개발자들이 Database 프로그램을 선택한 이유Database(이하 DB) 프로그램을 처음 접한 건 Dos에서 사용하는 Database III plus였습니다. 이때는 학생이었기 때문에 프로그램 개발에 관심이 많았지만 대량의 데이터를 다룰 일은 없었습니다. 다음으로 접한 건 clipper였습니다. 과거 C언어를 하던 사람이면 자료 처리를 위해 한 번쯤은 접해봤을 겁니다. 이때까지는 Dos를 주로 사용했고, 간단한 자료를 다루었기 때문에 File 처리만으로도 충분한 결과를 얻을 수 있었죠.그렇다면 DB는 다중 사용자 환경이 되고 바로 사용하게 되었을까요? 예전에 다중 사용자들이 사용했던 걸 꼽자면 PC 통신과 Web이 있을 것입니다. 초창기의 Web은 PHP, ASP가 개발되기 전이었고 Java는 C보다 성능이 낮아 CGI를 C로 구현했으니 게시판이나 자료실 등도 C로 개발했습니다.규모가 큰 PC 통신은 DB를 사용했지만 사설 BBS나 01410 등에 들어가는 외부 업체는 File로 처리했습니다. 이 시기에 사설 BBS나 01410 서비스를 제공하는 업체들은 Workstation을 구입하거나 x86 계열을 구입해 운영체제 (SCO UNIX, Free BSD, Linux 등)를 사용했지만 이때 역시 C로 개발을 했었습니다. 이런 환경에서 점점 File 처리의 한계가 나타나기 시작했던 것이죠.C File lock 예)int iFd, iResult; iFd = open(“LockTest”,O_RDWR);  iResult = lockf(iFd, F_LOCK,10L); /* 필요한 작업 처리 */ close(iFd); 유저가 늘어나고 운영 체제 내부적으로 동시에 처리하는 프로세스가 증가하면서 자료가 깨지는 현상이 나타납니다. 개발자들은 어쩔 수없이 DB를 선택하기 시작했습니다.DB의 장점들DB를 도입하면 여러 가지 장점이 생깁니다. SQL 문장만 익히면 프로그램으로 일일이 구현해야 했던 것들을 명령어만으로 수행할 수 있고 자료의 무결성 또한 보장해 주며, 개발의 생산성까지 높입니다. 만약 특정 날짜의 자료들을 읽어와서 제목 순으로 보여줘야 할 경우, 프로그램으로 개발한 자료를 날짜 별로 읽어 배열에 담고 Quick sort 알고리즘을 적용해 정렬한 후 자료를 보여줘야 합니다. 하지만 DB에서 SQL 문장을 사용하면 간단하게 완성할 수 있습니다. SELECT * FROM TABLE WHERE DATETIME = 날짜 ORDER BY TITLE ; 조심 또 조심!하지만 DB 역시 만능은 아니기 때문에 모든 자료를 처리할 수는 없습니다. 예를 들어 문서(pdf, doc, hwp등) , 이미지(jpg, gif 등), 압축(zip,rar 등) 등의 바이너리 파일입니다. (물론 DB에서 BLOB 자료형을 지원하므로 하드웨어 자원과 성능만 받쳐준다면 불가능한 것은 아닙니다.) 하드웨어 자원과 성능에는 한계가 있기 때문에 DB로 해야 할 일과 하지 말아야 할 일을 구분해야 합니다. 만약 이를 생각하지 않고 DB에 모든 자료를 넣는다면 어떤 문제가 생길까요? 크게 두 가지가 있습니다.첫 번째는 바이너리를 파일을 읽고 쓸 때 발생하는 시간이 문제가 될 수 있습니다. 그 이유는 DB가 Connection Pool로 접속을 관장하는데, 이는 한정된 자원으로 최소한의 시간을 사용해야 많은 유저가 사용할 수 있기 때문입니다. 만약 바이너리 파일을 DB에 올리면서 오랜 시간 접속을 유지한다면 그만큼 다른 유저가 사용할 수 없을 테고, 결국은 DB에서 감당할 수 있는 유저의 수가 줄어들 것입니다.두 번째는 백업의 문제가 있습니다. 우리는 DB에 장애가 발생할 때를 대비해 DB 전체 백업을 합니다. 그런데 DB에 바이너리 파일이 들어가면 백업 시간이 많이 늘어나 원하는 시간 안에 백업을 하지 못하는 일이 발생할 수도 있습니다. 따라서 DB에 바이너리 파일을 넣을 때는 아주 적은 용량의 파일만 넣어야 합니다. 배치에 대하여: OLTP, OLAPDB 용량이 커지면 Query를 수행해도 원하는 결과를 볼 수 없고 DB에 부담을 많이 주는 Query가 발생합니다. 그래서 주기적으로 Query를 돌려 결과를 테이블에 넣고 필요할 때마다 이를 볼 수 있게 배치 처리를 하며 해결합니다. 일, 월, 년 단위의 집계 자료를 구축하면서 시스템에 부하를 줄 수 있기 때문에 보통 야간에 처리를 하죠. 그런데 만약 DB 용량이 너무 커져서 전일자 집계를 배치로 처리하지 못하는 일이 발생하면 어떻게 할까요?여기서 사용할 수 있는 것이 OLAP(OnLine Analytical Processing) DB입니다. 일반적으로 유저가 사용하는 건 OLTP(OnLine Transaction Processing) 입니다. 대표적으로 Oracle, MySQL PostgreSQL 등이 있습니다. 여기서 MySQL 을 제외하고 Oracle과 PostgreSQL 은 Partition, HASH 조인, Parallel을 지원하여 OLAP 환경에서도 어느 정도 사용 가능합니다.OLAP DB는 주로 DW 환경에서 사용하며 대표적으로 Teradata와 Oracle Exadata 등이 있습니다. OLAP DB 와 비교가 안 될 정도를 빠르게 배치 작업을 처리할 수 있습니다. (자세한 내용은 다음 글에서 설명하겠습니다.)Conclusion지금까지의 이야기를 정리하면 ‘여러 유저가 동시에 안정적으로 자료 처리를 하려면 DB를 사용하고, 자료의 양과 처리 형태(OLAP, OLTP) 에 따라 DB를 선택하면 된다’는 것이었습니다. 자세한 설명을 하자면 각 DB별 특성을 기술해야 하기 때문에 오늘은 전체적인 내용부터 살펴봤습니다. 다음 글에서는 유저가 사용하는 OLTP에 대해 살펴보겠습니다. 글한석종 부장 | R&D 데이터팀[email protected]#브랜디 #개발문화 #개발팀 #업무환경 #인사이트 #경험공유

SQLite 와 Realm잔디 앱은 2015년 중반부터 앱 내에 Offline Caching 기능이 포함되면서 본격적으로 Local-Databae 를 사용하기 시작했습니다.당시에 Realm 과 SQLite 를 검토하는 과정에서 다음과 같은 사유로 Realm 을 포기하였습니다.1.0 이 아직 되지 않은 미성숙된 상태의 라이브러리사용 사례에서 리포팅되는 버그들 (CPU 지원 등)Data 의 상속을 지원하지 않는 문제Robolectric 미지원 (안드로이드 팀 당시 테스트 프레임웍은 Robolectric 이었으며 현재 Android Test Support Library 입니다.)위의 문제로 인해 SQLite 를 선택하였고 여러 SQLite-ORM Library 를 검토한 후 ORMLite 를 선택하였습니다.누구보다 가볍고 빠르게2016년 6월경 앱의 핵심 데이터에 대해 개선작업이 되면서 그에 따라 기존의 Cache Data 로직도 많은 부분이 변경되었습니다. 그에 따라 실시간성으로 DB 를 대상으로 Read-Write 동작이 발생하게 되었습니다. Locking 등에 대한 처리가 되면서 성능에 대한 이슈가 계속적으로 발생할 수 밖에 없었습니다.간헐적인 성능 이슈는 사용자에게 나쁜 UX 로 다가갈 수 있기 때문에 다음과 같은 병목지점들에 대해 성능 향상을 꾀하였습니다.서버와의 통신 향상비지니스 로직 개선내부 DB 로직 향상서버와의 통신 향상병목 지점이 되는 것으로 판단되는 API 를 찾아 원인을 분석하여 개선요청을 서버팀에서 개선할 수 있도록 하였습니다.비지니스 로직 개선불필요한 객체 생성, 비동기로 처리해도 되는 동작들에 대해서는 로직 수정, 최소한의 검증 후에만 앱 실행, 네트워크 동작 최소화, 캐싱 활용 등 다양한 전략을 시도하였습니다.내부 DB 로직 향상SQLite 를 대상으로 빈번한 쿼리 작업을 최소한으로 하기 위해 2~3개의 쿼리로 이루어진 부분에 대해서 최소한의 쿼리만으로 동작하도록 여러 시도를 하였습니다.ORMLite 의 한계점ORMLite 를 대상으로 여러가지 시도를 하였습니다. 쿼리를 최소한으로 하고 1:N, N:M 동작에 대해서 로직 중간에 Query 가 발생하지 않도록 애초에 Join Query 를 하도록 하는 등 여러가지 전략을 시도하였으나 궁극적으로 ORMLite 자체에 대한 성능을 개선하는 것은 불가능하다는 결론이 도출하였습니다.여러 시도를 하였으나 고작 10~20% 정도의 성능향상밖에 없었으며 이는 사용자 관점에서 여전히 느릴 수 있다고 느끼기 충분한 수준이었습니다. 기존에 목표했던 100ms 이하의 쿼리를 기대하기엔 어려운 상황이었습니다.그래서 GreenDAO, Requery 라이브러리를 검토하였습니다.GreenDAO 의 문제점GreenDAO 를 검토하는 과정에서 겪은 가장 큰 문제점은 실제 Object 코드에 GreendDAO 코드가 생성이 붙으면서 유지보수에 큰 걸림돌이 될 수 있다는 것이 예상되었습니다.Requery 의 문제점성능면에서 ORMLite 에 비해서 큰 개선을 가져오지 못했습니다. Requery 는 JPA 를 가장 잘 채용한 것으로 알려져 있지만 그렇다고 SQLite 자체의 성능을 극적으로 개선했다고 보기엔 어려운 부분들이 있었습니다.SQLite vs RealmSQLite 가 가진 자체적인 성능 이슈를 SQLite 기반 라이브러리 범위안에서는 개선할 수 없다는 결론에 도달하였습니다.검토 방법 : 기존의 Object 를 대상으로 ORMLite 와 Realm 을 대상으로 성능을 검토합니다.데이터는 1:N / 1:1 관계가 되어 있는 여러 Object 의 집합으로 구성되어 있다.Database 에서 데이터를 가져올 때는 Eager Loading 방식으로 택한다.Write : 20회, Read : 20회 를 수행했고 그에 대한 평균 성능을 비교한다. SQLiteRealm성능 향상Write4039ms1142ms3.5xRead6010ms2450ms2.5x(Realm 의 벤치마크 정보와 너무 상이하여 재테스트한 결과 수정하였습니다.)위의 비교차트에서 봤듯이 Realm 은 무시무시한 성능이 입증되었습니다.도입 검토시에 Realm 버전은 2.0 이었기 때문에 충분히 신뢰할 수 있을 만큼 성숙되었다고 판단하고 최종적으로 도입을 결정하였습니다.Realm 도입 과정에서 문제점Realm 을 도입한다고 해서 여전히 잠재적인 문제가 해결된 것은 아니었습니다.파악된 다음 문제를 해결 해야 했습니다.Primitive 타입에 대해 Collection 저장을 지원하지 않는다.RealmObject 에 대한 호출 Thread 를 유지해야 한다.상속을 지원하지 않는다.Primitive 타입에 대한 Collection 관리를 해결하기이 문제는 ORMLite 에서 이미 겪었기 때문에 의외로 쉽게 구할 수 있었습니다. long, int 등에 대한 Wrapper 를 만들고 Json Convert 등의 과정에서 Post Processing 과정에서 Wrapper 로 데이터를 이관하도록 처리하였습니다.// example class Data extends RealmObject { private transient List refs; private List refIds; } class RealmLong extends RealmObject { private long value; } RealmObject 에 대한 호출 Thread 분리Realm 은 Object 에 대해 query 후 객체를 받는다 하더라도 실제로 객체 내 데이터르 접근할 때는 다시 Query 로 접근하기 때문에 실제로 Object 전체에 대해서 Eager Loading 방식으로 접근해야 합니다.Jandi 는 싱글톤 객체를 통해 데이터베이스에 접근하며, Background Thread 에서 진행하고 UI Thread 에서 객체 내 변수에 접근해서 UI 에 그리는 작업이 빈번하기 때문에 Thread 독립을 반드시 해야했습니다.Realm 에서는 Eager-Loading 을 지원하고 있습니다. Realm.copyFromObject() 를 사용하면 Return 값이 Eager-Loading 된 Object 가 반환됩니다.단, Realm 의 가장 큰 특징이로 보는 ZeroCopy 를 포기하는 것이기 때문에 신중하게 생각해야 합니다.// example public Chat getChat(long chatId) { return execute((realm) -> { Chat it = realm.where(Chat.class) .equalTo("id", chatId) .findFirst(); if (it != null) { return realm.copyFromRealm(it); } else { return null; } }); } 상속을 지원하지 않는다.가장 큰 문제였는데 해결방법을 찾을 수 없어 결국 상속을 포기하고 모든 Data 를 1개의 Object 에 표현하기로 하였습니다.위의 3가지 문제를 이렇게 해결해서 안드로이드팀에서는 1차적으로 도입을 완료하였습니다.결론현재까지 Realm 전환에 있어서 성공적인 도입으로 판단되어 차후에 다른 데이터에 대해서도 하나씩 DB 이전을 할 예정입니다.Realm 은 이제 충분히 신뢰할 수 있을만큼 성숙되었다고 생각이며 Realm 에서 처음부터 강조하던 성능또한 믿기 어려울 정도로 빨라졌습니다. 더 빠른 Mobile Database 를 원하신다면 Realm 을 적극 추천합니다.#토스랩 #잔디 #JANDI #개발 #개발환경 #업무환경

Sketch App 도입은 Zeplin을 활용하여 효율적으로 개발자와 소통하기 위해 시작되었습니다. 도입하는 과정에서 안드로이드 UI를 담당하게 되었고, 심볼의 구조화와 적절한 플러그인의 사용을 통한 작업의 효율, 가지고 있던 문제점들을 해결하는 것에 중점을 뒀습니다.기존 작업방식과 문제점디자인 작업 패턴디자인 작업 패턴을 분석했을 때, 기존의 PSD 파일들에서 컴포넌트를 가져와 재조합하는 경우가 가장 많았습니다. 디자이너간 협업 시 최근 릴리즈된 디자인이 맞는지, 요소간 간격 같은 디테일한 부분에 대해 묻는 경우가 많았으며, 개발자와의 협업 시 지칭하는 용어가 달라서 생기는 커뮤니케이션 미스가 종종 발생했습니다. 구조화에 앞서, 분석하고 내린 작업의 키포인트는 다음과 같습니다.1. 최근 릴리즈된 디자인이 영향을 받는 모든 화면에 동기화되어야 합니다.2. 개발자와의 협업 시, 심볼의 네이밍을 기준으로 커뮤니케이션합니다.3. 디자이너가 사용 시, 시안 작업을 빠르고 편하게 할 수 있어야 합니다.4. 컴포넌트, 디자인 요소들이 서로 유기적으로 연결되어있어야 합니다.5. 시안 작업 시, 유저 데이터를 사용하기 편리해야 합니다.심볼 생성 기준심볼로 만들어야 하는 경우는 다음과 같이 정의했습니다.1. 다양한 상태값을 가진 요소2. 같은 크기의 영역 안에서 다양한 형태를 가진 요소3. GNB처럼 자주 쓰이는 컴포넌트4. 카드 형태의 디자인5. 아이콘Overrides 예시심볼 폴더 구조심볼 폴더 구조디자이너들이 사용하기 때문에 첫 번째 분류는 보이는 형태, 디자이너끼리 자주 사용하는 용어로 합니다. 두 번째 분류는 원활한 커뮤니케이션을 위해 목적 혹은 개발자분들이 사용하는 용어로 지정하며, 세 번째 분류까지 해야하는 경우 2 Column, 3 Column(스타일쉐어 내부에선 Grid라는 용어를 주로 사용합니다.)과 같은 다양한 변화에 대한 것이므로, 똑같이 커뮤니케이션에 용이하게 판단하여 결정합니다.Elements 폴더는 심볼을 구성하는 심볼들이 있는 폴더입니다. 직접 심볼 폴더트리를 타고 들어가 생성하는 경우는 없으므로, 분류에 더 목적을 두고 폴더 구조가 복잡해지는 것을 감수했습니다.그리고 Overrides를 대비하여 이해하기 쉬운 용어로 작성합니다.심볼의 활용자주 쓰는 컬러들을 심볼화하고 마스크 기능을 활용하면, 아이콘들의 색상을 더 편하게 변경할 수 있습니다. 추후에 브랜드 컬러, 그레이스케일이 변경되는 경우에도 컬러 심볼만 수정하면 큰 문제없이 바로 적용할 수 있습니다.플러그인의 활용작업에 주로 사용하는 플러그인은 Auto Layout, Button, Clipboard Fill입니다.Auto Layout의 Stacked Group 기능으로 심볼이나 요소들을 유기적으로 연결시킵니다. Button은 Tag, List item 등에 사용하며 짜잘한 수정작업을 줄여 시안작업에 더 집중할 수 있도록 합니다. Clipboard Fill은 스타일쉐어 특성때문에 활용 가치가 높은 플러그인입니다. 유저 이미지, 게시글의 사진을 스타일쉐어 웹에서 복사하여 시안을 작업할 때 활용합니다. 실 데이터를 사용하기 때문에 설득력이 높아지고, 조금 더 객관적으로 작업할 수 있다는 장점이 있습니다.플러그인 사용 Gif페이지 구성모든 화면이 모여있는 Master_Android.sketch 파일에서는 페이지로 분류합니다. 이 분류와 구글 드라이브 폴더 구조를 일치시켜 빠르게 파일을 찾을 수 있도록 하였으며, 탐색이 용이하기때문에 새로운 디자이너가 오더라도 쉽게 파악가능합니다.디자인 작업 프로세스시안 작업 시, 실제 데이터를 사용하여 설득력을 높이는 것을 가장 큰 목표로 합니다.1. 디자인 작업 전, 사용할 심볼들을 모두 Detatch합니다.2. 문제해결에 맞게 컴포넌트를 디자인합니다.3. 플러그인을 활용하여 웹에서 실제 데이터들을 가져와 채웁니다.4. 시안 작업이 끝난 후, 정리하여 Zeplin으로 내보냅니다.5. 심볼을 만들어야 한다면, Master파일 Symbols에 업데이트합니다.6. Master파일에 심볼을 사용하여 화면을 정리합니다.이 과정에서 생기는 큰 문제점은 모든 작업자가 심볼 구조화에 같은 기준을 가지고 있어야 한다는 점입니다. 생성 여부, 심볼 이름을 정하는 규칙 등에 대해 문서화하여 공유해도 익숙하지 않기때문에 실수가 생기기 마련입니다. 그래서 안정화되기까지 첫 구조를 잡았던 담당자가 정기적으로 확인하여, 다듬어나가는 것으로 결정했습니다. 비효율적인 방법일 수도 있지만, 동시에 구조화를 더 탄탄하게 하는 기회였습니다.잘가 포토샵.Sketch App의 업데이트에 따라 해결할 수 있는 방법이 달라지는 경우가 많았습니다. 그에 대비하여 의존성을 줄여나가는 고민을 계속하고 있으며 UI 뿐만 아니라, 작업툴 사용에 제약이 없다는 조건 하에 Overrides 기능과, Clipboard Fill, Auto Layout을 활용하여 다양한 템플릿 작업에도 사용할 수 있다고 생각합니다.#스타일쉐어 #개발팀 #개발자 #개발환경 #인사이트

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