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[HBR 독후감] 애자일 이야기

HBR 한국판이 있습니다. Harvard Business Review라는 꽤 유명한 경영월간지인데, 필자는 지난 15년간 개발자 출신 IT 컨설턴트였던지라 띄엄띄엄 여력이 있을 때마다 한글판을 사서 보곤 했습니다. 그런데 어느 때부터인지 한국판은 격월간으로 나오고, 또 대형 서점에 가보면 눈에 안 띄는 매대로 점차 밀려나고 있음을 확인할 수 있었습니다. 직원을 부르지 않고 찾으려면 상당한 탐색

1인 개발자가 글로벌 서비스를 운영하는 방법 - GGtics

GGtics는 세계적으로 인기 있는 ESports 게임인 "리그 오브 레전드(이하 롤)"의 데이터를 분석하여 게이머의 실력을 객관적으로 평가해줍니다. 저는 이번 글에서 GGtics에 대한 소개와 더불어 1인 개발자 체제로 글로벌 서비스를 운영했던 경험을 나누어보고자 합니다. 또한, 마지막으로 GGtics의 개발자 채용에 관해서 소개하고자 합니다. . . . 게임 실력을 객관적으로 평가하는 GGtics GGtics를

시계열 데이터를 분석하여 미래 예측(Anomaly Detection)

급변하는 날씨를 예측하려면 어떠한 정보가 있어야 할까? 또는 마트를 운영하는 담당자인 경우 매장 운영시간을 정해야 한다면 어떠한 기준으로? 뜨거운 감자인 비트코인 시장에서 수익을 얻으려면 어떤 정보들이 있어야 물리지(?) 않을수 있을까? 위 질문에 공통된 정답은 예전 기록들인것 같다. 날씨예측은 기상청에서 과거 기록들을 보고 비가 올지 말지를 결정하고 ( 과거 날씨 서비스를 담당해봤지만

개인 작업 관리를 Trello에서 Dooray로 옮기기

10년 가까운 기간 동안 팀 협업 도구로는 주로 이슈 트래커를 썼다. Jira, Redmine, Github 등을 쓰고 Confluence 위키 제품을 보완하는 도구로 써왔다. 그런 가운데도 따로 개인 시간 관리를 할 필요를 느꼈다. 회사 일외에 개인적으로 일정을 챙길 필요가 있고, 가끔은 회사 일이지만 혼자만의 작업이 필요한 경우도 있었다. 또한, 회사 일인지 아닌지

성능과 정확도 사이에서

대부분의 IT 분야에서 소프트웨어 완성도는 기능이 동작하느냐, 마느냐의 문제다. 그래서 기능이 동작하면 모두가 해피엔딩. 그러고 나면 더 빨리, 많이 할 수 있느냐, 없느냐의 문제로 확장되겠지만 결론은 마찬가지. 페이스북은 전세계 수억 명 사용자의 좋아요 개수를 잽싸게 수집해서 보여준다. 정확할 필요도 없다. 1K나 1.1K 식으로 두리뭉실 넘어가도 모두가 만족하며, '진짜

React, Go로 만든 WordPress 읽기 서비스 구축 사례: 2편 Go API 서버

이번 글은 Popit 서비스 개편을 어떻게 했는지에 대한 시리즈 글로 두번째 글입니다. * 1편: 시스템 구성 및 WordPress 테이블 구성 소개 * 2편: Go로 만든WordPress 읽기 전용 API 서버 구축 소개 * 3편: React 서버 사이드 렌더링 Popit 서비스 개편 작업을 하면서 개발한 내용 중 WordPress 데이터를 제공해주는 API 서버 개발 관련 글입니다.

React, Go로 만든 WordPress 읽기 서비스 구축 사례: 1편 개요

Popit 서비스의 UI가 확 달라졌습니다. 기존의 워드프레스 틀에서 벗어나 아주 자유로운 구성으로 서비스를 개편하였습니다. 물론 전문 디자이너의 지원을 받지 못해 아쉬운 부분이 있지만, 앞으로는 쉽게 화면을 변경할 수 있는 기반을 구축하였다는데 의미가 있다고 할 수 있습니다. 앞으로 몇회에 걸쳐 Popit 서비스 개편하면서 작업한 내용에 대해 공유할 예정입니다. 이번 글에서는 왜

상태와 이벤트라는 모호한 말이 낳은 결과 찾아내기

전편에 이은 일상 협업 이야기 시리즈입니다. 즉흥적으로 참조 아키텍처를 선정해서 해보자고 동료들에게 제안한 다음에 벌어지는 일은 역시(?) 기대와는 다르게 펼쳐졌습니다. 즉흥성이 갖는 한계를 또 확인하는 순간이었습니다. [1] 동료가 복잡한 상태 정의 내용을 저에게 보여주었는데, 자료를 보는 내 자신의 감정이 불편했습니다. 지금에 와서 생각해보면 불편해할 일이 아닌데 복잡한 숙제가 던져진 듯한

REST 기반의 간단한 분산 트랜잭션 구현 - 1편

* REST 기반의 간단한 분산 트랜잭션 구현 -1편 TCC 개관 * REST 기반의 간단한 분산 트랜잭션 구현 - 2편 TCC Cancel, Timeout * REST 기반의 간단한 분산 트랜잭션 구현 - 3편 TCC Confirm(Eventual Consistency) * REST 기반의 간단한 분산 트랜잭션 구현 - 4편 REST Retry 안영회 님은 마이크로 서비스 공부하게 책 하나 추천해주세요 글에서 마이크로 서비스

빅데이터

Spark2.0 New Features(2) Structured Streaming - 1편

Structured Streaming Structured Streaming은 Spark2.X에서 새롭게 나온 Spark SQL엔진 위에 구축된 Stream Processing Framework이다. Structured Streaming은 기존에 Spark APIs(DataFrames, Datasets, SQL)등의 Structured API를 이용하여 End-to-End Streaming Application을 손쉽게 만들 수 있다. 또한 input data에 대한 Streaming데이터 처리 후 checkpointing과 write-ahead logs를 통한 exactly-once하고

RadonDB: 대륙의 뉴타입 슈주쿠(Shùjùkù, 数据库, database) !?

최근에 알게 QingCloud (칸클라우뜨, 칭클라우드, 청나라 구름?! ) 에서 오픈소스로 공개한 RadonDB (0) ( 레이돈디비, 라둥디비?! 동(氡)디비?! ) 에 대해서 알아 보겠습니다. RadonDB 는 MySQL 데이터베이스를 이용하여 대용량 데이터 처리를 쉽게 하기 위해 클러스터 구성이 가능하도록 지원하는 솔루션으로 보입니다. RadonDB 솔루션명이 DB 라고 되어 있는데 사실은 DB 라고 부르기에는 애매한 점이

grok 필터 성능 테스트

로그 분석을 데이터 분석 수준으로 끌어올리려면 원시로그 덩어리를 필드별 고유성이 확보된 테이블 구조로 바꿔야 하는데, 이때 grok 필터의 역할은 독보적이다. 한가지 단점이라면 정규표현식을 이용하기 때문에 성능이 저하될 수 있다는 것. grok 필터는 로그스태시 필터링 성능에 얼마나 영향을 끼칠까? 윈도우8, i5(CPU), 8GB(Memory), SSD(mSATA) 사용 환경에서 아파치 웹로그 백만

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