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개인공부/세미나들

Deview 2016

구글링쟁이 k9e4h 2016.10.07 15:47

본 행사에 참석하지는 못했지만 관심있는 세션을 정리하기 위한 글입니다.





REST에서 GraphQL과 Relay로 갈아타기


세션 소개


프론트 개발은 React, 모듈관리는 npm, 번들링은 webpack. 지난 몇 년 동안 웹 개발의 패러다임은 하나둘씩 체계적으로 변화하고 있습니다. 하지만 HTTP 소통방식인 REST는 그대로입니다. 


현재 REST는 웹/서버 개발자들 사이에서 표준으로 받아들여지고 있지만, 막상 실전에 사용하게 되면 각자 서비스마다 자기만의 방식대로 적용하게 됩니다. 


페이스북은 2015년에 REST를 대체할만한 쿼리 언어인 GraphQL을 발표합니다. 하지만 국내에서는 REST에 의존도가 워낙 강하다보니 아직 많이 알려져있지 않습니다. 에디켓은 2016년 초반에 REST에서 GraphQL + Relay으로 전환 후 현재까지 안정적으로 서비스를 운영하고 있습니다. 


이 세션은 REST가 전부라고 생각했던 개발자의 관점에서 GraphQL와 Relay를 풀어나가며 실제 서비스에 어떻게 사용했는지에 대한 경험을 공유하는 자리입니다.



자료 : http://www.slideshare.net/deview/112rest-graph-ql-relay


영상 : http://serviceapi.rmcnmv.naver.com/flash/outKeyPlayer.nhn?vid=243545503720EA46EDAA2110A47682ED43D4&outKey=V1262f6d83df5375299b15c5a23b451ed01ea3b3f53ce502f85715c5a23b451ed01ea&controlBarMovable=true&jsCallable=true&skinName=tvcast_white





Electron : 웹 개발자들을 위한 Desktop Application 제작  


세션 소개


최근 Google 등의 글로벌 업체들은 Progressive Web Apps (PWA) 등을 통해 web이 가지는 유연함과 offline app이 가지는 강력함을 동시에 취하기 위한 노력을 하고 있습니다. 이러한 기술적 흐름에 맞춰 Github에서 제공하는 web 기반 기술의 desktop application 제작 플랫폼인 "Electron"은 Slack / Microsoft 등의 유수한 기업에서 채택되어 다양한 application 제작에 도움이 되고 있습니다. 

본 강연에서는 "Electron"의 기초와 상업용 application 제작을 위해 채택한 개발 패턴, 제작 과정, 그리고 배포와 운용을 위한 모든 과정을 다루고 있습니다. 이를 통해 웹 개발자들이 desktop application을 제작하는데 필요한 learning curve를 낮추는데 도움을 드리고자 합니다. 



자료 : http://www.slideshare.net/deview/123-electron


영상 : 




Inside Fuse : Achieving full native UI performance with JavaScript & Angular 2


세션 소개


We'll look under the hood on Fuse's technology to see how mobile apps written in JavaScript reach full native UI performance. We will explain the asynchronous JavaScript architecture where app logic and UI run on separate CPU cores, while rendering the UI with completely native components. This removes pains and performance problems usually faced in single-threaded JavaScript development. 

We will also look at how Fuse can be integrated with Angular 2, allowing native mobile apps written in Angular 2 and TypeScript with full performance. 

Contents: 
1. Intro to Fuse 
2. Overivew of the asynchronous JS architecture 
3. Demos 
4. Overview of the Angular 2 integration



자료 : http://www.slideshare.net/deview/143inside-fuse-deview-2016




Angular2 vs React, React vs Angular2


세션 소개


Angular1을 누르고 2015년 한 해를 뜨겁게 불태운 React! 
하지만 2016년 환골탈태하여 다시 돌아온 Angular2! 

얼마 전 Angular2의 정식 버전이 출시되면서, 양쪽 진영이 치열하게 맞붙는 흥미진진한 2차전이 벌어질 예정입니다. 벌써부터 커뮤니티에서는 이 두 기술을 비교하는 많은 이야기가 올라오고 있습니다. 

둘은 어떻게 다른가요? 
둘 중에 뭐가 더 좋아요? 
어떤 상황에서 뭘 써야 하나요? 
하지만 짬뽕과 자장을 사이에 두고 서 있는 것처럼, 선택은 그저 어렵기만 합니다. 
그래서 준비했습니다, 

"Angular2 vs React, React vs Angular2" 

네이버의 프론트엔드 개발자 두 명이 Angular2와 React의 설계 철학과 구현 방식을 비교, 분석합니다. 치열하게 논박하는 과정을 통해 양쪽의 장단점을 좀 더 선명하게 드러내 보이고자 합니다. 각각의 결론을 모아서 여러분의 결정장애 해소를 도와드리겠습니다.



자료 : http://www.slideshare.net/deview/114angularvs-react




Clean Front-End Development


세션 소개


우리는 하루가 멀다 하고 이런 것들이 불쑥 등장하는 세상에서 생존 중입니다. 
React, Webpack, Babel, ES2016,ES2017, Angular, Bower, NPM, Yeoman, Gulp, TypeScript, Web Component,jQuery,VueJS, Reactive, Functional programming… 

그런데 이런 살벌한 세상에서도 'Clean', 'Maintainable' 프론트엔드 개발은 중요합니다. 
이왕이면 외부도구에 끌려다니지 말고, 우리가 주도하는 클린 개발환경과 클린 프로그래밍 패턴 이라면 어떨까요? 

본 세션에서는 JS Build, data binding, DI, asynchronous, animation, framework 등을 주제로 그 방법을 살펴봅니다.



자료 : http://www.slideshare.net/deview/115-clean-fe-development





네이버 콘텐츠 통계서비스 소개 및 구현 경험 공유 


세션 소개


하루 2~3억건씩 로그가 쌓이는 네이버 블로그/포스트 서비스의 콘텐츠 사용 통계를 올해 상반기에 새로 만들어야 했습니다. 많은 사용자들이 원하는 서비스 게시글 단위의 자세한 상세 통계와 실시간 오늘 통계 기능이 추가로 필요하였습니다. 
그러나 오래전 구축된 기존 레거시 시스템으로는 추가 기능들을 지원하기 어려웠고, 빅데이타 처리(크기와 속도)를 쉽게 할 수 있는 신규 시스템이 필요했습니다. 
소문으로만 들었던 람다아키텍쳐를 살펴 보고, Realtime과 Batch 데이타 흐름을 효과적으로 처리할 수 있는 구현체를 직접 만들어 보려고 했습니다. 그러나 너무 많은 기술 스택들에 혼란스러워하고, 이들 중 무엇을 써야 하는 지에 대한 확신이 없어서 한동안 기술 조사만 하기도 했습니다. 일단 시작해 보자라는 생각에 인기 있는 오픈 플랫폼들을 섞어서 시작하였지만, 역시 곳곳에 어려움들이 있었습니다. 
하나의 완전한 시스템으로서 빅데이타 기반으로 동작하는 통계시스템을 만들기위해 고심한 내용들을 들려드리려 합니다.



자료 : http://www.slideshare.net/deview/215-67608986





카카오의 데이터 파이프라인에 대한 소개


세션 소개


There are lots of talk about how to analyze data in general. But in reality, analyzing data is just single piece in a whole picture to take advantage of user data in service. 
It is more challenging and important to collect user data, extract common structure of it, store it properly, and finally deliver value to end user. we call this whole process as a data pipeline and I am going to introduce how Kakao process user data in realtime. 
I will go over the overall architecture and production learning then focus on details about S2Graph, our storage choice. 
Finally I will introduce what business value users can take from this pipeline, focusing on how we change our decision making process based on data.



자료 : http://www.slideshare.net/deview/236-67609108




딥러닝 예제로 보는 개발자를 위한 통계


세션 소개


데이터사이언스와 깊이 관계되어 있는 세가지 영역 - '데이터마이닝, 머신러닝, 통계' 에 대해서 다룹니다. 각각의 특징및 역할을 소개하고, 네이버 검색부문에서 각 기술들이 어떻게 협력하여 시너지를 만들어 왔는지 소개합니다. 특히 통계가 다른 영역과 어떠한 관게에 있는지 좀더 집중하여 보고, 개발자에게 필요한 통계란 무엇인지 딥러닝및 랭킹모델 등을 예제로 하여 내용을 구성하였습니다. 

[목차] 
1. 데이터마이닝, 머신러닝 그리고 통계 
2. 통계로 바라본 딥러닝 
3. 개발자를 위한 통계



자료 : https://deview.kr/2016/schedule#session/171



후기글


https://gist.github.com/SungYeolWoo/7e0f11abbda75c2126c6e5fefcce57a0

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