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

Editor. 스켈터랩스에서는 배경이 모두 다른 다양한 멤버들이 함께 모여 최고의 머신 인텔리전스 개발을 향해 힘껏 나아가고 있습니다. 스켈터랩스의 식구들, Skeltie를 소개하는 시간을 통해 우리의 일상과 혁신을 만들어가는 과정을 들어보세요! 스켈터랩스의 잡학다이너마이트 변규홍 님을 만나보세요:)사진1. 스켈터랩스의 SW Engineer, 변규홍님규홍님의 인터뷰는 2개 파트로 나뉘어져 있습니다. 에서는 인공지능 대화 엔진을 개발에 관한 스켈터랩스 업무 이야기를 담았습니다. 을 아직 읽지 않은 독자들이라면, 먼저 ‘스켈티 인터뷰 w.Kyuhong’을 읽고 오시기를 추천합니다.’PART2. About Kyuhong Byun.Q. 자기 소개에 ‘20년 전부터 컴퓨터 공부를 시작한 컴퓨터 덕후'라는 얘기를 했다. 컴퓨터를 좋아하게 된, 그리고 개발자의 길을 선택한 계기가 따로 있나.A. 초등학교 2학년 때 컴퓨터에 대한 만화책을 우연히 선물받았다. 만화책에서 ‘GW 베이직(GW-BASIC)’언어로 작성된 컴퓨터 프로그래밍 코드가 딱 한 줄 적혀있더라. 그 한 줄을 컴퓨터가 실행하는 과정을 몇 페이지에 걸쳐 설명하는 책이었다. 책을 읽으며, ‘이걸 익힌다면 나도 게임을 만들 수 있지 않을까'란 생각을 했다. 당시 나는 일본의 컴파일(COMPILE)이라는 회사에서 제작한 PC용 게임 잡지인 디스크 스테이션(Disc Station)에 푹 빠져있었다. 그래서 GW베이직을 공부한다면 컴파일 사에 입사해서 아기자기하고 재밌는 게임을 만들 수 있겠다는 꿈을 꾸게되었다.Q. 어렸을 적의 꿈을 현실로 만들기가 쉽지 않지 않나. 어떻게 컴퓨터 공부를 이어갈 수 있었나.A. 어머니를 통해 상업계 고등학교 교과서인 ‘전자계산일반'을 구할 수 있었다. 그 책을 보면서 컴퓨터에 퀵베이직(Quick-Basic) 코드를 하나씩 입력해 보니 신기하게도 전부 그대로 실행이 되더라. 교과서를 따라 만들어보니 간단한 사칙연산을 실행하는 것에 멈추는 컴퓨터 계산기보다 훨씬 똑똑한 복합 연산 계산기까지 만들 수 있었다. 이러한 관심이 자연스럽게 한국정보올림피아드 대회 준비로 이어졌다. 대회를 준비하며 더욱 다양한 프로그래밍 언어를 배웠고, 복잡한 문제를 해결하는 알고리즘과 자료구조 구현법에 대하여 하나씩 접근해갈 수 있었다. 당시 <컴과 대화 맥스>라는 프로그램이 있었는데, 지치지 않고 나와 수다를 떨어주는 프로그램이었다. 사실 맥스는 그닥 똑똑한 프로그램은 아니었다. 툭 하면 무슨 말인지 모르겠다는 응답만 반복했지만, 그렇게 끈덕지게 대답을 이어가고 지치지 않는 다는 점이 재밌었다. 맥스와 대화하면서 맥스보다 더 똑똑하고 흥미롭게 대화를 이어갈 수 있는 프로그램을 만들고 싶은 욕심이 생겼다.Q. 어라, 그렇다면 컴파일 사의 게임프로그래머가 되는 꿈은 접은건가.A. 안타깝게도 2000년대 초에 컴파일 사는 도산했다. 그러나 컴파일 사를 이끌었던 니이타니 마사미츠 회장이 20여년 만에 컴파일마루라는 회사를 세워 게임 개발자로 돌아왔더라. 68세의 나이에 게임 개발은 물론 홍보를 위해 인터넷 방송까지 진행하고 있다. 다시 일어서는 니아티니 회장의 행보를 보면서 자극을 많이 받고있다.Q. 개인적으로 최근 가장 뿌듯함을 느낀 순간을 말한다면.A. 스켈터랩스는 자율출퇴근제를 운영하고 있다. 여기서 ‘자유'가 아닌 ‘자율'이라는 점에 주목해야 한다. ‘자율'이란 자신이 최선의 퍼포먼스를 낼 수 있도록 스스로 알맞은 규칙을 정해서 동료들과 협업함을 뜻한다고 생각한다. 사실 엄격한 출퇴근 시스템을 갖춘 이전 직장에서 스켈터랩스로 넘어오면서 한동안 자기 관리 문제를 겪었다. 체중도 많이 불었다. 건전한 몸에 건전한 정신이 깃든다고 하지 않나. 그래서 회사 근처의 헬스장에 등록하고 PT(Personal Training)을 시작했는데, 입사 초기만 해도 97킬로에 달한 몸무게를 현재는 20킬로 이상 감량한 상태다. 처음에 PT를 받기 시작했을 때 몸은 정말 힘든데, 체중도 변하지 않는 상태가 몇 주간 지속되었다. 스트레스 받고 지치기만 하더라. 그런 시기를 인내하고 견디니, 그제서야 몸에 변화가 온 것을 느낄 수 있었다. 그것도 엄청난 변화를 말이다. 이렇게 나름의 다이어트 성공 가도를 달리고 있는 것이 최근 느낀 뿌듯한 경험 중 하나다.Q. 네임카드(Name Card)에 독특한 자기소개를 발견할 수 있다. 네이버 웹툰 <공대생 너무만화>를 자문했는데, 어떻게 시작하게 되었나.A. 4년 전 카이스트에서 아티스트 레지던시 프로그램에 참여중이셨던 최삡뺩 작가와 인연을 맺게 되었다. <공대생 너무만화>의 자문으로 친구를 소개하는 과정에서 자연스럽게 친구와 함께 자문을 맡게 되었다. 사실 자문이라고 해서 거창한 것은 아니다. 공대 개그에 현실성을 불어넣는다거나 디테일을 살리는 정도다. 예를 들어 기절해 있던 공대 남학생이 이런 말을 들으면 너무 깜짝 놀라 눈을 번쩍 뜰 것 같은 대사를 요청받았다. 마침 당시에 전문연구요원 제도 존폐에 대한 얘기가 오가고 있었고, 이에 ‘전문연구요원 폐지됐대'라는 대사를 만들었다. 이 웹툰은 컷툰 형식으로 구성되어있는데, 해당 컷에 수많은 댓글이 달리는 것을 확인할 수 있었다.Q. 웹툰을 자문하면서 재미있는 일도 많았을 것 같다. 예상하지 못한 독자의 피드백을 받는 재미도 있을텐데, 에피소드를 소개해 줄 수 있나.A. 재미있는 에피소드야 굉장히 많다. <공대생 너무만화>의 이야기는 주인공이 대학에 입학하면서 시작된다. 주인공이 입학할, ‘토목공학과'지만 ‘토목공학과스럽지 않은' 학과 이름이 필요했다. 그래서 ‘사회에코시스템디자인과'라는 이름을 만들어냈다. 그런데 공교롭게도 독자들 사이에서 엉뚱한 오해가 시작되더라. <공대생 너무만화>가 교육부의 프라임 사업(산업연계 교육활성화 선도대학, PRIME) 홍보용 기획이라고. 학과를 통폐합하여 융합학과를 만드는 프라임 사업 때문에 비슷한 이름의 학과들이 생겼으니 그렇게 오해할 만은 했다. 작품이 진행되면서 오해가 풀린 일부 독자들은 아예 <공대생 너무만화>가 프라임 사업 비판 웹툰이라는 창의적인 해석을 내놓기도 하였다. 이런 저런 다양한 오해 속에서도 묵묵히 작업하는 작가분들에 대한 존경심까지 들었다.  사진2. <공대생 너무만화> 15화, 1화, 6화, © 최삡뺩웹툰의 첫 컷에 각종 수학, 과학, 혹은 프로그래밍 관련 문제를 출제하기도 했는데 문제를 받아보는 독자들의 반응이 정말 재미있다. 열심히 문제를 풀기도 하지만 엉뚱한 반응이 나오기도 한다. 한번은 ‘<발받악에 땀 망희 났어>를 아희 프린터로 실행하면 ?이다’라는 문제를 냈다. 딱 보면 발바닥에 땀이 많이 났다는 한국어 문장을 외계어처럼 적은 것처럼 보이지 않나. 그렇지만 사실 ‘아희'라는 프로그래밍 언어로 된 코드다. ‘발받'이라는 코드가 숫자 3과 5를 뜻하고 ‘땀'은 곱셈, ‘망'은 출력이라는 뜻이다. 다시 말해 ‘3과 5를 곱셈하여 출력하시오'라는 코드다. 이 컷의 베스트 댓글은 ‘그냥 한글이라길래 왠지 모르게 순간 설렌 문과입니다'더라. 이외에도 기막히게 재밌는 댓글들이 쏟아졌다. 나중엔 몇몇 아희 인터프리터의 개발자들이 테스트 케이스로 이 문제를 넣어주더라.Q. PT부터 웹툰 자문까지 다양한 활동을 하고있다. 평소의 취미는 무엇인가, 취미 부자로 보인다.A. 일단 서사, 즉 이야기라는 게 담긴 것이라면 뭐든 좋아한다. 만화부터 영화, 소설, 드라마, 연극까지 서사가 있는 콘텐츠는 다양하게 보는 편이다. 일본 스타일의 롤플레잉 게임도 서사가 풍부해서 즐겨 하고있다. SF소설 작성 특강을 듣고 꾸준히 소설도 쓰고 있다. 최근에는 컴퓨터의 기술 표준에 대한 논의에 관심을 갖고 있다. 한국인터넷거버넌스포럼(Kr-IGF, Korean Internet Governance Forum)이라는 행사에 패널로 참여했고, 인터넷 도메인 주소 규칙을 제정하는 KGP(Korean Generation Panel) 회의도 정기적으로 참관하고 있다. 깊은 논의를 거쳐 인터넷 생태계가 건강하고 발전적인 방향으로 운영되기를 바라고 있다.Q. 개발자이지만 다방면에 관심을 갖고 있는 것으로 보인다. 최근에 관심을 가지고 있는 이슈가 특별히 있는지.A. 얼마 전, 소프트웨어 마에스트로(SW Maestro) 과정 홈커밍 데이를 다녀왔다. 과학기술 정보통신부에서 매년 컴퓨터 분야에서 기술이 우수하거나 발전 가능성이 높은 100여명의 연수생과 산업계의 시니어 엔지니어 멘토를 을 선발하고 산업계의 시니어 엔지니어를 멘토로 선정하여 뛰어난 엔지니어로 성장하도록 독려하고 있다. 2010년 선발된 1기 연수생으로 홈커밍데이에 찾아가 보니 8기 연수생까지 폭넓은 연령층의 개발자 선, 후배들과 하루 종일 업계 동향, 최신 기술은 물론 다양한 주제로 이야기를 나눌 수 있었다. 이렇게 개발자로서 성장할 수 있는 기회와 개발자들이 교류할 수 있는 네트워크가 더 풍성해지고 넓어졌으면 좋겠다. 현재도 여러 기업과 비영리조직에서 다양한 캠프, 기술 컨퍼런스를 개최하는 등 다양한 성장과 교류의 장이 만들어지고 있는데, 이를 더욱 활성화하고 지원하여 양질의 개발자 네트워크가 형성되는 데 정부가 할 수 있는 일이 더 있지 않겠나.인공지능 대화 엔진 개발에도 정부의 도움이 절실하다. 다른 언어와 달리 한국어는 특히 엔진 개발을 위한 기초 자료가 너무나 부족한 게 현실이다. 자연언어처리 분야에서는 각 언어마다 이 언어에서 사람들이 실제로 쓰는 문장들을 폭넓게 모아둔 ‘말뭉치’(Corpus)가 기술 발전에 큰 영향을 준다. 특히 문장의 성분을 자세히 분석하여 함께 정리된 말뭉치가 풍성하면 풍성할수록, 머신러닝을 비롯한 다양한 기술에 힘입어 컴퓨터 스스로 사람의 언어를 스스로 학습함은 물론 이를 활용한 더 많은 가능성을 열 수 있다. 그러나 현재는 공개된 말뭉치가 너무 적고, 시대에 따라 개선되는 것도 미약하다. 그나마 안심하고 쓸 수 있는 신뢰도 있는 자료는 2000년대 초반에 구축되고 더 이상 개선이 없는 국립국어원의 ‘21세기 세종 계획’이 전부다. 많은 개발자들이 공통적으로 이 문제를 토로하는데, 어떻게 해야 메시지를 잘 전달하고 개발자끼리도 협업하여 기술 전반을 발전시킬 수 있는지에 대해 고민하고 있다.사진3. 소프트웨어 마에스트로 과정, 과학기술정보통신부가 프로그램을 운영하고 있다. 출처: SW Maestro 과정 페이스북Q. 개발자를 꿈꾸는 이들에게 하고싶은 말이 있다면.A. 수학에는 왕도가 없다고 한다. PT를 받으며 체중을 조절하는 것도 인내의 과정이었다. 개발자의 길도 마찬가지라고 생각한다. 지금 당장 눈 앞에 멋있는 결과를 내기 위해 튜토리얼(Tutorial)만 따라한다면, 단기간 내에 성과를 볼 수는 있지만 새로운 문제에 직면했을 때 스스로 해결책을 찾기 어려워진다. 때문에 튜토리얼을 따라하더라도 그 과정을 세심하게 들여다보고 원리를 이해하기 위해 인내심을 갖고 공부하면 좋겠다. 내가 구현한 코드, 내가 실행시킨 명령이 어떤 가정, 어떤 제반 환경, 어떤 원리에서 작동하는지 궁금해하고 깊이 파다 보면, 자연스럽게 같은 걸 두 번 세 번 공부하지 않고 한번에 깊게 이해할 수 있다.또한 혼자 공부할 경우 다른 사람이 이해하기 좋은 코드를 짜는 것을 소홀히 하게 되는 경향이 있다. 다른 사람이 작성한 코드를 읽어보고, 어떻게 하면 동료들이 이해하기 쉬운 코드를 짤 수 있는지 생각할 수 있을 때 폭넓은 발전을 할 수 있다. 좋은 동료와 함께 공부하는 것을 추천한다. 학생 신분이라면 소프트웨어 마에스트로 과정과 같은 기회를 적극 활용하는 것도 한 방법이다. 실제로 스켈터랩스에도 나를 비롯해 소프트웨어 마에스트로 과정을 거친 엔지니어들이 여러 명 있다.Q. 변규홍님 개인의 꿈은 무엇인가.A. 나와 하루 종일 재미있게 대화하는 챗봇을 개발하고 싶다. 일본어로 된 만화책을 집어넣으면 한국어 번역본이 바로 나오는 컴퓨터 프로그램도 만들고 싶다. 이 꿈을 위해서는 자연언어처리 기술과 머신러닝 발전에 기여하는 것이 우선이라고 생각한다. 그리고 이런 꿈을 함께 꿀 수 있는 좋은 동료를 스켈터랩스에서 더욱 많이 만나고 함께 나아가고 싶다.Q. 마지막으로 하고싶은 말은.A. 내가 가장 동경하는 개발자 중 한 분이 후배들에게 꼭 들려주고 싶은 이야기가 무어냐는 질문에 이렇게 답했다. ‘시간에 쫓겨 살지 말아요. 서두르지 않아도 괜찮아요. 넘어지거든 울어도 돼요. 아무렇지 않은 척 굴지 말고 자기 자신을 좀 더 아껴요.’ 내 생각에 우리 시대의 개발자들은 그 어느 때보다 강도 높은 경쟁 속에 살고 있다. 그 경쟁에서도 이 말을 잊지 말고 자신을 아끼고 돌아보며 살아가면 좋겠다.#스켈터랩스 #사무실풍경 #업무환경 #사내복지 #기업문화 #개발팀 #팀원인터뷰 #팀원소개 #팀원자랑

안드로이드와 GradleAndroid 가 Gradle 을 이용하기 시작한 것도 3년이 다 되어 갑니다. 이제는 많은 유저가 당연히 Gradle 을 Android 기본 개발 환경으로 사용하고 있습니다.하지만 기본 설정으로만 Gradle 을 사용하는 사용자들이 많습니다. 게다가 구글에서 Android Gradle Build DSL 을 끊임없이 변경했기 때문에 많은 사용자들이 이를 이해하기도 전에 변경이 되는 경우가 매우 빈번했습니다.Gradle Dependency 분리하기안드로이드 자동화 툴위 두번의 포스팅을 통해서 TossLab 에서 사용하고 있는 Gradle 에 대해서 소개를 해드렸습니다.오늘은 Android 팀이 사용하는 Custom 설정들에 대해서 정리하도록 하겠습니다.1. 초기화 값 검증 및 설정하기개발자들이나 CI 에서 관리해야하는 속성 값에 대해서는 각각 다르게 설정할 필요가 있습니다.안드로이드 팀은 3개의 추가적인 속성값을 추가하여 사용하고 있습니다.# gradle.properties inhouse_version=2 # 배포/qa 버전의 hofix version 을 관리학 ㅣ위함 report_coverage=false # coverage 측정에 대한 on/off 기능 dev_min_sdk=21 # minSDK 의 개별적인 관리를 위함 위의 3개의 값은 존재 하지 않으면 빌드가 되지 않도록 하는 강제사항으로 만들었으나 새로운 개발자가 입사하게 되었을 때 또는 CI 서버에 실수로 기입하지 못하게 되었을 때 Project Import 나 빌드가 아예 되지 않는 현상이 발생하였기에 초기 값을 설정할 수 있도록 하였습니다.report_coverage 는 5. Android Gradle DSL 에서 buildTypes.debug.testCoverageEnabled 에서 사용되며 이 값은 설정에 따라서 디버그 과정에서 변수값들이 제대로 노출되지 않게 됩니다. report 가 필요한 CI 서버 용으로 만들어진 값입니다.// valid.gradle def checkValidProperties() { println "Properties Valid Checking.........." if (!project.hasProperty("inhouse_version")) { println "set up to gradle.propeties --> inhouse_version = 1 (default)" project.ext.inhouse_version = 1 } if (!project.hasProperty("report_coverage")) { println "set up to gradle.propeties --> report_coverage = false (default)" project.ext.report_coverage = false } if (!project.hasProperty("dev_min_sdk")) { println "set up to gradle.propeties --> dev_min_sdk = 19 (default)" project.ext.dev_min_sdk = 19 } println "Properties Valid Check OK" } checkValidProperties() // ------------------------------- // build.gradle apply from: 'valid.gradle' 위와 같이 설정한 뒤 gradle.properties 에 아무런 값을 설정하지 않고 빌드를 하게 되면 빌드 최초에 다음과 같은 log 를 보실 수 있습니다.================================================================================ Properties Valid Checking.......... set up to gradle.propeties --> inhouse_version = 1 (default) set up to gradle.propeties --> report_coverage = false (default) set up to gradle.propeties --> dev_min_sdk = 19 (default) Properties Valid Check OK ================================================================================ 2. APK Copy 하기QA 팀 전달 또는 스토어 배포시에 Android Studio 의 기본 기능을 이용하지 않고 Gradle Task 를 사용하여 빌드를 하게 되면 /app/build/outputs/apk 에 있는 패키지를 복사하는 것이 여간 귀찮은 작업이 아닐 수 없습니다.그래서 Gradle 에서 기본적으로 제공되는 Copy Task 를 이용하여 APK Copy Task 를 만들었습니다.// apk-copy.gradle android.applicationVariants.all { variant -> // 1. Copy Task 생성 def task = project.tasks.create("copy${variant.name}Apk", Copy) task.from(variant.outputs[0].outputFile) // 2. 바탕화면 Task 로 복사 task.into("${System.properties['user.home']}/Desktop/") // 3. 복사하는 과정에서 APK 이름 변경 def targetName = "jandi-${variant.baseName}-${variant.versionName}.apk" task.rename ".*", targetName task.doFirst { println "copy from ${source.singleFile.name} to $destinationDir" } task.doLast { value -> println "completed to copy : $targetName" } } // --------------- // build.gradle apply from: 'apk-copy.gradle' 위의 Task 는 총 3개의 단계로 구분할 수 있습니다.Copy Task 생성~/Desktop 으로 복사복사 할 때 APK 이름 변경Task 를 정의하는 과정에서 application 의 flavor, build-type, version 을 기반으로 복사하도록 한 것입니다.위와 같이 설정하면 다음과 같이 사용할 수 있습니다.# flavor : qa , build-type : Debug $> ./gradlew assembleQaDebug copyqaDebugApk # 또는 줄여서 아래와 같이 쓸 수 있습니다. $> ./gradlew aQD copyQDA Application Variant 에 대한 변수는 링크에서 확인하실 수 있습니다.3. CI TasksCI 용으로 CheckStyle 과 PMD 를 사용하기 때문에 관련 설정 또한 별도로 처리하였습니다.task pmd(type: Pmd) { source 'src/main' include '**/*.java' ruleSetFiles = files('../pmd.xml') ignoreFailures = true } task checkstyles(type: Checkstyle) { configFile file('../checkstyle.xml') source('src/main') include '**/*.java' classpath = files() showViolations = true ignoreFailures = true } // --------------- // build.gradle apply from: 'ci-tasks.gradle' CheckStyle 과 PMD 설정에 필요한 정보 또한 별도의 script 로 설정하였습니다.4. Gradle Properties빠른 빌드를 위해 추가적인 설정을 하고 있습니다.# gradle.properties # 백그라운드 빌드 org.gradle.daemon=true # 동시 빌드 org.gradle.parallel=true # jvm heap size org.gradle.jvmargs=-Xmx4346m # build jdk org.gradle.java.home=/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_101.jdk/Contents/Home 위의 설정 중에서 제일 보셔야 할 것이 org.gradle.jvmargs 입니다. Android Gradle 설정 중에서 위의 값이 적으면 빌드속도가 현저히 느려집니다.빌드 할 때 console log 를 확인하시고 값을 적절하게 맞춰주실 것을 권장합니다.5. Android Gradle DSL 추가 정의하기 // build.gradle // ...중략 android { // 특정 Flavor에서 Release Build 막기 android.variantFilter { variant -> if (variant.buildType.name.equals('release') && (variant.getFlavors().get(0).name.equals('qa') || variant.getFlavors().get(0).name.equals('dev'))) { variant.setIgnore(true); } } buildTypes { debug { debuggable true testCoverageEnabled = project.hasProperty("report_coverage") && report_coverage.toBoolean() } // ..중략... } productFlavors { dev { // demo version applicationId 'com.tosslab.jandi.app.dev' versionName(defaultConfig.versionName + ".dev." + inhouse_version) minSdkVersion project.hasProperty("dev_min_sdk") ? dev_min_sdk : 19 } // ..중략.. } // 빌드 과정에서 CPU 와 Ram 최적화 하기 dexOptions { javaMaxHeapSize "2g" maxProcessCount Math.max(1, ((int) (Runtime.getRuntime().availableProcessors() / 2))) } } variant-filter 를 이용해서 qa 나 dev 용 빌드는 release 버전이 빌드되지 않도록 하였습니다.buildTypes 와 productFlavors 에서는 앞서 설정한 gradle-properties 에 대해서 설정에 따라 기본값이 지정되도록 하였습니다.dexOptions 설정은 개발하는 기기의 PC 환경에 따라 다를 수 있습니다.Android DSL 에 의하면 Dex 빌드 과정에서 최종적으로 사용하는 메모리는 heapsize * process-count 라고 합니다.heapsize 기본값 : 2048MBprocess-count 기본값 : 4참고문서6. Android Resource Image 의 EXIF 정보 삭제하기보통 디자이너가 Photoshop 과 같은 툴을 이용하여 이미지를 만들게 되면 자동으로 adobe 와 관련된 exif 정보가 붙게 됩니다. 그래서 빌드 할 때 libpng warning : iCCP ... 와 같은 warning 메세지를 보실 수 있습니다. 이는 Android Build 과정에서 aapt 가 이미지 최적화 하는 과정에서 불필요한 exif 정보로 인해서 오류를 내게 됩니다.따라서 exif 정보를 초기화 해주는 작업이 필요합니다.맥 사용자에 한해서 지원됩니다.HomeBrew 를 이용해서 exiftool 을 설치하셔야 합니다. exiftool 설명find . -path '*src/main/res/*' -name '*.png' -exec exiftool -overwrite_original -all= {} \; 저는 별도로 쉘 스크립트를 만들어서 실행합니다.아래를 복사해서 붙여넣기로 실행하시면 됩니다.echo "find . -path '*src/main/res/*' -name '*.png' -exec exiftool -overwrite_original -all= {} \;" > exif_clean.sh chmod 744 exif_clean.sh 관련 정보 : adt-dev google group 에서 제시된 해결책Wrap up안드로이드 팀은 Gradle 을 이용하여 반복적일 수 있는 작업을 자동화 하고 다양한 초기화 설정과 편의를 가지고자 하였습니다.초기화 값 검증 및 설정Apk 복사 자동화CI Task 정의Gradle Properties 지정Android Gradle DSL 정의Android Resource Image EXIF 삭제Gradle 을 얼마나 잘 활용하냐에 따라서 조직에 필요한 Task 를 금방 만드실 수 있습니다. 이번 포스팅이 도움이 되었기를 바라며 활용해보실 것을 권장합니다.#토스랩 #잔디 #JANDI #개발자 #개발팀 #앱개발 #안드로이드 #인사이트

안녕하세요. 스포카 크리에이터팀 문성원입니다. 현대적인 프로그래밍 환경에서 네트워크는 더는 특정 직군의 개발자만 접하는 분야가 아닙니다. 그런 만큼 대량의 요청을 네트워크를 통해 송수신하는 프로그램이 생각보다 성능이 나오지 않는 경우를 경험하신 분들도 많으실 겁니다. 물론 스포카 개발팀도 예외는 아니었습니다. 그래서 오늘은 저희의 이러한 경험과 그 해결책-eventlet을 통한 비동기 I/O(Asynchronous I/O)-에 대해 소개합니다.Why우선 스포카 개발팀에서 겪었던 문제부터 시작하죠. 얼마 전 페이스북(facebook)의 FQL(Facebook Query Language)를 통해 정보를 수집해서 이를 활용하는 기능을 작성해야 했습니다. 기존의 함수들은 필요할 때마다 FQL을 요청하는 방식이었고 당연히 이건 너무 느렸죠. 그래서 생각한 것이 “하루의 일정 시간마다 대량의 FQL 요청을 보내서 필요한 정보를 미리 갱신시켜놓자.”였습니다. 여기까진 좋았죠. 이때 제가 작성한 코드의 얼개를 살펴보면 대강 이렇습니다.# 페이스북 계정들을 가져와서 반복하면서for account in FacebookAccount.query:    account.update() #FQL을 보내자.view rawgistfile1.py hosted with ❤ by GitHub그런데 문제가 있었습니다. 기존의 FQL을 보내는 FacebookAccount.update()는 FQL요청이 완료될때까지 멈추고 기다립니다. 대부분의 FQL요청이 2, 3초 정도 걸린다고 했을 때 이러한 지연은 매우 치명적입니다. 대안이 필요했고 자연스레 떠오른 것이 서두에 소개한 비동기 I/O(Asynchronous I/O)였습니다.Asynchronous과거 일부 고급 서버 개발자만 알고 있는(혹은 알아야 하는) 기술로 치부되던 ‘비동기(Asynchronous)’란 개념은 2000년대 들어 등장한 Ajax(Asynchronous JavaScript and XML)의 성공 이후 많은 개발자에게 강한 인상을 줬습니다. 사용자는 HTTP 요청이 끝날 때까지 멈추어 있는 하얀 화면으로부터 해방되었고, 다양하고 많은 요청과 응답들이 자연스럽게 서버로 흘러들어 가서 나왔습니다. 개발자들의 이러한 경험과 통찰은 이후 node.js와 같은 플랫폼의 등장에도 많은 영향을 끼쳤습니다.다시 문제로 돌아가죠. 그렇다면 이러한 비동기에 관한 개념은 위의 상황을 어떻게 해결할 수 있을까요? 문제의 원인부터 다시 살펴봅시다. 2, 3초 정도씩 걸리는 FQL 요청이 문제일까요? 물론 요청이 매우 빨리 처리된다면 별도의 처리 없이도 저 코드는 문제없이 동작합니다. 하지만 현실적으로 이런 I/O의 속도를 빠르게 하는데에는 물리적으로 한계가 있습니다. 오히려 여기에서 주목해야 할 점은 ‘2, 3초’ 보다 ‘기다린다’라는 점입니다. FacebookAccount.update() 같은 경우, I/O가 처리되는 동안 CPU는 하던 일을 멈추고 문자 그대로 기다리게 됩니다. 만약 CPU가 멈추지 않고 다른 요청을 보낸다면 어떨까요? 이렇게 말이죠.비동기만으로는 부족하다?이러한 아이디어는 그동안 많은 개발자가 대량의 I/O를 다루는 올바른 방식으로 여겨왔습니다. 하지만 보통 이러한 비동기 I/O를 통한 구현은 동기식 I/O와는 좀 다른 형태를 띠게 됩니다. 이렇게 말이죠.# http://docs.python.org/library/asyncore.html#asyncore-example-basic-http-clientimport asyncore, socketclass HTTPClient(asyncore.dispatcher):    def __init__(self, host, path):        asyncore.dispatcher.__init__(self)        self.create_socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)        self.connect( (host, 80) )        self.buffer = 'GET %s HTTP/1.0\r\n\r\n' % path    def handle_connect(self):        pass    def handle_close(self):        self.close()    def handle_read(self):        print self.recv(8192)    def writable(self):        return (len(self.buffer) > 0)    def handle_write(self):        sent = self.send(self.buffer)        self.buffer = self.buffer[sent:]client = HTTPClient('www.python.org', '/')asyncore.loop()view rawgistfile1.py hosted with ❤ by GitHub불행하게도, 이 경우 기존에 사용하던 urllib2대신 HTTP 요청을 처리하는 핸들러를 이처럼 재작성 해야합니다. 거기에 FacebookAccount.update()의 호출 방식마저 바뀔 수 있죠. 더군다나 콜백(Callback) 투성이의 코드는 유지보수가 쉬어 보이지도 않습니다. 여러모로 손이 많이 가는 상황이죠.결국, 기존 코드를 최대한 수정하지 않으면서도, 어느 정도 성능은 보장되는 그런 해결책이 필요했습니다. 그런 해결책이 있을까요? 다행히도 그렇습니다.What저희가 해결책으로 택한 eventlet은 Python(정확히는 CPython)에서 코루틴(Coroutine)을 지원하기 위해 만들어진 greenlet을 이용해 작성된 네트워크 관련 라이브러리입니다. 생소한 용어가 갑자기 튀어나와서 놀라셨을지도 모르니 우선 eventlet에 대해 설명하기 전에 앞에 나온 용어들을 찬찬히 한번 살펴보죠.코루틴과 greenlet먼저 코루틴(Coroutine)부터 살펴보죠. 전산학도라면 누구나 그 이름을 한번은 들어봤을 도널드 카누쓰(Donald Knuth)는 자신의 저서 The Art of Computer Programming에서 코루틴을 다음과 같이 설명합니다.Subroutines are special cases of more general program components, called “coroutines.” In contrast to the unsymmetric relationship between a main routine and a subroutine, there is complete symmetry between coroutines, which call on each other.코루틴은 우리가 잘 알고 있는 서브루틴(Subroutine)과 달리 진입점(Entry Point)이 여러 개일 수 있습니다. 쉽게 이야기하면 실행을 멈췄다가(Suspend) 재개(Resume)할 수 있다는 점인데요. 이 특성을 살리면 우리가 익히 아는 스레드(Thread)처럼 쓸 수 있게 됩니다. 다만 스레드와 달리 코루틴은 비선점적(Non-Preemptive)이기때문에 코드의 흐름을 전적으로 사용자가 제어할 수 있습니다.하지만 불행히도 모든 언어에서 이런 코루틴이 지원되진 않습니다. greenlet은 이런 코루틴을 CPython에서 지원하기 위해 작성된 라이브러리입니다.eventlet코루틴을 통해 스레드를 대체할 수 있다는 점에 주목한 사람들은 greenlet을 통해 유용한 네트워크 라이브러리를 만들어냈습니다. eventlet도 그 중 하나죠. 잠시 eventlet의 소갯글을 봅시다.Eventlet is a concurrent networking library for Python that allows you to change how you run your code, not how you write it.위에서 볼 수 있듯이 eventlet은 사용성에 중점을 두었습니다. 기존의 블로킹 I/O 스타일의 프로그래밍에 익숙한 개발자들도 쉽게 비동기 I/O의 장점을 얻을 수 있게끔 하는 게 목적이죠.특히 저희가 주목한 점은 eventlet의 멍키패치 기능입니다. 멍키패치는 본래 동적 언어에서 런타임에 코드를 고쳐서 별도의 파일 변경 없이 본래 소스의 기능을 변경하는 것을 말합니다. eventlet은 eventlet.monkey_patch 메서드를 통해 표준 라이브러리의 I/O 라이브러리를 논블러킹으로 동작하게끔 변경해서 코루틴에 적합하게 만듭니다.How앞서 소개한 eventlet.monkey_patch를 이용하면 실제로 고칠 부분은 정말로 적어집니다. 다음 코드가 eventlet을 이용해 변경한 전부입니다.import eventleteventlet.monkey_patch() #표준 라이브러리를 변환# 여러가지 import를 하고...pool = eventlet.GreenPool()# 페이스북 계정들을 가져와서 반복하면서for account in FacebookAccount.query:    # 코루틴들에게 떠넘기자.    pool.spawn_n(FacebookAccount.update, account)        pool.waitall()view rawgistfile1.py hosted with ❤ by GitHub정말 적죠? 조금만 구체적으로 살펴보죠. 우선 eventlet.monkey_patch는 socket이나 select등의 Python 표준 라이브러리를 eventlet.green 패키지안에 정의된 코루틴 친화적인 모듈들로 바꿔치기 합니다.# from eventlet/pathcer.pydef monkey_patch(**on):    """Globally patches certain system modules to be greenthread-friendly.    The keyword arguments afford some control over which modules are patched.    If no keyword arguments are supplied, all possible modules are patched.    If keywords are set to True, only the specified modules are patched.  E.g.,    ``monkey_patch(socket=True, select=True)`` patches only the select and     socket modules.  Most arguments patch the single module of the same name     (os, time, select).  The exceptions are socket, which also patches the ssl     module if present; and thread, which patches thread, threading, and Queue.    It's safe to call monkey_patch multiple times.    """        accepted_args = set(('os', 'select', 'socket',                          'thread', 'time', 'psycopg', 'MySQLdb'))    default_on = on.pop("all",None)    for k in on.iterkeys():        if k not in accepted_args:            raise TypeError("monkey_patch() got an unexpected "\                                "keyword argument %r" % k)    if default_on is None:        default_on = not (True in on.values())    for modname in accepted_args:        if modname == 'MySQLdb':            # MySQLdb is only on when explicitly patched for the moment            on.setdefault(modname, False)        on.setdefault(modname, default_on)            modules_to_patch = []    patched_thread = False    if on['os'] and not already_patched.get('os'):        modules_to_patch += _green_os_modules()        already_patched['os'] = True    if on['select'] and not already_patched.get('select'):        modules_to_patch += _green_select_modules()        already_patched['select'] = True    if on['socket'] and not already_patched.get('socket'):        modules_to_patch += _green_socket_modules()        already_patched['socket'] = True    if on['thread'] and not already_patched.get('thread'):        patched_thread = True        modules_to_patch += _green_thread_modules()        already_patched['thread'] = True    if on['time'] and not already_patched.get('time'):        modules_to_patch += _green_time_modules()        already_patched['time'] = True    if on.get('MySQLdb') and not already_patched.get('MySQLdb'):        modules_to_patch += _green_MySQLdb()        already_patched['MySQLdb'] = True    if on['psycopg'] and not already_patched.get('psycopg'):        try:            from eventlet.support import psycopg2_patcher            psycopg2_patcher.make_psycopg_green()            already_patched['psycopg'] = True        except ImportError:            # note that if we get an importerror from trying to            # monkeypatch psycopg, we will continually retry it            # whenever monkey_patch is called; this should not be a            # performance problem but it allows is_monkey_patched to            # tell us whether or not we succeeded            pass    imp.acquire_lock()    try:        for name, mod in modules_to_patch:            orig_mod = sys.modules.get(name)            if orig_mod is None:                orig_mod = __import__(name)            for attr_name in mod.__patched__:                patched_attr = getattr(mod, attr_name, None)                if patched_attr is not None:                    setattr(orig_mod, attr_name, patched_attr)        # hacks ahead; this is necessary to prevent a KeyError on program exit        if patched_thread:            _patch_main_thread(sys.modules['threading'])    finally:        imp.release_lock()view rawgistfile1.py hosted with ❤ by GitHub이렇게 바꿔치기된 eventlet.green안의 모듈들은 I/O에 의해 블럭되는 경우 다른 코루틴에 제어권을 넘기는 식으로 지연을 방지합니다.다른 대안들사실 이러한 목적으로 사용되는 라이브러리는 eventlet만 있는 것은 아닙니다. gevent는 eventlet에서 영향을 받았지만, libevent를 기반으로 하여 더욱 나은 성능과 성숙한 인터페이스를 갖추고 있습니다. 저희처럼 libevent의 설치에 제한이 있는 환경이 아니라면 이쪽을 살펴보셔도 좋습니다.만약 이벤트 주도적 프로그래밍(Event-Driven Programming)에 흥미가 있으신 분은 Twisted역시 좋은 대안이 될 수 있습니다.#스포카 #개발 #개발자 #인사이트 #꿀팁

미국 스탠퍼드대학의 Xuefeng Ling 교수팀이 본태성 고혈압 발병 위험을 예측하는 AI를 개발했다고 해요. 이 연구에서 활용한 AI 모델은 의사결정 트리(decision tree) 기계학습 기법을 적용했는데요. 그 결과 AI를 통하여 10명 중 9명은 1년 내 본태성 고혈압 발병 위험을 정확하게 예측할 수 있었어요. 국내외 연구자들은 이 의사결정 트리 모델을 적용하여 고령화 시대에 폭발적으로 증가한 고혈압 환자 진료 부담을 덜 수 있을 거라고 기대하고 있다고 합니다. (기사 원문: AI 훈풍 타고 '최적 고혈압 관리'로 향한다)(Cover image : Photo by Gabe Pangilinan on Unsplash)8주 차 수업에서는 이렇듯 의학 분야에도 도움을 주고 있는 딥러닝 모델의 하나인 의사결정 트리(Decision Trees)와 의사결정 트리의 문제를 해결해주는 랜덤 포레스트(Random Forests)에 대해 배웠습니다. 예시를 통해 알아볼까요?의사결정 트리(Decision Tree)의사결정 트리는 다양한 의사결정 경로와 결과를 트리 구조를 사용하여 나타내요. 의사결정 트리는 질문을 던져서 대상을 좁혀나가는 스무고개 놀이와 비슷한 개념이에요.위의 그림은 야구 선수의 연봉을 예측하는 의사결정 트리 모델이에요. 의사결정 트리를 만들기 위해서는 어떤 질문을 할 것인지 그리고 그 질문들을 어떤 순서로 할 것인지 정해야 해요. 의사결정 트리의 시작을 ‘뿌리 노드’라고 하는데요, 위의 예에서 뿌리 노드인 ‘Years < 4> 참고로, 의사 결정 트리는 회귀와 분류 모두 가능한데요. 위의 그림과 같이 숫자형 결과를 반환하면 회귀 트리(Regression Tree)라 부르고 범주형 결과(A인지 B인지)를 반환하면 분류 트리(Classification Tree)라 불러요.  이렇게 질문을 던지고 그 질문에 따라 답을 찾아가다 보면 최종적으로 야구 선수의 연봉을 예측할 수 있게 돼요. 최적의 의사결정 트리를 만들기 위한 가장 좋은 방법은 예측하려는 대상에 대해 가장 많은 정보를 담고 있는 질문을 고르는 것이에요. 이처럼 얼마만큼의 정보를 담고 있는가를 엔트로피(entropy)라고 해요. 엔트로피가 클수록 데이터 정보가 잘 분포되어 있기 때문에 좋은 지표라고 예상할 수 있어요. 이처럼 의사결정 트리는 이해하고 해석하기 쉽다는 장점이 있어요. 또한 예측할 때 사용하는 프로세스가 명백하며 숫자형/범주형 데이터를 동시에 다룰 수 있어요. 그렇지만 최적의 의사결정 트리를 찾는 것은 어려운 일인데요. 그래서 오버 피팅, 즉 과거의 학습한 데이터에 대해서는 잘 예측하지만 새로 들어온 데이터에 대해서 성능이 떨어지는 경우가 되기 쉬워요. 이러한 오버 피팅을 방지하기 위해 앙상블 기법을 적용한 랜덤 포레스트(Random Forest) 모델을 사용해요.의사결정 트리 코드아래는 의사결정 트리를 구성하는 코드예요. # classification treefrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifierclf = DecisionTreeClassifier()clf.fit(xtrain, ytrain)yhat_train = clf.predict(xtrain)yhat_train_prob = clf.predict_proba(xtrain)yhat_test = clf.predict(xtest)yhat_test_prob = clf.predict_proba(xtest)clf.score(xtrain, ytrain)clf.score(xtest, ytest)sklearn.tree에 있는 DecisionTreeClassifier를 임포트 합니다.clf : 의사결정 트리를 의미합니다.clf.fit으로 모델을 학습시킵니다.  clf.predict : 데이터를 테스트합니다.  clf.predict_proba : 데이터 각각에 대한 확률이 주어집니다.  clf.score : 학습 데이터와 테스트 데이터의 정확도를 확인합니다.랜덤 포레스트(Random Forest)랜덤 포레스트는 많은 의사결정 트리로 이루어지는데요. 많은 의사결정 트리로 숲을 만들었을 때 의견 통합이 되지 않는 경우에는 다수결의 원칙을 따라요. 이렇게 의견을 통합하거나 여러 가지 결과를 합치는 방식을 앙상블 기법(Ensemble method)이라고 해요.그럼 랜덤 포레스트의 ‘랜덤’은 어떤 것이 무작위라는 것일까요? 여기에서 ‘랜덤’은 각각의 의사결정 트리를 만드는 데 있어 쓰이는 요소들을 무작위적으로 선정한다는 뜻이에요. 즉 랜덤 포레스트는 같은 데이터에 대해 의사결정 트리를 여러 개를 만들어서 그 결과를 종합하여 예측 성능을 높이는 기법을 말해요. 많은 의사결정 트리로 구성된 랜덤 포레스트의 학습 과정(사진 출처 : 위키백과)랜덤 포레스트 코드아래는 랜덤 포레스트를 구성하는 코드예요.from sklearn.ensemble import RandomForestRegressorrf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=0)rf.fit(xtrain, ytrain)yhat_test = rf.predict(xtest)rf.score(xtrain, ytrain)rf.score(xtest, ytest)sklearn.ensemble에 있는 RandomForestRegressor를 임포트 합니다.  rf : 랜덤 포레스트를 의미합니다.   rf.fit으로 모델을 학습시킵니다.    rf.predict : 데이터를 테스트합니다.    rf.score : 학습 데이터와 테스트 데이터의 정확도를 확인합니다.  이론 수업을 마치며2018년 5월 22일부터 시작한 8주간의 이론 수업이 이로써 마무리가 되었어요!! 매주 3시간 동안 어려운 내용의 수업을 듣는 게 힘들기도 했지만 그만큼 얻은 게 많아서 뿌듯하기도 합니다. 이론 수업과 AI스쿨 후기는 아쉽게도 이번이 마지막이지만, 앞으로 8주간은 팀 프로젝트 과정과 커리어 코칭 과정이 기다리고 있어요! 지금까지 8주간 이론 공부를 열심히 했기 때문에 굉장히 기대가 되네요. 살짝 알려드리면 저희 조는 시각장애인과 청각장애인을 위한 상황 해설 솔루션을 주제로 프로젝트를 진행하려고 해요! 아직 추상적인 부분이 많아 조교님으로부터 피드백을 많이 받게 될 것 같지만 그동안 배운 이론을 적용시켜서 높은 퀄리티로 프로젝트를 완성시키고 싶다는 욕심입니다. :) 이론 수업의 시작과 함께 우연한 기회로  AI스쿨 후기를 쓰게 되었는데요. 수업 내용도 어렵고 글쓰기도 익숙하지 않아 쉽지 않았지만 배운 내용을 최대한 공유하고자 했습니다. 이를 통해서 배운 내용을 복습하고 부족한 부분을 알 수 있어서 무척 뜻깊은 경험이었습니다. 부족하지만 이 글을 읽고 조금이라도 도움이 되었으면 좋겠어요! AI 스쿨이 인공지능 엔지니어를 꿈꾸는 제게 큰 발걸음이 될 수 있도록 앞으로도 저는 프로젝트에 전력을 다할 것 같습니다. 8주 동안 열심히 수업 들으신 수강생 여러분 모두 좋은 결과가 있기를 바랍니다!* 이 글은 AI스쿨 - 인공지능 R&D 실무자 양성과정 8회차 수업에 대해 수강생 최유진님이 작성하신 수업 후기입니다.

업계에서는 대기업이나 공공기관 등의 데이터 분석 수요가 커지면서 빅데이터를 다루거나 데이터 분석가들을 찾는 기업이 늘어난다고 하는 기사나 이야기들이 떠돌아다닌다.한국정보화진흥원에서 발간한 '2015년 빅데이터 시장 현황조사'보고서에 의하면 빅데이터 공급기업과 수요기업 모두 빅데이터 분석가가 필요하다고 내다보고, 많은 데이터 분석가가 필요하다고 이야기했다.분야도 금융을 비롯하여 통신, 커머스 등을 아우르고, IT 관련부서뿐만 아니라, 현업이라고 불리는 마케팅이나 영업도 포함된 관계에서의 데이터 활용을 위해서 빅데이터 '분석가'가 필요하다고 이야기를 한다.죄송하지만.. 한국형 환경에서는 '빅데이터 분석가'나 '전문가'는 그다지 필요 없을 것 같다.1. 변화하지 않는 기업어차피 정해져 있는 프로세서, 내부 R&R과 내부 혁신을 하기 위한 인사이트를 찾고, 데이터 변수를 찾는다고 하더라도 굳이 기업 내부의 변화를 일으키지 않을 것이기 때문에 '진정한 데이터 분석가'는 해당 기업에 무의미할 것이다.정말, 전문가라면 '내부 혁신'에 대한 키워드들을 뽑아줄 텐데... 이런 이야기는 '컨설팅'업체에서도 하지 않고, 내부에서도 '금기'시 해야 할 단어들이 대부분이다.만일, 대기업인 중요 키워드가 '오너'의 키가 문제라고 지적한다면... 아마도, 해당 부서나 관련자들은 움직이지도 못할 것이다.죄송하지만, '내부 혁신'이 불가능하고, '오너'중심의 대기업은 데이터 분석가가 필요하지 않다. 다만, '오너'의 생각을 읽고서 적당하게 마사지된 '데이터'를 보여줄 '외부 데이터 분석'서비스 업체만 필요할 뿐이다.그래서, 국내에서는 데이터 분석 서비스 업체 정도가 적당하다.2. 기업과 조직에 데이터가 없다.프로세스 하단에서 동작하는 수많은 로그들을 추적 감시, 감사하는 시스템이 가동되고 있어야 하며, 고객 서비스를 하는 서비스 집단에서도 하단에서 아이디어가 상단으로 올라가는 환경들이 이미 가동되고 있어야 한다. 데이터의 대부분은 그런 인사이트를 증명하는 근거가 되기 때문이다.이미, 중요한 움직임을 보이고 있을 때에만 '의미 있는 정보'를 추출할 데이터들이 축적되는데... 사실상, 의미 없이 마사지된 '보고서'들만 존재한다.원천적으로 의미 있는 데이터를 추출할 데이터가 있어야 하는데.. 대부분이 왜곡된 정보들이거나, 특정 힘에 의해서 데이터들이 왜곡돼 있다면, 해당 기업과 조직은 데이터가 없다고 봐야 한다.3. 오랜 경험을 축적한 실전 전문가들이 일찍 퇴직한다.빅데이터를 통해서 단지 현황만을 보여주는 것이 아니라, 기업의 미래나 새로운 먹거리를 유도할 수 있는 인사이트를 추출하기 위해서는 해당 도메인이나 해당 마켓에 익숙하고 경험이 풍부한 전문가들이 같이 있어야 한다. 실제, 데이터가 의미하는 방향성이나 수치, 지수가 어떤 것을 의미하는지 읽어 줄 수 있는 것은 데이터 전문가들이 하는 일이 아니다.해당 업무와 해당 도메인의 전문가가 그 '수치'를 읽어 줄 수 있는 것이다.대부분의 기업에서 '실전'이거나 '실제 업무'에 익숙한 전문가나 경험이 축적된 사람들은 하청업체이거나 이미 퇴직한 경험이 풍부한 사람들이다.해당 기업에서는 아무리 데이터가 분석되어도 어떤 의미인지 판독해줄 사람이 없다.4. IT기술 전문가가 필요한 것이 아니다.빅데이터나 머신러닝과 같은 지식화 인사이트는 절대 IT기술이나 주변의 소프트웨어 설루션으로 만들어지는 것이 아니다. 기업 내부에 축적된 '지식'을 기반으로 '사람'을 기준으로 데이터가 만들어진다. 데이터 분석 전문가는 단지, 그것의 가치를 '판정'해줄 수 있는 기준을 마련해줄 뿐이다.대부분의 '한국형'조직들은 데이터 거버넌스 조직도 없으며, 제대로 된 인사시스템이 가동되지 않고 있다. 슬프지만, 빅데이터 전문가들은 내부에서 영입하는 것이 아니라, 내부에서 자생적으로 생성되는 것이다.자생적으로 빅데이터 전문가가 생성되지 않는 조직은 이미, 지식화가 불가능한 형태이기 때문에, 너무 무리하지 말고, 현재 환경에서 연착륙하는 것을 고려하는 것이 최선일 것이다.역시, '한국형'에서는 굳이 '빅데이터 분석가'가 필요한 것이 아니라, '빅데이터 분석가 코스프레'를 하는 사람이 필요한 것 아닌가?오너가 이야기하는 'A'를 'A'처럼 써줄 수 있는 코스프레가 가능한 사람이면 충분한 것 아닌가 한다.

조이코퍼레이션은 오프라인 고객 분석 서비스인 워크인사이트를 만들고 있습니다. 워크인사이트는 스마트폰 신호를 통해 매장 방문객의 출입 및 체류 패턴을 측정하고 분석합니다. 분석된 데이터는 웹 대시보드를 통해 한 눈에 파악하기 쉬운 형태로 매장에 제공됩니다. 매장들은 이 대시보드를 보고 중요한 판단과 의사 결정을 내리기 때문에 대시보드는 보기 쉬워야 하고 쓰기 편해야 하며 무엇보다 아름다워야 합니다. 조이의 빅데이터 기술을 통해 분석된 데이터를 매장에 효과적으로 전달하기 위해 프론트엔드 기술에 많은 노력을 기울이고 있습니다. 이 글에서는 조이의 대시보드를 만들기 위해 사용하고 있는 기술과 개발 환경 그리고 기술적인 관점에서 고민하고 있는 부분들을 간략하게 공유하고자 합니다.그림1. 대시보드 화면사용하는 기술AngularJS: AngularJS를 기본 프레임워크로 사용하고 있습니다. AngularJS는 SPA (Single Page Application) 형태의 웹 애플리케이션을 빠르게 개발할 수 있도록 도와주는 MVC 프레임워크입니다. 조이에서는 현재 프로덕션 버전인 1.3.x를 사용하고 있습니다. 대시보드는 사용자의 이벤트에 따라 동적으로 데이터를 변경해야하는 애플리케이션적 요소가 많기 때문에 AngularJS의 양방향 데이터 바인딩의 유용함을 느끼고 있습니다.D3.js: 다양한 그래프를 아름답게 보여주기 위해서 D3.js를 사용합니다. D3.js는 데이터 시각화를 위한 자바스크립트 라이브러리로, HTML/CSS/SVG 등의 웹 기술을 이용해 그래프를 그릴 수 있습니다. 자유도가 매우 높아서 생각할 수 있는 많은 형태의 그래프를 그릴 수 있으며 부드러운 전환이나 애니메이션도 추가할 수 있습니다. 다만 초기 학습 비용이 높고 신경쓰지 않으면 너저분한 코드가 양산될 수 있다는 단점도 있습니다.CoffeeScript: 자바스크립트를 더 깔끔하고 효율적으로 사용할 수 있도록 Compile to JS 언어를 사용하는데, 여러 선택 사항 중 CoffeeScript를 사용하고 있습니다. CoffeeScript는 문법적 간결함 덕분에 타이핑을 줄이고 빠르게 코드를 작성할 수 있습니다. 특히 클래스와 클래스 상속 등을 문법적으로 지원하기 때문에 OOP적인 설계를 할 때 도움을 받았습니다. 하지만 자바스크립트와는 다른 새로운 문법을 익혀야하고 그마저도 일관성이 떨어지는 문제가 있습니다. 또 특별한 신경을 쓰지 않으면 가독성이 안 좋은 코드를 작성하기 쉽습니다. 조이에서는 Lint 툴과 코드 리뷰를 통해 코딩스타일을 엄격히 제한하고 있습니다.개발 환경빌드 및 배포: Bower와 npm(Node Package Manager)을 이용해서 패키지를 관리합니다. 빌드 시에는 JS Minify & Uglify, HTML/CSS 최적화, CoffeeScript Lint를 통한 코드 품질 검증, Karma를 이용한 테스트 수행 등의 과정을 거치며 이 모든 빌드 과정은 Grunt를 사용하여 자동화하고 있습니다. 빌드가 끝난 파일들은 AWS (Amazon Web Service)의 S3 저장소로 배포하고 있습니다. 배포 과정 역시 Grunt의 task로 자동화되어 있습니다.코드 관리: 모든 코드는 Jenkins로 통합되어 자동화된 테스트를 통과해야 합니다. 모든 커밋은Gerrit을 통해 다른 엔지니어의 리뷰를 거쳐야만 머지를 할 수 있습니다. 따라서 모든 코드는 적어도 둘 이상의 엔지니어가 이해하고 있습니다. 같은 코드에 대해 더 좋은 설계가 있는지 논의하면서 함께 코드를 발전시켜 나갑니다. 더 좋은 설계가 발견될 때마다 수시로 리팩토링을 진행합니다.프로젝트 관리: 디자이너와 엔지니어 그리고 기획에 참여하는 데이터 분석가 등은 Trello를 이용해 태스크와 이슈를 관리합니다. 일주일을 한 번의 스프린트로 보고 매주 월요일에 일을 분배하고 금요일에 회고를 합니다. 이 과정에서 엔지니어도 기획에 능동적으로 참여할 수 있으며, 어떤 데이터를 어떤 형태의 그래프로 보여주어야 효과적인지를 함께 고민할 수도 있습니다.그림2. 트렐로를 이용한 프로젝트 관리지속적으로 고민하는 부분성능 이슈: 대시보드에는 많은 수치 데이터를 다룹니다. API 서버로부터 하나의 큰 JSON 데이터를 받아서 시간별/일별/요일별/날씨별/최고기온별/평일휴일별 방문객 정보, 방문전환율/체류전환율/구매전환율 등의 지표를 그리기 위한 데이터로 가공합니다. 여기에는 계산량이 적지 않기 때문에 성능에 대한 고민을 많이 하게 됩니다. 연산 로직을 더 간단히 하거나 더 적게 Draw/Redraw 하는 방법을 고민하고 응답성을 향상시키기 위해 Async하게 연산하는 등의 고민을 합니다. 설계: 대시보드는 빠르게 업그레이드됩니다. 기능이 추가되고 변경됨에 따라 그에 맞는 좋은 설계도 계속해서 변합니다. 수시로 진행하는 리팩토링이 좋은 설계를 만든다고 생각합니다. 따라서 리팩토링에 쓰는 시간을 아까워하지 않습니다.테스트: 테스트는 매우 중요합니다. 특히 버그로 인해 잘못된 데이터가 보여지는 것은 용납될 수 없습니다. 그래서 데이터를 가공하는 로직에 대한 테스트는 엄격하게 수행됩니다. 설계 단에서도 테스트하기 쉬운 코드를 작성하려고 노력합니다.최신 기술: 조이의 프론트엔드 팀은 최신 기술에 민감합니다. Gulp, Angular 2.0, EcmaScript6, TypeScript, React와 같은 자바스크립트 최신 기술들에 관심을 갖고 그들의 기본 철학이나 장단점들을 파악하려고 노력합니다. 때때로 우리에게 더 잘 맞는 기술이 등장하면 과감하게 적용하기도 합니다.맺음말조이는 임베디드 기술과 빅데이터 기술을 보유한 기술 회사입니다. 그러나 프론트엔드 기술 역시 그 못지 않게 중요하게 생각하고 있습니다. 말뿐이 아니라 며칠 전에는 OKKY 자바스크립트 컨퍼런스에 후원을 하고 좋은 자바스크립트 개발자들을 만나기 위해서 부스를 차리기도 했습니다. 앞으로도 프론트엔드 기술 관련 컨퍼런스에 후원도 하고 기여도 계속 할 계획입니다.저도 조이에서 엔지니어로 일하면서 훌륭한 동료 엔지니어들과 함께 많은 성장을 했습니다. 무엇보다 기술적인 욕심과 의욕이 넘치는 분위기 속에서 일하는 것 자체가 즐겁고요. 혹시 이 글을 읽고 위와 같은 고민을 공유하고 폭풍 성장을 함께 할 멋진 자바스크립트 개발자가 있다면 이 글을 읽어보시길 바래요 :)그림3. OKKY 자바스크립트 컨퍼런스 부스#조이코퍼레이션 #개발팀 #개발자 #개발환경 #업무환경 #기업문화 #조직문화

와탭랩스 는 국내에서 보기드문 B2B SaaS 서비스 기업입니다. 그러다 보니 많은 도움도 받을 수 있었고 좋은 기업들도 많이 만날 수 있었습니다. 하지만 모든 것이 처음이다 보니 많은 실수들과 함께 커온 것도 사실입니다. 아래는 SaaS 기업들에게 꼭 필요한 내용들만 추렸습니다. 건너뛰거나 아직 진행 안한 내용들은 지금이라도 꼭 해보세요.  좋은 고객을 골라내세요. 와탭랩스는 서버 모니터링 서비스를 먼저 시작했습니다. 우리는 스타트업이 자사의 제품을 안정적으로 서비스하기 위해 우리의 제품을 사용할 거라 생각했습니다. 하지만 와탭에게 스타트업들은 생각처럼 좋은 고객은 아니였습니다. 그래서 우리는 서버 모니터링의 주요 고객층을 SMB 중에서 100대정도의 서버를 가진 기업으로 변경해야 했습니다. 우리는 초기에 좋은 제품을 만드는 일에 집중하고 좋은 고객을 찾는 과정을 허술히 생각했습니다만 그것은 큰 오판이였습니다. 우리는 우리가 만든 서비스를 사랑하는 사람들을 찾아 내는 데 최선을 다해야 합니다. 우리가 만든 제품의 가치를 지속적으로 발견해내는 고객들이 누군지 찾아 내야 합니다. 그러기 위해 계속 고객을 정의해 나가야 합니다."고객이 우리의 제품을 사는 것은 고객이 우리가 하는 일을 알아서가 아니라 우리가 고객이 하는 일이 무엇인지 알기 때문입니다." 계속, 끊임없이 고객을 분류하세요. 와탭의 서버 모니터링은 서비스에 가입하고 자사의 서비스에 에이젼트를 설치 한 후에 간단한 무료 모니터링을 시작으로 유료 기능까지 넘어가게 되어 있습니다. 반대로 와탭의 어플리케이션 모니터링은 가입 후 트라이얼 사용 후 유료 사용자로 넘어가게 구조화 되어 있습니다. 단계별 활성화 사용자와 비 활성화 사용자를 구별할 수 있어야 합니다. 단계별로 고객을 분류 할 수 없다면 분류할 수 있는 장치들을 마련해야 합니다.고객을 팬으로 만드세요. TV를 보면 많은 걸그룹과 남성그룹들이 나옵니다. 그리고 열성적이 팬들이 있죠. 그리고 팬들은 자신들만의 공간을 만들어 갑니다. 와탭도 그런 과정을 만들기 위해 노력하고 있습니다. 좋은 컨텐츠를 만들고 세미나를 열고 다양한 IT 행사를 지원합니다. 아직은 많이 어설프지만 와탭의 고객분들이 저희의 팬이 될 수 있도록 노력하고 있습니다. 와탭 사용자 분들은 앞으로 더 기대하셔도 좋습니다.  현재 줄 수 있는 가치로 고객을 유치하세요.항상 세일즈에게 당부드리는 이야기 입니다. 미래에 나올 기능으로 고객을 대하지 마라. 미래에 나올 A라는 기능을 대상으로 고객과 이야기 하면 고객은 A가 나올 때까지 기다립니다. SI 기술 영업인 경우에는 SI를 통해 제공 될 미래의 기능을 파는 것이지만 서비스를 파는 와탭랩스는 현재의 제공되는 서비스로 영업을 해야 합니다. 그렇기 때문에 현재 우리가 가지고 있는 제품이 고객에게 어떤 도움이 되는지 정확하게 이해하고 설명할 수 있어야 합니다. 이것은 와탭이 온라인 상에서 제공하는 마케팅에도 그대로 적용됩니다. 허황된 약속은 Churn Rate만 높일 뿐입니다. 우리가 고객에게 줄수 있는 가치를 정확히 전달해야 합니다. 이메일을 다양하게 사용하세요.와탭은 서비스를 오픈하고 처음에는 메일 서버를 만들어서 가입 인증 메일만 보냈습니다. 사용자가 쌓인 후에는 메일챔프를 사용해서 뉴스레터를 보내기 시작했죠. 이메일을 통해 튜토리얼을 보내거나, 교육 컨텐츠를 보내는 것도 좋은 방법입니다.Transactional Email을 사용하세요. 와탭도 이제 Transactional email을 추가하려고 준비 중에 있습니다. Transactional email은 가입 축하 / 유료 권유 / 패스워드 변경 등 가입 또는 사용 기간 및 상황에 맞쳐 자동으로 보내는 이메일 입니다. 대표적인 서비스로는 맨드릴 이 있습니다. Transactional Email을 사용해서 가입 축하 메일, 에이젼트 설치 튜토리얼 메일, 탈퇴 후 다시 돌아와 달라는 메일 등 다양한 메일을 보낼 수 있습니다.소셜 미디어를 사용하세요.제가 지금 사용하고 있는 브런치도 좋은 소셜 미디어 입니다. 제가 이 글 하나에 얼마나 많은 와탭링크를 남겼을까요? :) 유튜브 채널을 활용하는 것도 좋습니다. 페이스북은 이제 거의 필수죠. 회사마다 블로그도 운영하고 있을 것입니다. 슬라이드쉐어에 회사 관련한 많은 내용들을 올리는 것도 좋으며 큐오라도 적절하게 사용한다면 좋을 것입니다. 생태계를 배척하지 마세요. 와탭랩스는 클라우드협회의 회원사입니다. 클라우드 협외의 많은 분들이 다양한 경험을 바탕으로 국내 클라우드 사업과 SaaS 사업의 발전을 위해 노력하고 있습니다. 혹시 해외 사례와 비교하다보니 지엽적인 한계가 명확히 보일지도 모릅니다. 그럼 같이 들어와서 바꿔가면 됩니다. 와탭랩스가 서비스하는 IT 모니터링은 MSP(Managed Service Provider)와 영업을 전문으로 하는 리셀러사들이 복잡하게 얼켜있는 생태계를 구성하고 있습니다. 와탭은 좋은 솔루션을 제공하는 기업으로써 해당 생태계의 좋은 구성원이 되는 노력을 수년간 진행하고 있습니다. 자신의 생태계를 만들어 가세요. 최근 저희는 제2회 와탭 세미나를 개최했습니다. 이제 막 시작했지만 100명이나 모인 세미나였습니다. 규모를 키우다 보면 컨텐츠도 쌓일 것입니다. 와탭은 백엔드 서비스 기업들을 모인 백엔드클럽도 만들었습니다. 열심히 회원사로 활동도 해야겠지요. (아, 최근 열심히 못했습니다. 죄송합니다. ) 와탭은 성능 분석 전문가들이 모일 수 있는 플랫폼도 만들 계획입니다. 이처럼 직첩 다양한 생태계를 만들어 가는 것도 중요합니다. SaaS 세계에서는 이 모든 것들이 마케팅입니다. 회원 탈퇴를 숨기지 마세요.미국 엘리베이터에 닫음 버튼은 동작하지 않습니다. 장애인의 불편을 해소하고자 닫음 버튼을 막았지만 여전히 닫음 버튼이 엘리베이터에 있는 이유는 심리적 안정감(내가 엘리베이터의 문을 닫을 수 있다는)을 제공하기 위해서 입니다. 그런데 많은 서비스들이 회원 탈퇴를 숨기고 있거나 또는 애써 외면하고 있습니다. 숨긴다는 것보다는 신경을 안씀으로써 자연스레 숨겨지는 결과를 만들어 내는 것에 가까운것 같습니다. 이 또한 가입자에게는 심리적 압박감으로 다가올 수 있습니다. 그리고 사용하지 않는 사용자들만 사이트에 쌓이게 만드는 효과를 내기도 합니다. 차라리 탈퇴를 공개하고 탈퇴 시 이유를 묻는 과정을 넣는 것이 유리합니다. 탈퇴를 하는 이유를 조사하세요.정말 중요한 질문입니다. 왜 탈퇴를 하시는 건가요? 해당 질문은 탈퇴의 마지막 구간에서 집행하는 것이 좋습니다. 와탭랩스는 아직 해당 프로세스를 타고 있지 못합니다. 하지만 결국은 우리도 만들 예정인 프로세스입니다. 아쉽게도 한국은 서베이를 참 안해주는 국가로 알고 있긴 합니다. :)고객과 관계를 맺으세요.와탭은 무료 서비스와 트라이얼 서비스를 제공합니다. 물론 유료화가 최종 목표입니다. 그렇기 때문에 매일 아침 무료 고객과 트라이얼 고객의 서비스 이슈를 분석합니다. 알럿이 너무 많이 나온 고객에게 전화해서 이슈를 확인하고 도움을 드린다거나 설치에 곤란을 겪는 고객에게 전화를 드리고 시연을 진행하는 일들이 있습니다. 물료 유료 고객에게도 마찬가지입니다. 유료 고객에게는 성능 리포트를 무료로 제공해 드리기도 합니다. 신용카드를 통한 자동이체 프로세스를 만드세요. 대부부의 가맹점들이 공식적으로 지원하지 않는 것이 신용카드를 통한 자동이체 프로세스입니다. 특히 한국에서는 어떤 빌링사에서도 공식적으로 지원하고 있지 않습니다. 하지만 SaaS 서비스 기업이라면 꼭 진행하셔야 합니다. 혹 당장 안해준다면 고객을 조금만 모은다음에 다시 연결해 보세요. #와탭랩스 #와탭 #SaaS #인사이트 #운영 #SaaS서비스 #SaaS기업

여러 인공지능 서비스가 우후죽순 생겨나고 있습니다. 그리고 각각의 '인공지능 비서'들이 내세우는 주요 기능 중 하나는 바로 일정 관리죠. 그럴만도 한것이 일정관리야 말로 인간이 가장 큰 보조를 받을 수 있는 영역 중 하나이기 때문이라고 할 수 있겠습니다.개인 비서가 없어봐서 모르겠지만 영화나 드라마를 보면 주로 훤칠하게 잘생긴, 또는 아름다운 비서가 회장님이 묻기도 전에 그의 다음 일정을 알려줍니다. 내가 언제, 어디서, 무엇을 해야 하는지 끊임 없이 기록하고 상기 시켜주는 사람이 옆에 있다면 나의 삶도 여러모로 편해질수 있지 않을까요.이러한 측면에서 볼 때 다양한 인공지능 서비스가 나오고 있다는 점은 환영 할 일이지만, 그 서비스들이 실질적으로 사람들의 삶에 도움이 되는 기능들을 갖추고 있느냐는 완전히 다른 차원의 질문이 될 수 있습니다. 이름만 인공지능일 뿐이지 할줄 아는 것이라고는 내가 입력한 일정을 당일 아침에 읊어주는 수준이라면, 그것을 '비서'라고 부르기에는 부족할지 모릅니다.대부분의 사람들이 일정을 놓치게 되는 이유는 주로 해당 일정을 기록해두지 않기 때문입니다. 바쁜 생활 속에서 모든 일을 일일히 기록하기는 매우 어렵고, 나중에 해야지라는 생각으로 묻혀두었던 일정들은 어느새 지나있기 마련이죠.진정으로 똑부러지는 일정 도우미라면 내가 일정을 직접 입력하기도 전에 내가 선호할 만한 일정들을 먼저 정리하여 제시할 수 있어야 합니다. 우리는 여러개의 일정 중 가장 끌리는 것을 선택하기만 하면 되는것이죠. 그렇다면 위와 같이 사용자가 일정을 입력하기 전 먼저 선택지를 제시하기 위해서는 무엇이 필요할까요?현재 히든트랙팀에서 제공하고 있는 일정구독서비스, 린더( https://linder.kr )는 화장품 세일일정, 학교 학사일정, 프로야구 경기 일정 등 다양한 일정들을 한데 모아 개인의 캘린더로 구독 받을 수 있도록 돕고 있습니다. 현재까지 약 2만명의 사용자가 7천개가 넘는 다양한 일정들을 받아보고 있죠.아직 린더의 데이터는 아이돌 스케줄, 학사일정, 프로야구 경기일정 등에 국한되어 있지만, 이후 공연 티켓팅, 쇼핑몰 세일 등 다양한 분야로 확장해나갈 계획입니다. 기존에 심한 건망증으로 매번 놓쳤던 티켓팅이나 세일 일정이 있다면 린더를 통해 해당 일정을 놓치지 않고 실행에 옮길수 있게 되는것이죠.내가 직접 기록하지 않더라도 내 캘린더의 표시 되어있는 일정을 통해 행사나 이벤트에 참여할 수 있으며 주요 일정들에 대해서는 푸시알림을 통해 일정 시작 전 행사 정보를 파악 할수 있습니다. 락페스티벌을 좋아하시는분이라면 주요 락페스티벌의 티켓팅 및 공연 일정을 받아볼수 있고, 마라톤을 좋아하시는 분이라면 연간 마라톤 일정을 미리 확인 할 수 있게 되는것이죠.현재 린더는 캘린더를 통해 일정을 제공하고 있지만 이는 어디까지나 린더가 정보를 제공하는 여러 채널 중 하나일뿐입니다. 포화 된 앱 시장에서 돌파구를 찾고자 일시적으로 캘린더 플랫폼을 사용하고 있지만, 저희가 확보하고 있는 일정 데이터는 캘린더 뿐만이 아닌 모바일앱, 챗봇, AI스피커 등 다양한 형태로 제공 될 수 있습니다.캘린더에 표시도 안 한 2학기 수강신청을 10분 전에 내게 먼저 알려줄수 있는 앱이 있다면 멋지지 않을까요. 아침에 일어나자마자 고대하던 신상 구두가 출시 되었음을 알려주는 스피커가있다면 사랑스럽지 않을까요.잊고 있었던 티켓팅, 화장품 세일, 축구 경기, 신상 출시를 알려주는 당신만의 비서를 만들기 위해 저희 팀에서는 지속적으로 서비스를 개선해나가고 있습니다.아직 써보지 못하셨다면 사용해보신후 가감없는 피드백 부탁드리며, 내가 만들어도 이것보다 잘만들겠다 싶으신분이 있으시면 제게 연락주세요 ( [email protected] ). 제가 잘 꼬드겨서 저희팀으로 모셔갈수 있도록 하겠습니다 :)2017년 8월 2일. 목을 다쳐 하루종일 침대에 누워있지만 더 이상 잠은 안오는 어느날 밤.#히든트랙 #챗봇 #기술기업 #개발자 #개발팀 #인사이트 #경험공유

“매일매일 새로운 도전으로 채워지는 자리” – 패스트캠퍼스에서 일하는 콘텐츠 마케터 이야기“마케팅 중 유효한 것은 콘텐츠 마케팅 뿐이다.” – 세스 고딘<보랏빛 소가 온다>를 쓴 세계적인 마케팅 구루 세스 고딘의 말처럼 콘텐츠 마케팅은 마케팅의 주류로 자리잡으며 전통적인 광고의 입지를 위협하고 있습니다. 그런데 콘텐츠 마케팅은 범주가 넓어 기업 특성에 따라 실무에서 담당하는 업무가 다양한데요. 이번 글에서는 패스트캠퍼스의 콘텐츠 마케터들은 무슨 일을 어떻게 하는지 자세히 알려드리고자 프로그래밍팀 시니어 콘텐츠 마케터 김하림님과 파이낸스팀 콘텐츠 마케터 이유나님을 모시고 인터뷰를 진행했습니다.안녕하세요 하림님 유나님, 오늘 인터뷰에 응해 주셔서 감사합니다. 간단하게 자기소개 부탁드려도 될까요? 안녕하세요, 프로그래밍팀 시니어 콘텐츠 마케터 김하림입니다. 지난주에 막 입사한 지 1년이 되었어요.안녕하세요, 저는 파이낸스팀 콘텐츠 마케터 이유나라고 합니다. 패스트캠퍼스에서 일한 지 이제 9개월 째고요. 두 분께서는 패스트캠퍼스에 합류하기 전 무슨 일을 하셨는지, 어떤 계기로 패스트캠퍼스 콘텐츠 마케터로 입사하게 되셨는지 궁금합니다. 패스트캠퍼스에 오기 전에는 웹디자인 일을 하고 있었는데, 회사 규모가 작아 세금계산서 발행부터 제안서 작성까지 회사 운영의 전과정에 참여해야 하다 보니 웹디자인에만 몰두할 수 있는 환경은 아니었어요. 전문성을 가지고 한 가지 일에 좀 더 집중하고 싶어 회사를 그만두었습니다. 그러다 채용공고를 살펴보던 중 패스트캠퍼스의 콘텐츠 매니저(지금은 콘텐츠 마케터로 직함이 바뀌었죠) 자리를 발견하게 되었고요. 제가 할 수 있는 다양한 일들을 업무 역량으로 발휘할 수 있을 것 같아 지원했어요. 저는 지금 마지막 학기를 보내고 있는 대학생이에요. 경영을 전공했고, 교육 분야에도 관심이 있어 국어교육학과를 복수전공하고 있었어요. 제가 흥미를 느낀 이 두 분야를 접목해 할 수 있는 일을 찾다 교육업에 있는 마케터 일이 저에게 딱 맞을 것 같아 지원서를 넣었던 기억이 납니다. 인턴으로 입사했다 정직원으로도 계속해서 함께하는 중이예요. 유나님께서는 인턴 기간이 종료된 후에도 이곳에서 일하고 계신데, 패스트캠퍼스를 선택하신 이유가 무엇일까요? 패스트캠퍼스에서는 인턴이라도 정직원과 같은 일을 하면서 눈치 보지 않고 자기 의견을 낼 수 있던 것이 좋았어요. 저에게는 자기발전을 계속할 수 있는지가 직업을 선택할 때 중요한 기준인데 여기에 맞고, 사회 초년생으로서 일을 배우기에도 좋은 환경인 것 같아 정직원으로 계속 일하고 있습니다. 제가 막 입사했을 때, 당시 팀장님께서 제 직무에 대해 설명해주셨던 것이 기억에 남아요. “프로덕트 매니저가 오프라인에서 기획을 하는 사람이면 콘텐츠 마케터는 온라인에서 기획을 하는 사람이다”라는 말이었는데 저희는 고객분들이 온라인에서 접하는 모든 콘텐츠를 기획·제작하고 글을 쓰는 만큼 일리가 있는 것 같아요. 기획자, 제작자, 에디터의 역량을 모두 발휘해야 하는 사람이 콘텐츠 마케터라고 생각합니다. 하림님의 말씀에 더해, 우리 회사 콘텐츠 마케터가 맡는 특별한 일 중 하나는 상세페이지를 기획 및 디자인해 고객을 설득하는 글쓰기를 한다는 것이에요. 마케터라 하면 광고 크리에이티브를 제작하는 데 업무의 초점이 맞춰져 있다는 느낌이지만, 여기서는 기획 역량까지 발휘해야 하는 점이 특징이죠. 콘텐츠 마케터로서 다양한 일을 하고 계시는데, 어느 정도 정해진 일과가 있을까요? 하루 일과를 딱 잘라서 말하긴 어렵습니다. 그때그때 담당하는 일의 중요도가 달라져서요. 우선 프로덕트 매니저 분이 새로운 강의 기획을 완성하시면 신규 상세페이지를 제작하고, 기존 강의를 업그레이드해 오시면 그에 맞게 기존 상세페이지의 내용을 수정합니다. 홍보 진행이 원활하지 않으면 팀원들과 트러블 슈팅을 통해 상세페이지나 광고 크리에이티브를 손보기도 하고 강사 인터뷰, 수강생 인터뷰 혹은 블로그 게시물이나 카드뉴스 형태의 오가닉 콘텐츠를 발행하기도 합니다. 업무 진행에 있어 큰 틀은 있겠지만 그때그때 업무의 우선순위가 달라져요. 일이 많아 야근할 때도 종종 있고요. 패스트캠퍼스 콘텐츠 마케터 직무, 입사 전 생각했던 것과 실무를 진행하는 것에 차이가 있나요? 저는 비슷한 것 같아요. 간단한 퍼블리싱, 마크업(HTML/CSS로 코딩을 하는 것)을 할 수 있는 사람으로서 이런 스킬들이 상세페이지 제작 업무에 도움이 될 거라고 생각했거든요. 입사 전 필수적으로 갖춰야 할 스킬은 아니었지만 업무를 진행하다 보니 마크업을 알아서 더 도움이 되는 게 많았어요. 그런데… 트러블 슈팅이 이렇게 많을 줄은 몰랐네요. 하하. 저는 하림님과 반대예요. 콘텐츠 마케팅이 이렇게까지 다양한 능력을 요구하는 일인 줄 전혀 몰랐어요. 업무 스킬은 물론 담당하는 강의에 대한 지식적인 부분까지도요. 깊게 파고들 필요는 없지만 얕고 넓은 지식이 필요한 일이더라고요.물론 하림님처럼 업무와 관련된 스킬을 가지고 입사하시면 실무에 확실히 도움 되는 부분이 있어요. 포토샵이나 HTML/CSS 같은 것들요. 하지만 저의 경우에는 포토샵도 못 다룰 만큼 아무것도 모르는 상태로 일을 시작했는데도 필요한 것들을 배워 가며 일할 수 있는 환경이라 괜찮았어요. 그 과정에서 성장하고 있는걸 스스로도 느낄 정도에요.지금 패스트캠퍼스에서는 프로그래밍, 데이터 사이언스, 마케팅, 외국어 등 다양한 팀에서 콘텐츠 마케터를 채용 중인데요. 팀별로 콘텐츠 마케터가 갖춰야 할 배경지식, 선호하는 스킬셋이 다를까요? 크게 차이는 없는 것 같아요. 합류하는 팀에 따라 만들게 되는 콘텐츠의 성격은 달라질 수 있지만 배경지식이 필수는 아니거든요. 프로덕트 매니저 분들이 작성하신 기획 문서를 읽고 핵심이 되는 부분을 짚어 콘텐츠로 만들어낼 수 있으면 됩니다. 이해하기 어려운 부분은 프로덕트 매니저 분들께 물어보면 어느 팀에서건 친절하게 알려주실 거예요. 맞아요. 저도 파이낸스 분야를 공부하며 콘텐츠를 만들고 있는데, 아는 게 점점 많아지고 있는 것 같아 뿌듯합니다. 콘텐츠 마케터는 끊임없이 새로운 것들을 배워야 하는 직무 같은데요. 패스트캠퍼스에서 콘텐츠 마케터로 일하며 가장 힘든 점은 무엇인지 솔직하게 말씀해 주신다면? 하나의 콘텐츠에 오랜 시간을 투입할 수 없는 점? 일주일에 새로운 상세페이지를 세 개씩 만들 때도 있다 보니 한 가지 업무만 집중해서 파고들 시간적 여유가 없어요. 특히 트러블 슈팅이 많이 발생하다 보면 업무 시간이 절대적으로 부족하죠. 유나님 말씀에 더해, 강의마다 특징을 가장 잘 보여줄 수 있는 상세페이지를 만들기 위해 고민하는 게 재밌으면서도 어려운 일 같아요. 이런 부분에 대해 어떤 도움을 드릴 수 있을까 다른 시니어 분들과 함께 고민 중이고요. 그리고 솔직히 말하자면, 일이 정말 많아요. 그게 제일 힘들죠. 업무 과다로 고생이 많으신데, 힘든 점들이 있음에도 이 일을 계속하게 만드는 원동력은 무엇인가요? 일은 많지만 업무 방식에 제한은 없어서 이것저것 새로운 시도를 해 볼 여지가 있다는 게 좋아요. 상세페이지를 수정했거나 새로운 광고 크리에이티브를 만들었는데 효율이 좋다거나, 오가닉 콘텐츠를 발행했는데 커뮤니티 등에 업로드되는 등 좋은 반응을 얻었다거나 하면 보람도 있고요. 틀에 박힌 일을 하지 않는다는 점이 재밌어요. 맞아요. 새로운 시도에 대한 제재가 없으니 할 수 있는 게 많아서 좋죠. 성과에 따른 연봉협상도 유연하게 이뤄지고요. 어떤 콘텐츠 마케터를 동료로 맞이하고 싶으신지 궁금합니다. 새로운 시도에 대한 거리낌이 없으신 분. 새로운 일이 주어졌을 때 ‘저는 이거 못하겠어요’가 아니라 ‘이것도 저것도 해 볼게요’라고 말할 수 있는 분! 팀원들과 협업을 잘할 수 있는 분. 프로덕트 매니저, 퍼포먼스 마케터의 의견을 반영해 콘텐츠를 제작하고 배포하기 때문에 커뮤니케이션 능력이 좋다면 일을 잘할 수 있을 것 같아요. 거기에 하나 더, 자신의 의견만 고집하기보다 다른 사람의 의견을 잘 받아들일 수 있는 분. 서로의 잘잘못을 따지기보다 더 나은 방향을 위해 협업하고 있다는 걸 잊지 않는 분이면 좋겠어요. 쓰는 걸 두려워하지 않는 분이면 정말 좋고요. 맞아요. 포토샵이나 워드프레스 스킬들은 모르셔도 괜찮아요. 저희가 알려드릴게요! 마지막 질문입니다. 두 분께 패스트캠퍼스란 어떤 곳일까요? 매일매일 변화무쌍한 곳. 틀에 박힌 일을 하지 않아요. 오늘, 지금입니다. 오늘이 쌓여서 내일이 되고 매일이 되는데, 그 오늘이 매일매일 새로워요.* 패스트캠퍼스 콘텐츠 마케터는? *  패스트캠퍼스 고객들이 접하게 되는 모든 접점을 컨트롤하는 역할을 담당합니다. 기획 과정에 참여하는 것은 물론 교육 콘텐츠 상세페이지를 제작하고, 매력적인 광고 크리에이티브를 만들고, 강사와 수강생들의 목소리를 전달하기도 합니다. 즉, 패스트캠퍼스에서 만들어지는 모든 콘텐츠의 외모를 결정하고 그 톤앤매너를 관리합니다.

안녕하세요. 데이블 백엔드 개발팀 최형주입니다.이번에 말씀드릴 내용은 서버 없는 컴퓨팅(Serverless Computing)의 널리 사용되는 AWS(Amazon Web Service)의 Lambda에 대한 내용입니다. AWS Lambda는 메모리 설정값에 따라 CPU 파워가 결정되는데, 그 메모리 설정값에 따라 CPU 파워가 어떻게 변화하는지에 대한 실험 내용을 설명하겠습니다. 처음에 AWS Lambda가 무엇인지 간략하게 소개를 하고 왜 이번 실험을 하게 되는지 배경 설명을 드릴 것입니다. 그다음 메모리 설정값에 따른 CPU 파워는 어떻게 결정되는지를 규명하고 마지막으로 이번 포스트를 간략히 요약겠습니다.목차1. AWS Lambda란?2. 실험배경3. 메모리 설정값과 CPU 파워의 관계4. 요약AWS Lambda란?AWS Lamba의 웹사이트AWS Lambda는 이벤트에 응답하여 코드를 실행하고 자동으로 기본 컴퓨팅 리소스를 관리하는 서버 없는 컴퓨팅 서비스입니다. 즉 코드를 업로드 하기만 하면 높은 가용성과 확장성을 보장하는 Lambda 플랫폼에서 코드를 실행합니다.AWS Lambda를 사용의 장점은 서버관리 불필요(Serverless), 지속적인 조정(Scaling), 밀리 초 단위의 측정 및 과금(Demand-based Pricing)입니다. 즉 서버를 프로비저닝(Provisioning)하거나 관리할 필요 없이 AWS Lambda에서 코드를 자동으로 실행하기 때문에 코드를 작성하고 AWS Lambda에 업로드하기만 하면 됩니다. 또한, 각 트리거에 대한 응답으로 코드를 실행하여 애플리케이션을 자동으로 확장하거나 축소합니다. 즉 코드는 병렬로 실행되고 각 트리거는 개별적으로 처리되어 정확히 워크로드(Workload) 규모에 맞게 조정됩니다. 과금 방식은 100밀리 초 단위로 코드가 실행되는 시간 및 코드가 트리거 되는 회수를 기준으로 요금이 부과됩니다. 코드가 실행되지 않을 때는 요금이 부과되지 않습니다.실험 배경AWS Lambda의 과금은 요청 요금과 컴퓨팅 요금의 합으로 계산됩니다. 요청 요금은 Lambda 함수를 호출한 총 요청 수에 대해 요금을 부과하고, 컴퓨팅 요금은 사용자가 업로드한 코드를 실행한 시간을 계산하여 100ms당 요금을 부과합니다. 컴퓨팅 요금은 사용자가 설정한 메모리 크기에 선형 비례하여 다르게 부과됩니다. 예를 들어 128MB 메모리에서는 100ms당 0.000000208$이고 256MB는 128MB의 약 두 배인 0.000000417$입니다. 그리고 512MB에서는 256MB의 두 배인 0.000000834$입니다. 또한, 더 큰 메모리를 사용할수록 더 큰 CPU 파워를 제공합니다.가장 큰 메모리 설정값을 사용하면 좋겠지만, 비용적인 측면을 고려해볼 때 사용자 입장에서의 사용 목적은 AWS Lambda로부터 최소한의 요금으로 최대한의 계산 효율을 뽑아내는 것입니다. 이 목적을 달성하기 위해서는 Lambda 함수를 실행할 때 메모리의 크기와 CPU의 파워(코어 수, 연산능력)를 명확하게 규명할 수 있어야 합니다. 메모리 크기는 사용자가 설정할 수 있습니다. 하지만 아쉽게도 아마존에서는 CPU 용량은 설정한 메모리 크기에 비례하여 결정된다고만 설명되어 있고 어느 정도의 성능을 가졌는지 명시하지 않고 있습니다.하지만 데이블의 백엔드 개발팀에서, 실험을 통하여 AWS Lambda에서 메모리 설정값에 따라 CPU 파워가 어떻게 변하는지 규명해냈습니다. 이제 그것을 이 포스팅을 통해 설명해 드리고자합니다.메모리 설정값과 CPU 파워의 관계"설정한 메모리 크기와 CPU 파워는 지수적 감쇠 관계(Exponential Decay)를 보인다"앞서 "CPU 파워는 메모리 설정한 값에 비례하여 증가한다”라고 했습니다. "그러면 어느 정도로 어떻게 비례하는가?”, “당연히 선형관계 아닌가?"라는 질문이 자연스럽게 나올 것입니다. 저희는 이 질문에 대답하기 위해 각 메모리 설정값별로 100만 번의 덧셈연산을 하여 각 설정 별 처리시간을 계산해 보았습니다. 다음 [그림 1]은 100만 번의 덧셈 연산을 했을 때 처리시간을 나타낸 그래프입니다. X축은 할당한 메모리의 크기를 나타내고 Y축은 처리시간을 초 단위로 측정한 것입니다. 보시는 바와 같이 처리시간은 메모리 크기에 따라 지수적으로 감소함을 알 수 있었습니다. 그러므로 AWS Lambda에서는 설정한 메모리 크기와 CPU 파워는 지수적 감쇠 관계(Exponential Decay)를 보인다고 결론을 내릴 수 있습니다. 예를 들면 현재 설정한 메모리보다 2배 높은 CPU 파워를 사용하고 싶으면 2배로 큰 메모리 용량을 설정해야 합니다.[그림 1] 메모리 설정값에 따른 처리시간필요로 하는 메모리 크기와 사용하는 응용에 따라 다르겠지만, 일반적으로 메모리의 크기에 상관없이 사용하는 비용이 거의 같다고 얘기할 수 있습니다. [그림 2]는 앞서 100만 번 덧셈 연산을 1만 번 호출했을 때의 각 메모리 설정값 별 요금을 나타낸 것입니다. X축은 설정한 메모리 크기이고 Y축은 각 메모리 설정값 별 요금입니다. 보시는 바와 같이 분포가 급격히 변하지 않고 대체로 균일한 것을 알 수 있습니다.[그림 2] 메모리 설정값에 따른 요금하지만 프로그램의 실행 시간은 단순히 CPU 파워로만으로 처리 시간이 결정되지 않기 때문에 다양한 요인을 검토해야 합니다. 알고리즘의 시간복잡도, 메모리의 크기와 접근 횟수, 네트워크 비용 등 다양한 것들이 처리 시간에 영향을 미치기 때문에 단순히 메모리 설정값을 늘려서 사용하는 방법은 옳지 못합니다. 그러므로 위 자료를 참고 용도로만 사용하셔서 하고자 하는 목적에 맞게 가장 최적의 메모리 설정값을 설정하시면 됩니다.요약AWS Lambda는 대표적인 서버 없는 컴퓨팅 서비스입니다. AWS Lambda에서 뛰어난 가성비를 얻고자 할 때는 각 설정값에 따라 제공하는 자원을 예측할 수 있어야 합니다. 여러 설정값 중 가장 성능에 큰 영향을 미치는 것은 사용하고자 하는 메모리 크기인데 이 크기에 따라 CPU 파워가 결정됩니다. 하지만 각 메모리 설정값에 따른 CPU 파워 정보를 아마존에서 제공해 주지 않고 있으므로 실험을 통해서 확인하였습니다. 실험 결과 설정한 메모리 크기와 CPU 파워는 지수적 감쇠 관계(Exponential Decay)를 규명했습니다. 이 규명은 단순한 프로그램에서만 확인한 것이기 때문에 최고의 효율을 가지는 AWS Lambda를 사용하기 위해서는 그 밖의 다양한 것들을 고려하여 설정해야 합니다.  기타머신 성능 및 정보- 사용하는 CPU는 Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2666 v3 @ 2.90GHz, 코어의 개수는 2개, 그리고 캐시의 크기는 25600 KB 임(사용하는 Microcode는 바뀔 수 있음)- 메모리는 약 3.67GB를 가짐실험에 사용한 Lambda 함수import osimport multiprocessingimport timeimport subprocessdef lambda_handler(event, context):mem_bytes = os.sysconf('SC_PAGE_SIZE') * os.sysconf('SC_PHYS_PAGES')mem_gib = mem_bytes/(1024.**3)num_cores = multiprocessing.cpu_count()#start_time = time.time()print subprocess.check_output ('vmstat -s', shell=True)sum = 0for i in range(1000000):sum += iif sum 000 == 0:print subprocess.check_output ('vmstat -s', shell=True)print subprocess.check_output ('vmstat -s', shell=True)hostname = subprocess.check_output ('hostname', shell=True)cpuinfo = subprocess.check_output ('cat /proc/cpuinfo', shell=True)meminfo = subprocess.check_output('cat /proc/meminfo', shell = True)print hostnameprint '--------------------------------------------------------------\n\n'print 'CPU Information'print cpuinfoprint '--------------------------------------------------------------\n\n'print 'Memory Information'print meminfoprint '\n\n\n\n'참고 자료https://aws.amazon.com/ko/lambda/details/#데이블 #개발 #개발자 #인사이트 #꿀팁 #AWS #조언

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