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스마트 컨트랙트 개발과정에서의 실수 — TransferFrom

Hexlant는 Blockchain 전문 개발 팀으로, 다양한 기관들의 스마트 컨트랙트 코드를 검수하는 업무도 진행하고 있습니다.지금까지 다양한 컨트랙트 코드들을 리뷰하면서 나왔던 문제점들을 공유하고, 더 나은 방법으로 개발 할 수 있는 방법들에 대해 이야기 해보고자 합니다.transferFrom에 대한 이해ERC-20 표준에 보면, transferFrom 이라는 함수가 있습니다. 일반적으로 많이 쓰이는 기능이 아니다 보니 잘 모르고 넘어가는 경우가 많습니다.function transferFrom(address _from, address _to, uint256 _value) public returns(bool)transferFrom은 남이 가지고 있는 토큰을 누군가에게 보내는 기능입니다.그 누군가는 내가 될 수도 있습니다.이 설명만 보면, 아래와 같은 의문이 생기실 겁니다.어? 남의 토큰을 내 마음대로 옮길 수 있다고??당연히 마음대로 옮기면 안되겠죠.그래서 approve 함수를 통해, 내 토큰을 사용할 수 있는 사람을 지정할 수 있습니다function approve(address spender, uint256 _value) public returns(bool)토큰의 holder는 approve함수를 호출하여 spender에게 일정량 만큼을 사용할 수 있게 허용을 해 줍니다. 그럼 spender는 허용된 범위 안에서 토큰을 마음대로 옮길 수 있습니다.허가되지 않은 토큰의 이동많이 쓰지 않는 기능이다 보니, 이 부분에 대해 고려하지 않고 개발 하는 경우가 있을 수 있습니다.아래는 저희가 리뷰했던 코드 중 일부입니다function approve(address _spender, uint256 _value) public returns (bool success) { require(_spender > address(0)); allowed[msg.sender][_spender] = _value; Approval(msg.sender, _spender, _value); return true; }function transferFrom(address _from, address _to, uint256 _value) public { require(_from > address(0)); require(_to > address(0)); require(balances[_from] >= _value); require(balances[_to] + _value > balances[_to]); balances[_from] = balances[_from].sub(_value); balances[_to] = balances[_to].add(_value); Transfer(_from, _to, _value); }approve 함수를 우선적으로 보면, allowed 테이블에, msg.sender가 _spender에게 얼마만큼 토큰사용을 허용해 주었는지 저장하는것 말고는 특별한 기능은 없습니다.allowed[msg.sender][_spender] = _value;이제 transferFrom 함수를 확인해 보겠습니다.transferFrom은 실제 토큰이 전송되는 부분이니 예가 필요할 것같습니다.Alice에게 10000개의 토큰이 있을 때, Bob이 transferFrom을 다음과 같이 호출했다고 합시다.transferFrom(Alice, Bob, 10000)자 이제 transferFrom코드를 따라가며 토큰이 어떻게 전송이 되는지 확인해 봅시다.require는 안에 들어간 조건이 만족해야만 다음 라인을 실행 할 수 있다는 명령어 입니다. require를 만족하지 못하면, 해당 트랙잭션은 수행되지 않고 실패로 처리됩니다.require(_from > address(0)); require(_to > address(0));위의 두 줄의 조건은 입력된 주소_from, _to는 각각 Alice와 Bob의 지갑 주소이기 때문에 0x*****형태로 0x0000…0000이 아니기에 해당 조건들을 모두 만족합니다.require(balances[_from] >= _value); require(balances[_to] + _value > balances[_to]);Alice의 지갑에는 10000개의 토큰이 있고 _value는 10000개이니까 저 require를 실제 숫자로 대입하면require(10000 >= 100000); require(0+10000 > 0);조건을 충분히 만족합니다.그 다음부분들을 실제로 Alice의 주소에서 Bob의주소로 10000개의 토큰을 옮기는 작업입니다.balances[_from] = balances[_from].sub(_value); balances[_to] = balances[_to].add(_value); Transfer(_from, _to, _value);Alice의 잔액에서 10000개만큼이 빠지고,Bob의 잔액에 10000개가 추가됩니다.balances[Alice] = balances[Alice].sub(10000); balances[Bob] = balances[Bob].add(10000); Transfer(Alice, Bob, 10000);이로서 Bob은 Alice의 토큰 10000개를 자신의 지갑으로 이동시켰습니다.일련의 과정을 요약하면1. 주소 오류 검증 2. 보내려는 토큰이 Alice가 가진 잔액보다 작은지 검증 3. 받았을때 Overflow가 발생하는지 체크 4. Alice의 잔액에서 보내는 만큼의 토큰 수량을 뺀다 5. Bob의 잔액에 보내는 만큼의 토큰 수량을 더한다과정을 보면 Bob이 Alice로 부터 토큰 사용을 허락받았는지 체크하는 부분이 없습니다.따라서 누군가가 보유한 토큰을 다른 사람이 제멋대로 쓸수 있게됩니다.오류수정transferFrom이 정상적으로 동작하려면 어떻게 수정되어야 할까요?function transferFrom(address _from, address _to, uint256 _value) public { require(_from > address(0)); require(_to > address(0)); require(balances[_from] >= _value); require(balances[_to] + _value > balances[_to]); require(allowed[_from][msg.sender] >= _value); balances[_from] = balances[_from].sub(_value); balances[_to] = balances[_to].add(_value); allowed[_from][msg.sender] = allowed[_from][msg.sender].sub(_value) Transfer(_from, _to, _value); }첫 번째로는 당연히 transferFrom을 호출한 사람이 권한이 있는지 확인해야 합니다.require(allowed[_from][msg.sender] >= _value);이 조건을 통해 허용된 수량안에서만 토큰을 옮길 수 있게 만들 수 있습니다.두번째는, 토큰을 옮긴 후 허용량을 줄여주어야 합니다.allowed[_from][msg.sender] = allowed[_from][msg.sender].sub(_value)만일 Alice가 Bob에게 10000개의 토큰을 허용해 주고, Bob이 그중 100개를 사용했다면, 그 다음번에 Bob은 9900개 안에서만 사용할 수 있어야 합니다.#헥슬란트 #HEXLANT #블록체인 #개발자 #개발팀 #기술기업 #기술중심 #실수담
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AWS CodeCommit. 배포 자동화 환경 만들기(브랜치별 Pipeline 구성)

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

안녕하세요. 스타일쉐어에서 PM을 맡고있는 박성환 입니다. 스타일쉐어팀이 QA프로세스를 도입한 것은 약 4개월 정도 되었습니다. 기존에는 QA 프로세스 없이 진행했었지만 주요 기능에 대한 오류감소 및 릴리즈 안정성 확보를 위해 도입을 고민하게 되었습니다.QA프로세스를 처음 도입할때 많은 고민이 있었습니다. 대규모 서비스에 적용하는 QA프로세스를 그대로 도입하기에는 인력 + 시간이 모두 부족했기에 시간과 인력이 많이 투여되는(다만, 안정성이 높음) 명세기반 테스트는 최소화하고, 도입 가능한 서비스(구글플레이의 단계적 배포, Crashlytics)를 활용해 부족한 부분을 커버하는 형식으로 저희 식의 간략화된 QA프로세스를 만들었습니다.(인력 + 시간이 상대적으로 제한적인 스타트업에 좀 더 효율적인 방식.)스타일쉐어팀의 QA 기간 : 앱 업데이트 당 3일(테스트/수정/릴리즈까지의 모든 기간)테스트 인원 : 2명 (1차QA 1명, 최종확인 1명)마이너 버그 수정 버전에서는 QA진행하지 않음스타일쉐어팀의 QA프로세스는 “주요 사용 케이스의 동작 확인” + “수많은 사용 패턴에 대한 대응”으로 정리할 수 있습니다. 저희 팀이 진행하고 있는 방식을 조금 더 자세히 설명해 드리자면 아래와 같습니다.(API 테스트, 자동화 테스트를 제외한 앱 릴리즈 전 진행하는 사용성 테스트에 대한 내용만을 담았습니다.)1. QA일정스타일쉐어 앱의 업데이트 주기는 4주에 1회로 진행하고 있습니다. 그 중 1주 단위의 스프린트가 3주 동안 진행되고 4주차 스프린트는 QA 및 릴리즈 스프린트로 진행됩니다. 매 스프린트에서 담당 엔지니어가 수정 혹은 추가된 단위기능에 대해 간단한 테스트가 끝나면 4주차에 알파 빌드 및 전 구성원이 설치/사용해보고 동시에 1차 QA(통합 테스트)를 진행하게 됩니다. 1차 QA의 버그들을 수정하면 베타버전 빌드 및 최종 확인을 진행한뒤 문제없으면 바로 릴리즈가 되어 사용자에게 신규 버전을 제공합니다.2. 주요 사용 케이스의 동작 확인1) 1차 QA(명세기반 테스팅)4주차에 신규 알파버전이 생성되면 1차 QA를 진행하게 됩니다. 스타일쉐어는 전담 QA담당자가 없습니다. 1차 QA는 다른 파트 엔지니어 1명이 테스트를 진행하고 2차는 PM이 최종확인 후 릴리즈 됩니다. 이 단계에서는 Test case를 바탕으로한 명세기반 테스트로 진행됩니다.테스트 케이스(TC)를 통한 테스팅은 핵심적인 기능 및 주 사용케이스에 대한 검수작업이라고 보시면 됩니다. 게임 혹은 복잡도가 높은 서비스의 경우에는 매 업데이트마다 모든 케이스에 대한 테스트가 어렵고 비효율적이기 때문에 리스크 분석기법, 탐색적 테스팅, 경계값 테스팅 등과 같은 방식을 사용하지만 스타일쉐어 서비스의 경우 상대적으로 복잡도가 낮아 매 업데이트 마다 대부분의 기능에 대한 테스팅을 진행합니다(TC로 100% 커버리지를 목표로 하지 않습니다. 불가능하다는 것을 인정하고 진행하는 것이 효율적). 테스트케이스 작성시에 유의했던 부분은 쉽고 명확하게 케이스를 명시해서 오류에 대한 판단이 명확하도록 하고 스타일쉐어 앱을 처음 본 사람도 바로 테스트가 가능하도록 작성하고 있습니다. (스트레스 테스트는 특이 사항이 있을 경우에만 진행합니다.)2) 교차 테스팅스타일쉐어의 경우에는 1차QA 과정을 담당 엔지니어가 아닌 다른 파트의 엔지니어(iOS버전 테스트의 경우 web, backend, Android 개발자 중 1명이 진행)가 1차 테스트를 진행합니다. 이 방식의 장점은 매번 같은 사람이 테스트하는 것보다 다른 백그라운드를 가진 엔지니어가 테스트 함으로써 다양한 시각으로 테스트를 하게 되 오류발견이라던지 서비스 개선 아이디어를 찾는데 더 효과적이었습니다. 그리고 신규 입사자의 경우 가장 먼저 테스트 담당자로 참여할 수 있도록 합니다(가장 빠르게 서비스 플로우를 이해할 수 있는 방법).3) 최종확인1차 QA 및 전사 베타버전 사용의 피드백을 통해 나온 버그/주요 기능에 대해 마지막 점검하는 절차입니다. 이 부분은 제품책임자(PM)가 담당을 하며, 이 부분을 통과하면 릴리즈 단계로 진행되어 사용자에게 업데이트 된 앱이 전달됩니다.3. 수많은 사용 패턴에 대한 대응단계적 출시(안드로이드)1차 QA과정인 테스트케이스를 통한 테스팅은 명시되어 있는 패턴과 제한적인 환경(Device, 해상도, 인터넷 환경 등등)에서의 주요 케이스에 대한 테스팅만 가능합니다. 하지만 사용자는 수많은 환경 및 사용패턴으로 서비스를 사용하기 때문에 이 부분을 TC의 스크립트로 모두 추가하고 살펴보기란 불가능에 가깝습니다. 그래서 저희 팀은 단계적 출시를 도입해서 대응하고 있습니다.모든 테스트 과정을 완료한 뒤 구글플레이 개발자 콘솔에서 앱 업데이트시 ‘지금 출시’가 아닌 ‘단계적 출시’로 선택합니다. 그리고 비율을 선택할 수 있는데 이 비율은 업데이트가 적용되는 사용자 비율을 설정하는 기능입니다. 즉, 전체 사용자가 아닌 미리 지정한 비율의 사용자에게만 업데이트 버전을 제공함으로써 우선적으로 우리가 예상하지 못한 버그나 불편한 부분이 있는지 확인해볼 수 있습니다. 스타일쉐어팀의 경우 5%의 사용자 비율로 단계적 출시를 1~2일 동안 진행한뒤 버그 리포팅 및 CS내용 확인 후 100% 대상으로 업데이트를 진행합니다.(5% 단계적 출시 이후 패치된 버전을 배포하면 해당그룹(5%)에게만 업데이트 됩니다.)이 부분은 오류에 대한 대응 및 새로운 기능에 대한 부분적인 반응을 볼 수 있는 용도로도 사용할 수 있어 매우 활용도가 높습니다.(신규 앱에 대해서는 해당 기능 사용이 불가능합니다. 업데이트시에만 사용가능합니다.)4. 도입효과1) Crash Free Sessions(Crashlytics)4월 13일 기준으로 Crash Free Sessions는 전체 사용자 중 99.8%의 안정성을 가져가고 있으며(이전에는 95~96%), 기존에는 주말과 같이 사용자가 많은 경우 그만큼 크래시 발생빈도도 높았지만 최근 버전에서는 주말/평일 관계없는 그래프를 보이고 있습니다.2) Crash Report(Flurry)위 지표는 1월~3월 까지의 Flurry의 안드로이드 버전 Crash Report를 캡처한 화면입니다. 1월 초만 해도 일 40회 정도의 크래시가 발생했다면 최근은 일 3~5회 정도로 개선된 모습을 확인할 수 있습니다.5. 마무리다만, 이러한 노력에도 버그는 여전히 존재합니다. 그래서 저희 QA프로세스도 개선할 방향을 모색하고 있는데, 현재의 개선 목표는 ‘퀄리티는 유지하되 속도는 빠르게’ 라는 방향으로 진행 중입니다. 그물을 더 촘촘히 짜듯이 명세기반 테스트의 규모를 늘리는 것에는 시간적/효율적인 한계가 분명히 존재하므로 자동화 테스팅(UI)의 강화를 통해서 부족한 부분을 채워보기 위한 시도를 준비하고 있습니다.하루라도 빠른 서비스의 개선도 매우 중요하지만 그만큼 우리가 전달하고자 하는 것을 문제없이 사용자에게 제공하는 것도 속도만큼 중요하다 생각 합니다. 문제없이 전달하기 위해 계속해서 고민하고 시도해볼 수 있도록 하겠습니다.#스타일쉐어 #개발 #개발팀 #개발자 #노하우 #인사이트
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[인공지능 in IT] 서로 다른 우리, 대화할 수 있을까?

설연휴 동안 그간 못 봤던 밀린 TV 프로그램들을 맘껏 즐기며 여유로운 시간을 보냈다. 그 중에서도 여러 분야의 전문가를 초빙해 특강을 해주는 tvN의 '어쩌다 어른'을 보기 시작했다. 몇 년 전 언어인문학을 주제로 한 조승연 작가님편을 보니 새삼 현재 대한민국이 처한 현실을 피부로 느끼게 되더라.< tvN>강연에서 가장 심도있게 다룬 부분은 대한민국 영어교육의 현실이다. 초등학교부터 영어 수업을 듣고, 심지어 말도 제대로 떼기 전인 유아기부터 영어를 주입시키는 것이 어느새 자연스러운 일이 되어버렸다. 하지만, 10년, 20년 이상 영어 교육을 받았는데도 막상 영어로 문서 작업을 하거나, 외국인이 길을 물어보면 식은땀을 흘리는 이유는 무엇일까? 어째서 한국에서는 영어를 제대로 하려는 노력보다, 영어를 아는 노력을 하고 있는 것일까?재미있는 사실은 우리만 영어를 배우려고 애먹는 것이 아니다. 미국인이 한국어를 배울 때에도 비슷한 현상을 겪는다. 강연 중 'FSI(The Foreign Service Institute)'에서 미국인들이 다른 나라 언어를 얼마나 공부해야 소통할 수 있는지에 대한 연구 자료를 공개했다. 언어별 Level 1부터 Level 5까지 다섯 가지 난이도로 구분 되어있고, 이에 따른 총 필요시간으로 구성되어 있는 연구에서, 한국어는 일본어, 중국어와 함께 소통하기 까지 총 2,200시간을 공부해야 하는 Level 5군에 속해 있었다.즉, 전세계 7,000여 개가 넘는 언어 중 한국어는 영어와 문장구조가 완전히 다르기 때문에, 24시간 내내 공부해도 90일 넘게 공부해야 한다는 것. 이렇듯 모국어가 아닌 다른 언어를 배우기 위해서는 어마어마한 시간과 노력이 필요하다. 만약, 단순히 언어를 알기 위해 배우는 것보다, 소통하기 위해 배운다면 흔히들 말하는 'ROI(Return on Investment)'를 더 높일 수 있자 않을까.출처: 동아일보소통을 위한 언어 학습은 비단 사람에게만 해당되는 것이 아니다. 기계와 사람의 소통 역시 요즘과 같은 인공지능 시대에서는 빼놓을 수 없는 부분이다. 몇 년 전부터 업계에서는 '챗봇(Chatbot)' 열풍이 불고있다. 챗봇은 대화(Chat)와 로봇(Robot) 두 단어를 합친 신조어로서, 각종 앱이나 웹을 기반으로 문자를 통해 사용자의 의도를 파악해 대화할 수 있는 인공지능 기계다. 여기에는 '자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)', '자연어 이해(Natural Language Understanding, NLU)', '머신러닝(Machine Learning)' 등 수많은 기술이 접목되어 발전 중이다. 현재 챗봇은 나날이 진화하며, 텍스트를 텍스트로만 처리하는 것을 넘어, '음성으로 변환(Text-To-Speech, TTS)'시키거나, '음성을 텍스트로 변환(Speech-To-Text)'시키는 등 다양성에 있어 점점 넓은 범위에 적용되고 있는 추세다.< 출처: Understanding Natural Language Understanding, Bill MacCartney >글로벌 챗봇 시장은 매년 큰 폭으로 성장하고 있는 추세이며, 여러 사업 분야에 걸쳐 사용되고 있다. 북미의 시장조사기관 'Credence Research' 조사에 따르면, 글로벌 챗봇 시장은 2015년부터 2023년까지 연평균 35% 성장할 것으로 예상된다. IT솔루션 기업 'MindBowser'가 조사한 결과, 95%의 기업이 챗봇 활용성에 대해 긍정적인 반응을 보였으며, 고객응대(93%)부터, 마케팅(61%), 상품 주문(47%), 소셜 미디어(32%) 등 사업 분야에서 활용되는 용도 역시 다양한 것으로 밝혀졌다.챗봇은 어떠한 프로세스를 통해 실제로 작동하는지 살펴보기 위해서 사내 엔지니어의 도움을 받았다. 스켈터랩스에서 대화형 인공지능 프로젝트팀에 있는 정태형 엔지니어가 메신저를 통한 간단한 시범 사례를 스크린샷으로 찍어 보여주었다.< 인공지능 메신저 사례, 출처: 스켈터랩스 >여행지를 자동으로 추천해주는 엡에 적용할 수 있는 챗봇과의 대화다. 사용자가 "여행을 가고 싶다"고 말하자 자동으로 '카이트봇'이 반응하고, 여행 기간과 테마를 물어본다. 여기서 사용자가 "여행 기간"을 말하자 챗봇은 자동으로 '3월'과 '7일'을 인식, 이전 질문에서 대답하지 않은 테마에 대해 질문한다. 이렇게 사용자와 챗봇 사이에서 대화를 자연스럽게 주고 받을 수 있는 것은 대화의 구성 요소 중 '의도(Intent)', '개체(Entity)', '맥락(Context)'이 중요한 역할을 한다. 이를 간단히 살펴보도록 하자.의도(Intent)는 사용자가 어떠한 의도로 대화를 하는지를 의미한다. 위 스크린샷의 경우, 여행을 가는 것'이 의도라 할 수 있다. 예를 들어, "여행 가고 싶어"가 아닌 "여행 가볼까?"로 입력하더라도 - 미리 여행을 가는 것에 대한 자연어 기반 패턴이 'Intent Classifier'에 입력되어 있는 상태라면 - 이를 '사용자가 여행을 가고 싶구나'라는 의도로 이해할 수 있는 것이다.개체(Entity)는 사용자의 의도 중에서 실체가 될 수 있는 변수를 말한다. 개체는 사용자가 입력한 문장에서 특정한 변수가 달라질 때 사용된다. 위 스크린샷의 경우, '3월 3일', '해변', '일주일' 등과 같이 주로 명사 형태로 구성된 문장에 들어가는 구성 요소를 말한다.문맥(Context)은 이전 대화를 자연스럽게 이어갈 수 있도록 처리할 수 있는 기능이다. 예를 들어, 사용자가 챗봇에게 "가수 빅뱅의 프로필을 검색해달라"고 요청했다. 그리고 빅뱅의 노래를 듣기 위해 "거짓말 틀어 줘"라고 명령하면, 기존에 빅뱅이라는 가수에 대해 대화하고 있던 문맥을 인식해 God의 거짓말이 아닌 빅뱅의 거짓말을 재생하는 것이다.이 외에도 챗봇에는 '말뭉치(Utterance)', '시나리오(Scenario)', '슬롯채우기(Slot Filling)' 등 다양한 구성요소를 통해 대화를 이어나갈 수 있다. 물론, 아직 100% 인간과 대화하는 기술까지 이르지는 못했다. 하지만, 우문현답하지 않고 사용자 의도를 정확하게 파악하는 수준에 이르러 생활에 편의성을 제공하고 있다.한국어의 경우 언어의 난이도 때문에 국내 기업은 물론 많은 글로벌 IT 기업도 아직 완벽한 수준에 도달하지 못했다. '잘 한다'라는 말만 하더라도 '훌륭하게 하다', '만족할 만하다', '자주 하다' 등의 긍정적인 표현이 있는가 하면, '잘 하는 짓이다' 등의 부정적인 표현인 경우도 흔하기 때문이다. 결국 챗봇도 기계이기 때문에, 여러가지 문장과 상황을 학습시켜 한국어 성능을 향상시켜야만 한다.다시 '어쩌다 어른'으로 돌아가보자. 강연을 마무리할 즈음 조승연 작가는 이렇게 말한다."영어도 결국 언어의 한 종류, 영어를 쓰는 사람들도 우리와 같은 사람, 우리처럼 희로애락을 느끼는 인간입니다. 기계와 얘기하기 위해 법칙에 맞춰 말해야 하는 것이 아니라 그 사람과 감정을 통하게 해주는 어떤 도구입니다."여전히 우리는 챗봇이라는 기계와 소통한다기 보다, 일방적으로 질문을 던지고, 챗봇은 미리 입력되어 있는 규칙 안에서만 답한다. 학습을 통해 수많은 데이터가 축적된다 하더라도, 아직까지 언어를 통해 전달되는 인간의 감정을 완벽히 이해하기에는 부족한 것이 사실이다. 과연 기계가 '법칙'에 맞춰서 말해야 하는 것 이상을 넘어서는 순간이 올까? 우리는 그 순간을 찾아 지금도 노력하고 있는지 모른다.이호진, 스켈터랩스 마케팅 매니저조원규 전 구글코리아 R&D총괄 사장을 주축으로 구글, 삼성, 카이스트 AI 랩 출신들로 구성된 인공지능 기술 기업 스켈터랩스에서 마케팅을 담당하고 있다#스켈터랩스 #기업문화 #인사이트 #경험공유 #조직문화 #인공지능기업 #기술기업
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JANDI CONNECT 개발기

지난 1월 말, 새해를 맞아 잔디에 새로운 기능이 업데이트되었습니다. 바로 잔디 커넥트에 관한 내용인데요, 협업에서 많이 쓰이는 몇 가지 외부 서비스를 잔디와 쉽게 연동해서 더욱 효율적인 업무 커뮤니케이션을 할 수 있게 되었습니다. 많은 고객분들이 이번 업데이트를 기다려주신 만큼, 저희 개발팀 또한 기대에 보답하고자 지난 몇 주의 스프린트 동안 열심히 준비했습니다. 이번 글에서는 커넥트 동작 방식을 설명하고 그 개발 과정에서 저희가 겪은 시행착오를 비롯한 여러 값진 경험들을 공유하고자 합니다.Integration? Webhook!연동: [기계] 기계나 장치 따위에서, 한 부분이 움직이면 다른 부분도 함께 잇따라 움직임.앞서 말한 대로 잔디 커넥트는 여러 웹 서비스들과 잔디를 연동할 수 있는 기능입니다. 서로 다른 웹 서비스를 연동하기 위해선 한 서비스 내에서 특정 이벤트가 발생 했을 때 다른 서비스로 해당 이벤트를 알려주는 연결 고리가 필요합니다. 이때 해당 연결 고리 역할을 위해 대표적으로 사용되는 기법이 웹훅(WebHook) 입니다. 웹훅은 user-defined HTTP callbacks, reverse APIs 등으로 불리는데, 간단히 설명하자면 웹 서비스에서 공개한 API가 아닌 사용자가 직접 지정한 주소(URL)로 특정 이벤트가 발생 시 HTTP Request를 보내주는 기법입니다. 예를 들어,새로운 일정이 등록된 경우(Google Calender)요청한 Pull Request가 Merge된 경우(GitHub)카드에 새로운 코멘트가 작성된 경우(Trello)이러한 이벤트가 발생했을 때 사용자가 매번 이벤트가 발생했는지 확인하지 않아도 서비스가 먼저 알려줄 수 있도록 일종의 알림을 등록하는 것이죠. 잔디 커넥트는 이와 같은 특징을 이용해서 각각의 웹 서비스에서 제공하는 웹훅을 잔디의 메시지 형태로 전달하는 기능입니다.일반적으로 웹훅은 이벤트에 대한 알림을 외부로 전달하는 것을 말합니다. 이 부분에서 중요한 것은 전달 방향인데, 서비스 내부에서 외부로 전달하기 때문에 이를 Outgoing Webhook으로 부르기도 합니다1. 같은 맥락에서 반대로 생각해보면 외부에서 서비스 내부로 특정 데이터를 전달하는 경우이니 Incoming Webhook이 됩니다. 앞서 웹훅을 reverse API라고 했는데 이를 다시 뒤집으니 결국 서비스 내부로 통신하는 제한적인 API와 같은 역할을 합니다. 굳이 용어를 구분한 이유는 API와 달리 접근하려는 서비스의 별도 인증 절차를 거치지 않고도 사용자가 생성한 웹훅의 URL을 인증 토큰으로 사용하며 약속된 Request Body 포맷만 알고 있다면 자유롭게 사용할 수 있기 때문입니다.개념 설명이 다소 길어졌지만, 이번 잔디 커넥트 기능에 대해 용어나 개념이 낯설다는 피드백이 생각보다 많았기 때문에 이번 글을 통해 더 많은 분들이 웹훅을 이해하는 데 도움이 될 수 있으면 좋겠습니다.구현에 앞서서비스를 운영한지 1년 정도 지난 시점에서 저희 내부적으로는 백엔드의 기술 스택 변경 및 각 서비스 분리에 대한 갈증이 있었습니다. 하지만 이미 서비스를 운영 중이기 때문에 안정성이 최우선시 되는 만큼 꽤 부담스러운 숙제로 미뤄둘 수밖에 없었고요. 때마침 커넥트 기능은 숙제를 시험해볼 만한 좋은 기회임에는 분명했지만, 새로운 기술 스택을 바로 서비스에 적용하기엔 오히려 개발 효율이 떨어질 것이라는 판단하에 일단 서비스 분리에만 집중하기로 했습니다.기본적으로 API와 DB를 기존 서버와 분리하고 웹훅 데이터를 저장하기 위한 큐와 해당 데이터를 처리하는 배치 서버 또한 모두 기존 서비스와 분리해서 최대한 결합도를 제거했습니다. 이런 설계 덕분에 추후 사업 전략이나 각 국가의 특성에 맞춰 커넥트 기능을 어렵지 않게 포함하거나 제외할 수 있게 되었습니다. 전반적인 저희 잔디 백엔드 아키텍쳐에 대해서는 아직 한 번도 소개 해드린 적이 없으니 다음에 따로 주제로 선정해 집중적으로 다뤄보도록 하겠습니다.동작 방식잔디 커넥트가 동작하는 방식은 기본적으로 다음과 같습니다.Incoming Webhook URL 생성 - 외부 서비스 웹훅 등록 - 웹훅 수신 - 메시지 작성 연동 대상 서비스마다 조금씩 차이가 있지만, 기본적으로 모두 위와 같은 방식으로 동작하기 때문에 단계마다 나누어 설명하겠습니다.1. Webhook URL 생성Webhook URL은 https://wh.jandi.com/connect-api/webhook/{teamId}/{webhook-token}와 같은 형태로 생성됩니다. hostname을 별도로 설정함으로써 기존 API 서버와의 분리는 물론이고, nginx의 Limiting the Request Rate 설정을 이용해서 호출되는 웹훅 요청 수를 효과적으로 제한할 수 있었습니다. webhook-token은 중복을 피하면서 각 웹훅에 대한 유효성을 검증할 수 있도록 여러 키를 조합한 md5 hash 값을 이용했습니다.이렇게 생성된 URL은 Incoming Webhook 뿐만 아니라 Google Calendar 등의 서비스에 등록하는 콜백 URL로 사용합니다.2. 외부 서비스 웹훅 등록웹훅을 등록하는 방법은 서비스에 따라 API를 이용하거나 수동으로 직접 등록할 수 있습니다. 사용자가 직접 웹훅을 등록하는 방법은 웹훅 URL만 생성해서 전달하면 등록 과정의 추가 처리가 필요 없어서 간단하지만, 서비스마다 등록하는 방법이 조금씩 다르고 다소 복잡하게 느껴지는 문제가 있습니다. 반대로 각 서비스에서 제공하는 API를 이용해 웹훅을 등록하면 사용자의 부담을 많이 줄일 수 있지만, 그만큼 내부적으로 처리해야 할 작업이 많아집니다. 그래서 구현 초기에 꽤 많은 시간을 투자할 수밖에 없었고 그 과정에서 아래와 같은 어려움을 겪었습니다.웹훅 관련 API를 사용하려면 먼저 인증을 받아야 하는데 서비스마다 제공하는 인증 방식이 조금씩 달라서 이를 통합하는 모델을 만들기가 쉽지 않았습니다. 요약하자면 기본적으로 accessToken을 사용하지만, 인증 방식에 따라 부가적으로 필요한 데이터가 서로 조금씩 다른것이죠. 가령, 구글캘린더는 만료 일시와 토큰 갱신을 위한 refreshToken 값을 별도로 갖고 있어야 합니다. 또 한가지 놓치기 쉬운 부분은 인증 폐기(revoked) 관련한 데이터 처리인데 저희가 경험한 바로는 인증이 폐기되었을 때 별도로 웹훅 알림을 주지 않기 때문에 반드시 인증의 유효성을 확인하는 추가 로직이 필요합니다.대부분의 사무실이 그렇듯이 저희 또한 공유기를 이용해 내부 네트워크를 구성하고 있습니다. 게다가 백엔드 파트는 개개인의 로컬 가상 서버에 동일한 환경을 설정해놓고 개발을 하므로2보통 경우엔 외부(public network)에서 들어오는 요청을 받을 수 없습니다. 그렇다고 매번 외부 네트워크에 있는 서버에 배포 후 테스트하기가 어려우니, 저희는 각 로컬 서버마다 고유 포트 번호를 나눠 갖고 WAN이 물린 공유기의 포트 포워딩을 알맞게 설정한 뒤에 네트워크 터널링 유틸리티인 ngrok을 이용해 내부와 연결되는 public 주소를 생성해서 외부 서비스와 문제없이 통신할 수 있었습니다.3. 웹훅 수신웹훅을 통해 들어오는 Request는 일단 정상 응답을 하는 게 좋습니다. 서비스마다 최초 웹훅 등록 시 유효한 URL인지 확인하는 테스트 요청을 하는데 이때 정상 응답을 하지 못하면 아예 등록조차 처리되지 않습니다. 또한, 정상적으로 등록된 이후 특정 이벤트에 해당하는 웹훅 요청에 대한 응답에도 주의할 필요가 있는데, 만약 에러 응답이 반복되면 일정 시간 동안 각 서비스에서 아예 해당 웹훅을 발송하지 않도록 제한이 걸려 더 이상 테스트를 진행할 수 없는 경우도 있었습니다.따라서 일단 웹훅 요청이 들어오면 teamId와 webhook-token 값으로 올바른 웹훅인지 검증한 후 서비스별 큐에 Request header와 body를 포함한 데이터를 전달한 뒤 바로 응답하고, 큐에 쌓인 데이터는 커넥트 종류별로 배치 서버가 돌면서 처리하게 됩니다. SQS를 사용함으로써 늘어나는 데이터에 대한 안정성을 확보하고 각각의 배치 서버를 독립적으로 분리해서 구현함으로써 자연스레 확장성(scalability)도 보장할 수 있게 되었습니다.4. 메시지 작성웹훅 데이터를 잔디의 메시지로 변환하는 역할은 배치 서버가 담당합니다. 서비스별로 데이터 포맷이 다르므로 해당 데이터를 파싱 및 처리하는 Worker 또한 각각 구현했습니다. 사실 커넥트 기능에서 가장 핵심적인 역할을 하는 부분인 만큼 가장 많은 공수가 드는 작업이였던 것 같습니다.서비스마다 정해놓은 웹훅 이벤트와 잔디 커넥트에서 제공하고자 하는 알림이 서로 완전히 일치하지 않아서 이를 서로 연결하는 작업연동 서비스의 문서가 잘 정리되어 있지 않아서 일일이 필요한 동작을 취하고 그에 따라 들어오는 데이터를 정리하는 작업잔디 계정 언어에 따라 메시지 L10N3을 적용하는 작업커넥트 메시지를 전달하기 위해 기존 멤버와 다른 커넥트 봇을 구현하는 작업등 요약하기 어려울 정도로 크고 작은 이슈들이 많았습니다. 그 내용이 너무 다양해서 모두 상세히 기록하긴 어렵지만, 개중에 도움이 될만한 내용을 추려서 아래 따로 정리했으니 관심 있으신 분들은 참고하시면 좋을 것 같습니다.서비스별 집중 탐구커넥트 구현 일정을 최대한 앞당기기 위해 저희는 개발자들끼리 각각의 커넥트 종류 별로 전담해서 작업하는 전략을 취했습니다. 제가 대표로 글을 작성하기는 하지만 보다 정확하고 구체적인 정보를 전달하는 것이 좋겠다는 생각에 개발을 담당하신 분들과의 짧은 인터뷰 형식을 빌려 공유하겠습니다.- Google CalendarQ. 기술적으로 난이도가 높았던 작업을 소개해달라.전반적으로 어려운 작업이 있었다기보단, 캘린더 특성상 세세하게 처리할 부분들이 많아 설계와 구현이 어쩔 수 없이 복잡해졌다. 가장 골치 아팠던 작업은 일정 알림을 타임존(Time Zone)에 따라 각각 알맞은 시간에 전달하는 작업인데, “잔디 계정의 타임존”, “구글 캘린더의 타임존”, “개별 일정의 타임존” 이렇게 3가지를 모두 고려해서 경우마다 기준이 되는 타임존을 결정하는게 엄청 까다로웠다. 심지어 구현 후 테스트를 하는 과정에서도 출력된 시간이 올바로 표시된 것인지조차 헷갈려서 디버깅하는데 한참 고생할 수 밖에 없었다.웹훅을 등록하고 관리하는 부분도 꽤 복잡했는데, 구글 답게(?) 웹훅에도 만료 기간이 존재한다는 것이 포인트다. 때문에 만료되기 전에 반드시 재등록 및 과거 웹훅 삭제 작업을 하는데, 효과적으로 처리하기 위해 “웹훅을 받을 때마다 만료 기간을 확인”, “등록된 일정이 많지 않아 웹훅을 받지 못하는 경우도 있으니 별도의 배치서버가 하루 단위로 확인” 이렇게 두 가지 로직을 넣어서 자동으로 웹훅을 유지하도록 구현했다.또한, 다른 연동 서비스와 달리 구글은 웹훅 콜백으로 들어오는 요청에 해당 이벤트에 대한 데이터를 직접 담아주지 않기 때문에 key를 가지고 한 번 더 API 호출을 통해 필요한 데이터를 가져와야 한다는 점도 주의해야 한다. 요청해야 할 API 문서는 비교적 잘 정리된 편이지만, 같은 요청에 대해서도 인자를 어떻게 보내는지에 따라 그 응답이 제각각이기 때문에 응답 값에 대해 무조건 신뢰하고 처리해서는 안 된다. 당연히 존재할 것으로 생각한 필드 값에 빈 배열이 들어와서 일정 관련된 데이터를 일부 날리고 나서야 깨달았다.. -_-Q. 가장 처리해야 할 이슈가 많았다고 알고 있는데, 그중에서도 기억에 남는 이슈가 있을 것 같다.너무 많은 이슈를 동시에 처리하다 보니 특별히 기억에 남는 이슈는 없다. 다만 아직도 왜 그랬는지 확실한 이유는 알 수 없지만, 언젠가 한 번 구글에서 웹훅을 아예 전달해주지 않았던 경우가 있었다. 과도한 요청으로 limit이 걸린 것도 아니었는데, 갑자기 웹훅이 안들어오니깐 우리로서는 어떻게 풀어볼 방법이 없었다. 그러다 나중에 확인해보니 대략 12시간쯤 지나고 나서 그동안 밀려있던 웹훅 데이터가 한 번에 밀려서 들어와 있더라. 다행히 그 이후로 지금까지 한 번도 재현되지 않는걸 보니, 혹 동일한 증상을 겪는다면 당황하지 말고 기다려 보시라.반복 일정을 다루는 것도 꽤 골치 아픈 이슈인데, 왜냐하면 일정이 있을 때 마다 웹훅 알림을 주지 않고 처음 등록된 시점에서 한 번만 정보를 알려주기 때문에 등록된 시점 이후의 일정은 내부적으로 계속 등록해줘야 한다. 기본적으로 구글 캘린더는 RFC-55454 표준을 따르지만, 실제 전달되는 데이터 중 일부는 표준과 조금 다른 부분이 있었다. 특히 반복 일정(recurrence) 관련 데이터 포맷이 조금 다르므로 캘린더 데이터를 파싱하기 위해 만약 외부 library를 사용한다면 별도의 예외처리가 필요하다. 더욱 더 까다로운 건 사실 등록된 반복 일정이 수정되거나 삭제되는 경우인데, 이때 “특정 일정만 삭제”, “지금 시점 이후의 일정 모두 수정” 등 워낙 케이스도 많고 각각을 테스트 하는 것도 쉽지 않기 때문에 작업 시간이 꽤 오래 걸렸다. (심지어 아직 확인하지 못한 드문 케이스에서는 잠재된 버그가 있을 수도…)Q. 그 밖의 도움이 될만한 노하우나 꿀팁이 있다면?구글 캘린더 API는 Webhook 보단 Push Notification 키워드를 많이 사용한다. 푸시 노티라는 게 좀 다른 카테고리에서 많이 쓰이는 용어이기도 하다 보니 코드 리뷰 등의 커뮤니케이션을 할 때 혼동이 좀 있었던 것 같다.물론 서비스 요구사항마다 다르겠지만, 잔디 같은 경우엔 요구사항에 맞춰 계속 설계를 변경 및 개선하다 보니 결과적으로 너무 복잡해져 효율이 떨어지는 코드를 작성할 수밖에 없었다. 처음부터 연동을 생각하기보다는 아예 캘린더 자체 기능을 베이스로 설계하고 데이터만 구글에서 가져온다 생각했다면 개발 생산성이 더욱 좋았을 것 같다.- TrelloQ. 기능을 구현하면서 느낀 아쉬웠던 점과 좋았던 점을 짚어달라.트렐로 공식 API 문서가 더 명확했다면 좀 더 개발이 수월했을 것이다. 문서가 RESTful하게 end-point path는 간결하게 잘 정돈되어 있지만, 각 요청 parameter에 대한 설명이나 response 데이터 등이 명확하게 정리되지 않아서 적합한 API를 찾거나 불명확함을 걷어내기 위한 테스트를 하다 보니 전반적으로 시간이 길어지고 비효율적이었던것 같다.그에 반해 트렐로에서 웹훅 이벤트를 발생시키기 위한 유저 액션들이 비교적 간단하고, 그에 따른 콜백 리퀘스트 또한 누락 없이 빠르게 잘 들어와서 그나마 쉽게 테스트를 할 수 있었다.Q. 기능 구현을 위해선 반드시 알아야 할 웹훅 이벤트 종류 및 데이터에 대한 문서는 정리가 전혀 안 되어있다고 하던데 정말인가?그렇다. 처음엔 좀 당황했지만, 그래도 방법이 없으니 일일이 경우마다 테스트해보면서 직접 정리를 하려고 했다. 하지만 각 웹훅마다 큰 구분만 있고 세세한 데이터는 너무 다양해서 깔끔하게 정리하기가 어려워 따로 공유를 위한 문서를 만들지는 못했다. 예를 들자면 트렐로에서 updateCard 라는 action type의 웹훅 데이터를 보내주는데, 그 데이터만 보고 “Card Archive”, “Description 수정/삭제”, “Due date 등록/수정”, “카드 이동” 등의 여러 가지 서로 다른 이벤트를 구분해야 한다. 근데 그 구분하는 방법이 특정 flag가 있는 게 아니라서 각 data를 모아놓고 역으로 분리하다 보니 코드를 깔끔하게 작성하기가 어려움은 물론, 추후 트렐로 측 데이터의 변동이 있을 때의 품질을 보장할 수 없는 리스크를 안고 구현할 수밖에 없었다.Q. 그 밖의 도움이 될만한 노하우나 꿀팁이 있다면?만약 트렐로와 어떤 형태로든 연동하려고 한다면, 설계 전에 모든 API에 대해 꼼꼼히 살펴보고 웹훅 이벤트 또한 직접 테스트해서 일단 전체적으로 리스트업을 정리하는 게 보다 생산성에 도움이 될 것이다. 트렐로를 잘 알고 있더라도 서비스 내부에서 “보드”, “리스트”, “카드”가 어떤 상관관계를 가지는지 미리 정리해보는 것도 좋다.사소하지만 좀 특이했던 점은 웹훅을 처음 등록할 때 해당 URL로 확인 요청을 한번 하는데, 이때 요청은 HTTP method가 POST가 아닌 HEAD로 들어온다. 그래서 반드시 동일한 URL의 HEAD 요청에 대해서도 정상 응답을 할 수 있도록 구현해야 한다.마무리잔디 커넥트를 구현하면서 특히 서비스 품질과 개발 속도 간의 밸런스에 대한 고민을 많이 했습니다. 초반에 서비스 종류별로 작업을 분리하고 각각의 방식으로 설계한 뒤 나중에 정리하는 전략이다 보니 공통으로 가져갈 수 있는 DB 모델이나 서비스 로직이 많아서 이를 통합하기 위해 반복 작업을 할 수밖에 없었는데 이 부분이 저희 내부적으로 느낀 가장 아쉬운 부분이 아니었나 생각합니다. 기능 중 많은 부분이 외부 서비스에 의존적이다 보니 생각하지도 못한 크고 작은 이슈들이 발생해서 일정 산출에도 꽤 어려움을 겪었습니다.커넥트 기능을 출시한 이후로 꽤 시간이 지났음에도 불구하고 이슈 백로그(Backlog)를 보니 아직도 개선할 부분이 많이 남아있는 듯 합니다. 그렇지만 이번에 기반이 되는 작업을 최대한 튼튼히 하기 위한 많은 시행착오를 거쳤기에, 추후 연동되는 커넥트 종류를 늘려나가는 시점5에 보다 효과적으로 개발할 수 있을 것이라 기대하면서 이번 글을 마치겠습니다.Slack API 문서 참고 ↩vagrant의 box로 서로의 로컬 개발 환경을 동일하게 유지하고 있습니다. 참고로, 현재 저희 서버 환경은 Local - Dev - Staging - Production으로 구성되어 단계별로 상황에 알맞게 배포하고 있습니다. ↩Localization의 약어. 잔디는 아시아 시장에 최적화된 서비스를 제공하고자 한국어, 일본어, 중국어 간체자(중국), 번체자(대만/홍콩), 영어 총 5가지 언어를 지원합니다. ↩아이캘린더(iCalendar)로 불리는 인터넷 캘린더의 데이터 포맷에 관한 표준. IETF 문서참고 ↩구체적인 시점은 말씀드리기 어렵지만, 더욱 좋은 사용성을 제공하고자 유저분들의 설문조사를 진행하고 있으니 많은 참여 부탁드립니다. ↩#토스랩 #잔디 #JANDI #개발후기 #일지 #인사이트
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머신러닝 엔지니어 정갑님을 소개합니다

같이 일하고 있는 직장 동료들에 대해 얼마나 알고 계시나요? 엑스브레인처럼 작은 팀의 경우에는 함께하는 한 분 한 분이 팀 전체 분위기에 끼치는 영향이 상당하답니다. 또한, 머신러닝 툴 ‘다리아’로 저희가 꿈꾸는 데이터 사이언스계의 변혁을 일으키려면, 이를 위해 일하는 팀 또한 서로 잘 알고, 협력할 줄 알아야겠죠.각각 개성이 넘치지만, 서로 모여 엑스브레인의 매일매일을 풍족하고 즐겁게 만들어가는 팀을 소개합니다! 각 멤버들의 일상과 엑스브레인에서의 직무에 대해서도 알아보고, 또 뉴욕타임즈에 실린 “상대방과 사랑에 빠질 수 있는 36가지 질문” 중 직장 동료에게 할 수 있을 만한, 가장 흥미로운 질문들을 추려서 진행한 인터뷰를 통해 엑스브레인 팀 멤버 개개인의 색다른 매력을 만나보세요.(그렇다고 진짜로 사랑에 빠지시면 곤란합니다…)가장 최근 엑스브레인 팀에 합류하신 정갑님은 따뜻하고 밝은 산타 클라라에서 서서히 동결 준비 중인 서울로 오셨답니다 (감기 조심하세요…). 그래도 석박사 시절을 이보다 훨씬 춥고 눈에 갇히기 일쑤인 미시건에서 보내셨다고, 추위에는 강하다고 하시네요. 머신러닝 엔지니어로서 다리아의 엔진을 위한 개발 작업을 하시는 정갑님은 여가시간엔 반려묘 졸리와 브래드와 함께하거나, 요리나 등산을 즐기시기도 한답니다. 정갑님을 만나보세요!Fun Fact: 정갑님은 팀 멤버 중 가장 아침 일찍 출근하신답니다안녕하세요 정갑님! 엑스브레인에서의 역할에 대해서 얘기해주세요정갑: 머신러닝 엔지니어로 입사를 했고, 머신러닝 엔진을 개발하는 것이 주요 업무입니다. 많은 사람들이 머신러닝을 쉽게 쓰기 위해서는 현 상황에서 어떤 기술들과 어떤 문제점이 있는지 알아내야 하고, 저는 그 문제들을 해결하기 위한 중요한 기술을 찾아서 연구를 하고 해결 방안을 찾는 역할을 하고 있습니다어떤 계기로 머신러닝 엔지니어가 되셨나요?정갑:대학원, 회사에서 연구를 하면서 머신러닝의 사용자 입장이었는데, 사용하고 이해하는 과정이 상당히 어려웠어요. 기존에 나와있는 툴들도 사용성이 좋지 않았고…이런 과정을 제가 직접 개선하면 좋을 것 같아서 머신러닝 엔지니어로서 엑스브레인 팀에 들어오게 되었습니다.왜 엑스브레인인가요?정갑: 일단 조직의 인력구성이 마음에 들었고, 팀원들의 역량과 조직문화가 제가 원하는 분위기여서 좋았습니다. 두번째는 엑스브레인이 추구하고자 하는 가치 — 머신러닝이란 기술에 대해서 갖고 있는 생각 — 이 제가 평소에 갖고 있던 생각과 일치해서요…머신러닝을 단순히 이윤 추구의 수단으로 생각하는게 아니라, 이걸 더 많은 사람들이 이용해서 가치를 찾게 하자는 뜻이 좋았어요. 또, 초창기 회사에서 한 번 어떻게 조직이 커가고, 함께 성장하는 경험을 해보고 싶기도 했고요. 그리고 주변 신뢰할 만한 분들에게서 엑스브레인에 대한 좋은 이야기도 많이 들었어요.보통 하루 일과가 어떻게 되나요?정갑:아침 9시 15분 쯤에 도착합니다. 밤새 와 있던 슬랙 메시지와 이메일을 체크하고, 커피 한 잔을 마십니다. 아침엔 집중이 잘 되니까 읽어봐야 될 논문이나 자료 등을 보고, 또 제가 머신러닝을 전공하지는 않았으니까 아직 따로 공부해야 될게 많기 때문에 그 부분에도 신경쓰고 있어요. 머리가 워밍업이 되면 기존에 짜여있던 코드를 보고, 개발할 부분이 있으면 개발을 합니다. 점심시간이 되면 점심을 같이 먹기도 하고요 (미국에 있을 때는 따로 점심 시간을 내서 팀원들끼리 대화할 기회가 없었기 때문에, 엑스브레인의 이런 문화가 좋습니다). 연구개발과 미팅의 연속이죠. 오늘은 현재 머신러닝 엔진에 문제가 있어서 그 이슈를 뜯어보았는데, 그 과정을 바탕으로 어떻게 해결할 것인지에 대한 아이디어를 구현하는 과정을 거쳤습니다. 구현과 테스팅과 trial and error을 앞으로 몇 주간 반복할 것 같아요.정갑님의 직무 중 가장 즐기는 일은?정갑:무언가를 향상시키는 것? 이렇게 고치면 좋아질 것 같은데…라는 생각을 가지고 일하는 게 좋습니다. 저희 기존 시스템을 향상시키는데도 관심이 있지만, 롱텀으로 봤을 땐 엑스브레인만의 유니크한 기술을 가져야 하기 때문에 그 기술이 뭔지 알아내고, 개발하고, 사용자들의 니즈를 파악하는 것에 관심이 있습니다. 그래서 시스템의 문제를 찾으려고 많은 시간을 생각하는데 투자하고 있죠.반대로, 가장 하기 싫거나 어려운 일은?정갑:어려워서 하기 싫다기보다는… 풀어야 할 문제를 찾는 거 자체가 어려운 것 같아요. 이럴 땐 네 가지 상황이 있는데, 이미 찾은 문제, 풀수 없는 문제, 너무 쉬워서 관심이 없는 문제, 그리고 풀수 있고 임팩트 있는 문제가 있죠. 저희는 그 마지막 예를 찾으려고 하는 거고요. 그 과정이 힘들긴 하지만 즐기고 있습니다.정갑님 책상에 있는 물건 중 정갑님을 가장 잘 대변한다고 생각하는 아이템은?정갑:딱히 책상에 물건을 두지는 않는데… 미국에서 일하던 시절 실리콘밸리에서 여러 유명한 회사들 (트위터, 링크드인 등등) 구경을 했는데 엔지니어들은 대부분 책상에 컴퓨터 하나만 있고 다른 장식이 없더라고요. 저는 그런 단순함이 좋았어요.엄청난 집중력을 발휘하시기도 하죠최근에 합류한 멤버로서, 정갑님이 생각하시는 엑스브레인의 비전을 말해주세요.정갑:비전이라기보다는 나아가야 할 방향 같은 건데, 지금은 머신러닝에 대해서 사람들이 굉장히 많은 이야기를 하지만, 차분하게 앉아서 연구와 기술개발을 해야 할 시점이라고 생각합니다. 롱텀으로 긴 안목을 갖고서 차근차근하게 기초단계를 밟아나가는, 유행에 휩쓸리지 않고, 기본에 충실한 엑스브레인이 되었으면 좋겠어요.씨네마 소사이어티 때 추천하고 싶은 영화가 있다면?정갑:맷 데이먼 주연의 Downsizing…개봉하면 팀 멤버들과 같이 보고싶네요. 끝나고 토론할 주제가 많을 것 같아서요.10년 뒤 지금, 정갑님은 어떤 모습일까요?정갑: 앞으로의 10년 동안 공부를 해서 제대로 된 머신러닝 엔지니어가 되고 싶어요. 지금은 초기 엔지니어지만, 그때는 좋은 개발자들을 발굴해 내서 성장하는데 도움도 줄 수 있는 시니어 급 엔지니어가 되고 싶습니다.내가 생각하는 엑스브레인의 “엑기스”를 세 단어로 말한다면?정갑:진지와 엉뚱함의 공존?엑스브레인의 어떤 멤버와도 저녁 식사를 할 수 있다면, 누구와 같이 먹고 싶나요?정갑:진영님. 같이 점심을 먹어본게 입사했을 때, 수요미식회 때 빼고는 없어서... 진영님과 대화할 기회가 별로 없었는데 재밌는 분일 것 같습니다.이 세상 어느 누구와도 저녁 식사를 할 수 있다면, 누구와 같이 먹고 싶나요?정갑:칼 세이건? 그분의 책을 읽고 어렸을 때 가졌던 우주에 대한 여러가지 동경을 되살려 보고 싶네요… 과학에 대한 열정을 다시 느끼고 싶기도 하고.유명해지고 싶나요? 어떤 방법으로요?정갑:아니요.정갑님에게 “완벽한” 날이란 어떤 날인가요?정갑:아직 오지 않은 내일이…아닐까요? 너무 엉뚱한 대답인가요?90살까지 살 수 있고 마지막 60년을 서른 살의 마음, 혹은 서른 살의 몸으로 살 수 있다고 해봅시다. 몸과 마음 중 어느 쪽을 택할 건가요?정갑: 몸. 마음은 성숙하지만, 몸은 퇴화하니까…정갑님의 인생에서 가장 감사하게 생각하는 것은 무엇인가요?정갑:건강함인 것 같아요.내일 아침 눈을 떴을 때 어떤 능력이나 특성을 가지게 된다면 어떤 것이었으면 좋겠어요?정갑:무언가를 읽고 이해하는데 오래 걸리는 편인데, 이해력이 빨라지면 좋겠습니다. 두뇌회전도 빨라지고…지금까지 정갑님 인생에서 가장 잘해낸 일은 무엇인가요?정갑:좋은 사람과 인연을 맺은 일인 것 같아요.엑스브레인에서 가장 기억에 남는 일이 뭔가요?정갑:오늘 인터뷰…? (하하하)혹시 농담의 대상으로 삼아서는 안 된다고 생각하는 것이 있다면 어떤 것들이 있을까요?정갑:듣는 대상에 따라 다르겠지만, 사람들의 약점에 대해서는 농담을 하지 말아야 한다고 생각합니다.정갑님의 모든 것이 있는 집이 불에 타고 있습니다. 가족들을 다 구한 후 마지막 한 가지를 가지고 올 수 있습니다. 어떤 것을 가지고 나올 건가요?정갑:하드 드라이브! 제 모든 사진과 파일이 담겨 있거든요.#엑스브레인 #팀원소개 #팀원인터뷰 #기업문화 #조직문화 #팀원자랑 #머신러닝 #머신러닝엔지니어
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개발팀의 유행어 제조기, Mark를 만나다

 * 2015년에 작성된 글입니다편집자 주: 잔디에는 현재 40명 가까운 구성원들이 일본, 대만, 한국 오피스에서 일하고 있습니다. 국적, 학력, 경험이 모두 다른 멤버들. 이들이 어떤 스토리를 갖고 잔디에 합류했는지, 잔디에서 무슨 일을 하고 있는지 궁금해하시는 분들이 많았습니다.  이에 잔디 블로그에서는 매 주 1회 ‘맛있는 인터뷰’라는 인터뷰 시리즈로 기업용 사내 메신저 ‘잔디’를 만드는 사람들의 이야기를 다루고자 합니다. 인터뷰는 매 주 선정된 인터뷰어와 인터뷰이가 1시간 동안 점심을 함께 하며 다양한 이야기를 나누며 진행됩니다. 인터뷰이에 대해 궁금한 점은 댓글 혹은 이메일([email protected])을 통해 문의 부탁드립니다.인터뷰 시작에 앞서 편집자 스스로 잔디의 개발팀에 궁금한 점이 있었다. 매 주 수요일 아침 8시, 오피스 근처 카페에서 스터디를 하는 그들의 문화가 바로 그 것이다. 회사의 강요가 아닌 공부를 하겠다는 자발적인 이유로 모인다는 그들. 그들 중 한 명인 Mark를 이번 주 맛있는 인터뷰에 어렵게 모시게 되었다.세렝게티의 한 마리 표범과 같은 그의 눈빛이 향한 곳은 가.츠.나.베반갑습니다. 우리 좀 걷지 않았나요? 회사에서 꽤나 멀리 떨어진 ‘오무라안’을 온 특별한 이유가 있다면?회사 바로 앞에 있는 ‘탄’보다는 조금 고급스러운 일식 레스토랑이에요. 우연히 알게 된 곳인데 맛이 딱 제 취향이라 즐겨 찾습니다. 항상 가츠나베를 먹는데요. 그 맛은.. 말로 형용하기 어렵네요.가츠나베성애자이시군요. 얼마나 있는지 모르겠으나 ‘맛있는 인터뷰’ 독자들을 위해 인사 부탁드립니다.안녕하세요, 부산 남자 Mark입니다. 잔디에 합류한 지 약 두 달 정도 되었어요. 잔디에서는 Front-end 개발 업무를 맡고 있습니다.주로 어떤 일을 하시나요?쉽게 말하자면 사용자들이 접하는 부분을 책임지는 역할이에요. 지금은 Jihoon, Young과 함께 일하고 있는데 궁합이 잘 맞는 것 같아요. 사람이 적으면 할 수 있는 일이 한정되어 있고 반면 사람이 많으면 커뮤니케이션이 힘든데 저희 세 명은 예외인 것 같습니다.왔노라, 보았노라, 달렸노라Mark님만의 유행어가 있더라고요?‘가자!’ 를 말씀하시는 것 같은데요. 맞나요? (웃음) 비글로벌 서울 2015 우승 후, 뒷풀이 회식에서 흥에 겨워 술과 함께 외친 ‘가자!’가 다른 분들에게 인상적으로 각인되었던 것 같아요.네, 저도 그 자리에 있었는데요. 굉장히 인상적이었어요. 술이 센 편이신 것 같은데요?아니에요. 사실 술을 잘 하는 편도, 자주 마시는 편도 아니에요. 주량이라면 소주 두 병 정도? 그 날은 저희 회사가 좋은 일도 있고 해서 평소보다 많이 마시긴 했지만 기분이 좋았던 게 그런 사태를 만든 주된 이유인 듯 합니다.잔디 비글로벌 서울 2015 우승!잔디의 개발자 채용 과정이 다른 곳에 비해 까다롭다고 들었어요. 직접 경험하신 분으로서 어땠는지 여쭤볼 수 있을까요?정말 까다로워요. 다른 곳도 코딩시험을 보기는 하는데 잔디는 인사부에서 1차 코딩 시험을 보고 2차 면접에서는 왜 그렇게 코딩을 했는지 설명을 해야 합니다. 그리고 나서 인성 면접을 봤습니다. (잔디에서는 이 면접을 Behavior Interview 라고 부르며, 여러 부서의 인원들이 참여해 해당 인터뷰이가 함께 일할 사람으로서 적합한지 판단하게 된다 – 편집자 주)마치 수험생 같다는 느낌이 들었어요. 면접 과정 중에는 ‘뭐 이리 깐깐하게 굴어?’ 라는 생각을 했었는데, 지금 돌이켜 보면 이런 과정을 거쳐 합류한 인재들이 모여 있어 잔디가 빠르게 성장할 수 있지 않을까 추측해 봅니다.잔디에서의 생활은 어떤가요?신기한 점이 참 많은 것 같아요. 좋은 점은 출중한 능력을 가진 분들이 많다는 점이에요. 그분들을 통해 배울 점도 많고, 개인적으로는 분발해야겠다는 생각을 하게 해요. 많은 자극을 받고 있어요.신기한 점이라면 어떤 부분일까요?예를 들면 아침에 출근하면 Dan(CEO)이 제게 다가와 영어로 말을 건네는 것이 가장 신기한 것 같아요. 당황스러우면서도 한편으로는 신기해요.이건 개인적으로 궁금한 건데요. 개발팀의 아침 스터디에 대해 어떻게 생각하시나요?사실 아직 참여해 보진 못했어요. 잔디 개발팀에서는 매주 아침 8시까지 나와서 자발적으로 스터디를 하고 있는데요. 강요가 아닌 자발적으로 업무 외에 스터디를 한다는 점이 참 인상 깊어요.그렇군요. 질문을 좀 바꿔볼게요. 쉬는 날엔 뭐 하시나요? 부산 사람이니 야구?보통 쉬는 날엔 서울에 있는 친구들을 만나거나 게임을 해요. 야구는 부산 사람이다 보니.. 삶의 일부 같은 느낌이죠. 우리가 공기를 좋아하거나 싫어할 수 없듯, 야구 역시 좋아하거나 싫어할 수 있는 대상이 아니에요.보통 ‘부산 사람=야구’라고 생각하는데 Mark도 여기에 해당하는 분이었군요. 게임은 어떤 걸 즐겨 하시나요?WOW(Wolrd of Warcraft)라고 아세요? 저는 게임에 있어서 저만의 철학이 있어요. 게임에도 레벨이 존재한다고 생각하는데요. 모바일 게임을 아주 안 하는 것은 아니지만 모바일 게임에 투자하는 시간은 아깝다고 느껴져요. 물론 개인적인 생각입니다.록타르.. 피바람을 몰고올 Mark여..그러면 Mark가 생각하기에 게임으로서 ‘와우’는 어느 정도 레벨인가요?제가 알고 있는 게임들 중 와우는 Top3에 듭니다. 물론 생각을 깊게 해 본 적은 없어서 나머지 2개에 뭘 넣어야 할지 고민해야겠지만 와우는 정말 잘 만든 수작이에요.이제 곧 휴가철이잖아요. 부산 여행 추천 장소 좀 해주세요.외지 사람들은 보통 해운대 많이 가는데, 사실 부산 사람들은 해운대를 잘 안가요. 사람이 너무 많잖아요? 부산 여행 장소를 찾으신다면 개인적으로 을숙도를 추천하고 싶어요. 여긴 가족 단위 여행객이 많은 곳인데요. 서울 사람들이 한강을 찾듯 부산 사람들은 을숙도를 찾아요.이번 여름 휴가는 을숙도로!을숙도? 섬인가요?네, 섬이긴 한데 엄청 큰 다리로 육지와 연결되어 있어서 차를 타고 들어갈 수 있는 곳이에요. 공원이 잘 조성되어 있어요. 자전거도 빌려 탈 수 있고 까페도 있어서 여행 장소로는 딱이에요.축구장도 엄청 많아서 축구 동호회 분들이 자주 찾으시는데요. 사람으로 북적거리지 않는 부산 여행지를 찾는다면 이번 여름 여행은 을숙도로 가보세요. 참고로 을숙도에는 음식점이 많지 않아요. 저 같은 경우, 을숙도 갈 때마다 도시락을 챙겨가곤 합니다.다음은 맛있는 인터뷰의 고정 코너 ‘어서 말을 해’입니다. Jinho가 남긴 질문 ‘잔디를 한문장으로 표현한다면?’에 대해 답을 주신다면?잔디란 ‘기회’ 입니다. IT 업에서 제가 어디까지 능력을 발휘할 수 있을지 확인해볼 수 있는 좋은 기회이기 때문이죠. 좀 진부한가요?전~혀 진부하지 않아요. 멋진 답변을 주셨으니 다음 인터뷰이를 위해 질문 하나 남겨주시겠어요?저는 이걸 꼭 물어보고 싶어요. ‘최근 3년 동안 당신에게 가장 행복했던 일은?’Mark와 개인적으로 얘기를 나눠보고 싶었는데 이렇게 소원이 이뤄졌네요. 개인적으로 뿌듯한 인터뷰였습니다.감사해요. 잘 좀 편집해 주세요.#토스랩 #잔디 #JANDI #개발팀 #개발자 #개발 #팀원소개 #팀원인터뷰 #팀원자랑 #기업문화 #사내문화 #조직문화
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스켈티인터뷰 / 스켈터랩스의 금손 이주현 님을 만나보세요:)

Editor. 스켈터랩스에서는 배경이 모두 다른 다양한 멤버들이 함께 모여 최고의 머신 인텔리전스 개발을 향해 힘껏 나아가고 있습니다. 스켈터랩스의 식구들, Skeltie를 소개하는 시간을 통해 우리의 일상과 혁신을 만들어가는 과정을 들어보세요! 스켈터랩스의 하드웨어팀 금손 이주현 님을 만나보세요:)사진1. 스켈터랩스의 하드웨어 엔지니어 이주현 님Q. 자기소개를 부탁한다.A. 스켈터랩스의 하드웨어 엔지니어로 일하고있는 이주현이다.Q. 스켈터랩스에서 구체적으로 어떤 일을 맡고 있는가.A. 현재는 스켈터랩스의 레고(L.ego)팀에서 곧 출시 예정인 스마트 미러, 샘(Samm)을 만들고 있다. 레고 팀은 스켈터랩스가 가진 원천 기술을 소비자가 쉽고 편하게 접할 수 있도록 디바이스(Device) 형태로 구현하는 팀이다. 우리의 원천 기술이 다양하다 보니, 이 기술을 어떻게 활용하여 어떤 제품을 만들어야 할지부터 고민한다.Q. 매번 새로운 기획을 하고 아이디어를 내는 것이 쉬운 일은 아닐 것 같다.A. 그래서 다양한 소스를 참고하고 많은 사람에게 의견을 구하려고 한다. 킥스타터(Kickstarter)나 와디즈(Wadiz)와 같은 크라우드펀딩 플랫폼을 들여다보거나 DIY 상품을 여러가지 찾아보며 영감을 얻는다. 최근에는 레고팀 PM(Product Manger)이신 아영님의 소개로 산업디자인과 수업을 청강했다. 산업디자인이 내가 일하는 분야와 아주 밀접한 것은 아니지만 학생들이 아이디어를 개진하여 그것을 발전시켜나가는 것을 보며 나 또한 아이디어를 얻을 수 있었다. 이런 과정을 통해 제품이 구체화되면 성공 가능성에 연연하지 않고 일단 개발을 시도하려 한다.Q. 실제로 제작하는 과정에서도 예기치 못한 문제에 많이 부딪히지 않나.A. 맞다. 참신해보였던 아이디어도 기능을 구체화하는 단계에 접어들면 자잘한 이슈가 생기기 마련이다. 사람마다 생각이 다르기 때문에, 고객에게 제품의 어떤 기능이 유용할 지 예상하기도 쉽지 않다. 때문에 소프트웨어 엔지니어와 디자이너, 마케터와 같은 다른 포지션의 동료들과 자주 미팅을 갖는다.제품의 구체화가 성공적으로 완료되더라도, 실제 구현이 녹록치 않다. 가령 곧 출시를 앞두고 있는 스마트 미러 제품, 샘(Samm)의 경우 사용자의 제스처(Gesture)를 인식하여 작동하는데 생각보다 카메라의 한계가 있더라. 그래서 요즘은 카메라 뿐만 아니라 다양한 센서를 활용하는 방법을 찾고있다.Q. 내가 상상했던 ‘일반적인 하드웨어 엔지니어'의 업무와는 조금 달라보인다. 기획자 역할까지 겸비하는 것으로 보이는데, 맞나.A. ‘일반적인 하드웨어 엔지니어'의 역할을 무엇이라고 정의하는지에 따라 다른 것 같다. 나는 오히려 스켈터랩스에서 하는 업무가 내가 생상했던 ‘하드웨어 엔지니어'의 업무다. 보통 엔지니어들은 직접 만들어보는 것을 좋아한다. 그렇지만 만들고 싶은 디바이스가 늘 회사의 방향성과 일치하는 것은 아니기 때문에, 집에서 홀로 개발하기에는 시간과 돈이 늘 부족하다는 하소연을 많이 듣곤 한다. 또한 회사의 규모가 커질수록 하드웨어 엔지니어는 하나의 제품을 깊게 들여다보기 때문에 전문가로 성장하는 반면, 내가 하고싶은 개발을 할 수 있는 기회는 줄어들기 마련이다. 하지만 스켈터랩스에서는 내가 상상한 디바이스를 구현하기 위해 각종 부품을 조립하여 테스트하고, 응용하여 새로운 디바이스를 만들고 있다. 그래서인지 이곳이 내게는 딱딱한 회사의 느낌이 아니다. 정확히 내가 꿈꾸고 하고싶었던 일을 할 수 있게 도와주는 곳이라고 느낀다.Q. 최근에는 어떤 디바이스를 만들고 있는가.A. 흔히 인공지능이라고 하면 일종의 어시스턴트를 많이 떠올리는 것 같다. 개인적으로는 이 ‘어시스턴트'라는 것이 너무 범위가 넓고 거대한 느낌이다. 나는 조금 더 작고 가벼운 기술, 그리고 특정한 범위 내에서 나의 일상에 정말 도움을 주는 제품을 개발하고 싶었다. 처음에는 방에 무드 조명이 있는데 ‘이 조명이 좀더 스마트하다면’이라는 생각을 가지고 확장시켜나갔다. 피터팬에 등장하는 “팅커벨”이라는 캐릭터가 생각이 났고 원하는 분위기에 따라서 혹은 알람을 제공하기 위해 예쁘게 불빛을 밝혀주는 것이 초기 모델이었다. 가정에서 인공지능 스피커를 사용하는 사용자들은 스피커를 실상 똑똑하게 쓰지 못하는 경우가 많다. 심지어 꺼놓는 경우도 많이 보았다. 나 또한 구매 초기에는 열심히 사용하다가 요즘은 알람 기능 만을 사용하고 있다. 개인적으로 인공지능 스피커를 잘 사용하지 않는 이유가 현재의 사용성과 음성으로 정보를 전달한다는 한계 때문이라고 생각했다. 스피커는 음성 명령을 잘 알아듣지도 못할 뿐더러, 내게는 스피커의 부자연스러운 음성이 시끄럽게 느껴지기조차 했다. 이런 불편함을 개선하기 위해 무드 조명의 색 조합을 통한 정보 전달을 구상했다. 조명의 색깔로 전달한다면, 스피커처럼 음성이 다 끝날 때 까지 기다리지 않아도 되고, 더욱 빠르고 덜 성가신 방법으로도 정보를 전달할 수 있다고 생각한다. 프로젝트를 구체화하며 조명과 사물인터넷(IoT)에 대해 공부하고, 컨셉을 발전시키다 보니 사물인터넷을 통한 조명 컨트롤이라는 새로운 방향성이 생겼다.사진2. 이주현 님은 다양한 실험을 통해 최적의 디바이스를 개발하고 있다.Q. 스켈터랩스에 어떻게 입사하게 되었는지.A. 어릴 때 부터 아이디어를 내고, 그것을 실제로 구현해보는 다양한 활동을 좋아했다. 학부 시절에는 아이디어를 발제하고 이를 직접 만들어보는 소모임에도 참여하였다. 학부 전공이 전자공학이지만 인공지능 기술에 대한 관심도 컸다. 사실 인공지능은 소프트웨어 분야 아닌가. 그래서 졸업작품을 인공 지능 관련 디바이스로 정했을 때도 소프트웨어 관련 강의를 찾아 들어야했다. 그러다 현재 우리회사 하드웨어 엔지니어 파트의 리더를 맡고 있는 재경님을 만나게 되었다. 처음에는 아이디어를 실현하기 위한 기술 자문을 구하기 위해 뵈었는데, 재경님이 근무하고 계신 회사 얘기를 들으면서 입사에 대한 꿈을 키우게 되었다. 그렇게 우연히 스켈터랩스에 대해 알게된 것 같다.Q. 자발적으로 인공지능 관련 공부를 했다지만, 스켈터랩스에서 일하며 인공지능 기술 회사에 하드웨어 엔지니어로 근무하기가 녹록치않을 것 같다.A. 인공지능 기술을 비롯한 소프트웨어 전반의 공부를 계속 해야하는 것은 맞다. 그렇지만 스켈터랩스는 자발적으로 공부하기 좋은 문화를 갖추고 있고, 자연스럽게 최신 기술을 접할 수 있는 기회도 많다. 너와 나의 일을 규정짓고 나누기보다는, 무엇이든 스스럼 없이 질문하고, 함께 답변을 찾아 가는 분위기가 조성되어있다. 그래서 기술 하나를 물어보면 열을 가르쳐주려고 한다. A를 물어볼 때, 시간이 된다면 A부터 Z까지는 알아서 답변해주는 분위기 같다. Tech-Talk와 같은 사내 세미나를 통해서 강의 형태로 인공지능 기술에 대해 접하기도 한다. 또한 하드웨어 팀 내부적으로도 공부에 대한 필요를 느끼고  자체 세미나를 진행한다. 거창한 것은 아니지만, 우리가 스켈터랩스 기술에 대해 알아야 할 부분을 각자 공부하고 공유하는 자리였다. 이러한 과정이 버겁기 보다는 좋아하는 분야를 더욱 심층적으로 접할 수 있어 좋다.Q. 스켈터랩스에서 일하며 느끼는 좋은 점을 자랑한다면.A. 스켈터랩스는 ‘일단 해보자'라는 분위기가 있다. 아이디어를 내면, 시간과 재화를 제공해주고 시도해볼 것을 권장한다. 작은 실패에 연연해 할 필요도 없다. 해보고 아니다 싶을 때, 그 때 가서 접어도 늦지 않다, 라는 쿨한 문화가 있다. 나와 같이 새로운 것을 생각하고 만드는 것을 좋아하는 이들이라면, 이곳이 정말 이상적이다. 집에서 혼자 하던 것을 ‘일'로서 지원받으며 할 수 있으니까 말이다. 그리고 정말 눈치보지 않는 문화라는 점을 강조하고 싶다. 일하다 지칠 때면 블루룸(스켈터랩스에서 가장 큰 룸인데, 게임방으로 활용되고 있다)에서 게임을 할 수도 있고, 쇼파로 편하게 자리를 옮겨 일하기도 한다. 입사 초창기에 휴가에 대해서 미리 양해를 구하곤 했는데, 그럴 때마다 들은 말은 ‘알아서 할테니 걱정하지 말아라. 휴가썼다고 말도 하지 말고 떠나라' 였다. 이처럼 자율적인 문화에서도 각자 알아서 제 몫을 톡톡히 해내고 있다는 것이 스켈터랩스의 가장 멋진 점이라고 생각한다.Q. 반대로 가장 힘든 점은.A. 아무리 하드웨어 엔지니어 파트에 대한 지원이 있더라도, 우리는 어디까지나 ‘인공지능 기술’ 회사다. 그렇기 때문에 소프트웨어 엔지니어가 훨씬 많고, 프로그램 개발이 회사의 메인 테스크(Main Task)로 인식될 때가 많다. 전자공학을 전공했는데 인공지능 회사에 다닌다고 하면 의아해 하는 엔지니어들도 많다. 하지만 최근 하드웨어 단에서 인공지능을 작은 저전력 디바이스에 옮기려는 연구는 계속해서 진행되고 있다. 소프트웨어팀이 멋지게 구현한 어플리케이션 등의 서비스를 100퍼센트 전달할 수 있는 디바이스를 만드는 것을 목표로 하고 있다.사진 3. 스켈터랩스의 블루룸에는 각종 게임이 구비되어있고 밴드부 연습실로 활용된다.Q. 스켈터랩스에서 업무 외에 어떤 활동을 하고 있나.A. 밴드, 축구, 헬스동아리까지 하고 있다. 취미가 음악이라 대학교 때부터 밴드부로 활동했는데, 그때마다 공간의 필요성을 절감했었다. 악기 대여비도 만만치않게 들지 않나. 스켈터랩스 밴드인 Terkels는 공간과 악기를 모두 갖추고 있다. 심지어 PA(Public Address) 앰프와 공연용 스피커까지 구비되어 있다. 축구 동아리에서 매주 1회 풋살 대결을 펼치고, 점심 시간마다 헬스 동아리원들과 함께 헬스장에 간다. 이렇다보니 부모님한테 ‘놀려고 회사가냐'라는 핀잔을 들을 정도다.Q. 많은 동아리와 업무를 병행하는 것이 힘들지는 않은가.A. 전혀. 오히려 동아리 활동으로 더욱 친해진 팀원과 함께 머리를 맞대고 하는 업무이다보니 ‘일'이 아니라 일종의 ‘놀이'처럼 인식될 때가 있다. 그리고 스켈터랩스 특유의 문화가 겉으로는 느릿느릿 여유롭더라도 내부적으로는 치열한 부분이 있다. 축구동아리에 처음 참여했을 때 동아리원들이 ‘살살 뜁시다' 하더니 막상 경기 시작되자마자 엄청나게 공격적이더라. 살살 뛰는 사람은 한 명도 없었다. 무섭게 뛰고 공격하면서 골이 계속 터졌다. 헬스동아리는 최근에 생긴 동아리다. 여름맞이 몸을 만들기 위해서 여럿이 뭉쳐서 헬스장을 함께 간다. 헬스 자체가 함께 할 수 있는 운동은 아니지만, 그래도 시간을 정해서 함께 이동하다 보니 ‘오늘은 좀 운동하지말고 먹을까' 싶다가도 다른 분들이 가면 자극을 받게 되고, 더 열심히 운동하게 되더라. 일도 마찬가지다. 처음에는 ‘회사가 이렇게 놀게 해줘도 되나'했지만, 내부적으로 탄탄하게 서로 함께 놀고 일하며 자극과 영감을 받는 문화다.회사는 딱히 데드라인을 촉박하게 주지도 않고, 압박을 하는 경우도 없다. 그런데 다들 게임방에서 신나게 게임을 하다가도 다음 날이면 개발을 마친 결과물을 들고 온다. 자율적이지만 확실하게 자신의 업무에 대해 책임을 지는 문화가 형성되어 있다. 그렇다보니 나 또한 자연스럽게 동아리 활동을 하다가도 오늘 하루 내가 끝내야할 일로 정해놓은 것들은 마치고 퇴근하려 한다.Q. 회사에 게임방이라니, 게임방 얘기를 듣고싶다.A. 게임을 좋아하는 사람들이 많다 보니 닌텐도를 비롯해서 엑스박스(Xbox), 플레이스테이션(Playstation)을 비롯한 각종 게임기가 마련되어 있다. 다트와 탁구대, 당구대까지 준비되어 있다. 사무실을 성수로 이사하면서 테드님(Ted Cho, 스켈터랩스의 대표인 조원규 님은 사내에서 테드님으로 불린다)이 ‘모두가 놀 수 있는 공간을 만들겠다'라고 했었는데, 정말 놀이터를 만들어주시더라. 덕분에 점심시간마다 삼삼오오 모여서 각종 게임과 탁구, 당구를 즐기고 있다.Q. 하드웨어 엔지니어로서 최종 목표가 있다면.A. 테드님이 우리에게 자주 하는 말 중 하나가 ‘Don’t be evil’이다. 이 말은 사실 구글의 모토인데, 스켈터랩스의 모두가 공감하는 얘기다. 기업이 이윤을 추구할수록 소수에 대한 외면이 발생하기도 하고, 기술 기업으로서 수익 창출 만을 목표로 하면 정작 일상을 어떻게 더욱 편리하고 윤택하게 만들어줄 수 있는지를 쉽게 망각하는 것 같다. 사악해지지 않으면서, 정말 우리의 삶을 나아지게 하는 방법을 계속해서 고민하고 싶다.#스켈터랩스 #사무실풍경 #업무환경 #사내복지 #기업문화 #팀원인터뷰 #팀원소개 #팀원자랑
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코인원 개발자는 어떻게 일할까?

코인원의 파이콘 한국 2018 참여기 그 두번째 이야기!코인원의 핵심, 코인원의 자랑 ‘코인원 개발자’들에 대한 이야기를 나눠보려 합니다.지금의 코인원이 있을 수 있는 이유는 바로 더 좋은 프로덕트를 만들어내기 위해 치열하게 고민하는 개발 크루들의 노력이 있었기 때문입니다.코인원은 지난 파이콘 한국 2018 ‘열린공간(Open Speak Talking)’ 세션에 참여했습니다. 이 시간을 통해 그동안 코인원 개발 크루들이 축적한 지식과 경험 그리고 노하우를 공유했어요. 파이콘이 개발자들을 위한 행사인만큼, 코인원의 개발문화와 환경, 채용 원칙에 대한 심도깊은 이야기가 오고갔답니다.그래서 예고했던대로 코인원 개발자들의 ‘Mini Interview’를 통해 개발 크루들은 기술본부를 어떻게 만들어나가고 있는지 자세히 알려드릴게요 :-)'파이콘 한국 2018' 후기 1탄 현장스케치▼코인원X'파이콘 한국 2018' 현장스케치!파이썬 개발자들의 즐거운 축제, ‘파이콘 한국 2018’이 지난 19일 성황리에 막을 내렸습니다. 이번 행사...blog.naver.com지난 8월 19일 진행된 파이콘 열린공간 현장, Open Speak Talking!진우님(CTO)을 집중 심문하고 있는 피플팀 수장 대경님코인원 기술본부는 어떻게 구성되어 있나요?진우님(CTO) : 안녕하세요, 코인원 CTO(Chief Technical Officer, 최고기술책임자) 이진우 입니다. 현재 코인원 기술본부는 총 8개의 팀으로 이루어져 있는데요. Core팀, Web팀, API팀, APP팀, QA팀, SRE팀, 데이터팀, 기술연구팀으로 나뉘어진답니다. 코인원 기술본부는 사용자에게 편리한 서비스를 제공하기 위해 프로덕트를 만들어나가고 있어요. 먼저, 사용자에게 직접적으로 보여지는 화면인 프론트엔드를 책임지는 ‘Web팀과 APP팀’ 그리고 사용자에게 보이지 않지만 시스템의 안쪽에서 수행되는 백엔드를 책임지며 프론트엔드에서 필요로하는 결과를 제공하는 ‘Core팀, API팀, QA팀, SRE팀, 데이터팀, 기술연구팀’이 인터렉티브하게 일하고 있습니다.저희는 암호화폐 거래소 코인원을 더욱 더 잘 구축하고, 개선하고, 안전하게 운영하는 것을 목표로 삼고 있어요. 또한 개발 뿐만 아니라, 지속적인 블록체인 연구를 통해 거래소에 최신 기술 트렌드를 반영할 수 있도록 항상 고민하죠.파이콘의 질문왕, 웹팀의 경화님 :)저 멍때리는거 아니에요, OST에 집중하고 있는거에요. (feat. 새로찬가로찬님)눈감은거아니에요, 뜬거에요. (feat. 킹갓제너럴대현님)코인원 개발자들은 어떻게 일하나요?경화님 (Web developer) : 코인원 개발자들은 서로 어떤 업무를 하고 있는지 눈으로 트래킹 할 수 있고, 투명하게 업무를 공유할 수 있는 개발환경을 만들고 있어요. 저희는 협업툴로 Jira와 Confluence를 사용하고 있습니다. 협업툴로 업무의 효율성을 높이면서 새로운 개발업무에 집중하는데 많은 도움이 되고 있어요. 또한 협업툴 이외에도 새로운 기술 도입에 긍정적이라 자기주도하에 여러가지 기술을 실무에 적용해볼 수 있다는 점이 매력적이죠.새로찬님 (Engineer) : 주어진 요구사항에 맞게 그대로 개발하기 보다는 요구사항의 필요성에 대해 공감하고 더 좋은 방향으로 만들 수 있도록 기획, 디자인, 개발 모든 단계에서 능동적으로 의견을 제시합니다. 기술본부에서는 빠르게 변화하는 시장상황에 맞추기 위해 매일 아침마다 PM, 개발자, 디자이너가 모여 *데일리스크럼을 진행하는데요, 서로의 Task나 Project 진행상황을 공유하고 최고의 프로덕트를 사용자에게 전달하기 위해 노력하고 있어요. *데일리스크럼이란? 정해진 시간에 개발크루들이 모여서 어제 했던 일과 오늘의 할 일 등을 공유하고, 다른 개발 크루들이 이야기하는 업무현황을 들으면서 내가 기여할 수 있는 부분과 이슈를 빠르게 파악할 수 있는 자리에요! 대현님 (Engineer) : 서비스를 만드는데 있어 주도적으로 그리고 적극적으로 개발업무를 수행합니다. 예를 들어, 코인원 Live Service에서 Manual하게 처리하고 있었던 이슈들을 자동화하는 프로젝트가 있었는데요. 수동으로 해결할 수 있는 부분이지만, 이를 서비스 기획자분들과 연계해 Task로 만들어 해결방안을 얻을 수 있었습니다. 또한 여기서 그치는게 아니라, 계속해서 코인원 사용자들을 위해 필요한 기능들을 추가하는 프로젝트에 참여하면서 많은 재미를 느꼈죠.왼쪽부터 파이콘의 나이스걸 (윤정님), 개발자 (희수님), ddddeveloper (선우님)개발본부의 공식포즈, 쁘쁘브브브이 종헌님 ㅇ_ㅇV코인원 개발자가 되면 어떤 점들이 좋나요?희수님 (Engineer) : 이전에 경험하지 못했던 거래소 프로덕트를 만들어볼 수 있다는 점이 정말 좋습니다. 저는 원래 암호화폐와 핀테크에 관심이 많았는데요. 코인원에서 거래소 프로덕트를 직접 만들면서 관심 분야에 대해서도 더 많이 알게 되고, 또 이런 서비스를 개발할 때 중요한 것이 무엇인지 고민해보면서 배워가는 것이 정말 많아요. 제가 코인원 합류 이전에 개발한 프로덕트들과는 성향이 많이 달라서 더 재미를 느끼고 있어요!종헌님 (Web developer) : 함께 일하는 모든 개발자 분들이 더 효율적인 개발 프로세스를 만들기 위해 치열하게 고민하는 것을 보면서 매일 놀라고 있어요. 서비스를 개발하며 느끼는 문제점을 도출하면서 치열하게 토론하고, 그 문제들을 해결하기 위한 아이디어들을 직접 시도해 볼 수 있어서 좋아요. 일을 더 효율적으로, 즐겁게 할 수 있는 환경을 만드는 과정이 코인원만의 애자일을 만들어나가는 것 같아 더 열정적으로 일할 수 있는 것 같습니다.선우님 (Web developer) : 많은 사용자들이 직접 이용하는 서비스를 만드는 개발자로서 다양한 문제 상황을 직면하고 해결해 나가며 보고 배우는게 많습니다. 또 코인원 기술본부는 여느 코인원 조직처럼 언제든 자신의 의견을 자유롭게 이야기하는 분위기가 형성돼있어요. 특히 하나의 프로젝트가 끝나면 회고(Retro)를 진행하는데, 프로젝트의 진행과정, 이슈, 결과물을 공유하면서 저 자신을 성장시켜나갈 수 있는 요소들이 많습니다.안녕하세요, 코인원 신입개발자 (a.k.a CTO) 입니다. (인사성 밝음밝음)“코인원에서는 어떤개발자를 원하나요?진우님 (CTO) : 블록체인을 좋아하고, 개발을 좋아하시는 분이라면 언제든지 환영입니다. 코인원 개발 크루들을 생각했을 때 ‘몰입’이라는 단어가 가장 먼저 떠오르는데요. 모두가 마니아적이고 덕후기질이 있어, 자기주도적으로 업무를 하고 적극적으로 개발할 것들을 찾고 실행합니다.  앞으로 코인원 개발 크루로 합류하실 분들 또한, 적극적으로 아이디어를 내고, 그 아이디어를 실현할 수 있도록 프로젝트를 리딩할 수 있는 분이었으면 해요. 물론 개발하는데 있어서는 누구보다 신중한 자세가 필요하겠죠? 누구보다도 내가 짠 개발코드를 꼼꼼하게 검토하고, 표용력이 있어 좋은 아이디어에는 귀 기울일 줄 아는 분들이셨으면 좋겠습니다. 참고로 Node.js, Python, Spring, C#, AngularJS를 업무에 많이 활용하고 있답니다.개발을 사랑하시는 분! 블록체인을 함께 탐험할 준비가 되신 분! 코인원 개발자 채용에 많은 관심 부탁 드립니다.코인원 개발자 채용에 많은 관심 부탁드립니다 :-)지금까지 미니 인터뷰를 통해 코인원 개발 크루들의 이야기를 들어봤습니다:) 블록체인이라는 새로운 기술 영역에서 매일매일 즐겁게 도전하고 있는 코인원 개발팀에 합류하고 싶은 분들은 현재 코인원 개발자 채용이 진행되고 있으니 지금 바로 확인해주세요!#코인원 #블록체인 #기술기업 #암호화폐 #스타트업인사이트 #기업문화 #조직문화 #팀원소개 #인터뷰
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Circle CI에서 rbenv를 이용해서 Ruby 2.2와 CocoaPods 0.39 버전 사용하기

최근 Circle CI에서 Ruby 버전을 2.3으로, CocoaPods 버전을 1.0으로 업그레이드함에 따라 발생하는 빌드 문제를 rbenv를 이용해서 해결한 경험을 공유합니다. 최종적으로 완성된 Gemfile과 circle.yml 파일은 마지막 섹션에서 확인하실 수 있습니다.1. CocoaPods 1.0지난 2015년 12월에 CocoaPods 1.0.0 베타 버전이 처음 공개되었습니다. CocoaPods이 1.0 버전으로 업그레이드되면서 굉장히 많은 변화가 있었는데요. 가장 큰 변화는 DSL입니다. 추상 타겟Abstract Target과 타겟 상속Target Inheritance이 새롭게 소개되면서, 0.39 버전까지 자주 사용되던 link_with 및 :exclusive => true와 같은 구문이 제거되었습니다.이에 따라 기존에 사용하던 Podfile이 CocoaPods 1.0 버전과는 호환되지 않는 문제가 발생했습니다. 이를 해결하기 위한 가장 좋은 방법은 새로운 DSL을 사용하여 Podfile을 다시 작성하는 것이지만, 꽤 많은 서드파티 라이브러리를 사용하는 StyleShare의 경우 새로운 DSL을 적용하여 빌드하면 각종 문제로 인해 빌드가 정상적으로 이루어지지 않았습니다. 4년동안 유지되고 있는 프로젝트이다보니, 레거시 Objective-C 코드와 라이브러리, 그리고 새로운 Swift 코드와 라이브러리가 혼용되어 사용되는 것도 원인 중 하나일 것입니다.따라서 StyleShare에서는 CocoaPods 0.39 버전을 사용하기로 결정을 했습니다. 하지만 최근 Circle CI에서 CocoaPods 버전을 공식적으로 1.0 버전으로 업그레이드하면서 빌드가 깨지기 시작했습니다. Circle CI 환경에서 CocoaPods 0.39 버전을 사용하려면 어떻게 해야 할까요?▲ ㅠㅠ2. Bundler를 이용해서 Gem 관리하기Bundler는 Ruby로 작성된 라이브러리들의 버전을 관리해주는 강력한 도구입니다. CocoaPods에서 Podfile에 의존성을 기재하듯, Bundler에서는 Gemfile에 의존성을 기재합니다.source 'https://rubygems.org' gem 'cocoapods', '~> 0.39' $ gem install bundler 명령어를 사용하면 Gemfile에 기재된 의존성 라이브러리들을 설치해줍니다. 이렇게 설치된 CocoaPods을 사용할 때에는 $ pod COMMAND 대신 $ bundle exec pod COMMAND 명령어를 사용해야 합니다.$ gem install bundler $ bundle install --path vendor/bundle $ bundle exec pod --version 0.39.0 3. Ruby 2.3과 CocoaPods 0.39Bundler를 사용해서 CocoaPods 0.39 버전을 사용하기만 하면 모든 문제가 해결될 줄 알았습니다. 하지만 더 큰 삽질이 남아있었는데요. 바로 Ruby 2.3 버전이 CocoaPods 0.39 버전과 호환되지 않는 것이었습니다.$ bundle exec pod install Updating local specs repositories Analyzing dependencies 신나게 $ bundle exec pod install 명령어를 실행하니, 의존성을 분석하는 듯 싶다가 갑자기 에러를 주르륵 뱉습니다. 에러 로그의 #### Error 항목을 보면 에러 메시지가 나와있습니다.NoMethodError - undefined method `to_ary’ for #이 에러 메시지로 CocoaPods GitHub 저장소의 이슈를 검색해보면 꽤나 많은 이슈가 올라와 있습니다. 이 이슈들을 보면, 모두 Ruby 버전이 2.3이라는 공통점이 있습니다. Ruby 버전을 2.2로 내렸더니 문제가 해결됐다는 댓글들도 굉장히 많고요. Circle CI의 Ruby 버전을 2.2로 낮추면 문제가 해결될 것 같습니다.Circle CI 문서 내용에 따라 circle.yml에 Ruby 버전을 기재해봅시다.machine: ruby: version: 2.2.5 그러나 Circle CI의 OS X 컨테이너에서는 Ruby 버전 변경을 지원하지 않는다고 합니다.▲ ㅠㅠ (2)4. rbenv를 이용해서 Ruby 2.2 사용하기그러다가 알게된 것이 바로 rbenv입니다. rbenv를 사용하면 여러개의 Ruby 버전을 깔끔하게 관리할 수 있게 됩니다. rbenv는 Homebrew를 사용해서 쉽게 설치할 수 있습니다.$ brew install rbenv rbenv는 ~/.rbenv 디렉토리에 안에 여러 Ruby 버전을 설치하고 관리합니다. rbenv를 설치한 뒤 가장 먼저 할 일은 환경변수 $PATH를 설정해주는 것입니다. $PATH에는 $HOME/.rbenv/shims와 $HOME/.rbenv/bin 경로가 포함되어있어야 합니다.4.1 환경변수 설정하기Circle CI에서는 환경변수를 설정하는 편리한 인터페이스를 제공합니다. 하지만, Circle CI에서 실행되는 각 명령어는 별도의 쉘에서 실행됩니다. 그말인 즉슨, 각 명령어가 실행되기 직전에 새로운 쉘이 실행되고, $PATH 환경변수를 덮어쓰는 .bash_profile이 실행된 후 명령어가 실행된다는 뜻인데요. 이렇게 될 경우 $PATH 환경변수의 가장 우선순위는 항상 /usr/local/bin이 가지게 됩니다. 그리고 같은 이유로 $ export FOO=bar와 같은 명령어도 사용할 수 없게 됩니다.1고민을 하다가 생각해낸 방법은 바로 .bash_profile의 내용을 변경(!)하는 것입니다. 그렇게 되면 우리가 원하는 $PATH를 항상 우선순위로 둘 수 있게 됩니다. 아래와 같이 환경변수를 설정하는 명령어를 .bash_profile의 가장 아랫줄에 삽입하도록 설정했습니다.machine: pre: - echo "export PATH=\$HOME/.rbenv/shims:\$HOME/.rbenv/bin:\$PATH" >> .bash_profile - echo "export RBENV_SHELL=bash" >> .bash_profile 4.2 rbenv에 Ruby 2.2 설치하기그 다음으로 할 일은 원하는 Ruby 2.2 버전을 설치하는 것입니다. $ rbenv install -l을 사용해서 설치 가능한 모든 Ruby 버전을 조회할 수 있고, $ rbenv install 2.2.5 명령어를 사용해서 2.2.5 버전을 설치할 수 있습니다.$ rbenv install -l Available versions: 1.8.5-p113 1.8.5-p114 1.8.5-p115 1.8.5-p231 ... $ rbenv install 2.2.5 이렇게 설치된 버전은 두 가지 방법으로 사용될 수 있습니다. 한 가지 방법은 시스템 전체에서 사용하는 것이고, 다른 한 가지 방법은 프로젝트 단위로 사용하는 방법입니다. 시스템 전체에서 사용하려면 $ rbenv global 2.2.5 명령어를, 프로젝트 단위로 사용하려면 $ rbenv local 2.2.5명령어를 사용합니다.global 명령어를 사용해서 Ruby 버전을 선택하면 ~/.rbenv/version 파일에 선택된 버전이 기록됩니다.$ rbenv global 2.2.5 $ cat ~/.rbenv/version 2.2.5 local 명령어를 사용하면 현재 디렉토리의 .ruby-version 파일에 선택된 버전이 기록됩니다.$ rbenv local 2.2.5 $ cat .ruby-version 2.2.5 local 명령어로 선택된 Ruby 버전은 global 명령어로 선택된 Ruby 버전보다 우선순위가 높습니다. $ rbenv version 명령어를 사용하면 현재 선택된 버전을 확인할 수 있습니다.$ rbenv version 2.2.5 (set by /project/path/.ruby-version) Circle CI에서는 편의를 위해 global 명령어를 사용해서 Ruby 버전을 선택하도록 했습니다.dependencies: pre: - brew update - brew install rbenv - rbenv install 2.2.5 - rbenv global 2.2.5 4.3 Bundler 다시 설치하기rbenv를 사용해서 새로운 Ruby 버전을 설치했기 때문에, Circle CI 시스템에서 제공하는 Gem도 다시 설치해야 합니다. 우리는 Bundler로 Gem 의존성을 관리하기로 했으므로, Bundler만 재설치합니다.$ gem install bundler --no-ri --no-rdoc $ rbenv rehash $ gem install 명령어를 실행한 후에는 $ rbenv rehash 명령어를 실행해서 executable 경로들을 재설정해주어야 합니다.4.4 ~/.rbenv 경로 캐싱하기rbenv를 사용해서 Ruby를 설치하는 과정이 굉장히 오래 걸립니다. 이 경우, Circle CI에서 제공하는 캐싱 기능을 사용해서 이 과정을 한 번만 하고 건너뛸수 있게 됩니다.dependencies: cache_directories: - ~/.rbenv 위와 같이 circle.yml를 설정해주면 컨테이너 실행시 ~/.rbenv 디렉토리가 캐시로부터 설정됩니다. 캐싱된 디렉토리를 사용하는 경우 Ruby 버전이 미리 설치되어있기 때문에 $ rbenv install시에 --skip-existing 옵션을 추가해주어서 캐싱된 버전을 재설치하지 않도록 합니다.5. 마치며최종적으로 완성된 Gemfile과 circle.yml 파일은 다음과 같습니다.Gemfilesource 'https://rubygems.org' gem 'cocoapods', '~> 0.39' circle.ymlmachine: pre: - echo "export PATH=\$HOME/.rbenv/shims:\$HOME/.rbenv/bin:\$PATH" >> .bash_profile - echo "export RBENV_SHELL=bash" >> .bash_profile xcode: version: 7.3 dependencies: cache_directories: - ~/.rbenv pre: - brew update - brew install rbenv - rbenv install 2.2.5 --skip-existing - rbenv global 2.2.5 - gem install bundler --no-ri --no-rdoc - rbenv rehash - bundle install --path vendor/bundle override: - bundle exec pod --version - bundle exec pod install https://circleci.com/docs/environment-variables/#custom ↩#스타일쉐어 #개발 #개발자 #개발팀 #후기 #일지 #인사이트
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[SQL 데이터분석] 증감율 구하는 간단한 방법

sql에서는 = 등호가 비교연산자로 사용됩니다.대신 := 이렇게 콜론(:)과 등호(=)를 같이 쓰면 대입연산자로 쓸 수 있어요.select @prev := users.id // @prev 라는 임시변수에 users.id 값을 넣어라. from users가입일자로 사용자수를 구해보면, 아래처럼 가입일로 group_by 를 해서 구하죠.select date(created_at) as '가입일' , count(1) as '가입자수' from users group by 1 order by 1 desc;// 가입일 | 가입자수 // --------------------------- // 2017-08-02 100 // 2017-08-01 50그럼 전일 대비 증감율을 구하려면 어떻게 할까요?select date(created_at) as '가입일' , @prev as '전일 가입자수' , (count(1) - @prev) / @prev as '증감율' , @prev := count(1) as '가입자수' from users group by 1 order by 1 desc;// 가입일 | 전일 가입자수 | 증감율 | 가입자수 // -------------------------------------------------------- // 2017-08-02 50 1.0 100 // 2017-08-01 50 0 50증감율을 계산하는 count(1) / @prev까지는 @prev 에 전일 가입자수가 저장되어 있구요.@prev := count(1) 에서 당일 가입자수로 할당이 됩니다.저는 := 이 연산자를 알기 전엔 self-join 형태로 증감율을 구했는데데이터를 가오는 속도는 := 이 연산자가 훨씬 빠른것 같습니다.다음엔 self-join 으로 증감율을 구하는 법도 한 번 올려볼께요.#티엘엑스 #TLX #개발 #개발팀 #개발자 #꿀팁 #인사이트 #조언
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ASIHTTPRequest를 대체하는 iOS 네트워킹 라이브러리 2가지

ASIHTTPRequest는 iOS 개발자들 사이에서 가장 많이 이용되는 네트워킹 라이브러리인데, 간결한 인터페이스와 개선된 성능으로 인기를 끌었습니다. Github의 Objective-C Most Watched Overall에서도 2위 자리를 현재도 유지하고 있는 것을 보면 이 라이브러리가 얼마나 오랜 시간 동안 iOS 개발자들에게 사랑받았는지는 쉽게 알 수 있습니다.[request release];하지만 애석하게도, 이 라이브러리는 작년 9월에 제작 종료가 선언되었습니다. 6개월 이상 된 소식이지만 하도 오랜 시간 동안 쓰여와서 소개된 곳이 많다보니 제작 종료 소식이 많이 안 퍼지고 있는 듯합니다.여러 가지 이유가 있겠지만, 제작자는 제작 종료 선언 글을 통해 “내부가 너무 복잡해졌고, 수 년에 걸쳐 누적된 몇 가지 아키텍처 선택이 프로젝트를 유지 보수하기 어렵게 만들었다.”라고 제작 종료 선언의 이유에 대해 고백하고 있습니다.부지런히 갈아탈 준비를 해두세요.제작 종료가 선언된 라이브러리인 만큼 가능하면 새로운 라이브러리로 갈아타시는 것이 좋습니다. iOS 개발환경은 1년 단위로 빠르게 성장하고 있는데, 당장 최근 iOS5 개발환경만 해도 block 문법 기반의 API 패러다임, ARC 지원들이 현행 라이브러리들의 필수 요소처럼 굳어져 가고 있습니다. 이에 맞추어 따라갈 수 있는 라이브러리들을 쓰는 것이 장기적인 개발 환경 개선에 도움이 될 것입니다.어떤 대안이 있나?ASIHTTPRequest 라이브러리 개발자는 여러 가지 대안을 소개했지만, 저는 2가지 정도로 간추려서 추천하고자 합니다. 하나는 AFNetworking이며, 하나는 MKNetworkKit입니다.AFNetworkingAFNetworking은 최근 Facebook에 인수된 Gowalla에서 NSURLConnection, NSOperation 등의 기본 Foundation framework 위에 구현된 네트워킹 라이브러리입니다.현재 ASIHTTPRequest의 대안으로 가장 빠르게 성장하고 있는 라이브러리인데, 그 이유는 유명 애플리케이션 개발사의 개발자들이 유지하고 있는 프로젝트이면서, 꽤 명쾌한 API를 제공하고 있습니다. 기본적인 block 기반의 API 구성 외로도, SDWebImage와 같은 라이브러리에서 볼 수 있는 이미지 다운로드 헬퍼도 제공하고 있어 매우 편리합니다.자세한 사용법은 AFNetworking Github 저장소에서 확인할 수 있습니다.MKNetworkKitASIHTTPRequest는 편리한 API를 제공해주는 것으로 많은 사용자에게 사랑받았지만, 기본 NSURLConnection, NSOperation 으로 낼 수 없는 높은 퍼포먼스 또한 그의 강점이었습니다. MKNetworkKit은, ASIHTTPRequest의 아키텍처와 AFNetworking의 인터페이스를 동시에 지향하고자 하는 라이브러리입니다. 그 외에도 아래와 같은 기능들을 추가로 겸비합니다.전체 앱에 대한 single queue 관리자동 queue 크기 조절캐싱과 복구 기능비슷한 request를 하나의 처리로 수행Full ARC support아주 멋진 목표를 가지고 진행되고 있는 프로젝트이며 개발 진척도 상당히 빠른 속도로 진행 중이지만, 아직 자잘한 버그가 많다는 것이 단점입니다. 네트워킹 라이브러리는 애플리케이션 단위에선 상당히 저 수준에 있는 만큼, 이 문제는 치명적일 수 있습니다. 그래서 상업용 프로젝트에 바로 이용하기보다는 실험적인 프로젝트에서 써보면서 지켜보는 것을 추천합니다.마무리하며iOS 애플리케이션 개발 환경에서 네트워킹 라이브러리의 선택은 개발 속도와 애플리케이션 퍼포먼스에서 아주 중요한 위치에 속합니다. ASIHTTPRequest는 그 중 가장 많이 쓰였지만, 개발 종료를 선언했기 때문에 대안 라이브러리를 준비하시는 것이 좋습니다.AFNetworking은 편리하게 쓸 수 있는 API를 NSURLConnection, NSOperation 위에 구현하였으며, 믿을 수 있을 만큼 성숙하여 현재 새 프로젝트에 바로 도입하기 좋습니다. MKNetworkKit은 아직 개발이 한창 더 진행되어야 하지만 API 디자인과 개선된 퍼포먼스, ARC 지원 등 보다 미래지향적인 목표를 하고 있으므로 장기적으로 지켜볼 가치가 있습니다.이 외에도 추천하는 라이브러리가 있다면 공유해봅시다.#스포카 #개발 #개발팀 #개발자 #개발팁 #꿀팁 #인사이트 #조언

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