링크드인에서 근무하며 겪은 개발 과정 및 개발 문화 공유

1. 박호준
시니어 소프트웨어 엔지니어
LinkedIn
www.linkedin.com/in/justindoit
토종 개발자가 바라본
실리콘벨리 개발 트랜드

2. 2
오늘은,
 간략한 소개
 링크드인 빅데이타 활용 사례
 링크드인 개발 프로세스 소개
 프로젝트 개발 스택 공유
 질의 응답

3. 3
소개
 링크드인 비지니스 데이타 분석팀 시니어 소프트웨어 개발자 (현재)
 실리콘벨리 스타트업 프론트엔드 개발자 (Gala-net, SugarCRM)
 뉴욕 주립대 컴퓨터 공학 학사
 한국에서 5년간 웹 개발자 및 DBA (네오액트, 지니키즈, WCG)

4. 4
링크드인 소개
11 years old

5. 5
링크드인 소개
330,000,000
Members

6. 6
링크드인 소개
25,000,000,000
Page Views

7. 7
링크드인 소개
20,000,000,000
Connections

8. 8
링크드인 소개
4,000,000
Companies

9. 9
링크드인 비지니스 모델
LTS
Talent Solution
LMS
Marketing
Solution
LSS
Sales Solution
Hire Market Sell

10. webdev @ Linked[in]
Vertical Teams
Horizontal Teams
Play at Linkedin
Dust.li
Team
Money
Sales
Navigator
Branding
And
Marketing
pEMBERly
Recruit
Platform
Slideshare
REST.li
Linkedin
Profile[in]Mail
Davinci

11. 11
링크드인 빅데이터 팀

12. What can we do
with Linkedin data
?

13. Sales
Talent flow between companies

14. Product & engineering

15. Is it simple?
Member attributes Page View events data

16. Photo Credit: https://www.flickr.com/photos/johnjoh/1060267344
Our data vineyard

17. Data infra: collect & ferment data
Collect & Ferment Data
Kafka + Hadoop
Serve Data
Pinot
Taste Data
Easy-to-use visualization

18. Data Computation
ETL
HDFS
Y
A
R
N
Map-Reduce Spark Tez
Pig Hive Cubert

19. Data infra: collect & ferment data
Collect & Ferment Data
Kafka + Hadoop
Serve Data
Pinot
Taste Data
Easy-to-use visualization

20. Products for members/customers with real-time
interactive analytics
• Who’s Viewed Your Profile
• Ads Reporting
• Jobs Analytics
Categories of interactive analytics products
Interactive business analytics for internal use
• How feature X is performing
Real-time business monitoring
• Page view changes across mobile devices

21. Reporting UI: serve & taste data
Collect & Ferment Data
Kafka + Hadoop
Serve Data
Pinot
Taste Data
Easy-to-use visualization

22. I want to access big data without
running SQL
Business need

23. Start a new dashboard with one click

24. Select what metrics/dimensions you want

25. Charts are rendered in just a few seconds

26. Zoom into a single chart

27. Filter on various dimensions

28. 28
링크드인 개발 프로세스

29. How build a product at Linkedin
Daily Scrum

30. How build a product at Linkedin
 매일 오전 스크럼을 통한
의견교환

31. How build a product at Linkedin
 매일 오전 스크럼을 통한
의견교환
 개발자 스스로 결정하는
완료시점

32. How build a product at Linkedin
 매일 오전 스크럼을 통한
의견교환
 개발자 스스로 결정하는
완료시점
 언제 어디서든 진행상황을
공유가능

33. How build a product at Linkedin

34. How build a product at Linkedin

35. Rest.li (Data API)
https://github.com/linkedin/rest.li/wiki

36. Rest.li (Data API)

37. 코드 리뷰
https://www.reviewboard.org/

38. 코드 리뷰

39. 코드 리뷰

40. 코드 리뷰

41. 41
A/B Testing (내부 테스트)

42. 42
A/B Testing

43. 43
A/B Testing (전체 유저대상)

44. 44
A/B Testing

45. 재발생되는 버그를 잡기 위해 웹드라이버 테스트를 활용
45
테스팅: Selenium WebDriver Tests

46. 46
LID (Linkedin Deployment)

47. 47
CRT

48. 48
[in]Graph (Monitoring)

49. 49
링크드인 개발 스택

50. 50
Web Frameworks, recommend?
 Play
 Spring
 Ruby on Rails
 Yii
 Node.JS
 …
 Angular
 Backbone
 jQuery
 YUI
 Require
 Knockout
 Bootstrap
 …

51. 51
Comparison
 http://todomvc.com/

52. 52
We’re using,

53. 53
개발 사례: BackboneJS on PHP
 Pure SPA
 Metadata Manager
 Data Manager

54. 54
개발 사례: BackboneJS on Java Play
 Hybrid Web Application
 sbt-concat, sass compiler
 Model Hierarchy

55. 55
개발 사례: AngularJS on Java Play
 Pure SPA
 Grunt Builder
 Less compiler by Grunt

56. 56
왜 리소스 관리자가 중요한가?
 수많은 JS/CSS 라이브러리의 증가
 라이브러리 버젼 관리
 중복된 리소스 로딩으로 인한 페이지 로딩 지연

57. 57
파일 및 디렉토리 구성(1)
 리소스 종류별로 구분

58. 58
파일 및 디렉토리 구성(2)
 각 기능별로 구성

59. 59
메타 데이타 관리자
 Sort the dependent modules (필수 모듈 순서대로 정렬)
FlexListView
extends: ListView
ListView
DashableListView
extends: ListView
RecordListView
Extends: FlexListView
ListView
FlexListView
extends: ListView
DashableListView
extends: ListView
RecordListView
Extends: FlexListView

60. Great Design patterns are reusable, modular
expressions of what’s going on in your code.
좋은 패턴 디자인은 재사용이 가능하고
무엇을 하려고 하는지 코드에 그대로 표현되어 나타난다.
They allow you to communicate to other
developers simply by the way you code,
in addition to being easily maintainable
themselves
패턴 디자인은 다른 개발자와의 코드 교환이 쉬우며,
각자가 관리 및 유지하기가 쉽게 해준다. 60
왜 디자인 패턴을 사용해야 하나?

61. 61
디자인 패턴들
 Factory
 Singleton
 MVC
 Strongly OOP
 Mixin
 Event Driven

62. 62
객체 지향적 프로그래밍
 코드를 재활용하고 재사용가능
 직관적인 코드 디자인
 시간당 생산량 증가
ListView
FlexListView
SubPanelListView
DashableListView
RecordListViewSelectionListView

63. Mixin pool
63
Decorator: 믹스인 (플러그인)
RecordListView
extends: ListView
ErrorDecoration
Editable
MergeDuplicates
CreateView
Audit
FindDuplicates
Tooltip
ListView MergeDuplicateView
Timeago
ActivityStreamView

64. 64
성능 튜닝
 중복된 이벤트 감시자를 줄인다
 이벤트 감시자 최적화
 Backbone: _events stack
 Angular: $__watchers, and $scope variables in $digest cycle
 다음은 얼마나 많은 감시자가 추가 되었을지 생각해 봅시다.

65. 65
브라우져는 죄가 없습니다.

66. 66
메모리 관리
 개별적으로 할당한 메모리는
책임지고 해지 시켜준다

67. 67
메모리 관리: 계속
 유닛 테스트를 활용하여 메모리
누수 여부를 파악 한다

68. 68
디버깅
 파이어버그
 크롬 개발자 도구
 Network filtering
 Recording
 Profiler
 Local Storage in resources tab

69. 69
유닛 테스트
 Jasmine, Karma, Sinon
 Travis CI
 Selenium WebDriver

70. 70
Q & A

71. 71
개인적인 질문
편하게 이메일로 보내주세요
^^