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'구루급' 개발자란...

'구루'라는 단어는 이제 '수준급'을 넘어선 분들에게 부여되는 의미 있는 호칭이다. 특히, 개발자 사회에서는 비공식적으로 '구루급'이라고 불리는 개발자들이 있다. 이 정의에 대해서 누가 명확하게 옳다고 이야기할 수 있는 것은 아니다.다만, 30년 동안 소프트웨어 개발자로 살아오면서 만난 수많은 개발자들과 해외 유수의 개발자들과 만나고 소통하면서 느낀 개인적인 경험을 바탕으로 '구루급'에 대해서 정의를 해보겠다.매우 당연하게 이 정의는 전적으로 객관화된 것이 아닌, 매우 주관적인 기준이다.보통, '구루'급 개발자라고 불리는 분들을 보면, 오픈소스로 한 획을 그었거나, 그의 뜻을 따르는 후배들이 많거나, 특정 분야의 경험이 매우 풍부한 분들을 대상으로 이야기한다.다만, 이 기준에 '돈'을 많이 벌었거나, 특정 제품이나 게임, 서비스를 잘 만들었다는 식의 기준은 들어가는 것은 일부 논외로 하겠다. 이것은 전적으로 개인적인 기준이다. 이런 분들은 '구루급'개발자가 되기보다는, 산업적이거나 경제적으로 크게 성공한 기준이 더 높기 때문이며, 금전적으로 성공한 분들이 '후배'들에게 개발자로서의 영향력을 주는 것이 사실상 어렵기도 하거니와, 이미 비즈니스의 단계로 넘어간 분들이기 때문에 '구루급'개발자라고 이야기하기에는 모호하다고 개인적으로 이야기한다.그렇다면, 내가 생각하는 구루급 개발자의 최소한의 필요조건을 나열해 보자. 전적으로 개인적인 기준이니 너무 주관적이라고 비판하지 마시기를... 그 이유는 정말 주관적이기 때문이다.하나. 하나의 소프트웨어나 도메인을 10년 이상 장기간 개발 및 연구하고 있는가?둘. 자신만의 개발 문화에 대한 철학과 그 기준을 가지고 실행하고 있는가?셋. 자신이 소유하거나 만들어낸 개발 도구나 방법, 기술에 대해서 후배 개발자들에게 전파하고 있는가?넷. 후배 개발자들에게 존경받는 개발자로서의 기본적인 성품을 가지고 있는가?다섯. 후배 개발자들에게 자신의 롤을 양보하거나, 팀과 조직을 위해서 자신의 자리를 포기할 줄 아는가?여섯. 자신의 먹을거리를 위해서 비용을 싸게 부르지 않고, 후배들도 대우를 받을 수 있도록 너무 싸게 일하지 않아야 한다는 것을 실천하는가?제가 생각하는 '구루급'개발자의 조건입니다.분명, 이렇게 활동하는 '구루급'개발자들이 주변에 존재하고 있으며, 이를 위해서 개발자의 처우에 대해서 노력하기도 하고, 불합리한 경영자들과 논쟁을 벌이기도 합니다. 자신의 개인적인 이익만을 위해서 움직이지도 않는 그들이야말로 '구루급'개발자 아닐까요?그리고.대부분의 구루급개발자들은 충분한 대우와 보수를 받고 일하고 있습니다.그것이, 후배 개발자들의 처우와 미래를 위해서 매우 필요하다고 생각하고 있기 때문이죠.저는 '구루급'개발자를 그렇게 생각합니다.ps.최고의 개발자, 슈퍼개발자 등에 대한 호칭도 있을 수 있습니다. 제가 생각하는 '구루'급 개발자는 후배들에게 존경을 받고, 후배들의 처우나 개발자들의 미래에 대해서도 고민하고 실천하는 분들에 대해서 정의해 본것입니다.
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Good Developer 4 | 학습하는 개발자 -고농축 학습 자료 꿀팁

더 이상의 설명은 필요 없다.지금까지 우리는 Good Developer 시리즈는 커뮤니케이션과 나쁜 개발자의 습관을 통해 좋은 개발자가 무엇인지 알아보았다. 이번에는 좋은 개발자가 되기 위한 가장 중요한 조건 바로 학습하는 개발자에 대해 알아볼 것이다.개발자가 새로운 것을 익히고 배우는 것은 너무도 당연하다. 이것에 대해 글을 쓰는 것은 의미가 없는 것 같아서 많은 고민을 했다. 그래서 실질적으로 학습에 도움을 줄 수 있는 아주 고농축 꿀팁들을 주면 좋은 개발자가 되는데 도움이 되지 않을까 생각했다. 이번 편은 학습하는 개발자 - 고농축 학습 꿀팁 편이다.학습은 천천히, 그러나 꾸준히너무나 당연한 말을 한 번 더 하고 시작할까 한다. 개발뿐만 아니라 모든 학습이 마찬가지겠지만, 꾸준히 학습해야 하는 개발자에게 중요한 것은 학습 습관이다. 이것저것 깨작깨작 찔러보고 공부하는 깊이로는 새로운 기술들을 자신의 것으로 만들 수 없으며 오히려 시간을 낭비하는 것일 수도 있다. 하나의 기술을 배우기 시작했으면 서두르지 말고 천천히 음미하면서 학습해야 한다. 그 대신 한두 달 공부하고 끝내는 것이 아니라 충분한 깊이를 가질 때까지 꾸준히 학습하라!직장을 다녀본 사람은 알 것이다. 직장을 다니면서 따로 자기개발을 하고 학습을 하는 것이 쉽지 않다는 것을 말이다. 하지만 좋은 개발자, 더 나은 개발자가 되기 위해서라면 학습을 멈춰 서는 안된다. 그것이 개발자의 숙명이다. 그래서 개발은 정말 개발을 좋아하는 사람만이 할 수 있는 직업인 것 같다. 혹시 자신이 학습을 하는데 있어 자꾸 포기하게 되고 중단하게 된다면 이전에 썼던 '글로 배우는 코딩 1 | 포기하지 않고 끝까지 공부하는 법'편을 참고해보길 바란다.아래의 학습 정보들은 많이 알 수도 있는 정보지만, 개발자가 되려는 사람들, 잘 모르는 사람들에게는 분명히 좋은 정보가 되리라 생각한다. 알고리즘 사이트 Top 31. 백준 온라인 저지백준 저지는 1만 개 이상의 알고리즘 문제를 보유한 사이트다. 타 사이트에 비해 홈페이지 구성도 잘 되어 있고 문제도 잘 나누어져 있다.그리고 사람들이 문제들을 골라서 자신만의 문제집을 만들어서 공유하기도 한다. 또한 알고리즘 지원 언어도 60개 이상이기 때문에 어떤 언어를 공부하든 웬만해서는 문제없이 풀 수 있다.(이런 언어도 있나 싶을 정도로 많은 언어들의 채점을 지원하고 있다.)기회가 되면 언어들을 직접 세어보는 것도......Baekjoon Online JudgeBaekjoon Online Judge 프로그래밍 문제를 풀고 온라인으로 채점받을 수 있는 곳입니다. 14264 전체 문제 11797 채점 가능한 문제 9316 풀린 문제 64 채점 가능한 언어www.acmicpc.net2. 코드워즈(codewars)코드워즈는 게임 형식의 알고리즘 학습 사이트다. 약 20여 개의 언어를 지원하며, C, C++ C#, Go PHP, JAVA, Python 등 주요 언어들은 모두 지원한다. UI/UX적으로도 굉장히 구성이 잘 되어 있고 인터페이스만 익숙해지면 정말 좋은 코딩 학습 사이트다.영어 사이트이긴 하지만 어느 정도의 독해 수준이면 충분히 학습할 수 있다. 게임 형식으로 알고리즘을 풀기 때문에 정말 재미있게 알고리즘을 학습할 수 있는 사이트! 알고리즘 사이트 중 가장 추천하는 사이트다. 태그도 잘 되어 있어서 function, array, data types 별로 자신이 약한 부분을 집중적으로 학습할 수도 있다.Codewars: Train your coding skillsCodewars is where developers achieve code mastery through challenge. Train on kata in the dojo and reach your highest potential.www.codewars.com3. 프로그래머스프로그래머스는 단계적으로 알고리즘 문제를 풀어볼 수 있는데 최적화된 사이트다. 레벨 1부터 레벨 8까지 정리된 프로그래밍 알고리즘을 풀 수 있다. 지원되는 언어가 C++ 자바 파이썬 자바스크립트로 가장 많이 쓰는 언어만 지원한다는 단점이 있다.모든 문제가 한글이라서 영어가 부담되시는 분들에게는 체계적으로 부담 없이 할 수 있다. 문제를 풀고 제출하는 환경도 잘 구성되어 있어 편리성이 좋은 알고리즘 학습 사이트다. 다만, 다른 사이트 들에 비해 문제의 수가 적다는 점! 영어가 부담되고 단계별로 알고리즘 문제를 풀고 싶다면 이 사이트를 추천한다.프로그래머스동영상과 실습으로 구성된 최고의 프로그래밍 강좌를 만나세요. 프로그래머스에서는 프로그래밍 강좌, 알고리즘 문제, 프로그래밍 대회, 블록체인 자료를 만날 수 있습니다.programmers.co.kr코딩 학습 사이트 Top 51. 유데미(Udemy)엄청나게 질 좋은 강의를 엄청나게 저렴한 가격으로 이용할 수 있는 곳! 1만 원대의 강좌에서 이 정도 퀄리티의 학습 콘텐츠를 얻기는 유데미 외에서는 불가능할 것이다.(광고 글이 아니다 정말이다.) 강의의 분야와 주제도 많고(개발 외에도 여러 가지가 있다) 짧게 짧게, 5~7시간 커리큘럼의 강의들이 많아서 부담 없이 학습할 수 있는 사이트. 강의 수준도 초급부터 고급까지 다양해서 수준 있는 개발자들도 들을 강의가 많다.대부분이 영어 강의이기는 하지만 요즘 한국 강사들의 유입도 늘어서 한국 강의도 늘고 있는 추세다. 영어 자막도 제공하니 영어를 읽을 수만 있다면 강력 추천하는 학습 사이트다.글을 클릭하면 유데미 사이트로 이동합니다.2. 코드카데미(codecademy)체계적으로 코딩을 배우고 싶은데 무료로 배우고 싶다면?! 바로 코드카데미다. 동영상은 보기 귀찮고 읽으면서 단계적으로 코딩을 배우고 싶다면 코드카데미가 적격이다. 자바스크립트를 주축으로 하는 개발 도구 위주만 배울 수 있다는 단점이 있지만, 코딩을 직접 하면서 배울 수 있다는 큰 장점이 있기 때문에 동영상 강의만 보고 그냥 넘길 수 있는 다른 사이트와는 다르게 바로바로 코딩을 쓰면서 배울 수 있다. 역시 영어 학습 사이트지만 개발자가 되기 위해서 필요한 영어 실력만 가지고 있어도 충분히 학습해 나갈 수 있다.Codecademy - learn to code, interactively, for freeCodecademy is the world's most popular way to learn over 12 coding languages including HTML, CSS, JavaScript, Python, SQL, and Ruby. Sign up today and start learning to code in minutes.www.codecademy.com3. 코드스테이츠한국 최초의 코딩 부트 캠프 코드스테이츠. 코드스테이츠 입장에서 코드스테이츠를 추천하는 것이 민망해해 보일 수 있어도, 그만큼 자부심이 있다. 온/오프라인 교육이기 때문에 다른 온라인 교육 사이트보다 저렴하지는 않지만, 개발자를 꿈꾼다면 일정 금액을 투자하고 개발자가 확실히 될 수 있다는 장점이 있다.  온/오프라인에서 직접 멘토링을 받아 가면서 학습을 하고 싶다면 코드스테이츠를 강력 추천한다.온라인 학습과 오프라인 코칭으로 온라인 콘텐츠와 오프라인 교육을 둘 다 가져갈 수 있다는 장점이 있다. 코스 중간에 미니 해커톤과 실제 기업과 협업 프로젝트를 진행해 볼 수 있다는 것도 큰 장점! 단점은 다른 온라인 학습 사이트에 비해서는 가격이 어느 정도 있다.코드스테이츠 | 혁신적인 코딩 교육 부트캠프코드스테이츠(Code States)는 프로그래밍을 배우고 싶은 사람들을 위한 최상의 코딩 교육 프로그램을 제공합니다. 자바스크립트 HTML CSS를 기초로 탄탄한 이론과 실무에 최적화된 기술 스택들을 학습합니다. 주입식이 아닌 자기주도적 학습 방식으로 기존과는 차별화된 혁신적인 교육 시스템을 경험해보세요.goo.gl4. 유다시티유다시티는 가격대는 있지만 탄탄하고 검증된 커리큘럼의 온라인 학습 사이트다. 프로젝트 베이스에 과제도 탄탄하고 동영상 학습 중간중간 텍스트 자료와 퀴즈까지 적절하게 섞여 있어서 충분히 제값을 한다. 다른 온라인 학습 사이트에 비해 가격대가 있지만 그만큼 퀄리티는 훌륭하다. 가장 핫한 트렌드의 기술들도 배울 수 있고 난이도도 초급부터 고급까지 다양한 과정들이 있다.유다시티에서는 학습하기가 굉장히 편하다. 학습 시간을 적절히 쪼개서 부담 없이 학습이 가능하고 자료 또한 탄탄하다는 것이 장점! 하지만 역시 온라인 학습치고 가격은 부담이 된다.Udacity - Free Online Classes & Nanodegrees | UdacityJoin Udacity to learn the latest in Deep Learning, Machine Learning, Web Development & more, with Nanodegree programs & free online courses.www.udacity.com5. 인프런영어가 유데미가 있다면 한국어는 인프런이 있다! 다양한 수준의 프로그래밍 강의를 한국어로 들을 수 있는 온라인 학습 사이트다. 탄탄한 커리큘럼에 강좌 구성까지. 필요한 강의를 골라 들을 수 있다는 장점이 있다. 한국어 강좌다 보니 강사들과의 소통도 원활하다. 영어가 아직은 부담스럽다면 인프런에서 먼저 시작해보자!퀄리티 높은 무료 강좌도 존재하니 처음에는 무료 강좌들을 보면서 나에게 맞는지 확인해 보고 학습을 시작하면 된다. 단점은 유데미 보다는 가격이 비싸다는 점! 하지만 한국어 강의가 많다는 것 자체가 엄청난 장점이라 할 수 있겠다.인프런 - IT, 개발의 좋은 지식을 공유합니다개발, CG, 디자인 등 IT 분야의 고급 지식들을 편하고 경제적으로 학습할수 있는 공간입니다. 배우는 사람에겐 기회를, 지식공유자에겐 보상을 주는 문화를 만들어요.www.inflearn.com코딩 관련 질문을 하고 싶다면스택오버플로우(stackoverflow)스택오버플로우는 개발과 관련된 질문과 답변을 하는 사이트다. 코딩을 하다가 중간에 막혔는가? 괜찮다. 당신의 문제는 이미 선배 개발자들도 했던 고민이니 말이다. 스택오버플로우에서 how to 라는 말과 함께 당신이 궁금한 점을 물어보라 마법과 같은 일이 펼쳐질 것이다. 당신이 알고 싶어 하는 거의 모든 개발 관련된 문제들에 대한 답이 이곳에 있다.영어라서 부담스러워하지 말고 익숙해져보라. 스택오버플로우만 잘 이용해도 현재 당신이 안고 있는 개발 문제의 대부분이 해결될 것이다. 단, 이곳에서의 코드를 너무 복붙 했다가는 오히려 실력 저하가 온다는 것을 명심하기를...Stack Overflow - Where Developers Learn, Share, & Build CareersStack Overflow | The World’s Largest Online Community for Developersstackoverflow.com블로그&커뮤니티JS서울js서울은 자바스크립트에 대해 넓고 얕은 지식을 서울 사용자들에게 보급하려는 지역기반 커뮤니티다. 슬랙방을 만들어서 운영되고 있으며 자바스크립트를 이용하는 이용자라면 활동을 해보면 좋을 것이다.seoul.jsMeetups 2017.08.18(1st) Meeting Notes 2017.07.10 2017.07.19(kickoff) 2017.10.11(conference Staff Offline Meeting 1st) 2017.10.31(conference Staff Online Meeting 1) Seoul.js About Code Of Conduct Sponsors Why We Started Seoul.js Logo Call For Speaker Plan 2018 이제 폭넓게 사용되는 자바스크립트의 매력과 인사이트를 대한민국, 서울에seoul.js.orgOkky개발자들의 커뮤니티, 페이스북이 아니라 다른 페이지를 만들어서 활동하고 있는 개발 커뮤니티 중 가장 큰 규모가 아닌가 생각한다. 개발 관련된 질문도 하고 개발자와 관련된 생활, 진로, 일상들을 이야기하는 개발자 커뮤니티다. 질문을 올리면 선배 개발자들의 따끔한 조언을 얻을 수 있다.OKKY - All That DeveloperEditor's Choice 실리콘밸리를 그리다 - 24. 애자일 방법론으로 프로젝트 진행하기 Karen 10k 6일 전 [OKKY 세미나] 대용량 서비스 성능 개선 노하우 Karen 10k 6일 전 'IT업계 포괄임금제 미적용 특례지정'을 요청합니다. Good Luck 484 8일 전 [OKKY 취준 세미나] 국비 지원 학원 선택의 노하우와 효과적 학습법에 대하여 형 439 13일 전 OKKY 스팸 단어로 인한 글 등록 불가 문제 관련 공지사항 OKKY 475 29일 전 Q&A 자동로그인 코드 구현 할okky.kr조대협님 블로그이미 알만한 사람은 다 안다는 조대협님의 블로그. 개발자 블로깅은 이렇게 하느거야라는 정수를 느낄 수 있고 실제 유익한 정보들이 많이 올라온다. 유명한 개발자 블로거들이 많지만 나열하자면 지면이 길어지기에 대표적인 조대협님의 블로그를 추천한다. 개발 관련된 글, 정보를 얻고 싶다면 이곳에 들어가 보라!조대협의 블로그평범하게 살고 싶은 월급쟁이 기술적인 토론 환영합니다.같이 이야기 하고 싶으시면 부담 말고 연락주세요:이메일-bwcho75골뱅이지메일 닷컴.bcho.tistory.com
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iOS 개발을 위한 11가지 노하우

Overview기고 제안을 받자마자 iOS 개발을 시작했을 때가 떠올랐습니다. 신대륙을 마주한 것 같았던 그때의 기분을 아직도 잊지 못하기 때문입니다. 당시까지만 해도 Android 개발만 했기 때문에 iOS는 그야말로 미지의 영역이었습니다. 게다가 개발을 시작하려고 조심스럽게 첫 발을 내딛은 순간, 입이 떡 벌어질 수밖에 없었죠.“이렇게 느린 IDE가 있다니…““개발자 프로그램이 뭐 이렇게 비싸?”XCodeXCode는 그동안 접했던 IDE 중에서도 가장 최악이었고, 개발자 프로그램 등록은 13만 원 상당의 비용을 지불해야 했습니다. 가장 중요한 건 맥 컴퓨터(Macintosh)를 보유해야만 했죠. 처음 개발을 시작하려니 넘어야 할 산이 매우 많았습니다. 맞습니다. 팜므파탈의 대명사 마타하리(Mata Hari)처럼 iOS 개발은 밀당과도 같습니다. 분명 매력적인 일이지만 XCode와 개발자 프로그램 등록은 빙산의 일각이기 때문입니다. iOS는 곳곳에 구덩이를 파고 초보 개발자들을 집어삼킬 준비를 하고있습니다. (예를 들면 리소스를 묶어놓은 R.java 파일 같은 레퍼런스가 없습니다. 흑.)그래서 준비했습니다. 수많은 초보 개발자들이 iOS의 구덩이를 피해갈 수 있는 팁을 말이죠.iOS의 구덩이를 피하는 11가지 방법1.비싼 맥(Macintosh)을 사세요.iOS 개발자에게 MacOS는 필수입니다. XCode가 MacOS만 지원하기 때문입니다. 오픈 소스로 공개된 Swift에는 제약이 없지만 XCode는 MacOS에서만 동작하는 제약이 있습니다. 따라서 맥은 iOS 개발자에게 가장 필요한 준비물입니다. 게다가 하드웨어 리소스를 많이 사용하는 XCode 탓에 더 크고, 더 비싸고, 더 아름다운 맥을 구매하셔야 합니다. Macbook이나 Macbook Air 모두 추천하지 않습니다. 15형 Macbook Pro 모델을 비롯해, Mac Pro나 iMac Pro 등의 고급 모델을 사용하면.. 개발이 잘 됩니다.2.돈을 내세요.iOS를 개발하려면 가장 먼저 Apple Developer Portal에서 연 129,000원의 개발자 프로그램에 등록해야 합니다. XCode를 사용해서 코드만 볼 것이라면 문제가 되지 않지만, 디바이스에 앱을 설치하고, 테스트하며, AppStore에 배포할 거라면 반드시 구매해야 합니다. 이 계정은 앞서 말한 것처럼 1년이 지나면 다시 구매해야 합니다. 만약 기업 개발자로 등록하려면 Enterprise Program이 따로 준비되어 있습니다. 기업을 위해 특화된 In-House 배포 등의 이점이 있습니다. 구매해야할 것이 꽤 많죠? 이제 익숙해져야 합니다.3.XCode를 설치하세요.XCode는 Mac App Store에서 설치할 수 있습니다. 용량이 크기 때문에 설치하기 전에 하드디스크 저장공간부터 확인하는 것이 좋습니다. 처음 실행하면 추가 컴포넌트를 다운로드하는 과정이 실행되고, 그 이후에 XCode를 사용할 수 있습니다. XCode와 관련된 자세한 내용은 아래에서 자세하게 다루겠습니다.4.어려운 것에 대비하세요.1)인증서‘들’XCode 설치 이후에도 몇 가지를 발급 받고, 셋업해야 합니다. 방 탈출 게임처럼 한 단계 한 단계 거치는 과정이 필요합니다. 첫 번째로 인증서‘들’을 발급받아야 합니다. 애플을 대신해 앱을 설치하고, 배포할 수 있는 권한을 위임 받는 과정입니다. 이 인증서들은 Apple Developer Portal의 ‘Certificates, IDS & Profiles’ 항목에서 발급 받을 수 있으며, MacOS의 키체인 앱을 이용해 개인 키를 생성하는 방식으로도 방식으로 발급 받을 수 있습니다. 2)디바이스 등록디바이스-iOS-에 개발한 앱을 설치하려면 애플 개발자 계정에 개발용 디바이스를 등록해야 합니다. 이 과정은 XCode에 신규 디바이스를 연결하고, 빌드 및 배포를 할 때 XCode가 알아서 합니다. 만약 디바이스를 보유하고 있지 않은 상황이라면 해당 디바이스의 UUID를 받아서 개발자 포털에 직접 등록할 수도 있습니다. 3)Bundle IDBundle ID는, 앱의 고유한 ID입니다. iOS가 앱을 식별할 때 사용하는 식별자이며, 보통 ‘com.companyname.appname’ 의 형식으로 회사나 개인의 도메인을 거꾸로 쓰는 것이 보편적입니다. 하지만 Bundle ID는 어디까지나 개발자가 결정하는 영역이므로 인스턴스 이름 지정하듯이 자신만의 고유한 방법을 사용해서 Bundle ID를 지정해도 문제가 없습니다. 4)Provisioning ProfileProvisioning Profile은 디바이스 정보와 앱 정보, 인증서 정보를 매핑해주는 Profile입니다. 최신 XCode에서는 이 Provisioning Profile을 자동으로 관리해주기 때문에 따로 신경쓰지 않아도 좋습니다.5.개발자 포럼에 질문하거나, StackOverflow에 질문하거나!질문하는 사람은 아름답습니다. 궁금하거나, 잘 안 풀리는 코드는 개발자 포럼에서 질문할 수 있습니다. 대신 영어 실력이 좋아야 합니다.크게 기대는 하지 않는 것이 좋습니다. 등록된 discussion에 대한 답글들이 ‘나도 같은 상황이다’, ‘나도 궁금한 점이다’ 등의 다른 개발자들의 답변 정도가 일반적이기 때문이죠.그들의 답변...저는 개발자 포럼보다 StackOverflow를 더 선호합니다. 참여하는 개발자 규모가 다르기 때문에 보다 양질의 정보를 빠르게 찾을 수 있습니다. (하지만 허위 정보도 존재합니다.) Vote 시스템으로 신뢰 높은 정보를 필터링할 수 있으나, 어떤 정보를 선택할지는 당신의 몫입니다.6. iTunesConnect와 친하게 지내세요.앱을 개발했다면, iTunesConnect를 통해 앱을 전 세계의 사용자들에게 배포할 수 있습니다. iTunesConnect는 iOS용으로 개발된 바이너리를 배포하는 등 앱 배포/테스트와 관련된 전반적인 사항들을 관리할 수 있는 포털입니다. AppStore에서 앱을 판매하려면 이 iTunesConnect를 통해 애플과 계약을 해야만 가능합니다. 출시할 앱을 등록하기도 하고, 앱의 사용자들이 어떤 경향을 보이는지 Trend Analysis를 확인할 수도 있습니다.iTunesConnectiTunesConnect에는 다양한 메뉴들이 있고, 앱을 배포하고 관리하는데 필요한 여러 툴이 있으므로 개발 중에 시선을 환기하고자 한다면 iTunesConnect를 한 바퀴 둘러보는 것도 좋습니다. 언젠가는 다 사용하게 될 테니까요.7.앱 개발을 마쳐도 XCode를 사용하세요.앱을 개발하고 iTunesConnect에 업로드하려면, XCode를 통해 간접적으로 바이너리를 업로드하게 됩니다. 서드파티 앱을 사용할 수도 있지만, 제가 주로 많이 사용하는 방식은 XCode입니다. 소스코드가 준비되었다면, XCode 메뉴의 Product > Archive 메뉴를 선택해 XCode가 배포용 앱을 빌드합니다. 빌드가 완료되면, 자동으로 Organizer 창이 열리면서 앱을 업로드할 수 있게 되죠. 이 때 미리 구매한 개발자 계정의 인증서가 준비되어 있어야 합니다. 모든 준비가 완료되고 아카이빙이 완료되면, Organizer의 Archives 탭에서 우측단의 ‘Upload to App Store…’ 버튼으로 바이너리 업로드를 진행할 수 있습니다.8.배포 전에 시험비행을 해봅시다.앱을 개발했다면, 테스트플라이트(TestFlight)를 통해 실제로 앱을 배포하기 전 ‘시험비행’을 할 수 있습니다. iTunesConnect에 관련 테스터들을 등록하고, 등록된 사용자들을 대상으로 미리 앱을 테스트할 수 있도록 요청하는 것이죠. 이 테스트플라이트에 배포된 바이너리를 그대로 AppStore에 배포하게 되므로, 테스트용으로 유용합니다.TestFlight테스트플라이트는 원래 iOS 배포 관리 솔루션을 제공하는 업체였지만 지금은 애플이 인수해 iTunesConnect에서 관리하도록 제공하고 있습니다.9.앱이 죽는다면 Organizer로 확인하세요.iOS는 충돌보고 Crash Report를 Organizer를 통해 오류를 확인합니다. 앱을 설치한 사용자가 동의하면 XCode는 iOS가 앱을 실행하면서 발생한 Crash Report를 애플에 자동으로 업로드합니다. 업로드된 Crash Report들은 XCode의 Organizer를 통해 다운로드하고, 확인할 수 있습니다. Organizer는 XCode > Window > Organizer 항목에서 실행하세요.Organizer와 Crash ReportCrash Report는 Organizer의 상단 Crashes 탭에서 확인이 가능합니다. 또 현재 보고 있는 Crash Report의 어느 부분에서 오류가 발생했는지 알고 싶다면 우측단의 ‘Open in Porject…’ 버튼을 눌러보면 됩니다.10.내 친구 XCode최근 XCode는 메이저 업데이트를 통해 사용성과 퍼포먼스를 향상시켰습니다. 하지만 이만큼 무겁고 느린 통합개발툴 IDE는 이클립스(Eclipse) 이후에 처음입니다. 안드로이드의 경우 IntelliJ 기반의 Android Studio로 쾌적한 개발환경을 제공하고 있는 반면, XCode의 업데이트는 퍼포먼스나 사용성 개선보다는 Swift의 메이저 버전 반영에 더 급급한 느낌입니다. (업데이트 때마다 속지만 ‘혹시 이번에는..’하고 또 속아 넘어갑니다.) XCode 사용을 위한 네 가지 팁을 소개합니다.1)XCode는 모노로그입니다.XCode는 로그를 따로 ‘예쁘게’ 볼 수 없습니다. 검은 화면에 흰 로그가 정리되지 않은 상태로 마구마구 출력됩니다. 개발자들에게는 쥐약같은 상황이죠. 이런 불편한 로그 출력 방식 때문에 저는 별도의 GlobalLogger 모듈을 작성해서 다음과 같은 스타일로 로그를 출력하도록 하고 있습니다.$$ BrandiLogger Error Log ##MESSAGE: Initial Parameter is not exist. ##LOCATION: BRLogPringer.swift @Line: 122 2)iOS개발자를 위한 휴식시간, 빌드 타임XCode의 빌드 타임은 개발자에겐 기나긴 휴식 시간입니다. 소스가 비대해질수록 퍼포먼스는 떨어지며, 담배 한 대를 태우고, 화장실에서 손을 씻고 들어와도 빌드가 절반도 안 된 상황을 마주할 겁니다. 빌드 타임을 줄이고자 구글링을 하면 몇 가지 팁을 발견할 수 있는데, 특히 빌드 타임을 가장 많이 단축할 수 있는 방법이 있습니다.짜잔! 공개합니다!먼저, 프로젝트 셋팅의 ‘Build Settings’ 항목에서 ‘Optimization Level’을 검색합니다. ‘Swift Compiler - Code Generation’ 항목을 찾을 수 있는데요. 여기서 Optimization Level의 Debug 항목을 ‘None’으로 설정하면, 빌드시간이 엄청나게 줄어든 것을 확인할 수 있습니다. Brandi iOS 버전의 소스코드는 원래 컴파일에 7분 이상이 소요되었지만, Optimization Level을 변경한 후 1분 내외로 단축되었습니다. Optimization Setting을 변경할 때는 꼭 Debug 항목만 변경하고, Release 버전은 기존 설정을 유지하는 것이 좋습니다. 그래야 빌드 과정에서의 버그를 막을 수 있기 때문이죠. 만약 이 설정으로 개발하던 도중 소스가 충돌되면 Command+Shift+K 단축키를 눌러 소스를 한 번 클린하고, 재빌드하세요. 충돌이 사라지는 경우가 많습니다. 빠른 빌드를 위해 종종 감수해야 하는 부분이기도 합니다. 3)Derived Data빌드가 자꾸 안되고 꼬일 때는 Derived Data 폴더를 삭제 해 보세요. Derived Data 폴더는 XCode > File > Project Settings(Workspace Settings) 항목에서 ‘Derived Data’ 항목 아래의 폴더 경로에서 접근할 수 있습니다. Derived Data 접근 경로Derived Data 폴더를 삭제하면 거짓말처럼 빌드 오류가 사라지는 기적을 만날 수 있습니다. 4)CocoaPods‘바퀴를 두 번 발명할 필요는 없다’는 격언이 있습니다. 이것을 개발에 적용하면 ‘잘 만들어진 라이브러리를 사용하라’ 정도가 되겠습니다. 개발자의 개발 시간을 현저하게 단축시키는 오픈소스 라이브러리. 이것들을 간편하게 사용하는 방식이 iOS에도 존재하는데, 바로 CocoaPods입니다. 프로젝트 Root 폴더에 Podfile을 생성하고, 원하는 오픈소스 라이브러리들을 명시한 후에 ‘pod install’ 명령어를 입력해주면….CocoaPods오픈소스 라이브러리가 설치되었습니다. 귀찮은 소스 다운로드와 임포트 과정을 거치지 않아도 됩니다. CocoaPods 설치와 사용에 관한 글은 구글링으로 쉽게 찾을 수 있습니다. 꼭 사용하길 권합니다.Mac App Store에서의 XCode 평점XCode는 느리고 불편합니다. 숨겨진 편의기능도 많지만 고질적인 빌드 문제와 사용성 문제를 마주하면 높은 평점을 줄 수가 없습니다. 그런데, 저만 그렇게 생각하진 않더라고요.(위 스크린샷 참조) XCode의 사용법은 기회가 되면 따로 정리하겠습니다.11.어떤 경우에도 대응할 수 있는 화면 구성을 원한다면, AutoLayoutiOS를 사용하면서, 금융권이나 쇼핑 앱들을 사용하다 보면 이런 상황이 발생합니다. 금융권 앱. 화면에 꽉 차지 않는 레이아웃 혹은 비정상적으로 커진 글씨본래 iOS는 단일 디바이스를 지향하는 플랫폼이었습니다. 아이폰 시리즈도 해상도가 변하지 않았기 때문에, 디바이스 종류가 많은 안드로이드처럼 다양한 스크린 사이즈를 지원할 필요가 없었습니다. 하지만 이제는 iPhone SE, iPhone 8, iPhone 8 Plus의 해상도에 iPhone X의 해상도까지 더해지면서 그야말로 ‘해상도 춘추전국시대’가 되었습니다.이런 다양한 해상도를 모두 지원하는 레이아웃을 구성하려면, iOS에서는 AutoLayout을 사용해야 합니다. AutoLayout은 Xib Editor에서 AutoLayout을 활성화하는 방식으로 사용할 수 있습니다. 거기에 한 가지 덧붙이면 Layout Constraints라는 개념도 있습니다. 레이아웃에 조건을 주는 방식입니다. 예를 들어 ‘어떤 해상도에서든 이 컴포넌트는 왼쪽 끝으로부터 10Point의 여백을 가지도록 한다’ 라는 식이죠. AutoLayout, Layout Constraint이 Layout Constraint를 이용하면 짧은 시간 안에 다양한 해상도를 지원하는 레이아웃을 쉽게 만들 수 있습니다. 가히 AutoLayout의 꽃입니다.ConclusionXCode/iOS 개발과 관련된 팁은 대부분 구글링으로 찾을 수 있습니다. 다룰 내용이 많지만 초보 iOS개발자들이 당황할 수 있는 내용을 중심으로 글을 썼습니다. 소소한 이야기지만, 분명 도움을 받을 수 있을 겁니다.글이정환 과장 | R&D 개발1팀[email protected]브랜디, 오직 예쁜 옷만#브랜디 #iOS #개발기 #업무환경 #인사이트 #경험공유 
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파이썬 코딩 컨벤션

스포카 개발팀 문성원입니다. 저희는 (익히 아시다시피) 서버를 개발하는데 파이썬(Python)을 사용하고 있는데, 오늘은 이러한 파이썬 코드를 작성할 때 기준이 되는 코딩 컨벤션(Coding Convention)에 대해서 알아보겠습니다.Coding Convention코딩 컨벤션이란 개념에 대해 생소하신 분들도 계실 테니 이를 먼저 알아보죠. 코딩 컨벤션은 프로그램 코드를 작성할 때 사용되는 일종의 기준입니다. 이를테면 들여쓰기(Indentation)는 공백으로 할거냐 탭으로 할거냐. 부터 var a = 3; 과 같은 코드에서 a와 =를 붙이느냐 마느냐라던지를 정해주는 것이죠. 알고 계시는 것처럼 이러한 차이는 특별히 실행 결과의 영향을 주지 않습니다. 다르게 이야기하자면 “실행 결과에 별 차이가 없는 선택지들”이기 때문에 일관성이 있는 기준을 두어 통일하자는 것이지요.그렇다면 왜 이런 선택지를 통일해야 할까요? 불행히도 우리가 작성한 코드는 많은 사람들이 보게 됩니다. 같이 일하는 동료, 이바지하고 있는 프로젝트의 리뷰어, 심지어 내일의 자기 자신까지도 말이죠. 그런데 이런 많은 사람들이 우리가 코드를 작성할 때 했던 선택지를 일일이 추론해서 이해하는 건 굉장히 피곤하고 짜증 나는 일입니다. 그래서 우리는 사소한 것부터 일종의 규칙을 정해서 이런 짜증과 불편함을 줄이려는 겁니다. 또한, 일반적으로 좋은 기준에는 훌륭한 프로그래머들의 좋은 습관이 배어있기 때문에 더 나은 품질의 코드를 작성하는 데에도 많은 도움이 됩니다.이런 코딩 컨벤션은 극단적으로 이야기하면 프로젝트마다 하나씩 존재한다고 볼 수도 있지만, 일반적으로 그 언어문화를 공유하는 공동체에서 인정하는 컨벤션은 대부분 통일되어 있습니다. 파이썬은 지금부터 살펴볼 PEP 8이 대표적입니다.PEP?PEP(Python Enhance Proposal)이란 이름대로 본디 파이썬을 개선하기 위한 개선 제안서를 뜻합니다. 이러한 제안서는 새로운 기능이나 구현을 제안하는 Standard Track, (구현을 포함하지 않는) 파이썬의 디자인 이슈나 일반적인 지침, 혹은 커뮤니티에의 정보를 제안하는 Informational, 그리고 파이썬 개발 과정의 개선을 제안하는 Process의 3가지로 구분할 수 있습니다. (좀 더 자세한 사항은 PEP에 대해 다루고 있는 PEP인 PEP 1을 참고하세요.) 파이썬은 언어의 컨벤션을 이러한 제안서(Process)로 나타내고 있는데 이것이 바로 PEP 8입니다.Laplace’s Box기본적으로 가이드라인이니만큼 규칙만 빽빽할 것 같지만, PEP 8는 서두부터 예외를 언급한 섹션이 있습니다.A style guide is about consistency. Consistency with this style guide is important. Consistency within a project is more important. Consistency within one module or function is most important.스타일 가이드는 일관성(consistency)에 관한 것입니다. 이 스타일 가이드의 일관성은 중요하죠. 하지만 프로젝트의 일관성은 더욱 중요하며, 하나의 모듈이나 함수의 일관성은 더더욱 중요합니다.But most importantly: know when to be inconsistent – sometimes the style guide just doesn’t apply. When in doubt, use your best judgment. Look at other examples and decide what looks best. And don’t hesitate to ask!하지만 가장 중요한 건 언제 이것을 어길지 아는 것입니다. – 때때로 스타일 가이드는 적용되지 않습니다. 의심이 들 때는 여러분의 최선의 판단을 따르세요. 다른 예제를 보고 어느 게 제일 나은지 골라야 합니다. 질문을 주저하지 마세요!Two good reasons to break a particular rule:When applying the rule would make the code less readable, even for someone who is used to reading code that follows the rules.To be consistent with surrounding code that also breaks it (maybe for historic reasons) – although this is also an opportunity to clean up someone else’s mess (in true XP style).다음은 규칙들을 어기는 2가지 좋은 예외 사항입니다.규칙을 적용한 코드가 (규칙을 숙지한 사람 눈에도) 읽기 어려운 경우일관성을 지키려고 한 수정이 다른 규칙을 어기는 경우(아마도 역사적인 이유겠죠.)아직 아무것도 안나왔는데 좀 이르다구요?It’s all about common sense예외 규정을 보여주며 시작하는 PEP 8이지만 얼개는 그리 복잡하지도 않고 크게 난해하지도 않습니다. 여기서는 대표적인 몇 가지만 추려서 소개하겠습니다.Code lay-out들여쓰기는 공백 4칸을 권장합니다.한 줄은 최대 79자까지최상위(top-level) 함수와 클래스 정의는 2줄씩 띄어 씁니다.클래스 내의 메소드 정의는 1줄씩 띄어 씁니다.Whitespace in Expressions and Statements다음과 같은 곳의 불필요한 공백은 피합니다.대괄호([])와 소괄호(())안쉼표(,), 쌍점(:)과 쌍반점(;) 앞키워드 인자(keyword argument)와 인자의 기본값(default parameter value)의 = 는 붙여 씁니다.Comments코드와 모순되는 주석은 없느니만 못합니다. 항상 코드에 따라 갱신해야 합니다.불필요한 주석은 달지 마세요.한 줄 주석은 신중히 다세요.문서화 문자열(Docstring)에 대한 컨벤션은 PEP 257을 참고하세요.Naming Conventions변수명에서 _(밑줄)은 위치에 따라 다음과 같은 의미가 있습니다._single_leading_underscore: 내부적으로 사용되는 변수를 일컫습니다.single_trailing_underscore_: 파이썬 기본 키워드와 충돌을 피하려고 사용합니다.__double_leading_underscore: 클래스 속성으로 사용되면 그 이름을 변경합니다. (ex. FooBar에 정의된 __boo는 _FooBar__boo로 바뀝니다.)__double_leading_and_trailing_underscore__: 마술(magic)을 부리는 용도로 사용되거나 사용자가 조정할 수 있는 네임스페이스 안의 속성을 뜻합니다. 이런 이름을 새로 만들지 마시고 오직 문서대로만 사용하세요.소문자 L, 대문자 O, 대문자 I는 변수명으로 사용하지 마세요. 어떤 폰트에서는 가독성이 굉장히 안 좋습니다.모듈(Module) 명은 짧은 소문자로 구성되며 필요하다면 밑줄로 나눕니다.모듈은 파이썬 파일(.py)에 대응하기 때문에 파일 시스템의 영향을 받으니 주의하세요.C/C++ 확장 모듈은 밑줄로 시작합니다.클래스 명은 카멜케이스(CamelCase)로 작성합니다.내부적으로 쓰이면 밑줄을 앞에 붙입니다.예외(Exception)는 실제로 에러인 경우엔 “Error”를 뒤에 붙입니다.함수명은 소문자로 구성하되 필요하면 밑줄로 나눕니다.대소문자 혼용은 이미 흔하게 사용되는 부분에 대해서만 하위호환을 위해 허용합니다.인스턴스 메소드의 첫 번째 인자는 언제나 self입니다.클래스 메소드의 첫 번째 인자는 언제나 cls입니다.메소드명은 함수명과 같으나 비공개(non-public) 메소드, 혹은 변수면 밑줄을 앞에 붙입니다.서브 클래스(sub-class)의 이름충돌을 막기 위해서는 밑줄 2개를 앞에 붙입니다.상수(Constant)는 모듈 단위에서만 정의하며 모두 대문자에 필요하다면 밑줄로 나눕니다.Programming Recommendations코드는 될 수 있으면 어떤 구현(PyPy, Jython, IronPython등)에서도 불이익이 없게끔 작성되어야 합니다.None을 비교할때는 is나 is not만 사용합니다.클래스 기반의 예외를 사용하세요.모듈이나 패키지에 자기 도메인에 특화된(domain-specific)한 기반 예외 클래스(base exception class)를 빌트인(built-in)된 예외를 서브클래싱해 정의하는게 좋습니다. 이 때 클래스는 항상 문서화 문자열을 포함해야 합니다.class MessageError(Exception): """Base class for errors in the email package."""raise ValueError('message')가 (예전에 쓰이던) raise ValueError, 'message'보다 낫습니다.예외를 except:로 잡기보단 명확히 예외를 명시합니다.(ex. except ImportError:try: 블록의 코드는 필요한 것만 최소한으로 작성합니다.string 모듈보다는 string 메소드를 사용합니다. 메소드는 모듈보다 더 빠르고, 유니코드 문자열에 대해 같은 API를 공유합니다.접두사나 접미사를 검사할 때는 startswith()와 endwith()를 사용합니다.객체의 타입을 비교할 때는 isinstance()를 사용합니다.빈 시퀀스(문자열, 리스트(list), 튜플(tuple))는 조건문에서 거짓(false)입니다.불린형(boolean)의 값을 조건문에서 ==를 통해 비교하지 마세요.Give me a reason하지만 몇몇 규칙은 그 자체만으론 명확한 이유를 찾기 어려운 것도 있습니다. 가령 예를 들면 이런 규칙이 있습니다.More than one space around an assignment (or other) operator to align it with another.Yes:x = 1 y = 2 long_variable = 3No:x = 1 y = 2 long_variable = 3보통 저런 식으로 공백을 통해 =를 맞추는 건 보기에도 좋아 보입니다. 하지만 변수가 추가되는 경우에는 어떨까요. 변수가 추가 될때마다 공백을 유지하기 위해 불필요한 변경이 생깁니다. 이는 소스를 병합(merge)할 때 혼란을 일으키기 쉽습니다.언뜻 보면 잘 이해가 안 가는 규칙은 이런 것도 있습니다.Imports should usually be on separate lines, e.g.:Yes: import os import sys No: import sys, os굳이 한 줄씩 내려쓰면 길어지기만 하고 보기 안 좋지 않을까요? 하지만 이 역시 대부분의 변경 추적 도구가 행 기반임을 고려하면 그렇지 않습니다.#스포카 #개발 #파이썬 #개발자 #Python #컨벤션 #이벤트참여 #이벤트후기 #후기
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사운들리 백엔드 이야기

사운들리는 '귀에 들리지 않는 소리'를 이용해서 컨텐츠를 전달할 수 있는 SaaS 플랫폼을 서비스하고 있습니다.제품의 구성요소는,음파를 송신할 수 있는 송신단음파를 모바일에서 수신할 수 있는 Android, iOS SDK그리고 컨텐츠를 제공하고 데이터를 수집, 분석하는 백엔드로 구성되어 있습니다.오늘은 구성 요소중 백엔드에 대해서 이야기 해보도록 하겠습니다.<그림 1. 사운들리 솔루션 구성도>사운들리의 인프라는 모두가 잘 아시는 아마존 웹 서비스를 이용하고 있으며, 크게 컨텐츠를 제공하는 API서버 부분, 로그를 수집, 분석하는 부분, 그리고 컨텐츠를 관리하는 CMS 부분으로 이루어져 있습니다.소프트웨어 스택Java : 현재 사운들리의 일부 시스템을 제외하고는 전부 자바로 작성되어 있습니다. Node.js로 시작하여 PHP를 거쳐 지금의 자바 기반의 시스템으로 구성하게 되었습니다. 다양한 사람들이 개발을 해오면서 각자 가장 잘할 수 있고, 빠르게 구현할 수 있는 언어로 개발되어 가다 현재의 자바로 통일되어 구성되게 되었습니다.Spring : API서버는 HTTP 기반의 REST API를 이용해 컨텐츠를 전달하고 있으며 스프링 프레임워크를 이용해 개발되었습니다. 이외에도 일부 분석에 스프링 배치를 사용하고 스프링을 편리하게 사용할 수 있게해주는 스프링 부트도 이용하고 있습니다.gRPC : 분산되어있는 서버들끼리 이기종 언어간 통신을 하기 위해서 Protocol Buffers 기반의 gRPC를 이용하고 있으며 서버들의 모니터링하는 서버와 에이전트들 사이의 통신 목적으로 사용합니다.Flume : 분산된 서버들에서 로그를 수집하는 역할을 합니다. 수집된 로그는 파일로 저장하며 실시간으로 볼수 있도록 엘라스틱서치에 같이 저장하고 있습니다. SDK에서 전송되는 로그 또한 웹서버의 엑세스 로그를 플럼 에이전트가 수집하는 방식으로 비동기로 처리하고 있습니다.ElasticSearch : 수집된 로그들을 실시간으로 확인하기 위해서 사용되며 Kibana를 이용해 시각화하고 있습니다.Angular.js : CMS의 프론트엔드는 Angular.js + Bootstrap을 이용해 개발되었으며, Bower를 이용한 라이브러리 관리, Grunt를 이용한 빌드 관리를 하고 있습니다.소프트웨어 개발/운영GIT : 소스코드는 git로 관리하며 Git-Flow를 이용한 브랜치 정책을 수립하여 가져가고 있고 저장소로는 깃허브를 이용합니다.Quality Practice : QA단계에서 제품을 테스트하기 전 개발자들은 QA 프로세스에 맞게 다음 3가지 기준으로 소스 코드의 품질을 관리합니다.코딩 컨벤션 : 사운들리 내부 코딩 컨벤션에 맞게 개발되었는지 확인합니다. Checkstyle의 규칙을 정의 및 자동화합니다.테스트 코드 : 단위 테스트 코드를 작성하며 테스트 결과는 모두 통과되어야 합니다.테스트 커버리지 : 단위 테스트 코드가 작성된 커버리지를 계산하며 현재 60%를 목표로 진행하고 있습니다.젠킨스 : 소스코드 저장소에 변동이 일어나면 젠킨스가 소스코드를 빌드하고 위에서 언급한 세가지에 대한 리포트를 작성합니다.소나큐브 : 무료 오픈소스로 코드 정적 분석을 해주며 및 QA 리포트를 같이 볼 수 있습니다.슬랙 : 인력이 적은 저희 팀도 슬랙을 적극적으로 개발/운영에서 사용하고 있습니다.팀 커뮤니케이션 : 팀원들 간의 의사사통을 위한 주요 수단으로 모든 팀원이 함께 사용하고 있습니다.분석 리포트 : 젠킨스나 배치를 통해 분석된 데이터들은 분석이 끝난 지표들은 슬랙으로 결과를 전송하여 모든 팀원이 볼 수 있도록 공유하고 있습니다.서버 모니터링 : 서버들의 이상 징후 감지나 배치 오류등을 슬랙을 통해 담당자에게 전송하여 조치할 수 있도록 합니다.애플리케이션 및 서버 모니터링 : 애플리케이션의 모니터링은 Naver에서 오픈소스로 공개한 핀포인트를 사용하고 있고, 서버 상태 모니터링을 위해 자체 개발한 모니터링 시스템을 사용하고 있습니다. 모니터링 데이터 수집을 하는 에이전트와 전체 시스템의 데이터를 관장 하는 서버간에는 gRPC를 이용하여 상태 체크를 합니다. 서버의 상태에 문제가 있을 때에는 slack을 통해 담당자들에게 알람을 주도록 시스템 설계를 하였습니다.개발 문화개발자들은 각각 개발을 할때 정해진 정책에 맞춰 브랜치를 만들어 개발합니다.각각 개발된 소스들은 저장소인 깃허브에 푸시된 후 깃허브의 댓글 기능을 이용하거나 오프라인을 통해 코드 리뷰를 진행합니다.리뷰가 끝난 후 합쳐진 소스는 QP 활동을 통해 분석이 됩니다.빌드가 실패할 경우 커피를 사야합니다 ^^ (커피를 얻어 먹으려는 것이 아닌 소스코드를 푸시하기 전 잘 확인하자는 취지입니다) AWSEC2 : 사운들리의 대부분의 구성 요소인 API서버와 로그 수집, 분석 서버, 엘라스틱서치, 플럼, CMS등이 모두 EC2에 구축되어 있습니다.RDS : 컨텐츠의 주 저장소로 데이터베이스 관리의 용이성을 고려하여 RDS의 Multi-AZ에 배포하여 Active-Standby로 구성되어 있으며 이 데이터들은 레디스와 로컬 캐시를 이용하여 API서버에서 활용하고 있습니다.S3 : 컨텐츠에 포함된 각종 정적 데이터들이 저장되며 수집된 로그들도 저장하여 보관됩니다. EMR : 로그 수집서버를 통해 S3에 저장된 로그들은 EMR을 이용해서 분석됩니다.Beanstalk : 개발 서버의 배포에 사용됩니다. 최근 IntelliJ의 플러그인이 업데이트 되면서 IntelliJ 15버전을 지원하게 되므로써 로컬에서 개발하고 개발 서버에 배포까지 편리하게 하고 있습니다. VPC : 인터넷이 필요 없는 서버들은 VPC 내부 private-zone에 배포 및 ELB를 통해 외부에서 접근하도록 구성되어 있습니다.<그림 2. AWS 배포 구성도>이상으로 사운들리에서 사용하고 있는 백엔드 소프트웨어들을 소개해 보았습니다. 적은 인력으로 빠르게 사업을 진행하는 스타트업에서는 비즈니스에 집중할 수 있도록 도와주는 다양한 툴이나 오픈소스를 이용하여 많은 도움을 받을 수 있는 것 같습니다. 또한 코드를 잘 작성하여 에러를 줄이는 것도 필요하지만 여유가 많지 않으면 최소한 제품의 에러에 빠르게 대응할 수 있도록 하는 방법도 필요한 것 같습니다.#사운들리 #개발 #개발자 #문제해결 #프레임워크 #스킬스택 #스택 #인사이트
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대시보드 만들다 문득,

 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
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TDD(파이썬) : 테스트 잘하고 계신가요?

Overview반복적인 테스트에 지쳐가고 있던 무렵, TDD방법론을 접하게 되었습니다. TDD(Test Driven Development)는 테스트 주도적인 개발로 소스코드 작업 전에 테스트 코드를 먼저 작성해 소스수정에 대한 부담을 덜고 디버깅 시간을 줄일 수 있습니다. TDD 장점소스코드의 품질이 높다.재설계 및 디버깅 시간이 절감된다.TDD 단점단기적 코드일 경우 생산성이 떨어진다.실제 코드보다 테스트 케이스가 더 커질 수 있다.파이썬에서 TDD가 필요한 이유1) 파이썬에는 정적 타입 검사 기능이 없다. (Python 3.6 에서는 정적 타입 선언 가능)2) 동적언어이기 때문에 TDD를 하기에 적합하다.3) 파이썬은 간결성과 단순함으로 생산성이 높은 반면 런타임 오류가 발생할 수도 있다.4) 파이썬을 신뢰할 수 있는 유일한 방법은 테스트를 하는 것이다.파이썬 테스트 모듈 unittest이번 글에서는 unittest를 사용해 단위 테스트를 해보겠습니다. unittest는 이미 내장되어 있어 따로 설치하지 않아도 되는 표준 라이브러리입니다. 사용방법1) import unittest 2) unittest.TestCase 상속받는 하위 클래스 생성3) TestCase.assert 메소드를 사용하여 테스트 코드를 간략화4) unittest.main() 실행그럼 간단한 예제로 단위 테스트를 해보겠습니다.1.사칙연산 함수를 추가합니다.def add(a, b):     return a + b   def substract(a, b):     return a - b   def division(a, b):     return a / b   def multiply(a, b):     return a * b 2. unittest.TestCase 상속받아 테스트 클래스를 생성합니다. 아래는 각각의 함수 결과값을 비교해 텍스트를 출력하는 코드입니다.import unittest class TddTest(unittest.TestCase): def testAdd(self):         result = lib_calc.add(10, 20)         if result == 30:             print('testAdd OK')      def testSubstract(self):         result = lib_calc.substract(20, 30)          if result > 0:             boolval = True         else:             boolval = False if boolval == False:             print('testSubstract Error')      def testDivision(self):         try:             lib_calc.division(4, 0)         except Exception as e:             print(e)      def testMultiply(self):         result = lib_calc.multiply(10, 9)          if result < 100>             print('testMultiply Error') if __name__ == '__main__':     unittest.main() 3.결과: 해당 조건에 만족해 작성한 텍스트가 출력됩니다.이번에는 unittest에서 지원하는 TestCase.assert 메소드를 사용해 간략하게 소스를 수정해보겠습니다.TestCase.assert 메소드1) assertEqual(A, B, Msg) - A, B가 같은지 테스트2) assertNotEqual(A, B, Msg) - A, B가 다른지 테스트3) assertTrue(A, Msg) - A가 True인지 테스트4) assertFalse(A, Msg) - A가 False인지 테스트5) assertIs(A, B, Msg) - A, B가 동일한 객체인지 테스트6) assertIsNot(A, B, Msg) - A, B가 동일하지 않는 객체인지 테스트7) assertIsNone(A, Msg) - A가 None인지 테스트8) assertIsNotNone(A, Msg) - A가 Not None인지 테스트9) assertRaises(ZeroDivisionError, myCalc.add, 4, 0) - 특정 에러 확인1. TestCase.assert 메소드 사용TestCase.assert 메소드를 사용하여 에러를 발생시켜 보겠습니다.import unittest class TddTest(unittest.TestCase): def testAdd(self):         result = lib_calc.add(10, 20)          # 결과 값이 일치 여부 확인         self.assertEqual(result, 31)      def testSubstract(self):         result = lib_calc.substract(20, 10)          if result > 10:             boolval = True         else:             boolval = False # 결과 값이 True 여부 확인         self.assertTrue(boolval)      def testDivision(self):         # 결과 값이 ZeroDivisionError 예외 발생 여부 확인         self.assertRaises(ZeroDivisionError, lib_calc.division, 4, 1)      def testMultiply(self):         nonechk = True result = lib_calc.multiply(10, 9)          if result > 100:             nonechk = None # 결과 값이 None 여부 확인         self.assertIsNone(nonechk) if __name__ == '__main__':     unittest.main() 2. 결과1) 테스트가 실패해도 다른 테스트에 영향을 미치지 않음2) 실패한 위치와 이유를 알 수 있음다음으로 setUp(), tearDown() 메소드를 사용하여 반복적인 테스트 메소드 실행 전, 실행 후의 동작을 처리해보겠습니다.TestCase 메소드1) setUp() - TestCase클래스의 매 테스트 메소드가 실행 전 동작2) tearDown() - 매 테스트 메소드가 실행 후 동작 1. setUp(), tearDown() 메소드 사용- setUp() 메소드로 전역 변수에 값을 지정- tearDown() 메소드로 “ 결과 값 : ” 텍스트 출력import unittest class TddTest(unittest.TestCase): aa = 0     bb = 0     result = 0 # 매 테스트 메소드 실행 전 동작     def setUp(self):        self.aa = 10        self.bb = 20 def testAdd(self):         self.result = lib_calc.add(self.aa, self.bb)          # 결과 값이 일치 여부 확인         self.assertEqual(self.result, 31)      def testSubstract(self):         self.result = lib_calc.substract(self.aa, self.bb)          if self.result > 10:             boolval = True         else:             boolval = False # 결과 값이 True 여부 확인         self.assertTrue(boolval)      def testDivision(self):         # 결과 값이 ZeroDivisionError 예외 발생 여부 확인         self.assertRaises(ZeroDivisionError, lib_calc.division, 4, 1)      def testMultiply(self):         nonechk = True self.result = lib_calc.multiply(10, 9)          if self.result > 100:             nonechk = None # 결과 값이 None 여부 확인         self.assertIsNone(nonechk)      # 매 테스트 메소드 실행 후 동작     def tearDown(self):         print(' 결과 값 : ' + str(self.result))   if __name__ == '__main__':     unittest.main() 2. 결과- setUp() 메소드로 지정한 값으로 테스트를 수행 - tearDown() 메소드로 각각의 테스트 메소드 마다 “ 결과 값 : ” 텍스트 출력실행 명령어 여러 옵션을 사용하여 실행 결과를 출력해보겠습니다.실행 명령어python -m unittest discover [option]1. -v : 상세 결과 2. -f : 첫 번째 실패 또는 오류시 중단3. -s : 시작할 디렉토리4. -p : 테스트 파일과 일치하는 패턴5. -t : 프로젝트의 최상위 디렉토리1. 상세 결과테스트 메소드명 및 해당 클래스명 출력 2. 첫 번째 실패 또는 오류시 중단첫 번째 테스트에서 오류 발생하여 중단3. 여러 옵션 실행현재경로 디렉토리 안에 tdd_test*.py 패턴에 속하는 모든 파일의 상세 결과Conclusion지금까지 파이썬에서 unittest 모듈을 이용한 테스트 코드를 작성했습니다. 처음에는 귀찮고 번거롭지만 테스트 코드를 먼저 작성하는 습관을 길러보세요. 분명 높은 품질의 소스코드를 만들 수 있을 겁니다!참고Python 테스트 시작하기파이썬 TDD 101글곽정섭 과장 | R&D 개발1팀[email protected]브랜디, 오직 예쁜 옷만#브랜디 #개발자 #개발팀 #인사이트 #경험공유 #파이썬 #Python
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HBase상 트랜잭션 라이브러리 Haeinsa를 소개합니다

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!
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AWS 이사하는 날

오늘 8퍼센트의 AWS 인프라를 일본에서 한국으로 옮겼다. 기술적인 내용은 이사를 리드하신 세바님이 다뤄 주시기로 하셨고, 나는 그냥 오늘을 남겨두려고 한다.(세바님이 8퍼센트 서울살자에 기술적인 내용들을 다뤄주셨다.)올해 초 AWS 서울 리전이 열리면서 도쿄에서 옮겨 가야겠다 라고 생각한 것이 벌써 수개월이 지났다. 작업을 시작하면 얼마나 걸릴지 예상이 잘 되지도 않고, 인프라 전체를 예쁘게 정리해야 한다는 부담 때문에 쉽게 손이 가지 않았다. 하지만 새로 조인하신 세바님이 AWS 이사를 가지 못해 여러 가지 제약이 생기는 답답한 상황을 참지 못하시고 총대를 메셨다. 아마 나보다 좀 더 답답하셨나 보다. :)17시에 다 함께 모여 현재 작업 진행상황과 오늘 이전 계획을 검토한 후 바로 퇴근을 했다. 긴 밤이 되리라 생각해서 조금이라도 잠을 자려고 노력은 했지만 두 아이가 있는 집에서 쉬는 것은 역시 쉽지 않더라. 지하철을 타고 23시 30분에 이모작 근무를 위해 다시 회사에 들어섰다. 이미 몇몇 분이 모여서 오늘 작업에 대한 이야기를 나누고 있었다. 아침에 만나는 것보다 왠지 반갑다. 모두 모여서 파이팅을 외치고 기념사진을 하나 찍고 작업을 시작했다.(웃으면서 시작한 작업을 웃으면서 마칠 수 있을 것인가?)일단 서버 작업 공지를 띄우고 작업을 시작한다. 지난 회사에서는 모든 서비스가 24시간 운영되었어야 했기 때문에 서버 점검 시간을 따로 갖지 못해다. 그래서 큰 서버 업데이트 작업을 할 때마다 시간에 쫓기고, 장애 발생을 실시간으로 해결해 가며 작업을 했었다. 하지만 이번에는 시간을 확보해두고 작업을 하는 것이라 그래도 마음에 좀 여유가 있었다.이전 작업을 하기 위해 각 파트를 담당하는 시니어 개발자들만 있어도 충분한데, 서버 이전을 하는 것이 흔치 않은 경험이기 때문에 주니어들도 가능하면 참여를 요청했다.(꼬꼬마들이 세바님 뒤에 쪼르르 모여서 설명을 듣고 있다)코드를 이해하기에 가장 좋은 방법은 코드를 함께 짜면서 설명을 하는 것이고, 인프라를 이해하기에 가장 좋은 방법은 인프라를 설치하는 과정을 함께 하는 것이다. 하나하나 작업을 해가면서 이런저런 이야기들을 나누었다. 이전을 하는 서버의 역할, 더 나은 아키텍처,  AWS의 역사,  AWS의 여러 가지 서비스의 세부적인 옵션에 대해서도 이야기를 나누었다.  세바님이 꼼꼼하게 준비를 해주신 덕분에 1시 30분이 되니 기본적인 이전 작업이 끝났다. 야식을 먹고 맥주를 한잔 마시고 각각의 기능들에 대한 본격적인 테스트를 시작했다.(야식은 12시 전에는 치킨을 시켜야 하고 12시 후에는 족발을 시켜야 한다)드디어 세바님을 제외한 다른 잉여 인력들이 할 일이 생겼다. 체크리스트에 있는 항목들을 하나씩 테스트 하기 시작한다. 꼼꼼하게 준비를 했지만 역시나 예상하지 못했던 문제들이 드러난다. 다행히 이전 작업을 되돌려야 할 만큼 큰 문제는 아니었기에 적절히 대응을 하고 계속 테스트를 진행했다.어느덧 시간이 흘러 3시가 되었다. http://8percent.kr 의 도메인을 도쿄에 있는 서버에서 서울에 있는 서버로 변경했다. 이제 내부 시스템들을 추가적으로 점검해야 한다. 가능하면 끝까지 확인을 하고 자리를 뜨고 싶었지만 내일 오후 사무실을 지키면서 혹시 모를 장애에 대응을 해 줄 사람이 필요할 것 같아 먼저 퇴근을 했다.집에 돌아오면서 생각해 보니 오늘 내가 한 일이 거의 없었다. 기뻤다. 서버 이전 작업을 내가 해야만 하는 일로 생각하며 계속 들고 있었는데 세바님이 먼저 나서서 이 일을 진행해 주셨다. 중요한 작업 중에 자리를 뜨는데도 전혀 불안함 마음이 들지 않았다.아침에 일어나서 슬랙을 확인했다. 슬랙에 별다른 멘트가 없는 것을 보니 큰 문제는 없나 보다. 야호! 이전된 서버가 정상적으로 운영되고 있는지 확인을 위해 심사팀도 일찍부터 출근해서 테스트를 진행하고 있었다. 회사에 도착해 보니, 나를 제외하고는 모두 밤을 새워 일을 하고 계셨다. 다들 몽롱한 표정이다. 고맙다.하루에도 8시간씩 같이 일하는 동료들이지만 왠지 이렇게 같이 밤을 지새워서 작업을 하고 나면 동지애가 생긴다. 긴 밤을 고생해준 개발팀 멤버들에게 다시 한번 고마운 마음을 전한다. 앞으로도 잘 부탁드려요!(제가 따로 드릴것은 없어서 박수를!)#8퍼센트 #에잇퍼센트 #AWS #서버 #서버이전 #인프라 #개발팀 #팀워크 #조직문화
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Docker, NodeJS, Nginx! 너로 정했다!

편집자 주아래와 같이 용어를 표기하기로 저자와 협의함Docker, NodeJS, NginxOverview안녕하세요. 칼 같은 들여쓰기에 희열을 느끼는 브랜디 개발자 강원우입니다! 서버를 운영해본 개발자라면 Fatal 에러, 아웃오브메모리 에러, 또는 전날 흡수한 알코올로 인해 손을 떨다가 한 번쯤 서버를 요단강 너머로 보내봤을 겁니다. 만약 테스트 서버였다면 잠시 마음을 가다듬으면 되지만, 현재 상용 서비스 중인 서버라면 얘기는 달라집니다.님아, 그 강을 건너지 마오!이런 간담이 서늘해지는 경험은 저 하나로 족합니다. 그래서 고군분투했던 지난 날을 되돌아보면서 빠르고 안정적이며, 죽어도 죽지 않는 좀비 같은 서버 구축 방법을 쓰려고 합니다.준비물서비스를 운영할 때 가장 중요하게 여겨야 하는 건 역시 안정성입니다. 이번 글에서는 오래 전부터 개발 세계의 뜨거운 감자였던 Docker와, 단일 스레드와 이벤트 루프로 태생적으로 심플하고 민첩한 NodeJS, 마지막으로 고성능을 목표로 개발된 Nginx를 활용하겠습니다.1. DockerDocker는 컨테이너 기반의 오픈소스 가상화 플랫폼입니다. 대표적으로 LXC(Linux Container)가 있습니다. 화물 컨테이너처럼 어떠한 일련의 기능을 완전히 격리된 소프트웨어 환경에서 작동하게 만드는 기술을 말합니다.OS 가상화와 별반 다를 게 없는 것 같지만 소프트웨어적으로 작동한다는 차이가 있습니다. 다시 말해, 현재 OS의 자원을 그대로 사용하기 때문에 하이퍼 바이저가 가상환경을 위해 가상의 커널을 만드는 오버헤드가 거의 없다는 것이죠.이미지와 속도도 차이를 보입니다. 완벽하게 구성한 세팅을 그대로 이미지화할 수 있고, 해당 이미지는 Docker 위에서 완벽히 동일하게 동작하는 걸 보장합니다. 해당 이미지로 컨테이너를 제작할 땐 1~2초면 새로운 컨테이너가 생겨날 정도로 엄청나게 빠른 속도도 자랑합니다. 1)또한 Docker는 자주 사용되는 다양한 이미지를 퍼블릭 레포지토리에 공유해 사용할 수 있기도 합니다. 양파도 아닌데 특징이 계속 나오죠? 다음 글에서 Docker의 특징을 더 자세히 다루겠습니다.Docker는 리눅스만 지원했었지만, 요즘은 Docker for Windows와 Docker for Mac으로 거의 모든 OS에서 사용할 수 있습니다. 2) Docker 설치 링크는 윈도우와 맥으로 나뉘어져 있습니다. 리눅스는 아래를 참고하세요.curl -fsSL https://get.docker.com/ | sudo sh 2. NodeJSNodeJS는 구글이 구글 크롬에 사용하려고 제작한 V8 오픈소스 자바스크립트 엔진을 기반으로 제작된 자바스크립트 런타임입니다. NodeJS에는 몇 가지 특징이 있습니다.단일 스레드입니다.비동기 방식입니다.이벤트 루프를 사용합니다NPM이라는 끝내주는 동반자가 있습니다.비유하자면 예전엔 낡은 곡괭이로 큰 돌을 캐내려고 수십 명의 인부가 달라 붙었는데, 지금은 육중한 포크래인으로 거대한 돌을 쑥! 뽑아버리는 것과 비슷합니다. 굉장히 효율적이죠. NodeJS는 단일 스레드의 장점을 극대화하려고 이벤트 루프를 통해 모든 처리를 비동기로 수행합니다. 서버 사이드의 묵직한 CPU들이 빠르게 일을 처리하고 이벤트 루프에 등록된 일을 감지해 다음 작업을 빠르게 수행하는 방식입니다.마지막으로 NPM(Node Package Manager)은 NodeJS에서 사용할 수 있는 다양한 모듈을 관리해주는 프로그램입니다. 도커와 상당히 유사합니다. NodeJS에서는 무언가 기능을 만들기 전에 NPM을 먼저 뒤져보라는 말이 있을 정도로 풍부한 모듈 생태계가 구성되어 있습니다. 이는 로깅이나 날짜 계산 등 생각보다 까다로운 것들을 가져다 사용할 수 있게 도와주기 때문에 개발이 빨라집니다. NodeJS 설치링크는 여기를 클릭하세요. 이 글의 예제에서는 NodeJS의 현재시점 LTS인 codename Carbon버젼을 사용합니다!8.x 버젼이 Active LTS 상태입니다.LTS은 Long Term Support의 약자로 가장 오랜기간 지원하는 버전입니다.우선 서비스 구성을 위해 간단한 NodeJS 어플리케이션을 작성해보겠습니다.첫째, packge.json를 작성합시다.{   "name": "nodejs_tutorial_server",   "version": "0.0.0",  "private": true,   "scripts": {     "start": "node nodejs_tutorial_server.js"   },   "description": "NodeJS Tutorial Server",   "author": {     "name": "WonwooKang"   },   "dependencies": {     "express": "^4.16.3",     "uuid": "^3.2.1"   } } nodejs_tutorial_server.js 파일을 메인으로 실행합니다. HTTP Request를 처리하려면 express를 사용해야 하며, 서버를 구분하려면 uuid모듈이 필요합니다.둘째, package.json의 의존 파일들을 설치합시다.npm install npm install 전npm install 후셋째, 간단한 웹 어플리케이션을 작성합시다.var express = require('express'); var app = express(); const port = 3000;  var server = app.listen(port, function () {     console.log("Express server has started on port : "+port);  });  app.get('/', function (req, res) {     res.send('Hello?');  }); 넷째, package.json의 script start 구문을 실행하여 서버를 로드합시다.npm start 3000번 포트로 서버가 시작되었습니다!접속해볼까요?잘 접속됩니다.그런데 수정할 때마다 서버를 매번 다시 띄우면 귀찮을 겁니다. 이럴 땐 nodemon 모듈을 사용합시다. nodemon은 Nodejs의 파일이 수정되는 걸 감지해 자동으로 리로드해주는 편리한 도구입니다.nodemon설치npm install nodemon -g package.json script 변경"scripts": {     "start": "nodemon nodejs_tutorial_server.js"   }, nodemon 실행확인을 위해 약갼의 수정//nodejs_tutorial_server.js 수정 app.get('/', function(req, res) {     res.send('Hello Nodemon');  }); nodemon을 통해 어플리케이션이 실행된 모습파일수정 후 저장했을 때 자동 감지한 모습서버 잘 떴습니다!성공적으로 단 하나의 GET 요청을 처리할 수 있는 심플한 NodeJS 기반 웹 어플리케이션을 완성했습니다. 이제 웹 어플리케이션을 Docker Container위에서 구동해봅시다!3. Docker로 NodeJS Express 서버 구동하기이제 Docker Container위에서 NodeJS서버를 구동할 건데요. 그러려면 우선 Dockerfile을 작성해야 합니다. 물론 Docker의 이미지를 당겨 받고, 컨테이너를 생성하고, 또 컨테이너를 실행해서 Attach하고, 필요한 파일들을 밀어넣는 등 귀찮은 방법도 있습니다. 하지만 개발자에게 이것은 힘든 작업이므로 Dockerfile을 적극 활용합시다. (Dockerfile의 D는 대문자여야 합니다! 꼭이요)Node 도커 이미지에 어플리케이션 파일을 추가해 실행하는 Dockerfile 작성하기FROM node:carbon MAINTAINER Wonwoo Kang [email protected] #app 폴더 만들기 - NodeJS 어플리케이션 폴더 RUN mkdir -p /app #winston 등을 사용할떄엔 log 폴더도 생성 #어플리케이션 폴더를 Workdir로 지정 - 서버가동용 WORKDIR /app #서버 파일 복사 ADD [어플리케이션파일 위치] [컨테이너내부의 어플리케이션 파일위치] #저는 Dockerfile과 서버파일이 같은위치에 있어서 ./입니다 ADD ./ /app #패키지파일들 받기 RUN npm install #배포버젼으로 설정 - 이 설정으로 환경을 나눌 수 있습니다. ENV NODE_ENV=production #서버실행 CMD node nodejs_tutorial_server.js Dockerfile 내용은 node:carbon에서 :carbon이 NodeJS의 이미지 버전 Tag 입니다.Dockerfile을 통해 docker image 빌드하기docker build –tag 레포지토리명: 태그 Dockerfile 경로docker build --tag node_server:0.0.1 [Dockerfile이 위치하는 경로] 호오... 게이지가 마구마구 차오르는군요?build가 완료된 화면입니다. Dockerfile의 내용 순서가 각 Step별로 진행된 것을 알 수 있습니다.빌드 결과 생성된 이미지 확인하기docker images 빌드 명령어에서 입력했던 버전 태그까지 잘 입력된 것을 알 수 있습니다.NodeJS Carbon 이미지를 기반으로 한 node_server 이미지를 제작했습니다. 사이즈는 둘이 합쳐 1Gb가 넘을 것 같지만 실제로는 변경된 부분만 저장됩니다. 그러므로 node_server 이미지의 크기는 6~10Mb 정도입니다.생성된 이미지로 컨테이너 만들기컨테이너 생성 명령어는 아래와 같습니다.docker create --name [서버명] -p [외부 포트:컨테이너 내부포트] [이미지명:버전태그] 주의할 점이 있습니다. 포트번호 바인딩 중 왼쪽은 우리가 접속할 실제 포트이고, 오른쪽은 컨테이너 내부의 NodeJS서버 할당 포트가 된다는 것입니다. 공유기의 포트포워딩 설정과 같습니다.docker create --name NODE_SERVER_0 -p 3000:3000 node_server:0.0.1 알 수 없는 코드가 생성되었습니다. 응?컨테이너 확인하기생성한 컨테이너를 확인해볼까요?docker ps 어.. 없잖아?옵션을 추가합니다.docker ps -a 나타났다!docker ps 명령어는 현재 실행 중(STATUS:Up)인 컨테이너의 목록을 보여줍니다. -a 옵션은 실행하지 않는 모든 컨테이너를 보여줍니다. 위의 이미지에서 node_server:0.0.1이미지로부터 NODE_SERVER_0 이라는 이름으로 2분 전에 생성되었다는 걸 알 수 있습니다. 3)컨테이너 실행하기docker start NODE_SERVER_0 다시 확인하기docker ps 19초 전에 Up상태가 되었다는 걸 알 수 있다.외부 3000번 포트 -> 내부 3000번 포트로 연결되었습니다. 서버도 실행되었고요! 이제 접속해볼까요?내용도 안 바꾸고 새로고침도 빨라서 뜬 건지 잘 모르겠군요. 내용을 수정해서 다시 확인하겠습니다.//nodejs_tutorial_server.js 수정 app.get('/', function (req, res) {     res.send('Hello I\'m In Docker Container Now!');  }); 파일 변경해서 다시 확인하기//버전 태그도 0.0.2로 업해주고 docker build --tag node_server:0.0.2 [Dockerfile위치] 잘 생성되었습니다.//이미지가 잘 생성되었는지 확인하고 docker images 0.0.2가 나타났습니다.//기존 컨테이너를 삭제합니다. -f 옵션은 실행중인 컨테이너도 강제로 삭제하겠다는 뜻입니다.  docker rm -f NODE_SERVER_0 // 잘지워졌나 확인하고  docker ps -a 잘 지워집니다.//0.0.2 버젼 이미지로 컨테이너를 다시 생성합니다.  docker create --name NODE_SERVER_0 -p 3000:3000 node_server:0.0.2   //서버를 실행합니다. docker start NODE_SERVER_0 잘 실행됩니다.이제 다시 접속해봅시다.안녕! 나 지금 Docker 안에 있어!이제 Docker로 여러 개의 서버를 띄우겠습니다. NodeJS는 싱글 스레드이기 때문에 하나의 CPU를 여럿이 나눠 갖는 건 비효율적입니다. 따라서 CPU 숫자에 맞춰서 서버를 띄워보겠습니다.제 맥북엔 CPU가 4개뿐입니다.CPU수에 맞춰 추가로 생성하기추가로 컨테이너를 생성하고, 서버를 실행합니다. 서버 목록도 확인해야겠죠.서버 생성서버 실행서버 목록 확인포트번호는 같은 포트를 쓸 수 없기 때문에 3001, 3002, 3003으로 매핑합니다. 브라우저로 접속해서 확인해보겠습니다.각 포트별 접속 화면미리 만들어둔 이미지 덕분에 서버 3대를 띄우는 데에 5분도 안 걸렸습니다. 하지만 Docker 서버를 여러 개 띄워도 결국 사람의 손이 닿아야 합니다. 따라서 이번에는 NodeJS의 Cluster를 활용해 적은 수의 Docker Container를 이용하면서도 다수의 CPU를 사용하겠습니다. 또 죽은 워커를 다시 살려 서버가 다운되는 것을 막아 안정적인 서비스도 구축해보겠습니다.4. 멀티코어대응 NodeJS Cluster 구성2컨테이너용 NodeJS Cluster서버 어플리케이션 작성하기var cluster = require('cluster'); var os = require('os'); var uuid = require('uuid'); const port = 3000; //키생성 - 서버 확인용 var instance_id = uuid.v4();  /**  * 워커 생성  */ var cpuCount = os.cpus().length; //CPU 수 var workerCount = cpuCount/2; //2개의 컨테이너에 돌릴 예정 CPU수 / 2  //마스터일 경우 if (cluster.isMaster) {     console.log('서버 ID : '+instance_id);     console.log('서버 CPU 수 : ' + cpuCount);     console.log('생성할 워커 수 : ' + workerCount);     console.log(workerCount + '개의 워커가 생성됩니다\n');        //CPU 수 만큼 워커 생성     for (var i = 0; i < workerCount>         console.log("워커 생성 [" + (i + 1) + "/" + workerCount + "]");         var worker = cluster.fork();     }        //워커가 online상태가 되었을때     cluster.on('online', function(worker) {         console.log('워커 온라인 - 워커 ID : [' + worker.process.pid + ']');     });        //워커가 죽었을 경우 다시 살림     cluster.on('exit', function(worker) {         console.log('워커 사망 - 사망한 워커 ID : [' + worker.process.pid + ']');         console.log('다른 워커를 생성합니다.');                 var worker = cluster.fork();     });  //워커일 경우 } else if(cluster.isWorker) {     var express = require('express');     var app = express();     var worker_id = cluster.worker.id;         var server = app.listen(port, function () {         console.log("Express 서버가 " + server.address().port + "번 포트에서 Listen중입니다.");     });        app.get('/', function (req, res) {         res.send('안녕하세요 저는 워커 ['+ cluster.worker.id+'] 입니다.');     });  } CPU 숫자를 받아 CPU 수(4)를 컨테이너 수(2) 로 나눠 워커를 생성하는 NodeJS 클러스터 구성입니다. 이렇게만 해도 운영에는 무리가 없지만 컨테이너 2개의 구분이 안 되서 확인할 수가 없습니다.그러므로 마스터와 워커의 통신을 이용해 마스터의 uuid를 얻겠습니다. (워커와 마스터 간의 데이터 이동은 통신 말고는 메모리DB 등의 데이터 저장소밖에 없습니다)마스터의 아이디를 알아오는 로직이 추가된 어플리케이션 작성var cluster = require('cluster'); var os = require('os'); var uuid = require('uuid'); const port = 3000; //키생성 - 서버 확인용 var instance_id = uuid.v4();  /**  * 워커 생성  */ var cpuCount = os.cpus().length; //CPU 수 var workerCount = cpuCount/2; //2개의 컨테이너에 돌릴 예정 CPU수 / 2  //마스터일 경우 if (cluster.isMaster) {     console.log('서버 ID : '+instance_id);     console.log('서버 CPU 수 : ' + cpuCount);     console.log('생성할 워커 수 : ' + workerCount);     console.log(workerCount + '개의 워커가 생성됩니다\n');         //워커 메시지 리스너     var workerMsgListener = function(msg){                    var worker_id = msg.worker_id;             //마스터 아이디 요청             if (msg.cmd === 'MASTER_ID') {                 cluster.workers[worker_id].send({cmd:'MASTER_ID',master_id: instance_id});            }      }        //CPU 수 만큼 워커 생성     for (var i = 0; i < workerCount>         console.log("워커 생성 [" + (i + 1) + "/" + workerCount + "]");         var worker = cluster.fork();                //워커의 요청메시지 리스너         worker.on('message', workerMsgListener);     }        //워커가 online상태가 되었을때     cluster.on('online', function(worker) {         console.log('워커 온라인 - 워커 ID : [' + worker.process.pid + ']');     });        //워커가 죽었을 경우 다시 살림     cluster.on('exit', function(worker) {         console.log('워커 사망 - 사망한 워커 ID : [' + worker.process.pid + ']');         console.log('다른 워커를 생성합니다.');                 var worker = cluster.fork();         //워커의 요청메시지 리스너         worker.on('message', workerMsgListener);     });  //워커일 경우 } else if(cluster.isWorker) {     var express = require('express');     var app = express();     var worker_id = cluster.worker.id;     var master_id;        var server = app.listen(port, function () {        console.log("Express 서버가 " + server.address().port + "번 포트에서 Listen중입니다.");     });        //마스터에게 master_id 요청     process.send({worker_id: worker_id, cmd:'MASTER_ID'});     process.on('message', function (msg){         if (msg.cmd === 'MASTER_ID') {             master_id = msg.master_id;         }     });        app.get('/', function (req, res) {         res.send('안녕하세요 저는 ['+master_id+']서버의 워커 ['+ cluster.worker.id+'] 입니다.');    });  } Docker Container에 올리기 전 로컬 테스트를 먼저 진행합니다. 서버 구동!두 개의 워커가 실행되었습니다.똑같은 localhost:3000번 접속이지만 워커의 번호가 다릅니다.이제 워커로 CPU 수만큼 워커를 생성할 수 있게 되었습니다. 이제 워커가 어떻게 안정적으로 서비스되는지 테스트하겠습니다. 워커 킬링 테스트하기워커 킬러 로직 작성//워커 킬링 테스트     app.get("/workerKiller", function (req, res) {         cluster.worker.kill();         res.send('워커킬러 호출됨');     }); 실험에 앞서 똑같은 상황 재연 마스터 아이디를 유심히 봐주세요. 워커 킬러를 실행하겠습니다.워커 킬러 호출아래는 호출된 결과입니다. 하나의 워커가 죽자마자 곧장 다른 워커가 태어나(?) 3000번을 Listen하기 시작했습니다. 워커 킬러가 호출된 화면이제 워커 킬러를 여러 번 호출해보겠습니다. CMD+R을 꾸욱 눌러 연속으로 킬링해봤는데 아래 화면처럼 바로 살아납니다.접속해서 현재 워커를 확인합니다.위의 화면처럼 마스터의 UUID가 그대로인데 워커만 교체되었습니다. 준비는 끝났습니다. 이제 Docker를 이용해 2명의 워커를 가진 2개의 NodeJS서버를 실행하고, 4개의 귀여운 CPU를 불살라봅시다! 5. Docker로 NodeJS Cluster 서버 실행하기docker build --tag node_server:0.0.3 /Users/kww/eclipse-workspace/nodejs-for-article docker create --name NODE_SERVER_0 -p 3000:3000 node_server:0.0.3 docker create --name NODE_SERVER_1 -p 3001:3000 node_server:0.0.3 docker start NODE_SERVER_0 docker start NODE_SERVER_1 cluster가 적용된 2개의 컨테이너 start0.0.3번 이미지로 생성된 2개의 컨테이너 서버가 무사히 로드되었습니다. 이제 접속해서 확인해볼까요?cluster가 적용된 2컨테이너 4서버 구동화면WOW! 2개의 URL, 2개의 UUID, 각 2명의 워커까지. 완벽한 2.2.2입니다. 마치 홍진호를 보는 듯한 서버 현황입니다. 이제 워커 킬러로 습격해보겠습니다.워커 킬러 습격 후위의 이미지를 보면 3000번 포트서버에서 13명, 3001번 포트서버에서 22명의 워커가 사망했습니다. UUID를 통해 2개의 서버에서 일정량의 워커가 매우 안정적으로 서버를 지키고 있는 걸 알 수 있었습니다.지금까지 2개의 컨테이너로 4개의 서버를 구성해보았습니다. CPU 숫자와 나눠지는 수에 따라 컨테이너의 수, NodeJS 클러스터 서버의 수를 유동적으로 조정할 수 있습니다. 전에 운영하던 API서버는 16코어 서버였고, 로드벨런서 및 기타 작업용 1코어의 여분을 남기고 15코어 / 3 으로 5개의 워커를 가진 3개의 NodeJS서버를 도커 컨테이너로 운영했었습니다.여기서 문제점이 생깁니다. 우리는 어떤 서비스를 할 때 하나의 도메인을 쓰는데 포트번호가 2개죠? 어떻게 해야 할까요. 여기서 바로 한참을 기다렸던 불곰국의 Nginx가 등장합니다.6. Nginx로 로드밸런싱 하기Nginx은 “더 적은 자원으로 더 빠르게”를 지향합니다. 러시아의 이고르 시쇼브(Игорь Сысоев)는 Apache에서 10,000개의 접속을 동시에 다루기 힘든 걸 해결하려고 Nginx를 개발합니다.Nginx는 NodeJS와 유사하게 싱글 스레드 방식에 이벤트 드리븐 구조 사용하는 오픈소스 HTTP서버로 최근 아파치의 점유율을 상당히 뺏고 있는 서버입니다. 다운로드 링크를 아래에 써두었습니다.Nginx 설치WindowNginx 다운로드Macbrew install nginx Linuxapt-get install nginx or yum install nginx Nginx 설치 성공Nginx 기본 접속 화면서버 조작방법서버 시작 : nginx 서버 중지 : nginx -s stop 서버 재시작 : nginx -r reload (맥에선 이건 안되는듯?) 기본 설정은 8080포트로 되어있습니다. 원하는 포트르 로드벨런싱 설정을 해보겠습니다. Nginx 로드밸런싱 설정아래는 Nginx의 로드밸런싱입니다.#http블럭 내부에 추가     #NodeJS 서버 로드밸런싱     upstream nodejs_server {         #least_conn;         #ip_hash;         server localhost:3000 weight=10 max_fails=3 fail_timeout=10s;         server localhost:3001 weight=10 max_fails=3 fail_timeout=10s;     }        #3333번 포트 NodeJS 서버로 연결     server{         listen               3333;         server_name  localhost;                location / {             proxy_pass http://nodejs_server;         }     } 로드밸런싱이 잘 적용되었는지 확인해보겠습니다. 로드밸런싱 적용 이후모든 브라우저에서 3333번으로 접속했는데 서로 다른 2개의 서버가 번갈아 접속되고, 워커가 가끔 바뀌는 걸 확인할 수 있습니다. 이번엔 로드밸런서로 워커 킬러를 호출하겠습니다.로드밸런싱 포트인 3333번 포트로 여러 번 호출결과 확인Nginx 로드밸런서가 확실하게 작동하는 걸 확인할 수 있었습니다. 위의 이미지에서 서버가 자꾸 바뀌는 모습을 볼 수 있는데, 이는 세션이 유지되지 않기 때문입니다. 실제 서비스에서는 세션의 유지를 위해 ip_hash 옵션이 꼭 필요합니다.ip_hash : 동일한 IP의 접속은 같은 서버로 접속하도록 하는 옵션입니다.  least_conn : 가장 접속이 적은 서버로 접속을 유도하는 옵션으로 ip_hash와 같이쓰입니다. Conclusion자, 고생하셨습니다. 여기까지 Docker와 NodeJS, Nginx를 이용해 관리하기 쉽고, 일부러 죽여도 죽지 않는 안정적인 서비스 환경을 구축해봤습니다. 한 가지 주의할 점이 있습니다. NodeJS의 Cluster는 죽은 워커를 바로 살리는데 싱글스레드여서 그런지 그 속도가 정말 어마어마합니다. 따라서 NodeJS Cluster를 사용할 땐 여러 핸들링에 신중하세요. 모든 promise에 반드시 catch를 달아 핸들링하고, 오류가 날 것 같은 로직엔 반드시 try - catch를 달아 핸들링을 해야 합니다. 그렇지 않으면 다시 살아나는 워커에 의해 서버의 자원이 고갈될 수 있습니다.예전에 16코어 서버를 운영할 땐 서버 자원에 비해 사용자가 적어서..(눈물) 5워커 2개의 서버만 구동하고 여유를 두었습니다. 그리고 서버 패치가 있을 때 3번째 서버를 대기시켰습니다. 앱에서 업데이트가 완료되는 시점에 Docker Container를 바꿔치기 하는 방식으로 Non-Stop서비스를 운영했죠. 혹시 코어가 빵빵한 여유 서버가 있는데 재빠르고 좀비 같은 서비스를 구성해야 한다면 위와 같은 환경 구축을 강력히 추천합니다. 지금까지 긴 글을 읽어주셔서 감사합니다.ps. 글 쓰다 보니 해가 떴네요. 하하.참고1) 가상 머신은 작은 이미지라도 기가바이트 단위의 사이즈와 Load되기까지 상당한 시간이 소요된다.2) 그러나 Windows의 경우, Hiper-v위에 리눅스를 띄워 도커를 구동한다. Mac에서도 가상 머신 위에서 구동된다. 따라서 성능적인 강점은 리눅스에만 적용된다.3) 도커에서는 NAME 속성을 지어주지 않으면 알아서 이름을 지어주는데 romantic한 단어가 많다.글강원우 과장 | R&D 개발2팀[email protected]브랜디, 오직 예쁜 옷만#브랜디 #개발팀 #개발자 #개발환경 #업무환경 #인사이트 #경험공유
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로봇 공학의 새로운 패러다임! 한화정밀기계의 협동 로봇을 만드는 로봇사업부 인터뷰!

한화정밀기계의 협동로봇 HCR-5 / 출처 - 한화정밀기계 이제 번거로운 작업은똑똑하고 안전한 협동 로봇에게 맡기세요! 제조 산업의 다양한 과정들이 점차 기계화되어가고 있습니다. 기계화의 과정에서도 사람이 개입되어야 하는 번거로운 과정들이 남아있기 마련인데요. 사람이 꼭 필요한 섬세하고 동적인 역할까지 수행하면서 기계의 편리성을 살릴 수 있는 ‘협동 로봇(코봇)’의 탄생으로 그 고민이 해결되었습니다.머지않은 미래에 협동 로봇의 춘추전국시대가 예상되는 가운데, 2017년 시장에 진입한 한화정밀기계의 HCR 시리즈 협동 로봇은 뒤늦게 시장에 합류했지만, 유려한 디자인과 다양한 기능, 안전성을 고려한 특색 있는 제품 생산으로 전 세계 고객들의 사랑을 받으며 점유율을 확대해가고 있습니다. 협동 로봇의 발전으로 개발과 연구를 전문으로 하는 직업도 탄생했는데요. 한화정밀기계에는 협동 로봇 전문가집단인 로봇사업부가 존재합니다. 이 부서의 수장인 장우석 로봇사업부장에게 자세한 이야기를 들어보겠습니다. Q. 안녕하세요. 우선 협동 로봇에 대해 간단히 설명 부탁드립니다!한화정밀기계 장우석 로봇사업부장 / 출처 - 한화정밀기계안녕하세요. 한화정밀기계 로봇사업부의 장우석입니다. 산업 현장에서 사람들을 돕기 위해 만들어진 로봇이 바로 협동 로봇입니다. 이들은 정확성과 일관성이 요구되는 반복적인 업무들을 처리하는데요. 기존의 반복적인 업무를 대신하고, 작업자는 주관적인 판단이나 유연성이 요구되는 일을 할 수 있도록 돕는 것이죠. 현재의 협동 로봇 이전에 주로 사용했던, 기존의 산업용 로봇은 굉장히 한정적인 업무만을 수행할 수 있었습니다. 가령 물건을 하나 옮긴다고 가정하면, 그에 맞는 고난도의 컴퓨터 프로그램을 입력해야 그 일을 할 수 있습니다. 만약 다른 장소로 물건을 옮기려고 한다면 조립공정을 멈추고 중장비를 사용해 옮겨야 합니다. 따라서 시간과 비용이 굉장히 많이 듭니다. 반면 협동 로봇은 이러한 번거로운 과정들을 한 번에 해결해줍니다. 특히, 한화정밀기계의 HCR 협동 로봇은 사용자 친화적인 인터페이스를 갖추고 있어서 작업자가 작동법을 익히는데 하루도 채 걸리지 않습니다. 또한, HCR 협동 로봇의 워크플로를 세팅하거나 변경할 때는 단순히 필요한 항목들만 클릭해 바꾸면 됩니다.싱가포르 합자법인 공장에서 HCR-5를 생산하고 동남아시아 시장에 공급할 예정인 한화정밀기계 / 출처 - 한화정밀기계 Q. 한화가 로봇 산업에 진출하게 된 계기는 무엇인가요?한화그룹은 4차 산업혁명의 일환으로 로봇 산업을 시작했습니다. 다양한 분야 중 저희는 협동 로봇에 초점을 맞췄고, 작년에 국내 최초의 협동 로봇인 HCR 시리즈를 출시했습니다.한화그룹은 항공엔진, 에너지, 산업 장비, CCTV 카메라와 같이 다양한 산업 분야에 관심을 두고 있습니다. 이러한 시장을 키우고 선두가 되기 위해, 한화는 정밀기계, 동작 조종 기술, 사물 인식 소프트웨어, 자동 내비게이션과 같은 분야에서 전문성을 높이고 있습니다. 이러한 모든 것의 중심이 바로 로봇 산업입니다.이렇게 다양한 산업 지식, 경험 그리고 기술을 바탕으로 로봇사업부를 키울 수 있었고, 지금의 HCR 시리즈 같은 제품을 시장에 내놓을 수 있게 된 것입니다. 특히 로봇 공학 분야와 소프트웨어 개발에 매우 높은 전문성을 가진 인력을 보유하여 협동 로봇 기술 개발(R&D)을 빠르게 진전시킬 수 있었습니다. 한화정밀기계와 싱가포르 정밀 엔지니어링 전문 업체인 PBA 그룹의 합자법인 "PBA-Hanwha Robotics"의 개소식 모습 / 출처 - 한화정밀기계  Q. 한화 협동 로봇의 제품 현황과 고객 반응은 어떤가요?한화정밀기계의 협동로봇 HCR-5 / 출처 - 한화정밀기계한화정밀기계는 현재 세 종류의 협동 로봇(HCR)을 출시하였으며, 각각 3kg, 5kg, 12kg의 무게를 들 수 있습니다. 이 세 종류의 협동 로봇은 크기가 작고, 옮기기 쉬우면서 방대한 범위의 업무를 진행할 수 있기 때문에 다양한 업무 지원이 필요한 중소 제조 기업에 이상적인 모델이라 할 수 있습니다. HCR 시리즈의 시장 내 고객 반응은 매우 호의적입니다. HCR 시리즈만이 가진 가장 큰 장점은 사용자가 단일 제어 장치에서 두 개의 HCR 협동 로봇을 실행할 수 있다는 점입니다. 그렇기 때문에 운영비가 최대 10%까지 절감되는 효과가 있죠. 거기에 HCR 시리즈 조작이 쉽다는 점까지 장점으로 작용하면서 시간을 절약하고 생산성을 더욱 높일 수 있습니다.  기능과 안정성을 모두 잡은 HCR 시리즈만의 디자인 또한, 고객들은 HCR 협동 로봇의 수려한 디자인을 가장 크게 평가합니다. 보통 산업용 기계는 튀어나온 부분들이 있어서 긁히거나 부딪힐 위험이 있는데 HCR은 부드러운 곡선 모양으로 제작되어 안전하고 디자인이 뛰어납니다. 산업 디자인은 보이는 게 전부가 아닙니다. 사람들이 협동 로봇과 같이 일할 때 실제로 안정감을 느낄 수 있어야 합니다. 그런 이유로 더 안전하고 부드럽게 보이도록 곡면을 살려 디자인했습니다. 디자인과 기능 면에서도 HCR 시리즈는 매우 안전한 제품입니다. HCR 협동 로봇은 작업자의 옆에서 업무를 보조하는데, 자동 충돌 감지 기능이 있어서 부딪히면 즉각적으로 작동을 멈춥니다. 2017 iF 디자인 어워드, 제품 디자인 부분에서 본상을 수상한 HCR 협동 로봇 / 출처 - 한화정밀기계 Q. 협동 로봇의 미래에 대한 예측과 향후 개발하고자 하는 협동 로봇은?미래에는 AI와 딥러닝, IoT 등 4차 산업혁명을 대표하는 기술들이 접목된 협동 로봇이 시장을 주도할 것이라 예측합니다. 특히 AI와 딥 러닝 기술로 인해 조만간 로봇 산업에는 큰 지각 변동이 있을 것이라 예상합니다. 원래는 5년이나 10년 주기로 일어날 것으로 생각했는데, 이제는 그것보다 더 앞당겨질 것 같네요. 예전에는 몇 년 더 걸릴 것으로 생각했던 기술들이 AI와 딥러닝 기술이 접목된 지 2년 반 만에 이미 구현되고 있으니까요!그래서 한화정밀기계에서는 앞으로 생산될 제품에 AI나 빅데이터, IoT를 어떻게 접목하고, 실제로 어떻게 적용될 수 있을지에 대해 연구하고 있습니다. AI가 접목된 협동 로봇은 어떠한 상황이나 조건에서도 최대한 쉽게 일을 수행할 수 있습니다. 특히 기술 접목 분야에서 한화그룹은 다양한 산업군과 계열사가 있다는 것이 매우 큰 장점인데요. 다양한 계열사에 자문하면서 실제로 협동 로봇이 어떻게 업무에 적용이 되고, 앞으로 어떻게 발전시킬지 논의하고 있습니다. 협동로봇 합자법인 공장 투어 모습 / 출처 - 한화정밀기계 한화정밀기계의 장우석 부장은 피처폰에서 스마트폰 시대로 바뀌었듯이, 로봇 시장도 향후 몇 년 이내로 큰 패러다임 전환이 일어나리라 전망했습니다. 단순히 몇 개의 일을 수행하는 로봇에서 거의 모든 일을 처리할 수 있는 로봇으로 변화하는 것입니다. 협동 로봇 시장은 아직 초기 단계에 있으며 시장 규모도 매우 작지만, 앞으로의 사업 성장 가능성이 매우 큰 분야입니다.한화정밀기계는 현재 유럽과 동남아시아 시장의 큰 성장 가능성을 두고 사업에 박차를 가하고 있는데요. 단기적인 목표는 시장점유율을 매년 두 배로 늘리는 것이며, 장기적인 목표는 협동 로봇 분야에서 세계적인 선도 기업이 되는 것이라고 합니다.4차 산업혁명에 힘입어 자동차와 스마트 팩토리를 중심으로 기술 트렌드를 이끄는 기업을 목표로, 글로벌 로봇 시장을 선도하는 기업이 되기 위해 끝없는 노력을 거듭하고 있습니다. 점차 확대되는 협동 로봇 시장을 선도하는 한화정밀기계의 미래를 함께 응원 부탁드립니다!#한화 #한화그룹 #한화정밀기계 #구성원인터뷰 #직무정보 #기업정보 #기업문화 #비전 #목표 #채용정보 #공채정보
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Next.js 튜토리얼 6편: 서버 사이드

* 이 글은 Next.js의 공식 튜토리얼을 번역한 글입니다.** 오역 및 오탈자가 있을 수 있습니다. 발견하시면 제보해주세요!목차1편: 시작하기 2편: 페이지 이동 3편: 공유 컴포넌트4편: 동적 페이지 5편: 라우트 마스킹6편: 서버 사이드 - 현재 글7편: 데이터 가져오기8편: 컴포넌트 스타일링9편: 배포하기개요이전 편에서는 깔끔한 URL를 생성하는 방법에 대해 배웠습니다. 기본적으로 다음과 같이 생긴 URL를 가질 수 있습니다: http://localhost:3000/p/my-blog-post하지만 이 URL은 클라이언트 사이드 이동 시에만 동작합니다. 페이지를 새로고침하면 404 페이지가 표시됩니다.페이지 디렉토리에 p/my-blog-post를 부르는 실제 페이지가 없기 때문입니다.Next.js 커스텀 서버 API를 이용하여 쉽게 해결할 수 있습니다. 어떻게 구현할 수 있는지 살펴봅시다.설치이번 장에서는 간단한 Next.js 애플리케이션이 필요합니다. 다음의 샘플 애플리케이션을 다운받아주세요:아래의 명령어로 실행시킬 수 있습니다:이제 http://localhost:3000로 이동하여 애플리케이션에 접근할 수 있습니다.커스텀 서버 생성하기Express를 사용하여 애플리케이션의 커스텀 서버를 생성할 예정입니다. 간단합니다.먼저 애플리케이션에 Express를 추가해주세요:npm install —save express애플리케이션에 server.js 파일을 생성하고 다음과 같이 작성해주세요:npm dev 스크립트를 수정해주세요:이제 npm run dev 명령어로 애플리케이션을 다시 실행시켜주세요.어떤 일이 일어날까요?- 깔끔한 URL을 지원하는 서버 사이드를 추가할 것이다.- 애플리케이션이 동작하지만 서버 사이드의 깔끔한 URL은 동작하지 않는다.- "Express와 Next.js은 함께 동작할 수 없습니다"라는 에러가 발생할 것이다.- "Next.js 커스텀 서버는 프로덕션에서만 동작합니다"라는 에러가 발생할 것이다.커스텀 라우트 생성하기경험했다시피 구현한 커스텀 서버가 "next" 바이너리 명령어와 비슷하기 때문에 이전과 비슷하게 동작합니다.블로그 포스트 URL과 매치되는 커스텀 라우트를 추가해봅시다.새로운 라우트가 있는 server.js는 다음과 같습니다:다음의 코드를 살펴봅시다:단순히 기존 "/post" 페이지에 커스텀 라우트를 매핑했습니다. 또한 쿼리 매개 변수도 매핑했습니다.이게 끝입니다.애플리케이션을 다시 실행시키고 다음 페이지로 이동해주세요:http://localhost:3000/p/hello-nextjs더이상 404 페이지가 보이지 않습니다. 이제 실제 페이지를 볼 수 있습니다.하지만 작은 문제가 있습니다. 뭔지 아시나요?- 아무런 문제가 없다.- 클라이언트 사이드에서 랜더링된 제목과 서버 사이드에서 랜더링된 제목이 다르다.- 서버 사이드에서 랜더링된 페이지는 콘솔에 에러를 발생시킨다.- 클라이언트 사이드에서 랜더링된 페이지는 콘솔에 에러를 발생시킨다.URL에 있는 정보/post 페이지는 쿼리 문자열 파라미터 title을 통해 제목을 가져옵니다. 클라이언트 사이드 라우팅에서는 쉽게 URL 마스킹을 통해 적당한 값을 전달할 수 있습니다. (Link의 as prop을 통해)서버 라우트에서는 URL에 있는 블로그 포스트 ID만을 가지기 때문에 제목이 없습니다. 이 경우 ID를 서버 사이드 쿼리 문자열 파라미터로 설정합니다.다음과 같은 라우트 정의를 볼 수 있습니다:문제가 발생하지만 실제로는 ID를 사용하여 클라이언트와 서버 모두 서버에서 데이터를 가져오므로 이는 별로 문제가 되지 않습니다.그래서 ID만 필요합니다.마무리Next.js의 커스텀 서버 API를 사용한 라우트를 간단히 구현해보았습니다. 깔끔한 URL을 지원하는 서버 사이드를 추가했습니다. 원하는 대로 여러 라우트를 구현할 수 있습니다.Express를 사용하는 것에 국한되지 않습니다. 원하는 Node.js 서버 프레임워크를 사용할 수 있습니다. 커스텀 서버 API에 대한 Next.js 문서를 볼 수 있습니다.#트레바리 #개발자 #안드로이드 #앱개발 #Next.js #백엔드 #인사이트 #경험공유

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