모바일 개발 트렌드에 대한 정리

1. 모바일 개발 트랜드
피키캐스트 CTO
조대협

2. 발표자 소개
조 대 협 본명: 조병욱
회원 13만명 온라인 개발자 커뮤니티 자바스터디(www.javastudy.co.kr) 운영자.. (기억의 저편..)
한국 자바 개발자 협회 부회장,서버사이드 아키텍트 그룹 운영자
벤쳐 개발자
BEA 웹로직 기술 지원 엔지니어
장애 진단, 성능 튜닝
NHN 잠깐
오라클 컨설턴트 (SOA,EAI,ALM,Enterprise 2.0,대용량 분산 시스템)
MS APAC 클라우드 수석 아키텍트
프리렌서 (잘나가는 사장님)
삼성전자 무선 사업부 B2B팀 Chief Architect
현 피키캐스트 CTO로.. 열심히 세상을 즐겁게 만드는 중….

3. 누가 기술 변화를 주도하고 있는가?

4. 시장 환경
• 내년에도 혁신적인 변화는 없음
• 스타트업 중심의 모바일 서비스 생태계가
기술 생태계를 주도
• 여전히 모바일 중심
• 빅데이타 활용의 가속화
• 지켜볼만한 변화의 요소
• 동영상 중심의 MCN 비지니스
• O2O 서비스 활성화
• 핀태크 서비스
기술적인 패러다임 변화 보다는
모바일 연장선에서 활용과 효율 강화
시장이 열리는 중
지켜볼 필요

5. 시장의 요구 사항
• 스타트업 중심의 모바일 앱 시장의 니즈
“ 적은 인원으로, 최신 기술들을 사용하여 빠르게 세계를 대상으로 제품을 출시하고,
저비용으로 실험과 분석을 통해서
고객의 요구에 맞는 서비스로 개선해 나가야 한다. “

6. “적은 인원으로 최신 기술들을 사용하여 “
• 빠르고 쉽게 취하고 적용할 수 있는 기술이 필요  스크립트 언어, PaaS (Platform as a Service)
• 적은 인원으로 개발과 운영을 통합할 필요  풀스택, Devops

7. “빠르게 세계를 대상으로 제품을 출시 하고“
• 기동성 높은 팀 모델 필요  애자일 , Feature Team Model (기능 단위 팀 모델)
• 글로벌 스케일의 인프라 (클라우드) 필요  클라우드 컴퓨팅
• 로컬라이제이션 (푸쉬,계정 통합) 필요  PaaS

8. “저비용으로 실험과 분석을 통해서 “
• 사용자 사용 패턴 분석 필요 빅데이타
• 사용자 테스팅을 통한 반응 분석 필요  AB 테스팅

9. “고객의 요구에 맞는 서비스로 “
• 사용자 프로파일링, 추천 로직 머신러닝

10. 기술 트랜드 키워드
이미 다 있고, 트랜디한 기술인데 무엇이 다른가?
스크립트언어
플랫폼 서비스 클라우드
풀스택 개발
Devops
Feature Team
클라우드 컴퓨팅
빅데이타 서비스
AB테스팅
머신 러닝
활용 방법 !!

11. 주요 기술 트랜드

12. 플랫폼 서비스 클라우드
• 클라우드에 깔아 쓰기 보다는 깔려있는 “메니지드(managed)” 서비스 활용
• 운영 부담 분산
• Redis.io , Compose.io, IBM Bluemix
• 플랫폼 기능을 제공하는 서비스 활용
• 푸쉬 서비스 – iOS,안드로이드,중국 바이두 푸쉬
• 계정 연동 서비스
• Onesignal.com , Stormpath.com , Onelogin.com

13. 무료 빅데이타 분석 서비스
• 빅데이타 분석의 문제 비싸고 어렵다
• Hadoop, Spark, Kafka … ??
• TB 를 저장하려면 서버댓수와 용량은?
• 데이타 분석은 누가 하지?
• 문제의 재정의
• 분석플랫폼을 리포트를 얻기위해서다.
• 결과만 얻으면 된다.
• 무료 빅데이타 분석 서비스
• 광고 서비스 업체들이 개발자 지원 및 데이타 수집 차원에서 무료 제공
• Yahoo Flurry, Twitter Fabric, Google Analytics
• DAU ,MAU ,Session ,Session Time, Retension Rate etc.

14. AB 테스팅 서비스
• AB 테스팅 정의
• 사용자를 A/B/N 군으로 분리한 후 각각 다른 기능을 제공한 후, 사용자 반응이 좋은 기능을
선택하는 기법
• 페이스북이 airlock이라는 오프소스를 이용하여 사용자 반응을 기반으로 서비스 개선
• AB 테스팅 활용
• UI 변경
• 기능 테스트
• 인스턴트 업데이트
• AB 테스팅 인프라를 구축하려면
• 리모트로 A/B 사용자 군을 나눠서 기능을 적용
• 통계 결과를 모니터링
• 최종 배포

15. AB 테스팅 서비스
• AB 테스팅 서비스
• Amazon AB Testing Beta (무료)
• Optimizely.com (50,000 MAU 까지 무료), taplytics.com , apptimize.com

16. 머신 러닝 서비스
• 머신 러닝
• 기계 학습
• 사용자 추천, 스팸 필터링 등 사용자 개인화등에 널리 사용
• 문제는
• 대부분 수학 (이미 대표적인 알고리즘은 많이 나와 있음)
• 알고리즘을 알더라도 구현에 많은 공이 들어감
• 답은
• 나와 있는 클라우드 서비스를 사용하자
• 근래에 벤더들이 자사의 ML 알고리즘을 오픈하고 있음
• Microsoft Azure ML, Google Cloud Prediction API, IBM Watson etc

17. 풀스택 개발자 & DEVOPS
• 풀스택 개발
• 한명의 개발자 := 인프라 + 서버 백앤드 + 웹 프론트 + 앱 개발
• 한때 된다 안된다. 개발자의 꿈등으로 화제
• DEVOPS
• 개발과 운영을 통합하여, 속도를 내는 모델
• 화두는 가능할까 ? 해야 하는가?
• 예전 보다 기술이 쉬워 졌다.
• 클라우드로 인하여 개발자가 인프라를 손댈 수 있다.
• 결론은 할 수 밖에 없다
• 소규모 인원 기반의 앱 스타트업
• 백앤드, 인프라 엔지니어를 따로 뽑을 여유가 없다. 할 수 밖에 없다

18. 풀스택 개발자 & DEVOPS
• 내가 만난 스타트업 개발자들
다. 하더라.. 자연 스럽게

19. 기능 위주 개발팀
• Feature team
• 기능단위로 팀을 묶는 애자일 방법론
• 기획 + 디자인 + 개발 + 운영 을 하나의 팀에 넣어서 기동성 있게 움직임
Cross functional team
• CF. Funtional team, Product Team , Feature Team

20. 스크립트 언어
• 스크립트 언어
• 빠른 습득 시간 및 개발 시간
• node.js , Ruby on rails, Python
• REST API 2시간 vs 20분?

21. 감사합니다.