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Overview브랜디 랩스를 사랑해주시는 여러분, 안녕하세요. 개발자 오-연주입니다. 지난 4월, Brandi Back-end 개발자 분들과 코엑스에서 열렸던 AWS Summit(04.18 - 04.19)에 다녀왔습니다!여러 세션을 듣는 와중에 우연히 AI machine learning 를 쉽게 도와주는 Cloud Machine learning Flatform인 Amazon SageMaker에 대해 들었습니다. 듣던 중 머닝러닝에서 학습을 시켜 그 데이터로 ‘Brandi 서비스와 연관지으면 어떨까’ 라는 생각을 했는데요. 그래서 오늘은 많은 분들의 관심사인 머신러닝 학습관련 Amazon Amazon SageMaker에 대한 글을 쓰려고 합니다.sage는 마법사, 현자라는 의미입니다.sageMaker를 create하자!“자, 퐈이팅 넘치게 신나게 sagemaker를 create해볼까요!” 했는데…Seoul Region이 없다!현재 지원되는 리전은 아직 네 군데입니다. 저는 제일 있어 보이는 미국 동부의 버지니아를 선택하겠습니다.1] EU (Iceland) 2] US West (Oregon) 3] USEast (N. Virginia) 4] US East (Ohio)SageMaker를 create하기 전에는 학습할 데이터와 학습 모델을 저장할 S3 Bucket이 필요합니다.1. Default 값으로 S3를 만드세요.중요한 점은, bucket 이름이 “sagemaker-” 로 시작되어야 한다는 것입니다. 그래야 나중에 notebook instance가 어느 곳에 데이터를 저장할지 알 수 있습니다.Next, Create bucket 버튼을 누르다 보니, S3 Bucket이 생성되었습니다.2. Create notebook instance 버튼을 눌러 SageMaker를 만들어 봅시다!원하는 이름을 지어줍니다. 저는 machineLearningTest 라고 지었어요. IAM role 선택하는 부분에서 None을 눌러 Default 값으로 sageMaker를 만듭니다.인고의 Pending 시간3. Pending이 끝나고 “open” action을 선택하면 Jupyter가 열립니다.Jupyter(Jupyter Notebook)는 오픈 소스로 라이브 코드, 등식, 코드에 대한 시각화를 위해 사용됩니다. 또한 description을 위한 텍스트 문서(마크다운 등)를 지원하는 웹 어플리케이션입니다. 이렇게 하면 코드에 대한 문서화가 가능합니다. 이 글에서는 Jupyter Notebook을 통해 데이터를 학습하고, 그 데이터를 테스트하겠습니다. 제가 진행한 전체 코드 스크립트(entire script)는 이 글의 마지막 부분에 기술있으니 참고해 주세요.자, 이제 드디어 머신러닝 학습을 시킬 차례입니다. 머신러닝 학습에 꼭 필요한 키워드 두 가지를 뽑아봤는데요. - Dataset: 정제된 데이터와 그 데이터에 대한 label을 정리해 놓은 데이터 모음 - Machine learning Algorithm: 기계학습 알고리즘 우리는 MNIST 데이터셋을 k-means 알고리즘으로 학습시킬 겁니다.1)MNIST Dataset기계학습 알고리즘을 사용할 때 가장 기본적으로 테스트하는 데이터셋으로 MNIST 데이터셋이 있습니다. 이것은 사람이 0부터 9까지 숫자 중 하나를 손글씨로 쓴 이미지 데이터와, 해당 이미지에 대한 레이블(0 - 9)이 6만 개 들어있는 학습 데이터셋입니다. 각 이미지는 가로와 세로가 각각 28 픽셀로서, 각 픽셀은 0부터 255 사이의 숫자가 있습니다. 다시 말해, 하나의 이미지는 28 x 28 = 784개의 숫자로 이루어진 데이터입니다. 하나의 이미지를 나타내는 데이터의 array > length가 784라고 표현할 수 있겠네요.MNIST dataset2)k-means지금 만든 SageMaker 학습 알고리즘은 AWS 튜토리얼에서 제시한 K-means를 사용할 예정입니다. k-means는 label 없이, 즉 정답을 모르는 상태로 학습을 하는 비지도 학습 (unsupervised learning) 알고리즘 중 가장 쉽고 많이 쓰입니다. 정답을 모르니, ‘비슷한 애들끼리 뭉쳐봐’ 라고 하고, 알고리즘은 비슷한 친구들끼리 뭉쳐 놓습니다. k-means에서 k는 ‘k개 덩어리로 뭉쳐주세요’라고 제시하는 숫자입니다. 우리는 0부터 9까지 비슷한 친구들끼리 모이게 하고 싶으니 k=10을 쓸 겁니다.지금부터 해야 할 TO DO!1. MNIST 데이터셋을 다운로드받고, 우리가 학습시키기 좋도록 정제하기(preprocessing)2. Amazon SageMaker를 통하여 데이터 학습시키기(training job)3. Amazon SageMaker를 통하여 학습된 데이터를 배포하기(Deploy the model)4. 배포된 모델에 요청을 보내 테스트 데이터에 대한 예측값을 받아오기(inference)4. Jupyter 노트북 인스턴스 생성하기Jupyter에 New Notebook(conda_python3)을 선택해 새로운 노트북을 생성합니다.5. 학습시키기 위한 기본 셋팅드디어 코딩 시작입니다! (의욕활활) 초기 설정해두었던 IAM role, S3 Bucket, MNIST 다운로드, 다운받은 데이터 등을 확인하세요. 글보다 코드로 주석을 보는 게 가독성이 더 좋습니다. 아래 노트북을 통해 마크다운, 주석처리를 통해 description을 해두었으니 참고 바랍니다.외부에서 MNIST 다운로드가 쉽도록 한 url로 MNIST를 다운받는데 성공했습니다. MNIST 데이터셋 내용물 중 하나를 jupyter notebook에 그려서 제대로 다운 받았는지 show_digit() 함수를 작성해 확인하겠습니다.서른 번째 데이터는 누군가 3을 손글씨로 쓴 이미지입니다.6. 머신러닝 학습하기이 세션에서는 기계학습 알고리즘 설정, 학습할 데이터 경로를 지정하겠습니다. 그 후 MNIST 학습 데이터를 S3 버킷에 옮겨 저장합니다.kmeans.fit() 함수를 호출해 직접 학습을 시켜볼까요? 학습 과정은 상당히 오래 걸린다고 했는데 다행히 4분 만에 학습이 끝났습니다.여기서 잠깐! 여기서 k = 10에 대해서 조금 더 알아보도록 할게요. cluster란 한 지점에 점을 찍고 데이터 분석을 한 뒤, 비슷한 데이터들의 군집을 만들어 주는 것입니다. k-means가 진행되면서 각 cluster의 중심이 서로가 잘 뭉치는 방향으로 이동합니다. 직접 그려봤어요(부끄).7. 학습된 모델을 배포하기학습을 시키면 테스트를 하거나 사용할 수 있어야겠죠? 학습된 모델을 배포해 주세요.8. 배포된 모델 테스트 진행하기배포된 모델에 valid_set 데이터로 검증 데이터를 진행합니다..predict() 함수를 호출하면 새로운 이미지가 어떤 cluster에 속했는지 예측 결과를 알려줍니다. 가장 가까운 cluster가 0번이라고 예측 결과를 반환했네요. 또한 cluster 중심과의 거리는 5.85라고 알려줍니다. 여기서 중요한 점은 cluster 번호와 실제 숫자는 일치하지 않는다는 겁니다. 알고리즘은 임의로 cluster 중심에 번호를 매기는데, 꼭 0번 클러스터가 숫자 ’0’을 뭉쳐놓은 건 아니에요!9. 데이터 예측해보기더 많은 데이터를 예측해볼까요? valid set에 있는 100개 데이터를 예측해봅시다! 각 cluster에 가까운 데이터들이 쭉 선정되었습니다. 정확하지는 않지만 비슷한 숫자 모양들이 서로 군집되어 나타납니다. 0과 2같은 숫자들은 잘 표현되지만, 알고리즘이 9랑 4를 헷갈리거나 5와 3을 헷갈리는 듯 하네요.FASHION MNIST로 SageMaker 머신러닝 학습 및 예측해보기자, 이제 몸도 풀었으니 제가 하고 싶었던 패션 관련 머신러닝 학습 및 예측을 진행해볼게요. 마침 옷 그림으로 MNIST와 매우 비슷한 데이터를 만들어 놓은 fashion-MNIST라는 데이터셋을 발견했어요!1. 패션 관련 MNIST 다운로드 받기패션 MNIST 데이터셋을 우선 다운받아 볼게요! 다운로드는 여기에서 받을 수 있습니다. 총 네 개의 파일을 다운로드 받으세요.- train-images-idx3-ubyte.gz : train set 이미지 - train-labels-idx1-ubyte.gz : train set 레이블 - t10k-images-idx3-ubyte.gz : test set 이미지 - t10k-labels-idx1-ubyte.gz : test set 레이블 다운로드 받은 패션 Mnist의 label은 아래와 같이 되어 있습니다. 숫자 0부터 9 대신에 각 이미지가 어떤 이미지인지 텍스트로 표현되어 있어요.LabelDescription0T-shirt/top1Trouser2Pullover3Dress4Coat5Sandal6Shirt7Sneaker8Bag9Ankle boot2. Fashion-MNIST 데이터셋을 이전에 사용했던 mnist.pkl.gz 와 같은 형태로 변환해주는 스크립트 작성해주기위에서 연습할 때는 mnist.pkl.gz 한 개 파일만 사용했는데요!?! 그래서 다운로드 받은 네 개의 파일을 똑같은 형식의 파일 하나로 만들어주는 파이썬 스크립트를 작성해 fashion-mnist.pkl.gz 파일로 만들었어요.import gzip import pickle import numpy as np # MNIST 데이터셋은 train, test 셋이 각각 image, label로 나누어 저장되어있는 4개의 파일로 구성 test_image_path = 't10k-images-idx3-ubyte.gz' test_label_path = 't10k-labels-idx1-ubyte.gz' train_label_path = 'train-labels-idx1-ubyte.gz' train_image_path = 'train-images-idx3-ubyte.gz' out_file_name = 'fashion-mnist.pkl.gz' # train label / images 추출 with gzip.open(train_label_path, 'rb') as train_label_f: train_label = np.frombuffer( train_label_f.read(), dtype=np.uint8, offset=8).astype(np.int64) with gzip.open(train_image_path, 'rb') as train_image_f: train_imgs = np.frombuffer( train_image_f.read(), dtype=np.uint8, offset=16).reshape(-1, 784).astype(np.float32) # test label / images 추출 with gzip.open(test_label_path, 'rb') as test_label_f: test_label = np.frombuffer(test_label_f.read(), dtype=np.uint8, offset=8).astype(np.int64) with gzip.open(test_image_path, 'rb') as test_image_f: test_imgs = np.frombuffer( test_image_f.read(), dtype=np.uint8, offset=16).reshape(-1, 784).astype(np.float32) # 기존 60000개 training set에서 50000개는 train set으로 사용하고, 10000개는 valid set으로 활용 train_label, valid_label = train_label[:50000], train_label[50000:] train_imgs, valid_imgs = train_imgs[:50000], train_imgs[50000:] # train set, validati on set, test set을 튜플 자료형으로 저장 out_data = ((train_imgs, train_label), (valid_imgs, valid_label), (test_imgs, test_label)) # pickle file로 dataset 데이터 포맷 맞춰주기 with gzip.open(out_file_name, 'wb') as out_f: pickle.dump(out_data, out_f) 이 과정을 통해 나온 결과물, fashion-mnist.pkl.gz 를 Jupyter Notebook이 있는 경로에 업로드합니다.fashion-mnist.pkl.gz가 업로드 되었습니다!3. 머신러닝 학습하기아까 사용했던 활용했던 숫자 MNIST 스크립트를 그대로 사용하겠습니다. show_digit()을 이름만 바꾼 show_fashion()으로 데이터를 살펴보니 드레스가 보입니다.조금 전에 했던 숫자 MNIST와 똑같은 과정을 SageMaker를 이용해, 학습 → 테스트 → 예측해보니 아래와 같은 예측 결과를 얻을 수 있었습니다. 신발은 신발끼리, 바지는 바지끼리, 가방은 가방끼리 분류된 게 너무나 신기합니다. (아까 진행한 숫자보다 더 학습이 잘 된 것 같은건 기분 탓일까요…?)머신러닝이라고 겁내지 않아도 됩니다! 유저들에게 더 좋은 서비스 제공할 수 있으니까요. 지금까지 브랜디 개발2팀의 단아한 개발자 오연ㅈ….참사를 막아주세요.앗, 잠시만요!! 중요한 것을 놓칠 뻔 했네요.저처럼 테스트를 하면 그냥 지나치지 마세요. 자동 결제로 출금되는 뼈 아픈 경험을 할 수도 있습니다. 반드시 이용했던 서비스들을 stop 하거나 terminate 해주세요. (Clean-up단계) 자세한 내용은 여기를 클릭하세요.지금까지 Brandi 개발 2팀, 단아한 개발자 오연주였습니다!# entire script (숫자 Mnist) # 오호 드디어 coding start! # 이제부터 Brandi의 단아한 개발자, 저를 따라오시면 됩니다 :) # 노트북 Block을 실행하는 방법은 Shift + Enter 입니다 from sagemaker import get_execution_role role = get_execution_role() # 초기에 설정해 뒀던 IAM role 가져오기 bucket = 'sagemaker-julie-test' # 초기 단계에 만들었던 S3 Bucket 이름 적기 %%time import pickle, gzip, numpy, urllib.request, json # 여기서 잠깐, 생소한 라이브러리 설명을 드릴게요! # pickle: python식 데이터 압축 포맷 # numpy: 수치 계산을 하기 위한 python package # Load the dataset urllib.request.urlretrieve("http://deeplearning.net/data/mnist/mnist.pkl.gz", "mnist.pkl.gz") with gzip.open('mnist.pkl.gz', 'rb') as f: train_set, valid_set, test_set = pickle.load(f, encoding="latin1") # matplotlib로 그리는 그림이 jupyter 노트북에 바로 보여줄 수 있도록 설정 %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt # 도표나 그림을 그릴 수 있게 해주는 라이브러리 plt.rcParams["figure.figsize"] = (2, 10) # 그림의 크기 지정 def show_digit(img, caption='', subplot=None): if subplot is None: _,(subplot) = plt.subplots(1,1) imgr = img.reshape((28, 28)) subplot.axis('off') subplot.imshow(imgr, cmap='gray') plt.title(caption) # train_set의 그림과[0] 데이터 이름[1]을 예시로 보여준다 show_digit(train_set[0][30], 'This is a {}'.format(train_set[1][30])) # 학습을 하기 위해 학습 알고리즘 및 데이터 경로 설정! from sagemaker import KMeans data_location = 's3://{}/kmeans_highlevel_example/data'.format(bucket) output_location = 's3://{}/kmeans_example/output'.format(bucket) print('training data will be uploaded to: {}'.format(data_location)) print('training artifacts will be uploaded to: {}'.format(output_location)) kmeans = KMeans(role=role, train_instance_count=2, # 장비 2대를 사용하여 학습하겠어요! train_instance_type='ml.c4.8xlarge', output_path=output_location, k=10, # 아래 그림을 참고해 주세요! data_location=data_location) %%time # 학습 시작! kmeans.fit(kmeans.record_set(train_set[0])) %%time # 모델을 만든 후 사용하기 위하여 배포하기 kmeans_predictor = kmeans.deploy(initial_instance_count=1, instance_type='ml.m4.xlarge') # valid_set에 30번째 sample을 테스트 해보기 result = kmeans_predictor.predict(valid_set[0][30:31]) print(result) %%time # vaild_set에 있는 0번부터 99번까지의 데이터로 cluster를 예측 해보자 result = kmeans_predictor.predict(valid_set[0][0:100]) # 예측 결과에 대한 cluster 정보를 수집 clusters = [r.label['closest_cluster'].float32_tensor.values[0] for r in result] # 각 cluster별 예측된 이미지 출력 for cluster in range(10): print('\n\n\nCluster {}:'.format(int(cluster))) digits = [ img for l, img in zip(clusters, valid_set[0]) if int(l) == cluster ] height = ((len(digits)-1)//5)+1 width = 5 plt.rcParams["figure.figsize"] = (width,height) _, subplots = plt.subplots(height, width) subplots = numpy.ndarray.flatten(subplots) for subplot, image in zip(subplots, digits): show_digit(image, subplot=subplot) for subplot in subplots[len(digits):]: subplot.axis('off') plt.show() 출처Getting Started - Amazon SageMaker CodeOnWeb - 머신러닝 초보를 위한 MNIST fashion-mnist 글오연주 사원 | R&D 개발2팀[email protected]브랜디, 오직 예쁜 옷만#브랜디 #개발문화 #개발팀 #업무환경 #인사이트 #경험공유

1월부터 4월까지 한 시즌에 걸쳐 트레바리 홈페이지를 다시 구현하였다. 겉으로 보이는 UI/UX 디자인 개편을 넘어, DB 설계와 서버 및 웹 페이지 개발까지 새롭게 진행했다. 기존의 홈페이지를 완전히 버리고, 새로운 아키텍처를 가진 홈페이지를 구현하여 데이터를 이전하는 일이었다.4개월 동안 반응형 웹 사이트 1개, 크루/파트너 어드민 사이트 2개와 함께 서버까지 구현했다..지난 시즌 동안 홈페이지의 여러 기능들을 개선하면서 변화가 필요하다고 생각했다. 단순히 '남이 짜둔 코드가 별로예요'에서 나온 불편 때문만은 아니었다. 회사가 겪는 빠른 성장에 발맞춰 시스템이 뒷받침이 되어줘야 하는데 기존의 아키텍처로는 그러기가 어려웠다. 적은 트래픽에도 툭하면 죽는 서버 덕에 접속이 몰리는 멤버십 신청 기간 동안에는 서버 비용을 배로 늘려야 했고, 푸시 알림의 필요성으로 모바일 앱을 구현하고 싶어도 별도의 API 서버가 존재하지 않아서 시도하기 힘들었다. 결국 지난 시즌 말, 홈페이지를 새로운 아키텍처에서 다시 구현하겠다는 호기로운 결정을 내렸다.처음 시작할 때만 해도 아주 큰 어려움은 없겠거니 했다. 트레바리 입사 이전에 여러 프로젝트를 턴키로 수주받아 진행했던 경험이 있었기 때문이었다. 그러나 몇천 명, 많게는 몇만 명이 접속하는 운영 중인 서비스를 만들어 이전하는 일은 새 서비스를 만드는 일과는 또 다른 일이었다.게다가 이전 글에서 이야기했던 것처럼 트레바리에는 풀타임으로 일하는 개발자나 디자이너가 나 혼자이기 때문에 해야 하는 일이 절대적으로 많았다. 개발 맨 아랫단부터 웹 페이지의 디자인까지 기간 내에 해내는 것은 쉽지 않은 일이었다. 덕분에 매일이 도전이었던 4개월을 보냈고, 런칭 3주 전쯤에는 잠시 슬럼프를 겪기도 했다. 하지만 트레바리가 한 번은 꼭 겪어야 하는 과제였기에 꾸역꾸역 해내면서 런칭까지 왔다. 오늘은 그 이야기를 정리해보려고 한다.리라이팅왜, 무엇을 했나요?1. 과도한 서버 비용과 느린 속도홈페이지를 다시 만들어야겠다는 생각을 가장 많이 하게 된 이유는 비용과 속도였다. 동시 접속 유저 수가 천 명이 안 되는 서비스에서 월 100만 원가량의 서버 비용이 나왔고, 평균 페이지 로딩 속도가 3초를 넘어갔다.그동안 트레바리 홈페이지는 여러 프리랜서 개발자들이 거쳐가며 유지되느라 DB나 쿼리 구조에 대한 고민을 장기적으로 해볼 기회가 없었다. 요청받은 기능을 구현하기 위해 필요한 테이블을 그때그때 만들고, 활용할 데이터가 다른 테이블에 있다면 조인을 해서 불러왔다. 그 결과 대부분의 데이터 요청에 n+1 쿼리가 존재했고, 한 명의 유저가 한 번의 접속만으로도 수많은 쿼리 요청을 하는 상황이었다.최대한 기존의 홈페이지에서 이를 해결해보려고 노력했다. 처음 입사했을 때만 해도 10초 이상의 시간이 들었던 독서모임의 리스트 요청을 3초까지 줄이고, 접속자 수가 40%가 늘어났어도 서버 비용을 늘리지 않을 수 있었다. 그러나 상대적으로 빨라졌을 뿐 느린 편이라는 점은 변함이 없었다. 매 시즌 멤버 수가 30~40% 씩 증가하는 추세대로라면 다음 시즌에도 비슷한 비용을 유지할 수 있을 거란 보장 또한 없었다.여기서 더 개선하려면 DB 구조를 변경하고, 수많은 코드를 갈아엎어야 했다. 필요하다면 하면 되는 일이었지만 기존의 아키텍처인 레일즈 웹 애플리케이션을 유지한다면 당장의 퍼포먼스를 개선하더라도 언제까지 높은 퍼포먼스를 유지할 수 있을지 의문이었다. 성장에 따라 요구되는 시스템들을 다 지원해줄 수 있을지도 미지수였다. 언젠가 아키텍처를 변경해야 한다면 최대한 빠른 시일인 지금 하는 것이 효율적이라 판단했다.Heroku에서 관리하던 서버를 AWS의 EC2로 변경하면서 DB 또한 PostgresSQL에서 AWS 의 DynamoDB로 이전했다. RubyOnRails를 사용하여 단일 웹 애플리케이션으로 구현했던 홈페이지를 Typescript를 기반으로 프론트엔드와 백엔드를 나눴다. React로 사용하여 웹사이트를 구현하였고, Node.js로 GraphQL을 적용하여 서버를 구현하였다.덕분에 월 100만 원가량이 들던 비용을 월 30만 원까지 낮출 수 있었다. 속도는 이전보다는 빨라졌으나 기대만큼 빨라지지는 않아 캐싱 등을 적용하여 차츰 줄여나가고 있다. 변경한 현재 아키텍처로는 트래픽이 늘어나더라도 이전처럼 비용을 배로 늘리지 않아도 되었으며, 다양한 방법으로 속도를 개선하는 작업도 시도해 볼 수 있게 되었다.2. 기술 부채기술 부채가 쌓인 모습 (...)이미지 출처: 스마트스터디앞서 말했던 것처럼 기존 홈페이지는 여러 프리랜서 개발자들이 거쳐간 터라 뻔하게도 기술 부채가 쌓였다. 홈페이지와 관련된 문서는 없고, 크루들은 사용하는 기능들을 부분적으로만 알고 있었다. 그런 상황에서 몇 명의 크루들이 퇴사와 입사를 거치니 그나마 구전으로라도 유지되던 홈페이지 정보가 점점 사라졌다.홈페이지에 대해 궁금한 점이 생기면 직접 코드를 뒤적이며 파악해보는 수밖에 없었다. 그래서 모든 크루들이 유일한 개발자인 나에게 물어보는 것 말고는 홈페이지에 대해 알 수 있는 다른 방도가 없었다. 이 외에도 새로운 기능을 구현했더니 미처 파악하지 못한 곳에서 버그가 터진다거나, 안 쓰는 줄 알고 삭제한 코드가 사실 어디선가 제기능을 하고 있거나 하는 때도 잦았다.이런 기술 부채를 청산하려면 1) 대부분의 기능들을 파악하고 있는 담당자가 있고 2) 지원하는 기능들을 잘 정리한 문서가 필요했다. 1번은 직접 처음부터 리라이팅을 진행했으니 자연스레 해결되었으나, 다른 크루들도 많은 기능들에 대해 파악하고 있으면 더 효율적일 거라 생각했다. 그래서 새로 구현되는 기능이나 변경 사항에 대해서 매주 주간 회의 때 공유를 하고 있으며, 배포를 할 때마다 실시간으로 에버노트와 슬랙의 배포 노트 채널을 통해 배포 내용을 공유하고 있다. 이전에도 하고 있었으나 더 잘, 자주, 자세히 해야겠다고 새삼 깨달았고 노력 중에 있다.2번을 위해서는 홈페이지 기능 설명에 대한 문서를 작성하기 시작했다. 아직 가장 효율적인 포맷이 무엇인지는 찾지 못해서 방황하고 있지만 최대한 쉽고 자세하게 쓰는 방향으로 진행 중이다.사랑과 따뜻함이 넘치는 우리 크루들 3. 복잡하고 이유 없는 UI기존의 홈페이지는 의외로(?) 다양한 기능들이 있었지만 유저들이 모르거나 사용하지 않는 경우가 많았다. 대부분의 기능들과 인터페이스들이 중요도에 대한 고민 없이 '있으면 좋을 것 같다'는 이유로 덕지덕지 추가되었다. 게시판이나 다이어리 같은 메뉴들은 사용률이 채 5%가 안되지만 상단 메뉴에 자리 잡고 있었고, 북클럽 리스트의 페이지에는 딱 한 번만 읽으면 되는 설명글이 화면의 반을 차지하고 있었다.멤버들이 트레바리에서 가장 활발하게 누려줬으면 좋겠다고 생각하는 활동은 독서모임과 이벤트다. 내 클럽이 아닌 다른 다양한 클럽에도 참여해보고, 살면서 해보지 못한 경험들을 이벤트를 통해 체험해봤으면 좋겠다. 그런 고민으로 상단 메뉴에는 독서모임과 이벤트, 내 활동 정보를 볼 수 있는 마이페이지만 배치하였고 FAQ나 공지사항과 같은 자잘한 것들은 하단의 footer로 내리거나 일부 기능들을 임시적으로 지원하지 않기로 했다.리라이팅 전리라이팅 후직관적인 UI는 파트너 어드민에서도 절실하게 필요했다. 기존의 어드민 UI는 따로 교육이 필요할 정도로 복잡했기 때문이었다. 한 명의 파트너에게 자신이 관리하는 클럽 외의 모든 클럽 정보가 노출되었다. 클럽 정보에서도 봐야 할 정보와 보지 않아도 될 정보가 혼재되어 보이고 있었다. 파트너의 수는 점점 늘어나는데 그때마다 홈페이지까지 교육까지 따로 해야 하는 것은 리소스가 많이 드는 일이었다.파트너가 자신의 모임을 이끌기 위해 정말 필요한 일에만 집중할 수 있도록 신경 써서 구현했다. 모임에 참석하는 멤버 리스트, 모임에서 읽을 책과 발제문 등을 등록하고 수정하는 페이지, 출석 체크를 할 수 있는 기능만으로 구성했다. 항시 봐야 하는 매뉴얼과 FAQ는 따로 메뉴로 빼두었다.파트너 어드민의 모임 정보 설정 페이지 리라이팅 전과 후4. 데이터로 소통하는 회사트레바리는 점점 데이터로 소통하는 회사가 되고 싶다. 어떤 유저가 어디에서 불편을 겪고, 어떤 부분을 좋아하는지 알고 싶다. 사람들이 독서모임에 만족하면 홈페이지에서 어떻게 활동하는지, 혹여 만족하지 않았다면 그때는 또 어떻게 활동하는지 궁금하다. GA와 A/B 테스트 등의 방법들을 통해 데이터를 보며 이를 파악하고 싶다.기존 홈페이지는 전통적인 페이지 단위로 돌아가는 레일즈 웹 애플리케이션이었으므로 따로 제이쿼리 등을 사용해야지만 이를 구현할 수 있었다. 그래서 페이지 단위의 웹을 벗어나 React를 활용한 컴포넌트 단위의 웹 사이트를 구축했다. 장기적으로 계획적이고 세밀한 트래킹이 가능하도록 기반을 닦았다.또 기존의 홈페이지에서는 유저에게 오류 제보를 받아도 이를 확인해보는 것이 어려웠다. 그래서 지금의 시스템에는 Apollo engine과 Cloud watch를 이용하여 여러 로그들을 트래킹 하기 시작했다.리라이팅 런칭 2주 차,아쉬웠던 점들리라이팅 한 홈페이지를 런칭한 지 2주일이 지났다. 런칭 후에 한참을 정신없이 보내다가 이제야 조금 숨을 돌릴 수 있게 되어 이 글도 쓰기 시작했다. 런칭만 하면 마음이 편해질 거라 예상했는데 막상 다가오니 그렇지도 않았다. 더 바쁘고 정신없던 것은 물론이요, 아쉬운 점들만 눈에 밟혀서 마음이 무거웠다. 잘한 것보다 아쉬웠던 점들이 나를 더 성장하게 만들어 줄 것이라는 생각으로 스스로를 위로하여 어떤 것들이 아쉬운지도 정리해보았다.1. 트래픽이 몰리는 피크타임에 대한 대비 미흡배달의 민족이 식사 시간마다 트래픽이 몰리는 피크타임이 존재하듯, 트레바리도 독후감 마감 시간이라는 피크타임이 존재했다. 유저들이 모든 시간 대에 일정하게 접속하는 하는 것이 아닌 특정 시간에 몰아서 접속하는 것을 고려하여 그때의 속도를 잘 잡았어야 했다. 이를 미리 고려하여 캐시와 같은 여러 대비책들을 세워두었다면 유저들이 느린 홈페이지가 주는 불편을 덜 겪었을 거라고 생각한다.2. 치밀하지 못한 안내런칭 직후 오는 많은 문의들이 실제 오류가 아닌 제대로 된 안내가 없어 오류로 인지하는 경우였다. 예를 들어 기존에는 있었으나 사라진 주소와 같은 404 페이지 접근 시에는 안내 후 메인 페이지로 보내버리거나 하는 안내가 있었으면 많은 문의들을 대응하지 않아도 됐을 것이다.3. 운영 크루 업무 이해도 낮음리라이팅을 할 때 다른 크루들과 커뮤니케이션을 하는 일에 많은 리소스를 쏟지 않았었다. 다른 크루들의 업무에 대해 꽤 잘 이해하고 있다고 생각했기 때문이었다. 내가 생각하기에 필요할 것 같은 기능들만 어드민에 담았고, 그 결과로 크루들이 런칭 직후에 엄청난 불편과 수고로움을 겪게 만들었다.4. 조급함리라이팅을 진행하는 기간 동안 마음이 급해서 눈앞에 보이는 기능들을 빨리 쳐내는 것에 급급했다. 그러다 보니 각 기술에 대한 문서들을 꼼꼼하게 읽어내지 못해 놓친 부분이 많았다. 특히 한 번도 경험해본 적 없는 각종 브라우저와 브라우저 버전, PC와 모바일 대응 등에서 많이 놓쳤다. 평소 웹 표준 관련 문서를 잘 읽어두었다면 이런 실수는 덜하지 않았을까 생각했다. 또 틈틈이 작성했던 코드를 되돌아보고 개선하는 시간도 가졌어야 했는데 조급함 때문에 그러지 못했다. 이런 부분들은 개발자가 평소에 항시 주의해야 할 모습이라 생각했다.이번 리라이팅을 시작으로 트레바리가 온라인의 경험까지 멋진 서비스가 될 수 있기를 희망한다. 아직은 부족한 점이 많지만 사람들이 독서모임에 참석하기까지 겪는 온라인에서의 경험을 멋지게 만들고 싶다. 필요한 기능들을 적재적소에 구현하고, 말보다는 UI로 커뮤니케이션을 잘하는 개발자가 되기 위해 계속 노력할 것이다.지난 4개월 동안 참 힘든 시간도 많았다. 그럼에도 불구하고 크루들과 주변의 개발자분들에게 여러 도움을 받으면서 어려운 난관들을 헤쳐나갈 수 있었다. 홈페이지 변경이 아니어도 바쁜 일이 많은 시즌 시작 시기에 홈페이지 관련 문의가 쏟아졌다. 그런 상황에서 나를 탓하기보다는 오히려 걱정해주고 격려해주는 동료들이 있었다. 새삼스레 좋은 사람들과 함께하고 있다는 생각을 하며 일을 더 열심히, 잘 하는 것으로 보답하고 싶다고 생각했다.#트레바리 #기업문화 #조직문화 #CTO #스타트업CTO #CTO의일상 #인사이트