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

아침에 느지막이 일어났다. 어제 회사일로 피곤하기도 했지만 왠지 컨디션이 좋은 상태로 발표를 하러 가야지!라는 생각 때문에 깼던 잠을 다시 청했던것 같다. 일어나 아침식사를 하고 아이 둘과 와이프를 두고 집을 나섰다. 작년 파이콘에는 참가해서 티셔츠만 받고 아이들과 함께 그 옆에 있는 유아교육전을 갔었기에 이번에는 한참 전부터 와이프에게 양해를 구해둔 터였다.코엑스에 도착해서 파이콘 행사장으로 가까이 가면 갈수록 백팩을 메고, 면바지를 입고, 영어 글자가 쓰인 티셔츠를 입은 사람의 비율이 높아지는 것으로 보아 내가 제대로 찾아가고 있구나 라는 생각이 들었다.늦게 왔더니 한산하다.지난번에는 입구에서 에코백과 가방을 나눠줬던 것 같은데 이번에는 2층에서 나눠준다고 한다. 1층이 아무래도 복잡해지니 그런 것 같기도 하고, 2층에서 열리는 이벤트들에도 좀 더 관심을 가져줬으면 하는 것 같기도 하다. 우선 스피커 옷을 받고 싶어서 (솔직히 입고 다니고 싶어서) 2층에 있는 스피커방에 들어갔다.허락 받지 않고 사진찍기가 좀 그래서 옆방을 찍었다첫 번째 키노트는 놓쳤지만 두 번째 키노트는 꼭 듣고 싶었기에 간단히 인사만 하고 티셔츠를 들고 나왔다. (외국에서 오신 연사분과 영어로 대화를 나누고 있어서 자리를 피한것은 아니다.) 나가는 길에 보니 영코더(초등학교 5학년 부터 고등학생 까지 파이썬 교육을 하는 프로그램)을 진행하고 있었다. 의미있는 시도를 하고 있다는 생각이 들었다.이 친구들 2년 뒤에 나보다 잘할지도 모른다.키노트 발표장에 갔더니 아웃사이더님이 뒤에 서 게셨다. 지난 파이콘 때 뵙고 이번에 다시 뵈었으니 파이콘이 사람들을 이어주는 역할을 하는구나 싶었다.키노트에서는 현우 님의 노잼, 빅잼 발표 분석 이야기를 들을 수 있었다. 그리고 발표를 통해 괜히 이것저것 알려줘야만 할 것 같아 발표가 부담스러워지는 것 같다는 이야기를 들었다. 나 또한 뭔가 하나라도 지식을 전달해야 한다는 압박감을 느끼고 있었던 터라 현우 님의 키노트 발표를 듣고 나니 좀 더 오늘을 즐겨야겠다는 생각이 들었다.오늘은 재미있었습니다!현우님 키노트를 듣고 같은 시간(1시)에 발표를 하시는 경업님과 이한님 그리고 내일 발표이신 대명님, 파이콘 준비위원회를 하고 계신 연태님과 함께 식사를 하러 갔다. 가는 길에 두숟갈 스터디를 함께 하고 계신 현주님과 희진 님도 함께했다. 사실 이번에는 발표자도 티켓을 사야 한다고 해서 조금 삐져 있었는데 양일 점심 쿠폰을 주신다고 해서 삐진 마음이 눈 녹듯이 사라졌다.부담 부담식사를 하고 발표를 할 101방으로 들어가 봤다. 아직 아무도 없는 방이라 그런지 괜히 긴장감이 더 생기는 느낌이다. 발표 자료를 열어 처음부터 끝까지를 한번 넘겨 보고 다시 닫았다. 처음에는 가장 첫 발표라 불만이었는데 생각해보니 발표를 빨리 마치고 즐기는 게 훨씬 좋겠다는 생각이 들었다. 발표 자료를 다듬을까 하다가 집중이 되지 않아 밖으로 나갔다. “열린 공간” 현황판에 충동적으로 포스트잇을 하나 붙이고 왔다. 어차피 발표는 나중에 온라인으로도 볼 수 있으니까 사람들과 이야기를 나눠 봐야 겠다 싶었다. (내 발표에는 사람이 많이 왔으면 하면서도, 다른 사람의 발표는 온라인으로 보겠다는 이기적인 생각이라니..)진짜 궁금하긴 합니다다시 발표장으로 돌아왔다. 왠지 모르는 분들은 괜찮은데 아는 분들이 발표장에 와 계시니 괜히 더 불안하다. 다른 분들은 발표자료에 짤방도 많이 넣으셨던데.. 나는 짤방도 없는 노잼 발표인데.. 어찌해야 하나. 하지만 시간은 다가오고 발표를 시작했다.얼굴이 반짝 반짝리허설을 할 때 22분 정도 시간이 걸렸던 터라 조금 당겨서 진행을 했더니 발표를 거의 20분에 맞춰서 끝냈다. 그 뒤에 몇몇 분이 오셔서 질문을 해주셨다. 어리버리 대답을 한 것 같다. 여하튼 내 발표를 찾아오신 분들께 도움이 되었기를. 그리고 앞으로 좀 더 정확한 계산을 하시기를.대단히 발표 준비를 많이 하지도 못하면서 마음에 부담만 쌓아두고 있는 상황이었는데, 발표가 끝나니 아주 홀가분한 마음이 되었다. 발표장을 나가서 이제 부스를 돌아보기 시작했다. 매해 참여해 주고 계신 스마트스터디도 보이고 (정말 안 받고 싶은 ‘기술부채’도 받고 말았다.) 쿠팡, 레진 등 친숙한 회사들이 많이 보였다. 내년에는 우리 회사도 돈을 많이 벌어 여기에 부스를 내고 재미있는 이벤트를 하면 좋겠다는 생각이 들었다.부스를 돌아다니다가 이제 파이콘의 명물이 된 내 이름 찾기를 시작했다. 이름을 찾기가 쉽지가 않다. 매년 참여자가 늘어나서 올해는 거의 2000명에 다다른다고 하니 파이썬 커뮤니티의 성장이 놀랍다. 10년 전에 파이썬을 쓸 때에는 그리고 첫 번째 한국 파이콘이 열릴 때만 해도 꽤 마이너 한 느낌이었는데, 이제 주류가 된 것 같아 내 마음이 다 뿌듯하다. (그리고 내 밥줄이 이어질 수 있는 것 같아 역시 기쁘다)어디 한번 찾아보시라다음으로는 박영우님의 "Django admin site를 커스텀하여 적극적으로 활용하기” 발표를 들으러 갔다. (짧은 발표를 좋아한다.) 알고 있었던 것도 있었지만 커스텀이 가능한지 몰랐던 것들도 있어서 몇 개의 기능들을 킵해 두었다. 역시 컨퍼런스에 오면 내게 필요한 ‘새로운 것’에 대한 실마리를 주워가는 재미가 있다.익숙하다고 생각했지만 모르는것이 많다4시가 되어 OST(Open Space Talk)를 하기로 한 208B 방으로 조금 일찍 갔다. 주제가 뭐였는지는 잘 모르겠는데 주식 투자, Tensor Flow, 비트코인, 머신러닝 등등의 이야기들이 오가고 있었다. 4시가 되어 내가 정한 주제에 대해 관심 있는 사람들이 모였다. 괜히 모일 사람도 없는데 큰방을 잡은 것이 아닐까 하고 생각하고 있었는데, 생각보다 많은 분들이 오셨다.각 회사들이 어떤 도구를 사용하는지 설문조사도 해보고, 또 어떤 개발 방법론을 사용하는지, 코드 리뷰, QA는 어떻게 하고 있는지에 대한 이야기를 나눴다. 다양한 회사에서 다양한 일을 하는 사람들이 모여 있다 보니 생각보다 꽤 재미있게 논의가 진행되었다. 사실 내가 뭔가 말을 많이 해야 할 줄 알았는데, 이야기하고 싶은 분들이 많이 있어서 진행을 하는 역할만 하면 되었다. 마지막으로는 “우리 회사에서 잘 사용하고 있어서 다른 회사에도 추천해 주고 싶은 것”을 주제로 몇 가지 추천을 받은 것도 재미가 있었다.열심히 오간 대화를 적어두긴 했다5시에 OST를 마치고는 바로 집으로 돌아왔다. 오늘 저녁에 아이들을 잘 돌보고 집 청소도 열심히 해두어야 내일 파이콘에 참여할 수 있기 때문이다. 기대된다. 내일의 파이콘도.그리고 정말 감사드린다. 파이콘을 준비해주시고 운영해주고 계신 많은 분들께.#8퍼센트 #에잇퍼센트 #개발자 #개발 #파이썬 #Python #파이콘 #Pycon #이벤트참여 #참여후기 #후기

* 이 글은 Next.js의 공식 튜토리얼을 번역한 글입니다.** 오역 및 오탈자가 있을 수 있습니다. 발견하시면 제보해주세요!목차1편: 시작하기 2편: 페이지 이동 3편: 공유 컴포넌트4편: 동적 페이지 5편: 라우트 마스킹6편: 서버 사이드 7편: 데이터 가져오기 - 현재 글8편: 컴포넌트 스타일링9편: 배포하기개요꽤 그럴듯한 Next.js 애플리케이션을 만드는 방법과 Next.js 라우팅 API의 모든 장점을 배웠습니다.대부분의 경우 데이터 소스에서  원격으로 데이터를 가져와야 합니다. Next.js는 페이지에 데이터를 가져오기 위한 표준 API를 제공합니다. getInitialProps라 불리는 비동기 함수를 사용하여 구현할 것입니다.주어진 페이지에 원격 데이터 소스를 통해 데이터를 가져오고 원하는 페이지에 props을 통해 전달할 수 있습니다. 서버와 클라이언트 둘 다 동작하도록 getInitialProps를 작성할 수 있습니다. 그래서 Next.js는 클라이언트와 서버에서 모두 사용할 수 있습니다. 이번 편에서는 getInitialProps를 사용하여 공개된 TVmaze API에서 가져온 데이터로 배트맨 TV 쇼에 대한 정보를 보여주는 애플리케이션을 구현할 예정입니다.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.배트맨 쇼 데이터 가져오기데모 애플리케이션 내의 home 페이지에 블로그 포스트 목록이 있습니다. 배트맨 TV 쇼 목록을 표시할 것입니다.쇼의 데이터들을 하드코딩하는 대신에 원격 서버에서 그 정보를 가져옵시다.여기서는 TV 쇼를 가져오기 위해 TVMaze API를 사용합니다.TV 쇼 정보를 검색하는 API 입니다.먼저 isomorphic-unfetch를 설치해야 합니다. 데이터를 가져올 때 사용할 라이브러리입니다. 브라우저 fetch API 구현을 간단히 할 수 있도록 만들어진 것이지만 클라이언트와 서버 환경에서 모두 동작합니다.npm install --save isomorphic-unfetchpages/index.js를 다음과 같이 변경해주세요:위의 페이지에 있는 모든 내용은 아래에 표시된 Index.getInitialProps를 제외하고는 익숙할 것입니다:애플리케이션의 어떤 페이지에든 추가할 수 있는 정적 비동기 함수입니다. 이것을 사용하여 데이터를 가져오고 가져온 데이터를 props를 통해 페이지로 보낼 수 있습니다.보다시피 배트맨 TV 쇼 데이터를 가져오고 'shows' props를 통해 페이지로 전달합니다.위에서 보았던 getInitialProps 함수에서 가져온 데이터 숫자를 콘솔에 출력합니다.이제 브라우저 콘솔과 서버 콘솔을 살펴봅시다. 그리고 페이지를 새로고침 해주세요.페이지를 새로고침 한 후 출력되는 메시지는 어디에서 보였나요?- 서버 콘솔- 브라우저 콘솔- 둘 다- 어떤 콘솔에도 출력되지 않았다서버에서만 출력됩니다이 경우 메시지는 서버에서만 출력됩니다.이는 서버에서 페이지가 랜더링되기 때문입니다.이미 데이터를 가지고 있어 클라이언트에서 다시 정보를 가져올 필요가 없습니다.post 페이지 구현하기TV 쇼에 대한 자세한 정보를 보여주는 "/post" 페이지를 구현해봅시다.먼저 server.js를 열고 /p/:id 라우트를 다음과 같이 바꿔주세요.위처럼 바꾼 코드를 적용하기 위해 애플리케이션을 재실행시켜주세요.이전에는 title 쿼리 파라미터를 페이지에 매핑했습니다. 이제 id로 이름을 바꿔야합니다.다음과 같은 내용으로 pages/post.js를 변경해주세요.페이지의 getInitialProps을 살펴봅시다:여기에서 함수의 첫 번째 파라미터는 context 객체입니다. 정보를 가져올 때 사용할 수 있는 쿼리 필드를 가지고 있습니다.예제에서 쿼리 파라미터로부터 보여지는 ID를 선택하고 TVMaze API로부터 데이터를 가져옵니다.이 getInitialProps 함수에서 표시할 제목을 출력하는 console.log를 추가했습니다. 이제 어디에서 출력되는지 볼 수 있습니다.서버와 클라이언트의 콘솔를 둘 다 열어주세요.그 다음 홈페이지 http://localhost:3000로 이동하여 배트맨 쇼 제목을 클릭하세요.위에서 애기했던 console.log 메시지가 보여지는 장소는 어디인가요?- 서버 콘솔- 브라우저 콘솔- 콘솔 둘 다- 아무 콘솔에서도 출력되지 않는다클라이언트 사이드에서 데이터 가져오기브라우저 콘솔에서 메시지를 볼 수 있습니다.클라이언트 사이드를 통해 포스트 페이지에 이동했기 때문입니다. 그런 다음 클라이언트 사이드로부터 데이터를 가져오는 것은 가장 좋은 방법입니다.예를 들어 http://localhost:3000/p/975에 직접 이동한다면 클라이언트가 아닌 서버에서 메시지가 출력되는 것을 볼 수 있습니다.마무리데이터를 가져오고 서버 사이드에서 렌더링하도록 만드는 Next.js의 가장 중요한 기능 중 하나를 배웠습니다.대부분의 유스 케이스에서 충분히 사용할 수 있는 getInitialProps의 기본을 배웠습니다. 더 많은 것을 배우고 싶다면 Next.js의 문서 중 data fetching 문서를 참고할 수 있습니다.#트레바리 #개발자 #안드로이드 #앱개발 #Next.js #백엔드 #인사이트 #경험공유

Overview지난 글 Rxjava를 이용한 안드로이드 개발에서는 RxJava의 Android 연결 방법과 기본적인 사용법을 다뤘습니다. 이번 글에서는 RxJava의 강력하고 다양한 함수들을 살펴보고자 합니다. Android에서 복잡하게 구현되는 내용들을 단 몇 개의 함수로 처리할 수 있는 RxJava를 꼭 사용해보길 권합니다.1. just2. fromArray/fromlterable3. range/rangLong4. interval5. timer6. map7. flatMap8. concatMap9. toList10. toMap11. toMultiMap12. filter13. distinct14. take15. skip16. throttleFirst17. throttleLast18. throttleWithTimeout참고: 공통적으로 사용하는 구독(수신) 클래스는 아래와 같습니다.static class CustomSubscriber<T> extends DisposableSubscriber<T> { @Override public void onNext(T t) { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " onNext( " + t + " )"); } @Override public void onError(Throwable t) { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " onError( " + t + ")"); } @Override public void onComplete() { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " onComplete()"); } } 1. just파라미터를 통해 받은 데이터로 Flowable을 생성하는 연산자입니다. 최대 10까지 전달할 수 있고, 모든 데이터가 수신되면 onComplete() 수신됩니다. 기본적인 Flowable 생성자 함수로 볼 수 있으며 단순 작업에서 많이 사용합니다.public static void just() { //파라미터 값을 순차적으로 송신하는 Flowable 생성 Flowable<String> flowable = Flowable.just("A", "B", "C", "D", "E", "F"); //구독을 시작한다. flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 main onNext( A ) main onNext( B ) main onNext( C ) main onNext( D ) main onNext( E ) main onNext( F ) main onComplete() 2. fromArray/fromIterablefromArray, fromIterable 함수는 파리미터로 배열 또는 Iterable(리스트 등)에 담긴 데이터를 순서대로 Flowable을 생성하는 연산자입니다. 모든 데이터를 순차적으로 송신 후 완료됩니다. 반복적인 데이터 변환 작업 같은 경우 for 문 대신 대체할 수 있습니다. 결과를 보면 main Thread 에서 작업 결과가 나오지만, flatMap 을 사용한다면 별도의 Thread로 main Thread의 부하를 막을 수 있습니다.1. fromArray public static void fromArray() { //fromArray 배열로 파라미터를 전달 받는다. Flowable<String> flowable = Flowable.fromArray("A", "B", "C", "D", "E"); //구독을 시작한다. flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 main onNext( A ) main onNext( B ) main onNext( C ) main onNext( D ) main onNext( E ) main onComplete() 2. fromIterable public static void fromIterable() { List<String> list = Arrays.asList("A", "B", "C", "D", "E"); //fromIterable 리스트로 파라미터를 전달받는다. Flowable<String> flowable = Flowable.fromIterable(list); //구독을 시작한다. flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 main onNext( A ) main onNext( B ) main onNext( C ) main onNext( D ) main onNext( E ) main onComplete() 파라미터와 함수는 다르지만 동일하게 처리된다. 3. range/rangLongrange 함수는 지정한 숫자부터 지정한 개수만큼 증가하는 Integer 값 데이터를 송신하는 Flowable를 생성합니다. rangLong 함수는 range와 동일하며 데이터 타입은 Long을 사용합니다. 두 함수 데이터 송신을 마치면 onComplete를 송신합니다.1. range public static void range() { //range(int start, int count) //start : 시작 값 //end : 발생하는 횟수 Flowable<Integer> flowable = Flowable.range(10, 5); //구독을 시작한다. flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 main onNext( 10 ) main onNext( 11 ) main onNext( 12 ) main onNext( 13 ) main onNext( 14 ) main onComplete() 2. rangLong public static void rangeLong() { //range(int start, int count) //start : 시작 값 //end : 발생하는 횟수 Flowable<Long> flowable = Flowable.rangeLong(10, 5); //구독을 시작한다. flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 main onNext( 10 ) main onNext( 11 ) main onNext( 12 ) main onNext( 13 ) main onNext( 14 ) main onComplete() 4. interval지정한 간격마다 0부터 시작해 Long 타입 숫자의 데이터를 송신하는 Flowable을 생성합니다. 데이터는 0, 1, 2, 4 순차적으로 증가된 데이터를 송신합니다. Android 에서는 반복적인 작업인 TimerTask를 대신해서 interval로 간단하게 처리할 수 있습니다. UI 변경이 필요한 부분에서는 interval scheduler를 AndroidSchedulers.mainThread() 를 변경해 적용할 수 있습니다.public static void interval() { //(long time, TimeUnit unit, Scheduler scheduler) //time : 발생 간격 시간 //unit : 간격 시간 단위 //scheduler : 발생 scheduler를 변경하여 사용할 수 있습니다. // ex)AndroidSchedulers.mainThread() // - 1 - 2 - 3 - 4 - 5 - 6 - 7 - 8 - 9 // 1초 간격으로 데이터 요청을 송신하다. Flowable<Long> flowable = Flowable .interval(1000L, TimeUnit.MILLISECONDS).take(10); //구독을 시작한다. flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 RxComputationThreadPool-1 onNext( 0 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 1 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 2 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 3 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 4 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 5 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 6 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 7 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 8 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 9 ) 5. timertimer 함수는 호출된 시간부터 일정한 시간 동안 대기하고 Long 타입 0을 송신 및 종료하는 flowable을 생성합니다. interval이 조건까지 반복적으로 송신한다면, timer는 한번만 송신하고 종료됩니다.public static void timer() { SimpleDateFormat simpleDateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy.MM.dd hh:mm ss"); System.out.println("현재시간 : " + simpleDateFormat.format(System.currentTimeMillis())); //(long time, TimeUnit unit, Scheduler scheduler) //time : 발생 간격 시간 //unit : 간격 시간 단위 //scheduler : 발생 scheduler를 변경하여 사용할 수 있습니다. // ex)AndroidSchedulers.mainThread() Flowable<Long> flowable = Flowable.timer(1000L, TimeUnit.MILLISECONDS); //구독을 시작한다. flowable.subscribe(value -> { System.out.println(" timer : " + simpleDateFormat.format(System.currentTimeMillis())); }, throwable -> { System.out.println(throwable); }, () -> { System.out.println(" complete"); }); } 결과 현재시간 : 2019.04.29 09:09 56 timer : 2019.04.29 09:09 57 complete 6. mapFlowable 에서 송신하는 데이터를 변환하고, 변환된 데이터를 송신하는 연산자입니다. 하나의 데이터만 송신할 수 있으며, 반드시 데이터를 송신해야 합니다. 혹여 송신되는 데이터가 null 을 포함하면 map 대신 아래의 flatMap 을사용하는 것이 좋습니다.public static void map() { Flowable<String> flowable = Flowable.just("A", "B", "C", "D", "E") //map(Function mapper) //mapper : 받은 데이터를 가공하는 함수형 인터페이스 //알파벳 값을 소문자로 변경하여 return 한다 .map(value -> value.toLowerCase()); //구독을 시작한다. flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 main onNext( a ) main onNext( b ) main onNext( c ) main onNext( d ) main onNext( e ) main onComplete() 7. flatMapflatMap은 map과 동일한 함수이지만, map과는 달리 여러 데이터가 담긴 Flowable을 반환할 수 있습니다. 또한 빈 Flowable를 리턴해 특정 데이터를 건너뛰거나 에러 Flowable를 송신할 수 있습니다.파라미터 mapper에서 새로운 Flowable의 데이터 전달이 아닌 다른 타임라인 Flowable로 작업하면 들어온 데이터 순서대로 출력을 지원하지 않습니다. 타임라인 Flowable(timer, delay, interval 등)에서는 가급적 사용을 피하거나, 순서에 지장이 없을 때 사용하는 것이 좋습니다.public static void flatMap() { Flowable<String> flowable = Flowable.range(10, 2) //flatMap(Function mapper, BiFunction combiner) //mapper : 받은 데이터로 새로운 Flowable를 생성하는 함수형 인터페이스 //combiner : mapper가 새로 생성한 Flowable 과 원본 데이터를 조합해 새로운 송신 데이트를 생성하는 함수형 인터페이스 //첫 번째 데이터를 받으면 새로운 Flowable를 생성한다. //take(3) : 3개까지만 발생한다. .flatMap(value -> Flowable.interval(100L, TimeUnit.MILLISECONDS).take(3), (value, newData) -> "value " + value + " newData " + newData); //구독을 시작한다. flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 RxComputationThreadPool-1 onNext( value 10 newData 0 ) RxComputationThreadPool-2 onNext( value 11 newData 0 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( value 10 newData 1 ) RxComputationThreadPool-2 onNext( value 11 newData 1 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( value 10 newData 2 ) RxComputationThreadPool-2 onNext( value 11 newData 2 ) RxComputationThreadPool-2 onComplete() 결과를 보면 각기 생성된 Flowable이 비동기식으로 송신 되기때문에 서로 다른 스레드에서 실행돼 데이터를 받는 순서대로 송신하지 않는다는 점을 주목하자 8. concatMap받은 데이터를 Flowable로 변환하고 변환된 Flowable을 하나씩 순서대로 실행해서 수신자에서 송신합니다. 다시 말해 여러 데이터를 계속 받더라도 첫 번째 데이터로 생성한 Flowable 의 처리가 끝나야 다음 데이터로 생성한 Flowable을 실행하는 것입니다.생성된 Flowable의 스레드에서 실행되더라도 데이터를 받은 순서대로 처리하는 것을 보장하지만, 처리 성능에 영향을 줄 수 있습니다.public static void concatMap() { Flowable<String> flowable = Flowable.range(10, 5) //map(Function mapper) //mapper : 받은 데이터를 가공하는 함수형 인터페이스 .concatMap(value -> Flowable.interval(100L, TimeUnit.MILLISECONDS).take(2) .map(data -> ("value : " + value + " data : " + data))); //구독을 시작한다. flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 RxComputationThreadPool-1 onNext( value : 10 data : 0 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( value : 10 data : 1 ) RxComputationThreadPool-2 onNext( value : 11 data : 0 ) RxComputationThreadPool-2 onNext( value : 11 data : 1 ) RxComputationThreadPool-3 onNext( value : 12 data : 0 ) RxComputationThreadPool-3 onNext( value : 12 data : 1 ) RxComputationThreadPool-4 onNext( value : 13 data : 0 ) RxComputationThreadPool-4 onNext( value : 13 data : 1 ) RxComputationThreadPool-5 onNext( value : 14 data : 0 ) RxComputationThreadPool-5 onNext( value : 14 data : 1 ) RxComputationThreadPool-5 onComplete() 결과를 보면 생성된 Flowable 스레드와 데이터 순서대로 출력이 보장된다 것을 알 수 있다. 9. toListtoList는 송신할 데이터를 모두 리스트에 담아 전달합니다. 한꺼번에 데이터를 List로 가공해서 받기에 좋습니다. 하지만 많은 양의 데이터를 처리할 경우 버퍼가 생길 수 있고, 쌓은 데이터 때문에 메모리가 부족해질 수도 있습니다. 또한 수신되는 데이터는 하나이므로 Flowable이 아닌 Single 반환값을 사용합니다.public static void toList() { Single<List<String>> single = Flowable.just("A", "B", "C", "D", "E", "F") .toList(); // 구독을 시작한다. single.subscribe(new SingleObserver<List<String>>() { @Override public void onSubscribe(Disposable d) { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " onNext()"); } @Override public void onSuccess(List<String> strings) { //최종 완료된 리스트를 순서대로 출력한다. for (String text : strings) { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " onSuccess( " + text + " )"); } } @Override public void onError(Throwable e) { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " onError() " + e); } }); } 결과 main onNext() main onSuccess( A ) main onSuccess( B ) main onSuccess( C ) main onSuccess( D ) main onSuccess( E ) main onSuccess( F ) 10. toMaptoMap은 송신할 데이터를 모두 키와 값의 쌍으로 Map에 담아 전달합니다. 나머지는 toList의 특징과 같습니다. 송신되는 데이터 타입은 Map에 담아서 송신하는데 동일한 key에서 value는 마지막 데이터가 덮어 씁니다. 요청되는 값보다 결과 값이 적을 수도 있습니다. List 값을 손쉽게 key, value로 분리할 수 있는 함수이기도 합니다.public static void toMap() { Single<Map<Long, String>> single = Flowable.just("1A", "2B", "3C", "1D", "2E") //toMap(Fuction keySelector, Function valueSelector, Callable mapSupplier) //keySelector : 받은 데이터로 Map에서 사용할 키를 생성하는 함수형 인터페이스 //valueSelector : 받은 데이터로 Map 넣을 값을 생성하는 함수형 인터페이스 .toMap(value -> Long.valueOf(value.substring(0, 1)), data -> data.substring(1)); //구독을 시작한다. single.subscribe(new SingleObserver<Map<Long, String>>() { @Override public void onSubscribe(Disposable d) { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " onNext()"); } @Override public void onSuccess(Map<Long, String> longStringMap) { //최종 완료된 map을 순서대로 출력한다. for (long id : longStringMap.keySet()) { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " onSuccess( id : " + id + ", value " + longStringMap.get(id) + " )"); } } @Override public void onError(Throwable e) { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " onError() " + e); } }); } 결과 main onNext() main onSuccess( id : 1, value D ) main onSuccess( id : 2, value E ) main onSuccess( id : 3, value C ) 11. toMultiMap키와 컬렉션 값으로 이루어진 Map을 데이터로 변환하여 송신하는 함수입니다. 나머지 특징은 toList, toMap과 같습니다. toMap에서 중복되는 value를 관리하는 건 없었지만, value를 collection으로 관리하여 전달되는 데이터를 모두 수신할 수 있습니다.public static void toMultiMap() { Single<Map<String, Collection<Long>>> single = Flowable.interval(100L, TimeUnit.MILLISECONDS) .take(5) //toMultimap(Function keySelector, Function valueSelector) .toMultimap(value -> { //value가 홀수인지 짝수 인지 판단해서 key값을 리턴한다. if (value % 2 == 0) { return "짝수"; } else { return "홀수"; } }); //구독을 시작한다. single.subscribe(new SingleObserver<Map<String, Collection<Long>>>() { @Override public void onSubscribe(Disposable d) { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " onNext( " + d + " )"); } @Override public void onSuccess(Map<String, Collection<Long>> stringCollectionMap) { for (String key : stringCollectionMap.keySet()) { StringBuffer stringBuffer = new StringBuffer(); for (long value : stringCollectionMap.get(key)) { stringBuffer.append(" " + value); } System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " onSuccess( id : " + key + ", value " + stringBuffer.toString() + ")"); } } @Override public void onError(Throwable e) { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " onError() " + e); } }); } 결과 main onNext() RxComputationThreadPool-1 onSuccess( id : 짝수, value 0 2 4 ) RxComputationThreadPool-1 onSuccess( id : 홀수, value 1 3 ) 12. filterfilter는 받은 데이터가 조건에 맞는지 판단해 결과가 true인 값만 송신합니다. 위의 just, fromArray, interval이 반복적인 케이스였다면, filter는 if문처럼 조건문의 역할을 할 수 있습니다. 반복문 함수와 조건문 함수를 같이 사용해 몇 줄 안에 for, if와 똑같이 구현할 수 있죠.public static void filter() { Flowable<Long> flowable = Flowable.interval(300L, TimeUnit.MILLISECONDS) //짝수만 통과한다. 3개만큼 .filter(value -> value % 2 == 0).take(3); //구독을 시작한다. flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 RxComputationThreadPool-1 onNext( 0 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 2 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 4 ) RxComputationThreadPool-1 onComplete() 13. distinct이미 처리된 데이터를 다시 볼 필요가 없을 때 사용하는 함수입니다. 송신하려는 데이터가 이미 송신된 데이터와 같다면 해당 데이터는 무시합니다. 이 함수는 내부에서 HashSet으로 데이터가 같은지 확인합니다.public static void distinct() { Flowable<String> flowable = Flowable.just("A", "a", "B", "b", "A", "a", "B", "b") //distinct(Function keySelector) //keySelector : 받은 데이터와 비교할 데이터를 확인하는 함수 //모두 소문자로 변환하여 알파벳 기준으로 데이터를 판단한다. .distinct(value -> value.toLowerCase()); //구독을 시작한다. flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 main onNext( A ) main onNext( B ) main onComplete() 14. take1.taketake 함수로 지정된 횟수만큼 받은 데이터를 송신합니다. 지정된 횟수에 도달하면 완료를 송신해 처리 종료합니다.2.takeUntil지정된 조건까지 데이터를 송신하는 연산자입니다. 조건이 되면 완료를 송신해 종료합니다.3.takeWhile지정된 조건이 해당할 때만 데이터를 송신하는 연산자입니다.4.takeLast데이터의 끝에서부터 지정한 조건까지 데이터를 송신하는 연산자입니다.take 함수는 한 화면에 출력되거나 칠요한 데이터만큼 리스트에서 값을 하나씩 수신할 때 사용합니다. 예를 들어 화면에 데이터가 6개가 필요하면 take를 이용해 원하는 만큼의 데이터를 가져올 수 있습니다.Flowable.take(6) 또한 이후에 나올 skip 함수를 같이 사용하면 두 번째 화면에서 필요한 데이터를 6개 가져올 수 있습니다.Flowable.skip(6).take(12) 1. take public static void take() { // 100 밀리세컨드만큼 반복하며 총 5개를 출력후 종료한다. Flowable<Long> flowable = Flowable.interval(100L, TimeUnit.MILLISECONDS) .take(5); //구독을 시작한다. flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 RxComputationThreadPool-1 onNext( 0 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 1 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 2 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 3 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 4 ) RxComputationThreadPool-1 onComplete() 2. takeUntil public static void takeUntil() { // 100 밀리세컨드만큼 반복하며 값이 5가 될때까지 송신한다. Flowable<Long> flowable = Flowable.interval(100L, TimeUnit.MILLISECONDS) .takeUntil(value -> value == 5); //구독을 시작한다. flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 RxComputationThreadPool-1 onNext( 0 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 1 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 2 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 3 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 4 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 5 ) RxComputationThreadPool-1 onComplete() 3. takeWhile public static void takeWhile() { // 100 밀리세컨드만큼 반복하며 값이 5가 아닐경우까지 송신한다. Flowable<Long> flowable = Flowable.interval(100L, TimeUnit.MILLISECONDS) .takeWhile(value -> value != 5); //구독을 시작한다. flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 RxComputationThreadPool-1 onNext( 0 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 1 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 2 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 3 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 4 ) RxComputationThreadPool-1 onComplete() 4. takeLast public static void takeLast() { //100밀리 세컨트만큼 반복하며 5개의 출력중 뒤에 2개만 송신한다. Flowable<Long> flowable = Flowable.interval(100L, TimeUnit.MILLISECONDS) .take(5) .takeLast(2); //구독을 시작한다. flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 RxComputationThreadPool-1 onNext( 3 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 4 ) RxComputationThreadPool-1 onComplete() 15. skip1.skip함수로 지정된 횟수만큼 받은 데이터 송신을 제외합니다. 지정된 횟수가 초과되면 나머지 데이터를 송신합니다.2.skipUntil지정된 조건까지 데이터 송신을 제외하는 연산자입니다. 조건이 되면 나머지 데이터를 송신합니다.3.skipWhile지정된 조건이 해당될 때만 데이터 송신을 제외하는 함수입니다.4.skipLast데이터의 끝에서부터 지정한 조건까지 데이터 송신을 제외하는 함수입니다.take와 반대의 기능을 갖고 있습니다. 보통 페이저나 리스트에서 paging을 처리할 때는 take와 skip을 혼용합니다.1. skip public static void skip() { //100 밀리세컨드만큼 반복하며 5번 발행하고, 처음 2개를 제외합니다. Flowable<Long> flowable = Flowable.interval(100L, TimeUnit.MILLISECONDS) .take(5) .skip(2); //구독을 시잔한다. flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 RxComputationThreadPool-1 onNext( 2 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 3 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 4 ) RxComputationThreadPool-1 onComplete() 2. skipUntil public static void skipUntil() { //300밀리 세컨드만큼 반복하며 5개를 발행하고, 1000 밀리세컨드 제외 후 송신합니다. Flowable<Long> flowable = Flowable.interval(300L, TimeUnit.MILLISECONDS) .skipUntil(Flowable.timer(1000L, TimeUnit.MILLISECONDS)) .take(5); //구독을 시잔한다. flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 RxComputationThreadPool-2 onNext( 3 ) RxComputationThreadPool-2 onNext( 4 ) RxComputationThreadPool-2 onNext( 5 ) RxComputationThreadPool-2 onNext( 6 ) RxComputationThreadPool-2 onNext( 7 ) RxComputationThreadPool-2 onComplete() 3. skipWhile public static void skipWhile() { //300밀리세컨드만큼 반복하며 5개를 발행하고, 데이터 3이 올때까지 데이터를 제외힙니다. Flowable<Long> flowable = Flowable.interval(300L, TimeUnit.MILLISECONDS) .skipWhile(value -> value != 3) .take(5); //구독을 시잔한다. flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 RxComputationThreadPool-1 onNext( 3 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 4 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 5 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 6 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 7 ) RxComputationThreadPool-1 onComplete() 4. skipLast public static void skipLast() { //1000 밀리세컨드만큼 반복하며 5개를 발행하고 마지막 2개는 제외합니다 Flowable<Long> flowable = Flowable.interval(1000L, TimeUnit.MILLISECONDS) .take(5) .skipLast(2); //구독을 시작한다. flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 RxComputationThreadPool-1 onNext( 0 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 1 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 2 ) RxComputationThreadPool-1 onComplete() 16. throttleFirst데이터를 송신하고 지정된 시간 동안 들어오는 요청을 무시합니다. 이 함수는 View의 Event 처리에서 많이 사용됩니다. 중복되는 처리를 막기 위해 최초 실행 후 일정 시간 동안 View의 클릭 이벤트나 API 이벤트를 막을 수 있기 때문에 비동기 처리와 화면에 직접적인 피드백이 발생했을 때 throttleFirst를 자주 사용하고 있습니다. //데이터 요청이 30 밀리초마다 5번 발생합니다. //데이터 요청 발생시 100 밀리세컨트 동안 들어오는 데이터 요청을 무시합니다. // — 0 — 1 — 2 — 3 — 4 interval 30 밀리초 마다 // — — -*- — throttleFirst 100 밀리초 무시 Flowable<Long> flowable = Flowable.interval(30L, TimeUnit.MILLISECONDS) .take(5).throttleFirst(100L, TimeUnit.MILLISECONDS); flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 RxComputationThreadPool-1 onNext( 0 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 4 ) RxComputationThreadPool-1 onComplete() 17. throttleLastthrottleLast 함수는 데이터를 송신하고 지정된 시간 동안 들어오는 마지막 요청을 송신합니다. 이 함수도 throttleFirst처럼 반복적인 선택 이벤트 처리에 유용하게 사용할 수 있습니다. 간단하게 장바구니 카운트 변경을 요청할 때 마지막 변경 이벤트 데이터만 처리하면 되므로 값이 선택되고 일정 시간이 지났을 때 API를 요청해 리소스 낭비를 줄일 수 있습니다.public static void throttleLast() { //데이터 요청이 1 초 마다 6번 발생합니다. //데이터 요청 발생시 2 초 동안 들어오는 마지막 요청을 송신하다. // - 0 - 1 - 2 - 3 - 4 interval 1 초 마다 // - - -* - throttleLast 2 초의 마지막 값 송신 Flowable<Long> flowable = Flowable.interval(1, TimeUnit.SECONDS) .take(5) .throttleLast(2, TimeUnit.SECONDS); flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 RxComputationThreadPool-1 onNext( 2 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 4 ) RxComputationThreadPool-1 onComplete() 18. throttleWithTimeoutthrottleWithTimeout 함수는 데이터를 송신하고 지정된 시간 동안 다음 데이터를 받지 못하면 현재 데이터를 송신합니다. 완료 시엔 마지막 데이터를 송신하고 종료됩니다.public static void throttleWithTimeout() { Flowable<String> flowable = Flowable.<String>create(emitter -> { emitter.onNext("A"); Thread.sleep(1000L); // 1000 밀리세컨드 슬립 // 500 밀리세컨드 동안 데이터 다음 데이터 요청이 없으므로 A 송신 emitter.onNext("B"); Thread.sleep(300L); // 300 밀리세컨드 슬립 emitter.onNext("C"); Thread.sleep(300L); // 300 밀리세컨드 슬립 emitter.onNext("D"); Thread.sleep(1000L); // 1000 밀리세컨드 슬립 // 500 밀리세컨드 동안 데이터 다음 데이터 요청이 없으므로 D 송신 emitter.onNext("E"); Thread.sleep(100L); // 100 밀리세컨드 슬립 emitter.onComplete(); //완료 요청 시 마지막 데이터 송신 후 종료 }, BackpressureStrategy.BUFFER) .throttleWithTimeout(500L, TimeUnit.MILLISECONDS); flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 RxComputationThreadPool-1 onNext( A ) RxComputationThreadPool-1 onNext( D ) main onNext( E ) main onComplete() ConclusionRxJava에서 많이 사용되고, 또 알고 있으면 좋은 함수들을 살펴봤습니다. 브랜디에서도 이 함수들을 응용해 그동안 다양한 기능을 구현했고, 복잡한 함수도 사용하고 있습니다. 지금까지는 Flowable로 송신과 수신이 1 : 1 로 진행되었지만, 다양한 수신자를 사용해 하나의 Flowable로도 다른 화면에서 여러 수신자를 등록하여 반복적인 작업을 할 수 있습니다. 덕분에 같은 작업을 코드 중복 없이 간단하게 구현할 수 있죠.다음 글에서는 2개 이상의 Flowable을 결합해 사용하는 방법과 Android View에서 RxJava를 응용하는 방법, 구독을 관리하는 방법 등 Android에서 유용하게 쓰는 방법들을 알아보겠습니다.글고재성 팀장 | R&D 개발MA팀[email protected]브랜디, 오직 예쁜 옷만

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

VCNC는 커플을 위한 모바일 앱 비트윈을 서비스하고 있습니다. 비트윈은 사진, 메모, 채팅, 기념일 등 다양한 기능을 제공하며, 오픈 베타 테스트를 시작한 2011년 11월부터 현재까지 연인 간의 소통을 돕고 있습니다. 그동안 비트윈 시스템 아키텍처에는 많은 변화가 있었으며 다양한 결정을 하였습니다. 비트윈 아키텍처를 발전시키면서 배우게 된 여러 가지 노하우를 정리하여 공유해보고자 합니다. 그리고 저희가 앞으로 나아갈 방향을 소개하려 합니다.소프트웨어 스택Java: 비트윈 API서버는 Java로 작성되어 있습니다. 이는 처음 비트윈 서버를 만들기 시작할 때, 서버 개발자가 가장 빨리 개발해낼 수 있는 언어로 프로그래밍을 시작했기 때문입니다. 지금도 자바를 가장 잘 다루는 서버 개발자가 많으므로 여전히 유효한 선택입니다.Netty: 대부분의 API는 HTTP로 호출되며, 채팅은 모바일 네트워크상에서의 전송 속도를 위해 TCP상에서 프로토콜을 구현했습니다. 두 가지 모두 Netty를 통해 사용자 요청을 처리합니다. Netty를 선택한 것은 뛰어난 성능과 서비스 구현 시 Thrift 서비스를 통해 HTTP와 TCP 프로토콜을 한 번에 구현하기 쉽다는 점 때문이었습니다.Thrift: API서버의 모든 서비스는 Thrift 서비스로 구현됩니다. 따라서 TCP뿐만 아니라 HTTP 또한 Thrift 인터페이스를 사용합니다. HTTP를 굳이 Thrift서비스로 구현한 이유는, TCP로 메세징 전송 시 똑같은 서비스를 그대로 사용하기 위함이었습니다. 덕분에 빠른 채팅 구현 시, 이미 구현된 서비스들을 그대로 사용할 수 있었습니다. 또한, 채팅 패킷들은 패킷 경량화를 위해 snappy로 압축하여 송수신합니다. 모바일 네트워크상에서는 패킷이 작아질수록 속도 향상에 크게 도움이 됩니다.HBase: 비트윈의 대부분 트랜젝션은 채팅에서 일어납니다. 수많은 메시지 트랜젝션을 처리하기 위해 HBase를 선택했으며, 당시 서버 개발자가 가장 익숙한 데이터베이스가 HBase였습니다. 서비스 초기부터 확장성을 고려했어야 했는데, RDBMS에서 확장성에 대해 생각하는 것보다는 당장 익숙한 HBase를 선택하고 운영하면서 나오는 문제들은 차차 해결하였습니다.ZooKeeper: 커플들을 여러 서버에 밸런싱하고 이 정보를 여러 서버에서 공유하기 위해 ZooKeeper를 이용합니다. Netflix에서 공개한 오픈 소스인 Curator를 이용하여 접근합니다.AWS비트윈은 AWS의 Tokyo리전에서 운영되고 있습니다. 처음에는 네트워크 및 성능상의 이유로 국내 IDC를 고려하기도 했으나 개발자들이 IDC 운영 경험이 거의 없는 것과, IDC의 실질적인 TCO가 높다는 문제로 클라우드 서비스를 이용하기로 하였습니다. 당시 클라우드 서비스 중에 가장 안정적이라고 생각했던 AWS 를 사용하기로 결정했었고, 지금도 계속 사용하고 있습니다.EC2: 비트윈의 여러 부가적인 서비스를 위해 다양한 종류의 인스턴스를 사용 중이지만, 메인 서비스를 운용하기 위해서는 c1.xlarge와 m2.4xlarge 인스턴스를 여러 대 사용하고 있습니다.API 서버: HTTP 파싱이나 이미지 리시아징등의 연산이 이 서버에서 일어납니다. 이 연산들은 CPU 가 가장 중요한 리소스이기 때문에, c1.xlarge를 사용하기로 했습니다.Database 서버: HDFS 데이터 노드와 HBase 리전 서버들이 떠있습니다. 여러 번의 테스트를 통해 IO가 병목임을 확인하였고, 따라서 모든 데이터를 최대한 메모리에 올리는 것이 가장 저렴한 설정이라는 것을 확인하였습니다. 이런 이유 때문에 68.4GB의 메모리를 가진 m2.4xlarge를 Database 서버로 사용하고 있습니다.EBS: 처음에는 HBase상 데이터를 모두 EBS에 저장하였습니다. 하지만 일정 시간 동안 EBS의 Latency가 갑자기 증가하는 등의 불안정한 경우가 자주 발생하여 개선 방법이 필요했는데, 데이터를 ephemeral storage에만 저장하기에는 안정성이 확인되지 않은 상태였습니다. 위의 두 가지 문제를 동시에 해결하기 위해서 HDFS multiple-rack 설정을 통해서 두 개의 복제본은 ephemeral storage에 저장하고 다른 하나의 복제본은 PIOPS EBS에 저장되도록 구성하여 EBS의 문제점들로부터의 영향을 최소화하였습니다.S3: 사용자들이 올리는 사진들은 s3에 저장됩니다. 사진의 s3키는 추측이 불가능하도록 랜덤하게 만들어집니다. 어차피 하나의 사진은 두 명밖에 받아가지 않고 클라이언트 로컬에 캐싱되기 때문에 CloudFront를 사용하지는 않습니다.ELB: HTTP는 사용자 요청의 분산과 SSL적용을 위해 ELB를 사용합니다. TCP는 TLS를 위해 ELB를 사용합니다. SSL/TLS 부분은 모두 AWS의 ELB를 이용하는데, 이는 API서버의 SSL/TLS처리에 대한 부담을 덜어주기 위함입니다.CloudWatch: 각 통신사와 리전에서 비트윈 서버로의 네트워크 상태와 서버 내의 요청 처리 시간 등의 메트릭을 CloudWatch로 모니터링 하고 있습니다. 따라서 네트워크 상태나 서버에 문제가 생긴 경우, 이메일 등을 통해 즉각 알게 되어, 문제 상황에 바로 대응하고 있습니다. Netflix의 Servo를 이용하여 모니터링 됩니다.현재의 아키텍처처음 클로즈드 베타 테스트때에는 사용자 수가 정해져 있었기 때문에 하나의 인스턴스로 운영되었습니다. 하지만 처음부터 인스턴스 숫자를 늘리는 것만으로도 서비스 규모를 쉽게 확장할 수 있는 아키텍쳐를 만들기 위한 고민을 하였습니다. 오픈 베타 이후에는 발생하는 트래픽에 필요한 만큼 여러 대의 유연하게 서버를 운영하였고, 현재 채팅은 TCP 위에서 구현한 프로토콜을 이용하여 서비스하고 있습니다.HTTP 요청은 하나의 ELB를 통해 여러 서버로 분산됩니다. 일반적인 ELB+HTTP 아키텍처와 동일합니다.채팅은 TCP 연결을 맺게 되는데, 각 커플은 특정 API 서버로 샤딩되어 특정 커플에 대한 요청을 하나의 서버가 담당합니다. 비트윈에서는 커플이 샤딩의 단위가 됩니다.이를 통해, 채팅 대화 내용 입력 중인지 여부와 같이 굉장히 빈번하게 값이 바뀌는 정보를 인메모리 캐싱할 수 있게 됩니다. 이런 정보는 휘발성이고 매우 자주 바뀌는 정보이므로, HBase에 저장하는 것은 매우 비효율적입니다.Consistent Hashing을 이용하여 커플을 각 서버에 샤딩합니다. 이는 서버가 추가되거나 줄어들 때, 리밸런싱되면서 서버간 이동되는 커플들의 수를 최소화 하기 위함입니다.클라이언트는 샤딩 정보를 바탕으로 특정 서버로 TCP연결을 맺게 되는데, 이를 위해 각 서버에 ELB가 하나씩 붙습니다. 어떤 서버로 연결을 맺어야 할지는 HTTP 혹은 TCP 프로토콜을 통해 알게 됩니다.Consistent Hashing을 위한 정보는 ZooKeeper를 통해 여러 서버간 공유됩니다. 이를 통해 서버의 수가 늘어나거나 줄어들게 되는 경우, 각 서버는 자신이 담당해야 하는 샤딩에 대한 변경 정보에 대해 즉각 알게 됩니다.이런 아키텍처의 단점은 다음과 같습니다.클라이언트가 자신이 어떤 서버로 붙어야 하는지 알아야 하기 때문에 프로토콜 및 아키텍처 복잡성이 높습니다.서버가 늘어나는 경우, 순식간에 많은 사용자 연결이 맺어지게 됩니다. 따라서 새로 추가되는 ELB는 Warm-up이 필요로 하며 이 때문에 Auto-Scale이 쉽지 않습니다.HBase에 Write연산시, 여러 서버로 복제가 일어나기 때문에, HA을 위한 Multi-AZ 구성을 하기가 어렵습니다.한정된 자원으로 동작 가능한 서버를 빨리 만들어내기 위해 이처럼 디자인하였습니다.미래의 아키텍처현재 아키텍처에 단점을 보완하기 위한 해결 방법을 생각해보았습니다.Haeinsa는 HBase상에서 트렌젝션을 제공하기 위해 개발 중인 프로젝트입니다. 구현 완료 후, 기능 테스트를 통과하였고, 퍼포먼스 테스트를 진행하고 있습니다. HBase상에서 트렌젝션이 가능하게 되면, 좀 더 복잡한 기능들을 빠르게 개발할 수 있습니다. 서비스에 곧 적용될 예정입니다.Multitier Architecture를 통해 클라이언트와 서버 간에 프로토콜을 단순화시킬 수 있습니다. 이 부분은 개발 초기부터 생각하던 부분인데, 그동안 개발을 하지 못하고 있다가, 지금은 구현을 시작하고 있습니다. 커플은 특정 Application 서버에서 담당하게 되므로, 인메모리 캐싱이 가능하게 됩니다. 클라이언트는 무조건 하나의 ELB만 바라보고 요청을 보내게 되고, Presentation 서버가 사용자 요청을 올바른 Application 서버로 릴레이 하게 됩니다.Multitier Architecture를 도입하면, 더 이상 ELB Warm-up이 필요하지 않게 되므로, Auto-Scale이 가능하게 되며, 좀 더 쉬운 배포가 가능하게 됩니다.Rocky는 API 서버의 Auto-Failover와 커플에 대한 샤딩을 직접 처리하는 기능을 가진 프로젝트입니다. 현재 설계가 어느 정도 진행되어 개발 중에 있습니다. 알람이 왔을 때 서버 팀이 마음을 놓고 편히 잠을 잘 수 있는 역할을 합니다.기본적인 것은 위에서 언급한 구조와 동일하지만 몇 가지 기능이 설정을 추가하면 Multi-AZ 구성이 가능합니다.특정 커플에 대한 모든 정보는 하나의 HBase Row에 담기게 됩니다.HBase의 특정 리전에 문제가 생긴 경우, 일정 시간이 지나면 자동으로 복구되긴 하지만 잠시 동안 시스템 전체에 문제가 생기가 됩니다. 이에 대해 Pinterest에서 Clustering보다는 Sharding이 더 낫다는 글을 쓰기도 했습니다. 이에 대한 해결책은 다음과 같습니다.원래는 Consistent Hashing을 사용하여 커플들을 Application 서버에 샤딩하였습니다. 하지만 이제는 HBase에서 Row를 각 리전에 수동으로 할당하고, 같은 리전에 할당된 Row에 저장된 커플들은 같은 Application 서버에 할당하도록 합니다.이 경우에, 같은 커플들을 담당하는 Application 서버와 HBase 리전 서버는 물리적으로 같은 머신에 둡니다.이렇게 구성 하는 경우, 특정 HBase 리전이나 Application 서버에 대한 장애는 특정 샤드에 국한되게 됩니다. 이와 같이 하나의 머신에 APP과 DB를 같이 두는 구성은 구글에서도 사용하는 방법입니다.이와 같이 구성하는 경우, Multi-AZ 구성이 가능하게 됩니다.AWS에서 같은 리전에서 서로 다른 Zone간 통신은 대략 2~3ms 정도 걸린다고 합니다.Presentation의 경우, 비동기식으로 동작하기 때문에 다른 리전으로 요청을 보내도 부담이 되지 않습니다.HBase에서 Write가 일어나면 여러 복제본을 만들게 됩니다. 하나의 사용자 요청에 대해 Write가 여러번 일어나기 때문에 HBase연산의 경우에는 서로 다른 Zone간 Latency가 부담으로 작용됩니다. Haeinsa가 적용되면, 한 트렌젝션에 대해서 연산을 Batch로 전송하기 때문에 AZ간 Latency 부담이 적습니다.저희는 언제나 타다 및 비트윈 서비스를 함께 만들며 기술적인 문제를 함께 풀어나갈 능력있는 개발자를 모시고 있습니다. 언제든 부담없이 [email protected]로 이메일을 주시기 바랍니다!

핀터레스트의 안드로이드 개발팀이 코틀린을 도입하면서 겪은 어려움과 해결책을 소개한 The Case Against Kotlin을 foot번역하고 자의적으로 해석하고 요약했습니다. 저자 라이언 쿡(Ryan Cooke)은 현재 코틀린이 가트너의 하이프 사이클에서 “뻥튀기된 기대감의 산(Peak of Inflated Expectations)” 쯤에 있다고 말합니다. 레진시 개발동에서는 이미 코틀린을 부분적으로 도입했고, 현재는 범위를 넓혀가는 중인데요… 정말 괜찮은 걸까요?문제: 학습 곡선자바 개발자로서 문법에 익숙해지는 데 1주일 정도 걸립니다.코틀린을 이미 잘하는 사람이 없으면 베스트 프랙티스들을 찾아보면서 해야하는 데 시간이 듭니다.코틀린 사용을 가속화 시키는 데 팀 트레이닝을 계속 해야합니다. -> 기회비용 많이 듭니다.하기 싫어 하는 사람도 있고…혼자서 알아서 잘 배우는 사람도 있고…해결책: 학습 곡선코틀린은 아직 말년병장성숙한 언어가 아닙니다! 지금도 자라나고 있습니다! 그게 제일 무서워..책도 있고 인터넷 리소스도 있지만, 코틀린 신봉자가 하나 있어서 다 가르쳐주는 게 짱입니다.필자가 코틀린을 하고 싶었던 이유는 생산성인데요, 동료들 중에는 그렇게 느꼈던 사람들이 많지 않은 것 같습니다. 정착이 되면 보이겠죠.문제: 빌드 속도Gradle 빌드 속도는 보통 30초, 클린 빌드는 75초 까지 걸립니다.코틀린은 보통 빌드 속도의 25%, 클린 빌드의 40% 밖에 안나옵니다.해결책: 빌드 속도알아서 하셈 ㅋ코틀린 파일 하나 변환 -> 클린 빌드 시 조금 시간이 더 걸립니다. 파일을 많이 변환할수록 느려지긴 하지만 체감하긴 어렵습니다.보통 빌드할 때는 코틀린 파일 많아도 상관 없습니다.결론: 클린 빌드할 때 느려진다는 걸 체감할 겁니다.문제: 개발 안정성코틀린의 문법이나 특성이 문제가 아니라, 코드를 생산성 있게 작성하는 자신을 막는 새로운 문제들 때문이라고 생각합니다.사실 그냥 코틀린 배우기 싫은 거 같아요.예를 들면, 코틀린 애노테이션 프로세서 툴(kapt) 때문에 빌드가 안 되고, 무조건 클린 빌드로만 개발을 했던 적이 있습니다.이거… 코틀린 때문 아니야?!?!?! 하는 의심들 많았죠.고치느라 시간이 많이 흘렀습니다.또 어떤 문제가 튀어나올지에 대한 두려움이 커지네요.해결책: 개발 안정성그냥 IDE 나 언어의 stable 버전만 업데이트 하세요.안정된 버전들만 사용하면 그나마 힘든 일 없을거예요.정말?문제: 정적 분석FindBugs, PMD, Error Prone, Checkstyles and LintJava 는 이와 같은 툴들로 인해 Code Review에 쓸데없는 걸 줄이거나 룰을 적용할 수 있는데,코틀린에는… 이런 게 없… 분석을 위한 게 아직… 없습니다… 사람들이 알아서 다 찾아야 합니다.해결책: 정적 분석그냥 손가락빨고 기다려야 합니다. 아니면, 직접 만드세요!문제: 나 돌아갈래~돌아가기 쉽지 않습니다. 자바를 코틀린으로 옮기기에는 쉬운데, 반대는… 어렵습니다!코드가 깨지고, 변수명부터, 이런 저런 부분들을 다시 구현해야합니다.코틀린스럽거나, 코틀린의 고유한 기능들을 사용했다면, 여기서부터 헬이죠.해결책: 나 돌아갈래~되돌아오는 건 쉽지 않기 때문에 잘 생각해야 합니다.유닛 테스트가 정말 잘 된 파일들부터 바꾸세요.간단하고 재사용 가능한 잘 모듈화된 파일들을 먼저 바꾸세요.결론이 글은 고려해야 할 리스크에 대해서 나열했습니다.단점들은 구글과 젯브레인과 스택오버플로우가 차차 해결해 줄 겁니다.TL;DR 코틀린으로 작성하는 건 쉽지만, 되돌리기는 어렵습니다.그래서 말인데… 레진코믹스에서 코틀린 삽질을 함께 할 개발자를 모십니다!

필자가 재직 중인 일정 데이터 스타트업 히든트랙(린더)은 현재 SKT NUGU, Google Assistant에서 '아이돌 캘린더'라는 이름의 일정 검색/구독 서비스를 운영 중이며, 삼성 빅스비와 협업을 통해 내년 상반기 전시/공연 일정 검색/구독 서비스 상용화를 앞두고 있다.https://blog.naver.com/nuguai/221387861674세계적으로도 아직 음성 관련 서비스 사례가 많지 않은 상황에서 VUI 기반 서비스 개발에 도움이 될만한 자료를 국내에서 찾기는 더더욱 쉽지 않았고, 향후 음성 기반 서비스를 준비하는 다른 이들이 우리가 겪었던 시행착오를 줄일 수 있기를 바라는 마음으로 간단하게 5부작 형태의 글로 우리가 고민해온 과정을 준비해보았다.음성 서비스 시장의 확대해외 리서치 업체 닐슨에 따르면 2018년 2분기 기준 미국 가구 중 4분의 1에 해당하는 24%가 최소 1대 이상의 AI 스피커를 소유하고 있으며 미국 성인의 20%가 하루 1회 이상 음성 검색 서비스를 활용하고 있다. 국내 리서치 전문 기관인 컨슈머 인사이트에 따르면 국내 AI 스피커 사용 경험률은 11%에 달하며 올해 안으로 세계 5위 수준의 스피커 시장 점유율(3%)을 확보할 것으로 예상된다.아마존 에코는 시각 장애인들이 콘텐츠에 접근하는 속도를 최대 10배까지 빠르게 만들어주었으며 SKT 내비게이션 서비스 T-Map은 NUGU의 음성 인터페이스를 통해 터치 인터랙션을 26%까지 감소시켜 사고 위험을 줄였다.음성 서비스 시장이 확대되고 있다는 것과, 그 변화가 사람들의 삶에 많은 영향을 끼치고 있다는 것은 누구도 부정할 수 없는 자명한 사실이다.하지만 여전히 아쉬운 일상 속 음성 서비스 만족도그렇다면 과연 우리의 일상 속 음성 서비스 경험의 만족도는 어떨까?지난 4월 진행된 컨슈머인사이트의 조사에 따르면 국내 주요 음성 서비스에 대한 사용자 만족률은 49%로, 절반에 채 못 미치고 있는 상황이다."국내 음성 서비스 만족도 - 49%"주요 불만족 이유로는 ‘음성 명령이 잘되지 않는다’(50%), ‘자연스러운 대화가 곤란하다’(41%), ‘소음을 음성 명령으로 오인한다’(36%) 등이 꼽혔으며, 아직도 대다수의 사용자들에게 AI 스피커는 기업들의 서툰 시도로 인식되고 있다.국내 음성 기반 서비스 만족도는 타 스피커 상용화 국가들과 대비해서도 현저히 낮은 편인데, 유독 국내의 사용자들이 만족스러운 음성 서비스 경험을 누리지 못하고 있는 이유가 대체 무엇인지, 이번 글을 통해 잠시 논해보고자 한다.1. 과열된 AI 마케팅국내 'AI 스피커' 시장은 타 국가 대비 매우 치열한 점유율 경쟁이 벌어지고 있는 곳이다. 미국의 경우만 하더라도 구글 어시스턴트, 아마존 알렉사, 애플 시리의 삼파전이 벌어지고 있는 상황에서 국내는 KT 기가지니, SKT NUGU, 네이버 클로바, 카카오 i, 삼성 빅스비 등 5개가 넘는 다양한 플레이어들이 이 작은 시장을 차지하기 위해 혈투를 벌이고 있다.AI, 즉 인공지능은 사전적으로 '인간의 지능으로 할 수 있는 사고, 학습, 자기 개발 등을 컴퓨터가 할 수 있도록 하는 방법'을 뜻하는데, 현존하는 대다수의 속칭 'AI' 서비스들이 해당 수준에 다다르기에는 아직 많은 시간이 필요하다는것은 누구도 부정할 수는 없을듯 하다. 경쟁이 과열되다 보면 제품을 판매하기 위해 다소 공격적인 선택을 하는 경우가 있고, 현재 국내에서 이루어지고 있는 AI라는 용어의 지나친 남발이 바로 그 대표적인 예시라고 할 수 있다.멀리 갈 것 없이 각 나라에서 스피커를 부르는 호칭을 보면 잘 알 수 있는데, 우리가 흔히 'AI 스피커'라 부르는 구글 홈, 아마존 에코 등 대다수의 스피커는 미국 내에서 '스마트 스피커'라는 단어로 통용된다.(구글에 AI Speaker를 검색해보면 Smart Speaker로 자동 대체되는 것을 확인할 수 있다)구글 내 AI 스피커 검색 결과(첫 두 검색은 광고)즉, 아직은 '스마트'하다고 부를 수밖에 없는 수준의 기능에 대한 과장 된 'AI 마케팅'으로 인해 국내 사용자들은 시장 생성 초기부터 고도화된 인공지능을 기대하게 되고, 이는 결국 자연스레 낮은 사용자 만족도로 이어질 수밖에 없는 것이다.향후 AI가 음성 기반 서비스의 핵심 기술이 될것은 분명하지만 당장의 지나친 기대감은 되려 국내 음성 기반 서비스의 *캐즘 기간을 장기화시킬 수 있을것으로 우려된다.*캐즘: 첨단기술 제품이 선보이는 초기 시장에서 주류시장으로 넘어가는 과도기에 일시적으로 수요가 정체되거나 후퇴하는 단절 현상2. 조금 더 시간이 필요한 기술력앞서 언급한 컨슈머 인사이트의 조사에 따르면 사용자의 불만족 이유 중 TOP 3 모두가 '낮은 인식률' 바탕으로 하고 있는 것을 재차 확인할 수 있다.1. 음성 명령이 잘되지 않는다(50%)2. 자연스러운 대화가 곤란하다(41%)3. 소음을 음성 명령으로 오인한다(36%)  컨슈머인사트 AI 스피커 만족도 통계음성 서비스 경험은 사용자의 명확한 의사가 전달되지 않는다면 애초에 시작될 수 없다. 자연스러운 대화를 진행하기 위해서는 결국 사람의 언어, 즉 자연어를 분석하여 의도를 파악할 수 있어야 하며 이를 실현하기 위해서는 아래에 소개 된 ASR(음성 인식)과 NLU(자연어 처리)가 높은 수준으로 구현되어야 한다.T map X NUGU 디자인 사례로 알아보는 음성인터페이스 디자인 1강 - https://youtu.be/Dz-rxGV-dOAASR과 NLU 성능이 뒷받침되지 않는 음성 서비스는 아무리 고도화 된 서비스 로직이 준비된들 '대화'가 진행될 수 없으며 부족한 성능은 결국 국내 대다수 스피커들이 "죄송합니다. 무슨 말인지 이해 못했어요"를 출력하며 사용자 불만족도를 상승시키는 주요 요인으로 볼 수 있다.인식 정확도를 상승시키기 위해서는 결과적으로 더 많은 양의 학습 데이터가 필요하며 대다수의 업체가 아직 관련 기술력이 많이 부족한 상황에서도 공격적으로 스피커를 출시하는 이유 또한 결국 초기 점유율 높여 이 학습 데이터를 지속적으로 쌓기 위해서다.국내에서는 아직 높은 수준으로 두 단계를 구축한 메이저 업체가 없는 상황에서, 국내 기업들은 경쟁력을 확보하기 위해 관련 기술력을 가진 국내외 다양한 기업에 지속적으로 투자를 늘려나가고 있는 상황이다.http://www.zdnet.co.kr/view/?no=201702231628363. 더 많은 고민이 필요한 음성 사용자 경험(VUX) 디자인이번 협업 프로젝트를 진행하며 VUX를 공부하는 과정에서 우리의 사례를 포함한 몇 가지 재미있는 질문들을 발견할 수 있었다.질문1. 음악 앱이 재생되는 상황에서 사용자가 "앞으로 10초"라고 말했다면, 빨리 감기를 하는 게 맞을까 되감기를 하는 게 맞을까? - 네이버 클로바 사례질문2. 자정이 살짝 넘은 새벽 1시, 사용자가 "내일 일정 알려줘"라고 말했다면, 향후 23시간 동안의 일정을 알려주는 게 맞을까 23시간이 지난 그 다음날 일정을 알려주는 게 맞을까? - 히든트랙 린더(빅스비, SKT 파트너 스타트업) 사례질문3. '오늘'이라는 이름의 기업이 존재하는 상황에서 "오늘 기업 정보 알려줘"라고 말했다면, 오늘의 주요 기업 정보를 제공하는게 맞을까 주식회사 '오늘'의 정보를 제공하는게 좋을까? - 딥서치(빅스비 파트너 스타트업) 사례앞서 언급했던 1,2번의 사용자 만족도 문제가 이미 어쩔 수 없는 국내 시장의 지나친 경쟁과 더 시간이 필요한 기술력에 대한 아쉬움을 토로하는 내용이었다면, 3번의 VUI상의 새로운 경험에 대한 고민들이 이번 글을 쓰게 된 계기이자 목적이라고 볼 수 있다. 아직도 각 질문에 대한 뚜렷한 정답이 없는 상황에서 위와 같은 고민들을 함께 논의하며 최대한으로 정답에 가까운 선택을 내릴 수 있었으면 한다.클로바의 "앞으로 10초", 린더의 "내일 일정 알려줘", 딥서치의 "오늘 기업 정보 알려줘"에 대한 해답과 같이 '최선'이라고 부를 수 있는 가이드가 아직 존재하지 않는 현 VUX 시장은 더욱더 깊은 고민과 통찰이 필요한 시점이다. 단순히 해외 사례를 그대로 인용하여 국내 서비스에 적용하는 것이 아닌 정서와 문화, 그리고 각 콘텐츠에 대한 높은 이해도를 바탕으로 적절히 녹여낼 수 있어야 한다.올해 초 처음으로 챗봇을 디자인해보며 겪었던 애로사항들을 적은 부족한 글이 새로운 디자인을 시도하는 이들에게 조금이나마 도움이 되었다는 피드백을 받을 수 있었고,http://magazine.ditoday.com/ui-ux/일정-구독-서비스-린더의-탄생/이에 용기를 얻어 이번에는 다소 길지만 조금 더 많은 내용을 담고 있는 글을 준비하게 되었다.SKT NUGU, 삼성 빅스비와의 협업 과정에서 '음성 기반 인터페이스(VUI)'는 챗봇과는 확연히 다른 또 다른 형태의 디자인이라는 것을 알 수 있었고, 단순히 대화형 인터페이스(CI: Chatting Interface)를 음성의 형태로 재가공하는 것이 아닌, 서비스 기반부터 리디자인이 필요하다는것을 깨달았다.이미 구글, 아마존, 애플 등 메이저 업체들이 수년간의 경험과 데이터를 기반으로 다양한 VUX 가이드라인을 제시하고 있으며, 최근에는 SKT NUGU, 네이버 클로바 등 국내 업체들도 조금씩 VUX 서비스 제작에 대한 구체적인 로드맵을 제공하고 있는 상황이다.https://developers.nugu.co.kr/docs/voice-service-design-guideline/앞으로 약 다섯 달간 연재 진행 예정인 향후 4편의 내용들은 위 가이드 문서들에서 언급하는 다양한 해외와 국내 사례들을 바탕으로 주제를 선정하였으며, 각 편의 내용들은 VUI 서비스 제작 경험이 있는 다양한 국내 회사들의 고민 과정을 조금씩 담고 있다.1편: 음성 기반 인터페이스의 등장2편: 음성 기반 인터페이스와 TPO3편: 음성 기반 인터페이스와 페르소나4편: 음성 기반 인터페이스 vs GUI5편: 국내 음성 기반 인터페이스 현황음성 인터페이스는 정말 유용할까?음성 인터페이스는 먼 미래의 것이 아니다. 우리는 이미 수 년 전부터 다양한 종류의 음성 인터페이스를 접해왔으며, 그중 대표적인 예시가 바로 누구나 한 번쯤은 경험해보았을 ARS, 자동응답 시스템이다.각종 정보를 음성으로 저장 한 후, 사용자가 전화를 이용하여 시스템에 접속하면 음성으로 필요한 정보를 검색할 수 있도록 사용법을 알려주고, 필요한 정보를 찾으면 이를 음성으로 들려 주는 바로 그 시스템이 현 음성 인터페이스 경험의 모태라 할 수 있다.예약을 진행하는 과정에서 어떤 제품군을 수리 맡기고 싶은지, 냉장고인지, 컴퓨터인지, 노트북인지, 핸드폰인지 '말로 검색하고 말로 예약 확인을 받는' 바로 그 과정이 바로 수년 전부터 존재해온 음성 인터페이스이다. 우리가 말로, 음성으로 수리하고 싶은 제품을 말하고 응답을 받아온 이유는 간단하다.더 편했기 때문이다.다만 그렇다고 해서 음성 인터페이스가 모든 분야를 혁신시킬 변화의 축이 되기는 힘들다.음성 입출력의 한계는 매우 명확하며, 시각적 입출력이 반드시 필요한 산업과 분야(음식, 지도 등)는 꾸준히 기존과 같은 시각 기반의 인터페이스를 필요로 할 것이다.모든 분야에 적용될 수는 없는 음성 인터페이스이지만 한가지 확실한 것은 이제 시작이라는 것이다.다소 장황하고 부족한 이 글이 조금이나마 앞으로의 험난한 여정을 도울 기초적인 가이드가 될 수 있었으면 하는 마음으로 연재를 시작해본다.저도 아직 많이 낯선 분야인만큼 의아하시거나 틀린부분이 있다면 댓글로 많은 지적 및 피드백 부탁드립니다. 감사합니다 :)#히든트랙 #음성기반기술 #스타트업인사이트 #UX디자인 #음성기반디자인

안녕하세요. 엘리스입니다!지난 8월 말, 엘리스의 야심 찬 첫 해커톤이 있었습니다. 이번 해커톤은 매주 금요일 찾아가는 문제 ‘금요일에 코딩하는 토끼’에 대한 수강생 여러분의 성원에 힘입어 개최되었습니다.주제는 ‘코딩 문제의 A에서부터 Z까지 직접 설계하고 제작한다.’ 해커톤에서는 아이데이션 단계에서부터 문제 기획과 코딩, 채점을 위한 그레이더 제작까지 코딩 문제의 모든 것을 다루었습니다. 물론 실제 문제 동작을 위해 실행과 채점을 반복하며 디버깅하여 완벽한 실습 문제를 만드는 것 역시 이번 경연의 핵심이었는데요.이를 통해 모든 참가자 여러분들은 일일 엘리스 아카데미 실습 문제의 출제자가 되었습니다. 어떤 과정을 거친 어떤 결과물들이 있었을까요?해커톤 현장 스케치해커톤의 소개를 경청 중이신 참가자 여러분.지금까지 프로그래밍 문제를 많이 풀어보셨을 여러분이, 반대로 문제의 출제자가 되어 문제를 구성하는 관점에서 생각해보고 채점 방식까지 고민해본다면 프로그래밍에 대한 이해도를 더 높일 수 있을 것이라는 기대로 이와 같은 해커톤이 기획되었습니다. 교육자로서 엘리스 플랫폼의 다양한 기능을 직접 이용해볼 수 있는 것은 일석이조의 이점이었죠!경직된 분위기를 깨고 뇌를 말랑말랑하게 만들기 위한 아이스 브레이킹 시간은 팀 대항전으로 진행되었습니다.간단한 코딩 문제를 가장 먼저 맞히는 팀이 점수를 얻는 스피드 코딩 게임을 통해서 순발력을 높이고, 잠시 후 해커톤에서 본격적으로 사용하게 될 엘리스 플랫폼과 친해질 시간도 가질 수 있었습니다.'그림 그리기 게임'에서는 각 팀 디자이너들의 창의력이 폭발! 개발과 관련된 온갖 단어들을 1초 만에 그림으로 표현해야 하는 설명자의 재치와 크로키 실력(?)이 강조되었던 순간이었는데요. 승자는 '오즈'팀! 모두 오즈 팀 디자이너의 그림 실력에 입을 다물지 못했다고 합니다.게임을 하는 동안 어느새 어색했던 처음의 분위기가 파괴되었습니다. ^^ 1시간 동안 문제의 초안을 기획하는 시간이 주어지고, 이어 각 팀의 아이디어 발표 시간이 있었습니다.해커톤의 룰은 아래와 같았는데요.실행 가능한 프로그래밍 문제 1개 출제.동화를 모티브로 한 문제 스토리를 기획.채점 가능한 그레이더 제작.모든 팀들이 알고리즘 문제를 기획해주셨습니다. 동화의 서사구조를 논리적으로 단순화하거나 변형하여 알고리즘 문제에 녹여낸 과정이 인상적이었습니다.아이데이션 단계에서는 문제의 완성된 모습이 전부 그려지지는 않았지만 많은 고민의 흔적과 창의적인 생각들을 엿볼 수 있어 이로부터 탄생될 프로그래밍 실습을 기대할 수 있었습니다.밤샘 코딩 중...우승 문제 소개기획하고 코딩하고 디자인을 하다 보니(!) 어느새 날이 밝아왔습니다. 이제 남은 것은 팀별 결과물 발표와 우승팀 시상 뿐!'금코토'를 패러디하여 팀 명을 지어주신 어린 왕자 팀. /* prince */로고까지 깨알 섬세!모든 팀이 각기 다방면에서 강점을 부각하는 문제를 출제해주셨기 때문에 우열을 가리기 어려웠는데요. ‘금코토’배 해커톤이라는 이름에 걸맞게 금코토 과목의 취지와 가장 부합하는 문제를 출제한 팀에게 가산점을 주어 우승팀을 선발하였습니다. 그 결과 대망의 우승 문제는...거울나라의 앨리스팀의 ‘케이크와 병’ 단순한 명료한 문제 구성과 초등학생도 이해할 수 있는 쉽고 친절한 프레젠테이션으로 인상 깊었던 문제였습니다. 완성도, 문제 활용도 면에서 금코토 문제를 능가하며 단순하면서도 재미있게 풀 수 있는 문제라는 심사위원들의 평가가 있었습니다. 우승팀인 거울나라의 앨리스 팀 전원에게는 엘리스 굿즈를 선물로 보내드립니다. :)이밖에 겁쟁이 사자를 동물의 왕으로 만들기 위해 용기의 성을 짓는 알고리즘 문제를 낸 오즈의 마법사 팀의 문제는 스토리에 착안하여 자칫 복잡해질 수 있는 내용을 세세한 문제 설계로 극복하려 했던 점이 우수하게 평가받았습니다. 술주정뱅이 별에 사는 만취한 아저씨를 옮기는 알고리즘 문제를 낸 ‘목요일에 코딩하는 어린 왕자’ 팀은 참신성과 '넓이 우선 탐색', '깊이 우선 탐색', '다익스트라 알고리즘'을 모두 공부해볼 수 있도록 한 문제 구성 면에서 높은 평을 받았습니다.큰 상품도 내걸지 않았던 첫 해커톤이었는데도 참가자분들 모두가 열과 성을 다해 밤을 새워 문제를 만들어 주셨습니다. 모든 참가자 여러분들께 감사의 말씀 전합니다. :) 해커톤 이후 진행한 설문 조사에서 100%의 확률로 모든 분들이 다음 해커톤에 재참가 의사를 밝히셨는데요. 모두 첫 해커톤을 즐겨주셨던 것 같네요. 엘리스에서는 앞으로도 해커톤을 지속적으로 개최할 예정입니다. 코끝 시려질 때쯤 더욱 풍성하고 유익한 기획의 해커톤으로 찾아뵐 예정이니 많은 관심 가져주세요!*금코토 — ‘금요일에 코딩하는 토끼’라는 엘리스 아카데미 과목의 줄임말. 매주 금요일 저녁때쯤 업로드되는 문제로, 특정 루트로 토끼가 움직이도록 코딩해야 하는 콘셉트와 귀여운 휴보 래빗이 특징입니다. >>문제 풀어보기(무료)

 비트윈에는 커플들이 서로에게 감정을 더욱 잘 표현할 수 있도록 스티커를 전송할 수 있는 기능이 있습니다. 이를 위해 스티커 스토어에서 다양한 종류의 스티커를 제공하고 있으며 사용자들은 구매한 스티커를 메시지의 첨부파일 형태로 전송을 할 수 있습니다. 저희가 스티커 시스템을 구현하면서 맞딱드린 문제와 이를 해결한 방법, 그리고 프로젝트를 진행하면서 배운 것들에 대해 소개해 보고자 합니다.스티커 시스템 아키텍처비트윈에서 스티커 기능을 제공하기 위해 다양한 구성 요소들이 있습니다. 전체적인 구성은 다음과 같습니다.비트윈 서버: 이전에 소개드렸었던 비트윈의 서버입니다. 비트윈의 채팅, 사진, 기념일 공유 등 제품내의 핵심이 되는 기능을 위해 운영됩니다. 스티커 스토어에서 구매한 스티커는 비트윈 서버를 통해 상대방에게 전송할 수 있습니다.스티커 스토어 서버: 스티커를 구매할 수 있는 스토어를 서비스합니다. 스티커 스토어는 웹페이지로 작성되어 있고 아이폰, 안드로이드 클라이언트와 유기적으로 연동되어 구매 요청 등을 처리합니다. 처음에는 Python과 Flask를 이용하여 구현하려 하였으나 결국엔 서버 개발자들이 좀 더 익숙한 자바로 구현하기로 결정하였습니다. Jetty와 Jersey를 사용하였고, HTML을 랜더링하기 위한 템플릿 엔진으로는 Closure Template을 이용하였습니다. ORM으로는 Hibernate/JPA, 클라이언트와 웹페이지간 연동을 위해서 Cordova를 이용하였습니다. EC2에서 운영하고 있으며 데이터베이스로는 RDS에서 제공하는 MySQL을 사용합니다. 이미 존재하는 솔루션들을 잘 활용하여 최대한 빨리 개발 할 수 있도록 노력을 기울였습니다.스티커 다운로드 서버: 스티커는 비트윈에서 정의한 특수한 포맷의 파일 형태로 제공됩니다. 기본적으로 수 많은 사용자가 같은 스티커 파일을 다운로드 받습니다. 따라서 AWS에서 제공하는 CDN인 CloudFront을 이용하며, 실제 스티커 파일들은 S3에서 호스팅합니다. 그런데 스티커 파일들은 디바이스의 해상도(DPI)에 따라 최적화된 파일들을 내려줘야하는 이슈가 있었습니다. 이를 위해 CloudFront와 S3사이의 파일 전송에 GAE에서 운영중인 간단한 어플리케이션이 관여합니다. 이에 대해서는 뒷편에서 좀 더 자세히 설명하도록 하겠습니다.구현상 문제들과 해결 방법들적정 기술에 대해 고민하다스티커 스토어 서버를 처음 설계할때 Flask와 SQLAlchemy를 이용하여 구현하고자 하였습니다. 개발팀 내부적으로 웹서버를 만들때 앞으로 Python과 Flask를 이용해야겠다는 생각이 있었기 때문이며, 일반적으로 Java보다는 Python으로 짜는 것이 개발 효율이 더 좋다는 것은 잘 알려진 사실이기도 합니다. 하지만 Java에 익숙한 서버 개발자들이 Python의 일반적인 스타일에 익숙하지 않아 Python다운 코드를 짜기 어려웠고, 오히려 개발하는데 비용이 더 많이 들어갔습니다. 그래서 개발 중에 다시 웹 서버는 자바로 짜게 되었고, 여러가지 스크립트들만 Python으로 짜고 있습니다. 실제 개발에 있어서 적절한 기술의 선택은 실제 프로젝트에 참여하는 개발자들의 능력에 따라 달라져야한다는 것을 알게되었습니다.스티커 파일 용량과 변환 시간을 고려하다사용자는 스티커 스토어에서 여러개의 스티커가 하나로 묶인 스티커 묶음을 구매하게 됩니다. 구매 완료시 여러개의 스티커가 하나의 파일로 압축되어 있는 zip파일을 다운로드 받게 됩니다. zip파일내의 각 스티커 파일에는 스티커를 재생하기 위한 스티커의 이미지 프레임들과 메타데이터에 대한 정보들이 담겨 있습니다. 메타데이터는 Thrift를 이용하여 정의하였습니다.스티커 zip파일 안에는 여러개의 스티커 파일이 들어가 있으며, 스티커 파일은 다양한 정보를 포함합니다카카오톡의 스티커의 경우 애니메이션이 있는 것은 배경이 불투명하고 배경이 투명한 경우에는 애니메이션이 없습니다. 하지만 비트윈 스티커는 배경이 투명하고 고해상도의 애니메이션을 보여줄 수 있어야 했습니다. 배경이 투명한 여러 장의 고해상도 이미지를 움직이게 만드는 것은 비교적 어려운 점이 많습니다. 여러 프레임의 이미지들의 배경을 투명하게 하기 위해 PNG를 사용하면 JPEG에 비해 스티커 파일의 크기가 너무 커집니다. 파일 크기가 너무 커지면 당시 3G 환경에서 다운로드가 너무 오래 걸려 사용성이 크게 떨어지기 때문에 무작정 PNG를 사용할 수는 없었습니다. 이에 대한 해결책으로 투명 기능을 제공하면서도 파일 크기도 비교적 작은 WebP를 이용하였습니다. WebP는 구글이 공개한 이미지 포맷으로 화질 저하를 최소화 하면서도 이미지 파일 크기가 작다는 장점이 있습니다. 각 클라이언트에서 스티커를 다운 받을때는 WebP로 다운 받지만, 다운 받은 이후에는 이미지 로딩 속도를 위해 로컬에 PNG로 변환한 스티커 프레임들을 캐싱합니다.그런데 출시 된지 오래된 안드로이드나 iPhone 3Gs와 같이 CPU성능이 좋지 않은 단말에서 WebP 디코딩이 지나치게 오래 걸리는 문제가 있었습니다. 이런 단말들은 공통적으로 해상도가 낮은 디바이스였고, 이 경우에는 특별히 PNG로 스티커 파일을 만들어 내려줬습니다. 이미지의 해상도가 낮기 때문에 파일 크기가 크지 않았고, 다운로드 속도 문제가 없었기 때문입니다.좀 더 나은 주소 포맷을 위해 GAE를 활용하다기본적으로 스티커는 여러 사용자가 같은 스티커 파일을 다운받아 사용하기 때문에 CDN을 이용하여 배포하는 것이 좋습니다. CDN을 이용하면 스티커 파일이 전 세계 곳곳에 있는 엣지 서버에 캐싱되어 사용자들이 가장 최적의 경로로 파일을 다운로드 받을 수 있습니다. 그래서 AWS의 S3와 CloudFront를 사용하여 스티커 파일을 배포하려고 했습니다. 또한, 여러 해상도의 디바이스에서 최적의 스티커를 보여줘야 했습니다. 이 때문에 다양한 해상도로 만들어진 스티커 파일들을 S3에 올려야 했는데 클라이어트에서 스티커 파일을 다운로드시 주소 포맷을 어떻게 가져가야 할지가 어려웠습니다. S3에 올리는 경우 파일와 디렉터리 구조 형태로 저장되기 때문에 아래와 같은 방법으로 저장이 가능합니다.http://dl.sticker.vcnc.co.kr/[dpi_of_sticker]/[sticker_id].sticker하지만, 이렇게 주소를 가져가는 경우 클라이언트가 자신의 해상도에 맞는 적절한 스티커의 해상도를 계산하여 요청해야 합니다. 이것은 클라이언트에서 서버에서 제공하는 스티커 해상도 리스트를 알고 있어야 한다는 의미이며, 이러한 정보들은 최대한 클라이언트에 가려 놓는 것이 유지보수에 좋습니다. 클라이언트는 그냥 자신의 디스플레이 해상도를 전달하기만 하고, 서버에서 적절히 계산하여 알맞은 해상도의 스티커 파일을 내려주는 것이 가장 좋습니다. 이를 위해 스티커 다운로드 URL을 아래와 같은 형태로 디자인하고자 하였습니다.http://dl.sticker.vcnc.co.kr/[sticker_id].sticker?density=[dpi_of_device]하지만 S3와 CloudFront 조합으로만 위와 같은 URL 제공은 불가능하며 따로 다운로드 서버를 운영해야 합니다. 그렇다고 EC2에 따로 서버를 운영하는 것은 안정적인 서비스 운영을 위해 신경써야할 포인트들이 늘어나는 것이어서 부담이 너무 컸습니다. 그래서, 아래와 같이 GAE를 사용하기로 하였습니다.GAE는 구글에서 일종의 클라우드 서비스(PaaS)로 구글 인프라에서 웹 어플리케이션을 실행시켜 줍니다. GAE에 클라이언트에서 요청한 URL을 적절한 S3 URL로 변환해주는 어플리케이션을 만들어 올렸습니다. 일종의 Rewrite Engine 역할을 하는 것입니다. 서비스의 안정성은 GAE가 보장해주고, S3와 CloudFront의 안정성은 AWS에서 보장해주기 때문에 크게 신경쓰지 않아도 장애 없는 서비스 운영이 가능합니다. 또한 CloudFront에서 스티커 파일을 최대한 캐싱 하며 따라서 GAE를 통해 새로 요청을 하는 경우는 거의 없기 때문에 GAE 사용 비용은 거의 발생하지 않습니다. GAE에는 클라이언트에서 보내주는 해상도를 보고 적당한 해상도의 스티커 파일을 내려주는 아주 간단한 어플리케이션만 작성하면 되기 때문에 개발 비용도 거의 들지 않았습니다.토큰을 이용해 보안 문제를 해결하다실제 스티커를 구매한 사용자만 스티커를 사용할 수 있어야 합니다. 스티커 토큰을 이용해 실제 구매한 사용자만 스티커를 전송할 수 있도록 구현하였습니다. 사용자가 스티커 스토어에서 스티커를 구매하게 되면 각 스티커에 대한 토큰을 얻을 수 있습니다. 스티커 토큰은 다음과 같이 구성됩니다.토큰 버전, 스티커 아이디, 사용자 아이디, 유효기간, 서버의 서명서버의 서명은 앞의 네 가지 정보를 바탕으로 만들어지며 서버의 서명과 서명을 만드는 비밀키는 충분히 길어서 실제 비밀키를 알지 못하면 서명을 위조할 수 없습니다. 사용자가 자신이 가지고 있는 스티커 토큰과 그에 해당하는 스티커를 비트윈 서버로 보내게 되면, 비트윈 서버에서는 서명이 유효한지 아닌지를 검사합니다. 서명이 유효하다면 스티커를 전송이 성공하며, 만약 토큰이 유효하지 않다면 스티커의 전송을 허가하지 않습니다.못다 한 이야기비트윈 개발팀에게 스티커 기능은 개발하면서 우여곡절이 참 많았던 프로젝트 중에 하나 입니다. 여러 가지 시도를 하면서 실패도 많이 했었고 덕분에 배운 것도 참 많았습니다. 기술적으로 크게 틀리지 않다면, 빠른 개발을 위해서 가장 익숙한 것으로 개발하는 것이 가장 좋은 선택이라는 알게 되어 스티커 스토어를 Python 대신 Java로 구현하게 되었습니다. 현재 비트윈 개발팀에서 일부 웹사이트와 스크립트 작성 용도로 Python을 사용하고 있지만 Python을 잘하는 개발자가 있다면 다양한 프로젝트들를 Python으로 진행할 수 있다고 생각합니다. 팀내에 경험을 공유할 수 있는 사람이 있다면 피드백을 통해 좋은 코드를 빠른 시간안에 짤 수 있고 뛰어난 개발자는 언어와 상관없이 컴퓨터에 대한 깊이 있는 지식을 가지고 있을 것이기 때문입니다.네 그렇습니다. 결론은 Python 개발자를 모신다는 것입니다.

안녕하세요. 프론트개발자 bk입니다 :)이 글은 gulp사용법에 대한 글이 아닙니다. build 자동화 도구를 개선할까 말까 고민하는 개발자들을 위해 제 경험을 공유드리려 합니다.음... build 자동화 꼭 해야 해..?가 아닙니다. 크몽이라는 서비스가 어떤 개발 환경을 통해 만들어졌는지, 좀 더 편하고 효율적으로 개발 생활을 즐기기 위해 어떻게 개선을 했는지에 대한 개발 경험을 나눠 보려고 합니다.왜 이 작업을 하게 되었고 뭐가 그리 중요했는지, 크몽 개발 환경에서 gulp가 개선되어야 했던 이유에 초점을 맞추었습니다.시작에 앞서본격적인 gulp에 대한 이야기를 하기 전에 왜 내가 크몽에 입사하자마자 gulp를 개선해야겠다 마음먹었습니다.크몽에서의 개발크몽에 입사한 지 이제 3개월이 되었습니다. 회사의 개선사항, 변화가 필요한 것들에 대해선 반드시 말하는 스타일이라 크몽의 자유로운 분위기와 수평적 문화는 정말 만족했고 적응에 큰 어려움은 없었습니다.첫 주는 개발환경 laravel + vuejs 공부의 시간을 보냈고 둘째 주부터 이벤트 페이지를 맡아서 작업했습니다. 기존 사용하였던 개발환경과 크게 다르지 않아 크게 어려움 없이 이벤트 페이지 작업을 완료하고 배포가 되었습니다.호환성을 위한 es6 환경 필요성하지만 늘 그렇듯 다음 날 출근을 하니 버그가 날 기다리고 있었습니다. 조금 생소한 버그였습니다. script관련 오류였는데, 이전의 개발환경에선 babel, browserify가 거의 대부분의 script에 걸려있었기 때문에 습관적으로 es6로 작업했습니다. 결국은 es5스타일로 복구하여 수정했습니다. 곰곰이 생각해보니 호환성을 위해 es6를 사용하지 않는 것이 아닌 es6를 사용하도록 환경이 구성되어야 하는 게 맞는 것 아닌가 라는 생각했습니다.gulp가 개선되어야만 하는 이유크몽에 입사한 지 1주일 만에 다른 작업을 뒤로하고 회사에서 gulp만 외치고 다녔습니다. 다른 무언가 개선을 하려면 gulp가 필연적으로 개선이 되어야 했습니다. 기존의 개발환경은 파일 수정할 때마다 terminal에서 gulp를 명령어를 쳐야 했습니다. 주르륵 코드를 적고 한번 새로고침해서 짠하고 바뀌는 스타일이 아니라, 내가 짠 코드도 의심이 되어 자주 스텝별로 확인 스타일이라 이러한 현재 환경은 저와 정말 맞지 않았습니다.앞잡이(크몽의 프론트앤드 멤버) 챕터 회의 때 gulp개선을 요청하였고 모두에게 현재의 문제를 공유하고 gulp개선을 해야 하는 이유에 대해 설득 한 뒤 크몽개발팀 내 프로젝트 일정으로 잡히게 되었다.나 편하자고 시작한 작업, 내가 편한 건 팀원도 편하다우선 gulp 개선의 가장 큰 목적은 4가지였다.es6 및 최신 기술과 라이브러리를 사용하자gulp watch를 효율적으로 사용하자script태그와 style태그로 쓰는 것을 지양하자 (.js, .scss파일 많아지는 것에 대한 부담 가지지 말자)script, style, directory 구조를 기능별로 구조화시키자bk's PLANs그렇게 gulp는 이렇게 만들었습니다.기존 크몽 개발 환경에서 너무 확 바뀌진 않도록 개발자 분들과 협업하여 flow를 최대한 유지하며 작업했습니다. (공통 모듈, 유틸, 서비스 관련, 인증, 라이브러리, 이벤트, 구매 판매 트랙, sass)로 모듈을 나누어 bundle을 하였고 각각에 watch를 걸어 파일을 변경하면 자동으로 관련 모듈만 bundle이 실행되도록 작업했습니다.gulp를 위한 작업이었지만directory구조도 깔끔해지고 project도 좀 더 가벼워졌습니다. 계획은 거창했고 의욕은 앞섰지만 build 자동화 툴을 제대로 만져본 적이 경험이 없어서 (gulp, elixir, babel, browserify, stream) 작업과 공부를 병행하느라 예상보단 조금 더 시간이 걸렸지만 결과적으론 개선된 지금이 훨씬 개발하기 편해졌다.불필요한 작업이 습관이 되기 전에 개선을 실행했습니다.사실 크몽의 이전 개발환경에선 gulp가 크게 중요하지 않았지만, 크몽의 팀원이 많아지고 개발자도 많아지면 제가 아니더라도 크몽팀 누군가는 했을 작업이었습니다. 더 나은 환경이 분명히 존재하는데도 불구하고 기존의 불필요한 작업이 습관이 되어 개선을 망설이거나 하는 회사, 개발자가 많다고 생각합니다.개발자가 더 나은 환경에서 개발하는 걸 막자고 할 사람은 없을 것입니다. 그것이 입사한 지 1개월이 되든 10년이 되든 누가 말하든지 간에 말입니다. 갓 들어온 주니어 개발자의 말을 잘 들어주고 gulp 개선에 대한 필요성을 인정해주어 작업이 가능했던 것 같습니다.올바른 방향으로 문제 해결방법을 목표로 삼았습니다.앞으로의 bk의 계획이제 gulp가 완성이 됨과 동시에 directory 구조와 es6가 해결되었으니, 원래 가장 하려던 크몽의 코드 스타일, ESLint를 적용할 예정입니다. 그 후 vue2 마이그레이션 작업이 진행될 예정입니다.마무리작지만 하나하나 개선해 나가면 더 나아진 개발환경 구축이 되고 이런 작은 개선 사항들이 모여서 더 나은 크몽이 될 것이라 생각합니다.real _마무리이렇게 개발했던 경험을 블로그로 포스팅한 건 이번이 처음입니다.역시 글을 쓰는 건 어렵고 두서없었지만 build 자동화 툴에 대해 더 깊게 공부할 시간을 가지게 되어 좋은 경험이었습니다.글을 마무리 지으려니 어떻게 지어야 할지 모르겠네요.그래서 급 마무리 인사드립니다.이렇게 부족한 글 귀한 분들께서 읽어주셔서 감사합니다.다음 포스팅에는 크몽의 개발 조직문화 소개로 돌아오겠습니다.#크몽 #개발팀 #개발자 #개발문화 #경험공유 #인사이트

출근 첫날 이효진 대표님으로부터 입사 지원 메일을 하나 전달받았다. 이력서를 살펴보니 컴퓨터를 전공하지도 않았고, 현재 개발을 하고 있지도 않았지만 개발자로 일하고 싶다고 적혀 있었다. 개발을 할 수만 있다면 인턴부터 시작해도 좋다고 말했다. 남들이 부러워하는 삼성에 다니고 있는데 어떤 이유로 개발자가 되고 싶어 할까? 궁금한 마음에 한 번 만나보기로 했다. (뽑을 생각은 없었다)첫인상은 그냥 수수한 시골 청년이었다. 나도 입사한 지 얼마 안 되어 회사 주위 식당을 몰라 그냥 눈에 띄는 식당으로 들어갔다. (생각해 보니 그 식당을 그 이후로는 한 번도 가지 않았다) 지난 회사에서 어떤 일들을 했고, 왜 개발에 대한 목마름을 느꼈는지를 들었다. 개발자가 되기 위해 어떤 것들을 포기할 수 있는가에 대한 각오도 들었다.나는 앞으로 일 년 동안 인턴 월급을 받아야 할지 모른다고 이야기했다. 정말 열심히 하지 않으면 그저 그런 개발자가 되어 인생이 꼬일지도 모른다고 경고했다. 그런데도 흔쾌히 도전해보고 싶다고 말했고, 나는 배움의 기회를 제공하겠다는 약속을 했다. 좋은 대학을 나와 어렵게 얻은 직장을 포기하고 다시 새로운 길을 선택하려는 용기를 높이 샀다. 입사일은 3주 뒤로 정했다. 파이썬 책과 웹 프로그래밍 기본 책을 던져주고 모두 읽어 오라고 했다.입사 후 정신없이 3주가 지나고 문수님이 입사를 했다. 첫날 개발 환경을 셋업 하는 것을 도와주었다. 나에게는 너무나도 자연스러운 많은 것들이 그에게는 생소한 것이고 설명을 해야 했다. 문수님이 이해할 수 있는 간단한 것만 설명하고 나머지는 더 크면 알게 된다고 설명을 미루었다.(첫날 전체를 대상으로 자기소개를 하는 문수님. 우리 회사에는 입사자가 전체를 대상으로 자기소개를 하는 문화가 있다. 이 문화의 유래에 대해서는 다시 한 번 이야기해 보겠다.)내가 모든 것을 알려 줄 수는 없으니 코세라 수업을 같이 들어 보자고 이야기했다. 내 기준으로는 너무 쉬운 강의였지만 나는 회사 내에서 공부하는 분위기를 만들어 가고 싶었고 문수님께는 회사에서 필요한 기술 스택을 맛보는 기회가 될 수 있으리라 생각했다. (현재 시점으로 3달째 코세라 강의를 이어서 듣고 있다.)첫 강의인 HTML5를 들으면서 간단한 버그 수정부터 문수님께 요청을 하기 시작했다. 오자를 고치거나 박스의 위치를 조정하는 일부터 시작했다. 입사하고 3일이 지나서 첫 번째 배포를 했다. 처음이 어려웠을 뿐 간단한 수정을 하는 것에는 일주일이면 충분했다. 그때부터는 git과 git flow를 알려주기 시작했다. 착한 신입은 마음이 열려 있어서 불만 없이 모든 것을 따라 했다. 어느 정도 이해를 했는지는 알 수가 없다. 하지만 프로그래밍을 배우는 길에는 머리보다 손이 먼저 익히는 것들도 많다.3주가 지난 시점에는 첫 번째 데모를 전체 앞에서 보였다. (우리는 스크럼을 하고 있어서 매번 스크럼이 끝나는 날에 개발자가 스스로 자신이 개발한 것을 전 직원 앞에서 데모를 보인다.) 지금은 잠깐 문을 닫은 채권 거래소에서 채권 판매자가 손쉽게 채권을 팔 수 있는 기능이었다. 그것을 만들기 위해 일주일 넘게 꽁꽁 머리를 싸매고 있었고, 결국은 결과물을 내놓았다.(첫 번째 데모를 보이는 문수님. 긴장한 모습이 느껴진다. 데모를 마치고 다들 뜨거운 박수를 보내주었다)내가 만들면 2시간이면 끝났을 기능이라 일주일간 고생하는 것을 옆에서 지켜보는 것은 상당한 인내를 필요로 했다. 하지만 최대한 혼자만의 힘으로 첫 번째 과제를 해내기를 원했기에 최소한의 도움만을 주었다.이제 문수님이 입사한 지 만 3개월이 되었다. 그동안 많은 변화가 있었다. 회사에서 조그마한(점점 커지고 있다) 수정/기능들은 대부분 맡아 주고 있기에 다른 개발자들은 좀 더 어려운 문제를 풀 수 있게 되었다. 처음에는 코드 리뷰를 온라인으로 할 수가 없었다. 옆에 앉아서 어떤 부분을 어떻게 고쳐야 하는지를 구체적으로 알려 주어야 했고, 이해하지 못하면 관련된 지식을 얻을 방법을 알려 주어야 했기 때문이다. 하지만 이제 github의 PR을 보고 코멘트를 다는 것 만으로 코드를 적절히 수정할 수 있게 되었다. 얼마 전에는 하루에 1억이 넘는 이체를 하는 내부 시스템을 80% 이상 만들기도 했다. (내가 뼈대는 잡아 주기는 했다.)개발자라 부를 수 있는 기준이 따로 있겠냐만은 나는 이제 그를 개발자라 부를 수 있을 것 같다. 아마도 오늘의 문수님에게는 “개발자 박문수 님”이 가장 듣고 싶은 호칭이 아닐까 생각한다.  마지막으로 전공하지도 않았고, 첫 직장과도 관련 없는 새로운 도전을 하는 문수님의 용기에 박수를 보낸다. 내게 말하지는 않았지만 수많은 주위의 걱정과 우려를 이겨내기 위해 최선을 다하고 있으리라 생각한다. 나는 앞으로 그에게 “문수님은 지금 어디로 가고 있나요?"를 종종 물어봄으로 내 역할을 해야겠다.8퍼센트는 멋진 저희 팀과 함께 할 분들을 찾고 있습니다. 특히 저보다 개발을 잘 하시는 시니어 개발자, 그리고 3년 뒤에는 저 보다 잘하게 되실 주니어 개발자는 제가 모시러 갑니다. [email protected]로 연락 주세요.박문수 님이 이체 시스템 개발을 할 때 Toss의 이체 대행 API를 사용했습니다. 정말 간편합니다. 관련 개발을 하시는 분들은 사용해 보세요.#8퍼센트 #에잇퍼센트 #채용 #채용후기 #개발자 #개발자채용 #인턴 #인턴채용 #스타트업CTO