WTM 2018 에서 발표한 자료입니다.

1. 김은향
2개월차신입백엔드개발자의
따끈따끈개발썰
#WTM18Korea

2. v
2개월차 신입 백엔드 개발자의
개발 썰
니 거, 스타트업서 뭐한다꼬?

3. v- 자기소개
- 니 거, 스타트업에서 뭐한다꼬?
- 휘게하게 코딩하기
목차

4. #WTM18Korea
사진을 추가하세요
Knowru라는 스타트업에서 백엔드 개발하는
따끈따근한 갓 2개월차 신입 개발자
자기소개01.

5. 여중 - 여고, 문과 - 인문대
여여문문 in 부산

6. 고향 친구 == 문과, 인문대 친구
따라서

7. 이직했다고 하니
주변 친구들, 고향 친구들, 부모님이 물어봐요
“니 거, 스타트업인가에서 뭐한다꼬?”

8. 사차혁명 모르나, 머씬러닝 들어봤나?
내가 그 머씬러닝 쉽게 딱 맹글 수 있는
그런 써비스 만든다이가

9. 우와.. 쩌네....
근데 그게 무슨말이고?
…

10. 그래서 이 자리를 빌어
신입 백엔드 개발자는 이런 일을 하더라(? 배우더라?)
하는 썰을 풀어보려고해요
고작 2개월동안 겪은 일일뿐..
가벼운 썰이라 생각하고 들어주세요! ☺

11. 노루에 들어오기전 인턴 생활 4개월
갓 팀장님을 만나 짧고 굵은 경험

12. 이런 것들을 짧고 굵게 경험해봤습니다.
- Django 와 vue.js 로 온갖 게시판 만들기
- 아름다운 환경(git+코드리뷰+CI)에서 협업하기
- TDD
- 배운 것들 파이썬 연말세미나에서 발표하기

13. But, 경험하지 못했던 치명적인 2가지
- 배포 경험
- 처음 시작하는 아름다운 환경에서만 일해봄

14. 막상 입사해서 실제로 운영되는 서비스를
만지려니 두근두근 후덜덜

15. #WTM18Korea
사진을 추가하세요
Knowru라는 스타트업에서 백엔드 개발하는
따끈따근한 갓 2개월차 신입 개발자
“준비 됐나?”
다행히 그런 저를 위해 준비된
미션 3가지!
니 거 스타트업서
뭐한다꼬?02.

16. 다음 3가지 미션을 수행하라
Docker 튜토리얼을 완성하라
Docker-machine으로 인스턴스를 생성하라
웹을 만들어내는 웹을 만들어내라

17. #WTM18Korea
튜토리얼 그까이꺼
미션1. Docker?! 튜토리얼 따라하기

18. 튜토리얼 따라하는 것 쯤이야
식은 죽 먹기지

19. docker 이미지를 pull하고
Container를 run하고..
이미지..컨테이너..스왐스택서비스..혼란하다 혼란해
docker run hello-world
docker build –t friendlyhello
docker image ls
docker run friendlyhello
docker container ls
docker container stop freindlyhello
…

20. 나는 식은 죽도 못 먹는 닝겐
리눅스 처음 사용 + 도커 이해 못함
따라 쳤는데..왜안되..

21. 역시 튜토리얼만으로 감을 잡을리가 없지
이것저것 뒤적거리기

22. Docker는 번역하면 부두 노동자?

23. 부두 노동자들이 선박을 타고오는
잡다한 물건들을 상하차하고 보관하는데 어려움을 겪었는데
포대기들? 저거 가루면?
터지면?

24. 일정한 규격을 맞춘 컨테이너에 담으며 문제를 해결!

25. 서버 운영자나 개발자 또한 각자의
개발환경, 운영환경이 다른 복잡한 문제!
개발은
맥에서
서버 운영은
리눅스에서

26. 컨테이너에 제 각각의 환경을 담으며 문제를 해결!

27. docker를 사용해보니
내가 필요한 환경을 컨테이너에 담아 앱스토어에서
다운받듯이 받아올 수 있음
Docker image

28. 실제로 Redis를 우분투에 세팅하기 위해 필요한 일들
스크롤 압박..

29. Docker로 Redis 사용하기
docker pull redis
docker run redis
가져와서
실행하기

30. 또 Pull받아온 이미지에 이미지를 더해서
내 맛대로 조립도 가능
Ubuntu올리고
Flask올리고

31. 내 맛대로 담은 컨테이너를 남들과 주고 받고
필요할 때는 복붙도 무한대로 할 수 있다!

32. FLASK앱에 필요한 파일들을 생성하고
else
elseapp.py
requirements
.txt
Dockerfile
도커에 대한 감을 잡고 튜토리얼 따라하기!

33. Continer에 담아서 실행
이미지로 build하고 container로 run!
else
elseapp.py
requiremen
ts.txt
Dockerfi
le

34. 그러면 이렇게 local에서 flask 앱이 돌아가는 것을 볼 수 있음!

35. 그 뒤로 docker swarm service stack도
맛보기로 따라해본 후 튜토리얼 종료
stack
swarm
service
스왐스택서비스…한 번에 이해하기 넘나 어려운 것

36. #WTM18Korea
AWS 그까이꺼
미션2. Docker-machine으로
AWS EC2를 만들고 웹을 돌려보라

37. 도커로도 충분히 멋찐데! 멋지고.. 혼란한데
도커-머신은 또 무엇인가
두둥!

38. 도커머신 설치하고 도커머신 생성
일단 도큐먼트 따라해보기
Virtualbox?? 가상머신??
docker-machine create --driver virtualbox myvm1

39. 생성한 도커머신에 ssh로 들어가보니
이것은 새로운 컴퓨터?!
익숙한 디렉토리들..!

40. 아하! 가상머신이나 ec2, 새로운 컴퓨터를
도커 머신으로 만드는거구나

41. 이제까지 내컴퓨터 위에
도커를 설치해서 사용했다면

42. 이번에는 도커 머신으로
도커가 설치된 새로운 컴퓨터를 만들었음

43. 그 중 aws ec2를 도커머신으로 만들기!

44. 근데 이게 다 인스턴스 만드는데 필요한 옵션이렸다..

45. 인스턴스..region..
갑자기 뭉게뭉게 떠오르는 악몽같은 추억

46. 개인 프로젝트 배포해보는게 꿈이었던 시절..
(그리고 개발자되는게 꿈이었던 가난하던 백수시절..)

47. 어느날 통장 잔고를 확인하니
-100만원..!
실화냐?!

48. 은행에 바로 전화하니 아마존..?
아마존에서 쓰신것 같으신데요?
아마존…? 혹시…?

49. 그러니까 몇 달 전으로 되돌아가서..

50. 개인 프로젝트 배포해보고싶은데
Aws 프리티어 계정있으면 공짜로 배포할 수 있다네?
뭔지 모르겠지만 콜

51. 동영상 보고 따라했는데..
Deploy해도 왜 인스턴스가 없죵?

52. 그럼 될 때까지 무한 생성한다..!
eb init … eb deploy
eb init … eb deploy
eb init … eb deploy
eb init … eb deploy
…
나는야 포기를 모르는 집념의 한국인이지 ㅋ

53. 알고보니 aws의 물리적인 서버들을 모아둔 장소가 있었는데
그 장소 각각을 region이라 부르더라

54. 근데 Region개념도 알지 못했던 저는
대시보드에 인스턴스가 없으니 막무가내로 인스턴스를 생성
여긴 싱가포르라구요 싱가포르..

55. 문제를 알고 인스턴스 만든 리전 찾아들어가니
인스턴스가 하나..둘.. 몇 개가 돌아가는 중인겨..ㅠㅠ

56. 다 terminate하고
꾸역꾸역 메일보냈어요.
나 개발자 되고싶은 개발자도 아직 아닌 싶은 개발자 지망생인데 실수로 그랬어..ㅠㅠ

57. 쿨하게 환불받음..!

58. 친절하게 인스턴스 삭제하는 동영상까지 보내주신
마르코님 감사합니다..!
덕분에 환불받고 개발자 될 수 있었어요..ㅎㅎ

59. 다시 현실로 복귀해

60. 이번에는 단디 region을 설정하고
$ docker-machine create –driver amazonec2
--amazonec2-region ap-northeast-2
리전은 서울!

61. 인스턴스가 생성된 것을 확인!
감개무량 ㅠㅠ

62. 미션 1에서 만든 flask 파일들을 똑같이 만들고
컨테이너에 담아
else
elseapp.py
requirements
.txt
Dockerfile
Build Flask Imange

63. 만들어진 도커 머신에서 container run
RUN
Docker machine

64. 이번에는 로컬이아닌 인스턴스의 Ip주소로 들어하면
똑같이 flask앱이 돌아간다!
우와아아아아아아앙

65. Docker machine을 사용하면
웹을 도커 이미지로 만들어 손 쉽게 배포할 수 있구나!

66. “그럼 flask 이미지만 가지고 있으면 얼마든 docker-machine 생성해서
막막 여러 개 배포할 수 있겠네?” 이런 상상을 해보며..
그리고 그 일이 실제로 벌어지게되는데..

67. 두번째 미션 클리어
Region도 몰랐는데 docker machine으로 인스턴스도 만들고
감개무량 하옵니다 ㅠㅠ

68. #WTM18Korea
메타 웹 그까이꺼
미션3. 화룜점정
웹을 만들어내는 웹을 만들기

69. 웹을 만들어내는 웹??
이건 무슨 말장난..?

70. 사용자가 텍스트를 입력하고 제출 버튼을 클릭하면
Hello Women tachmakers! Submit!

71. 웬 url 주소를 보여줌
Ec2-13-125-243-206.ap-northeast-2.compute.amazonaws.com

72. URL을 치고 들어가면
내가 쓴 텍스트가 쓰여 있는 마법같은 일 만들기!
Hello Women tachmakers!

73. 매직을 만들어내기 위해
뒤에서는 무슨 일들이 벌어지는가

74. 우선 웹페이지는 flask로 만들고
Flask

75. 사용자가 텍스트를 입력하고 제출버튼을 누르면
Flask
Request
“Hello
Women
techmakers!”

76. 사용자가 입력한 텍스트를 함께 버무려 컨테이너에 넣기
else
elseapp.py
requirements
.txt
Dockerfile
Build Flask Imange
“Hello
Women
techmakers!”

77. 도커 머신으로 aws 인스턴스를 생성하고

78. 만들어진 인스턴스에 원격으로 접속해서
Flask 이미지 run!
RUN
Docker machine

79. 미션 1, 2에서 해봤기 때문에 이정도는 누워서 떡먹기지

80. Submit버튼 클릭!
후훗 벌써 다 만들었어 짜잔-!

81. 나는 누워서 떡먹으면 체하는 닝겐
한 번에 끝날리가 없지

82. 무한대 로딩

83. 알고보니 flask는 열심히 인스턴스 만드는 명령 수행하느라
응답해줄 시간이 없음
이미지도 만들고 도커머신도 만들라며!
Flask ;;

84. 그렇다면 flask는 오래 걸리는 일 시키지 말고
사용자에게 바로 응답 메시지를 보내도록 하자
Flask
“인스턴스
생성중이에요!＂
Response

85. 오래걸리는 일은 딴 애한테!
비동기로 일을 처리해주는 celery
오래걸리는 일은 딴 애한테!
@task? Ok!

86. Flask한테 시키던 도커 관련 일을 따로 빼서
@task를 붙여 celery가 할 일이라고 표시해 둠
@task
def celery_task:
1. Docker image 만들기
2. Docker machine도 만들기
3. 이미지 machine에서 돌리기

87. 근데 celery는 일만 할 줄 아는 친구라
자기가 무슨 일 해야하는지 기억을 못해요

88. 그래서 할 일 목록을 담은 똑똑한 브로커가
Task를 celery 워커들에게 분배해줘야 한대요
Task
Task
Task
Task
Task

89. 이 브로커로 Redis를 사용!
Redis
사용자 텍스트 가져오기
텍스트 넣고 도커 이미지 만들기
도커 머신도 만들기
도커 머신에 원격으로 접속하기
머신에서 만든 이미지 실행시키기

90. 전체적으로 보면 flask가 task를 요청하면
Redis가 celery워커들에게 일을 분배하는 구조!
Flask
요청
분배
Redis
Task
Task
Task
Task
Task

91. 이제 드디어 제출 버튼을 클릭하면
이렇게 바로 응답을 받지!

92. Celery랑 Redis도 사용해보고
드디어 다 끝냈군 후후 뿌듯해
인 줄 알았으나 …

93. 사용자는 인스턴스가 만들어졌는지
만들다 만건지 알 수가 없다!
???
만들어진게야
모야

94. 그렇다면.. 첫 페이지에 인스턴스 정보를
표로 뿌려주자!
Name URL Container
aws01 Ec2-13-125-243-206.ap-northeast-
2.compute.amazonaws.com
d272050b7551
aws02 Ec2-13-135-273-202.ap-northeast-
2.compute.amazonaws.com
d382050c1959

95. 인스턴스 정보는 또 어떻게 가져오나요?
Boto3가 있꼬북
Q

96. 파이썬 클라이언트 패키지 boto3로
인스턴스 정보들을 가져오기
라 부르고 미로 찾기라 별칭한다..

97. 이렇게 아름다운 구조가 되었어요
원하는 정보들 찾아와서 뿌려주고!
Flask
Task
Task
Task
Task
Task
Redis celery
docker machine

98. 이건 혹시, 미션2를 자동화한 것?!
내가 직접 손으로 쳐서
Docker machine만들고 컨테이너 돌리던 것을
=> 명령만 하면 flask가 만들도록?!

99. 마지막 미션까지 클리어!했으나..
이거 왜 한거지?
큰 깨닳음을 얻고

100. 노루를 간단하게 만들어본 꼬북

101. 제가 백엔드를 맡게된 노루는
머신러닝 모델을 api로 만들어주는 플랫폼
머신 러닝 모델
api
knowru

102. 데이터 과학자들이 python이나 r등으로 머신러닝 모델을 만들었는데
실제 서비스에서 쓰려니 웹 서버에서 쓰는 언어로 번역해야하는 문제
머신 러닝 모델
(Python, R …)
웹 서버
(PHP, Java, …)
번역

103. 그래서 이 머신러닝 모델을 분리해 독자적인 api로 만들어주는
플랫폼이 필요했대요
머신 러닝 모델
api
웹 서버
(PHP, Java, …)

104. 데이터 과학자들이 만든 머신러닝 모델과
필요한 운영환경 파일을 노루에 업로드하면
else
else
knowledge
.py
Requirements
.txt
등등

105. 노루가 이 파일들을 컨테이너에 담아서
else
else
knowledge
.py
Requirements
.txt
등등
어디서 많이 본 행위?

106. 도커머신으로 만든 인스턴스에서 Run
RUN
Docker machine

107. 그럼 이렇게 노루가 만든 머신러닝 api와
웹 서버가 데이터를 주거니 받거니
Docker machine
웹 서버
(PHP, Java, …)

108. knowru
결국 노루가 하는 일을 간단하게 만들어 본 것!
아름다운 구조가 되었어요 라고 했던게..
Task
Task
Task
Task
Task
Redis celery
docker machine

109. 어떤 일을 하게됐는지 이제서야 파악하고
실제 프로젝트에 투입되게 되는데…
준비운동 끝냈으면 일해야죵?

110. 드디어 두근두근 노루 코드 까보는 시간

111. #WTM18Korea
대시보드 업그레이드
난이도: 최하(였었는데..)
첫 프로젝트
아주 쉬울꼬북

112. 화려한 대시보드를 위해
머신러닝 돌린 log들 중 의미있는 데이터 뽑아오기
예) 하루동안 평균 응답 시간, 개수 등
시간이나 날짜별로 뽑아오면 그래프 그릴 수 있어요!

113. 아이고 그쯤이야 쉽지요
룰루랄라 야도란 개발자 나가신다
Django orm으로 필요한 데이터 뽑아오다가

114. Query로 직접 데이터 가져오는 코드덩어리들 발견
SELECT *** FROM *** JOIN *** ORDER BY ***
…
…
With connections[‘replica’].cursor()

115. 왜 굳이 query를 써서 가져오는 거지?
Replica?는 또 뭐야?
왜 이러는겨.. ORM쓰면 안되는 겨..?
이쯤에서 느껴지는 불길한 예감

116. 보통 하루동안 쌓이는 log의 개수가 몇 만개에서 몇 십만개
여기서 의미있는 데이터를 조합해서 가져온다?
X 100000
X 필요한 데이터 조합

117. 그런 고민해본적 없는
운영 무경험자 1인
몇 천, 몇 만 무한대로 늘어갈 때를 상상해보자-!
몇 십 몇 백개 object 만들어서 테스트 돌리고 끝-! 아니라..

118. 그런 상황을 대비해서
최대한 안전하고 효율적인 서버 관리를 위해
1. DB한테 최대한 일을 많이 시키도록 하여라
2. Query는 최대한 적게 날리면 좋으니라

119. DB가 최대한 일하면서
한 번의 낚시질로 필요한 데이터를 주렁주렁 엮어오기위해
월척이야!

120. 난이도 업그레이드
필요한 데이터를 한 방에 낚아오는
쿼리를 작성하라
select..from..select..frommmm
Level up!

121. 앞에 본 코드들 따라하며 만들어보기
쿼리 그까이꺼
쿼리한번도 써 본 적 없지만

122. 원하는 테이블을 가져오기위해
적절한 Join의 사용
학기 초에 불타올랐던 잊을 수 없는 1단원, 집합이구만 이거
집합 부분만 너덜너덜했더랬지

123. 가져온 테이블에서 또 select하고 또 select할 수 있는
인셉션같은 쿼리의 세계
SELECT ***
FROM (
SELECT ***
FROM (
SELECT ***
FROM …
)
)

124. 많은 계산을 하는 DB가 느려지지 않도록
읽는 작업 전용으로 하는 Replica를 사용
+
됐어.. 할 수 있는건 다 했ㅇ ㅓ…

125. 그래도 시간이 7초가 걸려요
사용자가 3초 이상 기다리면 안될꼬북

126. 그렇다면 celery한테 일을 시키면되지!
But, 대시보드 데이터는 실시간 데이터라서
필요할 때 재깍재깍 가져다 줘야함

127. 정해둔 주기마다 task를 수행할 수 있도록하는
Celery beat을 사용해보자!
Task
Task
Task
Task
Task

128. celery가 일정 주기마다
필요한 데이터를 가져와서 DB에 저장!
DB

129. 이제 대시보드에 정보를 필요할 때마다
저장된 데이터로 가져올 수 있어요!
그래프 그리게
당장 내놔
니가 원하는 데이터쯤
이미 저장되어 있지!

130. 이렇게 celery beat을 이용해
쿼리를 직접 작성해 날려보며
첫 번째 프로젝트 완성! 했다고 합니다..
씬나씐나

131. 2개월 동안 백엔드 개발자가 무슨 일을 하는지
배우고 수행하며

132. 백엔드 개발자가
비록 사용자 눈앞에 보이는UI를 직접 그리진 않지만

133. 사용자의 기다림과 인내의 시간을 결정하는데
지대한 영향을 미치는구나

134. 또한 어떤 데이터를 뽑아오냐도 중요하지만
서버가 무리하지 않는 선에서
최대한 빠르게 데이터를 가져오도록 만드는 일

135. 마치 손이 열개인 데이터 서빙맨들을 만들어내는 느낌
데이터 서빙은 만렙이지유

136. 지금까지 신입 백엔드 개발자가
2개월동안 스타트업에서 일하며 경험한 썰
뭔지 모르겠지만 일단 해본 썰..

137. 휘게하게 코딩하기
부록
휘게 휘게 널리 퍼져라
휘게하게
코딩하기03.

138. 휘게휘게 휘게는 무슨말?
행복지수 부동의 1위 덴마크의 단어
휘게란 행복하고 안전하고 즐거운 상태, 긴장을 푼 마음상태에서
소소한 즐거움을 누리는 것, 일상적이고 익숙한 것에서 즐거움을 찾는 것

139. 마치 이런 느낌

140. 휘게하게 코딩하기
(바깥이 폭풍에 휘몰아치더라도..)
안전하고 즐거운 상태에서 소소한 행복을 누리며 코딩하기!

141. 휘게하게 코딩하고
휘게한 라이프를 즐길 수 있도록 도와준
감사한 일들 몇 가지

142. 정신머리 사납기 그지없어 이런 일이 태반인 제가

143. 개발자가 되도록 도와준 도구들과 사람들
시간을되롤려주는 git, 실수방지 테스트도구들, 사수님들, 개발자 동료들이 없었다면
난 정말 개발자가 될 수 없었을거야

144. 8시 출근 – 5시 퇴근
휘게하게 코딩하기 위한 워크앤라이프 밸런스

145. 매일 퇴근하고 홀로 집 현관에서
마주치던 깜깜한 집에서 벗어나

146. 쨍쨍 밝은 창문을 볼 수 있어요
퇴근하고 찍은 창밖.jpg

147. 회사에서는
8시간 내내 정말 코딩만
매일 8h 코딩

148. 손님오면 커피타오라고 눈치주거나
옷차림 지적따위 없어요

149. 몇 년전만해도 상상도 못했던 일

150. 우연히 공대로 편입하게 되어 연구실을 다니며
이런 말을 제 입으로 했더랬죠
“와 저런걸 가시나가 어째하노. 저 마이 폐인처럼 컴퓨터앞에
앉아있는 머시마들을 어째 이기노 내가”

151. 하지만 지금은 어찌어찌 이렇게 개발자가 되어
휘게하게 코딩하고 휘게한 삶을 즐길 수 있어요

152. 중고책방에서 산 책에 이미 누군가 채워놓았던 한 페이지.

153. 가장 바깥 원 = 가장 하고싶지만 실행하기 가장 두려운 일

154. 저는 저 ‘퇴사’부분이 ‘발표’였고
또 한때는 ‘코딩’ 이었지만
나야말로 4차혁명 시대의 프포자였지 훗

155. 이렇게 개발자가 되기로 도전하고 퇴사, 발표를 거치며
제 테두리 반경을 점점 넓혀가니

156. 이 영역들이 전부 휘게한 영역이 되어가더라구요
휘게하게
코딩하기
휘게하게
발표하기
나의
휘게 영역들

157. 그래서 이렇게 차근차근 휘게한 테두리를 넓혀가 보고 있습니다.
휘게해져라-!

158. #WTM18Korea
폭풍이 몰아치는 것처럼 휘게하지 않은 세상이더라도

159. 조금씩 나만의, 여러분의 휘게한 영역이 늘어나길 바랍니다

160. 고맙습니다.
+ 노루에서 멋지고 자애로운 백엔드 개발자님을 모시고 있습니다. ☺

161. 도움 주신 분
파이님
노루 식구들
편입 동기들
마냥 들어준 가족들