멋진 서비스를 제공하기 위해 잘 만들어진 앱을 개발하는 것은 중요합니다. 하지만 출시 이후 앱 운영을 통해 사용자 Retention과 Engagement를 유지 및 증가시키는 것 또한 앱을 잘 개발하는 것 만큼이나 중요하고 많은 고민과 노력을 들여야합니다. 그런 관점에서 Firebase는 앱을 운영함에 있어서 고민할 법한 다양한 기능들을 적절히 잘 모아놓은 서비스인 것 같습니다.스타일쉐어에서도 Crashlytics, Remote Config, Analytics 등 Firebase에 포함된 서비스들을 잘 활용하고 있습니다. 그래서 Firebase에 개선 및 변경 사항이 있다면 항상 주의 깊게 살펴보고 있습니다.https://events.google.com/io/올해도 어김없이 Google I/O가 개최됐습니다. 역시나 흥미로운 주제들이 많았습니다만, 이번 글에서는 앞서 언급한 Firebase 에 추가된 새 기능을 다룬 ‘What’s new in Firebase’ 세션에 대해서 공유드리고자 합니다.세션에서 주요 골자는 다음 4 가지입니다.ML Kit 베타 시작Test Lab iOS 플랫폼 지원Performance Monitoring 개선Google Analytics 개선이 글에서는 이 4 가지 내용에 대해서 정리하도록 하겠습니다.ML Kit 베타아직까지 베타 버전이긴 합니다만 ML Kit 를 통해 Machine Learning 을 앱에서 쉽게 활용할 수 있다고 하니 Machine Learning 이 한층 가까워진 느낌입니다.ML Kit 는 Android, iOS 양 플랫폼 모두 지원합니다. 따라서 앱에서 Machine Learning 을 활용해 서비스를 제공해보고 싶다면, 양 플랫폼 모두 시도해볼 수 있겠네요.What’s new in Firebase (Google I/O ’18) SlideML Kit 은 기본 API 를 제공합니다. 이 API 들은 Machine Learning 에 대한 폭 넓은 배경지식이 없더라도 충분히 활용할 수 있기 때문에 저처럼 막막한 느낌이 드는 분들은 아래 기본 API 5가지를 사용해서 먼저 친해져보는 것도 좋겠네요.텍스트 추출얼굴 인식바코드 스캔이미지 라벨링렌드마크 인식ML Kit 은 on-device 와 cloud 에서 모두 동작하기 때문에 상황에 맞게 적절한 방식을 사용하면 된다고 합니다. 예를 들어 사진앱 처럼 네트워크 연결이 중요치 않은 서비스의 경우에는 on-device 를 통해 오프라인으로도 동작이 원활하게 만들 수 있겠네요.또한 Machine Learning 에 대한 배경 지식이 충분하다면 TensorFlow-Lite 모델을 통해 직접 원하는 학습을 시킬 수도 있습니다.ML Kit 은 Android, iOS 양 플랫폼 모두 사용 가능하며 기본으로 제공하는 5가지 이외에도 향후에 더 추가될 예정이라고 합니다. 추가될 기능들에 대해서 조금 더 일찍 테스터로서 경험해보고 싶다면 waiting list에 메일을 등록하면 됩니다.Test Lab iOS 플랫폼 지원Test Lab 은 다양한 디바이스를 모두 고려한 앱을 개발하기 어려운 Android 플랫폼의 특징을 보완하기 위한 서비스입니다. 주로 UI 테스팅과 관련된 기능들을 제공하며, 좀더 쉽고 편하게 UI 테스팅을 작성하고 다양한 디바이스에서 테스트할 수 있는 환경을 제공해줍니다.What’s new in Firebase (Google I/O ’18) Slide앱을 서비스 할 때 Android, iOS 어느 한 쪽 플랫폼만 개발하는 경우는 드문 것 같습니다. 그래서인지 Firebase 팀도 iOS 지원에 항상 신경을 쓰는 것 같은 인상을 받았는데, 이번 경우도 그런 느낌이 강하게 듭니다.이번에 추가된 iOS 용 Test Lab 을 활용한다면 출시 전 Android와 iOS 모두 동일한 기준으로 품질 상태를 확인하고 배포할 수 있는 환경을 갖출 수 도 있겠네요. iOS용 Test Lab 은 다음 달에 정식으로 선보일 예정입니다만, 이 기능 또한 일찍 테스터로 참여하고 싶다면 waiting list에 메일을 등록하면 됩니다.Performance Monitoring 개선Performance Monitoring 의 베타 기간이 끝나고 정식으로 서비스를 한다고 합니다. Crash-free 도 중요하지만 사용자 입장에서 고려해봤을 때 앱의 퍼포먼스도 놓치면 안되는 중요한 요소입니다. Performance Monitoring 은 이런 관점에서 인사이트를 얻을 수 있게 도와주는 서비스라고 합니다.What’s new in Firebase (Google I/O ’18) Slide세션에서 강요한 기능은 New Issues Feed 입니다. Performance Monitoring화면의 상단에서 확인할 수 있는 이 기능은 단순한 데이터를 나열하는 것이 아니라 자체적인 분석을 통해 가장 최근에 해결해야할 이슈를 제안합니다.What’s new in Firebase (Google I/O ’18) Slide이 외에도 디바이스에서 렌더링할 때나 네트워크 요청을 할 때의 이벤트들을 기록해서 퍼포먼스 저하 요소들을 보여줍니다. 덕분에 어떤 부분에서 퍼포먼스 저하가 가장 심한지 보다 쉽게 파악할 수 있다고 합니다.Performance Monitoring 은 별도 코드 없이 모든 페이지에서 자동으로 데이터를 수집하고 있으니 별도의 노력없이 인사이트를 얻을 수 있다는 점이 또 다른 장점입니다.Google Analytics 개선What’s new in Firebase (Google I/O ’18) SlideGoogle Analytics 에서 두드러지는 개선 점은 Project level reporting이 가능해졌다는 것 입니다. 플랫폼 별 사용자 특성이 있기는하지만 하나의 서비스 차원에서 병합해서 데이터를 보고싶은 경우가 종종 있는데, 그럴 때 마다 별도의 서버 처리를 통해 병합하는 과정이 번거로웠습니다. 하지만 이번 개선을 통해서 프로젝트 단위의 데이터 분석이 가능해진 덕분에 번거로움을 좀 덜어낼 수 있겠습니다.그리고 세션에서 언급하진 않았지만, Filter가 조금 더 유연해지고 세분화된다고 합니다.지금까지 ‘Google I/O 2018: What’s new in Firebase’ 세션 중 주요 내용만 간단하게 살펴봤습니다. Firebase 는 매년 발전을 거듭해가며 앱 운영의 통합 관리 서비스로서의 자리매김을 해나가는 중인 것 같습니다. 덕분에 직감에만 의존해서 앱의 방향을 정하던 예전에 비해 정량적 데이터에 기반을 두며 더 성공에 가깝게 한발짝 씩 다가갈 수 있는 것 같습니다.이번에 Firebase 에 새로 추가된 기능들을 조금씩 건드려보면서 우리 서비스에서 어떻게 활용하며 인사이트를 얻고, 서비스를 이용하는 사용자들에게 더 나은 서비스를 제공해 줄 수 있을까 고민해봐야겠습니다.#스타일쉐어 #개발자 #개발팀 #인사이트 #Firebase #경험공유 #일지 #후기

안녕하세요. 언제 어디서나 함께하는 코딩 교실 엘리스입니다 :)아이디어만 좋다면 뭐든 실현해볼 수 있는 시대! 지금은 '프로그래밍'이라는 강력한 무기를 통해 원하는 세계를 실현할 수 있는 잠재적 가능성이 폭발적인 때입니다. 그리고 그 기회는 비단 '개발자'라는 특정 직업에 국한하지 않더라도 각계 분야에 펼쳐져 있는데요. 이미 마케터, 기획자, 디자이너, 콘텐츠 창작자, 금융업계 종사자, 지리학자, 연구원 등 다양한 분야의 많은 사람들이 프로그래밍을 통해 각자의 영역과 세계 곳곳을 새로운 곳으로 만들고 있습니다.높은 급여와 삶의 질을 보장하고 나의 꿈을 펼칠 수 있는 탁월한 수단인 프로그래밍.프로그래밍을 업으로 삼고 있는 사람들의 시작은 어땠을까요?이 글에서는 소프트웨어 엔지니어가 되고자 이제 막 마음먹은 분들을 위해 프로그래머가 되기 위한 다섯 가지 짚고 넘어가면 좋을 팁들을 알려드릴게요.STEP 1. 개발 친화적인 환경 찾아가기서당개 삼 년이면 풍월을 읊는다컴퓨터 공학 전공자와 비전공자가 가지게 되는 가장 큰 차이는 무엇일까요? 개발에 대한 이론 지식? 개발 능력?물론 모든 게 상대적인 것이겠지만 일반적으로 한 가지 큰 차이가 있다면 바로 '환경'이라고 할 수 있을 듯합니다. 내 주변에 개발과 관련된 자원이 얼마나 풍부한가 하는 점입니다.전공자가 개발을 시작하고자 마음을 먹으면 주위에서 좋은 리소스를 쉽게 찾을 수 있습니다. 한편 비전공자는 개발 공부를 시작하려고 할 때 레퍼런스로 삼을만한 좋은 예가 없으니 망망대해에 홀로 떠있는 기분이 들 수밖에 없겠죠! 그렇다고 해서 반드시 컴퓨터 공학 전공에서부터 다시 시작하거나 고액의 학원에 다닐 필요는 없습니다. 먼저 개발과 관련된 인적, 물적 자원이 풍부한 곳으로 적극적으로 다가가보세요. 작은 환경의 변화가 큰 변화의 시작점이 될 수 있습니다.엘리스가 추천하는 방법!온라인 커뮤니티 활동하기 : 코딩과 관련된 페이스북 그룹에 가입하여 많은 정보를 접하고 질문도 하면서 활동해보세요. 나와 비슷한 상황인 사람을 만나 서로 도움을 주고받을 수도 있고, 내 롤모델이 될만한 훌륭한 개발자를 만나 공부의 동력이 될지도요!개발 동아리, 스터디 등에 참여하기★ 엘리스 코딩 클래스 활용하기 : PC로도, 모바일 앱으로도 언제 어디서든 프로그래밍을 위한 환경에 접속하세요! 엘리스에 로그인하는 것만으로 공부하기 위한 모든 리소스를 얻을 수 있을 뿐만 아니라 과목별 채팅방을 통해서 함께 공부하고 있는 수강생들, 과목 튜터와의 활발한 대화에 참여할 수 있습니다. STEP 2. 강력한 동기와 조력자 만들기하늘은 스스로 돕는 자를 돕는다컴퓨터 공학 전공자라고 하면 모두 다 개발을 잘할까요? 적어도 아주 조금은 더 잘할까요? 대답은 NO!아무리 많은 이론을 배웠다고 해도 직접 개발을 하지 않는다면 아무런 소용이 없겠지요. 이해도가 다르기 때문에 배움의 속도는 조금 다를 수도 있겠지만 이런 차이보다는 개인의 학습 의지와 동기가 얼마나 분명하냐가 더 중요합니다.막연하게 '개발자'라는 너무 먼 목표만 보고 달리는 것보다는 보다 가까이에 있고 달성하기 쉬운 분명한 목표를 단계별로 설정해보세요. 그리고 '즐거움'을 느낄 수 있는 수단을 찾아 목표 달성을 위한 집중력을 높이세요. 동시에 내가 어려움에 처하거나 헤매고 있을 때 도와줄 조력자가 있다면 금상첨화!Photo by Mimi Thian on Unsplash엘리스가 추천하는 방법!동기 부여를 위한 작은 목표 설정 : 지식 습득 및 학습과 관련된 목표로 그룹 스터디 참여, 부족한 부분의 프로그래밍 강의 완강, 책 한 권 떼기 등이 있을 수 있고, 더 적극적인 형태의 개발 경험을 위해 공모전, 경진 대회 등 기간과 보상이 정해져 있는 대외 활동 참가 및 수상도 좋은 목표가 될 수 있을 거예요.★ 엘리스 코딩 튜터 활용하기 : 엘리스에는 학습을 도와주는 튜터가 있습니다. 엘리스 튜터는 답을 알려주는 사람이 아니라 답을 찾는 법을 알려주는 길잡이입니다. 공부하다가 막힐 때, 길을 잃은 것 같을 때 엘리스 튜터를 멘토로 삼아 보세요! 구독 및 트랙 이용 시 담당 튜터가 배정되어 개인 채팅방을 통해 1:1 튜터링을 받을 수 있고, 클래스 수강 시 단체 채팅방을 통해 언제든 질문할 수 있습니다.STEP 3. 원하는 개발 분야 탐색해보기  콩 심은 데 콩 나고 팥 심은 데 팥 난다개발에는 아주 숱~한 다양한 분야가 있습니다. 그리고 그 분야에 따라 특성도, 익혀야 하는 언어와 기술도 천차만별인데요. 아래 몇 개의 개발 분야와 사용 언어 및 기술에 대해서 적었으니 참고해보세요. 그리고 이보다 더 다양한 개발의 세계를 탐색해보면서 흥미가 가는 분야가 있다면 구체적으로 검색하고 공부를 시작할 계획을 세워보세요.Photo by Victoriano Izquierdo on Unsplash잘 모르겠다 or 코알못이다파이썬은 분야를 막론하고 많은 분야에서 사용되며 익히기에 쉬워 처음 코딩을 시작하는 입문자에게 가장 적합한 언어 중 하나입니다. 개발 언어부터 접해보고 싶다면 파이썬 언어 학습에서 시작해보세요!웹 개발 '콩 심은 데 콩 나고~'라는 속담을 인용했지만, 사실 다양한 개발 영역의 많은 지식들이 서로 겹치는 부분도 있고, 어느 한 분야를 잘할 수 있을 때 다른 분야로 전향하거나 옮겨가는 일은 보다 수월할 수 있습니다. 개발의 시작을 보다 쉽게 하고 싶다면 웹 개발부터 접근해보세요. 공부할 수 있는 자원이 풍부하고 추후 다른 개발 분야로의 전향도 가능하기 때문이에요.프론트엔드프론트엔드 개발은 주로 웹 환경에서 사용자와 맞닿는 가시적인 부분을 개발하는 영역입니다. 사용자가 코드를 작성하지 않고도 컴퓨터에게 명령을 내리는 등의 의사소통을 그래픽적으로 쉽게 할 수 있도록 가시적으로 만들어주는 것이 바로 프론트엔드 개발자의 역할이라고 할 수 있는데요. 예를 들어 엘리스에 로그인하고 싶을 때 '로그인 버튼을 클릭'하여 쉽게 로그인할 수 있는 인터페이스도 프론트엔드에 해당합니다. * 익혀야 하는 기본기 : HTML, CSS, JavaScript* 좀 더 나아가서 : JavaScript의 프레임 워크인 React.js 또는 Vue.js 또는 Angular.js 백엔드/서버백엔드 개발은 웹 환경에서 보통 사용자에게는 보이지 않는 서버(컴퓨터) 단의 개발을 의미하며, 사용자가 웹 상에서 활동함으로 인해 쌓이는 데이터가 모이는 DB(Data Base)를 다루는 영역을 개발합니다.* 익혀야 하는 기본기데이터베이스에 대한 지식 : MariaDB, PostgreSQL, MongoDB 등. 서버 쪽의 언어- 금융, 제약 등 전통적인 대기업 : Java의 프레임 워크인 Spring을 많이 사용- 과거 많이 쓰이던 기술 : Php(학습 속도와 개발 속도가 빠르며 무료!)를 많이 사용- 요즘 떠오르는 기술 : Python 기반 프레임 워크인 Django 또는 Flask. JavaScript의 프레임 워크인 Node.js* 좀 더 나아가서 : 클라우드 컴퓨팅 기술 Amazon AWS 또는 Azure에 대한 지식데이터 사이언스 - 데이터 분석가21세기에 가장 각광받는 직업 중 하나로 떠오른 '데이터 사이언티스트'에 대해서 모두 다 한 번쯤은 들어보셨을 거예요. 데이터 사이언스 분야에도 아주 복잡하고 다양한 영역들이 존재하는데요. 통상 데이터 사이언스라고 하면 수학 및 통계에 대한 지식, 컴퓨터 공학에 대한 지식, 인공지능 및 머신러닝과 관련된 기술을 사용하게 됩니다. 너무 많아 보이나요? 아래에는 데이터 사이언스의 많은 영역 중에서도 '데이터 분석가'로서 꼭 알아야 하는 내용을 적었습니다.* 익혀야 하는 기본기수학적 지식 : 통계, 선형대수학분석을 위한 언어 : Python, R* 좀 더 나아가서 : 머신러닝 기술임베디드 개발계산기, 에어컨, 자동차 등의 기계가 일정 기능을 컴퓨터처럼 수행할 수 있도록 기계 내부의 하드웨어 시스템을 구축하는 것이 임베디드 개발입니다. 사물 인터넷(IoT, Internet of Things)이나 하드웨어 부품과 관련된 분야에 관심이 간다면 임베디드 개발에 대해서 좀 더 알아보세요!* 익혀야 하는 기본기임베디드 개발 언어- 가장 많이 사용하는 언어 : C언어 - 국내 전통적인 대기업 : Java- 수요가 많은 언어 : Python (임베디드 분야에서도 빠지지 않고 자주 사용하는 언어! 국내 채용 사이트에서 임베디드 관련 개발 스택으로 많이 요구.)* 좀 더 나아가서 : 무선 통신 기술에 대한 지식*(공통) 개발자라면 익히고 있어야 할 기본기 : Git을 사용한 버전 관리 방법엘리스가 추천하는 실습 기반 과목HTML/CSS | JavaScript | 모바일 웹 코딩Git과 Git 버전 관리 (6월 오픈 예정)Python 기초 I | Python 기초 IIC 언어 | C++Java 기초 및 심화인공지능/머신러닝 기초 | 프로그래밍 수학데이터 분석 | Numpy, Pandas | 크롤링 | Kaggle 문제R 기초 |  R 패키지 | R 데이터 분석STEP 4. 실습, 프로젝트 기반으로 공부하고 개발 경험 쌓기구슬이 서 말이어도 꿰어야 보배다책을 사고 인강을 결제해도 직접 만들어보면서 익히지 않으면 절대 내 것이 될 수 없는 것이 또 개발!처음 언어를 익히는 단계에서부터 실습 기반으로 직접 코딩하고 그 결과를 확인해보면서 학습하는 것이 중요해요! 필요한 공부를 실습 단위로 쪼개어 직접 구현해보면서 익히고, 좀 더 나아가서는 프로젝트 단위로 구현하면서 실전 기술을 습득해보세요. 또한 실무에서는 혼자 개발하는 것이 아니라 뭐든 '협업'해야 하기 때문에 혼자 하는 프로젝트 외에도 여러 사람들과 함께하는 그룹 프로젝트의 경험이 큰 도움이 될 거예요. 자기소개서, 포트폴리오, 면접 시에도 어떤 프로젝트에서 내가 맡은 부분은 어느 부분이었고 어떻게 주도적으로 이끌었는지가 관건이 될 수 있습니다.엘리스가 추천하는 방법!★ 온라인 코딩 실습으로 기본기 다지기 : 엘리스는 별도의 코딩 환경 세팅 없이 온라인에서 바로 코딩 문제를 풀고 내가 짠 코드의 결과를 확인할 수 있어서 실습 기반으로 학습하기에 탁월한 플랫폼입니다. :) KAIST, SKT, 삼성 SDS 등에서도 활용하는 검증된 플랫폼에서 코딩 실습으로 기본기를 다지세요!프로젝트 단위로 혼자서 만들어보기 : 프로그래밍 언어의 기본에 익숙해졌다면, 직접 A to Z를 구현하는 작은 프로젝트를 통해 실제 필요한 기술이 뭔지 파악해가며 실전 기술을 익혀보세요. 그룹 프로젝트에 참여해서 협업 경험을 통해 익히기 : 취업을 위해서 중요한 것 중 하나인 '협업'능력! 그룹 프로젝트에 참여하여 비단 개발 실력뿐만 아니라 실무에 필요한 다양한 역량 또한 길러보세요.STEP 5. 포트폴리오, 시험 준비하고 개발 직군에 지원하기시작이 반, 그 이상이다!아시겠지만 개발자가 되면 끝인 그런 일은 없겠죠. (어떤 직무에서도 마찬가지일 거예요.) 끊임없는 공부, 새로운 기술 연마, 리팩토링, 문서화, 코딩 공부 코딩 공부!그러니 완벽에서 시작해야 한다는 생각은 버리고 지금까지 최선을 다해온 결과물을 가지고서 개발 직군에 지원하세요. 실제 개발자로 일하게 되면 그 속에서 배우고 성장할 수 있는 자원이 훨씬 더 많아집니다!'자리가 사람을 만든다'라는 말이 괜한 말이 아니니, 더 큰 성장과 가능성이 있는 곳으로 가기 위한 준비와 지원을 주저 없이 해보시길 바라요!Photo by Green Chameleon on Unsplash엘리스가 추천하는 방법!나를 잘 보여줄 포트폴리오 만들기 : (사용한 언어 / 프레임 워크 / 앞의 것을 적용하여 프로젝트에서 내가 한 역할) 별로 정리해두고 내가 커밋한 코드와 함께 보여주기.   블로그 쓰기 : 거창한 것이 아니어도 좋으니 공부하면서 느꼈던 것, 새로 알게 된 지식들, 프로젝트하면서 고민했던 것들을 블로그로 정리해보세요. 내가 구현한 것들을 이미지를 통해서 가시적으로 보여줄 수 있다면 금상첨화!★ 엘리스에서 알고리즘 시험 준비하기 : 이미 많은 수강생 분들이 엘리스 알고리즘 과목을 통해서 코드를 발전시키고 알고리즘 시험 및 취업에 성공하고 있습니다. :) 대기업 입사를 준비하시는 분이라면 엘리스 알고리즘 과목들을 꼭 수강해보세요.이다음의 6번째 스텝은 무엇이 될까요? 아마도 1~5 스텝을 계속 반복해나가면서 익숙해지고, 다른 역할로 각각의 스텝에 참여하게 되는 일이 아닐까요.엘리스는 누구나 프로그래밍을 통해 원하는 일을 할 수 있도록 좋은 강의 콘텐츠와 서비스, 플랫폼으로 여러분의 다섯 스텝에 함께하고자 합니다. :) 막막한 초심자 분들에게 앞으로의 방향성을 그려보는 데에 조금이라도 도움이 되길 바라며 글을 발행합니다.그럼 엘리스에서 만나요! >> 엘리스 아카데미 바로가기* 이밖에 조언, 첨언, 질문 등을 댓글로 남겨주시면 이 글의 독자분들에게 큰 도움이 됩니다.

OverviewAWS Batch는 배치 컴퓨팅 작업을 효율적으로 실행할 수 있게 도와줍니다. 배치 작업량과 리소스 요청을 기반으로 최적의 리소스 수량 및 인스턴스 유형을 동적으로 프로비져닝합니다. AWS Batch에서는 별도의 관리가 필요 없기 때문에 문제 해결에 집중할 수 있습니다. 별도의 추가 비용은 없습니다. 배치 작업을 저장 또는 실행할 목적으로 생성된 AWS 리소스(인스턴스 등)에 대해서만 비용을 지불하면 됩니다. 이번 포스팅에서는 간단한 튜토리얼로 AWS Batch 사용 방법을 크게 11개의 Step으로 알아보겠습니다. 이렇게 진행하겠습니다.AWS에서 제공하는 Dockerfile, fetch&run 스크립트 및 myjob.sh 다운로드Dockerfile를 이용하여 fetch&run 스크립트를 포함한 Docker 이미지 생성생성된 Docker 이미지를 ECR(Amazon Elastic Container Registry)로 푸쉬간단한 샘플 스크립트(myjob.sh)를 S3에 업로드IAM에 S3를 접속 할 수 있는 ECS Task role 등록Compute environments 생성Job queues 생성ECR을 이용하여 Job definition 생성Submit job을 통해 S3에 저장된 작업 스크립트(myjob.sh)를 실행하기결과 확인 STEP1. AWS에서 제공하는 Dockerfile, fetch&run 스크립트 및 myjob.sh 다운로드AWS Batch helpers페이지에 접속합니다.    2. /fetch-and-run/에서 Dockerfile, fetchandrun.sh, myjob.sh 다운로드합니다.STEP2. Dockerfile을 이용하여 fetch&run 스크립트를 포함한 Docker 이미지 생성Dockerfile을 이용해서 Docker 이미지를 빌드합니다.잠시 Dockerfile의 내용을 살펴보겠습니다.FROM amazonlinux:latestDocker 공식 Repository에 있는 amazonlinux 의 lastest 버젼으로 빌드RUN yum -y install which unzip aws-cliRUN을 통해 이미지 빌드 시에 yum -y install which unzip aws-cli를 실행ADD fetch_and_run.sh /usr/local/bin/fetch_and_run.shADD를 통해 Dockerfile과 같은 디렉토리에 있는 fetch_and_run.sh를 /usr/local/bin/fetch_and_run.sh에 복사 WORKDIR /tmp컨테이너가 동작할 때 /tmp를 기본 디렉토리로 설정USER nobody컨테이너 실행 시 기본 유저 설정 ENTRYPOINT [“/usr/local/bin/fetch_and_run.sh”]컨테이너 실행 시 /usr/local/bin/fetch_and_run.sh를 call shell에 docker 명령을 통해 이미지 생성shell : docker build -t fetch_and_run . 실행하면 아래와 같은 결과가 출력됩니다.[ec2-user@AWS_BRANDI_STG fetch-and-run]$ docker build -t fetch_and_run . Sending build context to Docker daemon 8.192kB Step 1/6 : FROM amazonlinux:latest latest: Pulling from library/amazonlinux 4b92325dc37b: Pull complete Digest: sha256:9ee13e494b762db41b9db92a200f6784b78da5ac3b0f974fb1c38feb7f636474 Status: Downloaded newer image for amazonlinux:latest ---> 81bb3e78db3d Step 2/6 : RUN yum -y install which unzip aws-cli ---> Running in 1f5293a2294d Loaded plugins: ovl, priorities Resolving Dependencies --> Running transaction check ---> Package aws-cli.noarch 0:1.14.9-1.48.amzn1 will be installed --> Processing Dependency: python27-jmespath = 0.9.2 for package: aws-cli-1.14.9-1.48.amzn1.noarch --> Processing Dependency: python27-botocore = 1.8.13 for package: aws-cli-1.14.9-1.48.amzn1.noarch --> Processing Dependency: python27-rsa >= 3.1.2-4.7 for package: aws-cli-1.14.9-1.48.amzn1.noarch --> Processing Dependency: python27-futures >= 2.2.0 for package: aws-cli-1.14.9-1.48.amzn1.noarch --> Processing Dependency: python27-docutils >= 0.10 for package: aws-cli-1.14.9-1.48.amzn1.noarch --> Processing Dependency: python27-colorama >= 0.2.5 for package: aws-cli-1.14.9-1.48.amzn1.noarch --> Processing Dependency: python27-PyYAML >= 3.10 for package: aws-cli-1.14.9-1.48.amzn1.noarch --> Processing Dependency: groff for package: aws-cli-1.14.9-1.48.amzn1.noarch --> Processing Dependency: /etc/mime.types for package: aws-cli-1.14.9-1.48.amzn1.noarch ---> Package unzip.x86_64 0:6.0-4.10.amzn1 will be installed ---> Package which.x86_64 0:2.19-6.10.amzn1 will be installed --> Running transaction check ---> Package groff.x86_64 0:1.22.2-8.11.amzn1 will be installed --> Processing Dependency: groff-base = 1.22.2-8.11.amzn1 for package: groff-1.22.2-8.11.amzn1.x86_64 ---> Package mailcap.noarch 0:2.1.31-2.7.amzn1 will be installed ---> Package python27-PyYAML.x86_64 0:3.10-3.10.amzn1 will be installed --> Processing Dependency: libyaml-0.so.2()(64bit) for package: python27-PyYAML-3.10-3.10.amzn1.x86_64 ---> Package python27-botocore.noarch 0:1.8.13-1.66.amzn1 will be installed --> Processing Dependency: python27-dateutil >= 2.1 for package: python27-botocore-1.8.13-1.66.amzn1.noarch ---> Package python27-colorama.noarch 0:0.2.5-1.7.amzn1 will be installed ---> Package python27-docutils.noarch 0:0.11-1.15.amzn1 will be installed --> Processing Dependency: python27-imaging for package: python27-docutils-0.11-1.15.amzn1.noarch ---> Package python27-futures.noarch 0:3.0.3-1.3.amzn1 will be installed ---> Package python27-jmespath.noarch 0:0.9.2-1.12.amzn1 will be installed --> Processing Dependency: python27-ply >= 3.4 for package: python27-jmespath-0.9.2-1.12.amzn1.noarch ---> Package python27-rsa.noarch 0:3.4.1-1.8.amzn1 will be installed --> Processing Dependency: python27-pyasn1 >= 0.1.3 for package: python27-rsa-3.4.1-1.8.amzn1.noarch --> Processing Dependency: python27-setuptools for package: python27-rsa-3.4.1-1.8.amzn1.noarch --> Running transaction check ---> Package groff-base.x86_64 0:1.22.2-8.11.amzn1 will be installed ---> Package libyaml.x86_64 0:0.1.6-6.7.amzn1 will be installed ---> Package python27-dateutil.noarch 0:2.1-1.3.amzn1 will be installed --> Processing Dependency: python27-six for package: python27-dateutil-2.1-1.3.amzn1.noarch ---> Package python27-imaging.x86_64 0:1.1.6-19.9.amzn1 will be installed --> Processing Dependency: libjpeg.so.62(LIBJPEG_6.2)(64bit) for package: python27-imaging-1.1.6-19.9.amzn1.x86_64 --> Processing Dependency: libjpeg.so.62()(64bit) for package: python27-imaging-1.1.6-19.9.amzn1.x86_64 --> Processing Dependency: libfreetype.so.6()(64bit) for package: python27-imaging-1.1.6-19.9.amzn1.x86_64 ---> Package python27-ply.noarch 0:3.4-3.12.amzn1 will be installed ---> Package python27-pyasn1.noarch 0:0.1.7-2.9.amzn1 will be installed ---> Package python27-setuptools.noarch 0:36.2.7-1.33.amzn1 will be installed --> Processing Dependency: python27-backports-ssl_match_hostname for package: python27-setuptools-36.2.7-1.33.amzn1.noarch --> Running transaction check ---> Package freetype.x86_64 0:2.3.11-15.14.amzn1 will be installed ---> Package libjpeg-turbo.x86_64 0:1.2.90-5.14.amzn1 will be installed ---> Package python27-backports-ssl_match_hostname.noarch 0:3.4.0.2-1.12.amzn1 will be installed --> Processing Dependency: python27-backports for package: python27-backports-ssl_match_hostname-3.4.0.2-1.12.amzn1.noarch ---> Package python27-six.noarch 0:1.8.0-1.23.amzn1 will be installed --> Running transaction check ---> Package python27-backports.x86_64 0:1.0-3.14.amzn1 will be installed --> Finished Dependency Resolution Dependencies Resolved ================================================================================ Package                              Arch   Version            Repository                                                                           Size ================================================================================ Installing:  aws-cli                              noarch 1.14.9-1.48.amzn1  amzn-main 1.2 M  unzip                                x86_64 6.0-4.10.amzn1     amzn-main 201 k  which                                x86_64 2.19-6.10.amzn1    amzn-main  41 k  Installing for dependencies:  freetype                             x86_64 2.3.11-15.14.amzn1 amzn-main 398 k  groff                                x86_64 1.22.2-8.11.amzn1  amzn-main 1.3 M  groff-base                           x86_64 1.22.2-8.11.amzn1  amzn-main 1.1 M  libjpeg-turbo                        x86_64 1.2.90-5.14.amzn1  amzn-main 144 k  libyaml                              x86_64 0.1.6-6.7.amzn1    amzn-main  59 k  mailcap                              noarch 2.1.31-2.7.amzn1   amzn-main  27 k  python27-PyYAML                      x86_64 3.10-3.10.amzn1    amzn-main 186 k  python27-backports                   x86_64 1.0-3.14.amzn1     amzn-main 5.0 k  python27-backports-ssl_match_hostname                                       noarch 3.4.0.2-1.12.amzn1 amzn-main  12 k  python27-botocore                    noarch 1.8.13-1.66.amzn1  amzn-main 4.1 M  python27-colorama                    noarch 0.2.5-1.7.amzn1    amzn-main  23 k  python27-dateutil                    noarch 2.1-1.3.amzn1      amzn-main  92 k  python27-docutils                    noarch 0.11-1.15.amzn1    amzn-main 1.9 M  python27-futures                     noarch 3.0.3-1.3.amzn1    amzn-main  30 k  python27-imaging                     x86_64 1.1.6-19.9.amzn1   amzn-main 428 k  python27-jmespath                    noarch 0.9.2-1.12.amzn1   amzn-main  46 k  python27-ply                         noarch 3.4-3.12.amzn1     amzn-main 158 k  python27-pyasn1                      noarch 0.1.7-2.9.amzn1    amzn-main 112 k  python27-rsa                         noarch 3.4.1-1.8.amzn1    amzn-main  80 k  python27-setuptools                  noarch 36.2.7-1.33.amzn1  amzn-main 672 k  python27-six                         noarch 1.8.0-1.23.amzn1   amzn-main  31 k Transaction Summary ================================================================================ Install 3 Packages (+21 Dependent packages) Total download size: 12 M Installed size: 51 M Downloading packages: -------------------------------------------------------------------------------- Total 1.0 MB/s | 12 MB 00:12 Running transaction check Running transaction test Transaction test succeeded  Running transaction   Installing : python27-backports-1.0-3.14.amzn1.x86_64                    1/24   Installing : python27-backports-ssl_match_hostname-3.4.0.2-1.12.amzn1    2/24   Installing : python27-setuptools-36.2.7-1.33.amzn1.noarch                3/24   Installing : python27-colorama-0.2.5-1.7.amzn1.noarch                    4/24   Installing : freetype-2.3.11-15.14.amzn1.x86_64                          5/24   Installing : libyaml-0.1.6-6.7.amzn1.x86_64                              6/24   Installing : python27-PyYAML-3.10-3.10.amzn1.x86_64                      7/24   Installing : mailcap-2.1.31-2.7.amzn1.noarch                             8/24   Installing : python27-ply-3.4-3.12.amzn1.noarch                          9/24   Installing : python27-jmespath-0.9.2-1.12.amzn1.noarch                  10/24   Installing : python27-futures-3.0.3-1.3.amzn1.noarch                    11/24   Installing : python27-six-1.8.0-1.23.amzn1.noarch                       12/24   Installing : python27-dateutil-2.1-1.3.amzn1.noarch                     13/24   Installing : groff-base-1.22.2-8.11.amzn1.x86_64                        14/24   Installing : groff-1.22.2-8.11.amzn1.x86_64                             15/24   Installing : python27-pyasn1-0.1.7-2.9.amzn1.noarch                     16/24   Installing : python27-rsa-3.4.1-1.8.amzn1.noarch                        17/24   Installing : libjpeg-turbo-1.2.90-5.14.amzn1.x86_64                     18/24   Installing : python27-imaging-1.1.6-19.9.amzn1.x86_64                   19/24   Installing : python27-docutils-0.11-1.15.amzn1.noarch                   20/24   Installing : python27-botocore-1.8.13-1.66.amzn1.noarch                 21/24   Installing : aws-cli-1.14.9-1.48.amzn1.noarch                           22/24   Installing : which-2.19-6.10.amzn1.x86_64                               23/24   Installing : unzip-6.0-4.10.amzn1.x86_64                                24/24   Verifying  : libjpeg-turbo-1.2.90-5.14.amzn1.x86_64                      1/24   Verifying  : groff-1.22.2-8.11.amzn1.x86_64                              2/24   Verifying  : unzip-6.0-4.10.amzn1.x86_64                                 3/24   Verifying  : python27-pyasn1-0.1.7-2.9.amzn1.noarch                      4/24   Verifying  : groff-base-1.22.2-8.11.amzn1.x86_64                         5/24   Verifying  : aws-cli-1.14.9-1.48.amzn1.noarch                            6/24   Verifying  : python27-six-1.8.0-1.23.amzn1.noarch                        7/24   Verifying  : python27-dateutil-2.1-1.3.amzn1.noarch                      8/24   Verifying  : python27-docutils-0.11-1.15.amzn1.noarch                    9/24   Verifying  : python27-PyYAML-3.10-3.10.amzn1.x86_64                     10/24   Verifying  : python27-botocore-1.8.13-1.66.amzn1.noarch                 11/24   Verifying  : python27-futures-3.0.3-1.3.amzn1.noarch                    12/24   Verifying  : python27-ply-3.4-3.12.amzn1.noarch                         13/24   Verifying  : python27-jmespath-0.9.2-1.12.amzn1.noarch                  14/24   Verifying  : mailcap-2.1.31-2.7.amzn1.noarch                            15/24   Verifying  : python27-backports-ssl_match_hostname-3.4.0.2-1.12.amzn1   16/24   Verifying  : libyaml-0.1.6-6.7.amzn1.x86_64                             17/24   Verifying  : python27-rsa-3.4.1-1.8.amzn1.noarch                        18/24   Verifying  : freetype-2.3.11-15.14.amzn1.x86_64                         19/24   Verifying  : python27-colorama-0.2.5-1.7.amzn1.noarch                   20/24   Verifying  : python27-setuptools-36.2.7-1.33.amzn1.noarch               21/24   Verifying  : which-2.19-6.10.amzn1.x86_64                               22/24   Verifying  : python27-imaging-1.1.6-19.9.amzn1.x86_64                   23/24   Verifying  : python27-backports-1.0-3.14.amzn1.x86_64                   24/24 Installed:   aws-cli.noarch 0:1.14.9-1.48.amzn1        unzip.x86_64 0:6.0-4.10.amzn1   which.x86_64 0:2.19-6.10.amzn1   Dependency Installed:   freetype.x86_64 0:2.3.11-15.14.amzn1   groff.x86_64 0:1.22.2-8.11.amzn1   groff-base.x86_64 0:1.22.2-8.11.amzn1   libjpeg-turbo.x86_64 0:1.2.90-5.14.amzn1   libyaml.x86_64 0:0.1.6-6.7.amzn1   mailcap.noarch 0:2.1.31-2.7.amzn1   python27-PyYAML.x86_64 0:3.10-3.10.amzn1   python27-backports.x86_64 0:1.0-3.14.amzn1   python27-backports-ssl_match_hostname.noarch 0:3.4.0.2-1.12.amzn1   python27-botocore.noarch 0:1.8.13-1.66.amzn1   python27-colorama.noarch 0:0.2.5-1.7.amzn1   python27-dateutil.noarch 0:2.1-1.3.amzn1   python27-docutils.noarch 0:0.11-1.15.amzn1   python27-futures.noarch 0:3.0.3-1.3.amzn1   python27-imaging.x86_64 0:1.1.6-19.9.amzn1   python27-jmespath.noarch 0:0.9.2-1.12.amzn1   python27-ply.noarch 0:3.4-3.12.amzn1   python27-pyasn1.noarch 0:0.1.7-2.9.amzn1   python27-rsa.noarch 0:3.4.1-1.8.amzn1   python27-setuptools.noarch 0:36.2.7-1.33.amzn1   python27-six.noarch 0:1.8.0-1.23.amzn1   Complete! Removing intermediate container 1f5293a2294d  ---> 5502efa481ce Step 3/6 : ADD fetch_and_run.sh /usr/local/bin/fetch_and_run.sh  ---> 1b69173e586f Step 4/6 : WORKDIR /tmp Removing intermediate container a69678c65ee7  ---> 8a560dd25401 Step 5/6 : USER nobody  ---> Running in e063ac6e6fdb Removing intermediate container e063ac6e6fdb  ---> e5872fd44234 Step 6/6 : ENTRYPOINT ["/usr/local/bin/fetch_and_run.sh"]  ---> Running in e25af9aa5fdc Removing intermediate container e25af9aa5fdc  ---> dfca872de0be Successfully built dfca872de0be Successfully tagged awsbatch-fetch_and_run:latest docker images 명령으로 새로운 로컬 repository를 확인할 수 있습니다.shell : docker images [ec2-user@AWS_BRANDI_STG fetch-and-run]$ docker images REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE fetch_and_run latest dfca872de0be 2 minutes ago 253MB amazonlinux              latest              81bb3e78db3d        2 weeks ago         165MB STEP3. ECR에서 repository 생성아래는 ECR 초기 화면입니다.fetch_and_run이란 이름으로 Repository 생성합니다. 3. Repository 생성이 완료되었습니다.STEP4. ECR로 빌드된 이미지를 pushECR에 docker login후 빌드된 Docker 이미지에 태그합니다. shell : aws ecr get-login --no-include-email --region ap-northeast-2 빌드된 docker 이미지에 태그하세요.shell : docker tag fetch_and_run:latest 000000000000.dkr.ecr.ap-northeast-2.amazonaws.com/fetch_and_run:latest 태그된 docker 이미지를 ECR에 push합니다.shell: docker push 000000000000.dkr.ecr.ap-northeast-2.amazonaws.com/fetch_and_rrun:latest 아래는 ECR fetch_and_run Repository에 푸쉬된 Docker 이미지입니다.STEP5. 간단한 샘플 스크립트(myjob.sh)를 S3에 업로드아래는 간단한 myjob.sh 스크립트입니다.#!/bin/bash date echo "Args: $@" env echo "This is my simple test job!." echo "jobId: $AWS_BATCH_JOB_ID" sleep $1 date echo "bye bye!!" 위의 myjob.sh를 S3에 업로드합니다.shell : aws s3 cp myjob.sh s3:///myjob.sh STEP6. IAM에 S3를 접속할 수 있는 ECS Task role 등록Role 등록 화면에서 Elastic Container Service 선택 후, Elastic Container Service Task를 선택합니다.AmazonS3ReadOnlyAccess Policy를 선택합니다.아래 이미지는 Role에 등록 하기 전 리뷰 화면입니다.Role에 AmazonS3ReadOnlyAccess가 등록된 것을 확인합니다.STEP7. Compute environments 생성AWS Batch 콘솔에서 Compute environments를 선택하고, Create environment 선택합니다.Compute environment type은 Managed와 Unmanaged 두 가지를 선택할 수 있습니다. Managed는 AWS에서 요구사항에 맞게 자원을 관리해주는 것이고, Unmanaged는 직접 자원을 관리해야 합니다. 여기서는 Managed를 선택하겠습니다.Compute environment name을 입력합니다.Service Role을 선택합니다. 기존 Role을 사용하거나 새로운 Role을 생성할 수 있습니다. 새 Role을 생성하면 필수 역할 (AWSBatchServiceRole)이 생성됩니다.Instnace Role을 선택합니다. 기존 Role을 사용하거나 새로운 Role을 생성할 수 있습니다. 새 Role을 생성하면 필수 역할(ecsInstanceRole)이 생성됩니다.EC2 key pair에서 기존 EC2 key pair를 선택합니다. 이 key pair를 사용하여 SSH로 인스턴스에 접속할 수 있지만 이번 글의 예제에서는 선택하지 않겠습니다.Configure your compute resources Provisioning Model은 On-Demand와 Spot이 있습니다. 차이점은 Amazon EC2 스팟 인스턴스를 참고해주세요. 여기서는 On-Demand를 선택합니다.Allowed instance types에서는 시작 인스턴스 유형을 선택합니다. optimal을 선택하면 Job queue의 요구에 맞는 인스턴스 유형을 (최신 C, M, R 인스턴스 패밀리 중) 자동으로 선택합니다. 여기서는 optimal을 선택하겠습니다.Minimum vCPUs는 Job queue 요구와 상관없이 Compute environments에 유지할 vCPU 최소 개수입니다. 0을 입력해주세요.Desired vCPUs는 Compute environment에서 시작할 EC2 vCPU 개수입니다. Job queue 요구가 증가하면 필요한 vCPU를 Maximum vCPUs까지 늘리고 요구가 감소하면 vCPU 수를 Minimum vCPUs까지 줄이고 인스턴스를 제거합니다. 0을 입력해주세요.Maximum vCPUs는 Job queue 요구와 상관없이 Compute environments에서 확장할 수 있는 EC2 vCPU 최대 개수입니다. 여기서는 256을 입력합니다.Enable user-specified Ami ID는 사용자 지정 AMI를 사용하는 옵션입니다. 여기서는 사용하지 않겠습니다.Networking VPC Id 인스턴스를 시작할 VPC를 선택합니다.Subnet을 선택합니다.Security groups를 선택합니다.그리고 EC2 tags를 지정하여 생성된 인스턴스가 이름을 가질 수 있게 합니다. Key : Name, Value : AWS Batch InstanceCreate을 클릭해 Compute environment를 생성합니다.아래 이미지는 생성된 Compute environment입니다.STEP8. Job queues 생성AWS Batch 콘솔에서 Job queues - Create queue를 선택합니다.Queue name을 입력합니다.Priority는 Job queue의 우선순위를 입력합니다. 우선순위가 1인 작업은 우선순위가 5인 작업보다 먼저 일정이 예약됩니다. 여기서는 5를 입력하겠습니다.Enable Job queue가 체크되어 있어야 job을 등록할 수 있습니다.Select a compute environment에서 Job queue와 연결될 Compute environment을 선택합니다. 최대 3개의 Compute environment를 선택할 수 있습니다.생성된 Job queue, Status가 VALID면 사용 가능합니다.STEP9. ECR을 이용하여 Job definition 생성AWS Batch 콘솔에서 Job definitions - Create를 선택합니다.Job definition name을 입력하고 이전 작업에서 만들 IAM Role을 선택하세요, 그리고 ECR Repository URI를 입력합니다. 000000000000.dkr.ecr.ap-northeast-2.amazonaws.com/fetch_and_runCommand 필드는 비워둡시다.vCPUs는 컨테이너를 위해 예약할 vCPU의 수, Memory(Mib)는 컨테이너에 제공할 메모리의 제한, Job attempts는 작업이 실패할 경우 다시 시도하는 최대 횟수, Execution timeout은 실행 제한 시간, Ulimits는 컨테이너에 사용할 사용자 제한 값입니다. 여기서는 vCPUs는 1, Memory(MiB)는 512, Job Attempts는 1로 설정, Execution timeout은 기본값인 100 그리고 Limits는 설정하지 않습니다.vCPUs: 컨테이너를 위해 예약할 vCPU의 개수Memory(Mib): 컨테이너에 제공할 메모리의 제한Jop attempts: 작업이 실패할 경우 다시 시도하는 최대 횟수Execution timeout: 실행 제한 시간Ulimits: 컨테이너에 사용할 사용자 제한 값User는 기본값인 nobody로 선택 후, Create job definition을 선택합니다.Job definitions에 Job definition이 생성된 것을 확인할 수 있습니다.STEP10. Submit job을 통해 S3에 저장된 작업 스크립트(myjob.sh)를 실행하기AWS Batch 콘솔에서 Jobs를 선택합니다. Job을 실행할 Queue를 선택하고 Submit job을 선택합니다.Job run-time1)Job name을 입력합니다.2)Job definition을 선택합니다.3)실행될 Job queue를 선택합니다.Environment Job Type을 선택하는 부분에서는 Single을 선택합니다. Array 작업에 대한 자세한 내용은 어레이 작업 페이지를 참고해주세요.Job depends on은 선택하지 않습니다.자세한 내용은 작업 종속성 페이지를 참고해주세요.Environment Command에서 컨테이너에 전달할 명령을 입력합니다. 여기서는 [“myjob.sh”, “30”] 를 입력해주세요. vCPUs, Memory, Job attempts와 Execution timeout은 job definition에 설정된 값을 가져옵니다. 이 Job에 대한 설정도 가능합니다.Parameters를 통해 job을 제출할 때 기본 작업 정의 파라미터를 재정의 할 수 있습니다. Parameters에 대한 자세한 내용은 작업 정의 파라미터 페이지를 참고해주세요.Environment variables는 job의 컨테이너에 환경 변수를 지정할 수 있습니다. 여기서 주의할 점은 Key를 AWS_BATCH로 시작하면 안 된다는 것입니다. AWS Batch에 예약된 변수입니다.Key=BATCH_FILE_TYPE, Value=script Key=BATCH_FILE_S3_URL, Value=s3:///myjob.shSubmit job을 선택합니다.Job이 Submitted 된 화면입니다.Dashboard를 보시면 Runnable 상태로 대기 중인 것을 확인할 수 있습니다.STEP11. 결과 확인CloudWatch > Log Groups > /aws/batch/job에서 실행 로그를 확인할 수 있습니다.Conclusion간단한 튜토리얼로 AWS Batch를 설정하고 실행하는 방법을 알아봤습니다.(참 쉽죠?) 다음 글에서는 AWS Batch의 Array 또는 Job depends on등의 확장된 기능들을 살펴보겠습니다. 참고1) AWS Batch – 쉽고 효율적인 배치 컴퓨팅 기능 – AWS2) AWS Batch 시작하기 - AWS Batch3) Amazon ECR의 도커 기본 사항 - Amazon ECR글윤석호 이사 | 브랜디 [email protected]브랜디, 오직 예쁜 옷만#브랜디 #개발문화 #개발팀 #업무환경 #인사이트 #경험공유

‘Humans of TODAIT’의 네번째 주인공, 투데잇 안드로이드 개발자 김범준씨를 만나보았습니다. 투데잇의 천재 개발자로 불리는 그의 이야기를 함께 들어볼까요?(2017.08)Q. 자기소개 부탁드려요.안녕하세요! 투데잇에서 까칠남을 맡고 있는 안드로이드 개발자 김범준입니다. 퇴사자 인터뷰를 하게 되니, 정들었던 팀원분들과 헤어질 생각에 아쉽고 싱숭생숭하네요. (웃음) 작년 초 쯤 ‘SW 마에스트로’ 프로그램에서 만난 멘토님께서 제게 투데잇 안드로이드 개발자 자리를 추천해주신 덕분에 이렇게 투데잇과 인연이 닿게 되었어요. 사실 처음에는 큰 생각이 없었는데, 대표님과 팀장님을 만나보니 저와 코드도 잘 맞고 개발 쪽으로도 많이 배워볼 수 있을 것 같아서 그 날 바로 입사 결정을 내렸고, 지금은 퇴사를 앞두고 있네요.Q. 그렇게 좋은 투데잇을 떠나는 이유는 무엇인가요?원래 병특을 가야 했어요. 제가 군대를 아직 안 갔기 때문에, 군대 문제를 해결 해야 더 많은 기회도 생기고 지금 가지고 있는 마음의 짐 같은 것도 덜 수 있거든요. 아쉽게도 투데잇이 병특 산업기능요원지정업체가 아니어서 군대 문제를 해결하기 위해서는 퇴사할 수 밖에 없는 상황이에요. 사실 원래부터 군대 문제 때문에 잠시 동안만 일하기로 했던건데, 회사생활이 너무 만족스럽고 일이 즐거워서 계속 미루다가 이제서야 결정을 내렸네요. 지금도 많이 아쉬워요. 투데잇만한 회사 없거든요.Q. 팀 내에서 평소 자기계발을 많이 하는 것으로 유명한데, 혹시 자기계발 노하우가 있나요?사실 공부는 진짜 하는 것보다 시작하는 것이 어렵잖아요. 그래서 저는 일부러 저한테 강제성을 주는 편이에요. 매주 하는 동아리 활동이라든지 발표 기회를 만든다든지 관련 세미나를 참여한다든지 그런 일정이 생기면 자연스럽게 하게 되더라고요. 하면 또 잘하고 싶은 게 사람 마음이니까 자꾸 강제적으로 그런 기회를 만들죠.그리고 저는 일상에서 배울 수 있는 기회를 얻으려고 해요. 일하다가 힘들거나 머리가 잘 안 돌아갈 때 저장해둔 아티클을 보곤 하죠. 또 술마실 때도 같은 직업군의 친구들을 만나면 그런 얘기를 많이 하잖아요. 너 이거 시도해봤냐 어땠냐 이건 어떻게 하는거냐 같은 이야기요. 제가 주위 사람들에게 자극을 많이 받거든요. 책상 앞에 앉아서 하는 공부보다는 일상적 시간을 활용하고 뭔가를 준비하기 위한 공부의 자기계발을 하는 것 같아요.Q. 지난 1년을 돌아보는 의미에서, 개발자로서의 좌우명이나 철학이 있을까요?저는 어떤 일을 하든 명확한 근거가 있어야 한다고 생각해요. 커뮤니케이션에서도 그렇고 개발에 있어도 마찬가지예요. 내가 하는 일에 대한 충분한 이유가 있어야 하고 그게 코드에 녹아 있어야 해요.예를 들면, 같은 풍경을 보고 글을 쓸 때도 여러 방법이 있잖아요. 사람마다 글 쓰는 방법이 다르고. 그 방법을 선택한 데엔 저마다 이유가 있어요. 코드도 마찬가지예요. 어떤 기능을 개발할 때 그 기능을 구현할 수 있는 여러 방법이 있는데, 개발자라면 내가 만든 코드에 대해 내가 왜 이렇게 짰는지 다른 사람에게 자신 있게 말할 수 있는 개발자가 되어야 한다고 생각해요.저는 힙한 개발자가 되고 싶어요. 그러니까 최신 트렌드에 민감하고, 새로운 것에 도전하고 두려워 하지 않는 그런 개발자요. (웃음)Q. 힙한 개발자 멋지네요. 그렇다면 10년 후에는 무엇을 하고 싶은지 궁금한데요?제 꿈은 그냥 행복하게 사는거예요. (하하) 추상적인 이야기 같겠지만, 행복하게 살기 위해선 많은 것들이 필요하잖아요? 우리가 말하는 이상적인 행복이란 것은 돈, 인간관계, 사회적 직위, 건강과 같은 모든 박자가 잘 맞아 떨어졌을 때 이루어지는 행복이거든요. 그래서 저는 행복하기 위해서는 끊임없이 노력해야 한다고 생각해요. 장차 10년 후에 제가 뭘 하고 있을지는 모르지만, 지금 현재의 상황에서 제가 할 수 있는 최선의 선택을 하면서 열심히 단계적으로 이루어나가면, 10년 후에도 충분히 행복할 것 같아요. 저는 지금 행복하거든요. (웃음)Q. 일하다 보면 해결하기 힘든 난제를 만날 때가 있을 것 같은데, 그럴 땐 어떻게 극복하나요?내가 스트레스를 많이 받고 있다는 걸 깨달으면, 그냥 최대한 스트레스 받지 않으려고 해요. 그냥 뭐 하면 되지 라는 생각이죠. 하면 되지 하면서 하다보면 결국 되는 것 같아요. 어차피 해야 될 일인데, 스트레스 받으면서 하기 보다는 그냥 아무 생각 없이 열심히 하는 게 나으니까요. 만약에 제가 몰라서 못하고 있는 일이면 여러 사람들에게 물어보려고 하면서 어떻게든 해결하려고 하고요.Q. 그렇다면 투데잇에서 가장 만족스러운 결과물은 무엇인가요? 개인적으로 뿌듯하다거나 실제 반응이 좋았다거나 그런 것들이요!‘스탑워치’ 기능이 두 개 다 포함돼요. 이전 개발자가 스파게티 코드(엉망진창의 코드)로 만들어 놓았던 것이 있는데 그 코드를 제가 깔끔하게 다 수정했고, 계속 유저분들이 요청해주셨던 시간 잠금, 극강의 잠금 모드 같은 기능들을 추가해서 코드를 예쁘게 잘 만들어놓았거든요. 일단 제가 기발한 기능과 함께 코드를 예쁘게 잘 만들어냈다는 점에서 스스로도 만족을 했었고, 유저분들도 팀원분들도 좋은 피드백을 해주셔서 굉장히 좋았습니다.Q. 지금 이 글을 보고 계시는 스탑워치 기능 애용 유저분들께 한마디 해주세요!우선 잘 사용해주셔서 감사해요! 제가 만든 기능을 이용해 공부하시는 걸 보면, 저도 정말 큰 자부심을 느끼거든요. :) 다만, 아직 스탑워치 기능에 문제가 조금 있는 거로 알고 있어요. 약간 불편하더라도 이왕이면 둥글게 좋게 별 5점으로 리뷰 주시면! 저희와 의사소통하면서 함께 좋은 서비스 만들어 나갈 수 있을 것 같아요. 안 보는 것 같지만 투데잇 개발자 전체가 매일 열심히 읽고 있거든요. 정말 리뷰 하나에 울고 리뷰 하나에 웃습니다. 저희 투데잇 지금까지 사랑해주셨지만, 앞으로도 계속 사랑해주시면 감사하겠습니다. :)Q. 반대로 투데잇 안드로이드 개발에 있어 아쉬운 부분도 있을 것 같아요. 나 이거 진짜 욕심났다! 혹시 있을까요?음.. 저는 옛날에 있던 아키텍처를 일단 전부 바꾸고 싶어요. 최근에 꽂힌 아키텍쳐가 있는데, 그 아키텍쳐에 맞게 코드를 다 변경해보고 싶다는 욕심이 있거든요. 근데 그 아키텍쳐 특성상 현재 코드에서는 완전히 대대적인 수정이 들어가야되는데, 제가 남은 시간이 얼마 없어서 많이 수정을 못했죠. 우리가 좀 더 많은 시간이 있고 여유가 있었더라면 더 바꿔볼 수 있었을텐데 그런 부분들을 못한 게 조금 아쉬워요.“투데잇의 힘은 서로에 대한 믿음인 것 같아요”Q. 범준님에게 투데잇이란? 투데잇 팀의 힘이 무엇이라고 생각하시나요?무엇보다 투데잇의 힘은 서로에 대한 믿음인 것 같아요. 커뮤니케이션이 잘 되려면 그 사람에 대한 믿음이 있어야 되잖아요. 근데 저흰 그게 되게 잘 되고 있다고 생각되거든요. 업무적으로 제 이야기를 자신있게 할 수 있었던 이유도 이 사람들은 전부 다 각자 일을 열심히 하고 책임을 지려는 사람, 멋있는 사람이라는 걸 알고 있었기 때문에 가능했거든요. 다들 맡은 바에 있어서 최선을 다하고 정말 열심히해요. 그 분위기가 서로에 대한 믿음을 만들고 우리의 원동력을 만들죠. 확실히 저희 팀은 일단은 진짜 서로에 대한 믿음이 강하다? 업무적 믿음이 강하다? 그런 게 있는 것 같아요.Q. 투데잇에서 가장 고마웠던 사람은 누구였나요?솔직히 다 고마운데, 저는 대표님께 가장 감사했어요. 이번에도 혼자 고민하다가 힘들게 퇴사 의사를 밝혔는데, 대표님께서 그건 당연한 거라고 이야기해주시더라고요. 저는 투데잇 팀이 참 좋은 게 어떤 이야기를 했을 때 명확한 근거가 있다면 그 후에 뒤끝이 하나도 없어요. 이번 일도 그렇고 일적으로 이야기 할 때도 그렇고, 이유가 확실하면 OK하고 쿨하게 가곤 하셨거든요. 다 업무적 믿음이 있기 때문이라고 생각해요 저는. 여러모로 저를 많이 믿어주신 대표님한테 제일 감사하죠. 대표님 에너지도 너무 좋고 카리스마도 본받고 싶고 제가 되게 좋아하는 분이에요.Q. 범준님의 다음 타자가 될! 투데잇에 입사하고 싶은, 입사할 분들에게 한 마디 부탁드려요!“팀원 하나하나가 굉장히 중요한 역할을 하고 있는 사람들이어서 그만큼 책임감이 있지만, 그만큼의 자율성도 있는 회사에요”굉장히 좋은 팀이에요. 일적에서는 절대 스트레스 주는 일이 없고요. 뭔가 일이 밀리거나 못하는 거에 있어서는 스트레스가 있을 수도 있어요. 팀원 하나하나가 굉장히 중요한 역할을 하고 있는 사람들이어서 그만큼 책임감이 있지만, 그만큼의 자율성도 있는 회사에요. 노력하는 그대로의 모습을 사람들에게 보여줄 수 있고 인정 받을 수 있기 때문에 흔히 말하는 꼰대 문화가 싫으신 분들은 투데잇에서 행복하게 일할 수 있을 거예요. 업무적으로나 환경적으로나 대우도 근무 환경도 굉장히 좋으니까 관심 있으신 분이면, 특히 안드로이드 개발자 분이면 지금 바로 들어오실 수 있을 것 같아요. 유저한테 피드백도 받을 수 있고 개인적으로 리스펙하는 멋진 CTO분도 계시고, 개발자로서 특히 굉장히 좋은 곳입니다. 주저 마세요!#투데잇 #팀원소개 #팀원인터뷰 #팀원자랑 #기업문화 #조직문화

https://kinsta.com/blog/php-7-2/ PHP v7.2 릴리즈최근(2017년 11월 30일)에 PHP  7.2 버전이 릴리즈 되었습니다.(다운로드 바로가기) PHP는 1995년에 만들어진 오래된 언어지만 여전히 많은 웹사이트들이 PHP로 만들어지고 있습니다. 특히 버전7로 넘어오면서 퍼포먼스가 비약적으로 좋아졌다는 평을 듣고 있습니다. 이번 7.2 버전에서는 아래와 같이 보안성강화와 프로그래밍 기능 향상을 제공하고 있습니다. (개선목록 바로가기)PHP 7.2.0 comes with numerous improvements and new features such as  Convert numeric keys in object/array castsCounting of non-countable objectsObject typehintHashContext as ObjectArgon2 in password hashImprove TLS constants to sane valuesMcrypt extension removedNew sodium extensionPHP로 만들어진 많은 사이트2017년 GitHub 통계를 보면 PHP는 GitHub에서 사용되는 337개의 언어들중에서 Top 5에 들어가는 매우 대중적인 언어입니다.https://octoverse.github.com/ WordPress, Drupal, Zoomla 와 같은 웹 기반의 오픈소스 컨텐츠 관리 시스템은 모두 PHP로 만들어 졌습니다. 그리고테크크런치(TechCrunch), 펩시 리프레시(Pepsi Refresh), 코메디닷컴(Comedy.com) 같은 기업들은 WordPress로 만들어진 사이트를 적극 활용하고 있기도 합니다. 다만 아쉬운 점은 아직도 5버전을 사용하여 개발한 사이트들이 많이 있다는 점입니다.https://kinsta.com/blog/php-7-2/환대받지 못하는 PHP 개발자PHP는 탁월한 접근성으로 인해 생각지도 못한 문제가 발생합니다. PHP가 누구나 사용할 수 있을 정도로 쉬운 구조이다보니 우리나라의 갑-을-병-정 으로 내려가는 SI 구조에서 저렴한 인력으로 구분되기 시작합니다. PHP 고급 개발자가 고급 대우를 못받게 되는 상황이 발생하는 것입니다. 또한 엔터프라이즈 개발에서 제외되다 보니 PHP 개발자는 점점 대규모 시스템 설계 경험이 적어지고 결국 중소규모의 서비스 개발에만 참여하게 되었습니다. 하지만 PHP도 충분히 대규모 서비스 개발이 가능한 언어이며 PHP The Right Way 와 같이 PHP를 잘 사용할 수 있는 방법들을 정리한 사이트를 보면 PHP의 저력을 확인할 수 있습니다.PHP 개발자를 위한 서비스 관리 도구PHP 개발에 있어서 아쉬운 부분이 있다면 개발 이후 운영에 관련된 부분입니다. 많은 국내 PHP 사이트들이 개발 이후 성능 분석이 되지 않은 상태에서 운영되고 있습니다. Java로 만들어진 엔터프라이즈 서비스들은 오픈 시점과 운영 과정에서많은 노력을 들여서 서비스 최적화 작업을 진행하는데 반해서, PHP로 개발된 서비스들은 사용자가 많아지더라도 튜닝 작업을 진행하는 경우가 거의 없습니다. 아쉬운 점은 이로 인해 PHP의 성능이 떨어진다는 오해가 발생하기도 한다는 것입니다.일반적으로 평균 응답시간을 계산하여 서비스의 상태를 파악하기도 하지만 하루 1만명이 들어오는 사이트에 100명이 10초 이상의 응답시간을 경험하더라도 나머지 인원이 0.1초의 응답시간을 갖는다면 서비스의 평균 응답시간은 0.2초 이내로 나오게 됩니다. 이런 고객의 장애를 해결하기 위해서는 사용하는 성능 분석 서비스가 이전까지는 솔루션으로만 제공되었기 때문에 고가이며 설치도 어려웠지만 최근에 서비스로 제공되기 시작하면서 비용도 저렴해지고 설치도 매우 쉬워졌습니다. 해외에서는 몇 년전부터 많은 PHP 개발자들이 모니터링 서비스인 뉴렐릭(https://newrellic.com)이나 앱다이나믹스(https://appdynamics.com)의 서비스를 통해 PHP 분석/모니터링 서비스를 사용하고 있습니다. 이런 서비스들은 당연히 한국에서도 사용이 가능합니다.https://newrelic.com/php국내 모니터링 서비스 중에서는 와탭(https://whatap.io)이 최근 PHP를 지원하고 있습니다. 어플리케이션의 성능을 분석하고 튜닝한 사이트와 안한 사이트의 성능 차이가 날수 있기 때문에 PHP로 만들어진 서비스의 운영 및 업데이트 작업을 진행하는 개발자 분들은 뉴렐릭이나 앱다이나믹스 또는 와탭을 사용하여 운영중인 서비스의 성능을 확인해 보시길 권하고 싶습니다. 대부분의 PHP 성능 모니터링 서비스는 트라이얼 기간을 제공해 주기 때문에 일정기간 무료로 서비스 사용이 가능합니다. 몇일간 성능을 분석하고 모니터링 한다면 서비스 운영 방식에 대한 인사이트도 얻을 수 있습니다. https://coderseye.com/best-php-frameworks-for-web-developers/PHP 성능 모니터링 서비스로 할수 있는 것들PHP 성능 모니터링 서비스는 정확히 표현하면 고객의 트랜잭션을 추적하는 서비스입니다. 서비스를 사용하는 모든 고객의 트랜잭션을 추적하여 서비스의 성능을 알아내는 방식입니다. 이런 어플리케이션 성능 모니터링 서비스는 대규모 서비스를 체계적으로 운영하는 위한 필수 도구입니다. 최근 서비스 형태로 제공되는 성능 모니터링 서비스들은 기존 운영자 위주의 기능에서 벗어나서 개발자와 운영자가 함께 참여하는 DevOps 환경에 맞는 기능을 제공하고 있습니다. 서비스를 운영하는 과정에서 응답시간의 상황을 실시간으로 확인할 수 있으며 문제가 발생한 쿼리를 빠르게 찾을 수 있도록 도와줍니다. 트랜젝션의 에러도 당연히 알수 있으며 문제가 발생한 메소드도 알수 있습니다. 코드상의 서비스 구조뿐만 아니라 실제 트랜잭션의 흐름을 알수 있기 때문에 서비스의 동작 구조도 함께 공유해가며 서비스를 발전시킬 수 있도록 도와줍니다. 결론PHP는 정말 빠르게 발전하고 있는 언어중에 하나입니다. 우리가 정보를 주고 받는 많은 서비스들이 PHP로 만들어 지고 있으며 언어의 구조도 모던하게 변화하고 있습니다. 특히 빠르게 변화하는 스타트업에서 사랑받는 언어이며 세계적으로도 많은 이들의 사랑을 받고 있는 언어입니다. 한편 PHP는 소규모에서만 적용한다는 인식과 함께 PHP로 시작했음에도 규모가 커지면서 서비스를 Java로 변경하는 경우에는 아쉬움이 남습니다. 하지만 PHP가 지속적으로 발전하고 있고 더 좋은 방향으로 나아가는 과정에서 더 좋은 PHP 개발자들이 나오기 시작할 거라 생각합니다. 그리고 뉴렐릭(https://newrelic.com)이나 앱다이나믹스(https://appdynamics.com) 아니면 와탭(https://whatap.io)과 같은 성능 분석 도구를 사용하여 PHP로 만든 서비스의 효율을 높이고 운영 관리를 체계화해 나간다면 국내에서도 페이스북과 같이 PHP로 개발하여 대규모로 서비스볼수 있을거라 생각합니다. http://php.net/archive/2017.php#와탭랩스 #개발자 #개발팀 #인사이트 #경험공유 #일지 #PHP

뭐가 문제였나필자는 현재 HMR(가정간편식) 커머스를 다루는 모 스타트업에서 백엔드 개발자로 재직 중이다. 말이 백엔드지 최근 변화되고 있는 트렌드에 맞춰 열심히 API 작성 셔틀을 하고 있다.API 개발에 주로 사용하는 HTTP 상태 코드는 주로 200 (정상), 400 (잘못된 요청), 401 (보안 토큰 에러), 403 (권한 없음), 404 (찾을 수 없음) 정도가 있었다.문제는 여기에서 발생했는데, API를 계속 개발해 나가다 보니 API 요청 시 데이터가 없을 때 200 상태 코드에 빈 배열을 돌려주어야 하는지, 404 상태 코드를 돌려주어야 되는지 상황에 따라 다를 수 있겠다는 생각이 들었다.만약 '데이터가 없을 수도 있는 상황'과 '데이터가 없으면 안 되는 상황'에서 404 Not Found 에러 코드로 같게 응답할 경우 다음과 같은 애매한 상황이 펼쳐질 수 있다.API를 사용하는 클라이언트가 404 에러에 대한 대응을 에러로 표시할지 데이터 없음으로 표시할지 상황에 따라 다르게 정의해줘야 한다. 결과적으로 클라이언트에서 API 요청에 대한 처리가 복잡해진다.// front-endimport fetch from 'node-fetch'; function fetchUserList() {  // 유저 목록을 가져오는 API를 사용한다고 가정  return fetch('https://api.exmaple.com/users')    .then((response) => {      if (response.statusCode === 404) {        // 이 404 Http 상태 코드를 에러로 처리할 것인가? 데이터 없음으로 처리할 것인가?        // 에러일 경우 : throw new Error('Not Found');        // 데이터 없음일 경우 : return [];      } else if (response.statusCode === 200) {        return response.json();      } else {        throw new Error('Unexpected Http Status Code');      }    })    .then(result => render(successPage, result))    .catch(error => render(failurePage, error));}결국, 어떤 식으로 표시해야 명확하게 표현할 수 있을까 하여 페이스북 존잘 개발자님들에게 의견을 물었다. # 굉장히 많은 분이 의견을 주셨고 나름대로 생각을 정리할 수 있었다.결론적으로는 '데이터 없음'과 '404 Not Found'를 같은 용도로 사용하면 안 된다.그렇다면 뭘 어째야 하나위에서 나온 결론을 조금 더 자세히 풀어보면 다음 내용이다.상황에 따라 데이터가 없는 것이 정상인 상황이 있고, 데이터가 없는 것이 에러인 상황이 있다. 이를 구분 해야 한다.데이터가 없는 것이 정상일 수 있는 상황// server-sideAPI.get('/orders/date/:date', async (request, response) => {  // 특정 날짜의 주문을 검색. 특정 날짜에 주문이 없을 수도 있다.  const { date } = request.params;  const orders = await Repository.Order.findByDate(date);  // 200: OK  // 204: No Contents  response.statusCode(orders.length > 0 ? 200 : 204).json(orders);});데이터가 없는 것이 에러인 상황API.get('/orders/:orderId', async (request, response) => {  // 특정 ID의 주문을 검색. 데이터가 없으면 에러다.  const { orderId } = request.params;  const order = await Repository.Order.find(orderId);  if (order.length > 0) {    response.statusCode(200).json(order);  } else {    // 404: Not Found    response.statusCode(404).json({      message: `${orderId} is Not Found`    });  };});그렇다면 요청한 API 리소스가 없는 경우에는 어떤 에러를 보여줘야 하는가? 일반적으로는 404 Not Found 가 통상적으로 사용되지만 우리는 이미 404를 다른 용도로 사용하고 있다. 다행히도 HTTP 상태 코드에는 501 Not Implemented 이라는 좋은 친구가 있다. 이 친구를 사용할 수 있다.import { Users, Orders } from './Routes'; app.route('/users', Users);app.route('/orders' Orders);app.all('*', (request, response) => {  // 501: Not Implemented (구현되지 않음)  response.statusCode(501).json({    message: 'This Method is Not Implemented',  });})대충 이 정도면 클라이언트는 Http 상태 코드를 보고 다음 로직을 처리할 수 있을 것이다.물론 일반적으로 사용되는 상태 코드들이지만 실제 개발 진행 시에는 클라이언트를 개발하는 개발자와 미리 어떤 상황에서 어떤 상태 코드를 보낼 것인지 정해야 할 것이다.마무리API 개발 시 사용할 법 직한 응답 코드를 정리해보았다.200: OK (정상, 데이터 있음)204: No Contents (정상, 데이터 없음)301: Moved Permanently (리다이렉션)400: Bad Request (실패, 클라이언트에서 넘어온 파라미터가 이상함)401: Unauthorized (실패, 클라이언트에서 넘어온 보안 토큰이 이상함)403: Forbidden (실패, 사용자의 권한으로 리소스를 사용할 수 없음)404: Not Found (실패, 데이터가 있어야 하나 없음)410: Gone (실패, 데이터가 있었으나 삭제됨. 이건 굳이...?)500: Internal Server Error (실패, 서버 로직 문제)501: Not Implemented (실패, 없는 리소스 요청)기타 304나 502, 503 등의 상태 코드의 경우 API Application을 작성하는 개발자의 역할보다는 Server 쪽의 역할에 가깝다고 생각하여 작성하지 않음.뭔가 어렵다고 느껴진다면 다음 짤을 참고해서 쉽게 이해할 수 있다. #플레이팅 #개발 #개발자 #인사이트 #경험공유 #조언 #꿀팁 #HTTP #버그 #버그수정 #문제해결

보통, 하나의 서비스를 개발하는데 얼마나 걸리며, 그 시간 동안 어떤 일을 '구체적'으로 진행시켜야 하느냐에 따라서 아키텍팅의 관점이 변화된다.자주 쓰는 장표 중의 하나이다. 간단하게 설명하면 과거의 비즈니스와 현재의 비즈니스의 차이를 디지털 서비스로 만들어 내는 기간으로 표시한 것이다.과거에는 하나의 디지털 비즈니스가 동작하기 위해서 데이터를 수집하고 분석, 기획, 구현, 실행하기까지 대부분 8.5개월에서 10개월 정도의 시간이 소요되었고, 이렇게 만들어진 서비스들은 실제 고객과 단절되어 있는, 내부 시스템에 가까웠다는 것을 표현한다.그리고, 디지털 비즈니스의 세계에서는 모바일로 실 고객과 커넥티드 되어 있으며, 각 비즈니스가 실제 수집부터 실행까지 1주에 동작되는 세계를 표현한다.이 차이는 정말 개발 조직과 개발 리더십에 많은 차이를 주게 된다.Classic Business에서는 8개월 이상의 방향성이 흔들리지 않도록, 전체적인 방향성이 흐트러지지 않도록 개발 리더십을 발휘하는 것이 중요했다. 특히, 초기의 개발 조직을 세팅하고 예산과 비즈니스의 완성과 실 서비스 후의 이익과 같은 경영적인 판단이 더 중요하던 시기였기 때문에, 실제 소프트웨어를 만들어내는 관점은 디테일하고, 기능적인 것에 집중화된 상태로 개발 조직이 구성되고, 리더십도 그것을 최대한 끌어내는 것에 집중했다.또한, 내부적 조직의 문제로 일이 더디게 진행되거나, 품질이나 세부적인 문제를 쥐어짜거나, 어떻게든 일정을 맞추기 위해서 조정하는 조정자의 역할도 매우 큰 상태였다. 개발 리더십도 그런 관점에서 구성되었고, 기술적인 변화도 거의 없이 초기에 결정된 상태로 대부분 진행되었다.그런데, Digital Business의 세계로 넘어오면 이것은 완전 다른 구도를 가지게 된다.1주 단위의 개발 및 배포까지 매우 유연한 상태로 가동되고, 이 단위는 기술적 선택과 실패가 매우 빠르게 반복되는 것을 의미하게 되며, 개발 조직은 말 그대로 작게 세분화되고, 전체적인 방향성은 계속 유동적으로 변화하게 된다.24시간 내에 하나의 개념이 수립되고, 이를 배포까지 진행시키기 위한 매우 다양한 시도들을 선택할 수 있게 하며, 기획 조직과 개발 조직이 하나의 '지표'나 '시각화'된 장표를 보고 빠르게 판단하게 할 수 있다.매우 빠른 순간 판단이 중요하며, '몇 분'간격으로 회사의 운명을 결정할 수 있는 서비스의 론칭도 가능하게 한다.관리적인 방법은 DevOps의 자동화된 환경과, 세분화된 배포 권한, 기획자들과의 유기적인 환경들을 보다 효율적으로 운용할 수 있는 방법들에 대해서 개발 리더십은 고민하게 된다.어떻게 빠르게 일을 효과적으로 움직일 것이며, 빠른 판단을 할 수밖에 없다. 빠르게 변화하는 기술 스택을 더 잘 알고 있는 것은 개발 조직이기 때문에, 아키텍트나 개발 리더의 권한은 계속 실무자에 가깝게 내려가게 되는 것이 순리에 가깝다.현재 DevOps를 지향하고 있는 개발 조직에서 아키텍트가 지향하는 것은 크게 개념적으로 변화한 것은 없다. '고객과 비즈니스를 이해하는 개발'임에는 틀림없으나, 기존의 아키텍팅과 많이 달라진 것은 실시간 서비스에 대한 분석과 기획의 변화, 데이터 중심의 개발 구조의 시각화를 통해서 개발 조직을 통제한다기보다는, 개발 조직을 숨 쉬게 만드는 '심장'과 같은 역할을 하게 된다.마치, 비즈니스가 빨라지면, 심장도 빨리 뛰고, 비즈니스가 좀 수월해지면 호흡을 고를 수 있는 형태...현재의 아키텍트는 개발 조직의 '심장'과도 같아.속도와 박자, 전체적인 흐름을 중시하는 것이 현재의 아키텍트의 역할이다.건축가인 아키텍트들에게는 엄청난 규칙과 법칙, 책임의 범위가 상당하다. 하지만, 소프트웨어 아키텍트들에게는 그런 책임이 법적으로 제시되고 있지 못하고 있다. 보통 소프트웨어 아키텍트라고 한다면, 부정적인 환경에서 제대로된 소프트웨어를 만들 수 없기 때문에 부당한 개발환경을 담당할 가능성이 없다는...그래서, SI현장에서 아키텍트는 거의 나오지 않는다고 봐야 한다. 슬프지만. 그리고, 마지막으로... 아키텍트는 '직위'나 '권위'가 아니다. '롤'일뿐이다. 그뿐...

pluu 04 JUL 2018저는 야놀자 CX서비스실의 Android 파트에서 레이아웃 깎기와 Kotlin과 새로운 Android 기술을 전파하는 노현석입니다. 야놀자에 합류하고서 경험한 가장 독특한 케이스에 대해서 이야기해 보려고 합니다.시작은 물음표부터언제부터인가 야놀자앱을 설치하거나 업데이트하면 앱이 자동으로 실행된다는 리뷰가 들어오기 시작했습니다.네?! 그게 무슨 말이에요?안드로이드 개발을 시작한 이래로 처음 들어보는 내용이라, 원인도 정확한 해결책도 떠오르지 않는 그런 리뷰였습니다. 그래서 자연스럽게 브라우저를 켜서 구글에 검색을 먼저 해봤습니다. Android, Auto Start, Install 등 다양한 검색 결과로 일정한 패턴의 내용을 확인할 수 있습니다.  Intent Action 관련 내용android.intent.action.PACKAGE_ADDEDandroid.intent.action.PACKAGE_CHANGEDetc.Broadcast Receiveretc.일반적으로 안드로이드 앱이 설치 및 업데이트될 때 발생하는 이벤트(이하 Broadcast)를 받는 방법에 대한 설명이 많습니다. Broadcast는 배터리 변화, 전화 여부, 와이파이 등 시스템의 상태 변화를 감지하거나 서비스 내부적에서 이벤트를 전달하기 위해 사용합니다. ???? 실질적인 해결책은 되지 않지만, 범위를 좁혀서 찾아볼 포인트로 Intent 의PACKAGE관련 액션을 포커스로 잡았습니다. 하지만, 야놀자앱에서는 마케팅 성과 측정을 위해com.android.vending.INSTALL_REFERRER를 광고 트래킹 SDK에서 사용하는 것 이외에는 별도의 작업을 하지는 않습니다. 그러나, 이를 알 리가 없는 사용자는야놀자 앱이 일으키는 문제라고 인지하기 쉽습니다.  일차적으로, 어느 경로를 통해서인지는 모르지만 누군가가 야놀자 앱을 실행하는 것이라고 생각했습니다.야놀자 앱 사용자의 기기에 설치된 모든 앱 리스트를 받아올 수도 있고, 리퍼럴에 따른 앱 실행경로를 모두 수집할 수도 있지만, 단순히 버그를 찾기 위해 사용자의 동의 없이 정보를 수집할 수는 없기 때문에 장기전으로 돌입하게 되었습니다. 하지만 동일한 리뷰는 계속되었고 여전히 뚜렷한 해결책이 없는 채로 시간이 흘러갔습니다.  저 재현되는데요증상이 나타나지만 재현은 되지 않고, 재현 경로를 단기간에 파악하기는 어려운 과제였습니다. 한두 명에 불과하던 제보가 시간이 지날수록 Android 파트의 목을 조르듯이 점점 유입되는 횟수가 늘어만 갔습니다. 그런데 어느 날, 다른 팀의 분께서저 재현되는데요라는 한 줄기의 빛과 같은 언급을 해주셨습니다.믿고 싶지 않은 일이 현실이 되었다네? 그게 … 정말로 일어났습니다.이제부터가진짜시작역시버그는재현이되어야제대로잡을수있겠죠! 저에게는재현되는 단말이 있어요!Android에서 디버깅을 할 수 있는 다양한 수단이 있습니다. 이번 사례의 경우는Log혹은Dump를 확인해보는 선택지가 있습니다.Log민감한 정보라고 판단되는 부분은 모자이크했습니다.앱 설치 후 광고 SDK가 수집하는 것으로 보이는 Log에는 다양한 항목들이 나열되는 것을 볼 수 있습니다. 이때 설치한 앱의 정보가 SDK를 통해 특정 API로 전송되는 것도 확인할 수 있습니다. 하지만 Log는 Log일 뿐입니다.  Dumpsys이렇게 Log만으로 추적이 어려울 때, 추가적으로 시스템의 상태를 얻어내 디버깅 할 수 있는 방법이 있는데 바로dumpsys입니다. dumpsys는 Android 단말에서 실행되며 시스템 서비스에 대한 다양한 정보를 제공하는 도구입니다. ADB(Android Debug Bridge)를 사용하여 dumpsys를 호출 시 해당 단말에서 실행 중인 모든 시스템 서비스에 대한 정보를 가져올 수 있습니다. 간단하게 말하면 배터리의 잔량, 메모리 소비량, 네트워크 통신 상태 등을 명령어로 확인할 수 있습니다. dumpsys의 기능에 대해서는 방대한 설명이 필요하므로, 자세한 내용은 아래 링크로 대체합니다.  Android Developers ~ dumpsyshttps://android.googlesource.com/platform/frameworks/native/+/master/cmds/dumpsys/dumpsys.cppActivity DumpDumpsys 에서 좀 더 Activity 와 관련된 정보를 얻기 위해서는 아래의 명령어를 적용해볼 수 있습니다.// Activity Log Dump adb shell dumpsys activity activities 결과를 확인해봅니다. 아래와 같은 Activity 의 활동 이력을 얻을 수 있습니다.Activity Dump에 나타난mCallingPackage값으로 야놀자 앱을 시작시킨 앱의 패키지를 확인할 수 있습니다. 해당 패키지를 실제 Play Store에서 확인해본 결과, 사진 보정 필터앱으로 유명한카메라 앱중 하나였습니다.???? 야놀자와는 전혀 연관성이 없는 앱인데, 호출하고 있네요… ????Process ID// 애플리케이션의 Process ID 취득 adb shell ps Activity Dump에서 확인한mCallingUid는u0a423였는데, 이는 Activity를 호출한 uid 값을 가리킵니다. 실제로 Process 가 호출되는 Application ID도 카메라 앱에서 호출한 ID 정보와 일치합니다.대상 앱 자료 분석단순하게는 APK 를 분석하여 추측하는 방법이 있습니다. Android Studio 에서 제공되는Analyze APK기능을 이용하여 해당 앱에서 사용되는 서비스의 정보를 파악할 수 있습니다. 이 방법을 이용하여 문제의 앱이 사용하는 광고 SDK 서비스에서 패키지 설치/제거 관련 Broadcast Receiver를 수집하는 것을 확인 할 수 있습니다.패키지 관련 Broadcast인android.intent.action.PACKAGE_ADDED, android.intent.action.PACKAGE_REMOVED를 앱이 사용하는 것은 잘못된 것이 아닙니다. 예를 들어 런처 앱의 경우 단말기 내부의 앱 정보가 변경되었다는 이벤트를 이용하여 화면 렌더링 및 동작을 변경하는 처리를 할 수 있습니다 해당 광고 SDK의 경우에는 앱을 설치 및 실행하는 것으로 사용자에게 포인트 및 여러 혜택을 제공할 것이라고 예상할 수 있습니다.개인적인 의견으로는 사용자의 액션과 상관없이 동작하는 부분에 대해서는 분명히 Android 의 개선도 필요하다고 생각됩니다. 이런 정상 동작과 어뷰징은 아슬아슬한 경계에 있지만, 자칫 어뷰징으로 이어지는 경우 서비스의 품질이 떨어지게 되면서 사용자와 개발사 모두에게 좋지 않은 경험을 줄 뿐입니다.설마 이것도 되려나?동일 패키지명이번 포스팅을 작성하게 된 카메라 앱과 야놀자 서비스 사이에 특별한 관계가 없다면, 왜 이런 현상이 발생하는지 고민해봤습니다. SDK도 연결하지 않았다면, 앱을 추적할 수 있는 유일한 키는패키지명이지 않을까라는 생각으로 패키지명만 야놀자 앱과 동일한 샘플 앱으로 테스트해봤습니다.동일 재현 성공!!그럼… 해결… 끝?많은 사람들에게 이름이 널리 알려진 여러 서비스에서조차 이번 포스팅에서 다룬 내용과 같은 현상이 발생하고 있습니다. 발생 유무에 따른 차이점이나 현상의 인과 관계를 명확히 판단하기엔 아직 정보가 많이 부족합니다. 그리고 이번 분석에서 발견한 문제의 앱을 비롯하여 또 다른 제2, 제3의 앱들이 등장할 거란 가능성도 배제할 수 없는것이 현재 상황입니다. 슬프게도 아직 이 현상은 지금도 계속되고 있으며, 불편을 호소하는 리뷰가 등록되어 서비스 전체의 이미지와 평점을 갉아먹고 있습니다. 안드로이드 생태계가 사용자 및 서비스 제공자에게 더 유익한 방향으로 나아갔으면 하는 바람을 담아 작성했습니다.도움 주신 분동일 증상을 발견하고, 단말을 빌려주신 R&D SF팀 전호숙님같이 추적해주신 R&D CX 서비스실 유관종님Dump/Log 관련 조언을 주신 Wind River의 차영호님 (????????????)국어가 많이 부족한 저를 도와주신 리뷰어 ???????????? R&D CX 서비스실 강미경님, 송요창님, 유관종님, 유용우님, 이미혜님이번 현상 추적에 도움을 주신 분들에게 감사함을 전합니다.#야놀자 #개발자 #개발팀 #문제해결 #버그수정 #안드로이드 #인사이트 #경험공유

Angular는 비동기식 라우팅이 가능합니다. 나중에 사용할 기능들을 NgModule로 분리하여 사용자의 요청이 들어왔을 때 모듈을 불러와 기능을 사용할 수 있고, 이러한 기술을 지연 로딩이라 합니다.프로젝트가 진행되고 기능이 추가될수록 어플리케이션 번들 크기가 커지고, 결국엔 초기 로딩 시간도 길어지게 됩니다. 지연 로딩을 사용하면 초기 로딩 시간을 줄일 수 있습니다. 컴파일 단계에서 나중에 사용할 모듈들을 메인 모듈에서 분리하여 번들을 생성합니다. 그리고 사용자가 기능을 요청할 때 비동기로 스크립트를 불러와 실행합니다. 지연 로딩에 대한 소개와 사용법은 Angular 공식 문서의 Routing & Navigation — Milestom 6: Asynchronous routing 을 참고하시길 바랍니다하지만 지연 로딩을 사용할 때 유의해야할 점이 몇 가지 있습니다.지연 로딩 모듈과 인젝터(Injector)지연 로딩이 완료되었을 때 Angular는 지연 로딩된 모듈을 루트 인젝터(Root Injector)의 자식이 되는 자식 인젝터를 이용하여 초기화하고, 서비스들을 자식 인젝터에 추가합니다. 즉, 인젝터가 분리되기에 지연 로딩된 모듈의 클래스들은 자식 인젝터로의 서비스 주입이 가능하지만 루트 인젝터로 만들어진 클래스들은 불가능합니다.이는 Angular의 독특한 의존성 주입 시스템 때문입니다. Angular의 인젝터는 처음 애플리케이션이 시작되었을 때, 컴포넌트나 다른 서비스에 주입되기 전에 포함된 모든 모듈들의 서비스 제공자들을 블러와 루트 인젝터를 생성합니다. 애플리케이션이 시작되고 나면 인젝터는 서비스들을 생성하고 주입을 시작하고, 새로운 서비스들을 제공자로 추가가 불가능합니다.그러므로 지연 로딩된 서비스들은 이미 생성이 완료된 루트 인젝터로 추가가 불가능합니다. 따라서 Angular는 지연 로딩된 모듈에 대해서 새로운 자식 인젝터를 만들는 전략을 취하게 된 것입니다.자식 인젝터가 새로 만들어지기 때문에 공통된 모듈을 사용할 때 주의하여야 합니다. 예를 들어 다음과 같이 SharedModule 에 CounterService 를 서비스로 추가하고 루트 모듈인 AppModule 과 지연 로딩 모듈인 LazyModule 에 각각 SharedModule 을 import 하였습니다.import { BrowserModule } from '@angular/platform-browser'; import { NgModule } from '@angular/core'; import { RouterModule } from '@angular/router'; import { SharedModule } from './shared/shared.module'; import { AppShellComponent } from './app-shell.component'; const APP_ROUTES = [ { path: 'lazy', loadChildren: 'app/lazy/lazy.module#LazyModule' } ]; @NgModule({ imports: [ BrowserModule, SharedModule, RouterModule.forRoot(APP_ROUTES) ], declarations: [ AppShellComponent ], bootstrap: [AppShellComponent] }) export class AppModule { }import { Injectable } from '@angular/core'; @Injectable() export class CounterService { count = 0; increase(): void { this.count++; } decrease(): void { this.count--; } }import { NgModule } from '@angular/core'; import { RouterModule } from '@angular/router'; import { SharedModule } from '../shared/shared.module'; import { SomeLazyComponent } from './some-lazy.component'; const LAZY_ROUTES = [ { path: '', component: SomeLazyComponent } ]; @NgModule({ imports: [ SharedModule, RouterModule.forChild(LAZY_ROUTES) ] }) export class LazyModule { }import { NgModule } from '@angular/core'; @NgModule({ providers: [ CounterService ] }) export class SharedModule { }그리고 루트 모듈의 컴포넌트와 지연 로딩 모듈의 컴포넌트에서 각각 CounterService 를 사용하여 숫자 값을 바꿔봅니다.서로 다른 인젝터에 CounterService 인스턴스가 만들어졌기 때문에 두 컴포넌트에 표시되는 숫자값은 다릅니다. 앞에서 말했듯이 지연 로딩 모듈은 루트 인젝터가 아닌 자식 인젝터를 이용하여 초기화하기 때문입니다.만약, 지연 로딩 모듈에서 제공되는 서비스를 다른 모듈에서 사용하려면 루트 모듈에 포함시켜 줘야 합니다. 다음과 같이 루트 모듈에게만 노출시킬 서비스 제공자들을 따로 빼내어 줄 수 있습니다.import { NgModule } from '@angular/core'; import { RouterModule, Routes } from '@angular/router'; import { AccountLoginPageComponent } from './login-page.component'; const ACCOUNT_ROUTES: Routes = [ { path: 'login', component: AccountLoginPageComponent } ]; @NgModule({ imports: [ ... RouterModule.forChild(ACCOUNT_ROUTES) ], decalartions: [ AccountLoginPageComponent ] }) export class AccountLazyModule { }import { ModuleWithProviders, NgModule } from '@angular/core'; import { AccountAuthService } from './auth.service'; @NgModule({ imports: [...] }) export class AccountModule { static forRoot(): ModuleWithProviders { return { ngModule: AccountModule, providers: [ AccountAuthService ] }; } }AccountModule.forRoot() 를 루트 모듈에 import하면 다른 모듈에서도 AccountAuthService 를 사용할 수 있게 됩니다. 물론 이 경우 AccountModule를 지연로딩 모듈로 만들면 루트 모듈에 포함되기 때문에 번들을 나누는 의미가 없어질 수 있으니 AccountLazyModule 을 따로 두어 코드를 분리하였습니다.#타운컴퍼니 #개발 #개발자 #인사이트 #꿀팁

맛있는 인터뷰 : 안드로이드 개발자(Android Developer) Gary 편집자 주잔디와 함께 하는 멤버는 총 35명. 국적, 학력, 경험이 모두 다른 이들이 어떤 스토리를 갖고 잔디에 합류했는지, 무슨 일을 하고 있는지 궁금해하는 분들이 많습니다. 잔디 블로그에서는 이 궁금증을 해결해 드리고자 ‘맛있는 인터뷰’를 통해 ‘잔디’ 멤버들의 이야기를 다루고 있습니다.인터뷰에서 가장 기초적인 질문. 예상하신 자기소개 부탁한다.G : 잔디 개발자 중 제일 어린! 핵심 키워드다. 강조 부탁한다. 가장 어린! 안드로이드 플랫폼 개발을 맡은 Gary다(이하:G). 잔디 입사한 지는 9개월 되었다. 특별한 일 없이 정말 열~! 심히 개발만 했다. 일주일 전부터 식당 선택을 강요(?)했다. 이 식당을 선택한 이유는 무엇인가?G : 음식이 푸짐하게 나오기도 하지만 조명이 좋다. 인터뷰 중 사진을 찍는다고 들었는데 그 사진이 예쁘게 나올 것 같아서 선정했다. 게다가 음식이 정갈하다. 안에 룸도 있어서 회식하기도 좋다. 내 입이 복잡하질 않아서 뭘 먹어도 다 맛있다. 어차피 다 맛있는 거 사진이라도 잘 나와야 한다 싶어서 선택하게 되었다. 잔디에 들어오게 된 계기는?G : 모집 공지가 뜨길래.. 농담이다^^; 전 직장과의 시스템이 다른, 자체 서비스를 하는 회사에 가보고 싶었다. 전 직장에서는 기획, 서버, 디자인, 개발을 각각 다른 회사에서 진행했다. 내가 속한 회사는 개발만 진행했다. 처음부터 끝까지 한 곳에서 서비스하는 회사를 가보고 싶었다. 또한, 기술 스택이 너무 좋았다. 이를 통해 앞으로 나의 실력이 일취월장할 수 있겠다는 생각이 들었다. 9개월 동안 많이 발전한 것 같은가?G : 상당히 많이 발전했다. 어떤 부분에서 발전한 것 같은가?G : 이전 회사에서는 일정에 쫓기다 보니 개발 자체에서 설계라는 게 없었다. 손 가는 데로, 일단 만들고 보자라는 식으로 신기술이고 뭐고 공장처럼 찍어내는 것이 일이었다. 하지만 잔디는 다르다. 2주 단위로 생각을 통해 설계도 해보고 ‘객체지향 설계 5대 원칙’ 등 다양한 사항을 고려해보며 많은 고민 끝에 개발하는 것이 너무 좋다. 이를 통해 개발자로서 더욱 성장한 것이 느껴진다. 이전 회사보다는 일찍 퇴근하는 편인가?G : 이전 회사는 철야, 야근 거의 매일 했다. 입사한 지 9개월 정도 되었는데 이제야 사람답게 사는 것 같다. 그동안은 짐승인 줄 알았다. 일어나면 출근하고 퇴근하면 자고. 9개월 동안 사람답게 살면서 잠도 푹 잤다. 몸이 편해지면 사람 얼굴이 확 산다고 하던데 생긴 건 나아지지 않더라. 옛말도 틀린 말이 있나 보다. (하하) 주말엔 뭐하시는가?G : 집돌이 성향이라 집에 있는 경우가 많다. 밖에 나가면 이웃 주민들과 소통하기도 한다. 지금 사는 곳은 취업한 지 얼마 안 된 사회초년생들에게 국가에서 주는 ‘행복주택’이라는 곳이다. 그곳엔 대부분 사회초년생이라 연령대가 20대 후반에서 30대 초반 정도 된다. 그분들과 소통을 하며 지내고 있다. 나이가 비슷하니 공감대 형성도 되고 행복주택에서 행사 같은 걸 많이 해서 문화생활 영위하는 듯하다. 말 그대로 사람 사는 듯한 느낌이다. 서울 집값이 너무 비싸다. 행복주택은 저렴한 편인가?G : 다른 원룸에 비교하면 저렴한 편이다. 보증금이 들어가지만, 월세는 10만 원 전후다. 서울에서 월세 10만 원 전후라면 저렴한 편 아닌가? 사회 초년생분들께 추천한다. 이웃들도 좋고 문화생활도 하고. 엄청나지 않은가? 신청 후 당첨이 되어야 하지만 당첨되기 쉬운 편이다. 꼭 한번 도전해봐라. 처음 들어왔을 때 잔디는 어땠는가?G : 사실 처음 들어왔을 때 사무실이 시끌벅적하며 소통이 아주 활발할 줄 알았다. 그런데 딱 들어오니 어?! 음? 오?!… 조용하다. 진짜 활발한 곳은 따로 있었다. 목소리가 아닌 손가락으로 얘기하는 곳. 잔디 앱이었다. 사무실 자체는 너무 조용한데 잔디 앱 안에서 매우 활발하다. 아이러니하지만 의사소통은 아주 활발했다. 잔디의 생활 중 가장 마음에 드는 문화는?G : 영어 이름을 사용하며 상호 간에 존중하는 문화다. 30년 동안 한글 이름으로만 살았는데. 회사만 오면 Gary라고 부른다. 첨엔 이게 날 부르는 건지도 잘 몰랐지만 익숙해지니 너무 좋다. 수평적인 관계의 시작이 무엇인지 알게 되었다. 이전 회사와는 다르게 잔디에서는 수평적인 관계여서 의견 개진이 편했다. 의견을 나눌 수 있다는 것이 너무 좋았다. 물론 손끝으로 얘기하지만:D 감정표현도 이모티콘으로 한다. 표정은 무표정이지만 손가락은 웃고 있달까? 내 얼굴은 무표정인데 프랑키 (파랑몬스터 캐릭터)가 웃어준다. 이젠 오프라인으로도 소통이 되었으면 한다. 사무실 밖에선 말이 많으신 분들인데. 사무실만 들어오면 조용하시다. 손으로 말하고 계시니까. (웃음) 회식은 자주 하는가?G : 팀마다 다른 것 같다. 팀 내에서 석 달 치 회식비를 모아서 한 번에 하던가 쪼개서 자주자주 하던가. 어차피 쓰는 돈은 같으니까. 이루고 싶은 꿈이 있다면?G : 백수가 되고 싶다. (비장) 충분한 불로소득이 있는. 소득과 상관없이 내 맘대로 살 수 있는 그런 백수가 되고 싶다. 회사를 가고 싶으면 회사를 가고 사업을 하고 싶으면 사업을 하는 그런 백수(하하). 사실 프로그래머로서 직업을 정했을 때는 최고의 프로그램을 만들어보는 게 꿈이었다. 또한, 안드로이드로 시작했으니 구글에서 종지부를 찍자! 이런 꿈을 꾸었다. 그런데 이전 직장이 너무 힘들었나 보다. 꿈이 변했다. 백수로. 하루는 7개월 정도 만에 칼퇴근하고 집에 갔더니 어머니께서. “너 잘렸냐?”라고 물어보시더라. 그땐 내 회사 생활에 문제가 있구나 싶었다. 백수는 아니지만 일과 삶의 밸런스가 맞는 삶을 살고 싶다. 다음 인터뷰어에게 하고 싶은 질문이 있나?G : 회사 내에 다른 팀원들과 지금 먹고 있는 음식을 같이 먹을 수 있다면 누구랑 같이 먹고 싶은가?#토스랩 #잔디 #JANDI #팀원소개 #인터뷰 #기업문화 #조직문화 #사내문화 #팀원자랑

 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. 

ORDER BY 는 원하는 순서대로 자료를 출력하고 싶을 때 사용합니다. 편의를 위해 이전 글의 예제에서 MBR_NM 의 INDEX 인 IX_MBR_BAS_02 를 제거하고 진행하겠습니다. 이번 글에서는 이해-적용-출력-활용의 순서로 살펴볼게요. 지난 글 보기: 단일 TABLE을 SELECT하자!이해: ORDER BY의 오름차순과 내림차순SELECT     MBR_NM FROM test.TB_MBR_BAS ORDER BY     MBR_NM  ; 기본적인 ORDER BY는 위와 같이 사용합니다. 오름차순과 내림차순으로도 정렬할 수 있습니다. 오름차순일 때는 컬럼 뒤에 옵션을 넣지 않거나 ASC를 사용하고, 반대로 내림차순일 때는 DESC를 사용하면 됩니다.[오름차순]ORDER BY      MBR_NM ORDER BY      MBR_NM ASC [내림차순]ORDER BY      MBR_NM DESC 위의 Query(오름차순) 의 실행계획을 보면 아래와 같이 표시됩니다.결과는 다음과 같습니다. (수행시간 3초)내림차순 Query의 실행 계획을 보면 아래와 같이 표시됩니다.결과는 다음과 같습니다. (수행시간 3초)오름차순과 내림차순 정렬 Query를 보면 실행계획은 같고 결과는 다르게 나타납니다.실행계획을 보면 이렇게 표시됩니다.- table : TB_MBR_BAS - type : ALL - Extra : using filesort Extra의 using filesort는 DBMS에서 정렬을 한다는 의미로 퀵소트 알고리즘을 사용합니다. 실행계획의 내용을 풀어보면 “TB_MBR_BAS 을 전부(ALL) 읽은 후 정렬한다(using filesort)” 정도로 보면 됩니다.적용: INDEX와 정렬의 관계이번에는 삭제했던 MBR_NM의 INDEX인 IX_MBR_BAS_02를 다시 생성하고 수행해보겠습니다.CREATE INDEX IX_MBR_BAS_02 ON test.TB_MBR_BAS (MBR_NM); SELECT     MBR_NM FROM test.TB_MBR_BAS ORDER BY     MBR_NM  ; INDEX를 생성하고 실행계획을 보면 아래와 같이 표시됩니다.실행계획을 보면 몇 가지 달라진 게 눈에 띕니다.1. type : ALL -> index 2. key : 없음 -> IX_MBR_BAS_02 3. Extra : using filesort -> Using index 특히 Extra는 using filesort에서 Using index 로 바뀐 것을 알 수 있습니다. using filesort가 정렬을 한다는 것인데, 정렬을 하지 않고 어떻게 정렬해서 보여준다는 것일까요? INDEX를 이해하면 바로 알 수 있습니다. 일반적인 INDEX는 기본이 BTree INDEX 입니다. MySQL의 BTree INDEX는 오름차순 정렬 상태로 저장되어 있습니다. 이미 정렬한 상태로 저장되어 있는 INDEX를 사용하기 때문에 Query를 수행할 때 다시 정렬할 필요가 없죠. 그래서 using filesort가 나타나지 않는 겁니다.출력: Query 실행다음으로 성이 김 씨인 사람들의 이름을 순서대로 출력해보겠습니다. 여기서는 두 가지 Query를 이용해 비교해보겠습니다.예시 1)SELECT     MBR_NM FROM test.TB_MBR_BAS WHERE MBR_NM LIKE '김%' ORDER BY     MBR_NM  ; 예시 2)SELECT     MBR_NM FROM test.TB_MBR_BAS WHERE SUBSTR(MBR_NM,1,1) = '김' ORDER BY     MBR_NM  ; 예시를 보면 WHERE 절이 다릅니다. 예시1은 “MBR_NM이 ‘김’으로 시작하는 것을 오름차순 정렬해 보여주라는 것”이고, 예시2는 “MBR_NM의 첫 번째 글자가 ‘김’인 것을 오름차순 정렬해 보여주라는 것”입니다.이제 두 개의 Query 실행계획을 비교해보겠습니다.예시 1)예시 2)여기서 주의 깊게 봐야 할 컬럼은 type입니다. 다른 컬럼들은 TB_MBR_BAS의 테이블을 조회하면서 IX_MBR_BAS_02 INDEX만을 사용해 보여주겠다는 내용을 갖고 있습니다. IX_MBR_MAS_02 INDEX가 MBR_NM으로 정렬되어 있기 때문에 using filesort가 나타나지 않은 것입니다. 그렇다면 type에 range와 index는 어떤 차이가 있는 것일까요?range : where 조건에 조회하는 범위가 지정된 경우 나타납니다.예시1은 TB_MBR_BAS를 조회하는데 IX_MBR_BAS_02 INDEX의 MBR_NM에서 ‘김’이 시작되는 위치부터 끝나는 위치까지 조회해 보여주라는 의미입니다. IX_MBR_BAS_02 INDEX를 이용해 ‘김’이 시작되는 위치로 바로 접근할 수 있는 것이 핵심입니다.index : index를 처음부터 끝까지 읽는다는 의미입니다.예시2는 TB_MBR_BAS를 조회하는데 IX_MBR_BAS_02 INDEX를 순서대로 읽어서 MBR_NM의 첫 글자가 ‘김’인 것을 보여주라는 의미입니다.두 개의 차이점을 꼽자면, range는 원하는 범위로 바로 접근해 값을 가져올 수 있는 것이고, index는 처음부터 끝까지 읽어서 그 값이 조건에 맞을 경우 가져오라는 것입니다. 따라서 예시1이 휠씬 성능이 뛰어난 Query라고 볼 수 있습니다. 결과는 모두 아래와 같이 출력됩니다.수행시간은 차이를 보였습니다. 예시1은 0.0041초, 예시2는 0.5초였는데요. 예시에서는 건수가 적기 때문에 큰 차이가 없는 것처럼 보이지만, 자료가 10배 또는 100배 많아진다고 생각해보세요. 엄청난 차이겠죠.활용: Query를 만들고 DISTINCT !마지막으로 Query 하나를 만들어보겠습니다. 1) MBR_NM의 중복을 제거하고2) 김 씨이면서3) 이름이 ‘혜’로 시작하는 사람을 먼저 출력하고4) 이외의 사람은 그 다음부터 오름차순으로 출력하려면 어떻게 만들어야 할까요?중복을 제거할 때는 일반적으로 DISTINCT 와 GROUP BY 두 가지를 사용합니다. 이번 글에서는 DISTINCT를 사용하겠습니다. 다음으로는 오름차순 정렬할 때 김 씨를 먼저 출력하는 것인데 조건문을 사용하여 김 씨인 것과 아닌 것을 구별해 우선순위를 주겠습니다. 다른 것은 위의 Query를 이행하면 됩니다. 먼저 DISTINCT를 넣고 수행해 보겠습니다.SELECT     DISTINCT     MBR_NM FROM test.TB_MBR_BAS ORDER BY     MBR_NM  ; 실행계획은 다음과 같습니다.DISTINCT를 수행하면 Extra가 나타나며 group by로 표시됩니다. 여기서는 IX_MBR_BAS_02를 이용하여 gorup by(중복제거)하여 보여준다는 의미입니다. 수행하면 다음과 같은 값이 나옵니다.다음으로는 MBR_NM이 ‘김혜’로 시작하는 것을 먼저 보여주기 위해 ORDER BY 절에 CASE WHEN문을 사용하겠습니다.SELECT     DISTINCT     MBR_NM FROM test.TB_MBR_BAS ORDER BY     CASE         WHEN MBR_NM LIKE '김혜%'    THEN 0         ELSE 1     END     ,MBR_NM  ; 실행계획은 다음과 같습니다.ORDER BY에 조건이 들어가면서 INDEX의 순서대로 정렬한 것을 그대로 보여줄 수 없기 때문에 Extra에 Using temporary, Using filesort가 나타납니다. Using temporary는 가상 테이블을 만들어 사용하는 것인데, 다시 말해 가상 테이블을 만들어 다시 정렬하는 것입니다. 이에 대한 출력값은 다음과 같습니다.‘김혜’로 시작하는 사람이 먼저 나왔군요.글을 마치며지금까지 ORDER BY와 연관된 조건 처리를 알아봤습니다. 데이터를 더욱 체계적으로 나타내고 싶으신가요? ORDER BY를 이용해서 원하는 목적을 달성해보세요.글한석종 부장 | R&D 데이터팀[email protected]브랜디, 오직 예쁜 옷만#브랜디 #개발자 #개발팀 #인사이트 #경험공유