스토리 홈

인터뷰

피드

뉴스

개발에 관심있다면 꼭 읽어야하는 글
조회수 1671

[Tech Blog] PhantomJS를 Headless Chrome(Puppeteer)로 전환하며

버즈빌에서는 모바일 잠금화면에 내보내기 위한 광고 및 컨텐츠 이미지를 생성하기 위한 PhantomJS 렌더링 서버를 다수 운영하고 있습니다. 일반적으로 PhantomJS는 웹페이지 캡쳐에 많이 쓰이지만, 기본적으로 headless하게 웹페이지를 렌더링하고 캡쳐할 수 있다는 특성 때문에 동적인 이미지 생성에도 많이 활용됩니다. 버즈빌의 렌더링 서버는 200개 이상의 컨텐츠 프로바이더로부터 실시간으로 잠금화면 컨텐츠 이미지를 생성하고 있어 분당 수백 건의 이미지를 안정적으로 생성하는 것이 가능해야 합니다.  렌더링 서버의 스케일링 이슈를 해결하기 위해 버즈빌에서는 여러 대의 렌더링 서버를 둬서 횡적으로 확장을 함과 동시에, 개별 서버 내에서도 리소스 사용률을 높이기 위해 Ghost Town이라는 라이브러리를 작성해 PhantomJS 프로세스 풀을 구성하여 사용하고 있었습니다(Scaling PhantomJS With Ghost Town ) 한편, 시간이 지나면서 잠금화면에서 렌더링하는 이미지 템플릿의 종류가 다양해지고, emoji 및 여러 특수문자를 표현하기 위해 렌더링 서버에 여러 폰트(대표적으로 Noto Sans CJK)를 설치해야 하는 요구사항이 추가됐는데, PhantomJS에서 폰트 렌더링이 일관적이지 않은 문제가 발생했습니다. 동일한 템플릿이지만 폰트가 비일관적으로 렌더링되고 있는 모습 이 문제의 정확한 원인은 결국 찾지 못했지만 PhantomJS의 이슈였거나 시스템 상에 폰트가 시간이 지나면서 추가 설치됨에 따라 font cache가 서버마다 일관되지 않은 상태가 되었기 때문인 것으로 짐작하고 있습니다. 다른 워크로드와 마찬가지로 렌더링 서버도 최초에는 packer를 이용해 일관되게 이미지를 빌드하고 업데이트하려고 했지만, 자주 기능이 추가되거나 배포되는 서비스가 아니기에 서버를 오래 띄워놓고 수동으로 유지보수를 한 케이스들이 누적되어 더 이상 packer를 이용해 시스템이나 폰트를 최신 상태로 유지하는 것이 어려운 상태였습니다. 모든 눈꽃송이가 자세히 보면 조금씩 다르게 생겼다는 것에서 비롯된 snowflake, 즉 배포된 서버들이 시간이 지남에 따라 조금씩 다른 상태가 된 것입니다. 평소에는 문제가 없어 보이지만, 추가적인 확장성이 필요해 scale out을 하거나 새로운 템플릿을 개발해 배포를 하면 문제가 발생하는 상황이었습니다. 사실 더 큰 문제는 PhantomJS 프로젝트가 더 이상 관리되지 않는다는 점이었습니다. 2017년 Google Chrome 59버전부터 Headless Chrome이 내장되기 시작하였고, 곧바로 Node API인 puppeteer가 릴리즈 되어, 현시점에서 가장 많이 쓰이는 렌더링 엔진을 손쉽게 headless로 사용할 수 있는 환경이 되었습니다. 때문에 PhantomJS 관리자가 사실상의 중단을 선언하였고, 2018년에는 최초 개발자에 의해 프로젝트가 아카이브 되었습니다. 프로젝트가 업데이트되지 않는 것은 템플릿에 최신 CSS 스펙을 사용하지 못한다는 것을 의미하고, 버그 수정도 되지 않기에 어플리케이션의 유지보수가 굉장히 어려워짐을 의미합니다. 현재까지의 문제점을 정리하면 아래와 같습니다.  자주 배포되지 않는 서비스 특성으로 인한 서버들이 snowflake화 되는 현상(특히 폰트) PhantomJS의 개발 중단으로 인해 버그 픽스 및 최신 CSS 속성 사용이 어렵게 되고, 향후 유지보수나 새로운 템플릿 개발이 어려워짐  해결방안은 명확했습니다. 첫번째 문제를 해결하기 위해서는 어플리케이션과 폰트가 설치된 시스템을 통째로 컨테이너로 만들고, CI/CD 파이프라인을 통해 지속적으로 빌드하여 snowflake화 되지 않도록 하면 됩니다. 사실 최초에 packer를 이용해 AMI 이미지를 생성하도록 구성이 되어있었기에, 매 배포마다 AMI를 새로 생성하고 지속적으로 렌더링 서버를 배포하는 환경이기만 했으면 snowflake를 방지할 수 있었을 것입니다. 하지만 자주 기능이 추가되거나 배포되는 서비스가 아닌데다, AMI를 빌드하는 과정이 CI/CD에 통합돼 있지 않고 어플리케이션만 지속적으로 배포하는 환경이었기에 편의상 서버를 종료하지 않고 장기간 관리를 해 오게 되었고, packer로 새로운 AMI 이미지를 빌드하는 것이 어려워 졌습니다. 때문에 AMI 빌드를 통한 배포 대신, 이미 운영 중인 kubernetes 클러스터에 도커 컨테이너를 빌드해 immutable한 형상으로 배포하기로 결정하였습니다. 두번째 문제의 간단한 해결책은 PhantomJS를 puppeteer로 변경하는 것입니다. 이 부분은 생각보다 간단했습니다. 의도했는지는 알 수 없으나 puppeteer의 api는 PhantomJS와 꽤나 비슷합니다. drop-in replacement까진 아니지만, PhantomJS api 호출하는 부분만 살짝 바꿔주는 정도로 교체가 가능하였습니다. 물론 교체만 하였다고 해서 기존에 개발된 템플릿이 의도된 대로 출력되는 것을 보장하지는 않기에, 렌더링 서버가 렌더링하는 수많은 템플릿들을 PhantomJS와 puppeteer로 각각 출력하여 일일히 비교하는 작업이 필요했습니다. 어떤 템플릿이 어떤 인자를 필요로하며 의도된 출력 결과가 무엇인지에 대한 정의가 남아있지 않았기에 템플릿마다 샘플 케이스들을 생성하는 작업이 필요했습니다. 아직까지는 수동으로 결과를 비교해야하는 문제점이 있지만 적어도 직접 확인할 수 있는 것은 큰 도움이 되었습니다. 향후에는 자동화된 테스트 케이스를 구성하여 기능 개발이 좀 더 용이하도록 보완할 계획입니다. 결과는 만족스러웠습니다. 많은 경우 기존과 출력 결과가 달랐지만, 최신의 크롬 웹킷이 사용되면서 오히려 템플릿을 개발할 때 의도했던대로 CSS를 더 정확하게 렌더링하게 된 것이었습니다.  FROM node:10-slim RUN apt-get update && \ apt-get install -yq gconf-service libasound2 libatk1.0-0 libc6 libcairo2 libcups2 libdbus-1-3 \ libexpat1 libfontconfig1 libgcc1 libgconf-2-4 libgdk-pixbuf2.0-0 libglib2.0-0 libgtk-3-0 libnspr4 \ libpango-1.0-0 libpangocairo-1.0-0 libstdc++6 libx11-6 libx11-xcb1 libxcb1 libxcomposite1 \ libxcursor1 libxdamage1 libxext6 libxfixes3 libxi6 libxrandr2 libxrender1 libxss1 libxtst6 \ fonts-ipafont-gothic fonts-wqy-zenhei fonts-thai-tlwg fonts-kacst ttf-freefont \ ca-certificates fonts-liberation libappindicator1 libnss3 lsb-release xdg-utils wget unzip && \ wget https://github.com/Yelp/dumb-init/releases/download/v1.2.1/dumb-init_1.2.1_amd64.deb && \ dpkg -i dumb-init_*.deb && rm -f dumb-init_*.deb && \ apt-get clean && apt-get autoremove -y && rm -rf /var/lib/apt/lists/* RUN yarn global add [email protected] && yarn cache clean ENV NODE_PATH="/usr/local/share/.config/yarn/global/node_modules:${NODE_PATH}" RUN groupadd -r pptruser && useradd -r -g pptruser -G audio,video pptruser # Set language to UTF8 ENV LANG="C.UTF-8" RUN wget -P ~/fonttmp \ https://noto-website-2.storage.googleapis.com/pkgs/NotoSans-unhinted.zip \ https://noto-website-2.storage.googleapis.com/pkgs/NotoSansCJKjp-hinted.zip \ https://noto-website-2.storage.googleapis.com/pkgs/NotoSansCJKkr-hinted.zip \ https://noto-website-2.storage.googleapis.com/pkgs/NotoSansCJKtc-hinted.zip \ https://noto-website-2.storage.googleapis.com/pkgs/NotoSansCJKsc-hinted.zip \ https://noto-website-2.storage.googleapis.com/pkgs/NotoColorEmoji-unhinted.zip \ && cd ~/fonttmp \ && unzip -o '*.zip' \ && mv *.*tf /usr/share/fonts \ && cd ~/ \ && rm -rf ~/fonttmp WORKDIR /app # Add user so we don't need --no-sandbox. RUN mkdir /screenshots && \ mkdir -p /home/pptruser/Downloads && \ mkdir -p /app/node_modules && \ chown -R pptruser:pptruser /home/pptruser && \ chown -R pptruser:pptruser /usr/local/share/.config/yarn/global/node_modules && \ chown -R pptruser:pptruser /screenshots && \ chown -R pptruser:pptruser /usr/share/fonts && \ chown -R pptruser:pptruser /app # Run everything after as non-privileged user. USER pptruser RUN fc-cache -f -v COPY --chown=pptruser:pptruser package*.json /app/ RUN npm install && \ npm cache clean --force COPY --chown=pptruser:pptruser . /app/ ENTRYPOINT ["dumb-init", "--"] CMD ["npm", "start"]  puppeteer를 사용하면서 약간의 권한 문제가 있어서 결과적으로 위와 같은 Dockerfile을 작성하게 되었는데, puppeteer 도커 이미지 작성에 관한 최신 정보는 여기서 확인할 수 있습니다. 컨테이너 오케스트레이션(K8s)을 사용하면 process 기반의 스케일링은 컨테이너를 여러대 띄워 로드밸런싱을 손쉽게 할 수 있지만, 개별 컨테이너의 throughput을 향상시키기 위해 기존에 Ghost town을 작성해 PhantomJS 프로세스 풀을 만든 것처럼 크롬 프로세스 풀을 구성하기로 하였습니다. 프로세스 풀 구성에는 generic-pool 라이브러리를 사용하였으며 아래처럼 구성하였습니다.  const puppeteer = require("puppeteer"); const genericPool = require("generic-pool"); const puppeteerArgs = ["--no-sandbox", "--disable-setuid-sandbox", "--disable-dev-shm-usage"]; const createPuppeteerPool = ({ max = 5, min = 2, maxUses = 50, initialUseCountRand = 5, testOnBorrow = true, validator = () => Promise.resolve(true), idleTimeoutMillis = 30000, ...otherConfig } = {}) => { const factory = { create: async () => { const browser = await puppeteer.launch({ headless: true, args: puppeteerArgs }); browser.useCount = parseInt(Math.random() * initialUseCountRand); return browser; }, destroy: (browser) => { browser.close(); }, validate: (browser) => { return validator(browser) .then(valid => Promise.resolve(valid && (maxUses <= 0 || browser.useCount < maxUses xss=removed xss=removed xss=removed> genericAcquire().then(browser => { browser.useCount += 1; return browser; }); pool.use = (fn) => { let resource; return pool.acquire() .then(r => { resource = r; return resource; }) .then(fn) .then((result) => { pool.release(resource); return result; }, (err) => { pool.release(resource); throw err; }); }; return pool; }; module.exports = createPuppeteerPool;  Caveats PhantomJS에서 puppeteer로 전환함에 있어서 몇가지 주의해야 할 점이 있었는데요. 첫째는 기존에 사용하던 템플릿의 html에 이미지 소스를 file:// url 프로토콜을 이용해 로드하는 경우가 있었는데, PhantomJS에서는 정상적으로 로드가 되지만 Headless Chrome에서는 보안 정책으로 인해 로컬 파일을 로드할 수 없었습니다(관련 이슈). 때문에 로컬 이미지가 필요한 템플릿은 Express 서버에서 static file serving을 하도록 하고 http:// 프로토콜로 변경하였습니다. 다음으로 발생한 문제는 PhantomJS을 이용한 기존 구현에서는 jade template을 compile한 후 page 객체의 setContent 메소드를 이용해 html을 로드하였는데, puppeteer에서는 page#setContent API 호출 시 외부 이미지가 로드될 때까지 기다리지 않는다는 점입니다. puppeteer 에 올라온 관련 이슈에서는 `=setContent`= 대신 아래와 같이 html content를 data URI로 표현하고 page#goto의 인자로 넘기면서 waitUntil 옵션을 주는 방식을 해결방법으로 권하고 있습니다.  await page.goto(`data:text/html,${html}`, { waitUntil: 'networkidle0' });  이 때 주의해야 할 점은 waitUntil의 옵션으로 networkidle0이나 networkidle2 등을 사용하면 외부 이미지가 충분히 로드될 때 까지 기다리는 것은 맞지만, 500ms 이내에 추가적인 네트워크 커넥션이 발생하지 않을 때까지 기다리는 옵션이기 때문에 외부 이미지가 로드되더라도 추가적으로 500ms를 기다리게 됩니다. 때문에 SPA 웹페이지를 캡쳐하는 경우가 아니라 정적인 html을 로드하는 경우라면 `load` 이벤트로 지정하면 됩니다. 이외에도 향후에 프로젝트의 유지관리나 운영 중인 서비스의 모니터링을 위해 Metrics API 엔드포인트를 만들어 prometheus에서 메트릭을 수집할 수 있도록 하고 grafana 대시보드를 구성하였습니다. 이 대시보드는 어떤 템플릿이 실제로 사용되고 있는지, 템플릿 렌더링에 시간이 얼마나 소요되는지 등을 모니터링할 수 있도록 구성하여 사용되지 않고 있는 템플릿을 판단하거나 서비스 지표를 모니터링 하는 데 이용하고 있습니다. grafana와 prometheus를 이용해 구현한 렌더링 서버 모니터링 대시보드. 마치며 최근에 들어서는 PhantomJS를 사용하던 많은 곳에서 puppeteer로의 전환을 해오고 있어 본 포스팅에서 다루고 있는 내용이 크게 새로운 내용은 아닐 수 있습니다. 하지만 버즈빌에서는 렌더링 서버가 과거에 이미 PhantomJS를 사용하는 것을 전제로 상당한 최적화가 진행되어 왔고, 꽤나 높은 동시 처리량이 요구되는 상황에서 puppeteer로 교체를 해버리기에는 여러 불확실한 요소들이 존재하는 상황이었습니다. 버즈빌의 핵심 비즈니스 중 하나인 잠금화면에 사용되는 이미지를 렌더링하는 서비스가 레거시(개발이 중단된 PhantomJS)에 의존하는 코드베이스 때문에 변경이 어려워지는 것은 향후 꽤나 큰 기술부채로 작용할 것이라 판단하였습니다. 이번 마이그레이션을 진행하면서는 이 부분을 염두에 두고 컨테이너를 사용해 CI/CD 파이프라인을 구축해 지속적으로 컨테이너 기반의 이미지를 생성하도록 변경하였고, 그 결과는 꽤나 만족스러웠습니다. 마이그레이션 이후 그간 밀려 있던 신규 템플릿 개발이나 신규 컨텐츠 프로바이더를 추가하는 과정이 수월해졌기 때문입니다. 빠르게 변화하는 비즈니스 요구사항에 대응하다보면 기술부채는 필연적으로 쌓일 수밖에 없습니다. 개발자에게는 당연히 눈에 보이는 모든 기술부채들을 청산하고 싶은 욕구가 있지만 늘 빚 갚는데 시간을 쓰고 있을 수만은 없는 노릇입니다. 리소스에는 한계가 있으니까요. 어떤 기술부채를 지금 당장 해결해야하는지 의사결정을 하는데 있어 고민이 된다면 일단 “측정”을 해보는 것을 권장합니다. 수치화된 지표가 있다면 당장 의사결정권자나 팀을 설득하는 데 사용할 수도 있지만, 서비스의 핵심 지표들을 하나 둘씩 모니터링 해나가다 보면 서비스에 대한 가시성이 높아지고 미래에 정말로 병목이 되는 지점을 찾아내기 쉬워질 것입니다. 참고 자료  https://docs.browserless.io/blog/2018/06/04/puppeteer-best-practices.html https://github.com/GoogleChrome/puppeteer/blob/master/docs/api.md Icons made by Freepik from Flaticon is licensed by Creative Commons BY 3.0    *버즈빌에서 개발자를 채용 중입니다. (전문연구요원 포함)작가소개 Liam Hwang, Software Engineer 버즈빌에서 DevOps를 담당하고 있습니다. Cloud Native 인프라를 구현하기 위해 여러 노력을 기울이고 있으며 새로운 기술들을 공부하는 것을 좋아합니다.
조회수 2991

iOS 아키텍처 패턴(MVC, MVVM, VIPER)

Overview“글 한 번 써보실래요?” 입사하고 일주일이 지나 기술 블로그에 글을 써 보라는 제안을 받았습니다. 여러 고민 끝에, 아이폰 앱(이하 ‘iOS’) 주니어 개발자로서 프로젝트 경험과, 공부한 내용을 바탕으로 글을 쓰기로 했습니다. 적절한 짤이라고 생각하는 중iOS 개발자 사전 준비iOS 개발자의 길에 들어섰다면 이미 앱 개발과 개발 언어에 대해서는 알고 있을 겁니다. 개발 프로그램 Xcode와 프로그램을 지원하는 macOS 환경, 개발 언어 Swift 또는 Objective-C, iOS 앱 프로그래밍 등 iOS 앱을 개발하기 위해 필요한 내용까지도요. 우선 ‘iOS 주니어 개발자라면 꼭 알고 있어야 할 것’들을 아래 목록과 같이 정리했습니다. 글을 읽기 전, 목록 중에서 공부가 더 필요한 것이 있다면 꼭! 검색해보세요. Xcode, macOSApple Developer ProgramSwift or Objective-CCocoa TouchUIKitAuto Layout…iOS Architecture Patterns(아키텍처 패턴)“Viper 패턴 들어보셨어요?” Viper는 단순히 ‘독사’를 의미하는 줄 알았는데, MVC 패턴와 같이 디자인 패턴의 한 종류라는 건 입사하고 나서 알게 됐습니다. MVC와 SingleTon(싱글톤) 패턴은 익숙했지만 Viper 패턴은 생소했습니다. Viper 패턴을 3일 안에 분석하겠다는 저의 부끄러운 과거를 반성합니다... ㅜㅜ검색해보니 다양한 디자인 패턴을 찾을 수 있었습니다. iOS 개발자는 앱 프로젝트를 시작하기 전 또는 이미 진행되고 있는 프로젝트에서 개발을 시작한다면 우선 어떤 패턴으로 설계되어 있는지 파악해야 합니다. 그러므로 오늘은 iOS 개발에 주로 사용되는 패턴인 MVC, MVVM, VIPER를 간단하게 살펴보겠습니다.MVCMVC 패턴Model(모델), View(뷰), Controller(컨트롤러). Model에서는 애플리케이션에서 사용할 데이터들을 관리하고, View는 유저 인터페이스를 표현 및 관리합니다. Controller는 View와 Model의 다리 역할을 해 View의 입력을 Model이 반영하고, Model의 변화를 View에 갱신하는 역할을 합니다. 하지만, 애플의 MVC 패턴은 기존 MVC 패턴과 다릅니다. View와 Controller가 강하게 연결되어 있어 View Controller가 거의 모든 일을 합니다.1) 애플 MVC 패턴MVVMMVVM 패턴Model(모델), View(뷰), ViewModel(뷰모델). Controller를 빼고 ViewModel을 추가한 패턴입니다. 여기서 View Controller가 View가 되고, ViewModel이 중간 역할을 합니다. View와 ViewModel 사이에 Binding(바인딩-연결고리)가 있습니다. ViewModel은 Model에 변화를 주고, ViewModel을 업데이트하는데 이 바인딩으로 인해 View도 업데이트됩니다. ViewModel은 View에 대해 아무것도 모르기 때문에 테스트가 쉽고 바인딩으로 인해 코드 양이 많이 줄어듭니다.import Foundation // ViewModel var gameScore: Int? var gameScoreLabel: UILabel func updateGameScoreLabel() {   var text = ""   if let gameScore = gameScore, gameScore == 100 {       text = "Excellent!!"   } else if let gameScore = gameScore, gameScore >= 90 && gameScore < 100>       text = "Great Job!"   } else if let gameScore = gameScore, gameScore < 90>       text = "Not Bad~"   }   gameScoreLabel.text = text } // View Controller gameScoreLabel.text = viewModel.updateGameScoreLabel간단한 예를 들면, 게임 점수에 따라서 textView에 보여줄 내용을 담당하는 함수 등, View에서 변화가 일어나는 함수들이 View Controller에 정의되어 사용하는 경우가 많을 겁니다. 이런 함수들이 점점 많아지면 View Controller가 Massive, 많은 코드를 담게 됩니다. 그래서 이런 함수들을 ViewModel에 옮기고, 값들을 미리 세팅한 다음에 view controller에서 viewModel을 선언하고 viewModel의 함수를 불러오는 식으로 사용하면 됩니다. 매우 간단한 예제이기 때문에 대략 viewModel과 view controller에서 어떻게 사용하는지만 보시면 될 것 같습니다. 이 패턴은 주로 Reactive programming(ReactiveCocoa, RxSwift 등)을 할 때 많이 사용하는 패턴이어서 다음에 설명하겠습니다.VIPERVIPER 패턴View(뷰), Interactor(인터렉터), Presenter(프리젠터), Entities(엔티티), Router(라우터). MV(X) 패턴과 다른 패턴으로 MVC 패턴을 대체하기 위해 만들어진 패턴입니다. 먼저 Entity는 그저 모델 객체입니다. 단순하게 어떤 모델의 속성들만 있는, Dumb Model이라고 부를 수 있습니다. 이 모델 객체를 조작하는 것이 바로 Interactor입니다. 어떤 행동(behavior or use case)에 따라서 모델 객체를 조작하는 로직이 담겨 있습니다. 작업이 완료되어도 View에 아무런 영향 없이 오로지 데이터 작업만 합니다.Presenter는 데이터를 Interactor에서 가져오고, 언제 View에 보여줄지 결정합니다. View에 보여주기 전 내용을 준비하는 로직을 담당한다고 생각하면 됩니다. View는 Presenter에서 어떻게 보여줘야 할지 요청대로 디스플레이하고, 사용자의 입력을 받으면 다시 Presenter로 넘깁니다. Presenter는 View/ViewController, Interactor, Router와 상호작용합니다. Interactor로부터 조작된 데이터를 가져오고, 디스플레이하기 위해 데이터들을 준비한 다음 View/ViewController에 보냅니다.Router 또는 Wireframe은 화면 전환(navigation information)을 담당합니다. Presenter가 “언제” 화면을 전환해야 하는지 안다면, Router는 화면 전환을 “어떻게” 하는지 알고 있습니다. Router는 화면 전환 애니메이션을 구현하고, View Controller를 생성하여 Presenter와 연결합니다.항목내용ViewPresenter의 요청대로 디스플레이하고, 사용자 입력을 Presenter로 보내는 작업을 합니다.InteractorUse case에 따라서 Entity 모델 객체를 조작하는 로직을 담고 있습니다.PresenterInteractor로부터 데이터를 가져오고, View로 보내기 위해 데이터를 준비하여 “언제” View에 보여줄지를 결정합니다.Entity모델 객체. Dumb Model.Router(Wireframe)화면 전환(navigation information)을 담당하며, Presenter가 “언제” 화면 전환해야하는지를 안다면, Wireframe은 화면 전환을 “어떻게” 하는지를 알고 있습니다.하...지금까지 설명한 내용들은 막상 프로젝트 만들어 소스를 작성하려고 하면 막막해집니다. 역할이 잘 분할되어 있기에 앱의 기능을 하나 정하여 interactor, entity, presenter, view, router 만들고, 또 앱의 기능에 따라서 다시 interactor, entity,…. 고민을 많이 해야 해서 다시 MVC 패턴으로 돌아가고 싶은 마음이 생깁니다.크게 보면 Add Module와 List Module, 그리고 공통적인 모델(데이터)을 잘 분리한 앱 구조Conclusion도대체 우리는 왜 다양한 앱 디자인 패턴을 알아야 할까요? 그 이유는 바로 앱의 특성에 따라 적합한 설계를 가지고 작업해야 하기 때문입니다. 간단한 앱 프로젝트는 쉽게 개발하고 적용할 수 있는 MVC 패턴이 더 적합합니다. 반대로 MVVM 패턴이나 VIPER 패턴을 적용하면 점점 커지는 앱 프로젝트에 잘 대응할 수 있습니다. 또는 어떤 디자인 패턴이 적용된 앱 프로젝트에 참여하면, 그 디자인 패턴에 대해 알아야 앱 구조를 이해하고 기능을 추가하거나 수정할 수 있고, 작업하는 시간을 줄일 수 있을 겁니다.가장 좋은 패턴은 사람마다 차이가 있습니다. 패턴마다 장단점도 있습니다. 다만 어떤 패턴이든지 간에 구조화되고 정리된 코드는 쉽고, 직관적입니다. 이 글 하나만으로 앱 패턴을 완벽하게 마스터할 수는 없어도 패턴의 종류와 특징을 알게 되었다면 본전입니다. 다음 편도 기대해주세요! :-) 도움말 1) View Controller에서는 Controller가 View의 life cycle(라이프 사이클)에 관여하기 때문에 View와 Controller를 분리하기 어렵습니다. 개발자들 사이에서는 Massive View Controllers라고도 불립니다. 앱을 테스트할 때, Model은 따로 분리되어 테스트를 할 수 있어도 View와 Controller는 강하게 연결되어 있기 때문에 각각 테스트하기 어렵습니다. 참고문헌 iOS Architecture Patterns: Demystifying MVC, MVP, MVVM and VIPER글김주희 사원 | R&D 개발1팀[email protected]브랜디, 오직 예쁜 옷만#브랜디 #개발문화 #개발팀 #업무환경 #인사이트 #경험공유 #iOS
조회수 1539

레진 기술 블로그 - SVG를 이용해 간단한 웹 게임 만들어보기

근래 소규모로 게임 프로그래밍 스터디를 시작했습니다. 서비스 UI를 개발하는 프론트엔드개발자에게 있어 게임 프로그래밍은 언제나 커튼 뒤에 비친 풍경처럼 흐릿하고 형체를 쉽게 알 수 없는 신비한 존재입니다. 이번에 미약하게나마 커튼을 걷어 창문 너머 펼쳐진 풍경을 감상해 보자는 게 이번 스터디의 개인적인 목표입니다.왜 SVG를 선택했나게임을 만드는 데 어떤 기술을 사용할지 고민했습니다. 일반적인 DOM은 쉽게 객체를 조작할 수 있지만, 문서의 엘리먼트를 추상화한 것에 불과하므로 다양한 도형을 만들거나 좌표계에 사상(寫像, Mapping)1하기 쉽지 않습니다.캔버스는 그래픽 처리에 환상적인 성능을 보여주고 원, 다각형 등 다양한 도형을 그리기 쉽지만 일일이 객체화해야 하고 이를 관리하기 쉽지 않습니다. 여기에 필자가 캔버스를 좀 처럼 써 본 경험이 없어서 무턱대고 사용하기에도 부담을 느꼈습니다.하지만 SVG는 이 두 장점을 모두 갖고 있습니다. 확장 가능한 벡터 그래픽(Scalable Vector Graphics)이라는 이름을 통해서 알 수 있듯이 그래픽 요소를 그리는데 적합한 포멧이며 DOM처럼 추상화된 객체도 지원합니다.어떤 게임을 만들었나필자가 만든 게임은 크롬에 내장된 Running T-Rex와 비슷한 것으로 JUMPING CAR라고 이름을 붙였습니다. 플레이해보고 싶은 분은 uyeong.github.io/jumping-car를 방문하시기 바랍니다.규칙은 단순합니다. 게임을 시작하면 자동차가 달려나가고 이윽고 장애물을 만나게 됩니다. 장애물을 뛰어넘으면 점수가 1씩 증가하지만 부딪히면 게임이 종료됩니다.이 글에서는 게임을 만드는 과정을 소개하기보다 SVG를 이용하면서 알게 된 몇 가지 주요한 내용을 다룹니다.Pattern을 사용한 요소는 느리다이미지를 반복해서 출력할 때 HTML에서는 CSS의 background-url 속성으로 간단히 해결할 수 있습니다. 하지만 SVG에서는 Pattern 요소를 이용해야 합니다.아래 그림처럼 pattern#pat-land 요소를 만들고 이를 rect.parallax에서 사용하여 그림을 반복 출력되도록 합니다. 그리고 rect.parallax를 조금씩 Transform 하여 앞으로 이동하도록 구현합니다.코드는 다음과 같습니다(예제: svg-parallax-test/parallax1).<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="100%" height="100%" viewBox="..."> <defs> <pattern id="pat-land" x="0" y="0" width="..." height="100%" patternUnits="userSpaceOnUse"> <image x="0" y="0" xlink:href="../images/land.png" width="..." height="100%"></image> </pattern> </defs> <g> <rect class="parallax" x="0" y="0" width="..." height="100%" fill="url(#pat-land)" transform="translate(0,0)"></rect> </g> </svg> 표면상으론 전혀 문제가 없는 코드지만 크롬 브라우저에서 이 코드를 실행하면 프레임이 50 이하로 떨어지는 경우도 발생합니다. 이 정도면 육안으로도 화면의 움직임이 매끄럽지 않게 느껴지는 수치입니다.따라서 성능에 영향을 주는 pattern을 제거하고 image 요소로 대체합니다. image 요소는 자동으로 반복할 수 없으므로 두 개의 요소를 이어 붙여 사용합니다(예제: svg-parallax-test/parallax2).<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="100%" height="100%" viewBox="..."> <g> <image x="0" y="0" xlink:href="../images/land.png" width="..." height="100%"></image> <image x="..." y="0" xlink:href="../images/land.png" width="..." height="100%"></image> </g> </svg> 실행 결과 프레임이 안정적이고 육안으로도 이질감을 느낄 수 없습니다. 이처럼 Pattern을 이용한 SVG 요소를 애니메이션 처리할 때에는 주의가 필요합니다.일부 안드로이드 기종에서의 성능 문제pattern을 제거하고 image로 대체하면서 Parallax 처리 시 발생한 문제를 해결할 수 있습니다. 하지만 image로 대체하더라도 일부 안드로이드 기종에서는 여전히 성능 문제가 발생합니다.아래 영상처럼 image 요소를 Transform 할 경우 프레임이 급격하게 떨어집니다. 이는 크롬 개발자 도구에서도 쉽게 발견하기 힘든데 CPU 성능을 10배 줄여 테스트해도 수치상으로는 크게 차이 나지 않기 때문입니다.<style>.video-container { position: relative; padding-bottom: 56.25%; padding-top: 30px; height: 0; overflow: hidden; } .video-container iframe, .video-container object, .video-container embed { position: absolute; top: 0; left: 0; width: 100%; height: 100%; }</style><iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/F_-zXf1jb8I?rel=0" frameborder="0" allowfullscreen="">이 처리를 DOM으로 바꿔보면 어떻게 될까. 놀랍게도 큰 차이를 보여줍니다(예제: svg-parallax-test/parallax3).<iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/VXQ1aT79D2s?rel=0" frameborder="0" allowfullscreen="">SVG에 대한 최적화 상황은 브라우저마다 조금씩 다릅니다. DOM은 과거부터 최적화 노력이 많이 이뤄졌지만, SVG는 pattern 요소나 다음 절에서 이야기할 리페인팅 문제 등 성능 문제를 일으키는 부분이 아직 남아있습니다.따라서 충돌 계산처럼 특별히 좌표계 연산이 필요 없는 배경은 DOM으로 옮기고 자동차, 장애물만 SVG로 구현했습니다(예제: svg-parallax-test/parallax4).SVG는 항상 페인트를 발생시킨다SVG는 이상하게도 svg 요소의 크기를 고정하더라도 자식 요소를 변경하면 페인팅이 발생합니다. 아래는 svg 요소의 자식 요소인 rect의 좌표를 수정하는 예제 코드입니다.<svg"http://www.w3.org/2000/svg" width="500px" height="500px" viewBox="0 0 500 500"> width="500" height="500" x="0" y="0"> </svg> [removed] setTimeout(() => { rect.setAttribute('x', '100'); }, 3000); [removed] svg는 viewBox로 설정한 사이즈 만큼 내부에 그림을 그립니다. 즉, 내부의 어떠한 그래픽적 변화가 문서에 변화를 일으킬 가능성이 없습니다. 그래서 개인적으로 쉽게 이해가 되지 않는 렌더링 흐름입니다.그러면 SVG 요소의 크기나 좌표를 바꾸지 않고 색상 또는 투명도를 변경하면 어떨까요. 이번에는 rect 요소의 좌표가 아니라 색상을 바꿔봅니다.<svg"http://www.w3.org/2000/svg" width="500px" height="500px" viewBox="0 0 500 500"> width="500" height="500" x="0" y="0"> </svg> setTimeout(() => { rect.setAttribute('fill', '#ebebeb'); }, 3000); 그래도 페인트가 발생합니다. 하지만 앞서 진행한 테스트의 페인팅 시간은 수십 마이크로세컨드로 크게 의미가 없어 보입니다. 그래서 현재 서비스 중인 레진코믹스의 메인페이지에 SVG를 넣고 테스트했습니다.페인팅에 0.51ms가 소요됐습니다. 작다고 느낄 수 있지만 페이지 전반적으로 영향을 줄 수 있으며, 애니메이션 처리 중인 SVG라면 성능적 문제를 발생시킬 수 있는 부분입니다.그래서 svg 요소에 null transforms 핵을 선언해 문서 상위 레벨까지 페인팅이 전파되지 않도록 합니다.<svg"http://www.w3.org/2000/svg" width="500px" height="500px" viewBox="0 0 500 500" style="transform:translate3d(0,0,0)"> width="500" height="500" x="0" y="0"> </svg> 또는 아예 svg 내부의 요소를 개별로 분리하는 방법도 있습니다(참고: Doubling SVG FPS Rates at Khan Academy).<svg> fill="red" transform="translate(2px, 3px)"> fill="blue" transform="scale(2)"> </svg> style="transform:translate(2px, 3px)"> <svg> fill="red"> </svg> style="transform:scale(2)"> <svg> fill="blue"> </svg> 끝으로여기까지 SVG를 이용해 게임을 개발하면서 만나게 된 이슈와 해결 방법을 간단히 정리했습니다.필자는 간단한 게임은 SVG로 만들 수 있고 괜찮은 성능을 보장할 것이라고 기대했습니다. 하지만 현실은 달랐습니다. 이 글에서 다룬 문제 외에도 사파리와 크롬 브라우저의 성능 차이, 자동차를 움직일 때 버벅이는 현상 등 다양한 문제를 해결해야 했습니다. 객체의 개수도 적고 애니메이션도 복잡하지 않은 단순한 게임이었는데 말이죠.다음 게임은 캔버스로 시작하고자 합니다.공간(空間)의 한 점에 대(對)하여, 다른 공간(空間) 또는 동일(同一)한 공간(空間)의 한 점(點)을 어떤 일정(一定)한 법칙(法則)에 의(依)하여 대응(對應)시키는 일 ↩
조회수 1144

[인공지능 in IT] 인공지능과 저널리즘

얼마 전, 재미있는 기사를 읽었다. 일본의 한 SF 공모전에 응모한 작품 1,400편 중 인공지능이 작성한 소설 두 편이 예선 심사를 통과했다는 내용이었다. 이 중 소설 한편의 제목은 '컴퓨터가 소설을 쓴 날'이다. 소설을 작성하는 인공지능 기술을 개발한 연구팀은 육하원칙 등의 제시어를 준 뒤, 연관어에 따라 소설을 쓰는 알고리즘을 활용했다.미디어 혹은 인공지능 분야에 생소한 독자들에게 다소 신기할 수 있겠지만, 사실 인공지능을 활용한 저널리즘은 수 년 전부터 진행 중이다. 국내에서는 2014년 서울대학교 언론정보학과의 'hci+d Lab' 이준환 교수팀이 개발한 알고리즘을 시초라고 할 수 있다. '프로야구 뉴스 로봇'이라고 불리는 소프트웨어는 KBL의 모든 경기를 자동으로 요약해 정리한다. 연구팀이 처음부터 이 같은 기능을 염두에 둔 것은 아니었고, 데이터를 시각화하는 과정에서 시각화 방식을 텍스트로 바꿔본 것이 연구의 시작이라고 한다. 위 사례는 사람이 아닌 기계가 직접 '글'을 작성했다는 점에 있어 의미가 크다. 미디어 업계에서도 디지털화는 불가항력 같은 존재가 되고 있다.얼마 전, 옥스퍼드-로이터 저널리즘 연구소에서 미디어 업계를 대상으로 조사를 시행했다. "2018년 실행해야 할 가장 중요한 과제는 어떤 것이라고 생각하는지"에 대한 물음에 "데이터 수용량을 증가시키는 것"을 가장 많이 답변했다. 모바일 알림, 웹사이트나 애플리케이션에 사용자를 등록시키는 일 등 여러 과제들이 있었지만, IT 솔루션 업계도 아닌 미디어 업계가 데이터 수용량 증가를 최우선 과제로 생각하고 있다는 사실은 개인적으로 매우 충격적이었다. 또한, "현재 귀사에서는 기사 보도에 있어 어떠한 용도로 적극적인 인공지능 기술을 도입할 예정입니까?"라는 질문에 '컨텐츠 추천', '업무 자동화', '기삿거리 탐색' 등 다양한 분야에서 인공지능 기술 도입을 계획하고 있었다. 그만큼 이미 언론에서도 인공지능 기술은 먼 세상 이야기가 아닌, 당장 피부로 느껴질 정도로 가까워졌다.세계 최대 통신사 중 하나인 'Associated Press(AP)'는 2017년 'The Future of Augmented Journalism: A guide for newsrooms in the age of smart machines'이라는 인공지능 활용 기술 가이드를 발간했다. 해당 가이드에 따르면, 인공지능은 언론에서 크게 다섯가지 영역으로 활용된다. 이에 대한 예시를 하나씩 살펴보도록 하자.첫번째로 'Machine Learning', 즉 기계학습이다. 기계학습을 이용하면, 방대한 데이터로부터 결론을 도출하는 과정을 쉽게 처리할 수 있다. 그리고 기계학습 알고리즘을 통해 기자들은 이미지를 포함한 막대한 양의 자료를 한 번에 처리할 수도 있다. 미국의 매체 'Quartz' 소속 'Sarah Slobin' 기자가 트럼프 미국 대통령의 취임 연설에 대한 기사에 기계학습을 이용한 분석 자료를 쓴 일례가 있다. 트럼프의 얼굴 표정과 연설에서 표현된 감정을 판단하는 데에 기계학습 알고리즘을 사용한 것.< 출처: Quartz, 제공: 스켈터랩스 >두번째 활용 영역은 'Language'다. 인공지능 분야에서 언어에 대한 연구는 꾸준히 이어지고 있는데, 언어 처리 분야 중에서도 저널리즘과 관련 있는 기술은 '자연어 생성'과 '자연어 처리'다. 당연하겠지만, 자동으로 문장을 생성하는 것은 언론에서 매우 유용하게 사용할 수 있는 기술 중 하나다. 'LA Times'는 'LA Quakebot'이라는 서비스를 개발했다. 'LA Quakebot'은 자연어 생성 기술을 활용해 지역에서 지진이 일어난 순간, 이미 작성된 프레임에 맞춰 기사를 작성하며, 완성된 기사는 트위터를 통해 송출한다.< 출처: LA QuakeBot 트위터, 제공: 스켈터랩스 >세번째는 'Speech'로, 저널리즘에서 대화형 인터페이스가 뉴스 소비 및 유통에 어떠한 영향을 미칠 지 관심을 가지고 있다. 이미 'AP', 'Wall Street Journal', 'BBC', 'Economist' 등 여러 미디어가 오디오 인터페이스 기술을 시도하는 것으로 알려졌다. Speech 역시 크게 두 가지로 나뉘는데, 'TTS'라고 불리는 'Text-To-Speech'를 활용하면 뉴스룸에서 제공하는 문자 기사를 음성으로 변환시키고, 합성된 음성을 콘텐츠로 송출할 수 있다. 반대로 'STT', 즉 'Speech-To-Text'를 활용하면 음성으로부터 의미를 잡아내고, 모든 의도와 목적에 맞춰 음성을 문자로 변환시키며, 이를 통해 기자들이 인터뷰 내용을 녹취하는데 소요하는 시간을 줄일 수 있다.< 출처: BBC NEWS LABS, 제공: 스켈터랩스 >네번째, 듣는 것과 녹취하는 것을 넘어 눈으로 본 것을 기록할 수 있는 'Vision' 기술이다. 컴퓨터 비전을 활용하면 빠르고 쉽게 이미지 및 영상을 분류하고 정리할 수 있다. 용이한 검색을 통해 궁극적으로 편집 속도까지 높일 수 있는 셈이다. 'AP'는 인공위성으로 수집한 영상 데이터를 공급하는 'Digital Globe'라는 기업을 통해 동남아 선박의 고해상도 위성사진을 확보했다. 이를 통해 노예선에 관한 탐사보도에 필요한 결정적인 증거를 찾으며, 2016년 공공서비스 부문 퓰리처상을 수상했다.< 출처: AP, 제공: 스켈터랩스 >마지막으로 'Robotics'를 꼽을 수 있다. 로봇 센서를 활용해 사건 사고에 대한 사람들의 반응을 실시간으로 측정할 수 있으며, 앞서 언급한 'Quakebot'의 예처럼 자연재해가 발생하는 것에 대해 다룰 수 있다. 'AP'는 2016년 하계올림픽 당시, 로봇과 원격 카메라를 이용해 기자들이 물리적으로 직접 접근할 수 없는 지역에 카메라를 설치하고, 원격 조종해 촬영했다. 또한, 드론을 이용해 이라크 모술 남동쪽 다이바가 근처에 추방된 이라크인들을 촬영해 중독 지역 난민 위기에 대해서도 보도한 바 있다.< 출처: AP, 제공: 스켈터랩스 >이렇듯 인공지능이 미디어 업계 전체에 긍정적인 영향을 주고 있으며, 이를 활용한 사례는 앞으로도 더욱 늘어날 것으로 전망한다. 다만, 지속적으로 발전하는 인공지능을 무조건 도입하는 것만이 능사는 아니다. 인공지능 기술의 확산으로 보도 속도, 보도 규모 및 범위 등에 도움될지라도, 데이터의 질에 따라 좋지 않은 기사가 나올 수 있기 때문이다. 'AP'의 스마트머신 시대 뉴스룸을 위한 가이드에도 언급된 포인트로 마무리를 해보자.1. 인공지능은 저널리즘의 도구이지, 저널리즘을 대체하지 않을 것이다.2. 인공지능은 인간과 마찬가지로 편향적이고, 실수를 할 수도 있다. 이는 데이터가 모든 것을 결정하기 때문이다.3. 인공지능이 만병통치약은 아니다. 최근 자율주행 자동차 사고 이슈처럼 기술이 극복하지 못하는 문제는 여전히 존재한다.4. 인공지능에 대해 더 많이 알아야 인공지능 활용 가능성의 문이 크게 열린다.5. 저널리즘의 도구가 변한다고 해서 저널리즘의 법칙이 변하지 않는다. 언제나 윤리와 기준은 매우 중요하다.이호진, 스켈터랩스 마케팅 매니저조원규 전 구글코리아 R&D총괄 사장을 주축으로 구글, 삼성, 카이스트 AI 랩 출신들로 구성된 인공지능 기술 기업 스켈터랩스에서 마케팅을 담당하고 있다 #스켈터랩스 #기업문화 #인사이트 #경험공유 #조직문화 #인공지능기업 #기술기업

기업문화 엿볼 때, 더팀스

로그인

/