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

편집자 주아래와 같이 용어를 표기하기로 저자와 협의함Docker, NodeJS, NginxOverview안녕하세요. 칼 같은 들여쓰기에 희열을 느끼는 브랜디 개발자 강원우입니다! 서버를 운영해본 개발자라면 Fatal 에러, 아웃오브메모리 에러, 또는 전날 흡수한 알코올로 인해 손을 떨다가 한 번쯤 서버를 요단강 너머로 보내봤을 겁니다. 만약 테스트 서버였다면 잠시 마음을 가다듬으면 되지만, 현재 상용 서비스 중인 서버라면 얘기는 달라집니다.님아, 그 강을 건너지 마오!이런 간담이 서늘해지는 경험은 저 하나로 족합니다. 그래서 고군분투했던 지난 날을 되돌아보면서 빠르고 안정적이며, 죽어도 죽지 않는 좀비 같은 서버 구축 방법을 쓰려고 합니다.준비물서비스를 운영할 때 가장 중요하게 여겨야 하는 건 역시 안정성입니다. 이번 글에서는 오래 전부터 개발 세계의 뜨거운 감자였던 Docker와, 단일 스레드와 이벤트 루프로 태생적으로 심플하고 민첩한 NodeJS, 마지막으로 고성능을 목표로 개발된 Nginx를 활용하겠습니다.1. DockerDocker는 컨테이너 기반의 오픈소스 가상화 플랫폼입니다. 대표적으로 LXC(Linux Container)가 있습니다. 화물 컨테이너처럼 어떠한 일련의 기능을 완전히 격리된 소프트웨어 환경에서 작동하게 만드는 기술을 말합니다.OS 가상화와 별반 다를 게 없는 것 같지만 소프트웨어적으로 작동한다는 차이가 있습니다. 다시 말해, 현재 OS의 자원을 그대로 사용하기 때문에 하이퍼 바이저가 가상환경을 위해 가상의 커널을 만드는 오버헤드가 거의 없다는 것이죠.이미지와 속도도 차이를 보입니다. 완벽하게 구성한 세팅을 그대로 이미지화할 수 있고, 해당 이미지는 Docker 위에서 완벽히 동일하게 동작하는 걸 보장합니다. 해당 이미지로 컨테이너를 제작할 땐 1~2초면 새로운 컨테이너가 생겨날 정도로 엄청나게 빠른 속도도 자랑합니다. 1)또한 Docker는 자주 사용되는 다양한 이미지를 퍼블릭 레포지토리에 공유해 사용할 수 있기도 합니다. 양파도 아닌데 특징이 계속 나오죠? 다음 글에서 Docker의 특징을 더 자세히 다루겠습니다.Docker는 리눅스만 지원했었지만, 요즘은 Docker for Windows와 Docker for Mac으로 거의 모든 OS에서 사용할 수 있습니다. 2) Docker 설치 링크는 윈도우와 맥으로 나뉘어져 있습니다. 리눅스는 아래를 참고하세요.curl -fsSL https://get.docker.com/ | sudo sh 2. NodeJSNodeJS는 구글이 구글 크롬에 사용하려고 제작한 V8 오픈소스 자바스크립트 엔진을 기반으로 제작된 자바스크립트 런타임입니다. NodeJS에는 몇 가지 특징이 있습니다.단일 스레드입니다.비동기 방식입니다.이벤트 루프를 사용합니다NPM이라는 끝내주는 동반자가 있습니다.비유하자면 예전엔 낡은 곡괭이로 큰 돌을 캐내려고 수십 명의 인부가 달라 붙었는데, 지금은 육중한 포크래인으로 거대한 돌을 쑥! 뽑아버리는 것과 비슷합니다. 굉장히 효율적이죠. NodeJS는 단일 스레드의 장점을 극대화하려고 이벤트 루프를 통해 모든 처리를 비동기로 수행합니다. 서버 사이드의 묵직한 CPU들이 빠르게 일을 처리하고 이벤트 루프에 등록된 일을 감지해 다음 작업을 빠르게 수행하는 방식입니다.마지막으로 NPM(Node Package Manager)은 NodeJS에서 사용할 수 있는 다양한 모듈을 관리해주는 프로그램입니다. 도커와 상당히 유사합니다. NodeJS에서는 무언가 기능을 만들기 전에 NPM을 먼저 뒤져보라는 말이 있을 정도로 풍부한 모듈 생태계가 구성되어 있습니다. 이는 로깅이나 날짜 계산 등 생각보다 까다로운 것들을 가져다 사용할 수 있게 도와주기 때문에 개발이 빨라집니다. NodeJS 설치링크는 여기를 클릭하세요. 이 글의 예제에서는 NodeJS의 현재시점 LTS인 codename Carbon버젼을 사용합니다!8.x 버젼이 Active LTS 상태입니다.LTS은 Long Term Support의 약자로 가장 오랜기간 지원하는 버전입니다.우선 서비스 구성을 위해 간단한 NodeJS 어플리케이션을 작성해보겠습니다.첫째, packge.json를 작성합시다.{   "name": "nodejs_tutorial_server",   "version": "0.0.0",  "private": true,   "scripts": {     "start": "node nodejs_tutorial_server.js"   },   "description": "NodeJS Tutorial Server",   "author": {     "name": "WonwooKang"   },   "dependencies": {     "express": "^4.16.3",     "uuid": "^3.2.1"   } } nodejs_tutorial_server.js 파일을 메인으로 실행합니다. HTTP Request를 처리하려면 express를 사용해야 하며, 서버를 구분하려면 uuid모듈이 필요합니다.둘째, package.json의 의존 파일들을 설치합시다.npm install npm install 전npm install 후셋째, 간단한 웹 어플리케이션을 작성합시다.var express = require('express'); var app = express(); const port = 3000;  var server = app.listen(port, function () {     console.log("Express server has started on port : "+port);  });  app.get('/', function (req, res) {     res.send('Hello?');  }); 넷째, package.json의 script start 구문을 실행하여 서버를 로드합시다.npm start 3000번 포트로 서버가 시작되었습니다!접속해볼까요?잘 접속됩니다.그런데 수정할 때마다 서버를 매번 다시 띄우면 귀찮을 겁니다. 이럴 땐 nodemon 모듈을 사용합시다. nodemon은 Nodejs의 파일이 수정되는 걸 감지해 자동으로 리로드해주는 편리한 도구입니다.nodemon설치npm install nodemon -g package.json script 변경"scripts": {     "start": "nodemon nodejs_tutorial_server.js"   }, nodemon 실행확인을 위해 약갼의 수정//nodejs_tutorial_server.js 수정 app.get('/', function(req, res) {     res.send('Hello Nodemon');  }); nodemon을 통해 어플리케이션이 실행된 모습파일수정 후 저장했을 때 자동 감지한 모습서버 잘 떴습니다!성공적으로 단 하나의 GET 요청을 처리할 수 있는 심플한 NodeJS 기반 웹 어플리케이션을 완성했습니다. 이제 웹 어플리케이션을 Docker Container위에서 구동해봅시다!3. Docker로 NodeJS Express 서버 구동하기이제 Docker Container위에서 NodeJS서버를 구동할 건데요. 그러려면 우선 Dockerfile을 작성해야 합니다. 물론 Docker의 이미지를 당겨 받고, 컨테이너를 생성하고, 또 컨테이너를 실행해서 Attach하고, 필요한 파일들을 밀어넣는 등 귀찮은 방법도 있습니다. 하지만 개발자에게 이것은 힘든 작업이므로 Dockerfile을 적극 활용합시다. (Dockerfile의 D는 대문자여야 합니다! 꼭이요)Node 도커 이미지에 어플리케이션 파일을 추가해 실행하는 Dockerfile 작성하기FROM node:carbon MAINTAINER Wonwoo Kang [email protected] #app 폴더 만들기 - NodeJS 어플리케이션 폴더 RUN mkdir -p /app #winston 등을 사용할떄엔 log 폴더도 생성 #어플리케이션 폴더를 Workdir로 지정 - 서버가동용 WORKDIR /app #서버 파일 복사 ADD [어플리케이션파일 위치] [컨테이너내부의 어플리케이션 파일위치] #저는 Dockerfile과 서버파일이 같은위치에 있어서 ./입니다 ADD ./ /app #패키지파일들 받기 RUN npm install #배포버젼으로 설정 - 이 설정으로 환경을 나눌 수 있습니다. ENV NODE_ENV=production #서버실행 CMD node nodejs_tutorial_server.js Dockerfile 내용은 node:carbon에서 :carbon이 NodeJS의 이미지 버전 Tag 입니다.Dockerfile을 통해 docker image 빌드하기docker build –tag 레포지토리명: 태그 Dockerfile 경로docker build --tag node_server:0.0.1 [Dockerfile이 위치하는 경로] 호오... 게이지가 마구마구 차오르는군요?build가 완료된 화면입니다. Dockerfile의 내용 순서가 각 Step별로 진행된 것을 알 수 있습니다.빌드 결과 생성된 이미지 확인하기docker images 빌드 명령어에서 입력했던 버전 태그까지 잘 입력된 것을 알 수 있습니다.NodeJS Carbon 이미지를 기반으로 한 node_server 이미지를 제작했습니다. 사이즈는 둘이 합쳐 1Gb가 넘을 것 같지만 실제로는 변경된 부분만 저장됩니다. 그러므로 node_server 이미지의 크기는 6~10Mb 정도입니다.생성된 이미지로 컨테이너 만들기컨테이너 생성 명령어는 아래와 같습니다.docker create --name [서버명] -p [외부 포트:컨테이너 내부포트] [이미지명:버전태그] 주의할 점이 있습니다. 포트번호 바인딩 중 왼쪽은 우리가 접속할 실제 포트이고, 오른쪽은 컨테이너 내부의 NodeJS서버 할당 포트가 된다는 것입니다. 공유기의 포트포워딩 설정과 같습니다.docker create --name NODE_SERVER_0 -p 3000:3000 node_server:0.0.1 알 수 없는 코드가 생성되었습니다. 응?컨테이너 확인하기생성한 컨테이너를 확인해볼까요?docker ps 어.. 없잖아?옵션을 추가합니다.docker ps -a 나타났다!docker ps 명령어는 현재 실행 중(STATUS:Up)인 컨테이너의 목록을 보여줍니다. -a 옵션은 실행하지 않는 모든 컨테이너를 보여줍니다. 위의 이미지에서 node_server:0.0.1이미지로부터 NODE_SERVER_0 이라는 이름으로 2분 전에 생성되었다는 걸 알 수 있습니다. 3)컨테이너 실행하기docker start NODE_SERVER_0 다시 확인하기docker ps 19초 전에 Up상태가 되었다는 걸 알 수 있다.외부 3000번 포트 -> 내부 3000번 포트로 연결되었습니다. 서버도 실행되었고요! 이제 접속해볼까요?내용도 안 바꾸고 새로고침도 빨라서 뜬 건지 잘 모르겠군요. 내용을 수정해서 다시 확인하겠습니다.//nodejs_tutorial_server.js 수정 app.get('/', function (req, res) {     res.send('Hello I\'m In Docker Container Now!');  }); 파일 변경해서 다시 확인하기//버전 태그도 0.0.2로 업해주고 docker build --tag node_server:0.0.2 [Dockerfile위치] 잘 생성되었습니다.//이미지가 잘 생성되었는지 확인하고 docker images 0.0.2가 나타났습니다.//기존 컨테이너를 삭제합니다. -f 옵션은 실행중인 컨테이너도 강제로 삭제하겠다는 뜻입니다.  docker rm -f NODE_SERVER_0 // 잘지워졌나 확인하고  docker ps -a 잘 지워집니다.//0.0.2 버젼 이미지로 컨테이너를 다시 생성합니다.  docker create --name NODE_SERVER_0 -p 3000:3000 node_server:0.0.2   //서버를 실행합니다. docker start NODE_SERVER_0 잘 실행됩니다.이제 다시 접속해봅시다.안녕! 나 지금 Docker 안에 있어!이제 Docker로 여러 개의 서버를 띄우겠습니다. NodeJS는 싱글 스레드이기 때문에 하나의 CPU를 여럿이 나눠 갖는 건 비효율적입니다. 따라서 CPU 숫자에 맞춰서 서버를 띄워보겠습니다.제 맥북엔 CPU가 4개뿐입니다.CPU수에 맞춰 추가로 생성하기추가로 컨테이너를 생성하고, 서버를 실행합니다. 서버 목록도 확인해야겠죠.서버 생성서버 실행서버 목록 확인포트번호는 같은 포트를 쓸 수 없기 때문에 3001, 3002, 3003으로 매핑합니다. 브라우저로 접속해서 확인해보겠습니다.각 포트별 접속 화면미리 만들어둔 이미지 덕분에 서버 3대를 띄우는 데에 5분도 안 걸렸습니다. 하지만 Docker 서버를 여러 개 띄워도 결국 사람의 손이 닿아야 합니다. 따라서 이번에는 NodeJS의 Cluster를 활용해 적은 수의 Docker Container를 이용하면서도 다수의 CPU를 사용하겠습니다. 또 죽은 워커를 다시 살려 서버가 다운되는 것을 막아 안정적인 서비스도 구축해보겠습니다.4. 멀티코어대응 NodeJS Cluster 구성2컨테이너용 NodeJS Cluster서버 어플리케이션 작성하기var cluster = require('cluster'); var os = require('os'); var uuid = require('uuid'); const port = 3000; //키생성 - 서버 확인용 var instance_id = uuid.v4();  /**  * 워커 생성  */ var cpuCount = os.cpus().length; //CPU 수 var workerCount = cpuCount/2; //2개의 컨테이너에 돌릴 예정 CPU수 / 2  //마스터일 경우 if (cluster.isMaster) {     console.log('서버 ID : '+instance_id);     console.log('서버 CPU 수 : ' + cpuCount);     console.log('생성할 워커 수 : ' + workerCount);     console.log(workerCount + '개의 워커가 생성됩니다\n');        //CPU 수 만큼 워커 생성     for (var i = 0; i < workerCount>         console.log("워커 생성 [" + (i + 1) + "/" + workerCount + "]");         var worker = cluster.fork();     }        //워커가 online상태가 되었을때     cluster.on('online', function(worker) {         console.log('워커 온라인 - 워커 ID : [' + worker.process.pid + ']');     });        //워커가 죽었을 경우 다시 살림     cluster.on('exit', function(worker) {         console.log('워커 사망 - 사망한 워커 ID : [' + worker.process.pid + ']');         console.log('다른 워커를 생성합니다.');                 var worker = cluster.fork();     });  //워커일 경우 } else if(cluster.isWorker) {     var express = require('express');     var app = express();     var worker_id = cluster.worker.id;         var server = app.listen(port, function () {         console.log("Express 서버가 " + server.address().port + "번 포트에서 Listen중입니다.");     });        app.get('/', function (req, res) {         res.send('안녕하세요 저는 워커 ['+ cluster.worker.id+'] 입니다.');     });  } CPU 숫자를 받아 CPU 수(4)를 컨테이너 수(2) 로 나눠 워커를 생성하는 NodeJS 클러스터 구성입니다. 이렇게만 해도 운영에는 무리가 없지만 컨테이너 2개의 구분이 안 되서 확인할 수가 없습니다.그러므로 마스터와 워커의 통신을 이용해 마스터의 uuid를 얻겠습니다. (워커와 마스터 간의 데이터 이동은 통신 말고는 메모리DB 등의 데이터 저장소밖에 없습니다)마스터의 아이디를 알아오는 로직이 추가된 어플리케이션 작성var cluster = require('cluster'); var os = require('os'); var uuid = require('uuid'); const port = 3000; //키생성 - 서버 확인용 var instance_id = uuid.v4();  /**  * 워커 생성  */ var cpuCount = os.cpus().length; //CPU 수 var workerCount = cpuCount/2; //2개의 컨테이너에 돌릴 예정 CPU수 / 2  //마스터일 경우 if (cluster.isMaster) {     console.log('서버 ID : '+instance_id);     console.log('서버 CPU 수 : ' + cpuCount);     console.log('생성할 워커 수 : ' + workerCount);     console.log(workerCount + '개의 워커가 생성됩니다\n');         //워커 메시지 리스너     var workerMsgListener = function(msg){                    var worker_id = msg.worker_id;             //마스터 아이디 요청             if (msg.cmd === 'MASTER_ID') {                 cluster.workers[worker_id].send({cmd:'MASTER_ID',master_id: instance_id});            }      }        //CPU 수 만큼 워커 생성     for (var i = 0; i < workerCount>         console.log("워커 생성 [" + (i + 1) + "/" + workerCount + "]");         var worker = cluster.fork();                //워커의 요청메시지 리스너         worker.on('message', workerMsgListener);     }        //워커가 online상태가 되었을때     cluster.on('online', function(worker) {         console.log('워커 온라인 - 워커 ID : [' + worker.process.pid + ']');     });        //워커가 죽었을 경우 다시 살림     cluster.on('exit', function(worker) {         console.log('워커 사망 - 사망한 워커 ID : [' + worker.process.pid + ']');         console.log('다른 워커를 생성합니다.');                 var worker = cluster.fork();         //워커의 요청메시지 리스너         worker.on('message', workerMsgListener);     });  //워커일 경우 } else if(cluster.isWorker) {     var express = require('express');     var app = express();     var worker_id = cluster.worker.id;     var master_id;        var server = app.listen(port, function () {        console.log("Express 서버가 " + server.address().port + "번 포트에서 Listen중입니다.");     });        //마스터에게 master_id 요청     process.send({worker_id: worker_id, cmd:'MASTER_ID'});     process.on('message', function (msg){         if (msg.cmd === 'MASTER_ID') {             master_id = msg.master_id;         }     });        app.get('/', function (req, res) {         res.send('안녕하세요 저는 ['+master_id+']서버의 워커 ['+ cluster.worker.id+'] 입니다.');    });  } Docker Container에 올리기 전 로컬 테스트를 먼저 진행합니다. 서버 구동!두 개의 워커가 실행되었습니다.똑같은 localhost:3000번 접속이지만 워커의 번호가 다릅니다.이제 워커로 CPU 수만큼 워커를 생성할 수 있게 되었습니다. 이제 워커가 어떻게 안정적으로 서비스되는지 테스트하겠습니다. 워커 킬링 테스트하기워커 킬러 로직 작성//워커 킬링 테스트     app.get("/workerKiller", function (req, res) {         cluster.worker.kill();         res.send('워커킬러 호출됨');     }); 실험에 앞서 똑같은 상황 재연 마스터 아이디를 유심히 봐주세요. 워커 킬러를 실행하겠습니다.워커 킬러 호출아래는 호출된 결과입니다. 하나의 워커가 죽자마자 곧장 다른 워커가 태어나(?) 3000번을 Listen하기 시작했습니다. 워커 킬러가 호출된 화면이제 워커 킬러를 여러 번 호출해보겠습니다. CMD+R을 꾸욱 눌러 연속으로 킬링해봤는데 아래 화면처럼 바로 살아납니다.접속해서 현재 워커를 확인합니다.위의 화면처럼 마스터의 UUID가 그대로인데 워커만 교체되었습니다. 준비는 끝났습니다. 이제 Docker를 이용해 2명의 워커를 가진 2개의 NodeJS서버를 실행하고, 4개의 귀여운 CPU를 불살라봅시다! 5. Docker로 NodeJS Cluster 서버 실행하기docker build --tag node_server:0.0.3 /Users/kww/eclipse-workspace/nodejs-for-article docker create --name NODE_SERVER_0 -p 3000:3000 node_server:0.0.3 docker create --name NODE_SERVER_1 -p 3001:3000 node_server:0.0.3 docker start NODE_SERVER_0 docker start NODE_SERVER_1 cluster가 적용된 2개의 컨테이너 start0.0.3번 이미지로 생성된 2개의 컨테이너 서버가 무사히 로드되었습니다. 이제 접속해서 확인해볼까요?cluster가 적용된 2컨테이너 4서버 구동화면WOW! 2개의 URL, 2개의 UUID, 각 2명의 워커까지. 완벽한 2.2.2입니다. 마치 홍진호를 보는 듯한 서버 현황입니다. 이제 워커 킬러로 습격해보겠습니다.워커 킬러 습격 후위의 이미지를 보면 3000번 포트서버에서 13명, 3001번 포트서버에서 22명의 워커가 사망했습니다. UUID를 통해 2개의 서버에서 일정량의 워커가 매우 안정적으로 서버를 지키고 있는 걸 알 수 있었습니다.지금까지 2개의 컨테이너로 4개의 서버를 구성해보았습니다. CPU 숫자와 나눠지는 수에 따라 컨테이너의 수, NodeJS 클러스터 서버의 수를 유동적으로 조정할 수 있습니다. 전에 운영하던 API서버는 16코어 서버였고, 로드벨런서 및 기타 작업용 1코어의 여분을 남기고 15코어 / 3 으로 5개의 워커를 가진 3개의 NodeJS서버를 도커 컨테이너로 운영했었습니다.여기서 문제점이 생깁니다. 우리는 어떤 서비스를 할 때 하나의 도메인을 쓰는데 포트번호가 2개죠? 어떻게 해야 할까요. 여기서 바로 한참을 기다렸던 불곰국의 Nginx가 등장합니다.6. Nginx로 로드밸런싱 하기Nginx은 “더 적은 자원으로 더 빠르게”를 지향합니다. 러시아의 이고르 시쇼브(Игорь Сысоев)는 Apache에서 10,000개의 접속을 동시에 다루기 힘든 걸 해결하려고 Nginx를 개발합니다.Nginx는 NodeJS와 유사하게 싱글 스레드 방식에 이벤트 드리븐 구조 사용하는 오픈소스 HTTP서버로 최근 아파치의 점유율을 상당히 뺏고 있는 서버입니다. 다운로드 링크를 아래에 써두었습니다.Nginx 설치WindowNginx 다운로드Macbrew install nginx Linuxapt-get install nginx or yum install nginx Nginx 설치 성공Nginx 기본 접속 화면서버 조작방법서버 시작 : nginx 서버 중지 : nginx -s stop 서버 재시작 : nginx -r reload (맥에선 이건 안되는듯?) 기본 설정은 8080포트로 되어있습니다. 원하는 포트르 로드벨런싱 설정을 해보겠습니다. Nginx 로드밸런싱 설정아래는 Nginx의 로드밸런싱입니다.#http블럭 내부에 추가     #NodeJS 서버 로드밸런싱     upstream nodejs_server {         #least_conn;         #ip_hash;         server localhost:3000 weight=10 max_fails=3 fail_timeout=10s;         server localhost:3001 weight=10 max_fails=3 fail_timeout=10s;     }        #3333번 포트 NodeJS 서버로 연결     server{         listen               3333;         server_name  localhost;                location / {             proxy_pass http://nodejs_server;         }     } 로드밸런싱이 잘 적용되었는지 확인해보겠습니다. 로드밸런싱 적용 이후모든 브라우저에서 3333번으로 접속했는데 서로 다른 2개의 서버가 번갈아 접속되고, 워커가 가끔 바뀌는 걸 확인할 수 있습니다. 이번엔 로드밸런서로 워커 킬러를 호출하겠습니다.로드밸런싱 포트인 3333번 포트로 여러 번 호출결과 확인Nginx 로드밸런서가 확실하게 작동하는 걸 확인할 수 있었습니다. 위의 이미지에서 서버가 자꾸 바뀌는 모습을 볼 수 있는데, 이는 세션이 유지되지 않기 때문입니다. 실제 서비스에서는 세션의 유지를 위해 ip_hash 옵션이 꼭 필요합니다.ip_hash : 동일한 IP의 접속은 같은 서버로 접속하도록 하는 옵션입니다.  least_conn : 가장 접속이 적은 서버로 접속을 유도하는 옵션으로 ip_hash와 같이쓰입니다. Conclusion자, 고생하셨습니다. 여기까지 Docker와 NodeJS, Nginx를 이용해 관리하기 쉽고, 일부러 죽여도 죽지 않는 안정적인 서비스 환경을 구축해봤습니다. 한 가지 주의할 점이 있습니다. NodeJS의 Cluster는 죽은 워커를 바로 살리는데 싱글스레드여서 그런지 그 속도가 정말 어마어마합니다. 따라서 NodeJS Cluster를 사용할 땐 여러 핸들링에 신중하세요. 모든 promise에 반드시 catch를 달아 핸들링하고, 오류가 날 것 같은 로직엔 반드시 try - catch를 달아 핸들링을 해야 합니다. 그렇지 않으면 다시 살아나는 워커에 의해 서버의 자원이 고갈될 수 있습니다.예전에 16코어 서버를 운영할 땐 서버 자원에 비해 사용자가 적어서..(눈물) 5워커 2개의 서버만 구동하고 여유를 두었습니다. 그리고 서버 패치가 있을 때 3번째 서버를 대기시켰습니다. 앱에서 업데이트가 완료되는 시점에 Docker Container를 바꿔치기 하는 방식으로 Non-Stop서비스를 운영했죠. 혹시 코어가 빵빵한 여유 서버가 있는데 재빠르고 좀비 같은 서비스를 구성해야 한다면 위와 같은 환경 구축을 강력히 추천합니다. 지금까지 긴 글을 읽어주셔서 감사합니다.ps. 글 쓰다 보니 해가 떴네요. 하하.참고1) 가상 머신은 작은 이미지라도 기가바이트 단위의 사이즈와 Load되기까지 상당한 시간이 소요된다.2) 그러나 Windows의 경우, Hiper-v위에 리눅스를 띄워 도커를 구동한다. Mac에서도 가상 머신 위에서 구동된다. 따라서 성능적인 강점은 리눅스에만 적용된다.3) 도커에서는 NAME 속성을 지어주지 않으면 알아서 이름을 지어주는데 romantic한 단어가 많다.글강원우 과장 | R&D 개발2팀[email protected]브랜디, 오직 예쁜 옷만#브랜디 #개발팀 #개발자 #개발환경 #업무환경 #인사이트 #경험공유

VCNC에서 엔지니어링 블로그를 시작하고 벌써 새로운 해를 맞이하였습니다. 그동안 여러 글을 통해 VCNC 개발팀의 이야기를 들려드렸습니다. 이번에는 엔지니어링 블로그 자체를 주제로 글을 적어보고자 합니다. 저희는 워드프레스나 텀블러와 같은 일반적인 블로깅 도구나 서비스를 사용하지 않고 조금은 개발자스럽다고 할 수 있는 특이한 방법으로 엔지니어링 블로그를 운영하고 있습니다. 이 글에서는 VCNC 개발팀이 엔지니어링 블로그를 운영하기 위해 이용하는 방법들을 소개하고자 합니다. 그리고 블로그를 운영하기 위해 방법을 다루는 중간중간에 개발팀의 문화와 일하는 방식들에 대해서도 간략하게나마 이야기해보고자 합니다.블로그에 사용하는 기술들Jekyll: Jekyll은 블로그에 특화된 정적 사이트 생성기입니다. GitHub의 Co-founder 중 한 명인 Tom Preston-Werner가 만들었으며 Ruby로 작성되어 있습니다. Markdown을 이용하여 글을 작성하면 Liquid 템플릿 엔진을 통해 정적인 HTML 파일들을 만들어 줍니다. VCNC 엔지니어링 블로그는 워드프레스같은 블로깅 도구를 사용하지 않고 Jekyll을 사용하고 있습니다.Bootstrap: 블로그 테마는 트위터에서 만든 프론트엔드 프레임워크인 Bootstrap을 이용하여 직접 작성되었습니다. Bootstrap에서 제공하는 다양한 기능들을 가져다 써서 블로그를 쉽게 만들기 위해 이용하였습니다. 덕분에 큰 공을 들이지 않고도 Responsive Web Design을 적용할 수 있었습니다.S3: S3는 AWS에서 제공되는 클라우드 스토리지 서비스로서 높은 가용성을 보장합니다. 일반적으로 파일을 저장하는 데 사용되지만, 정적인 HTML을 업로드하여 사이트를 호스팅하는데 사용할 수도 있습니다. 아마존의 CTO인 Werner Vogels 또한 자신의 블로그를 S3에서 호스팅하고 있습니다. VCNC Engineering Blog도 Jekyll로 만들어진 HTML 파일들을 아마존의 S3에 업로드 하여 운영됩니다. 일단 S3에 올려두면 운영적인 부분에 대한 부담이 많이 사라지기 때문에 S3에 올리기로 하였습니다.CloudFront: 브라우저에서 웹페이지가 보이는 속도를 빠르게 하려고 아마존의 CDN서비스인 CloudFront를 이용합니다. CDN을 이용하면 HTML파일들이 전 세계 곳곳에 있는 Edge 서버에 캐싱 되어 방문자들이 가장 가까운 Edge를 통해 사이트를 로딩하도록 할 수 있습니다. 특히 CloudFront에 한국 Edge가 생긴 이후에는 한국에서의 응답속도가 매우 좋아졌습니다.s3cmd: s3cmd는 S3를 위한 커맨드 라인 도구입니다. 파일들을 업로드하거나 다운로드 받는 등 S3를 위해 다양한 명령어를 제공합니다. 저희는 블로그 글을 s3로 업로드하여 배포하기 위해 s3cmd를 사용합니다. 배포 스크립트를 실행하는 것만으로 s3업로드와 CloudFront invalidation이 자동으로 이루어지므로 배포 비용을 크게 줄일 수 있었습니다.htmlcompressor: 정적 파일들이나 블로그 글 페이지들을 s3에 배포할 때에는 whitespace 등을 제거하기 위해 htmlcompressor를 사용합니다. 또한 Google Closure Compiler를 이용하여 javascript의 길이도 줄이고 있습니다. 실제로 서버가 내려줘야 할 데이터의 크기가 줄어들게 되므로 로딩속도를 조금 더 빠르게 할 수 있습니다.블로그 관리 방법앞서 소개해 드린 기술들 외에도 블로그 글을 관리하기 위해 다소 독특한 방법을 사용합니다. 개발팀의 여러 팀원이 블로그에 올릴 주제를 결정하고 서로의 의견을 교환하기 위해 여러 가지 도구를 이용하는데 이를 소개하고자 합니다. 이 도구들은 개발팀이 일할 때에도 활용되고 있습니다.글감 관리를 위해 JIRA를 사용하다.JIRA는 Atlassian에서 만든 이슈 관리 및 프로젝트 관리 도구입니다. VCNC 개발팀에서는 비트윈과 관련된 다양한 프로젝트들의 이슈 관리를 위해 JIRA를 적극적으로 활용하고 있습니다. 제품에 대한 요구사항이 생기면 일단 백로그에 넣어 두고, 3주에 한 번씩 있는 스프린트 회의에서 요구사항에 대한 우선순위를 결정합니다. 그 후 개발자가 직접 개발 기간을 산정한 후에, 스프린트에 포함할지를 결정합니다. 이렇게 개발팀이 개발에 집중할 수 있는 환경을 가질 수 있도록 하며, 제품의 전체적인 방향성을 잃지 않고 모두가 같은 방향을 향해 달릴 수 있도록 하고 있습니다.VCNC 개발팀이 스프린트에 등록된 이슈를 얼마나 빨리 해결해 나가고 있는지 보여주는 JIRA의 차트.조금만 생각해보시면 어느 부분이 스프린트의 시작이고 어느 부분이 끝 부분인지 아실 수 있습니다.위와 같은 프로젝트 관리를 위한 일반적인 용도 외에도 엔지니어링 블로그 글 관리를 위해 JIRA를 사용하고 있습니다. JIRA에 엔지니어링 블로그 글감을 위한 프로젝트를 만들어 두고 블로그 글에 대한 아이디어가 생각나면 이슈로 등록할 수 있게 하고 있습니다. 누구나 글감 이슈를 등록할 수 있으며 필요한 경우에는 다른 사람에게 글감 이슈를 할당할 수도 있습니다. 일단 글감이 등록되면 엔지니어링 블로그에 쓰면 좋을지 어떤 내용이 포함되면 좋을지 댓글을 통해 토론하기도 합니다. 글을 작성하기 시작하면 해당 이슈를 진행 중으로 바꾸고, 리뷰 후, 글이 발행되면 이슈를 해결한 것으로 표시하는 식으로 JIRA를 이용합니다. 누구나 글감을 제안할 수 있게 하고, 이에 대해 팀원들과 토론을 하여 더 좋은 글을 쓸 수 있도록 돕기 위해 JIRA를 활용하고 있습니다.JIRA에 등록된 블로그 글 주제들 중 아직 쓰여지지 않은 것들을 보여주는 이슈들.아직 제안 단계인 것도 있지만, 많은 주제들이 블로그 글로 발행되길 기다리고 있습니다.글 리뷰를 위해 Pull-request를 이용하다.Stash는 Attlassian에서 만든 Git저장소 관리 도구입니다. GitHub Enterprise와 유사한 기능들을 제공합니다. Jekyll로 블로그를 운영하는 경우 이미지를 제외한 대부분 콘텐츠는 평문(Plain text)으로 관리 할 수 있게 됩니다. 따라서 VCNC 개발팀이 가장 자주 사용하는 도구 중 하나인 Git을 이용하면 별다른 시스템의 도움 없이도 모든 변경 내역과 누가 변경을 했는지 이력을 완벽하게 보존할 수 있습니다. 저희는 이런 이유로 Git을 이용하여 작성된 글에 대한 변경 이력을 관리하고 있습니다.또한 Stash에서는 GitHub와 같은 Pull request 기능을 제공합니다. Pull request는 자신이 작성한 코드를 다른 사람에게 리뷰하고 메인 브랜치에 머지해 달라고 요청할 수 있는 기능입니다. 저희는 Pull request를 활용하여 상호간 코드 리뷰를 하고 있습니다. 코드 리뷰를 통해 실수를 줄이고 개발자 간 의견 교환을 통해 더 좋은 코드를 작성하며 서로 간 코드에 대해 더 잘 이해하도록 노력하고 있습니다. 새로운 개발자가 코드를 상세히 모른다 해도 좀 더 적극적으로 코드를 짤 수 있고, 업무에 더 빨리 적응하는데에도 도움이 됩니다.어떤 블로그 글에 대해 리뷰를 하면서 코멘트로 의견을 교환하고 있습니다.코드 리뷰 또한 비슷한 방법을 통해 이루어지고 있습니다.업무상 코드 리뷰 뿐만 아니라 새로운 블로그 글을 리뷰하기 위해 Pull request를 활용하고 있습니다. 어떤 개발자가 글을 작성하기 위해서 가장 먼저 하는 것은 블로그를 관리하는 Git 리포지터리에서 새로운 브랜치를 따는 것입니다. 해당 브랜치에서 글을 작성하고 작성한 후에는 새로운 글 내용을 push한 후 master 브랜치로 Pull request를 날립니다. 이때 리뷰어로 등록된 사람과 그 외 개발자들은 내용에 대한 의견이나 첨삭을 댓글로 달 수 있습니다. 충분한 리뷰를 통해 발행이 확정된 글은 블로그 관리자에 의해 master 브랜치에 머지 되고 비로소 발행 준비가 끝납니다.스크립트를 통한 블로그 글 발행 자동화와 보안준비가 끝난 새로운 블로그 글을 발행하기 위해서는 일련의 작업이 필요합니다. Jekyll을 이용해 정적 파일들을 만든 후, htmlcompressor 통해 정적 파일들을 압축해야 합니다. 이렇게 압축된 정적 파일들을 S3에 업로드 하고, CloudFront에 Invalidation 요청을 날리고, 구글 웹 마스터 도구에 핑을 날립니다. 이런 과정들을 s3cmd와 Rakefile을 이용하여 스크립트를 실행하는 것만으로 자동으로 이루어지도록 하였습니다. VCNC 개발팀은 여러 가지 업무 들을 자동화시키기 위해 노력하고 있습니다.또한, s3에 사용하는 AWS Credential은 IAM을 이용하여 블로그를 호스팅하는 s3 버킷과 CloudFront에 대한 접근 권한만 있는 키를 발급하여 사용하고 있습니다. 비트윈은 특히 커플들이 사용하는 서비스라 보안에 민감합니다. 실제 비트윈을 개발하는데에도 보안에 많은 신경을 쓰고 있으며, 이런 점은 엔지니어링 블로그 운영하는데에도 묻어나오고 있습니다.맺음말VCNC 개발팀은 엔지니어링 블로그를 관리하고 운영하기 위해 다소 독특한 방법을 사용합니다. 이 방법은 개발팀이 일하는 방법과 문화에서 큰 영향을 받았습니다. JIRA를 통한 이슈 관리 및 스프린트, Pull request를 이용한 상호간 코드 리뷰 등은 이제 VCNC 개발팀의 문화에 녹아들어 가장 효율적으로 일할 수 있는 방법이 되었습니다. 개발팀을 꾸려나가면서 여러가지 시행 착오를 겪어 왔지만, 시행 착오에 대한 반성과 여러가지 개선 시도를 통해 계속해서 더 좋은 방법을 찾아나가며 지금과 같은 개발 문화가 만들어졌습니다. 그동안 그래 왔듯이 앞으로 더 많은 개선을 통해 꾸준히 좋은 방법을 찾아 나갈 것입니다.네 그렇습니다. 결론은 저희와 함께 고민하면서 더 좋은 개발문화를 만들어나갈 개발자를 구하고 있다는 것입니다.저희는 언제나 타다 및 비트윈 서비스를 함께 만들며 기술적인 문제를 함께 풀어나갈 능력있는 개발자를 모시고 있습니다. 언제든 부담없이 [email protected]로 이메일을 주시기 바랍니다!

AI•머신러닝은 모든 분야에서 거론되며 이를 적용해볼 수 있는 다양한 AI•머신러닝 툴들이 쏟아져 나오고 있습니다. 기본적인 머신러닝 기법들을 담고 있는 scikit-learn을 시작으로 deep learning이 화두가 되며 구글에서 내놓은 tensorflow까지 다양한 회사, 연구원이 오픈소스 트렌드에 맞춰 수많은 머신러닝 라이브러리를 공개하고 있습니다. 이러한 라이브러리들은 기존의 프로그래밍 언어를 이용하여 효율적으로 계산될 수 있도록 개발, 패키징 되어 보다 손쉽게 머신러닝을 체험해볼 수 있습니다. 최근에는 기존 프로그래밍 언어로 개발된 머신러닝 라이브러리를 넘어서 머신러닝 기법에 특화된 확률론적 프로그래밍 언어(Probabilistic Programming)들이 개발되고 있습니다. 이는 기존 하드웨어에서 머신러닝 계산에 적합한 GPU 하드웨어의 폭발적인 인기를 넘어서 인공지능에 최적화된 하드웨어(Google Tensor Processing Unit) 개발 시도가 소프트웨어에서도 일어나고 있다고 생각합니다. 백문이 불여일견이니만큼 엘리스에서 간략한 소개 튜토리얼을 해보실 수 있습니다.구글 Tensor Processing Unit (TPU)확률론적 프로그래밍 언어란?확률론적 프로그래밍 언어는 머신러닝 분야, 확률과 통계 분야, 그리고 프로그래밍 언어 분야, 총 세 분야를 아울러 만들어진 새로운 프로그래밍 언어입니다. 기존의 전산학(Computer Science)은 주어진 변수/파라미터가 있고, 이를 프로그램 및 계산하여 결과 값을 얻습니다. 머신러닝 내에서 주로 쓰이는 방법은 추론인데 이는 관측되는 결과 값 들이 있고, 이를 다양한 수학적 방식으로 추론하여 변수/파라미터값들을 구합니다. 따라서 확률 통계의 수학적 계산법을 직관적으로 프로그래밍 할 수 있기 위해선 기존의 전산학 방식이 아닌 새로운 방식의 프로그래밍 언어가 필요하고, 확률론적 프로그래밍 언어는 이러한 패러다임에 맞춘 시도라고 볼 수 있습니다. 이렇게 개발된 언어는 복잡한 머신러닝 기법도 간략한 코드로 개발할 수 있게 하는 목표를 가지고 있습니다.확률론적 프로그래밍 언어란? (NIPS Tutorial 2015)확률론적 프로그래밍 언어 리스트 (Wikipedia)우리에게 아직은 생소해 보이는 확률론적 프로그래밍 언어는 현재 활발히 연구되고 있으며, 그 종류도 30가지가 넘습니다. 각 확률론적 언어는 기존의 다양한 프로그래밍 언어에서 파생 되었는데요, 엘리스에서 사용하는 주 언어 중 하나인 Python을 기반으로 한 PyMC3을 기반으로 튜토리얼을 만들었습니다.그 외 실제 실험에서 적용된 Picture라는 확률론적 프로그래밍 언어는 2D 얼굴 사진을 토대로 3D 얼굴을 모델하는 프로그램을 단 코드 50줄로 만들어 2015년에 공개되었습니다. 이를 보통 프로그래밍 언어로 개발했다면, 몇 천줄로 개발되어야 했다고 합니다.마치며이번 글에서는 간략하게 확률적인 프로그래밍 언어를 소개했습니다. 아직은 생소할 수 있지만, 점점 다양한 분야에서 머신러닝이 사용 될 수록 이에 적합한 확률론적 프로그래밍 언어의 연구, 개발은 활발해 질 것으로 예상됩니다. 지금 엘리스에 로그인 하셔서 확률론적 프로그래밍 언어 실습 예제를 실행해보세요!엘리스에 올려진 실습문제를 실행하면 책에서만 보던 이런 그래프들이 무슨 의미인지 이해하고 실제로 그려볼 수 있습니다!글쓴이김재원: The Lead, Elice김수인: KAIST 전산학부 박사과정박정국: KAIST 전산학부 박사과정#엘리스 #코딩교육 #교육기업 #기업문화 #조직문화 #서비스소개

1. What is BLE?스마트폰이 출시되어 대중화가 될 무렵, ‘스마트’한 개념의 밴드, 워치, 글래스 등이 출시되면서 웨어러블 디바이스 시장이 태동하기 시작했다. 그리고, 2015년 상반기, 애플워치의 등장으로 작은 생태계를 이루고 있던 웨어러블 디바이스들이 다시 한번 각광을 받게 되었다. 각기 생긴 모습은 다르지만 이들의 공통점은 스마트폰과 연동되어 작동한다는 것이었다. 과거부터 기기들간의 단거리 무선통신은 Bluetooth라는 기술이 이용되었다. Bluetooth가 공식적으로 등장한지 약 16년이라는 세월이 흘렀지만, 여전히 기기간의 무선통신에는 Bluetooth가 사용된다. 하지만, 지금 사용되는 Bluetooth는 기존과는 다른 방식이다. 바로 BLE라는 특징을 가진 Bluetooth인데, 바로 이것이 오늘날 다양한 종류의 웨어러블 디바이스들이 태어날 수 있었던 원동력이 되었다. 그렇다면 BLE라는 것이 도대체 무엇일까?그림1. BLE가 뭐지? 먹는건가?과거부터 기기들간의 무선 연결은 주로 Bluetooth라는 기술을 이용했는데, 이들은 기기간에 마스터, 슬레이브 관계를 형성하여 통신하는 Bluetooth Classic이라는 방식을 이용했다. 사람들이 이러한 기기들을 이용하면서 많이 염려했던 것은 ‘Bluetooth를 연결하면 베터리가 빨리 소모된다’, ‘사용하지 않을 때는 Bluetooth 꺼놓아야지’ 등과 같은 베터리 관련된 문제들이었다. 사실이었다. Bluetooth Classic은 다른 디바이스를 무선으로 연결을 하여 사용할 수 있는 편리함을 주었지만, 연결이 되는 동안에는 베터리를 빠르게 소모시켰기 때문에 사용하는 데에 많은 불편함이 있었다.2010년, 새로운 Bluetooth 표준으로 Bluetooth 4.0 이 채택이 된다. 기존의 Bluetooth Classic과의 가장 큰 차이는 훨씩 적은 전력을 사용하여 Classic과 비슷한 수준의 무선 통신을 할 수 있다는 점이었다. 이는 당시 Bluetooth의 최대 단점이었던 과도한 베터리를 소모 문제를 해결하는 기술이었기 때문에, Bluetooth 관련 업계에 큰 반향을 일으켰다. 이렇게 저전력을 이용하여 무선통신을 하는 특징을 Bluetooth Low Energy (이하 BLE) 라고 부르는데, Bluetooth 4.0 이후의 버전들은 이 용어로 대체되서 불리기도 한다. 최근 출시되고 있는 스마트 밴드, 워치, 글래스 등의 웨어러블 무선통신 기기들의 대부분은 이 BLE 방식을 이용하여 무선 통신을 한다.Bluetooth Smart Ready, Smart, ClassicBLE 기술이 등장하면서 Bluetooth 디바이스들은 아래와 같이 3가지로 분류 되었다.그림2. BLE 3가지 분류Bluetooth 4.0과 함께 새롭게 등장한 Bluetooth Smart Ready, Bluetooth Smart에 대해서 살펴보면,Bluetooth Smart Ready 디바이스는 Bluetooth Classic 및 저에너지 Bluetooth 무선통신 (BLE)을 지원하기 때문에 “듀얼 모드” 라디오라고 불린다. 따라서, 이들은 현재 시장에 나와 있는 수억 종의 Bluetooth 디바이스들에 대한 역방향 호환성을 가진다. 종류에는 스마트폰, 태블릿, PC, TV 그리고 셋탑박스 및 게임 콘솔 등이 있다. 이런 디바이스들은 클래식 Bluetooth 디바이스 및 Bluetooth Smart 디바이스들로부터 데이터를 받아, 이들을 유용한 정보로 변환시키는 Bluetooth 시스템의 허브라고 할 수 있다.Bluetooth Smart 디바이스 내에 있는 라디오는 “싱글모드” 라디오라 불리는데, BLE 연결만을 지원한다는 의미이다. 이들은 기존의 Bluetooth Classic 디바이스들과 호환이 되지 않고 듀얼모드 라디오를 가진 Bluetooth Smart Ready 디바이스 혹은 제조업체에 의해 호환성이 명시된 특정 Bluetooth 디바이스에만 연결이 가능하다. Bluetooth Smart 디바이스들은 ‘우리 집의 창문은 모두 잠겨 있는지’, ‘내 인슐린 농도는 얼마인지’, ‘오늘 내 몸무게는 몇 킬로그램인지’ 등과 같이 특정한 형태의 정보를 수집해, Bluetooth Smart Ready 디바이스로 보내기 위해 만들어진 디바이스이다. 종류에는 심박 모니터, 스마트 손목시계, 창문 및 현관 보안 센서, 자동차 키 체인, 그리고 혈압 팔찌 등이 있다.이 글에서는 BLE를 사용하는 디바이스들이 어떤 과정으로 서로 연결되어 통신을 하는지 그리고 이 과정들을 tracking 할 수 있는 장비인 Ubertooth 에 대해 내용을 정리해서 공유해보고자 한다.2. How they communicate?BLE를 지원하는 디바이스들은 기본적으로 Advertise(Broadcast) 과 Connection 이라는 방법으로 외부와 통신한다.Advertise Mode ( = Broadcast Mode)특정 디바이스를 지정하지 않고 주변의 모든 디바이스에게 Signal을 보낸다. 다시 말해, 주변에 디바이스가 있건 없건, 다른 디바이스가 Signal을 듣는 상태이건 아니건, 자신의 Signal을 일방적으로 보내는 것이라고 생각하면 된다. 이 때, Advertising type의 Signal을 일정 주기로 보내게 된다.Advertise 관점에서, 디바이스의 역할은 다음과 같이 구분된다.Advertiser ( = Broadcaster) : Non-Connectable Advertising Packet을 주기적으로 보내는 디바이스.Observer : Advertiser가 Advertise를 Non-Connectable Advertising Packet을 듣기 위해 주기적으로 Scanning하는 디바이스.그림3. Advertiser and ObserverAdvertise 방식은 한 번에 한 개 이상의 디바이스와 통신할 수 있는 유일한 방법이다. 주로 디바이스가 자신의 존재를 알리거나 적은 양(31Bytes 이하)의 User 데이터를 보낼 때도 사용된다. 한 번에 보내야 하는 데이터 크기가 작다면, 굳이 오버헤드가 큰 Connection 과정을 거쳐서 데이터롤 보내기 보다는, Advertise를 이용하는 것이 더 효율적이기 때문이다. 게다가 전송할 수 있는 데이터 크기 제한을 보완하기 위해 Scan Request, Scan Response을 이용해서 추가적인 데이터를 주고 받을 수 있다 (이에 대해서는 뒤에 자세히 설명한다). Advertise 방식은 말 그대로 Signal을 일방적으로 뿌리는 것이기 때문에, 보안에 취약하다.Connection Mode양방향으로 데이터를 주고받거나, Advertising Packet으로만 전달하기에는 많은 양의 데이터를 주고 받아야 하는 경우에는, Connection Mode로 통신을 한다. Advertise처럼 ‘일대다’ 방식이 아닌, ‘일대일’ 방식으로 디바이스 간에 데이터 교환이 일어난다. 디바이스간에 Channel hopping 규칙을 정해놓고 통신하기 때문에 Advertise보다 안전하다.Connection 관점에서 디바이스들의 역할은 다음과 같이 구분된다.Central (Master) : Central 디바이스는 다른 디바이스와 Connection을 맺기 위해, Connectable Advertising Signal을 주기적으로 스캔하다가, 적절한 디바이스에 연결을 요청한다. 연결이 되고 나면, Central 디바이스는 timing을 설정하고 주기적인 데이터 교환을 주도한다. 여기서 timing이란, 두 디바이스가 매번 같은 Channel에서 데이터를 주고 받기 위해 정하는 hopping 규칙이라고 생각하면 된다.Peripheral (Slave) : Peripheral 디바이스는 다른 디바이스와 Connection을 맺기 위해, Connectable Advertising Signal을 주기적으로 보낸다. 이를 수신한 Central 디바이스가 Connection Request를 보내면, 이를 수락하여 Connecion을 맺는다. Connection을 맺고 나면 Central 디바이스가 지정한 timing에 맞추어 Channel을 같이 hopping을 하면서 주기적으로 데이터를 교환한다.그림4. Central and Peripheral3. Protocol Stack디바이스들은 Bluetooth로 통신을 하기 위한 Protocol Stack을 가지고 있다. 일반적으로 네트워크 통신을 하기 위해서는, 통신을 위한 규약인 Protocol을 정의해야 되는데, 이렇게 정의된 Protocol들을 층층이 쌓아놓은 그룹이 Protocol Stack이다. Bluetooth Signal Packet을 수신하거나 송신할 때, 이 Protocol Stack을 거치면서 Packet들이 분석되거나 생성된다.그림5. Protocol Stack위 그림에서 볼 수 있듯이 Protocol Stack은 가장 아랫단부터 크게 Controller, Host, Application 로 나뉜다. 여기서는 Connection 과정에서 필요한 부분인 Physical Layer, Link Layer, Generic Access Profile(GAP), Generic Attribute Profile(GATT)에 대해서 알아볼 것이다.3.1 Physical LayerPhysical Layer에는 실제 Bluetooth Analog Signal과 통신할 수 있는 회로가 구성되어 있어서, Analog 신호를 Digital 신호로 바꾸어 주거나 Digital 신호를 Analog 신호로 바꾼다. 또한 Bluetooth에서는 2.4 GHz 밴드를 총 40개의 Channel로 나누어 통신을 한다. 40개 Channel 중 3개 Channel은 Advertising Channel 로써 각종 Advertising Packet을 비롯하여 Connection을 맺기 위해 주고 받는 Packet들의 교환에 이용된다. 나머지 37개의 Channel은 Data Channel 로써 Connection 이후의 Data Packet 교환에 이용된다.그림6. Channels3.2 Link LayerPhysical Layer의 바로 윗단에는 Link Layer이 있다. Link Layer은 하드웨어와 소프트웨어의 조합으로 구성되어 있다. 하드웨어 단에서는 높은 컴퓨팅 능력이 요구되는 작업들 (Preamble, Access Address, and Air Protocol framing, CRC generation and verification, Data whitening, Random number generation, AES encryption 등)이 처리되고, 소프트웨어 단에서는 디바이스의 연결 상태를 관리한다. 또한 통신하는데 있어서 디바이스의 Role을 정의하고 이에 따라 변경되는 State를 가지고 있다.RoleMaster : 연결을 시도하고, 연결 후에 전체 connection을 관리하는 역할.Slave : Master의 연결 요청을 받고, Master의 timing 규약을 따르는 역할.Advertiser : Advertising Packet을 보내는 역할.Scanner : Advertising Packet을 Scanning하는 역할. Scanner는 아래와 같은 2가지 Scanning 모드가 있다.Passive Scanning : Scanner는 Advertising Packet을 받고 이에 대해 따로 응답을 보내지 않는다. 따라서 해당 Packet을 보낸 Advertiser는 Scanner가 Packet을 수신했는지에 대해서 알지 못한다.Active Scanning : Advertising Packet을 받은 Scanner는 Advertiser에게 추가적인 데이터를 요구하기 위해 *Scan Request라는 것을 보낸다. 이를 받은 Advertiser는 *Scan Response로 응답한다.Scan Request, Scan Response : Advertising Packet type의 한 종류이다. 앞서, 31bytes 이하의 User data에 대해서는 Advertising Signal Packet에 넣어서 보낼 수 있다고 하였다. 하지만 31bytes보다는 크지만, Commection까지 맺어서 보내기는 오버헤드가 큰 데이터가 있을 때, Scan Request, Scan Response를 이용하면 두 번에 걸쳐서 데이터를 나눠 보낼 수 있게 된다. Advertising Packet을 받은 Scanner는 추가적인 User Data(예를 들어, Peripheral 디바이스의 이름)를 얻기 위해 Scan Request를 보내게 된다. Scan Request를 받은 Advertiser는 나머지 데이터를 Scan Response Signal에 담아서 보낸다.이들은 크게 Connection 전의 역할(Advertiser, Scanner), 후의 역할(Master, Slave)로 분류된다.StateLink Layer는 5가지 State를 가지고 있는데, 각 디바이스는 서로 연결이 되는 과정에서 이 State를 변화시킨다. 다음과 같은 5개의 State가 존재한다.Standby State : Signal Packet을 보내지도, 받지도 않는 상태.Advertising State : Advertising Packet을 보내고, 해당 Advertising Packet에 대한 상대 디바이스의 Response를 받을 수 있고 이에 응답할 수 있는 상태.Scanning State : Advertising Channel에서 Scaning하고 있는 상태.Initiating State : Advertiser의 Connectable Advertising Packet을 받고난 후 Connetion Request를 보내는 상태.Connection State : Connection 이후의 상태.아래 그림은 각각의 State를 Diagram으로 나타낸 것이다.그림7. Link Layer State3.3 Generic Access Profile (GAP)Generic Access Profile (GAP)는 서로 다른 제조사가 만든 BLE 디바이스들끼리 서로 호환되어 통신할 수 있도록 해주는 주춧돌 역할을 한다. 즉, 어떻게 디바이스간에 서로를 인지하고, Data를 Advertising하고, Connection을 맺을지에 대한 프레임워크를 제공한다. 그래서 GAP는 최상위 Control Layer라고도 불린다. Advertising Mode일 때, GAP에서 Advertising Data Payload와 Scan Response Payload를 포함할 수 있다.또한 GAP에서는 BLE 통신을 위해 Role, Mode, Procedure, Security, Additional GAP Data Format 등을 정의한다. 이들은 실제 API와 직접적으로 많은 연관이 있기 때문에 그 내용이 상당히 많지만, 여기서는 BLE Connection과 관련이 있는 Role에 대해서만 알아보겠다.RoleBroadcaster : Link Layer에서 Advertiser 역할에 상응한다. 주기적으로 Advertising Packet을 보낸다. 예를 들면, 온도센서는 온도데이터를 자신과 연결된 디바이스에게 일정주기로 보낸다.Observer : Link Layer에서 Scanner 역할에 상응한다. Broadcaster가 뿌리는 Advertising Packet에서 data를 얻는다. 온도센서로부터 온도데이터를 받아서 디스플레이에 나타내는 테블릿 컴퓨터의 역할이다.Central : Link Layer에서 Master 역할과 상응한다. Central 역할은 다른 디바이스의 Advertising Packet을 듣고 Connection을 시작할 때 시작된다. 좋은 성능의 CPU를 가지고 있는 스마트폰이나, 테블릿 컴퓨터들의 역할이다.Peripheral : Link Layer에서 Slave 역할과 상응한다. Advertising Packet을 보내서 Central 역할의 디바이스가 Connection을 시작할 수 있도록 하게끔 유도한다. 센서기능이 달린 디바이스들의 역할이다.3.4 Generic Attribute Profile (GATT)BLE Data 교환을 관리하는 GATT는 디바이스들이 Data를 발견하고, 읽고, 쓰는 것을 가능하게 하는 기초적인 Data Model과 Procedure를 정의한다. 그래서 GATT는 최상위 Data Layer라고도 불린다. 디바이스간에 low-level에서의 모든 인터렉션을 정의하는 GAP와는 달리, GATT는 오직 Data의 Format 및 전달에 대해서만 처리한다. Connection Mode일 때, GATT Service와 Characteristic을 이용하여 양방향 통신을 하게 된다. Service와 Characteristic에 대한 내용은 여기를 참고하길 바란다.GATT도 Data 처리와 관련해서 다음과 같은 역할을 정의한다.RoleClient : Server에 Data를 요청한다. 하지만 처음에는 Server에 대해서 아는 것이 없기 때문에, Service Discovery라는 것을 수행한다. 이 후, Server에서 전송된 Response, Indication, Notification을 수신할 수 있다.Server : Client에게 Request를 받으면 Response를 보낸다. 또한 Client가 사용할 수 있는 User Data를 생성하고 저장해놓는 역할을 한다.4. Packet TypeBLE 통신에서는 두 가지 종류의 패킷인 Advertising Packet, Data Packet만이 존재한다. Connection을 맺기 전에는 Advertising Packet type, 맺은 후에는 Data Packet type으로 Signal을 생성한다. Data Packet은 하나로 통일되지만, Advertising Packet은 특정 기준에 따라서 다음과 같은 성질들을 갖는다.ConnectabilityConnectable : Scanner가 Connectable Advertising Packet을 받으면, Scanner는 이를 Advertiser가 Connection을 맺고 싶어한다는 신호로 받아들인다. 그러면 Scanner는 Connection Request (이하 CONNECTREQ)를 보낼 수 있다. 해당 Connectable Signal을 보낸 Advertiser는 Scanner가 CONNECTREQ가 아닌 다른 타입의 Signal을 보내면 해당 Packet을 무시하고 다음 Channel로 이동하여 계속 Advertising을 진행한다.Non-Connectable : Non-Connectable Packet을 받은 Scanner는 CONNECT_REQ를 보낼 수 없다. 주로 Connection 목적이 아닌, Data 전달이 목적일 때 쓰인다.ScannabilityScannable : Scanner가 Scannable Advertising Packet을 받으면, Scan Request (이하 SCANREQ)를 보낼수 있다. Scannable Signal을 보낸 디바이스는 Scanner가 SCANREQ가 아닌 다른 타입의 Signal을 보내면 해당 Packet을 무시하고 버린다.Non-Scannable : Non-Scannable Signal을 받은 Scanner는 SCAN_REQ를 보낼 수 없다.DirectabilityDirected : Packet안에 해당 Signal을 보내는 디바이스의 MAC Address와 받는 디바이스의 MAC Address가 들어있다. MAC Address 이외의 데이터는 넣을 수 없다. 모든 Directed Advertising Packet은 Connectable 성질을 갖는다.Undirected : 해당 Signal을 받는 대상이 지정되어 있지 않다. Directed Advertising Packet과는 다르게, 사용자가 원하는 데이터를 넣을 수 있다.위의 내용을 종합하면, Advertising pakcet을 아래와 같이 4가지 type으로 나눌 수 있다.그림6. Advertising Packet Type5. How they really communicate?BLE 통신의 핵심은 ‘timing’이다.Before ConnectionConnection 전, 디바이스는 3개의 Advertising Channel을 이용해서 데이터를 주고 받는다고 했다. 이들은 이 3개의 Channel을 자신만의 time interval로 hopping한다. 서로의 hopping 규칙이 일치하지 않기 때문에 Channel이 서로 엇갈리는 경우가 많을 것이다. 예를 들어, Advertiser는 1번 Channel에 Advertising Packet을 보냈는데, 같은 시간에 Scanner는 3번 Channel에 대해서 Scanning을 하게 되면 데이터 전달이 되지 않는 것이다. 하지만 이러한 hopping이 빠르게 자주 일어나기 때문에, 두 디바이스가 같은 Channel에 대해 Advertising와 Scanning이 발생하는 경우도 많이 생긴다. 이 경우에 서로 데이터를 주고 받을 수 있다.After ConnectionConnection이 되면, Advertising은 종료되고 기기들은 Central, Peripheral 중 하나의 역할을 하게된다. Connection을 개시한 기기가 Central이며, Advertiser가 Peripheral이 된다. 그리고 두 디바이스는 엇갈렸던 hopping 규칙을 통일시킨다. 그렇게 함으로써, 매번 같은 채널로 동시에 hopping하면서 Signal을 주고 받을 수 있게 된다. 이는 둘 간의 Connection이 끊어질 때까지 지속된다.6. How they connect each other?디바이스간의 BLE 연결을 iPhone과 Zikto Walk와의 연결과정으로 설명하면 다음과 같다.1) Zikto Walk가 Advertising Channel을 hopping하면서 Advertising Packet을 보낸다.(Zikto Walk의 Advertising Packet 유형은 ADV_IND이다)2) iPhone Bluetooth를 켠 후, Zikto 앱에 Zikto Walk를 등록한다. iPhone은 Advertising Channel을 hopping하면서 Scan을 하다가 연결하려는 Zikto의 디바이스 이름 등의 추가적인 정보를 얻기위해 SCAN_REQ를 보낸다.3) SCANREQ를 받은 Zikto Walk는 SCANRSP를 보낸다.4) Pairing이 완료되고, Zikto Walk는 다시 Advertising Packet을 다시 일정 주기마다 보낸다.5) iPhone에서 Zikto Walk로부터 걸음 수 등의 Data를 받기 위해 Sync 버튼을 누른다. 이 버튼을 누르면 iPhone은 CONNECT_REQ를 보낸다.6) Zikto와 iPhone은 서로 Acknowledging을 시작하고, timing 정보 등을 동기화 한다.7) Connection이 완료된다.8) Connection이 완료된 후, Service Data, Characteristic Data 등에 대한 Data 교환이 일어난다.9) iPhone과 Zikto Walk간에 Data Sync가 완료되면, Connection이 해제되고, 다시 Advertising Packet을 보낸다. 이를 그림으로 표현하면 아래와 같다.그림6. Advertising Packet Type7. Ubertooth디바이스간 BLE를 이용한 통신 과정에 대해 알고나니, Bluetooth Signal Packet도 Capturing 할 수 있을 거라는 생각이 들었다. 검색을 해 본 결과, 오픈소스 Bluetooth Test tool인 Ubertooth라는 장치로 디바이스간의 BLE 통신을 tracking 할 수 있다는 사실을 알게 되었다. 가격은 100달러로 생각보다 저렴했지만 국내에서는 구매할 수가 없었다. 그렇다고 궁금한 것을 해보지도 않고 포기하는 것은 엔지니어의 마인드가 아니지 않겠는가. 직접 아마존 (www.amazon.com)에서 해외구매를 하였다. 이렇게 바다 건너 멀리서 날아온 Ubertooth를 사용했던 경험을 바탕으로, Ubertooth의 원리와 BLE 통신에 대해서 조금 더 자세히 설명을 해보고자 한다.Ubertooth는 10cm정도의 몸체와 그와 비슷한 길이의 안테나를 가지고 있는 매우 작고 귀여운 모양이다. 이것이 이름하여 Ubertooth!그림8. Ubertooth오픈소스이기 때문에 모든 소스가 공개되어 있고, 소스를 빌드하고 사용하는 방법도 Ubertooth Github 및 Ubertooth Blog에 잘 나와 있어서 사용하기가 수월했다.How it works?Ubertooth는 크게 Bluetooth Classic을 tracking하는 기능과 BLE를 tracking하는 기능으로 나뉘는데, 여기서는 BLE 통신을 tracking 하는 원리에 대해서 다루겠다.BLE는 앞에서 언급했다시피, Connection 전, 후로 통신하는 방법이 다르다. 그리고 위의 내용들을 꼼꼼히 읽은 독자라면 BLE 통신에서 가장 중요하다고 언급했던 timing 이라는 것을 기억할 것이다. timing 은 BLE 통신에서 굉장히 중요한 요소이기 때문에, 보다 더 자세하고 쉽게 설명을 해보겠다.종이컵 전화기를 사용하여 대화를 해야하는 두 사람이 있다. 종이컵 전화기는 총 40개가 놓여져 있다. 이 두 사람은 40개 전화기 중 하나를 사용해서 대화를 주고 받고, 일정시간 뒤에 다음번 전화기를 이용해야 한다. 이러한 커뮤니케이션 방식에서 소통을 하기 위해서는 한 전화기로 얼마만큼의 시간동안 통화를 할 것인지, 다음 전화기는 어떤 전화기를 사용할 것인지, 그리고 어떤 방식으로 자신들의 대화를 다른 사람들의 대화들로부터 구분할 것인지 등에 대해 알아야 할 것이다. 이것들이 위에서 말했던 timing 관련 정보이다.실제 BLE 통신에서 timing 과 관련된 정보들은 다음과 같다 : Access Adress, CRC Info, Hop Interval, Hop Increment (해당 내용들에 대한 자세한 설명은 여기를 참고하기 바란다). BLE 통신을 하는 디바이스들은 이 timing 관련 정보를 동기화하여, Connection이 맺어진 이후에 해당 규칙에 따라 Channel을 hopping하면서 데이터를 주고 받는다. Ubertooth는 바로 이 정보를 알아내어, Master, Slave와 같은 패턴으로 Channel을 hopping하면서 대화를 엿듣는다. 아까 말한 종이컵 전화기에 빗대어 말하면, 제 3자(Ubertooth)가 두 사람이 정한 대화 규칙을 알아내서, 매번 이들이 전화기를 바꿔가며 대화를 할 때 마다 해당 전화기의 대화 내용을 엿듣는 것이다. 굉장히 흥미로운 방법이 아닐 수 없다. 그렇다면 Ubertooth는 어떻게 이 정보를 알아낼까?Before Connection두 디바이스가 연결되기 전, Ubertooth가 timing 관련 정보를 알아내는 방법은 매우 간단하다. Scanner가 Advertiser에게 Connection을 맺기위해 보냈던 CONNECT_REQ을 기억하는가? 공교롭게도 해당 패킷에는 이 네 가지 정보가 전부 들어있다. Ubertooth는 그 정보를 추출해내어 저장해 두고, 그 규칙에 맞게 Channel을 hopping하면서 Signal Data를 전부 엿듣는다.그림9. Ubertooth로 Capture한 CONNECT_REQ packetAfter Connection이미 연결된 디바이스들은 CONNECT_REQ를 보낼 일이 없다. 그러면 Ubertooth는 Connection 이후의 상황에 대해서는 Signal Data를 엿듣지 못하는 것일까? 아니다. Connection 이후의 상황에 대해서 Ubertooth는 다음과 같은 방법을 이용한다.BLE Signal Packet은 Advertise Mode이든 Connection Mode이든간에 무조건 하나의 Signal Packet format만 존재하기 때문에, Packet마다 특정 정보가 존재하는 부분은 어느 Packet에서나 똑같다. 4가지 정보 중 Access Address라는 것은 모든 Signal Packet마다 존재한다. Access Address라는 것은 두 디바이스간의 Unique한 Connection을 나타내는 4bytes 크기의 Identifier로써, CONNECT_REQ를 보내는 디바이스에 의해 랜덤하게 생성된다. Ubertooth는 37개의 Data Channel을 hopping하면서 모든 Data Packet의 Access Address를 추출해내어 Look Up Table 형태로 저장해 놓는다. 그리고는 각각의 Access Address가 등장한 횟수를 세게 되는데, 가장 먼저 특정 횟수만큼 등장한 Access Address를 target으로 잡는다. 나머지 3가지 정보는 각각 추출해내는 방법 및 알고리즘이 따로 존재하는데 해당 내용도 위에 언급한 사이트에 잘 나와있다. 이렇게 해서 네 가지 정보를 알아낸 Ubertooth는 두 디바이스와 같은 패턴으로 Channel을 hopping하면서 Signal Data를 엿듣는다.그림10. Ubertooth로 Capture한 Aceess Address과 나머지 3가지 정보들이렇게 보면, Ubertooth로 모든 것을 할 수 있을 것처럼 보이지만, 몇 가지 한계점이 있기도 하다. Ubertooth가 timing 관련 정보를 얻어내는 과정에 대해 다시 한 번 생각해보길 바란다. 잘 모르겠다면, 직접 Ubertooth 구매하여 테스트를 해보는 것도 엔지니어로써 굉장히 좋은 경험이 될 것이다.8. ConclusionBLE 통신과 이를 tracking하는 Ubertooth에 대해서 알아보았다. 매우 장황한 내용처럼 보이지만 이것도 매우 압축해서 설명한 것이다. 하나하나 디테일하게 쓰기 보다는 BLE를 처음 접하는 사람이 최대한 이해하기 쉽도록 작성하는 것에 초점을 맞추었다. 위의 내용들을 바탕으로, 독자들이 BLE에 더 넒고 깊은 지식을 얻게 되었으면 하는 바램이다. 글을 읽으면서 Bluetooth Classic은 어떻게 통신하는지에 대해 궁금하신 분들도 있을거라 생각한다. 이에 대해서 간단히 언급하자면, Bluetooth Classic 통신 방식은 BLE보다 훨씬 더 복잡하다. BLE에 대해서 어느 정도 알게 되었다면, Bluetooth Classic에 도전해보는 것도 괜찮을 것이다. BLE내용과 관련해서 보충이 필요한 내용이나, 관련 경험 혹은 궁금한 점 등에 대해서 아낌없이 조이와 공유해주길 바란다.9. ReferenceAkiba, “Getting Started with Bluetooth Low Energy: Tools and Techniques for Low-Power Networking”, O’Reilly Media(2015)http://www.slideshare.net/steveyoon77/bluetooth-le-controllerhttp://www.hardcopyworld.com/ngine/aduino/index.php/archives/1132https://www.bluetooth.org/ko-kr/bluetooth-brand/smart-marks-faqshttp://trvoid.blogspot.kr/2013/05/ble.htmlhttp://blog.lacklustre.net/posts/BLEFunWithUbertooth:SniffingBluetoothSmartandCrackingItsCrypto/#조이코퍼레이션 #개발팀 #개발자 #개발환경 #업무환경 #인사이트 #경험공유

안녕하세요 엘리스입니다:)엘리스의 프로그래밍 수업은 누구에 의해서, 어떻게, 어떤 생각을 바탕으로 만들어질까요? 미래를 이끌어나갈 컴퓨터 사이언스 기술과 그 근간이 되는 교육 사이에서 좋은 프로그래밍 수업을 만들기 위해 치열하게 고민하는 엘리스의 코스 매니저가 직접 이야기합니다! 마침 엘리스는 코스 매니저 채용 중에 있으니 관심이 있다면 눈여겨 봐주세요.코스 매니저가 관여한 프로덕트로 인하여 사용자가 성장을 하고 있다면 그것은 충분히 의미 있는 일.# 안녕하세요 저는,“트라우마를 극복한 프로그래밍 수업 크리에이터.”Q. 자기소개 부탁드려요.A. 엘리스의 프로그래밍 과목을 만드는 코스 매니저 이용희입니다.Q. 엘리스에서 일하게 된 이유는 무엇인가요?A. 원래는 프로그래밍에 대한 트라우마가 있었어요. 하지만 기술 창업에 대한 꿈이 있었기 때문에 프로그래밍은 극복해야 할 산이었죠. 엘리스는 가장 뛰어난 기술자들이 모여 창업한 스타트업이에요. 당연히 기술 창업을 가장 가까이에서 경험할 수 있는 매력적인 곳으로 느껴졌죠. 그리고 프로그래밍 교육을 제공한다는 것 역시 기회로 느껴졌어요. 저와 같이 프로그래밍을 미워하고 두려워하는 사람들에게 보다 쉽게 배울 수 있는 환경을 마련해주고 싶다는 기대로 일을 시작하게 되었습니다.Q. 두려운 대상을 향해 몸을 던지셨군요! 그런데 코스 매니저가 프로그래밍을 몰라도 되나요?A. 많이 알면 알수록 당연히 좋아요. 많이 알고 있을수록 시도할 수 있는 것도 많고 학생에게 전달해줄 수 있는 것은 더욱더 많기 때문에요. 하지만 최소한으로는 Class가 뭔지 알고 있으면 OK. 예를 들어서 코드를 보고 이 코드가 어떤 목적을 갖는지 알 수 있으면 직접 코딩을 하지는 못한다고 해도 괜찮아요.Q. 코스 매니징 외에도 라이브 수업 참여, 조교, 챌린지 사회자 등 많은 역할을 하셨는데 이유가 있나요?A. 좋은 수업을 만들기 위한 첫 번째 방법은 코스를 만드는 모든 과정에 참여하는 사람들의 역할을 직접 체험해 보는 것이라고 생각했어요. 학생으로서, 조교로서, 사회자나 라이브 어시스턴트로서. 이렇게 하니까 학생으로서 수업을 접할 때의 감상은 무엇인지, 조교로서 가르쳤을 때는 어떤 어려움이 있는지를 알 수 있었어요. 라이브 수업 어시스턴트로 참여했을 때는 방송하시는 선생님들의 애로사항을 알 수 있겠더라고요.# 코스 매니징의 정수.“프로그래밍적 성장을 도움으로써 가치를 만들어 냅니다.”Q. 코스 매니징의 A to Z는? 구체적인 업무 프로세스가 궁금해요.A. 크게 기획 — 모집 — 제작 — 분석의 네 단계로 이루어져 있어요.수업 기획 — 어떤 과목을 만들 것인가? 주차별로 무엇을 다룰 것인가? 흥미로운 콘텐츠는?선생님, 조교 모집 — 엘리스가 구상한 수업을 가장 잘 전달할 수 있는 선생님과 조교를 모집.수업 제작 및 운영 — 실습 문제, 강의 자료 등을 엘리스의 색깔로 제작하여 수업을 운영.데이터 분석 — 학생들의 피드백과 데이터를 다음 수업의 발전 및 교육자와의 관계 개선에 반영.Q. 업무 방식은? 어떤 메리트가 있나요?A. 처음부터 끝까지 모든 과정을 주도해나가는 방식이에요. 어떤 회사를 가도 프로덕트의 end to end 프로세스를 전부 경험하기는 어려운데 엘리스에서는 그 전 과정을 경험할 수 있어요. 저는 이러한 경험이 교육 업계나 특정 프로덕트에만 적용할 수 있는게 아니라 다른 업계에 간다고 하더라도 충분히 전환될 수 있는 좋은 경험이라고 생각해요.Q. 미래 산업의 근간이 될 교육을 직접 만든다는 중책을 맡고 계신다고 생각하는데요, 좋은 프로그래밍 수업을 만들기 위해 어떤 노력들을 하시나요?A. 그런 영향을 미칠 수 있다는 게 무서운 일인 것도 같아요. 어떤 사람들은 엘리스를 통해서 프로그래밍을 처음 접하는 것일 수도 있는데 그 경험이 불쾌했다면 앞으로 프로그래밍을 배울 생각이 전혀 들지 않을 수도 있는 거잖아요. 그래서 최대한 다양한 피드백을 받아서 수렴하려고 해요. 외적으로는 대학강의, 수많은 수업들을 참고해요. 여러 강의를 보다보면 좋은 예도 많지만 모든 수업이 재미있지는 않아요. 중간에 듣다 마는 경우도 있고요. 그럴 때마다 내가 왜 중단했고 어떤 요소를 바꾸면 엘리스에서는 학생들이 끝까지 들을 수 있을까 고민해서 반영하려고 하죠.Q. 언제 보람을 느끼나요?A. 내가 관여한 프로덕트가 누군가에게 임팩트를 만들어내고 나뿐만 아니라 프로덕트를 사용하는 사람들이 성장을 하고 있다면 그것은 충분히 가치 있는 일인 것 같아요. 저희 플랫폼에서는 대시보드를 통해서, 그리고 학생이 코드를 어떻게 짜고 있는지 보면서 그 결과를 가시적으로 확인할 수 있어요. 누군가 제가 만든 코스를 수강함으로써 실질적으로 성장하는 게 눈에 보일 때 가장 큰 보람을 느끼는 것 같아요.한 번은 한 선생님께서 학생으로부터 ‘선생님 덕분에 취업할 수 있었어요’라는 메시지를 받은 것을 엘리스와 공유해주셨는데 그때 정말 행복하더라고요. 이게 엘리스가 추구하는 거다,라는 생각을 했어요. 엘리스도 하나의 커뮤니티이고 싶거든요. 이 경우에는 학생-선생님-엘리스가 서로의 영향으로 좋은 결과를 만들어 낸 거죠. 이런 접점을 앞으로 더 많이 만들려고 생각하고 있어요.대시보드에 나타나는 학생들의 학습 현황 및 성취도.# 엘리스는 이런 팀.“가치, 성장, 사람. 포기할 수 없는 세 가지가 있는 곳.”Q. 함께 일하는 동료들은 어떤 사람들인가요? 총평을 하자면?A. 항상 내가 최고의 사람들과 함께하고 있다라는 확신이 있어요. 각자 자기 분야에서 최고의 실력을 가진 사람들과 함께 일한다는 것만으로도 큰 자극이 되죠. 프로그래밍이든 스타트업 생존 노하우든 항상 뭔가를 새롭게 배우고 성장하게끔 동기부여를 해주는 사람들이에요. 저는 트라우마가 있었을 정도로 프로그래밍을 두려워했지만 이들과 함께 일하며 작은 피드백을 하나 듣는 것만으로도 제 실력이 빠르게 성장한다는 것을 몸소 느낄 수 있었어요. Q. 엘리스의 분위기, 팀 문화는 어떤가요?A. 새로운 것에 도전하는 것을 환영하는 수평적이고 자유로운 팀. 인턴도 아이디어를 제시할 수 있어요. 이 다음이 더 중요한데, 아이디어에서 그치는 게 아니라 활발한 피드백이 오가요. 아이디어를 실행하기 어렵다고 판단하더라도 왜 그렇고 어떻게 발전시킬 수 있는지 이야기하죠. 실행하게 되었을 때는 아이디어를 제시한 사람에게 일에 대한 권한이 전적으로 주어지고요. 저도 처음엔 파트타임 인턴이었지만, 이런 팀문화 덕분에 계속해서 업무 범위를 확장하고 제 역량을 키울 수 있었어요.# 코스 매니저 채용.“Generalist & Infinite Learner”Q. 현재 코스 매니저를 구인 중인데요. 코스 매니저에 적합한 성향이 있나요?A. Generalist, 그리고 Infinite Learner. 깊게 한 분야를 아는 사람보다는 얕고 넓게 아는 사람이 더 적합하다고 생각해요. 다르게 말하면 새로운 것을 시도하는 것을 좋아하고 새로운 것을 접할 때 포용력이 높은 사람이요. 두 번째로는 배움에 재미를 느끼는 사람. 엘리스는 교육 스타트업이고 코스 매니저는 직접 교육의 경험을 만드는 사람이니 스스로가 배움에서 행복을 느끼는 사람이라면 훨씬 더 재미있게 일할 수 있겠죠. 한 가지 덧붙이면, 데이터 분석을 배우고 싶은 분께 엘리스는 최고의 장소입니다.Q. 코스 매니저로서 갖추고 있으면 좋은 역량이나 자질이 있다면?A. 소통 능력과 균형 감각. 코스 매니저는 수업을 만드는 모든 단계에서 다양한 이해당사자들과 일하게 돼요. 이들과 원활하게 소통하고 의견을 공유하는 게 중요하죠. 그리고 다양한 사람들 사이에서 최고의 균형을 찾아내는 것도 중요해요. 예를 들어서 선생님의 경우 개발만 해왔고 교육이라는 것을 접해본 적이 없는 분들이 대부분이고, 학생은 프로그래밍을 처음 접하면 그 수업이 좋은 건지 아닌지 평가하기 어려워요. 때문에 코스 매니저가 이 둘 사이에 다리를 놓는 중재자의 역할을 하기 위해서는 다양한 시각에서 볼 수 있는 균형 감각이 필요하다고 생각해요.최고의 실력자들과 함께 일하며 프로덕트의 처음부터 끝까지를 만드는 경험을 통해서 사람들의 성장을 돕는 가치를 창출하고 싶으신 분이라면,>> 코스 매니저에 도전해 보세요! <<#엘리스 #코딩교육 #교육기업 #기업문화 #조직문화 #서비스소개 #팀원인터뷰 #팀원소개

JENNIFER 5의  유용한 기능을 소개해 드리는 시간. 새로운 기능을 검토해 보시고, 지금 바로 사용해 보세요. 제니퍼소프트는 제품을 사용하는 고객이 최적의 환경에서 모니터링 할 수 있도록 하는데 최고의 가치를 두고 모든 제품을 개발합니다.제니퍼(JENNIFER)는 웹 애플리케이션 (Java EE, .NET, PHP) 시스템 모니터링을 위한 APM(Application Performance Monitoring) 솔루션입니다. 제니퍼는 경량화(Light-Weight), 실시간(Real-Time), 그리고 개별 트랜잭션 모니터링(Individual Transaction Monitoring) 등 기술기반의 '직관적인 통합 성능관리 솔루션'으로 이미 국내외 1200여 개 고객사를 통해 검증된 바 있습니다.  또한, 시대의 요구 사항인 모바일, 클라우드, 그리고 빅 데이터 시장의 온전한 모니터링 체계를 위하여, 웹 서비스 사용자 모니터링 (Web Service Real-User Monitoring), 웹 서비스 중심의 토폴로지 뷰(Web Service Topology View), 클라우드(대규모 시스템) 환경을 고려한 아키텍처, HMTL 5기반의 N스크린(N-Screen)까지도  지원하는 APM 제품입니다.웹 서비스 중심 토폴로지 뷰 (Web Service Topology View)제니퍼 토폴로지 뷰(Topology View)는 기업의 웹 서비스를 중심으로 연결된 서비스에 대한 가시성(Visibility)을 확보하는 것이 핵심 기능입니다. WAS를 중심으로 연결된 서비스(DB, 외부 연계 서비스, HTTP 등) 사이에 발생하는 트랜잭션, 즉, 구간에서 처리되는 트랜잭션까지 실시간으로 모니터링 할 수 있습니다.구간 엑티브 서비스 모니터링: 구간에서 처리되고 있는 엑티브 서비스를 실시간 모니터링 하여 병목 지점과 그 원인을 분석할 수 있습니다.X-view 연계 분석: 병목 지점이 되는 구간에서 처리되는 모든 트랜잭션에 대한 분석을 할 수 있습니다.구간 실시간 모니터링: 실시간 차트를 통해 원하는 구간에 대한 모니터링이 가능합니다.웹 서비스 사용자 응답시간 모니터링(RUM)클라이언트 구현 기술의 발전과 모바일 기기의 대중화로 인해 기업의 서비스는 복잡해졌습니다. 사용자는 모바일을 통해 언제, 어디서든 기업의 서비스를 이용할 수 있게 되었고, APM은 이제 서버사이드 영역의 모니터링뿐만 아니라, 실제 사용자의 만족도를 높일 수 있는 사용자 중심의 성능 모니터링 기능을 요구하고 있습니다. 이러한 변화에 따라 제니퍼는 프런트 앤드(Front-End) 영역의 모니터링을 위한 실제 사용자 모니터링, 즉 RUM(Real User Monitoring)을 지원합니다.이 기능은 웹 표준 조직 기구인 W3C의 Timing Navigation API를 사용하여 별도의 모듈 설치 없이 브라우저에서부터 서버사이드까지 전 영역에 대한 응답시간 측정이 가능하며, 서버와 네트워크로 이어지는 애플리케이션 수행 경로를 시각적으로 표시하여 애플리케이션 성능에 대한 깊이 있는 분석이 가능합니다.제니퍼 for CLOUD최근 IT 흐름의 큰 변화 중 하나는 클라우드(대용량 시스템)입니다. 클라우드 환경의 큰 특징은 트랜잭션의 양에 따라 하드웨어의 제약을 받지 않고 필요에 따라 서버 수를 조절하며 운영할 수 있어야 한다는 것입니다. 제니퍼는 자동감지(Agent Auto Detection), 일괄 설정(Central Configuration), 일괄 배포 (Central Deployment) 기능을 통하여 클라우드 환경에서의 애플리케이션 성능 모니터링을 지원합니다.스마트 프로파일링(Smart Profiling)제니퍼의 개별 트랜잭션의 응답시간을 활용한 엑스 뷰 기반의 분석은 이미 수많은 고객사에서 검증된 트랜잭션 모니터링 기법입니다. 하지만, 프로파일링 분석은 개발자 혹은 성능 튜닝의 전문가가 아니면 어려움을 겪는 것이 사실이었습니다. 이에 제니퍼는 누구나 쉽게 프로파일링 데이터를 분석 할 수 있는 스마트 프로파일링(Smart Profiling)을 제공합니다. 이 기능을 통해 사용자는 Method, SQL, 외부 서비스 중 응답시간이 느린 구간을 선택하여 해당 시점의 프로파일을 쉽게 분석할 수 있습니다.실시간 Connection Pool 모니터링실시간 Connection Pool 모니터링은 Instance별 Connection Pool을 실시간으로 모니터링하는 기능입니다. 이 기능은 액티브 서비스 차트와 함께 모니터링하며 액티브 서비스 점유가 주로 DB Connection에 있을 경우 Connection Pool 설정을 조정할 수 있어 서비스 성능을 개선할 수 있다는 것입니다. 다른 측면에서 DB Connection을 특정 애플리케이션에서 많이 사용할 경우 현재 Connection을 사용하고 있는 Active Service를 찾아내어 원인을 분석할 수 있습니다.실시간 애플리케이션 변경 이력 모니터링기업에서 운영하는 서비스는 수많은 고객의 요구사항을 반영하고 서비스 개선을 위해 하루에도 여러 번 애플리케이션을 변경합니다. 모니터링 관점에서 애플리케이션 변경 시점은 곧 서비스 장애가 일어날 가능성이 가장 많은 시점입니다. 그렇기에 모니터링이 가장 필요한 시점이기도 합니다. 애플리케이션 변경 감지 기능은 변경 전후의 성능 변화를 실시간으로 모니터링하고, 변경 시점에 변경된 소스코드를 추적하여 어떤 소스코드가 변경되었는지 추적할 수 있습니다.  이를 통해 개발자와 운영자 모두가 쉽고 빠르게 서비스의 변화를 감지하고 대응할 수 있는 장점이 있습니다. 엑스 뷰(X-View) > 애플리케이션 연계 분석애플리케이션 연계 분석은 검색한 X-View의 개별 트랜잭션을 기반으로 애플리케이션 단위 호출건수, 평균 응답 시간, 최대 응답 시간, 평균 SQL 시간, 평균 CPU 시간을 함께 분석할 수 있는 기능입니다.  또한 이러한 성능 수치들이 높은 애플리케이션의 개별 트랜잭션을 분석하여 성능에 영향을 미치는 애플리케이션을 튜닝 할 수 있습니다.엑스 뷰(X-View) > 연계 트랜잭션 분석제니퍼는 하나의 요청으로부터 시작된 다수의 트랜잭션 간의 상관 관계를 모니터링하거나 분석할 수 있습니다. 하나의 서버에서 처리된 서로 다른 업무 트랜잭션들을 연계할 수 있으며, 다른 서버에서 발생된 트랜잭션을 연계할 수 있습니다. 프로토콜 후킹 방식(HTTP, RMI)과 GUID를 활용한 연계방식을 지원합니다.엑스 뷰(X-View) > 자동 스택트레이스제니퍼를 포함한 대부분의 APM은 트랜잭션이 느린 원인을 분석하기 위해 매서드 프로파일링 기능을 제공합니다. 하지만 매서드 프로파일링 기능은 잘못된 설정으로 성능에 영향을 주거나 실제 느린 매서드를 찾지 못할 경우가 많습니다. 또한, 로직을 잘 알아야 하므로 성능 전문가가 아닌 이상 사용이 매우 어려운 단점이 있습니다.제니퍼는 이런 제약사항을 없애고 좀 더 쉽게 사용하기 위해 자동 스택트레이스 기능을 제공합니다.  이 기능은 성능 전문가가 아니더라도 느린 트랜잭션이 발생했을 때 해당 시점에 자동적으로 스텍트레이스(Stacktrace)를 남겨서 원인을 쉽고 빠르게 분석할 수 있습니다. 제니퍼소프트는 항상 제니퍼 고객의 모니터링 환경을 좀 더 쉽고 유용하게 할 수 있도록 고민하고 있습니다.  더 좋은 기능을 제공할 수 있도록 노력하겠습니다. 

디자인이란 단어가 이제는 어디서나 익숙합니다. 그만큼 디자인의 정의와 역할은 다양한 영역에서 분화되어 있기도 합니다. 네이버랩스에서는 로봇이라는 대상에 대해 여러 분야의 디자인이 진행되고, 종국에는 통합됩니다. 하나의 로봇으로 이어지는, 로봇시스템/UX/ID 각각의 디자인에 대해 물었습니다.Q. 어떤 ‘디자인’을 하나요?로봇의 메커니즘에서 인터페이스까지, 최적의 시스템을 디자인(김인혁|Robot) 제가 하는 디자인은, 시스템 디자인이라고 말할 수 있습니다. 아, 물론 제가 속한 Robot팀엔 더 많은 디자인 과정들이 있어요. 로봇의 기구, 전장, SW 등 각각의 영역에서도 디자인 과정이 존재합니다. 저는 그 중에서 주로 시스템 제어 엔지니어로서의 디자인을 이야기할 수 있겠네요.사실 시스템이란 말이 좀 모호하죠. 과학분야에선 이렇게 정의할 수 있습니다. 구성 요소들이 내외부와 경계를 가진 상태에서 각 요소 간에 긴밀한 상호작용을 하는 집합체. 쉽게 설명하고 싶었는데, 여전히 어렵긴 하네요.로봇은 단순한 기능을 구현할 때에도 복잡한 요소들이 동시에 작동합니다. 메커니즘, 동력원, 에너지원, 제어기와 인터페이스 등. 이들이 서로 잘 연결되어 작동할 수 있어야 합니다. 이를 위한 최적의 시스템을 구성하는 디자인이라 하겠습니다.로봇, 그리고 사람, 그 사이에서의 상호작용(김석태|UX) UX의 입장에서는 HRI (human-robot interaction) 디자인이라고 정의할 수 있습니다. 앱이나 웹 등의 화면 기반 인터페이스와는 조건이 다른데요. 물리 공간에서 로봇이 동작한다는 점이 그렇습니다. 주변 사물이나 사람을 로봇이 인식하는 순간처럼 다양한 상황에서 로봇이 어떻게 동작하거나 반응해야 하는지, 그리고 로봇을 활용한 서비스는 다른 디바이스나 앱과 달리 어떤 방식을 통해 제공되어야 더욱 직관적으로 사람과 상호작용이 가능한지 등을 디자인하고 있습니다.기술만큼, 인상과 매력도 중요하다(김승우|ID) 로봇의 외관도 중요합니다. 로봇은 여전히 일반인들에겐 생소합니다. 이들에게 로봇은 흥미로움을 일으키는 대상일 수도 있지만, 마주치는 순간 기피하고 싶은 이질적 존재일 수도 있어요. 그래서 외관을 통해 느끼는 인상과 그 효과에 대해 세심한 접근을 하고 있습니다. 로봇 서비스가 보편화되지 않은 시점에서는, 사람들이 기대하는 로봇다운 매력을 잘 체감할 수 있게 하는 것도 로봇 대중화를 위해 중요한 역할인 것 같습니다.“기술이 지닌 본래의 가치를 더욱 잘 느낄 수 있도록 전달하는 것, 그것도 디자인의 역할입니다.” Q. 어떤 프로세스로 작업하나요?단순한 목표를 위해 필요한 복잡한 과정들(김인혁|Robot) 기본 목표라고 한다면, 일단 요구 스펙을 잘 만족하는 시스템을 설계하는 것입니다. 현실은 아주 복잡하죠. 요소들이 워낙 다양하기 때문인데요. PoC, 성능 테스트 등 평가 과정을 거치면 조정해야 할 것들이 많아집니다. 아예 새로 개발을 할지를 고민하게 될 때도 있는데, 참고할만한 레퍼런스가 없을 때는 참 어려워집니다. 이럴 때는 원론적으로 풀 수밖에 없죠. 공학적인 문제부터 정의하고 문제 해결을 위한 방법론을 탐색합니다. 이런 일들이 수없이 많지만, 시스템 디자인의 일반적인 프로세스이기도 합니다. 목표는 단순하지만, 과정은 현란하죠.산업을 이해하면 목표가 보이고, 사람을 이해하면 디테일이 보인다(김석태|UX) 앞서 말씀드린 것처럼, 서비스 로봇은 다른 앱/웹 서비스와 상황이 많이 다르죠. 앱이라면 프로토타이핑과 검증 과정을 상당히 빠른 주기로 반복할 수 있는데, 로봇은 그런 면에서는 제약이 있습니다.일단 로봇 서비스 산업에 대한 이해부터 시작하였습니다. 그간 어떤 로봇들이 어떤 서비스를 했고, 학계에서는 어떤 연구들이 선행 되었는지를 꼼꼼히 연구했습니다. 그리고 나니 목표 수준이 좀 더 명확해지고, 시나리오를 구체화할 수 있었습니다.중요한 건 역시 사람에 대한 이해입니다. 실제로 유용하다고 느낄까? 어떤 니즈가 여전히 숨어있을까? 로봇이 대신 해 주었을 때 더 가치 있는 것은? 이런 질문에 대한 답을 찾은 후 다음 숙제가 이어집니다. 사람들의 삶 속으로 이질감없이 자연스럽게 녹아 들기 위한 인터랙션입니다. 인터랙션 상황들을 정의하는 일부터가 시작이고, 어떤 이슈나 문제가 있는지를 찾아냅니다. 가장 단순하면서도 자연스러운 해결 방법은 무엇일지 실험을 통해 검증합니다. 이 과정에서 굉장히 많은 디테일들이 새롭게 발견됩니다.기술에 대한 이해도 중요합니다. 예를 들어 최근 AROUND C에는 디자이너가 가장 이상적인 로봇의 속도 및 이동 경로를 선택하면, 이를 바탕으로 딥러닝 기술을 적용해 최적화된 자율주행을 할 수 있는 기술이 적용되어 있습니다. 지켜보는 사람이 언제 안정감을 느끼는지, 로봇과 사람이 교차할 때엔 상대 속도나 동선을 어떻게 할지, 공간상의 제약이 복합적으로 작용하면 어떤 기준을 세워야 할지 등등. 수많은 요소들 사이에서 최적의 인터랙션 디자인을 설계해야 합니다. 이런 사소해보이는 사용자 경험이 로봇 서비스 과정에서 뜻밖의 감동까지도 전달할 수 있다고 생각합니다.“우리가 추구하는 기본 방향은, 실용적이면서도 사람을 배려하는 로봇입니다. 문제 상황을 분석해 나온 다양한 해결책 중에, 사람이 직관적으로 파악할 수 있는 방법을 택합니다.” 최근에는 AROUND C에서는 gaze, sound, lighting을 통한 비언어적 커뮤니케이션을 테스트하고 있습니다. 왜 굳이 로봇이 직접 말하게 하지 않고 비언어적 커뮤니케이션을 연구할까요? 그게 서비스 시나리오 상에서 더 직관적이며, 심지어 더 똑똑해 보이기 때문입니다. 스타워즈의 R2D2와 C3PO를 떠올리시면 됩니다. 점과 선을 활용해 가장 로봇다운 눈을 디자인 했고, 이를 통해 다양한 상태 정보를 사람에게 직관적으로 전달하고자 했습니다.전체의 통일감과 개별 디자인의 완성도라는 두개의 과녁(김승우|ID) 제가 공을 들이는 건 전체 제품의 통일감과, 개별 디자인의 완성도입니다. 네이버랩스에서 그간 공개했던 제품들은 작은 디바이스부터 중형 로봇, 대형 차량 센서박스에 이르기까지 다양한 카테고리에 걸쳐 있습니다. 디자인의 토대가 되는 조형 요소인 제품의 크기와 형태, 구조가 상이하다 보니 각각의 형태와 구조적 특성을 고려하면서도 전체 제품에 통일감이 느껴지도록 하는데 많은 노력을 기울여 왔습니다. 기업에서 일관된 메시지를 전달하는 것은 그 기업을 신뢰할 수 있는가에 대한 중요한 가치라고 생각해요. 디자인도 마찬가지입니다. 네이버랩스라는 기술 기업에서 전달해야 할 가치는 ‘정밀함’과 ‘단단함’이라고 생각했고, 로봇을 포함한 전체 제품에서 이 키워드들을 담은 일관된 디자인 언어가 느껴질 수 있도록 조형의 기본이 되는 면, 면의 기본이 되는 선을 세밀하게 다듬으며 디자인했습니다.또한 개별 디자인의 완성도를 위해 밸런스와 디테일을 중요하게 생각합니다. 로봇은 움직이기 때문에 다양한 각도에서 바라보게 되고, 어느 방향에서 보아도 완성도 높은 밸런스가 특히 중요합니다. 잘 안보이는 곳의 디테일도 쉽게 드러나기 때문에 세밀한 디테일을 놓치지 않기 위해 노력하고요.로봇의 경우엔 일반인들의 디자인 완성도에 대한 기대 수준이 더 높은 편입니다. 이런 기대를 충족시키는 동시에 기술적인 요구도 충족해야 합니다. 예를 들어, AMBIDEX의 전체 디자인 균형을 잡는 과정에서 팔의 부피를 늘리는 선택이 필요했는데, 동시에 무게는 가볍게 유지해야만 로봇의 기능을 100% 발휘할 수 있었습니다. 경량성이 AMBIDEX라는 로봇 팔 기술의 핵심 특성이기 때문이죠. 외관 부피를 늘려 디자인 밸런스를 최적으로 잡으면서도 1g을 더 줄이기 위해 질량을 체크하며 표면과 두께를 조정하고, 강성을 높이는 내부 구조를 추가하며 문제를 해결했습니다. 이런 디자인 과정을 거쳤기에 외관에서도 내부의 단단함과 견고함이 배어 나온다고 생각합니다.Q. 서로 어떻게 협업을 하나요?어차피 목표는 하나(김인혁|Robot) 각기 다른 분야의 전문가들이 협업할 때의 견해차이는 프로세스를 통해 해결되어야 한다고 생각해요. 그게 아니라 의견의 일방향성이 생기면 그건 곤란하죠. 저는 각 분야의 선/후행을 두지 않고 초기부터 과정 전반에 걸쳐 계속 공유하고 의견을 나누며 서로의 수용성을 늘리는 것이 아주 중요하다고 생각해요.“한 영역의 전문가가 모든 결정을 하고 다른 분야의 전문가는 일방적으로 종속되어야 한다면, 그건 문제가 있습니다. 선행과 후행을 나누면 안됩니다. 초기부터 같이 고민하고 대화하고 함께 풀어야 합니다.” (김석태|UX) 저도 커뮤니케이션이 협업 과제를 빠르게 가속하는 가장 중요한 요소라고 봅니다. 다양한 관점에서 의견을 나누는 건 정말 필요해요. 그 과정 없이 한번에 이상적인 솔루션을 바라는 건 무리입니다. 지금 진행 중인 1784 프로젝트 역시 이러한 소통을 원활히 이어가고 있기 때문에 좋은 협업이 진행되고 있고요.(김승우|ID) 차이란 것은 자연스럽죠. 좋은 결과를 위해 필수적입니다. 궁극적인 목표를 달성하고자 한다는 동질감을 느끼기 때문에 서로의 진정성을 확인허는 과정이기도 합니다. 어떤 디자인이라도 많은 협의와 조율이 전제됩니다. 하나의 입장에 매몰되어 있는지 되돌아보기도 하고, 전체를 바라보는 기회로 삼기도 합니다.Q. 앞으로의 도전은?(김인혁|Robot) 우리의 목표는 사람에게 도움이 되는 로봇을 개발하는 것입니다. 단순하죠. 이를 기술 관점에서 고민하고, 가장 적합한 답을 찾고, 그 답을 세상과 공유하고 싶습니다. 그것이 제가 맡은 역할이라 생각하고요. 그 역할을 잘 할 수 있도록 연구개발자로서도, 프로젝트를 리드하고 완성하는 실무자로서도 역량에 깊이를 더하고 싶습니다.새로운 스탠다드라는 설레는 도전(김석태|UX) 이제는 실험실이나 전시장이 아니라, 우리가 실제 살아가는 공간으로 로봇이 들어옵니다. 그런 시대에 도달했습니다. UX디자이너로서는 완전히 새로운 기회이자 설레는 도전입니다. 한때 모바일이란 세상으로 패러다임이 이동했던 시기가 있었죠. 이제는 가상 세계에서 제공하던 다양한 서비스와 기술들이 일상의 물리 공간으로 다시 돌아올 것입니다. 서비스 로봇을 통해 이 분야의 새로운 스탠다드를 만들고 싶습니다.(김승우|ID) 네이버랩스에서는 늘 흥미로운 프로젝트들이 진행되어 왔습니다. 그 중에서도 로봇 디자인은, 다른 어느 로봇보다도 디자인 완성도가 높으며, 동시에 기능적 가치를 충실히 구현하는 것을 목표로 진행해 왔습니다. 게다가 로봇은 외관 그 자체가 하나의 강렬한 인상이자 브랜드 체험 요소가 되기 때문에 더욱 큰 책임감을 느끼고 있습니다. 네이버랩스는 기술이 강점인 회사입니다. 동시에 디자인 또한 우리의 탁월한 강점입니다. 이를 위해 앞으로도 노력하려고 합니다. 네이버랩스의 인재상은 passionate self-motivated team player입니다. 어쩌면 '자기주도적 팀플레이어'라는 말은 형용모순(形容矛盾)일 지도 모릅니다. 하지만 우린 계속 시도했고, 문화는 계속 쌓여갑니다. 다양한 분야의 전문가들이 경계없이 협력하고 스스로 결정하며 함께 도전하는 곳의 이야기를 전합니다. How to work at NAVER LABSH2W@NL 시리즈 전체보기

Activation Function(활성함수)인공신경망을 공부하다보면 활성함수(activation function)라는 것을 만나게 됩니다. 대부분의 분들은 처음 공부를 시작할 때, 저와 마찬가지로 활성함수는 그냥 이런 거구나 하신 뒤에 넘어가고 있을 거라 생각합니다. 하지만 딥러닝을 좀더 공부하다보면 어떤 활성함수를 사용했는지, 혹은 사용하지 않았는지로 인해 다양한 문제가 발생하곤 합니다. 특히 요즘 핫한 deep neural network 에서는 활성함수가 어떤 것인가에 따라서 vanishing gradient 문제로 인해 학습의 정도가 달라지기도 합니다. 이러한 이유에서 이번 포스팅에서는 활성함수를 자세히 이해해보도록 하겠습니다.인공신경망이 사람의 신경구조를 모방하여 만들어졌다는 사실은 다들 알고 계실겁니다. 인공신경망의 가장 기본 개념은 단일 퍼셉트론에서 출발했습니다. 관련된 포스팅에서도 설명했지만 퍼셉트론은 여러 개의 신호가 들어오면 이를 조합하여 다음으로 신호를 보낼지 말지를 결정합니다(0 또는 1). 이것을 발전시킨 feed forward multiple layer neural network는 하나의 단일 뉴런에 여러 신호가 들어오면, 다음 뉴런에 보낼 신호의 강도를 결정하게 됩니다. 즉, 단일 퍼셉트론이 multi layer perceptron으로 발전해나가는 과정에서, 뉴런은 신호의 전달유무가 아닌 전달 강도를 정하게 되었습니다. 이때 전달하는 신호의 세기를 정하는 방법이 활성함수입니다.많은 분들은 대표적인 활성함수로 sigmoid를 떠올리실 것입니다. 활성함수의 개념을 잡기에는 이만큼 좋은 함수가 없기 때문입니다. 그럼 우선 활성함수의 가장 기본적인 개념을 sigmoid를 통해 알아보도록 하죠. 그 전에 여러분의 이해를 돕기 위해 로지스틱 회귀분석에 대해 먼저 알아보겠습니다.로지스틱 회귀분석(logistic regression)로지스틱 회귀분석은 generalized linear model입니다. 정확히 말하자면 generalized linear model이라는 큰 개념의 여러 케이스 중 하나라고 볼 수 있겠네요. 로지스틱 회귀분석의 목적은 독립변수의 선형결합으로 종속변수인 ‘어떠한 사건이 발생할 확률’을 알고자 하는 것입니다. 어렵죠..? 쉬운 예시를 하나 들어보겠습니다.우리는 어떠한 연구를 통해 1일 흡연량과 폐암 발생 여부의 관계를 알고싶습니다. 이때 가장 쉬운 방법은 1일 흡연량{x}과 폐암 발생확률{p(y)}이 선형 관련성이 있다고 보고, 선형 회귀 분석(linear regression)을 시행하는 것입니다. 그 결과, p(y)=0.02x+0.1<math>p(y)=0.02x+0.1</math> 이라는 식이 도출되었다고 생각해보죠. 이 식은 담배를 전혀 안 피우는 사람은 10%의 확률로 폐암에 걸리고, 하루에 담배를 1개비씩 더 피울 때마다 폐암에 걸릴 확률이 2% 증가한다는 의미입니다. 표면적으로 보았을 때는 꽤나 합리적으로 보입니다. 하지만 과연 이 식을 실제 예측에 활용해도 전혀 문제가 없을까요? 예상하셨겠지만, 그렇지 않습니다.담배는 한 갑에 20개비가 들어있고, 3갑이면 60개비가 들어있습니다. 따라서 하루에 담배를 3갑 피우는 사람은 0.02∗60+0.1=1.3<math>0.02∗60+0.1=1.3</math>, 즉 130%의 확률로 폐암에 걸린다는 결론이 도출됩니다. 이는 확률의 공리에 어긋나는 결론입니다. 따라서 과거의 수학자들은 선형이라는 이해 및 계산이 쉬운 방법을 그대로 유지하면서 확률의 공리에 어긋나지 않는 방법을 찾고자하였고, 다양한 방법들 중 가장 보편적으로 사용하게 된 방법이 로지스틱 함수를 연결함수로 사용한 로지스틱 회귀분석입니다.로지스틱 함수는 아래와 같이 생겼습니다.g(x)=ex1+ex<math>g(x)=ex1+ex</math>이것을 연결함수로 적용한 generalized linear model, 즉 logistic regression의 수식은 아래와 같은 형태가 됩니다.P(y|x)=eβx1+eβx<math>P(y|x)=eβx1+eβx</math>위 식을 이용하면 비로소 선형이라는 직관적인 성질을 띄면서, 결과값의 범위가 0~1로 제한되어 확률값의 예측에 사용할 수 있는 회귀식이 도출됩니다. 이 때, 위에 사용한 로지스틱 함수가 바로 우리가 활성함수로 사용하는 sigmoid function입니다. 따라서 sigmoid를 활성함수로 사용할 경우, 필연적으로 로지스틱 회귀분석과 관련이 있을 것이라고 예상할 수 있습니다. 둘 간의 관련성을 아래 그림을 통해 알아보겠습니다.여러분의 이해를 돕고자 hidden layer가 없는 가장 단순한 형태의 feed forward neural network 형태를 그려보았습니다. 위 그림을 수식으로 나타내볼까요?P(Y|X)=exp(∑2i=0wixi)1+exp(∑2i=0wixi)=11+exp(−∑2i=0wixi)<math>P(Y|X)=exp(∑i=02wixi)1+exp(∑i=02wixi)=11+exp(−∑i=02wixi)</math>즉, 위처럼 sigmoid를 활성함수로 사용한 간단한 neural network는 logistic regression과 일치합니다. 물론 계수(weight) 추정 방법은 통계학에서 기존에 행하던 방법과는 차이가 있지만, 결과적으론 비슷한 값이 추정될 것입니다. 우리는 이 그림을 통해 아래와 같은 직관을 얻을 수 있습니다.input과 weight를 곱해서 더하는 과정은 linear combination(선형 결합)이다.인공신경망의 학습은 각 뉴런에 곱해지는 ‘weight’라는 모수(parameter)를 추정(estimate)하는 과정이다.이제 눈치 채셨나요? Sigmoid를 활성함수로 사용하는 multi layer perceptron neural network의 hidden layer의 각 뉴런은 로지스틱 회귀분석을 하는 것과 정확히 일치합니다. 따라서 학습 과정에서 각 layer의 weight라는 모수를 학습을 통해 추정하는 것입니다.mlp 적용그럼 이제 위에서 배운 로지스틱 회귀분석을 mlp에 적용해보겠습니다. 우리는 단층 퍼셉트론 에서 아래와 같은 그림을 보았습니다.위처럼 선형으로 깔끔하게 분류가 가능한 문제는 활성함수가 계단함수인 단층 퍼셉트론으로도 충분히 해결할 수 있습니다. 하지만 아래와 같은 경우는 문제가 달라집니다.이러한 분류 문제는 선형으로는 불가능하며, 비선형적인 분류를 하여야 합니다. 이처럼 우리가 원하는 비선형의 분류를 하기 위하여 크게 두 가지가 필요합니다.1개 이상의 hidden layer(2개 이상의 뉴런을 포함하여야 함)비선형의 활성함수먼저 비선형의 활성함수가 필요한 이유부터 간단하게 생각해보겠습니다. 만약 활성함수가 비선형이 아니라면, 각 뉴런의 결과값은 선형결합의 선형결합이 됩니다. 따라서 아무리 multiple layer를 쌓는다고 하여도, 결과적으로 출력값은 입력값들의 선형결합이 됩니다. 즉, 층을 여러 개 쌓는 의미가 퇴색되는 것입니다.다음으로 hidden layer와 뉴런의 갯수에 대한 정의가 왜 필요한지 생각해보겠습니다. 위에서 언급하였듯이 logistic regression은 generalized linear model입니다. 여기서 ‘linear model’에 주목해주세요. 즉, logistic regression도 결국은 선형 모델이라는 것입니다. 왜일까요? Logistic regression을 이항분류 문제(결과의 범주가 0 또는 1)에 적용하여, 결과값이 특정값 이상이면 1로 분류한다고 생각해보겠습니다. 이것은 결국 기존의 단일 퍼셉트론에서 활성함수로 sigmoid를 사용한 뒤, 다시 계단함수를 적용한 것과 같습니다. 비록 우리가 sigmoid라는 비선형의 활성함수를 사용했지만, 로지스틱 함수의 지수를 풀어내면 결국 선형 결합의 결과값에 대한 분류이므로 우리가 원하는 비선형의 분류를 할 수 없습니다. 따라서 위와같은 문제를 해결하기 위하여, 비선형의 활성함수를 쓰되, 다수의 뉴런을 갖는 hidden layer를 사용하는 것입니다. 이 때, hidden layer의 뉴런 갯수가 늘어날 수록 좀더 비선형으로 데이터에 적합한 분류가 가능해지지만 overfitting 문제가 발생하게 됩니다. 따라서 hidden layer의 뉴런 갯수를 과제마다 적절히 지정해주는 것이 중요합니다.activation function의 종류마지막으로 activation function의 종류 및 특징에 대해 정리해보겠습니다.1. Sigmoid functionBy Qef (talk) - Created from scratch with gnuplot, Public Domain, Link<특징>수식 : σ(wx+b)=ewx+b1+ewx+b<math>σ(wx+b)=ewx+b1+ewx+b</math>범위 : (0,1)시그모이드 함수는 완전히 값을 전달하지 않거나(0) 혹은 완전히 전달한다(1)는 특성 때문에 실제 인체의 뉴런과 유사하다고 생각되어 널리 사용되었으나, 현재는 점차 사용하지 않는 추세입니다. 그 이유는 아래와 같습니다.Vanishing Gradient :sigmoid 함수는 뉴런의 활성화 값이 0 또는 1에 매우 가깝다면(saturate), 해당 편미분 값이 0에 매우 가까워지는 특성이 있습니다. 인공신경망의 back propagation에서 가장 일반적으로 사용되는 gradient descent의 경우 chain rule을 이용하는데, 이 과정에서 0에 매우 작은 값이 계속 곱해진다면 그 값은 0으로 점점 더 수렴합니다. 즉, 학습의 결과가 back propagation 과정에서 전달되지 못하고 이에 따라 weight 값의 조정이 되지 않습니다. 이것은 학습의 과정뿐만 아니라, 초기 weight 값을 임의로 줄 때에도 문제가 됩니다. f=σ(wx+b)<math>f=σ(wx+b)</math> 를 통해 확인해보죠. 만약 w의 값이 매우 커서 σ(wx+b)<math>σ(wx+b)</math>의 값이 1에 매우 가까워 진다면, weight값은 초기 값에서 크게 변하지 않고 학습이 되지 않을 것입니다. 그럼 우리의 신경망 모델의 정확성도 감소하겠죠. 이것이 vanishing gradient problem입니다.중심값이 0이 아니다 :Sigmoid function의 결과값은 그 중점이 0이 아니며, 모두 양수입니다. 이 경우 모수를 추정하는 학습이 어렵다는 단점이 있습니다. 하지만 이것은 다른 방식으로 모델 내에서 극복이 가능하기 때문에 vanishing gradient 에 비해 큰 문제는 아닙니다.2. tanh function<특징>수식 : tanh(x)=e2x−1e2x+1<math>tanh(x)=e2x−1e2x+1</math>범위 : (-1,1)tanh(hyperbolic tangent) function은 sigmoid 처럼 비선형 함수이지만 결과값의 범위가 -1부터 1이기 때문에 sigmoid와 달리 중심값이 0입니다. 따라서 sigmoid보다 optimazation이 빠르다는 장점이 있고, 항상 선호됩니다. 하지만 여전히 vanishing gradient 문제가 발생하기 때문에 대안이 등장하게 됩니다.3. Relu(Rectified Linear Unit)<특징>수식 : y=max(0,x)<math>y=max(0,x)</math>범위 : (0,∞<math>∞</math>)Relu는 위 그림처럼 선형그래프를 한 번 꺾은 형태입니다. 이 간단한 함수는 오랫동안 인공신경망의 발목을 잡던 vanishing gradient 문제를 해결했습니다. 하지만 여전히 장점과 단점이 존재합니다.장점기존의 sigmoid, tanh에 비해 converge되는 속도가 빠릅니다. 이것은 그래프의 형태가 선형이고, saturate problem이 발생하지 않기 때문으로 보여집니다.x값이 0을 기준으로 선형발현/미발현 이라는 간단한 형태이기 때문에 상대적으로 연산량이 많은 exponential을 사용하지 않아, 컴퓨터의 연산에 대한 부담을 줄여줍니다.단점“dying Relu problem”이 발생합니다. 만일 학습 과정에서 weight가 특정 뉴런이 activate되지 않도록 바뀐다면, 해당 뉴런을 지나는 gradient도 0이 됩니다. 따라서 training 과정에서 해당 뉴런이 한 번도 발현하지 않게 될 수도 있습니다. 심한 경우에는 네트워크 전체 뉴런의 40%가 죽어있는 경우도 발생한다고 합니다(출처 : http://cs231n.github.io/neural-networks-1/). 이것을 막기 위해서는 learning rate를 크지 않게 조절하는 것이 중요합니다. 또 다른 해결 방안으로는 leaky relu와 같은 activation function을 사용할 수도 있습니다.정리이번 포스팅을 통해 우리는 activation function이 무엇이고, 왜 필요한 것인지 알아보았습니다. 또한 어떠한 activation을 어떻게 사용해야하는지도 배웠습니다. 제가 위에 소개한 것 이외에도 다양한 activation function이 있으므로, 한 번쯤 찾아보며 공부해보시면 좋겠습니다.

여름은 언제 끝날까? 주말부터 더위에 지친 오늘, 단비 같은 시원한 소식이 핀다에 찾아왔다.한국형 핀테크 세계 금융 판도 흔든다`제1회 매경 핀테크 어워드` 11기업 선정핀다 장려상 수상!매일경제에서 주최한 Fintech Awards에서 #Finda 가 장려상을 수상했다는 소식. (감사합니다!) 한 주의 시작을 청량감 가득한 시원한 뉴스로 시작하다니 흥이 절로 난다.금융상품 비교 추천 플랫폼으로서 Finda 이외에도 온라인 가상화폐인 '비트코인(Bitcoin)'을 활용한 신개념 해외송금 서비스 업체 '센트비' 등 총 11개의 핀테크 기업이 선정되었다. 지금까지 걸어온 우리의 걸음마에 시원한 바람을 넣어주는 것 같아 핀다 가족들이 더 힘이 나는 날이다.나는 개발자이다.핀다에서 금융상품의 검색을 시작의 용이성을 시작으로 금융 테크놀로지에 기여하고자 하는 개발자이다. #핀테크스타트업 '핀다'와 함께한 나의 이야기를 해보고자 한다.  개발 경력 10년이 넘어버린 때. 지금으로부터 2-3년 전쯤일 게다. 한창 늘어져만가는 시점에서 같이 일하던 회사 이사님이 솔깃한 제안을 해왔다. #스타트업 #Startup! WHAT?경력으로도 가늠하겠지만, 적지 않는 나이이기도 했고, 오래전 말아먹은(?) 안 좋은 기억도 어렴풋이 남아있다. (무엇인지에 대해서는 구체적으로 적진 않겠다ㅎ) 그렇지만, 뭔가의 변화가 필요했던 시점에... 나의 귓가를 울리는 새로운 단어 Start up. 뭐랄까. 단비와도 같은? 오늘 매경에서 수상한 그런 '단비'보다 문자 그대로 '꼭 필요할 때 알맞게 내리는 비 = 단비' 같은 결정적인 모먼트.하여튼 그러했다.돌파구가 필요했던 시점. 적절했다.라고나 할까.2년을 좁디좁은 사무실에서 그야말로 쉼 없이 뒹굴었다. 그 사이 늦은 결혼에 낳은 늦둥이도 세상 빛을 보았고 세상은 더욱더 팍팍해졌으며 더불어 2년의 시간이 무색해져 버릴 만큼의 성적표가 떨어져 버린 거다.다시 새로운 무언가를 찾아야 했던 시절. 딱히 어떤 목표랄까 기대 같은 건 없이 가벼이 만났던 인연이 지금 내가 이 자리에 있게 된 운명 같은 것이었다고 말할 수 있겠다.스타트업 + 핀테크 개발자로 변신개발 13년 차에 다시 시작한 스타트업.게다가 그 핫하다는 핀테크 바닥이란 말이다.어찌할 바를 모르던 모바일 개발자 덕분에 한 달을 투여했던 API 개발은 모두 쓸모없는 일이 되어버렸다. 그나마 소득이라면 그 한 달의 기간 동안 같이 얘기하고 토론했던 Co-Founder 두 분과의 인연은 깊어졌다. 그 덕에 기대도 못했던 핀테크 업체의 개발 헤더 자리에 비비고 앉게 되어 버렸다. 물론 내 의지가 전혀 없었다고 얘기할 순 없겠지만 말이다. (사실은 매우 의욕적이었다.)하지만 개발일이라는 게 서로 얼굴 맞대며 일해도 어려운 것을, 한 달이 넘게 떨어져 있었으니 서로 일정을 맞추기도 어려웠고 서로의 상황이 달라 업무 상호 확인도 어려운지라 제대로 돌아가기가 힘들었다. 결국 모바일 버전의 프로토타입은 접어두고 "그래~! 웹 버전으로 시작하자"였다. 어차피 만들어둔 API도 있겠다, 프런트엔드만 올리면 되는 일.그리 시작한 "FINDA"의 웹서비스 개발은 드. 디. 어 지난 1월에 세상에 빛을 보게 되었다. 아직 조금 모자란 "Beta"라는 이름을 걸고 말이다. 눈물이 다 날 지경이었다. 론칭 며칠 전까지만 해도 할 수 있을까? 였는데.. 할 수 있게 되다니.빠른 시일 내에 베타 서비스로 완성을 해야 했으나, 마음에 차지 않는 부분들이 여럿 있을 수밖에 없었다. 최종적인 모습인 "개개인의 성향과 상황에 따른 맞춤 추천 서비스"를 지향하기 위해선 많은 부분들이 필요했던 것. 여러 상품들을 담아두고 싶은 마음에 여러 방면으로 두 대표님들이 뛰어다니던 차, 금감위에서 오픈 API를 제공하기로 한다는 소식이 들렸다. 오호~! 뭔가 될 법한 일에는 이리도 딱 맞는 기회가 주어지는구나.금감원 API를 통해 상품군의 다변화와 다루는 금융 상품들의 개수도 많이 늘렸다. 덕분에 손봐야 하고 신경 써야 하는 일들이 많이 늘긴 해야 했지만 무언가 서비스가 성장하고 있다는 느낌이라. 방문자 수도 꾸준히 늘어 갔고 심심치 않게 외부 피드백도 손에 쥐게 되었다. 그렇게 한두 달이 정신없이 지나가고...핀다 서비스 테크놀로지- 개발자의 시선으로정식 론칭! 대망의 4월, 이젠 정말 실전이다. 정식 서비스 론칭은 베타 서비스 론칭에 비해서 그나마 수월했다. 베타 서비스 론칭 때 이미 겪은 바도 있었으니 미리미리 준비해 둔터일 게 다. 그래도 서비스 론칭인데 수월했다고는 하나 정신없는 건 어쩔 수 없는 모양.정식 서비스를 론칭한 후 핀다팀은 서비스 전반에 대해 다시금 되돌아보는 시간을 갖기로 했다. 이른바 Finda Hackathon~! 각 팀별로 서비스에 대한 생각과 앞으로 나아가야 할 방향 그리고 준비해야 할 사항 등에 대해 열띤 토론이 이어졌다. 개발자로서도 꽤나 의미 깊은 시간이 아니었나 싶다. 솔직히 시간에 쫓겨 개발에 몰두하다 보면 전체적인 그림을 못 보고 지엽적인 문제에 치중하게 될 때가 많은데, 이렇게라도 시간을 내어 서비스 전반에 걸쳐 되돌아볼 수 있는 시간을 가진다는 게 여러 가지 면에서 좋은 방법인 듯싶다.론칭 후에도 할 일이 많다. 서비스를 키워나가야 하기 때문. 마케팅팀도 보강되었고 지속적으로 인력도 늘어갔다. 외부 업체와의 MOU도 점차 늘려 나갔고  그에 따라 서비스에 상품군과 기능들도 많이 늘어왔다. 개발팀의 업무량도 자동적으로 증가. 상품에 대한 소비자들의 직접적인 의견을 들을 수 있는, 그리고 그에 따라 1) 상품 선택에 도움이 되는 리뷰 기능의 확충, 2) 소비자들이 상품의 조회에 그치지 않고 선택한 상품의 가입을 보다 더 쉽게 이룰 수 있도록 3) 상품 조회에서부터 선택, 가입에 이르는 플로워를 다방면으로 테스트하고 개선시켜 나간다든가 하는 일들이 많아졌다. 게다가 4) CMS 등의 내부 시스템의 개발까지 그야말로 눈코 뜰 새 없는 시간의 연속이었다.#육아코딩 집에서도 눈코뜰새 없이 열일 중ㅎ https://www.instagram.com/leepublic/론칭 이후 4개월이 지난 지금.건방지게 느껴질 수도 있지만 당연히 발전적이다. 여전히 성장할 여지(Room to Grow)가 상당히 많다. 그간 상품 수도 많이 늘었고, 서비스의 개선도 지속적으로 이루어져, 실질적은 성과들도 조금씩은 나타나기 시작했다. Stay hungry! 아직도 부족함을 느끼는 건 나만의 욕심은 아닐 것이다. 금융 소비자의 정보 불균형을 해소하겠다던 가치와 신념에 있어 정말 새발의 피만큼의 진전을 이루었겠지만 말이다.그래도 서로 비교할 수 있고, 간단한 몇 가지 항목만으로도 쉽게 상황에 맞는 상품을 볼 수 있다는 것만으로도 많은 시간과 기회비용을 아낄 수 있는 방법을 제기할 수 있어서 다행이라고 생각하고 있다. 솔직히, 나 스스로도 은행 대출을 끼고 집을 구입했던 사람으로서 어디 가서 물어보기도 힘들고 일일이 은행 사이트들을 찾아다니며 비교하기도 힘든데, 진작에 이런 서비스가 있었더라면 몇 번이고 써봤을 거다. 이건 진심이다.아직 해야 할 일은 많이 남아 있다. 처음부터 세세한 부분까지 모두 파악하는 건 어렵겠지만 개개인의 재정상태, 소비형태, 삶의 방식 등의 여러 가지 데이터를 기반으로 대출 및 예적금, 나아가 향유할 수 있는 금융생활에 대한 조언자, 설계자가 되고 싶고 또 그렇게 만들어갈 생각이다. 십원짜리 하나 쓰는 것도 잔소리할 테세다.사람을 기반으로 한 금융 테크놀로지를 꿈꾸며...그러기 위해선 "사람"에 대한 고민이 제일 필요한 일일 게다. 빅데이터라든가, 대용량 처리 시스템이라든가, 클라우드 서비스라든가, 금융 데이터 분석을 위한 Pandas나 데이터의 연관 관계 분석을 위한 딥러닝이라든가. 기술적인 부분들도 매우 중요하고 또 이루어져야 할 일이기도 하지만 그 무엇보다 중요한 건 역시 "사람"이 아닐까 싶다.DVD대여 회사로 출발하여 이제 글로벌 컨텐츠 공룡으로 인정받는 넷플릭스(Netflix) 성공의 기반은 기술도 아니고 콘텐츠도 아니었다. 바로 "사람"에 집중했던 것. 넷플릭스는 #하우스오브카드 (House of Card) 드라마를 출시하면서 “우리는 시청자들이 무엇을 보고 싶어 하는지 잘 알고 있으며, 분석 알고리즘을 통해 누가 케빈 스페이스 혹은 정치 드라마를 좋아하는지 파악하여 그들에게 추천할 것이다”라고 자신 한 바 있다.모든 데이터의 중심에는 "사람"이 있었다. "사람"에 대한 이해 위에 기술을 기반으로 콘텐츠를 입혀 개개인에게 보다 사람답게 다가갔던 게 성공의 열쇠가 아니었나 싶다.핀다 또한 그러한 길을 걸어가야 할 터,나 또한 사람을 기반으로 한 기술의 발전을 꿈꿔볼 일이다.핀다의 금융 테크놀로지이혁 드림Hyek from FindaHead of Engineer#핀다 #개발팀 #개발자 #팀원소개 #조직문화

크로키닷컴 6번째 인터뷰!오늘은 지그재그 앱 개발을 담당해주시는 앱 개발자 연미님, 하경님과 함께 현재 채용 중인 [안드로이드/iOS 개발자] 포지션 및 지그재그 앱에 관해 소개해보도록 하겠습니다. :-)Chapter 1. 저를 소개합니다!Q. 연미님, 하경님 안녕하세요! 이번 인터뷰이로 선정되신 소감과 간단한 자기소개 부탁드립니다.하경 저는 입사하기 전에 저희 파트 형준님 인터뷰(3편)를 봤었는데 되게 인상 깊었거든요. 그래서 제가 면접을 볼 때도 그 얘기를 했던 게 엊그제 같은데.. 제가 어느새 인터뷰를 하고 있는 모습을 보니 신기하고 뿌듯하네요. (웃음)연미 저는 앱 개발뿐만 아니라 다른 포지션에 대해 도움이 되는 정보를 드릴 수 있게 돼서 감사하게 생각하고 있습니다. 초대해주셔서 감사해요!하경 저는 iOS 개발을 주로 하고 있는 김하경이라고 합니다. iOS를 하다가 최근에는 조그만 것들부터 안드로이드도 시도해보고 있어요. 이번에 저희 지그재그 결제 서비스인 Z결제 소속으로 들어가게 되었는데요, 커머스 앱의 가장 중요한 기능 중 하나인 리뷰 서비스 개발을 맡게 되었어요. 한동안 굉장히 바쁘게 일하지 않을까 생각합니다.연미 저도 하경님과 같이 앱 개발을 하고 있는 손연미입니다. 저는 지그재그 서비스의 초반부터 안드로이드/iOS 개발을 모두 해왔는데, 요즘은 안드로이드 쪽에 좀 더 집중해서 하고 있어요. 이번에 저는 지그재그 서비스를 폭풍 성장시킬 그로쓰팀의 일원으로 들어가게 되었는데요, 유저의 사용성뿐만 아니라 또 다른 시야에서 서비스의 성장을 같이 일궈낼 예정입니다. (앗, 그러면 하경님이 입사 8개월 만에 연미님의 품을 벗어나게 된 건가요?)하경 네 맞아요. 저희가 이번에 처음으로 떨어지게 되었는데 약간은 두렵네요.연미 혹시 괴롭히는 사람 있으면 말하세요. 제가 혼내줄게요!오늘도 평화로운 지그재그 팀Q. 하경님은 지그재그로 이직을 하고 싶으셨던 이유나 계기가 따로 있으셨나요?하경 저는 예전에 정말 소규모의 스타트업에서 처음 iOS 개발을 시작했었어요. 심지어 같이 일하는 동료도 iOS 개발이 처음이었다 보니 같이 배워가는 입장이라 어려운 점이 많았고, 항상 부족하다는 느낌을 받았어요. 계속 검색에 의존하여 개발을 하다 보니, '더 좋은 코드를 짤 순 없을까?' 하는 욕구가 있었는데 우연히 지그재그의 글을 보게 되었어요. 지그재그 기술 블로그나 브런치 글들을 보면 아시겠지만, 성장이라는 문구가 되게 많이 나오거든요! 그게 저에게 굉장히 매력적이었어요. 채용 공고에도 같이 성장하고 싶은 팀원을 구한다고 적혀있길래 망설임 없이 지원했습니다. 저는 그때도 그렇고 지금도 그렇고 항상 성장하고 싶어요.(실제로 입사하시고 나서 겪어본 지그재그는 어떤가요?)하경 전 직장과 비교했을 때 저에게는 지그재그가 큰 회사로 느껴졌어요. 그러다 보니 왠지 이미 굳어진 정책 안에서 정해져 있는 일만 해야 하지 않을까 하는 개인적인 생각이 있었는데, 실제로 겪어보니 전혀 아니었어요. 매우 빠르게 성장하며 끊임 없이 변하고 있고, 이것 저것 새로운 걸 많이 시도해보는 게 신기했어요. 코드 리뷰도 처음 입사했을 당시에는 모든 코드에 대해 서로 꼼꼼히 리뷰한 후에 배포가 가능해서 그 과정에서 정말 많이 배울 수 있어서 너무 좋았는데, 최근에는 작은 부분에 대해서는 코드 리뷰를 거치지 않고 담당자가 빠르게 배포할 수 있도록 자율성을 부여하고 있어요. 이렇게 자율적으로 맡게 되니, 코드에 대한 책임감이 더 커지고 공부도 더 열심히 하게 되는 것 같아요.Q. 연미님은 지그재그 서비스 초기에 합류해서 지금까지 함께하고 계신데요! 처음 합류하시게 된 계기가 궁금합니다.연미 이전 회사에서는 주로 파견을 나가서 근무한 적이 많았어요. 그러다보니 제가 애정을 담아 지속적으로 키워나갈 수 있는 서비스가 없는 점이 항상 아쉬웠어요. 그래서 그런 서비스를 만들어나가는 사람들을 만나 함께 발전시켜나가고 싶다는 생각을 늘 했었는데, 운이 좋게도 지그재그 팀을 만나게 되었네요.(합류를 결정하실 때, CTO 상민님과 함께 일을 해보고 싶었던 마음도 한 몫(?) 했다고 들었어요!)연미 제 주변에서 상민님은 천재 개발자라고 불렸어요. 그러다 보니 저도 상민님과 함께 일하면서 배우고 싶었고, 같이 파이팅해보고 싶다는 의지가 매우 강했어요. 그렇게 합류한 이후 지금까지 상민님과 함께 개발을 하면서 정말 많이 배웠어요. 그리고 상민님과 저의 커뮤니케이션 스타일이 비슷한 부분이 있는데, 그래서 더 편하게 좋은 팀워크를 유지해올 수 있었던 것 같아요. 둘 다 말수가 적은 편이라 업무에 필요한 말만 간단히 주고 받는 편인데, 그게 오히려 서로에게 편하게 느껴진다는 것? (웃음)천재 개발자 상민님의 기술 블로그 놀러 오세요! https://devblog.croquis.com(하경님께서 이전에 코드 리뷰에 대해 언급해주셨는데요, 연미님은 개발팀의 문화로 자리 잡은 코드 리뷰에 대해 어떻게 생각하시나요?)연미 개발자들에게 코드 리뷰는 책임감이고, 방향성이고, 하나의 커뮤니케이션 방식이라고 생각해요. '우리는 코드로 얘기한다.'고 생각하는 개발자들이 모여있기 때문에, 서로가 어떤 생각을 가지고 코드를 짰는지 공유하고, 미처 발견하지 못한 문제점이 있다면 같이 해결해보고 하는 거죠. 같이 sync를 맞추고 신뢰를 쌓아가는 과정이랄까요? 다른 인터뷰에서도 다른 분들이 말씀하시긴 했지만, 우리 지그재그 팀은 다들 서비스에 대한 애정을 바탕으로 더 나은 서비스를 만들고 싶어하는 사람들이라서 이런 문화를 매우 선호하고 환영합니다!Chapter 2. 업무와 일하는 방식Q. 오늘은 지그재그 팀이 목적 조직으로 대대적인 조직개편을 한 그 첫 날인데요, 이 변화에 대해 두 분이 기대하는 점 또는 걱정되는 점이 있다면요?연미 작년에 인원이 많이 늘었고 회사도 커지면서 각자의 R&R이 명확해지다 보니 '함께 한다'는 느낌이 조금 약하게 느껴졌었어요. 그런데 목적 조직은 모두 하나의 목적을 가지고 으쌰 으쌰 하기 때문에 그렇게 생각을 덜 하게 되지 않을까 싶어요. 다만 조직개편 후에 놓치지 않도록 신경써야 되겠다고 생각하는 부분은 각 프로젝트팀의 목적 범위 외의 부분인 것 같아요. 주요 프로젝트 목적에 너무 치중하다보면 다른 부분에서 소홀해질 수 있기 때문에, 그런 경우가 생기지 않도록 어떻게 대비할 것인지 생각해두면 좋을 것 같아요.하경 우선 업무에 보다 집중을 할 수 있는 환경이 된 것 같아 기대가 됩니다. 그리고 개발자는 개발팀, 디자이너는 디자인팀 이렇게 각자의 팀에서 협업을 진행했었는데, 이제는 같이 한 팀이 되어 하나의 목적을 달성해나가게 되었으니 커뮤니케이션이 훨씬 더 수월해진 것 같기도 하고요. 그리고 그럴 일은 절대 없게끔 할테지만, 각 팀의 목적이 훨씬 뚜렷해진 만큼 만에 하나라도 목적을 달성하지 못하게 된다면 제가 너무 우울해지지 않을까 하는 생각이 들기도 해요. 반드시 달성하고 싶어요!Q. 지그재그 앱의 역사를 함께 해오셨는데, 새로운 기술이 도입될 때마다 적용시키는 과정이 궁금해요. 연미 인원이 늘기 전까지는 새로운 기술들에 대해서 시도를 많이 못해봤던 것 같아요. 1년 전부터 팀원이 늘어나게 되면서는 레거시를 바꾸는 작업을 계속 진행하고 있어요. 서비스 초기에 적용된 기존의 기술들을 계속 사용하기보다는 새로 합류하는 팀원들의 의견을 많이 들어보고 적용하려고 하고요. 예전 버전에서 지속적으로 업그레이드를 하고 있다고 생각해주시면 될 것 같아요.하경 우리 지그재그 팀원분들은 기술 그 자체이신 분들이 굉장히 많거든요. 다른 팀원들이 새로운 기술을 접목해서 우리 서비스에 득이 된다면 새로운 기술은 언제든 배우고 싶어요. 물론 서비스의 안정성이 가장 중요하기 때문에, 접목해보기 전 새로운 기술에 대한 충분한 공부가 선행되어야 하는 건 필수라고 생각해요!(새로운 걸 배운다는 게 쉬운 일은 아닌데요..!)하경 어렵지 않아요. 되려 재밌어요! 새로운 걸 배운다는 게 제가 개발을 하는 데 있어서 활력을 불어넣어주는 거라고 생각하거든요. 기존에 하던 대로만 개발을 해오다 보면 지루해져서, 새로운 걸 시도해보곤 한답니다.연미 학습 속도가 정말 빨라요. 뚝딱 하고 만들어내시거든요.하경 아니에요..(부끄) 재밌어서 하다 보니 그렇게 되었네요.빛의 속도 하경님!Q. 서비스 초기부터 앱 파트를 이끌어오신 연미님! 성과를 이루기 위해 해왔던 업무 방식이나 프로세스가 있다면 어떤 것인가요?연미 저는 업무에 대한 흥미도가 성과 향상에 많은 영향을 미친다고 생각해요. 그래서 태스크의 담당자를 정할 때에는 그 태스크에 관심이 있고 하고 싶어하는 팀원이 있는지를 우선적으로 고려하는 편이에요. 만약 지원자가 없는 업무라면 그땐 팀원들과 이야기를 나누며 팀의 상황에 따라 분배를 하긴 하지만요. (웃음)그리고 2019년 초반에는 앱 파트 팀원이 총 3명이었는데요, 그땐 집중 프로젝트라는 것을 적용해봤어요. 각자 하나의 프로젝트를 맡아서 본인이 주도적으로 타 팀과 커뮤니케이션을 하면서 프로젝트를 완료할 수 있게끔 해본 거였는데, 결론적으로는 팀원 분들이 좋아하셨어요! 책임감도 키울 수 있었고, 비즈니스적인 측면에서도 성장할 수 있었다고 생각해요. 내 프로젝트다!라는 생각이 있다 보니까 아이디어도 내보고, 의견 전달도 많이 하면서 진행될 수 있어 좋았습니다 .하경 집중 프로젝트를 통해 미리 경험을 했어서 그런지 이번에 목적 조직에 들어간 게 어색하지 않은 것 같아요. 이미 그 방식에 적응되어 있는 것 같거든요.Q. 하경님은 작년 제1회 지그재그 배 해커톤에서 1등을 하셨어요! 그때 만드신 프로젝트 '휴가봇'이 회사에서 실제로 활용되고 있는데, 기분이 어떠세요?하경 작년 추석쯤에 해커톤을 했었는데요, 뭘 만들어볼까 하다가 회사 생활하면서 작은 부분이지만 불편하게 느껴졌던 부분을 개선해보고 싶어서 만들게 되었어요. 이름은 달비 휴가봇이고 같은 Dev.팀의 우식님과 만들었는데, 이게 이렇게 큰 영향을 끼치게 될 줄 몰랐어요! 사실 지금도 계속 사용 중이니 계속 기능 업데이트를 위해 공부를 하게 되고요. 그래서 신기하기도 하고 뿌듯하기도 하답니다. 원래 쓰던 기술이 아닌 새로운 기술을 배우면서 만들어봤던 프로젝트라서 더 재밌었고, 만약 개발에 지루함을 느끼신 분이라면 이런 프로젝트도 시도해보시면 좋을 것 같아요.연미 새로운 기술을 쓰다 보면 시야가 넓어지거든요. 정말 추천드리고 싶습니다. 하경 그리고 달비 휴가봇을 같이 만들어주신 우식님께도 감사인사를 전하고 싶습니다. 지금까지도 얼떨결에 같이 개발을 하고 계시거든요..(웃음)Chapter 3. 저희 공고를 소개합니다!Q. 현재 채용 중인 [안드로이드/iOS 개발자] 얘기를 해볼까 해요. 어떤 앱 개발자를 찾고 있는지 말씀해주시겠어요?연미 일단 현재는 경력이 3년 정도는 있으신 분을 찾고 있어요. 아무래도 계속 새로운 작업들이 진행되고 있기도 하고 새로운 기술을 계속 적용하며 함께 업데이트를 해나가실 분을 모시고 있기 때문에 어느 정도의 경력은 있으시면 좋을 것 같아요.그래서 Dev.팀이 이번에 인턴쉽을 진행했을 때에도 앱 개발 분야는 별도로 접수를 받지는 않았는데요, 나중에 기회가 된다면 저희도 인턴이나 신입 개발자분들도 모시고 싶어요!하경 개인적으로 바라는 부분이기도 하지만 서비스에 대한 애정이나 관심이 있으신 분이면 좋겠어요. 저랑 같이 텅장을 만드실 분이랄까요.. (웃음) 장난이고요, 애정과 그 서비스에 쏟는 열정은 비례하다고 생각하거든요.연미 사용자가 지그재그 앱을 어떻게 더 편하게 사용할 수 있을지 같이 고민해주실 분을 찾고 있어요. 그리고 채용 공고 내에 우대사항으로 적힌 부분은 정말 우대사항이기 때문에 해당 기술을 알고 계시면 더욱 좋겠지만 모르셔도 괜찮아요. 들어오셔서 같이 배워나가시는 분들도 많이 계시고, 또 필요하면 팀 내에서 개발 스터디를 직접 오픈하실 수도 있고 이미 활발하게 진행중인 스터디에 참여하실 수도 있으니까요.하경 아! 그리고 서로에게 동기부여가 될 수 있는 팀원분을 모시고 싶어요. 앞에서 말씀 드렸던 코드 리뷰 같은 경우에도 서로 코드를 공유 하면서 모르는 기술도 알 수 있게 되고, 몰랐던 문제점을 알아갈 수 있으니 각자의 발전에도 도움이 되거든요! 저희 팀에서 자체적으로 OOP스터디도 진행했었는데, 같이 배우고 공유하면서 회사와 개인의 발전에 목표를 가지실 분이었으면 좋겠어요!Q. 지그재그의 예비 지원자에게 전하는 메시지!연미 지그재그 팀은 사업적인 측면에서도 그렇고, 기술적인 측면에서도 성장 가능성이 무한해요. 아무래도 새로운 시도를 할 때 오픈 마인드이기 때문이지 않을까 싶은데요, 팀원의 성장을 위해서 적극적으로 지원을 해주기 때문에 회사와 함께 발전하고 싶으신 분들은 맘껏 지원해주셨으면 좋겠어요.하경 주저하지 마시고 지원해주셨으면 좋겠어요! 전 개인적으로 빠르게 성장하고 있는 회사에서 일하다 보니 제 자신이 능동적이고 주도적으로 변해가는 걸 느꼈는데요, 그게 되게 회사에서 재밌게 일할 수 있게 해주는 것 같아요.Chapter 4. 마무리Q. 2020년 두 분의 목표가 있으신가요?하경 2019년에는 개인적으로 이사를 하게 되면서 인테리어에도 관심을 갖게 되었고, 특히 제가 청소에 빠지게 됐어요. 부모님이 보시면 어이없어하시겠지만. (웃음) 다른 것에 좀 더 포커싱이 가있었다 보니 개발 공부를 많이 못했던 것 같아요. 그래서 올해엔 공부를 열심히 할 생각이고, 마인드도 바꿔보려고요! 더 긍정적인 마인드!연미 저도 비슷한데, 개발자로서의 역할을 더 강화하고 싶어요. 저의 테크니컬한 부분을 더 발전시켜보려고요. 개인적인 목표는.. 내 집 장만입니다.하경 그거.. 작년 목표 아니었나요..?(웃음) 저는 건강관리도! 점심마다 샐러드를 먹고 있는데요, 공개적으로 말해두면 더 열심히 지키지 않을까 싶어 추가로 말씀드려봅니다.Q. 다음으로 인터뷰를 진행했으면 하는 팀이 계신가요? 궁금한 팀이 있으면 말씀해주세요!하경 저는 Relations팀이요. 전반적인 채용을 담당해주셔서 그 과정도 궁금하고, 이번에 팀 인원도 두 분 더 합류하셨는데 어떤 변화들이 생겼는지 궁금해요.연미 저는 3PL분들이요! 각자 프로젝트마다 어떤 방식으로 업무를 진행해가실 예정인지, 주간 미팅 때 공유해주시긴 했지만 좀 더 구체적인 가이드라인과 비전이 궁금해요. 이 인터뷰가 성사되고 많은 분들께 읽혀진다면, 각 팀의 목표에 공감하시는 좋은 분들이 많이 합류해주시지 않을까요! (*3PL은 지그재그의 새로운 프로젝트팀 리더 세 분을 의미합니다!)지그재그에서는 안드로이드/iOS 개발자를 포함하여 활발하게 채용을 진행하고 있습니다. 지그재그 팀과 함께, 수면 아래 숨겨진 가치를 찾아내는 경험에 동참할 팀원을 꼭 모시고 싶습니다 :-) 궁금하신 점은 언제나 [email protected] 또는 http://facebook.com/zigzagcareer로 연락 주세요!지그재그 [안드로이드/iOS 개발자] 포지션을 소개합니다!이런 일을 합니다.안드로이드, iOS이런 분을 모십니다.안드로이드iOS이 중 하나라도 가능하시다면 더더욱 좋아요 :)공통안드로이드iOS지원 방법채용 절차혜택과 복지   더 많은 공고는 채용 사이트에서 확인 가능합니다! >>> 채용 사이트 바로가기

클라우드 컴퓨팅은 인터넷으로 가상화 된 IT 리소스를 서비스로 제공하는 것을 의미합니다. 그리고 클라우드 컴퓨팅에서 가상화 하여 서비스로 제공하는 대상은 인프라스트럭쳐, 플랫폼, 소프트웨어입니다. AWS와 Azure가 대중화되면서 클라우드를 인프라스트럭쳐의 가상화 개념으로만 이해하기도 하지만 클라우드는 인프라스트럭쳐 뿐만이 아니라 플랫폼과 소프트까지 포함하는 온라인의 모든 영역을 다루는 꽤 광범위한 개념입니다. 그렇기 때문에 클라우드는 분야별 특성별로 나누어서 이해하는 것이 좋습니다. 클라우드 서비스의 종류는 아래와 같이 크게 3가지로 나눌 수 있습니다. Infrastructure as a Service (IaaS, 아이아스, 이에스)서비스로 제공되는 인프라스트럭처입니다. 개발사에 제공되는 물리적 자원을 가상화합니다. Platform as a Service (PaaS, 파스)서비스로 제공되는 플랫폼입니다. 개발사에 제공되는 플랫폼을 가상화합니다.Software as a Service (SaaS, 사스)서비스로 제공되는 소프트웨어입니다. 고객에게 제공되는 소프트웨어를 가상화합니다.클라우드 구분하여 알아보자IaaS: 서비스로 제공하는 인프라스트럭쳐클라우드 인프라스트럭처 서비스는 확장성이 높고 자동화된 컴퓨팅 리소스를 가상화하여 제공하는 것입니다. IaaS는 컴퓨팅, 네트워킹, 스토리지 및 기타 인프라스트럭쳐를 사용하기 위한 서비스이며 사용자는 필요할 때 마다 서비스를 통해 리소스를 구입할 수 있습니다.(IaaS는 한국에서 이아스 또는 아이아스로 부르며 영미권에서는 이에:스 또는 아이아스로 발음합니다.)PaaS: 서비스로 제공하는 플랫폼클라우드 플랫폼 서비스는 주로 응용 프로그램을 개발 할 때 필요한 플렛폼을 제공하는 것입니다. PaaS는 사용자 정의 응용 프로그램을 개발하고 사용할 수있는 개발자를위한 프레임워크를 제공합니다. 개발사는 미들웨어를 설치하지 않고도 미들웨어에서 제공하는 API를 사용하여 소프트웨어를 개발할 수 있습니다. SaaS : 서비스로 제공하는 소프트웨어클라우드 애플리케이션(소프트웨어) 서비스는 사용자에게 제공되는 소프트웨어를 가상화하여 제공하는 것입니다. SaaS는 타사 공급 업체가 관리하는 사용자에게 응용 프로그램을 제공하기 위해 인터넷을 사용합니다. 대부분의 SaaS 애플리케이션은 웹 브라우저를 통해 직접 실행되므로 클라이언트 측에서 다운로드 나 설치가 필요하지 않습니다.무엇을 제공하는가클라우드는 온라인의 광범위한 영역을 모두 다루는 광범위한 영역입니다. 클라우드 서비스들은 제공하는 범위에 따라 IaaS, PaaS, SaaS로 나뉘고 있으므로 각각의 클라우드 서비스가 제공하는 내역을 살펴보는 것은 클라우드를 이해하는 데 많은 도움이 됩니다.  IaaS: 물리적 자원 제공IaaS는 고객에게 서버, 네트웍, OS, 스토리지를 가상화하여 제공하고 관리합니다. IaaS는 가상화 된 물리적인 자산을 UI형태의 대시보드 또는 API로 제공합니다. IaaS의 고객들은 서버와 스토리지를 접근할 수 있지만 사실상 클라우드에 있는 가상 데이터 센터를 통해 리소스를 전달받는 형태입니다. IaaS는 기존의 데이터센터에서 제공받던 물리적인 자산을 완벽하게 가상화하여 제공하기 때문에 서버 사양의 변경 등 물리적 자산의 수정이 필요한 경우 기존의 방식에 비해 훨씬 빠른 대응이 가능합니다.IaaS의 제공업체는 서버, 하드 드라이브, 네트워킹, 가상화 및 스토리지를 관리하며 고객은 OS, 미들웨어, 애플리케이션 및 데이터와 같은 자원들을 관리해야 합니다. PaaS: 소프트웨어 개발을 돕는 플랫폼 제공PaaS는 고객에게 OS, 미들웨어, 런타임과 같은 소프트웨어 작성을위한 플랫폼을 가상화하여 제공하고 관리합니다. 이 가상화 된 플랫폼은 웹을 통해 제공되며 개발자는 운영 체제, 소프트웨어 업데이트, 저장소 또는 인프라에 대한 관리 없이 소프트웨어 개발에 집중할 수 있습니다.PaaS를 사용하면 기업에서는 특수 소프트웨어 구성 요소를 사용하여 PaaS에 내장 된 응용 프로그램을 설계하고 만들 수 있습니다. 이러한 응용 프로그램 또는 미들웨어는 특정 클라우드 특성을 채택 할 때 확장 가능하고 가용성이 높습니다.SaaS: 고객이 사용하는 소프트웨어 제공SaaS는 고객을 대신하여 소프트웨어와 데이터를 제공하고 관리합니다. 패키지 또는 On-Prems 방식이라고 하는 기존의 소프트웨어 전달 방식과 다르게 SaaS는 개별 컴퓨터에 응용 프로그램을 다운로드하고 설치할 필요가 없습니다. SaaS를 통해 서비스를 공급하는 업체는 데이터, 미들웨어, 서버 및 스토리지와 같은 모든 잠재적 인 기술적 문제를 관리하기 때문에 고객은 유지 보수 및 지원을 간소화 하면서 비지니스에 집중 할 수 있습니다.클라우드의 장점과 단점클라우드 인프라 서비스를 사용할 때의 장점과 클라우드 소프트웨어 서비스를 사용할 때의 장점은 다를 수 밖에 없습니다. 이에 3가지 클라우드 서비스의 장점과 단점을 각각 설명합니다. IaaS: 장점비용물리적 자원을 소비 형태로 사용하기 때문에 고정비가 들지 않습니다.속도물리적 자원을 즉시 소비할 수 있습니다.관리물리적  자원에 대한 관리를 논리적인 영역으로 대체할 수 있습니다.물리적 자원에 대한 자동화 된 배포가 가능합니다.물리적 자원에 대한 안정적인 운영을 벤더에 맞길 수 있습니다.물리적 자원에 대한 규모의 확장 또는 축소가 자유롭습니다.  PaaS: 장점비용필요한 플랫폼만 소비 형태로 사용하기 때문에 비용 부담을 덜 수 있습니다. 속도개발 및 배포 프로세스를 빠르게 확보할 수 있습니다.관리소프트웨어 유지 관리가 쉬워집니다.가상화 기술을 기반으로 구축되어 비즈니스가 변함에 따라 리소스를 쉽게 확장 또는 축소 할 수 있습니다.응용 프로그램의 개발, 테스트 및 배포를 지원하는 다양한 서비스를 제공합니다.수많은 사용자가 동일한 개발 응용 프로그램에 액세스 할 수 있습니다.PaaS: 단점특정 플랫폼 서비스에 종속될 수 있습니다.SaaS: 장점SaaS는 소프트웨어 설치, 관리 및 업그레이드와 같은 지루한 작업에 소요되는 시간과 비용을 크게 줄임으로써 직원과 회사에 많은 이점을 제공합니다. 따라서 기술 직원이 조직 내에서 보다 긴급하고 중요한 문제에 집중할 수 있습니다. 비용소프트웨어를 소비 형태로 사용하기 때문에 비용 부담을 덜 수 있습니다.속도즉시 사용이 가능합니다. 관리소프트웨어를 설치할 물리적 자원이 필요하지 않습니다.언제 어디서든 접근가능합니다.SaaS: 단점커스터마이징이 어렵습니다. 클라우드 언제 적용해야 하는가IaaS: 빠른 변화를 원한다면스타트업이나 중소기업에게 IaaS는 훌륭한 옵션이므로 하드웨어나 소프트웨어를 설치하는데 시간과 돈을 낭비 할 필요가 없습니다. IaaS는 응용 프로그램과 인프라를 완벽하게 제어하고자하는 대규모 조직에 유용하지만 실제로 소비되거나 필요로하는 것을 구매하려는 경우에만 유용합니다. 빠르게 성장하는 기업의 경우, IaaS는 요구 사항이 변화하고 발전함에 따라 특정 하드웨어 나 소프트웨어에 전념 할 필요가 없으므로 좋은 선택이 될 수 있습니다. 또한 필요에 따라 확장 또는 축소 할 수있는 많은 유연성이 있으므로 새로운 응용 프로그램에 어떤 요구가 필요한지 확실하지 않은 경우 도움이됩니다.PaaS: 신속한 개발을 원한다면PaaS를 이용하는 것이 유익하거나 필요한 경우가 많이 있습니다. 동일한 개발 프로젝트를 수행하는 여러 개발자가 있거나 다른 공급 업체도 포함해야하는 경우 PaaS는 전체 프로세스에 뛰어난 속도와 유연성을 제공 할 수 있습니다. PaaS는 사용자 정의 된 응용 프로그램을 만들려는 경우에도 유용합니다. 또한이 클라우드 서비스는 비용을 크게 절감 할 수 있으며 앱을 신속하게 개발하거나 배포하는 경우 발생하는 몇 가지 문제를 단순화 할 수 있습니다.SaaS: 비지니스에 집중하고 싶다면보안상 민감한 사항이 아니라면 모든 기업에게 SaaS는 훌륭한 옵션입니다. 또한 협업이 필요한 단기 프로젝트라면 SaaS 를 도입하는 것이 훨씬 유리합니다. 일반적으로 On-Prems 솔루션은 모바일 액세스를 지원하지 않기 때문에 모바일 액세스가 필요한 경우에도 SaaS를 사용하면 비용가 시간을 절약할 수 있습니다.클라우드 서비스 예클라우드는 적용된 분야별로 이해해야 합니다. 아래는 분야별 서비스 예입니다. IaaSAmazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, DigitalOcean, Google Compute Engine (GCE)PaaSAWS Elastic Beanstalk, Windows Azure, Heroku, Google App EngineSaaSGoogle Apps, Dropbox, Salesforce, WhaTap마무리지금도 많은 기업의 임원분들이 클라우드의 적용 여부에 대해 고민을 하고 있으며 많은 스타트업들이 클라우드 기반의 서비스를 만들어 가고 있습니다. 회사에 클라우드를 도입해야 한다면 IaaS를 도입할 지, PaaS를 도입할 지 아니면 SaaS를 도입해야 하는지 알고 있어야 합니다. 그리고 자사의 서비스가 클라우드 기반의 서비스라면 고객에게 왜 도입해야 하는지 쉽게 설명할 수 있어야 합니다. 제가 다니는 와탭랩스(whatap.io)는 국내에서 드물게 SaaS 모니터링 서비스를 제공하고 있습니다. 2015년 1월에 시작한 서비스는 이제 만 4년을 달려가고 있습니다. 앞으로 한국에서 더 많은 클라우드 서비스들이 나왔으면 합니다. #와탭랩스 #개발자 #개발팀 #클라우드서비스 #서비스소개