0. 갑자기 궁금해서 찾아본 것
[ Optimistic Concurrency Control & Pessimistic Concurrency Control ]
- Optimistic Concurrency Control
  사용자들이 같은 데이터를 동시에 수정하지 않을 것을 가정한다.
  읽는 시점에 Lock을 걸지 않는 대신 수정 시점에 값이 변경되었는지 검사한다.

- Pessimistic Concurrency Control
  사용자들이 같은 데이터를 동시에 수정할 것을 가정한다.
  데이터를 읽는 시점에 Lock을 걸고 transaction 완료시점까지 유지한다.

1. BST
- 정렬된 인메모리 자료구조이다.
- 키-값 쌍 검색에 사용한다.
- 키와 두개의 자식포인터가 저장된 여러 노드로 구성되며, 트리에는 단 한개의 루트노드만 있을 수 있다.
- 탐색공간을 왼쪽 서브트리와 오른쪽 서브트리로 분할한다.
- 루트에서부터 왼쪽 포인터를 따라 leaf 레벨까지 내려가면 트리에서 가장 작은 키, 반대로 오른쪽은 가장 큰 키이다.
- 탐색은 루트에서 시작하고 대상 키를 찾으면 리프 레벨에 도달하기 전에 탐색이 끝날 수 있다.

2. 트리 밸런싱
- 노드 삽입 작업에는 특정 패턴이 없고, 삽입하는 값에 따라서 트리가 불균형 해 질 수 있다.
- 최악의 상황에는 로그복잡도 트리가 아니라 선형 복잡도의 링크드리스트 형태가 될 수 있다. (skewed binary search tree(편향 이진 탐색 트리))    
- 즉, 트리의 균형이 중요하다. 한 쪽으로 치우친 경우는 매우 비효율 적이기 때문이다.

3. 디스크 기반 스트리지용 트리
- BST 를 디스크에서 제어하면 발생하는 몇 가지 문제
    1. 지역성 : 새로운 노드와 부모 노드가 가까운 위치에 저장되지 않을 수 있음.
    2. 트리의 높이 :  자식포인터를 따라가는 비용과 밀접한 관계가 있음
        1. 노드가 가질 수 있는 최대 자식 노드 개수 → fanout

** 결론은, 지역성을 고려하지 않는 자료구조는 비교횟수만큼 디스크 탐색이 필요할 수 있으니 지역성이 결여된 자료 구조는 피하자.
- 인접한 키의 지역성을 높이기 위한 높은 fanout
- 트리 순회 중 디스크 탐색 횟수를 줄이기 위한 낮은 트리높이

4. HDD
- 디스크에서는 seek 작업이 랜덤 읽기 비용의 많은 부분을 차지한다.
    - 디스크를 회전하고 읽기/쓰기용 헤드를 원하는 위치까지 물리적으로 옮겨야 하기 때문이다.
- 디스크의 최소 전송 단위는 sector 이다.
    - 모든 작업은 최소 한개의 sector를 읽거나 쓴다.
- 물리적 헤드 이동은 HDD 작업 중 가장 비용이 높은 작업이다.

5. SSD
- 물리적으로 움직이는 부품이 없다.
    - 회전하는 디스크도, 이동시킬 헤드도 없다.
- cell로 구성된다.
- cell → string → page → block
- cell은 한개 또는 여러 개의 bit를 저장한다.
- page가 읽고 쓸 수 있는 가장 작은 단위, 또한 비어있는 cell에만 쓸 수 있다.
- 삭제할 수 있는 단위는 block → erase block
- block 내 page는 순차적으로 쓴다.
- 효율적인 디스크 기반 자료구조 설계가 어려운 이유는
    - 디스크 접근비용
    - block 단위로 삭제가 가능

6. 유비쿼터스 B-트리
- 도서관의 카탈로그 룸에서 원하는 도서를 찾는것과 유사하다.
- 검색항목을 빠르게 찾을 수 있는 계층형 자료구조이다.
- fanout이 높고 높이가 낮은 BST 기반의 트리이다.
- B-트리는 키의 순서가 보장이 되고, 노드 키를 기준으로 정렬해서 저장하기 때문에 이진 탐색같은 알고리즘을 사용해 특정 키를 찾을 수 있다.

 7. B-트리 계층
- 각 노드는 최대 N개의 키와 N+1개의 자식 노드 포인터를 저장한다.
- 루트노드 : 트리의 최상위 노드로 부모 노드가 없음
- 내부노드 : 루트와 리프 노드를 연결하는 모든 노드
- 리프노드 : 자식노드가 없는 트리의 최하위 계층 노드
- B-트리는 page 기반 자료구조라서, 노드와 페이지가 같은 의미로 쓰이기도 한다.
- B-트리는 리프노드에만 데이터가 있고, 나머지 노드는 데이터를 찾아가는 포인터를 가지고 있다.

8. B-트리 쓰기
- 쓰기는 여러 Disk write가 필요할 때가 있다.
- 중간에 crash 하는 경우 데이터가  corrupted 될 수 있다.
- 때문에 Write-ahead log(WAL) 이라는 파일에 어떤 write 를 할 지 미리 쓰고나서 작업을 이어간다. (LSM tree 에서의 log file과 유사)

  
1. B-트리 개요
-  B-트리는 가장 많이 사용되는 자료구조 중 하나다.
   근데, 이게 최신 알고리즘은 아니라고 한다.
-

색인(index)의 두 가지 형태 : LSM 트리 & B 트리 -2

정리하게 된 배경 TMI~ API를 사용하게 되면 많이 다루게 되는 데이터 형식 중 하나가 바로 json이다. 개발중인 서비스에서도 연계된 타 서비스의 데이터를 API로 받아오게 되는데, 대용량일 시 json 문자열을 Entity 객체로 파싱하며 성능 이슈가 있는 듯하여 현재 사용중인 라이브러리와 그 외에 대중적으로 사용되는 라이브러리의 성능 차이를 검토하게 되었다.

[Java] Json을 Java 객체로 변환하는 방법(Gson, Jackson, JSON-SIMPLE)

웹 서비스를 개발할 때, 대다수의 개발자가 마주치게 되는 것이 JSON 입니다. API의 개념이 도입되면서 클라이언트와 서버는 JSON 포멧으로 데이터를 주고받는게 일반적이며, 시스템 간 서버끼리 데이터를 주고 받을 때도 API 형식으로 데이터를 넘겨주는 경우가 있습니다.

이때, 백엔드에서는 Java Entity를 JSON 문자열로 변환하거나 JSON 문자열을 Java Entity로 편하게 변환하기 위해 라이브러리를 사용하는데, 대표적으로 Jackson, GSON, JSON-SIMPLE이 있습니다. 세 개의 라이브러리 중 어떤 라이브러리를 사용해야 할까요?

단순히 코드 짜기 편한 라이브러리를 선택한다면, 성능 상 이슈가 발생할 수 있습니다. 본인이 서비스하는 시스템의 특성에 따라 라이브러리를 선택할 것을 권장합니다. 간략하게 장단점을 정리해봤습니다. 보시고 시스템 환경에 맞는 라이브러리를 선택하시길 바랍니다.

▪️ Jacskon
  - 대용량 데이터일수록 성능 향상
  - Spring Framework 내장 (어노테이션 지원)
  - Serialize/Deserialize 커스텀 용이 (상속 지원)
  - 소스코드 작성 간단함

▪️ GSON
  - 저용량 데이터에서 성능 무난
  - 대용량 데이터일수록 성능 하락
  - Serialize/Deserialize 커스텀 용이 (상속 지원)
  - 소스코드 작성 간단함

▪️ JSON-SIMPE
  - 데이터 용량에 따른 성능 차이 미세함 (저용량/대용량 모두 다루는 환경에 적합)
  - Deserialize 커스텀 불편
  - 소스코드 작성 불편함

실제 저희 서비스 환경 조건에서 각 라이브러리 별 JSON Parser를 구현해 성능 비교를 해본 결과, Jackson이 성능이 월등하게 우세하여 기존 GSON으로 되어 있는 코드를 Jackson을 사용하도록 수정했습니다. 실제 구현 방법과 성능 비교 결과는 제 블로그에 정리해뒀으니 관심이 있으시면 참고하시길 바랍니다.

Velog

Jackson vs GSON vs JSON-SIMPLE

용도별 성능 장단점 정리 감사합니다 ㅎㅎ

채용 관련 개똥같은 전략 590

확고한 제품 또는 서비스 인지도가 부족하고, 투자 받은 자본으로 인프라를 구축해야 하는 기업이 채용 시장에서 겪는 어려움은 크게 세 가지라고 생각합니다.

첫 번째, 브랜드 인지도가 부족하여 채용 공고로 유입되는 입사 지원자 수가 적고, 입사 지원자의 포지션 매칭 수준이 떨어진다는 것입니다.

두 번째, 인재 영입을 위한 공격적인 배팅을 하기 어렵다는 것입니다. 기업 운영을 위한 전체 예산에서 채용 홍보를 위한 마케팅 비용은 제한적일 수밖에 없고, 고정된 인건비를 고려했을 때 인재에게 막대한 연봉을 제시하기 어렵습니다.

세 번째, 상대적으로 채용 전형에 대한 경험이 풍부한 구성원이 부족하여 인재 검증에 어려움이 있습니다. 인재 채용을 위한 서류 검토, 면접 전형에서 인재를 평가하는 기준과 방법을 알고 있는 구성원 수가 적은 것은 후보자를 검증하는 다양한 각도로 바라보는 것에 제한이 있습니다. 또 채용 전형 참여 경험과 노하우를 가지고 있는 소수의 구성원이 많은 시간을 채용 전형에 투입하여 본업에 영향을 주고 있습니다.

이러한 어려움을 극복하고 가장 효과적으로 인재를 채용할 수 있는 방법은 아래와 같습니다.

첫 번째, 채용이 필요한 순간 언제든 활용할 수 있는 인재 풀을 구축하는 것입니다. 이는 채용 가능성이 있는 포지션에 적합한 인재를 빠르게 채용하기 위한 미래 전략입니다. 인재 풀은 모집과 수집이라는 두 가지 방법을 통해 구축할 수 있습니다. 모집은 회사 채용 홈페이지에 인재 풀 등록 공고를 열거나 외부 채널로 인재 풀 공고를 노출하여 인재가 입사 지원과 같은 방식으로 이력서와 기타 서류를 제출하게 만드는 것입니다. 수집은 인재 프로필이 등록되어 있는 채용 플랫폼을 탐색하여 경험과 역량이 우수한 사람에게 인재 풀 등록을 제안하는 것입니다. 인적 네트워크를 활용하여 채용 플랫폼에 프로필을 등록하지 않은 경험과 역량이 우수한 사람을 인재 풀에 등록할 수도 있습니다.

인재 풀 구축의 효과는 채용 플랫폼 의존도를 낮추어 채용 수수료 예산을 절약하는 것과 채용 플랫폼에 등록되지 않은 인재까지 확보하는 것입니다.

인재 풀에 등록될 수 있는 사람은 경험과 역량이 뛰어나면서 동시에 회사에 대한 관심이 충만한 분입니다. 사람과 조직 문화에 진심을 가지고, 회사와 동료에게 지식과 노하우라는 지식을 나누어 줄 수 있는 분을 인재 풀에 등록하는 것입니다.

지금 당장 서로 조건이 맞지 않더라도 다음에 서로의 상황이 달라졌을 때 다시 한번 채용과 입사를 고민해 볼 수 있는 분을 인재 풀로 등록하고 미래에 활용하는 것입니다.

인재가 가지고 있는 결핍을 확인하여 회사가 지금 당장 또는 미래 예측 가능한 시점에 결핍을 채워줄 수 있다는 확신이 있을 때 인재 풀 등록이 가능합니다.

리크루터가 정기적, 지속적으로 인재 탐색을 위해 많은 시간과 노력을 쏟아부을수록 인재 풀 품질은 향상됩니다. 팀 구성원 모두가 인재 풀 구축에 관심을 가지고 기여할 수 있다면 숨어있는 인재를 발굴하여 더욱 풍부한 인재 풀을 만들 수 있습니다.

이직 의사를 부추기는 일반적인 채용 공고가 아닌 미래를 대비하고자 했을 때 얻을 수 있는 가치를 보여주는 인재 풀 공고를 만들고 노출해야 합니다.

두 번째, 현재 완성형 인재보다 미래 성장 가능성 높은 인재 또는 전성기는 지났지만 다양한 경험을 축적한 숙련된 인재를 채용하는 것입니다.

현재 완성형 인재는 인생에서 최전성기를 보내고 있는 스포츠 스타와 같습니다. 여기저기에서 영입하려고 혈안이 되어 몸값이 천정부지로 솟구쳐 오른 사람을 굳이 우리도 침 흘릴 필요가 없다고 생각합니다.

아직 경험은 부족하지만 미래 성장 가능성이 높은 인재를 발굴하여 영입하는 것이 효율적이라고 생각합니다. 러닝 커브가 급격한 인재에게 투입하는 교육 리소스가 스타플레이어를 영입하는데 드는 막대한 비용보다 효율적일 것입니다. 그리고 성장에 욕구가 있는 인재는 스스로 배우고 기술을 익히기 위해 노력할 것입니다. 성장형 인재는 빠른 기술 변화에 능동적으로 대처하고, 새로운 기술 도입에 거부감이 적습니다.

채용 업무를 하면서 가장 안타까운 순간이 나이가 많다는 이유로 경험과 역량이 훌륭해 보이는 인재를 서류 전형에서 탈락시키는 순간입니다. 고액 연봉이 아니라도 일할 수 있는 곳을 찾는 인재도 있을 것입니다. 스타트업 문화에 적응할 수 있는 분이라면 나이가 중요하지 않다고 생각합니다. 다른 입사 지원자와 동일한 기준으로 철저히 검증하면 나이가 많아서 업무 성과를 못 내거나 문화를 헤치는 일도 없을 것입니다. 오히려 그들이 가진 경험과 기술, 지식, 노하우 등을 경험이 부족한 회사와 인생 후배들에게 얼마든지 전파해 줄 수 있다고 믿습니다.

세 번째, 교육을 통해 채용 전형에 참여할 수 있는 구성원을 육성하고 인재 검증 능력을 향상시키는 것입니다.

치열한 채용 시장에서 인재에게 차별된 장점을 어필하는 채용 브랜드 이미지는 입사 지원자의 채용 프로세스 경험을 통해 만들어진다고 생각합니다.

입사 지원자에게 줄 수 있는 훌륭한 채용 프로세스 경험은 채용 전형 속도와 소통의 품질, 정보의 양으로 결정됩니다. 채용 전형 속도는 입사 지원서를 접수하는 순간부터 채용 절차가 진행되는 기간을 의미합니다. 물리적 시간 속도가 빠른 것도 좋지만, 입사 지원자와 약속한 기간 내에 채용 전형을 진행하고 결과를 안내하는 것이 더 중요합니다. 입사 지원자와 약속한 일정을 지키려면 변수를 알고 조정할 수 있어야 합니다. 입사 지원자에 따라 흔들림 없는 평가 기준과 평가자가 필요합니다. 구성원 A가 사정이 생겨서 입사 지원자 평가를 할 수 없을 때, 구성원 B가 채용 전형에 참여할 수 있어야 합니다. 구성원 A, B를 대신할 구성원 C를 준비하려면 계획된 교육과 양성 과정이 필요합니다.

채용 전형에 평가자로 참여할 구성원이 갖추어야 할 것은 인재 판단 기준뿐만 아니라 소통의 품격입니다. 입사 지원자를 잠재 고객으로 인식하고, 입사 지원자에게 친절한 서비스를 제공해야 합니다. 입사 지원자에게 질문하면 좋을 내용과 삼가야 하는 표현을 정확히 알고 있어야 합니다. 다른 구성원에게 입사 지원자에 대한 평가 결과를 공유할 수 있도록 입사 지원자와의 대화 중 핵심 내용을 정돈된 기록으로 남길 수 있어야 합니다. 

입사 지원자가 회사와 직무에 대해서 물었을 때 막힘이 없이 정보를 제공해 줄 수 있어야 합니다. 입사 지원자는 회사에 대한 정보를 회사 홈페이지와 회사 리뷰 채널, 채용 플랫폼, 전/현직자 커뮤니티 등 다양한 채널을 방문하여 수집합니다. 이마저도 사실이 아닌 부정확한 루머인 경우도 있어서 진실을 전달할 유일한 채널은 채용 전형에 참여하는 내부 구성원입니다. 회사 방침으로 공개 가능한 범위에서 입사 지원자가 궁금해하는 내용을 사실 그대로 공유하는 것이 좋습니다. 입사 지원자가 최종 합격하여 온보딩 단계에서 입사 전 습득한 회사 정보와 현황이 일치할 때 회사와 구성원을 신뢰할 수 있다고 믿습니다.

시리즈 A 단계 스타트업의 채용 전략 (*개똥같은내용주의)

In Building Systems With The ChatGPT API, you will learn how to automate complex workflows using chain calls to a large language model. Unlock new development capabilities and improve your efficiency in this brand new short course. You'll build: Chains of

Building Systems with the ChatGPT API

강의 다 듣고 느낀점: 개발자에게 영어 공부가 더 중요해질거 같다.

https://www.deeplearning.ai/short-courses/building-systems-with-chatgpt

Deeplearning

"망치를 들고 있으면 다 못으로 보인다."

최근에 알게 된 말인데 정말 중요한 교훈이다. 내가 이 트랩에 빠진 적이 얼마나 많은가...

여러가지로 적용해 볼 수 있는데,

새로 배운 어떤 기술이 매력적으로 보인다면, 세상 모든 문제는 그 기술로 풀어내보고 싶은 충동이 들고..

무언가 불만에 가득차 있다면, 세상 만사가 다 내 불만의 대상 내지는 원인으로 보이고..

"망치를 들고 있으면 다 못으로 보인다."

kafka 조금 아는 척하기 1 (개발자용)

"분산 이벤트 처리 플랫폼" 이라는 Kafka, 사용하는 회사가 많습니다. 스케일러블이 가능하고 성능상 이점이 많아 사실상 표준이 되었다고 해도 될 것 같아요.

저도 Kafka에 대해서 깊게 알지는 못 하는데요, 카프카의 기본기에 대해서 잘 설명해주시는 영상을 찾아서 공유합니다. 예전에 봤었는데 다시 봐도 새로운 부분이 있네요.

짧은 영상이니 출퇴근길에 살짝 봐주시면 카프카에 대한 감을 찾으실 수 있을 겁니다. (재밌으셨다면.. 2편도 있답니다)

https://www.youtube.com/watch?v=0Ssx7jJJADI

YouTube

출퇴근길 10분으로 Kafka 조금 아는 척 하기

원문: https://colinhacks.com/essays/building-a-spa-with-nextjs 최근 Next.js 를 이용하여 싱글 페이지 애플리케이션(SPA)를 구현하기 시작했습니다. 명확하게 말씀드리면, 저는 "SPA"라는 용어를 매우 특정한 방식으로 사용하고 있습니다. 모든 데이터 패치, 렌더링, 라우팅을 클라이언트 사이드에서 처리하는 애플리케이션인 "엣날 방식"의 SPA 모델을 의미합니다. 그런데 Next.js에서는 이 작업이 쉽지

dev-blog/building-a-spa-with-nextjs.md at master · yeonjuan/dev-blog

오늘 소개해드릴 글은 라인플러스의 연주안님이 번역해주신 글입니다. 최근 Next.js에 대한 소식을 자주 전해드리고 있는데요. 이 글에서는 Next.js 와 react-router-dom 을 이용해 SPA를 구성하는 방법에 대해 소개합니다. 일반적으로 Next.js를 사용하는 경우 내장된 라우터만 사용하는데요. 최근 연주안님은 서비스의 특별한 이유로 react-router-dom 과 내장된 라우터를 같이 사용해야만 했고, 프로젝트를 구성하는데 이 글에서 도움을 받았다고 합니다. 비슷한 문제를 겪으시는 분들이 있으시다면 이 글을 읽어보시는 것을 추천드립니다.

> https://github.com/yeonjuan/dev-blog/blob/master/JavaScript/building-a-spa-with-nextjs.md

GitHub

Next.js, React Router로 싱글 페이지 애플리케이션 만들기

Authored by: Max Rabiciuc, Staff Software Engineer Robinhood frontend engineers play a critical role in building user interfaces that are both intuitive and beautiful. To serve our customers and their 23.1M net cumulative funded accounts, we develop techn

How Server Driven UI is Helping Frontend Engineers Scale Impact

Server Driven UI (SDUI)에 대한 관심이나 개발은 몇년전부터 계속 되어오긴 했는데, 요즘 들어서 관련한 내용들이 발표자료나 블로그글에도 많이 공유되는 것 같습니다. Robinhood에서도 SDUI 플랫폼으로 앱내의 crypto 디테일 페이지 부분을 구현했다고 해서 공유드립니다.

👉 Robinhood의 기존 문제점
- 유저의 피드백이나 규제에 의해 유저에게 보여주는 화면의 정보를 바꿔야하는 니즈가 있었고, 빠르게 대응을 하는 것이 비즈니스적으로 중요했습니다. 기존 방식에서는 UI를 구현하기 위한 코드가 각 플랫폼별 있었어야 했기 때문에 유저에게 변화가 전달되기 까지 주기가 꽤 길었습니다. 

👉 해결책: SDUI
클라이언트 코드를 변경할 필요 없이 UI를 변경할 수 있게 해주기 때문에 빠르게 UI 변화를 전달해야할때 SDUI가 효과적입니다. 

물론, 서버에서 전달되는 payload양의 크기가 커지기도 하고, 디버깅도 어려워지고, 여전히 각 플랫폼별로 잘 되는 확인하는 과정들이 필요하기 때문에 SDUI가 모든 문제의 해결책이 될 수는 없긴 합니다.

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언제나 그렇듯이 하나의 기술이 모든 문제를 해결해줄 수는 없습니다. 다만, 어떤 기술들이 있는지 알고, 이를 이해 하고 본인 상황에 맞는 적합한 기술을 잘 선택하는 것은 중요하기 때문에 이번 기회에 Server Driven UI(SDUI)대해 한번 알아보는 것도 좋을 것 같습니다.

https://robinhood.engineering/how-server-driven-ui-is-helping-frontend-engineers-scale-impact-c7dce0c20064

Medium

Server Driven UI in Robinhood

ChatGPT 플러그인으로 원티드가 등록되었습니다. ChatGPT 최초의(!) 글로벌 잡 서치 플러그인! 👍

(한국 회사중에 ChatGPT 플러그인을 등록한 회사가 또 있는지 몰겠네요)

Starting on March 8, 2023, at 06:03 UTC, we experienced an outage that affected the US1, EU1, US3, US4, and US5 Datadog regions across all services. When the incident started, users could not access the platform or various Datadog services via the browser

2023 03 08 Incident: Infrastructure connectivity issue affecting multiple regions

지난 3월에 Datadog이 와전복구하기까지 2일이 걸린 대규모 장애가 있었습니다. Datadog이 옵저버빌리티 도구이므로 모니터링, 매트릭, 로그 등을 Datadog에 의존해서 사용할 가능성이 높으므로 Datadog의 장애는 다른 서비스에 꽤 치명적이었습니다. 서비스 장애로 연결되는 것은 아니지만 Datadog만 사용하고 있다면 지금 서비스의 상태가 어떠한지 파악하기 어려울 정도로 눈이 가려진 기분이 들었을 것입니다.

꽤 큰 장애였기 때문에 포스트모텀을 기다리고 있었는데 안올라와서 아쉬워 하고 있던차에 마침 생각나서 검색해 봤다가 최근에 드디어 포스트 모텀이 올라온 것을 알게 되었습니다. 흥미로운 부분이 많이 있습니다.

- 장애 대응팀이 선임 엔지니어링 리더 10명, 70명의 현지 장애 지휘관, 450~750명의 장애 대응자로 구성되어서 비상 운영 센터를 구축했고 해결할때까지 4교대로 근무했다고 합니다. 전사급 장애이긴 합니다만 5000명 규모의 회사에서 이정도 규모로 장애 대응팀을 운영한건 꽤 흥미로워서 장애 대응 절차에 대해서도 궁금해졌을 정도입니다. 2일간 다들 밤샐수는 없으므로 아마 글로벌에 걸쳐서 4교대로 대응한 거 같은데 장애 대응 인수인계등 시스템이 궁금해 졌습니다.
- Datadog의 특성상 고객의 서비스 모니터링에 큰 영향을 미치기 때문에 먼저 데이터 수집과 처리를 할 수 있게 복구하는데 먼저 집중하고 누락된 데이터 복구를 나중에 처리합니다. 그래서 2일간의 장애이지만 서비스 모니터링 기능은 1일 정도 지난 시점에(이것도 길긴 하지만) 복구하게 됩니다. 
- 장애 원인은 systemd의 보안업데이트가 적용되어 리스타트되면서 라우팅 테이블을 리셋하면서 Kubernetes 클러스터내 통신 문제가 생긴것이 원인이었습니다. 여러 리전으로 운영하는 Datadog의 모든 리전이 설계상 연결하지 않았음에도 모두다 장애가 발생한 것은 이 때문이었습니다. 

자세한 장애 원인은 별도의 포스트가 있어서 글이 길어져서 자세한 내용은 다음 글에 이어서 정리해 보겠습니다. 

https://www.datadoghq.com/blog/2023-03-08-multiregion-infrastructure-connectivity-issue/

2023 03 08 Incident: A Deep Dive into the Platform level Impact

좋아요 ㅎㅎ 좋아요 😀 😄 😁

While there are many resources to help programmers write better code-such as books and static analyzers-there are few for writing better comments. While it's easy to measure the quantity of comments in a program, it's hard to measure the quality, and the 

Best practices for writing code comments

1. 코드 내용을 그대로 반복하는 (추가 정보가 없는) 주석은 적지 말라.
2. 좋은 주석은 불명확한 코드를 변명하지 않는다.
    - 주석으로 코드를 설명하지 말고 코드를 다시 써라.
3. 명확한 주석을 적을 수 없다면 코드에 문제가 있을 수 있다.
    - 코드가 어렵다고 주석으로 경고하지 말고 코드를 다시 써라.
4. 주석은 혼란을 야기하는 것이 아니라 해소해야 한다.
    - 주석을 보고 더 헷갈린다면 그 주석은 지워라.
5. 관용적이지 않은(unidiomatic) 코드는 주석으로 설명하라.
    - 불필요하거나 중복된다고 생각할 수 있는 코드, 이로 인해 다른 누군가가 "단순화"할 수도 있다고 생각되는 코드에는 주석을 달아 설명하는 것이 좋다.
6. 복사한 코드라면 원본 출처 링크를 주석에 포함하라.
    - 향후 코드를 읽을 동료가 전체 컨텍스트(어떤 문제, 해당 솔루션이 권장되는 이유 등)를 파악하는 데 도움이 될 수 있음.
7. 도움이 될만한 외부 참조 링크를 포함하라.
8. 코드를 수정할 때, 특히 버그를 수정할 때 주석을 추가하라.
9. 주석을 사용해 불완전한 구현을 표시하라.
    - 기술 부채를 측정하고 해결하는 데 도움이 됨.

https://stackoverflow.blog/2021/12/23/best-practices-for-writing-code-comments/

Stack Overflow Blog

좋은 주석을 적는 방법

프로그래밍은 음악이나 미술과 같기 때문이다. 속성을 말하는 것이 아니라 범위를 말하는 것이다.

음악을 배운다고 해 보자. 음악을 하려면 무엇을 어떻게 배워야 할까? 음악 그 자체를 먼저 배우려는 사람은 없을 것이다. 피아노를 배우든, 기타를 배우든 혹은 노래를 하든 악기를 하나 선택하고, 기본 음계와 악보 보는 법, 그리고 소리내는 법을 배운 뒤 짧은 곡을 연습하는 것이 일반적일 것이다.

프로그래밍도 마찬가지다. 프로그래밍 언어를 하나 선택하고, 기본 문법과 실행 방법을 배운 뒤 작은 프로그램을 선택하여 따라 만들어보는 것이 가장 일반적인 방법이다.

또한, 음악과 악기의 종류가 셀 수 없이 많은 것 처럼, 프로그래밍도 마찬가지로 셀 수 없이 많은 프로그래밍 언어와 종류가 있다.

음악을 하려면 기간이 얼마나 걸릴까? 알 수 없다. 악기를 배우려면 얼마나 걸릴까? 악기마다 다르겠지만 보통 기초를 배우는 데 3개월, 기초적인 곡을 들을만하게 연주하는데 6개월~1년, 취미 공연을 할 수 있을 정도라면 2~3년 이상, 전공자가 되기 위해선 최소한 4~5년 가량을 매일 연습했을 것이다.

그것도 음악의 모든 범주가 아니라 하나의 악기를 다루는데만.

프로그래밍도 비슷하다. 프로그래밍을 잘 하려면 얼마나 걸릴까? 알 수 없다. 프로그래밍 언어를 배우는 데 있어서는, 언어 하나의 기초를 배우는데 3개월, 기초적인 프로그램을 제대로 만드는데에는 6개월~1년, 취미로 원하는 것를 뭐든 만들 수 있을 정도는 2~3년, 그리고 전문적인 프로그래머로 인정 받으려면 4~5년 이상 매일 프로그래밍을 해야한다.

그리고 악기 하나를 능숙하게 다룰 수 있게 되면 다른 악기를 배우는 것이 수월해진다. 프로그래밍도 마찬가지다.

즉, 악기를 연주하는 것에 대해서는 오래 걸린다는 것을 이해하고, 의심 없이 악보를 보고 따라하며 연습을 하고, 난이도를 높여가며 다양한 곡들을 연습하고 연주하며 실력을 늘려가지만, 프로그래밍을 배우는 것은 그렇게 생각하지 않으니 어렵게 느껴지는 것이다.

물론 이유는 있다. 악기 연주와는 달리 프로그래밍은 그 과정이 거의 눈에 보이지 않고, 결과 또한 드러나는 것이 전부가 아니기 때문에 기대와 과정의 괴리가 있어서 더 어렵게 느끼는 것 같다.

음악이나 프로그래밍 뿐이 아니라 세상 누구의 일도 어렵지 않은 것이 없다. 그리고 프로그래밍이 특별히 어려운 것도 아니다. 그냥 단기간에 배우려니 어려운 것이다.

프로그래밍은 왜 어려울까?

code-review #코드리뷰 | 안녕하세요. 이번에 테크리드로 승진(?)하게 된 5년차 개발자입니다. 작은 스타트업에 있다보니 생각보다 빠르게 테크리드 역할을 맡게 되었습니다. 이제 제가 코드리...

코드 리뷰를 받는 입장에서 해야 하는 입장이 되었는데 다른 분들은 리뷰를 어떤 식으로 하는지 궁금합니다.

요약
1. 로직을 이해하기 쉽도록 구현했는지를 위주로 코드리뷰합니다.
2. 코드 작성자는 확신이 없는 부분에 대해서 사전에 설명하는 코멘트를 남겨두면 좋습니다.
3. 코드 리뷰어는 자신의 코멘트가 필수적으로 반영되어야 하는지, 선택적으로 반영하면 좋은 것인지 명시하면 좋습니다.
4. 구글 등 다른 코드리뷰 문화도 참고하시면 좋습니다.

경험상 사람마다 코드리뷰에서 주로 보는 부분이 다르겠지만, 저는 로직을 주로 봅니다. 구현하고자 하는 것에 비해서 복잡하게 되어있지는 않은지, 맥락을 알아야지만 이해할 수 있도록 구현되어 있지는 않은지 점검하는 편이에요. 그래서 사실 코드를 읽다가 이해하기 어렵다 싶으면 그때부터 로직에 개선점이 있는지 주의 깊게 봅니다. 코드 스타일 등 린터나 포매터로 자동화할 수 있는 부분은 크게 신경 쓰지 않는 편이에요(대부분 CI에서 잡히고, 새로운 린터 규칙이 필요하면 추가하면 됩니다).

한편, 코드리뷰를 하다 보면, 리뷰가 올라오기까지의 시간과, 리뷰를 반영했을 때 그걸 확인하고 승인하는데 까지 걸리는 시간이 오래 걸리기 마련입니다. 일종의 핑퐁이지요. 이 핑퐁을 줄이기 위한 방법으로 저는 선제적 코멘트를 사용했습니다. 로직을 최대한 이해하기 쉽게 짜려고 노력했지만, 더 이상 개선할 수 없었을 때, 그렇다고 주석을 남기기도 애매할 때는 github, bitbucket의 코드 인라인 코멘트로 왜 이렇게 짰는지, 무엇을 고민하고 있는지에 대해 적어둡니다. 그러면 리뷰어가 왜 이렇게 짜셨나요? 라고 묻고, 그에 대해 답하면서 생기는 핑퐁이 줄어듭니다. 

마지막으로, 코드 작성자의 입장에서는 리뷰어의 코멘트가 필수적으로 반영되어야 하는지, 아니면 반영되면 좋은 것인지 구분이 애매할 수 있습니다. 그래서 리뷰어가 필수/선택 여부를 명확하게 표시해주는 게 좋다고 생각합니다. 

https://google.github.io/eng-practices/review/ 구글의 코드리뷰 가이드 문서와 거 문서에 링크된 다른 글을 읽어보셔도 도움이 될 거 같습니다.

커리어리

코드리뷰는 어떤 식으로 해야 할까?

지금 돌이켜 생각하면 부끄러운 일이지만, 처음 테스트 코드를 마주했을 때 든 생각은 '왜 귀찮은 테스트 코드를 만들어야 하는 걸까?'였습니다. 물론 지금은 테스트 코드의 중요성을 깨달아 열렬한 팬이 되었고, 이를 제 사회 생존을 위한 필수 장치로 여기며 함께하고자 노력하고 있습니다. 요즘은 대부분의 개발 과정에서 테스트 코드 작성을 실천하며 더 나은 결과물을 만들고 있습니다.

테스트 코드는 왜 만들까? | 요즘IT

요즘 최대의 관심사는 단언컨대 "테스트 코드"입니다. 혹자는 테스트 코드를 작성하면 시간이 부족해진다는 이유로 기피하곤 합니다. 저 역시 그랬으니 그 마음을 전혀 이해 못하는 건 아닙니다. 하지만 프로그램을 만들수록 테스트의 중요성은 점점 증가했던 것 같고 특히 "테스트 코드"는 코드 품질의 향상이나 리팩토링(혹은 코드를 수정하는 행위)를 할 때 보다 안전하고 자신 있게 할 수 있게 되어 유지 보수 차원에서 꼭 필요한 존재라고 생각합니다. 조금 과장하여 개발 프로세스 중에 필수라고 생각이 들기도 합니다. 
물론, 테스트 코드가 군대에서 다치면 의무대에서 줬던 빨간약 같은 만병통치약이라는 소리는 아닙니다. 테스트 코드가 모든 버그를 방지할 수 있는 것도 아니죠. 하지만 테스트 코드가 가져다주는 장점은 분명하기 때문에 고려를 해봐도 좋다고 생각합니다. 
그렇다면 우리는 왜 테스트 코드를 작성하게 될까요? 이번 글을 통해 테스트 코드 작성에 대한 각자의 생각을 정립하는 기회가 되었으면 좋겠습니다.
https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1964/

Wishket

테스트 코드는 왜 만들까?

Are you a Java programmer with 1-3 years of experience? Congratulations, you have passed the beginner level and now it's time to showcase your skills in interviews. To help you prepare for your next...

🕊️ 주니어 자바 개발자를 위한 100가지 질문 (2)

I care a lot about the tools I use. Especially when they aren't free. Some tools are too good to keep to myself. I have to share them! Here's what I've spent my money on in 2022-23 that has genuinely improved my life as a software engineer.

The 5 paid subscriptions I actually use in 2023 as a software engineer

넘쳐나는 구독 서비스 중 개발자가 자주 사용하게 되는 서비스는 무엇일까요?

1️⃣ 깃허브 코파일럿

코드를 작성하면 코파일럿이 다음에 작성할 코드를 예상하고 추천해준다. 코파일럿 사용후 생산성이 약 30% 증가했다. 

2️⃣ Kagi: 구글보다 나은 서치 엔진

Kagi에서 검색하면 구글기나 빙보다 더 정확한 검색
결과가 뜬다. 지속적으로 정확한 검색 결과는 자신이 제어하는 검색 개인화에 의해 더욱 강화된다. Kagi에게 스택 오버플로 또는 미디엄 사이트의 결과에 더 높은 가중치를 부여할 수 있고 결과를 보고 싶지 않은 사이트도 차단하도록 설정할 수 있다. 

https://kagi.com

3️⃣ 미드저니: AI 이미지 생성

백엔드 엔지니어가 포토샵으로 이미지 생성할 일도 없고 잘하지 못할 수 있다. 기술 아티클글 작성할 때 도움되는 이미지를 미드저니를 사용해서 생성한다. 

https://www.midjourney.com/

4️⃣ Scribd

인기 있는 전자책이 모여있는 온라인 라이브러리다. 출퇴근할 때나 여행 다닐 때 오디오북을 들으면 좋다. 

5️⃣ 미디엄

같은 직종에 종사하는 사람들로부터 배울 수 있는 블로깅 플렛폼. 

👉 보너스: Excalidraw

화이트보드 대신 온리인으로 도형을 그리며 설계할 때 도음되는 도구다.

https://excalidraw.com

개발자가 자주 사용하게 되는 구독 서비스 5가지

최근 한 기업의 소프트웨어 개발팀이 서버리스 아키텍처 프로젝트를 버리고 모놀리스를 도입해서 클라우드 인프라 비용을 90% 절감했다는 내용의 블로그 글을 올리며 뜨거운 논란을 불러일으켰다. 더구나 이 글은 다른 누구도 아닌 아마존 프라임 비디오의 선임 소프트웨어 개발 엔지니어 마신 콜니가 쓴 글이었다. 아마존은 클라우드 서비스 시장의 리더임은 말할 것도 없고 서버리스 컴퓨팅을 앞장서서 지지하는 대표적인 기업이다.

아마존 프라임 비디오의 '서버리스 vs. 모놀리스' 논란에서 얻는 6가지 교훈

아마존 프라임 비디오는 서버리스 아키텍처를 버리고 모놀리스를 선택했다. 그리고 클라우드 인프라 비용을 90% 절감했다.

언젠가부터 MSA, 서버리스 안하면 쿨하지 못한게 되었다. 이 흐름탓인지 부트캠프에서 몇 주간 진행하는 프로젝트에도 MSA로 서버를 구성한다. 정말 말리고 싶었지만 아무리 말해도 자기가 고생해봐야 이게 아닌걸 알지 않나.

각 팀과 회사가 가진 자원은 모두 다르다! 그러니 너무 부끄러워 마시라!

ITWorld Korea

모놀리스는 부끄러운 아키텍처인가?

Create FAST, Connect ALL - 급변하는 비즈니스 환경, 디지털 콘텐츠 관리를 위한 가장 파워풀한 도구 마케터, 기획자, 개발자, 디자이너를 위한 새로운 솔루션! Memex

미믹스 - Memex

안녕하세요. 현직 프론트엔드 개발자라서 관리자 페이지 만들때마다 귀찮아서 Strapi같은 외국CMS 써보다가 TF팀을 꾸려서 한국판 CMS 만들어보았습니다.

https://memexdata.io/

어쩌다가 만들었는지 자세한 내용은 "우리가 미믹스를 만든 이유" (https://memexdata.io/blog/d7c48d9122db4441800e21a3b106005a) 글을 봐주시면 감사하겠습니다.

백엔드와 서버 없이 관리자 만들고 API연동할 수 있는 기능이 있어서 저같은 프론트 / 앱개발자에게 도움이 될것 같습니다.

무료로 쓰실 수 있고 기존에 파이어베이스나 워드프레스 말고 가볍게 개발해보실분은 써보시면 좋을것 같습니다. 무료이니 만큼 개발자분들, 특히 서버하기 귀찮거나 버거운 프론트엔드 개발자분들에게 조금이나마 도움이 되면 좋겠습니다.

아래 스펙갖고 개발했습니다.
- React (18) + Redux
- Spring Boot + MariaDB + MongoDB + Redis
- UI: AntDesign / Tailwindcss
- 인프라: AWS + Vercel

궁금하신점은 댓글이나 채널톡에 문의 남겨주세요.

관리자 페이지 만들지 마세요. 프론트만 개발해보세요.

10% 비용으로 10배의 효과를 만드는 방법에 대해 알고 계신 분들은 안보셔도 괜찮아요.

🚀 오길비 부회장. 10% 비용으로 10배의 효과를 만드는 방법

✅ 3,000,000회 이상의 조회수를 기록한 TED의 인기 영상

- 오길비 그룹의 부회장이자 마케팅 전문가인 로리 서덜랜드(Rory Sutherland)는 18분이라는 짧은 시간 안에 제가 가지고 있던 일에 대한 관점을 완전히 바꿔버렸어요. 개인적으로 너무 감명 깊어서 군대에서 20번 넘게 돌려봤던 기억이 있네요. 업로드된 지 10년이 넘은 TED 영상이지만 구독자분들께 꼭 소개해 드리고 싶어서 이번 콘텐츠로 선정하게 되었어요. 시간이 되시는 분들은 원본 영상도 함께 보시는 걸 추천드립니다!

✅ 원본 글 정리 (프로덕트랩의 주관적인 해석 포함)

[멋진 철학자. A Fucking Philosopher.]

- 여기 있는 것은 전자 담배입니다. 1~2년 전에 발명된 이래로 저에게 말할 수 없는 행복을 안겨주었죠. 그 이유는 다음과 같습니다. 영국에서 공공장소에서의 흡연이 금지된 이후로 저는 더 이상 파티를 즐길 수 없었습니다. 파티에서 와인 잔을 들고 사람들과 이야기를 나누다 보면 때로는 혼자 조용히 서서 생각에 잠기고 싶을 때가 있습니다. 하지만 담배도 없이 혼자 창밖을 바라보고 있으면 반사회적이고 친구도 없는 멍청이처럼 보이기 마련입니다. 담배와 함께라면 당신은 멋진 철학자처럼 보일 수 있습니다.

[그리스에 대출을 해준 멍청한 은행들에 대한 구제 금융]

- 사물을 재정의하는 것의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 똑같은 일이라고 해도 그 일을 어떻게 바라보는가에 따라 기분이 좋아질 수도 나빠질 수도 있습니다. 고전적인 경제학의 문제 중 하나는 지나치게 현실에 집착한다는 점입니다. 하지만 실제로는 현실만큼 그 현실을 어떻게 바라보는지가 중요합니다. 같은 일을 두고 '그리스에 대한 구제 금융'이라고 말할 수도 있고, '그리스에 대출을 해준 멍청한 은행들에 대한 구제 금융'이라고 할 수도 있습니다. 사실 이 둘은 실제로는 같은 이야기입니다. 

[심리적인 접근보다 공학적인 접근이 우선시 되었던 이유]

- 인식은 우리의 생각과 행동에 엄청난 영향을 미친다고 생각합니다. 하지만 2002년 노벨 경제학상을 수상한 심리학자, 대니얼 카너먼(Daniel Kahneman) 이전에는 이를 설명할 수 있는 훌륭한 방법이 없었습니다. 하지만 기술 공학 분야는 그렇지 않았습니다. 자신들의 논리를 설명할 수 있는 훌륭한 방법들이 다수 존재했습니다. 이로 인해 우리는 심리적인 해결책보다는 공학적인 해결책에 집중하게 되었습니다.

[심리적인 접근의 효용성]

- 심리적인 해결책이 얼마나 효과적인지 말씀드리겠습니다. 혹시 파리와 런던 간의 이동 시간을 약 40분 단축하기 위해 무려 600만 파운드를 투자한 유로스타를 아시나요? 투자한 돈의 0.01%를 열차에 Wi-Fi를 설치하기 위해 사용했다면 기차에 탑승한 승객들의 즐거움을 훨씬 더 향상시킬 수 있었을 것입니다. 만약 투자한 돈의 10%를 세계 최고의 남녀 슈퍼모델들을 고용해 탑승한 모든 승객들에게 고급 와인을 무료로 나눠줬다면 어땠을까요? 여전히 500만 파운드가 넘는 돈이 남아있었을 것이고, 사람들은 오히려 이동 시간을 늘려달라고 요청했을 것입니다.

[창의적이고 감성적인 아이디어 VS 이성적이고 수치화된 아이디어]

- 저는 창의적이고 감성적인 아이디어를 대하는 방식과 이성적이고 수치화된 아이디어를 대하는 방식 간에 불균형과 비대칭이 존재한다고 생각합니다. 창의적인 아이디어는 이성적인 사람들의 검토를 거쳐 승인됩니다. 그것이 틀리다고 생각하지는 않습니다. 하지만 그 반대의 경우, 이성적이고 수치화된 아이디어는 그 자체로 승인됩니다. "숫자는 모두 맞는 것 같지만, 이 아이디어를 발표하기 전에 크리에이티브 한 사람들에게 보여줘서 더 나은 것을 생각해낼 수 있는지 알아볼게요."라고 말하지 않습니다.

[의사 결정을 할 때 고려해야 하는 3가지 요소]

- 저는 의사 결정을 할 때, 기술 / 경제 / 심리적인 요소가 모두 고려되어야 한다고 생각합니다. 어느 한 가지를 우선시하는 것이 아니라 이 세 가지를 모두 동등하게 고려하여, 가능한 그 중간 지점에 있는 해결책을 찾아야 합니다. 

[심리적 통찰력을 기반으로 검색창에 집중한 구글]

- 실제로 훌륭한 비즈니스를 보면 거의 항상 3가지 요소를 모두 고려한 것을 볼 수 있습니다. 구글은 기술적으로도 훌륭하지만, 한 가지 일만 잘하는 기업이 그 일과 다른 일을 동시에 하는 기업보다 그 일을 더 잘한다고 믿는다는 훌륭한 심리적 통찰력을 기반으로 만들어졌습니다. 이는 "목표 희석"이라는 심리적 현상입니다. 구글은 다른 포털 사이트들과 다르게 검색창에만 집중하는 방식으로 사람들의 이러한 심리를 훌륭하게 이용했습니다.

[음식을 요리하는 것과 바닥을 청소하는 것]

- 오스트리아의 경제학자인 폰 미제스는 경제학은 심리학의 하위 집합에 불과하다고 이야기했습니다. 그는 경제학을 "희소성이 있다는 조건 안에서 인간의 심리를 연구하는 학문"이라고 표현했습니다. 폰 미제스는 인간의 심리에 따른 인지의 가치를 다른 종류의 가치와 절대적으로 동등한 것으로 취급해야 한다는 사실을 가장 잘 설명한 경제학자였습니다. 폰 미제스는 식당에서 음식을 요리함으로써 창출하는 가치와 바닥을 청소 함으로써 창출하는 가치가 동일한 가치라고 말합니다. 결국 두 가치 가치 모두 우리가 음식을 즐길 수 있도록 만드는 것이기 때문입니다.

[인식이 모든 것이다]

유명 브랜드의 진통제는 유명하지 않은 브랜드의 진통제보다 더 효과적입니다. 성분이 같더라도 실제로 더 많은 통증을 감소시킵니다. 인식은 그 자체만으로도 정말 실질적인 효과가 있습니다. 

✅ 팀원들과 이런 이야기를 나눴어요.

- 제품 팀에게 데이터의 중요성을 말하는 글들은 너무 쉽게 찾아볼 수 있어요. 하지만 인간의 심리를 활용한 크리에이티브 한 아이디어의 중요성에 대해 말하는 글들은 찾아보기가 어렵죠. 팀원분들과 함께 잠시 데이터는 내려놓고 기존에 고민하고 있던 문제들에 대해 완전히 새로운 방식으로 접근해 보는 시간을 가졌어요. 창의적인 접근 방법이 필요하다면 회의 전에 팀원 분들과 이렇게 한번 말해보세요. '인식이 모든 것이다'

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💛 카카오톡 오픈 채팅방이 만들어졌어요

- PRODUCT LAB의 새 글이 올라올 때마다 알려드려요.
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- 오픈 채팅방 비밀번호 ➡️ productt
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🙏 PRODUCT LAB은 사실.

동료들은 다 아는 정보, 나만 모르지 않게 만들어주는 일일일이라는 서비스를 만들고 있어요.
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원본 글 : https://maily.so/productlab/posts/3a7d4267

차우진의 TMI.FM

10% 비용으로 10배의 효과를 만드는 방법

Luna Paint: vs code에서 사용가능한 이미지 에디터입니다.

포토샵, sketch, figma 같은 이미지 에디터가 따로 없는 프로그래머에게 딱이네요.

https://twitter.com/Tyriar/status/1478372478544089091

기획자/디자이너

한규선

#끊임없이배우기 #기획자 #프로젝트매니지먼트 #데이터분석 #그래픽디자인

주임

서버 개발을 주 업무로하고 필요시 Unity 클라이언트 수정 참여

게임 개발자

배민선물하기, 배민쇼핑라이브 프론트 지면 개발

프론트엔드 프로그래머

야놀자 프론트에서 필요한 매시업 api 개발

백엔드 프로그래머

프로그래밍도 배우고, 라인트레이서도 만들고, Flash ActionScript 3.0으로 과제도 하고, 스케치하는 수업도 하고, 영상도 편집하고... 아무튼 그런 곳이었다.

미디어학부

송요창

생각정리

👨‍👩‍👧‍👦
문제 해결할 때 즐거움을 느낍니다.
평범한 사람들이 모여 비범한 일을 할 수 있다고 믿습니다.
#프론트엔드 #커뮤니케이션

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