편집자 주: 잔디와 함께 하고 있는 멤버는 총 50여 명. 국적, 학력, 경험이 모두 다른 이들이 어떤 스토리를 갖고 잔디에 합류했는지, 무슨 일을 하고 있는지 궁금해하는 분들이 많습니다. 잔디 블로그에서는 이 궁금증을 해결해 드리고자 ‘맛있는 인터뷰’를 통해 ‘잔디’ 멤버들의 이야기를 다루고 있습니다.◇ 우리가 앉아 있는 이 공간이 어떤 곳인지 소개해 달라Chris: 설마 했다. 내가 맛있는 인터뷰 대상자가 될지는.. 머리가 멍해 고통받던 중 당신이 추천한 그릴 타이로 오늘 장소를 선정했다. 이름만 들었을 땐 ‘거기 뭥미?’ 이랬는데, 와보니 알겠다. 예전에 와 본 적이 있다.◇ 자기소개 좀 해달라C: 반갑다. 잔디에서 iOS 개발 파트를 담당하고 있는 1호 사원 Chris라고 한다. 아주 오랜 기간 동안 원래 이름인 ‘봉규’라고 불렸다가 얼마 전 회사 내 호칭에 변화가 생겼다. 아직 Chris로 불리는 게 어색하다.◇ 어떤 일을 하며 월급을 받고 있는지?C: 앞서 소개했듯 난 iOS 개발자다. 이 글을 읽는 독자분들 중 아이폰으로 ‘잔디’를 사용 중이라면, 필시 내가 개발한 잔디를 이용하고 있는 거다. 마음이 조금 아프지만 기획에 대한 관심으로 지난 겨울 잠시 PM 팀으로 외도했었다. 하지만 결국 내 마음의 고향, iOS 개발로 돌아왔다.◇ PM팀으로 외도를 했던 이유가 궁금하다C: 기획이라는 업무에 관심이 많았다. 개발을 하다 보니 자연스레 기획에도 관심을 갖게 되었다. 한 번쯤 해보고 싶었던 일이었기 때문에 롤이 주어졌을 때 정말 재미있게 일했다.하지만 PM 일을 직접 해보니 마냥 재미있기만 하지는 않더라. 비즈니스는 물론이고 개발자와 디자이너의 의견을 수렴해 조율까지 해야 하는데 모두의 의견을 100% 반영할 수 없으니 여간 괴로운 일이 아니더라. 기획자의 길이 쉽지 않다는 것을 깨닫게 되었다.그리고 PM의 업무라는 게 쉽게 눈에 띄지 않는 일이다. 제품이 아무리 잘 나와도 기획자에게 ‘기획 참 잘나왔어요’ 라고 말하는 경우를 많이 접하진 않았을 거다. 여러분 주위에 기획자를 만나게 되면 ‘고생이 많으십니다’라고 응원 한마디 해줬으면 좋겠다.◇ iOS 개발자로 컴백한 이유는 무엇인가? 향간의 소문엔 코딩이 그리워 개발자로 돌아갔는 소문이 있다C: 회사 측에서 기획보다는 iOS 개발을 다시 맡아주면 좋겠다는 이야기를 들었다. 사실 별다른 고민 없이 제안을 받아들였다. 아무래도 초기부터 개발한 자식 같은 iOS가 늘 머리 한 구석에 있었다. 물론, 잔디를 사랑하는 마음도 크게 한 몫 했다. 결코 어필하고 싶어 이런 멘트를 남기는 게 아니다.◇ 보여주기 멘트인 것 같지만 감동 받았다. 그렇다면 Chris에게 잔디 iOS란 무엇인지 조금 더 말해달라C: 나의 분신이다.  iOS는 곧 Chris다. 아무것도 없는 백지상태에서 지금에 이르기까지 수많은 과정이 있었고, 그 과정의 중심엔 언제나 내가 있었다. iOS는 분신이라는 단어 외엔 표현할 방법이 없다. 오바가 아니라 사무실 어딘가에서 누군가 ‘iOS’ 라고 속삭이면 몸이 반응한다. iOS에 대한 이야기는 곧 나에 대한 이야기와 마찬가지이니까.내가 곧 잔디 iOS이자, 잔디 iOS가 곧 나이다.그만큼 애착을 갖고 개발 업무에 임하고 있다.◇ 멘트가 찰지다. 듣기론 PM 팀의 데니스와 특별한 인연이 있다고 하는데?C: 동아리 이야기를 하는 것 같다. 사회에 나오기 전 연합 동아리 활동을 한 적이 있는데, 데니스가 그 동아리 후배다. 기수 차이가 많이 나 직접적으로 알던 사이는 아니었다. 내가 동아리에 잔디 채용 공고를 공유해 데니스가 합류하게 되었다. 특별한 인연이라면 특별하다고 볼 수 있다.◇ 어떤 동아리인지 궁금하다SOPT라는 연합 동아리로 선배들이 후배들에게 개발/디자인 등에 대해 강의하는  동아리다. 당시 나는 학년 차가 조금 되어 수업을 듣기보단 가르치는 역할을 맡았어야 했는데, 매주 시간을 내어 수업을 준비할 자신이 없어 디자인 수업을 들었다.◇ 잔디 1호 사원은 역시 남다른 것 같다. 디자인 수업은 어땠는지?C: 그 수업을 통해 내가 디자인에 소질이 없다는 사실을 깨닫게 되었다. 그림을 그리면 늘 내가 생각한 것과는 다른 결과물이 나오더라.◇ 그런데 정말 잔디 1호 사원인가?C: 말 그대로 1호 사원이다. 회사가 법인으로 등록하기 이전부터 함께 했다. 얼마 전 잔디 2주년 파티가 있었다. 나는 입사한 지 2년이 넘었다. 격세지감을 느낀다. 처음 잔디에 들어왔을 때, 나를 제외한 모든 사람이 C-Level이었다. 그리고 나서 개발자, 디자이너가 순차적으로 들어왔던 걸로 기억한다.◇ 법인 설립도 전에 잔디를 어떻게 알고 지원했나?C: 제대를 3개월 앞둔 군인 시절, 아이폰 개발자를 찾는 연락을 받았다. 그렇지 않아도 제대하고 바로 개발 경험을 쌓을 수 있었으면 좋겠다고 생각했다. 솔직히 말하면 그 당시엔 잔디가 어떤 회사인지 탐색이나 해보자는 생각에 멤버들을 만났다.◇ 그럼 사람들을 만나고 입사를 결심한 건가?C: 당시에는 아무것도 없었다. 잔디라고 말은 해도 유형적인 형태의 무언가가 존재하지 않았다. 멋진 사람들과 함께하며 일을 배울 수 있을 것 같다는 생각에 합류했다.◇ 마음가짐이 남다를 것 같다C: 내 스스로 창립 멤버라 생각하고 있다. 어찌 되었든 잔디가 지금의 모습을 갖추기 전부터 함께 해서인지 애착이 남다르다. 첫 직장이라는 사실도 한 몫하고 있고.◇ 그때로 다시 돌아가면 똑같은 결정을 할 것인가?C: 물론이다. 솔직히 좋은 결정이었다고 생각한다. 잔디가 이렇게 잘 성장하고 있고, 지금은 누구보다도 잔디의 성공을 확신한다.◇ 마지막 질문이다. 여름 휴가 계획은?C: 스타트업인이 휴가라니? 하하. 농담이다. 아쉽지만 아직 여름 휴가 계획이 없다. 생기면 알려주겠다.◇ 맛있는 인터뷰의 공식 마무리! 다음 인터뷰이에게 묻고 싶은 질문이 있다면?C: 꼭 물어봐 주셨으면 한다. “잔디에서 이루고 싶은 꿈이 있다면?”을 물어봐 달라.#토스랩 #잔디 #JANDI #iOS #개발자 #모바일개발자 #앱개발자 #팀원소개 #팀원인터뷰 #팀원자랑 #기업문화 #조직문화 #사내문화

안녕하세요미미박스 PEOPLE 팀의 Ava입니다오늘은 미미박스의 iOS개발 직무를 소개해드리겠습니다 ! 다들 미미박스 어플 사용해보셨나요?커머스 기능뿐 아니라 새로운 기능을 통한 즐거움을 맛볼 수 있죠.오늘은 미미박스 iOS 개발자 직무가어떤 생각을 가지고 어떻게 일하고 있는지소개해드리겠습니다."애플이 버전업을 하자마자 즉시 해당 버전의 업데이트를 내놓죠" 앱스토어에 가서 '미미박스'를 검색해보면 아래와 같이 안내가 되어있는데요.Offers iMessage AppOffers Apple Watch App미미박스는 아이폰용 앱뿐만 아니라애플 와치, 아이메시지, 투데이 익스텐션 앱스토어가 생기자마자우리나라에서 가장 초기에 해당 앱들을 개발했습니다.뿐만 아니라 포니이펙트 셀에 직접 아이디어를 제안하고협업하여 포니이펙트 아이메시지 스티커도 오픈하게 되었죠.국내 커머스나 뷰티 앱 중에도 이렇게 모든 버전의 앱을 다 개발한 곳은 흔하지 않은 것 같아요 ! 미미박스 iOS 개발팀은새로운 것, 트렌디 한 것이 있으면호기심을 가지고 가장 먼저 만들어보고 싶어 하는 개발자들이 모여있습니다."이제 막 열린 새로운 버전에서 서비스를 개발하게 되면불안한 점이 많아요.그럼에도 저희가 빠르게 만들어 낼 수 있는 건,미미박스 앱이 결제나 여러 측면에 있어서 기반이 탄탄하다는 뜻이죠."탄탄한 기본기와트렌디한 빠른 개발,벌써부터 손이 간질간질하지 않나요?"앱 사용감 너무 좋네요""미미박스 화장품 관련 앱 중 최고""넘나 편리하고 유익한 것""획기적인 앱"앱스토어에서 미미박스 보러 가기iOS 팀의 목표는고객들이 쫀득한 사용감에 감탄하고 계속 쓰고 싶은 앱을 만드는 것입니다. 미미박스 앱은편안하고 안정적인 쇼핑은 기본이고,앱 안에서 뷰티를 즐길 수 있는 신선한 경험과온라인과 오프라인을 넘나들며 사용할 수 있는 기능도 제공하고 있습니다.대표적인 것이 디스커버리 영역과스토어 모드입니다. 디스커버리 영역은 앱에 접속하면바로 만날 수 있는 뷰티 컨텐츠 영역입니다.이곳의 영상들은 광고 영상이라기보단고객들에게 친근하게 뷰티에 대한 팁과 정보를 쉽게 전달해주는 곳이죠.혹시 제품을 구매하러 가셔서'이게 나랑 맞을까'하는 마음에후기를 찾아보신 적이 있나요?여러분 지금 손에 스마트폰을 들고 있다면미미박스 앱을 켜고 쉐킷쉐킷 흔들어보세요스토어 모드가 실행됩니다.스토어 모드는 온라인과 오프라인을 연결하는데요.오프라인에서 만난 제품의 솔직 고객 후기와 어울리는 제품을빠르게 찾아볼 수 있죠.흔들고 - 바코드 스캔하면 - 고객들의 솔직 리뷰가 쫙~ 앞으로 브라우저를 키고, 검색해서 누르고, 뒤로 갔다가 다시 찾고...이런 번거로움 없이 오프라인에서도 쉽게 제품 정보를만날 수 있죠!오프라인 매장, 브랜드 제품, 플랫폼 등등미미박스에는 여러분이 연결할 수 있는 다양한 점이 있습니다.미미박스에서 이 점들을 연결해무엇을 할 수 있을지 많은 아이디어를 내보고,새로운 것을 창조해보세요."iOS팀은.. 정..정말 눈치 안 보고 아이디어 내나요?""정말이라니까요ㅎㅎ 서비스 기획도 함께 할 수 있고요.생각한 바를 적용하고, 하고 싶은 것을 제안하는데 눈치란 없습니다!"iOS 개발팀은 뷰티에 머무르지 않는 다양한 시도를 하고 있습니다. 서비스 기획, 아이디어 회의도 같이 들어가서 참여하고직접 아이디어를 내기도 하죠!"하고 싶은 게 분명하고, 많은 사람"iOS 개발팀이 함께 일하고 싶은 미미박서입니다. 누구보다 빠르고, 재미있게, 그리고 능동적으로앱을 창조하고 싶으시다면 꼭 지원하세요.태그마스터, 더블개발자(iOS-안드로이드), 디테일장인, 인터렉션 오타쿠 등 당신의 멋진 동료들이 기다리고 있습니다 ! 

 Buzzvil People에서는 다양한 배경과 성격 그리고 생각을 지닌 버즈빌리언들을 한 분 한 분 소개하는 시간을 갖습니다. 어떻게 버즈빌에 최고의 동료들이 모여 최고의 팀을 만들어가고 있는 지 궁금하시다면, 색색깔 다양한 버즈빌리언들 한분 한분의 이야기가 궁금하시다면, Buzzvil People을 주목해주세요.1. 간단한 자기 소개 부탁드립니다. 안녕하세요, 버즈빌에서 기술지원 업무를 담당하고 있는 Jen입니다. 본명은 윤진 (Yoon Jeen) 인데요, 입사 당시 ‘본명이 매일 불리면 일상과 회사가 구분되지 않지 않을까’라는 생각에 이름에서 한 자를 줄여 Jen으로 결정했습니다. 그런데 얼마 지나지 않아 프로덕트 팀의 윤진한 매니저가 Jin 이라는 이름으로 입사했지요. 덕분에 매일 제 이름을 제 입으로 부르고 있습니다. 버즈빌에 입사하기 전에 소셜 스타트업, 푸드 스타트업, 인테리어 O2O 스타트업 총 세 곳에서 인턴으로 근무한 경험이 있습니다. 그리고 2017년 중순 버즈빌에 입사하여만 1년 3개월 동안 BD(Business Development)팀의 전략 매니저로 일했으며, 올해 초부터 BD팀 업무와 TAM(Technical Account Manager) 업무를 겸하다가 올 10월에 정식으로 TAM 업무를 전담하게 됐습니다. 2. 어떻게 버즈빌에 오시게 되셨나요? 지인의 추천으로 버즈빌에 대해 알게 됐고, 미래에 제가 사업을 할 때 도움이 될 좋은 회사라고 판단해 입사하고자 마음먹게 됐습니다. 몇 번의 인턴 경험을 통해 세운 ‘회사를 고르는 기준’ 중 1순위는 나중에 사업을 할 때 도움이 될 만한 곳에 가자는 것이었습니다. 세부적으로는 1) 리더가 능력 있고 2) 사람들에게서 많은 것을 배울 수 있고 3) 서로의 의견을 경청하는 곳이어야 한다는 것이었어요. 지인이 버즈빌을 추천하면서 해준 말들이 이 모든 것에 너무나 아름답게 부합했답니다. 더해서 CEO인 John이 대학교 특강에 연사로 와서 해준 설명을 듣고 입사에 대한 더욱 강한 열망을 품게 됐습니다. 그래서 학기 중에 면접을 보고, 여러 우여곡절 끝에 감사하게도 합격하게 됐어요. 면접을 보는 기간 과제 때문에 엄청나게 힘들어하기도 했고, 합격하지 못할까 봐 얼마나 노심초사했는지 모르겠습니다. 뽑아주신 덕에 8학기에 교환학생을 가려 했던 계획을 내던지고 지난 8월에 졸업해 완전한 직장인이 됐답니다. 3. 버즈빌에서 어떤 업무를 담당하고 계신가요? Technical Account Manager 의 업무는 크게 3가지입니다.  연동문서 관리 – 버즈빌에서 보유하고 있는 모든 프로덕트 및 기능에 대한 문서를 관리하고 있습니다. 문서를 작성하고 적절히 연결 짓고 업데이트하고 이에 대해 내외부에 설명하는 부분까지 포함됩니다. 파트너사와 개발 미팅이 있으면 문서를 설명하기 위해 참석하기도 하고요. 내외부 이슈 해결 – 업무시간의 가장 큰 비중을 차지하는 부분은 외부 파트너의 기술 관련 이슈 해결입니다. 버즈스크린 등의 SDK를 연동한 퍼블리셔(Supply 단) 및 버즈빌이 제공하는 광고 트래킹 기능을 연동한 광고주(Demand 단)까지가 모두 파트너에 포함됩니다. 우선 연동하면서 이상이 없도록 잘 안내하고, 이후 연동이 마무리되어 출시된 이후의 이슈를 처리하며, 추가 작업이 필요할 경우 개발팀에 전달하는 것까지 모두 이에 해당합니다. 내부 프로세스 개선을 위한 요청을 관리하는 것 또한 이 업무에 포함됩니다. 프로세스 세팅 및 개선 – 위 모든 것이 수많은 커뮤니케이션을 통해 이루어지기 때문에, 효율적으로 진행될 수 있도록 유관 팀과 협력하여 프로세스를 세팅하고, 현재 비효율적인 부분을 개선해나갑니다. 그리고 세팅하는 것보다 더 중요하게 이러한 프로세스가 잘 지켜지도록 안내하는 것도 업무의 일부입니다.  얼마 전까지는 하루 대부분을 문의와 이슈를 받아 이를 해결 or 전달하고, 있었던 커뮤니케이션에 대해 기록을 남기고 유관 팀에 공유하는 것에 할애해왔어요. 버즈빌의 사업 규모가 상당해서 모든 이슈를 관리하고 프로세스를 만들고 기록까지 하다 보면 하루가 늘 빠듯하더라고요. 감사하게도 최근에 좋은 분들이 팀에 참여해주셔서, 연동문서 체계화 및 문서화 쪽에 보다 집중할 수 있는 시간이 생기고 있습니다. 업무를 하면서 가장 곤란한 순간은 ‘이게 왜 이렇게 되어있지?’ 하게 되는 때입니다. 주로 개별 적용 되어있는 부분에 대해 히스토리가 남아있지 있거나, 기능 등이 실제로 어떻게 작동하는지 또는 사용되는지 몰라서 나오는 의문들입니다. 다행히 BD팀에서 파트너사를 운영하면서 알고 있었던 히스토리와 경험이 있어서 많은 도움이 되는 것 같아요. 이를 저뿐 아니라 다른 분들이 궁금하면 언제든지 아실 수 있도록 기록을 남기는 일에 힘쓰고 있습니다. 4. 스타트업에서 혹은 광고업계에서 일하는 느낌이 어떠세요? 스타트업으로서는 모든 것을 내 손으로 빚어나가는 느낌이에요. 이건 이전 회사들에서도 많이 느꼈던 부분이네요. 물론 버즈빌은 제가 입사할 당시부터 규모가 꽤 큰 상태였고 갖춰져 있는 시스템이 많아 매우 놀랐지만, 그런데도 많은 것들을 직접 만들어나가야 하는 ‘스타트업’이에요. 그래서 할 것이 너무 많아 버겁고 힘들 때도 있지만, 결국 제가 원하는 그림을 그려나가며 최대한 완벽하게 만들어나갈 수 있어서 매일 도전적이고 스릴 넘치는 하루를 보냅니다. 저뿐 아니라 버즈빌리언 모두 각자의 자리에서 본인에게 주어진 도전들을 클리어해나가는 것 같아요. 광고업계의 스타트업으로서는 변화와 적응의 결정체랄까요. 제가 모든 업계에 종사해본 것은 아니지만, 광고업계 특성 상 변화의 속도가 더 빠른 것 같아요. 수요와 공급 쪽의 요구가 계속해서 넘쳐나고, 그 안의 플레이어들도 계속해서 나타나서 변화와 혁신이 끊이지 않는 것 같습니다. 그 와중에 플랫폼 별 정책도 변화하게 되니 그야말로 내일을 점칠 수 없는 업계인 것 같아요. 그래서 저의 업무도 매일 변화하고 새로운 상품이나 퍼블리셔에 적응하는 과정의 일부입니다. 저는 이런 역동성이 좋아서 버즈빌에서 만족하며 일하고 있어요. 버즈빌에서 일하면서 받는 느낌은, 일이 제 삶 대부분을 차지해버렸다는 점이겠네요. 하루 대부분을 회사에서 보내고 그 외의 시간에도 회사나 일 생각을 하는 것 같아요. 이것의 장단점이 있다보니 이제 워라밸도 생각하려 하고는 있지만, 여전히 제 생각의 대부분을 차지하고 있는 것이 바로 버즈빌이랍니다. 5. 이것만큼은 버즈빌이 참 좋다! 어떤 게 있으실까요? 일단 사람들이 본인 일과 다른 사람에 대한 애정을 품고 있어요. 그 덕에 무엇 하나 대충 넘기는 일 없이 다 같이 힘을 모아 일을 해낼 수 있습니다. 다들 사소한 질문에도 답을 찾기 위해 적극적으로 도와주시고, 짜증 내지 않고 웃으며 대해주세요. 그래서 크고 작은 문제를 맞닥뜨렸을 때 혼자 끙끙대는 일 없이 헤쳐나갈 수 있고, 저도 질문을 받았을 때 더 신나게 도와드릴 수 있는 것 같습니다. 두 번째로는 회사가 커뮤니케이션을 굉장히 중시한다는 점이에요. 솔직히 저는 우리나라에서 나이에 따른 꼰대질이 없는 회사는 정말 희귀할 거로 생각하는데요, 버즈빌은 그 희귀한 곳 중 하나입니다. 제가 언제 어디서든 적극적으로 의견을 낼 수 있고, 아닌 것에 대해 아니라고 말할 수 있는 회사가 얼마나 있을까요. 말만 번지르르하게 하는 것이 아니라 실제로 모두의 의견을 존중하려는 버즈빌의 문화는 버즈빌의 큰 동력 중 하나라고 생각해요. 마지막으로 사람들이 끊임없이 자기발전을 위해 노력합니다. 기본적으로 사람들의 성향이 그런 것도 있고 회사도 적극적으로 지원해줘서 더 시너지가 나는 것 같아요. 그 덕에 저도 많은 자극을 받고 더 실력 있는 사람이 될 방법은 무엇일까 고민하게 돼요. 매일매일 기분 좋은 압박감 같은 것을 느끼고 있답니다. 6. 개인적인 목표나 꿈이 있으신가요? 있다면, 버즈빌에서의 경험이 어떻게 도움이 된다고 생각하시나요? 저는 ‘기댈 수 있는 존재’가 되고 싶습니다. 누군가 힘들 때 제게 말하거나 의지해줄 때 제 존재의 의미를 느끼거든요. 개인적으로는 누군가 힘들 때 찾아올 수 있는 사람이 되고 싶어요. 한때 ‘따뜻한 사람이 되고 싶다’ 정도로 마음에 품고 살았는데, 최근에 마냥 따뜻한 것을 넘어서 누군가 찾아올 수 있는 사람이 되고 싶다고 생각이 바뀌었어요. 그리고 삶의 큰 목표로서도 마찬가지로 즐거울 때든 힘들 때든 기댈 수 있는 상품이나 서비스로 사업을 하고 싶습니다. 사실 삶에서 힘이 되는 것들이 엄청 대단한 건 아닌 것 같아요. 아침에 눈을 떠서 오늘 좋아하는 사람들과 점심 약속이 있다는 사실에 벌떡 일어나기도 하고, 아무리 새벽까지 힘들게 일하고 집에 가도 고양이가 품에 안겨있으면 피로가 사르르 녹는 것처럼요. 그래서 일확천금의 기회를 준다거나 인생을 반전시킬 만큼의 서비스는 아니라도, 잔잔한 일상 속에서나 마음이 벼랑 끝에 몰리고 지친 순간이나 머릿속에 떠오를 만한 그런 사업을 하고 싶습니다. 아무래도 관심사가 음식, 동물, 심리 이런 분야이다 보니 그 교차점에 있는 무언가를 꼭 하고 싶어요. 아침마다 고양이들에게 둘러싸여 오늘의 요리를 준비한다면 더할 나위 없이 행복할 것 같네요. 일단 버즈빌에서의 직무가 저의 이런 꿈과 관련하여 참 잘 맞는 것 같아요. 누군가가 저를 필요로 하고 불러주는 게 정말 진심으로 너무 좋답니다. 그걸 잘 처리해드리지 못할 때는 매우 힘들지만, 제 이름을 불러주실 때마다 “넵!!” 하고 대답하는 게 항상 행복하고 감사해요. 그런 점에서 현 상태만으로도 제가 되고 싶은 제 모습을 만들어나가는 데에 도움이 많이 됩니다. 두 번째로는 나중에 사업을 할 때 도움이 될 인사이트를 많이 얻어가고 있어요. 특히 사업의 확장성에 대한 것인데요, 어릴 때 단순 자영업을 꿈꾸다가 더 많은 사람에게 도움이 되면 좋지 않을까 생각해서 기업가로 꿈을 바꾸었어요. 그와 유사하게, 버즈빌에 들어와 B2B 사업을 경험하면서 파트너사가 지닌 경험과 사용자를 leveraging하여 투자하여 더 큰 확장성을 가질 수 있다는 것을 절절히 느꼈습니다. 해서 나중에 사업을 하면서 다른 주체와 협업하고 소통하는 과정에서 지금 버즈빌에서 BD매니저, 그리고 현재 TAM으로서의 경험이 아주 큰 도움이 될 거라고 확신합니다. 이에 더해서 좋은 회사란 무엇인가 고민하고, 그 고민을 통한 액션 아이템이 도출되고 실행되는 과정에 함께하는 것 또한 나중에 제 일을 할 때 큰 도움이 될 것 같습니다. 마지막으로 모든 것을 다 떠나서 너무나 좋은 사람들과 함께 웃고 이야기하고 일할 수 있다는 것 자체가 제 인생을 풍요롭게 해줍니다. 단 하루도 쉬이 넘어간 적이 없지만, 동시에 즐겁게 웃지 않았던 날도 없어요. 앞으로 버즈빌에서 제 삶이 어떻게 될지 모르지만, 여기에서 시간과 경험과 인연은 제 삶에 보석 같은 존재로 남을 것 같습니다. 

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. 

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

이번 포스트에서는 JANDI가 검색엔진을 도입하게 된 배경과 어떤 작업을 했는지 공유하려고 합니다검색엔진 도입 배경JANDI는 사용자가 입력한 메시지를 검색하고 사용자가 올린 파일의 파일명/파일 타입을 검색하는 메시지/파일 검색 기능을 제공하고 있습니다. 데이터 저장소로 MongoDB를 사용하고 있는데 검색되는 필드에 인덱스를 걸고 정규 표현식을 이용하여 DB Like 검색(“DB는 검색을 좋아한다”아니에요;;)을 하고 있습니다.초기에는 데이터가 아담했는데, 서비스가 커감에 따라 사용자 증가하면서 생성되는 데이터도 많아졌습니다. 올 초에 데이터가 많아지면서 검색이 DB에 부하를 주고, JANDI 서비스에도 영향을 주게 되었습니다. 그래서 JANDI 서비스용 MongoDB와 검색 전용 MongoDB를 분리했는데 이는 임시방편이었고 언젠가는 꼭 검색엔진을 도입하자며 마무리를 지었습니다.시간은 흘러 흘러 4월이 되었습니다. 당시 메시지 증가량을 봤을 때 올해 안에 검색엔진을 사용하지 않으면 서비스에 문제가 될 거라고 판단이 되어 도입을 진행하게 되었습니다.검색엔진 도입의 목표는 다음과 같았습니다.현재 DB Like 검색과 비슷한 검색 품질이어도 좋다. (일정때문에)검색엔진 도입을 통해 검색이 JANDI 서비스에 영향을 주지 않도록 한다.색인을 위해서 주기적으로 JANDI의 MongoDB 데이터를 가져 와야 했지만, 이 작업이 JANDI 서비스에 큰 부하를 주지 않을 거라고 생각했습니다.검색엔진 후보로는 Solr, ElasticSearch, CloudSearch, ElasticSearch Service 가 있었는데 Solr를 선택했습니다.왜냐하면제가 경험한 검색엔진이 Solr 였습니다. 더군다나 2010년 초에 접했던 Solr 비해 많이 발전한 것 같아 개발자로서의 열정과 도전 욕구가 샘솟았습니다. SolrCloud pdf, WhyNoWarAWS에서 제공하는 검색 서비스는 많은 부분을 관리해준다는 면에서 솔깃했지만, Custom Analyzer는 적용할 수 없어서 선택하지 않았습니다.ElasticSearch에 크게 흔들렸지만 경험이없다 보니 공부하면서 프로젝트를 진행한다는 부담감이 커서 다음을 기약했습니다.작업 내용1. MongoImporter, Sharding. MongoImporter 수정현재 JANDI는 MongoDB를 데이터 저장소로 사용하고 있습니다. MongoDB의 데이터를 색인하기 위해 데이터를 검색엔진으로 가져와야 하는데 Solr에서는 DataImportHandler 기능을 제공하고 있습니다. 기본 DataImportHandler로 RDB 데이터는 가져올 수 있지만 이 외 MongoDB나 Cassandra 같은 NoSQL의 데이터를 가져오기 위해서는 따로 구현이 필요합니다. 구글신에게 물어봐서 SolrMongoImporter 프로젝트를 찾았는데 문제가 있었습니다. mongo-java-driver 버전이 낮아서(2.11.1) 현재 JANDI에서 서비스 되고 있는 MongoDB(3.0.x)의 데이터를 가져올 수 없었습니다.url: Reference compatibility MongoDB Java2.11.1에서 3.2.2로 버전을 올리고 변경된 api를 적용하는 작업, 빌드 툴을 ant에서 maven으로 변경하는 작업을 하였습니다. 마음의 여유가 된다면 P/R을 할 계획입니다.여담으로 DataImportHandler 작업과 함께 검색 schema 정하는 작업을 했는데 sub-document 형식이 필요하게 되었습니다. Solr 5.3부터 nested object를 지원한다는 article을 보았는데, nested object 지원 얘기를 보니 Solr도 text search 뿐 아니라 log analysis 기능에 관심을 가지는건 아닐까 조심스레 생각해봤습니다. (역시나… 이미 banana, silk 같은 프로젝트가 있습니다. Large Scale Log Analytics with Solr 에 관련된 이야기를 합니다.). Sharding. 그리고 Document Routing대량의 데이터를 처리하기 위해 한 개 이상의 node로 구성된 데이터 베이스에 문서를 나누어 저장하는 것을 sharding이라고 합니다. SolrCloud는 shard 생성/삭제/분리할 수 있는 API가 있고, 문서를 어떻게 나눌지 정할 수 있습니다. 어떻게 나눌지는 shard 생성 시 router.name queryString에 개발한 router 이름을 적어주면 됩니다. 그렇지않으면 Solr에서 murmur Hash 기반으로 문서를 나누는 compositeId router를 사용합니다. JANDI의 검색 기능은 Team 단위로 이루어지기 때문에 TeamId를 기준으로 문서를 나누기로 하고, compositeId Router를 사용했습니다. 실제 서비스의 문서 데이터를 색인 돌려서 각 node에 저장되는 문서 개수나 메모리/디스크 사용량을 확인했는데 다행히도 큰 차이가 나지 않았습니다.하나의 문서는 TeamId와 MessageId를 조합한 “TeamId + ! + MessageId” 값을 특정 field에 저장하고 해당 필드를 uniqueKey 지정했습니다. 간단한 수정으로 문서 분배가 되는점이 좋았고, 더 좋았던건 검색시 _route_ 를 이용해서 실제 문서가 존재하는 node에서만 검색을 한다는 점이 었습니다. 4년 전 제가 마지막으로 Solr를 사용했을 때는 사용자가 직접 shards queryString에 검색할 node를 넣어주어야 했습니다..../select?q=\*:\*&shards=localhost:8983/solr/core1,localhost:8984/solr/core1SolrCloud RoutingSolrCloud Routing2Multilevel CompositeId2. analyzer, queryParser. analyzerSolr에 기본으로 있는 text_cjk analyzer를 사용하였습니다. <!-- normalize width before bigram, as e.g. half-width dakuten combine --> <!-- for any non-CJK --> text_cjk는 영어/숫자는 공백/특수기호 단위로 분리해주고 cjk는 bigram으로 분리해주는 analyzer 입니다. analyzer는 이슈 없이 완성될 거라 생각했지만 오산이었습니다. 텍스트가 들어오면 token을 만들어주는 StandardTokenizerFactory 에서 cjk와 영어/숫자가 붙어있을 때는 분리하지 못해 원하는 결과가 나오지 않았습니다. 또한 특수기호중에 ‘.’(dot), ‘_‘(underscore)가 있을 때에도 분리하지 못했습니다.nametextInputTopic검색개선_AB1021_AB제시CD.pdfStandardTokenizerFactoryTopic검색개선_AB1021_AB제시CD.pdfCJKWidthFilterFactoryTopic검색개선_AB1021_AB제시CD.pdfLowerCaseFilterFactorytopic검색개선_ab1021_ab제시cd.pdfCJKBigramFilterFactorytopic검색개선_ab1021_ab제시cd.pdf원하는 결과topic 검색개선 ab 1021 ab 제시 cd pdf그래서 색인/검색 전에 붙어있는 cjk와 영어/숫자사이에 공백을 넣어주고 ‘.’와 ‘_‘를 공백으로 치환해주는 작업을 하였습니다. 색인은 Transform에서 처리하고 검색은 다음에 알아볼 QParserPlugin에서 처리했습니다.nametextInputTopic검색개선_AB1021_AB제시CD.pdfTransform 단계Topic 검색개선 AB 1021 AB 제시 CD pdfStandardTokenizerFactoryTopic 검색개선 AB 1021 AB 제시 CD pdfCJKWidthFilterFactoryTopic 검색개선 AB 1021 AB 제시 CD pdfLowerCaseFilterFactorytopic 검색개선 ab 1021 ab 제시 cd pdfCJKBigramFilterFactorytopic 검색개선 ab 1021 ab 제시 cd pdf※ 추가 : 검색 결과를 보여줄때 어떤 키워드가 매칭되었는지 Highlight 해야했는데, 색인하기 전에 원본을 수정을 해서 Solr에서 제공하는 Highlight를 사용하지 못하게 됐습니다. 눈 앞의 문제만 바라보고 해결하기 급급했던 저를 다시금 반성하게 되었습니다.. queryParser앞에서도 언급하였지만, 색인뿐만 아니라 검색할 때도 검색어가 입력되면 검색하기 전에 붙어있는 cjk와 영어/숫자를 분리하고 ‘.’, ‘_‘를 공백으로 치환해주는 작업이 필요합니다. Solr에서 기본으로 사용하는 LuceneQueryParserPlugin 을 수정하였습니다.@Override public Query parse() throws SyntaxError { // 수정한 코드 String qstr = splitType(getString()); if (qstr == null || qstr.length() == 0) return null; String defaultField = getParam(CommonParams.DF); if (defaultField == null) { defaultField = getReq().getSchema().getDefaultSearchFieldName(); } lparser = new SolrQueryParser(this, defaultField); lparser.setDefaultOperator (QueryParsing.getQueryParserDefaultOperator(getReq().getSchema(), getParam(QueryParsing.OP))); return lparser.parse(qstr); } QParserPlugin3. DataImportHandler manageMongoImporter에서도 얘기했지만 Solr에서는 DB 데이터를 가져오는 DataImportHandler 기능을 제공 하고 있습니다. DataImportHandler Commands를 보면 총 5개의 명령을 제공하고 있는데, 그중 색인을 실행하는 명령은 full-import와 delta-import입니다. full-import 명령은 DB의 모든 데이터를 색인 하는 것을 말합니다. 색인 시작할 때의 시간을 conf/dataimport.properties에 저장하고 이때 저장한 시간은 delta-import 할때 사용됩니다. 전체 색인한다고 말합니다. delta-import 명령은 특정 시간 이후로 생성/삭제된 데이터를 색인 하는 것을 말합니다. 특정 시간이란 full-import 시작한 시간, delta-import가 최근 종료한 시간을 말합니다. full-import와는 다르게 delta-import가 종료된 시간을 conf/dataimport.properties에 저장합니다. 증분 색인 혹은 동적 색인이라고 하는데 여기서는 증분 색인이라고 얘기하겠습니다. 두 명령을 이용하여 JANDI의 메시지/파일을 색인 하기 위한 삽질 경험을 적었습니다.. 첫 번째 삽질full-import는 현재 active인 데이터를 가져올 수 있도록 query attribute에 mongo query를 작성하고, delta-import 는 특정 시간 이후에 생성된 데이터를 가져올 수 있도록 deltaQuery attribute에 mongo query를 작성합니다. 또한 deltaQuery로 가져온 id의 문서를 가져올 수 있도록 deltaImportQuery attribute에 mongo query를 작성하고, 특정 시간 이후에 삭제된 데이터를 가져올 수 있도록 deletedPkQuery 에도 mongo query를 작성합니다.<!-- data-config.xml --> <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?> 정상적으로 동작은 했지만, 색인 속도가 실제 서비스에 적용하기 힘들 정도였습니다. 실행되는 mongo query를 확인했는데 다음과 같이 동작하였습니다.특정 시간 이후에 생성된 데이터를 색인하기 위해 약 (새로 생성된 문서개수 + 1) 번의 mongo query가 실행되었습니다. (batch size와 문서 갯수에 따라 늘어날 수도 있습니다.) 메신저 서비스 특성상 각각의 문서 크기는 작지만 증가량이 빠르므로 위 방식으로는 운영 할 수 없었습니다. 그래서 delta-import using full-import 를 참고해서 두 번째 삽질을 시작 하였습니다.. 두 번째 삽질full-imoprt 명령을 실행할 때 clean=false queryString을 추가하고 data-config.xml query attribute를 수정하는 방법으로 증분 색인 하도록 수정했습니다. 특정 시간 이후 생성된 문서를 가져오는 attribute인 deltaQuery와 deltaImportQuery 는 필요가 없어 지웠습니다.<!-- data-config.xml --> <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?> <!-- if query="" then it imports everything --> 전체 색인은 /dataimport?command=full-import&clean=true 로 실행하고, 증분 색인은 /dataimport?command=full-import&clean=false(생성된 문서)와 …/dataimport?command=delta-import&commit=true(삭제된 문서)로 실행하도록 했습니다.정상적인 것 같았지만, 문제가 있었습니다.full-import, delta-import 명령을 실행하면 conf/dataimport.properties 파일에 전체 색인이 실행한 시작 시각 혹은 증분 색인이 최근 종료한 시간이 “last_index_time” key로 저장됩니다. 첫 번째 삽질에서 증분 색인시 delta-import 명령 한 번으로 생성된 문서와 삭제된 문서를 처리했지만, full-import와 delta-import 두개의 명령으로 증분 색인이 동작하면서 생성된 문서를 처리할 때도 last_index_time이 갱신되고 삭제된 문서를 처리할 때도 last_index_time이 갱신되었습니다.예를 들면증분색인 동작이 1분마다 삭제된 문서를 처리하고, 5분마다 생성된 문서를 처리 한다고 가정해보겠습니다. 3시 13분 14초에 delta-import가 완료되어 last_index_time에 저장되고, 다음 delta-import가 실행되기 전 3시 13분 50초에 full-import가 완료되어 last_index_time이 갱신되었다면, 3시 13분 14초부터 3시 13분 50초 사이에 삭제된 문서는 처리를 못 하는 경우가 발생합니다.Solr에서 dataimport.properties에 기록하는 부분을 수정하는 방법과 전체/증분 색인을 동작시키는 Solr 외부에서 특정 색인 시간을 관리하는 방법이 있었는데 Solr를 수정하는 건 생각보다 큰 작업이라 판단되어 외부에서 관리하는 방법으로 세 번째 삽질을 시작하였습니다.. 세 번째 삽질전체/증분 색인을 주기적으로 동작 시키는 곳에서 full-import&clean=false(생성된 문서) 처리할 때 필요한 마지막으로 색인 된 문서 id와 delta-import(삭제된 문서) 처리할 때 필요한 마지막으로 색인 된 시간을 관리하도록 개발하였습니다. 증분 색인 시 full-import&clean=false를 실행하기 전에 현재 색인 된 마지막 id 조회 후 해당 id보다 큰 데이터를 처리하도록 하였고, delta-import를 마지막으로 마친 시간을 따로 저장하다가 delta-import 실행 시 해당 시간을 전달하는 방법으로 수정하였습니다.<!-- data-config.xml --> <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?> 마치며튜닝의 끝은 순정이라는 말이 있는데 IT 기술은 예외인 것 같습니다. 현재는 Solr의 기본 기능만으로 구성했지만, 고객에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있는 시작점으로 생각하고, JANDI 서비스에 맞게 끊임없이 발전해나가겠습니다.감사합니다.참고Getting Started with SolrApache Solr 5.5.0 Reference Guide PDFApache Solr 6.1 - Analyzers, Tokenizers and FiltersRebalance API for SolrCloud issueYonik Blog#토스랩 #잔디 #JANDI #개발자 #개발팀 #개발후기 #인사이트

 빅데이터분석이 최근 이슈가 되면서 관심이 많으실 것 같습니다. 비트윈팀도 데이터 분석 참 좋아하는데요, 저희도 한번 해보았습니다. 이번 포스팅에서는 비트윈팀의 데이터 분석 노하우를 아낌없이 공유해드립니다.왜 사용자의 데이터를 분석해야하는가요?비트윈같은 서비스는 초기 단계에는 앱을 기획하고 만들어낸 팀에 아이디어에 의해 계속해서 발전하고, 유지됩니다. 하지만 기능이 점점 다양해지고 사용자가 점점 많아지면서 사용자들의 앱 사용패턴을 점점 예측하기 어려워집니다. 게다가 비트윈은 해외 진출을 구상 중이었는데, 개인 혹은 팀의 아이디어만으로 해외에서의 사용패턴을 정확히 알기는 어려웠습니다.이런 시점에 필요한 것이 사용자 분석입니다.사용자들의 사용패턴을 분석해 보는 방법은 여러 가지가 있습니다. 초기에 해볼 수 있는 가장 직관적이고 쉬운 것은 비트윈을 사용하는 자기 자신의 사용 패턴을 돌아보고 분석해보는 것입니다. 또 친구들이나 익명 사용자들의 사용패턴을 물어보거나, 관찰하는 방법들이 있습니다. 이런 방법은 매우 효과적이고 많은 아이디어를 주지만 여러 가지 한계점이 있습니다. 지역적, 시간적인 한계 등이 그것입니다.그래서 택할 수 있는 방법이 실제로 사용자들의 행동을 컴퓨터로 수집해서 분석하는 것입니다. 말 그대로 '데이터 분석'을 하게 되는 것입니다.무엇을 분석할지 알아야 합니다데이터로 분석할 수 있는 것은 무궁무진합니다만, 먼저 데이터가 있어야합니다. 비트윈과 같이 서버와 통신하는 앱은 사용자들이 서버에 요청을 할 때마다 엑세스 로그를 남기게 됩니다. 이 엑세스 로그는 사용자들의 사용패턴을 고스란히 담고 있어, 소중한 데이터가 됩니다.엑세스 로그 분석은 전혀 어렵지 않습니다. 엑세스 로그에서 특정 행동에 해당하는 내용을 세는 것만으로도 여러 가지 유의미한 값을 얻어낼 수 있습니다. 하루 동안의 로그를 한줄씩 읽어서 메시지에 관련된 로그를 카운트하면 그날의 메시지 전송 건수를 얻을 수 있는 것입니다. (참 쉽죠?)엑세스로그에서 가입, 메시지, 사진, 메모 등 기본적인 내용에 해당하는 것들을 카운트하는 것만으로도 꽤 자세하게 앱 전체 사용자들의 전반적인 사용통계를 얻어낼 수 있습니다. 이제 해당 데이터를 엑셀에 넣어서 차트를 그려보면, 사용 통계에 대한 그럴싸한 차트가 그려집니다.엑세스 로그 분석에 성공했다면 좀 더 다양한 분석을 해볼 수 있을 텐데요, 사용자별 행동패턴 분석이나, 나라별, 혹은 아이폰, 안드로이드 디바이스별 분석 등 다양한 분석을 시도해볼 수 있습니다. 분석을 하기 전에 중요한 것은 무엇이 궁금한지, 어떻게 궁금한 데이터를 모을지 아이디어를 먼저 내는 것입니다. 여러 예제들을 찾아보며 공부해보면, 금방 좋은 아이디어를 얻으실 수 있을 겁니다.물론 여기서 중요한것은 개인정보나 사생활의 보호입니다. 로그가 유출되었을때의 보안 문제 뿐 아니라, 데이터 분석팀에게조차 개인정보가 노출된다면 곤란합니다. 이 문제에 저희가 어떻게 대처하고 있는지는 글 뒷부분에 자세히 알려드리겠습니다.특정 기술에 구애받지 말고 다양하게 구현해봅시다처음에는 로그 파일을 돌며 간단한 string을 검사하는 스크립트와 엑셀로도 충분했지만, 점점 복잡한 분석을 할수록 다양한 기술이 필요해집니다. 비트윈 사용자 분석도 점점 다양해지고 복잡해지면서 여러 가지 기술들을 사용하고 있습니다.비트윈 사용자 분석은 처음에는 6줄짜리 간단한 shell script에서 시작되었습니다.cat 2011-10-31.log | grep /messages | grep POST | wc -l cat 2011-10-31.log | grep /photos | grep POST | wc -l cat 2011-10-31.log | grep /memos | grep POST | wc -l cat 2011-10-31.log | grep /like | grep POST | wc -l cat 2011-10-31.log | grep SIGN | wc -l cat 2011-10-31.log | grep REL | grep POST | wc -l 이런 스크립트를 만들어서 결과를 이메일로 공유하거나, 엑셀로 만들어 놓곤 했습니다.여기에 비트윈 분석은 조금 더 발전하여, 로그파일을 쿼리하여 Map Reduce 작업이 가능한 Hive를 사용하고, PHP로 통계 웹사이트를 만들어 차트를 그리기 시작했습니다. 이 방식은 처음에는 매우 편리했지만 차츰 쿼리만으로 원하는 결과를 얻기가 힘든 다소 복잡한 분석이 필요해지기 시작했습니다.현재는 모든 로그를 분산 데이터베이스인 HBase에 Date Key와 User Key로 넣고, 코드 생산성이 좋은 Scala로 직접 Map Reduce코드를 작성해서 데이터들을 분석하고 있습니다. 그래서 충분히 scalable하면서도 꽤 편리하게 이용할 수 있는 데이터베이스를 활용하고, Scala의 좋은 expression을 활용하여 짧고 유지보수나 확장이 쉬운 코드로 분석을 수행하면서도 Java와 호환되는 Scala의 특성을 이용하여 Map Reduce 코드 작성을 효과적으로 하고 있습니다. 이렇게 분석한 데이터는 MySQL에 넣어서 2차로 가공하고, Scala Web Framework인 Play Framework을 이용하여 분석 사이트를 구축하고 D3 Chart를 이용해서 Visualize하고 있습니다. 이렇게 함으로써 편리한 MySQL 쿼리 사용의 장점을 취하고 멋진 차트를 효과적으로 그려낼 수 있습니다.좋은 Visualization은 멋질 뿐만 아니라 손쉽게 아이디어를 공유할 수 있게 해줍니다.앞으로는 더 빠른 성능을 위해 Hive를 더 잘 사용해보거나, Elastic Search같은 index engine들을 사용해 볼 계획도 가지고 있습니다. 또한 End point들에서 직접 성능을 측정하여 중앙으로 모아서 분석해보려는 생각도 가지고 있습니다.기술을 선택함에 있어서 정답은 없는 거 같습니다. 널리쓰이는 MySQL같이 scalability가 좀 떨어지지만, 다양한 쿼리로 높은 생산성을 낼 수 있는 데이터베이스도 있고, HBase같이 scalability가 좋지만, 데이터를 저장하는 형태에 제한이 있어 생산성이 조금 떨어지는 데이터베이스도 있습니다. 저희는 앞서 소개드렸듯이 이 두 가지를 모두 혼용하여 사용하고 있습니다. 각자가 마주한 상황에 맞게, 또 각자가 익숙한 기술에 맞게 설계하고, 사용해보면 됩니다.개인정보 보호는 철저하게빅데이터 분석이 개인정보를 침해하는 빅 브라더가 될 수 있다는 우려들이 나오고 있습니다. 300만이 넘는 커플들의 비밀스러운 일기를 담고 있는 비트윈 서비스는 당연하게도 모든 업무를 진행하는 데 있어 보안과 개인정보를 최우선으로 하고 있습니다. 데이터 분석에서도 분석할 수 있는 내용을 상당히 제한받더라도, 예외 없이 그 원칙을 지키고 있습니다.비트윈의 API서버는 AWS클라우드에서 운영되고 있는데, 사용료가 상당히 비싸기 때문에 큰 컴퓨팅 파워를 사용해야 하는 데이터분석까지 AWS에서 하기엔 좀 부담이 되었습니다. 그래서 PC급 컴퓨터 여러 대를 구입하여 사무실 구석에 쌓아놓고 사용하고 있습니다.하지만 문제는 보안이었습니다. AWS의 비트윈 API서버는 다중으로 보안이 유지되고 있지만, 사무실에 있는 서버에 사용자들의 개인정보를 담아둘 수는 없는 일이었습니다. SECO*이 사무실을 지켜주고 있긴 하지만 보안회사에 고객들의 소중한 개인정보를 맡기고 안심할 수는 없으니까요. 그리고 설사 보안 문제가 잘 해결된다고 해도, 분석을 수행하는 비트윈 데이터분석팀원에 개인정보 혹은 사생활이 노출된다면 그 또한 문제라고 생각하였습니다.그래서 저희가 생각해낸 방법은 '익명화'입니다. Access Log들을 저장할 때 사용자의 아이디를 전부 단방향 salted-hash하여 누구인지 알 수 없게 만들었습니다. (물론 salt key는 데이터 분석팀은 알 수 없습니다.) 그리고 애초에 Access Log에는 '어떤 사람'이 '50글자짜리 메시지를 보냈다' 라던가, '사진을 올렸다' 정도만 기록이 되기 때문에, 이를 통계적으로 분석하는 것은 유의미하지만, 사적인 정보를 담고 있지는 않습니다.익명화되어 처리되고 있는 로그는 개인정보는 거의 담고 있지 않으면서도, 유익한 분석 결과를 만들어줍니다.이런식으로 운영을 한다면 데이터 분석팀에서도 사적인 정보(예: 메시지 내용)에 대해서는 접근할 수 없기 때문에, 회원들의 소중한 개인정보와 사생활을 지킬 수 있습니다. 어떤 분석을 수행할 때 언제나 비트윈팀은 언제나 보안과 사생활 보호의 원칙을 지킬 수 있는 범위에서만 진행하고 있습니다.아이디어의 공유, 그리고 액션아이템이 무엇보다도 중요합니다데이터 분석의 목표가 무엇인지, 왜 해야 하는지 생각해보면, 무엇을 해야 하는지 알 수 있습니다. 바로 분석으로부터 얻은 아이디어를 공유하고 액션아이템을 정하고 실천하는 것입니다.데이터를 visualization하는것이 중요한 이유가 여기에 있습니다. 보기 좋은 떡이 먹기도 좋다는 말이 있듯이, 데이터도 먹기 좋아야 합니다. 여러 사람이 쉽게 이해할 수 있어야 아이디어를 공유하고 의사결정을 내리기가 수월하기 때문입니다.민트&베리 사용량 분석. 연인들이 쓰는 앱이라 사랑표현이 인기가 많군요. 디자인팀이 이런 자료를 참고하여 이후 디자인 아이디어를 내는 데 도움이 되면 좋겠죠?비트윈팀은 매번 데이터 분석 미팅을 진행하고 나면 액션아이템을 정하고 실천합니다. 저희가 어떤 식으로 의사결정을 내리고 행동하는지에 대해서는 비트윈 팀블로그의 VCNC는 데이터분석에 기반해 어떤 결정을 내렸나 포스팅을 보시면 도움이 되실 것 같네요.맺으며이번 포스팅에서는 비트윈팀이 어떻게 무엇을 분석하는지 간단하게 다뤄봤습니다. 의견이나 참견 모두 환영이니 댓글 많이 남겨주세요! 다음번 포스팅엔 기술적인 부분에 대해 좀 더 자세하게 다뤄보도록 하겠습니다.

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

이번 칼럼에서는 프로세스 마이닝의 Input 요소인 이벤트 데이터에 대해 살펴보겠습니다. 이벤트 로그를 어떻게 얻고 프로세스 마이닝 분석이 가능하도록 어떻게 전처리를 할까요? 이벤트 로그는 SAP와 같은 ERP 시스템, 미들웨어, 금융 정보시스템, 사물인터넷 데이터 등 다양한 정보 소스에서 얻을 수 있습니다. 정보 소스는 어디에나 있으며 대부분 수많은 DB 시스템으로 구성되어 있기 때문에 문제는 어떤 데이터를 추출하고 어떻게 프로세스 마이닝에서 사용할 수 있는 이벤트 로그로 변환하느냐는 방법입니다. 아래 그림은 프로세스 마이닝에 필요한 데이터를 설명하는 개념 모델입니다. 각각의 케이스는 이벤트로 이루어져 있고, 이벤트는 여러 속성을 가질 수 있습니다. 원본 소스로부터 이와 같은 형태의 데이터를 추출하고 변환하는 방법이 필요합니다.[그림 1] 이벤트 로그 개념예를 들어 SAP에서 데이터를 추출하는 경우를 보겠습니다. SAP에는 수천 개의 테이블이 있고 여기에는 많은 이벤트 관련 정보가 있습니다. 정확한 데이터를 추출하려면 분석하고자 하는 프로세스가 무엇인지 정의하고 어디가 시작 위치인지 어디가 종료 위치인지 찾아야 합니다. 이러한 데이터 식별, 위치 지정이 제대로 되어야 적절한 이벤트 데이터 수집과 범위 선정이 가능합니다. 병원 데이터도 환자와 관련된 정보가 담긴 1,000개 이상의 테이블을 볼 수 있습니다. 병원 데이터를 분석하려면 마찬가지로 분석 프로세스를 정의하고 분석 범위와 이벤트 데이터 속성에 대해 정의해야 합니다. 이는 중요하지만 어려운 일입니다. 프로세스 마이닝을 위해 필요한 데이터는 여러 정보 시스템에 산재되어 있으며 수집할 수 있는 데이터의 종류와 양도 어마어마합니다.  근본적인 데이터 모델 구조를 이해하고 적합한 이벤트 데이터의 종류와 범위를 산정해야 하며 수집한 데이터를 하나의 테이블로 정리할 수 있어야 프로세스 마이닝을 위한 적절한 이벤트 로그 수집과 준비가 되는 것입니다.티켓 예약 데이터를 통해 데이터 추출과 이벤트 매핑을 살펴보겠습니다. 다음 그림에는 티켓, 예약, 공연, 지불, 고객과 같이 다양한 엔티티(Entity)가 있으며 이러한 엔티티는 관련된 이벤트 또는 액티비티를 가지고 있습니다.[그림 2] 티켓 예약 데이터베이스 구조데이터 분석을 위해 우리가 가장 먼저 결정해야 할 것은 프로세스 인스턴스, 즉 케이스가 무엇인가입니다. 우리가 티켓의 수명주기를 설명하는 모델을 알고 싶다면 티켓을 케이스로 설정하고 이에 해당하는 액티비티를 찾아야 합니다. 예약, 공연, 지불 등의 액티비티가 필요하며 여러 티켓이 동일한 예약 기록이나 지불 이벤트를 가지고 있을 수 있습니다. 따라서 여러 개의 다른 프로세스 인스턴스가 하나의 예약에 연결되어 있을 수 있습니다. 또한, 프로세스 모델이 예약에 대해 설명한다고 하면 다른 액티비티를 찾아야 합니다. 이러한 과정이 명확하거나 쉽지 않기 때문에 어려움이 있습니다. 하나의 예약에 5장의 티켓, 2번의 지불과 같이 여러 이벤트가 연결될 수 있습니다. 예약 취소와 같은 이벤트는 티켓, 공연, 예약 등 여러 엔티티에 영향을 미치게 됩니다. 따라서 엔티티 간의 단순 일대일 대응은 없으며 원하는 이벤트 로그를 얻기 위해서는 데이터 전처리가 필요합니다.케이스 선정과 매핑 문제 외에도 정확한 데이터 추출을 위해서는 고려해야 할 다양한 문제가 있습니다. 케이스나 이벤트가 기록되지 않는 데이터 누락이 발생할 수 있습니다. 실제 수행자가 아닌 다른 수행자가 기록되는 것과 같이 데이터가 정확하지 않을 수 있습니다. 원하는 데이터 레벨이 아닐 수도 있습니다. 예를 들어 개별 작업자에 대해 확인하고 싶은데 부서 레벨이 기록되어 있을 수 있습니다. 또 다른 문제는 관련성이 없는 데이터가 많아 분석 항목을 찾기 어려울 수 있습니다.지금까지 프로세스 마이닝의 이벤트 데이터 관련 문제를 검토하였습니다. 이러한 문제점을 염두에 두고 데이터를 추출해야 프로세스 마이닝 분석을 제대로 수행할 수 있습니다. 프로세스 마이닝 분석을 위한 로그 생성 가이드라인 (https://blog.naver.com/prodiscovery/221160671117) 칼럼을 참조하시면 데이터 추출 문제 해결에 대해 도움을 얻을 수 있습니다.#퍼즐데이터 #개발팀 #개발자 #개발후기 #인사이트

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(JPEG 또는 PNG) 모음에 추가할 이미지에 대해서는 몇 가지의 권장사항[1]이 있습니다.두 눈이 잘 보이는 얼굴 이미지를 사용합니다.머리띠, 마스크 등 얼굴을 가리는 아이템을 피합니다.밝고 선명한 이미지를 사용합니다.권장사항에 최적화된 사진은 S3 Bucket 에 업로드되어 있어야 합니다. 미리 ‘kimwk-rekognition’ 이라는 이름으로 버킷을 생성 후 제 사진과 곽정섭 과장님의 사진을 업로드해두었습니다.2-1. IndexFaces 메소드를 이용해 얼굴을 추가합니다. 예시에서는 제 얼굴과 곽 과장님의 얼굴을 인덱싱했습니다.$imageInfo = array(); $imageInfo['S3Object']['Bucket'] = 'kimwk-rekognition'; $imageInfo['S3Object']['Name'] = 'kwakjs.jpg'; $parameter = array(); $parameter['Image'] = $imageInfo; $parameter['CollectionId'] = 'BrandiLabs'; $parameter['ExternalImageId'] = 'kwakjs'; $parameter['MaxFaces'] = 1; $parameter['QualityFilter'] = 'AUTO'; $parameter['DetectionAttributes'] = array('ALL'); $response = $rekognitionClient->indexFaces($parameter); 각각의 요청 항목에 대한 상세 설명은 아래와 같습니다.Image : 인덱싱 처리할 사진의 정보입니다.CollectionId : 사진을 인덱싱할 CollectionId 입니다.ExternalImageId : 추후 인식할 이미지와 인덱싱된 이미지를 연결할 ID 입니다.MaxFaces : 인덱싱되는 최대 얼굴 수 입니다. 작은 얼굴(ex. 배경에 서 있는 사람들의 얼굴)은 인덱싱하지 않고 싶을 때 유용합니다.QualityFilter : 화질을 기반으로 얼굴을 필터링하는 옵션입니다. 기본적으로 인덱싱은 저화질로 감지된 얼굴을 필터링합니다. AUTO를 지정하면 이러한 기본 설정을 명시적으로 선택할 수 있습니다. (AUTO | NONE)DetectionAttributes : 반환되는 얼굴 정보를 다 가져올 것인지 아닌지에 대한 옵션입니다. ALL 로 하면 모든 얼굴 정보를 받을 수 있지만 작업을 완료하는데 시간이 더 걸립니다. (DEFAULT | ALL)2-2. Collection에 정상적으로 얼굴이 추가되었다면 아래와 같은 응답을 받습니다. 사진 속 인물의 성별, 감정, 추정 나이 등의 정보를 확인할 수 있습니다.[ { "Face":{ "FaceId":"face-id", "BoundingBox":{ "Width":0.28771552443504333, "Height":0.3611610233783722, "Left":0.39002931118011475, "Top":0.21431422233581543 }, "ImageId":"image-id", "ExternalImageId":"kimwk", "Confidence":99.99978637695312 }, "FaceDetail":{ "BoundingBox":{ "Width":0.28771552443504333, "Height":0.3611610233783722, "Left":0.39002931118011475, "Top":0.21431422233581543 }, "AgeRange":{ "Low":20, "High":38 }, "Smile":{ "Value":false, "Confidence":85.35209655761719 }, "Eyeglasses":{ "Value":false, "Confidence":99.99824523925781 }, "Sunglasses":{ "Value":false, "Confidence":99.99994659423828 }, "Gender":{ "Value":"Male", "Confidence":99.35176849365234 }, "Beard":{ "Value":false, "Confidence":94.80714416503906 }, "Mustache":{ "Value":false, "Confidence":99.92304229736328 }, "EyesOpen":{ "Value":true, "Confidence":99.64280700683594 }, "MouthOpen":{ "Value":false, "Confidence":99.4529037475586 }, "Emotions":[ { "Type":"HAPPY", "Confidence":2.123939275741577 }, { "Type":"ANGRY", "Confidence":6.1253342628479 }, { "Type":"DISGUSTED", "Confidence":19.37765121459961 }, { "Type":"SURPRISED", "Confidence":7.136983394622803 }, { "Type":"CONFUSED", "Confidence":30.74079132080078 }, { "Type":"SAD", "Confidence":9.113149642944336 }, { "Type":"CALM", "Confidence":25.382152557373047 } ], "Landmarks":[ { "Type":"eyeLeft", "X":0.45368772745132446, "Y":0.31557807326316833 }, … ], "Pose":{ "Roll":5.615509986877441, "Yaw":-5.510941982269287, "Pitch":-17.47319793701172 }, "Quality":{ "Brightness":93.13915252685547, "Sharpness":78.64350128173828 }, "Confidence":99.99978637695312 } } ] 3. 얼굴 검색드디어 얼굴 검색의 시간이 왔습니다. searchFacesByImage 메소드를 이용하면 지금까지 그래왔던 것처럼 쉽게 얼굴 검색을 할 수 있습니다. 저는 ‘kimwk2.jpg’ 라는 또 다른 제 얼굴 사진을 S3 Bucket에 업로드해뒀습니다. 얼굴 검색이 제대로 이루어졌다면 응답으로 제 ExternalImageId (kimwk) 가 내려올 것입니다. 한 번 해볼까요?3-1. searchFacesByImage 메소드를 이용해 얼굴 검색을 합니다.$imageInfo = array(); $imageInfo['S3Object']['Bucket'] = 'kimwk-rekognition'; $imageInfo['S3Object']['Name'] = 'kimwk2.jpg'; $parameter = array(); $parameter['CollectionId'] = 'BrandiLabs'; $parameter['Image'] = $imageInfo; $parameter['FaceMatchThreshold'] = 70; $parameter['MaxFaces'] = 1; $response = $rekognitionClient->searchFacesByImage($parameter); 3-2. 정상적으로 검색이 되었다면 아래와 같은 응답을 받습니다.[ { "Similarity":99.04029083251953, "Face":{ "FaceId":"FaceId", "BoundingBox":{ "Width":0.23038800060749054, "Height":0.2689349949359894, "Left":0.2399519979953766, "Top":0.08848369866609573 }, "ImageId":"ImageId", "ExternalImageId":"kimwk", "Confidence":100 } } ] SearchFacesByImage는 기본적으로 알고리즘이 80% 이상의 유사성을 감지하는 얼굴을 반환합니다. 유사성은 얼굴이 검색하는 얼굴과 얼마나 일치하는지를 나타냅니다. FaceMatchThreshold 값을 조정하면 어느 정도까지 유사해야 같은 얼굴이라고 허용할지를 정할 수 있습니다.Conclusion이미지 분석 알고리즘과 얼굴 검색 기능을 직접 구현하려 했다면 시간이 많이 걸렸겠지만 AWS 서비스를 이용하면 이미지 분석을 금방 할 수 있습니다. 이 기능을 잘 활용하면 미아 찾기나 범죄 예방과 같은 공공 안전 및 법 진행 시나리오에도 응용할 수도 있겠죠. 다음엔 보다 재밌는 주제로 찾아오겠습니다.참고[1] 얼굴 인식 입력 이미지에 대한 권장 사항[2] Amazon Rekonition 개발자 안내서[3] 모든 예제는 AmazonRekognition, AmazonS3에 대한 권한이 있어야 함글김우경 대리 | R&D 개발1팀[email protected]브랜디, 오직 예쁜 옷만

 고수의 프레젠테이션은 늘 심플하다. 읽기 좋은 보고서는 한 페이지로 요약된다. 가진 정보가 많다는 건 좋은 일이지만 때론 감당할 수 없는 양에 압도 당하고 교란 당한다. 정보는 권력이 된다. 그것의 불균형은 누군가에겐 돈을 벌어다 주고 누군가에겐 좋은 일자리를 준다. 정보가 있는 곳엔 그래서 늘 사람과 힘이 몰린다. 하여, 정보제공자에겐 막중한 책임역시 따라야 한다 생각한다. 제공할 정보가 사실에 기반해야 하는 건 물론이고 더 중요한 건 진정 필요한 콤팩트(compact)한 정보만을 제공해야 한다는 것이다. 현재진행형인 대시보드(dashboard) 프로젝트 과정에서 위와 같은 생각이 들었다. 그러면, 주관과 사욕을 완전히 배제하고, 내가 드러내고 보여주고 싶은 정보가 아니라 최대한 많은 이에게 가치롭게 활용되는 정보는 어떤 형태여야 할까? 스스로 답을 내렸다.  우선 사람별, 상황별로 다른 관점과 해석이 양립할 수 없는 요소로 구성돼야 하고, 전달과정에서 요구되는 추가적 배경지식은 불필요해야 하며 필요하다면 극히 적은 양이어야 한다. 무엇보다 관련된 이는 누구나 궁금해 해야 할 것이어야 하고 부차적인 것을 제외한 본질만을 담고 있어야 한다. 이 같은 정보를 핵심정보라고 정의하면 핵심정보는 각각의 업이 가진 '본질적 성장 방정식(fundmetal growth equation)'과 연관이 깊다. 본질적 성장 방정식이란 현 시점에서 비즈니스의 성장을 추진하는 모든 핵심요소, 즉 핵심적인 성장 지렛대를 표현한 간단한 공식을 뜻한다. 제아무리 시가총액 1조를 넘은 기업일지라도 그들의 성장공식을 대여섯 가지의 핵심요소로 도식화하는 것은 가능하며 그것은 제품, 서비스가 가진 성격별로 달라진다. 본질적 성장 방정식을 <진화된 마케팅 그로스 해킹>이란 책에서 나온 사례를 인용해 예시를 들면 아래와 같다.# 이베이의 방정식{아이템을 등록한 판매자의 수}x{등록된 아이템의 수}x{구매자의 수}x{성공적인 거래의 수}=총 매출 성장# 어느 온라인 뉴스사이트의 방정식{웹사이트 트래픽}x{이메일 전환율}x{활성 사용자 비율}x{유료구독으로의 전환율}+다시 찾은 구독자 =총 구독자 매출 성장 이베이의 방정식을 보면 트래픽 양보다는, 거래량을 일정수준 이상 유지하는 것이 성장에 있어 더 중요한 미션일 것이다. 그래서 신규 셀러와 동시에 판매 아이템에 대한 공급이 지속적으로 원활히 이뤄져야만 한다. 아울러 매일, 매주 등록되는 아이템 개수와 그것의 품질, 카테고리 같은 것도 광장히 중요한 관리요소 중 하나일 것이다. 한편, 어느 온라인 뉴스사이트의 경우 트래픽의 양은 광고매출과 직결되고 신규 독자 확보의 가능성을 높여주는 성과의 선행지표다. 뉴스레터 이메일은 수신자를 이후 결제 - 유료구독 -할 확률이 높은 활성 사용자로 전환시키는 데 주력할 것이다. 그래서 사이트를 드나드는 빈도가 높은 활성 사용자층을 얼마나 두껍게 유지하느냐는 온라인 뉴스 비즈니스에서 관건 중 하나일 것이다.  참고: https://www.youtube.com/watch?v=PvSW0ri7AEg기본적인 매출 성장 방정식을 소개하는 강의 동영상이 있어 첨부한다 이처럼 본질적 성장 방정식을 구성하는 요소를 해부해보면 어떤 정보가 현 시점에 우리의 비즈니스를 이끄는 핵심정보이고, 비교적 불필요한 정보인지, 잘 드러난다. 또한, 생각한 것보다 관리해야 할, 혹은 제공해야 할 정보가 적다는 것에 놀란다 - 개인적으론 충격이었다.  페이스북 광고 관리자 페이지에서 관찰할 수 있는 데이터 필드 수는 맞춤설정 활용 시 약 300개까지 지원된다. 그들 중 절반은 서비스와 관련성이 적거나 매일 추적한다 해도 당장의 마케팅 관련 의사결정에 도움을 주지 못하는 것이 대부분일 수 있다. 구글애널리틱스에서 제공하는 지표 또한 마찬가지다. 이탈률을 체크하는 것이 중요하다고들 하지만, 서비스의 태생적 특성 상, 신규 사용자 유치를 위해 지속적이고 공격적인 온라인 광고가 불가피하다면? 때론 업계 평균보다 높은 이탈률이 당연한 것이고 그것이 가진 시사점은 적을 수도 있다. 단지 '쿨'해 보이는 지표를 관찰할 게 아니라 각각의 비즈니스 '실정'에 맞는 성장 방정식을 꾸리고 그것을 지켜 보는 게 중요하단 말이다. 결론적으로 다시 대시보드 이야기로 돌아가면, 정보판으로써 구실하기 위한 최소요건으로 대시보드에는 성장 방정식을 이루는 구성요소만 들어있으면 된다. 그것들이 최소요건이자 거의 대부분이다. 그 외 정보는 실제로는 불필요하거나 수요가 낮은 정보일 가능성이 높다. 물론 그런 정보는 필요에 따라 '드릴 다운' 방식으로 제공하는 것도 좋겠다. 하지만 당장의 우선순위는 아니란 것이다. 대시보드의 첫인상은 고수의 피티처럼 심플하고, 잘 짜여진 보고서 앞 한 장 요약본처럼 말하는 바가 적확해야 한다.블랭크 코퍼레이션의 CI내밀한 이야기가 될 수 있는데, 대시보드 프로젝트를 진행하며 자사 비즈니스의 본질적 성장 방정식은 어떻게 생겼을까, 혼자 그려봤다. 디지털 마케팅  중심적 사고이기 때문에 주관적이며 생각차는 있을 수 있다. 그리고 미래의 가변적 환경을 반영하지 않았다. 어차피 대시보드에선 미래를 projection하지 않기 때문이다.# (현 시점 기준) blank의 방정식{상품기획력}x{콘텐츠 파워}x{SNS 광고비}x{광고유입후 0일-1일내 구매하는 이의 비율}x{재구매율}x{고객생애가치}= 성장의 크기 방정식 안에 bold체로 표시된 요소를 살펴보자. 내가 생각하는 - 공식적인 내용이 아니다 - 우리의 모델 안에서 {SNS 광고비}는 성장(매출)의 크기를 좌우하는 핵심인자다. 광고를 통해 설득 당한 잠재고객을 단번에 구매로 이끌 수 있는 흡인력 - 앞선 방정식에선 {광고유입후 0일-1일내에 구매하는 이의 비율}로 표시했다 - 을 지속하느냐 또한 DR(direct response ; 직접 반응) 마케팅에서 관찰하고 관리해야 할 주요요소다. 이후 구매자의 {재구매율}과 {생애가치}도 이해하고 관리할 수 있다면 완벽할 것이다. 하지만 해당 지표의 정의와 계산은 마냥 쉽지 않기에 정밀한 설정 안에서 관련 정보의 해상도를 높이는 일이 요구된다. 이 정도의 정보가 현 시점에서 마케팅 유닛에서 필수적으로 관찰하고, 유관부서에 공유해야 할 핵심지표가 될 수 있을 것이다. 대시보드 상에 CTR(클릭률), CPC(클릭당비용), CPM(1,000회 노출당비용)과 같은 매일의 광고지표를 넣었다간 보는 이로 하여금 복잡성만 가중시킬 뿐이다. 전자상거래 마케팅 과정에서 오직 알아야 할 정보는 "광고비를 얼마나 효율적으로 투자해 얼마를 벌었는가"라고 생각한다. 현재 페이스북이 제공하는 구매 최적화 광고의 알고리듬 상에선 구매 수와 CPA(액션당비용, 구매당비용) 외 다른 지표들은 그때그때 알고리듬 컨디션에 따라 결정되는 후행지표이자 수단일 뿐이다 - 이 부분은 나중에 기회가 있다면 더 설명해보고 싶고 다른 이와 토의하고 싶다. 불과 얼마 전까지 - 아니면 지금까지; - 난 아마도, 엑셀 시트에 피봇테이블을 덕지덕지 붙여넣고 형형색색으로 트렌드를 표시하면 좋은 정보가 되는 줄 착각했었다. 그리고 난 데이터분석가도 아니고 고급통계지식이 풍부한 편도 아니다. 프로그래밍을 할 줄 알아 데이터 처리기술이 남다른가? 고작 엑셀 단축키와 기본 함수를 사용해 평균보단 빠르게 잔머릴 굴리는 정도다. 하지만 최근에는 시각화, 데이터분석, 고급통계지식 모두 중요한 정보를 전달하는 수단일 뿐이란 생각이 든다. 자기위로적 감상일 수 있지만, 정말로, 정보를 다루는 데 있어 그러한 스킬보다 중요한 건 진정 필요한 정보를 옥석 가리듯 가려내는 정보 분별력이라고 생각한다. 수단에 현혹돼 정작 알맹이는 없고, 누구에게도 도움되지 않는 보고서를 만드는 일이 어떤 마케터, 사업PM에게도 없었으면 하는 바람이다.(끝)Jin Young Choi회사원

대부분의 교육은 초, 중, 고등학생이나 대학생 등 주로 젊은 층을 위주로 진행되고 있습니다. 프로그래밍 교육도 마찬가지로, 현재 10대에서 30대인 주로 젊은 층의 학생과 직장인들을 대상으로 교육이 서서히 일어나고 있습니다. 하지만 높아진 평균 수명으로 노인층이 급격히 늘어나고, 빠르게 변화하는 산업 아래 노인층의 재교육을 통한 지속적인 사회 활동이 요구 되는 시대가 되었습니다.2016년 한국의 인구분포도. 42–57세의 중장년층이 15–24의 청년층보다, 청년층이 0–9세의 유아층보다 월등히 많습니다. Wikipedia위 그래프에서 보이는 것처럼 이렇게 사회의 전체적인 평균 연령의 급격한 상승이 예고되어있음에도 불구하고, 고등학교나 대학까지의 일회성 교육이 아닌 전 연령층을 대상으로 한 지속적인 교육 제공은 아직 보편화 되어 있지 않습니다. 노인층 대상으로 진행되는 교육은 미미하며, 특히나 젊은층도 배우기 어려운 코딩 교육은 노인층에게는 교육이 불가능하거나 전혀 필요하지 않다고 여겨지고 있습니다.UC San Diego 대학의 Phillip Guo 교수Phillip Guo 교수는 HCI (사람-컴퓨터 인터랙션) 및 온라인/컴퓨터 교육 분야에서 명성이 높은 연구자입니다. Guo 교수는 처음으로 노인층에 대한 코딩 교육 연구를 진행하여 온라인에서 프로그래밍을 배운 52개국 60~80대 504명으로부터 다양한 설문조사와 심층조사를 진행한 결과를 CHI 국제 학술회에 출간했습니다. 본 연구 설명과 함께 엘리스에서 생각하는 로드맵을 소개합니다.연구본 연구는 http://www.pythontutor.com 웹사이트에서 실시된 온라인 코딩 교육 설문조사에 응한 504명의 60~85세 학생에 대한 심층 분석과 인터뷰로 이루어져있습니다. 이들이 코딩을 배우는 목적은 세가지 주요 요점으로 종합됩니다.첫째는 코딩을 배움으로서 노화되는 뇌를 자극하기 위함이고, 둘째로 젊은 시절 놓쳤던 새로운 기회를 잡기 위함, 그리고 마지막으로 어린 가족 구성원들과 소통하기 위함이었습니다.혼자 공부하는 방식의 교육은 온라인에서 특히 더 높은 이탈율을 보입니다.이들이 프로그래밍을 배우는 원동력은 교육을 통한 취업과 같은 정확히 정해진 목표보다는, 스스로의 동기부여 및 젊은층과의 소통을 위한 이유가 더 컸습니다. 코딩을 배우는 과정 중에 가장 힘든 세가지는 감퇴하는 인지력, 질문에 대답해 줄 수 있는 강사나 조교 혹은 학생이 없었고, 매번 변화하는 SW를 따라가기 어려움이 있었습니다. 첫번째를 제외한 나머지 어려움은 다른 연령층에서도 겪은 어려움이었습니다.마치며Philip Guo 교수의 논문에서 알 수 있는 것은 노인층이 노화하면서 겪을 수밖에 없는 배움의 어려움과 더불어, 현재 교육 시스템이 노인층을 전혀 고려하지 않고 있다는 것입니다. 이것은 노인층 대상의 교육을 더욱 어렵게 합니다.논문에서는 노인층에게 적합한 교육 시스템이 만들어지거나 제공된다면, 이들이 산업에 바로 투여될 수 있는 능력을 갖추기는 어려울 수도 있으나 프로그래밍 교육을 할 수 있는 선생님으로 활동할 수 있다고 서술하고 있습니다. 이를 활용하면 현재 현저히 부족한 SW 교육자 수로 어려움을 겪고 있는 공교육에 도움이 될 수 있습니다.엘리스에서는 라이브 교육 방송 진행, 헬프 센터 조교 도우미 등 학생들에게 좋은 교육을 제공하기 위해 부단히 노력하는 다양한 연령층의 온라인 조교님들이 계십니다. 언젠가는 60~80대 조교님이 활동하실 수 있다고 믿고 있습니다. 이러한 믿음을 주신 중2 아들을 둔 한 어머니의 피드백을 참조합니다. (엘리스 기초 자바 과정에서 최상위 점수를 받으셨습니다.)저는 전공도 인문학쪽이고 수학 싫어서 문과갔던 문과생인지라, 코딩처럼 논리력 요구하는 수업 따라가기나 할까 큰 기대없이 시작했었습니다.수업 초반에는 마냥 어리둥절했고, 시키는대로 따라하면 다 되었기 때문에 ‘어라 쉽잖아?’ 라고 느꼈습니다. 하지만 중반부 넘어가면서…클래스, 메소드라는 개념이 낯설기도 했고, 각종 연산자의 적용이나 변수들을 식에 적용시키는 다양한 패턴들이 적응이 잘 안되었어요. 반복문의 순서나 마침표,세미콜론, 콜론을 기억하지 못해서 다시 되돌아와서 확인한 것만도 수 십번이었습니다.다른 분들은 마치 초급 과정을 어디서 마스터 하고 온 것처럼 잘 따라가시는데, 저는 매 시간마다 헤매고 오류나고…하지만 똑똑한 것 보다 꾸준한 것이 더 낫다고… ‘머리가 안따라가면 더 오래 공부하면 되겠지’ 하고 다시 보고, 다시 풀고, 계속 질문하고그러나보니 어느 순간 이해가 가는 개념들, 저절로 외워지는 패턴들이 조금씩 늘어났어요.특히 실시간 강의라서 피드백을 받을 수 있고, 조교님이나 강사님들께 질문을 편하게 할 수 있는 시스템이 정말 좋았습니다. 비주얼 좋은 두 분이 수업을 진행해 주신 것도 좋았구요. 반응 좋은 우리 반 수강생들도 참 좋았습니다.저녁 설거지 해 두고 (때로는 저녁상을 치우기 바쁘게) 컴퓨터 앞에 앉아서 8주간 공부한 시간들이 저한테는 정말 소중한 시간이었습니다. 이렇게 집안 일 하고, 애들 챙기면서도 공부할 수 있고, 배울 수 있다는 것이 너무 좋습니다. 좋은 강의 열어주셔서 고맙습니다. ^^*p.s.수업 중에 어떤 분이 자바 알고리즘 강의 열어달라고 하시던데, 알고리즘이 뭔지 물어보고 싶었는데 못 물어봤네요 ㅋ#엘리스 #코딩교육 #교육기업 #기업문화 #조직문화 #서비스소개