여러분 안녕하세요.미미박서의 평범하지만 특별한 이야기를 담아왔던 모뜨입니당!오홍 벌써 프로젝트의 마지막 이야기가 다가왔네요.Humans of MEME 의 마지막 주인공은바로 Global SCM 팀의 듀크입니다 !듀크의 솔직하고 담백한 이야기를들어보실까요 ?Q. 듀크가 담당하시는 업무인 SAP는 사내에서도 어렵다고 소문이 났는데요(쥬륵). SAP를 간략하게 소개해주신다면, 무엇인가요?A. 미미박스라는 회사가 원활하게 운영될 수 있도록 도와주는 시스템이 ERP(Enterprise Resource Planning : 전사적 자원 관리)이고 그 ERP 안에 여러가지 툴 중의 하나가 SAP이에요. 또 SAP에는 많은 프로그램들이 있는데, 그 프로그램을 개발하는 것이 abap 개발을 담당하고 있어요. 저는 컴퓨터를 전공하여 대학교 때부터 계속 컴퓨터만 해왔어요. SAP는 거의 대학교 과정에 없는 내용이라, 우연찮게 첫 직장에 들어가면서 처음 접했어요. 실무를 접하게 되면서 여러가지 상황에 대응하는 능력을 배우면서 적성에도 맞고 차차 젖어든 것 같아요. 전공에 따라 직업이 선택되기도 하지만 둘 사이의 직접적인 관련보다는 직업을 선택하는 것에 있어서 여러가지 경험 중의 한 단계인 것 같아요. 저도 컴퓨터가 전공이었지만 기획하고 여러가지 활동적인 일들도 하고 싶어서 찾아보기도 했었어요. 2가지 사이의 직접적인 연관은 없지만, 전공은 직업을 선택하는 데에 있어서 토대를 마련해주는 경험의 일종이라고 생각해요.  Q. 미미박스를 어떻게 만나게 되셨나요?A. 이전 직장 동료의 추천으로 미미박스에 합류하게 되었어요. 이전 직장의 동료들이 현재 미미박스의 동료들이기도 합니다(웃음). 저는 물론 하고 있는 업무도 중요하지만 동료와의 관계가 회사 생활의 50%를 차지한다고 생각해요. 동료와의 관계가 좋아야지 같이 시너지 효과를 내면서 분명히 업무 또한 잘 할 수 있는 것 같아요. 일도 마음도 잘 맞는 동료들과 함께 일을 하다보면 즐거운 일도 같이 공유하고 속상한 일이 있어도 서로 그때그때 풀 수 있어요. Q. 삶에서 도전적인 경험을 하신 적이 있으세요?A. 저는 늘 여린 외모때문에 주변 분들에게 약해보인다, 여려보인다 등 이런 얘기를 들은 적이 많아요. 그래서 그런지 몰라도 자꾸 무모한 도전을 해보려고 했던 과거 시절이 있었어요. 그 중의 하나로 대학교를 휴학한 후 자전거로 전국 일주를 다녀왔어요. 남들이 해보지 않은 경험을 해보고 싶었고 스스로 강해지고 싶다는 욕구도 있었어요. 저를 포함해서 친구들 3명과 같이 일주를 했어요. 저는 3이라는 숫자를 좋아해요. 2명이라면 싸울 수도 있는데 3명이라면 싸워도 2:1 이 되기 때문에 늘 그 자리에서 결론이 나거든요(웃음).서울에서 출발해서 미시령을 넘고, 강원도에서 부산으로 내려와, 부산에서 배를 타고 제주도를 갔어요. 제주도 한바퀴를 돌고 다시 배를 타고 목포에 도착했어요. 그렇게 목포에서 서울로 다시 올라왔습니다. 그렇게 총 한달 정도 걸렸어요.자전거로 한달 동안 전국을 돌면서 많은 사람들도 만났고 위험한 일도 많이 겪었어요. 무모하게 시작했던 것이지만 지금 돌이켜보면 가장 기억에 남고 제 자신의 한계를 시험해볼 수 있었던 것 같아요.자전거 전국일주를 하던 2002년의 듀크(좌)! WOWOWQ. 요즘 느끼시는 소소한 행복이 있으신가요?A. 최근에 아내가 아이를 출산했어요. 태어난지 현재 4개월 째가 되었는데 아이를 보는 낙에 살아가고 있어요. 제가 눈썹만 움직여도 아이는 꺄르르 웃으며 자지러지는데, 아이가 웃으며 결국 저도 웃거든요!저는 예전에는 운동하는 것이 특기이자 취미였어요. 이전에는 다른 즐거움이 분명히 있었는데 세월이 흐르다 보면서 또다른 즐거움을 맞이하고 있어요. 아내와 아이를 보면서 살아가는 데서 행복을 느끼고 에너지를 받는 것 같아요. Q. 듀크는 스스로 어떤 사람이고 싶으세요?A. 저는 늘 마음에 품고 있는 말이 있어요. 바로 ‘긍정의 힘’ 이라는 말이에요. 상황을 부정하고 의심하기보다 어려운 상황 속에서도 긍정적인 요소를 찾아낼 수 있어야 해요.먼저 긍정적인 마인드는 스스로를 변화시킬 수 있어요. 또한 저의 긍정적인 마인드를 통해 주변 사람들 또한 변화시킬 수 있는 것 같아요. 제가 긍정적인 에너지를 줌으로써 옆에 계신분들에게도 웃음을 전달할 수 있고 기쁜 순간들을 같이 할 수 있을 때 뿌듯해요. 앞으로도 저는 스스로에게도 긍정적으로, 주변 사람들에게도 긍정의 힘을 전파할 수 있는 사람이고 싶어요.듀크가 말한 긍정적인 마인드가 자신을 변화시키고나아가 주변 사람들도 변화시킬 수 있다는 힘과짧은 시간이나마 인터뷰를 진행하며 듀크의 긍정적인 기운을 느낄 수 있었어요 :)매일 행복할 수는 없지만행복한 일은 매일 있다는 말이 있듯이 여러분도 긍정의 힘을 믿어보시는 것은 어떠세요 !?이렇게 7번째 주인공 듀크를 마지막으로Humans of MEME 프로젝트가 끝나게 되었습니다.실화인가요?실화입니다.흫 여러분들은 이야기를 보며 어떠셨나요?저 모뜨는 인터뷰를 통해개인적으로나 회사의 속한 구성원으로서나새로운 자극을 받기도 하고 많이 성장할 수 있었던 시간이였습니다!판교 미미박스 본사 10층 플레이미미Humans of MEME 프로젝트는블로그에 올라오는 이야기 뿐만 아니라 미미박스 사내의 카페테리아에 매주마다 주인공들의 포스터가 붙여졌었답니다! (매주 포스터 구경하는 재미가 쏠쏠했다구여)Humans of MEME 는미미박서분들이 가장 많이 찾는 공간인 10층 플레이미미에서서로서로를 알아갈 수 있었던좋은 커뮤니케이션의 채널로서도 자리잡았었는데요!아쉽게도 프로젝트가 끝이 나게 되지만,미미박서 FOREVER 얍얍얍 미미박스 FOREVER 얍얍얍앞으로도 더 멋진 미미박서와 미미박스의 이야기로꾸준히 찾아오도록 하겠습니다 !안녕히계세요 !

 비트윈 팀은 비트윈 안드로이드 클라이언트(이하 안드로이드 클라이언트)를 가볍고 반응성 좋은 애플리케이션으로 만들기 위해 노력하고 있습니다. 이 글에서는 간결하고 유지보수하기 쉬운 코드를 작성하기 위해 Reflection을 사용했었고 그로 인해 성능 이슈가 발생했던 것을 소개합니다. 또한 그 과정에서 발생한 Reflection 성능저하를 해결하기 위해 시도했던 여러 방법을 공유하도록 하겠습니다.다양한 형태의 데이터Java를 이용해 서비스를 개발하는 경우 POJO로 서비스에 필요한 다양한 모델 클래스들을 만들어 사용하곤 합니다. 안드로이드 클라이언트 역시 모델을 클래스 정의해 사용하고 있습니다. 하지만 서비스 내에서 데이터는 정의된 클래스 이외에도 다양한 형태로 존재합니다. 안드로이드 클라이언트에서 하나의 데이터는 아래와 같은 형태로 존재합니다.JSON: 비트윈 서비스에서 HTTP API는 JSON 형태로 요청과 응답을 주고 받고 있습니다.Thrift: TCP를 이용한 채팅 API는 Thrift를 이용하여 프로토콜을 정의해 서버와 통신을 합니다.ContentValues: 안드로이드에서는 Database 에 데이터를 저장할 때, 해당 정보는 ContentValues 형태로 변환돼야 합니다.Cursor: Database에 저장된 정보는 Cursor 형태로 접근가능 합니다.POJO: 변수와 Getter/Setter로 구성된 클래스 입니다. 비지니스 로직에서 사용됩니다.코드 전반에서 다양한 형태의 데이터가 주는 혼란을 줄이기 위해 항상 POJO로 변환한 뒤 코드를 작성하기로 했습니다.다양한 데이터를 어떻게 상호 변환할 것 인가?JSON 같은 경우는 Parsing 후 Object로 변환해 주는 라이브러리(Gson, Jackson JSON)가 존재하지만 다른 형태(Thrift, Cursor..)들은 만족스러운 라이브러리가 존재하지 않았습니다. 그렇다고 모든 형태에 대해 변환하는 코드를 직접 작성하면 필요한 경우 아래와 같은 코드를 매번 작성해줘야 합니다. 이와 같이 작성하는 경우 Cursor에서 원하는 데이터를 일일이 가져와야 합니다.@Override public void bindView(View view, Context context, Cursor cursor) { final ViewHolder holder = getViewHolder(view); final String author = cursor.getString("author"); final String content = cursor.getString("content"); final Long timeMills = cursor.getLong("time"); final ReadStatus readStatus = ReadStatus.fromValue(cursor.getString("readStatus")); final CAttachment attachment = JSONUtils.parseAttachment(cursor.getLong("createdTime")); holder.authorTextView.setText(author); holder.contentTextView.setText(content); holder.readStatusView.setReadStatus(readStatus); ... } 하지만 각 형태의 필드명(Key)이 서로 같도록 맞춰주면 각각의 Getter와 Setter를 호출해 형태를 변환해주는 Utility Class를 제작할 수 있습니다.@Override public void bindView(View view, Context context, Cursor cursor) { final ViewHolder holder = getViewHolder(view); Message message = ReflectionUtils.fromCursor(cursor, Message.class); holder.authorTextView.setText(message.getAuthor()); holder.contentTextView.setText(message.getContent()); holder.readStatusView.setReadStatus(message.getReadStatus()); ... } 이런 식으로 코드를 작성하면 이해하기 쉽고, 모델이 변경되는 경우에도 유지보수가 비교적 편하다는 장점이 있습니다. 따라서 필요한 데이터를 POJO로 작성하고 다양한 형태의 데이터를 POJO로 변환하기로 했습니다. 서버로부터 받은 JSON 혹은 Thrift객체는 자동으로 POJO로 변환되고 POJO는 다시 ContentValues 형태로 DB에 저장됩니다. DB에 있는 데이터를 화면에 보여줄때는 Cursor로부터 데이터를 가져와서 POJO로 변환 후 적절한 가공을 하여 View에 보여주게 됩니다.POJO 형태로 여러 데이터 변환필요Reflection 사용과 성능저하처음에는 Reflection을 이용해 여러 데이터를 POJO로 만들거나 POJO를 다른 형태로 변환하도록 구현했습니다. 대상 Class의 newInstance/getMethod/invoke 함수를 이용해 객체 인스턴스를 생성하고 Getter/Setter를 호출하여 값을 세팅하거나 가져오도록 했습니다. 앞서 설명한 ReflectionUtils.fromCursor(cursor, Message.class)를 예를 들면 아래와 같습니다.public T fromCursor(Cursor cursor, Class clazz) { T instance = (T) clazz.newInstance(); for (int i=0; i Reflection을 이용하면 동적으로 Class의 정보(필드, 메서드)를 조회하고 호출할 수 있기 때문에 코드를 손쉽게 작성할 수 있습니다. 하지만 Reflection은 튜토리얼 문서에서 설명된 것처럼 성능저하 문제가 있습니다. 한두 번의 Relfection 호출로 인한 성능저하는 무시할 수 있다고 해도, 필드가 많거나 필드로 Collection을 가진 클래스의 경우에는 수십 번이 넘는 Reflection이 호출될 수 있습니다. 실제로 이 때문에 안드로이드 클라이언트에서 종종 반응성이 떨어지는 경우가 발생했습니다. 특히 CursorAdapter에서 Cursor를 POJO로 변환하는 코드 때문에 ListView에서의 스크롤이 버벅이기도 했습니다. Bytecode 생성 Reflection 성능저하를 해결하려고 처음으로 선택한 방식은 Bytecode 생성입니다. Google Guice 등의 다양한 자바 프로젝트에서도 Bytecode를 생성하는 방식으로 성능 문제를 해결합니다. 다만 안드로이드의 Dalvik VM의 경우 일반적인 JVM의 Bytecode와는 스펙이 다릅니다. 이 때문에 기존의 자바 프로젝트에서 Bytecode 생성에 사용되는 CGLib 같은 라이브러리 대신 Dexmaker를 이용하여야 했습니다. CGLib CGLib는 Bytecode를 직접 생성하는 대신 FastClass, FastMethod 등 펀리한 클래스를 이용할 수 있습니다. FastClass나 FastMethod를 이용하면 내부적으로 알맞게 Bytecode를 만들거나 이미 생성된 Bytecode를 이용해 비교적 빠른 속도로 객체를 만들거나 함수를 호출 할 수 있습니다. public T create() { return (T) fastClazz.newInstance(); } public Object get(Object target) { result = fastMethod.invoke(target, (Object[]) null); } public void set(Object target, Object value) { Object[] params = { value }; fastMethod.invoke(target, params); }  Dexmaker 하지만 Dexmaker는 Bytecode 생성 자체에 초점이 맞춰진 라이브러리라서 FastClass나 FastMethod 같은 편리한 클래스가 존재하지 않습니다. 결국, 다음과 같이 Bytecode 생성하는 코드를 직접 한땀 한땀 작성해야 합니다. public DexMethod generateClasses(Class<?> clazz, String clazzName){ dexMaker.declare(declaringType, ..., Modifier.PUBLIC, TypeId.OBJECT, ...); TypeId<?> targetClassTypeId = TypeId.get(clazz); MethodId invokeId = declaringType.getMethod(TypeId.OBJECT, "invoke", TypeId.OBJECT, TypeId.OBJECT); Code code = dexMaker.declare(invokeId, Modifier.PUBLIC); if (isGetter == true) { Local<Object> insertedInstance = code.getParameter(0, TypeId.OBJECT); Local instance = code.newLocal(targetClassTypeId); Local returnValue = code.newLocal(TypeId.get(method.getReturnType())); Local value = code.newLocal(TypeId.OBJECT); code.cast(instance, insertedInstance); MethodId executeId = ... code.invokeVirtual(executeId, returnValue, instance); code.cast(value, returnValue); code.returnValue(value); } else { ... } // constructor Code constructor = dexMaker.declare(declaringType.getConstructor(), Modifier.PUBLIC); Local<?> thisRef = constructor.getThis(declaringType); constructor.invokeDirect(TypeId.OBJECT.getConstructor(), null, thisRef); constructor.returnVoid(); }  Dexmaker를 이용한 방식을 구현하여 동작까지 확인했으나, 다음과 같은 이유로 실제 적용은 하지 못했습니다. Bytecode를 메모리에 저장하는 경우, 프로세스가 종료된 이후 실행 시 Bytecode를 다시 생성해 애플리케이션의 처음 실행성능이 떨어진다.Bytecode를 스토리지에 저장하는 경우, 원본 클래스가 변경됐는지를 매번 검사하거나 업데이트마다 해당 스토리지를 지워야 한다.더 좋은 방법이 생각났다. Annotation Processor 최종적으로 저희가 선택한 방식은 컴파일 시점에 형태변환 코드를 자동으로 생성하는 것입니다. Reflection으로 접근하지 않아 속도도 빠르고, Java코드가 미리 작성돼 관리하기도 편하기 때문입니다. POJO 클래스에 알맞은 Annotation을 달아두고, APT를 이용해 Annotation이 달린 모델 클래스에 대해 형태변환 코드를 자동으로 생성했습니다. 형태 변환이 필요한 클래스에 Annotation(@GenerateAccessor)을 표시합니다. @GenerateAccessor public class Message { private Integer id; private String content; public Integer getId() { return id; } ... }  javac에서 APT 사용 옵션과 Processor를 지정합니다. 그러면 Annotation이 표시된 클래스에 대해 Processor의 작업이 수행됩니다. Processor에서 코드를 생성할 때에는 StringBuilder 등으로 실제 코드를 일일이 작성하는 것이 아니라 Velocity라는 template 라이브러리를 이용합니다. Processor는 아래와 같은 소스코드를 생성합니다. public class Message$$Accessor implements Accessor { public kr.co.vcnc.binding.performance.Message create() { return new kr.co.vcnc.binding.performance.Message(); } public Object get(Object target, String fieldName) throws IllegalArgumentException { kr.co.vcnc.binding.performance.Message source = (kr.co.vcnc.binding.performance.Message) target; switch(fieldName.hashCode()) { case 3355: { return source.getId(); } case -1724546052: { return source.getContent(); } ... default: throw new IllegalArgumentException(...); } } public void set(Object target, String fieldName, Object value) throws IllegalArgumentException { kr.co.vcnc.binding.performance.Message source = (kr.co.vcnc.binding.performance.Message) target; switch(fieldName.hashCode()) { case 3355: { source.setId( (java.lang.Integer) value); return; } case -1724546052: { source.setContent( (java.lang.String) value); return; } ... default: throw new IllegalArgumentException(...); } } }  여기서 저희가 정의한 Accessor는 객체를 만들거나 특정 필드의 값을 가져오거나 세팅하는 인터페이스로, 객체의 형태를 변환할 때 이용됩니다. get,set 메서드는 필드 이름의 hashCode 값을 이용해 해당하는 getter,setter를 호출합니다. hashCode를 이용해 switch-case문을 사용한 이유는 Map을 이용하는 것보다 성능상 이득이 있기 때문입니다. 단순 메모리 접근이 Java에서 제공하는 HashMap과 같은 자료구조 사용보다 훨씬 빠릅니다. APT를 이용해 변환코드를 자동으로 생성하면 여러 장점이 있습니다. Reflection을 사용하지 않고 Method를 직접 수행해서 빠르다.Bytecode 생성과 달리 애플리케이션 처음 실행될 때 코드 생성이 필요 없고 만들어진 코드가 APK에 포함된다.Compile 시점에 코드가 생성돼서 Model 변화가 바로 반영된다. APT를 이용한 Code생성으로 Reflection 속도저하를 해결할 수 있습니다. 이 방식은 애플리케이션 반응성이 중요하고 상대적으로 Reflection 속도저하가 큰 안드로이드 라이브러리에서 최근 많이 사용하고 있습니다. (AndroidAnnotations, ButterKnife, Dagger) 성능 비교 다음은 Reflection, Dexmaker, Code Generating(APT)를 이용해 JSONObject를 Object로 변환하는 작업을 50번 수행한 결과입니다.성능 비교 결과 이처럼 최신 OS 버전일수록 Reflection의 성능저하가 다른 방법에 비해 상대적으로 더 큽니다. 반대로 Dexmaker의 생성 속도는 빨라져 APT 방식과의 성능격차는 점점 작아집니다. 하지만 역시 APT를 통한 Code 생성이 모든 환경에서 가장 좋은 성능을 보입니다. 마치며 서비스 모델을 반복적으로 정의하지 않으면서 변환하는 방법을 알아봤습니다. 그 과정에서 Reflection 의 속도저하, Dexmaker 의 단점도 설명해 드렸고 결국 APT가 좋은 해결책이라고 판단했습니다. 저희는 이 글에서 설명해 드린 방식을 추상화해 Binding이라는 라이브러리를 만들어 사용하고 있습니다. Binding은 POJO를 다양한 JSON, Cursor, ContentValues등 다양한 형태로 변환해주는 라이브러리입니다. 뛰어난 확장성으로 다양한 형태의 데이터로 변경하는 플러그인을 만들어서 사용할 수 있습니다. Message message = Bindings.for(Message.class).bind().from(AndroidSources.cursor(cursor)); Message message = Bindings.for(Message.class).bind().from(JSONSources.jsonString(jsonString)); String jsonString = Bindings.for(Message.class).bind(message).to(JSONTargets.jsonString());  위와 같이 Java상에 존재할 수 있는 다양한 타입의 객체에 대해 일종의 데이터 Binding 기능을 수행합니다. Binding 라이브러리도 기회가 되면 소개해드리겠습니다. 윗글에서 궁금하신 점이 있으시거나 잘못된 부분이 있으면 답글을 달아주시기 바랍니다. 감사합니다. 

DynamoDB 로컬 설정 (다운로드 버전)실제 DynamoDB 웹 서비스에 액세스하지 않고 로컬에서 애플리케이션 작성 및 테스트를 할 수 있음1. 다운로드 링크에서 DynamoDB 무료 다운로드2. 압축 해제 후 해당 디렉터리에서 아래의 명령어로 실행java -Djava.library.path=./DynamoDBLocal_lib -jar DynamoDBLocal.jar -sharedDb* Ctrl+C로 중지할 수 있고 중지하기 전까지 수신 요청을 처리함* 기본적으로 8000번 포트를 사용Node.js 용 AWS SDK 설치1. 설치npm install aws-sdk2. 실행// app.jsvar AWS = require("aws-sdk");var s3 = new AWS.S3();// 버킷 이름은 모든 S3 사용자에게 고유한 것이어야 합니다.var myBucket = "dynamodb.sample.wonny";var myKey = "myBucketKey";s3.createBucket({ Bucket: myBucket }, function(err, data) {  if (err) {    console.log(err);  } else {    params = { Bucket: myBucket, Key: myKey, Body: "Hello!" };    s3.putObject(params, function(err, data) {      if (err) {        console.log(err);      } else {        console.log("Successfully uploaded data to myBucket/myKey");      }    });  }});node app.js테이블 생성// CreateTable.jsvar AWS = require("aws-sdk");AWS.config.update({  region: "us-west-2",  endpoint: "http://localhost:8000"});var dynamodb = new AWS.DynamoDB();var params = {  TableName: "Movies",  KeySchema: [    { AttributeName: "year", KeyType: "HASH" }, // Partition key    { AttributeName: "title", KeyType: "RANGE" } // Sort key  ],  AttributeDefinitions: [    { AttributeName: "year", AttributeType: "N" },    { AttributeName: "title", AttributeType: "S" }  ],  // 다운로드 버전인 경우 아래 코드 무시  ProvisionedThroughput: {    ReadCapacityUnits: 10,    WriteCapacityUnits: 10  }};dynamodb.createTable(params, function(err, data) {  if (err) {    console.log(      "Unable to create table. Error JSON: ",      JSON.stringify(err, null, 2)    );  } else {    console.log(      "Created table. Table description JSON: ",      JSON.stringify(data, null, 2)    );  }});node CreateTable.js샘플 데이터 로드1. 이곳에서 샘플 데이터 파일 다운로드데이터 형태는 아래와 같음[    {        "year": 2013,        "title": "Rush",        "info": {            "directors": ["Ron Howard"],            "release_date": "2013-09-02T00:00:00Z",            "rating": 8.3,            "genres": [                "Action",                "Biography",                "Drama",                "Sport"            ],            "image_url": "http://ia.media-imdb.com/images/M/MV5BMTQyMDE0MTY0OV5BMl5BanBnXkFtZTcwMjI2OTI0OQ@@._V1_SX400_.jpg",            "plot": "A re-creation of the merciless 1970s rivalry between Formula One rivals James Hunt and Niki Lauda.",            "rank": 2,            "running_time_secs": 7380,            "actors": [                "Daniel Bruhl",                "Chris Hemsworth",                "Olivia Wilde"            ]        }    },    ...]- year 및 title을 Movies 테이블을 위한 기본 키 속성 값으로 사용- info의 나머지 값들은 info라는 단일 속성에 저장- JSON을 DynamoDB 속성에 저장2. 샘플 데이터 Movies 테이블에 로드// LoadData.jsvar AWS = require("aws-sdk");var fs = require("fs");AWS.config.update({  region: "us-west-2",  endpoint: "http://localhost:8000"});var docClient = new AWS.DynamoDB.DocumentClient();console.log("Importing movies info DynamoDB. Please wait.");var allMovies = JSON.parse(fs.readFileSync("moviedata.json", "utf8"));allMovies.forEach(function(movie) {  var params = {    TableName: "Moves",    Item: {      year: movie.year,      title: movie.title,      info: movie.info    }  };  docClient.put(params, function(err, data) {    if (err) {      console.error(        "Unable to add movie",        movie.title,        ". Error JSON:",        JSON.stringify(err, null, 2)      );    } else {      console.log("PutItem succeeded:", movie.title);    }  });});node LoadData.js테이블에 항목 추가// PutItem.jsvar AWS = require("aws-sdk");var fs = require("fs");AWS.config.update({  region: "us-west-2",  endpoint: "http://localhost:8000"});var docClient = new AWS.DynamoDB.DocumentClient();var table = "Movies";var year = 2017;var title = "The Big Wonny";var params = {  TableName: table,  Item: {    year: year,    title: title,    info: {      plot: "Nothing happens at all.",      rating: 0    }  }};console.log("Adding a new item...");docClient.put(params, function(err, data) {  if (err) {    console.error(      "Unable to add item. Error JSON:",      JSON.stringify(err, null, 2)    );  } else {    console.log("Added item:", JSON.stringify(data, null, 2));  }});node PutItem.js- 기본 키가 필요하므로 기본 키 (year, title) 및 info 속성 추가항목 읽기// GetItem.jsvar AWS = require("aws-sdk");var fs = require("fs");AWS.config.update({  region: "us-west-2",  endpoint: "http://localhost:8000"});var docClient = new AWS.DynamoDB.DocumentClient();var table = "Movies";var year = 2017;var title = "The Big Wonny";var params = {  TableName: table,  Key: {    year: year,    title: title  }};docClient.get(params, function(err, data) {  if (err) {    console.error(      "Unable to read item. Error JSON:",      JSON.stringify(err, null, 2)    );  } else {    console.log("GetItem succeeded:", JSON.stringify(data, null, 2));  }});node GetItem.js항목 업데이트// UpdateItem.jsvar AWS = require("aws-sdk");var fs = require("fs");AWS.config.update({  region: "us-west-2",  endpoint: "http://localhost:8000"});var docClient = new AWS.DynamoDB.DocumentClient();var table = "Movies";var year = 2017;var title = "The Big Wonny";var params = {  TableName: table,  Key: {    year: year,    title: title  },  UpdateExpression: "set info.rating = :r, info.plot=:p, info.actors=:a",  ExpressionAttributeValues: {    ":r": 5.5,    ":p": "Everything happens all at once.",    ":a": ["Larry", "Moe", "Curly"]  },  ReturnValues: "UPDATED_NEW"};console.log("Updating the item...");docClient.update(params, function(err, data) {  if (err) {    console.error(      "Unable to update item. Error JSON:",      JSON.stringify(err, null, 2)    );  } else {    console.log("UpdateItem succeeded:", JSON.stringify(data, null, 2));  }});node UpdateItem.js- 지정된 항목에 대해 수행하고자 하는 모든 업데이트를 설명하기 위해 UpdateExpression을 사용- ReturnValues 파라미터는 DynamoDB에게 업데이트된 속성("UPDATED_NEW")만 반환하도록 지시원자성 카운터 증가시키기update 메서드를 사용하여 다른 쓰기 요청을 방해하지 않으면서 기존 속성의 값을 증가시키거나 감소시킬 수 있음 (모든 쓰기 요청은 수신된 순서대로 적용)실행 시 rating 속성이 1씩 증가하는 프로그램// Increment.jsvar AWS = require("aws-sdk");var fs = require("fs");AWS.config.update({  region: "us-west-2",  endpoint: "http://localhost:8000"});var docClient = new AWS.DynamoDB.DocumentClient();var table = "Movies";var year = 2017;var title = "The Big Wonny";// Increment an atomic countervar params = {  TableName: table,  Key: {    year: year,    title: title  },  UpdateExpression: "set info.rating = info.rating + :val",  ExpressionAttributeValues: {    ":val": 1  },  ReturnValues: "UPDATED_NEW"};console.log("Updating the item...");docClient.update(params, function(err, data) {  if (err) {    console.error(      "Unable to update item. Error JSON:",      JSON.stringify(err, null, 2)    );  } else {    console.log("UpdateItem succeeded:", JSON.stringify(data, null, 2));  }});node Increment.js항목 업데이트(조건부)UpdateItem을 조건과 함께 사용하는 방법조건이 true로 평가되면 업데이트가 성공하지만 그렇지 않으면 수행되지 않음// ConditionalUpdateItem.jsvar AWS = require("aws-sdk");var fs = require("fs");AWS.config.update({  region: "us-west-2",  endpoint: "http://localhost:8000"});var docClient = new AWS.DynamoDB.DocumentClient();var table = "Movies";var year = 2017;var title = "The Big Wonny";// Increment an atomic countervar params = {  TableName: table,  Key: {    year: year,    title: title  },   UpdateExpression: "remove info.actors[0]",  ConditionExpression: "size(info.actors) > :num",  ExpressionAttributeValues: {    ":num": 3  },  ReturnValues: "UPDATED_NEW"};console.log("Attempting a conditional update...");docClient.update(params, function(err, data) {  if (err) {    console.error(      "Unable to update item. Error JSON:",      JSON.stringify(err, null, 2)    );  } else {    console.log("UpdateItem succeeded:", JSON.stringify(data, null, 2));  }});node ConditionalUpdateItem.js다음과 같이 작성하면 아래와 같은 에러 메시지가 표시 됨The conditional request failed"영화에는 3명의 배우가 있는데 배우가 3명보다 많은지를 확인하고 있어 에러가 발생다음과 같이 수정하면 정상적으로 항목이 업데이트 됨ConditionExpression: "size(info.actors) >= :num",항목 삭제// DeleteItem.jsvar AWS = require("aws-sdk");var fs = require("fs");AWS.config.update({  region: "us-west-2",  endpoint: "http://localhost:8000"});var docClient = new AWS.DynamoDB.DocumentClient();var table = "Movies";var year = 2017;var title = "The Big Wonny";var params = {  TableName: table,  Key: {    year: year,    title: title  },  ConditionExpression: "info.rating <= :val",  ExpressionAttributeValues: {    ":val": 5.0  }};console.log("Attempting a conditional delete...");docClient.delete(params, function(err, data) {  if (err) {    console.error(      "Unable to update item. Error JSON:",      JSON.stringify(err, null, 2)    );  } else {    console.log("DeleteItem succeeded:", JSON.stringify(data, null, 2));  }});node DeleteItem.js다음과 같이 작성하면 아래와 같은 에러 메시지가 표시 됨The conditional request failed특정 영화에 대한 평점이 5보다 크기 때문에 에러가 발생다음과 같이 수정하면 정상적으로 항목이 삭제 됨var params = {  TableName: table,  Key: {    year: year,    title: title  }};데이터 쿼리- 파티션 키 값을 지정해야 하며, 정렬 키는 선택 사항- 1년 동안 개봉한 모든 영화를 찾으려면 year만 지정, title을 입력하면 2014년 개봉된 "A"로 시작하는 영화를 검색하는 것과 같이 정렬 키에 대한 어떤 조건을 바탕으로 일부 영화를 검색할 수도 있음한 해 동안 개봉한 모든 영화// QueryYear.jsvar AWS = require("aws-sdk");AWS.config.update({  region: "us-west-2",  endpoint: "http://localhost:8000"});var docClient = new AWS.DynamoDB.DocumentClient();var params = {  TableName: "Movies",  KeyConditionExpression: "#yr = :yyyy",  ExpressionAttributeNames: {    "#yr": "year"  },  ExpressionAttributeValues: {    ":yyyy": 1985  }};docClient.query(params, function(err, data) {  if (err) {    console.error("Unable to query. Error JSON:", JSON.stringify(err, null, 2));  } else {    console.log("Query succeeded.");    data.Items.forEach(function(item) {      console.log(" -", item.year + ": " + item.title);    });  }});node QueryYear.jsExpressionAttributeNames는 이름을 교체함. 이를 사용하는 이유는 year가 DynamoDB에서 예약어이기 때문. KeyConditionExpression을 포함해 어떤 표현식에서도 사용할 수 없으므로 표현식 속성 이름인 #yr을 사용하여 이를 지칭ExpressionAttributeValues는 값을 교체함. 이를 사용하는 이유는 KeyConditionExpresssion을 포함해 어떤 표현식에서도 리터럴을 사용할 수 없기 때문. 표현식 속성 값인 :yyyy를 사용해 지칭* 위의 프로그램은 기본 키 속성으로 테이블을 쿼리하는 방법. DynamoDB에서 1개 이상의 보조 인덱스를 테이블에 생성하여 그 인덱스로 테이블을 쿼리하는 것과 동일한 방식으로 쿼리 작업 가능. 보조 인덱스는 키가 아닌 속성에 대한 쿼리를 허용하여 애플리케이션에 더 많은 유연성을 부여함한 해 동안 개봉한 모든ㄴ 영화 중에 특정 제목을 지닌 영화year 1992에 개봉한 영화 중에 title이 "A"부터 "L"까지의 알파벳으로 시작하는 영화를 모두 조회합니다.// QueryTitle.jsvar AWS = require("aws-sdk");AWS.config.update({  region: "us-west-2",  endpoint: "http://localhost:8000"});var docClient = new AWS.DynamoDB.DocumentClient();console.log(  "Querying for movies from 1992 - titles A-L, with genres and lead actor");var params = {  TableName: "Movies",  ProjectionExpression: "#yr, title, info.genres, info.actors[0]",  KeyConditionExpression: "#yr = :yyyy and title between :letter1 and :letter2",  ExpressionAttributeNames: {    "#yr": "year"  },  ExpressionAttributeValues: {    ":yyyy": 1992,    ":letter1": "A",    ":letter2": "L"  }};docClient.query(params, function(err, data) {  if (err) {    console.error("Unable to query. Error JSON:", JSON.stringify(err, null, 2));  } else {    console.log("Query succeeded.");    data.Items.forEach(function(item) {      console.log(        " -",        item.year + ": " + item.title + " ... " + item.info.genres + " ... ",        item.info.actors[0]      );    });  }});node QueryTtiel.js스캔테이블의 모든 항목을 읽고 테이블의 모든 데이터를 반환선택 사항인 filter_expression을 제공할 수 있으며 그 결과 기준이 일치하는 항목만 반환하지만 필터는 테이블 전체를 스캔한 후에만 적용됨// Scan.jsvar AWS = require("aws-sdk");AWS.config.update({  region: "us-west-2",  endpoint: "http://localhost:8000"});var docClient = new AWS.DynamoDB.DocumentClient();var params = {  TableName: "Movies",  ProjectionExpression: "#yr, title, info.rating",  FilterExpression: "#yr between :start_yr and :end_yr",  ExpressionAttributeNames: {    "#yr": "year"  },  ExpressionAttributeValues: {    ":start_yr": 1950,    ":end_yr": 1959  }};console.log("Scanning Movies table.");docClient.scan(params, onScan);function onScan(err, data) {  if (err) {    console.error(      "Unable to scan the table. Error JSON:",      JSON.stringify(err, null, 2)    );  } else {    // print all the movies    console.log("Scan succeeded.");    data.Items.forEach(function(movie) {      console.log(        movie.year + ": ",        movie.title,        "- rating:",        movie.info.rating      );    });    // continue scanning if we have more movies, because    // scan can retrieve a maximum of 1MB of data    if (typeof data.LastEvaluatedKey != "undefined") {      console.log("Scanning for more...");      params.ExclusiveStartKey = data.LastEvaluatedKey;      docClient.scan(params, onScan);    }  }}node Scan.jsProjectionExpression은 스캔 결과에서 원하는 속성만 지정FilterExpression은 조건을 만족하는 항목만 반환하도록 조건을 지정. 다른 항목들은 모두 무시됨테이블 삭제// DeleteTable.jsvar AWS = require("aws-sdk");AWS.config.update({  region: "us-west-2",  endpoint: "http://localhost:8000"});var dynamodb = new AWS.DynamoDB();var params = {  TableName: "Movies"};dynamodb.deleteTable(params, function(err, data) {  if (err) {    console.error(      "Unable to delete table. Error JSON:",      JSON.stringify(err, null, 2)    );  } else {    console.log(      "Deleted table. Table description JSON:",      JSON.stringify(data, null, 2)    );  }});node DeleteTable.js#트레바리 #개발자 #안드로이드 #앱개발 #Node.js #백엔드 #인사이트 #경험공유 #데이터베이스 #DB #개발 #AWS #아마존 #NoSQL 

브라우저에서 사용자의 개인 정보를 가로채는 여러가지 피싱 공격 기법이 있습니다. 이 글에서는 그 중에서도 상대적으로 단순해서 과소평가된 Tabnabbing 공격의 동작 원리와 대응책을 함께 알아보겠습니다.Tabnabbing 의 동작 원리Tabnabbing은 HTML 문서 내에서 링크(target이 _blank인 Anchor 태그)를 클릭 했을 때, 새롭게 열린 탭(또는 페이지)에서 기존의 문서의 location을 피싱 사이트로 변경해 정보를 탈취하는 공격 기술을 뜻한다. 이 공격은 메일이나 오픈 커뮤니티에서 쉽게 사용될 수 있습니다.(출처: blog.jxck.io 영어 스펠링이 이상해 보이는 것은 기분 탓입니다)공격 절차는 다음과 같습니다:사용자가 cg**m**.example.com에 접속합니다.해당 사이트에서 happy.example.com으로 갈 수 있는 외부 링크를 클릭합니다.새 탭에 happy.example.com가 열립니다.happy.example.com에는 window.opener 속성이 존재합니다.자바스크립트를 사용해 opener의 location을 피싱 목적의 cg**n**.example.com/login 으로 변경합니다.사용자는 다시 본래의 탭으로 돌아옵니다.로그인이 풀렸다고 착각하고 아이디와 비밀번호를 입력한다.cg**n**.example.com은 사용자가 입력한 계정 정보를 탈취한 후 다시 본래의 사이트로 리다이렉트합니다.예제: 네이버 메일 vs. Gmail시나리오를 하나 그려볼까요?공격자가 네이버 계정을 탈취할 목적으로 여러분에게 세일 정보를 담은 메일을 보냅니다. 그 메일에는 [자세히 보기]라는 외부 링크가 포함되어 있습니다. 물론 이 세일 정보는 가짜지만 공격자에겐 중요하지 않습니다. 메일을 읽는 사람이 유혹에 빠져 링크를 클릭하면 그만이죠.(상단의 주소를 주목하세요)하지만 Gmail은 이 공격이 통하지 않습니다. Gmail은 이러한 공격을 막기 위해 Anchor 태그에 data-saferedirecturl 속성을 부여해 안전하게 리다이렉트 합니다.rel=noopener 속성이러한 공격의 취약점을 극복하고자 noopener 속성이 추가됐습니다. rel=noopener 속성이 부여된 링크를 통해 열린 페이지는 opener의 location변경과 같은 자바스크립트 요청을 거부합니다. 정확히 말해서 Uncaught TypeError 에러를 발생시킵니다(크롬 기준).이 속성은 Window Opener Demo 페이지를 통해 테스트해볼 수 있습니다. 크롬은 버전 49, 파이어폭스 52부터 지원합니다. 파이어폭스 52가 2017년 3월에 릴리즈 된 것을 감안하면 이 속성 만으로 안심하긴 힘들겠네요. 자세한 지원 여부는 Link types를 참고하세요.따라서, 이러한 공격이 우려스러운 서비스라면 blankshield 등의 라이브러리를 사용해야 합니다:blankshield(document.querySelectorAll('a[target=_blank]')); 참고로, noopener 속성은 이 외에도 성능 상의 이점도 있습니다. _blank 속성으로 열린 탭(페이지)는 언제든지 opener를 참조할 수 있습니다. 그래서 부모 탭과 같은 스레드에서 페이지가 동작합니다. 이때 새 탭의 페이지가 리소스를 많이 사용한다면 덩달아 부모 탭도 함께 느려집니다. noopener 속성을 사용해 열린 탭은 부모를 호출할 일이 없죠. 따라서 같은 스레드일 필요가 없으며 새로운 페이지가 느리다고 부모 탭까지 느려질 일도 없습니다.성능 상의 이점에 대한 자세한 내용은 The performance benefits of rel=noopener을 참고하세요.참고자료Tabnabbing: A New Type of Phishing AttackTarget=”_blank” - the most underestimated vulnerability ever링크에 rel=noopener를 부여해 Tabnabbing을 대비(일어)The performance benefits of rel=noopener

Overview서비스되는 프로젝트에 첫 커밋(Commit)했던 순간이 아직도 생생합니다. 직원이 10명 남짓이던 시절, 특정 데이터를 삭제할 때나 쓰던 관리자 페이지였는데요. 당시엔 MVC Pattern, Transaction 등 아무것도 몰랐기 때문에 실수를 반복했습니다. (팀장님으로부터 피드백도 많이 받았죠.) 어떤 실수였는지 궁금하시죠? 오늘은 두 번 다시 겪고 싶지 않은 실수들과 깨달은 몇 가지 이야기와 개발자가 꼭 지켜야할 것을 소개하겠습니다. 사용자를 생각하는 마음예전에는 로직을 짤 때 실패하는 케이스를 깊게 생각하지 않았습니다. 왜냐하면 “나는 기능을 만들고, 사용자는 내가 만든 기능을 쓴다.”고 생각했기 때문입니다. 요구 사항대로 동작하게 만들고, 예외 케이스는 사용자의 책임으로 돌렸습니다. 하지만 이런 태도로 개발하면 UI/UX는 발전할 수 없고, 서비스도 개선될 수 없으며, 사용자의 불만만 생긴다는 걸 곧 알게 되었죠. 작년 이맘때쯤 브랜디 앱에 진열될 상품 관리 페이지를 개발했습니다. 요건에 기재된 내용을 요약하면 아래와 같았습니다.제시된 요건등록 가능한 상품의 개수는 ‘무제한’이다.하나의 페이지에 여러 구좌를 관리하는 영역이 들어갔으면 좋겠다.상품 조회 화면에는 ‘누적 판매량’과 ‘7일 판매량’ 항목이 추가되어야 한다.우선 ‘무제한’이라는 단어에 각 관리 영역마다 max-height를 지정했는데요. 여러 관리 영역이 하나의 페이지에 들어가더라도 스크롤을 많이 하지 않아도 되게 작업했습니다. 이뿐만이 아닙니다. 중복된 상품을 등록할 수도 있기 때문에 그것에 대한 유효성도 추가했죠. 하지만 막상 프로덕션(production)에 배포되니 직원들의 피드백이 쏟아졌습니다.“상품을 등록하고 다시 관리 페이지에 진입하려니 시간이 오래 걸려요.”“상품이 중복됐다고 alert이 뜨는데 어떤 상품이 겹치는지 알 수는 없나요? 혹시… 일일이 찾아야 해요?” 2)“상품 setting 후에 등록을 했는데 다시 보니 안 되어있어요!”“아뿔싸, ’무제한’이라는 단어를 보고 max-height 값만 떠올리다니!” 드러난 이슈들을 수정하면서 반성하고 또 반성했습니다. 등록된 상품들을 가져와서 페이지에 렌더링(rendering)할 때, 상품 수가 많을수록 뷰 페이지의 로딩 속도는 느려진다는 걸 예측하지 않았습니다. 심지어 하나의 페이지에 여러 구좌를 관리할 수 있도록 개발했으니, 불러와야 할 상품은 수백, 수천 개였을 겁니다. 직원들은 하염없이 페이지만 바라보며 불만을 터트릴 수밖에 없었고요. 이후엔 페이지에 진입하자마자 상품 목록을 가져오지 않고, 특정 버튼을 눌렀을 때 ajax로 상품을 로딩하는 방식으로 개선했습니다.당시 개발했던 진열 관리 화면상품 등록이 잘 안 된다는 이슈는 로컬(local) 및 스테이징(staging) 서버에서 재현되지 않아 고개를 갸웃거렸는데요. 프로덕션(production) 정보를 보고 나서야 원인을 잡을 수 있었습니다. ajax를 이용해 POST로 전송할 수 있는 array의 최대 사이즈가 정해져 있다는 걸 알게 된 것이죠.1) 결국 JSON 형태로 바꾸어 데이터를 전송하고, 서버사이드에서 배열을 다시 변환해 로직을 수행하도록 개선했습니다. 팀장님의 질문도 기억에 남습니다. 팀장님은 단호하게 물었죠.“쿼리 돌아가는 건 확인했어?”일정이 급급하다는 이유로 쿼리를 확인하는 과정을 간과했습니다. 데이터는 당연히 0건으로 나왔지만 조건에 부합하는 데이터가 없어서인지, 잘못된 질의 때문인지는 의심하지 않았던 것이죠. 팀장님은 말했습니다.“네가 자꾸 실수하면 사용자는 우리 시스템을 신뢰할 수 없을 거야.”PRODUCT_REGIST_DATETIME BETWEEN NOW() AND NOW() - 7 나 : 7일동안 등록된 상품 데이터를 가져와주세요.데이터베이스 : …???주위를 관심 있게 둘러보는 눈지난 번에 쓴 신입개발자를 위한 코드의 정석을 보면 ‘모든 개발조직은 좋은 품질의 소프트웨어를 개발할 수 있는 개발자를 원한다’는 문장이 있습니다. 좋은 품질과 가치 있는 서비스를 만드는 건 개발자가 당연히 가져야 할 책임과 소신입니다. 서비스에 대한 이해도 어느 정도 필요하고요. 그렇지 않으면 엉뚱한 서비스가 나옵니다.재작년, 브랜디 커머스 웹 1.0 버전을 개발했을 땐 e-commerce에 대한 이해도가 거의 없었습니다. 유사한 서비스들의 레퍼런스를 진행하고 개발을 시작해야 했는데 그저 상상력에 의존한 채 UI/UX 개발을 진행했었습니다. 그때 느꼈던 걸 몇 가지 정리해보겠습니다. 유사한 서비스를 적극적으로 사용하자!사람들은 많이 쓰는 서비스의 UI/UX에 익숙합니다. 그러므로 유명하면서도 비슷한 목적을 수행하는 다른 서비스들을 사용해보세요. 그 분야에 대한 센스가 무럭무럭 커질 겁니다. 더 나아가서는 사람들이 익숙하다고 느끼는 것보다 훨씬 더 편한 UI/UX를 떠올릴 수도 있겠지요!다른 개발자의 생각도 물어보자!같은 문장을 보고도 다르게 해석하듯, 같은 서비스를 개발하는 개발자들도 저마다 솔루션은 다릅니다. 자신은 괜찮다고 생각하더라도 다른 개발자에게 꼭 물어보세요. 미처 생각하지 못했던 의견들이 나올 수 있습니다. 즉, 많은 커뮤니케이션이 더 좋은 개발을 돕는 것이죠.개발하기 쉬운 서비스 말고, 사용자가 쓰기 편한 서비스로 만들자!일정에 쫓기면 당장 개발하기 편한 방법을 선호할 수도 있습니다. 개발자의 주관적인 판단이 UI/UX를 망칠 수 있는데도 말이죠. 실수는 자신이 만회해야 합니다. 눈앞의 것을 생각하지 말고, 사용자를 생각하며 개발합시다. 사용자가 기분 좋게 서비스를 이용하는 게 훨씬 뿌듯하잖아요. Conclusion무수한 실패담 중에 기억나는 몇 가지만 추렸습니다. 과거의 코드나 실수의 이력들을 글로 써 보니 ‘전부 내 경험이 되었구나’라는 생각이 듭니다. 지금 이 글을 읽고 있는 당신은 어떤 실수를 해보셨나요? 손해 보는 경험은 없습니다. 분명 언젠가는 도움이 될 거예요. 주석1)이 때문에 상품을 등록할 때, 스크립트에서 array로 담아 전송하면 데이터가 누락되어 제대로 등록되지 않거나 에러가 발생할 수 있는 결함이 있었다.2)중복된 상품을 화면에 표시해주는 기능은 여러 상황으로 인해 개선하지 못했다. 이후에는 발생하는 문제의 사유를 사용자에게 친절히 알려주어서 원하는 결과를 얻도록 힘쓰고 있다. 참고개발자는 개발만 잘하면 된다?사용자는 결코 실수하지 않는다글김우경 대리 | R&D 개발1팀[email protected]브랜디, 오직 예쁜 옷만#브랜디 #개발문화 #개발팀 #업무환경 #인사이트 #경험공유

Overview“githubPage로 기술 블로그를 만들자!” “jekyll로 만들면 한두 시간이면 가능할 거야!” 지난 1월, 브랜디 기술 블로그 제작 작업을 시작했습니다. 다양한 삽질과 험난한 여정의 결과물인 기술 블로그의 제작 및 커스터마이징 과정을 소개하겠습니다.GithubPage는 Github에서 공식적으로 운영하는 블로그 서비스입니다. 이곳엔 개발자들의 경험이나, 코드가 업로드되어 있습니다. 저장 공간도 무료로 제공되고, 도메인 연결도 편리하게 할 수 있지만, 무엇보다 GithubPage 혹은 GithubIO라고 하면 개발자 스멜이 풀풀 나기 때문에 선택의 이유가 되는거 같습니다.GitgubPage 제작 프로그램은 jekyll, HEXO가 가장 많이 쓰입니다. 브랜디의 기술 블로그는 템플릿의 종류도 많고, 더 어울리는 jekyll을 선택했습니다. jekyll 공식 사이트는 여기를 클릭하세요. 한국어도 지원하니 아주 멋집니다. 변역된 문서가 2015년 11월 23일 문서인 게 함정이지만 기능의 거의 유사하기 때문에 문제될 것은 없습니다. 1. 준비물을 챙기자!$ gem install jekyll $ jekyll new my-awesome-site $ cd my-awesome-site /my-awesome-site $ jekyll serve ▲ jekyll 설치 스크립트이제 브라우저로 http://localhost:4000 에 접속합니다.메인에 내거는 것처럼 설치와 실행이 쉽지만 몇 초 만에 되진 않습니다. 설치가 몇 분 정도 걸리고 ruby나 bundler같은 선행 조건이 갖춰져야 하기 때문입니다.ruby는 있는데 bundler가 없다면 아래와 같이 설치하면 됩니다.gem install bundler 설치가 잘 되고, 사이트 생성 후 실행을 했다면 브라우저와 함께 기본 페이지가 뜹니다. 설치가 성공했다!2. 1차 멘붕, 이제 무엇을?설치는 제법 쉽게 했지만 ‘이제 무엇을 해야 하나’ 막막하기만 합니다. 블로그 작성에 대한 아무런 가이드도 없고, 페이지나 이미지 추가 확인 등의 작업을 커멘드로만 하려니 힘들고 아찔하기만 합니다.커멘드 지옥..jekyll admin을 검색했더니 이런저런 아이들이 나옵니다. 그중에 jekyll 공식 플로그인을 선택했습니다. jekyll-admin 공식 사이트 이미지그런데 사이트 메뉴얼만 보고 설치하기 쉽지 않습니다. 이제 막 jekyll 띄웠을 뿐인데 플로그인은 어떻게 추가하는지 알 길이 없습니다. 이런저런 삽질을 거듭하고 안 되는 영어를 해석하다 보니 얼떨결에 성공했습니다.추가한 프로젝트 root에 보시면 Gemfile이 존재합니다.아마도 사이트 제너레이트 시 실행되는 스크립트인 것 같습니다. 파일을 열고 아래와 같이 추가합니다.# 아래와 같이 한줄 추가해주세요 gem 'jekyll-admin', group: :jekyll_plugins 프로젝트 root로 이동해 설치를 요청합시다.bundle install 달라진 게 없어 보여도 http://localhost:4000/admin 으로 접속하니 아뉫! 관리자가 설치되었습니다. 이제 한시름 놓입니다.3. 마크다운, 넌 누구?마크다운을 잘 안다면 넘어가도 됩니다.관리자를 설치하고 나면 그나마 좀 할만하지만 막상 글을 쓰려고 보니 무언가 다릅니다. HTML이나 위지윅 에디터도 아니고 Textarea만 덩그러니 있기 때문입니다....마크다운은 위키나 Github페이지 설명 작성 등에 쓰이는 언어입니다.1) HTML을 어느정도 한다면 문법만 읽어도 금방 이해할 수 있습니다. 생각보다 어렵지 않아서 간단한 문서 작성은 수월하게 가능합니다. 무엇보다 코드를 붙여넣을 때 아주 좋습니다. ``` PHP 코드 내용 ```위의 그림처럼 작성하면 자동적으로 신텍스 하이트라이트가 적용되니 개발 코드를 전달하기 편리합니다.4. Posts? Pages? Static Files? Data Files?확실히 jekyll은 그동안 봤던 블로그나 워드프레스 등 유명한 블로그와는 많이 다릅니다. 일단 개념부터 짚어보겠습니다. PostsPost는 한 개의 글을 지칭합니다. 블로그의 글 하나입니다. 어느 정도 구축이 되면 Post에서 글만 작성해도 쉽게 운영할 수 있습니다.PagesPost처럼 계속 추가되는 형태가 아닌 고정 페이지를 작성할 때 씁니다. About이나, 채용, 회사소개 등 Post와 분리가 필요한 글을 작성할 때 유용합니다.Static Files정적 리소스를 올리는 기능입니다. 생각보다 버그가 많아서 사용하기 쉽지 않습니다. 저는 이 기능을 커스터마이징해서 약간 쓰기 쉽게 바꾸었지만 쉽지는 않았습니다. 자세한 관리자 커스터마이징은 나중에 다루겠습니다.Data Files정적 데이터를 다루는 기능입니다. 저자 관리나 공통 변수를 담아두면 편리하게 쓸 수 있는 기능입니다. 역시나 버그가 넘쳐납니다. 당분간은 그냥 파일을 직접 수정하는 게 나을 겁니다.5. 블로그 제목 등 설정을 바꾸고 싶다면관리자의 configuration 메뉴를 이용하거나, 프로젝트 루트에서 _config.yml 을 열고 수정해도 됩니다. 사이트에서 사용할 전역 변수나, 플로그인, 기본값 등을 관리해주기 때문에 자주 수정하는 파일입니다. 제목을 변경하려면 title을 찾아서 변경하면 됩니다. 그외의 하단 문구는 buttomtitle을 변경하면 됩니다. 아래 보이는 각종 정보들은 맞게 수정하면 되고, social: 밑에 있는 정보들은 나중에 페이스북 공유나, 트위터 공유 등으로 사용할 수 있습니다. 해당 정보가 없거나 공유를 원치 않는다면 share를 false로 변경합니다. _config.yml은 수정 후 재시작을 해야만 반영되므로 jekyll를 다시 실행하면 됩니다.6. 테마를 적용하자테마 기능은 jekyll를 선택한 가장 중요한 이유였습니다. 멋진 디자인과 추가로 구현된 특수한 기능들은 jekyll이 가지고 있는 큰 메리트입니다. 테마를 사용하려면 소스를 다운로드 받고 압축을 해제해 사용하거나 git checkout 하면 됩니다. 해당 폴더로 이동해 실행하면 테마를 쉽게 사용할 수 있습니다.jekyll serve jekyll은 테마가 완성된 프로젝트 개념이기 때문에 바로 사용이 가능하지만 마이그레이션 이슈가 있습니다. 마이그레이션은 _post의 있는 파일과 _page에 있는 파일을 그저 테마 프로젝트 폴더에 덮어쓰기하면 됩니다.아쉽게도 _config.yml파일은 다시 세팅하는 게 빠릅니다. 어드민 설정 부분도 다시 하면 됩니다. 테마마다 약간씩 기능이 달라 마이그레이션이 안 되는 경우도 있으니 테마는 초기에 선택하는 게 좋습니다. 브랜디 랩스는 Centrarium 테마를 적용했습니다.테마가 적용된 화면7. 글에 이미지를 어떻게 넣을까?글을 쓰면 참고자료로 쓸 이미지도 필요합니다. static file에 업로드 기능이 있지만 업로드를 하면 프로젝트 루트 폴더에 업로드되어 관리상 좋지 않습니다. 앞서 공유한 것처럼 해당 기능 개선에 대해서는 다루지 않을 것이기 때문에 수기로 이미지를 관리하는 방법을 소개하겠습니다.로컬 프로젝트 기준에서 _site는 제너레이트된 최종결과라고 할 수 있습니다. 그래서 _site 폴더에 assets와 같은 폴더가 있으나 그 폴더에 올리면 덮어쓰기와 동시에 초기화 되므로 반드시 프로젝트 루트의 assets에 파일을 올려주시면 됩니다. 폴더를 생성하는 것도 문제 없으므로 포스팅마다 이미지를 나누길 권장합니다. 이미지가 폴더에 복사가 되었다면 이제 글에 넣어봅시다.마크다운 위지윅을 이용해도 좋고 이미지 부분을 HTML코드롤 사용해도 좋습니다. 마크다운으로 이미지를 추가할려면 아래처럼 사용하면 됩니다.  assets/test.jpg적용된 이미지이미지의 사이즈나 정렬을 변경하는 건 다음에 다루겠습니다.8. Gnav 변경은 어떻게 할까?커스터마이징한 Gnav영역테마도 적용했고, 글도 쓸 수 있지만 안 쓰는 기능 삭제를 비롯해 손볼 곳은 아직 많습니다. (분명 한두 시간이면 된다고 했던 일이 2주째 수정 중입니다…) 화면 구성을 고치려면 프로젝트에 포함되어 있는 템플릿 파일을 고쳐야 합니다.템플릿은 Liquid 라는 언어로 구성되어 있으며, 문법이 좀 난해하지만 충분히 헤쳐 나갈 수 있습니다. 다만 어디서부터 어떻게 고쳐야 하는지를 파악하는 게 어렵죠. 문법은 공식 사이트를 참고하고, 사용 가능한 변수는 여기를 참고하면 됩니다.사용 가능한 변수는 site와 page로 나눌 수 있습니다. site는 _config.yml 설정한 내용과 jekyll이 지원하는 전역 변수들입니다. page는 해당 페이지에 지정된 세부 변수들입니다. 글의 제목이나 경로 내용들은 기본적으로 세팅되어 있습니다. 추가적인 값을 다루려면 post를 작성하면서 meta정보를 추가하면 됩니다.템플릿의 시작파일은 index.html이고, 페이지에 layout이 지정되었다면 _layouts 안에 있는 [layout].html이 됩니다. 기본적 틀은 _layout/default.html에서 파생됩니다. 그외 파츠로 사용되는 HTML파일은 _includes에 넣고 `{% include header.html %} 같은 방식으로 추가하면 됩니다. 우리 변경하려는 파츠는 header.html에 있습니다. site.pages에는 모든 페이지가 들어있기 때문에 그중에 gnav가 지정된 글만 상단에 노출되게 했습니다. 그리고 상단 글에 대한 정렬이 없기 때문에 좋은 방식은 아니지만 1~10까지 숫자를 기입하면 순서대로 나오게 코드를 구성했습니다. (site.pages에는 posts와 pages가 같이 나옵니다.){% for i in (1..10) %}   {% for page in site.pages %}     {% if page.title and page.gnav == i %}     {{ page.title }}     {% endif %}   {% endfor %}  {% endfor %} 글에 옵션을 지정한 화면이제 pages에서 상단에 노출하고 싶은 글만 gnav를 숫자로 부여해 노출할 수 있게 변경했습니다.9. 스타일 변경은 어떻게 할까?sass로 구성된 스타일의 변경은 심도있게 다루지 않으려고 합니다. sass를 처음 사용한 것도 있지만 내용이 너무 깊어지기 때문입니다. 스타일변경은 _sass 밑에있는 scss 파일을 변경하면 되고, 템플릿마다 구조가 다르기 때문에 열심히 찾는 수밖에 없습니다.10. 저자 기능을 추가해보자 (1)최고의 난이도를 자랑하는 신규 기능 추가입니다. 브랜디의 기술 블로그에서는 작성자를 클릭하면 작성자의 글만 따로 모아서 볼 수있습니다. 하지만 이 기능은 공식적으로 지원되는 것이 아니기 때문에 처음부터 만들어야 했습니다. 완성된 작성자 기능위의 이미지와 같은 기능을 구축하려고 collection을 사용했습니다. collection은 posts나 pages와 같이 그룹핑된 글 목록을 이야기 합니다. posts나 pages는 기본 세팅되어 있고, 약간(?)의 설정 변경으로 collection을 추가할 수 있습니다. 작성자의 메인 페이지가 필요하니 authors라는 collection을 추가해보겠습니다.# _config.yml collections:   authors:     title: Authors     output: true jekyll을 재시작하면 아래와 같이 Authors가 관리자에 추가된 것을 볼 수 있습니다.authors는 작성자 메인 페이지만 생성하면 되므로, 내용에는 작성자에 대한 소개글만 간략히 쓰면 됩니다. jekyll admin에 한글 버그가 있기 때문에 우선 영어로 작성하고, 제목을 다시 한글로 수정하면 됩니다.포스팅마다 저자의 정보가 공통적으로 나와야 하기 때문애 위의 전역변수에 authors를 추가해 따로 관리하게 했습니다.# data/authors.yml # authors 공용 변수   - name: chunbs     koname: 천보성 팀장     email: [email protected]     position: R&D 개발2팀     img: /assets/profile/chunbs.jpg   - name: kangww     koname: 강원우 과장     email: [email protected]     position: R&D 개발2팀     img: /assets/profile/kangww.jpg 그리고 작성자의 포스팅을 엮어주려고 작성자의 아이디가 같을 때, 포스팅으로 나오게 구성합니다.{% if post.author %} {% for author in site.data.authors %}   {% if post.author == author.name %}   {{author.koname}}   {% endif %}  {% endfor %}  {% endif %} 11. 저자 기능을 추가해보자 (2)데이터가 준비되었다면 저자 레이아웃을 추가해야 합니다.(이거 도대체 언제 끝날까요) 저자가 작성한 글만 노출되어야 하는 게 어려울 수도 있지만 jekyll의 구동 원리를 이해하면 손쉽게 할 수 있습니다.jekyll은 내용 수정이 발생되면 전체를 다시 컴파일하는 구조입니다. 다시 말해 일부 파일이 변경되면 노출되는 모든 html파일을 다시 랜더링해서 write하는 것입니다. author의 각 작성자 페이지는 컬렉션에 포함되어 있기 때문에 랜더링이 발생하고 site.posts엔 작성된 모든 페이지 정보가 있습니다. site.posts를 foreach를 돌리고, 저자가 일치하는 페이지만 리스트로 보여줍시다.{% for post in site.posts %} <!-- author 정보가 저자와 같은 경우만 리스트로 출력한다. --> {% if post.author == page.author %}       {{ post.title }}         {{ post.content | strip_html | truncatewords: 25 }}         {{ post.date | date: "%Y-%m-%d" }}           {% if post.author %}         {% for author in site.data.authors %}           {% if post.author == author.name %}           {{author.koname}}           {% endif %}         {% endfor %}       {% endif %}       {% if forloop.last == false %} {% endif %}   {% endif %} {% endfor %} Conclusionjekyll admin은 은근히 버그가 많습니다. 그래도 ‘md파일을 메모장으로 작성하세요’라고 하는 것보단 편하죠. 다양한 기술을 사용하기 때문에 어려울 수도 있겠습니다. 글에서 소개할 수 없거나, 너무 깊어지는 내용은 소개에서 제외했습니다. 양해를 부탁드립니다. 대신에 브랜디 랩스는 저의 피땀 눈물로 만들어졌다는 걸 기억해주세요… 기타jekyll의 기본값 설정을 이용하면 layout과 같은 공통적인 부분을 쉽게 설정할 수 있다.# _config.yml defaults:  - scope:     path: ''     type: posts   values:     #permalink: "/blog/:title/"     layout: post     cover: /assets/default.jpg     author:  - scope:     path: ''     type: authors   values:     layout: author     cover: /assets/author.jpg     subtitle: ~담당하고 있습니다.     author: 영문이름 jekyll admin이 버그가 많아서 업로드 기능은 커스터마이징 했다. 루비와 UI코드를 고쳐서 다시 빌드하는 어지러운 작업을 했다.만약 버그를 고치기 어렵다면 IDE로 파일을 직접 수정하는 게 안전하다. 참고 1)마크다운 작성법은 여기를 참고하세요.글천보성 팀장 | R&D 개발2팀[email protected]브랜디, 오직 예쁜 옷만#브랜디 #개발문화 #개발팀 #업무환경 #인사이트 #경험공유

지난해 이세돌과 알파고의 대결 이후에 인공 지능 (AI)과 기계 학습은 국내에서 많은 대중들의 관심을 얻어 중요한 추진력을 얻었으며, 모든 산업 분야의 기업들이 해당 기술을 빠른 속도로 계속 적용하여 사용하는 비중이 더욱 높아졌습니다. 실제로 Gartner는 2022년까지 스마트 머신과 로봇이 고학년 전문직 분야를 대체할 수 있을 것으로 내다봤으며, 심지어는 인공지능이 경영자 CEO도 대체 가능할 것인지에 대한 논의도 일어나고 있습니다. 이것은 사람이 과거 경험에 의해서 의사 결정을 내리 듯이 인공 지능도 확보한 데이터를 기반으로 의사 결정 모델을 만들 수 있다는 유사성에 기반합니다.  인공 지능에 의한 의사 결정은 사람한테 종종 있을 수 있는 감정이나 개인적 이해관계 및 관례에 의해 불합리한 판단에서 벗어나 데이터의 의한 객관적 판단을 할 수 있다는 장점이 있습니다.여기서 중요한 것은 인공지능이 학습하기 위한 “데이터”입니다.  지금까지 머신러닝이 막대한 이미지, 음성, 영상 데이터를 축적한 후 해당 데이터의 특징을 추출하여 패턴을 학습하여 자연어 처리 등을 통해 사람처럼 인식하여 분류하거나 상황을 판단하였듯이 기업 내 여러 가지 업무 활동에 머신 러닝을 적용하기 위해서는 이와 마찬가지로 관련 데이터가 필요합니다.제조 분야의 공정 관리, 공공 서비스, 물류 공급망 관리 등 전통적인 기업 내 업무 프로세스는 인공 지능에 의한 자동화과 효율화를 통해 혁신이 필요한 분야입니다. 기존에 외부 협력 업체로부터의 납기 예측, 소요되는 자재 인력 등 리소스 산정, 생산 스케줄, 장비 파라미터 입력값 등은 사람에 의해 수작업으로 진행 시 몇 주에서 수개월 소요되었지만, 인공 지능과 기계 학습 기반의 솔루션 도움으로 정확하게 지속적인 추세를 인식하고 인간의 개입 없이 데이터 중심의 결정이 가능해집니다.지금까지 기업 내 축적된 엄청난 양의 데이터를 활용하여 여러 산업 분야에서 숨겨진 패턴과 상관관계, 이상 징후 및 불량 탐지, 고객 수요 예측 등이 시도되었습니다. 하지만 이러한 시도들은 기업 내 문제 요인을 파악하여 우선적으로 어떤 부분에 초점을 맞추어 개선을 해야 하는지 알아야 하므로, 기업 경영 활동 전반에 걸쳐 돌아가는 판세를 읽는 노력이 필요합니다. 하지만, 기업 내에서 이뤄지고 있는 프로세스는 충분히 복잡하여, 개별 단위 작업의 전문가들은 존재하겠지만, 각 개별 부서, 구성원, 시스템 간에서 발생하는 다양한 상호작용과 이에 따른 예외 상황이 존재하여 이를 파악하기가 쉽지 않습니다.프로세스 마이닝은 데이터 기반의 프로세스 분석을 통해 문제 부분을 파악하여, 실제 인공 지능이나 머신 러닝을 적용하여 개선할 부분을 찾을 수 있도록 도와줍니다. 그리고, 프로세스 개선을 위해 머신러닝을 적용하기 위해서는 앞서 말한 것처럼 “데이터”가 학습될 수 있는 형태의 기반을 제공합니다.아래 그림과 같이 이벤트 로그를 기반으로 프로세스 모델을 생성하고, 수집된 패턴들과 각 분기 단계에서의 주요 성과 지표들을 디지털화하여 인공지능이 이해할 수 있는 형태로 축적합니다 이렇게 축적된 프로세스 패턴 데이터를 가지고 알파고가 최적화된 다음의 한 수를 예측하듯이 프로세스 마이닝은 인공 지능 기술과 결합하여 과거 프로세스에 대한 이해뿐만 아니라, 현재 시점에서 앞으로의 프로세스를 예측하여 합리적인 의사 결정을 도와줄 것입니다.#퍼즐데이터 #개발팀 #개발자 #개발후기 #인사이트

WWDC18 Review (1): Bring the Func! 보기 Introduction지난 글 Bring the Func! 에서 WWDC를 소개했습니다. Keynote와 Platforms State of the Union에서 인상 깊었던 경험도 소개했고요. WWDC 첫째 날은 애플에서 큰 이벤트를 진행했고, 둘째 날부터 마지막날까지는 세션과 랩스, 스페셜 이벤트를 진행했습니다. 이번엔 지난 글에서 미처 쓰지 못했던 것을 소개하겠습니다.SessionWWDC 하면 가장 먼저 떠오르는 건 대개 Keynote입니다. 하지만 다른 세션이나 랩스부터 생각나는 애플 개발자도 있을 겁니다. 저도 처음엔 Keynote만 기대했지만, 행사에 참여하면서 세션과 랩스의 매력(?)에 빠졌습니다.Apple Developer 웹사이트에서 수많은 기술 관련 영상을 볼 수 있다.애플 관련 애플리케이션 개발자는 문제에 부딪히면 Apple Developer 웹사이트에서 도움을 얻는데요. 특히 Development Videos 사이트에 들어가면 그해 발표한 WWDC 세션부터 시작해서 그 동안의 세션들을 모두 볼 수 있습니다. Topics에서는 주제별로 카테고리를 만들어, 해당 주제에 관한 동영상들을 모아서 볼 수 있고, Library에서는 찾고자 하는 내용에 대한 키워드를 검색해서 찾을 수 있습니다.Development Videos - Apple Developer 첫 화면Topics 에서는 주제별 동영상들을 볼 수 있다.Library 에서는 검색하는 키워드에 해당하는 동영상들을 볼 수 있다.WWDC 행사장은 Hall 1 ~ Hall 3, 그리고 Executive Ballroom까지 4개의 방으로 구성되어 있었습니다. 이곳에서 각각의 세션을 들을 수 있었는데요. 시간대별로 3~4개의 세션을 동시에 진행합니다. 듣고 싶은 세션은 해당하는 방에 들어가서 들으면 됩니다. 만약 같은 시간에 듣고 싶은 세션이 두 개 이상이라면 하나만 현장에서 듣고, 다른 세션은 developer 웹사이트 또는 WWDC 앱에서 업로드되길 기다려야겠죠. 물론 24시간이 지나면 세션 영상이 WWDC앱에 업로드됩니다. WWDC 앱에서 제공하는 행사장 지도세션이 진행되는 곳의 내부수많은 개발자의 똑똑한 머리와 지미집세션이 시작되자 개발자들은 무릎 위에 올려 놓은 맥북을 열심히 쳤습니다. 하나라도 놓치기 싫어서 열심히 타자를 치는 개발자들의 모습이 멋있었습니다. 마치 대학 영어 강의를 듣는 기분이었죠.아쉬운 점이 있다면, 에어컨을 너무 강하게 틀어 세션 행사장이 매우 추웠다는 겁니다. 며칠을 견디다 마지막 날엔 결국 행사장 밖에서 라이브로 시청했습니다. 그리고 세션을 진행하는 동안 빠르게 코딩을 하다 보니, 소스 코드를 다 작성하기도 전에 다음 장면으로 넘어가는 부분이 많았습니다. 실시간으로 같이 작업할 예제 소스 코드를 제공하거나 조금 더 효율적으로 세션을 들을 수 있게 해줬으면 좋겠다는 생각이 들었습니다.행사장에서 제공하는 아침 식사와 함께 맥북 프로에서 라이브로 세션 시청What’s new in ARTKit 2지금부터는 인상 깊었던 세션 세 가지를 소개하겠습니다. 첫 번째는 What’s new in ARTKit 2였습니다. 이 세션이 가장 인상 깊었던 이유는 애플이 AR에 중점을 두고 있다는 생각이 들었기 때문입니다. 실제로 Keynote 발표 중에 장난감용 블럭을 만드는 회사 관계자 두명이 AR을 활용한 앱을 실행해 노는 모습을 보여주기도 했습니다.Keynote 발표 중 한 장면. 크레이그 페더리기가 AR 파트에서 Shared experiences에 대해 발표하고 있다.가장 재미있었던 건 현실 공간을 저장해 다른 유저들과 공유할 수 있는 기능이었습니다. ARWorldMap Object를 이용해 사용자가 기기를 움직이면서 현실 공간의 모습을 저장합니다. 나중에 앱을 다시 실행하면 저장했던 현실 공간 맵이 그대로 유지되고, 이전의 모습도 나타나죠. 예를 들어, 노란 테이블 위에 가상의 물건을 올려 놓았다면, 나중에 테이블을 향해 기기를 움직였을 때, 그 자리에 놓여있던 가상의 물건이 다시 나타납니다. 또한, 저장한 맵을 근처의 다른 유저의 기기로 전송할 수 있습니다. 이렇게 하면 서로 다른 기기에서 같은 맵을 보면서, 같은 경험을 할 수 있게 됩니다. 개념을 확장하면 하나의 AR앱으로 다중 유저들이 게임을 함께 즐기거나 멀리 떨어져 있어도 같은 교육을 받을 수 있죠.SwiftShot AR게임을 즐기려고 기다리는 개발자들WWDC18 Keynote에서 잠깐 소개되었던 SwiftShot AR 게임이 이런 특징을 잘 나타난 앱입니다. 실제로 행사장 1층 안쪽에 이 게임을 즐길 수 있는 공간이 따로 마련되어 있었습니다. 개발자들이 직접 게임을 즐길 수 있었고, 마지막 날엔 개인전과 팀전을 진행해 1등에게 선물(AR뱃지)을 주었습니다. 옆에서 구경했는데 재밌었습니다. 아이패드가 있다면 여기를 클릭해 샘플 코드를 다운 받을 수 있습니다. 빌드해서 재미있는 AR 게임을 친구들과 함께 즐겨보세요. A Tour of UICollectionView브랜디 앱은 90% 이상 UICollectionView를 이용해 앱 화면을 만들었습니다. 많은 UICollectionViewCell을 다시 사용할 수 있고, 커스텀 레이아웃도 만들 수 있기 때문입니다. 이전에 포스팅한 ‘테이블이냐, 컬렉션이냐, 그것이 문제로다!’에서 UICollectionView를 공부했지만 더 배우고 싶어서 A Tour of UICollectionView를 들었습니다.이 세션은 UICollectionView에 대해 좀 더 깊은 내용을 다뤘습니다. UICollectionView와 UITableView의 가장 큰 차이점인 레이아웃에 초점을 두었는데요. 단순히 UICollectionView에서 선형 레이아웃 말고 그리드 형식의 레이아웃을 만들 수 있다는 것, 커스텀 레이아웃을 만들 때 고려할 것, 구현에 대한 가이드라인까지 제시했습니다. 애플에서 제공하는 레이아웃 중 하나는 UICollectionViewFlowLayout입니다. UICollectionViewFlowLayout은 line-based 레이아웃 시스템입니다. 일직선 상에서 최대한 많은 아이템들을 채운 후, 다음 행 또는 열로 넘어가 아이템을 채우는 형식으로 컨텐츠들을 배치합니다. 가장 흔한 레이아웃 모습이 바로 그리드 레이아웃입니다.그리드 레이아웃, 또는 UICollectionViewFlowLayout으로 구현할 수 있는 레이아웃Line-based 레이아웃이 아닌 다른 모습의 레이아웃이라면 어떤게 있을까요? 세션에서 예를 든 레이아웃이 바로 모자이크 레이아웃이였습니다. 브랜디 앱, 또는 다른 앱에서 볼 수 있는 모자이크 레이아웃은 일직선상에서 일렬로 정렬하지 않고, 그리드 레이아웃과 조금 다른 모습입니다. 아래의 스크린샷을 보면 어떤 레이아웃인지 감이 잡힐 겁니다.브랜디 앱, 인스타그램 앱, 세션 예제 앱의 모자이크 레이아웃모자이크 레이아웃은 line-based 레이아웃이 아니기 때문에 일반적인 UICollectionViewFlowLayout을 사용하지 않고, UICollectionViewLayout을 상속하여 커스텀합니다. 총 4개의 기본 메소드와 추가적으로 고려해야하는 메소드 하나를 이용하여 커스텀 UICollectionViewLayout을 만들 수 있습니다. 모든 컨텐츠를 담는 뷰의 크기, 레이아웃의 속성 2개, 그리고 레이아웃을 준비하는 기본 메소드들을 구현하고, 레이아웃이 변경해야하는 상황(기기를 가로로 눕히거나 레이아웃의 위치가 변경될 때 등)을 고려하여 메소드를 구현하면 됩니다.open var collectionViewContentSize: CGSize { get } func layoutAttributesForElements(in rect: CGRect) → [UICollectionViewLayoutAttributes]? func layoutAttributesForItem(at indexPath: IndexPath) → UICollectionViewLayoutAttributes? func prepare() func shouldInvalidateLayout(forBoundsChange newBounds: CGRect) → Bool 세션 강연자가 직접 소스를 작성하면서 메소드 구현과 퍼포먼스를 위한 팁을 설명했습니다. 이 세션을 통해서 UICollectionView의 핵심인 레이아웃에 대해 더 깊이 배울 수 있었죠. 레이아웃 말고도 멋진 애니메이션 효과 구현 방법을 설명해주었는데요, 여기를 클릭해 직접 동영상을 보는 걸 추천합니다! 영상을 보고 나면 분명 멋진 UICollectionView를 구현할 수 있을 겁니다.Build Faster in XcodeBuild Faster in Xcode 는 가장 인기 있었던 세션 중 하나였습니다. 한국 개발자들 사이에서도 추천할 세션 중 하나로 꼽혔죠. 물론 혁신적으로 빌드 타임을 줄일 수는 없지만, Xcode의 기능과 빌드 타임이 어떻게 연결되는지 알 수 있었습니다. 프로젝트 세팅과 가독성 있는 코드 작성, 이 두 가지가 빌드 타임과 관련되어 있었습니다. Xcode는 프로젝트를 구성(configure)할 때, 빌드할 targets(iOS App, Framework, Unit Tests 등)와 targets 사이의 종속 관계(dependency)를 따릅니다. Dependency에 따라서 target을 빌드하는 순서도 정해지는데, 순서대로 빌드하지 않고 최소한의 연결을 유지하면서 병렬적으로 빌드하게 됩니다.빌드 시간을 아름답게 줄일 수 있다.이것은 Xcode 10에서 Scheme Editor에서 설정할 수 있습니다. 프로젝트의 Target → Edit Scheme → Build → Build Options에서 Parallelize Build를 체크하면 됩니다.Xcode 10의 Parallelize Build또한 Xcode 10에는 빌드 타임을 계산하는 기능도 있습니다. 빌드할 때 어떤 부분에서 얼마나 걸렸는지 요약해서 보여주는 기능도 있습니다. Product → Perform Action → Build With Timing Summary를 선택하면 빌드 후 요약해서 Xcode에 나타납니다.Build With Timing Summary를 선택하여 빌드하면위 스크린샷처럼 요약해서 보여준다.Xcode 프로그램을 이용해서 빌드 타임을 관리하는 방법도 있고, Swift으로 작성한 소스 코드를 가독성 높은 코드로 바꾸는 방법도 알려줍니다. 또한 Bridging Header로 Objective-C와 Swift를 동시에 개발할 때 도움이 되는 방법도 설명해줍니다. 빌드 타임에 대해 관심을 가질 수 있는 계기가 될 겁니다. 한 번씩 영상을 보길 추천합니다!Labs세션을 듣고 궁금한 점이 생겼다면 Labs(랩스)에서 질문할 수 있습니다. 각 세부 분야별 애플 기술자들이 시간대별로 모여서 개발자의 질문을 받거나 문제점을 해결할 수 있도록 도움을 줍니다.Technology Labstechnology Labs 간판Labs 입구에 있는 부스별 주제짙은 남색 Engineer 티셔츠를 입은 애플 기술자들이 질문을 받고 있다.가장 인기가 많았던 랩스는 Auto Layout and Interface Builder, UIKit and Collection View, Building Your App with Xcode 10 등등이었습니다. 사람이 많아서 줄 서서 기다릴 정도였습니다. 내년에는 랩스 시간이 조금 더 길게 진행됐으면 좋겠다는 생각이 들었습니다.WWDC 기간 중에 랩스에서 시간 보낸 적이 있었습니다. iOS 프로그래밍을 시작한 지 1년도 되지 않아 궁금했던 것들과 새로운 Xcode 10에 대해서 질문했습니다. 아래는 질문했던 내용을 문답형식으로 작성했습니다.애플 기술자와의 문답문: iOS 프로그래밍을 개발한지 얼마 안 된 신입 개발자입니다. 어떻게 하면 프로그래밍 실력을 높일 수 있나요? 답: 앱 하나를 처음부터 끝까지 개발해보면 실력을 늘릴 수 있다. 또한, 애플에서 만든 스위프트 책 보는 걸 추천한다.문: WWDC 기간 동안에 테스팅(testing)에 관심을 가지게 되었습니다. 앞으로 상용하는 앱을 테스트하면서 개발하고 싶은데, 테스트는 어떻게 시작하면 좋을까요?답: 이것에 대한 세션 동영상 을 보는 걸 추천한다. 테스트는 중요한 것이기 때문에 이 동영상을 보면서 테스트에 대해 배우고 난 뒤, 직접 앱을 테스트해보길 권장한다.문: 새로운 Xcode 10에서 앱을 빌드해봤는데 에러가 났습니다. 이런 에러가 나타난 이유는 무엇인가요?답: Xcode 10에 있는 컴파일러 문제다. 소스를 수정하면 앱이 빌드될 것이다. 컴파일러에 대해서 Xcode 팀에게 전달하겠다. (Range 관련된 컴파일러 문제였습니다.)문: 빌드 시간을 줄일 수 있는 방법은 무엇인가요?답: 컴파일하는 소스 코드를 줄이거나 프레임워크를 만들어서 빌드할 때 마다 계속 빌드하지 않도록 하면 시간을 줄일 수 있다. 이와 관련된 세션을 들으면 조금 더 자세한 내용을 확인할 수 있다.Consultation Labs애플 기술자와 일대일 면담식으로 진행하는 랩스도 있었습니다. 예전에는 선착순으로 진행되었는데 올해는 신청을 받고 당첨된 개발자에게만 기회를 주었습니다. 당첨되면 30분 동안 신청한 분야(디자인, 앱 스토어, 마케팅 등)의 전문가와 질의응답을 할 수 있습니다. 가장 인기가 많았던 User Interface Design 랩스를 신청하고 당첨이 되었습니다. 디자인 전문가들과 시간을 보낼 수 있었는데요. 애플 디자이너들이 생각하는 최선의 디자인 가이드라인을 배울 수 있었고, 함께 앱을 관찰하면서 개선되었으면 하는 디자인 요소 등의 팁을 얻었습니다. 아쉽게도 촬영 및 녹음은 불가능했습니다. 시간도 짧게 느껴져서 아쉬웠습니다.Special EventsWWDC 기간 동안에는 세션과 랩스 위주로 진행되지만 중간에 가끔 스페셜 이벤트들도 진행합니다. 점심 시간에 유명 인사들을 초청해서 하는 짧은 강연, 아침 일찍부터 모여서 같이 달리면서 즐길 수 있는 이벤트(WWDC Run with Nike Run Club), 맥주와 함께 음악을 즐기는 이벤트 등 개발 외적인 이벤트들을 많이 진행했습니다. 저는 그 중에서 Bash 이벤트를 소개하고 싶군요.BashBash는 목요일에 진행한 뒤풀이 파티였습니다. WWDC 행사장 근처에 공원을 빌려서 맛있는 음식과 주류를 무료로 제공하고, 초청 가수의 공연도 볼 수 있었습니다. 초청 가수가 공연하기 전에 소개할 때 크레이그 페더리기가 무대에 나왔습니다. 개발로 지친 몸과 머리를 식히고 다른 개발자들과 어울려 놀 수 있는 공간이였습니다. 뒤풀이 파티가 끝나갈 때쯤 진짜로 WWDC가 끝나간다는 느낌이 들어서 괜히 아쉽기도 했었습니다.무대와, 맥주와, bash 입장권한국인 개발자들과 함께 즐긴 뒤풀이 파티초청 가수를 소개하러 무대에 올라온 크레이그 페더러기아름다운 노을!마치며이번 글에서는 WWDC의 세션, 랩스, 스페셜 이벤트를 설명했습니다. WWDC가 한 달 전에 끝났지만 지금 다시 생각하면 두근두근 설레고 또 가고 싶어집니다. 내년 WWDC에 또 갈 수 있을까요? 지금까지 애플 개발자들의 축제였던 WWDC의 Review를 마치겠습니다. 긴 글을 읽어주셔서 감사합니다!글김주희 사원 | R&D 개발1팀[email protected]브랜디, 오직 예쁜 옷만#브랜디 #개발문화 #개발팀 #업무환경 #인사이트 #경험공유 #이벤트참여 #이벤트후기 #미국

미국 현지 시각으로 9월 13일 런칭된 iOS 10 버전에서는 보안과 관련된 여러가지 정책의 변화가 생겼습니다. 그 중, 문서화가 잘 되어있지 않아1 곤란했던 정책의 변화는 바로 웹뷰에서의 custom URL scheme을 통한 앱 열기에 관련된 것입니다.문제 발견StyleShare 앱 내 스토어에서는 웹뷰를 통한 결제 방식을 사용하고 있습니다. 결제 프로세스는 다음과 같습니다. 웹뷰로 개발된 KCP 결제 페이지에서 주문 정보를 모두 작성한 후, 카드 결제 버튼을 선택하면 웹뷰에서 각 은행의 결제 앱을 실행하게 됩니다. 실행된 앱에서 사용자가 결제 정보를 입력하여 결제를 완료한 뒤 StyleShare 앱으로 돌아오면 결제가 완료되는 방식입니다. 발견한 문제는 바로 은행 결제 앱이 실행되지 않는 치명적인 문제였습니다.문제 원인웹뷰로 작성된 KCP 주문서는 아마 [removed].replace('myapp://hello/world')와 같이 custom URL scheme을 사용해서 결제 앱을 실행하도록 개발되어 있을 것입니다. 웹뷰의 URL이 변경될 경우 iOS가 이를 먼저 알아채고 설치된 앱에 등록된 URL scheme을 확인해서 앱을 실행하도록 하는데요. iOS 10 에서 변화가 생긴 곳이 바로 이 부분이라고 판단됩니다.iOS 9 버전에서 처음으로 LSApplicationQueriesSchemes 라는 Info 항목이 소개되었습니다. URL scheme을 사용해서 외부 앱을 열 경우, 특별한 제한이 없던 기존 방식에서 화이트리스트에 등록된 scheme만 열 수 있도록 보안 정책이 강화된 것인데요. 이 정책이 처음 소개된 iOS 9 버전에서는 웹뷰에서 URL scheme을 사용해서 앱을 열 경우 경고창을 통해 사용자에게 확인하는 과정만 추가되었을 뿐 정상적으로 작동하였습니다. 하지만 iOS 10 버전에서는 화이트리스트에 등록되지 않은 경우, 웹뷰에서는 무조건 차단하는 정책으로 변경된 것으로 보입니다.해결 방법애플에서 권장하는 해결 방법은 아마도 Info.plist의 LSApplicationQueriesSchemes 항목에 사용하고자 하는 URL scheme들을 등록하는 방법일 것입니다. 하지만, StyleShare 스토어는 KCP라는 PG사를 통해 각 은행의 결제 앱에 연동하는 구조로 되어 있습니다. 즉, KCP에서 새로운 결제 수단을 추가하거나, 각 은행사에서 앱 URL scheme을 변경/추가/삭제할 경우 각각에 대응해서 새로운 릴리즈를 해야 하는 것입니다. 더 심각한 것은 각 은행사에서 사용하는 URL scheme들이 문서화가 제대로 이루어지지 않거나 파편화되어있다는 점입니다.따라서, StyleShare에서는 웹뷰에서 custom URL scheme 요청이 발생하는 경우, 네이티브 코드에서 직접 앱을 실행하도록 하는 방법을 사용했습니다.UIWebViewDelegate를 사용하는 경우 func webView(_ webView: UIWebView, shouldStartLoadWith request: URLRequest, navigationType: UIWebViewNavigationType) -> Bool { if let url = request.url, url.scheme != "http" && url.scheme != "https" { UIApplication.shared.openURL(url) return false } return true } WKNavigationDelegate를 사용하는 경우 func webView(_ webView: WKWebView, decidePolicyFor navigationAction: WKNavigationAction, decisionHandler: @escaping (WKNavigationActionPolicy) -> Void) { if let url = navigationAction.request.url, url.scheme != "http" && url.scheme != "https" { UIApplication.shared.openURL(url) decisionHandler(.cancel) } else { decisionHandler(.allow) } } 혹시 이 부분에 대한 문서화가 어디에 되어있는지 아시는 분은 [email protected]로 연락주시면 감사하겠습니다. ↩#스타일쉐어 #iOS #모바일 #개발자 #개발 #앱개발 #꿀팁 #인사이트

유저 반응을 볼 때가 즐겁다는 프론트엔드 엔지니어 인턴 Mino조이에서 소프트웨어 엔지니어 인턴으로 살아간다는 것이 어떤지 궁금해 하시는 분들이 많아 4개월차 소프트웨어 엔지니어 인턴 미노(본명 천민호)를 Zoyiful Talk 첫 번째 주자로 모셨습니다.ZOYI: 미노 안녕하세요! 인턴으로 조인하신지 벌써 4개월이 지나셨다면서요. 우선 간단한 소개부터 해주세요. 회사에서 무슨 일을 하고 있나요?MINO: 안녕하세요, 채널(Channel)이라는 조이 신규 서비스를 개발하고 있는 엔지니어 미노입니다. 채널은 소비자와 커머스 기업을 연결해주는 소통 창구 같은 서비스인데요, 저는 그 중에 웹 프론트엔드를 개발하고 있습니다.ZOYI: 프론트엔드가 뭔가요? 좀 더 설명해 주세요.MINO: 프론트엔드는 흔히 ‘웹 개발자’라 하는데요, 웹이나 앱에서 서비스 이용자가 경험하는 부분을 개발합니다. 이용자에게 더 좋은 시각적 효과를 주고, 더 편리한 경험을 제공하기 위해 기술을 이용하죠. 이를 구현하기 위해 자바스크립트라는 언어를 사용하고, react.js를 프레임워크로 사용하고 있습니다.ZOYI: 원래부터 프론트 개발을 많이 하셨었나요?MINO: 프론트엔드는 HTML 작성할 수 있는 정도? 아니면 레일즈로 간단한 홈페이지 게시판 만드는 정도였어요. 자바스크립트는 조이에서 처음 배워봤고요.사실 개발 시작한 것 자체가 작년 9–10월이니 이제 반 년 좀 넘었네요. 코딩은 2년 전부터 시작했었는데 거의 알고리즘 공부가 위주였고 최근에야 제대로 개발을 한 것 같아요ZOYI: 조이에는 어떻게 조인하게 되신 거예요?MINO: 대학 개발 동아리 회장을 할 당시 대회 후원사가 필요해서 레드(CEO)한테 컨택한 적이 있거든요. 후원을 받고 나서 레드의 권유로 회사에 한 번 놀러왔는데, 사무실이 생각보다 좋더라고요. (웃음)스타트업 하면 좁은 공간에 다닥다닥 붙어있는 모습을 생각했었는데… 깔끔한 공간이 인상깊었어요.높은 천장과 통유리 채광을 자랑하는 조이 사무실에 반했다고 합니다.ZOYI: ㅎㅎㅎ 직접 일해보니 어때요? 실제로도 깨끗하던가요?MINO: 레드의 책상이 좀 더럽긴 하지만…은 농담이고요, 실제로 일해보니 더 좋은 것 같아요. 책상도 넓고… 제가 이렇게 하얀 느낌을 좋아하거든요.ZOYI: 조이에서의 4개월을 지내보니 어때요?MINO: 음… 4개월 지나고 나니, 이제야 내가 뭘 모르고 뭐가 부족한지를 알 수 있게 된 것 같아요. 잘한다고 말하긴 아직 부끄럽지만, 적어도 구글링으로 뭘 찾아야 할지는 알 수 있게 됐어요.ZOYI: 안해본 것들을 했잖아요, 주로 어떻게 습득을 했어요?MINO: 사람마다 좀 다를 수 있는데 저는 그냥 시간 날때마다 조이 오픈소스 프로젝트들을 하나하나 열어보면서 이게 어떻게 동작하나를 봤어요. 그래도 모르면 물어보면서 Follow up 받고… 동료들한테 부담없이 물어볼 수 있어서 좋았어요. 촉진제같은 역할을 해 준 것 같아요.한 번은, 전혀 새로운 분야이고 처음 접해보는 언어를 다루는 거라 익숙치 못해 하루종일 구글링을 한 적이 있어요. 그런데도 오늘 커밋 했냐, 뭐했냐 이런 얘기가 없고… 당신의 성장을 그냥 지켜보겠다는 태도인 거예요. 처음엔 익숙하지가 않았는데, 그런 분위기 덕분에 결과적으로 리서치를 잘 하고 일을 성공적으로 마무리 할 수 있었어요.ZOYI: 동료들과 교류가 많은 편인가요?저는 프론트엔드를 하다보니 주로 개발팀 멤버들과 많은 시간을 보내는데요, 업무 외적으로도 되게 재미있어서 친하게 지낼 수 도 있고 그래요. 꾸준히 소통하려 하는 게 느껴져요. 나를 막연히 6개월 후 나가는 인턴이 아니라, 함께 성장해 가는 동료로 생각하고 있구나. 하는 기분이 들죠.ZOYI: 푸스볼 중독이라는데?MINO: 푸스볼도 ZOYI에서 처음 배웠는데, 이건 정말, 최고의 레져인 것 같습니다 (목소리 톤 올라감). 가격 대비 효율이 최고예요. 하루 한 번 이상 꼭 하고 있습니다.10분만 해도 맥박이 빨라진다는 엄연한 스포츠, 푸스볼ZOYI: 본인의 푸스볼 랭킹은?MINO: 글쎄요, 디케이(하드웨어 디자이너)보단 잘하지 않을까요? ㅎㅎZOYI: 인턴 끝나면 생각나겠어요, 그러고 보니 인턴도 이제 두 달 남았네요. 돌아가면 하고싶은 일이 있나요?MINO: 아직 고민중이예요. 사실 조이 들어오기 전에는 프론트, 웹 개발자는 정말 안하겠다고 생각했었는데 지금은 이게 재미있다는 생각이 들어요.초반에 누가 “잘 하게 되면 점점 재미있어 질거다”라고 말해준 적이 있는데, 그 말이 공감이 돼요. 점점 배워가면서 지금은 어느정도 의도한 대로 구현이 되니까…이젠 재미있는 거예요. 새로운 분야를 알게 된 느낌? 그래서 앞으로 프론트엔드 개발자로 일해도 좋고, 뭐든 최대한 많은 경험을 하고 많은 지식을 습득해 보고 싶어요.ZOYI: 좋은 계기가 되었네요, 인턴 생활은 만족스러워요?MINO: 네, 생각하던 것 이상으로 좋았어요. 주도적으로 일을 해 나갈 수 있다는 점과, 하나하나 해 나갈 때마다 내가 성장하고 있는 느낌이 좋아요. 사실 처음 입사할 땐 단순히 반복작업만 할 줄 알았거든요. ZOYI엔 뭔가 ‘네 꿈을 펼쳐봐라~’하는 태도가 있는데, 저는 거기에 잘 맞았던 것 같아요.ZOYI: 그렇다면 향후 ZOYI 지원을 고민하시는 분께 어떤 조언 한마디 해주시겠어요?MINO: 주변에 많은 친구들이 ‘난 안될거야’라고 생각하고 지원조차 안하는 경우가 많은데, 저는 일단 지원해 보라고 말해주고 싶어요. 저도 지원할 당시 굉장히 걱정을 했었거든요. 나는 알고리즘 공부밖에 못해봤고, 서버도 용어 하나도 모르는데 내가 잘 할 수 있을까?하는 생각.막상 회사에 들어오고 난 지금은 생각이 많이 달라졌어요. 인턴에게 중요한 자질은 완벽함보다 가능성인 것 같아요. 그 가능성이란 게 대단한 스펙이 아니라, 기초를 탄탄히 가지고 있는 거예요. 그리고 나면 회사에 와서 충분히 성장할 수 있어요.그 좋은 사례가 션(CTO)인 것 같아요. 함께 일하면서 CTO가 되어가는 모습을 곁에서 보는 게 참 좋았어요. 내부에서 우리가 성장해 더 큰 역할을 맡을 수 있는 조직이란 게 참 좋아요.ZOYI: 조언 감사합니다. 남은 기간 ZOYI에서 기대하는 점이 있다면?MINO: 이번 주부터 시작될 개발팀 위클리 세션이 기대돼요. 각자가 알고 있는 기술을 다른 멤버들과 공유하는 시간인데요, 조이가 워낙 다양한 기술을 다루다 보니 제가 담당하지 않는 분야에 대해서는 잘 모르는 게 많거든요. 같이 일하는 사람들은 어떤 분야에 대해 일하고 있는지 기술적으로 알아보고 싶어요.ZOYI: 좋은 시도네요. 마지막으로 글 읽으시는 분들께 한마디 하시겠어요?MINO: ZOYI는 잘하는 사람들이 와서 더 잘하게 되는 곳이 아니라 가능성 있는 사람들이 와서 잘하게 되는 곳이라고 생각해요. 누구에게나 열려 있으니 편히 찾아와 주셨으면 좋겠어요 ^^#조이코퍼레이션 #개발팀 #개발자 #개발환경 #업무환경 #팀원인터뷰 #팀원소개 #팀원자랑

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

Go 서버 개발을 시작하며   특정 API만 다른 언어로 구현해서 최대의 성능을 내보자! 저희 서버는 대부분 Django framework 위에서 구현된 광고 할당 / 컨텐츠 할당 / 허니스크린 앱 서비스 이렇게 나눌 수 있는데 Python 이라는 언어 특성상 높은 성능을 기대하기가 어려웠습니다. 하지만 세가지 서비스에서 락스크린에서 어떤 컨텐츠나 광고를 보여줄지 결정하는 Allocation(할당) API 가 가장 많이 호출되고 있었는데 빈도로 보면 80% 정도로 높은 비중을 차지하고 있어서 이 Allocation API 들을 성능이 좋은 다른 언어로 구현하면 어떨까 하는 팀내 의견이 있었습니다. Why Go? 저는 예전부터 Java,  C# 등의 컴파일 언어에 익숙해서 기존 Java 와 C, 그리고 Go 라는 최근에 새로 나온 언어 중에서 아래 블로그글과 같이 여러 reference 들을 통해 성능이 좋다는 Go 로 이 API 들을 포팅하는 작업을 시작하게 되었습니다. Go 에 대한 첫 인상은 Java, C계열 언어보다 덜 verbose 보였고 python 보다는 strongly-typed, encapsulated 하다보니 자유도를 제한해서 코드를 보기 쉽게 하는 것을 선호하는 저의 성격과도 잘 맞는 언어였습니다.     출처: Carles Mateo, Performance of several languages서버 개발 환경   Server design How to import libraries  GVT (https://github.com/FiloSottile/gvt) – Go 는 vendering tool 을 통해 dependency 를 관리할 수 있습니다. GVT 의 경우 처음 도입했을 때 별로 유명하지 않았는데 사용법이 간단해서 도입하게 되었습니다. 아래와 같이 참조하고 있는 revision 을 관리해주며 update 통해서 최신 소스를 받아 올수 있습니다.   { "version": 0, "dependencies": [ { "importpath": "github.com/Buzzvil/go-env", "repository": "https://github.com/Buzzvil/go-env", "vcs": "git", "revision": "2d8489d40184a12c4d09d09ce1ff717e5dbb0745", "branch": "master", "notests": true }, ....  Design pattern  Go 언어에서는 package level cycling dependency 를 허용하지 않아서 좀더 명확한 구조를 만들기 좋았습니다. 예를들어 Service 에서는 Controller 를 참조할수 없고 Model 에서는 Controller / Service / DTO 등을 참조할수 없도록 강제했습니다. 모든 API 요청은 Route 를 통해 Controller 에게 전달되고 이 때 생성된 DTO (Data transfer object) 들을 Controller 가 직접 혹은 Service layer 에서 처리하도록 하였고 DB 에 접근할 때는 모델을 통해 혹은 직접 접근하도록 했지만 추후 구조가 복잡해지면 DB 쿼리 등을 담당하는 DAO (Data access object) 를 도입할 계획입니다   Libraries                  요소이름선택 이유NetworkGinWeb 서버이다 보니 네트워크 성능을 최우선으로 고려, 벤치마크 표를 보고 이 라이브러리를 선택Redis & cachego-redis역시 성능을 가장 중요한 지표로 보고 이 라이브러리 선택MysqlGormORM 없이는 개발하기 힘든 시대이죠. 여러 Database를 지원하고 ORM 중에서도 method chaining 을 사용하는 Gorm 을 선택Dynamoguregu dynamoAWS에서 제공하는 Dynamo 패키지를 그대로 사용하면 코드 양이 너무 많아지고 역시 method chaining 을 지원해서 선택Environment variablescaarlos0 envGo 에서는 tag 를 이용하면 좀더 코드를 간결하고 읽기 쉽게 사용할수 있는데 이 라이브러리가 환경변수를 읽어오기 쉽도록 해줌   Redis cache  func SetCache(key string, obj interface{}, expiration time.Duration) error { err := getCodec().Set(&cache.Item{ Key: key, Object: obj, Expiration: expiration, }) return err } func GetCache(key string, obj interface{}) error { return getCodec().Get(key, obj) }  Mysql  var config model.DeviceContentConfig env.GetDatabase().Where(&model.DeviceContentConfig{DeviceId: deviceId}).FirstOrInit(&config)  Dynamo if err := env.GetDynamoDb().Table(env.Config.DynamoTableProfile).Get(keyId, deviceId).All(&profiles); err == nil && len(profiles) > 0 { ... }  Environment variables  var ( Config = ServerConfigStruct{} onceConfig sync.Once ) type ( ServerConfigStruct struct { ServerEnv string `env:"SERVER_ENV"` LogLevel string .... } ) func LoadServerConfig(configDir string) { onceConfig.Do(func() {//최초 한번반 호출되도록 env.Parse(&Config) } }    Unit test   환경 구성 Test 환경에는 Redis / Mysql / Elastic search 등에 대한 independent / isolated 된 환경이 필요해서 이를 위해 docker 환경을 따로 구성하였습니다. Test case 작성은 아래와 같이 package 를 분리해서 작성했습니다.  package buzzscreen_test var ts *httptest.Server func TestMain(m *testing.M) { ts = tests.GetTestServer(m) // 환경 시작 tearDownElasticSearch := tests.SetupElasticSearch() tearDownDatabase := tests.SetupDatabase() code := m.Run() // 여기서 작성한 TestCase 들 실행 // 환경 종료 tearDownDatabase() tearDownElasticSearch() ts.Close() os.Exit(code) }  Mock server는 은 http.RoundTripper interface 를 구현해서 http.Client 의 Transport 멤버로 설정해서 구현했습니다. 아래는 Test case 작성 예제입니다.  httpClient := network.DefaultHttpClient mockServer := mock.NewTargetServer(network.GetHost(MockServerUrl)) .AddResponseHandler(&mock.ResponseHandler{ WriteToBody: func() []byte { return []byte(mockRes) }, Path: "/path", Method: http.MethodGet, }) clientPatcher := mock.PatchClient(httpClient, mockServer) defer clientPatcher.RemovePatch()  Unit test 관련해서는 내용이 방대해서 추후 다른 포스트를 통해 자세히 소개하도록 하겠습니다.  Infra API 요청 분할 AWS Application load balancer 여러 API 중에서 할당 API 를 제외한 요청은 기존의 Django 서버로 요청을 보내고 할당요청에 대해서만 Go서버로 요청을 보내도록 구현하기 위해 먼저 시도 했던 것은 AWS Application load balancer (이후 ALB) 였습니다. ALB 의 특징이 path 로 요청을 구별해서 처리할수 있었기 때문에 Allocation API 만 Go 서버 로 요청이 가도록 구현했습니다.  출처: Amazon Devops Blog, Introducing Application Load Balancer   하지만 이렇게 오랫동안 서비스 하지 못했는데 그 이유는 서버 구성이 하나 더 늘어나고 앞단에 ALB 까지 추가되다 보니 이를 관리하는데 추가 리소스가 들어가게 되어서 어떻게 하면 이러한 비용을 줄일수 있을까 고민하게 되었습니다.   Using docker & nginx  Go로 작성된 서버가 독립적인 Micro service 냐 아니면 Django 서버에서 특정 API 를 독립시켜 성능을 강화한 모듈이냐 의 정체성을 두고 생각해봤을때 후자가 조금더 적합하다보니 Go / Django 서버는 한 묶음으로 관리하는 것이 명확했습니다. Docker 를 도입하면서 nginx container 가 proxy 역할을 하고 path를 보고 Go container / Django container 로 요청을 보내는 구성을 가지게 되었습니다.  글을 마치며   시작은 미약하였으나 끝은 창대하리라 하나의 API를 이전했음에도 불구하고 Allocation API 에 대해서는 약 1/3, 서버 Instance 비용은 1/2.5 수준으로 감소했습니다.   설명: 기존 4개의 Django 인스턴스의 CPU 사용률이 모두 13% 정도 감소, Go 인스턴스의 CPU 사용율은 17% 정도   17 / (13 * 4)  ≒ 1 / 3  충분히 만족할만한 성과가 나와서 그 뒤로 몇가지 API도 Go 로 옮겼고 새로 작성하는 API 는 Go 환경 안에서 직접 구현하는 중입니다. 처음에는 호출이 많은 하나의 API 를 다른 언어로 포팅하기 위해 시작한 작업이었는데 Container 기술을 도입하는 등 서버 Infra 까지 변경하면서 상당히 큰 작업이 뒤따르게 되었습니다. 하지만 이 작업을 하면서 많은 동료들의 도움과 조언이 있었고 결국 완성할수 있었습니다. 이렇게 실험적인 도전을 성공 할수 있는 환경에 여러분을 초대하고 싶습니다! Go언어에 대한 문의나 좋은 의견도 환영합니다.