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맛있는 인터뷰: 잔디 그로스 팀 개발자, Hugo

 역삼 맛집▲ 금강산도 식후경이라 했던가? 맛있는 인터뷰가 맛있는 이유는 늘 음식과 함께 하기 때문이다오늘 온 맛집. 분위기가 심상치 않다. 어떤 곳인지 소개해달라. Hugo(이하 ‘휴’): 역삼역 근방에 있는 ‘산촌’이란 곳이다. 얼마 전 버디런치 장소 물색을 위해 ‘다이닝코드’로 역삼역 주변 한식집을 찾던 중 발견했다. 예로부터 어르신들이 찾는 곳은 맛집이라는 얘기가 있다. 보면 알겠지만 어르신들이 많다. 괜찮은 가격에 건강한 음식을 섭취할 수 있는 곳이라 많은 듯 하다. 그리고.. 우리도 건강을 챙겨야 하는 나이다. 몸에 좋은 곤드레밥, 메밀 전병을 먹으며 함께 하는 건강한 인터뷰가 되었으면 하는 바람에 이 곳을 선택했다.깔끔한 답변 고맙다. 이제 본인 소개를 부탁한다. 휴: 반갑다. 개발자 Hugo다. 잔디 그로스 팀(Growth Team)에서 로우 데이터(Raw data) 가공, 분석을 통해 유의미한 지표를 보여주는 데이터 분석 툴 ‘스프링클러’를 개발하고 있다. 잔디 멤버들 사이에서 유독 명성이 자자하다 휴: 여러분의 관심을 먹고 자라는 임무를 수행하다 보니 그런 듯 하다. Hannah, Jihoon, Jane 등과 함께 GWP 팀으로 활동해서 많이들 알아봐 주시고 격려해주시는 것 같다. * GWP 팀? GWP는 Great Working Place의 줄임 말이다. 단어 그대로 물리적+비물리적 최고의 업무 공간을 만들기 위해 TF팀 형태로 구성된 그룹이 다양한 활동을 한다. 예를 들면, 할로윈 파티 개최부터 탕비실 냉장고 음식 채우기 등 업무 환경 개선을 위해 크고 작은 일을 수행한다. ‘비선실세’라는 얘기도 돌던데? 휴: 천부당 만부당한 말씀이다. 그저 잔디를 사랑하는 멤버 중 한 명이다.스프링클러? 휴: 잔디 그로스 팀에서 자체적으로 만든 분석 툴이다. 쉽게 말하면 잔디 데이터 분석과 가공에 최적화된 잔디 전용 구글 어널리틱스(Google Analytics)로 보면 된다. 스프링클러를 통해 잔디 DAU(Daily Active User) 파악, 마케팅 채널 별 효율 측정, 유저 별 사용량 측정 등을 할 수 있다.  스프링쿨러▲ 잔디의 모든 데이터를 가공, 분석해 보여주는 스프링클러잠깐! 유저 별 사용량 측정도 스프링클러를 통해 가능하다고 했는데 잔디 팀이 유저의 모든 정보를 열람하는 건가? 휴: 많은 분들이 오해할 수 있을 것 같은데 그렇지 않다. 스프링클러에서 열람할 수 있는 유저 별 사용량 확인은 특정 채널을 통해 유입된 유저가 메시지를 몇 건 보내고, 파일 업로드를 얼마나 하는지 정도다. 유저가 어떤 메시지를 주고 받는지, 어떤 파일을 올리는지 등 개인 정보는 원칙적으로 잔디 팀이 접근할 수 없다.   스타트업은 시간과 리소스 관리가 생명이다. 구글 어널리틱스와 같은 훌륭한 툴이 있는데 굳이 자체 데이터 분석 툴을 만든 이유가 무엇인지? 휴: 날카로운 질문이다. 나도 처음에 왜 스타트업에서 데이터 관련 팀을 꾸려 분석 툴을 만들려고 하는지 이해가 가지 않았다. 하지만 좀 더 생각해보니 잔디에서 발생한 데이터에 특화된 분석 툴이 있어야 정확한 결과를 얻을 수 있고, 이를 통해 스타트업 특유의 린(Lean)한 개발이 가능할거란 결론에 도달하였다.   듣기엔 스프링클러의 사용성과 분석 능력이 뛰어나 독자 서비스로 나오는 것 아니냔 루머가 있었다. 사실인가? 휴: 하하. 루머일 뿐이다. 다만 그런 생각을 갖고 그로스 팀과 최선을 다해 스프링클러 개발을 하고 있다. 어쨌든 좋게 봐주셔서 이런 루머가 나온 것 같아 담당자로서 기쁘다.   스프링클러에 애정이 많을 것 같다 휴: 내게 잔디도 소중하지만 스프링클러도 무척 중요하다. 소박한 꿈이 있다면 스프링쿨러가 내가 없어도 100% 완벽히 잘 돌아가게 만들고 싶다. 물론, 분석 툴로서 멤버들이 원하는 결과를 보여줄 수 있도록 정교하게 만드는 것도 중요하다.   그로스 팀은 과거 ‘맛있는 인터뷰’의 Kevin을 통해 소개한 바 있다. 당시 개발자 중 몇 명을 차출해 그로스 팀에 합류시킨 걸로 알고 있는데 여러 개발자 중 Hugo가 차출된 이유가 있다면? 휴: 평소 데이터 마이닝 분야에 관심이 많아 대학원에서 관련 공부를 하기도 했고, 그로스 팀 초창기 모든 업무를 책임지던 팀장 겸 팀원 Kevin이 추천해 팀에 합류하게 되었다. 아, 그로스 팀 오기 전엔 백엔드(Back-end) 개발자 포지션으로 있었다. 팀을 옮길 땐 백엔드 개발자들로부터 ‘배신자’란 오명과 함께 모진 고문과 학대를 받았다. 하하.. 농담이다.   다른 얘기를 해보자. 잔디에 어떤 이유로 조인했는지 궁금하다 휴: 건방진 말일 수 있지만 내 의지대로 무언가 만들고 싶었다. 대한민국 수 많은 개발자들이 그렇겠지만 회사에서 내가 할 수 있는 건 생각보다 한정돼 있다. 아이디어를 내도 예산 때문에 혹은 기타 다른 이슈 때문에 반려되기 일쑤였다. 어떻게 보면 그런 현실에 대한 반발심으로 잔디를 선택한 게 가장 크다고 볼 수 있다.   잔디에서는 생활은 만족스러운가? 휴: 70% 정도?   왜 70%인가? 휴: 장-단점이 있지만 장점이 조금 더 크기 때문에?   그럼 장점부터 말해보자 휴: 합당한 이유가 있다면 내가 하고 싶은 일을 진행할 수 있다는 점이 큰 장점이다. 그 일을 실행하기까지 절차도 이전까지 다녔던 회사 대비 상당히 간소화되어 있어 부담감도 적다. 각 분야에서 두각을 드러낸 사람들과 함께 일하고 있다는 점도 매력적이다. 다들 자부심을 갖고 일하고 있어 자극을 받는다.   단점은? 휴: 장점이 때에 따라 단점으로 보일 때도 있다. 논리적인 어프로치가 필요할 때도 있지만 분명 전쟁터로 돌진하는 돌격병 같은 저돌성이 필요할 때도 있다. 그럴 땐 일부터 치고 보는 자세가 필요한데 그 때를 놓치는 경우가 눈에 보여 개인적으로 아쉽다.   스트레스는 어떻게 푸는지? 휴: 주말에 13시간 이상 잔다. 밤에 10시간, 낮에 3시간. 남는 시간엔 수영이나 등산을 한다.   등산? 휴: 집 바로 뒤에 나지막한 산이 있다. 평소 자연을 좋아하는데 등산을 하다 보면 산의 나무나 풀, 바람을 보고 즐길 수 있어 좋다.   생각보다 감성적인 남자라 당황스럽다 휴: ^^ ▲ 감성적인 남자로 보이는 그는 한 때 해병대 전우였다.수영은 시작한지 얼마 안됐다고 들었다 휴: 작년 10월부터 시작했다. 이제 갓 1년이 넘었다. 작년 초부터 체력적으로 처진 것 같은 느낌이 들어 이대론 안되겠다 싶어 수영을 시작했다. 등산과 함께 꾸준히 하는 운동 중 하나다.   꾸준히 운동하고 있는데 달라진 점이 있다면? 휴: 몸도 몸이지만 정신적으로 건강해졌다. 확실히 체력이 떨어지면 부정적인 생각을 하는 경향이 있는 것 같다. 운동을 시작하기 전과 후의 마음 상태가 정말 많이 다르다. 앞으로도 꾸준히 운동을 할 생각이다.   곤드레밥과 함께 한지 벌써 1시간 가까이 됐다. 인터뷰 질문도 다 소진되어 이전 맛있는 인터뷰 주인공이었던 David이 남긴 질문을 묻고 싶다 휴: 준비됐다.   잔디 멤버 중 전생에 공주나 왕자였을 것 같은 사람은? 휴: 왕자는 디자인 팀의 Ben. 도도하고 말수도 적고. 공주는 디자인 팀의 Yujin (A.K.A Summer)? 얘기는 많이 안 해봤지만 말도 고급스럽게 하는 것 같다. 두 사람 모두 괜찮은 사람들이라 이번 인터뷰를 통해 점수를 따보고 싶다.   전략적인 답변 감사하다 휴: ^^   마지막 질문이다. ‘맛있는 인터뷰’의 백미는 다음 인터뷰이에게 현재 인터뷰이가 질문을 남기는 것이다. 다음 사람에게 묻고 싶은 질문이 있다면? 휴: 잔디 멤버 중 내 주변 괜찮은 남자 사람이나 여자 사람을 소개시켜주고 싶은 사람은?   오늘 맛있는 곤드레밥 덕분에 잘 먹었다. 계산은 인터뷰이가 한다는 거 다시 한번 더 상기시켜 드리며 인터뷰 마무리하겠다 휴: …^^#토스랩 #잔디 #JANDI #개발 #개발자 #개발팀 #인터뷰 #팀원 #팀원소개 #팀원인터뷰 #기업문화 #조직문화
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프로그래밍 동료 평가의 어려움

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

플랫폼이 어떻게 변화해가는지를 살펴보면, 직접 경험해보지 않더라도 사람들의 문제의식이 어디에 있는지, 어떤 문제들이 언제부터 풀리게 되는지를 파악할 수 있습니다.이 글에서는 이런 변화들을 살펴볼 수 있는 몇가지 유용한 링크들을 소개하려고 합니다.어떤 논의들이 어디서 오가고 있을까WICG discoursehttps://discourse.wicg.io/WICG는 웹 인큐베이터 커뮤니티 그룹이라고 해서, 웹 표준에 기여해본 사람이 아니라도 토론을 통해 아이디어를 발전시켜서 사람들이 실제로 겪는 문제를 W3C 표준까지 끌어올리는 것을 목표로 하는 커뮤니티입니다.이 곳에서는 주로 CSS, DOM API에 대한 아이디어가 올라옵니다.ES-Discusshttps://esdiscuss.org/ES-Discuss는 WICG와 비슷하게 ECMAScript 스펙에 대해서 논의하는 메일링 리스트입니다. 위 링크는 메일링 리스트에서 오간 이야기를 쉽게 조회할 수 있도록 아카이빙 해놓은 사이트입니다.논의된 아이디어는 어디서 표준으로 다듬어지고 있을까HTML: https://github.com/w3c/html 또는 https://github.com/whatwg/htmlCSS: https://github.com/w3c/csswg-draftsJS: https://github.com/tc39/ecma262HTML은 W3C의 WebPlat WG와 WHATWG에서, CSS는 W3C의 CSSWG에서, JS는 ECMA의 TC39에서 표준을 이끌고 있습니다.위 저장소들에 공개된 초안은 표준이 되기까지 여러 단계를 거치게 되는데, 여기서 다루지는 않겠습니다. (2018-01-25 수정) 이에 대한 내용은 다음의 블로그 포스트에서 자세히 설명하고 있습니다.W3C 표준화 제정 단계ECMAScript와 TC39다듬어진 표준은 어떤 브라우저에서 얼마나 구현되고 있을까다음의 링크에서 각 주제에 대해 브라우저들이 현재 어디까지 구현을 했는지 파악할 수 있습니다.Chrome: https://www.chromestatus.com/featuresFirefox: https://platform-status.mozilla.org/Edge: https://developer.microsoft.com/en-us/microsoft-edge/platform/status/Safari: https://webkit.org/status/크롬 플랫폼 사이트의 경우 각 주제들이 어떤 버전에 반영되었는지 같이 확인할 수 있어서 편리합니다.나머지 브라우저들의 버전별 구현 상태는 https://caniuse.com/에서 주제를 검색하여 참고할 수 있습니다.구현된 기능들은 언제부터 사용할 수 있었고, 언제부터 사용할 수 있게 될까크롬과 파이어폭스는 릴리즈 캘린더를 공개적으로 관리하고 있습니다. 위에서 확인한 기능들을 담고있는 안정 버전이 언제쯤 릴리즈 될 지 다음의 링크를 보고 대략적으로 예상할 수 있습니다.Chrome: https://www.chromium.org/developers/calendarFirefox: https://wiki.mozilla.org/RapidRelease/Calendar크롬과 관련된 플랫폼 따라가기특정 크롬 버전이 어떤 V8 버전을 사용하고 있는지는 https://omahaproxy.appspot.com/에서 확인할 수 있습니다.Node.jsNode.js의 릴리즈 스케쥴은 https://github.com/nodejs/Release에서 확인할 수 있습니다.어떤 Node.js 버전이 어떤 V8 버전을 사용하고 있는지는 https://nodejs.org/en/download/releases/에서 확인할 수 있습니다.Electronhttps://electronjs.org/에서 일렉트론 최신버전이 어떤 노드, 크로미움, V8 버전을 사용하고 있는지 확인할 수 있습니다.일렉트론의 크로미움 팔로업은 깃헙 일렉트론 저장소의 Projects에서 확인할 수 있습니다: https://github.com/electron/electron/projects따라가는데 도움이 되는 블로그브라우저 벤더들이 직접 운영하는 블로그를 구독하면 웹 플랫폼의 소식을 가장 빠르게 접할 수 있습니다.ChromeChromium Blog: https://blog.chromium.org/V8 Blog: https://v8project.blogspot.kr/FirefoxMozilla Hacks: https://hacks.mozilla.org/SafariWebKit Blog: https://webkit.org/blog/EdgeMicrosoft Edge Dev Blog: https://blogs.windows.com/msedgedev/(2018-01-25 수정): @SaschaNaz님 제보로 Webkit status 사이트와 Edge 블로그 추가#스포카 #개발팀 #개발자 #인사이트 #업무일지 #후기
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[MOIN] 05. MOIN 인턴 개발자를 떠나보내며...

어느덧 9월이 됐습니다. 정말 가을이 성큼 다가오는 것 같습니다.저희 MOIN에서도 큰 변화가 있었습니다. 두 달동안 안드로이드 개발에 여름방학을 불태워 준 오소연님이 학교로 돌아가게 됐습니다. 이번에는 7-8월 가장 뜨거웠던 여름을 함께한 오소연 안드로이드 개발자에 대해 소개해드리겠습니다.무뚝뚝한 매력이 철철 넘쳤던 오소연 안드로이드 개발자- Education -한양대학교 컴퓨터공학부 학사 (재학중)▶     업무에서 어떤 부분을 담당하고 계신가요?안드로이드 네이티브 어플리케이션 개발을 담당하고 있습니다. ▶     아직 학생이시죠? 왜 컴퓨터 공학을 전공하고 싶으셨나요? 어렸을 때부터 컴퓨터로 이것저것 해보는 걸 좋아했어요. 포토샵이나 나모웹에디터, html 같은 걸로 뭘 만들어 보는 게 재밌었거든요. 그 때는 코딩에 대해 전혀 아는 게 없었어요. 그러다가 중학교 때 어떤 선생님 한 분이 C언어를 가르쳐주셨는데 재밌더라구요. 나중에 이런 걸 해보면 좋겠다고 생각했어요. 대학교 전공을 선택할 때도 컴퓨터 코딩을 전문적으로 배운 적이 없으니까 해보자라는 마음으로 온거구요.  ▶     수많은 개발 영역 중에서 안드로이드를 선택한 이유도 있나요?학교 내 학술동아리 중 안드로이드를 다루는 동아리가 있었어요. 그게 재밌어 보이더라구요. 그래서 2학년 때 안드로이드 동아리에 들어갔어요. 안드로이드 앱은 직접 만든게 결과로 보이고 만든 결과물을 제가 직접 사용해볼 수도 있어서 뿌듯하기도 하고 만족스러웠어요. 웃는게 매력적인 오소연 안드로이드 개발자 ▶     모인에 합류하게 된 계기는 무엇이었나요?학교에 방학 때 하는 현장실습 프로그램이 있었어요. 저도 한 번 지원해보려고 기업리스트를 봤죠. 저는 컴퓨터 공학 전공이니까 그 전공을 필요로 하는 기업들 리스트를 살펴봤어요. 그 중에 모인이 있었어요. 모인 기업 설명을 보니까 호기심이 생기더라구요. 솔직히 학생으로서 핀테크, 해외송금 같은 분야는 쉽게 접해볼 수 있는 분야는 아닌 거 같거든요? 해보고 싶었어요. 그래서 지원했습니다.  ▶     그렇군요. 아직 학생이신 분에게 이런 질문을 하는 건 좀 그렇지만 개발 영역 중에 자신있는 부분이 있나요?아니면 재밌다고 생각하는 부분도 좋아요.오히려 배울수록 모르는 게 더 많아지는 거 같아서 자신 있는 파트는 잘 모르겠어요. 근데 앞으로 웹이나 앱 개발 하는 일을 더 전문적으로 공부하고 싶어요. 제가 생각했을 때 저는 제가 한 작업들이 결과물로 딱 보이는 걸 좋아해서요. 웹이나 앱은 제가 직접 써볼 수 있잖아요. 그래서 이 부분을 더 전문적으로 공부하고 싶습니다.  오소연 개발자에게 '함께 일하고 싶은 사람'이란?#매너 #겸손 #긍정(대책 없는 거 제외)▶     모인에서 두 달 정도 일해보니 어땠어요?진짜 재밌었어요. 여기 계신 분들은 제가 좀 무뚝뚝한데도 잘해주셨거든요. 학생이라고 무시하는 것도 없었고, 잘 챙겨주시고 진짜 좋았어요. 특히 디자이너와 하는 협업은 처음이었어요. 디자이너인 보람님은 초보인 제가 답답하셨을 거 같은데 매번 친절하게 대해주셨어요. 사소한 것 까지도 세세하게 잘 알려주시고, 덕분에 큰 어려움 없이 일할 수 있었어요.  그리고 대학생으로서 모인이 입주해있는 구글캠퍼스에서 일할 수 있었던 것도 정말 신기해요.▶     구글캠퍼스의 어떤 점이 신기했어요?구글캠퍼스 분위기가 진짜 멋졌어요. MOIN뿐만 아니라 여기 계신 분들이 다들 좋아하는 일을 자발적으로 하고 있다는 느낌을 받았어요. 각자 자기가 하시는 일이나 소속 스타트업에 대해 애정과 자부심이 있어 보였다고 해야 되나? 그냥 돈 벌려고 회사 나오는 느낌이 아니었어요. 저도 여기 오면서 “아, 나도 열심히 살아야겠다”고 반성 많이 했어요 (^^) 또 이곳에서 스타트업 세계를 새로 접했어요. 졸업하면 이름있는 기업에 들어가야겠다고만 생각했었는데 생각이 달라졌어요. 그녀는 라이언 노트북 파우치 함께 학교로 돌아갔다고 한다!!!!!!! (글쓴이는 절대 부럽지 않다)▶     오, 그러면 모인이라는 스타트업은 어떤 곳이라는 생각이 들던가요?처음 면접 때, 대표님이 저한테 “저희 회사는 출퇴근도 그렇고 유연한 곳이라서 너무 큰 부담은 안가져도 된다”고 하셨거든요. 솔직히 그때 ‘설마 그러겠어?’ 라고 생각했어요. 근데 진짜 그러더라구요. 뭔가 출퇴근이 자유로우면 풀어질 거 같은데, 여기 분들은 다들 자율적으로 알아서 하시더라구요. 다들 알아서 하면서도 체계가 생긴다는 게 신기했어요. 엄청 능력자로 보였어요.   ▶     너무 좋은 얘기만 해줬는데, 아쉬운 점은 없어요?진짜 별로 없는데… 그냥 스타트업에 대한 대중 인지도가 전반적으로 낮다는 거에 대한 아쉬움은 있어요. 제 주변 어른들도 그렇고 이름이 알려지지 않았다는 이유로 불신하는 분들도 많았고, 아예 관심도 안가지시는 분들이 많았거든요. 그게 조금 그랬어요. 그거 외에는 딱히…?▶     앞으로 어떤 개발자가 되고 싶으신가요?음. 제 머릿속에 있는 걸 그대로 구현 해낼 줄 아는 개발자가 되고 싶어요. 일단 앞에서도 말했지만 저는 제가 직접 만들어 낸 걸 눈으로 확인하고 싶고, 써보고 싶거든요. 근데 머릿속에 있는 대로 안되면 좀 그렇죠. 거기에 덤으로 세련되고 깔끔한 코딩을 할 줄 아는 개발자라면 훨씬 좋겠어요. - 오소연이 꼽은 인생 명언 -아직 안 일어난 일을 미리 걱정하지 좀 마라!by. 우리 엄마 (소연님 어머니)#모인 #MOIN #개발자 #개발 #개발팀 #인턴 #인턴소개 #팀원 #팀원소개 #팀원인터뷰 #인터뷰 #기업문화
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Android Gradle Tips

안드로이드와 GradleAndroid 가 Gradle 을 이용하기 시작한 것도 3년이 다 되어 갑니다. 이제는 많은 유저가 당연히 Gradle 을 Android 기본 개발 환경으로 사용하고 있습니다.하지만 기본 설정으로만 Gradle 을 사용하는 사용자들이 많습니다. 게다가 구글에서 Android Gradle Build DSL 을 끊임없이 변경했기 때문에 많은 사용자들이 이를 이해하기도 전에 변경이 되는 경우가 매우 빈번했습니다.Gradle Dependency 분리하기안드로이드 자동화 툴위 두번의 포스팅을 통해서 TossLab 에서 사용하고 있는 Gradle 에 대해서 소개를 해드렸습니다.오늘은 Android 팀이 사용하는 Custom 설정들에 대해서 정리하도록 하겠습니다.1. 초기화 값 검증 및 설정하기개발자들이나 CI 에서 관리해야하는 속성 값에 대해서는 각각 다르게 설정할 필요가 있습니다.안드로이드 팀은 3개의 추가적인 속성값을 추가하여 사용하고 있습니다.# gradle.properties inhouse_version=2 # 배포/qa 버전의 hofix version 을 관리학 ㅣ위함 report_coverage=false # coverage 측정에 대한 on/off 기능 dev_min_sdk=21 # minSDK 의 개별적인 관리를 위함 위의 3개의 값은 존재 하지 않으면 빌드가 되지 않도록 하는 강제사항으로 만들었으나 새로운 개발자가 입사하게 되었을 때 또는 CI 서버에 실수로 기입하지 못하게 되었을 때 Project Import 나 빌드가 아예 되지 않는 현상이 발생하였기에 초기 값을 설정할 수 있도록 하였습니다.report_coverage 는 5. Android Gradle DSL 에서 buildTypes.debug.testCoverageEnabled 에서 사용되며 이 값은 설정에 따라서 디버그 과정에서 변수값들이 제대로 노출되지 않게 됩니다. report 가 필요한 CI 서버 용으로 만들어진 값입니다.// valid.gradle def checkValidProperties() { println "Properties Valid Checking.........." if (!project.hasProperty("inhouse_version")) { println "set up to gradle.propeties --> inhouse_version = 1 (default)" project.ext.inhouse_version = 1 } if (!project.hasProperty("report_coverage")) { println "set up to gradle.propeties --> report_coverage = false (default)" project.ext.report_coverage = false } if (!project.hasProperty("dev_min_sdk")) { println "set up to gradle.propeties --> dev_min_sdk = 19 (default)" project.ext.dev_min_sdk = 19 } println "Properties Valid Check OK" } checkValidProperties() // ------------------------------- // build.gradle apply from: 'valid.gradle' 위와 같이 설정한 뒤 gradle.properties 에 아무런 값을 설정하지 않고 빌드를 하게 되면 빌드 최초에 다음과 같은 log 를 보실 수 있습니다.================================================================================ Properties Valid Checking.......... set up to gradle.propeties --> inhouse_version = 1 (default) set up to gradle.propeties --> report_coverage = false (default) set up to gradle.propeties --> dev_min_sdk = 19 (default) Properties Valid Check OK ================================================================================ 2. APK Copy 하기QA 팀 전달 또는 스토어 배포시에 Android Studio 의 기본 기능을 이용하지 않고 Gradle Task 를 사용하여 빌드를 하게 되면 /app/build/outputs/apk 에 있는 패키지를 복사하는 것이 여간 귀찮은 작업이 아닐 수 없습니다.그래서 Gradle 에서 기본적으로 제공되는 Copy Task 를 이용하여 APK Copy Task 를 만들었습니다.// apk-copy.gradle android.applicationVariants.all { variant -> // 1. Copy Task 생성 def task = project.tasks.create("copy${variant.name}Apk", Copy) task.from(variant.outputs[0].outputFile) // 2. 바탕화면 Task 로 복사 task.into("${System.properties['user.home']}/Desktop/") // 3. 복사하는 과정에서 APK 이름 변경 def targetName = "jandi-${variant.baseName}-${variant.versionName}.apk" task.rename ".*", targetName task.doFirst { println "copy from ${source.singleFile.name} to $destinationDir" } task.doLast { value -> println "completed to copy : $targetName" } } // --------------- // build.gradle apply from: 'apk-copy.gradle' 위의 Task 는 총 3개의 단계로 구분할 수 있습니다.Copy Task 생성~/Desktop 으로 복사복사 할 때 APK 이름 변경Task 를 정의하는 과정에서 application 의 flavor, build-type, version 을 기반으로 복사하도록 한 것입니다.위와 같이 설정하면 다음과 같이 사용할 수 있습니다.# flavor : qa , build-type : Debug $> ./gradlew assembleQaDebug copyqaDebugApk # 또는 줄여서 아래와 같이 쓸 수 있습니다. $> ./gradlew aQD copyQDA Application Variant 에 대한 변수는 링크에서 확인하실 수 있습니다.3. CI TasksCI 용으로 CheckStyle 과 PMD 를 사용하기 때문에 관련 설정 또한 별도로 처리하였습니다.task pmd(type: Pmd) { source 'src/main' include '**/*.java' ruleSetFiles = files('../pmd.xml') ignoreFailures = true } task checkstyles(type: Checkstyle) { configFile file('../checkstyle.xml') source('src/main') include '**/*.java' classpath = files() showViolations = true ignoreFailures = true } // --------------- // build.gradle apply from: 'ci-tasks.gradle' CheckStyle 과 PMD 설정에 필요한 정보 또한 별도의 script 로 설정하였습니다.4. Gradle Properties빠른 빌드를 위해 추가적인 설정을 하고 있습니다.# gradle.properties # 백그라운드 빌드 org.gradle.daemon=true # 동시 빌드 org.gradle.parallel=true # jvm heap size org.gradle.jvmargs=-Xmx4346m # build jdk org.gradle.java.home=/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_101.jdk/Contents/Home 위의 설정 중에서 제일 보셔야 할 것이 org.gradle.jvmargs 입니다. Android Gradle 설정 중에서 위의 값이 적으면 빌드속도가 현저히 느려집니다.빌드 할 때 console log 를 확인하시고 값을 적절하게 맞춰주실 것을 권장합니다.5. Android Gradle DSL 추가 정의하기 // build.gradle // ...중략 android { // 특정 Flavor에서 Release Build 막기 android.variantFilter { variant -> if (variant.buildType.name.equals('release') && (variant.getFlavors().get(0).name.equals('qa') || variant.getFlavors().get(0).name.equals('dev'))) { variant.setIgnore(true); } } buildTypes { debug { debuggable true testCoverageEnabled = project.hasProperty("report_coverage") && report_coverage.toBoolean() } // ..중략... } productFlavors { dev { // demo version applicationId 'com.tosslab.jandi.app.dev' versionName(defaultConfig.versionName + ".dev." + inhouse_version) minSdkVersion project.hasProperty("dev_min_sdk") ? dev_min_sdk : 19 } // ..중략.. } // 빌드 과정에서 CPU 와 Ram 최적화 하기 dexOptions { javaMaxHeapSize "2g" maxProcessCount Math.max(1, ((int) (Runtime.getRuntime().availableProcessors() / 2))) } } variant-filter 를 이용해서 qa 나 dev 용 빌드는 release 버전이 빌드되지 않도록 하였습니다.buildTypes 와 productFlavors 에서는 앞서 설정한 gradle-properties 에 대해서 설정에 따라 기본값이 지정되도록 하였습니다.dexOptions 설정은 개발하는 기기의 PC 환경에 따라 다를 수 있습니다.Android DSL 에 의하면 Dex 빌드 과정에서 최종적으로 사용하는 메모리는 heapsize * process-count 라고 합니다.heapsize 기본값 : 2048MBprocess-count 기본값 : 4참고문서6. Android Resource Image 의 EXIF 정보 삭제하기보통 디자이너가 Photoshop 과 같은 툴을 이용하여 이미지를 만들게 되면 자동으로 adobe 와 관련된 exif 정보가 붙게 됩니다. 그래서 빌드 할 때 libpng warning : iCCP ... 와 같은 warning 메세지를 보실 수 있습니다. 이는 Android Build 과정에서 aapt 가 이미지 최적화 하는 과정에서 불필요한 exif 정보로 인해서 오류를 내게 됩니다.따라서 exif 정보를 초기화 해주는 작업이 필요합니다.맥 사용자에 한해서 지원됩니다.HomeBrew 를 이용해서 exiftool 을 설치하셔야 합니다. exiftool 설명find . -path '*src/main/res/*' -name '*.png' -exec exiftool -overwrite_original -all= {} \; 저는 별도로 쉘 스크립트를 만들어서 실행합니다.아래를 복사해서 붙여넣기로 실행하시면 됩니다.echo "find . -path '*src/main/res/*' -name '*.png' -exec exiftool -overwrite_original -all= {} \;" > exif_clean.sh chmod 744 exif_clean.sh 관련 정보 : adt-dev google group 에서 제시된 해결책Wrap up안드로이드 팀은 Gradle 을 이용하여 반복적일 수 있는 작업을 자동화 하고 다양한 초기화 설정과 편의를 가지고자 하였습니다.초기화 값 검증 및 설정Apk 복사 자동화CI Task 정의Gradle Properties 지정Android Gradle DSL 정의Android Resource Image EXIF 삭제Gradle 을 얼마나 잘 활용하냐에 따라서 조직에 필요한 Task 를 금방 만드실 수 있습니다. 이번 포스팅이 도움이 되었기를 바라며 활용해보실 것을 권장합니다.#토스랩 #잔디 #JANDI #개발자 #개발팀 #앱개발 #안드로이드 #인사이트
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SQLAlchemy의 연결 풀링 이해하기

안녕하세요. 스포카 프로그래머 김재석입니다.SQLAlchemy는 파이썬 데이터베이스 툴킷으로는 가장 독보적인 수준으로 우아한 기능을 제공하고 있어 많은 사람이 애용하고 있습니다. 스포카에서도 파이썬 프로젝트인데 데이터베이스에 접근해야 한다면 필수로 이용하고 있죠.오늘은 SQLAlchemy의 연결 풀에 대한 기본 개념과 실전에서 연결 풀링과 관하여 알면 좋을 여러 이슈에 대해 다뤄보고자 합니다.연결 풀링 개념연결 풀링은 차후에 발생할 데이터베이스 요청에 대비하여 데이터베이스 연결을 캐싱하는 기법입니다. 빈번한 데이터베이스 요청이 여러 사용자에 의해 발생할 때, 매번 연결을 생성하고 닫는 과정을 반복하면 이에 대한 비용이 크기 때문에 이 기법을 사용하여 연결 생성 과정을 줄일 수 있습니다. 짧은 요청이 빈번하게 발생하는 웹 서비스와 같은 형태가 연결 풀과 궁합이 잘 맞습니다.SQLAlchemy의 기본 풀: 큐 풀(QueuePool)SQLAlchemy 역시 연결 풀을 기본적으로 채택하고 있는데, 그중 기본으로 제공하는 것은 큐 풀(QueuePool)입니다. 큐 풀은 설정된 pool_size와 max_overflow를 바탕으로 복수의 연결 풀을 구성해서 운용합니다. SQLite를 제외한1 모든 데이터베이스에서 기본값으로 이용하므로, 이 글에서는 큐 풀의 관리 방법을 주로 다루도록 하겠습니다.큐 풀의 생애주기큐 풀이 처음부터 연결을 미리 만드는 것은 아닙니다. 일단 0개로 시작합니다.요청이 들어올 때, 큐 풀에 유효 연결이 없으면 하나 생성합니다.설정된 pool_size까지는 더 연결이 필요하지 않은 상황이라도 연결을 종료하지 않습니다.요청이 들어올 때, pool_size까지 다 찼다 할지라도 유효 연결이 없으면 초과하여 하나 생성합니다.4번 이후부터는 오버플로 상황이기 때문에, 큐 풀은 적극적으로 오버플로를 방지하기 위해 새로 들어오는 연결을 종료하여 pool_size에 총연결 수를 맞춥니다.QueuePool이 관리하는 연결이 pool_size + max_overflow까지 다 찬 상황에서 요청이 들어오면, 일단 기다리게 합니다. 기본값으로는 30초를 기다립니다.30초를 기다려도 반환되는 연결이 없다면 TimeoutError 예외를 발생시킵니다.적절한 큐 풀 설정값서비스가 작을 때는 기본값이면 충분하지만, 서비스 사용량이 많아지고 규모 문제가 발생하게 된다면 설정을 현재 상황에 맞춰 바꿔주는 게 좋습니다. 보통 QueuePool 관련 위 언급한 2가지 값(pool_size, max_overflow)을 바꿔주는 게 좋은데 기본값은 5, 10입니다.pool_size: 현재 구성에서 연결 생성 부담을 최소화할 수 있는 가장 작은 값이 되어야 합니다.max_overflow: 현재 구성에서 데이터베이스, 웹 인스턴스가 물리적으로 버틸 수 있는 최댓값이 되어야 합니다.pool_size가 과하게 설정되어있으면 데이터베이스 입장에서 너무 많은 연결을 점유하고 있으니 비효율적입니다. 그렇다고, 너무 적게 설정한다면 오버플로가 자주 발생하여 풀링으로 얻을 수 있는 효율을 누리지 못합니다. 즉, 파이썬 측에서 비효율적입니다.max_overflow가 데이터베이스나 웹 인스턴스의 한계치보다 너무 빡빡하게 잡혀있으면 조금만 사용자 유입이 늘어도 TimeoutError를 쉽게 만나거나 서비스 속도 저하를 자주 경험하게 됩니다. 그렇다고 무한으로 두면 사용량 폭증시 이해할 수 없는 에러 파티를 경험하게 될 것입니다. (데이터베이스나 파이썬 앱, 혹은 둘 다 드러눕습니다.)결국 서비스마다 그만의 퍼포먼스와 장비 한계치가 있으니만큼 내부에서 스트레스 테스트를 통한 벤치마킹으로 적정 값을 뽑아내는 것을 추천합니다.큐 풀 관하여 자주 밟는 문제개발할 때는 문제가 없었는데, 상용 서버를 띄우면 수분 이내로 서버가 TimeoutError 예외를 발생하며 응답을 안 합니다.SQLAlchemy 쓰는 서비스를 만들어서, 개발 잘 하고 배포했는데 프로덕션에서 잠깐 잘 돌더니 TimeoutError를 내뱉으며 픽픽 죽어버리는 경험을 많이 하는 것 같습니다. 이 에러 자체는 Session이 큐 풀에 연결을 받기 위해 기다리다가 못 참고 TimeoutError를 내는 것인데요. 위의 생애주기 기준, 7번에 해당하는 상황이죠. 큐 풀의 timeout 기본값은 30이니까 30초 동안 풀의 모든 연결이 점유된 상태에서 아무것도 받지 못한 상태가 된 것이라고 보시면 됩니다.위와 같은 경험이라면 서비스 사용량이 폭증하는 쪽보다는 십중팔구 기존에 점유한 Session에서 제대로 연결을 반환해주지 않아서 발생하는 문제입니다. 특히 웹서비스라면 Flask 등에서 요청 시마다 Session이 연결을 불러다 써놓고 Pool에 돌려주는 일을 빼먹는 실수가 잦은데, Flask를 쓰고 계신다면 Flask-SQLAlchemy 등을 쓰셔서 생애주기 관리 자체를 타 라이브러리에 위임하시거나, 현재 구조상에서 요청이 끝나는 시점에 맞춰 session.close()를 적절히 호출해주시면 됩니다. (사실 Flask-SQLAlchemy가 해주는 것도 딱 이 수준입니다.)어느 날 갑자기 연결이 왕창 늘어버렸어요.역시 웹서비스 개발하다보면 발생하는 이슈입니다. SQLAlchemy를 쓰면 Session 활용을 암시적으로 하게 될 때가 많습니다. Session이 실제로 요청을 보내는 시점에서야 연결을 시도하기 때문에, 예상치 못한 기능 변경으로 연결 폭증을 겪는 것인데요. 제가 자주 본 것은 Flask의 생애주기중 before_request 구현에서 데이터베이스에 접근하는 것입니다.본래 데이터베이스 연결이 필요한 엔드포인트에서만 접속이 발생하던 것이, before_request에 붙으면서 모든 엔드포인트가 데이터베이스 연결을 하게 되면 사용량이 폭증하기 쉽게 되는데요. 이처럼 전역적인 영역에서 DB 접근을 하는 시나리오를 최소화하는 정책으로 실수를 완화할 수 있습니다.마치며SQLAlchemy의 연결 풀의 동작 방식을 이해하면 상용 서비스를 운영할 때 발생하는 데이터베이스 부하 문제를 진단하고 해결하는 데 많은 도움이 됩니다. pool_size와 max_overflow의 적정값은 서비스에 따라, 인프라의 사양에 따라 다르므로 이를 잘 파악하여 효율적으로 연결 풀이 운영될 수 있도록 세팅하는 것을 추천합니다.연결 풀을 관리하는 방법으로는 SQLAlchemy내의 기본 큐 풀을 쓰는 것 외에 Pgpool-II과 같은 미들웨어를 연결하는 안도 있습니다. 추후 이에 대해서도 다루어보도록 하겠습니다.SQLAlchemy 0.7부터 SQLite 같은 파일 기반 데이터베이스에서는 기본적으로 NullPool을 채택합니다. 파일 기반 데이터베이스에는 네트워크 연결이 일어나지 않기 때문에, 연결 비용이 적기 때문입니다. NullPool은 이름에서 알 수 있듯이 연결 풀을 유지하지 않고2 풀에 연결이 들어오는 즉시 폐기합니다. ↩큐 풀의 pool_size를 0으로 하는 것과 같다고 착각할 수 있으나, 큐 풀은 pool_size가 0일 때 pool_size가 무한대인 것으로 인식합니다. 따라서 풀을 만들지 않으려면 NullPool을 쓰는 것이 적절합니다. ↩#스포카 #개발팀 #개발자 #인사이트 #업무일지 #후기
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비트윈의 HBase 스키마 해부

비트윈에서는 HBase를 메인 데이터베이스로 이용하고 있습니다. 유저 및 커플에 대한 정보와 커플들이 주고받은 메시지, 업로드한 사진 정보, 메모, 기념일, 캘린더 등 서비스에서 만들어지는 다양한 데이터를 HBase에 저장합니다. HBase는 일반적인 NoSQL과 마찬가지로 스키마를 미리 정의하지 않습니다. 대신 주어진 API를 이용해 데이터를 넣기만 하면 그대로 저장되는 성질을 가지고 있습니다. 이런 점은 데이터의 구조가 바뀔 때 별다른 스키마 변경이 필요 없다는 등의 장점으로 설명되곤 하지만, 개발을 쉽게 하기 위해서는 데이터를 저장하는데 어느 정도의 규칙이 필요합니다. 이 글에서는 비트윈이 데이터를 어떤 구조로 HBase에 저장하고 있는지에 대해서 이야기해 보고자 합니다.비트윈에서 HBase에 데이터를 저장하는 방법¶Thrift를 이용해 데이터 저장: Apache Thrift는 자체적으로 정의된 문법을 통해 데이터 구조를 정의하고 이를 직렬화/역직렬화 시킬 수 있는 기능을 제공합니다. 비트윈에서는 서버와 클라이언트가 통신하기 위해 Thrift를 이용할 뿐만 아니라 HBase에 저장할 데이터를 정의하고 데이터 저장 시 직렬화를 위해 Thrift를 이용합니다.하나의 Row에 여러 Column을 트리 형태로 저장: HBase는 Column-Oriented NoSQL로 분류되며 하나의 Row에 많은 수의 Column을 저장할 수 있습니다. 비트윈에서는 Column Qualifier를 잘 정의하여 한 Row에 여러 Column을 논리적으로 트리 형태로 저장하고 있습니다.추상화된 라이브러리를 통해 데이터에 접근: 비트윈에서는 HBase 클라이언트 라이브러리를 직접 사용하는 것이 아니라 이를 래핑한 Datastore라는 라이브러리를 구현하여 이를 이용해 HBase의 데이터에 접근합니다. GAE의 Datastore와 인터페이스가 유사하며 실제 저장된 데이터들을 부모-자식 관계로 접근할 수 있게 해줍니다.트랜잭션을 걸고 데이터에 접근: HBase는 일반적인 NoSQL과 마찬가지로 트랜잭션을 제공하지 않지만 비트윈에서는 자체적으로 제작한 트랜잭션 라이브러리인 Haeinsa를 이용하여 Multi-Row ACID 트랜잭션을 걸고 있습니다. Haeinsa 덕분에 성능 하락 없이도 데이터 무결성을 유지하고 있습니다.Secondary Index를 직접 구현: HBase에서는 데이터를 Row Key와 Column Qualifier를 사전식 순서(lexicographical order)로 정렬하여 저장하며 정렬 순서대로 Scan을 하거나 바로 임의 접근할 수 있습니다. 하지만 비트윈의 어떤 데이터들은 하나의 Key로 정렬되는 것으로는 충분하지 않고 Secondary Index가 필요한 경우가 있는데, HBase는 이런 기능을 제공하지 않고 있습니다. 비트윈에서는 Datastore 라이브러리에 구현한 Trigger을 이용하여 매우 간단한 형태의 Secondary Index를 만들었습니다.비트윈 HBase 데이터 구조 해부¶페이스북의 메시징 시스템에 관해 소개된 글이나, GAE의 Datastore에 저장되는 구조를 설명한 글을 통해 HBase에 어떤 구조로 데이터를 저장할지 아이디어를 얻을 수 있습니다. 비트윈에서는 이 글과는 약간 다른 방법으로 HBase에 데이터를 저장합니다. 이에 대해 자세히 알아보겠습니다.전반적인 구조¶비트윈에서는 데이터를 종류별로 테이블에 나누어 저장하고 있습니다. 커플과 관련된 정보는 커플 테이블에, 유저에 대한 정보는 유저 테이블에 나누어 저장합니다.각 객체와 관련된 정보는 각각의 HBase 테이블에 저장됩니다.또한, 관련된 데이터를 하나의 Row에 모아 저장합니다. 특정 커플과 관련된 사진, 메모, 사진과 메모에 달린 댓글, 기념일 등의 데이터는 해당 커플과 관련된 하나의 Row에 저장됩니다. Haeinsa를 위한 Lock Column Family를 제외하면, 데이터를 저장하기 위한 용도로는 단 하나의 Column Family만 만들어 사용하고 있습니다.각 객체의 정보와 자식 객체들은 같은 Row에 저장됩니다.또한, 데이터는 기본적으로 하나의 Column Family에 저장됩니다.이렇게 한 테이블에 같은 종류의 데이터를 모아 저장하게 되면 Region Split하는 것이 쉬워집니다. HBase는 특정 테이블을 연속된 Row들의 집합인 Region으로 나누고 이 Region들을 여러 Region 서버에 할당하는 방식으로 부하를 분산합니다. 테이블을 Region으로 나눌 때 각 Region이 받는 부하를 고려해야 하므로 각 Row가 받는 부하가 전체적으로 공평해야 Region Split 정책을 세우기가 쉽습니다. 비트윈의 경우 커플과 관련된 데이터인 사진이나 메모를 올리는 것보다는 유저와 관련된 데이터인 메시지를 추가하는 트래픽이 훨씬 많은데, 한 테이블에 커플 Row와 유저 Row가 섞여 있다면 각 Row가 받는 부하가 천차만별이 되어 Region Split 정책을 세우기가 복잡해집니다. RegionSplitPolicy를 구현하여 Region Split 정책을 잘 정의한다면 가능은 하지만 좀 더 쉬운 방법을 택했습니다.또한, 한 Row에 관련된 정보를 모아서 저장하면 성능상 이점이 있습니다. 기본적으로 한 커플에 대한 데이터들은 하나의 클라이언트 요청을 처리하는 동안 함께 접근되는 경우가 많습니다. HBase는 같은 Row에 대한 연산을 묶어 한 번에 실행시킬 수 있으므로 이 점을 잘 이용하면 성능상 이득을 얻을 수 있습니다. 비트윈의 데이터 구조처럼 특정 Row에 수많은 Column이 저장되고 같은 Row의 Column들에 함께 접근하는 경우가 많도록 설계되어 있다면 성능 향상을 기대할 수 있습니다. 특히 Haeinsa는 한 트랜잭션에 같은 Row에 대한 연산은 커밋시 한 번의 RPC로 묶어 처리하므로 RPC에 드는 비용을 최소화합니다. 실제 비트윈에서 가장 많이 일어나는 연산인 메시지 추가 연산은 그냥 HBase API를 이용하여 구현하는 것보다 Haeinsa Transaction API를 이용해 구현하는 것이 오히려 성능이 좋습니다.Column Qualifier의 구조¶비트윈은 커플들이 올린 사진 정보들을 저장하며, 또 사진들에 달리는 댓글 정보들도 저장합니다. 한 커플을 Root라고 생각하고 커플 밑에 달린 사진들을 커플의 자식 데이터, 또 사진 밑에 달린 댓글들을 사진의 자식 데이터라고 생각한다면, 비트윈의 데이터들을 논리적으로 트리 형태로 생각할 수 있습니다. 비트윈 개발팀은 Column Qualifier를 잘 정의하여 실제로 HBase에 저장할 때에도 데이터가 트리 형태로 저장되도록 설계하였습니다. 이렇게 트리 형태로 저장하기 위한 Key구조에 대해 자세히 알아보겠습니다.Column Qualifier를 설계할 때 성능을 위해 몇 가지 사항들을 고려해야 합니다. HBase에서는 한 Row에 여러 Column이 들어갈 수 있으며 Column들은 Column Qualifier로 정렬되어 저장됩니다. ColumnRangeFilter를 이용하면 Column에 대해 정렬 순서로 Scan연산이 가능합니다. 이 때 원하는 데이터를 순서대로 읽어야 하는 경우가 있는데 이를 위해 Scan시, 최대한 Sequential Read를 할 수 있도록 설계해야 합니다. 또한, HBase에서 데이터를 읽어올 때, 실제로 데이터를 읽어오는 단위인 Block에 대해 캐시를 하는데 이를 Block Cache라고 합니다. 실제로 같이 접근하는 경우가 빈번한 데이터들이 최대한 근접한 곳에 저장되도록 설계해야 Block Cache의 도움을 받을 수 있습니다.비트윈에서는 특정 커플의 사진이나 이벤트를 가져오는 등의 특정 타입으로 자식 데이터를 Scan해야하는 경우가 많습니다. 따라서 특정 타입의 데이터를 연속하게 저장하여 최대한 Sequential Read가 일어나도록 해야 합니다. 이 때문에 Column Qualifier가 가리키는 데이터의 타입을 맨 앞에 배치하여 같은 타입의 자식 데이터들끼리 연속하여 저장되도록 하였습니다. 만약 가리키는 데이터의 타입과 아이디가 Parent 정보 이후에 붙게 되면 사진 사이사이에 각 사진의 댓글 데이터가 끼어 저장됩니다. 이렇게 되면 사진들에 대한 데이터를 Scan시, 중간중간 저장된 댓글 데이터들 때문에 완벽한 Sequential Read가 일어나지 않게 되어 비효율적입니다.이렇게 특정 타입의 자식들을 연속하게 모아 저장하는 묶음을 컬렉션이라고 합니다. 컬렉션에는 컬렉션에 저장된 자식들의 개수나 새로운 자식을 추가할 때 발급할 아이디 등을 저장하는 Metadata가 있습니다. 이 Metadata도 특정 Column에 저장되므로 Metadata를 위한 Column Qualifier가 존재합니다. 이를 위해 Column Qualifier에는 Column Qualifier가 자칭하는 데이터가 Metadata인지 표현하는 필드가 있는데, 특이하게도 메타데이터임을 나타내는 값이 1이 아니라 0입니다. 이는 Metadata가 컬렉션의 맨 앞쪽에 위치하도록 하기 위함입니다. 컬렉션을 읽을 때 보통 맨 앞에서부터 읽는 경우가 많고, 동시에 Metadata에도 접근하는 경우가 많은데, 이 데이터가 인접하게 저장되어 있도록 하여 Block Cache 적중이 최대한 일어나도록 한 것입니다.Datastore 인터페이스¶비트윈에서는 이와 같은 데이터 구조에 접근하기 위해 Datastore라는 라이브러리를 구현하여 이를 이용하고 있습니다. HBase API를 그대로 이용하는 것보다 좀 더 쉽게 데이터에 접근할 수 있습니다. GAE의 Datastore와 같은 이름인데, 실제 인터페이스도 매우 유사합니다. 이 라이브러리의 인터페이스에 대해 간단히 알아보겠습니다.Key는 Datastore에서 HBase에 저장된 특정 데이터를 지칭하기 위한 클래스입니다. 논리적으로 트리 형태로 저장된 데이터 구조를 위해 부모 자식 관계를 이용하여 만들어 집니다.Key parentKey = new Key(MType.T_RELATIONSHIP, relId);Key photoKey = new Key(parentKey, MType.T_PHOTO, photoId); // 특정 커플 밑에 달린 사진에 대한 키Datastore는 Key를 이용해 Row Key와 Column Qualifier를 만들어 낼 수 있습니다. Datastore는 이 정보를 바탕으로 HBase에 새로운 데이터를 저장하거나 저장된 데이터에 접근할 수 있는 메서드를 제공합니다. 아래 코드에서 MUser 클래스는 Thrift로 정의하여 자동 생성된 클래스이며, Datastore에서는 이 객체를 직렬화 하여 HBase에 저장합니다.MUser user = new MUser();user.setNickname("Alice");user.setGender(Gender.FEMALE);user.setStatus("Hello World!"); Key userKey = new Key(MType.T_USER, userId);getDatastore().put(userKey, user);user = getDatastore().get(userKey);getDatastore().delete(userKey);또한, Datastore는 Key를 범위로 하여 Scan연산이 할 수 있도록 인터페이스를 제공합니다. Java에서 제공하는 Try-with-resource문을 이용하여 ResultScanner를 반드시 닫을 수 있도록 하고 있습니다. 내부적으로 일단 특정 크기만큼 배치로 가져오고 더 필요한 경우 더 가져오는 식으로 구현되어 있습니다.try (CloseableIterable> entries = getDatastore().subSibling(fromKey, fromInclusive, toKey, toInclusive)) { for (KeyValue entry : entries) { // do something }}Secondary Index 구현 방법¶HBase는 데이터를 Row Key나 Column Qualifier로 정렬하여 저장합니다. 이 순서로만 Sequential Read를 할 수 있으며 Key값을 통해 특정 데이터를 바로 임의 접근할 수 있습니다. 비트윈에서는 특정 달에 해당하는 이벤트들을 읽어오거나 특정 날짜의 사진들의 리스트를 조회하는 등 id 순서가 아니라 특정 값을 가지는 데이터를 순서대로 접근해야 하는 경우가 있습니다. 이럴 때에도 효율적으로 데이터에 접근하기 위해서는 id로 정렬된 것 외에 특정 값으로 데이터를 정렬할 수 있어야 합니다. 하지만 HBase에서는 이와 같은 Secondary Index 같은 기능을 제공하지 않습니다. 비트윈 개발팀은 이에 굴하지 않고 Secondary Index를 간단한 방법으로 구현하여 사용하고 있습니다.구현을 간단히 하기 위해 Secondary Index를 다른 데이터들과 마찬가지로 특정 타입의 데이터로 취급하여 구현하였습니다. 따라서 Index에 대해서도 Column Qualifier가 발급되며, 이때, Index에 해당하는 id를 잘 정의하여 원하는 순서의 Index를 만듭니다. 이런 식으로 원하는 순서로 데이터를 정렬하여 저장할 수 있으며 이 인덱스를 통해 특정 필드의 값의 순서대로 데이터를 조회하거나 특정 값을 가지는 데이터에 바로 임의 접근할 수 있습니다. 또한, Index에 실제 데이터를 그대로 복사하여 저장하여 Clustered Index처럼 동작하도록 하거나, Reference만 저장하여 Non-Clustered Index와 같이 동작하게 할 수도 있습니다. Datastore 라이브러리에는 특정 데이터가 추가, 삭제, 수정할 때 특정 코드를 실행할 수 있도록 Trigger 기능이 구현되어 있는데, 이를 통해 Index를 업데이트합니다. 데이터의 변경하는 연산과 Index를 업데이트하는 연산이 하나의 Haeinsa 트랜잭션을 통해 원자적으로 일어나므로 데이터의 무결성이 보장됩니다.못다 한 이야기¶각 테이블의 특정 Row의 Column들에 대한 Column Qualifier외에도 Row에 대한 Row Key를 정의 해야 합니다. 비트윈에서는 각 Row가 표현하는 Root객체에 대한 아이디를 그대로 Row Key로 이용합니다. 새로운 Root객체가 추가될 때 발급되는 아이디는 랜덤하게 생성하여 객체가 여러 Region 서버에 잘 분산될 수 있도록 하였습니다. 만약 Row Key를 연속하게 발급한다면 특정 Region 서버로 연산이 몰리게 되어 성능 확장에 어려움이 생길 수 있습니다.데이터를 저장할 때 Thrift를 이용하고 있는데, Thrift 때문에 생기는 문제가 있습니다. 비트윈에서 서버를 업데이트할 때 서비스 중지 시간을 최소화하기 위해 롤링 업데이트를 합니다. Thrift 객체에 새로운 필드가 생기는 경우, 롤링 업데이트 중간에는 일부 서버에만 새로운 Thift가 적용되어 있을 수 있습니다. 업데이트된 서버가 새로운 필드에 값을 넣어 저장했는데, 아직 업데이트가 안 된 서버가 이 데이터를 읽은 후 데이터를 다시 저장한다면 새로운 필드에 저장된 값이 사라지게 됩니다. Google Protocol Buffer의 경우, 다시 직렬화 할 때 정의되지 않은 필드도 처리해주기 때문에 문제가 없지만, Thrift의 경우에는 그렇지 않습니다. 비트윈에서는 새로운 Thrift를 적용한 과거 버전의 서버를 먼저 배포한 후, 업데이트된 서버를 다시 롤링 업데이트를 하는 식으로 이 문제를 해결하고 있습니다.저희는 언제나 타다 및 비트윈 서비스를 함께 만들며 기술적인 문제를 함께 풀어나갈 능력있는 개발자를 모시고 있습니다. 언제든 부담없이 [email protected]로 이메일을 주시기 바랍니다!
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스켈티인터뷰 / 스켈터랩스의 스테로이드 서종훈 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 스테로이드 서종훈 님을 만나보세요:)사진1. 스켈터랩스 스테로이드 서종훈 님Q. 진부한 첫 번째 질문, 자기소개를 부탁한다.A. 스켈터랩스에서 소프트웨어 엔지니어로 일하고 있는 서종훈이다. 연세대학교 컴퓨터과학과에서 HCI(Human-computer interaction)와 컴퓨터 비전(Vision)쪽 연구로 박사 학위를 받았다. 그리고 L모 기업의 AI연구소에서 일을 하다가 최근 스켈터랩스에 입사했다.Q. 어떻게 스켈터랩스에 입사하게 되었는지 궁금하다.A. 지인을 통해서 스켈터랩스의 여러가지 프로젝트에 대해 듣게 되었다. 스켈터랩스의 Inno Lab에서 진행 중인 프로젝트가 HCI와 가장 연관성이 깊고, 재미있는 디바이스를 구현하고 있어서 눈여겨 보다가 입사를 지원했다. 물론 프로젝트의 방향성이 나의 관심 분야와 일치하는지 뿐만 아니라, 함께 일하는 사람이 어떤 사람인지 알아보는 과정도 필요했다. 다행히 스켈터랩스에 지인이 있었고, 그의 소개로 하드웨어 엔지니어팀을 이끌고 있는 재경 님을 비롯하여 다른 팀원들을 미리 만날 수 있었다. 긴 대화 끝에 회사의 조직문화나 방향성의 결이 나와 맞는다는 생각을 했다. 뛰어난 개발자가 많기 때문에 내가 계속 성장해나갈 수 있는 환경이라는 점도 입사 결심을 굳히게 된 큰 요소 중 하나다.Q. 스켈터랩스에서는 어떤 업무를 맡고 있는가. A. 스마트 거울 샘(Samm)의 제스처 인식을 담당하고 있다. 이미지 인식을 기반으로 하는 작업이기 때문에 카메라로 구현을 하는게 맞을 지, 혹은 센서를 사용하는 것이 좋을지를 테스트하며 최적의 답을 찾아내려 하고 있다. 또한 엔도어 솔루션(Endor Solution, 공정 과정에서 부품의 결함을 자동으로 검출하는 솔루션)이 더욱 뛰어난 성능을 발휘할 수 있도록 개발에 참여하고 있다. 기존의 팀원들 모두가 딥러닝 경험이 풍부하다. 반면 전통적인 비전(Vision) 쪽 경험은 상대적으로 내가 더 풍부하기 때문에, 데이터처리나 고전적인 방법을 적용한 개발을 통해 엔도어 솔루션을 탄탄하게 보완하려고 한다. 텐서플로우(Tensorflow) 기반으로 기존의 팀이 일해왔다면, 나는 OpenCV를 통해 선행 데이터를 처리한다.사진2. 영화 <마이너리티 리포트>에 등장하는 G-SpeakQ. 비전 기술에 관심을 갖게 된 특별한 계기가 있었는지 궁금하다.A. 글쎄, 계기라고 말하기는 힘들다. 그냥 자연스럽게 HCI쪽에 관심을 가지게 되었고, 그러다보니 다양한 인터페이스를 구현하는 일을 맡아왔다. 당시 HCI가 붐이었고, 아이폰이 이제 막 세상에 등장한 시기이기도 했다. 그런데 HCI 분야의 개발을 지속할수록, 사람들에게 편리한 방식으로 원하는 것을 제공할 수 있는 분야에서 비전 기술은 필수라는 생각이 들더라. 웨어러블 디바이스를 사용하지 않고서도, 개개인의 행동을 관찰하고 그에 맞게 적절한 가이드를 제시하는 것은 모두 비전을 바탕으로 한다. 스티븐 스필버그 감독의 톰 크루즈 주연 영화 <마이너리티 리포트>를 보면, 톰 크루즈가 특수장갑을 착용한 채 스크린을 제어하는 장면이 등장한다. 양손을 사용하여 자유자재로 허공에 활성화시킨 스크린을 제어하는데, 이 장면은 단지 영화 연출이 아닌 실제로 개발된 기술에서 영감을 얻은 장면이다. 기술의 명칭은 ‘G-스피크(G-Speak)’. 이 혁신적인 기술을 개발한 존 언더코플러(John Underkoffler)는 영화 자문 이후, ‘오블롱 인더스트리즈(Oblong Industries)’라는 회사를 설립했다. 사실 ‘G-스피크'를 구현하기 위한 개별 기술들은 당시에도 굉장히 많았다. 오블롱의 차별점은 이 다양한 개별 기술을 하나로 통합한다는 점이다. 오블롱의 행보를 관찰하며, 비전 기술의 활용도에 대해 일종의 확신을 강하게 품게 되었다. NUI(Natural User Interface) 기술이 보편화되면, 기존 오퍼레이션 시스템 환경은 크게 변화할 것이다. 그때 일반 소비자에게 편하게 와닿을 수 있는 새로운 인터페이스를 선도하는 회사가 시장의 선도자가 될 것이고, 비전 기술은 시장 선도자의 핵심일 것이라고 생각하고 있다.Q. 여러 프로젝트에 동시에 참여하고 있기 때문에, 각 팀마다 업무 방식이 어떻게 다른지를 경험했을 것 같다. 그 이야기를 듣고싶다.A. 기본적으로 분위기가 굉장히 다르다. 엔도어 솔루션은 기업의 사설연구소의 느낌이랄까, 굉장히 학구적인 느낌이 강하다. 딥러닝과 관련된 많은 논문을 읽고 깊이 있게 연구하고자 한다. 많은 실험도 필수적으로 병행되는데, 내부적으로는 각 논문과 실험을 통해 얻은 인사이트를 정리하고 공유하고자 노력하고 있다. 이러한 과정을 통해 기존의 다양한 모델을 조합하고 자체적인 모델 개발을 통해 최적의 결과물을 구축하려고 한다. 반면 Inno Lab의 다양한 프로젝트는 오히려 내가 기대했던 스타트업스러운 느낌이 있다. 기존에 없던 디바이스를 만들어 내기 위해 다같이 아이디에이션 과정을 진행했다. 그리고 빨리 구현하고 피드백을 취합한 후, 다시 개발에 들어가는 과정이 꽤 다이나믹하게 이뤄진다. 현재 개발 중인 샘 덕분에 주변의 신기하고 재미있는 디바이스를 검색해보고, 직접 써보고 있는데 덕분에 굉장히 얼리어답터가 된 듯한 느낌이다.사진3. 종훈 님의 일하는 모습을 몰래 촬영해보았다Q. 동시에 결이 다른 두 개의 프로젝트를 진행하기가 어려울 것 같다.A. 어렵다. 그래서 나는 아예 프로젝트마다 기한일을 설정한다. 한 분야에 몰입해서 쭉 끌고 나가는 것이 내게는 더 맞는 느낌이라, 각 프로젝트의 PM과 상의하여 샘 개발에 15일까지 참여한다면, 월 말까지는 엔도어 솔루션에 참여하는 식으로 조정한다.Q. 이전 직장과 스켈터랩스의 업무가 어떻게 다른지도 궁금하다.A. 이제 스켈터랩스에 합류한지 3개월이 좀 지났는데, 크게는 두 가지가 가장 다른 점이자 만족스러운 점인 것 같다. 첫 번째는 일단 개발 환경이다. 스켈터랩스는 개발 환경이 굉장히 빠르고 선진적이다. 개발을 워낙 잘 하시는 분들이 많기 때문에 협업하면서 배울 점도 많고 협업을 통한 시너지도 강하다. 여러가지 툴을 똑똑하고 빠르게 잘 활용하는 것도 업무 효율을 크게 향상시키는 부분이다. 구글 드라이브, 깃허브(GitHub) 뿐만 아니라, 유트랙(Youtrack)과 같은 이슈트래커(Issue Tracker)도 적극 활용한다. 클라우드 환경, 빌드 환경 등도 모두 유연하게 잘 갖춰져있다. 이전 회사가 폐쇄적으로 운영되었던 부분이 있어서 상대적으로 이런 부분을 더 만족스럽게 생각한다. 스타트업인 만큼, 신기술에 대해서 팔로우하고 적용시켜 보려는 과정이 빠르게 일어나고 있는 점도 좋다. 두 번째는 ‘함께 하고 있다'라 느낌이 강하다는 것이다. 이전에는 워낙 프로젝트의 규모도 컸기 때문에, 각자 맡은 업무의 경계선이 분명하게 그어져있었다. 그러나 스켈터랩스는 잦은 미팅을 통해 함께 기획부터 참여하기 때문에 ‘우리의 것'을 만들어낸다는 느낌을 준다.Q. 스켈터랩스에서 가장 애정하는 조직문화가 있다면?A. 맥주를 먹으면서 일할 수 있다는 것(스켈터랩스에는 맥주 디스펜서가 구비되어 있다)! 다이어트를 하고는 있지만 워낙 맥주를 좋아하는 나로서는, 개발이 잘 안풀릴 때 맥주를 먹으면서 일을 할 수 있다는 것 자체가 만족스럽다. 매주 금요일마다 함께 모여서 회사의 여러 프로젝트 진행 상황을 듣고, 구성원에 대해서 알아보는 시간인 올핸즈(All-hands)도 좋아한다. 보통 다른 회사의 경우 정보가 총체적으로 전달되지 않고, 쪼개진 정보만이 내려오는 경우가 많다. 하지만 올핸즈 덕분에 회사의 정보들이 모두에게 공유될 수 있고, 또한 참여할 수 있다고 생각한다.Q. 비슷한 질문이지만 회사 자랑을 위해 하나 더 묻고싶다. 스켈터랩스에서 가장 자랑하고 싶은 점을 꼽는다면 무엇일까.A. 두 가지를 꼽고 싶다. 먼저 자유로운 문화라는 점. 한국에서 정말 몇 안되는 실리콘밸리의 분위기를 풍기는 곳이라고 생각한다(단순히 나만의 의견이 아니라, 실제 실리콘밸리에서 근무하는 친구가 사무실에 놀러왔을 때 ‘실리콘밸리 같다'라고 표현했다). 겉으로는 허름한 창고같은 사무실이지만, 문만 열리면 다른 세계가 펼쳐지는 듯한 느낌을 받을 수 있다. 자유롭게 의견을 내고 토론을 하는 문화도 이 사무실의 분위기와 일맥상통한다. 두 번째는 개개인의 실력이 높아서 정말 배울 것이 많다는 점이다. 그게 한편으로는 스트레스기도 하다. ‘내 밑천이 바닥나면 안될텐데'라는 생각에 책과 다양한 소스를 통해 끊임없이 자발적으로 공부하게 만든다. 실제 개발자 중 몇 분은 구글에서 개발자 레벨의 최고 등급을 받은 것으로 알고있다. 개발 실력은 당연히 코드에 묻어나온다. 다른 개발자의 코드를 보면서도 많은 영감을 얻을 수 있고, 코드 리뷰에 참여하는 것 만으로도 개발 실력이 향상될 수 있다.Q. 자유로운 출퇴근 문화지만, 종훈 님은 꽤 일찍 출근하는 편으로 알고 있다. 하루 일과가 궁금하다.A. 집에서 아침 시간을 여유롭게 즐기는 편이다. 여섯시에 일어나 아침 밥을 집에서 챙겨먹고 출근하고 있다. 일찍 출근할수록, 그 날 내가 목표로 한 업무를 빨리 마치고 퇴근할 수 있기 때문에 너무 늦게는 출근하지 않으려 한다. 덕분에 규칙적으로 일곱시 쯤에는 퇴근을 마치고 운동을 한다. 주말에도 주로 운동을 즐기는 편인데, 요즘에는 토요일마다 꼬박 꼬박 딥러닝 스터디를 하고있다. 나는 전통적인 비전(Vision) 연구를 해왔기 때문에, 딥러닝 쪽은 바탕 지식이 얕은 편이다. 업무를 진행하는데 큰 어려움은 없지만, 회사 프로젝트의 좋은 결과물을 내기 위해서는 딥러닝을 썼을 때 효율적인 부분이 크다. 때문에 많은 시간을 공부에 할애하는 것 같다.Q. 스켈터랩스 헬스동호회 스켈터 스테로이드의 수장으로 알고있다. 동아리를 소개한다면?A. 동호회를 만들게 된 계기는 단순하다. 새 회사에 왔으니, 새로운 몸을 만들겠다는 마음이었다. 사실 헬스는 누군가랑 같이 하는 운동은 아니지않나. 그래도 동호회원들 덕분에 ‘오늘은 그냥 좀 운동을 쉴까’ 싶다가도 누군가가 먼저 나서면 ‘그래도 빠지지 말아야지'란 생각에 꼬박꼬박 운동을 가게된다. 일주일에 두 번이니, 부담스럽지 않은 양이기도 하다. 내가 수장인 만큼 본보기로 열심히 나가야한다는 일종의 책임감도 꾸준히 운동을 이어나가는 원동력이 되었다. 날씨가 추워지면서, 다들 몸을 만들겠다는 의지가 약해져서인지 최근에는 참여률이 떨어지고 있다. 실내에서 할 수 있는 다양한 운동 종목을 더해, 참여를 높이는 방법을 고민 중이다. Q. 운동을 꾸준히 해오고 있는데, 헬스 동호회를 통해 목표했던 성취는 이루었는지 궁금하다.A. 동호회 소개를 하며 ‘이틀 밤을 새도 지지않는 체력을 얻어갈 수 있습니다'라고 공표했는데, 변명이지만 목표가 너무 거창했던 것 같다. 이틀 밤을 새도 지지않는 체력이 갖기 위해 갈 길이 멀다. Q. 이제 인터뷰를 마무리할 단계다. 스켈터랩스가 어떤 회사가 되면 좋겠는가.A. 앞서 말했던 오블롱 인더스트리즈나 센스타임(Sensetime)처럼, 확고한 기술력으로 시장의 선두주자가 되었으면 한다. 이를 위해서는 논문도 많이 내야할 것이고, 더욱 많은 개발자와 함께 기술을 더 깊게 파고드는 과정이 지속되어야 한다. 또한 스타트업으로서 시장의 성패와 상관 없이 가치있고 재미있는 개발을 많이 하면 좋겠다. 현재로서는 Inno Lab이 이러한 성격을 띠고 있다. 그래서 일단은 프로젝트 중 하나인 샘을 성공적으로 런칭하는 것이 나의 목표다.Q. 진짜 마지막 질문. 앞선 질문과 비슷하지만, 개인적인 꿈이 있다면?A. 오래 일하고 싶다. 나이가 들어서도 시장의 흐름을 읽고, 새로운 기술에 대한 충분한 이해와 개발력을 갖춘 사람으로 오래오래 일하고 싶다. 사실 일반적으로 개발자의 수명은 길지 않다. 그래서 창업에 대한 욕심도 품고 있다. 스켈터랩스의 CEO인 테드 님을 보면서 한편으로는 기업 운영 노하우를 배워나간다는 생각도 있다. 향후에는 스켈터랩스의 경쟁사를 내가 세울 수도 있지 않을까(테드 님이 이걸 보면 뭐라하실지 걱정이긴 하다).#스켈터랩스 #사무실풍경 #업무환경 #사내복지 #기업문화 #팀원인터뷰 #팀원소개 #팀원자랑
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검은 머리 외국인으로서 스푼 라디오에 입사하기까지

스푼을 만드는 사람들 여섯 번째 이야기서비스 플랫폼 팀 막내이자 분위기를 담당을 맡고 있는, 6개월 차 개발자 Kyu를 소개하고자 한다.영어가 편해요? 아니면 한국어가 편해요?"일반적인 의사소통에 있어선 한국어가 편하고, 업무를 볼 땐 영어가 편해요."Q. 원래 되게 개구쟁이(?)의 이미지를 가지고 계신 줄 알았는데.."저 원래 진지한 거 진짜 싫어해요. 제가 겉보기엔 늘 장난꾸러기 같아 보이실 수도 있지만, 사실 이렇게 단 둘이 이야기를 하면 또 다른 진지하고 진정성 있는 저의 모습이 보이실 거예요. 저 지금 많이 진지해요?"(인터뷰 전에는 큐가 그저 재미있는 사람이라고 생각했는데, 인터뷰를 하고 나서 그를 다시 보았습니다..)'Kyu'라는 사람을 알고 싶습니다.Q. 본인은 어떤 사람이라고 생각하세요?Me, Myself, and I - "저는 제가 느끼는 것 그리고 원하는 것에 굉장히 집중을 하는 편이에요.제 본인 스스로에게 집중하는 양도 기준치도 꽤나 높은 편이에요. 무엇보다 스스로 혼자만의 시간을 굉장히 중요시합니다."Q. 국적이 Canadian이라 들었습니다. "네, 저는 8살 때 부모님과 함께 교육을 위해서 캐나다로 이민을 갔었어요. 그리고 캐나다에서 고등학교까지 있었고 그 후엔 미국에서 대학을 졸업했어요. 졸업 후에 한국에 취업을 하게 되어서 어느덧 한국 생활이 1년 3개월 차가 되어가고 있네요."Q. 한국에서 취업을 하게 된 계기가 있다면?"사실 처음에 제가 스타트업에 취업을 한다고 했었을 때, 주변에서 안정적인 곳이 아닌 스타트업을 선택하느냐라고 많이들 물어보셨어요. 그것도 한국에서요. 근데 저는 제가 정말 무슨 일을 하고 싶은지 잘 몰랐었어요. 목표의식과 노력 없이 공부를 하다 보니, 어느덧 졸업이 다가왔고 좌절하게 됐었어요. 정말 오랜 시간 아무것도 못했었어요. 길을 잃었다고 할까요? 그러다가, 용기를 내서 현실적으로 내가 할 수 있는 일이 무엇일까 고민 끝에 한국을 선택했어요. 한국엔 유능한 사람들이 정말 많고, 실력 있는 사람들이 열심히도 하는 곳이에요. 정말 무언가를 최선을 다해서 해본 다는 게 무엇인지 겪기 위해선 한국에서 배워보는 게 좋다고 생각했고, 실제로도 그렇다는 걸 느끼고 있어요."당신의 회사생활이 궁금합니다Q. 서비스 플랫폼 팀(서버팀)에서 하고 계신 업무는?"저는 현재 하고 있는 업무는, 정확히 말하자면 로그 데이터 수집 및 스푼 앱 내에서 발생하는 유저들의 행동 그리고 현상에 대한 데이터를 실시간으로 수집하고 조회합니다. 그리고 시간에 흐름에 따른 서비스 상태를 나타내 주는 작업을 하고 있습니다."Q. 현재 업무의 만족도는 어느 정도인가요?"업무에 대한 만족도는 높습니다. 저는 신입이고, 기본 역량이 팀원들에 비해서는 낮지만 제가 입사한 후 처음 시도한 것이 '로그 데이터 수집'인데요. 처음부터 끝까지 독립 시스템을 맡고 있다는 점이 굉장히 뿌듯합니다. 저를 그만큼 믿어주시기에 가능한 일이라고 생각합니다. 그렇다 보니 주인의식을 가지게 되고요. 앞으로 조금 더 만족도를 높이고자 한다면, 팀원들과 프로젝트를 도 함께 진행해보고 싶습니다."Q. 스푼 라디오가 큐의 첫 직장인 가요?"네, 정사원으로는 첫 직장이지만 그 전에는 인턴을 잠시 했었어요. 이건 제가 한국에서 겪은 좋지 않은 기억이지만, 인턴 생활 때, 타 스타트업에서 3개월 정도를 일을 했었는데, 임금 체불 문제가 있었어요. 당연한 부분이자 저의 권리가 지켜지지 않는 것을 보고, 다시 캐나다에 가고 싶단 생각을 했었어요. 그때 자존감도 많이 낮아지고 참 암울했던 시기였어요."Q. 한국 회사에서 느끼는 문화 차이가 있나요?"사실 제가 생각했던 것보다 워라벨이 잘 지켜지고 있어서 그 부분은 의외라고 생각이 들었어요.다만, 사람들과 함께 편하게 이야기를 하는 과정에서 문화적 차이를 느끼곤 해요. 예를 들면 Gender 부분 이라던지 등등. 의식이 조금 다르다고 느낄 때가 있어요. 하지만 한국 문화라던지, 의식의 차이를 저도 받아들이고 많이 노력하고 있어요. 누구나 의견과 관점은 다를 수 있으니까요. 잘 못되었다기 보단, 다른 사람들이구나 하고 받아들이려고 합니다."Q. 회사에서 가깝게 지내는 동료는 누구인가요?"업무를 가장 많이 함께 해서 가까운 분은 찰스, 개인적으로 제일 친하다고 느끼는 분은 샘입니다. 왜 친하다고 느끼는지는 모르겠지만 저도 모르게 자꾸 관심이 가요. 빨리 더 친해지고 싶은 생각도 들고, 그저 좋은 분이라고 느껴서입니다." (하지만 그분의 마음은 저도 몰라요.. 저만 친하다고 느낄 수도?)커피를 좋아하는 Kyu 당신의 사생활이 궁금합니다Q. 언제 가장 캐나다가 그립다거나 가고 싶어요?"일단, 미세먼지 많은 날이요.  그리고, 가끔씩 이런 마음이 들 때가 있어요. 한국에서는 쳇바퀴도는 매일 똑같은 삶을 사는 것 같다는 느낌(?) 한국에서는 아무것도 하지 않아도, 뭔가 늘 바쁜 그런 느낌이 들어요. 안정감이 없다고 해야 할까요? 한국은 소비를 통해서 스트레스를 해소하는 나라인 거 같아요. 주로 뭘 사 먹거나, 소유하거나. 근데 캐나다에서 랑 미국에선 다른 방식으로 스트레스를 풀 수 있었거든요. 공감하시려는지 모르겠어요. 저는 그렇답니다. 한국에 살다 보니 이제는 사실 오히려 이제는 외국에 나가 산다는 게 더 큰 도전이 된 느낌이기도 하고요."Q. 가장 좋아하는 캐나다 음식은?"캐나다 초밥요! 캘리포니아 롤이 캐나다 밴쿠버에서 만들어졌단 사실 알고 계시나요? 저 그거 정말 좋아합니다.."Q. 스스로를 어느 나라 사람이라고 생각하나요?"저는 국적은 캐나다이지만, 저의 정체성은 한국에서 시작되었고, 한 번도 그걸 잊은 적이 없어요. 캐나다에서도 한국 문화에 대한 관심을 늘 가지고 있었거든요. 예능이라던지, 시트콤 다 따라서 봤었으니까요. (원래 외국에 살면 더 한국 프로그램 많이 보게 된다는..) 아무쪼록, 저는 제가 한국인임을 잊어 본 적이 없어요. 비록 국적은 캐나다인이지만요. 그리고 저는 최대한 한국의 가십거리를 말하지 않아요. 왜냐면, 저는 이곳에 오래 살지 않았고 제가 기여할 수 있는 부분이 굉장히 제한적이거든요. 제가 국방의 의무를 했다거나, 투표권이 있으면 모를까 제가 감히 함부로 한국에 대해서 말하고 싶지 않아요. 무엇보다 저는 제 스스로가 어느 국가의 사람인 지보단 '나'라는 스스로에 집중하는 편이에요."(앞으로 외국인이라고 부르지 않을게요 큐..)Q. 다른 이루고 싶은 꿈이 있다면?"다음 생에 저는 래퍼가 되고 싶어요. 정말로 진지하게, 힙합과 랩이라는 문화를 존중하고 좋아합니다. 그저 취미로 시작하고 싶은 게 아니라,  정말 다시 태어나면 온전히 랩에 집중해서 좋은 래퍼가 되고 싶어요."Q. 어떤 사람과 함께 일하고 싶나요?개발자로서 이루고 싶은 비전이 확실한 사람이요. 무엇보다 소통하는 데 있어서 나이를 떠나, 마음이 열려있는 사람과 함께 일하고 싶습니다. 서로를 존중할 수 있는 그런 사람이요.탁구를 좋아하는 KyuQ. 마지막으로 하고 싶은 말이 있다면?"주변 친구들이 스푼에서 일을 시작하기 전과 후가 많이 바뀌었다고 말하는데, 저는 제 스스로에게 정말 많은 변화가 생겼다고 생각해요. 조금 더 진지하고 진중한 사람이 된 것 같고 이 긍정의 변화가 앞으로도 계속되길 바랍니다. 아! 그리고 회사에 제공되는 샐러드가 매일 아침마다 오면 좋겠어요. 저 그럼 정말 회사 지금보다 더 즐겁게 다닐 수 있습니다"P.S: 매번 다른 사람들의 인터뷰를 하고 계신 Sunny를 제가 직접 인터뷰해보고 싶어요.서비스 플랫폼팀 팀원들이 Kyu를 한마디로 표현한다면?Charles 曰:  '대장' - 대시보드 장인Sam 曰:  '거머리' - 자꾸 달라붙어서..Mark 曰: '감초 같은 사람' - 약방의 감초처럼 저희 팀 업무 전반에 없어선 안될 사람(큐가 이렇게 하라고 시켰어요) 
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크몽 개발팀 문화와 구조 이야기

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

Overview주니어 개발자는 시스템 아키텍처(System Architecture) 또는 시스템 디자인(System Design)이라는 단어에 덜컥 겁부터 먹습니다. 지금 진행하고 있는 개발에만 집중하다 보니 큰 그림을 놓치고 있는 게 아닐까 란 생각이 들었죠. 조금 더 큰 그림을 보고자 공부를 시작했습니다. 문득 같은 생각을 하는 주니어 개발자 분들도 많을 것 같다고 생각했어요. 그래서 이번 글은 시스템 아키텍처에 ㅇ_ㅇ? 뀨? 하는 표정을 짓는 주니어 개발자들을 위해 썼습니다.상상의 나래: 가상의 패션 e커머스상상의 나래를 펼쳐봅시다. 패션 e커머스 서비스를 이용하는 김유저 씨가 구매한 옷이 마음에 들어 상품 리뷰를 남기고 싶어한다고요.김유저 씨는 본인의 착용 사진과 텍스트 리뷰를 작성하고 ‘리뷰 등록하기’ 버튼에 엔터를 탁! 누를 겁니다. 그런데 말이죠. 김유저 씨는 요청하고 싶은 웹서버의 IP 주소를 모르기 때문에 요청을 보낼 수가 없습니다.내 정체를 알려줘: DNS (Domain Name System)그래서, DNS(Domain Name System)에게 물어봅니다. 서버의 도메인 이름으로부터 해당 서버의 IP 주소를 알려주는 것이 바로 DNS입니다. 도메인 이름에 대한 질의를 하고, 만일 해당 도메인 이름이 DNS에 ‘A Record’ 형태로 등록이 되어 있다면 도메인 이름에 해당하는 IP 주소를 응답으로 돌려줍니다.서비스에서 자체 DNS 시스템을 가지고 있을 수 있습니다. 예를 들어 Route 53, Cloud Flare같은 서비스가 있습니다. 그렇다면 또 한 가지 의문이 생깁니다. 왜 서비스는 시스템적 부담을 안고서 자체 DNS 서버를 구축하고 있는 걸까요? 그 이유로 두 가지를 꼽을 수 있습니다.첫 번째로는 신뢰도가 높습니다. 직접 DNS Record를 관리 및 운영하기 때문입니다. 두 번째로는 보안이 우수합니다. 만약 공개하고 싶지 않은 IP 주소, 예를 들어 Database IP 주소 같은 건 공개하지 않습니다. 1)작업장소: Web Server이제 웹서버의 IP 주소를 알았으니 통신을 시도합니다. 웹서버는 웹서비스에서 필요로 하는 다양한 요청과 그에 대한 응답을 제공합니다. 클라이언트가 리뷰에 대한 사진과 텍스트를 등록하고 싶다면 웹서버에게 등록하라는 요청을 보내야 합니다.웹서버에서 요청을 받으면 사용자가 요구한 대로 사진과 텍스트를 등록하고, 그에 대한 결과 정보를 응답으로 보내줄 것입니다. 웹서버 내부에서는 그 과정에 필요한 연산을 수행합니다. 서버 개발자는 이 연산에 대한 코드를 작성하고요.센스가 없는 서버:API (Application Programing Interface)서버는 사람이 아닙니다. 센스나 재치가 없죠. 미리 정의되지 않은 요청은 대응하지 못합니다. (어버버버버 퉤! Error 404!) 그래서 약속한 요청을 보내면 약속한 방식으로 응답해줄게라고 명세를 제공합니다.약속한 요청으로 데이터를 보내면 원하는 요청에서 데이터를 정제해 잘 처리했는지, 또는 처리된 데이터를 약속한 방식(예를 들어, JSON 방식)으로 내보내죠. 웹서버는 정의된 API에 맞춰 요청과 응답을 합니다.그런데 웹서버가 수많은 요청을 받고 응답하면 과부하가 일어날 수도 있습니다. 사용자 수가 어마어마한 규모로 늘어나서 서버가 펑! 하고 터진다면, 김유저 씨는 서비스를 더 이상 이용할 수 없을 겁니다. 이용하고 싶지도 않을 겁니다!따라서, 서버가 감당하는 요청을 나누기 위해 같은 역할을 하는 서버 장비 수를 늘릴 수도 있습니다. 그러면 요청이 각기 다른 웹서버 장비에 분산되어 한 번에 감당할 수 있는 요청 수가 더욱 많아집니다.이 구역의 매니저는 나야: Load Balancer그림처럼 서버가 4대 존재하는 상황이라면, 서버 4대에 일을 적절히 분배해주는 역할이 필요합니다. 그것이 로드 밸런서(Load Balancer)입니다. 로드 밸런서가 서버에게 일을 나누는 방법론은 여러 가지가 있습니다.Random: 랜덤으로 분배하기Least loaded: 가장 적은 양의 작업을 처리하고 있는 서버에게 요청을 할당하기Round Robin: 순서를 정하여 돌아가며 작업 분배하기많이 쓰는 로드 밸런서의 종류는 Layer 4, Layer 7을 꼽을 수 있습니다.Layer 4 Load Balancer: 데이터의 내용을 보지 않고 IP주소 및 TCP/UDP 정보에 따라 단순히 분배를 해줍니다.Layer 7 Load Balancer: 서버가 하는 역할이 분리되어 있는 환경에서 데이터의 내용을 보고 각기 맞는 역할을 하는 서버에게 분배를 해줍니다.로드 밸런서는 클라이언트가 요청을 보내야 할 서버를 골라야 하는 부담을 덜어주며, 로드 밸런서에게 할당된 vIP (가상 IP)로 요청을 보내기만 하면 로드 밸런서에서 알아서 작업을 나눠줍니다. 서버에서는 적절한 로드 밸런서를 사용하면 들어오는 요청이 여러 장비에 분산되어 처리량이 늘어나고 응답 시간이 줄어드는 효과를 기대할 수 있습니다. 컨텐츠 저장소: CDN(Content Delivery Network)이제 웹서버가 클라이언트의 요청에 의해 웹페이지에 대한 응답 결과를 돌려줬습니다. 이때 클라이언트의 화면에 렌더링해야 하는 수많은 이미지가 필요합니다. 이 이미지들을 웹서버가 전부 주려면 데이터의 용량이 너무 크고, 무거워서 서버가 헥헥거리죠. (서버가 죽으면 어떻게 될까요? 클라이언트님이 경쟁사로 환승하겠죠.. 안 돼요..) 따라서 웹서버는 직접 이미지를 주는 대신 CDN(Content Delivery Network)에게 요청하라고 이야기합니다. CDN은 일반적으로 용량이 큰 컨텐츠 데이터(이미지, 비디오, 자바스크립트 라이브러리 등)를 빠른 속도로 제공하기 위해 사용자와 가까운 곳에 분산되어 있는 데이터 저장 서버입니다. 클라이언트는 용량이 큰 컨텐츠 데이터를 가까운 CDN에 요청해 멀리 있는 웹서버에서 직접 받는 것보다 빠르게 받을 수 있습니다. CDN이 동작하는 방식에는 크게 Push CDN, Pull CDN이 있습니다. Push CDN: 서버에서 컨텐츠가 업로드되거나, 변경되었을 때 모두 반영하는 방식 Pull CDN: 클라이언트가 요청할 때마다 컨텐츠가 CDN에 새로 저장되는 방식 두 방식 모두 장단점이 있습니다. Push CDN은 모든 컨텐츠를 갖고 있기에 웹서버에 요청할 일이 없지만 유지하는데 필요한 용량과 비용이 많이 필요하겠죠? Pull CDN은 클라이언트가 요청한 컨텐츠가 있으면 바로 응답하지만 그렇지 않을 땐 데이터를 웹서버로부터 가져와야 하기 때문에 서버에 요청하는 부담이 존재합니다. 컨텐츠명은 그대로인데 내용만 변경되었다면 인지하지 못하고 옛버전의 컨텐츠를 제공하죠. 그래서 Pull CDN에 들어가는 컨텐츠는 TTL(Time To Live)이 적용됩니다. TTL이란 유통기한이라고 생각하면 쉽습니다. 일정시간이 지나면 해당 데이터가 삭제되는 것이죠. 이런 방식이 적용된다면 Pull CDN의 최대 단점을 보완할 수 있습니다. 이렇게 보완이 되면 수정된 데이터에 대해서도 대응이 가능하며 서버의 용량 즉, 비용적 부담이 해소될 겁니다.소중한 내 데이터: Database서비스를 제공하다 보면 클라이언트의 소중한 정보, 이력, 상품 가격, 상품 정보 등 다양한 데이터를 저장하고, 또 제공합니다. 하지만 수많은 데이터를 웹서버에 전부 저장하고 사용하기엔 데이터의 양이 너무 많아 저장 공간도 부족하고, 데이터를 원하는 모양에 맞게 정제하기가 어렵습니다. 그래서 데이터를 저장하는 데이터베이스 서버가 따로 존재합니다.민감한 정보를 다루는 데이터베이스는 ACID라는 성질을 만족해야 하는데요.Atomicity(원자성): 데이터베이스에 적용되는 명령이 중간만 실행되지 않고 완전히 성공하거나 완전히 실패해야 한다는 것을 의미합니다. 반만 적용된 명령이 있다면 헷갈리겠죠.Consistency(일관성): 데이터베이스가 수행한 명령이 일관적으로 반영되어 있어야 한다는 의미입니다. 예를 들어 계좌에 돈을 입금했는데 잔고에 반영되지 않는다면 당황스러울 겁니다.Isolation(고립성): 데이터베이스가 수행하는 명령 도중 다른 명령이 끼어들지 못한다는 것을 의미합니다.Durability(지속성): 성공적으로 수행한 명령은 영원히 그 이후 상태로 남아있어야 한다는 걸 의미합니다. 갑자기 하루 뒤에 명령이 취소되거나 이전 상태로 롤백되면 안 됩니다. Replication (복제 / 이중화)큰 시스템에서는 똑같은 데이터베이스가 여럿 존재한다고 하는데요. 그렇다면 왜 비용적인 부담을 안으면서까지 복제 데이터베이스를 구축해놓는 걸까요? 만약에 데이터베이스가 정상적으로 동작하지 않는다면 클라이언트의 데이터를 변경하지 못하며, 클라이언트가 원하는 정보를 제공하지 못하는 불상사가 일어나게 됩니다. 글로만 써도 벌써 땀이 납니다. 그러므로 복제해놓은 데이터베이스를 얼른 마스터로 등업해 데이터 흐름에 차질이 없도록 대비해야 합니다.만약 하나의 데이터베이스가 어떤 일을 수행할 때 다른 요청들은 계속 기다려야 합니다. 그렇다면 데이터를 변경하는 데이터베이스는 하나, 읽기만 하는 데이터베이스는 여러 대가 존재해도 되지 않을까요? 바로 여기서 Master-Slave의 개념이 탄생합니다.master-slave-replicaMaster-Slave Replica (a.k.a 주인-노예)요청을 분산하기 위해서 데이터베이스를 늘리다 보면 master-slave 토픽이 등장합니다.Mater: CRUD(Create, Read, Update, Delete)가 모두 가능Slave: R(Read)만 가능Master가 데이터를 변경할 동안 읽기에 대한 요청은 Slave에게 보내집니다. 그렇게 하면 읽기 요청은 분산되어 훨씬 더 수월하고 빠른 속도로 데이터 처리가 가능할 것입니다. 만약 Master가 변경된다면 아래 계급인 Slave, Replica 데이터베이스에게도 이 정보를 전해야 합니다. 다시 말해, 자신에게 들어온 요청(Query)을 동일하게 보내 빠른 시간 안에 동기화를 시켜주죠. 하지만 동기화도 시간이 걸리는 작업이므로 무한대로 Slave Replica를 늘려 확장하기는 어렵습니다.Master-Master Replica의문이 하나 생길 겁니다. “여러 대의 Master를 두어서 변경도 가능하고, 읽기도 가능하게 하면 되지 않을까?”앞서 언급했듯이 같은 데이터의 변경 가능한 데이터베이스는 하나여야 할 것입니다. 동시에 같은 데이터를 변경했을 때 갈등을 해소하기 위한 방법론은 존재하지만, 그 방식이 복잡하고 오래 걸립니다. 안정성도 낮아지고, 효율도 떨어집니다. 그래서 Master-Slave 아키텍처를 선호하는 것이죠.Sharding그러면 같은 데이터베이스 테이블을 동시에 변경하는 건 불가능한 걸까요? 그것을 해소하기 위해 샤딩(Sharding)이라는 방법론을 사용합니다. 샤딩된 테이블은 개념적으론 하나의 테이블처럼 보이지만 사실 그 내용물이 쪼개져 있습니다. 쪼개는 방법은 여러 가지 선택할 수 있습니다만, 분명한 건 겹치는 데이터 없이 쪼갠다는 것입니다. 그래서 같은 테이블이어도 쪼개져 있다면 그 테이블에 동시에 접근해 데이터를 변경할 수 있는 것이죠.이외에 서비스별, 기능별로 쪼개어 데이터베이스를 관리하는 Federation 등 많은 데이터베이스 디자인 방법론이 존재합니다.시스템 아키텍처가 가지고 있어야 할 최소본 아키텍처요점: 시스템 아키텍쳐에서 고려해야 할 성질이렇게 간단한 시스템 아키텍처의 면면을 살펴봤습니다. 시스템 개발자라면 시스템을 디자인하면서 반드시 고려해야 할 성질들을 만날 텐데요. 위에서 소개한 내용들 역시 아래의 성질들을 충족하기 위해 탄생했다고 볼 수 있습니다.Scalability (확장성): 10만 명의 요청을 처리할 수 있는 시스템과 1000만 명의 요청을 처리할 수 있는 시스템은 다릅니다. 확장성을 고려한 시스템은 앞으로 클라이언트 수가 늘어났을 때 무리 없이 모든 요청을 처리할 수 있을 겁니다.Performance (성능): 속도와 정확성을 말합니다. 요청한 내용을 정확하고 빠르게 돌려주어야 합니다.Latency (응답 시간): 모든 요청은 클라이언트가 불편해하지 않을 정도로 빠른 시간 안에 돌려주어야 합니다.Throughput (처리량): 같은 시간 안에 더욱 많은 요청을 처리한다면 좋은 시스템입니다.Availability (접근성): 사용자가 언제든지 시스템에 요청을 보내서 응답을 받을 수 있어야 합니다. 비록 서버 장비 한두 대가 문제가 생겨 제 기능을 하지 못하더라도 사용자는 그 사실을 몰라야 합니다.Consistency (일관성): 사용자가 서버에 보낸 요청이 올바르게 반영되어야 하고, 일정한 결과를 돌려주어야 합니다. 요청을 보낼 때마다 불규칙한 결과를 돌려준다면 믿을 수 없는 서비스가 될 것입니다.결론발로 그렸나 싶을 정도의 그림과 기나긴 글을 마무리 지으며주니어 개발자로서 시스템 아키텍처를 공부하면서 느낀 점이 있다면 시스템에 대한 완벽한 대응은 없으며, 모두 장단점이 존재한다는 것입니다. (이것을 보통 trade-off라고 표현합니다.)하지만 설계하는 서비스를 잘 알고 서비스에서 무게를 둬야 할 부분을 파악한다면, 그에 맞는 시스템을 설계하고 디자인할 수 있을 겁니다. 김유저 씨도 만족시킬 수 있을 거고요. 꼬박 이틀을 밤새워서 쓴 글이 아직 시스템 아키텍처를 두려워하는 다른 주니어 개발자분들에게 도움이 되었으면 합니다. 이번에는 시스템에서 아주 기초적인 부분을 공부했으니 다음 글에선 MSA(MicroService Architecture)를 씹어봅시다! 겁이 나고 무서워도 외쳐보세요. “Hello, System Architecture!”이 세상 모든 주니어 개발자분들, 퐈잇팅입니다.참고1) 추가적인 이점에 대하여: 웹서버에서 요청을 보낼 때 database 도메인 네임으로 보낼 경우, 멀리 있는 공인 DNS 서버 (예를 들면 google public DNS server: 8.8.8.8)에 물어오는 것보다 자체 DNS 서버에 물어오는 것이 훨씬 더 빠른 속도로 응답을 받아올 수 있습니다.출처GitHub - donnemartin/system-design-primer: Learn how to design large-scale systems. Prep for the system design interview. Includes Anki flashcards.글오연주 사원 | R&D 개발2팀[email protected]브랜디, 오직 예쁜 옷만#브랜디 #개발자 #개발팀 #인사이트 #경험공유 #주니어개발자
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Python 기반의 웹서비스 개발 환경 구축 방법

안녕하세요. 스포카 크리에이터팀의 프로그래밍 인턴을 맡고 있는 __박종규, 정성재, 고아라__입니다. 저희 세 명은 각각 다른 OS 환경에서 웹서비스를 개발하였는데 이번 포스팅에서는 OS별로 개발 환경을 구축하는 과정을 설명하겠습니다.PythonPython(파이썬)은 비영리의 Python 소프트웨어 재단이 관리하는 개방형, 공동체 기반 개발 모델을 가지고 있습니다. Python은 C파이썬 구현이 사실상의 표준이며 동적 타이핑 범용 프로그래밍 언어로, 펄 및 루비와 자주 비교됩니다. Python은 순수한 프로그래밍 언어의 기능 외에도 다른 언어로 쓰인 모듈들을 연결하는 Glue language로써 자주 이용됩니다. 실제 Python은 많은 상용 응용 프로그램에서 스크립트 언어로 채용되고 있습니다. 또한, 유니코드 문자열을 지원하여 다양한 언어의 문자 처리에도 능합니다. 현대의 Python은 여전히 인터프리터 언어처럼 동작하나 사용자가 모르는 사이에 스스로 Python 소스 코드를 컴파일하여 바이트 코드를 만들어 냄으로써 다음에 수행할 때에는 빠른 속도를 보여줍니다.Windows에서 Python 2.x 설치 방법Linux와 Mac OS에서 Python은 기본적으로 설치되어 있기 때문에 터미널 창에서 Python 명령만으로 쉽게 실행할 수 있지만 Windows에서는 Python을 따로 설치해주어야 합니다.Python 공식 사이트해당 사이트에 들어가서 Quick Links (2.7.3) – Windows Installer 선택하여 python-2.7.3.msi 다운로드 후 실행하여 설치합니다. 특별히 원하는 버전이 있을 때에는 DOWNLOAD – Releases에서 버전별로 설치파일을 다운로드 할 수 있습니다. Python의 기본 설치 경로는 C:\Python27 이며 설치 완료 후, 환경변수를 등록해야 합니다. 환경변수를 등록하는 방법은 다음과 같습니다.내컴퓨터(마우스 오른쪽 버튼 클릭) – 속성(시스템 등록 정보) – 고급 – 환경 변수 클릭시스템 변수 – Path 선택 후 편집 클릭변수 값에 맨 뒤에 C:\Python27;C:\Python27\Scripts; 입력 후, 확인 버튼을 눌러 시스템에 적용변수 값은 각각 ; (세미콜론) 으로 구분Python의 패키지 설치 방법시작 메뉴 – 실행 – CMD 로 커맨드 창을 실행 시킨 후에 Python이 설치된 디렉터리로 이동합니다.cd C:\Python27\Scripts 그 다음 easy_install pip 명령으로 pip를 설치해줍니다. pip는 PyPI(Python Package Index)에 등록된 패키지들을 설치하고 관리할 수 있는 패키지 관리 시스템입니다.$ easy_install pip 다음은 pip 명령의 사용법입니다.pip install packageName 명령 : 최신버전으로 설치pip install packageName==0.x.x 명령 : 0.x.x버전으로 설치패키지 설치 경로 : C:\Python27\Lib\site-packagespip uninstall packageName 명령 : package 제거pip freeze 명령 : 현재 환경에 설치된 package 이름과 버전 목록 PostgreSQLPostgreSQL는 California 대학 Berkeley computer science 학부에서 개발한 POSTGRES, Version 4.2 를 기반으로 한 오브젝트 RDB 관리 시스템(ORDBMS)입니다. 또한, PostgreSQL은 BSD 허가권으로 배포되며 오픈소스 개발자 및 관련 회사들이 개발에 참여하고 있습니다. 따라서 누구라도 사용, 수정, 배포할 수 있으며 목적과 관계없이 무료로 이용할 수 있습니다.각 운영체제 별 PostgreSQL 설치 방법WindowsWindows에서 PostgreSQL을 설치하기 위해 해당 사이트로 접속합니다.PostgreSQL 공식 사이트해당 사이트의 Download탭을 선택하여 Downloads 페이지로 이동합니다. 그 다음 Binary packages 에서 Windows를 선택하여 Windows installers 페이지로 이동합니다. One click installer 에서 Download 선택 후 이 페이지 로 이동하여 해당하는 OS 버전으로 선택하여 다운로드 후 설치합니다.Linux (ubuntu 12.04 LTS)Linux(리눅스)에서 PostgreSQL은 여러 가지 방법으로 설치 할 수 있습니다. 패키지로 설치하는 방법은 터미널 창에서 아래와 같은 명령어를 입력하시면 됩니다.$ sudo apt-get install postgresql-X.X(버전명) 다른방법으로 설치하는 방법은 아래 주소로 들어가시면 자세히 나와 있습니다.PostgreSQL 공식 사이트추가로 PostgreSQL을 편하게 이용하고 싶은 사용자는 pgadmin3이라는 PostgreSQL의 GUI 프로그램을 설치하시면 됩니다. 설치 방법은 터미널 창에서 아래와 같은 명령어를 입력하시면 됩니다.$ sudo apt-get install pgadmin3 Max OS ( MAC OS X Mountain Lion 10.8.2)Mac OS에서 PostgreSQL은 Homebrew를 이용하여 설치하도록 하겠습니다. Homebrew는 Mac OS의 패키지 관리자 프로그램입니다. PostgreSQL은 Homebrew 이외에도 PostgreSQL 다운로드 사이트, Homebrew와 비슷한 기능을 하는 MacPorts 등을 이용해서도 다운받을 수 있습니다. 하지만 PostgreSQL 이외의 다른 프로그램을 설치하기에도 패키지 관리자가 유용하기 때문에 저는 Homebrew를 이용하도록 하겠습니다. 일단, Homebrew 패키지를 컴파일 하기 위해서 xCode가 설치되어 있어야 합니다. 앱스토어에서 xCode를 검색하여 받도록 합니다.xCode 설치를 완료했으면 메뉴에서 __xCode탭 - Preferences - Downloads - Command Line Tools__를 다운받습니다. 그럼 이제 Homebrew 패키지를 컴파일할 수 있게 되었습니다.이제 터미널을 실행시키고 다음 명령을 입력하면 Homebrew가 설치됩니다.$ ruby -e "$(curl -fsSkL raw.github.com/mxcl/homebrew/go)" Homebrew가 이미 설치되어있다면 업데이트할 사항이 없는지 확인해보고 업데이트를 시켜주세요.$ brew update이제 Homebrew 설치를 완료했으니 간단하게 PostgreSQL을 설치할 수 있습니다.$ brew install postgresql 설치된 버전을 $ psql –ver 명령으로 확인해 보니 PostgreSQL 9.1.4 버전이 설치되어 있었습니다.psycopg2psycopg2는 Python library의 한 종류로써 하는 역할은 Python에서 PostgreSQL를 활용하게 해주는 library입니다. 설치 방법은 터미널 창에서 아래와 같은 명령어를 입력하시면 됩니다.$ pip install psycopg2 * 참고 ubuntu/debian 사용하시는 분 중에서 설치가 안 되시는 분들은 psycopg2를 설치하시기전에 python-dev라는 패키지 파일을 설치하시면 psycopg2를 설치 하실 수 있습니다. 설치 방법은 터미널 창에서 아래와 같은 명령어를 입력하시면 됩니다.$ sudo apt-get install python-dev FlaskFlask는 Python용 Micro Framework이며, Jinja2 template engine과 Werkzerg WSGI toolkit에 의존합니다. Flask에는 기본적으로 많은 환경설정 값들이 존재합니다. 규칙에 따라 템플릿 파일과 CSS, JavaScript, Images 등의 파일들은 templates과 static 이라는 하위 디렉터리에 각각 보관해야 합니다. 기본적으로 Flask는 다른 라이브러리에는 존재하는 Database abstraction layer, Form validation 등의 기능을 포함하지 않지만, 기능을 추가할 수 있는 확장성을 제공합니다. 이미 수많은 라이브러리들이 Database integration, Form validation, Upload handling, Various open authentication technologies등을 제공합니다. SQLAlchemy나 다른 DB Tool을 이용하여 고급 패턴을 구현할 수 있으며, Flask를 이용해보면 다양한 기능을 확장할 수 있다는 것을 알 수 있을 것입니다.Flask 설치 방법Flask를 설치하려면 터미널 창에서 다음 명령어를 입력하면 됩니다. (windows의 경우 cmd창) $ sudo pip install flask SQLAlchemySQLAlchemy는 Oracle, DB2, MySQL, PostgreSQL, SQLite와 같은 관계형 데이터베이스에 강력하고 유연한 인터페이스를 제공하는 Python SQL Toolkit이자 Object Relation Mapper(ORM)입니다. 여기서 ORM은 객체를 관계형 DB 테이블에 매핑해주는 역할을 하는데 SQLAlchemy는 객체를 매핑하기 위해 특정 클래스를 상속받지 않아도 되기 때문에 높은 수준의 라이브러리라고 할 수 있습니다.앞선 단계까지의 설치가 완료되었다면 SQLAlchemy의 설치법 역시 pip 명령을 쓰면 되므로 간단합니다. 윈도우는 커맨드창을 실행시키고, 리눅스와 MAC OS의 경우 터미널을 실행시켜 다음 명령을 입력합니다. 저는 SQLAlchemy 0.7.2 버전을 설치했습니다.$ pip install SQLAlcheymy==0.7.2Permission denied라는 문구가 뜨면 권한이 없는 것이므로 관리자 계정으로 설치를 해주어야 합니다. 관리자 계정은 $ sudo su로 로그인하거나 명령 앞에 sudo를 붙이면 됩니다.$ sudo pip install SQLAlchemy==0.7.2 여기에서 ==0.7.2는 설치할 SQLAlchemy의 버전을 뜻하며 버전을 명시하지 않으면 최신 버전으로 깔립니다.Flask-SQLAlchemyFlask-SQLAlchemy는 SQLAlchemy를 더욱 뒷받침할 수 있는 Flask의 확장으로 SQLAlchemy 0.6 이상의 버전을 필요로합니다. Flask-SQLAlchemy 역시 pip 명령으로 설치할 수 있으며 저는 Flask-SQLAlchemy 0.15 버전을 설치했습니다.$ sudo pip install Flask-SQLAlchemy==0.15 마치며지금까지 Windows, Linux, Mac OS에서 Python, PostgreSQL을 이용한 웹서비스 개발 환경 구축 방법에 대해 알아보았습니다. 이 글을 통해서 처음 접한 사람들도 특정 OS에 구애받지 않고 쉽게 웹서비스 개발 환경을 구축하는 데에 도움이 되었으면 좋겠습니다.출처Python 위키백과pip 위키백과 Flask 홈페이지PostgreSQL plusPostgreSQL 위키백과 Essential SQLAlchemy, O REILLY, 2008Flask-SQLAlchemy 홈페이지#스포카 #개발 #개발팀 #개발자 #파이썬 #Python #개발환경 #업무환경 #꿀팁 #조언 #인사이트

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