AWS EC2 태그를 Kubernetes Label로 뽑아주는 Vungle/Labelgun에 문제가 많아서 이번에 대대적인 수술을 하였다. 하루에 수백번씩 Pod가 죽는 통에 도저히 참을 수가 없었다. 아무튼 이와 관련한 이야기는 다른 글에서 썰을 풀고 여기서는 Go에 초점을 맞추고 경험담을 늘어놓아볼까 한다.장점기술 탐색 — golang이란 글에서는 주로 부정적인 견해를 보였지만 최근에는 생각이 바뀌었다. 무엇보다 Docker와 같은 컨테이너 기반 서비스에는 Golang과 같은 언어가 Java 또는 Python 같은 언어보다 분명 장점이 있다. 미리 빌드한 바이너리 파일만 컨테이너에 넣으면 되기 때문에 가볍다. Java Runtime을 컨테이너에 넣을 때보다 월등히 가볍다. 여기서 가볍다 함은 컴퓨팅 리소스 측면, 컨테이너 빌드 구성의 용이함 모두를 뜻한다. 물론 전통적인 C/C++ 환경도 비슷하지 않냐라고 의문을 품는 사람도 있겠지만 Golang은 goroutine등으로 동시성 제어를 런타임 시스템이 알아서 제어해주기 때문에 언제든 머신을 갈아치울 수 있는 클라우드 환경에 훨씬 적합하다. 그 외에도 현대적인 언어의 여러 장점을 누릴 수 있는데 이는 다른 글이 훨씬 잘 설명해놓았기에 자세한 언급은 하지 않으려 한다.GOPATH 를 처음 여행하는 GOPHER 들을 위한 GOLANG 안내서단점Application Performance Monitoring을 구축하기가 생각보다 어렵다. New Relic과 DataDog Trace 모두 개발자가 코드를 상당량 추가해줘야 한다. 보통 에이전트만 붙이면 알아서 잘 작동하는 Java APM에 비해 상당히 과거의 방식이다.func saveFile(ctx context.Context, path string, r io.Reader) error { // Start a new span that is the child of the span stored in the context. If the span // has no context, it will return an empty one. span := tracer.NewChildSpanFromContext("filestore.saveFile", ctx) defer span.Finish() // save the file contents. file, err := os.Create(path) if err != nil { span.SetError(err) return err } defer file.Close() _, err = io.Copy(file, r) span.SetError(err) return err }소스코드를 바이너리 코드로 컴파일하기 때문에 빌드 및 테스트 피드백 주기가 길다. C++을 한참 다루던 시절로 돌아간 느낌이다. 한마디로 답답하다.게다가 npm과 같은 패키지 관리 시스템이 없고 Git과 같은 소스버전관리시스템을 바로 접근해 사용하기 때문에 초기 빌드가 엄청나게 느리다. Git clone 보다는 이미 잘 패키징된 파일 몇 개를 다운로드 받는 쪽이 월등히 빠를 수밖에 없지 않나?패키지 관리 시스템과 더불어 빌드와 관련해 그 존재가 매우 의심쩍은 게 하나 있으니 바로 GOPATH이다. Python의 virtualenv처럼 프로젝트별로 완전히 고립된 개발환경을 갖추면 여러 모로 장점이 많은데 왜 이런 환경변수가 존재해야 하는가? 왜? 대체 왜?마지막으로 한가지 더. Go는 goroutine 등으로 병렬작업을 지원하여 분명 편하다. 하지만 순수한 함수형 언어가 아니고 Immutable한 데이터를 메시지 패싱하는 방식이 아니기 때문에 애먹는 부분이 많다. goroutine과 channel을 장점으로 내세우는만큼 최소한 표준 라이브러리는 동시성을 최대한 고려해서 설계했을 법한데 그렇지 않은 부분이 많아서 당혹스러웠다. 물론 이러한 설계는 그만한 장점이 있지만 한동안 유행하던 다수의 언어와는 방향이 달라서 다소 적응하기 힘들었다.#데일리 #데일리호텔 #개발 #개발자 #개발팀 #스킬스택 #기술스택 #스택도입기 #후기 #golang

당신의 기획안을 통과시키는 마법의 단어, 클라우드안녕, 여러분! 다들 다망하신 와중에 이렇게 지면으로 찾아뵙게 되어 굉장히 반갑습니다. 저는 spoqa의 노예 xym입니다. 어느덧 벌써 연말이네요. 온갖 골든 위크로 시작했던 4/4분기, 이제 한창 주말 외에는 법정공휴일이 없는 데스마치를 진행중이시리라 생각되는데요, 안 그래도 다들 크리스마스만 바라보고 미친듯이 달리고 계시죠?네, 그래서 제가 이렇게 잠시 여러분 머리를 식혀드리기 위해 한 번 재밌는 이야기를 하고자 찾아뵙게 되었습니다. 개발자가 아닌 분들에게도 별로 어렵지 않게 쓰고자 노력했으니 한번쯤 “오 이런 신기한 게 있구나”하고 읽어보시고 머리 좀 식히고 가세요.업계 분들이나, 이쪽 업계에 소식이 빠삭한 분들은 아시겠지만 몇년 전부터 이 바닥은 새롭게 몰아치는 파도를 맞고 있습니다. 2, 3년 전부터 올해 중순까지 업계 뜨거운 감자였던 키워드들에 대해서 기억하고 계신가요? 네, 그 소위 HTML5니 클라우드, 빅데이터, 소셜 게임 따위의, 기획안에 쓰면 사장님 입이 귀에 걸리게 만드는 마법의 단어들이요.이 글도 사실 그 마법의 단어들에 관련된 이야기입니다. 정확히는 클라우드 기술에 관련된 이야기예요.뜬구름 잡는 클라우드대관절 클라우드란 무엇이길래 여러분의 기획안을 통과시키게 하는가 궁금하지 않으셨나요? 알고 계신 분들도 많을 테니 간략하게 설명하고 넘어가겠습니다. 클라우드는 클라우드 컴퓨팅 기술의 약자입니다. 위키피디아에 있는 정의는 다음과 같습니다:인터넷 따위의 네트워크를 통해 실시간으로 많은 컴퓨터들을 관리하는 여러 컴퓨팅 기술과 관련된 개념들을 총칭얼핏 들으면 굉장히 뜬구름 잡는 소리입니다. 아니, 그럼 그 전까지는 그런 걸 안 했다는 건가? 물론 아닙니다. 클라우드 컴퓨팅이란 단어가 버즈워드로써 시장을 강타하기 전에도 소위 클라우드 컴퓨팅을 위한 기술들은 존재했습니다.엄밀히 말하면 클라우드 컴퓨팅은 ‘기술 융합’의 일종이라고 볼 수 있습니다. 기존에 존재하던 개념들과 기술들을 융합하여 새로운 접근법을 탄생시킨 것이죠. 간단히 소개하자면 그 클라우드 컴퓨팅을 이루는 기반에는 다음과 같은 두 개의 거대한 축이 있습니다.가상화(Virtualization) : 하나의 컴퓨팅 자원을 여러 개로 나누어 마치 여러 개의 독립된 컴퓨터처럼 사용하는 기술 혹은 개념그리드 컴퓨팅(Grid computing) : 하나의 작업을 동시에 여러 개의 컴퓨터가 분할하여 처리하는 기술 혹은 개념거기에 중요한 개념 하나만 더 얹고 넘어가겠습니다. 이것도 한 때는 버즈워드로 사람들을 흥분시켰었죠.Application Programming Interface(API) : 복잡한 내부 동작에 대해서는 잘 몰라도 정해진 규약(인터페이스)만 알고 있으면 해당 기능을 사용할 수 있도록 한다는 개념그러니까 어떤 작업을 하기 위해 하나의 컴퓨터를 여러 개로 분리하고(자르고), 또다시 그 분리된 컴퓨터들을 합쳐서(합치는), 어쨌든 정해진 규약대로 사용할 수 있게 만드는 것(편한 거).아, 너무 기네요. 줄여서 “난 잘 모르겠지만 뭔가 좀 편한 거군.” 정도로 해두죠. 그게 클라우드의 궁극적인 목표이자 본질이라고 볼 수 있겠습니다. 그래서 이름도 뜬구름 잡는 소리 같다고 클라우드잖아요?그래도 마냥 뜬구름 잡는 소리만 할 수는 없으니 한번 클라우드 서비스의 종류를 알아봅시다.IaaS(Infrastructure as a Service) - 인프라스트럭쳐, 한마디로 서버를 조립하고 설치하는 방법을 몰라도 쓸 수 있도록 편하게 제공한다고 보면 됩니다. Amazon Web Service 같은 애들이죠.PaaS(Platform as a Service) - 이번엔 IaaS를 잘 몰라도 서비스를 돌릴 수 있게 만들어진 플랫폼을 제공합니다. Heroku가 대표적입니다.SaaS(Software as a Service) - 그렇게 만들어진 플랫폼 위에 돌아가는 서비스들을 제공합니다. icloud.com의 keynote 따위가 있겠군요.생각보다 어렵지 않죠?docker 란 무엇인가사설이 길었네요. 이제부터가 본론입니다. 제가 오늘 소개할 녀석은 클라우드 컴퓨팅에 있어 “자르는” 축을 담당하는 가상화의 떠오르는 아이돌, LXC를 사용한 docker 입니다. LXC가 무엇인지는 여기서 중요하지 않습니다#2. 그냥 업계의 떠오르는 아이돌 정도로 해 둡시다. 그러니까 아이유 같은 존재죠.docker가 등장한 배경을 설명하자면 이렇습니다. Heroku와 함께 PaaS계에서 끗발을 날렸던 dotCloud는 어느 날 갑자기 충격적인 발표를 합니다. 자기네들이 쓰는 가상화 및 애플리케이션 플랫폼을 공개해 ‘오픈 소스로’ 제공하겠다는 것이죠. 아니, 이럴 수가! 이러시면… 이러시면 정말 감사합니다#3!docker의 가장 큰 특징은 다음과 같이 요약할 수 있습니다.image 관리의 간편화와 container 관리 간편화어떤 서비스를 돌리기 위해서는 필요한 서버들이 있습니다. 데이터베이스 서버, 웹 서버, 캐시 서버, 워커 서버 따위의 것들이죠. 이 모든 걸 한 군데로 퉁쳐서 모을 수도 있겠지만 그렇게 되면 데이터베이스, 웹, 캐시, 비동기 업무를 위한 설정과 프로그램들을 한 군데로 모아 관리해야 합니다. 그렇게 되면 설정이 복잡해지거나 애플리케이션이 거대해지거나 필요할 때 횡적인 확장을 하기가 어려워집니다.예를 들어 웹서버에서는 A라는 라이브러리의 1버전을 필요로 하는데 데이터베이스 서버에서는 2버전을 필요로 한다던지, 이벤트 하느라 접속자가 너무 증가했는데 다른 웹서버가 한시간 정도만 필요한 일을 그럴 수 없어서 서버를 통째로 하나 사야 한다던지 하는 일들이죠. docker는 그런 상황에 유연하게 대응하기 위해 서버 설정과 필요한 프로그램들을 따로 관리할 수 있는 환경을 제공합니다.docker는 이렇게 분리된 환경을 image라고 부르며, 이 image를 기반으로 여러 개의 container를 생성할 수 있습니다. 음… 이렇게 이해하시면 편할 것 같습니다. image는 유전자 설계도고, container는 그 유전자 지도에서 만들어진 생물체라고나 할까?즉, 이 설계도를 관리하면 필요할 때 목적에 적합하게 만들어진 생물체를 얼마든지 만들어낼 수 있게 되죠. 필요할 때는 설계도의 설계를 바꿔서 새로운 생물체를 만들어낼 수도 있습니다. 단순하지만 docker의 가장 커다란 컨셉이고 강력하기까지 합니다. 이렇게 단순하고 간편한 환경은 여러 가지 시도를 가능하게 합니다.오토스케일링(웹서버가 필요할 때 웹서버를 막 찍어낸다던가!)유연한 배포 정책(서버를 최신 버전으로 업데이트했는데 버그가 있어서 재빨리 옛날 버전으로 돌아가야 한다던가!)자원의 효율적인 활용(이 쪽 서버가 놀고 있으니까 여긴 웹서버 두개 정도 더 띄운다던지)거기다 수고를 좀 더 들이면, docker의 API를 활용해 Heroku 부럽지 않은 웹 GUI PaaS 서비스를 만들 수 있을지도 모릅니다(만들어 주시면 감사히 쓰겠습니다).한번 docker를 살펴봅시다이야기는 실컷 했으니 한번 설치해보고 실행시켜봅시다. 지면 관계상 모든 플랫폼을 다룰 수는 없기에 우분투 13.10을 기준으로 살펴보도록 하겠습니다. 필요하신 분들은 공식 홈페이지 설치 메뉴얼을 참고하여 진행해주세요.주의 : 이후 내용은 비 개발자 분들에게는 다소 지루한 내용일 수도 있습니다.docker 설치curl http://get.docker.io | sudo sh 참 쉽죠?자 이제 시작이야이제 여러분의 플랫폼에는 docker가 설치됐습니다. 한번 서버에서 기본 이미지를 다운받아 설치해 봅시다.sudo docker pull base 인터넷 환경에 따라 좀 기다리셔야 하실지도 모릅니다. 이미지가 설치되면 아래 명령으로 확인할 수 있습니다.sudo docker images 아래와 비슷한 화면이 나타났다면 성공한 겁니다.REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE base latest b750fe79269d 8 months ago 24.65 kB (virtual 180.1 MB) base ubuntu-12.10 b750fe79269d 8 months ago 24.65 kB (virtual 180.1 MB) …(생략) 이렇게 내려받은 image에는 다음과 같은 명령어로 접근할 수 있습니다.sudo docker run -i -t base /bin/bash 자세한 명령어 사양은 docker help run을 실행해 알아볼 수 있습니다. 여러분은 이제 base라는 image에 접속했습니다. 지금부터 하는 행동은 image에 영향을 미치게 되며, 이는 전부 로그로 남아 저장됩니다. 한번 이것저것 설치해봅시다.sudo apt-get install python ruby … 이후에 Ctrl+D를 눌러 이미지를 빠져나옵니다. 그리고 아래 명령을 입력하면 방금 전에 수정한 container 목록이 출력됩니다.sudo docker ps -a 아래와 같은 식으로 출력됩니다.CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES eda0060b7af9 base:latest /bin/bash 6 minutes ago Exit 0 lavender_deer 66c849867834 busybox:latest echo Docker has been 8 minutes ago Exit 0 blue_cat 이제 image의 수정사항을 기반으로 새로운 이미지를 만들어 봅시다. 이미지를 만드려면 변경사항을 commit 해야 합니다. VCS나 DVCS를 쓰시는 분이라면 무슨 말인지 감이 오실 겁니다. 네, 바로 버전 관리 시스템의 그것입니다. 기존 base를 기반으로 변경사항을 만들고 commit하여 새로운 이미지를 생성할 수 있습니다. 매우 쉽군요. 한번 생성해봅시다.docker commit [ID] [image name] commit 명령의 구조는 단순합니다. container ID와 그리고 만들 이미지 이름입니다. 이미지 이름은 보통은 만든이/목적 같은 컨벤션으로 만들곤 합니다. 저는 아래와 같이 만들어보겠습니다.sudo docker commit eda0060b7af9 xymz/grocery 확인은 당연히 아래와 같이 할 수 있습니다.sudo docker images repository 에서 여러분이 만든 이미지 이름을 확인할 수 있다면 성공한 겁니다. 여러분의 첫 docker image 생성을 축하합니다!물론 이렇게 약간 거칠어보이는 방법과는 다르게 Dockerfile 이라고, 딱 봐도 버전관리 시스템에 넣을 수 있을 거 같고 정리가 잘 되는 방법도 존재합니다. 아마도 실제로 사용하실 땐 Dockerfile을 사용하게 되실 거고, 그 방법이 훨씬 낫습니다. 다만 본 포스트의 목적은 개발자나 비개발자 분들에게 docker를 한번 소개해보자는 취지라서 Dockerfile의 operation 을 일일히 설명하기엔 얘기가 너무 복잡해질 것 같아 직접 try-out 하기에 쉬운 commandline 쪽을 선택하게 되었습니다.당연히 이게 끝은 아닙니다여기까지 나온 내용으로 서비스를 구성하기에는 무리가 있습니다. 우리는 이제 막 docker image를 생성하고 저장하는 방법을 알았을 뿐이지 그 외에는 아무것도 모릅니다. docker를 제대로 사용하기 위해서는 아래와 같은 방법들을 추가적으로 알아야 합니다.생성된 이미지 관리 : 새로 만든 이미지를 어딘가에 업로드하여 다른 docker 시스템(host)에 배포하기 위한 방법에 대해 알아야 합니다.실제 서비스를 container 에 올리고 관리하는 방법 : 아까 언급한 것처럼 예시를 들자면, 현재 서버에서 웹서버를 를 몇개나 띄울 건지 등을 결정하고 관리하는 방법에 대해 알아야 힙니다.docker host와 guest간의 통신 관리 : docker가 설치된 실제 서버와 그 위에서 돌아가는 container들 간에 오가는 통신에 대한 이해가 필요합니다. 포트 바인딩, 포트포워딩이라고도 하죠.docker API : 이 모든 스택을 관리하기 위한 docker의 API를 알고 있다면 무한한 활용이 가능해집니다.하지만 이 방법들에 대해 여기서 다 열거하고 넘어가기에는 무리가 있으니 좋은 링크를 몇 개 소개토록 하겠습니다.파이썬 웹앱 올려보기docker를 개발환경으로 사용해보기Dockerfile 로 image 관리하기포트 리다이렉션적어놓고 보니 대부분 docker 공식 홈페이지 자료들이네요. 사실 docker는 documentation이 훌륭한 편이라, 그 쪽만 참고해도 많은 도움이 되실 겁니다.Deis?그리고 이 모든걸 쉽게 해주겠다는 Deis라는 녀석이 있습니다. Docker, Chef, Heroku Buildpacks를 이용해 하나의 PaaS스택을 만들고 그 위에 여러분의 서비스를 돌릴 수 있도록 해주겠다는 녀석인데요. 어쩌면 진정한 Open source PaaS 종결자일지도 모르겠습니다. 기회가 된다면 다음에 또 소개할 수 있었으면 좋겠네요.마치기 전에즐거우셨나요? 중간 이후 내용은 다소 비개발자분들에게 지루한 내용이었을지도 모르겠습니다만, 전반적으로 최대한 쉽게 설명하고자 노력했습니다. 다음 번에는 더욱 재밌는 글로 찾아볼 수 있도록 하겠습니다. 그럼 뿅!참고한 링크들docker.ioUsing Docker as a Development EnvironmentDocker: Error starting container: Unable to load the AUFS module주석사실 API는 거창한 기술적 개념이라기보단, 소소한 개발 방법론에 가까운 이야기입니다. 온갖 프로그래밍 언어와 다양한 기술들이 난립하는 와중에 그 모든 걸 알고 전부 뭉쳐서 하나의 덩어리를 만들면 관리/사용하는 비용이 너무 커지니 각 영역을 딱딱 잘라 구분하여 ‘정해진 규약’만 알면 서로 통할 수 있게 만들자. 라는 개념입니다.(약간의 지식이 있는 분들을 위해) LXC(LinuX Containers)는 기존 전가상화full virtualization나 반가상화paravirtualization와는 다르게 OS 위에 가상머신이 따로 돌아가는 게 아니라 OS영역에서 공유 라이브러리를 가지고 유저가 생성하는 프로세스 단위로 성능 분리를 합니다. 덕분에 이름에서 보이듯 특정 플랫폼밖에 지원을 하지 않는다는 단점이 있네요. 그래도 가상화에 따른 자원 손실이 최소화된다는 점에서 많이들 선호하고 있습니다. Heroku에서도 LXC를 통해 가상화를 하고 있죠.보통 이렇게 자신들의 플랫폼을 오픈소스로 공개하는 이유는 단순히 사회에 기여하기 위해서도 있지만, 사내에서 사용되는 기술의 수준을 오픈 소스 커뮤니티의 참여를 통해 향상시키고, 또 좋은 개발자들을 리크루팅 할 수 있게 되는 기회를 만드는 등 선순환을 유도하기 위해서입니다. 그러니까 여러분도 사내에서 사용하는 기술을 공개해 주시면 누이 좋고 매부 좋은 일이라 할 수 있죠.이 글은 __저의 개인 텀블러__에서도 찾아볼 수 있습니다.#스포카 #개발 #개발자 #개발팀 #인사이트 #Docker #클라우드 #꿀팁

지난 주에는 학생들이 서로 간의 과제를 채점해주는 방식의 과제 채점 방법인 동료 평가에 대해 알아보았습니다. 동료 평가는 강의에 크기에 거의 무관하게 사용될 수 있고, 학생들은 다른 학생들이 제출한 과제를 채점하면서 자기가 생각하지 못했던 새로운 아이디어를 발견하거나, 자신이 했던 것과 유사한 실수를 하는 친구에게는 자신의 경험을 바탕으로 건설적이고 유용한 피드백을 줄 수 있는 등의 장점도 있었습니다.엘리스 시스템에서 코드 공유 기능을 이용하면 동료 평가를 진행할 수 있습니다.그러나 동료 평가가 항상 만능인 것만은 아닙니다. 프로그래밍 수업에서 동료 평가는 크게 보면 “다른 사람의 프로그래밍 코드를 이해”하고, “이해한 것을 바탕으로 알맞은 평가”를 하는 두 단계로 이루어진다고 볼 수 있는데, 프로그래밍에 익숙하지 않은 대다수 학생에게는 “다른 사람의 코드를 이해”하는 첫 번째 단계부터가 큰 고난으로 다가오기 때문입니다. 이는 비단 학생의 문제일 뿐만이 아니라 실제 현장에서 일하고 있는 숙련된 프로그래머에게도 마찬가지입니다. 선행 연구에 따르면 다른 사람의 코드를 코드 그 자체만 보고 이해하는 것은 숙련된 프로그래머에게도 어려운 일이며, 그중에서도 특히나 해당 코드를 작성한 저자의 의도를 이해하는 것이 어렵다는 설문 결과가 있습니다. 몇 년이 넘는 시간 동안 수많은 코드를 읽어보았을 숙련자에게도 어려운 일인데, 프로그래밍에 전혀 경험이 없는 학생들에게는 얼마나 더 큰 어려움으로 다가올지 예상해보는 것은 어려운 일이 아닌 것 같습니다.그렇다면 프로그래밍 교육의 혁신을 추구하는 연구팀으로써 이를 두고만 볼 수는 없는 것은 당연지사. 동료 평가를 성공적으로 완수하기 위해 학생들에게 필요한 것은 무엇이고, 또 프로그래밍 교육 툴의 일부로서 제공해 줄 수 있는 것은 어떤 것들이 있을지 고민해보게 되었습니다. 그리고 본 연구팀은 다양한 대학교 전산 과목에서 조교로서 활동했던 경험과 프로그램 개발자로서 Git 등의 코드 버전 관리 도구, GitHub와 같은 오픈소스 커뮤니티에서 경험 등을 바탕으로 다음과 같은 접근을 해보았습니다.숙련된 오픈소스 개발자들도 리뷰를 위해 코드를 한 줄 한 줄 비교해가며 차근차근 읽어나가야 하는데, 왜 프로그래밍에 익숙하지 않은 학생들에게는 이 과정을 전부 생략한 채 마지막 결과(제출된 코드)만 보여주고 평가를 하게 하는 걸까? 오히려 숙련된 개발자들보다는 학생들에게 “한 줄” 단위 로, 아니면 이보다 더 세세하게 “한 글자” 단위로 코드가 처음부터 끝까지 완성되는 과정을 보여주는 것이 더 효과적이지 않을까?Eliph: Effective Visualization of Code History for Peer Assessment in Programming Education백문이 불여일견, 위의 이미지는 실험을 위해 제작된 프로그래밍 교육용 동료 평가 시스템 Eliph의 실제 사용 모습입니다. 프로그래밍에 익숙하지 않은 학생들이 동료 평가 과정에서 다른 학생의 코드를 이해하는 데에 어려움을 겪는 것은, 마지막으로 제출된 코드만 보아서는 문제 풀이 과정 전반에 대한 이해가 어렵기 때문이라는 것을 가설을 바탕으로, “그렇다면 문제 풀이 과정을 최대한 세세하게 보여주자!”는 아이디어를 구현한 것이 위의 보이는 Eliph 시스템입니다.Eliph는 학생이 프로그래밍 문제를 푸는 과정을 처음 시작부터 마지막으로 제출할 때까지의 키보드 입력, 코드 실행 결과, 중간 채점 결과 등을 모두 기록한 뒤, 나중에 다른 사람이 자신의 코드를 평가할 때 되돌려볼 수 있는 기능을 제공합니다. 그리고 이를 통해 (1) 평가를 받는 학생은 자신이 작성한 코드에 대한 의도를 평가자에게 더 잘 전달할 수 있고, (2) 평가를 하는 학생은 저자의 생각의 흐름을 함께 따라가며 코드를 더 쉽고 명확하게 이해할 수 있어 양쪽 모두가 동료 평가를 더 효과적으로 활용할 수 있습니다.본 연구팀은 Eliph 시스템을 효과를 검증하기 위해 실제 대학교 전산학과 수업에서 수강생 60명의 학생을 대상으로 시스템을 검증해보았습니다. 그 결과, 평가자가 Eliph 시스템을 사용해서 다른 사람의 코드를 평가할 때 코드 저자의 의도를 더 잘 파악할 수 있어 평가에 도움이 되었다는 것을 확인할 수 있었습니다(좌측 그래프). 또한, Eliph 시스템을 사용하여 진행된 동료 평가로부터 제출된 피드백이 기존의 방식으로 진행된 동료 평가로부터 제출된 피드백들보다 저자들에게 더 높은 만족도의 준다는 것을 확인할 수 있었습니다(우측 그래프). 좀 더 자세한 결과와 분석은 아래의 참고 문헌의 Eliph 논문에서 직접 확인해보실 수 있습니다.마치며이번 글에서는 프로그래밍 교육에서 동료 평가의 중요성과 실제로 수업에서 동료 평가를 사용하기 위해 넘어야 할 난관들을 소개해보았습니다. 그리고 프로그래밍에 익숙하지 않은 학생들이 동료 평가를 효과적으로 활용할 수 있도록 도와주는 시스템 Eliph를 간략하게 소개해드렸습니다. 아직 Eliph 시스템은 프로토타입으로만 개발되어 연구용으로만 사용되고 있지만, 조만간 엘리스 교육 플랫폼에서 사용해보실 수 있도록 열심히 준비하고 있으니, 기대해주시면 감사하겠습니다.참고 문헌Park, Jungkook, et al. “Eliph: Effective Visualization of Code History for Peer Assessment in Programming Education.” Proceedings of the 2017 ACM Conference on Computer Supported Cooperative Work and Social Computing. ACM, 2017.#엘리스 #코딩교육 #교육기업 #기업문화 #조직문화 #서비스소개

블록체인에서 PoW는 Proof of Work, 즉 작업증명을 말합니다. 블록체인의 암호화된 작업에 대해 참여자가 암호를 풀면, 보상을 제공받는 것이죠.오늘은 코인원의 PoW에 대해서 이야기 해보려고 합니다. '코인원 PoW'의 PoW는 블록체인을 기반으로 금융을 혁신하는 기업답게 블록체인 용어에서 차용했어요. :-)  코인원 크루들이 스스로와 동료들의 회고를 진행하고 피드백을 주고 받는 과정을 통해, 업무 개선과 성과에 대한 보상을 제공받도록 만들어진 일종의 성과관리 시스템이죠. 코인원 피플팀은 코인원 PoW 과정을 다음과 같이 설명하고 있습니다.크루들이 자신들의 업무 성과에 대해 투명하게 풀어놓는 회고를 우선적으로 진행해요. 그 후 함께 업무를 진행한 페어 그룹(pair group)끼리 서로 잘된 업무와 지원이 필요한 부분에 대해 대화를 진행하며, 이를 통해 개선점과 방법을 찾아 업무에 적용합니다.코인원 PoW의 특별한 점은, 대부분의 과정이 정성적으로 진행된다는 것에 있습니다. 물론 숫자로 보이는 결과도 중요하지만, 모든 일은 결과 못지 않게 과정도 중요하다고 판단했기 때문이에요. 그 과정에 충실함을 보인 크루들을 선별해 ‘슈퍼크루'로 지정하고 보상을 제공하는 과정도 여기에 포함됩니다. 이 변화무쌍한, 그리고 결코 쉽지 않은 크립토(crypto) 세계에서 ‘정도'를 걸어가고 있는 ‘코인원스러운' 성과관리 시스템이 아닐까 생각합니다. :-) 우선 코인원 PoW가 어떤 과정으로 진행되는지 한 번 살펴볼까요? 코인원 PoW는 아래와 같은 5가지 단계로 진행됩니다.Self mining셀프마이닝은 지난 6개월 동안 자신이 진행한 업무와 그 과정에 대해 에세이를 작성하는 단계입니다. 에세이를 작성할 때는 자신이 진행한 업무와, 업무를 진행하는 과정에서 본인이 생각하는 잘한 부분 및 아쉬웠던 점들 등에 대해서 작성합니다. ‘잘한 부분'의 경우, 성과가 좋았던 점 외에 성과는 좋지 않았어도 최선을 다한 것에 대해 상세히 작성합니다. Peer mining피어마이닝은 업무적으로 연관된 동료 크루의 셀프마이닝을 토대로 그 동료에 대한 의견을 작성하는 단계입니다. 함께 일했을 때 동료 크루의 좋았던 점, 훌륭한 점, 배워야 할 점 등을 서술하고, 앞으로 더 효율적인 협업을 위해 동료가 개선하면 좋을 것 같은 점도 함께 작성해요. Segwit세그윗 단계에서는 위 두 단계에서 도출된 자기 평가와 동료 평가를 토대로 각 셀의 리더들과 1:1 면담을 진행합니다. 이때 셀 리더들이 꼭 염두해야 하는 것은, 코인원 PoW를 통해 우리가 이끌어내고자 하는 것은 '평소의 관심과 피드백, 그리고 동반 성장'이라는 것이죠. Blue paper세그윗을 통해 최종 작성되는 것이 바로 블루페이퍼에요. 크루들의 면담을 진행한 각 셀의 리더들이 작성하죠. 이 내용은 크루들이 지난 6개월 동안 한 일에 대한 자기 자신과 동료, 그리고 셀 리더의 피드백이 담긴 한 장의 문서죠. Consensus마지막으로 컨센서스 단계에서는 최종 완성된 블루페이퍼를 바탕으로 본부별 슈퍼크루를 선정합니다. 그리고 이렇게 선정된 슈퍼크루에 대해 전체 크루가 동의 가능한지에 대한 적절성 심사가 한 번 더 진행됩니다. 현재 코인원에는 약 120명의 크루들이 일하고 있어요. 사실 모든 크루들의 정성적인 분석 과정을 진행하는 것이 쉬운 일은 아니에요. 코인원 PoW는 셀프마이닝부터 블루페이퍼 작성 및 슈퍼크루 선정까지 약 5주에 걸쳐 진행되는, 길지만 자연스러운 평가와 이를 통한 성장의 과정이라고 생각합니다.이 과정에서 코인원 피플팀 여러분들이 정말 많은 노력과 정성을 기울여주고 계시죠!그렇게 10월의 어느 날, 2018년 상반기의 코인원 PoW가 성공적으로 마무리가 됐습니다. :-)코인원의 모든 크루들이 지난 상반기의 업무에 대해 작업증명을 진행했죠! 그리고 또 다른 6개월 동안 앞으로 다시 힘차게 나아가기 위해 자신의 어떤 좋은 점을 강화하고, 어떤 점은 보완하면 될지를 나 자신, 그리고 동료 크루들과 공유하는 시간이었습니다.또, 이렇게 진행된 2018년 코인원 PoW를 통해 여섯 명의 슈퍼크루가 탄생했어요!2018 코인원 슈퍼크루를 소개합니다 :-)올 한해도 모든 크루가 각자의 분야에서 최선을 다했어요.슈퍼크루는 그 중에서도 특히 다른 크루들에게 좋은 영향을 준 크루들을 선정한 것인데요, 이 분들에게는 코인원의 특별한 추가 보상이 제공될 예정이랍니다. :-)코인원은 앞으로도 크루들이 즐겁게 일하면서 성장할 수 있는 여러가지 재밌고 유익한 도전들을 해보려고 합니다. 코인원이 크립토 세상에서 어떤 즐거운 도전들을 하고 있는지, 앞으로도 코인원 공식 블로그를 통해 지켜봐주세요! :-)#코인원 #블록체인 #기술기업 #암호화폐 #스타트업인사이트 #기업문화 #조직문화 #사내복지 #업무환경 #팀원소개

안녕하세요미미박스 PEOPLE 팀의 Ava입니다오늘은 미미박스의 iOS개발 직무를 소개해드리겠습니다 ! 다들 미미박스 어플 사용해보셨나요?커머스 기능뿐 아니라 새로운 기능을 통한 즐거움을 맛볼 수 있죠.오늘은 미미박스 iOS 개발자 직무가어떤 생각을 가지고 어떻게 일하고 있는지소개해드리겠습니다."애플이 버전업을 하자마자 즉시 해당 버전의 업데이트를 내놓죠" 앱스토어에 가서 '미미박스'를 검색해보면 아래와 같이 안내가 되어있는데요.Offers iMessage AppOffers Apple Watch App미미박스는 아이폰용 앱뿐만 아니라애플 와치, 아이메시지, 투데이 익스텐션 앱스토어가 생기자마자우리나라에서 가장 초기에 해당 앱들을 개발했습니다.뿐만 아니라 포니이펙트 셀에 직접 아이디어를 제안하고협업하여 포니이펙트 아이메시지 스티커도 오픈하게 되었죠.국내 커머스나 뷰티 앱 중에도 이렇게 모든 버전의 앱을 다 개발한 곳은 흔하지 않은 것 같아요 ! 미미박스 iOS 개발팀은새로운 것, 트렌디 한 것이 있으면호기심을 가지고 가장 먼저 만들어보고 싶어 하는 개발자들이 모여있습니다."이제 막 열린 새로운 버전에서 서비스를 개발하게 되면불안한 점이 많아요.그럼에도 저희가 빠르게 만들어 낼 수 있는 건,미미박스 앱이 결제나 여러 측면에 있어서 기반이 탄탄하다는 뜻이죠."탄탄한 기본기와트렌디한 빠른 개발,벌써부터 손이 간질간질하지 않나요?"앱 사용감 너무 좋네요""미미박스 화장품 관련 앱 중 최고""넘나 편리하고 유익한 것""획기적인 앱"앱스토어에서 미미박스 보러 가기iOS 팀의 목표는고객들이 쫀득한 사용감에 감탄하고 계속 쓰고 싶은 앱을 만드는 것입니다. 미미박스 앱은편안하고 안정적인 쇼핑은 기본이고,앱 안에서 뷰티를 즐길 수 있는 신선한 경험과온라인과 오프라인을 넘나들며 사용할 수 있는 기능도 제공하고 있습니다.대표적인 것이 디스커버리 영역과스토어 모드입니다. 디스커버리 영역은 앱에 접속하면바로 만날 수 있는 뷰티 컨텐츠 영역입니다.이곳의 영상들은 광고 영상이라기보단고객들에게 친근하게 뷰티에 대한 팁과 정보를 쉽게 전달해주는 곳이죠.혹시 제품을 구매하러 가셔서'이게 나랑 맞을까'하는 마음에후기를 찾아보신 적이 있나요?여러분 지금 손에 스마트폰을 들고 있다면미미박스 앱을 켜고 쉐킷쉐킷 흔들어보세요스토어 모드가 실행됩니다.스토어 모드는 온라인과 오프라인을 연결하는데요.오프라인에서 만난 제품의 솔직 고객 후기와 어울리는 제품을빠르게 찾아볼 수 있죠.흔들고 - 바코드 스캔하면 - 고객들의 솔직 리뷰가 쫙~ 앞으로 브라우저를 키고, 검색해서 누르고, 뒤로 갔다가 다시 찾고...이런 번거로움 없이 오프라인에서도 쉽게 제품 정보를만날 수 있죠!오프라인 매장, 브랜드 제품, 플랫폼 등등미미박스에는 여러분이 연결할 수 있는 다양한 점이 있습니다.미미박스에서 이 점들을 연결해무엇을 할 수 있을지 많은 아이디어를 내보고,새로운 것을 창조해보세요."iOS팀은.. 정..정말 눈치 안 보고 아이디어 내나요?""정말이라니까요ㅎㅎ 서비스 기획도 함께 할 수 있고요.생각한 바를 적용하고, 하고 싶은 것을 제안하는데 눈치란 없습니다!"iOS 개발팀은 뷰티에 머무르지 않는 다양한 시도를 하고 있습니다. 서비스 기획, 아이디어 회의도 같이 들어가서 참여하고직접 아이디어를 내기도 하죠!"하고 싶은 게 분명하고, 많은 사람"iOS 개발팀이 함께 일하고 싶은 미미박서입니다. 누구보다 빠르고, 재미있게, 그리고 능동적으로앱을 창조하고 싶으시다면 꼭 지원하세요.태그마스터, 더블개발자(iOS-안드로이드), 디테일장인, 인터렉션 오타쿠 등 당신의 멋진 동료들이 기다리고 있습니다 ! 

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

블로그 같은 곳에 작성한 코드를 올리기 위해 매번 구현된 코드를 복사 붙여넣기 하여 하나하나 gist에 업로드하기는 엄청 귀찮은 일이다. 그래서 알아보았더니 서브라임 텍스트에서는 플러그인을 통해 서브라임 자체에서 바로 gist에 업로드 할 수 있었다. 엄청 간단하게 연동할 수 있음.Package Control 설치일단 서브라임 텍스트 플러그인을 설치하기 위해 Package Control을 설치해야 함.1. Sublime Text Package Control 코드 복사하기2. 서브라임 텍스트를 실행하여 control+`으로 콘솔 열기3. 복사한 내용을 붙여넣고 엔터를 눌러 설치플러그인 설치이번엔 방금 설치한 패키지 컨트롤을 이용하여 gist 플러그인을 설치해야 함.1. 서브라임에서 command+shift+p로 Command Palette 열기2. Package Control: Install Package를 선택3. gist 검색 후 설치github와 연동하기1. github에서 Settings>Personal access tokens에서 Generate new token 버튼 클릭2. Token description에 내가 알아볼 수 있게 설명을 입력한 후 Select scopes에서 gist 선택 후 Generate token 버튼을 클릭하여 생성3. 생성된 토큰을 복사4. 서브라임에서 Preferences>Package Settings>Gist>Settings-User 선택5. 열린 창에서 아래와 같이 token에 복사해놓은 키를 붙여넣고 include_users에 내 깃헙 아이디 입력 후 저장사용서브라임 텍스트에서 코드 작성 후 command+k, command+p를 누르면 하단에 gist 순서대로 설명 입력하고 엔터 제목을 입력하고 엔터를 누르면 자동으로 업로드됨.#트레바리 #개발자 #안드로이드 #앱개발 #Sublime #백엔드 #인사이트 #경험공유

안녕하세요. 크몽 개발자들과 함께하고 있는 크레이그(a.k.a. 크알)입니다.크몽 개발자 그룹은 1년 내 그 규모가 3배로 커지고, Data Science, Growth Hacking 조직이 만들어지는 등 질적, 양적으로 급성장하고 있는 팀입니다.크몽 개발 부서에 계신 분들은 크몽에 대해 이렇게 이야기 합니다.(참고 : 크몽 개발팀원 더팀스 인터뷰 - '신뢰할 수 있는 동료와 함께 초고속 성장을 만들어가는 크몽 팀' )"제가 크몽에서 전반적으로 느낀 인상은 능동적인 분들이 많다는 거예요. 수동적인 업무를 책임감 있게 하는 것도 중요하지만 문제를 스스로 찾고, 동료들에게 제기하고, 문제를 해결했을 때 진심으로 기뻐하면서 행복감을 느끼시는 분들이 많아요. 그게 큰 조직에 있다가 온 저에게는 정말 많은 자극이 되었어요. "- 데이터분석 KM님"크몽이 저의 개발자 커리어에서 마지막 회사였으면 좋겠다고 생각해요. 실은 진심이고요. 그동안 회사의 성장을 지켜봤고 개발적으로도 많은 변화를 경험했어요"- BackEnd Sean님이렇게 개발자들이 행복하게 개발할 수 있는 환경을 우선시하고 있습니다. 그리고 크몽의 오픈 커뮤니케이션 문화를 지향함과 동시에 ‘Work Happy’와 'Freedom with Responsibility’ 란 가치 아래 최대한 자율성을 보장된 실무자 중심의 개발 문화를 추구합니다.크몽 개발 조직 구조위 핵심 가치 아래 크몽 개발 조직 구조는 크게 ‘Go’와 ‘Chapter’로 구성되어 있습니다.Go  ; 고우선 ‘Go’는 프로젝트 개발 팀 단위로 크몽 서비스를 개선하기 위한 목표 중심의 조직입니다. 다른 회사에서는 ‘Silo’, ‘Team'로 명칭 하기도 합니다. 물리적으로 한 공간에서 스크럼을 이루어 일할 수 있도록 자원을 갖추고 있습니다. Go 안에는 Go Leader(GL) 가 있어 팀 업무 관리 및 우선순위를 정합니다.현재 크몽 개발 파트의 Go는 아래와 같이 구성되어 있습니다.UX-Go크몽 서비스 UX를 개선하기 위한 목표로 데이터를 기반으로한 UX Iteration & Growth Mission 을 수행하는 팀Data-Go데이터 파이프라인을 구축, 활용하여 조직 내 필요한 데이터 자료를 공급하고, 크몽 서비스안에 머신러닝/딥러닝 등의 인공지능 기술 영역을 담당하는 팀Dasi-Go서비스 안정적인 운영 및 릴리즈,  CRM 기술 지원을 담당하는 팀Mobile-Go검색 서비스, 서비스 카테고리 개선 등 크몽 서비스 향상을 위한 모듈 개발팀크몽 라운지Chapter  ; 챕터'Chapter'는 직군별 조직 단위로 주 1회 정도의 커뮤니케이션 타임을 통해 업무 및 기술 동향을 교환합니다. 더불어 챕터 안에서 필요한 스터디, 외부 교육 등의 직군별 자기 능력 향상을 도모하고, 회사에선 이를 적극 지원합니다. 그리고 챕터 내 프로젝트를 통해 서비스 개선에 기여하기도 합니다.크몽 개발 파트는 아래와 같은 챕터가 있습니다.(참고 : 웹 프로트엔드 챕터의 'gulp 개선기' -  https://brunch.co.kr/@kmongdev/5 )**챕터 프로젝트는 챕터 내에서 개발자분들이 스스로 필요하다는 판단 하에 빌딩 된 프로젝트입니다. 챕터 내에는 CL(Chapter Leader)가 존재하며, Chapter 구성원 관리 및 의견을 모아 조직에 전파하는 역할을 담당합니다.Guild  ; 길드개발 파트 안에서의 'Guild'는 토이 프로젝트 같은 성격의 공통 관심 분야를 지닌 프로젝트 팀이라고 볼 수 있습니다. 길드 기획 단계에서 회사 전사적으로 적용되면서, 동호회 성격으로 피보팅(Pivoting) 되어 있지만, 기본적으로 공통의 관심 분야를 같이 학습하고 프로젝트에 적용하는 팀입니다. 매주 수요일 오후 2~3시 사이의 시간은 챕터(Chapter), 고(Go)를 떠나 본인이 원하는 길드에 들어가서 새로운 영역을 탐색하고 연구하는 시간입니다.크몽 개발 파트는 아래와 같은 길드가 있습니다.(참고 : 코틀린 길드의 코틀린 리서치 이야기  https://brunch.co.kr/@kmongdev/9 )정리모든 개발 조직은 '성과 중심' 또는 '성장 중심'의 문화를 가지고 있습니다. 균형을 꾀하는 게 이상적이긴 하지만 스타트업에선 쉽지 않은 일입니다.하지만 크몽 개발 부서에선 인적 성장 중심 문화를 고민하고, 끊임없이 시도하고 있습니다. 이를 위해 여러 전문 교육 기관과 협약을 맺고 교육 지원을 하고 있으며, 국내 정상급 권위자 분들로 구성된 외부 컨설턴트 그룹을 구성해 개발자 분들께 배움과 성장의 기회를 부여하려고 노력하고 있습니다. 1년의 기간 동안 이직률3%의 수치를 기록하고 있는 크몽 개발 파트에선 신규 인력 채용 시 제 1의 인사 기준은 '높은 학력'도, '화려한 커리어'도 아닌우리와 '오랫동안' 함께 '성장'할 수 있는가?입니다. 이를 위해선 개발자 성장을 돕기 위한 환경 구축 및 관리가 필수이고,  그것이 궁극적으로는 회사 및 팀원에게도 장기적인 발전을 가져올 꺼란 굳은 믿음이 있습니다.크몽 개발 그룹CTO#크몽 #개발팀 #개발자 #사내복지 #기업문화 #조직문화 #사내스터디 #CTO

Overview반복적인 테스트에 지쳐가고 있던 무렵, TDD방법론을 접하게 되었습니다. TDD(Test Driven Development)는 테스트 주도적인 개발로 소스코드 작업 전에 테스트 코드를 먼저 작성해 소스수정에 대한 부담을 덜고 디버깅 시간을 줄일 수 있습니다. TDD 장점소스코드의 품질이 높다.재설계 및 디버깅 시간이 절감된다.TDD 단점단기적 코드일 경우 생산성이 떨어진다.실제 코드보다 테스트 케이스가 더 커질 수 있다.파이썬에서 TDD가 필요한 이유1) 파이썬에는 정적 타입 검사 기능이 없다. (Python 3.6 에서는 정적 타입 선언 가능)2) 동적언어이기 때문에 TDD를 하기에 적합하다.3) 파이썬은 간결성과 단순함으로 생산성이 높은 반면 런타임 오류가 발생할 수도 있다.4) 파이썬을 신뢰할 수 있는 유일한 방법은 테스트를 하는 것이다.파이썬 테스트 모듈 unittest이번 글에서는 unittest를 사용해 단위 테스트를 해보겠습니다. unittest는 이미 내장되어 있어 따로 설치하지 않아도 되는 표준 라이브러리입니다. 사용방법1) import unittest 2) unittest.TestCase 상속받는 하위 클래스 생성3) TestCase.assert 메소드를 사용하여 테스트 코드를 간략화4) unittest.main() 실행그럼 간단한 예제로 단위 테스트를 해보겠습니다.1.사칙연산 함수를 추가합니다.def add(a, b):     return a + b   def substract(a, b):     return a - b   def division(a, b):     return a / b   def multiply(a, b):     return a * b 2. unittest.TestCase 상속받아 테스트 클래스를 생성합니다. 아래는 각각의 함수 결과값을 비교해 텍스트를 출력하는 코드입니다.import unittest class TddTest(unittest.TestCase): def testAdd(self):         result = lib_calc.add(10, 20)         if result == 30:             print('testAdd OK')      def testSubstract(self):         result = lib_calc.substract(20, 30)          if result > 0:             boolval = True         else:             boolval = False if boolval == False:             print('testSubstract Error')      def testDivision(self):         try:             lib_calc.division(4, 0)         except Exception as e:             print(e)      def testMultiply(self):         result = lib_calc.multiply(10, 9)          if result < 100>             print('testMultiply Error') if __name__ == '__main__':     unittest.main() 3.결과: 해당 조건에 만족해 작성한 텍스트가 출력됩니다.이번에는 unittest에서 지원하는 TestCase.assert 메소드를 사용해 간략하게 소스를 수정해보겠습니다.TestCase.assert 메소드1) assertEqual(A, B, Msg) - A, B가 같은지 테스트2) assertNotEqual(A, B, Msg) - A, B가 다른지 테스트3) assertTrue(A, Msg) - A가 True인지 테스트4) assertFalse(A, Msg) - A가 False인지 테스트5) assertIs(A, B, Msg) - A, B가 동일한 객체인지 테스트6) assertIsNot(A, B, Msg) - A, B가 동일하지 않는 객체인지 테스트7) assertIsNone(A, Msg) - A가 None인지 테스트8) assertIsNotNone(A, Msg) - A가 Not None인지 테스트9) assertRaises(ZeroDivisionError, myCalc.add, 4, 0) - 특정 에러 확인1. TestCase.assert 메소드 사용TestCase.assert 메소드를 사용하여 에러를 발생시켜 보겠습니다.import unittest class TddTest(unittest.TestCase): def testAdd(self):         result = lib_calc.add(10, 20)          # 결과 값이 일치 여부 확인         self.assertEqual(result, 31)      def testSubstract(self):         result = lib_calc.substract(20, 10)          if result > 10:             boolval = True         else:             boolval = False # 결과 값이 True 여부 확인         self.assertTrue(boolval)      def testDivision(self):         # 결과 값이 ZeroDivisionError 예외 발생 여부 확인         self.assertRaises(ZeroDivisionError, lib_calc.division, 4, 1)      def testMultiply(self):         nonechk = True result = lib_calc.multiply(10, 9)          if result > 100:             nonechk = None # 결과 값이 None 여부 확인         self.assertIsNone(nonechk) if __name__ == '__main__':     unittest.main() 2. 결과1) 테스트가 실패해도 다른 테스트에 영향을 미치지 않음2) 실패한 위치와 이유를 알 수 있음다음으로 setUp(), tearDown() 메소드를 사용하여 반복적인 테스트 메소드 실행 전, 실행 후의 동작을 처리해보겠습니다.TestCase 메소드1) setUp() - TestCase클래스의 매 테스트 메소드가 실행 전 동작2) tearDown() - 매 테스트 메소드가 실행 후 동작 1. setUp(), tearDown() 메소드 사용- setUp() 메소드로 전역 변수에 값을 지정- tearDown() 메소드로 “ 결과 값 : ” 텍스트 출력import unittest class TddTest(unittest.TestCase): aa = 0     bb = 0     result = 0 # 매 테스트 메소드 실행 전 동작     def setUp(self):        self.aa = 10        self.bb = 20 def testAdd(self):         self.result = lib_calc.add(self.aa, self.bb)          # 결과 값이 일치 여부 확인         self.assertEqual(self.result, 31)      def testSubstract(self):         self.result = lib_calc.substract(self.aa, self.bb)          if self.result > 10:             boolval = True         else:             boolval = False # 결과 값이 True 여부 확인         self.assertTrue(boolval)      def testDivision(self):         # 결과 값이 ZeroDivisionError 예외 발생 여부 확인         self.assertRaises(ZeroDivisionError, lib_calc.division, 4, 1)      def testMultiply(self):         nonechk = True self.result = lib_calc.multiply(10, 9)          if self.result > 100:             nonechk = None # 결과 값이 None 여부 확인         self.assertIsNone(nonechk)      # 매 테스트 메소드 실행 후 동작     def tearDown(self):         print(' 결과 값 : ' + str(self.result))   if __name__ == '__main__':     unittest.main() 2. 결과- setUp() 메소드로 지정한 값으로 테스트를 수행 - tearDown() 메소드로 각각의 테스트 메소드 마다 “ 결과 값 : ” 텍스트 출력실행 명령어 여러 옵션을 사용하여 실행 결과를 출력해보겠습니다.실행 명령어python -m unittest discover [option]1. -v : 상세 결과 2. -f : 첫 번째 실패 또는 오류시 중단3. -s : 시작할 디렉토리4. -p : 테스트 파일과 일치하는 패턴5. -t : 프로젝트의 최상위 디렉토리1. 상세 결과테스트 메소드명 및 해당 클래스명 출력 2. 첫 번째 실패 또는 오류시 중단첫 번째 테스트에서 오류 발생하여 중단3. 여러 옵션 실행현재경로 디렉토리 안에 tdd_test*.py 패턴에 속하는 모든 파일의 상세 결과Conclusion지금까지 파이썬에서 unittest 모듈을 이용한 테스트 코드를 작성했습니다. 처음에는 귀찮고 번거롭지만 테스트 코드를 먼저 작성하는 습관을 길러보세요. 분명 높은 품질의 소스코드를 만들 수 있을 겁니다!참고Python 테스트 시작하기파이썬 TDD 101글곽정섭 과장 | R&D 개발1팀kwakjs@brandi.co.kr브랜디, 오직 예쁜 옷만#브랜디 #개발자 #개발팀 #인사이트 #경험공유 #파이썬 #Python

레진코믹스의 서버 시스템은 잘 알려진대로 Google AppEngine에서 서비스되고 있지만, 이런저런 이유로 인해 최근에는 일부 컴포넌트가 Amazon Web Service에서 서비스되고 있습니다. AWS 에 새로운 시스템을 셋업하면서, 기존에 사용하던 PaaS인 GAE에서는 전혀 고민할 필요 없었던, 배포시스템에 대한 고민이 필요했습니다. 좋은 배포전략과 시스템은 안정적으로 서비스를 개발하고 운영하는데 있어서 필수적이죠.초기에는 Beanstalk을 이용한 운영에서, Fabric 을 이용한 배포 등의 시행착오 과정을 거쳤으나, 현재는 (스케일링을 위해 어차피 사용할 수밖에 없는) Auto Scaling Group을 이용해서 Blue-green deployment로 운영 중입니다. ASG는 여러 특징 덕분에 배포에도 유용하게 사용할 수 있습니다.ASG를 이용한 가장 간단한 배포는, Instance termination policy 를 응용할 수 있습니다. 기본적으로 ASG가 어떤 인스턴스를 종료할지는 AWS Documentation 에 정리되어 있으며, 추가적으로 다음과 같은 방식을 선택할 수 있습니다.OldestInstanceNewestInstanceOldestLaunchConfigurationClosestToNextInstanceHour여기서 주목할 건 OldestInstance 입니다. ASG가 항상 최신 버전의 어플리케이션으로 스케일아웃되게 구성되어 있다면, 단순히 인스턴스의 수를 두배로 늘린 뒤 Termination policy 를 OldestInstance 로 바꾸고 원래대로 돌리면 구버전 인스턴스들부터 종료되면서 배포가 끝납니다. 그러나 이 경우, 배포 직후 모니터링 과정에서 문제가 발생할 경우 기존의 인스턴스들이 이미 종료된 상태이기 때문에 롤백을 위해서는 (인스턴스를 다시 생성하면서) 배포를 다시 한번 해야 하는 반큼 빠른 롤백이 어렵습니다.Auto scaling lifecycle 을 이용하면, 이를 해결하기 위한 다른 방법도 있습니다. Lifecycle 은 다음과 같은 상태 변화를 가집니다.기본적으로,ASG의 인스턴스는 InService 상태로 진입하면서 (설정이 되어 있다면) ELB에 추가됩니다.ASG의 인스턴스는 InService 상태에서 빠져나오면서 (설정이 되어 있다면) ELB에서 제거됩니다.이를 이용하면, 다음과 같은 시나리오로 배포를 할 수 있습니다.똑같은 ASG 두 개를 구성(Group B / Group G)하고, 그 중 하나의 그룹으로만 서비스를 운영합니다.Group B가 라이브 중이면 Group G의 인스턴스는 0개입니다.새로운 버전을 배포한다면, Group G의 인스턴스 숫자를 Group B와 동일하게 맞춰줍니다.Group G가 InService로 들어가고 ELB healthy 상태가 되면, Group B의 인스턴스를 전부 Standby로 전환합니다.롤백이 필요하면 Standby 상태인 Group B를 InService 로 전환하고 Group G의 인스턴스를 종료하거나 Standby로 전환합니다.문제가 없다면 Standby 상태인 Group B의 인스턴스를 종료합니다.이제 훨씬 빠르고 안전하게 배포 및 롤백이 가능합니다. 물론 실제로는 생각보다 손이 많이 가는 관계로(특히 PaaS인 GAE에 비하면), 이를 한번에 해주는 스크립트를 작성해서 사용중입니다. 대략 간략하게는 다음과 같습니다. 실제 사용중인 스크립트에는 dry run 등의 잡다한 기능이 많이 들어가 있어서 걷어낸 pseudo code 입니다. 스크립트는 사내 PyPI 저장소를 통해 공유해서 사용 중입니다.def deploy(prefix, image_name, image_version): '''Deploy specified Docker image name and version into Auto Scaling Group''' asg_names = get_asg_names_from_tag(prefix, 'docker:image:name', image_name) groups = get_auto_scaling_groups(asg_names) # Find deployment target set future_set = set(map(lambda g: g['AutoScalingGroupName'].split('-')[-1], filter(lambda g: not g['DesiredCapacity'], groups))) if len(future_set) != 1: raise ValueError('Cannot specify target auto scaling group') future_set = next(iter(future_set)) if future_set == 'green': current_set = 'blue' elif future_set == 'blue': current_set = 'green' else: raise ValueError('Set name shoud be green or blue') # Deploy to future group future_groups = filter(lambda g: g['AutoScalingGroupName'].endswith(future_set), groups) for group in future_groups: asg_client.create_or_update_tags(Tags=[ { 'ResourceId': group['AutoScalingGroupName'], 'ResourceType': 'auto-scaling-group', 'PropagateAtLaunch': True, 'Key': 'docker:image:version', 'Value': image_version, } ]) # Set capacity, scaling policy, scheduled actions same as current group set_desired_capacity_from(current_set, group) move_scheduled_actions_from(current_set, group) move_scaling_policies(current_set, group) # Await ELB healthy of instances in group await_elb_healthy(future_groups) # Entering standby for current group for group in filter(lambda g: g['AutoScalingGroupName'].endswith(current_set), groups): asg_client.enter_standby( AutoScalingGroupName=group['AutoScalingGroupName'], InstanceIds=list(map(lambda i: i['InstanceId'], group['Instances'])), ShouldDecrementDesiredCapacity=True ) def rollback(prefix, image_name, image_version): '''Rollback standby Auto Scaling Group to service''' asg_names = get_asg_names_from_tag(prefix, 'docker:image:name', image_name) groups = get_auto_scaling_groups(asg_names) def filter_group_by_instance_state(groups, state): return filter( lambda g: len(filter(lambda i: i['LifecycleState'] == state, g['Instances'])) == g['DesiredCapacity'] and g['DesiredCapacity'], groups ) standby_groups = filter_group_by_instance_state(groups, 'Standby') inservice_groups = filter_group_by_instance_state(groups, 'InService') # Entering in-service for standby group for group in standby_groups: asg_client.exit_standby( AutoScalingGroupName=group['AutoScalingGroupName'], InstanceIds=list(map(lambda i: i['InstanceId'], group['Instances'])) ) # Await ELB healthy of instances in standby group await_elb_healthy(standby_groups) # Terminate instances to rollback for group in inservice_groups: asg_client.set_desired_capacity(AutoScalingGroupName=group['AutoScalingGroupName'], DesiredCapacity=0) current_set = group['AutoScalingGroupName'].split('-')[-1] move_scheduled_actions_from(current_set, group) move_scaling_policies(current_set, group) 몇 가지 더…Standby 로 돌리는 것 이외에 Detached 상태로 바꾸는 것도 방법입니다만, 인스턴스가 ASG에서 제거될 경우, 자신이 소속된 ASG를 알려주는 값인 aws:autoscaling:groupName 태그가 제거되므로 인스턴스나 ASG가 많아질 경우 번거롭습니다.cloud-init 를 어느 정도 최적화해두고 ELB healthcheck 를 좀 더 민감하게 설정하면, ELB 에 투입될 때까지 걸리는 시간을 상당히 줄일 수 있긴 하므로, 단일 ASG로 배포를 하더라도 롤백에 걸리는 시간을 줄일 수 있습니다. 저희는 scaleout 시작부터 ELB에서 healthy 로 찍힐 때까지 70초 가량 걸리는데, 그럼에도 불구하고 아래의 이유 때문에 현재의 방식으로 운영중입니다.같은 방식으로 단일 ASG로 배포를 할 수도 있지만, 배포중에 혹은 롤백 중에 scaleout이 돌면서 구버전 혹은 롤백 버전의 인스턴스가 투입되어버리면 매우 귀찮아집니다. 이를 방지하기 위해서라도 (Blue-green 방식의) ASG 두 개를 운영하는게 안전합니다.같은 이유로, 배포 대상의 버전을 S3나 github 등에 기록하는 대신 ASG의 태그에 버전을 써 두고 cloud-init 의 user-data에서 그 버전으로 어플리케이션을 띄우게 구성해 두었습니다. 이 경우 인스턴스의 태그만 확인해도 현재 어떤 버전이 서비스되고 있는지 확인할 수 있다는 장점도 있습니다.다만 ASG의 태그에 Tag on instance 를 체크해 두더라도, cloud-init 안에서 이를 조회하는 경우는 주의해야 합니다. ASG의 태그가 인스턴스로 복사되는 시점은 명확하지 않습니다. 스크립트 실행 중에 인스턴스에는 ASG의 태그가 있을 수도, 없을 수도 있습니다.굳이 인스턴스의 Lifecycle 을 Standby / InService 로 전환하지 않고도 ELB 를 두 개 운영하고 route 53 에서의 CNAME/ALIAS swap 도 방법이지만, DNS TTL은 아무리 짧아도 60초는 걸리고, JVM처럼 골치아픈 동작 사례도 있는만큼 선택하지 않았습니다.물론 이 방법이 최선은 절대 아니며(심지어 배포할때마다 돈이 들어갑니다!), 현재는 자원의 활용 등 다른 측면에서의 고민 때문에 새로운 구성을 고민하고 있습니다. 이건 언젠가 나중에 다시 공유하겠습니다. :)

안녕하세요. 크몽 개발팀 입니다!   지난주에는 개발하기 전 개발환경 셋팅에 필요한 개발도구들을 소개해 드렸습니다.그러나 개발환경을 셋팅하기 전에 먼저 결정해야 할 것이 있습니다.바로 어떤 프로그래밍 언어로 개발을 할것인가 하는 문제 인데요~언어의 종류가 많고 사용하는 언어마다 특성이조금씩 다르기 때문에 결정하는 것이 어려울 때가 많습니다. 오늘은 다양한 종류의 언어 중에서 요즘 개발자 분들사이에서 화제가 되고 있는 'Swift(스위프트)'라는 언어를 소개해보려고 합니다.    2014년 6월 2일 미국 샌프란시스코 모스콘웨스트컨벤션센터에서 열린애플 WWDC(WorldWide Developers Conference)에서발표 마지막에 새로운 프로그래밍 언어 'Swift(스위프트)'를 공개했습니다.Swift는 C와 Objective-C의 중간에 있는 언어로서iOS와 OS X 기반의 애플리케이션 개발을 위한 언어입니다. 간단하게 장점들을 말씀드리면 고성능 앱을 개발 하기 위하여LLVM의 발전된 코드 분석기를 이용해 컴파일과 최적화를 수행합니다. 이 결과 Python 기준으로 오브젝트 정렬 속도는 3.9배,RC4 인크립션 처리속도는 220배나 빠른 처리속도를 가지고 있습니다. 그리고 현대적인 언어에서 지원하는 주요 기능들을 대거 흡수하고,Cocoa 및 Cocoa Touch frameworks의 모든 부분에서 접근이 가능합니다.또한 C와 Objective-C에서 써오던 기존 방식 또한 그대로 도입할 수있기 때문에 기존에 개발하던 업무에 지장을 주지 않습니다.   마지막으로  읽고 쓰기 쉬운 문법으로 코드를 작성하기 때문에유시보수 시 적은 양의 코드가 사용됩니다.그리고 소스를 코딩한 후 그 결과를 실시간으로 볼 수 있습니다. [출처] 애플 스위프트 언어 (Swift) - 앱 개발을 위한 애플의 새로운 언어|작성자 마스터 현재 9월에 애플에서 Swift 정식버전이 출시 되었고Swift로 작성된 애플리케이션의 iOS 앱스토어 승인도 시작되었습니다.또한 Xcode 6 시험판을 내려받아서 사용할수 있고,iTunes Store와 App Store를 통해 Swift 프로그래밍 언어 전자책을 다운받을 수 있다고 합니다.  개발된지 오래 되지 않아서 아직 Objective-C를 함께 사용하고있지만 쉽게 접근할 수 있는 언어이기 때문에점점 Swift를 사용하는 개발자 분들이 많아질 것으로 보입니다 ^^ 이상 포스트를 마치겠습니다. #크몽 #개발팀 #신입개발자 #신입사원 #경험공유

IT 서비스는 더욱 복잡해지고 어플리케이션과 인프라의 경계도 클라우드 환경과 함께 허물어지고 있습니다. 많은 기업들이 가상화를 넘어 컨테이너로 가고 있으며 서버리스도 더이상 낮설지 않습니다. 인프라의 변화와 함께 아키텍처의 변화도 다양하게 만들어져 가고 있습니다. 복잡성이 아무리 높아져도 우리는 서비스의 성능을 보장해야 합니다. 서비스의 성능을 보장하기 위해 우리가 체크해야 할 중요 요소들을 알아보려고 합니다. 1. 인프라스트럭처와 클라우드서비스의 성능은 코드 밖에서도 만들어집니다. 그중에서도 인프라스트럭처는 매우 중요한 요소입니다. 국내에서 인프라스트럭쳐 분야는 클라우드로 전환하는 과도기적인 상황에 있습니다. SMB 시장에서 클라우드는 익숙한 환경이지만 국내 엔터프라이즈 기업의 클라우드 도입 비율은 20%가 되지 않습니다. 특히 클라우드를 도입하려는 엔터프라이즈 기업들은 데이터 센터, 퍼블릭 클라우드, 프라이빗 클라우드를 모두 사용하는 상황으로 넘어가면서 클라우드에 대한 모니터링 체계를 구성하는데 많은 어려움을 겪고 있습니다. 특히 기존의 자원 사용량을 설계하고 운영하던 방식에서 스케일의 변화를 통해 서비스의 성능을 실시간으로 조절하는 클라우드 서비스 운영 방법은 조직의 구조 변화를 동반하기 때문에 더욱 어려운 작업이기도 합니다. 이렇듯 클라우드의 전환은 최근 웹 서비스의 성능에 많은 영향을 미치고 있으며 데이터독이나 뉴렐릭 그리고 와탭 같은 성능 분석 서비스들은 클라우드 기반의 인프라 모니터링 기능들을 강화하고 있습니다. 2. 데이터베이스어플리케이션 성능 이슈의 80% 이상이 데이터베이스 레이어에서 발생합니다. 대부분의 엔터프라이즈 기업들은 자사의 어플리케이션을 성능 분석을 위해 DBA 포지션을 마련하거나 필요에 의해 컨설팅을 받고 있지만 아쉽게도 스타트업은 DBA포지션을 마련하는 경우가 거의 없습니다. 웹 서비스의 규모가 커지기 시작하면 데이터베이스로 인한 지연 장애가 매우 심각해 지기 시작합니다. 레거시로 인한 이슈까지 추가되면 서비스의 성능은 지속적으로 낮아지게 되므로 데이터베이스는 꾸준히 관리해야 하는 요소입니다.데이터베이스의 비중이 높다보니 어플리케이션 분석 서비스 중에서도 데이터베이스만 집중적으로 분석하는 도구들이 있습니다. 국내에서는 엑셈과 티맥스에서 데이터베이스 분석 솔루션을 제공하고 있습니다.  3. 오픈 소스와 써드파티 소프트웨어최근 두가지 형태의 트렌드가 서비스 성능에 영향을 주고 있습니다. 하나는 오픈 소스이고 다른 하나는 써드 파티 소프트웨어 입니다. 안정화 된 오픈 소스를 사용하더라도 설정 이슈 또는 사용 환경 이슈로 성능에 영향을 주는 상황이 많이 발생합니다. 위젯, 광고플랫폼, 플러그인등의 써드파티 또한 웹 서비스의 성능에 영향을 주는 요소입니다. 최근 써드 파티의 사용은 점점 늘어나는 추세로 인해 장애 발생에 대한 위험도는 더욱 높아가고 있습니다. 특히 써드 파티는 시간이 흐르면서 성능에 조금씩 부하를 누적시키기도 하므로 충분히 주의를 기울여야 합니다. 이런 환경에서도 서비스의 성능을 유지하기 위한 방법으로 통계 기반의 메소드 분석 기법 모니터링의 중요한 요소가 되어 가고 있습니다. 와탭의 Java 모니터링이 메소드 분석 서비스를 제공하고 있습니다. 4. 모바일구글 이 운영하는 더블클릭(https://www.doubleclickbygoogle.com/articles/mobile-speed-matters/)에 따르면 북미에서 3G에서의 모바일 페이지 로딩까지 소요되는 시간은 평균 19초입니다. 한국은 이미 4G를 넘어가고 있기도 하고 모바일 기기의 성능도 매우 높아서 북미와 상황이 다르지만 모바일 기반의 웹 서비스 성능을 분석할 수 있는 방안의 필요성은 높아져 가고 있습니다. 이와 함께 다양한 환경을 지원하는 end-to-end 모니터링의 중요성이 점점 대두되고 있는 상황입니다.  5. 컨테이너최근 인프라스트럭처의 새로운 흐름은 컨테이너 입니다. 한국은 리눅스 기반의 서비스 구축 시스템이 잘 발달한 덕분에 클라우드 도입이 다른 나라보다 늦은 편입니다. 하지만 최근 국내에 컨테이너 기반의 인프라스트럭처 도입 기업들이 많아지고 있습니다. 우리나라는 가상화를 건너뛰고 컨테이너부터 활성화 될수도 있을 거라 생각됩니다. 컨테이너 환경은 가상화보다 더 많은 인프라를 더 유동적으로 사용하게 되므로 기존의 규모를 뛰어 넘는 관리 체계를 만들어 나가야 합니다. 데이터독과 뉴렐릭 같은 SaaS 기반의 모니터링 서비스들은 이미 컨테이너의 대한 지원을 하고 있으며 와탭 또한 단순 지원을 넘어 컨테이너 전용 서비스를 준비중에 있습니다. 6. 마이크로 서비스많은 기업들이 클라우드와 함께 Micro Service Arichtecture를 도입하고 있기 때문에 독립적인 어플리케이션을 기반으로 하는 서비스 구조는 계속 발전해 나갈 것입니다. 마이크로 서비스와 클라우드의 조합은 커져가는 서비스의 규모를 독립적인 작은 단위로 나눌 수 있어서 매력적이긴 하지만 과거와 다른 운영 조직과 프로세스를 만들어야 하는 숙제를 만들었습니다. 예를 들면 기존에는 하나의 임계치를 사용하여 서비스의 위험도를 관리했다면 이젠 독립적으로 동작하는 서비스들의 임계치를 각각 어떻게 설정하고 관리할 것인지 고민해야 합니다. 독립된 마이크로 서비스의 성능 이슈가 전체 서비스 성능 이슈로 확대되지 않더라도 작게 발생하는 이슈들을 관리하지 못한다면 지속적으로 발전해야 하는 서비스의 미래도 흔들리게 될 것입니다. 7. 서버사이드 코드정상적인 상황이라면 서버사이드 코드에서 발생되는 지연시간은 찰나에 가깝지만 장애 상황에서의 지연은 서버사이드에서 발생하는 경우가 많습니다. 특히 방어가 되어 있지 않은 코드들은 물리적 요소의 작은 변화에 대처하지 못하고 웹 서비스 전체에 영향을 미치게 됩니다. 스타트업의 경우 개발팀이 운영을 함께 맡고 있는 경우가 많기 때문에 서버사이드의 코드를 직접 분석하곤 합니다. 하지만 서비스의 성능이 느려지는 상황 자체를 파악하지 못하는 경우가 많습니다. 서버 사이드에서 평균 응답시간을 체크하는 경우 10초 평균 응답시간이 0.5초를 넘는 경우는 거의 없습니다. 하지만 0.5초의 평균 응답시간을 같는 서비스라 할지라도 하루 동안 10초이상 걸린 고객의 숫자는 규모에 따라 1,000명이 넘을 수도 있습니다. 서비스에 규모가 있다면 꼭 APM을 사용해야 합니다.8. 네트워크 지연네트워크의 지연으로 인한 고객 불만은 예상외로 많이 발생합니다. 인프라스트럭처 이슈로 볼 수도 있겠지만 서비스를 운영한다면 항상 체크하고 있어야 하는 요소입니다. 해당 이슈를 확인 하려면 웹서비스 모니터링을 사용하시면 됩니다. 웹서비스 모니터링을 통해 네트웍상태를 포함한 서비스의 응답시간을 체크해 볼수 있습니다. 와탭의 경우 내부적으로 웹서비스 모니터링을 개발하여 사용하고 있지만 아직 서비스 하고 있지는 않습니다.  9. 자원 사용률자원 사용률은 최근 새로 떠오르는 이슈입니다. 이전에는 인프라스트럭쳐가 고정값이였기 때문에 자원 사용률이 모자라는 경우 서비스 성능을 포기하고 초과되는 고객의 요청을 앞단에서 버리거나 대기시키는 기법들을 사용해왔습니다. 클라우드 환경에서는 자원 사용량의 임계치가 넘어가면 자동으로 스케일을 조정하는 환경이 마련되면서 성능을 유지하는 것이 가능합니다.  클라우드 환경에서 과부하 상태에 접근하면 자동으로 인프라의 규모가 확장되고 과부하 상태는 정상으로 돌아갑니다. 이렇게 환경이 바뀌면서 자원 사용률의 중요 이슈가 성능에서 비용으로 전환되고 있습니다. 부하에 따른 스케일링 정책을 어떻게 정하는지에 따라서 성능과 비용 모두가 영향을 받기 때문에 Auto Scale에 대한 모니터닝이 관심을 받고 있습니다.  마무리웹 서비스의 성능에 영향을 주는 요소는 정말 많습니다. 와탭랩스 IT 기업의 어플리케이션을 모니터링 하기 때문에 기업의 IT 어플리케이션 성능 문제에 대해 항상 고민하고 있습니다. 해당 내용은 매달 또는 분기별로 트렌드를 반영하여 업데이트하고 할 생각입니다. 많은 분들에게 도움이 되었으면 좋겠습니다. #와탭랩스 #개발자 #개발팀 #인사이트 #경험공유 #일지