아마존 AWS 클라우드에서 PrestaShop을 설치하는 방법을 단계별로 설명한 매뉴얼입니다.
PrestaShop은 온라인 쇼핑몰 구축을 위한 오픈소스입니다. 특히 엠브릿지가 제공하는 PrestaShop 패키지에는 국내결제를 위한 모듈이 적용되어 있습니다. http://prestashop.mbridge.net 을 방문하시면 PrestaShop 데모를 보실 수 있습니다.
1. AWS account 생성
2. AWS marketplace에서 PrestaShop 선택
3. 클라우드 instance 생성
4. PrestaShop 설정 등에 대한 내용을 포함하고 있습니다.
아마존 AWS 클라우드에서 Sensu 설치 매뉴얼Hyuk Kwon
Sensu는 클라우드 환경에 적합한 모니터링 프레임워크 오픈소스 프로그램입니다. 엠브릿지는 Sensu에 Graphite라는 visualization 도구를 추가하여 모니터링 GUI를 개선하였습니다.
본 문서는 아마존 AWS 클라우드에서 Sensu를 설치하는 방법을 단계별로 설명한 매뉴얼입니다.
1. AWS account 생성
2. AWS marketplace에서 Sensu 선택
3. 클라우드 instance 생성
4. Sensu 설정 등에 대한 내용을 포함하고 있습니다.
XE(XpressEngine, 구. 제로보드)는 네이버가 진행하는 오픈소스 프로젝트로서 회원관리 및 커뮤니티 기능이 강점인 국내형 CMS (Content Management System) 입니다.
본 문서는 아마존 AWS 클라우드에서 XE을 설치하는 방법을 단계별로 설명한 매뉴얼입니다.
1. AWS account 생성
2. AWS marketplace에서 XE 선택
3. 클라우드 instance 생성
4. XE 설정 등에 대한 내용을 포함하고 있습니다.
아마존 AWS 클라우드에서 PrestaShop을 설치하는 방법을 단계별로 설명한 매뉴얼입니다.
PrestaShop은 온라인 쇼핑몰 구축을 위한 오픈소스입니다. 특히 엠브릿지가 제공하는 PrestaShop 패키지에는 국내결제를 위한 모듈이 적용되어 있습니다. http://prestashop.mbridge.net 을 방문하시면 PrestaShop 데모를 보실 수 있습니다.
1. AWS account 생성
2. AWS marketplace에서 PrestaShop 선택
3. 클라우드 instance 생성
4. PrestaShop 설정 등에 대한 내용을 포함하고 있습니다.
아마존 AWS 클라우드에서 Sensu 설치 매뉴얼Hyuk Kwon
Sensu는 클라우드 환경에 적합한 모니터링 프레임워크 오픈소스 프로그램입니다. 엠브릿지는 Sensu에 Graphite라는 visualization 도구를 추가하여 모니터링 GUI를 개선하였습니다.
본 문서는 아마존 AWS 클라우드에서 Sensu를 설치하는 방법을 단계별로 설명한 매뉴얼입니다.
1. AWS account 생성
2. AWS marketplace에서 Sensu 선택
3. 클라우드 instance 생성
4. Sensu 설정 등에 대한 내용을 포함하고 있습니다.
XE(XpressEngine, 구. 제로보드)는 네이버가 진행하는 오픈소스 프로젝트로서 회원관리 및 커뮤니티 기능이 강점인 국내형 CMS (Content Management System) 입니다.
본 문서는 아마존 AWS 클라우드에서 XE을 설치하는 방법을 단계별로 설명한 매뉴얼입니다.
1. AWS account 생성
2. AWS marketplace에서 XE 선택
3. 클라우드 instance 생성
4. XE 설정 등에 대한 내용을 포함하고 있습니다.
CloudBread는 클라우드 기반 무료 오픈소스 프로젝트로, 모바일 게임과 모바일 앱에 최적화된 게임 서버 엔진입니다. 이번 CloudBread 캠프는 Unity 개발자를 위한 CloudBread 캠프로 현장에서 제공되는 Unity 예제 게임을 이용해 실제 게임서버와 연동하는 과정을 직접 코딩하는 과정으로 진행됩니다. Unity와 클라우드 기반 게임서버를 연동하는 가장 손쉬운 방법을 CloudBread 캠프에서 확인하세요.
게임 데이터 분석을 위한 Data Lake 구축과 Machine Learning 을 활용한 분석 Hands on Lab (안효빈 솔루션즈 ...Amazon Web Services Korea
게임 데이터 분석을 위한 Data Lake 구축과 Machine Learning 을 활용한 분석
이 세션에서는 AWS 상에서 게임 데이터를 분석해봅니다. Amazon DynamoDB, 로그 서버 등에서 발생한 데이터를 Amazon S3 에 저장하여 Data Lake 를 구축하고, 저장된 데이터의 스키마는 AWS Glue 를 통해 관리합니다. 이 후에 Amazon Athena 를 통해 쿼리해보고, Amazon SageMaker 를 이용해 빠르게 머신 러닝 모델을 만들어 학습시키고 배포해봅니다. 이를 통해 AWS 상에서 데이터를 수집하고, 분석을 위한 Data Lake 를 구축한 뒤 실제 머신 러닝을 통해 이상 유저를 판독하는 실습을 진행하게 됩니다.
모바일 게임과 앱을 위한 오픈소스 게임서버 엔진 프로젝트 CloudBread 프로젝트Dae Kim
CloudBread
클라우드 기반 무료 오픈소스 프로젝트로, 모바일 게임과 모바일 앱에 최적화된 게임 서버 엔진입니다. 모든 서비스는 마이크로소프트의 클라우드 서비스인 Azure에 최적화되어 동작하며, 안정성과 확장성을 목표로 개발 중입니다.
기능
•PaaS / DaaS 서버 엔진•PaaS, DaaS 로 손쉬운 개발 및 서비스 즉시 배포
•Real Auto Scale - PaaS
•개발/테스트/배포 = 통합 환경
•서비스 규모에 따른 앱 변경 없음
글로벌 론칭 아키텍처
•글로벌 론칭+데이터 동기화
•설계 부터 클라우드에 최적화된 아키텍처 및 프레임워크로 개발
•오픈소스 프레임워크 활용 개발
보안, 관리, 기술교육
•저장/통신에 표준 암호화 기술 적용
•기본 관리자 서비스 및 커스터마이징
•분석/관리 배치 작업 추가 제작 가능
개발자 그룹
•페이스북 사용자 그룹 : https://www.facebook.com/groups/cloudBreadProject/
지원되는 모바일 & 클라이언트환경
•iOS, Android, Windows Phone, Windows 스토어앱, Xamarin, PhoneGap, Sencha 등
•Microsoft Azure Mobile Service가 지원하는 모바일 및 다양한 클라이언트 플랫폼 지원 : http://azure.microsoft.com/ko-kr/documentation/services/mobile-services/
설치
•Wiki의 튜토리얼 설치 참조
프로젝트 설명
•모바일게임과 모바일 앱에서 사용되는 사용자의 패턴과 액션을 기록해 기능들을 제공
•클라이언트 모바일 디바이스는 게임서버로 JSON 방식의 데이터를 요청하고 서버가 해당 데이터를 처리 후 응답
•약 100여개의 비즈니스 로직이 기본제공(Wiki 참조)
•클라이언트는 마이크로소프트가 오픈소스로 직접 만들어 제공하는 라이브러리를 통해 서버로 API를 호출
실행 예제와 API 리스트는 Wiki 참조
Contribute/질문/토론
•페이스북 사용자 그룹 : https://www.facebook.com/groups/cloudBreadProject/
AWS 머신러닝 솔루션을 활용한 고객 응대 자동화 구축 사례 공유 - 이창명, CTO, 위메이드 플레이 ::: Games on AWS 2022Amazon Web Services Korea
현재 위메이드 플레이에서 운영 중인 다양한 게임들에서 사용자들의 많은 문의가 고객센터에 접수되고 있습니다. 데이터를 자세히 살펴보면 대부분의 고객 불만은 간단하게 처리가 가능한 문제들인데, 이런 이슈들이 많아지다 보니 정작 중요한 문제에 대한 고객 대응이 늦어지고 있었습니다. 이를 위해 AWS 머신러닝 서비스를 적극적으로 활용하여 고객 만족도를 향상시킨 과정들을 공유해드립니다.
콘텐츠진흥원과 건국대학교의 시범 강의로 진행된,
'스마트 스피커의 이해 - 음성인식 기반 플랫폼' 강의 슬라이드 입니다.
이번 강의에서는 실제로 스마트 스피커들 실물을 살펴보고,
(Amazon Alexa를 중심으로) 스마트 스피커에서 서비스를 개발하려면 어떤 것들을 사전에 알고 고려해야 하는 지에 대한 설명을 하였습니다.
강의 동영상은 아래에서 보실 수 있습니다.
1) 스마트 스피커 Demo
https://www.youtube.com/watch?v=c5FFoV1_yeA
이 동영상에서는 Amazon Echo, Echo Show, Echo Look에 대한 작동을 해 보고, Google Home도 살펴보았습니다.
국내 제품으로는 SKT NUGU Candle과 Naver Wave, Kakao mini를 가지고도 실제 작동을 시키며 살펴보았습니다.
그리고 음성인식 서비스에서, 디바이스의 전처리에 대한 개념을 설명하였습니다.
2) 스마트 스피커 Platform과 VUX
https://www.youtube.com/watch?v=_klMahZ4FYg
이 동영상에서는 실제로 스마트 스피커에서 서비스를 만들려고 할 때, 알아야 할 기본 개념을 설명하였습니다.
스마트 스피커에서 음성인식 서비스를 위해서 시스템이 어떻게 구성되는지, Voice UX를 구성하기 위해서는 어떠한 고려를 해야 하는지, 그리고 실제로 음성인식 서비스를 개발하기 위해 필요한 지식과, Amazon의 ASK 화면을 기반으로 어떻게 구성되는지를 살펴보았습니다.
[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
Microsoft Azure Cognitive Services - vision demo app 'Intelligent Kiosk' userguide guide Intelligent Kiosk는 마이크로소프트의 실시간 이미지 및 영상처리 데모앱입니다. 애저 인지서비스 (Azure Cognitive Services)의 Computer Vision, Face, Custom Vision 등의 API를 활용하여 사진을 학습시키고, 사진분석 결과를 확인하세요.
GDG Incheon Devfest 2016 - Google API로 만드는 더욱 더 풍부한 백오피스 MooYeol Lee
Google Developers Group Incheon Devfest 2016 에서 'Google API로 더욱 더 풍부한 백오피스 만들기' 라는 주제로 발표한 슬라이드입니다.
* 발표자 메모가 포함된 슬라이드는 다음 URL에서 확인하실 수 있습니다:
https://www.slideshare.net/secret/zNECx56axau5JK
https://github.com/mooyoul
https://www.linkedin.com/in/mooyoul
혼자서 커뮤니티 귀동냥하며 만든 Next.js & Amplify & serverless framework 웹 플랫폼 서비스 구현(삽질) 후...Tae-Seong Park
웹애플리케이션의 동적인 컨텐츠에 대한 SEO 를 위하여 서버사이드렌더링을 next.js와 amplify, serverless framework를 활용하여 구축한 사례를 공유드리려고 합니다. 저의 구축 후기를 보시고 반면교사를 삼으시거나 영감을 얻으셨으면 좋겠습니다.
이 슬라이드는 Amplify 간단 소개와 백엔드 구축경험까지 포함한 내용을 담고 있습니다.
CloudBread는 클라우드 기반 무료 오픈소스 프로젝트로, 모바일 게임과 모바일 앱에 최적화된 게임 서버 엔진입니다. 이번 CloudBread 캠프는 Unity 개발자를 위한 CloudBread 캠프로 현장에서 제공되는 Unity 예제 게임을 이용해 실제 게임서버와 연동하는 과정을 직접 코딩하는 과정으로 진행됩니다. Unity와 클라우드 기반 게임서버를 연동하는 가장 손쉬운 방법을 CloudBread 캠프에서 확인하세요.
게임 데이터 분석을 위한 Data Lake 구축과 Machine Learning 을 활용한 분석 Hands on Lab (안효빈 솔루션즈 ...Amazon Web Services Korea
게임 데이터 분석을 위한 Data Lake 구축과 Machine Learning 을 활용한 분석
이 세션에서는 AWS 상에서 게임 데이터를 분석해봅니다. Amazon DynamoDB, 로그 서버 등에서 발생한 데이터를 Amazon S3 에 저장하여 Data Lake 를 구축하고, 저장된 데이터의 스키마는 AWS Glue 를 통해 관리합니다. 이 후에 Amazon Athena 를 통해 쿼리해보고, Amazon SageMaker 를 이용해 빠르게 머신 러닝 모델을 만들어 학습시키고 배포해봅니다. 이를 통해 AWS 상에서 데이터를 수집하고, 분석을 위한 Data Lake 를 구축한 뒤 실제 머신 러닝을 통해 이상 유저를 판독하는 실습을 진행하게 됩니다.
모바일 게임과 앱을 위한 오픈소스 게임서버 엔진 프로젝트 CloudBread 프로젝트Dae Kim
CloudBread
클라우드 기반 무료 오픈소스 프로젝트로, 모바일 게임과 모바일 앱에 최적화된 게임 서버 엔진입니다. 모든 서비스는 마이크로소프트의 클라우드 서비스인 Azure에 최적화되어 동작하며, 안정성과 확장성을 목표로 개발 중입니다.
기능
•PaaS / DaaS 서버 엔진•PaaS, DaaS 로 손쉬운 개발 및 서비스 즉시 배포
•Real Auto Scale - PaaS
•개발/테스트/배포 = 통합 환경
•서비스 규모에 따른 앱 변경 없음
글로벌 론칭 아키텍처
•글로벌 론칭+데이터 동기화
•설계 부터 클라우드에 최적화된 아키텍처 및 프레임워크로 개발
•오픈소스 프레임워크 활용 개발
보안, 관리, 기술교육
•저장/통신에 표준 암호화 기술 적용
•기본 관리자 서비스 및 커스터마이징
•분석/관리 배치 작업 추가 제작 가능
개발자 그룹
•페이스북 사용자 그룹 : https://www.facebook.com/groups/cloudBreadProject/
지원되는 모바일 & 클라이언트환경
•iOS, Android, Windows Phone, Windows 스토어앱, Xamarin, PhoneGap, Sencha 등
•Microsoft Azure Mobile Service가 지원하는 모바일 및 다양한 클라이언트 플랫폼 지원 : http://azure.microsoft.com/ko-kr/documentation/services/mobile-services/
설치
•Wiki의 튜토리얼 설치 참조
프로젝트 설명
•모바일게임과 모바일 앱에서 사용되는 사용자의 패턴과 액션을 기록해 기능들을 제공
•클라이언트 모바일 디바이스는 게임서버로 JSON 방식의 데이터를 요청하고 서버가 해당 데이터를 처리 후 응답
•약 100여개의 비즈니스 로직이 기본제공(Wiki 참조)
•클라이언트는 마이크로소프트가 오픈소스로 직접 만들어 제공하는 라이브러리를 통해 서버로 API를 호출
실행 예제와 API 리스트는 Wiki 참조
Contribute/질문/토론
•페이스북 사용자 그룹 : https://www.facebook.com/groups/cloudBreadProject/
AWS 머신러닝 솔루션을 활용한 고객 응대 자동화 구축 사례 공유 - 이창명, CTO, 위메이드 플레이 ::: Games on AWS 2022Amazon Web Services Korea
현재 위메이드 플레이에서 운영 중인 다양한 게임들에서 사용자들의 많은 문의가 고객센터에 접수되고 있습니다. 데이터를 자세히 살펴보면 대부분의 고객 불만은 간단하게 처리가 가능한 문제들인데, 이런 이슈들이 많아지다 보니 정작 중요한 문제에 대한 고객 대응이 늦어지고 있었습니다. 이를 위해 AWS 머신러닝 서비스를 적극적으로 활용하여 고객 만족도를 향상시킨 과정들을 공유해드립니다.
콘텐츠진흥원과 건국대학교의 시범 강의로 진행된,
'스마트 스피커의 이해 - 음성인식 기반 플랫폼' 강의 슬라이드 입니다.
이번 강의에서는 실제로 스마트 스피커들 실물을 살펴보고,
(Amazon Alexa를 중심으로) 스마트 스피커에서 서비스를 개발하려면 어떤 것들을 사전에 알고 고려해야 하는 지에 대한 설명을 하였습니다.
강의 동영상은 아래에서 보실 수 있습니다.
1) 스마트 스피커 Demo
https://www.youtube.com/watch?v=c5FFoV1_yeA
이 동영상에서는 Amazon Echo, Echo Show, Echo Look에 대한 작동을 해 보고, Google Home도 살펴보았습니다.
국내 제품으로는 SKT NUGU Candle과 Naver Wave, Kakao mini를 가지고도 실제 작동을 시키며 살펴보았습니다.
그리고 음성인식 서비스에서, 디바이스의 전처리에 대한 개념을 설명하였습니다.
2) 스마트 스피커 Platform과 VUX
https://www.youtube.com/watch?v=_klMahZ4FYg
이 동영상에서는 실제로 스마트 스피커에서 서비스를 만들려고 할 때, 알아야 할 기본 개념을 설명하였습니다.
스마트 스피커에서 음성인식 서비스를 위해서 시스템이 어떻게 구성되는지, Voice UX를 구성하기 위해서는 어떠한 고려를 해야 하는지, 그리고 실제로 음성인식 서비스를 개발하기 위해 필요한 지식과, Amazon의 ASK 화면을 기반으로 어떻게 구성되는지를 살펴보았습니다.
[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
Microsoft Azure Cognitive Services - vision demo app 'Intelligent Kiosk' userguide guide Intelligent Kiosk는 마이크로소프트의 실시간 이미지 및 영상처리 데모앱입니다. 애저 인지서비스 (Azure Cognitive Services)의 Computer Vision, Face, Custom Vision 등의 API를 활용하여 사진을 학습시키고, 사진분석 결과를 확인하세요.
GDG Incheon Devfest 2016 - Google API로 만드는 더욱 더 풍부한 백오피스 MooYeol Lee
Google Developers Group Incheon Devfest 2016 에서 'Google API로 더욱 더 풍부한 백오피스 만들기' 라는 주제로 발표한 슬라이드입니다.
* 발표자 메모가 포함된 슬라이드는 다음 URL에서 확인하실 수 있습니다:
https://www.slideshare.net/secret/zNECx56axau5JK
https://github.com/mooyoul
https://www.linkedin.com/in/mooyoul
혼자서 커뮤니티 귀동냥하며 만든 Next.js & Amplify & serverless framework 웹 플랫폼 서비스 구현(삽질) 후...Tae-Seong Park
웹애플리케이션의 동적인 컨텐츠에 대한 SEO 를 위하여 서버사이드렌더링을 next.js와 amplify, serverless framework를 활용하여 구축한 사례를 공유드리려고 합니다. 저의 구축 후기를 보시고 반면교사를 삼으시거나 영감을 얻으셨으면 좋겠습니다.
이 슬라이드는 Amplify 간단 소개와 백엔드 구축경험까지 포함한 내용을 담고 있습니다.
4. Demo-목표
●샘플 게임은 ‘인베이더’입니다.
●구현할 내용은 아래와 같습니다.
1. 게스트 로그인
2. 플레이 데이터 저장
3. 소셜 계정 연동
4. 5분에 한번 랭킹 갱신
5. 랭킹 갱신 때 1위까지의 플레이어에게 보상
6. 유저 로그인 시 자신에게 전달된 보상 받기
7. ...
5. Demo-오늘의ToDolist
● AWS console 에서 identity pool을 생성하고 pool id 받기
● AWS guest login 및 정보 save/load
● Facebook 에 앱 등록하고 app id 받기
● Facebook 으로 로그인 하기
20. 다음시간에는…
1. 게스트 로그인
2. 플레이 데이터 저장
3. 소셜 계정 연동
4. 5분에 한번 랭킹 갱신
5. 랭킹 갱신 때 1위까지의 플레이어에게 보상
6. 유저 로그인 시 자신에게 전달된 보상 받기
7. ...
Editor's Notes
저는 지난 발표부터 여러 AWS 중에 게임 서비스에 필요한 제품들에 대해서 발표하고 있습니다.
일단 지난 시간에 이야기했던 내용을 간단히 살펴보고 , 오늘의 이야기를 시작하겠습니다.
현재 AWS에 등록된 서비스는 57개 입니다. 이 중 게임에 직접 사용되는 서비스들을 살펴 보았었죠.
IAM, Cognito, API Gateway, RDS(DynamoDB), S3, EC2 에 대해서 이야기 해봤으며,
이후 앞으로 제작할 샘플에 사용할 세 가지 서비스 Cognito, RDS, Lambda도 언급했었고요.
다시 간단히 정리하자면 Cognito는 인증, RDS는 데이터 관리, Lambda는 이벤트 처리에 사용됩니다.
간단한 인베이더 게임을 만들고,
이에 대한 여러 기능들을 AWS 로 연동하여 Serverless 형태로 서비스를 구현하며 진행하겠습니다.
이 중 게스트 로그인, 소셜 계정 연동, 정보 save/load 까지 오늘 살펴보겠습니다.
여기에 사용된 코드는 Phaser.io에 공개된 예제와 AWS 사이트의 예제 코드를 활용하여 만들어 졌습니다.
오늘 진행할 상세 내용은 이와 같습니다.
그럼 첫번째로 게스트 로그인, 정보 save/load를 살펴 보겠습니다.
Cognito 로 가면 이와 같은 화면을 보실 수 있습니다.
Manage your User Pools : User Pool을 생성, 관리. 아직 활용해 볼 기회가 없었네요.
Manage Federated Identities : Identity Pool을 생성, 관리. 우리는 여기에 유저 인증과 관련된 정보를 설정할 것 입니다.
새로운 identity pool을 생성하고,
권한은 자동으로 생성됩니다. 확인 후 하단의 “Allow” 버튼을 누르면 Identity pool가 생성됩니다.
이제 js 로 aws 접근 권한이 문제없는지 확인해 보니, 화면과 같은 결과를 볼 수 있습니다.
다음으로 정보를 저장하고 불러오는 작업을 보겠습니다.
데이터는 DataSet 이름을 키로, 값은 key/value형태로 저장됩니다.
하나의 DataSet은 최대 1MB까지의 정보를 저장할 수 있고, 하나의 identity에 20개의 DataSet을 지정할 수 있습니다.
여러 identity의 DataSet을 한번에 검색하는 기능은 없으니 참고하세요.
dataset이름을 MyData로 해서 이름을 저장해 봤습니다. 결과창에 성공했다는 결과를 볼 수 있죠?
AWS Console에서 이와 같은 내용을 보실 수 있습니다. 아직 identity provider (google, facebook 등)를 연결하지 않은 상태라서 unauthenticated로 체크된 걸 알 수 있습니다.
Identity browser에서 기록된 정보를 볼 수도 있습니다.
이제 저장하는 코드를 지우고, 정보를 불러오는 코드로 교체해보면, 이처럼 정보를 불러올 수 있는 걸 볼 수 있습니다.
이 테스트는 웹 브라우저에서 테스트를 진행한 결과인데, 브라우저의 캐쉬를 지우도 다시 해도 정보를 잘 불러오는 걸 볼 수 있습니다.
지금까지 1번과 3번 과정을 구현해 봤습니다.
이제 Facebook 계정을 연결해 보죠.
페이스북 개발자 사이트에서 앱을 생성 후 플랫폼에 웹사이트를 추가해 주세요.
Cognito 에서 facebook app을 연동할 수 있게 설정해야 합니다. “Edit Cognito pool”화면에서 facebook app id 를 입력 후 저장해 주세요.
이제 스크립트 코드가 좀 길어졌네요. 이미지를 페이지에 맞추다 보니 보기도 힘들 정도네요.
Facebook 관련 코드가 추가되었고, 기존 정보를 쓰고 기록하는 과정이 들어가 있습니다.
이 내용이 처리되면 Cognito Dashboard에서는 이와 같은 결과를 보실 수 있습니다.
이렇게 오늘은 Facebook 연동까지 같이 살펴봤습니다.
샘플 게임 코드를 사용해서, 5분에 한번 랭킹을 갱신하고, 그에 대한 보상을 주는 과정을 살펴보겠습니다.
이를 위해 다음에는 Lambda와 DynamoDB를 연동해 사용되는 코드가 사용될 예정입니다.