안녕하세요. 타운컴퍼니 R&D 파트의 백대현입니다.타운컴퍼니는 단체들를 위한 공동구매 플랫폼인 타운어스를 운영하는 스타트업입니다. 기술블로그를 시작하며 최근 오픈한 타운어스 2.0에 대한 소개, 타운컴퍼니 기술조직인 R&D 파트에 대한 소개를 드리려 합니다.타운어스는 대학생들이 학교 내에서 자주 진행하는 공동구매가 굉장히 복잡하고 만족하기 어렵다는 문제를 해결하기 위해 시작되었습니다. 수작업으로 진행하던 공동구매를 플랫폼화 시켜 편하게 공동구매를 진행할 수 있게 만들고, 전국단위로 공동구매를 진행하여 최저가로 구매할 수 있도록 하였습니다.2014년 9월 오픈베타서비스인 캠퍼스샵을 시작하였고 이어서 2015년 6월 정식서비스 타운어스를 런칭하여 2년 넘게 폭발적으로 성장해왔습니다.사실 그 동안 타운어스 사이트에 대한 아쉬움이 많았습니다. 사이트가 초기에 린(Lean)하게 만들어진 이후에 몇차례 업데이트를 거쳐 타운어스 비즈니스를 받쳐주고 있었지만 내부 개발팀의 부재, 인력부족으로 유지보수가 잘 되지 않고 있었습니다. 그 와중에 몇 차례의 비즈니스 전략 변경(Pivot)을 거치면서 기술과 비즈니스의 괴리가 점점 벌어지게 되었습니다.타운어스 신규플랫폼타운컴퍼니에서는 여러 고민을 거쳐 한층 업그레이드 된, 이제 대학생 뿐만 아니라 모든 단체를 위한 공동구매 커머스 플랫폼으로 거듭나고자 타운어스 2.0 프로젝트를 시작하며 기획팀, 디자인팀, 개발팀으로 이루어진 R&D 파트를 출범하고 기술조직을 구성하였습니다.새로 출범한 타운컴퍼니 R&D 파트에서는 물려받은 기존 코드베이스를 유지하며 플랫폼을 개선할 것인지, 부채를 청산하고 새로운 코드베이스를 쌓을 것인지 많은 고민을 했습니다. 결론적으로 새로운 코드베이스로 프로젝트를 진행하기로 하였는데 대표적인 이유는 아래와 같았습니다.타운어스 2.0에서 변경되어야할 기획이 상당히 많아 재설계가 필요함비즈니스적 전략 변경을 서비스에 반영하기 위해 변경해야할 기획이 상당히 많고 그 동안 기술에 반영되지 않은 비즈니스 요구사항이 많아 여려 요구사항이 복합적으로 고려되어야함서비스 아키텍처가 연속성이 없음초기에 MVP로 시작된 코드베이스가 연속적인 기술조직이 발전시키지 못하고 외주 개발과 인력 변경을 거치다 보니 일관적이지 않고 누수가 많음버그 빚더미인력부족으로 인해 그 동안 유지보수가 되지 않아 해결해야할 버그가 복합적으로 존재함 (해결되지 않은 리포팅된 이슈 450여개 OMG)위 외의 여러 이유로 타운컴퍼니 R&D 파트에서는 기술부채 파산을 선택하고, 새로운 코드베이스에서 프로젝트를 시작하기로 하였습니다.신규플랫폼 간략 소개결론적으로 타운어스 신규플랫폼은 전체적인 일정과 인력을 고려하여 우선 부분적으로 오픈하게 되었습니다. 가장 많은 사용자들이 사용하는 단체의류공동구매에 대한 서비스를 먼저 개발하게 되었고 그 외 카테고리의 공동구매는 기존플랫폼에서 서비스하고 있습니다.이렇게 시작한 타운어스 신규플랫폼의 현재 오픈한 변경 사항은 크게 아래와 같습니다.전체적인 UX/UI 업데이트공동구매를 더 편하게 시작하고 진행하고 마무리할 수 있도록 개선“공동구매방”을 친숙하게 사용할 수 있도록 유도하였습니다.단체의류 커스터마이징 기능 강화커스터마이징 의류 종류 확장 : 과잠, 코치자켓, 티셔츠 (점진적으로 확대할 예정)커스터마이징 예상가격 계산 기능편하게 단체의류 디자인을 미리 해볼 수 있는 서비스를 제공합니다.최근 오픈을 시작으로 타운컴퍼니 R&D 파트에서는 지속적으로 서비스를 발전시켜 세상 모든 단체활동을 위한 공동구매, 타운어스에 걸맞는 공동구매 커머스 플랫폼으로 만들어갈 예정입니다.기술 스택과 조직 문화타운컴퍼니 R&D 파트의 기술에 대해서는 꾸준히 소개를 드리려 합니다. 때문에 오늘은 조직 문화와 기술 스택에 대해서 간단하게 소개를 드리겠습니다.프로젝트 진행협업툴로 JIRA, Confluence, Slack을 사용하고 있습니다.프로젝트는 Agile Kanban 방식으로 테스트 주도 개발, 코드 리뷰, 페어프로그래밍을 통해 진행하고 있습니다.서비스에 대한 충분한 고민 이후에 개발을 진행하려 노력합니다.기술 스택Back-End는 Django 1.11 (DRF) 기반으로 개발하며, AWS, MySQL, Vagrant, Docker 같은 기술을 사용하고 있습니다.Front-End는 Angular 5.1을 사용해서 개발하고 있으며 Less, RxJS, Webpack 등의 기술을 사용하고 있습니다.UX/UI에 Sketch와 Zeplin을 주로 사용하고 있습니다.CI(Continuous Integration)로 Travis-CI, 배포 관리로 Fabric과 AWS CLI, 버그 리포팅으로 Sentry.io, 플랫폼 모니터링으로 ELK(ElasticSearch, Logstash, Kibana)를 사용하고 있습니다.지향하는 조직 문화 및 지원자유롭고 주도적인 조직 환경시간에 쫓겨 비루한 코드를 생산하지 않도록유연한 리모트 근무지시가 아니라 스스로 할 일을 찾는 자율 속에서 책임을 다하는 문화자유롭게 의견을 제시할 수 있는 편한 분위기건강한 비판과 토론을 장려하는 커뮤니케이션 문화이상을 추구하되 비즈니스에 기반한이상적인 기획, 디자인, 개발을 지향하지만 비즈니스 영역에 기반한 의사결정회사 모든 조직들이 더 부가가치가 높은 업무에 집중할 수 있는 환경 조성을 위해 노력TOY TIME매주 금요일 4시부터 7시까지 3시간 자유로운 주제로 프로젝트 진행세미나, 컨퍼런스 참가 적극 장려 및 도서 지원저희는 아직 성장하고 있는 만큼 개선할 점도 많고 배워야하는 부분도 많이 있습니다. 그 만큼 기술블로그를 통해 저희가 고민하고 겪었던 기술을 공유하고 소통하며 서로 성장할 수 있는 기회가 되었으면 합니다.잘 부탁드립니다.#타운컴퍼니 #서비스소개 #기업문화 #사내복지 #조직문화 #원격근무 #디지털노마드 #재택근무

지난 8월30일, 매일경제신문이 주최하고 과학기술정보통신부와 금융위원회, 금융감독원이 후원한 매경핀테크어워드2018에서 렌딧이 최우수상을 수상했다. 렌딧이 굳이 이런 경연대회에 참여를 한 이유는 ‘P2P금융산업에서 기술력과 고도의 엔지니어링 파워가 얼마나 중요한 지’를 널리 알리고 싶기 때문이었다.매경핀테크어워드 수상 소식을 들은 후, 엔지니어링팀 렌딧맨들과최근 렌딧은 개발자 채용에 그 어느때보다도 열심이다. 많은 개발자들과 만나 P2P금융산업의 미래와 우리 회사가 하는 일에 대해 설명하고 좋은 개발자를 영입하기 위해 노력하고 있다. 그런데 생각보다 훨씬 더 개발자들에게 P2P금융기업이 어떤 일을 하고 있고, 왜 개발자가 도전할 만한 분야인지 알려져 있지 않다는 사실을 알게 되었다. 이번 글에서는 렌딧이 하는 일을 바탕으로 P2P금융회사에서 왜 고도의 소프트웨어 엔지니어링이 필수적으로 필요하고, 개발자 여러분이 어떤 일에 도전해 볼 수 있는지에 대해 설명해 보려고 한다. 우선 대출과 투자 등 모든 서비스가 기존 금융회사와 달리 온라인 상에서 이루어진다. 특히 렌딧이 집중하고 있는 개인신용 P2P금융의 경우, 대출 심사와 집행, 투자 모집과 운용 등 서비스 전 과정을 100% 온라인, 비대면 서비스로 구축하고 있는 디지털 금융 플랫폼이다.대출 서비스에서는 머신러닝 기반의 대출자 심사평가모델 개발이 핵심적이다. 렌딧이 자체 개발한 렌딧 개인신용평가시스템(Lendit Credit Scoring System)을 예로 들어 보겠다. 신용평가사에서 제공하는 250여가지의 금융 데이터를 순식간에 분석해 모든 대출 신청자마다 개인화 된 적정금리를 산출해 내는 시스템이다. P2P금융기업인 렌딧이 개발한 심사평가모델을 기존 금융권의 심사평가모델과 비교할 때 가장 큰 차이점은, 머신러닝 기법을 사용해 각종 금융 데이터의 최근 12개월 간 트렌드를 분석한다는 점. 이를 통해 보다 정교하게 개인의 신용을 평가해 낸다. 여기에 추가적으로 신용평가사에서 제공하는 사기정보공유(Fraud Bureau)데이터, 직장 신용정보, 상환 정보 등을 종합적으로 반영하고 있다. 최근에는 대출자가 제출하는 신분증 확인 과정에 머신러닝을 적용해 자동화해 나가기 시작했다. 투자 서비스에서는 실시간으로 분산투자 포트폴리오를 추천해 주는 알고리듬이 돌고 있다. 투자자가 투자할 금액을 입력하면 눈깜짝할 사이에 현재 투자 가능한 채권을 조합해 분산투자 포트폴리오를 추천해 주는 시스템이다. 포트폴리오에 조합된 모든 채권에 투자금을 일정한 비율로 고르게 나누어 분산투자할 수 있도록 추천해 주는 것이 특징이다. 렌딧이 개발한 분산투자 시스템은 투자자 1인이 수백~수천개의 채권에 분산하는 것과 동시에, 채권 1개도 평균 1,303명, 최대 3,814명(기준 2018년 6월30일 현재)이 나누어 리스크를 분산하도록 개발되어 있다. 이렇게 분산투자를 시스템적으로 활성화 시키고 있는 덕분에, 현재까지 렌딧의 모든 투자자가 하고 있는 분산투자의 총 누적 건수는 거의 800만 건에 육박하는 수준이다. 점점 더 많은 데이터가 축적되고 있기 때문에, 이러한 데이터를 바탕으로 고객에게 제공할 수 있는 서비스 아이디어도 하루 하루 쌓여 가고 있는 중이다.P2P금융산업이 가장 발전한 시장인 미국의 경우, 최대 규모인 렌딩클럽 한 회사가 미국 개인신용대출 시장 전체의 약 1.5%이상을 차지할만큼 금융 시장을 혁신해 나가고 있다. 렌딧 역시 지난 3년간 빅데이터 분석에 기반한 정교한 신용평가를 통해, 대출 고객의 이자를 총 100억원이 넘게 절약해 드리는 성과를 만들어 냈다. 그간 기존 금융회사들이 만들어 내지 못한 중금리 대출 시장을 스타트업인 렌딧이 활짝 열어낸 것이다.렌딧에서 우리 렌딧맨들과 함께 한국의 금융을 혁신하는 금융 플랫폼을 만들어 가실 엔지니어 여러분을 기다립니다. 관심있는 분은 주저없이 [email protected] 로 연락 주세요. 많은 엔지니어 여러분과 만나뵙고 싶습니다. 

이번 5회차 수업에서는 베이즈 결정이론(Bayes Decision Theory)과 가우시안 혼합모형(Gaussian Mixture model)에 대해 배웠어요.1980년대 이후 세계 금융시장에서 위험관리를 계량화한 것은 확률이론, 그중에서도 ‘베이즈 정리’가 있었기에 가능했어요. 이전의 경험과 현재의 증거를 토대로 사건의 확률을 추론하는 알고리즘 덕분에 온갖 파생상품이 탄생했어요. 그런데 베이즈 정리는 오랫동안 금기시됐는데요. 주관적인 믿음을 측정하기 때문에 합리적이지 않다는 이유에서였다고 해요. 하지만 베이즈 정리의 활용도는 갈수록 커지고 있어요. 암호 해독부터 전쟁 중 의사결정, 실종된 사람이나 선박의 위치 추정, 암 발병률 예측, 스팸메일 걸러내기 등 무한대에 가깝다고 해요. 이번  필기노트에서는 베이즈 결정이론에 대해 알아볼게요.Bayes Decision Theory베이즈 결정이론은 패턴 인식을 위한 통계적 접근 방법이에요. 베이즈가 제시한 통계적 방법을 통해 의사 결정을 하는 방법이죠. 전통적 통계 방식은 통계적 추리를 할 때 표집으로 얻은 정보만 사용해요. 베이지안 확률이 전통적 통계 방식과 다른 점은 학습자가 기존에 가지고 있는 사전 정보를 활용한다는 것인데요. 불확실한 상황에서 통계적으로 얻은 정보를 가지고 의사 결정을 해야 하는 경제학, 경영학 등 여러 분야에서 많이 사용되고 있어요.베이즈 결정이론에 사용되는 베이즈 정리(Bayes rule)에 대해 간단한 예시를 들어볼게요.우리가 은행 지점장이라고 가정해봐요. 고객에게 돈을 빌려줄 수는 있지만 아무에게나 막 빌려줄 수는 없겠죠?그래서 은행 고객을 high-risk, 즉 돈을 빌려줘도 안 갚을 확률이 높은 고객과 low-risk, 즉 돈을 빌려주면 갚을 확률이 높은 고객으로 나눌 거예요.그런데 은행 고객이 돈을 갚을지 안 갚을지를 판단하는 기준이 있어야겠죠? 그래서 고객의 연봉(yearly income)과 현재 은행 계좌 보유금액(savings)을 가지고 판단할 거예요. 이렇듯 변수가 두 개만 있을 때 우리는 이항분포를 사용해서 의사를 결정해요. 위에서는 두 가지 고객이 존재하므로 이항분포를 사용해서 고객에게 돈을 빌려줄지 여부를 결정하죠. 결정을 내릴 때는 확률이 큰 쪽을 선택할 거예요. 확률이 큰 쪽을 선택하는 것은 이성적인 판단이기 때문이에요. 그래서 고객 x가 high risk일 확률(P(C=1|x)이 x가 low-risk일 확률(P(C=0|x)보다 크다면 1이라는 결정을 내리고, 작다면 0이라는 결정을 내려요.하지만 우리가 내리는 결정에도 error(=risk)가 존재하겠죠?확률의 합은 항상 1이고 결정은 항상 P(C=1|x)나 P(C=0|x) 중 확률이 큰 쪽이기 때문에 1에서 그 확률을 빼면 그 결정의 error가 돼요. 베이즈 결정이론은 이처럼 분류하고자 하는 물체들에 대해서 사전 정보가 주어지는 경우에 사용이 될 수 있는 이론이에요.Bayes’ rule베이즈 결정이론에는 베이즈 정리(Bayes’ rule)가 사용되는데요. 자세히 살펴볼게요.- P(C) : prior probability(선행 확률, 특정 사건이 일어날 것에 대한 추가 정보를 획득하지 못한 확률)로 여기서는 x가 어떤 값을 가지든 C가 1일 확률을 말해요.- p(x|C) : likelihood(우도, C가 주어졌을 때 조건부 확률) C가 주어졌을 때 x를 가지고 있을  확률을 말해요. 따라서 x값에 따라 확률이 달라져요. 예를 들어 p(x|C = 1) 은 C가 1인 즉 high risk인 고객이 x를 가지고 있을 확률을 나타내요.- p(x) : evidence(증거)는 C와 상관없이  x가 나타날 확률이에요.- p(C|x) : posterior probability(사후 확률)로 우리는 사후 확률을 기반으로 아래와 같이 decision을 내려요.위의 예시처럼 두 가지 고객만 있는 상황(이항분포)이 아니라 K명의 고객이 있는 경우(다항분포)는 어떻게 계산할까요? 이 경우에도 베이즈 정리가 적용되는데 식이 조금 달라져요.p(x) 구하는 식만 달라지고 나머지는 위에서 봤던 예시와 같아요. 그리고 이항분포의 error는 1에서 둘 중에 큰 확률을 뺐듯이 다항분포의 error도 아래와 같이 구해요.Loss and Risk위의 이항분포에서는 고객에게 돈을 빌려줌으로써 돈을 못 받는 손실(Loss)이 존재하고 돈을 못 받을 것 같은 고객에게 빌려주지 않음으로써 생기는 손실이 존재해요. 이 중 어떤 것이 더 손실이 적을지 생각해봐야겠죠?의사 결정을 하는 행동(action)을 αi라고 했을 때 αi에 대한 손실을 λik라고 정의할게요.위의 식은 예상되는 손실값이에요. 이 손실값은 실제로는 k인 상황이지만 행동 αi를 취해서 생기는 손실이에요.손실을 줄여야 하기 때문에 가장 작은 손실이 생기는 행동을 취해야 해요. 따라서 위의 식을 보면 argmin함수를 이용해서 k개의 행동 중 가장 작은 손실을 취해요.Reject 의사 결정이 어려운 경우에는 의사 결정을 피하는 것이 더 적절한 경우도 있어요. 이때는 어떠한 행동도 하지 않는 행동 αK+1을 추가해요.action αK+1을 추가하면 αK+1에 따른 손실 λik 또한 하나가 더 늘어요.위의 수식은 reject 행동을 포함했을 때 결정을 내리는 식인데 간단하게 참고하시면 될 것 같아요.이번에는 베이즈 결정이론에 대해 자세하게 다뤘는데요. 이번 수업은 교수님께서 많은 것을 가르쳐주셔서 저 같은 초보자가 듣기에 조금 힘든 점이 있었어요. 벌써 8주차 이론수업의 절반 이상이 지났는데요. 5주 동안 배운 많은 이론들을 코드로 능숙하게 표현하는 데에는 많은 노력이 필요하겠지만, 이만큼 왔다는 것만으로도 뿌듯한 기분이 들어요. 8주차부터 시작하게 될 팀 프로젝트에서 실력 발휘를 하기 위해서 더 열심히 수업에 임해야겠어요!* 이 글은 AI스쿨 - 인공지능 R&D 실무자 양성과정 5주차 수업에 대하여 수강생 최유진님이 작성하신 수업 후기입니다.

디버깅(Debugging)은 오류가 발생했을 때 발생 위치를 확인할 수 있는 방법입니다. 앱이 일시 중지된 상태에서 변수를 검사하고 식을 평가해 런타임 오류 원인을 판별할 수 있죠. 중단점 걸기우선 확인하고 싶은 라인에 중단점을 걸어 앱 실행을 일시 중지합니다. 중단점을 거는 방법은 라인 옆의 빈공간을 클릭 하거나 단축키 (Command+F8 / Control+F8)를 클릭합니다. 아래 이미지의 라인 옆의 빨간 점이 중단점입니다.앱이 실행 중일 때오른쪽 상단의 Attach debugger to Android process를 클릭해 디버깅 모드를 실행할 수 있습니다.앱이 실행 중이지 않을 때Debug ‘app’ 버튼 또는 단축키(^D)를 클릭해 디버깅 모드를 실행합니다.앱이 실행되다가 단점을 만나면 아래와 같이 앱은 일시중지될 겁니다.이때 디버깅 탭의 도구들을 사용해서 앱의 상태를 확인할 수 있습니다.만약 Variables 영역이 보이지 않으면, 1번 영역에서 Restore Variables View를 클릭합니다. 이 영역은 변수의 객체 트리를 확인할 수 있습니다.변수 위에 마우스 커서를 올리면 Variables 영역을 보지 않고도 변수를 확인할 수 있습니다. + 를 누르면 더 자세한 객체 트리도 확인할 수 있습니다. 객체는 왼쪽의 화살표를 누르면 객체에 속한 필드도 확인할 수 있습니다.객체 트리 확인객체에 속한 필드 확인2번 영역은 현재 어느 메서드에 멈춰있는지 알려줍니다. main에서 시작해 run, invoke… onCreateView에 일시중지한 것을 보여줍니다.1번 영역의 Restore Watches View를 클릭하면 아래 화면이 보입니다.Watches는 break 된 상태에서 코드를 실행할 수 있는 창입니다. 모든 코드를 사용할 수 있는 것은 아니고 현재 라인에서 사용 가능한 코드만 쓸 수 있습니다. + 버튼을 눌러 확인하고 싶은 코드를 입력하면 결과를 바로 확인할 수 있습니다.아래 이미지는 디버깅 탭입니다. 각 버튼의 기능을 알아볼까요?디버깅 탭중단점을 만나 일시중지된 상태에서 Step Over 버튼을 클릭해 다음 줄로 이동합시다.Step Into 버튼을 클릭해 getContents() 메서드의 첫 라인으로 이동합니다.Step Out 버튼을 클릭해 getContents() 메서드 밖의 다음 줄로 이동합니다.Step Over 버튼을 눌러 코드의 다음 줄로 이동합니다.지금까지 안드로이드 디버깅 방법을 알아봤습니다. 기능이 많아서 처음부터 다 활용할 순 없겠지만 계속 기능을 사용하다 보면 점점 익숙해지지 않을까요? 참고앱 디버깅  |  Android Developers급식어플 블로그 : 네이버 블로그글김보예 사원 | R&D 개발1팀[email protected]브랜디, 오직 예쁜 옷만#브랜디 #개발자 #개발팀 #인사이트 #경험공유 #안드로이드 #Android #디버깅 #문제해결

클라우드 서비스를 사용하시는 많은 분들이 CPU Steal Time에 대해 문의합니다. CPU Steal은 클라우드 서비스와 물리 서버의 환경차이에서 발생하는 대표적인 지표이기도 합니다. CPU Steal Time이 높아지면 CPU 부하율이 높아지기 때문에 웹 서비스에 장애를 초래하기도 합니다. 가상화를 위해 자원을 분배하는 과정에서 cpu의 자원을 빼기는 것이기 때문에 클라우드 사용자 입장에서는 억울한 감이 있는 지표이기도 합니다. 하지만 클라우드 서비스가 공유 자원을 효율적으로 사용하는 것이기에 어쩔 수 없는 부분이기도 합니다. 그럼 이 CPU Steal Time 또는 CPU Stolen Time이라고 불리는 지표에 대해 알아보도록 하겠습니다.  CPU Steal Time이 무언가요?CPU Steal time은 은 하이퍼 바이저가 다른 가상 프로세서를 서비스하는 동안 가상 CPU가 실제 CPU를 기다리는 시간을 백분율로 표시한 값입니다.가상 환경에서 동작하는 가상 시스템 (VM)은 단일 호스트에있는 다른 인스턴스와 리소스를 공유합니다. 공유하는 리소스 중 하나가 CPU주기입니다. VM이 실제 서버에있는 동일한 크기의 4 개의 VM 중 하나 인 경우 해당 CPU 사용률은 모든 CPU주기의 25 %로 제한되지 않습니다. CPU 사용 비율보다 많은 비율을 사용할 수 있습니다.CPU Steal Time은 어떻게 확인하는가?Linux top 명령을 실행하면 주요 성능 메트릭의 실시간보기를 볼 수 있습니다. 그 중 하나는 CPU를위한 것입니다.이미 경험 한 두 가지 통계는 % id (percent idle)와 % wa (percent I/O wait)입니다. % id가 낮 으면 CPU가 열심히 작동하고 있는 것이며 % id가 높으면 남은 용량이 많지 않은 것입니다. % wa가 높으면 CPU는 실행할 준비가되었지만 I / O 액세스가 완료 될 때까지 기다리고 있습니다 (디스크에 저장된 데이터베이스 테이블에서 행을 가져 오는 것과 같습니다).% st 또는 % steal time은 표시된 마지막 CPU 메트릭입니다.CPU steal time이 높으면 어떤 상황이 발생하는가.백그라운드에서 장시간 걸리는 작업의 경우, 다른 VM들과 CPU 주기를 공유하는 과정에서 조금 더 느리게 작업이 마무리 될 수 있습니다. CPU steal time은 이런 경우 작업을 중지시키는 요소로 작용하지 않습니다. 가끔은 리소스를 나누는 과정에서 작업이 더 빠르게 끝나기도 합니다. 하지만 웹앱의 경우 실시간 처리가 필요한 경우들이 있습니다. 많은 웹 응답이 이뤄져야 하는 상황에서 cpu steal time이 높아지고, 그로인해 성능이 4배이상 감소한다면 중요한 리케스트가 처리되지 못하면서 서비스에 장애가 발생할 수도 있습니다. CPU steal time이 높은 원인은?cpu steal time이 높은 원인은 둘 중 하나입니다.  더 많은 CPU 리소스를 가지고 있는 VM을 필요로 합니다. (여러분의 문제입니다.)물리버서가 과대 판매되어 가상화 장비가 공격적으로 경쟁하는 상황입니다. (여러분의 문제가 아닙니다. 아마존 나빠요.)아쉽게도 cpu 매트릭만으로 위 두가지 상황을 판별하는 것은 쉽지 않습니다. 하지만 같은 역할을 하는 복수의 호스트를 여러개 가지고 있다면 다음과 같이 분별해 볼 수 있습니다.  1. 리소스 부족의 경우위 그림처럼 모든 VM에서 %st(cpu steal time)이 높다면 시스템이 더 많은 cpu를 사용해야 한다는 것을 의미합니다. 더 높은 사양의 VM을 선택하셔야 합니다. 2. 클라우드 사업자의 과다 판매의 경우위 그림처럼 일부의 VM에서만 %st(cpu steal time)이 높다면 같은 물리 호스트에 있는 다른 VM들이 서버의 자원을 과다하게 사용하고 있을 확률이 높습니다. 물리적으로 다른 호스트로 이동하여 해결 할 수 있습니다.대처 방법을 알아보자.일반적인 경우 steal time이 20분동안 10%를 넘기는 상태에서 유지되고 있다며, VM은 정량 보다 느리게 동작하고 있을 것입니다.인스턴스를 중지하고 다른 물리 서버로 이동하세요. 그래도 steal time이 높다면 cpu 리소스를 업그레이드하세요. 그리도 steal time이 높다면 클라우드 서비스 제공자에게 문의하세요.클라우드 서비스가 과설계된것은 아닌지 알아보세요. 와탭을 사용해서 cpu steal 매트릭을 추적하세요. 최근 와탭에 들어오는 가장 많은 문의 중 하나가 cpu steal입니다. cpu steal로 인해 cpu 부하율이 80%이상으로 올라가는 경우 클라우드 서비스에 익숙하지 않은 분들은 많이 당항하게 됩니다. 이런 경우 너무 곤란해 하지 마시고 일회성 이슈인지 체크하시고 반복된다면 cpu 리소스를 업그레이드 하거나 서비스를 다른 물리서버로 이동하시기 바랍니다. 제가 가지고 있는 sample중에 cpu steal이 나온 케이스가 없지만 whatap.io는 cpu steal 값을 5초마다 저장하여 제공합니다.  관련 urlhttp://hakurei.tistory.com/67[Linux] 가상환경에서의 CPU Steal Time 개념물리 장비에다가 여러대의 가상머신을 두는 가상환경을 구축하는 경우가 많다. 가상머신이 많아지는 경우, 동일한 물리 장비에서 제공되는 환경이다보니, 특정 가상머신이 CPU를 많이 차지하게 되면, 다른 머신들도 따라서 느려지게 되는데, 이 현상을 CPU Steal이라고 한다. CPU를 많이 차지하고 있는 머신의 CPU Steal Time은 낮게 측정이되고, 같은 물리 장비에 구성된 다른 가상 머신의 경우 CPU Steal Time이 높게 측정이..hakurei.tistory.com http://www.stackdriver.com/understanding-cpu-steal-experiment/» Understanding CPU Steal – An Experimentwww.stackdriver.com http://blog.scoutapp.com/articles/2013/07/25/understanding-cpu-steal-time-when-should-you-be-worriedUnderstanding CPU Steal Time - when should you be worried?blog.scoutapp.com #와탭랩스 #개발자 #개발팀 #인사이트 #경험공유 #일지

[맛있는 인터뷰] 잔디의 헬스보이, 안드로이드 개발자 Steve를 만나다                                         미소, 승리의 V, 로맨틱, 성공적                                       삶은 생각보다 심플한 것 같아요.                              인생은 결국 생각하는 대로 풀리게 되더라고요.                                     잔디에서 제 목표를 이뤄가고 있어요.                                      – Steve, 잔디 안드로이드 개발자편집자 주: 잔디에는 현재 40명 가까운 구성원들이 일본, 대만, 한국 오피스에서 일하고 있습니다. 국적, 학력, 경험이 모두 다른 멤버들. 이들이 어떤 스토리를 갖고 잔디에 합류했는지, 잔디에서 무슨 일을 하고 있는지 궁금해하시는 분들이 많았습니다.  이에 잔디 블로그에서는 매 주 1회 ‘맛있는 인터뷰’라는 인터뷰 시리즈로 기업용 사내 메신저 ‘잔디’를 만드는 사람들의 이야기를 다루고자 합니다. 인터뷰는 매 주 선정된 인터뷰어와 인터뷰이가 1시간 동안 점심을 함께 하며 다양한 이야기를 나누며 진행됩니다. 인터뷰이에 대해 궁금한 점은 댓글 혹은 이메일([email protected])을 통해 문의 부탁드립니다.오늘의 ‘맛있는 인터뷰’ 장소는 어디인가요?‘롱브레드’라는 빠니니집이에요. YB와 같이 버디런치할 때 갔었는데 맛있었어요. 강남이라는 위치 특성 상 보통 식당들이 혼잡한데 여긴 조용한 편이에요.                                       빠니니 앞에 우리는 겸손해진다.잔디 블로그가 유명해지면 그리되겠죠? 자기소개 좀 부탁드릴게요안녕하세요? 스타트업을 동경해 안정적인 삶을 뒤로 하고 잔디에 조인한 안드로이드 애플리케이션 개발 담당자 Steve입니다.안드로이드 개발 중에서 어떤 일을 맡고 계신가요?지금은 전체적인 부분을 다 하고 있어요. 안드로이드 쪽으로 가장 먼저 입사한 사람이라 요즘 들어오는 개발자분들 OJT도 하고, 주요 개발 포인트에도 열심히 참여하고 있습니다.그렇군요. 헬스 트레이너 자격증을 갖고 계신단 얘길 들었어요.사실 운동을 전문적으로 하려 그런 건 아니었고, 옷 맵시를 잘 살리고 싶어 운동을 시작했어요. 제가 과거에 개그 콘서트 ‘헬스보이’에 나오는 김수영 같았담 몸매였다면 믿기시겠어요? 인생의 암흑기였던 그 시절, 어떤 옷을 입어도 멋있지 않았어요. 딱 한 번이라도 좋으니 뭘 입어도 간지가 났으면 좋겠단 생각을 했어요. 그게 제 생활 습관을 바꾼 계기였어요.트레이너 자격증 따는 게 쉽지 않을 것 같아요트레이너 자격증 준비할 당시엔 장기적으로 꾸준히 운동했어요. 아침 6시에 일어나 운동하고 오전, 오후 일과를 보낸 뒤 오후 5시부터 다시 운동하고 11시에 자곤 했어요. 식단은 하루에 5끼를 한 가지 종류의 메뉴로 구성해 1년 동안 먹었는데요. 정말 힘들 때는 한 달에 한 번 피자를 먹기도 했습니다.참기 힘든 유혹의 순간이 있진 않았나요?음.. 실기 시험 일주일 전이었어요. 여긴 특이하게 짧은 바지만 입고 몸을 보여주는 테스트를 통과해야 필기 시험을 볼 수 있었는데요. 실기 시험 전 참석했던 친한 동기 생일에서 술을 마다하고 최대한 절제하고 있었어요. 근데 친구가 자기 생일인데 왜 안 마시냐 핀잔 아닌 핀잔을 주더라고요. 그 때 조금 마셨는데 순간 고삐가 풀리더라고요. 이후 3시간 동안 미친 듯이 술과 안주를 먹었어요. 정말 다행히 실기 시험에 통과했지만 그때 한번 제대로 이성을 잃었던 적이 있습니다.헬스를 하면서 얻은 수확이 있다면?1년 정도 운동을 하니 규칙적인 생활이 몸에 뱄어요. 언제, 무엇을 할지 계획을 세워 생활하다 보니 어떻게 하면 효율적으로 시간을 사용할 수 있을지 알게 되었는데요. 운동을 통해 스스로 인내하고 제어하는 방법을 그 때 다 배웠어요.그 습관이 업무에 도움이 되셨나요?업무 관련 이야기는 아니지만 잔디에 합류하기 전 이직 준비를 1년 넘게 했어요. 이직에 필요한 사항을 정리해 최선을 다해 준비해보자 마음먹었어요. 이때 운동을 통해 다진 규칙적인 생활 습관이 큰 도움이 되었는데요. 꼬박 1년 동안 밤낮을 가리지 않고 개발 공부에 매달렸어요. 덕분에 ‘함께 일해볼 생각이 없냐?’는 제의를 많이 받았어요.                                 일할 땐 진지 모드, 밥 먹을 땐 샤방 모드.그런 제의를 고사하고 잔디를 선택하신 이유가 있다면?몇 가지 이유가 있는데요. 스타트업에 계시는 다른 분들을 보고는 비전이 있는 곳으로의 이직을 결심했어요. 5년 차 엔지니어로서 1년이라는 시간을 가지고 승부수를 던진 거예요. ‘생각하면서 살면 생각한 대로 살지만, 살면서 생각하면 사는 대로 생각하게 된다.’는 말을 인상 깊게 봤어요. 이 말대로 실천하려고 노력해 온 게 시간이 지나니 확실히 남들과 차이가 커지더군요.  그래서 생각하면서 사는 게 얼마나 중요한지 알고 있어요. 그중에서도 직장은 하루에 큰 부분을 차지하니까 신중하게 직장을 선택하는 건 인생의 중요한 전환점이죠.잔디에서의 생활은 만족스러우세요?기대했던 모든 게 다 잔디에 있는 것 같아요. 업무에 대한 자율성과 책임감이 적절히 섞여 있어요. 일반 회사의 수직적 구조도, 팀장급 이상에게만 주어지는 의사 결정권도 잔디에선 찾아볼 수 없어요. 덕분에 다양한 시각과 방법으로 개발 업무를 할 수 있기 때문에 전 개인적으로 만족하며 일하고 있습니다.쉬는 날에는 보통 어떤 활동을 하세요?업무 관련 공부를 하거나 친구들을 만나곤 해요. 개인적으로 회사 근처에 사는 걸 선호해 현재 강남 쪽에 살고 있는데요. 덕분에 친구들과의 약속이 잦아졌어요. 약속이 없는 날에는 주로 혼자 공부하고 있어요.이전 인터뷰이인 Jay님이 오늘 인터뷰이에게 ‘좋은 프로덕트란 어떤 것인지’ 물어봐달라고 하셨는데요. 이 질문에 대한 Steve의 답변은?좋은 프로덕트란 ‘복잡한 설명이 없어도 모든 동작을 깔끔하게 작동할 수 있게 만드는 것이다’ 라고 정의하고 싶습니다. 이를 위해선 개발자들이 모든 프로세스를 다 자동화해야겠죠? 생각보다 매우 꼼꼼한 업무가 필요한 과정이라 개발자들에게는 스트레스가 될 수 있을 거에요. 하지만 이건 개발자의 몫이고 사용자에게는 ‘편리함’과 ‘익숙함’을 제공해야 한다고 생각합니다. 제품 사용을 위한 프로세스를 최대한 단순화시켜 사용자가 자신이 원하는 동작 이외의 행동에 대해 생각하지 않게 만드는 게 최고의 프로덕트인 것 같습니다.미리 준비하셨나요? 인상적인 답변이네요. 마지막으로 다음 인터뷰를 위한 릴레이 질문이 있으시다면?다음 인터뷰이 분에게 ‘일과 사랑 어느 쪽이 우선인지’ 꼭 물어봐 주셨으면 좋겠습니다. 보통 스타트업을 다니면 연애하기 힘들다고 하잖아요. 왠지 다음 분께서 어떤 대답을 하실지 궁금하네요.열정적인 Steve와의 인터뷰 이후 ‘잔디의 안드로이드 개발 부분은 걱정 없겠구나’ 란  생각을 하게 되었습니다. 앞으로도 잘 부탁해요 Steve! 다음 주 인터뷰도 많은 기대 부탁 드려요.#토스랩 #잔디 #JANDI #개발자 #앱개발자 #애플리케이션 #모바일 #팀원 #팀원소개 #팀원인터뷰 #인터뷰 #사내문화 #조직문화 #기업문화 #팀원자랑

김경만님은 오픈서베이의 미들레벨 안드로이드 개발자이자 오베이 시스템 PM(이하 조셉)입니다. 지인 추천으로 2명의 개발자 채용을 도운 오픈서베이 전도사기도 하죠. 이런 조셉은 지원할 때만 해도 오픈서베이가 어떤 회사인지 잘 몰랐다고 합니다. 병특 중인데 TO가 있길래 지원한 게 크죠. 그렇게 덜컥 입사한 오픈서베이를 다니며 잘 갖춰진 업무 환경, 조직 문화, 좋은 구성원에 반해버렸다고 합니다. 병특 복무를 마친 뒤에도 오픈서베이의 훌륭한 구성원으로 5년 차 개발자의 커리어를 쌓아가고 있죠. 조셉에게 오픈서베이에 반한 이유와 개발팀의 업무 문화에 대한 이야기를 들어봤습니다.            오픈서베이 김경만(조셉) 안드로이드 개발자 겸 오베이 앱 PM   조셉, 안녕하세요! 안녕하세요(웃음). 오픈서베이의 미드레벨 안드로이드 개발자 조셉입니다. 올해부터는 오베이 앱 PM으로 역할이 확대됐어요. 오베이는 오픈서베이 패널로 활동할 수 있는 설문조사 앱입니다.   세부적으로는 안드로이드 오베이 앱 개발, 오베이 회원계 시스템, 타겟팅 설문을 위한 유저 세그멘테이션 시스템을 개발·운영하고 있어요. 5년 차 개발자로 오픈서베이에는 17년 12월에 입사해서 벌써 1년 반 정도 일하고 있네요.    입사 계기가 독특하더라고요. 고백하자면 그렇죠. 전 직장에서 병특 복무 중에 이직을 결심하고 원티드에서 오픈서베이를 처음 알게 됐어요. 사실 뭐하는 회사인지도 잘 몰랐고 병특 TO가 있으니까 그때부터 찾아본 거예요.  잡플래닛을 검색해보니 ‘리서치 업계의 게임 체인저’라는 리뷰가 뜨더라고요. 실은 그 말이 정확히 무슨 의미인지도 잘 몰랐어요. 그냥 리서치란 단어가 주는 스마트하고 긍정적인 느낌이 있었는데 “그런 리서치 시장의 게임 체인저라니!”라며 면접을 본 거에요.   그럼 오픈서베이를 다니면서 긍정적인 면을 발견하신 거군요. 일단, 개발 업무 환경이 수준급이라 놀랐어요. 규모가 좀 있는 기업에서나 볼 수 있는 인텔리제이(intellij)도 너무 당연하게 구비돼 있더라고요. 이게 꽤 비싼 툴이거든요. 그래서 스타트업은 개발자 채용 공고에 인텔리제이 구매해서 사용한다고 일부러 적어놓기도 할 정도예요.  그런데 오픈서베이는 입사 때 따로 이야기해 주지 않아서 몰랐는데 떡하니 있길래 놀랐죠. whatap, jenkins, graylog 등을 이용한 배포·운영·모니터링 환경도 체계적으로 갖춰져 있었고요.  사실 이런 개발 환경을 갖춘 스타트업은 정말 흔치 않아요. 그래서 많은 개발자 꿈나무들이 큰 기대를 갖고 스타트업에 입사했다가 좌절해요. 앞에선 기술 중심의 혁신을 외치는데 그만큼의 투자가 없거나 여건이 마련돼 있지 않아서요. 여전히 많은 스타트업 개발자가 수작업으로 일일이 버그 모니터링을 하거나 업데이트 배포를 하는 경우도 많아요.  그런데 구비된 툴을 보면서 오픈서베이 개발팀은 생산성을 위한 비용 투자를 아끼지 않고 구조적인 개발 시스템에 노력하는 회사라는 인상을 받았어요. 개발 입문서 같은 데서 정석이라는 시스템을 그대로 갖추고 있으니까 제가 배운 이론을 현장에 바로 적용할 수도 있는 것도 좋았고요.   무엇보다 일에 집중할 수 있는 환경이군요.  이건 좀 개인적이긴 한데, 입사 전에 업무용 랩탑 선택권을 주는 것도 좋았어요. 사실 랩탑은 일할 때 제일 자주 많이 쓰는 도구잖아요. 업무에 가장 중요한 요소라고도 말 할 수도 있는데, 각 랩탑 사양을 정말 세부적으로 알려주고 원하는 걸 직접 선택할 수 있게 해주는 부분도 인상적이었어요.   그런데 후보 중에 제가 꼭 사고 말겠다고 생각했던 꿈의 랩탑 ‘델 XPS 15’이 있더라고요. 벌써 1년 반이나 지났는데 아직도 이 랩탑으로 일할 때는 괜히 기분이 좋아요.    “업무용 랩탑 선택권을 주는 것도 좋았어요. 사실 랩탑은 일할 때 제일 자주 많이 쓰는 도구잖아요.”   세세한 부분에서도 감동을 받으셨군요(웃음). 이렇게 디테일한 요소까지 챙기는 회사의 모습에 감동하는 거죠. 저는 오픈서베이가 3번째 직장이라서, 회사가 업무 환경에 디테일하게 신경 쓰는 게 얼마나 힘든지를 몸소 경험해서 알고 있거든요. 그런 면에서 오픈서베이는 개발 환경도 잘 갖춰져 있고, 업무를 위한 투자도 많고, 배울 사람도 많아요.   원티드에는 오픈서베이가 어떻게 소개되고 있을까요?   여건만 좋다고 다 좋은 회사는 아닐 수 있잖아요. 물론이죠. 근데 오픈서베이는 여건뿐만 아니라 성장 기회가 많아요. 의욕만 있다면 아직 주인을 찾지 못한 일들을 자신의 것으로 만들 수 있죠. 저는 주도적으로 일할 의지가 있는 구성원이 마음껏 역할을 늘려 갈 수 있는 조직이 긍정적인 면이 많다고 생각해요. 하고 싶은 사람이 그 일을 맡는 거니까요.   이런 면은 주니어나 미들레벨 개발자에게는 좋은 성장 기회가 되는 것 같아요. 제가 오베이 안드로이드 개발자에서 PM으로 역할이 확대되는 과정도 그랬어요. 처음에는 진짜 딱 개발만 했거든요. 운영 장애가 생겨도 저는 제가 개발한 요소의 코드만 아니까 다른 분야는 해결법도 모르고 제 역할도 아니니까 어쩔 줄 몰라 하며 지켜만 봤어요.  그런데 매번 아무것도 할 수 없는 상황에 놓이니까 제가 직접 문제를 해결할 수 있는 사람이 되고 싶어졌어요. 그때부터 오베이 앱 관련 코드를 다 까보면서 시스템 흐름을 파악했고, 장애가 발생했을 때 제가 해결할 수 있는 범위를 차근차근 늘려갔어요. 나중에는 노후한 시스템을 제가 만든 시스템으로 교체까지 했고요. 그러다 오픈서베이 CTO인 폴의 제안으로 올해부터 PM을 맡게 됐습니다.    조셉이 오베이 PM이 된 배경에는 그런 성장 스토리가 있었군요! 주도적으로 일하는 경험은 다른 회사에선 쉽게 얻기 힘든 기회라는 점은 정말 동의해요. 맞아요. 빠른 성장을 원하는 분에게 지금 오픈서베이는 딱 좋은 규모의 회사인 것 같아요.  정말 개발 인력이 적고 여건이 좋지 않아서 어쩔 수 없이 역할을 확대한 게 아니라, 좋은 여건과 환경에서도 빠르게 역할을 확대할 수 있는 단계에 이른 것 같아서요. 더 규모가 크고 탄탄한 회사에서는 사실 주도적으로 일하고 싶어도 환경이 따라주지 않는 경우도 많으니까요.  물론, 역량과 성취에 따라 합당한 보상을 해줘야 구성원들이 적극적이고 주도적으로 일하고 싶은 의욕이 생긴다는 생각도 하는데요. 제 경험에 비춰보면 오픈서베이는 일이 늘어나는 만큼 보상도 확실한 것 같아요(웃음).    “주도적으로 일할 의지가 있는 구성원이 마음껏 역할을 늘려 갈 수 있는 조직이 좋아요. 하고 싶은 사람이 그 일을 맡는 거니까요”     그런 좋은 경험 덕에 병특 이후에도 오픈서베이를 지켜주시는 거군요. 잘 몰랐는데 병특 복무가 끝나면 곧장 이직하는 게 훨씬 흔하다면서요?  맞아요. 더이상 그 회사에 묶여 있을 필요가 없으니 더 처우 좋은 회사를 찾아 떠나는 거죠. 저는 일부러 남았다기보다는 딱히 이직할 이유가 없어서 이직을 고려하지 않았다는 게 맞는 말인 것 같아요. 개발 업무 환경도 잘 갖춰져 있고 회사도 성장하고 있고, 무엇보다 보상 기준도 체계적이라고 생각하니까요.   보상 기준이 체계적이라고 생각하는 이유가 있나요? 개발팀에서 상하반기를 나눠서 1년에 2번씩 이뤄지는 성장진단을 해요. 단순한 연봉 협상이 아니라 정말로 제가 한 일을 돌아보면서 얼마나 성장했고 성취를 이뤘는지 상급자와 점검해보는 시간이에요. 사실 전 제 개인 블로그에 매달 1번씩 업무 성과 회고를 하거든요. 아무래도 명확한 독자가 없으니까 좀 캐주얼하게 쓰는 편이에요. 근데 회사 성장진단 문서는 내용은 같아도 독자가 다르니까 자연스럽게 자기객관화를 하면서 성과와 시행착오를 정리할 수 있는 시간이라 좋더라고요. 특히, 폴(이건노 CTO)은 이스트소프트에서 개발 조직을 오래 리딩하셔서 확실히 조언의 깊이가 달라요. 저는 아무래도 시야가 아직 넓지 않아서 개발 업무를 성능과 기술 중심으로만 대해요. 그런데 폴은 방대한 시각으로 비즈니스나 운영 관점에서 서비스가 확장될 때를 미리 계산해서 조언을 해주셔서 좋았습니다.   오픈서베이와 스타트업 얼라이언스가 함께한 ‘2018 스타트업 트렌드 리포트’를 보면, 재직자들이 스타트업에 가장 만족하는 요인은 ‘빠르고 유연한 의사결정 구조’였어요. 조셉 생각에 오픈서베이는 어떤가요? 자의적으로 해석할 여지가 많은 요소네요. 빠르고 유연한 의사결정 구조를 개발자 맘대로 하는 거라고 생각할 수 있으니까요. 그렇게 생각한다면 오픈서베이는 전혀 그런 회사는 아닌 것 같아요. 모든 의사결정은 전후 사정이나 논리적인 타당성을 따져보고 함께 결정하니까요.  대신 결정할 사안에 대한 논의는 정말 빠르고 유연하게 이뤄져요. 최고 결정권자인 하이(황희영 대표이사)와 논의가 필요하다고 생각되면 물어봐서 일정만 잡으면 얼마든지 1:1 미팅을 할 수 있어요. 대표실이 따로 있는 게 아니라 한 공간에서 같이 일하니까 몇초 걸어가서 바로 물을 수도 있고요. 대표이사와 이렇게 쉽게 이야기 나눌 수 있다는 점도 오픈서베이의 장점이죠.    “빠르고 유연한 의사결정 구조를 개발자 맘대로 하는 거라고 생각한다면, 오픈서베이는 그런 회사는 아니예요. 모든 의사결정은 전후 사정이나 논리적인 타당성을 따져보고 함께 결정하니까요.”   업무 영역을 넓힐 기회뿐만 아니라 발언 기회도 열려있다는 의미일까요? 정확해요. 개발팀에 ‘세미나’라는 제도가 있어요. 주간 회의와 별도로 팀에 공유하고 싶은 내용이 있는 구성원이 자발적으로 발표를 하는 시간이에요. 특정 프로젝트를 하면서 깨달은 점이나 노하우를 공유하는 식이죠. 저는 이런 세미나가 특히 주니어에게는 아주 좋은 발언 기회라고 생각해요.  사실 작년에 제가 ReactiveX와 Reactive System을 좋아해서 공부하고 있었어요. 당연히 오픈서베이 개발팀에도 도입하고 싶었죠. 근데 팀에 리액티브X를 다루던 분이 없어서 도입 시 이득에 대한 공감대가 없었어요. 그래서 세미나를 활용해서 , <리액티브 시스템으로 설문 서비스 구축하기>라는 주제로 두 차례 발표했어요.  당시에는 발표한다고 진짜 리액티브 시스템을 도입할 수 있을까 생각했어요. ‘필요하니 돈 내고 사자!’라며 간단히 설득할 수 있는 사안이 아니었거든요. 리액티브 시스템은 말하자면 개발 패러다임, 업무 방법론이에요. 개발 업무를 아무도 하지 않았던 새로운 방법으로 바꾸자는 얘기니까 팀 차원에서는 훨씬 복잡하고 신중한 의사결정이 필요한 사안이었죠.    조셉에게 세미나는 그런 중요한 사안을 건의할 기회의 장이었군요. 결국 도입은 성공했나요? 네(웃음). 덕분에 오베이 앱은 RxJava를 활용해 개발했어요. 이후 설문 서비스 개발을 담당하는 테리(이한별 개발자)는 리액티브한 방식으로 내부 파일 관리 시스템을 만들었어요. 정말로 저 혼자만 아니라 팀에서도 활용 가능한 개발 방법론이 된 거죠. 생각해보면 입사한 지 1년도 안 된 개발자가 팀에 새로운 업무 방법론을 도입하자는 발언권을 가질 수 있다는 점 자체가 오픈서베이 개발팀의 업무 문화와 일하는 방법을 단적으로 보여주는 예시 아닐까 싶어요.    마지막으로 오픈서베이의 예비 구성원분들께 한마디 부탁드립니다.  저는 오픈서베이를 다니면서 좋은 구성원들에게 자극을 받고 더 성장하기 위해 노력하게 된 것 같아요. 사실 제가 학창시절 때 꿈이 프로게이머였을 정도로 게임을 좋아해요. 회사 다니면서도 다른 시간 다 줄여도 게임하는 시간은 못 줄였을 정도로요.  그런데 좋은 업무 환경과 동료들, 성장 기회, 그리고 확실한 보상까지 고루 갖춘 회사에 다녀보니 더 좋은 사람이 되고 싶다는 생각이 들더라고요. 다른 동료들처럼 훌륭한 사람이 되고 싶어서 말이죠. 그래서 요즘은 그 좋아하던 게임도 접어두고 자기 계발에 몰두하고 있어요.  단순히 높은 연봉이나 좋은 복지가 아니라 함께 성장하고 싶은 예비 구성원분들의 많은 지원을 기대합니다!      “조셉과 함께 일하고 싶으시다면 지금 바로 오픈서베이 입사 지원을 해보세요”  

모바일 잠금화면 미디어 플랫폼 사업자 버즈빌은 어떠한 인재를 찾는지 지원자에게 잘 알리려고 노력합니다. 그럼 지원자도 버즈빌이 자신에게 맞는 기업인지 알 수 있을 테니까요. Buzzvil Career에서는 각 직무에 대해 더욱 심도 있는 정보를 제공합니다. 현재 채용에 관련한 자세한 내용은 여기에서도 확인 가능합니다. 이 게시물은 데이터 애널리스트 Elia와의 인터뷰를 담고 있습니다. 그는 좋은 데이터 애널리스트는 어떤 사람인지에 대해 이야기합니다. 데이터를 좋아하고 데이터에 기반한 기업 성장에 기여하고 싶다면 이 글에 주목해주세요.업무에 대해 설명해주세요.안녕하세요. 버즈빌의 데이터 애널리스트 Elia입니다. 팀에서 일한 지 어느덧 4년이라는 세월이 흘렀네요. 데이터 분석을 위한 툴을 세팅하고 많은 양의 가공된 데이터를 공유하고 있습니다. 데이터로 무엇을 하고 어떻게 활용할지 고민하는 것이 제 일입니다. 또 저는 올바른 결정을 내리고 효율적으로 업무를 수행할 수 있도록 A/B 테스팅과 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 마지막으로 SQL 세션을 열어서 사람들이 데이터에 유연하게 접근하고 잘 사용할 수 있도록 합니다.왜 버즈빌을 선택 했나요?가까운 지인이 이 회사를 추천해줬습니다. 분위기가 친근했고 한국에도 이런 곳이 있다는 게 놀라웠습니다. 그리고 버즈빌은 석촌 호수 바로 앞에 있어서 전망이 훌륭한데 특히 봄이 되면 벚꽃을 볼 수 있습니다. 그리고 무엇보다 사무실은 저희 집과 가깝습니다. 그러니 제가 거절할 이유가 없었죠.버즈빌은 어떤 곳인가요?버즈빌은 데이터 애널리스트로서 성장할 수 있는 곳입니다. 팀 규모가 그렇게 크지 않아서 유연합니다. 많은 사람과 이야기를 할 수 있고 사람들을 어떻게 도울 수 있을지, 어떤 일을 이루어야 하는지 스스로 고민할 수 있기 때문에 컨설턴트 같은 존재입니다. 그만큼 특정 역할에 고정되지 않습니다. 데이터 분석은 새로운 분야입니다. 그래서 회사가 그것을 어떻게 생각하는지에 따라 담당자가 할 수 있는 일이 달라집니다. 다행히 버즈빌리언은 새로운 아이디어와 제안에 개방적인 태도를 보입니다. 버즈빌처럼 새로운 분야를 배우는 걸 좋아하는 집단도 없을 겁니다. 그래서 담당자가 얼마나 능동적인지에 따라 할 수 있는 일이 많아집니다. 정말 독특한 문화를 가졌죠.팀 분위기는 어떤가요?여기서는 다양한 프로젝트에 대해 데이터를 조사하고 돌파구를 찾아야 합니다. 초집중해야 하며 테스트를 수행하고 데이터를 분석하는 방법을 발견해야만 합니다. 올바른 의사 결정을 내리는 것은 쉬운 일이 아니기 때문에 데이터 애널리스트가 필요하죠. 이 역할이 왜 필요한지 사람들이 알 수 있도록 자신을 잘 표지셔닝을 해야 합니다. 그래야 새로운 프로젝트에 참여할 수 있는 기회가 더 많아지고 기업 성장에 더욱 직접적으로 기여할 수 있죠.좋은 데이터 애널리스트는 어떤 사람일까요?# 커뮤니케이션 데이터 애널리스트는 효과적으로 딱 필요한 말만 잘 전달하는 커뮤니케이터가 되어야 합니다. 같은 말을 반복하거나 요점에서 자꾸 벗어나면 안 되죠. 버즈빌에서 데이터 분석가로 일하려면 다양한 팀과 일하기 때문에 소통을 효과적으로 잘해야만 합니다. 그래야 데이터 연구 결과가 정확할 수 있기 때문이죠. 이는 더 나은 비즈니스 의사 결정으로 이어지죠.#적극성 데이터 애널리스트는 능동적일수록 더 성장할 것입니다. 당신의 역량이 향상될 것이고 되고 직장에서 다양한 사람들과 상호작용하는 요령을 익힐 수 있습니다. 버즈빌은 데이터 애널리스트가 다양한 연구를 수행하기 좋은 인프라를 갖추고 있는데 이것은 데이터 분석이 새로운 분야라는 점에서 매우 플러스입니다. 따라서 버즈빌은 새로운 기회를 얼마든지 제공할 수 있기 때문에 탐험을 즐기는 사람을 찾고 있습니다.*버즈빌은 현재 채용 중입니다. (전문연구 요원 포함) 자세한 내용은 아래 버튼을 눌러주세요!모바일 잠금화면 미디어 플랫폼 사업자 버즈빌은 어떠한 인재를 찾는지 지원자에게 잘 알리려고 노력합니다. 그럼 지원자도 버즈빌이 자신에게 맞는 기업인지 알 수 있을 테니까요. Buzzvil Career에서는 각 직무에 대해 더욱 심도 있는 정보를 제공합니다. 현재 채용에 관련한 자세한 내용은 여기에서도 확인 가능합니다. 이 게시물은 데이터 애널리스트 Elia와의 인터뷰를 담고 있습니다. 그는 좋은 데이터 애널리스트는 어떤 사람인지에 대해 이야기합니다. 데이터를 좋아하고 데이터에 기반한 기업 성장에 기여하고 싶다면 이 글에 주목해주세요.업무에 대해 설명해주세요.안녕하세요. 버즈빌의 데이터 애널리스트 Elia입니다. 팀에서 일한 지 어느덧 4년이라는 세월이 흘렀네요. 데이터 분석을 위한 툴을 세팅하고 많은 양의 가공된 데이터를 공유하고 있습니다. 데이터로 무엇을 하고 어떻게 활용할지 고민하는 것이 제 일입니다. 또 저는 올바른 결정을 내리고 효율적으로 업무를 수행할 수 있도록 A/B 테스팅과 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 마지막으로 SQL 세션을 열어서 사람들이 데이터에 유연하게 접근하고 잘 사용할 수 있도록 합니다.왜 버즈빌을 선택 했나요?가까운 지인이 이 회사를 추천해줬습니다. 분위기가 친근했고 한국에도 이런 곳이 있다는 게 놀라웠습니다. 그리고 버즈빌은 석촌 호수 바로 앞에 있어서 전망이 훌륭한데 특히 봄이 되면 벚꽃을 볼 수 있습니다. 그리고 무엇보다 사무실은 저희 집과 가깝습니다. 그러니 제가 거절할 이유가 없었죠.버즈빌은 어떤 곳인가요?버즈빌은 데이터 애널리스트로서 성장할 수 있는 곳입니다. 팀 규모가 그렇게 크지 않아서 유연합니다. 많은 사람과 이야기를 할 수 있고 사람들을 어떻게 도울 수 있을지, 어떤 일을 이루어야 하는지 스스로 고민할 수 있기 때문에 컨설턴트 같은 존재입니다. 그만큼 특정 역할에 고정되지 않습니다. 데이터 분석은 새로운 분야입니다. 그래서 회사가 그것을 어떻게 생각하는지에 따라 담당자가 할 수 있는 일이 달라집니다. 다행히 버즈빌리언은 새로운 아이디어와 제안에 개방적인 태도를 보입니다. 버즈빌처럼 새로운 분야를 배우는 걸 좋아하는 집단도 없을 겁니다. 그래서 담당자가 얼마나 능동적인지에 따라 할 수 있는 일이 많아집니다. 정말 독특한 문화를 가졌죠.팀 분위기는 어떤가요?여기서는 다양한 프로젝트에 대해 데이터를 조사하고 돌파구를 찾아야 합니다. 초집중해야 하며 테스트를 수행하고 데이터를 분석하는 방법을 발견해야만 합니다. 올바른 의사 결정을 내리는 것은 쉬운 일이 아니기 때문에 데이터 애널리스트가 필요하죠. 이 역할이 왜 필요한지 사람들이 알 수 있도록 자신을 잘 표지셔닝을 해야 합니다. 그래야 새로운 프로젝트에 참여할 수 있는 기회가 더 많아지고 기업 성장에 더욱 직접적으로 기여할 수 있죠.좋은 데이터 애널리스트는 어떤 사람일까요?# 커뮤니케이션 데이터 애널리스트는 효과적으로 딱 필요한 말만 잘 전달하는 커뮤니케이터가 되어야 합니다. 같은 말을 반복하거나 요점에서 자꾸 벗어나면 안 되죠. 버즈빌에서 데이터 분석가로 일하려면 다양한 팀과 일하기 때문에 소통을 효과적으로 잘해야만 합니다. 그래야 데이터 연구 결과가 정확할 수 있기 때문이죠. 이는 더 나은 비즈니스 의사 결정으로 이어지죠.#적극성 데이터 애널리스트는 능동적일수록 더 성장할 것입니다. 당신의 역량이 향상될 것이고 되고 직장에서 다양한 사람들과 상호작용하는 요령을 익힐 수 있습니다. 버즈빌은 데이터 애널리스트가 다양한 연구를 수행하기 좋은 인프라를 갖추고 있는데 이것은 데이터 분석이 새로운 분야라는 점에서 매우 플러스입니다. 따라서 버즈빌은 새로운 기회를 얼마든지 제공할 수 있기 때문에 탐험을 즐기는 사람을 찾고 있습니다.*버즈빌은 현재 채용 중입니다. (전문연구 요원 포함) 자세한 내용은 아래 버튼을 눌러주세요!버즈빌과 함께하고 싶은 분은 지금 바로 지원 해주세요! (전문연구요원 포함)

OverviewiOS 프로그래밍을 하면서 많이 접했던 단어 중 하나는 오토 레이아웃(Auto Layout) 입니다. 스토리보드에서 화면을 만들 때 오토 레이아웃을 이용해서 뷰와 컨트롤의 크기와 위치를 지정합니다. 이미 잘 사용하고 있지만 문득 정확하게 오토 레이아웃은 무엇인지 궁금해져 이번 기회에 써 보기로 했습니다. 오토 레이아웃(Auto Layout)은?오토 레이아웃(Auto Layout)은 제약 조건(Constraints)을 이용해서 뷰의 위치를 지정하는 것입니다. 다시 말하면, 두 뷰 사이의 관계를 제약 조건이라는 것을 이용해서 뷰의 크기와 위치를 지정하는 것입니다. 너와 나의 연결 고리!오토 레이아웃은 여러 해상도를 지원하려고 이 세상에 나왔습니다. 아이폰의 크기가 다양해지면서 해상도도 달라졌는데, 다른 크기에서도 같은 화면을 똑같이 보여주기 위해 오토 레이아웃을 사용합니다. 세로 보기 화면뿐만 아니라 가로 보기 화면까지도 지원합니다. 아이폰SE 혹은 아이폰8 Plus에서도 같은 비율의 화면을 볼 수 있도록 오토 레이아웃을 사용하는 것입니다. 만약 오토 레이아웃을 사용하지 않는다면, 아이폰 기종마다 스토리보드를 만들어야 하죠. 이렇게 되면 스토리보드 파일이 많아집니다. 앱을 실행할 때 아이폰 기종을 확인하고, 그에 맞는 스토리보드를 찾아 화면을 보여주는 번거로움도 생깁니다. 위의 이미지를 보면 아이폰SE와 아이폰8, 아이폰8 Plus 브랜디 앱 화면. 기종이 달라도 보여지는 화면이 똑같다는 것을 볼 수 있습니다. 오토 레이아웃을 이용해서 하나의 스토리보드에서 모두 대응할 수 있는 것이죠.Frame Layout vs Auto Layout전통적으로 앱은 유저 인터페이스를 각 뷰의 프레임(frame)을 프로그래밍 방식으로 계산해 배치합니다. 유저 인터페이스를 배치하려면 뷰 계층의 모든 뷰에 대한 크기와 위치를 계산해야 합니다. 그리고 변경이 발생하면 영향을 받는 모든 뷰에 대해 프레임을 다시 계산합니다.Frame Layout뷰의 프레임을 프로그래밍 방식으로 정의하면 유연해집니다. 어떤 변화가 생겨도 대응할 수 있기 때문입니다. 그러나 모든 변경 사항을 직접 관리해야 하기 때문에 많은 노력이 필요합니다. 설계부터 시작하여 디버그 및 유지 관리까지 많은 것을 관리해야 합니다. 가장 효과적인 방법이지만 난이도도 많이 어려워집니다.이와 달리 오토 레이아웃은 일련의 제약 조건을 사용하여 유저 인터페이스를 정의합니다. 제약 조건은 앞서 말한 것 처럼, 일반적으로 두 뷰 간의 관계를 나타냅니다. 그런 다음 오토 레이아웃은 이러한 제약 조건을 기반으로 각 뷰의 크기와 위치를 계산합니다.Auto Layout화면에 배치하는 모습이 같기 때문에 프레임 방식을 사용해도 되고, 오토 레이아웃을 사용해도 됩니다. 둘 다 스위프트와 오브젝티브 C를 지원하기도 합니다. 각각 장단점이 있지만 가장 많이 사용하는 방법이 오토 레이아웃입니다. 빠르게 적용할 수 있고 많은 시간을 줄일 수 있기 때문입니다.스토리보드에서의 오토 레이아웃iOS 앱 개발은 스토리보드를 이용해서 화면을 만듭니다. 그래서 스토리보드가 익숙한 개발자들이 많은데, 사실은 뷰를 배치하면서 썼던 툴이 오토 레이아웃과 관련된 것이었습니다.스토리보드 오른쪽 하단에 있는 메뉴핀(Pin) 메뉴는 버튼 또는 레이블과 같은 UI 요소에 새로운 제약 조건들을 추가할 수 있습니다. 시계 방향으로 Top, Trailing, Bottom, Leading 제약 조건의 값을 입력할 수 있고, 화살표를 누르면 어떤 뷰와 관계를 가질 것인지 선택할 수 있습니다. 두 뷰와 핀 메뉴를 선택하면 같은 너비와 높이를 설정할 수 있습니다.Pin 메뉴정렬(Align) 메뉴는 다른 뷰와의 가로, 세로 정렬과 같은 정렬 제약 조건들을 추가할 수 있습니다. 정렬하고 싶은 두 뷰를 선택하여 수직 정렬, 수평 정렬을 추가할 수 있습니다.Align 메뉴맨 오른쪽 메뉴인 오토 레이아웃 이슈 툴은 오토 레이아웃 관련된 이슈들을 해결하는 옵션들을 제공합니다. 오토 레이아웃을 현재 설정된 상태로 재설정하는 옵션들입니다. 상단은 선택된 뷰와 관련된 것이고, 하단은 모든 뷰와 관련된 것입니다.Resolve Auto Layout IssuesAlign 옆에 있는 Stack 메뉴는 복잡한 제약 조건 없이 오토 레이아웃의 기능을 쉽게 뷰를 배치할 수 있도록 스택에 쌓아서 묶어주는 스택뷰를 생성합니다. 하나의 묶음으로 만들 뷰들을 선택하여 Stack 메뉴를 선택하면 스택처럼 그룹으로 됩니다. 여기서 뷰 사이의 공간과 정렬들을 설정할 수 있습니다.Stack View로 만든 간단한 뷰, 오른쪽 메뉴에 정렬과 뷰 사이의 공간을 선택할 수 있는 곳이 있습니다.스토리보드에서 뷰를 배치하고 오토 레이아웃 메뉴들을 이용하면 아래 스크린샷과 같이 제약 조건들을 볼 수 있습니다. 어떤 값을 지정하는 것이 아닌 같다는 뜻의 “=“를 이용하여 제약 조건들을 표현합니다.스토리보드에서 많이 볼 수 있는 제약 조건들(Constraints)프로그램 상의 제약 조건들스토리보드에서만 제약 조건들을 설정할 수 있는 건 아닙니다. 프로그램 상에서도 제약 조건들을 설정할 수 있습니다. 스토리보드에서 뷰를 배치한 다음, 제약 조건들을 소스 파일과 연결해서 값을 지정할 수 있습니다. 주로 어떤 변화가 일어나면 제약 조건들을 다시 설정할 때, 프로그램 상에서 값을 다시 설정합니다. 예를 들어, 데이터가 있을 땐 해당 뷰를 보여줍니다. 만약 데이터가 없으면 그 뷰가 사라지면서 그 뷰와 관련되어 있는 다른 뷰의 제약 조건들을 다시 설정하여 화면에 재배치하는 것입니다.func hideTag(_ hide: Bool) {         if hide {             self.labelTag1.isHidden = true             self.labelTag2.isHidden = true             self.constLabelTag1Top.constant = 0.0             self.constLabelTag1Height.constant = 0.0         } else {             self.labelTag1.isHidden = false             self.labelTag2.isHidden = false             self.constLabelTag1Top.constant = 15.0             self.constLabelTag1Trailing.constant = 5.0             self.constLabelTag1Height.constant = 20.0         }     } 위 소스에서 hide 값에 따라 레이블의 숨김을 설정하고 레이블의 제약 조건의 값을 재설정하는 메소드가 있습니다. 데이터가 있으면 숨김을 해제하고 제약 조건들의 값을 설정하지만, 데이터가 없으면 레이블을 숨기고 제약 조건들의 값을 0으로 설정합니다.스토리보드에서 연결한 제약 조건들을 가지고 설정할 수 있는데, 프로그램 상에서 직접 제약 조건들을 생성하여 사용할 수 있습니다. 아래의 예시는 뷰의 높이를 60으로 설정하는 코드입니다.NSLayoutConstraint(item: self.testView, attribute: .height, relatedBy: .equal, toItem: nil, attribute: .notAnAttribute, multiplier: 1.0, constant: 60) Conclusion애플에서는 개발자가 다양한 해상도에 대응할 수 있게 오토 레이아웃이라는 시스템을 개발했습니다. 스토리보드에서 쉽게 화면에 뷰를 배치할 수 있고, 별다른 기능을 추가하지 않아도 다양한 아이폰 크기에 맞춰서 대응해줍니다. 오토 레이아웃을 이용하여 멋지게 모든 아이폰과 아이패드에 대응하는 앱을 개발해보세요! 곧 산호세로 떠나 설레는 마음으로 글을 마치겠습니다. 감사합니다. :)글김주희 사원 | R&D 개발1팀[email protected]브랜디, 오직 예쁜 옷만#브랜디 #개발팀 #개발자 #개발환경 #업무환경 #인사이트 #경험공유

출처: https://www.pagerduty.com/blog/devops-monitoring-tools/DevOps 와 모니터링 사용자의 변화DevOps는 이제 너무나 익숙해진 용어입니다. 이미 아마존, 넷플릭스, 페이스북과 같은 우리가 사용하는 많은 서비스들이 DevOps 조직을 가지고 있으며 우리나라에서도 엔터프라이즈 IT 기업들의 운영 조직들은 DevOps로 조직이 변화해가고 있습니다. 그리고 이와 함께 모니터링 서비스에도 변화가 생기고 있습니다. DevOps 이전까지 모니터링 서비스들은 운영팀의 소유였습니다. 개발자들이 서비스를 개발하고 나면 서비스의 안정화까지 운영팀에서는 어플리케이션 성능 분석 모니터링을 위주로 사용하고 어플리케이션이 안정화 되고 나면 급박한 이상 상황에 대비하여 인프라 모니터링을 사용하게 됩니다. 이 모든것은 운영팀의 업무였습니다.  하지만 비지니스의 변화 속도가 빨라지고 서비스의 업데이트가 더이상 이벤트가 아닌 일상이 되어 가면서 기업의 운영팀은 모니터링을 통해 개발 내역을 확인하고 개발팀은 모니터링을 통해 피드백을 받아들이는 구조로 변화해 가고 있습니다. 결국 DevOps에서는 운영팀과 개발팀 모두가 모니터링에 관심을 가지게 됩니다.  DevOps ToolchainDveOps Toolchain은 PLAN - CREATE - VERIFY - PACKAGE - RELEASE - CONFGURE - MONITOR의 연속입니다. 그리고 MONITOR 는 다음번 PLAN을 위한 데이터를 제공해 줄 수 있어야 합니다. 기업이 DevOps를 구체화된 프로세스로 정립하기 위해서는 다양한 도구들을 도입해야 합니다. Toolchain의 모든 스테이지에는 개발과 운영이 의견을 나누고 자동화해나갈 수 있는 다양한 도구들이 제공 되고 있습니다. 이는 모니터링에서도 마찬가지 입니다. 출처: http://blog.launchdarkly.com/devops2/DevOps for MonitoringDevOps에서 모니터링은 인프라스트럭처에서 어플리케이션 뿐만 아니라 로깅과 비지니스까지 매우 넓은 범위를 모니터링 하게 됩니다. DevOps 팀은 인프라와 어플리케이션의 상관관계를 알 수 있어야 하며 지나간 데이터는 물론이고 현재의 데이터를 실시간으로 분석할 수 있어야 합니다. DevOps 조직에서 사용하는 모니터링은 크게 아래와 같이 나눌 수 있습니다.Infrastructure and Network Monitoring서버, 라우터, 스위치를 포함한 Infrastrucre와 Network 전반에 대한 모니터링을 제공합니다. Nagios, Zabbix 와 같은 오픈소스 기반의 솔루션이 많이 제공되고 있습니다. 해외 서비스로는 DataDog 이 유명하며 국내에서는 WhaTap 이 Infrastructure 모니터링을 제공하고 있습니다. DataDog은 대규모 서버를 한눈에 볼수 있는 벌집 구조의 데시보드로 유명합니다. Application Performance Monitoring어플리케이션  성능 모니터링은 고객의 트랜잭션을 분석하는 동적 분석 도구 입니다. 웹 서비스를 운영하는 과정에서 성능 이슈가 발생하는 경우 해당 지점을 찾는 용도로 사용됩니다. 신속한 버그 추적과 재발 방지를 위해서도 사용될 수 있으며 최소 응답시간을 지속적으로 유지하기 위한 필수 서비스입니다. 좀더 능동적으로 APM을 사용한다면 발생 빈도가 높은 메소드를 분석하여 코드 리팩토링에 사용 할 수도 있습니다. 오픈소스로는 네이버의 핀포인트 와 와탭의 CTO가 커미터로 참여하고 있는 스카우터 가 있습니다. 해외에서는 New Relic, AppDynamics 가 유명하며 국내에는  WhaTap 이 APM 서비스를 제공하고 있습니다. 와탭의 트랜잭션 분포도는 APM 서비스중 데이터 분석 간격이 가장 짧은 것으로 알려져 있습니다.Log Analysis로그 분석은 플랫폼에서 제공하는 시스템 로그를 분석하거나 커스터마이징된 로그 데이터를 분석하는 도구입니다. 로그 분석을 통해 시스템의 결함을 미리 알아낼 수도 있으며 비지니스 데이터를 분석할 수 도 있습니다. Splunk, Elastic, PaperTrail, Logstash,  Loggly,  Logentries,  SumoLogic 과 같은 벤더를 통해 서비스를 제공받을 수 있습니다. 결론DeveOps는 개발과 운영이 만들어 가는 문화이기도 하지만 많은 도구의 도움을 받아서 진행해야 하는 프로세스이기도 합니다. 모니터링 서비스는 개발과 운영이 함께 서비스를 개선할 수 있게 해주는 중요한 도구입니다. 많은 모니터링 도구들이 DevOps를 지원하고 있습니다. 다양한 모니터링 도구와 서비스를 잘 이용한다면 DevOps 조직을 더욱 탄탄하게 만들고 비지니스도 빠르게 성장시킬수 있을 것입니다. 출처: https://blog.appdynamics.com/engineering/5-challenges-for-a-successful-enterprise-devops-model/관련 글https://techbeacon.com/10-companies-killing-it-devops10 companies killing it at DevOpsTop companies have made the move to DevOps and serve as the framework for others ready to make the move. Is your company ready for a DevOps...techbeacon.com https://www.slideshare.net/jallspaw/10-deploys-per-day-dev-and-ops-cooperation-at-flickr10+ Deploys Per Day: Dev and Ops Cooperation at FlickrCommunications and cooperation between development and operations isn't optional, it's mandatory. Flickr takes the idea of "release early, release often" to an…www.slideshare.net https://en.wikipedia.org/wiki/DevOps_toolchainDevOps toolchain - Wikipediaen.wikipedia.org http://blog.launchdarkly.com/devops2/DevOps 2.0Decoupling feature rollout from code deployment and the rise of user-centered deploymentsblog.launchdarkly.com https://aws.amazon.com/ko/devops/what-is-devops/데브옵스란 무엇입니까? – Amazon Web Services(AWS)aws.amazon.com #와탭랩스 #개발자 #개발팀 #인사이트 #경험공유 #일지

IT 서비스에 장애가 발생 할 경우 모니터링 프로세스는 장애를 찾는 것으로 끝나지 않습니다. 장애를 발견하는 것은 모니터링 프로세스의 시작 점이며 최종적으로 모니터링을 통해 장애의 근본 원인을 찾아낼 수 있어야 합니다. 그리고 찾아낸 원인들은 예측과 추론에서 확인까지 이르는 하나의 프로세스로 정착되어 다시금 모니터링 과정에 포함되어져야 합니다. 이렇게 서비스를 운영하는 과정에서 근본적인 장애를 찾기 위해 모니터링을 어떻게 이해해야 하는지 알아보겠습니다. 우리가 모니터링 해야 하는 지표어플리케이션 지표(WORK METRICS)- 처리량 지표(THROUGHPUT)- 성공 지표(SUCCESS)- 에러 지표(ERROR)- 성능 지표(PERFORMANCE)시스템 지표(RESOURCE METRICS)- 가동률(UTILIZATION)- 포화상태(SATURATION)- 에러 지표(ERROR)- 이용률(AVAILABILITY)이벤트(EVENTS)- 코드 변경(CODE CHANGES)- 경고 알림(ALERTS)- 규모 변경(SCALING EVENT)- 기타(ETC)IT 서비스를 운영하는 과정에서 발생하는 문제의 근본원인을 추적하기 위한 모니터링 데이터는 크게 3가지로 나눌 수 있습니다. 어플리케이션 지표(Work metrics)서비스의 흐름(트렌젝션)을 측정하여 시스템의 최상위 레벨의 이슈를 보여줍니다. 시스템 지표(Resource metrics)이용률, 상태, 에러 또는 시스템 의존적인 리소스의 이용률을 수량화합니다.이벤트(Events)코드변경, 내부 경고, 확장 이벤트와 같이 드물게 발생하는 불연속적이 이슈를 보여줍니다.일반적으로 IT 모니터링의 핵심 이슈는 어플리케이션 지표를 통해 확인할 수 있습니다. 하지만 다른 지표들 또한 어플리케이션의 지표에서 나타난 문제의 원인을 찾기 위한 중요한 요소이기 때문에 같이 모니터링 해야 합니다. 시스템 지표를 통한 모니터링인프라스트럭쳐는 대부분 시스템의 자원으로 구성됩니다. 최상위 수준에서 유용한 작업을 하는 각각의 시스템들은 다른 시스템들과 연동하기도 하는데요. 예를 들어, 여러분의 아파치 서버가 MySQL 데이터베이스를 자원으로 사용하여 요청을 처리하는 작업을 지원할 수 있습니다. 연관된 작업을 따라 들어가보면 MySQL은 제한된 커넥션 풀을 관리하기 위한 리소스를 가지고 있고 MySQL이 실행되는 서버의 물리적인 리소스 레벨에서는 CPU, Memory, Disk 같은 지표를 보게 됩니다.어플리케이션이 서비스를 제공하는 데 있어서 각각의 리소스가 그 작업을 지원한다면 우리는 장애가 발생한 경우에, 필요한 원인을 얻는 좋은 방법을 시스템을 통해서도 찾아볼수 있습니다. 이런 프로세스를 만들어 간다면 시스템에서 발생한 경고를 통해 장애의 원인을 체계적인 조사하는데 도움이 될 것입니다. 1. 최상위 어플리케이션 지표에서 시작하기첫번째 해야 하는 질문은 "발생한 장애를 설명할 수 있는가?" 이다. 처음부터 문제를 명확하게 정의하지 못하면 이슈를 분석하기 위해 파고들어가야 하는 시스템 패스를 잃어버릴 확률이 높다.다음으로 문제가 있을 것으로 보여지는 최상위 시스템의 작업 지표를 검사해라. 이 지표들은 종종 문제의 원인을 알아내거나 또는 적어도 추적해야 하는 방향을 알려 줄 것이다. 예를 들어 성공적으로 진행된 작업의 성공율이 한계치 이하로 떨어졌다면 에러 지표를 찾아보고 반환된 에러의 형러의 타입을 살펴봄으로써 문제의 방향을 찾아나갈 것이다. 반면에, 대기시간이 길고 외부 시스템에 의해서 요청된 작업처리량이 매우 높다면 시스템 과부하로 인한 문제일 확률이 높다. 다만 와탭의 어플리케이션 분석 서비스를 사용한다면 약간 방법을 달리해도 된다. 와탭의 성능 분포도(어플리케이션 히트맵)와탭의 어플리케이션 성능 분포도를 통해 문제가 발생한 트랜잭션을 드래그하여 선택하게 되면 실제 어플리케이션에서 발생하는 스탭들을 추적하여 문제 해결에 바로 도달할 수도 있다. 하지만 더 복잡한 형태의 장애라면 시스템의 리소스 정보를 찾아봐야 합니다.  2. 리소스 찾아보기최상위 work metrics를 조사하여 문제의 원인을 알수 없다면, 다음으로 시스템이 사용하는 리소스(물리적인 요소 뿐만 아니라 시스템의 리소스 역할을 하는 소프트웨어 또는 외부 서비스)들을 조사합니다. 해당 리소스가 높다면 리소스를 사용하는 하위 Application 지표를 찾아보는 방식으로 찾아나갑니다. 와탭의 데시보드(CPU, MEMORY)3. 변경 내용 찾아보기다음으로 지표에 연관된 경고와 다른 이벤트들을 살펴봅니다. 문제가 발생하기 직전 코드가 릴리즈 되었거나, 내부 경고가 발생하고나 다른 이벤트가 등록되었다면 문제와 연관된 부분을 찾아봐야 합니다. 4. 수정하기 (잊지 말기)문제의 원인을 찾았다면 문제의 원인이 되는 상태를 수정해보고 증상이 사라지는 것을 확인합니다. 증상이 더이상 나오지 않는다면 향후 유사한 문제를 피하기 위해 시스템을 어떻게 변경할지 고민해야 합니다.  서비스가 중단된 상황이 오면 1분이 중요합니다. 문제를 찾는 속도를 높이기 위해 눈앞에서 벌어진 상황에 대한 높은 집중력을 유지하면서 대쉬보드를 상황에 맞춰 재 조정합니다. 최상위 어플리케이션 데쉬보드와 각각의 서브시스템들을 위한 대시보드를 하나씩 설정합니다. 시스템 대시보드는 시스템 지표의 하위 시스템의 키 메트릭스와 함께 어플리케이션 메트릭을 확인 할 수 있어야 합니다. 이벤트 데이터도 이용가능한 상황이라면 연관 분석 차트에서 관련된 이벤트가 올라가 있어야 합니다. 와탭의 알림 서비스정리하기   서비스에 장애는 무조건 발생하지만 우리는 모니터링을 통해 빠르게 해결 할 수 있습니다. 이를 위해 표준화된 모니터링 프로세스를 만들고 대시보드로 연관관계를 만들어 놓는다면 문제를 빠르게 추적 조사할 수 있습니다. 가능하면 모든 지표는 어플리케이션 지표에서 부터 찾을 수 있도록 대시보드를 구성합니다.인프라스트럭처를 통해서도 문제를 분석할 수 있습니다. 시스템에 대해 대시보드를 설정하고 주요 지표들을 올려놓아야 합니다. 문제의 원인을 조사하는 것은 증세가 나타나는 최상위 시스템에서 부터 시작합니다. 문제가 되는 리소스가 발견되면 문제를 발견하고 수정할 때가지 리소스에서 발견되는 패턴을 조사하고 적용시키는작업을 반복해야 합니다. #와탭랩스 #개발자 #개발팀 #인사이트 #경험공유 #일지

뭐가 문제였나필자는 현재 HMR(가정간편식) 커머스를 다루는 모 스타트업에서 백엔드 개발자로 재직 중이다. 말이 백엔드지 최근 변화되고 있는 트렌드에 맞춰 열심히 API 작성 셔틀을 하고 있다.API 개발에 주로 사용하는 HTTP 상태 코드는 주로 200 (정상), 400 (잘못된 요청), 401 (보안 토큰 에러), 403 (권한 없음), 404 (찾을 수 없음) 정도가 있었다.문제는 여기에서 발생했는데, API를 계속 개발해 나가다 보니 API 요청 시 데이터가 없을 때 200 상태 코드에 빈 배열을 돌려주어야 하는지, 404 상태 코드를 돌려주어야 되는지 상황에 따라 다를 수 있겠다는 생각이 들었다.만약 '데이터가 없을 수도 있는 상황'과 '데이터가 없으면 안 되는 상황'에서 404 Not Found 에러 코드로 같게 응답할 경우 다음과 같은 애매한 상황이 펼쳐질 수 있다.API를 사용하는 클라이언트가 404 에러에 대한 대응을 에러로 표시할지 데이터 없음으로 표시할지 상황에 따라 다르게 정의해줘야 한다. 결과적으로 클라이언트에서 API 요청에 대한 처리가 복잡해진다.// front-endimport fetch from 'node-fetch'; function fetchUserList() {  // 유저 목록을 가져오는 API를 사용한다고 가정  return fetch('https://api.exmaple.com/users')    .then((response) => {      if (response.statusCode === 404) {        // 이 404 Http 상태 코드를 에러로 처리할 것인가? 데이터 없음으로 처리할 것인가?        // 에러일 경우 : throw new Error('Not Found');        // 데이터 없음일 경우 : return [];      } else if (response.statusCode === 200) {        return response.json();      } else {        throw new Error('Unexpected Http Status Code');      }    })    .then(result => render(successPage, result))    .catch(error => render(failurePage, error));}결국, 어떤 식으로 표시해야 명확하게 표현할 수 있을까 하여 페이스북 존잘 개발자님들에게 의견을 물었다. # 굉장히 많은 분이 의견을 주셨고 나름대로 생각을 정리할 수 있었다.결론적으로는 '데이터 없음'과 '404 Not Found'를 같은 용도로 사용하면 안 된다.그렇다면 뭘 어째야 하나위에서 나온 결론을 조금 더 자세히 풀어보면 다음 내용이다.상황에 따라 데이터가 없는 것이 정상인 상황이 있고, 데이터가 없는 것이 에러인 상황이 있다. 이를 구분 해야 한다.데이터가 없는 것이 정상일 수 있는 상황// server-sideAPI.get('/orders/date/:date', async (request, response) => {  // 특정 날짜의 주문을 검색. 특정 날짜에 주문이 없을 수도 있다.  const { date } = request.params;  const orders = await Repository.Order.findByDate(date);  // 200: OK  // 204: No Contents  response.statusCode(orders.length > 0 ? 200 : 204).json(orders);});데이터가 없는 것이 에러인 상황API.get('/orders/:orderId', async (request, response) => {  // 특정 ID의 주문을 검색. 데이터가 없으면 에러다.  const { orderId } = request.params;  const order = await Repository.Order.find(orderId);  if (order.length > 0) {    response.statusCode(200).json(order);  } else {    // 404: Not Found    response.statusCode(404).json({      message: `${orderId} is Not Found`    });  };});그렇다면 요청한 API 리소스가 없는 경우에는 어떤 에러를 보여줘야 하는가? 일반적으로는 404 Not Found 가 통상적으로 사용되지만 우리는 이미 404를 다른 용도로 사용하고 있다. 다행히도 HTTP 상태 코드에는 501 Not Implemented 이라는 좋은 친구가 있다. 이 친구를 사용할 수 있다.import { Users, Orders } from './Routes'; app.route('/users', Users);app.route('/orders' Orders);app.all('*', (request, response) => {  // 501: Not Implemented (구현되지 않음)  response.statusCode(501).json({    message: 'This Method is Not Implemented',  });})대충 이 정도면 클라이언트는 Http 상태 코드를 보고 다음 로직을 처리할 수 있을 것이다.물론 일반적으로 사용되는 상태 코드들이지만 실제 개발 진행 시에는 클라이언트를 개발하는 개발자와 미리 어떤 상황에서 어떤 상태 코드를 보낼 것인지 정해야 할 것이다.마무리API 개발 시 사용할 법 직한 응답 코드를 정리해보았다.200: OK (정상, 데이터 있음)204: No Contents (정상, 데이터 없음)301: Moved Permanently (리다이렉션)400: Bad Request (실패, 클라이언트에서 넘어온 파라미터가 이상함)401: Unauthorized (실패, 클라이언트에서 넘어온 보안 토큰이 이상함)403: Forbidden (실패, 사용자의 권한으로 리소스를 사용할 수 없음)404: Not Found (실패, 데이터가 있어야 하나 없음)410: Gone (실패, 데이터가 있었으나 삭제됨. 이건 굳이...?)500: Internal Server Error (실패, 서버 로직 문제)501: Not Implemented (실패, 없는 리소스 요청)기타 304나 502, 503 등의 상태 코드의 경우 API Application을 작성하는 개발자의 역할보다는 Server 쪽의 역할에 가깝다고 생각하여 작성하지 않음.뭔가 어렵다고 느껴진다면 다음 짤을 참고해서 쉽게 이해할 수 있다. #플레이팅 #개발 #개발자 #인사이트 #경험공유 #조언 #꿀팁 #HTTP #버그 #버그수정 #문제해결