제 깃헙블로그 https://heelog.github.io/about/ 에서 동시에 포스팅을 진행하고 있습니다.개발 관련 글을 보기에는 블로그를 통하시는 것이 더 좋습니다!안드로이드에서 색상을 표현할 때는 #AARRGGBB 형태로 표현한다. 앞의 AA 자리에 16진수를 이용하여 투명도를 표현해줄 수 있다. 범위는 0~255이다.0%~100% 투명도 값  100% — FF99% — FC98% — FA97% — F796% — F595% — F294% — F093% — ED92% — EB91% — E890% — E689% — E388% — E087% — DE86% — DB85% — D984% — D683% — D482% — D181% — CF80% — CC79% — C978% — C777% — C476% — C275% — BF74% — BD73% — BA72% — B871% — B570% — B369% — B068% — AD67% — AB66% — A865% — A664% — A363% — A162% — 9E61% — 9C60% — 9959% — 9657% — 9456% — 9156% — 8F55% — 8C54% — 8A53% — 8752% — 8551% — 8250% — 8049% — 7D48% — 7A47% — 7846% — 7545% — 7344% — 7043% — 6E42% — 6B41% — 6940% — 6639% — 6338% — 6137% — 5E36% — 5C35% — 5934% — 5733% — 5432% — 5231% — 4F30% — 4D28% — 4A28% — 4727% — 4526% — 4225% — 4024% — 3D23% — 3B22% — 3821% — 3620% — 3319% — 3018% — 2E17% — 2B16% — 2915% — 2614% — 2413% — 2112% — 1F11% — 1C10% — 1A9% — 178% — 147% — 126% — 0F5% — 0D4% — 0A3% — 082% — 051% — 030% — 00참고한 블로그: 커피한잔의 여유와 코딩#트레바리 #개발자 #안드로이드 #앱개발 #인사이트 #경험공유 #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

* 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 페이지5편: 라우트 마스킹6편: 서버 사이드7편: 데이터 가져오기8편: 컴포넌트 스타일링9편: 배포하기 - 현재 글개요아래와 같은 궁금증이 생긴 적이 있나요?어떻게 내가 만든 Next.js 애플리케이션을 배포할 수 있나요?아직 배포에 대해 이야기하지 않았지만 배포하는 것은 꽤 간단하고 직관적입니다.Node.js를 동작할 수 있는 곳이라면 어디든 Next.js 애플리케이션을 배포할 수 있습니다. 매우 간단한 ▲ZEIT now로 배포하는 데에도 불구하고 어떤 잠금 장치도 없습니다.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.Build와 Start처음으로 프로덕션에 우리의 Next.js 애플리케이션을 빌드해야 합니다. 빌드는 최적화된 프로덕션의 코드 세트를 생산합니다.이를 위해 간단히 다음의 npm 스크립트를 추가하세요:그런 다음 하나의 포트에서 Next.js를 시작해야 합니다. 사이드 렌더링을 수행하고 페이지를 제공합니다. (위의 명령으로 빌드됩니다)이를 위해 다음의 npm 스크립트를 추가하세요:이러면 3000 포트에서 우리의 애플리케이션이 시작됩니다.이제 프로덕션에서 애플리케이션을 동작시키 위해 다음의 명령어를 실행할 수 있습니다:두 개의 인스턴스 실행하기애플리케이션의 인스턴스 두 개를 실행시켜 봅시다. 대부분 앱을 수평으로 확장하기 위해 이 작업을 수행합니다. 처음으로 start npm 스크립트를 다음과 같이 변경해봅시다:만약 Winodws라면 next start -p %PORT%로 스크립트를 변경해야 합니다.이제 애플리케이션을 처음으로 빌드해봅시다.npm run build그러면 터미널에서 다음의 명령어로 실행시켜 봅시다:PORT=8000 npm startPORT=9000 npm startWinodws에서는 다른 명령어를 실행시켜야 합니다. 하나의 옵션은 애플리케이션에 cross-env npm 모듈을 설치하는 것입니다.그런 다음 커맨드 라인에서 cross-env PORT=9000 npm start를 동작시켜 주세요.두 개의 포트 모두에서 애플리케이션에 접근할 수 있나요?- 네. http://localhost:8000와 http://localhost:9000 둘 다 접근할 수 있습니다.- http://localhost:8000에서만 접근 가능합니다.- http://localhost:9000에서만 접근 가능합니다.- 둘 다 접근할 수 없습니다.한 번의 빌드로 많은 인스턴스 실행시키기보다시피 애플리케이션을 한 번 빌드해야 합니다. 그런 다음 원하는만큼의 많은 포트들을 시작할 수 있습니다.▲ZEIT now에 배포하기Next.js 애플리케이션을 빌드하고 시작하는 방법을 배웠습니다. npm 스크립트를 사용하여 모든 것을 수행했습니다. 그래서 원하는 배포 서비스를 사용해서 동작하도록 애플리케이션을 설정할 수 있습니다.하지만 ▲ZEIT now를 사용하면 딱 한 번의 과정만 수행하면 됩니다.다음과 같은 npm 스크립트만 추가해주세요:그런 다음 now를 설치해주세요. 설치 후 다음 명령어를 적용해주세요:now기본적으로 애플리케이션의 루트 디렉터리 안에서 "now" 명령어를 실행합니다.여기에서 애플리케이션을 시작하는 포트로 8000 포트를 지정했지만 ZEIT now에 배포할 때 변경하지 않았습니다.그러면 ZEIT now에 배포할 때 애플리케이션에 접근할 수 있는 포트는 어떤 것일까요?- 8000- 443 (혹은 언급되는 포트가 없음)- URL에 언급한 모든 포트- 에러를 표시한다. "443 포트에서만 시작할 수 있습니다"ZEIT는 항상 443 포트를 사용합니다실제로 8000 포트에서 애플리케이션을 시작해도 now에 배포될 때는 443 포트를 사용해서 접근할 수 있습니다. ("https" 웹사이트의 기본 포트)이것은 ▲ZEIT now의 특징입니다. 원하는 포트에서 애플리케이션을 시작해야 합니다. ▲ZEIT now는 항상 443 포트로 매핑합니다.로컬에서 애플리케이션 빌드하기▲ZEIT now는 npm build 스크립트를 발견하고 빌드 인프라 내부에 빌드합니다.하지만 모든 호스팅 제공자가 이와 같은 것을 가지고 있지는 않습니다.이 경우 로컬에서 다음의 명령어를 사용해서 빌드할 수 있습니다:npm run build그런 다음 .next 디렉터리를 사용하여 애플리케이션을 배포하세요.커스텀 서버를 사용하여 애플리케이션 배포하기우리가 막 배포한 애플리케이션은 커스텀 서버 코드를 사용하지 않았습니다. 하지만 만약 사용한 경우에는 어떻게 배포할 수 있을까요?다음의 브랜치로 체크아웃하세요:커스텀 서버를 사용하여 애플리케이션을 실행하기 위해 애플리케이션에 Express를 추가해주세요:npm install --save express애플리케이션 빌드하기이를 위해 next build를 사용하여 애플리케이션을 배포할 수 있습니다. 다음의 npm 스크립트를 추가해주세요:애플리케이션 시작하기프로덕션 애플리케이션임을 알리기 위해 커스텀 서버 코드를 생성해야 합니다.이를 위해 server.js로부터 이 코드를 살펴봅시다.이 부분을 살펴봅시다:그러면 프로덕션으로 이와 같이 애플리케이션을 시작할 수 있습니다.그래서 "npm start" 스크립트는 다음처럼 변경됩니다:마무리Next.js 애플리케이션을 배포하는 것에 대해 거의 다 배웠습니다.문서에서 Next.js 배포하기에 대해 더 배울 수 있습니다.배포에 대한 질문이 있다면 자유롭게 Slack에서 물어보거나 issue를 제출하세요.#트레바리 #개발자 #안드로이드 #앱개발 #Next.js #백엔드 #인사이트 #경험공유

Summary:이 포스팅은 LSTM에 대한 기본 개념을 소개하고, tensorflow와 MNIST 데이터를 이용하여 구현해봅니다.LSTM1. 개념 설명LSTM(Long Short Term Memory)은 RNN(Recurrent Neural Networks)의 일종으로서, 시계열 데이터, 즉 sequential data를 분석하는 데 사용됩니다.기존 RNN모델은 구조적으로 vanishing gradients라는 문제를 가지고 있습니다. RNN은 기본적으로 Neural network이기 때문에 chain rule을 적용하여 backpropagation을 수행하고, 예측값과 실제 결과값 사이의 오차를 줄여나가면서 각 시간 단계의 gradient를 조정합니다. 그런데, 노드와 노드(시간 단계) 사이의 길이가 길어지다보면, 상대적으로 이전의 정보가 희석됩니다. 이 문제는 시퀀스 상 멀리 떨어져 있는 요소, 즉 오래 전에 발생한 이벤트 사이의 연관성을 분석할 수 없도록 만듭니다.LSTM은 RNN의 문제를 셀상태(Cell state)와 여러 개의 게이트(gate)를 가진 셀이라는 유닛을 통해 해결합니다. 이 유닛은 시퀀스 상 멀리 있는 요소를 잘 기억할 수 있도록 합니다. 셀상태는 기존 신경망의 은닉층이라고 생각할 수 있습니다. 셀상태를 갱신하기 위해 기본적으로 3가지의 게이트가 필요합니다. Forget, input, output 게이트는 각각 다음과 같은 역할을 합니다.Forget : 이전 단계의 셀 상태를 얼마나 기억할 지 결정합니다. 0(모두 잊음)과 1(모두 기억) 사이의 값을 가지게 됩니다. Input : 새로운 정보의 중요성에 따라 얼마나 반영할지 결정합니다. Output : 셀 상태로부터 중요도에 따라 얼마나 출력할지 결정합니다.게이트는 가중치(weight)를 가진 은닉층으로 생각할 수 있습니다. 각 가중치는 sigmoid층에서 갱신되며 0과 1사이의 값을 가지고 있습니다. 이 값에 따라 입력되는 값을 조절하고, 오차에 의해 각 단계(time step)에서 갱신됩니다.2. 응용 (MNIST data)MNIST는 손으로 쓴 숫자 이미지 데이터입니다. 하나의 이미지는 가로 28개, 세로 28개, 총 784개의 값으로 이루어져 있습니다.Many-to-One model는 여러 시퀀스를 넣었을 때 나오는 최종 결과물만을 이용하는 모델입니다. 이를 이용하여 784개의 input으로 1개의 output값(A) 을 도출합니다. 이 A를 하나의 층에 통과시켜 10개의 숫자 label중 하나를 할당합니다.784개의 입력값을 사이즈가 28인 벡터가 28번 이어지는 시퀀스(time step)로 보고, input의 크기를 28, 시퀀스 길이를 28로 각각 설정합니다. 28개의 input은 C라고 표현되어 있는 LSTM 셀로 순차적으로 들어가게 됩니다.output의 크기는 셀의 크기와 같으며, 64로 설정하였습니다. 셀크기가 너무 작으면 많은 정보를 담지 못하기 때문에 적당히 큰 값으로 설정합니다. 전체 output은 64개의 값을 가지고 있는 벡터 28개의 집합이 되고, 마지막 벡터만 사용합니다.1층의 fully connected layer를 이용하여 64차원 벡터를 10차원으로 줄이고 softmax를 이용하여 0부터 9까지 중 하나의 값을 예측합니다.LSTM으로부터 나온 예측값을 실제갑과 비교하여 cost를 개산합니다. cost function은 cross-entropy를 이용합니다. AdamOptimizer를 이용하여 cost를 최소화하는 방향으로 모델을 최적화 시킵니다.3. 토의구현 시 어려웠던 점을 중심으로 서술하였습니다. 전체 코드는 여기를 참고해주세요.batch sizebatch_size = 128 batch_x, batch_y = mnist.train.next_batch(batch_size) MNIST의 train data의 크기는 55,000개 입니다. 이는 (55000, 784) 크기의 데이터를 학습시켜야 한다는 것을 의미합니다. 이것을 한번에 학습시킨다는 것은 매우 어려운 일입니다. 전체 데이터를 메모리에 올리기 힘들뿐만 아니라, 너무 큰 data 한번에 학습시키면 가장 작은 cost값으로 수렴하기 힘들어진다는 문제가 있습니다. (너무 작아도 마찬가지입니다.) 그렇기 때문에 큰 덩어리를 일정크기의 작은 덩어리로 잘라서 모델에 넣어 학습시는데, 이 작은 덩어리의 크기를 batch size라고 합니다.작은 덩어리로 짜르는 것이 중요한 이유는, 작은 덩어리 단위로 모델에 밀어넣고(propagation) 네트워크의 파라미터들을 조정(update)하기 때문입니다. batch size는 분석하려고 하는 데이터가 어떻게 구성되어있는지에 따라 결정되는 경우가 많습니다. 어떤 수준의 batch size가 좋다고 이야기하기 어렵고, 아주 크지 않은 값으로 설정합니다.unstack모델 구현 시 static RNN을 사용하였습니다. Static RNN에서는 unstack을 해주지 않으면 TypeError가 발생합니다.unstack( value, num=none, axis=0, name=‘unstack’)unstack은 R차원(rank)의 데이터를 R-1 차원으로 줄여주는 역할을 합니다. value로부터 axis 차원을 기준으로 num개로 자른다고도 할 수 있습니다. 이 예제로 예를 들어보겠습니다.batch_x = batch_x.reshape((batch_size, input_steps, input_size)) x = tf.unstack(X, input_steps, axis=1) outputs1, states1 = tf.nn.static_rnn(lstm_cell, x, dtype=tf.float32) 실제 학습이 진행되는 순서로 보자면, batch size만큼 불러온 인풋 데이터는 (128, 784)에서 (128, 28, 28) 형식의 3차원 벡터로 reshape해 줍니다. 그리고 다시 unstack을 통해 time step을 기준으로(axis=1) 28개의 텐서를 만듭니다. 다시말해, (128, 28, 28)이라는 3차원 형식의 벡터는 (128, 28)이라는 2차원 벡터 28개로 변환되어 모델에 입력되게 됩니다. 이런 변환이 필요한 이유는 28*28의 크기를 가진input들을 차례로 넣게 되면 처리속도가 제한적이기 때문입니다. unstack을 이용하면 하나의 batch 안에 있는 input을 한꺼번에 한줄씩 병렬적으로 처리할 수 있게 됩니다.Dynamic RNN에서는 unstack을 해주는 과정이 필요 없습니다. Static과 Dynamic의 차이는 추후 포스팅에서 자세히 다루도록 하겠습니다.Training cycle참고한 다른 예제코드들은 서로 다른 스타일의 사이클로 학습시키고 있었습니다. 스타일은 크게 두가지로 나누어볼 수 있었습니다. 하나의 방법은 전체 학습 횟수를 정해놓고 while문을 통해 학습시키는 방법이었습니다. 다른 방법은 똑같은 데이터를 몇번 반복해서 학습시킬지 결정하는 것입니다. 이 반복 횟수를 epoch이라고 합니다. epoch의 사전적 의미는 ‘시대’ 또는 ‘세’이지만 예제 코드에서 만나는 epoch은 전체 데이터를 학습시키는 반복회수라고 이해하시면 되겠습니다. (이 두가지 방법은 스타일의 문제일 뿐입니다. 이것을 언급한 이유는 개인적으로 epoch을 처음 접했을 때 생소했기 때문입니다.for epoch in range(training_epochs): avg_cost = 0 total_batch = int(mnist.train.num_examples/batch_size) for i in range(total_batch): batch_x, batch_y = mnist.train.next_batch(batch_size) batch_x = batch_x.reshape((batch_size, input_steps, input_size)) c, _ = sess.run([cost2, optimizer2], feed_dict={X:batch_x, Y:batch_y}) avg_cost += c/total_batch 위의 코드는 두번째 스타일이고, 각 epoch마다 cost값과 test data로 예측의 accuracy를 계산하여 출력하였습니다. 당연하게도 학습이 반복 될수록 cost는 감소하고 accuracy는 증가하였습니다.4. 정리기본적으로 도식을 통해 input size, time step, hidden_size에 대한 개념을 이해하는 것이 도움이 됩니다.tensor의 shape을 이해하는 것이 중요하다고 생각합니다. input과 output의 형식(shape)을 머리속에 떠올릴 수 있다면 에러를 줄일 수 있고 해결하기도 수월합니다.batch size의 의미, unstack을 하는 이유, epoch의 의미를 알아두면 좋겠습니다.ReferenceDEEPLEARNING4J 초보자를 위한 RNNs과 LSTM 가이드Colah’s blog, Understanding LSTM Networks이태우, 엘에스티엠 네트워크 이해하기김성훈, 모두의 딥러닝 lec 9-2. Vanishing gadient

오랜만에 돌아온 크로키닷컴 인터뷰!요즘 채용이 활발하게 진행 중인 크로키닷컴의 [프론트엔드 개발자] 에 관해 궁금해하시는 분들을 위해, Dev.팀에서 근무하고 있는 프론트엔드 개발자 두 분! 영준님, 케빈님을 모셨습니다.Chapter 1. 저를 소개합니다!Q. 영준님, 케빈님 반갑습니다! 간단하게 자기소개 부탁드릴게요.영준 저는 프론트엔드 개발자 김영준이고요, 지그재그의 또 다른 신사업 서비스를 만들어가고 있습니다. 프론트엔드 개발은 5년 정도 했고, 요즘은 신사업 서비스에 새로운 기능이 들어갈 예정이라 그 작업을 열심히 하고 있습니다! 참, 원래 저는 공대 출신은 아니고 디자인과를 졸업했어요.(우와.. 디자이너에서 개발자로 전향하신 특별한 계기가 있으셨나요?)그때 당시 어도비 플래시가 잘 되던 시기였는데, 플래시가 좋아서 그쪽 수업을 많이 들었거든요. 그때부터 관심을 갖게 돼서 첫 회사에는 플래시 개발자로 입사했었어요. 이후에 플래시 사용률이 점차 줄어들면서 프론트엔드 개발 쪽으로 전향하게 되었습니다.케빈 어.. 제 본명은 성훈이고요.(웃음) 저는 원래 풀스택 개발자로 2년 정도 일을 했었어요. 본격적으로 프론트엔드 쪽으로 전향한 지 2년 정도 된 것 같아요. 저도 영준님이랑 비슷하게 공대는 아니고 영상그래픽을 전공했어요. 3D나 특수효과 같은 거? 교양수업으로 HTML 수업을 듣다가 개발에 관심이 생겨서 시작하게 됐습니다!(그렇군요! 케빈님 곧 있으면 입사 100일을 맞이하시게 되는데 소감이 어떠신가요?)프론트엔드 포지션에 온전히 집중해서 일을 해본 건 처음이에요. 이전에 바라 왔던 업무환경에 많이 근접한 것 같고 점차 적응 중에 있습니다.Q. 어떠한 연말을 보내고 계신가요?영준 어! 저 얘기할 거 있어요. 얼마 전부터 회사에서 전세자금 대출 이자를 지원해주기 시작한 덕분에 난생처음으로 독립을 하게 됐거든요. 이자를 지원받게 되니 집도 더 잘 구하게 된 것 같아요! 그래서 요즘은 자취 초년생으로서 이것저것 해보고 있어요. 요리도 해보고 그동안 해보고 싶었던 것들? 하지만 집에서 부모님이 해주시는 게 얼마나 감사한 지도 알게 됐어요. (그래도 다시 돌아가긴 싫으시겠죠?)영준 네, 독립해서 진짜 좋아요. 그래서 요즘 일하는 시간 외에는 인테리어 고민을 많이 하고 있어요. 지금 집에는 아무것도 없거든요. 곧 영준님만의 감성으로 채워질 집!케빈 아.. 저는 딱히 뭐가 없는데..영준 아 아직 입양 안 받았어요?케빈 아! 맞아요. 제가 동물을 입양하려고 준비하고 있어요. 그 동물에 대해서 공부 먼저 하고 제대로 알게 된 다음 입양하려고요. (입양이요? 강아지? 고양이?!) 케빈 페럿이라고 아세요? 페럿을 입양하려고 공부하고 있어요. 돈도 많이 든다고 해서 모으고 있기도 하고요. 그것 빼고는 하는 게 없어요 아직.키우는 분이 별로 없는 희귀한 동물, 페럿! 애교가 많은 동물이라고 하네요 :-)Chapter 2. 직잭러가 되어가는 과정Q. 지그재그로 이직하고 싶었던 특별한 계기나 이유가 있었나요?영준 이직할 때 개발자로서 성장이 가능한 회사를 찾으려고 했어요. 이전 회사가 에이전시이다 보니 코드 리뷰 문화가 없었거든요. 코드 리뷰는 프로덕트에도 좋은 영향을 끼치지만 개발자 개개인의 성장에 더 영향을 많이 끼친다고 생각했거든요.(실제로 겪어본 이후로는 확신합니다!)프로덕트에 대한 이해를 높이는 것은 물론 양질의 코드를 실컷 볼 수 있고, 또 어느 코드 하나 허투루 작성할 수 없어요. 그래서 꼭 코드 리뷰가 있는 회사로 가려고 했는데, 지그재그가 딱 그랬습니다!케빈 저도 코드 리뷰 문화에 한 표! 저는 프론트엔드 분야에서는 늦게 공부를 시작했기 때문에 배울 수 있는 환경이 매우 중요하다고 생각했거든요. 아 그리고 저는 이직을 고려할 때, 그 회사에 대해서 미리 프레스나 github을 다 찾아보는데, 그러다 보면 이 회사는 '이렇게 근무를 하는구나'가 어느 정도 보이더라고요. 근데 지그재그 팀을 찾아보면서 여기서 꼭 같이 일해보고 싶다고 생각했어요. 찾아보시면 지그재그 개발 문화와 관련된 소스코드나 오픈소스 프로젝트가 공개되어 있는데요, 왜 이런 코드를 썼고 이런 규칙을 정했는지 오픈해두고 같이 생각해볼 수 있게끔 되어 있어요.영준 저는 기술 블로그도 재밌게 봤어요.케빈 맞아요. 특히 주니어의 입장에서는 발전에 대한 욕망이라고 해야 하나?(웃음) 욕심이 클 수밖에 없는데 기술 블로그가 지그재그 팀에 대한 궁금증을 풀어주는데 많은 도움이 됐어요.나름 활발한 (?) 지그재그 기술 블로그에도 놀러 오세요! https://devblog.croquis.com/ko/Q. 입사 전 인터뷰 때 가장 인상 깊었던 질문이나 에피소드가 있으신가요?영준 일단 면접 절차 진행이 너무 친절해서 당시 기억이 엄청 좋았어요. 또 정해진 질문지에 대한 뻔한 대답보다, 저에게 fit된 인터뷰를 진행했던 것도 좋았고요. 전 회사에서는 인터렉션 관련된 작업을 많이 했었는데, 쟈니님(CEO)이 인터렉션이 프로덕트에 어떤 도움을 줄 수 있을까에 대한 질문이 되게 참신하고 좋게 다가왔습니다. 물론 제가 답한 것 들 이외에도 어떤 영향을 끼칠 수 있는지 말해주어서 더 좋았어요! 아, 재밌는 에피소드가 하나 있는데.. 쟈니님이 '영준님은 친구들 사이에서 어떤 사람이에요?'라고 질문을 하셔서 '먹는 것 좋아하는 사람이요.'라고 대답했더니, 쟈니님이 '그럼 안 되겠네요. 저희는 밥을 다 사드리기 때문에 영준님이 오시면 거덜 날 것 같아요'라고 하셨어요.(빅웃음) 쟈니님은 워낙 장난이 많으신 분이라 재밌었어요.케빈 저는 2차 인터뷰 때 엄청 떨었어요. 그래서 어떤 질문이 나왔고 어떻게 대답을 했었는지 하나도 기억이 안 나네요. 입사 후 수습기간이 끝나갈 즈음에 쟈니님과 미팅을 한 번 더 했었는데, 쟈니님이 제가 인터뷰 때 떨었던 것과는 너무 다르게 업무 커뮤니케이션을 잘한다는 팀원들의 반응이 많아서 놀랐다고 하셨어요.영준 케빈님 1차 인터뷰 때에도 엄청 긴장되시지 않았어요?케빈 맞아요. 그땐 그래도 기술적인 질문이 많아서 나름 덜 떨었답니다.(?) 그리고 아까 영준님이 답해주셨듯이, 저도 마찬가지로 제가 경험한 것을 중심으로 질문을 많이 해주셔서 수월하게 대답할 수 있었던 것 같아요. 입사한 지 얼마 되지 않아 interviewer로 몇 번 참석했었는데, 지원자분의 경험을 중심으로 대화를 나누는 게 실제로 지원자분에 대해서 더 잘 알아갈 수 있는 좋은 방법인 것 같아요!Q. 입사 전 기대했던 지그재그의 모습과 실제 겪어본 지그재그의 모습은 어때요? 많이 다른가요?케빈 저는 기대했던 것과 크게 다르지 않았어요. 많은 개발자들이 기술적으로 더 성장할 수 없다고 느껴질 때 상실감을 크게 느낄 거예요. 전 직장에서도 서로 토론하고 의견을 공유하는 문화가 있었는데 바쁘다 보니 그 문화가 점점 사라지게 되어 많이 안타까웠죠. 그래서 지금은 지그재그 개발팀의 좋은 문화가 유지될 수 있게, 계속 활발하게 운영이 될 수 있도록 적극적으로 참여하려고 노력하고 있어요. 영준 사실 전 지그재그 팀이 딱딱한 분위기에서 업무를 할 거라고 생각했었어요. 워낙에 빠르게 성장하고 있는 회사이다 보니? 근데 막상 들어와 보니 이만큼 같이 일하는 게 재밌고 캐릭터가 독특한 사람들이 많은 회사는 처음이에요. 그리고 저희가 매주 월요일에 전 직원이 모여서 주간 미팅을 하잖아요. 거기서 팀별로 프로젝트 진행상황을 공유하는데 정확한 데이터 수치를 기반으로 꼼꼼하게 분석하고 리뷰하는 모습에 놀랐어요. 추가적으로 개발에 대한 열정이 있는 동료들이 많았으면 하는 소망도 있었는데, 실제로 만난 지그재그는 개발 욕심 가득한 사람들의 모임이라 매일매일 자극받으며 근무하고 있어요.매주 월요일 전직원이 참여하는 주간 미팅!Q. 지그재그 팀에 들어온 후에서야 비로소 알 수 있었던 좋은 문화나 제도가 있을까요?영준 사내 스터디가 많은 거? 아마 우리 회사가 다른 어떤 회사보다 스터디가 많을걸요? 원한다면 누구든 만들어서 모집할 수 있거든요. 다들 매우 적극적입니다.(그럼 영준님은 몇 개의 스터디에 참여하고 계세요?) 저는 1월에 새로 시작할 스터디까지 하면 두 개요!케빈 개발자들에겐 스터디도 큰 요소일 거예요. 다양한 스터디가 지속적으로 운영되는 게 쉬운 일은 아니라, 기술 블로그를 보면 '진짜 이만큼이나 공부한다고?'라고 의문이 들 수밖에 없으니까요. 아! 그리고 스터디는 아니지만 개발 미식회라는 프로그램이 있어요. 다른 사람들과 함께 의논해보고 싶은 코드가 있거나 혹은 본인이 만든 코드를 공유하고 싶은 사람이 자발적으로 신청자를 받아서 점심을 함께 먹으면서 발표도 하고 의견도 나누는 시간이에요. 한 달에 1-2회 정도 진행이 되고 있어요. 다음 주에 저도 발표하기로 했거든요. 신청자가 없어서 못하게 되면 안 되는데..영준 그리고 발표를 했던 사람은 다음 개발 미식회의 점심 메뉴를 선정할 수 있는 특혜가 주어집니다.(웃음)케빈 오! 그건 몰랐어요. 그리고 저는 저번에 영준님이 발표하실 때에도 신청해서 들었어요. 영준 다들 서로 발표를 하고 싶어서 바쁜 와중에도 열심히 공부해요. 바쁠 땐 듣는 게 좀 부담스러울 텐데도, 다들 적극적으로 들어주려고 하니 고맙죠.영준 님의 개발 미식회 모습! 제가 더 떨리네요 @.@Chapter 3. Dev. 팀은 이런 분을 찾아요!Q. 먼저 Dev. 팀은 어떤 방식으로 일을 하나요?영준 백엔드에 계시는 분들도 그렇고 다른 포지션에 계신 분들도 프론트엔드에 관심이 많으셔서 도와주실 때가 많이 있어요. 아무래도 다들 공부를 많이 하다 보니 그런 것 같아요. 그러다 보니 업무 할 때 같이 고민할 수 있어서 좋죠. 그리고 프로젝트를 일정에 맞추어 진행하다 보면 포기해야 될 부분이 생기기 마련인데요, 지그재그 팀은 유저의 사용성 향상을 위해 기획했던 것들을 최대한 포기하지 않고 가져갈 수 있는 방향을 모색하는 편이에요. 포기하면서 잃는 것도 생각하고 얻게 되는 것도 생각해야 하니 항상 신중해야 합니다.케빈 프로젝트를 진행하면서 문제가 생기면 다 같이 의논해서 풀려고 해요. 그리고 그 과정에서 여러 가지 다른 의견이 나오면 합의점을 찾으려고 하고요. 이건 팀 내에서 뿐만 아니라 유관부서랑 함께 일할 때도 같아요. 팀원들 모두가 개인적인 관점이 아닌 product 관점과 사용자 관점으로 생각하려고 하기 때문이죠. 또 프로젝트를 통해 유저분들에게 더 좋은 경험을 전달해주고자 노력하고 있어요. 그래서 유저분들의 기대에 부응한 부분과 그렇지 못한 부분이 무엇인지에 대해 사용자 데이터를 기반으로 회고하는 과정도 함께 진행하고 있습니다.Q. 회사 안에서 해보고 싶은 특별한 프로젝트가 있으신가요?영준 저는 직잭버디를 뽑는 시스템을 만들고 싶어요. 그리고 의류, 패션에 관련된 새 프로젝트도 해보고 싶네요. (*직잭버디는 신규 입사자의 빠른 적응을 도와드리는 멘토링 프로그램입니다!)케빈 저는 개인적으로 점심시간 메뉴 고르는 룰렛을 만들고 싶어요. 회사 주변에 밥집이 너무 많아서 오히려 메뉴를 고르기가 어려워요. 만들면 잘 쓰지 않을까요? 의견을 받아서 다 같이 만들어봐도 재밌을 것 같아요.Q. 요즘 [프론트엔드 개발자] 채용이 한창인데요, 어떤 분과 함께 일하고 싶으신가요?케빈 개발 환경을 기반으로 여러 개발 항목들을 유저의 관점에서 대조해 봤을 때, 깊게 생각해보고 경험해 본 분이면 좋겠어요. 유저의 관점에서 더 생각해보고 적용하시는 분이라면 지그재그 서비스에 대해 애정을 가지고 일할 수 있을 것 같아요.영준 요구사항에 맞게 동작하는 프로그램을 만드는 것은 물론, 유저의 사용성을 생각하는 개발자였으면 좋겠어요. 예를 들면 모바일 기기에서의 최소 터치 영역을 생각한다든지... 유저를 직접 만나는 최접점에 있는 개발이다 보니, 사용성에 관해서는 가장 관심이 많아야 한다고 생각하거든요. 또 프론트엔드 개발 자체가 빠르게 발전하고 있는데, 왜 이렇게 바뀌고 있는지를 생각하는 개발자면 좋을 것 같아요. 그리고 회사가 커지면서 여러 가지 새로운 서비스들도 생기고 새로운 경험도 많이 하게 될 텐데요, 새로운 걸 만들어 보고 겪어보고 싶은 분이라면 지원해주세요!케빈 평소에 업무를 하실 때 깊이 있게 고민하면서 선택하신 본인의 라이브러리, 도구들에 대해 왜 이런 선택을 했는지.. 또 코드 한 줄 한 줄을 어떤 의도로 작성했는지에 대해 생각해보신 분이라면 어렵지 않게 인터뷰를 진행하실 수 있을 거예요. 또, 그런 분들이 계시다면 저희도 꼭 모시고 싶어요!Chapter 4. 마무리Q. 올해 지그재그 팀에 합류하면서 개인적으로 성장한 부분, 그리고 2020년의 목표나 버킷리스트가 있으신가요?영준 지그재그 서비스가 이커머스가 되어가는 과정을 함께 하면서 성장했다고 느꼈어요. 내년 목표는 신사업 성공시키기! 업무 외적으로는 운동을 열심히 해서 바다에서 사진 찍는 거예요. (몸짱 영준)케빈 저는 Z결제 서비스가 오픈되면서 마케팅 이벤트를 위한 개발을 많이 했는데요, 이벤트에 대한 유저의 반응이 폭발적인 걸 보면서 더 유저의 입장에서 생각하려고 하는 스스로를 보며 성장하고 있다고 느꼈어요. 더 공부하려고 하기도 하고요. 그리고 개인적으로는 내년에 영어공부를 열심히 하고 싶어요. 제가 즐겨하는 PC게임이 있는데, 외국인 유저와 더 편하게 대화하면서 게임하고 싶어서요.(웃음)Q. 다음 인터뷰는 어느 팀에서 하면 좋을까요? 그 팀에 특히 궁금한 것이 있다면요?영준 저는 서버 개발자 또는 데이터 팀이요! 지그재그 서비스의 서버 개발자들은 각자 태스크를 부여받아서 진행하는 방식으로 업무를 한다고 들었는데, 구체적으로 R&R이나 업무 프로세스가 어떤 방식으로 이루어지는지 궁금해요. 그리고 데이터 팀에는 수많은 데이터들을 앞으로 지그재그 서비스의 발전을 위해 어떻게 활용할 수 있을지, 그리고 데이터팀에 계시는 인성님께 어떻게 그렇게 매일 웃으며 즐겁게 지내실 수 있는지 여쭤보고 싶어요.케빈 저는 디자인 팀! 지그재그의 다양한 디자인들을 작업하고 의사결정을 내리기까지의 논의 방식이 궁금해요. 그리고 디자인 팀에도 인원이 늘었는데, 그로 인해 어떠한 변화가 생겼는지도 궁금합니다.지그재그에서는 웹 프론트엔드 개발자를 포함하여 활발하게 채용을 진행하고 있습니다. 지그재그 팀과 함께, 수면 아래 숨겨진 가치를 찾아내는 경험에 동참할 팀원을 꼭 모시고 싶습니다 :-) 궁금하신 점은 언제나 [email protected] 또는 http://facebook.com/zigzagcareer로 연락 주세요!지그재그 [웹 프론트엔드 개발자] 포지션을 소개합니다!이런 일을 합니다.이런 분을 모십니다.이 중 하나라도 가능하시다면 더더욱 좋아요 :)지원 방법채용 절차혜택과 복지   더 많은 공고는 채용 사이트에서 확인 가능합니다! >>> 채용 사이트 바로가기

WWDC18 Review (1): Bring the Func! 보기 Introduction지난 글 Bring the Func! 에서 WWDC를 소개했습니다. Keynote와 Platforms State of the Union에서 인상 깊었던 경험도 소개했고요. WWDC 첫째 날은 애플에서 큰 이벤트를 진행했고, 둘째 날부터 마지막날까지는 세션과 랩스, 스페셜 이벤트를 진행했습니다. 이번엔 지난 글에서 미처 쓰지 못했던 것을 소개하겠습니다.SessionWWDC 하면 가장 먼저 떠오르는 건 대개 Keynote입니다. 하지만 다른 세션이나 랩스부터 생각나는 애플 개발자도 있을 겁니다. 저도 처음엔 Keynote만 기대했지만, 행사에 참여하면서 세션과 랩스의 매력(?)에 빠졌습니다.Apple Developer 웹사이트에서 수많은 기술 관련 영상을 볼 수 있다.애플 관련 애플리케이션 개발자는 문제에 부딪히면 Apple Developer 웹사이트에서 도움을 얻는데요. 특히 Development Videos 사이트에 들어가면 그해 발표한 WWDC 세션부터 시작해서 그 동안의 세션들을 모두 볼 수 있습니다. Topics에서는 주제별로 카테고리를 만들어, 해당 주제에 관한 동영상들을 모아서 볼 수 있고, Library에서는 찾고자 하는 내용에 대한 키워드를 검색해서 찾을 수 있습니다.Development Videos - Apple Developer 첫 화면Topics 에서는 주제별 동영상들을 볼 수 있다.Library 에서는 검색하는 키워드에 해당하는 동영상들을 볼 수 있다.WWDC 행사장은 Hall 1 ~ Hall 3, 그리고 Executive Ballroom까지 4개의 방으로 구성되어 있었습니다. 이곳에서 각각의 세션을 들을 수 있었는데요. 시간대별로 3~4개의 세션을 동시에 진행합니다. 듣고 싶은 세션은 해당하는 방에 들어가서 들으면 됩니다. 만약 같은 시간에 듣고 싶은 세션이 두 개 이상이라면 하나만 현장에서 듣고, 다른 세션은 developer 웹사이트 또는 WWDC 앱에서 업로드되길 기다려야겠죠. 물론 24시간이 지나면 세션 영상이 WWDC앱에 업로드됩니다. WWDC 앱에서 제공하는 행사장 지도세션이 진행되는 곳의 내부수많은 개발자의 똑똑한 머리와 지미집세션이 시작되자 개발자들은 무릎 위에 올려 놓은 맥북을 열심히 쳤습니다. 하나라도 놓치기 싫어서 열심히 타자를 치는 개발자들의 모습이 멋있었습니다. 마치 대학 영어 강의를 듣는 기분이었죠.아쉬운 점이 있다면, 에어컨을 너무 강하게 틀어 세션 행사장이 매우 추웠다는 겁니다. 며칠을 견디다 마지막 날엔 결국 행사장 밖에서 라이브로 시청했습니다. 그리고 세션을 진행하는 동안 빠르게 코딩을 하다 보니, 소스 코드를 다 작성하기도 전에 다음 장면으로 넘어가는 부분이 많았습니다. 실시간으로 같이 작업할 예제 소스 코드를 제공하거나 조금 더 효율적으로 세션을 들을 수 있게 해줬으면 좋겠다는 생각이 들었습니다.행사장에서 제공하는 아침 식사와 함께 맥북 프로에서 라이브로 세션 시청What’s new in ARTKit 2지금부터는 인상 깊었던 세션 세 가지를 소개하겠습니다. 첫 번째는 What’s new in ARTKit 2였습니다. 이 세션이 가장 인상 깊었던 이유는 애플이 AR에 중점을 두고 있다는 생각이 들었기 때문입니다. 실제로 Keynote 발표 중에 장난감용 블럭을 만드는 회사 관계자 두명이 AR을 활용한 앱을 실행해 노는 모습을 보여주기도 했습니다.Keynote 발표 중 한 장면. 크레이그 페더리기가 AR 파트에서 Shared experiences에 대해 발표하고 있다.가장 재미있었던 건 현실 공간을 저장해 다른 유저들과 공유할 수 있는 기능이었습니다. ARWorldMap Object를 이용해 사용자가 기기를 움직이면서 현실 공간의 모습을 저장합니다. 나중에 앱을 다시 실행하면 저장했던 현실 공간 맵이 그대로 유지되고, 이전의 모습도 나타나죠. 예를 들어, 노란 테이블 위에 가상의 물건을 올려 놓았다면, 나중에 테이블을 향해 기기를 움직였을 때, 그 자리에 놓여있던 가상의 물건이 다시 나타납니다. 또한, 저장한 맵을 근처의 다른 유저의 기기로 전송할 수 있습니다. 이렇게 하면 서로 다른 기기에서 같은 맵을 보면서, 같은 경험을 할 수 있게 됩니다. 개념을 확장하면 하나의 AR앱으로 다중 유저들이 게임을 함께 즐기거나 멀리 떨어져 있어도 같은 교육을 받을 수 있죠.SwiftShot AR게임을 즐기려고 기다리는 개발자들WWDC18 Keynote에서 잠깐 소개되었던 SwiftShot AR 게임이 이런 특징을 잘 나타난 앱입니다. 실제로 행사장 1층 안쪽에 이 게임을 즐길 수 있는 공간이 따로 마련되어 있었습니다. 개발자들이 직접 게임을 즐길 수 있었고, 마지막 날엔 개인전과 팀전을 진행해 1등에게 선물(AR뱃지)을 주었습니다. 옆에서 구경했는데 재밌었습니다. 아이패드가 있다면 여기를 클릭해 샘플 코드를 다운 받을 수 있습니다. 빌드해서 재미있는 AR 게임을 친구들과 함께 즐겨보세요. A Tour of UICollectionView브랜디 앱은 90% 이상 UICollectionView를 이용해 앱 화면을 만들었습니다. 많은 UICollectionViewCell을 다시 사용할 수 있고, 커스텀 레이아웃도 만들 수 있기 때문입니다. 이전에 포스팅한 ‘테이블이냐, 컬렉션이냐, 그것이 문제로다!’에서 UICollectionView를 공부했지만 더 배우고 싶어서 A Tour of UICollectionView를 들었습니다.이 세션은 UICollectionView에 대해 좀 더 깊은 내용을 다뤘습니다. UICollectionView와 UITableView의 가장 큰 차이점인 레이아웃에 초점을 두었는데요. 단순히 UICollectionView에서 선형 레이아웃 말고 그리드 형식의 레이아웃을 만들 수 있다는 것, 커스텀 레이아웃을 만들 때 고려할 것, 구현에 대한 가이드라인까지 제시했습니다. 애플에서 제공하는 레이아웃 중 하나는 UICollectionViewFlowLayout입니다. UICollectionViewFlowLayout은 line-based 레이아웃 시스템입니다. 일직선 상에서 최대한 많은 아이템들을 채운 후, 다음 행 또는 열로 넘어가 아이템을 채우는 형식으로 컨텐츠들을 배치합니다. 가장 흔한 레이아웃 모습이 바로 그리드 레이아웃입니다.그리드 레이아웃, 또는 UICollectionViewFlowLayout으로 구현할 수 있는 레이아웃Line-based 레이아웃이 아닌 다른 모습의 레이아웃이라면 어떤게 있을까요? 세션에서 예를 든 레이아웃이 바로 모자이크 레이아웃이였습니다. 브랜디 앱, 또는 다른 앱에서 볼 수 있는 모자이크 레이아웃은 일직선상에서 일렬로 정렬하지 않고, 그리드 레이아웃과 조금 다른 모습입니다. 아래의 스크린샷을 보면 어떤 레이아웃인지 감이 잡힐 겁니다.브랜디 앱, 인스타그램 앱, 세션 예제 앱의 모자이크 레이아웃모자이크 레이아웃은 line-based 레이아웃이 아니기 때문에 일반적인 UICollectionViewFlowLayout을 사용하지 않고, UICollectionViewLayout을 상속하여 커스텀합니다. 총 4개의 기본 메소드와 추가적으로 고려해야하는 메소드 하나를 이용하여 커스텀 UICollectionViewLayout을 만들 수 있습니다. 모든 컨텐츠를 담는 뷰의 크기, 레이아웃의 속성 2개, 그리고 레이아웃을 준비하는 기본 메소드들을 구현하고, 레이아웃이 변경해야하는 상황(기기를 가로로 눕히거나 레이아웃의 위치가 변경될 때 등)을 고려하여 메소드를 구현하면 됩니다.open var collectionViewContentSize: CGSize { get } func layoutAttributesForElements(in rect: CGRect) → [UICollectionViewLayoutAttributes]? func layoutAttributesForItem(at indexPath: IndexPath) → UICollectionViewLayoutAttributes? func prepare() func shouldInvalidateLayout(forBoundsChange newBounds: CGRect) → Bool 세션 강연자가 직접 소스를 작성하면서 메소드 구현과 퍼포먼스를 위한 팁을 설명했습니다. 이 세션을 통해서 UICollectionView의 핵심인 레이아웃에 대해 더 깊이 배울 수 있었죠. 레이아웃 말고도 멋진 애니메이션 효과 구현 방법을 설명해주었는데요, 여기를 클릭해 직접 동영상을 보는 걸 추천합니다! 영상을 보고 나면 분명 멋진 UICollectionView를 구현할 수 있을 겁니다.Build Faster in XcodeBuild Faster in Xcode 는 가장 인기 있었던 세션 중 하나였습니다. 한국 개발자들 사이에서도 추천할 세션 중 하나로 꼽혔죠. 물론 혁신적으로 빌드 타임을 줄일 수는 없지만, Xcode의 기능과 빌드 타임이 어떻게 연결되는지 알 수 있었습니다. 프로젝트 세팅과 가독성 있는 코드 작성, 이 두 가지가 빌드 타임과 관련되어 있었습니다. Xcode는 프로젝트를 구성(configure)할 때, 빌드할 targets(iOS App, Framework, Unit Tests 등)와 targets 사이의 종속 관계(dependency)를 따릅니다. Dependency에 따라서 target을 빌드하는 순서도 정해지는데, 순서대로 빌드하지 않고 최소한의 연결을 유지하면서 병렬적으로 빌드하게 됩니다.빌드 시간을 아름답게 줄일 수 있다.이것은 Xcode 10에서 Scheme Editor에서 설정할 수 있습니다. 프로젝트의 Target → Edit Scheme → Build → Build Options에서 Parallelize Build를 체크하면 됩니다.Xcode 10의 Parallelize Build또한 Xcode 10에는 빌드 타임을 계산하는 기능도 있습니다. 빌드할 때 어떤 부분에서 얼마나 걸렸는지 요약해서 보여주는 기능도 있습니다. Product → Perform Action → Build With Timing Summary를 선택하면 빌드 후 요약해서 Xcode에 나타납니다.Build With Timing Summary를 선택하여 빌드하면위 스크린샷처럼 요약해서 보여준다.Xcode 프로그램을 이용해서 빌드 타임을 관리하는 방법도 있고, Swift으로 작성한 소스 코드를 가독성 높은 코드로 바꾸는 방법도 알려줍니다. 또한 Bridging Header로 Objective-C와 Swift를 동시에 개발할 때 도움이 되는 방법도 설명해줍니다. 빌드 타임에 대해 관심을 가질 수 있는 계기가 될 겁니다. 한 번씩 영상을 보길 추천합니다!Labs세션을 듣고 궁금한 점이 생겼다면 Labs(랩스)에서 질문할 수 있습니다. 각 세부 분야별 애플 기술자들이 시간대별로 모여서 개발자의 질문을 받거나 문제점을 해결할 수 있도록 도움을 줍니다.Technology Labstechnology Labs 간판Labs 입구에 있는 부스별 주제짙은 남색 Engineer 티셔츠를 입은 애플 기술자들이 질문을 받고 있다.가장 인기가 많았던 랩스는 Auto Layout and Interface Builder, UIKit and Collection View, Building Your App with Xcode 10 등등이었습니다. 사람이 많아서 줄 서서 기다릴 정도였습니다. 내년에는 랩스 시간이 조금 더 길게 진행됐으면 좋겠다는 생각이 들었습니다.WWDC 기간 중에 랩스에서 시간 보낸 적이 있었습니다. iOS 프로그래밍을 시작한 지 1년도 되지 않아 궁금했던 것들과 새로운 Xcode 10에 대해서 질문했습니다. 아래는 질문했던 내용을 문답형식으로 작성했습니다.애플 기술자와의 문답문: iOS 프로그래밍을 개발한지 얼마 안 된 신입 개발자입니다. 어떻게 하면 프로그래밍 실력을 높일 수 있나요? 답: 앱 하나를 처음부터 끝까지 개발해보면 실력을 늘릴 수 있다. 또한, 애플에서 만든 스위프트 책 보는 걸 추천한다.문: WWDC 기간 동안에 테스팅(testing)에 관심을 가지게 되었습니다. 앞으로 상용하는 앱을 테스트하면서 개발하고 싶은데, 테스트는 어떻게 시작하면 좋을까요?답: 이것에 대한 세션 동영상 을 보는 걸 추천한다. 테스트는 중요한 것이기 때문에 이 동영상을 보면서 테스트에 대해 배우고 난 뒤, 직접 앱을 테스트해보길 권장한다.문: 새로운 Xcode 10에서 앱을 빌드해봤는데 에러가 났습니다. 이런 에러가 나타난 이유는 무엇인가요?답: Xcode 10에 있는 컴파일러 문제다. 소스를 수정하면 앱이 빌드될 것이다. 컴파일러에 대해서 Xcode 팀에게 전달하겠다. (Range 관련된 컴파일러 문제였습니다.)문: 빌드 시간을 줄일 수 있는 방법은 무엇인가요?답: 컴파일하는 소스 코드를 줄이거나 프레임워크를 만들어서 빌드할 때 마다 계속 빌드하지 않도록 하면 시간을 줄일 수 있다. 이와 관련된 세션을 들으면 조금 더 자세한 내용을 확인할 수 있다.Consultation Labs애플 기술자와 일대일 면담식으로 진행하는 랩스도 있었습니다. 예전에는 선착순으로 진행되었는데 올해는 신청을 받고 당첨된 개발자에게만 기회를 주었습니다. 당첨되면 30분 동안 신청한 분야(디자인, 앱 스토어, 마케팅 등)의 전문가와 질의응답을 할 수 있습니다. 가장 인기가 많았던 User Interface Design 랩스를 신청하고 당첨이 되었습니다. 디자인 전문가들과 시간을 보낼 수 있었는데요. 애플 디자이너들이 생각하는 최선의 디자인 가이드라인을 배울 수 있었고, 함께 앱을 관찰하면서 개선되었으면 하는 디자인 요소 등의 팁을 얻었습니다. 아쉽게도 촬영 및 녹음은 불가능했습니다. 시간도 짧게 느껴져서 아쉬웠습니다.Special EventsWWDC 기간 동안에는 세션과 랩스 위주로 진행되지만 중간에 가끔 스페셜 이벤트들도 진행합니다. 점심 시간에 유명 인사들을 초청해서 하는 짧은 강연, 아침 일찍부터 모여서 같이 달리면서 즐길 수 있는 이벤트(WWDC Run with Nike Run Club), 맥주와 함께 음악을 즐기는 이벤트 등 개발 외적인 이벤트들을 많이 진행했습니다. 저는 그 중에서 Bash 이벤트를 소개하고 싶군요.BashBash는 목요일에 진행한 뒤풀이 파티였습니다. WWDC 행사장 근처에 공원을 빌려서 맛있는 음식과 주류를 무료로 제공하고, 초청 가수의 공연도 볼 수 있었습니다. 초청 가수가 공연하기 전에 소개할 때 크레이그 페더리기가 무대에 나왔습니다. 개발로 지친 몸과 머리를 식히고 다른 개발자들과 어울려 놀 수 있는 공간이였습니다. 뒤풀이 파티가 끝나갈 때쯤 진짜로 WWDC가 끝나간다는 느낌이 들어서 괜히 아쉽기도 했었습니다.무대와, 맥주와, bash 입장권한국인 개발자들과 함께 즐긴 뒤풀이 파티초청 가수를 소개하러 무대에 올라온 크레이그 페더러기아름다운 노을!마치며이번 글에서는 WWDC의 세션, 랩스, 스페셜 이벤트를 설명했습니다. WWDC가 한 달 전에 끝났지만 지금 다시 생각하면 두근두근 설레고 또 가고 싶어집니다. 내년 WWDC에 또 갈 수 있을까요? 지금까지 애플 개발자들의 축제였던 WWDC의 Review를 마치겠습니다. 긴 글을 읽어주셔서 감사합니다!글김주희 사원 | R&D 개발1팀[email protected]브랜디, 오직 예쁜 옷만#브랜디 #개발문화 #개발팀 #업무환경 #인사이트 #경험공유 #이벤트참여 #이벤트후기 #미국

2011년 7월 7일 새벽 오전0시 18분, 남아프리카 공화국 더반 컨벤션센터에서 평창이라는 단어가 적힌 흰색 쪽지가 뽑힐 당시, 대한민국 국민 모두의 염원이 현실로 이뤄졌다. 88 서울 올림픽, 2002 한일 월드컵 이후 우리나라에서 열린 전세계 규모의 가장 큰 축제가 평창에서 개최됨을 알리는 순간이었다. 동계올림픽은 인종과 국가, 정치 및 이념을 초월하고 전인류의 평화와 화합을 증진시키기 위한 글로벌 겨울 축제이자 세계 젊은이들의 힘과 기록의 제전이라 할 수 있다. 1924년 프랑스 샤모니 대회를 시작으로 2018년까지 총 22회 개최, 고대 그리스의 올림피아 경기부터 시작된 '올림픽'보다 그 역사가 현저히 짧지만, 올림픽이라는 의미만은 분명하다.< 2018>올림픽에 참가하는 선수들은 그들의 육체적, 정신적인 능력의 최대치를 겨룬다. 올림픽은 인간이 가진 힘을 시험하는 장이고, 이에 관중들은 우월한 선수들의 능력에 환호성을 자아낸다. 물론, 기술이 발달하며 선수들이 입는 유니폼이나 여러 도구들이 진화를 거듭했지만, 올림픽이라는 것은 인간 본연의 모습에 큰 초점을 맞춘 시험대다. 이렇듯 'Raw'하다고 볼 수 있는 선수들의 경쟁을 비 선수 입장에서 지켜볼 수 있는 것만으로도 엄청난 기회라고 생각한다.이번 평창 동계올림픽에서 발견한 재미있는 요소 중 하나는 관중을 위한 기술의 접목이라 할 수 있다. 과학기술정보통신부는 동계올림픽과 패럴림픽 진행 중 다양한 기술을 누릴 수 있도록 '평창 ICT 올림픽 가이드북'을 발간했다. 해당 가이드북을 살펴보면, ICT 올림픽은 이번 평창 올림픽의 5대 목표 중 하나다. 인공지능, 5G, UHD, IoT, 가상현실(VR) 등을 어떻게 이용할 수 있는지 국문과 영문으로 된 가이드북을 제작하고, 평창 ICT 체험관과 인천공항 등 오프라인을 포함한 온라인 상에도 게시한다.< 2018>5대 ICT 서비스 중 가장 관심이 가는 영역은 인공지능이다. 한국을 찾는 외국인들이 느낄 수 있는 언어장벽을 완화시키기 위해 인공지능 기반 통번역서비스를 제공하고, 올림픽이 열리는 동안 경기 정보 및 교통상황을 알아보기 위해 인공지능 콜센터를 통해 24시간 문의할 수 있다. 혹자는 단순히 편의성을 위해 간단한 기술을 도입했다 할 수 있을 것이다. 하지만, 인공지능 기술은 그 자체로도 어려운 과제임과 동시에, 선수가 아닌 관람객을 위해 도입했다는 것에서 의미를 부여하고 싶다.다시 한번 언급하지만, 올림픽은 오랜 훈련을 통해 능력을 입증하고 싶은 선수들은 물론, 경기를 지켜보고 이들을 응원하는 관람객들까지 모두 '참여'하는 축제다. 한국어를 전혀 모르는 핀란드의 방송사 관계자가 통번역서비스를 활용해 아무 문제없이 스피드 스케이팅 경기를 중계할 수 있을 것이고, 대구에서 평창까지 봅슬레이 경기를 보러 가는 가족들이 편안한 운전을 위해 새벽 1시에라도 교통 정보를 얻을 수 있는 것이다.최근 인공지능을 활용한 통번역 서비스는 날이 갈수록 진화를 거듭하고 있다. 대부분의 기업에서 'NMT(Neural Machine Translation)'라고 부르는 인공신경망 기계번역을 활용하는데, NMT는 인공지능 기술을 적용해 어마어마한 양의 번역 결과 데이터를 스스로 학습하고, 다른 번역 케이스에도 적용하는 기술이다. 우리에게 많이 알려진 NMT 탑재 번역 서비스는 구글 번역과 네이버 파파고가 대표적이다. 이번 평창올림픽에서 사용되는 통번역서비스는 한글과컴퓨터가 한국전자통신연구원(ETRI)과 공동 개발한 '말랑말랑 지니톡'이다. 실제로 지니톡에는 올림픽 종목, 강원도 지역 관광지, 음식 등 동계올림픽에 관련된 데이터베이스 10만 건을 적용, 상당한 정확도를 보인다고 한다.한글과컴퓨터가 한국전자통신연구원(ETRI)과 공동 개발한 말랑말랑 지니톡, 출처: 한컴24시간 상담할 수 있는 콜센터도 인공지능은 핵심적인 역할을 담당한다. 여기서의 인공지능은 대량의 텍스트 기반 데이터를 학습하는 것이 중요하다. (1) 인식률이 높은 'DNN(Deep Neural Network)'을 토대로, (2) 한국어를 음성으로 인식할 수 있는 'STT(Speech To Text)'를 구축한 뒤(굉장히 어려운 과제다), (3) 콜센터로 들어오는 상담 내용을 분석하고, (4) 이를 제대로 학습할 수 있는 인공지능 기술을 접목해야 한다. 이 모든 것을 만족해야 콜센터에 상담을 요청하는 고객들이 인간 상담원과의 기계간의 괴리감을 적게 느낄 수 있기 때문이다.인공지능 상담 영역은 CS가 가장 활발히 이루어지는 업계 중 하나인 금융, 특히 보험 업계에서 많이 적용 중이다. AIA생명 한국지점은 인공지능을 도입해 고객과 상담하는 챗봇과 전화로 응답하는 로보텔러 서비스를 실시한다. 고객이 자주하는 문의에 대해서는 채팅 형태로 24시간 365일 인공지능 챗봇이 1차 상담을 진행하고, 대기시간 없이 바로 연결할 수 있어 생산성과 효율성, 정확도 등을 높일 수 있다. 또한, 고객에게 판매된 보험계약에 대해 로보텔러가 직접 전화를 걸어 완전 판매를 모니터링하는 업무도 진행한다. 여기는 인공지능 상담사가 학습한 대화를 기반으로 고객과 대화를 진행해 계약정보를 확인하고 계약을 확정하는 음성서비스를 적용했다.이번 평창 동계올림픽을 통해 인공지능은 그 범위를 가리지 않고 곳곳에 적용될 수 있다는 새로운 잠재력을 평가 받고 있다. 사실 최근 몇 년 사이에 IT 뿐만이 아니라 유통, 제조 등을 막론하고 기업들은 사활을 걸고 인공지능에 투자 중이다. 고도의 기술을 축적하고, 이를 적용해 새로운 사업 모델로 확장하거나, 단순반복적인 일을 대체해 비용을 줄일 수 있다는 점은, 인공지능을 하나의 패러다임으로 이끌고 있다. 물론, 이번 평창 동계올림픽에서 선보인 인공지능 기술들은 여러 기업들이 사업적인 측면을 고려한 사안일 것이다. 하지만, 인간이 주체가 되어 열리는 올림픽이라는 축제 속에서 인공지능이 한자리를 차지한다는 것은, 이제 더이상 놀랄 일은 아닐지 모른다. 결국, 인공지능도 인간의 삶을 이롭게 하기 위해 탄생된 기술이라는 것을 잊지 말자.이호진, 스켈터랩스 마케팅 매니저조원규 전 구글코리아 R&D총괄 사장을 주축으로 구글, 삼성, 카이스트 AI 랩 출신들로 구성된 인공지능 기술 기업 스켈터랩스에서 마케팅을 담당하고 있다#스켈터랩스 #기업문화 #인사이트 #경험공유 #조직문화 #인공지능기업 #기술기업

레진코믹스의 서버 시스템은 잘 알려진대로 Google AppEngine에서 서비스되고 있지만, 이런저런 이유로 인해 최근에는 일부 컴포넌트가 Amazon Web Service에서 서비스되고 있습니다. AWS 에 새로운 시스템을 셋업하면서, 기존에 사용하던 PaaS인 GAE에서는 전혀 고민할 필요 없었던, 배포시스템에 대한 고민이 필요했습니다. 좋은 배포전략과 시스템은 안정적으로 서비스를 개발하고 운영하는데 있어서 필수적이죠.초기에는 Beanstalk을 이용한 운영에서, Fabric 을 이용한 배포 등의 시행착오 과정을 거쳤으나, 현재는 (스케일링을 위해 어차피 사용할 수밖에 없는) Auto Scaling Group을 이용해서 Blue-green deployment로 운영 중입니다. ASG는 여러 특징 덕분에 배포에도 유용하게 사용할 수 있습니다.ASG를 이용한 가장 간단한 배포는, Instance termination policy 를 응용할 수 있습니다. 기본적으로 ASG가 어떤 인스턴스를 종료할지는 AWS Documentation 에 정리되어 있으며, 추가적으로 다음과 같은 방식을 선택할 수 있습니다.OldestInstanceNewestInstanceOldestLaunchConfigurationClosestToNextInstanceHour여기서 주목할 건 OldestInstance 입니다. ASG가 항상 최신 버전의 어플리케이션으로 스케일아웃되게 구성되어 있다면, 단순히 인스턴스의 수를 두배로 늘린 뒤 Termination policy 를 OldestInstance 로 바꾸고 원래대로 돌리면 구버전 인스턴스들부터 종료되면서 배포가 끝납니다. 그러나 이 경우, 배포 직후 모니터링 과정에서 문제가 발생할 경우 기존의 인스턴스들이 이미 종료된 상태이기 때문에 롤백을 위해서는 (인스턴스를 다시 생성하면서) 배포를 다시 한번 해야 하는 반큼 빠른 롤백이 어렵습니다.Auto scaling lifecycle 을 이용하면, 이를 해결하기 위한 다른 방법도 있습니다. Lifecycle 은 다음과 같은 상태 변화를 가집니다.기본적으로,ASG의 인스턴스는 InService 상태로 진입하면서 (설정이 되어 있다면) ELB에 추가됩니다.ASG의 인스턴스는 InService 상태에서 빠져나오면서 (설정이 되어 있다면) ELB에서 제거됩니다.이를 이용하면, 다음과 같은 시나리오로 배포를 할 수 있습니다.똑같은 ASG 두 개를 구성(Group B / Group G)하고, 그 중 하나의 그룹으로만 서비스를 운영합니다.Group B가 라이브 중이면 Group G의 인스턴스는 0개입니다.새로운 버전을 배포한다면, Group G의 인스턴스 숫자를 Group B와 동일하게 맞춰줍니다.Group G가 InService로 들어가고 ELB healthy 상태가 되면, Group B의 인스턴스를 전부 Standby로 전환합니다.롤백이 필요하면 Standby 상태인 Group B를 InService 로 전환하고 Group G의 인스턴스를 종료하거나 Standby로 전환합니다.문제가 없다면 Standby 상태인 Group B의 인스턴스를 종료합니다.이제 훨씬 빠르고 안전하게 배포 및 롤백이 가능합니다. 물론 실제로는 생각보다 손이 많이 가는 관계로(특히 PaaS인 GAE에 비하면), 이를 한번에 해주는 스크립트를 작성해서 사용중입니다. 대략 간략하게는 다음과 같습니다. 실제 사용중인 스크립트에는 dry run 등의 잡다한 기능이 많이 들어가 있어서 걷어낸 pseudo code 입니다. 스크립트는 사내 PyPI 저장소를 통해 공유해서 사용 중입니다.def deploy(prefix, image_name, image_version): '''Deploy specified Docker image name and version into Auto Scaling Group''' asg_names = get_asg_names_from_tag(prefix, 'docker:image:name', image_name) groups = get_auto_scaling_groups(asg_names) # Find deployment target set future_set = set(map(lambda g: g['AutoScalingGroupName'].split('-')[-1], filter(lambda g: not g['DesiredCapacity'], groups))) if len(future_set) != 1: raise ValueError('Cannot specify target auto scaling group') future_set = next(iter(future_set)) if future_set == 'green': current_set = 'blue' elif future_set == 'blue': current_set = 'green' else: raise ValueError('Set name shoud be green or blue') # Deploy to future group future_groups = filter(lambda g: g['AutoScalingGroupName'].endswith(future_set), groups) for group in future_groups: asg_client.create_or_update_tags(Tags=[ { 'ResourceId': group['AutoScalingGroupName'], 'ResourceType': 'auto-scaling-group', 'PropagateAtLaunch': True, 'Key': 'docker:image:version', 'Value': image_version, } ]) # Set capacity, scaling policy, scheduled actions same as current group set_desired_capacity_from(current_set, group) move_scheduled_actions_from(current_set, group) move_scaling_policies(current_set, group) # Await ELB healthy of instances in group await_elb_healthy(future_groups) # Entering standby for current group for group in filter(lambda g: g['AutoScalingGroupName'].endswith(current_set), groups): asg_client.enter_standby( AutoScalingGroupName=group['AutoScalingGroupName'], InstanceIds=list(map(lambda i: i['InstanceId'], group['Instances'])), ShouldDecrementDesiredCapacity=True ) def rollback(prefix, image_name, image_version): '''Rollback standby Auto Scaling Group to service''' asg_names = get_asg_names_from_tag(prefix, 'docker:image:name', image_name) groups = get_auto_scaling_groups(asg_names) def filter_group_by_instance_state(groups, state): return filter( lambda g: len(filter(lambda i: i['LifecycleState'] == state, g['Instances'])) == g['DesiredCapacity'] and g['DesiredCapacity'], groups ) standby_groups = filter_group_by_instance_state(groups, 'Standby') inservice_groups = filter_group_by_instance_state(groups, 'InService') # Entering in-service for standby group for group in standby_groups: asg_client.exit_standby( AutoScalingGroupName=group['AutoScalingGroupName'], InstanceIds=list(map(lambda i: i['InstanceId'], group['Instances'])) ) # Await ELB healthy of instances in standby group await_elb_healthy(standby_groups) # Terminate instances to rollback for group in inservice_groups: asg_client.set_desired_capacity(AutoScalingGroupName=group['AutoScalingGroupName'], DesiredCapacity=0) current_set = group['AutoScalingGroupName'].split('-')[-1] move_scheduled_actions_from(current_set, group) move_scaling_policies(current_set, group) 몇 가지 더…Standby 로 돌리는 것 이외에 Detached 상태로 바꾸는 것도 방법입니다만, 인스턴스가 ASG에서 제거될 경우, 자신이 소속된 ASG를 알려주는 값인 aws:autoscaling:groupName 태그가 제거되므로 인스턴스나 ASG가 많아질 경우 번거롭습니다.cloud-init 를 어느 정도 최적화해두고 ELB healthcheck 를 좀 더 민감하게 설정하면, ELB 에 투입될 때까지 걸리는 시간을 상당히 줄일 수 있긴 하므로, 단일 ASG로 배포를 하더라도 롤백에 걸리는 시간을 줄일 수 있습니다. 저희는 scaleout 시작부터 ELB에서 healthy 로 찍힐 때까지 70초 가량 걸리는데, 그럼에도 불구하고 아래의 이유 때문에 현재의 방식으로 운영중입니다.같은 방식으로 단일 ASG로 배포를 할 수도 있지만, 배포중에 혹은 롤백 중에 scaleout이 돌면서 구버전 혹은 롤백 버전의 인스턴스가 투입되어버리면 매우 귀찮아집니다. 이를 방지하기 위해서라도 (Blue-green 방식의) ASG 두 개를 운영하는게 안전합니다.같은 이유로, 배포 대상의 버전을 S3나 github 등에 기록하는 대신 ASG의 태그에 버전을 써 두고 cloud-init 의 user-data에서 그 버전으로 어플리케이션을 띄우게 구성해 두었습니다. 이 경우 인스턴스의 태그만 확인해도 현재 어떤 버전이 서비스되고 있는지 확인할 수 있다는 장점도 있습니다.다만 ASG의 태그에 Tag on instance 를 체크해 두더라도, cloud-init 안에서 이를 조회하는 경우는 주의해야 합니다. ASG의 태그가 인스턴스로 복사되는 시점은 명확하지 않습니다. 스크립트 실행 중에 인스턴스에는 ASG의 태그가 있을 수도, 없을 수도 있습니다.굳이 인스턴스의 Lifecycle 을 Standby / InService 로 전환하지 않고도 ELB 를 두 개 운영하고 route 53 에서의 CNAME/ALIAS swap 도 방법이지만, DNS TTL은 아무리 짧아도 60초는 걸리고, JVM처럼 골치아픈 동작 사례도 있는만큼 선택하지 않았습니다.물론 이 방법이 최선은 절대 아니며(심지어 배포할때마다 돈이 들어갑니다!), 현재는 자원의 활용 등 다른 측면에서의 고민 때문에 새로운 구성을 고민하고 있습니다. 이건 언젠가 나중에 다시 공유하겠습니다. :)

“세상 모든 광고영상을 누구나 쉽게 만들 수 있게 한다.”영상광고는 사업의 규모와 업종을 막론하고 모든 분야에서 필수적인 요소로 자리잡고 있습니다. 잘 만든 영상광고가 매출로 이어진다는 사실은 검증되었고, 그 중요성은 나날이 증가하고 있습니다.하지만, 영상제작 전문기술 없이 광고영상을 제작한다는 것은 시간과 비용적인 측면에서 매우 어려운 일입니다. 광고영상을 SNS에 업로드 하고 싶은 마케터나 창업가들은 영상 전문가나 디자이너가 되는 것을 꿈꾸지 않습니다. 단지 자신의 서비스와 제품이 멋지게 홍보될 영상을 원하고 있습니다.더브이플래닛은 전문기술 없이도 누구나 쉽고 빠르게 광고영상을 제작할 수 있는 브이플레이트를 통해 많은 마케터들과 창업가들이 겪는 시간과 비용에 대한 어려움을 해소할 것입니다.“더브이플래닛”에서 영상광고 생태계의 흐름을 바꿀 iOS개발자를 모집합니다.광고영상을 누구나 쉽게 만들 수 있도록 함께 고민하고 시장을 주도해나갈 분을 애타게 찾고 있어요.우리는 한사람 한사람의 소중한 능력들이 맘껏 발휘될 수 있도록 존중과 배려로 서로를 응원하고 있어요. 우리와 함께 소중한 능력을 맘껏 발휘하실 분들의 많은 지원 부탁드려요.

 * 2015년에 작성된 글입니다편집자 주: 잔디에는 현재 40명 가까운 구성원들이 일본, 대만, 한국 오피스에서 일하고 있습니다. 국적, 학력, 경험이 모두 다른 멤버들. 이들이 어떤 스토리를 갖고 잔디에 합류했는지, 잔디에서 무슨 일을 하고 있는지 궁금해하시는 분들이 많았습니다.  이에 잔디 블로그에서는 매 주 1회 ‘맛있는 인터뷰’라는 인터뷰 시리즈로 기업용 사내 메신저 ‘잔디’를 만드는 사람들의 이야기를 다루고자 합니다. 인터뷰는 매 주 선정된 인터뷰어와 인터뷰이가 1시간 동안 점심을 함께 하며 다양한 이야기를 나누며 진행됩니다. 인터뷰이에 대해 궁금한 점은 댓글 혹은 이메일([email protected])을 통해 문의 부탁드립니다.인터뷰 시작에 앞서 편집자 스스로 잔디의 개발팀에 궁금한 점이 있었다. 매 주 수요일 아침 8시, 오피스 근처 카페에서 스터디를 하는 그들의 문화가 바로 그 것이다. 회사의 강요가 아닌 공부를 하겠다는 자발적인 이유로 모인다는 그들. 그들 중 한 명인 Mark를 이번 주 맛있는 인터뷰에 어렵게 모시게 되었다.세렝게티의 한 마리 표범과 같은 그의 눈빛이 향한 곳은 가.츠.나.베반갑습니다. 우리 좀 걷지 않았나요? 회사에서 꽤나 멀리 떨어진 ‘오무라안’을 온 특별한 이유가 있다면?회사 바로 앞에 있는 ‘탄’보다는 조금 고급스러운 일식 레스토랑이에요. 우연히 알게 된 곳인데 맛이 딱 제 취향이라 즐겨 찾습니다. 항상 가츠나베를 먹는데요. 그 맛은.. 말로 형용하기 어렵네요.가츠나베성애자이시군요. 얼마나 있는지 모르겠으나 ‘맛있는 인터뷰’ 독자들을 위해 인사 부탁드립니다.안녕하세요, 부산 남자 Mark입니다. 잔디에 합류한 지 약 두 달 정도 되었어요. 잔디에서는 Front-end 개발 업무를 맡고 있습니다.주로 어떤 일을 하시나요?쉽게 말하자면 사용자들이 접하는 부분을 책임지는 역할이에요. 지금은 Jihoon, Young과 함께 일하고 있는데 궁합이 잘 맞는 것 같아요. 사람이 적으면 할 수 있는 일이 한정되어 있고 반면 사람이 많으면 커뮤니케이션이 힘든데 저희 세 명은 예외인 것 같습니다.왔노라, 보았노라, 달렸노라Mark님만의 유행어가 있더라고요?‘가자!’ 를 말씀하시는 것 같은데요. 맞나요? (웃음) 비글로벌 서울 2015 우승 후, 뒷풀이 회식에서 흥에 겨워 술과 함께 외친 ‘가자!’가 다른 분들에게 인상적으로 각인되었던 것 같아요.네, 저도 그 자리에 있었는데요. 굉장히 인상적이었어요. 술이 센 편이신 것 같은데요?아니에요. 사실 술을 잘 하는 편도, 자주 마시는 편도 아니에요. 주량이라면 소주 두 병 정도? 그 날은 저희 회사가 좋은 일도 있고 해서 평소보다 많이 마시긴 했지만 기분이 좋았던 게 그런 사태를 만든 주된 이유인 듯 합니다.잔디 비글로벌 서울 2015 우승!잔디의 개발자 채용 과정이 다른 곳에 비해 까다롭다고 들었어요. 직접 경험하신 분으로서 어땠는지 여쭤볼 수 있을까요?정말 까다로워요. 다른 곳도 코딩시험을 보기는 하는데 잔디는 인사부에서 1차 코딩 시험을 보고 2차 면접에서는 왜 그렇게 코딩을 했는지 설명을 해야 합니다. 그리고 나서 인성 면접을 봤습니다. (잔디에서는 이 면접을 Behavior Interview 라고 부르며, 여러 부서의 인원들이 참여해 해당 인터뷰이가 함께 일할 사람으로서 적합한지 판단하게 된다 – 편집자 주)마치 수험생 같다는 느낌이 들었어요. 면접 과정 중에는 ‘뭐 이리 깐깐하게 굴어?’ 라는 생각을 했었는데, 지금 돌이켜 보면 이런 과정을 거쳐 합류한 인재들이 모여 있어 잔디가 빠르게 성장할 수 있지 않을까 추측해 봅니다.잔디에서의 생활은 어떤가요?신기한 점이 참 많은 것 같아요. 좋은 점은 출중한 능력을 가진 분들이 많다는 점이에요. 그분들을 통해 배울 점도 많고, 개인적으로는 분발해야겠다는 생각을 하게 해요. 많은 자극을 받고 있어요.신기한 점이라면 어떤 부분일까요?예를 들면 아침에 출근하면 Dan(CEO)이 제게 다가와 영어로 말을 건네는 것이 가장 신기한 것 같아요. 당황스러우면서도 한편으로는 신기해요.이건 개인적으로 궁금한 건데요. 개발팀의 아침 스터디에 대해 어떻게 생각하시나요?사실 아직 참여해 보진 못했어요. 잔디 개발팀에서는 매주 아침 8시까지 나와서 자발적으로 스터디를 하고 있는데요. 강요가 아닌 자발적으로 업무 외에 스터디를 한다는 점이 참 인상 깊어요.그렇군요. 질문을 좀 바꿔볼게요. 쉬는 날엔 뭐 하시나요? 부산 사람이니 야구?보통 쉬는 날엔 서울에 있는 친구들을 만나거나 게임을 해요. 야구는 부산 사람이다 보니.. 삶의 일부 같은 느낌이죠. 우리가 공기를 좋아하거나 싫어할 수 없듯, 야구 역시 좋아하거나 싫어할 수 있는 대상이 아니에요.보통 ‘부산 사람=야구’라고 생각하는데 Mark도 여기에 해당하는 분이었군요. 게임은 어떤 걸 즐겨 하시나요?WOW(Wolrd of Warcraft)라고 아세요? 저는 게임에 있어서 저만의 철학이 있어요. 게임에도 레벨이 존재한다고 생각하는데요. 모바일 게임을 아주 안 하는 것은 아니지만 모바일 게임에 투자하는 시간은 아깝다고 느껴져요. 물론 개인적인 생각입니다.록타르.. 피바람을 몰고올 Mark여..그러면 Mark가 생각하기에 게임으로서 ‘와우’는 어느 정도 레벨인가요?제가 알고 있는 게임들 중 와우는 Top3에 듭니다. 물론 생각을 깊게 해 본 적은 없어서 나머지 2개에 뭘 넣어야 할지 고민해야겠지만 와우는 정말 잘 만든 수작이에요.이제 곧 휴가철이잖아요. 부산 여행 추천 장소 좀 해주세요.외지 사람들은 보통 해운대 많이 가는데, 사실 부산 사람들은 해운대를 잘 안가요. 사람이 너무 많잖아요? 부산 여행 장소를 찾으신다면 개인적으로 을숙도를 추천하고 싶어요. 여긴 가족 단위 여행객이 많은 곳인데요. 서울 사람들이 한강을 찾듯 부산 사람들은 을숙도를 찾아요.이번 여름 휴가는 을숙도로!을숙도? 섬인가요?네, 섬이긴 한데 엄청 큰 다리로 육지와 연결되어 있어서 차를 타고 들어갈 수 있는 곳이에요. 공원이 잘 조성되어 있어요. 자전거도 빌려 탈 수 있고 까페도 있어서 여행 장소로는 딱이에요.축구장도 엄청 많아서 축구 동호회 분들이 자주 찾으시는데요. 사람으로 북적거리지 않는 부산 여행지를 찾는다면 이번 여름 여행은 을숙도로 가보세요. 참고로 을숙도에는 음식점이 많지 않아요. 저 같은 경우, 을숙도 갈 때마다 도시락을 챙겨가곤 합니다.다음은 맛있는 인터뷰의 고정 코너 ‘어서 말을 해’입니다. Jinho가 남긴 질문 ‘잔디를 한문장으로 표현한다면?’에 대해 답을 주신다면?잔디란 ‘기회’ 입니다. IT 업에서 제가 어디까지 능력을 발휘할 수 있을지 확인해볼 수 있는 좋은 기회이기 때문이죠. 좀 진부한가요?전~혀 진부하지 않아요. 멋진 답변을 주셨으니 다음 인터뷰이를 위해 질문 하나 남겨주시겠어요?저는 이걸 꼭 물어보고 싶어요. ‘최근 3년 동안 당신에게 가장 행복했던 일은?’Mark와 개인적으로 얘기를 나눠보고 싶었는데 이렇게 소원이 이뤄졌네요. 개인적으로 뿌듯한 인터뷰였습니다.감사해요. 잘 좀 편집해 주세요.#토스랩 #잔디 #JANDI #개발팀 #개발자 #개발 #팀원소개 #팀원인터뷰 #팀원자랑 #기업문화 #사내문화 #조직문화

어플리케이션 성능 분야에서 평균 응답 시간은 어플리케이션 서버가 사용자에게 요청 결과를 반환하는 데 걸리는 시간을 말합니다. 어플리케이션 서버의 응답시간은 일반적으로 밀리세컨드에 가깝지만 부하량에 따라 많은 시간이 걸리기도 합니다. 고객이 기다리는 시간 3초인터넷 초창기인 1999년 전자 상거래 사이트의 최적로드 시간은 8초 였습니다. 2006년도에 들어서는 4초까지 줄어들었습니다. 그리고 지금은 3초를 고객을 떠나게 만드는 시간으로 이야기 합니다. 구글 이 운영하는 더블클릭(https://www.doubleclickbygoogle.com/articles/mobile-speed-matters/)은 모바일 페이지가 로드되는데 3초가 지나면 사용자의 절반 이상이 서비스를 포기한다고 조사결과를 발표했습니다. 3초라는 시간 속에는 웹페이지의 렌더링 시간과 네트웍이 사용하는 시간등이 포함되어 있기 때문에 웹 어플리케이션이 소모해야 하는 시간은 실제로 밀리세컨드에 가깝습니다. 하지만 실제 서비스의 장애가 발생하면서 웹 어플리케이션의 평균 응답시간은 점점 길어지게 됩니다. 성능분석에서 평균 응답시간부하가 늘어나면서 임계치가 넘어가면 초당 처리량은 더이상 증가하지 않게 됩니다. 논리적으로 생각 해보면 초당 처리량이 더이상 증가하지 않은 상태에서 사용자만 늘어나면 TPS와 인지시간이 상수처럼 동작하므로 응답시간이 사용자에 비례하여 늘어나게 됩니다. [응답시간(Respons Time) = [동시사용자수 / 초당 요청수(TPS)] - 인지시간(Think Time)하지만 일반적인 상황에서 응답시간은 밀리세컨드 단위의 값이데 비해 인지시간은 3초에서 10초 이상의 값을 가지고 됩니다. 그럼 이번에는 성능을 분석하는 스토리를 만들어 보겠습니다. 우리가 영어 문장을 한글로 번역하는 웹 서비스를 만든다고 해 보겠습니다. 우리는 동시 사용자 100명을 예상하고 서비스를 만들고 있습니다. 여기서 서비스 특성상 사용자가 한번 번역을 요청하고 다음번 요청을 보내는데 평균 30초의 시간이 걸립니다. 마지막으로 최대 응답시간은 0.5초를 넘지 않도록 설계하려고 합니다. 이런 경우 우리가 목표로 하는 초당 요청수는 서비스를 동시에 사용하는 사람들의 요청을 시간으로 나누므로 계산식은 동시사용자수(100명)/(응답시간(0.5초) + 인지시간(30초)) 이고 결과값은 약 3.27이 됩니다.     초당 요청수(TPS) = 동시사용자수 / [응답시간(Respons Time) + 인지시간(Think Time)]이렇게 성능을 계산하는 과정에서 서비스의 처리시간 즉 응답시간은 인지시간에 비해 매우 적기 때문에 인지시간이 커지면 커질수록 TPS에 관여하는 비율이 0에 수렴하게 됩니다. 결론적으로 성능을 설계하는 시점에서 응답시간은 별로 중요한 이슈가 아니게 됩니다. 대신 인지시간이 중요해 집니다.인지시간(Think Time)이란?웹 서비스를 사용하는 사용자는 자신의 요청을 확인하는 시간이 필요합니다. 이렇게 이전 요청과 다음 요청 사이의 시간을 인지 시간이라고 합니다. 인지 시간은 사용자나 서비스 유형에 따라 다릅니다. 예를 들어 시스템 간 상호 작용은 사람이 관여하는 웹 서비스 상호작용에 비해 매우 낮은 인지 시간을 포함합니다. 또는 블로그 서비스에 비해 사전검색 서비스의 인지시간은 매우 짧을 것입니다. 서비스의 도메인을 분석하여 인지 시간을 결정하는 것은 매우 중요합니다. 인지시간을 사용하여 분당 완료해야 하는 요청 수는 물론 시스템에서 지원할 수 있는 동시 사용자 수를 계산할 수 있습니다. 튜닝 지표로서의 평균 응답시간현실에서 웹 서비스의 응답시간은 수식과 다르게 나타나게 됩니다. 그래서 많은 성능 분석 도구가 평균 응답시간을 보여주고 있습니다. 실제 성능 분석 도구들이 알려 주는 평균 응답시간은 수집 주기 동안에 수집된 트랜잭션의 응답 시간을 합산하여 평균한 값입니다.와탭의 서비스는 5초 간격으로 트랜잭션의 평균 응답시간을 계산합니다. 응답시간이 성능 지표보다 튜닝지표로서의 의미를 가집니다. 예를 들어 사용자가 적은 밤 시간에 배치잡과 같은 일부 응답시간이 길어짐으로써 사용자가 많은 낮보다 평균 응답시간이 더 길수도 있습니다. 하지만 실제 성능을 올리기 지표로써 응답시간은 매우 직접적입니다. TPS와 상관없이 평균 응답시간이 길어지는 요소가 있다면 주변 요소와 함께 평균 응답시간을 살펴봐야 합니다. #와탭랩스 #개발자 #개발팀 #인사이트 #경험공유 #일지

출근이 즐거워지는바로고의 복지 문화13가지안녕하세요, 바로고 입니다.바로고 직원들의 출근이 즐거워지는13가지 이유바로복지 문화 13가지가 있기 때문이죠^^[바로고 복지문화]바로고 복지 문화에 대해자세히! 알고 싶다면 클릭!뼈가 되고, 살이 되는외부 인사 초청 강연훌륭한 팀워크와 업무 효율을 높이는유익한 외부 인사 초청 강연!맛있는 음식과 함께 해봐요^^2017년 9월 7일외부 인사 초청 강연강연자헬로네이처 허광남 CTO뼈가 되고 살이 되는강연의 주제는고객 행동 데이터 보면서 개발하기강연은바로고 본사에서 진행되었습니다.강연을 본격적으로 시작하기 전프로젝터로 점검하고간단한 담소를 주고받으며편안한 분위기를 만들어주시는 허광남님뼈가 되고 살이 되는 강연이그동안 바로고에서 진행된 만큼오늘의 강연 또한 기대됩니다!고객 행동 데이터 보면서 개발하기Elastic Stack오늘 강연은1. 데이터 시각화의 가치2. 오픈소스 시각화 패키지 Elastic Stack3. 유용한 플러그인 소개4. ELK 적용 사례위의 같은 순서로 알차게 진행되었습니다.시작부터 집중하는바로고의 직원들업무에 바쁘다 보면다른 정보를 습득하거나다른 분야의 사람들과 의견을 공유할 여유가 없을 수도 있어요.이렇게 외부 인사 초청 강연을 통해다양한 의견을 공유하고리프레쉬 하는 기회가 생기는 것에바로고 직원들의 만족도가 높은 편입니다.이번 강연의 핵심이었던Elastic Stack 의 특징에 대해간단히 설명해보겠습니다강연의 내용을 함께공유한다는 것에도 의미가 있어요^^Elastic Stack 특징-Google Analytics(GA)의 데이터로사이트 접속 통계를 구할 경우원하는 대로 데이터를 획득하기 어렵다.-자체 서버의 모든 로그를 100% 수집할 수 있기 때문에데이터에 대한 신뢰성이 높다.-파라미터 값별로 통계를 볼 수 있기 때문에정확한 데이터 분석이 가능하다.-검색엔진(lucene)이 포함되어 있어빠르게 데이터를 검색할 수 있다.-모두 오픈소스이며 자유롭게 사용이 가능하다.자유롭게 질문을 주고받으며의견을 공유할 수 있었던 의미 있는 시간이 되었습니다.이번 강연에서도다양한 의견을 주고받고같은 문제에 대해다양한 시각이 존재한다는 것을알게 된 계기가 된 것 같습니다.바로고 직원 모두에게의미있는 시간이 되었으리라 생각합니다.오늘 열정으로 강의해주신허광남님께 진심으로 감사의 말을 전합니다.또 다른 시각에서 접근하는고객에 대한 접근 방법뼈가 되고 살이 되는알찬 시간이 되었습니다.감사합니다!바로고의 외부 강연이 끝날 시간 즈음그 시간이 바로 점심시간열심히 강의 들었으니에너지 충전이 필요합니닷!모두 수고하셨습니다.선택이 아닌 필수#배달 #배달대행바로고날씨 좋은 9월, 야외에서 오늘은 쉬는 날, 집에서누구와 함께 든 어디에서든내가 원하는 곳으로 배달!-전국 배송망을 갖춘바로고에서라면가능합니다.배달대행[바로고 공식 홈페이지]