함수와 이벤트에 대한 내용이 이렇게 간략할지 몰라 따로 파트를 나누어 포스팅을 진행하였는데 불필요한 나눔이 되었네요. 하지만 곧 더 간략하고 직관적으로 볼 수 있도록 기초 문법 총 정리 포스팅을 하도록 하겠습니다. 혹여 참고 문서로 본 포스팅을 보시는 분들은 곧 올라오는 총정리 포스팅을 참고하시면 좋을 것 같습니다.함수function 함수명() {    실행문;    return 데이터;}참조 변수 = function() {    실행문;}function 함수명() {(매개 변수1, 매개 변수2)    실행문;}   이벤트<button id="btn" onclikc="alert('event!')">버튼></button>이벤트 종류onmouseover - 마우스가 지정한 요소에 올라갔을 때 발생.onmouseout - 마우스가 지정한 요소에 벗어났을 때 발생.onmousemove - 마우스가 지정한 요소를 클릭했을 때 발생.ondvlclick - 마우스가 지정한 요소를 연속 두 번 클릭했을 때 발생.onkeypress - 지정한 요소에서 키보드가 눌렸을 때 발생.onkeydown - 지정한 요소에서 키보드를 눌렀을 때 발생.onkeyup - 지정한 요소에서 키보드를 눌렀다 떼었을 때 발생.onfocus - 지정한 요소에 포커스가 갔을 때 발생.onblur - 지정한 요소에 포커스가 다른 요소로 이동되어 잃었을 때 발생.onchange - 지정한 요소의 하위 요소를 모두 로딩했을 때 발생.onunload - 문서를 닫거나 다른 문서로 이동했을 때 발생.onsubmit - 폼 요소에 전송 버튼을 눌렀을 때 발생.onreset - 폼 요소에 취소 버튼을 눌렀을 때 발생.onresize - 지정된 요소의 크기가 변경되었을 때 발생.onerror - 문서 객체가 로드되는 동안 문제가 발생되었을 때 발생.참고문헌:Do it! 자바스크립트+제이쿼리 입문 - 정인용JavaScript 튜토리얼 문서 (http://www.w3schools.com/js/default.asp)티스토리 블로그와 동시에 포스팅을 진행하고 있습니다.http://madeitwantit.tistory.com#트레바리 #개발자 #안드로이드 #앱개발 #Node.js #백엔드 #인사이트 #경험공유

* 이 글은 MobX의 MobX and React 튜토리얼을 번역한 글입니다.** 오역 및 오탈자가 있을 수 있습니다. 발견하시면 제보해주세요!개요MobX은 간단하고 확장 가능하며 테스트를 거친 상태 관리 솔루션입니다. 이 튜토리얼은 10분 안에 MobX의 중요한 컨셉들을 모두 소개합니다. MobX는 독립적인 라이브러리지만 대부분의 사람들은 React와 함께 사용합니다. 그래서 이 튜토리얼은 MobX와 React의 조합에 중점을 두고 설명합니다.The core idea상태는 각 애플리케이션의 핵심입니다. 버그를 만드는 관리가 되지 않는 애플리케이션을 만드는 가장 빠른 방법은 주변의 로컬 변수들과 동기화 되지 않는 상태나 일관성 없는 상태를 만드는 것입니다. 그래서 많은 상태 관리 솔루션들이 상태를 변할 수 없게 만드는 식으로 상태를 수정할 수 있는 방법들을 제한하려고 합니다. 하지만 이 방법은 새로운 문제들을 생성합니다. 데이터를 표준화 해야 하고 참조 무결성이 보장되지 않으며 프로토타입과 같은 유용한 컨셉들을 활용하지 못하게 됩니다.MobX는 일관성 없는 상태를 만들 수 없도록 주요 문제를 해결하여 상태 관리를 간단하게 만들었습니다. 이를 위한 전략은 간단합니다. 애플리케이션 상태로부터 파생될 수 있는 모든 것들을 자동으로 파생되도록 하는 것입니다.개념적으로 MobX는 애플리케이션을 스프레드시트로 간주합니다.1. 가장 먼저 애플리케이션 상태가 있습니다. 애플리케이션의 모델을 채우는 객체, 배열, 원시, 참조의 그래프입니다. 이 값들은 애플리케이션의 "데이터 셀"입니다.2. 둘째로 파생 값이 있습니다. 기본적으로 애플리케이션으로부터 자동으로 계산될 수 있는 모든 값들입니다. 이 파생 값이나 계산된 값들은 완료되지 않은 todo들의 수와 같이 간단한 값부터 todo의 시각적 HTML 표현과 같은 복잡한 내용까지 다양합니다. 스프레드시트 용어로는 애플리케이션의 공식이나 차트가 있습니다.3. 리액션은 파생 값과 매우 비슷합니다. 주된 차이점은 값을 생성하지 않는 함수라는 점입니다. 대신 자동으로 특정 작업들을 수행시킵니다. 대체로 I/O와 관련된 작업입니다. 리액션은 적당할 때에 자동으로 DOM이 업데이트되거나 네트워크 요청을 하도록 만듭니다.4. 마지막으로 액션이 있습니다. 액션은 상태를 변경하는 모든 것들을 말합니다. MobX는 모든 사용자의 액션으로 발생하는 상태 변화들이 전부 자동으로 파생 값과 리액션으로 처리되도록 합니다. 동기화되고 결함이 없습니다.간단한 todo store이론은 충분합니다. 위의 내용을 유심히 읽는 것보다 실제 예시를 보는 것이이해하기 아마도 더 쉽습니다. 아주 간단한 ToDo store을 가지고 시작해봅시다. 아래의 모든 코드 블록들은 수정이 가능하므로 run code  버튼을 클릭하여 실행시킬 수 있습니다. 아래의 코드는  todo 목록이 포함된 매우 직관적인 TodoStore입니다. MobX는 아직 포함되지 않았습니다.우리는 todos 목록이 있는 todoStore 인스턴스를 이제 막 만들었습니다. 어떤 객체들로 todoStore을 채울 시간입니다. 변경 사항들을 보기 위해 각 변화 이후에 todoStore.report를 호출하고 로그를 남깁니다. 레포트는 의도적으로 항상 첫 번째 할 일만 출력합니다. 이 때문에 예시가 좀 인위적이지만 아래에서 볼 수 있듯이 MobX의 의존성 추적이 동적임을 잘 보여줍니다.결과:반응형으로 만들기지금까지 이 코드에서 특별한 것은 아무것도 없었습니다. 그러나 report를 명시적으로 호출할 필요가 없다면 어떨까요? 각 상태가 변할 때마다 report가 호출되길 원한다고 선언할 수 있습니까? 그러면 report에 영향을 줄 수도 있는 모든 코드에서 report를 호출해야 합니다. 최신의 report가 출력되기를 원하지만 그것을 모두 작성하고 싶지는 않습니다.운이 좋게도 이것은 MobX가 여러분을 위해 동작하는 것입니다. 자동으로 상태에 연관되어 있는 코드를 실행합니다. 그래서 report 함수는 스프레드시트의 차트와 같이 자동으로 업데이트 됩니다. 이를 위해 TodoStore를 관찰할 수 있어야 MobX가 모든 변경 사항들을 추적할 수 있습니다. 이를 수행하도록 클래스를 변경해봅시다.또한 completedTodosCount 속성은 자동으로 todo 목록에서 파생될 수 있습니다. @observable과 @computed 데코레이터를 사용하여 객체에서 관찰할 수 있는 속성들을 생성할 수 있습니다.이게 끝입니다! 시간에 따라 변할 수 있는 값들을 MobX에게 알려주기 위해 @observable를 표시했습니다. 계산은 상태로부터 파생될 수 있는 것들을 확인하기 위해 @computed를 사용하여 표시됩니다.pendingRequrests와 assignee 속성들은 지금까지 사용되지 않았지만 앞으로 이 튜토리얼에서 사용됩니다. 이 페이지의 모든 예시들을 짧게 만들기 위해 ES6와 JSX 그리고 데코레이터를 사용합니다. MobX의 모든 데코레이터들은 ES5 부분들을 가지고 있으니 걱정하지 마세요.생성자에 report를 출력하는 작은 함수를 만들고 autorun으로 감쌌습니다. Autorun은 한 번 동작되는 리액션을 만들고 함수 안에서 사용되는 관찰 가능한 모든 데이터들이 변경될 때마다 자동으로 다시 실행합니다. report는 관찰 가능한 todos 속성을 사용하기 때문에 적절할 때 레포트를 출력합니다. 이것은 다음 리스트에서 설명됩니다. 실행 버튼을 눌러보세요:report은 자동으로 동시에 중간 값을 빼먹지 않고 출력하였습니다. 유심히 로그를 보면 새로운 로그에서는 4번째 줄이 없는 것을 발견할 수 있습니다. 뒤의 데이터가 변경되는 것으로 report가 실제로 변경되지 않기 때문입니다. 반면에 첫 번째 할일의 이름이 바뀐 것은 report에서 실제로 사용되는 이름이기 때문에 report를 업데이트 하였습니다. 이것은 todos 배열이 autorun에 의해 관찰되는 것이 아니라 todo 아이템들 안에 있는 개별적인 속성을 관찰하고 있다는 것을 잘 설명해줍니다.반응형 React 만들기지금까지 바보 같은 report를 반응형으로 만들었습니다. 이제 이 store에서 반응형 유저 인터페이스를 만들 시간입니다. React 컴포넌트들은 이름값을 못하고 반응형이 아닙니다. mobx-react 패키지의 @observer 데코레이터는 React 컴포넌트 render 함수를 autorun으로 감싸 자동으로 상태에 따라 컴포넌트가 동기되도록 만듭니다. 개념적으로 이전에 report를 가지고 했던 것과 다르지 않습니다.다음 코드는 몇 개의 React 컴포넌트를 정의합니다. 이 안의 MobX는 @observer 데코레이터 뿐입니다. 이것으로 충분히 데이터가 변경될 때 각 컴포넌트가 개별적으로 다시 렌더링하도록 만들 수 있습니다. 더이상 setState를 호출할 필요가 없으며 설정이 필요한 셀렉터나 상위 컴포넌트를 사용하는 상태의 적절한 부분을 찾을 필요도 없습니다. 기본적으로 모든 컴포넌트들은 더 똑똑해졌지만 아직 부족합니다.아래의 코드를 보기 위해 run code 버튼을 클릭하세요. 코드는 수정이 가능하므로 자유롭게 동작시킬 수 있습니다. 예를 들어 @observer 호출을 모두 지우거나 TodoView의 데코레이터만 지워보세요. 오른쪽의 미리보기에서 숫자들은 컴포넌트가 렌더링될 때마다 표시합니다. 다음 코드는 다른 작업을 수행하지 않고 데이터를 변경해야 한다는 것을 잘 보여줍니다. MobX는 자동으로 store의 상태에 따라 유저 인터페이스의 적절한 부분들을 다시 파생하고 업데이트합니다.참조 사용하기 지금까지 관찰가능한 객체(프로토타입과 일반 객체 둘 다)와 배열, 원시를 만들었습니다. MobX에서 참고를 다루는 방법에 대해 궁금하지 않나요? 상태가 그래프를 형성할 수 있나요? 이전 코드에서는 todos의 assignee 속성이 있는 것을 알았을 것입니다. 또 다른 "store"을 생성하여 assignee에 포함되는 사람들의 값을 전달하고 그들에게 할일이 할당해줍시다.두 개의 독립적인 store이 있습니다. 하나는 사람들이 있고 하나는 할 일들이 있습니다. 사람 store의 사람을 assignee에 할당하기 위해 참조를 할당했습니다. 변경사항들은 TodoView에 의해 자동으로 선택됩니다. MobX를 사용하면 데이터를 표준화할 필요가 없고 업데이트될 컴포넌트들을 지정하기 위해 셀렉터를 작성할 필요가 없습니다. 실제로 데이터가 어디에 저장되는지는 중요하지 않습니다. 오랫동안 객체들은 관찰가능하게 만들어졌고 MobX는 그것들을 추적할 수 있습니다. 실제 JavaScript 참조가 동작합니다. MobX는 파생과 관련이 있으면 자동으로 그것들을 추적합니다. 테스트 해보기위해 다음의 인풋 박스에 이름을 변경해보세요. (먼저 위의 Run code 버튼을 클릭했는지 확인해보세요)위의 인풋 박스의 HTML은 간단합니다:비동기 액션작은 Todo 애플리케이션에 있는 모든 것들은 상태로부터 파생되기 때문에 언제 상태가 변화하는지는 중요하지 않습니다. 비동기 액션을 만드는 것은 매우 수월합니다. 새로운 할일 아이템을 비동기적으로 로드하려면 아래의 버튼을 여러번 클릭하세요.코드는 매우 직관적입니다. UI가 현재 로딩되는 상태를 반영하도록 store의 pendingRequests 속성을 업데이트하는 것으로 시작합니다. 로딩이 끝날 때 store의 todos를 업데이트하고 pendingReqeust 카운터를 증가시킵니다. 이 스니펫을 이전 TodoList 정의와 비교하여 pendingRequests 속성이 어떻게 사용되는지 확인하세요.개발자 도구mobx-react-devtools 패키지는 화면의 오른쪽 최상단에서 찾을 수 있고 모든 Mobx+ReactJS 애플리케이션 내에서 사용할 수 있는 개발자 도구를 제공합니다. 첫 번째 버튼을 클릭하면 각 다시 렌더링되는 @observer 컴포넌트가 표시됩니다. 두 번째 버튼을 클릭하고 미리보기에서 해당 컴포넌트 중 하나를 클릭하면 해당 컴포넌트의 종속성 트리가 표시되므로 주어진 순간에 관찰중인 데이터 조각을 정확하게 검사할 수 있습니다.결론끝났습니다! 관용구는 없습니다. 완전한 UI를 형성하는 간단하고 선언적인 컴포넌트들입니다. 그리고 상태로부터 완전하고 반응형으로 파생됩니다. 여러분의 애플리케이션에서 mobx와 mobx-react를 사용하기 시작할 준비가 되었습니다. 지금까지 배운 것들을 짧게 요약하였습니다:1. MobX가 객체들을 관찰할 수 있도록 @observable 데코레이터 또는 observable(객체 혹은 배열)을 사용하세요.2. @computed 데코레이터는 상태로부터 자동으로 파생되는 함수를 만들기 위해 사용될 수 있습니다.3. 관찰 가능한 상태에 의존하는 함수들을 자동으로 실행하기 위해 autorun을 사용하세요. 로깅하거나 네트워크 요청하기에 유용합니다.4. React 컴포넌트를 진짜 반응형으로 만들기 위해 mobx-react 패키지의 @observer 데코레이터를 사용하세요. 자동으로 효율적으로 업데이트합니다. 심지어 많은 양의 데이터가 있는 아주 복잡한 애플리케이션에서도 사용됩니다.위의 수정 가능한 코드 블록을 사용하여 조금만 더 만져보면 MobX가 모든 변경 사항에 어떻게 반응하는지 기본적인 느낌을 얻을 수 있습니다. 예를 들어 언제 호출되는지 보기 위해 report 함수에 로그를 추가하거나 report를 출력하지 않고 이것이 TodoList 렌더링에 어떤 영향을 주는지 확인하세요. 아니면 특정 상황에서만 출력하세요...MobX는 상태 컨테이너가 아닙니다사람들은 종종 MobX를 Redux의 대안으로 사용합니다. MobX는 기술적인 문제를 해결하는 라이브러리일 뿐이며 아키텍처나 상태 컨테이너가 아닙니다. 그러한 의미에서 위의 예시들이 고안된 것으로 메서드에서 로직을 캡슐화하거나 store나 컨트롤러에서 구성하는 것과 같은 적절한 엔지니어링 기법을 사용하는 것이 좋습니다. 또는 HackerNesw의 누군가는 이렇게 말했습니다:"MobX는 많은 곳에서 언급되었지만 나는 마냥 좋다고 말할 수 없습니다. MobX로 작성하는 것은 컨트롤러/디스패처/액션/슈퍼바이저 또는 다른 형태의 데이터 흐름을 관리하여 애플리케이션의 요구 사항을 패턴화할 수 있습니다."#트레바리 #개발자 #안드로이드 #앱개발 #MobX #React #백엔드 #인사이트 #경험공유

SQLite 와 Realm잔디 앱은 2015년 중반부터 앱 내에 Offline Caching 기능이 포함되면서 본격적으로 Local-Databae 를 사용하기 시작했습니다.당시에 Realm 과 SQLite 를 검토하는 과정에서 다음과 같은 사유로 Realm 을 포기하였습니다.1.0 이 아직 되지 않은 미성숙된 상태의 라이브러리사용 사례에서 리포팅되는 버그들 (CPU 지원 등)Data 의 상속을 지원하지 않는 문제Robolectric 미지원 (안드로이드 팀 당시 테스트 프레임웍은 Robolectric 이었으며 현재 Android Test Support Library 입니다.)위의 문제로 인해 SQLite 를 선택하였고 여러 SQLite-ORM Library 를 검토한 후 ORMLite 를 선택하였습니다.누구보다 가볍고 빠르게2016년 6월경 앱의 핵심 데이터에 대해 개선작업이 되면서 그에 따라 기존의 Cache Data 로직도 많은 부분이 변경되었습니다. 그에 따라 실시간성으로 DB 를 대상으로 Read-Write 동작이 발생하게 되었습니다. Locking 등에 대한 처리가 되면서 성능에 대한 이슈가 계속적으로 발생할 수 밖에 없었습니다.간헐적인 성능 이슈는 사용자에게 나쁜 UX 로 다가갈 수 있기 때문에 다음과 같은 병목지점들에 대해 성능 향상을 꾀하였습니다.서버와의 통신 향상비지니스 로직 개선내부 DB 로직 향상서버와의 통신 향상병목 지점이 되는 것으로 판단되는 API 를 찾아 원인을 분석하여 개선요청을 서버팀에서 개선할 수 있도록 하였습니다.비지니스 로직 개선불필요한 객체 생성, 비동기로 처리해도 되는 동작들에 대해서는 로직 수정, 최소한의 검증 후에만 앱 실행, 네트워크 동작 최소화, 캐싱 활용 등 다양한 전략을 시도하였습니다.내부 DB 로직 향상SQLite 를 대상으로 빈번한 쿼리 작업을 최소한으로 하기 위해 2~3개의 쿼리로 이루어진 부분에 대해서 최소한의 쿼리만으로 동작하도록 여러 시도를 하였습니다.ORMLite 의 한계점ORMLite 를 대상으로 여러가지 시도를 하였습니다. 쿼리를 최소한으로 하고 1:N, N:M 동작에 대해서 로직 중간에 Query 가 발생하지 않도록 애초에 Join Query 를 하도록 하는 등 여러가지 전략을 시도하였으나 궁극적으로 ORMLite 자체에 대한 성능을 개선하는 것은 불가능하다는 결론이 도출하였습니다.여러 시도를 하였으나 고작 10~20% 정도의 성능향상밖에 없었으며 이는 사용자 관점에서 여전히 느릴 수 있다고 느끼기 충분한 수준이었습니다. 기존에 목표했던 100ms 이하의 쿼리를 기대하기엔 어려운 상황이었습니다.그래서 GreenDAO, Requery 라이브러리를 검토하였습니다.GreenDAO 의 문제점GreenDAO 를 검토하는 과정에서 겪은 가장 큰 문제점은 실제 Object 코드에 GreendDAO 코드가 생성이 붙으면서 유지보수에 큰 걸림돌이 될 수 있다는 것이 예상되었습니다.Requery 의 문제점성능면에서 ORMLite 에 비해서 큰 개선을 가져오지 못했습니다. Requery 는 JPA 를 가장 잘 채용한 것으로 알려져 있지만 그렇다고 SQLite 자체의 성능을 극적으로 개선했다고 보기엔 어려운 부분들이 있었습니다.SQLite vs RealmSQLite 가 가진 자체적인 성능 이슈를 SQLite 기반 라이브러리 범위안에서는 개선할 수 없다는 결론에 도달하였습니다.검토 방법 : 기존의 Object 를 대상으로 ORMLite 와 Realm 을 대상으로 성능을 검토합니다.데이터는 1:N / 1:1 관계가 되어 있는 여러 Object 의 집합으로 구성되어 있다.Database 에서 데이터를 가져올 때는 Eager Loading 방식으로 택한다.Write : 20회, Read : 20회 를 수행했고 그에 대한 평균 성능을 비교한다. SQLiteRealm성능 향상Write4039ms1142ms3.5xRead6010ms2450ms2.5x(Realm 의 벤치마크 정보와 너무 상이하여 재테스트한 결과 수정하였습니다.)위의 비교차트에서 봤듯이 Realm 은 무시무시한 성능이 입증되었습니다.도입 검토시에 Realm 버전은 2.0 이었기 때문에 충분히 신뢰할 수 있을 만큼 성숙되었다고 판단하고 최종적으로 도입을 결정하였습니다.Realm 도입 과정에서 문제점Realm 을 도입한다고 해서 여전히 잠재적인 문제가 해결된 것은 아니었습니다.파악된 다음 문제를 해결 해야 했습니다.Primitive 타입에 대해 Collection 저장을 지원하지 않는다.RealmObject 에 대한 호출 Thread 를 유지해야 한다.상속을 지원하지 않는다.Primitive 타입에 대한 Collection 관리를 해결하기이 문제는 ORMLite 에서 이미 겪었기 때문에 의외로 쉽게 구할 수 있었습니다. long, int 등에 대한 Wrapper 를 만들고 Json Convert 등의 과정에서 Post Processing 과정에서 Wrapper 로 데이터를 이관하도록 처리하였습니다.// example class Data extends RealmObject { private transient List refs; private List refIds; } class RealmLong extends RealmObject { private long value; } RealmObject 에 대한 호출 Thread 분리Realm 은 Object 에 대해 query 후 객체를 받는다 하더라도 실제로 객체 내 데이터르 접근할 때는 다시 Query 로 접근하기 때문에 실제로 Object 전체에 대해서 Eager Loading 방식으로 접근해야 합니다.Jandi 는 싱글톤 객체를 통해 데이터베이스에 접근하며, Background Thread 에서 진행하고 UI Thread 에서 객체 내 변수에 접근해서 UI 에 그리는 작업이 빈번하기 때문에 Thread 독립을 반드시 해야했습니다.Realm 에서는 Eager-Loading 을 지원하고 있습니다. Realm.copyFromObject() 를 사용하면 Return 값이 Eager-Loading 된 Object 가 반환됩니다.단, Realm 의 가장 큰 특징이로 보는 ZeroCopy 를 포기하는 것이기 때문에 신중하게 생각해야 합니다.// example public Chat getChat(long chatId) { return execute((realm) -> { Chat it = realm.where(Chat.class) .equalTo("id", chatId) .findFirst(); if (it != null) { return realm.copyFromRealm(it); } else { return null; } }); } 상속을 지원하지 않는다.가장 큰 문제였는데 해결방법을 찾을 수 없어 결국 상속을 포기하고 모든 Data 를 1개의 Object 에 표현하기로 하였습니다.위의 3가지 문제를 이렇게 해결해서 안드로이드팀에서는 1차적으로 도입을 완료하였습니다.결론현재까지 Realm 전환에 있어서 성공적인 도입으로 판단되어 차후에 다른 데이터에 대해서도 하나씩 DB 이전을 할 예정입니다.Realm 은 이제 충분히 신뢰할 수 있을만큼 성숙되었다고 생각이며 Realm 에서 처음부터 강조하던 성능또한 믿기 어려울 정도로 빨라졌습니다. 더 빠른 Mobile Database 를 원하신다면 Realm 을 적극 추천합니다.#토스랩 #잔디 #JANDI #개발 #개발환경 #업무환경

애플리케이션의 성능 개선은 웹 트랜잭션의 응답시간을 분석을 통해 이뤄집니다. 와탭의 응답시간 분포도는 대규모 트랜잭션 분석이 가능한 Heatmap 형태로 제공되고 있습니다. 와탭을 사용하는 사용자는 응답시간 분포도를 통해 웹 서비스의 응답시간이 느려지는 것을 알 수 있을 뿐만 아니라 패턴 분석을 통해 느려진 원인을 예측할 수도 있습니다. 와탭의 응답시간 분포도Y 축: 트랜잭션 응답시간을 의미합니다. 10s는 트랜잭션이 시작에서 종료까지의 시간이 10초가 걸렸다는 것을 의미합니다.X 축: 트랜잭션이 종료된 시간을 의미합니다.■: 트랜잭션이 발생한 위치에 색이 칠해집니다. 청색 계열은 정상적인 트랜잭션을 의미합니다. 노랑색과 붉은 색 계열은 에러가 발생한 트랜잭션을 의미합니다. 색상의 농도는 해당 영역에 발생한 트랜잭션의 밀도를 상대적으로 표시합니다.  와탭의 응답시간 분포도는 트랜잭션의 응답시간을 시각화하는 것입니다. 웹 서비스의 트랜잭션을 시각화 할 뿐만 아니라 추적하고자 하는 영역을 드래그하여 트랜잭션의 진행상황을 추적하는 것도 가능합니다.  추적하고 싶은 트랜잭션을 드래그 하는 모습와탭의 응답시간 분포도에서 트랜잭션을 선택하면 분석 화면으로 넘어갑니다. 해당 애플리케이션 서버 정보를 통해 선택된 트랜잭션이 어느 애플리케이션 서버에서 발생했는지 알 수 있습니다.애플리케이션과 선택된 트랜잭션 정보 화면분석하고 싶은 애플리케이션 서버를 클릭하면 해당 애플리케이션 서버에서 발생한 트랜잭션 목록을 확인 할 수 있습니다. 최종적으로 APM을 통해 확인하고 싶은 내용이 트랜잭션의 디테일한 정보일 것입니다. 와탭의 APM은 트랜잭션을 시각화하고 시각화된 트랜잭션을 선택하면 선택된 트랜잭션의 목록을 애플리케이션 서버 별로 분류하여 선택할 수 있는 구조를 가지고 있습니다. 이것은 능동적으로 웹 애플리케이션을 분석할 수 있는 최적화된 흐름이라고 생각할 수 있습니다. 사용자가 응답속도 분포도를 통해 선택한 트랜잭션 목록#와탭랩스 #개발자 #개발팀 #인사이트 #경험공유 #일지

기술 회사 마케터로서, 특히 인공지능이라는 고도화된 기술을 다루는 회사에서 지내다 보면 참 재미있는 일이 많다. 기본적으로 엔지니어들이 다루고 있는 기술 컨셉과 역사는 물론, 가끔 코드도 공부해야 한다. 반강제적으로 (기술을 배우며) 성장하는 기분이다. 긍정적으로 생각하면, 비(非)엔지니어로 누릴 수 있는 특별한 혜택이지만, 여러모로 힘든 것도 사실이다.가장 고달픈 점이라면, '기술'이라는 눈에 보이지 않는 무형의 자산을 매력적으로 보일 수 있도록 설명하고, 이를 매출까지 연결하는 과제를 풀어야 하는 점이다. 앞서 언급한 기술 공부도 빼놓을 수 없다. 지금 다루고 있는 인공지능은 깊게 들어갈수록 끝이 없는데, 기술이라는 것은 나날이 변화하고, 익숙해졌다 생각하면 새로운 친구를 데리고 등장한다. 정말 환장할 노릇이다. 어찌되었건, 훌륭한 동료들과 함께 고도의 기술을 다룰 수 있는 환경을 축복이라 생각하며, 매번 마음을 다잡는 중이다.현재 필자는 인공지능 기술을 '팔고' 있다. 하지만, 정작 인공지능 기술을 '활용'하는 것은 또 다른 이야기다. 실제로 한번도 인공지능을 적용한 마케팅 솔루션을 다뤄보지 못했고, 엔지니어에게 요청한 경험도 없다. 아직까지 (회사는) 'B2B' 모델에 집중해, 굳이 제품을 사용하는 최종 소비자에게 맞춰 나갈 필요도 없다. 다만, 모바일 앱이나 가정용 기기 등 개인 사용자가 사용할 수 있는 제품을 팔아야 한다고 가정했을 때, '어떤 기술을 적용해야 (인공지능을) 타겟에 맞춰 설명할 수 있을까'라는 고민은 꼬리표처럼 따라 다닌다.< 마케팅에도 인공지능을 이용할 수 있지 않을까? >마케팅에는 굉장히 많은 이론이 있다. 'STP', '4P', 'MOT', 'SWOT' 등…. 나열하면 정말 끝이 없다. 이 모든 이론과 전략의 공통된 목표는 하나다. 소비자가 원하는 것을 정확히 파악해 (제품 또는 서비스를) 판매하는 것이다. 말이 쉽지 마케팅 전문가이든, 소프트웨어 엔지니어이든, 아직 모두가 고민하고 풀고 있는 어려운 문제다. 소비자들은 도대체 어떤 것을 원하는 것인지 도무지 정답이 없다. 그리고 필자는 여기에 한가지를 더 고민한다. (인공지능 기술 개발 업체 마케터로서) '인공지능을 활용해 정답을 찾아내는 방법은 없을까?'라고 말이다.현재 인공지능 기술로 접근할 수 있는 가장 근접한 해답은 '개인화'다. 다만, 지금도 많은 기업이 개인화 전략을 사용한다. 하지만, '개인화(Personalization)'와 '맞춤화(Customization)'라는 차이가 있다. 인공지능 기술 측면에서, 개인화는 고객이나 기술을 사용하고 있는 대상을 일부 집단으로 이해하지 않는다. 하나하나를 '개별적인 사람'으로 인식한다. 그 사람의 출퇴근 경로나 주로 방문하는 식당은 물론, 좋아하는 음악 장르, 구매 제품에서 얻고자 하는 가치, 더 나아가 감정 상태까지 개인마다 다른 특성을 정확하게 파악할 수 있어야 한다.반면에 맞춤화는, 개인화에 따른 결과 혹은 비슷한 특성을 가진 집단의 요구와 요청에 기반한다. 때문에 맞춤화는 반드시 개인화를 동반할 필요가 없다. 때문에 사용 집단을 대상으로 필요, 요구, 혹은 수요를 만족시키는 것을 주로 의미해 1명의 개인에게 불필요한 정보를 전달할 수 있다.지금과 같은 인공지능 기술이 없던 시절에도 방대한 양의 데이터를 활용한 마케팅 자동화로 고객에게 상품 관련 메세지를 전송하는 프로모션은 존재했다. 하지만, 이제는 마케팅 자동화에 인공지능이라는 살을 붙여 '개인화'와 '예측 분석'을 시도할 수 있도록 바뀌었다.아주 간단한 예를 들어보자. 필자는 축구를 좋아하고, 그중 아스날이라는 팀을 좋아한다. 여기에 리그 개막은 한달 정도 남은 여름에 시작된다고 가정하자. 기존 일반적인 마케팅 솔루션을 적용한 기업은 필자의 검색 히스토리, 혹은 현재 필자가 직접 입력한 개인정보와 비슷한 그룹의 다른 고객 데이터를 이용해 상품을 추천한다. 때문에 그저 현재 할인판매 중인 '긴팔 리버풀 유니폼'을 추천할 수 있다. 하지만, 인공지능을 적용해 개인화 정보를 활용하면, 이미 필자 이메일로 '반팔 아스날 유니폼 구매 링크'와 지난 시즌 아스날 유니폼을 20% 할인 가격에 구매할 수 있는 프로모션 정보를 추천할 수 있다. 이렇듯 각 개인에게 꼭 맞는 정보라면, 소비자도 자연스레 지갑을 열 수밖에 없다.명심해야 할 것은 '추천'과 '스팸'은 한 끗 차이라는 사실이다. 개인에게 '필요한 정보'는 추천이고, '일반적인 쓸데없는 정보'는 스팸이라는 것을 기억해야 한다.이호진, 스켈터랩스 마케팅 매니저조원규 전 구글코리아 R&D총괄 사장을 주축으로 구글, 삼성, 카이스트 AI 랩 출신들로 구성된 인공지능 기술 기업 스켈터랩스에서 마케팅을 담당하고 있다#스켈터랩스 #기업문화 #인사이트 #경험공유 #조직문화 #인공지능기업 #기술기업

웹 프로젝트 경험은 많지 않아서 JavaScript(이후 '자바스크립트'로 통칭)를 많이 다뤄보지 못했다. 그래서 Node.js(이후 '노드'로 통칭)를 배우기 전에 자바스크립트 기초 문법을 먼저 정리하고 시작하려고 한다. 이후 계속 노드를 공부하면서 자바스크립트에 대해서도 꾸준히 공부하고 정리할 예정이다.간략하게 정리를 한 글이니 혹시나 개발을 처음 공부하시는 분들은 다른 가이드를 찾아보시는 게 적합할 듯합니다. 이 글은 다른 개발 언어에 대한 경험이 있으신 저와 같은 상황인 분들이 빠르게 자바스크립트를 훑고 넘어가기 좋도록 정리하였습니다.출력[removed]("Hello World!");주석// 한 줄 주석/* 여러 줄주석*/<!-- HTML 주석 -->외부 자바스크립트 연동 - 기본형[removed][removed]변수변수에 저장할 수 있는 데이터의 종류: String / Number / Boolean / Nullvar message;    message = "Hello World!";문자열 안에 HTML 태그를 포함하여 출력하면 태그로 인식되어 출력됨var tag="Tag!!";문자열 데이터에서 숫자열 데이터로 바꾸는 경우var num=Number("7");논리형 데이터 var isChecked=true;var isSmall=150>100;  // truevar string=Boolean("hi");   // 0과 null을 제외한 모든 데이터 true 반환typeof변수에 저장된 데이터형 추출var num=10;[removed](typeof num);    // number가 출력됨비교 연산자다른 연산자들은 타 언어들과 동일하여 생략.var a=10;var b="10";// 데이터형과 무관하게 표기된 숫자만 비교[removed](a==b);   // true[removed](a!=b);    // false// 데이터형도 반영하여 비교[removed](a===b);   // false[removed](a!==b);    // true제어문Java의 문법과 동일if(조건식) {    실행문;} else if(조건식 2) {    실행문 2;} else {    실행문 3;}var 변수=초깃값;switch(변수) {    case 값 1:        실행문 1;        break;    case 값 2:         실행문 2;        break;    default:        실행문 3;var 변수=초깃값;while(조건식) {    실행문;    증감식;}var 변수=초깃값;do {    실행문;    증감식;} while(조건식)for(초깂값; 조건식; 증감식) {    실행문;}여기까지가 '자바스크립트 기초 문법 정리 Part 1'이후 포스팅에서는 자바스크립트의 객체와 함수, 이벤트에 대해 다룰 예정이다.각 객체에서 지원하는 메서드에 대해서는 이번 포스팅보다는 좀 더 자세하게 각 메서드에 대한 기능까지 정리할 것이다. 후에 이벤트까지 정리가 끝나면 보다 간략하게 한 게시글에서 확인할 수 있도록 모든 파트를 통합한 게시글을 포스팅해보자!참고문헌:Do it! 자바스크립트+제이쿼리 입문 - 정인용티스토리 블로그와 동시에 포스팅을 진행하고 있습니다.http://madeitwantit.tistory.com#트레바리 #개발자 #안드로이드 #앱개발 #Node.js #백엔드 #인사이트 #경험공유

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

[맛있는 인터뷰] 잔디의 헬스보이, 안드로이드 개발자 Steve를 만나다                                         미소, 승리의 V, 로맨틱, 성공적                                       삶은 생각보다 심플한 것 같아요.                              인생은 결국 생각하는 대로 풀리게 되더라고요.                                     잔디에서 제 목표를 이뤄가고 있어요.                                      – Steve, 잔디 안드로이드 개발자편집자 주: 잔디에는 현재 40명 가까운 구성원들이 일본, 대만, 한국 오피스에서 일하고 있습니다. 국적, 학력, 경험이 모두 다른 멤버들. 이들이 어떤 스토리를 갖고 잔디에 합류했는지, 잔디에서 무슨 일을 하고 있는지 궁금해하시는 분들이 많았습니다.  이에 잔디 블로그에서는 매 주 1회 ‘맛있는 인터뷰’라는 인터뷰 시리즈로 기업용 사내 메신저 ‘잔디’를 만드는 사람들의 이야기를 다루고자 합니다. 인터뷰는 매 주 선정된 인터뷰어와 인터뷰이가 1시간 동안 점심을 함께 하며 다양한 이야기를 나누며 진행됩니다. 인터뷰이에 대해 궁금한 점은 댓글 혹은 이메일([email protected])을 통해 문의 부탁드립니다.오늘의 ‘맛있는 인터뷰’ 장소는 어디인가요?‘롱브레드’라는 빠니니집이에요. YB와 같이 버디런치할 때 갔었는데 맛있었어요. 강남이라는 위치 특성 상 보통 식당들이 혼잡한데 여긴 조용한 편이에요.                                       빠니니 앞에 우리는 겸손해진다.잔디 블로그가 유명해지면 그리되겠죠? 자기소개 좀 부탁드릴게요안녕하세요? 스타트업을 동경해 안정적인 삶을 뒤로 하고 잔디에 조인한 안드로이드 애플리케이션 개발 담당자 Steve입니다.안드로이드 개발 중에서 어떤 일을 맡고 계신가요?지금은 전체적인 부분을 다 하고 있어요. 안드로이드 쪽으로 가장 먼저 입사한 사람이라 요즘 들어오는 개발자분들 OJT도 하고, 주요 개발 포인트에도 열심히 참여하고 있습니다.그렇군요. 헬스 트레이너 자격증을 갖고 계신단 얘길 들었어요.사실 운동을 전문적으로 하려 그런 건 아니었고, 옷 맵시를 잘 살리고 싶어 운동을 시작했어요. 제가 과거에 개그 콘서트 ‘헬스보이’에 나오는 김수영 같았담 몸매였다면 믿기시겠어요? 인생의 암흑기였던 그 시절, 어떤 옷을 입어도 멋있지 않았어요. 딱 한 번이라도 좋으니 뭘 입어도 간지가 났으면 좋겠단 생각을 했어요. 그게 제 생활 습관을 바꾼 계기였어요.트레이너 자격증 따는 게 쉽지 않을 것 같아요트레이너 자격증 준비할 당시엔 장기적으로 꾸준히 운동했어요. 아침 6시에 일어나 운동하고 오전, 오후 일과를 보낸 뒤 오후 5시부터 다시 운동하고 11시에 자곤 했어요. 식단은 하루에 5끼를 한 가지 종류의 메뉴로 구성해 1년 동안 먹었는데요. 정말 힘들 때는 한 달에 한 번 피자를 먹기도 했습니다.참기 힘든 유혹의 순간이 있진 않았나요?음.. 실기 시험 일주일 전이었어요. 여긴 특이하게 짧은 바지만 입고 몸을 보여주는 테스트를 통과해야 필기 시험을 볼 수 있었는데요. 실기 시험 전 참석했던 친한 동기 생일에서 술을 마다하고 최대한 절제하고 있었어요. 근데 친구가 자기 생일인데 왜 안 마시냐 핀잔 아닌 핀잔을 주더라고요. 그 때 조금 마셨는데 순간 고삐가 풀리더라고요. 이후 3시간 동안 미친 듯이 술과 안주를 먹었어요. 정말 다행히 실기 시험에 통과했지만 그때 한번 제대로 이성을 잃었던 적이 있습니다.헬스를 하면서 얻은 수확이 있다면?1년 정도 운동을 하니 규칙적인 생활이 몸에 뱄어요. 언제, 무엇을 할지 계획을 세워 생활하다 보니 어떻게 하면 효율적으로 시간을 사용할 수 있을지 알게 되었는데요. 운동을 통해 스스로 인내하고 제어하는 방법을 그 때 다 배웠어요.그 습관이 업무에 도움이 되셨나요?업무 관련 이야기는 아니지만 잔디에 합류하기 전 이직 준비를 1년 넘게 했어요. 이직에 필요한 사항을 정리해 최선을 다해 준비해보자 마음먹었어요. 이때 운동을 통해 다진 규칙적인 생활 습관이 큰 도움이 되었는데요. 꼬박 1년 동안 밤낮을 가리지 않고 개발 공부에 매달렸어요. 덕분에 ‘함께 일해볼 생각이 없냐?’는 제의를 많이 받았어요.                                 일할 땐 진지 모드, 밥 먹을 땐 샤방 모드.그런 제의를 고사하고 잔디를 선택하신 이유가 있다면?몇 가지 이유가 있는데요. 스타트업에 계시는 다른 분들을 보고는 비전이 있는 곳으로의 이직을 결심했어요. 5년 차 엔지니어로서 1년이라는 시간을 가지고 승부수를 던진 거예요. ‘생각하면서 살면 생각한 대로 살지만, 살면서 생각하면 사는 대로 생각하게 된다.’는 말을 인상 깊게 봤어요. 이 말대로 실천하려고 노력해 온 게 시간이 지나니 확실히 남들과 차이가 커지더군요.  그래서 생각하면서 사는 게 얼마나 중요한지 알고 있어요. 그중에서도 직장은 하루에 큰 부분을 차지하니까 신중하게 직장을 선택하는 건 인생의 중요한 전환점이죠.잔디에서의 생활은 만족스러우세요?기대했던 모든 게 다 잔디에 있는 것 같아요. 업무에 대한 자율성과 책임감이 적절히 섞여 있어요. 일반 회사의 수직적 구조도, 팀장급 이상에게만 주어지는 의사 결정권도 잔디에선 찾아볼 수 없어요. 덕분에 다양한 시각과 방법으로 개발 업무를 할 수 있기 때문에 전 개인적으로 만족하며 일하고 있습니다.쉬는 날에는 보통 어떤 활동을 하세요?업무 관련 공부를 하거나 친구들을 만나곤 해요. 개인적으로 회사 근처에 사는 걸 선호해 현재 강남 쪽에 살고 있는데요. 덕분에 친구들과의 약속이 잦아졌어요. 약속이 없는 날에는 주로 혼자 공부하고 있어요.이전 인터뷰이인 Jay님이 오늘 인터뷰이에게 ‘좋은 프로덕트란 어떤 것인지’ 물어봐달라고 하셨는데요. 이 질문에 대한 Steve의 답변은?좋은 프로덕트란 ‘복잡한 설명이 없어도 모든 동작을 깔끔하게 작동할 수 있게 만드는 것이다’ 라고 정의하고 싶습니다. 이를 위해선 개발자들이 모든 프로세스를 다 자동화해야겠죠? 생각보다 매우 꼼꼼한 업무가 필요한 과정이라 개발자들에게는 스트레스가 될 수 있을 거에요. 하지만 이건 개발자의 몫이고 사용자에게는 ‘편리함’과 ‘익숙함’을 제공해야 한다고 생각합니다. 제품 사용을 위한 프로세스를 최대한 단순화시켜 사용자가 자신이 원하는 동작 이외의 행동에 대해 생각하지 않게 만드는 게 최고의 프로덕트인 것 같습니다.미리 준비하셨나요? 인상적인 답변이네요. 마지막으로 다음 인터뷰를 위한 릴레이 질문이 있으시다면?다음 인터뷰이 분에게 ‘일과 사랑 어느 쪽이 우선인지’ 꼭 물어봐 주셨으면 좋겠습니다. 보통 스타트업을 다니면 연애하기 힘들다고 하잖아요. 왠지 다음 분께서 어떤 대답을 하실지 궁금하네요.열정적인 Steve와의 인터뷰 이후 ‘잔디의 안드로이드 개발 부분은 걱정 없겠구나’ 란  생각을 하게 되었습니다. 앞으로도 잘 부탁해요 Steve! 다음 주 인터뷰도 많은 기대 부탁 드려요.#토스랩 #잔디 #JANDI #개발자 #앱개발자 #애플리케이션 #모바일 #팀원 #팀원소개 #팀원인터뷰 #인터뷰 #사내문화 #조직문화 #기업문화 #팀원자랑

AWS EC2 태그를 Kubernetes Label로 뽑아주는 Vungle/Labelgun에 문제가 많아서 이번에 대대적인 수술을 하였다. 하루에 수백번씩 Pod가 죽는 통에 도저히 참을 수가 없었다. 아무튼 이와 관련한 이야기는 다른 글에서 썰을 풀고 여기서는 Go에 초점을 맞추고 경험담을 늘어놓아볼까 한다.장점기술 탐색 — golang이란 글에서는 주로 부정적인 견해를 보였지만 최근에는 생각이 바뀌었다. 무엇보다 Docker와 같은 컨테이너 기반 서비스에는 Golang과 같은 언어가 Java 또는 Python 같은 언어보다 분명 장점이 있다. 미리 빌드한 바이너리 파일만 컨테이너에 넣으면 되기 때문에 가볍다. Java Runtime을 컨테이너에 넣을 때보다 월등히 가볍다. 여기서 가볍다 함은 컴퓨팅 리소스 측면, 컨테이너 빌드 구성의 용이함 모두를 뜻한다. 물론 전통적인 C/C++ 환경도 비슷하지 않냐라고 의문을 품는 사람도 있겠지만 Golang은 goroutine등으로 동시성 제어를 런타임 시스템이 알아서 제어해주기 때문에 언제든 머신을 갈아치울 수 있는 클라우드 환경에 훨씬 적합하다. 그 외에도 현대적인 언어의 여러 장점을 누릴 수 있는데 이는 다른 글이 훨씬 잘 설명해놓았기에 자세한 언급은 하지 않으려 한다.GOPATH 를 처음 여행하는 GOPHER 들을 위한 GOLANG 안내서단점Application Performance Monitoring을 구축하기가 생각보다 어렵다. New Relic과 DataDog Trace 모두 개발자가 코드를 상당량 추가해줘야 한다. 보통 에이전트만 붙이면 알아서 잘 작동하는 Java APM에 비해 상당히 과거의 방식이다.func saveFile(ctx context.Context, path string, r io.Reader) error { // Start a new span that is the child of the span stored in the context. If the span // has no context, it will return an empty one. span := tracer.NewChildSpanFromContext("filestore.saveFile", ctx) defer span.Finish() // save the file contents. file, err := os.Create(path) if err != nil { span.SetError(err) return err } defer file.Close() _, err = io.Copy(file, r) span.SetError(err) return err }소스코드를 바이너리 코드로 컴파일하기 때문에 빌드 및 테스트 피드백 주기가 길다. C++을 한참 다루던 시절로 돌아간 느낌이다. 한마디로 답답하다.게다가 npm과 같은 패키지 관리 시스템이 없고 Git과 같은 소스버전관리시스템을 바로 접근해 사용하기 때문에 초기 빌드가 엄청나게 느리다. Git clone 보다는 이미 잘 패키징된 파일 몇 개를 다운로드 받는 쪽이 월등히 빠를 수밖에 없지 않나?패키지 관리 시스템과 더불어 빌드와 관련해 그 존재가 매우 의심쩍은 게 하나 있으니 바로 GOPATH이다. Python의 virtualenv처럼 프로젝트별로 완전히 고립된 개발환경을 갖추면 여러 모로 장점이 많은데 왜 이런 환경변수가 존재해야 하는가? 왜? 대체 왜?마지막으로 한가지 더. Go는 goroutine 등으로 병렬작업을 지원하여 분명 편하다. 하지만 순수한 함수형 언어가 아니고 Immutable한 데이터를 메시지 패싱하는 방식이 아니기 때문에 애먹는 부분이 많다. goroutine과 channel을 장점으로 내세우는만큼 최소한 표준 라이브러리는 동시성을 최대한 고려해서 설계했을 법한데 그렇지 않은 부분이 많아서 당혹스러웠다. 물론 이러한 설계는 그만한 장점이 있지만 한동안 유행하던 다수의 언어와는 방향이 달라서 다소 적응하기 힘들었다.#데일리 #데일리호텔 #개발 #개발자 #개발팀 #스킬스택 #기술스택 #스택도입기 #후기 #golang

안녕하세요. 데이블 백엔드 개발팀 최형주입니다.이번에 말씀드릴 내용은 서버 없는 컴퓨팅(Serverless Computing)의 널리 사용되는 AWS(Amazon Web Service)의 Lambda에 대한 내용입니다. AWS Lambda는 메모리 설정값에 따라 CPU 파워가 결정되는데, 그 메모리 설정값에 따라 CPU 파워가 어떻게 변화하는지에 대한 실험 내용을 설명하겠습니다. 처음에 AWS Lambda가 무엇인지 간략하게 소개를 하고 왜 이번 실험을 하게 되는지 배경 설명을 드릴 것입니다. 그다음 메모리 설정값에 따른 CPU 파워는 어떻게 결정되는지를 규명하고 마지막으로 이번 포스트를 간략히 요약겠습니다.목차1. AWS Lambda란?2. 실험배경3. 메모리 설정값과 CPU 파워의 관계4. 요약AWS Lambda란?AWS Lamba의 웹사이트AWS Lambda는 이벤트에 응답하여 코드를 실행하고 자동으로 기본 컴퓨팅 리소스를 관리하는 서버 없는 컴퓨팅 서비스입니다. 즉 코드를 업로드 하기만 하면 높은 가용성과 확장성을 보장하는 Lambda 플랫폼에서 코드를 실행합니다.AWS Lambda를 사용의 장점은 서버관리 불필요(Serverless), 지속적인 조정(Scaling), 밀리 초 단위의 측정 및 과금(Demand-based Pricing)입니다. 즉 서버를 프로비저닝(Provisioning)하거나 관리할 필요 없이 AWS Lambda에서 코드를 자동으로 실행하기 때문에 코드를 작성하고 AWS Lambda에 업로드하기만 하면 됩니다. 또한, 각 트리거에 대한 응답으로 코드를 실행하여 애플리케이션을 자동으로 확장하거나 축소합니다. 즉 코드는 병렬로 실행되고 각 트리거는 개별적으로 처리되어 정확히 워크로드(Workload) 규모에 맞게 조정됩니다. 과금 방식은 100밀리 초 단위로 코드가 실행되는 시간 및 코드가 트리거 되는 회수를 기준으로 요금이 부과됩니다. 코드가 실행되지 않을 때는 요금이 부과되지 않습니다.실험 배경AWS Lambda의 과금은 요청 요금과 컴퓨팅 요금의 합으로 계산됩니다. 요청 요금은 Lambda 함수를 호출한 총 요청 수에 대해 요금을 부과하고, 컴퓨팅 요금은 사용자가 업로드한 코드를 실행한 시간을 계산하여 100ms당 요금을 부과합니다. 컴퓨팅 요금은 사용자가 설정한 메모리 크기에 선형 비례하여 다르게 부과됩니다. 예를 들어 128MB 메모리에서는 100ms당 0.000000208$이고 256MB는 128MB의 약 두 배인 0.000000417$입니다. 그리고 512MB에서는 256MB의 두 배인 0.000000834$입니다. 또한, 더 큰 메모리를 사용할수록 더 큰 CPU 파워를 제공합니다.가장 큰 메모리 설정값을 사용하면 좋겠지만, 비용적인 측면을 고려해볼 때 사용자 입장에서의 사용 목적은 AWS Lambda로부터 최소한의 요금으로 최대한의 계산 효율을 뽑아내는 것입니다. 이 목적을 달성하기 위해서는 Lambda 함수를 실행할 때 메모리의 크기와 CPU의 파워(코어 수, 연산능력)를 명확하게 규명할 수 있어야 합니다. 메모리 크기는 사용자가 설정할 수 있습니다. 하지만 아쉽게도 아마존에서는 CPU 용량은 설정한 메모리 크기에 비례하여 결정된다고만 설명되어 있고 어느 정도의 성능을 가졌는지 명시하지 않고 있습니다.하지만 데이블의 백엔드 개발팀에서, 실험을 통하여 AWS Lambda에서 메모리 설정값에 따라 CPU 파워가 어떻게 변하는지 규명해냈습니다. 이제 그것을 이 포스팅을 통해 설명해 드리고자합니다.메모리 설정값과 CPU 파워의 관계"설정한 메모리 크기와 CPU 파워는 지수적 감쇠 관계(Exponential Decay)를 보인다"앞서 "CPU 파워는 메모리 설정한 값에 비례하여 증가한다”라고 했습니다. "그러면 어느 정도로 어떻게 비례하는가?”, “당연히 선형관계 아닌가?"라는 질문이 자연스럽게 나올 것입니다. 저희는 이 질문에 대답하기 위해 각 메모리 설정값별로 100만 번의 덧셈연산을 하여 각 설정 별 처리시간을 계산해 보았습니다. 다음 [그림 1]은 100만 번의 덧셈 연산을 했을 때 처리시간을 나타낸 그래프입니다. X축은 할당한 메모리의 크기를 나타내고 Y축은 처리시간을 초 단위로 측정한 것입니다. 보시는 바와 같이 처리시간은 메모리 크기에 따라 지수적으로 감소함을 알 수 있었습니다. 그러므로 AWS Lambda에서는 설정한 메모리 크기와 CPU 파워는 지수적 감쇠 관계(Exponential Decay)를 보인다고 결론을 내릴 수 있습니다. 예를 들면 현재 설정한 메모리보다 2배 높은 CPU 파워를 사용하고 싶으면 2배로 큰 메모리 용량을 설정해야 합니다.[그림 1] 메모리 설정값에 따른 처리시간필요로 하는 메모리 크기와 사용하는 응용에 따라 다르겠지만, 일반적으로 메모리의 크기에 상관없이 사용하는 비용이 거의 같다고 얘기할 수 있습니다. [그림 2]는 앞서 100만 번 덧셈 연산을 1만 번 호출했을 때의 각 메모리 설정값 별 요금을 나타낸 것입니다. X축은 설정한 메모리 크기이고 Y축은 각 메모리 설정값 별 요금입니다. 보시는 바와 같이 분포가 급격히 변하지 않고 대체로 균일한 것을 알 수 있습니다.[그림 2] 메모리 설정값에 따른 요금하지만 프로그램의 실행 시간은 단순히 CPU 파워로만으로 처리 시간이 결정되지 않기 때문에 다양한 요인을 검토해야 합니다. 알고리즘의 시간복잡도, 메모리의 크기와 접근 횟수, 네트워크 비용 등 다양한 것들이 처리 시간에 영향을 미치기 때문에 단순히 메모리 설정값을 늘려서 사용하는 방법은 옳지 못합니다. 그러므로 위 자료를 참고 용도로만 사용하셔서 하고자 하는 목적에 맞게 가장 최적의 메모리 설정값을 설정하시면 됩니다.요약AWS Lambda는 대표적인 서버 없는 컴퓨팅 서비스입니다. AWS Lambda에서 뛰어난 가성비를 얻고자 할 때는 각 설정값에 따라 제공하는 자원을 예측할 수 있어야 합니다. 여러 설정값 중 가장 성능에 큰 영향을 미치는 것은 사용하고자 하는 메모리 크기인데 이 크기에 따라 CPU 파워가 결정됩니다. 하지만 각 메모리 설정값에 따른 CPU 파워 정보를 아마존에서 제공해 주지 않고 있으므로 실험을 통해서 확인하였습니다. 실험 결과 설정한 메모리 크기와 CPU 파워는 지수적 감쇠 관계(Exponential Decay)를 규명했습니다. 이 규명은 단순한 프로그램에서만 확인한 것이기 때문에 최고의 효율을 가지는 AWS Lambda를 사용하기 위해서는 그 밖의 다양한 것들을 고려하여 설정해야 합니다.  기타머신 성능 및 정보- 사용하는 CPU는 Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2666 v3 @ 2.90GHz, 코어의 개수는 2개, 그리고 캐시의 크기는 25600 KB 임(사용하는 Microcode는 바뀔 수 있음)- 메모리는 약 3.67GB를 가짐실험에 사용한 Lambda 함수import osimport multiprocessingimport timeimport subprocessdef lambda_handler(event, context):mem_bytes = os.sysconf('SC_PAGE_SIZE') * os.sysconf('SC_PHYS_PAGES')mem_gib = mem_bytes/(1024.**3)num_cores = multiprocessing.cpu_count()#start_time = time.time()print subprocess.check_output ('vmstat -s', shell=True)sum = 0for i in range(1000000):sum += iif sum 000 == 0:print subprocess.check_output ('vmstat -s', shell=True)print subprocess.check_output ('vmstat -s', shell=True)hostname = subprocess.check_output ('hostname', shell=True)cpuinfo = subprocess.check_output ('cat /proc/cpuinfo', shell=True)meminfo = subprocess.check_output('cat /proc/meminfo', shell = True)print hostnameprint '--------------------------------------------------------------\n\n'print 'CPU Information'print cpuinfoprint '--------------------------------------------------------------\n\n'print 'Memory Information'print meminfoprint '\n\n\n\n'참고 자료https://aws.amazon.com/ko/lambda/details/#데이블 #개발 #개발자 #인사이트 #꿀팁 #AWS #조언

요즘은 데이터 분석이 스타트업, 대기업 가릴 것 없이 유행입니다. VCNC도 비트윈 출시 때부터 지금까지 데이터 분석을 해오고 있고, 데이터 기반의 의사결정을 내리고 있습니다.데이터 분석을 하는데 처음부터 복잡한 기술이 필요한 것은 아닙니다. Flurry, Google Analytics 등의 훌륭한 무료 툴들이 있습니다. 하지만 이러한 범용 툴에서 제공하는 것 이상의 특수하고 자세한 분석을 하고 싶을 때 직접 많은 데이터를 다루는 빅데이터 분석을 하게 됩니다. VCNC에서도 비트윈의 복잡한 회원 가입 프로세스나, 채팅, 모멘츠 등 다양한 기능에 대해 심층적인 분석을 위해 직접 데이터를 분석하고 있습니다.빅데이터 분석 기술큰 데이터를 다룰 때 가장 많이 쓰는 기술은 Hadoop MapReduce와 연관 기술인 Hive입니다. 구글의 논문으로부터 영감을 받아 이를 구현한 오픈소스 프로젝트인 Hadoop은 클러스터 컴퓨팅 프레임웍으로 비싼 슈퍼컴퓨터를 사지 않아도, 컴퓨터를 여러 대 연결하면 대수에 따라서 데이터 처리 성능이 스케일되는 기술입니다. 세상에 나온지 10년이 넘었지만 아직도 잘 쓰이고 있으며 데이터가 많아지고 컴퓨터가 저렴해지면서 점점 더 많이 쓰이고 있습니다. VCNC도 작년까지는 데이터 분석을 하는데 MapReduce를 많이 사용했습니다.주스를 만드는 과정에 빗대어 MapReduce를 설명한 그림. 함수형 프로그래밍의 기본 개념인 Map, Reduce라는 프레임을 활용하여 여러 가지 문제를 병렬적으로 처리할 수 있다. MapReduce slideshare 참조MapReduce는 슈퍼컴퓨터 없이도 저렴한 서버를 여러 대 연결하여 빅데이터 분석을 가능하게 해 준 혁신적인 기술이지만 10년이 지나니 여러 가지 단점들이 보이게 되었습니다. 우선 과도하게 복잡한 코드를 짜야합니다. 아래는 간단한 Word Count 예제를 MapReduce로 구현한 것인데 매우 어렵고 복잡합니다.MapReduce로 단어 갯수를 카운트하는 간단한 예제 (Java). 많은 코드를 작성해야 한다.이의 대안으로 SQL을 MapReduce로 변환해주는 Hive 프로젝트가 있어 많은 사람이 잘 사용하고 있지만, 쿼리를 최적화하기가 어렵고 속도가 더 느려지는 경우가 많다는 어려움이 있습니다.MapReduce의 대안으로 최근 아주 뜨거운 기술이 있는데 바로 Apache Spark입니다. Spark는 Hadoop MapReduce와 비슷한 목적을 해결하기 위한 클러스터 컴퓨팅 프레임웍으로, 메모리를 활용한 아주 빠른 데이터 처리가 특징입니다. 또한, 함수형 프로그래밍이 가능한 언어인 Scala를 사용하여 코드가 매우 간단하며, interactive shell을 사용할 수 있습니다.Spark으로 단어 개수를 카운트하는 간단한 예제 (Scala). MapReduce에 비해 훨씬 간단하다.Spark과 MapReduce의 성능 비교. I/O intensive 한 작업은 성능이 극적으로 향상되며, CPU intensive 한 작업의 경우에도 효율이 더 높다. (자료: RDD 논문)Apache Spark는 미국이나 중국에서는 현재 Hadoop을 대체할만한 기술로 급부상하고 있으며, 국내에도 최신 기술에 발 빠른 사람들은 이미 사용하고 있거나, 관심을 갖고 있습니다. 성능이 좋고 사용하기 쉬울 뿐 아니라, 범용으로 사용할 수 있는 프레임웍이기에 앞으로 더 여러 분야에서 많이 사용하게 될 것입니다. 아직 Spark를 접해보지 못하신 분들은 한번 시간을 내어 살펴보시길 추천합니다.기존의 데이터 분석 시스템 아키텍처기존의 데이터 분석 시스템 아키텍처기존의 시스템은 비용을 줄이기 위해 머신들을 사무실 구석에 놓고 직접 관리했으며, AWS S3 Tokyo Region에 있는 로그를 다운받아 따로 저장한 뒤, MapReduce로 계산을 하고 dashboard를 위한 사이트를 따로 제작하여 운영하고 있었습니다.이러한 시스템은 빅데이터 분석을 할 수 있다는 것 외에는 불편한 점이 많았습니다. 자주 고장 나는 하드웨어를 수리하느라 바빴고, 충분히 많은 머신을 확보할 여유가 없었기 때문에 분석 시간도 아주 오래 걸렸습니다. 그리고 분석부터 시각화까지 과정이 복잡하였기 때문에 간단한 것이라도 구현하려면 시간과 노력이 많이 들었습니다.Spark과 Zeppelin을 만나다이때 저희의 관심을 끈 것이 바로 Apache Spark입니다. MapReduce에 비해 성능과 인터페이스가 월등히 좋은 데다가 0.x 버전과는 달리 1.0 버전에서 많은 문제가 해결되면서 안정적으로 운영할 수 있어 비트윈 데이터 분석팀에서는 Spark 도입을 결정했습니다.Apache Zeppelin은 국내에서 주도하고 있는 오픈소스 프로젝트로써, Spark를 훨씬 더 편하고 강력하게 사용할 수 있게 해주는 도구입니다. 주요한 역할은 노트북 툴, 즉 shell에서 사용할 코드를 기록하고 재실행할 수 있도록 관리해주는 역할과 코드나 쿼리의 실행 결과를 차트나 표 등으로 시각화해서 보여주는 역할입니다. VCNC에서는 Zeppelin의 초기 버전부터 관심을 가지고 살펴보다가, Apache Spark를 엔진으로 사용하도록 바뀐 이후에 활용성이 대폭 좋아졌다고 판단하여 데이터 분석에 Zeppelin을 도입하여 사용하고 있고, 개발에도 참여하고 있습니다.또한, 위에서 언급한 하드웨어 관리에 드는 노력을 줄이기 위해서 전적으로 클라우드를 사용하기로 함에 따라서1 아래와 같은 새로운 구조를 가지게 되었습니다.새로운 데이터 분석 시스템 아키텍처새로운 데이터 분석 시스템 아키텍처새로운 데이터 분석 시스템은 아키텍처라고 하기에 다소 부끄러울 정도로 간단합니다. 애초에 전체 시스템 구성을 간단하게 만드는 것에 중점을 두었기 때문입니다. 대략적인 구성과 활용법은 아래와 같습니다.모든 서버는 AWS 클라우드를 이용수 대의 Zeppelin 서버, 수 대의 Spark 서버운영Spark 서버는 메모리가 중요하므로 EC2 R3 instance 사용로그는 별도로 저장하지 않고 서비스 서버에서 S3로 업로드하는 로그를 곧바로 가져와서 분석함중간 결과 저장도 별도의 데이터베이스를 두지 않고 S3에 파일로 저장Zeppelin의 scheduler 기능을 이용하여 daily batch 작업 수행별도의 dashboard용 Zeppelin을 통해 중간 결과를 시각화하며 팀에 결과 공유이렇게 간단한 구조이긴 하지만 Apache Spark와 Apache Zeppelin을 활용한 이 시스템의 능력은 기존 시스템보다 더 강력하고, 더 다양한 일을 더 빠르게 해낼 수 있습니다.기존현재일일 배치 분석코드 작성 및 관리가 어려움Zeppelin의 Schedule 기능을 통해 수행 Interactive shell로 쉽게 데이터를 탐험 오류가 생긴 경우에 shell을 통해 손쉽게 원인 발견 및 수정 가능Ad-hoc(즉석) 분석복잡하고 많은 코드를 짜야 함분석 작업에 수 일 소요Interactive shell 환경에서 즉시 분석 수행 가능Dashboard별도의 사이트를 제작하여 운영 관리가 어렵고 오류 대응 힘듦Zeppelin report mode 사용해서 제작 코드가 바로 시각화되므로 제작 및 관리 수월성능일일 배치 분석에 약 8시간 소요메모리를 활용하여 동일 작업에 약 1시간 소요이렇게 시스템을 재구성하는 작업이 간단치는 않았습니다. 이전 시스템을 계속 부분적으로 운영하면서 점진적으로 재구성 작업을 하였는데 대부분 시스템을 옮기는데 약 1개월 정도가 걸렸습니다. 그리고 기존 시스템을 완전히 대체하는 작업은 약 6개월 후에 종료되었는데, 이는 분석 성능이 크게 중요하지 않은 부분들에 대해서는 시간을 두고 여유 있게 작업했기 때문이었습니다.Spark와 Spark SQL을 활용하여 원하는 데이터를 즉석에서 뽑아내고 공유하는 예제Zeppelin을 활용하여 인기 스티커를 조회하는 dashboard 만드는 예제결론비트윈 데이터 분석팀은 수개월에 걸쳐 데이터 분석 시스템을 전부 재구성하였습니다. 중점을 둔 부분은빠르고 효율적이며 범용성이 있는 Apache Spark, Apache Zeppelin을 활용하는 것최대한 시스템을 간단하게 구성하여 관리 포인트를 줄이는 것두 가지였고, 그 결과는 매우 성공적이었습니다.우선 데이터 분석가 입장에서도 관리해야 할 포인트가 적어져 부담이 덜하고, 이에 따라 Ad-hoc분석을 수행할 수 있는 시간도 늘어나 여러 가지 데이터 분석 결과를 필요로 하는 다른 팀들의 만족도가 높아졌습니다. 새로운 기술을 사용해 본 경험을 글로 써서 공유하고, 오픈소스 커뮤니티에 기여할 수 있는 시간과 기회도 생겼기 때문에 개발자로서 보람을 느끼고 있습니다.물론 새롭게 구성한 시스템이 장점만 있는 것은 아닙니다. 새로운 기술들로 시스템을 구성하다 보니 세세한 기능들이 아쉬울 때도 있고, 안정성도 더 좋아져야 한다고 느낍니다. 대부분 오픈소스 프로젝트이므로, 이러한 부분은 적극적으로 기여하여 개선하여 나갈 계획입니다.비트윈 팀에서는 더 좋은 개발환경, 분석환경을 위해 노력하고 있으며 이는 더 좋은 서비스를 만들기 위한 중요한 기반이 된다고 생각합니다. 저희는 항상 좋은 개발자를 모시고 있다는 광고와 함께 글을 마칩니다.연관 자료: AWS 한국 유저 그룹 - Spark + S3 + R3 을 이용한 데이터 분석 시스템 만들기↩저희는 언제나 타다 및 비트윈 서비스를 함께 만들며 기술적인 문제를 함께 풀어나갈 능력있는 개발자를 모시고 있습니다. 언제든 부담없이 [email protected]로 이메일을 주시기 바랍니다!

사운들리는 '귀에 들리지 않는 소리'를 이용해서 컨텐츠를 전달할 수 있는 SaaS 플랫폼을 서비스하고 있습니다.제품의 구성요소는,음파를 송신할 수 있는 송신단음파를 모바일에서 수신할 수 있는 Android, iOS SDK그리고 컨텐츠를 제공하고 데이터를 수집, 분석하는 백엔드로 구성되어 있습니다.오늘은 구성 요소중 백엔드에 대해서 이야기 해보도록 하겠습니다.<그림 1. 사운들리 솔루션 구성도>사운들리의 인프라는 모두가 잘 아시는 아마존 웹 서비스를 이용하고 있으며, 크게 컨텐츠를 제공하는 API서버 부분, 로그를 수집, 분석하는 부분, 그리고 컨텐츠를 관리하는 CMS 부분으로 이루어져 있습니다.소프트웨어 스택Java : 현재 사운들리의 일부 시스템을 제외하고는 전부 자바로 작성되어 있습니다. Node.js로 시작하여 PHP를 거쳐 지금의 자바 기반의 시스템으로 구성하게 되었습니다. 다양한 사람들이 개발을 해오면서 각자 가장 잘할 수 있고, 빠르게 구현할 수 있는 언어로 개발되어 가다 현재의 자바로 통일되어 구성되게 되었습니다.Spring : API서버는 HTTP 기반의 REST API를 이용해 컨텐츠를 전달하고 있으며 스프링 프레임워크를 이용해 개발되었습니다. 이외에도 일부 분석에 스프링 배치를 사용하고 스프링을 편리하게 사용할 수 있게해주는 스프링 부트도 이용하고 있습니다.gRPC : 분산되어있는 서버들끼리 이기종 언어간 통신을 하기 위해서 Protocol Buffers 기반의 gRPC를 이용하고 있으며 서버들의 모니터링하는 서버와 에이전트들 사이의 통신 목적으로 사용합니다.Flume : 분산된 서버들에서 로그를 수집하는 역할을 합니다. 수집된 로그는 파일로 저장하며 실시간으로 볼수 있도록 엘라스틱서치에 같이 저장하고 있습니다. SDK에서 전송되는 로그 또한 웹서버의 엑세스 로그를 플럼 에이전트가 수집하는 방식으로 비동기로 처리하고 있습니다.ElasticSearch : 수집된 로그들을 실시간으로 확인하기 위해서 사용되며 Kibana를 이용해 시각화하고 있습니다.Angular.js : CMS의 프론트엔드는 Angular.js + Bootstrap을 이용해 개발되었으며, Bower를 이용한 라이브러리 관리, Grunt를 이용한 빌드 관리를 하고 있습니다.소프트웨어 개발/운영GIT : 소스코드는 git로 관리하며 Git-Flow를 이용한 브랜치 정책을 수립하여 가져가고 있고 저장소로는 깃허브를 이용합니다.Quality Practice : QA단계에서 제품을 테스트하기 전 개발자들은 QA 프로세스에 맞게 다음 3가지 기준으로 소스 코드의 품질을 관리합니다.코딩 컨벤션 : 사운들리 내부 코딩 컨벤션에 맞게 개발되었는지 확인합니다. Checkstyle의 규칙을 정의 및 자동화합니다.테스트 코드 : 단위 테스트 코드를 작성하며 테스트 결과는 모두 통과되어야 합니다.테스트 커버리지 : 단위 테스트 코드가 작성된 커버리지를 계산하며 현재 60%를 목표로 진행하고 있습니다.젠킨스 : 소스코드 저장소에 변동이 일어나면 젠킨스가 소스코드를 빌드하고 위에서 언급한 세가지에 대한 리포트를 작성합니다.소나큐브 : 무료 오픈소스로 코드 정적 분석을 해주며 및 QA 리포트를 같이 볼 수 있습니다.슬랙 : 인력이 적은 저희 팀도 슬랙을 적극적으로 개발/운영에서 사용하고 있습니다.팀 커뮤니케이션 : 팀원들 간의 의사사통을 위한 주요 수단으로 모든 팀원이 함께 사용하고 있습니다.분석 리포트 : 젠킨스나 배치를 통해 분석된 데이터들은 분석이 끝난 지표들은 슬랙으로 결과를 전송하여 모든 팀원이 볼 수 있도록 공유하고 있습니다.서버 모니터링 : 서버들의 이상 징후 감지나 배치 오류등을 슬랙을 통해 담당자에게 전송하여 조치할 수 있도록 합니다.애플리케이션 및 서버 모니터링 : 애플리케이션의 모니터링은 Naver에서 오픈소스로 공개한 핀포인트를 사용하고 있고, 서버 상태 모니터링을 위해 자체 개발한 모니터링 시스템을 사용하고 있습니다. 모니터링 데이터 수집을 하는 에이전트와 전체 시스템의 데이터를 관장 하는 서버간에는 gRPC를 이용하여 상태 체크를 합니다. 서버의 상태에 문제가 있을 때에는 slack을 통해 담당자들에게 알람을 주도록 시스템 설계를 하였습니다.개발 문화개발자들은 각각 개발을 할때 정해진 정책에 맞춰 브랜치를 만들어 개발합니다.각각 개발된 소스들은 저장소인 깃허브에 푸시된 후 깃허브의 댓글 기능을 이용하거나 오프라인을 통해 코드 리뷰를 진행합니다.리뷰가 끝난 후 합쳐진 소스는 QP 활동을 통해 분석이 됩니다.빌드가 실패할 경우 커피를 사야합니다 ^^ (커피를 얻어 먹으려는 것이 아닌 소스코드를 푸시하기 전 잘 확인하자는 취지입니다) AWSEC2 : 사운들리의 대부분의 구성 요소인 API서버와 로그 수집, 분석 서버, 엘라스틱서치, 플럼, CMS등이 모두 EC2에 구축되어 있습니다.RDS : 컨텐츠의 주 저장소로 데이터베이스 관리의 용이성을 고려하여 RDS의 Multi-AZ에 배포하여 Active-Standby로 구성되어 있으며 이 데이터들은 레디스와 로컬 캐시를 이용하여 API서버에서 활용하고 있습니다.S3 : 컨텐츠에 포함된 각종 정적 데이터들이 저장되며 수집된 로그들도 저장하여 보관됩니다. EMR : 로그 수집서버를 통해 S3에 저장된 로그들은 EMR을 이용해서 분석됩니다.Beanstalk : 개발 서버의 배포에 사용됩니다. 최근 IntelliJ의 플러그인이 업데이트 되면서 IntelliJ 15버전을 지원하게 되므로써 로컬에서 개발하고 개발 서버에 배포까지 편리하게 하고 있습니다. VPC : 인터넷이 필요 없는 서버들은 VPC 내부 private-zone에 배포 및 ELB를 통해 외부에서 접근하도록 구성되어 있습니다.<그림 2. AWS 배포 구성도>이상으로 사운들리에서 사용하고 있는 백엔드 소프트웨어들을 소개해 보았습니다. 적은 인력으로 빠르게 사업을 진행하는 스타트업에서는 비즈니스에 집중할 수 있도록 도와주는 다양한 툴이나 오픈소스를 이용하여 많은 도움을 받을 수 있는 것 같습니다. 또한 코드를 잘 작성하여 에러를 줄이는 것도 필요하지만 여유가 많지 않으면 최소한 제품의 에러에 빠르게 대응할 수 있도록 하는 방법도 필요한 것 같습니다.#사운들리 #개발 #개발자 #문제해결 #프레임워크 #스킬스택 #스택 #인사이트