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

소셜 네트워크 분석은 이벤트 로그 데이터를 작업자(Resource), 사회적 관점에서 분석하는 것입니다. 이벤트 로그의 속성 중에 누가 수행했는지를 나타내는 작업자(Resource) 속성이 있습니다. 이러한 속성을 사용하여 간단한 형태의 소셜 네트워크 분석을 할 수 있습니다. 소셜 네트워크 분석을 위한 방법에는 작업자-액티비티 매트릭스(Resource-Activity matrix), 핸드오버 매트릭스(Handover of work matrix) 등이 있습니다.작업자-액티비티 매트릭스(Resource-Activity matrix)는 누가 무엇을 하고 있는지에 대한 기본 인사이트를 제공해 줍니다. 작업자-액티비티를 작성하면 한 작업자가 특정 액티비티를 몇 번 수행했는지 알 수 있습니다. [그림 1] 이벤트 로그 예제[그림 2] 작업자-액티비티 매트릭스(Resource-Activity matrix)[그림 1]의 이벤트 로그를 이용하여 [그림 2]와 같은 작업자-액티비티 매트릭스를 작성할 수 있습니다. 작업자-액티비티 매트릭스에서 한 셀의 값은 케이스당 해당 액티비티를 특정 작업자가 수행한 비율을 나타냅니다. 예를 들어 [그림 2]의 액티비티 a열의 내용을 보면 a열의 총합 1(0.3+0.5+0.2)은 케이스당 액티비티 a가 평균 1회 발생하는 것을 의미하고, 액티비티 a는 오직 Pete, Mike, Ellen만이 작업하고 그 비율은 Pete 30%, Mike 50%, Ellen 20% 임을 알 수 있습니다. 액티비티 e의 경우에는 Sara만 수행하고, 케이스당 평균 2.3회 수행되는 것을 의미합니다. 즉 액티비티 e는 한 케이스당 여러 번 발생하는 것을 알 수 있습니다. 작업자 관점에서 보면 Sean은 액티비티 b만 수행하고, Sara는 e와 f만 수행하고 있습니다.핸드오버 매트릭스는 작업이 어떻게 전달되었는지에 초점을 맞추어 분석합니다.[그림 3] 핸드오버 매트릭스(Handover of work matrix)[그림 1]의 이벤트 로그로 [그림 3]과 같은 핸드오버 매트릭스를 만들 수 있습니다. 핸드오버 매트릭스에서 한 셀의 값은 한 작업자가 다른 작업자에게 작업을 전달하는 비율입니다. 예를 들어 Pete가 자기 자신에게 작업을 전달하는 비율, 즉 연속해서 작업을 하는 경우는 케이스당 평균 0.135회 발생하고 있습니다. 이는 Pete가 여러 작업을 수행하고 있어 자기 자신에게 작업을 전달하는 것일 수도 있고, 재작업으로 인한 반복 업무가 나타나는 것일 수도 있습니다. Sara가 Mike에게 업무를 전달하는 경우는 케이스당 평균 1.475회 발생하여 두 사람은 업무 연결도가 상당히 강하고 두 작업자 사이에 강한 Causality 관계가 있을 가능성이 높습니다.[그림 3]의 핸드오버 매트릭스를 기반으로 한 소셜 네트워크를 구해 보면 [그림 4]와 같이 표현할 수 있습니다. [그림 4] 핸드오버 매트릭스 기반 소셜 네트워크작업자와 작업자를 연결하는 화살표는 작업을 넘겨주는 관계를 표시하며, 화살표의 두께는 작업 전달 빈도를 나타냅니다. Mike와 Sara의 경우 서로 두꺼운 화살표로 연결되어 있어 두 작업자 간의 업무 전달 빈도 수가 높고 업무 연관 관계가 높음을 알 수 있습니다. Sara의 경우 모든 작업자와 연결되어 있어 핵심 업무 수행자일 수도 있고 모든 프로세스의 공통 업무를 담당하고 있을 수도 있습니다.핸드오버 매트릭스는 소셜 네트워크를 만드는 많은 방법 중 하나입니다. [그림 4]의 핸드오버 매트릭스 기반 소셜 네트워크에서 같이 일하는 그룹을 같은 노드 색깔로 표시하고 노드의 크기를 특정 작업자가 수행한 작업 빈도 수로 표시하면 또 다른 정보를 얻을 수 있습니다. 또한 케이스 기반으로 소셜 네트워크를 그릴 경우 같은 케이스를 수행하는 사람들의 업무 관계를 파악할 수 있습니다.이벤트 로그는 업무 프로세스 내의 업무 관계에 대해 다른 관점을 만드는 많은 정보를 제공합니다. 누가 가장 중심 업무를 수행하는지, 같이 일하는 그룹은 누구인지, 업무 상관성은 누가 높은지를 알 수 있습니다. 따라서 프로세스에서 작업자의 행동을 분석할 수 있으며 이는 종종 개선된 업무 방식에 대한 단서를 제공합니다. 소셜 네트워크 분석으로 다양한 인사이트를 얻기를 바랍니다.#퍼즐데이터 #개발팀 #개발자 #개발후기 #인사이트

토스랩 안드로이드팀이 코드리뷰 하는 방법실리콘밸리 이야기 - 코드리뷰는 어떻게 하나요? 를 보고 토스랩이 코드리뷰 하는 프로세스와 방법에 대해서 공유해드리고자 합니다.왜 코드리뷰를 하게 되었나요?토스랩에 안드로이드가 팀 단위로 꾸려진 것은 5월 전후였습니다. 그 전에는 1인 개발 체제를 가지고 있었습니다. 갑작스럽게 인원이 많아지면서 코드스타일, 구조의 일관성 등이 계속적으로 깨지게 되고 이에 따라 제품의 안정성도 급격히 떨어지는 사태가 발생하였습니다.이에 내부적으로 제품의 품질을 강화하기 위한 대책들이 강구되었는데 그 중에 하나가 코드리뷰였습니다.코드리뷰를 위한 프로세스는 토스랩 웹 개발팀의 프로세스를 참고하여 안드로이드 개발 팀원의 내부 의견을 반영하여 진행되었습니다.1. 언제 코드리뷰를 요청하나요?안드로이드팀은 코드리뷰 요청에 대해 별도의 제약을 두지 않았습니다. 언제든지 코드리뷰 시스템이 코드리뷰를 요청할 수 있습니다. 다만 코드 리뷰가 시작되는 시점이 조금 다릅니다.모든 개발자가 코드리뷰를 각자의 업무(Task)가 완료되면 코드리뷰 시스템에 코드리뷰를 요청하고 이를 각 개발자가 언제든지 확인할 수 있도록 하고 있습니다.코드리뷰의 시작은 3. 그럼 코드리뷰는 언제 하나요? 에서 확인해보록 하겠습니다.2. 어떻게 요청하나요코드리뷰는 내가 아닌 다른 사람이 코드를 읽어야 하므로 어떤 목적에서 작업 된 코드인지를 미리 할 수 있어야 빠르게 코드리뷰를 할 수 있습니다. 최대한 자유롭게 하되 아래와 같은 형식을 지키도록 하고 있습니다.TitleFeature/Bug-fix 건인지 알 수 있도록 합니다.어떤 목적인지 간략하게 적도록 합니다.어떤 이슈와 연결된 건인지 알 수 있도록 합니다.Description어떤 로직을 추가/수정했는지를 작성합니다.어떻게 추가/수정했는지를 작성합니다ex)Title - [fix] 소켓 API 버전 처리 (JND-3986) Description@Version 커스텀 어노테이션 추가Version 없는 Event 에 Version 필드 추가, @Version어노테이션 부여SocketObject -> EventObject 로 파싱하는 로직 공통 메소드로 분리파싱 후 바로 반환하지 않고 Version Valid 로직 추가class JandiSocketServiceModel { T getObject(Object, T) // 파싱 공통 메소드 boolean validVersion(Object) // version 확인 } Java Reflection 사용.위와 같이 작성함으로써 이 이슈는 소켓 API 버전에 대한 버그 수정건으로 JND-3986 이라는 이슈와 연관된 것임을 알 수 있습니다. 상세 내용으로는 @Version 이 JandiSocketServiceModel의 getOject 와 validVersion 메소드와 연관되어 있음을 알 수 있도록 기술하였습니다.코드리뷰를 상세하게 쓰는 것은 리뷰어들이 코드리뷰를 효율적으로 하기 위함이기 때문에 리뷰할 부분을 빨리 확인 할 수 있게 적도록 하도 있습니다.3. 그럼 코드리뷰는 언제 하나요?실리콘 밸리의 큰 회사들 (구글, 페이스북 등)은 코드리뷰가 요청이 오면 업무의 최우선순위로 조정되어 즉시 응답하도록 하는 것이 원칙입니다. (지금 당장 하든지 아니면 언제부터 할 것인지를 피드백을 반드시 줘야 한다고 들었습니다.)하지만 스타트업은 일반적으로 개발해야 할 것들이 훨씬 더 많고 코드리뷰가 아니더라도 일이 산더미인 경우가 많습니다. 저희 토스랩이라고 이를 크게 벗어나지 않기 때문에 안드로이드팀은 별도로 코드리뷰하는 프로세스를 정의하였습니다.월~수 : feature/bug-fix 개발이 업무의 최우선 순위이다.목, 금 : 코드리뷰가 업무의 최우선 순위이며 코드리뷰 대상은 목요일 출근 전까지 리뷰 요청을 한 건을 대상으로 한다.이는 개발자들끼리 코드리뷰의 중요성을 이해하지만, 이것이 개발 건보다 더 큰 업무 비중을 차지하게 되면 개발 속도나 의욕을 저해할 수 있기 때문에 최대한 분리하여 해당 건에만 집중하기 위해 룰을 정하였습니다.업무에 따라서 편차는 있지만, 대개의 코드리뷰는 금요일에 모두 완료를 하고 있으며 긍정적 피드백이 나올때까지 코드를 변경해야만 완료가 됩니다.4. 무엇을 리뷰하나요?개발자 개인의 성향과 개발건의 성격에 따라 그때마다 다른 모습을 보여줍니다.성능 개선 개발 : 시간복잡도신규 feature 개발 : 잠재적인 오류에 대한 검출리팩토링 : 테스트코드나 구조에 대한 물음신규 기술 도입 : 해당 기술의 로직과 그에 대한 물음기타 : 변수명과 같은 코드 컨벤션을 하기도 합니다. 전체적인 흐름을 이해하기 위해 실제 빌드를 해서 동작을 시켜보고 이해하기도 합니다.기본적인 사항들은 CI 품질도구 리포팅 기능을 이용하기 때문에 주로 큰 그림에서의 코드리뷰를 하는 편입니다.5. 코드리뷰 코멘트는 어떻게 작성하나요?OO 보다는 XX 가 더 나은 것 같아요.XX 는 OO 부분을 참고해서 이용하면 되요.OO 는 XX 에 의해서 문제되지 않을까요?XX 를 하려다가 OO 로 했는데 어떻게 생각하세요?위와 같이 가급적이면 상대방을 공격하지 않는 느낌을 주도록 하며 단순히 문제를 이슈업하기 보다는 대안을 제시하는 방법을 주로 하고 있습니다. 코드리뷰는 서로의 코드에서 이해할 수 없는 부분을 찾고 문제가 될 수 있는 부분을 미리 찾아내는 자리인만큼 문제의 검출과 해결에 주안을 두고 진행합니다.6. 코드리뷰가 끝나면 어떻게 하나요?서로가 이해할 수 있을 만큼 리뷰가 진행되면 코드는 그때서야 개발용 브랜치에 통합을 합니다. 최소 1명의 피드백도 진행되지 않은 코드는 통합하지 않는 것이 원칙으로 하며 통합되어야 하는 건이 코드리뷰가 진행되지 않으면 늦어도 월요일 아침에 긴급히 진행해 줄 것을 환기시킵니다.7. 긴급히 코드리뷰해야 하는 건은 어떻게 하나요?긴급히 해야하는 건은 그만큼 사안이 중요하다고 생각하기 때문에 리뷰를 요청하는 즉시 진행을 하도록 합니다. 다만 해당 건이 즉시 반영해야 할만큼 중요한지를 서로간의 의논해서 진행하도록 합니다.총평안드로이드팀이 코드리뷰를 최초 시작한 것은 6월초입니다. 브랜치를 통합하기 전 개발 완료된 건에 대한 코드리뷰가 처음이었기 때문에 자리를 잡는데는 2달여 시간이 흐른 다음이었습니다. 초기에는 실수로 코드리뷰를 생략한다던가, 어떻게 코멘트를 남겨야할지에 대해서 조심스럽다던가 하는 시행착오를 겪어서 지금은 개발 건에 따라 20건이 넘는 의견이 남겨질 정도로 활발하게 의견을 교류하고 통합을 거칩니다.코드리뷰에 생소한 사람은 대개 나의 작업물을 누군가에게 검토 받는다는 느낌에 거부감을 가지기 마련입니다. 하지만 더 큰 그림에서 본다면 코드리뷰는 코드의 안정성을 서로 다른 관점에서 검토하는 것이기 때문에 코드의 신뢰성이 더욱 커지는 과정입니다. 그러기에 이에 대한 이해 없이 진행하는 코드리뷰는 금방 유명무실해지기 때문에 모두의 이해를 가진 다음에 진행 할 것을 추천합니다.제품의 안정성을 신경써야 하는 시점에 QA 강화와 같은 외부의 요인만을 찾는 것보다 내부에서 좀 더 개선 할 수 있는 요인을 찾는 것도 하나의 방법입니다. 토스랩에서는 다양한 품질 검증 과정에서 코드리뷰를 매우 중시하고 있습니다. 모든 팀이 각자만의 스타일대로 코드리뷰를 진행하고 있습니다.모든 개발자분들이 코드리뷰에 열린 자세로 올바른 코드리뷰를 진행하기를 바랍니다.#토스랩 #잔디 #JANDI #개발 #개발팀 #개발자 #개발환경 #업무환경 #코드리뷰 #인사이트 #조언

스포카에서 다년간 일하면서 나에게는 몇 가지 별명이 생겼다. 그 중 하나는 봇맘(Bot mom)이다. 다른 스타트업에서처럼 으레 스포카에서도 주어지는 일만 하는게 아니라 작고 큰 문제를 스스로 발견하고 고민할 기회가 왕왕 생긴다. 나 또한 그런 기회가 있었고 그러던 중 (귀차니즘을 극복하기 위해라고 쓰고) 일을 더 효율적으로 하기 위해(라고 읽는다) 봇(Bot)에 재미를 느끼게 되었다. 그리고 하나 둘 봇으로 문제를 해결하게 되었고 어느새 사람들이 그 별명을 붙여주었다.봇(Bot)2014년 즈음부터 스포카는 슬랙(Slack)을 사내 메신저로 사용하기 시작했다. 슬랙 도입 초창기에는 기본적인 업무 커뮤니케이션과 아틀라시안 제품군(JIRA, Confluence 등), Github 등 사내 업무 툴의 슬랙 라우팅 기능으로만 슬랙을 사용하였다. 하지만 기본 기능 만으로는 실제 업무 환경에서 불편한 부분들이 더러 있어 슬랙봇 기능을 점차 활발히 사용하게 되었다. 팀마다 사용빈도는 다르지만 현재 많은 직원이 슬랙봇을 활용하고 있는데 지속적으로 업무 환경을 개선하는데 봇 기능이 상당한 기여를 하고 있다.인터넷 상에서 자동화된 작업(스크립트)를 실행하는 응용 소프트웨어봇(Bot)은 위와 같이 설명되고 있다. 예를 들어, 슬랙에서 사용자가 설정한 단어가 입력되거나 시간대가 되었을 때, 설정했던 이미지나 텍스트가 자동으로 나오는 기능이라고 생각하면 된다.슬랙에서 기본적으로 제공하는 슬랙 봇과 Reminder 기능만 잘 활용해도 누구나 업무환경 개선을 시도해볼 수 있다. 개인적으로 스포카의 봇 활용(hacking)1은 어떠한 다른 팀과 비교해도 뒤지지 않는다 생각한다. 실제 업무에 적용한 사례를 보면 봇이 무엇인지, 무엇을 할 수 있는지 아는데 도움이 될 것이다. 큰 도움이 되고 있었던 사례를 모아 소개하겠다.2Case1. 자연스럽게 직원들에게 세뇌시키기상황 및 의도서비스 내 용어가 팀별로 다르게 쓰이거나 여러가지로 불리고 있는 것들이 있었다. 혹은 서비스가 런칭/업데이트되면서 개편된 제품/기능이름들이 있었다. 이는 아는 사람끼리는 문제가 없지만 신규입사자나 아직 전달이 덜된 타팀과 소통할 때에는 오해가 생길 수 있었다. 이런 상황에서 UXD팀에서는 추가적으로 새로운 이름을 알리고 즉각 교정 효과를 볼 수도 있는 효율적인 방법을 고안하고자 했다.1-1. 도도 매틱이 도도 메시지로 서비스명이 변경되었음을 알리는 봇이다1-2. 개편된 제품/기능이름을 알릴 때 쓰였던 슬랙봇들. 시간이 지나면서 제 임무를 다하고 사라졌다.효과잘못된 단어를 사용할 때마다 봇이 알려주니 즉각 교정 효과가 나타났다. 사람마다 교육되는 기간을 달랐지만 점차 잘못된 단어를 사용하는 사람들이 사라졌고, 몇 개월 후에는 옛날의 잘못된 단어가 무엇인지 까먹은 사람도 있었다. 그리고 시간이 지나고 제 목표를 달성한 슬랙봇들을 삭제하기까지 이르렀다.Case2. 개발자님 도와주세요ㅠㅠ상황 및 의도디자이너가 코드를 다루다가 가끔 알 수 없는 함정에 빠질 때가 있다. 서버가 왜인지 켜지지 않는다거나 원인을 명확히 알 수 없는 에러가 뜬다거나 하는 경우다. 그런 때면 개발자에게 도움을 요청하는데, 개발자의 입장에서는 진행하고 있던 업무를 잠시 중단하고 해결할 수 있는 커맨드를 알려주거나 알아보는데 시간이 걸릴 수 있다. 이럴 때 봇이 취해야하는 커맨드를 알려준다.봇으로 개발자가 도와줘야 하는 단계가 하나 줄었다!효과개발자가 도움요청 메시지를 보기 전, 디자이너가 먼저 바로 응급처치를 해볼 수 있어 덜 답답했고 개발자도 하나의 예상원인을 제거할 수 있어 빠르게 상황을 파악할 수 있었다.Case3. 항상 똑같은 질문과 답변은 그만!상황 및 의도기억력의 한계와 투명한 업무 진행상황 공유를 위해 이슈 기록 등 문서 작성에 기를 가하는 문화가 있다보니 사내위키문서가 자연스레 방대해졌다. 찾고자 하는 문서가 어딨는지 못 찾아 메일함과 위키사이트를 헤매고 못 찾으면 항상 팀원들에게 물어보게 되어 괜히 미안한 상황이 있었다. 그냥 누군가 물어볼 때 딱!하고 찾아주었으면 했다.다른 경우로는, 매번 특정 팀에게 물어보는 것이 있다. 사이트 내 친절히 설명을 작성하고 공지해도 정보 접근이 귀찮거나 어려운 곳에 있으면 바로 담당자에게 물어서 바로 올바른 답변을 얻고자 하게 된다. 이런 경우, 같은 질문을 하는 사람은 수십 명인데 답변하는 사람은 한 두명여서 답변하는 담당자는 피로해질 수 있다.3-1. 우리팀 주간미팅 회의록이 어딨더라...?3-2. 디자인팀에게 요청할 때 뭘 알려드려야 하지?3-3. 이 지역 담당자가 누구더라?효과원하는 문서의 바로가기 링크를 바로 얻거나 정보를 얻을 수 있어 위키 메뉴를 헤매지 않고 시간을 절약할 수 있었다. 반복적으로 물어보게 되는 사항을 물어보고 싶을 때 불편한 마음을 전혀 가지지 않아도 되었다.Case4. 이번엔 누구에게 의견을 물어볼까?상황 및 의도현재 스포카 Visual design팀(이하 VD팀)은 5명이며 디자인이라면 모두 관심을 가지고 의견을 주는데 주저함이 없다. 어떤 이슈를 진행할 때 중간 점검의 느낌으로 가볍게 1~2명에게 리뷰를 받고 싶을 때가 있다. 항상 같은 사람에게만 리뷰를 부탁하는건 아닌지, 다양한 의견을 받아보고는 싶은데 누구에게 돌리는게 좋을까, 리뷰어 선정에 고민을 하게 될 때가 있다. 혹은 이슈진행자가 정해지지 않았을 때 마음의 짐을 덜고 책임자를 정하는 잔인한 방법이 되기도 한다.(ㅋㅋ) 5명인데 1명 혹은 2명을 고르고 싶으므로 or/and를 병기하여 모든 경우의 수를 정리하여 봇을 만들었다.VD리뷰랜덤효과누구에게 리뷰를 맡길지 고민하는 시간이 줄었다. 타팀에서도 VD팀 누군가에게 리뷰를 부탁하고 싶을 때 활용되기도 한다. 하지만 휴가 중이라던지 가끔 리뷰를 볼 수 없는 사람이 계속 무작위로 나올 때가 있어 두세번 봇을 불러야 하는 일이 있다.Case5. 다나와 대화형 봇 (심화)앞서 소개한 유형들이 너무 단순하다고 느껴진다면 키워드 봇을 연속적으로 활용해보는 방법도 있다. 채팅형 봇을 만든 듯한 착각을 느끼게 할 수 있다.사이즈 다나와 (혹자는 이 사례를 보고 슬랙해킹의 정점을 달려가는 것 아니냐 감탄하였다.)Case6. 잊는 법이 없는 나만의 비서!봇이 일상화되니 왠만한 정기적인 업무일정은 무조건 봇으로 만드는게 습관이 되었다. 예전에는 다른 봇제작 서비스를 통해 만들던 기능이었는데, 슬랙에 리마인드(Remind) 기능이 업데이트 되면서 더 편해졌다. 리마인드 기능 설명은 이쪽을 참고 바란다.6-1. 스프린트 시작 알림 봇6-2. 데일리미팅 알림 봇6-3. 주말의 시작을 알리는 봇6-4. 파트타이머 급여 처리를 잊지 않도록 도와주는 비서봇Case7. 슬랙 API를 활용한 데이터드리븐 봇 (고급)상황 및 의도지금까지 소개한 것들은 회사 내부에서 업무를 진행할 때 도움을 받거나 내부 커뮤니케이션을 위한 것들이었다. 이번에 소개할 것은 회사 서비스와 관련된 개발자 친화적인 방법이다. 서비스 내 DB와 슬랙에서 제공하는 API를 접목하여 별도의 트래킹(tracking)툴 없이 실제 사용자의 행동 중 주요하게 알아야 하는 것을 슬랙봇으로 만든 것들이다.7-1. 부정적립으로 의심되는 이벤트를 알려주는 봇7-2. 매장 잔여코인 알림과 코인결제완료를 알려주는 봇효과별도의 트래킹툴이나 웹사이트에 접속할 필요 없이 실시간 데이터를 파악할 수 있었다. 또한 서비스에 주요한 영향을 끼치는 사용자의 실제 행동을 팀원들과 함께 빠르게 공유할 수 있었다.봇을 만들 수 있는 다른 방법슬랙의 리마인드 기능을 쓰지 않더라도 봇을 부릴(?) 수 있는 방법이 있다. 슬랙봇은 슬랙을 사용해야하고 관리자 권한이 있어야 설정 가능하다. 그러므로 개인적으로 쓴다면 아래 2가지 서비스들을 추천한다. 조합할 수 있는 서비스가 다양하니 자동화할 수 있는 아이디어가 있다면 시너지가 엄청날 것이다. 업무 뿐만 아니라 일상생활에도 활용할 수 있다.Zapier글쓴이가 슬랙에 리마인드 기능이 없을 때 애용하던 서비스이다. 무료 플랜으로 사용하면 설정할 수 있는 봇 개수와 작동하는 횟수가 제한적이지만 소소하게 가끔 필요한 것을 쓰기에는 괜찮다. 업데이트가 계속 되고 있으니 시도해보시라.IFTTTIf this, then that. 컨셉별 봇 레시피가 잘 정리되어 있어 바로 일상생활에 적용해볼 아이디어를 제공한다. 슬랙 외에도 다양한 앱과 연동하여 사용할 수 있는 장점이 있다.슬랙봇과 스포칸업무에 유용한 봇을 위주로 소개했으나 스포카의 슬랙봇은 업무의 즐거움을 향상시키는 스포칸의 드립 아카이브 역할을 하기도 한다. 업무에 활용하는 것만큼 다양한 방식으로 소구되고 있는데, 드립의 특성상 시간이 지나면 그 재미가 무뎌지는 것들이 있어 굳이 소개하지는 않겠다. 또한, 그외 개발자분께서 직접 창의적인 봇용 앱을 만든 사례도 여러 개 있었는데 나중에 기회가 되어 소개를 해볼 수 있으면 좋겠다.계속 슬랙이 업데이트되면서 나 외에도 비IT직군도 슬랙봇을 잘 활용해나가고 있고, 다른 팀원들도 번뜩이는 위트를 겸하며 슬랙봇을 활용하고 계시다. 여러가지로 활용되고 있는 슬랙봇은 하나의 값진 유산이라고 생각되기까지 한다. 간단한 기능임에도 더 집중해야 할 곳에 집중할 수 있도록 도와주기도 하고, 동료 간의 유대감을 깊게 만들기도 하기 때문이다. 스포카 외에 슬랙을 사용하는 다른 회사/팀들도 각자 사용하고 계시는 툴을 재밌고 유용한 방식으로 활용하며 팀 커뮤니케이션에 보탬이 되었으면 좋겠다.시스템 혹은 프로그램의 문제를 고치기 위한 행위 ↩이 포스팅의 예시 중에는 1~2년 전 스포카의 슬랙에서 활발히 쓰였다가 현재는 잘 사용되지 않는 경우도 있다. ↩#스포카 #개발 #개발자 #사내문화 #조직문화 #인사이트 #꿀팁

스타트업이 CTO를 찾는 법? 을 알고 계신 분에게 드리는 "질문"입니다. 이 글을 읽으시는 분들에게 부탁드리고 싶은 것은.. 1. 어디에 만나볼 엔지니어(개발자) 분들이 있으니 거기에 포스팅을 해보세요2. 엔지니어 들은 job을 찾을 때, 이런저런 고민을 하니.. 이런 포인트에서 조금 더 고민해보세요. 3. job 포스팅에는 이런저런 구체적인 내용들이 더 필요하니, 구체적으로 XX를 더 작성해보세요4. 이분 한번 만나보시겠어요? (소개 등등) 5. 공유를 해주셔도 좋습니다... 이런 고민을 함께 하시는 분들을 위해~등등의 조언을 댓글로 주셔도 좋고, 메일로 주셔도 좋고.. 아무튼 이 글은 조언을 구하고자 쓰는 글입니다. ^^;개발을 잘 모르는 스타트업 대표가 CTO를 모시는 방법은 어떤 것이 있을까요? ㅜㅜ대부분의 경우 co-founder 중, 엔지니어(engineer) 분이 CTO의 역할을 담당해주시는 것이 일반적인 경우로 보입니다. 하지만 서비스에서 engineer의 비중이 상대적으로 낮은 스타트업의 경우는 회사가 성장해 나감에 따라 function을 더 크게 만들어 나가는 경우도 있겠지요? 파펨도 그러한 회사 중에 하나입니다.지금까지는 할 수 있는 한 효율성을 따져가면서 최소한의 개발을 진행해왔지만, 이제는 조금 더 적극적으로 서비스를 고도화시켜야 할 때! 이기에 이제 좋은 분을 내부에 모셔야 하는데.. 우선 대표 입장에서의 고민을 한번 늘어놔 본다면.. 1) 개발을 거의 모르기 때문에 (새로 모셔야 할) 그분이 실력자 인지 아닌지 알 수가 없다는 불안감2) Ruby on Rails로 개발이 되어 있어, 이 언어에 능한 분을 찾는다는 것이 어렵다는 소문을 이미 많이 들음3) 엔지니어 분들이 선호하는 job 에 대한 구체적인 정보가 없음  반대로 job을 찾고 있는 엔지니어 분의 입장에서 상상력을 발휘해 본다면.. A) 잘 될 회사인지 아닌지 정확히 모르겠음 : 투자 몇 번 받은 것으로 스타트업 평가가 가능?B) 개발팀이 구성되어 있지 않아.. 당분간 나 혼자 full stack으로 일해야 함 : 내가 하나하나 다해야 함? C) 개발이 중심이지 않은 회사에서 일을 하는 게 적합할지? : 나의 커리어 차원에서 도움이 되는가? 위의 내용을 고려한다면, 100년 만의 개기일식이 일어나는 것과 같은 우연이 없다면 정말 만나기 어려운 인연이 아닐까?라는 생각이 듭니다. ㅜㅜ 그래도 어쩌겠습니까... 그런 인연을 찾아 나서야죠. 예전에는 엔지니어 한 분을 만나면, 리쿠르팅과 관계없이 다른 한 분을 소개 요청드리고, 또 그분에게서 다른 분을 소개받아서 계속해서 아는 분들의 영역을 넓혀가고자 노력도 해보았습니다. 그렇다면 파펨 대표가 생각하는 CTO는 어떤 분일까요? 현재의 파펨 구성원들과 아래의 일들을 함께 해나가 주실 분입니다. 1. 자체 커머스로써의 서비스 업그레이드 : 전체 팀과 함께 논의할 일 2. 알고리즘의 upagrade 반영 : 알고리즘 설계자(대표)와 함께 할 일3. 파펨 DB에서 추출할 수 있는 data를 바탕으로 마케팅 insight 발굴 : marketer와 함께 할 일4. 새로운 tool(예, GA보다 amplitude를 한번 사용해보자 등)을 소개하고 도입 이렇게 쓰면 컴퓨터 공학을 전공한 사람에게 저렇게 많은 것을 요청하는 당신은 경영학과 출신이니.. 재무, 회계, HR, 생산관리 모두 잘할 수 있는 사람인가요?라는 질문을 받을 것 같은 느낌이 들지만... ㅜㅜ 아무튼 어려운 리쿠르팅의 길을 떠나기 전에 머릿속에 생각나는 것들을 한번 써보았습니다.파펨에서 engineer를 찾습니다!! 파펨은? a. Ruby on Rails / AWS에서 서비스되고 있고, 나름 github에 히스토리 정리가 잘 되어 있고, 이전에 프리랜서로 개발에 도움을 주신 분이 체계적으로 정리해주셔서 나중에 열어보시면 뜨악하실 정도는 아닙니다. (라고 합니다. ^^;) b. 구체적인 연봉, job title 등은 상황별로 합리적인 논의를 할 준비가 되어 있습니다. C. 퓨쳐플레이와 아모레퍼시픽에서 투자를 유치하였습니다. #파펨 #스타트업 #창업가 #창업자 #마인드셋 #인사이트 #채용 #CTO #팀빌딩 #팀원

1편에 이어 2편을 작성하기까지 참으로 많은 시간이 걸렸답니다. 물론 내용이 어려워서 이해하는 데 시간이 걸린 것도 있고... 어려운 만큼 귀차니즘이 강해져서 미루고 미룬 이유도 있지요.1편에선 블록체인이 왜 발생했는가! 에 대해서 말했어용. 혹시라도 못 보신 분들은 링크를 타고 슝 한 번 더 보고 와주시면 좋을 것 같습니다.https://brunch.co.kr/@roysday/199짧게 줄이자면, 결국 신뢰의 문제 때문이예요. 내가 널 뭘 믿고??? 라는 명제죠. 단순히 너와 나의 사이뿐만 아니라 정부나 기업 등이 해커나 서버폭발 등으로 탈탈 털리는 일을 보면서 우린 두려워진 거예요. 은행을 믿을 수 있어?? 보험사를 믿을 수 있어?? 국민연금 겁나 떼가는데 나중에 받을 수는 있는거야?? 등등...그래서 우린 누구도 깰 수 없고 변하지 않고 삭제도 되지 않는 강력한 '장부'를 만들고 싶었던 거예요. 그래서 생각해낸 가장 좋은 방법이 바로 다수에게 뿌리는 거였죠. 하지만 우린 이런 궁금증이 생겨요. 다수라구??...누가 참여하는데?? 내 컴퓨터엔 블록체인 같은 게 없는데??사실 이 부분을 이해하기가 진짜 어려웠어요. 아니 페이스북에 투표참여나 주식시장같이 '내가 이걸 산다! 투표한다! 동의한다! 클릭~!' 이런 식의 동작이 없잖아요. 그런데 어떻게 내가 동의를 했는지 안했는지 내 장부에 뭐가 언제 어떻게 기록된다는 거야??....는 궁금증이 생기는 거죠.그래서 오늘은 이 과정을 쉽게 정리해보려고 해용 :) 혹시 틀린 부분이 있다면 꼭!! 댓글로 남겨주세요!!1. 컴퓨터에게 말을 걸어보자.지금 컴퓨터를 켜고 이렇게 외쳐보세요. "윙가르디움 레비오싸."네, 아무일도 일어나지 않았어요. 혹시 무슨 일이 일어나셨다면 소름이네요. 컴퓨터는 마법주문이나 우리의 감정이나 목소리나 표정을 인식하지 못해요.(물론 요즘엔 이걸 가능하게 만들고 있어요. 놀라워요. 하지마 마법주문은 좀 시간이 걸릴 것 같아요.) 일본은 일본어를 쓰고 중국은 중국어를 쓰고 스페인은 스페인어를 써요. 컴퓨터는 2진법을 써요. 얘네들은 0 아니면 1이라는 원시적인 언어를 쓰고 있어요. 물론 인간도 아주아주 오래전엔 2진법으로 언어를 말했어요. 쿼스랜드는 원시인들은 'a(아)'와 'o(오)' 만을 사용해서 숫자를 표현했다고 해요. 아, 오, 아오아, 오아오아..등으로 말이죠. 컴퓨터는 이처럼 0와 1로 이루어진 신호들을 통해 소통해요. 그러니 우리가 컴퓨터에게 말을 걸고싶다면 2진법으로 0과 1을 마구마구 적어줘야 해요.2. 컴퓨터의 언어를 만들었졍.근데 0과 1로만 말을 걸다보니 도대체 눈이 아프고 헷갈려서 너무 어려운 거예요. 그래서 규칙을 만들었어요.A = 100 0001B = 100 0010C = 100 0011D = 100 0100...이런식으로 알파벳이나 기호, 한글 등등을 컴퓨터가 이해할 수 있는 신호와 대응시켰어요. 그래서 나온 게 컴퓨터 언어죠. 오늘 날 코딩이라고 불리는 그것들은 결국 컴퓨터의 말로 이렇게해라 저렇게 해라 명령을 내리는 거예요. 컴퓨터는 그 명령에 의해 이런저런 일들을 처리해요. 이걸 누르면 = 저 페이지로 넘어가게 해.이곳을 채우면 = 다음 칸을 적을 수 있게 해.여길 클릭하면 = 파란색으로 바뀌게 만들어줘.등등 뭔갈 하면 = 결과가 등장하는 거죠. 신기하죠? 네 저도 신기해요. 이렇게 명령어를 입력하면 결과가 짜짠.3. 규칙을 만들 수 있게 되었엉.컴퓨터는 논리에 의해서 움직여요. 뭔가를 누르면 - 계산하고 - 0이면 안하고, 1이면 해요. 사실 되게 단순하게도 '한다/안한다' 로 명확하게 움직여요. 이렇게 명확하기 때문에 사람의 목숨을 담보로 하는 수많은 것들을 만드는 거예요. 비행기도 그렇고, 인공위성, 놀이기구, 자동차 등등... 컴퓨터가 기분따라 오늘은 왠지 일하기 싫어서 땡깡이나 부려버리면 그냥 다 죽는 거잖아요. (물론 가끔 파랗게 질려서 멍청댕청해질 때가 있긴 하지만...)결정장애가 없는 특성 때문에 컴퓨터는 한 번 규칙을 정해주면 그렇게 계속 움직여요. 이런 점에서 보면 인간과 컴퓨터의 가장 큰 특징 중 하나가 '갈등' 이 아닐까 싶어요. 결정장애가 있으신 분들은 엄청 인간적인 매력을 지니신 거예요. 블록체인은 '규칙'이예요. 변하지 않고 계속 그대로 움직이는 규칙이죠.규칙을 컴퓨터에게 명령하는 거예요. 이렇게 하면 이렇게 처리해!~ 알았지? 하고 명령하는 거죠. 이 코드(=명령어)를 누가 짜요? 그렇죠 그걸 블록체인 회사에 있는 개발자님들이 만드는 거예요. 그러니 어떤 블록체인 코드가 만들어지면 처음엔 그 회사 컴퓨터에만 있을 거예요. 4. 사람들을 모아보쟈.명령어를 만들긴 만들었는데, 여튼 이제 돈을 벌어야 하잖아요. 회사니까. 많은 사람들이 우리가 만든 블록체인을 이용해줬으면 좋겠어요. 그래서 사람들을 모아야겠단 생각을 했어요. 사람들에게 막 알리기 시작했어요.블록체인은 다수의 사람들이 이용해야 의미가 있어요. 꼴랑 2명만 쓰고있으면 그 중 한명의 컴터만 털어버려도 장부를 조작할 수 있잖아요. 하지만 수백, 수천만명이 블록체인에 참여하고 있다면 얘기가 달라지죠. 그 많은 사람들의 컴터를 한꺼번에 해킹할 순 없으니까요. 그래서 사람이 많으면 많을수록 블록체인은 튼튼해져요.5. 블록을 만들면 보상을 줄께!가장 단순하고 간단한 방법은 누군가가 블록을 만들도록 하는 거예요. 블록체인은 블록이 우르르르 붙어있다는 소린데, 그 블록이란 건 사실 눈에 보이는 택배박스가 아니라 손으로 적는 기록과 같아요. 롤링페이퍼 아시죠? 딱 그런 느낌인거예요. 돌아가면서 나의 기록을 블록으로 만들어서 열차놀이를 하는거죠. 그리고 블록을 만들면 그에 대한 보상으로 무언갈 주는 거예요! 대부분 그 보상이 바로 암호화폐와 같은 것들이예요. 우린 이걸 '채굴한다.' 라고들 하죠. 열심히 노동했으니 보상을 주는 거예요.6. 블록을 어떻게 만들어? 채굴!그럼 어떻게 블록을 만들까용. 음 생각해봐요. 누구나 그냥 노트북만 있어도 블록을 만들 수 있다면 물론 순식간에 블록들이 엄청나게 만들어져서 온세상 온누리에 우리 블록체인이 아름답게 꽃피긴 하겠지만....'보상'을 줘야하는 걸 생각해보면 소름이 돋을 거에요. 더군다나 화폐의 가치가 있는 것을 만드는 데 아무나 10초만에 만들 수 있다고 하면 이건 복사기에 지폐를 위조해서 그냥 마구 쓸 수 있는 것과 비슷해요. 그래서 블록을 만드는 과정은 어려워야 해요. 개발자들은 그래서 사람들이 엄청 고민을 해야만 풀 수 있는 문제를 명령어로 만들었어요. 그리고 그걸 풀면 블록이 완성되고 보상을 받는 거예요. 물론 종이와 펜으로 푸는 건 아니예요. 인터넷에 떠돌아다니는 '이거 풀면 아이큐150 이상임' 이런 문제와 비슷하긴 하지만....이건 사람이 직접 푸는게 아니라 컴퓨터가 푸는 거에요. 예전에 막 그래픽카드가 없어서 난리가 났다..PC방에서 그래픽카드만 훔쳐갔다더라..이런 뉴스가 한참 떴었잖아요. 맞아요. 마치 영화에나 나올법한 슈퍼컴퓨터같이 엄청나게 엄청난 컴퓨터들을 잔뜩 가져다놓고 계산을 시키는 거예요. 사람은 그냥 엔터만 누르고 가만히 있으면 돼요. 고생은 컴퓨터가 하니까요. 컴퓨터는 미친듯이 계산을 해요. 모터가 탈 정도로 고생을 하죠. 그리고 마침내 문제가 풀리면 짜잔!!! 블록이 완성되었어요!! 물론 블록이 완성이 되었는 지 어쩐지는 눈으로 보지 못해요. 하지만 문제가 풀면 블록이 생기도록 명령어를 짜놓았으니 생겼을 거예요. 컴터는 명확하니까요.(항상 이걸 전제로 해요.) 그리고 약속된 보상이 생겨요. 나에게 암호화폐가 뾱! 생겼어요. 빗썸이나 코인원같은 거래소에서 현금으로 바꿀 수 있도 있어요. 7. 쉬운 방법도 있어요.이렇게 수십대의 컴퓨터와 첨단 장비들이 있어야만 블록을 만들 수 있는 건 아니예요. 일반인들도 블록을 만들 수 있어요. 다만 쉬운 만큼 보상이 굉장히 작겠죠. 단순한 예로 '스팀잇'을 들 수 있어요. 스팀잇은 겉보기엔 브런치같이 그냥 주절주절 글이나 쓰는 플랫폼처럼 보이지만...사실 그건 훼이크예요. 스팀잇에 글을 쓰는 것 자체가 사실 블록을 만드는 것과 같아요. 그래서 그 보상으로 스팀을 주는 거예요. 그래서 정확히 얘기하면 '글을 쓰니 돈을 주더라!!' 가 아니라..'블록을 만드니 보상을 준다!' 가 맞는 거예요. 블록을 만드는 방식이 '콘텐츠' 일 뿐이죠.이처럼 블록을 만드는 방식은 결국 개발사가 정하기 나름이예요. 여행사진을 500장 올릴 때마다 블록을 생성하자! 라고 규칙을 만들면 그렇게 만들어져요. 그리고 보상을 받는거구요. 기부를 하면 블록이 만들어지게 하자! 라고 할 수도 있고하루에 1km씩 뛰어다니면 블록이 만들어지게 하자! 라고 할 수도 있어요.심지어 성인사이트에서 결제를 하면 블록이 만들어지게 할 수도 있어요. 실제로도 있더라구요.규칙은 만들면 되니까요. 그래서 다양한 프로젝트들이 만들어지고 블록체인 회사들이 각자 자신만의 방법으로 사람들을 모으고 있죠. 8. 하지만 사람들은 그 사실을 잘 몰라요.스팀잇에 접속해보신 분이 계신가요?? 사실 그곳은 능력자들 천지라서 다들 블록체인을 어느정도 알고 있는 사람들이 많지만.. 또 많은 사람들은 그런거에 상관없이 그냥 돈 준다니까 가입해서 글을 쓰고 있기도 해요. 사람들은 이게 블록인지 뭔지도 몰라요. 그냥 보상준다니까 열심히 뭘 쓰고 있는거에요.내가 블록을 만드는 걸 눈으로 볼 수도 없고 손에 잡히지도 않아요. 이 모든 건 그냥 컴퓨터가 처리하고 인터넷상에 떠돌아다니는 전기신호로만 존재할 뿐이예요. 우리는 겉으로 드러난 것들만을 보죠. 그래서 수많은 블록체인 회사들이 예쁘고 쉽고 접근하기 좋은 웹페이지를 만들거나 플랫폼을 만들어서 이런저런 활동을 하게 만드는 거예요. 사실 블록체인이 정말 널리고 널려서 이제 공인인증서 등등이 필요없어지게 될 지도 몰라요. 지금도 공인인증서는 폐지수순을 밟고 있고 은행의 인증절차도 간편해지고 있잖아요. 중요한 건 우린 그냥 '우왕 편하다~~' 라는 것만 인지할 뿐 이게 왜 편해졌는지는 관심이 없어요.맞아요. 우린 알게모르게 블록을 만들고 있을 수도 있어요. 당신의 컴퓨터에서 말이죠. 이미 당신은 블록체인에 참여한 거예요. 당신도 장부에 뭔가를 기록했고, 그 블록체인에 참여한 철수란 사람이 그 후에 또 뭔가를 적으면 당신의 컴퓨터에서도 그걸 인식할 수 있어요. 그래서 당신은 철수를 모르지만 당신의 컴퓨터는 철수를 알고 있어요.  이 때문에 P2P거래도 별 인증절차없이 이루어질 수 있는 거예요. 당신의 컴퓨터는 철수를 믿고있거든요. 정리해보면 블록체인은 규칙이예요. 코드로 이루어진 일종의 어떤 규칙이죠. 이걸 블록체인회사에서 만든다음자기들이 어느정도 지분을 가져가요. 자기들이 만들었으니 좀 가지고 있어야 할 거 아니예요. 주로 암호화폐의 형태겠죠.그리고 또 어느 정도는 채굴자들을 모아서 채굴을 시켜요. 대부분은 장비가 충만하신 전문채굴자님들이겠죠. 이 분들은 적극적으로 블록을 만들어내고 많은 보상을 가져가요. 이 때의 보상도 대부분 암호화폐겠죠.나머지는 쪼끄마한 우리들이에요. 우린 그게 뭔진 잘 모르지만 그냥 재밌으니까 막 활동을 해요. 그러면서 블록들을 만들어내요. 우리도 블록체인을 튼튼하게 만드는 역할을 해주었으니 일종의 작은 보상들을 받아요. 이것도 암호화폐겠죠.이렇게 블록체인에 참여하는 컴퓨터수가 많아지면서 블록체인은 더 튼튼해지고 견고해져요. 그리고 겁나 빠르고 편해서 많은사람들이 쓰게 된다면....그게 추후엔 어떤 핵심플랫폼이 될 수도 있겠죠?...다들 그걸 꿈꾸고 열심히 블록체인 코드를 만들고 있는 거예요.여기서 궁금한 게 생겼어요. 그럼... 이런 블록체인 회사들은 돈을 어떻게 버는 걸까요???.... 생각해보면 개발비용이나...홍보나 인건비나..얘네들도 돈이 필요할 텐데 당장 가상화폐는 돈이 안되요. 이제 갓 태어난 화폐는 가치가 거의 없을 거예요. 그러니 마구 가상화폐를 만들어서 팔아도 그건 의미가 없어요. 이분들의 수익은 도대체 어디에서 나는 건지 그게 궁금해졌어요.그래서 3편에선 블록체인 회사들은 뭐 먹고 사는건지 알아보도록 하겠어요 :)어휴 힘들어..이제 저도 규칙에 의해서 자야겠어요.새벽2시가 되면 = 잠을 자라.(규칙)

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

문화는 매일 우리가 보고 느끼는 것입니다. 우리는 국가, 학교, 회사, 가족, 심지어는 친한 친구들의 모임과 같은 많은 사회의 구성원으로서 문화를 경험합니다. 조직이 특정 방식으로 행동하고 회사 내부와 외부에서 탁월한 능력을 발휘할 수 있도록 확고한 정체성을 부여하는 것은 기업문화보다 강력한 것은 없습니다. 기업은 명확한 비전, 사명 선언문 및 핵심 가치를 확정하고 이를 모두가 공유하고 경험할 수 있도록 조직의 최 하위 부서까지도 전해 내려와야 합니다. 이를 달성하기 위해서는 인적 자원 및 자본, 그리고 변화 관리의 역할이 매우 중요합니다. 오늘날 인적 자본 관리 IT 솔루션 및 어플리케이션은 급속히 성장하고 있으며 많은 조직에서 이를 이용하여 직원 간의 커뮤니케이션과 참여를 돕고 기업의 가치와 정책들이 스며들어 모두가 공유할 수 있는 장이 되고 있습니다.이메일 메모를 통한 공지, 모든 불필요한 서류 작업을 통한 복리후생 처리, 중앙 집중식 프로젝트 관리 및 보고 시스템은 과거에서나 많이 찾아볼 수 있는 모습입니다. 스마트폰과 많은 클라우드 기술이 발전된 지금은 바로 클라우드 기반 그룹웨어, 협업툴의 춘추전국시대라고 할 수 있습니다. 기존 아날로그에서 디지털로 변화하는 지금의 인간은 집중력을 발휘할 수 있는 시간이 점차 줄어들고 있습니다. 뉴욕 타임즈의 티모시 이건 (Timothy Egan)은 ‘The Eight-Second Attention Span’에서 ‘마이크로소프트(Microsoft)가 진행한 캐나다 미디어 소비에 대한 설문조사에서 사람의 평균 관심 시간은 8 초로 줄어들었다’고 결론지었습니다. 요즘 우리는 기업의 이메일 메모를 읽을 시간도 없을 뿐더러 항상 다양한 종류의 정보와 알림에 노출되고 있습니다. 요즘 가장 선호되는 통신 수단과 업무 수단은 랩탑과 스마트폰입니다. 그리고 많은 직원들이 재택근무, 외근, 유연근무 등으로 기업의 체질이 변화하고 있습니다. 조직의 리더인 우리는 구성원의 행동과 취향을 반영하여 기존 시스템을 변화시켜 직원의 니즈를 충족, 훌륭한 문화를 조성하고 전사적으로 보급하려는 노력이 필요합니다.직원 개개인을 생각한 훌륭한 시스템은 조직 전체의 효율성을 극대화합니다.직원들이 업무외의 다른 요소에 방해받지 않고 더 집중할 수 있도록 활용될 수 있는 새로운 커뮤니케이션 툴은 무엇이 있을까요? 어떻게 직원들의 성과를 인정하고 그에 대한 보상과 감사표시를 할 수 있을까요? IT 서비스를 접목함으로써 제거될 수 있는 불필요한 업무 절차는 어떤 것들이 있을까요? 기업 내에서 조직의 효율성을 극대화하며 각 직원 개개인의 만족도와 성취감을 높여줄 수 있는 많은 방법이 있습니다.1. 조직 내에서 직원들이 소통할 수 있는 가장 좋은 방법을 선택하십시오.효과적인 커뮤니케이션은 구성원 간의 좋은 관계와 신속한 업무 진행으로 이어집니다. 조직과 그를 구성하는 직원들도 마찬가지입니다. 새로운 방향, 일정 발표, 또는 기타 공지 사항 등 어떤 종류의 커뮤니케이션이든 소통은 명확하고 목적이 뚜렸해야 합니다. 일주일 전에 받았던 공지를 찾느라 공지 메일을 검색하거나 채팅방 내에서 위 아래로 스크롤하는 작업은 직원의 많은 시간을 낭비하게 됩니다. 조직 내에서 사용할 기업용 커뮤니케이션 채널을 정하십시오. 직원이 이메일, SMS 또는 일반 메신저에 묻혀 있는 메시지들 중 업무관련 메시지들을 매번 골라내야 한다면 조직의 관점에서 굉장한 손실을 떠안게 될 수 있습니다.기업에서 사용할 수있는 SaaS 커뮤니케이션 및 협업 툴의 몇 가지 예:slack : 메시징 및 타서비스 연동JANDI : 메시징 및 서비스 연동collabee : 협업, 타임라인 및 프로젝트 칸 반BeeCanvas : 시각적 작업 공간 및 실시간 협업GRAP : 기업용 소셜 네트워크, 타임라인위의 모든 서비스들은 기업 데이터, 정보를 암호화하여 높은 보안 수준의 클라우드 저장소에 제공합니다. 이 같은 서비스를 사용하면 직원이 그룹, 부서 또는 프로젝트를 만들 수 있으며 관련 구성원만 참여하도록 초대하여 협업할 수 있습니다. 이러한 도구 중 일부는 업무 또는 프로젝트 승인/결재 체계을 갖추고 있으므로 누가 언제 어떤 작업을 승인하였는지 추적 할 수 있습니다.기업내에서 구성원들이 사용하는 커뮤니케이션 툴을 정하고 나면 보다 명확한 의사소통과 업무진행으로 인해 조직 전체의 효율성이 높아지게 됩니다. 또한 보안이 확실하지 않은 매개체를 통해 업무 관련 통지 및 소통할 시 데이터 손실의 위험이 있으며 해커가 정보 유출을 시도할 시 취약한 구조를 가지게 됩니다. 다시 말하지만, 안전한 통신 채널을 정하여 소통을 명확하게 유지하고 혼란을 최소화하십시오. 그렇다면 인간 상호 작용을 장려하는 것입니다.2. 직원들이 서로의 성과와 업적을 인정할 수 있도록 칭찬 및 보상 시스템 사용모든 직원은 기업의 스타입니다. 조직의 구성원은 자신의 업적과 성과에 대해 인정 받을 자격이 있으며 자신이 하는 일을 자랑스럽게 여길 수 있어야 합니다. 시간 안에 프로젝트를 끝내도록 동료가 도움을 주었거나 다음 번에 더 잘 할 수 있도록 매니저가 과거 프로젝트에 대한 귀중한 피드백을 주었다면 어떤 경우이든 상관없이 이를 인정해 주고 감사의 마음을 표하게 됩니다. 때로는 말로는 충분하지 않기도 하죠. 어떤 회사는 기업내에서 모든 사람이 서로를 인정할 수 있도록 칭찬 및 보상 시스템을 사용하기도 합니다. 칭찬을 많이 받은 직원의 경우 모인 칭찬을 백화점 기프트 카드와 같은 보상의 형태로 전환하여 사용할 수 있습니다. 귀사가 이미 오프라인에서 열심히 일하는 직원을 인정하며 보상 시스템을 운영하고 있다면, 이제는 동일한 작업을 수행 할 수 있는 더 나은 방법이 있습니다. 실질적인 효과를 볼 수 있는 직원 복지 시스템을 도입하여 직원들의 동기부여와 사기를 극대화하고 서로에게 용기를 북돋아줄 수 있는 문화를 만들어보세요.위에서 언급한 피어 투 피어 (peer to peer) 칭찬과 보상 플랫폼을 제공하는 많은 신생 스타트업과 기존 기업들의 서비스들이 있습니다:kudos : ‘직원 인정 시스템 및 기업 소셜 네트워크’Redii : ‘가장 큰 자산(팀)의 힘을 활용하여 훌륭한 비즈니스를 성장시키고자 하는 중소 기업을 위해 설계된 간단한 직원 성과 인정 소프트웨어’globoforce : ‘사회적 인정 : 감사의 힘’평범한 휴가나 보너스를 주는 전통적인 방법에 비해서 온라인으로 서로가 서로를 인정해주고 이에 대한 보상 시스템을 이용하면 누가 어떤 이유로 누구를 위해 고맙게 여기는가에 대한 투명성이 높아집니다. 동료가 성공을 달성할 수 있도록 서로 돕고 응원하는 문화를 만들어보세요. 보상 및 인식 시스템을 구현하여 모두가 윈-윈하는 문화를 육성할 수 있습니다.3. 기업의 직원 복지와 의료 혜택 또는 개인 지출 트래킹 프로세스가 더 우수하고 스마트해질 수 있습니다.당신의 기업은 사용자 경험(UX)을 극대화해야한다고 생각하십니까? 기업내 직원의 경험도 고려해 보세요.커뮤니케이션 도구와 마찬가지로 모든 HR 이나 재무 관련 서류 및 승인 절차는 복잡하고 지루하지 않아도 됩니다. 기업의 많은 직원들은 업무를 처리하기 위해. 불필요한 절차에 더 많은 시간을 할애합니다. 정확히 말하면 실제로 일을 끝내는 것보다 보고서 작성과 결재를 기다리는 데에 많은 시간을 보내고 있습니다. 이제는 대부분의 불필요한 절차 및 서류 작업은 IT 기술로 대체 될 수 있습니다. 이러한 지루한 서류 작업과 승인 사례를 들어 보겠습니다.휴가를 승인받기 위해 휴가신청서를 문서로 제출하여 서명 받거나 신청서를 스캔하여 이메일로 결재를 받는다.지출 보고서를 엑셀로 작성하여 영수증을 첨부하고 관리자의 결재를 받고 느린 업무 처리로 인해 늦게 환급 받는다.기업에서 제공하는 특별 직원 복지인 헬스장 비용 지원금을 이용하기 위해 신청서를 문서로 제출하고 결재를 받는다.위의 모든 결재된 문서는 서류함에 보관되어 공간을 많이 차지하며 접근성이 떨어진다.휴가 요청, 건강 및 복지 혜택 및 비용 보고와 같은 일상적인 재무와 HR 업무에 대해 기업내부에 명확하고 투명한 승인 체계를 클라우드 시스템으로 적용하면 직원과 관리자의 많은 시간을 절약하고 요청이 승인되었는지 이메일을 보내거나 개인적으로 물어봐야 하는 절차를 없애줍니다. 이러한 시스템은 많은 프로세스가 자동화되어 모든 관련 당사자가 열람 및 관리가 가능합니다. 모든 직원들이 편의를 느낄 수 있는 훌륭한 시스템을 도입해보세요.Workday Benefits : 기업의 복지 시스템 운영 툴.Expensify : ‘영수증 스캐닝에서 승인 및 환급까지, Expensify는 비용보고 프로세스의 모든 단계를 자동화합니다.’Gusto : 급여, 복리 후생 및 인사SaaS 클라우드 컴퓨팅 서비스를 사용한다는 것기업에서 업무 효율성을 위한 전통적인 소프트웨어들은 대부분 개별 컴퓨터에 설치된 독립형 소프트웨어로 제한되어 있었습니다. 예를 들어, Office 365가 출시되기 전의 Microsoft Office를 기억해 보십시오. 모든 Microsoft Office는 모든 직원들의 컴퓨터에 개별적으로 설치되어 오프라인으로만 작업할 수 있었습니다. 지금은 클라우드에서 모든 문서작업이 가능하며 동료 혹은 협력사의 담당자와도 협업이 가능하게 되었습니다. 이를 보면 우리의 일상에 클라우드 컴퓨팅은 그 어느 때보다도 널리 보급되어 있습니다. 이러한 솔루션의 대부분은 SaaS (Software as a Service)로 제공됩니다. Google 드라이브, Office 365, Salesforce CRM 및 Dropbox는 우리가 사용하는 주요 클라우드 기반 서비스의 예이며 많은 기업들이 클라우드 시스템으로 전환하고 있습니다. 왜 클라우드 서비스가 급성장하고 있을까요? 이유는 다음과 같습니다.1. 접근성. 조직의 데이터를 자체 서버에 저장하는 대신 클라우드 서비스 활용하여 데이터에 접근하고 원격으로 작업도 할 수 있습니다. 스마트폰과 노트북은 우리 일상과 업무처리를 하는 매개체로서 많은 비율을 차지하고 있으며 이제는 누구나 인터넷에 접속할 수 있습니다. 이제는 업무용 프로그램을 오프라인 상태로 제한할 이유가 없습니다.2. 비용 절감. 비즈니스 및 개인 간 클라우드 컴퓨팅의 출현은 우리의 상당한 비용을 절감케 했습니다. 기존의 무거운 프로그램과 데이터베이스를 운영하는 전통적인 방식은 서버 유지 관리, 데이터 저장, 백업, 개발 등의 상당한 비용을 발생시킨 데에 비해, 클라우드형 서비스는 앞의 비용이 발생하지 않습니다.3. 유연성. 클라우드 기반 서비스는 대역폭, 사용자수 등의 니즈가 증가하거나 변동하는 비즈니스를 위해 다양한 옵션을 제공합니다. 예를 들어, CRM 시스템을 이용해야 하는 직원이 많아졌다면 사용자를 추가한 만큼 요금이 변동됩니다. 간단하게 말하면, SaaS 서비스의 가장 큰 장점 중 하나는 기업의 니즈가 변화할 때마다 확장 및 축소가 쉽다는 점입니다.자유, 권한, 생산성한 명의 특별한 사람이 모든 문제를 결정하고 해결할 수 있을까요? 마이크로 매니징은 팀 운영에 있어 많은 악영향을 끼칩니다. 업무의 부담을 나누고 책임과 권한을 알맞은 담당자에게 위임하는 것은 기업의 관점에서 상당한 효율성을 발휘합니다. 조직 계층 구조의 각 직원이 스스로 결정할 수 있도록 하고, 자신이 내리는 의사 결정에 수반되는 책임을 느낄 수 있도록 한다면 직원들의 오너십을 키울 수 있습니다.당신의 비즈니스 운영에 맞도록 클라우드 시스템을 도입한다면 앞서 언급된 권한 위임과 의사결정을 내릴 수 있으며 부하직원의 프로젝트를 결재하는 기능은 필수라고 볼 수 있습니다. 그렇지 않으면 모든 승인 절차는 이메일이나 서류 절차 같이 시스템의 외부에서 이루어집니다. 새로운 시스템이 기업의 권한/승인 절차와 부합되는지, 조직의 운영적 니즈를 얼마나 수용하는지 확인해 보아야합니다.체크리스트 예:시스템에 여러 개의 액세스 레벨이 있습니까?특정 액세스 권한만 승인 할 수 있습니까?승인자의 이름과 시간을 기록해줍니까?직원에게 더 많은 자유를 부여하십시오. 직원들이 스스로 결정을 내리고 스스로의 동기부여와 생산성을 높일 수 있도록 알맞은 권한을 부여하세요. 우리는 리더로서 직원들의 자유와 권한을 허용하는 동시에 책임을 지어주고 합리적인 규칙과 지침, 그리고 성과 측정 방식을 이용하여 모두가 기업과 함께 성장할 수 있는 방향성을 제시할 수 있어야 합니다. 이렇듯 기업문화를 형성하고 그에 걸맞는 기술을 부합하여 기업과 구성원 모두의 이익을 극대화해보세요.#시프티 #기업문화 #혁신 #SaaS #조직문화 #기업소개 #시스템구축 #원격근무 #리모트 #디지털노마드

본문은 100일간의 챗봇 디자인 실패기 - 1편 에서 이어집니다.각고 끝에 탄생한 린더봇의 실적은 화려했다. Microsoft에서 주최하는 기술경진대회인 ImagineCup에서 수상을 하기도 하고, 4차 산업혁명이라는 정치적(?), 시대적 흐름에 맞추어 여러 정부지원사업에서도 긍정적인 반응을 이끌어냈다. 이제 막 대학을 졸업하는 대학생들이 몇 달간 잠도 못 자고 밥도 못 먹고 로봇 인척 하며 개발 및 사용자 연구를 진행해왔다는 스토리텔링은 우리가 봐도 가히 감동적이기까지 했다. 하지만 베타 테스트를 시작한 지 한 달 만에 린더봇은 종료되었고 우리는 서비스 개발을 중단했다. 대체 무슨 일이 일어난 걸까.결론이 정해진 사용성 조사'현실왜곡장'이라는 말이 있다. 스티브잡스가 자주 사용한 기법으로 유명한데, 아무리 비현실적이거나 거짓된 내용도 그 왜곡장 안에만 있으면 가능할 것으로 생각되는 것을 말한다. 경우에 따라서는 불가능해 보인 일을 기어코 성공시키는 멋진 리더십으로 그려질 때도 있지만 대다수의 경우에는 현실을 직시하지 못하고 그들만의 망상에 빠져버리는 위험한 상태를 뜻한다.앞서 1편에서 린더봇을 통한 한 달간의 일정 입력률이 전체 캘린더 데이터 입력률에 대비하여 51%까지 나왔다는, 매우 희망적인 수치를 제시했다. 하지만 한 가지 빠뜨리고 언급하지 않은 것이 있다. 그 린더봇을 통한 입력의 80%가 서비스 사용 첫 3일 간 발생했다는 것이다. 나머지 3주 간 린더봇을 통한 일정 입력 횟수는 현저히 줄어들었다.우리가 회피하고 있었던 현실새로운 전자기기를 살때면 대부분 한번쯤은 경험해보았으리라 생각한다. 우리는 새로 만나게 된 제품에 호기심을 가지고 이리저리 만져보지만 이는 어디까지나 새로운 경험에 대한 일시적인 현상일 뿐, 대부분의 서비스는 특정 기능에 국한된 제품으로 전락하고 만다. 이러한 냉혹한 수치를 분명 인지하고 있었음에도 제품에 대한 간절한 희망 때문에 우리에게 유리한 방향으로만 수치를 읽어내는 실수를 저질렀다.준비되지 않았던 플랫폼우리는 린더봇을 제공하는 플랫폼으로 카카오톡 자동응답 API를 택했다. 비록 라인, 페이스북 메신저 등 타 메신저 플랫폼들이 챗봇을 위한 다양한 기능들을 선제적으로 제공하고 있었음에도 불구하고 카카오톡이 국내 메신저 점유율의 95%를 차지하는 시점에서 다른 메신저를 고려할 수가 없었다.카카오톡 자동응답 API결국 카톡을 선택하기는 했지만 카톡이 챗봇 써드파티 업체들을 위해 준비해놓았던 기능들을 매우 제한적이었다. 여러 아쉬운 점이 많았지만 그중에서도 ‘선톡’을 날릴 수 없다는 점과 ‘PC카톡’에서 대화를 할 수 없다는 점은 서비스 운영에 있어 매우 치명적인 문제들이었다.카카오에게 있어 '단체 선톡'은 매우 중요한 수익모델이다. 물론 지금도 수 만개의 기업고객에게 돈을 받고 ‘선톡을 날릴 수 있는 권리’를 팔고 있는 카카오 입장에서 굳이 소수의 개발사들을 위해 해당 기능을 무료로 제공할 이유는 없다고 생각한다. 또한 사용자들에게 무분별한 선톡이 발생할 경우 사용성이 저하될 여지도 충분히 있다. 하지만 다수의 해외 챗봇이 '무료 선톡'을 기반으로 한 섭스크립션, 큐레이션 서비스를 확장해나가고 있다는 점을 고려했을 때 매우 아쉬운 것은 사실이었다(특히 위챗은 매주, 또는 매일 특정 정보를 제공하는 섭스크립션/큐레이션 유형의 챗봇을 이미 하나의 카테고리로 규정하고 있다).'자동응답 API에서 선톡을 막는 것'이 사용자 편의성과 수익성을 고려한 어쩔 수 없는 선택이었다면, PC 카톡에서 자동응답 API를 통해 대화를 할 수 없었다는 점은 명백히 카톡 플랫폼 내 기술적 완성도의 부족이었다. 비록 카톡 트래픽의 대다수가 모바일에서 이루어진다고 할지언정 단순히 기술적인 이슈로 데스크탑 환경에서 자동응답 옐로아이디(현 플러스친구 통합)를 사용할 수 없었던 점은 카카오의 챗봇 환경에 대한 대응이 매우 늦었다고 밖에 볼 수 없었다.(지금도 PC에서는 자동응답 플러스친구 활용이 안되는듯하다)비록 국내 메신저 업체가 우리와 같은 작은 써드파티를 위해 조금 더 진보되고 오픈된 API를 제공해주지 않았다는 점은 아쉽지만 이 또한 업체 간의 이해관계와 시장의 속도를 현실적으로 고려하지 못한 우리의 잘못이었다.접근성, 인터페이스, 그리고 습관우리는 막연했다. 앞서 1편의 서두에서 언급했던 바와 같이 많은 사용자가 접근성 하나 때문에 메모장 대신 카톡을 선택한 것처럼, 린더봇 또한 접근성 하나로 많은 이들의 사랑을 받을 수 있을 것으로 기대했다. 우리의 챗봇을 통해 사람들이 놓치고 지나치던 많은 일정들을 캘린더로 입력시킬 수 있을 것이라 생각했다.우리가 그렸던 막연한 이상향새로운 기술을 좋아하는 IT업계 사람들이 더러 그러하듯 우리 팀 또한 ‘대화형 인터페이스(CI)’라고 하는 새로운 형태의 사용자 경험에 열광했다. 2016년 한 해 미국을 강타했던 다수의 챗봇 비즈니스를 검토하며 CI가 제시하는 미래에 매료되었다. 하지만, 우리의 기대와는 달리 베타 출시된 린더 봇의 실질적인 일정 입력률은 기존 캘린더 앱의 그것과 크게 다르지 않았다. 린더봇을 준비하며 설문을 실시한 결과 캘린더 앱을 활발히 사용하는 유저 중 주간 캘린더 입력률이 5회가 넘는 사용자가 20%가 채 되지 않았다. 우리는 린더봇을 통해 이 수치를 크게 바꿀 수 있을 것이라 생각했지만 그것은 단순히 새로운 인터페이스를 제공한다고 해서 해결될 수 있는 문제가 아니었다. 사용자들에게 필요했던 것은 ‘보다 편리한 캘린더’가 아니라 아예 ‘새로운 형태의 일정 도우미’였다. 그렇게, 지금의 일정 구독 서비스 - 린더가 탄생했다.자동응답 API를 통해 챗봇을 제공하기 전, 한 달 동안 수동으로 모든 일정 요청을 응답할 당시 한 사용자로부터 독특한 요청을 하나 받았다. 바로 재학 중인 대학원의 1년 일정을 자신의 캘린더로 넣어달라는 것이었다. 솔직히 요청을 받은 당시에는 이걸 정말 해줘야 하나 고민이 많았다. 단 한 사람을 위해 20개가 넘는 연간 대학원 일정을 캘린더로 담아줘야 한다니. 하지만 실험 당시 우리는 사용자들에게 분명 일정에 관련한 모든 입력을 도와주겠다고 약속했기에 대학원 웹사이트를 찾아 일일이 일정을 옮겨 담아주었다.실험이 끝난 후 해당 사용자는 설문에서 린더를 사용하며 가장 편리했던 기능으로 ‘연간 일정 한 번에 추가 기능’을 꼽았다. 30명의 사용자 중 단 한 명이 요청하고, 좋아했던 이 기능으로부터 지금의 ‘일정 구독 서비스 - 린더 ( https://linder.kr/ )’가 탄생했다. 챗봇의 성공 가능성이 희미해지고 있던 시점에서도 우리 팀은 ‘일정’이라는 요소를 손에서 놓지 않았다. ‘일정 데이터’가 앞으로 지니게 될 가치에 대해 고민한 결과 누군가는 80%의 비어있는 캘린더에 일정을 채워줄 수 있는 서비스를 만들어 낼 것이라는 결론을 도출하게 되었고, 그 ‘누군가’가 우리가 되지 못할 이유는 없다는 생각으로 린더를 만들기 시작했다.제품 개발 연혁- 17.01 ~ 17.02 휴먼(?) 린더봇 실험- 17.02 ~ 17.03 린더봇 베타 출시- 17.04 린더봇 중단- 17.03 ~ 17.05 일정 구독 서비스 - 린더 기획, 개발- 17.06 일정 구독 서비스 - 린더 출시2017년 11월 현재- 엔드유저(구독자): 10만 명- 파트너(기업): 삼성, SK, 현대 등 8개 사 스포츠, 교육 일정 등 협약- 누적 캘린더 181개 / 누적 등록 일정 12,000개- 평균 CTR(클릭률): 4~5%, 최대 7~8% ( 캘린더 내 일정 링크 클릭 수 / 구독자 )- 이탈률: 1% 내외 ( 구독 취소자 / 구독자 )- 제공 일정: 아이돌 스케줄, 화장품 세일, 대학교 학사일정, 스포츠 경기, 공연/축제 일정, 공채 일정 제공언론'국내 최초' 삼성, 캘린더 구독 서비스 실시…린더와 제휴 – 마이데일리(17.10.13)손 안에서 확인하는 경기일정, 현대캐피탈 배구단 캘린더 구독 서비스 실시 – 스포츠서울(17.10.18)스마트폰 달력 여니… 아이돌 스케줄이 주르륵 – 동아일보(17.11.01)#히든트랙 #챗봇 #기술기업 #개발자 #개발팀 #인사이트 #경험공유

최근 들어 스타트업의 인프라는 DevOps의 유행과 함께 IDC에서 클라우드로 급속도로 이전해가고 있습니다. 많은 클라우드 업체가 있지만 그중에서도 Amazon Web Service (AWS) 가 가장 선호되고 있고 잔디도 AWS를 이용하여 서버 인프라를 구성하고 있습니다. 하지만 AWS 비용은 예상보다 만만치 않습니다. 잔디에서는 비용을 줄이기 위해 여러 가지 노력을 하고 있는데 이 글에서는 스케쥴링 기능을 이용하여 비용을 줄이는 방법에 대해 공유하도록 하겠습니다.AWS는 저렴한가?AWS는 ‘저렴한 비용’을 자사 서비스의 큰 강점이라고 홍보하지만 실제 사용해보면 막상 ‘과연 정말 저렴한가?’ 라는 의문을 가지게 됩니다. 여러 클라우드 업체의 비용을 비교한 리포트를 보더라도 AWS는 절대 저렴하지 않습니다. 오히려 클라우드 업체 중 가장 비싼 곳 중 하나입니다. 그렇다고 이제 와서 클라우드 업체를 옮기는 건 배보다 배꼽이 더 클 수도… (들어올때는 맘대로지만 나갈땐 아니란다.)예약 인스턴스? 스팟 인스턴스? 온디맨드?AWS에서는 제공하는 요금 할인 방법은 예약 인스턴스나 스팟 인스턴스를 이용하는 것입니다.예약 인스턴스는 계약 기간에 따라 최대 60%까지 저렴한 가격으로 이용할 수 있습니다. 하지만 정확한 기간과 수요예측을 하지 못한다면 잉여 인스턴스가 될 수 있습니다.스팟 인스턴스는 입찰가격을 정해놓고 저렴할 때 이용할 수 있습니다. 하지만 그때가 언제일지도 알 수 없고 인스턴스를 가져갔다고 하더라도 더 높은 입찰가격을 제시한 사용자에게 인스턴스를 뺏길 수 있습니다. 마치 KTX를 입석 티켓으로 빈 좌석에 앉아서 가다가 좌석 티켓 주인이 나타나 ‘내 자린데요?’ 하면 얄짤없면 좌석을 내줘야 하는 느낌입니다. 그때 느끼는 그 서러움은 느껴보지 못한 자는 알 수 없습니다.온디맨드는 사용한 만큼 할인 없이 비용을 지불하는 것입니다. 언제든지 필요할 때 사용하고 사용한 만큼만 과금되어 가장 적절해 보이지만 예약이나 스팟에 비해 역시나 비쌉니다. 비싸지만 현실적으로 가장 많이 사용됩니다.개발서버는 얼마 안쓰는데 좀 깍아줘!일반적으로 개발서버도 라이브와 같이 구성합니다. 고가용성은 고려하지 않더라도 아키텍쳐는 똑같이 구성하게 됩니다. 그리고 아키텍쳐가 복잡해질수록 구성하는 서버도 많아지고 언제부턴가는 개발서버도 비용을 무시할 수 없는 수준에 이르게 됩니다. 하지만 개발서버는 24시간 사용하지도 않고 업무시간에만 사용합니다. 이쯤 되면 한 번쯤 이런 생각을 하게 됩니다. ‘개발서버는 실제로 얼마 쓰지도 않는데 좀 깍아줘야 되는 거 아냐?’ 개발서버뿐만 아니라 정해진 시간만 사용하는 모든 서버들이 해당될 것입니다.EC2 SchedulerAWS는 이러한 원성(?)을 들었는지 EC2 Scheduler 라는 간단한 솔루션을 소개했습니다. 내용을 보면 설정된 시간과 요일에 자동으로 EC2 인스턴스가 자동으로 켜지고 꺼집니다. 하루 10시간 가용한다면 주말 제외 월~금요일만 작동시켜 비용을 70%나 절감할 수 있습니다.이대로만 된다면 왠만한 스팟이나 예약 인스턴스보다 더 저렴하게 개발서버를 이용할 수 있습니다. 하지만 이 솔루션을 그대로 도입하기에는 문제점들이 있었습니다.EC2 Scheduler 의 문제점EC2 Scheduler는 다음과 같은 문제점들이 있습니다.서버 아키텍쳐에 따라서 의존성이 있어 서버 실행 순서가 보장되어야 하는 경우가 고려되지 않는다.단순히 EC2 한두 대 띄워서 사용하는 게 아니고 훨씬 더 복잡한 서버 의존 관계를 가지게 됩니다. 예를 들어 DB -> Middleware -> API -> Batch 같은 관계가 있다고 한다면 의존관계에 있는 서버들이 순차적으로 실행되어야 합니다.스케쥴 시간이 UTC로만 작동한다.UTC로만 작동하기 때문에 시간 설정을 할 때는 항상 UTC 기준으로 변환해야 하는 불편함이 있습니다.스케쥴링의 예외적인 상황이 고려되지 않는다.평일이 공휴일인 경우에는 서버를 작동할 필요가 없고 평소보다 서버를 일찍 켜야 하거나 야근을 하게 되어 중지 시간을 변경해야 되는 경우에는 해당 일자에만 변경이 가능해야 했습니다.EC2에 대해서만 작동하도록 되어 있다.EC2보다 비싼 RDS도 최근에 Stop 시킬 수 있도록 추가되었습니다. Aurora는 미지원잔디의 서버 아키텍쳐는 훨씬 복잡하여 서버의 실행 순서가 맞지 않으면 정상작동을 하지 않기 때문에 1번은 반드시 해결되어야 하는 가장 치명적인 문제였습니다.AWS Instance SchedulerEC2 Scheduler의 문제점을 보안한 Instance Scheduler를 소개하겠습니다. EC2나 RDS 모두 하나의 서버를 Instance로 부르기 때문에 Instance Scheduler라 하였습니다. Instance Scheduler는 Serverless 아키텍쳐인 Cloudwatch + Lambda를 이용하여 구성되어 있습니다.작동방식Cloudwatch Event를 이용하여 Lambda를 함수를 실행시키고 Dynamo DB에 저장된 스케쥴 정보와 Instance의 Tag 값을 기반으로 RDS와 EC2를 조회하고 Instance를 시작하거나 중지합니다. 그리고 JANDI의 Incoming Webhook을 이용하여 토픽에 알림 메시지를 보내줍니다.Cloudwatch EventInstance Scheduler Lambda 함수를 작동시키는 트리거는 Cloudwatch Event를 이용합니다. 5분마다 작동시키도록 되어 있으며 각각의 사용 환경에 따라 변경할 수 있습니다.Cron 식 0/5 * * * ? *, 대상은 Instance Scheduler Lambda를 지정합니다.Dynamo DBDynamo DB에는 Schedule, Schedule 예외 설정, Schedule 서버 그룹에 대한 정보가 정의되어 있습니다.1. ScheduleSchedule 작동에 대한 기본 정보를 정의하고 있습니다.{ "ScheduleName": "Development", "TagValue": "Development", "DaysActive": "weekdays", "Enabled": true, "StartTime": "09:30", "StopTime": "22:00", "ForceStart": false } ScheduleNameSchedule 이름 입니다.TagValue적용 대상 Instance를 조회할 때 참조하는 Tag 값입니다. Instance를 Schedule에 적용 대상에 포함시키기 위해서는 해당 Instance의 Tag에 ScheduleName이라는 Key에 TagValue를 Tagging 하면 됩니다.DaysActiveSchedule 적용 요일입니다. 아래와 같은 옵션이 적용됩니다.all : 매일weekdays : 월~금mon,wed,fri : 월,수,금요일EnabledSchedule의 작동 여부입니다.StartTime, StopTime서버 시작 시간과 중지 시간입니다.ForceStartSchedule 강제 시작 여부를 나타냅니다. (Enabled 여부에 상관없이 작동합니다.)2. Schedule Server Group하나의 Schedule에는 N 개의 서버 그룹을 정의할 수 있고 각각은 먼저 실행되어야 하는 의존관계 서버 그룹을 정의하고 있습니다. 의존관계에 있는 서버 그룹의 Instance Status를 확인하여 시작 여부를 결정하도록 하였습니다. 그러면 의존관계가 없는 서버 그룹부터 시작하고 의존관계의 Depth 가장 깊은 서버 그룹은 가장 늦게 시작하게 되어 서버 실행 순서를 보장하게 됩니다.{ "Dependency": [ "GROUP1", "GROUP2", "GROUP3", "GROUP4" ], "GroupName": "GROUP5", "InstanceType": "EC2", "ScheduleName": "Development" } Dependency의존관계 서버 그룹 목록입니다.GroupName서버 그룹 이름입니다.InstanceTypeEC2와 RDS를 지원합니다.3. Schedule Exception공휴일이나 야근 등으로 인해 스케쥴을 미작동 시키거나 시간을 변경해야 하는 경우에 예외사항들을 정의하고 있습니다.{ "ExceptionUuid": "414faf09-5f6a-4182-b8fd-65522d7612b2", "ScheduleName": "Development", "ExceptionDate": "2017-07-10", "ExceptionType": "stop", "ExceptionValue": "21:00" } ScheduleName예외 적용 대상 Schedule의 이름입니다.ExceptionDate예외발생일 (YYYY-MM-DD)ExceptionTypestart : 시작stop : 중지ExceptionValueNone : 미작동H:M : 변경시간LambdaInstance Scheduler의 Lambda 코드는 Python으로 개발되었으며 Github에 오픈소스로 공개하였습니다. boto3는 배포 package에 Dependency를 추가하지 않아도 Lambda 실행환경에서 가용 라이브러리로 사용할 수 있습니다. 하지만 현재 기본적으로 사용할 수 있는 boto3 버전에서는 RDS Instance를 stop 할 수 있는 함수가 없기 때문에 최신 버전이 필요합니다. 따라서 boto3 버전을 변경하여 함께 packaging 하여 업로드하여야 합니다. 배포는 Lambda 관리 도구인 Apex를 이용합니다. Apex를 이용하면 Dependency package 및 Lambda 생성 및 업데이트, 환경 변수 설정 등을 모두 한 번에 할 수 있습니다.참조 : Lambda Execution Environment and Available LibrariesAWS SDK는 Python boto3 (botocore:1.5.75, boto3:1.4.4) 를 이용합니다.TimeZone 설정Lambda는 기본적으로 UTC TimeZone으로 설정되어 있으며 Instance Scheduler에서는 TimeZone을 변경할 수 있도록 하였습니다. 기본 설정은 Asiz/Seoul이고 아래 코드를 수정하여 변경할 수 있습니다.os.environ['TZ'] = 'Asia/Seoul' time.tzset() JANDI 메신저와 연동Instance Scheduler는 JANDI 메신저의 Incoming Wehbook 을 이용하여 Webhook URL을 Lambda의 환경 변수에 설정하면 서버의 시작과 중지에 대한 알람과 중지 10분 전부터 곧 서버가 중지된다는 알람을 발송하여 필요하다면 서버 중지 시간을 연장할 수 있도록 합니다.Incoming Webhook 설정JANDI의 토픽에서 Incoming Webhook을 연결하고 Webhook URL을 복사합니다.배포된 Lambda 함수의 Code 탭에서 Environment variables에 WEBHOOK_URL을 설정하거나 function.json에서 변경 후 재배포 하여도 됩니다.Instance Scheduler 알람서버 그룹이 시작되면 아래와 같이 알람 메시지를 표시합니다.서버가 중지되기 전에 알람 메시지를 표시합니다.정리Instance Scheduler는 EC2 Scheduler에 비해서 다음과 같은 기능이 추가되었습니다.스케쥴 시간의 타임존 적용서버 그룹 설정 및 의존관계 설정스케쥴의 예외 설정RDS 스케쥴 추가스케쥴에 상관없이 강제 시작 및 중지메신저로 상태 알람EC2 Scheduler에 비해 아쉬운 부분이나 예외사항에 대해서 좀 더 유동적으로 대응할 수 있도록 개선하였습니다.다음 장에는 스케쥴을 컨트롤을 위한 Bot 적용기를 소개하도록 하겠습니다.#토스랩 #잔디 #JANDI #AWS #서버개발 #개발 #개발자 #개발팀 #경험공유 #인사이트 #후기 #일지

* 이 글은 Next.js의 공식 튜토리얼을 번역한 글입니다.** 오역 및 오탈자가 있을 수 있습니다. 발견하시면 제보해주세요!목차1편: 시작하기  - 현재 글2편: 페이지 이동3편: 공유 컴포넌트4편: 동적 페이지5편: 라우트 마스킹6편: 서버 사이드7편: 데이터 가져오기8편: 컴포넌트 스타일링9편: 배포하기개요요즘은 싱글 페이지 JavaScript 애플리케이션을 구현하는게 꽤 어려운 작업이라는 것을 대부분 알고 있습니다. 다행히도 간단하고 빠르게 애플리케이션들을 구현할 수 있도록 도와주는 몇 가지 프로젝트들이 있습니다.Create React App이 아주 좋은 예시입니다.그렇지만 여전히 적당한 애플리케이션을 구현하기까지의 러닝 커브는 높습니다. 클라이언트 사이드 라우팅과 페이지 레이아웃 등을 배워야하기 때문입니다. 만약 더 빠른 페이지 로드를 하기위해 서버 사이드 렌더링을 수행하고 싶다면 더 어려워집니다.그래서 우리는 간단하지만 자유롭게 설정할 수 있는 무언가가 필요합니다.어떻게 PHP로 웹 애플리케이션을 만드는지 떠올려봅시다. 몇 개의 파일들을 만들고, PHP 코드를 작성한 다음 간단히 배포합니다. 라우팅에 대해 걱정하지 않아도 됩니다. 그리고 이 애플리케이션은 기본적으로 서버에서 렌더링됩니다.이것이 바로 우리가 Next.js에서 수행해주는 일입니다. PHP 대신에 JavaScript와 React를 사용하여 애플리케이션을 구현합니다. Next.js가 제공하는 유용한 기능들은 다음과 같습니다:기본적으로 서버 사이드에서 렌더링을 해줍니다.더 빠르게 페이지를 불러오기 위해 자동으로 코드 스플릿을 해줍니다.페이지 기반의 간단한 클라이언트 사이드 라우팅을 제공합니다.Hot Module Replacement(HMR)을 지원하는 Webpack 기반의 개발 환경을 제공합니다.Express나 다른 Node.js HTTP 서버를 구현할 수 있습니다.사용하고 있는 Babel과 Webpack 설정을 원하는 대로 설정할 수 있습니다.설치하기Next.js는 Windows, Mac, Linux와 같은 환경에서 동작합니다. Next.js 애플리케이션을 빌드하기 위해서는 Node.js가 설치되어 있어야 합니다.그 외에도 코드를 작성하기 위한 텍스트 에디터와 몇 개의 명령어들을 호출하기 위한 터미널 애플리케이션이 필요합니다.Windows 환경이라면 PowerShell을 사용해보세요.Next.js는 모든 셀과 터미널에서 동작하지만 튜토리얼에서는 몇 개의 특정한 UNIX 명령어를 사용합니다.더 쉽게 튜토리얼을 따르기 위해서는 PowerShell 사용을 추천합니다.맨 먼저 다음 명령어를 실행시켜 간단한 프로젝트를 생성하세요:$ mkdir hello-next$ cd hello-next$ npm init -y$ npm install --save react react-dom next$ mkdir pages그런 다음 hello-next 디렉토리에 있는 "package.json" 파일을 열고 다음과 같은 NPM 스크립트를 추가해주세요.이제 모든 준비가 끝났습니다. 개발 서버를 실행시키기 위해 다음 명령어를 실행시키세요:$ npm run dev명령어가 실행되었다면 브라우저에서 http://localhost:3000 페이지를 여세요.스크린에 보이는 출력값은 무엇인가요?- Error No Page Found- 404 - This page could not be found- Hello Next.js- Hello World404 Page다음과 같은 404 페이지가 보일 것입니다.첫 번째 페이지 생성하기첫 번째 페이지를 생성해봅시다.pages/index.js 파일을 생성하고 다음의 내용을 추가해주세요:이제 http://localhost:3000 페이지를 다시 열면 "Hello Next.js" 글자가 있는 페이지가 보일 것입니다.pages/index.js 모듈에서 간단한 React 컴포넌트를 export 했습니다. 여러분도 React 컴포넌트를 작성하고 export 할 수 있습니다.React 컴포넌트가 default export 인지 확인하세요.이번에는 인덱스 페이지에서 문법 에러를 발생시켜봅시다. 다음은 그 예입니다: (간단하게HTML 태그를 삭제하였습니다.)http://localhost:3000 페이지에 로드된 애플리케이션은 어떻게 되었나요?- 아무일도 일어나지 않는다- 페이지를 찾을 수 없다는 에러가 발생한다- 문법 에러가 발생한다- 500 - Internal Error가 발생한다에러 다루기기본적으로 Next.js는 이런 에러들을 추적하고 브라우저에 표시해주므로 에러들을 빨리 발견하고 고칠 수 있습니다.문제를 해결하면 전체 페이지를 다시 로드하지 않고 그 페이지가 즉시 표시됩니다. Next.js에서 기본적으로 지원되는 웹팩의 hot module replacement 기능을 사용하여 이 작업을 수행합니다.You are Awesome첫 번째 Next.js 애플리케이션을 구현하였습니다! 어떠신가요? 마음에 드신다면 더 많이 배워봅시다.마음에 들지 않는다면 우리에게 알려주세요. Github 저장소의 issue나 Slack의 #next 채널에서 이야기 할 수 있습니다.#트레바리 #개발자 #안드로이드 #앱개발 #Next.js #백엔드 #인사이트 #경험공유

As a yet minuscule startup, each member holds a significant power over the overall atmosphere of the team. And in our ultimate quest to make big waves in the data world, we need to make sure that the people at the helm are at least kind of cool. We think we’ve done a pretty good job so far in assembling a society of unique but equally driven members.So we bring you this seven-part series, one of each devoted to interviewing each of our members in detail, to give you an in-depth glimpse into the people responsible for bringing you the future of machine learning with Daria. Plus, we peppered the interviews with questions from Dr. Aron’s “The 36 Questions that Lead to Love”*, cherry picked to make work appropriate and concise, but interesting.(*actually falling in love with our members highly discouraged)Jungkap, the most recent addition to our team, made the move from sunny Santa Clara to Seoul, a city that is slowly freezing over as you read this. But he is used to the cold, Jungkap assures us, having spent his doctorate years in the apocalyptic winters of Michigan. When he’s not busy helping build Daria’s machine learning engine, Jungkap devotes his time to re-exploring Korea and taking care of his cats Jolie and Brad (named so before the tragic dissolve of Brangelina). Learn more about him here!Tell us about your role at XBrain.JP: I joined the team as a machine learning engineer, and my main task is to develop our machine learning engine. I have the task of researching and finding solutions to obstacles that hinder people from using automated machine learning technology with ease.What does a typical work day look like for you, morning to evening?JP: I get to work at about 9:15 AM (*the earliest, we note, out of any of the members), and check the Slack messages and emails I got overnight. Since I concentrate the best in the morning, I take a look at relevant articles and dissertations then. Since I didn’t major in machine learning at school, there’s a lot I still have quite a bit to learn, learning’s still a big part of my work process. After I’ve warmed up a bit, I study the code that’s already been written, and develop the parts that need to be developed. Then I have lunch with the team, which is a part of our culture that I really enjoy — a set meal time and a chance to have a conversation with other members. Today I did investigation into an issue we had with the machine learning engine, and worked on how to solve that problem based on my discoveries. I think I’ll be working on constructing that idea into actuality, with a lot of validation, tests, trial and error.What are the parts of your job that you enjoy the most?JP:I enjoy enhancing and optimizing processes, and actually seeing improvement after I’ve worked on something. I’m working on improving the system that we have right now, but a long-term project we have in mind is developing technology of XBrain’s own, and figuring out the needs of our customers. In order to do that, I’m spending a lot of time looking into any issues that we have with our current technology, hoping to get insight from the process.What are the least enjoyable/most challenging parts of your job?JP:The most challenging, rather than the least enjoyable, is issue definition. There are four types of situations to what can happen: either I find a problem that’s already been found, or something that’s so insignificant that no one cares, something that’s unsolvable, and, finally, an issue that’s both important and solvable. The fourth is what we’re going after, and the process is long and arduous, but I do enjoy it to a certain extent.Pick one item on your desk that tells us something about you.JP:I don’t have much stuff on my desk, which is something I also noticed about some of the Silicon Valley companies I visited while I was working in the States, like Twitter or LinkedIn. Most engineers’ desks just had computers on them, and I appreciate that sort of simplicity.Jungkap keeps things on his desk simpleWhat made you go into machine learning?JP:I was on the user end of machine learning technology in grad school and at work thereafter, and felt that the process of utilizing and understanding tools was too complex and difficult. I thought that I might find it fulfilling to optimize this process myself by becoming a machine learning engineer myself.Why XBrain?JP:First off, I really liked how the team was set up, people-wise. I was also struck by the competency of the members and the company culture, which suited me well. The values that XBrain pursues, and the ideas that it had about the future of machine learning technology was in line with my own. Not to see it simply as a source of profit, but as something that could potentially bring a lot of people a great deal of help.As our most recent member, what’s a vision you have for our team?JP:It’s not so much a vision as a direction we should be heading in — despite how machine learning is such a huge buzzword now, I think it’s still in the process of research and development. A lot of work needs to be done before it can start having a real impact in the world. What our role is, then, is to look far ahead and start with the basics.Recommend a movie for our next Cinema Society, please.JP:Downsizing, which hasn’t come out in Korean theaters yet, but I think it presents a lot of points for discussion.If you could sum up XBrain in three words or less?Serious, but quirky.If you could have dinner with any XBrain member, who would it be and why?JP: JY — we haven’t really gotten a chance to share a meal, and I feel like he’d have some interesting storiesWhat can you tell us about the JP 10 years from now?JP:He will probably be a more seasoned machine learning engineer, from his 10 years of research and studying. I’m a novice engineer now, but I’d like to be in a more senior position then, mentoring younger engineers.Given the choice of anyone in the world, whom would you want as a dinner guest?JP:Carl Sagan, who first got me interested in science and technology. In my head, he’s this benevolent father figure who would offer to mentor me.Would you like to be famous? In what way?JP:No…What would constitute a “perfect” day for you?JP:I think a “perfect” day is a day that’s yet to come. Is that too weird to publish?If you were able to live to the age of 90 and retain either the mind or body of a 30-year-old for the last 60 years of your life, which would you want?JP:The body, definitely. Minds can mature — bodies not so much.For what in your life do you feel most grateful?JP:Probably soundness of mind and body.If you could wake up tomorrow having gained any one quality or ability, what would it be?JP:Speedier comprehension upon reading something?What is the greatest accomplishment of your life?JP: Forging strong relationships with good people.What, if anything, is too serious to be joked about?JP:It depends on the audience, I think. Anything that they might consider offensive, or a weak spot, is off limits.Your house, containing everything you own, catches fire. After saving your loved ones and pets, you have time to safely make a final dash to save any one item. What would it be? Why?JP: My hard drive — it has everything on it.#엑스브레인 #팀원소개 #팀원인터뷰 #기업문화 #조직문화 #팀원자랑 #머신러닝 #머신러닝엔지니어