스토리 홈

인터뷰

피드

뉴스

조회수 1223

에이스프로젝트 추천도서 - 프론트 편

안녕하세요!기업 문화가 좋은 야구게임 개발사에이스프로젝트입니다.기획팀 편에 이어 2탄!에이스프로젝트의 대소사(?)를 책임지는 '프론트'편을 준비했습니다!프론트는 조직문화 담당자부터 인디자이너까지 다양한 인재들로 구성되어 있어요.하는 일이 다양한 만큼 추천도서의 스펙트럼도 넓었는데 그중 다섯 권을 엄선했다고 합니다.에이스프로젝트 프론트가 추천하는한 번쯤은 읽어보면 좋은 추천 도서 Best 5!1. 구글의 아침은 자유가 시작된다 - 라즐로 복[ 이미지 출처 : 예스 24 ]자유롭게 일하는데 성과도 좋은 조직문화, 구글은 어떻게 만들었을까조직문화 담당자들에게 생각할 주제를 던져주는 책2. 배민다움 - 홍성태[ 이미지 출처 : 예스 24 ]회사에 맞는 문화를 만드는 과정에 대한 정리가 잘 되어 있는 책3. 내 문장이 그렇게 이상한가요? - 김정선[ 이미지 출처 : 예스 24 ]칼럼 쓸 때 도움이 많이 됐던 글쓰기 실용서교정교열 경력 20년이 넘었다는 작가분의 내공이 느껴지는 책4. 좋은 문서 디자인 기본 원리 29 - 김은영[ 이미지 출처 : 예스 24 ]"자네는 디자이너도 아닌데 어떻게 이렇게 전달력이 좋나!"좋은 내용을 더 좋게 만들어 주는 문서 디자인 기본서5. 디자이너 사용설명서 - 박창선[ 이미지 출처 : 예스 24 ]프론트 인디자이너의 추천서!디자이너와의 원활한 협업을 원하는 모든 사람들에게 이 책을 추천합니다프론트는 인사, 채용, 회계, 홍보 등 각자의 전문 영역이 있지만 결국은 다 함께 좋은 회사를 만들기 위해 노력하는 팀입니다. 위 다섯 개의 도서는 프론트가 공통적으로 읽고 추천한 도서라고 해요 :-) 이상 "각자, 그리고 함께 조직문화를 만들어가는" 프론트의 추천도서였습니다!다음은 '그래픽팀'의 추천도서로 찾아올게요 ;)
조회수 1376

Navigation Controller 자유롭게 다루기

Intro: The Navigation Controller예고했던 Navigation Controller와 TabBar Controller의 커스터마이즈 중, Navigation Controller의 구조와 간단한 커스텀 방법을 나누겠습니다. Navigation Controller(이하 내비게이션 컨트롤러)는 거의 모든 iOS 앱에서 사용된다고 해도 과언이 아닌 자주 사용되며, 간결하지만 막강한 기능을 가진 컨트롤러입니다. 앞선 글에서 소개했듯, TabBar Controller와 함께 iOS의 양대 컨트롤러라고 불러도 대부분의 iOS 개발자들이 동의하리라고 생각합니다. 이번 글에서는 내비게이션 컨트롤러를 커스텀하는 방법을 소개하겠습니다.Navigation Cotroller (출처: apple developer)목차1. Push, Pop 애니메이션 커스터마이징2. Pop 제스처 사용하기, 사용하지 않기3. Back 버튼 타이틀 숨기기4. 상단 좌우의 버튼 추가하기5. NavigationBar 숨기기, 보여주기6. What’s NEXT?1. Push, Pop 애니메이션 커스터마이징Push, Pop 트랜지션 기능은 내비게이션 컨트롤러의 핵심적인 기능입니다. Stack에 다음 View Controller를 쌓으며 디스플레이하는 것이 Push, 이전의 View Controller로 되돌아가는 것이 Pop 액션입니다. Pop 액션에는 최초에 디스플레이됐던 View Controller로 돌아가는 Pop to Root 액션이 포함되어 있습니다.<iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/NqfYhI5ySKk" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen="">Pop View Controller(animated)이러한 액션에는 애니메이션이 포함됩니다. 대개 기본적으로 적용된 애니메이션을 사용하면 되지만, 어떤 이유로 애니메이션을 커스텀하고 싶은 경우가 생깁니다. 이럴 때는 UINavigationController를 상속하는 커스텀 클래스를 만들어서 커스텀할 수 있습니다. 물론 Extension 형식으로 함수를 작성할 수도 있습니다.// UINavigationController를 상속하는 커스텀 클래스를 작성 class BRNavigationController: UINavigationController { // 애니메이션을 적용하는 함수를 작성 func overrideAnimation() { //여기에서 커스텀 애니메이션을 작성합니다. let transition = CATransition() transition.duration = 0.3 transition.timingFunction = CAMediaTimingFunction(name: kCAMediaTimingFunctionEaseInEaseOut) transition.type = kCATransitionFade self.view.layer.add(transition, forKey: nil) } // popToRootViewController(animted)를 오버라이드 override func popToRootViewController(animated: Bool) -> [UIViewController]? { print("Custom Animation Triggered") if(viewControllers.last!.isKind(of: PersonalViewController.self)) { // 커스텀 애니메이션을 사용할 ViewController의 케이스를 분기한다 // 작성된 커스텀 애니메이션 트리거 self.overrideAnimation() //UINaivgationController의 Function을 그대로 반환 return super.popToRootViewController(animated: false) } else { // 다른 모든 케이스의 경우 디폴트 애니메이션을 사용 //UINavigationController의 Function을 그대로 반환 return super.popToRootViewController(animated: animated) } } } 위의 코드로 작성한 애니메이션 아래의 영상과 같이 동작합니다.<iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/g_XCo1Hmnj0" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen="">커스텀 Pop 애니메이션이 적용된 Navigation Controller위와 같이 커스텀된 내비게이션 컨트롤러는, 단지 애니메이션을 오버라이드하는 데 그치지 않고 다양한 방식의 효율적 코드 작성을 할 수 있게 합니다. 우리가 아는 것처럼, 수퍼클래스의 위용과 유용을 마음껏 누릴 수 있습니다.2. Pop 제스처 사용하기, 사용하지 않기내비게이션 컨트롤러에서는 화면 왼쪽 끝에서 오른쪽으로 스와이프하는 Pop 제스처를 사용해 이전 View Controller로 돌아갈 수 있습니다. 하지만 종방향 스크롤이나 스와이프 이벤트를 사용하는 ViewController의 경우 어쩔 수 없이 Pop 제스처를 막아야 하는 일이 생깁니다. 이럴 때에는 해당하는 ViewController에서 다음과 같이 간단한 코드로 Pop 제스처를 방지하거나, 방지 해제할 수 있습니다.// 아래의 코드를 트리거하면 Pop 제스처를 비활성화할 수 있습니다 self.navigationController?.interactivePopGestureRecognizer?.isEnabled = false 이 코드를 한 번 적용하면, 해당 내비게이션 컨트롤러의 Stack에 쌓인(또는 쌓일) View Controller에 일괄적으로 적용되기 때문에 반드시 다른 ViewController에서는 기본적으로 isEnabeld를 True값으로 지정하도록 코드를 구성하여 모든 ViewController에 일괄적용되는 것을 방지해야 합니다.다만 이 부분에서 중요한 것은, Back 버튼을 숨기거나 커스텀할 때 각별히 주의해야 한다는 것입니다. 제스처를 사용하는 사용자들도 있지만, 제스처의 존재 자체를 모르는 사용자들도 있기 때문에 Back 버튼은 대부분의 경우 유지하는 것이 좋습니다. 제스처를 비활성화할 때는 더더욱 유지해야 하고요.Back Button이 없다면 어떻게 뒤로 돌아갈 수 있을까요.3. Back 버튼의 타이틀 숨기기내비게이션 컨트롤러에 포함된 Navigation Bar(이하 내비게이션 바)의 Back 버튼은 자동으로 이전 ViewController의 타이틀을 보여주도록 디폴트 설정되어 있습니다. 이렇게 자동지정된 타이틀이 마음에 들지 않는다면, 간단한 트릭을 사용하여 타이틀을 없앨 수 있습니다.먼저, Back 버튼의 타이틀이 되는 이전 ViewController의 타이틀은 ViewController에서 다음과 같이 지정됩니다.// 직접 ViewController의 타이틀을 지정 viewController.title = "이것이 바로 타이틀입니다" Back Button에 '상품정보' 타이틀이 보입니다.위의 코드로 지정한 ViewController의 타이틀은 Push 액션을 통해 다음 ViewController로 넘어갔을 때 Back 버튼의 타이틀로 사용됩니다. 그래서 이 코드를 사용하지 않고, 커스텀 Label을 titleView에 넣어주는 것으로 대신할 수 있습니다.// titleView로 사용할 Label을 생성 let label = UILabel(frame: customFrame) label.text = "이것을 타이틀로 사용합니다" // viewController의 titleView를 생성한 Label로 셋업 viewController.titleView = label 짜잔- Back Button의 타이틀이 사라졌습니다!4. 상단 좌우 버튼 추가하기여러 iOS 앱들을 사용하다 보면, 내비게이션 바의 좌/우측단에 위치한 버튼들을 자주 보게 됩니다. 이 버튼들은 BarButtons(이하 내비게이션 바 버튼) 라고 불리우는 컴포넌트들입니다. 내비게이션 바 버튼들은 배열 방식으로 좌/우측에 각각 배치됩니다. 원하는 이미지와 텍스트 등으로 내비게이션 바 버튼을 생성한 후, 좌/우측의 버튼 배열 중 원하는 곳에 각각 넣어주면 디스플레이 되는 방식입니다. 다음의 코드 예제를 통해 내비게이션 바 버튼을 추가할 수 있습니다.// RightBarButtons에 추가할 UIBarButtonItem을 생성 let customButton = UIBarButtonItem(customView: customView) // Container가 될 Array를 생성 (혹은 직접 지정하는 방법도 있습니다) let rightBarButtons: [UIBarButtonItem] = [] // Array에 버튼 아이템을 추가 rightBarButtons.append(customButton) // RightBarButtonItems 배열을 셋업 viewController.navigationItem.rightBarButtonItems = rightBarButtons //LeftBarButtons에 추가할 UIBarButtonItem을 생성 let customButtonCopy = UIBarButtonItem(customView: customView) // Container가 될 Array를 생성 (혹은 직접 지정하는 방법도 있습니다) let leftBarButtons: [UIBarButtonItem] = [] // Array에 버튼 아이템을 추가 leftBarButtons.append(customButtonCopy) // LeftBarButtonItems 배열을 셋업 viewController.navigationItem.leftBarButtonItems = leftBarButtons 타이틀뷰, LeftBarButton, RightBarButton이 모두 커스텀된 브랜디의 홈5. NavigationBar 숨기기, 보여주기앱의 UI가 전체화면으로 컨텐츠를 표시해야 할 때, 또는 다른 목적에 의해서 내비게이션 바를 숨기거나 보여주어야 할 때가 있습니다. 이럴 때는 간단한 코드 트리거로 내비게이션 바를 숨기거나 보여줄 수 있습니다.// 단 한 줄의 코드로 내비게이션 바를 숨길 수 있다구요? navigationController.setNavigationBarHidden(false, animated: true) <iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/ldpe-M8Uyy8" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen="">내비게이션바를 숨겼다가 보였다가6. What’s NEXT?현재 앱스토어에 배포된 브랜디 iOS 앱은 내비게이션 컨트롤러를 적극적으로 활용하여 작성되었습니다. 내비게이션 컨트롤러는 기본 설정으로 사용할 때에도 여전히 막강한 특징들을 많이 가지고 있기 때문에, 선택적으로 알아두어야 할 컴포넌트가 아닌 필수적으로 그 장단점과 용법을 꿰고 있어야 하는 중요한 컴포넌트입니다. 내비게이션 컨트롤러만 잘 다루어도 앱을 개발할 때 굉장히 도움을 많이 받을 수 있다는 것이죠.내비게이션 컨트롤러는 다양한 방식으로 커스터마이즈를 할 수도 있습니다. 물론 이러한 커스터마이즈는 필수사항은 아닙니다. 디자인적 요소를 적용하기 위해 커스터마이즈하는 경우가 대부분이지만, 그에 못지 않게 개발자가 프로젝트의 컴포넌트를 정규화하고 모듈화하기 위해 커스텀하는 경우도 많은 만큼 StackOverflow나 애플 개발자 문서를 참고해 다양한 커스터마이즈를 해보는 것도 재미있을 겁니다.다음 글에서는 TabBar Controller의 커스터마이즈 방식에 대해 간략하게 공유하겠습니다. iOS 루키들의 장수와 번영을 바라며, 글을 마칩니다. Live long and prosper!참고UINavigationController - UIKit | Apple Developer Documentation글이정환 과장 | R&D 개발MA팀[email protected]브랜디, 오직 예쁜 옷만
조회수 3866

제니퍼5 기능 소개

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. 
조회수 974

[Buzzvil Culture] 개발팀의 모바일 스터디 그룹이란?

 버즈빌 개발팀의 모바일 스터디 그룹이란? 모바일 잠금화면 미디어 플랫폼 ‘버즈빌’의 개발팀이 진행하는 모바일 스터디 그룹이란, 모바일이라는 큰 주제를 핵심으로 하여 크고 작은 연관된 기술을 리뷰하고 토의하는 스터디 모임입니다. 2018년 7월에 처음 개설되어 현재까지 매주 진행하고 있으며 특정한 기한 없이 지속적으로 진행할 예정입니다. 모바일이라는 핵심 주제를 고지하기는 했지만 사실상 개발에 관련된 모든 주제가 이야기될 수 있으며, 개발 언어, 특정 라이브러리 및 프레임워크, 개발 관련 툴, Google I/O와 같은 각종 컨퍼런스 등 거의 모든 것이 저희의 관심사입니다. 심지어 한 번은 자주 쓰는 단축키에 대해서도 토의한 적이 있습니다. 어떤 목적을 갖고 만들어졌는가? 개발이라는 일은 특히나 최신 이슈에 민감한 분야인 것 같습니다. 빈번하게 일어나는 OS 업데이트와 그에 따른 이슈 처리, 주요 컨퍼런스 내용에 따른 개발 트렌드 변화, 갑작스레 혜성처럼 등장한 개발 라이브러리… 저희 개발자들은 이러한 이슈에 항상 귀를 기울여야 하며, 그에 대해 생각을 정리할 필요가 있습니다. 또한 이러한 기술 습득은 저희 직원들의 커리어에도 중요한 지표가 될 것은 자명하지요. 그러나 실제 업무에 집중하다 보면 자칫 이러한 이슈에 대해서 멀어지게 되고는 합니다. 숲을 보지 못하고 나무만 보는 꼴이랄까요. 모바일 스터디 그룹은 바로 이러한 점을 해결해보기 위해서 개설됐습니다. 적어도 1주일에 한 번씩은 업무에서 잠시 떨어져 다양한 개발 주제로 생각을 정리해보자는 게 이 스터디의 목적이며, 다재다능한 그룹원들의 참여 아래 훌륭하게 진행되고 있습니다. 어떻게 진행되고 있는가? 우선, 매주 월요일 점심마다 스터디가 진행되고 있습니다. (스터디를 할 경우 회사에서 점심을 제공하고 있어 회사의 모든 스터디 모임이 더욱 활성화되는 것 같습니다.) 스터디 주제는 1주일 전에 그룹원들과 이야기를 통해서 정하고 있고, 주제가 정해지면 자발적으로 주제에 대해 학습하며 자료를 공유합니다. 스터디 당일에는 일정 시간을 개별 학습하는 용도로 사용하고, 그 후에 각자 공부한 내용을 바탕으로 자기 생각을 이야기합니다. 기본적으로 상황에 맞게 자유롭게 진행되기 때문에 꼭 위와 같은 방식을 고수하지는 않습니다. 때로는 특정 주제에 대해서 스터디원이 세미나를 희망하기도 하는데, 이 경우 발표자가 자료를 만들어서 세미나를 진행하기도 합니다. 한 번 했던 주제에 대해서 다수가 흥미를 가질 경우 다음 주에 조금 더 깊이 있는 이야기를 나누거나 실제 실습을 해보는 시간을 갖기도 합니다. 아직 시도하지는 않았지만, 주요 컨퍼런스 영상을 보는 시간으로도 활용할 생각입니다. 어떤 주제를 진행했는가? 모든 주제를 나열할 수는 없지만, 대표적인 사례에 대해서 전달하겠습니다.  RxJava : Reactive 진영의 자바(Java) 라이브러리. 그 내부 원리와 구조 학습 Unit Test : JUnit 4, Mockito, Robolectric의 활용과 실전 예제 학습 Kotlin(코틀린) : 안드로이드(Android)에서의 Kotlin 트렌드 확인. Kotlin의 장단점 분석 MVP / MVVM : 안드로이드(Android) 아키텍쳐로 바라보는 MVP / MVVM의 내용 및 차이 학습  이 외에도 여러 주제에 대해서 지속해서 스터디를 진행했지만, 위 내용은 스터디원이 전체적으로 공감하고 도입 의지를 이끌었다는 점에서 인상적이었던 것 같습니다. 특히 코틀린과 같은 경우는 실험적으로 프로젝트에서 도입을 진행하고 있고, 코드 간결화, Null-Safety 측면에서 큰 장점을 느끼고 있습니다. 이처럼 저희 스터디는 학습하게 된 내용을 단순히 지식으로 놔두지 않고 실제 프로덕션에 도입까지 충분히 진행 할 수 있으며, 반대로 실제 프로덕션에 더 좋은 기술을 도입하기 위해서 다양한 주제를 찾아가고 있습니다.버즈빌의 스터디는 무엇이 다른가? 개인적으로 꽤 많은 스터디에 참여해 봤다고 생각합니다. 다양한 주제는 물론 강의형, 토론형 등 여러 방식으로 진행해본 경험이 있습니다. 그중에는 1년 넘게 유지되면서 다양한 지식을 습득한 모임도 있었고, 몇 번 해보지도 못하고 와해한 안타까운 케이스도 있었습니다. 덕분에 좋은 스터디란 무엇인가에 대해 꽤 고민을 해봤고 어떤 부분이 중요한지 나름대로 생각하고 있는 부분이 있습니다. 그리고 그러한 측면에서 버즈빌의 스터디는 좋은 스터디라고 분명히 말씀드릴 수 있습니다. 그렇다면 구체적으로 어떤 점이 버즈빌의 스터디를 좋게 만드는 것일까요? 그 이유는 다음과 같습니다. 첫째, 버즈빌의 수평적인 문화 버즈빌의 사내 문화는 수평적이고 자율적인 문화로 유명합니다. 소위 고루한 잔소리꾼 문화가 없기 때문에 자신의 의견을 누구나 자유롭게 이야기합니다. 사내문화가 스터디와 무슨 상관이 있냐 하실 수 있지만, 수직적인 조직의 사내 스터디와 비교했을 때 큰 차이를 볼 수 있었습니다. 버즈빌의 스터디에서는 여러 사람이 어떠한 권위에 눈치 보지 않고 자유롭게 자신의 의견을 제시하며, 듣는 이 또한 어느 의견이든 함부로 가늠하지 않고 진지하게 받아들입니다. 이는 단순히 스터디 토론에서만 적용 되는 것이 아니라, 스터디 시스템에 대해서도 불합리하거나 개선하고 싶은 점을 여과 없이 이야기합니다. 그리고 그들의 의견을 피드백하여 시스템이 지속적으로 개선되고 있습니다. 결국은 버즈빌의 수평적인 문화가 스터디 문화 자체도 현실적이고 합리적으로 바꿔나간다고 할 수 있습니다. 둘째, 뛰어난 구성원 스터디에서 구성원은 분명 굉장히 중요한 요소입니다. 구성원의 역량과 열정에 따라서 스터디의 질과 지속력이 결정됩니다. 그런 측면에서 버즈빌은 상당히 축복받은 조직임에 틀림없습니다. 당장 제 옆만 둘러봐도 어디서 이런 분들이 나왔을까 싶을 정도로 뛰어난 역량의 소유자가 많으니까요. 아마 인사팀에서 일을 잘하고 있나 봅니다. 여하튼, 버즈빌에는 다재다능한 인재가 정말 많습니다. 각종 분야에 있어서 상당한 지식을 보유하신 분도 굉장히 많으시고, 무엇보다 개발을 좋아하고 새로운 기술을 배우는 것에 긍정적입니다. 열정이 넘친 나머지 스스로 일정을 잡아서 기술 세미나를 진행하기도 하지요. 이런 분들과 함께 하는 스터디, 안 좋을 수가 없습니다. 셋째, No 강제, No 의무 제가 생각하는 좋은 스터디의 중요한 요소는 지속력입니다. 아무리 좋은 스터디라도 무리한 일정과 과제의 압박이 있다면 지속되기 힘들다고 생각합니다. 단발성으로 집중하여 어떤 지식을 습득하려는 게 아닌 이상은, 결국 얼마나 꾸준히 스터디원이 참여하고 공부를 할 수 있는지가 중요합니다. 그러한 측면에서 볼 때 참가를 강제하고, 어떠한 의무성인 과제를 부여하는 것은 지양해야 합니다. 공부는 스스로의 의지에 의해서 수행되어야 하며, 스터디 시스템에서 이를 강제 해봤자 결국은 보여주기 식의 활동밖에 되지 않습니다. 사람이 어떻게 모든 주제에 항상 열정적으로 공부를 하겠습니까. 그렇기에 스터디라는 시스템보다는 사람이 우선이어야 하며, 공부는 본인의 자유입니다. 위와 같은 요소로 인해 전 결론을 내봅니다. 버즈빌에서 굉장히 좋은 스터디를 하게 되었다고. 결론 버즈빌에서 스터디는 CEO 분들을 비롯하여 많은 구성원이 장려하고 권장하는 부분입니다. 그들은 직원의 역량 강화가 곧 회사 역량의 강화라는 인식을 바로 갖고 있으며, 이를 위해 정책적으로 지원하는 방안을 마련해주고 있습니다. 스터디 제도뿐만 아니라 각 개인이 성장할 수 있도록 동아리 지원, 자기개발비 지원 등은 물론 읽고 싶은 책은 무제한으로 제공 해주고 있습니다. 어쩌면 이러한 사소한 점 하나하나가 버즈빌의 소중한 자산이 아닐까 생각하며, 이만 글을 마무리 짓습니다. 감사합니다.작가소개 Ethan Yoo, Software Engineer (Android) 안녕하세요. 버즈빌에서 안드로이드 부분 개발을 담당하고 있는 Ethan (이든)입니다. 개발이라는 주제로 다양한 곳에 관심사를 갖고 있고, 동료와 함께 개발 이야기를 하는 것을 좋아합니다. 메인 언어는 자바(Java)를 사용하고 있지만, 코틀린(Kotlin) / 파이썬(Python) / 자바스크립트(JavaScript) / 하스켈(Haskell) 등 다양한 언어에 대해 경험이 있습니다. 최근에는 시스템 아키텍쳐에 관심을 갖고 반응형 프로그래밍, 함수형 프로그래밍 등이 안드로이드와 어떤 구조로 표현 될 수 있을지 고민하곤 합니다. 제가 만든 서비스가 세상을 바꿀 수 있기를 희망하고, 이를 위해 버즈빌에서 오늘도 열심히 개발을 하고 있습니다.
조회수 1199

CodeStar + Lambda + SAM으로 테스트 환경 구축하기

들어가기 전: 실제로 프로젝트와 팀원들과의 작업 환경을 구축한 경험을 바탕으로 작성했습니다. 한마디로 실화. Overview소스를 수정할 때마다 지속적인 테스트를 하기 위해 AWS lambda 로컬 테스트 환경, SAM을 결합해서 환경을 구축했습니다. 이번 글에서는 팀원을 추가하고 CodeCommit을 리포지토리로 사용하는 것도 소개하겠습니다. 예상 구성도테스트 환경 구축, 도저언!1. 팀원 추가하기 IAM 서비스를 이용해서 프로젝트를 같이 사용할 유저를 추가합니다. IAM에 유저를 추가하면 AWS 콘솔을 같이 사용할 수 있습니다. 사용자 추가를 클릭해 유저를 추가합니다. 팀원마다 한 개의 계정을 추가해야 합니다. 사용자 세부 정보 설정 > 엑서스 유형에서 ‘프로그램 방식 엑서스’와 ‘AWS Managrment Console 엑서스’를 체크합니다. 여기에서는 개발2팀 팀원인 강원우 과장의 계정을 생성했습니다.1) 비번은 귀찮으니 미리 세팅해둡시다. 유저 계정은 그룹을 생성해서 관리하면 편합니다. 그룹을 사용하면 보다 편리하게 계정 권한을 제어할 수 있기 때문입니다. 이번 예제에서는 그룹 이름을 codeStarGroup으로 만들었습니다. AWSCodeStarFullAcess를 정책으로 설정하고 ‘그룹생성’을 클릭해 그룹을 추가합니다. 2) codeStarGroup에 체크한 후, ‘다음: 검토’를 클릭해 진행합니다.‘사용자 만들기’를 클릭해 생성을 마무리합니다.계정 추가를 완료했습니다.사용자 이름(위의 예시에서는 kanggw)을 클릭하고, 뒤이어 ‘보안자격 증명’ 탭을 클릭합니다.콘솔 로그인 링크를 공유합시다. 링크를 입력하고 들어가면 그룹 로그인이 활성화가 되어있다는 걸 볼 수 있습니다.2. CodeStar 설정하기 프로젝트 인원을 무사히 추가했습니다. 이제 프로젝트를 만들어 봅시다. CodeStar 프로젝트 세팅 방법은 R&D본부 윤석호 이사님이 쓴 ‘애플리케이션 개발부터 배포까지, AWS CodeStar’를 참고해주세요.새 프로젝트를 생성합니다.python AWS Lambda를 선택합니다.프로젝트 이름은 ‘admin-lambda-API’로 입력하겠습니다. 그 후에 ‘다음’을 클릭합니다.‘프로젝트 생성’을 클릭합니다.우리는 Git을 이용해 로컬에서 직접 관리할 것이므로 ‘명령행 도구’를 선택한 후, ‘건너뛰기’를 클릭합니다.3분 만에 프로젝트가 생성되었습니다. 참 쉽죠?3. 프로젝트에 팀원 추가하기프로젝트를 같이 하려면 팀원을 추가해야겠죠. 팀원 추가는 codeStar 대시보드 좌측의 ‘팀’ 탭을 클릭하면 됩니다.‘팀원 추가’ 클릭IAM에서 등록한 팀원의 정보를 불러옵니다. ‘추가’를 클릭해 팀원을 추가합니다. 여기에서 중요한 사실 하나! 프로젝트의 소유자로 지정해야 소스 접근 및 코드 변경이 가능합니다.4. 코드 체크 아웃앞서 설명한 것처럼 직접 Git으로 소스를 받아야 하기 때문에 codeCommit으로 이동합니다. codeStar 대시보드 왼쪽 ‘코드’ 탭을 클릭하면 코드 내역들을 확인할 수 있습니다.‘URL 복제 > HTTPS’를 클릭해 경로를 복사합니다. 소스를 클론하기 전에 계정에 깃허용을 먼저 해주세요. IAM 돌아와서는 계정 설정을 변경해야 합니다.사용자 > kangww > 보안 자격 증명 탭 클릭 > HTTPS Git 자격 증명 > 생성Git에서 사용할 ID와 비밀번호를 받았습니다. 해당 정보를 팀원에게 전달합니다. 이제 workspace로 이동해 체크아웃을 시작합니다.git clone [복사한 경로] [id 입력] [pw 입력] clone이 완료 되었습니다. 이제 기본 프로젝트가 들어있기 때문에 바로 실행할 수 있습니다. 미리 설치된 SAM으로 실행해보겠습니다.이제 해당 경로에 이동해 SAM을 돌려서 정상적으로 구동되는지 확인해봅시다. (SAM설치 방식은 부록에서 소개합니다.) sam local start-api -p 3333 성공적으로 SAM이 구동되었습니다. (짝짝) http://localhost:3333 으로 접근해 결과를 확인할 수 있습니다. 이제 로컬에서 작업을 진행하면서 바로 바로 확인이 가능해졌습니다. 만약 동료와 함께 개발한다면 아래처럼 구동해야 자신의 IP에 접근할 수 있습니다.sam local start-api -p 3333 -host [자신의아이피] 글을 마치며CodeStar의 관리와 배포 기능은 강력합니다. 많은 부분을 알아서 해주니 고마울 뿐입니다.3) 이제 Lambda의 local 테스트 환경인 SAM을 이용해서 배포 전 과정까지 간편하게 테스트를 해보세요. 배포의 복잡함을 codeStar에서 해결하고 테스트를 하거나 개발을 할 때는 SAM을 이용해 효율적으로 업무를 진행합시다.글 쓰면서 발견한 다섯 가지1) codeDeploy > executeChangeSet 에 구동될 때 cloundFormation 이 자동 세팅 됩니다. 엄청 편합니다. API 배포가 진행되면 lambda에서 바로 수정하는 게 편합니다.2) codeCommit은 https 보다 ssh방식을 권장하며, https방식으로 하다가 꼬이면 여기를 클릭해 해결하세요.3) codeStar는 다음과 같은 추가 구성을 자동 세팅합니다.codeStar 용 S3 버킷codePipeLine용 S3 버킷cloundFormation 세팅lambda 세팅4) IDE를 cloud9을 사용하면 EC2 및 EBS가 생성되니 주의하세요. 그리고 생각보다 느립니다.5) 로컬에서 Git push를 하면 약 5분 정도 뒤에 최종적으로 배포됩니다.부록1)SAM을 설치하기 전, 여기를 클릭해 docker를 미리 설치하세요.2)SAM 설치 안내는 여기를 클릭하세요. ( npm install -g aws-sam-local )참고1)강원우 과장은 귀여운 두 달팽이, 이토와 준지의 주인이기도 하다. 2)AWSCodeStarFullAcess는 codestar 접근에 대한 권한을 부여한다.3)자동 배포까지 2~5분 정도 걸리는 게 어렵게 느껴질 수 있다.글천보성 팀장 | R&D 개발2팀[email protected]브랜디, 오직 예쁜 옷만#브랜디 #개발문화 #개발팀 #업무환경 #인사이트 #경험공유
조회수 1901

Circle CI에서 rbenv를 이용해서 Ruby 2.2와 CocoaPods 0.39 버전 사용하기

최근 Circle CI에서 Ruby 버전을 2.3으로, CocoaPods 버전을 1.0으로 업그레이드함에 따라 발생하는 빌드 문제를 rbenv를 이용해서 해결한 경험을 공유합니다. 최종적으로 완성된 Gemfile과 circle.yml 파일은 마지막 섹션에서 확인하실 수 있습니다.1. CocoaPods 1.0지난 2015년 12월에 CocoaPods 1.0.0 베타 버전이 처음 공개되었습니다. CocoaPods이 1.0 버전으로 업그레이드되면서 굉장히 많은 변화가 있었는데요. 가장 큰 변화는 DSL입니다. 추상 타겟Abstract Target과 타겟 상속Target Inheritance이 새롭게 소개되면서, 0.39 버전까지 자주 사용되던 link_with 및 :exclusive => true와 같은 구문이 제거되었습니다.이에 따라 기존에 사용하던 Podfile이 CocoaPods 1.0 버전과는 호환되지 않는 문제가 발생했습니다. 이를 해결하기 위한 가장 좋은 방법은 새로운 DSL을 사용하여 Podfile을 다시 작성하는 것이지만, 꽤 많은 서드파티 라이브러리를 사용하는 StyleShare의 경우 새로운 DSL을 적용하여 빌드하면 각종 문제로 인해 빌드가 정상적으로 이루어지지 않았습니다. 4년동안 유지되고 있는 프로젝트이다보니, 레거시 Objective-C 코드와 라이브러리, 그리고 새로운 Swift 코드와 라이브러리가 혼용되어 사용되는 것도 원인 중 하나일 것입니다.따라서 StyleShare에서는 CocoaPods 0.39 버전을 사용하기로 결정을 했습니다. 하지만 최근 Circle CI에서 CocoaPods 버전을 공식적으로 1.0 버전으로 업그레이드하면서 빌드가 깨지기 시작했습니다. Circle CI 환경에서 CocoaPods 0.39 버전을 사용하려면 어떻게 해야 할까요?▲ ㅠㅠ2. Bundler를 이용해서 Gem 관리하기Bundler는 Ruby로 작성된 라이브러리들의 버전을 관리해주는 강력한 도구입니다. CocoaPods에서 Podfile에 의존성을 기재하듯, Bundler에서는 Gemfile에 의존성을 기재합니다.source 'https://rubygems.org' gem 'cocoapods', '~> 0.39' $ gem install bundler 명령어를 사용하면 Gemfile에 기재된 의존성 라이브러리들을 설치해줍니다. 이렇게 설치된 CocoaPods을 사용할 때에는 $ pod COMMAND 대신 $ bundle exec pod COMMAND 명령어를 사용해야 합니다.$ gem install bundler $ bundle install --path vendor/bundle $ bundle exec pod --version 0.39.0 3. Ruby 2.3과 CocoaPods 0.39Bundler를 사용해서 CocoaPods 0.39 버전을 사용하기만 하면 모든 문제가 해결될 줄 알았습니다. 하지만 더 큰 삽질이 남아있었는데요. 바로 Ruby 2.3 버전이 CocoaPods 0.39 버전과 호환되지 않는 것이었습니다.$ bundle exec pod install Updating local specs repositories Analyzing dependencies 신나게 $ bundle exec pod install 명령어를 실행하니, 의존성을 분석하는 듯 싶다가 갑자기 에러를 주르륵 뱉습니다. 에러 로그의 #### Error 항목을 보면 에러 메시지가 나와있습니다.NoMethodError - undefined method `to_ary’ for #이 에러 메시지로 CocoaPods GitHub 저장소의 이슈를 검색해보면 꽤나 많은 이슈가 올라와 있습니다. 이 이슈들을 보면, 모두 Ruby 버전이 2.3이라는 공통점이 있습니다. Ruby 버전을 2.2로 내렸더니 문제가 해결됐다는 댓글들도 굉장히 많고요. Circle CI의 Ruby 버전을 2.2로 낮추면 문제가 해결될 것 같습니다.Circle CI 문서 내용에 따라 circle.yml에 Ruby 버전을 기재해봅시다.machine: ruby: version: 2.2.5 그러나 Circle CI의 OS X 컨테이너에서는 Ruby 버전 변경을 지원하지 않는다고 합니다.▲ ㅠㅠ (2)4. rbenv를 이용해서 Ruby 2.2 사용하기그러다가 알게된 것이 바로 rbenv입니다. rbenv를 사용하면 여러개의 Ruby 버전을 깔끔하게 관리할 수 있게 됩니다. rbenv는 Homebrew를 사용해서 쉽게 설치할 수 있습니다.$ brew install rbenv rbenv는 ~/.rbenv 디렉토리에 안에 여러 Ruby 버전을 설치하고 관리합니다. rbenv를 설치한 뒤 가장 먼저 할 일은 환경변수 $PATH를 설정해주는 것입니다. $PATH에는 $HOME/.rbenv/shims와 $HOME/.rbenv/bin 경로가 포함되어있어야 합니다.4.1 환경변수 설정하기Circle CI에서는 환경변수를 설정하는 편리한 인터페이스를 제공합니다. 하지만, Circle CI에서 실행되는 각 명령어는 별도의 쉘에서 실행됩니다. 그말인 즉슨, 각 명령어가 실행되기 직전에 새로운 쉘이 실행되고, $PATH 환경변수를 덮어쓰는 .bash_profile이 실행된 후 명령어가 실행된다는 뜻인데요. 이렇게 될 경우 $PATH 환경변수의 가장 우선순위는 항상 /usr/local/bin이 가지게 됩니다. 그리고 같은 이유로 $ export FOO=bar와 같은 명령어도 사용할 수 없게 됩니다.1고민을 하다가 생각해낸 방법은 바로 .bash_profile의 내용을 변경(!)하는 것입니다. 그렇게 되면 우리가 원하는 $PATH를 항상 우선순위로 둘 수 있게 됩니다. 아래와 같이 환경변수를 설정하는 명령어를 .bash_profile의 가장 아랫줄에 삽입하도록 설정했습니다.machine: pre: - echo "export PATH=\$HOME/.rbenv/shims:\$HOME/.rbenv/bin:\$PATH" >> .bash_profile - echo "export RBENV_SHELL=bash" >> .bash_profile 4.2 rbenv에 Ruby 2.2 설치하기그 다음으로 할 일은 원하는 Ruby 2.2 버전을 설치하는 것입니다. $ rbenv install -l을 사용해서 설치 가능한 모든 Ruby 버전을 조회할 수 있고, $ rbenv install 2.2.5 명령어를 사용해서 2.2.5 버전을 설치할 수 있습니다.$ rbenv install -l Available versions: 1.8.5-p113 1.8.5-p114 1.8.5-p115 1.8.5-p231 ... $ rbenv install 2.2.5 이렇게 설치된 버전은 두 가지 방법으로 사용될 수 있습니다. 한 가지 방법은 시스템 전체에서 사용하는 것이고, 다른 한 가지 방법은 프로젝트 단위로 사용하는 방법입니다. 시스템 전체에서 사용하려면 $ rbenv global 2.2.5 명령어를, 프로젝트 단위로 사용하려면 $ rbenv local 2.2.5명령어를 사용합니다.global 명령어를 사용해서 Ruby 버전을 선택하면 ~/.rbenv/version 파일에 선택된 버전이 기록됩니다.$ rbenv global 2.2.5 $ cat ~/.rbenv/version 2.2.5 local 명령어를 사용하면 현재 디렉토리의 .ruby-version 파일에 선택된 버전이 기록됩니다.$ rbenv local 2.2.5 $ cat .ruby-version 2.2.5 local 명령어로 선택된 Ruby 버전은 global 명령어로 선택된 Ruby 버전보다 우선순위가 높습니다. $ rbenv version 명령어를 사용하면 현재 선택된 버전을 확인할 수 있습니다.$ rbenv version 2.2.5 (set by /project/path/.ruby-version) Circle CI에서는 편의를 위해 global 명령어를 사용해서 Ruby 버전을 선택하도록 했습니다.dependencies: pre: - brew update - brew install rbenv - rbenv install 2.2.5 - rbenv global 2.2.5 4.3 Bundler 다시 설치하기rbenv를 사용해서 새로운 Ruby 버전을 설치했기 때문에, Circle CI 시스템에서 제공하는 Gem도 다시 설치해야 합니다. 우리는 Bundler로 Gem 의존성을 관리하기로 했으므로, Bundler만 재설치합니다.$ gem install bundler --no-ri --no-rdoc $ rbenv rehash $ gem install 명령어를 실행한 후에는 $ rbenv rehash 명령어를 실행해서 executable 경로들을 재설정해주어야 합니다.4.4 ~/.rbenv 경로 캐싱하기rbenv를 사용해서 Ruby를 설치하는 과정이 굉장히 오래 걸립니다. 이 경우, Circle CI에서 제공하는 캐싱 기능을 사용해서 이 과정을 한 번만 하고 건너뛸수 있게 됩니다.dependencies: cache_directories: - ~/.rbenv 위와 같이 circle.yml를 설정해주면 컨테이너 실행시 ~/.rbenv 디렉토리가 캐시로부터 설정됩니다. 캐싱된 디렉토리를 사용하는 경우 Ruby 버전이 미리 설치되어있기 때문에 $ rbenv install시에 --skip-existing 옵션을 추가해주어서 캐싱된 버전을 재설치하지 않도록 합니다.5. 마치며최종적으로 완성된 Gemfile과 circle.yml 파일은 다음과 같습니다.Gemfilesource 'https://rubygems.org' gem 'cocoapods', '~> 0.39' circle.ymlmachine: pre: - echo "export PATH=\$HOME/.rbenv/shims:\$HOME/.rbenv/bin:\$PATH" >> .bash_profile - echo "export RBENV_SHELL=bash" >> .bash_profile xcode: version: 7.3 dependencies: cache_directories: - ~/.rbenv pre: - brew update - brew install rbenv - rbenv install 2.2.5 --skip-existing - rbenv global 2.2.5 - gem install bundler --no-ri --no-rdoc - rbenv rehash - bundle install --path vendor/bundle override: - bundle exec pod --version - bundle exec pod install https://circleci.com/docs/environment-variables/#custom ↩#스타일쉐어 #개발 #개발자 #개발팀 #후기 #일지 #인사이트
조회수 10063

파이썬의 시간대에 대해 알아보기(datetime.timezone)

안녕하세요. 스포카 크리에이터 김두리입니다.  스포카는 많은 프로덕트에서 국제화 서비스를 제공하고 있습니다. 그래서 시간대와 시간을 제대로 정확하게 처리하는 것은 중요합니다. 하지만 파이썬의 datetime.datetime은 날짜(datetime.date)와 시각(datetime.time)의 정보를 담고 있고, 시간대(datetime.timezone)의 정보는 담거나 담지 않을 수도 있으므로 헷갈리는 부분이 존재합니다.     시간을 처리할 때 시간대는 왜 중요할까요? 시간대가 명시되지 않은 시각은 충분한 정보를 내포하고 있지 않습니다. 저는 얼마 전, Google Calendar API를 이용하여 작업할 때 골치 아픈 일을 겪었습니다. 오늘의 일정을 불러오고 싶어서 오늘 0시~24시로 데이터를 요청했지만, 계속해서 결괏값에 다음 날의 일정도 포함되어서 반환되었습니다.   왜 다음날 일정도 포함되었던 걸까요? 아래와 같은 코드를 작성하여 Google Calendar API에 요청했습니다.   today = datetime.date.today() from_ = datetime.datetime(today.year, today.month, today.day, 0, 0, 0) to = datetime.datetime(today.year, today.month, today.day, 23, 59, 59) events = get_events_from_google_calendar(from_, to)   몇 시간 동안 머리를 싸매고 코드를 한 줄 한 줄 따져가며 고민을 했습니다. 결국, 제가 요청한 시각에 시간대가 지정되어 있지 않아 get_events_from_google_calendar() 함수 내부에서 from_과 to가 의도하지 않은 시간대의 시각으로 인식되어서 발생했던 문제라는 것을 알게 되었습니다.  # 원래 의도했던 시간대: 대한민국 시간대(KST)에서 오늘 0시 0분 0초 KST = datetime.timezone(datetime.timedelta(hours=9)) from1 = datetime.datetime(today.year, today.month, today.day, 0, 0, 0, tzinfo=KST) # get_events_from_google_calendar()가 받아들인 시간대: UTC 시간대에서 오늘 0시 0분 0초 from2 = datetime.datetime(today.year, today.month, today.day, 0, 0, 0, tzinfo=datetime.timezone.utc)   위 예제에서 from2 - from1를 하게 되면 timedelta(hours=9)가 계산됩니다. 우리가 원했던 것은 KST 기준 오늘 0시부터의 일정이었지만, Google Calendar API에서는 시간대를 UTC로 취급하여 KST 기준 오늘 9시부터 다음날 9시까지의 일정을 불러왔던 것입니다.  이렇듯 시간 관련 작업을 할 때 시간대에 대해 제대로 알고 있지 않으면 의도치 않게 많은 시간을 소모하게 될 수도 있습니다.  오늘은 제가 파이썬으로 시간대 관련 처리를 하며 모았던 정보를 정리하여 공유하고자 글을 작성하게 되었습니다.  시간대  나라 또는 지역마다 살아가는 시각이 다르기 때문에 시간대에 따른 편차가 존재합니다. 이 차이가 피부로 잘 와닿지 않은 채 살아가더라도 캘린더 API나 국제화 서비스 준비 등등 시간과 관련된 작업을 진행하다 보면 시간대 문제에 직면하게 됩니다.  시간대는 영국의 그리니치 천문대(본초 자오선, 경도 0도)를 기준으로 지역에 따른 시간의 차이, 다시 말해 지구의 자전에 따른 지역 사이에 생기는 낮과 밤의 차이를 인위적으로 조정하기 위해 고안된 시간의 구분 선을 일컫는다. 시간대는 협정 세계시(UTC)를 기준으로 한 상대적인 차이로 나타낸다.     UTC에 대한 더 자세한 내용은 여기를 참고해주세요.   시간대에 대한 더 자세한 내용은 여기를 참고해주세요.   파이썬의 datetime.datetime.now()는 실행 환경의 시간대에 따라서 시각을 표시합니다.  2019-01-01 00:00:00 +09:00에 시간대가 Asia/Seoul로 설정된 제 랩탑에서 현재 시각을 가지고 오면, 아래와 같은 시각이 표시됩니다.  >>> print(datetime.datetime.now()) 2019-01-01 00:00:00.000000   그런데, 같은 시각에 Asia/Taipei로 설정된 랩탑에서는 현재 시각이 아래와 같이 표시됩니다.  >>> print(datetime.datetime.now()) 2018-12-31 23:00:00.000000  위의 예제처럼 시간대에 따라 시각이 다를 수 있다는 것을 알 수 있습니다.  나라별 시간대 비교해보기  UTC를 기준으로 시간이 빠르면 +시차, 시간이 느리면 -시차로 표시합니다.                                                                                                                                시간대나라코드UTC-5미국(동부)ESTUTC영국GMTUTC+8대만TWUTC+9대한민국KSTUTC+9일본JSTUTC+10오스트레일리아(동부)AEST     나라별 시간대 차이에 대한 더 자세한 내용은 여기를 참고해주세요.   시간대를 명확히 표시하지 않은 시각은 혼동을 일으킬 수 있습니다. 예를 들어서, 서울에 살고 있는 점주가 2019년 1월 1일 0시 0분에 방문한 고객을 알고 싶어 한다고 가정해봅시다. 이 데이터를 파이썬으로 표현하면 아래와 같이 적을 수 있습니다.  KST = datetime.timezone(datetime.timedelta(hours=9)) korea_1_1 = datetime.datetime(2019, 1, 1, 0, 0, 0, tzinfo=KST)   만약, 대만에 사는 점주가 이를 요청했다면 아래와 같이 적을 수 있습니다.  TW = datetime.timezone(datetime.timedelta(hours=8)) taipei_1_1 = datetime.datetime(2019, 1, 1, 0, 0, 0, tzinfo=TW)   위 예제에서 보이는 것 같이 대한민국과 대만에 있는 점주가 같은 시각을 요청했더라도, 시간대(KST/TW)에 따라서 별도로 처리해야 합니다.  assert korea_1_1 != taipei_1_1 assert taipei_1_1 - korea_1_1 == datetime.timedelta(hours=1) # 같은 시각이지만 시간대에 따라서 시간차가 있습니다.   그렇기 때문에 시간대가 표시되어 있지 않은 2019년 1월 1일이라는 정보만으로는 정확한 시각을 알 수 없습니다.  naive_1_1 = datetime.datetime(2019, 1, 1, 0, 0, 0) assert korea_1_1 != naive_1_1 assert taipei_1_1 != naive_1_1   이런 상황을 해결하기 위해 시각은 어떤 한 시각을 기준으로 하여 그 차이가 표시되어야 합니다. 그 기준으로 정한 것이 UTC입니다. 대한민국은 UTC를 기준으로 아홉시간 빠르기 때문에 korea_1_1의 시각을 UTC 시간대로 표현하면 2018-12-31 15:00:00+00:00입니다. 대만은 UTC를 기준으로 여덟시간 빠르기 때문에 taipei_1_1의 시각을 UTC 시간대로 표현하면 2018-12-31 16:00:00+00:00입니다. 위의 시각은 각각 대한민국(2019-01-01 00:00:00+09:00), 대만(2019-01-01 00:00:00+08:00)으로 표시할 수 있습니다. 이렇게 시간대와 같이 표시하면 혼란 없이 정상적으로 처리할 수 있습니다.  datetime  datetime은 파이썬에서 기본으로 제공하는 표준 라이브러리로, 간단하거나 복잡한 방식으로 날짜와 시각을 조작하기 위한 클래스를 제공합니다.  The datetime module supplies classes for manipulating dates and times in both simple and complex ways.  datetime은 시간대 포함 여부에 따라서 naive datetime, aware datetime 두 가지로 나눕니다.  naive datetime / aware datetime  datetime의 타입을 알아봅시다. 파이썬에서 시간 관련 연산을 하다 보면 종종 아래와 같은 에러 문구를 만날 수 있습니다.  >>> a = datetime.datetime.now() >>> b = datetime.datetime.now(datetime.timezone.utc) >>> a - b Traceback (most recent call last): File "", line 1, in TypeError: can't subtract offset-naive and offset-aware datetimes      naive datetime : naive datetime 객체는 그 자체만으로 시간대를 찾을 수 있는 충분한 정보를 포함하지 않습니다. (e.g. datetime.datetime(2019, 2, 15, 4, 58, 4, 114979))   aware datetime(timezone-aware) : 시간대를 포함합니다. (e.g.datetime.datetime(2019, 2, 15, 4, 58, 4, 114979, tzinfo=)) aware datetime 객체는 자신의 시각 정보를 다른 aware datetime 객체와 상대적인 값으로 조정할 수 있도록 시간대나 일광 절약 시간 정책 혹은 적용 가능한 알고리즘 정보를 담고 있습니다.   tzinfo는 UTC, 시간대 이름 및 DST 오프셋에서 로컬 시간의 오프셋을 나타내는 방법을 담고 있습니다. 더 자세한 내용은 공식 문서를 확인해주세요.  naive datetime은 어느 시간대를 기준으로 하는 시각인지 모호하므로 aware datetime을 이용하는 것을 권장합니다.  직접 확인해보기  준비한 몇 가지 코드를 보며 확인해봅시다. naive datetime과 aware datetime의 차이를 확인하고, 시간대 지정 방법에 대한 내용을 다룹니다.  개발환경     Python 3.7   pytz   여기서는 datetime을 쉽게 다루기 위해 pytz 라이브러리를 사용합니다. pytz는 아래와 같은 장점이 있습니다.    시간대를 시간차가 아닌 사람이 알아보기 쉬운 지역 이름으로 비교적 쉽게 설정할 수 있습니다.   원하는 시간대의 aware datetime으로 변경해주는 localize() 메소드를 제공합니다.   pytz 사용에 앞서, pytz가 제공하는 시간대 식별자를 확인하시려면 다음을 따라 해주세요. import pytz for tz in pytz.all_timezones: print(tz)  혹은 여기를 참고하셔도 좋습니다.  naive datetime  naive datetime은 날짜와 시각만을 갖습니다.  import datetime datetime.datetime.utcnow() # UTC 기준 naive datetime : datetime.datetime(2019, 2, 15, 4, 54, 29, 281594) datetime.datetime.now() # 실행 환경 시간대 기준 naive datetime : datetime.datetime(2019, 2, 15, 13, 54, 32, 939155)   aware datetime naive datetime과 달리 aware datetime은 시간대 정보(tzinfo) 도 갖습니다. import datetime from pytz import utc utc.localize(datetime.datetime.utcnow()) # UTC 기준 aware datetime : datetime.datetime(2019, 2, 15, 4, 55, 3, 310474, tzinfo=)   now는 UTC를 기준으로 현재 시각을 생성합니다. 하지만, naive한 시각입니다.  now = datetime.datetime.utcnow()   이 시각은 naive한 시각이므로 pytz.timezone.localize를 통해 timezone-aware한 시각으로 변환된 시각과 동일하지 않습니다.  assert now != utc.localize(now)   시간대 제대로 지정하기  시간대가 무엇이고, 명시하는 것이 왜 중요한지 알게 되셨다면 시간대를 원하는 의도에 맞게 지정하는 방법에 대해 알아봅시다.  import datetime from pytz import timezone, utc KST = timezone('Asia/Seoul') now = datetime.datetime.utcnow() # UTC 기준 naive datetime : datetime.datetime(2019, 2, 15, 4, 18, 28, 805879) utc.localize(now) # UTC 기준 aware datetime : datetime.datetime(2019, 2, 15, 4, 18, 28, 805879, tzinfo=) KST.localize(now) # UTC 시각, 시간대만 KST : datetime.datetime(2019, 2, 15, 4, 18, 28, 805879, tzinfo=) utc.localize(now).astimezone(KST) # KST 기준 aware datetime : datetime.datetime(2019, 2, 15, 13, 18, 28, 805879, tzinfo=)   replace() 메소드로 날짜나 시간대를 변경할 수 있습니다.  KST = timezone('Asia/Seoul') TW = timezone('Asia/Taipei') date = datetime.datetime.now() # datetime.datetime(2019, 2, 15, 13, 59, 44, 872224) date.replace(hour=10) # hour만 변경 # datetime.datetime(2019, 2, 15, 10, 59, 44, 872224) date.replace(tzinfo=KST) # tzinfo만 변경 # datetime.datetime(2019, 2, 15, 13, 59, 44, 872224, tzinfo=) date.replace(tzinfo=TW) # tzinfo만 변경 # datetime.datetime(2019, 2, 15, 13, 59, 44, 872224, tzinfo=)   하지만 replace는 그 속성 자체만을 바꿔버리는 것이기 때문에 사용에 주의할 필요가 있습니다.  now = datetime.datetime.utcnow() assert utc.localize(now) == now.replace(tzinfo=utc) assert KST.localize(now) != now.replace(tzinfo=KST) assert TW.localize(now) != now.replace(tzinfo=TW)  그뿐만 아니라 replace()를 이용할 경우 의도하지 않은 시간대로 설정될 수도 있으므로 유의해야 합니다. 그 이유는 아래와 같습니다.     시간대는 생각보다 자주 바뀝니다(더 자세한 내용은 스포카의 규칙 2번을 참고해주세요). 이렇게 변경되는 사항들은 tz database에 기록되는데, pytz는 이에 기반합니다. pytz의 버전이 2018.9와 같은 날짜로 되어있는데 2018.9 버전은 2018년 9월 기준 시간대 테이블을 기준으로 시간대를 만들어주는 버전입니다. 이 버전에선 Asia/Seoul의 시간대는 UTC+9입니다.   pytz는 무슨 이유에서 인지 datetime.replace()나 datetime.astimezone()에서 호출될 때 이 tz database 타임 테이블의 맨 첫 번째(가장 오래된) 기록을 가지고 변환을 시도합니다. 서울의 경우 초기에 UTC+8:28이었기 때문에 이 정보를 기반으로 변환합니다.   그래서 pytz를 사용할 때는 pytz.timezone.localize()를 항상 써야 하고, .astimezone()같은 파이썬의 표준 메서드들을 사용하고 싶다면 datetime.timezone을 사용해야 합니다.  스포카의 규칙 스포카에서 datetime을 다룰 때 흔히 따르는 두 가지 큰 원칙이 있습니다.  1. naive datetime은 절대 사용하지 않습니다. 가장 큰 이유는 naive datetime과 aware datetime을 서로 섞어서 쓰지 못한다는 것입니다.  >>> from datetime import datetime, timezone >>> datetime.utcnow() + datetime.now(tz=timezone.utc) Traceback (most recent call last): File "", line 1, in TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'datetime.datetime' and 'datetime.datetime'   동적 타입 언어에서 쓸 수 있는 가장 간단한 타입 검사 수단인 isinstance() 체크로도 이 둘을 구별할 수가 없으므로, 코드의 어느 지점에서 naive datetime이 섞이기 시작하면 예기치 않은 지점에서 버그 발생 가능성이 급격히 올라갑니다. Python 2에서 str과 unicode를 섞으면 안 되는 것과 비슷한 이유라고 생각하시면 됩니다.  2. 장기적으로 보존해야 하는 datetime은 항상 UTC를 기준으로 저장합니다. 지역 시간대는 지정학적 또는 정치적인 이유로 생각보다 자주 바뀝니다. 예컨대 1961년 이전까지 한국은 UTC+08:30을 지역 시간대로 사용했었고, 1988년 올림픽 즈음에는 일광 절약 시간대를 시행하고 있었습니다. 시간대 데이터베이스(tz database)는 이런 변경 내역을 담고 있고, pytz가 제공하는 시간대 객체의 동작에도 반영되어 있습니다. 그 때문에 시간대 데이터베이스가 제때 업데이트되지 않거나, 갑작스러운 시간대 변경으로 데이터베이스에 반영이 늦어지거나 하면, 시간 계산에서 오차가 발생할 여지가 있습니다. 또한 같은 aware datetime 이어도 서로 다른 시간대를 가진 datetime끼리 연산하거나 하는 상황도 문제를 복잡하게 만들고, DB나 다른 서비스의 API를 사용할 때, 그 서비스가 시간대를 제대로 다루는 데에 필요한 복잡도를 감수하는 대신 단순히 UTC 기준의 고정 오프셋 시간대만 사용하는 등의 이유로 서로 지원 범위가 맞지 않아 곤란을 겪을 수도 있습니다.  혼선을 줄일 수 있는 좋은 규칙 중 하나는, str과 unicode를 다루던 것과 비슷하게 모든 내부적인 계산에서 UTC 기준의 aware datetime만 사용하고, 사용자에게 보여줘야 할 때만 필요한 시간대로 변환해서 보여 주는 것입니다.  스포카에서는 메인 서버의 dodo.datetime 유틸리티 모듈도 이런 규칙을 따르고 있으며, 대부분의 SQLAlchemy DB 모델 객체의 DateTime 컬럼에서 timezone=True 옵션을 켜서 사용하고 있습니다.  정리  시간 관련 작업을 하신다면 아래 사항을 꼭 기억해주세요.시간대를 명시합시다.시각을 애플리케이션 로직이나 데이터베이스에서 저장할 때는 UTC로 사용하고, 유저에게 표시할 때만 유저의 시간대로 변환하여 보여주도록 합시다.    백엔드 서버끼리 통신할 때도 항상 UTC를 사용한다는 가정을 하면, 시간대가 없더라도 robust하게 처리할 수 있습니다.
조회수 4669

Elasticsearch X-Pack Alerting 체험기

Logstash로 로그를 수집한 후 Elasticsearch와 Kibana로 분석하는 방법을 다룬 글은 많다. 그런데 이상하더라 이 말이지. 로그를 분석하고 경향을 파악하는 정도라면야 괜찮은데 심각한 오류 로그를 발견했을 때 Slack이나 이메일 등으로 알람 받을 수단이 마땅치 않더라. 사람이 키바나 대시보드를 5분마다 확인할 수도 없는 노릇이다. (이건 새로운 차원의 고문?)이런 생각을 먼저 한 사람이 있기 마련이라 Yelp의 elastalert라던가 Elasticsearch의 X-Pack을 활용하면 이런 문제를 해소할 수 있다. 오늘은 그 중에서 후자를 살펴볼 예정이다.경고! X-Pack은 Elasticsearch가 유료 서비스 시장을 열려고 야심차게 미는 모양인데 “자기네가 직접 만들었으니 쿨하겠지?”라고 쉽게 생각하면 하루 안에 절벽 아래로 떨어지는 끔찍한 기분을 맞이할 수도 있다.X-Pack은 가격이 상당한데 Alert 등을 설정하려면 전적으로 RESTful API에 의존해야 한다. 적어도 아직까지는! 이 사실을 깨닫자마자 당황할 수 있는데 침착하자. 이것은 시작일 뿐이다. 여러분이 검색엔진의 초보라면 그 다음 난관은 검색 쿼리를 작성하는 것이다. “나는 그냥 OutOfMemoryError 로그를 발견하면 알람을 보내줬으면 좋겠어"라고 쉽게 생각했겠지만 그 간단한 결과를 얻으려면 험난한 여정을 거쳐야 한다."search" : { "request" : { "indices" : [ "", ], "body" : { "query" : { "bool" : { "must" : { "multi_match": { "query": "OutOfMemoryError", "fields": ["message", "log"] } }, "filter" : { "range": { "@timestamp": { "from": "{{ctx.trigger.scheduled_time}}||-5m", "to": "{{ctx.trigger.triggered_time}}" } } } } } } } }음… 좋다. 일단 이렇게 작성한 쿼리가 제대로 된 것인지 테스트하려면 어떻게 해야 하는가? 검색 API로 대충 테스트해볼 수는 있다.GET logstash-2017.02.2*/_search { "query" : { "bool" : { "must" : { "multi_match": { "query": "OutOfMemoryError", "fields": ["message", "log"] } } } } }어찌어찌 잘 나온다. 그래서 잘 돌 줄 알았지? 그럴 줄 알고 있다가 이런 메시지를 만난다.Trying to query 1157 shards, which is over the limit of 1000. This limit exists because querying many shards at the same time can make the job of the coordinating node very CPU and/or memory intensive. It is usually a better idea to have a smaller number of larger shards. Update [action.search.shard_count.limit] to a greater value if you really want to query that many shards at the same time.음… logstash 인덱스를 매시간마다 분할했더니 샤드가 꽤 많아진 모양이다. 그래서 최근 두 개의 인덱스로 검색 대상을 제한하려고 한다. Date math support in index names라는 문서에 인덱스 이름을 동적으로 바꾸는 법이 나와 있긴 하다. 그런데 막상 내가 짠 게 어떤 값이 나오는지 확인하는 방법은 제대로 안 나온다. 예를 들어 가 logstash-2017.02.22t01로 해석되는지 어떻게 아는가? 많은 삽질 끝에 방법을 찾았다.를 URL 인코딩한다.그렇게 얻은 값 을 가지고 인덱스 조회 API를 호출한다. GET /3Clogstash-{now-1h/d}t{now-1h{HH}}>그러면 다음과 같이 결과가 나와서 인덱스 이름이 어떻게 해석됐는지 확인할 수 있다.{ "logstash-2017.02.23t01": { "aliases": {}, "mappings": { /* 중략 */ } }여기까지는 전적으로 검색 쿼리 작성 경험이 부족해서 발생한 삽질이다. 하지만 애플리케이션 로그 분석을 패턴화하지 않고 이렇게 검색 쿼리를 복잡하게 짜야 한다니 아직 갈 길이 멀다는 생각이 든다. DataDog 또는 NewRelic 같은 상용 서비스를 참고해서 개선하면 좋겠다.이제 결과를 알람으로 보내면 된다. 이래저래 고생하다 대충 아래와 같은 형태로 완성했다.PUT _xpack/watcher/watch/outofmemoryerror { "trigger" : { "schedule" : { "cron" : "0 0/4 * * * ?" } }, "input" : { "search" : { "request" : { "indices" : [ "", "" ], "body" : { "query" : { "bool" : { "must" : { "multi_match": { "query": "OutOfMemoryError", "fields": ["message", "log"] } }, "filter" : { "range": { "@timestamp": { "from": "{{ctx.trigger.scheduled_time}}||-5m", "to": "{{ctx.trigger.triggered_time}}" } } } } }, "sort" : [ { "@timestamp" : {"order" : "desc"}}, "_score" ] } } } }, "condition" : { "compare" : { "ctx.payload.hits.total" : { "gt" : 0 }} }, "actions" : { "notify-slack" : { "throttle_period" : "5m", "slack" : { "message" : { "to" : [ "#ops", "@dev" ], "text" : "로그 모니터링 알람", "attachments" : [ { "title" : "OutOfMemoryError", "text" : "지난 5분 동안 해당 오류가 {{ctx.payload.hits.total}}회 발생했습니다. 가장 최근의 오류는 다음과 같습니다.", "color" : "warning" }, { "fields": [ { "title": "환경", "value": "Prod", "short": true }, { "title": "발생시각", "value": "{{ctx.payload.hits.hits.0._source.@timestamp}}", "short": true }, { "title": "메시지", "value": "{{ctx.payload.hits.hits.0._source.message}}", "short": false }, { "title": "확인명령어", "value": "`GET /{{ctx.payload.hits.hits.0._index}}/{{ctx.payload.hits.hits.0._type}}/{{ctx.payload.hits.hits.0._id}}`", "short": false } ], "color" : "warning" } ] } } } } }4분마다 검색 쿼리를 실행해서 최근 5분 간의 레코드를 감시하기 때문에 동일한 오류에 대해 2회 연속으로 알람을 받을 가능성이 있다. X-Pack은 이를 우회할 방법을 제공하지 않는 것 같다. 그래서 쿼리가 발견한 레코드의 인덱스 ID를 Slack 메시지 중 확인명령어 필드에 넣었다. 알람이 두 번 왔지만 인덱스 아이디가 동일하다면 오류가 한번 발생한 것으로 간주하면 된다.참고 문서위의 Alert를 작성하며 도움을 받은 문서는 다음과 같다.Multi Search Template은 검색 쿼리를 짤 때 도움이 됐다.Search Input 문서는 검색 쿼리 또는 검색 결과를 작성할 때 어떤 변수를 사용할 수 있는지 설명한다. 예) {{ctx.payload.hits.hits.0._source.message}}Watcher APIsSlack ActionDate math support in index names 문서는 인덱스 이름을 동적으로 바꾸는 법을 설명한다.기타Elasticsearch Cloud는 기본적으로 이메일 발송을 지원하기 때문에elasticsearch.yml 설정에 xpack.notification.email를 추가하지 않아도 된다. 아니, 추가하면 잘못된 설정이라며 거부한다. Illegal이라고만 하지 이유를 자세히 알려주지 않기 때문에 삽질하기 쉽니다. Invalid addresses라고 오류 로그가 찍히면 이것은 설정 문제가 아니다. 이메일 설정 메뉴로 가서 Watcher Whitelist에 수신 이메일 주소를 등록하면 문제가 해결된다.테스트용 로그 메시지를 Fluentd로 보내고 싶다면 fluent-cat 명령을 이용한다.echo '{"message":"Dummy OutOfMemoryError"}' | fluent-cat kubernetes.logOriginally published at Andromeda Rabbit.#데일리 #데일리호텔 #개발 #개발자 #개발팀 #인사이트
조회수 1160

단일 TABLE을 SELECT하자!

OverviewDB를 다뤄봤다면 SELECT문도 아실 겁니다. 가장 먼저 접하는 명령어 중에 하나이기도 하죠. 보통은 아래처럼 사용합니다. SELECT문SELECT     * FROM 테이블명  ; 명령을 주면 지정한 테이블에 저장된 모든 내용을 검색합니다. 이번 글에서는 테이블을 만들고 SELECT하는 과정을 다뤄보겠습니다. DB는 MySQL 5.6을 기준으로 하고, Tool은 MySQLWorkbench를 사용하겠습니다.Query, 너란 녀석테이블은 위와 같이 생성할 수 있습니다. 위의 내용은 MySQLWorkbench를 이용해 Model을 표시하면 아래와 같습니다. 구성원의 정보를 저장하도록 했고, 컬럼마다 의미를 갖게 됩니다. MBR_ID (구성원 아이디) : DB에서 구성원을 식별하는 아이디MBR_INDFY_NO (구성원 식별 번호) : 구성원을 실제 구별하는 번호로 과거에는 주민등록번호가 많이 사용되었고, 요즘은 e-mail 이 많이 사용됩니다.MBR_NM (구성원 명) : 구성원의 이름 테스트 데이터를 입력해 실행하면 어떤 결과가 나오는지 보겠습니다.가장 기본적인 SELECT문 실행계획을 보면 아래와 같이 나옵니다.실행 계획은 DB가 어떻게 Query를 수행할 건지 보여줍니다. Query가 복잡해지면 실행 계획을 보면서 Query가 올바르게 작성됐는지 확인하고 필요하다면 Query를 수정해야 합니다. DB를 시작할 때부터 실행 계획을 보는 습관을 기르는 게 중요한 이유입니다. 각 항목에 대한 설명id : SELECT 문에 있는 순차 식별자로 Query 를 구분하는 아이디select_type : SELECT의 유형SIMPLE : Subquery나 union 이 없는 단순한 SELECTtable : 참조되는 테이블의 명칭TB_MBR_BAS : 참조되는 테이블명type : 검색하는 방식ALL : TABLE의 모든 ROW를 스캔 위의 이미지는 임의로 만든 자료를 이용해 Query를 실행한 결과입니다. 실행 계획은 TABLE : TB_MBR_BAS 를 TYPE : ALL 전체 검색한다고 나옵니다. 실행한 내용도 같습니다. 여기서 MBR_NM 이 “나서영”인 자료를 검색해볼까요. WHERE 조건이 들어가자 실행 계획도 내용이 변경되었습니다. rows와 Extra에도 값이 있는데요. 두 항목을 잠시 짚고 넘어가겠습니다. rows : Query를 수행하기 위해 접근해야 하는 열의 수Extra : MySQL 이 Query 를 수행할때의 추가 정보Using where : Query 수행시 TABLE에서 값을 가져와 조건을 필터링 함 위의 결과처럼 전체를 검색해 필요한 자료만 추출하는 것을 FULL TABLE SCAN or FULL SCAN 이라고 합니다. 그러나 FULL SCAN은 성능이 좋지 않기 때문에 우선 꼭 필요한 Query인지 검토해야 합니다. 보통 MBR_NM에 INDEX를 추가해서 해결하는데요. INDEX를 추가해서 같은 Query를 수행하면 실행 계획은 어떻게 달라질까요. 분명 같은 Query였는데 INDEX에 따라 실행 계획이 변경된 걸 알 수 있습니다. INDEX를 추가해도 수행한 결과는 같지만 검색 속도에 많은 차이가 있습니다. 각 항목에 대한 설명type - ref : 인덱스로 자료를 검색하는 것으로 현재는 매칭(=) 자료 검색을 나타냄possible_keys : 현재 조건에 사용가능한 INDEX를 나타냄(인덱스가 N개일 수 있음) IX_MBR_BAS_02 : 현재 조건에 사용 가능한 INDEXkey : Query 수행시 사용될 INDEX (possible_keys 가 N 개일 경우 USE INDEX, FORCE INDEX, IGNORE INDEX 로 원하는 INDEX 로 바꾸어 수행할수 있음)key_len : 수행되는 INDEX 컬럼의 최대 BYTE 수를 나타냄152 : 수행되는 INDEX 컬럼의 BYTE 수가 152ref : INDEX 컬럼과 비교되는 상수 여부 or JOIN 시 선행 컬럼 constant : 상수 조건으로 INDEX 수행rows : 678 : 678 rows 접근하여 값을 찾음Extra : using index condition : INDEX 조건에 대하여 스토리지 엔진이 처리(MySQL의 구성에서 스토리지 엔진과 MySQL 엔진이 통신을 주고 받는데 스토리지 엔진에서 처리 하여 속도가 향상됨) ConclusionINDEX가 없으면 결과가 나오기까지 5초 정도 걸리지만, 반대로 INDEX가 있으면 1초 안에 결과가 나옵니다. 별거 아닌 것 같아 보이지만 실무에서는 엄청난 차이입니다. Query를 작성할 때 실행 계획을 확인하고 조금이라도 빨리 결과가 나올 수 있도록 하는 것이 중요하기 때문이죠. 다음 글에서는 단일 TABLE 을 SELECT하는 것을 주제로 이야기를 나눠보겠습니다. 무사히 SELECT하길 바라며.글한석종 부장 | R&D 데이터팀[email protected]브랜디, 오직 예쁜 옷만#브랜디 #개발문화 #개발팀 #업무환경 #인사이트 #경험공유
조회수 865

2017 NDC 리뷰) 몬스터 슈퍼리그 리텐션 프로젝트

 2017년 4월 25일부터 27일까지 진행된 Nexon Developer Conference 에 나녀온 후기입니다.제가 들었던 재밌는 세션들 하나하나 올릴 테니 기대해 주세요! :)2017 NDC 재밌었다능!!!몬스터 슈퍼리그 리텐션 15% 개선 리포트 - 숫자보다 매력적인 감성 테라피"몬스터 슈퍼리그"의 게임 리텐션 개선 리포트였는데요, 기본적인 서비스의 소비자를 향한 어프로치인"당신은 똑똑한 유저!"라는 인식 심기(쉬운 접근성/ 심도 깊은 진행 유도)"빠른 어필"(이벤트에 대한 빠른 피드백)"축복받은 계정" (다양하고 많은 초반 보상)이라는 인식과,"주어지면 알아서 하겠지""보상이 있으면 알아서 하겠지"라는 생각을 지양하고, "의도하지 않았지만 수행을 할 수 있도록" 하는 넛지(Nudge) 효과를 일으킬 수 있는 무의식을 자극하는 재밌는 전략에 대해서 흥미를 느꼈습니다. 그리고 이후 리텐션 강화를 위한 프로젝트로 가장 중요한 건,단지 "무슨 기능을 만들 것이냐?"가 아닌, "어떤 부분에서 유저가 이탈"하게 되고,이탈한 유저들 중 "우리가 진짜 챙겨야 할 유저"가 어떤 유저들인가에 집중한다.라는 부분에서 항상 우선돼야 하지만, 되지 못한 부분들을 생각하게 되었던 것 같아요. 그래서 이를 통해스스로 모험 입장을 몇 번 한 유저: 원하는 것에 접근하지 못한 유저에 대한 파악 후 개선다음 지역에 접근 한 유저: 지속 플레이 의향 있으나, 니치를 못 찾은 유저들의 의도 파악 후 개선이라는 개선에 필요한 정확한 목표를 가지고, 어떤 방식으로 접근해야 하는지에 대한 고민을 보는 것에 정말 재미를 느꼈고요, 이에 대한 진행방향을 듣는 것도 정말 값진 경험이었습니다.개선 시퀀스1차 개선 (-)보상 10배 상향에도 불구, 큰 성장 없음.>"가치비교가 익숙하지 않은 유저들에게 보상의 절대적 수치 증가는 큰 감흥이 없다."라는 점을 파악하고, 유저에 "감정"을 터치하는 방법을 고안.2차 개선 (+ & -)조사 결과, 첫 패배 지점에서 유저들의 높은 이탈률을 파악> 패배 지점을 인위적으로 미루지 않되, 패배에 신경 쓰지 않도록 다른 부분들에 대한 장치를 추가.> "도전 가능한 포인트를 생성하는 것은 유효하다."는 부분을 Metric으로 확인했으나, 타깃 유저 범위를 정확하게 파악하지 않고  Metric만 집중해서 정확한 범위 파악을 놓침.3차 개선 (+ & +)유저가 얻을 수 있는 보상의 기회를 꼭 찾아가도록 유도옵션 1. 텍스트 강조? 텍스트는 망각의 영역 (X)옵션 2. 강제 터치? 이미 자유 플레이가 된 유저에게 부자연스러운 접근 (X)옵션 3. 얻고 싶은 보상이 있다면, 어떨까? 그리고 보상 등에 대해서 스토리 텔링이 될 수 있다면?  (O)  - 부정 경험 개선을 통한 리텐션 향상 효과  - 초반에 한 일을 다시 하게 하는 것은 큰 부정 경험을 초래  - 강제적 이동보다는 원하는 보상을 통해 부여4차 개선 (+)스토리 텔링 요소 추가  1. 일러스트  2. 캐릭터에 대한 스토리 추가글로벌 원빌드로서 북미권 영역에서  특히 추가결과개선 프로세스 이후,"무언가가 무조건 있다."라는 이야기 보단, "기대치 않은 행동에 대해서 얻는 보상의 획득"으로 유저의 감성을 자극하는 스토리 텔링의 중요성 확인.교훈보상도 주지만, "보상을 준다"라는 이벤트를 행하는 것 만으로 서비스 제공자는 끝내선 안된다. 보다 감성적인 접근을 통해 유저의 감정을 이해하는 것이 더 중요하다. 첫날 첫 번째 세션이었는데요, 아침부터 정말 보람찬 세션 들을 수 있어서 정말로 감사했습니다. 사실, 게임이건, 모바일 서비스건, 웹 서비스건 "소비자를 이해한다."라는 부분은 언제 어디서나 필요한 부분이지만, 결과적으로 서비스 제공자들은 "보상을 제공했다."로 서비스 제공을 스스로 끝을 내버리는 순간들을 더 많이 마주하기 때문에, 다양한 분야들에서 생각해 볼만한 이야기라고 생각합니다. 한줄평: 중요한 건, "내가 이런 걸 줬다!"보다는 "이런 걸 줘서 고마워"라는 것을 느낄 수 있도록 소비자의 마음에 초점을 맞추는 서비스 제공이 맞다!#코인원 #블록체인 #기술기업 #암호화폐 #스타트업인사이트
조회수 2257

[MOIN] 05. MOIN 인턴 개발자를 떠나보내며...

어느덧 9월이 됐습니다. 정말 가을이 성큼 다가오는 것 같습니다.저희 MOIN에서도 큰 변화가 있었습니다. 두 달동안 안드로이드 개발에 여름방학을 불태워 준 오소연님이 학교로 돌아가게 됐습니다. 이번에는 7-8월 가장 뜨거웠던 여름을 함께한 오소연 안드로이드 개발자에 대해 소개해드리겠습니다.무뚝뚝한 매력이 철철 넘쳤던 오소연 안드로이드 개발자- Education -한양대학교 컴퓨터공학부 학사 (재학중)▶     업무에서 어떤 부분을 담당하고 계신가요?안드로이드 네이티브 어플리케이션 개발을 담당하고 있습니다. ▶     아직 학생이시죠? 왜 컴퓨터 공학을 전공하고 싶으셨나요? 어렸을 때부터 컴퓨터로 이것저것 해보는 걸 좋아했어요. 포토샵이나 나모웹에디터, html 같은 걸로 뭘 만들어 보는 게 재밌었거든요. 그 때는 코딩에 대해 전혀 아는 게 없었어요. 그러다가 중학교 때 어떤 선생님 한 분이 C언어를 가르쳐주셨는데 재밌더라구요. 나중에 이런 걸 해보면 좋겠다고 생각했어요. 대학교 전공을 선택할 때도 컴퓨터 코딩을 전문적으로 배운 적이 없으니까 해보자라는 마음으로 온거구요.  ▶     수많은 개발 영역 중에서 안드로이드를 선택한 이유도 있나요?학교 내 학술동아리 중 안드로이드를 다루는 동아리가 있었어요. 그게 재밌어 보이더라구요. 그래서 2학년 때 안드로이드 동아리에 들어갔어요. 안드로이드 앱은 직접 만든게 결과로 보이고 만든 결과물을 제가 직접 사용해볼 수도 있어서 뿌듯하기도 하고 만족스러웠어요. 웃는게 매력적인 오소연 안드로이드 개발자 ▶     모인에 합류하게 된 계기는 무엇이었나요?학교에 방학 때 하는 현장실습 프로그램이 있었어요. 저도 한 번 지원해보려고 기업리스트를 봤죠. 저는 컴퓨터 공학 전공이니까 그 전공을 필요로 하는 기업들 리스트를 살펴봤어요. 그 중에 모인이 있었어요. 모인 기업 설명을 보니까 호기심이 생기더라구요. 솔직히 학생으로서 핀테크, 해외송금 같은 분야는 쉽게 접해볼 수 있는 분야는 아닌 거 같거든요? 해보고 싶었어요. 그래서 지원했습니다.  ▶     그렇군요. 아직 학생이신 분에게 이런 질문을 하는 건 좀 그렇지만 개발 영역 중에 자신있는 부분이 있나요?아니면 재밌다고 생각하는 부분도 좋아요.오히려 배울수록 모르는 게 더 많아지는 거 같아서 자신 있는 파트는 잘 모르겠어요. 근데 앞으로 웹이나 앱 개발 하는 일을 더 전문적으로 공부하고 싶어요. 제가 생각했을 때 저는 제가 한 작업들이 결과물로 딱 보이는 걸 좋아해서요. 웹이나 앱은 제가 직접 써볼 수 있잖아요. 그래서 이 부분을 더 전문적으로 공부하고 싶습니다.  오소연 개발자에게 '함께 일하고 싶은 사람'이란?#매너 #겸손 #긍정(대책 없는 거 제외)▶     모인에서 두 달 정도 일해보니 어땠어요?진짜 재밌었어요. 여기 계신 분들은 제가 좀 무뚝뚝한데도 잘해주셨거든요. 학생이라고 무시하는 것도 없었고, 잘 챙겨주시고 진짜 좋았어요. 특히 디자이너와 하는 협업은 처음이었어요. 디자이너인 보람님은 초보인 제가 답답하셨을 거 같은데 매번 친절하게 대해주셨어요. 사소한 것 까지도 세세하게 잘 알려주시고, 덕분에 큰 어려움 없이 일할 수 있었어요.  그리고 대학생으로서 모인이 입주해있는 구글캠퍼스에서 일할 수 있었던 것도 정말 신기해요.▶     구글캠퍼스의 어떤 점이 신기했어요?구글캠퍼스 분위기가 진짜 멋졌어요. MOIN뿐만 아니라 여기 계신 분들이 다들 좋아하는 일을 자발적으로 하고 있다는 느낌을 받았어요. 각자 자기가 하시는 일이나 소속 스타트업에 대해 애정과 자부심이 있어 보였다고 해야 되나? 그냥 돈 벌려고 회사 나오는 느낌이 아니었어요. 저도 여기 오면서 “아, 나도 열심히 살아야겠다”고 반성 많이 했어요 (^^) 또 이곳에서 스타트업 세계를 새로 접했어요. 졸업하면 이름있는 기업에 들어가야겠다고만 생각했었는데 생각이 달라졌어요. 그녀는 라이언 노트북 파우치 함께 학교로 돌아갔다고 한다!!!!!!! (글쓴이는 절대 부럽지 않다)▶     오, 그러면 모인이라는 스타트업은 어떤 곳이라는 생각이 들던가요?처음 면접 때, 대표님이 저한테 “저희 회사는 출퇴근도 그렇고 유연한 곳이라서 너무 큰 부담은 안가져도 된다”고 하셨거든요. 솔직히 그때 ‘설마 그러겠어?’ 라고 생각했어요. 근데 진짜 그러더라구요. 뭔가 출퇴근이 자유로우면 풀어질 거 같은데, 여기 분들은 다들 자율적으로 알아서 하시더라구요. 다들 알아서 하면서도 체계가 생긴다는 게 신기했어요. 엄청 능력자로 보였어요.   ▶     너무 좋은 얘기만 해줬는데, 아쉬운 점은 없어요?진짜 별로 없는데… 그냥 스타트업에 대한 대중 인지도가 전반적으로 낮다는 거에 대한 아쉬움은 있어요. 제 주변 어른들도 그렇고 이름이 알려지지 않았다는 이유로 불신하는 분들도 많았고, 아예 관심도 안가지시는 분들이 많았거든요. 그게 조금 그랬어요. 그거 외에는 딱히…?▶     앞으로 어떤 개발자가 되고 싶으신가요?음. 제 머릿속에 있는 걸 그대로 구현 해낼 줄 아는 개발자가 되고 싶어요. 일단 앞에서도 말했지만 저는 제가 직접 만들어 낸 걸 눈으로 확인하고 싶고, 써보고 싶거든요. 근데 머릿속에 있는 대로 안되면 좀 그렇죠. 거기에 덤으로 세련되고 깔끔한 코딩을 할 줄 아는 개발자라면 훨씬 좋겠어요. - 오소연이 꼽은 인생 명언 -아직 안 일어난 일을 미리 걱정하지 좀 마라!by. 우리 엄마 (소연님 어머니)#모인 #MOIN #개발자 #개발 #개발팀 #인턴 #인턴소개 #팀원 #팀원소개 #팀원인터뷰 #인터뷰 #기업문화
조회수 744

비트윈이 사용자를 분석하는 방법 - VCNC Engineering Blog

 빅데이터분석이 최근 이슈가 되면서 관심이 많으실 것 같습니다. 비트윈팀도 데이터 분석 참 좋아하는데요, 저희도 한번 해보았습니다. 이번 포스팅에서는 비트윈팀의 데이터 분석 노하우를 아낌없이 공유해드립니다.왜 사용자의 데이터를 분석해야하는가요?비트윈같은 서비스는 초기 단계에는 앱을 기획하고 만들어낸 팀에 아이디어에 의해 계속해서 발전하고, 유지됩니다. 하지만 기능이 점점 다양해지고 사용자가 점점 많아지면서 사용자들의 앱 사용패턴을 점점 예측하기 어려워집니다. 게다가 비트윈은 해외 진출을 구상 중이었는데, 개인 혹은 팀의 아이디어만으로 해외에서의 사용패턴을 정확히 알기는 어려웠습니다.이런 시점에 필요한 것이 사용자 분석입니다.사용자들의 사용패턴을 분석해 보는 방법은 여러 가지가 있습니다. 초기에 해볼 수 있는 가장 직관적이고 쉬운 것은 비트윈을 사용하는 자기 자신의 사용 패턴을 돌아보고 분석해보는 것입니다. 또 친구들이나 익명 사용자들의 사용패턴을 물어보거나, 관찰하는 방법들이 있습니다. 이런 방법은 매우 효과적이고 많은 아이디어를 주지만 여러 가지 한계점이 있습니다. 지역적, 시간적인 한계 등이 그것입니다.그래서 택할 수 있는 방법이 실제로 사용자들의 행동을 컴퓨터로 수집해서 분석하는 것입니다. 말 그대로 '데이터 분석'을 하게 되는 것입니다.무엇을 분석할지 알아야 합니다데이터로 분석할 수 있는 것은 무궁무진합니다만, 먼저 데이터가 있어야합니다. 비트윈과 같이 서버와 통신하는 앱은 사용자들이 서버에 요청을 할 때마다 엑세스 로그를 남기게 됩니다. 이 엑세스 로그는 사용자들의 사용패턴을 고스란히 담고 있어, 소중한 데이터가 됩니다.엑세스 로그 분석은 전혀 어렵지 않습니다. 엑세스 로그에서 특정 행동에 해당하는 내용을 세는 것만으로도 여러 가지 유의미한 값을 얻어낼 수 있습니다. 하루 동안의 로그를 한줄씩 읽어서 메시지에 관련된 로그를 카운트하면 그날의 메시지 전송 건수를 얻을 수 있는 것입니다. (참 쉽죠?)엑세스로그에서 가입, 메시지, 사진, 메모 등 기본적인 내용에 해당하는 것들을 카운트하는 것만으로도 꽤 자세하게 앱 전체 사용자들의 전반적인 사용통계를 얻어낼 수 있습니다. 이제 해당 데이터를 엑셀에 넣어서 차트를 그려보면, 사용 통계에 대한 그럴싸한 차트가 그려집니다.엑세스 로그 분석에 성공했다면 좀 더 다양한 분석을 해볼 수 있을 텐데요, 사용자별 행동패턴 분석이나, 나라별, 혹은 아이폰, 안드로이드 디바이스별 분석 등 다양한 분석을 시도해볼 수 있습니다. 분석을 하기 전에 중요한 것은 무엇이 궁금한지, 어떻게 궁금한 데이터를 모을지 아이디어를 먼저 내는 것입니다. 여러 예제들을 찾아보며 공부해보면, 금방 좋은 아이디어를 얻으실 수 있을 겁니다.물론 여기서 중요한것은 개인정보나 사생활의 보호입니다. 로그가 유출되었을때의 보안 문제 뿐 아니라, 데이터 분석팀에게조차 개인정보가 노출된다면 곤란합니다. 이 문제에 저희가 어떻게 대처하고 있는지는 글 뒷부분에 자세히 알려드리겠습니다.특정 기술에 구애받지 말고 다양하게 구현해봅시다처음에는 로그 파일을 돌며 간단한 string을 검사하는 스크립트와 엑셀로도 충분했지만, 점점 복잡한 분석을 할수록 다양한 기술이 필요해집니다. 비트윈 사용자 분석도 점점 다양해지고 복잡해지면서 여러 가지 기술들을 사용하고 있습니다.비트윈 사용자 분석은 처음에는 6줄짜리 간단한 shell script에서 시작되었습니다.cat 2011-10-31.log | grep /messages | grep POST | wc -l cat 2011-10-31.log | grep /photos | grep POST | wc -l cat 2011-10-31.log | grep /memos | grep POST | wc -l cat 2011-10-31.log | grep /like | grep POST | wc -l cat 2011-10-31.log | grep SIGN | wc -l cat 2011-10-31.log | grep REL | grep POST | wc -l 이런 스크립트를 만들어서 결과를 이메일로 공유하거나, 엑셀로 만들어 놓곤 했습니다.여기에 비트윈 분석은 조금 더 발전하여, 로그파일을 쿼리하여 Map Reduce 작업이 가능한 Hive를 사용하고, PHP로 통계 웹사이트를 만들어 차트를 그리기 시작했습니다. 이 방식은 처음에는 매우 편리했지만 차츰 쿼리만으로 원하는 결과를 얻기가 힘든 다소 복잡한 분석이 필요해지기 시작했습니다.현재는 모든 로그를 분산 데이터베이스인 HBase에 Date Key와 User Key로 넣고, 코드 생산성이 좋은 Scala로 직접 Map Reduce코드를 작성해서 데이터들을 분석하고 있습니다. 그래서 충분히 scalable하면서도 꽤 편리하게 이용할 수 있는 데이터베이스를 활용하고, Scala의 좋은 expression을 활용하여 짧고 유지보수나 확장이 쉬운 코드로 분석을 수행하면서도 Java와 호환되는 Scala의 특성을 이용하여 Map Reduce 코드 작성을 효과적으로 하고 있습니다. 이렇게 분석한 데이터는 MySQL에 넣어서 2차로 가공하고, Scala Web Framework인 Play Framework을 이용하여 분석 사이트를 구축하고 D3 Chart를 이용해서 Visualize하고 있습니다. 이렇게 함으로써 편리한 MySQL 쿼리 사용의 장점을 취하고 멋진 차트를 효과적으로 그려낼 수 있습니다.좋은 Visualization은 멋질 뿐만 아니라 손쉽게 아이디어를 공유할 수 있게 해줍니다.앞으로는 더 빠른 성능을 위해 Hive를 더 잘 사용해보거나, Elastic Search같은 index engine들을 사용해 볼 계획도 가지고 있습니다. 또한 End point들에서 직접 성능을 측정하여 중앙으로 모아서 분석해보려는 생각도 가지고 있습니다.기술을 선택함에 있어서 정답은 없는 거 같습니다. 널리쓰이는 MySQL같이 scalability가 좀 떨어지지만, 다양한 쿼리로 높은 생산성을 낼 수 있는 데이터베이스도 있고, HBase같이 scalability가 좋지만, 데이터를 저장하는 형태에 제한이 있어 생산성이 조금 떨어지는 데이터베이스도 있습니다. 저희는 앞서 소개드렸듯이 이 두 가지를 모두 혼용하여 사용하고 있습니다. 각자가 마주한 상황에 맞게, 또 각자가 익숙한 기술에 맞게 설계하고, 사용해보면 됩니다.개인정보 보호는 철저하게빅데이터 분석이 개인정보를 침해하는 빅 브라더가 될 수 있다는 우려들이 나오고 있습니다. 300만이 넘는 커플들의 비밀스러운 일기를 담고 있는 비트윈 서비스는 당연하게도 모든 업무를 진행하는 데 있어 보안과 개인정보를 최우선으로 하고 있습니다. 데이터 분석에서도 분석할 수 있는 내용을 상당히 제한받더라도, 예외 없이 그 원칙을 지키고 있습니다.비트윈의 API서버는 AWS클라우드에서 운영되고 있는데, 사용료가 상당히 비싸기 때문에 큰 컴퓨팅 파워를 사용해야 하는 데이터분석까지 AWS에서 하기엔 좀 부담이 되었습니다. 그래서 PC급 컴퓨터 여러 대를 구입하여 사무실 구석에 쌓아놓고 사용하고 있습니다.하지만 문제는 보안이었습니다. AWS의 비트윈 API서버는 다중으로 보안이 유지되고 있지만, 사무실에 있는 서버에 사용자들의 개인정보를 담아둘 수는 없는 일이었습니다. SECO*이 사무실을 지켜주고 있긴 하지만 보안회사에 고객들의 소중한 개인정보를 맡기고 안심할 수는 없으니까요. 그리고 설사 보안 문제가 잘 해결된다고 해도, 분석을 수행하는 비트윈 데이터분석팀원에 개인정보 혹은 사생활이 노출된다면 그 또한 문제라고 생각하였습니다.그래서 저희가 생각해낸 방법은 '익명화'입니다. Access Log들을 저장할 때 사용자의 아이디를 전부 단방향 salted-hash하여 누구인지 알 수 없게 만들었습니다. (물론 salt key는 데이터 분석팀은 알 수 없습니다.) 그리고 애초에 Access Log에는 '어떤 사람'이 '50글자짜리 메시지를 보냈다' 라던가, '사진을 올렸다' 정도만 기록이 되기 때문에, 이를 통계적으로 분석하는 것은 유의미하지만, 사적인 정보를 담고 있지는 않습니다.익명화되어 처리되고 있는 로그는 개인정보는 거의 담고 있지 않으면서도, 유익한 분석 결과를 만들어줍니다.이런식으로 운영을 한다면 데이터 분석팀에서도 사적인 정보(예: 메시지 내용)에 대해서는 접근할 수 없기 때문에, 회원들의 소중한 개인정보와 사생활을 지킬 수 있습니다. 어떤 분석을 수행할 때 언제나 비트윈팀은 언제나 보안과 사생활 보호의 원칙을 지킬 수 있는 범위에서만 진행하고 있습니다.아이디어의 공유, 그리고 액션아이템이 무엇보다도 중요합니다데이터 분석의 목표가 무엇인지, 왜 해야 하는지 생각해보면, 무엇을 해야 하는지 알 수 있습니다. 바로 분석으로부터 얻은 아이디어를 공유하고 액션아이템을 정하고 실천하는 것입니다.데이터를 visualization하는것이 중요한 이유가 여기에 있습니다. 보기 좋은 떡이 먹기도 좋다는 말이 있듯이, 데이터도 먹기 좋아야 합니다. 여러 사람이 쉽게 이해할 수 있어야 아이디어를 공유하고 의사결정을 내리기가 수월하기 때문입니다.민트&베리 사용량 분석. 연인들이 쓰는 앱이라 사랑표현이 인기가 많군요. 디자인팀이 이런 자료를 참고하여 이후 디자인 아이디어를 내는 데 도움이 되면 좋겠죠?비트윈팀은 매번 데이터 분석 미팅을 진행하고 나면 액션아이템을 정하고 실천합니다. 저희가 어떤 식으로 의사결정을 내리고 행동하는지에 대해서는 비트윈 팀블로그의 VCNC는 데이터분석에 기반해 어떤 결정을 내렸나 포스팅을 보시면 도움이 되실 것 같네요.맺으며이번 포스팅에서는 비트윈팀이 어떻게 무엇을 분석하는지 간단하게 다뤄봤습니다. 의견이나 참견 모두 환영이니 댓글 많이 남겨주세요! 다음번 포스팅엔 기술적인 부분에 대해 좀 더 자세하게 다뤄보도록 하겠습니다.

기업문화 엿볼 때, 더팀스

로그인

/