태그 : 인턴쉽
래블업 2023 겨울 인턴 후기
By 김병조개요
OpenUp에서 주최한 오픈소스 컨트리뷰션 아카데미(이하 컨트리뷰션 아카데미)에 지원하여 래블업 주식회사(이하 래블업)에서 11월부터 12월까지 8주간 가을 인턴을 진행했으며, 이후 1월부터 2월까지 8주를 추가 연장하여 총 16주간 근무했다.
군대를 전역하고, 개발자로서 첫 회사인 래블업을 다니면서 경험했던 과정들을 작성했다.
지원동기
컨트리뷰션 아카데미 전에도 래블업에 대해서 관심을 가지고 있었는데, 마침 컨트리뷰션 아카데미를 통해서 기여할 수 있는 기회가 생겼다.
컨트리뷰션 아카데미 기간 동안에 Backend.AI의 webui 이슈를 해결하고 리팩토링을 진행했었다.
컨트리뷰션 아카데미를 참여하는 동안 Backend.AI에 대한 애정과 관심, 그리고 재미를 많이 느꼈고, 프로그램이 끝나고 계속해서 기여 하고싶다는 생각을 하게되었다.
마침 컨트리뷰션 아카데미와 연계로 래블업에서 근무할 수 있는 기회가 생겼고, 망설임 없이 지원하게 되었다.
온보딩
인턴이 시작되고 첫 3주동안은 온보딩 과정을 진행했다.
RealTime Chat을 구현, Backend.AI 환경 구성, Pebble Seminar 순서로 진행했다.
RealTime Chat
Backend.AI의 Core쪽 코드에 친숙해기지 위한 첫 과제였다. 실시간 채팅 앱을 Python을 이용하여 구현하였으며 aiohttp, aioredis, aysncio 라이브러리를 사용하였다.
채팅의 내용을 저장해야한다는 조건이 없어 InMemoryDB인 redis를 사용했다.
채팅방에 입장하면 사용자는 채팅방에 subscribe가 되도록 했으며, 사용자가 메세지를 입력하면 subscribe된 유저 즉 같은 채팅방에 있는 다른 유저들에게 입력한 메세지를 publish하도록 구현했다.
RealTime Chat 동작 화면
코딩테스트를 준비하면서 Python을 기본적으로 다룰 수는 있었지만, aiohttp, asyncio, aioredis 등 과 같은 라이브러라를 사용해본 경험이 없어서 개념을 익히고 이해하는데 시간이 걸렸다.
하지만 해당 과제를 통해서 Backend.AI의 Core쪽 코드들을 이해하는데 많은 도움이 되었으며, 새로운 라이브러리들을 공부할 수 있어서 좋았다.
Backend.AI 환경 구성
컨트리뷰션 아카데미에서 이미 Backend.AI를 설치 해본 경험이 있기 때문에, 인턴 기간에 다시 환경 구성하는 과정이 어렵지는 않았다.
하지만 컨트리뷰션 아카데미에서 설치를 시도하면서 나 또한 많은 에러와 실패를 겪으면서 Backend.AI 설치가 쉽지않다는 것을 알고있었고, 같이 인턴십을 진행하시는 다른 분도 설치 과정에서 어려움을 많이 겪으셨다.
이미 한번 그 실패들을 경험하고, 해결법을 알고있는지라, 도움을 드릴 수 있었고, 빨리 설치하고 다른 업무를 진행할 수 있었다.
환경을 구성하면서 가상 머신과 VPN도 설정했고, 로컬에서 문제가 생겨도 업무를 할 수 있도록 가상 머신에도 환경을 구성했다. 이렇게 가상 머신에 구성을 하고나서 이후 업무를 하는 동안 Local은 개발용으로 많이 사용했고, 가상 머신은 테스트 서버를 구성하여 사용했다. 회사에 가상 머신을 쉽게 관리하고 구성할 수 있는 VM Farm이 있어, 개발과 테스트 환경을 구성하기 너무 좋았다.
Pebble Seminar
RealTime Chat과 Backend.AI 환경 구성을 마친 후, Backend.AI의 구조와 코드를 이해하고, 그 내용을 바탕으로 짧은 세미나를 준비했다. 나는 Backend.AI WebUI에서 사용돠는 GraphQL과 Relay에 대해서 발표를 하게 되었다.
GraphQL은 사용해본 경험이 있으나 다른 사람들 앞에서 발표하기에는 가지고 있는 지식이 부족했고 Relay는 처음들어본 라이브러리였기 때문에, Pebble Seminar를 준비하는데 있어 많이 걱정되고, 많은 문서들을 읽으면서 준비했다. 우선 GraphQL과 Relay 공식 문서들을 읽으면서 개념을 익혔고, Backend.AI 코드들을 하나씩 분석하면서 Backend.AI에서는 어떻게 적용이되었고, 어떻게 동작하는지에 대해서 파악했다.
Pebble Seminar 준비 자료
Pebble Seminar를 준비하면서 코드륵 분석하다보니, WebUI에서 동작하고 있는 코드들을 자연스럽게 이해하게되었고, 이후 이슈들을 해결하는 과정에서 조금 더 쉽게 문제가 발생하는 코드를 찾고, 해결하는데 큰 도움이 되었다.
Backend.AI 이슈 해결 및 기능 구현
온보딩을 마치고, 드디어 프론트엔드 팀에 합류하여 Backend.AI 이슈를 해결하고 기능 구현을 시작했다. 나는 프론트엔드 리더분과 커피챗을 가지며 이번 인턴십 기간 업무 카테고리를 정했다.
- Table Column Setting 컴포넌트 제작
- E2E Test 관련 조사
- 데일리 업무
11월부터 12월까지 8주간 진행된 인턴십 기간에서 총 19개의 Pull Request를 작성했고, 그 중 18개가 Merge되고 1개는 리뷰가 진행중인 상태이다. 컨트리뷰션 아카데이를 활동하면서 이슈를 찾고, 할당하는데 있어서 어려움이 적었고, 이슈를 해결하는데 재미를 느껴서 남들보다 더 많은 이슈들을 해결할 수 있었다.
기능 추가 PR
1. Table Columns Setting 구현
https://github.com/lablup/backend.ai-webui/pull/2071
인턴십 기간에서 목표로 했던 이슈 중 하나였다. 가을 인턴 기간에서 유일하게 기존에 있던 컴포넌트를 리팩토링이 아닌, 처음부터 구상하고 구현했다. 이 기능을 구현하기 전에는 간단한 기능이고 금방 끝낼 수 있을거라고 생각했지만 생각과 다르게 흘러갔다.
우선 이전까지는 컴포넌트를 새롭게 만드는 것을 너무 쉽게 생각했구나를 많이 느꼈다. 이전에도 컴포넌트를 만들기 전에 디자인하고, 전달받을 props들을 생각하긴 했지만, 해당 이슈를 통해서 컴포넌트를 새롭게 만들 때, 확장성을 생각해서 조금 더 시간과 노력을 투자해야한다고 느꼈었다. 또한 다른 사이트들은 어떤 식으로 디자인되어 있는지, 적용된 기능들이 무엇이 있는지 좀 더 관심있게 봐야겠다를 느낄 수있었다.
Table Columns Setting
2. 모델 서빙 페이지 Table에 서비스 엔드포인트와 소유자 Column 추가
https://github.com/lablup/backend.ai-webui/pull/2047
기존에는 모델 서비스를 만들고 나면 endpoint를 상세 페이지에 들어가서 확인해야하는데, 자주 사용하는 기능이다보니 Table Column에 추가되었으면 하는 요청이 있었다. 또한 admin 계정에서는 같은 그룹에 속한 유저의 서비스도 다 보여지기 때문에, 소유자가 누구인지도 나타 낼 수 있는 Column이 보여지면 좋겠다는 의견이 있었다. 해당 기능을 구현하기 위한 GraphQL field는 이미 구현되어있었기 때문에 데이터를 받아오는 query의 field를 추가하여 엔드포인트와 서비스 소유자의 데이터를 받아왔고, Table의 Column을 추가하여 데이터를 나타냈다. 소유자 Column은 Admin 권한을 가진 계정에만 나타난다.
구현 모습. Admin 계정에서 나오는 화면(왼쪽) 과 User계정에서 나오는 화면(오른쪽)
3. CANCELLED 상태인 세션의 로그 버튼 비활성화
https://github.com/lablup/backend.ai-webui/pull/2045
CANCELLED 상태는 컨테이너가 생성된 적이 없거나 생성에 실패한 상태이다. 기존에는 CANCELLED 상태인 세션에도 로그 버튼이 활성화 되어있어, 사용자가 로그 버튼을 누르게된다면 에이전트가 컨테이너 정보를 찾을 수 없어 500에러가 나타났다. 그래서 해당 PR에서 CANCELLED 상태인 세션은 사용자들이 로그 버튼을 누를 수 없게 비활성화 하는 작업을 진행했다.
TERMINATED 상태의 세션(1번 세션)과 CANCELLED 상태의 세션(2번 세션)
4. Dark mode를 위한 테스트 및 custom hook 제작
https://github.com/lablup/backend.ai-webui/pull/2120
Dark mode를 적용하기 전 색깔을 하드코딩한 컴포넌트를 찾고, Dark mode 적용하기 위한 useThemeMode라는 이름의 custom hook을 구현했다. Custom hook을 만들 때 ahooks의 useLocalStorageState hook을 사용해서 구현하려고 했으나, 같은 Key값을 사용하는 state에 대해서 자동으로 state 관리가 되는 줄 알았으나 예상과 다르게 독립적으로 동작하는 것을 확인했다. 그래서 같은 Key값을 사용하는 state에 대해서 값이 바뀌면 자동으로 바뀌도록 구현하기 위해 useLocalStorageGlobalState 라는 이름의 custom hook을 추가했고, 해당 hook을 사용해서 Dark mode를 설정할 수 있는 useThemeMode라는 custom hook을 만들 수 있었다.
Bug fix PR
1. 초대 토큰 값 없이 회원가입 가능
https://github.com/lablup/backend.ai-webui/pull/2046
config.toml에서 allowSignupWithoutConfirmation이라는 옵션을 true로 변경하게되면, 초대 토큰없이 회원가입이 가능한데, 사용자가 회원가입 버튼을 누르게되면, 토큰 값이 undefined되어 있다고 에러를 발생했었다. 따라서 해당 PR에서는 allowSignupWithoutConfrimation의 옵션이 true면 token 변수를 사용하지 않도록 수정했다. 또한 이전에는 회원가입 버튼을 누르고 나서 core쪽에서 데이터를 처리하는 동안 다른 입력 값들을 수정할 수 있었으며, dialog가 닫힌 뒤, 다시 열면 이전 데이터가 남아있는 이슈가 있었는데, 해당 PR에서 데이터를 처리하는 동안 다른 입력 값들을 입력할 수 없게 설정했으며, dialog가 닫히면 이전에 입력한 값들이 clear되도록 설정했다.
2. 사용자 관리 페이지에서 서브 탭에 맞는 화면 표시
https://github.com/lablup/backend.ai-webui/pull/2055
사용자 관리 페이지에는 활성화 상태인 사용자와, 비활성화 상태인 사용자들을 보여줄 수 있는 서브 탭이 존재한다. 하지만 해당 페이지에서 작업을 하다가 다른 페이지로 이동한 뒤 다시 사용자 관리 페이지로 돌아오면 서브 탭은 비활성으로 되어있지만, 실제 화면에는 활성화 상태인 사용자 리스트들이 나오는 문제가 있었다. 해당 문제는 사용자들에게 혼란을 줄 수 있는 부분이라 생각했고, 해당 PR에서 수정하게 되었다. 다른 페이지로 이동할 때, 현재 작업중인 서브 탭이 무엇인지 기억하여, 다시 해당 페이지로 돌아왔을 때 이전에 작업했던 서브 탭과 관련된 화면을 나타낼 수 있도록 수정했다.
수정 전 사진(왼쪽)과 수정 후 사진(오른쪽)
인턴 기간 연장
이슈를 해결하다보니 8주라는 시간은 금방 지나갔고, 가을 인턴을 마무리해야하는 시간이 찾아왔다.
군대를 전역하고 개발자로서 첫 사회생활이라 중요한 시기였는데 래블업에서 인턴을 하면서 나의 부족한 점이 무엇인지, 어떤 부분을 더 준비해야하는지, 다른 분들은 어떻게 개발을 하는지 등등 을 많이 느낄 수 있는 기간이었다. 2달이라는 시간이 매우 짧게 느껴졌고, 2달동안 매우 즐겁게 일을 했기 때문에, 좀 더 일해보고 싶다라는 생각이 들었다. 그래서 리더분께 인턴십 기간을 연장하고 싶다는 의견을 말씀드렸고, 8주를 더 연장하여 2월까지 인턴십을 진행하기로 했다. 그리고 가을 인턴에서는 나의 부족한 부분에 대해서는 많이 생각이 났지만, 나의 장점을 찾지 못했다. 그래서 아래 3가지 개인적인 목표를 세우며 시작하기로 다짐했다.
- 이번 기간에는 장점을 찾자
- 시간이 될 때마다 document를 읽자
- 아쉬움이 없을만큼 더 열심히 일해보자
연장된 기간 이슈 해결 및 기능 구현
연장된 기간에 하는 일이 이전과 크게 다르지 않았다. 온보딩 기간과 설치과정이 없어 이슈 해결에 좀 더 집중할 수 있는 기간이었다.
기능 추가 PR
1. ErrorLogList 리팩토링
https://github.com/lablup/backend.ai-webui/pull/2131
기존 Lit element로 구현되어 있던 ErrorLog List를 React로 리팩토링을 진행했다. 해당 기능들은 리팩토링을 하고나서 개인적으로도 잘 사용하고 있어 가장 만족스러운 이슈였다.
리팩토링 전(왼쪽)과 리팩토링 후(오른쪽) 사진
리팩토링을 진행하면서 기존에는 없었던 Search 기능과 Error filter 기능이 추가되었다.
추가된 Search 기능(왼쪽)과 Filter 기능(오른쪽)
2. Modal 드래그 기능
https://github.com/lablup/backend.ai-webui/pull/2179
React-draggable 라이브러리를 사용하여 Modal이 drag될 수 있도록 기능을 추가했다. Modal에 Draggable props를 추가하여 drag가 필요한 modal에서 적용할 수 있다.
드래그 가능한 Modal
Modal 제목 왼쪽에 있는 아이콘을 클릭하면서 마우스를 움직이면 Modal을 화면에 원하는 위치로 이동시킬 수 있다.
현재는 사용자 관리페이지의 사용자 정보를 볼 수 있는 Modal과 사용자 설정을 변경할 수 있는 Modal에 적용되어 있어 확인할 수 있다.
아직은 사용되는 곳이 많지는 않지만, 점점 컴포넌트들이 늘어나고, 기능들이 추가되면서 유용하게 사용될 수 있다고 생각한 PR이었다.
Bug fix PR
1. Vfolder 초대 권한 수정
https://github.com/lablup/backend.ai-webui/pull/2143
Group vfolder 사용자 권한이 수정되지 않는 문제가 있었다. 권한을 수정하려고 하면 select에서 item들이 제대로 표시 및 선택이 되지 않는 문제가 있었다. 기존에는 option 태그를 사용해서 item들을 표시해주고 있었는데, mwc-list-item으로 변경하여 item들을 표시해주었고, overflow 옵션을 수정하여 해당 이슈를 해결했다.
PR 전 사진(왼쪽)과 PR 후 사진(오른쪽)
2. ResourceGroupSelect이 Card밖으로 나가는 문제
https://github.com/lablup/backend.ai-webui/pull/2166
ResourceGroupSelect의 값이 너무 크면 Card밖으로 표시가 되는 문제가 있었다.
문제가 되었던 증상들
해당 문제를 해결하기 위해서 Select에 max-width css를 설정하여 Card의 width를 넘지 못하도록 하였다.
또한 해당 PR에서 Select에서 Search기능을 추가했는데, 해당 기능을 추가하면서 ahooks의 useControllableValue라는 hook을 사용했다. useControllableValue는 부모나 자신이 props를 관리할 수 있게 도와주는 hook이다. 간단한 PR이었지만 useControllableValue를 처음 사용하다보니 생각보다 시간이 오래 걸린 PR이었다. 해당 이슈를 해결하면서 리더분과 다른 인턴분의 도움을 받아 해결할 수 있었다.
3. 요약 페이지에서 키페어 생성&관리 버튼 눌렀을 때 키페어 리스트가 보여지지 않는 문제
https://github.com/lablup/backend.ai-webui/pull/2194
요약 페이지에는 새 키페어 생성, 키페어 관리 라는 버튼이 있는데, 해당 버튼을 누르면 단순히 사용자 관리 페이지로 이동하여 키페어 리스트가 아닌 유저 리스트가 보여지는 이슈가 있었다.
요약 페이지에서 새 키페어 생성 버튼과 키페어 관리 버튼
새 키페어 생성 버튼을 눌렀을 때(왼쪽) 과 키페어 관리를 눌렀을 때(오른쪽)
해당 이슈는 크리티컬한 이슈는 아니었지만, 내가 처음으로 Backend.AI를 사용해보면서 키페어라는 기능을 잘 이해하지 못했을 때, 많이 혼동이 있었던 경험때문에 해결했었다.
해당 이슈를 해결하고 나서는 의도한 대로 키페어 리스트들이 화면에 나타나는 것을 확인할 수 있다.
이슈를 해결 한 뒤 새 키페어 생성 버튼을 눌렀을 때(왼쪽) 과 키페어 관리를 눌렀을 때(오른쪽)
인턴십을 마치며
전역을하고 친구의 추천을 시작하게된 컨트리뷰션 아카데미를 인연으로 래블업에서 긴 시간동안 기여를 할 수 있었다. 이전에 다른 회사의 인턴 경험, 프로젝트 경험이 없었기 때문에, 전역을 한 뒤 새롭게 시작하는 나한텐 있어서 매우 중요한 시기였는데, 래블업에서 활동할 수 있어서 나의 장단점, 부족한 기술, 오픈소스 회사의 문화 등을 경험할 수 있어서 너무 좋았다. 수평적인 구조, 자유로운 분위기, 쾌적한 근무 환경과 좋은 장비들 까지 매일 출근하고 싶게 만드는 회사가 몇이나 있을까? 4개월을 래블업에서 근무했지만, 매일 출근하고 싶고, 래블업이라면 내가 오랫동안 재미있고 원하는 일을 하면서 회사를 다닐 수 있겠다 라고 생각이 들었다. 4개월이라는 시간동안 래블업에서 서비스하고 있는 Backend.AI에도 정이 들어서, 매년 래블업에서 주최하는 컨퍼런스도 시간이 될 때마다 참가하여 발전된 모습과, 기술들을 보러 갈 예정이다.
래블업 사무실
이 포스트는 필자의 개인 블로그에 함께 게시되었습니다. https://gee05053.tistory.com/32
11 March 2024
래블업 2023 여름 인턴십 후기
By 박동진개요
과기특성화대학 공동운영 산학협력(CUop)에 지원하여 래블업 주식회사(이하 래블업)에서 8주간 인턴으로 근무했다.
온보딩, Backend.AI 개발, PyCon 참가를 통해 경험한 것들을 작성했다.
지원 동기
우연히 보게된 PyCon 발표 세션을 통해 래블업에 대해 처음 알게 되었다. 기술적으로 깊이 있고 열정이 있는 구성원이 많은 회사라는 것을 알 수 있었다. 나는 Python과 비동기 프로그래밍에 관심이 많았기 때문에 래블업을 지원했다.
온보딩
첫 2주동안 온보딩 과정을 진행했다.
Realtime Web Chat 구현, Backend.AI 개발 환경 구축, 코드 베이스 세미나 순서로 진행했다.
Realtime Web Chat
Python asyncio에 친숙해지기 위한 과제이다. 실시간 채팅 앱을 비동기 웹 프레임워크인 aiohttp와 인메모리 데이터베이스인 redis를 이용해서 개발했다. 그리고 python과 redis를 한 번에 빌드하기 위한 docker compose를 설정하는 것도 과제에 포함되었다. 자세한 내용은 Github Readme를 참고하면 된다.
redis를 통해 메시지를 broadcast 하기 위해 Redis pub/sub을 이용했다. pub/sub은 메시지를 저장하지 않고 그대로 전달하는 플랫폼 역할을 한다. 메시지를 따로 저장하는 요구사항이 없었으므로 Redis pub/sub을 이용했다. 또한, Redis pub/sub 과정을 asyncio.create_task()를 통해 task로 등록하여 event loop에 의해 동작하도록 했다.
Realtime Web Chat 실행 화면asyncio의 기본 동작에 대해 이해할 수 있었다. 어려운 부분은 질문하며 해결할 수 있었다. 래블업에서는 Microsoft Teams를 통해 자유롭게 질의응답을 할 수 있어 인턴 및 주니어 개발자가 성장할 수 있는 환경을 갖추었다고 생각한다.
Backend.AI 개발 환경 구축
Backend.AI를 VM Farm 및 로컬 VM에 설치하여 직접 실행해보았다. 공식 문서를 읽으며 진행했는데 그 과정이 순탄치 않았다. 다양한 에러를 마주 했는데 인턴 동기들과 공유도 하고 Teams에 질문도 하며 해결했다.
💡 VM Farm은 가상 머신(Virtual Machine)을 관리하고 실행하는 환경을 뜻한다. 래블업은 독자적인 VM Farm을 가지고 있다.
그동안은 로컬에서만 개발을 했었는데 VM Farm과 VSCode를 SSH로 연결하여 개발하는 경험을 처음 해보았다. Backend.AI를 개발하기 위해서는 여러 프로세스들 (Manager, Agent, Storage proxy, Web server 등)과 Docker Container들을 실행해야 한다. 랩탑을 사용할 경우, 배터리에 부담이 가는 수준이다. 하지만 VM Farm을 사용하면 SSH 연결만 하면 되기 때문에 가볍게 Backend.AI를 개발할 수 있다. 실제로 회사 밖에서 랩탑을 충전할 수 없던 상황에서 VM Farm을 사용하여 오랫동안 개발할 수 있었다.
코드 베이스 세미나
Backend.AI에서 어려운 부분을 중심으로 코드를 본 후, 이해한 내용을 바탕으로 발표하는 세미나를 준비하게 되었다. Manager, Agent, GraphQL 중에서 나는 Manager 파트 발표를 맡았다.
Backend.AI는 오픈소스이기 때문에 공식 문서가 잘 쓰여 있다. 공식 문서를 보면서 전체적인 구조를 파악하고 궁금한 부분은 직접 사원분들에게 여쭤보면서 Backend.AI 아키텍처 공부를 진행했다. Backend.AI Manager의 Session / Kernel 생성, 스케줄링 제어가 발표 주제였기 때문에 Manager 코드를 보면서 manager process의 로그를 분석하는 방식으로 공부를 진행했다.
세미나 발표를 준비하며 그렸던 시퀀스 다이어그램로그를 분석하며 Session 상태가 Preparing에서 다시 Pulling으로 돌아가는 버그를 발견했다. 로그를 하나씩 분석한 보람(?)을 느꼈다. 비동기 코드 베이스라 로그를 순서대로 분석하는게 어려웠다. 하지만 Call graph와 시퀀스 다이어그램을 그리는 것이 큰 도움이 되었다.
Backend.AI 개발
온보딩이 끝나고 Backend.AI 개발을 시작했다. GitHub Issue를 보고 자발적으로 지원하거나 이슈를 직접 발견해 해결하는 방식으로 진행했다.
Backend.AI repository 에서 9개의 Pull Request, Backend.AI-WebUI repository 에서 2개의 Pull Request를 생성했고 모두 Merge 되었다!
나는 우선순위가 높은 이슈 중에서 자신 있는 것들을 골라 해결했다. 두달이라는 짧은 시간동안 최대한 많은 기여를 하고 싶었기 때문이다.
첫 PR
https://github.com/lablup/backend.ai/pull/1395
세미나를 준비하면서 찾아낸 버그를 수정하는 PR을 생성했다. API Parameter를 수정하면 되는 쉬운 PR 이었다. 하지만 branch name convention, commit convention, news fragment에 대해서 알 수 있었다. 그리고 GitHub Actions에 의한 CI (Countinuous Integration, 지속적 통합) 과정을 경험하고 Git 관련 여러 삽질도 미리 할 수 있었던 좋은 경험이었다.
💡 news fragment는 PR에 의해 생성된 브랜치가 무엇을 하려는 브랜치인지 한 문장으로 설명하는 Markdown이다. 미래에 다시 이 PR을 봤을 때, 무엇을 하려 했던 PR이었는지 알 수 있도록 간단명료하게 작성해야 한다.
vfolder 관련 PRs
Teams에 인턴에게 줄 만한 이슈가 있다는 소식을 듣고 바로 지원했다. vfolder라는 새로운 개념을 공부해야 했지만, 이렇게 제품에 대해 이해해 나간다는 것이 중요할 것 같았다.
PR (1)
https://github.com/lablup/backend.ai/pull/1397
project type vfolder는 admin만이 생성할 수 있다. keypair resource policy의 max_vfolder_count에 상관없이 vfolder를 생성할 수 있어야 하는데 user type vfolder가 max_vfolder_count를 넘어설 경우, project type vfolder를 생성할 수 없는 이슈였다. 처음에는 용어부터 헷갈렸지만 코드를 분석하고 질문도 하며 용어를 해석할 수 있었다.
PR (2)
https://github.com/lablup/backend.ai/pull/1400
PR (1)을 해결하며 발견한 새로운 버그들을 해결했다.
PR (3)
https://github.com/lablup/backend.ai/pull/1417
PR (1) 이슈와 연관된 이슈를 발견했다. DB migration과 GraphQL이라는 새로운 개념이 등장했지만 해보고 싶었던 것들이라 지원했다. Alembic이라는 DB migration 툴을 이용했다. 그리고 GraphQL 스키마 개념을 공부하고 하위 호환성을 지원하기 위해 query와 mutation 코드를 수정했다. 수정한 코드를 테스트하기 위해서 cURL을 사용하려 했지만 GraphQL은 REST API 보다 훨씬 긴 request 형태를 가지고 있어서 번거로웠다. GraphQL을 잘 알고 있는 인턴과 사원분에게 질문하며 test code를 작성했다. CLI 형태로 간편하게 수정한 query와 mutation을 테스트하는 python code를 작성하여 테스트를 편하게 할 수 있었다.
WSProxy 관련 PRs
Teams에 이슈가 올라와 지원하였다. WebUI에서 resource group의 wsproxy 주소가 유효하지 않은 경우, 세션 삭제가 불가능한 버그가 있었다. WebUI 개발도 경험해보고 싶어 지원했다.
PR (1)
https://github.com/lablup/backend.ai/pull/1423
이슈를 해결하기 위해 WebUI 코드를 읽어봤는데 wsproxy의 개념이 잘 잡히지 않았다. wsproxy에는 v1과 v2가 있다는 것을 알았는데 둘의 차이를 알기 쉽지 않아서 사원분들에게 질문했다. v1과 v2의 가장 큰 차이는 트래픽의 경로였다. v1은 manager를 거쳐서 컨테이너와 통신하는 반면, v2는 manager를 거치지 않고 바로 컨테이너와 통신할 수 있어 더 빠르다. wsproxy가 어떤 역할과 v1, v2의 차이를 알고 나니 코드가 어떻게 동작하는지 더 수월하게 알 수 있었다. 그리고 생각보다 많은 사원분이 차이를 잘 모르는 것을 알게 되었다. 쉬워 보이는 질문이 조직 안에서 나오지 않은 질문일 수도 있음을 깨달았다.
PR (2)
https://github.com/lablup/backend.ai-webui/pull/1819
이슈를 해결하기 위해서 webui 코드도 수정했다. JavaScript 코드를 수정하기 위해서 Callback 함수, Promise 객체, async/await에 관해 공부했다. 다른 로직에 영향이 가지 않도록 에러 핸들링을 했고, 중복된 코드는 함수로 따로 정의 하여 코드의 중복을 없앴다.
PR (3)
https://github.com/lablup/backend.ai-webui/pull/1833
그런데 WebUI는 Backend.AI 22.09와 하위 호환성을 유지해야 하므로 HTTP Status 404도 처리해야 한다는 CEO님의 리뷰가 있어 404와 500을 모두 처리하도록 했다.
PR (4)
https://github.com/lablup/backend.ai/pull/1466
그런데 코드가 병합된 후에 버그가 발생했다. v1 wsproxy 설정 시, wsproxy-version에 대한 리턴값이 사라지는 버그였는데 내가 core 코드를 수정하다가 모든 분기에 대해 처리하지 못해서 생긴 버그였다. 급하게 코드를 수정했지만 간단한 실수라서 아쉬웠다. 이런 실수를 방지하기 위해 테스트 코드를 작성해야겠다는 생각이 들었다.
Manager 관련 PR
https://github.com/lablup/backend.ai/pull/1444
세미나를 준비하며 공부했던 manager에 대한 이슈가 생겼다. 인턴 기간이 얼마 남지 않은 상황에서 내가 가장 잘 알고 있는 코드에 대한 이슈를 해결하는 것이 기여할 수 있는 방법이라 생각했다.
이 PR은 코드 리뷰에 의해 많은 수정이 있었다. 처음에는 scheduler health check와 scheduler trigger를 동일한 API로 설계했었다. 코드 리뷰를 받은 후에, 두 기능을 다른 API로 나누어 책임을 분리했다. 그리고 원래는 schedule 함수에 관해서만 상태 정보를 저장했었는데 prepare 함수와 scale_services 함수에 대해서도 상태 정보를 저장했다. 왜냐하면 scheduler의 글로벌 타이머에 따라서 주기적으로 실행되는 세 개의 함수에 대해 상태 정보를 저장한 후에 trigger API를 만들어야 scheduler의 상태를 완전히 파악할 수 있기 때문이다. 또한, Manager 프로세스가 여러 개일수도 있기 때문에 Manager ID에 따라 scheduler의 상태를 저장할 수 있도록 설계를 바꿨다.
scheduler의 저장소에 대해서도 코드 리뷰가 진행되었다. 처음에는 기존 manager 상태 API에서 manager 상태를 etcd에 저장하는 코드를 보고 동일하게 scheduler의 상태를 etcd에 저장했다. etcd는 일관성을 유지해야 하는 설정 정보를 저장하는 데 유리하지만, write 속도가 느리다. redis는 휘발성이 있는 데이터베이스이지만 read/write가 많아도 성능이 좋다. scheduler 상태를 주기적으로 read/write 하고 일관성을 유지해야 하는 정보는 아니기 때문에 redis에 저장하는 것으로 변경했다.
Agent 관련 PR
https://github.com/lablup/backend.ai/pull/1472
Backend.AI의 Manager 부분을 어느 정도 이해했기 때문에 또 다른 중요한 컴포넌트인 Agent를 이해하고 싶었다. 마침 Agent에 대한 이슈가 생겨서 살펴보았다.
Backend.AI가 실행되는 동안 Agent의 내부 상태와 실제로 동작하는 컨테이너의 상태가 일치하지 않는 버그가 발생했다. 이에 따라 세션을 생성할 때, 실제로는 충분한 자원이 있음에도 불구하고 자원 할당 과정에서 InsufficientResource Error가 발생했다. 에러가 발생했을 때, 자원 할당 과정에서 무엇이 잘못되었는지를 알기 위해서 로깅을 개선할 필요가 있었다.
자원 할당 과정을 파악하는 것에 시간이 오래 걸렸다. 동시성 문제가 어려워서 CTO님과 많은 질의응답을 통해 대략적인 흐름을 파악하고 무엇을 로깅해야 하는지 알 수 있었다.
인턴이 끝나고 몆 주후, CTO님이 10개가 넘는 커밋을 통해 리팩터링과 테스트 코드까지 추가하시고 병합하셨다. 인상 깊었던 것은 에러를 재현하기 위해 테스트 코드를 작성하신 것이었다. 나는 에러를 재현하기 위한 복잡한 과정을 (PR 참고) 직접 수행했다. 그래서 개발 시간이 오래 걸리기도 했다. 이런 부분에서 생산성의 차이가 나타난다는 것을 알 수 있었다. 물론 테스트 코드를 작성할 생각은 했었지만, 구현이 너무 복잡할거라 생각했고 테스트 코드를 작성하느라 인턴이 끝날 것 같다고 생각했었다. 앞으로는 테스트 코드 작성에 너무 겁먹지 않고 일단 해보면서 배워야 겠다고 생각했다. 그리고 리팩터링은 코드 가독성을 중점으로 진행하신 것 같았다. 내가 수정한 부분의 함수가 너무 길어져서 가독성이 좋지 않았는데 리팩터링 후에는 함수가 짧아지고 로깅도 깔끔해져서 가독성이 좋았다. 구현하는데에서 멈추지 않고 좋은 코드를 만들기 위해 노력해야겠다는 생각을 했다.
PyCon 참가
8월 12, 13일에 래블업이 PyCon에 부스를 열었다. PyCon에 후원하는 회사는 부스 활동을 할 기회가 주어진다. 나는 인턴이었지만 부스활동에 참여 하고 발표 세션도 듣고 싶었다. 마침 회사에 PyCon 표가 남았다고 해서 참여할 수 있었다.
래블업 부스에서는 Llama2에게 10줄짜리 피라미드를 프롬프트를 통해 출력하도록 만드는 이벤트를 진행했다. 난이도가 그렇게 쉬운 편은 아니었고, Llama2가 잘 알아들을 수 있도록 풀어서 설명하는 것이 중요했다. 정답을 제출한 분 중 두 명을 추첨하여 닌텐도 스위치, 로지텍 마우스를 증정했다. 나는 부스에서 PyCon 참여자들이 이벤트에 참여할 수 있도록 안내하는 역할을 했다. 그리고 PyCon에 사원분들이 많이 오셨기 때문에 내가 듣고 싶은 발표 세션이 있으면 자유롭게 들을 수 있었다. 래블업은 오픈소스 기반 회사라 오픈소스에 기여하고 컨퍼런스에 참여하는 것을 독려한다. 실제로 PyCon에 참여한 발표자가 총 4명일 정도로 컨퍼런스에 참가하는 것을 중요하게 생각한다.
래블업 주식회사 부스RustPython 세션 발표 중에 python lint 툴인 flake8과 isort를 대체할 수 있는 ruff라는 툴이 소개되었다. ruff는 Rust로 구성되어 있어 flake8에 비해 100배가 더 빠르다. Backend.AI에서는 flake8, isort를 통해 lint를 했었는데 CTO분이 ruff를 검토해 보시고는 코엑스 계단에서 바로 Backend.AI 프로젝트에 ruff를 도입하시는 것을 지켜보았다. 짧은 시간 내에 프로젝트에 새로운 툴을 적용하고 공식 문서까지 수정하는 것을 보면서 코딩에 관련된 프로세스에 정말 능숙하다고 생각했다. 나도 언젠가는 능숙한 개발자가 되고 싶다고 생각했다. PyCon이 끝나고 업데이트된 공식 문서를 보며 ruff를 Backend.AI 개발환경에 적용하고 lint가 100배 빨리 되는 것을 직접 체험했다. PyCon에 참여하지 않았다면 좋은 툴을 빨리 사용하지 못했을 것이다. 앞으로도 개발자 컨퍼런스에 계속 참여하고 싶다.
래블업 주식회사 구성원분들과 단체 사진인턴십을 마치며
인턴십을 하며 최대한 많은 경험을 하려고 애썼다. 그리고 많은 기여를 하고 싶었다. 결론적으로, 많은 기여를 하기 위해 노력했기 때문에 많은 것을 경험할 수 있었다. Teams에서 언급되는 이슈에 빠르게 자원했다. 그래서 vfolder, wsproxy, web-ui, manager, agent라는 Backend.AI의 핵심 컴포넌트들을 이해할 수 있었다. 그리고 DB Migration, GraphQL, etcd 등의 새로운 개념들도 학습할 수 있었다. 주말 아침부터 저녁까지 컨퍼런스에 참여하는 것이 체력적으로 조금은 힘들었지만, 10개가 넘는 발표 세션을 자유롭게 들으며 영감을 얻고 부스 활동을 통해 다양한 사람들을 만나는 것도 재미있었다.
인턴십 동안 모르는 것을 적극적으로 질문했던 것 같다. 그 덕분에 이슈를 빠르게 해결할 수 있었다고 생각한다. 질문을 많이할 수 있었던 이유는 수평적인 래블업의 문화가 있었기 때문이라고 생각한다. 그리고 질문에 친절히 답변해주시는 분들이 많아서 활발하게 질문을 할 수 있었다. 이 자리를 빌어 도움을 주신 구성원분들에게 감사를 표하고 싶다.
내가 원했던 비동기 프로그래밍 경험을 포함해 GitHub 협업 방식, 영어 세미나 발표, 컨퍼런스 참가 등 다양한 것을 경험할 수 있었다. 이를 통해 개발자로서 큰 성장을 한 것 같다. 성장에 목마른 사람들에게 래블업 인턴십을 추천한다.
22 November 2023
2022 여름 래블업 인턴십 후기
By 강시온서론
내가 처음 이 회사를 알게 된 건 2019년 여름이었다. 당시 GDG Seoul '모두의 Toy Story'라는 행사에서 지인이 발표를 한다고 해서 행사를 참관했는데, 그 자리에서 래블업의 '머신러닝에 활용하는 GPU 가상화 도구'를 주제로 한 세션을 듣고 굉장한 흥미를 느꼈다. 이 때는 내가 한창 머신러닝에 관심을 가지던 시기였는데, 래블업의 발표는 기술적으로 깊이가 있었고, 이런 일을 하는 회사도 있구나 하며 이 회사에 대해 처음으로 알게 되었다.
그 후, 다시 한번 이 회사와 연이 닿게 되었는데, 42 Seoul에서 진행한 오픈소스 해커톤에서였다. 특정 오픈소스를 활용한 제품을 단기간에 만드는 대회였는데, 이때 나는 Backend.AI 팀에 참여하게 되었다. 이 때는 앞서 언급한 GDG Seoul에서의 발표 이후 3년이 지난 시점이었지만, 그 때의 발표가 매우 인상깊었기 때문에 이름을 보자마자 곧바로 회사를 떠올릴 수 있었다. 대회를 진행하는 동안 정규님의 멘토링을 통해 많은 도움을 받았고, 덕분에 대회에서 2위를 수상하는 쾌거를 이루었다.
2022년 5월, 나는 쎄트랙아이라는 회사에서 학교 연계 인턴십을 진행하고 있었다. 인턴십 종료 이후 어떤 일을 해야 할까 알아보던 중, 페이스북에서 래블업의 여름 인턴십 공고를 보게 되었다. 대회를 진행하며 정규님에게 받은 멘토링이 큰 도움이 되었기에 좋은 기억이 있었고, 개발자 커뮤니티와 오픈소스에도 지대한 관심을 가지고 있었기에 나의 다음 목적지를 래블업으로 정하게 되었다.
그 무렵, 나는 42 world라는 프로젝트를 진행하고 있었는데, 이 시기가 내가 많은 것들을 배우고 성장할 수 있었던 시기라고 생각한다. 래블업의 면접을 보며 내가 진행하던 42 world 프로젝트를 소상히 설명할 기회가 있었고, 프로젝트에 모노레포를 적용하며 어려웠던 경험을 나누자 래블업도 Backend.AI에 모노레포를 적용하며 어려움을 겪었다는 이야기를 해주어 면접 동안 개발자끼리의 소소한 공감을 주고받을 수 있었다.
그렇게 래블업 인턴십에 합격한 후, 총 4분의 다른 인턴분들과 인턴십 생활을 시작하게 되었다. 나는 기존의 인턴십을 마무리하고 이사할 기간을 가지기 위해 다른 분들보다 일주일 정도 늦게 회사에 입사하게 된 케이스다. 일주일 동안은 Backend.AI를 파악하고 회사에 적응하는 Orientation 주간을 가졌다. 온보딩 문서화가 잘 되어있어 신규 입사자가 쉽게 회사에 적응하기 좋은 환경이 갖추어져 있는 회사라는 생각이 들었다. Orientation 기간 대부분은 Backend.AI를 설치하고 세팅하는데 대부분의 시간을 보낸 것 같다. 나는 다른 인턴분들보다 일주일 정도 늦게 입사한 덕분에 다른 인턴분들에게 도움을 많이 받았고, 상대적으로 수월하게 Orientation 기간을 마무리할 수 있었다.
업무 시작
2주 차부터 이제 본격적인 task 들을 할당받아 일하기 시작했다. DevOps, Frontend, Research 팀 중에 본인이 하고 싶은 일을 선택하여 각 챕터 담당자분에게 good-first-issue를 할당받아 시작하였는데, 나는 DevOps 팀을 선택하여 업무를 시작했다. 처음으로 할당받은 이슈는 세션을 실행하고 원하는 코드를 실행하기까지 하는 run 커맨드를 세션을 실행하는 start와 코드를 실행하는 exec 명령어를 조합하여 구현하도록 하여 코드의 중복 구현을 줄이도록 refactoring 하는 작업이었다.
나에게 할당된 첫 이슈를 진행하며 꽤나 어려움을 겪었는데, 해당 이슈의 구현 난이도와는 상관 없이 Backend.AI의 레포 구조를 이해해야 했기 때문이다. 이슈가 왜 생겼는지 파악하는 것도 중요하지만, 그 전에 Backend.AI가 목표로 하는 것이 무엇인지 정확하게 알고, 이 이슈가 어떤 목적을 달성하기 위해 해결되어야 하는 것인지 이해해야 문제를 정확하게 해결할 수 있다는 사실을 알게 되었다.
첫 번째 이슈를 해결하고 난 후에는 vfolder clone이라는, 당시 개발 중인 기능을 테스트하는 업무를 맡게 되었다. 해당 업무를 하면서 DevOps 업무만을 담당하다가 Frontend 챕터의 프로젝트인 Backend.ai-webui를 처음으로 사용해보게 되었다. vfolder clone 테스트뿐만 아니라 직접 실행하면서 개선할 수 있는 사항이나 버그들을 찾아서 이슈로 등록했는데, 뭔가 다른 팀에 계속 task를 만드는 느낌이라 좀 죄송한 마음도 들었지만, 프론트엔드 챕터에서는 굉장히 좋은 기여라고 독려해 주셨다. 오픈소스는 코드 기여 뿐만 아니라 다른 방면으로도 많이 기여를 할 수 있음을 다시 한번 깨닫게 되었다.
CI/CD 개선
평소 CI/CD에 관심이 많았던 나는 Backend.AI에서 활용되는 actions에 흥미를 갖고 관심깊게 살펴보았다. 당시 Backend.AI에는
skip:ci태그를 이용하여 CI를 skip 할 수 있는 기능이 있었는데,skip:ci나skip:changlog태그가 PR 생성 당시가 아닌, 나중에 라벨을 다는 경우에는 적용되지 않는다는 것을 알게 되었다. 이를 위해 의미 없는 commit을 추가해야 했고, 외부 기여자의 경우 label에 대한 권한이 없기 때문에 Backend.AI가 오픈소스인 만큼 중요하게 해결되어야 하는 문제라고 생각했다. 그래서 GitHub Actions와 관련된 내용을 조사했고, action trigger에 labeled와 관련된 trigger가 있다는 것을 알게 되어 해당 문제를 해결할 수 있었다. 할당받은 이슈가 아닌 직접 개선할 수 있는 사항을 찾고 개선한 것이라 해당 작업을 회사에서도 매우 좋게 봐주셨다. 해당 문제를 해결하면서 actions에 더 흥미가 생겨 몇 가지 개선사항을 좀 더 제시해보았다. 누락된 assign 들이 꽤 보여 이를 자동화하여 해결하면 실수도 방지하고 assign 하는 귀찮음도 줄일 수 있다고 생각해 기존에 사용해 본 적이 있는 auto-auth-assign action 도입을 제안했다. 그다음으로는 labeling도 자동화를 하면 좋을 것 같았다. 해당 문제도 labeler라는 action이 존재하여 사용해 본 적은 없지만, test repository에서 여러 번 테스트를 거쳐 Backend.AI에 적용했고 모노레포로 합쳐진 여러 시스템을 구분하는 labeling 작업을 자동화할 수 있었다. 이 작업을 하면서 느낀 것은 PR에 연결된 issue에 할당되어있는 label을 그대로 붙여주면 좋을 것 같다는 생각이 들었는데, 해당 기능을 하는 action을 찾을 수가 없었다. 그래서 직접 제작해보기로 결심했고, GitHub API와 action을 학습, auto-label-in-issue라는 actions를 직접 제작하여 배포했다.인턴십을 마치며
이번 인턴십을 통해 많은 것을 느끼고 많은 것을 배워간다. 이번 인턴십이 두 번째 경험이긴 하지만, 이전 회사는 IT 회사가 아니었던 만큼 IT 회사에서의 첫 인턴십 경험이었다. 나에게 래블업의 제품은 오픈소스로 관리되고, 회사 차원에서 커뮤니티에 꾸준히 기여한다는 점이 매력적으로 다가왔다. 회사가 정말 이렇게까지 수평적일 수 있나? 라는 생각이 들 정도로 편안한 분위기에서 자유롭게 의견을 제시할 수 있었다. 강제로 일을 하는 것이 아닌 주도적으로 하고 싶은 일을 할 수 있는 것이 래블업의 가장 큰 장점이라고 생각한다.
이제야 프로젝트에 대해 어느정도 파악 한 느낌인데 인턴십을 종료할 때가 다가와 아쉬움이 컸다. 감사하게도 래블업에서 인턴십을 연장해보지 않겠냐고 먼저 제안을 주셔서 인턴십을 연장, actions 이슈들을 주로 맡아 개발하게 되었다. 최근에 내가 계속 actions를 다루고 있고, 필드에 actions를 다루는 개발자가 많이 없기 때문에 이를 주제로 GDG Daejeon에서 발표도 하게 되었다. 덕분에 주변에서 액션가면이라는 별명으로 불리고 있는 것은 소소한 웃음거리다.
이후 인턴십에서의 경험을 오픈소스 컨트리뷰션 아카데미에서 나누기도 하고, 이를 바탕으로 컨트리뷰션 아카데미에서 좋은 성적을 거두게 되었는데, 회사에서의 경험이 이를 위한 밑바탕이 되었다고 생각한다.
19 December 2022
