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iOS 10 웹뷰에서 LSApplicationQueriesSchemes 에 등록되지 않은 URL scheme으로 앱 열기

미국 현지 시각으로 9월 13일 런칭된 iOS 10 버전에서는 보안과 관련된 여러가지 정책의 변화가 생겼습니다. 그 중, 문서화가 잘 되어있지 않아1 곤란했던 정책의 변화는 바로 웹뷰에서의 custom URL scheme을 통한 앱 열기에 관련된 것입니다.문제 발견StyleShare 앱 내 스토어에서는 웹뷰를 통한 결제 방식을 사용하고 있습니다. 결제 프로세스는 다음과 같습니다. 웹뷰로 개발된 KCP 결제 페이지에서 주문 정보를 모두 작성한 후, 카드 결제 버튼을 선택하면 웹뷰에서 각 은행의 결제 앱을 실행하게 됩니다. 실행된 앱에서 사용자가 결제 정보를 입력하여 결제를 완료한 뒤 StyleShare 앱으로 돌아오면 결제가 완료되는 방식입니다. 발견한 문제는 바로 은행 결제 앱이 실행되지 않는 치명적인 문제였습니다.문제 원인웹뷰로 작성된 KCP 주문서는 아마 [removed].replace('myapp://hello/world')와 같이 custom URL scheme을 사용해서 결제 앱을 실행하도록 개발되어 있을 것입니다. 웹뷰의 URL이 변경될 경우 iOS가 이를 먼저 알아채고 설치된 앱에 등록된 URL scheme을 확인해서 앱을 실행하도록 하는데요. iOS 10 에서 변화가 생긴 곳이 바로 이 부분이라고 판단됩니다.iOS 9 버전에서 처음으로 LSApplicationQueriesSchemes 라는 Info 항목이 소개되었습니다. URL scheme을 사용해서 외부 앱을 열 경우, 특별한 제한이 없던 기존 방식에서 화이트리스트에 등록된 scheme만 열 수 있도록 보안 정책이 강화된 것인데요. 이 정책이 처음 소개된 iOS 9 버전에서는 웹뷰에서 URL scheme을 사용해서 앱을 열 경우 경고창을 통해 사용자에게 확인하는 과정만 추가되었을 뿐 정상적으로 작동하였습니다. 하지만 iOS 10 버전에서는 화이트리스트에 등록되지 않은 경우, 웹뷰에서는 무조건 차단하는 정책으로 변경된 것으로 보입니다.해결 방법애플에서 권장하는 해결 방법은 아마도 Info.plist의 LSApplicationQueriesSchemes 항목에 사용하고자 하는 URL scheme들을 등록하는 방법일 것입니다. 하지만, StyleShare 스토어는 KCP라는 PG사를 통해 각 은행의 결제 앱에 연동하는 구조로 되어 있습니다. 즉, KCP에서 새로운 결제 수단을 추가하거나, 각 은행사에서 앱 URL scheme을 변경/추가/삭제할 경우 각각에 대응해서 새로운 릴리즈를 해야 하는 것입니다. 더 심각한 것은 각 은행사에서 사용하는 URL scheme들이 문서화가 제대로 이루어지지 않거나 파편화되어있다는 점입니다.따라서, StyleShare에서는 웹뷰에서 custom URL scheme 요청이 발생하는 경우, 네이티브 코드에서 직접 앱을 실행하도록 하는 방법을 사용했습니다.UIWebViewDelegate를 사용하는 경우 func webView(_ webView: UIWebView, shouldStartLoadWith request: URLRequest, navigationType: UIWebViewNavigationType) -> Bool { if let url = request.url, url.scheme != "http" && url.scheme != "https" { UIApplication.shared.openURL(url) return false } return true } WKNavigationDelegate를 사용하는 경우 func webView(_ webView: WKWebView, decidePolicyFor navigationAction: WKNavigationAction, decisionHandler: @escaping (WKNavigationActionPolicy) -> Void) { if let url = navigationAction.request.url, url.scheme != "http" && url.scheme != "https" { UIApplication.shared.openURL(url) decisionHandler(.cancel) } else { decisionHandler(.allow) } } 혹시 이 부분에 대한 문서화가 어디에 되어있는지 아시는 분은 jeon@stylesha.re로 연락주시면 감사하겠습니다. ↩#스타일쉐어 #iOS #모바일 #개발자 #개발 #앱개발 #꿀팁 #인사이트
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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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자바스크립트 기초 문법 정리 Part 1

웹 프로젝트 경험은 많지 않아서 JavaScript(이후 '자바스크립트'로 통칭)를 많이 다뤄보지 못했다. 그래서 Node.js(이후 '노드'로 통칭)를 배우기 전에 자바스크립트 기초 문법을 먼저 정리하고 시작하려고 한다. 이후 계속 노드를 공부하면서 자바스크립트에 대해서도 꾸준히 공부하고 정리할 예정이다.간략하게 정리를 한 글이니 혹시나 개발을 처음 공부하시는 분들은 다른 가이드를 찾아보시는 게 적합할 듯합니다. 이 글은 다른 개발 언어에 대한 경험이 있으신 저와 같은 상황인 분들이 빠르게 자바스크립트를 훑고 넘어가기 좋도록 정리하였습니다.출력[removed]("Hello World!");주석// 한 줄 주석/* 여러 줄주석*/<!-- HTML 주석 -->외부 자바스크립트 연동 - 기본형[removed][removed]변수변수에 저장할 수 있는 데이터의 종류: String / Number / Boolean / Nullvar message;    message = "Hello World!";문자열 안에 HTML 태그를 포함하여 출력하면 태그로 인식되어 출력됨var tag="Tag!!";문자열 데이터에서 숫자열 데이터로 바꾸는 경우var num=Number("7");논리형 데이터 var isChecked=true;var isSmall=150>100;  // truevar string=Boolean("hi");   // 0과 null을 제외한 모든 데이터 true 반환typeof변수에 저장된 데이터형 추출var num=10;[removed](typeof num);    // number가 출력됨비교 연산자다른 연산자들은 타 언어들과 동일하여 생략.var a=10;var b="10";// 데이터형과 무관하게 표기된 숫자만 비교[removed](a==b);   // true[removed](a!=b);    // false// 데이터형도 반영하여 비교[removed](a===b);   // false[removed](a!==b);    // true제어문Java의 문법과 동일if(조건식) {    실행문;} else if(조건식 2) {    실행문 2;} else {    실행문 3;}var 변수=초깃값;switch(변수) {    case 값 1:        실행문 1;        break;    case 값 2:         실행문 2;        break;    default:        실행문 3;var 변수=초깃값;while(조건식) {    실행문;    증감식;}var 변수=초깃값;do {    실행문;    증감식;} while(조건식)for(초깂값; 조건식; 증감식) {    실행문;}여기까지가 '자바스크립트 기초 문법 정리 Part 1'이후 포스팅에서는 자바스크립트의 객체와 함수, 이벤트에 대해 다룰 예정이다.각 객체에서 지원하는 메서드에 대해서는 이번 포스팅보다는 좀 더 자세하게 각 메서드에 대한 기능까지 정리할 것이다. 후에 이벤트까지 정리가 끝나면 보다 간략하게 한 게시글에서 확인할 수 있도록 모든 파트를 통합한 게시글을 포스팅해보자!참고문헌:Do it! 자바스크립트+제이쿼리 입문 - 정인용티스토리 블로그와 동시에 포스팅을 진행하고 있습니다.http://madeitwantit.tistory.com#트레바리 #개발자 #안드로이드 #앱개발 #Node.js #백엔드 #인사이트 #경험공유
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AWS S3를 이용하여 Vue 배포하기

Vue를 처음 만났을 때, 이것으로 무엇을 할 수 있을지 궁금했다. 하지만 Vue로 데모 앱과 개발 가이드를 따라하면서 의문은 점점 풀렸다. 알다시피 Vue는 front-end 로 활용이 된다. 빌드가 없어도 되고, 빌드를 해서 배포할 수도 있다. Vue는 일반 CDN을 이용하여 페이지를 만드는 방법과 여러 프레임워크를 활용하여 배포하는 방법 외에 다양한 방법이 존재하는데, 무슨 방법을 쓰든 결과물은 html과 js, css 같은 static 파일로만 이루어져 있다.처음에는 일반적인 방법으로 테스트하면서 다양한 디렉티브와 손쉽게 DOM 처리를 하는 방법을 익혔다. 나중엔 프로젝트에 참여하면서 webpack 으로 빌드해 배포하도록 프로젝트를 구성했다. webpack을 이용한 배포방법은 여기 를 참고하면 된다. 참고로 webpack은 nodeJS로 실행되기 때문에 기본적인 환경을 세팅해야 한다.webpack build.js 일부위처럼 직접 스크립트를 만들어서 사용해도 되지만 Vue에서 제공하는 템플릿으로 프로젝트를 생성할 수도 있다. 단 Vue-CLI가 미리 설치되어 있어야 한다.터미널에서 vue init webpack 프로젝트명만 치면 세팅된 템플릿으로 폴더 및 스크립트들이 구성된다. 아래와 같이 프로젝트의 기본 속성들을 입력하자.프로젝트를 만들면 기본적인 파일들로 이루어진 폴더가 생성된다. 현재는 관련 라이브러리들이 없는 상태이므로 npm install 을 통해 설치한다. 설치 후 nom run dev 로 개발모드를 실행하면 브라우저로 화면을 볼 수 있다. 만약 설치하고 빌드 설정을 수정하지 않았다면 기본 8080 포트로 가동된다. 브라우저를 실행해 http://localhost:8080 으로 접속하면 아래와 같은 화면이 나온다.여기까지 하면 webpack 으로 배포할 수 있는 상태가 되었다. 이제 AWS로 가서 회원가입을 하고 S3를 생성한다. 생성 방법은 여기를 참고하면 된다. 버킷까지 생성되었다면 이제 빌드 후 업로드하자.위와 같이 nom run build 를 하면 빌드가 시작된다.빌드가 완료되면 해당 프로젝트 폴더에 dist 폴더가 생성된다. dist 폴더에는 index.html 과 js, css 와 같은 리소스들이 들어간다. 이제 S3로 가서 올리려는 버킷을 클릭하자.업로드 버튼을 클릭하고, dist 폴더에 있는 index.html 과 static 폴더를 업로드한다. 폴더가 업로드되면 아래와 같이 파일과 폴더들이 보인다.업로드가 완료되었다고 지금 바로 웹사이트처럼 접근할 수는 없다. 정적 웹사이트 호스팅 설정을 활성화해야 비로소 가능하다. 속성 탭을 클릭해 정적 웹사이트 호스팅을 활성화 상태로 만든다.위와 같이 활성화하고 인덱스 문서에만 index.html 을 입력한 후 저장 버튼을 클릭한다. 현재 보이는 엔드포인트 주소가 외부에서 접근할 수 있는 사이트 도메인이다. 그 후 엔드포인트 주소로 접속하면 아래와 같이 오류 페이지를 볼 수 있다.이게 무슨 오류란 말인가… index.html 파일도 있는데 403 오류라니..자세한 http 응답코드는 여기를 참고하면 된다. 위의 오류는 권한이 없어서 파일에 액세스할 수 없다는 페이지다. S3는 기본적으로 모두에게 공개하진 않는다. 그래서 특정 파일이나 특정 버킷만 공개형으로 변경해줘야 한다.이 문제를 해결하려면 권한 탭으로 이동해 버킷 정책을 설정해야 한다. 아래와 같이 설정해주면 누구에게나 공개되어 접근할 수 있다.위 내용을 아래와 같이 버킷 정책으로 설정한다.설정을 저장한 후 다시 엔드포인트로 접속하면 아래와 같이 로컬에서 보였던 페이지가 보인다.이렇게 보이면 성공!다음엔 Vue가 어떤식으로 동작을 하는지 알아보도록 하겠다.마치며Vue는 간결하면서도 강력한 기능을 가지고 있는 front-end 프레임워크다. 개념과 디렉티브, 이벤트 핸들링, 보안 등 궁금한 게 많았지만 신통방통한 놈인 건 확실하다. 아직 큰 프로젝트에 사용하는 건 힘들 수도 있으나 아래와 같이 장점이 많아 서버단과 클라이언트단 분리 개발, 외부 라이브러리와 사용하면 훌륭한 프레임워크가 될 거라는 생각이 든다.재사용 가능한 기능별 컴포넌트 개발훌륭한 라우터 탑재서버와 통신 가능한 ajax 모듈이 다양함 ( jQuery Ajax, Axios )다양한 호환 라이브러리를 활용하면 분명 훌륭한 프레임워크가 될 것!편집자 주) 함께 보면 좋아요!Vue, 어디까지 설치해봤니?PHP Codeigniter 환경에서 VUE 사용해보기JQuery 프로젝트에 VUE를 점진적으로 도입하기Vue와 Vuex, 컴포넌트간 통신과 상태 관리글장현준 팀장 | R&D 개발3팀janghj@brandi.co.kr브랜디, 오직 예쁜 옷만
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스포카 서버의 구조

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

하나의 서비스를 출시하고 운영하기까지의 여정을 '출산과 육아'에 비유하곤 합니다. 아이를 건강하게 낳고, 올바르게 성장할 수 있도록 하기 위한 육아법은 모든 부모들의 고민일거에요. 이는 서비스를 출시한 엔지니어들에게도 마찬가지입니다. 심혈을 기울여 서비스를 개발하고, 이후 서비스가 고객들에게 안정적으로 제공될 수 있도록 유지하고 끊임없이 개선하죠.오늘은 코인원의 서비스를 건강하게 키워나가고 있는 코인원 플랫폼셀 영민님과 이야기를 나눠봤습니다. 365일 밤낮없이 운영되는 암호화폐 거래소 서비스 운영은 어떤 모습일까요? 영민님이 이야기하는 코인원 서비스 개발부터 구축, 운영까지의 여정에 함께하시죠!Q. 영민님 반갑습니다 :-) 먼저 자기소개를 부탁드립니다!안녕하세요, 플랫폼셀의 클라우드 플랫폼 엔지니어 김영민입니다. 어느덧, 코인원에 합류한지 1년 반의 시간이 흘렀네요. 저는 코인원 한국거래소를 시작으로 해외송금 서비스 ‘크로스', 글로벌거래소 ‘CGEX’와 같은 다양한 금융 서비스 인프라 업무를 경험했습니다. 현재는 코인원 한국거래소 서비스 인프라 구축과 운영 업무를 중점적으로 담당하고 있어요. 저를 포함한 플랫폼셀의 크루들은 코인원을 지탱하고 있는 인프라를 효율적으로 운영하고 있습니다. 특히, 개발과 운영셀에 속해 있는 크루들과의 밀접한 소통으로 고객에게 더 나은 서비스의 가치를 전달할 수 있도록 하는 것이 목표입니다.  Q. 플랫폼셀은 어떻게 구성되었나요? 구체적으로 어떤 일을 하시는지도 궁금합니다. 플랫폼셀은 크게 클라우드 플랫폼 엔지니어들로 구성되어 있습니다. 세부적으로 시스템 엔지니어, 네트워크 엔지니어, 데이터 사이언티스트, 플랫폼 개발 업무로 나뉘어집니다. 플랫폼셀은 코인원 초창기 시절부터 팀명과 업무범위에 많은 변화가 있었습니다. 인프라팀, SRE(Site Reliability Engineering)팀을 거쳐 지금의 플랫폼셀이 탄생하게 되었죠. 플랫폼셀의 가장 큰 목표는 안정적인 운영을 통해 서비스의 신뢰성을 확보하는 것입니다. 이를 위해 신속하게 개발을 지원할 수 있는 플랫폼을 설계하고 구축하려고해요.플랫폼셀 크루들의 열띤 업무의 현장!Q. 플랫폼셀이 많은 변천사를 겪어온 만큼, 코인원의 서비스 구성에도 큰 변화가 있었을 것으로 예상됩니다. 그 중 가장 큰 변화는 무엇인가요?초창기 코인원 서비스의 경우, 전통적인 서비스 아키텍처인 모놀리틱(Monolitic) 아키텍처 기반의 서비스가 많았습니다. 모놀리틱 아키텍처는 로컬 환경에서 개발하기에도 편리하고 통합 시나리오 테스트를 수행하기에도 쉬운 구성입니다. 다만, 코인원의 서비스가 지속적으로 성장하고 규모가 커지면서 몇가지 한계에 부딪혔습니다.서비스 복잡도가 증가하고 트래픽이 상승하면서, 서비스 확장이나 배포 관련 업무에 인프라 작업들이 수시로 발생하게 되었어요. 무중단 배포, 효율적인 리소스 사용, 인프라 표준화를 위해 ‘마이크로서비스 아키텍처'로의 전환이 필요한 시기였습니다. 이를 위해 마이그레이션(Migration, 데이터를 추출하여 새로운 시스템 내의 지정된 형식으로 옮기는 과정) 계획을 세우고 조직의 의사결정 프로세스와 개발 문화, 배포 프로세스들을 개선해 나가기 위해 노력했죠.Q. 암호화폐 거래소 ‘코인원' 서비스를 운영하시면서 다이나믹한 에피소드들이 많을 것 같습니다.2017년 12월 말, 비트코인 전고점 시기에 도달할즈음 코인원 거래소의 서비스 트래픽이 가파르게 상승했습니다. 매일마다 두배, 세배 이상의 인프라 확장작업이 필요했어요. AWS(Amazon Web Services)에 지불했던 비용이 17년 7월 대비 12월에 20배가 늘었습니다. 6개월이라는 짧은 시간동안 이렇게 급성장한 트래픽을 경험할 수 있는 업계는 몇없을거에요!Q. 코인원을 이용하는 고객들의 거래가 더 편리해질 수 있도록 플랫폼셀에서는 어떠한 노력을 기울이고 계신가요?트래픽 급증으로 서비스 업데이트를 할 경우, 서비스 지연 그리고 점검으로 인한 중단으로 불편을 겪은 고객분들이 계실 겁니다. 코인원은 이러한 문제를 해결 하기 위해 대용량 서비스를 운영 할 수 있도록 아키텍처를 변경하는 작업을 진행했습니다. CI/CD(Continuous Integration and Continuous Delivery, 지속적 통합과 지속적 전달) 자동화, 무중단 배포 환경을 갖추면서 서비스 지연과 중단의 빈도수가 점점 줄고 있습니다. 이제는 서비스를 더 빠르게 업데이트 하고 버그나 장애를 최소화 하며 트래픽이 갑작스럽게 증가하더라도 서비스 안정성을 확보 할 수 있는 플랫폼으로 진화하고 있어요.노을지는 창가 속의 슈퍼크루 영민님!Q. 코인원의 플랫폼셀만이 갖고 있는 장점을 이야기해본다면!코인원에는 어느 스타트업보다도 연륜이 가득한 시니어 엔지니어들이 플랫폼셀을 이끌고 있습니다. 블록체인, 암호화폐 업계 뿐만 아니라 직무 경험도 많으신 분들이 곳곳에 포진되어 있어요. 코인원 기술본부만이 갖고 있는 중요한 장점이기도 하죠. 또한 플랫폼셀은 내부적인 아키텍쳐, 코드 리뷰를 거치면서 일하는 방식을 지속적으로 개선해 나가고 있습니다.추후 플랫폼셀에 합류하실 분들도 새로운 것들을 찾고 계속해서 발전시키려고 하는 분들이 함께해주셨으면 좋겠습니다! 스탠드업 미팅, 회고를 통해 소통하고, 재미있는 개발문화를 만들어가고 있으니 플랫폼셀에 많은 지원 부탁드립니다 :) (저희 해치지 않아요! ㅎㅎㅎ)Q. 영민님은 코인원에 어떻게 합류하게 되셨나요?저는 실생활에 다양한 금융서비스를 제공하는 핀테크에 관심이 많았습니다. 핀테크에 대한 관심은 이전에 몸담았던 게임산업에서부터 시작되었어요. 게임에서도 암호화폐 거래소와 유사하게 서비스 내에서 통용되는 가상의 화폐가 있습니다. 그러다보니 ‘가상의 재화가 아닌 실물화폐를 다루는 곳의 서비스는 어떻게 제공될까?’ 라는 호기심이 강해졌어요. 신기술이었던 블록체인과 암호화폐를 눈여겨보게 되었고, 지금 이렇게 코인원 크루로 함께하고 있네요! 코인원에서는 실제 현금을 다루는 곳이기 때문에 막중한 책임감으로 서비스 안정성과 보안을 함께 신경쓰고 있습니다.Q. 지난 겨울에 코인원 크루들과 함께 재미난 추억을 만드셨다고 들었어요!2018년은 코인원에서 피보탈랩스를 시작으로 새로운 것들에 많이 도전해볼 수 있는 시간이었습니다. 그 중, 다양한 직무에 계신 크루들과 함께 참가했던 ‘AWS re:Invent 2018’ 행사가 기억에 남네요. 리인벤트 기술세션에서 소개되었던 Tool들이 코인원에서 많이 사용되고 있는데, 컨퍼런스에서 새롭게 배운 것들을 적용해볼 수 있을 것 같습니다! 힙한 개발문화들도 접해보고, 다양한 국가, 회사, 직군에 계신 분들을 만나뵙게 되어 개발을 바라보는 시야 또한 넓어졌네요. 코인원 크루와 함께했던 AWS re:Invent 현장!Q. 영민님이 어떠한 미래를 꿈꾸고 계신가요?거창한 미래를 이야기하기 보단 소소한 바램을 말씀드리고 싶어요. 2019년에도 그리고 이후에도 지금 함께 일하고 있는 코인원 크루들과 더 재미나게 일하고 싶습니다. 훌륭한 동료들이 제 옆에 있다는 것만으로도 난관을 헤쳐나갈 때 큰 도움이 됩니다. 똘똘 뭉친 지금의 조직력을 바탕으로 99.999%(?)의 서비스 안정화 꿈을 이룰 거랍니다. 마지막으로, 새해에는 야근을 조금 덜하고 사랑하는 두딸들과 행복한 저녁 시간을 자주 가지려구요! (아빠 얼굴 잊은거아니지?)더 안정적인 코인원 거래소를 위해 오늘도 24시간 고군분투하고 있는 영민님. 앞으로도 코인원 플랫폼셀은 암호화폐 거래에 최적화된 플랫폼 구축을 위해 최선의 노력을 다할 예정이랍니다. 코인원 플랫폼셀 크루들이 선보일 멋진 서비스에 많은 응원과 관심 부탁드립니다.이렇게 멋진 엔지니어들과 동료가 되고 싶지 않으신가요? 현재 코인원 플랫폼셀은 함께 일할 동료 크루를 애타게 기다리고 있습니다! 많은 지원 부탁드려요 :-)
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AWS X-Ray를 이용한 분산 애플리케이션 분석

OverviewMSA(Micro Service Architecture)를 구축하다 보면 분산 애플리케이션에 대한 분석, 디버깅, 모니터링이 어려울 때가 있습니다. 이 문제를 풀기 위해 AWS에서는 X-Ray라는 분산 추적 시스템을 제공하고 있는데요. X-Rray는 요청이 애플리케이션들을 통과하는 전체 과정을 추적합니다. 오늘은 Lambda에서 X-Rray를 사용하는 방법을 간단하게 살펴보겠습니다. lambda debuggingAWS Lambda 콘솔 > 함수선택 > Configuration > Debugging and error handling > Enable active tracing 을 선택합니다.AWS X-Ray 서비스맵Lambda에서 Enable active tracing만 선택해도 Lambda 서비스용 노드와 Lambda 함수용 노드를 확인할 수 있습니다.Lambda SDK를 추가해 하위 세그먼트를 구성하고, 주석 및 메타 데이터를 포함시키는 등의 작업을 할 수 있습니다. 이번 글에서는 Python SDK를 이용해 샘플을 만들어 보겠습니다. 우선, pip로 aws-xray-sdk를 설치합니다.SDK 패치X-Ray에서 지원하는 라이브러리를 패치해 SDK가 하위 세그먼트를 생성하고 레코딩할 수 있도록 합니다. 그 다음 patch_all 함수를 사용해 지원되는 모든 라이브러리를 패치합니다. (patch 함수로는 특정 라이브러리만 패치할 수 있습니다.)X-Ray 지원 라이브러리 (18.07.10 현재) botocore, boto3, pynamodb, aiobotocore, aioboto3, requests, aiohttp, httplib, http.client, sqlite3, mysql-connector-python subsegment 생성 및 metadata 작성subsegmentxray_recorder.begin_subsegment/end_subsegment 메서드를 사용해 하위 세그먼트를 구성할 수 있고, @xray_recorder.capture 데코레이터를 사용해 함수에 대한 하위 세그먼트를 생성할 수 있습니다.annotation, metadataput_annotation을 사용해 주석을 기록할 수 있고 put_metadata를 사용해 메타데이터를 기록할 수 있습니다. 1) Service mapTrace timelineSegment annotationSegment metadata서비스 맵을 통해 요청에 대한 노드 연결을 시각화해서 확인할 수 있습니다. 간단한 방법으로 서비스 오류, 병목, 지연 등 애플리케이션의 여러 문제를 식별할 수 있습니다. Service map errorTrace timeline errorSegment Exceptions서비스 맵과 타임라인을 이용하면 동기/비동기 요청, 서비스별 상태 및 오류 내용까지 확인할 수 있습니다. Service mapTrace timeline지금까지 분산 애플리케이션 환경에서 사용하는 AWS X-Ray의 기본 기능들을 실행했습니다. 기본적인 기능들만 살펴봤는데도 AWS 플랫폼의 분산 어플리케이션 환경에서 요청 추적 및 검토, 문제식별, 성능개선 등을 유용하게 활용할 수 있다는 걸 알 수 있었습니다. 추가적인 설명은 아래 참고의 링크들을 확인해주세요. 1) 어노테이션 데이터는 검색용으로 인덱싱되고 메타데이터는 검색에 사용할 수 없습니다. 참고AWS X-Ray – 분산 추적 시스템AWS X-Ray SDK for Python - AWS X-Ray글이상근 팀장 | R&D 개발1팀leesg@brandi.co.kr#브랜디 #개발자 #개발팀 #인사이트 #경험공유
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Semantic Versioning 소개

Semantic Versioning 소개Versioning?소프트웨어 개발 생태계는 수많은 사람들이 서로의 기술과 성과를 이어받아 오며 믿을 수 없는 수준의 협력 체제를 구축해오고 있습니다. 의존성은 이러한 협력체제에서 나오게 된 요소로, 다른 사람들이 만들어온 기능을 다시 만들 필요 없이 손쉽게 가져와서 재활용하는 방식으로 빠르게 소프트웨어를 만들 수 있게 되었습니다.하지만 이렇게 여러 사람에게 이용되는 패키지가 새롭게 업데이트될 때, 생각보다 다양한 문제에 직면하게 되었습니다. 기능의 사용법을 바꾸어버리거나 동작 방식의 변경 같은 변화들은 그에 의존하는 다른 소프트웨어를 의도대로 동작하지 못하게 하므로, 새로운 변화와 기존의 것을 구분할 필요가 생겼습니다. 버전이라는 개념은 이러한 패키지의 변화를 구분하기 위해 사용하기 시작하였습니다.Semantic Versioning?버전이라는 코드 형태의 구분방식은 많은 핵심 문제를 해결해주었지만, 아직 여러 과제가 남아있었습니다. 버전 명의 작성 방식에 관한 기준이 패키지마다 제각각 다른 것이 문제였습니다. 0.x와 1.x의 차이, 1.0.0 혹은 1.000. 선행 배포와 정식 버전의 구분 방법 등 모든 소프트웨어, 패키지는 저마다의 기준을 가지고 있었으며, 이는 어느 정도의 적당한 공통점이 있었지만, 그 점이 미묘하게 모두 차이가 있어 버전에 따른 의미 해석을 어렵게 하였습니다.Semantic Versioning은 Github의 공동창업자인 Tom Preston-Werner가 위의 문제를 해결하기 위해 기존의 현안을 모아 만든 제안입니다. 스펙 문서는 RFC 2119에 의해 규칙을 표기하여 의미적 엄격함을 높이고, 패키지 개발 생명주기에 발생할 수 있는 여러 상황을 포괄적으로 담아 일관성과 유연성을 균형 있게 갖추고 있습니다.규칙다음은 Semantic Versioning(v2.0.0-rc1)의 스펙을 한국어로 번역한 내용입니다.1. Semantic Versioning을 쓰는 소프트웨어는 반드시 공개 API를 정의해야 한다. 이 API는 코드 자체에 정의되어 있거나 명시적으로 문서화 되어있어야 한다. 이 과정은 포괄적이며 정확해야 한다.2. 일반 버전 명은 반드시 X.Y.Z 형태를 보여야 하며 X, Y, Z는 음이 아닌 정수이다. X는 주요한 버전이며, Y는 작은 버전, Z는 패치버전이다. 각 요소는 1씩 차례로 증가해야 한다. 예: 1.9.0 -> 1.10.0 -> 1.11.0.3. 주요 버전 숫자가 올라갈 때, 작은 버전 숫자와 패치 버전 숫자는 0으로 재설정되어야 한다. 작은 버전 숫자가 올라갈 때, 패치 버전 숫자는 0으로 재설정되어야 한다. 예: 1.1.3 -> 2.0.0, 2.1.7 -> 2.2.04. 버전 명이 주어진 패키지가 한번 공개되면, 해당 버전의 내용은 절대 수정되어선 안된다. 어떤 수정도 반드시 새로운 버전으로 공개되어야 한다.5. 주요 버전 0 (0.y.z)은 초기 개발을 위한 것이다. 언제든 변경될 수 있다. 공개 API는 안전하지 않다고 여긴다.6. 버전 1.0.0은 공개 API를 정의한다. 이 공개 이후의 버전 숫자가 바뀌는 방법은 공개 API와 변경 방법에 따라 결정된다.7. 패치 버전 Z (x.y.Zx > 0)는 하위호환을 하지만 버그 수정이 있을 때 올라간다. 버그 수정은 내부적으로 잘못 처리되고 있는 것을 고치는 것을 의미한다.8. 작은 버전 Y (x.Y.zx > 0)는 새로운 기능이 추가되었지만 기존의 공개 API가 하위호환되고 있을 때 올라간다. 공개 API가 하나 이상 deprecated될 시에도 올라가야 한다. 부가적인 새 기능이나 개선이 내부 코드 (private code)에 있을 시에도 올릴 수 있다. 이는 패치 수준의 변화를 포함할 수 있으나, 작은 버전이 올라가면 패치 버전은 꼭 0이 되어야 한다.9. 주요 버전 X (X.y.zX > 0)는 하위호환되지 않는 변화가 추가될 때 반드시 올라가야 한다. 이는 패치 수준과 작은 수준의 변화를 포함할 수 있으나, 주요 버전이 올라가면 작은 버전과 패치 버전은 꼭 0이 되어야 한다.10. 선행 배포 버전은 대시(-)와 점으로 나누어진 식별자들의 묶음을 패치 버전 뒤에 표시한다. 식별자들은 ASCII 영숫자와 대시로만 구성되어야 한다. [0-9A-Za-z-]. 선행 배포 버전은 연관된 일반 버전보다 낮은 우선순위를 가진다.11. 개발 버전은 더하기(+)와 점으로 나누어진 식별자들의 묶음을 패치 버전 뒤에 표시한다. 식별자들은 ASCII 영숫자와 대시로만 구성되어야 한다. [0-9A-Za-z-]. 빌드 버전은 연관된 일반 버전보다 높은 우선순위를 가진다.12. 우선순위는 주요, 작은, 패치, 선행 배포, 빌드 식별자 내 숫자 순으로 계산되어야 한다. 주요, 작은, 패치 버전은 항상 숫자로 비교되어야 한다. 선행 배포와 빌드 버전의 우선순위는 반드시 각 점으로 나누어진 식별자들이 아래 규칙에 따라 비교되어야 한다: 1. 숫자로만 이루어진 식별자는 숫자로 비교 (2) 문자와 대시가 포함된 식별자는 ASCII 정렬 순서대로 비교. 숫자 식별자는 숫자가 아닌 식별자보다 낮은 우선순위를 가진다. 예: 1.0.0-alpha < 1>응용여러 오픈소스 프로젝트들이 이미 Semantic Versioning에 따라 버전 명을 표기하기 시작하였으며, 해당 규칙에 기반을 둔 버전 비교 라이브러리도 만들어지고 있습니다.•node.js: https://github.com/isaacs/node-semver•PHP: https://github.com/GordonSchmidt/SemVer•Python: https://github.com/k-bx/python-semver•Ruby: https://github.com/iantruslove/SemverStringerseaport는 node.js 에서 서비스 클러스터들이 Semantic Versioning에 따라 버전 의존성을 가지게 설계할 수 있어 보다 안정적인 버전 협상이 가능하도록 하고 있습니다.server.js:var seaport = require('seaport');var ports = seaport.connect('localhost', 9090);var http = require('http');var server = http.createServer(function (req, res) {res.end('beep boop\r\n');});server.listen(ports.register('web@1.2.3'));client.js:var seaport = require('seaport');var ports = seaport.connect(9090);var request = require('request');ports.get('web@1.2.x', function (ps) {var u = 'http://' + ps[0].host + ':' + ps[0].port;request(u).pipe(process.stdout);});output:$ node server.js &[1] 6012$ node client.jsbeep boop마치며비록 작은 통일일지는 모르나, 버전 명을 작성하는 훌륭한 기준이 있다는 것은 장기적으로 개발 생태계를 더욱 빠르고 긴밀하게 협력하도록 도와줄 것이라 생각됩니다. 의미적 해석이 가능한 코드는 의존성 문제를 더 똑똑한 수준으로 자동화할 수 있기 때문이죠. 버전 명을 지으실 때 좋은 안내서가 되었으면 좋겠습니다.#스포카 #개발 #개발자 #개발팀 #꿀팁 #인사이트
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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 개발MA팀gojs@brandi.co.kr브랜디, 오직 예쁜 옷만
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스마트 컨트랙트 개발과정에서의 실수 — TransferFrom

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

2017년부터 현재까지 엘리스와 함께 다양하고 유익한 프로그래밍 수업을 만들어오고 계신 김건우 선생님을 만났습니다! 학생의 성장에 강력한 동기부여를 받고, 그 누구보다도 사람에 대해서 깊이 생각하는 개발자가 되고 싶다는 멋진 건우님의 이야기를 함께 들어봐요. :)김건우 님모빌리티 플랫폼 타다 개발자엘리스 프로그래밍 선생님• 도전! 디버깅 입문• 본격! 프로그래밍• 파이썬 실전 데이터 분석• 코딩학교 II - 파이썬• 코딩학교 I - 파이썬• 코딩학교 : 도전 20문제 - 파이썬KAIST 전산학부Q. 선생님 안녕하세요! 자기소개 부탁드려요.안녕하세요. 저는 모빌리티 서비스인 타다에서 모바일 클라이언트 개발을 하고 있는 김건우라고 합니다. 타다의 iOS와 안드로이드 앱을 만들고 있습니다. 엘리스에서는 지금까지 6번 정도 강의를 해왔구요, 주로 코딩을 갓 시작하신 분들이 그다음 레벨로 넘어가기 전에 코딩에 익숙해지기 위한 수업들을 진행해 왔습니다.Q. 2017년부터 꾸준히 강의를 해오셨어요. 강의를 계속하신 이유가 무엇인가요?그전에도 학생들을 오프라인으로 가르쳐본 적은 있었는데 온라인으로 가르치는 건 되게 다른 경험이었어요. 완전히 다른 일을 하는 느낌이었고 그게 재밌어서 자연스레 계속하게 된 것 같아요.무엇보다도 다음 강의를 계속하게 되었던 원동력은 학생들이 성장한다라는 느낌을 받을 때였던 것 같아요. 입에 발린 말처럼 들릴 수도 있겠지만 진짜 그런 걸 느끼거든요. 학생들의 얼굴을 직접 보지는 못하지만 질문 수준들이 확 올라온다는 걸 느낄 때가 있어요. 1,2주 차와 3,4주 차가 다를 때 특히. 그럴 때 '아 좀 더 하고 싶다'는 마음이 드는 것 같아요.Q. 강의할 때의 애로사항이나 어려움은 무엇이었나요?저도 그렇고 제 주변에 강의를 하시는 다른 분들을 봤을 때 영향력을 가지고 싶다는 욕구가 강의를 하는 이유 중 하나인 것 같아요. 그런데 오히려 여기에서 오는 부담도 있어요. 제가 생각하기에는 크게 중요하지 않아서 적당히 설명하고 넘어갔는데, 나중에 보면 단단히 잘못 이해하고 있는 분들도 있는 거예요. 수강생 분들은 내가 훨씬 많은 것을 안다고 생각하고 그렇기 때문에 큰 비판 없이 수용할 수 있는데 내가 이렇게 해도 되는 걸까에 대한 고민을 한 경우가 많았어요. 이것 때문에 스트레스를 많이 받았고요. 그래서 사실 준비할 시간이 충분히 없다고 느껴지면 강의 제안에 거절을 많이 했어요. 급하게 준비해도 물론 강의를 낼 수야 있겠지만 죄책감이 많이 들더라고요.Q. 강의 제작에 있어 어떤 것을 많이 고려하셨나요?어떻게 하면 재미를 느낄 수 있을까라는 고민을 많이 했어요. 저는 배우면서 제일 중요한 거는 흥미라고 생각하고, 그 흥미를 위해서는 강의가 제공하는 콘텐츠와 그것을 전달하는 방식이 중요하거든요. 그래서 첫 번째로는 이제 막 파이썬 문법 정도를 뗀 사람들이 '뭐가 제일 궁금할까?'를 많이 고민했구요. 그다음에는 그들이 '이걸 배워서 뭘 하고 싶을까'를 고민했죠. 시쳇말로 저는 코딩으로 밥 벌어먹고 사는 사람인데 이게 본업이 아니거나, 혹은 코딩을 처음 배우기 시작하는 분들이 무엇을 원할지 많이 생각했던 것 같아요.Q. 그래서 얻은 답은 무엇이었나요?세상에서 존재하는, 남이 하는 걸 본 적 있는 어떤 일을 내가 비슷하게나마 해보는 것. 그게 되게 클 거라고 생각했구요. 예를 들면 트럼프 대통령이 연설에서 제일 많이 쓴 단어가 뭘까? 뉴스를 보다 보면 쉽게 접할 법한 자료들이 있잖아요. 평소에는 그냥 '이렇게 조사를 했나 보네' 하고 넘어갈 텐데 내가 직접 그 연설문을 가지고 그 단어를 직접 찾아보는 거는 다른 경험일 거라고 생각해요. 그리고 그렇게 어딘가에서 본 적 있는 결과물을 직접 만들어 낼 때 학생들이 더 많은 흥미를 느낄 거라고 생각을 했어요.파이썬 실전 데이터 분석 실습 화면Q. 라이브 수업에서부터 녹화 수업까지 엘리스의 변천사와 함께 하셨는데 가장 기억에 남는 일화가 있다면요?라이브에 사람들이 되게 많이 들어왔을 때가 기억에 남아요. 무료로 강의를 공개했을 때가 한번 있잖아요? 그때 몇천 명의 학생들이 수강 신청을 했어요. '아 진짜 큰일 났다 라이브.'라고 생각했죠. 그런데 다행히 수천 명의 학생들이 들어오진 않았어요. 그래도 나중에 돌이켜보니 꽤 많이 들어온 건데? 싶더라고요.확실히 녹화형으로 가면서 마음은 많이 편해졌어요. 라이브가 재미는 있는데 되게 큰 부담이 돼요. 말실수 내지는 제가 완벽하게 흐름을 꿰고 있지 않으면 헤매는 걸 모두가 다 보게 되잖아요. 오타 하나 때문에 오류가 계속 나는 경우도 많거든요. 라이브 때는 항상 컴퓨터 2대로 진행하는데 그레이더가 잘못되어 있어서 '아 여러분 잠시만요'하고 한쪽에서 계속 고친다든지 이런 돌발 상황들이 많이 있었던 게 기억나네요.라이브 수업 당시 강의 화면Q. 여러 과목 중 특히 추천해주고 싶은 과목이 있으신가요?파이썬 실전 데이터 분석이요. 문제 설계에서부터 시작해서 실습 문제, 프로젝트까지 제가 공을 가장 많이 들인 과목이거든요. 프로젝트 설계도 신경을 많이 썼구요. 말씀드렸던 ‘학생들이 뭘 하고 싶을까’에 대한 고민을 가장 많이 했고 콘텐츠에 그대로 반영된 과목이라고 생각해요.Q. 어떤 학생들에게 어떤 도움이 되는 과목인가요?‘파이썬은 배웠지만 이걸로 뭘 하지’를 고민하는 학생들에게 ‘데이터만 있으면 파이썬으로 아주 쉽게 원하는 것을 뽑아내고 인사이트를 얻을 수 있다’는 걸 알려주는 과목이에요. 라이브러리를 최대한 덜 쓰고 파이썬 기본 문법만 가지고도 할 수 있도록 만들었어요. 대단한 개발자만 이런 걸 할 수 있는 게 아니라는 것을 알려주고 싶었어요. 파이썬에서 기본적으로 배웠던 string 다루는 법, list 이런 것만 가지고도 가능하다는 걸 학생들에게 알려주고 싶었고 자신감을 갖게 해주고 싶었어요.Q. 다음에는 어떤 강의를 만들고 싶으신가요?지금 하고 있는 일이 앱 개발이라서 관련 강의를 생각하고 있어요. 앱 개발을 하다 보면 특히 세팅에 많은 시간이 들어요. 다른 개발보다 더더욱이요. 엘리스는 세팅을 하지 않고 코딩을 시작할 수 있다는 게 되게 큰 장점이잖아요. 오히려 파이썬 기본 코딩 같은 것은 일반 컴퓨터에서도 세팅이 아주 간단한 편이에요. 그런데 앱 개발 같은 경우에는 진짜 많이 필요하거든요. 그래서 앱 개발에 대한 강의를 한다면 엘리스의 장점을 훨씬 더 많이 발휘할 수 있는 분야인 것 같고 제가 지금 하고 있는 일이기도 하고요.Q. 코딩 초급 단계의 학습자가 가장 어려워하는 것과 성취도를 높이기 위해 중요한 건 뭘까요?학생분들이 에러가 뜨면 일단 패닉을 하세요. 사실 코딩을 하다 보면 10년 차이든 신입이든 에러 내는 건 똑같거든요. 당연히 사람은 완벽할 수가 없고 에러 내는 것은 어쩔 수 없는 건데. '어 큰일 났다'라고 일단 생각을 하시는 것 같아요. 그런데 다음 스텝으로 넘어가려면 그 에러 코드를 읽어야 하거든요. 그래서 저는 디버깅 수업이 재미는 별로 없었을지라도 학생들에게 실질적으로 도움이 되게 많이 될 거라고 생각해요. 그리고 그 스텝을 넘어가면 그래도 내가 성장할 수 있는 발판이 열린다고 생각을 하고요.질문에서도 수준의 차이가 난다고 느낄 때가 있어요. “어 왠지 모르겠는데 안돼요”와 “내가 어떤 걸 해보니까 이런 에러가 났는데 이것도 해봤는데 안되더라 그래서 질문을 했다”라고 콘텍스트 설명을 충분히 하는 학생분들이 계세요. 후자가 더 도와주고 싶기도 하고, 도와줄 수 있기도 하고요. 학생들이 좀 더 에러를 두려워하지 않고, 또 잘 질문하는 법을 배우면 성장할 수 있을 것이라고 생각해요.도전! 디버깅 입문 수업 화면Q. 코드 질문을 잘하는 팁이 있다면요?질문에 포함되어야 할 것은 세 가지가 있어요. 가장 먼저 제일 중요한 것은 ‘내가 얻고 싶은 결과’ 예요. 그리고 ‘지금의 상황’과 ‘시도해본 것’. 한 문장으로 말하면 ‘내가 얻고 싶은 결과가 무엇인데, 지금의 상황은 이렇고, 어떤 것을 시도해보았지만 여전히 안 된다.’라고 할 수 있을 것 같아요.개발자끼리 일을 할 때도 그런 경우가 많아요. 제가 a가 안 된다라고 열심히 설명을 하고 있었는데 사실 제가 얻고 싶은 결과는 애초에 a를 안 해도 되는 거였어요. 그런데 내가 잘 질문하지 않으면 옆사람은 a 되는 법만 열심히 가르쳐주게 되는 거죠. 사실 내가 진짜 하고 싶은 걸 더 잘 이룰 수 있는 방법인 b가 있고, 또 b가 더 쉬울 수도 있는 거거든요. 그래서 질문을 잘하는 게 중요합니다.Q. 프로그래밍을 하면서 슬럼프는 없었나요?사실 재미를 잃은 적은 별로 없었어요. 잘 안 된 적은 많이 있지만 재미는 계속 있었던 것 같아요. 잘 안 될 때는 그냥 다른 분야를 좀 보다 오고 그랬어요. 뭔가 잘 안 되는 대부분의 경우는 내가 당연히 겪어야 하는 일인데 그걸 힘들게 느끼는 거라고 생각해요. 그럴 땐 다른 걸 보면서 리프레쉬하거나 쉬었다가 다시 했던 것 같아요. 그런데 사실 저는 제가 덕업일치라고 생각하거든요. 복 받은 것 같아요.Q. 프로그래밍 실력을 키우려는 사람에게 해줄 조언이 있나요?첫 번째는 알고리즘 문제를 푸는 능력이에요. 두 가지 방법이 있다고 생각해요. 다시 태어나거나, 그래도 문제를 많이 풀어보거나. 사실 알고리즘 문제는 제가 되게 취약한 분야예요. 알고리즘을 진짜 잘하는 사람들이 있어요. 중고등학교 때부터 트레이닝을 잘해놓고, 머리도 좋고요. 그런 사람들은 정말 내가 생각하지도 못한 풀이를 내놓거든요. 그래서 저는 알고리즘은 지금 열심히 한다고 해서 잘 안 되는 것일 수 있다, 그냥 못하지 않을 정도로 중간만 가자라고 생각을 해요. 많이 풀어보면 중간은 갈 수 있어요. 그리고 그런 문제들이 굉장히 많고요.두 번째로는 읽기 쉬운 프로그램을 짜는 것이에요. 협업할 때 소통하기 좋은 프로그램을 짜는 게 되게 중요해요. 사실 대부분의 코딩 면접에서도 이걸 본다고 생각하고요. 쉽게 말해서 변수 이름을 하나 정할 때도 사람 이름을 저장하는 변수명을 ‘a’라고 지으면 아무도 이해 못하잖아요. 코드를 적기 전에 이걸 보는 사람은 어떻게 생각할지 고민을 좀 더 하면서 코드를 적는 연습을 하고 좋은 코드를 많이 보다 보면 늘 수 있다고 생각해요.마지막 세 번째는 프로그램을 설계하는 능력인데요. 이것은 진짜로 일을 해봐야 한다고 생각합니다. 회사에서 일을 하거나 개인 프로젝트를 하거나. 어쨌든 사람들이 쓰는 무언가를 만들어봐야만 느는 거라고 생각을 합니다.Q. 많은 분들이 학교에서 배우는 것과 실무의 간극이 큰 것 같아 어떻게 대비하면 좋을지 궁금해하세요.컴퓨터 사이언스는 그래도 가장 그 간극이 적은 분야라고 생각해요. 저는 굉장히 놀랐어요. “아 이렇게까지 많이 쓰는구나”했죠. 학교 공부를 잘한다고 개발을 잘하는 건 아니지만 좋은 개발을 하고 좋은 프로그램의 동작 방식을 설계하는 데에는 학교에서 배우는 것이 관련성이 크다고 생각해요. 사실 스타트업일수록 더 그렇거든요. 제가 만약 큰 회사에 갔다면 정말 피처 하나만 개발하겠지만 스타트업일수록 더 많은 일을 하고 설계에도 참여를 하게 되는데 그런 설계를 하기 위해서는 학교에서 배우는 과목들이 정말로 중요해요. 저는 그래서 간극이 크다는 건 잘못된 표현인 것 같고, 단지 내가 이걸 배워서 어디에 쓸지를 모르는 것뿐이라고 생각해요.Q. 개발자로서 좋은 태도가 있다면 무엇이라고 생각하시나요?끊임없이 배워야 해요. 예를 들어 아이폰 새로운 게 나왔다, 하면 그 아이폰에서 어떤 기능을 지원하는지 새로 나온 건 뭔지 내가 지금까지 짰던 프로그램이 그 폰에서 돌아가지 않으면 어떻게 하지, 이런 걸 다 고민해야 해요. 기술이 너무 빨리 변하고 있고 사람들의 기준도 높아져요. “당연히 그거 되어야 하는 거 아니야?”라고 생각하는데 실제로는 그게 되게 당연하지 않은데도 불구하고요.Q. 향후 5년, 10년 후에 어떤 일을 하고 싶으신지 궁금해요.대학 입학할 때는 사실 디자이너가 하고 싶었어요. 그래서 산업디자인과를 가야겠다고 생각했죠. 그런데 이것저것 하다 보니까 코딩이 재미있고 또 디자인보다 조금 덜 힘들 것 같다고 생각했어요. 쉽게 말해 취업도 잘 될 것 같았고, 디자인은 처음부터 시작해야 하는데 프로그래밍은 해본 경험이 있었구요. 지금 남들보다 조금 더 잘하기 때문에 성취감을 빨리 느낄 수 있어서 치고 나갈 수 있을 거라고 생각을 해서 전산학과를 택했어요.그런데 결국에는 사람이 자기가 원래 하고 싶었던 걸 보게 되는 것 같아요. 그래서 저는 사람들을 연구하는 개발자가 되고 싶어요. 사람들이 제가 만든 프로그램을 어떻게 쓸지, 뭘 원하고 어떤 생각을 하며 사용할지, 그럼 나는 어떻게 만들어야 할까, 이런 걸 고민하는 사람이 되고 싶어요. 요즘에는 UX엔지니어라고 많이 부르더라고요. 사람들과 가장 가까운 개발자, 디자인에도 많은 이해를 하고 있는 그런 개발자가 되고 싶어요.Q. 수강생 분들에게 한 말씀 부탁드려요!일단 뭘 만들어보셨으면 좋겠어요. 공부도 당연히 중요하지만 공부하는 건 만드는 게 아니거든요. 제가 되게 좋아하는 그림이 있어요.Illustration by Henrik Kniberg내가 성장할 때는 아주 조잡하더라도 작동하는 무언가를 만들고 점점 더 낫게 만드는 게 좋다는 의미예요. 제가 이 그림을 되게 좋아하거든요. 그래서 저는 이론 공부도 해야 하지만 직접 무언가를 만들어 보라고 말해주고 싶어요.Q. 건우님에게 엘리스란?가르치는 즐거움을 제대로 알게 해 준 곳.의미 있는 프로그래밍 교육 경험을 만들고,강의 제작 지원을 받으며 부수입을 얻고 싶은 분이라면엘리스 교육자에 주저없이 지원해주세요. :)▶ 교육자 지원하기
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프로세스 모델의 적합도 검사하기

프로세스 모델 도출은 프로세스 마이닝의 출발점이며, 매우 유용합니다. 원본 데이터로부터 프로세스 흐름 모델을 자동으로 구성하여 실제 프로세스를 알 수 있습니다. 이렇게 도출된 프로세스 모델과 이벤트 로그를 비교하는 것이 적합도 검사(Conformance checking)입니다. 적합도는 이전에 말씀드린 정확도(Precision)와는 다른 개념입니다. 정확도(Precision)는 Underfitting을 피하여 데이터를 정확하게 설명할 수 있으나 정확도가 높을수록 프로세스 모델이 대체로 복잡해지게 됩니다. 하지만 적합도가 높다고 하여 프로세스 모델이 복잡해지는 것은 아닙니다.적합도 검사의 기본 아이디어는 프로세스 모델 위에 이벤트 로그를 재생하는 것입니다.아래 예제 모델에 이벤트 로그 a → c → e → g를 재생하여 적합성 검사를 해보겠습니다.[그림 1] 프로세스 모델 예제먼저 a 이벤트를 수행하였습니다.[그림 2] a 이벤트 수행 후다음으로 c 이벤트를 수행했습니다.[그림 3] a, c 이벤트 수행 후이벤트 로그에서는 다음에 e를 수행해야 합니다. [그림 3]을 보면 e를 수행하기 위해서는 d가 먼저 수행되어야 합니다. 하지만 실제 로그에서는 d 수행 없이 e가 수행되었기 때문에 d를 무시하고 e를 수행합니다.마지막으로 g 이벤트 수행하여 프로세스를 마칩니다.이벤트 로그 재생이 완료되면 액티비티 d에 실행되지 못한 토큰이 남아있게 됩니다. [그림 5] 이벤트 로그 재생 후 남아 있는 토큰프로세스 모델 위에 이벤트 로그를 재생하는 동안 얼마나 많은 토큰을 사용하고(이벤트 수행 횟수) 어떤 이벤트를 생략하고 추가했는지 기록합니다. 이를 통해 기록된 이벤트 로그와 모델의 적합도를 비교할 수 있습니다. 적합도가 1이면 모든 로그가 프로세스 모델에 잘 맞는다는 뜻이고, 0에 가까우면 적합도가 매우 낮다는 의미입니다.적합도 검사는 어디에 활용할 수 있을까요? 사람들이 표준 프로세스와 달리 행동하는 이유를 찾을 때 활용 가능합니다. 왜 사람들이 기존 프로세스를 벗어나는지, 벗어나는 부분에 대해서는 잘 보고되었는지 확인할 수 있습니다. 일반적인 감사(Audit and compliance) 절차에도 활용 가능합니다.다른 사례는 도출된 프로세스 모델의 품질을 측정하기 위해 활용할 수 있습니다. 여러 알고리즘을 사용하여 프로세스 모델을 도출했을 경우 어떤 모델이 가장 적합하고 좋은 모델인지 비교해 볼 수 있습니다.마지막으로 프로세스 설명이 제대로 되어 있는지 실제 행동을 기반으로 확인할 수 있습니다. 예를 들어 어떤 서비스를 제공하는 경우 서비스 실행 방법 매뉴얼과 실제로 제공되는 서비스를 비교하여 일치하는지 확인할 수 있습니다.※ 본 블로그에 사용된 그림은 Van der Aalst 교수님 강의자료를 사용하였습니다.#퍼즐데이터 #개발팀 #개발자 #개발후기 #인사이트

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