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국내 스타트업 개발자들도 저녁이 있는 삶을 산다.

[대화 1]친구 A: 남편은 무슨일 해?아내: 어, IT회사 다녀.친구 A: 거기서 무슨일 하는데?아내: 개발자에요.친구 A: 아 그래? 그럼 퇴근 제때 못할텐데, 애들 키우기 힘들겠네.…[대화2]아내: 아니 그렇게(반바지) 입고 회사 가려고?필자: 음... 요즘 판교 쪽에서는 패피들은 반바지에 샌들 정도 신어줘야 인정받아..아내: 우리(금융회사)는 반바지 입는 사람은 생수 배달하는 사람 뿐인데. 갈아입고 가.금융기관에서 일하는 필자 아내와의 일상 대화 중 일부입니다. 대화는 짧지만 많은 의미가 함축되어있습니다. 우리 사회에서 금융권 직원이라 하면 말끔한 수트를 차려입고 아침부터 아메리카노 한잔 하면서 뭔가 중요한 딜을 성사시킬 것 같은 느낌이라면, IT개발자라 하면 그 금융권에서 사용하는 시스템 개발을 하위 위해 파견온 협력회사 직원과 그 회사에서 고용한, 소위 을, 병, 정 프리랜서들로 반바지에 좀 헝크러진 머리를 하고 밤늦게까지 그리고 주말에도 코딩하느라 제대로 씻지도 못하고 다니는 사람을 먼저 떠올립니다. 최근에 국내 유수의 게임 회사 한 곳에서만 세 명이 과로사하거나 업무 부담으로 회사에서 자살했다고 하니 그런 인식이 전혀 틀리지만은 않은 듯 합니다.미국에서는 개발자들이 대접은 잘 받지만 업무 난이도와 강도는 정말 높다고 합니다. 미국에서는 소프트웨어 개발자라고 하면 엄지손가락을 치켜 세우며 ‘6 digits’이냐고 물어보고들 합니다. 연봉이 $100,000 즉  1억 1,200만원 이상이냐고 묻는 것입니다. 연봉 10만 달러는 미국에서도 높은 편이지만, 소프트웨어 개발자들은 일반적으로 이를 상회합니다. 실리콘밸리에서는 개발자 대졸 초임이 10만 달러 정도 된다고 합니다.시가총액 상위 기업 대부분이 ICT 기업들이고 미국에서도 소프트웨어 개발 인력은 공급이 상당히 부족하니 그럴 수 밖에 없습니다. 공대중에서 최고라 하는 스탠포드와 MIT에서 최고 인기 전공은 단연 컴퓨터 사이언스라고 하는데, 대한민국에서는 인재들이 소프트웨어 분야를 기피하고, 이 분야가 더 열악해지는 악순환이 계속되고 있습니다. 자율주행 시스템, 암진단을 인간 의사보다 잘한다는 IBM 왓슨, 자산관리 로봇까지 가지 않더라도 뱅킹, 콜센터, 주차 정산, 음식 주문, 모바일 게임 등 우리 일상 생활을 소프트웨어 개발자들이 책임지고 있는데, 만성적인 개발 인력 부족으로 우리 ICT 산업의 경쟁력이 갈수록 떨어지지 않을까 걱정입니다.어제 오늘의 이야기도 아니고, 해결책이 과연 있는가?고무적인 것은 과거보다는 소프트웨어 개발자의 근무 환경에 더 관심을 가지고 야근 문화를 없애나가려고 노력하는 기업들이 많아지고 있다는 점입니다.핀테크 기업 핀다도 접근 방법은 다소 다르지만 이런 긍정적인 문화를 확산시키는 데 노력하고 있습니다. 그로 인해 우수한 인력이 한명이라도 더 핀다를 선택하고, 대한민국 젊은이 몇명이라도 더 공시생이 되기보다는 소프트웨어 개발자로 진로를 선택하기를 기대합니다.업무 환경이 중요하다.핀다의 개발자는 공유오피스 위워크(Wework) 을지로점 내의 사무실 및 라운지 등에서 자유롭게 근무합니다. 근무중에 사무실 내의 탁구장에서 함께 탁구를 치기도 하고 다트 게임을 하기도 합니다. 위워크 다른 층 라운지 쇼파에서 탁트인 전망을 보며 일하기도 합니다.물론 업무가 몰리고 데드라인에 쫓기면 야근을 하기도 하고 주말에 집에서 일하기도 하지만 이를 권장하기 보다는 지양하고 더 줄여나가려고 합니다. 저녁이 있는 삶을 보장하기 위해 지속적으로 노력할 것입니다.Wework 16층 회의실 겸 탁구장에서 열심히 탁구치는 우리 개발자. Le Viet Hoang‘월화수목금금금’ 일해도 일정 맞추기 어려운데 무슨 배부른 소리인가?소프트웨어 개발은 집중력을 요하는데, 사람이 하루 8시간도 집중해서 일하기는 쉽지 않습니다. 집중하지 못한 상황에서 작성한 낮은 품질의 코드로 더 많은 오류를 일으키고 이를 해결하기 위해 더 많은 시간을 일해야 하는 악순환이 발생합니다. 해당 직원의 행복지수도, 건강도, 로열티도 떨어지고 퇴사할 가능성이 높아집니다. 결국 회사는 잃는 것이 더 많아지게 됩니다. 하지만, 단지 초과 근무로 인해 생산성이 떨어지므로 이를 지양해야 한다고 하기에는 현실은 일반적으로 너무 열악하고 다급합니다. 초과 근무를 대신할 다른 혁신적인 방안이 있어야 기업의 관리자를 설득할 수 있을 것입니다.핀다 개발팀은 다릅니다. 개발 환경을 소개합니다.1. 이슈관리 시스템 Jira를 이용하여 태스크, 오류 등 모든 이슈를 관리합니다.      위키 시스템 Confluence를 통해 회사 및 프로젝트의 날리지를 관리합니다.  위키에 프로젝트별로 이와 같이 스페이스를 만들고 트리 구조로 페이지를 생성합니다.그림 상의 페이지에는 Jira에서 생성한 이슈들을 나열한 것을 볼 수 있습니다. 이런 방식으로 회사의 모든 지식은 체계적으로 정리되고 공유됩니다.2.  Git을 이용하여 소스코드 뿐 아니라 디자인 프로젝트까지 관리합니다.동시에 여러 버전의 소스를 유지하고, 여러 사람이 협업하기 위해 위와 같은 Git flow를 준수합니다.소스 변경(커밋) 시에는 그림과 같이 관련 이슈 번호를 넣어서 커밋과 이슈를 연동합니다.상용 배포 버전에는 그림과 같이 버전을 태그로 달아두고 버전별로 릴리즈 노트를 작성합니다.3. Jenkins를 이용하여 시스템 빌드 및 배포를 자동화하고 있습니다. 각 빌드에도 버전을 태그로 붙이고 있습니다.4. 객체지향 프로그래밍 방식을 철저히 준수합니다.시스템을 모듈로 나누고 각 모듈 간의 의존도는 최소화합니다. 논리적으로 관련된 코드는 한 패키지, 클래스 등에 모아서 응집도를 최대화합니다. 데이터와 데이터 처리 코드는 한 클래스에 모읍니다. 중복된 코드는 피할 수 있다면 한 줄이라도 허용하지 않고, 상속, 함수화, 오버로딩 등을 최대한 활용하여 코드 사이즈를 줄입니다.5. 이해하기 쉬운, 설명이 필요 없는 코드와 문서를 작성합니다.소프트웨어는 본질적으로 복잡합니다. 복잡한 문제를 최대한 쉽게 풀어내는 것이 소프트웨어 개발자의 능력의 핵심 중 하나입니다. 문제를 더 복잡하게 만들어서 다른 사람이 이해하기 어려워 하는 것을 본인의 능력이 뛰어나서라고 자만하거나, 주석을 달거나 문서화를 하지 않고서 다른 사람이 코드를 보고 이해하면 된다는 식의 생각은 아마추어리즘일 뿐입니다.핀다의 소프트웨어 프로젝트는 경험이 부족한 신입 개발자라도 30분 내에 구조와 흐름을 파악할 수 있도록 하고 있습니다.6.  웹, 안드로이드, 아이폰 앱은 철저히 통일된 MVC 구조로 구현합니다.모델(M) 부분은 서버로부터 데이터를 받아오는 모듈, 데이터의 세부사항을  처리하는 모듈, 데이터의 보존과 공급을 담당하는 모듈로 철저히 분리하여 구현합니다.화면의 부분을 담당하는 뷰(V)는 주어진 데이터로 화면을 그리는 것만 담당합니다.화면을 구성하기 위해서는 뷰를 배치하고 모델로부터 데이터를 받아서, 뷰에 전달해야 합니다. 이는 컨트롤러(C)가 담당하는데 컨트롤러는 철저히 컨트롤만 하고 세부적인 사항을 처리하지 않습니다.핀다의 웹, 안드로이드, 아이폰 앱은 모두 동일한 폴더, 클래스 구조를 가지도록 설계하고 있습니다. 이로 인해 다른 분야를 접해보지 못한 개발자라도 하루 내에 파악하여 코드 수정까지 할 수 있어서 누구나 쉽게 풀스택 개발자가 될 수 있습니다.종합해보면, 핀다 개발팀은 나만의 스타일로 코드를 작성할 자유가 없고, 프로그래밍 컨벤션을 따라 최적의 간결한 코드를 작성해야 합니다. 타이트한 프로세스를 따라야 합니다. 구글이나 마이크로소프트 보다 더 높은 수준의 클린 코드를 작성해야 합니다. 다소 타이트해보일 수 있지만, 유능한 핀다의 개발자들은 적극적으로 이를 준수하고 오히려 더 나은 개선 방안을 내놓고 있습니다. 결국 핀다의 개발자는 저녁이 있는 삶 뿐 아니라 신나고 발전적인 직장생활까지 누리게 될 것입니다.핀다의 미래가 밝아 보이나요? 아니면 너무 타이트해 보이나요?핀다는 핀다의 미래가 밝아 보인다고 느끼는 개발자에게 문을 활짝 열어놓고 있습니다.많은 기업이 핀다 방식 혹은 더 나은 방식을 도입하여 행복하게 일하는 개발자들이 더 많아지기를 기대해봅니다.#핀다 #개발 #개발팀 #개발자 #저녁이있는삶 #기업문화 #조직문화 #사내복지
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소프트웨어 개발자에게 성공이란...

소프트웨어 개발자들이 생각하는 ‘성공’이라는 단어와 키워드에는 어떤 것들의 의미를 포함하고 있을까? 한편으로는 단편적이고 획일적인 ‘성공’이라는 단어에 너무 많은 개발자들이 매몰되어 있는 것 아닌가 하는 생각을 해본다. 필자 스스로 실무경력 20년을 넘겨서 소프트웨어 개발을 하고 있는 경험을 바탕으로 주변의 성공한 개발자들에 대해서 혼자 생각해 보았다.일반적으로 의미의 ‘성공’이라는 것이 무엇을 의미하는 것인가에 대한 정의는 이번 칼럼의 말미에서 이야기하도록 하자. 정말 많은지 모를 대한민국에서 성공한 개발회사나 개발된 서비스들을 살펴보는 것부터 시작을 하는 것이 정답인지는 필자도 잘 모르겠다. 성공적인 서비스나 소프트웨어, 프로그램은 세상에 선보인다는 것. 그러한 것을 만들어낸 순수한 아이디어나 원천기술로 무장한 기술로 축적되었고, 그 아이디어를  뛰어넘어, 새로운 기술이라고 할 수 있는 것을 보유한 제품이나 상품들이 얼마나 되는지에 대해서부터 냉정하게 필자는 잘 모르겠다라고 먼저 인지하고 넘어가자. 아니, 다시 말하자면, 냉정하게 국내에서 그런 것을 본적이 별로 없는  듯하다.더욱더 삐딱하게 이야기하자면, 국내에서 성공한 개발 서비스들은 대부분 아류작이거나 남의 아이디어를 도용한 제품과 서비스들이 대부분이 아닌가라고 생각한다. 심지어는 특정 솔루션 시장은 오픈소스를 그대로 제품에 반영해 두고서는 자신의 제품인 것처럼 위장하는 사례까지 보이고 있으니, 과연 대한민국 소프트웨어 시장은 과연 얼마나 ‘성공’이라는 키워드를 그대로 사용해도 되는지에 대해서 매우 의문시된다.(물론, 필자의 삐딱한 시선에서만 그렇게 보일지도 모른다.)대한민국의 소프트웨어 시장에서 1위를 지키고 있다고 하는 서비스와 제품들이 되려면 어떻게 해야 하는가?. 삐딱하게 이야기하자면, 오로지, 대한민국에서 성공한 개발회사나 개발자가 되려면, 창의적인 아이디어나, 독특한 아이디어로 무장하는 승부수를 던지기 보다는, 해외의 서비스 중에 알차고, 괜찮은 것들에 대해서 관심을 가지는 것이 중요하다고 생각한다. ( 그래서, 영어공부를 잘해야 하는지도 모르겠다. )필자가, 대기업과 신규사업기획을 할 때에 작업하는 내용을 보고서는 경악을 금치 못했던 경험을 한적이 있다. 정말 상당한 컨설팅 금액( 수십억을 넘긴 비용 )을 지불해서, 대기업이 유명한 컨설팅업체를 통해서 신규사업에 대한 기획과 아이디어에 대한 컨설팅을 받는 것에 전문가의 한 사람의 참여했었다. 그런데, 그 중요한 작업의 모티브는 해외에서 이미 성공적으로 안착한 서비스에 대한 분석과, 한국에서의 서비스 시에 벌어질 일에 대해서 예측을 하는 일을 하고 있었다는 점이다. 새로운 아이디어가 아니라는 점이다.물론, 성공한 서비스를 도입해서, 로컬 화한다는 것 또한 매우 어려운 일이라고 생각하지만, 대부분의 새로운 기획이나 신규 서비스에 대한 작업들의 대부분을 이런 식으로 진행한다는 이야기를 들었을 때에 받은 충격은 정말 놀라운 경험이었다, 물론, 지나고 나서 생각해보니, 그렇게 놀랄만한 경험도 아니었는지 모르겠다. 대부분의 대기업들이 이런 식으로 한다는 이야기를 듣고 더 놀라기는 했지만. 물론, 이렇게 로컬화 한다는 것 자체도 대단한 도전이고 어려운 점이라는 것은 인정한다고 하지만, 이런 로컬화와 아류작에 대해서 비판적인 시야를 가진 필자의 생각은 그렇다.성공한 서비스들은 대부분 아류작들이다?냉정하게 국내에서 성공한 대부분의 서비스들은 아류작들이고, 복제본들이고, 독창적인 아이디어보다는 해외 서비스를 대부분 국내에 안착한 서비스라고 생각한다. 심지어 독창적인 mp3 플레이어마저도, 아이팟의 생태계가 한층 더 발전적인 시장을 창출했으니, 국내에서 만들어진 디지털적인 요소들 중에 독창적인 것이 얼마나 있는가?필자는 생각한다. 예술에 있어서 복제와 창작의 차이는 매우 크다는 것을. 물론, 소프트웨어 개발이 이런 예술에 비견될 정도의 가치를 부여해서 그런 것 만은 아니다. 소프트웨어 개발은 아이디어와 구현하고자 하는 추진력과 열정이 결합되어져서 만들어지는 최고의 가치 구현을 위한 세계이기 때문에 그렇게 생각할 뿐이다.필자가 좋아하는 만화 중에 ‘맛의 달인’이라는 만화에 나온 표현을 그대로 옮기자면 다음과 같은 장면이 나온다. 프랑스의 유명한 요리를 그대로 일본에서 구현하지만, 그 요리에 대한 평가는 ‘프랑스의 요리를 그대로 구현한 요리이다’. ‘매우 아름답지만 최저의 요리’라는 평가를 받는다. 그러한 최저의 요리라는 평가를 받은 이유는 ‘로컬화 한다는 것은 실정에 맞게 고치고, 연구 개발한 맛이라면 완벽하겠지만. 너무도 프랑스 요리와 똑같이 만든 것은 처절한 아류라는 점이다. 지금 먹은 요리에는 프랑스 요리사의 모습이 그대로 남아있다는 점. 원형이 프랑스의 것을 그대로 답습했다는 것.오리지널을 복사했다는 냉정한 평가는 정말 명확하다. 요즘 가장 국내에서 최근에 성공한 서비스를 이야기한다면, 카카오톡과 애니팡을 예로 들 수 있겠다. 다른 사람들은 어떻게 평가할지 모르지만, 정말 대단한 성공을 가진 것은 사실이다. 하지만, 둘 다 원형을 그대로 복사했을 뿐, 새로운 것은 아무것도 없다는 점이다. 아니, 오히려. 기존의 원형을 대한민국의 안 좋은 통신사의 서비스와 결합한 케이스라고 평가를 해야 정확하지 않을까 한다. 원형을 오히려 퇴보시킨 서비스라고 평가하고 싶다.카카오톡은 WatsApp을 그대로 복제했다. 대표적으로 등록되어진 전화번호로 연계하는 원형의 아이디어를 그대로 받아들였다. 하지만, 카카오톡의 새로운 신규 비즈니스 모델인 게임센터는 자체적인 생태계를 만들어서 통제하려 하는 기존의 통신사의 방식과 그다지 차이가 없다고 보인다. 뭐, 돈을 벌어야 하는 기업의 입장을 반대하는 것이 아니다. 단지, 필자의 삐딱한 시선으로는 진보를 위한 선택이 아니라, 퇴보를 위한 선택이었다는 점이 불편할 뿐이다.애니팡도 마찬가지이다. 기존의 게임방식을 그대로 복제했다. 그리고, ‘하트’라는 이름으로 무분별한 ‘스팸’을 활성화해서, 기존 통신사들이 SMS에서 얻어들이는 대량 SMS 발송을 통한 이익을, 그대로 실현한 점이다.물론, 카카오톡이나 애니팡의 ‘이익 실현 구조’는 매우 성공적으로 국내에 론칭한 것은 사실이고, 이러한 구조로 ‘돈’을 벌어야 한다는 점이 매우 안타까울 뿐이다. 개인적으로는 ‘국내’에서는 어느 정도 ‘돈을 버는 성공은’할 수 있지만, 해외에서까지 성공적으로 론칭할 것인지는 조금 의심스럽다. ( 어차피, ‘돈’을 벌면 성공이라는 관점으로는 매우 대성공이다. )넥슨의 카트라이더와 마리오 카드와 같이 일일이 나열하기에는 너무도 많은 사례들이 있어서 굳이 더 나열하지 않겠다.다만. 정말 중요한 것은 복사보다는 진짜가 더 좋다는 점이다. 가령, 오리지널이 존재하는 영역이나 예술과 같은 고부가가치의 영역에서는 ‘화가나 작가가 다른 사람의 작품을 흉내내면  웃음거리밖에 되지 않는다’는 점을 이야기하고 싶다. 필자 개인적으로는 ‘그런 웃음거리를 통한 수익실현’을 그렇게 높게 평가하고 싶지 않기 때문이다.대표적으로 통신사는 ‘스팸’과 ‘보이스 피싱’을 해결하지 못하는가? 에 대해서 필자는 그렇게 생각한다. ‘대량 SMS수입’을 포기하지 못하고, ‘전화번호를 통한 대량 통화의 수익’을 포기하지 못하는 구조적인 문제 때문에 그렇다고 생각한다.과거에 문제가 된 iOS6로 업데이트가 되면서 SKT 아이폰4S에서 발생한 전화번호 호출의 문제, ‘112 신고가 안 되는 아이폰’이라는 기사와 사건에 대한 문제의 근본적인 원인은 SKT가 국제표준 방식을 따르지 않아서 발생한 문제라는 것을 모르는 사람들이 정말 많다. 이 문제를 더 파고들어가면, 부당한 SMS수입을 얻고 있는 국내 통신사들의 부도덕한 점도 드러난다. 2003년 이후 3G 서비스(WCDMA)가 도입되었지만, 문자 메시지 국제표준이 기존의 80 byte에서 140 byte로 늘어났지만, 정작 통신사들은 국제표준규격을 지키지 않으면서 연간 수백억의 이익을 부당하게 얻어냈다. 다만. 아이폰4s 출시 당시 KT는 140바이트를 맞추었지만, SKT는 아직도 80 byte였다는 점을 예로 들고 싶다.국제표준을 따르거나, 해외의 서비스가 ‘돈’이 되는 것에는 빠르지만, ‘돈’이 안 되는 기준에는 미온적이고, 대처가 느린 것에 대해서는 참으로 훌룡(?)한 성공적인 방법이라고 평가를 굳이 필자와 같은 주변 사람이 할 필요가 있을까 한다. 그런 훌륭한 평가는 비싼 컨설팅 비용을 지불한 뛰어난 전문가들이 할 것이기 때문에...내 주변에 성공한 개발자와 성공한 벤처 사업가...성공한 개발자. 고급 승용차를 몰고, 출근하는 개발자의 모습을 본다면, 성공한 개발자의 향기를 느낄 수 있을까? 물론, 일반적으로 그럴 수 있다고 생각한다.자본주의 사회에서 ‘돈’은 그 사람을 평가하는 가장 기본적인 ‘수단’이기 때문이다. 성공하지 못한 필자는 아니지만, 필자 주변에는 고급 승용차인 BMW나 벤츠를 직접 몰고 다니는 성공한 개발자들이 여럿 있다. 그리고, 상당히 많다. 사업을 하는 사람으로부터, 프리랜서인 사람까지 매우 다양하다.분명, 그들은, 자신만의 서비스와 제품을 실현하였고, 시장에서도 안정적인 자신만의 브랜드를 확립하였고, 후배들로 존경을 받고 있으며, 직원들에게 비전과 꿈을 주고 있으며, 새로운 기술과 시장에 대해서 언제나 도전하고 있는 사람들이 있다.그들은 충분히 ‘성공’한 사람들이다.‘복제’와 ‘아류작’이 아니더라도. 독특한 자신들만의 서비스와 제품을 구현하여 성공한 개발자들이 분명 존재한다.그들의 성공요인을 주변의 사람으로서 살펴본다면, 몇 가지의 요인이 있다고 정의할 수 있다. 그것들을 필자의 주관적인 생각으로 정리해보면, 크게 4가지 정도로 정리할 수 있다고 본다.하나. 그들은 뛰어난 개발자는 아니었다.그들은 아주 탁월한 능력을 소유한 개발자들은 아니었다는 점이다. 그리고, 아주 뛰어난 학벌을 가진 개발자들도 아니었다. 개발자 동호회에서 만난 친구도 있고, 직장생활이나 사회생활에서 만난 사람도 있었지만. 그들은 아주 탁월한 재능을 지녔거나, 엄청난 코딩능력, 뛰어난 직관을 지닌 사람만은 아니었다.순수한 개발 능력만 놓고 본다면, 오히려, 뒤처지는 개발자들이었는지도 모른다. 하지만, 뛰어난 개발자들이나 아이디어를 가진 사람들과 친하게 지냈으며, 그들의 도움을 자연스럽게 얻어내는 소통의 달인은 아니었지만, 개발자 커뮤니티에 매우 즐겁게 활동을 하던 사람들이었다.둘. 그들은 우직하지만, 묵묵하게 자신의 상품과 아이디어를 다듬었다.그들은 하나의 아이디어가 실현되는 것을 쉽게 포기하지 않았다. 사업을 하기 전에는 그 아이디어를 실현하기 위해서 애썼고, 속한 회사가 아이디어에 대해서 낮은 평가를 하는 것에 대해서도 크게 실망하지 않았다. 오히려, 반대를 해도 해당 서비스와 제품, 기술에 대한 애정이 정말 높았으며, 그것을 실현하려고 매우 애썼다.처음에는 언제나 소프트웨어는 단순한 것부터 시작한다.그 단순한 것을 꾸준하게 다듬고, 소프트웨어에서 제품으로 다듬어서 시장에서 가치를 인정받을 수 있도록 수년 이상을 투자하고 노력해야만 얻어진다. 그것은 스티브 잡스도 똑같았다. iOS는 하루 이틀 만에 나온 소프트웨어가 아니기 때문이다.심지어, 몇 년 동안 밥을 굶더라도, 자신이 생각하는 가치를 실현하기 위해서 포기하지 않고 도전했던 우직한 도전이 오히려 성공을 만들어 내었다. 분명, 훌륭한 소프트웨어는 뛰어난 기술로 만들어지는 것만은 아니다는 것을 요 근래에서야 필자도 느낀다.필요한 가치가 적정한 가격에 구현되어진 것이 정말 필요하다는 점이다. 뛰어난 기술이 뛰어난 제품을 만드는 것이 아니라, 뛰어난 제품이 뛰어난 기술을 만든다는 것이다. 그것이 사용자들로 하여금, 또 다른 가치를 얻을 수 있는 기능을 제공한다는 것에 대해서 굳이 설명하지 않더라도, 그들은 그 아이디어와 생각을 실현하기 위해서 자신만의 길을 걸었다.정말 우직할 정도로... 필자 주변의 그들은, 몇 년을 일 년에 몇백만 원을 벌더라도, 그 꿈을 포기하지 않았다.셋. 시장과 세상의 시선을 그렇게 두려워하지 않았다. 자신의 ‘가치’와 ‘비전’을 실현했다.자신의 아이디어와 자신의 서비스, 제품을 지키기 위해서 약간의 주변 사람들에게 욕을  얻어먹는 것을  두려워하지 않는다. 필자가 아는 어떤 기업은 시장에서는 냉혈안이라는 말도 듣고, 불법 복제된 제품에 대해서는 가차 없는 소송도 불사하는 어떤 기업을 알고 있다. 하지만, 그 회사와 그 사장에 대해서 필자는 비난하지 않는다. 왜냐하면, 그는 기업 내부의 직원들에게는 절대 급여를 밀리지 않고, 야근을 시키지 않는 최고의 사장이었기 때문이다.시장과 타인에게는 가차 없지만, 자신이 생각한 비전을 실현한 회사를 만들기 위해서 언제나 최선을 다하는 사람이었을 뿐이다. 그리고, 자기 것을 지키기 위해서 애를 썼고, 직원들과의 거리도 언제나 적절하게 유지했다. 냉정하게 기업과 사업이라는 것은 자선사업이 아니라는 것을 잘 알고 있었다. 충분하게 돈을 벌고, 외제 승용차를 사장은 타고 다니지만 ( 외제 승용차를 타는 것도, 대한민국은 간단하다. 법인세를 충분하게 낼 정도로 수익이 생기면, 그 수익으로 차를 리스해서 타면 간단하다는 대한민국의 세법 구조 때문이다. ), 모든 직원들에게 그 이익을 100% 나누어주지는 않는다. 직원은 직원일 뿐이니까.그들은 회사의 재정이 힘들어지면 소속된 직원을 힘들기 전에 내보낼 줄도 알고, 필요하다면... 해고도 그리 어렵지 않게 결정하는 사람도 있다, 영업기밀을  들고나간 직원과 소송도 불사했다. 차라리, 친구와 따로 술을  마실지언정, 직원들과의 ‘관계’는 냉정하고 쿨한 관계를 유지했다. (물론, 그렇지만. 인간관계가 깨어지는 것을 매우 괴로워하는 사람들이다. 다만, 아래 직원들에게 속시원히 이야기를 못할 뿐이다. )넷. 필요한 기술자나 기술은 기필코 얻으려 노력했다.그들은 자신이 부족한 점을 잘 이해하고 있었다. 부족한 것을 오히려, 더 널리, 많이 이야기를 하였다. 그리고, 그것을 커버하기 위해서 매우 많은 노력을 한다. 다 잘하고자 하는 팔방미인이 되는 것이 아니라, 자신이 부족한 점을, 자신이 가장 잘하는 것으로 커버하려 애쓴 것이다. 전문적인 기술을 소유한 사람에게 도움 요청하는 것을 부끄러워하지 않고, 도와준 사람에게 충분한 대우나 접대를 잊지 않았다. 그래서, 그들이 도와달라고 하면, 주변의 전문가들이 아낌없이 그를 도와준다.그 이외에서 그들은 그렇게 ‘성실’하게 일하는 친구들은 아니었다. 실제, 사장이었던 그들이 직원의 입장으로 회사를 다닐 때에는 근태 문제로 지적을 받은 친구들도 꽤 많다는 점이다. 아마도, 사업이나 자신이 좋아하는 일을 하는 것과, 어떤 일이 주어진 상태에서 일을 하는 것은 분명 다른 지도 모르겠다. 직원일 때에 불성실하지만, 자신의 일을 할 때에 성실한 것은 전혀 상관관계가 없어 보인다. 한편으로는 ‘사장’이나 ‘자신의 일’을 하는 사람의 경우에는 특별하게 ‘근무시간’이라는 것 자체는 큰 의미가 없다는 점이 더 정답일 것이다. 하여간, 그들은 성공한 개발자들이고, 성공한 기업인이 되어 있었다. 자신만의 제품이나 서비스를 만들면 자연스럽게 ‘사장’이 되어버리는 것이 소프트웨어 업계의 현실인 듯하다.그렇다면, 대한민국에서 ‘성공’이란 ‘돈’을 의미하는가?강남의 최고급 아파트와 외제 승용차가 성공을 의미할까?자신의 뛰어난 기술력으로 커뮤니티에서 인정받고, 유명해진 명예를 얻는 것이 성공을 의미할까? 다른 사회현상을 생각하면서 다시 한번 비교해보자.요즘 개발자들도 오디션 프로에 영향을 받은 듯하다. 요즘 연예계 지망자들이나 배우나, 가수를 꿈꾸는 친구들이 선배나 멘토들에게 묻는 것이 언제나 똑같다고 한다.그것은 ‘빠르게 성공’하고 ‘빠르게 명예’를 얻는 방법이 무엇이냐 묻는 것이다.어렵고 복잡하고, 길게 걸리는 방법은 무시하고, 오디션 프로에서 1등을 해서, 빠르게 성공하는 방법만을 생각한다고 한다.물론, 그 방법도 있을 것이다.소프트웨어의 세계에도 똑같은 방법이 있다. 대표적인 방법이 유명대학을 가서, S 멤버쉽이 되고, 대기업에 입사해서 경력을 쌓은 다음, 해외의 서비스를 적당하게 분석하다가, 성공적으로 론칭한 서비스를 재빠르게 국내에 도입해서 성공에 이르게 하는 방법이 아마도 가장 빠른 방법일 수 있겠다.물론, 이 방법으로 ‘성공’을 쟁취하려 하는 개발자라고 하더라도. 비난하지 않는다.분명, 그 길은 대다수 ‘성공’이라고 부른다. 하지만, 그 길을 선택하고 집중하는 것 또한 매우 어렵고 힘든 길이다. 선택한다고 얻을 수 있는 길도 아니다.가령, 이 글을 읽는 독자가 학생이라면. 가장 먼저 명문대학을 가는 것부터 시작해야 할 테니, 당장, 이 내용을 덮어버리고, 국영수를 공부하는 것에 몰두해야 하기 때문이다.사실, 가장 넓게 알려진 성공으로 가는 길은 가장 가기 어려운 길인지도 모른다. 경쟁이란 정말 어렵고 힘들 것이라는 것을 잊지 말자.본론으로 다시 돌아와 보자. 개발자로서 '성공'이란 무엇을 의미하는가? 아니, 개발자로서 비전을  갖는다는 것은 무엇을 의미하는가?  원천적으로 개발자의 삶이란 어떻게 살아야 하나요라고 묻는다면,이 문제는 정말 어렵고, 사람마다 다르기 때문에 최선을 다하는 것이 정답이라라는 교과서적인 답변만 늘어놔야 하는지도 모르겠다.이점에 대해서는 이제는 폐간했지만 오랫동안 개발자들의 벗이 되었던 마이크로소프트웨어 잡지에 대해서 원망을  슬쩍해보자.그것은, 나에게 ‘정말 대단히 큰 재미’를 선사했다는 것이 나에게 가장 처음 다가온 충격이었는지도 모른다. 처음에 가진 꿈은 그냥, ‘소프트웨어 개발’을 통해서 삶을 영유할 수 있는 것만으로 나는 행복했다는 점이다. 그래서, 이 소프트웨어의 세계로 진입하게 된 마이크로소프트웨어에 대해서 원망을 해야 하는지도 모르겠다.하지만 필자는 소프트웨어로써 ‘개발자로서 성공’을 하기 위해서, 이 직업과 삶을 선택한 것이 아니라, ‘개발자로 살기 위해서’이 삶을 선택한 것이었다. 나이를 먹고, 무언가를 목표로 살아온 경험을  되돌아본다면, ‘돈’과 ‘명예’를 선택하지 않았을 때에, 오히려, ‘돈’과 ‘명예’를 얻지 않았는가 하다. 오히려, ‘돈’을 선택하던 시기에 ‘돈’을 더 많이 잃어버린 경험도 가지게 되었다.이제는 주변을  되돌아보면, 필자는 꽤 넓은 스펙트럼을 가지게 되었다는 것을 느끼게 된다. 한때는 고인이 되셨지만 대통령이셨던 분부터, 수천억을 소유한 재벌 총수, 의료재단과 대학법인을 소유하신 분, 병원의 원장님들을 비롯한 분들을 비롯하여, 출판계, 영화계, 물론. 다수의 소프트웨어 개발자들까지. 매우 넓은 사람 관계를 만들어본 것 같다.그중에 소프트웨어 개발자들은 참 착하고 바보스러운 사람들이 많은 것 같지만, 한편으로는 너무도 욕심이 많은 사람들이 존재하는 참, 신기한 동네이다.그리고, 여러 계층을 경험해보니. 모든 계층은 똑같이 피라미드 구조를 가지고 있다는 점이다. 대부분 다 똑같았다. 하층의 사람들은 싼 가격에 노동력과 지식을 제공하고, 상위 레벨에서는 적절한 대우 이상과 재미있고 신기한 일들을 많이 한다는 점이다. 이 부분은 어느 계층이나 똑같다.대표적으로 출판일을 경험했을 때에 자신의 이름이 들어간 편집장이 되는 사람과, 그것을 목표로 기획자로 일하는 직원의 급여 수준이나 처우, 대우는 정말 최고급 아키텍트와 SI 개발자를 비교하는 것 이상으로 그 상대 감은 소프트웨어 개발세 상의 것 이상으로 매우 컸다.행복한 개발자라고 한다면, ‘개발이 정말 재미있고’, ‘개발도 잘하고’, ‘소프트웨어 개발 피라미드의 상층부의 일’을 하고 있다는 사람이 있다면. 그 사람은 정말 행복할 것이다. 뭐, 그런 사람은 이 글을 읽고 있지도 않을 것이다.그러나, 개발이 재미있지 않거나, 개발을 뛰어나게 잘하지도 못하고, 소프트웨어 개발 피라미드의 하층부에서 일하고 있다면, 어떻게 생존해야 하는 가에 대해서 정말 심각하게 고민해야 한다.이 글을 읽는 독자가 이제 개발자의 길을 시작한 사람이라면 고민해라, 소프트웨어 개발을 비롯한 모든 전문적인 직업들은 새로운 것을 배우고, 익히고, 소모하면서 계속 변화되는 것을 즐길 줄 알아야 재미있는 직업이다. 그런 것이 아니라면, 정말 힘들고, 피곤하고 어려운 것이 전문직과 같은 직업이다. 만일 그런 것이 힘들다면 다른 일을 알아보는 것이 현명하다.소프트웨어 개발자들과 가장 비슷하게 일하는 웹디자이너들의 푸념이 있다.‘낮은 급여에 야근은 허구한 날, 거기에. 불투명한 미래’에 대한 그들의 이야기를 들으면서, 흔히 소프트웨어 개발자들은 그 질문에 답변한다. ‘너희들은 모니터라도 크지’라고. 대부분의 프로젝트들은 ‘분석’에 의해서 ‘일정’을 만들지 않고, ‘일정’을 통해서, ‘품질’을 선택한다고 봐야 한다.‘정말 하고 싶은 것이 무엇인가?’개발자들에게 물어보면, 대부분 당황하는 경우가 많다. 이것은 개발자이기 때문에 답변을 못하는 것이 아니라, 자신의 비전이나 꿈에 대해서 명쾌하게 정의하지 못하고 있기 때문이다. 주변의 초보 개발자들에게 이야기하고 싶은 점은...가끔은 수필집이나 여행기, 그리고. 다른 사람의 생각과 꿈에 대한 글을 많이 읽어보라고 권하는 것이다. 그러면, 그 비전과 꿈에 대해서 이야기해달라는 사람들이 꽤나 있고는 하다.문제는 그 비전은 누가 정해주는 것이 아니라, 자신이 생각하거나, 자신이 발견하는 것이 옳지 않냐고 다시 이야기를 해준다. 물론, 이렇게 이야기하는 사람도 있다.‘저는 이번 프로젝트에서 인정을 받아서, 다음 프로젝트를 수행할 때에는 팀장이 되고 싶어요!’라고 이야기할 수 있다. 하지만, 이런 ‘단기적인 비전’을 말하는 것은 아니다. 이런 ‘단기적인 비전’만을 따라가다 보면, 냉정하게 수단만 중요시 여기게 되고, 목적 자체를 잃어버린 인생의 방랑자가 될 가능성이 매우 크다.내가 생각하는 ‘성공’이란 과연 무엇인가?또 하나는, 그 ‘성공’의 목표를 너무 작게 가져도 문제이고, 너무 커도 문제라는 점이지만, 그래도, ‘꿈’과 ‘목표’가 있다는 것 자체가 재미있고, 신기하지 아니한가?‘성공은 자신이 정한 것을 이루는 것’을 의미한다고.그럼 ‘꿈’을 어떻게 정의하나요?1. 10년, 20년, 30년 후의 자신의 모습을 상상해보고 정의해봐라.2. 현재 내가 좋아하는 모든 것들을 적어봐라.3. 내가 가장 잘하고 가장 인정받는 것을 적어봐라.보통은 이렇게 끄적거리다 보면, 무언가가 조금은 구체적인 비전이 나올 수도 있지만, 아무렇지도 않은 것이 나올 수 있다. 하지만, 일단, 끄적이기 시작했다면, 다음번에는 좀 더 잘할 수 있다는 것이 중요하다. 가장 중요한 것은 ‘내가 비전에 대해서 생각하기 시작했다’는 점이다. 일단 작심 3일이라도 중요한 결정이다. 그것은, ‘결정’을 하고 ‘결심’을 하기 시작했다는 것이기 때문이다.일단, ‘써야 한다’. ‘생각은 생각일 뿐이다’주변의 개발자들이 가장 잘 못쓰는 말 중의 하나가 ‘머릿속에 다 있다’라는 말이고, ‘글로 쓰기에 너무 어려운 이야기’이다라는 이야기가 가장 잘못된 것이라는 것을 잘 모르는 경우가 많다.‘머릿속에 다 있다’라는 이야기는 한번 생각은 해봤으나, 결론을 내리지 못하였다는 이야기로 들리고, ‘글로 쓰기 어렵다는 이야기’는 그만큼 정리가 안되고, 그 일에 대해서 잘 모른다는 이야기와 똑같다.10년 20년 특정 도메인에서 일한 베테랑이라고 하는 개발자와 일을 할 때에, 자신이 하는 일은 너무도 복잡하여, 설계도나 다이어그램, 순서도, 타이밍 차트 등을 그릴 수 없다는 사람들이 있다.그들과 이야기하고, 그 업무를 다이어그램과 설계도로 만들어 주어도, 그들은 그것 말고, 설명이 안 되는 그 무언가가 있다고 이야기를 한다. 물론, 필자는 그때에 이렇게  이야기해준다.‘만일 그러한 것이 존재한다면. 그것은 당신만이 생각하는 경험이나 당신이 소중하게 생각하는 가치인지 모른다. 하지만, 그것은 어떤 지식이 되기에 매우 부족한 것일 수 있다. 지식은 설명하기 쉽고, 이해하기 쉬운 것이 지식이다. 설명하기 어려운 경험은 정규화되거나 전달되어지기 매우 어렵다’더 쉽게 이야기하면. ‘쉽게 설명하거나 글자로 남기지 못한다면, 당신은 그것에 대해서 잘 알고 있지 못한 것입니다’비전이나 목표 잡기가 너무 어려워요?!그렇다면, 당장 휴일에 컴퓨터를 내버려두고, 아이폰이나 패드와 같은 스마트하다고 우기는 디지털기기를 집안에 던져두고 여행을 떠나는 것이 현명한 방법이겠다. 그리고, 다른 매체를 들여다보고, 개발자 이외의 사람들을 만나서 이야기해보라라고 권유해야 하는 것이 맞을  듯하다.생각 이상으로 소프트웨어 개발자의 세계는 정말 좁다. 그리고, 단편적인 지식들과 단편적인 경험들만이 존재하는 세상인지도 모른다. 그래서, 소프트웨어 개발자들은 ‘관심의 폭을 넓히고,’ ‘자신을 확장’하는 것이 결론적으로는 더 뛰어난 개발자가 된다는 것을 나중에야 깨달을 것이다. 마지막으로 이야기한 한다면, 소프트웨어 개발자에게 ‘성공’이란 일단... 전혀 해보지 않았던 것을 도전해보는 것, 그리고. 삶은 소프트웨어 개발처럼 버전을 나누어서 설명하기 어렵다는 것을 이해하고. 무언가 계속 새로운 것에 도전한다는 것이 진정한 ‘성공’ 아닌가 한다.#와탭랩스 #와탭 #개발자 #개발 #프로그래머 #성공 #성공한개발자
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스타트업이 CTO를 찾는 법?

스타트업이 CTO를 찾는 법? 을 알고 계신 분에게 드리는 "질문"입니다. 이 글을 읽으시는 분들에게 부탁드리고 싶은 것은.. 1. 어디에 만나볼 엔지니어(개발자) 분들이 있으니 거기에 포스팅을 해보세요2. 엔지니어 들은 job을 찾을 때, 이런저런 고민을 하니.. 이런 포인트에서 조금 더 고민해보세요. 3. job 포스팅에는 이런저런 구체적인 내용들이 더 필요하니, 구체적으로 XX를 더 작성해보세요4. 이분 한번 만나보시겠어요? (소개 등등) 5. 공유를 해주셔도 좋습니다... 이런 고민을 함께 하시는 분들을 위해~등등의 조언을 댓글로 주셔도 좋고, 메일로 주셔도 좋고.. 아무튼 이 글은 조언을 구하고자 쓰는 글입니다. ^^;개발을 잘 모르는 스타트업 대표가 CTO를 모시는 방법은 어떤 것이 있을까요? ㅜㅜ대부분의 경우 co-founder 중, 엔지니어(engineer) 분이 CTO의 역할을 담당해주시는 것이 일반적인 경우로 보입니다. 하지만 서비스에서 engineer의 비중이 상대적으로 낮은 스타트업의 경우는 회사가 성장해 나감에 따라 function을 더 크게 만들어 나가는 경우도 있겠지요? 파펨도 그러한 회사 중에 하나입니다.지금까지는 할 수 있는 한 효율성을 따져가면서 최소한의 개발을 진행해왔지만, 이제는 조금 더 적극적으로 서비스를 고도화시켜야 할 때! 이기에 이제 좋은 분을 내부에 모셔야 하는데.. 우선 대표 입장에서의 고민을 한번 늘어놔 본다면.. 1) 개발을 거의 모르기 때문에 (새로 모셔야 할) 그분이 실력자 인지 아닌지 알 수가 없다는 불안감2) Ruby on Rails로 개발이 되어 있어, 이 언어에 능한 분을 찾는다는 것이 어렵다는 소문을 이미 많이 들음3) 엔지니어 분들이 선호하는 job 에 대한 구체적인 정보가 없음  반대로 job을 찾고 있는 엔지니어 분의 입장에서 상상력을 발휘해 본다면.. A) 잘 될 회사인지 아닌지 정확히 모르겠음 : 투자 몇 번 받은 것으로 스타트업 평가가 가능?B) 개발팀이 구성되어 있지 않아.. 당분간 나 혼자 full stack으로 일해야 함 : 내가 하나하나 다해야 함? C) 개발이 중심이지 않은 회사에서 일을 하는 게 적합할지? : 나의 커리어 차원에서 도움이 되는가? 위의 내용을 고려한다면, 100년 만의 개기일식이 일어나는 것과 같은 우연이 없다면 정말 만나기 어려운 인연이 아닐까?라는 생각이 듭니다. ㅜㅜ 그래도 어쩌겠습니까... 그런 인연을 찾아 나서야죠. 예전에는 엔지니어 한 분을 만나면, 리쿠르팅과 관계없이 다른 한 분을 소개 요청드리고, 또 그분에게서 다른 분을 소개받아서 계속해서 아는 분들의 영역을 넓혀가고자 노력도 해보았습니다. 그렇다면 파펨 대표가 생각하는 CTO는 어떤 분일까요? 현재의 파펨 구성원들과 아래의 일들을 함께 해나가 주실 분입니다. 1. 자체 커머스로써의 서비스 업그레이드 : 전체 팀과 함께 논의할 일 2. 알고리즘의 upagrade 반영 : 알고리즘 설계자(대표)와 함께 할 일3. 파펨 DB에서 추출할 수 있는 data를 바탕으로 마케팅 insight 발굴 : marketer와 함께 할 일4. 새로운 tool(예, GA보다 amplitude를 한번 사용해보자 등)을 소개하고 도입 이렇게 쓰면 컴퓨터 공학을 전공한 사람에게 저렇게 많은 것을 요청하는 당신은 경영학과 출신이니.. 재무, 회계, HR, 생산관리 모두 잘할 수 있는 사람인가요?라는 질문을 받을 것 같은 느낌이 들지만... ㅜㅜ 아무튼 어려운 리쿠르팅의 길을 떠나기 전에 머릿속에 생각나는 것들을 한번 써보았습니다.파펨에서 engineer를 찾습니다!! 파펨은? a. Ruby on Rails / AWS에서 서비스되고 있고, 나름 github에 히스토리 정리가 잘 되어 있고, 이전에 프리랜서로 개발에 도움을 주신 분이 체계적으로 정리해주셔서 나중에 열어보시면 뜨악하실 정도는 아닙니다. (라고 합니다. ^^;) b. 구체적인 연봉, job title 등은 상황별로 합리적인 논의를 할 준비가 되어 있습니다. C. 퓨쳐플레이와 아모레퍼시픽에서 투자를 유치하였습니다. #파펨 #스타트업 #창업가 #창업자 #마인드셋 #인사이트 #채용 #CTO #팀빌딩 #팀원
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깃발 올려, Git Effect!

안녕하세요, 개발 2팀에서 단아함을 맡고 있는 오연주입니다. 평소에 관심이 많았던 깃(Git)을 공부하면서 알게 된 내용들을 글로 쓰려고 합니다. ‘어떤 닝겐이 만들었나’ 궁금할 정도로 천재적인 깃은 도대체 누가 만든 것일까요? 바로 리누스 토발즈(Linus Torvalds)입니다. 이름에서부터 OS의 느낌이 가득합니다. 네, 맞습니다. 그는 리눅스(Linux)의 창시자이기도 합니다. 리누스는 말했죠. “My name is Linus, and I am your God.” 리누스 토발즈 (Linus Torvalds)그가 깃을 만들기 전에는 보통 중앙집중식 VCS(Version Control System)를 사용했었습니다. 예를 들면 다음과 같은 도구들로요. CVSSVN(Subversion)…반면에 깃은 분산 버전 관리 시스템(DVCS, Distributed Version Control System)입니다. 그렇다면 중앙집중식의 대표주자인 Subversion(VCS)에 비해 무엇이 더 좋을까요? 속도가 빠르다. snv log svn diff -rN svn commit 등 대부분의 명령어가 네트워크 연결이 되어야 실행 가능한 명령어입니다. 그러나 git push git clone 등 몇몇 명령어를 제외하고는 네트워크에 연결되어 있지 않아도 로컬에서 실행할 수 있습니다. 용량이 적다. Mozilla의 SVN Repository는 126GB인데 반해 Git Repository은 420MB입니다. 왜냐하면 해쉬, 스냅샷을 이용한 효율적인 파일 변화 관리가 가능하기 때문입니다. 브랜치를 만드는 작업이 수월하다. SVN은 diff를 전부 적용해서 파일을 생성한 뒤 네트워크에서 내려받는 반면, 깃은 스냅샷을 가리키는 링크(Commit Object)만 만들면 됩니다.어떠한 특징을 가지고 있길래 이런 차이점이 생기는 걸까요?분산 저장소로, 로컬에서도 중앙 저장소와 연결되지 않은 상태에서 지지고 볶기가 가능하다니! 여러 개의 다른 저장소를 생성할 수 있고 서로서로 연결되어 독립적으로 개발 프로젝트를 진행할 수 있고 유기적인 업데이트가 가능합니다. 델타 기법이 아닌 스냅샷 방식을 사용합니다. SVN의 경우 파일 변화를 diff로서 추적한 반면, Git은 각 시점의 파일 상태를 모두 스냅샷을 찍어 관리합니다.변화를 기억했던 기존 방식변화된 소스를 커밋할 때 스냅샷을 찍는 방식두 가지 특징을 살리려면 깃이 여타 다른 VCS와는 다른 방식으로 정보를 관리할 필요가 있습니다. 예를 들어 Revision number로 히스토리를 관리했던 Subversion으로 분산된 저장소의 히스토리를 관리하려고 하면 ‘시점 충돌’ 문제가 발생합니다.그..그려봤습니다..금융 프로젝트에 참여했을 때의 일입니다. VCS 중 H사 툴을 사용하였는데 한 소스의 버전을 받고 개발하는 과정에서 커밋의 횟수가 많아지니 중앙 저장소 입장에서는 ver 1 → ver 9로 갑자기 타임워프하는 일이 생겼습니다. 그래서 개발자 스스로 본인의 버전을 모두 삭제한 후 ver 9였던 파일을 수동으로 ver 2로 바꿔주는 것이 관례였습니다. 소스가 모두 날아가는 경우가 있어 소스 commit 과정이 공포스러웠죠. 깃은 해쉬(hash)를 이용한 정보 관리를 통해 이런 문제를 말끔하게 해결합니다.Git의 핵심, 정보 Hashing! git reset --hard 3269aecad9ffea81763a42b9fff34c76a0aa4cf0 브랜디 소스 코드를 pull 했는데 특정 시점으로 돌아가 할 일이 생겨 위의 명령어를 입력했던 적이 있습니다. 명령어로 깔끔하게 원하는 시점으로 되돌아올 수 있었죠. 뒤에 붙는 40자리의 기괴한 문자열은 바로 깃이 정보를 관리하는 데에 사용하는 해쉬값입니다. 해쉬값이 제일 많이 보이는 곳은 git log 가 아닐까 싶은데요. commit 옆에 나열된 일련번호같은 문자열이 궁금하진 않으셨나요?깃은 소스 코드를 포함해서 히스토리를 관리하는데 필요한 모든 정보를 이런 해쉬로 저장 및 관리합니다. 이 해쉬값은 40자리 16진수 숫자이며 SHA-1 알고리즘으로 생성됩니다. SHA-1 알고리즘은 보안 표준 해쉬 알고리즘 중 하나입니다. 충돌할 확률은 1 / 10^45로, 매우 매우 낮기 때문에 수많은 정보를 저장 및 관리하기에 안전하고 적합합니다. 4GHz CPU로 SHA-1 해쉬 중복값을 찾아내려면 4000년이 걸린다.앞서 SHA-1 해쉬값으로 모든 정보를 저장한다고 말씀드렸는데, 과연 어떤 정보를 어디에, 어떻게 저장하고 있는 것일까요? 각 해쉬 값은 깃이 내부적으로 저장하는 파일 이름이 되기도 하는데, 이 파일들은 .git/objects 경로에서 전부 찾아볼 수 있습니다. 해쉬값 40자리 중 앞 2자리를 디렉토리 이름으로 따고, 뒤 38자리를 파일 이름으로 지정합니다. 각 파일 안에는 서로 다른 정보가 담겨 있습니다. 해쉬값으로 표현되는 이 파일들은 정보의 종류에 따라 3가지 객체로 분류됩니다. Blob ObjectTree ObjectCommit Object폴더나 파일명이 어떤 오브젝트인지 힌트를 주지 않기 때문에 세 가지의 오브젝트 파일 내용의 캡처를 위해 복불복으로 열어봤는데요, 하나의 파일을 열 때마다 포춘쿠키를 까듯 심장이 쫄깃쫄깃했습니다. Blob Object란 실제 파일을 뜻하며, 실제 소스파일을 가지고 있는 실세 오브젝트같은 느낌입니다. Blob Object - 열어보면 내가 작성한 소스 코드가 들어있다.Tree Object 내부에는 프로젝트 구조의 각 디렉토리에 대한 정보가 담겨 있습니다. 하위에 어떤 폴더와 파일을 가지고 있는지 알려주고, 객체 해쉬 값을 저장하고 있습니다. 이 Tree Object의 제일 상위 객체는 root이며, 프로젝트의 최상위 폴더에 대한 정보를 담게 됩니다.앞서 깃은 각 시점별 스냅샷을 찍어 관리한다고 했습니다. 스냅샷을 찍는 행위는 새로운 Root Tree Object를 만들고, 각 시점에 가지고 있는 Tree Object와 Blob Object로 새로운 트리 구조를 만드는 과정입니다. Tree Object - 하위에 php라는 폴더와 README.md라는 파일이 들어있는 것을 볼 수 있다.Commit Object는 커밋 시점의 Repository Root Directory의 해쉬 값을 가지고 있는 녀석입니다. Parent는 내 커밋 전에 커밋이 누구인지를 뜻하는데요. 또한, 커밋할 때의 committer(user), commit message등의 정보도 가지고 있습니다.Commit Object - 해당 commit 시점의 root tree object와 이전 커밋, 작성자 등에 대한 정보를 담고 있다.세 종류의 객체는 깃이 분산된 Repository 간의 소스 히스토리를 쉽게 관리하도록 도와줍니다. 해쉬값으로 관리되기 때문에 특정 스냅샷에 이동하거나, 히스토리를 변경 또는 추가하는 데에 적은 리소스만 필요합니다. 또 분산된 저장소 사이에 상호 시간 순서에 대한 모호함도 해결할 수 있었습니다. 이 정도면 갓누스….깃을 공부하기 시작한 이유는 Git UI Tool을 쓰면서 습관적으로 commit, push 버튼을 눌렀기 때문입니다. 깃에 대한 이해도가 있는 상태에서 사용한다면 실수가 줄어들 거라 생각합니다. 다음 글은 Git branching Model을 다루겠습니다. ps. Git, 협업과 원활한 커뮤니케이션을 위해 알고 씁시다! 우리 함께 깃빨 받읍시다!! 참고 Scott Chacon and Ben Straub, ⌈Pro Git, 2nd Edition⌋, Apress(2014)Schneier on SecurityProbability of SHA1 collisions, stack overflowSVN 능력자를 위한 git 개념 가이드, Insub Lee, Slide Share글오연주 사원 | R&D 개발2팀[email protected]브랜디, 오직 예쁜 옷만#브랜디 #개발문화 #개발팀 #업무환경 #인사이트 #경험공유
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반복적인 모니터링 프로세스 구축

IT 서비스에 장애가 발생 할 경우 모니터링 프로세스는 장애를 찾는 것으로 끝나지 않습니다. 장애를 발견하는 것은 모니터링 프로세스의 시작 점이며 최종적으로 모니터링을 통해 장애의 근본 원인을 찾아낼 수 있어야 합니다. 그리고 찾아낸 원인들은 예측과 추론에서 확인까지 이르는 하나의 프로세스로 정착되어 다시금 모니터링 과정에 포함되어져야 합니다. 이렇게 서비스를 운영하는 과정에서 근본적인 장애를 찾기 위해 모니터링을 어떻게 이해해야 하는지 알아보겠습니다. 우리가 모니터링 해야 하는 지표어플리케이션 지표(WORK METRICS)- 처리량 지표(THROUGHPUT)- 성공 지표(SUCCESS)- 에러 지표(ERROR)- 성능 지표(PERFORMANCE)시스템 지표(RESOURCE METRICS)- 가동률(UTILIZATION)- 포화상태(SATURATION)- 에러 지표(ERROR)- 이용률(AVAILABILITY)이벤트(EVENTS)- 코드 변경(CODE CHANGES)- 경고 알림(ALERTS)- 규모 변경(SCALING EVENT)- 기타(ETC)IT 서비스를 운영하는 과정에서 발생하는 문제의 근본원인을 추적하기 위한 모니터링 데이터는 크게 3가지로 나눌 수 있습니다. 어플리케이션 지표(Work metrics)서비스의 흐름(트렌젝션)을 측정하여 시스템의 최상위 레벨의 이슈를 보여줍니다. 시스템 지표(Resource metrics)이용률, 상태, 에러 또는 시스템 의존적인 리소스의 이용률을 수량화합니다.이벤트(Events)코드변경, 내부 경고, 확장 이벤트와 같이 드물게 발생하는 불연속적이 이슈를 보여줍니다.일반적으로 IT 모니터링의 핵심 이슈는 어플리케이션 지표를 통해 확인할 수 있습니다. 하지만 다른 지표들 또한 어플리케이션의 지표에서 나타난 문제의 원인을 찾기 위한 중요한 요소이기 때문에 같이 모니터링 해야 합니다. 시스템 지표를 통한 모니터링인프라스트럭쳐는 대부분 시스템의 자원으로 구성됩니다. 최상위 수준에서 유용한 작업을 하는 각각의 시스템들은 다른 시스템들과 연동하기도 하는데요. 예를 들어, 여러분의 아파치 서버가 MySQL 데이터베이스를 자원으로 사용하여 요청을 처리하는 작업을 지원할 수 있습니다. 연관된 작업을 따라 들어가보면 MySQL은 제한된 커넥션 풀을 관리하기 위한 리소스를 가지고 있고 MySQL이 실행되는 서버의 물리적인 리소스 레벨에서는 CPU, Memory, Disk 같은 지표를 보게 됩니다.어플리케이션이 서비스를 제공하는 데 있어서 각각의 리소스가 그 작업을 지원한다면 우리는 장애가 발생한 경우에, 필요한 원인을 얻는 좋은 방법을 시스템을 통해서도 찾아볼수 있습니다. 이런 프로세스를 만들어 간다면 시스템에서 발생한 경고를 통해 장애의 원인을 체계적인 조사하는데 도움이 될 것입니다. 1. 최상위 어플리케이션 지표에서 시작하기첫번째 해야 하는 질문은 "발생한 장애를 설명할 수 있는가?" 이다. 처음부터 문제를 명확하게 정의하지 못하면 이슈를 분석하기 위해 파고들어가야 하는 시스템 패스를 잃어버릴 확률이 높다.다음으로 문제가 있을 것으로 보여지는 최상위 시스템의 작업 지표를 검사해라. 이 지표들은 종종 문제의 원인을 알아내거나 또는 적어도 추적해야 하는 방향을 알려 줄 것이다. 예를 들어 성공적으로 진행된 작업의 성공율이 한계치 이하로 떨어졌다면 에러 지표를 찾아보고 반환된 에러의 형러의 타입을 살펴봄으로써 문제의 방향을 찾아나갈 것이다. 반면에, 대기시간이 길고 외부 시스템에 의해서 요청된 작업처리량이 매우 높다면 시스템 과부하로 인한 문제일 확률이 높다. 다만 와탭의 어플리케이션 분석 서비스를 사용한다면 약간 방법을 달리해도 된다. 와탭의 성능 분포도(어플리케이션 히트맵)와탭의 어플리케이션 성능 분포도를 통해 문제가 발생한 트랜잭션을 드래그하여 선택하게 되면 실제 어플리케이션에서 발생하는 스탭들을 추적하여 문제 해결에 바로 도달할 수도 있다. 하지만 더 복잡한 형태의 장애라면 시스템의 리소스 정보를 찾아봐야 합니다.  2. 리소스 찾아보기최상위 work metrics를 조사하여 문제의 원인을 알수 없다면, 다음으로 시스템이 사용하는 리소스(물리적인 요소 뿐만 아니라 시스템의 리소스 역할을 하는 소프트웨어 또는 외부 서비스)들을 조사합니다. 해당 리소스가 높다면 리소스를 사용하는 하위 Application 지표를 찾아보는 방식으로 찾아나갑니다. 와탭의 데시보드(CPU, MEMORY)3. 변경 내용 찾아보기다음으로 지표에 연관된 경고와 다른 이벤트들을 살펴봅니다. 문제가 발생하기 직전 코드가 릴리즈 되었거나, 내부 경고가 발생하고나 다른 이벤트가 등록되었다면 문제와 연관된 부분을 찾아봐야 합니다. 4. 수정하기 (잊지 말기)문제의 원인을 찾았다면 문제의 원인이 되는 상태를 수정해보고 증상이 사라지는 것을 확인합니다. 증상이 더이상 나오지 않는다면 향후 유사한 문제를 피하기 위해 시스템을 어떻게 변경할지 고민해야 합니다.  서비스가 중단된 상황이 오면 1분이 중요합니다. 문제를 찾는 속도를 높이기 위해 눈앞에서 벌어진 상황에 대한 높은 집중력을 유지하면서 대쉬보드를 상황에 맞춰 재 조정합니다. 최상위 어플리케이션 데쉬보드와 각각의 서브시스템들을 위한 대시보드를 하나씩 설정합니다. 시스템 대시보드는 시스템 지표의 하위 시스템의 키 메트릭스와 함께 어플리케이션 메트릭을 확인 할 수 있어야 합니다. 이벤트 데이터도 이용가능한 상황이라면 연관 분석 차트에서 관련된 이벤트가 올라가 있어야 합니다. 와탭의 알림 서비스정리하기   서비스에 장애는 무조건 발생하지만 우리는 모니터링을 통해 빠르게 해결 할 수 있습니다. 이를 위해 표준화된 모니터링 프로세스를 만들고 대시보드로 연관관계를 만들어 놓는다면 문제를 빠르게 추적 조사할 수 있습니다. 가능하면 모든 지표는 어플리케이션 지표에서 부터 찾을 수 있도록 대시보드를 구성합니다.인프라스트럭처를 통해서도 문제를 분석할 수 있습니다. 시스템에 대해 대시보드를 설정하고 주요 지표들을 올려놓아야 합니다. 문제의 원인을 조사하는 것은 증세가 나타나는 최상위 시스템에서 부터 시작합니다. 문제가 되는 리소스가 발견되면 문제를 발견하고 수정할 때가지 리소스에서 발견되는 패턴을 조사하고 적용시키는작업을 반복해야 합니다. #와탭랩스 #개발자 #개발팀 #인사이트 #경험공유 #일지
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스포카 서버의 구조

안녕하세요. 스포카 개발팀에서 서버 관련 개발 업무를 담당하고 있는 문성원입니다. 오늘은 스포카 서버의 구조와 사용된 기술들에 대해서 함께 살펴보겠습니다.스택이란?먼저 스택(Stack)이란 용어에 대해서 함께 생각해보죠. 컴퓨터 과학을 공부하신 분들이라면 선입후출(FILO)이나 스택 오버플로우(Stack Overflow)등의 개념으로 익숙하실만한 용어기도 합니다. 그런데 서버 구조를 설명한다면서 왠 스택이냐구요? 다행히(?)도 지금부터 살펴 볼 스택은 솔루션 스택(Solution Stack)입니다. 스포카 서버라는 큰 솔루션이 원활히 동작하기 위해서 쓰이고 있는 각종 서브 시스템과 컴포넌트들의 묶음을 이야기하는 것으로 바꿔말하자면 이 글에서 다룰 기술 이야기는 모두 이 스택에 관한 이야기입니다.2011년 12월 현재 스포카 서버를 구성하고 있는 스택은 다음과 같습니다.DotcloudLinux 2.6.38.2nginx 0.8.53uwsgi 0.9.8.5Python 2.6.5Redis 2.2.2Celery 2.2.7Amazon Relational Database ServiceMySQL 5.5.12Amazon Simple Storage ServiceDotcloudDotcloud는 지금부터 설명드릴 스택을 묶어서 제공해주는 PaaS(Platform as a Service)의 일종입니다. Amazon Elastic Cloud Computing(Amazon EC2) 기반으로 동작하며 거기에 더해 손쉬운 확장과 배포가 장점입니다. 스포카 서버는 데이터베이스(Amazon RDS)와 업로드되는 데이터(Amazon S3) 이외의 모든 서비스를 Dotcloud를 통하여 제공하고 있습니다.nginx, uwsgi. 그리고 WSGI기본적으로 스포카 서버는 HTTP 형식의 요청을 받아 응답을 돌려주는 웹 어플리케이션입니다. 이러한 처리는 1차적으로 nginx를 통해 이뤄지는데, 이 중 서버사이드에서 처리가 필요한 경우에는 uwsgi라는 데몬이 이 처리를 담당합니다. (구버젼의 Apache Tomcat을 사용하시던 Java개발자분들은 Apache Tomcat과 Apache httpd와의 관계를 떠올리시면 편합니다.)이 경우 uwsgi는 일종의 어플리케이션 컨테이너(Application Container)로 동작하게 됩니다. 적재한 어플리케이션을 실행만 시켜주는 역할이죠. 이러한 uwsgi에 적재할 어플리케이션(스포카 서버)에는 일종의 규격이 존재하는데, 이걸 WSGI라고 합니다.(정확히는 WSGI에 의해 정의된 어플리케이션을 돌릴 수 있게 설계된 컨테이너가 uwsgi라고 봐야겠지만요.) WSGI는 Python표준(PEP-033)으로 HTTP를 통해 요청을 받아 응답하는 어플리케이션에 대한 명세로 이러한 명세를 만족시키는 클래스나 함수, (__call__을 통해 부를 수 있는)객체를 WSGI 어플리케이션이라고 합니다.정리하자면 스포카 서버는 WSGI에 맞게 작성된 프로그램을 nginx와 uwsgi를 통해 운용하여 요청을 처리하는 웹 어플리케이션이라고 할 수 있습니다.RedisRedis란 키-값(Key-Value) 저장 서버로 확장이 용이하며 속도가 우수합니다. 스포카 서버에선 이를 내부적인 임시 데이터 관리와 Celery의 작업(Task) 분배에 사용하고 있습니다.CeleryCelery는 Python으로 작성된 비동기 작업 큐(Asynchronous task queue/job queue)입니다. 앞서 소개한 작업(Task)를 브로커(Broker, 스포카 서버는 Redis를 사용)를 통해 전달하면 하나 이상의 워커(Worker)가 이를 처리하는 구조입니다. 포인트 적립-공유에 따른 분배처리, 포스팅 기능, 페이스북/트위터 공유등의 비동기 처리가 필요한 작업을 Celery에 위임하여 처리하고 있습니다.Amazon Relational Database Service대부분의 웹 어플리케이션과 마찬가지로 스포카 서버는 영속적으로 저장되어야하는 정보(회원 목록, 구매 내역)들을 디스크 기반의 데이터베이스(Database)에 저장합니다. Amazon Relational Database Service(Amazon RDS)는 Amazon EC2를 기반으로 그러한 데이터베이스를 간편하게 관리(모니터링, 백업, 접근제어)할 수 있게 도와주는 웹서비스입니다. Oracle과 MySQL을 지원하는데 스포카 서버는 그 중 MySQL을 사용하고 있습니다.Amazon Simple Storage ServiceAmazon Simple Storage Service(Amazon S3)는 Amazon RDS와 마찬가지로 Amazon EC2를 기반으로 한 데이터 저장 관리 서비스입니다. 스포카 서버에 업로드 되는 사진이나 문서등의 파일들을 통합하여 관리하여 서버의 인스턴스를 늘려 확장하는 경우에도 문제없이 대처할 수 있도록 하는 것이 주 목적입니다.#스포카 #스택 #개발 #개발자 #개발팀 #인사이트 #조언 #스킬스택 #스택설명
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파이썬의 시간대에 대해 알아보기(datetime.timezone)

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

* 이 글은 Next.js의 공식 튜토리얼을 번역한 글입니다.** 오역 및 오탈자가 있을 수 있습니다. 발견하시면 제보해주세요!목차1편: 시작하기 2편: 페이지 이동 3편: 공유 컴포넌트4편: 동적 페이지5편: 라우트 마스킹6편: 서버 사이드7편: 데이터 가져오기8편: 컴포넌트 스타일링9편: 배포하기 - 현재 글개요아래와 같은 궁금증이 생긴 적이 있나요?어떻게 내가 만든 Next.js 애플리케이션을 배포할 수 있나요?아직 배포에 대해 이야기하지 않았지만 배포하는 것은 꽤 간단하고 직관적입니다.Node.js를 동작할 수 있는 곳이라면 어디든 Next.js 애플리케이션을 배포할 수 있습니다. 매우 간단한 ▲ZEIT now로 배포하는 데에도 불구하고 어떤 잠금 장치도 없습니다.설치이번 장에서는 간단한 Next.js 애플리케이션이 필요합니다. 다음의 샘플 애플리케이션을 다운받아주세요:아래의 명령어로 실행시킬 수 있습니다:이제 http://localhost:3000로 이동하여 애플리케이션에 접근할 수 있습니다.Build와 Start처음으로 프로덕션에 우리의 Next.js 애플리케이션을 빌드해야 합니다. 빌드는 최적화된 프로덕션의 코드 세트를 생산합니다.이를 위해 간단히 다음의 npm 스크립트를 추가하세요:그런 다음 하나의 포트에서 Next.js를 시작해야 합니다. 사이드 렌더링을 수행하고 페이지를 제공합니다. (위의 명령으로 빌드됩니다)이를 위해 다음의 npm 스크립트를 추가하세요:이러면 3000 포트에서 우리의 애플리케이션이 시작됩니다.이제 프로덕션에서 애플리케이션을 동작시키 위해 다음의 명령어를 실행할 수 있습니다:두 개의 인스턴스 실행하기애플리케이션의 인스턴스 두 개를 실행시켜 봅시다. 대부분 앱을 수평으로 확장하기 위해 이 작업을 수행합니다. 처음으로 start npm 스크립트를 다음과 같이 변경해봅시다:만약 Winodws라면 next start -p %PORT%로 스크립트를 변경해야 합니다.이제 애플리케이션을 처음으로 빌드해봅시다.npm run build그러면 터미널에서 다음의 명령어로 실행시켜 봅시다:PORT=8000 npm startPORT=9000 npm startWinodws에서는 다른 명령어를 실행시켜야 합니다. 하나의 옵션은 애플리케이션에 cross-env npm 모듈을 설치하는 것입니다.그런 다음 커맨드 라인에서 cross-env PORT=9000 npm start를 동작시켜 주세요.두 개의 포트 모두에서 애플리케이션에 접근할 수 있나요?- 네. http://localhost:8000와 http://localhost:9000 둘 다 접근할 수 있습니다.- http://localhost:8000에서만 접근 가능합니다.- http://localhost:9000에서만 접근 가능합니다.- 둘 다 접근할 수 없습니다.한 번의 빌드로 많은 인스턴스 실행시키기보다시피 애플리케이션을 한 번 빌드해야 합니다. 그런 다음 원하는만큼의 많은 포트들을 시작할 수 있습니다.▲ZEIT now에 배포하기Next.js 애플리케이션을 빌드하고 시작하는 방법을 배웠습니다. npm 스크립트를 사용하여 모든 것을 수행했습니다. 그래서 원하는 배포 서비스를 사용해서 동작하도록 애플리케이션을 설정할 수 있습니다.하지만 ▲ZEIT now를 사용하면 딱 한 번의 과정만 수행하면 됩니다.다음과 같은 npm 스크립트만 추가해주세요:그런 다음 now를 설치해주세요. 설치 후 다음 명령어를 적용해주세요:now기본적으로 애플리케이션의 루트 디렉터리 안에서 "now" 명령어를 실행합니다.여기에서 애플리케이션을 시작하는 포트로 8000 포트를 지정했지만 ZEIT now에 배포할 때 변경하지 않았습니다.그러면 ZEIT now에 배포할 때 애플리케이션에 접근할 수 있는 포트는 어떤 것일까요?- 8000- 443 (혹은 언급되는 포트가 없음)- URL에 언급한 모든 포트- 에러를 표시한다. "443 포트에서만 시작할 수 있습니다"ZEIT는 항상 443 포트를 사용합니다실제로 8000 포트에서 애플리케이션을 시작해도 now에 배포될 때는 443 포트를 사용해서 접근할 수 있습니다. ("https" 웹사이트의 기본 포트)이것은 ▲ZEIT now의 특징입니다. 원하는 포트에서 애플리케이션을 시작해야 합니다. ▲ZEIT now는 항상 443 포트로 매핑합니다.로컬에서 애플리케이션 빌드하기▲ZEIT now는 npm build 스크립트를 발견하고 빌드 인프라 내부에 빌드합니다.하지만 모든 호스팅 제공자가 이와 같은 것을 가지고 있지는 않습니다.이 경우 로컬에서 다음의 명령어를 사용해서 빌드할 수 있습니다:npm run build그런 다음 .next 디렉터리를 사용하여 애플리케이션을 배포하세요.커스텀 서버를 사용하여 애플리케이션 배포하기우리가 막 배포한 애플리케이션은 커스텀 서버 코드를 사용하지 않았습니다. 하지만 만약 사용한 경우에는 어떻게 배포할 수 있을까요?다음의 브랜치로 체크아웃하세요:커스텀 서버를 사용하여 애플리케이션을 실행하기 위해 애플리케이션에 Express를 추가해주세요:npm install --save express애플리케이션 빌드하기이를 위해 next build를 사용하여 애플리케이션을 배포할 수 있습니다. 다음의 npm 스크립트를 추가해주세요:애플리케이션 시작하기프로덕션 애플리케이션임을 알리기 위해 커스텀 서버 코드를 생성해야 합니다.이를 위해 server.js로부터 이 코드를 살펴봅시다.이 부분을 살펴봅시다:그러면 프로덕션으로 이와 같이 애플리케이션을 시작할 수 있습니다.그래서 "npm start" 스크립트는 다음처럼 변경됩니다:마무리Next.js 애플리케이션을 배포하는 것에 대해 거의 다 배웠습니다.문서에서 Next.js 배포하기에 대해 더 배울 수 있습니다.배포에 대한 질문이 있다면 자유롭게 Slack에서 물어보거나 issue를 제출하세요.#트레바리 #개발자 #안드로이드 #앱개발 #Next.js #백엔드 #인사이트 #경험공유
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자바스크립트 기초 문법 정리 Part 2 - 객체

지난 Part 1 포스팅에 이어 자바스크립트 기초 문법에 대해 정리해보았습니다. 이번 포스팅에서는 여러 객체와 그 객체에서 제공하는 각 메서드에 대해 정리하였습니다. 다루는 객체의 여러 메서드에 대해 정리하였기 때문에 전 포스팅처럼 간략하지는 않지만 이번 포스팅을 저장해 두고 자바스크립트로 개발하면서 필요할 때마다 참고하여 보기에는 좋을 것 같습니다. 다만, 메서드 사용 예의 코드는 넣지 않았으니 예제 부분이 필요하다면 필히 공식 문서를 참고해주세요. 익히는 것 자체도 공식 문서를 통하여 보는 것이 가장 좋지만 혹여 영어에 취약하신 분이라면 이 포스팅을 참고하는 것도 괜찮을 것 같습니다. :)내장 객체브라우저의 자바스크립트 엔진에 내장된 객체. String/Date/Array/Nath/RegExp Object 등이 있음.날짜 객체 DateDate 객체 생성new Date()new Date(milliseconds)new Date(dateString)new Date(year, month, day, hours, minutes, seconds, milliseconds)Date Get 메서드getDate() - 일 정보를 가져옴.getDay() - 요일 정보를 가져옴. 0(일요일)-6(토요일)getFullYear - 연도 정보를 가져옴. (yyyy)getHours() - 시간 정보를 가져옴.getMilliseconds() - 밀리초 정보를 가져옴. 0-999 (1/1000 초의 단위)getMinutes() - 분 정보를 가져옴.getMonth() - 월 정보를 가져옴. 현재 월에서 -1한 값으로 옴.getSeconds() - 초 정보를 가져옴.getTime() - 1970년 1월 1일부터 경과된 시간을 밀리초로 가져옴.Date Set 메서드setDate() - 일 정보를 설정.setFullYear() - 연도 정보를 설정. 원한다면 월과 일 정보도 설정할 수 있다.setHours() - 시간 정보를 설정.setMillseconds() - 밀리초 정보를 설정.setMinutes() - 분 정보를 설정.setSeconds() - 초 정보를 설정.setTime() - 1970년 1월 1일부터 경과된 시간을 밀리초로 설정.기타 Date 메서드now() - 1970년 1월 1일부터 지금까지의 밀리초를 반환.parse() - 날짜 형태의 문자열을 변환하여 1970년 1월 1일부터 입력한 날짜까지의 밀리초를 반환.toString() - Date 객체를 문자열로 변환.toJSON() - Date 객체를 JSON 데이터로 변환.valueOf() - Date 객체를 밀리초로 반환.숫자 객체 NumberNumber 생성var num = 1;      var num2 = new Number(1);Number 객체의 속성MAX_VALUE - 표현 가능한 가장 큰 수.MIN_VALUE - 표현 가능한 가장 작은 수.POSITIVE_INFINITY - 무한대 수 표기.NEGATIVE_INFINITY - 음의 무한대 수 표기.NaN - 숫자가 아닌 경우 표기.Number 객체 메서드toExponential(n) - 자수 표기법으로 소수점 n자리만큼 문자형 데이터로 반환.toFixed(n) - 소수점 n자리만큼 반올림하여 문자형 데이터로 반환.toPrecision(n) - 유효 숫자 n의 개수만큼 반올림하여 문자형 데이터로 반환.toString() - 숫자형 데이터를 문자형 데이터로 반환.valueOf() - 객체의 원래 값을 반환.parseInt(값) - 데이터를 정수로 변환하여 반환.parseFloat(값) - 데이터를 실수로 변환하여 반환.수학 객체 MathMath 메서드 및 상수Math.abs(숫자) - 숫자의 절댓값을 반환.Math.max(숫자1, 숫자2, 숫자3) - 숫자 중 최댓값을 반환.Math.min(숫자1, 숫자2, 숫자3) - 숫자 중 최솟값을 반환.Math.pow(숫자, 제곱값) - 숫자의 거듭제곱한 값을 반환.Math.random() - 0~1 사이의 난수를 반환.Math.round(숫자) - 소수점 첫째 자리에서 반올림하여 정수를 반환.Math.ceil(숫자) - 소수점 첫째 자리에서 무조건 올림에서 정수를 반환.Math.floor(숫자) - 소수점 첫째 자리에서 무조건 내림해서 정수를 반환.Math.sqrt(숫자) - 숫자의 제곱근 값을 반환.Math.PI - 원주율 상수를 반환.배열 객체 ArrayArray 생성var array = new Array();array[0] = 1;array[1] = 2;var array2 = new Array(1, "temp", true);var array3 = [1, true, "문자열도 가능"];Array 객체의 메서드 및 속성join(연결문자) - 배열 객체에 데이터를 연결 문자 기준으로 1개의 문자형 데이터로 반환.reverse() - 배열 객체에 데이터의 순서를 거꾸로 바꾼 후 반환.sort() - 배열 객체에 데이터를 오름차순으로 정렬.slice(index1, index2) - 배열 객체에 데이터 중 원하는 인덱스 구간만큼 잘라서 배열 객체로 가져옴.splice() - 배열 객체에 지정 데이터를 삭제하고 그 구간에 새 데이터를 삽입할 수 있음.concat() - 2개의 배열 객체를 하나로 결합.pop() - 배열에 저장된 데이터 중 마지막 인덱스에 저장된 데이터 삭제.push(new data) - 배열 객체에 마지막 인덱스에 새 데이터를 삽입.shift() - 배열 객체에 저장된 데이터 중 첫 번째 인덱스에 저장된 데이터를 삭제.unshift(new data) - 배열 객체의 가장 앞의 인덱스에 새 데이터를 삽입.length - 배열에 저장된 총 데이터의 개수를 반환.문자 객체 StringString 생성var str = "hello";      var str2 = new String("hi");String 객체 메서드 및 속성charAt(index) - 문자열에서 인덱스 번호에 해당하는 문자 반환.indexOf("찾을 문자") - 문자열에서 왼쪽부터 찾을 문자와 일치하는 문자를 찾아 최초로 일치하는 문자의 인덱스 번호를 반환. 찾는 문자가 없으면 -1 반환.lastIndexOf("찾을 문자") - indexOf와 동일하나 문자열의 오른쪽부터 찾음.match("찾을 문자") - indexOf와 동일하나 찾는 문자가 없으면 null을 반환.replace("바꿀 문자", "새 문자") - 문자열에서 왼쪽부터 바꿀 문자와 일치하는 문자를 찾아 최초로 찾은 문자를 새 문자로 치환.search("찾을 문자") - 문자열 왼쪽부터 찾을 문자와 일치하는 문자를 찾아 최초로 일치하는 인덱스 번호를 반환.slice(a, b) - a개의 문자를 자르고 b번째 이후에 문자를 자른 후 남은 문자를 반환.substring(a, b) - a 인덱스부터 b 인덱스 이전 구간의 문자를 반환.substr(a, 문자 개수) - 문자열에 a 인덱스부터 지정한 문자 개수만큼 문자열을 반환.split("문자") - 지정한 문자를 기준으로 문자 데이터를 나누어 배열에 저장하여 반환.toLowerCase() - 문자열에서 영문 대문자를 모두 소문자로 바꿈.toUpperCase() - 문자열에서 영문 소문자를 모두 대문자로 바꿈.length - 문자열에서 문자의 개수를 반환.concat("새로운 문자") - 문자열에 새로운 문자열을 결합.charCodeAt("찾을 문자") - 찾을 문자의 아스키 코드 값을 반환.fromCharCode(아스키 코드 값) - 아스키 코드 값에 해당하는 문자를 반환.trim() - 문자의 앞 또는 뒤에 공백 문자열을 삭제.브라우저 객체 모델(BOM)브라우저에 내장된 객체. window 객체브라우저 객체의 최상위 객체.window 객체 메서드open("url 경로", "창 이름", "옵션 설정") - 새 창을 열 때 사용.- open() 메서드 옵션 설정: width/height/left/top/location/status/scrollbars/tollbarsalert("메세지") - 경고 창을 띄움.prompt("질의 내용", "기본 답변") - 질의응답 창을 띄움.confirm("질의 내용") - 확인/취소 창을 띄움.- 확인 클릭시 true 반환, 취소 클릭시 false 반환.moveTo(x 위치값, y 위치값) - 창의 위치를 이동시킬 때 사용.resizeTo(너빗값, 높잇값) - 창의 크기를 변경시킬 때 사용.setInterval("스크립트 실행문", 시간 간격) - 일정 간격으로 반복하여 실행문을 실행시킬 때 사용.clearIntervar(참조 변수) - 참조 변수에 참조되어 있는 setInterval() 삭제.setTimeout("스크립트 실행문", 시간 간격) - 일정 간격으로 한 번만 실행문을 실행시킬 때 사용.clearTimeout(참조 변수) - 참조 변수에 참조되어 있던 setTimeout() 삭제.screen 객체사용자의 모니터 정보를 제공하는 객체.screen 객체 속성width/height/availWidth/availHeight/colorDepth(사용자 모니터가 표현 가능한 컬러 bit)location 객체사용자 브라우저의 주소 창에 url에 대한 정보와 새로 고침 기능을 제공하는 객체.location 객체 속성 및 메서드href - 주소 영역에 참조 주소를 설정하거나 URL 반환.hash - URL의 해시값을 반환.hostname - URL의 호스트 이름을 설정하거나 반환.host - URL의 호스트 이름과 포트 번호를 반환.port - URL의 포트 번호를 반환.protocol - URL의 프로토콜을 반환.search - URL의 쿼리를 반환.reload() - 새로 고침.history 객체사용자가 방문한 사이트 중 이전에 방문한 사이트와 다음 방문한 사이트로 다시 돌아갈 수 있는 속성과 메서드를 제공하는 객체.history 메서드 및 속성back() - 이전 방문한 페이지로 이동.forward() - 다음 방문한 페이지로 이동.go(이동 숫자) - 이동 숫자만큼의 페이지로 이동. 음의 값이면 이전 페이지로 이동.length - 방문 기록에 저장된 목록의 개수 반환.navigator 객체현재 방문자가 사용하는 브라우저 정보와 운영체제의 정보를 제공하는 객체.navigator 속성appCodeName - 방문자의 브라우저 코드명을 반환.appName - 방문자의 브라우저 이름 반환.appVersion - 방문자의 브라우저 버전 정보를 반환.language - 방문자의 브라우저 사용 언어를 반환.product - 방문자의 브라우저 사용 엔진 이름을 반환.platform - 방문자의 브라우저를 실행하는 운영체제를 반환.userAgent - 방문자의 브라우저와 운영체제의 종합 정보를 제공.문자 객체 모델(DOM)HTML 문서의 구조.선택자직접 선택자직접 문서에서 요소를 선택함. (id/class/폼 명/요소 명 등)document.getElementById("아이디 명") - 아이디를 이용해 요소를 선택.document.getElmentsByTagName("요소 명") - 요소의 이름을 이용해 요소를 선택.document.formName.inputName - 폼 요소에 name 속성을 이용해 요소를 선택.인접 관계 선택자직접 선택자를 사용해 선택해 온 문서 객체를 기준으로 가까이에 있는 요소를 선택함. (parentNode/childeNodes 등)parentNode - 선택한 요소의 부모 요소를 선택.childNodes - 선택한 요소의 모든 자식 요소를 선택. 선택한 모든 요소가 저장됨.firstChild - 선택한 요소의 첫 번째 자식 요소만 선택.previousSibling - 선택한 요소의 이전에 오는 형제 요소만 선택.nextSibling - 선택한 요소의 다음에 오는 형제 요소만 선택.문서 객체 이벤트 핸들러 적용하기onclick - 선택한 요소를 클릭했을 때 이벤트 발생.onmousevoer - 선택한 요소에 마우스를 올렸을 때 이벤트 발생.onmouseout - 선택한 요소에 마우스가 벗어났을 때 이벤트 발생.submit - 선택한 폼에 전송이 일어났을 떄 이벤트 발생.버튼document.getElementById("btn").onclick = function() {    alert("welcome");}일단은 참고하는 책을 기준으로하여 정리해보았는데 후에 시간이 될 때마다 공식 문서를 참고하여 번역한다는 생각으로 보다 세부적인 사항을 정리해도 좋을 것 같다는 생각이 드네요. 우선적으로는 빠르게 함수와 이벤트에 대해 배우고 객체에 대한 더 자세한 사항을 정리하도록 하겠습니다. 다음 포스팅은 자바스크립트의 함수와 이벤트에 대해 다룰 예정입니다!참고문헌:Do it! 자바스크립트+제이쿼리 입문 - 정인용JavaScript 튜토리얼 문서 (http://www.w3schools.com/js/default.asp)티스토리 블로그와 동시에 포스팅을 진행하고 있습니다.http://madeitwantit.tistory.com#트레바리 #개발자 #안드로이드 #앱개발 #Node.js #백엔드 #인사이트 #경험공유
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AWS Batch 사용하기

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  : 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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
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ReactorKit 시작하기

ReactorKit 시작하기오늘은 StyleShare에서 ReactorKit을 사용한지 딱 1년이 되는 날입니다. ReactorKit은 반응형 단방향 앱을 위한 프레임워크로, StyleShare와 Kakao를 비롯한 여러 기업에서 사용하고 있는 기술입니다.StyleShare의 iOS 프로젝트 첫 커밋은 2011년 8월 23일입니다. 그 뒤로 약 7년간 크고 작은 기능을 추가하며 굉장히 큰 코드베이스를 가지게 되었습니다. 특히 2015년에는 스토어 기능을 런칭하면서 기존 서비스 만큼이나 많은 코드를 작성했습니다. 서비스 복잡도는 점점 높아졌고, 지속 가능한 코드베이스를 위해 많은 개선이 필요했습니다.ReactorKit은 많은 부분에 있어서 StyleShare가 가진 고민을 해결해주었습니다. Flux와 Reactive Programming의 개념을 결합하여 만들어진 ReactorKit에서는 사용자 인터랙션과 뷰 상태가 관찰 가능한 스트림을 통해 단방향으로 전달됩니다. 뷰와 비즈니스 로직을 분리할 수 있게 되면서 모듈간 결합도가 낮아지고 테스트하기 쉬워졌습니다. 또한, 자칫 복잡해질 수 있는 비동기 코드를 일관되게 작성할 수 있게 되었습니다.이 글에서는 ReactorKit의 기본 개념과 테스트를 위한 기법을 소개 합니다.데이터 흐름ReactorKit에는 뷰(View)와 리액터(Reactor)라는 개념이 존재합니다. 뷰는 상태를 표현합니다. 뷰 컨트롤러나 셀도 모두 뷰에 해당합니다. 뷰는 사용자 인터랙션을 추상화하여 리액터에 전달하고, 리액터에서 전달받은 상태를 각각의 뷰 컴포넌트에 바인드합니다. 뷰는 비즈니스 로직을 수행하지 않습니다.반대로, 리액터는 뷰의 상태를 관리합니다. 뷰에서 액션을 전달받으면 비즈니스 로직을 수행한 뒤 상태를 변경하여 다시 뷰에 전달합니다. 리액터는 UI 레이어에서 독립적이기 때문에 비교적 테스트하기 쉽습니다.ViewView 프로토콜을 적용하면 뷰를 정의할 수 있습니다. DisposeBag 속성과 bind(reactor:) 메서드를 필수로 정의해야 합니다.import ReactorKit import RxSwift class UserViewController: UIViewController, View { var disposeBag = DisposeBag() func bind(reactor: UserViewReactor) { } }<iframe width="700" height="250" data-src="/media/78a16e327ba4eb073cc5bdbb703c81f9?postId=c7b52fbb131a" data-media-id="78a16e327ba4eb073cc5bdbb703c81f9" data-thumbnail="https://i.embed.ly/1/image?url=https://avatars2.githubusercontent.com/u/931655?s=400&v=4&key=a19fcc184b9711e1b4764040d3dc5c07" class="progressiveMedia-iframe js-progressiveMedia-iframe" allowfullscreen="" frameborder="0" src="https://medium.com/media/78a16e327ba4eb073cc5bdbb703c81f9?postId=c7b52fbb131a" style="display: block; position: absolute; margin: auto; max-width: 100%; box-sizing: border-box; transform: translateZ(0px); top: 0px; left: 0px; width: 700px; height: 236.984px;">이 프로토콜을 정의하면 reactor 속성이 자동으로 생성됩니다. 이 속성에 새로운 값이 지정되면 bind(reactor:) 메서드가 자동으로 호출됩니다. 이곳에는 사용자 인터랙션을 리액터에 바인드하거나, 리액터의 상태를 각각의 뷰 컴포넌트에 바인드하는 코드를 작성합니다.func bind(reactor: UserViewReactor) { // Action self.followButton.rx.tap .map { Reactor.Action.follow } .bind(to: reactor.action) .disposed(by: self.disposeBag) // State reactor.state.map { $0.isFollowing } .distinctUntilChanged() .bind(to: self.followButton.rx.isSelected) .disposed(by: self.disposeBag) }<iframe width="700" height="250" data-src="/media/6a6d5aa66b156cae7d4475f6ed13efb0?postId=c7b52fbb131a" data-media-id="6a6d5aa66b156cae7d4475f6ed13efb0" data-thumbnail="https://i.embed.ly/1/image?url=https://avatars2.githubusercontent.com/u/931655?s=400&v=4&key=a19fcc184b9711e1b4764040d3dc5c07" class="progressiveMedia-iframe js-progressiveMedia-iframe" allowfullscreen="" frameborder="0" src="https://medium.com/media/6a6d5aa66b156cae7d4475f6ed13efb0?postId=c7b52fbb131a" style="display: block; position: absolute; margin: auto; max-width: 100%; box-sizing: border-box; transform: translateZ(0px); top: 0px; left: 0px; width: 700px; height: 325px;">Reactor리액터를 정의하기 위해서는 Reactor 프로토콜을 사용합니다. 사용자 인터랙션을 표현하는 Action과 뷰의 상태를 표현하는 State, 그리고 상태를 변경하는 가장 작은 단위인 Mutation을 클래스 내부에 필수로 정의해야 합니다. 또한 가장 첫 상태를 나타내는 initialState가 필요합니다.import ReactorKit import RxSwift final class UserViewReactor: Reactor { enum Action { case follow } enum Mutation { case setFollowing(Bool) } enum State { var isFollowing: Bool } let initialState: State = State(isFollowing: false) }<iframe width="700" height="250" data-src="/media/572f53fb442c67060d2a69f90a42a07b?postId=c7b52fbb131a" data-media-id="572f53fb442c67060d2a69f90a42a07b" data-thumbnail="https://i.embed.ly/1/image?url=https://avatars2.githubusercontent.com/u/931655?s=400&v=4&key=a19fcc184b9711e1b4764040d3dc5c07" class="progressiveMedia-iframe js-progressiveMedia-iframe" allowfullscreen="" frameborder="0" src="https://medium.com/media/572f53fb442c67060d2a69f90a42a07b?postId=c7b52fbb131a" style="display: block; position: absolute; margin: auto; max-width: 100%; box-sizing: border-box; transform: translateZ(0px); top: 0px; left: 0px; width: 700px; height: 435px;">Action이나 State와 달리 Mutation은 리액터 클래스 밖으로 노출되지 않습니다. 대신, 클래스 내부에서 Action과 State를 연결하는 역할을 수행합니다. Action이 리액터에 전달되면 두 단계를 거쳐서 뷰의 상태를 변경합니다.mutate() 함수에서는 Action 스트림을 Mutation 스트림으로 변환하는 역할을 합니다. 이곳에서 네트워킹이나 비동기로직 등의 사이드 이펙트를 처리합니다. 그 결과로 Mutation을 방출하면 그 값이 reduce() 함수로 전달됩니다. reduce() 함수는 이전 상태와 Mutation을 받아서 다음 상태를 반환합니다.func mutate(action: Action) -> Observable { switch action { case .follow: return UserService.follow() .map { Mutation.setFollowing(true) } .catchErrorJustReturn(Mutation.setFollowing(false)) case .unfollow: return UserService.unfollow() .map { Mutation.setFollowing(false) } .catchErrorJustReturn(Mutation.setFollowing(true)) } } func reduce(state: State, mutation: Mutation) -> State { var newState = state switch mutation { case let setFollowing(isFollowing): newState.isFollowing = isFollowing } return newState }<iframe width="700" height="250" data-src="/media/dc8fbdce8314a7eba99be944241c5432?postId=c7b52fbb131a" data-media-id="dc8fbdce8314a7eba99be944241c5432" data-thumbnail="https://i.embed.ly/1/image?url=https://avatars2.githubusercontent.com/u/931655?s=400&v=4&key=a19fcc184b9711e1b4764040d3dc5c07" class="progressiveMedia-iframe js-progressiveMedia-iframe" allowfullscreen="" frameborder="0" src="https://medium.com/media/dc8fbdce8314a7eba99be944241c5432?postId=c7b52fbb131a" style="display: block; position: absolute; margin: auto; max-width: 100%; box-sizing: border-box; transform: translateZ(0px); top: 0px; left: 0px; width: 700px; height: 522.984px;">테스팅테스트를 위해 가장 먼저 고민하게 되는 것은 ‘무엇을 테스트할 것인가’에 대한 것입니다. ReactorKit을 사용하면 뷰와 로직이 분리되어 상대적으로 쉽게 해답을 얻을 수 있습니다.View사용자 인터랙션이 발생했을 때 Action이 리액터로 잘 전달되는지리액터의 상태가 바뀌었을 때 뷰의 컴포넌트 속성이 잘 변경되는지ReactorAction을 받았을 때 원하는 State로 잘 변경되는지뷰 테스팅리액터의 stub 기능을 이용하면 뷰를 쉽게 테스트할 수 있습니다. stub 기능을 활성화하면 리액터가 받은 Action을 모두 기록하고, mutate()와 reduce()를 실행하는 대신 외부에서 상태를 설정할 수 있게 됩니다.func testAction_refresh() { // 1. Stub 리액터를 준비합니다. let reactor = MyReactor() reactor.stub.isEnabled = true // 2. Stub된 리액터를 주입한 뷰를 준비합니다. let view = MyView() view.reactor = reactor // 3. 사용자 인터랙션을 발생시킵니다. view.refreshControl.sendActions(for: .valueChanged) // 4. Reactor에 액션이 잘 전달되었는지를 검증합니다. XCTAssertEqual(reactor.stub.actions.last, .refresh) } func testState_isLoading() { // 1. Stub 리액터를 준비합니다. let reactor = MyReactor() reactor.stub.isEnabled = true // 2. Stub된 리액터를 주입한 뷰를 준비합니다. let view = MyView() view.reactor = reactor // 3. 리액터의 상태를 임의로 설정합니다. reactor.stub.state.value = MyReactor.State(isLoading: true) // 4. 그 때 뷰 컴포넌트의 속성이 잘 변하는지를 검증합니다. XCTAssertEqual(view.activityIndicator.isAnimating, true) }<iframe width="700" height="250" data-src="/media/9e5e0349766c69076a5081cbd680645b?postId=c7b52fbb131a" data-media-id="9e5e0349766c69076a5081cbd680645b" data-thumbnail="https://i.embed.ly/1/image?url=https://avatars2.githubusercontent.com/u/931655?s=400&v=4&key=a19fcc184b9711e1b4764040d3dc5c07" class="progressiveMedia-iframe js-progressiveMedia-iframe" allowfullscreen="" frameborder="0" src="https://medium.com/media/9e5e0349766c69076a5081cbd680645b?postId=c7b52fbb131a" style="display: block; position: absolute; margin: auto; max-width: 100%; box-sizing: border-box; transform: translateZ(0px); top: 0px; left: 0px; width: 700px; height: 721px;">리액터 테스팅리액터는 뷰에 비해서 상대적으로 테스트하기 쉽습니다. Action이 전달되었을 때 비즈니스 로직을 수행하여 State가 바뀌는지를 확인하면 됩니다.func testBookmark() { // 1. 리액터를 준비합니다. let reactor = MyReactor() // 2. 리액터에 액션을 전달합니다. reactor.action.onNext(.toggleBookmarked) // 3. 리액터의 상태가 변경되는지를 검증합니다. XCTAssertEqual(reactor.currentState.isBookmarked, true) } func testUnbookmark() { // 1. 리액터를 준비합니다. 액션을 미리 한 번 전달해서 테스트 환경을 만들어둡니다. let reactor = MyReactor() reactor.action.onNext(.toggleBookmarked) // 2. 리액터에 액션을 한 번 더 전달합니다. reactor.action.onNext(.toggleBookmarked) // 3. 리액터의 상태가 변경되는지를 검증합니다. XCTAssertEqual(reactor.currentState.isBookmarked, false) }<iframe width="700" height="250" data-src="/media/32af3eac8c1c9646bf95ea1442ad8ff4?postId=c7b52fbb131a" data-media-id="32af3eac8c1c9646bf95ea1442ad8ff4" data-thumbnail="https://i.embed.ly/1/image?url=https://avatars2.githubusercontent.com/u/931655?s=400&v=4&key=a19fcc184b9711e1b4764040d3dc5c07" class="progressiveMedia-iframe js-progressiveMedia-iframe" allowfullscreen="" frameborder="0" src="https://medium.com/media/32af3eac8c1c9646bf95ea1442ad8ff4?postId=c7b52fbb131a" style="display: block; position: absolute; margin: auto; max-width: 100%; box-sizing: border-box; transform: translateZ(0px); top: 0px; left: 0px; width: 700px; height: 522.984px;">마치며ReactorKit은 지금까지 CocoaPods에서 약 3만 7천회 다운로드 되었고, 약 730개 앱에서 사용되고 있습니다. 최근에는 Wantedly에서 사용하며 일본에서도 많은 호응을 얻고 있습니다. 공개된지 1년밖에 되지 않았지만 굉장히 좋은 평을 받으며 성장하고 있는 프레임워크입니다. 만약 새로운 프로젝트를 시작하거나, StyleShare와 비슷한 고민을 하고 계신다면 ReactorKit을 강력하게 추천합니다.ReactorKit GitHublet’Swift 2017 ReactorKit 발표 영상let’Swift 2017 ReactorKit 발표 자료#스타일쉐어 #개발팀 #개발자 #경험공유 #인사이트
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박문수 이야기

출근 첫날 이효진 대표님으로부터 입사 지원 메일을 하나 전달받았다. 이력서를 살펴보니 컴퓨터를 전공하지도 않았고, 현재 개발을 하고 있지도 않았지만 개발자로 일하고 싶다고 적혀 있었다. 개발을 할 수만 있다면 인턴부터 시작해도 좋다고 말했다. 남들이 부러워하는 삼성에 다니고 있는데 어떤 이유로 개발자가 되고 싶어 할까? 궁금한 마음에 한 번 만나보기로 했다. (뽑을 생각은 없었다)첫인상은 그냥 수수한 시골 청년이었다. 나도 입사한 지 얼마 안 되어 회사 주위 식당을 몰라 그냥 눈에 띄는 식당으로 들어갔다. (생각해 보니 그 식당을 그 이후로는 한 번도 가지 않았다) 지난 회사에서 어떤 일들을 했고, 왜 개발에 대한 목마름을 느꼈는지를 들었다. 개발자가 되기 위해 어떤 것들을 포기할 수 있는가에 대한 각오도 들었다.나는 앞으로 일 년 동안 인턴 월급을 받아야 할지 모른다고 이야기했다. 정말 열심히 하지 않으면 그저 그런 개발자가 되어 인생이 꼬일지도 모른다고 경고했다. 그런데도 흔쾌히 도전해보고 싶다고 말했고, 나는 배움의 기회를 제공하겠다는 약속을 했다. 좋은 대학을 나와 어렵게 얻은 직장을 포기하고 다시 새로운 길을 선택하려는 용기를 높이 샀다. 입사일은 3주 뒤로 정했다. 파이썬 책과 웹 프로그래밍 기본 책을 던져주고 모두 읽어 오라고 했다.입사 후 정신없이 3주가 지나고 문수님이 입사를 했다. 첫날 개발 환경을 셋업 하는 것을 도와주었다. 나에게는 너무나도 자연스러운 많은 것들이 그에게는 생소한 것이고 설명을 해야 했다. 문수님이 이해할 수 있는 간단한 것만 설명하고 나머지는 더 크면 알게 된다고 설명을 미루었다.(첫날 전체를 대상으로 자기소개를 하는 문수님. 우리 회사에는 입사자가 전체를 대상으로 자기소개를 하는 문화가 있다. 이 문화의 유래에 대해서는 다시 한 번 이야기해 보겠다.)내가 모든 것을 알려 줄 수는 없으니 코세라 수업을 같이 들어 보자고 이야기했다. 내 기준으로는 너무 쉬운 강의였지만 나는 회사 내에서 공부하는 분위기를 만들어 가고 싶었고 문수님께는 회사에서 필요한 기술 스택을 맛보는 기회가 될 수 있으리라 생각했다. (현재 시점으로 3달째 코세라 강의를 이어서 듣고 있다.)첫 강의인 HTML5를 들으면서 간단한 버그 수정부터 문수님께 요청을 하기 시작했다. 오자를 고치거나 박스의 위치를 조정하는 일부터 시작했다. 입사하고 3일이 지나서 첫 번째 배포를 했다. 처음이 어려웠을 뿐 간단한 수정을 하는 것에는 일주일이면 충분했다. 그때부터는 git과 git flow를 알려주기 시작했다. 착한 신입은 마음이 열려 있어서 불만 없이 모든 것을 따라 했다. 어느 정도 이해를 했는지는 알 수가 없다. 하지만 프로그래밍을 배우는 길에는 머리보다 손이 먼저 익히는 것들도 많다.3주가 지난 시점에는 첫 번째 데모를 전체 앞에서 보였다. (우리는 스크럼을 하고 있어서 매번 스크럼이 끝나는 날에 개발자가 스스로 자신이 개발한 것을 전 직원 앞에서 데모를 보인다.) 지금은 잠깐 문을 닫은 채권 거래소에서 채권 판매자가 손쉽게 채권을 팔 수 있는 기능이었다. 그것을 만들기 위해 일주일 넘게 꽁꽁 머리를 싸매고 있었고, 결국은 결과물을 내놓았다.(첫 번째 데모를 보이는 문수님. 긴장한 모습이 느껴진다. 데모를 마치고 다들 뜨거운 박수를 보내주었다)내가 만들면 2시간이면 끝났을 기능이라 일주일간 고생하는 것을 옆에서 지켜보는 것은 상당한 인내를 필요로 했다. 하지만 최대한 혼자만의 힘으로 첫 번째 과제를 해내기를 원했기에 최소한의 도움만을 주었다.이제 문수님이 입사한 지 만 3개월이 되었다. 그동안 많은 변화가 있었다. 회사에서 조그마한(점점 커지고 있다) 수정/기능들은 대부분 맡아 주고 있기에 다른 개발자들은 좀 더 어려운 문제를 풀 수 있게 되었다. 처음에는 코드 리뷰를 온라인으로 할 수가 없었다. 옆에 앉아서 어떤 부분을 어떻게 고쳐야 하는지를 구체적으로 알려 주어야 했고, 이해하지 못하면 관련된 지식을 얻을 방법을 알려 주어야 했기 때문이다. 하지만 이제 github의 PR을 보고 코멘트를 다는 것 만으로 코드를 적절히 수정할 수 있게 되었다. 얼마 전에는 하루에 1억이 넘는 이체를 하는 내부 시스템을 80% 이상 만들기도 했다. (내가 뼈대는 잡아 주기는 했다.)개발자라 부를 수 있는 기준이 따로 있겠냐만은 나는 이제 그를 개발자라 부를 수 있을 것 같다. 아마도 오늘의 문수님에게는 “개발자 박문수 님”이 가장 듣고 싶은 호칭이 아닐까 생각한다.  마지막으로 전공하지도 않았고, 첫 직장과도 관련 없는 새로운 도전을 하는 문수님의 용기에 박수를 보낸다. 내게 말하지는 않았지만 수많은 주위의 걱정과 우려를 이겨내기 위해 최선을 다하고 있으리라 생각한다. 나는 앞으로 그에게 “문수님은 지금 어디로 가고 있나요?"를 종종 물어봄으로 내 역할을 해야겠다.8퍼센트는 멋진 저희 팀과 함께 할 분들을 찾고 있습니다. 특히 저보다 개발을 잘 하시는 시니어 개발자, 그리고 3년 뒤에는 저 보다 잘하게 되실 주니어 개발자는 제가 모시러 갑니다. [email protected]로 연락 주세요.박문수 님이 이체 시스템 개발을 할 때 Toss의 이체 대행 API를 사용했습니다. 정말 간편합니다. 관련 개발을 하시는 분들은 사용해 보세요.#8퍼센트 #에잇퍼센트 #채용 #채용후기 #개발자 #개발자채용 #인턴 #인턴채용 #스타트업CTO

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