모바일 앱 성능 분석 방법에 대해서 설명을 드립니다
- 기존 서버 APM과 모바일에서의 성능 기준의 차이
- 모바일 제약사항및 아키텍처
- 안드로이드는 어떻게 발전해 왔나
- Vectorization
- Loop
- Redex / Optimized Layout
- Garbage Collector
- 제조사가 보장해야 되는 성능
- 개발사가 고민해야 되는 영역
- 실사례 설명
- 갤럭시노트 2의 점유율
- Xiaomi 폰의 국내 4위 시장 점유율
- 여러가지 모바일 성능 리포트
[NDC18] 야생의 땅 듀랑고의 데이터 엔지니어링 이야기: 로그 시스템 구축 경험 공유Hyojun Jeon
NDC18에서 발표하였습니다. 현재 보고 계신 슬라이드는 1부 입니다.(총 2부)
- 1부 링크: https://goo.gl/3v4DAa
- 2부 링크: https://goo.gl/wpoZpY
(SlideShare에 슬라이드 300장 제한으로 2부로 나누어 올렸습니다. 불편하시더라도 양해 부탁드립니다.)
[NDC18] 야생의 땅 듀랑고의 데이터 엔지니어링 이야기: 로그 시스템 구축 경험 공유 (2부)Hyojun Jeon
NDC18에서 발표하였습니다. 현재 보고 계신 슬라이드는 2부 입니다.(총 2부)
- 1부 링크: https://goo.gl/3v4DAa
- 2부 링크: https://goo.gl/wpoZpY
(SlideShare에 슬라이드 300장 제한으로 2부로 나누어 올렸습니다. 불편하시더라도 양해 부탁드립니다.)
[NDC18] 야생의 땅 듀랑고의 데이터 엔지니어링 이야기: 로그 시스템 구축 경험 공유Hyojun Jeon
NDC18에서 발표하였습니다. 현재 보고 계신 슬라이드는 1부 입니다.(총 2부)
- 1부 링크: https://goo.gl/3v4DAa
- 2부 링크: https://goo.gl/wpoZpY
(SlideShare에 슬라이드 300장 제한으로 2부로 나누어 올렸습니다. 불편하시더라도 양해 부탁드립니다.)
[NDC18] 야생의 땅 듀랑고의 데이터 엔지니어링 이야기: 로그 시스템 구축 경험 공유 (2부)Hyojun Jeon
NDC18에서 발표하였습니다. 현재 보고 계신 슬라이드는 2부 입니다.(총 2부)
- 1부 링크: https://goo.gl/3v4DAa
- 2부 링크: https://goo.gl/wpoZpY
(SlideShare에 슬라이드 300장 제한으로 2부로 나누어 올렸습니다. 불편하시더라도 양해 부탁드립니다.)
Apache kafka performance(latency)_benchmark_v0.3SANG WON PARK
Apache Kafka를 이용하여 이미지 데이터를 얼마나 빠르게(with low latency) 전달 가능한지 성능 테스트.
최종 목적은 AI(ML/DL) 모델의 입력으로 대량의 실시간 영상/이미지 데이터를 전달하는 메세지 큐로 사용하기 위하여, Drone/제조공정 등의 장비에서 전송된 이미지를 얼마나 빨리 AI Model로 전달 할 수 있는지 확인하기 위함.
그래서 Kafka에서 이미지를 전송하는 간단한 테스트를 진행하였고,
이 과정에서 latency를 얼마나 줄여주는지를 확인해 보았다.(HTTP 프로토콜/Socket과 비교하여)
[현재 까지 결론]
- Apache Kafka는 대량의 요청 처리를 위한 throughtput에 최적화 된 솔루션임.
- 현재는 producer의 몇가지 옵션만 조정하여 테스트한 결과이므로,
- 잠정적인 결과이지만, kafka의 latency를 향상을 위해서는 많은 시도가 필요할 것 같음.
- 즉, 단일 요청의 latency는 확실히 느리지만,
- 대량의 처리를 기준으로 평균 latency를 비교하면 평균적인 latency는 많이 낮아짐.
Test Code : https://github.com/freepsw/kafka-latency-test
앱서비스에서 결제를 하고 싶어하는 팀을 위한 안내서.
개념 잡기용이며 상세한 것은 링크를 참조하셔서 공부하세요.
- 독자 : 결제, 정산을 구현하고 싶은 개발자 (입문자 이상)
- 내용 : 결제를 개발할 때 내 서버에 구현해야 할 것들
- 특이사항 : 요즘은 '아임포트' 같은 걸 이용해서 쉽게 연동이 가능합니다만...
카카오 광고 플랫폼 MSA 적용 사례 및 API Gateway와 인증 구현에 대한 소개if kakao
황민호(robin.hwang) / kakao corp. DSP개발파트
---
최근 Spring Cloud와 Netflix OSS로 MSA를 구성하는 시스템 기반의 서비스들이 많아지는 추세입니다.
카카오에서도 작년에 오픈한 광고 플랫폼 모먼트에 Spring Cloud 기반의 MSA환경을 구성하여, API Gateway도 적용하였는데 1년 반 정도 운영한 경험을 공유할 예정입니다. 더불어 MSA 환경에서는 API Gateway를 통해 인증을 어떻게 처리하는지 알아보고 OAuth2 기반의 JWT Token을 이용한 인증에 대한 이야기도 함께 나눌 예정입니다.
어느 해커쏜에 참여한 백엔드 개발자들을 위한 교육자료
쉽게 만든다고 했는데도, 많이 어려웠나봅니다.
제 욕심이 과했던 것 같아요. 담번엔 좀 더 쉽게 !
- 독자 : 백엔드 개발자를 희망하는 사람 (취준생, 이직 희망자), 5년차 이하
- 주요 내용 : 백엔드 개발을 할 때 일어나는 일들(개발팀의 일)
- 비상업적 목적으로 인용은 가능합니다. (출처 명기 필수)
Apache kafka 모니터링을 위한 Metrics 이해 및 최적화 방안SANG WON PARK
Apache Kafak의 빅데이터 아키텍처에서 역할이 점차 커지고, 중요한 비중을 차지하게 되면서, 성능에 대한 고민도 늘어나고 있다.
다양한 프로젝트를 진행하면서 Apache Kafka를 모니터링 하기 위해 필요한 Metrics들을 이해하고, 이를 최적화 하기 위한 Configruation 설정을 정리해 보았다.
[Apache kafka 모니터링을 위한 Metrics 이해 및 최적화 방안]
Apache Kafka 성능 모니터링에 필요한 metrics에 대해 이해하고, 4가지 관점(처리량, 지연, Durability, 가용성)에서 성능을 최적화 하는 방안을 정리함. Kafka를 구성하는 3개 모듈(Producer, Broker, Consumer)별로 성능 최적화를 위한 …
[Apache Kafka 모니터링을 위한 Metrics 이해]
Apache Kafka의 상태를 모니터링 하기 위해서는 4개(System(OS), Producer, Broker, Consumer)에서 발생하는 metrics들을 살펴봐야 한다.
이번 글에서는 JVM에서 제공하는 JMX metrics를 중심으로 producer/broker/consumer의 지표를 정리하였다.
모든 지표를 정리하진 않았고, 내 관점에서 유의미한 지표들을 중심으로 이해한 내용임
[Apache Kafka 성능 Configuration 최적화]
성능목표를 4개로 구분(Throughtput, Latency, Durability, Avalibility)하고, 각 목표에 따라 어떤 Kafka configuration의 조정을 어떻게 해야하는지 정리하였다.
튜닝한 파라미터를 적용한 후, 성능테스트를 수행하면서 추출된 Metrics를 모니터링하여 현재 업무에 최적화 되도록 최적화를 수행하는 것이 필요하다.
[우리가 데이터를 쓰는 법] 모바일 게임 로그 데이터 분석 이야기 - 엔터메이트 공신배 팀장Dylan Ko
Gonnector(고넥터) 고영혁 대표가 주최한 스타트업 데이터 활용 세미나 '우리가 데이터를 쓰는 법' 의 세 번째 발표 자료
세미나 : 우리가 데이터를 쓰는 법 (How We Use Data)
일시 : 2016년 4월 12일 화요일 10:00 ~ 18:00
장소 : 마루180 (Maru180) B1 Think 홀
제목 : 모바일 게임 로그 데이터 분석 이야기
연사 : 엔터메이트 공신배 팀장
Apache kafka performance(latency)_benchmark_v0.3SANG WON PARK
Apache Kafka를 이용하여 이미지 데이터를 얼마나 빠르게(with low latency) 전달 가능한지 성능 테스트.
최종 목적은 AI(ML/DL) 모델의 입력으로 대량의 실시간 영상/이미지 데이터를 전달하는 메세지 큐로 사용하기 위하여, Drone/제조공정 등의 장비에서 전송된 이미지를 얼마나 빨리 AI Model로 전달 할 수 있는지 확인하기 위함.
그래서 Kafka에서 이미지를 전송하는 간단한 테스트를 진행하였고,
이 과정에서 latency를 얼마나 줄여주는지를 확인해 보았다.(HTTP 프로토콜/Socket과 비교하여)
[현재 까지 결론]
- Apache Kafka는 대량의 요청 처리를 위한 throughtput에 최적화 된 솔루션임.
- 현재는 producer의 몇가지 옵션만 조정하여 테스트한 결과이므로,
- 잠정적인 결과이지만, kafka의 latency를 향상을 위해서는 많은 시도가 필요할 것 같음.
- 즉, 단일 요청의 latency는 확실히 느리지만,
- 대량의 처리를 기준으로 평균 latency를 비교하면 평균적인 latency는 많이 낮아짐.
Test Code : https://github.com/freepsw/kafka-latency-test
앱서비스에서 결제를 하고 싶어하는 팀을 위한 안내서.
개념 잡기용이며 상세한 것은 링크를 참조하셔서 공부하세요.
- 독자 : 결제, 정산을 구현하고 싶은 개발자 (입문자 이상)
- 내용 : 결제를 개발할 때 내 서버에 구현해야 할 것들
- 특이사항 : 요즘은 '아임포트' 같은 걸 이용해서 쉽게 연동이 가능합니다만...
카카오 광고 플랫폼 MSA 적용 사례 및 API Gateway와 인증 구현에 대한 소개if kakao
황민호(robin.hwang) / kakao corp. DSP개발파트
---
최근 Spring Cloud와 Netflix OSS로 MSA를 구성하는 시스템 기반의 서비스들이 많아지는 추세입니다.
카카오에서도 작년에 오픈한 광고 플랫폼 모먼트에 Spring Cloud 기반의 MSA환경을 구성하여, API Gateway도 적용하였는데 1년 반 정도 운영한 경험을 공유할 예정입니다. 더불어 MSA 환경에서는 API Gateway를 통해 인증을 어떻게 처리하는지 알아보고 OAuth2 기반의 JWT Token을 이용한 인증에 대한 이야기도 함께 나눌 예정입니다.
어느 해커쏜에 참여한 백엔드 개발자들을 위한 교육자료
쉽게 만든다고 했는데도, 많이 어려웠나봅니다.
제 욕심이 과했던 것 같아요. 담번엔 좀 더 쉽게 !
- 독자 : 백엔드 개발자를 희망하는 사람 (취준생, 이직 희망자), 5년차 이하
- 주요 내용 : 백엔드 개발을 할 때 일어나는 일들(개발팀의 일)
- 비상업적 목적으로 인용은 가능합니다. (출처 명기 필수)
Apache kafka 모니터링을 위한 Metrics 이해 및 최적화 방안SANG WON PARK
Apache Kafak의 빅데이터 아키텍처에서 역할이 점차 커지고, 중요한 비중을 차지하게 되면서, 성능에 대한 고민도 늘어나고 있다.
다양한 프로젝트를 진행하면서 Apache Kafka를 모니터링 하기 위해 필요한 Metrics들을 이해하고, 이를 최적화 하기 위한 Configruation 설정을 정리해 보았다.
[Apache kafka 모니터링을 위한 Metrics 이해 및 최적화 방안]
Apache Kafka 성능 모니터링에 필요한 metrics에 대해 이해하고, 4가지 관점(처리량, 지연, Durability, 가용성)에서 성능을 최적화 하는 방안을 정리함. Kafka를 구성하는 3개 모듈(Producer, Broker, Consumer)별로 성능 최적화를 위한 …
[Apache Kafka 모니터링을 위한 Metrics 이해]
Apache Kafka의 상태를 모니터링 하기 위해서는 4개(System(OS), Producer, Broker, Consumer)에서 발생하는 metrics들을 살펴봐야 한다.
이번 글에서는 JVM에서 제공하는 JMX metrics를 중심으로 producer/broker/consumer의 지표를 정리하였다.
모든 지표를 정리하진 않았고, 내 관점에서 유의미한 지표들을 중심으로 이해한 내용임
[Apache Kafka 성능 Configuration 최적화]
성능목표를 4개로 구분(Throughtput, Latency, Durability, Avalibility)하고, 각 목표에 따라 어떤 Kafka configuration의 조정을 어떻게 해야하는지 정리하였다.
튜닝한 파라미터를 적용한 후, 성능테스트를 수행하면서 추출된 Metrics를 모니터링하여 현재 업무에 최적화 되도록 최적화를 수행하는 것이 필요하다.
[우리가 데이터를 쓰는 법] 모바일 게임 로그 데이터 분석 이야기 - 엔터메이트 공신배 팀장Dylan Ko
Gonnector(고넥터) 고영혁 대표가 주최한 스타트업 데이터 활용 세미나 '우리가 데이터를 쓰는 법' 의 세 번째 발표 자료
세미나 : 우리가 데이터를 쓰는 법 (How We Use Data)
일시 : 2016년 4월 12일 화요일 10:00 ~ 18:00
장소 : 마루180 (Maru180) B1 Think 홀
제목 : 모바일 게임 로그 데이터 분석 이야기
연사 : 엔터메이트 공신배 팀장
2022년 11월 18일 코엑스에서 개최한 공공솔루션마켓에서 발표한 강연 자료입니다.
디지털 전환이 가속화됨에 따라 더욱 중요해진 디지털 경험 모니터링과 장애 및 병목 등 성능을 개선한 실 사례를 공유드립니다.
생생한 강연 영상으로 확인해 보세요!
https://youtu.be/_Cdms2TxO3M
TestExplorer 소개 - Android application GUI testing toolhyunae lee
TestExplorer is 100% automated testing solution for Android application based on GUI which is available in entire development process from development and verification.
- A dynamic GUI testing tool for detecting the abnormality of the application by running the event (Touch, Click, Swipe, Back Space, Rotate, etc.)
- 100% automated GUI testing tool in entire development process (App building with source, Installing App, Running App on target device, GUI Exploring, Generating GUI tree, Generating test script, Running test script and Reporting)
TestExplorer 소개 - Android application GUI testing toolhyunae lee
TestExplorer is 100% automated testing solution for Android application based on GUI which is available in entire development process from development and verification.
- A dynamic GUI testing tool for detecting the abnormality of the application by running the event (Touch, Click, Swipe, Back Space, Rotate, etc.)
- 100% automated GUI testing tool in entire development process (App building with source, Installing App, Running App on target device, GUI Exploring, Generating GUI tree, Generating test script, Running test script and Reporting)
[NEXT] 화면 재갱신이 되는 안드로이드 앱 만들기 - 네트워크에 독립하는 구조로 변경YoungSu Son
항상 네트워크에 연결되어있지 않다는 가정으로, 앱의 아키텍처를 변경합니다.
앱을 실행시 로컬 DB의 데이터를 읽으며, 백그라운드 서비스에서 주기적으로 데이터를 긁어옵니다. (추후 gcm push로 변경합니다.)
데이터 삽입시 화면을 자동 갱신할려면? 어떠한 구조를 가져야 할까요?
그리고 view holder 패턴도 다룹니다.
8. () ()# 0 1 .
기본 제약들 서버 모바일
상시 전원 공급 ● X
CPU / GPU 쿨러 (발열 방지) ● X
앱이 돌아가는 환경 단일 OS/ 디바이스 파편화
OS 버전 업데이트 (주체) 개발/운영사가 제어 플랫폼 회사 / 소비자 제어
배포 주도권 / 반영 시간 개발 ,운영사 / 즉시 소비자 / 2~7일 (안할수도 있음)
12. ) ) (
(
Governor (거버너) 상세 설명
) /
q f U t
D v cU m
) / sn ) /mX ( ) d wOf a m i F
C ) / r f Ip
( . ) / P f f v cU e
. U v c t F
U r v c t F .
. d U F U o t v c Ip
출처: http://dreamlog.tistory.com/4 [꿈꾸는 사람.]
13. n
./ -./ -: : o a et
./ Cbp U
G ct g d rrv
i hja s e ua
2 5 5: : o iP
>> * 085 >0 5 > 1 : 0 : ./ 0 -./ 5: :
30. 어디까지 클라우드 도움없이
모바일에서 AI 연산을 할 수 있을까?
샤오미가 적용한 시나리오
AI Camera
Single Lens Bokeh
Image
Super Resolution
Scene Recognition
Voice
Image
Style Transfer
Translation
32. 화면 인식
Environment Landscape Plants Human/Objects
25 labels, recognition of
up to 206 scenes
sunny overcast cloudy
night snow candlelight
grass tree succulent
flower autumn
scene
maple
leaf
sunrise/sunset waterside
city building
cardog foodcat
portrait/ backlight/ silhouettePPTfile
69. C L G R
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C L G R .<; - ; M
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70. C ea ( k f R
C C = C C 1; C C
1C< =3 C ; C, ; C)
; C G =3 C ; C, > ; C )
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3 C 2 Q l PM
G mQ h i 2 fQ lW i nR
71. R e b hM
, 2 2 2 2
. S G 2 2 2 2 2 2m O S M
, 2 2 2 2 a Q r c d u m WM
j P a Q c , u C n , u C hM
2. 2 2 2 2
2 2 2 2 2 2m O M
2. 2 2 2 2 , 2 2 2 2b R k o G M
a t d u g . 21 2 S fWM
, ,
2.
.
.
2 2 2 2 2 2
77. 변경한 이유.. (Google Map 사
례)
Object Life Time (1세대에서 대부분 걸러짐)
살아남는 %
GC 실행횟수
78. 추가적인 기교들을 더함.
• ( k , yc s
• -. c w T R c u
• CP i R yc vm
• tD vA ri e s Avm
• py ) T M k e l Gi aw ) .
O c M m
79. Android L부터 GC 전략 추가
• CMS (기본전략)
• Mark-Sweep 전략을 유지하되 성능을 향상 시키는 방법
• Mark-Sweep 의 느린 속도를 해결하기 위해 병렬, 부분, 이전 세대에만 생성된 것을 제
거하는 방식 등이 종합적으로 적용함.
• SS : Semi Space (aka From Space To Space)
• 빠른 GC 방법 / 단 메모리는 많이 사용하는 방법 -> 단 첫 GC의 정확도는 Mark-Sweep
보다 낮은 문제가 있음.
• 2개의 Semi Space 를 만들어서 정리하는 방법
• GSS : Generation Semi Space
• Semi Space를 세대별로 하는 방법.
89. Background gctype 은 언제든지 변경
(기본 gc 설정은 제조사 마음)
• To disable background compaction do:
• adb shell setprop dalvik.vm.backgroundgctype CMS
• To enable:
• adb shell setprop dalvik.vm.backgroundgctype SS
90. MemFree vs MemoryAvailable.
cat /proc/meminfoOS 메모리 정보는
MemFree보다
MemAvailable을 이용하세요.
MemFree:
The amount of physical RAM, in kilobytes,
left unused by the system.
MemAvailable:
An estimate of how much memory is available
for starting new application
95. 30 I
. . + 03 C
+ + . + . A H
https://developer.android.com/guide/topics/graphics/hardware-accel.html
http://blog.danlew.net/2015/10/20/using-hardware-layers-to-improve-animation-performance/
112. 설명 – 화면이 뜨고 나서 시간 순서대로 스택정보 나열
14ms : 화면이 뜰때 초기하는 작업들이 너무 많음
236ms : 현 순간에도 화면 레이아웃을 구성하고 있는 중
1397ms : 화면의 프레임이 다 그려지지 않아 UI Thread에서 대기 하는 상황
113. 문제 상황
A사 SDK HealthData에서 데이터를 받아오느라 화면 전체(UI Thread) 가 멈추는 상황이 발생함.
항상 로컬에 이전 데이터를 저장해서 먼저 보여주고, 사용자가 클릭시 정보를 가져오는 것으로 하는 것이 좋음
즉 인터넷이 연결되지 않아도 이전 데이터를 볼수 있도록 먼저 가이드라인을 잡기를 권고함.
114. 고려 상황
화면 점유시간 3초 이상
화면을 다시 그리는 (Resume) 하는 상황에서, 화면 단에서 FileIO가 발생함
리소스 폰트를 가져오는 상황에서 지연이 발생되는 것으로 판단됨.