업계에서는 대기업이나 공공기관 등의 데이터 분석 수요가 커지면서 빅데이터를 다루거나 데이터 분석가들을 찾는 기업이 늘어난다고 하는 기사나 이야기들이 떠돌아다닌다.한국정보화진흥원에서 발간한 '2015년 빅데이터 시장 현황조사'보고서에 의하면 빅데이터 공급기업과 수요기업 모두 빅데이터 분석가가 필요하다고 내다보고, 많은 데이터 분석가가 필요하다고 이야기했다.분야도 금융을 비롯하여 통신, 커머스 등을 아우르고, IT 관련부서뿐만 아니라, 현업이라고 불리는 마케팅이나 영업도 포함된 관계에서의 데이터 활용을 위해서 빅데이터 '분석가'가 필요하다고 이야기를 한다.죄송하지만.. 한국형 환경에서는 '빅데이터 분석가'나 '전문가'는 그다지 필요 없을 것 같다.1. 변화하지 않는 기업어차피 정해져 있는 프로세서, 내부 R&R과 내부 혁신을 하기 위한 인사이트를 찾고, 데이터 변수를 찾는다고 하더라도 굳이 기업 내부의 변화를 일으키지 않을 것이기 때문에 '진정한 데이터 분석가'는 해당 기업에 무의미할 것이다.정말, 전문가라면 '내부 혁신'에 대한 키워드들을 뽑아줄 텐데... 이런 이야기는 '컨설팅'업체에서도 하지 않고, 내부에서도 '금기'시 해야 할 단어들이 대부분이다.만일, 대기업인 중요 키워드가 '오너'의 키가 문제라고 지적한다면... 아마도, 해당 부서나 관련자들은 움직이지도 못할 것이다.죄송하지만, '내부 혁신'이 불가능하고, '오너'중심의 대기업은 데이터 분석가가 필요하지 않다. 다만, '오너'의 생각을 읽고서 적당하게 마사지된 '데이터'를 보여줄 '외부 데이터 분석'서비스 업체만 필요할 뿐이다.그래서, 국내에서는 데이터 분석 서비스 업체 정도가 적당하다.2. 기업과 조직에 데이터가 없다.프로세스 하단에서 동작하는 수많은 로그들을 추적 감시, 감사하는 시스템이 가동되고 있어야 하며, 고객 서비스를 하는 서비스 집단에서도 하단에서 아이디어가 상단으로 올라가는 환경들이 이미 가동되고 있어야 한다. 데이터의 대부분은 그런 인사이트를 증명하는 근거가 되기 때문이다.이미, 중요한 움직임을 보이고 있을 때에만 '의미 있는 정보'를 추출할 데이터들이 축적되는데... 사실상, 의미 없이 마사지된 '보고서'들만 존재한다.원천적으로 의미 있는 데이터를 추출할 데이터가 있어야 하는데.. 대부분이 왜곡된 정보들이거나, 특정 힘에 의해서 데이터들이 왜곡돼 있다면, 해당 기업과 조직은 데이터가 없다고 봐야 한다.3. 오랜 경험을 축적한 실전 전문가들이 일찍 퇴직한다.빅데이터를 통해서 단지 현황만을 보여주는 것이 아니라, 기업의 미래나 새로운 먹거리를 유도할 수 있는 인사이트를 추출하기 위해서는 해당 도메인이나 해당 마켓에 익숙하고 경험이 풍부한 전문가들이 같이 있어야 한다. 실제, 데이터가 의미하는 방향성이나 수치, 지수가 어떤 것을 의미하는지 읽어 줄 수 있는 것은 데이터 전문가들이 하는 일이 아니다.해당 업무와 해당 도메인의 전문가가 그 '수치'를 읽어 줄 수 있는 것이다.대부분의 기업에서 '실전'이거나 '실제 업무'에 익숙한 전문가나 경험이 축적된 사람들은 하청업체이거나 이미 퇴직한 경험이 풍부한 사람들이다.해당 기업에서는 아무리 데이터가 분석되어도 어떤 의미인지 판독해줄 사람이 없다.4. IT기술 전문가가 필요한 것이 아니다.빅데이터나 머신러닝과 같은 지식화 인사이트는 절대 IT기술이나 주변의 소프트웨어 설루션으로 만들어지는 것이 아니다. 기업 내부에 축적된 '지식'을 기반으로 '사람'을 기준으로 데이터가 만들어진다. 데이터 분석 전문가는 단지, 그것의 가치를 '판정'해줄 수 있는 기준을 마련해줄 뿐이다.대부분의 '한국형'조직들은 데이터 거버넌스 조직도 없으며, 제대로 된 인사시스템이 가동되지 않고 있다. 슬프지만, 빅데이터 전문가들은 내부에서 영입하는 것이 아니라, 내부에서 자생적으로 생성되는 것이다.자생적으로 빅데이터 전문가가 생성되지 않는 조직은 이미, 지식화가 불가능한 형태이기 때문에, 너무 무리하지 말고, 현재 환경에서 연착륙하는 것을 고려하는 것이 최선일 것이다.역시, '한국형'에서는 굳이 '빅데이터 분석가'가 필요한 것이 아니라, '빅데이터 분석가 코스프레'를 하는 사람이 필요한 것 아닌가?오너가 이야기하는 'A'를 'A'처럼 써줄 수 있는 코스프레가 가능한 사람이면 충분한 것 아닌가 한다.

클라우드 컴퓨팅은 인터넷으로 가상화 된 IT 리소스를 서비스로 제공하는 것을 의미합니다. 그리고 클라우드 컴퓨팅에서 가상화 하여 서비스로 제공하는 대상은 인프라스트럭쳐, 플랫폼, 소프트웨어입니다. AWS와 Azure가 대중화되면서 클라우드를 인프라스트럭쳐의 가상화 개념으로만 이해하기도 하지만 클라우드는 인프라스트럭쳐 뿐만이 아니라 플랫폼과 소프트까지 포함하는 온라인의 모든 영역을 다루는 꽤 광범위한 개념입니다. 그렇기 때문에 클라우드는 분야별 특성별로 나누어서 이해하는 것이 좋습니다. 클라우드 서비스의 종류는 아래와 같이 크게 3가지로 나눌 수 있습니다. Infrastructure as a Service (IaaS, 아이아스, 이에스)서비스로 제공되는 인프라스트럭처입니다. 개발사에 제공되는 물리적 자원을 가상화합니다. Platform as a Service (PaaS, 파스)서비스로 제공되는 플랫폼입니다. 개발사에 제공되는 플랫폼을 가상화합니다.Software as a Service (SaaS, 사스)서비스로 제공되는 소프트웨어입니다. 고객에게 제공되는 소프트웨어를 가상화합니다.클라우드 구분하여 알아보자IaaS: 서비스로 제공하는 인프라스트럭쳐클라우드 인프라스트럭처 서비스는 확장성이 높고 자동화된 컴퓨팅 리소스를 가상화하여 제공하는 것입니다. IaaS는 컴퓨팅, 네트워킹, 스토리지 및 기타 인프라스트럭쳐를 사용하기 위한 서비스이며 사용자는 필요할 때 마다 서비스를 통해 리소스를 구입할 수 있습니다.(IaaS는 한국에서 이아스 또는 아이아스로 부르며 영미권에서는 이에:스 또는 아이아스로 발음합니다.)PaaS: 서비스로 제공하는 플랫폼클라우드 플랫폼 서비스는 주로 응용 프로그램을 개발 할 때 필요한 플렛폼을 제공하는 것입니다. PaaS는 사용자 정의 응용 프로그램을 개발하고 사용할 수있는 개발자를위한 프레임워크를 제공합니다. 개발사는 미들웨어를 설치하지 않고도 미들웨어에서 제공하는 API를 사용하여 소프트웨어를 개발할 수 있습니다. SaaS : 서비스로 제공하는 소프트웨어클라우드 애플리케이션(소프트웨어) 서비스는 사용자에게 제공되는 소프트웨어를 가상화하여 제공하는 것입니다. SaaS는 타사 공급 업체가 관리하는 사용자에게 응용 프로그램을 제공하기 위해 인터넷을 사용합니다. 대부분의 SaaS 애플리케이션은 웹 브라우저를 통해 직접 실행되므로 클라이언트 측에서 다운로드 나 설치가 필요하지 않습니다.무엇을 제공하는가클라우드는 온라인의 광범위한 영역을 모두 다루는 광범위한 영역입니다. 클라우드 서비스들은 제공하는 범위에 따라 IaaS, PaaS, SaaS로 나뉘고 있으므로 각각의 클라우드 서비스가 제공하는 내역을 살펴보는 것은 클라우드를 이해하는 데 많은 도움이 됩니다.  IaaS: 물리적 자원 제공IaaS는 고객에게 서버, 네트웍, OS, 스토리지를 가상화하여 제공하고 관리합니다. IaaS는 가상화 된 물리적인 자산을 UI형태의 대시보드 또는 API로 제공합니다. IaaS의 고객들은 서버와 스토리지를 접근할 수 있지만 사실상 클라우드에 있는 가상 데이터 센터를 통해 리소스를 전달받는 형태입니다. IaaS는 기존의 데이터센터에서 제공받던 물리적인 자산을 완벽하게 가상화하여 제공하기 때문에 서버 사양의 변경 등 물리적 자산의 수정이 필요한 경우 기존의 방식에 비해 훨씬 빠른 대응이 가능합니다.IaaS의 제공업체는 서버, 하드 드라이브, 네트워킹, 가상화 및 스토리지를 관리하며 고객은 OS, 미들웨어, 애플리케이션 및 데이터와 같은 자원들을 관리해야 합니다. PaaS: 소프트웨어 개발을 돕는 플랫폼 제공PaaS는 고객에게 OS, 미들웨어, 런타임과 같은 소프트웨어 작성을위한 플랫폼을 가상화하여 제공하고 관리합니다. 이 가상화 된 플랫폼은 웹을 통해 제공되며 개발자는 운영 체제, 소프트웨어 업데이트, 저장소 또는 인프라에 대한 관리 없이 소프트웨어 개발에 집중할 수 있습니다.PaaS를 사용하면 기업에서는 특수 소프트웨어 구성 요소를 사용하여 PaaS에 내장 된 응용 프로그램을 설계하고 만들 수 있습니다. 이러한 응용 프로그램 또는 미들웨어는 특정 클라우드 특성을 채택 할 때 확장 가능하고 가용성이 높습니다.SaaS: 고객이 사용하는 소프트웨어 제공SaaS는 고객을 대신하여 소프트웨어와 데이터를 제공하고 관리합니다. 패키지 또는 On-Prems 방식이라고 하는 기존의 소프트웨어 전달 방식과 다르게 SaaS는 개별 컴퓨터에 응용 프로그램을 다운로드하고 설치할 필요가 없습니다. SaaS를 통해 서비스를 공급하는 업체는 데이터, 미들웨어, 서버 및 스토리지와 같은 모든 잠재적 인 기술적 문제를 관리하기 때문에 고객은 유지 보수 및 지원을 간소화 하면서 비지니스에 집중 할 수 있습니다.클라우드의 장점과 단점클라우드 인프라 서비스를 사용할 때의 장점과 클라우드 소프트웨어 서비스를 사용할 때의 장점은 다를 수 밖에 없습니다. 이에 3가지 클라우드 서비스의 장점과 단점을 각각 설명합니다. IaaS: 장점비용물리적 자원을 소비 형태로 사용하기 때문에 고정비가 들지 않습니다.속도물리적 자원을 즉시 소비할 수 있습니다.관리물리적  자원에 대한 관리를 논리적인 영역으로 대체할 수 있습니다.물리적 자원에 대한 자동화 된 배포가 가능합니다.물리적 자원에 대한 안정적인 운영을 벤더에 맞길 수 있습니다.물리적 자원에 대한 규모의 확장 또는 축소가 자유롭습니다.  PaaS: 장점비용필요한 플랫폼만 소비 형태로 사용하기 때문에 비용 부담을 덜 수 있습니다. 속도개발 및 배포 프로세스를 빠르게 확보할 수 있습니다.관리소프트웨어 유지 관리가 쉬워집니다.가상화 기술을 기반으로 구축되어 비즈니스가 변함에 따라 리소스를 쉽게 확장 또는 축소 할 수 있습니다.응용 프로그램의 개발, 테스트 및 배포를 지원하는 다양한 서비스를 제공합니다.수많은 사용자가 동일한 개발 응용 프로그램에 액세스 할 수 있습니다.PaaS: 단점특정 플랫폼 서비스에 종속될 수 있습니다.SaaS: 장점SaaS는 소프트웨어 설치, 관리 및 업그레이드와 같은 지루한 작업에 소요되는 시간과 비용을 크게 줄임으로써 직원과 회사에 많은 이점을 제공합니다. 따라서 기술 직원이 조직 내에서 보다 긴급하고 중요한 문제에 집중할 수 있습니다. 비용소프트웨어를 소비 형태로 사용하기 때문에 비용 부담을 덜 수 있습니다.속도즉시 사용이 가능합니다. 관리소프트웨어를 설치할 물리적 자원이 필요하지 않습니다.언제 어디서든 접근가능합니다.SaaS: 단점커스터마이징이 어렵습니다. 클라우드 언제 적용해야 하는가IaaS: 빠른 변화를 원한다면스타트업이나 중소기업에게 IaaS는 훌륭한 옵션이므로 하드웨어나 소프트웨어를 설치하는데 시간과 돈을 낭비 할 필요가 없습니다. IaaS는 응용 프로그램과 인프라를 완벽하게 제어하고자하는 대규모 조직에 유용하지만 실제로 소비되거나 필요로하는 것을 구매하려는 경우에만 유용합니다. 빠르게 성장하는 기업의 경우, IaaS는 요구 사항이 변화하고 발전함에 따라 특정 하드웨어 나 소프트웨어에 전념 할 필요가 없으므로 좋은 선택이 될 수 있습니다. 또한 필요에 따라 확장 또는 축소 할 수있는 많은 유연성이 있으므로 새로운 응용 프로그램에 어떤 요구가 필요한지 확실하지 않은 경우 도움이됩니다.PaaS: 신속한 개발을 원한다면PaaS를 이용하는 것이 유익하거나 필요한 경우가 많이 있습니다. 동일한 개발 프로젝트를 수행하는 여러 개발자가 있거나 다른 공급 업체도 포함해야하는 경우 PaaS는 전체 프로세스에 뛰어난 속도와 유연성을 제공 할 수 있습니다. PaaS는 사용자 정의 된 응용 프로그램을 만들려는 경우에도 유용합니다. 또한이 클라우드 서비스는 비용을 크게 절감 할 수 있으며 앱을 신속하게 개발하거나 배포하는 경우 발생하는 몇 가지 문제를 단순화 할 수 있습니다.SaaS: 비지니스에 집중하고 싶다면보안상 민감한 사항이 아니라면 모든 기업에게 SaaS는 훌륭한 옵션입니다. 또한 협업이 필요한 단기 프로젝트라면 SaaS 를 도입하는 것이 훨씬 유리합니다. 일반적으로 On-Prems 솔루션은 모바일 액세스를 지원하지 않기 때문에 모바일 액세스가 필요한 경우에도 SaaS를 사용하면 비용가 시간을 절약할 수 있습니다.클라우드 서비스 예클라우드는 적용된 분야별로 이해해야 합니다. 아래는 분야별 서비스 예입니다. IaaSAmazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, DigitalOcean, Google Compute Engine (GCE)PaaSAWS Elastic Beanstalk, Windows Azure, Heroku, Google App EngineSaaSGoogle Apps, Dropbox, Salesforce, WhaTap마무리지금도 많은 기업의 임원분들이 클라우드의 적용 여부에 대해 고민을 하고 있으며 많은 스타트업들이 클라우드 기반의 서비스를 만들어 가고 있습니다. 회사에 클라우드를 도입해야 한다면 IaaS를 도입할 지, PaaS를 도입할 지 아니면 SaaS를 도입해야 하는지 알고 있어야 합니다. 그리고 자사의 서비스가 클라우드 기반의 서비스라면 고객에게 왜 도입해야 하는지 쉽게 설명할 수 있어야 합니다. 제가 다니는 와탭랩스(whatap.io)는 국내에서 드물게 SaaS 모니터링 서비스를 제공하고 있습니다. 2015년 1월에 시작한 서비스는 이제 만 4년을 달려가고 있습니다. 앞으로 한국에서 더 많은 클라우드 서비스들이 나왔으면 합니다. #와탭랩스 #개발자 #개발팀 #클라우드서비스 #서비스소개

* 이 글은 Next.js의 공식 튜토리얼을 번역한 글입니다.** 오역 및 오탈자가 있을 수 있습니다. 발견하시면 제보해주세요!목차1편: 시작하기  - 현재 글2편: 페이지 이동3편: 공유 컴포넌트4편: 동적 페이지5편: 라우트 마스킹6편: 서버 사이드7편: 데이터 가져오기8편: 컴포넌트 스타일링9편: 배포하기개요요즘은 싱글 페이지 JavaScript 애플리케이션을 구현하는게 꽤 어려운 작업이라는 것을 대부분 알고 있습니다. 다행히도 간단하고 빠르게 애플리케이션들을 구현할 수 있도록 도와주는 몇 가지 프로젝트들이 있습니다.Create React App이 아주 좋은 예시입니다.그렇지만 여전히 적당한 애플리케이션을 구현하기까지의 러닝 커브는 높습니다. 클라이언트 사이드 라우팅과 페이지 레이아웃 등을 배워야하기 때문입니다. 만약 더 빠른 페이지 로드를 하기위해 서버 사이드 렌더링을 수행하고 싶다면 더 어려워집니다.그래서 우리는 간단하지만 자유롭게 설정할 수 있는 무언가가 필요합니다.어떻게 PHP로 웹 애플리케이션을 만드는지 떠올려봅시다. 몇 개의 파일들을 만들고, PHP 코드를 작성한 다음 간단히 배포합니다. 라우팅에 대해 걱정하지 않아도 됩니다. 그리고 이 애플리케이션은 기본적으로 서버에서 렌더링됩니다.이것이 바로 우리가 Next.js에서 수행해주는 일입니다. PHP 대신에 JavaScript와 React를 사용하여 애플리케이션을 구현합니다. Next.js가 제공하는 유용한 기능들은 다음과 같습니다:기본적으로 서버 사이드에서 렌더링을 해줍니다.더 빠르게 페이지를 불러오기 위해 자동으로 코드 스플릿을 해줍니다.페이지 기반의 간단한 클라이언트 사이드 라우팅을 제공합니다.Hot Module Replacement(HMR)을 지원하는 Webpack 기반의 개발 환경을 제공합니다.Express나 다른 Node.js HTTP 서버를 구현할 수 있습니다.사용하고 있는 Babel과 Webpack 설정을 원하는 대로 설정할 수 있습니다.설치하기Next.js는 Windows, Mac, Linux와 같은 환경에서 동작합니다. Next.js 애플리케이션을 빌드하기 위해서는 Node.js가 설치되어 있어야 합니다.그 외에도 코드를 작성하기 위한 텍스트 에디터와 몇 개의 명령어들을 호출하기 위한 터미널 애플리케이션이 필요합니다.Windows 환경이라면 PowerShell을 사용해보세요.Next.js는 모든 셀과 터미널에서 동작하지만 튜토리얼에서는 몇 개의 특정한 UNIX 명령어를 사용합니다.더 쉽게 튜토리얼을 따르기 위해서는 PowerShell 사용을 추천합니다.맨 먼저 다음 명령어를 실행시켜 간단한 프로젝트를 생성하세요:$ mkdir hello-next$ cd hello-next$ npm init -y$ npm install --save react react-dom next$ mkdir pages그런 다음 hello-next 디렉토리에 있는 "package.json" 파일을 열고 다음과 같은 NPM 스크립트를 추가해주세요.이제 모든 준비가 끝났습니다. 개발 서버를 실행시키기 위해 다음 명령어를 실행시키세요:$ npm run dev명령어가 실행되었다면 브라우저에서 http://localhost:3000 페이지를 여세요.스크린에 보이는 출력값은 무엇인가요?- Error No Page Found- 404 - This page could not be found- Hello Next.js- Hello World404 Page다음과 같은 404 페이지가 보일 것입니다.첫 번째 페이지 생성하기첫 번째 페이지를 생성해봅시다.pages/index.js 파일을 생성하고 다음의 내용을 추가해주세요:이제 http://localhost:3000 페이지를 다시 열면 "Hello Next.js" 글자가 있는 페이지가 보일 것입니다.pages/index.js 모듈에서 간단한 React 컴포넌트를 export 했습니다. 여러분도 React 컴포넌트를 작성하고 export 할 수 있습니다.React 컴포넌트가 default export 인지 확인하세요.이번에는 인덱스 페이지에서 문법 에러를 발생시켜봅시다. 다음은 그 예입니다: (간단하게HTML 태그를 삭제하였습니다.)http://localhost:3000 페이지에 로드된 애플리케이션은 어떻게 되었나요?- 아무일도 일어나지 않는다- 페이지를 찾을 수 없다는 에러가 발생한다- 문법 에러가 발생한다- 500 - Internal Error가 발생한다에러 다루기기본적으로 Next.js는 이런 에러들을 추적하고 브라우저에 표시해주므로 에러들을 빨리 발견하고 고칠 수 있습니다.문제를 해결하면 전체 페이지를 다시 로드하지 않고 그 페이지가 즉시 표시됩니다. Next.js에서 기본적으로 지원되는 웹팩의 hot module replacement 기능을 사용하여 이 작업을 수행합니다.You are Awesome첫 번째 Next.js 애플리케이션을 구현하였습니다! 어떠신가요? 마음에 드신다면 더 많이 배워봅시다.마음에 들지 않는다면 우리에게 알려주세요. Github 저장소의 issue나 Slack의 #next 채널에서 이야기 할 수 있습니다.#트레바리 #개발자 #안드로이드 #앱개발 #Next.js #백엔드 #인사이트 #경험공유

비트윈에는 커플들이 서로에게 감정을 더욱 잘 표현할 수 있도록 스티커를 전송할 수 있는 기능이 있습니다. 이를 위해 스티커 스토어에서 다양한 종류의 스티커를 제공하고 있으며 사용자들은 구매한 스티커를 메시지의 첨부파일 형태로 전송을 할 수 있습니다. 저희가 스티커 시스템을 구현하면서 맞딱드린 문제와 이를 해결한 방법, 그리고 프로젝트를 진행하면서 배운 것들에 대해 소개해 보고자 합니다.스티커 시스템 아키텍처¶비트윈에서 스티커 기능을 제공하기 위해 다양한 구성 요소들이 있습니다. 전체적인 구성은 다음과 같습니다.비트윈 서버: 이전에 소개드렸었던 비트윈의 서버입니다. 비트윈의 채팅, 사진, 기념일 공유 등 제품내의 핵심이 되는 기능을 위해 운영됩니다. 스티커 스토어에서 구매한 스티커는 비트윈 서버를 통해 상대방에게 전송할 수 있습니다.스티커 스토어 서버: 스티커를 구매할 수 있는 스토어를 서비스합니다. 스티커 스토어는 웹페이지로 작성되어 있고 아이폰, 안드로이드 클라이언트와 유기적으로 연동되어 구매 요청 등을 처리합니다. 처음에는 Python과 Flask를 이용하여 구현하려 하였으나 결국엔 서버 개발자들이 좀 더 익숙한 자바로 구현하기로 결정하였습니다. Jetty와 Jersey를 사용하였고, HTML을 랜더링하기 위한 템플릿 엔진으로는 Closure Template을 이용하였습니다. ORM으로는 Hibernate/JPA, 클라이언트와 웹페이지간 연동을 위해서 Cordova를 이용하였습니다. EC2에서 운영하고 있으며 데이터베이스로는 RDS에서 제공하는 MySQL을 사용합니다. 이미 존재하는 솔루션들을 잘 활용하여 최대한 빨리 개발 할 수 있도록 노력을 기울였습니다.스티커 다운로드 서버: 스티커는 비트윈에서 정의한 특수한 포맷의 파일 형태로 제공됩니다. 기본적으로 수 많은 사용자가 같은 스티커 파일을 다운로드 받습니다. 따라서 AWS에서 제공하는 CDN인 CloudFront을 이용하며, 실제 스티커 파일들은 S3에서 호스팅합니다. 그런데 스티커 파일들은 디바이스의 해상도(DPI)에 따라 최적화된 파일들을 내려줘야하는 이슈가 있었습니다. 이를 위해 CloudFront와 S3사이의 파일 전송에 GAE에서 운영중인 간단한 어플리케이션이 관여합니다. 이에 대해서는 뒷편에서 좀 더 자세히 설명하도록 하겠습니다.구현상 문제들과 해결 방법들¶적정 기술에 대해 고민하다¶스티커 스토어 서버를 처음 설계할때 Flask와 SQLAlchemy를 이용하여 구현하고자 하였습니다. 개발팀 내부적으로 웹서버를 만들때 앞으로 Python과 Flask를 이용해야겠다는 생각이 있었기 때문이며, 일반적으로 Java보다는 Python으로 짜는 것이 개발 효율이 더 좋다는 것은 잘 알려진 사실이기도 합니다. 하지만 Java에 익숙한 서버 개발자들이 Python의 일반적인 스타일에 익숙하지 않아 Python다운 코드를 짜기 어려웠고, 오히려 개발하는데 비용이 더 많이 들어갔습니다. 그래서 개발 중에 다시 웹 서버는 자바로 짜게 되었고, 여러가지 스크립트들만 Python으로 짜고 있습니다. 실제 개발에 있어서 적절한 기술의 선택은 실제 프로젝트에 참여하는 개발자들의 능력에 따라 달라져야한다는 것을 알게되었습니다.스티커 파일 용량과 변환 시간을 고려하다¶사용자는 스티커 스토어에서 여러개의 스티커가 하나로 묶인 스티커 묶음을 구매하게 됩니다. 구매 완료시 여러개의 스티커가 하나의 파일로 압축되어 있는 zip파일을 다운로드 받게 됩니다. zip파일내의 각 스티커 파일에는 스티커를 재생하기 위한 스티커의 이미지 프레임들과 메타데이터에 대한 정보들이 담겨 있습니다. 메타데이터는 Thrift를 이용하여 정의하였습니다.스티커 zip파일 안에는 여러개의 스티커 파일이 들어가 있으며, 스티커 파일은 다양한 정보를 포함합니다카카오톡의 스티커의 경우 애니메이션이 있는 것은 배경이 불투명하고 배경이 투명한 경우에는 애니메이션이 없습니다. 하지만 비트윈 스티커는 배경이 투명하고 고해상도의 애니메이션을 보여줄 수 있어야 했습니다. 배경이 투명한 여러 장의 고해상도 이미지를 움직이게 만드는 것은 비교적 어려운 점이 많습니다. 여러 프레임의 이미지들의 배경을 투명하게 하기 위해 PNG를 사용하면 JPEG에 비해 스티커 파일의 크기가 너무 커집니다. 파일 크기가 너무 커지면 당시 3G 환경에서 다운로드가 너무 오래 걸려 사용성이 크게 떨어지기 때문에 무작정 PNG를 사용할 수는 없었습니다. 이에 대한 해결책으로 투명 기능을 제공하면서도 파일 크기도 비교적 작은 WebP를 이용하였습니다. WebP는 구글이 공개한 이미지 포맷으로 화질 저하를 최소화 하면서도 이미지 파일 크기가 작다는 장점이 있습니다. 각 클라이언트에서 스티커를 다운 받을때는 WebP로 다운 받지만, 다운 받은 이후에는 이미지 로딩 속도를 위해 로컬에 PNG로 변환한 스티커 프레임들을 캐싱합니다.그런데 출시 된지 오래된 안드로이드나 iPhone 3Gs와 같이 CPU성능이 좋지 않은 단말에서 WebP 디코딩이 지나치게 오래 걸리는 문제가 있었습니다. 이런 단말들은 공통적으로 해상도가 낮은 디바이스였고, 이 경우에는 특별히 PNG로 스티커 파일을 만들어 내려줬습니다. 이미지의 해상도가 낮기 때문에 파일 크기가 크지 않았고, 다운로드 속도 문제가 없었기 때문입니다.좀 더 나은 주소 포맷을 위해 GAE를 활용하다¶기본적으로 스티커는 여러 사용자가 같은 스티커 파일을 다운받아 사용하기 때문에 CDN을 이용하여 배포하는 것이 좋습니다. CDN을 이용하면 스티커 파일이 전 세계 곳곳에 있는 엣지 서버에 캐싱되어 사용자들이 가장 최적의 경로로 파일을 다운로드 받을 수 있습니다. 그래서 AWS의 S3와 CloudFront를 사용하여 스티커 파일을 배포하려고 했습니다. 또한, 여러 해상도의 디바이스에서 최적의 스티커를 보여줘야 했습니다. 이 때문에 다양한 해상도로 만들어진 스티커 파일들을 S3에 올려야 했는데 클라이어트에서 스티커 파일을 다운로드시 주소 포맷을 어떻게 가져가야 할지가 어려웠습니다. S3에 올리는 경우 파일와 디렉터리 구조 형태로 저장되기 때문에 아래와 같은 방법으로 저장이 가능합니다.http://dl.sticker.vcnc.co.kr/[dpi_of_sticker]/[sticker_id].sticker하지만, 이렇게 주소를 가져가는 경우 클라이언트가 자신의 해상도에 맞는 적절한 스티커의 해상도를 계산하여 요청해야 합니다. 이것은 클라이언트에서 서버에서 제공하는 스티커 해상도 리스트를 알고 있어야 한다는 의미이며, 이러한 정보들은 최대한 클라이언트에 가려 놓는 것이 유지보수에 좋습니다. 클라이언트는 그냥 자신의 디스플레이 해상도를 전달하기만 하고, 서버에서 적절히 계산하여 알맞은 해상도의 스티커 파일을 내려주는 것이 가장 좋습니다. 이를 위해 스티커 다운로드 URL을 아래와 같은 형태로 디자인하고자 하였습니다.http://dl.sticker.vcnc.co.kr/[sticker_id].sticker?density=[dpi_of_device]하지만 S3와 CloudFront 조합으로만 위와 같은 URL 제공은 불가능하며 따로 다운로드 서버를 운영해야 합니다. 그렇다고 EC2에 따로 서버를 운영하는 것은 안정적인 서비스 운영을 위해 신경써야할 포인트들이 늘어나는 것이어서 부담이 너무 컸습니다. 그래서, 아래와 같이 GAE를 사용하기로 하였습니다.GAE는 구글에서 일종의 클라우드 서비스(PaaS)로 구글 인프라에서 웹 어플리케이션을 실행시켜 줍니다. GAE에 클라이언트에서 요청한 URL을 적절한 S3 URL로 변환해주는 어플리케이션을 만들어 올렸습니다. 일종의 Rewrite Engine 역할을 하는 것입니다. 서비스의 안정성은 GAE가 보장해주고, S3와 CloudFront의 안정성은 AWS에서 보장해주기 때문에 크게 신경쓰지 않아도 장애 없는 서비스 운영이 가능합니다. 또한 CloudFront에서 스티커 파일을 최대한 캐싱 하며 따라서 GAE를 통해 새로 요청을 하는 경우는 거의 없기 때문에 GAE 사용 비용은 거의 발생하지 않습니다. GAE에는 클라이언트에서 보내주는 해상도를 보고 적당한 해상도의 스티커 파일을 내려주는 아주 간단한 어플리케이션만 작성하면 되기 때문에 개발 비용도 거의 들지 않았습니다.토큰을 이용해 보안 문제를 해결하다¶실제 스티커를 구매한 사용자만 스티커를 사용할 수 있어야 합니다. 스티커 토큰을 이용해 실제 구매한 사용자만 스티커를 전송할 수 있도록 구현하였습니다. 사용자가 스티커 스토어에서 스티커를 구매하게 되면 각 스티커에 대한 토큰을 얻을 수 있습니다. 스티커 토큰은 다음과 같이 구성됩니다.토큰 버전, 스티커 아이디, 사용자 아이디, 유효기간, 서버의 서명서버의 서명은 앞의 네 가지 정보를 바탕으로 만들어지며 서버의 서명과 서명을 만드는 비밀키는 충분히 길어서 실제 비밀키를 알지 못하면 서명을 위조할 수 없습니다. 사용자가 자신이 가지고 있는 스티커 토큰과 그에 해당하는 스티커를 비트윈 서버로 보내게 되면, 비트윈 서버에서는 서명이 유효한지 아닌지를 검사합니다. 서명이 유효하다면 스티커를 전송이 성공하며, 만약 토큰이 유효하지 않다면 스티커의 전송을 허가하지 않습니다.못다 한 이야기¶비트윈 개발팀에게 스티커 기능은 개발하면서 우여곡절이 참 많았던 프로젝트 중에 하나 입니다. 여러 가지 시도를 하면서 실패도 많이 했었고 덕분에 배운 것도 참 많았습니다. 기술적으로 크게 틀리지 않다면, 빠른 개발을 위해서 가장 익숙한 것으로 개발하는 것이 가장 좋은 선택이라는 알게 되어 스티커 스토어를 Python 대신 Java로 구현하게 되었습니다. 현재 비트윈 개발팀에서 일부 웹사이트와 스크립트 작성 용도로 Python을 사용하고 있지만 Python을 잘하는 개발자가 있다면 다양한 프로젝트들를 Python으로 진행할 수 있다고 생각합니다. 팀내에 경험을 공유할 수 있는 사람이 있다면 피드백을 통해 좋은 코드를 빠른 시간안에 짤 수 있고 뛰어난 개발자는 언어와 상관없이 컴퓨터에 대한 깊이 있는 지식을 가지고 있을 것이기 때문입니다.네 그렇습니다. 결론은 Python 개발자를 모신다는 것입니다.저희는 언제나 타다 및 비트윈 서비스를 함께 만들며 기술적인 문제를 함께 풀어나갈 능력있는 개발자를 모시고 있습니다. 언제든 부담없이 [email protected]로 이메일을 주시기 바랍니다!