"TODO 에 SNS 기능이 추가되면 재밌지 않을까?" 하는 생각에 시작한 프로젝트.
작성자가 클론 코딩 등으로 웹 개발을 배운 후 처음으로 "작성자의 온전한 기획, 디자인, 개발을 통해 만든 프로젝트" 라는 점에서 본 프로젝트는 의의가 있으며, 처음으로 "서비스를 개발, 출시 및 운영" 할 수 있었던 경험이기도 합니다.
서비스 출시의 결론은 아무도 안쓰는 웹서비스가 되어버렸지만… 확실히 본 프로젝트를 진행하면서 단순 클론 코딩이나 각종 강좌들 만으로는 배울 수 없는, "실제 프로젝트를 진행하면서 겪는 문제들"을 경험하고 해결해 나가는 과정을 통해 많은 것을 배울 수 있었습니다. (Key Takeaways 참조)
상술했듯이 본 애플리케이션은 크게 아래 2가지 기능을 가지고 있습니다.
- TODO 기능
- Project를 생성할 수 있고, 이 Project 아래에 Task 등을 만들어 관리합니다.
- Kanban Board 형태를 차용해 Drag and drop을 통한 TODO 조작이 가능합니다.
- SNS 기능
- Private으로 설정하지 않은 Project는 다른 사용자들에게 공개됩니다.
- 타 사용자는 자신의 Project와 Project에 포함된 Task를 열람할 수 있습니다.
- 인스타그램처럼 사용자 간의 팔로우/팔로잉 관계를 형성할 수 있습니다.
Note
Click each gifs to see more clean version of those.
| Landing Page | Sign Up & Sign In |
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| Create Projects | Create Tasks | Create Tags |
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| Extend & Shrink | Private & Public | Drag and drop |
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| Drag and drop & Simple Animations | Edit project description |
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| Edit profile | Glance others' projects |
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| Follow others | Accept follow requests |
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| Landing Page | Project & Details | Glance others' projects |
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- Node.js v15 or lower. v12 is recommended.
- Python version 2 for package installation.
# Use python version 2.
# This example uses python2.7 with conda.
conda create -y -n python2 python=2.7
conda activate python2
# Install dependencies with python2,
# using versions specified at package-lock.json file.
npm ci --python=python # conda enrivonment `python2` will set `python` command as python2.
# Run development server.
npm run start# This project uses pipenv for package management.
# It's quite legacy, but we need to use it as the project is based on it.
pip install pipenv --user
# Install dependencies using versions specified at Pipfile.lock file.
pipenv install --ignore-pipfile
# Run development server.
pipenv run python manage.py runserver본 프로젝트는 (무모하게도) 시작 자체가 "이 아이템으로 대박을 내겠어!" 라는 일종의 비전에서 시작되었기 때문에, 본 프로젝트를 바라보는데 창업의 관점이 포함될 수 밖에 없었습니다.
창업의 관점에서, 본 프로젝트를 진행하면서 얻은 가장 큰 교훈은,
Important
시장의 수요가 없으면, 소비자의 니즈에 부합하지 않는 프로덕트는 아무리 열심히 만들었다 해도 잘 될 수 없다
였습니다.
어찌보면 당연한 소리지만 이 프로덕트에 열정을 들이부었던 저에게는 매우 큰 교훈이었다고 할 수 있습니다.
저는 프로덕트 완성 이후 Facebook 등의 SNS, 그리고 지인 네트워크를 활용한 본 서비스의 마케팅을 진행했습니다.
이때까지는 본 서비스가 매우 좋은 서비스임에 의심이 없었고, 그래서 마케팅을 통해 서비스를 알리면 자연스럽게 많은 사람들이 서비스를 사용할 것이라고 생각했습니다.
그러나 이는 매우 큰 오산이었습니다.
마케팅을 통해 서비스를 알린 결과, 서비스를 사용해본 사람들의 반응은 대부분 "아, 이런 서비스가 있었구나" 였습니다.
또한 본 서비스를 사용해보겠다고 한 저의 지인들은 대부분 사용도 해보지 않거나, 사용을 한다 하더라도 금세 관심을 잃어버렸습니다.
이러한 반응을 보고 저는 본 서비스가 시장에서의 수요가 없다는 것을 깨달았습니다.
이 프로덕트에 굉장한 시간적 노력을 들였던 저로써는 매우 좌절스러운 결과였지만, 그렇기에 더더욱 "수요"의 중요성을 제 머릿 속에 각인할 수 있었던 것 같습니다.
그래서 이때부터 어떤 프로젝트를 기획하려고 할 적에는 항상 시장조사 먼저 진행하는 등, 시장의 수요를 확인하기 위한 작업을 먼저 진행하는 것 같습니다.
그리고 관련해 현재는 시장의 수요를 확인하는 여러가지 방법론 (e.g. 린 스타트업의 방법론, 린 고객 개발에서 주장하는 방법론, ...)을 공부하며 이를 여러 곳에 실제로 적용하고 있습니다.
사실 이 부분은 창업적 관점에서도 적용될 수 있는 교훈입니다. 진부한 말이지만,
Important
포기하지 말 것.
이라는 교훈을 얻었습니다.
우선 본 프로젝트는 (그 당시의 나에게는) 방대한 양의 코드를 짜면서 구글링 스킬, 리엑트와 관련 라이브러리 (리덕스 등)에 대한 스킬을 포함하는 FE 지식 및 스킬, 장고, SQL, AWS에 대한 스킬을 포함하는 BE 및 DEVOPS 지식 및 스킬 또한 방대한 양으로 쌓였던 프로젝트였습니다.
이러한 큰 폭의 성장은, 막연히 여러 동기부여 서적이나 창업 서적에서 언급하는 "포기하지 말 것" 이라는 말을 프로젝트를 진행하면서 계속 상기했기 때문이 아닌가 회고합니다.
그 당시 저는 완벽한 소프트웨어를 만들어야 한다는 이상한 강박관념에 갖혀있었습니다. 저는 웹앱 배포로 Elastic Beanstalk과 같은 managed 서비스가 아닌, EC2와 Docker, Nginx를 이용한 manual deployment를 진행하는 것이 진정한 실력자인 것이다라고 생각했습니다. (이와 관련한 메뉴얼도 작성했습니다.)
약간 C++ 코드 작성하는 사람들이 Python 무시하는 것과 비슷하다고 할 수 있습니다. (물론 이게 맞는 말은 절대 아닙니다.)
지금 회상해보면 한 편으로는 굉장히 고통스러웠지만, 포기하지 않았기에 결론적으로는 굉장히 좋은 경험을 할 수 있었습니다.
이를 통해 blue green deployment, ssh, 환경 변수, 내부 IP 및 외부 IP 등 서버와 네트워크와 관련한 많은 지식을 쌓았던 것으로 회고합니다.
위 교훈에 대한 가장 대표적인 예시를 하나 꼽자면, PostgreSQL을 DB로 사용하는 Django 프로젝트를 EC2 에 배포하는 과정에서 무려 3일간 밤낮없이 디버깅을 했던 경험을 꼽을 수 있습니다.
psycopg2 와 python docker image의 compatibility issue를 해결하느라 3일을 쏟은 경험이 있는데, stackoverflow에 관련한 질문을 올렸으나 아무도 해결할 수 있는 사람이 없어 결국 3일동안의 삽질 끝에 제가 해결하고 말았습니다. 그리고 이는 현재 stackoverflow에 질문으로 게시되어 있고, 6000번의 뷰가 있었습니다.
Django에서 PostgreSQL을 사용하기 위해서는, psycopg2라는 라이브러리를 설치해야 합니다.
작성자는 Dockerfile을 작성하여 PostgreSQL을 사용하는 Django 서버를 배포하려고 시도하였는데, 이때 아래와 같은 에러가 발생합니다. (실제 에러는 아래보다 훨씬 길고 보기 싫은 에러였습니다 :/)
Error: pg_config executable not found.처음에는 영문도 모른채 에러 로그를 읽고 구글링을 하였고, 그때 당시까지만 해도 이 에러를 디버깅하는데 3일이 걸릴 줄은 몰랐습니다.
위에서 언급한 stackoverflow 페이지를 보면 제가 여러 시도를 했다는 것을 볼 수 있습니다. 정말 여러 자료를 읽어봤고, 그럼에도 불구하고 위 문제는 계속 해결되지 않았습니다.
그러다 문득 Dockerfile에 별 의심없이 넣어두었던 FROM python:3.8.5-alpine 이라는 코드가 정확히 어떤 것을 의미하는지에 관한 의문을 가지게 되었습니다. (이 전까지는 FROM directive 아래에 있는 코드에만 집중했습니다.)
이에 대한 의문을 가지고 구글링을 해보니, FROM python:3.8.5-alpine 은 python 3.8.5 버전을 사용하는 alpine linux를 사용한다는 것을 알게 되었습니다.
alpine 버전은 다른 distribution에 비해 가장 lightweight한 버전이며, 서버 구동에 필요한 정말 최소한도의 패키지만을 포함하고 있다는 사실을 알게 되었습니다.
이때 "뭔가 alpine distribution에는 없는 빌드툴이 있어서 자꾸 오류가 나는 것 같은데" 하는 생각을 하게 되었고, 결과적으로 이 생각이 맞았습니다. De-facto python docker image를 활용하기 위해 FROM python:3.8.5로 첫 줄을 변경하였고, 이로써 3일에 걸친 삽질을 끝내고 말았습니다.
이러한 삽질의 과정을 겪으면서 정말 고통스러웠지만, 이때의 경험이 제가 지금까지 개발을 포기하지 않고 우직하게 계속 해올 수 있게 해준 밑바탕이 되었다고 저는 확신합니다. 그래서 이때 개발을 포기하지 않은 나 자신이 고맙고, "포기하지 말 것"이라는 교훈은 지금도 업무나 개인 개발 시 상기하고 있으며, 비단 개발에만 국한된 것이 아닌 다른 일에도 적용하고 있습니다.