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왜 SVG로 갈아탔는가?

이 글에서는 데일리호텔이 왜 png에서 svg로 갈아탔는지, 그리고 간단한 svg 실무 적용 팁에 대해 알려드리고자 합니다.01 SVG란 무엇인가?SVG는 “ Scalable Vector Graphics”의 약자입니다.JPEG, PNG 처럼 SVG도 그래픽 포맷(Graphic format) 중 하나입니다. SVG는 벡터 기반이기 때문에 리사이징이 되어도 전혀 깨지지 않습니다. 모든 해상도에서 자유자재로 활용할 수 있기 때문에 특정 해상도에 제한되어있지 않다는 게 핵심 포인트라고 할 수 있습니다.02 SVG가 왜 좋은가?다른 그래픽 포맷보다 SVG가 좋은 이유는 참으로도 다양합니다. 필자가 생각했을 때의 핵심 장점들은 이러합니다.1. 특정 사이즈에 구애를 받지 않습니다.즉 어느 해상도에서든 pixelate 되지 않습니다. 요새 디자이너들이 자주 사용하는 디자인 프로그램인 스케치로 따지면 아트보드와 비슷한 것 같습니다. 아트보드 안에 만든 레이어, 요소들은 다 벡터 기반입니다. 아트보드를 리사이징 해도 안에 요소들은 깨지지 않고 그 모습 그대로를 가지고 있습니다. 같은 원리로 SVG도 어떤 사이즈로든 그 모습 그대로가 유지됩니다. 그렇기 때문에 사이즈별로 아이콘을 일일이 생성해서 개발자에게 넘겨줄 필요가 없습니다. SVG 파일 하나면 모든 해상도를 대응할 수 있습니다.2. 작은 파일 사이즈비트맵 이미지들(PNG, JPEG) 같은 경우 파일 크기를 결정하는 주요 요소는 바로 ‘해상도’입니다. 예를 들어 5000x5000 픽셀 이미지는 항상 500x500보다 파일 사이즈가 큽니다.반면, SVG 그래픽 같은 경우 파일 크기를 결정하는 주요 요소는 바로 ‘복잡도’입니다. Path가 비교적 적은 간단한 이미지는 PNG, JPEG 보다 파일 사이즈가 적을 수도 있지만 이미지를 구성하는 요소의 복잡도(레이어가 많다든지 특정 효과가 많다든지)에 따라 파일 사이즈가 커집니다.하지만 이런 용량 문제는 SVG Optimizing을 하게 되면 나름 해결됩니다. 필자 같은 경우 업무적으로 스케치를 사용하고 있기 때문에 스케치에서 제공해주는 SVGO Compressor 플러그인을 활용하고 있습니다.https://github.com/BohemianCoding/svgo-compressorBohemianCoding/svgo-compressorsvgo-compressor - A Plugin that compresses SVG assets using SVGO, right when you export them. This Plugin requires Sketch 3.8.github.com 작은 파일 사이즈로 인해 로딩 시간도 훨씬 더 줄어든다는 장점 또한 있습니다.여기서 잠깐!혹시나 Bitmap과 SVG의 구성요소에 대해 잘 모르실 분들을 위하여 간단한 비교 해드리겠습니다.비트맵 그래픽: Raster Graphics (픽셀 기반)대표적인 포맷은 JPEG, PNG입니다. 이들은 픽셀로 구성되어 있습니다. 예를 들어 2x2 픽셀인 비트맵 이미지는 총 4px로 구성되어 있습니다. 개개인에 대한 픽셀들은 자유자재로 바꿀 수가 없고 움직일 수도 없습니다. 그렇기 때문에 100% 이상으로 이미지를 확대하면 Pixelate가 됩니다.SVG 그래픽: 벡터 기반픽셀로 구성되어 있지 않고 작업하고 있는 그래픽에 대한 정보로 구성되어 있습니다. 그렇기 때문에 어떤 사이즈로든 자유자재로 늘어나는 것이 가능합니다. 이러한 이유들로 인해 코드로 쉽게 적용된 스타일을 수정할 수 있습니다. 예를 들어 동그라미의 보더 값을 6에서 8로 바꾼다 / 색상을 그레이에서 블랙으로 바꾼다 / 사이즈를 40x40에서 80x80을 바꾼다 등스케치로 작업할 때도 쉽게 두 개의 차이점을 확인해볼 수 있습니다. 스케치에서 Export를 할 경우 비트맵 이미지는 하나의 압축된 레이어로 Export 됩니다. 반면 SVG는 레이어 그대로 눈에 보이지 않는 그래픽을 구성하는 정보들이 같이 저장된 채 Export가 됩니다.SVG를 구성하는 눈에 보이지 않는 정보들03 스케치가 SVG 이미지를 Export하는 방식다른 그래픽 포맷보다 SVG가 좋은 이유는 참으로도 다양합니다. 제가 생각했을 때의 핵심 장점들은 이러합니다.Sketch Export 기능스케치 하단 오른쪽 패널을 보면 Export 버튼이 있습니다. 여기서 Format을 SVG로 바꾸고 Export하면 금방 쉽게 끝나겠지 라고 생각할 수 있는데 여기서 조심해야 할 점은 본인이 어떻게 이미지를 작업했냐에 따라 옳지 않게 SVG가 내보내질 수 있습니다. 옳지 않게 SVG가 내보내 지게 되면 나중에 두 번 일을 작업하는 일이 발생할 수도 있습니다.쉽게 이해하실 수 있도록 이미지를 제작해 보았습니다. 아래 이미지는 같은 디자인인데 만들어진 방식이 각각 다릅니다.같은 아이콘이지만 구성하는 방식이 다름1. Two Shape2. One Shape3. Border and Shape Mix위 3가지 방법들은 옳고 그름이 없습니다. 다만 어떻게 이 아이콘을 나중에 활용할 것인가에 따라 만드는 방법이 달라지겠죠. 만약에 자동차 아이콘 안에 헤드라이트 색상을 바꾸고 싶다고 하면 위 방법 중 1번을 선택하면 될 것이고 선의 두께를 따로 조정하고 싶다 하면 3번 방식을 택하면 됩니다.SVG에 대해 잘 알지 못할 때는 프로그램 탓을 했었습니다. ‘왜 프로그램이 알아서 잘 못해주지?’라는 질문을 던졌지만… 슬프게도 이건 프로그램 잘못이 아닌 작업자 잘못입니다 �스케치 프로그램이든 아도비 일러스트레이터든 이 프로그램들은 디자이너가 만든 그래픽을 있는 그대로 svg 레이어로 번역하도록 프로그램이 되어 있습니다. 디자이너가 어떻게 작업했냐에 따라 그 정보 그대로 인식해서 svg로 만들어줍니다.04 SVG 아이콘이 제대로 적용 안될 경우다른 그래픽 포맷보다 SVG가 좋은 이유는 참으로도 다양합니다. 필자가 생각했을 때의 핵심 장점들은 이러합니다.헐 이건 도대체 왜….?!!!어느 날 SVG를 적용하기로 마음먹고 데일리호텔 앱 내 편의시설 아이콘 중 수영장 SVG 파일을 개발자에게 넘겼습니다. 근데 구멍이 뚫려야 할 곳이 채워져서 나오는데 원인을 모르고 헤매던 시절이 있었습니다. 미디엄에서 이 문제를 해결해줄 좋은 글을 발견하게 되었는데 난생처음 보는 단어가 2개 있었습니다.Even-Odd, Non-Zero…여기서 Even-Odd, Non-Zero의 차이점을 자세히 언급하기에는 너무 길어서 제가 참고한 미디엄 블로그 링크를 공유해드릴 테니 가서 보시면 이해하실 수 있을 것 같습니다. 작업하기에 앞서 꼭 읽어보시기를 권장합니다.https://medium.com/sketch-app-sources/preparing-and-exporting-svg-icons-in-sketch-1a3d65b239bbPreparing and Exporting SVG Icons in Sketch – Design + Sketch – MediumThis article is going to assume that you already understand the fundamentals of icon design. And focus on how to prepare and export them…medium.com 그래도 가볍게 필요한 내용만 공유드리자면 안드로이드에서는 fill-rule:evenodd를 제대로 지원하지 않고 fill-rule:nonzero만 지원한다고 보시면 됩니다. Even Odd는 특정 앱에서 호환이 안된다는 뜻입니다. (안드로이드 API 24 이상에서만 evenodd가 지원됨)근데 우리가 사용하고 있는 스케치 프로그램에서는 default값이 fill-rule:evenodd로 설정이 되어있고 여러 Path가 겹치는 아이콘 같은 경우 그대로 svg export를 하게 되면 위에서 제가 경험하였던 아이콘이 다 채워진 현상을 겪을 수 있게 되는 것입니다.1. Fills 섹션에서 Even-Odd를 Non-Zero로Fills 섹션에 가면 설정 아이콘이 있습니다. 클릭 시 Even-Odd가 디폴트 값인 것을 확인할 수 있습니다.스케치 Fill Default 값 = Even-OddNon-Zero로 설정값을 바꾸면 수영장 사다리 부분이 가득 채워진 채로 나오게 되는 것을 확인할 수 있습니다. 실제로 이 파일을 개발자에게 넘기게 되면 이렇게 채워진 채로 아이콘이 노출이 됩니다.Non-Zero 설정 / 모든 shape이 다 칠해짐이렇게 나가면 안 될 테니 수정하는 법을 알려드리겠습니다.2. Paths > Reverse Order 적용원래 뚫려 있어야 하는 Path를 Layer 패널에서 찾으면 됩니다. 빨간색으로 칠한 부분이 뚫려있어야 하는 부분들입니다.레이어 패널에서 path 확인하기Path가 선택된 채로 Layers > Paths > Reverse Order을 클릭합니다.Paths > Reverse OrderReverse Order을 클릭한 후 원래 뚫려있어야 하는 부분이 뚫리게 됩니다. 이 상태로 svg로 export하시고 개발자에게 전달을 하면 됩니다.마치며개인적으로 SVG에 대한 장점이 너무나도 크다고 생각하여 굳이 갈아타지 않을 이유가 없다고 생각합니다. 특히 Web 디자인을 할 때도 SVG를 저는 적극적으로 사용하시라고 권장하고 싶습니다. � 안드로이드 개발자에게 넘기기 전에 SVG 파일이 문제가 있는지 가볍게 확인하고 싶은 경우 아래와 같은 사이트를 추천해드립니다.http://inloop.github.io/svg2android/위에 문제가 되었던 수영장 아이콘을 이 사이트에 올려서 보게 되면 이런 화면이 뜹니다. Warning하고 노란색 경고 박스가 뜨게 되는데 fills-rule:evenodd에 대해서 언급을 하더라구요. 정말 유용한 사이트인 것 같습니다.아울러..많은 디자이너들이 SVG 적용을 해보시길 바라며 주변에 이 글도 많이 공유해주시면 감사하겠습니다. (ㅎㅎ)또한 데일리호텔 Tech, UI/UX 등의 정보를 얻어보고자 하시는 분은 https://dailyhotel.io/ 를 읽어 보시길 권장합니다.그럼 다음에도 좋은 정보로 찾아뵙겠습니다!원문 링크 : https://dailyhotel.io/디자인-안드로이드-앱-svg-아이콘-적용기-왜-svg로-갈아탔는가-99c57cd84240작성자 : Product팀 Rachel Kim#데일리 #데일리호텔 #개발자 #개발팀 #업무환경 #개발환경 #SVN
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(개발자)가 !(개발자)와 일하는 방법

 이 포스트는 제가 개발팀에게 했던 세미나를 정리한 것입니다. 개발자와 기획자, 개발자와 디자이너 사이에 의사소통에 대해서 얘기하는 글이 너무나 많습니다. 디자이너(기획자)가 개발자와 일하기 위해 알아야하는 최소한의 개발 용어, 기획자와 개발자가 절대 하지 말아야 할 말들 등등 재밌는 포스트들이 인터넷에 떠돌고 여러 담당자들의 공감과 비판을 사고 있지요. 언제 이야기해도 농담을 주고 받으며 할 수 있는 좋은 주제인 것 같습니다. 그러나 그런 글들은 해당 개발자 또는 기획자가 쓴 글이기 때문에 바이어스가 걸리기 마련이지요. 우스갯소리로 넘기기에는 껄끄럽고 진지하게 받아들이기에도 껄끄럽죠. 왜 이런 말들이 이렇게 많이 나올까요? 왜냐하면 실제로 그들이 대화하는 방식이 너무나 다르고 서로가 하는 일을 이해하기 힘들기 때문입니다. 서로간에 말이 정말 잘 통했다면 그럴 일이 없겠지요. 심지어 화성에서 온 개발자 금성에서 온 기획자라는 말이 한 때 많이 나돌아 다녔지요.UI/UX도 모르면서...결국 게시판 만들라는 거잖아요이런걸 기획서라고 써오다니...아니 그걸 다 된다고 하면 어떡해요이거 하나 바꾸는게 그렇게 어려운가요?언제까지 가능한지만 얘기해주세요여기서는 되는데 우리는 왜 안되나요?개발 공부 할거에요! 공감 하시나요? 저는 개발자이지만 한번 기획자의 입장에서 왜 그렇게 할 수 밖에 없었는지 핑계를 대보겠습니다. 도대체 기획자는 저딴 방구인지 말인지 모를 말들을 할까요? 와이컴비네이터의 폴 그래햄의 유명한 에세에인 Do things that don’t scale의 한국어 요약본입니다. 영어가 싫고 1분1초가 아까운 여러분을 위해서 준비했습니다 :) 읽어보시면 스타트업에서 처음부터 규모가 큰 작업을 하거나 그것을 자동화하는 일이 얼마나 위험한 일인지 간접적으로 느끼실 수 있을것 같아요. 그 중에 일부만 발췌하여 말씀드리면1. 모집 : 사람들은 많은 선택권을 가지고 있기 때문에 우리 제품을 써야할 필요가 없음그들을 선택하려면 빠른 프로토타입이 필요하고 요구사항에 맞춰 변화할 필요가 있음2. 황홀감 : 모든 유저들에게 황홀한 수준의 경험을 제공해야하는데 엔지니어 교육과정중에 유저 만족에 기울어야한다는 내용이 없어서 생각하기 힘듬3. Meraki : 하드웨어 벤처의 경우 수동으로 기계를 생산/조립하면서 기존에는 알지못했던 핵심 요인들을 발견할 수 있음4. 수동 : 초기에는 소프트웨어가 할일을 사람이 직접하는게 좋을 수도 있음.수동으로 해결하다가 해결책을 자동화하는 것은 확실한 고객을 확보할 수 있지만, 처음부터 자동화된 해결책으로 아무런 문제도 해결하지 못한다면 확실한 실패로 이어짐5. 대형 : 처음부터 큰 스케일로 일을 벌인다고해서 성공으로 이어지는 건 아님. 수동을 싫어하기 때문에 크게 일을 벌리는 것은 큰 실패로 이어짐.큰 버그가 아니고 시장 진입 타이밍이 중요하다면 바로 출시할 수도 있다 이 중에서도 저는 4번의 수동이라는 덕목을 가장 중요하게 생각합니다. 개발자라는 족속들이 수동을 굉장히 싫어하는 경우가 많습니다. 수동은 쿨하지 않거든요. 그래서 모든 것을 자동화시키려고 하죠. 자동은 쿨하니까요. 어떤 포털사이트의 랜딩 페이지를 개발해야하는 프로젝트가 생겼다고 예를 들어봅시다. 개발자는 생각합니다.매일매일 갱신되는 랜딩페이지를 만들자. 좋아요와 댓글이 많은 글들을 최신순으로 정렬하여 보여주는데 매일 자정에 랜딩 페이지가 새로운 내용으로 갱신되는게 좋겠다. 이미 한번 게시되었던 글은 다시는 게시되지 않도록 구성해야겠군. 좋아요와 댓글의 가중치는 1:2 정도가 좋겠지? 이렇게 랜딩 페이지를 하나 구성하는데 엄청난 노력과 시간을 투자합니다. 기획자 또는 마케터는 왜 이렇게 일이 오래걸리는지 답답해하죠. 빨리 출시해서 고객들의 반응을 보고 싶은데 개발이 늦어지니까요. 사실 고객들은 포털 사이트의 메인 컨텐츠가 자동으로 구성되던 수동으로 구성되던 관심이 없어요. 그건 기획자 또한 마찬가지지요. 그들에게 어떤 컨텐츠를 보여줘야 좋아할까 고민하지요. 심지어 그전에 랜딩 페이지라는 기능이 유효한지 증명되지도 않았지요. 실제로 이전에 제가 만들었던 시크릿차트라는 서비스에서 병원의 랭킹을 계산하여 유저들에게 보여주는 기능을 만들 때도 비슷한 일이 있었습니다. 병원 랭킹 기능이란 각 병원이 언급된 블로그와 카페 글을 스크레이핑하여 몇 개인지 세고 데이터베이스를 쌓고 블로그와 카페 글이 많은 순서대로 정렬하여 보여주는 기능입니다. 처음에 저도 욕심이 생기는 겁니다. 검색 포털의 API를 이용하여 스크레이핑 봇을 만들고 데이터베이스를 구축해주는 프로그램을 만들고 싶었습니다. 그 프로그램을 만드는데는 테스팅까지 약 1주일이라는 시간이 꼬박 들겠지요. 그래도 굉장히 쿨하고 재밌어 보였습니다. 그러나 그 욕망을 꾹 참고 수동으로 세서 데이터베이스를 구축하기로 결심합니다. 검색 포털에서 검색하여 나온 숫자를 눈으로 직접 보고 데이터베이스에 직접 접근하여 수동으로 입력하는 방식입니다. 저는 기획자와 다른 개발자에게도 입력하는 것을 도와달라고 협조를 요청했습니다. 그렇게 2일만에 우리는 데이터베이스를 구축했고 빠르게 배포하여 고객의 반응을 살폈습니다. 고객의 반응을 살펴보던 기획자들은 그 기능이 정말 잘 작동하고 고객들이 좋아한다는 것을 증명해냈고 저는 그제서야 API를 이용하여 모든 것을 자동화했지요. 우리는 자동화의 욕심을 버려야합니다. 물론 시간과 비용, 효율을 따져서 해야겠지요. 효율을 따지는 것은 여러분이 더욱 능숙하실거라고 생각합니다. 우선은 간단한 예로 비개발자들이 왜 요상한 말과 행동을 하는지 알아보았습니다. 그러면 개발자인 우리는 그들에게 어떻게 이야기해야할까요? 어떻게 해야 싸우지 않고 일할 수 있을까요? 애자일 개발방법론 중에 하나인 익스트림 프로그래밍에서도 이야기하듯이 지식 섬 현상(Islands of Knowledge)은 굉장히 위험한 요소입니다. 서로가 이해하는 것이 다르기때문에 계속적인 커뮤니케이션을 통해 지식 섬을 없애야합니다. 저는 그 지식섬을 없애기 위한 실질적인 방법을 소개하려고 해요.조카에게 설명하듯이1. 훈민정음 아시겠지만 개발 용어는 절대 금지입니다. 정말로 필요한 경우가 아니면 절대 개발 용어를 쓰지마세요.2. ABC 제목만 보면 훈민정음 룰과 반대되는 내용인 것 같죠? 예를 들어서 설명할게요. 태그 기능을 만든다고 합시다. 그런데 거기서 기획서에 나오지 않은 허점을 우리는 발견했습니다. 손가락을 이리저리써가며 태그가 여러개가 되었을 때 꼬이는 현상을 설명하려 하지마세요. 태그A, 태그B, 태그C 이렇게 설명하세요, 또는 "가나다"도 좋겠군요.3. 연필 & 종이 미팅을 할때 무조건 연필과 종이를 챙겨가세요. 그리고 말보다는 그림을 그려가며 설명하세요. 종이를 아끼지 말고 최대한 자세하게요. 또는 미리 정리한 문서를 준비해가세요. 문서를 보면서 설명하면 빼먹지않고 더 잘 설명할 수 있지요.4. 메타포를 사용하라 익스트림 프로그래밍에도 나오듯이 시스템 전체 또는 기능 전체를 하나의 메타포로 정의하여 설명하는 방법입니다. 현재 제가 만들고있는 IoT 관제 솔루션의 뒷면에는 기획자 또는 디자이너가 절대 이해하지 못할 프로토콜이라고 불리는 부분이 있습니다. 우리는 프로토콜을 어떻게 개발자가 아닌 사람에게 설명해야 할까요? 저는 커피머신을 메타포로 사용하여 설명하겠습니다. 우리는 제품으로부터 raw data라는 가공되지 않은 커피빈을 받습니다. 그냥 겉으로만 보면 어떤 유용한 데이터를 가지고 있는지 전혀 모르죠. 커피빈을 볶고 갈아서 사람이 마실만한 에스프레소를 만듭니다. 거기에 우유, 크림, 초콜릿 등을 더해서 다른 사용자가 좋아할 만한 또다른 커피도 만들 수 있겠죠. 데이터베이스를 모르는 사람들이 보는 깔끔한 그래프가 나오는 화면은 아메리카노, 라떼 등으로 비유할 수 있겠군요. 정말 조카에게 설명하듯이 쉽게 친절하게 설명하시면 됩니다. 그럼 다음으로 여기서 한발짝 더 나아가서 심화학습을 해보죠. 우리는 개발자로서 비개발자인 그들에게 어떻게 해주면 더 좋을까요?1. 기획의도를 이해하기 왜 이렇게 기획했는지 이해하면 좋습니다. 유저의 요구사항이 무엇이고 왜 그런 요구를 했는지 Back-log를 알면 개발이 더 쉬울 뿐만 아니라 빠르게 배포할 수 있을지도 모릅니다. 예를 들어 배포 30분전에 버그가 발견되었습니다. 개발자는 "헉, 버그다."이러면서 열심히 고치겠지요. 그러면서 기획자에게 배포를 내일해도 되냐고 물어봅니다. 기획자는 안된다고 하고 또 싸우겠죠. 만약 기획의도를 이해한다면 이 싸움이 필요하지 않을지도 모릅니다. 해당 기능을 작동시키는데 있어서 크리티컬한 것이 아니면 서비스를 우선 배포하고 이 후에 고쳐도 되겠지요. 또는, 마케팅이나 시장은 타이밍이 중요하기 때문에 기능 구현의 우선순위를 기획자가 잡아줄 수도 있습니다.2. 프로토타입을 빠르게 개발자는 코드로 이야기합니다. 그러나 비개발자는 이해 못합니다. 움직이는 프로토타입은 고객뿐만 아니라 동료의 이해도를 드라마틱하게 높일 수 있지요.3. 계속해서 점검받기 점검받는다고 그들의 아래에 있는 것이 아닙니다. 우리는 프로젝트를 완수하기 위해 각자 다른 역할을 수행하고 있는 동등한 존재임을 잊지맙시다. 개발자는 비개발자에게 계속해서 움직이는 프로토타입을 보여주고 피드백 받으면서 지식의 섬을 없애나가야 합니다. 고객들이 원하는대로, 기획자들이 기획한대로, 디자이너 디자인한대로 구현하는 것이 프로젝트에서는 무엇보다도 중요하니까요.4. 데드라인은 꼭 지키기 데드라인을 지키는 것은 개발자와 비개발자간에 신뢰관계를 높이는 방법 중에 개발자가 할 수 있는 가장 효과적인 방법입니다. 또한 고객과도 마찬가지죠. 약속을 지키지 못하는 회사의 제품을 사가는 사람은 없습니다.  우리는 서로에 대해 너무 조금만을 알고 있습니다. 그래서 서로의 입장을 모르고 문제가 생기기 마련이지요. 당연히 서로에 대해 자세히 알 필요는 없지요. 우리팀에서 프로젝트를 망치고 싶어하는 사람은 없습니다. 그러나 상황이, 그리고 오해가 프로젝트를 망치게 하지요. 그리고 누구나 똥을 쌉니다. 서로 부족한 점이 있으니 부족한 점을 욕하기보다는 부족한 부분을 채우기위해 영역을 넓혀가는 건 어떨까요? 저건 내 일이 아니니 알아서 되겠지라는 태도보다는 다 같이 고민하며 빈 공간을 채우는 편이 좋다고 생각합니다. 서로를 비난하면서 프로젝트를 할 것인가, 서로를 이해하는 마음가짐으로 즐겁게 프로젝트를 할 것인가... 선택은 당신의 손에 달렸지요.#비주얼캠프 #인사이트 #경험공유 #조언 #개발자 #개발팀 #협업 #팀워크
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스마트 컨트랙트 개발과정에서의 실수 — TransferFrom

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

안녕하세요.스타일쉐어에서 백엔드 개발을 하고 있는 김동현입니다.작년 11월 스타일쉐어에서 뷰티에 관련된 사진들을 따로 모아서 보여줄 피드.바로 뷰티피드 라는 것을 만들었습니다. 하지만 피드를 만드는 과정이 순탄치 만은 않았는데요.그간의 과정과 얻었던 경험들을 공유하고자 합니다.들어가기에 앞서혹시 설명을 하다 보면 스타일쉐어에서만 사용되는 단어가 있을 수 있다는 생각이 들어 단어에 대한 공유를 먼저 드리고자 합니다.스타일쉐어에서는 이를 “피드”라 칭합니다.스타일쉐어에서는 이를 “스타일”이라 칭합니다.여러 가지 카테고리 중에서 왜 뷰티인가요?기존의 서비스에서는 유저들이 올리는 스타일에 대한 카테고리가 없어서 유저들이 보고 싶어 하는 스타일들을 쏙쏙 뽑아서 보여줄 수 없는 상황이었지만 “내가 보고 싶은 것들만 볼 수 있었으면 좋겠다”라는 유저들의 니즈는 계속 올라가고 있었습니다.서비스 특성상 1020 유저들이 많이 있었고 하루 동안 올라오는 스타일에 대해서 사람이 직접 카테고리를 하나하나 나눠봤을 때 가장 활발하게 대화가 이루어지고 반응이 좋고 충성도도 높은 카테고리가 바로 뷰티였습니다.뷰티만이라도 따로 보여줄 수 있도록 해보자그럼 어떻게 뷰티에 관련된 게시물들을 뽑아낼 건가요?올라오는 스타일들 중에서 뷰티라는 속성을 찾아내어 분류하는 방법으로 두 가지의 제안이 나왔습니다.1. 사람이 직접 뽑아낸다.2. 요즘 뜨고 있는 딥러닝을 이용해서 뽑아낸다.처음엔 사람이 직접 모니터링 해볼까? 라는 이야기가 나왔었습니다.당장이라도 시작 할 수 있다는 점과 높은 정확도를 가졌다는 장점이 있기 때문이였죠.하지만 주말 관계없이 4000~6000개씩 올라오는 스타일들을 상시 모니터링하고 모두 검토해야 하는 상황이 너무 막막하게 느껴졌습니다. 관련 업무를 하시는 분의 업무 만족도는 낮을 것이 당연하기도 했지만 그럴만한 인적자원이 충분하지 않았습니다.그래서 요즘 뜨고 있는 딥러닝을 이용해보자는 방향으로 일이 진행되었습니다. 게다가 요즘 딥러닝으로 Image Classification 하는데에 있어서 정확도가 사람을 넘어섰다는 이야기도 결정에 한몫을 했답니다.딥러닝으로 분류하기로 결정했다! 근데 트레이닝 셋은?딥러닝을 하시는 분들이 애용하는 사이트인 캐글만 가보아도 문제와 트레이닝 셋이 잘 정리되어있기에 개발자는 어떻게 하면 잘 예측할 수 있을까에 대한 고민만 했으면 되었었습니다. 하지만 당연하게도 실제 필드에서 처리해야 하는 문제와 그에 대한 트레이닝 셋은 존재하지 않았습니다.우선 딥러닝으로 분류하기로 결정을 하였으니 서비스에서 뷰티라는 카테고리 안에 넣을 소카테고리를 나누었고 다음과 같았습니다.* 눈 화장 관련* 입술 화장 관련* 얼굴 화장 관련* 헤어* 화장품* 발색* 네일그래도 태양 아래 새로운 것은 없다 라는 말처럼 비슷한 것들이 존재할까 하고 찾아보았으나…https://www.kaggle.com/openfoodfacts/openbeautyfactshttp://www.antitza.com/makeup-datasets.htmlㅇ…없잖아?!그렇습니다. 공개된 것은 없던 새로운 것이었습니다. 위의 소카테고리들을 모으는 방법을 모색해야 했습니다.위에서 언급했듯이 잉여 인적자원이 없었기 때문에 몇만 개의 데이터를 모을만한 데이터를 모으는 일은 저를 포함해서 개발자 2명이서 진행을 했었습니다.그래서 결국 뷰티 피드는…성.공.적.다행히도 잘 마무리되었습니다. 화자 되고 있는 딥러닝 기술을 실제로 사용해볼 수 있어서 좋았고 팀원들도 이게 되는구나, 다른 것도 해볼 수 있겠다 라는 피드백을 많이 받았고 저 또한 개발을 하면서도 이게 된다고? 하는 반응이 제일 많았던 것 같습니다. 물론 앞으로 모델을 계속 개선해나가야겠지만요.사실 딥러닝을 거의 처음 공부하는 수준에 가까웠고 초반에 우왕좌왕 하기도 많이 했었는데 믿고 기다려줬던 스타일쉐어 팀원 분들 덕분에 잘 마무리될 수 있었던 것 같습니다.분류와 트레이닝 셋에 대한 좀 더 자세한 글은 다음 포스팅 (분류 편)에서 찾아뵙겠습니다.#스타일쉐어 #개발팀 #개발자 #개발후기 #경험공유 #인사이트
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Node.js 이해하기

Understanding node.js 글을 번역한 글입니다. 부족한 영어 실력이지만 공부를 위해 번역하여 틀린 내용이 있을 수 있습니다. 이런 부분이 있을 경우 댓글로 알려주시면 감사하겠습니다!! 글이 문답형으로 진행되니 감안하시고 읽어주세요!Node.js(이후 '노드'로 통칭)를 소개했을 때 사람들은 일반적으로 두 가지 반응을 보인다. 바로 알았다고 하는 반응 혹은 매우 혼란스러워 하는 반응이다.만약 너가 후자의 경우라면 노드를 설명하기 위한 내 시도가 있다.노드는 command line tool이다. 너는 파일을 다운로드하고 컴파일하고 소스를 설치한다.노드는 JavaScript(이후 '자바스크립트'로 통칭) 프로그램들을 터미널에 'node my_app.js'를 입력함으로써 실행하게 한다.자바스크립트는 V8 자바스크립트 엔진으로 실행된다. (구글 크롬을 빠르게 만드는 것이다.)노드는 네트워크와 파일 시스템에 접근하기 위한 자바스크립트 API를 제공한다.나는 내가 필요한 모든 것을 Ruby, Python, PHP, Java에서 구현할 수 있어!너의 말이 맞다! 미안하게도 노드는 너를 위해 오고 너의 일을 하는 별난 유니콘이 아니다. 이것은 단지 툴이고 적어도 지금은 너가 보통 사용하는 완벽한 툴들을 대체하지 않을 것이다.요점을 알려줘!ㅇㅋ. 기본적으로 노드는 같은 시간에 여러 가지의 일들을 해야할 때 매우 좋다. 코드를 작성하고 "나는 이것들이 동시에 작동했으면 좋겠어"라고 말해본 적 있니? 노드에서는 너의 코드를 제외한 모든 것들이 동시에 작동한다.엥??정말이다. 너의 코드를 제외한 모든 것들이 동시에 작동한다. 이것을 이해하기 위해 너의 코드는 왕이고 노드는 왕의 하인들이라고 상상해보자.한 하인이 왕을 깨워 왕이 필요한 것들이 있는지 물어보는 것으로 하루가 시작된다. 왕은 하인들에게 해야할 일 목록을 주고 다시 오랫동안 자러 간다. 하인은 이 할 일들을 동료들에게 나눠주고 그들은 일을 시작한다.하인이 일을 끝내면 그는 왕의 쿼터 밖으로 보고서를 나열한다. 왕은 한 하인씩 따로따로 들여보내고 그들의 보고서를 듣는다. 때때로 왕은 나가는 길에 하인에게 더 많은 일을 준다.인생은 좋다. 왕의 하인들이 동시에 왕의 모든 일들을 수행하는 동안 왕은 하나의 결과가 있는 보고서에만 따로따로 집중할 수 있다.짱이다! 하지만 그 어리석은 비유를 그만두고 컴퓨터적으로 말해줄 수 있니?ㅇㅋ. 간단한 노드 프로그램은 아래와 같을 것이다:너의 코드는 노드에게 파일을 읽고 쓰는 두가지 일을 주고 자러 간다. 노드가 일을 완료했을 때 이것을 위한 콜백이 실행된다. 하지만 그들은 동시에 실행되는 콜백이 될뿐이다. 콜백이 실행을 완료하는 동안까지 다른 모든 콜백들은 라인에서 멈춰있어야 한다. 게다가 그 콜백들이 실행될 것이라는 보장도 없다.그래서 나는 동시에 같은 데이터 구조에 접근하는 코드에 관해 걱정할 필요가 없지않아?맞다! 그것이 자바스크립트의 싱글 쓰레드와 이벤트 루프 디자인의 아름다움이다. 좋긴 하지만 내가 왜 노드를 써야해?한 가지 이유는 효율성이다. 웹 어플리케이션에서 너의 메인 응답 시간 비용은 대개 너의 모든 데이터베이스 쿼리들이 실행하는데 전력하는 시간들의 합이다. 노드에서는 제일 느린 쿼리를 실행하는 동안 응답시간을 줄이기 위해 너의 모든 쿼리를 즉시 실행한다.또 다른 이유는 자바스크립트다. 너는 노드를 브라우저와 백엔드 사이에서 코드를 공유하기 위해 사용할 수 잇다. 자바스크립트는 정말 다방면성의 언어다. 너가 과거에Python, Ruby, Java, PHP를 써왔다하더라도 아마도 어떤 자바스크립트를 선택해왔을 것이다.마지막 이유는 로우 스피드다. V8은 계속해서 행성에서 가장 빠른 동적 언어 인터프리터의 하나로 경계를 밀고 있다. 나는 자바스크립트만큼 적극적으로 속도를 위해 푸시되는 다른 언어를 생각할 수 없다. 게다가 노드의 I/O 설비는 정말 가볍고 너의 시스템의 가능한 많은 I/O 능력을 활용하게 다가가는 것이다.그러면 너는 내가 당장 내 모든 앱을 노드에서 구현하라고 말하는거야?그렇기도 하고 아니기도 하다. 너가 노드 망치를 휘두르기 시작하면 모든것들은 분명 손톱처럼 보이기 시작할 것이다. 하지만 만약 너가 데드라인이 있는 일을 한다면 너는 아래의 사항들을 기초하여 결정하고 싶을 수도 있다.- 적은 응답 시간과 높은 동시성이 중요한가? 노드는 이것에 정말 좋다.- 프로젝트가 얼마나 큰가? 작은 프로젝트는 괜찮다. 큰 프로젝트는 아마 신중하게 평가해야 한다. (이용가능한 라이브러리, 버그를 고치기 위한 리소스들, 투 업스트림 등)윈도우에서 노드가 실행되니?안된다. 만약 너가 윈도우라면 너는 리눅스와 함께 버츄얼 머신을 실행해야 한다. (VirtualBox를 추천한다.) 윈도우는 노드를 지원하는 계획이 있지만 그 포트와 함께 도와주기를 원하지 않는다면 앞으로 몇 달 동안 뜸들이지 마라.노드에서 DOM에 접근할 수 있니?좋은 질문이다! 접근할 수 없다. DOM는 물질적인 브라우저고 노드의 자바스크립트 엔진(V8)은 감사하게도 그 복잡한 모든것들과 분리했다. 그러나 사람들은 노드 모듈로써 DOM를 실행하여 일한다. 이것은 클라이언트 사이드 코드 유닛 테스트와 같은 매우 놀라온 가능성을 열어줄 것 같다. 이벤트 드리븐 프로그래밍은 어렵지 않니?그것은 너에게 달렸다. 만약 너가 juggle AJAX를 호출하는 방법과 브라우저에서 유저 이벤트들에 대해 이미 배웠다면 노드 사용 방법을 배우는게 큰 문제 아닐 것이다.그렇지 않다면 너가 유지 보수 디자인을 마련하는데 도움을 줄 수 있는 드리븐 개발을 테스트해라.노드는 누가 사용하고 있니?node wiki에 작고 불안정한 리스트가 있다. 야후는 YUI를 위해 노드를 경험중이고 Plurk는 거대한 comet을 위해 사용중고 Paul Bakaus(jQuery UI fame)은 노드 백엔드를 가지는 mind-blowing game engine을 빌드 중이다. Joyent는 노드 창시자인 Ryan Dahi를 고용하여 개발에 막대한 지원을 해주고 있다.아 그리고 Heroku는 실험적으로 hosting support for node.js를 발표했다.어디서 더 배울수 있니?Tim Caswell는 훌륭한 How To Node 블로그를 운영중이다. 트위터에서 #nodejs를 팔로우해라. 메일링 리스트를 구독해라. 그리고 IRC 채널 #node.js에서 시간을 보내라. 우리는 곧 200 lurker-mark에 도달해 간다. 또한 나는 계속 http://debuggable.com/에 글을 쓰고 있다. #트레바리 #개발자 #안드로이드 #앱개발 #Node.js #백엔드 #인사이트 #경험공유
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도도 파이터 제작기

안녕하세요. 도도 파이터의 개발과 시각 디자인을 각각 담당한 스포카 크리에이터 박준규, 박지선입니다.우선, 도도 파이터에 관심 가져주시고 참여해 주신 분들께 감사의 말씀을 드립니다. 도도 파이터는 저희의 당초 예상을 훨씬 뛰어넘는 71명의 제출로 마무리되었습니다. 많은 분의 참여 덕분에 이벤트를 무사히 마칠 수 있었다고 생각합니다.이 글에서는 도도 파이터의 기획 의도와 제작과정, 기술적인 디테일에 대해서 다루어 보려고 합니다.기획 의도저희는 파이콘 한국에 2015, 2016년에 이어 이번 2018년까지 총 세 차례 후원사로 참여하였습니다. 저희는 매번 코딩 컨테스트를 열고 있는데 2015년에는 코드 골프1, 2016년에 코드 난독화2이벤트를 개최했습니다. 저희는 지난 이벤트들을 통해 파이콘 참가자들에게 오락거리를 제공하면서 재능을 발굴할 수 있었습니다그동안 다른 후원사들도 여러 가지 훌륭한 코딩 컨테스트를 열었습니다. 저희들은 이에 고무되어 2018년 파이콘 한국 참가를 결정하면서 새로운 코딩 컨테스트 이벤트를 만들어 보기로 했습니다.저희는 이번 코딩 컨테스트의 목표를 아래 세 가지로 잡았습니다.바이럴 효과가 있을 것사람의 눈을 사로잡을 수 있어야 할 것접근성 있고 직관적인 규칙을 제공할 것위의 점들을 고려해 봤을 때 인공지능 대전 격투게임의 아이디어는 비교적 자연스럽게 도출되었다고 생각합니다.유저 대 유저가 직접 경쟁하는 방식은 코드 골프나 난독화처럼 주최 측이 취합해서 평가하는 방식보다 훨씬 버즈를 만들기 쉽습니다.대전 격투 게임이라는 틀은 30년 넘는 세월 동안 거의 그대로 유지되어 왔기 때문에 수많은 사람들에게 익숙합니다. 그리고 두 사람의 대결을 가장 직관적으로 표현할 수 있는 포맷입니다.게다가 저희는 귀여운 마스코트 캐릭터도 가지고 있습니다. 귀여운 마스코트 캐릭터들이 투닥투닥 싸우는 모습을 누가 그냥 지나칠 수 있을까요.익숙한 장르이기 때문에 게임의 규칙 역시 큰 틀을 잡는 데 어려움이 없습니다.이런저런 다른 후보들도 있었지만 이러한 이유로 격투 게임을 만들자는 합의에 다다랐습니다.게임 디자인하지만 격투 게임은 직관적으로 보이는 외양에 비해 파고들기 굉장히 복잡합니다. 현존하는 대전격투 게임들은 수많은 캐릭터가 등장하고 캐릭터별 성능 차이와 상성 관계가 존재하며 대응 전략도 전부 제각각이기 때문입니다. 저희는 이러한 요소를 전부 배제하기로 했습니다. 그런 것들이 대전격투 게임의 본질을 관통하는 특성은 아니기 때문입니다. 그것들을 전부 벗겨내면 남는 본질은 심리전입니다. 상대방의 플레이 전략을 파악한 뒤에 정보를 취합하여 액션을 취하는 것이 대전격투 게임의 알파이자 오메가입니다. 저희는 이 게임을 턴제로 설계했는데, 보통 실시간으로 이루어지는 대전격투 게임을 턴제로 설계해도 말이 되는 이유가 여기에 있다고 생각합니다. 턴제로 만들어도 대전격투 게임의 본질이 심리전이라는 대전제가 깨지지 않기 때문입니다. 저희는 인공지능 대전으로 심리전의 특징을 살릴 수 있을 거라 보았습니다.여러 가지 시스템을 고려했으나 게임 디자인은 최소화된 형태로 수렴했습니다.플레이어는 뒤 또는 앞으로 한 칸씩 움직일 수 있다.공격 방식은 펀치와 킥이 있는데, 펀치는 숙여서 피할 수 있고 킥은 점프해서 피할 수 있다.심리전이 성립하기 위해서는 최소한의 상성 관계가 만족되어야 합니다.상대방의 공격을 무조건 맞는 대신 받는 데미지를 절반으로 줄이는 방어 액션이 있다.때로는 리스크를 지지 않는 안전한 선택지도 제공하면 좋을 것입니다.그 외에 게임 디자인 과정에서 여러 가지 시행착오가 있었습니다.처음에는 캐릭터를 움직인다는 개념이 없었습니다. 두 캐릭터들이 같은 위치에 서서 싸운다기보다는 가위바위보를 하는 모양에 가까웠습니다. 그래서 캐릭터 이동 액션을 추가했습니다.그런데 스테이지 크기에 제한이 없었습니다. 플레이어가 무한히 뒤로 갈 수 있었는데 한 대 때린 뒤에 끝날 때까지 뒤로 도망가는 파훼가 불가능한 전략을 쓸 수 있었습니다. 스테이지 크기에 제한을 두는 방식으로 해결했습니다.원거리 공격, 대쉬, 필살기 등등 여러 가지 세부적인 시스템을 고려했으나 시스템이 지나치게 복잡해질 것 같았고 무엇보다 제때 밸런스를 조정할 자신이 없어서 포기했습니다.시스템을 이렇게 만들어 보니 상대가 근접하면 가만히 서서 공격만 하는 에이전트가 승리할 확률이 가장 높았습니다. 이를 방지하기 위해 최근 다섯 턴 간 취한 액션이 한 종류라면 데미지가 1/3, 두 종류라면 2/3만 들어가도록 페널티를 주었습니다.이 조치만으로는 방어/회피 없이 공격만 해도 이기는 문제를 해결하지는 못합니다. 따라서 방어/회피에 성공할수록 다음 번의 공격력이 강해지는 시스템을 추가하여 적극적으로 방어/회피를 하도록 유도하였습니다.저희는 데미지 계산 공식을 공개하는 것을 주저했는데, 구체적인 공식을 공개하면 제출물의 성향이 한쪽으로 쏠릴 것을 염려했기 때문입니다. 저희는 최대한 창의적인 솔루션이 많이 나오길 바랐습니다. 하지만 지금 돌이켜보면 구체적인 수치를 공개한다고 크게 바뀔 것이 있었나 싶기도 합니다.시각 디자인처음엔 격투 게임이라는 설정만 있었지만, 시각적으로 풍부하게 표현하기 위해 더 디테일한 기획이 필요했습니다. 그리하여 도도 파이터 만의 세계관을 만들어 풀어보기로 했습니다. 설정을 초반에 정하고 나니 캐릭터부터 모든 디자인이 술술 풀려갔습니다. 왜 게임을 만들 때 초반에 세계관과 시놉시스를 세세히 기획하는지 알겠더군요.원래 실제 도도새는 마다가스카르 동쪽에 있는 모리셔스 섬 해안가에 주로 서식한 것으로 추정된다고 합니다. 모리셔스 섬에 도도새가 모여 마을을 이루고 있는 모습을 상상했고, 그곳을 배경으로 도도 파이터가 펼쳐집니다.야자수, 뜨거운 햇빛, 맑은 바다. 그리고 자영업자가 많은 평화로운 도도 포인트 마을. 손님을 위해 더 좋은 매장을 운영하려면 체력은 필수. 각자의 방식으로 체력을 기르던 매장 사장님들이 최고의 체력왕을 고르기 위해 도도 파이터라는 대회를 개최하게 됩니다. 과연 체력왕 사장님은 누가 될까요?노을이 아름다운 모리셔스 섬에 숨겨진 도도 포인트 마을Lean하게 캐릭터 디자인하기짧은 시간 내 게임을 완성하기 위해서 그래픽 리소스 제작 비용을 줄여야 했습니다. (인력 서포트도 있었습니다3) 기존에 잘 정리되어 있는 디자인 리소스들은 이런 상황에서 특히나 빛을 발합니다. 파이터는 포포(도도새 캐릭터)로 한정하고 동작 디자인은 거의 통일하기로 했습니다. 또한, 게임 특성을 고려해 기존에 디자인되어 있던 반측면 조형만을 활용했습니다.다만 사용자간 구분이 필요하기에 각 캐릭터별 특색을 넣었습니다. 게임에 등장할 포포들은 매장 사장님이므로 격투게임에 등장하면 흥미로울 만한 업종에 계신(?) 포포만을 모셨습니다. 그리고 각 업종에 어울리는 패션 아이템과 구별되는 성격을 배합해서 총 3종의 캐릭터를 완성했습니다.도도 파이터 대회에 참가한 포포 사장님들스시 장인 포포: 철두철미한 성격으로 묵직하고 독특한 풍미의 시그니처 스시를 주 무기로 사용합니다.학원 원장 포포: 성실히 학생들을 지도하며 평소에 칠판 지우개로 팔근육을 단련해왔습니다.볼링장 사장 포포: 걱정이 많지만 볼링을 사랑하며 즐깁니다.도도 파이터에서 캐릭터는 총 9가지의 액션을 취할 수 있습니다. 기본 틀은 동일하지만 캐릭터별 특색을 넣는 것만으로도 단조로움을 없앨 수 있었습니다. 공격하는 무기는 잔인하기 보다는 귀엽고 웃긴 방향으로 해 산뜻한 분위기가 되도록 했습니다. 만약 스시 장인 포포가 칼을 들고 있었다면 게임 분위기가 살벌했을 것입니다.캐릭터들의 다양한 모습구현 상세서버서버는 아래의 소프트웨어 스택을 사용하여 구현하였습니다.파이썬 3.6Flask 웹 프레임워크PostgreSQL 데이터베이스SQLAlchemy 데이터베이스 라이브러리그 외에 설정 관리에는 settei, 데이터베이스 마이그레이션은 alembic 등 여러 오픈 소스 프로젝트를 사용하고 있습니다.이상은 스포카에서 사실상 표준으로 사용하고 있는 소프트웨어 스택이기 때문에 스포카 개발팀이 비교적 능숙하게 사용할 수 있습니다. 덕분에 3~4주 남짓한 짧은 기간 안에 완료할 수 있었습니다. 개발 당시의 급박한 상태가 그대로 드러나는 퀄리티긴 하지만, 소스 코드는 여기에서 받으실 수 있습니다. PR이나 버그 보고는 두손 두발 다 들고 환영합니다.프론트엔드게임의 프론트엔드는 Unity 엔진을 사용하여 개발하였습니다. Unity는 WebGL 타겟 빌드를 지원하는데, 이를 통해 웹 브라우저 위에서 실행가능한 WebAssembly 바이너리로 빌드할 수 있습니다.매칭 기록을 재생해주기만 하면 되는 간단한 부분이기 때문에 처음에는 런타임 바이너리 용량만 수 메가바이트에 달하는 거대한 게임 엔진을 쓰는 것이 내키지 않았습니다. HTML5 Canvas를 직접 써서 만들까 했지만, 생각보다 손이 많이 가고 제때 끝낼 자신이 없었습니다. 다행히 Unity로는 빠른 작업이 가능했고 절약한 시간만큼 애니메이션 효과와 시각적 완성도에 조금 더 시간을 투자할 수 있었습니다. 빌드 용량이 크긴 했지만, 결과적으로는 좋은 결정이었다고 생각합니다.배포 인프라도도 파이터는 Docker로 빌드되며, 스포카의 프로덕션 서비스에 사용되고 있는 AWS ECS 클러스터 위에 배포됩니다. 기존 인프라를 활용하여 추가적인 지출을 최소화할 수 있었습니다.지금에서야 말할 수 있는 사실이지만 도도 파이터는 파이콘 행사 중에도 미완성 상태였습니다. 여러분들이 도도 파이터에 참가하고 계신 와중에도 개발자는 부스 한구석에서 부리나케 작업을 하고 있었습니다. 급박한 과정에서 Docker와 ECS가 있었기에 빠른 배포가 가능했습니다.샌드박싱웹 앱 위에서 임의의 파이썬 코드를 실행을 허용하면 필연적으로 공격의 위협에 노출됩니다. 따라서 저희는 악의적인 코드가 실행되지 않도록 하는데 많은 노력을 했습니다.에이전트 스크립트는 메인 서버 프로세스와 격리되어 실행됩니다. 이때subprocess모듈을 사용합니다.스크립트는 바로 실행되지 않고 러너 안에서 실행됩니다.이때 러너에서는 스크립트가 다른 파일을 열지 못하도록__builtins__.open()함수를 지웁니다.러너 프로세스는 제한된 유저 권한으로 실행됩니다. 혹여나 다른 파일을 불러올 수 있는 가능성을 OS 레벨에서 차단합니다.보안상의 이유로 에이전트는 허용된 모듈만 불러올 수 있습니다. 러너에서는 스크립트의추상 구문 트리를 분석하여 허용되지 않은 모듈을 불러오는지를 검사합니다. 이때ast모듈을 사용합니다.러너가 참조하는 모듈을 에이전트 안에서 참조하지 못하도록sys.modules를 비웁니다.실수 또는 DoS로 스크립트가 무한 루프를 도는 상황을 방지하기 위하여 3초가 지나도 스크립트가 완료되지 않으면 프로세스를 강제로 종료하는 역할도 합니다.서버는 Docker 컨테이너 안에서 격리되어 실행됩니다. 만약 잘못된 코드로 인해서 서버가 죽는 상황이 생기면 ECS 클러스터가 자동으로 복원해 줍니다.가장 마지막으로, 모든 실행되는 코드는 기록을 남깁니다. 만에 하나 이 모든 보호 조치들을 우회한다고 하더라도 어떤 GitHub 아이디로 로그인해서 무슨 코드를 실행시켰는지 기록을 남겨서 사후에 추적할 수 있도록 하였습니다.느낀 점들무엇보다 대회 진행에 아쉬움이 진하게 남습니다. 참가자들을 여러 조로 나눈 것은 수시로 조를 배정하고 결승전 이전에 조별 우승자를 미리 선정하기 위함이었는데, 결과적으로 최종 제출 기한이 끝난 뒤에 조가 배정되고 결승 중계 현장에서 조별 우승자가 정해졌습니다. 이로 인해 결승 중계 진행이 많이 늘어졌던 것 같아서 아쉽습니다.참가자와의 소통을 위한 피드백 창구가 없었던 점 또한 아쉽습니다. 몇몇 참가자 분들께서는 직접 부스로 찾아오셔서 문의하시기도 했습니다. 생각하지 않은 것은 아니었는데 다른 시급한 작업이 우선이라 엄두를 내지 못했습니다.예상보다 참가자들이 많아서 결승전 중계 때는 시간이 많이 밀렸습니다. 플레이백 속도를 조절할 수 있는 기능을 넣었어야 했다는 아쉬움도 남네요.처음에 우려했던 밸런스가 붕괴하는 상황은 다행히 발견되지 않았습니다. 승리에 유리한 전략은 어느 정도 경향성이 있는 것으로 보이나 게임의 밸런스가 망가진 수준까진 아니라고 판단하고 있습니다.마치며여기까지가 장장 4주에 달하는 도도 파이터의 제작 후기였습니다. 후속 포스팅에서 이번 파이콘 한국 2018 세션에서 제출된 출품작들을 분석하고 어떤 참신한 코드가 있었는지를 알아보도록 하겠습니다. 읽어주셔서 감사합니다.특정 목적을 달성하는 프로그램을 가장 짧은 길이로 작성하여 겨루는 경쟁 게임입니다. ↩창의력을 동원하여 어떤 목적을 달성하는 코드를 가장 알아보기 어렵게 작성하는 경쟁 게임입니다. ↩디자인 서포트를 해주신 안정빈 디자이너에게도 감사를 표합니다. ↩#스포카 #기업문화 #조직문화 #개발자 #개발팀 #프로젝트 #후기 #일지
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P2P금융에서 고도의 엔지니어링이 필수적인 이유

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

Smart Contract 배포를 위한 준비 과정은 이전글 확인 부탁드립니다.저번시간과 연계하여 이번 시간엔 스마트 컨트랙트를 배포해 보도록 하겠습니다. 지갑 key와 계정 이름등은 본 포스팅에서 그대로 사용하시면 됩니다.배포할 컨트랙트는 eosio.token 으로 eos 개발환경 세팅 시 존재하는 코드를 컴파일하여 실제 사용하는 계정에 setting 하겠습니다. 먼저 컴파일을 위해 ../eos/contracts/eosio.token 으로 이동 하겠습니다.eos/contracts/eosio.token이동 하면 위와 같은 파일들을 확인 하실 수 있습니다.hpp : cpp 파일에서 사용하는 변수, 상수, 함수를 담는 헤더파일cpp : contract 함수를 구현하는 소스 파일eosiocpp 를 통해 소스코드를 컴파일 해보겠습니다. eosiocpp 는 WASM 및 ABI 컴파일러 로써 블록체인에 업로드 되는 .wasm, .wast, .abi 파일을 생성합니다. 또한 기본 스켈레톤 파일을 제공합니다eosiocppwasm 컴파일wasm 파일은 아래 명령어를 사용하여 컴파일 만들 수 있습니다.$ eosiocpp -o eosio.token.wast eosio.token.cppeosiocpp 명령어를 사용하여 컴파일 하게 되면 .wast 파일과 .wasm 파일을 생성하게 됩니다. 각 확장자는 다음을 의미합니다.wast : 텍스트 파일로써 읽을 수 있는 webAssembly 파일wasm : 컴퓨터가 실제로 이해할 수 있는 webAssembly 파일abi 파일 생성$ eosiocpp -g eosio.token.abi eosio.token.cppabi 파일은 JSON과 Binary 간에 사용자 작업을 변환하는 방법에 대해 설명해주는 파일입니다. 실제로 이 JSON 파일을 통해 블록체인 위에서 개발자와 사용자간 상호작용 하는데 도와주게 됩니다.위 2과정을 통해 abi 파일 과 wast 파일을 생성하게 됩니다.compile 결과Contract 세팅하기아래 명령어를 입력하여 contract 를 set 해줍니다.$ cleos set contract hexlanthenry ../eos/build/contracts/eosio.token account : contract 를 배포할 계정이름contract-dir : 계정에 set 할 contract 가 저장된 directoryset contract 수행 결과만약 해당 계정이 RAM 을 보유하고 있지 않다면 다음과 같은 에러가 나타날 것입니다. 이를 해결하기 위해 RAM 을 구매합니다.RAM을 보유없이 contract$ cleos system buyram hexlanthenry hexlanthenry "100.0000 EOS"payer : EOS 를 지불할 계정receiver : RAM 을 사용할 계정amount : 지불할 EOS의 양 ( eos 1.1 기준 소수점4개 자리와 symbol을 무조건 넣어주어야 정상 동작 합니다)contract 확인계정에 contract가 잘 배포 되었는지 확인해 보겠습니다.$ cleos get code hexlanthenry배포한 contract 가 있을때의 code hash배포한 contract 가 없을때의 code hash또한 abi 를 통해서도 확인할 수 있습니다.$ cleos get abi hexlanthenryget abi위 과정을 통해 해당 계정에 실제로 contract 가 잘 배포 되었는지 확인 할 수 있습니다.다음 시간에는 배포된 contract 를 통하여 토큰을 발행 해보고 token에 대한 balance 체크 및 transfer 하는 과정을 진행해 보도록 하겠습니다.+또한 abi를 분석하여 struct 와 action 을 어떻게 확인 하는지에 대한 자세한 방법은 다른 포스팅에서 다루도록 하겠습니다.감사합니다.#헥슬란트 #HEXLANT #블록체인 #개발자 #개발팀 #기술기업 #기술중심
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스켈티인터뷰 / 스켈터랩스의 금손 이주현 님을 만나보세요:)

Editor. 스켈터랩스에서는 배경이 모두 다른 다양한 멤버들이 함께 모여 최고의 머신 인텔리전스 개발을 향해 힘껏 나아가고 있습니다. 스켈터랩스의 식구들, Skeltie를 소개하는 시간을 통해 우리의 일상과 혁신을 만들어가는 과정을 들어보세요! 스켈터랩스의 하드웨어팀 금손 이주현 님을 만나보세요:)사진1. 스켈터랩스의 하드웨어 엔지니어 이주현 님Q. 자기소개를 부탁한다.A. 스켈터랩스의 하드웨어 엔지니어로 일하고있는 이주현이다.Q. 스켈터랩스에서 구체적으로 어떤 일을 맡고 있는가.A. 현재는 스켈터랩스의 레고(L.ego)팀에서 곧 출시 예정인 스마트 미러, 샘(Samm)을 만들고 있다. 레고 팀은 스켈터랩스가 가진 원천 기술을 소비자가 쉽고 편하게 접할 수 있도록 디바이스(Device) 형태로 구현하는 팀이다. 우리의 원천 기술이 다양하다 보니, 이 기술을 어떻게 활용하여 어떤 제품을 만들어야 할지부터 고민한다.Q. 매번 새로운 기획을 하고 아이디어를 내는 것이 쉬운 일은 아닐 것 같다.A. 그래서 다양한 소스를 참고하고 많은 사람에게 의견을 구하려고 한다. 킥스타터(Kickstarter)나 와디즈(Wadiz)와 같은 크라우드펀딩 플랫폼을 들여다보거나 DIY 상품을 여러가지 찾아보며 영감을 얻는다. 최근에는 레고팀 PM(Product Manger)이신 아영님의 소개로 산업디자인과 수업을 청강했다. 산업디자인이 내가 일하는 분야와 아주 밀접한 것은 아니지만 학생들이 아이디어를 개진하여 그것을 발전시켜나가는 것을 보며 나 또한 아이디어를 얻을 수 있었다. 이런 과정을 통해 제품이 구체화되면 성공 가능성에 연연하지 않고 일단 개발을 시도하려 한다.Q. 실제로 제작하는 과정에서도 예기치 못한 문제에 많이 부딪히지 않나.A. 맞다. 참신해보였던 아이디어도 기능을 구체화하는 단계에 접어들면 자잘한 이슈가 생기기 마련이다. 사람마다 생각이 다르기 때문에, 고객에게 제품의 어떤 기능이 유용할 지 예상하기도 쉽지 않다. 때문에 소프트웨어 엔지니어와 디자이너, 마케터와 같은 다른 포지션의 동료들과 자주 미팅을 갖는다.제품의 구체화가 성공적으로 완료되더라도, 실제 구현이 녹록치 않다. 가령 곧 출시를 앞두고 있는 스마트 미러 제품, 샘(Samm)의 경우 사용자의 제스처(Gesture)를 인식하여 작동하는데 생각보다 카메라의 한계가 있더라. 그래서 요즘은 카메라 뿐만 아니라 다양한 센서를 활용하는 방법을 찾고있다.Q. 내가 상상했던 ‘일반적인 하드웨어 엔지니어'의 업무와는 조금 달라보인다. 기획자 역할까지 겸비하는 것으로 보이는데, 맞나.A. ‘일반적인 하드웨어 엔지니어'의 역할을 무엇이라고 정의하는지에 따라 다른 것 같다. 나는 오히려 스켈터랩스에서 하는 업무가 내가 생상했던 ‘하드웨어 엔지니어'의 업무다. 보통 엔지니어들은 직접 만들어보는 것을 좋아한다. 그렇지만 만들고 싶은 디바이스가 늘 회사의 방향성과 일치하는 것은 아니기 때문에, 집에서 홀로 개발하기에는 시간과 돈이 늘 부족하다는 하소연을 많이 듣곤 한다. 또한 회사의 규모가 커질수록 하드웨어 엔지니어는 하나의 제품을 깊게 들여다보기 때문에 전문가로 성장하는 반면, 내가 하고싶은 개발을 할 수 있는 기회는 줄어들기 마련이다. 하지만 스켈터랩스에서는 내가 상상한 디바이스를 구현하기 위해 각종 부품을 조립하여 테스트하고, 응용하여 새로운 디바이스를 만들고 있다. 그래서인지 이곳이 내게는 딱딱한 회사의 느낌이 아니다. 정확히 내가 꿈꾸고 하고싶었던 일을 할 수 있게 도와주는 곳이라고 느낀다.Q. 최근에는 어떤 디바이스를 만들고 있는가.A. 흔히 인공지능이라고 하면 일종의 어시스턴트를 많이 떠올리는 것 같다. 개인적으로는 이 ‘어시스턴트'라는 것이 너무 범위가 넓고 거대한 느낌이다. 나는 조금 더 작고 가벼운 기술, 그리고 특정한 범위 내에서 나의 일상에 정말 도움을 주는 제품을 개발하고 싶었다. 처음에는 방에 무드 조명이 있는데 ‘이 조명이 좀더 스마트하다면’이라는 생각을 가지고 확장시켜나갔다. 피터팬에 등장하는 “팅커벨”이라는 캐릭터가 생각이 났고 원하는 분위기에 따라서 혹은 알람을 제공하기 위해 예쁘게 불빛을 밝혀주는 것이 초기 모델이었다. 가정에서 인공지능 스피커를 사용하는 사용자들은 스피커를 실상 똑똑하게 쓰지 못하는 경우가 많다. 심지어 꺼놓는 경우도 많이 보았다. 나 또한 구매 초기에는 열심히 사용하다가 요즘은 알람 기능 만을 사용하고 있다. 개인적으로 인공지능 스피커를 잘 사용하지 않는 이유가 현재의 사용성과 음성으로 정보를 전달한다는 한계 때문이라고 생각했다. 스피커는 음성 명령을 잘 알아듣지도 못할 뿐더러, 내게는 스피커의 부자연스러운 음성이 시끄럽게 느껴지기조차 했다. 이런 불편함을 개선하기 위해 무드 조명의 색 조합을 통한 정보 전달을 구상했다. 조명의 색깔로 전달한다면, 스피커처럼 음성이 다 끝날 때 까지 기다리지 않아도 되고, 더욱 빠르고 덜 성가신 방법으로도 정보를 전달할 수 있다고 생각한다. 프로젝트를 구체화하며 조명과 사물인터넷(IoT)에 대해 공부하고, 컨셉을 발전시키다 보니 사물인터넷을 통한 조명 컨트롤이라는 새로운 방향성이 생겼다.사진2. 이주현 님은 다양한 실험을 통해 최적의 디바이스를 개발하고 있다.Q. 스켈터랩스에 어떻게 입사하게 되었는지.A. 어릴 때 부터 아이디어를 내고, 그것을 실제로 구현해보는 다양한 활동을 좋아했다. 학부 시절에는 아이디어를 발제하고 이를 직접 만들어보는 소모임에도 참여하였다. 학부 전공이 전자공학이지만 인공지능 기술에 대한 관심도 컸다. 사실 인공지능은 소프트웨어 분야 아닌가. 그래서 졸업작품을 인공 지능 관련 디바이스로 정했을 때도 소프트웨어 관련 강의를 찾아 들어야했다. 그러다 현재 우리회사 하드웨어 엔지니어 파트의 리더를 맡고 있는 재경님을 만나게 되었다. 처음에는 아이디어를 실현하기 위한 기술 자문을 구하기 위해 뵈었는데, 재경님이 근무하고 계신 회사 얘기를 들으면서 입사에 대한 꿈을 키우게 되었다. 그렇게 우연히 스켈터랩스에 대해 알게된 것 같다.Q. 자발적으로 인공지능 관련 공부를 했다지만, 스켈터랩스에서 일하며 인공지능 기술 회사에 하드웨어 엔지니어로 근무하기가 녹록치않을 것 같다.A. 인공지능 기술을 비롯한 소프트웨어 전반의 공부를 계속 해야하는 것은 맞다. 그렇지만 스켈터랩스는 자발적으로 공부하기 좋은 문화를 갖추고 있고, 자연스럽게 최신 기술을 접할 수 있는 기회도 많다. 너와 나의 일을 규정짓고 나누기보다는, 무엇이든 스스럼 없이 질문하고, 함께 답변을 찾아 가는 분위기가 조성되어있다. 그래서 기술 하나를 물어보면 열을 가르쳐주려고 한다. A를 물어볼 때, 시간이 된다면 A부터 Z까지는 알아서 답변해주는 분위기 같다. Tech-Talk와 같은 사내 세미나를 통해서 강의 형태로 인공지능 기술에 대해 접하기도 한다. 또한 하드웨어 팀 내부적으로도 공부에 대한 필요를 느끼고  자체 세미나를 진행한다. 거창한 것은 아니지만, 우리가 스켈터랩스 기술에 대해 알아야 할 부분을 각자 공부하고 공유하는 자리였다. 이러한 과정이 버겁기 보다는 좋아하는 분야를 더욱 심층적으로 접할 수 있어 좋다.Q. 스켈터랩스에서 일하며 느끼는 좋은 점을 자랑한다면.A. 스켈터랩스는 ‘일단 해보자'라는 분위기가 있다. 아이디어를 내면, 시간과 재화를 제공해주고 시도해볼 것을 권장한다. 작은 실패에 연연해 할 필요도 없다. 해보고 아니다 싶을 때, 그 때 가서 접어도 늦지 않다, 라는 쿨한 문화가 있다. 나와 같이 새로운 것을 생각하고 만드는 것을 좋아하는 이들이라면, 이곳이 정말 이상적이다. 집에서 혼자 하던 것을 ‘일'로서 지원받으며 할 수 있으니까 말이다. 그리고 정말 눈치보지 않는 문화라는 점을 강조하고 싶다. 일하다 지칠 때면 블루룸(스켈터랩스에서 가장 큰 룸인데, 게임방으로 활용되고 있다)에서 게임을 할 수도 있고, 쇼파로 편하게 자리를 옮겨 일하기도 한다. 입사 초창기에 휴가에 대해서 미리 양해를 구하곤 했는데, 그럴 때마다 들은 말은 ‘알아서 할테니 걱정하지 말아라. 휴가썼다고 말도 하지 말고 떠나라' 였다. 이처럼 자율적인 문화에서도 각자 알아서 제 몫을 톡톡히 해내고 있다는 것이 스켈터랩스의 가장 멋진 점이라고 생각한다.Q. 반대로 가장 힘든 점은.A. 아무리 하드웨어 엔지니어 파트에 대한 지원이 있더라도, 우리는 어디까지나 ‘인공지능 기술’ 회사다. 그렇기 때문에 소프트웨어 엔지니어가 훨씬 많고, 프로그램 개발이 회사의 메인 테스크(Main Task)로 인식될 때가 많다. 전자공학을 전공했는데 인공지능 회사에 다닌다고 하면 의아해 하는 엔지니어들도 많다. 하지만 최근 하드웨어 단에서 인공지능을 작은 저전력 디바이스에 옮기려는 연구는 계속해서 진행되고 있다. 소프트웨어팀이 멋지게 구현한 어플리케이션 등의 서비스를 100퍼센트 전달할 수 있는 디바이스를 만드는 것을 목표로 하고 있다.사진 3. 스켈터랩스의 블루룸에는 각종 게임이 구비되어있고 밴드부 연습실로 활용된다.Q. 스켈터랩스에서 업무 외에 어떤 활동을 하고 있나.A. 밴드, 축구, 헬스동아리까지 하고 있다. 취미가 음악이라 대학교 때부터 밴드부로 활동했는데, 그때마다 공간의 필요성을 절감했었다. 악기 대여비도 만만치않게 들지 않나. 스켈터랩스 밴드인 Terkels는 공간과 악기를 모두 갖추고 있다. 심지어 PA(Public Address) 앰프와 공연용 스피커까지 구비되어 있다. 축구 동아리에서 매주 1회 풋살 대결을 펼치고, 점심 시간마다 헬스 동아리원들과 함께 헬스장에 간다. 이렇다보니 부모님한테 ‘놀려고 회사가냐'라는 핀잔을 들을 정도다.Q. 많은 동아리와 업무를 병행하는 것이 힘들지는 않은가.A. 전혀. 오히려 동아리 활동으로 더욱 친해진 팀원과 함께 머리를 맞대고 하는 업무이다보니 ‘일'이 아니라 일종의 ‘놀이'처럼 인식될 때가 있다. 그리고 스켈터랩스 특유의 문화가 겉으로는 느릿느릿 여유롭더라도 내부적으로는 치열한 부분이 있다. 축구동아리에 처음 참여했을 때 동아리원들이 ‘살살 뜁시다' 하더니 막상 경기 시작되자마자 엄청나게 공격적이더라. 살살 뛰는 사람은 한 명도 없었다. 무섭게 뛰고 공격하면서 골이 계속 터졌다. 헬스동아리는 최근에 생긴 동아리다. 여름맞이 몸을 만들기 위해서 여럿이 뭉쳐서 헬스장을 함께 간다. 헬스 자체가 함께 할 수 있는 운동은 아니지만, 그래도 시간을 정해서 함께 이동하다 보니 ‘오늘은 좀 운동하지말고 먹을까' 싶다가도 다른 분들이 가면 자극을 받게 되고, 더 열심히 운동하게 되더라. 일도 마찬가지다. 처음에는 ‘회사가 이렇게 놀게 해줘도 되나'했지만, 내부적으로 탄탄하게 서로 함께 놀고 일하며 자극과 영감을 받는 문화다.회사는 딱히 데드라인을 촉박하게 주지도 않고, 압박을 하는 경우도 없다. 그런데 다들 게임방에서 신나게 게임을 하다가도 다음 날이면 개발을 마친 결과물을 들고 온다. 자율적이지만 확실하게 자신의 업무에 대해 책임을 지는 문화가 형성되어 있다. 그렇다보니 나 또한 자연스럽게 동아리 활동을 하다가도 오늘 하루 내가 끝내야할 일로 정해놓은 것들은 마치고 퇴근하려 한다.Q. 회사에 게임방이라니, 게임방 얘기를 듣고싶다.A. 게임을 좋아하는 사람들이 많다 보니 닌텐도를 비롯해서 엑스박스(Xbox), 플레이스테이션(Playstation)을 비롯한 각종 게임기가 마련되어 있다. 다트와 탁구대, 당구대까지 준비되어 있다. 사무실을 성수로 이사하면서 테드님(Ted Cho, 스켈터랩스의 대표인 조원규 님은 사내에서 테드님으로 불린다)이 ‘모두가 놀 수 있는 공간을 만들겠다'라고 했었는데, 정말 놀이터를 만들어주시더라. 덕분에 점심시간마다 삼삼오오 모여서 각종 게임과 탁구, 당구를 즐기고 있다.Q. 하드웨어 엔지니어로서 최종 목표가 있다면.A. 테드님이 우리에게 자주 하는 말 중 하나가 ‘Don’t be evil’이다. 이 말은 사실 구글의 모토인데, 스켈터랩스의 모두가 공감하는 얘기다. 기업이 이윤을 추구할수록 소수에 대한 외면이 발생하기도 하고, 기술 기업으로서 수익 창출 만을 목표로 하면 정작 일상을 어떻게 더욱 편리하고 윤택하게 만들어줄 수 있는지를 쉽게 망각하는 것 같다. 사악해지지 않으면서, 정말 우리의 삶을 나아지게 하는 방법을 계속해서 고민하고 싶다.#스켈터랩스 #사무실풍경 #업무환경 #사내복지 #기업문화 #팀원인터뷰 #팀원소개 #팀원자랑
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[Buzzvil Culture] 개발팀의 모바일 스터디 그룹이란?

 버즈빌 개발팀의 모바일 스터디 그룹이란? 모바일 잠금화면 미디어 플랫폼 ‘버즈빌’의 개발팀이 진행하는 모바일 스터디 그룹이란, 모바일이라는 큰 주제를 핵심으로 하여 크고 작은 연관된 기술을 리뷰하고 토의하는 스터디 모임입니다. 2018년 7월에 처음 개설되어 현재까지 매주 진행하고 있으며 특정한 기한 없이 지속적으로 진행할 예정입니다. 모바일이라는 핵심 주제를 고지하기는 했지만 사실상 개발에 관련된 모든 주제가 이야기될 수 있으며, 개발 언어, 특정 라이브러리 및 프레임워크, 개발 관련 툴, Google I/O와 같은 각종 컨퍼런스 등 거의 모든 것이 저희의 관심사입니다. 심지어 한 번은 자주 쓰는 단축키에 대해서도 토의한 적이 있습니다. 어떤 목적을 갖고 만들어졌는가? 개발이라는 일은 특히나 최신 이슈에 민감한 분야인 것 같습니다. 빈번하게 일어나는 OS 업데이트와 그에 따른 이슈 처리, 주요 컨퍼런스 내용에 따른 개발 트렌드 변화, 갑작스레 혜성처럼 등장한 개발 라이브러리… 저희 개발자들은 이러한 이슈에 항상 귀를 기울여야 하며, 그에 대해 생각을 정리할 필요가 있습니다. 또한 이러한 기술 습득은 저희 직원들의 커리어에도 중요한 지표가 될 것은 자명하지요. 그러나 실제 업무에 집중하다 보면 자칫 이러한 이슈에 대해서 멀어지게 되고는 합니다. 숲을 보지 못하고 나무만 보는 꼴이랄까요. 모바일 스터디 그룹은 바로 이러한 점을 해결해보기 위해서 개설됐습니다. 적어도 1주일에 한 번씩은 업무에서 잠시 떨어져 다양한 개발 주제로 생각을 정리해보자는 게 이 스터디의 목적이며, 다재다능한 그룹원들의 참여 아래 훌륭하게 진행되고 있습니다. 어떻게 진행되고 있는가? 우선, 매주 월요일 점심마다 스터디가 진행되고 있습니다. (스터디를 할 경우 회사에서 점심을 제공하고 있어 회사의 모든 스터디 모임이 더욱 활성화되는 것 같습니다.) 스터디 주제는 1주일 전에 그룹원들과 이야기를 통해서 정하고 있고, 주제가 정해지면 자발적으로 주제에 대해 학습하며 자료를 공유합니다. 스터디 당일에는 일정 시간을 개별 학습하는 용도로 사용하고, 그 후에 각자 공부한 내용을 바탕으로 자기 생각을 이야기합니다. 기본적으로 상황에 맞게 자유롭게 진행되기 때문에 꼭 위와 같은 방식을 고수하지는 않습니다. 때로는 특정 주제에 대해서 스터디원이 세미나를 희망하기도 하는데, 이 경우 발표자가 자료를 만들어서 세미나를 진행하기도 합니다. 한 번 했던 주제에 대해서 다수가 흥미를 가질 경우 다음 주에 조금 더 깊이 있는 이야기를 나누거나 실제 실습을 해보는 시간을 갖기도 합니다. 아직 시도하지는 않았지만, 주요 컨퍼런스 영상을 보는 시간으로도 활용할 생각입니다. 어떤 주제를 진행했는가? 모든 주제를 나열할 수는 없지만, 대표적인 사례에 대해서 전달하겠습니다.  RxJava : Reactive 진영의 자바(Java) 라이브러리. 그 내부 원리와 구조 학습 Unit Test : JUnit 4, Mockito, Robolectric의 활용과 실전 예제 학습 Kotlin(코틀린) : 안드로이드(Android)에서의 Kotlin 트렌드 확인. Kotlin의 장단점 분석 MVP / MVVM : 안드로이드(Android) 아키텍쳐로 바라보는 MVP / MVVM의 내용 및 차이 학습  이 외에도 여러 주제에 대해서 지속해서 스터디를 진행했지만, 위 내용은 스터디원이 전체적으로 공감하고 도입 의지를 이끌었다는 점에서 인상적이었던 것 같습니다. 특히 코틀린과 같은 경우는 실험적으로 프로젝트에서 도입을 진행하고 있고, 코드 간결화, Null-Safety 측면에서 큰 장점을 느끼고 있습니다. 이처럼 저희 스터디는 학습하게 된 내용을 단순히 지식으로 놔두지 않고 실제 프로덕션에 도입까지 충분히 진행 할 수 있으며, 반대로 실제 프로덕션에 더 좋은 기술을 도입하기 위해서 다양한 주제를 찾아가고 있습니다.버즈빌의 스터디는 무엇이 다른가? 개인적으로 꽤 많은 스터디에 참여해 봤다고 생각합니다. 다양한 주제는 물론 강의형, 토론형 등 여러 방식으로 진행해본 경험이 있습니다. 그중에는 1년 넘게 유지되면서 다양한 지식을 습득한 모임도 있었고, 몇 번 해보지도 못하고 와해한 안타까운 케이스도 있었습니다. 덕분에 좋은 스터디란 무엇인가에 대해 꽤 고민을 해봤고 어떤 부분이 중요한지 나름대로 생각하고 있는 부분이 있습니다. 그리고 그러한 측면에서 버즈빌의 스터디는 좋은 스터디라고 분명히 말씀드릴 수 있습니다. 그렇다면 구체적으로 어떤 점이 버즈빌의 스터디를 좋게 만드는 것일까요? 그 이유는 다음과 같습니다. 첫째, 버즈빌의 수평적인 문화 버즈빌의 사내 문화는 수평적이고 자율적인 문화로 유명합니다. 소위 고루한 잔소리꾼 문화가 없기 때문에 자신의 의견을 누구나 자유롭게 이야기합니다. 사내문화가 스터디와 무슨 상관이 있냐 하실 수 있지만, 수직적인 조직의 사내 스터디와 비교했을 때 큰 차이를 볼 수 있었습니다. 버즈빌의 스터디에서는 여러 사람이 어떠한 권위에 눈치 보지 않고 자유롭게 자신의 의견을 제시하며, 듣는 이 또한 어느 의견이든 함부로 가늠하지 않고 진지하게 받아들입니다. 이는 단순히 스터디 토론에서만 적용 되는 것이 아니라, 스터디 시스템에 대해서도 불합리하거나 개선하고 싶은 점을 여과 없이 이야기합니다. 그리고 그들의 의견을 피드백하여 시스템이 지속적으로 개선되고 있습니다. 결국은 버즈빌의 수평적인 문화가 스터디 문화 자체도 현실적이고 합리적으로 바꿔나간다고 할 수 있습니다. 둘째, 뛰어난 구성원 스터디에서 구성원은 분명 굉장히 중요한 요소입니다. 구성원의 역량과 열정에 따라서 스터디의 질과 지속력이 결정됩니다. 그런 측면에서 버즈빌은 상당히 축복받은 조직임에 틀림없습니다. 당장 제 옆만 둘러봐도 어디서 이런 분들이 나왔을까 싶을 정도로 뛰어난 역량의 소유자가 많으니까요. 아마 인사팀에서 일을 잘하고 있나 봅니다. 여하튼, 버즈빌에는 다재다능한 인재가 정말 많습니다. 각종 분야에 있어서 상당한 지식을 보유하신 분도 굉장히 많으시고, 무엇보다 개발을 좋아하고 새로운 기술을 배우는 것에 긍정적입니다. 열정이 넘친 나머지 스스로 일정을 잡아서 기술 세미나를 진행하기도 하지요. 이런 분들과 함께 하는 스터디, 안 좋을 수가 없습니다. 셋째, No 강제, No 의무 제가 생각하는 좋은 스터디의 중요한 요소는 지속력입니다. 아무리 좋은 스터디라도 무리한 일정과 과제의 압박이 있다면 지속되기 힘들다고 생각합니다. 단발성으로 집중하여 어떤 지식을 습득하려는 게 아닌 이상은, 결국 얼마나 꾸준히 스터디원이 참여하고 공부를 할 수 있는지가 중요합니다. 그러한 측면에서 볼 때 참가를 강제하고, 어떠한 의무성인 과제를 부여하는 것은 지양해야 합니다. 공부는 스스로의 의지에 의해서 수행되어야 하며, 스터디 시스템에서 이를 강제 해봤자 결국은 보여주기 식의 활동밖에 되지 않습니다. 사람이 어떻게 모든 주제에 항상 열정적으로 공부를 하겠습니까. 그렇기에 스터디라는 시스템보다는 사람이 우선이어야 하며, 공부는 본인의 자유입니다. 위와 같은 요소로 인해 전 결론을 내봅니다. 버즈빌에서 굉장히 좋은 스터디를 하게 되었다고. 결론 버즈빌에서 스터디는 CEO 분들을 비롯하여 많은 구성원이 장려하고 권장하는 부분입니다. 그들은 직원의 역량 강화가 곧 회사 역량의 강화라는 인식을 바로 갖고 있으며, 이를 위해 정책적으로 지원하는 방안을 마련해주고 있습니다. 스터디 제도뿐만 아니라 각 개인이 성장할 수 있도록 동아리 지원, 자기개발비 지원 등은 물론 읽고 싶은 책은 무제한으로 제공 해주고 있습니다. 어쩌면 이러한 사소한 점 하나하나가 버즈빌의 소중한 자산이 아닐까 생각하며, 이만 글을 마무리 짓습니다. 감사합니다.작가소개 Ethan Yoo, Software Engineer (Android) 안녕하세요. 버즈빌에서 안드로이드 부분 개발을 담당하고 있는 Ethan (이든)입니다. 개발이라는 주제로 다양한 곳에 관심사를 갖고 있고, 동료와 함께 개발 이야기를 하는 것을 좋아합니다. 메인 언어는 자바(Java)를 사용하고 있지만, 코틀린(Kotlin) / 파이썬(Python) / 자바스크립트(JavaScript) / 하스켈(Haskell) 등 다양한 언어에 대해 경험이 있습니다. 최근에는 시스템 아키텍쳐에 관심을 갖고 반응형 프로그래밍, 함수형 프로그래밍 등이 안드로이드와 어떤 구조로 표현 될 수 있을지 고민하곤 합니다. 제가 만든 서비스가 세상을 바꿀 수 있기를 희망하고, 이를 위해 버즈빌에서 오늘도 열심히 개발을 하고 있습니다.
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iOS 개발자를 구합니다!

“세상 모든 광고영상을 누구나 쉽게 만들 수 있게 한다.”영상광고는 사업의 규모와 업종을 막론하고 모든 분야에서 필수적인 요소로 자리잡고 있습니다. 잘 만든 영상광고가 매출로 이어진다는 사실은 검증되었고, 그 중요성은 나날이 증가하고 있습니다.하지만, 영상제작 전문기술 없이 광고영상을 제작한다는 것은 시간과 비용적인 측면에서 매우 어려운 일입니다. 광고영상을 SNS에 업로드 하고 싶은 마케터나 창업가들은 영상 전문가나 디자이너가 되는 것을 꿈꾸지 않습니다. 단지 자신의 서비스와 제품이 멋지게 홍보될 영상을 원하고 있습니다.더브이플래닛은 전문기술 없이도 누구나 쉽고 빠르게 광고영상을 제작할 수 있는 브이플레이트를 통해 많은 마케터들과 창업가들이 겪는 시간과 비용에 대한 어려움을 해소할 것입니다.“더브이플래닛”에서 영상광고 생태계의 흐름을 바꿀 iOS개발자를 모집합니다.광고영상을 누구나 쉽게 만들 수 있도록 함께 고민하고 시장을 주도해나갈 분을 애타게 찾고 있어요.우리는 한사람 한사람의 소중한 능력들이 맘껏 발휘될 수 있도록 존중과 배려로 서로를 응원하고 있어요. 우리와 함께 소중한 능력을 맘껏 발휘하실 분들의 많은 지원 부탁드려요.
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비트윈의 HBase 스키마 해부 - VCNC Engineering Blog

비트윈에서는 HBase를 메인 데이터베이스로 이용하고 있습니다. 유저 및 커플에 대한 정보와 커플들이 주고받은 메시지, 업로드한 사진 정보, 메모, 기념일, 캘린더 등 서비스에서 만들어지는 다양한 데이터를 HBase에 저장합니다. HBase는 일반적인 NoSQL과 마찬가지로 스키마를 미리 정의하지 않습니다. 대신 주어진 API를 이용해 데이터를 넣기만 하면 그대로 저장되는 성질을 가지고 있습니다. 이런 점은 데이터의 구조가 바뀔 때 별다른 스키마 변경이 필요 없다는 등의 장점으로 설명되곤 하지만, 개발을 쉽게 하기 위해서는 데이터를 저장하는데 어느 정도의 규칙이 필요합니다. 이 글에서는 비트윈이 데이터를 어떤 구조로 HBase에 저장하고 있는지에 대해서 이야기해 보고자 합니다.비트윈에서 HBase에 데이터를 저장하는 방법Thrift를 이용해 데이터 저장: Apache Thrift는 자체적으로 정의된 문법을 통해 데이터 구조를 정의하고 이를 직렬화/역직렬화 시킬 수 있는 기능을 제공합니다. 비트윈에서는 서버와 클라이언트가 통신하기 위해 Thrift를 이용할 뿐만 아니라 HBase에 저장할 데이터를 정의하고 데이터 저장 시 직렬화를 위해 Thrift를 이용합니다.하나의 Row에 여러 Column을 트리 형태로 저장: HBase는 Column-Oriented NoSQL로 분류되며 하나의 Row에 많은 수의 Column을 저장할 수 있습니다. 비트윈에서는 Column Qualifier를 잘 정의하여 한 Row에 여러 Column을 논리적으로 트리 형태로 저장하고 있습니다.추상화된 라이브러리를 통해 데이터에 접근: 비트윈에서는 HBase 클라이언트 라이브러리를 직접 사용하는 것이 아니라 이를 래핑한 Datastore라는 라이브러리를 구현하여 이를 이용해 HBase의 데이터에 접근합니다. GAE의 Datastore와 인터페이스가 유사하며 실제 저장된 데이터들을 부모-자식 관계로 접근할 수 있게 해줍니다.트랜잭션을 걸고 데이터에 접근: HBase는 일반적인 NoSQL과 마찬가지로 트랜잭션을 제공하지 않지만 비트윈에서는 자체적으로 제작한 트랜잭션 라이브러리인 Haeinsa를 이용하여 Multi-Row ACID 트랜잭션을 걸고 있습니다. Haeinsa 덕분에 성능 하락 없이도 데이터 무결성을 유지하고 있습니다.Secondary Index를 직접 구현: HBase에서는 데이터를 Row Key와 Column Qualifier를 사전식 순서(lexicographical order)로 정렬하여 저장하며 정렬 순서대로 Scan을 하거나 바로 임의 접근할 수 있습니다. 하지만 비트윈의 어떤 데이터들은 하나의 Key로 정렬되는 것으로는 충분하지 않고 Secondary Index가 필요한 경우가 있는데, HBase는 이런 기능을 제공하지 않고 있습니다. 비트윈에서는 Datastore 라이브러리에 구현한 Trigger을 이용하여 매우 간단한 형태의 Secondary Index를 만들었습니다.비트윈 HBase 데이터 구조 해부페이스북의 메시징 시스템에 관해 소개된 글이나, GAE의 Datastore에 저장되는 구조를 설명한 글을 통해 HBase에 어떤 구조로 데이터를 저장할지 아이디어를 얻을 수 있습니다. 비트윈에서는 이 글과는 약간 다른 방법으로 HBase에 데이터를 저장합니다. 이에 대해 자세히 알아보겠습니다.전반적인 구조비트윈에서는 데이터를 종류별로 테이블에 나누어 저장하고 있습니다. 커플과 관련된 정보는 커플 테이블에, 유저에 대한 정보는 유저 테이블에 나누어 저장합니다.각 객체와 관련된 정보는 각각의 HBase 테이블에 저장됩니다.또한, 관련된 데이터를 하나의 Row에 모아 저장합니다. 특정 커플과 관련된 사진, 메모, 사진과 메모에 달린 댓글, 기념일 등의 데이터는 해당 커플과 관련된 하나의 Row에 저장됩니다. Haeinsa를 위한 Lock Column Family를 제외하면, 데이터를 저장하기 위한 용도로는 단 하나의 Column Family만 만들어 사용하고 있습니다.각 객체의 정보와 자식 객체들은 같은 Row에 저장됩니다.또한, 데이터는 기본적으로 하나의 Column Family에 저장됩니다.이렇게 한 테이블에 같은 종류의 데이터를 모아 저장하게 되면 Region Split하는 것이 쉬워집니다. HBase는 특정 테이블을 연속된 Row들의 집합인 Region으로 나누고 이 Region들을 여러 Region 서버에 할당하는 방식으로 부하를 분산합니다. 테이블을 Region으로 나눌 때 각 Region이 받는 부하를 고려해야 하므로 각 Row가 받는 부하가 전체적으로 공평해야 Region Split 정책을 세우기가 쉽습니다. 비트윈의 경우 커플과 관련된 데이터인 사진이나 메모를 올리는 것보다는 유저와 관련된 데이터인 메시지를 추가하는 트래픽이 훨씬 많은데, 한 테이블에 커플 Row와 유저 Row가 섞여 있다면 각 Row가 받는 부하가 천차만별이 되어 Region Split 정책을 세우기가 복잡해집니다. RegionSplitPolicy를 구현하여 Region Split 정책을 잘 정의한다면 가능은 하지만 좀 더 쉬운 방법을 택했습니다.또한, 한 Row에 관련된 정보를 모아서 저장하면 성능상 이점이 있습니다. 기본적으로 한 커플에 대한 데이터들은 하나의 클라이언트 요청을 처리하는 동안 함께 접근되는 경우가 많습니다. HBase는 같은 Row에 대한 연산을 묶어 한 번에 실행시킬 수 있으므로 이 점을 잘 이용하면 성능상 이득을 얻을 수 있습니다. 비트윈의 데이터 구조처럼 특정 Row에 수많은 Column이 저장되고 같은 Row의 Column들에 함께 접근하는 경우가 많도록 설계되어 있다면 성능 향상을 기대할 수 있습니다. 특히 Haeinsa는 한 트랜잭션에 같은 Row에 대한 연산은 커밋시 한 번의 RPC로 묶어 처리하므로 RPC에 드는 비용을 최소화합니다. 실제 비트윈에서 가장 많이 일어나는 연산인 메시지 추가 연산은 그냥 HBase API를 이용하여 구현하는 것보다 Haeinsa Transaction API를 이용해 구현하는 것이 오히려 성능이 좋습니다.Column Qualifier의 구조비트윈은 커플들이 올린 사진 정보들을 저장하며, 또 사진들에 달리는 댓글 정보들도 저장합니다. 한 커플을 Root라고 생각하고 커플 밑에 달린 사진들을 커플의 자식 데이터, 또 사진 밑에 달린 댓글들을 사진의 자식 데이터라고 생각한다면, 비트윈의 데이터들을 논리적으로 트리 형태로 생각할 수 있습니다. 비트윈 개발팀은 Column Qualifier를 잘 정의하여 실제로 HBase에 저장할 때에도 데이터가 트리 형태로 저장되도록 설계하였습니다. 이렇게 트리 형태로 저장하기 위한 Key구조에 대해 자세히 알아보겠습니다.Column Qualifier를 설계할 때 성능을 위해 몇 가지 사항들을 고려해야 합니다. HBase에서는 한 Row에 여러 Column이 들어갈 수 있으며 Column들은 Column Qualifier로 정렬되어 저장됩니다. ColumnRangeFilter를 이용하면 Column에 대해 정렬 순서로 Scan연산이 가능합니다. 이 때 원하는 데이터를 순서대로 읽어야 하는 경우가 있는데 이를 위해 Scan시, 최대한 Sequential Read를 할 수 있도록 설계해야 합니다. 또한, HBase에서 데이터를 읽어올 때, 실제로 데이터를 읽어오는 단위인 Block에 대해 캐시를 하는데 이를 Block Cache라고 합니다. 실제로 같이 접근하는 경우가 빈번한 데이터들이 최대한 근접한 곳에 저장되도록 설계해야 Block Cache의 도움을 받을 수 있습니다.비트윈에서는 특정 커플의 사진이나 이벤트를 가져오는 등의 특정 타입으로 자식 데이터를 Scan해야하는 경우가 많습니다. 따라서 특정 타입의 데이터를 연속하게 저장하여 최대한 Sequential Read가 일어나도록 해야 합니다. 이 때문에 Column Qualifier가 가리키는 데이터의 타입을 맨 앞에 배치하여 같은 타입의 자식 데이터들끼리 연속하여 저장되도록 하였습니다. 만약 가리키는 데이터의 타입과 아이디가 Parent 정보 이후에 붙게 되면 사진 사이사이에 각 사진의 댓글 데이터가 끼어 저장됩니다. 이렇게 되면 사진들에 대한 데이터를 Scan시, 중간중간 저장된 댓글 데이터들 때문에 완벽한 Sequential Read가 일어나지 않게 되어 비효율적입니다.이렇게 특정 타입의 자식들을 연속하게 모아 저장하는 묶음을 컬렉션이라고 합니다. 컬렉션에는 컬렉션에 저장된 자식들의 개수나 새로운 자식을 추가할 때 발급할 아이디 등을 저장하는 Metadata가 있습니다. 이 Metadata도 특정 Column에 저장되므로 Metadata를 위한 Column Qualifier가 존재합니다. 이를 위해 Column Qualifier에는 Column Qualifier가 자칭하는 데이터가 Metadata인지 표현하는 필드가 있는데, 특이하게도 메타데이터임을 나타내는 값이 1이 아니라 0입니다. 이는 Metadata가 컬렉션의 맨 앞쪽에 위치하도록 하기 위함입니다. 컬렉션을 읽을 때 보통 맨 앞에서부터 읽는 경우가 많고, 동시에 Metadata에도 접근하는 경우가 많은데, 이 데이터가 인접하게 저장되어 있도록 하여 Block Cache 적중이 최대한 일어나도록 한 것입니다.Datastore 인터페이스비트윈에서는 이와 같은 데이터 구조에 접근하기 위해 Datastore라는 라이브러리를 구현하여 이를 이용하고 있습니다. HBase API를 그대로 이용하는 것보다 좀 더 쉽게 데이터에 접근할 수 있습니다. GAE의 Datastore와 같은 이름인데, 실제 인터페이스도 매우 유사합니다. 이 라이브러리의 인터페이스에 대해 간단히 알아보겠습니다.Key는 Datastore에서 HBase에 저장된 특정 데이터를 지칭하기 위한 클래스입니다. 논리적으로 트리 형태로 저장된 데이터 구조를 위해 부모 자식 관계를 이용하여 만들어 집니다.Key parentKey = new Key(MType.T_RELATIONSHIP, relId); Key photoKey = new Key(parentKey, MType.T_PHOTO, photoId); // 특정 커플 밑에 달린 사진에 대한 키 Datastore는 Key를 이용해 Row Key와 Column Qualifier를 만들어 낼 수 있습니다. Datastore는 이 정보를 바탕으로 HBase에 새로운 데이터를 저장하거나 저장된 데이터에 접근할 수 있는 메서드를 제공합니다. 아래 코드에서 MUser 클래스는 Thrift로 정의하여 자동 생성된 클래스이며, Datastore에서는 이 객체를 직렬화 하여 HBase에 저장합니다.MUser user = new MUser(); user.setNickname("Alice"); user.setGender(Gender.FEMALE); user.setStatus("Hello World!"); Key userKey = new Key(MType.T_USER, userId); getDatastore().put(userKey, user); user = getDatastore().get(userKey); getDatastore().delete(userKey); 또한, Datastore는 Key를 범위로 하여 Scan연산이 할 수 있도록 인터페이스를 제공합니다. Java에서 제공하는 Try-with-resource문을 이용하여 ResultScanner를 반드시 닫을 수 있도록 하고 있습니다. 내부적으로 일단 특정 크기만큼 배치로 가져오고 더 필요한 경우 더 가져오는 식으로 구현되어 있습니다.try (CloseableIterable> entries = getDatastore().subSibling(fromKey, fromInclusive, toKey, toInclusive)) { for (KeyValue entry : entries) { // do something } } Secondary Index 구현 방법HBase는 데이터를 Row Key나 Column Qualifier로 정렬하여 저장합니다. 이 순서로만 Sequential Read를 할 수 있으며 Key값을 통해 특정 데이터를 바로 임의 접근할 수 있습니다. 비트윈에서는 특정 달에 해당하는 이벤트들을 읽어오거나 특정 날짜의 사진들의 리스트를 조회하는 등 id 순서가 아니라 특정 값을 가지는 데이터를 순서대로 접근해야 하는 경우가 있습니다. 이럴 때에도 효율적으로 데이터에 접근하기 위해서는 id로 정렬된 것 외에 특정 값으로 데이터를 정렬할 수 있어야 합니다. 하지만 HBase에서는 이와 같은 Secondary Index 같은 기능을 제공하지 않습니다. 비트윈 개발팀은 이에 굴하지 않고 Secondary Index를 간단한 방법으로 구현하여 사용하고 있습니다.구현을 간단히 하기 위해 Secondary Index를 다른 데이터들과 마찬가지로 특정 타입의 데이터로 취급하여 구현하였습니다. 따라서 Index에 대해서도 Column Qualifier가 발급되며, 이때, Index에 해당하는 id를 잘 정의하여 원하는 순서의 Index를 만듭니다. 이런 식으로 원하는 순서로 데이터를 정렬하여 저장할 수 있으며 이 인덱스를 통해 특정 필드의 값의 순서대로 데이터를 조회하거나 특정 값을 가지는 데이터에 바로 임의 접근할 수 있습니다. 또한, Index에 실제 데이터를 그대로 복사하여 저장하여 Clustered Index처럼 동작하도록 하거나, Reference만 저장하여 Non-Clustered Index와 같이 동작하게 할 수도 있습니다. Datastore 라이브러리에는 특정 데이터가 추가, 삭제, 수정할 때 특정 코드를 실행할 수 있도록 Trigger 기능이 구현되어 있는데, 이를 통해 Index를 업데이트합니다. 데이터의 변경하는 연산과 Index를 업데이트하는 연산이 하나의 Haeinsa 트랜잭션을 통해 원자적으로 일어나므로 데이터의 무결성이 보장됩니다.못다 한 이야기각 테이블의 특정 Row의 Column들에 대한 Column Qualifier외에도 Row에 대한 Row Key를 정의 해야 합니다. 비트윈에서는 각 Row가 표현하는 Root객체에 대한 아이디를 그대로 Row Key로 이용합니다. 새로운 Root객체가 추가될 때 발급되는 아이디는 랜덤하게 생성하여 객체가 여러 Region 서버에 잘 분산될 수 있도록 하였습니다. 만약 Row Key를 연속하게 발급한다면 특정 Region 서버로 연산이 몰리게 되어 성능 확장에 어려움이 생길 수 있습니다.데이터를 저장할 때 Thrift를 이용하고 있는데, Thrift 때문에 생기는 문제가 있습니다. 비트윈에서 서버를 업데이트할 때 서비스 중지 시간을 최소화하기 위해 롤링 업데이트를 합니다. Thrift 객체에 새로운 필드가 생기는 경우, 롤링 업데이트 중간에는 일부 서버에만 새로운 Thift가 적용되어 있을 수 있습니다. 업데이트된 서버가 새로운 필드에 값을 넣어 저장했는데, 아직 업데이트가 안 된 서버가 이 데이터를 읽은 후 데이터를 다시 저장한다면 새로운 필드에 저장된 값이 사라지게 됩니다. Google Protocol Buffer의 경우, 다시 직렬화 할 때 정의되지 않은 필드도 처리해주기 때문에 문제가 없지만, Thrift의 경우에는 그렇지 않습니다. 비트윈에서는 새로운 Thrift를 적용한 과거 버전의 서버를 먼저 배포한 후, 업데이트된 서버를 다시 롤링 업데이트를 하는 식으로 이 문제를 해결하고 있습니다.

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