https://goo.gl/Z3Te2W

암호화화폐(혹은 암호화폐)의 기술은 사람들이 이용하는 플랫폼의 서비스 이용 지불수단으로 활용될 것이다. @_@);;

지금의 채굴방식도 변할거고... 채굴은 플랫폼 제공자가 자체적으로 알아서 하면서 관리하고

암호화 화폐에 대해서 환율만 보장해주며 환전을 관리하면

P.S.2.

뭉기적 거렸었지만,

이제는 블록체인기술을 살펴보며 공부할 때가 되었다.

• 일시: 2013년 11월 14일 오전 9시
• 장소: 코엑스 인터네셔널 호텔

기술이 세상을 바꾼다.

지난 11월 14일에 삼성동 코엑스 인터콘티넨탈 호텔 하모니볼룸에서 테크플래닛Tech Planet 2013(http://techplanet.skplanet.com/)이 열렸다. 2번째로 열리는 이번 행사는 SK Planet에서 주관하는 기술컨퍼런스로서 ‘해외 최신 기술트렌드’의 흐름을 살펴볼 수 있는 컨퍼런스로 자리잡아가고 있다. 올해 2013년의 주제는 ‘빅데이터Big Data’였다. 세계적으로 높은 기술력을 보유하고 있는 다양한 기업들이 참여하여 빅데이터에 대한 그들의 노하우를 전달해주었다.

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Keynote speaker

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• 발표자: 서진우 CEO
• 온라인과 오프라인의 결합
• 과거 in the past, Commerce
• 기술의 발달과 함께 환경의 변화가 찾아왔다.
  • TV의 출현
    • 광고
    • 홈쇼핑
    • 제한적이지만, 양방향의 경제활동이 이루어지기 시작했다.
• 인터넷의 등장 이후 물리적인 제약을
• 뛰어넣은 양방향의 커머스 활동이 생겨나면서 오프라인에서 온라인으로 이동
  • 온라인 경제활동의 성장: 1.5조(2000) -> 35조(2012)
• 커머스에 대한 이야기
  • … SKP의 주력은 기술집중이 아닌 커머스와 컨텐츠, 그리고 그것을 활용한 수익창출…인가?
• 2012년 한국 소비시장 규모
  • 전체 349조원
    • 오프라인 87%
    • 온라인 13%
• 4가지 관계Interaction
  • Consumer to Consumer(소비자)
  • Consumer to Merchant(판매자)
  • Merchant to Producer(생산자)
  • Producer to Consumer

Panel Discussion: 온-오프라인 서비스 제공을 위한 데이터 및 인프라 활용

• 박태웅/ KTH
• 전윤호/ SKP CTO
  • SKP는 오래전부터 빅데이터에 대한 투자를 해왔다.

단순하게, 발표의 내용을 기록하는 것보다 그 발표 내용 속에서 내가 해야할 것들과 할 수 있는 것들을 찾아내고 준비하려는 자세를 갖추는 것이 중요하다.

오늘 아침에 했던 이야기 하나가 큰 인상을 주었다.

‘SK Planet, Coupang, Kakao’ 지금까지의 나는 그 기업 안에 있는 개발자들을 보고 있었다. 그 개발자들의 모습을 보면서 부러워하고만 있었다. 그들 개인에 대해서만 관심을 가지고 있었는지도 모른다. 그런데, 이번 SK Planet의 CEO의 키노트를 들으며, 이런 내 시야의 협소함을 느끼게 되었다. 내가 알고 있는 개발자들은 ‘이익 창출’을 목적으로 하는 ‘기업’이 채택한 ‘전략 중 하나인 기술’을 구현하기 위해서 고용된 개발자들이라는 사실.

그 기업에 들어가기 위해서는 그 기업에게 적합한 인물이 되어야 한다. 나는 그 준비가 되어 있는가? 이에 대해 깊이 반성해보자.

‘기술은 기업이 수익 창출을 위해 채택한 전략 중 하나’라는 것을 잊지 말자.

도시락은 깔끔하니 괜찮더군요. ㅡ_-);; 다만 저 가운데 있는 약과는 꽤 오래되었는지 딱딱하더라구요. 이것도... 꽤 비싸겠죠? ㅡ0-)?;;

Scaling Data at Tumblr(Volume, Latency, and Throughput)

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• Thomas christ / Senior engineer / Tumblr)
• tumblr
  • 144.3M blog, 65.7B post
• Blog view
• Dashboard View
  • 개인화된 피드, 전결적인 asymmentric graph
• Dashboard Must go to the most recent post index database
• create migrating hot head in the index shard infrastructure
• Stats Today
  • Top 15 in US reach
    • 20B page views per month
• Data growth
  • 2012 31.5b row, 13.5T byte
  • today: 229b row
• Type of data access
  • low latency, cache data
• memcached
  • write through caching
  • 9 pools(100servers)
  • ~5TB
  • 모든 데이터를 캐시처리
• Large scale batch processing
  • business intelligence
  • spam detection
  • advertieser analytics
  • personalized e-mail campaigns
  • search ranking and weighting
• jetpants - automated MySQL
  • command line suite of tools / programmatic library
  • leverages collins for state
  • master promotions
  • replica management
• jetpants - sharding
  • application data becomes too big for one database
  • Blog shards
  • functional partitions
• jetpants - shard splits
• jetpants - shard merge
• Shard!!
• Jetpants: a toolkit for huge MySQL topologies
• tchrist@tumblr.com

Scaling Twitter with MySQL

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• 발표자: Calvin sun(@calvinsun201)
  • InnoDB, Oracle
• MySQL 은 오픈소스 데이터베이스 중 세계에서 가장 널리 사용되고 있다.
• 기업들은 자신들이 사용하는 오픈소스 기술들에 대한 전담팀을 운영하고 있다.
• Twitter: public, real-time, conversational, distributed
• Twitter Data: tweets
• Twitter Data: vine
• Twitter Data: social graph
  • relationship
  • mention
• Twitter data: time series
• Twitter scale challenges
  • 트윗이 해마다 폭발적으로 증가하는 상황을 목격
• Challenge

  • 230m active users worldwide

  • 300k qps for timlines

  • naive timeline “materialization” can be slow

  • record 143,199 tweets per second

  • typical day: average 7,000 TPS
  • agility of scale
  • increasing application load
  • ability to add / remove resources quickly
  • deploy….!!
• MySQL @ Twitter
  • Monolithic architecture
• Partioning, replication and indexing
  • build seperate indexes
• MySQL / InnoDB is really good at!
  • InnoDB is high performance, efficient, stable, safe and well-understod
  • Low latency
• avoid those MySQL does not do well
  • MySQL replication does not scale
  • MySQL does not work for ID generation
    • unique IDs are generated by snowflake
• Observability is key
  • add counter for everthing important
  • add lightweight I-S tables for tablespace management, buffer ppols, etc
  • make metrics collection cheapter
• fail faster
  • implement server-side statement timeout
  • monitor execution time and proactively kill query
• restart faster
  • export and resotre InnoDB buffer pool
  • zllos bulk loading page
• utilize modern hardware
  • NUMA optimization
  • SSD optimization
• reduce space consumption
  • reduce b-tree splits
• understand queries
  • new application oriented query stats
• learn from community
  • MySQL has a very good ecosystem
• next
  • MySQL 5.6
  • data comperssion

Reaching a billion customers with HTML5 & web apps

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• 발표자: David dehgham / chief software architecture, mobotap
• Dolphin browser
• About me
• 돌핀 브라우저가 1억명이 사용하면서 얻은 경험들을 공유한다.
• 세계곳곳을 돌아다니면서 일하고 있구나.
• 돌핀 소개
  • 터치스크린을 위한 설계
  • HTML5에 대해서 높은 성능과 최적화를 제공
  • 모바일만 제공
  • 모바일 앱과 클라우드
  • 다양한 형태의 기기와 화면을 커버한다.
• 신흥 시장(Emerging market)에 대한 기회
  • 미국에서 만들었지만, 미국 외에서 사용량이 더욱 많다.
    • 구글 10억 유저중 대부분이 해외에 존재함
  • 인터넷 보급이 확대될수록 사용자는 폭증하게 될 것이다.
  • 이에 대한 돌핀의 경험
  • 모바일을 통한 접근
    • 낮은 가격: $50~$100
    • 대량 생산
    • 사용자별 낮은 수익
    • Many languages and cultures
    • Mostly uneducated user, 교육받지 못한 사용자들
      • 복잡한 것을 사용하지 못한다.
    • 대부분 안드로이드일 것이며
  • 다음 십억 사용자들…
    • 중국, 한국, 일본이 모바일 세계 허브로 떠오를 것이다.
• 지구에서 ‘싸이’를 모르는 사람이 있을까?
  • 삼성, 현대, 기아, 엘지는 미국에서도 잘 알려진 브랜드이다.
    • 안전성을 믿기 때문에 산다?

• 돌핀의 이야기

  • history
    • 2009년 창업
    • July, 2010 - 1M user
    • Nov, 2011 - 10M
    • Aug, 2012 - 50M
    • 2013 - 80M user
  • 10가지 교훈
    1. talk to your users, 사용자들과 이야기 하라.
       • 전세계의 사용자들이 있다.
    2. Iterate Fast
       • 빠르게 기능을 추가하고 확인받고 뺴라.
       • 중국에서는 매주 출시
       • 미국버전은 2달에 한번 출시
    3. Build a hybrid HTML6 app
    4. Take more risk with quality
       • 품질을 저하시켜서는 안된다.
       • 버그가 발생한 경우에는 즉각적으로 처리해야 한다.
       • 좋지 않은 코드를 생성했을 때, 이를 해소할 방안을 마련해라.
    5. Localize, not just translate
       • 현지화 되어야 한다.
       • 단순히 번역한 것만으로는 부족하다.
       • Translation resources: crowdin.com
       • 중국에서는 PC가 없는 사용자도 많았기 때문에 고려해야했다.
       • 지역 사용자의 니즈를 확인하고 그에 적절한 컨텐츠를 제공해야 한다.
       • 국기, 스포츠팀 등을 사용하지 않는 것이 좋다.
    6. 네이티브 앱 스토어에 출시하라.
       • trigger.io 는 애플스토어없이 사용
    7. 신흥 웹 앱 스토어에 출시한다.
       • 간결한 웹앱을 검색해서 사용해보고 다운로드할 수 있도록
       • 웹앱 스토어 제공사
         • dolphin
         • amazon.com
         • famo.us
    8. Use HTML5, CSS3, JS frameworks
       • HTML5는 웹사이트를 위한 인증된 언어이다.
       • CSS3 는 풍부한 표현과 애니메이션을 지원
       • 풍부한 환경 제공
       • phone.js -> jQuery mobile 의 느린 것을 제거
       • Famo.US
         • JS only platform
         • Matrix를 이용해서 객체를 움직이고 애니메이션을 처리
       • Game JS Frameworks
         • Ludei
         • Tresensa
         • planet.js
    9. Partnership in emerging markets
       • 파트너쉽을 유지하는데 드는 비용을 최소화 해야한다.
    10. User other distribution channels
        • 사용자들은 구글 스토어 이외의 다른 앱스토어를 활용하고 있다.
        • 1억명의 사용자를 확보할 것이다.
        • 생각보다… PC 툴을 통한 설치가 많다.

          신흥 시장에 대한 선점을 이룰 수 있다면 매우 많은 이득을 누리게 될 것이다.

• 모바일 시장의 미래는 밝다.

• 안드로이드에 집중하는 이유는 무엇인가?
  • 아이폰은 적대적인 환경이다.
  • 돌핀 브라우저에게는 안드로이드가 유리하다.
• 지역별 브랜드 관리
  • 지역화된 제품에 대한 차이가 발생했을 때 이에 대한 이질감을 느끼게 된다면 어떻게 될까?
  • 일관성을 유지하는 것도 중요하지만, 그것을 보는 것은 팀일뿐…
  • 공략하는 지역에 최적화된 방법을 채택한다.
  • 100개 이상의 빌드를 관리하고 있다.
• 신흥시장에서 수익모델은 어떤가?
• 가장 중요한 부분이다.
• 유저당 비용을 줄인다.
• 사용자 환경설치비용을 줄여야 한다.
• 지출비용이 크다면, 다른 회사와 파트너쉽을 맺어서 대응한다.
• 중국은 서버도 많고, 뉴스 크롤링하고 뉴스를 제공하는 등 많은 지출이 있음
• 이를 해결할 수 있는 경제적인 해결책을 가지고 있다면, 미래의 승자가 될 수 있다.

Hadoop in the enterprise

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• Modern Architecture Hadoop2
• 얼리어답터와 후발자 사이의 큰 격차가 있다.
  • 작년까지는 얼리어답터가 사용한 이후, 사용자가 확충되면서 주류사용자가 다가올 것이다.
  • 얼리어답터를 넘어서 주류로 들어서기 위한 준비가 필요하다.
    • The CHASM
  • 웹기업, 제조사, 금융권에서 하둡을 사용하여 데이터를 빠르게 처리하기 시작했다.
• Hadoop2 핵심포인트
  • Mixed workloads -> YARN
  • Interactive Query -> Hive on Tez(Hive 100배 향상)
  • Reliability -> Full stack HA
    • 하둡 벤더마다 서로 다른 방식으로 사용했던 것을 하둡에서 제공한다.
  • Point in time recovery -> Snapshots
• YARN
  • Hadoop 1.0: Batch
    • 하둡을 위해 사이클을 별도의 사이클로 제공
    • HDFS, MapReduce
  • Hadoop 2.0
    • HDFS: redundant, reliable storage
    • YARN: cluster resource management
    • MapReduces: data Processing
    • Others: Data processing
    • 하둡 클러스터를 50개 사용하다가 2년후 추가할 때 동일한 것을 사용할 것인가?
    • YARN을 통해서 보다 효과적인 클러스터를 관리할 수 있다.
    • Application은 YARN을 겨냥해서 개발하면 된다.
• 엔터프라이즈 요구사항: 배치에 앞서서 처리
  • Storm: 복잡한 스트리밍 엔진
• Old School Hadoop: MapReduce
• New School Hadoop with YARN
  • 노드에 대한 관리를 개발자가 YARN을 통해서 할 수 있게 되었다.
• 5 Key Benefits of YARN
  1. Scale
  2. Compatibility with MapReduce
  3. Improved cluster utilization
     • 보다 향상된 자원사용 능력
  4. New Programming models
     • YARN의 탁월한 사항 중 하나는 자바 이외의 언어도 지원한다.
  5. Agility
• Apache Tez
  • MapReduce를 대체할 수 있는 데이터처리 프레임워크
  • 낮은 성능의 애플리케이션에서의 성능을 향상시킴
  • 잡Job을 감소시킬 수 있다.
• SQL-IN-Hadoop with Apache Hive
  • Stinger Initiative Simple focus(100x 성능향상
  • HiveQL을 SQL과 유사하게 만들자.
• Hive: More SQl & 100x Faster

구글리더 서비스가 종료된다는 이야기가 있은 후,

만약을 대비해서 OPML 파일을 보관하려는 용도로 다운받기 위해 구글리더에서 '가져오기/내보내기'를 선택했다.

'정보 내보내기'라는 항목이 언제 생겼는지는 모르겠는데, 일단 클릭해본다.

'Takeout 을 통해서 내 데이터를 다운로드해라.'라는 건데... 뭔소릴까?

가보니, 구글에서 사용한 서비스들과 관련된 서비스 항목들을 확인할 수 있다. ㅡ_-)> 흐음...

구글리더 OPML 파일을 다운로드 받으려고 '리더'를 선택한 후 [보관함 만들기]를 클릭한다. 이 화면에서 서비스를 선택하고 [보관함 만들기]를 선택하지 않고 [다운로드]만 눌러서는 아무런 파일도 찾을 수가 없다. [보관함 만들기]에서 보관함은 '내가 내려받을 파일을 압축파일 형태로 어느 공간(구글의 데이터 저장소 어딘가)에 저장하는 곳'이겠지. 이렇게 만들어진 파일은 구글에 어떤 용도로 사용이 될까나?

[다운로드]를 선택하면 앞서 [서비스 선택]에서 선택했던 서비스의 데이터가 저장되는 진행률이 나타나고 '완료' 상태가 되면 [다운로드]버튼을 눌러 파일을 다운로드 받을 수 있게 된다.

다운로드 받은 파일을 풀어보면 '서비스명'의 폴더가 존재한다. 나는 리더서비스를 선택/다운로드 했으니 '리더'폴더가 있다.

구글 리더를 사용하면서 작성했던 노트, 다른사람과 공유했던 내용, 중요표시(Starred)해둔 것들에 대한 기록을 json 파일로 함께 내려주었다. 흐음... 저런 데이터까지 내려줄 줄은 몰랐는데? 서비스를 개발할 때, 사용자들이 추후에 정보를 백업하려는 부분까지 잘 고려해서 구성해야겠다 싶어진다.

## 오픈소스/무료툴을 활용한 부하/성능테스트 사례소개

### 발표순서

* 발표자 : 임성현(KSUG, 스펙트라) / 이경환(스펙트라)

* Content

1. 동기 - 부하/성능테스트

2. 성능/부하 툴 소개

3. 설치 가이드

4. 활용 가이드

5. 병목 발견 및 조치

6. 여러가지 함정들

7. 활용팁

### 내용

* 오픈소스로 되어 있는 성능측정도구들은 대부분 영어로 되어 있어 설치가 쉽지 않다. 설치가이드를 제공하여 쉽게 접근할 수 있도록 했다.

* 동기

* 오픈소스/무료 성능 툴이 필요한 이유

- 좀 더 빠른 시점에

- 개발자가 직접

- 부담없이

- 성능을 고려한 실험을 할 수 있도록

* 아래의 질문 해결

- Filter를 사용하면 **얼마나** 성능이 떨어질까요?

* 성능/부하 툴 소개

* 부하툴 : [nGrinder](http://www.nhnopensource.org/ngrinder)

- 소개자료 :  [prezi : 김광섭](http://prezi.com/sv1xtz75ybaq/ngrinder/)

* 자세한 설명

* nGrinder 구성

- nGrinder controller

- Agent

- script 중요

- **지성인이라면 회사 내 서버 혹은 로컬서버를 이용**

* 모니터링 툴 : AppDynamics 지원사양

* 성능툴 : New Relic : http://newrelic.com

* 장점 : 성능 모니터링 서버의

* OpenSource 툴 소개

* 설치 가이드 - overview

* 전자정부에서 공개한 게시판을 이용

- 다양한 비즈니스 로직을 가지고 있음

- WAS, DB

* nGrinder 3.1, 3.1.1 스크립트의 약간 차이가 있음

- nGrinder, nGrinder_agent 실행 설정이 다름

* AppDynamics 설치

* New Relic 설치

* 테스트 대상 환경 구성

- Tomcat, 전자정부 프레임워크 공개 게시판 설치

* Port정리 : 수정필요, 수정안함 구분

* catalina.bat 내에 apDynamics, newrelic 설정

* new Relic을 통한 성능 테스트

* 활용가이드

* nGrinder Basic

- 웹으로 화면 구성되어 있음

- script 작성 : Jython으로 작성되어 있음(새로운 언어에 대한 학습압력이 크다)

- nGrinder는 theGrinder를 감싼 웹 애플리케이션

- 브라우저 중에는 firefox가 제일 궁합이 잘 맞음

- proxy 설정해야함

- python coding:utf-8 설정

- ngrinder_agent/agent.conf

- 자신이 속해있는 agent를 등록

- 테스트 생성 및 실행

- 하나의 트랜잭션에서 얼마나 시간이 소요되는지

* Seesion 처리 - nGrinder 기본 제공

* JSON 처리 : 스크립트 만들 때 라이브러리/리소스 폴더 생성 후 JSON 라이브러리 업로드

- 스크립트 생성시 라이브러리 추가 가능

- 라이브러리를 Java로 작성한 후 jar로 만들어 추가가능

* 그 결과를 확인하기 위해서 appDynamics를 활용

* Sequence : 동일한 User ID를 막는다면 -> python의 글로벌 변수 활용

* Doc 생성 - groc 활용(http://blog.outsider.ne.kr/907)

- Python 문서화 도구

* 병목발견 및 조치

* 성능 측정과 함께 모니터링 해야할 것

- visualVM 의 snapShot 기능

- nGrinder

* 성능 측정 후에 모니터링 해야할 것

* WAS가 죽거나 멈췄을 때 확인해야할 것

- 메모리 덤프를 뜨고 툴로 확인

- 동시접속자가 증가하면 세션이 계속 생성됨

- 세션은 static 영역에서 정보가 기록됨

* **중요** : 성능 리소스를 확인해봐야할 것

- nGrinder의 TPS 만으로는 확인할 수 없다.

- DB 문제, 병목구간

- VisualVM을 활용해서 확인

- sampling 플러그인

* 활용팁

* [SUT, nGrinder, 전략]

* 오픈소스를 사용하며 얻은 경험을 피드백

* 발표 후

* 성능에 대해 무관심했지. 앞으로는 신경을 좀 써야겠어.

* 성능분석해서 어떤 의미를 둘 것인가를 고민

## 자바카페와 함께하는 Apache HttpComponents

### 발표순서

* 발표자 : 김흥래

### 내용

* 관련 사이트 : [http://hc.apache.org/](http://hc.apache.org/)

* HttpClient 의 new brand

* HttpComponent

* Web Spider, Http Proxy, Web Service System

* HttpClient, HttpCore 라이브러리로 구성

* Apapche Commons 프로젝트에서 독립 프로젝트로 승격

* ApacheCommons : [http://commons.apache.org/](http://commons.apache.org/)

* HttpClient의 시작 : Apache Slide 프로젝트 진행중에 HttpClient 모듈이 commons로 분리

* HttpClient Module : 사용되면서 인지도가 높아짐

* 2005년 : Jakarta Commons HttpClient

- Apache Commons 에서 가장 많이 사용되는 라이브러리 : Common Loggin

- HttpClient 3.x 출시

* HttpClient 3.x 와 HttpClient 4.x 호환성이 없음

- HttpClient 3.x Blocking I/O 만 지원, non-Blocking I/O 지원

- Java NIO 지원여부

* HttpComponents(HttpCore + HttpClient)

* [HttpCore](http://hc.apache.org/httpcomponents-core-ga/index.html)

* [HttpClient](http://hc.apache.org/httpcomponents-client-ga/index.html)

* [Http AsyncClient](http://hc.apache.org/httpcomponents-asyncclient-dev/index.html) : HttpCore NIO 이용, 현재 베타버전 지원, non-Blocking I/O 기반

* Common HttpClient : 기존 HttpClient 3.x 지원

* HttpCore를 이용하여 구현함

* HttpCore 라이브러리

* Low Level HTTP 라이브러리

* Blocking I/O 기반 기술 제공

* non-Blockoing I/O 기반 기술 제공

* [HTTP 1.1 프로토콜](http://www.w3.org/Protocols/rfc2616/rfc2616.html) 완벽 지원

* HttpCore / HttpCore NIO

* HttpClient 라이브러리 특징

* 모든 HTTP 메소드 구현(OPTIONS, TRACE)

* Blocking I/O 기반의 동작방식

* HTTP 메시지 전송 및 수신 가능

* 손쉬운 HTTP proxy 구성 가능

* javascript 실행 불가능

* URI redirect 동작, HTML 랜더링 불가

* **Web Broswer** 가 아니다.

- 맞어. HTTP 통신만 지원하지.

- [관련페이지](http://hc.apache.org/httpcomponents-client-ga/primer.html)

* HttpClient

* 

* 모듈

- HttpClient

- org.apache.http 패키지 경로 획득

- DefaultHttpClient 생성

- HttpMime

- HttpClientCache

- CachingHttpClient 생성

* Http proxy

* Java URLConnection

- JDK 기본 API

- 성능적인 이슈가 존재함

* HttpClient 3.x

- HTTP 통신 라이브러리

- 쿠키 핸들링 가능

- Http Pipelining : 이미지 다운로드 시, 동시에 여러개의 연결시도

- 응답이 오기전 요청을 날린다?

* HttpClient 4.x

- 기존 3.x와 하위호환성 없음

- Non-Blocking I/O 지원(정확하게는 Http AsyncClient, 현재 베타)

- Proxy Cache 지원

* HttpComponents 사용예

* [pache Synapse](http://synapse.apache.org/)

- 서로 다른 서버들간의 통신을 프록시로 처리

- ESB(Enterprise Service Bus)

* Android

* 기타 

* 블락킹Blocking 에 빠진다는 것은 어떤 의미일까?

* Cross Domain 법칙?

* Proxy 처리의 이점에 대해서 공부해봅시다.

* Thread safe한 개발이라

* https, ssl 통신모듈 지원?

* HttpClient는 Browser가 아니다. 

* 안드로이드에서 유용하게 싸용했다. 

## OpenStack을 적용한 클라우드 컴퓨팅 환경의 구현

### 발표순서

* 발표자 : 안명호(MHR Inc, foolishjames.com)

* 참고자료

* [2011.11.25 / OpenStack한국커뮤니티 안재석 on DevOn](http://devon.daum.net/2011/pdf/b-1-openstack.pdf)

### 내용

* Project Mission : 450대의 서버를 가상화로 100대로 줄여 동일한 기능 수행!

* AWS을 만들고 기존에 있던 웹 호스팅일 하자.

* 희망찬 출발! :cloudstack(레퍼런스가 많아서)

- KT도 클라우드 컴퓨팅을 사용했었음

* 고객의 요구

- 안정정

- 성능저하 최소화

- **기존 시스템의 100% 이전**

- 다양한 서버 및 인프라 환경 지원

- 오픈소스 사용(VMware 로 실행시 5억원)

* 시험운영에서 많은 문제가 발생 : 설치 다음이 문제

1. 나만이 이 문제를 겪는 것은 아니다.

2. **질문은 많지만 답이 없는 경우가 대부분**이다.

3. 대부분의 답은 몇놈으로부터 나온다.

- 커미터가 대부분의 대답을 해준다. 

4. 소스코드가 깔끔하지 않다.

- function 이름이 비슷하고, 기능의 중복이 많다.

* 시험운영과 함께 포기

* 불안한 새출발 : OpenStack

* Python으로 진행

* 코드가 깨끗

* 질문과 답변 참여도가 높음

* 활발한 커뮤니티 활동

* Data swift : Data Storace 서비스

* 결정의 순간들Decisions

* CloudStack vs OpenStack

- **Hypervisor** : KVM or XEN

- 하이퍼바이저는 호스트 컴퓨터에서 다수의 운영체제를 동시에 실행하기 위한 논리적 플랫폼을 말한다. 가상화 머신 모니터라고도 부른다.

- KVM : Redhat 에서

- XEN : Cytrix 에서

- 하이퍼바이저가 서버를 만들어주기 때문에 클라우드 컴퓨팅에서 제일 중요한 요소이다.

- 어느 쪽을 선택하느냐에 따라서 성능을 판가름

- XEN < KVM 의 성능이 급격히 좋아지고 있다. 

- KVM이 설치, 유지관리가 쉬워짐

* 하이퍼바이저 : KVM 선택

- 버그수 : KVM 0 vs XEN 23

- 개발사 : redhat

- performance : KVM이 좋아졌어

* 스토리지 : 가상머신이 동작하는 디스크

- Local

- 성능은 뛰어나지만

- 유지보수가 어려워??

- Remote

- Hybrid

- 선택

- 가장 빈번하게 사용하는 리소스 : VM의 생성과 삭제

- AutoScale : 필요에 따라서 VM을 생성했다가 삭제하도록 하는 것

- OS 는 Local

- File이나 DB는 Remote(NFS) 처리

* Networking Model

- 네트워크 문제는 쉽지 않다.

- Physical Layer와 Logical Layer

- Flat

- 기존에 있는 Physical Layer을 그대로 사용

- **FlatDHCP**

- 네트워크 결정 판단 기준 : Multi tennants or Not?

- Single 여부?

- VLAN 

* 설치Installation

* Deployment tool

- 100대의 대상 머신에 대한 Deploy를 어떻게 할까?

- 3가지

- Del clover

- JuJu

- ???

- tool을 이용한 툴을 활용

* Devstack

- 동작한다Working!

- private Cloud : Rackspace

- 믿을만한 회사다!

- 조작Customization 가능

* Devstack 의 아쉬운 점

- 재부팅후 서비스가 재시작되지 않음

- Restart.sh script를 작성해서 등록

* Configuration

* 경험자의 조언 : 하지만 만나지 않는 것이 좋을 뻔 했다. "2개월 걸려 설치와 환경설정을 했고 실제 운영하다보니 예상치 못한 문제가 지속적으로 발생한다"고 했다.

- 노하우는 공개가 어렵지.

* **Logging!!**

- 본인 스스로 문제를 해결해야 하고, 해결하기 위해서는 정보가 필요하고 로그를 수집해야했다.

* 컴퓨터마다 log 수집

- rsyslog

- 3가지 레벨 

- Nova : 하이퍼바이저에 접근하지 않음

- Nova-compute.log

- libvirtd

- instance-xxxxx.log

- libvirtd.log

- HyperVisor

- XEN or KVM log

* Nova --debug

- 동작 프로세스 확인

* 착각!Migration

* 'Fedora 8'이 안되요!

- 지원여부를 확인

- VM 이미지를 이용해서 가상머신 생성

- Booting Error

- 문제의 원인은 Disk IO

- VM Image 생성 후 IDE IO를 수정해서 해결

* 배치Deployment

* Final Decision!!

- 4대 : 1.5개월

- 추가 96대 : Fabric

- 스크립트 Push실행

* VM Deployment Balancing

- 클라우드 컴퓨팅 : 4가지의 컴퓨팅 자원 제공

- DISK, CPU, Memory, Network

- Good machine

- Disk, CPU & Memory, Network

- Bad machine

- Network, Network, Network

- Disk, Disk, Disk

- 적절하게 컴퓨팅 리소스가 분배되어 처리되도록 처리

* 온전한 행복, 교훈

* **오픈스택 소스코드를 수시로 보게 된다.**

* **Virtualization Hardware Spec이 중요하다.**

* **Log와 Monitoring이 매우 중요하다.**

* Storage가 Performance Bottle Neck이 된다.

* **Automated Configuration Management가 필수**

* Balanced VM Deployment가 중요하다.

* Network performance Degradation을 예상

* 문제가 발생하면 직접 해결해야 한다.

* **Host Server 성능의 70%를 넘지 마라.**

* 결론은 Cloud Friendly Software Architecture!!

* OpenStack 팁

* Openstack에서 지원하지 않는 기능

- devstack 을 이용해서 upgrade 처리

* Openstack 을 이용한 구축

1. devstack(설치방법)

* Cloud Computing 이 가져오는 변화(개발자에게?)

1. 컴퓨팅 환경의 변화

- 물리적인 환경

- 아키텍처의 큰 변화

- Component jar -> API Service

- SQL DB -> NoSQL

- Tangled interface -> layered interface

- Fat complex Object -> Lightweight Object 

- Service

- Latency(데이터 동기화)

- Distributed(API Service)

2. DevOps = Developer + Operator

- DevOps - improvement -> Users -> Feedback -> DevOps

- 클라우드 환경에서는 자동화Automation이 가능하기 때문에 Operator의 역할이 자연스럽게 개발자에게로 스며들었다.

- Netflix

* 기타

* **개발환경이 크게 변화하고 있다.**

## 데이터를 실시간으로 모아서 처리하고자 하는 다양한 기법들

### 발표순서

* 발표자 : 김병곤(JBoss Community)

### 내용

* 빅데이터는 real-time으로 간다.

* KB 국민카드의 실시간 빅 데이터

* 금융권 최초로 실시간 빅 데이터 프로젝트를 추진

* 금융권에서는 RM에서 큰 쓴맛을 봤기 때문에 빅 데이터에 매우 조심하는 경향이 있음

* 과거의 방식과 별 차이가 없음

* 분석에서 접근하지 말고 기술적인 문제를 해결하는데 오히려 더 집중해야 함

* 상용 제품이냐 오픈소스냐는 중요하지 않지만 비용을 줄이기 위해서는 IT 전담조직의 의지가 필요

- 시작은 엔지니어에게서 시작된다.

* 실시간 빅데이터의 요건들

* 쇼핑몰 사이트의 사용자 클릭 스트림을 통해 실시간 개인화

* 위치 정보 기반 광고 서비스

* 시스템 정보 수집을 통한 장비 고장 예측

* 카드 결제시 각종 상황에 맞는 경품/쿠폰 제시

* Scale up vs Scale out

* Scale up : 하드웨어 스펙 증가(장비의 성능)

- Concurrent Programming

- 언어 :  Eralng, Scalar, Clojure

* Scale out : 서버의 갯수를 통한 수평적 확장

- Distriubted Programming

- 기법 : MapReduce

* scale up과 scale out이 교묘히 혼용되지만 기본은 Sacle out

* Scale up과 Scale out 선정기준

- Performance

* Scale out을 선택하는 가장 큰 이유

- 지리적인 분산 등의 여러요인을 고려해야 하기 때문에

* 하지만 Scale out은 어렵다.

- Availability, Scalability

* 실시간 처리 방식에 따른 기술적 특징

* 이벤트 중심 처리

- 시간에 따른 일련 연속된 이벤트 흐름을 처리

- 특정한 Time Window 또는 건수를 연속적으로 처리

- Scale up 아키텍처

- 선언적 Rule 기반 처리

- 단순한 시스템 구성

- 내가 긁을 때

* 스트리밍 중심 처리 

- 시간에 따른 일련의 연속된 이벤트 흐름 처리

- Scale out 아키텍처

- Computation 중심 처리

- 복잡한 시스템 구성

- 강남지역에서 해당카드를 긁는 사람이 몇명? 

* 실시간 처리를 위한 오픈소스

- Esper CEP, Drools Fusion CEP 는 손쉽게 가능

- Storm, Apache S4 프로그래밍으로 구현해야해서 어려움

* tweetping.net

* 데이터를 화면에 어떻게 뿌릴까(가시화)를 할 것인가?

- 고객이 데이터를 확인하려는 시점 등의 영향을 받음

- Log 수집 분석

- Bic data for Real-time it

- 더 많은 정보를 수집하고 팔아야 한다.

- 실시간!!!

* Splunk

- 비싸! 고가의 라이센스비용

* Sumo Logic

* 2013 아키텍처 컨퍼런스에서 발표했던 자료

- 필요에 따라서 적절한 자원을 선택 사용

* CEP & Flume & Hadoop

- Esper CEP

- Scale up 아키텍처 기반 이벤트 탐지

- Length Windows

- Time Window

- 최근 10분 이내, 20분이내

* 개발자의 Skill set이 달라진다.

- 시스템 엔지니어링이 동반

- 장비 설치 테스트

* MapReduce 처리방법

* 한 자바싱 10기가

* 단순무식한 방법이지만 빅데이터에서 사용하는 기본적인 방법

* 배치에서 실시간 처리

* Apache S4

* Yahoo

* Scale out 아키텍처 기반 분산 스트리밍

* Near Real-time search index

* Hadoop MapReduce

- Process Element(PE)

- 패키징을 해서 서버에 전달하면 알아서 분산처리

* Twitter Topic Counter

- DataPE -> Pojo 생성

* 동작하는 원리를 이해해야 하고

* 외부시스템과의 연계를 통해서 동작을 확인해야 하고

* 엔지니어링을 해야 한다. 

* Storm

* Twitter

* Scalable, Scalar로 구현

* 서버 -> TCP/IP -> Storm 전송 -> 수집데이터 MongoDB 등에 넣어 두었다가 데이터를 분석하여 Chart로 표현

* Bolt로 넣고...

* 손실율을 0%로 만들겠다. 

* Getting started with Storm

- 책을 따라서...

* 배운 것들

* 시스템 구축에 대한 노하우 또는 노력이 절대적으로 필요

* 상대방의 경험이 중요할 수도 있지만 중요하지 않을 수도 있다.

* 많은 하드웨어가 없다면 구현이 어렵다.

* 업무를 알아야 한다. 기술이 모두라면 좋겠지만 결국 업무를 알아야 한다.

* 모든 것을 실시간으로 할 수 없다.

* 실습 예제

* 내가 앉아서 듣고 싶은 내용은 뭘까나?? 나도 발표를 한다면 어떤 내용으로 발표를 할 것인가?

* **개발환경이 크게 변화하고 있다.**

* 누가 오픈소스를 잘 활용하느냐가 관건이다.

* 문서화, 커뮤니티, 성숙도 등을 고려해야 한다.

- 성숙도와 문서화가 중요하다.

* 인프라, 개발, 의 요소가 잘 잡혀 있어야 해. 

* 고객의 요구사항만 받고서 쉬이 접근할 수 없는 요건들이 있다.

* 실시간은 내가 시간을 유지하는 것이 아니라 시스템이 유지한다.

* 값만 넣어주면 된다.

* 시스템 구축과 차트를 그리는 것

* D3 프레임워크

* 조금 공부하고 효과를 볼 수 있는 분야

마크다운으로 작성한 문서가 읽기 어려우신 분은 PDF로 만든 아래 문서를 다운로드해서 읽으세요.

20130205 K Cube Startup Conference.pdf

2013년에는 IT분야에서 창업, 벤처와 스타트업 등의 붐이 일어날 것을 보인다. IT는 또 한번의 성장기를 맞이했고, 정부의 지원강화를 통해서 또 한번의 ’눈 먼 돈을 노리는 자들도 찾아드는 거품의 시대’가 찾아올지도 모른다. 기존에 내가 알고 있던 것과는 다르게 많은 사람들이 ’스타트업(주로 모바일 앱을 통한 소비자와의 B2C분야)’에 관심을 가지고 있는 것을 목격할 수가 있었다. 젊은 세대(20대가 주류라고 생각한다. 조금)의 도전정신을 자극하는 분야가 아닐까? 이렇게 말하니까 난 젊은세대가 아닌 것 같다! 나는 아직 젊다구!!

• 제목 : “스타트업 후배들에게 해주고 싶은 이야기”
• 부제 : 꿈으로 끝내지 않고, 꿈을 끝내지 않고.
• 발표자 : 김범수(Brian Kim) 의장 
• 문제를 해결한다는 것
• 가우스의 이야기 : 1 to 100
• 100 + 1 = 101
• 101 * 100 = 10100
• 10100 / 2 = 5050
• 문제 해결 방식은 하나가 아니다.
• 올드보이
• 오대수 : 어느 날, 누군가에게 납치되어 15년간 감금되다.
• ‘누가 날 가두었을까?’ 15년을 고민하다.
• ‘누가’, ‘왜’
• ‘틀린 질문만 하니까 맞는 답이 나오지 않는거야. 왜 널 풀어줬을까?’
• 관점의 차이
• 문제 해결보다 중요한 것
• 올바른 문제를 정의 하는 것
• 관성의 제 1법칙 : 관성의 법칙, 힘을 가하지 않는 이상, 물체는 상태를 유지한다.
• 같은 문제를 어떻게 정의하느냐에 따라서, ‘복잡해질 수도 있고 간단해질 수도 있다.’
• 창업 이야기
• PC통신 - 1991
• 삼성 SDS 입사
• 경쟁력이란? 남들과 똑같은 것을 한다면 승산이 없다. 다른 사람을 건너뛴다. 6개월 후에 다가올 미래에 대해서 준비를 한다.
1. 남보다 잘하는 것
2. 남과 다른 것
• UNITEL -> PC통신의 시대에 도전
• 온라인 비즈니스에 대한 것들을 경험
• 인터넷의 시대 - @1995
• 과거의 교환기 시대에서 벗어나 서버만 있으면 서비스를 만들어낼 수 있는 사회
• 인터넷에서 다른 사람과 게임을 할 수 있다면?
• 한게임 창업 @1998
• 한게임 창업 핵심 : C/S 프로그래밍 -> 웹프로그래밍
• 게임성과 인터넷의 연결성 : 웹 -> ActiveX 를 통해서 설치
• 한게임의 성공을 결정짓는 순간
• 준비된 창업가는 아니었다.
• 네이버에 합병됨 @1999 -콘텐츠와 경영의 안정화
• 네이버와 한게음 정상에 서다? @2001
• 성공, 행복의 시작 @2004
• 성공이란 무엇인가?
• 인생의 한 가운데서, 길을 잃다. @2006
• ‘배는 항구에 정박해있을 때 가장 안전하다. 하지만 그것은 배의 존재 이유가 아니다.’
• 스마트폰의 시대, ’아이폰 출시와 유행’을 경험하다.
• 인생은 속도가 아니라 방향이 중요하다.
• 1년간 혼자만의 세계 @2007
• 책
• 음악
• 1년간 가족 안식년 @2008
• 1년동안 자녀들을 휴학시키고 1년의 안식년을 가짐
• 그만큼의 돈을 내가 가질 수 있을까?
• 1년의 안식이 끝나갈 즈음, Challenge of Kakao
• 웹에서의 새로운 시도들
• bru.com
• wisia.com
• 실패 -> 자만심이 사라지고 정신을 회복함, 스타트업에 대한 꺠달음을 얻음
• 스마트폰 시대 @2007
• 미국의 한복판에서 경험함
• 1개월간의 멈춤
1. 전 직원 아이폰 앱 만들기
2. 다음에 찾아올 미래에 대한 준비와 기대
3. 전 직원의 아이폰 개발경험
• 2009년 9월 아이폰 국내 출시
• 얼마만큼의 기회인지 그것을 받아들이는 것은 사람마다 다르다.
• 8개월 준비 : 프로젝트를 중지하는 결정을 내리기는 어렵다.
1. 스마트폰에 대한 준비를 하자.
• 10만개의 스마트폰 앱중에서 무엇을 만들 것인가?
1. 올바른 질문이 중요하다.
• TV -> PC -> SmartPhone
1. Broadcast -> Search -> Smartphone 은 전화기다.
2. 전화기라는 기본 니즈를 충족시키는 것 : Communication
3. Mobile Revolution == Community Revolution
• Kakao
1. 3팀으로 분리
2. 카카오톡 : 1:1
3. 카카오아지트 : Group
4. 카카오수다 : Public
5. 스타트업에서 중요한 것은 남이 하지 않는 것을 하는 것이 중요하다.
6. 무언가를 더할 수 있을 때보다, 무언가를 뺄 수 없을 때가 좋은 제품이다.
• 2달 후
1. 성장이 가파르게 진행
2. 힘든 결정 : 카카오아지트, 카카오수다를 정지
3. 하나에 집중하자. = 모든 직원들이 카카오톡에 집중하자.
• KaKao
• 7,600만 사용자
• 일 방문율 : 2,800만(국내 최대 일일 방문자)
1. 네이버 1,500만명 규모(PC + Mobile + Search)
• 트래픽의 중요성
• 250개국에서 사용되고 있다. Worldwide Service with ~ 250 countries
• 엄청난 기회 이자 위기 : 전세계 사용자가 고객이 될 수도 있고 전세계 경쟁자들이 나타남
• 카카오가 문화가 됨 : “문자해” -> “카톡해”
• 카카오스토리
• 3460만 가입자, 1750만 주간 방문자, 11억건의 포스팅, 108억개의 댓글
• 카카오스토리의 비밀 : 스마트폰이 가져온 변화, 게임과 연결됨
• 바이럴 마케팅 구조 : 2^n
1. PC 는 단절, 스마트폰은 확산
• 올해는 카카오스토리의 해가 될것이다.
• 카카오스토리 사용자 변화 : 지속적으로 성장중
• Challenge of KAKAO, Again
• 무엇이 성공인가, 랄프 왈도 에머슨
1. 자기가 태어나기 전보다 세상을 조금이라도 살기 좋은 곳으로 만들어 놓고 떠나는 것
• 규모의 경제 vs 생태계의 경제
• 규모의 경제 : 유통을 장악하면 지배력이 생기고 지배력이 생기면 힘이 생기고 힘이 생기면 내 마음대로 할 수 있다.
• 미디어, 포털, 대기업
• 나라가 영향을 받음
• 생태계의 경제 : Apple vs Google
• 중요한 힌트 : 공정한 룰을 제공하고 그 룰을 따르면 돌아가는 경제
• ‘무엇을 만들어 어떻게 팔까?’
• 카카오가 고민하는 문제가 아니다.
• 누구를 참여시키고 이들을 서로 어떻게 연결할까?
• 카카오 플랫폼
• 이모티콘 스토어란?
1. 차벼로하된 움직이는 이모티콘으로 웹툰 주인공과 유명 스타들의 이모티콘을 구입, 사용할 수 있다.
• 카카오 게임
• 게임수 10개에서 72개로 증가 : 7배
• 게임 장르의 다양화
• 애니팡의 성공 : 소셜 그래프의 잠재력 검증
• DAU 1,00만명 돌파
• 동시접속자 200만명 돌파(모바일 최고 동접 기록 - 롤더스카이 60만)
• 드래곤 플라이트의 성공과 이어지는 성공사례
• 게임시장의 성장과 경쟁의 치열화됨
• 카카오스타일
• 돈이 되는 플랫폼을 외부와 함께 만들자.
• 비즈니스 플랫폼을 파트너들과 함께 만들자.
• 카카오 페이지
• 앱스토어만을 통해서는 볼륨을 만들 수 없다.
• 스마트폰의 핵심 : 소셜관계 형성
• 컨텐츠의 꿈은 ‘대박’
• 싸이의 강남스타일
• 채팅플러스
• 그룹 대화 중 사다리타기 내기 제안 -> 채팅플러스에서 사다리타기 호출 -> 내기 결과 채팅방에 전송
• 스토리 플러스(3월, 4월 출시 예정)
• 스토리를 이용해서 마케팅 플랫폼을 짜보자.
• 카카오 노믹스
• 3년내 수익을 내는 100만 파트너를 만들어 보자.
• 컨텐츠 유통 플랫폼 : 카카오 페이지 파트너
• 파트너
• podo tree
• 카카오 페이지를 만드는 데 올인!
• K Cudbe Ventures
• 임지훈 대표
• 스타트업의 베프
• 한게임 출시 때 K Cube Ventures 가 있었다면 지금과는 달라졌을지도 모른다.
• 전국민 힐링 프로젝트
• 마인드 프리즘 : 내가 다른사람과 다른 5가지 속성을 알려준다.
• 내마음 보고서 : 1시간만 설문을 하면 ’나만을 위한 책한권’을 내준다.
• 부동산의 핵심은?
• 위치
• 위치
• 위치
• 비즈니스의 핵심은?
• 차별화
• 차별화
• 차별화
• 차별화 : 내가 생각하는 차별화가 아닌 ‘고객이 받아들이는 차별화’
• 어떤 문제를 풀것인가?
• 고객의 관점에서 철저하게 시작해라.
• 내 머릿속에 있는 ’고객’일 수 있으니 경계해라.
• ’20대 여자’는 없다.
• 고객의 행동, 그 행동의 ’이유’에 대한 깊은 이해에서 해결이 시작됨.
• 고객이 진짜로 필요한 것은 뭔가?
• 한게임 창업시 얻은 이벤트에서 얻음, ‘노트북’’
1. 이벤트 때문에 2만명 접속
2. 고객이 어떻게 움직이는지 ’식견’이 생김
3. ’게임’에 대해 움직이는 감
4. 데이터
• 고객에 대한 ’설문조사’는 의미 없다. 삶에서 찾아라.
• 누구와 함꼐 풀 것인가?
• 개인의 역량이 아닌 팀의 역량
• 팀을 구성하는 구성원들의 강점 합췌!(합!)
• 난자의 선택
• 수억개의 정자 중 하나의 정자만 수정이 되는 줄 알았다.
• 난자의 선택에 의해 정자가 선택된다.
• 난자의 선택 기준
1. 자신과 가장 다른 것을 선택한다.
2. ‘다양성Diversity’ : 진화의 핵심
• 혁신적인 아이디어 vs 팀의 경쟁력
• 혼자가 아닌 같이일 때 생기거나 커지는 기회
• 그리고…
• 대학생만 대상으로 하는 이유
• 나이가 들면 가치관과 생각을 바꾸기 힘들다.
• 수백가지 습관의 합 : 좋은 습관이든 나쁜 습관이든
• 성공을 향한 습관의 합이 크면 성공, 나쁜 습관이 많으면 성공하기 어렵다.
• 성공적인 습관을 가지는 것이 중요하다
• 성공적인 습관을 가지기 어렵다.
• 핵심습관
• 어떤 습관을 바꿈으로 해서, 다른 습관들을 변화시키는 파생력을 가진 습관
• 나쁜 습관을 뒤덮을만한 ’또다른 습관’을 가져야 한다.
• Brian 의 핵심습관, ‘웃을 때와 웃지 않을 때의 표정이 다르다’
1. 웃는 얼굴의 연습, 웃는 얼굴에서 얻게되는 피드백이 달라졌다.
2. 스타트업 하고 8개월 즈음, 경영과 코딩의 반복되는 생활 속에서 ‘샤워하다가 눈물을 흘림’ = 온갖 감정의 폭발과 해소 = ‘나는 최선을 다하고 있다.’
3. 샤워하면 샤워를 한다. 40분동안.
4. 무의식의 세계를 들어가는 경험을 한다. = ‘사람은 뇌에 무의식과 경험이 반복되는 곳이 다르다.’ = ‘사람의 뇌는 에너지를 적게 사용하는 쪽으로 진화한다.’ = 반복적으로 하는 일에 대해서 생각하지 않게 된다. = 외워서 하는 것이 아니다. = ‘습관의 비밀’
• 추천도서
  2013/02/05 - [허니몬에 관한 보고서/허니몬의 드림성공노트] - 카카오 김범수 의장의 추천도서 5권
• 프레임 : 모든 출구는 어딘가로 들어가는 입구다.
• 디멘드 : 사람들이 무엇을 좋아하는지 알아차리기 전에 그들이 좋아하는 것을 창조하라.
• 고객의 수요
• 린스타트업 : 노력 중 어떤 부분이 가치를 창출하는 부분이고, 어떤 부분이 낭비일까?
• 스타트업의 바이블
• 혁신은 천개의 가닥으로 이어져 있다 : 잘하고 있는가? 혹시 혼자만 열심히 하고 있지는 않은가?
• 파트너의 중요성
• 습관의 힘 : 절대 바뀌지 않는 나와 세상을 변화시키는 가장 단순하고 강력한 방법
• 신호, 반복과 습관
• 어떻게 응용하고, 자신의 습관을 어떻게 반영할 것인가?
• 아이들에게 단 한가지 주문, ‘문제나 목표가 생기면, 그것을 달성할 수 있는 습관을 찾아서 그 목표를 달성해라.’
1. 생활 속에서 찾아 지켜라.
• 성공한 사람들의 핵심이유를 찾아보면 ’습관’이 있다.
• 생각의 탄생 : 창의력을 발견하는 13가지 방법
• 관찰
• Q & A
• 카카오를 운영하면서 겪은 성공과 실패
• 카카오에는 이미 충반한 인재를 가지고 있음
• 고객의 관점이 아니라 내부의 회의를 통해 문제해결을 하려고 함
• 자금적인 어려움은 없었다!
• 팀의 중요성 : 인력 확충 시 중요한 점, 프로세스
• 아직 프로세스를 갖추지 못했다.
• CTO를 확충하니까 자연스럽게 인력들을 끌어모았다.
• 자신보다 잘하는 영역이 있는 사람을 찾아 함께 하라.
• 성공을 예감하는 경우?
• 나선형 변환
• 자본이 없는 스타트업을 창업한다고 했을 때, 이렇게 하면 ’베스트’일 것 같다?
• 베스트 프랙티스
• 고객을 이해하라.
• 카카오의 좋은 문화
• 내부에서 고민하고 결정한다.
• 프로젝트 3개가 나왔을 때, 데이터를 통해서 결정
• 데이터가 이야기를 해준다.
• 디테일한 고객을 선정하고, 그를 만족시켜준다면?

• 참여자
• 정욱 대표, Neptune : 전, 한게임 대표
• 문지원 대표, Vingle : Viki 대표, 연속기업가
• 김민국 대표, Bitave Lab : 보스턴 컨설팅,
• 박태훈 대표, Frograms : 카이스트 스타트업 대표
• 왜 창업을 했는가?
• 정 : 10년 째 시작, 자신의 네트워크를 가지고 할 수 있는 것이 무엇인가 고민하다가 창업 시작.
• 고객을 신경쓰기보다, 상사에 대해서 신경쓰게 된다.
• 월급을 받을 때와 월급을 줄 때
• 문 : 성공적인 사업가였는데 또다른 서비스 개발을 하며 창업하는 이유는?
• 계속 하고 싶은 것이 생기고, 조금 더 잘할 수 있을 것 같고
• 김 : 좋은 코스를 벗어나고 창업의 세계에 들어선 이유, 부모님을 어떻게 설득했는가?
• 20대에는 다양한 경험
• 30대에는 한분야를 파야 한다.
• 졸업장의 의미가 적어진다는 생각에, 마지막 학기에 그만둠
• 불안정성에 대한 극복을 위해 노력
• 박 : 무난한 엘리트의 길을 갈 수 있었을 텐데, 창업을 왜 하게 되었는가?
• 1번쨰 이유 : 바보같은 서비스에서 바보 같은 사용하는 것에 익숙해져서 ’문제인식’을 하지 못하는 것에 답답해져서 그것을 해결할 수 있겠다는 생각
• 2번째 이유 : 우수한 성적으로 졸업하는 선배를 따라하다가, 그 선배가 연세대 ’치의예과’를 가는 것을 보고, 우수한 엔지니어가 다니고 싶은 ’회사’를 만들고 싶다.
• 엔지니어, 혹은 개발자로서 행복한 회사를 만들고 싶었다.
• 박 : 사회생활 경험이 적은 상황에서 창업에 대한 이야기
• 창업을 해서 성공적으로 기업을 운영하는데 ’사회경험’이 많아야 된다는 것은 설명이 안된다.
• 자신이 풀려는 문제에 대한 ’고민’과 ’의지’가 중요
• 젊다는 것은 ‘커다란’ 장점
• 인생에 있어서 기회비용이 적다.
• ’엔지니어가 행복한 기업’을 만들기 위해 용감해질 수 있었다.
• 김 : 실리콘 벨리에서 MBA가 가지는 장단점?
• 컨설턴트 등이 프레임, 생각의 차이로 성과를 얻지 못한 경우가 많다.
• 컨설턴트는 대기업관점에서 ’실패의 확률’에 대한 생각을 많이 하게 된다.
• 스타트업은 ’성공의 확률’을 높이는 것에 중심
• 쿠팡 창업자들의 백그라운드, 컨설턴트
• 임 : 성공을 경험한 사람이 두번째에도 성공할 확률이 높다. Credit 을 줄 것이냐?
• 문 : 두번째 창업도 처음창업과 같은가?
• 기본기가 갖춰진다.
• 스타트업에 필요한 것들에 대한 기본기(내공)를 쌓고 있다.
• 정 : 창업의 시기
• 대학교 중퇴하고
• 직장생활 많이 하고 ’스타트업’에 도전하는 것은 이점이 없다?
• 과거의 잘못된 경험에서 비추어 떠오르려고 한다.
• 시도해봐야한다.
• 40대에 창업인데… 어려보인다잉.
• 장점
• 감정적 터프함 : 프로젝트 종료에 대한 결심
• 성공은 ’사주’에 있다
• 개발자, 엔지니어링의 출중함이 스타트업에 얼마나 영향을 끼칠까?
• 박 : 스타트업 ’성공’의 큰 부분 중 하나 ’실행력’이다.
• 서비스, ’실행력’의 키는 ’개발력’이다.
• 문 : 기술 기반의 스타트업이냐 아이디어 기반의 스타트업이냐
• 구글과 같은 회사, 애플과 같은 회사
• 회사의 가치가 무엇인지, ’핵심’이 어떻게 진행되는가
• 엔지니어는 반드시 필요하다. 다만, 엔지니어’만’으로 해결할 수는 없다.
• 정 : NHN에서 고민하던 ’기획’이란 무엇인가? 기획자가 해야하는 일은 뭔가?
• 기획자는 화면을 그리는 사람
• 화면을 그리지 못하도록 했다.
• 기획자, 디자인, 엔지니어 에 대한 고민이 필요함
• 김 : 모바일, 내부에서 가지는 기술의 한계가 있다.
• 절대인력의 수는 줄어들었다.
• 첫인상의 문제는 중요하다.
• 전산과 출신, ’코딩을 해봤다’라는 경험이 ’스타트업’에 플러스(가산점)을 주는 요인인가?
• 김 : 플러스가 되고 있다.
• 개발자(엔지니어)들에게 ’스타트업’은 매력적인가?
• 해외진출의 ’호기’를 맞은 지금.
• 임 : 투자자로서 ’무조건적인 해외진출’은 회의적이다.
• 토종 한국인 집단도, ’해외지향 서비스’를 만드는 것이 좋은가?
• 문 : 어려울 것이다. 그러나 ’불가능’하다고 제한할 필요는 없다.
• ’서비스’가 대상으로 하는 곳의 ’문화’를 아는 것이 중요하다.
• ’비즈니스 모델’에 따라 달라진다.
• Viki 당시
• 그 나라의 ’문화’를 모르고 있었다.
• 미국 외의 ’드라마 등의 컨텐츠’를 유통
• 기존의 가치관, 사고방식으로는 이해할 수가 없다.
• 유저들이 자발적으로 자막을 제공하면서, ’참여’에 대한 긍정적인 효과를 얻음
• 정 : 게임은 ’세계’를 타게팅 해라.
• ’글로벌’이라는 말을 많이 사용하는 건 ’거짓말’을 하고 있는 것이다.
• 글로벌이란 나라는 없다.
• 타겟을 특정화 해라.
• 게임산업에서는 ’충분히’할 수 있고, ’반드시’해야한다.
• 부딪쳐서 경험을 해야한다.
• 게임은 개발해서 올리면 바로 다운로드 받는 곳이다.
• 예전에는 그랬지만, 지금은 소셜화되어가고 있다.
• 특정 국가에 커뮤니티를 잘 관리해야 한다.
• 특정 커뮤니티를 대상으로 무엇인가를 해야한다.
• 김 : 미국 실리콘 밸리에서 창업하지 않고 국내에서 한 이유는?
• 2가지 이슈
• ’스타트업’하려면 지원자가 필요하다. 미국과 우리나라의 ‘프렌드 쉽’ 차이
• ‘관찰’ : 그 나라의 문화를 이해한다는 것이 쉽지 않다. = ‘문화’ : 브라질 소비자들이 어떻게 생각하고 행동하는지 알아야 한다.
• 박 : 해외진출의 ’목적’에 대해서 생각해봐야 우선순위가 결정된다.
• 사용자들의 ‘취향’ 데이터를 분석해서 적용하는 게 중요하다.
• (임원진 레벨) 여성멤버가 있는 것이 어떤 의미가 있을까?
• 정 : 모바일 게임에서 의미가 있다.
• 온라인 게임 : RPG, FPS, 스포츠
• 모바일 게임 : SNG,
• 컴투스, JCE 엔터테이먼트 의 대표
• 김 : 여성을 ’대상’으로 하는 서비스를 기획할 때 중요하다.
• 문 : 디테일한 것이 필요한 점에서 ’여성’관계자들이 필요하다.
• 스타트업은 ’엣지’가 있어야 하는데, 강하게 파고 들어서 집중해야 승산이 있다.
• 정 : 비용의 문제 -> 생존의 문제와 직결
• 문 : 일과 생활의 밸런스, ‘일work가 생활Life이 되어야 한다.’
• 같이 일하는 팀원들과의 비전공유
• 비용의 문제 : 비용만을 이야기하는 것이 아니다.
• 똘기와 열정 : 안되는 게임을 되게 만드는 것, 혁신을 이루었을 때 ’금전적인 결과’를 얻음
• 비전이 공유 되어야 함께 움직이는 것이 가능하다.
• 김 : 절대시간으로 평가하는 것이 문제
• 한국과 미국에서 똑같은 일을 해봄
• 일의 양이 아니라 ’밀도’가 중요한 것이 아닐까?
• 박 : 일과 생활의 밸런스
• 성공시키기 위해서 감수할 수 있는 것과 없는 것을 구분짓는 것이 중요하다.
• 사업가는 목표달성을 위해서 ’라이프’를 포기할 수 있다.
• 투자를 유치하는 것에 대해서 해줄 수 있는 조언
• 정 : 극단적으로 이야기하면 아무것도 없는 상황에서 ’사기’쳐서 얻는 것이다.
• 사람을 만났을 때, ’투자를 받고 싶은 마음’과 ’투자를 받고 싶지 않다는 마음’이 공존해서 보여줘야 ’투자’를 한다.
• VC에 대해서 알아야 한다.
• VC 업계의 규모를 잘 파악해서, 선별적으로 만나면서 시간비용을 절감하고 투자를 받기가 용이해진다.
• 김 : 힐링캠프, ‘양현석’ 제일 무서운 사람은 ‘아무것도 필요없는 사람’
• 밀당을 잘 해야한다. 만날 때 ‘튕겨주어야 한다’.
• 박 : ’투자를 받아야 겠다’는 생각을 가지고 조언을 얻었을 때 답변
• ’한 곳’에서만 상담하지 마라.
• 복수의 투자자와 이야기를 하다보면…
• ‘투자자에 대해서 검증하라.’ -> 중요한 의사결정의 순간 어떻게 반응할 것인가 판단
• 문 : ‘한번 받고 말 것 아니고 성장하면 다시 받을 것’
• 신뢰를 계속해서 쌓아갈 수 있는 방법
• 밀당, 자신감이 있으면 자연스럽게할 수 있다.
• 김 : VC마다 보는 관점이 다르다.
• 최종발언
• 정 : 페북에 포스팅된 글을 보다가 느낀 점
• 정석적인 이야기를 읽어보는 것은 좋으나, 너무 자신의 회사에 맞춰보려고 하는 것은 중요하지 않다.
• 자신의 사업분야에 대한 ’경쟁사’에 대한 분석을 해보는 것이 좋을 듯 하다.
• 문 : 빙글, 관심사로 세상을 이어라.
• 똑같은 것을 좋아한다는 이유로 만나고 모여서 컨텐츠를 생산하고 이야기한다면 얼마나 행복할까?
• 김 : 페이스북을 기반으로 한 소셜 서비스를 만들어보고 싶다.
• 모바일, 소셜 커머스 기획 중
• 서비스 개발을 위해 개발자, 기획자를 찾고 있음
• 초기 벤처에 투자해줄 수 있는 펀드는 찾아보기 어렵다.
• 박 : 영어서비스, 와차
• 영화 서비스 제공
• 봄, 아이폰과 안드로이드폰 앱 제공예정
• 영화 이외의 분야 도전 예정

K CUBE 임지훈 대표

• 드리고 싶은 말 3가지
• 1번째 : 3가지를 고민하라.
• 3가지를 사업계획서를 검토하면서 정리된 것
• 시장이 원하는 것
• 얕은 것들이 대부분, 통찰을 갖기 위해서는 관찰을 해야한다.
• ‘미국에서 뜬 서비스, 국내에는 없습니다, 우리가 하면 뜹니다.’ 하고 만들어낸다.
• Feature만 생각하고 만들면 성공할 수가 없다.
• 좋아하는 것 -
• 잘하는 것
• 내가 잘하고 있는 것을 하고 있는 것이 맞냐?
• ’열정’과 ’체력’으로는 부족하다.
• 성공의 요인으로 깊숙히 파고들 수 있는 내공, 노력이 있어야 한다.
• 잘되는 서비스에는 경쟁자들이 나타날 것이고, 성공할 수 있는 경쟁력을 가지고 있는가?
• 일과 생활의 고민
• 이것이 문제입니다.
• 키즈노트
• 스토리가 좋아서 자주 거론한다.
• 2번째 : 스타트업은 어렵다.
• 스타트업을 하고 6개월, 1년만에 결과를 얻기는 어렵다.
• startup curve
• 트위터, 페이스북도 꽤 긴 ‘준비기간을 가진다.’
• 3번째 : 팀Team, 서로 관점을 가지고 있는 팀이 중요하다.
• 좋은 창업멤버를 모으고, ’문제해결’을 천천히 준비해라.
• 타임투마켓을 보고 멤버를 구성하지 않는 것이 중요하다.
• Paypal Mafia와 같은 비공식 membership이 엄청난 기회를 만들어 냈다. 이런 네트워크가 향후 점차 중요해질 것이다.
• Linkedin 창업자, Reid Hoffman
• 팀의 연장선상
• K CUBE Family 문화
• 경험/노하우 공유
• “이와 같은 혜택을 더 많은 분들께 드릴 수는 없을까?”
• K Cube Friend Program
• 1인 독야청정한 이들이 많다.
• 팀을 모으기 힘들다. 공동 창업자를 만나가기 어렵다.
• 20명으로 테스트 중.
• 개발자, 디자이너들이 의견을 나누는 시발점이 되길
• Office Hour
• 시장을 보는 감을 가지고 있는 조언자들의 지혜를 얻을 수 있다.
• ’문제’에 대한 ’해결’능력을 가지고 있는 사람들
• 특급 개발자/디자이너분들은
• 자신의 역량을 잘 나타낼 수 있는 자료(이력서, 경력기술서, 과거 개발한 앱 링크, 포토폴리오 등)
• Friends 프로그램에서 개발하고 싶은 서비스 1페이지 개요
• Friends@kcubeventures.co.kr
• http://kcubeventures.co.kr/friends
• 디자이너/개발자 중심으로 하는 이유

생각정리

• 린 스타트업(Lean Startup)은 스타트업 계의 바이블인가!
• 인생은 타이밍이다.
• 사람들이 필기하는 것보다 사진을 찍는 것에 익숙해져 있다.
• 참관하는 사람들 상당수가 필기보다는 녹음과 사진촬영으로 필기를 대신하고 있다.
• 스타트업을 바라보는 나의 생각을 정리할 필요가 있다.
• 평범한 자바개발자(나?)의 관점에서 본 스타트업에 대한 이야기도 해봐야겠다는 생각이 들었다.