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Good Developer 1 | 좋은 개발자의 5가지 기준

좋은 개발자 소개해주세요.많은 기업 관계자분들을 만나면서 항상 듣는 말이다. 스타트업에 있어서 인재 채용이 항상 문제기는 하지만, 이것은 비단 스타트업에만 국한되지는 않은 것 같다. 지난 코드스테이츠 데모데이 때는 카카오와 SK텔레콤 같은 대기업과 더불어 스마트스터디, 데일리호텔 기업 관계자분도 참여해 주셨다. 이것을 보면 대기업이든, 규모가 꽤 있는 기업이든 좋은 개발자를 찾는 것은 어려운 것 같다.기업들이 이런 말을 하는 것을 보면 개발자를 찾는 수요는 빠르게 증가하고 있는데, 기업들의 입맛을 맞추면서 개발을 할 수 있는 '좋은 개발자'는 많이 없는 듯하다. 이런 상황에서 코딩 교육 스타트업 코드스테이츠가 많은 기업 관계자분과 개발자분들을 만나고 코딩 교육을 하면서 느낀 점을 통해 어떤 개발자가 좋은 개발자인지에 대하 포스팅을 하려 한다.이것을 통해 좋은 개발자라는 개념을 구체화할 것이다. 좋다는 개념을 명확히 해서 어떤 것들이 좋아야 좋은 개발자인지, 또 소위 말하는 좋은 개발자가 되기 위해서 어떤 노력들을 해야 하는지 글로 풀어갈 것이다. Good Developer 시리즈 첫 번째 포스팅, 좋은 개발자의 5가지 기준좋은 개발자의 5가지 기준좋은 개발자에 대한 생각은 개인마다 또 기업마다 다를 것이다. 아래의 기준들은 많은 기업 관계자분들과 개발자분들을 만나고, 코드스테이츠가 교육을 하면서 느낀 좋은 개발자의 기준들이다. 아래의 조건들이 좋은 개발자의 충분조건이라고 할 수는 없지만, 필요조건이라고는 할 수 있을 것 같다. 코드, 생산성, 커뮤니케이션, 학습, 관리 능력 이 5가지 관점을 통해 어떤 개발자가 좋은 개발자인지 알아보자.1. 코드의 리딩과 라이팅좋은 코드를 짤 수 있는 역량은 좋은 개발자가 되기 위한 필수적인 기준이다. 하지만, 대부분의 개발자들에게 어떻게 하면 좋은 코드를 짤 수 있는지 물어보면 쉽게 답하는 사람은 많지 않다. 그래서 구체적으로 어떤 능력이 있어야 좋은 코드를 짤 수 있는지, 코드의 리딩과 라이팅의 관점에서 살펴보고자 한다.많은 주니어 개발자들이 처음 회사에 입사해서 해야 하는 것 중 하나는 코드의 리딩(reading)이다. 자신이 처음으로 개발을 시작하지 않는 이상 이미 개발된 소스들을 보고 어떻게 동작하는지 또 변수, 함수, 메서드들의 네이밍(Naming)은 어떤 식으로 하고 있는지 파악해야 한다.코드의 리딩 능력은 업무 환경에 적응하는 능력과는 별개로 자신의 업무를 파악하고 또 다른 사람과 커뮤니케이션할 때 매우 중요하다.  그리고 코드를 잘 읽으면 어디가 잘못되어 있는지, 어떻게 고쳐야 하는지 쉽게 파악할 수 있다. 그리고 이것이 코드를 잘 짤 수 있는 역량으로도 직결된다.리딩 능력과 더불어서 중요한 것이 바로 코드 라이팅(writing) 능력이다. 라이팅은 코드를 잘 짜는 것과 별개로 네이밍(Naming)을 잘하고 이해하기 쉽게 코드를 쓰는 것을 의미한다. 코드 리딩 능력이 뛰어나지 않은 개발자라도 잘 정돈되고 직관적으로 네이밍 되어 있는 코드들을 보면 쉽게 읽을 수 있다.코드 라이팅 능력은 협업하고 코드를 구조화하는 과정에서 매우 중요하다. 코드 라이팅 능력이 떨어진다면 다른 사람이 자신의 코드를 이해하는데 오랜 시간을 소모하게 만들 뿐만 아니라 나중에 가서는 자신조차 자신의 코드를 이해하는데 오랜 시간이 걸릴 수 있다. 이렇기 때문에 안정된 코드, 돌아가는 코드를 짜는 것과 별개로 다른 사람과 자신이 이해하기 쉬운 코드를 짜는 능력은 매우 중요하다.좋은 코드를 짜기 위해서는 다른 사람이 어떤 코드를 짰는지 알아야 하고 내 코드를 다른 사람들이 쉽게 읽을 수 있도록 해야 한다. 개발자는 결국 코드로 말한다. 코드 라이팅 능력이 떨어진다는 것은 코드로 '잘' 말하지 못한다는 것을 의미한다. 또 코드 리딩 능력이 떨어진다는 것은 다른 개발자가 코드로 말하는 것을 '잘' 듣지 못한다는 것을 뜻한다. 좋은 개발자의 조건으로 항상 따라붙는 좋은 코드를 짜는 방법은 코드 리딩과 라이팅 능력이 선행되었을 때 가능할 것이다.2. 빠른 생산성좋은 코드를 짜는 것이 좋은 개발자가 되는데 중요한 조건이기는 하지만 유일한 조건은 아니다. 개발은 필연적으로 시간과의 싸움이다. 그래서 좋은 개발자의 조건 중 하나가 바로 생산성이다. 우리나라의 많은 개발자들이 야근에 시달리는 것도 결국은 생산성과 연결되어 있다.(물론 조직문화도 크게 작용한다. 그리고 CEO의 마인드도...)안정적이고 완벽한 코드를 짜는 것도 중요하지만 때로는 시간과 타협해서 돌아가는 코드를 짜는 것만으로 만족해야 할 때가 있다. 특히, 리소스가 부족한 스타트업에서는 시간이 생명이다. 환상적인 코드를 짤 수 있는 개발자라 할지라도 그 시간이 천년만년 걸린다면 당장 돌아갈 수 있는 코드를 돌릴 수 있는 개발자 보다 좋은 개발자라고 하기 힘들 것이다.투입한 시간 대비 얼마만큼의 코드 생산성이 나오는가? 시간이 생명인 많은 스타트업에서는 안정적이고 완성도 높은 코드를 짜는 개발자보다 생산성 높은 개발자를 선호할 가능성이 크다. 첫 번째 기준인 코드 리딩과 라이팅 능력에서 자신이 없다고 걱정할 것 없다. 자신의 코드 생산성이 좋다면 좋은 개발자로서의 중요한 기준을 하나를 충족한 셈이니까.3. 원활한 커뮤니케이션위의 두 가지 기준이 개발 자체에 대한 능력이었다면, 커뮤니케이션 능력은 다른 사람과 협업하는 능력에 대한 기준이다. 혼자서 개발하는 개발자는 극히 드물다. 코딩 = 개발이 아니다. 코딩은 개발의 한 과정이며 개발을 할 때에는 다른 구성원들과 수많은 상호작용을 해야 한다. 왜냐하면 개발자는 결국 사람들과 일하기 때문이다.그래서 많은 기업들이 개발자를 채용하는 기준에서 '원활한' 커뮤니케이션을 내세운다. 개발과 관련 없을 것 같은 커뮤니케이션은 사실 엄청나게 중요하다! 커뮤니케이션 문제로 발생하는 비용 문제(단순히 돈이 아니다.)는 상당하다.어느 정도 개발 경험이 있는 사람은 누구나 공감할 수 있을 것이다. 같이 일하고 싶은 개발자와 아닌 개발자가 있다는 사실을 말이다. 단지 사람이 좋고 나쁨을 떠나서, 대화를 하는데 숨이 턱 막히는 사람이 있고 대화를 하면 할수록 막혔던 부분이 풀리거나 새로운 아이디어를 떠오르게 만다는 사람이 있다.원활한 커뮤니케이션은 사실 어느 직군에나 해당되는 말이지만, 개발처럼 한 가지 테스크에 여러 사람이 집중적으로 달려드는 업무에 있어서 그 중요성이 더 부각된다. 당신은 원활한 커뮤니케이션 능력을 가지고 있는가?4. 업무 관리, 사람 관리 능력업무 관리와 사람 관리는 사실 개발자 직군에 국한된 역량이 아니라 모든 직군에서 필요로 하는 역량이다. 개발에 치중해야 할 개발자가 좋은 개발자가 되기 위해 이런 것들까지 신경 써야 할 이유는 무엇일까? 위에서도 언급했지만, 개발 = 코딩이 아니다. 개발을 한다는 것은 테스크를 나눠 할당하고 기간에 맞춰 완성시키는 일이다. 이 과정에서 필요한 상호작용, 업무 관리, 생산성이 모두 개발의 과정이다.업무 관리와 사람 관리를 잘 하는 사람은 막말로 그냥 일 잘 하는 사람이다. 좋은 코더가 아니라 좋은 개발자가 된다는 것은 일을 잘하는 사람이 되어야 한다는 뜻이다. 업무 관리는 테스크를 나누고 할당하고 데드라인을 설정하는 일이 아니더라도 나에게 주어진 테스크에 대해 스스로 관리하는 능력까지 포함한다. 결국 자신의 업무 관리를 잘하는 사람은 생산성에서 두각을 나타내리라.주니어 때 좋은 개발자로 인정받고 연차가 쌓이면 시니어가 되고 관리자 직급으로 올라갈 가능성이 크다. 이때 주니어 때 좋은 개발자였다고 시니어 개발자일 때도 좋은 개발자일 거란 보장은 없다. 시니어가 돼서도 좋은 개발자가 되고 싶다면 업무 관리와 사람 관리하는 능력이 필수적이다. 특히, 한국에서는 개발자의 종착지는 관리자일 정도로 연차가 많은 사람이 개발을 하고 있는 경우는 극히 드물다. 이런 상황에서 좋은 개발자로 인정받아 마지막까지 살아남기(?) 위해서는 이 두 가지 능력이 필수적이다.5. 지속적인 학습위에서 제시한 네 가지 능력이 모두 없다고 실망할 것 없다. 좋은 개발자가 되기 위하 마지막 조건, 지속적인 학습이 있기 때문이다. 지속적인 학습은 좋은 개발자가 계속해서 좋은 개발자로 남을 수 있게 만들어주고 일반 개발자가 좋은 개발자가 될 수 있게 만들어주는 중요한 조건이다.개발은 빠르게 변한다. 모든 직군 중에서 가장 학습을 많이 해야 하는 직군을 뽑으라면 자신 있게 개발자라 말할 수 있다. 빠르게 변화하는 환경 속에서 지금 좋은 개발자라 해서 몇 년 후에도 좋은 개발자라고 단정 지을 수 없다. 개발자는 숙명적으로 끊임없이 배워야만 한다. 좋은 개발자가 되기 위해서는 더더욱.지속적으로 배운다는 것이 단순히 새로운 것을 익히고 지식의 지평을 확대해 나간다는 것만을 의미하지 않는다. 지금 현재 소위 나쁜 개발자(코드 퀄리티, 생산성, 커뮤니케이션, 관리능력 모두 떨어지는 개발자)가 블록체인 신기술을 배운다고 해서 좋은 개발자가 되겠는가? 즉, 코딩 지식에 대한 고민뿐만 아니라 위에서 언급한 네 가지 기준에 대한 학습도 필요하다.학습에 측면에서 많은 분들이 간과하고 있는 것이 지식의 질이다. 단순히 지식의 양적인 측면에만 매몰되면 깊이 있는 지식을 얻기 힘들기 때문이다. 물론, 현재의 시대적 흐름을 읽고 최신 트렌드 기술을 습득하는 것은 중요하다. 하지만 그보다 더 중요한 것은 자신이 알고 있는 지식들을 깊이 있게 아는 것이다. 끊임없는 학습, 그리고 깊이 있는 학습만이 좋은 개발자를 계속해서 좋은 개발자로 만들어 준다.좋은 개발자를 위해지금까지 좋은 개발자를 위한 5가지 조건에 대해 알아 보았다. 코드 리딩과 라이팅, 생산성, 커뮤니케이션, 사람과 업무 관리 그리고 지속적인 학습. 이외에도 중요한 조건들이 많지만 많은 개발자를 만나고 교육해오면서 가장 필요하다고 생각하는 5가지 조건을 적어보았다.개발자가 되는 것은 쉽지 않다. 좋은 개발자가 되는 것은 더더욱 쉽지 않다. 좋은 개발자를 양성하기 위해 노력하는 교육 스타트업으로써 어떤 개발자가 좋은 개발자인지 파악하기 위해 항상 노력 중이다. 이 노력을 코드스테이츠만 알고 있는 것이 아니라 다른 분들에게도 공유드리고 싶다. Good Developer 포스팅을 통해 어떤 개발자가 좋은 개발자인지 또 좋은 개발자가 되기 위해서는 어떻게 해야 하는지 이야기할 예정이다. 좋은 개발자의 길은 멀지만 Good Developer를 통해 한층 쉽게 걸어갈 수 있었으면 좋겠다.
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개발자 직군 파헤치기 2 | 게임 개발자

게임 개발자국내 게임 산업에서 모바일 게임의 매출액은 2011년 4235억원에서 2013년 2조3276억원으로 2년 만에 6배 가까이로 늘어났습니다.(출처:한국콘텐츠진흥원) 한국 모바일 게임은 해외에서도 인기를 끌고 있는 추세입니다. 뿐만 아니라 최근 엄청난 인기를 끌고있는 배틀그라운드는 한국 게임 산업의 가능성을 증명합니다. 배틀그라운드는 작년 한 해 7621억원의 수익을 거두면서 2017년 가장 큰 수익을 거둔 PC 게임 패키지 1위를 차지했습니다.배틀그라운드의 일러스트게임을 좋아하는 사람이라면 한번쯤은 게임 개발에 관심을 가져보았을 것입니다. 특히 프로그래밍을 하는 사람이라면 자신의 게임을 만들어보고 싶다는 생각을 해보거나, 게임 회사에서 일 하는 것을 고려해보았을 것입니다. 그러나 한편으로는 압도적인 근무 시간에 대한 부담으로 게임 개발자가 되겠다는 생각을 접게 되신 분들도 많습니다.이번 포스팅은 게임 개발자에게 필요한 역량이 무엇인지 알아보고, 게임 개발자의 두 가지 커리어 종류에 대해 설명하려고 합니다. 또한 지금 당장, 코딩을 전혀 할 줄 모르는 상태에서 게임 개발에 도전해볼 수 있는 방법 또한 소개해드리겠습니다.게임 개발자에게 필요한 역량게임을 만들기 위해서는 그래픽을 다루는 능력, 스토리와 레벨을 기획하는 능력, 3D 모델링, 그래픽 엔진을 다루는 능력 등 많은 영역들에서 전문성을 필요로 합니다. 물론 이 모든 것을 전문적으로 다루는 사람이 되기란 불가능에 가깝습니다. 그렇기 때문에 스토리라인과 컨셉 구성은 기획자가 담당하고, 기획자의 아이디어는 개발자와 그래픽 디자이너의 손을 거쳐 게임의 모습을 갖춥니다. 그래픽 디자이너가 시각적 구현을 맡는다면, 개발자는 PC나 모바일에서 게임이 실행될 수 있도록 만드는 작업을 하게되는 것입니다. 게임 개발자도 결국 개발자 직군의 일환이기 때문에 일반적으로 개발자들이 많이 다루는 언어에 대한 숙련도나 프로그래밍 능력이 필요합니다. 그러나 게임 개발자의 경우 다른 직군의 개발자에게는 필수적이지 않은 지식을 필요로 할 때가 있습니다. 아래에는 특히 게임 개발자들에게 중요한 세 가지 요소입니다. 1. 프로그래밍 언어대부분의 대규모 게임 회사들은 C++을 가장 많이 사용합니다. 모바일 게임이 대세로 더오르면서 C#을사용하는 경우가 많아진 것은 사실입니다. 그러나 PC, 모바일, 비행기 제어 프로그램까지 폭넓게 지원하는 고성능의 3D 게임을 개발하기 위해서는 여전히 C++이 최적이라는 평가를 받습니다. 주의할 점은 C/C++은 계속해서 발전하고 있는 언어라는 점입니다. 언어를 배우기 위한 서적, 인터넷 강의 등은 무궁무진하지만 중요한 것은 최신의 것을 배워야 한다는 점입니다.2. 게임 엔진게임 엔진은 간단하게 말해 게임을 개발하는 과정을 쉽게 만드는 ‘도구’입니다. 중력 같은 기본적인 물리 효과나 오브젝트 사이의 충돌 여부를 판정하는 ‘컬라이더’ 등, 개발에 필요한 기본적인 기능이 탑재되어있기 때문에 게임 엔진은 개발 과정을 획기적으로 단축시켜줍니다. 가장 많이 쓰이는 게임 엔진은 유니티와 언리얼입니다.이 글을 읽고 있을 대부분의 분들이 개발을 배우는 과정에 있다는 가정하에 학습의 용이함을 기준으로 비교해보면, 유니티의 경우 공식적으로 지원하는 교육 프로젝트의 수는 9개입니다. 그러나 공식적인 자료 외에도 한글 서적이나 온라인 강좌들은 매우 풍부합니다. 반면에 언리얼이 제공하는 공식 교육 프로젝트는 수십개입니다. 대부분이 한글 자막을 지원해줄 뿐만 아니라 다양한 주제를 경험할 수 있습니다. 언리얼의 한계라면 공식 채널 외에서 학습할 수 있는 자료나 커뮤니티가 아직까지는 많지 않다는 점입니다. 3. 수학게임 개발자에게 수학은 매우 중요하고도 기본적인 것입니다. 특히 3D 게임을 다루고 싶다면 수학적 지식과 역량은 매우 중요한 부분을 차지할 것입니다. 물론 위에서 말한 게임 엔진이 수학적인 계산이나 물리와 관련된 문제들을 해결해 줄 수는 있습니다. 그러나 게임 엔진을 활용한다 하더라도 기본적으로 그것이 어떻게 작동하는지는 이해해야 합니다. 그렇기 때문에 이산 수학, 즉 벡터, 행렬, 집합, 논리 연산 등에는 능숙할 필요가 있습니다. 게임 개발자의 커리어게임 개발자가 되기 위한 길이 게임 회사에 취직하는 것만 있는 것은 아닙니다. 최근에는 크게 성공하는 인디 게임, 즉 대규모 회사가 아닌 저예산의 1인기업 혹은 작은 팀단위로 만들어 내는 게임들의 사례가 늘어나고 있습니다. 게임 회사에 취직하는 것만큼 확실한 방법이 없다는 생각을 갖고 계신 분들, 혹은 자신만의 게임을 만드는 것에 강한 매력을 느끼시는 분들을 위해 두 가지 커리어 옵션을 비교해 보았습니다.1. 대규모 게임 회사대부분의 게임 개발자가 특정 회사에 소속되어 일을 합니다. 회사에 소속되어 있기에 안정적인 수입이 보장된다는 것이 첫번째 장점이라면, 두번째 장점은 혼자서는 절대 만들 수 없는 규모의 게임을 개발하는 데에 기여할 수 있다는 점입니다. 한 마디로 말해 완성도 있고 유명한 게임에 일조 했다는 자부심을 가질 수 있게 되는 것입니다. 또한 주니어 개발자로서 풍부한 경험을 가진 시니어 개발자를 포함해 배울 점이 많은 사람들로 구성된 팀에 소속될 수 있다는 것 또한 큰 장점입니다.한편 회사의 크기가 큰 경우에는 각 사람이 맡는 개발의 영역이 매우 세분화 되어있기 마련입니다. 자신이 느끼기에는 조금 지루하고 단순한 일이라고 생각되는 일을 맡게 될 수도 있습니다. 그러나 반대로 말하면 디자인, 기획, 마케팅 등 개발 외의 업무 등에 신경을 쓰지 않고 오직 자신의 일에 집중할 수 있는 환경이 제공되는 것이기도 합니다.2. 인디게임 개발규모가 있는 회사에 취직하는 것이 아니더라도 게임을 만들 수 있는 방법은 많습니다. 또한 안정적인 수입이 보장된 것은 아니지만, 성공하는 경우 생각는 것보다 그 수익이 큽니다. 예를 들어 트리오브라이프를 개발한 오드윈게임즈는 1년 간 20억의 매출에 도달했습니다. 단지 한 사람이 2주 동안 만든 게임, 숨바꼭질은 한 달만에 5000만원의 수익을 냈습니다. 물론, 이를 성공 신화에 불과하다고 말할 수도 있기 때문에 분명히 감수해야 하는 위험이 있는 커리어인 것이 사실입니다. 인디 게임 간에도 경쟁이 매우 치열하기 때문입니다.그럼에도 불구하고 소규모로, 혹은 혼자서 게임을 개발하는 사람들은 게임에 대한 애착을 가지고 개발 과정 전체를 아우르며 작업할 수 있다는 점에서 만족감을 느낍니다. 특히 투자 규모나 시기에 구애를 받지 않고 개성적인 게임, 만들고 싶은 게임을 만들 수 있다는 것이 장점이라고 할 수 있습니다. 지금 시작하기게임 개발을 하고 싶은데 어디서 시작해야 하는지를 막막해하고 있다면, 무조건 일단 만들어보기 시작하는 것이 중요합니다. 자신의 아이디어, 혹은 이미 있는 게임들을 가지고 점점 난이도를 높여가며 여러 프로젝트를 실행해 보는 것이 좋습니다. 이는 실력을 쌓는 데에도 도움이 되지만, 이후에 훌륭한 포트폴리오가 되기도 합니다.일단 만들어보라는 조언도 막막하신 분들을 위해 준비한 것은 무료로 사용할 수 있는 게임 개발 프로그램들입니다. 코딩을 전혀 할 줄 모르는 사람부터 완성도 있는 게임을 만들고 싶어하는 사람들까지 다양한 수준에서 접근할 수 있는 도구들을 소개해드리겠습니다.1.Flow CreatorFlow Creator는 코딩을 해본 적이 없어도 간단한 드래그앤드롭으로 게임을 만들 수 있는 웹사이트입니다. 시각적으로 논리적 구조를 짤 수 있기 때문에 어떤 언어도 배워본 적이 없어도 됩니다. 무료 버전의 경우 5개의 레벨, 50개의 개체로 제한이 되어있지만 유료 버전의 경우 앱으로 만들어 스토어에 올릴 수도 있습니다.2. StencylStencyl도 Flow Creator와 마찬가지로 프로그래밍 언어가 아니라 Stencyl의 사용법만 잘 익히면 훌륭한 게임을 만들 수 있습니다. 사용법이 Flow Creator에 비해 좀더 까다로운 것은 사실이지만 결과물의 완성도가 더 높습니다. 또한 이미 만들어져있는 코드블록 외에도 직접 코드를 작성하고 라이브러리를 불러오는 등 확장할 수 있는 가능성도 있습니다.3. Game Maker StudioGame Maker는 위의 두 가지 프로그램처럼 드랙 앤 드롭으로 만들 수 있지만, Game Maker Language(GML)이라는 자체 언어를 활용하여 만들 수도 있습니다. GML을 사용해서 게임을 만드는 것은 프로그래밍을 학습하는 데에도 도움이 될 것입니다.게임 개발자의 종류는 정말 많다.오늘 포스팅에서 언급한 게임 개발자는 일부입니다. 게임 개발자의 종류에는 온라인 게임, 모바일 게임, 콘솔 게임 등 정말 다양하고 무궁무진합니다. 여러분들이 어떤 게임 개발자가 되고 싶든 중요한 것은 게임에 대한 열정인 것 같습니다. 자신이 정말 하고 싶고 좋아하는 게임을 만든다는 것은 세상에 의미있는 프로그램을 만드는 개발자만큼이나 행복한 개발자겠지요. 다음 편에는 더 재밌는 개발자 직군으로 찾아오겠습니다.
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"캘린더앱은 돈이 되지 않아요"

지난 2년 내내 투자자 미팅에서 귀에 박히도록 들었던 소리."캘린더앱은 돈이 되지 않아요."맞다. 캘린더앱은 돈이 되지 않는다.지난 몇 년간 다수의 회사들이 출시했던 화제의 캘린더 앱들의 말로를 함께 살펴보자.  1,000만 달러를 투자받은 캘린더앱 - Tempo지평만 열고 2015년에 인수 후 종료.  모두에게 사랑받던 캘린더앱 - SunriseMS가 1억 달러(1천억 원)에 인수를 해 화제가 된 후1년 만에 또 종료(2016년).뭐 바다 건너 이야기는 너무 멀게 느껴질 수 있으니, 국내의 사정을 살펴보자.참고로 아래 4개의 서비스 모두 종료 관련 공식 보도자료를 내지는 않았기에 가볍게 블로그나 커뮤니티를 통해서만 확인이 가능하다(그조차도 없는 서비스는 출시 정보로 대체했다).2015년 9월 다음카카오(현 카카오), 다음캘린더 서비스 종료.2017년 6월, SKT 썸데이 캘린더 종료(2016년 출시, 2017년 종료).2018년 12월, 네이버 타르트 종료.(네이버의 경우 오랫동안 유지 중인 '네이버 캘린더'가 있긴 하지만 사실 신규 '일정 관리 앱'을 실험적으로 출시했었다)위 3개 서비스는 다소 생소할 수 있지만 아래 쏠캘린더는 대부분 한번 정도 들어본 적 있으리라 생각한다.위 서비스들 중 가장 많은 사용자를 확보했던 쏠캘린더도 결국 2016년 가을 종료. (쏠캘린더는 다음과 카카오 합병 전 카카오에서 출시된 서비스라 다음캘린더와 쏠캘린더는 다른 서비스였다)위의 4개, 아니 3개 회사가 캘린더 서비스를 종료하게 된 이유는 각기 다를것이고, 공식 보도자료는 없지만 업계 관계자 및 당사자 분들이 남겨놓은 몇몇 자료들을 통해 소소하게나마 내막을 엿볼 수 있었다.다음캘린더 서비스 개발 비하인드 스토리SKT 모바일앱은 왜 거의 다 '단명'할까 네이버 타르트 - 연구 종료 일지결국 그렇게 국내 현 캘린더 시장은 구글 캘린더, (기존)네이버 캘린더, iOS 기본 캘린더, 삼성 / LG 등 안드로이드 내장 캘린더, 4개 캘린더가 4등분하고 있으며 그 외에도 다양한 커스터마이즈 캘린더와 아웃룩이 작은 포션을 차지하고 있다(물론 어디까지나 국내의 이야기로 나라마다 상황은 다르다).커스터마이즈 캘린더를 쓰는 대부분은 구글 캘린더 또는 iOS 기본 캘린더 서버를 연동해서 사용하기에 사실상 자체 캘린더 서버를 운영하는 기업은 구글과 네이버, 그리고 애플뿐이다. 그런데 또 iOS 캘린더 유저의 상당수는 구글 캘린더를 연동해서 쓰기에 여러모로 얽히고설키고 복잡한 시장이다. 아 원래 하려던 얘기로 돌아와서, 여하튼 카카오와 SKT가 시도하다 접었고 네이버, 구글, 애플이 꽉 잡고 있는 이 시장에,2017년 대학생 5명이 또 하나의 캘린더 기반 서비스를 들고 뛰어들었다.(그렇다. 그 얘기 하나 하려고 이렇게 글이 길어졌다.)이름하야 '받아보는 캘린더 - 린더'. 때는 바야흐로 2017년 1월, 졸업을 앞둔 대학생 5명이 학교 강의실에 모여 창업 아이템을 구상하던 그 시절, 공동창업자 중 한 명이 '일정'을 아이템으로 서비스를 만들어보자고 의견을 던졌다.당시 그는 몇 주 전 교내 '캠퍼스 CEO'라는 창업 수업에서 '일정 관리 및 추천' 기능을 가진 서비스 기획서를 과제로 제출했던 상황이었고 팀의 리더였던 나는 그 제안을 듣고 허탈하게 웃으며 "그런 건 구글이나 네이버가 하는 겁니다"라고 단칼에 거절했다(원래 형 동생이었던 우리 팀은 팀빌딩 시점부터 존댓말을 썼다).비록 나 또한 학생이었지만 다수의 공모전, 해커톤, 회사 근무를 통해 서비스를 출시해본 경험이 있었고 서비스의 기획, 개발, 출시, 마케팅, 운영까지 이어지는 프로세스를 몇 번 정도 겪어본 입장에서 또 하나의 '캘린더' 앱을 출시하는 건 미친짓이라고 생각했다(솔직히 이제와서 말하자면 아직 뭘 몰라서 그냥 하는 말이겠거니 했다).그런데 당시 그가 했던 말 한마디가 우리를 움직였다."그러니까 우리가 해야죠"그의 논리는 이러했다."구글이나 네이버가 할 정도의 아이템이니까 시장이 큰 건 이미 증명이 됐고, 근성과 패기, 실행력으로 그들을 이기면 되는 거 아닙니까? 그게 스타트업 아니에요?"그때 말렸어야 했다.그때 설득되지 말았어야 했다.그때는 몰랐다.'일정'이라는 분야를 기반으로 사업을 기획하고, 운영하고, 확장한다는 것이 이렇게 외롭고 힘든 일이 될 줄은.  앞서 언급한 바와 같이 해외 사례라고는 하나 같이 다 종료된 서비스밖에 없었고 국내 시장은 해외의 그 사례들을 몇 년 후 따라가다 종료되는 수준에서 그쳤다.그래서 우리는 판을 새로 짜기로 했다.우리가 만들고자 한 서비스는 캘린더를 기반으로 하거나, 캘린더처럼 생겼는데, 캘린더 앱은 아니어야 했다.캘린더의 메인 기능인 일정을 '입력'하거나 '수정'하는 기능은 다 빼고, 사이드 기능 중 하나인 '구독'을 핵심으로 뒀다.캘린더도 문제였지만 이미 포화된 앱 시장도 문제였다. 새로운 앱들이 하루에도 수십 개씩 출시된지도 모른 채 사람들의 기억 속에서 잊혀지고 있던 상황이었다.단순히 앱을 통해 돌파구를 찾기보다는, 다양한 판로를 찾아보기로 했다.몇 번의 시행착오를 거쳐,2017년 하반기 즈음 우리가 앞으로 가져가야 할 방향성이 명확해지기 시작했다.카카오, 네이버, SKT 같은 회사의 기라성 같은 업계 선배들이 몇십억을 쓰고도 캘린더 서비스를 종료할 수밖에 없었던 데는 분명 이유가 있었다.우리의 전략은 치밀해야 했고, 2017년 말 아래와 같은 3개년 로드맵을 구상하게 되었다.일정 구독 서비스 린더 - 3개년 로드맵(2017.12)(로드맵에 대한 자세한 내용은 https://brunch.co.kr/@five0203/33 에서 확인할 수 있다)위 로드맵을 바탕으로 지난해 하반기 출시된 모바일앱, 즉 관심 일정 구독 플랫폼:린더의 다운로드 수는 40만, MAU는 18만을 돌파했고 지금도 가파르게 상승하고 있다.  한 달에 린더를 통해 일정을 확인하는 횟수(PV)는 700만 건이 넘었고 린더 내 링크를 통해 웹사이트로 이동하는 전환 횟수는 하루 1만 건을 넘어서고 있다.지난 30일 간 약 10여 건의 광고 및 제휴 문의가 있었고 그중 몇몇은 실행으로 옮겨졌다.린더의 장점은 그동안 광고로만 인식되어오던 이벤트 정보들이 '유용한 정보'로 전달된다는 것이다.누군가에게는 광고인 일정이, 누군가에게는 정보가 될 수 있다는 이유로 린더는 사용자에게 '광고 없는 앱'으로 인식되고 있다.물론 광고의 비중이 올라갈수록 네이티브 광고마저도 거부감을 일으킬 수 있기에, 우리는 일정을 모아 놓치지 않도록 도와주는 최초의 목적을 지속적으로 잊지 말아야 한다.  광고 플랫폼 기업 DMC미디어가 발표한 '2018 DMC리포트 종합 보고서'에 의하면 광고를 의도치 않게 실수로 클릭한 사용자는 28.9%에 그치며, 사용자 10명 중 7명은 노출되는 광고에 관심 및 의도를 가지고 클릭하는 것으로 조사되었습니다.문자, 페이스북, 카톡 플러스 친구 등 기존 채널에 대한 피로도가 높아지고 있는 현시점에서 린더가 경쟁력을 가지게 된 이유는 캘린더 유형의 정보 전달이 현재까지 '유용한 정보'라는 인식이 강하기 때문이라 볼 수 있습니다.위에서 언급한 바와 같이 이미 다양한 유형의 수익모델을 준비 중인 린더이지만 보다 장기적 관점에서 서비스 가치를 보존하기 위해 노력해야만 하며, 서비스 수익화에 대한 사용자의 거부감을 '너무 빠르게' 증가시키지 않아야만 사용자 이탈을 사전에 방지할 수 있습니다.이는 우리가 발생시키고자 하는 수익의 총합이 사용자에게 전달되는 가치의 총합을 섣부르게 넘어서는 안된다는 것을 의미합니다.- 19년 3월 주주서한 중 -아직 우리의 목표 MAU에는 한참 미치지 못한 현 상황에서도 밀려드는 광고 제의를 보며, 팀을 최소한으로 유지하고 서비스 운영 비용을 낮춘다면 향후 서비스의 지속과 생존, 즉 ROI를 맞추어 나가는 것은 어렵지 않을 것 같다는 확신이 생겼다(물론 ROI를 맞추는 것과 BEP를 맞추는 것은 차원이 다른 얘기라 BEP를 달성하신 모든 회사를 진심으로 존경합니다).하지만 성장하지 않고 머무르는 조직은 도태하는 조직이기에, 우리 팀은 앞으로도 여러 무모한 시도를 멈추지 않을 계획이다.  "캘린더앱은 돈이 되지 않아요" 공식적인 투자 라운딩을 3주 전 처음으로 시작하게 됐는데, 작년까지만 해도 귀에 박히게 들리던 이 이야기를 올해는 단 한 번도 듣지 못했다. 애초에 중요한 건 돈이 되는 게 아니었다. 사람들에게 필요한 서비스를 만들고, 그를 통해 새로운 가치를 창출하는 것. 그게 우리가 해야 할 일이었다.다수의 불편함을 소수의 기술력을 통해 해결하며, 그것을 지속&확대하기 위해 수익을 만든다.돈은 수단이지 목적이 아니다.긴 글을 마치기에 앞서 우리의 시작을 잊지 않기 위해, 2017년에 남겼던 감성 페북글 하나와 최근에 진행된 린더의 기업 협업 사례 하나를 남겨본다.2017년 7월(법인설립 1달 후, 기보 대출 받은지 일주일 후), SKT 썸데이 캘린더, 여름 문자 서비스 종료 소회그로부터 약 1년 후인 2018년 10월, SKT NUGU 스피커 x 린더 - 데이터 협업 진행
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타운어스 신규플랫폼을 오픈하며

안녕하세요. 타운컴퍼니 R&D 파트의 백대현입니다.타운컴퍼니는 단체들를 위한 공동구매 플랫폼인 타운어스를 운영하는 스타트업입니다. 기술블로그를 시작하며 최근 오픈한 타운어스 2.0에 대한 소개, 타운컴퍼니 기술조직인 R&D 파트에 대한 소개를 드리려 합니다.타운어스는 대학생들이 학교 내에서 자주 진행하는 공동구매가 굉장히 복잡하고 만족하기 어렵다는 문제를 해결하기 위해 시작되었습니다. 수작업으로 진행하던 공동구매를 플랫폼화 시켜 편하게 공동구매를 진행할 수 있게 만들고, 전국단위로 공동구매를 진행하여 최저가로 구매할 수 있도록 하였습니다.2014년 9월 오픈베타서비스인 캠퍼스샵을 시작하였고 이어서 2015년 6월 정식서비스 타운어스를 런칭하여 2년 넘게 폭발적으로 성장해왔습니다.사실 그 동안 타운어스 사이트에 대한 아쉬움이 많았습니다. 사이트가 초기에 린(Lean)하게 만들어진 이후에 몇차례 업데이트를 거쳐 타운어스 비즈니스를 받쳐주고 있었지만 내부 개발팀의 부재, 인력부족으로 유지보수가 잘 되지 않고 있었습니다. 그 와중에 몇 차례의 비즈니스 전략 변경(Pivot)을 거치면서 기술과 비즈니스의 괴리가 점점 벌어지게 되었습니다.타운어스 신규플랫폼타운컴퍼니에서는 여러 고민을 거쳐 한층 업그레이드 된, 이제 대학생 뿐만 아니라 모든 단체를 위한 공동구매 커머스 플랫폼으로 거듭나고자 타운어스 2.0 프로젝트를 시작하며 기획팀, 디자인팀, 개발팀으로 이루어진 R&D 파트를 출범하고 기술조직을 구성하였습니다.새로 출범한 타운컴퍼니 R&D 파트에서는 물려받은 기존 코드베이스를 유지하며 플랫폼을 개선할 것인지, 부채를 청산하고 새로운 코드베이스를 쌓을 것인지 많은 고민을 했습니다. 결론적으로 새로운 코드베이스로 프로젝트를 진행하기로 하였는데 대표적인 이유는 아래와 같았습니다.타운어스 2.0에서 변경되어야할 기획이 상당히 많아 재설계가 필요함비즈니스적 전략 변경을 서비스에 반영하기 위해 변경해야할 기획이 상당히 많고 그 동안 기술에 반영되지 않은 비즈니스 요구사항이 많아 여려 요구사항이 복합적으로 고려되어야함서비스 아키텍처가 연속성이 없음초기에 MVP로 시작된 코드베이스가 연속적인 기술조직이 발전시키지 못하고 외주 개발과 인력 변경을 거치다 보니 일관적이지 않고 누수가 많음버그 빚더미인력부족으로 인해 그 동안 유지보수가 되지 않아 해결해야할 버그가 복합적으로 존재함 (해결되지 않은 리포팅된 이슈 450여개 OMG)위 외의 여러 이유로 타운컴퍼니 R&D 파트에서는 기술부채 파산을 선택하고, 새로운 코드베이스에서 프로젝트를 시작하기로 하였습니다.신규플랫폼 간략 소개결론적으로 타운어스 신규플랫폼은 전체적인 일정과 인력을 고려하여 우선 부분적으로 오픈하게 되었습니다. 가장 많은 사용자들이 사용하는 단체의류공동구매에 대한 서비스를 먼저 개발하게 되었고 그 외 카테고리의 공동구매는 기존플랫폼에서 서비스하고 있습니다.이렇게 시작한 타운어스 신규플랫폼의 현재 오픈한 변경 사항은 크게 아래와 같습니다.전체적인 UX/UI 업데이트공동구매를 더 편하게 시작하고 진행하고 마무리할 수 있도록 개선“공동구매방”을 친숙하게 사용할 수 있도록 유도하였습니다.단체의류 커스터마이징 기능 강화커스터마이징 의류 종류 확장 : 과잠, 코치자켓, 티셔츠 (점진적으로 확대할 예정)커스터마이징 예상가격 계산 기능편하게 단체의류 디자인을 미리 해볼 수 있는 서비스를 제공합니다.최근 오픈을 시작으로 타운컴퍼니 R&D 파트에서는 지속적으로 서비스를 발전시켜 세상 모든 단체활동을 위한 공동구매, 타운어스에 걸맞는 공동구매 커머스 플랫폼으로 만들어갈 예정입니다.기술 스택과 조직 문화타운컴퍼니 R&D 파트의 기술에 대해서는 꾸준히 소개를 드리려 합니다. 때문에 오늘은 조직 문화와 기술 스택에 대해서 간단하게 소개를 드리겠습니다.프로젝트 진행협업툴로 JIRA, Confluence, Slack을 사용하고 있습니다.프로젝트는 Agile Kanban 방식으로 테스트 주도 개발, 코드 리뷰, 페어프로그래밍을 통해 진행하고 있습니다.서비스에 대한 충분한 고민 이후에 개발을 진행하려 노력합니다.기술 스택Back-End는 Django 1.11 (DRF) 기반으로 개발하며, AWS, MySQL, Vagrant, Docker 같은 기술을 사용하고 있습니다.Front-End는 Angular 5.1을 사용해서 개발하고 있으며 Less, RxJS, Webpack 등의 기술을 사용하고 있습니다.UX/UI에 Sketch와 Zeplin을 주로 사용하고 있습니다.CI(Continuous Integration)로 Travis-CI, 배포 관리로 Fabric과 AWS CLI, 버그 리포팅으로 Sentry.io, 플랫폼 모니터링으로 ELK(ElasticSearch, Logstash, Kibana)를 사용하고 있습니다.지향하는 조직 문화 및 지원자유롭고 주도적인 조직 환경시간에 쫓겨 비루한 코드를 생산하지 않도록유연한 리모트 근무지시가 아니라 스스로 할 일을 찾는 자율 속에서 책임을 다하는 문화자유롭게 의견을 제시할 수 있는 편한 분위기건강한 비판과 토론을 장려하는 커뮤니케이션 문화이상을 추구하되 비즈니스에 기반한이상적인 기획, 디자인, 개발을 지향하지만 비즈니스 영역에 기반한 의사결정회사 모든 조직들이 더 부가가치가 높은 업무에 집중할 수 있는 환경 조성을 위해 노력TOY TIME매주 금요일 4시부터 7시까지 3시간 자유로운 주제로 프로젝트 진행세미나, 컨퍼런스 참가 적극 장려 및 도서 지원저희는 아직 성장하고 있는 만큼 개선할 점도 많고 배워야하는 부분도 많이 있습니다. 그 만큼 기술블로그를 통해 저희가 고민하고 겪었던 기술을 공유하고 소통하며 서로 성장할 수 있는 기회가 되었으면 합니다.잘 부탁드립니다.#타운컴퍼니 #서비스소개 #기업문화 #사내복지 #조직문화 #원격근무 #디지털노마드 #재택근무
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우아한 설계의 첫걸음, ES7의 decorator

하루가 멀다 하고 신기술이 쏟아지는 요즘 자바스크립트 또한 계속해서 새로운 모습으로 바뀌고 있습니다. ECMAScript 2015(이하 ES6)에 새롭게 등장한 Arrow function, Class, Generator 등이 그중 하나라 할 수 있습니다. 오늘은 ECMAScript 2016(이하 ES7)에서 새롭게 제안된 Decorator에 대해 알아보려 합니다.Decorator란?ES7 스펙 명세(링크)에는 Decorator를 아래와 같이 설명하고 있습니다.선언된 클래스와 그 프로퍼티들을 디자인 시간에 변경할 수 있는 편리한 문법위 문장만 봐서는 도대체 Decorator가 어떤 역할을 하는지 감이 오지 않습니다. 백문이 불여일견이라고 예제를 통해 Decorator를 어떻게 활용할 수 있는지 알아보겠습니다. 아래 코드는 Decorator를 이용해 설계한 클래스 코드의 일부입니다.@withSuperEngine class Car {     ...   @readOnly  manufacturer = 'ZOYI'   ... } 클래스와 클래스의 프로퍼티가 어떤 성질을 가지고 있는지 한눈에 보이시나요? Car는 슈퍼 엔진을 가지고 있고 manufacturer는 변경할 수 없는 값이라는 것을 소설을 읽는 것처럼 쉽게 이해할 수 있습니다. 이처럼 Decorator를 이용하면 코드를 우아하게 작성할 수 있습니다. 그렇다면 어떻게 Decorator를 정의하고 사용할 수 있을까요?Decorator는 최종적으로 채택된 스펙이 아니기 때문에 babel과 함께 사용해야 합니다. babel 설정은 링크에서 확인할 수 있습니다.Decorator의 선언 및 사용방법Decorator는 사실 함수입니다. 함수를 선언한 뒤 ‘@’ 키워드를 이용해 선언된 함수를 Decorator로 사용할 수 있습니다. @withSuperEngine, @readonly, @say.hello, @hello(...) 등이 사용 가능한 Decorator의 호출 형태입니다. Decorator는 클래스를 꾸밀지, 클래스의 프로퍼티를 꾸밀지에 따라 선언하는 방법이 달라집니다.클래스 프로퍼티의 Decorator먼저 클래스 프로퍼티의 Decorator를 정의하고 사용하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 이 경우에는 프로퍼티의 descriptor를 인자로 받아 새로운 descriptor를 반환하는 형태를 가집니다. (descriptor에서 설정할 수 있는 여러 값은 링크를 확인해주세요.)그럼 이제 readonly 역할을 하는 Decorator를 작성하고 테스트를 해 보도록 하겠습니다.function readonly(target, property, descriptor) {     descriptor.writable = false   return descriptor } class Car {     @readonly   manufacturer = 'ZOYI' } const myCar = new Car()   myCar.manufacturer = ‘JOY’ // 새로운 값을 할당하려고 한다면 에러가 납니다. 또 다른 예제로 클래스의 프로퍼티를 열거할 때 열거 대상에서 제외하는 Decorator를 작성해 보겠습니다.function nonenumerable(target, property, descriptor) {     descriptor.enumerable = false   return descriptor } class Car {     @nonenumerable  acceleration = 10 manufacturer = 'ZOYI' } const myCar = new Car()   for (let key in myCar) {     console.log(key)  // manufacturer 만 출력이 된다. acceleration는 열거 대상에서 제외된다. } 단 몇 줄만으로 우리는 클래스의 프로퍼티를 읽기 전용으로 만든다던지 열거 대상에서 제외했습니다. 참 편리하지 않나요? Decorator의 활용은 여기서 끝나지 않습니다. 메모이제이션을 하는 메서드를 만들수 있고 클래스에 자동으로 바인드된 메서드로 만들 수도 있습니다.Decorator는 제안된 지 얼마 안 됐지만 많은 사람들이 활발히 연구 중입니다. github에는 지금도 계속해서 Decorator에 관련된 라이브러리들이 올라오고 있습니다. 그중 core-decorators.js는 미리 정의된 유용한 Decorator 패키지를 제공합니다.클래스의 Decorator클래스의 Decorator는 타겟 클래스의 생성자를 인자로 받습니다. 사용자는 인자로 받은 생성자를 입맛에 맞게 바꾼 뒤 반환을 해 주면 됩니다.function setAnimalSound(sound) {     return (target) => {     target.prototype.sound = sound     return target   } } @setAnimalSound('oink') class Pig {     say() {     return this.sound   } } @setAnimalSound('quack') class Duck {     say() {     return this.sound   } } const pig = new Pig()   console.log(pig.say()) // ‘oink’ 출력 const duck = new Duck()   console.log(duck.say()) // ‘quack’ 출력 위 코드처럼 오리나 돼지의 울음소리를 클래스 내부에서 정의하지 않고 클래스 Decorator를 사용해서 정의할 수 있습니다.(사실 이런 코드는 설계 관점에서 봤을 때 바람직하지 않지만 Decorator를 사용할 수 있는 여러 방법 중에 하나라고 봐주시면 감사하겠습니다.)클래스 Decorator는 클래스의 생성자를 바꾸는 것에 국한되지 않고 완전히 다른 클래스의 생성자로 바꿔치기도 할 수 있습니다. 아래 코드는 그 예제를 보여줍니다.function withBus(target) {     return class Bus {     say() {       return 'I am bus'     }   } } @withBus class Car {     say() {     return 'I am car'   } } const car = new Car()   console.log(car.say()) // ‘I am bus’ 출력 이런 구현 방식은 특정 상황에서 클래스 자체를 하이재킹 함으로써 전통적인 분기문 예외 처리가 아닌 보편적인 프로그래밍을 할 수 있게 도와줍니다.클래스 Decorator는 Cross-Cutting-Concern(전체 설계에서 빈번하게 나오는 관심사를 쉽게 모듈화 시키지 못하는 상황)이나 React에서 컴포넌트 하이재킹을 쉽게 해결해줄 수 있는 방법을 제공합니다. 이런 상황을 어떻게 효율적으로 처리하는지에 대해서는 Decorator를 소개하는 글의 취지에 맞지 않아 다음에 연재할 글에서 다룰 예정입니다.마무리이상으로 ES7에 새롭게 제안된 클래스 및 클래스 프로퍼티에 사용할 수 있는 Decorator에 대해서 알아봤습니다. Decorator는 Java, Python과 같은 언어에서 이미 존재하는 문법이기 때문에 이런 설계가 기존에 없던 새로운 방법은 아닙니다. 하지만 오랫동안 ES5에 머물던 자바스크립트가 ES6, ES7 그리고 최근에는 ES8까지 빠르게 변하고 있는 스펙 속에 다른 언어의 장점을 품는 것은 그 자체로 상당히 도전적인 변화라 생각합니다. Decorator 문법은 클래스와 그 파라미터를 꾸밀 수 있는 것에 멈추지 않고 함수의 파라미터에도 꾸밀 수 있게 드래프트 버전이 나온 상태입니다. 자바스크립트에서 Decorator를 이용한 우아한 설계가 어디까지 발전할 수 있는지, 그리고 향후 자바스크립트의 행보가 기대됩니다.#조이코퍼레이션 #개발자 #개발팀 #인사이트 #경험공유 #일지
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Elasticsearch X-Pack Alerting 체험기

Logstash로 로그를 수집한 후 Elasticsearch와 Kibana로 분석하는 방법을 다룬 글은 많다. 그런데 이상하더라 이 말이지. 로그를 분석하고 경향을 파악하는 정도라면야 괜찮은데 심각한 오류 로그를 발견했을 때 Slack이나 이메일 등으로 알람 받을 수단이 마땅치 않더라. 사람이 키바나 대시보드를 5분마다 확인할 수도 없는 노릇이다. (이건 새로운 차원의 고문?)이런 생각을 먼저 한 사람이 있기 마련이라 Yelp의 elastalert라던가 Elasticsearch의 X-Pack을 활용하면 이런 문제를 해소할 수 있다. 오늘은 그 중에서 후자를 살펴볼 예정이다.경고! X-Pack은 Elasticsearch가 유료 서비스 시장을 열려고 야심차게 미는 모양인데 “자기네가 직접 만들었으니 쿨하겠지?”라고 쉽게 생각하면 하루 안에 절벽 아래로 떨어지는 끔찍한 기분을 맞이할 수도 있다.X-Pack은 가격이 상당한데 Alert 등을 설정하려면 전적으로 RESTful API에 의존해야 한다. 적어도 아직까지는! 이 사실을 깨닫자마자 당황할 수 있는데 침착하자. 이것은 시작일 뿐이다. 여러분이 검색엔진의 초보라면 그 다음 난관은 검색 쿼리를 작성하는 것이다. “나는 그냥 OutOfMemoryError 로그를 발견하면 알람을 보내줬으면 좋겠어"라고 쉽게 생각했겠지만 그 간단한 결과를 얻으려면 험난한 여정을 거쳐야 한다."search" : { "request" : { "indices" : [ "", ], "body" : { "query" : { "bool" : { "must" : { "multi_match": { "query": "OutOfMemoryError", "fields": ["message", "log"] } }, "filter" : { "range": { "@timestamp": { "from": "{{ctx.trigger.scheduled_time}}||-5m", "to": "{{ctx.trigger.triggered_time}}" } } } } } } } }음… 좋다. 일단 이렇게 작성한 쿼리가 제대로 된 것인지 테스트하려면 어떻게 해야 하는가? 검색 API로 대충 테스트해볼 수는 있다.GET logstash-2017.02.2*/_search { "query" : { "bool" : { "must" : { "multi_match": { "query": "OutOfMemoryError", "fields": ["message", "log"] } } } } }어찌어찌 잘 나온다. 그래서 잘 돌 줄 알았지? 그럴 줄 알고 있다가 이런 메시지를 만난다.Trying to query 1157 shards, which is over the limit of 1000. This limit exists because querying many shards at the same time can make the job of the coordinating node very CPU and/or memory intensive. It is usually a better idea to have a smaller number of larger shards. Update [action.search.shard_count.limit] to a greater value if you really want to query that many shards at the same time.음… logstash 인덱스를 매시간마다 분할했더니 샤드가 꽤 많아진 모양이다. 그래서 최근 두 개의 인덱스로 검색 대상을 제한하려고 한다. Date math support in index names라는 문서에 인덱스 이름을 동적으로 바꾸는 법이 나와 있긴 하다. 그런데 막상 내가 짠 게 어떤 값이 나오는지 확인하는 방법은 제대로 안 나온다. 예를 들어 가 logstash-2017.02.22t01로 해석되는지 어떻게 아는가? 많은 삽질 끝에 방법을 찾았다.를 URL 인코딩한다.그렇게 얻은 값 을 가지고 인덱스 조회 API를 호출한다. GET /3Clogstash-{now-1h/d}t{now-1h{HH}}>그러면 다음과 같이 결과가 나와서 인덱스 이름이 어떻게 해석됐는지 확인할 수 있다.{ "logstash-2017.02.23t01": { "aliases": {}, "mappings": { /* 중략 */ } }여기까지는 전적으로 검색 쿼리 작성 경험이 부족해서 발생한 삽질이다. 하지만 애플리케이션 로그 분석을 패턴화하지 않고 이렇게 검색 쿼리를 복잡하게 짜야 한다니 아직 갈 길이 멀다는 생각이 든다. DataDog 또는 NewRelic 같은 상용 서비스를 참고해서 개선하면 좋겠다.이제 결과를 알람으로 보내면 된다. 이래저래 고생하다 대충 아래와 같은 형태로 완성했다.PUT _xpack/watcher/watch/outofmemoryerror { "trigger" : { "schedule" : { "cron" : "0 0/4 * * * ?" } }, "input" : { "search" : { "request" : { "indices" : [ "", "" ], "body" : { "query" : { "bool" : { "must" : { "multi_match": { "query": "OutOfMemoryError", "fields": ["message", "log"] } }, "filter" : { "range": { "@timestamp": { "from": "{{ctx.trigger.scheduled_time}}||-5m", "to": "{{ctx.trigger.triggered_time}}" } } } } }, "sort" : [ { "@timestamp" : {"order" : "desc"}}, "_score" ] } } } }, "condition" : { "compare" : { "ctx.payload.hits.total" : { "gt" : 0 }} }, "actions" : { "notify-slack" : { "throttle_period" : "5m", "slack" : { "message" : { "to" : [ "#ops", "@dev" ], "text" : "로그 모니터링 알람", "attachments" : [ { "title" : "OutOfMemoryError", "text" : "지난 5분 동안 해당 오류가 {{ctx.payload.hits.total}}회 발생했습니다. 가장 최근의 오류는 다음과 같습니다.", "color" : "warning" }, { "fields": [ { "title": "환경", "value": "Prod", "short": true }, { "title": "발생시각", "value": "{{ctx.payload.hits.hits.0._source.@timestamp}}", "short": true }, { "title": "메시지", "value": "{{ctx.payload.hits.hits.0._source.message}}", "short": false }, { "title": "확인명령어", "value": "`GET /{{ctx.payload.hits.hits.0._index}}/{{ctx.payload.hits.hits.0._type}}/{{ctx.payload.hits.hits.0._id}}`", "short": false } ], "color" : "warning" } ] } } } } }4분마다 검색 쿼리를 실행해서 최근 5분 간의 레코드를 감시하기 때문에 동일한 오류에 대해 2회 연속으로 알람을 받을 가능성이 있다. X-Pack은 이를 우회할 방법을 제공하지 않는 것 같다. 그래서 쿼리가 발견한 레코드의 인덱스 ID를 Slack 메시지 중 확인명령어 필드에 넣었다. 알람이 두 번 왔지만 인덱스 아이디가 동일하다면 오류가 한번 발생한 것으로 간주하면 된다.참고 문서위의 Alert를 작성하며 도움을 받은 문서는 다음과 같다.Multi Search Template은 검색 쿼리를 짤 때 도움이 됐다.Search Input 문서는 검색 쿼리 또는 검색 결과를 작성할 때 어떤 변수를 사용할 수 있는지 설명한다. 예) {{ctx.payload.hits.hits.0._source.message}}Watcher APIsSlack ActionDate math support in index names 문서는 인덱스 이름을 동적으로 바꾸는 법을 설명한다.기타Elasticsearch Cloud는 기본적으로 이메일 발송을 지원하기 때문에elasticsearch.yml 설정에 xpack.notification.email를 추가하지 않아도 된다. 아니, 추가하면 잘못된 설정이라며 거부한다. Illegal이라고만 하지 이유를 자세히 알려주지 않기 때문에 삽질하기 쉽니다. Invalid addresses라고 오류 로그가 찍히면 이것은 설정 문제가 아니다. 이메일 설정 메뉴로 가서 Watcher Whitelist에 수신 이메일 주소를 등록하면 문제가 해결된다.테스트용 로그 메시지를 Fluentd로 보내고 싶다면 fluent-cat 명령을 이용한다.echo '{"message":"Dummy OutOfMemoryError"}' | fluent-cat kubernetes.logOriginally published at Andromeda Rabbit.#데일리 #데일리호텔 #개발 #개발자 #개발팀 #인사이트
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Activation Function

Activation Function(활성함수)인공신경망을 공부하다보면 활성함수(activation function)라는 것을 만나게 됩니다. 대부분의 분들은 처음 공부를 시작할 때, 저와 마찬가지로 활성함수는 그냥 이런 거구나 하신 뒤에 넘어가고 있을 거라 생각합니다. 하지만 딥러닝을 좀더 공부하다보면 어떤 활성함수를 사용했는지, 혹은 사용하지 않았는지로 인해 다양한 문제가 발생하곤 합니다. 특히 요즘 핫한 deep neural network 에서는 활성함수가 어떤 것인가에 따라서 vanishing gradient 문제로 인해 학습의 정도가 달라지기도 합니다. 이러한 이유에서 이번 포스팅에서는 활성함수를 자세히 이해해보도록 하겠습니다.인공신경망이 사람의 신경구조를 모방하여 만들어졌다는 사실은 다들 알고 계실겁니다. 인공신경망의 가장 기본 개념은 단일 퍼셉트론에서 출발했습니다. 관련된 포스팅에서도 설명했지만 퍼셉트론은 여러 개의 신호가 들어오면 이를 조합하여 다음으로 신호를 보낼지 말지를 결정합니다(0 또는 1). 이것을 발전시킨 feed forward multiple layer neural network는 하나의 단일 뉴런에 여러 신호가 들어오면, 다음 뉴런에 보낼 신호의 강도를 결정하게 됩니다. 즉, 단일 퍼셉트론이 multi layer perceptron으로 발전해나가는 과정에서, 뉴런은 신호의 전달유무가 아닌 전달 강도를 정하게 되었습니다. 이때 전달하는 신호의 세기를 정하는 방법이 활성함수입니다.많은 분들은 대표적인 활성함수로 sigmoid를 떠올리실 것입니다. 활성함수의 개념을 잡기에는 이만큼 좋은 함수가 없기 때문입니다. 그럼 우선 활성함수의 가장 기본적인 개념을 sigmoid를 통해 알아보도록 하죠. 그 전에 여러분의 이해를 돕기 위해 로지스틱 회귀분석에 대해 먼저 알아보겠습니다.로지스틱 회귀분석(logistic regression)로지스틱 회귀분석은 generalized linear model입니다. 정확히 말하자면 generalized linear model이라는 큰 개념의 여러 케이스 중 하나라고 볼 수 있겠네요. 로지스틱 회귀분석의 목적은 독립변수의 선형결합으로 종속변수인 ‘어떠한 사건이 발생할 확률’을 알고자 하는 것입니다. 어렵죠..? 쉬운 예시를 하나 들어보겠습니다.우리는 어떠한 연구를 통해 1일 흡연량과 폐암 발생 여부의 관계를 알고싶습니다. 이때 가장 쉬운 방법은 1일 흡연량{x}과 폐암 발생확률{p(y)}이 선형 관련성이 있다고 보고, 선형 회귀 분석(linear regression)을 시행하는 것입니다. 그 결과, p(y)=0.02x+0.1<math>p(y)=0.02x+0.1</math> 이라는 식이 도출되었다고 생각해보죠. 이 식은 담배를 전혀 안 피우는 사람은 10%의 확률로 폐암에 걸리고, 하루에 담배를 1개비씩 더 피울 때마다 폐암에 걸릴 확률이 2% 증가한다는 의미입니다. 표면적으로 보았을 때는 꽤나 합리적으로 보입니다. 하지만 과연 이 식을 실제 예측에 활용해도 전혀 문제가 없을까요? 예상하셨겠지만, 그렇지 않습니다.담배는 한 갑에 20개비가 들어있고, 3갑이면 60개비가 들어있습니다. 따라서 하루에 담배를 3갑 피우는 사람은 0.02∗60+0.1=1.3<math>0.02∗60+0.1=1.3</math>, 즉 130%의 확률로 폐암에 걸린다는 결론이 도출됩니다. 이는 확률의 공리에 어긋나는 결론입니다. 따라서 과거의 수학자들은 선형이라는 이해 및 계산이 쉬운 방법을 그대로 유지하면서 확률의 공리에 어긋나지 않는 방법을 찾고자하였고, 다양한 방법들 중 가장 보편적으로 사용하게 된 방법이 로지스틱 함수를 연결함수로 사용한 로지스틱 회귀분석입니다.로지스틱 함수는 아래와 같이 생겼습니다.g(x)=ex1+ex<math>g(x)=ex1+ex</math>이것을 연결함수로 적용한 generalized linear model, 즉 logistic regression의 수식은 아래와 같은 형태가 됩니다.P(y|x)=eβx1+eβx<math>P(y|x)=eβx1+eβx</math>위 식을 이용하면 비로소 선형이라는 직관적인 성질을 띄면서, 결과값의 범위가 0~1로 제한되어 확률값의 예측에 사용할 수 있는 회귀식이 도출됩니다. 이 때, 위에 사용한 로지스틱 함수가 바로 우리가 활성함수로 사용하는 sigmoid function입니다. 따라서 sigmoid를 활성함수로 사용할 경우, 필연적으로 로지스틱 회귀분석과 관련이 있을 것이라고 예상할 수 있습니다. 둘 간의 관련성을 아래 그림을 통해 알아보겠습니다.여러분의 이해를 돕고자 hidden layer가 없는 가장 단순한 형태의 feed forward neural network 형태를 그려보았습니다. 위 그림을 수식으로 나타내볼까요?P(Y|X)=exp(∑2i=0wixi)1+exp(∑2i=0wixi)=11+exp(−∑2i=0wixi)<math>P(Y|X)=exp(∑i=02wixi)1+exp(∑i=02wixi)=11+exp(−∑i=02wixi)</math>즉, 위처럼 sigmoid를 활성함수로 사용한 간단한 neural network는 logistic regression과 일치합니다. 물론 계수(weight) 추정 방법은 통계학에서 기존에 행하던 방법과는 차이가 있지만, 결과적으론 비슷한 값이 추정될 것입니다. 우리는 이 그림을 통해 아래와 같은 직관을 얻을 수 있습니다.input과 weight를 곱해서 더하는 과정은 linear combination(선형 결합)이다.인공신경망의 학습은 각 뉴런에 곱해지는 ‘weight’라는 모수(parameter)를 추정(estimate)하는 과정이다.이제 눈치 채셨나요? Sigmoid를 활성함수로 사용하는 multi layer perceptron neural network의 hidden layer의 각 뉴런은 로지스틱 회귀분석을 하는 것과 정확히 일치합니다. 따라서 학습 과정에서 각 layer의 weight라는 모수를 학습을 통해 추정하는 것입니다.mlp 적용그럼 이제 위에서 배운 로지스틱 회귀분석을 mlp에 적용해보겠습니다. 우리는 단층 퍼셉트론 에서 아래와 같은 그림을 보았습니다.위처럼 선형으로 깔끔하게 분류가 가능한 문제는 활성함수가 계단함수인 단층 퍼셉트론으로도 충분히 해결할 수 있습니다. 하지만 아래와 같은 경우는 문제가 달라집니다.이러한 분류 문제는 선형으로는 불가능하며, 비선형적인 분류를 하여야 합니다. 이처럼 우리가 원하는 비선형의 분류를 하기 위하여 크게 두 가지가 필요합니다.1개 이상의 hidden layer(2개 이상의 뉴런을 포함하여야 함)비선형의 활성함수먼저 비선형의 활성함수가 필요한 이유부터 간단하게 생각해보겠습니다. 만약 활성함수가 비선형이 아니라면, 각 뉴런의 결과값은 선형결합의 선형결합이 됩니다. 따라서 아무리 multiple layer를 쌓는다고 하여도, 결과적으로 출력값은 입력값들의 선형결합이 됩니다. 즉, 층을 여러 개 쌓는 의미가 퇴색되는 것입니다.다음으로 hidden layer와 뉴런의 갯수에 대한 정의가 왜 필요한지 생각해보겠습니다. 위에서 언급하였듯이 logistic regression은 generalized linear model입니다. 여기서 ‘linear model’에 주목해주세요. 즉, logistic regression도 결국은 선형 모델이라는 것입니다. 왜일까요? Logistic regression을 이항분류 문제(결과의 범주가 0 또는 1)에 적용하여, 결과값이 특정값 이상이면 1로 분류한다고 생각해보겠습니다. 이것은 결국 기존의 단일 퍼셉트론에서 활성함수로 sigmoid를 사용한 뒤, 다시 계단함수를 적용한 것과 같습니다. 비록 우리가 sigmoid라는 비선형의 활성함수를 사용했지만, 로지스틱 함수의 지수를 풀어내면 결국 선형 결합의 결과값에 대한 분류이므로 우리가 원하는 비선형의 분류를 할 수 없습니다. 따라서 위와같은 문제를 해결하기 위하여, 비선형의 활성함수를 쓰되, 다수의 뉴런을 갖는 hidden layer를 사용하는 것입니다. 이 때, hidden layer의 뉴런 갯수가 늘어날 수록 좀더 비선형으로 데이터에 적합한 분류가 가능해지지만 overfitting 문제가 발생하게 됩니다. 따라서 hidden layer의 뉴런 갯수를 과제마다 적절히 지정해주는 것이 중요합니다.activation function의 종류마지막으로 activation function의 종류 및 특징에 대해 정리해보겠습니다.1. Sigmoid functionBy Qef (talk) - Created from scratch with gnuplot, Public Domain, Link<특징>수식 : σ(wx+b)=ewx+b1+ewx+b<math>σ(wx+b)=ewx+b1+ewx+b</math>범위 : (0,1)시그모이드 함수는 완전히 값을 전달하지 않거나(0) 혹은 완전히 전달한다(1)는 특성 때문에 실제 인체의 뉴런과 유사하다고 생각되어 널리 사용되었으나, 현재는 점차 사용하지 않는 추세입니다. 그 이유는 아래와 같습니다.Vanishing Gradient :sigmoid 함수는 뉴런의 활성화 값이 0 또는 1에 매우 가깝다면(saturate), 해당 편미분 값이 0에 매우 가까워지는 특성이 있습니다. 인공신경망의 back propagation에서 가장 일반적으로 사용되는 gradient descent의 경우 chain rule을 이용하는데, 이 과정에서 0에 매우 작은 값이 계속 곱해진다면 그 값은 0으로 점점 더 수렴합니다. 즉, 학습의 결과가 back propagation 과정에서 전달되지 못하고 이에 따라 weight 값의 조정이 되지 않습니다. 이것은 학습의 과정뿐만 아니라, 초기 weight 값을 임의로 줄 때에도 문제가 됩니다. f=σ(wx+b)<math>f=σ(wx+b)</math> 를 통해 확인해보죠. 만약 w의 값이 매우 커서 σ(wx+b)<math>σ(wx+b)</math>의 값이 1에 매우 가까워 진다면, weight값은 초기 값에서 크게 변하지 않고 학습이 되지 않을 것입니다. 그럼 우리의 신경망 모델의 정확성도 감소하겠죠. 이것이 vanishing gradient problem입니다.중심값이 0이 아니다 :Sigmoid function의 결과값은 그 중점이 0이 아니며, 모두 양수입니다. 이 경우 모수를 추정하는 학습이 어렵다는 단점이 있습니다. 하지만 이것은 다른 방식으로 모델 내에서 극복이 가능하기 때문에 vanishing gradient 에 비해 큰 문제는 아닙니다.2. tanh function<특징>수식 : tanh(x)=e2x−1e2x+1<math>tanh(x)=e2x−1e2x+1</math>범위 : (-1,1)tanh(hyperbolic tangent) function은 sigmoid 처럼 비선형 함수이지만 결과값의 범위가 -1부터 1이기 때문에 sigmoid와 달리 중심값이 0입니다. 따라서 sigmoid보다 optimazation이 빠르다는 장점이 있고, 항상 선호됩니다. 하지만 여전히 vanishing gradient 문제가 발생하기 때문에 대안이 등장하게 됩니다.3. Relu(Rectified Linear Unit)<특징>수식 : y=max(0,x)<math>y=max(0,x)</math>범위 : (0,∞<math>∞</math>)Relu는 위 그림처럼 선형그래프를 한 번 꺾은 형태입니다. 이 간단한 함수는 오랫동안 인공신경망의 발목을 잡던 vanishing gradient 문제를 해결했습니다. 하지만 여전히 장점과 단점이 존재합니다.장점기존의 sigmoid, tanh에 비해 converge되는 속도가 빠릅니다. 이것은 그래프의 형태가 선형이고, saturate problem이 발생하지 않기 때문으로 보여집니다.x값이 0을 기준으로 선형발현/미발현 이라는 간단한 형태이기 때문에 상대적으로 연산량이 많은 exponential을 사용하지 않아, 컴퓨터의 연산에 대한 부담을 줄여줍니다.단점“dying Relu problem”이 발생합니다. 만일 학습 과정에서 weight가 특정 뉴런이 activate되지 않도록 바뀐다면, 해당 뉴런을 지나는 gradient도 0이 됩니다. 따라서 training 과정에서 해당 뉴런이 한 번도 발현하지 않게 될 수도 있습니다. 심한 경우에는 네트워크 전체 뉴런의 40%가 죽어있는 경우도 발생한다고 합니다(출처 : http://cs231n.github.io/neural-networks-1/). 이것을 막기 위해서는 learning rate를 크지 않게 조절하는 것이 중요합니다. 또 다른 해결 방안으로는 leaky relu와 같은 activation function을 사용할 수도 있습니다.정리이번 포스팅을 통해 우리는 activation function이 무엇이고, 왜 필요한 것인지 알아보았습니다. 또한 어떠한 activation을 어떻게 사용해야하는지도 배웠습니다. 제가 위에 소개한 것 이외에도 다양한 activation function이 있으므로, 한 번쯤 찾아보며 공부해보시면 좋겠습니다.
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SW 개발, 우선순위는 어떻게?

아키텍처적인 판단과 비기능적인 요소, 품질요소에 대한 것을 기준으로 우선순위를 결정하는 것은 차라리 간단하다. 아리송하고 판단하기 어려운 것은 따로 있다. 서비스를 어떤 기능이나 어떤 서비스, 어떤 영역을 먼저 시작해야 하는 가?. 아니면, 서비스가 개시되고 돌아오는 버그 리스트와 추가 요구사항 등의 사용자의 피드백을 통해서 유지보수의 순서를 정하는 것 등이 아리송한 것이다.이번에 중점적으로 이야기하는 것은 개발자들에게 요구되는 요구사항과 업무의 작업 단위들은 왜 이렇게 많이 변화하고, 이러한 요동치는 환경들은 무엇 때문에 발생하는 것인지에 대해서 생각해본다.대부분의 소프트웨어 개발자들은 시시각각 변화하는 요구사항과 유지보수 업무의 홍수 속에서 점점 무덤덤해지면서, 자신들이 할 수 있는 일만을 하려고 하는 경향으로 변화해 간다. 그렇게 변화하면서 개발 조직 내에서 무력감에 빠져드는 현상을 맞이 한다. 그 모든 이유의 대부분은 최고 경영자나 경영진, 리더층의 결정장애이거나 판단 미스인 것이 대부분이다.슬프게도 최고 경영진에게는 소프트웨어 개발팀에서 업무를 제대로 처리해주지 않는다는 영업과 기획 조직들의 푸념이 늘어나는 이유는 소프트웨어 개발팀에서는 제대로 된 요구사항의 정의가 되지 않았고, 작업의 우선순위가 불분명하기 때문에 이런 기술적 판단 미스와 잘못된 기술 부채가 누적되어지기 때문이다.기술적 부채에 대해서는 다음에 이야기하고, 이번 이야기에서는 '작업'의 우선순위를 결정하는 부분에 대해서만 이야기해보자.우선순위를 결정하는 기준이 없거나, 기준에 대해서 의사소통이 안 되는 경우가 발생할 수 있다. 그리고, 대부분의 스타트업들은 이런 현상을 맞이한다. 물론, SI현장에서는 너무도 비일비재하게 반복되는 경우가 많기 때문에 이런 현상은 지금 이 순간에도 반복되고 있다.도대체 왜 이런 상황을 만들었는가? 그리고, 누가 이렇게 만들었는가? 분명, 스타트업 초기에는 의기투합했던 CEO와 기술 총 책임자가, 어느 정도 기업이 성장하고 나니, 업무의 우선순위와 요구사항의 폭주 속에서 서로 일기토를 벌이는 대립된 상황이 되어버린 것은 무엇 때문일까? 도대체 이렇게 개발업무가 뒤죽박죽 되어버린 것은 누구의 책임인가?아키텍처가 부재하고, 아키텍트 역할을 담당하는 사람이 없는 경우에는 이런 현상은 매우 당연하다. 오히려, 발생되고 있는 것을 모른다면 그것은 더 위험하다. 개발자나 담당자가 현상을 숨길 가능성도 매우 크다. 언제나 개발 리소스는 부족한 것이 정상이다.개발 일정은 촉박하고 만들어야 할 것은 많으며, 버그는 언제나 발생한다. 이런 사항들을 어떻게 처리하는 것이 가장 합당한 것인가에 대해서 삐딱한 아키텍트의 시선으로 몇 가지 정의하여 보자.한편으로는 이러한 상황은 매우 당연한 것이다. 소프트웨어 개발을 할 때에 수많은 업무들이 밀려온다. 또한, 요구사항들은 급변하고 시장 또한 급속도로 변화를 일으키는 것을 간과해서는 안된다.‘냉정하게 ‘경영진’이나 ‘개발 총 책임자’의 능력이 부실해서 그런 경우가 태반이다.‘라고 필자는 이야기하고 싶다. 그런 상황을 피하게 해야 하고, 그런 문제를 해결하기 위해서 최선을 다해야 하는 것이 그들이 해야 할 일이다. 그래서, 고액 연봉을 받는다. 그러니, 이런 문제는 그들이 해결해야 한다.결론은 그러하지만, 그런 상황을 좀 더 세밀하게 분석해보자.보통 이러한 일이 발생하는 경우의 가장 대표적인 문제는 경영진의 ‘경영 목표’가 불분명하고, ‘프로젝트의 골’에 대해서 가치의 설정을 제대로 못하고, 이에 대해서 조직원들에게 의사전달이 불분명할 때에 이런 상황들이 대부분 발생한다. 그리고, 결과는 불을 보듯 뻔하게 된다. ( 의사소통이 안되었다고 판단하기도 하지만, 대부분 일방통행으로 전달되어지는 지시사항들이 대부분이므로, 의사소통의 문제는 아니다. 그러니, 개발자나 기획자, 디자이너의 책임이 아니다. 그냥, 지시가 잘못된 거다. )물론, 전통적인 제조업체와 전통적인 관료조직에서는 이러한 문제를 해결하는 다양한 방법들이 연구되었고, 차근차근 일을 풀어나가는 방법에 대해서도 많은 해결책과 솔루션들이 등장한다. 하지만, ‘지적 생산’을 주 업무로 하고 있는 소프트웨어 개발에 있어서는 이러한 방법들은 정말 바보스러운 프로세스를 만들 뿐이고, 인원이 비대해지며, 불필요한 회의와 불합리한 결정들이 도배되는 경우가 많은 관료조직을 비대하게 만드는 경우가 많다. 이런 문제를 해결하겠다고, 조직의 구성 방법이나 조직을 관료화하고, Tree구조로 만드는 바보 같은 짓을 필자도 그런 실수를 반복했었다. (ㅡ.ㅡ;)스타트업으로 빠르게 시작한 기업이 어느 정도 매출을 일으키거나, 서비스가 완성되어 갈 때에, 대규모 인원을 확충하면서 발생되는 문제들은 아이러니하게도 대부분 비슷하다. 그 문제의 핵심중의 핵심은 그 ‘문제’ 들을 어떻게 나열하느냐이다.그렇다면, 이러한 문제들을 어떻게 명확하게 해야 하는가? 그것을 조금 더 명확하게 개발업무에 있어서 정의한다면. 소프트웨어 개발에 있어서 가장 초보적이고 기본적인 ‘업무의 요구사항’을 제대로 결정하는 것이다. 그리고, 이러한 ‘요구사항’을 어떤 방법으로 중요한 ‘업무의 우선순위’를 잘 결정하는 것이다.이런 ‘우선순위’를 결정하기 위하여 ‘요구사항’을 어떻게 잘 정의하는가가 이 문제를 보다 명확하게 하는 방법의 가장 핵심중의 핵심이 되겠다. 물론, 똑똑한 경영자와 리더가 앞에 나서는 것은 당연한 것이겠이고, 그러한 리더는 ‘요구사항’을 정말 명확하게 정의하고, To-be에 대해서 명쾌하게 정의할 수 있다. To-be가 명확하고, 만들고자 하는 제품과 서비스가 명확하다면 이런 혼란을 발생하지 않을 것이다.하지만, 불분명한 목표와 불분명한 요구사항은 결국, 소프트웨어 개발을 파국으로 만들어 버리는 첫 번째 문제점이다. 훌륭한 리더는 작은 요구사항과 작은 결정사항부터 명확하게 정의한다.소프트웨어 개발 업무의 우선순위를 결정하는 방법물론, 이 내용은 소프트웨어를 중심으로 IT설루션이나 서비스를 개발하는 업체를 대상으로 설명하기는 하지만, 일반적인 기업들도 요즘은 대부분 중요한 의사결정과 지적 프로세스들을 갖추어야 하기 때문에 발생되는 문제들은 대부분 대동소이하다고 하겠다.또한, 경영의 목표에 대한 설정과 과학적인 접근 방법은 경영학적인 관점이기 때문에, 그 부분에 대해서도 이 글에서는 논외로 하자. 보통 조직이나 기업은 제한된 리소스와 자원과 일정을 가지고 최대의 이익과 목표를 도달하기 위한 경영자의 판단에 의해서 결정되어지고 움직여진다. ( 그래서, 사장이 똑똑해야 한다. )대부분의 조직과 회사는 이미, 시작부터 그 결과를 예측할 수 있다고 보는 것이 합당하다. 이처럼, 냉정하게 경영의 목표를 명확하게 하고, 조직의 비전과 한 해의 목표와 프로젝트의 목표에 대해서 얼마나 잘 결정하느냐가 핵심적인 성공요소들이다. 목표가 명확하면, 업무 순위도 명쾌하다.아무리 개발자가 똑똑하다고 해도, 경영진의 삽질을 버텨낼 수 있는 것은 거의 ‘기적’에 가까운 일이기 때문이다. 결정하고 업무의 우선순위를 정의하는 사항들이나 체크리스트에 대한 이야기인 경영진들이 판단해야 하는 내용에 대해서는 필자의 경험( 중견기업의 임원 노릇 )을 바탕으로 다음 기회에 이야기하도록 하겠다. 아마도, 스타트업과 중견기업의 임원으로 일해본 필자가 해줄 수 있는 이야기는 필자 주변에서 물어보듯이 생각보다 많은 듯하며, 브런치를 통해서 자주 언급하고 이야기하도록 하겠다.정말 중요한 소프트웨어 개발 기업에서의 업무의 우선순위는 무엇으로 결정되어지는가? 그것은 대부분의 기업과 대동소이하다. 그것은 ‘기업이 추구해야 할 이익’이다. 그리고, 그 이익을 위해서 어떠한 경영적인 지표와 목표를 설정하느냐에 따라서 결정되어진다.이러한 결정사항이 개발업무의 우선순위에 가장 지대한 영향을 준다. 앞서 이야기했지만 경영지표를 설정하는 것은 이 글에서는 논외이다. 일단, 여기서는 경영의 목표는 명확하다는 전제하에서 매일매일 요구사항에 따르는 업무의 우선순위가 요동치게 되는 상황을 생각해보자. ( 일단, 똑똑한 경영진이 제대로 된 목표 설정을 했다고 본다. )하지만, 그렇게 목표 설정이 되어도, 요구사항과 업무의 우선순위가 요동치는 경우는 똑같이 발생하게 되는 경험을 하게 된다. 도대체, 왜? 이런 현상들이 발생되는 것이고, 왜? 우리는 이러한 변동되는 상황 속에 노출되어 있는 것일까?대부분의 소프트웨어 개발 업무들을 보면, 생각 이상으로 매번 계획에 없던 일은 수시로 발생하고, 발생된 업무들은 아이러니하게도 중요한 업무 리스트로 추가되는 해괴한 현상이 수업이 되풀이된다. 도대체! 왜? 그런 현상이 일어날까?시장의 매우(!) 변화는 당연하다.물론 이러한 상황을 여러 가지 상황으로 해석할 수 있겠지만. 대부분의 이런 식의 업무의 우선순위가 요동치는 이유는 '회사 주변의 변화'가 극심해서 벌어지는 현상 중의 하나일 수 있다. 이러한 경우는 극히 당연하며, 이 요동치는 것을 어떻게 프로세스에 반영하는가가 관건이다. 그래서, 해당 프로세스의 분석과 반영에 집중하면 최고의 프로세스를 얻을 수 있다. 대부분이거나 특히, 일등 경쟁업체가 있고. 그 업체의 행동을 주시해야 하는 팔로워 정책을 사용하는 업체의 경우에는 이런 일은 거의 매번 발생하는 경우이니, 어떻게든 이러한 변화를 탄력적으로 운용할 수 있는 환경을 만드는 것이 중요하다.분명, 더욱더 극심하게 발생하는 것과 소프트웨어 개발과 환경, 조직을 그에 맞추어야 하니까 발생하는 것이다. 냉정하게 해당분야의 1등 기업이 아니고서는 대부분 이러한 현상을 비일비재하게 만나게 된다. ( 보통 기업들은 애플과 같은 선도적인 기업이 아니다. ) 그리고, 이런 요동치는 '변화'에 따라서, 보통은 이러한 변화에 따라서 세부적인 실행방안과 전략, 결과물들이 변동되는 것인 어찌 보면 당연하고 지당한 범위의 변동일 수 있다.당연하게도 이러한 ‘시장의 변화’를 내부 조직원들에게 어떻게 전파하고, 의사소통하는 것이 효과적인 것인가에 대해서 더 많은 투자를 해야 하고, 해당 정보들을 빠르게 전파할 수 있는 방법들을 고안해야 한다.하지만, 시장은 그대로인데? 요구사항은 요동친다?그렇지만, 시장의 변화도 없고, 경쟁기업의 변화도 그다지 없는데도, 부서와 부서원, 개발자와 영업 등에 있어서 주요한 우선순위가 요동치고, 기준점이 없는 상황에서 방황하게 되는 현상은 왜 일어나는 것일까?재미있게도, 대부분의 '우선순위'변동은 이러한 외부요인에 의해서 발생하지 않는다는 점이다. 보통은 이런 '외부요인'에 대한 대응방안과 충격은 대부분의 회사와 조직에서 반응할 수 있도록 대처가 되어있는 편들이다. 그리고, 경영이나 관리조직은 그러한 것들을 탄력적으로 운영할 수 있는 다각도적인 방법들에 대해서 이미 익히 알고 있기 때문에, 대부분은 소프트웨어 개발 조직에 이러한 여파가 가지 않도록 최선을 다한다. (* 만일 이런 상황이 아닌데도 개발 조직에 여파가 전해진다면, 전적으로 관리조직이나 리더십의 문제, 의사소통 등의 문제들이 그대로 드러난 것이다. )정말 대부분의 '우선순위'의 변동은 엉터리 같은 상황에서 발생되는 경우가 생각 이상으로 많다. 그것의 대부분은 납득하기 어려운 모호한 이유와 상사의 변덕, 사내 정치의 비합리적인 결정 등에 따라서 변화되는 경우가 많다.물론, 대한민국의 SI특성상 거지 같은(?) 고객의 불합리한 요청사항 때문에 거지 밥상을 뒤엎듯이 변화하는 것 또한 엄연한 현실이고 사실이다. 하지만, 냉정하게 이러한 현실에 대해서 잘 알고 있으면서 대응을 하지 못한다는 것 또한 분명 능력과 실력의 문제이기도 하다. 분명, 거지 같은(?) 고객과 시장이라면 그에 응당한 대응조직이나 프로세스를 갖추어야 한다. 하다 못해, 술말 마시는 술상 무라도 동원하는 것이 합당하다. 대한민국 공공 SI의 성패는 ‘술자리’에서 결정되는 경우도 많다. (ㅡ.ㅡ;)정말 중요한 것은 이런 상황을 파악하는 것 그 자체가 중요한 것이다. 이처럼 정말 중요한 것은 업무의 요구사항에 대한 본질을 정확하게 파악하는 것이다.분명, 자신의 조직과 회사에서 '소프트웨어 개발업무의 우선순위'는 어떤 식으로 결정되어지며, 어떤 것들이 정말 중요한 업무인지 파악하고 분석하는 것이 가장 핵심적으로 필요하다. 아주 세부적인 우선순위에 대해서는 실제 해당 업무를 분석하고 정의해야 하지만, 일반적으로 이러한 ‘요구사항의 본질’을 정의하는 데 있어서, 최소한 두 가지의 스텝으로 업무를 구분하고, 다음의 4가지 정도의 업무형태는 구분해야 한다고 생각한다.현재 팀에 적합한 소프트웨어 개발업무의 우선순위를 결정하자!그것의 첫 번째 스텝은 정말 필요한 '0순위의 업무'와 '쓸데없고 필요 없는 일'을 구분하는 것이다. 그리고 남은 요구사항과 업무들은 일반적인 업무들이며, 그 업무들은 다음 스태프의 분석과 정의에 따라서 ‘고품질이 요하는 업무’와 ‘적정 품질을 요하는 업무’를 구분하는 것이다.이처럼 0순위 업무, 불필요한 일, 고품질 업무, 적절 품질업무의 4가지 스태프로 구분하여 업무의 우선순위를 정하는 것이 요구사항 분석의 첫 번째 단계이다. 그리고, 그러한 기준과 성격에 대해서 조직원들에게 폭넓은 이해를 구해야 하며, 그 부분에 대해서 공감대를 형성해야 한다. 대부분 기업의 목표와 비전은 그러한 것을 전제로 구성되게 된다. 그렇다면, 이러한 해당 업무의 성격은 어떻게 구분하는지 하나씩 살펴보자. 요구사항들에 대해서 구분이 어렵다면, 필자가 사용하는 방법을 한번 사용해 보라. 아래의 표는 요구사항의 우선순위를 평가하기 위해서 필자가 사용하는 방법이다. 점수를 만들어서 사용하는 것이 가장 간단할 수 있다.표1, 요구사항에 대한 가중치 리스트위의 표를 이용하거나 적절하게 요구사항의 가중치를 조절하여 ‘수치화’하는 것도 일부분 가능하다. 하지만, 이렇게 정량적으로 판단하는 것보다 더욱더 중요한 것은 ‘요구사항’은 ‘정성적’인 판단을 제대로 하는 것이다.0 순의 업무를 찾고 정의하자가장 쉽게 이야기하면. ‘기업의 이익을 가져다주는 확실한 것’이 명확하게 드러난 것을 의미한다. 몇 가지 부연설명을 하자면, 기업이 사활을 걸어야 할 신기술이 들어간 서비스, 매출 증대를 위한 새로운 시장에 진입하는 비즈니스 모델을 갖춘 서비스, 수익모델을 만들고 실현하기 위한 일련의 서비스의 Back-office 작업들, 현재 서비스 중인 소프트웨어의 위기사항을 타개할 해결책을 찾는 것 등이 이러한 '0순위 업무‘에 해당한다.더 명쾌하게 이야기하자면 '업무의 가치'가 명확하고, '업무의 요구의 원천'이 명확하고 정확하게 드러난 요구사항들 중에 '수익'이 명쾌하게 보이는 일이 이에 해당한다. 이러한 '업무'들은 개발 조직뿐만 아니라, 영업이나 기타 조직에서도 발 빠르게 대응하는 것이 가장 중요하다.보통 이러한 일들에 있어, 가장 중요한 것은 '타이밍'이게 된다. 말 그대로, 발생한 시기와 해결되는 시기의 주기가 가장 짧아야 한다. 말 그대로, 고객이 원하는 제품과 서비스를 의미한다. 그래서, 0순위로 진행해야 한다.또한, 이러한 타이밍은 기업에게도 큰 기회를 주지만, 해당 업무를 추진하는 부서와 개인에게도 큰 이익과 인사고과의 결과를 선사하기 때문에 정말로 의미 있고 중요한 업무가 된다. 다만, 이러한 0순위 업무의 구분을 해야 하는 경우에는 해당 조직과 회사에 당연하게도 인사고과나 인사정책 또한 잘 구성되어 있는 경우에만 이러한 우선순위의 결정이 의미가 있다. 또한, 결정되어지는 긴급한 의사결정에 대해서 신속하고 명확한 의사전달과 의사소통이 가능한 집단의 경우에게만 이러한 ‘0순위 업무’에 대한 정의가 가능하다.앞서 이야기한 인사정책이나 의사소통이 불분명한 조직에서는 아무리 ‘고객’이 당장 원하는 ‘서비스’와 ‘제품’이라고 하더라도. 소프트웨어 개발 조직에서는 생뚱맞게 튀어나온 불특정 한 업무로 밖에 받아들이지 않는다.그러한 ‘문화’와 ‘환경’을 갖추고 있지 않는 기업이라면, 이러한 ‘0순위 업무’는 가능한 발생시키지 않는 것이 최선이다. 그리고, 다음의 ‘불필요한 일’을 구분하는 정도로만 진행하는 것이 더 효과적일 수 있다.하지만, 잘 갖추어지고 유연한 소프트웨어 개발 조직에서는 이러한 이벤트적인 최고 결정사항을 발 빠르게 대처할 수 있다. 이러한 일들은 말 그대로, 잘 수행된 이후에 기업도 이익이고 부서도 신바람 나고, 개인도 업무 고과에서 큰 영향을 받을 수 있는 일이므로, 기업에 가장 큰 이익과 긍정적인 효과를 매우 크게 안겨다 주는 업무가 된다.가장 중요한 ‘문화’가 성립되어진 기업과 조직은 어떻게든 이러한 ‘0순위 업무’를 정말 잘 필터링하는 것이 해당 기업의 점진적인 성공과 성패의 최우선적인 결정사항이 될 것이다.보통 이러한 결정은 어느 정도 회사의 서비스와 제품이 성공적으로 시장에 안착한 다음, 시장이 확대되거나 해외 수출 등의 매출이 급속도로 증가하는 시점에서 심각하게 고려해야 할 사항들이다.그렇다면, 이러한 요구사항이나 업무는 어떤 식으로 결정하는 것이 최선일까? 여러 가지 의견이 있지만, 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 하나는 대부분 이러한 업무는 특정 체크리스트와 회의에 의해서 결정될 수도 있다는 점. 또 다른 하나는 리더십을 가진 사람이거나 경험이 풍부한 사람이 직감과 경험에 의존하는 것이다.과연 어떤 방법이 효과적일까? 프로세스로 이러한 0순위 업무를 결정할 것인가? 직감과 경험에 의존할 것인가? 두 가지 모든 것을 고려할 것인가에 대해서는, 각 조직과 기업의 성격에 따라서 조금씩 다르다.다만, 정말 중요한 것은 ‘0순위 업무’를 제대로 구분하고, 이를 정하는 일련의 작업들을 수행하고 있는가 하는 점을 먼저 판단하는 것이다. 보통 이런 ‘0순위 업무’들은 너무도 명확하기 때문에 잘 드러나서 경험과 직관으로 결정하는 것이 더 효과적인 경우가 많다. 경험이 풍부한 고급 개발자나 아키텍트와 같은 인력을 보유하는 절대적인 이유이기도 하다.하지만, 문화적인 형성도 힘들고, 고급인력도 없다면, 다음의 ‘쓸데없는 일’을 찾는 것에 중점을 두어보자.현재 상황에서 ‘쓸데없는 일’을 구분하자.대부분의 소프트웨어 개발 조직에서 가장 잘해야 하는 작업은 정말로, '쓸데없고 필요 없는 일'을 구분하는 것이다. 냉정하게 지금 당장 필요 없는 업무, 해도 그다지 성과가 없는 업무, 의미가 부족한 업무 등이 이에 해당된다. 대부분 이러한 업무들의 대부분은 '업무의 가치'가 불명확한 경우와, 누가 만들고 요구한 것인가? 에 대한 요건이 불명확한 경우가 많다.이 두 가지에 해당되는 내용들이라면, 대부분 쓸데없는 일이나 요구사항으로 구분하여 정리하고 처리해야 한다. 물론, 요구사항의 수집이 잘못되었을 수 있지만, 그것은 수집의 문제에 대해서 다시 논하기로 하자. 요구사항 수집 공학과 관련된 이야기도 칼럼 중에 한번 이야기해야 할 내용이다.하여간 이러한 ‘쓸데없는 일’들은 분명, 현재의 작업에 등록되어 있고, 누군가가 하고 있으며, 어떤 지시에 의해서 실제 수행되는 경우가 상당수 존재한다. 이러한 대부분의 일들과 요구사항들을 살펴보면, 현재 등록되어진 대부분의 업무들 중에 10가지 중에 1~2가지 일들은 대부분 타성적으로 흘러 지나가는 경우가 대부분인 경우가 많다. 냉정하게, 현재 등록되어진 요구사항이나 업무에 해당하는 것들의 10~20%는 정말 '쓸데없는 일'들이 많다. ( 지금 당장 업무의 Task를 살펴보면, 이런 쓸데없는 일들을 찾을 수 있다. 왜? 자신도 모르게 버퍼 삼아서 등록해 놓은 업무, 팀장이 버퍼로 등록한 업무까지 정말 많다. )또한, 그 이외에도 대부분이 비즈니스 환경이 변하거나, 업무를 지시한 상사의 변덕 등으로 사라지는 업무들도 이에 해당한다고 볼 수 있다. 이러한 업무들은 해당 이벤트와 상황에 따라서 후순위로 처리되거나 하지 말아야 할 것들에 해당한다. 그렇다면, 이러한 쓸데없는 일들을 어떻게 구분해 내는가? 가장 대표적으로 구분하는 방법은 ‘만들어진 보고서’와 ‘결과물’이 소홀하게 관리되는 경우가 대부분 이에 해당한다고 보면 되겠다.이러한 쓸데없는 일들의 결과들을 살펴보면, 정말 심한 경우 보고서나 결과물에 대해서 보고를 받는 시간 10~20분 정도의 대충하는 경우도 많은 것이 대부분이다. 그리고, 실제로 관료화된 조직에서는 이러한 많은 업무들이 필요 없는 업무들로 구성되어진다.소프트웨어 개발 조직이 관료화된다는 것이 얼마나 비효율적인가 하는 점은 굳이 첨언하지 않아도 대부분의 개발자들이 잘 알고 있을 것이다. 소프트웨어 개발 조직이 관료화되어있다고 생각한다면, 대부분의 '소프트웨어 개발 업무'들은 쓸데없는 일에 30~40%의 일을 소모하고 있는 경우가 대부분이라고 봐도 무방하다.그래서, 이러한 업무들을 구분하는 방법으로는, '업무가 추진되고 나온 결과물'을 검토하는 시간과 결과물에 대한 반응을 살펴본후, 그 반응이 어떻게 내재화되는지에 대해서 검토하여 보면 대부분 알 수 있다.또한, 해당 서비스나 라이브러라, 산출물들이 얼마나 재활용되고 있으며, 효과적으로 반영되고 있는지에 대한 평가도 같이 하면, 이러한 ‘쓸데없는 일’을 찾아낼 수 있다. 대부분 이러한 업무들의 대표적인 것들이 냉정하게 신입사원들 대부분의 업무가 그러하고, 선임 직원들은 관성에 따라서 만들어 내는 업무들이 대부분 이러한 경우가 많다. 또한, 습관적으로 중복적인 업무들도 많이 발생한다. 이러한, 업무의 누수를 어떻게 잘 검토해 내느냐가 관건이고, 정말 필요한 일을 잘 판단하는 기본적인 체크를 할 수 있는 방법을 만들어야 한다.이러한 분리된 스텝으로 정말 필요한 일과, 정말 필요 없는 일을 구분하는 것만 체크하고 점검하여 진행하여도, 업무의 우선순위는 대부분 정해지고, 불필요한 일과 쓸모없는 일들을 제거할 수 있다. 물론, 냉정하게 이러한 업무를 제대로 해야 하는 것이 중간관리자나, 팀장들이 일을 잘하는 경우에 해당되겠다. 또한, 효과적인 의사소통이 많아지고, 효과적으로 대응하는 경우에 이러한 업무의 구분이 보다 명확해진다. (* 그렇다고, 의사소통을 많이 하겠다고, 회의시간만 길게 잡는 것 또한 불확실한 일처리를 의미한다. 대부분 그 방법은 해당 조직들이 더 잘 알고 있다. 어떤 장소에서 어떤 시간이 더 많은 대화를 나누는 것인지 잘 알고 있다. )최소한의 이러한 구분이 가능하다면, 좀 더 업무의 우선순위를 좀 더 세분화하여 정의할 수 있게 시도할 수 있다. 그것은 소프트웨어 개발에 있어 정말 중요한 정말 고품질을 요하는 업무와 적정한 품질로 처리해야 하는 업무에 대한 구분이다. 필자의 경험에 따르면 정말 고품질을 요하는 소프트웨어 개발의 범위는 전체 프로젝트 범위의 30%를 넘어선 적이 없다. 대부분은 변화가 있으며, 단순 처리되는 내용들이므로, 적절한 품질로 대응이 가능하다.단순한 crud성 화면 프로그램에 엔진에서 검토해야 하는 품질 절차와 리소스를 투입하는 바보 같은 짓을 되풀이해서는 안된다. 전체적인 품질 테스트에서도 충분하게 검토될 내용과, 단위 테스트와 아키텍처적인 관점에서 접근해야 하는 고품질의 영역을 제대로 구분해 내는 것 또한 소프트웨어 개발의 요구사항을 효과적으로 대응하는 것이다.해야 할 일중에 정말로 고품질을 요하는 소프트웨어 개발업무를 구분하자성과가 명확하게 보이는 개발업무로써, 해당 소프트웨어의 개발된 서비스의 실체와 가치가 완벽하게 드러난 일이다. 또한, 해당 서비스나 소프트웨어가 다른 개발팀이나 다른 서비스에 많은 영향을 주는 영역의 개발이라면 당연하게도 ‘고품질’이 요구된다.다만, 0순위처럼 '그 이익'이 정량화되지는 않았으나, 정성적인 기준에 의해서 그 가치가 명확해진 개발업무들이라고 보면 된다. 대부분 이러한 일들은 '요구사항'의 변화가 거의 없을뿐더러, 관료조직의 극성인 변덕스러운 직장상사도 필요한 요구사항을 틀지 못하는 경우가 많은 서비스이거나 업무에 해당한다.또한, 이러한 대부분의 고품질 개발일은 이러한 '최선을 다해야 하는 일'인 경우이다. 하지만, 업무 순위를 결정할 때에 잘못하는 것 중의 하나가. 매일, 매번 이러한 '최선을 다해야 하는 일', ‘고품질’로 결정되어진다는 것이다. 그렇지만, 그렇게 결정된 ‘고품질 속성’은 잘못 결정된 판단일 가능성이 높다. 고품질은 많아야 전체 업무의 30% 정도이다. 그 이상으로 책정된다면, 평가기준부터 잘못된 것이므로 다시 살펴봐야 한다.물론, 정확하게 일에 대해서 살펴보면 이렇게 구분하는 것은 대단한 업무 처리능력을 가진 기업이나 조직일 수 있겠지만. 그런 식으로 제대로 관리하는 기업은 한 번도 본 적이 없다. 관리의 S기업도 그렇게 정의하지는 않고, 안전이 가장 중시되는 항공기 관련 소프트웨어 개발에 있어서도 그런 식으로 기준을 정하지는 않는다. 이런 식으로 대부분의 업무가 '고품질'로 책정된다면, '업무의 중요도'를 잘못 판단하고 있는 것이다. 그러므로, 기준 작업과 검증작업을 다시 해야 한다.다만, 개발업무내용에서 그 사용가치를 찾기 힘들고, 만들어진 결과물 또한 다른 서비스나 개발 조직에 별다른 기여를 하지 못할 것이 명백하지만, 최선을 다해야 하는 개발업무가 있다. 그것은 '사장님' 또는 개발 총괄 책임자가 만들어낸 업무이다. 그것은, 개발업무 우선순위에 있어서 '책임'은 윗분들이 결정한 것이기도 하지만, 고위층의 경영적인 판단에 의해서 움직이는 전략적인 업무일 수 있다.보통 이러한 사항들은 '경영진의 의사결정'이기 때문에, 우선순위를 중요하게 책정해야 한다. 그리고, 이러한 ‘업무의 성격’은 명확하게 ‘요구사항’이나 ‘업무’에 명시가 되어야 한다. 그래야, 개발 조직은 개발함에 있어서 주저함이 없을 것이다.대부분은 고품질이 아니며, 적절한 품질요건으로 만족하는 개발 영역대부분의 '쓸데없는 일'이 아닌 보통의 개발업무들의 경우에 이 4번째에 해당한다. 이 소프트웨어 개발업무는 고품질이 아닌, 해당 개발업무의 기본적인 완성도만 추구하면 되는 일이다.또한, 이러한 업무들은 대부분 QC와 QA의 업무가 구분되어져 있고, 해당 리소스를 투입하고 있는 경우에는 이 부분으로 처리가 되는 경우가 더욱더 많이 정의되게 된다. 가능한, 품질관리에 투입되는 리소스를 최소화하는 것이 전체적인 개발의 성과를 향상하게 된다. 소프트웨어 개발업무를 어떻게 하든 이 영역을 80% 이상으로 끌어올리는 것이 개발을 효과적으로 수행하게 하는 것이다. 필자의 경험에 따르면 ‘고품질’은 20%, ‘저품질’은 80%의 영역으로 설정하고, 고급 리소스는 ‘고품질’에 투입하도록 하는 것이 가장 합당하다.일반적으로 소프트웨어 개발업무의 대부분의 구성 업무들은 이러한 '적당하게 해야 하는 업무'이다. 이 업무에는 '에너지'와 '시간'을 낭비하면 안 된다. 말 그대로, 적정하게 해야 한다. 그리고, 개발자들에게 ‘잉여’를 공급하게 하고, 반복적인 테스트와 품질 검토는 품질관리 조직에서 다양한 방법으로 접근하고, 문제의 발생을 추적하여 통보하여, 품질관리를 분리하는 것이 최선이다.‘고품질’은 품질의 주요한 권한과 책임을 ‘개발자’에게 주는 것이고, ‘저품질’은 품질을 프로세스에서 검토하여 통보하는 방법으로 수행하는 것이다. 이는 개발 조직의 최대한의 역량을 ‘고품질’에 집중하게 하고, 단순 반복 테스트와 같은 업무를 소프트웨어 개발 조직에 있어서 가장 중요한 ‘개발 조직’을 효과적으로 활용하게 하는 것이다.물론, 이러한 품질 관련 업무의 가장 중요한 고려사항은 직장상사나 동료들과의 커뮤니케이션을 가장 중요시하게 된다. 이러한 업무의 대부분은 '신뢰'가 전제가 되어야 하기 때문이다. 또한, 여기서 가장 중요한 것은 '신뢰받는 직장상사'와 ‘신뢰받는 부서’의 업무지시가 가장 핵심이 되게 된다. 또한, 이러한 업무의 우선순위가 정치적/심리적 변화에 따라서 변화되는 요구사항은 제대로 된 업무가 아닌 것이 된다. 이 부분이 가장 중요하다.일반적으로 이해하고 있는 에자일의 핵심적인 요소는 위에서 잠시 설명한 ‘신뢰’를 어떻게 의사소통하느냐가 관건이다.결론적으로 이야기하자면 소프트웨어 개발업무에 있어서 ‘업무의 우선순위’를 결정하는 요구사항을 분석하는 데 있어서 최고의 핵심 요소는 다음의 5가지를 잘 정의하는 것이다.1) 업무의 가치2) 업무의 원천( 누가 만들고 요구한 것인가? )3) 기업의 가치 추구4) 직장상사와 동료의 가치 추구5) 고품질이 정말 필요한 업무의 구분이러한 4가지의 관점을 어떻게 정성적이고 정량적인 방법으로 도출하며, 이를 의사소통하여 공통 관심사를 형성하느냐에 달려있다. 하지만, 현대의 관료화된 조직의 대부분들은 쓸모없는 요구사항들이 상당수를 차지하며, 해당 조직의 스트레스에서의 핵심 요소가 된다는 점이다.이와 같이 업무의 요구사항들을 어떻게 구분하는 것인가부터 시작하는 것이 '요구사항 공학'의 기본적인 정의이다. 냉정하게, '업무의 가치'는 그 기업과 조직이 가지고 있는 '비전'과 '골'에 영향을 받는다.그러므로, 경영진이 가장 똑똑해야 그 기업의 가치가 증대된다. 언제나 이야기하지만 경영자의 삽질을 이길 수 있는 슈퍼 개발자는 존재하지 않는다. 그것은 기적이다.
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챗봇과 인공지능 머신러닝 ㅡ Part 1/2

스타워즈를 보신 분이라면 거기에 나오는 난쟁이 로봇 R2D2와 키다리 로봇 C3P0를 아실 것이다. 친근한 R2D2는 전자음을 조정해 인간과 대화를 하며 주로 말 잘하고 박식한 로봇인 C3P0가 통역을 해준다.이런 충실하면서 똑똑한 친구들이 옆에서 항상 나를 도와준다면 어떨까? 정말 좋을 것이다. 만약 매일 보는 스마트폰 안에서도 나의 질문에 답해주는 이런 고마운 친구들이 있다면 얼마나 좋을까? 이런 저런 생각을 하다보면 우리는 대화형 로봇의 필요성을 느낀다.챗봇(Chatbot)이란?챗봇의 정의는 “대화형 인터페이스 상에서 규칙 또는 지능으로 유저와 소통하는 서비스”이다. 이 말을 하나하나 풀어보자.먼저, 대화형 인터페이스란 뭐지? 어렵다. 쉽게 설명해 보자. 인터페이스는 사람과 컴퓨터를 연결하는 장치라고 한다. 역시 어렵다. 아! 그냥 스마트폰 앱으로 보면 된다. 그럼 소통한다는 말은 대화한다는 것이므로 스마트폰 앱에서 일방향이 아닌 양방향이 가능하다는 얘기다. 어! 이상하다. 양방향이라면 나의 말에 응대하는 로봇은 뭐로 움직이는 거지? 궁금하다. 누가 일정한 규칙으로 만들어 논건지 아니면 우리처럼 지능이 있는 건지. 지능이 있다면 그런 지능은 뭐지? 점차 우리는 자연스럽게 인공지능에 다가간다.인공지능(Artificial Intelligence)이라는 용어는 1956년 미국 다트머스의 한 학회에서 존 매카시가 처음 사용했다고 한다. 원래 인공지능은 소프트웨어인 정신을 말하고 로봇은 하드웨어인 육체를 말하는 것이지만 정신없이 육체가 존재할 수 없는 것처럼 로봇을 얘기하면 당연히 인공지능은 따라간다.학자들은 인공지능을 강(强)인공지능과 약(弱)인공지능으로 구분한다. 간단히 얘기하면 강인공지능이란 자의식이 있는 인간에 가까운 지능이고 약인공지능은 자의식이 없다. 자아가 없으며, 명령받은 일만을 수행한다. IBM의 왓슨(Watson), 작년에 인공지능의 붐을 가져온 구글의 알파고(Alpha-GO) 등은 모두 약인공지능이다. 이런 인공지능을 구현하는 기술은 무엇인가? 바로 기계한테 학습을 시키는 머신러닝(Machine Learning)이다.1959년 아서 사무엘은 머신러닝을 "기계가 일일이 코드로 명시하지 않은 동작을 데이터로 부터 학습하여 실행할 수 있도록 하는 알고리즘을 개발하는 연구 분야"라고 정의했다. 여기서 학습이란, 입력 값을 받아 결과 값을 내는 모델을 만드는 표현과 표현을 통해 주어진 업무가 얼마나 잘 수행됐는지 알아보는 평가, 그리고 평가에서 설정한 기준을 찾는 최적화로 구성된 일련의 과정을 말한다. 중요한건 우리가 시키지 않은 일도 학습에 의해 자율적으로 처리한다는 것이다. 정말 신기하지 않은가?이제 챗봇이 뭔지 감이 잡힌다. 스마트폰 앱상에 존재하는 로봇인데, 물론 육체는 화면의 아이콘으로 밖엔 안보이지만 인공지능을 가지고 머신러닝에 의해 동작을 하면서 우리와 대화를 하는 그분. 그렇다면 이제 남은 건 이분의 지능이 어느 정도인지 또 얼마나 일을 잘하는 지로 판가름 난다.우리는 평생 공부를 한다. 이제는 학교를 졸업하고 나서도 항상 배워야 한다. 학습이 없다면 지능도 없다. 학습은 일일이 지도받는 지도학습과 알아서 공부하는 자율학습이 있다. 알아서 공부하려면 먼저 머리에 지식이 많아야 한다. 역시 기계도 사람과 비슷하게 배운다.  다음시간엔 챗봇에게 학습을 시켜 지능을 가지게 하는 방법에 대해 알아본다.> Part 2에서 계속
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안드로이드와 자동화 툴

모바일은 플랫폼의 생태계와 규모에 비해 개발자들이 처리해야 할 것이 매우 많습니다.서버나 타 플랫폼들 또한 개발자들의 영역이 많지만 그 영역들이 세분화되고 전문화되어 가고 있습니다. 데이터베이스, 백엔드, 프론트웨어, 인프라, DevOps 와 같이 점점 분야별로 심화되고 독립성을 갖추어 가고 있습니다.하지만 모바일은 각 플랫폼의 개발자들이 전체적인 아키텍쳐, 프론트, 내부용 데이터베이스, 리소스 관리, 배포 등이 해당 플랫폼의 소수의 개발자들에게 광범위하게 공존합니다. 다양한 분야가 전문화되기엔 변화가 잦고 규모가 점 형태로 구성이 된 경우가 많기 때문입니다.그렇기 때문에 반복적이고 불필요하게 비용이 소모되는 작업일수록 자동화 해서 최대한 코드 작성 본연에 업무에 집중할 수 있도록 환경을 구성하는 것이 중요합니다.토스랩 안드로이드 팀은 2015년 초부터 조금씩 자동화 환경을 구성하여 현재는 아래와 같습니다.다국어 문자 관리 자동화이미지 관리 자동화CI다국어 문자 리소스 자동화1. 다국어 글로벌 담당자의 원본 문서토스랩은 다국어 지원을 위해 글로벌 번역 문서를 관리하고 있습니다. 문서는 Google Drive 를 통해서 관리되고 있으며 기획/개발 파트에서 다국어 지원을 위한 리소스를 기입하면 각 언어의 담당자들이 해당 언어를 번역하고 있습니다.구성은 아래와 같습니다ABCDEFGH영어한국어일본어중국어-간체중국어-번체웹키ios 키안드로이드 키2. 기존 작업기존에는 해당 언어의 번역 데이터를 추가하기 위해 개발 파트에서 수동으로 각 언어의 리소스 파일에 추가하는 형태로 진행하였습니다.이러한 작업의 단점은 언어별 리소스 파일에 키-값 형태의 문자 리소스를 추가하는 작업을 반복적으로 해야 한다는 것입니다. 또한 반영이 된 후에 수정된 문자에 대해서 반영하기가 매우 어렵고 실수도 빈번하게 발생합니다.이러한 가능성을 최소화 하기 위해 자동으로 문자 리소스를 갱신하는 작업을 진행하였습니다.3. 안드로이드 파트를 위한 별도 필터 파일 추가|A|B|C|D|E|F| |—-|—-|—-|—-|—-|—-| |영어|한국어|일본어|중국어-간체|중국어-번체|안드로이드 키|가급적 원본 파일에 대한 조작을 피하기 위해 안드로이드용으로 Read-Only SpreadSheet 를 별도로 생성하였습니다.해당 작업을 위해 Google SpreadSheet Script 를 사용하였습니다.4. 자동화 툴 작업자동화 툴의 역할은 크게 3가지였습니다.안드로이드용 필터 파일을 다운로드한다.Spread-sheet를 분석해서 다국어용 자료구조로 변환한다.다국어용 자료구조를 XML 파일로 변경한다.툴은 Python 스크립트로 작업하였습니다.5. Gradle Task 로 추가별도의 Python 파일을 실행해도 되지만 Gradle Task 로 추가하여 Android Studio 에서도 Task 를 실행할 수 있도록 하였습니다.개발팀에서 안드로이드 키를 원본 문서에 추가한 후 Gradle Task 실행하면 바로 반영되도록 하였습니다. 기존의 방식과 가장 큰 차이점은 Merge 시 충돌 이슈에 대해서 더이상 관여하지 않아도 된다는 것입니다. 가장 최근 시점을 기준으로 자동화 Task 를 실행하면 모든 리소스가 최신화되기 때문에 충돌이 난다하더라도 무시하고 새로 Task 를 실행함으로써 충돌에 의한 이슈를 완전히 배제하고 작업할 수 있다는 장점이 생겼습니다.더 나아가 현재는 Android 용 리소스 Key를 기획 팀에서 기획시 적용하도록 하기로 현재 논의되고 있습니다. 이러한 논의가 반영된다면 더이상 리소스 관리에 있어서 개발파트에서 관리 할 필요가 없어지므로 다국어 리소스에 반영해야할 리소스 또한 최소화 될 것이라 기대하고 있습니다.이미지 리소스 자동화1. 기존 작업앱에 사용되는 디자인 리소스는 이슈 트래커와 JANDI 의 디자인 토픽을 통해서 전달 받아 작업을 하였습니다.이런 작업 형태는 이미지 관리가 분산 될 뿐만 아니라 일관성 있는 전달 방식이 아니기 때문에 누락건이 언제든지 존재할 수 있습니다.그래서 디자인 리소스에 대한 관리를 디자인 팀이 주도적으로 하며 개발팀에서는 빠르고 편하게 이미지를 전달 받을 수 있도록 하기 위해 자동화 툴을 만들었습니다.2. 개선 작업토스랩의 디자인 팀에서 사용하는 저장소는 권한에 따라 접근이 가능하도록 API 를 제공하고 있습니다. Read-Only 권한을 부여받은 후 API 를 통하여 이미지를 다운로드하도록 툴을 구성하였습니다.툴은 Python 스크립트로 구성하였습니다.3. Gradle Task 로 추가문자 리소스와 마찬가지로 별도로 Gradle 로 툴을 이용할 수 있도록 하기 위해 별도의 Task 를 정의하여 사용하도록 하였습니다.자동화된 리소스의 관리문자와 이미지를 자동화로 관리한다 하더라도 개발자가 필요에 따라 임의로 추가/수정하는 리소스가 존재 할 수 있습니다.이를테면 다운로드한 이미지 리소스를 활용한 Selector-Drawable 과 같은 것들입니다.이에 따라 자동화 처리된 리소스들은 별도의 관리를 위해 추가적으로 ResourceSet 을 만들었습니다. android { // ...중략 sourceSets { main.res.srcDirs += ${별도의_리소스_경로} } } 이러한 방식을 통해서 자동화된 리소스와 추가적한 리소스를 분리하여 발생할 수 있는 문제를 최소화 하였습니다.지속적 통합 (Continuous Integration, CI)자동화와 관련되어서 결코 빠질 수 없는 내용입니다. 빌드, 테스트, 배포, 리포팅에 이르기까지 이 모든 과정에 있어서 자동화 되지 않았다면 상상하기 어려운 작업들입니다.토스랩에서는 Jenkins 를 활용하여 빌드-테스트-리포팅을 하고 있습니다.1. 빌드 대상빌드의 의미는 최소한 컴파일 오류가 발생하지 않는 코드들이 최종 상태로 관리되고 있음을 의미합니다. 그러기 때문에 언제나 중앙 저장소에 반영되었거나 반영될 예정의 소스들은 항상 빌드 대상이라고 볼 수 있습니다.안드로이드 팀은 내부적으로 빌드 대상이 되는 브랜치를 아래와 같이 정의하였습니다.개발된 이슈가 최종적으로 반영된 브랜치 (develop)Github 에서 코드에 변경이 발생하면 이를 Jenkins 로 통보하여 해당 브랜치를 빌드합니다.개발 브랜치에 반영을 위해 코드리뷰 중인 브랜치 (features, fixes)Github 에 새로운 Pull-Request 가 발생하면 Jenkins 로 통보하여 해당 브랜치를 빌드합니다.테스트와 리포팅은 이 시점부터 발생한다고 볼 수 있습니다.2. 빌드빌드를 하는 과정에 기본적인 정적 분석을 사용하고 있습니다. 코드의 Convention 이나 복잡도 등을 측정하고 이를 분석하여 수정할 부분을 파악하기 위해서입니다.3. 테스트안드로이드팀은 작년 중순까지 Robolectric 이라는 Test Framework 을 사용하였으나 여러가지 이슈로 인하여 현재는 Android Test Support Library 를 사용하고 있습니다. ATSL 은 에뮬레이터를 필요로 하기 때문에 Jenkins 서버에 에뮬레이터를 구동하여 Test-Bed 를 구성하였습니다.빌드 과정에서 정적 분석이 완료되면 테스트 코드를 동작 시킵니다.테스트 된 결과는 JUnit Test Report 와 Jacoco Coverage Report 를 받고 있습니다.4. 결과 리포트빌드, 테스트 결과는 Jenkins 에서 별도로 관리되고 있지만 모든 동작들은 자동화 되어 관리되기 때문에 별도의 장치가 없다면 알아채기 어렵습니다.좀 더 빠른 피드백을 받기 위해 JANDI-Webhook 기능을 이용하여 결과 리포팅을 바로 받아 확인 할 수 있도록 하였습니다. 또한 Github Pull-Request 화면에서 Build-Status 연동하여 코드리뷰 하는 과정에서 잠재적 오류를 찾을 수 있도록 하였습니다.※ 빌드된 결과물의 배포는 내부적인 정책으로 현재는 하지 않고 있습니다만, 현재 가용 가능한 리소스 안에서 해결 방안을 찾고 있습니다.총평자동화의 가장 큰 목적은 반복적이지만 시간을 소요하기엔 가치가 떨어지는 작업을 단순화 하기 위함이었습니다. 여기서 오는 가장 큰 의미는 관리에 소요되는 시간을 최소화함으로써 생산성을 향상 시켰다는 데에 있습니다.특히 다국어 리소스와 이미지 리소스를 자동화 하기 위한 작업은 소요된 시간이 극히 미미하지만 그 효과는 매우 긍정적이라 할 수 있습니다.CI 는 초기 설정뿐만 아니라 관리가 매우 어려운 작업입니다. 해당 시스템을 총체적으로 알고 있다는 가정에서 해야 하며 정책적으로 규정해야 하는 것들도 있습니다. 하지만 결과물 그 자체에 대한 관리를 위해서는 없어서는 안되는 도구이며 정적분석과 자동화 테스트 등 다양한 효과를 얻을 수 있기 때문에 많은 개발자들에게 권장하고 싶습니다.#토스랩 #잔디 #JANDI #개발 #효율 #자동화툴 #업무환경
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RxJava2 함수 파헤치기!

Overview지난 글 Rxjava를 이용한 안드로이드 개발에서는 RxJava의 Android 연결 방법과 기본적인 사용법을 다뤘습니다. 이번 글에서는 RxJava의 강력하고 다양한 함수들을 살펴보고자 합니다. Android에서 복잡하게 구현되는 내용들을 단 몇 개의 함수로 처리할 수 있는 RxJava를 꼭 사용해보길 권합니다.1. just2. fromArray/fromlterable3. range/rangLong4. interval5. timer6. map7. flatMap8. concatMap9. toList10. toMap11. toMultiMap12. filter13. distinct14. take15. skip16. throttleFirst17. throttleLast18. throttleWithTimeout참고: 공통적으로 사용하는 구독(수신) 클래스는 아래와 같습니다.static class CustomSubscriber<T> extends DisposableSubscriber<T> { @Override public void onNext(T t) { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " onNext( " + t + " )"); } @Override public void onError(Throwable t) { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " onError( " + t + ")"); } @Override public void onComplete() { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " onComplete()"); } } 1. just파라미터를 통해 받은 데이터로 Flowable을 생성하는 연산자입니다. 최대 10까지 전달할 수 있고, 모든 데이터가 수신되면 onComplete() 수신됩니다. 기본적인 Flowable 생성자 함수로 볼 수 있으며 단순 작업에서 많이 사용합니다.public static void just() { //파라미터 값을 순차적으로 송신하는 Flowable 생성 Flowable<String> flowable = Flowable.just("A", "B", "C", "D", "E", "F"); //구독을 시작한다. flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 main onNext( A ) main onNext( B ) main onNext( C ) main onNext( D ) main onNext( E ) main onNext( F ) main onComplete() 2. fromArray/fromIterablefromArray, fromIterable 함수는 파리미터로 배열 또는 Iterable(리스트 등)에 담긴 데이터를 순서대로 Flowable을 생성하는 연산자입니다. 모든 데이터를 순차적으로 송신 후 완료됩니다. 반복적인 데이터 변환 작업 같은 경우 for 문 대신 대체할 수 있습니다. 결과를 보면 main Thread 에서 작업 결과가 나오지만, flatMap 을 사용한다면 별도의 Thread로 main Thread의 부하를 막을 수 있습니다.1. fromArray public static void fromArray() { //fromArray 배열로 파라미터를 전달 받는다. Flowable<String> flowable = Flowable.fromArray("A", "B", "C", "D", "E"); //구독을 시작한다. flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 main onNext( A ) main onNext( B ) main onNext( C ) main onNext( D ) main onNext( E ) main onComplete() 2. fromIterable public static void fromIterable() { List<String> list = Arrays.asList("A", "B", "C", "D", "E"); //fromIterable 리스트로 파라미터를 전달받는다. Flowable<String> flowable = Flowable.fromIterable(list); //구독을 시작한다. flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 main onNext( A ) main onNext( B ) main onNext( C ) main onNext( D ) main onNext( E ) main onComplete() 파라미터와 함수는 다르지만 동일하게 처리된다. 3. range/rangLongrange 함수는 지정한 숫자부터 지정한 개수만큼 증가하는 Integer 값 데이터를 송신하는 Flowable를 생성합니다. rangLong 함수는 range와 동일하며 데이터 타입은 Long을 사용합니다. 두 함수 데이터 송신을 마치면 onComplete를 송신합니다.1. range public static void range() { //range(int start, int count) //start : 시작 값 //end : 발생하는 횟수 Flowable<Integer> flowable = Flowable.range(10, 5); //구독을 시작한다. flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 main onNext( 10 ) main onNext( 11 ) main onNext( 12 ) main onNext( 13 ) main onNext( 14 ) main onComplete() 2. rangLong public static void rangeLong() { //range(int start, int count) //start : 시작 값 //end : 발생하는 횟수 Flowable<Long> flowable = Flowable.rangeLong(10, 5); //구독을 시작한다. flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 main onNext( 10 ) main onNext( 11 ) main onNext( 12 ) main onNext( 13 ) main onNext( 14 ) main onComplete() 4. interval지정한 간격마다 0부터 시작해 Long 타입 숫자의 데이터를 송신하는 Flowable을 생성합니다. 데이터는 0, 1, 2, 4 순차적으로 증가된 데이터를 송신합니다. Android 에서는 반복적인 작업인 TimerTask를 대신해서 interval로 간단하게 처리할 수 있습니다. UI 변경이 필요한 부분에서는 interval scheduler를 AndroidSchedulers.mainThread() 를 변경해 적용할 수 있습니다.public static void interval() { //(long time, TimeUnit unit, Scheduler scheduler) //time : 발생 간격 시간 //unit : 간격 시간 단위 //scheduler : 발생 scheduler를 변경하여 사용할 수 있습니다. // ex)AndroidSchedulers.mainThread() // - 1 - 2 - 3 - 4 - 5 - 6 - 7 - 8 - 9 // 1초 간격으로 데이터 요청을 송신하다. Flowable<Long> flowable = Flowable .interval(1000L, TimeUnit.MILLISECONDS).take(10); //구독을 시작한다. flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 RxComputationThreadPool-1 onNext( 0 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 1 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 2 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 3 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 4 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 5 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 6 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 7 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 8 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 9 ) 5. timertimer 함수는 호출된 시간부터 일정한 시간 동안 대기하고 Long 타입 0을 송신 및 종료하는 flowable을 생성합니다. interval이 조건까지 반복적으로 송신한다면, timer는 한번만 송신하고 종료됩니다.public static void timer() { SimpleDateFormat simpleDateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy.MM.dd hh:mm ss"); System.out.println("현재시간 : " + simpleDateFormat.format(System.currentTimeMillis())); //(long time, TimeUnit unit, Scheduler scheduler) //time : 발생 간격 시간 //unit : 간격 시간 단위 //scheduler : 발생 scheduler를 변경하여 사용할 수 있습니다. // ex)AndroidSchedulers.mainThread() Flowable<Long> flowable = Flowable.timer(1000L, TimeUnit.MILLISECONDS); //구독을 시작한다. flowable.subscribe(value -> { System.out.println(" timer : " + simpleDateFormat.format(System.currentTimeMillis())); }, throwable -> { System.out.println(throwable); }, () -> { System.out.println(" complete"); }); } 결과 현재시간 : 2019.04.29 09:09 56 timer : 2019.04.29 09:09 57 complete 6. mapFlowable 에서 송신하는 데이터를 변환하고, 변환된 데이터를 송신하는 연산자입니다. 하나의 데이터만 송신할 수 있으며, 반드시 데이터를 송신해야 합니다. 혹여 송신되는 데이터가 null 을 포함하면 map 대신 아래의 flatMap 을사용하는 것이 좋습니다.public static void map() { Flowable<String> flowable = Flowable.just("A", "B", "C", "D", "E") //map(Function mapper) //mapper : 받은 데이터를 가공하는 함수형 인터페이스 //알파벳 값을 소문자로 변경하여 return 한다 .map(value -> value.toLowerCase()); //구독을 시작한다. flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 main onNext( a ) main onNext( b ) main onNext( c ) main onNext( d ) main onNext( e ) main onComplete() 7. flatMapflatMap은 map과 동일한 함수이지만, map과는 달리 여러 데이터가 담긴 Flowable을 반환할 수 있습니다. 또한 빈 Flowable를 리턴해 특정 데이터를 건너뛰거나 에러 Flowable를 송신할 수 있습니다.파라미터 mapper에서 새로운 Flowable의 데이터 전달이 아닌 다른 타임라인 Flowable로 작업하면 들어온 데이터 순서대로 출력을 지원하지 않습니다. 타임라인 Flowable(timer, delay, interval 등)에서는 가급적 사용을 피하거나, 순서에 지장이 없을 때 사용하는 것이 좋습니다.public static void flatMap() { Flowable<String> flowable = Flowable.range(10, 2) //flatMap(Function mapper, BiFunction combiner) //mapper : 받은 데이터로 새로운 Flowable를 생성하는 함수형 인터페이스 //combiner : mapper가 새로 생성한 Flowable 과 원본 데이터를 조합해 새로운 송신 데이트를 생성하는 함수형 인터페이스 //첫 번째 데이터를 받으면 새로운 Flowable를 생성한다. //take(3) : 3개까지만 발생한다. .flatMap(value -> Flowable.interval(100L, TimeUnit.MILLISECONDS).take(3), (value, newData) -> "value " + value + " newData " + newData); //구독을 시작한다. flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 RxComputationThreadPool-1 onNext( value 10 newData 0 ) RxComputationThreadPool-2 onNext( value 11 newData 0 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( value 10 newData 1 ) RxComputationThreadPool-2 onNext( value 11 newData 1 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( value 10 newData 2 ) RxComputationThreadPool-2 onNext( value 11 newData 2 ) RxComputationThreadPool-2 onComplete() 결과를 보면 각기 생성된 Flowable이 비동기식으로 송신 되기때문에 서로 다른 스레드에서 실행돼 데이터를 받는 순서대로 송신하지 않는다는 점을 주목하자 8. concatMap받은 데이터를 Flowable로 변환하고 변환된 Flowable을 하나씩 순서대로 실행해서 수신자에서 송신합니다. 다시 말해 여러 데이터를 계속 받더라도 첫 번째 데이터로 생성한 Flowable 의 처리가 끝나야 다음 데이터로 생성한 Flowable을 실행하는 것입니다.생성된 Flowable의 스레드에서 실행되더라도 데이터를 받은 순서대로 처리하는 것을 보장하지만, 처리 성능에 영향을 줄 수 있습니다.public static void concatMap() { Flowable<String> flowable = Flowable.range(10, 5) //map(Function mapper) //mapper : 받은 데이터를 가공하는 함수형 인터페이스 .concatMap(value -> Flowable.interval(100L, TimeUnit.MILLISECONDS).take(2) .map(data -> ("value : " + value + " data : " + data))); //구독을 시작한다. flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 RxComputationThreadPool-1 onNext( value : 10 data : 0 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( value : 10 data : 1 ) RxComputationThreadPool-2 onNext( value : 11 data : 0 ) RxComputationThreadPool-2 onNext( value : 11 data : 1 ) RxComputationThreadPool-3 onNext( value : 12 data : 0 ) RxComputationThreadPool-3 onNext( value : 12 data : 1 ) RxComputationThreadPool-4 onNext( value : 13 data : 0 ) RxComputationThreadPool-4 onNext( value : 13 data : 1 ) RxComputationThreadPool-5 onNext( value : 14 data : 0 ) RxComputationThreadPool-5 onNext( value : 14 data : 1 ) RxComputationThreadPool-5 onComplete() 결과를 보면 생성된 Flowable 스레드와 데이터 순서대로 출력이 보장된다 것을 알 수 있다. 9. toListtoList는 송신할 데이터를 모두 리스트에 담아 전달합니다. 한꺼번에 데이터를 List로 가공해서 받기에 좋습니다. 하지만 많은 양의 데이터를 처리할 경우 버퍼가 생길 수 있고, 쌓은 데이터 때문에 메모리가 부족해질 수도 있습니다. 또한 수신되는 데이터는 하나이므로 Flowable이 아닌 Single 반환값을 사용합니다.public static void toList() { Single<List<String>> single = Flowable.just("A", "B", "C", "D", "E", "F") .toList(); // 구독을 시작한다. single.subscribe(new SingleObserver<List<String>>() { @Override public void onSubscribe(Disposable d) { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " onNext()"); } @Override public void onSuccess(List<String> strings) { //최종 완료된 리스트를 순서대로 출력한다. for (String text : strings) { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " onSuccess( " + text + " )"); } } @Override public void onError(Throwable e) { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " onError() " + e); } }); } 결과 main onNext() main onSuccess( A ) main onSuccess( B ) main onSuccess( C ) main onSuccess( D ) main onSuccess( E ) main onSuccess( F ) 10. toMaptoMap은 송신할 데이터를 모두 키와 값의 쌍으로 Map에 담아 전달합니다. 나머지는 toList의 특징과 같습니다. 송신되는 데이터 타입은 Map에 담아서 송신하는데 동일한 key에서 value는 마지막 데이터가 덮어 씁니다. 요청되는 값보다 결과 값이 적을 수도 있습니다. List 값을 손쉽게 key, value로 분리할 수 있는 함수이기도 합니다.public static void toMap() { Single<Map<Long, String>> single = Flowable.just("1A", "2B", "3C", "1D", "2E") //toMap(Fuction keySelector, Function valueSelector, Callable mapSupplier) //keySelector : 받은 데이터로 Map에서 사용할 키를 생성하는 함수형 인터페이스 //valueSelector : 받은 데이터로 Map 넣을 값을 생성하는 함수형 인터페이스 .toMap(value -> Long.valueOf(value.substring(0, 1)), data -> data.substring(1)); //구독을 시작한다. single.subscribe(new SingleObserver<Map<Long, String>>() { @Override public void onSubscribe(Disposable d) { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " onNext()"); } @Override public void onSuccess(Map<Long, String> longStringMap) { //최종 완료된 map을 순서대로 출력한다. for (long id : longStringMap.keySet()) { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " onSuccess( id : " + id + ", value " + longStringMap.get(id) + " )"); } } @Override public void onError(Throwable e) { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " onError() " + e); } }); } 결과 main onNext() main onSuccess( id : 1, value D ) main onSuccess( id : 2, value E ) main onSuccess( id : 3, value C ) 11. toMultiMap키와 컬렉션 값으로 이루어진 Map을 데이터로 변환하여 송신하는 함수입니다. 나머지 특징은 toList, toMap과 같습니다. toMap에서 중복되는 value를 관리하는 건 없었지만, value를 collection으로 관리하여 전달되는 데이터를 모두 수신할 수 있습니다.public static void toMultiMap() { Single<Map<String, Collection<Long>>> single = Flowable.interval(100L, TimeUnit.MILLISECONDS) .take(5) //toMultimap(Function keySelector, Function valueSelector) .toMultimap(value -> { //value가 홀수인지 짝수 인지 판단해서 key값을 리턴한다. if (value % 2 == 0) { return "짝수"; } else { return "홀수"; } }); //구독을 시작한다. single.subscribe(new SingleObserver<Map<String, Collection<Long>>>() { @Override public void onSubscribe(Disposable d) { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " onNext( " + d + " )"); } @Override public void onSuccess(Map<String, Collection<Long>> stringCollectionMap) { for (String key : stringCollectionMap.keySet()) { StringBuffer stringBuffer = new StringBuffer(); for (long value : stringCollectionMap.get(key)) { stringBuffer.append(" " + value); } System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " onSuccess( id : " + key + ", value " + stringBuffer.toString() + ")"); } } @Override public void onError(Throwable e) { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " onError() " + e); } }); } 결과 main onNext() RxComputationThreadPool-1 onSuccess( id : 짝수, value 0 2 4 ) RxComputationThreadPool-1 onSuccess( id : 홀수, value 1 3 ) 12. filterfilter는 받은 데이터가 조건에 맞는지 판단해 결과가 true인 값만 송신합니다. 위의 just, fromArray, interval이 반복적인 케이스였다면, filter는 if문처럼 조건문의 역할을 할 수 있습니다. 반복문 함수와 조건문 함수를 같이 사용해 몇 줄 안에 for, if와 똑같이 구현할 수 있죠.public static void filter() { Flowable<Long> flowable = Flowable.interval(300L, TimeUnit.MILLISECONDS) //짝수만 통과한다. 3개만큼 .filter(value -> value % 2 == 0).take(3); //구독을 시작한다. flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 RxComputationThreadPool-1 onNext( 0 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 2 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 4 ) RxComputationThreadPool-1 onComplete() 13. distinct이미 처리된 데이터를 다시 볼 필요가 없을 때 사용하는 함수입니다. 송신하려는 데이터가 이미 송신된 데이터와 같다면 해당 데이터는 무시합니다. 이 함수는 내부에서 HashSet으로 데이터가 같은지 확인합니다.public static void distinct() { Flowable<String> flowable = Flowable.just("A", "a", "B", "b", "A", "a", "B", "b") //distinct(Function keySelector) //keySelector : 받은 데이터와 비교할 데이터를 확인하는 함수 //모두 소문자로 변환하여 알파벳 기준으로 데이터를 판단한다. .distinct(value -> value.toLowerCase()); //구독을 시작한다. flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 main onNext( A ) main onNext( B ) main onComplete() 14. take1.taketake 함수로 지정된 횟수만큼 받은 데이터를 송신합니다. 지정된 횟수에 도달하면 완료를 송신해 처리 종료합니다.2.takeUntil지정된 조건까지 데이터를 송신하는 연산자입니다. 조건이 되면 완료를 송신해 종료합니다.3.takeWhile지정된 조건이 해당할 때만 데이터를 송신하는 연산자입니다.4.takeLast데이터의 끝에서부터 지정한 조건까지 데이터를 송신하는 연산자입니다.take 함수는 한 화면에 출력되거나 칠요한 데이터만큼 리스트에서 값을 하나씩 수신할 때 사용합니다. 예를 들어 화면에 데이터가 6개가 필요하면 take를 이용해 원하는 만큼의 데이터를 가져올 수 있습니다.Flowable.take(6) 또한 이후에 나올 skip 함수를 같이 사용하면 두 번째 화면에서 필요한 데이터를 6개 가져올 수 있습니다.Flowable.skip(6).take(12) 1. take public static void take() { // 100 밀리세컨드만큼 반복하며 총 5개를 출력후 종료한다. Flowable<Long> flowable = Flowable.interval(100L, TimeUnit.MILLISECONDS) .take(5); //구독을 시작한다. flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 RxComputationThreadPool-1 onNext( 0 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 1 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 2 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 3 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 4 ) RxComputationThreadPool-1 onComplete() 2. takeUntil public static void takeUntil() { // 100 밀리세컨드만큼 반복하며 값이 5가 될때까지 송신한다. Flowable<Long> flowable = Flowable.interval(100L, TimeUnit.MILLISECONDS) .takeUntil(value -> value == 5); //구독을 시작한다. flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 RxComputationThreadPool-1 onNext( 0 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 1 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 2 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 3 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 4 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 5 ) RxComputationThreadPool-1 onComplete() 3. takeWhile public static void takeWhile() { // 100 밀리세컨드만큼 반복하며 값이 5가 아닐경우까지 송신한다. Flowable<Long> flowable = Flowable.interval(100L, TimeUnit.MILLISECONDS) .takeWhile(value -> value != 5); //구독을 시작한다. flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 RxComputationThreadPool-1 onNext( 0 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 1 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 2 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 3 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 4 ) RxComputationThreadPool-1 onComplete() 4. takeLast public static void takeLast() { //100밀리 세컨트만큼 반복하며 5개의 출력중 뒤에 2개만 송신한다. Flowable<Long> flowable = Flowable.interval(100L, TimeUnit.MILLISECONDS) .take(5) .takeLast(2); //구독을 시작한다. flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 RxComputationThreadPool-1 onNext( 3 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 4 ) RxComputationThreadPool-1 onComplete() 15. skip1.skip함수로 지정된 횟수만큼 받은 데이터 송신을 제외합니다. 지정된 횟수가 초과되면 나머지 데이터를 송신합니다.2.skipUntil지정된 조건까지 데이터 송신을 제외하는 연산자입니다. 조건이 되면 나머지 데이터를 송신합니다.3.skipWhile지정된 조건이 해당될 때만 데이터 송신을 제외하는 함수입니다.4.skipLast데이터의 끝에서부터 지정한 조건까지 데이터 송신을 제외하는 함수입니다.take와 반대의 기능을 갖고 있습니다. 보통 페이저나 리스트에서 paging을 처리할 때는 take와 skip을 혼용합니다.1. skip public static void skip() { //100 밀리세컨드만큼 반복하며 5번 발행하고, 처음 2개를 제외합니다. Flowable<Long> flowable = Flowable.interval(100L, TimeUnit.MILLISECONDS) .take(5) .skip(2); //구독을 시잔한다. flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 RxComputationThreadPool-1 onNext( 2 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 3 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 4 ) RxComputationThreadPool-1 onComplete() 2. skipUntil public static void skipUntil() { //300밀리 세컨드만큼 반복하며 5개를 발행하고, 1000 밀리세컨드 제외 후 송신합니다. Flowable<Long> flowable = Flowable.interval(300L, TimeUnit.MILLISECONDS) .skipUntil(Flowable.timer(1000L, TimeUnit.MILLISECONDS)) .take(5); //구독을 시잔한다. flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 RxComputationThreadPool-2 onNext( 3 ) RxComputationThreadPool-2 onNext( 4 ) RxComputationThreadPool-2 onNext( 5 ) RxComputationThreadPool-2 onNext( 6 ) RxComputationThreadPool-2 onNext( 7 ) RxComputationThreadPool-2 onComplete() 3. skipWhile public static void skipWhile() { //300밀리세컨드만큼 반복하며 5개를 발행하고, 데이터 3이 올때까지 데이터를 제외힙니다. Flowable<Long> flowable = Flowable.interval(300L, TimeUnit.MILLISECONDS) .skipWhile(value -> value != 3) .take(5); //구독을 시잔한다. flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 RxComputationThreadPool-1 onNext( 3 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 4 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 5 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 6 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 7 ) RxComputationThreadPool-1 onComplete() 4. skipLast public static void skipLast() { //1000 밀리세컨드만큼 반복하며 5개를 발행하고 마지막 2개는 제외합니다 Flowable<Long> flowable = Flowable.interval(1000L, TimeUnit.MILLISECONDS) .take(5) .skipLast(2); //구독을 시작한다. flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 RxComputationThreadPool-1 onNext( 0 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 1 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 2 ) RxComputationThreadPool-1 onComplete() 16. throttleFirst데이터를 송신하고 지정된 시간 동안 들어오는 요청을 무시합니다. 이 함수는 View의 Event 처리에서 많이 사용됩니다. 중복되는 처리를 막기 위해 최초 실행 후 일정 시간 동안 View의 클릭 이벤트나 API 이벤트를 막을 수 있기 때문에 비동기 처리와 화면에 직접적인 피드백이 발생했을 때 throttleFirst를 자주 사용하고 있습니다. //데이터 요청이 30 밀리초마다 5번 발생합니다. //데이터 요청 발생시 100 밀리세컨트 동안 들어오는 데이터 요청을 무시합니다. // — 0 — 1 — 2 — 3 — 4 interval 30 밀리초 마다 // — — -*- — throttleFirst 100 밀리초 무시 Flowable<Long> flowable = Flowable.interval(30L, TimeUnit.MILLISECONDS) .take(5).throttleFirst(100L, TimeUnit.MILLISECONDS); flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 RxComputationThreadPool-1 onNext( 0 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 4 ) RxComputationThreadPool-1 onComplete() 17. throttleLastthrottleLast 함수는 데이터를 송신하고 지정된 시간 동안 들어오는 마지막 요청을 송신합니다. 이 함수도 throttleFirst처럼 반복적인 선택 이벤트 처리에 유용하게 사용할 수 있습니다. 간단하게 장바구니 카운트 변경을 요청할 때 마지막 변경 이벤트 데이터만 처리하면 되므로 값이 선택되고 일정 시간이 지났을 때 API를 요청해 리소스 낭비를 줄일 수 있습니다.public static void throttleLast() { //데이터 요청이 1 초 마다 6번 발생합니다. //데이터 요청 발생시 2 초 동안 들어오는 마지막 요청을 송신하다. // - 0 - 1 - 2 - 3 - 4 interval 1 초 마다 // - - -* - throttleLast 2 초의 마지막 값 송신 Flowable<Long> flowable = Flowable.interval(1, TimeUnit.SECONDS) .take(5) .throttleLast(2, TimeUnit.SECONDS); flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 RxComputationThreadPool-1 onNext( 2 ) RxComputationThreadPool-1 onNext( 4 ) RxComputationThreadPool-1 onComplete() 18. throttleWithTimeoutthrottleWithTimeout 함수는 데이터를 송신하고 지정된 시간 동안 다음 데이터를 받지 못하면 현재 데이터를 송신합니다. 완료 시엔 마지막 데이터를 송신하고 종료됩니다.public static void throttleWithTimeout() { Flowable<String> flowable = Flowable.<String>create(emitter -> { emitter.onNext("A"); Thread.sleep(1000L); // 1000 밀리세컨드 슬립 // 500 밀리세컨드 동안 데이터 다음 데이터 요청이 없으므로 A 송신 emitter.onNext("B"); Thread.sleep(300L); // 300 밀리세컨드 슬립 emitter.onNext("C"); Thread.sleep(300L); // 300 밀리세컨드 슬립 emitter.onNext("D"); Thread.sleep(1000L); // 1000 밀리세컨드 슬립 // 500 밀리세컨드 동안 데이터 다음 데이터 요청이 없으므로 D 송신 emitter.onNext("E"); Thread.sleep(100L); // 100 밀리세컨드 슬립 emitter.onComplete(); //완료 요청 시 마지막 데이터 송신 후 종료 }, BackpressureStrategy.BUFFER) .throttleWithTimeout(500L, TimeUnit.MILLISECONDS); flowable.subscribe(new CustomSubscriber<>()); } 결과 RxComputationThreadPool-1 onNext( A ) RxComputationThreadPool-1 onNext( D ) main onNext( E ) main onComplete() ConclusionRxJava에서 많이 사용되고, 또 알고 있으면 좋은 함수들을 살펴봤습니다. 브랜디에서도 이 함수들을 응용해 그동안 다양한 기능을 구현했고, 복잡한 함수도 사용하고 있습니다. 지금까지는 Flowable로 송신과 수신이 1 : 1 로 진행되었지만, 다양한 수신자를 사용해 하나의 Flowable로도 다른 화면에서 여러 수신자를 등록하여 반복적인 작업을 할 수 있습니다. 덕분에 같은 작업을 코드 중복 없이 간단하게 구현할 수 있죠.다음 글에서는 2개 이상의 Flowable을 결합해 사용하는 방법과 Android View에서 RxJava를 응용하는 방법, 구독을 관리하는 방법 등 Android에서 유용하게 쓰는 방법들을 알아보겠습니다.글고재성 팀장 | R&D 개발MA팀[email protected]브랜디, 오직 예쁜 옷만
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Estimator: BLE를 사용한 Planning Poker 애플리케이션

1. Planning PokerStyleShare 개발팀에서는 스크럼을 활용하여 일을 진행하고 있습니다.1 스크럼에는 일감의 크기를 추정estimate하는 과정이 있는데요. 구성원들 모두가 일감에 대해 이해하고 일감의 크기가 어느정도인지 함께 논의하여 합의에 이르는 과정입니다. 스프린트 회의에서 일감을 등록한 사람(리포터)이 일감에 대해 설명하고 나서 전체 구성원들이 일감의 크기를 추정하는데, 이 때 사용하는 것이 바로 Planning Poker입니다.Planning Poker는 0.5부터 시작해서 1, 3, 5, 8, 13, 20, … 100과 같이 피보나치 수열로 증가하는 숫자를 가진 카드 덱입니다. 리포터의 설명이 끝난 뒤 스크럼 마스터가 하나, 둘, 셋을 외치면 각자 생각한 일감의 크기에 맞는 카드를 꺼내고, 스크럼 마스터는 구성원들의 추정치가 최대한 가까워지도록 부가설명이나 질문을 유도합니다.2▲ Planning Poker는 이렇게 생겼다. (출처: Control Group 블로그)하지만 개발팀이 커지면서 불편함이 생기기 시작했습니다. 회의에 참여하는 인원이 7-8명씩 되다 보니, 각자가 어떤 카드를 들고있는지 한눈에 보기가 어려워진 것입니다. StyleShare에서 자칭 아이디어 뱅크 역할을 담당하고 있는 저는 획기적인 방법이 필요하다고 생각했고, 굳이 카드를 꺼내들지 않아도 각자가 무슨 카드를 선택했는지를 쉽게 볼 수 있는 애플리케이션을 만들기로 결심했습니다.2. BLE (Bluetooth Low Energy)불편함을 덜기 위한 애플리케이션이므로, 사용자 경험이 굉장히 직관적이고 단순해야 했습니다. N:N 통신이 가능해야하고, 사용자를 귀찮게 하는 페어링Pairing이나 네트워크 접속 과정이 없어야 했습니다. 한마디로, 카드를 꺼내들고 눈으로 확인하는 것보다 더 편한 무언가를 만들어야 했습니다!처음에는 근거리 무선 통신을 위한 기술로 스타벅스에서 사이렌 오더 개발에 사용한 고주파 인식 기술을 생각했습니다.3 각자의 기기에서 선택한 카드에 맞는 소리를 내보내고, 다른 기기에서는 고주파를 읽겠다는 것이었는데요. Soundlly(구 aircast.me)와 같은 상업용 SDK를 쓰지 않는 이상, 사운드 프로그래밍을 한 번도 해본 적 없는 저에게는 데이터가 실린 고주파를 만드는 것부터 소리를 인식해서 데이터를 읽어내는 과정이 마치 화성에서 감자 키우는 이야기처럼 들렸습니다.그러다 문득 생각난 것이 바로 비콘Beacon입니다. 언젠가 소비자가 오프라인 매장에 방문하면 BLE를 이용해서 매장 위치를 파악하는 기술이 있다는 이야기를 들은 적이 있었습니다. 찾아보니 시중에 나와있는 대부분의 모바일 기기에서는 BLE를 위한 최소 조건인 블루투스 4.0을 지원했고, 페어링이나 네트워크 접속 과정도 불필요했습니다. 무엇보다, 화성에서 감자 키우는 것보다는 쉬워보였습니다.3. Swift로 BLE 개발하기그래서 BLE를 사용해서 개발하기로 했습니다. 컨셉은 간단했습니다. 내가 선택한 카드를 브로드캐스팅하고, 다른 사람들이 선택한 카드를 내 모바일 기기에 보여주면 되는 것이었습니다. BLE를 사용하면 정보를 브로드캐스팅할 수 있고, 다른 기기에서 브로드캐스팅하는 정보를 읽을 수 있습니다.BLE에서 데이터를 브로드캐스팅하는 것을 Advertising이라고 합니다. 정보를 advertising하는 주체는 Peripheral이고, advertising되는 정보를 스캔하여 데이터를 읽어들이는 주체는 Central이라고 합니다. Peripheral에서 정보를 advertising할 때에는 특정한 정보를 실어나를 수 있는데요. 이를 Advertising Data Payload라고 합니다. 이 정보에 카드 숫자와 이름을 실어서 전송하면 될 것 같습니다.BLE를 구현하기 위해서, iOS에서는 SDK에 기본적으로 포함돼있는 CoreBluetooth 프레임워크를 사용하면 손쉽게 개발이 가능합니다. CBPeripheralManager 클래스와 CBCentralManager 클래스를 쓰면 되는데요. BLE를 이용하여 제 이름 석자를 advertising하는 코드는 다음과 같습니다.Peripheralimport CoreBluetooth let serviceUUID = CBUUID(string: "XXXXXXXX-XXXX-XXXX-XXXX-XXXXXXXXXXXX") let service = CBMutableService(type: serviceUUID, primary: true) /// 1. `CBPeripheralManager`를 초기화하고, self.peripheral = CBPeripheralManager(delegate: self, queue: nil) /// 2. 사용가능한 상태가 되면 특정 UUID를 가진 서비스를 추가한 뒤에 func peripheralManagerDidUpdateState(peripheral: CBPeripheralManager) { if peripheral.state == .PoweredOn { self.peripheral.addService(service) } } /// 3. 원하는 정보를 advertising합니다. func peripheralManager(peripheral: CBPeripheralManager, didAddService service: CBService, error: NSError?) { self.peripheral.startAdvertising([ CBAdvertisementDataLocalNameKey: "전수열", CBAdvertisementDataServiceUUIDsKey: [serviceUUID], ]) } 참고로, UUID는 커맨드라인 명령어를 통해 쉽게 만들 수 있습니다.$ uuidgen XXXXXXXX-XXXX-XXXX-XXXX-XXXXXXXXXXXX 마찬가지로, Peripheral에서 advertising하는 정보를 스캔하는 Central 코드는 다음과 같이 작성할 수 있습니다. UUID는 Peripheral에서 advertising에 사용한 UUID와 동일해야합니다.Centralimport CoreBluetooth let serviceUUID = CBUUID(string: "XXXXXXXX-XXXX-XXXX-XXXX-XXXXXXXXXXXX") let service = CBMutableService(type: serviceUUID, primary: true) /// 1. `CBCentralManager`를 초기화하고, self.central = CBCentralManager(delegate: self, queue: nil) /// 2. 사용가능한 상태가 되면 특정 UUID를 가진 서비스를 스캔합니다. func centralManagerDidUpdateState(central: CBCentralManager) { if central.state == .PoweredOn { // 이미 한 번 스캔된 정보라도 계속 스캔합니다. let options = [CBCentralManagerScanOptionAllowDuplicatesKey: true] self.central.scanForPeripheralsWithServices([serviceUUID], options: options) } } /// 3. Peripheral이 스캔되면 이 메서드가 호출됩니다. func centralManager(central: CBCentralManager, didDiscoverPeripheral peripheral: CBPeripheral, advertisementData: [String : AnyObject], RSSI: NSNumber) { print(advertisementData[CBAdvertisementDataLocalNameKey]) // "전수열" } 스캔을 시작할 때 CBCentralManagerScanOptionAllowDuplicatesKey 옵션을 true로 설정해서 한 번 스캔된 정보라도 중복으로 계속 스캔하도록 합니다.4. 원하는 정보를 실어나르기CBPeripheralManager을 사용하여 advertising을 할 때에는 Advertising Data Payload를 포함시킬 수 있는데, 이 정보 중 개발자가 원하는 값을 넣을 수 있는 곳은 CBAdvertisementDataLocalNameKey밖에 없습니다. 그마저도 길이가 제한돼있기 때문에, 패킷을 효율적으로 사용하기 위해서는 정보를 저장하는 프로토콜을 직접 정의해야 합니다.우선, 카드에 대한 정의는 enum을 사용해서 작성했습니다. 0부터 0xFF까지의 숫자를 가지도록 정의했습니다.public enum Card: Int { case Zero = 0 case Half = 127 case One = 1 case Two = 2 case Three = 3 case Five = 5 case Eight = 8 case Thirteen = 13 case Twenty = 20 case Fourty = 40 case Hundred = 100 case QuestionMark = 0xFD case Coffee = 0xFE case None = 0xFF } 그리고 제가 정의한 패킷의 프로토콜은 다음과 같습니다.영역길이예시설명Version200프로토콜 버전 (00~FF)Channel201BLE 커버리지 내에서 회의하는 팀이 여럿일 수 있으니, 채널로 구분합니다. (00~FF)Card2FE카드의 16진수 값 (00~FF)Name12전수열사용자 이름 (UTF-8 기준 한글 4글자)이렇게 하면 총 18바이트 내에서 필요한 정보를 모두 전송할 수 있습니다. 이제 이 "00", "01", "FE", "전수열" 값을 직렬화해서 CBAdvertisementDataLocalNameKey로 advertising하면 됩니다.Peripheralself.peripheral.startAdvertising([ CBAdvertisementDataLocalNameKey: "0001FE전수열", CBAdvertisementDataServiceUUIDsKey: [serviceUUID], ]) 그리고, Central에서 정보를 스캔할 때에는 이 값을 각 영역의 길이에 맞게 끊어서 읽을 수 있습니다.5. 마치며비록 적은 양의 정보지만, BLE를 사용해서 실시간으로 근거리 통신을 할 수 있게 되었습니다. 이제 남은 것은 카드를 선택할 수 있는 화면과, 다른 사용자가 선택한 카드를 화면에 보여주는 인터페이스입니다. UI 개발은 본 포스트에서 중점적으로 다루고자 하는 주제와는 조금 벗어난 이야기가 될 것 같아, 오픈소스로 공개된 코드로 대신하려고 합니다. 소스코드는 GitHub에서 볼 수 있으며, Estimator는 앱스토어에서 받아보실 수 있습니다.6. 참고 자료BLE(BLUETOOTH LOW ENERGY) 이해하기 - Hard Copy World스타일쉐어의 스크럼이 지나온 길 포스트에 보다 자세히 설명되어 있습니다. ↩구성원들의 추정치에 차이가 난다는 것은 해당 일감에 대해 서로가 이해하고 있는 정도가 다르기 때문입니다. 스크럼 마스터는 구성원들이 일감에 대해 모두 비슷한 생각을 가지도록 커뮤니케이션을 유도해야합니다. ↩http://www.bloter.net/archives/226643 ↩#스타일쉐어 #개발 #개발팀 #개발자 #인사이트

기업문화 엿볼 때, 더팀스

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