Overview좋은 아침입니다. 오늘은 AWS Lambda와 API Gateway 이용하여 API를 만들어보겠습니다. 서버 구축부터 해야 하지만 이번 글에서 서버는 따로 필요 없습니다. 당황하셨나요? 괜찮습니다. 이 글을 보면 곧 이해가 될 겁니다. 우선 Lambda와 API Gateway부터 알아봅시다. Lambda는 서버를 프로비저닝하거나 관리하지 않고도 코드를 실행할 수 있게 해주는 컴퓨팅 서비스입니다. 브랜디 랩스에는 이미 이것을 활용한 예제가 많은데요. 아마 아래의 포스팅들을 보시면 도움이 될 겁니다.SQS + Lambda: 이상근 팀장님CodeStar + Lambda + SAM으로 테스트 환경 구축하기: 천보성 팀장님API 호출부터 결과 확인까지API Gateway는 규모에 상관없이 API 생성, 유지 관리, 모니터링과 보호를 할 수 있게 해주는 서비스입니다. 이 글에서는 API를 호출해 결과를 확인하는 걸 목표로 진행하겠습니다.최종 API 호출 URL* GET /v1/reviews/{review-no}/comments* POST /v1/reviews/{review-no}/comments AWS(Amazon Web Service) 가입 절차는 생략하겠습니다. 1.AWS 로그인 후 API Gateway 시작!AWS에서도 설명되어 있듯이 API gateway엔 이와 같은 장점이 있습니다.1. API 개발 간소화: 새로운 버전을 신속하게 반복하고, 테스트하고, 출시할 수 있습니다.2. 규모에 따른 성능: 백엔드 시스템에 대한 트래픽 관리하여 유동적으로 API 호출하여 성능을 높이는데 도움이 됩니다.3. SDK 생성: 사용자 지정 SDK를 만들어 애플리케이션에서 신속하게 API를 테스트하고 배포할 수 있습니다. 2.API 생성새 API로 엔드 포인트 유형을 지역으로 선택하여 생성하세요. 엔드 포인트 유형1. 지역 : 현재 리전에 배포2. 최적화된 에지 : CloudFront 네트워크에 배포3. 프라이빗 : VPC에서만 엑세스 가능3.최종 호출 url로 순차적으로 리소스 생성리소스 이름과 리소스 경로를 입력하고 리소스를 생성합니다.리소스는 호출할 수 있는 특정 URL입니다. 생성된 리소스로 /reviews 주소가 만들어졌습니다.다음은 /reviews 주소 뒤에 {review-no}를 생성합니다. 리소스 경로에 {} 가 포함되어 있으면 경로 파라미터를 나타냅니다.마지막 리소스를 생성하게 되면 위의 이미지와 같이 /reviews/{review-no}/comments 리소스가 생성되었습니다. 이제 메서드에 연결할 Lambda 함수를 먼저 생성하겠습니다.4.Lambda 함수 생성GET, POST 메서드에 연결할 각각의 Lambda 함수를 생성합니다.‘Hello from Lambda’ 문자열로 리턴되는 Lambda 함수가 생성되었습니다. 생성된 Lambda 함수를 API Gateway 메서드에 연결해보겠습니다.5.메서드 생성GET, POST 메서드를 생성합니다.메서드의 의미* POST : 새로 생성(Create)* GET : 조회(Read)* PUT : 수정(Update)* DELETE : 삭제(delete)* PATCH : 일부만 수정(Update) 새 메서드의 통합 유형을 Lambda 함수로 선택하고 기존에 생성한 함수명으로 입력한 다음 저장을 누릅니다.메서드 실행 화면입니다. 해당 메서드에 통합 요청할 Lambda 함수가 연결됩니다. 연결된 Lambda 함수를 눌러보겠습니다.왼쪽 목록 트리거 추가하는 부분에 API Gateway가 연결되었습니다. 그럼 이제 정상적으로 호출되는지 테스트해보겠습니다.테스트를 클릭하면 오른쪽에 요청에 대한 결과가 나옵니다. 조금 전에 연결했던 Lambda 함수에 ‘Hello from Lambda’ 값으로 출력됩니다. 이제 리소스로 추가한 경로 파라미터를 매핑하여 출력해보겠습니다.메서드 요청에서는 사용자에게 노출되는 API를 정의할 수 있습니다. 리소스로 경로 파라미터를 추가하게 되면 메서드 요청 -> 경로 요청 부분에 자동으로 추가되어 있습니다.통합 요청에서는 백엔드와의 통신 방식을 지정할 수 있습니다. 메서드 요청에서 보낸 URL 경로 부분을 매핑시켜야 합니다. 명명 규칙은 아래와 같습니다. method.request.{"path" | "querystring" | "header"}.{param_name}매핑 템플릿을 추가하여 수신된 요청을 변환하여 통합 백엔드로 보내야 합니다. 정의된 템플릿이 없기 때문에 매핑 템플릿을 추가한 후 메서드 요청 패스스루로 지정합니다. 그러면 클라이언트가 제공한 요청이 변환없이 통합 백엔드로 전달됩니다.클라이언트가 요청한 경로 파라미터 출력하도록 Lambda 함수를 수정합니다.이제 다시 테스트를 해보겠습니다. 경로에 값을 요청하여 응답 본문에 출력되는 걸 확인할 수 있습니다.6.API 배포스테이지 정보를 입력하고 배포를 클릭합니다.스테이지 상세 정보에 API 호출 주소가 생성됩니다. Postman으로 생성된 API주소를 입력하여 정상적으로 return 값을 확인합니다.Conclusion정말 긴 과정이었습니다. 지금까지 API Gateway를 이용하여 API 생성부터 배포까지 알아봤습니다. API Gateway를 사용하면 서버 없이 높은 확장성을 가진 백엔드 애플리케이션을 구축하고 운영할 수 있게 될 겁니다. 백엔드에 관심이 있는 개발자에게 이 글이 도움이 되길 바랍니다.글곽정섭 과장 | R&D 개발1팀[email protected]브랜디, 오직 예쁜 옷만#브랜디 #개발자 #개발팀 #인사이트 #경험공유

디자인이란 단어가 이제는 어디서나 익숙합니다. 그만큼 디자인의 정의와 역할은 다양한 영역에서 분화되어 있기도 합니다. 네이버랩스에서는 로봇이라는 대상에 대해 여러 분야의 디자인이 진행되고, 종국에는 통합됩니다. 하나의 로봇으로 이어지는, 로봇시스템/UX/ID 각각의 디자인에 대해 물었습니다.Q. 어떤 ‘디자인’을 하나요?로봇의 메커니즘에서 인터페이스까지, 최적의 시스템을 디자인(김인혁|Robot) 제가 하는 디자인은, 시스템 디자인이라고 말할 수 있습니다. 아, 물론 제가 속한 Robot팀엔 더 많은 디자인 과정들이 있어요. 로봇의 기구, 전장, SW 등 각각의 영역에서도 디자인 과정이 존재합니다. 저는 그 중에서 주로 시스템 제어 엔지니어로서의 디자인을 이야기할 수 있겠네요.사실 시스템이란 말이 좀 모호하죠. 과학분야에선 이렇게 정의할 수 있습니다. 구성 요소들이 내외부와 경계를 가진 상태에서 각 요소 간에 긴밀한 상호작용을 하는 집합체. 쉽게 설명하고 싶었는데, 여전히 어렵긴 하네요.로봇은 단순한 기능을 구현할 때에도 복잡한 요소들이 동시에 작동합니다. 메커니즘, 동력원, 에너지원, 제어기와 인터페이스 등. 이들이 서로 잘 연결되어 작동할 수 있어야 합니다. 이를 위한 최적의 시스템을 구성하는 디자인이라 하겠습니다.로봇, 그리고 사람, 그 사이에서의 상호작용(김석태|UX) UX의 입장에서는 HRI (human-robot interaction) 디자인이라고 정의할 수 있습니다. 앱이나 웹 등의 화면 기반 인터페이스와는 조건이 다른데요. 물리 공간에서 로봇이 동작한다는 점이 그렇습니다. 주변 사물이나 사람을 로봇이 인식하는 순간처럼 다양한 상황에서 로봇이 어떻게 동작하거나 반응해야 하는지, 그리고 로봇을 활용한 서비스는 다른 디바이스나 앱과 달리 어떤 방식을 통해 제공되어야 더욱 직관적으로 사람과 상호작용이 가능한지 등을 디자인하고 있습니다.기술만큼, 인상과 매력도 중요하다(김승우|ID) 로봇의 외관도 중요합니다. 로봇은 여전히 일반인들에겐 생소합니다. 이들에게 로봇은 흥미로움을 일으키는 대상일 수도 있지만, 마주치는 순간 기피하고 싶은 이질적 존재일 수도 있어요. 그래서 외관을 통해 느끼는 인상과 그 효과에 대해 세심한 접근을 하고 있습니다. 로봇 서비스가 보편화되지 않은 시점에서는, 사람들이 기대하는 로봇다운 매력을 잘 체감할 수 있게 하는 것도 로봇 대중화를 위해 중요한 역할인 것 같습니다.“기술이 지닌 본래의 가치를 더욱 잘 느낄 수 있도록 전달하는 것, 그것도 디자인의 역할입니다.” Q. 어떤 프로세스로 작업하나요?단순한 목표를 위해 필요한 복잡한 과정들(김인혁|Robot) 기본 목표라고 한다면, 일단 요구 스펙을 잘 만족하는 시스템을 설계하는 것입니다. 현실은 아주 복잡하죠. 요소들이 워낙 다양하기 때문인데요. PoC, 성능 테스트 등 평가 과정을 거치면 조정해야 할 것들이 많아집니다. 아예 새로 개발을 할지를 고민하게 될 때도 있는데, 참고할만한 레퍼런스가 없을 때는 참 어려워집니다. 이럴 때는 원론적으로 풀 수밖에 없죠. 공학적인 문제부터 정의하고 문제 해결을 위한 방법론을 탐색합니다. 이런 일들이 수없이 많지만, 시스템 디자인의 일반적인 프로세스이기도 합니다. 목표는 단순하지만, 과정은 현란하죠.산업을 이해하면 목표가 보이고, 사람을 이해하면 디테일이 보인다(김석태|UX) 앞서 말씀드린 것처럼, 서비스 로봇은 다른 앱/웹 서비스와 상황이 많이 다르죠. 앱이라면 프로토타이핑과 검증 과정을 상당히 빠른 주기로 반복할 수 있는데, 로봇은 그런 면에서는 제약이 있습니다.일단 로봇 서비스 산업에 대한 이해부터 시작하였습니다. 그간 어떤 로봇들이 어떤 서비스를 했고, 학계에서는 어떤 연구들이 선행 되었는지를 꼼꼼히 연구했습니다. 그리고 나니 목표 수준이 좀 더 명확해지고, 시나리오를 구체화할 수 있었습니다.중요한 건 역시 사람에 대한 이해입니다. 실제로 유용하다고 느낄까? 어떤 니즈가 여전히 숨어있을까? 로봇이 대신 해 주었을 때 더 가치 있는 것은? 이런 질문에 대한 답을 찾은 후 다음 숙제가 이어집니다. 사람들의 삶 속으로 이질감없이 자연스럽게 녹아 들기 위한 인터랙션입니다. 인터랙션 상황들을 정의하는 일부터가 시작이고, 어떤 이슈나 문제가 있는지를 찾아냅니다. 가장 단순하면서도 자연스러운 해결 방법은 무엇일지 실험을 통해 검증합니다. 이 과정에서 굉장히 많은 디테일들이 새롭게 발견됩니다.기술에 대한 이해도 중요합니다. 예를 들어 최근 AROUND C에는 디자이너가 가장 이상적인 로봇의 속도 및 이동 경로를 선택하면, 이를 바탕으로 딥러닝 기술을 적용해 최적화된 자율주행을 할 수 있는 기술이 적용되어 있습니다. 지켜보는 사람이 언제 안정감을 느끼는지, 로봇과 사람이 교차할 때엔 상대 속도나 동선을 어떻게 할지, 공간상의 제약이 복합적으로 작용하면 어떤 기준을 세워야 할지 등등. 수많은 요소들 사이에서 최적의 인터랙션 디자인을 설계해야 합니다. 이런 사소해보이는 사용자 경험이 로봇 서비스 과정에서 뜻밖의 감동까지도 전달할 수 있다고 생각합니다.“우리가 추구하는 기본 방향은, 실용적이면서도 사람을 배려하는 로봇입니다. 문제 상황을 분석해 나온 다양한 해결책 중에, 사람이 직관적으로 파악할 수 있는 방법을 택합니다.” 최근에는 AROUND C에서는 gaze, sound, lighting을 통한 비언어적 커뮤니케이션을 테스트하고 있습니다. 왜 굳이 로봇이 직접 말하게 하지 않고 비언어적 커뮤니케이션을 연구할까요? 그게 서비스 시나리오 상에서 더 직관적이며, 심지어 더 똑똑해 보이기 때문입니다. 스타워즈의 R2D2와 C3PO를 떠올리시면 됩니다. 점과 선을 활용해 가장 로봇다운 눈을 디자인 했고, 이를 통해 다양한 상태 정보를 사람에게 직관적으로 전달하고자 했습니다.전체의 통일감과 개별 디자인의 완성도라는 두개의 과녁(김승우|ID) 제가 공을 들이는 건 전체 제품의 통일감과, 개별 디자인의 완성도입니다. 네이버랩스에서 그간 공개했던 제품들은 작은 디바이스부터 중형 로봇, 대형 차량 센서박스에 이르기까지 다양한 카테고리에 걸쳐 있습니다. 디자인의 토대가 되는 조형 요소인 제품의 크기와 형태, 구조가 상이하다 보니 각각의 형태와 구조적 특성을 고려하면서도 전체 제품에 통일감이 느껴지도록 하는데 많은 노력을 기울여 왔습니다. 기업에서 일관된 메시지를 전달하는 것은 그 기업을 신뢰할 수 있는가에 대한 중요한 가치라고 생각해요. 디자인도 마찬가지입니다. 네이버랩스라는 기술 기업에서 전달해야 할 가치는 ‘정밀함’과 ‘단단함’이라고 생각했고, 로봇을 포함한 전체 제품에서 이 키워드들을 담은 일관된 디자인 언어가 느껴질 수 있도록 조형의 기본이 되는 면, 면의 기본이 되는 선을 세밀하게 다듬으며 디자인했습니다.또한 개별 디자인의 완성도를 위해 밸런스와 디테일을 중요하게 생각합니다. 로봇은 움직이기 때문에 다양한 각도에서 바라보게 되고, 어느 방향에서 보아도 완성도 높은 밸런스가 특히 중요합니다. 잘 안보이는 곳의 디테일도 쉽게 드러나기 때문에 세밀한 디테일을 놓치지 않기 위해 노력하고요.로봇의 경우엔 일반인들의 디자인 완성도에 대한 기대 수준이 더 높은 편입니다. 이런 기대를 충족시키는 동시에 기술적인 요구도 충족해야 합니다. 예를 들어, AMBIDEX의 전체 디자인 균형을 잡는 과정에서 팔의 부피를 늘리는 선택이 필요했는데, 동시에 무게는 가볍게 유지해야만 로봇의 기능을 100% 발휘할 수 있었습니다. 경량성이 AMBIDEX라는 로봇 팔 기술의 핵심 특성이기 때문이죠. 외관 부피를 늘려 디자인 밸런스를 최적으로 잡으면서도 1g을 더 줄이기 위해 질량을 체크하며 표면과 두께를 조정하고, 강성을 높이는 내부 구조를 추가하며 문제를 해결했습니다. 이런 디자인 과정을 거쳤기에 외관에서도 내부의 단단함과 견고함이 배어 나온다고 생각합니다.Q. 서로 어떻게 협업을 하나요?어차피 목표는 하나(김인혁|Robot) 각기 다른 분야의 전문가들이 협업할 때의 견해차이는 프로세스를 통해 해결되어야 한다고 생각해요. 그게 아니라 의견의 일방향성이 생기면 그건 곤란하죠. 저는 각 분야의 선/후행을 두지 않고 초기부터 과정 전반에 걸쳐 계속 공유하고 의견을 나누며 서로의 수용성을 늘리는 것이 아주 중요하다고 생각해요.“한 영역의 전문가가 모든 결정을 하고 다른 분야의 전문가는 일방적으로 종속되어야 한다면, 그건 문제가 있습니다. 선행과 후행을 나누면 안됩니다. 초기부터 같이 고민하고 대화하고 함께 풀어야 합니다.” (김석태|UX) 저도 커뮤니케이션이 협업 과제를 빠르게 가속하는 가장 중요한 요소라고 봅니다. 다양한 관점에서 의견을 나누는 건 정말 필요해요. 그 과정 없이 한번에 이상적인 솔루션을 바라는 건 무리입니다. 지금 진행 중인 1784 프로젝트 역시 이러한 소통을 원활히 이어가고 있기 때문에 좋은 협업이 진행되고 있고요.(김승우|ID) 차이란 것은 자연스럽죠. 좋은 결과를 위해 필수적입니다. 궁극적인 목표를 달성하고자 한다는 동질감을 느끼기 때문에 서로의 진정성을 확인허는 과정이기도 합니다. 어떤 디자인이라도 많은 협의와 조율이 전제됩니다. 하나의 입장에 매몰되어 있는지 되돌아보기도 하고, 전체를 바라보는 기회로 삼기도 합니다.Q. 앞으로의 도전은?(김인혁|Robot) 우리의 목표는 사람에게 도움이 되는 로봇을 개발하는 것입니다. 단순하죠. 이를 기술 관점에서 고민하고, 가장 적합한 답을 찾고, 그 답을 세상과 공유하고 싶습니다. 그것이 제가 맡은 역할이라 생각하고요. 그 역할을 잘 할 수 있도록 연구개발자로서도, 프로젝트를 리드하고 완성하는 실무자로서도 역량에 깊이를 더하고 싶습니다.새로운 스탠다드라는 설레는 도전(김석태|UX) 이제는 실험실이나 전시장이 아니라, 우리가 실제 살아가는 공간으로 로봇이 들어옵니다. 그런 시대에 도달했습니다. UX디자이너로서는 완전히 새로운 기회이자 설레는 도전입니다. 한때 모바일이란 세상으로 패러다임이 이동했던 시기가 있었죠. 이제는 가상 세계에서 제공하던 다양한 서비스와 기술들이 일상의 물리 공간으로 다시 돌아올 것입니다. 서비스 로봇을 통해 이 분야의 새로운 스탠다드를 만들고 싶습니다.(김승우|ID) 네이버랩스에서는 늘 흥미로운 프로젝트들이 진행되어 왔습니다. 그 중에서도 로봇 디자인은, 다른 어느 로봇보다도 디자인 완성도가 높으며, 동시에 기능적 가치를 충실히 구현하는 것을 목표로 진행해 왔습니다. 게다가 로봇은 외관 그 자체가 하나의 강렬한 인상이자 브랜드 체험 요소가 되기 때문에 더욱 큰 책임감을 느끼고 있습니다. 네이버랩스는 기술이 강점인 회사입니다. 동시에 디자인 또한 우리의 탁월한 강점입니다. 이를 위해 앞으로도 노력하려고 합니다. 네이버랩스의 인재상은 passionate self-motivated team player입니다. 어쩌면 '자기주도적 팀플레이어'라는 말은 형용모순(形容矛盾)일 지도 모릅니다. 하지만 우린 계속 시도했고, 문화는 계속 쌓여갑니다. 다양한 분야의 전문가들이 경계없이 협력하고 스스로 결정하며 함께 도전하는 곳의 이야기를 전합니다. How to work at NAVER LABSH2W@NL 시리즈 전체보기

Overview마이크로 서비스 사이의 결합도를 낮추고 비동기적인 문제들을 처리할 때는 Event-driven 아키텍쳐가 유용합니다. 이번 글에서는 AWS에서 제공하는 SNS Topic을 이용해 Event-Driven을 알아보겠습니다. Event-Driven Programming프로그램의 제어 흐름이 이벤트의 발생에 의해 결정되는 컴퓨터 프로그래밍 패러다임입니다. publish/subscribe (이하 pub/sub)메시징서버리스 및 MSA에서 안정성 및 확장성을 높이기 위하여 사용되는 비동기 서비스 통신 방법입니다. 게시된 메시지를 다른 시스템에 비동기적으로 전달하고, Topic을 구독하는 모든 구독자는 모든 메시지를 받을 수 있습니다. 특히 게시자는 누가 구독하고 있는지 알지 않아도 되고, 구독자도 메시지의 출처를 알 필요는 없습니다. pub/sub 메시징 기본 / 출처: AWS Compute BlogAmazon SNS Topicpub/sub 방식의 메시징 서비스입니다. AWS의 여러 서비스들이 SNS에 이벤트를 게시할 수 있습니다. SNS Event Publishers / 출처: AWS Compute Blog위의 그림과 같이 구독자는 게시자 서비스에서 트리거된 이벤트에 응답해 필요한 작업을 진행합니다. 예시로 Elastic Transcoder 서비스에서의 Topic을 활용해보겠습니다. 네 가지의 순서를 거칩니다.1. SNS 토픽 생성2. Elastic Transcoder 등록Optional 항목인 Notification 영역에서 상태별 이벤트를 설정할 수 있습니다. On Completion Event에 위에서 생성한 Topic을 선택해 이벤트를 전달받도록 설정합니다. 3. SNS Topic에 구독자로 등록트랜스 코딩이 완료 후 처리할 프로세스를 가진 Lambda 함수 생성하여 위에서 생성한 SNS Topic에 구독자로 등록합니다. 현재 SNS Topic에서 제공하는 프로토콜은 HTTP, HTTPS, Email, Email-JSON, Amazon SQS, Application, AWS Lambda, SMS가 있습니다.4. 서비스 간 이벤트 전달출처: AWS Compute BlogSNS Topic으로 이벤트를 제공하는 AWS 서비스 중 하나를 살펴봤습니다. 이를 이용하면 마이크로 서비스 간에 이벤트를 전달하고 서비스의 분리 및 확장에 유용하게 사용할 수 있습니다.Conclusion오늘은 SNS Topic을 이용한 Event-Driven을 알아봤습니다. 다음 글에서는 마이크로 서비스에서 사용할 수 있는 AWS 서비스들을 다뤄보겠습니다.참고Event-Driven Computing with Amazon SNS and AWS Compute, Storage, Database, and Networking Services글이상근 팀장 | R&D 개발1팀[email protected]브랜디, 오직 예쁜 옷만#브랜디 #개발문화 #개발팀 #업무환경 #인사이트 #경험공유

[대화 1]친구 A: 남편은 무슨일 해?아내: 어, IT회사 다녀.친구 A: 거기서 무슨일 하는데?아내: 개발자에요.친구 A: 아 그래? 그럼 퇴근 제때 못할텐데, 애들 키우기 힘들겠네.…[대화2]아내: 아니 그렇게(반바지) 입고 회사 가려고?필자: 음... 요즘 판교 쪽에서는 패피들은 반바지에 샌들 정도 신어줘야 인정받아..아내: 우리(금융회사)는 반바지 입는 사람은 생수 배달하는 사람 뿐인데. 갈아입고 가.금융기관에서 일하는 필자 아내와의 일상 대화 중 일부입니다. 대화는 짧지만 많은 의미가 함축되어있습니다. 우리 사회에서 금융권 직원이라 하면 말끔한 수트를 차려입고 아침부터 아메리카노 한잔 하면서 뭔가 중요한 딜을 성사시킬 것 같은 느낌이라면, IT개발자라 하면 그 금융권에서 사용하는 시스템 개발을 하위 위해 파견온 협력회사 직원과 그 회사에서 고용한, 소위 을, 병, 정 프리랜서들로 반바지에 좀 헝크러진 머리를 하고 밤늦게까지 그리고 주말에도 코딩하느라 제대로 씻지도 못하고 다니는 사람을 먼저 떠올립니다. 최근에 국내 유수의 게임 회사 한 곳에서만 세 명이 과로사하거나 업무 부담으로 회사에서 자살했다고 하니 그런 인식이 전혀 틀리지만은 않은 듯 합니다.미국에서는 개발자들이 대접은 잘 받지만 업무 난이도와 강도는 정말 높다고 합니다. 미국에서는 소프트웨어 개발자라고 하면 엄지손가락을 치켜 세우며 ‘6 digits’이냐고 물어보고들 합니다. 연봉이 $100,000 즉  1억 1,200만원 이상이냐고 묻는 것입니다. 연봉 10만 달러는 미국에서도 높은 편이지만, 소프트웨어 개발자들은 일반적으로 이를 상회합니다. 실리콘밸리에서는 개발자 대졸 초임이 10만 달러 정도 된다고 합니다.시가총액 상위 기업 대부분이 ICT 기업들이고 미국에서도 소프트웨어 개발 인력은 공급이 상당히 부족하니 그럴 수 밖에 없습니다. 공대중에서 최고라 하는 스탠포드와 MIT에서 최고 인기 전공은 단연 컴퓨터 사이언스라고 하는데, 대한민국에서는 인재들이 소프트웨어 분야를 기피하고, 이 분야가 더 열악해지는 악순환이 계속되고 있습니다. 자율주행 시스템, 암진단을 인간 의사보다 잘한다는 IBM 왓슨, 자산관리 로봇까지 가지 않더라도 뱅킹, 콜센터, 주차 정산, 음식 주문, 모바일 게임 등 우리 일상 생활을 소프트웨어 개발자들이 책임지고 있는데, 만성적인 개발 인력 부족으로 우리 ICT 산업의 경쟁력이 갈수록 떨어지지 않을까 걱정입니다.어제 오늘의 이야기도 아니고, 해결책이 과연 있는가?고무적인 것은 과거보다는 소프트웨어 개발자의 근무 환경에 더 관심을 가지고 야근 문화를 없애나가려고 노력하는 기업들이 많아지고 있다는 점입니다.핀테크 기업 핀다도 접근 방법은 다소 다르지만 이런 긍정적인 문화를 확산시키는 데 노력하고 있습니다. 그로 인해 우수한 인력이 한명이라도 더 핀다를 선택하고, 대한민국 젊은이 몇명이라도 더 공시생이 되기보다는 소프트웨어 개발자로 진로를 선택하기를 기대합니다.업무 환경이 중요하다.핀다의 개발자는 공유오피스 위워크(Wework) 을지로점 내의 사무실 및 라운지 등에서 자유롭게 근무합니다. 근무중에 사무실 내의 탁구장에서 함께 탁구를 치기도 하고 다트 게임을 하기도 합니다. 위워크 다른 층 라운지 쇼파에서 탁트인 전망을 보며 일하기도 합니다.물론 업무가 몰리고 데드라인에 쫓기면 야근을 하기도 하고 주말에 집에서 일하기도 하지만 이를 권장하기 보다는 지양하고 더 줄여나가려고 합니다. 저녁이 있는 삶을 보장하기 위해 지속적으로 노력할 것입니다.Wework 16층 회의실 겸 탁구장에서 열심히 탁구치는 우리 개발자. Le Viet Hoang‘월화수목금금금’ 일해도 일정 맞추기 어려운데 무슨 배부른 소리인가?소프트웨어 개발은 집중력을 요하는데, 사람이 하루 8시간도 집중해서 일하기는 쉽지 않습니다. 집중하지 못한 상황에서 작성한 낮은 품질의 코드로 더 많은 오류를 일으키고 이를 해결하기 위해 더 많은 시간을 일해야 하는 악순환이 발생합니다. 해당 직원의 행복지수도, 건강도, 로열티도 떨어지고 퇴사할 가능성이 높아집니다. 결국 회사는 잃는 것이 더 많아지게 됩니다. 하지만, 단지 초과 근무로 인해 생산성이 떨어지므로 이를 지양해야 한다고 하기에는 현실은 일반적으로 너무 열악하고 다급합니다. 초과 근무를 대신할 다른 혁신적인 방안이 있어야 기업의 관리자를 설득할 수 있을 것입니다.핀다 개발팀은 다릅니다. 개발 환경을 소개합니다.1. 이슈관리 시스템 Jira를 이용하여 태스크, 오류 등 모든 이슈를 관리합니다.      위키 시스템 Confluence를 통해 회사 및 프로젝트의 날리지를 관리합니다.  위키에 프로젝트별로 이와 같이 스페이스를 만들고 트리 구조로 페이지를 생성합니다.그림 상의 페이지에는 Jira에서 생성한 이슈들을 나열한 것을 볼 수 있습니다. 이런 방식으로 회사의 모든 지식은 체계적으로 정리되고 공유됩니다.2.  Git을 이용하여 소스코드 뿐 아니라 디자인 프로젝트까지 관리합니다.동시에 여러 버전의 소스를 유지하고, 여러 사람이 협업하기 위해 위와 같은 Git flow를 준수합니다.소스 변경(커밋) 시에는 그림과 같이 관련 이슈 번호를 넣어서 커밋과 이슈를 연동합니다.상용 배포 버전에는 그림과 같이 버전을 태그로 달아두고 버전별로 릴리즈 노트를 작성합니다.3. Jenkins를 이용하여 시스템 빌드 및 배포를 자동화하고 있습니다. 각 빌드에도 버전을 태그로 붙이고 있습니다.4. 객체지향 프로그래밍 방식을 철저히 준수합니다.시스템을 모듈로 나누고 각 모듈 간의 의존도는 최소화합니다. 논리적으로 관련된 코드는 한 패키지, 클래스 등에 모아서 응집도를 최대화합니다. 데이터와 데이터 처리 코드는 한 클래스에 모읍니다. 중복된 코드는 피할 수 있다면 한 줄이라도 허용하지 않고, 상속, 함수화, 오버로딩 등을 최대한 활용하여 코드 사이즈를 줄입니다.5. 이해하기 쉬운, 설명이 필요 없는 코드와 문서를 작성합니다.소프트웨어는 본질적으로 복잡합니다. 복잡한 문제를 최대한 쉽게 풀어내는 것이 소프트웨어 개발자의 능력의 핵심 중 하나입니다. 문제를 더 복잡하게 만들어서 다른 사람이 이해하기 어려워 하는 것을 본인의 능력이 뛰어나서라고 자만하거나, 주석을 달거나 문서화를 하지 않고서 다른 사람이 코드를 보고 이해하면 된다는 식의 생각은 아마추어리즘일 뿐입니다.핀다의 소프트웨어 프로젝트는 경험이 부족한 신입 개발자라도 30분 내에 구조와 흐름을 파악할 수 있도록 하고 있습니다.6.  웹, 안드로이드, 아이폰 앱은 철저히 통일된 MVC 구조로 구현합니다.모델(M) 부분은 서버로부터 데이터를 받아오는 모듈, 데이터의 세부사항을  처리하는 모듈, 데이터의 보존과 공급을 담당하는 모듈로 철저히 분리하여 구현합니다.화면의 부분을 담당하는 뷰(V)는 주어진 데이터로 화면을 그리는 것만 담당합니다.화면을 구성하기 위해서는 뷰를 배치하고 모델로부터 데이터를 받아서, 뷰에 전달해야 합니다. 이는 컨트롤러(C)가 담당하는데 컨트롤러는 철저히 컨트롤만 하고 세부적인 사항을 처리하지 않습니다.핀다의 웹, 안드로이드, 아이폰 앱은 모두 동일한 폴더, 클래스 구조를 가지도록 설계하고 있습니다. 이로 인해 다른 분야를 접해보지 못한 개발자라도 하루 내에 파악하여 코드 수정까지 할 수 있어서 누구나 쉽게 풀스택 개발자가 될 수 있습니다.종합해보면, 핀다 개발팀은 나만의 스타일로 코드를 작성할 자유가 없고, 프로그래밍 컨벤션을 따라 최적의 간결한 코드를 작성해야 합니다. 타이트한 프로세스를 따라야 합니다. 구글이나 마이크로소프트 보다 더 높은 수준의 클린 코드를 작성해야 합니다. 다소 타이트해보일 수 있지만, 유능한 핀다의 개발자들은 적극적으로 이를 준수하고 오히려 더 나은 개선 방안을 내놓고 있습니다. 결국 핀다의 개발자는 저녁이 있는 삶 뿐 아니라 신나고 발전적인 직장생활까지 누리게 될 것입니다.핀다의 미래가 밝아 보이나요? 아니면 너무 타이트해 보이나요?핀다는 핀다의 미래가 밝아 보인다고 느끼는 개발자에게 문을 활짝 열어놓고 있습니다.많은 기업이 핀다 방식 혹은 더 나은 방식을 도입하여 행복하게 일하는 개발자들이 더 많아지기를 기대해봅니다.#핀다 #개발 #개발팀 #개발자 #저녁이있는삶 #기업문화 #조직문화 #사내복지

수많은 개발자 직군들개발자가 되기 위해서는 프로그래밍 언어만 배운다고 끝나는 것이 아닙니다. 자신이 배운 언어를 가지고 어떤 개발자가 될지 고민도 해야합니다. 실제로, 많은 분들이 내가 어떤 분야의 개발자가 되야 할지 고민을 많이 합니다. 그런데 이 고민에 앞서 어떤 개발자의 종류가 있고 직군이 있는지를 살펴보아야 합니다. 그래서 이번에 준비한 연재는 개발자 직군 파헤치기 시리즈입니다. 우리가 개발의 한 직군이라고 부를 수 있는 것들 중 관심이 많이 가는 직군들을 위주로 알아볼 것입니다. 일하는 분야에 대한 직군(게임 개발자)에 대한 이야기도 할 것이고, 지금 이야기할 프론트-엔드, 백-엔드처럼 개발의 영역에 대한 이야기도 할 것입니다. 다양한 관점에서 개발자의 영역들을 살펴볼 것입니다. 자, 그럼 지금부터 시작해 보죠!(※이 글은 유다시티 3Web Dev Careers Decoded: Front-End vs Back-End vs Full Stack을 번역한 것입니다.Front, Back and Full Stack우리가 매일같이 인터넷을 사용하는 과정을 떠올려봅시다. 새 브라우저 탭을 열고 URL을 입력 한 다음 Enter 키를 누르면 그 즉시 사이트가 로딩이 됩니다. 깔끔한 레이아웃, 잘 구성된 페이지, 그리고 화려한 시각적 효과들은 때로 감탄을 자아내죠.순식간에 일어난 이 모든 경험을 담당하는 사람들이 바로 웹 개발자들입니다.2018 년 4 월 현재 인터넷에 있는 페이지의 수는 45 억개가 넘습니다.  지금 이 순간에도 그 수는 계속 늘어나고 있습니다. 누군가 안정적인 직업을 찾고 싶다면 웹 사이트의 코딩, 설계, 분석 및 유지 관리를 담당하는 사람들, 곧 웹 개발자들을 찾아야 할 것입니다.웹 사이트는 이제 모든 비즈니스가 경쟁력을 유지하는 데 중요한 구성 요소입니다. 웹 개발의 트렌드와개발의 패러다임이 거의 매 시즌마다 바뀌는 상황에서, 개발자에 대한 수요는 부족함이 없습니다.그러나 웹 개발자의 범위는 매우 넓기 때문에 정확히 어떤 종류의 웹 개발자 채용 공고를 찾아보아야 하고, 그러한 개발자가 되기 위해 무슨 교육을 받아야 하는지를 판단하기는 쉽지 않습니다.  만약 구직 사이트를 둘러 보거나 온라인 강좌를 알아본 경험이 있다면, 프론트엔드, 백엔드, 그리고 풀스택 개발자라는 용어를 한번쯤은 들어보았을 것입니다.HTML, 자바 스크립트 또는 약간의 파이썬을 사용해 본 적이 있지만, 막상 개발자 직군에 대해서는 막막했다면 이 글이 매우 유용할 것입니다. Photo by Annie Spratt on UnsplashFront-End Developer프론트엔드는 웹사이트 중 사용자가 직접 상호작용을 하게 되는 부분입니다. 글꼴 부터 색상, 드롭 다운 메뉴 및 슬라이더에 이르기까지 인터넷에서 보게 되는 모든 것들은 브라우저의 제어를 받는 HTML, CSS 및 JavaScript의 조합입니다.SKILLS AND TOOLS프런트엔드 개발자는 웹 사이트에서 사용자가 직접 경험하는 부분과 그 경험의 아키텍처를 담당합니다. 이를 위해 프론트엔드 개발자는 HTML, CSS, Javascript 활용에 능숙해야합니다. 언어를 잘 다루는 것 외에도 프런트 엔드 개발자는 사용자의 도구에 따라 유연한 방식으로 컨텐츠를 보여줄 수 있게 하는 Bootstrap, Foundation, Backbone, AngularJS, EmberJS와 같은 프레임워크에 익숙해야합니다. 또한 jQuery, LESS와 같은 라이브러리를 사용할 수 있다면 더욱 유용하고 효율적인 코드를 작성할 수 있게됩니다. 프론트엔드 개발자를 채용할 때에는 Ajax 사용 경험을 요구하는 경우도 많습니다. 백그라운드에서 서버 데이터를 가져와 페이지를 동적으로 만드는 Javascript를 활용하는 데 있어서 Ajax는 보편적으로 사용되는 기술이기 때문입니다.프런트 엔드 개발자는 백엔드 개발자가 만든 집의내부 디자인을 담당합니다.프론트엔드 개발자는 이러한 기술을 사용하면서도, 목업(mockup) 혹은 와이어프레임(wireframe)의 개발에서 전달의 단계까지 디자이너 또는 사용자 경험 분석가와 긴밀히 협력합니다. 실력 있는 프론트엔드 개발자는 사용자 경험에서의 문제를 정확하게 발견하고, 디자인을 수정에 관한 조언과 문제 해결을 위한 코드를 제공합니다. 또한 목표와 필요, 기회들을 정확히 이해하고 수행하기 위해서는 다른 팀들과 유연하게 협력하는 능력이 중요합니다. 이처럼 프론트엔드 개발자의 작업은 여러 영역에 대한 책임을 동시에 감당하는 일이면서도 그만큼의 보람이 따라오는 것이기도 합니다. 8 년차 프론트엔드 개발자 인 Mikey Ilagan은 아래와 같은 이야기를 합니다.저는 기술적인 사람이면서도 시각적인 사람입니다.그래서 저는 자연스럽게 목업과 코드를 동시에 다루며 사람들이디지털 플랫폼과 상호작용하는 방식을 만들어 낼 수 있게 되었습니다.-Mikey Ilagan-종합해보자면, 프론트엔드 개발자는 백엔드 개발자가 만든 집의 내부 설계를 담당합니다. 집을 장식하는취향과 스타일은 집주인이 결정합니다. Apptix의 제품 마케팅 디렉터인 Greg Matranga는 "프론트엔드에서 작업하는 개발자는 자신의 창의성을 실질적으로 작업에 반영할 수 있기 때문에 때로는 자신이 하는 일에 대해 더욱 흥분한다"며 자신이 관리하는 프론트엔드 및 백엔드 개발자 팀 모두에게 말하기도 했습니다.HOW IT TRANSLATES지금 이 블로그에서 보고있는 모든 것은 프론트엔드 개발자의 손을 타지 않은 곳이 없습니다. 물론 로고와 그래픽은 디자이너가 만들고, 사진은 자신 작가가 찍었으며, 텍스트는 지금 글을 쓰고 있는 제가 작성합니다. 그러나 이 모든 조각들을 모아 웹으로 만들고, 각 페이지마다 사용자가 경험할 것을 설계한 것은 프론트엔드 개발자입니다.Photo by Lee Campbell on UnsplashBack-End Developer프론트엔드에서 일어나는 일을 이해했다면, 그것만으로는 웹사이트가 완성되지 않는 다는 것 역시 이해했을 것입니다. 그렇다면 프론트엔드 자체를 가능하게 만드는 것은 무엇일까? 데이터는 어디에 저장되는 것일까? 바로 백엔드입니다. 웹 사이트의 백엔드는 서버, 응용 프로그램 및 데이터베이스로 구성됩니다. 백 엔드 개발자는 이러한 구성요소들이 작동할 수 있게하는 기술을 만들고 유지하는 일을 합니다. 이러한 작업을 통해 비로소 사용자에게 보여지는 측면이 존재할 수 있게 됩니다.SKILLS AND TOOLS서버, 응용 프로그램, 데이터베이스가 서로 통신 할 수 있도록 만들기 위해 백엔드 개발자는 PHP, Ruby, Python, Java, .Net과 같은 서버 측 언어를 활용하여 응용 프로그램을 만듭니다. 또한 데이터를 검색, 저장 또는 변경하고 이를 프론트엔드 코드로 사용자에게 다시 제공하기 위해서는 MySQL, Oracle 및 SQL Server를 사용합니다. 백엔드 개발자에 관한 채용 공고는 그 외에도 1) Zend, Symfony 및 CakePHP와 같은 PHP 프레임 워크에 대한 경험, 2) SVN, CVS 또는 Git과 같은 버전 제어 소프트웨어 사용 경험, 3) 개발 및 배포 시스템으로서의 Linux 사용 경험을 요구하는 경우가 있습니다.백엔드 개발자는 이러한 도구를 사용하여 깔끔하고 모듈화가 가능한 코드로 웹 응용 프로그램을 만듭니다. 그러나 이와 같이 코드를 작성하기 전에 백엔드 개발자는 비즈니스 이해 관계자와 소통하면서 구체적인 요청 사항을 파악해야 합니다. 그런 다음 이를 기술적 내용으로 변환하여 기술 설계를 위한 가장 효과적이고 효율적인 솔루션을 제시할 수 있어야 합니다.나는 데이터를 다루는 것을 좋아하기 때문에항상 백엔드 개발을 선호 해 왔습니다.-JP Toto-오랫동안 백 엔드 개발자였던 JP Toto는 현재 와일 비트의 소프트웨어 개발자입니다. 그는 "최근 공개 및 비공개 API는 모바일, 웹 사이트를 포함한 여러 시스템간에 데이터를 교환하는 데 필수적인 부분이되었으며, 사람들이 유용하다고 생각하는 API를 만드는 것은 그에게 큰 만족감을 주는 일 중에 하나"라고 말한다.HOW IT TRANSLATES여러분이 코드스테이츠의 웹사이트를 찾아 들어오는 과정을 봅시다.  웹사이트의 서버는 여러분의 컴퓨터 또는 모바일로 정보를 보내고, 그 정보는 코드스테이츠 소개가 담긴 페이지로 보여집니다. 이 프로세스는 백엔드 개발자의 작업 결과입니다. 또한 회원가입을 할 때 저장되는 개인정보, 그리고 로그인을 할 때마다 각 계정의 정보가 불러와지는 과정 역시 백엔드 개발자 덕분입니다.Full Stack Developer프론트엔드 개발과 백엔드 개발 간에는 흑백 구분이 없는 경우가 종종 있습니다. 프론트엔드 개발자는 종종 추가 백엔드 기술을 습득해야하며 그 반대의 경우도 있습니다. 개발자는 여러 분야를 넘나들어야 할 때가 많아 종종 제너럴리스트가 되어야 합니다.  풀스택 개발자라는 역할은 7년 전 페이스북의 엔지니어링 부서에서 대중화되었습니다. 풀스택 개발자라는 호칭은 프론트엔드와 백엔드 모두에서 교차적으로 작업 할 수 있는 역할을 지칭하는 것에서 시작했습니다. 말 그대로 풀패키지(full package)를 제공하는 개발자라는 뜻입니다.서버와 클라이언트 측 모두에서 작업할 있는 전문성은더 많은 기회를 열어줍니다.-Federico Ulfo-Grovo의 풀스택 개발자인 Federico Ulfo는 이를 음식에 비유에 이야기합니다. "요리와 베이킹 중에 하나를 잘할 수는 있습니다. 그러나 두 가지를 모두 마스터하는 데에는 시간과 경험이 필요합니다. 마스터 한다는 것은 단지 레시피를 따라서 만드는 것을 말하는 게 아닙니다. 그건 누구든지 할 수 있습니다. 마스터 한다는 것은 직접 재료를 고르고 자신의 레시피로 훌륭한 음식을 만들어내는 것입니다."Photo by freestocks.org on UnsplashSKILLS AND TOOLS풀스택 개발자는 백엔드 개발자와 마찬가지로 웹 프로그래밍의 서버 측에서 작업하지만, 이와 동시에 사용자 측에서 콘텐츠가 보여지는 방법에 관해 프론트엔드의 언어로 능숙하게 소통할 수 있습니다. 아래의 이미지는 풀스택 개발이 얼마나 복잡해지고 있는지를 체감하게 해줍니다. 몇년 전까지만 해도 3-4가지의 기술의 종합으로 표현될 수 있었던 풀스택은 현재 7개의 기술이 종합된 형태로 훨씬 복잡해졌음을 알 수 있습니다.출처: Techrunch출처: Techrunch구체적인 기술의 종류는 프로젝트나 클라이언트에 따라 달라질 수 있지만, 풀스택 개발자는 기술의 종류와 상관없이 Linux 서버의 설정과 구성, 서버 측 API 작성, 클라이언트 측 JavaScript, 디자인을 맡는 CSS 등 웹이 작동하는 모든 차원에 있어서 해박해야합니다.풀스택 개발자는 이러한 기술들을 사용하여 클라이언트 측과 서버 측이 담당할 영역을 즉각적으로 구분해내고, 다양한 솔루션들의 장단점을 명확히할 수 있어야 합니다. HOW IT TRANSLATES풀스택 개발자는 로딩 시간부터 레이아웃, 그리고 사용자와의 상호작용성과 구조적 토대에 이르기까지이 게시물이 주는 경험의 전체적인 흐름을 책임집니다.The Bottom Line웹 개발에는 많은 면모가 있습니다. 그러나 당신이 어떠한 개발자가 되고 싶든지 디테일에 주의를 기울이는 능력, 빠르게 학습할 수있는 능력, 문제를 효율적으로 해결하는 능력, 그리고 커뮤니케이션 능력은 당신을 돋보이게 만들것입니다. 다행히 웹 개발 분야에서 경력을 쌓기 위해 이보다 더 좋은 시기는 없습니다. 웹 개발자의 고용은 2014 년에서 2024 년까지 10 년 동안 27 % 증가 할 것으로 예상되며 이는 모든 직종의 평균보다 빠릅니다. 지금까지 Front, Back, Full Stack 개발자에 대해서 알아보았습니다.다음 포스팅은 개발의 한 축을 담당하고 있기는 하지만 일반 개발 분와야는 다른 '게임 개발자'에 대해서 알아보도록 하겠습니다.

지난 2018년 3월, 고용노동부는 10월부터 발효되는 '감정노동자 보호법 개정안'을 통과시켰다. 해당 개정안은 고객의 폭언이나 폭력으로부터 스트레스를 받는 감정노동자의 인권과 업무의 질을 개선시킬 사업주 조치를 의무화하는 내용을 담고 있다. 감정노동이란, 고객을 응대하며 자신의 본래 감정과는 상관없이, 업무상 정해진 감정 표현을 연기하는 것을 일상적으로 수행하는 노동을 말한다. 예로 콜센터, 백화점 안내, 텔레마케터 등이 있다.< 감정노동자 보호를 위한 5개 금융업법 개정안 주요 내용, 출처: 동아닷컴 >이제 정부는 감정노동자의 '적응 장애'와 '우울증' 등을 업무상 질병으로 인정한다. 세계보건기구(WHO)에서 정의한 건강은 '육체적, 정신적, 사회적, 영적으로 안녕한 상태'다. 즉, 감정노동자들은 육체뿐만 아니라 정신적, 사회적으로 고통받을 수 있다는 것이다. 그들은 자동으로 저장된 말을 내뱉는 음성 안내기가 아니고, 일반 사람들처럼 똑같이 울고 웃는 사람이다. 그렇지만, 아직까지 국내에서 심리상담에 대한 정서적인 장벽은 높고, 상담 받을 수 있는 인프라도 잘 갖춰지지 않다. 감정노동자들이 실질적인 상담 도움을 받기는 어렵다는 의미다.감정노동 소식 뒤, 국내 인공지능 기술 업체 중 한 곳이 심리상담 서비스를 출시했다는 기사를 접했다. 전문 심리 상담사들이 축적한 수많은 상담 시나리오 데이터를 수집하고 구축해, 개별적이고 정확한 서비스를 제공한다는 것이 취지다. 또한, 통화 목소리를 기반으로 이를 감정 데이터로 변환시켜 정신 건강에 대한 정보와 스트레스 관리 등을 위한 맞춤형 콘텐츠를 제공하는 것이 목적이다. 정확도는 알 수 없지만, 인공지능이 인간의 감정을 인지하고 생활에 도움을 줄 수 있다는 사실만으로도 큰 의미가 있다고 생각한다.사실 필자는 몇 년 전까지 매 순간 변하는 복잡한 인간의 감정은, 인간 고유의 것이라고 생각했다. 인간은 자신의 감정을 알지 못할 때도 있고, 긍정적인 감정과 부정적인 감정을 주체하지 못하기도 한다. 아직 우리 스스로 감정에 대해 확실하게 정의할 수 없고, 통제할 수 없다. 하지만, 그럼에도 불구하고, (앞서 언급한) 심리상담 서비스처럼 여러 분야에서 기계가 인간의 감정을 이해하고, 심지어 감정 표현을 돕는 연구는 거듭되고 있다.기계와 감정의 접목은 2000년대 이전부터 시작되었다. 1995년 MIT의 피카드(Rosalind Picard) 박사가 처음으로 감성컴퓨팅이라는 용어를 사용하며, 인간의 감성을 분석하고 해석하는 기술 개발을 시작했다. 감성 컴퓨팅은 인간이 느끼는 바를 인지, 해석, 처리할 수 있는 시스템을 설계하기 위한 인공지능 기술을 연구하고 개발하는 분야다. 감정 인식은 상상 이상으로 복잡하고, 아직까지 정확하게 구현하기 힘든 어려운 기술이지만, 조금씩 그 영역을 확장하며 다양한 분야에서 사용되고 있다.아무래도 사람의 감정을 드러내는 표면적인 수단 중 가장 눈에 띄는 것이 표정일 것이다. 얼굴에 드러나는 인간의 감정은 안면 근육의 움직임을 통해 여러 표정으로 나타나기 때문이다. 여기에 영상 처리 기술을 활용하면, 기계가 인간의 감정을 분류할 수 있다. 이를 기반으로 한 감정인식은 다음의 과정으로 이루어진다.먼저 영상이나 이미지 안에서 얼굴 영역을 찾는다. 일반적으로 스마트폰 카메라 앱에서 많이 볼 수 있듯, 네모 박스 형태로 얼굴을 인식한다. 그리고 해당 박스 안에서 눈, 코, 입 등 랜드마크라고 불리는 특징점들을 찾는다. 이어서 각 특징점을 바탕으로 각각의 위치나 배치를 파악하는 프로세스를 거친다. 마지막으로 학습을 거쳐 사람의 표정을 인식할 수 있다.일반적으로 감정 쪽을 연구하고 기술을 개발하는 업체 대다수는 이러한 딥러닝 방식을 적용한다. 그리고 미리 지정한 각각의 감정 메트릭에 사용자의 표정을 맵핑하는 식으로 결과값을 도출한다. 하나 주의해야 할 점은 표정과 비교하는 감정이라는 결과값을 '확률(%)'로 산출한다. 예를 들어, 눈썹을 찌푸리고 눈이 커지면서 입을 벌리고 있으면, 감정은 '화남 95%, 놀람 20%, 슬픔 5%...' 등으로 표현하는 방식이다.< EMOTION>이외에도 톤, 크기, 템포 등 감정 변화에 따라 변하는 목소리를 분석하는 음성 인식 기술이나 몸의 특정 움직임을 분석해 감정 상태를 인지하는 동작 인식 기술 등이 있다. 특히, 음성 인식은 CS(고객 응대) 영역에서 빛을 발할 수 있다. 실시간으로 고객의 감정을 분석해 소통방식을 바꾸거나, 그들의 구매 패턴을 예측하는 데 도움을 준다.최근에는 페퍼를 비롯한 가정용 휴머노이드 로봇이 여럿 출시되면서, 감정인식 기술의 적용사례를 쉽게 찾아볼 수 있다. 이들 로봇들은 인간과 대화할 때 억양이나 표정을 인식하며, 심지어 때로는 인간의 감정을 예측하고 묻기도 한다. 물론, 아직까지 우리의 머리 속에는 기계라는 생각 때문에 상호간 자연스러운 대화나 감정을 전달하기 어렵다. 하지만 문자, 음성, 시각 등 현재도 여러 영역에서 인공지능 기술은 발전을 거듭하고 있다.< 핸슨로보틱스(hansonrobotics)의 휴머노이드 로봇 소피아(Sopjia), 출처: 핸슨로보틱스 >인간의 감정이라는 것은 하나의 영적인 매개체가 아닌, 복합적인 것이다. 결국 각 영역별 인공지능 기술이 고도화될수록 감정 인식에 적용할 수 있는 기술 또한 정교해진다는 것을 의미한다. 언젠가는 기계가 인간의 말상대가 되어주고, 함께 어려운 문제에 대해 의논할 수 있는 단계까지 이르지 않을까? 감정 노동자의 마음을 어르고 달래는 로봇이 등장할지도 모를 일이다.이호진, 스켈터랩스 마케팅 매니저조원규 전 구글코리아 R&D총괄 사장을 주축으로 구글, 삼성, 카이스트 AI 랩 출신들로 구성된 인공지능 기술 기업 스켈터랩스에서 마케팅을 담당하고 있다#스켈터랩스 #기업문화 #인사이트 #경험공유 #조직문화 #인공지능기업 #기술기업

최근의 가장 핫한 연구분야인 '자율주행'의 바탕에는 '컴퓨터 비전'이 필요하다는 사실을 아셨나요? 홍채인식, 스노우 어플도 '컴퓨터 비전'을 사용한 사례입니다. 우리의 가까이 다가와 있지만, 기술 자체에 대해서는 어딘가 생소합니다. 어반베이스의 CV개발자 대희님이 멀고도 가까운 컴퓨터 비전의 모든 것을 알려드립니다!멀고도 가까운 컴퓨터비전(CV)의 모든 것Q. 간단한 자기소개를 해주세요.네, 안녕하세요. 어반베이스에서 컴퓨터 비전(CV) 개발자 윤대희라고 합니다.Q. CV가 생소한 분들이 많을 것 같아요. CV에 대해 쉽게 설명 부탁드려요.CV는 컴퓨터비전(Computer Vision)의 약자에요. 쉽게 말해 컴퓨터가 인체라면 '눈'역할을 담당해요. 카메라를 사용해 입력받은 이미지나 영상을 프로세싱하면 '컴퓨터 비전 처리했다'고 말해요. 예를 들면, 카메라 어플 내에서 얼굴을 인식한 후에 안경을 달아준다거나, 눈을 크게 해준다거나 그런 것들을 컴퓨터 비전에서 처리할 수 있는 거죠. Q. 그렇다면 컴퓨터 비전의 시작은 언제부터인가요? 최근에 생긴 기술 같은데요. 그렇지 않아요. CV의 시작은 60년대부터 있었어요. (60년대요?) 네. 달 표면을 찍은 위성 사진의 화질을 개선하기 위해 디지털 이미지 프로세싱 분야가 탄생했어요. 그동안 기술력이 뒷받침되지 않아서 무언가를 할 수 없었을 뿐이에요. 하드웨어, 즉 카메라 장비나 처리 기술이 발전하면서 이제서야 붐이 일어난 거죠. Q. CV 개발이 활발히 이루어지는 분야가 있을까요?핸드폰 카메라 어플, 자율주행, 홍채인식 등에도 모두 CV가 필요해요.특히 요즘 떠오르고 있는 분야가 자율 주행이에요. 자율주행을 하려면 주행 시 주위 환경을 모두 살펴해야 해요. 차선이나 신호, 보행자와 차량도 봐야 하죠. 실시간으로 영상을 인식하고 처리하는 분야이니 CV 개발이 활발해요.의학 쪽에서도 많이 써요. MRI 사진을 찍은 후 세포의 영역을 볼 때, 의사가 그 모든 세포를 볼 수가 없으니까 CV 처리를 한 후 이상이 있는 세포의 특징만 뽑아내는 거죠. 아까 말씀드렸듯이 항공 쪽에서는 옛날부터 많이 썼어요. 최근에는 무인 우주선의 이미지 분석에 사용돼요. 무인 우주선에서 여러 가지 이미지 데이터를 보내오는데, 기상상황에 의해 이미지를 제대로 판단하지 못하는 경우가 있어요. 그래서 이런 이미지들을 보정하거나 특징을 뽑아내는, 전처리 과정을 CV 통해 해야 해요. 자율주행의 차량인식스노우 어플 (출처 : 스노우 앱 페이지)홍채인식 (출처 : 삼성전자 블로그)Q. 컴퓨터 비전에 대해 조금 더 자세히 알 수 있을까요?최근에 나온 명함인식 어플도 컴퓨터 비전을 사용해요. 명함에 사람의 사진이 붙어 있는 경우도 CV를 통해서 인식하게 될 거예요. 컴퓨터의 입장에서 사람의 얼굴은 공통적인 특징이 있어요. 눈 밑, 코 밑은 어두울 것이고 광대 이마 등은 밝을 거예요. 이런 패턴을 분석해서 명함 내의 얼굴을 인식하게 만드는 것이 CV에요.Q. 제가 알기론 머신러닝도 이미지를 인식하고 분류해주는 역할이라고 알고 있어요. 컴퓨터 비전과 머신러닝은 어떻게 다른 건가요?간단히 말해 컴퓨터 비전은 '눈', 머신러닝은 '뇌' 역할이죠.CV는 머신러닝에 앞선 전처리를 해주는 역할이에요. 앞서 말했듯 CV를 통해 사람 얼굴을 인식할 수 있어요. 우리 모두 눈 밑, 코 밑은 어둡고 광대 이마는 밝게 인식되겠죠. 하지만 사람마다 패턴이 미묘하게 다를 거예요. 또한 같은 사람이라도 각도나 조명에 의해 패턴이 달라질 거고요. 그래서 이런 패턴을 분석해주는 게 머신러닝이에요.'사람'을 분류해주는 건 CV로, 그 사람들 중 '홍길동'을 인식하는 것은 머신러닝인거죠.사람을 분류해주는 건 CV, '홍길동'을 인식하는 건 머신러닝CV 개발자, 어떻게 시작했나요?Q. 개발자가 되기까지의 과정이 궁금해요. 원래 컴퓨터공학을 전공하셨나요?아뇨, 기계설계를 전공했어요. 요즘은 기계 쪽에서도 공장 자동화를 기본 베이스로 하고 있어서 물건의 바코드 인식이나 라벨 색상 처리도 모두 CV의 영역이에요. Q.기계설계 중에서도 다양한 분야가 있는데, CV를 선택하신 이유가 있나요?저는 처음부터 CV를 생각했어요. 과 특성상 하드웨어 설계와 소프트웨어 설계를 동시에 하는데 저는 소프트웨어 쪽에서도 CV를 많이 했어요. CV는 다른 것에 비해서 확실히 재밌어요. 카메라로부터 받은 데이터들을 처리하는 과정이 눈으로 확실히 보이니까 훨씬 재미있게 느껴져요.Q. 운영하고 계신 블로그를 구경한 적이 있는데, 굉장히 정리가 잘 되어 있더라고요. 블로그 사이트는 어떻게 시작하게 된 거예요? 저는 누군가에게 무언가를 알려주고, 지식을 공유하는 걸 좋아해요. 제가 알고 있는 것을 함께 공유하고 공부하기 위해 블로그를 시작했어요. 어떤 것을 설명하는 방법이 그것에 대한 가장 좋은 공부법이라는 말도 있잖아요? 정보를 함께 공유하고 피드백도 받으면서 굉장히 도움이 많이 됐어요. 그래서 지금도 계속 쓰고 있어요.대희님의 블로그블로그의 강좌 목록Open CV 강좌많은 러브콜을 뒤로하고, 어반베이스에 합류하게 된 이유Q. 어반베이스의 합류 과정이 남달랐던 것으로 알고 있어요. 일종의 '스카웃 당했다'고 말할 수 있을 것 같은데요. 합류 과정을 알려주실 수 있을까요?제가 CV 온라인 강의를 진행하고 있었는데, 그때 저를 보시고 연락을 주셨어요. 강의하는 홈페이지에는 개인적인 연락처를 적어 놓지 않고 제 블로그 링크만 달아놨었어요. 그런데 제 블로그에 있는 메일 주소를 찾으셔서 연락을 주셨어요. Q. 어반베이스의 제안을 받고 어땠어요?좋았어요. 말씀해주신 업무를 제가 할 수 있을 것 같았고, 또 면접을 함께한 현우님에게 굉장히 좋은 인상을 받았어요. 부담을 안 가지고 편하게 얘기했는데 좋게 봐주셨던 것 같아요.Q. 여러 산업분야에서 CV로 할 수 있는 것들이 굉장히 많은데 어반베이스를 선택한 이유가 있을까요?확실하게 ‘사람’의 이유가 가장 컸던 것 같아요. 어반베이스에서 저를 믿고 먼저 연락을 주셨고, 함께 이야기를 나누다 보니 좋으신 분이라는 게 확실히 느껴졌어요. 사실 다른 곳에서도 연락이 많이 왔지만 일단 제 능력을 믿어주는 사람과 같이 일하고 싶었어요. 제 능력을 펼치고 싶어도 그렇게 할 수 없는 경우가 있잖아요. 하지만 어반베이스는 확실하게 제 의견을 반영해주시고 제가 하고 싶은 일을 할 수 있는 환경이라는 생각이 들었어요. 결국은 ‘사람’이 좋아서 선택한 거죠. 그게 가장 큰 이유에요. Q. 어반베이스는 VR, AR을 활용해서 공간데이터 사업을 하는 곳이잖아요. 어반베이스 비즈니스에 대한 첫인상은 어땠어요?저는 되게 좋았어요. 자동화한다는 것 자체에 메리트가 느껴졌어요.기계공학을 전공했지만 기계공학에서 건축과 닮은 부분이 있어요. 기계 도면 역시 2D로 그린 후 3D 파일을 또 만들고, 그 이후 텍스처를 설정하는 과정을 거쳐요. 분야만 다를 뿐 일련의 과정들이 건축과 굉장히 비슷해요. 그래서 막연히 '2D 도면을 3D로 바꿔주는 과정을 CV로 자동화 처리하면 괜찮지 않을까?'라는 생각을 했었어요. 분야가 기계에서 건축으로 바뀌었을 뿐, 제가 가지고 있었던 생각이랑 어느 정도 맞아떨어지더라고요. 그래서 어반베이스 비즈니스에 대한 생각이 굉장히 좋았어요. Q. 그렇다면 입사하신 이후 느꼈던 어반베이스의 개발 환경은 어때요? 굉장히 좋아요. 사람에 대한 믿음이 확실히 느껴져요. 맡은 일에 대해 믿어준다는 느낌이 있어요. 그리고 다른 분들에게 질문을 해도 항상 본인 일을 멈추고 먼저 알려주려고 하세요. 그런 모습을 보며 억압하는 분위기가 없고, 협업을 중시하고 사람을 중시한다는 걸 많이 느꼈어요. 물리적인 환경도 좋아요. 사양 좋은 맥북을 새로 사주셨거든요. 하하사양 좋은 맥북과 함께 일하는 대희님어반베이스 기술의 핵심, 도면 변환 알고리즘을 개발하다Q. 대희님이 하고 있는 일을 소개해주세요. 건축도면 이미지(2D)를 읽어서 3D 모델로 만들어주는 알고리즘을 개발하고 있어요.도면 변환에 가장 중요한 것은 좌표에요. 꼭짓점만 알면 벽을 그릴 수 있잖아요? 2D 도면상 좌표의 위치를 알아내서 벽, 문, 창문의 위치를 만들어내는 역할이에요. 좌표의 위치를 안다면 그 도면에 대해서 3D로 만들 수 있는 거죠. 3D로 만드는 과정까지 제가 담당하고 그 후의 렌더링은 3D 파트에서 담당하고 계세요. 대희님의 작업 과정Q. 업무 일과나 업무 스타일은 어때요?하루 종일 개발밖에 안 해요. 알고리즘 만든 후에 도면을 대입해서 처리가 되는지 확인하고, 오류가 있으면 수정하는 이런 패턴의 반복이죠. 어느 정도 완성이 됐다면 다음 단계로 넘어가는 거죠.제 업무 스타일은 목표한 게 있으면 끝까지 하는 스타일이에요. 해야 할 일을 정해놓고 그 일을 모두 마쳐야 퇴근해요. (막히는 경우가 생길 수도 있지 않나요?) 그러면 쉬지 않고 계속 개발하면 돼요. (웃음)Q.대희님은 어떤 분들과 협업을 많이 하나요? 2D에서 3D로 바꿔주는 도면 변환 부분, 즉 가장 베이스가 되는 부분을 만들고 있다 보니 개발 부문 대부분과 협업을 하고 있어요. 제가 만든 것을 사람들에게 보여줘야 하니까 UI/UX팀과 협업을 많이 해요. 제가 만든 API에 대해서도 이야기해야 하기 때문에 API, 백엔드팀과도 협업을 많이 하고요.Q. CV 개발자로 입사 후 가장 기뻤을 때는 언젠가요?제가 입사한 후 CV 코드 리뷰를 하고 코드를 개선해서 확실하게 좋아진 것이 보일 때 정말 좋았어요. 제 의견이 반영이 되어 바뀔 수 있었고, 결과적으로 결과도 좋았으니까요. 그 부분이 가장 좋았어요.제가 만든 알고리즘이 도면 인식을 잘 할 때도 기분이 좋죠. 도면을 넣었을 때 내가 생각한 대로 처리가 잘 되고 생각한 대로 오류가 잘 날 때 뿌듯해요.Q. 앞으로 어반베이스 내에서 개발 계획은 어떻게 되나요?이번 해에는 도면 변환 알고리즘이 구동될 수 있게끔 만들고, 내년 초부터 코드를 수정하면서 알고리즘의 정확도를 높이는 작업을 계속하려고 해요. 그다음엔 해외 도면을 처리하는 과정을 생각하고 있어요. 데드라인이 정해져있는 프로젝트는 아니지만 최대한 빨리 진행하려고 해요. 2D에서 3D로 도면을 변환하는 개발을 저 혼자 하고 있어서 제가 일을 쉬면 프로젝트 자체가 아예 멈춰 버리니까, 되도록 빨리해야죠. 그렇게 해야 수정하고, 피드백을 받고, 출시하는 모든 과정들이 빠르게 진행될 수 있으니까요.CV 개발자에게 가장 필요한 역량은 코딩 능력이 아니다.Q. 여러 분야의 개발자가 있지만 '컴퓨터 비전(CV) 개발자'는 많이 들어보지 못했는데 최근 들어 '컴퓨터 비전 개발자'의 채용이 굉장히 늘고 있는 것 같아요. 앞으로의 CV 시장을 어떻게 예측하세요?사실 이전까지는 기술력 부족으로 할 수 있는 것이 많이 없었어요. 카메라로 찍었을 때 화질이 안 좋으면 CV 처리하기가 굉장히 힘든데 최근에 카메라 성능이 최근에 굉장히 좋아져서 처리 과정이 수월해진 거죠. 그래서 'CV 개발자'에 대한 수요도 늘고 있어요. 이미지로 무언가를 한다면 무조건 CV 개발자가 필요해요. 요즘은 손쉽게 카메라를 설치하고 이미지/영상 데이터들을 얻을 수 있으니까, 더욱 많이 필요할 거예요. 모든 산업분야에서 CV와 관련된 더 많은 개발자, 더 많은 기술이 필요할 것이라고 생각해요.Q. CV 개발자에게 가장 필요한 역량은 뭘까요? 코드를 잘 짜는 것보다 수학을 잘 하는 게 중요해요. 대부분의 이미지 인식 과정에서 수학공식이 사용되기 때문에 후처리를 하려면 수학을 잘 해야 해요. CV는 공업수학, ML은 통계학이 많이 관련되어 있어요.Q. 그러면 코드를 짤 때 코드에서 막히기보다 수학 공식에서 막힐 때가 있잖아요. 그럴 땐 어떻게 해요?늘 거기서 막혀요. 학교를 최근에 졸업했으니 아직 공식이 머릿속에 많이 남아있어서, 막힐 때가 있으면 이런저런 다른 공식 적용을 시도하죠. 어반베이스의 알고리즘으로 전 세계 도면을 변환하다Q. 좋아하거나 롤모델로 삼고 있는 사람이 있나요?루카스 카나데 교수님이요. CV 분야의 세계적인 권위자이신 분이에요. 교수님의 이름을 딴 함수가 있을 정도로요. 그 정도의 명예와 재력이 있는데도 불구하고 꾸준히 공부하고 논문을 발표하시는 모습도 정말 멋있다고 생각해요.Q. 혹시 CV 외에 어반베이스 내에서 욕심나는 분야가 있어요?머신러닝이요. CV에서 전처리를 하고 머신러닝 후에 후처리에 또 CV가 필요해요. 그래서 중간 영역인 머신러닝을 배우면 모든 프로세스를 혼자서 처리할 수 있으니까 머신러닝을 공부해보고 싶어요.   Q. 어반베이스가 혁신적인 기술을 통해서 많이 이슈가 되고 있고, 많은 컨택이 오고 있잖아요. 스스로 어반베이스의 개발자로서 어반베이스의 가능성은 어떻다고 생각해요?확실히 굉장히 높다고 생각해요. CV로 처리해서 자동화한다는 것 자체가 굉장히 뜨고 있는 기술이고 앞으로 계속 발전할 기술이기 때문에 가능성도 굉장히 크다고 생각해요. Q. 대희님의 포부는 뭐예요?전 세계의 2D 도면을 어반베이스의 알고리즘을 통해 3D로 변환할 수 있게끔 만드는 거죠. 단기간은 국내, 중장기적으로는 해외 도면까지요.컴퓨터 비전. 그저 어렵게만 느껴졌던 단어인데, 이번 인터뷰를 통해 컴퓨터 비전과 많이 가까워진 느낌이 듭니다. 어반베이스의 핵심기술을 담당하고 있는 CV 개발자 대희님! 대희님이 만든 알고리즘으로 전 세계 도면이 3D로 변환될 날이 왔으면 좋겠습니다 :)출처: https://blog.naver.com/urbanbaseinc 

비트윈에서는 서비스 초기부터 HBase를 주요 데이터베이스로 사용하였습니다. HBase에서도 일반적인 다른 NoSQL처럼 트랜잭션을 제공하지 않습니다. HBase, Cassandra와 MongoDB는 하나의 행 혹은 하나의 Document에 대한 원자적 연산만 제공합니다. 하지만 여러 행에 대한 연산들을 원자적으로 실행할 수 있게 해주는 추상화된 트랜잭션 기능이 없다면 보통의 서비스 개발에 어려움을 겪게 됩니다. 비트윈 개발팀은 이런 문제를 해결하기 위해 노력했으며, 결국 HBase에서 트랜잭션을 제공해주는 라이브러리인 Haeinsa를 구현하여 실제 서비스에 적용하여 성공적으로 운영하고 있습니다. VCNC에서는 Haeinsa를 오픈소스로 공개하고 이번 글에서 이를 소개하고자 합니다.Haeinsa란 무엇인가?¶Haeinsa는 Percolator에서 영감을 받아 만들어진 트랜잭션 라이브러리입니다. HAcid, HBaseSI 등 HBase상에서 구현된 트랜잭션 프로젝트는 몇 개 있었지만, 성능상 큰 문제가 있었습니다. 실제로 서비스에 적용할 수 없었기 때문에 Haeinsa를 구현하게 되었습니다. Haeinsa를 이용하면 다음과 같은 코드를 통해 여러 행에 대한 트랜잭션을 쉽게 사용할 수 있습니다. 아래 예시에는 Put연산만 나와 있지만, 해인사는 Put외에도 Get, Delete, Scan 등 HBase에서 제공하는 일반적인 연산들을 모두 제공합니다.HaeinsaTransaction tx = tm.begin(); HaeinsaPut put1 = new HaeinsaPut(rowKey1);put1.add(family, qualifier, value1);table.put(tx, put1); HaeinsaPut put2 = new HaeinsaPut(rowKey2);put2.add(family, qualifier, value2);table.put(tx, put2); tx.commit();Haeinsa의 특징¶Haeinsa의 특징을 간략하게 정리하면 다음과 같습니다. 좀 더 자세한 사항들은 Haeinsa 위키를 참고해 주시기 바랍니다.ACID: Multi-Row, Multi-Table에 대해 ACID 속성을 모두 만족하는 트랜잭션을 제공합니다.Linear Scalability: 트래픽이 늘어나더라도 HBase 노드들만 늘려주면 처리량을 늘릴 수 있습니다.Serializability: Snapshot Isolation보다 강력한 Isolation Level인 Serializability를 제공합니다.Low Overhead: NoSQL상에서의 트랜잭션을 위한 다른 프로젝트에 비해 오버헤드가 적습니다.Fault Tolerant: 서버나 클라이언트가 갑자기 죽더라도 트렌젝션의 무결성에는 아무 영향을 미치지 않습니다.Easy Migration: Haeinsa는 HBase를 전혀 건드리지 않고 클라이언트 라이브러리만 이용하여 트랜잭션을 구현합니다. 각 테이블에 Haeinsa 내부적으로 사용하는 Lock Column Family만 추가해주면 기존에 사용하던 HBase 클러스터에도 Haeinsa를 쉽게 적용할 수 있습니다.Used in practice: 비트윈에서는 Haeinsa를 이용하여 하루에 3억 건 이상의 트랜잭션을 처리하고 있습니다.Haeinsa는 오픈소스입니다. 고칠 점이 있다면 언제든지 GitHub에 리포지터리에서 개선에 참여하실 수 있습니다.Haeinsa의 성능¶Haeinsa는 같은 수의 연산을 처리하는 트랜잭션이라도 소수의 Row에 연산이 여러 번 일어나는 경우가 성능상 유리합니다. 다음 몇 가지 성능 테스트 그래프를 통해 Haeinsa의 성능에 대해 알아보겠습니다.아래 그래프는 3개의 Row에 총 6개의 Write, 3개의 Read연산을 수행한 트랜잭션의 테스트 결과입니다. 두 개의 Row에 3Write, 1Read 연산을 하고, 한 개의 Row에 1Read 연산을 한 것으로, 비트윈에서 가장 많이 일어나는 요청인 메시지 전송에 대해 시뮬레이션한 것입니다. 실제 서비스에서 가장 많이 일어나는 종류의 트랜잭션이라고 생각할 수 있습니다. 그런데 그냥 HBase를 사용하는 것보다 Haeinsa를 이용하는 것이 더 오히려 좋은 성능을 내는 것을 알 수 있습니다. 이는 Haeinsa에서는 커밋 시에만 모든 변경사항을 묶어서 한 번에 반영하기 때문에, 매번 RPC가 일어나는 일반 HBase보다 더 좋은 성능을 내는 것입니다.HBase 클러스터가 커질수록 트랜잭션 처리량이 늘어납니다. HBase와 마찬가지입니다.HBase 클러스터의 크기에 따른 응답시간 입니다. HBase와 다르지 않습니다..아래 그래프는 2개의 Row에 각각 한 개의 Write, 나머지 한 개의 Row에는 한 개의 Read 연산을 하는 트랜잭션에 대해 테스트한 것입니다. 각 Row에 하나의 연산만이 일어나기 때문에 최악의 경우라고 할 수 있습니다. 처리량과 응답시간 모두 그냥 HBase를 사용하는 것보다 2배에서 3배 정도 좋지 않은 것을 알 수 있습니다. 하지만 이 수치는 DynamoDB 상의 트랜잭션과 같은 다른 트랜잭션 라이브러리와 비교한다면 상당히 좋은 수준입니다.HBase보다 처리량이 떨어지긴 하지만, 클러스터가 커질수록 처리량이 늘어납니다.HBase보다 응답시간이 크긴 하지만 클러스터 크기에 따른 변화가 HBase와 크게 다르지 않습니다.저희는 언제나 타다 및 비트윈 서비스를 함께 만들며 기술적인 문제를 함께 풀어나갈 능력있는 개발자를 모시고 있습니다. 언제든 부담없이 [email protected]로 이메일을 주시기 바랍니다!

요즘은 데이터 분석이 스타트업, 대기업 가릴 것 없이 유행입니다. VCNC도 비트윈 출시 때부터 지금까지 데이터 분석을 해오고 있고, 데이터 기반의 의사결정을 내리고 있습니다.데이터 분석을 하는데 처음부터 복잡한 기술이 필요한 것은 아닙니다. Flurry, Google Analytics 등의 훌륭한 무료 툴들이 있습니다. 하지만 이러한 범용 툴에서 제공하는 것 이상의 특수하고 자세한 분석을 하고 싶을 때 직접 많은 데이터를 다루는 빅데이터 분석을 하게 됩니다. VCNC에서도 비트윈의 복잡한 회원 가입 프로세스나, 채팅, 모멘츠 등 다양한 기능에 대해 심층적인 분석을 위해 직접 데이터를 분석하고 있습니다.빅데이터 분석 기술큰 데이터를 다룰 때 가장 많이 쓰는 기술은 Hadoop MapReduce와 연관 기술인 Hive입니다. 구글의 논문으로부터 영감을 받아 이를 구현한 오픈소스 프로젝트인 Hadoop은 클러스터 컴퓨팅 프레임웍으로 비싼 슈퍼컴퓨터를 사지 않아도, 컴퓨터를 여러 대 연결하면 대수에 따라서 데이터 처리 성능이 스케일되는 기술입니다. 세상에 나온지 10년이 넘었지만 아직도 잘 쓰이고 있으며 데이터가 많아지고 컴퓨터가 저렴해지면서 점점 더 많이 쓰이고 있습니다. VCNC도 작년까지는 데이터 분석을 하는데 MapReduce를 많이 사용했습니다.주스를 만드는 과정에 빗대어 MapReduce를 설명한 그림. 함수형 프로그래밍의 기본 개념인 Map, Reduce라는 프레임을 활용하여 여러 가지 문제를 병렬적으로 처리할 수 있다. MapReduce slideshare 참조MapReduce는 슈퍼컴퓨터 없이도 저렴한 서버를 여러 대 연결하여 빅데이터 분석을 가능하게 해 준 혁신적인 기술이지만 10년이 지나니 여러 가지 단점들이 보이게 되었습니다. 우선 과도하게 복잡한 코드를 짜야합니다. 아래는 간단한 Word Count 예제를 MapReduce로 구현한 것인데 매우 어렵고 복잡합니다.MapReduce로 단어 갯수를 카운트하는 간단한 예제 (Java). 많은 코드를 작성해야 한다.이의 대안으로 SQL을 MapReduce로 변환해주는 Hive 프로젝트가 있어 많은 사람이 잘 사용하고 있지만, 쿼리를 최적화하기가 어렵고 속도가 더 느려지는 경우가 많다는 어려움이 있습니다.MapReduce의 대안으로 최근 아주 뜨거운 기술이 있는데 바로 Apache Spark입니다. Spark는 Hadoop MapReduce와 비슷한 목적을 해결하기 위한 클러스터 컴퓨팅 프레임웍으로, 메모리를 활용한 아주 빠른 데이터 처리가 특징입니다. 또한, 함수형 프로그래밍이 가능한 언어인 Scala를 사용하여 코드가 매우 간단하며, interactive shell을 사용할 수 있습니다.Spark으로 단어 개수를 카운트하는 간단한 예제 (Scala). MapReduce에 비해 훨씬 간단하다.Spark과 MapReduce의 성능 비교. I/O intensive 한 작업은 성능이 극적으로 향상되며, CPU intensive 한 작업의 경우에도 효율이 더 높다. (자료: RDD 논문)Apache Spark는 미국이나 중국에서는 현재 Hadoop을 대체할만한 기술로 급부상하고 있으며, 국내에도 최신 기술에 발 빠른 사람들은 이미 사용하고 있거나, 관심을 갖고 있습니다. 성능이 좋고 사용하기 쉬울 뿐 아니라, 범용으로 사용할 수 있는 프레임웍이기에 앞으로 더 여러 분야에서 많이 사용하게 될 것입니다. 아직 Spark를 접해보지 못하신 분들은 한번 시간을 내어 살펴보시길 추천합니다.기존의 데이터 분석 시스템 아키텍처기존의 데이터 분석 시스템 아키텍처기존의 시스템은 비용을 줄이기 위해 머신들을 사무실 구석에 놓고 직접 관리했으며, AWS S3 Tokyo Region에 있는 로그를 다운받아 따로 저장한 뒤, MapReduce로 계산을 하고 dashboard를 위한 사이트를 따로 제작하여 운영하고 있었습니다.이러한 시스템은 빅데이터 분석을 할 수 있다는 것 외에는 불편한 점이 많았습니다. 자주 고장 나는 하드웨어를 수리하느라 바빴고, 충분히 많은 머신을 확보할 여유가 없었기 때문에 분석 시간도 아주 오래 걸렸습니다. 그리고 분석부터 시각화까지 과정이 복잡하였기 때문에 간단한 것이라도 구현하려면 시간과 노력이 많이 들었습니다.Spark과 Zeppelin을 만나다이때 저희의 관심을 끈 것이 바로 Apache Spark입니다. MapReduce에 비해 성능과 인터페이스가 월등히 좋은 데다가 0.x 버전과는 달리 1.0 버전에서 많은 문제가 해결되면서 안정적으로 운영할 수 있어 비트윈 데이터 분석팀에서는 Spark 도입을 결정했습니다.Apache Zeppelin은 국내에서 주도하고 있는 오픈소스 프로젝트로써, Spark를 훨씬 더 편하고 강력하게 사용할 수 있게 해주는 도구입니다. 주요한 역할은 노트북 툴, 즉 shell에서 사용할 코드를 기록하고 재실행할 수 있도록 관리해주는 역할과 코드나 쿼리의 실행 결과를 차트나 표 등으로 시각화해서 보여주는 역할입니다. VCNC에서는 Zeppelin의 초기 버전부터 관심을 가지고 살펴보다가, Apache Spark를 엔진으로 사용하도록 바뀐 이후에 활용성이 대폭 좋아졌다고 판단하여 데이터 분석에 Zeppelin을 도입하여 사용하고 있고, 개발에도 참여하고 있습니다.또한, 위에서 언급한 하드웨어 관리에 드는 노력을 줄이기 위해서 전적으로 클라우드를 사용하기로 함에 따라서1 아래와 같은 새로운 구조를 가지게 되었습니다.새로운 데이터 분석 시스템 아키텍처새로운 데이터 분석 시스템 아키텍처새로운 데이터 분석 시스템은 아키텍처라고 하기에 다소 부끄러울 정도로 간단합니다. 애초에 전체 시스템 구성을 간단하게 만드는 것에 중점을 두었기 때문입니다. 대략적인 구성과 활용법은 아래와 같습니다.모든 서버는 AWS 클라우드를 이용수 대의 Zeppelin 서버, 수 대의 Spark 서버운영Spark 서버는 메모리가 중요하므로 EC2 R3 instance 사용로그는 별도로 저장하지 않고 서비스 서버에서 S3로 업로드하는 로그를 곧바로 가져와서 분석함중간 결과 저장도 별도의 데이터베이스를 두지 않고 S3에 파일로 저장Zeppelin의 scheduler 기능을 이용하여 daily batch 작업 수행별도의 dashboard용 Zeppelin을 통해 중간 결과를 시각화하며 팀에 결과 공유이렇게 간단한 구조이긴 하지만 Apache Spark와 Apache Zeppelin을 활용한 이 시스템의 능력은 기존 시스템보다 더 강력하고, 더 다양한 일을 더 빠르게 해낼 수 있습니다.기존현재일일 배치 분석코드 작성 및 관리가 어려움Zeppelin의 Schedule 기능을 통해 수행 Interactive shell로 쉽게 데이터를 탐험 오류가 생긴 경우에 shell을 통해 손쉽게 원인 발견 및 수정 가능Ad-hoc(즉석) 분석복잡하고 많은 코드를 짜야 함분석 작업에 수 일 소요Interactive shell 환경에서 즉시 분석 수행 가능Dashboard별도의 사이트를 제작하여 운영 관리가 어렵고 오류 대응 힘듦Zeppelin report mode 사용해서 제작 코드가 바로 시각화되므로 제작 및 관리 수월성능일일 배치 분석에 약 8시간 소요메모리를 활용하여 동일 작업에 약 1시간 소요이렇게 시스템을 재구성하는 작업이 간단치는 않았습니다. 이전 시스템을 계속 부분적으로 운영하면서 점진적으로 재구성 작업을 하였는데 대부분 시스템을 옮기는데 약 1개월 정도가 걸렸습니다. 그리고 기존 시스템을 완전히 대체하는 작업은 약 6개월 후에 종료되었는데, 이는 분석 성능이 크게 중요하지 않은 부분들에 대해서는 시간을 두고 여유 있게 작업했기 때문이었습니다.Spark와 Spark SQL을 활용하여 원하는 데이터를 즉석에서 뽑아내고 공유하는 예제Zeppelin을 활용하여 인기 스티커를 조회하는 dashboard 만드는 예제결론비트윈 데이터 분석팀은 수개월에 걸쳐 데이터 분석 시스템을 전부 재구성하였습니다. 중점을 둔 부분은빠르고 효율적이며 범용성이 있는 Apache Spark, Apache Zeppelin을 활용하는 것최대한 시스템을 간단하게 구성하여 관리 포인트를 줄이는 것두 가지였고, 그 결과는 매우 성공적이었습니다.우선 데이터 분석가 입장에서도 관리해야 할 포인트가 적어져 부담이 덜하고, 이에 따라 Ad-hoc분석을 수행할 수 있는 시간도 늘어나 여러 가지 데이터 분석 결과를 필요로 하는 다른 팀들의 만족도가 높아졌습니다. 새로운 기술을 사용해 본 경험을 글로 써서 공유하고, 오픈소스 커뮤니티에 기여할 수 있는 시간과 기회도 생겼기 때문에 개발자로서 보람을 느끼고 있습니다.물론 새롭게 구성한 시스템이 장점만 있는 것은 아닙니다. 새로운 기술들로 시스템을 구성하다 보니 세세한 기능들이 아쉬울 때도 있고, 안정성도 더 좋아져야 한다고 느낍니다. 대부분 오픈소스 프로젝트이므로, 이러한 부분은 적극적으로 기여하여 개선하여 나갈 계획입니다.비트윈 팀에서는 더 좋은 개발환경, 분석환경을 위해 노력하고 있으며 이는 더 좋은 서비스를 만들기 위한 중요한 기반이 된다고 생각합니다. 저희는 항상 좋은 개발자를 모시고 있다는 광고와 함께 글을 마칩니다.연관 자료: AWS 한국 유저 그룹 - Spark + S3 + R3 을 이용한 데이터 분석 시스템 만들기↩저희는 언제나 타다 및 비트윈 서비스를 함께 만들며 기술적인 문제를 함께 풀어나갈 능력있는 개발자를 모시고 있습니다. 언제든 부담없이 [email protected]로 이메일을 주시기 바랍니다!

이 포스팅은 2개의 글로 구성된 시리즈 중 2번째 글입니다. 이전 글을 읽으려면 “샌프란시스코 테크 업계 인터뷰 1: Facebook, Fivestars”로 이동하세요.  안녕하세요, 스포카 프로덕트 매니저 옥지혜입니다.  제품을 담당하는 팀이 일하는 방식은 제품 그 자체에 영향을 줍니다. 어떠한 기능을 어떤 주기로 사용자에 배포할 것이냐에 대한 결정을 하는 과정이기 때문입니다. 그뿐만 아니라 정성적인 차원에서 새로운 기능을 개발하거나 운영하는 일 등을 조직이 어떻게 평가하느냐에 따라 작업자의 업무 만족도와 작업물의 품질에도 영향을 미칩니다.  구태의연한 말이지만 테크 업계에서 일하는 방식에 있어 정답은 없습니다. 제품과 조직은 끊임없이 변화하고 이에 맞추어 일하는 방식도 바뀌어야 하므로 지난해에 불합리하다고 여기던 방식이 올해는 검토해 볼 만한 것이 될 수도 있습니다. 일하는 방식 그 자체도 협의를 거쳐 지속적으로 개선하는 과정이 필요합니다.  일하는 방식과 함께 제품과 조직마다 프로덕트 매니저의 역할과 권한도 바뀝니다. 비즈니스에 제품이 기여하는 정도에서부터 조직 내 이해관계자와의 관계까지 제품과 조직의 모든 요소가 프로덕트 매니저가 일하는 방식에 영향을 미칩니다. 스포카 프로덕트 매니저의 경우, 서비스 백로그 관리의 역할도 담당하기 때문에 유동적으로 일하는 방식에 따른 결과는 제품에 다시금 반영됩니다.  이번 샌프란시스코 테크 업계 인터뷰는 위와 같은 가정하에 ‘스포카는 앞으로 어떤 방식으로 일할 것인가’라는 질문에 대한 참고할 사례를 수집하기 위하여 진행하였습니다. 닭과 계란 문제일 수 있지만, 이것은 ‘스포카는 어떤 제품을 만들고자 하는가’하는 고민과 맞닿아 있습니다.  인터뷰는 총 5회에 걸쳐 아래의 PM 분들과 진행하었습니다. 흔쾌히 인터뷰에 응해 주신 모든 분께 감사드립니다. 각 인터뷰이와 나눈 이야기 중 인상적이었던 부분을 발췌하여 2개의 포스팅에 걸쳐 공유하겠습니다. Stephanie Shum(Director Product Management at Facebook)   David Park (Refereum COO)Michael Hsu (Product Manager at FiveStars)Chris Nguyen (VP Product at Bleacher Report)홍성철 (Product Manager at Udemy)정대영 (Product Manager at Intuit)    Chris Nguyen (VP Product at Bleacher Report)        현재 담당하고 있는 팀은 어떻게 구성되어 있나요?  C: 초기에는 직무 단위로 팀을 구성하였다. 현재는 전략에 맞도록 제품 단위의 스쿼드로 구성을 변경했다. 제품 팀은 전체적으로 디렉터 2명, 시니어 PM 2명, 주니어 PM 2명과 디자이너 7명으로 구성되어 있다. PM 1명 당 디자이너 1.5명의 비율을 유지하려고 한다. 보다 구체적인 수준으로 아이디어를 디벨롭하기 위해서이다. 엔지니어는 50명 규모로까지 충원하는 것을 목표로 하고 있다.  PM은 팀에서 어떤 역할을 하나요?  C: 스프린트를 안정적으로 운영하기 위해서 말 그대로 할 수 있는 일은 모두 도맡아서 했다. 점차로 팀이 커지면서 제품과 팀이 어떤 우선순위를 가지고 움직일지 트래킹하는 데에 집중하려고 노력했다. 우선순위를 지킬 수 있도록 스프린트를 계획하고 계획대로 일이 진행될 수 있도록 챙기는 역할에 집중했다. 실제 배포를 위한 역할이 이와 같다면, 서비스 전략 관점에서는 중요한 결정사항이 타당했는가에 대하여 결정 이후에도 자주 점검했다. 또 제품 팀의 KPI를 정확하게 측정하고 제품 팀에서 하는 모든 일이 KPI를 달성하였는지 검토했다.  PM으로서 제품 팀에 동기부여를 어떻게 하나요?  C: PM의 가장 중요한 역할 중 하나는 ‘왜 이 일을 해야 하는가’에 대하여 끊임없이 설명하는 것이다. 목표와 이를 달성하기 위해 해야 하는 일을 문서화하고 이것이 실제로 팀에서 할 수 있는 일이라는 것을 다양한 방식으로 팀에 전파한다. PM이 주로 조직과 제품에 대한 다양한 정보를 취득하게 되므로 팀 내에 이를 지속적으로 공유하는 것 역시 중요하다. (운영 업무에 대한 동기부여는 어떻게 하나요?) 서비스가 성장하고 시간이 흐를수록 기술 부채가 쌓이기 마련이다. 신규 기능에 대한 요구사항과 기술 부채 삭감을 위한 작업의 무게를 맞추는 역할도 PM의 몫이다. 팀에서 담당하는 가시화되지 않는 업무를 지적하여 마땅한 보상을 받게 하는 것이 좋은 방법이라고 생각한다.    홍성철 (Product Manager at Udemy)        PM의 역할 중 무엇이 가장 중요할까요?  홍: PM은 완성도 있는 제품을 제때 배포할 수 있는지가 가장 중요하다. Udemy의 경우, 서비스에 기술적인 오류가 있을 때 책임을 PM이 지게 하여 제품의 기술적인 영역에 집중하도록 유도한다. PM은 제품의 연 단위 목표를 수립하고 분기 단위로 쪼개진 목표를 실제로 달성할 수 있도록 2주 단위 스프린트를 운영하는 사람이다. (제품 팀이 목표지향적으로 일하기 위해 어떤 장치를 두나요?) 모든 기능의 제안은 원 페이지 기획서로 시작한다. 이 기획서에 해당 기능을 왜 지금 만들어야 하는지에 관해서 설명하게 한다. 이외에도 반드시 팀 비전과 목표에 각각의 기능이 어떻게 기여하는지도 적도록 요청한다. 기능을 제안하는 모든 팀은 이 문서를 작성하여 그것을 기반으로 백로그 조정을 진행한다.  유관부서 요구사항의 우선순위 조율과 디벨롭에 있어서 팁이 있나요?  홍: 기능을 제안한 배경이 되는 문제를 명확하게 정의해야 불필요한 커뮤니케이션을 줄일 수 있다. 아울러 특정 기능의 진행 우선순위를 높이면서 다른 기능의 우선순위가 내려간다는 점을 강조하여야 한다. 모든 커뮤니케이션의 기본은 그것이 협상의 성격을 띤다는 점이다. 개발 팀과의 커뮤니케이션도 협상이다. 이를테면 커뮤니케이션 스킬이 뛰어난 프로그래머와 협업하는 경우, 어떠한 예외 케이스가 있는지와 이에 대하여 대응할 때 검토할 수 있는 옵션을 제시할 수 있어 효과적으로 일할 수 있다. 개발 팀 외부 조직은 제품의 기술적인 영역에 직접 관여할 수 없다. 따라서 어떤 프로그래머가 개발 팀의 리더인지에 따라 협의 결과에 큰 차이를 가져올 수 있다.  컴퓨터 공학에 대한 사전 지식의 유무 또는 한국인이라는 점이 샌프란시스코에서 PM으로 일하는 데 영향을 미친다고 생각하나요?  홍: 재학 중에 시스템 디자인 엔지니어링을 배웠다. PM으로서의 업무 경험이 쌓이면서 테크니컬 배경 유무에 따른 차이가 갈수록 작아진다. 경력 초반에 개발 팀의 업무에 공감할 수 있는 범위와 정도의 차이에 영향을 주었고 시간이 갈수록 차이가 작아졌다. 모바일 앱 시장 초기 단계에는 빠른 출시가 중요하므로 공학 배경이 있는 사람을 업계에서 선호했다. 시장 성숙도가 올라가면서 현재는 트렌드가 바뀌었다. 샌프란시스코에 일하는 한국인 PM은 MBA 출신이 대다수이고 다양한 문화적 배경을 가진 사람이 업계에 많으므로 이 또한 크게 문제는 되지 않는다. 적극적인 태도와 뛰어난 업무 능력이 있다면 적응하는 데에 어려움은 없다고 생각한다.    정대영 (Product Manager at Intuit)        기능에 대한 요구사항은 어떻게 발굴하나요?  정: 발의하는 주체에 따라 크게 2가지 카테고리로 구분할 수 있다. 외부에서 발생하는 요구사항의 경우, 사용자의 제안 또는 리서치를 통해 발굴할 수 있다. 내부에서 발생하는 요구사항의 경우, 사용자 관점에서 서비스 개선사항을 직접 찾아낸다. 이후에 프로젝트를 만들고 프로토타이핑하여 A/B 테스트를 진행한다. 제품 팀 - PM, 디자이너, 엔지니어 - 모두 개선사항을 찾는 과정에 참여한다. 제품의 목표는 탑다운으로 제시될 수 있으나 실제 액션 아이템에 대한 결정은 실무 단에서 가장 비즈니스 임팩트를 줄 수 있는 기능을 정한다. 기존 백로그의 우선순위에 영향을 주는 기능 요구사항이 있을 경우, 명확한 기준을 근거로 투명한 의사결정을 거쳐 우선순위를 결정한다. 이는 모든 요구사항이 협상 과정이라는 것을 강조한다는 점에서 유의미하다.  사내에서 제품 팀 또는 제품에 대한 피드백은 어떻게 받나요?  정: 모든 임원진이 참석하여 제품에 대한 피드백을 주는 미팅이 있다. 서비스에 대한 내부 피드백을 정확하게 받을 수 있는 계기가 된다. 이 회의를 통해 전략 미팅이 시작되기도 하며 구체적인 프로젝트 협의를 진행하는 미팅이 이어지기도 한다. 각기 다른 제품을 담당하는 PM이 모두 모이는 미팅도 있다. 미팅 이전에 어떤 피드백을 받고 싶은지에 대해 사전 요청을 하기도 한다. 반드시 ‘애자일’ 하게 일하는 방식이 옳다고는 생각하지 않는다. 방법론보다는 데이터 기반의 피드백과, 일반적인 경험에 대한 언급보다는 명확하고 직관적으로 상대방에게 구체적인 피드백을 주는 것이 중요하다.  제품 팀이 목표에 집중할 수 있도록 PM으로서 어떤 역할을 하시나요?  정: 비즈니스 목표와 제품 팀의 목표가 서로 연관되어야 하는 것은 당연하다. 다만 기술 부채 문제처럼 비즈니스 목표에서 포함하지 않는 제품 팀의 목표가 있을 수 있고, 이 또한 협상의 대상이다. 기술 부채의 범위와 정도에 따라 서비스 자체에 영향을 미칠 수 있기 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 Hack day를 운영한다. 제품 팀이 특정 문제를 해결하기 위해, 정해진 시간 동안 다른 업무를 진행하지 않고 그 문제에만 집중할 수 있도록 유도하는 방식이다. 또한 PM은 업무 우선순위를 정함에 있어 신규 기능과 기존 기능 버그 패치를 함께 조율한다. 제품의 퀄리티는 제품 팀 또는 개발 팀만의 책임이 아니고 전사의 책임이다. 테스트와 클린업의 중요성에 대해 전사적인 공감대 형성이 필요하다.    총 5회에 걸친 인터뷰를 통해 얻을 수 있는 인사이트를 요약 하자면 다음과 같습니다. 비즈니스 목표와 제품 팀 목표가 연관될 수 있도록 업무 방식을 관리해야 한다.   요구사항 간의 우선순위를 조율하는 것은 협상의 과정이다. 협상의 주된 기준은 비즈니스 임팩트에의 기여도이며 기술 부채와 같이 가시화되지 않는 기준도 PM이 검토하여 반영해야 한다.제품 팀 자체도 제품이다. 팀원의 피드백을 취합해서 효과적인 동시에 행복하게 일할 수 있도록 업무 방식을 개선해 나가야 한다.  스포카에서는 위와 같은 인사이트를 기반으로 스포카 크리에이터(스포카 제품 팀)의 업무 방식을 지속적으로 개선하고 있습니다. 스포카 크리에이터는 우선 서비스 품질 차원의 기술적인 목표를 관리합니다. 동시에 제품이 비즈니스에 어떻게 기여하는지를 확인하고 보다 큰 임팩트를 낼 수 있는 기능을 탐색합니다. 이 결과로 제품에서 발생하는 매출 지표 혹은 이에 기여하는 부가 지표를 관리합니다. 아울러 제품 팀 외 유관부서의 요구사항을 취합하는 채널을 일원화하고, 스프린트를 구성하는 회의에서 이를 발의받아 우선순위를 정합니다. 이러한 협의체는 스포카 크리에이터가 가장 효과적으로 비즈니스와 제품에 기여할 수 있도록 업무를 조율하는 역할을 합니다.  마지막으로 스포카 크리에이터는 분기 단위로 동료 간 리뷰 및 조직장과의 면담을 거쳐 팀의 컨디션을 체크합니다. 피드백을 통해 각 팀원은 보다 성장할 수 있는 기회를 확인할 수 있습니다. 조직 차원에서는 각 팀원이 비즈니스 또는 제품의 목표에 대해 얼마나 공감하는지를 확인하고 기여하고자 하는 업무를 파악하여 팀이 보다 효과적으로 일할 수 있도록 조직 구성을 변경하기도 합니다.  스포카 크리에이터는 개인의 성장이 팀의 성장으로 이어지고 이는 곧 제품의 경쟁력과 연결된다고 믿습니다. 스포카와 함께 성장하실 수 있는 분은 언제나 환영합니다.

Overview안드로이드 개발자라면 모두 ADB(Android Debug Bridge)를 사용합니다. 안드로이드 SDK에 포함되어 있는 기능인데요. 쉽게 말하면 에뮬이나 안드로이드 단말과의 연결고리, 도구를 의미합니다. 특히나 QA(Quality Assurance)를 진행할 때 ADB를 사용하면 아주 유용하고, 있어 보입니다. 이번 글에서는 ADB를 잘 모르는 QA직군들을 위해 설치 방법과 간단한 사용법을 공유하려고 합니다. SDK, ADB 설치하기앞서 ADB는 SDK에 포함된 기능이라고 했죠? 우선 여기를 클릭해 SDK를 설치해주세요. 참, 안드로이드는 JAVA가 기본 언어! JAVA도 설치하고 환경 변수도 설정해주세요!SDK를 설치했다면 plalform-tools 폴더 안의 adb.exe파일을 찾아야 합니다. 저의 설치 경로는(C:\Users\brandi_171205_02\android-sdks\platform-tools) 네요.경로를 찾았다면 JAVA 환경 변수 설정하듯 ADB도 환경변수를 설정해야 합니다. ‘내 컴퓨터 마우스 오른쪽 > 속성 클릭’해주세요.고급 시스템 설정 클릭 (개인정보라 지웠습니다.)환경변수 클릭시스템변수 영역 path클릭 > 편집 클릭윈도우10은 앞뒤로 ;를 추가하지 않아도 됩니다. ADB 경로를 추가해주세요. (C:\Users\brandi_171205_02\android-sdks\platform-tools)cmd창을 열고 ADB를 입력하고, 엔터를 눌러주세요.아래와 같이 나오면 성공!잘 따라왔나요? 그 다음은 단말기입니다. 개발자 옵션 > usb디버깅 허용 후 단말을 pc와 연결해주세요. CRM창에서 adb devices 를 입력해주세요. 이 명령어는 에뮬이나 단말 연결을 확인하는 명령어 입니다.ADB 설치를 마쳤습니다. 참 쉽죠? 지금부턴 자주 쓰는 ADB 명령어를 알려드립니다. 한 번 사용해보세요. 한 번 써봤다는 사람은 봤어도, 한 번만 썼다는 사람은 못 봤습니다.자주 쓰는 ADB 명령어단말 재시작QA진행하시면 재시작 많이 하죠? 단말초기화..!adb rebootapk설치 내컴퓨터 > 단말 > 다운로드할 필요가 없어요. 바로 설치!!adb install -r [파일명].apkapk 삭제adb uninstall [패지지명]Android버전 확인adb shell getprop ro.build.version.releaseScreenshotadb shell /system/bin/screencap -p 장치내경로동영상 녹화 QA일하면서 필수입니다. 정말 유용해요.adb shell screenrecord /sdcard/[저장할파일명].mp4텍스트 입력 로그인, 텍스트 입력 테스트 진짜 좋습니다.adb shell input text “[입력할 텍스트]”마치며ADB엔 엄~청나게 많은 명령어가 있습니다. 더 많은 정보를 알고 싶다면 adb help를 입력해보세요. 명령어 도움말이 툭 나올 겁니다. ADB가 있다면 이슈 등록과 이슈 관리 정말 편해집니다. 우선 알려드린 7번까지만 사용해보세요. 당신의 QA가 편안해질 겁니다. 지금까지 브랜디 QA 문지기, 김치영이었습니다.글김치영 대리 | R&D PM팀[email protected]브랜디, 오직 예쁜 옷만#브랜디 #개발자 #개발팀 #인사이트 #경험공유

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