으로 생각해서 만들어도 항상 놓치는 부분이나 더 간단한 해결 방법이 있었고, 그때 느끼는 아쉬움과 안타까움이 다음 개발할 때 잊지 않고 기억나서 내가 성장한다는 느낌이 들었다. 막바지에는 개발을 시작하기 전에 항상 의자를 들고 해당 업무를 요청한 사람 옆으로 갔다. 말로 이야기면 Slack이나 Trello로 이야기하는 것보다 빠르고, 해당 문제를 직접 보면서 자세한 설명도 들을 수 있었다. 요청사항을 받아 개발하는 느낌이 아니고 함께 문제를 해결한다는 느낌으로 이야기하면서 실시간으로 여러 해결방안을 제시하면서 생각을 주고받았다. 문제를 해결하면서 회사에 장기적으로 도움이 되는 방향을 고민하다 보니 '주인의식을 가지고 일한다'는 느낌이 들었다. (정확히는 이왕 만드는 거 아름답게 만든다는 생각이었다.)- 이호성 이야기회사에서 병훈님의 별명은 '아기새'였다. 업무를 하면서도 사람들의 보살핌을 필요로 했지만 그것 외에도 이런저런 허술한 면을 많이 보여줘서 누가 붙였는지 기억이 나진 않지만 모두의 입에 착 붙어 있는 별명이었다. (개발팀 내에서는 간혹 '아. 이런. 손이 많이 가는 친구'로 불리기도 했다.)에잇퍼센트에는 퇴사하면 털린다. 다들 떠나지 마라.병훈님을 연태님 옆자리에 앉게 했다. 회사 내에서 스위퍼(스프린트 내의 개발 잡일들을 처리하는 담당) 팀도 연태님과 같이할 수 있도록 했다. 경험과 인내심이 많고 상냥한 언니 같은 연태님(남자)은 병훈님의 좋은 파트너가 되어 주었다. 그리고 세바님은 어려운 문제를 함께 해결해 주고 코드의 퀄리티에 대한 감시자(갈굼자)가 되어 주었다. 언젠가 병훈님이 개발자의 길을 가게 되어 첫 월급을 받게 되면 이 두 분에게는 빨간 내복을 사드려야 할 거다.처음에는 아기새의 Pull Request(반영하고자 하는 코드 뭉치)에는 코멘트가 수십 개가 달렸다. 그것들을 꾸역꾸역 고치고 나면 다시 그 절반 정도의 코멘트가 달리곤 했다. 하지만 병훈님이 떠날 때쯤에는 내 코드에 "이렇게 저렇게 고치는 게 더 좋은 것 같은데요?"라고 코멘트를 달곤 했으니 발전하지 못한 나는 부끄러울 따름이다.그리고 병훈님은 다른 팀일에도 참 관심이 많았다. 그러고 보면 나도 처음에 스타트업에서 일하기 시작했을 때 다른팀 일들도 왜 그렇게 재미있었는지 모르겠다. 하지만 분명한 것은 작은 조직에서는 다른 팀에 대한 관심이 개발을 잘하는 데 많은 도움이 된다.6. 떠나기 이주일 전- 소병훈 이야기정해졌던 퇴사일이 가까워지면서 새로운 업무는 들어오지 않았다. To-do list는 사라지고, 대신 '인수인계'라는 일이 생겨났다. 지금까지 했던 일들을 문서로 남기면서 새로운 책임자에게 넘겨주는 일이었다. 큰 그림을 그렸던 것들이 있는데 완성을 하지 못한다는 아쉬움이 컸다.호성님께 1,2월 프리랜서 제안서를 받게 된 건 우연이였다. 다 같이 점심을 먹을 때 우연히 호성님과 같은 테이블에 있었고, 1,2월에 남은 일정을 이야기하다 농담처럼 나온 제안이었다.제안서를 받은 날, 기숙사에서 많은 계산을 했다. 개발하는데 어느 정도 시간이 걸릴지, 제안서의 업무 기한을 변경한다면 일정이 어떻게 될지, 그렇게 받은 돈으로 어느 정도 도움이 될지. 충분히 가능한 일정이었다. 못해서 아쉬워하던 일이기도 했다. 그렇기에 더 고민했다.긍정적으로 고민하던 제안을 거절한 이유는 '여행 도중에도 계속 개발을 생각할까 걱정되어서'였다. 이번 여행에서 아쉬움이 남으면 다음은 언제가 될지 모른다는 생각이 들자, 내 시간이 더 귀하다는 생각이 들었다.그러면서 내가 조금이라도 더 필요하다고 말해주는 점이 고마웠다. 내가 생각해보지 못한 선택지를 받아서, 나의 가치관을 되짚어 본 느낌이었다.- 이호성 이야기병훈님과 같이 식사를 했다. 병훈님은 복학하기 전 유럽으로 여행을 다녀온다고 했다. 밤에 돌아다니면 위험하니까 숙소에서 코딩이나 하라고 살살 꼬셨다. 밤에 코딩하고 그 아르바이트비로 낮에 럭셔리하게 맛있는 것 먹고 다니면 얼마나 즐거운 여행이 되겠냐고. 제안서를 하나 작성해서 해야 할 일과 보수를 적어서 병훈님께 주었다. 왠지 넘어올 것만 같은 느낌이었다.병훈님이 하루 정도 생각해 보더니 "어정쩡한 상태가 될 것 같아요. 생각해보니 이런 제안을 주신 것만으로도 정말 감사합니다."라고 했다. 실패했다.회사 입장에서 업무를 잘 알고 있는 병훈님이 조금이라도 일을 더 해주면 하는 마음이었다. 하지만 다시 생각해보니 인생의 후배에게는 좋지 않은 권유였던 것 같다. 돈이 중요할 때가 아니라 세상에 대한 경험과 자신을 뒤돌아 볼 시간이 필요했던 거니깐.7. 떠나는 날케익이나 먹고 떠나랏!- 소병훈 이야기떠나는 날도 크게 다르지 않았다. 코드도 살펴보고 pull request도 적으면서 이전과 같은 하루를 보냈다. 그리고 마지막 날, 혹시 작별 인사를 하면서 내가 울지 않을까 걱정했지만 괜한 걱정이었다. 2달 전부터 작별 인사(라 쓰고 갈굼이라 읽는다)를 받아서 그런지 마지막 인사가 특별한 느낌이 들지 않았다.그렇지만 그 뒤로 며칠간 회사를 나왔다는 묘한 홀가분함과 그동안 했던 일들이 내 손을 떠난 공허함이 있었다. 내가 없으면 회사가 바뀌지 않을까 하는 조그만 기대도 있었지만, 다들 나 없이 잘 지내나 보다. 나는 조금 아쉬웠는데.- 이호성 이야기9개월이라는 시간이 참 금방 지났다. 남은 기간 동안 여행을 떠나는 병훈님에게 사람들이 "에이 그거 여행 가면 뭐해. 그냥 회사에서 일해"와 같은 장난을 수도 없이 했던 것 같다. 하지만 떠날 시간은 정해져 있었고 병훈님은 사람들의 박수를 받으며 떠났다. 마치 80분을 열심히 뛴 축구선수가 교체를 위해 떠날 때 받는 박수처럼.8. 떠나고 난 후- 이호성 이야기며칠 간은 아침 데일리 미팅이 왠지 허전하고, 슬랙으로 말을 걸면 대답을 할 것만 같았다. 하지만 또 새로운 사람이 회사에 들어오고 바쁘게 회사가 돌아가면서 금방 잊혀지긴 하더라. 아 그러고 보니 병훈님이 만든 코드에서 버그가 나올 때마다 우리는 회사에 남은 아기새 인형을 괴롭히긴 했다.병훈님이 떠나고 나서 같은 학교의 후배인 선희님이 회사에 마케팅 인턴으로 들어왔다. 선희님이 자기소개 시간에병훈 선배와 같은 동아리에..라고 말하자마자 전 직원이 다 뒤집어졌다. 그렇다. 우리에게 "병훈"과 "선배"는 함께할 수 없는 단어였다.여행을 갔다가 돌아온 아기새 병훈님이 와인을 하나 물어왔다. 그리고는 파닥파닥.군대 문제가 있기에 당분간 병훈님과 함께 오래 일할 수 있는 기회는 찾아오지 않을 것 같다. 아쉬운 마음이 든다. 에잇퍼센트에서의 병훈님을 "막 알에서 깨어나 호기심을 가지고 세상을 바라보는 아기새"로 기억해야겠다. 그리고 그 모습을 기억하며 나 또한 초심을 되새겨야지.우리가 다시 만날 그날까지 병훈님이 더 큰 날갯짓으로 더 넓은 세상을 여행하길 바란다. 9개월간 함께 해준 병훈님께 감사한다. 안녕!덧, 그나저나 난 또 어디에서 찾아야 하나. 이 다음 아기새를.#8퍼센트 #에잇퍼센트 #인턴 #조직문화 #후기 #팀워크 #팀플레이
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Swift 4.1에서 딥링크로 앱을 여는 경우 크래시되는 문제 해결하기

최근 Xcode 9.3 버전이 배포되었습니다. 이 버전에는 가장 최신의 Swift 4.1 버전이 포함되어 있습니다. Swift 4.1에는 여러 흥미로운 개선사항들이 많지만, 치명적인 버그도 존재합니다. 바로 딥링크를 통해 앱을 여는 경우 크래시가 발생하는 문제입니다. StyleShare에서는 QA 과정을 통해 문제를 발견할 수 있었습니다.만약 여러분의 애플리케이션이 아래 조건을 모두 충족할 경우 문제가 발생합니다:Swift 4.1 버전을 이용해서 빌드한 경우Deployment Target이 iOS 11.0 미만인 경우AppDelegate에서 application(_:open:sourceApplication:annotation:) 메서드를 구현한 경우문제를 재현하기에 가장 좋은 방법은 Safari 앱을 이용하는 것입니다.1. iOS 기기 또는 사뮬레이터에서 Safari 앱을 구동합니다.2. 주소 입력란에 앱이 지원하는 딥링크 URL을 입력한 뒤 이동합니다. (e.g. myapp://)3. 앱이 구동됨과 동시에 강제 종료됩니다.이 버그는 Swift 이슈 트래커에 SR-7240 티켓으로 이미 등록되어 있습니다. Resolved 상태로 표시되지만 이번 Xcode 9.3 버전에는 포함되지 않은 것으로 보입니다. 다행히 댓글에 한 개발자가 문제를 해결할 수 있는 workaround를 공유해두었는데요. 이 방법을 이용하면 당장의 문제는 해결할 수 있습니다. AppDelegate 메서드의 annotation 파라미터의 타입을 Any에서 Any?로 변경하는 것입니다.- func application(_ application: UIApplication, open url: URL, sourceApplication: String?, annotation: Any) -> Bool + func application(_ application: UIApplication, open url: URL, sourceApplication: String?, annotation: Any?) -> Bool<iframe width="700" height="250" data-src="/media/0ce1fe8c63fca7a6c953233b94406d02?postId=ed495077c36" data-media-id="0ce1fe8c63fca7a6c953233b94406d02" data-thumbnail="https://i.embed.ly/1/image?url=https://avatars2.githubusercontent.com/u/931655?s=400&v=4&key=a19fcc184b9711e1b4764040d3dc5c07" class="progressiveMedia-iframe js-progressiveMedia-iframe" allowfullscreen="" frameborder="0" src="https://medium.com/media/0ce1fe8c63fca7a6c953233b94406d02?postId=ed495077c36" style="display: block; position: absolute; margin: auto; max-width: 100%; box-sizing: border-box; transform: translateZ(0px); top: 0px; left: 0px; width: 700px; height: 100px;">UIApplicationDelegate에 정의된 메서드 시그니쳐와 다르기 때문에 컴파일러가 경고를 표시하지만 무시하셔도 됩니다.만약 새로운 버전의 앱을 릴리즈 할 계획을 가지고 계시다면 이 이슈를 꼭 확인하시길 바랍니다. 이 버그는 페이스북 로그인 등 다른 앱을 이용한 로그인이나, 카드 결제 후 주문서로 돌아오는 흐름에서 큰 문제를 일으킵니다. 이 글이 여러분들께 도움이 되길 바랍니다.Swift Korea 그룹에서 Xcode Release Notes에도 같은 내용이 있다는 것을 제보해주셨습니다. Swift Compiler 섹션의 Known Issues 4번째 항목입니다.#스타일쉐어 #개발팀 #개발자 #개발후기 #경험공유 #인사이트
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경험 부족한 스타트업의 devops 도입기 1편

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

모바일 잠금화면 미디어 플랫폼 사업자 버즈빌은 어떠한 인재를 찾는지 지원자에게 잘 알리려고 노력합니다. 그럼 지원자도 버즈빌이 자신에게 맞는 기업인지 알 수 있을 테니까요. Buzzvil Career에서는 각 직무에 대해 더욱 심도 있는 정보를 제공합니다. 현재 채용에 관련한 자세한 내용은 여기에서도 확인 가능합니다. 이 게시물은 데이터 애널리스트 Elia와의 인터뷰를 담고 있습니다. 그는 좋은 데이터 애널리스트는 어떤 사람인지에 대해 이야기합니다. 데이터를 좋아하고 데이터에 기반한 기업 성장에 기여하고 싶다면 이 글에 주목해주세요.업무에 대해 설명해주세요.안녕하세요. 버즈빌의 데이터 애널리스트 Elia입니다. 팀에서 일한 지 어느덧 4년이라는 세월이 흘렀네요. 데이터 분석을 위한 툴을 세팅하고 많은 양의 가공된 데이터를 공유하고 있습니다. 데이터로 무엇을 하고 어떻게 활용할지 고민하는 것이 제 일입니다. 또 저는 올바른 결정을 내리고 효율적으로 업무를 수행할 수 있도록 A/B 테스팅과 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 마지막으로 SQL 세션을 열어서 사람들이 데이터에 유연하게 접근하고 잘 사용할 수 있도록 합니다.왜 버즈빌을 선택 했나요?가까운 지인이 이 회사를 추천해줬습니다. 분위기가 친근했고 한국에도 이런 곳이 있다는 게 놀라웠습니다. 그리고 버즈빌은 석촌 호수 바로 앞에 있어서 전망이 훌륭한데 특히 봄이 되면 벚꽃을 볼 수 있습니다. 그리고 무엇보다 사무실은 저희 집과 가깝습니다. 그러니 제가 거절할 이유가 없었죠.버즈빌은 어떤 곳인가요?버즈빌은 데이터 애널리스트로서 성장할 수 있는 곳입니다. 팀 규모가 그렇게 크지 않아서 유연합니다. 많은 사람과 이야기를 할 수 있고 사람들을 어떻게 도울 수 있을지, 어떤 일을 이루어야 하는지 스스로 고민할 수 있기 때문에 컨설턴트 같은 존재입니다. 그만큼 특정 역할에 고정되지 않습니다. 데이터 분석은 새로운 분야입니다. 그래서 회사가 그것을 어떻게 생각하는지에 따라 담당자가 할 수 있는 일이 달라집니다. 다행히 버즈빌리언은 새로운 아이디어와 제안에 개방적인 태도를 보입니다. 버즈빌처럼 새로운 분야를 배우는 걸 좋아하는 집단도 없을 겁니다. 그래서 담당자가 얼마나 능동적인지에 따라 할 수 있는 일이 많아집니다. 정말 독특한 문화를 가졌죠.팀 분위기는 어떤가요?여기서는 다양한 프로젝트에 대해 데이터를 조사하고 돌파구를 찾아야 합니다. 초집중해야 하며 테스트를 수행하고 데이터를 분석하는 방법을 발견해야만 합니다. 올바른 의사 결정을 내리는 것은 쉬운 일이 아니기 때문에 데이터 애널리스트가 필요하죠. 이 역할이 왜 필요한지 사람들이 알 수 있도록 자신을 잘 표지셔닝을 해야 합니다. 그래야 새로운 프로젝트에 참여할 수 있는 기회가 더 많아지고 기업 성장에 더욱 직접적으로 기여할 수 있죠.좋은 데이터 애널리스트는 어떤 사람일까요?# 커뮤니케이션 데이터 애널리스트는 효과적으로 딱 필요한 말만 잘 전달하는 커뮤니케이터가 되어야 합니다. 같은 말을 반복하거나 요점에서 자꾸 벗어나면 안 되죠. 버즈빌에서 데이터 분석가로 일하려면 다양한 팀과 일하기 때문에 소통을 효과적으로 잘해야만 합니다. 그래야 데이터 연구 결과가 정확할 수 있기 때문이죠. 이는 더 나은 비즈니스 의사 결정으로 이어지죠.#적극성 데이터 애널리스트는 능동적일수록 더 성장할 것입니다. 당신의 역량이 향상될 것이고 되고 직장에서 다양한 사람들과 상호작용하는 요령을 익힐 수 있습니다. 버즈빌은 데이터 애널리스트가 다양한 연구를 수행하기 좋은 인프라를 갖추고 있는데 이것은 데이터 분석이 새로운 분야라는 점에서 매우 플러스입니다. 따라서 버즈빌은 새로운 기회를 얼마든지 제공할 수 있기 때문에 탐험을 즐기는 사람을 찾고 있습니다.*버즈빌은 현재 채용 중입니다. (전문연구 요원 포함) 자세한 내용은 아래 버튼을 눌러주세요!모바일 잠금화면 미디어 플랫폼 사업자 버즈빌은 어떠한 인재를 찾는지 지원자에게 잘 알리려고 노력합니다. 그럼 지원자도 버즈빌이 자신에게 맞는 기업인지 알 수 있을 테니까요. Buzzvil Career에서는 각 직무에 대해 더욱 심도 있는 정보를 제공합니다. 현재 채용에 관련한 자세한 내용은 여기에서도 확인 가능합니다. 이 게시물은 데이터 애널리스트 Elia와의 인터뷰를 담고 있습니다. 그는 좋은 데이터 애널리스트는 어떤 사람인지에 대해 이야기합니다. 데이터를 좋아하고 데이터에 기반한 기업 성장에 기여하고 싶다면 이 글에 주목해주세요.업무에 대해 설명해주세요.안녕하세요. 버즈빌의 데이터 애널리스트 Elia입니다. 팀에서 일한 지 어느덧 4년이라는 세월이 흘렀네요. 데이터 분석을 위한 툴을 세팅하고 많은 양의 가공된 데이터를 공유하고 있습니다. 데이터로 무엇을 하고 어떻게 활용할지 고민하는 것이 제 일입니다. 또 저는 올바른 결정을 내리고 효율적으로 업무를 수행할 수 있도록 A/B 테스팅과 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 마지막으로 SQL 세션을 열어서 사람들이 데이터에 유연하게 접근하고 잘 사용할 수 있도록 합니다.왜 버즈빌을 선택 했나요?가까운 지인이 이 회사를 추천해줬습니다. 분위기가 친근했고 한국에도 이런 곳이 있다는 게 놀라웠습니다. 그리고 버즈빌은 석촌 호수 바로 앞에 있어서 전망이 훌륭한데 특히 봄이 되면 벚꽃을 볼 수 있습니다. 그리고 무엇보다 사무실은 저희 집과 가깝습니다. 그러니 제가 거절할 이유가 없었죠.버즈빌은 어떤 곳인가요?버즈빌은 데이터 애널리스트로서 성장할 수 있는 곳입니다. 팀 규모가 그렇게 크지 않아서 유연합니다. 많은 사람과 이야기를 할 수 있고 사람들을 어떻게 도울 수 있을지, 어떤 일을 이루어야 하는지 스스로 고민할 수 있기 때문에 컨설턴트 같은 존재입니다. 그만큼 특정 역할에 고정되지 않습니다. 데이터 분석은 새로운 분야입니다. 그래서 회사가 그것을 어떻게 생각하는지에 따라 담당자가 할 수 있는 일이 달라집니다. 다행히 버즈빌리언은 새로운 아이디어와 제안에 개방적인 태도를 보입니다. 버즈빌처럼 새로운 분야를 배우는 걸 좋아하는 집단도 없을 겁니다. 그래서 담당자가 얼마나 능동적인지에 따라 할 수 있는 일이 많아집니다. 정말 독특한 문화를 가졌죠.팀 분위기는 어떤가요?여기서는 다양한 프로젝트에 대해 데이터를 조사하고 돌파구를 찾아야 합니다. 초집중해야 하며 테스트를 수행하고 데이터를 분석하는 방법을 발견해야만 합니다. 올바른 의사 결정을 내리는 것은 쉬운 일이 아니기 때문에 데이터 애널리스트가 필요하죠. 이 역할이 왜 필요한지 사람들이 알 수 있도록 자신을 잘 표지셔닝을 해야 합니다. 그래야 새로운 프로젝트에 참여할 수 있는 기회가 더 많아지고 기업 성장에 더욱 직접적으로 기여할 수 있죠.좋은 데이터 애널리스트는 어떤 사람일까요?# 커뮤니케이션 데이터 애널리스트는 효과적으로 딱 필요한 말만 잘 전달하는 커뮤니케이터가 되어야 합니다. 같은 말을 반복하거나 요점에서 자꾸 벗어나면 안 되죠. 버즈빌에서 데이터 분석가로 일하려면 다양한 팀과 일하기 때문에 소통을 효과적으로 잘해야만 합니다. 그래야 데이터 연구 결과가 정확할 수 있기 때문이죠. 이는 더 나은 비즈니스 의사 결정으로 이어지죠.#적극성 데이터 애널리스트는 능동적일수록 더 성장할 것입니다. 당신의 역량이 향상될 것이고 되고 직장에서 다양한 사람들과 상호작용하는 요령을 익힐 수 있습니다. 버즈빌은 데이터 애널리스트가 다양한 연구를 수행하기 좋은 인프라를 갖추고 있는데 이것은 데이터 분석이 새로운 분야라는 점에서 매우 플러스입니다. 따라서 버즈빌은 새로운 기회를 얼마든지 제공할 수 있기 때문에 탐험을 즐기는 사람을 찾고 있습니다.*버즈빌은 현재 채용 중입니다. (전문연구 요원 포함) 자세한 내용은 아래 버튼을 눌러주세요!버즈빌과 함께하고 싶은 분은 지금 바로 지원 해주세요! (전문연구요원 포함)
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안드로이드 클라이언트 Reflection 극복기

비트윈 팀은 비트윈 안드로이드 클라이언트(이하 안드로이드 클라이언트)를 가볍고 반응성 좋은 애플리케이션으로 만들기 위해 노력하고 있습니다. 이 글에서는 간결하고 유지보수하기 쉬운 코드를 작성하기 위해 Reflection을 사용했었고 그로 인해 성능 이슈가 발생했던 것을 소개합니다. 또한 그 과정에서 발생한 Reflection 성능저하를 해결하기 위해 시도했던 여러 방법을 공유하도록 하겠습니다.다양한 형태의 데이터¶Java를 이용해 서비스를 개발하는 경우 POJO로 서비스에 필요한 다양한 모델 클래스들을 만들어 사용하곤 합니다. 안드로이드 클라이언트 역시 모델을 클래스 정의해 사용하고 있습니다. 하지만 서비스 내에서 데이터는 정의된 클래스 이외에도 다양한 형태로 존재합니다. 안드로이드 클라이언트에서 하나의 데이터는 아래와 같은 형태로 존재합니다.JSON: 비트윈 서비스에서 HTTP API는 JSON 형태로 요청과 응답을 주고 받고 있습니다.Thrift: TCP를 이용한 채팅 API는 Thrift를 이용하여 프로토콜을 정의해 서버와 통신을 합니다.ContentValues: 안드로이드에서는 Database 에 데이터를 저장할 때, 해당 정보는 ContentValues 형태로 변환돼야 합니다.Cursor: Database에 저장된 정보는 Cursor 형태로 접근가능 합니다.POJO: 변수와 Getter/Setter로 구성된 클래스 입니다. 비지니스 로직에서 사용됩니다.코드 전반에서 다양한 형태의 데이터가 주는 혼란을 줄이기 위해 항상 POJO로 변환한 뒤 코드를 작성하기로 했습니다.다양한 데이터를 어떻게 상호 변환할 것 인가?¶JSON 같은 경우는 Parsing 후 Object로 변환해 주는 라이브러리(Gson, Jackson JSON)가 존재하지만 다른 형태(Thrift, Cursor..)들은 만족스러운 라이브러리가 존재하지 않았습니다. 그렇다고 모든 형태에 대해 변환하는 코드를 직접 작성하면 필요한 경우 아래와 같은 코드를 매번 작성해줘야 합니다. 이와 같이 작성하는 경우 Cursor에서 원하는 데이터를 일일이 가져와야 합니다.@Overridepublic void bindView(View view, Context context, Cursor cursor) { final ViewHolder holder = getViewHolder(view); final String author = cursor.getString("author"); final String content = cursor.getString("content"); final Long timeMills = cursor.getLong("time"); final ReadStatus readStatus = ReadStatus.fromValue(cursor.getString("readStatus")); final CAttachment attachment = JSONUtils.parseAttachment(cursor.getLong("createdTime")); holder.authorTextView.setText(author); holder.contentTextView.setText(content); holder.readStatusView.setReadStatus(readStatus); ...}하지만 각 형태의 필드명(Key)이 서로 같도록 맞춰주면 각각의 Getter와 Setter를 호출해 형태를 변환해주는 Utility Class를 제작할 수 있습니다.@Overridepublic void bindView(View view, Context context, Cursor cursor) { final ViewHolder holder = getViewHolder(view); Message message = ReflectionUtils.fromCursor(cursor, Message.class); holder.authorTextView.setText(message.getAuthor()); holder.contentTextView.setText(message.getContent()); holder.readStatusView.setReadStatus(message.getReadStatus()); ...}이런 식으로 코드를 작성하면 이해하기 쉽고, 모델이 변경되는 경우에도 유지보수가 비교적 편하다는 장점이 있습니다. 따라서 필요한 데이터를 POJO로 작성하고 다양한 형태의 데이터를 POJO로 변환하기로 했습니다. 서버로부터 받은 JSON 혹은 Thrift객체는 자동으로 POJO로 변환되고 POJO는 다시 ContentValues 형태로 DB에 저장됩니다. DB에 있는 데이터를 화면에 보여줄때는 Cursor로부터 데이터를 가져와서 POJO로 변환 후 적절한 가공을 하여 View에 보여주게 됩니다.POJO 형태로 여러 데이터 변환필요Reflection 사용과 성능저하¶처음에는 Reflection을 이용해 여러 데이터를 POJO로 만들거나 POJO를 다른 형태로 변환하도록 구현했습니다. 대상 Class의 newInstance/getMethod/invoke 함수를 이용해 객체 인스턴스를 생성하고 Getter/Setter를 호출하여 값을 세팅하거나 가져오도록 했습니다. 앞서 설명한 ReflectionUtils.fromCursor(cursor, Message.class)를 예를 들면 아래와 같습니다.public T fromCursor(Cursor cursor, Class clazz) { T instance = (T) clazz.newInstance(); for (int i=0; i final String columnName = cursor.getColumnName(i); final Class<?> type = clazz.getField(columnName).getType(); final Object value = getValueFromCursor(cursor, type); final Class<?>[] parameterType = { type }; final Object[] parameter = { value }; Method m = clazz.getMethod(toSetterName(columnName), parameterType); m.invoke(instance, value); } return instance;}Reflection을 이용하면 동적으로 Class의 정보(필드, 메서드)를 조회하고 호출할 수 있기 때문에 코드를 손쉽게 작성할 수 있습니다. 하지만 Reflection은 튜토리얼 문서에서 설명된 것처럼 성능저하 문제가 있습니다. 한두 번의 Relfection 호출로 인한 성능저하는 무시할 수 있다고 해도, 필드가 많거나 필드로 Collection을 가진 클래스의 경우에는 수십 번이 넘는 Reflection이 호출될 수 있습니다. 실제로 이 때문에 안드로이드 클라이언트에서 종종 반응성이 떨어지는 경우가 발생했습니다. 특히 CursorAdapter에서 Cursor를 POJO로 변환하는 코드 때문에 ListView에서의 스크롤이 버벅이기도 했습니다.Bytecode 생성¶Reflection 성능저하를 해결하려고 처음으로 선택한 방식은 Bytecode 생성입니다. Google Guice 등의 다양한 자바 프로젝트에서도 Bytecode를 생성하는 방식으로 성능 문제를 해결합니다. 다만 안드로이드의 Dalvik VM의 경우 일반적인 JVM의 Bytecode와는 스펙이 다릅니다. 이 때문에 기존의 자바 프로젝트에서 Bytecode 생성에 사용되는 CGLib 같은 라이브러리 대신 Dexmaker를 이용하여야 했습니다.CGLib¶CGLib는 Bytecode를 직접 생성하는 대신 FastClass, FastMethod 등 펀리한 클래스를 이용할 수 있습니다. FastClass나 FastMethod를 이용하면 내부적으로 알맞게 Bytecode를 만들거나 이미 생성된 Bytecode를 이용해 비교적 빠른 속도로 객체를 만들거나 함수를 호출 할 수 있습니다.public T create() { return (T) fastClazz.newInstance();} public Object get(Object target) { result = fastMethod.invoke(target, (Object[]) null);} public void set(Object target, Object value) { Object[] params = { value }; fastMethod.invoke(target, params);}Dexmaker¶하지만 Dexmaker는 Bytecode 생성 자체에 초점이 맞춰진 라이브러리라서 FastClass나 FastMethod 같은 편리한 클래스가 존재하지 않습니다. 결국, 다음과 같이 Bytecode 생성하는 코드를 직접 한땀 한땀 작성해야 합니다.public DexMethod generateClasses(Class<?> clazz, String clazzName){ dexMaker.declare(declaringType, ..., Modifier.PUBLIC, TypeId.OBJECT, ...); TypeId<?> targetClassTypeId = TypeId.get(clazz); MethodId invokeId = declaringType.getMethod(TypeId.OBJECT, "invoke", TypeId.OBJECT, TypeId.OBJECT); Code code = dexMaker.declare(invokeId, Modifier.PUBLIC); if (isGetter == true) { Local<Object> insertedInstance = code.getParameter(0, TypeId.OBJECT); Local instance = code.newLocal(targetClassTypeId); Local returnValue = code.newLocal(TypeId.get(method.getReturnType())); Local value = code.newLocal(TypeId.OBJECT); code.cast(instance, insertedInstance); MethodId executeId = ... code.invokeVirtual(executeId, returnValue, instance); code.cast(value, returnValue); code.returnValue(value); } else { ... } // constructor Code constructor = dexMaker.declare(declaringType.getConstructor(), Modifier.PUBLIC); Local<?> thisRef = constructor.getThis(declaringType); constructor.invokeDirect(TypeId.OBJECT.getConstructor(), null, thisRef); constructor.returnVoid();}Dexmaker를 이용한 방식을 구현하여 동작까지 확인했으나, 다음과 같은 이유로 실제 적용은 하지 못했습니다.Bytecode를 메모리에 저장하는 경우, 프로세스가 종료된 이후 실행 시 Bytecode를 다시 생성해 애플리케이션의 처음 실행성능이 떨어진다.Bytecode를 스토리지에 저장하는 경우, 원본 클래스가 변경됐는지를 매번 검사하거나 업데이트마다 해당 스토리지를 지워야 한다.더 좋은 방법이 생각났다.Annotation Processor¶최종적으로 저희가 선택한 방식은 컴파일 시점에 형태변환 코드를 자동으로 생성하는 것입니다. Reflection으로 접근하지 않아 속도도 빠르고, Java코드가 미리 작성돼 관리하기도 편하기 때문입니다. POJO 클래스에 알맞은 Annotation을 달아두고, APT를 이용해 Annotation이 달린 모델 클래스에 대해 형태변환 코드를 자동으로 생성했습니다.형태 변환이 필요한 클래스에 Annotation(@GenerateAccessor)을 표시합니다.@GenerateAccessorpublic class Message { private Integer id; private String content; public Integer getId() { return id; } ...}javac에서 APT 사용 옵션과 Processor를 지정합니다. 그러면 Annotation이 표시된 클래스에 대해 Processor의 작업이 수행됩니다. Processor에서 코드를 생성할 때에는 StringBuilder 등으로 실제 코드를 일일이 작성하는 것이 아니라 Velocity라는 template 라이브러리를 이용합니다. Processor는 아래와 같은 소스코드를 생성합니다.public class Message$$Accessor implements Accessor { public kr.co.vcnc.binding.performance.Message create() { return new kr.co.vcnc.binding.performance.Message(); } public Object get(Object target, String fieldName) throws IllegalArgumentException { kr.co.vcnc.binding.performance.Message source = (kr.co.vcnc.binding.performance.Message) target; switch(fieldName.hashCode()) { case 3355: { return source.getId(); } case -1724546052: { return source.getContent(); } ... default: throw new IllegalArgumentException(...); } } public void set(Object target, String fieldName, Object value) throws IllegalArgumentException { kr.co.vcnc.binding.performance.Message source = (kr.co.vcnc.binding.performance.Message) target; switch(fieldName.hashCode()) { case 3355: { source.setId( (java.lang.Integer) value); return; } case -1724546052: { source.setContent( (java.lang.String) value); return; } ... default: throw new IllegalArgumentException(...); } }}여기서 저희가 정의한 Accessor는 객체를 만들거나 특정 필드의 값을 가져오거나 세팅하는 인터페이스로, 객체의 형태를 변환할 때 이용됩니다. get,set 메서드는 필드 이름의 hashCode 값을 이용해 해당하는 getter,setter를 호출합니다. hashCode를 이용해 switch-case문을 사용한 이유는 Map을 이용하는 것보다 성능상 이득이 있기 때문입니다. 단순 메모리 접근이 Java에서 제공하는 HashMap과 같은 자료구조 사용보다 훨씬 빠릅니다. APT를 이용해 변환코드를 자동으로 생성하면 여러 장점이 있습니다.Reflection을 사용하지 않고 Method를 직접 수행해서 빠르다.Bytecode 생성과 달리 애플리케이션 처음 실행될 때 코드 생성이 필요 없고 만들어진 코드가 APK에 포함된다.Compile 시점에 코드가 생성돼서 Model 변화가 바로 반영된다.APT를 이용한 Code생성으로 Reflection 속도저하를 해결할 수 있습니다. 이 방식은 애플리케이션 반응성이 중요하고 상대적으로 Reflection 속도저하가 큰 안드로이드 라이브러리에서 최근 많이 사용하고 있습니다. (AndroidAnnotations, ButterKnife, Dagger)성능 비교¶다음은 Reflection, Dexmaker, Code Generating(APT)를 이용해 JSONObject를 Object로 변환하는 작업을 50번 수행한 결과입니다.성능 비교 결과이처럼 최신 OS 버전일수록 Reflection의 성능저하가 다른 방법에 비해 상대적으로 더 큽니다. 반대로 Dexmaker의 생성 속도는 빨라져 APT 방식과의 성능격차는 점점 작아집니다. 하지만 역시 APT를 통한 Code 생성이 모든 환경에서 가장 좋은 성능을 보입니다.마치며¶서비스 모델을 반복적으로 정의하지 않으면서 변환하는 방법을 알아봤습니다. 그 과정에서 Reflection 의 속도저하, Dexmaker 의 단점도 설명해 드렸고 결국 APT가 좋은 해결책이라고 판단했습니다. 저희는 이 글에서 설명해 드린 방식을 추상화해 Binding이라는 라이브러리를 만들어 사용하고 있습니다. Binding은 POJO를 다양한 JSON, Cursor, ContentValues등 다양한 형태로 변환해주는 라이브러리입니다. 뛰어난 확장성으로 다양한 형태의 데이터로 변경하는 플러그인을 만들어서 사용할 수 있습니다.Message message = Bindings.for(Message.class).bind().from(AndroidSources.cursor(cursor));Message message = Bindings.for(Message.class).bind().from(JSONSources.jsonString(jsonString));String jsonString = Bindings.for(Message.class).bind(message).to(JSONTargets.jsonString());위와 같이 Java상에 존재할 수 있는 다양한 타입의 객체에 대해 일종의 데이터 Binding 기능을 수행합니다. Binding 라이브러리도 기회가 되면 소개해드리겠습니다. 윗글에서 궁금하신 점이 있으시거나 잘못된 부분이 있으면 답글을 달아주시기 바랍니다. 감사합니다.저희는 언제나 타다 및 비트윈 서비스를 함께 만들며 기술적인 문제를 함께 풀어나갈 능력있는 개발자를 모시고 있습니다. 언제든 부담없이 jobs@vcnc.co.kr로 이메일을 주시기 바랍니다!
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AWS 이사하는 날

오늘 8퍼센트의 AWS 인프라를 일본에서 한국으로 옮겼다. 기술적인 내용은 이사를 리드하신 세바님이 다뤄 주시기로 하셨고, 나는 그냥 오늘을 남겨두려고 한다.(세바님이 8퍼센트 서울살자에 기술적인 내용들을 다뤄주셨다.)올해 초 AWS 서울 리전이 열리면서 도쿄에서 옮겨 가야겠다 라고 생각한 것이 벌써 수개월이 지났다. 작업을 시작하면 얼마나 걸릴지 예상이 잘 되지도 않고, 인프라 전체를 예쁘게 정리해야 한다는 부담 때문에 쉽게 손이 가지 않았다. 하지만 새로 조인하신 세바님이 AWS 이사를 가지 못해 여러 가지 제약이 생기는 답답한 상황을 참지 못하시고 총대를 메셨다. 아마 나보다 좀 더 답답하셨나 보다. :)17시에 다 함께 모여 현재 작업 진행상황과 오늘 이전 계획을 검토한 후 바로 퇴근을 했다. 긴 밤이 되리라 생각해서 조금이라도 잠을 자려고 노력은 했지만 두 아이가 있는 집에서 쉬는 것은 역시 쉽지 않더라. 지하철을 타고 23시 30분에 이모작 근무를 위해 다시 회사에 들어섰다. 이미 몇몇 분이 모여서 오늘 작업에 대한 이야기를 나누고 있었다. 아침에 만나는 것보다 왠지 반갑다. 모두 모여서 파이팅을 외치고 기념사진을 하나 찍고 작업을 시작했다.(웃으면서 시작한 작업을 웃으면서 마칠 수 있을 것인가?)일단 서버 작업 공지를 띄우고 작업을 시작한다. 지난 회사에서는 모든 서비스가 24시간 운영되었어야 했기 때문에 서버 점검 시간을 따로 갖지 못해다. 그래서 큰 서버 업데이트 작업을 할 때마다 시간에 쫓기고, 장애 발생을 실시간으로 해결해 가며 작업을 했었다. 하지만 이번에는 시간을 확보해두고 작업을 하는 것이라 그래도 마음에 좀 여유가 있었다.이전 작업을 하기 위해 각 파트를 담당하는 시니어 개발자들만 있어도 충분한데, 서버 이전을 하는 것이 흔치 않은 경험이기 때문에 주니어들도 가능하면 참여를 요청했다.(꼬꼬마들이 세바님 뒤에 쪼르르 모여서 설명을 듣고 있다)코드를 이해하기에 가장 좋은 방법은 코드를 함께 짜면서 설명을 하는 것이고, 인프라를 이해하기에 가장 좋은 방법은 인프라를 설치하는 과정을 함께 하는 것이다. 하나하나 작업을 해가면서 이런저런 이야기들을 나누었다. 이전을 하는 서버의 역할, 더 나은 아키텍처,  AWS의 역사,  AWS의 여러 가지 서비스의 세부적인 옵션에 대해서도 이야기를 나누었다.  세바님이 꼼꼼하게 준비를 해주신 덕분에 1시 30분이 되니 기본적인 이전 작업이 끝났다. 야식을 먹고 맥주를 한잔 마시고 각각의 기능들에 대한 본격적인 테스트를 시작했다.(야식은 12시 전에는 치킨을 시켜야 하고 12시 후에는 족발을 시켜야 한다)드디어 세바님을 제외한 다른 잉여 인력들이 할 일이 생겼다. 체크리스트에 있는 항목들을 하나씩 테스트 하기 시작한다. 꼼꼼하게 준비를 했지만 역시나 예상하지 못했던 문제들이 드러난다. 다행히 이전 작업을 되돌려야 할 만큼 큰 문제는 아니었기에 적절히 대응을 하고 계속 테스트를 진행했다.어느덧 시간이 흘러 3시가 되었다. http://8percent.kr 의 도메인을 도쿄에 있는 서버에서 서울에 있는 서버로 변경했다. 이제 내부 시스템들을 추가적으로 점검해야 한다. 가능하면 끝까지 확인을 하고 자리를 뜨고 싶었지만 내일 오후 사무실을 지키면서 혹시 모를 장애에 대응을 해 줄 사람이 필요할 것 같아 먼저 퇴근을 했다.집에 돌아오면서 생각해 보니 오늘 내가 한 일이 거의 없었다. 기뻤다. 서버 이전 작업을 내가 해야만 하는 일로 생각하며 계속 들고 있었는데 세바님이 먼저 나서서 이 일을 진행해 주셨다. 중요한 작업 중에 자리를 뜨는데도 전혀 불안함 마음이 들지 않았다.아침에 일어나서 슬랙을 확인했다. 슬랙에 별다른 멘트가 없는 것을 보니 큰 문제는 없나 보다. 야호! 이전된 서버가 정상적으로 운영되고 있는지 확인을 위해 심사팀도 일찍부터 출근해서 테스트를 진행하고 있었다. 회사에 도착해 보니, 나를 제외하고는 모두 밤을 새워 일을 하고 계셨다. 다들 몽롱한 표정이다. 고맙다.하루에도 8시간씩 같이 일하는 동료들이지만 왠지 이렇게 같이 밤을 지새워서 작업을 하고 나면 동지애가 생긴다. 긴 밤을 고생해준 개발팀 멤버들에게 다시 한번 고마운 마음을 전한다. 앞으로도 잘 부탁드려요!(제가 따로 드릴것은 없어서 박수를!)#8퍼센트 #에잇퍼센트 #AWS #서버 #서버이전 #인프라 #개발팀 #팀워크 #조직문화

기업문화 엿볼 때, 더팀스

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