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로봇 공학의 새로운 패러다임! 한화정밀기계의 협동 로봇을 만드는 로봇사업부 인터뷰!

한화정밀기계의 협동로봇 HCR-5 / 출처 - 한화정밀기계 이제 번거로운 작업은똑똑하고 안전한 협동 로봇에게 맡기세요! 제조 산업의 다양한 과정들이 점차 기계화되어가고 있습니다. 기계화의 과정에서도 사람이 개입되어야 하는 번거로운 과정들이 남아있기 마련인데요. 사람이 꼭 필요한 섬세하고 동적인 역할까지 수행하면서 기계의 편리성을 살릴 수 있는 ‘협동 로봇(코봇)’의 탄생으로 그 고민이 해결되었습니다.머지않은 미래에 협동 로봇의 춘추전국시대가 예상되는 가운데, 2017년 시장에 진입한 한화정밀기계의 HCR 시리즈 협동 로봇은 뒤늦게 시장에 합류했지만, 유려한 디자인과 다양한 기능, 안전성을 고려한 특색 있는 제품 생산으로 전 세계 고객들의 사랑을 받으며 점유율을 확대해가고 있습니다. 협동 로봇의 발전으로 개발과 연구를 전문으로 하는 직업도 탄생했는데요. 한화정밀기계에는 협동 로봇 전문가집단인 로봇사업부가 존재합니다. 이 부서의 수장인 장우석 로봇사업부장에게 자세한 이야기를 들어보겠습니다. Q. 안녕하세요. 우선 협동 로봇에 대해 간단히 설명 부탁드립니다!한화정밀기계 장우석 로봇사업부장 / 출처 - 한화정밀기계안녕하세요. 한화정밀기계 로봇사업부의 장우석입니다. 산업 현장에서 사람들을 돕기 위해 만들어진 로봇이 바로 협동 로봇입니다. 이들은 정확성과 일관성이 요구되는 반복적인 업무들을 처리하는데요. 기존의 반복적인 업무를 대신하고, 작업자는 주관적인 판단이나 유연성이 요구되는 일을 할 수 있도록 돕는 것이죠. 현재의 협동 로봇 이전에 주로 사용했던, 기존의 산업용 로봇은 굉장히 한정적인 업무만을 수행할 수 있었습니다. 가령 물건을 하나 옮긴다고 가정하면, 그에 맞는 고난도의 컴퓨터 프로그램을 입력해야 그 일을 할 수 있습니다. 만약 다른 장소로 물건을 옮기려고 한다면 조립공정을 멈추고 중장비를 사용해 옮겨야 합니다. 따라서 시간과 비용이 굉장히 많이 듭니다. 반면 협동 로봇은 이러한 번거로운 과정들을 한 번에 해결해줍니다. 특히, 한화정밀기계의 HCR 협동 로봇은 사용자 친화적인 인터페이스를 갖추고 있어서 작업자가 작동법을 익히는데 하루도 채 걸리지 않습니다. 또한, HCR 협동 로봇의 워크플로를 세팅하거나 변경할 때는 단순히 필요한 항목들만 클릭해 바꾸면 됩니다.싱가포르 합자법인 공장에서 HCR-5를 생산하고 동남아시아 시장에 공급할 예정인 한화정밀기계 / 출처 - 한화정밀기계 Q. 한화가 로봇 산업에 진출하게 된 계기는 무엇인가요?한화그룹은 4차 산업혁명의 일환으로 로봇 산업을 시작했습니다. 다양한 분야 중 저희는 협동 로봇에 초점을 맞췄고, 작년에 국내 최초의 협동 로봇인 HCR 시리즈를 출시했습니다.한화그룹은 항공엔진, 에너지, 산업 장비, CCTV 카메라와 같이 다양한 산업 분야에 관심을 두고 있습니다. 이러한 시장을 키우고 선두가 되기 위해, 한화는 정밀기계, 동작 조종 기술, 사물 인식 소프트웨어, 자동 내비게이션과 같은 분야에서 전문성을 높이고 있습니다. 이러한 모든 것의 중심이 바로 로봇 산업입니다.이렇게 다양한 산업 지식, 경험 그리고 기술을 바탕으로 로봇사업부를 키울 수 있었고, 지금의 HCR 시리즈 같은 제품을 시장에 내놓을 수 있게 된 것입니다. 특히 로봇 공학 분야와 소프트웨어 개발에 매우 높은 전문성을 가진 인력을 보유하여 협동 로봇 기술 개발(R&D)을 빠르게 진전시킬 수 있었습니다. 한화정밀기계와 싱가포르 정밀 엔지니어링 전문 업체인 PBA 그룹의 합자법인 "PBA-Hanwha Robotics"의 개소식 모습 / 출처 - 한화정밀기계  Q. 한화 협동 로봇의 제품 현황과 고객 반응은 어떤가요?한화정밀기계의 협동로봇 HCR-5 / 출처 - 한화정밀기계한화정밀기계는 현재 세 종류의 협동 로봇(HCR)을 출시하였으며, 각각 3kg, 5kg, 12kg의 무게를 들 수 있습니다. 이 세 종류의 협동 로봇은 크기가 작고, 옮기기 쉬우면서 방대한 범위의 업무를 진행할 수 있기 때문에 다양한 업무 지원이 필요한 중소 제조 기업에 이상적인 모델이라 할 수 있습니다. HCR 시리즈의 시장 내 고객 반응은 매우 호의적입니다. HCR 시리즈만이 가진 가장 큰 장점은 사용자가 단일 제어 장치에서 두 개의 HCR 협동 로봇을 실행할 수 있다는 점입니다. 그렇기 때문에 운영비가 최대 10%까지 절감되는 효과가 있죠. 거기에 HCR 시리즈 조작이 쉽다는 점까지 장점으로 작용하면서 시간을 절약하고 생산성을 더욱 높일 수 있습니다.  기능과 안정성을 모두 잡은 HCR 시리즈만의 디자인 또한, 고객들은 HCR 협동 로봇의 수려한 디자인을 가장 크게 평가합니다. 보통 산업용 기계는 튀어나온 부분들이 있어서 긁히거나 부딪힐 위험이 있는데 HCR은 부드러운 곡선 모양으로 제작되어 안전하고 디자인이 뛰어납니다. 산업 디자인은 보이는 게 전부가 아닙니다. 사람들이 협동 로봇과 같이 일할 때 실제로 안정감을 느낄 수 있어야 합니다. 그런 이유로 더 안전하고 부드럽게 보이도록 곡면을 살려 디자인했습니다. 디자인과 기능 면에서도 HCR 시리즈는 매우 안전한 제품입니다. HCR 협동 로봇은 작업자의 옆에서 업무를 보조하는데, 자동 충돌 감지 기능이 있어서 부딪히면 즉각적으로 작동을 멈춥니다. 2017 iF 디자인 어워드, 제품 디자인 부분에서 본상을 수상한 HCR 협동 로봇 / 출처 - 한화정밀기계 Q. 협동 로봇의 미래에 대한 예측과 향후 개발하고자 하는 협동 로봇은?미래에는 AI와 딥러닝, IoT 등 4차 산업혁명을 대표하는 기술들이 접목된 협동 로봇이 시장을 주도할 것이라 예측합니다. 특히 AI와 딥 러닝 기술로 인해 조만간 로봇 산업에는 큰 지각 변동이 있을 것이라 예상합니다. 원래는 5년이나 10년 주기로 일어날 것으로 생각했는데, 이제는 그것보다 더 앞당겨질 것 같네요. 예전에는 몇 년 더 걸릴 것으로 생각했던 기술들이 AI와 딥러닝 기술이 접목된 지 2년 반 만에 이미 구현되고 있으니까요!그래서 한화정밀기계에서는 앞으로 생산될 제품에 AI나 빅데이터, IoT를 어떻게 접목하고, 실제로 어떻게 적용될 수 있을지에 대해 연구하고 있습니다. AI가 접목된 협동 로봇은 어떠한 상황이나 조건에서도 최대한 쉽게 일을 수행할 수 있습니다. 특히 기술 접목 분야에서 한화그룹은 다양한 산업군과 계열사가 있다는 것이 매우 큰 장점인데요. 다양한 계열사에 자문하면서 실제로 협동 로봇이 어떻게 업무에 적용이 되고, 앞으로 어떻게 발전시킬지 논의하고 있습니다. 협동로봇 합자법인 공장 투어 모습 / 출처 - 한화정밀기계 한화정밀기계의 장우석 부장은 피처폰에서 스마트폰 시대로 바뀌었듯이, 로봇 시장도 향후 몇 년 이내로 큰 패러다임 전환이 일어나리라 전망했습니다. 단순히 몇 개의 일을 수행하는 로봇에서 거의 모든 일을 처리할 수 있는 로봇으로 변화하는 것입니다. 협동 로봇 시장은 아직 초기 단계에 있으며 시장 규모도 매우 작지만, 앞으로의 사업 성장 가능성이 매우 큰 분야입니다.한화정밀기계는 현재 유럽과 동남아시아 시장의 큰 성장 가능성을 두고 사업에 박차를 가하고 있는데요. 단기적인 목표는 시장점유율을 매년 두 배로 늘리는 것이며, 장기적인 목표는 협동 로봇 분야에서 세계적인 선도 기업이 되는 것이라고 합니다.4차 산업혁명에 힘입어 자동차와 스마트 팩토리를 중심으로 기술 트렌드를 이끄는 기업을 목표로, 글로벌 로봇 시장을 선도하는 기업이 되기 위해 끝없는 노력을 거듭하고 있습니다. 점차 확대되는 협동 로봇 시장을 선도하는 한화정밀기계의 미래를 함께 응원 부탁드립니다!#한화 #한화그룹 #한화정밀기계 #구성원인터뷰 #직무정보 #기업정보 #기업문화 #비전 #목표 #채용정보 #공채정보
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[어반베이스 인턴일기] 전공의 벽을 뚫어낸 능력자들

                                                      ‘전공무관’. 많은 채용 사이트에서 볼 수 있는 이야기죠. 하지만 채용공고만 그렇지, 막상 개발이라면 컴퓨터 공학을 전공해야 할 것 같고, 마케팅이라면 경영을 전공해야 할 것만 같습니다. 하지만 어반베이스의 개발 인턴들은 컴퓨터공학을 전공하지 않았고, 마케팅 인턴도 경영학을 전공하지 않았다는 사실! 우리는 어떻게 어반베이스를 알게 되어 어반베이스를 선택하게 되었을까요? 이제 들어온 지 한 달, 타운홀 미팅을 통해 정식으로 인사도 드렸으니 진정한 어반베이스의 식구가 되었습니다. 한달 간 느낀 인턴들의 솔직한 이야기를 만나보세요!※ 타운홀이란 ? 매달 1회 전직원이 모여 자유로운 주제로 소통하고 네트워킹하는 어반베이스만의 토론 문화 Pt 0. 자기 소개 및 하는 일 왼쪽부터 민진, 수민, 윤아마케팅부문 인턴 _ 민진 (컨텐츠 제작)건축공학을 전공하고 마케팅 부문 인턴이 되었다.어반베이스의 SNS들을 관리하고, 그에 맞는 컨텐츠를 제작, 그리고 이번에 열리는 어반스니커즈 컨퍼런스의 진행을 돕고 있다.개발부문 인턴 _ 수민 (3D 도면변환)건축학을 전공하고 개발부문 인턴이 되었다. 지금은 3D로 변환된 도면을 산업에서 쓸 수 있도록 다양한 3D 포맷으로 바꾸는 일을 한다. 개발부문 인턴 _ 윤아 (머신러닝)생체의공학을 전공하고 개발부문 인턴이 되었다.공간을 찍으면 공간이 어느 곳인지 인식하여 분류해주는 작업이다. 머신러닝과 딥러닝을 사용해서, 연령, 성별, 취향 등으로 공간을 세분화하여 그 공간에 맞는 제품을 추천해주는 시스템까지 계획하고 있다Pt 1. 선택Q. 어반베이스의 인턴 셋은 모두 전공과 다른 길을 가고 있네요. 어떻게 선택하게 된 길 인가요?전공과 맞지 않음을 깨달은 인턴 3人수민 : 전공이 건축이잖아요. 그런데 설계에 대한 회의가 들었어요. 그리고 VR에 관심이 생겼고, 그래서 프로그래밍을 배우게 됐어요.윤아 : 생체의공학과는 주로 배우는 분야가 하드웨어 쪽에 가까워요. 근데 저는 하드웨어 쪽은 잘 안 맞는 것 같더라고요. 전자공학과를 복수 전공하면서 프로그래밍 수업을 듣다가 프로그래밍을 이용한 데이터 분석에 흥미를 갖게 됐어요. 민진 : 취직 준비를 하면서 느꼈는데, 건축업계 자체가 굉장히 폐쇄적이고 수직적이고 보수적인 문화를 가지고 있더라고요. 그런 곳에서 잘 적응하지 못할 것 같아 건축이라는 전공을 살려 할 수 있는 다양한 길을 찾아 봤고, 그런 과정 중에 어반베이스를 알게 됐어요.Q. 그렇다면 왜 어반베이스를 선택했나요? 윤아 : 데이터 사이언스 쪽으로 일자리를 찾다가 알게 됐어요. 수치나 텍스트 데이터를 사용해서 분석하는 공부를 많이 해서, 이미지 데이터를 사용하는 분야도 배우고 싶었는데, 어반베이스에서 그런 일을 하더라구요.수민 : VR에 관심이 있었고, 회사가 하는 일이 건축 전공이라면 잘 맞을 것 같아서 선택했고, 와서 겪어보니 실제로도 그런 것 같아요. 채용공고나 블로그에서 봤던 회사의 복지나 비전도 선택에 큰 영향을 미쳤죠. 민진 : 건축을 베이스로 하는, 4차 산업혁명의 흐름을 직접 느낄 수 있는 회사에서 일을 하고 싶었어요. 그래서 무모하지만 과감하게 마케팅 팀에 지원을 했습니다. 수민님에게 큰 영향을 주었다는 어반베이스의 꿀복지!Q. 대기업이 아닌 스타트업을 생각했던 이유가 있나요? 윤아 : 대기업의 획일화 된 채용 시스템이 싫었어요. 딱딱하고, 틀에 박혀있는 그런 형식들이요.민진 : 저두요. 그리고 저는 스타트업에서 일을 하면 바로 실무를 할 수 있다고 해서 욕심이 났어요. 바로 일을 해보고 싶었거든요.Q. 전에 일을 하신적이 있나요? 실제로 일을 해보니 어떤가요?수민 : 실무를 하는 것은 처음이에요. 저는 3D로 변환된 도면을 산업에서 쓸 수 있도록 다양한 3D 포맷으로 바꾸는 일을 해요. 설계할 때는 3D 툴을 직접 다루는 입장이었는데 지금은 파일만 다루니 생소하긴 하네요. 부담되기도 하지만, 사람들에게 많이 물어보거나 정보를 알아서 흡수하려고 해요. 3D 도면변환을 담당하고 계신 수민님윤아 : 마찬가지로 실무는 처음이에요. 저는 머신러닝 쪽인데, 쉽게 말해서 공간을 찍으면 공간이 어느 곳인지 인식하여 분류해주는 작업이에요. 일단 아직은 배우는 중이라 그런지 일이 재미있어요. 시간이 빨리 가는건 재밌다는 거 아닐까요? 사실 사수가 있을 줄 알았는데 없어서 되게 막막했어요. 가끔 일 하다가 막힐 때가 있는데, 모르는 것은 다른 분들에게 물어보기도 하고, 구글링하거나 다른 책을 찾아보기도 해요. 머신러닝 부분의 윤아님민진 : 타 회사에서 설계 관련 인턴을 했었어요. 마케팅 실무는 처음이라 모든 것이 새로워요. 채용공고와 면접에서 SNS 콘텐츠 기획 및 제작을 주로 맡게 될 거라고 했고, SNS나 블로그를 운영하고 있어서 자신이 있었어요. 그래도 확실히 실무는 다르더라고요. 사수분이 잘 가르쳐 주시는 덕에 잘 적응하고 있어요. 내 손으로 직접 무언가를 기획하고 컨텐츠를 제작한다는 것이 굉장히 재밌어요!SNS에 올라가는 컨텐츠를 만들고컨퍼런스 관련 컨텐츠를 제작하고 업무를 서포트 하고 있는 민진님Pt 2. 어반베이스의 첫 인상<인턴들이 뽑은 어반베이스의 좋은 점>1.윤아 : 사람들이 친절해요.민진 : 맞아, 뭐든 물어보면 되게 친절하게 알려주세요.2.민진 : 아, 그리고 유연 근무제 너무 좋아요. 아침에 지각하지 않으려 뛰지 않아도 되고, 사정이 있으면 빨리 퇴근할 수도 있고.수민 : 금요일에 2시에 퇴근하시는 분들도 많이 있어요. 짱이에요. 9시 13분, 사무실 풍경. 자율적으로 조절하는 업무 스케줄3. 수민 : 또, 식대 8000원! 선릉 맛집 점령! 이 정도면 굉장히 넉넉하지 않나요? 어반베이스 단체방에 올라오는 점심 사진들. 넉넉함 인정4.윤아 : 무제한 맥주가 있는 것, 그리고 근무시간에 먹어도 된다는 것! 민진 : 커피도 무제한이잖아요. 심지어 맥주, 커피 모두 밖에서 사먹는 것보다 맛있어요.사진 출처 : 스파크플러스Q. 반면, 당황했던 부분이나 힘들었던 점도 있나요?민진 : 저는 처음에 ‘ㅇㅇ님’ 이라고 부르는 것이 너무 어색했어요. 전에 하던 알바와 인턴, 모두 직급체계가 확실한 곳이었거든요. 근데 이젠 다 적응해서 아무렇지도 않아요.Pt. 3 채용 과정Q. 어반베이스를 어떻게 알게 됐어요? 수민 : 로켓펀치와 원티드에서 알게 됐어요. 그리고 유튜브나 관련기사들도 많이 검색해봤어요. 보도자료를 보니 어반베이스가 하고 있는 일이 미래를 널리 생각하고 있는 것 같아서 굉장히 좋은 영향을 줬어요.  윤아 : 저도 원티드에서 보고 알았어요. 블로그나 기사가 많아서 하나씩 다 살펴봤어요. 민진 : 저도요. 유튜브 계정에서 하나씩 다 살펴봤어요. 건축 AR에 관련된 영상이었는데, 굉장하더라고요. 그동안 제가 만들었던 허접한 모형들이 뇌리를 스쳐 지나가며.. 이런 신세계가 10년만 일찍 펼쳐졌다면 밤을 좀 덜 샜을 텐데.. 모형을 만드는 나도, 그걸 보는 교수님도, 서로 덜 괴롭지 않았을까.. 하는 생각이 들기도 했습니다 하하. 영상의 풀버전은 어반베이스 유튜브에 올라와 있습니다!Q. 자기소개서 및 포트폴리오 준비는 어떻게 했나요?수민 : 자기소개서는 다른 자기소개서들이랑 비슷했어요. 지원동기, 성장배경, 성격 등 기본적인 문항들로 채웠고 그동안 했던 프로젝트를 PPT에 정리해 제출했어요. 윤아 : 저도 거의 비슷해요. 민진 : 저는 자기소개서를 굉장히 짧게 적었어요. '왜 어반베이스에 지원했는지, 왜 나를 뽑아야 하는지' 딱 두 개만 적었어요. 포트폴리오는 건축 프로젝트, 공모전, 동아리 등 내가 했던 모든 활동을 정리해서 제출했어요. Q. 면접은 어땠나요?윤아 : CTO님이 이야기를 굉장히 잘 들어주시고 편한 분위기에서 면접이 진행되었어요. 면접을 진행하며 좋은 인상을 받았어요.수민 : 저는 조금 긴장했어요. CTO님께서 제 포트폴리오를 보고 질문을 하셨어요. 제 답변에 틀린 점도 있었는데 틀린 부분을 친절히 설명해 주시기도 했어요. 2차 면접도 역시 편안했고요.민진 : 저는 1차 면접을 마케팅팀 분들과 봤어요. 면접 자체가 제가 일방적으로 질문에 응답하는 것이 아닌, 서로 이야기를 주고 받는 '대화'에 가까웠어요. 그래서 저도 면접 이후로 더욱 좋은 인상을 받았어요. 두 번의 면접이 진행되면서 어반베이스가 하고 있는 사업들에 대해 더욱 자세히 알게되었는데, 진짜 꼭 붙고 싶더라고요. 붙어서 참 다행입니다. 마지막으로Q. 전공과는 조금 다른 길을 선택했는데, 후회는 없나요?수민 : 음, 그래도 어반베이스는 건축이 바탕이 되어 있으니까요. 건축산업이 좀 더 유연하게 바뀌고, 기술이 많이 도입 된다면, 지금 제가 보내는 이 시간들이 굉장히 값진 시간이 될 거예요. 프로그래밍과 건축 베이스의 지식이 굉장한 무기가 될 수 있다고 생각해요. 윤아 : 저도 후회는 없어요. 요즘 데이터 분석은 어딜가나 쓰이니까요. 전공을 살려 의료 쪽 데이터를 다룰 수도 있지 않을까요? 그런 의미에서 전공지식이 무용지물은 아니라고 생각해요. 민진 : 저도 후회 안해요. 건축을 전공했기 때문에 지금 어반베이스가 하고 있는 일을 훨씬 잘 이해할 수 있었어요. Q. 어반베이스를 들어오고 싶은 사람들에게?수민 : 어반베이스는 기술 집약적인 기업이라 생각해요. 프로그래밍의 아주 초입자라면 어렵겠지만 업무가 적성에 맞다면 즐겁게 일할 수 있을 거에요.민진 : 미래산업에 관심이 있다면  더욱 흥미롭게 다가올 것 같아요. 현재 국내에서 쉽게 접할 수 있는 사업이 아니기 때문에 굉장히 도움이 될 거라고 생각해요. 인터뷰 Behind 1어반베이스의 좋은 점에 대해 이야기하며 어반베이스 복지문화 중 하나인 ‘어반테이스트’의 얘기가 나왔습니다. 수민 : 아, 그 어반테이스트도 가신 분들 엄청 부러워요. 그 쓰리쁠 등심.. 나도 먹어보고 싶다. 윤아 : 나는 어반 테이스트 뽑히면 스시먹어야지. 수민 : 오마카세..!민진 : 아, 갑자기 배고프네. 다들 좋아하는 음식 있어요?윤아 : 아무거나 다 잘 먹어요.수민 : 저는 라멘이 먹고 싶네요.윤아 : 수민님 며칠전부터 라멘 얘기하셨어요. (웃음)민진 : 그럼 오늘 점심 때 먹으러 가요. 빨리 선릉역 라멘 맛집 찾아봐요. 선릉역 라멘집 호타루인터뷰 하다말고 맛집을 검색하더니 곧 우리의 행선지가 결정되었습니다! 점심으로 라멘을 먹고 셋이서 아주 뿌듯했다는 이야기. (ㅎㅎ) 인터뷰 Behind 2윤아 : CTO님과 면접보다가, 나중엔 자소서 잘 쓰는 법도 알려 주셨어요. 그래서 '아, 날 뽑지 않고 자소서 잘 써서 다른데 지원하라는 의미구나.' 싶었어요. 그래서 떨어질 줄 알았는데, 합격 전화가 와서 깜짝 놀랐어요. (웃음)수민 : 원래 공대생들이 글을 잘 못쓰잖아요. 모두 : 아, 완전 공감.선택한 길에 대해 후회는 없다는 인턴 3인방. 인터뷰를 하며 공통적으로 말했던 것은 ‘좋은 사람들과 멋있는 일을 할 수 있어 아주 즐겁고 재밌다!’는 것이었어요. 어반베이스도, 우리들도 더욱 발전할 수 있었으면 좋겠습니다. :) 어반베이스에 관심이 생기신 분들, 그래서 입사 지원을 하시는 분들 중 혹시 더 궁금한 점이 있다면 댓글에 남겨주세요. 담당자분에게 직접 물어봐 드릴게요.  그럼 이만 일하러 가보겠습니다 !출처: https://blog.naver.com/urbanbaseinc
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타다 클라이언트 개발기

앞서 종합 모빌리티 플랫폼인 타다의 시스템 설계를 위한 많은 고민과 기술적 결정들에 대해서 서버팀에서 소개한 바 있습니다. 이번 글에서는 타다 서비스를 출시하기까지 타다 모바일 클라이언트를 개발하는 과정에서 내린 클라이언트 팀의 전략적 결정들과, 타다 클라이언트를 개발하는데 사용한 기술들을 공유합니다.시작 전 상황3달 반의 개발 기간: 타다는 VCNC가 SOCAR에 인수되면서 개발하게 된 서비스입니다. 빠르게 시장에 뛰어들어서 선점하는 것이 무엇보다 중요했기에 시간과의 싸움은 필수적이었습니다. 프로젝트는 6월에 시작되었고 1.0 출시는 추석 연휴 직전인 9월 중순으로 결정되었습니다. VCNC에서 오프라인 운영은 처음이었기 때문에 차량을 실제로 운행해보면서 사용성 경험을 테스트할 필요가 있었습니다. 그래서 8월 초에 사내 테스트용 알파 버전을 출시하기로 했습니다.클라이언트 팀 통합: 비트윈 때는 Android/iOS 팀이 나뉘어 있었습니다. 회사 인수 과정에서 발생한 조직 개편으로 인해 타다 클라이언트 개발자는 5명으로 이루어졌습니다. 전부터 다른 OS 개발도 경험하고 싶던 적극적이고 열정적인 5명의 멤버들은 과감하게 팀을 통합해서 Android/iOS을 함께 개발하기로 했습니다.3개의 앱 개발: 타다의 서비스를 위해서는 Android/iOS, 라이더/드라이버 총 4개의 앱을 제작해야 합니다. 하지만 시간과 일정을 고려했을 때 4개의 앱을 다 제작하기는 무리라고 판단을 했습니다. iOS에서는 내비게이션 앱을 사용 중에 드라이버 앱으로 손쉽게 전환하는 기능을 제공할 수 없고 내비게이션 앱으로 경로 안내를 요청하는 것도 제한적이기 때문에 iOS 드라이버 앱은 제작하지 않기로 했습니다.무에서 시작한 프로젝트: 타다는 코드 베이스가 없는 empty repository에서 시작했습니다. 언어도 바뀌었고 레거시 코드와도 엮이고 싶지 않았기 때문에 비트윈에서 어떠한 라이브러리도 가져오지 않고 전부 새로 만들기로 했습니다.클라이언트 팀의 5명의 정예 용사들. by Sam코드 아키텍처 - RIBs프로젝트가 시작되고 기획이 진행되는 동안 3주의 시간을 기반 작업에 쓰기로 했습니다. 가장 먼저 진행한 것은 코드 아키텍처 정하기입니다. 당시에 제가 SAA(Single-Activity Application)에 관심을 가지고 있었는데, 때마침 Google I/O 2018의 세션 중 Modern Android development: Android Jetpack, Kotlin, and more 에서도 비슷한 언급이 나와서 팀에 제안했고, 본격적으로 조사를 해보았습니다. 팀원들이 조사를 진행해보니 Uber, Lyft, Grab 등 굴지의 모빌리티 서비스 회사들이 전부 SAA 기반으로 앱을 개발했다는 것을 알게 되었습니다. 무거운 리소스인 지도를 중심으로 화면이 구성되기에 반복적인 지도 리소스 할당/해제를 피하기 위한 필연적인 선택으로 보입니다. 큰 기업들이 수년간 서비스를 하며 문제를 느끼고 내린 선택인 만큼 저희도 따라가기로 결정했습니다. 비트윈 때 Activity Stack으로 인해 굉장히 고통을 겪은 적이 있는지라 SAA를 원하는 공감대도 있었고요.SAA로 개발을 하기로 정한 이후에는 어떤 프레임워크를 사용해서 개발할지를 고민했습니다. 여러 개의 오픈소스를 비교할 때 Android/iOS 간의 통일된 아키텍처로 개발할 수 있는지를 가장 중점적으로 보았습니다. 대부분의 팀원이 한쪽 OS에만 익숙하기 때문에 초보임에도 빠르게 적응하고 개발하려면 비즈니스 로직을 구현하는 부분이 통일되어 있어야 한다고 생각했습니다. Uber의 RIBs는 저희의 이런 요구를 가장 잘 충족했습니다. 거기에 데이터의 scope와 전달 방식 명확해서 side-effect 없이 개발할 수 있다는 점, 그로 인해 효율적으로 협업이 가능하고 여러명이 개발한 RIB 을 레고 조립하듯 합쳐서 기능을 완성할 수 있다는 점에서 RIBs를 선택하게 되었습니다.RIBs는 아키텍처를 이해하는 것 자체가 굉장히 난해합니다. 오픈소스 상으로 공개가 되지 않은 부분들도 있어서 저희의 입맛에 맞게 변형하는 데 매우 많은 시간을 할애했습니다. RIBs와 관련한 내용은 Nate(김남현)가 Let'Swift 2018에서 발표한 RxRIBs, Multiplatform architecture with Rx 의 영상 및 발표자료를 참조하세요.추후 RIBs를 상세하게 다루는 포스팅을 해보도록 하겠습니다.서버와의 통신 프로토콜새로운 서버 API가 생길 때마다 해당 API의 명세를 문서화하고 전달하는 것은 굉장히 불편한 일입니다. 또한 문서를 작성할 때나 클라이언트에서 모델 클래스를 생성할 때 오타가 발생할 수도 있습니다. 타다에서는 서버 클라이언트 간 API 규약을 Protocol Buffer를 사용해서 단일화된 방법으로 정의하고 자동화하기로 했습니다. 모든 API의 url은 .proto 파일 이름으로 정형화되어 있고 POST body로 Params 객체를 JSON으로 serialization 해서 보내면 Result JSON이 응답으로 옵니다. 서버가 새로운 API를 개발할 때 .proto 파일만 push 하면 클라이언트에서 스크립트를 돌려서 Model 객체를 생성하고 해당 객체를 사용해서 호출만 하면 되는 아주 간단하고 편한 방식입니다.참고로 타다의 서버군에 대한 설명은 타다 시스템 아키텍처에 기술되어 있습니다.기반 작업타다는 빈 repository에서 시작한 깔끔한 프로젝트였기 때문에 Base 코드와 내부 라이브러리들을 전부 새로 개발했습니다.API Controller, gRPC Controller서버와의 통신에 필요한 모듈들을 개발했습니다. 모든 API는 Rx의 Single과 Completable로 wrapping 되어 있습니다.RIBs가장 자주 사용하는 Router 패턴들을 wrapping.Android에서 구현이 공개되어 있지 않은 ScreenStack 구현.SAA이므로 Android에서 Activity가 아닌 화면 단위의 로깅을 구현.Router의 기초적인 화면 Transition을 구현RIB 뼈대 코드용 template 파일 제작Prefs(Android)/Store(iOS)타다에서는 DB를 사용하지 않고 key-value store로만 데이터를 저장합니다. Android SharedPreference와 iOS UserDefaults의 wrapper를 만들었습니다. Object를 serialization 해서 저장하는 기능, Rx 형태의 getter, cache layer, crypto layer 등이 구현되어 있습니다.Design SupportAndroid에서 drawable을 생성하지 않고 layout.xml 상에서 border, corner-radius, masking을 쉽게 설정하기 위해서 제작했습니다.ButterKtAndroid에서 View Binding 처리를 위해 개발했습니다. 비슷한 기능을 하는 Kotter Knife, Kotlin Android Extension이 가지고 있는 lazy binding 문제를 해결하고 싶었고 가능하면 Butter Knife와 달리 apt 없이 동작하는 라이브러리를 만들고 싶었습니다. 이와 관련된 저희의 생각은 여기에 David(김진형)이 상세하게 기록해 두었습니다. 코드도 공개되어 있으니 잘 활용해 보시길 바랍니다.ToolsModel CompilerPBAndK, swift-protobuf를 수정해 .proto 파일을 저희가 원하는 형태의 kotlin data class와 swift codable struct로 변환하는 스크립트를 구현했습니다.Import ResourceUI/UX 팀에서 작업해서 Google Drive File Stream으로 공유하는 리소스를 프로젝트에 sync 하는 스크립트입니다. 타다에서는 기본적으로 벡터 포맷(Android xml, iOS pdf)을 사용하고 Android에서 벡터로 표현이 안되는 이미지들은 png를 사용합니다. 또한 애니메이션을 위한 Lottie json 파일도 사용합니다. 현재는 Android 용으로만 스크립트가 구현되어 있고 리소스를 프로젝트 내의 각각의 res 폴더에 sync 하는 기능과 svg로 전달받은 벡터 파일을 Android xml 형식으로 변환하는 기능을 포함합니다.sync Lokalise타다에서는 Lokalise로 문자열 리소스를 관리합니다. strings.xml, Localizable.strings 파일로 다운받아서 프로젝트에 sync 하는 스크립트 입니다.Code Template & Settings개발 편의를 위한 간단한 Android Studio Code Template과 코드 통일성을 위한 idea settings를 공유합니다.사용된 기술들OS 공통Firebase: Analytics, Crashlytics, Messaging, Storage 등 다양한 용도로 Firebase를 활용하고 있습니다.gRPC, ProtoBuf: 서버에서 실시간 Event를 받기 위해서 사용합니다.RIBs: 타다의 기반 아키텍처 입니다.Lottie: 애니메이션 요소를 표현하기 위해 사용합니다.Semver: 앱의 버전은 Semantic Versioning 규약을 따라 정의합니다. 버전을 파싱하고 관리하기 위해서 Nate(김남현)가 Kotlin 버전과 Swift 버전의 라이브러리를 제작하고 공개했습니다.Braze: CRM(Customer Relationship Management) 툴인 Braze는 유저를 타게팅해서 전면팝업을 띄우거나 푸시 알림을 발송하기 위해 사용합니다.TeamCity, Fastlane, Beta: CI/CD를 위해서 개발 초기에는 Jenkins를 사용했습니다. 출시 대응을 빠르게 하기 위해서 parallel build 및 우선순위 컨트롤을 하고 싶었는데 Jenkins의 Parallel build가 원하는 대로 동작하지 않아서 현재는 TeamCity로 이전했습니다. Beta를 사용해서 모든 브랜치의 빌드를 배포해서 QA 팀에서 테스트할 수 있게 했습니다. 출시용 빌드는 Android의 경우 아직은 수동 업로드를 하고 있고 iOS의 경우 Fastlane으로 배포합니다.git-flow: Git branching model로는 git-flow를 사용합니다. Branch의 종류에 따라서 TeamCity에서의 빌드 우선순위가 결정됩니다.AndroidKotlin: 당연한 선택이겠죠? 타다의 모든 소스 코드는 Fork 해서 수정한 RIBs의 클래스들을 제외하면 전부 Kotlin으로 구현되어 있습니다.AndroidX: 타다 개발을 시작하는 순간에 AndroidX가 공개되었습니다. 기존 Support Library를 사용하게 되면 언젠가는 migration 해야 할 것이기 때문에 알파 버전임에도 불구하고 처음부터 사용하기로 했습니다. ConstraintLayout, PagingLibrary, Material Component, KTX 등 다양한 Component를 사용합니다.Retrofit, OkHttp: 서버와의 HTTP 통신을 위해서 사용합니다.RxJava: 클라이언트 팀은 Rx 없이는 개발할 수 없을 정도로 적극적으로 Rx를 활용합니다.AutoDispose: Rx subscription을 dispose 하기 위해서 사용합니다. 관련해서 도움이 될만한 글을 읽어보시는 것을 추천합니다. Why Not RxLifecycle?RxBinding: View 이벤트를 Observable 형태로 바꿔주는 RxBinding은 굉장히 유용합니다.Moshi: JSON 라이브러리입니다. Kotlin data class와의 호환을 위해서 Gson 대신 선택했습니다.Glide: 이미지 로딩을 위해서 사용합니다.Detekt: Kotlin을 위한 static code analyzer 입니다. Detekt의 extension을 통해 ktlint도 활용하고 있습니다.Dagger: RIBs는 Dependency injection을 기반으로 합니다. RIBs에선 어떠한 DI system이든 사용할 수 있게 Builder가 분리되어 있습니다. RIBs에서는 Dagger로 설명이 되어 있고 저희도 마찬가지로 Dagger를 사용합니다.ThreeTen Backport: Java8의 날짜 및 시간 라이브러리인 JSR-310의 Java SE6 & 7을 위한 backport 라이브러리입니다. 문자열 파싱 및 시간 연산을 위해 사용합니다.iOSSwift: Kotlin과 마찬가지로 당연한 선택입니다. Swift4.2의 CaseIterable Swift5의 Result 등 항상 최신 버전의 Swift를 사용합니다.RxSwift: 역시나 reactive programming은 필수입니다.RxCocoa, RxGesture: iOS에서도 역시 모든 뷰 이벤트는 Rx 형태로 감지합니다.SnapKit: AutoLayout DSL을 제공하므로 코드상에서 편하게 Constraint를 조절할 수 있습니다.Moya/RxSwift, Alamofire: Http 서버와의 통신을 위해 추상화된 네트워크 라이브러리인 Moya를 사용합니다. 역시나 Rx로 wrapping 된 버전을 사용하고 있습니다.Codable: Swift4부터 제공된 프로토콜로 JSON Encoding, Decoding으로 사용중입니다.Hero: RIBs의 Router가 attach/detach 될 때의 Transition을 처리하는데 이용합니다.Kingfisher: 이미지 로딩을 위해서 사용합니다.KeychainAccess: Access Token 같은 중요 정보를 안전하게 저장하기 위해 사용합니다.Swiftlint: SwiftLint는 fastlane action으로 실행해서 code validation을 합니다.출시 후의 회고짧은 시간에 여러 개의 앱을 만들기 위해서는 시간 및 인원을 아주 효율적으로 배분해야 했습니다. 각 OS의 기존 개발자들이 먼저 프로젝트 기반을 닦는 동안 나머지는 스터디를 진행했습니다. 차량 운영 경험을 쌓는 것이 알파 테스트의 목적이었으므로 일정에 맞추기 위해 드라이버 앱도 개발해야 하는 Android로만 알파 버전을 개발했습니다. 대신에 iOS 알파 버전은 서버팀 YB(김영범)가 아주 빠르게 웹앱으로 개발해주었습니다(1.0은 Native입니다.). 알파 버전의 스펙도 호출-하차까지의 시나리오 외의 다른 부가 기능은 전부 제외했습니다.회사 구성원들이 전부 처음 도전하는 분야였기에 기획을 포함해서 모두가 지속적인 변화에 대응해야 했습니다. 특히 사내 테스트를 시작한 직후 실제 운영을 해보며 깨닫고 변경한 기획 및 UX가 상당히 많았습니다. 개발적으로는 익숙하지 않은 아키텍처인 RIBs를 이해하며 개발하는 것이 생각 이상으로 난도가 높았고 개발하는 중간에도 큰 리팩터링을 여러 번 해야 해서 힘들었습니다. 이러한 이유들로 1.0 출시도 시작 전 상황에서 언급한 것보다 2주 정도 미뤄졌습니다.실제 타다 프로젝트 타임라인하지만 저희는 성공적으로 타다를 출시했습니다! 아래는 팀 내에서 출시를 회고하며 나왔던 몇몇 의견입니다.OS 간 아키텍처가 통일되어서 한 명이 같은 기능을 두 OS 전부 개발할 때 굉장히 효율적이다. 비즈니스 로직의 경우 정말로 Swift <-> Kotlin간 언어 번역을 하면 되는 정도.결과적으로 앱 개발 순서를 굉장히 잘 정했다. 한쪽을 먼저 빠르게 개발하고 문제점을 느껴보며 정비해 나가니까 프로젝트 후반부에 빠른 속도로 기능을 개발하는 데 도움이 되었다. 큰 수정을 양쪽 OS에 하지 않아도 됐던 게 좋았다.짧은 기간 개발했음에도 앱 퀄리티가 굉장히 만족스럽다. 매 상황에서 기술적 선택, 인원 배분 등 경험에서 우러나온 아주 적절한 판단들을 했다고 생각한다.각자 독립적으로 개발하던 기능들이 쉽게 합쳐지고 큰 문제없이 잘 동작하는 하나의 앱이 되는 과정이 정말 신기했다. 아키텍처 설계에 쓴 많은 시간이 결코 아깝지 않았다.마치며아직 저희가 하고 싶고 도전해야 하는 과제들은 무궁무진합니다. 그 중 간략히 몇 가지를 소개합니다.테스트 코드 작성: 시간과의 싸움 속에서 테스트 코드 작성을 지금까지 미뤄왔습니다. RIBs의 Interactor 에 구현된 비즈니스 로직은 반드시 테스트 되어야 합니다.OS 간 구조 통일: 같은 화면임에도 OS 간 작업자가 다른 경우 많은 파편화가 일어났습니다. 1순위로 RIB tree 및 Interactor의 비즈니스 로직 통일하는 작업을 진행하고 있습니다. AlertController 같은 공통적인 컴포넌트들도 최대한 포맷을 통일하려는 작업을 지속해서 진행할 예정입니다.iOS DI: RIBs에서 Android에선 Dagger를 활용해서 쉽게 Builder 구현이 가능하지만, iOS에서는 좋은 방법이 없어서 수동으로 DI를 해결하고 있었습니다. 그래서 Uber가 개발 중인 Needle을 적용하려고 관심 있게 보고 있습니다.네트워크 에러 handling 개선: 중첩돼서 뜨는 Alert를 해결하는 것, global 하게 에러를 처리하는 좋은 구조 찾기 등의 이슈가 있습니다.String Resource 관리: 개발하면서 생성하고 아직 Lokalise에 동기화하지 않은 리소스 키를 체크해서 빌드 오류를 발생시키려고 합니다. 또한 iOS에서 "some_key".localize 형태의 extension으로 번역을 코드상에서 불러오는데 key 값 오타가 나면 런타임에서만 오류를 알 수 있습니다. 따라서 String resource를 enum 형태로 관리하려고 합니다.그 외 50여 가지나 되는 팀원들이 하고 싶은 백로그 목록이 여러분을 기다리고 있습니다. 타다가 성공적으로 런칭할 수 있었던 것은 훌륭한 팀원들이 있었기 때문입니다. 앞으로 저희와 함께 좋은 서비스를 만들어 나갈 멋진 분들의 많은 관심 바랍니다.
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채널 데스크 프론트엔드 기술 스택

오프라인 고객 분석 솔루션 워크인사이트를 개발해 온 조이는 최근 온라인 접객 서비스 채널을 런칭했습니다. 이 글은 채널과 관련된 기술 블로그의 첫번째 글로 채널 데스크 프론트엔드(웹, 윈도우, OSX)의 기술 스택 및 개발 환경을 소개하도록 하겠습니다.React채널 개발을 처음 시작할 당시 (지금으로부터 1년 전) 에 워크인사이트 대시보드 및 기타 사내 툴에서는 AngularJS 1을 사용하고 있었습니다. 비교적 적은 코드로 복잡한 애플리케이션을 빠르게 만들 수 있는 점에는 만족했지만 퍼포먼스면에서는 아쉬운 부분이 많았습니다. 따라서 새로운 프레임워크 및 라이브러리를 리서치 했고 매우 가볍고 렌더링 퍼포먼스 면에서 AngularJS 1 대비 우위에 있던 React 를 사용하기로 결정했습니다.컴포넌트의 설계 패턴은 Redux를 만든 Dan이 제안한 Container 와 Presentational 컴포넌트를 구분하는 방식으로 설계하고 있습니다. 따라서 Container 가 data fetch 및 update 등의 액션을 실행하고 Presentational 컴포넌트들을 조합하여 렌더링을 하게 됩니다.React를 실제 1년째 사용해 본 결과 저를 비롯한 팀원들은 매우 만족하고 있습니다. 구조, 스타일, 동작을 한 컴포넌트로 묶어 재사용성이 매우 높아졌으며 React의 휴리스틱한 Dom diff algorithm 덕분에 렌더링 퍼포먼스에서도 많은 이득을 얻을 수 있었습니다.Facebook Flux Utils아키텍쳐는 페이스북이 제안한 flux 철학에 따라 설계되었습니다. flux를 구현하기 위한 기본적인 유틸리티 기능을 제공하는 Flux Utils을 사용합니다. Flux의 많은 구현체 중에 요즘 가장 인기인 Redux도 고려했었습니다. 저희가 프로젝트를 시작할 당시에 Redux는 5~6개월밖에 되지 않은 프로젝트였고 거의 Dan의 1인 프로젝트였기 때문에 향후 메인터넌스를 장담할 수 없다고 판단했습니다. 그보다는 페이스북이 만든 Flux Utils가 그런 면에서는 더 안전할 거라고 생각했던 것이죠.약 1년 정도 Flux Utils로 개발해오며 몇 가지 문제를 겪게 되었습니다. 애플리케이션이 커지면서 관리해야할 State가 많아지고 그들 사이의 의존성 관리 때문에 Store의 복잡도가 빠르게 증가했습니다. 그에 따라 테스트가 어려워지고 올바른 유닛테스트를 위해서는 테스트 코드 역시 매우 복잡해지는 문제가 있었습니다.그래서 Redux를 다시 리서치하게 되었고, 결론적으로 “단일 Store, 다수Reducer” 라는 Redux의 철학을 통해 State 관리 로직(Reducer)을 단순하고 테스트도 쉽게 유지할 수 있겠다는 생각을 하게 되었습니다. 뿐만 아니라 그 동안 설계와 관련되어 고민하고 필요한 경우 저희 스스로 개발해서 사용하던 많은 부분이 Redux의 서브 프로젝트 형태로 (redux-actions, redux-thunk, reselect 등) 개발되어 사용되고 있는 것을 발견해서 Redux로의 마이그레이션을 결정했고 현재 진행 중에 있습니다.Electron이 글의 도입부에서 이야기한 것처럼 채널 데스크는 윈도우용, OSX용 애플리케이션으로도 제공됩니다. 채널 개발 초기 당시 윈도우, OSX 각각 네이티브로 만들 리소스가 부족했기 때문에 웹 기술 기반으로 네이티브 앱을 만들 수 있는 다양한 솔루션들을 리서치했고 그 중 Electron을 선택하게 되었습니다.Electron은 제가 정말 좋아하는 제품인 Slack, Simplenote에서 사용하고 알려져 있고 국내에서는 Remember 등에서 사용하고 있습니다. 초기 개발 당시에는 안정성에 의문을 제기하는 개발자들도 많았고 저희도 여러 문제와 삽질(인증, 패키징, 이슈 레포팅의 어려움, 메모리릭 등등)을 많이 겪긴 했습니다만 개인적으로는 충분히 프로덕션에 쓸 수 있을 정도 수준이라고 생각합니다. 무엇보다 프론트엔드 개발자가 매우 적은 노력으로도 네이티브 데스크탑 앱을 만들 수 있는 장점이 다른 모든 문제점을 상쇄하고도 남습니다.언어개발 언어로는 자바스크립트 ES6를 사용합니다. 언어를 선택할 당시에도 여러 옵션이 있었는데 가능하면 실험적이지 않고 표준을 사용하는 것이 미래 유지보수에 안전하다고 판단했습니다. 또한 다른 자바스크립트 대안 언어를 사용하지 않더라도 ES6 (일부 ES7 포함) 스펙도 충분히 효율적인 개발이 가능하다고 생각했습니다.코딩 스타일은 기본적으로 Airbnb의 코딩 스타일 가이드라인을 따르며 조이의 상황과 맞지 않는 부분은 엔지니어들과 상의 후 수정해서 사용하고 있습니다. 스타일 체크는 ESLint로 자동화한 뒤 Circle CI와 붙여서 모든 풀리퀘스트에 대해 점검하고 있습니다.테스트초기 개발할 때는 테스트 코드를 별도로 붙이지 않았습니다. 고객의 요구와 기타 상황에 따라 기획과 설계가 크게 변경되기도 했고 그 때마다 기민하게 반응하기 위해서, 어느 정도 확립된 제품이 되기 이전에는 테스트 코드는 작성하지 않는 것이 좋다고 판단했습니다. 이제는 많은 부분이 확정되었고 안정성이 중요해지기 시작했으며 애플리케이션이 커지면서 자동화된 테스트는 필수가 되기 시작했기에 최근에 도입을 하고 있습니다.테스트를 위한 도구는 Jest, Enzyme 등을 사용합니다. Presentational 컴포넌트에 대한 테스트는 props에 따라 원하는 형태로 렌더링이 이루어지는지, 이벤트에 따라 콜백이 잘 실행되는지 등의 Spec 을 작성합니다. Container 컴포넌트에 대한 테스트는 각종 이벤트 및 동작을 시뮬레이션하고 그에 따라 Action이 잘 발생하는지 또는 내부 state가 잘 변경되는지를 테스트합니다. 또한 Store (또는 Reducer), Action Creator, Model, Util 등 모든 구성 요소에 대한 테스트를 붙이려고 노력하고 있습니다. 유닛 테스트가 아닌 e2e 테스트 혹은 css 스타일 테스트 등은 하지 않고 있습니다.빌드 및 배포현재 채널 데스크는 Client-side rendering을 합니다. 초기 로딩 속도가 느리다는 단점이 있어서 Server-side rendering으로의 전환도 고려하고 있습니다. 이미 Node.js 를 사용하고 있어서 Isomorphic Javascript의 형태로 어렵지 않게 전환이 가능합니다.작성된 자바스크립트는 Babel로 컴파일되고 Webpack으로 번들화됩니다. css를 포함한 각종 리소스들 역시 Webpack을 통해 처리됩니다. 웬만한 작업은 npm과 Webpack으로만 자동화하려고 했으며, Electron과 관련된 작업(패키징, 인증 등)들만 gulp를 이용해 자동화됩니다. 모든 리소스들은 Node.js + express 서버로 Serving 되고, Node.js 앱은 Docker로 빌드되어 AWS EC2로 배포됩니다.마무리이상으로 채널 데스크 프론트엔드의 기술 스택을 소개해드렸습니다. 앞으로 각 부분 별로 저희 팀이 고민해 온 문제들과 해결 방법을 공유하고자 합니다. 뛰어난 개발자 분들의 많은 관심과 피드백 부탁드립니다!#조이코퍼레이션 #개발자 #개발팀 #인사이트 #경험공유 #일지
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파이콘 2018 도도 파이터 후기

아이들과 오전에 놀아주고 집안일을 마치고 나서 지하철을 탔다. 파이콘에 가는 길이었다. 5년째 참석하다 보니 이제 모든 세션을 빡빡하게 들어야 한다는 부담이 없다. 그래서 늦었지만 여유로웠다. 가는 길에 습관적으로 본  페이스북 타임라인은 이미 파이콘 이야기로 가득했다. 인증과 세션 자료 그리고 개발자를 뽑고 싶어 하는 회사들의 홍보로. 피드에서 스포카에서 진행하는 도도 파이터 이벤트를 보고 "이건 뭐야?" 싶어서  링크를 눌렀다. 어이쿠 개발자 컨퍼런스에 이게 도대체 뭐야오. 깔끔하게 잘 만들었다. 예제 코드를 살펴보니 설명도 잘 되어 있고 간단하다. 도전해 보고 싶은 생각이 들었다. 지하철 자리에 앉아 테더링을 연결하고 코딩을 시작했다. (사실 이것이 내가 세션은 듣지 않고 이틀 동안 부스/이벤트 체험만 하게 된 계기가 될 줄은 몰랐다.)대단히 잘 할 생각은 없었다. 세상에 굇수는 많으니까. 참여에 의의를 둬야지 싶었다. 비록 설명에는 “인공지능 코드”를 작성하여 다른 참가자와 겨루는 “인공지능 격투 대전”이라고 되어 있지만 당연해 보이는 규칙만 구현하고 나머지는 랜덤으로 동작하게 해서 제출해 보자 싶었다. 코엑스에 도착한 후  조금만 더 작업해서 제출하려고 하는데 아무리 제출해도 제출이 되지 않고 다음과 같은 메시지만 받았다.  코드가 테스트를 통과하지 못했습니다.아니 랜덤 봇이랑 하면 잘만 이기는데 왜 통과를 못하는 거야! 하던 차에 다시 설명을 읽어 보니  가만히 있는 더미 에이전트를 상대로 이겨야 제출이 이루어집니다.란다. 먼저 가면 손해인지라 가까워지면 더 안 가고 제 자리에서 주먹질만 시켰더니 더미 에이전트를 못 이기나 보다. 그래서 5초 아래로 시간이 남고 지금까지 한 번도 안 싸웠으면 앞으로 가도록 했더니 테스트를 통과하고 제출이 되었다.  제출에 성공하고 기분 좋게 돌아다니면서 다른 부스도 구경하고 있는데 회사 슬랙으로 함께 파이콘에 참여하고 계신 동료 분이 메시지를 보내셨다.봇이 화끈하면 뭐햐나. 이기면 장땡!스포카 부스에서 사람들이 제출한 봇들을 랜덤으로 붙여 주는 모양이었다. 후후. 어찌 되었든 이겼다고 하니 기분이 좋군.첫날 마지막 행사인 라이트닝 토크에서 스포카 도도 파이터 개발자분의 발표가 있었다. 회사에서 파이콘을 준비하면서 한 달 가까이 준비했다고 한다. 그리고 최근 2주도 동안은 도도 파이터만 달렸다는 이야기를 해주셨다. 컨퍼런스 이벤트로 만든 게임의 퀄리티가 좋아서 감탄한 것도 있었지만 팀에서 개발자들에게 그런 여유를 줄 수 있는 것도 부러운 마음이 들었다. 좋은 회사다. 도도 파이터 토너먼트는 다음날 파이콘 정식 행사가 끝나고 열렸다. 기억으로는 80명 정도가 참여했었던 것 같다. 조별 토너먼트를 진행하고 우승자들을 모아서 다시 토너먼트를 하는 구조였다.   싸워라! 싸워라!조금 늦게 왔더니 자리가 없어서 가장 앞자리에 나왔는데, 내 봇의 차례가 될 때마다 github 계정의 내 얼굴이 스크린에 크게 나와서 부끄러웠다. 외국 친구들은 자기 얼굴 github 프로필에 잘 넣어 놓던데, 왜 우리나라 개발자들은 자기 사진을 안 넣는 걸까... 게다가 내 봇이 나오는 경기는 모두 지루하고 얍삽한 느낌이 있어서 왠지 더 부끄러웠다. 니가 올래? 내가 갈까?다행히 조별리그도 통과해서 결승 리그에 올라갔다. 사실 한 두경기만 이기면 좋겠다 했었는데, 결승 리그에 올라가니 왠지 욕심이 생겼다. 제일 그럴싸하게 싸운 경기운 좋게도 아슬아슬하게 16강부터 4경기를 모두 이겨서 우승을 하고 문성원 CTO님께 해피해킹 키보드도 상품으로 받았다. 기분이 좋으면서도 멋쩍기도 한 기분이다. 사실 이번 파이콘에 와서 여러 곳의 부스를 참여하고, 이벤트도 적극적으로 참여해 본 이유는 내년에 8퍼센트도 파이콘에 스폰서로 참여하고 싶어서 였다. 우리의 (잉여) 개발력도 보여주고, 다른 개발자 분들과도 적극적으로 교류하고 싶은 마음이었다. 그 바람이 꼭 이루어질 수 있게 다음 파이콘 때 까지 좋은 분들을 모시고, 회사의 성장을 만들어 나가야겠다는 생각이 들었다. 마지막으로 내 코드를 공개한다.  https://gist.github.com/leehosung/f784d9efc71dce12855739647dd98877다시 코드를 살펴보니 개선할 점도 여러 개 보인다. 하지만 기존에 제출한 코드를 보기 좋게 정리만 하고 주석만 붙여 보았다. 사실 별 특별한 것이 없는 코드다. 실제 작성하고 테스트하는 것에도 한 시간이 걸리지 않았다.다음에 이런 기회가 온다면 글을 읽으시는 분들도 가벼운 마음으로 도전해 보셨으면 한다.  성적이 좋으면 더 좋지만 나쁘면 또 어떠한가? 개발자인 우리만 즐길 수 있는 놀이인데.  #8퍼센트 #에잇퍼센트 #파이콘 #파이썬 #Python #Pycon #이벤트참여 #참여후기 #개발자 #개발
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안드로이드 백그라운드 서비스 개발시 고려해야 할 사항

지난 시간엔 사운들리 백엔드에 대해 설명을 드렸었죠. 이번 시간엔 사운들리 서비스중 클라이언트에 해당하는 안드로이드 SDK, 그 중에서도 백그라운드 서비스에 초점을 맞추어 설명을 해 볼까 합니다.안드로이드의 특징 중 하나로 Service 를 들 수 있습니다. 이 서비스란 녀석은 백그라운드에서 실행 될 수 있다는 점이 가장 큰 특징인데요. 물론 iOS 에서도 일부 지원은 합니다만 매우 제한적인 경우(음악 재생 등)에만 사용 가능합니다.제가 생각하는 백그라운드 서비스 개발 시 유의 사항은 아래와 같습니다.동작 기간 - 상시 동작 해야 하는가, 특정 조건에서 특정 작업을 할때만 동작 해야 하는가글로벌 프로세스 사용 유무 - 서로 다른 어플리케이션에서 접근이 가능 해야 하는가동작 조건 - 특정 시간 혹은 기간마다 동작 해야 하는가, 특정 이벤트 발생시 동작 해야 하는가그 외에도 많은 부분들이 있지만 일단 저 정도만 고려해도 개인적인 생각으로는 충분히 개발 가능하다고 생각 합니다.그러면 각각에 대해서 좀 더 자세하게 알아 볼까요?1. 동작 기간동작 기간에 대해서 이야기 하기 전에 먼저 유저 레벨에서 가장 많이 사용하는 Service 와 IntentService 의 차이점에 대하여 짚고 넘어가보겠습니다.Service 를 상속`Context#startService//Context#stopService` 혹은 `Context#bindService(w/BIND_AUTO_CREATE)//Context#unbindService` 를 통해 수명 조절 (Service 내에서 Service#stopSelf 를 호출하는 방법도 있습니다.)Service 시작된 이후에 커뮤니케이션 가능수명 종료 API(stopService or unbindService) 를 호출 하기 전에는 프로세스가 사라지지 않음 (물론 LMK에 의해서 종료 된다던지 등등이 있지만 여기서는 논외로 하겠습니다.)IntentService 를 상속startService 를 통해 서비스를 시작함사용자가 따로 수명 관리를 할 필요가 없음상기 특징을 보면 Service 는 상시 동작하는 서비스에, IntentService 는 특정 조건에서 동작하는 서비스에 더 특화된 것을 볼 수 있습니다.사운들리 서비스는 백그라운드에서 상시 신호를 감지해야 하므로 Service 를 상속해서 쓰고 있습니다.2. 글로벌 프로세스 사용 유무안드로이드 컴포넌트 속성 중 android:process  속성을 소문자로 시작하는 이름을 쓰면 글로벌 프로세스로 사용 할 수 있습니다. 글로벌 프로세스니까 당연히 다른 어플리케이션에서도 접근이 가능하답니다.아래와 같은 경우에는 글로벌 프로세스를 사용 할 때 더 이점이 있습니다.불필요한 리소스 사용 자제 - 서버와 통신하는 모듈의 경우, 여러 앱에서 동일한 모듈이 사용 될 때 하나의 통로만 사용 하는 것이 네트워크 리소스를 적게 먹습니다.공유 불가능한 자원 사용 - 사운들리 SDK 가 이 경우에 해당합니다. 비가청 대역 음파를 사용하는 특성상 마이크를 사용 해야 하나 안드로이드에서는 서로 다른 어플리케이션 간의 마이크 공유가 불가능합니다.하지만 일반적인 어플리케이션 서비스는 굳이 글로벌 프로세스를 쓸 필요가 없습니다. 모듈 버전에 따른 실행, 데이터 공유 등 골치 아픈게 이것저것이 아니에요... ㅠ3. 동작 조건동작 조건은 크게 time base 와 event base 로 나눌 수 있는데요. 각각의 경우에 서비스를 동작 시킬 트리거를 다르게 쓰는 것이 좋습니다.동작 조건에 따라 안드로이드에서 사용 가능한 트리거는 아래와 같습니다.시간 기반 (time base)AlarmManager 의 alarm API (set, setExact, setExactAndAllowWhileIdle 등)Android System Broadcast (ACTION_TIME_TICK 등)GCM Message이벤트 기반 (event base)Android System Broadcast (ACTION_SCREEN_ON, ACTION_POWER_CONNECTED 등)GCM Message그 외 각종 어플리케이션 사용시 발생되는 이벤트위에서 이야기한 것을 표로 정리하면 아래와 같습니다.동작 기간동작 조건사용해야할 서비스동작 트리거그 외상시동작시간기반 동작Service 를 상속 받아 startService 서비스 시작bindService 를 통해 서비스와 연결하여 커뮤니케이션해당 Service 는 START_STICKY 로 실행AlarmManager 혹은 서버에서 주기적으로 동작하는 GCM Message 사용글로벌 프로세스를 사용 해야 한다면 android:process 속성을 사용이벤트 기반 동작System Broadcast 혹은 GCM Message, JobService 등을 사용작업 할때만 동작시간 기반 동작IntentService 를 상속받아 startservice 로 실행Intent 에 작업 관련된 파라매터를 전달AlarmManager 혹은 서버에서 주기적으로 동작하는 GCM Message 사용이벤트 기반 동작System Broadcast 혹은 GCM Message, JobService 등을 사용Etc. 유의해야 할 부분추가로 백그라운드 서비스 개발 시 유의해야 할 점들을 기술 해 보겠습니다.i) 배터리 절전 기술안드로이드 버전이 올라갈수록, 그리고 벤더들의 기술력이 높아질수록 배터리 절전 기술 역시 발전합니다. 이러한 기술들은 사용자 입장에서는 반가운 기술이지만 개발자들에게는 종종 절망을 선사합니다 ㅜㅜ사운들리 서비스도 개발 과정에서 각종 절전 기술 때문에 고생을 했는데요, 크게 고생한 기술 및 특징은 아래와 같습니다.DozeAndroid 6.0 이후 버전에 적용아래의 상태에서 일정 시간 이후 Doze 모드 진입충전 중이 아님스크린 꺼져 있음일정 수치 이상 움직이지 않음제한되는 사항AlarmManager 의 AlarmJobServiceWakeLock 무시네트워크 접근 제한회피 방법AlarmManager#setExactAndAllowWhileIdle() - Doze 에서도 동작하지만 최대 15분에 한 번씩만 동작 가능GCM high priority messageApp StandbyAndroid 6.0 이후 버전에 적용일정 기간 동안 아래 상황 중 하나도 발생하지 않은 경우 시스템에서 해당 앱을 standby state 로 간주명시적 앱 실행액티비티나 서비스가 포그라운드(전경)에서 실행 중, 혹은 포그라운드에서 실행 중인 앱이 해당 앱의 컴포넌트 사용중알림을 생성하고 유저가 잠금 화면이나 알림 트레이에서 확인한 경우제한되는 사항네트워크 사용 및 동기화 기능 사용 불가회피방법유저와 상호 작용유저가 디바이스 충전스마트 매니저삼성에서 킷캣 (안드로이드 4.4) 이후의 모델 (일부 제외)에 적용일정 시간 이상 유저가 사용하지 않은 앱은 알림 생성 불가관련글: 구글 개발자 블로그의 Android M 관련 변경점ii) LMK (Low Memory Killer)안드로이드의 각각의 프로세스는 특성에 따라 상태가 부여됨각 상태는 제한되는 메모리 사이즈가 정해져 있고, 디바이스의 가용 메모리가 해당 사이즈 이하로 떨어질 시 시스템에서 프로세스를 종료START_STICKY 로 실행한 서비스의 경우 일정 시간 이후에 null Intent 를 가진채로 재시작킷캣 이상에서 PID가 0이 된 채로 남아있는 버그가 있음ActivityManager#getRunningServices 에서 서비스 리스트를 가져 왔을때 찌꺼기가 존재마치며보기엔 복잡해 보이지만 사실 서비스 기획에 맞게 기능들을 골라서 쓰기만 하면 되니까 생각보단 복잡하진 않습니다. '사용자 중심의 나이스한 서비스 기획' 만 있으면 위의 표에서 기능을 골라서 조립만 하면 됩니다.물론 실제 개발 시에는 훨씬 더 고민 해야 될 부분이 많을 겁니다. 네트워크 트래픽도 최소화 해야 하고, WakeLock 도 적절히 써야 하고, 글로벌 프로세스 사용시는 DB 동기화도 시켜야 하고 GCM 은 downstream 이냐  group 이냐 topic 이냐 등등...개인적인 전망으론 장기적으로 Google 에서도 iOS 처럼 백그라운드 서비스 사용에 점점 제한을 둘 것 같습니다. 하지만 완전히 없애진 않을 것 같네요. 나름 특색 이니까요. 그러니 없애지만 않으면 방법을 찾아 낼 수 있을 겁니다.너무 두서없이 주저리주저리 쓴 글 같지만 조금이라도 도움이 되었으면 좋겠습니다.#사운들리 #개발 #개발자 #안드로이드 #안드로이드개발 #앱개발 #앱개발자 #SDK #인사이트 #조언 #경험공유
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비트윈의 멀티티어 아키텍처를 위한 프레젠터 이야기

블로그 첫 글에서 비트윈의 시스템 아키텍처에 대해 다룬 적이 있습니다. 시스템 구성의 미래에 대한 계획으로 멀티티어 아키텍처에 대해 언급했었는데, 이는 프로토콜을 단순화시키고 배포 자동화를 가능하게 하기 위해서 클라이언트와 비즈니스 로직을 담당하는 서버 사이에 일종의 게이트웨이를 두는 것이었습니다. 그 외에도 여러 가지 필요성이 생겨 해당 역할을 담당하는 프레젠터라는 것을 만들게 되었고 비트윈의 채팅 시스템에 적용하게 되었습니다. 만드는 과정 중에 여러 기술적인 문제들이 있었고 이를 해결하기 위한 노력을 하였습니다. 이 글에서는 비트윈 시스템에서의 프레젠터에 대해 이야기 하고자 합니다.프레젠터¶프레젠터는 일종의 게이트웨이 입니다. 기존의 시스템에서는 클라이언트들이 ELB를 통해 채팅 서버에 직접 TCP 연결을 하였습니다. 하지만 비트윈 PC버전과 자체 푸시 서버를 만들면서 ELB로는 해결할 수 없는 부족한 점들이 생겼고, ELB의 부족한 점을 채워줄 수 있는 시스템이 필요하게 되었습니다. ELB를 대체하는 역할 외에도 다른 여러 필요했던 기능들을 제공하는 프레젠터를 만들기로 하였습니다.프레젠터는 ELB의 역할을 할 뿐만 아니라 여러 다른 기능들도 제공합니다.프레젠터의 기능¶패킷을 적절한 샤드로 중계¶비트윈에서는 커플 단위로 샤딩하여 같은 커플의 채팅 요청에 대해서는 같은 채팅 서버에서 처리하고 있습니다. Consistent Hash를 통해 커플을 여러 채팅 서버로 샤딩하고 ZooKeeper를 이용하여 이 정보를 여러 채팅 서버 간 공유합니다. 프레젠터 또한 ZooKeeper와 연결을 하여 어떤 채팅 서버가 어떤 커플을 담당하는지에 대한 정보를 알고 있도록 설계되어 있습니다. 따라서 프레젠터는 첫 연결 시 보내는 인증 패킷을 보고 해당 채팅 연결에서 오는 요청들을 어떤 채팅 서버로 보내야 할지 판단할 수 있습니다. 어떤 채팅 서버로 보낼지 판단하는 과정은 처음 한 번만 일어나며, 이후 패킷부터는 자동으로 해당 채팅 서버로 중계합니다.프레젠터의 이런 기능 덕분에 클라이언트는 더 이상 어떤 채팅 서버로 붙어야 하는지 알아내는 과정 없이 아무 프레젠터와 연결만 맺으면 채팅을 할 수 있게 되었습니다. 기존에는 클라이언트들이 여러 채팅 서버 중 어떤 서버에 붙어야 하는지 확인하는 작업을 한 후에 할당된 채팅 서버로 연결 맺어야 했습니다. 그래서 클라이언트가 채팅 서버와 연결을 맺기 위해 다소 복잡한 과정을 거쳐야 했지만, 이제는 클라이언트가 프레젠터의 주소로 연결 요청만 하면 DNS Round Robin 통해 아무 프레젠터와 연결하는 방식으로 프로토콜을 단순화할 수 있었습니다. 덕분에 새로운 채팅 서버를 띄울 때마다 ELB를 Warm-Up 시켜야 했던 기존 시스템의 문제가 없어졌습니다. 그래서 비트윈 개발팀의 오랜 염원이었던 채팅 서버 오토스케일의 가능성도 열렸습니다.많은 수의 연결을 안정적으로 유지¶PC버전과 푸시 서버를 만들면서 기존의 채팅 연결과 다르게 많은 수의 연결이 장시간 동안 유지 되는 경우를 처리할 수 있어야 했습니다. 기존에는 TCP 릴레이를 하도록 설정된 ELB가 연결들을 받아주었습니다. 한 머신당 6만 개 정도의 Outbound TCP 연결을 맺을 수 있는데, ELB도 트래픽에 따라 여러 대의 머신에서 돌아가는 일종의 프로그램이므로 이 제한에 걸린다고 생각할 수 있습니다. 따라서 많은 수의 연결을 맺어놓고 있어야 하는 경우 ELB에 문제가 생길 수 있다고 판단했습니다. (과거 ELB가 연결 개수가 많아지는 경우 스케일아웃이 안되는 버그 때문에 문제가 된 적이 있기도 했습니다) 또한 클라이어트 연결당 내부 연결도 하나씩 생겨야 하면 클라이언트가 연결을 끊거나 맺을 때마다 서버 내부 연결도 매번 끊거나 연결해야 하는 오버헤드가 발생합니다.이를 해결하기 위해 프레젠터에서는 TCP 연결을 Multiplexing하는 프로토콜을 구현하여 적은 수의 내부 연결로 많은 수의 클라이언트 연결을 처리할 수 있도록 하였습니다. 서버 내부에서는 고정된 개수의 몇 개의 연결만 맺어 놓고 이 연결들만으로 수많은 클라이언트 연결을 처리할 수 있습니다. 이처럼 TCP Multiplexing을 하는 것은 Finagle과 같은 다른 RPC 프로젝트에서도 지원하는 기능입니다.TCP Multiplexing 프로토콜을 통해 많은 수의 클라이언트 연결을 소수의 서버 내부 연결로 처리합니다.또한, 프레젠터는 많은 수의 SSL 연결을 처리해야 하므로 암복호화 로직을 실행하는데 퍼포먼스가 매우 중요하게 됩니다. 채팅 서버 한 대를 제거하거나 하는 경우 많은 연결이 한꺼번에 끊어지고 연이어 한꺼번에 연결을 시도하게 되는 경우가 있을 수 있는데, 이 때 대량의 SSL Handshaking을 하게 됩니다. 기존 서버들로 대량의 SSL Handshaking을 빠른 시간안에 처리하기 위해서는 높은 퍼포먼스가 필요합니다. Java로 작성된 프로그램만으로 이런 퍼포먼스 요구사항을 달성하기 어려우므로, 클라이언트와의 연결을 담당하는 부분은 OpenSSL, libevent를 이용한 C++로 코드로 작성하였습니다. 인증 패킷을 파싱하거나 패킷들을 릴레이 하는 등의 로직을 담당하는 부분은 Alfred라는 Netty를 이용하여 만든 인하우스 RPC 라이브러리를 이용해 작성되었습니다. 연결을 담당하는 부분은 TCP 연결을 유지하는 역할과 들어온 패킷들을 Netty로 작성된 모듈로 릴레이 하는 역할만 담당하므로 매우 간단한 형태의 프로그램입니다. 짧은 시간 안에 어럽지 않게 구현할 수 있었습니다.클라이언트의 연결을 받아주는 역할을 하는 부분은 C++, 실제 로직이 필요한 부분은 Java로 작성하였습니다.여러 네트워크 최적화 기술의 지원¶ELB에는 여러 네트워크 최적화 기술들을 아직 제공하지 않는 경우가 있습니다. 대표적으로 HTTP/2 혹은 SPDY, QUIC, TCP Fast Open 등이 있습니다. 특히 모바일 환경에서는 SSL Handshaking 등 부가적인 RTT로 인한 지연을 무시할 수 없으므로 이런 기술들을 이용한 초기 연결 시간 최적화는 서비스 퀄리티에 중요한 부분 중 하나입니다. ELB는 AWS에서 관리하는 서비스이므로 AWS에서 이런 기능들을 ELB에 적용하기 전에는 이용할 수 없지만, 프레젠터는 직접 운영하는 서버이므로 필요한 기능을 바로바로 적용하여 서비스 품질을 높일 수 있습니다. ELB에서 이미 제공하는 최적화 기술인 SSL Session Ticket이나 다른 몇몇 기술은 이미 적용되어 있고 아직 적용하지 않은 기술들도 필요에 따라 차차 적용할 예정입니다.프레젠터의 구현¶C++ 연결 유지 모듈¶프레젠터는 퍼포먼스를 위해 C++로 작성되었습니다. 이는 Pure Java를 이용한 암복호화는 프레젠터에서 원하는 정도의 퍼포먼스를 낼 수 없기 때문입니다. 처음에는 OpenSSL과 libevent를 이용해 작성된 코드를 JNI를 통해 Netty 인터페이스에 붙인 event4j라는 인하우스 라이브러리를 이용하려고 했으나, 코드가 복잡하고 유지보수가 어렵다는 점 때문에 포기하였습니다. 그 후에는 netty-tcnative를 이용해보고자 했으나 테스트 결과 연결당 메모리 사용량이 큰 문제가 있었고, 이를 수정하기에는 시간이 오래 걸릴 것 같아 포기하였습니다. 결국, 페이스북에서 오픈소스로 공개한 C++ 라이브러리인 folly를 활용하여 프레젠터를 작성하게 되었습니다. folly의 네트워크 API들이 OpenSSL과 libevent를 이용해 구현되어 있습니다.릴레이 로직¶프레젠터는 첫 인증 패킷을 파싱하여 릴레이할 채팅 서버를 판단하며, 이후의 패킷부터는 실제 패킷을 까보지 않고 단순 릴레이 하도록 설계하였습니다. 처음의 Netty 파이프라인에는 Alfred 프로토콜을 처리할 수 있는 핸들러들이 설정되어 있어 인증 패킷을 파싱 할 수 있으며 인증 패킷에 있는 정보를 바탕으로 어떤 채팅 서버로 패킷을 릴레이 할지 결정합니다. 그 이후 파이프라인에 있던 핸들러를 모두 제거 한 후, 읽은 byte 스트림을 Multiplexing Protocol 프레임으로 감싸서 그대로 릴레이 하는 매우 간단한 로직을 담당하는 핸들러 하나를 추가합니다. 덕분에 로직 부분의 구현도 매우 간단해질 수 있었으며, 채팅 서버에 API가 추가되거나 변경되어도 프레젠터는 업데이트할 필요가 없다는 운영상 이점도 있었습니다.Multiplexing Protocol¶프레젠터의 Multiplexing Protocol은 Thrift를 이용하여 직접 정의 하였으며, 비트윈 개발팀 내부적으로 사용 중인 RPC 라이브러리인 Alfred에 이 프로토콜을 구현하였습니다. Thrift를 통해 C++과 Java로 컴파일된 소스코드를 각각 프레젠터의 연결 처리 부분과 로직 처리 부분에서 이용하여 통신합니다. 프레젠터에서는 Multiplexing된 TCP 연결들을 Stream이라고 명명하였으며 이는 SPDY나 HTTP/2에서의 호칭 방법과 유사합니다. SPDY나 HTTP/2도 일종의 Multiplexing 기능을 제공하고 있으며, 프레젠터의 Multiplexing Protocol도 SPDY 프레임을 많이 참고하여 작성되었습니다.수 많은 클라이언트와의 TCP연결을 Stream으로 만들어 하나의 내부 TCP연결을 통해 처리합니다.Alfred에서는 Multiplexing 된 TCP 연결을 Netty의 Channel 인터페이스로 추상화하였습니다. Netty에서 TCP 연결 하나는 Channel 하나로 만들어지는데, 실제 Stream도 Channel 인터페이스로 데이터를 읽거나 쓸 수 있도록 하였습니다. 이 추상화 덕분에 비트윈 비즈니스 로직을 담당하는 코드에서는 Stream으로 Multiplexing 된 TCP 연결을 마치 기존의 TCP 연결과 똑같이 Channel을 이용해 사용할 수 있었습니다. 그래서 실제 비즈니스 로직 코드는 전혀 건드리지 않고 프레젠터를 쉽게 붙일 수 있었습니다.로드 밸런싱¶클라이언트는 Route53에서 제공하는 DNS Round Robin 기능을 이용하여 아무 프레젠터에 연결하여 채팅 요청을 날리게 됩니다. 하지만 무조건 동등하게 Round Robin 하게 되면 새로 켜지거나 하여 연결을 거의 맺지 않고 놀고 있는 프레젠터가 있는데도 연결을 많이 맺고 있는 기존 프레젠터에에 연결이 할당되는 문제가 생길 수 있습니다. 충분한 시간이 흐르면 결국에는 연결 개수는 동등하게 되겠지만, 처음부터 놀고 있는 프레젠터에 새로운 연결을 가중치를 주어 할당하면 로드를 분산되는 데 큰 도움이 될 것입니다. 그래서 Route53의 Weighted Routing Policy 기능을 이용하기로 하였습니다. 현재 연결 개수와 CPU 사용량 등을 종합적으로 고려하여 Weight를 결정하고 이를 주기적으로 Route53의 레코드에 업데이트합니다. 이런 방법으로 현재 로드가 많이 걸리는 서버로는 적은 수의 새로운 연결을 맺게 하고 자원이 많이 남는 프레젠터로 더 많은 새로운 연결이 맺어지도록 하고 있습니다.스케일 인/아웃¶AWS에서는 트래픽에 따라 서버 개수를 늘리기도 하고 줄이기도 하는 AutoScaling 이라는 기능이 있습니다. 프레젠터가 스케일 아웃될때에는 프레젠터가 스스로 Route53에 레코드를 추가하는 식으로 새로운 연결을 맺도록 할 수 있습니다. 하지만 스케일 인으로 프레젠터가 제거될 때에는 Route53에서 레코드를 삭제하더라도 함부로 프레젠터 서버를 종료시킬 수 없습니다. 종종 클라이언트의 DNS 캐싱 로직에 문제가 있어, Route53에서 레코드를 삭제되었는데도 불구하고 이를 업데이트하지 못해 기존 프레젠터로 연결을 시도하는 경우가 있을 수 있기 때문입니다. 따라서 프레젠터 클러스터가 스케일 인 될 때에는 기존의 모든 연결이 끊어지고 충분한 시간 동안 새로운 연결이 생기지 않은 경우에만 서버를 종료시켜야 합니다. AutoScaling Group의 LifeCycleHook을 이용하여 위와 같은 조건을 만족 시켰을 때에만 프레젠터 서버를 완전히 종료시키도록 하였습니다.못다 한 이야기¶프레젠터라는 이름이 이상하다고 생각하시는 분들이 있을 것으로 생각합니다. 멀티티어 아키텍처를 이야기할 때 프레젠테이션 티어, 어플리케이션 티어, 데이터베이스 티어로 구분하곤 하는데 이 프레젠테이션 티어에서 나온 이름입니다. 지금은 실제 프레젠터가 하는 역할과 프레젠테이션 티어가 보통 맡게 되는 역할에는 많은 차이가 있지만, 어쩌다 보니 이름은 그대로 가져가게 되었습니다.프레젠터에서 AutoScaling을 하기 위해 LifeCycleHook을 이용합니다. 이때 프레젠터를 위해 LifeCycleHook 이벤트를 처리하는 프로그램을 직접 짠 것이 아니라 비트윈 개발팀이 내부적으로 만든 Kharon이라는 프로그램을 이용하였습니다. Kharon은 인스턴스가 시작되거나 종료될 때 실행할 스크립트를 작성하고 인스턴스의 특정 위치에 놓는 것만으로 LifeCycleHook을 쉽게 이용할 수 있게 하는 프로그램입니다. Kharon 덕분에 비트윈 내 다양한 시스템에서 별다른 추가 개발 없이 LifeCycleHook을 쉽게 활용하고 있습니다. 후에 Kharon에 대해 자세히 다뤄보도록 하겠습니다.정리¶비트윈 개발팀에서는 오랫동안 유지되는 수많은 채팅 서버 연결들을 처리하고 클라이언트와 서버 간 프로토콜을 단순화시키는 등 여러 이점을 얻고자 ELB의 역할을 대신하는 프레젠터를 만들었습니다. 프레젠터를 만드는 과정에서 여러 기술적 문제가 있었습니다. 이를 해결하기 위해 C++로 연결 유지 모듈을 따로 작성하였고 Multiplexing Protocol을 따로 정의하였으며 그 외 여러 가지 기술적인 결정들을 하였습니다. 이런 과정에서 시행착오들이 있었지만 이를 발판 삼아 더 좋은 기술적 결정을 내리기 위해 고민하여 결국 기존 시스템에 쉽게 적용할 수 있고 쉽게 동작하는 프레젠터를 만들어 이용하고 있습니다.저희는 언제나 타다 및 비트윈 서비스를 함께 만들며 기술적인 문제를 함께 풀어나갈 능력있는 개발자를 모시고 있습니다. 언제든 부담없이 jobs@vcnc.co.kr로 이메일을 주시기 바랍니다!
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Top Five Games Made in Seoul

 Based in a country seeing huge growth in its video game sector, Korean game studios have been releasing big hits in the past few years. As seen in our previous post, the Top Ten Things to do in Seoul for Gamers, Koreans of all ages have been diving headfirst into gaming culture. Mostly focused on digital gaming like mobile and PC, the gaming industry has been growing at an annual rate of 4.3% (Statista). Although the most popular games by far are MMORPGs, we tried to diversify the list for all types of players to enjoy.  MapleStory  MapleStory - Source: maplestory.nexon.net  MapleStory has been around for years and only continues to be a huge favorite in Korea and around the world. An extremely social game, it sees players work to improve their own character’s skills while chatting, looting and even getting married to others. The 2D element gives the game an almost retro vibe, even though it has been updated many times, including the release of a sequel. Create your avatar, choose your class and find out how to fulfill your quest by defeating the Black Mage.   Ragnarok Online  Ragnark Online - Source: mmoculture.com  You guessed it, another tried and true MMORPG. Based on a comic of the same name by Lee Myung-jin, this 3D game features a constantly changing timeline that players must interact and adapt with within the specific world. The key part of the game is choosing the “job” of your character. With that choice come make-or-break strengths and weaknesses that can determine the gameplay for you. Starting at 13 but growing to 50 classes, the choice is daunting but crucial as your job can change as well. Whether you want to try out the newest sequel, the mobile version, or even watch the animated TV series, Ragnarok Online is definitely one to check out.   Blade & Soul  Blade and Soul - Source: www.bladeandsoul.com  Developed by one of the most notable studios in Korea, NCSOFT, this fantasy martial arts game was only released in Western countries 2 years ago, but had been out in Korea and Japan since 2012. A super renowned character customization system gives the game an update from the more traditional fighting style games. There are four playable races that reference the four Chinese Symbols of Azure Dragon, Vermillion Bird, Black Tortoise and White Tiger. Definitely a must for fans of combat-driven games.   ANIPANG  ANIPENG - Source: anipang-for-kakao.en.softonic.com  Finally a change of pace! ANIPANG is a mobile puzzle game, and also the first Korean game to reach 20 million downloads. Filled to the brim with squishy animal faces, this match-3 style game can be enjoyed alone or by competing with friends. Whether it’s killing time waiting for the bus or just wanting to beat that one tricky level, ANIPANG can be played anywhere at any time.   Lineage  Linage - Source: mmogames.com  Rounding out this list is Lineage, a video game series released in the 90s and still receiving sequels and spin-offs to this day. Taking you back to medieval times, this game is one of the most successful MMORPGs to date. The realistic siege warfare and constant lore updates makes it a fun and addictive way to pass the time. The mobile release of the game broke records and had fans eager to play, so don’t miss out. 
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Google I/O 2018

안녕하세요, Hyper-X에서 AI Camera Picai를 개발 중인 Android 개발자, Trent 입니다. 저는 지난 5월 8일부터 5월 10일까지 JH 님, Evan 님과 함께 다녀온 Shoreline Amphitheatre 에서 열렸던 Google I/O 2018 에 대해서 전하려고 합니다. Google I/O는 Mountain View, California에서 매년 6월에 열리는 Developer Festival로서, Sundar Pichai의 Google Keynote를 시작으로 Google의 새로운 기술들과 프로덕트를 선보이는 Session들이 3일에 걸쳐 진행되었습니다. 놀라운 AI 기술의 발전이 돋보였던 올해의 행사였습니다.SessionsKeynoteSundar Pichai의 Keynote로 시작된 올해의 행사에선 AI 기술의 발전과 그 활용이 단연 돋보였습니다. Google Duplex 가 Keynote의 가장 큰 화제였는데요, Google Assistant가 직접 헤어샵이나 식당 같은 업체에 전화하여 예약을 수행해주는 기능입니다. ‘음…‘같은 소리들을 포함하며 매우 자연스럽게 종업원과 전화를 하는 모습을 보였는데요, 어려운 질문들도 척척 대답하는 모습이 놀라웠고, Google의 ML 기술에 놀라움을 금치 못했습니다.또한 Google의 독보적인 AI 기술은 Google의 기존 서비스들에도 큰 변화와 개선점들을 가져왔는데요, Gmail 의 Smart Compose 기능이 그 중 하나입니다. 이메일 작성 시 문장 전체를 AI가 autocorrect 해주는 기능인데요, 반복적인 이메일 업무를 획기적으로 줄일 수 있을 것으로 기대되었습니다. 역시 Google의 엄청난 양의 데이터를 통해 이뤄낸 기술로 보입니다. 그 외에도 Google News의 자동 뉴스 큐레이션 시스템, Google Lens를 활용한 Google Maps의 AR 기능 등으로 기존 서비스들에 큰 변화를 선도해가는 면모를 보였습니다.Android P는 Adaptive Battery, Adaptive Brightness, App Actions, App Slices 등의 새로운 AI 기반 기능들을 Android에 가져왔습니다. 배터리를 30% 절약하고, 밝기를 자동으로 조절해주며, 시간 및 행동에 따라 연관된 앱들을 추천해주는 등 전반적으로 Android가 매우 똑똑해지는 부분을 보여 줬습니다. 이런 직관적인 AI 를 활용한 API 를 활용하면, 앱 개발자가 효율적으로 자기 앱의 접근성을 높일 수 있을 것으로 보입니다.또한 Android P 는 소소한 UX 개선 점들과 더불어 스마트폰 중독 방지 기능들을 탑재했습니다. 서양에서는 과도한 스마트폰 사용이 많은 사회적 문제가 되고 있는데요, 이를 방지하기 위해 App들에서 보낸 시간을 트래킹하고, App 시간 제한을 스스로 설정한다던가, 핸드폰을 뒤집어서 중요한 연락처의 전화가 아니면 받지 않는 등의 기능을 탑재하였습니다.What’s new in AndroidAndroid App Bundle 이 소개되었습니다. 하나의 패키지를 Google Play에 업로드 함을 통해 Android 디바이스가 필요한 리소스만 다운받을 수 있게 해주는 시스템인데요, 이미 Twitter, LinkedIn 등의 어플리케이션에 적용되어 20% 가 넘는 APK 사이즈 개선을 이뤄냈다고 합니다. 저희 팀이 개발 중인 Picai에도 APK 사이즈 문제가 있는데, 이를 통해 해결 가능할 것이라 생각하고 큰 기대를 하는 중입니다. 차후 버전인 Android Studio 3.2 버전부터 지원합니다.Android Jetpack 이 소개되었습니다. Support Library, Architecture Components, KTX 등의 라이브러리를 통합한 모양새 인데요, 이와 함께 AndroidX 로의 패키지 명 변경이 이뤄지었습니다. 그 외에도 새로운 Navigation 라이브러리, WorkManager 라이브러리 등이 소개 되었습니다. Google의 새로운 Android 개발 Best Practice 제시라고 할 수 있겠습니다. Picai에서 이미 적극적으로 사용하던 기술들이라 큰 감흥은 없었는데요, Google이 직접 나서서 Android 개발자 에코시스템을 정리하려는 노력은 좋았습니다.또한 Kotlin의 전반적인 지원 확대와 다양한 라이브러리들에 대한 소식, Android Studio 의 많은 내부 변경 및 Energy Profiler, Google Assistant와 관련된 다양한 API 들 제공, Android P에 변경된 Background 카메라 및 마이크 권한 제한 및 ImageDecoder 등에 대한 뉴스 및 다양한 안드로이드 최적화에 관한 세션이 있었습니다. 특히 Android Testing 관련 세션이 매우 인상깊었는데요, 모든 Android 테스팅에 관련된 불편함을 해결해 줄걸로 기대했지만 아쉽게도 런칭이 아직 안됬는지, 컨퍼런스 밖에서는 자취를 찾을 수 없었습니다... And MoreFirebase ML Kit 및 TFLite(TensorFlow Lite) 에 대한 발표가 인상깊었습니다. 머신러닝에 대한 접근성을 높여 어떤 개발자라도 ML을 활용한 콘텐츠를 쉽게 만들게 할 수 있도록 노력하는 모습이 돋보였습니다. 컨퍼런스 후 팀원들과 함께 자세하게 검토를 해보았으며, 아직 여러가지 제약사항이 있어 적극적으로 쓰고 있진 않지만, 앞으로의 간편한 ML 활용에 대한 기대를 불러일으키는 세션들이었습니다.Google의 새로운 Cross-Platform Framework Flutter 에 대한 세션도 참가하였는데, 개발 난이도가 쉬워 보이고 좋은 애니메이션의 UI Component 들이 제공됨은 동의 함에도 기능 분리 적인 면에서 노력이 많이 필요하겠다는 생각이 들었습니다. Hyper-X의 여러 팀들에서 도입을 검토로 하고 있지만, 아직 실무에서 적용하기는 시기 상조로 보였습니다.Snapchat Camera API 에 대한 설명을 들었는데, 기기 및 유저 데이터 기반으로 두 버전의 Camera API 및 캡쳐 메커니즘을 전부 지원하는 백엔드를 세세히 설계한 부분이 매우 인상 깊었으며, 차후 Picai에 직접 적용해보고 싶다는 생각을 가지게 되었습니다. 특히 관련하여, Fragmentation이 심한 Android Camera의 Testing을 어떻게 진행하나 궁금하여 강연 후 연사에게 찾아가 여쭤보았는데요, 만족할 만한 수준의 대답은 아니었지만 향후 Picai를 개발 함에 있어 자신감을 가질 수 있게 하는 답변을 받았습니다.Office Hour개인적으로 Google I/O 참가하면서 기대했던 것은 Office Hour 인데요, Jake Wharton, Kotlin 개발팀, Flutter 팀, TFLite 팀 등을 직접 만나서 질문을 할 수 있었다는 것이 기대되었습니다. Kotlin 개발팀과 바람직한 Kotlin 코드 스타일(Effective Kotlin 유무) 및 Jetbrains가 지향하는 패러다임(FP vs OOP), Kotlin Native의 런칭 일정 및 Coroutine 후 추가 목표 피쳐 등에 대해 토의하였으며, Flutter 팀에게는 Dart 채택 이유와 Flutter가 적합한 어플리케이션 타입이 무엇이냐에 대해 물었고, TFLite 팀에게는 회사 동료의 ML에 관한 질문을 슬랙으로 전달하고 답변 받는 등 뜻깊은 시간을 보냈습니다. Google I/O TipsUber 사용법을 숙지하라Silicon Valley 답게 차를 렌트하지 않은 경우 Uber를 통해 대부분 이동하게 되는데, Shoreline Amphitheatre 근처에서는 주차가 금지되어서 특정한 Uber 존으로 이동하여 차를 잡아야 합니다. 이 위치를 인지 못하고 앱만 보면서 돌아다니게 되면 길을 잃기 쉬우니, 주의하여 미리 탑승 존을 인지하면 좋습니다. 특히 야간에는 사람이 몰려서, 주의하여야 합니다. 오히려 더 아래쪽으로 내려와서, Google Campus 내에서 잡는 게 좋을 수도 있습니다.또한 Uber 운전사한테 얻은 정보인데요, Ride-sharing을 하는 Uber 플랜을 사용하면 운전사들이 쉽게 취소한다고 하니, 조금 비싸더라도 개인으로 탑승하는 Uber 플랜을 사용하는 것이 좋다고 합니다.복장을 조심하라(?)캘리포니아는 6월에 더울때는 엄청 덥고, 추울때는 엄청 춥습니다. 특히 야외에서 오래 돌아다녀야 하기 때문에, 충분한 대비가 필수 입니다. 후디같은 옷을 입으시거나, 얇은 외투를 입는 등 충분히 준비해가면 좋습니다. 저는 행사장에서  CODE 가 젹혀진 후디를 구입해서, 매일 입고 다녔는데요, 매우 유용했습니다. 선크림 같은게 제공되긴 하지만, 그래도 제때 실내에서 휴식을 취하고 물을 많이 마시는 것이 좋습니다.마치며행사장을 돌아다니며 구글의 생태계에 푹 빠져 볼 수 있었던, 뜻깊은 경험이었습니다. 특히 그들이 곧 완성되고 릴리즈 된다고 자신하는 새로운 기능들은 상상하지 못했던 것들이라 놀라웠고, 이 시점에 직접 볼 수 있다는 것이 감사했습니다. Hyperconnect에서도 Mobile AI의 심화된 적용을 위해 많은 노력을 하고 있는데요, Azar 및 새로 시도하고 있는 Picai 같은 앱들을 통해 더 특별한 가치를 제공할 수 있도록 노력하고 있으니, 많은 기대 바랍니다!링크Android PApp BundleAndroid JetpackAndroidXML KitTFLiteFlutter#하이퍼커넥트 #개발자 #이벤트 #구글 #참여후기 #꿀팁 #인사이트 #이벤트참여 #미국 #캘리포니아
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[SQL 데이터분석] 증감율 구하는 간단한 방법

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

Kubernetes에서 컨테이너에 Persistent Volume을 붙이는 방법은 몇가지 있다. 여기서는 Kafka 서비스를 예로 삼아 주요 접근방법을 간단히 알아본다.Kubernetes v1.4.0를 기준으로 문서를 작성한다.Static말이 Static이지 수동 마운트를 뜻한다. 기본적으로 관리자가 EBS 볼륨을 만들고특정 Pod에 그 볼륨을 붙이는 작업을 한다. Volumes 문서에 나오는대로 하면 간단하다.apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: kafka1 labels: app: kafka1 tier: backend spec: ports: # the port that this service should serve on — port: 9092 name: port targetPort: 9092 protocol: TCP selector: app: kafka1 tier: backend — - apiVersion: extensions/v1beta1 kind: Deployment metadata: name: kafka1 spec: replicas: 1 template: metadata: labels: app: kafka1 tier: backend spec: containers: — name: kafka1 image: wurstmeister/kafka imagePullPolicy: Always volumeMounts: — mountPath: “/kafka” name: kafka1volume ports: — containerPort: 9092 volumes: — name: kafka1volume awsElasticBlockStore: volumeID: vol-688d7099 fsType: ext4여기서 핵심은 다음의 두 줄 뿐이다.awsElasticBlockStore: volumeID: vol-688d7099Dynamic수동으로 볼륨을 붙이는 방법은 간단해서 좋다. 하지만 Autoscaling하는 서비스에 넣기에는 아무래도 무리다. 서비스가 뜰 때 요구사항에 맞는 볼륨을 스스로 만들어 붙이는 방법도 있다. Kubernetes Persistent Volumes를 참고해 작업해본다.우선 Kubernetes 생성할 EBS 볼륨의 사양을 정한다.# storages.yaml apiVersion: storage.k8s.io/v1beta1 kind: StorageClass metadata: name: default1a provisioner: kubernetes.io/aws-ebs parameters: type: gp2 zone: ap-northeast-1a iopsPerGB: “10” — - apiVersion: storage.k8s.io/v1beta1 kind: StorageClass metadata: name: default1c provisioner: kubernetes.io/aws-ebs parameters: type: gp2 zone: ap-northeast-1c iopsPerGB: “10”default1a를 선택하면 ap-northeast-1a Availablity Zone에 기가바이트당 IOPS는 10인 General SSD EBS 볼륨을 생성한다. 이제 다시 Kafka의 돌아가면apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: kafka1 labels: app: kafka1 tier: backend spec: ports: # the port that this service should serve on — port: 9092 name: port targetPort: 9092 protocol: TCP selector: app: kafka1 tier: backend — - apiVersion: extensions/v1beta1 kind: Deployment metadata: name: kafka1 spec: replicas: 1 template: metadata: labels: app: kafka1 tier: backend spec: containers: — name: kafka1 image: wurstmeister/kafka imagePullPolicy: Always volumeMounts: — mountPath: “/kafka” name: kafka1volume ports: — containerPort: 9092 volumes: — name: kafka1volume persistentVolumeClaim: claimName: kafka1volumeclaim — - kind: PersistentVolumeClaim apiVersion: v1 metadata: name: kafka1volumeclaim annotations: volume.beta.kubernetes.io/storage-class: “default1a” spec: accessModes: — ReadWriteOnce resources: requests: storage: 300Gi이제 awsElasticBlockStore가 아닌 PersistentVolumeClaim을 통해 볼륨을 할당받는다. kafka1volumeclaim은 default1을 기준으로 스토리지 정책을 정하므로Availablity Zone: ap-northeast-1aIOPS: 기가바이트당 10General SSD300Gi 이상인 스토리지를 원한다는 요구사항을 기술한다. 위의 설정은 이러한 스토리지에 부합하는 EBS 볼륨을 생성하여 kafka1 Pod에 할당한다.분석Dynamic은 Autoscaling에는 적합하나 kubectl delete [service] 또는 kubectl delete [deployment] 등의 명령을 수행하여 서비스를 내렸다가 다시 올린 경우에 기존에 쓰던 볼륨을 마운트하지 않고 새 볼륨을 만드는 문제가 있다. 물론 delete를 하지 않고 서비스를 업데이트만 하는 경우에는 볼륨이 유지되지만 이래선 아무래도 문제의 소지가 많다.그래서 또다른 시나리오를 고민해볼 수는 있다. 짧게 설명하자면관리자가 Volumn Pool을 만들어놓고 Autoscaling 서비스가 이 풀 안에서 볼륨을 할당받게 한다. 이러면 앞서 본 두 가지 방식의 장점을 골고루 흡수할 수 있다.flocker 또는 glushterfs 같은 스토리지 관리 서비스를 활용해도 좋다. 하지만 배보다 배꼽이 큰 것 같은 느낌이 들지도 모르겠다.#데일리 #데일리호텔 #개발 #개발자 #개발팀 #인사이트 #꿀팁
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크몽 검색 기능 개선기

안녕하세요? 크몽의 백엔드 개발자로 활동하고 있는 에이든입니다. :)오늘은 크몽에 입사하고 한 달 동안 UX팀에서 진행한 검색 기능 개선에 대한 이야기를 해보려고 합니다.배경크몽에는 재능을 판매하는 프리랜서의 서비스 정보가 많이 저장되어있습니다. 판매하는 서비스 정보가 많을수록 검색 기능이 잘 되어있다면 사용자는 원하는 서비스를 빨리 찾을 수 있고, 프리랜서는 다양한 서비스를 의뢰인에게 판매할 수 있습니다.크몽에서는 사용자에게 정확한 검색으로 다양한 서비스를 제공하기 위해 노력하고 있습니다. 이번 글에서는 크몽 UX팀에서 보다 나은 검색 기능을 위해 어떠한 노력을 했는지 공유하고자 합니다.기존의 검색 기능기존의 검색 기능은 기본적인 키워드 검색 외에 별다른 기능을 제공하지 않았습니다. 그리고 스핑크스 검색엔진으로 구성되었습니다. 스핑크스는 전문 텍스트 검색 기능을 제공하며 데이터베이스와 잘 통합될 뿐만 아니라 스크립트 언어에 쉽게 접근할 수 있도록 설계되었습니다. 스핑크스의 동작 구조는 다음과 같습니다.스핑크스의 동작 구조Searchd는 클라이언트로부터 요청을 받고 스핑크스 인덱스에 대해 검색을 실행하는 역할을 합니다. 그리고 스핑크스 인덱서는 스핑크스 인덱스로 데이터를 가져오는 역할을 합니다.크몽은 이를 통해 사용자에게 검색 기능을 제공했습니다. 하지만 기존의 검색 기능은 불편한 점이 있었습니다.기존의 검색 기능의 불편한 점기존의 검색 기능은 의뢰인이 어떤 서비스를 필요로 하는지 본인이 정확하게 정의할 수 있어야 했습니다. 그게 아니라면 여러 키워드를 검색해보거나 원하는 서비스를 찾기 위해 해당 카테고리에서 서비스 전체를 둘러봐야 했습니다. 또한 많은 유료광고로 인해 사용자는 일반 서비스를 찾기가 힘든 문제가 있었습니다.기능상의 불편한 점뿐만 아니라 구현상에도 불편한 점이 있었습니다. 스핑크스에서 한글 검색을 구현하기 위해서는 복잡한 설정을 거쳐야 했으며 ngram analyzer를 통해서만 한글 형태소 분석이 가능했습니다. ngram analyzer는 음절 단위의 한국어 형태소 분석을 하므로 인덱스의 양이 많아질 뿐만 아니라 불필요한 정보까지 검색에 노출이 됩니다. 불필요한 정보가 노출되면서 종료율은 높아지고 서비스 상세페이지의 전환율이 낮아졌습니다. 또한 스핑크스는 데이터의 저장이 되지 않기 때문에 분석을 위해서는 별도의 과정이 필요했습니다.이에 크몽 개발팀은 사용자를 위한 검색 기능 보강뿐만 아니라 검색 엔진 변경이라는 결론을 내립니다.새로운 검색 기능새로운 검색 기능을 개발하기에 앞서 요구사항을 파악하고 새로운 검색 엔진에 대한 기술 탐색을 선행했습니다.프로젝트 진행 목적 및 요구사항정확한 검색 결과 제공광고 상품 제거를 통한 서비스 상세페이지로의 전환율 증대서비스 검색에 최적화된 검색 플로우무엇을 검색해야 할지 모르는 사용자를 위한 검색 가이드검색 엔진 및 한글 형태소 분석기 변경을 통해 사용자에게 정확한 검색 결과를 제공하는 게 우선순위였습니다. 그리고 광고 상품을 제거하고 사용자가 다양한 서비스를 찾을 수 있게 도와주는 기능을(자동완성검색, 연관검색어, 인기검색어) 추가했습니다. 그뿐만 아니라 서비스 검색에 최적화된 검색 플로우를 위해 UI 개선도 진행했습니다.새로운 검색 엔진새로운 검색엔진을 찾던 중 은전한닢 한글 형태소 분석기를 공식으로 지원하는 엘라스틱서치를 찾았습니다.17개 검색 엔진 순위 (출처: DB-ENGINES)17개 검색 엔진의 순위를 살펴보면 아파치 루씬 기반의 엘라스틱서치가 다른 검색 엔진보다 100점 넘게 차이 나는 압도적인 점수를 기록하고 있습니다. 위의 점수는 구글이나 빙에서 언급 횟수, 구글 트렌드, 기술적 논의 횟수, 채용 공고, 소셜 네트워크에서 언급 횟수 등으로 측정한 점수입니다. 점수 산정 방법이 객관적이지 못하지만 엘라스틱서치가 핫하다는 것에는 이견이 없었습니다. 이에 본격적으로 엘라스틱서치에 대해서 기술 탐색을 시작했으며 스핑크스와 비교도 해봤습니다.엘라스틱서치엘라스틱서치는 확장성이 뛰어난 RESTful 검색 및 분석 엔진입니다. 대용량 데이터를 빠르고 실시간으로 저장, 검색 및 분석할 수 있습니다. 기술 탐색 결과 엘라스틱서치에 저장한 데이터를 키바나를 통해서 분석하고 시각화할 수 있다는 점이 매력적이었고, 공식으로 한글 형태소 분석기를 지원하기 때문에 검색 정확도를 높일 수 있다고 생각했습니다. 한글 형태소 분석기를 이용한 엘라스틱서치의 분석 과정은 다음과 같습니다.한글 형태소 분석기를 이용한 엘라스틱서치의 분석 과정필드의 title에 블로그 검색에 엘라스틱서치를 적용해보려고 합니다. 라는 문장이 있다면 지정한 analyzer를 통해서 분석을 진행합니다. 먼저 문자 필터를 거치고 은전한닢으로 한글 형태소 분석을 수행합니다. 형태소 분석이 완료되면 [블로그, 검색, 엘라스틱, 서치, 적용, 보, 하]로 나누어집니다. 그리고 토큰 필터를 통해 [블로그, 검색, 엘라스틱, 일래스틱, elasticsearch, es, 서치, 적용, 보, 하]로 term이 만들어집니다. 이 term은 elasticsearch index에 문서 id와 함께 저장됩니다.다음은 엘라스틱서치와 스핑크스를 비교해봤습니다.엘라스틱서치 vs 스핑크스엘라스틱서치 vs 스핑크스엘라스틱서치와 스핑크스를 비교해보면 스핑크스도 충분히 좋은 검색엔진이지만 한글형태소 분석기와 키바나의 시각화, 데이터 분석 같은 장점을 활용하기 위해 엘라스틱서치를 도입하기로 했습니다.도입을 결정하고 엘라스틱서치를 구축하는 방법을 알아봤습니다.  1. 엘라스틱 클라우드를 사용하는 방법  2. AWS Elasticsearch Service를 이용해서 구축하는 방법3. EC2 인스턴스에 오픈소스 엘라스틱서치를 직접 설치해서 구축하는 방법   엘라스틱서치를 구축하는 방법에는 보통 3가지 방법이 있고 아래의 특징을 가지고 있습니다.1번은 엘라스틱에서 관리 및 교육, 컨설팅을 지원해줍니다. 그리고 한글 형태소 분석기 은전한닢을 지원합니다. 최신 버전의 엘라스틱 스택을 바로 사용할 수 있으며 모니터링 기능도 지원합니다. 라이선스 별 지원은 링크를 통해서 확인할 수 있습니다.2번은 AWS에서 제공하는 Elasticsearch Service이며, 관리형 서비스입니다. 같은 VPC에 묶여있는 인스턴스를 통해서만 접근할 수 있게 되어있으며 외부에서는 접근할 수 없습니다.(퍼블릭 액세스도 있으나 AWS에서 권장하지 않습니다.) 키바나를 사용하기 위해서는 같은 VPC의 인스턴스 웹 서버 프록시나 AWS 코그니토로 접근해야 합니다. 한글 형태소 분석기 은전한닢을 지원하지만 다른 플러그인은 지원하지 않는 경우가 많이 있습니다. AWS Elasticsearch Service에서 지원하는 플러그인 리스트는 여기에서 확인할 수 있습니다.3번은 EC2 인스턴스에 오픈소스 엘라스틱서치를 설치해서 사용하는 방법입니다. 직접 서버를 구축하는 방법이기 때문에 사용자가 어떻게 사용하느냐에 따라 달라집니다.크몽 개발팀은 가격, 관리적 측면을 고려한 결과 2번 AWS Elasticsearch Service로 구축을 진행했습니다.구현구현은 엘라스틱에서 라라벨 프레임워크에서 사용할 수 있는 엘라스틱서치 관련 라이브러리를 정리해둔 링크를 참고했습니다. 3개의 라이브러리 중 스타가 제일 많은 Plastic 라이브러리를 사용해서 구현을 시도한 적이 있었는데 몇 가지 장점이 있었지만 엘라스틱서치 5까지만 지원을 하므로 field type에 text, keyword가 존재하지 않아 매핑하는데 문제가 있었습니다. 그리고 아직 지원하지 않는 쿼리도 존재하기 때문에 결국에는 PHP 공식 엘라스틱서치 클라이언트 라이브러리인 Elasticsearch-PHP를 사용해야 되는 상황도 발생했습니다. 위에서 말한 점 때문에 Plastic 라이브러리를 걷어내고 Elasticsearch-PHP만 이용해서 개발을 진행했습니다. 엘라스틱에서 제공하는 Elasticsearch-PHP 가이드도 잘 정리되어있습니다. 더욱 자세한 구축, 구현 방법을 알고 싶으신 분들은 아래의 글에서 확인하실 수 있습니다.라라벨 프레임워크 - 엘라스틱서치 사용 경험기 : 초기 작업 수행라라벨 프레임워크 - 엘라스틱서치 사용 경험기 : 문서 관리 작업 수행결과검색 기능 개선 결과는 아래와 같습니다,1.자동완성검색자동완성검색 기능2. 연관검색어 + 검색 결과 광고 제거연관검색어 및 검색결과 광고 제거3. 키워드와 관련된 카테고리 추천키워드와 관련된 카테고리 추천4. 검색 결과가 없는 키워드에는 인기검색어 추천검색 결과가 없는 키워드에는 인기검색어 추천무엇을 검색해야 할지 모르는 사용자를 위한 검색 가이드를 만들기 위해 노력했으며, 기능 추가로 사용자의 검색 만족도와 정확도를 높이려고 노력했습니다.또한 엘라스틱서치와 한글 형태소 분석기 은전한닢을 이용해 검색 기능 개선을 통한 결과 평균 체류 시간은 20초 정도 증가했으며 종료율은 최대 22.4%, 평균 1% 정도 떨어졌습니다. 또한 서비스 상세페이지 전환율은 최대 78.3%, 평균 3% 이상 증가했습니다. 서비스 상세페이지 전환율의 상승은 사용자의 검색 만족과 검색 정확도가 상승했다고 볼 수 있습니다.정리이번 글에서는 엘라스틱서치와 한글 형태소 분석기 은전한닢을 이용해 검색 기능을 개선한 이야기를 정리해봤습니다. 검색 기능 개선 이후 서비스 상세페이지 전환율이 조금씩 상승 중입니다. 릴리즈한지 두 달 정도밖에 되지 않아 조금 더 지켜봐야 하겠지만 전환율이 조금씩 상승하고 있다는 건 좋은 신호인 거 같습니다. 다만 짧은 글을 통해서 경험을 전달하려고 하니 많은 내용을 담지 못한 것 같아 아쉽습니다. 다음에는 더욱더 깊이 있는 글을 전달할 수 있는 에이든이 되겠습니다. 감사합니다.#크몽 #개발팀 #개발자 #개발문화 #경험공유 #인사이트

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