안녕하세요. 엘리스입니다!지난 8월 말, 엘리스의 야심 찬 첫 해커톤이 있었습니다. 이번 해커톤은 매주 금요일 찾아가는 문제 ‘금요일에 코딩하는 토끼’에 대한 수강생 여러분의 성원에 힘입어 개최되었습니다.주제는 ‘코딩 문제의 A에서부터 Z까지 직접 설계하고 제작한다.’ 해커톤에서는 아이데이션 단계에서부터 문제 기획과 코딩, 채점을 위한 그레이더 제작까지 코딩 문제의 모든 것을 다루었습니다. 물론 실제 문제 동작을 위해 실행과 채점을 반복하며 디버깅하여 완벽한 실습 문제를 만드는 것 역시 이번 경연의 핵심이었는데요.이를 통해 모든 참가자 여러분들은 일일 엘리스 아카데미 실습 문제의 출제자가 되었습니다. 어떤 과정을 거친 어떤 결과물들이 있었을까요?해커톤 현장 스케치해커톤의 소개를 경청 중이신 참가자 여러분.지금까지 프로그래밍 문제를 많이 풀어보셨을 여러분이, 반대로 문제의 출제자가 되어 문제를 구성하는 관점에서 생각해보고 채점 방식까지 고민해본다면 프로그래밍에 대한 이해도를 더 높일 수 있을 것이라는 기대로 이와 같은 해커톤이 기획되었습니다. 교육자로서 엘리스 플랫폼의 다양한 기능을 직접 이용해볼 수 있는 것은 일석이조의 이점이었죠!경직된 분위기를 깨고 뇌를 말랑말랑하게 만들기 위한 아이스 브레이킹 시간은 팀 대항전으로 진행되었습니다.간단한 코딩 문제를 가장 먼저 맞히는 팀이 점수를 얻는 스피드 코딩 게임을 통해서 순발력을 높이고, 잠시 후 해커톤에서 본격적으로 사용하게 될 엘리스 플랫폼과 친해질 시간도 가질 수 있었습니다.'그림 그리기 게임'에서는 각 팀 디자이너들의 창의력이 폭발! 개발과 관련된 온갖 단어들을 1초 만에 그림으로 표현해야 하는 설명자의 재치와 크로키 실력(?)이 강조되었던 순간이었는데요. 승자는 '오즈'팀! 모두 오즈 팀 디자이너의 그림 실력에 입을 다물지 못했다고 합니다.게임을 하는 동안 어느새 어색했던 처음의 분위기가 파괴되었습니다. ^^ 1시간 동안 문제의 초안을 기획하는 시간이 주어지고, 이어 각 팀의 아이디어 발표 시간이 있었습니다.해커톤의 룰은 아래와 같았는데요.실행 가능한 프로그래밍 문제 1개 출제.동화를 모티브로 한 문제 스토리를 기획.채점 가능한 그레이더 제작.모든 팀들이 알고리즘 문제를 기획해주셨습니다. 동화의 서사구조를 논리적으로 단순화하거나 변형하여 알고리즘 문제에 녹여낸 과정이 인상적이었습니다.아이데이션 단계에서는 문제의 완성된 모습이 전부 그려지지는 않았지만 많은 고민의 흔적과 창의적인 생각들을 엿볼 수 있어 이로부터 탄생될 프로그래밍 실습을 기대할 수 있었습니다.밤샘 코딩 중...우승 문제 소개기획하고 코딩하고 디자인을 하다 보니(!) 어느새 날이 밝아왔습니다. 이제 남은 것은 팀별 결과물 발표와 우승팀 시상 뿐!'금코토'를 패러디하여 팀 명을 지어주신 어린 왕자 팀. /* prince */로고까지 깨알 섬세!모든 팀이 각기 다방면에서 강점을 부각하는 문제를 출제해주셨기 때문에 우열을 가리기 어려웠는데요. ‘금코토’배 해커톤이라는 이름에 걸맞게 금코토 과목의 취지와 가장 부합하는 문제를 출제한 팀에게 가산점을 주어 우승팀을 선발하였습니다. 그 결과 대망의 우승 문제는...거울나라의 앨리스팀의 ‘케이크와 병’ 단순한 명료한 문제 구성과 초등학생도 이해할 수 있는 쉽고 친절한 프레젠테이션으로 인상 깊었던 문제였습니다. 완성도, 문제 활용도 면에서 금코토 문제를 능가하며 단순하면서도 재미있게 풀 수 있는 문제라는 심사위원들의 평가가 있었습니다. 우승팀인 거울나라의 앨리스 팀 전원에게는 엘리스 굿즈를 선물로 보내드립니다. :)이밖에 겁쟁이 사자를 동물의 왕으로 만들기 위해 용기의 성을 짓는 알고리즘 문제를 낸 오즈의 마법사 팀의 문제는 스토리에 착안하여 자칫 복잡해질 수 있는 내용을 세세한 문제 설계로 극복하려 했던 점이 우수하게 평가받았습니다. 술주정뱅이 별에 사는 만취한 아저씨를 옮기는 알고리즘 문제를 낸 ‘목요일에 코딩하는 어린 왕자’ 팀은 참신성과 '넓이 우선 탐색', '깊이 우선 탐색', '다익스트라 알고리즘'을 모두 공부해볼 수 있도록 한 문제 구성 면에서 높은 평을 받았습니다.큰 상품도 내걸지 않았던 첫 해커톤이었는데도 참가자분들 모두가 열과 성을 다해 밤을 새워 문제를 만들어 주셨습니다. 모든 참가자 여러분들께 감사의 말씀 전합니다. :) 해커톤 이후 진행한 설문 조사에서 100%의 확률로 모든 분들이 다음 해커톤에 재참가 의사를 밝히셨는데요. 모두 첫 해커톤을 즐겨주셨던 것 같네요. 엘리스에서는 앞으로도 해커톤을 지속적으로 개최할 예정입니다. 코끝 시려질 때쯤 더욱 풍성하고 유익한 기획의 해커톤으로 찾아뵐 예정이니 많은 관심 가져주세요!*금코토 — ‘금요일에 코딩하는 토끼’라는 엘리스 아카데미 과목의 줄임말. 매주 금요일 저녁때쯤 업로드되는 문제로, 특정 루트로 토끼가 움직이도록 코딩해야 하는 콘셉트와 귀여운 휴보 래빗이 특징입니다. >>문제 풀어보기(무료)

 Buzzvil People에서는 다양한 배경과 성격 그리고 생각을 지닌 버즈빌리언들을 한 분 한 분 소개하는 시간을 갖습니다. 어떻게 버즈빌에 최고의 동료들이 모여 최고의 팀을 만들어가고 있는 지 궁금하시다면, 색색깔 다양한 버즈빌리언들 한분 한분의 이야기가 궁금하시다면, Buzzvil People을 주목해주세요.1. 간단한 자기 소개 부탁드립니다.  안녕하세요 저는 버즈빌에서 Server engineering 을 맡고 있는 유병우입니다. 회사에서는 Ben 이라는 닉네임을 쓰고 있고 저와 아내 사이에 아기가 하나 있는데 회사에서는 벤, 벤처, 미니벤이렇게 부르고 있습니다. 성격은 매우 Active 해서 웬만한 스포츠는 다 좋아하고 회사에서는 Rock band도 하고 있습니다. 프로그래머! 어린 시절 Basic 이라는 언어로 시작한 프로그래밍이 너무 재밌기도 했고 가능한 많은 사람들에게 유익을 끼치고 싶다는 생각에 Software Engineer 가 되었습니다. 10년 전 병역특례 시절 카카오톡 이전에 존재했던 m&Talk 이라는 무료 메신저 개발을 시작으로 삼성의 Chat@n, 그리고 Line, Naver 외 여러 앱에 들어가는 push notification platform 을 개발한 경험이 있습니다. 전 세계에서 억 단위가 넘는 유저들에게 서비스하고 그 유저들에게 좋은 경험을 선사하는 것이 저에게 더욱 Software 의 매력에 빠지게 만들었던 것 같습니다. 새로운 기능이나 개선사항을 배포하고 나면 유저들의 Feedback 을 보는 것이 아침에 눈을 뜨면 가장 먼저 하는 일이었습니다. (늘 즐겁기만 한 건 아니었습니다. 특히 버그를 배포한 다음 날엔.. -_-a)  2. 어떻게 버즈빌에 오시게 되셨나요?  Infobank 에서의 인연 Infobank 에서의 병역특례를 하면서 m&Talk이라는 메신저를 개발할 때 Product Team의 Jay 는 iPhone 쪽 개발을 주도하고 있었고 저는 Android 쪽 개발을 주도하고 있었습니다. 함께 하나의 Product 을 만들면서 여러 가지 의견을 주고받기도 했고 서로 부족한 부분을 잘 보완해주는 친구이자 동료라는 생각을 많이 했습니다.  창업을 결심 나중에 Jay가 미국에서 함께 잠금화면 서비스를 만들어보자고 절 찾아왔고 그렇게 해서 Slidejoy 라는 회사를 함께 공동창업하게 되었습니다. 당시 좋은 회사에서 만족하며 생활하고 있었고 한 가정의 가장으로서 불안정한 길을 선택하는 것에 대한 두려움이 있었지만 좋은 사람들과 함께 창업이라는 기회는 자주 오지 않는다는 것과 다음의 단순한 생각이 창업의 길로 저를 이끌었습니다.  “뭐, 굶어 죽지는 않겠지.” 버즈빌로 합병 많은 위기들을 헤쳐나가며 Slidejoy 는 계속 성장했고 좋은 기회에 한국에서 비슷한 서비스를 하고 있던 저희보다 규모가 큰 회사인 버즈빌로 합병을 하게 되었습니다.  3. 버즈빌에서 어떤 업무를 담당하고 계신가요?  신기술 & Refactoring  제가 Software 를 개발하면서 가장 중요하게 생각하는 것은 효율 / 훌륭한 Design 을 가지고 있는 프로젝트 설계인데요, 효율을 올리기 위해 Go 와 Kubernetes 등의 기술을 회사에 도입했고 MVP, MVC 와 같은 Design pattern 들을 도입해서 코드를 읽기 쉽고 서로 분리하고 재사용 가능한 구조로 만드는 것에 노력 중입니다.    Go server engineering 실제 업무는 BuzzScreen / HoneyScreen 에서 광고 및 콘텐츠 할당과 Slidejoy 라는 서비스의 API 서버 개발을 맡고 있으며 Slidejoy 클라이언트를 개발했어서 클라이언트 쪽도 조금씩 참여하고 있습니다. 새로운 기술에 관심이 많다 보니 BuzzScreen 과 HoneyScreen 할당 로직을 전부 Go 언어로 포팅했고 비약적인 성능 향상이 있었습니다. (Go 서버 개발하기)  4. 스타트업에서 혹은 광고업계에서 일하는 느낌이 어떠세요?  사람 > 회사 대기업에서의 경험과 다르게 스타트업에서는 한 사람 한 사람이 일당백인 경우가 많은 것 같습니다. 그리고 그런 한 사람에 의해서 회사가 좌지우지 할 수 있는 곳이 스타트업입니다. 회사가 겪는 크고 작은 성장과 위기 모두 그대로 직원들에게 전달 되다 보니 그만큼 Buzzvil 식구들 모두 함께 만들어가는 서비스의 성공에 초점을 맞출 수 있습니다.  모바일 광고 저는 사실 미디어에 큰 흥미가 없고 광고는 더더욱 관심이 없었습니다. 하지만 Mobile 이라는 Big wave 안에서 0에서 출발해서 수억 명이 사용하게 된 급속도로 성장하는 Messenger 를 개발을 몸으로 체험할 수 있었고 모바일 광고 역시 Buzzvil 을 성장시킨 Big wave 였다고 생각합니다. 이렇게 급속도로 변하고 성장하는 시장에서 스타트업에 분명히 가치를 계산할 수 없는 엄청난 기회가 있다고 생각합니다.  5. 이것만큼은 버즈빌이 참 좋다! 어떤 게 있으실까요?  밝고 명랑한 문화 회사 회식 중에서 저는 “친해지길 바래” 라는 테마를 정말 좋아하는데요. 그야말로 정해진 예산 안에서 소수의 사람들끼리 마음껏 놀 수 있습니다. 지난번 친해지길 바래 때는 간단히 막국수 먹고 그 외의 모든 예산을 사격 및 방탈출 등의 액티비티에 쏟아부었습니다. 회식 날 밤에 배가 고픈 건 태어나서 처음이었던 것 같아요. 올해 초에 다녀왔던 전 직원들과 함께 다녀온 Bali 에서의 워크숍도 빠질 수 없습니다. 워낙 서로 친하게 지내다 보니 밤잠을 아껴가며 놀았던 기억이 납니다. 휴양지를 다녀왔는데 한국 돌아와서 1~2주 체력적으로 정말 힘들었던 기억이 나네요. 어느 Slack 채널에서나 난무하는 아재개그와 어처구니없는 3행시, 직원들의 표정이 담긴 얼굴로 만든 이모티콘 등 직원들 사이에서 주고받는 대화에는 늘 위트가 넘칩니다. 다크할거야! 라고 생각할 틈을 주지 않습니다. 비록 웃기지 않더라도 응원해줍니다. 노력은 언젠가 결실을 맺을 것이라 기대하기 때문이죠. 같이 놀고 같이 공부하는 회사 마음껏 교육이나 운동을 할 수 있도록 지원해주는 프로그램이나 무제한 도서구매를 지원하고 다양한 주제의 동아리나 스터디 모임 등이 있고 이걸 회사 차원에서 장려하는 것이 빼놓을 수 없는 Buzzvil 의 특징인 것 같습니다. 머신러닝, 영어스터디, 통기타 등의 스터디 모임과 밴드, 축구, 배드민턴, 테니스, 필라테스 등의 동아리 모임 등 대부분 직원들이 하나 이상의 프로그램에 참여하고 있습니다.  6. 개인적인 목표나 꿈이 있으신가요? 있다면, 버즈빌에서의 경험이 어떻게 도움이 된다고 생각하시나요?  많은 사람들에게 편리함을 제공 잠금화면이라는 대부분 사람들이 기존에 크게 활용되지 않고 있던 공간에 Value 를 만드는 것이 버즈빌에서 더 열심히 프로그램을 개발하게 만드는 원동력입니다. 위에도 기술 했지만 저는 가능한 많은 사람들에게 유익을 끼치고 싶어서 Programming 을 하게 되었고 대부분의 다른 산업과 달리 제가 하는 개발 작업은 하나의 복제품을 생성하는데 Ctrl+C / Ctrl+V 만으로 충분하니까 좋은 제품을 만들면 더욱 발전돼서 긍정적인 영향을 더 널리 끼칠 수 있을 것 같습니다.  다른 개발자들이 읽기 쉬운 코드 실제 제가 일을 하면 할수록 기존의 코드를 구조화하고 모듈화하고 사용하지 않는 코드를 지우는 일에 열심을 가지고 있다는 사실을 알게 되었어요. 확장이나 활용이 가능한 Core 나 Library 쪽 개발을 주로 하면서 어떻게 짜면 제 코드를 사용하는 사람이 덜 혼란스럽고 잘 활용할 수 있는지와 어느 곳에 어떤 설계가 어울리는지도 많이 고민해왔던 것 같습니다 버즈빌에서 버즈스크린이라는 상품을 통해서 저의 이런 성향을 마음껏 발휘하고 있습니다. 여러 Publisher 가 쉽게 사용할 수 있어야 하고 SDK 등을 사용할 때 쉽게 Integration 되어야 하기 때문이죠. ‘내가 짠 코드를 인수인계 받을 사람이 연쇄살인범이고 그 사람은 너의 주소를 알고 있다고 생각하고 코딩하라.’ 라는 말이 있는데요. 누구에게도 부끄럽지 않은 코드를 짜려고 항상 노력합니다. 갈 길이 아직 멀지만 연쇄살인범이라도, 어떻게 이렇게 코드를 (잘?) 설계했는지 의논하러 오게 만드는 것이 저의 꿈입니다.     *고성장 스타트업 버즈빌의 채용공고(전문연구요원 포함)를 확인하고 싶으면 아래 버튼을 눌러주세요!

안녕하세요. 타운컴퍼니 R&D 파트의 백대현입니다.타운컴퍼니는 단체들를 위한 공동구매 플랫폼인 타운어스를 운영하는 스타트업입니다. 기술블로그를 시작하며 최근 오픈한 타운어스 2.0에 대한 소개, 타운컴퍼니 기술조직인 R&D 파트에 대한 소개를 드리려 합니다.타운어스는 대학생들이 학교 내에서 자주 진행하는 공동구매가 굉장히 복잡하고 만족하기 어렵다는 문제를 해결하기 위해 시작되었습니다. 수작업으로 진행하던 공동구매를 플랫폼화 시켜 편하게 공동구매를 진행할 수 있게 만들고, 전국단위로 공동구매를 진행하여 최저가로 구매할 수 있도록 하였습니다.2014년 9월 오픈베타서비스인 캠퍼스샵을 시작하였고 이어서 2015년 6월 정식서비스 타운어스를 런칭하여 2년 넘게 폭발적으로 성장해왔습니다.사실 그 동안 타운어스 사이트에 대한 아쉬움이 많았습니다. 사이트가 초기에 린(Lean)하게 만들어진 이후에 몇차례 업데이트를 거쳐 타운어스 비즈니스를 받쳐주고 있었지만 내부 개발팀의 부재, 인력부족으로 유지보수가 잘 되지 않고 있었습니다. 그 와중에 몇 차례의 비즈니스 전략 변경(Pivot)을 거치면서 기술과 비즈니스의 괴리가 점점 벌어지게 되었습니다.타운어스 신규플랫폼타운컴퍼니에서는 여러 고민을 거쳐 한층 업그레이드 된, 이제 대학생 뿐만 아니라 모든 단체를 위한 공동구매 커머스 플랫폼으로 거듭나고자 타운어스 2.0 프로젝트를 시작하며 기획팀, 디자인팀, 개발팀으로 이루어진 R&D 파트를 출범하고 기술조직을 구성하였습니다.새로 출범한 타운컴퍼니 R&D 파트에서는 물려받은 기존 코드베이스를 유지하며 플랫폼을 개선할 것인지, 부채를 청산하고 새로운 코드베이스를 쌓을 것인지 많은 고민을 했습니다. 결론적으로 새로운 코드베이스로 프로젝트를 진행하기로 하였는데 대표적인 이유는 아래와 같았습니다.타운어스 2.0에서 변경되어야할 기획이 상당히 많아 재설계가 필요함비즈니스적 전략 변경을 서비스에 반영하기 위해 변경해야할 기획이 상당히 많고 그 동안 기술에 반영되지 않은 비즈니스 요구사항이 많아 여려 요구사항이 복합적으로 고려되어야함서비스 아키텍처가 연속성이 없음초기에 MVP로 시작된 코드베이스가 연속적인 기술조직이 발전시키지 못하고 외주 개발과 인력 변경을 거치다 보니 일관적이지 않고 누수가 많음버그 빚더미인력부족으로 인해 그 동안 유지보수가 되지 않아 해결해야할 버그가 복합적으로 존재함 (해결되지 않은 리포팅된 이슈 450여개 OMG)위 외의 여러 이유로 타운컴퍼니 R&D 파트에서는 기술부채 파산을 선택하고, 새로운 코드베이스에서 프로젝트를 시작하기로 하였습니다.신규플랫폼 간략 소개결론적으로 타운어스 신규플랫폼은 전체적인 일정과 인력을 고려하여 우선 부분적으로 오픈하게 되었습니다. 가장 많은 사용자들이 사용하는 단체의류공동구매에 대한 서비스를 먼저 개발하게 되었고 그 외 카테고리의 공동구매는 기존플랫폼에서 서비스하고 있습니다.이렇게 시작한 타운어스 신규플랫폼의 현재 오픈한 변경 사항은 크게 아래와 같습니다.전체적인 UX/UI 업데이트공동구매를 더 편하게 시작하고 진행하고 마무리할 수 있도록 개선“공동구매방”을 친숙하게 사용할 수 있도록 유도하였습니다.단체의류 커스터마이징 기능 강화커스터마이징 의류 종류 확장 : 과잠, 코치자켓, 티셔츠 (점진적으로 확대할 예정)커스터마이징 예상가격 계산 기능편하게 단체의류 디자인을 미리 해볼 수 있는 서비스를 제공합니다.최근 오픈을 시작으로 타운컴퍼니 R&D 파트에서는 지속적으로 서비스를 발전시켜 세상 모든 단체활동을 위한 공동구매, 타운어스에 걸맞는 공동구매 커머스 플랫폼으로 만들어갈 예정입니다.기술 스택과 조직 문화타운컴퍼니 R&D 파트의 기술에 대해서는 꾸준히 소개를 드리려 합니다. 때문에 오늘은 조직 문화와 기술 스택에 대해서 간단하게 소개를 드리겠습니다.프로젝트 진행협업툴로 JIRA, Confluence, Slack을 사용하고 있습니다.프로젝트는 Agile Kanban 방식으로 테스트 주도 개발, 코드 리뷰, 페어프로그래밍을 통해 진행하고 있습니다.서비스에 대한 충분한 고민 이후에 개발을 진행하려 노력합니다.기술 스택Back-End는 Django 1.11 (DRF) 기반으로 개발하며, AWS, MySQL, Vagrant, Docker 같은 기술을 사용하고 있습니다.Front-End는 Angular 5.1을 사용해서 개발하고 있으며 Less, RxJS, Webpack 등의 기술을 사용하고 있습니다.UX/UI에 Sketch와 Zeplin을 주로 사용하고 있습니다.CI(Continuous Integration)로 Travis-CI, 배포 관리로 Fabric과 AWS CLI, 버그 리포팅으로 Sentry.io, 플랫폼 모니터링으로 ELK(ElasticSearch, Logstash, Kibana)를 사용하고 있습니다.지향하는 조직 문화 및 지원자유롭고 주도적인 조직 환경시간에 쫓겨 비루한 코드를 생산하지 않도록유연한 리모트 근무지시가 아니라 스스로 할 일을 찾는 자율 속에서 책임을 다하는 문화자유롭게 의견을 제시할 수 있는 편한 분위기건강한 비판과 토론을 장려하는 커뮤니케이션 문화이상을 추구하되 비즈니스에 기반한이상적인 기획, 디자인, 개발을 지향하지만 비즈니스 영역에 기반한 의사결정회사 모든 조직들이 더 부가가치가 높은 업무에 집중할 수 있는 환경 조성을 위해 노력TOY TIME매주 금요일 4시부터 7시까지 3시간 자유로운 주제로 프로젝트 진행세미나, 컨퍼런스 참가 적극 장려 및 도서 지원저희는 아직 성장하고 있는 만큼 개선할 점도 많고 배워야하는 부분도 많이 있습니다. 그 만큼 기술블로그를 통해 저희가 고민하고 겪었던 기술을 공유하고 소통하며 서로 성장할 수 있는 기회가 되었으면 합니다.잘 부탁드립니다.#타운컴퍼니 #서비스소개 #기업문화 #사내복지 #조직문화 #원격근무 #디지털노마드 #재택근무

스포카에서 다년간 일하면서 나에게는 몇 가지 별명이 생겼다. 그 중 하나는 봇맘(Bot mom)이다. 다른 스타트업에서처럼 으레 스포카에서도 주어지는 일만 하는게 아니라 작고 큰 문제를 스스로 발견하고 고민할 기회가 왕왕 생긴다. 나 또한 그런 기회가 있었고 그러던 중 (귀차니즘을 극복하기 위해라고 쓰고) 일을 더 효율적으로 하기 위해(라고 읽는다) 봇(Bot)에 재미를 느끼게 되었다. 그리고 하나 둘 봇으로 문제를 해결하게 되었고 어느새 사람들이 그 별명을 붙여주었다.봇(Bot)2014년 즈음부터 스포카는 슬랙(Slack)을 사내 메신저로 사용하기 시작했다. 슬랙 도입 초창기에는 기본적인 업무 커뮤니케이션과 아틀라시안 제품군(JIRA, Confluence 등), Github 등 사내 업무 툴의 슬랙 라우팅 기능으로만 슬랙을 사용하였다. 하지만 기본 기능 만으로는 실제 업무 환경에서 불편한 부분들이 더러 있어 슬랙봇 기능을 점차 활발히 사용하게 되었다. 팀마다 사용빈도는 다르지만 현재 많은 직원이 슬랙봇을 활용하고 있는데 지속적으로 업무 환경을 개선하는데 봇 기능이 상당한 기여를 하고 있다.인터넷 상에서 자동화된 작업(스크립트)를 실행하는 응용 소프트웨어봇(Bot)은 위와 같이 설명되고 있다. 예를 들어, 슬랙에서 사용자가 설정한 단어가 입력되거나 시간대가 되었을 때, 설정했던 이미지나 텍스트가 자동으로 나오는 기능이라고 생각하면 된다.슬랙에서 기본적으로 제공하는 슬랙 봇과 Reminder 기능만 잘 활용해도 누구나 업무환경 개선을 시도해볼 수 있다. 개인적으로 스포카의 봇 활용(hacking)1은 어떠한 다른 팀과 비교해도 뒤지지 않는다 생각한다. 실제 업무에 적용한 사례를 보면 봇이 무엇인지, 무엇을 할 수 있는지 아는데 도움이 될 것이다. 큰 도움이 되고 있었던 사례를 모아 소개하겠다.2Case1. 자연스럽게 직원들에게 세뇌시키기상황 및 의도서비스 내 용어가 팀별로 다르게 쓰이거나 여러가지로 불리고 있는 것들이 있었다. 혹은 서비스가 런칭/업데이트되면서 개편된 제품/기능이름들이 있었다. 이는 아는 사람끼리는 문제가 없지만 신규입사자나 아직 전달이 덜된 타팀과 소통할 때에는 오해가 생길 수 있었다. 이런 상황에서 UXD팀에서는 추가적으로 새로운 이름을 알리고 즉각 교정 효과를 볼 수도 있는 효율적인 방법을 고안하고자 했다.1-1. 도도 매틱이 도도 메시지로 서비스명이 변경되었음을 알리는 봇이다1-2. 개편된 제품/기능이름을 알릴 때 쓰였던 슬랙봇들. 시간이 지나면서 제 임무를 다하고 사라졌다.효과잘못된 단어를 사용할 때마다 봇이 알려주니 즉각 교정 효과가 나타났다. 사람마다 교육되는 기간을 달랐지만 점차 잘못된 단어를 사용하는 사람들이 사라졌고, 몇 개월 후에는 옛날의 잘못된 단어가 무엇인지 까먹은 사람도 있었다. 그리고 시간이 지나고 제 목표를 달성한 슬랙봇들을 삭제하기까지 이르렀다.Case2. 개발자님 도와주세요ㅠㅠ상황 및 의도디자이너가 코드를 다루다가 가끔 알 수 없는 함정에 빠질 때가 있다. 서버가 왜인지 켜지지 않는다거나 원인을 명확히 알 수 없는 에러가 뜬다거나 하는 경우다. 그런 때면 개발자에게 도움을 요청하는데, 개발자의 입장에서는 진행하고 있던 업무를 잠시 중단하고 해결할 수 있는 커맨드를 알려주거나 알아보는데 시간이 걸릴 수 있다. 이럴 때 봇이 취해야하는 커맨드를 알려준다.봇으로 개발자가 도와줘야 하는 단계가 하나 줄었다!효과개발자가 도움요청 메시지를 보기 전, 디자이너가 먼저 바로 응급처치를 해볼 수 있어 덜 답답했고 개발자도 하나의 예상원인을 제거할 수 있어 빠르게 상황을 파악할 수 있었다.Case3. 항상 똑같은 질문과 답변은 그만!상황 및 의도기억력의 한계와 투명한 업무 진행상황 공유를 위해 이슈 기록 등 문서 작성에 기를 가하는 문화가 있다보니 사내위키문서가 자연스레 방대해졌다. 찾고자 하는 문서가 어딨는지 못 찾아 메일함과 위키사이트를 헤매고 못 찾으면 항상 팀원들에게 물어보게 되어 괜히 미안한 상황이 있었다. 그냥 누군가 물어볼 때 딱!하고 찾아주었으면 했다.다른 경우로는, 매번 특정 팀에게 물어보는 것이 있다. 사이트 내 친절히 설명을 작성하고 공지해도 정보 접근이 귀찮거나 어려운 곳에 있으면 바로 담당자에게 물어서 바로 올바른 답변을 얻고자 하게 된다. 이런 경우, 같은 질문을 하는 사람은 수십 명인데 답변하는 사람은 한 두명여서 답변하는 담당자는 피로해질 수 있다.3-1. 우리팀 주간미팅 회의록이 어딨더라...?3-2. 디자인팀에게 요청할 때 뭘 알려드려야 하지?3-3. 이 지역 담당자가 누구더라?효과원하는 문서의 바로가기 링크를 바로 얻거나 정보를 얻을 수 있어 위키 메뉴를 헤매지 않고 시간을 절약할 수 있었다. 반복적으로 물어보게 되는 사항을 물어보고 싶을 때 불편한 마음을 전혀 가지지 않아도 되었다.Case4. 이번엔 누구에게 의견을 물어볼까?상황 및 의도현재 스포카 Visual design팀(이하 VD팀)은 5명이며 디자인이라면 모두 관심을 가지고 의견을 주는데 주저함이 없다. 어떤 이슈를 진행할 때 중간 점검의 느낌으로 가볍게 1~2명에게 리뷰를 받고 싶을 때가 있다. 항상 같은 사람에게만 리뷰를 부탁하는건 아닌지, 다양한 의견을 받아보고는 싶은데 누구에게 돌리는게 좋을까, 리뷰어 선정에 고민을 하게 될 때가 있다. 혹은 이슈진행자가 정해지지 않았을 때 마음의 짐을 덜고 책임자를 정하는 잔인한 방법이 되기도 한다.(ㅋㅋ) 5명인데 1명 혹은 2명을 고르고 싶으므로 or/and를 병기하여 모든 경우의 수를 정리하여 봇을 만들었다.VD리뷰랜덤효과누구에게 리뷰를 맡길지 고민하는 시간이 줄었다. 타팀에서도 VD팀 누군가에게 리뷰를 부탁하고 싶을 때 활용되기도 한다. 하지만 휴가 중이라던지 가끔 리뷰를 볼 수 없는 사람이 계속 무작위로 나올 때가 있어 두세번 봇을 불러야 하는 일이 있다.Case5. 다나와 대화형 봇 (심화)앞서 소개한 유형들이 너무 단순하다고 느껴진다면 키워드 봇을 연속적으로 활용해보는 방법도 있다. 채팅형 봇을 만든 듯한 착각을 느끼게 할 수 있다.사이즈 다나와 (혹자는 이 사례를 보고 슬랙해킹의 정점을 달려가는 것 아니냐 감탄하였다.)Case6. 잊는 법이 없는 나만의 비서!봇이 일상화되니 왠만한 정기적인 업무일정은 무조건 봇으로 만드는게 습관이 되었다. 예전에는 다른 봇제작 서비스를 통해 만들던 기능이었는데, 슬랙에 리마인드(Remind) 기능이 업데이트 되면서 더 편해졌다. 리마인드 기능 설명은 이쪽을 참고 바란다.6-1. 스프린트 시작 알림 봇6-2. 데일리미팅 알림 봇6-3. 주말의 시작을 알리는 봇6-4. 파트타이머 급여 처리를 잊지 않도록 도와주는 비서봇Case7. 슬랙 API를 활용한 데이터드리븐 봇 (고급)상황 및 의도지금까지 소개한 것들은 회사 내부에서 업무를 진행할 때 도움을 받거나 내부 커뮤니케이션을 위한 것들이었다. 이번에 소개할 것은 회사 서비스와 관련된 개발자 친화적인 방법이다. 서비스 내 DB와 슬랙에서 제공하는 API를 접목하여 별도의 트래킹(tracking)툴 없이 실제 사용자의 행동 중 주요하게 알아야 하는 것을 슬랙봇으로 만든 것들이다.7-1. 부정적립으로 의심되는 이벤트를 알려주는 봇7-2. 매장 잔여코인 알림과 코인결제완료를 알려주는 봇효과별도의 트래킹툴이나 웹사이트에 접속할 필요 없이 실시간 데이터를 파악할 수 있었다. 또한 서비스에 주요한 영향을 끼치는 사용자의 실제 행동을 팀원들과 함께 빠르게 공유할 수 있었다.봇을 만들 수 있는 다른 방법슬랙의 리마인드 기능을 쓰지 않더라도 봇을 부릴(?) 수 있는 방법이 있다. 슬랙봇은 슬랙을 사용해야하고 관리자 권한이 있어야 설정 가능하다. 그러므로 개인적으로 쓴다면 아래 2가지 서비스들을 추천한다. 조합할 수 있는 서비스가 다양하니 자동화할 수 있는 아이디어가 있다면 시너지가 엄청날 것이다. 업무 뿐만 아니라 일상생활에도 활용할 수 있다.Zapier글쓴이가 슬랙에 리마인드 기능이 없을 때 애용하던 서비스이다. 무료 플랜으로 사용하면 설정할 수 있는 봇 개수와 작동하는 횟수가 제한적이지만 소소하게 가끔 필요한 것을 쓰기에는 괜찮다. 업데이트가 계속 되고 있으니 시도해보시라.IFTTTIf this, then that. 컨셉별 봇 레시피가 잘 정리되어 있어 바로 일상생활에 적용해볼 아이디어를 제공한다. 슬랙 외에도 다양한 앱과 연동하여 사용할 수 있는 장점이 있다.슬랙봇과 스포칸업무에 유용한 봇을 위주로 소개했으나 스포카의 슬랙봇은 업무의 즐거움을 향상시키는 스포칸의 드립 아카이브 역할을 하기도 한다. 업무에 활용하는 것만큼 다양한 방식으로 소구되고 있는데, 드립의 특성상 시간이 지나면 그 재미가 무뎌지는 것들이 있어 굳이 소개하지는 않겠다. 또한, 그외 개발자분께서 직접 창의적인 봇용 앱을 만든 사례도 여러 개 있었는데 나중에 기회가 되어 소개를 해볼 수 있으면 좋겠다.계속 슬랙이 업데이트되면서 나 외에도 비IT직군도 슬랙봇을 잘 활용해나가고 있고, 다른 팀원들도 번뜩이는 위트를 겸하며 슬랙봇을 활용하고 계시다. 여러가지로 활용되고 있는 슬랙봇은 하나의 값진 유산이라고 생각되기까지 한다. 간단한 기능임에도 더 집중해야 할 곳에 집중할 수 있도록 도와주기도 하고, 동료 간의 유대감을 깊게 만들기도 하기 때문이다. 스포카 외에 슬랙을 사용하는 다른 회사/팀들도 각자 사용하고 계시는 툴을 재밌고 유용한 방식으로 활용하며 팀 커뮤니케이션에 보탬이 되었으면 좋겠다.시스템 혹은 프로그램의 문제를 고치기 위한 행위 ↩이 포스팅의 예시 중에는 1~2년 전 스포카의 슬랙에서 활발히 쓰였다가 현재는 잘 사용되지 않는 경우도 있다. ↩#스포카 #개발 #개발자 #사내문화 #조직문화 #인사이트 #꿀팁

올해 2월에 썼던 글을 이제야 올려봅니다. 태블로는 아직 잘 사용하고 있습니다. : )“아무개 님, 지난번에 요청한 자료 언제까지 받을 수 있죠?”다행이다. 꿈 이었다.가벼운 발걸음으로 출근하던 중 일감 하나가 떠오른다. 간밤의 꿈이 꿈 만은 아니었던게다.아뿔싸, 아직 시작도 못했는데.오늘 할 일을 내일로 미룬 자의 아침은 발걸음이 무겁다.Business Intelligence 라는 것이 있다. 뭔가 멋드러진 단어의 조합처럼 보이지만, 현실은 그리 아름답지 않다. 대부분의 시간을 비슷한 일을 반복하며 숫자를 맞춰야하고 엑셀과 SQL 에 빠져 살기 일쑤다. 잘못된 데이터라도 발견되면 이걸 어디서부터 수습해야 하나 고민해야 한다. (끝이 없는 재귀호출)반복, 반복, 반복. 비용을 줄이자.반복은 비용이다. 한두번 반복되는 일을 최적화 하는 것은 최적화 자체가 비용 이겠지만, 매일같이 반복되는 일, 주기적으로 찾아야 하는 데이터들은 그 자체만으로도 최적화의 대상이다.특히나, 아직 성장하고 있는 ‘스타트업’ 이라면 회사의 데이터가 잘 정리되어 있을리 만무하다. 몇몇 데이터는 잘 관리되고 있겠지만, 상당수는 흩어져 있을 것이다. 어느 순간을 지나면 이들을 모으는 게 일이 되어버린다. 임계점을 넘어서버린 일을 한다는 것은 손을 더럽히는 일이 된다는 뜻이기도 하다. 아무쪼록 그대에게 이 임계점을 분간할 지혜가 있기를.시간 비용을 절약하자스타트업의 구성원들에게 가장 중요한 것은 무엇일까? 나의 짧은 생각으로는 사람과 시간이라고 생각된다. 이 중에서 BI 툴이 해결해 줄 수 있는 것은 무엇일까?나 스스로에게 질문해보니 이런 답이 나온다. ‘사람은 쉽게 바뀌지 않는다’ 그럼 시간은? 다행히, 시간은 모두에게 공평하게 주어진다.‘그럼 이 시간을 아껴보자!’여기에 하나 더, 내가 모르는 것이 있었다.앞으로 회사가 데이터를 다루는 스펙트럼을 얘상할 수 없다는 것이다.Zeppelin무엇을 사용할까 고민하던 중 가장 먼저 떠오른 것은 다름 아닌 제플린 이었다.< 이 형님들 말고 >(출처 : http://fortune.com/2016/07/26/led-zeppelin-stairway-heaven-appeal/)아파치 제플린은 한국에서 시작해 아파치 인큐베이터에 들어간 오픈소스 데이터 분석 및 시각화 툴 이다.장점은 개발자에게 익숙한 노트북 기반이라는 것과 강력한 인터프리터를 통해 다양한 데이터 소스에 접근할 수 있다는 것이다.나프다 팟캐스트에서 들은 내용인데, 트위터의 경우 태블로에서 제플린으로 갈아탔다는 이야기도 있었다.기본적으로 프로그래밍이 가능하기 때문에 어떤 형태의 데이터를 요구해도 제공할 수 있다는 장점도 있다.물론, 단점도 있다. 먼저 시각화 부분이 약하다는 것이다. D3.js 를 같이 사용하면 보완할 수 있지만 개발자의 꾸준한 지원이 있어야 할 것이었다.더불어, 비개발자들에겐 노트북 형태로 데이터를 가공하는 것에 진입장벽이 있다고 생각 했다.한번쯤 사용해보고 싶었지만 개발 리소스가 부족한 우리 상황에는 맞지 않다고 생각했기에 다음을 기약해본다.Spotfire, Amazon Quicksight, Google Data Studio다음으로 찾아본 툴 들은 바다 건너에서 잘 사용 되는 몇가지 것들 이었다.Spotfire 는 레퍼런스도 충분했지만 다음에 등장한 강력한 후보로 인해 제외됬다.아마존 퀵사이트는 잠깐 사용해봤지만 회사의 요구사항을 맞추는데 부적절해 보였다.구글의 데이터 스튜디오 역시 기능에 제약이 많았다.아마존과 구글의 솔루션은 무료로 사용할 수 있거나 가격이 합리적이라는 장점도 있었다.Spotfire 역시 비싸지 않은 가격이었다.태블로, 그리고 plotly태블로는 동료 직원의 지인 중 사용해본 분이 있어서 직접 만나서 여러가지를 물어볼 수 있었다. 나중에 알았지만 한국에 공식 총판이 있어서 메일로 문의하면 다양한 안내를 받을 수 있었다.태블로는 장점이 많은 툴이다. 다양한 데이터 소스를 지원하며, 강력한 시각화를 통해 데이터를 분석할 수 있다.데이터를 유연하게 다룰 수 있어서 여러가지 인사이트를 얻는데 도움을 줄 것이라 생각됐다.온라인 튜토리얼도 잘 되어있고, 한국에서 오프라인으로 기초교육도 받을 수 있다.종합적으로 비교해 본 결과 비슷한 성격의 툴 중에선 가장 강력한 툴 이었다.유일한 단점이라면 가격이다.plotly 는 리서치 중 가장 마지막으로 접했는데 대시보드로도 사용할 수 있고 노트북에도 붙일 수 있는 라이브러리 형태로 제공되는 툴 이었다.데이터 분석에 주로 사용되는 파이썬, R, 매트랩에 모두 사용 가능했고 훌륭한 시각화도 가능했다. 학생이라면 아주 저렴한 가격으로도 이용이 가능하다.단점이라면, 개발자에게 더 친화적 이라는 것과 데이터 커넥터가 태블로에 비해 부족하다는 것 이었다.BI 툴, 개발자와 분석가 중 누구에게 더 쉬워야 할까?회사마다 개발자의 비중이 다르다. 스타트업 이라고 해서 개발자들로만 이루어진 것도 아니고, 이미 안정적으로 비즈니스를 운영하는 회사라고 해서 개발자가 적은 것도 아니다.각 회사가 처한 상황에 따라 어떤 툴을 사용할 지는 다를 것이다.나는 우리 회사가 어떤 BI 툴을 써야 최적일지 생각해 봤다.같은 작업을 하는데 있어서 시간을 줄여줄 수 있어야 하고, 앞으로의 변화에 유연하게 대응할 수 있는 툴이었으면 했다.개발자의 지원을 최소화 하면서 비즈니스를 이해하는 분들이 적극적으로 사용하는데 어려움이 없었으면 했다.가격적인 면도 중요했지만, 국내에서 사용하는데 참조할 수 있는 레퍼런스, 교육이 풍부한 것도 선택에 한 축이 되었다.모든 것을 종합해 본 결과 태블로 만한 것이 없다고 생각됐다.< 이제 데이터와 사랑에 빠져 볼까? >(출처 : https://www.youtube.com/watch?v=2onPdVj5zgQ)여러분들의 상황은 어떤가.지금 사용중인 툴이 충분한 효과를 가져다주고 있는가? 혹시 기존에 익숙하던 것을 습관적으로 사용하고 있지는 않나?대부분의 스타트업은 부족한 인원으로 복잡한 이슈를 해결하기 위해 고군분투 중일 것이다.특별히, 데이터를 들여다보고 최적화를 해야하는 업무를 담당하는 사람이라면 지금 이 순간도 머리를 싸메고 고민에 빠져 있을 것이라 생각된다.데이터 때문에 잠이 부족한 그대에게, 비슷한 고민을 하는 분들에게, 아무쪼록 이 글이 조금이나마 도움이 되었기를 바란다.#8퍼센트 #에잇퍼센트 #협업 #업무프로세스 #팀워크 #수평적조직

Summary:이 포스팅은 Bidirectional LSTM에 대한 기본 개념을 소개하고, tensorflow와 MNIST 데이터를 이용하여 구현해 봅니다.Bidirectional LSTM1. 개념 설명앞에서 RNN 과 LSTM 모델에 대해 소개했습니다.기본적인 LSTM 모델은 이전 시간의 step들이 다음 step에 영향을 줄 것이라는 가정을 했습니다.하지만 이후의 step 또한 앞의 step 에 영향을 줄 수 있다면 이 모델을 어떻게 적용시킬 수 있을까요?이후의 step 의 영향도 반영한 모델이 Bidirectional LSTM 모델입니다.위의 그림과 같이 BLSTM 은 두 개의 LSTM 모델을 Concatenate 하여 사용합니다.Time step 이 1부터 t 까지 있다고 가정할 때 forward lstm model 에서는 input 을 Time step 이 1 일때부터 t 까지 순차적으로 주고 학습합니다.반대로 backward lstm model 에서 input 을 T = t 일때부터 1까지 거꾸로 input 주고 학습을 하게 됩니다.time step 마다 두 모델에서 나온 2개의hidden vector은 학습된 가중치를 통해 하나의 hidden vector로 만들어지게 됩니다.2. 구현전체 코드는 Github page 를 참고해주세요.MNIST image 를 input 으로 넣었을 때 이 image 가 0 에서 9 중에 어떤 숫자인지 맞추는 BLSTM 모델을 만들어 보고자 합니다.MNIST 는 0 - 9 의 숫자 image data 이며 각 데이터는 28 x 28 의 matrix (data 는 28 x 28 길이의 array) 로 이루어져 있습니다.앞에서 봤듯이 LSTM 은 sequence 형태를 요구합니다.그래서 데이터 하나를 한 번에 넣는 것이 아니라 각 데이터의 matrix 를 row 만큼, 즉 28번의 time step 으로 나누어 넣어주게 됩니다.그래서 input_sequence 를 28 길이로 설정합니다. learning_rate = 0.001 training_epochs = 10 # 전체 데이터를 몇번 반복하여 학습 시킬 것인가 batch_size = 256 # 한 번에 받을 데이터 개수 # model # 입력되는 이미지 사이즈 28*28 input_size = 28 # input size(=input dimension)는 셀에 입력되는 리스트 길이 input_steps = 28 # input step(=sequence length)은 입력되는 리스트를 몇개의 time-step에 나누어 담을 것인가? n_hidden = 128 n_classes = 10 # classification label 개수 X = tf.placeholder(tf.float32,[None, input_steps, input_size]) Y = tf.placeholder(tf.float32,[None, n_classes]) W = tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden * 2, n_classes])) b = tf.Variable(tf.random_normal([n_classes])) X 는 28 x 28 의 matrix 로 이루어진 데이터를 받고 Y 는 실제 class (0 - 9) 를 의미하는 length 10 의 vector 를 받습니다.그리고 각 forward lstm 모델과 backward lstm 모델에서 들어오는 weight 값을 받을 변수를 설정합니다.DropoutWrapper 는 모델에서 input 으로 주어진 data 에 대한 Overfitting 이 발생하지 않도록 만들어주는 모델입니다.각 state 를 랜덤하게 비활성화시켜서 데이터를 더 random 하게 만들어줍니다. keep_prob 변수를 통해서 dropoutWrapper 의 확률값을 조정합니다.keep_prob = tf.placeholder(tf.float32) forward lstm 과 backward lstm 에서 사용할 cell을 생성합니다# lstm cell 생성 lstm_fw_cell = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(num_units = n_hidden, state_is_tuple = True) lstm_fw_cell = tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper(lstm_fw_cell, output_keep_prob=keep_prob) lstm_bw_cell = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(num_units = n_hidden, state_is_tuple = True) lstm_bw_cell = tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper(lstm_bw_cell, output_keep_prob=keep_prob) 학습할 모델을 생성합니다outputs,_ = tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn(lstm_fw_cell,lstm_bw_cell, X, dtype = tf.float32) 기존의 lstm 과 달리 output 이 2개의 LSTMStateTuple 로 이루어져 있습니다.각 output 에 가중치를 더해서 하나의 output 으로 만들어주는 과정이 필요합니다.여기서 가장 헷갈리는 부분이 transpose 입니다. 왜 output 에 대해서 transpose를 하는 것인지 의문이 들 수 있습니다.tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn 문서를 보시면 output 의 default 는 [batch_size,max_time,depth] 라고 나와있습니다.각각 mini batch 의 크기 그리고 time step, hidden state 의 depth 를 의미합니다.우리는 각 데이터마다 마지막 time step 의 결과값을 output 으로 선택해야 합니다.그래야지 전체 step 이 반영된 output 을 얻을 수 있습니다.outputs_fw = tf.transpose(outputs[0], [1,0,2]) outputs_bw = tf.transpose(outputs[1], [1,0,2]) pred = tf.matmul(outputs_fw[-1],w_fw) +tf.matmul(outputs_bw[-1],w_bw) + biases matmul operation 연산 속도를 위해서 다음과 같이 하나의 output 으로 먼저 합치고 전체에 대한 가중치를 주는 것이 더 좋은 방법입니다.outputs_concat = tf.concat([outputs_fw[-1], outputs_bw[-1]], axis=1) pred = tf.matmul(outputs_concat,W) + b 이하 코드는 이전의 tutorial 과 동일합니다.

문화는 매일 우리가 보고 느끼는 것입니다. 우리는 국가, 학교, 회사, 가족, 심지어는 친한 친구들의 모임과 같은 많은 사회의 구성원으로서 문화를 경험합니다. 조직이 특정 방식으로 행동하고 회사 내부와 외부에서 탁월한 능력을 발휘할 수 있도록 확고한 정체성을 부여하는 것은 기업문화보다 강력한 것은 없습니다. 기업은 명확한 비전, 사명 선언문 및 핵심 가치를 확정하고 이를 모두가 공유하고 경험할 수 있도록 조직의 최 하위 부서까지도 전해 내려와야 합니다. 이를 달성하기 위해서는 인적 자원 및 자본, 그리고 변화 관리의 역할이 매우 중요합니다. 오늘날 인적 자본 관리 IT 솔루션 및 어플리케이션은 급속히 성장하고 있으며 많은 조직에서 이를 이용하여 직원 간의 커뮤니케이션과 참여를 돕고 기업의 가치와 정책들이 스며들어 모두가 공유할 수 있는 장이 되고 있습니다.이메일 메모를 통한 공지, 모든 불필요한 서류 작업을 통한 복리후생 처리, 중앙 집중식 프로젝트 관리 및 보고 시스템은 과거에서나 많이 찾아볼 수 있는 모습입니다. 스마트폰과 많은 클라우드 기술이 발전된 지금은 바로 클라우드 기반 그룹웨어, 협업툴의 춘추전국시대라고 할 수 있습니다. 기존 아날로그에서 디지털로 변화하는 지금의 인간은 집중력을 발휘할 수 있는 시간이 점차 줄어들고 있습니다. 뉴욕 타임즈의 티모시 이건 (Timothy Egan)은 ‘The Eight-Second Attention Span’에서 ‘마이크로소프트(Microsoft)가 진행한 캐나다 미디어 소비에 대한 설문조사에서 사람의 평균 관심 시간은 8 초로 줄어들었다’고 결론지었습니다. 요즘 우리는 기업의 이메일 메모를 읽을 시간도 없을 뿐더러 항상 다양한 종류의 정보와 알림에 노출되고 있습니다. 요즘 가장 선호되는 통신 수단과 업무 수단은 랩탑과 스마트폰입니다. 그리고 많은 직원들이 재택근무, 외근, 유연근무 등으로 기업의 체질이 변화하고 있습니다. 조직의 리더인 우리는 구성원의 행동과 취향을 반영하여 기존 시스템을 변화시켜 직원의 니즈를 충족, 훌륭한 문화를 조성하고 전사적으로 보급하려는 노력이 필요합니다.직원 개개인을 생각한 훌륭한 시스템은 조직 전체의 효율성을 극대화합니다.직원들이 업무외의 다른 요소에 방해받지 않고 더 집중할 수 있도록 활용될 수 있는 새로운 커뮤니케이션 툴은 무엇이 있을까요? 어떻게 직원들의 성과를 인정하고 그에 대한 보상과 감사표시를 할 수 있을까요? IT 서비스를 접목함으로써 제거될 수 있는 불필요한 업무 절차는 어떤 것들이 있을까요? 기업 내에서 조직의 효율성을 극대화하며 각 직원 개개인의 만족도와 성취감을 높여줄 수 있는 많은 방법이 있습니다.1. 조직 내에서 직원들이 소통할 수 있는 가장 좋은 방법을 선택하십시오.효과적인 커뮤니케이션은 구성원 간의 좋은 관계와 신속한 업무 진행으로 이어집니다. 조직과 그를 구성하는 직원들도 마찬가지입니다. 새로운 방향, 일정 발표, 또는 기타 공지 사항 등 어떤 종류의 커뮤니케이션이든 소통은 명확하고 목적이 뚜렸해야 합니다. 일주일 전에 받았던 공지를 찾느라 공지 메일을 검색하거나 채팅방 내에서 위 아래로 스크롤하는 작업은 직원의 많은 시간을 낭비하게 됩니다. 조직 내에서 사용할 기업용 커뮤니케이션 채널을 정하십시오. 직원이 이메일, SMS 또는 일반 메신저에 묻혀 있는 메시지들 중 업무관련 메시지들을 매번 골라내야 한다면 조직의 관점에서 굉장한 손실을 떠안게 될 수 있습니다.기업에서 사용할 수있는 SaaS 커뮤니케이션 및 협업 툴의 몇 가지 예:slack : 메시징 및 타서비스 연동JANDI : 메시징 및 서비스 연동collabee : 협업, 타임라인 및 프로젝트 칸 반BeeCanvas : 시각적 작업 공간 및 실시간 협업GRAP : 기업용 소셜 네트워크, 타임라인위의 모든 서비스들은 기업 데이터, 정보를 암호화하여 높은 보안 수준의 클라우드 저장소에 제공합니다. 이 같은 서비스를 사용하면 직원이 그룹, 부서 또는 프로젝트를 만들 수 있으며 관련 구성원만 참여하도록 초대하여 협업할 수 있습니다. 이러한 도구 중 일부는 업무 또는 프로젝트 승인/결재 체계을 갖추고 있으므로 누가 언제 어떤 작업을 승인하였는지 추적 할 수 있습니다.기업내에서 구성원들이 사용하는 커뮤니케이션 툴을 정하고 나면 보다 명확한 의사소통과 업무진행으로 인해 조직 전체의 효율성이 높아지게 됩니다. 또한 보안이 확실하지 않은 매개체를 통해 업무 관련 통지 및 소통할 시 데이터 손실의 위험이 있으며 해커가 정보 유출을 시도할 시 취약한 구조를 가지게 됩니다. 다시 말하지만, 안전한 통신 채널을 정하여 소통을 명확하게 유지하고 혼란을 최소화하십시오. 그렇다면 인간 상호 작용을 장려하는 것입니다.2. 직원들이 서로의 성과와 업적을 인정할 수 있도록 칭찬 및 보상 시스템 사용모든 직원은 기업의 스타입니다. 조직의 구성원은 자신의 업적과 성과에 대해 인정 받을 자격이 있으며 자신이 하는 일을 자랑스럽게 여길 수 있어야 합니다. 시간 안에 프로젝트를 끝내도록 동료가 도움을 주었거나 다음 번에 더 잘 할 수 있도록 매니저가 과거 프로젝트에 대한 귀중한 피드백을 주었다면 어떤 경우이든 상관없이 이를 인정해 주고 감사의 마음을 표하게 됩니다. 때로는 말로는 충분하지 않기도 하죠. 어떤 회사는 기업내에서 모든 사람이 서로를 인정할 수 있도록 칭찬 및 보상 시스템을 사용하기도 합니다. 칭찬을 많이 받은 직원의 경우 모인 칭찬을 백화점 기프트 카드와 같은 보상의 형태로 전환하여 사용할 수 있습니다. 귀사가 이미 오프라인에서 열심히 일하는 직원을 인정하며 보상 시스템을 운영하고 있다면, 이제는 동일한 작업을 수행 할 수 있는 더 나은 방법이 있습니다. 실질적인 효과를 볼 수 있는 직원 복지 시스템을 도입하여 직원들의 동기부여와 사기를 극대화하고 서로에게 용기를 북돋아줄 수 있는 문화를 만들어보세요.위에서 언급한 피어 투 피어 (peer to peer) 칭찬과 보상 플랫폼을 제공하는 많은 신생 스타트업과 기존 기업들의 서비스들이 있습니다:kudos : ‘직원 인정 시스템 및 기업 소셜 네트워크’Redii : ‘가장 큰 자산(팀)의 힘을 활용하여 훌륭한 비즈니스를 성장시키고자 하는 중소 기업을 위해 설계된 간단한 직원 성과 인정 소프트웨어’globoforce : ‘사회적 인정 : 감사의 힘’평범한 휴가나 보너스를 주는 전통적인 방법에 비해서 온라인으로 서로가 서로를 인정해주고 이에 대한 보상 시스템을 이용하면 누가 어떤 이유로 누구를 위해 고맙게 여기는가에 대한 투명성이 높아집니다. 동료가 성공을 달성할 수 있도록 서로 돕고 응원하는 문화를 만들어보세요. 보상 및 인식 시스템을 구현하여 모두가 윈-윈하는 문화를 육성할 수 있습니다.3. 기업의 직원 복지와 의료 혜택 또는 개인 지출 트래킹 프로세스가 더 우수하고 스마트해질 수 있습니다.당신의 기업은 사용자 경험(UX)을 극대화해야한다고 생각하십니까? 기업내 직원의 경험도 고려해 보세요.커뮤니케이션 도구와 마찬가지로 모든 HR 이나 재무 관련 서류 및 승인 절차는 복잡하고 지루하지 않아도 됩니다. 기업의 많은 직원들은 업무를 처리하기 위해. 불필요한 절차에 더 많은 시간을 할애합니다. 정확히 말하면 실제로 일을 끝내는 것보다 보고서 작성과 결재를 기다리는 데에 많은 시간을 보내고 있습니다. 이제는 대부분의 불필요한 절차 및 서류 작업은 IT 기술로 대체 될 수 있습니다. 이러한 지루한 서류 작업과 승인 사례를 들어 보겠습니다.휴가를 승인받기 위해 휴가신청서를 문서로 제출하여 서명 받거나 신청서를 스캔하여 이메일로 결재를 받는다.지출 보고서를 엑셀로 작성하여 영수증을 첨부하고 관리자의 결재를 받고 느린 업무 처리로 인해 늦게 환급 받는다.기업에서 제공하는 특별 직원 복지인 헬스장 비용 지원금을 이용하기 위해 신청서를 문서로 제출하고 결재를 받는다.위의 모든 결재된 문서는 서류함에 보관되어 공간을 많이 차지하며 접근성이 떨어진다.휴가 요청, 건강 및 복지 혜택 및 비용 보고와 같은 일상적인 재무와 HR 업무에 대해 기업내부에 명확하고 투명한 승인 체계를 클라우드 시스템으로 적용하면 직원과 관리자의 많은 시간을 절약하고 요청이 승인되었는지 이메일을 보내거나 개인적으로 물어봐야 하는 절차를 없애줍니다. 이러한 시스템은 많은 프로세스가 자동화되어 모든 관련 당사자가 열람 및 관리가 가능합니다. 모든 직원들이 편의를 느낄 수 있는 훌륭한 시스템을 도입해보세요.Workday Benefits : 기업의 복지 시스템 운영 툴.Expensify : ‘영수증 스캐닝에서 승인 및 환급까지, Expensify는 비용보고 프로세스의 모든 단계를 자동화합니다.’Gusto : 급여, 복리 후생 및 인사SaaS 클라우드 컴퓨팅 서비스를 사용한다는 것기업에서 업무 효율성을 위한 전통적인 소프트웨어들은 대부분 개별 컴퓨터에 설치된 독립형 소프트웨어로 제한되어 있었습니다. 예를 들어, Office 365가 출시되기 전의 Microsoft Office를 기억해 보십시오. 모든 Microsoft Office는 모든 직원들의 컴퓨터에 개별적으로 설치되어 오프라인으로만 작업할 수 있었습니다. 지금은 클라우드에서 모든 문서작업이 가능하며 동료 혹은 협력사의 담당자와도 협업이 가능하게 되었습니다. 이를 보면 우리의 일상에 클라우드 컴퓨팅은 그 어느 때보다도 널리 보급되어 있습니다. 이러한 솔루션의 대부분은 SaaS (Software as a Service)로 제공됩니다. Google 드라이브, Office 365, Salesforce CRM 및 Dropbox는 우리가 사용하는 주요 클라우드 기반 서비스의 예이며 많은 기업들이 클라우드 시스템으로 전환하고 있습니다. 왜 클라우드 서비스가 급성장하고 있을까요? 이유는 다음과 같습니다.1. 접근성. 조직의 데이터를 자체 서버에 저장하는 대신 클라우드 서비스 활용하여 데이터에 접근하고 원격으로 작업도 할 수 있습니다. 스마트폰과 노트북은 우리 일상과 업무처리를 하는 매개체로서 많은 비율을 차지하고 있으며 이제는 누구나 인터넷에 접속할 수 있습니다. 이제는 업무용 프로그램을 오프라인 상태로 제한할 이유가 없습니다.2. 비용 절감. 비즈니스 및 개인 간 클라우드 컴퓨팅의 출현은 우리의 상당한 비용을 절감케 했습니다. 기존의 무거운 프로그램과 데이터베이스를 운영하는 전통적인 방식은 서버 유지 관리, 데이터 저장, 백업, 개발 등의 상당한 비용을 발생시킨 데에 비해, 클라우드형 서비스는 앞의 비용이 발생하지 않습니다.3. 유연성. 클라우드 기반 서비스는 대역폭, 사용자수 등의 니즈가 증가하거나 변동하는 비즈니스를 위해 다양한 옵션을 제공합니다. 예를 들어, CRM 시스템을 이용해야 하는 직원이 많아졌다면 사용자를 추가한 만큼 요금이 변동됩니다. 간단하게 말하면, SaaS 서비스의 가장 큰 장점 중 하나는 기업의 니즈가 변화할 때마다 확장 및 축소가 쉽다는 점입니다.자유, 권한, 생산성한 명의 특별한 사람이 모든 문제를 결정하고 해결할 수 있을까요? 마이크로 매니징은 팀 운영에 있어 많은 악영향을 끼칩니다. 업무의 부담을 나누고 책임과 권한을 알맞은 담당자에게 위임하는 것은 기업의 관점에서 상당한 효율성을 발휘합니다. 조직 계층 구조의 각 직원이 스스로 결정할 수 있도록 하고, 자신이 내리는 의사 결정에 수반되는 책임을 느낄 수 있도록 한다면 직원들의 오너십을 키울 수 있습니다.당신의 비즈니스 운영에 맞도록 클라우드 시스템을 도입한다면 앞서 언급된 권한 위임과 의사결정을 내릴 수 있으며 부하직원의 프로젝트를 결재하는 기능은 필수라고 볼 수 있습니다. 그렇지 않으면 모든 승인 절차는 이메일이나 서류 절차 같이 시스템의 외부에서 이루어집니다. 새로운 시스템이 기업의 권한/승인 절차와 부합되는지, 조직의 운영적 니즈를 얼마나 수용하는지 확인해 보아야합니다.체크리스트 예:시스템에 여러 개의 액세스 레벨이 있습니까?특정 액세스 권한만 승인 할 수 있습니까?승인자의 이름과 시간을 기록해줍니까?직원에게 더 많은 자유를 부여하십시오. 직원들이 스스로 결정을 내리고 스스로의 동기부여와 생산성을 높일 수 있도록 알맞은 권한을 부여하세요. 우리는 리더로서 직원들의 자유와 권한을 허용하는 동시에 책임을 지어주고 합리적인 규칙과 지침, 그리고 성과 측정 방식을 이용하여 모두가 기업과 함께 성장할 수 있는 방향성을 제시할 수 있어야 합니다. 이렇듯 기업문화를 형성하고 그에 걸맞는 기술을 부합하여 기업과 구성원 모두의 이익을 극대화해보세요.#시프티 #기업문화 #혁신 #SaaS #조직문화 #기업소개 #시스템구축 #원격근무 #리모트 #디지털노마드

경력이 아닌 업력이 되는 단계에 이르러야 가능한 것 아닌가 합니다.대부분의 경력은 '어느 회사의 누구'라는 표현에서 만들어진 것이 아닙니다.진정한 경력의 결과는 '자신의 이름'이 곧 브랜드화 되는 것입니다.매우 당연하게,하루 이틀, 한 두해 한다고 해서 얻어지는 것이 아닙니다."10년 경력!"10년 이상 한 분야나 하나의 도메인, 하나의 테크, 하나의 경력, 하나의 경험을 꾸준하게 파고들었을 때에 얻어지고, 그러는 경험속에서 인사이트, 통찰력이 생기게 됩니다.물론. 그래서, 20대에도 명성을 얻을 수 있는 '경력관리'가 가능하다고 이야기합니다.(실제 얻은 사람을 많이 봤습니다. 그들은 10대에 시작했죠. )회사의 테두리 내에서 얻을 수 있는 '경력'은 '경험'일뿐입니다.자신의 이름을 중심으로 기술할 수 있을 때에 '경력'이라고 이야기할 수 있습니다.개발자라면...글을 써서도 얻을 수 있고,강연을 해서도 얻을 수 있고,GitHub에 오픈소스를 공개하면서도 얻을 수 있습니다.현재 30대와 그 이전의 개발자라면...10대와 20대도 똑같습니다.40대, 50대 이후를 준비하세요.반복적인 일, 똑같은 일, 회사의 프로세스의 하나인 일만 하는 '사람'이라면...그냥, 그 회사의 톱니바퀴가 되는 것입니다.대부분 '경력관리'가 잘 안됩니다.앞으로 50대 이후에도 '브랜드'를 얻을 사람이 되려면...자신의 '경력'관리를 잘 해야 얻을 수 있습니다.나중에 닭 튀기거나 치킨 배달할 것이 아니라면...관리를 잘해야 합니다.경력관리가 가능하려면 어떤 회사를 찾아야 할까요.다음을 기억하세요.1. 구루급 개발자가 있는 회사를 찾으세요.2. 자신이 주도적으로 무언가를 만들 수 있는 권한과 책임을 줄 수 있는 회사를 찾으세요.3. 커뮤니티나 외부 강연, 외부 오픈소스 개발 행사에 적극 참여할 수 있는 기회를 주는 회사를 찾으세요.4. 반복적인 업무와 정체된 마켓에서만 반복적으로 서비스를 하는 회사는 회피하세요.5. 우리 도메인은 원래 이래, 이 일은 원래 이래... 이런 식으로 이야기하는 '상급자'가 있는 회사를 피하세요.6. 쉽게 설명할 수 있도록 준비하고, 리뷰를 할 수 있는 기회와 시간이 주어지는 회사를 찾으세요.그리고, 마지막으로...비전은 누가 주거나 만들어 주지 않습니다.결국, 자기 자신이 찾아야 하는데...이것도, 주변에 이야기가 통하는 '구루급 개발자'가 있어야 그나마 방향성을 찾기 좋습니다.혼자 고민하거나,주변에 비슷한 사람들끼리 고민해봐야 답이 안 나옵니다.꼭, 기억하세요!'구루급 개발자'와 상의하세요.그분들은 실패와 성공, 포기와 단념, 선택과 집중에 대해서 알고 있답니다.퇴근시간이라면..구루급 개발자에게 치맥 한잔 하자고 하세요!

편집자 주: 함께 보면 좋아요!애플리케이션 개발부터 배포까지, AWS CodeStarCodeStar + Lambda + SAM으로 테스트 환경 구축하기AWS Lambda + API Gateway로 API 만들어보자목차1. CodeStar 프로젝트 생성2. 템플릿 선택3. 프로젝트 정보 입력4. 프로젝트 생성 및 자동 배포 확인5. CodeCommit 접속6. staging 브랜치 생성7. index.py 수정 및 Commit8. 람다 실행 권한 변경9. 스택 생성 및 템플릿 소스 복사10. 템플릿 소스 붙여넣기 및 S3 버킷 URL 생성11. staging 브랜치용 CloudFormation 스택 생성(1)12. staging 브랜치용 CloudFormation 스택 생성(2)13. 파이프라인 설정14. AWS CodeCommit 연결15. CodeBuild16. CodeDeploy17. staging 브랜치용 파이프라인 생성 및 자동 릴리즈18. 작업 그룹 추가19. 파이프라인 실행 및 배포20. API Gateway 접속 및 엔드포인트 확인21. index.py 배포 확인OverviewAWS는 유용한 서비스를 많이 제공하지만, 이것들을 조합하고 사용하는 건 꽤나 번거롭습니다. CodeStar는 이런 고충을 해결해주고자 등장한 서비스입니다. 버전 관리(CodeCommit)부터 빌드(CodeBuild)와 배포(CodeDeploy), 모니터링(CloudWatch)까지 한 번에 프로젝트를 구성해줍니다. 여기서 한 발 더 나아가 브랜치(master, staging)마다 자동으로 빌드, 배포되도록 구성했습니다. 이 포스팅에서는 AWS CodeCommit과 AWS Lambda(Python)을 사용했습니다. 물론 다른 스택을 사용해도 괜찮습니다.Practice1.CodeStar 프로젝트를 생성하겠습니다. CodeStar로 접속해 프로젝트를 생성합니다. CodeStar를 처음 사용한다면 서비스 역할을 생성하라는 창부터 나옵니다. 역할을 생성하고 진행합니다.2.왼쪽 필터에서 웹 서비스, Python, AWS Lambda를 클릭하고 프로젝트 템플릿을 선택합니다.3.프로젝트 정보를 입력하고 AWS CodeCommit을 선택, 프로젝트를 생성합니다. 코드편집 도구설정은 건너뜁니다. 나중에 다시 설정할 수 있습니다.4.조금 기다리면 프로젝트가 생성됩니다. 오른쪽 아래의 엔드포인트로 접속하면 자동으로 생성되는 예제 프로젝트가 잘 배포된 것을 볼 수 있습니다. 클릭 몇 번으로 자동 빌드, 배포에 모니터링까지 가능한 프로젝트가 구성되었으니 이제 staging 브랜치를 생성하여 똑같이 구성하겠습니다.5.먼저 브랜치를 생성하겠습니다. CodeCommit에 접속해 왼쪽의 브랜치 메뉴를 클릭하면 아래와 같이 master 브랜치가 생성된 것을 볼 수 있습니다.6.브랜치 생성을 클릭해 브랜치 이름은 staging, 다음으로부터의 브랜치는 master를 선택합니다.7.생성된 staging 브랜치를 클릭하면 파일 리스트가 보입니다. master 브랜치와 결과 페이지를 구별하기 위해 index.py 파일을 임의로 수정하겠습니다. index.py > 편집을 클릭해 output 문자열을 수정하고 Commit합니다.8.CodeStar는 CloudFormation 서비스로 인프라 리소스를 관리합니다. CloudFormation은 ‘스택’이라는 개념을 사용해 설정을 구성하고 있습니다. 지금은 master 브랜치의 template.yml 파일을 사용해 master 브랜치용 스택이 생성되어 있는 상태입니다.문제는 여기에 기본적으로 람다(lambda) 실행 역할이 구성되어 있는데, 이 역할의 리소스 접근 권한은 master 브랜치 람다로 한정되어 있다는 것입니다.1)이 글에서는 staging용 람다 실행 권한을 별도로 생성하는 방법으로 문제를 해결했습니다. staging 브랜치의 template.yml 파일을 열어 Resources: LambdaExecutionRole: Properties: RoleName을 임의의 값으로 수정합니다. 저는 뒤에 ‘-staging’을 붙였습니다.9.CloudFormation 스택도 따로 생성합니다. AWS CloudFormation에 접속하면 기본적으로 생성된 스택을 볼 수 있습니다. 기존의 스택 템플릿에서 조금만 수정해 스택을 생성하면 되니 템플릿을 복사해오겠습니다.awscodestar-testproject-lambda를 클릭해 오른쪽의 ‘Designer에서 템플릿 보기/편집’을 클릭하면 템플릿 소스를 볼 수 있습니다. 가장 아래의 템플릿 탭이 클릭되어 있는지 확인하고 그대로 복사합니다.10.다시 CloudFormation으로 돌아와 템플릿 디자인 버튼을 클릭하고 복사한 소스를 붙여 넣습니다. 여기서 마찬가지로 Resources: LambdaExecutionRole: Properties: RoleName을 조금 전의 이름과 같게 수정하고 저장합니다. 템플릿 언어를 YAML로 바꾸고 수정하면 보기 편합니다.Amazon S3 버킷에 저장하면 템플릿 파일이 S3 버킷에 저장되며 S3 버킷 URL이 생성됩니다. 잘 복사해둡니다. 템플릿 디자이너는 이제 닫아도 됩니다11.CloudFormation 창에서 스택 생성을 클릭해 Amazon S3 템플릿 URL에 복사한 URL을 입력합니다. 이후의 내용은 스택 이름만 다르게 하고, 나머지는 기본적으로 생성된 스택 정보와 동일하게 입력합니다. 기존에 생성한 스택 정보는 스택 상세 페이지 오른쪽의 스택 업데이트를 클릭하면 볼 수 있습니다.생성 페이지 마지막의 ‘AWS CloudFormation에서 사용자 지정 이름을 갖는 IAM 리소스를 생성할 수 있음을 승인합니다’를 체크하고 생성을 클릭합니다.12.staging 브랜치용 CloudFormation 스택이 생성되었습니다. 이 스택을 사용해 staging 브랜치용 파이프라인을 생성하겠습니다.13.CodePipeline으로 접속해 파이프라인 생성을 클릭하면 설정창으로 이동하는데, 아래 이미지와 같이 입력합니다.CodeStar프로젝트가 생성되며 IAM 역할과 S3 버킷이 자동 생성되는데, 동일한 역할과 버킷으로 설정하면 됩니다. 파이프라인 이름만 임의로 다르게 넣어줍니다.14.AWS CodeCommit을 연결해야 합니다. 아래와 같이 자동 생성된 리포지토리를 선택하고 미리 생성한 staging 브랜치를 연결합니다.15.CodeBuild를 알아보겠습니다. 기본 파이프라인에서 자동 생성된 프로젝트를 선택하고 다음을 클릭합니다.16.새 창을 열어 기존에 생성된 파이프라인 상세 페이지로 접속합니다. 편집을 클릭하고 Deploy 스테이지 편집을 클릭, GenerateChangeSet 편집 버튼을 클릭하면 설정값이 보입니다. 이 값을 참고해 다음 스텝을 아래와 같이 진행하면 됩니다.앞서 생성했던 staging 브랜치 파이프라인용 스택을 연결하고, 세트 이름을 임의로 다르게 넣습니다. ‘템플릿’과 ‘템플릿 구성 - 선택 사항’ 설정값도 다르니 주의합니다.17.다음으로 진행하면 staging 브랜치용 파이프라인이 생성되어 자동으로 릴리즈되고 있는 것을 볼 수 있습니다.18.여기서 master 파이프라인과 동일하게 Deploy 스테이지의 GenerateChangeSet 아래에 작업 그룹을 하나 추가해야 합니다. 마찬가지로 master 파이프라인을 참고해 작성힙니다. 작업이름, 새로 생성한 스택, staging용으로 임의 작성했던 세트 이름을 넣습니다.19.저장 후, 변경사항 릴리스를 클릭하면 파이프라인이 실행됩니다. 잠시 기다리면 완료와 함께 배포작업까지 이뤄집니다.20.모든 작업이 끝났습니다! 제대로 구성되었는지 엔드포인트로 접속해 확인해보겠습니다. AWS API Gateway로 접속해 staging 브랜치용 API Gateway를 클릭합니다.21.왼쪽의 스테이지 메뉴를 클릭하면 엔드포인트 URL을 볼 수 있습니다. 이 URL로 접속하면 위에서 편집한 staging 브랜치의 index.py가 배포된 것을 볼 수 있습니다. master 브랜치의 엔드포인트로도 접속해서 비교해보세요.ConclusionAWS의 서비스들은 강력하고 다양합니다. 그 수가 많아져 이제는 전부 다루기는커녕 나열하기도 어려울 정도입니다. 아마존에서도 이런 고충을 알기 때문에 여러 서비스를 묶어 간편하게 세팅하는 CodeStar를 제공하는 게 아닌가 싶습니다. 수가 많은 만큼 각각의 서비스를 정확히 이해하고 적절히 이용해 오버엔지니어링을 피하는 게 중요하겠습니다.참고1) IAM - 역할 - Permission boundary에서 확인 가능합니다글양정훈 사원 | R&D 개발3팀[email protected]브랜디, 오직 예쁜 옷만

Overview브랜디는 현재 2.0 기반 Android 버전입니다. Main Thread와 Sub Thread 사이의 ANR를 방지하려고 Volley, Otto Bus Library를 사용해서 백엔드 서비스(back-end Service)를 연동하고 있습니다. 이제 3.0 개발로 더 좋은 백엔드 서비스 기능을 만들려고 합니다. (기반 작업은 이미 완료했습니다.) 다만 3년 동안 브랜디 앱을 개발하면서 느꼈던 고통과 피로를 ‘제발’ 줄여보고 싶어서 브랜디 3.0에서는 Retrofit2 와 RxJava, Lambda 표현식을 사용하기로 했습니다. RxJava(Reactive programming)는 가장 추천하고 싶은 것 중 하나입니다. 우리는 함수형 리액티브(반응형) 프로그램이라는 표현으로 자주 마주치곤 하는데요. 주로 옵저버 패턴(Observer pattern)을 대체하기 위해 사용합니다. 단순히 데이터를 넘기고 마무리하는 건 옵저버 패턴으로도 충분하지만 대부분의 문제는 이벤트들을 묶어서 사용할 때 생깁니다.1) RxJava는 이벤트에 대한 조건 처리나 실패 처리, 리소스 정리에 대비해 사용합니다. 기존 방식의 명령형 리액티브 접근 방식을 사용하면 복잡함이 지속적으로 증가하는 반면, 함수형 리액티브 프로그래밍은 효율을 크게 높일 수 있습니다. 몇 가지 예제와 함께 살펴보겠습니다. Android에 직접 사용해보기새로운 프로젝트를 생성한 후, 아래와 같이 build.gradle 파일을 수정해봅시다. (JDK 1.8 설치 필수) apply plugin: 'com.android.application' android {    compileSdkVersion 26   defaultConfig {        applicationId "kr.co.brandi.myapplication"        minSdkVersion 21        targetSdkVersion 26        versionCode 1        versionName "1.0"        testInstrumentationRunner "android.support.test.runner.AndroidJUnitRunner"    }    buildTypes {        release {            minifyEnabled false            proguardFiles getDefaultProguardFile('proguard-android.txt'), 'proguard-rules.pro'        }    }   //추가된 부분 1      compileOptions {        sourceCompatibility JavaVersion.VERSION_1_8        targetCompatibility JavaVersion.VERSION_1_8   }  } dependencies {    implementation fileTree(dir: 'libs', include: ['*.jar'])       //추가된 부분2    implementation 'io.reactivex.rxjava2:rxandroid:2.0.1'    implementation 'io.reactivex.rxjava2:rxjava:2.1.3'      implementation 'com.android.support:appcompat-v7:26.1.0'    implementation 'com.android.support.constraint:constraint-layout:1.0.2'    implementation 'com.android.support:design:26.1.0'    testImplementation 'junit:junit:4.12'    androidTestImplementation 'com.android.support.test:runner:1.0.1'    androidTestImplementation 'com.android.support.test.espresso:espresso-core:3.0.1' } 이제 람다 표현식과 RxJava를 사용할 준비가 되었습니다.Flowable.just("Hello World").subscribe(new Consumer() {    @Override   public void accept(String s) throws Exception {        Log.v(tag, s);   }  });   Flowable.just("Hello World !").subscribe(s -> Log.v(tag, s)); 간단한 생성자와 결과를 출력하는 부분입니다. 두 번째 subscribe는 람다 표현식으로 인터페이스를 생성하지 않더라도 첫 부분과 동일하게 결과물을 얻을 수 있습니다.2) 이제 RxJava에서 간단한 필터링으로 간편하게 데이터를 가공하는 능력을 확인해보겠습니다. 아래 코드는 기본적인 List 의 값을 출력하는 부분입니다.List valueList = Arrays.asList(0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);   for (int data : valueList) {    String result = "value " + data;    Log.v(tag, result);  } Flowable.fromIterable(valueList)        .map(new Function() {            @Override            public String apply(Integer data) throws Exception {                return "value : " + data;            }        })        //.map(data -> "value : " + data)        .subscribe(data -> Log.v(tag, data)); 위의 코드에 조건을 추가해 ’짝수’만 출력하겠습니다.for (int data : valueList) {    if ((data % 2) == 0) {        String result = "value " + data;        Log.v(tag, result);    }  } Flowable.fromIterable(valueList)        //.filter(data -> {        //      return (data % 2) == 0;        //})        .filter(data -> (data % 2) == 0)        .map(data -> "value : " + data)        .subscribe(data -> Log.v(tag, data)); 위와 같이 데이터 가공은 순차적으로 진행되고, 여러 함수로 간단하게 처리할 수 있습니다. 원하는 데이터 가공을 위해 filter, map 등의 함수들을 순차적으로 이어 붙일 수도 있습니다.위에서 보여드린 RxJava는 간단한 예시이기 때문에 RxJava 의 기능을 좀 더 보여드리겠습니다.String[] data1 = {Shape.HEXAGON, Shape.OCTAGON, Shape.RECTANGLE};  String[] data2 = {Shape.TRIANGLE, Shape.DIAMOND, Shape.PENTAGON};   Flowable source =        Flowable.combineLatest(                Flowable.fromArray(data1)                        .zipWith(Flowable.interval(100L, TimeUnit.MILLISECONDS), (shape, notUsed) -> Shape.getId(shape)),                Flowable.fromArray(data2)                        .zipWith(Flowable.interval(150L, 200L, TimeUnit.MILLISECONDS), (shape, notUsed) -> Shape.getSuffix(shape)),                (id, suffix) -> id + suffix);   source.subscribe(s -> Log.d(getThreadName(), s)); CombineLatest() 함수를 이용해 두 개의 스트림을 하나로 처리하는 방법을 보여 드렸습니다. 각각의 스트림은 interval 함수를 시간 간격으로 data1과 data2 배열의 개수만큼 반복하여 처리하는 로직입니다. 서로 다른 두 스트림은 마지막 데이터를 가지고 있으며 새로운 데이터가 나올 때마다 하나의 스트림으로 출력됩니다.마블 다이어그램 3)결과Conclusion만약 RxJava를 이용하지 않고 두 개의 TimerTask를 이용해서 코딩했다면 결과는 같았을지도 모릅니다. 이제 RxJava를 알기 때문에 다시는 TimerTask를 이용해서 코딩할 일은 없을 겁니다. 알면 알수록 다양한 기능을 갖추고 있는 RxJava! 이제 브랜디 상용화 버전에 사용할 수 있게 다시 개발의 숲으로 들어가겠습니다. 그럼 이만. 1)함수나 네트워크 호출의 비동기 응답 2)Java 8 람다 표현식 자세히 살펴보기, 2018.03.09. 3)RxJava on Android 글고재성 과장 | R&D 개발1팀[email protected]브랜디, 오직 예쁜 옷만#브랜디 #개발문화 #개발팀 #업무환경 #인사이트 #경험공유

기업의 슬로건은 기업의 이미지를 좌우할만큼 중요하다고 할 수 있습니다.나이키의 'Just Do It' 이나 아디다스의 'Impossible Is Nothing'과 같이 대중의 머릿속에 이미지 그 자체로 각인될 수 있기 때문이죠. 어반베이스가 3D 공간데이터 플랫폼으로서 전 세계의 모든 실내공간정보를 자유롭게 활용할 수 있는 코어 기술과 서비스를 런칭하게 되면서 미래를 향한 메시지를 내포할 수 있는 새로운 슬로건을 만들게 되었습니다. 어반베이스는 과연 어떤 방법으로 새로운 슬로건을 만들었을까요?슬로건도 '어반베이스'답게 만들다어반베이스는 IT 기술 기반의 스타트업인만큼 직원 중 절반 이상이 개발자입니다.그렇다보니, 출퇴근기록 계산기부터 점심알람봇(bot)까지 일상에서 조금이라도 불편한 점이 있다면 개발자분들이 출동하여 프로그램을 만들어 주시곤 합니다.  이러한 문화를 가지고 있는 어반베이스는 슬로건 만드는 방법 또한 '어반베이스'답게 만들어 냅니다. 슬로건에 대한 다양한 아이디어를 얻기 위해 어떤 방법이 좋을지 고민하다가, 진우님(진우님=대표님=건축가 출신 프로그래머)께서 룰렛 하나를 만들었습니다. 같이 살펴볼까요?만들어 공유해 주신 링크를 타고 들어가면 이렇게 깔끔한 룰렛하나가 나오는데요참여방법은 간단합니다.1. 랜덤버튼을 2회 누르면 문장이 완성됩니다. 마음에 드는 문장이 나타나면 아래의 세이브 버튼을 누릅니다. 그 리고 그 문장은 저장되어 하단의 그래프로 반영이 됩니다. 'RANDOM'버튼을 한 번 눌러보았더니 클릭 두번에 슬로건 하나가 탄생합니다.'We Generate Urban'조금 더 나은 슬로건을 위해 RETRY 해 봅니다.이번엔'We Reform The Next World' 가 탄생했습니다.2. 그래도 마음에 드는 문장이 안나오면 보라색 '후리스타일' 버튼을 누르셔서 직접 입력해주시면 우측 리스트에 반영됩니다. (무기명입니다)'후리스타일' 버튼을 누르고 입력한 문장들입니다.이렇듯, 룰렛을 사용해 간단하고 간편하게 많은 문장들을 만들어냈습니다. 몇몇 단어를 가지고 고민하는 것보다, 룰렛을 최대한 많이 돌려서 저장하는 방법을 선택했습니다. '이런식으로도 슬로건을 만들 수 있다니' 재미 반 진지 반으로 어반피플들이 모두 참여하여 슬로건 짓기에 동참했습니다.그러하여 나온 최종 두 가지 안 입니다. We Invent the Next WorldWe Reinvent the World우리는 이 최종 두 가지 안을 가지고 다시 투표를 하였습니다. (다수결의 원칙) 그 결과, 아주 근소한 차이로 우리의 슬로건 탄생!어반베이스의 새로운 슬로건'We Invent The Next World'4차 산업혁명의 시대, 국내 뿐 아니라 전 세계적으로 공간데이터의 높은 활용 가능성에 주목하고 있습니다.3D 공간데이터 플랫폼 어반베이스는 앞으로 “We Invent The Next World” 라는 모토 아래, 보다 앞선 새로운 삶의 모습을 제시하고자 합니다. 2D 도면 이미지를 단 몇 초만에 3차원 공간으로 자동 변환해주는 기술부터가상의 인테리어를 돕는 3D HomeDesign, 3D데이터를 증강현실로 경험할 수 있는 AR Viewer, 머신러닝과 인공지능을 이용한 공간 기반 추천 서비스까지. 전 세계의 모든 실내공간정보를 하나의 플랫폼 안에서 자유롭게 활용할 수 있는 코어 기술 및 서비스를 선보이고자 하오니 많은 기대 부탁드립니다.*2019.01 어반베이스 개발자 사이트 런칭 예정 *2019.02 AR SCALE 런칭 예정출처: https://blog.naver.com/urbanbaseinc 

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