구글이 증강현실(Augment Reality)과 관련된 프로젝트 글래스의 동영상을 4월 4일에 공개했습니다. 

원래 증강현실은 현실과 가상의 공간을 결합한다는 측면에서 가상 현실(Virtual Reality)와 다른 형태입니다. 

스마트폰 출시이후 레이아(layer)의 증강현실 브라우저를 기반으로 카메라를 활용한 증강현실이 잠깐 관심을 끌기도 했었습니다만

카메라로 보는 시선이 사람의 시선과는 달라서 사용하기 불편함 때문에 현재는 초기와 같은 관심을 받지는 못하고 있습니다.

제가 예전에 증강현실에 대해 정리한 자료는 아래 링크를 확인하시면 됩니다. 

2009/08/24 - [컴퓨터공학/디지털서비스] - Augment Reality (증강현실)

그런데 이번에 공개된 구글의 프로젝트 글래스를 살펴보면 "스마트폰의 카메라"가 아닌 "안경"을 활용하고 있는 것을 알 수 있습니다. 

시선을 처리하는데 있어 카메라보다는 훨씬 나은 효과를 가져올 것으로 보이는데요. 

왠지 안경을 보면 자꾸 드래곤볼의 베지타가 떠오릅니다. ㅋㅋ

이미 시험단계라 하니 앞으로 출시가 기대되기는 합니다. 

그럼 구글에서 공개한 실제 동영상을 보면 다음과 같은 일들이 가능하다고 합니다.

- "날씨/시간 확인", "문자메시지", "네비게이션", "티켓예매", "가게 정보 확인", "영상통화", "음악듣기", "사진찍기" 등등.. 

결국은 안드로이드와 같은 스마트폰에서 이루어지는 기능을 안경에서도 똑같이 구현한다는 것 같은데요. 

한번 살펴 보시죠..~

재미있는 사항은  구글의 글래스 프로젝트에 대한 패러디 영상들도 나오고 있다는 것인데요. 

즉, 안경으로 정보를 보다가 사람이나 전봇대에 부딪히는 것과 같은 것입니다. 재미있네요. ^^ 

실제로 이런 상황이 발생한다면 구글 안경을 판매하는데 치명적일 수 있겠네요. (아마도 움직일때는 조그만 화면으로만 나오도록 해야 하지 않을까 합니다.)

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이 저작물은 크리에이티브 커먼즈 코리아 저작자표시-비영리-변경금지 2.0 대한민국 라이선스에 따라 이용하실 수 있습니다.

웹 화면을 인쇄하면 광고부터 각종 이미지까지 모두 인쇄가 되어 낭비가 많습니다. 

실제로 필요한 부분만 인쇄하고 싶은 경우가 많은데요. 

이러한 것을 지원해 주는 Printliminator라는 간단한 툴이 있어 소개합니다. 

설치하는 방법은 매우 간단합니다. 다음 사이트에 접속해서 위 그림에 보이는 "Printliminator"라는 부분을 북마크로 가져다 놓기만 하면 됩니다. 

http://css-tricks.com/examples/ThePrintliminator/

그럼.. 실제 활용하는 방법에 대해 자세히 설명하고 있는 동영상을 살펴보도록 하시죠. 

자바스크립트와 CSS만을 사용해서 필요없는 부분을 제거하는 형태로 구성되어 있는 것 같습니다. 

아이디어가 정말 돋보이는 기능이라고 생각합니다. 

아마도 웹 화면 자체에서 파이어폭스의 Firebug나 크롬의 inspector와 같은 것을 사용해서 현재 화면을 수정할 수 있는 것처럼

툴바에서 필요없는 부분을 제거하는 기능이 포함되어 있는 것 같네요. 

제 홈페이지에 적용해서 해당 내용만 인쇄하도록 구성해봤습니다. 잘 되네요.. ^^ 

혹시 인쇄가 필요한 분들은 한번씩 활용해 보시기 바랍니다. 

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AddThis(http://www.addthis.com)라는 서비스를 아시는지요? 
페이스북, 트위터, 구글플러스 등 SNS 사이트들을 웹페이지나 블로그에 쉽게 적용할 수 있도록 만들어진 사이트인데요. 

실제로 블로그에 많이 적용되어 있는 것을 볼 수 있습니다. 
국내에서도 LiveRe(http://www.livere.com)라고 하는 소셜 댓글을 블로그에 쉽게 붙일 수 있는 사이트도 있기는 합니다. 

직접 트위터, 페이스북 등의 API를 연동하는 것보다 이런 Third Party에서 제공하는 API를 사용하면 보다 쉽게 사이트에 적용할 수 있다는 장점이 있습니다. 
특히 세부적인 분석 기능을 제공함으로써 SNS를 연동하고 나서 실제로 얼마나 연동이 되었는지 궁금한 점을 해소시켜 주기도 합니다. 

특히 AddThis의 경우, 블로그나 웹페이지가 아닌 아이폰/안드로이드에서도 활용할 수 있다는 것이 큰 장점입니다. 
웹 페이지나 블로그를 선택하면 가져갈 수 있는 소스가 나오지만 아이폰/안드로이드를 선택하면 해당하는 SDK가 나옵니다. 

이와 같은 iOS SDK와 Android SDK를 받아서 소스에서 호출하면 정말 쉽게 Twitter / Facebook으로 연동이 완료됩니다. 
실제로 적용된 App인 KPOP GirlStar를 소개할께요. (데이터뉴스에서 제작한 App인데요. 대표이사님을 잘 알아서 겸사겸사 올려봅니다. ^^)

현재 안드로이드 마켓에는 등록이 되어 있구요. (KPOP GirlStar 다운로드 https://play.google.com/store/apps/details?id=com.zuntos.android.girlstar)
아이폰에도 등록이 되었습니다. (KPOP GirlStar 다운로드 http://itunes.apple.com/kr/app/kpop-girlstar-1.0/id510896192?mt=8)

KPOP GirlStar App 자체는 걸그룹의 화보처럼 만들어져 있네요.. 
사진도 데이터뉴스 사진작가님이 직접 촬영한 것이라 하는데 상당히 고품질의 사진입니다. ^^

자.. 감상은 여기까지 하시고 본론으로 돌아오도록 하죠.. 
상세보기 하단에 보면 트위터, 페이스북 아이콘이 들어가 있습니다. 

이 아이콘을 선택하면 AddThis.com의 SDK가 동작하도록 구성된 것입니다. 
트위터의 경우, 아이폰의 기본설정에서 계정 정보를 가지고 있어 바로 글쓰기 화면이 나타나구요. 
페이스북은 별도의 로그인과 어플리케이션 승인 과정을 거쳐야 글을 쓸 수 있습니다. 

SDK를 살펴보니 의 경우, 기본으로 제공하는 템플릿을 사용하더라도 디자인이나 사용성 측면에서 괜찮은 것 같습니다. 

또한 Addthis.com은 앞에서 설명한 것과 같이 실제 연동된 내역에 대한 통계도 볼 수 있어 좋은 것 같습니다. 
AddThis를 잘 활용하면 모바일 어플리케이션에서 SNS 연동도 쉽게 처리할 수 있을 것 같네요~

 

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이제 스마트폰이 활성화되어 잠시라도 인터넷에 접속하지 않는 경우는 없는 것 같습니다. 

이런 관점에서 2010년 TED에 올라온 Amber Case는 이제 우리 모두는 사이보그라고 이야기 하고 있습니다. 
페이스북과 같은 새로운 관계를 맺기 위한 사이트들을 통해서 제 2의 사춘기를 겪어야 한다는 이야기도 있네요.

six degree of separation(6단계의 분리법칙)이란 말처럼 이제 사람 사이의 관계가 거리상으로는 가까워진 것 같습니다. 
그러나 진정 깊이까지 가까워진 것인지는 의문이기는 합니다. 

뭔가 생각하게 해보는 Amber Case의 강의를 2년 정도 흘렀지만 한번 보시기 바랍니다. 



이전에 올린 TED 영상들도 한번 살펴보시죠. 
2010/01/19 - [리뷰/블로그] - 새로운 인터페이스 Six Sense 동영상
2011/09/25 - [리뷰/블로그] - 새처럼 나는 로봇 동영상 

추가로 한국경제매거진에서 경인인을 위한 TED 추천 기사가 있네요. 
이것도 참고하시면 좋을 것 같습니다.
 

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금일 아이폰 OS 5.1로 업데이트했습니다. 
한글 폰트가 좀 더 가독성 높게 변경되었더군요. 또한 Siri를 보니 일본어가 추가되어 있었습니다. 

아이폰 4S의 기능 중 가장 탐나는 기능인 Siri를 올해 한국어 버전으로 제공한다고 하니 기대가 큽니다. 
영어 버전을 사용하고 있지만 제 발음으로는 "Call Honey"를 통해 마눌님에게 통화하는 것 이상은 사용할 수가 없네요.. ㅠㅠ

Siri의 FAQ(http://www.apple.com/iphone/features/siri-faq.html)를 보면 국가별로 순서대로 진행하는 것 같습니다.
일본어를 가장 먼저 지원했으니 이어서 중국어, 그리고 한국어를 지원하게 될 것 같습니다. 

유투브를 살펴보니 한국어를 지원하는 동영상이 "Siri recognizes Korean?"이란 제목으로 올라와 있습니다. 
국내의 한 대학생이 Siri Proxy를 이용해서 만든 거라고 합니다. 
즉, 한글로 입력된 것을 인식해서 영문으로 번역한 후, Siri로 전송해서 결과를 보여주는 형태라고 하는데요.
생각보다 인식률도 좋고 번역도 잘 되는 것 같네요. 

애플이 만들 Siri 한국어 버전은 이것보다도 더 나은 인식률과 속도를 보일 거라고 생각합니다. ^^


어쨌든 빨리 한국어 Siri를 사용할 수 있으면 하네요.. 
오늘 업데이트된 일본어를 보니 조금 부럽기도 하구요.. ㅎㅎㅎ
 

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올 한해 IT 이슈 중 BigData에 대한 것이 있습니다. 이러한 BigData를 처리하기 위해서 여러가지 기술들이 사용되고 있는데요. 
오늘은 그 중의 하나인 맵리듀스(MapReduce)에 대해서 정리해 보려고 합니다.

BigData와 관련해서 구글은 2003년 GFS, 2004년 MapReduce, 2005년 Sawzall, 2006년 Bigtable과 같은 기술들을 통해서 시장을 선도하고 있습니다.
특히 최근 파이썬에서 자바까지 확장한 구글 앱 엔진에서는 Bigtable 기반의 데이터베이스를 활용하고 있지요. 

맵리듀스는 대용량 데이터를 빠르고 안전하게 처리하기 위해서 기존 하드웨어를 활용한 분산 프로그래밍 모델이라고 합니다. 
2004년 OSDI 컨퍼런스에서 "MapReduce : Simplified Data Processing on Large Clusters"란 제목으로 논문이 발표되면서 관심을 받기 시작했습니다.

맵리듀스를 활용하여 오픈 소스 루씬(Lucene)의 개발자였던 Doug Cutting은 구글의 분산 기술을 기반으로 2006년부터  Hadoop이라는 오픈소스 프로젝트를 진행하게 됩니다. 
구글의 GFS에 해당한 HDFS는 대규모 분산파일시스템을 구축을 위한 성능과 안정성을 보여주었고
맵리듀스는 이런 대용량 파일에 대한 로그 분석, 색인 구축, 검색에서 탁월한 능력을 발휘하게 되었습니다.

실제로 맵리듀스를 클라우드 환경에서 구축하고 서비스를 제공하는 사례가 많이 나오고 있다고 합니다.
아마존 일라스틱 맵리듀스(Amazon Elastic MapReduce)는 PaaS(Platform as a Service) 서비스로, 맵리듀스 플랫폼을 클라우드 서비스로 제공하고 있습니다. 즉, 고객이 하둡을 사용하기 위해서 자체 클러스터를 구성하는 등의 노력을 하지 않고, 아마존의 클라우드 인프라를 이용 하여, 대용량 데이터 처리에 대해서 사용한 만큼 지불 하고 비용을 절약할 수 있게 됩니다.

그렇다면 먼저 맵리듀스에 대해서 좀 더 자세하게 알아보도록 하지요.

맵리듀스는 맵 단계와 리듀스 단계로 처리 과정을 나누어 작업합니다.
각 단계는 입력과 출력으로써 키-값 쌍을 가지고 있고, 그 타입은 프로그래머가 선택합니다.
또한 맵과 리듀스 함수도 프로그래머가 직접 작성하게 됩니다.

위 그림은 맵리듀스에 대해 개념적으로 잘 설명하고 있습니다. 
두 개의 문장 ("클라우드 컴퓨팅 용어의 정의는 무엇인가?", "최근 클라우드 컴퓨팅이 화두가 되면서 애매모호한 용어로 인해")에서 단어의 개수를 세는 프로그램을 맵리듀스를 통해서 처리한다고 가정하고 있습니다. 

먼저 맵 함수를 통해 키, 값 쌍으로 결과를 추출합니다. 
그리고 나온 결과들을 섞어서 병합합니다. 

이어서 리듀스 함수를 통해 최종적인 각 단어별 개수를 결과로 제공하게 됩니다. 

이렇게 사용하는 맵 함수나 리듀스 함수는 사용자가 임의로 프로그래밍 할 수 있도록 구성되어 있구요. 
내부적으로 병렬 처리를 통해서 대용량 데이터에 대해 빠르게 결과를 낼 수 있다는 것입니다. 

위에서 보는 것처럼 병렬 처리를 위해서는 전체 입력을 통째로 처리하는 것보다 많은 스플릿을 통하여 분할된 조각으로 처리하는 것이 더 짧은 시간이 걸립니다. 그래서 스플릿 크기가 작을 수록 부하 분산에 더 좋은 효과를 내게 됩니다. 
하지만 항상 그렇듯 분할 크기를 너무 작게 하면, 분할 관리와 맵 태스크 생성을 위한 오버헤드가 전체 잡 실행 시간을 압도하기 때문에 역효과가 날 수도 있게 되지요. 
그래서 하둡(Hadoop)에서는 기본적으로 64MB의 HDFS 블록을 기준으로 스플릿하는 추세라고 합니다. 

그럼 실제로 하둡에서 맵리듀스를 처리하는 그림을 보시죠.. 

실제로는 많은 맵 태스크와 리듀스 태스크를 통해 결과 파일을 만들어 내고 있습니다. 
앞서 본 개념과 동일하게 맵과 리듀스를 통해서 대용량 데이터를 분석하고 처리하는 것을 알 수 있습니다. 

맵리듀스의 개념을 살펴보면 대용량 처리를 위해 기존의 데이터베이스(RDBMS)를 보완하는 것처럼 보입니다. 
특히 맵리듀스는 일괄처리 방식으로 전체 데이터셋을 분석할 필요가 있는 문제에 적합하고 
RDBMS는 대화형으로 처리되는 문제나 업데이트에 보다 적합하다고 할 수 있습니다. 

즉, 맵리듀스는 데이터가 한번 쓰이면 여러번 읽게 되는 응용프로그램에 적합하고, 
RDBMS는 지속적으로 업데이트되는 데이터셋에 적합하다고 할 수 있습니다. 

맵리듀스와 RDBMS의 비교는 다음을 참고하시기 바랍니다. 

	전통적인 RDBMS	맵리듀스
데이터 크기	기가바이트	페타바이트
액세스	대화형과 일괄처리	일괄처리
업데이트	여러 번 읽고 쓰기	한 번 쓰면, 여러 번 읽기
구조	고정 스키마	동적 스키마
무결성	높음	낮음
확장성	비선형	선형

분명히 RDBMS와 맵리듀스 기반의 하둡(Hadoop)에 대한 차이는 존재하는 것 같습니다만, 
현재 클라우드 기반의 대부분 서비스들이 대용량 처리를 위해서 맵리듀스 기반의 하둡(Hadoop)과 같은 형태로 구축하고 있다고 합니다.

이에 따라 기존의 RDMS 진영에서 다음과 같은 주장을 통해서 맵리듀스를 견제하고 있다고 하네요. 

- A giant step backward in the programming paradigm for large-scale data intensive applications
- A sub-optional implementation, is that it uses brute force instead of indexing
- Not novel at all - it represents a specific implementation of well known techniques developed nearly 25 years ago
- Missing most of the features that are routinely included in current DBMS
- Incompatible with all of the tools DBMS users have come to depend on 

이와 관련해서는 맵리듀스 논쟁과 Schema-Free 를 참고하시기 바랍니다. 

새로운 개념들에 당황하실 분들을 위해 앞에 나온 용어들에 대해서 잘 정리된 내용을 옮겨봅니다. 


 

크리에이티브 커먼즈 라이선스

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최근 페이스북이 기업공개를 하면서 다시 주목받는 것 같습니다. 
국내에서도 이제는 꽤 많은 사용자를 보유하고 있는 서비스이기도 하고 상장하면서 수많은 억만장자를 만들어내기도 했는데요. 

사람과 사람을 이어주는 소셜네트워크로 페이스북이 최초는 아니었지만,
현재까지 성장에는 타당한 이유가 있을듯 하여 이 책을 읽어보게 되었습니다.

국내에서도 2000년대 초반의 아이러브스쿨에서부터 최근 싸이월드까지 친구를 기반으로 한 소셜네트워크 서비스가 많이 있었죠.
하지만 서비스가 계속 지속되지 못하고 점차 하락 추세에 있는 것은 분명합니다. 

반면에 페이스북은 현재까지도 지속적으로 성장하고 있는데요.
책에 나온대로라면 창업자인 마크 주커버그의 확신과 끊임없는 자기 혁신이 그 토대가 아닌가 합니다. 

광고 수익보다는 서비스가 우선이고, 사용자를 늘리기보다는 그에 맞는 서버 용량을 갖추어야 한다는 점은
서비스를 기획, 개발, 운영하는 측면에서는 새겨 들어야 할 메시지가 아닌가 합니다.

이들의 발전하는 모습이 대단하게 느껴지기는 했지만, 
스티브 잡스의 책을 읽을 때처럼 감동적이지는 않았습니다.
왠지 처음부터 잘 갖춰진 환경에서 시작했고, 적절한 시점에 적절한 투자들이 뒷받침되었으며
그러면서도 CEO의 경영권을 유지하고, 훌륭한 인재들이 찾아오는 구조는 부럽기만 했네요.

물론 가치를 인정받을 정도로 잘 만든 서비스였기에 가능했겠지만
서비스보다는 회사의 규모를 먼저 보려하고, 인재들은 중소기업은 쳐다보지도 않는
국내 환경에서는 아직도 애플, 구글, 페이스북과 같은 기업들이 나오기 어렵다는 생각에 아쉬움도 들었습니다.  

개인정보 보호를 위해 @havard.edu 계정이 있어야만 가입이 가능했던 초기 모델은
추후 학교를 확대함으로써 사용자의 증가를 서비스가 통제할 수 있었다는 측면에서 매우 효율적이었던 것 같았습니다. 
이로 인해 서버 용량도 예측해서 확장할 수 있었고, 가입할 수 없는 사용자들에 대한 관심 유발도 가능했을 것 같구요.

주커버그는 "변화의 책"이라는 노트에 향후 더하고 싶은 서비스들을 세부적으로 적는 습관이 있다고 합니다. 
페이스북의 발전 모델을 계속해서 적어나가는 것이라고 하는데요.
자신의 노트에 서비스들을 세부적으로 기록하면서 전체적인 큰 그림을 완성하는 노력이야말로 배워야 할 점이 아닌가 하네요. 

또한 이 책에는 페이스북의 과거 뿐만 아니라 진화와 미래에 대한 이야기도 담겨 있습니다.

하나의 서비스를 만들고 발전시키고 유지하기 위해 얼마나 많은 노력과 수고가 있었는지를 알 수 있습니다.
그저 부러워하기 보다는 잘 배워서 우리가 하는 서비스에 반영하고 싶은 생각이 드네요.

세상에서 가장 흔한 것은 아이디어고 그보다 중요한 것은 돈과 마케팅이지만
실제로 성공하는 것은 역시 꾸준한 노력과 연구가 아닐까 합니다.
 

크리에이티브 커먼즈 라이선스

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클라우드 컴퓨팅의 PaaS(Platform as a Service)의 대표인 구글 앱 엔진에 대해 다룬 책으로 관심있게 읽어봤습니다. 
기본적인 GAE(Google App Engine)의 설치나 서버에 적용하는 방법등은 짧지만 이해하기 쉽게 설명되어 있습니다.

그러나 이 책이 매우 맘에 들었던 가장 큰 이유는 
하나의 흐름을 가지고 Google App Engine 뿐만 아니라 해당 엔진을 활용한 웹 프로그래밍에 대해서 전반적으로 잘 설명하고 있다는 점입니다. 

웹프로그래밍 개요, HTML과 CSS, Python, Ajax 등 기본적인 내용이지만
구글 앱 엔진에 적용하기 위해서 반드시 알아야 하는 부분들에 대해 요약해서 잘 설명하고 있는 것 같습니다.

여기에 구글 엡 엔진의 프레임워크, 템플릿, 쿠키와 세션 처리, 그리고 데이터스토어에 대해서도 예제를 통해 살펴볼 수 있도록 구성되어 있습니다.

일단 구글 앱 엔진이 어떤 형태로 구성되어 있는지 이해하게 되었고,
더 나아가 이런 형태로 하나의 예제로 쭉 강의를 한다면 처음 웹 프로그래밍을 접하는 사람들이 이해하는데 도움이 되겠다는 생각도 들었네요. 

최근 구글앱엔진에서 java도 지원하는 것으로 알고 있는데요. 
클라우드 환경으로 이동하면서 Google App Engine이나 MS Azure와 같은 PaaS에도 관심을 가져야 하지 않을까 합니다. 
http://code.google.com/intl/ko-KR/appengine/ 

항상 그렇듯 책으로 배우는 것은 기본적인 개념이라고 봐야 하구요. 
세부적인 사항은 구글 앱 엔진 사이트의 문서들을 참고해서 프로그래밍을 해야겠지요.  

구글 앱 엔진의 최대 장점은 세계 곳곳에 위치한 구글 최고의 데이터센터에서 서비스를 운영할 수 있다는 점입니다.
앱 엔진 애플리케이션을 만들고 배치하고 나면 다음과 같이 말할 수 있다고 하네요.. ^^

My other computer is a data center.
My other computer is somewhere in one or more world-class data centers scattered around the world.

책 내용을 살펴보면 먼저 HTML에 대한 이야기로 시작합니다. 

요즘은 XHTML과 같이 HTML 규약에 적합한 표준 문서를 만드는게 중요하지만, 예전에는 대충 HTML 만들어도 브라우저에서 동작하기는 했었죠.
오히려 이런 점이 초기 HTML 툴이나 개발자들에게는 지금에 와서 표준을 지켜야 한다는 어려움을 주기도 합니다. ㅠㅠ
이처럼 결함이 있거나 불완전한 HTML을 만나면 브라우저는 쿼크 모드 (Quirks Mode)로 들어가 브라우저마다 다른 결과를 보내준다고 합니다. 
그러므로 well-formed HTML 문서를 만드는 것이 웹 프로그래밍에서 첫번째로 가장 중요하겠죠.. 

CSS에 대해서도 제법 상세하게 이야기 합니다.
CSS의 유효성을 검사할 수 있는 CSS Validation Service(http://jigsaw.w3.org/css-validator/)에 대한 소개와 더불어 
책의 메인 예제로 사용되는 HTML에 대한 기본적인 CSS를 통해 각 항목을 상세히 설명하고 있습니다. 

저도 일부분을 참고해서 정리를 하나 하기는 했네요.. ^^
2012/01/20 - [프로그래밍/Web] - CSS의 Margin, Padding, Border 개념을 명확하게 하자

구글 앱 엔진은 파이썬 2.5 이상에서 동작하는데요. 
기존의 다른 언어를 해 보신 분들이라면 파이썬의 기본 구문만 이해하면 쉽게 할 수 있을 것이라 생각합니다.
특히 파이썬은 들여쓰기를 사용해서 블록을 구분하는 독특한 문법을 사용하고 있으므로 코드 작성 스타일을 반드시 지켜야 한다고 하네요

웹 프로그래밍에서 MVC 모델이 보편화되면서 유지보수 등을 위해 대부분 템플릿이라는 것을 활용하게 됩니다. 
구글 앱 엔진에서 기본적으로 사용하는 템플릿 문법은 Django 프로젝트(http://www.djangoproject.com/)에서 차용했다고 합니다. 

책의 예제에 기반해서 계속적으로 새로운 기능을 추가하려면 다음과 같은 과정을 이야기 하고 있습니다. 

• 새로운 기능을 위한 URL을 결정하자.
• 새로운 핸들러를 만든다. 먼저 GET 방식의 요청을 받아 새로운 템플릿을 적용하는 간단한 작업부터 시작한다. 
• URL을 새로운 핸들러로 처리하기 위해 main()에 새로운 라우팅 항목을 만든다.
• 필요한 템플릿들을 추가한다. 
• 새로운 네비게이션 메뉴가 필요하면 _base.html에서 수정한다. 
• 핸들러의 나머지 부분을 만들고 새 기능을 테스트한다. 

그리고 쿠키와 세션을 사용하는 방법에 대해서도 이야기 하고 있는데요. 
구글 앱 엔진에서는 세션 기능을 제공하지 않기 때문에 세션 유틸리티를 다운로드 해서 추가해 줘야 한다고 합니다. 

데이터 저장소를 위해서는 NoSQL을 지원하는 구글의 빅테이블(Bigtable) 기술을 기반으로 한 구글 데이터스토어를 활용해야 합니다. 
Development Console의 Datastore Viewer를 통해 데이터를 직접 관리할 수도 있구요. 
책의 예제에 데이터스토어에 저장, 쿼리, 데이터 추출 등에 대해 설명되어 있고  특히 RDB의 foreign key와 같은 참조 처리(ReferenceProperty)에 대해서도 설명되어 있으니  참고해 보시기 바랍니다. 
구글의 빅테이블을 조금이라도 맛볼 수 있는 부분이 아닌가 생각됩니다. 

그밖에도 구글의 사용자 API(User API)를 활용하여 구글 계정을 통해 인증할 수 있는 방법, 메모리 캐시에 대해서도 간략하게 설명만 되어 있네요. 
구글 앱 엔진의 개발자 가이드의 API를 보면 이러한 것들이 잘 포함되어 있으니 참고하시기 바랍니다. 

개발자 가이드

Google 애플리케이션 엔진에 오신 것을 환영합니다. 이 개발자 가이드에는 Google 기술을 사용하여 확장 가능한 웹 응용프로그램을 작성하기 위해 필요한 모든 내용이 들어 있습니다.

이 가이드는 다음과 같은 내용으로 구성되어 있습니다.

• 소개
  • Google 애플리케이션 엔진이란 무엇입니까? - 애플리케이션 엔진의 기능 및 서비스 소개
  • 시작하기 - 애플리케이션 엔진 API를 실제 작동하는 코드 예와 함께 소개하는 빠른 자습서. 애플리케이션 엔진을 처음 사용하는 경우 여기에서 시작하세요.
• API
  • Python 런타임 - 응용프로그램이 실행되는 Python 환경 정보(CGI, 샌드박스 기능, 응용프로그램 캐싱, 로깅)
  • 데이터저장소 API - 확장 가능한 데이터저장소 및 이를 효율적으로 사용하는 방법에 대한 정보
  • 이미지 API - 이미지 데이터 조작 서비스
  • 메일 API - 응용프로그램에서 이메일 전송
  • Memcache API - 분산 메모리 캐시
  • URL 가져오기 API - 응용프로그램에서 다른 인터넷 호스트에 액세스
  • 사용자 API - 사용자 응용프로그램을 Google 계정과 통합
• 도구 및 구성
  • 웹 응용프로그램 프레임워크 - 웹 응용프로그램을 위한 간단한 기초
  • 응용프로그램 구성 - app.yaml에 대한 모든 정보
  • 색인 구성 - index.yaml에 대한 모든 정보
  • Dev 웹 서버 - 사용자 컴퓨터에서 dev_appserver.py를 사용하여 애플리케이션 엔진 시뮬레이션
  • 응용프로그램 업로드 - appcfg.py를 사용하여 응용프로그램의 공개 버전 업데이트
  • 관리 콘솔 - 응용프로그램의 트래픽과 로그 관리 및 모니터링, 주요 버전 간 전환

 

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클라우드 관련 서적을 읽다보면 구글의 컨테이너형 데이터센터에 대한 이야기가 나옵니다. 

컨테이너 타입의 데이터 센터는 기존의 데이터 센터에 비해 관리 비용이 절감된다고 합니다.
특정 서버가 고장이 나도 모듈 형태로 교체하면 되고
심지어 고장난 대로 내버려 두다가 컨테이너 자체를 교체해 버리면 그만이니까요. 
또한 구글의 경우 한 지역의 컨테이너가 문제가 있을 경우, 전 세계의 다른 지역을 통해 서비스를 하므로 사용자는 IDC에서 오류가 발생했었다는 사실 자체도 모른다고 하더군요. 

이런 기술적 배경이 되는 것이 바로 모듈형 데이터 센터라는 것입니다.
모듈형 데이터 센터(Modular Data Center)에 대해서 한번 정리해 보도록 하겠습니다. 

위키피디어(http://en.wikipedia.org/wiki/Modular_data_center)를 살펴보면 
모듈형 데이터 센터는 데이터 센터의 용량을 구축하는 데 있어 확장 가능한 것이라고 정의되어 있습니다.

두 가지 형태가 존재하는데요.
첫번째는 컨테이너 타입의 데이터 센터로서 Cisco의 사례를 이야기 하고 있습니다.
두번째는 조립식의 형태로 구성하는 데이터 센터로서 HP의 Performance Optimized Datacenter(POD)를 이야기 하고 있네요.

주로 모듈형 데이터 센터라고 하면 컨테이너 타입을 이야기 하는 것 같습니다. (구글, IBM 등이 이런 형태를 활용하고 있는 것 같습니다.)

IT 장비가 증가함에 따라 데이터 센터의 신속한 확장 및 이전 요구도 증가하게 됩니다.
이에 따라 공간, 전원, 랙, 냉각용량도 따라서 증가하게 됩니다. 이에 따라 공간의 제약이나 확장성이 요구되는 부분이 있습니다. 

또한, UPS, 항온항습기, 감시/관리 시스템, 랙 등의 확장이나 이전시 과대한 비용이 들어가게 됩니다. 

이러한 이슈들로 예측 가능하고, 집약적이고 효율적인 데이터센터의 필요성이 증가하였고
통합화, 표준화, 모듈화 및 사전 테스트된 데이터 센터 솔루션에 의한 해결책이 필요하게 된 것 같습니다. 

이런 모듈형 데이터 센터를 표준화한다면 다음과 같은 장점을 얻을 수 있습니다. 

- 모듈화 (UPS, 냉각장치)
- 초기 Pre-Test 가능
- 주요 부품의 온라인 교체 
- 실시간 모니터링 및 예방 관리 

즉, 레고 블록 형태의 편리한 현장 조립으로 시간을 단축할 수 있게 되는 것입니다. 

기대효과는 다음과 같다고 합니다. 

1. 가용성, 신속성, TCO 측면

- 표준화된 모듈형으로 확장 및 이전이 용이
- 고객의 요구증대에 따라 구축이 가능함으로 초기 투자 비용을 절감
- 고효율시스템 채택으로 구축 후 에너지 비용을 절감

2. 고밀도 지역의 효율적인 냉각

- 기존 쿨링 장비와 함께 모듈형 보조 냉각 장치를 통한 효과적인 냉각이 가능

3. 통합모니터링 및 데이터센터 전문 서비스

- 표준화된 모니터링 및 관리 서비스를 통한 Risk를 최소화
- 고객의 데이터 센터 구축 편리성을 증대 




 

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항상 새로운 기획이나 사업계획을 할 때 통계 자료를 찾아 헤매던 기억이 있네요. 

트위터를 보다가 이런 자료들을 올려 놓은 분들이 계셔서 나중에 활용할 수 있을까 해서 올려봅니다.

1.  2011년 디지털미디어 트랜드 보고서
http://www.dmcmedia.co.kr/marketinginsight/2012/01/2011_digitalmedia_trendreport.pdf 

광고 플랫폼과 관련된 업무를 하시는 분들에게는 도움이 될 것 같습니다.
광고나 트래픽 관련 각종 통계자료가 잘 나와 있구요
디지털 미디어의 이슈에 대해서도 모바일이나 SNS, 스마트 TV까지 정리되어 있습니다.

특히 요즘 Hot Issue인 모바일 광고에 대해서도 플랫폼이나 광고 업체별로 정리되어 있네요. 
가장 도움이 되는 자료인 것 같습니다. ^^

2. 2012년 유통업 전망
http://mepay.co.kr/889

국내외 경제전망을 서두에 이야기 하고 있구요.
유통 소매업에 대한 각종 전망과 통계들을 다루고 있습니다.
백화점, 대형마트, 슈퍼마켓, 편의점, 무점포판매로 나누어서 잘 정리되어 있는 것 같네요. 

이외에도 여러가지 자료들이 위 블로그에 포함되어 있습니다. 
꼭 한번씩 살펴보시기 바랍니다.

이런 통계 자료들은 나중에 필요할 때 찾으면 꼭 없더라구요.. ^^


 

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