핀다(Finda) 개발자 남은우님의 스타트업 생생LIFE 입니다원문은 링크를 통해 확인하실 수 있습니다!안녕하세요! 금융상품 추천서비스 '핀다'에서 프론트 엔드 웹 개발자로 근무하고 있는 남은우라고 합니다~ ^^저는 입사한지 6개월차가 되는 따끈따끈한 신입 개발자입니다. 올해 처음 웹 개발을 배우기 시작해서 인턴으로 들어오기까지 많은 것을 경험했는데요~ 제 이야기를 통해서 스타트업에서 일하기를 희망하시는 분들에게 조금이나마 도움이 되었으면 좋겠습니다. :)<핀다 개발자 남은우, 출처 : 핀다>스타트업에 지원하게 된 이유대학교 4학년 마지막 학기, 저는 아직 졸업하고 싶지 않은 철 없던 마음에... 휴학 할 명분(?)을 만들기 위해서 여기 저기 대외 활동을 찾고 있었어요. 그러던 중 우연히 지원한 소프트웨어 개발자 양성 과정에 운 좋게도 덜컥!! 합격해 버렸습니다. 6개월간 진행된 팀 프로젝트를 위해 배운 웹 개발에 흥미가 생겨서 본격적으로 개발 공부를 시작했는데요. 시간이 지날수록 개발 능력은 조금씩 늘어갔지만, 불안감도 나날이 커져갔습니다. 그 이유는 바로 '실무 경험'이 없었기 때문이었죠.제가 배운 개발 능력을 발휘할 수 있는 곳을 찾던 중에 스타트업 인턴즈를 만나게 되었습니다. 스턴에서 진행한 4주간의 코칭은 사회 초년생인 저에게 어찌보면 '치트키' 같은 시간이었어요. 자신에게 맞는 스타트업을 찾기 위해 3가지 핵심가치를 설정하거나, 면접 필수 요소, 기업분석 방법까지!!! 코치님의 여러가지 조언과 꿀팁들 덕분에 저에게 꼭 맞는 회사를 선택할 수 있었던 것 같아요.스타트업에서의 경험입사 첫째 날, 인턴임에도 불구하고 서비스 개발에 바로 투입(?) 되었습니다. 처음 제가 맡은 업무는 코드 리팩토링이었는데요. 이미 작성되었던 코드를 새로운 아키텍쳐로 변경하면서 구조에 대한 이해도를 높일 수 있었어요. 이 경험을 바탕으로 이후에 새롭게 추가되는 카테고리 개발이나 다른 채널들의 신규 소개 페이지 등을 빠르게 만들 수 있게 되었습니다.가장 좋았던 것은 커뮤니케이션이었는데요. 기획, 디자인, 개발의 유기적인 소통이 중요했기 때문에 개발자임에도 기획 미팅에 들어가거나, 디자인에 대한 의견을 낼 때가 많았습니다!! 팀원들 또한 열린 마음으로 저의 의견을 적극적으로 받아들여 주셨기 때문에, 새로운 아이디어를 낼 때가 많았던 것 같아요. 그리고 개발뿐만 아니라 여러 경험을 통해 서비스가 완성되는 과정을 지켜보는 것 또한 큰 자산이라고 생각했어요.<핀다 개발자 남은우, 출처 : 핀다>스타트업에 입사를 희망하는 분들에게스타트업은 대부분 바로 업무에 투입가능한 사람을 원하는 경우가 많아요. 따라서 지원하기 위해 어느 정도 준비가 필요하겠죠? 입사 후에 모든 일을 척척 수행할 수 있는 사람이면 좋겠지만, 전문적이지는 않더라도 자신이 지원하게 된 회사가 어떤 서비스를 제공하는지 파악하거나, 해당 서비스를 사용해보는 것이 좋아요.요새 드라마나 영화에 종종 스타트업 이야기들이 많이 나오는 것 같아요. 하지만 매스컴에 비춰지는 것이 자유분방하고 즐거운 모습뿐인 것 같아 조금 아쉬운 마음이 들기도 합니다. 회사에 따라 다르겠지만, 스타트업 특성상 조금 더 빠르게 달려야 할 때가 많거든요. 대신 남들보다 조금 더 빠르게 성장할 수 있다는 것!!! 입사를 희망하시는 여러분도 자신과 맞는 회사를 찾고, 꼭 특급 성장의 기회를 잡으셨으면 좋겠습니다.#핀다 #입사후기 #팀원소개 #팀원인터뷰 #팀원자랑 #기업문화 #조직문화

스타트업이 CTO를 찾는 법? 을 알고 계신 분에게 드리는 "질문"입니다. 이 글을 읽으시는 분들에게 부탁드리고 싶은 것은.. 1. 어디에 만나볼 엔지니어(개발자) 분들이 있으니 거기에 포스팅을 해보세요2. 엔지니어 들은 job을 찾을 때, 이런저런 고민을 하니.. 이런 포인트에서 조금 더 고민해보세요. 3. job 포스팅에는 이런저런 구체적인 내용들이 더 필요하니, 구체적으로 XX를 더 작성해보세요4. 이분 한번 만나보시겠어요? (소개 등등) 5. 공유를 해주셔도 좋습니다... 이런 고민을 함께 하시는 분들을 위해~등등의 조언을 댓글로 주셔도 좋고, 메일로 주셔도 좋고.. 아무튼 이 글은 조언을 구하고자 쓰는 글입니다. ^^;개발을 잘 모르는 스타트업 대표가 CTO를 모시는 방법은 어떤 것이 있을까요? ㅜㅜ대부분의 경우 co-founder 중, 엔지니어(engineer) 분이 CTO의 역할을 담당해주시는 것이 일반적인 경우로 보입니다. 하지만 서비스에서 engineer의 비중이 상대적으로 낮은 스타트업의 경우는 회사가 성장해 나감에 따라 function을 더 크게 만들어 나가는 경우도 있겠지요? 파펨도 그러한 회사 중에 하나입니다.지금까지는 할 수 있는 한 효율성을 따져가면서 최소한의 개발을 진행해왔지만, 이제는 조금 더 적극적으로 서비스를 고도화시켜야 할 때! 이기에 이제 좋은 분을 내부에 모셔야 하는데.. 우선 대표 입장에서의 고민을 한번 늘어놔 본다면.. 1) 개발을 거의 모르기 때문에 (새로 모셔야 할) 그분이 실력자 인지 아닌지 알 수가 없다는 불안감2) Ruby on Rails로 개발이 되어 있어, 이 언어에 능한 분을 찾는다는 것이 어렵다는 소문을 이미 많이 들음3) 엔지니어 분들이 선호하는 job 에 대한 구체적인 정보가 없음  반대로 job을 찾고 있는 엔지니어 분의 입장에서 상상력을 발휘해 본다면.. A) 잘 될 회사인지 아닌지 정확히 모르겠음 : 투자 몇 번 받은 것으로 스타트업 평가가 가능?B) 개발팀이 구성되어 있지 않아.. 당분간 나 혼자 full stack으로 일해야 함 : 내가 하나하나 다해야 함? C) 개발이 중심이지 않은 회사에서 일을 하는 게 적합할지? : 나의 커리어 차원에서 도움이 되는가? 위의 내용을 고려한다면, 100년 만의 개기일식이 일어나는 것과 같은 우연이 없다면 정말 만나기 어려운 인연이 아닐까?라는 생각이 듭니다. ㅜㅜ 그래도 어쩌겠습니까... 그런 인연을 찾아 나서야죠. 예전에는 엔지니어 한 분을 만나면, 리쿠르팅과 관계없이 다른 한 분을 소개 요청드리고, 또 그분에게서 다른 분을 소개받아서 계속해서 아는 분들의 영역을 넓혀가고자 노력도 해보았습니다. 그렇다면 파펨 대표가 생각하는 CTO는 어떤 분일까요? 현재의 파펨 구성원들과 아래의 일들을 함께 해나가 주실 분입니다. 1. 자체 커머스로써의 서비스 업그레이드 : 전체 팀과 함께 논의할 일 2. 알고리즘의 upagrade 반영 : 알고리즘 설계자(대표)와 함께 할 일3. 파펨 DB에서 추출할 수 있는 data를 바탕으로 마케팅 insight 발굴 : marketer와 함께 할 일4. 새로운 tool(예, GA보다 amplitude를 한번 사용해보자 등)을 소개하고 도입 이렇게 쓰면 컴퓨터 공학을 전공한 사람에게 저렇게 많은 것을 요청하는 당신은 경영학과 출신이니.. 재무, 회계, HR, 생산관리 모두 잘할 수 있는 사람인가요?라는 질문을 받을 것 같은 느낌이 들지만... ㅜㅜ 아무튼 어려운 리쿠르팅의 길을 떠나기 전에 머릿속에 생각나는 것들을 한번 써보았습니다.파펨에서 engineer를 찾습니다!! 파펨은? a. Ruby on Rails / AWS에서 서비스되고 있고, 나름 github에 히스토리 정리가 잘 되어 있고, 이전에 프리랜서로 개발에 도움을 주신 분이 체계적으로 정리해주셔서 나중에 열어보시면 뜨악하실 정도는 아닙니다. (라고 합니다. ^^;) b. 구체적인 연봉, job title 등은 상황별로 합리적인 논의를 할 준비가 되어 있습니다. C. 퓨쳐플레이와 아모레퍼시픽에서 투자를 유치하였습니다. #파펨 #스타트업 #창업가 #창업자 #마인드셋 #인사이트 #채용 #CTO #팀빌딩 #팀원

함수와 이벤트에 대한 내용이 이렇게 간략할지 몰라 따로 파트를 나누어 포스팅을 진행하였는데 불필요한 나눔이 되었네요. 하지만 곧 더 간략하고 직관적으로 볼 수 있도록 기초 문법 총 정리 포스팅을 하도록 하겠습니다. 혹여 참고 문서로 본 포스팅을 보시는 분들은 곧 올라오는 총정리 포스팅을 참고하시면 좋을 것 같습니다.함수function 함수명() {    실행문;    return 데이터;}참조 변수 = function() {    실행문;}function 함수명() {(매개 변수1, 매개 변수2)    실행문;}   이벤트<button id="btn" onclikc="alert('event!')">버튼></button>이벤트 종류onmouseover - 마우스가 지정한 요소에 올라갔을 때 발생.onmouseout - 마우스가 지정한 요소에 벗어났을 때 발생.onmousemove - 마우스가 지정한 요소를 클릭했을 때 발생.ondvlclick - 마우스가 지정한 요소를 연속 두 번 클릭했을 때 발생.onkeypress - 지정한 요소에서 키보드가 눌렸을 때 발생.onkeydown - 지정한 요소에서 키보드를 눌렀을 때 발생.onkeyup - 지정한 요소에서 키보드를 눌렀다 떼었을 때 발생.onfocus - 지정한 요소에 포커스가 갔을 때 발생.onblur - 지정한 요소에 포커스가 다른 요소로 이동되어 잃었을 때 발생.onchange - 지정한 요소의 하위 요소를 모두 로딩했을 때 발생.onunload - 문서를 닫거나 다른 문서로 이동했을 때 발생.onsubmit - 폼 요소에 전송 버튼을 눌렀을 때 발생.onreset - 폼 요소에 취소 버튼을 눌렀을 때 발생.onresize - 지정된 요소의 크기가 변경되었을 때 발생.onerror - 문서 객체가 로드되는 동안 문제가 발생되었을 때 발생.참고문헌:Do it! 자바스크립트+제이쿼리 입문 - 정인용JavaScript 튜토리얼 문서 (http://www.w3schools.com/js/default.asp)티스토리 블로그와 동시에 포스팅을 진행하고 있습니다.http://madeitwantit.tistory.com#트레바리 #개발자 #안드로이드 #앱개발 #Node.js #백엔드 #인사이트 #경험공유

이 글에서는 데일리호텔이 왜 png에서 svg로 갈아탔는지, 그리고 간단한 svg 실무 적용 팁에 대해 알려드리고자 합니다.01 SVG란 무엇인가?SVG는 “ Scalable Vector Graphics”의 약자입니다.JPEG, PNG 처럼 SVG도 그래픽 포맷(Graphic format) 중 하나입니다. SVG는 벡터 기반이기 때문에 리사이징이 되어도 전혀 깨지지 않습니다. 모든 해상도에서 자유자재로 활용할 수 있기 때문에 특정 해상도에 제한되어있지 않다는 게 핵심 포인트라고 할 수 있습니다.02 SVG가 왜 좋은가?다른 그래픽 포맷보다 SVG가 좋은 이유는 참으로도 다양합니다. 필자가 생각했을 때의 핵심 장점들은 이러합니다.1. 특정 사이즈에 구애를 받지 않습니다.즉 어느 해상도에서든 pixelate 되지 않습니다. 요새 디자이너들이 자주 사용하는 디자인 프로그램인 스케치로 따지면 아트보드와 비슷한 것 같습니다. 아트보드 안에 만든 레이어, 요소들은 다 벡터 기반입니다. 아트보드를 리사이징 해도 안에 요소들은 깨지지 않고 그 모습 그대로를 가지고 있습니다. 같은 원리로 SVG도 어떤 사이즈로든 그 모습 그대로가 유지됩니다. 그렇기 때문에 사이즈별로 아이콘을 일일이 생성해서 개발자에게 넘겨줄 필요가 없습니다. SVG 파일 하나면 모든 해상도를 대응할 수 있습니다.2. 작은 파일 사이즈비트맵 이미지들(PNG, JPEG) 같은 경우 파일 크기를 결정하는 주요 요소는 바로 ‘해상도’입니다. 예를 들어 5000x5000 픽셀 이미지는 항상 500x500보다 파일 사이즈가 큽니다.반면, SVG 그래픽 같은 경우 파일 크기를 결정하는 주요 요소는 바로 ‘복잡도’입니다. Path가 비교적 적은 간단한 이미지는 PNG, JPEG 보다 파일 사이즈가 적을 수도 있지만 이미지를 구성하는 요소의 복잡도(레이어가 많다든지 특정 효과가 많다든지)에 따라 파일 사이즈가 커집니다.하지만 이런 용량 문제는 SVG Optimizing을 하게 되면 나름 해결됩니다. 필자 같은 경우 업무적으로 스케치를 사용하고 있기 때문에 스케치에서 제공해주는 SVGO Compressor 플러그인을 활용하고 있습니다.https://github.com/BohemianCoding/svgo-compressorBohemianCoding/svgo-compressorsvgo-compressor - A Plugin that compresses SVG assets using SVGO, right when you export them. This Plugin requires Sketch 3.8.github.com 작은 파일 사이즈로 인해 로딩 시간도 훨씬 더 줄어든다는 장점 또한 있습니다.여기서 잠깐!혹시나 Bitmap과 SVG의 구성요소에 대해 잘 모르실 분들을 위하여 간단한 비교 해드리겠습니다.비트맵 그래픽: Raster Graphics (픽셀 기반)대표적인 포맷은 JPEG, PNG입니다. 이들은 픽셀로 구성되어 있습니다. 예를 들어 2x2 픽셀인 비트맵 이미지는 총 4px로 구성되어 있습니다. 개개인에 대한 픽셀들은 자유자재로 바꿀 수가 없고 움직일 수도 없습니다. 그렇기 때문에 100% 이상으로 이미지를 확대하면 Pixelate가 됩니다.SVG 그래픽: 벡터 기반픽셀로 구성되어 있지 않고 작업하고 있는 그래픽에 대한 정보로 구성되어 있습니다. 그렇기 때문에 어떤 사이즈로든 자유자재로 늘어나는 것이 가능합니다. 이러한 이유들로 인해 코드로 쉽게 적용된 스타일을 수정할 수 있습니다. 예를 들어 동그라미의 보더 값을 6에서 8로 바꾼다 / 색상을 그레이에서 블랙으로 바꾼다 / 사이즈를 40x40에서 80x80을 바꾼다 등스케치로 작업할 때도 쉽게 두 개의 차이점을 확인해볼 수 있습니다. 스케치에서 Export를 할 경우 비트맵 이미지는 하나의 압축된 레이어로 Export 됩니다. 반면 SVG는 레이어 그대로 눈에 보이지 않는 그래픽을 구성하는 정보들이 같이 저장된 채 Export가 됩니다.SVG를 구성하는 눈에 보이지 않는 정보들03 스케치가 SVG 이미지를 Export하는 방식다른 그래픽 포맷보다 SVG가 좋은 이유는 참으로도 다양합니다. 제가 생각했을 때의 핵심 장점들은 이러합니다.Sketch Export 기능스케치 하단 오른쪽 패널을 보면 Export 버튼이 있습니다. 여기서 Format을 SVG로 바꾸고 Export하면 금방 쉽게 끝나겠지 라고 생각할 수 있는데 여기서 조심해야 할 점은 본인이 어떻게 이미지를 작업했냐에 따라 옳지 않게 SVG가 내보내질 수 있습니다. 옳지 않게 SVG가 내보내 지게 되면 나중에 두 번 일을 작업하는 일이 발생할 수도 있습니다.쉽게 이해하실 수 있도록 이미지를 제작해 보았습니다. 아래 이미지는 같은 디자인인데 만들어진 방식이 각각 다릅니다.같은 아이콘이지만 구성하는 방식이 다름1. Two Shape2. One Shape3. Border and Shape Mix위 3가지 방법들은 옳고 그름이 없습니다. 다만 어떻게 이 아이콘을 나중에 활용할 것인가에 따라 만드는 방법이 달라지겠죠. 만약에 자동차 아이콘 안에 헤드라이트 색상을 바꾸고 싶다고 하면 위 방법 중 1번을 선택하면 될 것이고 선의 두께를 따로 조정하고 싶다 하면 3번 방식을 택하면 됩니다.SVG에 대해 잘 알지 못할 때는 프로그램 탓을 했었습니다. ‘왜 프로그램이 알아서 잘 못해주지?’라는 질문을 던졌지만… 슬프게도 이건 프로그램 잘못이 아닌 작업자 잘못입니다 �스케치 프로그램이든 아도비 일러스트레이터든 이 프로그램들은 디자이너가 만든 그래픽을 있는 그대로 svg 레이어로 번역하도록 프로그램이 되어 있습니다. 디자이너가 어떻게 작업했냐에 따라 그 정보 그대로 인식해서 svg로 만들어줍니다.04 SVG 아이콘이 제대로 적용 안될 경우다른 그래픽 포맷보다 SVG가 좋은 이유는 참으로도 다양합니다. 필자가 생각했을 때의 핵심 장점들은 이러합니다.헐 이건 도대체 왜….?!!!어느 날 SVG를 적용하기로 마음먹고 데일리호텔 앱 내 편의시설 아이콘 중 수영장 SVG 파일을 개발자에게 넘겼습니다. 근데 구멍이 뚫려야 할 곳이 채워져서 나오는데 원인을 모르고 헤매던 시절이 있었습니다. 미디엄에서 이 문제를 해결해줄 좋은 글을 발견하게 되었는데 난생처음 보는 단어가 2개 있었습니다.Even-Odd, Non-Zero…여기서 Even-Odd, Non-Zero의 차이점을 자세히 언급하기에는 너무 길어서 제가 참고한 미디엄 블로그 링크를 공유해드릴 테니 가서 보시면 이해하실 수 있을 것 같습니다. 작업하기에 앞서 꼭 읽어보시기를 권장합니다.https://medium.com/sketch-app-sources/preparing-and-exporting-svg-icons-in-sketch-1a3d65b239bbPreparing and Exporting SVG Icons in Sketch – Design + Sketch – MediumThis article is going to assume that you already understand the fundamentals of icon design. And focus on how to prepare and export them…medium.com 그래도 가볍게 필요한 내용만 공유드리자면 안드로이드에서는 fill-rule:evenodd를 제대로 지원하지 않고 fill-rule:nonzero만 지원한다고 보시면 됩니다. Even Odd는 특정 앱에서 호환이 안된다는 뜻입니다. (안드로이드 API 24 이상에서만 evenodd가 지원됨)근데 우리가 사용하고 있는 스케치 프로그램에서는 default값이 fill-rule:evenodd로 설정이 되어있고 여러 Path가 겹치는 아이콘 같은 경우 그대로 svg export를 하게 되면 위에서 제가 경험하였던 아이콘이 다 채워진 현상을 겪을 수 있게 되는 것입니다.1. Fills 섹션에서 Even-Odd를 Non-Zero로Fills 섹션에 가면 설정 아이콘이 있습니다. 클릭 시 Even-Odd가 디폴트 값인 것을 확인할 수 있습니다.스케치 Fill Default 값 = Even-OddNon-Zero로 설정값을 바꾸면 수영장 사다리 부분이 가득 채워진 채로 나오게 되는 것을 확인할 수 있습니다. 실제로 이 파일을 개발자에게 넘기게 되면 이렇게 채워진 채로 아이콘이 노출이 됩니다.Non-Zero 설정 / 모든 shape이 다 칠해짐이렇게 나가면 안 될 테니 수정하는 법을 알려드리겠습니다.2. Paths > Reverse Order 적용원래 뚫려 있어야 하는 Path를 Layer 패널에서 찾으면 됩니다. 빨간색으로 칠한 부분이 뚫려있어야 하는 부분들입니다.레이어 패널에서 path 확인하기Path가 선택된 채로 Layers > Paths > Reverse Order을 클릭합니다.Paths > Reverse OrderReverse Order을 클릭한 후 원래 뚫려있어야 하는 부분이 뚫리게 됩니다. 이 상태로 svg로 export하시고 개발자에게 전달을 하면 됩니다.마치며개인적으로 SVG에 대한 장점이 너무나도 크다고 생각하여 굳이 갈아타지 않을 이유가 없다고 생각합니다. 특히 Web 디자인을 할 때도 SVG를 저는 적극적으로 사용하시라고 권장하고 싶습니다. � 안드로이드 개발자에게 넘기기 전에 SVG 파일이 문제가 있는지 가볍게 확인하고 싶은 경우 아래와 같은 사이트를 추천해드립니다.http://inloop.github.io/svg2android/위에 문제가 되었던 수영장 아이콘을 이 사이트에 올려서 보게 되면 이런 화면이 뜹니다. Warning하고 노란색 경고 박스가 뜨게 되는데 fills-rule:evenodd에 대해서 언급을 하더라구요. 정말 유용한 사이트인 것 같습니다.아울러..많은 디자이너들이 SVG 적용을 해보시길 바라며 주변에 이 글도 많이 공유해주시면 감사하겠습니다. (ㅎㅎ)또한 데일리호텔 Tech, UI/UX 등의 정보를 얻어보고자 하시는 분은 https://dailyhotel.io/ 를 읽어 보시길 권장합니다.그럼 다음에도 좋은 정보로 찾아뵙겠습니다!원문 링크 : https://dailyhotel.io/디자인-안드로이드-앱-svg-아이콘-적용기-왜-svg로-갈아탔는가-99c57cd84240작성자 : Product팀 Rachel Kim#데일리 #데일리호텔 #개발자 #개발팀 #업무환경 #개발환경 #SVN

첫번재 코드를 짜기까지2015년 1월이었던 것으로 기억해. 당시 전 회사에서 테스트를 정착시키기 위해서 노력을 하고 있었는데, 사실 잘 되지 않았어. 그래서 혼자 ‘Testing Goat’를 따르며 공부를 하고 있었어. 그때 8퍼센트 이효진 대표와 연락이 닿았고, 초기 개발을 좀 도와 달라는 요청을 받았어. 옳다구나! 실전에 적용해 볼 수 있겠다 생각이 들어서 도와주기로 했지이것이 8퍼센트의 첫번째 commit간단한 기능을 가지고 있어서, TDD를 하면서 unit test와 functional test를 붙여서 전달해줬지. 책에 있는 내용을 열심히 활용해서 코드를 짜긴 했지만, 테스트 코드와 함께 결과물을 전달해서 스스로 뿌듯해했어. 물론 그때까지만 해도 내가 8퍼센트 들어갈 거라고는 생각도 하지 못했지. (사람의 인생이란 참)2015년 PyCon에서 발표테스트 없이 코드를 짜다가, 테스트와 함께 개발을 하다 보니 이게 너무 좋은 거야. 그래서 발표를 해야겠다는 생각을 했어. 그래서 아래 꼭지들을 내용으로 발표를 했어. ㅇ 테스트가 왜 필요할까요? 어떤 테스트가 필요할까요?ㅇ 좋은 테스트란 무엇인가요?ㅇ unittest 소개 및 활용ㅇ 테스트 관련 툴 소개ㅇ 내가 하고 있는 테스팅 과정 소개발표를 준비하면서 팀 단위에서 이런 것들을 제대로 한번 해보면 좋겠다는 생각을 했어. 내가 돌아왔다2015년 11월에 8퍼센트에 CTO로 조인을 하게 되었어. 처음으로 CTO로 일을 하게 된 것이었으니까, 이런저런 꿈에 부풀었지. 그중 하나가 ‘테스팅을 제대로 한번 해보자’라는 생각이었어. 코드를 살펴보니까 뭔가 내가 처음에 작성해서 넘긴 후에도 테스트 코드가 추가된 흔적은 있는데 제대로 동작하고 있는 것 같진 않더라고. 일단 기존에 있던 테스트들을 정리했어. 동작해야 하는 것 들을 정리하고, 필요 없는 것들을 지웠지. 그리고는 git push hook 에 테스팅을 추가했어. unittest가 돌지 않으면 push를 하지 못하도록 해버렸어.당시에는 bitbucket을 쓰고 있기도 했고 특별히 CI툴을 붙이지 않은 상태였어서,  기록이 남아 있지 않더라. 하지만 당시의 코드 커버리지가 한 20% 정도였을 것 같아. 그 뒤로 PR을 통해 코드 리뷰를 할 때에는 테스트가 짜여 있지 않은 경우에는 관련된 테스트를 추가해 달라고 요청을 했어. 하지만 구성원들이 테스트를 편하게 짜게 될 때까지는 꽤 시간이 걸렸어. 특히 unittest.mock, freezegun , fixture 등을 사용해서 테스트 상황을 잘 구성하는 것에 익숙해지는 것에 시간이 걸렸던 것 같아. Travis 의 도입 2016년 1월에 github으로 갈아타면서 travis를 도입했어. 기존에는 push을 할 때마다 전체 테스트를 돌리도록 했었는데, 테스트의 양이 늘어나면서 push의 시간이 오래 걸리는 문제가 있었어. 그래서 travis에서 테스트를 돌리도록 했어. 이제는 테스트가 안 돌아도 push 까지는 할 수 있는데 PR merge는 할 수 없는 상태가 된 거지. 그 이후에는 flake8을 돌려서 스타일 체크를 시작했어. 그래 생각난다. 개발팀에서 하루 날 잡아서 PEP8에 맞춰서 코드들을 수정했어. 그렇게 한 이후에도 수정할 것들이 많이 남아 있어서 모듈 단위로 수정을 하면서 해당 모듈을 추가로 검사할 수 있도록 travis와 commit hook에 추가해 나갔어. 결국 다 정리되긴 하더라. 그리고는 주요 브랜치에 대한 빌드를 깨뜨린 사람이 음료수를 쏘는 규칙을 만들었어. (주요 브랜치가 깨진다는 것은 로컬 환경과 travis 모두에서 테스트를 생략했다는 이야기거든)지금은 github flow  라서 develop branch 는 없어FactoryBoy의 사용테스트가 점점 늘어나서 한 1500개 정도가 되었어. 점점 모델도 많아지게 되면서 fixture로 테스트 데이터를 관리하는데 한계가 왔어. 예를 들면 신용평가를 한번 하면 데이터가 200여개가 쌓이는데, 신용평가 모델에 대한 테스트를 하려면 그것들을 다 fixture로 만들어야 했어. 그래서 개발팀의 한 분(누군지 기억은 안나는데 고마워요)이 FactoryBoy를 추천해 주셨고, 쓰기로 했지. 지금까지 만들어졌던 fixture 들을 모두 factory 기반으로 옮기는 것도 간단하지는 않았어. 하지만 새롭게 만드는 것부터 적용하고 과거 테스트들을 고칠 때마다 조금씩 조금씩 수정을 했더니, 다 고쳐지긴 하더라고. 그 이후로는 새롭게 모델을 만들 때에는 항상 관련된 TestFactory를 함께 만들어 주게 되었어.테스트 커버리지 측정도구 도입이걸 처음에 왜 붙였는지는 잘 모르겠어. 사실 그전까지는 테스트 커버리지를 재미로 측정해 본 적은 있었지만 꾸준히 측정을 해야겠다는 생각을 해보진 못했었거든. 그런데 이 수치가 측정이 되기 시작되면서부터는 많은 것들이 바뀌었어. 처음 측정 했을 때가 63.59%바뀐 게 무엇이냐고 하면, PR에서 '공식적인 잔소리'가 가능해졌어. 이게 테스트를 작성하다 보면 자괴감이 들 때가 있거든. 내가 봤을 때 너무나 자명한 것에 대한 테스트를 작성할 때야. 그런데 이 테스트라는 것이 지금의 내 기준으로 보면 안 되고, 다른 누군가 그리고 혹은 미래의 나를 기준으로 바라봐야 하거든. 그래서 자괴감을 느낄 시간에 그냥 짜야해. 근데 우리가 사람인지라 가끔 나태해 지거든. 나태해 지면...뭐. 나라고 예외는 없지UI 테스트에 대한 좌절처음에 테스트를 시작했을 때에는 selenium을 이용해서 UI에 대한 functional test가 있었어. 그리고 꽤 오랫동안 유지가 되었었지. 그 이후에는 멀티플랫폼에 대한 테스트를 하기 위해서 sauce labs를 통해서 firefox, IE, mobile browser 에 대한 테스트도 자동으로 진행했었어. 그런데 이 테스트는 한번 동작시키는데 시간이 너무 오래 걸리다 보니 로컬 환경에서 테스트가 쉽지 않더라. 그래서 CI환경에서만 테스트를 돌리게 했어. 그랬더니 수정하고 다시 CI에서의 테스트를 위해 push 해야 하고 또 기다리게 되더라고. 이런 어려움 때문에 중단했다, 재개했다, 중단했다, 재개했다를 몇 번 반복한 이후에 지금은 작성하고 있지 않아. 우리 팀의 프런트엔드를 이전 작업이 어느정도 되고 나면, UI 테스트를 꼭 다시 시도해 볼 생각이야.80%의 공약70%가 넘고 나니까 전체 테스트 커버리지를 올리는 것이 쉽지 않았어. 그래서 개발팀에 공약을 하나 걸었지.그날이 금방 올것 같지는 않았어그랬더니 사람들이 코드를 지우기 시작하더라고... 물론 사용되지 않는 코드를 말이야. 그리고 아예 브랜치 이름을 "80percent"라고 만들더니 예전에 테스트 코드를 작성하지 않던 시절의 코드까지 테스트를 붙이기 시작했어. 보이니? 그래프 마지막, 사람들의 욕망이?사실 80%가 특별한 의미가 있는 숫자는 아니야. 그냥 100줄의 코드에서 80줄의 코드가 테스트가 되고 있다는 것이지. 그래도 우리가 2년 동안 테스트를 중요하게 생각하고, 열심히 노력해 온 결과라고 생각하면 좀 뿌듯해. 달성흠. 나는 약속을 중요하게 생각하는 사람이야. 그리고 우리 팀원들은 나보다 더 약속을 중요하게 생각한다는 것을 알게 되었어.  아. 그리고 위 사진에 디자이너 두 분이 있어. 디자이너 분들도 commit 한 코드가 있으니 점심을 먹을 자격이 충분하지. 암암. 그렇지.이렇게 해서 80%를 달성하기까지의 과정을 적어 봤어. 짧은 글에 적혔지만 사실 2년의 시간이 걸렸고 아마 팀원들의 몇천 시간이 들어간 일일 거야. 모두들 고마워~끝!사람들을 낚아 보기 위해서 글 제목을 "~썰"로 지었다가, 평소에 잘 쓰지 않는 스타일의 쓰기 글이 되어 버렸다. 글의 남은 부분에서는 80%를 달성하고 나니 어떤 점이 좋은지 앞으로는 어떤 부분을 잘 하고 싶은지를 추가로 적어 보겠다.테스트를 작성하니까 무엇이 좋은가?테스트를 작성하게 되면 코드리뷰가 더 쉬워진다. 코드를 읽다가 잘 이해가 되지 않으면 테스트 코드를 살펴본다. 작성된 코드는 어떻게 사용되는가? 작성된 코드는 어떤 기능인가? 작성된 코드에서 주의해야 하는 점은 무엇인가? 를 효과적으로 알 수 있다.코드 수정에 자신감이 생긴다. 내가 오래전에 짠 코드, 다른 팀원들이 짠 코드는 수정하기가 무섭다. 특히 우리 회사와 같이 대부분의 코드 수정이 실제 돈의 흐름에 영향을 주는 경우는 더욱 무섭다. 하지만 테스트가 있으면 자신감이 생긴다. (그렇다고 안 무서운 것은 아니다.) 특히 시스템이 복잡해질수록 정적 분석 혹은 QA로 특정 코드에 대한 수정의 영향을 파악하기가 어렵다. 자동화된 테스트 외의 답은 없다고 생각한다. 11월에는 작성한 코드 보다 삭제한 코드가 더 많다. 이렇게 리팩토링이 가능하다.이제 수정하지 못하는 코드는 오래된 코드, 작성자가 퇴사한 코드가 아니라 테스트가 없는 코드가 되었다.테스트가 정착되기까지 키가 된 것은 무엇이었나?자동화를 통한 강제였다고 생각한다. 첫 번째 시점은 git hook을 사용한 시점이었다. commit을 할 때 flake8 체크를 하고 push를 할 때 테스트를 돌려주었다. 사람들은 스타일을 맞추지 않으면 commit을 할 수 없게 되었고, 기존의 테스트를 깨뜨리게 되면 코드를 push 할 수 없게 되었다. 두 번째 시점은 CI툴의 도입이었다. 내가 작성한 코드는 테스트를 통과했지만 maste에 있는 코드와 merge가 된 것을 기준으로 테스팅을 할 수 있게 되었다. 세 번째 시점은 테스트 커버리지 측정이었다. 신규로 작성되는 코드들이 우리가 원하는 수준의 테스트 커버리지를 만족시키는지 확인할 수 있었다. 자동화되지 않은 상태에서 매번 개발자에게 "테스트가 깨졌어요", "테스트를 추가해 주세요.", "여기는 코딩 스타일이 맞지 않아요."라고 말하는 것은 피곤한 일이기도 하고, 장기적으로 보면 동작하지 않는다. 자동화 외의 방법은 없고, 이 자동화된 방법은 새롭게 입사한 사람들이 테스팅에 손쉽게 적응하도록 한다. 앞으로의 테스팅에 대해사실 커버리지가 테스팅의 전부는 아니다. 커버리지만 올리는 의미 없는 테스트도 작성할 수 있다. 하지만 기본적으로는 python이 런타임 시에 다양한 에러를 발생시키기 때문에 어느 정도 이상의 커버리지 테스트는 필수라고 생각한다. 앞으로 주요한 모듈에서는 커버리지를 90% 이상을 맞추고 나머지 영역에 대해서는 80% 이상을 유지할 생각이다. 그리고 테스트의 질은 코드 리뷰로 해결해야 하겠다. 지금 unittest 가 약 3500개 정도 작성되어 있는 상태이다. 이 테스트를 동작시키는데 로컬에서는 약 3분 정도 CI환경에서는 10분 정도가 걸린다. 이 테스트를 기다리는 시간 동안 생산적인 일을 크게 하지 못하는 경향이 있어서 이 시간을 줄이기 위한 노력을 해야 한다. 마지막으로는 프런트엔드에 대한 테스트를 추가해야겠다. 글을 마치며이 글은 나의 눈에서 바라본 것을 기준으로 적었기에 내가 다 한 것처럼 느껴진다. 하지만 전혀 그렇지 않다. 이 모든 작업은 나 혼자 한 것이 아니라 우리 팀이 한 것이다. 더 나은 개발을 목표로 함께 달리고 있는 팀원분들께 감사를 전한다. #8퍼센트 #에잇퍼센트 #개발 #개발팀 #삽질 #팀워크 #팀플레이 #성장 #성과

마음챙김명상앱 '마보'의 콘텐츠들은 모두 Waves 플러그인으로 프로세싱된다.(처음과 마지막을 제외하면) Waves에 대해 간단한 생각을 정리하자면 다음과 같다.머큐리 구입시 UAD와도 고민을 많이 했지만 소프트웨어로만 비교를 한다면 waves가 훨씬 편하게 사용이 가능하다. 그 중에서도 CPU로 돌릴 수 있다는 점이 제온 CPU 에서 강력하게 작용한다.(Waves 하드웨어가 필요하다면 영국콘솔회사 DiGiCo와의 합작품인 DiGiGrid라는것도 있다.)근데 문제는... 맥에서는 더이상 CPU파워가 따라주지 않는다는 것이다.이런 상황에서 밖에서 작업하기에 딱 좋은 솔루션이 있었다. Soundgrid라는 waves의 DSP솔루션이다.이 사운드그리드에 대해 요약하면 waves의 플러그인만 따로 모아서 랜케이블로 Soundgrid 연결을 하면 CPU의 부담을 주지 않고 Daw에서 똑같은 프로세싱이 가능하다.이번에 BLS에서 데모로 받은 Waves Soundgrid IMPACT SERVER를 까페에 들고 나왔다.문제는 예상했던 사이즈가 아닌 맥북보다 훨씬 커서 카페에 가지고 다니기 부담스러운 크기... 휴대성이라는 측면에서는 역시 좀 무리가 있지 않나 싶다.(사진참조)어쨌든 카페에서 작업이 가능하게 되었다는 점. 다만, 카페에 가는데 차가 필요하다는 점이 있겠다.앞서 말했듯 마보 콘텐츠는 waves외에 플러그인의 시작과 끝을 Izotope 플러그인을 쓴다.마지막에는 라우드니스를 위해 오존을 사용한다. 오존은 너무 유명한 플러그인이니 설명도 생략.녹음이 끝나면 바로 첫단에 오디오스위트로 걸어주는 RX5라는 플러그인이 있다.이 플러그인은 보이스를 녹음한다면, 혹은 볼륨이 크지 않은 클래식 악기를 녹음한다면 정말 요긴하다.첫째로 입에서 발생하는 립노이즈들을 효과적으로 빠르게 제거해 준다. 콘덴서 마이크에서 타는 쩝쩝거리는 소리들을 손으로 하나씩 잡을 필요가 없다. 그저 한번 클릭으로 모든 파형의 클릭소리들을 제거해준다.Waves Mercury에도 X-Click이있지만 Izotope의 RX5가 훨씬 퀄리티가 좋다.두번째로 De-noise의 강력한 기능이다. 녹음시에 발생되는 팬소음들은 사실 EQ를 통해 어느정도 제거가 가능한 험의 형태로 발생한다면, 전기적 접지의 부재로 인한 핑크노이즈는 쉽게 제거가 불가능하다.하지만. 이 De-noise의 노이즈 LEARN기능으로 노이즈를 분석한 후 노이즈를 획기적으로 제거할 수 있다.칭찬일색으로 보이지만 RX5는 유튜브 믹싱채널을 운영하는 Alan JS Han님도 추천을 하실 만큼 유명하다.(근데 Izotope는 품질은 정말 유명하나 CPU를 정말 힘들게 한다.)자세한 이야기는 각 사진 속에보다시피 크기가 생각보다 크고 3kg에 육박하는 mini-itx PC이다.. 공연장비가 베이스이기 때문에 랜케이블로 연결한다.프로툴 유저라면 한번쯤 겪어본 창프로툴 유저라면 한번쯤 겪어본 창보이스가 없는 부분을 선택해 기본으로 깔리는 노이즈를 분석한다.전 구간에 분석한 노이즈 커브를 적용한 모습.깔끔하게 정리되었다.(SSL프리에서 오는 하모닉스들도 제거)#마보 #콘텐츠 #프레임워크 #스택 #인사이트 #일지

나는 인생을 살면서 많은 "천재"들을 만났다. 스타트업에 있다보면 더더욱 "영재""천재"로 불리는 수 많은 사람들을 보게 된다. 그들은 학문적으로 놀라운 성과와 스펙을 보유하고 있었다. 아마 당신이 한 회사를 운영하는 사람이거나 인사 담당자라면 분명 혹할 것이다. 하지만 정작 나는 같이 일하고 싶었던 사람이 단 한 명도 없었다. 주변에서는 천재들과 같이 일하면 성공할 것이라고 생각하지만, 사업적 결과물과 두뇌는 별개의 문제라고 나는 생각한다. 대단한 능력을 가지고도 빛 없이 사라진 사람들을 얼마나 많이 보았는가. 물론 나도 대단한 사람과 일하고 싶다. 그러나 그 기준을 "영특함"에 국한시키고 싶지는 않다. 사업적으로 혹은 사회적으로 더 나은 미래를 후손에 물려주기 위해서는 그 이상의 "무언가"가 필요하다. 지금부터 나에게 그 "무언가"를 가르쳐 준 "진짜 천재"에 대한 이야기를 하고자 한다. 그에 대한 이야기를 하기 전에 나에 대한 이야기를 가볍게 하고자 한다. 5년 전만 해도 나는 비전과 목표가 없었다. 어려서 부터 돈 욕심만 많았다. 대학교를 다니면서도 돈을 벌 수 있는 방법이면 수단과 방법을 가리지 않았다. 한 일화로 당시에 학원 강사 아르바이트를 하고 있었는데 도매시장에서 트렌디한 문구류를 사와 수업을 가르쳤던 중/고등학생에게 팔았다. 시간과 행동에 제약이 있는 학생들은 수업 시간에 벌어지는 소소한 쇼핑에 돈을 지불했다. 그러나 끝이 좋지 않았다. 학생의 부모님에게 알려져 결국 학원에서 해고 조치 되었다. 지금의 내가 돌이켜보면 엄청나게 창피한 일이다. 학생들에게 단순한 편리와 재미를 줄 순 있었지만, 돈 말고는 남는게 없었다.20대의 대부분은 가치 없는 돈벌이의 연속이었다. 혹자는 말한다. 우선 돈 벌고 가치 있는 곳에 쓰면 된다고. 그러나 이런 식의 무의미한 접근은 내가 가야할 길이 아니라고 느꼈다. 인생에서 가치 있는 일을 찾아야 했다. 그때 발견했다. 혁신, 도전, 열정이 정말 실천되고 있는 세계가 있다는 것을. 스타트업이라는 단어조차 생소했던 시기였다. 심지어 IT라는 분야를 그 전까지 제대로 공부해 본 적도 없었다. 스타트업의 "ㅅ"도 모르던 내가 이 세계에 적응할 수 있는 방법은 뛰어난 사람들과 함께 시작하는 것 뿐 이었다. 온갖 미사여구로 괜찮은 연봉과 복지를 내세우는 기업도 꽤 있었다. 그러나 나에게 가장 중요한 건 "내가 성장할 수 있는지"와 “구성원”이였다. 꽤나 당연한 조건으로 기업을 찾았음에도 불구하고 찾을 수가 없었다. 그러다가 첫 스타트업으로 선택한 게 라우드소싱 이라는 작은 팀이었다. (찾게 된 과정에 대해서는 다른 글을 통해 소개하겠다) 안정적인 연봉도 없고, 확실한 미래도 없었지만 내가 이 팀과 같이 해야겠다 결정한 건 "권진" 이라는 단 한 사람 때문이었다. 모든 기업이 그렇지만 누구나 회사에 합류하면 3개월간의 수습기간을 거친다. 스타트업이라고 예외는 아니다. 오히려 더 냉정하게 자신을 되돌아 보는 시간을 가져야 한다. 나는 내 스스로를 입증하고 싶었다. “제가 3달 안에 이 회사가 성장할 수 있는 계약들을 가져오겠습니다. 그 정도 능력도 발휘 못한다면 제 발로 나가겠습니다” 3달 동안 권진은 일에 대해서 전혀 간섭하지 않았다 . 팀워크에 있어서 가장 중요한 부분은 신뢰라고 생각한다. 하지만 신뢰라는 부분이 친하다고 해서 혹은 비전과 목표가 같다고 해서 생기는 것이 아니다. 각자의 위치에서 최고의 성과를 목표로 내고, 한계를 뛰어넘어 성장하는 모습을 보여줄 때 강력한 신뢰가 생긴다. 서로가 같이 일하고 싶은 마음을 만들어 주는 것.이게 팀워크의 핵심이다. 나는 나대로 권진은 권진대로 각자가 맡은 일들을 완벽하게 수행했고, 우리는 그 일들을 하나의 사업으로 만들어 갔다. 그는 나에게 따로 주저리 주저리 피드백을 하지 않았다. 하지만 행동으로 결과물의 중요성을 보여주었고, 나는 3달동안 7건의 B2B 계약을 성사시켰다.애초에 같이 할 사람을 정할 때는 모든 부분을 면밀히 살피고 고민해야 하지만, 내가 같이 하기로 결정 했다면 상대가 최고의 결과물을 낼 수 있도록 믿어주는 것. 내가 배운 첫번째 교훈이었다.실력을 보여주었다고 환상적인 Fit일까? 누구든 본인이 만들어 내는 결과물을 혼자만의 능력이라고 오판하기 쉽다. 내가 영업처를 설득하고, 계약서를 체결해 왔기 때문에 내가 없었으면 이 계약도 없었을 것이다. 감각적이고 환상적인 디자인을 뽑아냈는데 이건 순전히 나의 재능에 의한 것이다. 팀원들이 이런 생각들을 하기 시작한다면 그 팀은 단시간 내에 모래성처럼 무너질 것이다. 권진은 개인이 만들어 내는 결과물도 팀원들이 각자의 분야에서 해 온 노력들의 최종산출물이라고 생각한다.영업처를 설득할 수 있었던 건, 우리 팀이 환상적인 서비스를 만들어 주었기 때문이다.나의 디자인은 기획팀과 마케팅팀의 노력을 하나로 담은 것 뿐이다.톱니바퀴처럼 팀원들이 맞물려 돌아가며 서로의 존재에 대해 감사함을 느낄 때 놀라운 일이 벌어진다. 내가 배운 두번째 교훈이다.권진이 지켜온 2가지 요건이 계속 좋은 사람을 팀으로 영입할 수 있었던 강력한 요소였다고 생각한다. 나의 실력을 우리 팀에 입증하는 것. 나의 결과물은 우리 팀 노력의 산물 이라는 것.권진과 함께 일하며 느낀 그의 주요한 능력은 개발도 디자인도 아니었다. (물론 이 2가지도 잘한다)팀 내의 균형을 맞추고 팀원들이 끊임없이 성장하게 도와주는데 있다. 개성 넘치는 팀원들을 하나의 비전으로 묶어서 성장할 수 있게 하는 사람을 나는 살면서 권진 이외에는 아직 본 적이 없다. 장담컨데, 만약 현재 더팀스 대표가 권진이 아니라 다른 사람으로 바뀐다면 팀원들은 전부 팀을 나갈 것이다. (연봉이 대폭 인상된다 할지라도)그래서 나는 이걸 Jin in Us 라고 명칭했다. 권진이라는 확실한 구심점 안에 개성넘치는 팀원들이 한 몸처럼 목표로 향해가는. 나는 앞으로 대표라는 역할을 할 생각이 없다. 권진 이라는 사람보다 대표의 역할을 충실히 수행할 자신이 없어졌기 때문이다.리더십이라는 분야가 있다면 그는 천재가 아닐까?내가 우리 팀에 합류시키고 싶은 사람이 있을 때면 하는 단골멘트로 이 글의 마무리를 짓는다.“우리 팀의 권진을 만나보세요. 분명히 함께 하고 싶을 겁니다”#더팀스 #THETEAMS #천재디자이너 #풀스택개발자 #CEO #리더십 #경험공유 #팀원자랑 #팀원소개 #회사의자랑

변정훈님 강의 모습생각해보기한 번도 생각해본 적이 없다! 왜 글을 작성해야 하는가?! 왜냐하면, 우리는 글로 먹고사는 사람도 아니고, 수려한 글솜씨도 없기 때문에?! 하지만, 이미 우리 사회는 PR의 시대를 뛰어넘어 미디어의 홍수에서 살아가고 있고, 매우 쉽게 무의식적으로 많은 글을 읽고 있다.하지만, 우리가 글을 작성하기 위해서 얼마나 많은 준비가 되어 있을까? 이 글을 쓰고 있는 필자 역시 글을 써본 경험이 거의 없다. 특히 회사의 이름을 걸고 글을 쓴다는 것은 매우 부담스러운 일이다.그래서 우리는 변정훈[Outsider’s Dev Story]님을 초대하여, 그분이 생각하는 블로그 일상과 엔지니어링 블로그에 대한 생각 공유의 시간을 가져보았다.엔지니어링 블로그회사 블로그 운영을 해보았는가?아쉽게도 변정훈 님도 회사 블로그를 운영해본 적은 없다고 하신다. 그 원인을 다음과 같은 이유로 해석을 하였다.주제가 많지 않다.개발보다 우선순위가 떨어진다.누구나 처음부터 글을 잘 적을 수 있는 건 아니다.그렇다. 이 글을 쓰는 중에도 위와 공감할 수 있는 부분이 적지 않다.우선 글을 많이 써보지 못한 필자로서도 어떤 글을 적어야 할지 난감하게 느껴지고, 업무 중에서도 중요도가 떨어지는 것은 분명하다. 마지막으로 주제 선정부터 매우 어렵게 느껴진다.그런 이유로 글쓰기를 즐겨 하시는 변정훈 님 조차 회사 블로그 운영을 잘 이끌어 본 적이 없다고 하신다.변정훈 님의 블로그는 2007년 부터 총 1,300여개 글이 게시되어 있다고 한다.왜 우리는 블로그를 운영하려 하는가?여러 가지가 있겠지만, 필자가 가장 공감한 부분은 이 부분이었다.팀 내 지식/경험 공유잠재적 입사자에게 기술 스택 및 문화 공유팀 전체의 실력 향상그동안 개발일을 해오면서, 몇 년 동안 풀리지 않는 큰 숙제 중에 하나가 좋은 개발자를 찾는 것이었다. 항상 사람을 찾는 것이 어렵다. 좋은 사람의 기준이 높아서인지 더 좋은 기업이 많아서인지 알 수는 없지만, 일하면서 느낀 가장 어려운 문제 중에 하나이다. 결국, 내부의 인력을 더 좋은 사람으로 만들고, 외부의 좋은 사람과도 교류의 장을 만들 수 있다는 희망을 품을 수 있게 되는 것이다.글 작성의 문턱을 어떻게 낮춰야 할까?좋은 점은 쉽게 공감이 되지만, 언제나 가장 어려운 것은 실천이 아닐까 싶다. 특히 회사에서 업무로 이런 일이 발생된다면, 많은 사람들이 엄청난 부담감을 가질 것이고, 결국 회사 엔지니어링 블로그는 대문만 남은 유명무실한 블로그가 될 가능성이 높다.그래서 변정훈 님은 이렇게 제안하셨다.월 1개 보다 적어도 된다.주제를 계속해서 제안하고 만들어 내야 한다.돌아가면서 작성한다.챙겨주는 사람이 필요하다.글도 리뷰하는게 좋다.부담감은 의도적으로 줄여야 …특히 변정훈님은 부담감을 줄이는 방법에 대해서, 팀 공유를 해주셨는데 잠시 소개하면 다음과 같다.나보다 모르는 사람 — 나 — 나보다 잘하는 사람언제나 어떤 기술에 대하여, 나보다 잘 모르는 사람과 나보다 잘 하는 사람이 있다는 것을 인지하고, 나보다 못하는 사람을 위해서 글을 작성한다는 것이다. 그러다 나보다 잘하는 누군가가 어쩌다 피드백을 준다면 오히려 매우 감사하게 새로운 지식을 터득하게 된다는 것이다. 역시 모든일에는 긍정적인 마인드가 중요하다. 세상 어딘가에는 나의 작은 지식이라도 필요로하는 사람들이 분명히 있을테니, 작은 용기를 가지고 세상에 누군가를 위해서 작성한다면, 세상은 분명 아름다워질 것이다.좋은 글, 좋은 주제란 무엇일까?사실 가장 어려운 이야기일지도 모른다. 변정훈님은 이런 내용을 좋다고 표현하셨는데, 잠시 정리하면 다음과 같다.개발팀의 문화어떻게 일하는가?프로젝트 수행 회고실패기개인적으로 실패기가 가장 적기 어려운 글이라고 생각한다. 하지만, 누군가에게는 가장 소중한 경험이 될지도 모르니, 간접경험의 공유는 특히 소중한 것일 수 있다.만약 회사 블로그의 글이 회사 내/외부의 사람들에게 지식 공유와 전달이 목적이라면, 그리고 좋은 문화를 계속 가지고 유지하기 위해서라면, 실패기가 어쩌면 가장 소중한 경험의 공유가 아닐까 생각해본다.질문과 답변을 통한 소통의 시간마지막으로 이 날 소개 받은 좋은 글의 흐름이란 다음과 같았다.하고자 했던 일 (Context)경험한 문제 사황 정리(격리된 상황)시도해 본 방법(내가 아는 지식)왜 동작이 안되는가? 왜 동작하는가?(가설)문제 상황 재현예제 코드관련 링크개념 설명지금까지 적은 이 글을 위의 원칙대로 다시 한번 살펴본다. 부족한 부분이 있는지, 수정할 부분이 있는지…이제 부터 회사 블로그를 더욱더 적극적으로 운영해보자!!!#스타일쉐어 #개발팀 #조직문화 #블로그 #기업문화 #사내복지

최근 Xcode 9.3 버전이 배포되었습니다. 이 버전에는 가장 최신의 Swift 4.1 버전이 포함되어 있습니다. Swift 4.1에는 여러 흥미로운 개선사항들이 많지만, 치명적인 버그도 존재합니다. 바로 딥링크를 통해 앱을 여는 경우 크래시가 발생하는 문제입니다. StyleShare에서는 QA 과정을 통해 문제를 발견할 수 있었습니다.만약 여러분의 애플리케이션이 아래 조건을 모두 충족할 경우 문제가 발생합니다:Swift 4.1 버전을 이용해서 빌드한 경우Deployment Target이 iOS 11.0 미만인 경우AppDelegate에서 application(_:open:sourceApplication:annotation:) 메서드를 구현한 경우문제를 재현하기에 가장 좋은 방법은 Safari 앱을 이용하는 것입니다.1. iOS 기기 또는 사뮬레이터에서 Safari 앱을 구동합니다.2. 주소 입력란에 앱이 지원하는 딥링크 URL을 입력한 뒤 이동합니다. (e.g. myapp://)3. 앱이 구동됨과 동시에 강제 종료됩니다.이 버그는 Swift 이슈 트래커에 SR-7240 티켓으로 이미 등록되어 있습니다. Resolved 상태로 표시되지만 이번 Xcode 9.3 버전에는 포함되지 않은 것으로 보입니다. 다행히 댓글에 한 개발자가 문제를 해결할 수 있는 workaround를 공유해두었는데요. 이 방법을 이용하면 당장의 문제는 해결할 수 있습니다. AppDelegate 메서드의 annotation 파라미터의 타입을 Any에서 Any?로 변경하는 것입니다.- func application(_ application: UIApplication, open url: URL, sourceApplication: String?, annotation: Any) -> Bool + func application(_ application: UIApplication, open url: URL, sourceApplication: String?, annotation: Any?) -> Bool<iframe width="700" height="250" data-src="/media/0ce1fe8c63fca7a6c953233b94406d02?postId=ed495077c36" data-media-id="0ce1fe8c63fca7a6c953233b94406d02" data-thumbnail="https://i.embed.ly/1/image?url=https://avatars2.githubusercontent.com/u/931655?s=400&v=4&key=a19fcc184b9711e1b4764040d3dc5c07" class="progressiveMedia-iframe js-progressiveMedia-iframe" allowfullscreen="" frameborder="0" src="https://medium.com/media/0ce1fe8c63fca7a6c953233b94406d02?postId=ed495077c36" style="display: block; position: absolute; margin: auto; max-width: 100%; box-sizing: border-box; transform: translateZ(0px); top: 0px; left: 0px; width: 700px; height: 100px;">UIApplicationDelegate에 정의된 메서드 시그니쳐와 다르기 때문에 컴파일러가 경고를 표시하지만 무시하셔도 됩니다.만약 새로운 버전의 앱을 릴리즈 할 계획을 가지고 계시다면 이 이슈를 꼭 확인하시길 바랍니다. 이 버그는 페이스북 로그인 등 다른 앱을 이용한 로그인이나, 카드 결제 후 주문서로 돌아오는 흐름에서 큰 문제를 일으킵니다. 이 글이 여러분들께 도움이 되길 바랍니다.Swift Korea 그룹에서 Xcode Release Notes에도 같은 내용이 있다는 것을 제보해주셨습니다. Swift Compiler 섹션의 Known Issues 4번째 항목입니다.#스타일쉐어 #개발팀 #개발자 #개발후기 #경험공유 #인사이트

Overview마이크로 서비스 사이의 결합도를 낮추고 비동기적인 문제들을 처리할 때는 Event-driven 아키텍쳐가 유용합니다. 이번 글에서는 AWS에서 제공하는 SNS Topic을 이용해 Event-Driven을 알아보겠습니다. Event-Driven Programming프로그램의 제어 흐름이 이벤트의 발생에 의해 결정되는 컴퓨터 프로그래밍 패러다임입니다. publish/subscribe (이하 pub/sub)메시징서버리스 및 MSA에서 안정성 및 확장성을 높이기 위하여 사용되는 비동기 서비스 통신 방법입니다. 게시된 메시지를 다른 시스템에 비동기적으로 전달하고, Topic을 구독하는 모든 구독자는 모든 메시지를 받을 수 있습니다. 특히 게시자는 누가 구독하고 있는지 알지 않아도 되고, 구독자도 메시지의 출처를 알 필요는 없습니다. pub/sub 메시징 기본 / 출처: AWS Compute BlogAmazon SNS Topicpub/sub 방식의 메시징 서비스입니다. AWS의 여러 서비스들이 SNS에 이벤트를 게시할 수 있습니다. SNS Event Publishers / 출처: AWS Compute Blog위의 그림과 같이 구독자는 게시자 서비스에서 트리거된 이벤트에 응답해 필요한 작업을 진행합니다. 예시로 Elastic Transcoder 서비스에서의 Topic을 활용해보겠습니다. 네 가지의 순서를 거칩니다.1. SNS 토픽 생성2. Elastic Transcoder 등록Optional 항목인 Notification 영역에서 상태별 이벤트를 설정할 수 있습니다. On Completion Event에 위에서 생성한 Topic을 선택해 이벤트를 전달받도록 설정합니다. 3. SNS Topic에 구독자로 등록트랜스 코딩이 완료 후 처리할 프로세스를 가진 Lambda 함수 생성하여 위에서 생성한 SNS Topic에 구독자로 등록합니다. 현재 SNS Topic에서 제공하는 프로토콜은 HTTP, HTTPS, Email, Email-JSON, Amazon SQS, Application, AWS Lambda, SMS가 있습니다.4. 서비스 간 이벤트 전달출처: AWS Compute BlogSNS Topic으로 이벤트를 제공하는 AWS 서비스 중 하나를 살펴봤습니다. 이를 이용하면 마이크로 서비스 간에 이벤트를 전달하고 서비스의 분리 및 확장에 유용하게 사용할 수 있습니다.Conclusion오늘은 SNS Topic을 이용한 Event-Driven을 알아봤습니다. 다음 글에서는 마이크로 서비스에서 사용할 수 있는 AWS 서비스들을 다뤄보겠습니다.참고Event-Driven Computing with Amazon SNS and AWS Compute, Storage, Database, and Networking Services글이상근 팀장 | R&D 개발1팀leesg@brandi.co.kr브랜디, 오직 예쁜 옷만#브랜디 #개발문화 #개발팀 #업무환경 #인사이트 #경험공유

Background워크인사이트 서비스는 루비 온 레일즈 기반으로 작성된 웹 애플리케이션입니다. 주로 사용하는 데이터의 대부분은 HBase에 저장되어 있습니다. HBase는 자바로 작성된 API를 기본으로 제공하므로, 레일즈가 직접 HBase의 데이터에 접근할 수 없습니다. 따라서 데이터를 효과적으로 읽어들이기 위해서는 두 가지 방법 중 하나를 선택해야 합니다. 첫 번째는 HBase Java API를 이용하기 위해 웹 애플리케이션 역시 자바 기반의 프레임워크로 재작성하는 것이고, 두 번째는 HBase 스토리지 측 데이터 형식과 레일즈 웹서비스 측 데이터 형식을 서로 연결해주는 RPC 중개자를 도입하는 것입니다. 첫 번째 방법은 프로그래밍 언어를 통일함으로써 데이터 통신의 일관성은 물론 시스템 안정성이나 성능 측면에서 좀 더 낫다는 장점이 있는 반면에, 현재까지 작성한 레일즈 애플리케이션을 전부 자바 기반의 프레임워크로 재작성해야한다는 단점이 있습니다. 두 번째 방법은 보다 범용성을 지향하는 방식으로 향후 시스템의 확장에 좀 더 유용하지만, 첫 번째 방법보다 시스템 전체 성능은 뒤떨어진다는 단점을 갖고 있습니다.당시에는 이미 워크인사이트의 개발이 상당히 진척된 상태였기 때문에, 레일즈 프레임워크를 그대로 유지하면서 자바와 소통할 수 있는 JRuby를 사용하는 것이 최선인 것 같았습니다. 하지만 실험 결과 JRuby는 실 사용할 수 없을 정도의 성능을 냈습니다. 무엇보다도 레일즈 지원이 아직 미성숙한 상태였고, 사용중인 루비 젬 중에도 네이티브 C 구현 루비만 지원하는 젬이 상당 수 있었으며, 이러한 이유들로 인해 결국 JRuby는 대안에서 제외되었습니다. 루비 온 레일즈를 버리고 다른 자바 기반 프레임워크로 전면 재작성하기에는 너무 큰 소모비용과 위험요소가 있었기에 다른 방식을 고려하게 됩니다.그래서 조이는, 앞서 말한 크게 두 가지의 대안 중 두 번째, 범용 데이터 중개자를 도입하기로 결정하고, Thrift를 선택하기로 결정하였습니다. Thrift는 페이스북에서 처음 개발하였고, 현재는 아파치 재단에서 관리하고 있는 범용 RPC 프레임워크입니다. 비슷한 기능을 가진 다른 프레임워크로는 구글의 Protocol Buffer나 아파치 Avro등이 있습니다만, Thrift를 선택한 이유는 지원하는 프로그래밍 언어의 종류가 가장 다양하다는 것이었고, 워낙 많은 사용 사례가 있어 신뢰성이 검증되었다는 판단을 했기 때문입니다. Thrift는 그 규모에 걸맞게 다양한 플랫폼별 배포판을 지원하고 있으며, 조이는 현재 사용중인 하둡 시스템 관리용 Cloudera manager를 지원하는 배포판을 이용하여 디플로이하였습니다. 레일즈와의 연동도 thrift젬을 이용하여 손쉽게 할 수 있었습니다. 테스팅 결과도 문제 없었고, 이것으로 모든 것이 잘 돌아가는 줄 알았습니다.그림1. Thrift를 적용한 ZOYI Back-end SystemProblem워크인사이트는 런칭 이후 지금까지 가파른 성장세를 이어오고 있습니다. 서비스 초기에 느긋한 속도로 성장하던 적용 매장 증가 추세는, 2015년 현재 기하급수적으로 증가하는 상승곡선을 그리고 있으며, 그에 따른 시스템의 스케일 업 & 아웃 이슈도 매 달 새롭게 발생하고 있습니다.그림2. 오픈 이후 워크인사이트가 구동 중인 실제 매장 수문제없이 잘 굴러갈 것만 같았던 Thrift서비스 역시 조이의 성장세에 따라 점차 부하가 걸리기 시작했는데, 당초에 기대했던 범용 RPC 프레임워크가 보장하는 확장성과 동시성과는 조금 다른 성격의 문제가 발생하게 되었습니다. 시스템에 대규모 질의가 집중되는 시점에 병목 현상이 발생하고, 이것이 CPU와 메모리의 한도를 초과하면 그대로 다운되는 현상이었습니다. 특히 메모리 사용량이 복구되지 못하고 계속 쌓여만 가는 누수 현상이 치명적이었습니다. 게다가 이렇게 다운된 Thrift가 재시작된 경우, 레일즈와의 연결을 복구하지 못하는 현상도 비주기적으로 발생하였습니다.조이의 하둡 클러스터는 본래부터 확장성을 고려하여 설계되었기 때문에, Thrift에서 발생한 이러한 문제는 생소한 것이었습니다. 다각도에서 테스트를 해 봤지만, 처음에는 원인을 파악하기가 쉽지 않았습니다. 리부트된 클러스터도 자가 복구가 되지 않아, 개발팀이 직접 클라우데라 매니저를 주시하고 있다가 Thrift 서버의 다운 시점에 수동으로 재시작을 해 줘야 하기도 했습니다. 데이터 변환 프로토콜의 문제인지 검토해 보았으나, Thrift 프로토콜이 갖는 본질적 결함은 더더욱 아니었습니다. 자바 언어가 갖고 있는 내재적 결함도 아니었습니다. HBase가 제공하는 자바 API의 문제도 아니었습니다.하지만 심도 있는 검증 과정을 통해, Thrift의 가비지 컬렉션이 제대로 작동하지 않는 문제를 발견하였고, 이는 단순히 Thrift의 최적화의 문제가 아니라는 결론에 이르렀습니다.Dropwizard그렇게 고심하던 개발팀은, 2014년의 워크인사이트 첫 런칭 시점으로 되돌아가서 생각해보기로 합니다. 당시의 조이가 먼저 생각했던 방식은 JVM 기반의 프레임워크였는데, 자바를 이용하여 서비스 레벨도 구현하면 Thrift에서의 데이터 변환 과정에서 야기되는 문제를 원천적으로 방지할 수 있음에 다시금 주목하게 되었습니다. 많은 프로그래밍 언어간의 데이터 통신을 위해 설계된 Thrift는 사실 레일즈와 자바로 균일하게 구축된 조이 시스템에는 필요 이상으로 무겁고 큰 프레임워크였습니다. 조이가 겪은 이런 Thrift의 문제를, 해외의 여러 기업들도 경험하였고 각기 다른 방법으로 최적화를 진행한 것도 알게 되었습니다. 이렇게 된 이상 바꿀 수 밖에 없었던 것입니다.그래서 다음 대안을 찾기 위해 많은 리서치와 스터디를 진행했습니다. 넘쳐나는 프레임워크들의 홍수 속에서 가볍고 안정적이며 구현이 편리한 프레임워크를 찾기란 쉽지 않았습니다만, 결국 Dropwizard라는 자바 프레임워크를 도입하기로 결정하게 됩니다. Dropwizard는 이미 잘 알려져 있는 Spring이나 Play 등과 같은 풀 스택 자바 프레임워크와는 다른, 경량 REST API 프레임워크입니다. Dropwizard는 모듈화가 잘 되어 있고, 숙성된 자바 생태계의 안정적인 라이브러리(Jetty, Jersey, Jackson)들을 사용하였으며, 모던 자바에 걸맞는 방식(리플렉션, 동시성 등)을 사용하기 쉽게 패키징되어있습니다. 국내에는 잘 알려지지 않았지만, 해외에서는 이미 Airbnb 등 유수의 스타트업들이 실제 서비스에 사용함으로써 그 유용성을 입증하고 있는 프레임워크입니다.그림3. Dropwizard로 새로 구성된 ZOYI Back-end System다만, 처음 사용하는 프레임워크에 조이의 모든 서비스를 포팅하는 것은 불가능에 가까웠고, 설령 하더라도 엄청난 리스크를 감당할 가치가 있는 지 의문이었습니다. 레일즈가 보장해주는 빠른 기능 구현과 쉬운 배포 및 강력한 ORM 등은 루비 온 레일즈가 주는 최대의 강점이기에, 이를 포기하기는 쉽지 않았습니다. 생산성과 성능, 어느 한 쪽도 놓치고 싶지 않았습니다.그래서 조이는 두 마리 토끼를 다 잡아 보기로 결정합니다. 레일즈의 장점을 유지하면서, Dropwizard의 최대 장점인 HBase 데이터 접근의 유연성도 살릴 수 있는 방법을 찾기로 하였고, 결론적으로 Dropwizard는 기존의 Thrift가 담당하던 데이터 중개자의 역할만을 수행하게 되었습니다. Dropwizard의 잘 나뉘어진 모듈화는 이를 가능하게 해 주었습니다. 모든 모듈을 사용하면 풀 스택 프레임워크에 버금가는 규모의 시스템도 구축할 수 있지만, 필요한 것만 선택하여 사용하면 가볍고 빠르게 작동하는 미들웨어 역할도 가능한 것입니다.Asynchronous HBase, and Java 8Dropwizard가 HBase 연결에 사용한 클라이언트 모듈은 AsyncHBase입니다. Asynchronous HBase는, 타임스탬프 기반 데이터베이스인 OpenTSDB를 만든 팀이 자신들의 제품에 HBase를 연동하기 위해 기존의 HBase 클라이언트인 HTable을 대체하는 모듈을 재작성한 것으로, 완전한 비동기 방식과 넌블록킹 및 스레드 안전성 보장이 강점이라 할 수 있습니다. AsyncHBase와 Dropwizard를 연동하는 것은 매우 수월했습니다. 테스트 결과, 간결한 코드로도 초당 수 만 단위의 동시성을 안정적으로 처리할 수 있음을 검증했습니다. 조이는 OpenTSDB를 실시간 데이터 분석에 사용하고 있어, 해당 팀이 제공하는 제품의 품질과 전망에 대해 신뢰를 갖고 있었습니다. 테스트 결과는 이 신뢰를 더욱 뒷받침해주었고, 본 모듈을 Dropwizard의 HBase 연결 모듈로 선정하게 되었습니다.또한, Dropwizard와 AsyncHBase의 도입과 함께 처음으로 자바 버전 8로의 이식도 진행하게 되었습니다. 자바 8은 람다와 스트림 등 함수형 프로그래밍의 여러 기법을 대거 도입하였고, 자바 특유의 장황한 문법을 조금 더 간결하게 축약할 수 있는 장점이 있습니다. Dropwizard와 AsyncHBase 모두 자바 8과 순조롭게 연동되었으며, 이 결과에 만족한 조이는 기존의 하둡 맵 리듀스 프로젝트 역시 자바 8로 버전업하기로 결정하였습니다.PerformanceDropwizard의 성능 테스트 결과는 만족스러웠습니다. AsyncBase도 기대를 저버리지 않는 결과를 보여 주었습니다. HBase Java API와의 매끄러운 연동은, 성능 측면에서 기존과는 비교할 수 없을 정도의 향상을 보여주었고, 이 덕분에 기존 맵 리듀스 워크플로우 중 일부를 실시간 처리로 옮겨, 좀 더 유연하고 동적인 분석이 가능하게 되었습니다.다음의 비교는 Thrift와 Dropwizard의 각각의 벤치마크 테스트를 100개 동시 작업, 단위당 10000개의 요청으로 수행한 경우의 결과를 나타낸 것입니다.그림4. Thrift 테스트 시의 메모리 사용량Concurrency Level: 100 Time taken for tests: 514.315 seconds Complete requests: 10000 Failed requests: 0 Total transferred: 32090000 bytes HTML transferred: 27600000 bytes Requests per second: 19.44 [#/sec] (mean) Time per request: 5143.151 [ms] (mean) Time per request: 51.432 [ms] (mean, across all concurrent requests) Transfer rate: 60.93 [Kbytes/sec] received Thrift 벤치마크 결과. 전체 수행에 514초가 걸렸습니다.그림5. Dropwizard 테스트 시의 메모리 사용량Concurrency Level: 100 Time taken for tests: 4.599 seconds Complete requests: 10000 Failed requests: 121 (Connect: 0, Receive: 0, Length: 121, Exceptions: 0) Non-2xx responses: 121 Total transferred: 23288000 bytes HTML transferred: 21559452 bytes Requests per second: 2174.25 [#/sec] (mean) Time per request: 45.993 [ms] (mean) Time per request: 0.460 [ms] (mean, across all concurrent requests) Transfer rate: 4944.72 [Kbytes/sec] received Dropwizard 벤치마크 결과. 전체 수행에 4초가 걸렸습니다!그림6. 초당 처리량 (높을수록 좋음)벤치마크 테스팅 시 스레드 분산이 최적화 된 경우에는 최대 100배 이상의 속도 향상이 있었습니다. Dropwizard는 기존 Thrift에 비하여 성능 향상은 물론, 안정성 면에서도 시스템이 다운된 이후에 자동 복구되지 않는 현상도 사라졌습니다. 무엇보다도 짧은 코드만으로 대규모의 질의에도 견고하고 신속하게 반응하는 서비스를 구현할 수 있다는 점이 Dropwizard의 가장 큰 장점입니다.Conclusion유용한 오픈소스 프로젝트는 시장에 너무나도 많이 널려 있습니다. 이 중에 어떤 것을 선택하는가는 소프트웨어 기업에게 중요한 안건이며, 잘못된 결정은 프로젝트 자체는 물론 회사의 생사를 결정하기까지 합니다. 조이는 적합성, 성능, 안정성, 생산성 등 모든 면에서 조이의 서비스와 알맞는 제품을 찾으려고 항상 노력하고 있으며, 가능한 한 넓고 깊은 검증, 분석 및 연구를 통해 최적의 대안을 찾아내고 있습니다. 그 결과, 이번 Dropwizard와 Asynchronous HBase를 도입하여 기존의 Thrift를 대체하는 프로젝트는 예상보다 훨씬 좋은 성과를 낼 수 있었습니다. 국내에는 Dropwizard의 실무 사용기 등을 찾아보기 힘들고, 한글화된 문서 자체도 찾기 쉽지 않은데, 이 글이 앞으로의 선택을 고민하는 분들, 드롭위자드에 관심이 있는 분들께 도움이 될 수 있으면 좋겠습니다.#조이코퍼레이션 #개발팀 #개발자 #개발환경 #업무환경 #인사이트 #경험공유

Overview안녕하세요. 저는 브랜디 R&D 본부 개발1팀의 기둥을 담당하는 이상근입니다. 오늘은 SQS(Simple Queue Service)와 Lambda를 간단한 예제와 함께 정리해보려고 합니다. 각 서비스에 대한 설명은 이미 매뉴얼로 쉽게 정리되어 있으므로, 이번 글에서는 서비스 간 구성을 집중적으로 살펴보겠습니다.1)SQS와 Lambda에 대하여SQS(Simple Queue Service)는 마이크로 서비스와 분산 시스템, 그리고 서버리스 애플리케이션을 쉽게 분리하고 확장할 수 있는 ‘완전관리형 메시지 대기열 서비스’입니다. 그리고 Lambda는 ‘이벤트 처리 방식의 서버리스 컴퓨팅 서비스’입니다. 아래 그림은 SQS와 Lambda Function을 이용해 메시지를 등록-조회-처리하는데 필요한 구성요소를 정리한 것입니다. SQS, Lambda ArchitectureProducer - 처리할 작업 메시지를 SQS에 등록Trigger - 큐(Queue) 대기열에 있는 메시지들을 조회하기 위해 CloueWatch의 스케줄 이벤트를 이용하여 매 분마다 Lambda Consumer 실행Consumer - Lambda Consumer는 큐 대기열에 있는 메시지 목록을 조회하여 각 메시지를 Lambda Worker에서 처리할 수 있도록 실행Worker - Lambda Worker는 메시지를 받아 작업을 처리하고 해당 메시지를 삭제큐 생성하기이번에는 큐 생성에 대해 살펴보겠습니다. ‘Create New Queue’를 클릭했을 때 지역(Region)에 따라 각각 다른 화면이 노출됩니다. Create New Queue Button타입 선택 화면항목 입력 화면두 번째 이미지와 같이 SQS에서는 Standard, FIFO 두 가지 타입을 제공하고 있습니다. 표준 대기열은 순서에 맞지 않게 메시지가 전송될 수 있습니다. 만약 순서를 반드시 유지해야 한다면 FIFO 대기열을 사용하거나, 순서 정보를 추가하고 사용해야 합니다. 하지만 FIFO 대기열의 경우 현재 미국 동부(버지니아 북부), 미국 동부(오하이오), 미국 서부(오레곤) 및 EU(아일랜드) 지역(Region)이서만 제공되고 있기 때문에 다른 곳에서는 사용할 수 없습니다. 2) 3) 1.Create New Queue ‘Create New Queue’에는 여러 항목이 있습니다. 우선 아래를 참조하여 각 항목에 적절한 내용을 기재합니다. Default Visibility Timeout : 대기열에서 조회한 메시지가 중복 조회되지 않기 위한 시간Message Retention Period : 메시지 보관 기간Maximum Message Size : 메시지 최대 사이즈Delivery Delay : 신규 메시지 전달 지연 시간Receive Message Wait Time : 조회된 메시지가 없을 경우, 사용 가능한 메시지를 기다리는 long polling 시간 설정Dead Letter Queue Settings : 정상적으로 처리되지 못한 메시지를 보관하기 위하여 메시지 수신 최대 수를 지정, 지정한 수신을 초과할 경우 지정한 큐에 메시지 저장2.큐 등록 확인 기본 값으로 설정한 큐 등록을 확인합니다. Queue List3.SQS 메시지 등록 import boto3, json sqs_client = boto3.client(     service_name='sqs',     region_name='xxxxxx' ) SQS 메시지 등록  response = sqs_client.send_message(     QueueUrl='https://sqs.xxxxxx.amazonaws.com/xxxxxx/sqs-test-1',     MessageBody='메시지 내용' )   print(json.dumps(response))   {"MD5OfMessageBody": "xxxxxxx", "MessageId": "xxxxx-xxxx-xxxxxx", "ResponseMetadata": {"RequestId": "xxxxxxx", "HTTPStatusCode": 200, "HTTPHeaders": {"server": "Server", "date": "Fri, 09 Feb 2018 08:01:13 GMT", "content-type": "text/xml", "content-length": "378", "connection": "keep-alive", "x-amzn-requestid": "xxxxxxx"}, "RetryAttempts": 0}} 4.AWS Console 메시지 등록 확인 View MessageDetail Message5.조회와 실행 1)SQS 메시지를 조회합니다.2)LambdaWorker 함수를 실행하고 > InvocationType으로 동기, 비동기 등의 실행 유형을 설정합니다. import boto3, json   def handle(event, context):     queue_url = 'https://sqs.xxxxxx.amazonaws.com/xxxxxx/sqs-test-1' sqs_client = boto3.client(         service_name='sqs',         region_name='xxxxxx'     )      lambda_client = boto3.client(         service_name='lambda',         region_name='ap-northeast-1'     )      # SQS 메시지 조회     response = sqs_client.receive_message(         QueueUrl=queue_url,         MaxNumberOfMessages=10,         AttributeNames=[             'All'         ]     )      print(json.dumps(response))      # {"Messages": [{"MessageId": "xxxxx-xxxx-xxxxxx", "ReceiptHandle": "xxxxx-xxxx-xxxxxx", "MD5OfBody": "xxxxxxx", "Body": "\uba54\uc2dc\uc9c0 \ub0b4\uc6a9", "Attributes": {"SenderId": "xxxxxxx", "ApproximateFirstReceiveTimestamp": "1518163931724", "ApproximateReceiveCount": "1", "SentTimestamp": "1518163466941"}}], "ResponseMetadata": {"RequestId": "", "HTTPStatusCode": 200, "HTTPHeaders": {"server": "Server", "date": "Fri, 09 Feb 2018 08:12:11 GMT", "content-type": "text/xml", "content-length": "1195", "connection": "keep-alive", "x-amzn-requestid": "xxxxxxx"}, "RetryAttempts": 0}}      for message in response['Messages']:         payload = {'message': message, 'queueUrl': queue_url}          # Lambda Worker 함수 실행         lambda_client.invoke(             FunctionName='lambda_worker',             InvocationType='Event',             Payload=json.dumps(payload)         ) 6.Lambda Consumer 함수 등록 Execution role : SQS ReceiveMessage, Lambda InvokeFunction, CloudWatchLogs7.확인-실행-삭제 1) 이벤트로 넘어온 메시지 내용을 확인하고2) 메시지 프로세스를 실행한 후3) SQS 메시지를 삭제합니다. import boto3, json   def handle(event, context):     sqs_client = boto3.client(         service_name='sqs',         region_name='xxxxxx'     )      message_body = json.loads(event['message']['Body'])      queue_url = event['queueUrl']     receipt_handle = event['message']['ReceiptHandle']      ###############     # 큐 메시지 처리     ############### # SQS 메시지 삭제     sqs_client.delete_message(         QueueUrl=queue_url,         ReceiptHandle=receipt_handle     ) 8.Lambda Worker 함수 등록 Execution role : SQS DeleteMessage, CloudWatchLogs9.CloudWatch의 Event Rule 등록 Event RulesCreate Rule10.1분에 한 번씩 지정한 Lambda 함수를 실행하여 SQS 메시지 확인 참고)이것만은 꼭 알아두세요! 여러 대의 서버에 메시지 사본을 저장하기 때문에 가끔씩 메시지 사본을 받거나 삭제하는 중엔 저장 서버 중 하나를 사용할 수 없을 수도 있다고 합니다. 이 경우, 해당 문제가 발생하면 사용할 수 없는 서버의 메시지가 삭제되지 않아, 메시지를 다시 가져와야 하는 문제가 생길 수 있습니다. 그러므로 애플리케이션에서 동일 메시지를 두 번 이상 처리하는 것도 대비해야 합니다.Conclusion지금까지 AWS 환경에서 SQS, Lambda, CloudWatch EventRule을 이용한 메시지 대기열 등록과 처리에 대한 기본 예제들을 실행해봤습니다. AWS의 다른 서비스들과 같이 아주 간단한 방법으로 메시지 대기열을 이용할 수 있었습니다. 오늘 살펴본 방법들을 활용하면 동영상 트랜스 코딩 등의 작업을 비롯해 분산 애플리케이션 간의 데이터 처리에도 유용하게 사용할 수 있을 겁니다. ps.아마존 형님들의 IT 인프라를 이용하여 편하게 개발에만 집중합시다. 참고 1) 각 서비스 매뉴얼은 아래 페이지 링크 참조하면 된다.SQSLambdaboto3 2)2018년 2월 기준이다. 3)표준 대기열과 FIFO 대기열의 특징은 아래와 같으며 자세한 내용은 매뉴얼에 정리되어 있다. 표준 대기열 : 무제한 처리량, 최선 정렬FIFO 대기열 : 높은 처리량, 선입선출 전송 글이상근 팀장 | R&D 개발1팀leesg@brandi.co.kr브랜디, 오직 예쁜 옷만#브랜디 #개발문화 #개발팀 #업무환경 #인사이트 #경험공유