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GDG DevFest Seoul 2018, 크래커나인 부스 참가 후기

2018년 11월 10일 토요일, 세종대학교 광개토관 컨벤션홀에서 GDG DevFest Seoul 2018이 열렸습니다. 세종대학교 광개토관 컨벤션홀 세션장과 세션 소개지GDG 행사 중 가장 큰 개발자의 축제에 크래커나인이 빠질 수 없겠지요?GDG DevFest는 GDG 커뮤니티에 의해 매년 개최되는 개발자 행사 중 하나로, 올해는 'Digital Wellbeing' 이라는 키워드 아래 진행되었습니다.이번 행사는 구글 기술과 관련된 세션, 해커톤, 코드랩 등의 형태로 구성이 되어 짜임새 있고 더 유익했습니다.⬆️ 위의 시간표 출처: 티켓구입처(https://festa.io/events/88)여기서 코드 랩은 무엇인지 궁금 하시지요?* Codelab은 미리 작성된 가이드를 따라 빠르게 해당 기술의 튜토리얼을 해볼 수 있는 프로그램이였어요. Codelab 튜터가 상주하고자유롭게 출입해 시작할 수 있다는 큰 매력으로 많은 개발자님들이 참여해주셨습니다.이미지 출처: https://devfest-seoul18.gdg.kr/timetableTrack E에 후반에 진행하는 마인드폴니스는 이번 'Digital Wellbeing' 키워드에 가장 걸맞았어요.* Mindfulness는 경직된 자세로 오랜 시간 작업을 하기 쉬운 개발자들을 위해 명상을 하는 시간을 가지는 프로그램입니다.저희 크래커나인 팀원들도 마인드폴니스에 참여하여 힐링하였다고 하네요 :)이미지 출처: https://devfest-seoul18.gdg.kr/timetable그 밖의 세션들은 Android, Firebase, Google Cloud Platform, Machine Learning, Web Technologies, Chrome 등의 Google 개발자  기술  콘텐츠 뿐만  아니라  더  나아가  트렌드에  부합하는  많은  주제를  폭  넓게  다루는  다양한  시간이었습니다.이미지 출처: https://devfest-seoul18.gdg.kr/timetable단 5분만에 디자인을 코드로 만들어주는 크래커나인은 행사의 꽃, 부스 참가하였습니다.구글 코리아, 레이니스트, 카카오페이, 알지피코리아 등과 나란히 부스 참가하여 많은 개발자님들을 만날 수 있었습니다.이미지 출처: https://devfest-seoul18.gdg.kr크래커나인은 10월 1일 부터 GDG DevFest Seoul 2018을 준비하기 시작했습니다.더 많은 개발자님들에게 편리하고 효율적인 크래커나인을 소개하여 작업 속도와 능률을 올리고자 했습니다.대략 40일간 준비하면서 진짜 디자이너와 개발자가 원하는 바가 무엇인지도 생각해보는 뜻깊은 시간들 이었습니다.먼저, 개발자님들의 애정한다는 스티커를 팀 명함과 함께 제작하였습니다.또한 많은 분들에게 크래커나인 무료 베타 서비스와 더불어 선물을 선사해드리고 싶어 경품 이벤트도 진행했답니다 :)  국내에서 다수가 사용하는 GUI 가이드 프로그램 제플린의 아성에 도전하는 크래커나인!실제 크래커나인을 사용하면 GUI 정보는 물론, 안드로이드 코드까지 생성해주어 매우 효율적입니다. 실제 블로터에 메인 게재될 만큼 혁신적이고 획기적인 크래커나인을 많은 분들께 소개하려니 너무 설레였습니다 :)“디자인만 하면 코드 자동 생성”…‘크래커나인’ 베타 출시코드를 '클릭'으로 해결해준다.www.bloter.net이 날, 제플린 vs 크래커나인 속도 테스트 영상을 공개하여 큰 이슈를 받았는데요~ 많은 개발자님들의 환호와 관심에 더욱 더 좋은 기능과 서비스로 보답해야 겠다는 마음이 커졌습니다.   제플린과 크래커나인 속도 테스트 영상 궁금하시지요?Cracker9 VS Zeplin (19sec)똑같은 앱 화면 디자인을 크래커나인과 제플린을 사용하여 GUI정보를 받아 안드로이드 스튜디오를 이용하여 화면을 구성하기 까지의 작업 속도를 비교한 영상입니다. 안드로이드 코드까지 생성해주는 크래커나인은 5분대에 화면 완성! GUI가이드문서를 만들지 않아도 빠르고 간편하게 GUI가이...youtu.be코드 생성 프로그램은 기존에도 존재한 적 있지만, GUI 정보와 안드로이드 레이아웃 코드까지 클릭만으로 뽑아주는 크래커나인은 그야말로 +_+ 최고!실제 사용해보고 시연할 수 있는 곳을 만들어 많은 개발자님들의 검증도 받았답니다.  믿음이 가는 코드에 만족하셨나요?스피드하게 짜는 손코딩 장인 "시니어 개발자"도~알아가는 단계지만 꼼꼼하게 체크하며 한땀한땀 작성해가는 "주니어 개발자"에게도~시연, 체험했던 크래커나인!개발자님들에게 편의성 뿐만 아니라 신뢰성 마저 안겨주었던 좋은 기회였습니다. :)그 밖에도 카카오인형 경품으로 많은 인원을 모은 카카오페이는 "요즘개발자, 카카오페이" 라는 카피와 QR 코드로 부스를 장식했습니다. 명함 이벤트를 진행한 요기요 배달통 부스는 경품 당첨때만 인산인해를 이루었답니다. 갑자기 많은 개발자님들이 당첨 여부 확인하러 오셨다가 저희 부스에 와주셔서 또 다른 기회로 크래커나인을 소개할 수 있었답니다 :) 세션에 참가하여 각자의 생각과 견해를 적어주신 개발자님들께도 감사의 인사를 드립니다.세션의 상세내용은 아래의 포스트에서 좀 더 자세히 보실 수 있습니다.※ 디테일한 강연내용과 후기를 남겨주신: http://eclipse-owl.tistory.com/18?category=1022165※ 자신의 견해와 행사의 세션 정리를 잘 해주신: https://brunch.co.kr/@oemilk/196#에이치나인 #디자이너 #개발자 #협업툴 #크래커나인 #솔루션기업 #이벤트참여 #이벤트후기
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Semantic Versioning 소개

Semantic Versioning 소개Versioning?소프트웨어 개발 생태계는 수많은 사람들이 서로의 기술과 성과를 이어받아 오며 믿을 수 없는 수준의 협력 체제를 구축해오고 있습니다. 의존성은 이러한 협력체제에서 나오게 된 요소로, 다른 사람들이 만들어온 기능을 다시 만들 필요 없이 손쉽게 가져와서 재활용하는 방식으로 빠르게 소프트웨어를 만들 수 있게 되었습니다.하지만 이렇게 여러 사람에게 이용되는 패키지가 새롭게 업데이트될 때, 생각보다 다양한 문제에 직면하게 되었습니다. 기능의 사용법을 바꾸어버리거나 동작 방식의 변경 같은 변화들은 그에 의존하는 다른 소프트웨어를 의도대로 동작하지 못하게 하므로, 새로운 변화와 기존의 것을 구분할 필요가 생겼습니다. 버전이라는 개념은 이러한 패키지의 변화를 구분하기 위해 사용하기 시작하였습니다.Semantic Versioning?버전이라는 코드 형태의 구분방식은 많은 핵심 문제를 해결해주었지만, 아직 여러 과제가 남아있었습니다. 버전 명의 작성 방식에 관한 기준이 패키지마다 제각각 다른 것이 문제였습니다. 0.x와 1.x의 차이, 1.0.0 혹은 1.000. 선행 배포와 정식 버전의 구분 방법 등 모든 소프트웨어, 패키지는 저마다의 기준을 가지고 있었으며, 이는 어느 정도의 적당한 공통점이 있었지만, 그 점이 미묘하게 모두 차이가 있어 버전에 따른 의미 해석을 어렵게 하였습니다.Semantic Versioning은 Github의 공동창업자인 Tom Preston-Werner가 위의 문제를 해결하기 위해 기존의 현안을 모아 만든 제안입니다. 스펙 문서는 RFC 2119에 의해 규칙을 표기하여 의미적 엄격함을 높이고, 패키지 개발 생명주기에 발생할 수 있는 여러 상황을 포괄적으로 담아 일관성과 유연성을 균형 있게 갖추고 있습니다.규칙다음은 Semantic Versioning(v2.0.0-rc1)의 스펙을 한국어로 번역한 내용입니다.1. Semantic Versioning을 쓰는 소프트웨어는 반드시 공개 API를 정의해야 한다. 이 API는 코드 자체에 정의되어 있거나 명시적으로 문서화 되어있어야 한다. 이 과정은 포괄적이며 정확해야 한다.2. 일반 버전 명은 반드시 X.Y.Z 형태를 보여야 하며 X, Y, Z는 음이 아닌 정수이다. X는 주요한 버전이며, Y는 작은 버전, Z는 패치버전이다. 각 요소는 1씩 차례로 증가해야 한다. 예: 1.9.0 -> 1.10.0 -> 1.11.0.3. 주요 버전 숫자가 올라갈 때, 작은 버전 숫자와 패치 버전 숫자는 0으로 재설정되어야 한다. 작은 버전 숫자가 올라갈 때, 패치 버전 숫자는 0으로 재설정되어야 한다. 예: 1.1.3 -> 2.0.0, 2.1.7 -> 2.2.04. 버전 명이 주어진 패키지가 한번 공개되면, 해당 버전의 내용은 절대 수정되어선 안된다. 어떤 수정도 반드시 새로운 버전으로 공개되어야 한다.5. 주요 버전 0 (0.y.z)은 초기 개발을 위한 것이다. 언제든 변경될 수 있다. 공개 API는 안전하지 않다고 여긴다.6. 버전 1.0.0은 공개 API를 정의한다. 이 공개 이후의 버전 숫자가 바뀌는 방법은 공개 API와 변경 방법에 따라 결정된다.7. 패치 버전 Z (x.y.Zx > 0)는 하위호환을 하지만 버그 수정이 있을 때 올라간다. 버그 수정은 내부적으로 잘못 처리되고 있는 것을 고치는 것을 의미한다.8. 작은 버전 Y (x.Y.zx > 0)는 새로운 기능이 추가되었지만 기존의 공개 API가 하위호환되고 있을 때 올라간다. 공개 API가 하나 이상 deprecated될 시에도 올라가야 한다. 부가적인 새 기능이나 개선이 내부 코드 (private code)에 있을 시에도 올릴 수 있다. 이는 패치 수준의 변화를 포함할 수 있으나, 작은 버전이 올라가면 패치 버전은 꼭 0이 되어야 한다.9. 주요 버전 X (X.y.zX > 0)는 하위호환되지 않는 변화가 추가될 때 반드시 올라가야 한다. 이는 패치 수준과 작은 수준의 변화를 포함할 수 있으나, 주요 버전이 올라가면 작은 버전과 패치 버전은 꼭 0이 되어야 한다.10. 선행 배포 버전은 대시(-)와 점으로 나누어진 식별자들의 묶음을 패치 버전 뒤에 표시한다. 식별자들은 ASCII 영숫자와 대시로만 구성되어야 한다. [0-9A-Za-z-]. 선행 배포 버전은 연관된 일반 버전보다 낮은 우선순위를 가진다.11. 개발 버전은 더하기(+)와 점으로 나누어진 식별자들의 묶음을 패치 버전 뒤에 표시한다. 식별자들은 ASCII 영숫자와 대시로만 구성되어야 한다. [0-9A-Za-z-]. 빌드 버전은 연관된 일반 버전보다 높은 우선순위를 가진다.12. 우선순위는 주요, 작은, 패치, 선행 배포, 빌드 식별자 내 숫자 순으로 계산되어야 한다. 주요, 작은, 패치 버전은 항상 숫자로 비교되어야 한다. 선행 배포와 빌드 버전의 우선순위는 반드시 각 점으로 나누어진 식별자들이 아래 규칙에 따라 비교되어야 한다: 1. 숫자로만 이루어진 식별자는 숫자로 비교 (2) 문자와 대시가 포함된 식별자는 ASCII 정렬 순서대로 비교. 숫자 식별자는 숫자가 아닌 식별자보다 낮은 우선순위를 가진다. 예: 1.0.0-alpha < 1>응용여러 오픈소스 프로젝트들이 이미 Semantic Versioning에 따라 버전 명을 표기하기 시작하였으며, 해당 규칙에 기반을 둔 버전 비교 라이브러리도 만들어지고 있습니다.•node.js: https://github.com/isaacs/node-semver•PHP: https://github.com/GordonSchmidt/SemVer•Python: https://github.com/k-bx/python-semver•Ruby: https://github.com/iantruslove/SemverStringerseaport는 node.js 에서 서비스 클러스터들이 Semantic Versioning에 따라 버전 의존성을 가지게 설계할 수 있어 보다 안정적인 버전 협상이 가능하도록 하고 있습니다.server.js:var seaport = require('seaport');var ports = seaport.connect('localhost', 9090);var http = require('http');var server = http.createServer(function (req, res) {res.end('beep boop\r\n');});server.listen(ports.register('[email protected]'));client.js:var seaport = require('seaport');var ports = seaport.connect(9090);var request = require('request');ports.get('[email protected]', function (ps) {var u = 'http://' + ps[0].host + ':' + ps[0].port;request(u).pipe(process.stdout);});output:$ node server.js &[1] 6012$ node client.jsbeep boop마치며비록 작은 통일일지는 모르나, 버전 명을 작성하는 훌륭한 기준이 있다는 것은 장기적으로 개발 생태계를 더욱 빠르고 긴밀하게 협력하도록 도와줄 것이라 생각됩니다. 의미적 해석이 가능한 코드는 의존성 문제를 더 똑똑한 수준으로 자동화할 수 있기 때문이죠. 버전 명을 지으실 때 좋은 안내서가 되었으면 좋겠습니다.#스포카 #개발 #개발자 #개발팀 #꿀팁 #인사이트
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[H2W@NL] 전문가들의 고정밀 시너지, 하이브리드 HD 매핑

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 전체보기지난해 11월, 네이버랩스는 국내 기업 중 최초로 도로 HD맵 데이터셋을 무상 배포했습니다. 수많은 국내 자율주행 연구자들을 위해서입니다. 그렇다면, 왜 자율주행 연구에 HD맵은 중요할까요? 안전하고 효과적인 자율주행을 위해서입니다. 센서 데이터와 HD맵을 연동하면 고층 빌딩이 즐비한 도심에서도 현재 위치를 끊김없이 정확하게 인식할 수 있도록 해주고, 복잡하게 얽혀있는 도로 구조를 광범위하게 파악해 효과적인 경로 계획을 세울 수 있으며, 신호등/횡단보도 등의 위치를 HD맵을 통해 미리 확인해 실시간 인지 정확도를 높일 수도 있습니다. 그래서 네이버랩스는 자율주행 연구 시작 시점부터 HD맵 솔루션을 함께 연구해 왔습니다. 그 결과가 하이브리드 HD 매핑입니다. 항공사진과 MMS 데이터를 융합해 고정밀 지도를 만드는 기술입니다. 다른 어디에서도 시도하지 못했던, 가장 독창적인 방식의 매핑 솔루션은 어떻게 개발되었을까요? 그 주역들의 이야기를 들어보았습니다.Q. 왜 HD맵 기술을 개발하나요?HD맵은 도로 자율주행을 위한 시작(김형준|시스템 소프트웨어 개발) 자율주행 시대가 온다고 합니다. 그렇다면, 반드시 그보다 먼저 필요한 것은 HD맵입니다. 자율주행 차량이 도로를 안전하게 주행하려면, 차선 단위의 아주 정밀한 정보가 필요하기 때문입니다. 보통은 MMS (Mobile Mapping System) 차량이 일일이 돌아다니며 수집한 도로 데이터로 HD맵을 제작하는 것이 일반적이지만, 이 방식은 소요되는 시간과 비용이 많습니다. 지역이 광범위해지면 더 많은 리소스가 필요하고요. 우리는 그걸 획기적으로 줄일 수 있는 방법을 찾고 싶었습니다. 정확도는 유지하되, 도시 단위의 넓은 지역을 더 빠르고 효율적으로 제작하는 솔루션을 찾았습니다. 그 결과가 네이버랩스의 하이브리드 HD 매핑 기술입니다. 항공 사진을 통해 대규모 지역의 도로의 레이아웃과 건물 정보 등을 얻고, 이 위에 자체 MMS 차량인 R1으로 취득한 데이터를 정합해서 HD맵을 만듭니다. R1이 최소한만 주행해도 HD맵을 제작할 수 있기 때문에, 소요되는 시간과 비용을 획기적으로 줄일 수 있습니다.(전준호|비주얼 피처맵 개발) 이렇게 완성된 HD맵에는 도로 자율주행에 필수적인 고정밀 정보들이 담겨 있습니다. 도로의 구조 정보인 로드 레이아웃 맵(Road Layout Map), 기하 정보를 가진 포인트 클라우드 맵(Point Cloud Map), 시각 정보를 가진 비주얼 피처 맵(Visual Feature Map) 등이죠.(신용호|센서 캘리브레이션) 우리가 하이브리드 HD 매핑이란 새로운 방식을 고안하고 완성할 수 있었던 건, 그 동안 지속적으로 개발해 온 자율주행 기술과 항공 사진 기반의 지도 생성 기술을 모두 내재화하고 있었기 때문이죠.도시 규모의 HD맵을 효율적으로 제작할 수 있는 독자 솔루션(이진한|PM/소프트웨어 개발) 사실 자율주행 기술을 연구하는 회사들은 많습니다. 그런데 독자적인 HD 매핑 기술까지 보유한 회사는 의외로 많지 않아요. 네이버랩스도 처음엔 그랬어요. 자율주행 프로젝트가 시작된 2016년 무렵엔 자체 HD 매핑 기술이 없다는 점이 아쉬웠어요. 센서만으로는 얻기 힘든 정보들을 미리 담아둘 수 있는 그릇이 HD맵인데, 바로 그 정보들이 자율주행의 성능을 높이는데 큰 역할을 하거든요. 결국 이 그릇을 만드는 방법을 내재화했죠. 이제는 도시 규모의 HD맵을 효율적으로 제작할 수 있는 독자 솔루션을 갖췄습니다. 실제로 이 결과물을 Localization에 바로 활용하여 자율주행 기술도 함께 고도화하고 있습니다.Q. 어떤 협업을 통해 개발되었나요?아웃풋이 바로 새로운 인풋이 되는(이진한|PM/소프트웨어 개발) 하이브리드 HD 매핑은 여러 분야의 전문가들이 함께 했습니다. 한 프로젝트의 결과물이 다른 프로젝트의 입력으로 연결되는 구조라고 할 수 있겠네요. 예를 들어 R1 하드웨어 장비 개발 프로젝트는 Sensor Calibration 프로젝트로 이어지고, 항공 매핑을 통해 만들어진 로드 레이아웃 데이터에 MMS 데이터를 연결하고… 이렇게 유기적인 의존 관계로 진행되었습니다.(이웅희|센서 데이터 툴 개발) 자체 개발한 MMS 차량인 R1에는 다수의 카메라, 라이다, GPS, 자이로센서 등 많은 센서들이 탑재되어 있어요. 이러한 개별 센서들에 대한 드라이버 개발은 물론 전체 센서 데이터가 동시에 들어왔을 때 유실 없이 저장할 수 있는 시스템 개발, 그리고 운용 소프트웨어 개발이 필요했습니다.(신용호|센서 캘리브레이션) R1이 수집된 데이터를 융합하기 위해서 반드시 필요한 과정이 있습니다. 캘리브레이션입니다. 각 센서간에는 상대적인 위치와 방향 등의 차이가 발생하는데, 캘리브레이션을 통해 정확하게 매칭을 시켜야 하죠. 그렇지 않으면 수집한 데이터들을 제대로 사용할 수가 없습니다.하늘과 도로에서 획득한 데이터를 융합하여 도시 규모의 HD맵 생성(김진석|항공 매핑) R1이 지상을 담당한다면, 저희는 하늘에서 찍은 정보를 활용합니다. 항공 사진을 통해 정확도를 획기적으로 높이는 방식을 개발했습니다. 항공 사진에서 8cm 해상도로 왜곡이 제거된 연직 정사영상(TrueOrtho)을 생성한 후, 도로 영역의 2D/3D 로드 레이아웃을 생성합니다. 여기에 R1이 수집한 포인트 클라우드 데이터를 정합하면, 대규모 지역의 HD맵을 빠르고 효율적으로 만들 수 있게 됩니다.(임준택|라이다 피처맵 개발) 이처럼 R1이 도로의 포인트 클라우드를, 항공기가 대규모 지역의 로드 레이아웃을 스캔해 결합하는 방식은 아주 새로운 솔루션입니다. 물론 그냥 붙인다고 HD맵이 바로 나오는 것은 아닙니다. 스캔 데이터에서 자동차나 사람같이 불필요한 부분을 지우는 딥러닝 모델을 만들고, HD맵을 사용할 차량이나 로봇을 위한 특징점을 추출하는 과정도 필수적입니다.서로 다른 분야의 전문가, 하나의 팀(전준호|비주얼 피처맵 개발) HD맵을 이루는 요소들, 즉 Road Layout Map/Point Cloud Map/Visual Feature Map 등의 구축 알고리즘을 각기 개발해, 이 데이터들을 잘 포함하고 있는 HD맵을 제작하는 거죠. 이렇듯 많은 팀의 협력으로 완성한 매핑 솔루션입니다. 항공 사진의 정합과 인식, MMS 차량의 데이터 수집을 위한 장비와 센서 시스템 구축, GPS와 LiDAR 데이터를 이용한 위치 인식 기술, 시각 정보 추출을 위한 딥러닝 기술 등 서로 다른 전문가가 하나의 팀으로 모여있어요. 같은 목적을 갖고 밀접하게 협업하기에 더 높은 수준의 연구와 개발이 가능한 것 같습니다.“결과도 중요하죠. 하지만 문제를 같이 정의하고, 함께 해법을 찾아가는 과정은 더 중요한 것 같아요. 그래야 좋은 결과가 이어질 수 있으니까요.”(김형준|시스템 소프트웨어 개발) 다양한 분야의 전문가들이 모여 유기적인 협업이 언제든 가능하다는 것은 프로젝트에서 난항을 겪을 때 큰 힘을 발휘합니다. 예전에, 데이터 취득 시스템의 안정성에 문제가 생긴 적이 있어요. 그때 하드웨어 엔지니어와 소프트웨어 엔지니어들이 모두 모여 동시에 검토를 했습니다. 필드를 돌며 문제 발생 시점의 상황을 함께 체크하고, 그 중 기구 엔지니어 분들이 원인을 찾아 문제를 해결했습니다.(김상진|하드웨어 설계) 저도 그때가 기억나요. 차량 진동으로 인한 간헐적인 회로 단락이 원인이었죠. 짧은 시간에 가장 정확한 답을 찾기 위해 필요한 것은, 역시 유기적인 팀웍인 것 같아요.(신용호|센서 캘리브레이션) 팀이 없는 것처럼 협업이 잘 된다는 점도 자랑하고 싶어요. 함께 잘하기 위해서라는 목표만으로 일에 몰입할 수 있다는 건 정말 좋은 경험이죠.Q. 경과, 그리고 목표는?서울시 2,000km 로드 레이아웃 지도 구축(김진석|항공 매핑) 서울시 4차선 이상 도로 2,000km에 대한 로드 레이아웃 구축을 완료했습니다. 자율주행에 필요한 도로 구조 정보(차선, 중앙선, 정지선, 좌회전 등의 노면표시)를 정밀한 벡터 데이터 형식으로 변환했습니다. 서울시만큼 큰 대도시 규모의 매핑이란 관점에서 보자면, 국내에서 유일한 기술입니다.(김형준|시스템 소프트웨어 개발) 하이브리드 HD 매핑의 자체 프로세스가 정립되면서, 예전과 비교해 최소한의 작업으로 원하는 지역의 HD맵을 생성할 수 있게 되었습니다. 무상 공개한 판교 및 상암 지역 HD맵도 이 결과물 중 하나죠.(이진한|PM/소프트웨어 개발) 상암/판교 지역의 HD맵 무상 배포를 DEVIEW에서 발표했을 때가 정말 보람되었던 것 같아요. 국내에서 자율주행을 연구하고 있는 많은 기관에서 데이터셋 신청을 해주셨어요. 저희의 솔루션으로 만든 HD맵이 국내 자율주행 기술 고도화에 도움이 될 수 있었으면 좋겠습니다.(전준호|비주얼 피처맵 개발) 네이버랩스의 HD맵은 도로 위의 정밀 위치 인식을 최종 목표로 하고 있습니다. 예를 들어 Visual Feature Map의 경우 위치 인식에 필요한 최소한의 시각 정보와 기하 정보를 Descriptor 형태로 경량화 했기 때문에, 대규모 도심 지역의 데이터도 용량이 아주 작습니다. 이러한 최적화를 계속할 계획이고요.미래 모빌리티 세상으로 한 걸음 더(김상진|하드웨어 설계) 매핑 시스템 고도화의 목표는 결국 신뢰성 높은 지도를 만드는 것에 있습니다. 하드웨어 시스템의 신뢰성/유연성/운용성을 빠르게 개선하고, 이를 더욱 저비용으로 구현할 수 있도록 개발을 지속하고 있어요. 이런 연구들의 결과가 모이고, 이러한 고정밀 데이터가 쌓이면, 우리가 상상하고 있는 미래 모빌리티 세상을 더욱 앞당길 수 있다고 생각합니다.
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개발자 직군 파헤치기 2 | 게임 개발자

게임 개발자국내 게임 산업에서 모바일 게임의 매출액은 2011년 4235억원에서 2013년 2조3276억원으로 2년 만에 6배 가까이로 늘어났습니다.(출처:한국콘텐츠진흥원) 한국 모바일 게임은 해외에서도 인기를 끌고 있는 추세입니다. 뿐만 아니라 최근 엄청난 인기를 끌고있는 배틀그라운드는 한국 게임 산업의 가능성을 증명합니다. 배틀그라운드는 작년 한 해 7621억원의 수익을 거두면서 2017년 가장 큰 수익을 거둔 PC 게임 패키지 1위를 차지했습니다.배틀그라운드의 일러스트게임을 좋아하는 사람이라면 한번쯤은 게임 개발에 관심을 가져보았을 것입니다. 특히 프로그래밍을 하는 사람이라면 자신의 게임을 만들어보고 싶다는 생각을 해보거나, 게임 회사에서 일 하는 것을 고려해보았을 것입니다. 그러나 한편으로는 압도적인 근무 시간에 대한 부담으로 게임 개발자가 되겠다는 생각을 접게 되신 분들도 많습니다.이번 포스팅은 게임 개발자에게 필요한 역량이 무엇인지 알아보고, 게임 개발자의 두 가지 커리어 종류에 대해 설명하려고 합니다. 또한 지금 당장, 코딩을 전혀 할 줄 모르는 상태에서 게임 개발에 도전해볼 수 있는 방법 또한 소개해드리겠습니다.게임 개발자에게 필요한 역량게임을 만들기 위해서는 그래픽을 다루는 능력, 스토리와 레벨을 기획하는 능력, 3D 모델링, 그래픽 엔진을 다루는 능력 등 많은 영역들에서 전문성을 필요로 합니다. 물론 이 모든 것을 전문적으로 다루는 사람이 되기란 불가능에 가깝습니다. 그렇기 때문에 스토리라인과 컨셉 구성은 기획자가 담당하고, 기획자의 아이디어는 개발자와 그래픽 디자이너의 손을 거쳐 게임의 모습을 갖춥니다. 그래픽 디자이너가 시각적 구현을 맡는다면, 개발자는 PC나 모바일에서 게임이 실행될 수 있도록 만드는 작업을 하게되는 것입니다. 게임 개발자도 결국 개발자 직군의 일환이기 때문에 일반적으로 개발자들이 많이 다루는 언어에 대한 숙련도나 프로그래밍 능력이 필요합니다. 그러나 게임 개발자의 경우 다른 직군의 개발자에게는 필수적이지 않은 지식을 필요로 할 때가 있습니다. 아래에는 특히 게임 개발자들에게 중요한 세 가지 요소입니다. 1. 프로그래밍 언어대부분의 대규모 게임 회사들은 C++을 가장 많이 사용합니다. 모바일 게임이 대세로 더오르면서 C#을사용하는 경우가 많아진 것은 사실입니다. 그러나 PC, 모바일, 비행기 제어 프로그램까지 폭넓게 지원하는 고성능의 3D 게임을 개발하기 위해서는 여전히 C++이 최적이라는 평가를 받습니다. 주의할 점은 C/C++은 계속해서 발전하고 있는 언어라는 점입니다. 언어를 배우기 위한 서적, 인터넷 강의 등은 무궁무진하지만 중요한 것은 최신의 것을 배워야 한다는 점입니다.2. 게임 엔진게임 엔진은 간단하게 말해 게임을 개발하는 과정을 쉽게 만드는 ‘도구’입니다. 중력 같은 기본적인 물리 효과나 오브젝트 사이의 충돌 여부를 판정하는 ‘컬라이더’ 등, 개발에 필요한 기본적인 기능이 탑재되어있기 때문에 게임 엔진은 개발 과정을 획기적으로 단축시켜줍니다. 가장 많이 쓰이는 게임 엔진은 유니티와 언리얼입니다.이 글을 읽고 있을 대부분의 분들이 개발을 배우는 과정에 있다는 가정하에 학습의 용이함을 기준으로 비교해보면, 유니티의 경우 공식적으로 지원하는 교육 프로젝트의 수는 9개입니다. 그러나 공식적인 자료 외에도 한글 서적이나 온라인 강좌들은 매우 풍부합니다. 반면에 언리얼이 제공하는 공식 교육 프로젝트는 수십개입니다. 대부분이 한글 자막을 지원해줄 뿐만 아니라 다양한 주제를 경험할 수 있습니다. 언리얼의 한계라면 공식 채널 외에서 학습할 수 있는 자료나 커뮤니티가 아직까지는 많지 않다는 점입니다. 3. 수학게임 개발자에게 수학은 매우 중요하고도 기본적인 것입니다. 특히 3D 게임을 다루고 싶다면 수학적 지식과 역량은 매우 중요한 부분을 차지할 것입니다. 물론 위에서 말한 게임 엔진이 수학적인 계산이나 물리와 관련된 문제들을 해결해 줄 수는 있습니다. 그러나 게임 엔진을 활용한다 하더라도 기본적으로 그것이 어떻게 작동하는지는 이해해야 합니다. 그렇기 때문에 이산 수학, 즉 벡터, 행렬, 집합, 논리 연산 등에는 능숙할 필요가 있습니다. 게임 개발자의 커리어게임 개발자가 되기 위한 길이 게임 회사에 취직하는 것만 있는 것은 아닙니다. 최근에는 크게 성공하는 인디 게임, 즉 대규모 회사가 아닌 저예산의 1인기업 혹은 작은 팀단위로 만들어 내는 게임들의 사례가 늘어나고 있습니다. 게임 회사에 취직하는 것만큼 확실한 방법이 없다는 생각을 갖고 계신 분들, 혹은 자신만의 게임을 만드는 것에 강한 매력을 느끼시는 분들을 위해 두 가지 커리어 옵션을 비교해 보았습니다.1. 대규모 게임 회사대부분의 게임 개발자가 특정 회사에 소속되어 일을 합니다. 회사에 소속되어 있기에 안정적인 수입이 보장된다는 것이 첫번째 장점이라면, 두번째 장점은 혼자서는 절대 만들 수 없는 규모의 게임을 개발하는 데에 기여할 수 있다는 점입니다. 한 마디로 말해 완성도 있고 유명한 게임에 일조 했다는 자부심을 가질 수 있게 되는 것입니다. 또한 주니어 개발자로서 풍부한 경험을 가진 시니어 개발자를 포함해 배울 점이 많은 사람들로 구성된 팀에 소속될 수 있다는 것 또한 큰 장점입니다.한편 회사의 크기가 큰 경우에는 각 사람이 맡는 개발의 영역이 매우 세분화 되어있기 마련입니다. 자신이 느끼기에는 조금 지루하고 단순한 일이라고 생각되는 일을 맡게 될 수도 있습니다. 그러나 반대로 말하면 디자인, 기획, 마케팅 등 개발 외의 업무 등에 신경을 쓰지 않고 오직 자신의 일에 집중할 수 있는 환경이 제공되는 것이기도 합니다.2. 인디게임 개발규모가 있는 회사에 취직하는 것이 아니더라도 게임을 만들 수 있는 방법은 많습니다. 또한 안정적인 수입이 보장된 것은 아니지만, 성공하는 경우 생각는 것보다 그 수익이 큽니다. 예를 들어 트리오브라이프를 개발한 오드윈게임즈는 1년 간 20억의 매출에 도달했습니다. 단지 한 사람이 2주 동안 만든 게임, 숨바꼭질은 한 달만에 5000만원의 수익을 냈습니다. 물론, 이를 성공 신화에 불과하다고 말할 수도 있기 때문에 분명히 감수해야 하는 위험이 있는 커리어인 것이 사실입니다. 인디 게임 간에도 경쟁이 매우 치열하기 때문입니다.그럼에도 불구하고 소규모로, 혹은 혼자서 게임을 개발하는 사람들은 게임에 대한 애착을 가지고 개발 과정 전체를 아우르며 작업할 수 있다는 점에서 만족감을 느낍니다. 특히 투자 규모나 시기에 구애를 받지 않고 개성적인 게임, 만들고 싶은 게임을 만들 수 있다는 것이 장점이라고 할 수 있습니다. 지금 시작하기게임 개발을 하고 싶은데 어디서 시작해야 하는지를 막막해하고 있다면, 무조건 일단 만들어보기 시작하는 것이 중요합니다. 자신의 아이디어, 혹은 이미 있는 게임들을 가지고 점점 난이도를 높여가며 여러 프로젝트를 실행해 보는 것이 좋습니다. 이는 실력을 쌓는 데에도 도움이 되지만, 이후에 훌륭한 포트폴리오가 되기도 합니다.일단 만들어보라는 조언도 막막하신 분들을 위해 준비한 것은 무료로 사용할 수 있는 게임 개발 프로그램들입니다. 코딩을 전혀 할 줄 모르는 사람부터 완성도 있는 게임을 만들고 싶어하는 사람들까지 다양한 수준에서 접근할 수 있는 도구들을 소개해드리겠습니다.1.Flow CreatorFlow Creator는 코딩을 해본 적이 없어도 간단한 드래그앤드롭으로 게임을 만들 수 있는 웹사이트입니다. 시각적으로 논리적 구조를 짤 수 있기 때문에 어떤 언어도 배워본 적이 없어도 됩니다. 무료 버전의 경우 5개의 레벨, 50개의 개체로 제한이 되어있지만 유료 버전의 경우 앱으로 만들어 스토어에 올릴 수도 있습니다.2. StencylStencyl도 Flow Creator와 마찬가지로 프로그래밍 언어가 아니라 Stencyl의 사용법만 잘 익히면 훌륭한 게임을 만들 수 있습니다. 사용법이 Flow Creator에 비해 좀더 까다로운 것은 사실이지만 결과물의 완성도가 더 높습니다. 또한 이미 만들어져있는 코드블록 외에도 직접 코드를 작성하고 라이브러리를 불러오는 등 확장할 수 있는 가능성도 있습니다.3. Game Maker StudioGame Maker는 위의 두 가지 프로그램처럼 드랙 앤 드롭으로 만들 수 있지만, Game Maker Language(GML)이라는 자체 언어를 활용하여 만들 수도 있습니다. GML을 사용해서 게임을 만드는 것은 프로그래밍을 학습하는 데에도 도움이 될 것입니다.게임 개발자의 종류는 정말 많다.오늘 포스팅에서 언급한 게임 개발자는 일부입니다. 게임 개발자의 종류에는 온라인 게임, 모바일 게임, 콘솔 게임 등 정말 다양하고 무궁무진합니다. 여러분들이 어떤 게임 개발자가 되고 싶든 중요한 것은 게임에 대한 열정인 것 같습니다. 자신이 정말 하고 싶고 좋아하는 게임을 만든다는 것은 세상에 의미있는 프로그램을 만드는 개발자만큼이나 행복한 개발자겠지요. 다음 편에는 더 재밌는 개발자 직군으로 찾아오겠습니다.
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Android Wear 개발하기

비트윈 팀은 지난달 비트윈에 Android Wear 앱 기능을 릴리즈했습니다. 즐거운 개발 경험이었지만, 힘들었던 점도 많았습니다. 어떤 과정을 통해서 개발하게 되었고, 내부 구조는 어떻게 되어 있는지, 신경 쓰거나 조심해야 할 점은 어떤 것들이 있는지 저희의 경험을 공유해보려고 합니다. 이 글을 통해 Android Wear 앱 제작을 고민하는 개발자나 팀이 더 나은 선택을 하는 데 도움이 되고자 합니다.Android Wear에 대해¶Android Wear는 최근 발표된 구글의 새 웨어러블 플랫폼입니다. 공개된 지 얼마 되지 않았음에도 불구하고 완성도 있는 디바이스들이 출시된 상태이며, 기존의 웨어러블 기기보다 기능과 가격이 매력 있다는 평가를 받고 있습니다. 또한, 2014 Google I/O에서 크게 소개되고 시계를 참가자들에게 나눠주는 등, 구글에서 강하게 밀어주고 있기 때문에 상당히 기대되는 플랫폼입니다.Android Wear의 알림 기능은 연결된 mobile1 기기와 연동됩니다. 예를 들어 메시지를 받았을 때 mobile과 wear에서 모두 알림을 받아볼 수 있고, Google Now와 연동하여 교통, 날씨 등 상황에 맞는 알림을 제공합니다.또, 여러 가지 앱들의 다양한 기능을 음성으로 제어하도록 하여 사용자에게 기존의 시계와는 완전히 다른 경험을 주고 있습니다.한국에서는 Google Play Store의 기기 섹션에서 구매가 가능합니다.Android Wear 개발하기¶Android Wear는 Android 플랫폼을 거의 그대로 사용하기 때문에, Android 개발 경험이 있는 개발자라면 아주 쉽게 개발을 시작할 수 있습니다. 비트윈에서는 구글의 80:20 프로젝트를 패러디한 100+20 프로젝트를 통해 개발을 진행하게 되었습니다. (하던 일을 다 해내면서 시간을 내어 진행한다는 의미로 100+20 프로젝트입니다. 하지만 가끔은 '20' 부분에 너무 몰입하여 0+20이 되기도 한다는 게 함정입니다...)Activity, Service 등 Android의 기본 component들을 모두 그대로 사용 가능하며, 손목에 찰 수 있는 크기의 화면에서 유용하게 사용할 수 있는 WearableListView, GridViewPager 같은 새 widget들이 추가되었습니다. 구글 개발자 사이트의 wearable training 섹션에서 자세한 안내를 볼 수 있습니다.비트윈의 아이디어¶비트윈 Android Wear 기능의 컨셉은, 항상 몸에 착용하는 Wear의 특징을 살려, '커플이 떨어져 있더라도, 항상 함께 있는 느낌을 주기' 였습니다. 그래서 아래와 같은 기능들이 기획되었습니다.Feel His/Her Heart (그대의 심장박동 느끼기): 상대방의 심장박동을 진동으로 재현해주기Where He/She Is (그/그녀는 어느 방향에 있을까?): 상대방의 위치를 나침반과 같은 형태로 보여주기 (안심하세요. 여러분. 방향만 알려주고 정확한 위치는 알려주지 않습니다!)Feel Memories (메모리박스): 언제든 추억을 떠올릴 수 있도록 비트윈의 기존 기능인 메모리박스(추억상자)를 Android Wear에서 구현하지만 이 아이디어들은 하루 만에 망하게 됩니다.메인 아이디어였던 심장박동 느끼기는 사용자가 요청하면 상대방의 시계에서 심장박동이 측정되어 사용자에게 상대방의 심장박동을 진동으로 재현해주는 멋진 기능이었습니다. 하지만 이 아이디어를 낼 때 심박센서가 탑재된 Android Wear 기기가 없었던 게 함정이었습니다.다음날 Android Wear Bootcamp에 참가하여 심박센서가 작동하는 삼성 Gear Live 기기를 사용해 볼 수 있었습니다. 결과는 충격이었습니다. 생각과는 달리 심박박동 측정 결과가 나오는데 10~20초가 걸리고, 그나마도 측정되는 동안은 올바른 위치에 시계를 차고 가만히 있어야 했습니다. 결국, 이러한 제약 때문에 사용자들이 실제로 유용하게 사용할 수 있는 기능이 될 수 없었습니다.그래서 계획을 수정하여 현실적으로 구현 가능한 기능들을 먼저 만들어 보기로 했습니다.목소리로 답변하기: 상대방에게 온 메시지에 Android Wear Framework에서 제공하는 음성인식을 이용하여 목소리를 텍스트로 바꾸어서 답장하기이모티콘 답변하기: 이모티콘을 사용자가 선택하여 이모티콘으로 답장하기비트윈 메모리박스: 비트윈의 기존 기능인 메모리박스(추억상자)를 Android Wear에서 구현처음의 원대한 계획에서 뭔가 많이 변경된 것 같지만, 기분 탓일 겁니다.내부 구현¶비트윈 Android Wear 앱은 크게 두 가지 기능을 가지고 있습니다. 하나는 상대방에게 메시지를 받았을 때, 메시지 내용을 확인하고 여러 가지 형태로 답장할 수 있는 Notification 기능이고, 다른 하나는 Wear에서 원래 Application의 일부 기능을 시작 메뉴를 통하거나 목소리로 실행시킬 수 있게 해주는 Micro App입니다. 해당 기능들의 스크린샷과 함께 내부 구조를 설명하겠습니다.우선 Notification 부분입니다. 앱 개발사에서 아무 작업도 하지 않더라도, 기본적으로 Android Wear Framework이 스크린샷 윗줄 첫 번째, 네 번째 화면과 같이 예쁜 알림화면과 Open on phone 버튼을 만들어 줍니다. 여기에 추가적인 기능을 붙이기 위하여 WearableExtender를 이용하여 목소리로 답장하기, 이모티콘 보내기 버튼을 덧붙였습니다.비트윈 Android Wear 스크린샷 - Notification둘째로는 Micro App 부분입니다. 여기에는 이모티콘 전송과 메모리박스를 넣었습니다. 이 부분은 일반적인 Android 앱을 만들듯이 작업할 수 있습니다비트윈 Android Wear 스크린샷 - Micro App화면을 보면 무척 단순해 보이지만 내부 구조는 간단하지가 않습니다. 연결된 화면들을 만들어내는 코드가 한곳에 모여있지 않고, 각기 다른 곳에 있는 코드들을 연결하여야 하기 때문입니다. Notification 하나를 만들 때에 Framework에서 만들어주는 1, 4번째 화면, Notification에 WearableExtender를 이용하여 덧붙이는 2, 3번째 화면, 그리고 다시 Framework에서 만들어주는 목소리로 답장하기 화면, 그리고 Wear 쪽의 Micro App을 통해 구동되는 이모티콘 선택 화면과 같이 여러 군데에 나누어 존재하는 코드가 연결됩니다.하나의 앱처럼 느껴지는 화면이지만 각각 다른 곳에 코드가 쓰여있습니다.그러면 이번에는 각 화면이 어떻게 연결되는지 알아보겠습니다.사용자가 상대방으로부터 받은 메시지를 Android Wear의 Notification으로 확인하고, 답장으로 이모티콘을 보내고자 하는 상황을 가정해 봅시다. 사용자가 Send Emoticon 버튼을 눌렀을 때 이모티콘 선택화면을 보여주고 싶은데, 이 행동에 대한 pending intent를 wear 쪽의 micro app이 아닌, mobile 쪽에서 받게 되어 있습니다. 이 때문에 아래의 표와 같이 mobile 쪽에서 pending intent를 받은 뒤 다시 wear 쪽으로 이모티콘 선택 화면을 보여주라는 메시지를 전송해줘야 합니다.이모티콘 전송 과정이번에는 메모리박스를 보겠습니다. 메모리박스도 단순한 화면이지만 mobile 쪽과 통신하여 내용을 불러와야 하므로 생각보다 해야 하는 일이 많습니다. Android Wear Message API와 Data API를 이용하여 데이터를 주고받아 사진을 화면에 보여줍니다.메모리박스를 보여주는 과정개발 시 신경 써야 하는 점¶개발하면서 주의 깊게 신경 써야 하는 점들이 있습니다.첫 번째로 코드 퀄리티입니다.Android Wear는 아직 성숙하지 않은 플랫폼이기 때문에 많은 사람이 받아들인 정형화된 패턴이 없습니다. 앞서 살펴보았듯이, 간단한 기능을 구현하려고 해도 상당히 복잡한 구조를 가진 앱을 만들게 되기에, 코드 퀄리티를 높게 유지하기 어려웠습니다비트윈 팀에서는 EventBus를 활용하여 코드를 깔끔하게 유지하려고 노력하였습니다. 이러한 문제를 해결할 수 있는 Guava의 Concurrent 패키지나, RxJava 등의 도구들이 있으니 익숙한 도구를 선택하여 진행하는 것을 추천합니다. 또한, 구글의 Android Wear 코드랩 튜토리얼의 내용이 매우 좋으니, 한번 처음부터 수행해 보면 좋은 코드를 만들 수 있는 아이디어가 많이 나올 것입니다.두 번째로는 원형 디바이스 지원 및 에러 처리입니다.처음부터 원형 디바이스를 신경 쓰지 않으면 마무리 작업 시 상당한 고통을 받게 됩니다. 원형 디바이스에 대한 대응법은 Android 개발자 트레이닝 사이트의 wearable layout 섹션에 자세히 나와 있습니다. 현재는 원형 디바이스를 처리하는 프레임웍에 약간 버그가 있지만, 곧 수정될 것으로 생각합니다.사용자 입력이 있을 때, 그리고 에러가 났을 때 적절하게 처리해주는 것은 제품의 완성도에 있어 중요한 부분입니다. Android Wear Framework에서 제공하는 ConfirmationActivity등을 활용하여 처리하면 됩니다.마지막으로 패키징입니다.자동 설치 패키징은 비트윈 팀에서도 가장 고생했던 부분입니다. Android Wear는 본체 앱을 설치하면 자동으로 함께 설치되는데, 앱이 정상작동하기 위해서는 몇 가지 까다로운 조건이 있습니다.build.gradle 의 applicationId 를 wear와 mobile 양쪽 모두 똑같이 맞춰야 합니다.Wear app의 AndroidManifest에 새롭게 선언한 permission이 있다면 mobile 쪽에도 포함해 주어야 합니다.기본적으로, 똑같은 key로 서명합니다. 다른 key로 sign 하는 경우는 문서를 참고해서 신경 써서 합니다.위 항목들은 아주 중요한 내용이지만 아직 문서화가 완벽하지 않으니 주의 깊게 진행해야 합니다.후기¶개발 과정에서 여러 가지 어려움이 있었지만, 무척 즐거웠던 프로젝트였습니다!우선 새로운 플랫폼에서 새로운 제품의 아이디어를 내고 만들어내는 과정이 많은 영감과 즐거움을 주었습니다.두 번째로는 Android Wear를 포함한 버전 출시 이후 구글플레이의 Android Wear 섹션 및 추천 앱 섹션에 올라가게 되어 홍보 효과도 얻을 수 있었습니다. 또한, 구글의 신기술을 적극적으로 사용하고자 하는 팀에게는 구글 쪽에서도 많은 지원을 해주기 때문에 도움도 많이 받았습니다.세 번째로는 기존의 Android 개발과 비슷하여 접근하기 쉬우면서도, 원하는 것을 구현하려면 상당히 도전적이어서 재미있었습니다.다만 조심해야 할 점은, 구글에서 적극적으로 밀고 있는 프로젝트라고 해서 다 성공하는 것은 아니라는 점입니다. 얼마만큼의 시간과 자원을 투자할지는 신중하게 생각하면 좋겠습니다.정리¶Android Wear는 새로운 기술과 플랫폼에 관심이 많은 개발자, 혹은 팀이라면 시간을 투자해서 해볼 만한 재미있는 프로젝트입니다. 하지만 완성도 있는 좋은 제품을 만들기 위해서는 생각보다 할 일이 많으니 이를 신중하게 고려하여 결정해야 합니다.구글의 튜토리얼 등에서 지칭하는 것과 마찬가지로, 이 글에서도 Android Wear와 연결된 휴대폰을 mobile이라 하겠습니다.↩저희는 언제나 타다 및 비트윈 서비스를 함께 만들며 기술적인 문제를 함께 풀어나갈 능력있는 개발자를 모시고 있습니다. 언제든 부담없이 [email protected]로 이메일을 주시기 바랍니다!
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[번역] 개발 게임화 시스템

이 글은 Warby Parker tech team blog의 Systems Development Gamified!를 번역한 글입니다.우리는 이슈가 있었습니다: 우리의 기술팀은 "주도권"을 우려했는데, 이는 와비 파커(Warby Parker)가 개발해야하는 요청, 우선순위, 개발일을 할당하는 것과 관련이 있었습니다.(이는 유연성, 권한부여, 효율성이라는 의문을 제기하기도 했습니다). 모든 일이 그래왔던 것처럼 우리는 발전하고 반복하여 살펴보았습니다. 이는 여러 역할을 수행하는 이해관계자들의 그룹의 사람들을 "우리의 목표를 쇄신하여 엄청난 목표를 달성할 수 있을지를 고민하는 일일 세션"에 참가토록 했습니다. 우선 우리는 현재 프로세스에서 발생하는 사소한 문제들을 해결할 수 있는 문제들에 대해 토론하기 시작했습니다. 그리고 우리는 토론에 근거해 우선순위를 정하고, 일을 선택하는 것에 대한 게임화, 시장중심적인 접근방법을 만들었고 "와블스 프로세스(The Warbles Process")라고 부르기로 했습니다.주요 이해관계자들에게(애원하다시피 부탁하여) 넓은 폭의 설문과 인터뷰를 통한 피드백 이후에, 우리는 단지 소수의 사람만이 엔지니어들에게 할당된 일에 대해서 완전히 만족한다는 점을 알게되었습니다. 주요 문제는 다음과 같습니다.- 유연성 : 이전의 프로세스들은 분기 미팅에 의해 결정되는데, 이 분기 미팅에서 다음 분기에 무엇을 할건지를 선택하고 우선순위를 정하는 일이 사업적인 니즈의 특정 영역에 의해 정해집니다. 이 프로세스는 엄청난 관심을 받고 큰 이슈로 정해지는 반면, 가끔 작거나 예상치 못한 일이 관심을 받지 못하기도 하지요. 빠르게 대처해야하고, 빠르게 진화해야하는 환경에 놓인 우리 비즈니스의 특성상, 분기 단위의 시간은 너무나 깁니다. 또한 이러한 시간 박스(Time box)는 낮은 가치의 프로젝트들을 큰 프로젝트들이 완료된 후 단순히 "틈새를 메우기 위한" 일로 치부될 수 있습니다. 그러기엔 분기는 너무 짧지요.- 가치-우선순위 결정(Value-Prioritization) : 이전의 프로세스에서, 일은 일방적으로 기울어진 시각으로 일부 영역만을 집중하는 경영진(일반적으로 해당 부서의 책임자)에 의해 우선순위가 매겨집니다. 그래서 기술팀은 경영진에 의해 선택된 일이 가끔은 기업에 초점을 맞춘것이 아니라 부서에 초점을 맞춘 것으로 느끼기도 합니다.- 권한부여(Empowerment) : 기술팀은 경영진에 의해 분기 주도적이고 우선순위가 결정된 일을 할당받습니다. 팀은 할당이라는 행동자체에 대해 권한을 행사할 수 있음에도 불구하고, 궁극적으로 의사결정자가 아닙니다. 그리고 한번 주도권을 가지게 되면, 일하는 사람은 그대로 따라가기 마련입니다. 우리는 기술팀에게 권한을 부여하기를 원했고, 이 프로세스는 앞의 목표와 상충되는 것이었습니다.이런 문제를 해결하기 위해서, 우리는 팀을 다시 북돋우고 프로세스를 정비하기로 했습니다. 프로젝트 매니저, 비즈니스 애널리스트, 소프트웨어 엔지니어, 경영진을 한 방에 몰아넣고, 우리의 프로세스 향상에 초점을 맞춘 "종이비행기 린 트레이닝(Paper Airplan Lean Traning)"이라는, 일종의 종이비행기를 접는 Lean 시뮬레이션을 시작했습니다. 우선 우리는 그룹을 두 개의 작은 팀으로 나누었습니다. 각 팀은 우리의 "꿈의 프로세스(Dream process)를 상상하도록 했습니다. 이 시뮬레이션을 반정도 하니 신기한 일이 발생했습니다: 두 팀 모두 이상적인 프로세스에 대한 같은 시각을 가지게 된 것입니다.이 깨달음으로부터, 우리는 피벗(Pivot)하여 두 개의 팀을 하나로 합쳤고 하나의 아이디어에 집중하도록 하였습니다. 엄청난 양의 포스트잇과 수많은 피자 이후에, 기술팀을 위한 우선순위 결정에 대한 새로운 접근방법을 가지게 되었습니다. 이 세션은 이 아이디어에 대해 관심있게 지켜보았던 시스템 기술개발팀의 부사장에게 프레젠테이션을 하는 것으로 마무리 되었고, CEO에게 공유하기전에 아이디어를 공식화하고 디테일을 정착하였습니다.그렇게 와블스 프로세스(Warbles Process)가 탄생하였습니다.와블스 프로세스(Warbles Process)회사 누군가의 요청을 통해 모든 것은 시작됩니다. Epic이라는 폼(Form)을 통해 제출된 백로그(Backlog)는 와비파커 전원이 볼 수 있습니다. 이것의 투표 시스템을 통해 회사의 모든 매니저들은 찬성(Up-vote), 반대(Down-vote), 포기(Decline)를 할 수 있습니다. 각 에픽에 대해서 매니저들은 그들이 생각하기에 현재 회사가 가장 최우선시해야하는지를 생각하고 투표하게 됩니다. 각 찬성표는 5 와블스, 반대표는 -2 와블스를 얻습니다. 이 결과는 그들이 할당한 와블스 가치에 의해 우선순위가 순서대로 리스트에 반영됩니다.(와블스를 일련의 경제학적인 가치 형태라고 가정합니다)와블스 프로세스는 각 기술팀에게 어떤 에픽을 선택하여 진행할지 권한을 부여합니다. 기술팀은 백로그의 상단에서부터 선택하지 않아도 됩니다(혹은 백로그에 없어도 됩니다). 각 팀은 규칙이나 특정 사업영역과 전문적 기술을 조율할 수 있는 선임기술자에 의해 리드됩니다. 리더에 의한 관리하에, 팀은 그들의 특정 기술이나 경험에 기반하여 가장 효율적으로 완수할 수 있는 에픽을 선택합니다. 6개월뒤, 평균 와블스/엔지니어 가 가장 높은 팀이 우승을 차지합니다! 이긴 팀은 특별한 팀 회식을 즐깁니다.이 가치 기반의 접근은 우리의 업무 선택과 우선순위 결정 절차를 게임화하였습니다. 그리고 팀은 상하로 정렬되거나 중심적 업무 할당방식이 아닌 요청 방식으로부터 높은 우선순위의 일을 선택하여 일함으로써 인센티브가 있다는 느낌을 받습니다. 아직은 이를지 몰라도, 우리는 이 방식이 우리와 같은 빨리 진화해야하는 조직에 굉장히 잘맞는다는 것을 깨달았고, 게다가 기술팀이 일을 선택하는 권한을 부여하여, 조직 전체적으로 주목을 받고있는 가장 밀접한 일을 하고 있다고 확신하는데 도움을 주기도 합니다.우리는 와블스 프로세스를 적극적으로 평가하는 중입니다. 지금까지 와블스는 이전의 프로세스때문에 주목을 받지 못했던 여러 프로젝트들에 대해 격렬한 비판을 할 수 있는 역할을 톡톡히 수행하고 있습니다. 또한 다른 프로세스와 비교했을때, 내부 이해관계자들과 프로젝트에 참여하는 기술팀의 행복지수가 모두 엄청나게 상승하는것을 보았습니다. 게다가 조직 전체에서 깊게 관련되지 않은 사람들에게도 긍정적인 피드백을 받는 중입니다.(모두가 윈윈하는 길이네요!)#비주얼캠프 #인사이트 #경험공유 #조언 #개발자 #개발팀
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냉정과 열정 사이

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

개발 방법론이나 소프트웨어 개발과 관련된 은빛 탄환과도 같은 뉘앙스를 풍기는 접근법은 수없이 많았다. 이제는 최고의 화두로 떠오른 DevOps에 대해서 삐딱한 아키텍트의 생각으로 끄적거려 보자.주변에 DevOps를 지향하는 개발회사들이 많다. 그리고, DevOps를 무슨 완전체인 것처럼 소개하는 칼럼이나 글들도 많다. 그렇다면, DevOps의 정체는 무엇이며, 우리 회사, 우리 개발팀이나 운영팀은 그런 준비가 되어 있는 것인지에 대해서 생각해봐야 한다.사람들은 정말 DevOps가 어떤 의미이기에 사람들이 궁금해하고 있는 것일까?, 그리고. 과연 정말 내가 속한 조직과 팀이 DevOps를 지향할 수 있을까? DevOps에 대해서 삐딱한 아키텍트가 생각해보는 것이 이번 칼럼의 목적이다.DevOps는 모든 팀, 모든 회사, 모든 곳에 사용되는 만병통치약이 아니다.DevOps는 새로운 개념인가?Culture와 movement에 대해서 먼저 이야기를 시작하는 것이 맞을 듯하다. Culture는 어떤 한 국가나 집단의 문화와 같은 것을 의미한다. 그리고, movement는 어떤 움직임을 의미하는 것으로 여기서 사용되는 의미로는 사람들이 조직적으로 어떤 것을 벌리는 운동을 의미한다.일반적으로 문화란 어떤 옷, 음악, 형태를 가진 조형물 등을 포괄하는 것으로 무형, 유형의 것을 모두 포함하는 것이 문화라고 할 수 있다.그리고, 이러한 문화는 해당 문명과 조직, 사회의 모든 것을 표현하고 있는 것이며, 그것에 대비하여 문화라는 형태를 통해서 표현한다. 그래서, 소프트웨어 개발의 조직이나 기업에서도 자체적인 개발자 문화라는 것이 존재하고 있다. 이는, 일반적으로 각 회사별로 그 형태나 상황, 사람들의 모습, 역사적인 배경과 발전과정을 통하고, 어떤 사람들이 그 조직을 거쳐갔느냐에 따라서 많은 부분에 있어서, 개발자들의 문화는 매우 다르다고 할 수 있다.이처럼, 개발자 문화의 영향으로 소프트웨어 개발 방법론과 같은 무형의 것부터, 실제 산출물, 개발 소스와 같은 실제 눈에 보이는 것까지 개발자 문화란 눈에 보이는 것과 눈에 보이지 않는 것을 모두 포함한다고 할 수 있다.이런 개발자 문화를 언급하기 전에, 개발자들의 운동과 운동을 위한 선언과 같은 것에 대해서 알아보자. 그중에서도 movement를 먼저 살펴보자. 개발자들 커뮤니티와 개발자들의 요즘 철학적인 움직임은 ‘요구사항’ 변동에 대해서 이제 관대한 생각을 가지기 시작했다고 볼 수 있다.어차피, 요동치는 요구사항에 대해서 ‘완결된 요구사항’이 나올 것이라고 기대하지 않고, 요구사항은 사랑하는 애인의 변덕스러운 마음이라는 생각을 가지기 시작한 것이 DevOps의 원칙적인 기본 생각의 변화라고 먼저 이야기를 하고 싶다.이제, 개발자들은 요동치는 사람들의 마음이나 사회적인 변덕을 소프트웨어로 반영하는 것을 매우 당연스럽고 자연스러운 과정이라고 인지하기 시작한 것이라고 볼 수 있다. 이처럼 기본적으로 요구사항이 변덕스러운 기획자나 고객의 마음이 당연한 것이라고 생각한다면, 오히려, 더 행복한 개발이 가능하도록 기준이나 계획을 잡을 수 있는 것 아닐까?이것이 DevOps의 개념 전환의 기본적인 개념이라고 볼 수 있다. 오히려. 처음부터 요구사항이 잘 정해졌고, 더 이상 변하지 않을 것이라고 거짓말을 하고 있는 기획자와 고객들의 마음속에 변덕스러운 변화에 대해서 이제는 관대한 개발자가 되려는 마음을 가진 것이라고 생각할 수 있다고 소프트웨어 개발자들은 이해하기 시작한 것이다.DevOps는 이러한 마음가짐의 변화와 movement가 먼저 필요하다. 기존의 개발 방법론이나 개발 문화에서 정의하려고 하였던, 뜬구름 잡는 ‘요구사항 명세’는 어차피 불가능한 것이니까, 그 부분을 매우 관대하게 받아들이고자 변화의 마음을 가지게 된 것이라고 생각한다. 그래서, 실제 고객을 만족시키는 요리사의 마음에다가 고객의 마음을 좀 더 가까이에서 이야기를 나눌 수 있는 웨이터의 마음을 가지고 시작해야 한다고 설명하는 것이 더 현명할 수 있다.이러한 변화의 요소에는 다음과 같은 개발자들이 두려워하는 몇 가지 요소들에 대해서 이제는 정말 명확하게 이야기할 수 있기 때문에 DevOps는 가능하다고 생각한다.DevOps의 내면에 깔려 있는 소프트웨어 개발자들의 두려움을 먼저 알아야 DevOps의 기본적인 원칙에 좀 더 접근할 수 있다. 그것은 다음에 나열된 내용들은 일반적으로 소프트웨어 개발자들이 어려워하는 것들이다.1.  소프트웨어를 솔루션 형태의 디자인으로 만드는 것은 정말 어렵다개발자들은 솔루션을 만들고 그것을 디자인하고 설계, 구현한다는 것은 정말 어려운 것이라고 인지하기 시작하였다. 솔루션을 만들고, 어떤 문제를 해결한다는 것은 정말 험난하고 고된 일이라고 이미 인지하였다.2.  테스트 케이스를 작성한다는 것은 정말 어렵다수많은 사용자의 환경을 인지하고, 그것에 대응하는 완벽한 테스트는 불가능하다는 것 또한 개발자들은 인지하였다. 그리고, 그 테스트를 만들기 위해서 쥐어뜯었던 머리카락과 수많은 시간들에 대해서 완전이란 불가능하다는 것을 인지한 것이다.3.  개발 관련 문서작성 또한 매우 어려운 것이다개발자들 간에 상호 소통하기 위한 문서의 작성과 다이어그램과 모델을 만든다는 것 또한 정말 어려운 일이다. 또한, 그것을 표준이나 변화해가는 기술적인 요청과 반영 내용을 모두 담는다는 것은 정말 어려운 일이라고 인지하였다.4.  개발자 자신이 동의하지 않는 기능 구현을 허구 헌 날 해야 한다는 것간혹이 아니라, 상당 부분 발생하는 동의하지 않는, 쓸모없다고 생각하는 기능 구현에 매달리고 있는 현실에 대해서 이제는 약간은 무덤덤하게 대응할 수 있는 개발자들의 마음가짐은 정말 관해하게 변화하였다.5.  다른 사람이 작성한 코드를 다루는 것인 매우 당연하다는 것생각 이상으로 다른 사람의 코드와 프레임워크에 가두어진 상태로 프로그래밍을 해야 한다는 것에 대해서 학교에서는 가르치지 않았다는 것을 매우 두려워하고, 원망한다. 타인이 만들어 놓은 코드에 대해서 읽는 방법에 대해서 가르쳐 주지 않은 교수님이 원망스러울 뿐이다.6.  고객과 같이 비전문가와 커뮤니케이션해야 한다는 것비전문가와 소통하는 방법에 대해서 아무도 가르쳐주지 않았다. 사실은 그들과 소통하고 그들을 설득하는 것이 최선의 방법인데, 왜? 그들과 소통하는 방법은 학교에서 가르치고 있지 않는가? 혹시. 교수님들도 그것을 포기한 것 아닌가 하는 의심이 든다? 그러한 마음이 생기기 시작하였고, 과거의 방법론이나 공학에 대해서 의심을 하기 시작하였다.7.  업무 완료에 필요한 시간 예측은 필수가 되었다는 것기능 단위의 시간 예측과 일정에 대해서 ‘감’이 필요하다는 것은 실제 현업에 나와서야 만 가능하다는 것을 이야기해준 선배와 교수가 없었다는 점도 실제 현업의 초기에 어려움을 느끼는 부분들이다.8.  업무의 우선순위와 작업 할당이 애매하다는 것도대체 누가 결정하는가? 그 순서에 대해서 아무도 모른다.9.  이름을 만들고, 이름과 의미를 부여한다는 것은 매우 어렵다는 것그냥, X, Y, I, j, k를 부여하면 안 된다고 하는데, 생각 이상으로 붙여야 할 이름과 규칙들이 너무도 많다.이처럼, 소프트웨어 개발이 어려워지고 두려워지는 개발자들보다 더 어려운 것도 있다는 사실을 소프트웨어 개발자들은 경험으로 터득한다. 그것은 다음과 같은 상황이다. 그리고, 해결책도 없다는 점이다.위의 두려운 상황은 ‘단단한 마음’으로 이겨낼 수 있지만, 정마로, 다음의 상황들은 가능하면 소프트웨어 개발자들이 피하고 싶어 진다. 하지만, 우리가 지금 당장, 어제, 그리고 내일도 만날 수 있는 상황이다.1.  무능력한 경영진의 삽질2.  멍청한 동료 개발자의 어설픈 코드3.  특정 기술이 무슨 이유에서 쓰이는지도 모르고 강제로 배우거나 사용해야 하는 것4.  재미있어 시작한 개발일이 정말 반복적인 작업에 의해서 재미없어졌을 때5.  이제 쏟아지는 버그를 만나게 되었을 때하지만 가장 두려운 상황의 최고봉은 역시, ‘개발자는 고객과 대화를 나누는 것이 가장 두렵다’라는 것이 정답일 것이다. 그리고, 두려운 것은 동료와의 커뮤니케이션과 소통이다. 아마도, 이러한 고객과 동료들 사이에 있다면, 개발자는 당연한 것이지만. ‘개발하는 것이 행복하지 않다’라고 느끼는 것은 매우 당연할 것이다.여기서. DevOps는 출발한다.이렇게 ‘개발하지 않는 것이 불행한 개발일’을 하지 않게 하기 위한 일종의 movement라고 생각하면 된다.아이러니 하지만, 이러한 불행을 해결할 가장 좋은 방법은 행복의 최소 조건이나 개발자가 원하는 개발환경의 최소 조건을 만족하면 된다. 그것은 바로 자원(resource)이 충분한 환경을 만들면 가능하다. ‘돈’이 넉넉하면 부수적으로 대부분 따라오는 것들이다.하지만, 실제 개발일을 이런 환경에서 할 수 있는 방법은, ‘취미’로 개발일을 하는 경우에만 100% 만족할 수 있을 것이다. 취미는 최종 개발완룐일을 언제든지 뒤로 미룰 수 있기 때문에 ‘무한정의 리소스’를 투입할 수 있는 유일한 방법일 것이다.DevOps는 개발자가 행복하게 소프트웨어를 개발할 수 있는 환경을 만드는 것이 목표이다. 과거의 개발 방법론이나 문화, 운동들이 대부분 ‘소프트웨어 품질’을 위해서 개개인의 시간과 개개인의 능력 차이를 무시하고 진행되었다면, DevOps는 그 우선순위의 가장 높은 개념으로 ‘개발자의 행복’을 우선순위 위에 둔다.결론적으로 ‘개발자가 행복’하다면,자연스럽게 소프트웨어의 ‘품질’은 올라간다는 개념이다.물론, ‘행복’이 아니라, ‘시간 낭비’라는 단어와 ‘물자와 자원 낭비’라는 결코, 개발자는 행복하지 않을 것이다. 대부분의 개발자들은 ‘시간과 자원의 낭비’를 가장 싫어한다. DevOps는 기본적으로 개발자들을 신뢰해야 형성된다.DevOps는 소프트웨어 개발과 운영, 서비스의 효율적인 환경을 만들기 위해서 노력하는 개발 문화로써 간단하게 줄여서 설명하자면. ‘소비자, 사용자들의 서비스의 요구사항을 가장 빠르고 단순화하여 대응할 수 있는 신속한 서비스 지원 형태. 그리고, 그것을 지원하고 유지시켜주는 소프트웨어 개발 문화’라고 이야기할 수 있다. 그래서 Development / Operations를 합친 말이라고 본다.물론, 이렇게 만들어진 환경은 당연하지만 개발자를 ‘행복’하게 할 것이다.DevOps는 빠르고, 단순화, 신속함이라는 서비스 형태를 지향한다. 그리고, 그것을 지원하고 유지시켜주는 소프트웨어 개발 문화를 지향하고 있다. 실제, DevOps를 구현했다고 평가를 받고 있는 Netflix와 Flickr 등의 개발 성과물들은 정말 놀라울 정도로 효과적이다.1만 개 이상의 AWS 인스턴스를 불과 10여 명의 DevOps팀이 운영하고, 초당 4만 장 이상의 업로드 부하를 버티고. 자동화된 상태에서 하루 10회 이상의 배포본이 반영되는 매우 효과적인 개발과 운영이 접목된 환경을 만들어 낸다는 사실에 개발자 문화의 최신화 경향을 만들어 냈다.이렇든 엄청난 효율과 고속의 처리를 만들어 낸 것은 어떤 이유 때문에 가능한 것이었을까? 그리고, 이러한 DevOps의 성과물들은 일반적인 IT기업에서도 얻을 수 있는 환경일까? 가장 먼저 DevOps의 장점을 몇 가지 정리하고 넘어가자.DevOps의 장점을 서술한다면 다음의 3가지로 선언할 수 있다.1.  최소 인원으로의 개발과 운영이 가능한 환경을 지향한다2.  서비스의 배포와 운영이 자유롭고, 서비스가 매우 신속하고 빠르게 운영된다.3.  개발의 배포가 자동화되며, 그에 따라 고품질 서비스를 지향한다.자, 그렇다면. 가장 중요한 것은 이러한 DevOps는 내가 속한 조직에서 만들 수 있는 문화와 개발형 태인가? 대부분의 개발 조직에서는 이러한 것에 대해서 가장 궁금할 것이다. 결론부터 이야기하자면 DevOps가 가동되고, 개발 조직의 문화가 되려면 다음의 두 가지가 필수이다.1.  소프트웨어를 잘 만들어내는 개발자2.  잘 동작하도록 운영하는 운영자그리고, 이러한 두 가지의 조건을 만족시키기 위한 기본적인 환경적인 구성이 필요하다. 그것은 가장 먼저 소프트웨어 품질을 관리하는 제대로 된 품질관리 조직이 있어야 하며, 개발 조직이 빠르게 소프트웨어를 개발, 빌드, 테스트, 배포, 운영하게 할 수 있는 사이클을 신속하게 진행할 수 있는 개발환경을 갖추고 있어야 하고 업무 프로세스를 정의하고, 각 조직 간의 역할을 조율하는 프로세스들이 매우 자연스럽게 자동화되어지고 효율적으로 운영되고 있어야 한다. 그래야, ‘소프트웨어를 잘 만들어내는 개발자’와 ‘잘 동작하도록 운영하는 운용자’가 만들어지게 되고, 그 역할과 방법론이 효율적으로 가동되는 DevOps는 가동된다.DevOps의 원칙그렇다면, 이러한 DevOps을 세팅하고 구입하기 위해서 조직이 필요로 하는 비용적인 측면은 어떤 것들이 있을 것인지 가볍게 살펴보자. DevOps는 매우 큰 비용을 요구하는 것은 아니다. 다만, 그 비용이라는 것이 전반적으로 투자된 비용을 의미하는 것이지, 단기간에 투입되어 얻어지는 효과는 아니라는 점에 주목해야 한다.가장 먼저, 개발자들은 기능 개발과 결함의 수정 등의 변화를 얼마나 자주 일으키고 있는지 체크하고 이를 관리하거나, 관리할 수 있는 포인트를 개발자들에게 제공하고 있는가? 하는 측면이 가장 먼저라고 할 수 있다.두 번째는 운영자가 실제 서비스의 안전성과 성능의 향상을 위하여 취해지는 시스템 아키텍처 적인 변화에 대해서 얼마나 두려워하고 있으며, 이를 얼마나 수치화하여 관리하고있는지, 그리고. 그 선택을 할 수 있는지가 DevOps에 가장 중요한 측면이기도 하다.세 번째는 이러한 개발집단과 운영 집단에서 선택과 운영, 개발의 우선순위 등을 고르고 선택할 수 있는 ‘권한과 책임’이 주어지고 있느냐 하는 점이다.네 번째는 큰 조직, 큰 기업, 큰 프로세스의 운영 시에는 이러한 DevOps와 같은 콘셉트는 운영하기 매우 어렵다. 그러므로, 개발과 운영환경의 구분과 절차. 권한과 릴리즈 절차와 규칙 등에 대해서 얼마나 세분화하고 있는지, 그리고. 일에 대해서 얼마나 작은 규모로 산정하고 산출하고 있는지에 대해서도 정의되어야 한다.아쉽게도 DevOps를 구현하고 싶지만, 착각하고 있는 개발자 조직의 경우의 사례를 살펴보면 다음과 같은 실제 일들이 벌어진다고 볼 수 있다.1.  사용하지도 않는 기능을 도출하고, 이를 위하여 시간과 비용을 낭비하고 있는 경우2.  개발 후 버그를 찾기 위해서 테스트를 하고 있다고 프로세스를 정형화하는 일이다. 실제 DevOps를 지향하는 개발 조직의 경우에는 내부적으로 개발 단계에서 충분하게 품질을 고려하여 디자인되고 개발을 진행하려 노력한다.3.  예측을 위한 투자를 많이 하고 있는가?라는 질문에 소극적인 경우이다. 대부분은 그나마. 사건 발생 시에 빠르게 대처할 수 있는 환경이라고 가능한 구축하라고 권하는 경우가 태반이다.4.  소프트웨어 공학을 잘 못 받아들여 정말 중요한 지표에 집중해야 하는데, 너무 많은 지표를 도출하기 위하여 삽질을 하는 경우가 대표적인 착각되어진 개발 조직의 경우라고 볼 수 있다.DevOps을 좁게 보는 진정한 장점DevOps는 ‘잦은 배포’를 수행하면서, 잦은 릴리즈를 수행하고, 잦은 릴리즈를 통해서 위험을 하향 균등화 시키는 것이 주목적이라고 작게 정의할 수 있기도 하다. 그래서, 애자일과도 아주 잘 맞는다. TimeBox를 2주로 맞추거나 1.5주로 맞추고 배포를 진행하는 경우도 빈번하게 필자는 상황을 참조한다.하지만, 이러한 DevOps를 구현하는 데 있어서는 다음과 같은 최소한의 필요충분 요건이 필요하다.1.  잦은 개발과 버그 픽스가 가능한 개발자 환경을 구현하라2.  공유 소스 코드 버전 관리시스템도 없다면, 이러한 환경을 구성한 다는 것은 거의 불가능하지 않겠는가?3.  빌드, 테스트, 배포 단계를 자동화하기 위하여 얼마나 노력하고 있는가?4.  수작업의 실수와 반복을 어떻게 최소화하기 위해서 노력하는가?5.  개발 조직과 운영조직의 협업을 위하여 빈번한 커뮤니케이션 소통 비용을 지불하고 있는가?이러한 최소한의 필요충분조건을 만족한다면, 개발 조직은 다음과 같은 최소한의 목표를 이루기 위해서 준비를 한다고 볼 수 있다.1.  개발과 품질관리, 운영을 교집합적으로 운영하기 위한 방법을 터득하였고, 그것을 개발 조직에 내재화하기 위하여 노력 중이다.2.  신뢰성, 보안성, 개발과 배포 사이클을 보다 더 빠르게 개선하기 위해서 배포, 테스트, 세부 기능 개발, 릴리즈 관리를 목표로 조직이 운영 중이다.3.  툴이 아니라, 문화와 일하는 방법에 대한 경험을 더 우선적으로 하고 있다.DevOps의 가장 중요한 원칙위에서 이야기한 필요조건과 환경에 대한 것이 준비가 된다면, 다음과 같은 DevOps의 원칙을 실현할 준비가 된 것이다. 그 원칙을 살펴보자1.  주요 기능에 집중하고 있는가?2.  품질을 내재화하기 위하여 노력하고 있는가?3.  개발에 필요한 지식을 창출하기 위해서 과학적으로 접근하고 있는가?4.  완벽한 명세서를 만들기 위한 비용보다, 명쾌한 협업을 중시하여 커뮤니케이션 비용을 지출하고 있는가?5.  가능한 한 빨리 개발하기 위해서 시도하고 있는가?6.  사람을 존중하는 개발자 문화를 만들고 있는가?7.  최적화를 위한 방안을 고안하는데 회의나 토론을 아까워하지 않고 있으며, 그것에 대해서 투자를 아낌없이 하고 있는가?이러한 과정은 DevOps에 대해서 실현하기 위해서 노력하는 행위와 절차라고 볼 수 있다. 가능하다면 DevOps의 성숙도 모델에 대한 설명과 실제 우리가 그러한 모델을 통해서 개발 조직에 DevOps의 사상을 표현할 수 있는지에 대해서 설명할 기회가 곧 다가올 것으로 기대해본다.물론, 기술적 부채에 대해서도 한 번 거론한 다음에 그 이야기를 이야기하도록 하겠다.DevOps는 애자일과 마찬가지로 선언이고 문화에 해당한다. 즐거운 개발을 지향하고 있다면 소프트웨어 품질은 매우 당연하게 좋아진다. 행복한 개발자가 훌륭한 소프트웨어를 만든다는 것을 잊지 말자. 그것이 DevOps의 시작이며, 출발이다.
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[Tech Blog] Compare Software Architectures: Monoliths, SOA and Microservices

요즘 Software architecture 라는 단어를 들으면 아마도 Client engineer 분들은 MVC, MVP, MVVM 이 먼저 떠오를 것이고, Server engineer 분들은 Microservice architecture 를 먼저 떠오를 것 같네요. Clean architecture 나 Event-driven architecture 등을 떠올리는 분들도 계실 것 같구요. Software architecture 를 어떻게 정의할 수 있을지에 대해서는 Software architecture: The important stuff 에 적어 봤으니 여기에선 넘어가도록 하죠. https://mherman.org/blog/developing-microservices-node-react-docker/ Microservice architecture 는 대세라고 말할 수 있습니다. Netflix, Amazon 등 굴지의 기업들이 성공적으로 적용해서 운영하고 있고, 국내 기술적으로 뛰어난 많은 기업들 역시 이미 적용했거나 시도하고 있습니다. “남들 다 하는데 이러다 도태 되는거 아냐?” 라는 생각이 들 정도로 말이죠. 그러나 이전 글에서 얘기했듯이 정답은 없으며, Microservice architecture 역시 예외는 아닙니다. 모든 선택에는 Tradeoff 가 있고, Microservices 는 다른 architecture 에 비해 어떤 장점이 있는지 살펴봐야 합니다. 이와 관련하여 정말 많은 좋은 글들이 이미 있으니, 이 글에서는 몇 가지 Software architecture 들을 가볍게 정리 및 비교해 보도록 하겠습니다. Monolithic Architecture Monolithic architecture 는 Microservice architecture 의 장점을 얘기할 때 반드시 언급될 정도로 대척점에 있는 architecture 입니다. Monolithic architecture 는 하나의 큰 덩어리로 구성되어 있고, 모든 기능이 하나의 프로젝트에 집중되어 있습니다. 쉽게 구성이 가능하고 초기에 기능을 빠르게 추가하기에 용이하나, 복잡도가 늘어날수록 기능 추가 속도가 느려지고 문제가 발생할 가능성이 높습니다. PoC(Proof of Concept)를 위한 가벼운 프로젝트나 아주 초기 프로젝트에 적용 가능합니다. Semi-Monolithic Architecture Monolithic architecture 보다는 작지만, 여전히 기능들이 몇 개의 프로젝트에 집중되어 있는 architecture 입니다. 예를 들어 frontend 와 backend 프로젝트를 나누었지만 각 프로젝트가 monoliths 인 경우 semi-monolithic architecture 라고 볼 수 있습니다. 다만 Semi-monoliths 의 경우 몇 군데에서 언급한 것을 볼 수 있지만, 일반적으로 사용되는 architecture 용어는 아닌 듯하고, Semi-monoliths 로 구분될 수 있는 경우 Monolithic architecture 라고 분류할 수 있을 듯합니다. 단순 frontend / backend 보다 좀 더 많은 수의 service 로 분할된 architecture 를 구성하더라도 각 service 가 monoliths 로 구분될 수 있다면 여전히 monolithic architecture 를 구성하고 있다고 할 수 있습니다. Service-Oriented Architecture 여러 조직이 다수의 application 사이에서 로직과 데이터를 공유하기 위해 제안된 architecture 입니다. Monolithic architecture 와 달리 기능을 나눠서 여러 개의 서비스로 구성하고, 서비스 사이는 API 를 통해서 통신합니다. Microservice architecture 와 Service-oriented architecture (SOA) 를 비교하기 위해 Enterprise Service Bus (ESB)가 많이 언급됩니다. ESB는 Enterprise Application Interface (EAI) 와 대조적으로 가볍고 흔한 통신을 위해 제안되었으나, 통제와 관리를 위해 점점 무거운 방향으로 진행되면서 최초의 의도와 달라졌습니다. SOA 가 무거워짐에 따라 최초의 의도였던 빠른 적용, 민첩한 개발 및 적은 통합 비용과 멀어지게 되면서 자연스럽게 도태되었습니다. 서비스 사이에 데이터베이스를 공유할 수 있느냐 아니냐로 Microservice 와 구분을 짓는 의견도 있습니다만, SOA의 정의가 넓어서 이 부분에 대해서는 이견들이 있습니다.   https://dzone.com/articles/microservices-vs-soa-2 SOA가 넓은 범위에서 정의됐기 때문에 ESB 나 DB 공유 여부로 SOA 를 규정 짓기는 어렵습니다. 정의 상으로 보면 Microservice architecture 역시 SOA 의 일종이라고도 볼 수 있습니다. Microservice 의 예시로 자주 등장하는 Netflix 와 Amazon 역시 Microservice 라는 단어가 사용되기 전에는 스스로의 시스템을 SOA 라고 지칭했습니다. Microservice Architecture: The O’Reilly Book 의 공동 저자 Matt McLarty 는 Learn from SOA: 5 lessons for the microservices era 라는 글에서 SOA 와 Microservice architecture 가 같은가 다른가는 그다지 중요한 것이 아니며, 우리가 SOA 로부터 어떤 것들을 배웠는가가 중요하다고 강조합니다. Microservice Architecture Microservice architecture는 규모가 빠르게 커져도 제품 생산 속도를 빠르게 유지하고 안정성을 가질 수 있는 architecture 입니다. 충분히 작은 서비스들이 서로 통신하면서 기능을 수행합니다. Microservice architecture 를 SOA의 잘 구현된 형태라고 보는 시각도 있지만, micro 라는 단어가 SOA 에서 정의하는 서비스보다 작은 크기의 서비스임을 명시적으로 표현하기 때문에 매우 다르다는 의견 역시 있습니다. Microservice architecture 는 각 서비스의 크기를 작고 가볍게 유지함으로써 더 깔끔하고 명확하게 서비스를 유지할 수 있습니다. 잘 구성될 경우 특정 서비스에 장애가 생겨도 다른 서비스에 영향을 적게 미치거나 유연하게 대응할 수 있기 때문에 전체 시스템 오류(e.g Single Point of Failure)를 방지할 수 있습니다. 각 서비스는 독립적으로 배포 및 확장 가능하기 때문에 기능 배포가 빠르고 많은 트래픽에 유연하게 대처할 수 있습니다. 한편 Microsoft architecture 는 구조적인 면에서 복잡도가 증가하며, 많아진 서비스 및 서비스 간 통신에 대한 유지 보수 비용이 추가됩니다. 이를 대응하기 위해서 충분히 자동화되고 잘 구성된 시스템이 필수적으로 필요합니다. Conclusion 판단과 결정은 근거를 필요로 합니다. 가끔 감을 믿고 밀어붙여야 할 때(e.g 오늘 점심은 해장국을 먹어야 한다던가)도 있다는 점은 인정합니다. 하지만 그 역시 설득력을 가지지 못하면 하나의 목표를 향해 모두가 미친듯이 달려가기는 어렵겠죠. Software architecture 를 결정하기 위해서는 추구하는 비전과 비지니스를 이해하고 그에 맞는 근거 하에 모든 팀원을 판단하고 설득해야 합니다. 버즈빌 에서는 더 빠르고 큰 성장을 위해 Architecture Task Force 팀을 구성하였습니다. ATF 팀은 버즈빌에 최적인 Software architecture 를 판단하고, 구성하고, 실행하기 위해 바쁘게 움직이고 있습니다. Buzzvil Services Characteristic:  제품이 다양하고 제품별로 제공해야 할 기능이 많다. 각 제품이 공통적으로 필요로 하는 기능이 많다. 서비스 혹은 기능별로 대응해야 하는 트래픽이 다르다. 전체 서비스 장애 발생 시 많은 후속 문제가 발생한다. 트래픽 변동이 특정 이벤트에 의해 크게 일어날 수 있다.  Buzzvil 의 제품과 비지니스는 위와 같은 성격을 가지고 있습니다. 이를 바탕으로 우리는 Microservice architecture 가 가장 적절하다고 판단하였고, 현재 microservices 의 장점을 살리면서 안정적이고 빠르게 우리가 원하는 목표에 도달할 수 있도록 다양한 방면에서 변화를 가져가고 있습니다. References  Learn from SOA: 5 lessons for the microservices era Microservices vs. SOA On monoliths, service-oriented architectures and microservices Microservices.io Microservices Resource Guide Design Microservice Architectures the Right Way Developing Microservices – Node, React, and Docker    *버즈빌에서 개발자를 채용 중입니다. (전문연구요원 포함)작가소개 Whale, Chief Architect “Keep calm and dream on.”
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타다 클라이언트 개발기

앞서 종합 모빌리티 플랫폼인 타다의 시스템 설계를 위한 많은 고민과 기술적 결정들에 대해서 서버팀에서 소개한 바 있습니다. 이번 글에서는 타다 서비스를 출시하기까지 타다 모바일 클라이언트를 개발하는 과정에서 내린 클라이언트 팀의 전략적 결정들과, 타다 클라이언트를 개발하는데 사용한 기술들을 공유합니다.시작 전 상황3달 반의 개발 기간: 타다는 VCNC가 SOCAR에 인수되면서 개발하게 된 서비스입니다. 빠르게 시장에 뛰어들어서 선점하는 것이 무엇보다 중요했기에 시간과의 싸움은 필수적이었습니다. 프로젝트는 6월에 시작되었고 1.0 출시는 추석 연휴 직전인 9월 중순으로 결정되었습니다. VCNC에서 오프라인 운영은 처음이었기 때문에 차량을 실제로 운행해보면서 사용성 경험을 테스트할 필요가 있었습니다. 그래서 8월 초에 사내 테스트용 알파 버전을 출시하기로 했습니다.클라이언트 팀 통합: 비트윈 때는 Android/iOS 팀이 나뉘어 있었습니다. 회사 인수 과정에서 발생한 조직 개편으로 인해 타다 클라이언트 개발자는 5명으로 이루어졌습니다. 전부터 다른 OS 개발도 경험하고 싶던 적극적이고 열정적인 5명의 멤버들은 과감하게 팀을 통합해서 Android/iOS을 함께 개발하기로 했습니다.3개의 앱 개발: 타다의 서비스를 위해서는 Android/iOS, 라이더/드라이버 총 4개의 앱을 제작해야 합니다. 하지만 시간과 일정을 고려했을 때 4개의 앱을 다 제작하기는 무리라고 판단을 했습니다. iOS에서는 내비게이션 앱을 사용 중에 드라이버 앱으로 손쉽게 전환하는 기능을 제공할 수 없고 내비게이션 앱으로 경로 안내를 요청하는 것도 제한적이기 때문에 iOS 드라이버 앱은 제작하지 않기로 했습니다.무에서 시작한 프로젝트: 타다는 코드 베이스가 없는 empty repository에서 시작했습니다. 언어도 바뀌었고 레거시 코드와도 엮이고 싶지 않았기 때문에 비트윈에서 어떠한 라이브러리도 가져오지 않고 전부 새로 만들기로 했습니다.클라이언트 팀의 5명의 정예 용사들. by Sam코드 아키텍처 - RIBs프로젝트가 시작되고 기획이 진행되는 동안 3주의 시간을 기반 작업에 쓰기로 했습니다. 가장 먼저 진행한 것은 코드 아키텍처 정하기입니다. 당시에 제가 SAA(Single-Activity Application)에 관심을 가지고 있었는데, 때마침 Google I/O 2018의 세션 중 Modern Android development: Android Jetpack, Kotlin, and more 에서도 비슷한 언급이 나와서 팀에 제안했고, 본격적으로 조사를 해보았습니다. 팀원들이 조사를 진행해보니 Uber, Lyft, Grab 등 굴지의 모빌리티 서비스 회사들이 전부 SAA 기반으로 앱을 개발했다는 것을 알게 되었습니다. 무거운 리소스인 지도를 중심으로 화면이 구성되기에 반복적인 지도 리소스 할당/해제를 피하기 위한 필연적인 선택으로 보입니다. 큰 기업들이 수년간 서비스를 하며 문제를 느끼고 내린 선택인 만큼 저희도 따라가기로 결정했습니다. 비트윈 때 Activity Stack으로 인해 굉장히 고통을 겪은 적이 있는지라 SAA를 원하는 공감대도 있었고요.SAA로 개발을 하기로 정한 이후에는 어떤 프레임워크를 사용해서 개발할지를 고민했습니다. 여러 개의 오픈소스를 비교할 때 Android/iOS 간의 통일된 아키텍처로 개발할 수 있는지를 가장 중점적으로 보았습니다. 대부분의 팀원이 한쪽 OS에만 익숙하기 때문에 초보임에도 빠르게 적응하고 개발하려면 비즈니스 로직을 구현하는 부분이 통일되어 있어야 한다고 생각했습니다. Uber의 RIBs는 저희의 이런 요구를 가장 잘 충족했습니다. 거기에 데이터의 scope와 전달 방식 명확해서 side-effect 없이 개발할 수 있다는 점, 그로 인해 효율적으로 협업이 가능하고 여러명이 개발한 RIB 을 레고 조립하듯 합쳐서 기능을 완성할 수 있다는 점에서 RIBs를 선택하게 되었습니다.RIBs는 아키텍처를 이해하는 것 자체가 굉장히 난해합니다. 오픈소스 상으로 공개가 되지 않은 부분들도 있어서 저희의 입맛에 맞게 변형하는 데 매우 많은 시간을 할애했습니다. RIBs와 관련한 내용은 Nate(김남현)가 Let'Swift 2018에서 발표한 RxRIBs, Multiplatform architecture with Rx 의 영상 및 발표자료를 참조하세요.추후 RIBs를 상세하게 다루는 포스팅을 해보도록 하겠습니다.서버와의 통신 프로토콜새로운 서버 API가 생길 때마다 해당 API의 명세를 문서화하고 전달하는 것은 굉장히 불편한 일입니다. 또한 문서를 작성할 때나 클라이언트에서 모델 클래스를 생성할 때 오타가 발생할 수도 있습니다. 타다에서는 서버 클라이언트 간 API 규약을 Protocol Buffer를 사용해서 단일화된 방법으로 정의하고 자동화하기로 했습니다. 모든 API의 url은 .proto 파일 이름으로 정형화되어 있고 POST body로 Params 객체를 JSON으로 serialization 해서 보내면 Result JSON이 응답으로 옵니다. 서버가 새로운 API를 개발할 때 .proto 파일만 push 하면 클라이언트에서 스크립트를 돌려서 Model 객체를 생성하고 해당 객체를 사용해서 호출만 하면 되는 아주 간단하고 편한 방식입니다.참고로 타다의 서버군에 대한 설명은 타다 시스템 아키텍처에 기술되어 있습니다.기반 작업타다는 빈 repository에서 시작한 깔끔한 프로젝트였기 때문에 Base 코드와 내부 라이브러리들을 전부 새로 개발했습니다.API Controller, gRPC Controller서버와의 통신에 필요한 모듈들을 개발했습니다. 모든 API는 Rx의 Single과 Completable로 wrapping 되어 있습니다.RIBs가장 자주 사용하는 Router 패턴들을 wrapping.Android에서 구현이 공개되어 있지 않은 ScreenStack 구현.SAA이므로 Android에서 Activity가 아닌 화면 단위의 로깅을 구현.Router의 기초적인 화면 Transition을 구현RIB 뼈대 코드용 template 파일 제작Prefs(Android)/Store(iOS)타다에서는 DB를 사용하지 않고 key-value store로만 데이터를 저장합니다. Android SharedPreference와 iOS UserDefaults의 wrapper를 만들었습니다. Object를 serialization 해서 저장하는 기능, Rx 형태의 getter, cache layer, crypto layer 등이 구현되어 있습니다.Design SupportAndroid에서 drawable을 생성하지 않고 layout.xml 상에서 border, corner-radius, masking을 쉽게 설정하기 위해서 제작했습니다.ButterKtAndroid에서 View Binding 처리를 위해 개발했습니다. 비슷한 기능을 하는 Kotter Knife, Kotlin Android Extension이 가지고 있는 lazy binding 문제를 해결하고 싶었고 가능하면 Butter Knife와 달리 apt 없이 동작하는 라이브러리를 만들고 싶었습니다. 이와 관련된 저희의 생각은 여기에 David(김진형)이 상세하게 기록해 두었습니다. 코드도 공개되어 있으니 잘 활용해 보시길 바랍니다.ToolsModel CompilerPBAndK, swift-protobuf를 수정해 .proto 파일을 저희가 원하는 형태의 kotlin data class와 swift codable struct로 변환하는 스크립트를 구현했습니다.Import ResourceUI/UX 팀에서 작업해서 Google Drive File Stream으로 공유하는 리소스를 프로젝트에 sync 하는 스크립트입니다. 타다에서는 기본적으로 벡터 포맷(Android xml, iOS pdf)을 사용하고 Android에서 벡터로 표현이 안되는 이미지들은 png를 사용합니다. 또한 애니메이션을 위한 Lottie json 파일도 사용합니다. 현재는 Android 용으로만 스크립트가 구현되어 있고 리소스를 프로젝트 내의 각각의 res 폴더에 sync 하는 기능과 svg로 전달받은 벡터 파일을 Android xml 형식으로 변환하는 기능을 포함합니다.sync Lokalise타다에서는 Lokalise로 문자열 리소스를 관리합니다. strings.xml, Localizable.strings 파일로 다운받아서 프로젝트에 sync 하는 스크립트 입니다.Code Template & Settings개발 편의를 위한 간단한 Android Studio Code Template과 코드 통일성을 위한 idea settings를 공유합니다.사용된 기술들OS 공통Firebase: Analytics, Crashlytics, Messaging, Storage 등 다양한 용도로 Firebase를 활용하고 있습니다.gRPC, ProtoBuf: 서버에서 실시간 Event를 받기 위해서 사용합니다.RIBs: 타다의 기반 아키텍처 입니다.Lottie: 애니메이션 요소를 표현하기 위해 사용합니다.Semver: 앱의 버전은 Semantic Versioning 규약을 따라 정의합니다. 버전을 파싱하고 관리하기 위해서 Nate(김남현)가 Kotlin 버전과 Swift 버전의 라이브러리를 제작하고 공개했습니다.Braze: CRM(Customer Relationship Management) 툴인 Braze는 유저를 타게팅해서 전면팝업을 띄우거나 푸시 알림을 발송하기 위해 사용합니다.TeamCity, Fastlane, Beta: CI/CD를 위해서 개발 초기에는 Jenkins를 사용했습니다. 출시 대응을 빠르게 하기 위해서 parallel build 및 우선순위 컨트롤을 하고 싶었는데 Jenkins의 Parallel build가 원하는 대로 동작하지 않아서 현재는 TeamCity로 이전했습니다. Beta를 사용해서 모든 브랜치의 빌드를 배포해서 QA 팀에서 테스트할 수 있게 했습니다. 출시용 빌드는 Android의 경우 아직은 수동 업로드를 하고 있고 iOS의 경우 Fastlane으로 배포합니다.git-flow: Git branching model로는 git-flow를 사용합니다. Branch의 종류에 따라서 TeamCity에서의 빌드 우선순위가 결정됩니다.AndroidKotlin: 당연한 선택이겠죠? 타다의 모든 소스 코드는 Fork 해서 수정한 RIBs의 클래스들을 제외하면 전부 Kotlin으로 구현되어 있습니다.AndroidX: 타다 개발을 시작하는 순간에 AndroidX가 공개되었습니다. 기존 Support Library를 사용하게 되면 언젠가는 migration 해야 할 것이기 때문에 알파 버전임에도 불구하고 처음부터 사용하기로 했습니다. ConstraintLayout, PagingLibrary, Material Component, KTX 등 다양한 Component를 사용합니다.Retrofit, OkHttp: 서버와의 HTTP 통신을 위해서 사용합니다.RxJava: 클라이언트 팀은 Rx 없이는 개발할 수 없을 정도로 적극적으로 Rx를 활용합니다.AutoDispose: Rx subscription을 dispose 하기 위해서 사용합니다. 관련해서 도움이 될만한 글을 읽어보시는 것을 추천합니다. Why Not RxLifecycle?RxBinding: View 이벤트를 Observable 형태로 바꿔주는 RxBinding은 굉장히 유용합니다.Moshi: JSON 라이브러리입니다. Kotlin data class와의 호환을 위해서 Gson 대신 선택했습니다.Glide: 이미지 로딩을 위해서 사용합니다.Detekt: Kotlin을 위한 static code analyzer 입니다. Detekt의 extension을 통해 ktlint도 활용하고 있습니다.Dagger: RIBs는 Dependency injection을 기반으로 합니다. RIBs에선 어떠한 DI system이든 사용할 수 있게 Builder가 분리되어 있습니다. RIBs에서는 Dagger로 설명이 되어 있고 저희도 마찬가지로 Dagger를 사용합니다.ThreeTen Backport: Java8의 날짜 및 시간 라이브러리인 JSR-310의 Java SE6 & 7을 위한 backport 라이브러리입니다. 문자열 파싱 및 시간 연산을 위해 사용합니다.iOSSwift: Kotlin과 마찬가지로 당연한 선택입니다. Swift4.2의 CaseIterable Swift5의 Result 등 항상 최신 버전의 Swift를 사용합니다.RxSwift: 역시나 reactive programming은 필수입니다.RxCocoa, RxGesture: iOS에서도 역시 모든 뷰 이벤트는 Rx 형태로 감지합니다.SnapKit: AutoLayout DSL을 제공하므로 코드상에서 편하게 Constraint를 조절할 수 있습니다.Moya/RxSwift, Alamofire: Http 서버와의 통신을 위해 추상화된 네트워크 라이브러리인 Moya를 사용합니다. 역시나 Rx로 wrapping 된 버전을 사용하고 있습니다.Codable: Swift4부터 제공된 프로토콜로 JSON Encoding, Decoding으로 사용중입니다.Hero: RIBs의 Router가 attach/detach 될 때의 Transition을 처리하는데 이용합니다.Kingfisher: 이미지 로딩을 위해서 사용합니다.KeychainAccess: Access Token 같은 중요 정보를 안전하게 저장하기 위해 사용합니다.Swiftlint: SwiftLint는 fastlane action으로 실행해서 code validation을 합니다.출시 후의 회고짧은 시간에 여러 개의 앱을 만들기 위해서는 시간 및 인원을 아주 효율적으로 배분해야 했습니다. 각 OS의 기존 개발자들이 먼저 프로젝트 기반을 닦는 동안 나머지는 스터디를 진행했습니다. 차량 운영 경험을 쌓는 것이 알파 테스트의 목적이었으므로 일정에 맞추기 위해 드라이버 앱도 개발해야 하는 Android로만 알파 버전을 개발했습니다. 대신에 iOS 알파 버전은 서버팀 YB(김영범)가 아주 빠르게 웹앱으로 개발해주었습니다(1.0은 Native입니다.). 알파 버전의 스펙도 호출-하차까지의 시나리오 외의 다른 부가 기능은 전부 제외했습니다.회사 구성원들이 전부 처음 도전하는 분야였기에 기획을 포함해서 모두가 지속적인 변화에 대응해야 했습니다. 특히 사내 테스트를 시작한 직후 실제 운영을 해보며 깨닫고 변경한 기획 및 UX가 상당히 많았습니다. 개발적으로는 익숙하지 않은 아키텍처인 RIBs를 이해하며 개발하는 것이 생각 이상으로 난도가 높았고 개발하는 중간에도 큰 리팩터링을 여러 번 해야 해서 힘들었습니다. 이러한 이유들로 1.0 출시도 시작 전 상황에서 언급한 것보다 2주 정도 미뤄졌습니다.실제 타다 프로젝트 타임라인하지만 저희는 성공적으로 타다를 출시했습니다! 아래는 팀 내에서 출시를 회고하며 나왔던 몇몇 의견입니다.OS 간 아키텍처가 통일되어서 한 명이 같은 기능을 두 OS 전부 개발할 때 굉장히 효율적이다. 비즈니스 로직의 경우 정말로 Swift <-> Kotlin간 언어 번역을 하면 되는 정도.결과적으로 앱 개발 순서를 굉장히 잘 정했다. 한쪽을 먼저 빠르게 개발하고 문제점을 느껴보며 정비해 나가니까 프로젝트 후반부에 빠른 속도로 기능을 개발하는 데 도움이 되었다. 큰 수정을 양쪽 OS에 하지 않아도 됐던 게 좋았다.짧은 기간 개발했음에도 앱 퀄리티가 굉장히 만족스럽다. 매 상황에서 기술적 선택, 인원 배분 등 경험에서 우러나온 아주 적절한 판단들을 했다고 생각한다.각자 독립적으로 개발하던 기능들이 쉽게 합쳐지고 큰 문제없이 잘 동작하는 하나의 앱이 되는 과정이 정말 신기했다. 아키텍처 설계에 쓴 많은 시간이 결코 아깝지 않았다.마치며아직 저희가 하고 싶고 도전해야 하는 과제들은 무궁무진합니다. 그 중 간략히 몇 가지를 소개합니다.테스트 코드 작성: 시간과의 싸움 속에서 테스트 코드 작성을 지금까지 미뤄왔습니다. RIBs의 Interactor 에 구현된 비즈니스 로직은 반드시 테스트 되어야 합니다.OS 간 구조 통일: 같은 화면임에도 OS 간 작업자가 다른 경우 많은 파편화가 일어났습니다. 1순위로 RIB tree 및 Interactor의 비즈니스 로직 통일하는 작업을 진행하고 있습니다. AlertController 같은 공통적인 컴포넌트들도 최대한 포맷을 통일하려는 작업을 지속해서 진행할 예정입니다.iOS DI: RIBs에서 Android에선 Dagger를 활용해서 쉽게 Builder 구현이 가능하지만, iOS에서는 좋은 방법이 없어서 수동으로 DI를 해결하고 있었습니다. 그래서 Uber가 개발 중인 Needle을 적용하려고 관심 있게 보고 있습니다.네트워크 에러 handling 개선: 중첩돼서 뜨는 Alert를 해결하는 것, global 하게 에러를 처리하는 좋은 구조 찾기 등의 이슈가 있습니다.String Resource 관리: 개발하면서 생성하고 아직 Lokalise에 동기화하지 않은 리소스 키를 체크해서 빌드 오류를 발생시키려고 합니다. 또한 iOS에서 "some_key".localize 형태의 extension으로 번역을 코드상에서 불러오는데 key 값 오타가 나면 런타임에서만 오류를 알 수 있습니다. 따라서 String resource를 enum 형태로 관리하려고 합니다.그 외 50여 가지나 되는 팀원들이 하고 싶은 백로그 목록이 여러분을 기다리고 있습니다. 타다가 성공적으로 런칭할 수 있었던 것은 훌륭한 팀원들이 있었기 때문입니다. 앞으로 저희와 함께 좋은 서비스를 만들어 나갈 멋진 분들의 많은 관심 바랍니다.
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AWS 비용 얼마까지 줄여봤니?

최근 들어 스타트업의 인프라는 DevOps의 유행과 함께 IDC에서 클라우드로 급속도로 이전해가고 있습니다. 많은 클라우드 업체가 있지만 그중에서도 Amazon Web Service (AWS) 가 가장 선호되고 있고 잔디도 AWS를 이용하여 서버 인프라를 구성하고 있습니다. 하지만 AWS 비용은 예상보다 만만치 않습니다. 잔디에서는 비용을 줄이기 위해 여러 가지 노력을 하고 있는데 이 글에서는 스케쥴링 기능을 이용하여 비용을 줄이는 방법에 대해 공유하도록 하겠습니다.AWS는 저렴한가?AWS는 ‘저렴한 비용’을 자사 서비스의 큰 강점이라고 홍보하지만 실제 사용해보면 막상 ‘과연 정말 저렴한가?’ 라는 의문을 가지게 됩니다. 여러 클라우드 업체의 비용을 비교한 리포트를 보더라도 AWS는 절대 저렴하지 않습니다. 오히려 클라우드 업체 중 가장 비싼 곳 중 하나입니다. 그렇다고 이제 와서 클라우드 업체를 옮기는 건 배보다 배꼽이 더 클 수도… (들어올때는 맘대로지만 나갈땐 아니란다.)예약 인스턴스? 스팟 인스턴스? 온디맨드?AWS에서는 제공하는 요금 할인 방법은 예약 인스턴스나 스팟 인스턴스를 이용하는 것입니다.예약 인스턴스는 계약 기간에 따라 최대 60%까지 저렴한 가격으로 이용할 수 있습니다. 하지만 정확한 기간과 수요예측을 하지 못한다면 잉여 인스턴스가 될 수 있습니다.스팟 인스턴스는 입찰가격을 정해놓고 저렴할 때 이용할 수 있습니다. 하지만 그때가 언제일지도 알 수 없고 인스턴스를 가져갔다고 하더라도 더 높은 입찰가격을 제시한 사용자에게 인스턴스를 뺏길 수 있습니다. 마치 KTX를 입석 티켓으로 빈 좌석에 앉아서 가다가 좌석 티켓 주인이 나타나 ‘내 자린데요?’ 하면 얄짤없면 좌석을 내줘야 하는 느낌입니다. 그때 느끼는 그 서러움은 느껴보지 못한 자는 알 수 없습니다.온디맨드는 사용한 만큼 할인 없이 비용을 지불하는 것입니다. 언제든지 필요할 때 사용하고 사용한 만큼만 과금되어 가장 적절해 보이지만 예약이나 스팟에 비해 역시나 비쌉니다. 비싸지만 현실적으로 가장 많이 사용됩니다.개발서버는 얼마 안쓰는데 좀 깍아줘!일반적으로 개발서버도 라이브와 같이 구성합니다. 고가용성은 고려하지 않더라도 아키텍쳐는 똑같이 구성하게 됩니다. 그리고 아키텍쳐가 복잡해질수록 구성하는 서버도 많아지고 언제부턴가는 개발서버도 비용을 무시할 수 없는 수준에 이르게 됩니다. 하지만 개발서버는 24시간 사용하지도 않고 업무시간에만 사용합니다. 이쯤 되면 한 번쯤 이런 생각을 하게 됩니다. ‘개발서버는 실제로 얼마 쓰지도 않는데 좀 깍아줘야 되는 거 아냐?’ 개발서버뿐만 아니라 정해진 시간만 사용하는 모든 서버들이 해당될 것입니다.EC2 SchedulerAWS는 이러한 원성(?)을 들었는지 EC2 Scheduler 라는 간단한 솔루션을 소개했습니다. 내용을 보면 설정된 시간과 요일에 자동으로 EC2 인스턴스가 자동으로 켜지고 꺼집니다. 하루 10시간 가용한다면 주말 제외 월~금요일만 작동시켜 비용을 70%나 절감할 수 있습니다.이대로만 된다면 왠만한 스팟이나 예약 인스턴스보다 더 저렴하게 개발서버를 이용할 수 있습니다. 하지만 이 솔루션을 그대로 도입하기에는 문제점들이 있었습니다.EC2 Scheduler 의 문제점EC2 Scheduler는 다음과 같은 문제점들이 있습니다.서버 아키텍쳐에 따라서 의존성이 있어 서버 실행 순서가 보장되어야 하는 경우가 고려되지 않는다.단순히 EC2 한두 대 띄워서 사용하는 게 아니고 훨씬 더 복잡한 서버 의존 관계를 가지게 됩니다. 예를 들어 DB -> Middleware -> API -> Batch 같은 관계가 있다고 한다면 의존관계에 있는 서버들이 순차적으로 실행되어야 합니다.스케쥴 시간이 UTC로만 작동한다.UTC로만 작동하기 때문에 시간 설정을 할 때는 항상 UTC 기준으로 변환해야 하는 불편함이 있습니다.스케쥴링의 예외적인 상황이 고려되지 않는다.평일이 공휴일인 경우에는 서버를 작동할 필요가 없고 평소보다 서버를 일찍 켜야 하거나 야근을 하게 되어 중지 시간을 변경해야 되는 경우에는 해당 일자에만 변경이 가능해야 했습니다.EC2에 대해서만 작동하도록 되어 있다.EC2보다 비싼 RDS도 최근에 Stop 시킬 수 있도록 추가되었습니다. Aurora는 미지원잔디의 서버 아키텍쳐는 훨씬 복잡하여 서버의 실행 순서가 맞지 않으면 정상작동을 하지 않기 때문에 1번은 반드시 해결되어야 하는 가장 치명적인 문제였습니다.AWS Instance SchedulerEC2 Scheduler의 문제점을 보안한 Instance Scheduler를 소개하겠습니다. EC2나 RDS 모두 하나의 서버를 Instance로 부르기 때문에 Instance Scheduler라 하였습니다. Instance Scheduler는 Serverless 아키텍쳐인 Cloudwatch + Lambda를 이용하여 구성되어 있습니다.작동방식Cloudwatch Event를 이용하여 Lambda를 함수를 실행시키고 Dynamo DB에 저장된 스케쥴 정보와 Instance의 Tag 값을 기반으로 RDS와 EC2를 조회하고 Instance를 시작하거나 중지합니다. 그리고 JANDI의 Incoming Webhook을 이용하여 토픽에 알림 메시지를 보내줍니다.Cloudwatch EventInstance Scheduler Lambda 함수를 작동시키는 트리거는 Cloudwatch Event를 이용합니다. 5분마다 작동시키도록 되어 있으며 각각의 사용 환경에 따라 변경할 수 있습니다.Cron 식 0/5 * * * ? *, 대상은 Instance Scheduler Lambda를 지정합니다.Dynamo DBDynamo DB에는 Schedule, Schedule 예외 설정, Schedule 서버 그룹에 대한 정보가 정의되어 있습니다.1. ScheduleSchedule 작동에 대한 기본 정보를 정의하고 있습니다.{ "ScheduleName": "Development", "TagValue": "Development", "DaysActive": "weekdays", "Enabled": true, "StartTime": "09:30", "StopTime": "22:00", "ForceStart": false } ScheduleNameSchedule 이름 입니다.TagValue적용 대상 Instance를 조회할 때 참조하는 Tag 값입니다. Instance를 Schedule에 적용 대상에 포함시키기 위해서는 해당 Instance의 Tag에 ScheduleName이라는 Key에 TagValue를 Tagging 하면 됩니다.DaysActiveSchedule 적용 요일입니다. 아래와 같은 옵션이 적용됩니다.all : 매일weekdays : 월~금mon,wed,fri : 월,수,금요일EnabledSchedule의 작동 여부입니다.StartTime, StopTime서버 시작 시간과 중지 시간입니다.ForceStartSchedule 강제 시작 여부를 나타냅니다. (Enabled 여부에 상관없이 작동합니다.)2. Schedule Server Group하나의 Schedule에는 N 개의 서버 그룹을 정의할 수 있고 각각은 먼저 실행되어야 하는 의존관계 서버 그룹을 정의하고 있습니다. 의존관계에 있는 서버 그룹의 Instance Status를 확인하여 시작 여부를 결정하도록 하였습니다. 그러면 의존관계가 없는 서버 그룹부터 시작하고 의존관계의 Depth 가장 깊은 서버 그룹은 가장 늦게 시작하게 되어 서버 실행 순서를 보장하게 됩니다.{ "Dependency": [ "GROUP1", "GROUP2", "GROUP3", "GROUP4" ], "GroupName": "GROUP5", "InstanceType": "EC2", "ScheduleName": "Development" } Dependency의존관계 서버 그룹 목록입니다.GroupName서버 그룹 이름입니다.InstanceTypeEC2와 RDS를 지원합니다.3. Schedule Exception공휴일이나 야근 등으로 인해 스케쥴을 미작동 시키거나 시간을 변경해야 하는 경우에 예외사항들을 정의하고 있습니다.{ "ExceptionUuid": "414faf09-5f6a-4182-b8fd-65522d7612b2", "ScheduleName": "Development", "ExceptionDate": "2017-07-10", "ExceptionType": "stop", "ExceptionValue": "21:00" } ScheduleName예외 적용 대상 Schedule의 이름입니다.ExceptionDate예외발생일 (YYYY-MM-DD)ExceptionTypestart : 시작stop : 중지ExceptionValueNone : 미작동H:M : 변경시간LambdaInstance Scheduler의 Lambda 코드는 Python으로 개발되었으며 Github에 오픈소스로 공개하였습니다. boto3는 배포 package에 Dependency를 추가하지 않아도 Lambda 실행환경에서 가용 라이브러리로 사용할 수 있습니다. 하지만 현재 기본적으로 사용할 수 있는 boto3 버전에서는 RDS Instance를 stop 할 수 있는 함수가 없기 때문에 최신 버전이 필요합니다. 따라서 boto3 버전을 변경하여 함께 packaging 하여 업로드하여야 합니다. 배포는 Lambda 관리 도구인 Apex를 이용합니다. Apex를 이용하면 Dependency package 및 Lambda 생성 및 업데이트, 환경 변수 설정 등을 모두 한 번에 할 수 있습니다.참조 : Lambda Execution Environment and Available LibrariesAWS SDK는 Python boto3 (botocore:1.5.75, boto3:1.4.4) 를 이용합니다.TimeZone 설정Lambda는 기본적으로 UTC TimeZone으로 설정되어 있으며 Instance Scheduler에서는 TimeZone을 변경할 수 있도록 하였습니다. 기본 설정은 Asiz/Seoul이고 아래 코드를 수정하여 변경할 수 있습니다.os.environ['TZ'] = 'Asia/Seoul' time.tzset() JANDI 메신저와 연동Instance Scheduler는 JANDI 메신저의 Incoming Wehbook 을 이용하여 Webhook URL을 Lambda의 환경 변수에 설정하면 서버의 시작과 중지에 대한 알람과 중지 10분 전부터 곧 서버가 중지된다는 알람을 발송하여 필요하다면 서버 중지 시간을 연장할 수 있도록 합니다.Incoming Webhook 설정JANDI의 토픽에서 Incoming Webhook을 연결하고 Webhook URL을 복사합니다.배포된 Lambda 함수의 Code 탭에서 Environment variables에 WEBHOOK_URL을 설정하거나 function.json에서 변경 후 재배포 하여도 됩니다.Instance Scheduler 알람서버 그룹이 시작되면 아래와 같이 알람 메시지를 표시합니다.서버가 중지되기 전에 알람 메시지를 표시합니다.정리Instance Scheduler는 EC2 Scheduler에 비해서 다음과 같은 기능이 추가되었습니다.스케쥴 시간의 타임존 적용서버 그룹 설정 및 의존관계 설정스케쥴의 예외 설정RDS 스케쥴 추가스케쥴에 상관없이 강제 시작 및 중지메신저로 상태 알람EC2 Scheduler에 비해 아쉬운 부분이나 예외사항에 대해서 좀 더 유동적으로 대응할 수 있도록 개선하였습니다.다음 장에는 스케쥴을 컨트롤을 위한 Bot 적용기를 소개하도록 하겠습니다.#토스랩 #잔디 #JANDI #AWS #서버개발 #개발 #개발자 #개발팀 #경험공유 #인사이트 #후기 #일지
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비트윈의 HBase 스키마 해부

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 방법¶Thrift를 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 해부¶페이스북의 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 구조¶비트윈에서는 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 구조¶비트윈은 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 인터페이스¶비트윈에서는 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 키Datastore는 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 방법¶HBase는 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 이야기¶각 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.저희는 언제나 타다 및 비트윈 서비스를 함께 만들며 기술적인 문제를 함께 풀어나갈 능력있는 개발자를 모시고 있습니다. 언제든 부담없이 [email protected]로 이메일을 주시기 바랍니다!

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