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메모리 누수 위험있는 FinalReference 참조 분석하기
김진광
2023.10.12
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[행사] 브레인즈컴퍼니 ‘가을문화행사 2023’
Java에서 가장 많이 접하는 문제는 무엇이라 생각하시나요? 바로 리소스 부족 특히 ‘JVM(Java Virtual Machine) 메모리 부족 오류’가 아닐까 생각해요.
메모리 부족 원인에는 우리가 일반적으로 자주 접하는 누수, 긴 생명주기, 다량의 데이터 처리 등 몇 가지 패턴들이 있는데요. 오늘은 좀 일반적이지 않은(?) 유형에 대해 이야기해 볼게요!
Java 객체 참조 시스템은 강력한 참조 외에도 4가지 참조를 구현해요. 바로 성능과 확장성 기타 고려사항에 대한 SoftReference, WeakReference, PhantomReference, FinalReference이죠. 이번 포스팅은
FinalReference를 대표적인 사례
로 다루어 볼게요.
PART1. 분석툴을 활용해 메모리 누수 발생 원인 파악하기
메모리 분석 도구를 통해 힙 덤프(Heap Dump)를 분석할 때, java.lang.ref.Finalizer 객체가 많은 메모리를 점유하는 경우가 있어요. 이 클래스는 FinalReference와 불가분의 관계에요. 나눌 수 없는 관계라는 의미죠.
아래 그림 사례는 힙 메모리(Heap Memory)의 지속적인 증가 후 최대 Heap에 근접 도달 시, 서비스 무응답 현상에 빠지는 분석 사례인데요. 이를 통해 FinalReference 참조가 메모리 누수를 발생시킬 수 있는 조건을 살펴볼게요!
Heap Analyzer 분석툴을 활용하여, 힙 덤프 전체 메모리 요약 현황을 볼게요. java.lang.ref.Finalizer의 점유율이 메모리의 대부분을 점유하고 있죠. 여기서 Finalizer는, 앞에서 언급된 FinalReference를 확장하여 구현한 클래스에요.
JVM은 GC(Garbage Collection) 실행 시 해제 대상 객체(Object)를 수집하기 전, Finalize를 처리해야 해요.
Java Object 클래스에는 아래 그림과 같이 Finalize 메서드(Method)가 존재하는데요. 모든 객체가 Finalize 대상은 아니에요.
JVM은 클래스 로드 시, Finalize 메서드가 재정의(Override)된 객체를 식별해요. 객체 생성 시에는 Finalizer.register() 메서드를 통해, 해당 객체를 참조하는 Finalizer 객체를 생성하죠.
그다음은 Unfinalized 체인(Chain)에 등록해요. 이러한 객체는 GC 발생 시 즉시 Heap에서 수집되진 않아요. Finalizer의 대기 큐(Queue)에 들어가 객체에 재정의된 Finalize 처리를 위해 대기(Pending) 상태에 놓여있죠.
위 그림과 같이 참조 트리(Tree)를 확인해 보면, 많은 Finalizer 객체가 체인처럼 연결되어 있어요. 그럼 Finalizer 객체가 실제 참조하고 있는 객체는 무엇인지 바로 살펴볼까요?
그림에 나온 바와 같이 PostgreSql JDBC Driver의 org.postgresql.jdbc3g.Jdbc3gPreparedStatement인 점을 확인할 수 있어요. 해당 시스템은 PostgreSql DB를 사용하고 있었네요.
이처럼 Finalizer 참조 객체 대부분은 Jdbc3gPreparedStatement 객체임을 알 수 있어요. 여기서 Statement 객체는, DB에 SQL Query를 실행하기 위한 객체에요.
그렇다면, 아직 Finalize 처리되지 않은 Statement 객체가 증가하는 이유는 무엇일까요?
먼저 해당 Statement 객체는 실제로 어디서 참조하는지 살펴볼게요. 해당 객체는 TimerThread가 참조하는 TaskQueue에 들어가 있어요. 해당 Timer는 Postgresql Driver의 CancelTimer이죠.
해당 Timer의 작업 큐를 확인해 보면 PostgreSql Statement 객체와 관련된 Task 객체도 알 수도 있어요.
그럼 org.postgresql.jdbc3g.Jdbc3gPreparedStatement 클래스가 어떻게 동작하는지 자세히 알아볼까요?
org.postgresql.jdbc3g.Jdbc3gPreparedStatement는 org.postgresql.jdbc2.AbstractJdbc2Statement의 상속 클래스이며 finalize() 메서드를 재정의한 클래스에요. Finalize 처리를 위해 객체 생성 시, JVM에 의해 Finalizer 체인으로 등록되죠.
위와 같은 코드로 보아 CancelTimer는, Query 실행 후 일정 시간이 지나면 자동으로 TimeOut 취소 처리를 위한 Timer에요.
정해진 시간 내에 정상적으로 Query가 수행되고 객체를 종료(Close) 시, Timer를 취소하도록 되어 있어요. 이때 취소된 Task는 상태 값만 변경되고, 실제로는 Timer의 큐에서 아직 사라지진 않아요.
Timer에 등록된 작업은, TimerThread에 의해 순차적으로 처리돼요. Task는 TimerThread에서 처리를 해야 비로소 큐에서 제거되거든요.
이때 가져온 Task는 취소 상태가 아니며, 처리 시간에 아직 도달하지 않은 경우 해당 Task의 실행 예정 시간까지 대기해야 돼요.
여기서 문제점이 발생해요.
이 대기 시간이 길어지면 TimerThread의 처리가 지연되기 때문이죠. 이후 대기 Task들은 상태 여부에 상관없이, 큐에 지속적으로 남아있게 돼요.
만약 오랜 시간 동안 처리가 진행되지 않는다면, 여러 번의 Minor GC 발생 후 참조 객체들은 영구 영역(Old Gen)으로 이동될 수 있어요.
영구 영역으로 이동된 객체는, 메모리에 즉시 제거되지 못하고 오랜 기간 남게 되죠. 이는 Old(Full) GC를 발생시켜 시스템 부하를 유발하게 해요. 실제로 시스템에 설정된 TimeOut 값은 3,000초(50분)에요.
Finalizer 참조 객체는 GC 발생 시, 즉시 메모리에서 수집되지 않고 Finalize 처리를 위한 대기 큐에 들어가요. 그다음 FinalizerThread에 의해 Finalize 처리 후 GC 발생 시 비로소 제거되죠. 때문에 리소스의 수집 처리가 지연될 수 있어요.
또한 FinalizerThread 스레드는 우선순위가 낮아요. Finalize 처리 객체가 많은 경우, CPU 리소스가 상대적으로 부족해지면 개체의 Finalize 메서드 실행을 지연하게 만들어요. 처리되지 못한 객체는 누적되게 만들죠.
요약한다면 FinalReference 참조 객체의 잘못된 관리는
1) 객체의 재 참조를 유발 2) 불필요한 객체의 누적을 유발 3) Finalize 처리 지연으로 인한 리소스 누적을 유발
하게 해요.
PART2.
제니우스 APM을 통해 Finalize 객체를 모니터링하는 방법
Zenius APM에서는 JVM 메모리를 모니터링하고 분석하기 위한, 다양한 데이터를 수집하고 있어요. 상단에서 보았던
FinalReference 참조 객체의 현황에 대한 항목도 확인
할 수 있죠.
APM 모니터링을 통해 Finalize 처리에 대한 문제 발생 가능성도
‘사전’
에 확인
할 수 있답니다!
위에 있는 그림은 Finalize 처리 대기(Pending)중인 객체의 개수를 확인 가능한 컴포넌트에요.
이외에도 영역별 메모리 현황 정보와 GC 처리 현황에 대해서도 다양한 정보를 확인 할 수 있어요!
이상으로 Finalize 처리 객체에 의한 리소스 문제 발생 가능성을, 사례를 통해 살펴봤어요. 서비스에 리소스 문제가 발생하고 있다면, 꼭 도움이 되었길 바라요!
------------------------------------------------------------
©참고 자료
◾ uxys, http://www.uxys.com/html/JavaKfjs/20200117/101590.html
◾ Peter Lawrey, 「is memory leak? why java.lang.ref.Finalizer eat so much memory」, stackoverflow, https://stackoverflow.com/questions/8355064/is-memory-leak-why-java-lang-ref-finalizer-eat-so-much-memory
◾ Florian Weimer, 「Performance issues with Java finalizersenyo」, enyo,
https://www.enyo.de/fw/notes/java-gc-finalizers.html
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#APM
#Finalize
#제니우스
#메모리 누수
#Zenius
#FinalReference
#제니우스 APM
김진광
APM팀(개발3그룹)
개발3그룹 APM팀에서 제품 개발과 기술 지원을 담당하고 있습니다.
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통합로그관리가 필요한 3가지 이유
통합로그관리가 필요한 3가지 이유
로그는 IT 인프라에서 발생하는 모든 상황들을 기록한 데이터입니다. 쉽게 말해 사용자가 어떤 루트로 사이트에 접속했고, 접속한 시점부터 어떤 행동을 취했는지가 모두 기록으로 남게 되는데, 이 기록들이 로그입니다. 로그는 IT 환경에서 가장 많이 발생하지만, 데이터 처리 기술이 발달하지 않았던 시기에는 처리 비용에 비해 가치가 낮은 데이터로 여겨졌습니다. 하지만 최근들어 IT 서비스와 인프라가 다양해지고 디지털 트랜스포메이션이 가속화되면서, 로그의 양이 기하급수적으로 증가하고 사물인터넷(IoT), 빅데이터 등과 같은 신기술이 발전하면서 그 효용성 또한 날로 증가하고 있습니다. 그렇다면, 이 로그는 실제로 어떻게 활용될까요? 개발 영역에서는 버그 혹은 크래시율 수집 및 상시 트래킹, 이슈 발생 후 롤백 및 대응, 특정 기능에 대한 사용성 진단에 활용됩니다. 마케팅 분야는 채널별 ROI 진단 및 비용 최적화, 배너/프로모션/이벤트 효과 측정, 유저 세그멘테이션 및 타게팅에 사용합니다. 기획 및 디자인 영역은 기능 개선을 위한 A/B 테스트, 유저 Journey 경로 분석을 통한 UX/UI 최적화 등에서 쓰이고 있습니다. 이처럼 여러 영역에서 다양하게 쓰이는 로그를 관리하지 않고 방치해두면 어떤 일이 발생할까요? 통합로그관리가 필요한 이유에 대해 알아보겠습니다. ----------------------------------------------- I. 보안 대응체계 구축 저장만 하고 관리되지 않은 로그는 IT 시스템의 장애나 문제 발생 시 그 원인을 찾아내기가 어렵습니다. 또, 로그 데이터의 중요 정보가 외부로 유출될 위험도 커집니다. 끊임없이 발생하는 보안 사고에 대비하기 위해 통합로그관리는 반드시 필요합니다. 관리된 로그는 장애나 사고 발생 시에 그 원인을 파악하고 빠른 대처를 위한 근거 데이터로 사용할 수 있으며, 보안 체계를 마련하는 데에도 활용가능 합니다. 기업들은 로그관리 제품을 사용해 사이버 침해위협을 예방 및 감시하고, 정기적인 로그분석을 통해 강력한 보안대응체계를 구축하고 있습니다. 통합로그관리 솔루션은 보안장비(Firewall, IDC, IPS 등)의 로그와 해킹, 악성코드 등 보안/침해 관련 로그를 지속적으로 분석해 예방 체계를 구축합니다. 또, 대용량 로그의 상관분석을 통해 보안위협을 탐지하고 이상징후를 모니터링하는 등 강력한 보안 대응체계를 구축할 수 있습니다. II. 컴플라이언스 준수 로그는 보안 사고가 발생했을 때 가장 기본적인 증거 및 모니터링 자료로 활용됩니다. 이에 따라 정부에서는 데이터 관리에 대해 각종 법률을 규정하고 있어, 공공기관을 비롯한 개인정보를 다루는 온라인 사업자 및 기업 등은 해당 법규를 준수해야 합니다. 안전한 데이터 이용을 위해 2018년에 발의된 '데이터 3법' 개정안은 2020년 1월 9일 국회 본회의를 통과했습니다. 데이터 3법은 개인정보 보호법, 정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률, 신용정보의 이용 및 보호에 관한 법률 등 3가지 법률을 통칭합니다. 로그 관리 관련 규제의 주요 내용은 다음과 같습니다. i. 개인정보보호를 위해 접근 권한 부여, 변경 또는 말소 기록을 3년 이상 보관해야 합니다. ii. 개인정보 취급자는 개인정보처리시스템의 접속기록을 월 1회 이상 점검해야 하고, 그 활동의 증거를 남기기 위해 시스템에 접속했다는 기록을 1년 이상 보관해야 합니다. iii. 정보통신서비스 제공자는 접근 권한 내역을 5년간 보관하고, 접속 기록의 위·변조 방지를 위해 반드시 백업 보관해야 합니다. III. 빅데이터 처리 플랫폼 IT 인프라 확대 및 기타 비정형 로그 유입에 따라 대용량 로그에 대한 관리가 요구되고 있습니다. 특히 수집된 로그를 실시간으로 분석∙판단해 IT 서비스의 안정적 운영을 도모해야 하는 수요가 증대되고 있는데요. 오늘날의 데이터는 기존 데이터에 비해 양이 매우 방대해 기존 방법이나 도구로는 관리가 어렵습니다. 따라서 빅데이터 기술을 기반으로 하는 대용량 통합 로그관리 솔루션은 이제 IT 운영을 위한 필수 솔루션으로 자리잡았습니다. ----------------------------------------------- 이처럼 기업은 보안위협 및 이상징후 대응/컴플라이언스 준수/대용량 로그 관리를 위해 통합로그관리 솔루션을 필수로 갖춰야합니다. 브레인즈컴퍼니의 통합로그관리 솔루션 '제니우스(Zenius) Logmanager'는 이기종 장비에서 발생되는 정형∙비정형 로그 데이터의 수집/분석/관리 등을 위한 빅데이터 플랫폼입니다. 제니우스 로그매니저가 어떻게 구성돼 있는지 살펴보겠습니다. 제니우스 로그매니저는 정형/반정형 또는 비정형 로그에 대한 실시간 수집 및 신속한 분석 기능을 제공하며, 이러한 정보들을 다양한 차트와 대시보드를 통해 직관적으로 가시화합니다. 특히 로그매니저는 독보적인 인덱싱 및 검색 속도를 제공하며 확장성, 편의성, 효율성, 호환성 등의 특장점을 보유한 제품입니다. 로그 이벤트 발생 시 즉각적인 알람을 통해 빠른 문제 해결과 높은 가용성을 확보하도록 지원합니다.
2022.11.10
[통합로그관리] Filebeat에서 안정적으로 하드웨어 자원 사용하기
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Filebeat는 Elastic Stack에서 사용하는 경량(light-weight) 데이터 수집기로 logstash 대비 상대적으로 리소스(CPU와 RAM)를 상당히 적게 소모한다는 장점이 있습니다. 또, Filebeat는 간단한 필터 기능도 제공합니다. 하지만 말 그대로 간단한 필터 기능이라 한번에 대용량의 파일을 관리해야 하는 경우 호스트 서버에 부담이 갈 정도로 많은 리소스를 사용할 수 있습니다. 따라서 브레인즈컴퍼니가 운영하는 통합로그관리 에이전트는 호스트의 서버 환경에 따라 filebeat 에이전트의 설정 파일을 수정해서 안정성을 제공하고 있습니다. 본 내용은 Filebeat 리소스 점유율이 높을 때 트러블슈팅 관련 설정 수정사항입니다. 수정에 필요한 기본 파일 위치 linux : /etc/filebeat/filebeat.yml docker: /usr/share/filebeat/filebeat.yml filebeat 프로세스 메모리 확인하는 방법 top -d 1 | egrep "PID|filebeat" 수정에 앞서 filebeat의 메인 컴포넌트인 harvester의 개념을 간략하게 설명하겠습니다. 하나의 harvester는 하나의 파일을 읽어드립니다. harvester가 실행 중인 경우 파일을 한 줄씩 읽습니다. 각 파일 당 하나의 harvester가 실행됩니다. 상단의 이미지를 보면 filebeat의 컴포넌트인 input과 harvester가 보입니다. 또한 filebeat이 harvester를 관리하며 어느 파일을 읽을지 관리하는걸 알 수 있습니다. harvester가 실행 중인 경우 파일 설명자(File Descriptor) 열린 상태로 유지됩니다. 이는 파일이 삭제되거나 파일명이 변경된다 하더라도 파일을 계속 읽게 해줍니다. 하지만 파일 설명자는 harvester가 닫힐 때까지 디스크 공간을 예약합니다. 1. filebeat.inputs: 2. - type: filestream 3. id: my-filestream-id 4. paths: 5. - /var/log/system.log 6. - /var/log/wifi.log 7. - type: filestream 8. id: apache-filestream-id 9. paths: 10. - "/var/log/apache2/*" 11. fields: 12. apache: true 13. fields_under_root: true <filebeat에서 제공하는 input example> 1. scan_frequency 파일비트가 설정된 filebeat_inputs의 path에 있는 파일들의 갱신 여부를 체크하는 주기입니다. 너무 길게 설정하면 한번에 많은 파일들을 수집하게 됩니다. 반대로 너무 짧게 설정하면 스캔을 너무 잦게 해서 CPU점유율이 올라갑니다. 적당한 조절이 필요합니다. 기본값은 10초입니다. Scan_frequeny가 동작하는 방식은 아래와 같습니다. harvester 읽기 종료 또는 파일 삭제 → scan_frequency 만큼 대기 → 파일 갱신 확인 → 파일 갱신 시 새 harvester 시작 2. backoff Backoff 옵션은 파일비트가 얼마나 더 적극적으로 크롤링 하는지 지정합니다. 기본값은 1인데 1일 경우 새 줄이 추가될 경우 1초마다 확인한다는 의미입니다. Backoff가 동작하는 방식은 아래와 같습니다. harvester 읽기 종료 또는 파일 삭제 → scan_frequency만큼 대기 → 파일 갱신 확인 → 파일 갱신 시 새 harvester 시작 → 파일 갱신 시 Backoff 시간 마다 다시 확인 3. max_procs 파일비트에서 동시에 사용 가능한 최대의 cpu코어의 숫자를 설정합니다. 예를 들어32 CPU코어 시스템에서 max_procs를 1로 설정한다면 cpu사용률은 3.2%(1/32)를 넘지 않습니다. max_procs 설정돼 있으면 harvester가 아무리 많이 생성돼도 cpu의 코어 수만큼 CPU를 점유합니다. 4. harvester_limit harvester의 수가 OS가 감당할 수 있는 파일 핸들러 개수를 초과할 때 사용합니다. 한 input마다 설정되므로 inputs이 5개 선언돼 있으면 해당 input 컴퍼넌트의 harvester 개수 최대치는 5개입니다. 기본값은 0인데, 0일 경우 harvester가 무제한으로 생성 가능합니다. 리소스 관리 최적화에도 유용한데 예를 들어, input1이 input2보다 파일 개수가 3배 많고 중요성이 높을 때 3배 높은 값을 설정하는 것이 좋습니다. 5. close_eof harvester에 의해 파일이 수집되고 있을 때, EOF(End of File)에 도달하는 즉시 파일을 닫습니다. 파일이 계속 갱신된다면 데이터가 유실될 수 있는 여지가 있습니다. [참조] https://www.elastic.co/guide/en/beats/filebeat/current/filebeat-input-log.html
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업계 1위 회사에서 개발 경험을 쌓고 싶다면?
업계 1위 회사에서 개발 경험을 쌓고 싶다면?
브레인즈컴퍼니는 IT 인프라 통합관리 소프트웨어 업계에서 20년 넘게 선두 자리를 지켜오고 있습니다. 20년 역사 중 절반인 10년 가량을 브레인즈에서 함께 성장해 온 개발자들이 있는데요. 업계 1위 제품을 개발하고 있다는 자부심으로 근무 중인 백엔드 개발자, 신호진님&프런트엔드 개발자 김범호님의 이야기를 들어보겠습니다. ----------------------------------------------------------------- Q. 안녕하세요, 자기소개 부탁드릴게요. 호진님: 안녕하세요. 2014년에 입사해 개발1그룹 인프라코어팀에서 근무 중인 신호진입니다. 첫 직장이 브레인즈컴퍼니라, 이제 8년차에 접어든 백엔드 개발자입니다. 범호님: 저는 2012년에 입사해서 10년이 흘렀네요. 개발2그룹 인프라웹팀에서 근무 중인 프런트엔드 개발자 김범호입니다. Q. 각자 맡고 있는 업무에 대해 설명해 주세요. 호진님: 브레인즈컴퍼니의 지능형 IT 인프라 통합관리 소프트웨어인 ZENIUS EMS(제니우스 이엠에스)의 통보 매니저, MRTG 매니저, 서버 Agent를 담당하고 있어요. 통보 매니저는 장애 발생 시 메일, 문자, App 등으로 통보해 사용자가 인지할 수 있도록 하고요. MRTG매니저는 다양한 IT 인프라에 대해 모니터링 분석 데이터를 제공해요. 서버 Agent는 장애 감시, OS 별 성능항목 초 단위 모니터링, 프로세스 모니터링을 제공합니다. 범호님: 호진님 팀에서 실시간 모니터링 작업을 통해 데이터를 수집하면, 그 수집된 데이터를 보고서나 차트, 오버뷰 등으로 사용자가 한눈에 볼 수 있도록 기획/설계/개발하는 업무를 하고 있습니다. Q. 이번 기회를 빌려 Zenius(제니우스)에 대해 홍보해 보자면? 범호님: 긴 말이 필요 없을 것 같아요. 관제 시스템으로서 갖출 수 있는 건 다 갖추고 있어요. 그러니까 업계 1위겠죠? 호진님: Zenius(제니우스)는 다양한 IT 인프라를 관리하는 제품이지만, 복잡하지 않고 사용자가 이용하기 쉽게 직관적으로 잘 만들어진 제품이에요. 국내에서 가장 인기있는 통합관제 솔루션입니다. Q. Zenius(제니우스) 제품을 개발할 때 주로 어떠한 언어를 사용하고 계시나요? 호진님: 주로 C, C++ 언어를 사용하고 있습니다. 범호님: 저는 주로 Java를 사용해요. 현재 팀 이전에는 ITSM팀에서 근무했는데, 그때는 Kotlin을 사용했어요. Q. 두 분은 프런트엔드/백엔드 커리어를 선택한 계기가 있나요? 호진님: 저는 컴퓨터공학을 전공했고, 프로젝트 때마다 담당하던 부분이 백엔드였어요. 그러다 보니 자연스럽게 백엔드 개발자가 됐어요. 그리고 C, C++ 언어를 배우면서 이 분야가 전망이 좋다는 점도 직무를 선택하는데 영향을 미친 것 같아요. 범호님: 저도 호진님과 비슷해요. 전공이기도 했고, 개발 업무가 성격에 잘 맞았어요. Q. 두 분 모두 개발 일을 하신 지 10년 정도가 흘렀네요. 개발 환경이 10년 전과 비교했을 땐 어떻게 달라졌나요? 호진님: 예전에는 개발자라 하면 야근도 많았고 연봉도 그렇게 높지 않았죠. 지금은 개발자 품귀 현상이 나타날 정도로 인기있는 직종이 되다 보니, 연봉도 높아지고 야근도 없는 편이에요. 얼마 전에 연봉이 천만원 인상되면서 매우 만족하며 다니고 있습니다. (웃음) 범호님: 10년 전만 해도 개발자는 3D 업종이라는 말이 있을 만큼 힘든 직업이었던 것 같아요. 예전에는 “적성에 맞는 일을 꼭 해야겠다”라는 인식이 있었다면, 요즘은 개발자가 좋은 이미지로 비치다 보니 사람들이 쉽게 접할 수 있게 되면서 적성보다는 “개발 일을 한 번 해 봐도 괜찮지 않을까”라는 인식으로 바뀐 것 같아요. Q. 이제 팀에 대해 이야기 나눠볼게요. 각자 팀 분위기는 어떤가요? 범호님: 저희는 자유로운 분위기인 것 같아요. 혼자 밥 먹고 싶으면 혼자만의 시간을 갖기도 하고, 다른 사람과 어울리고 싶으면 함께하기도 하고요. 각자 취향을 존중해 주고 있습니다. 호진님: 인프라코어팀은 그 어떤 팀보다 밝은 팀이에요. 저희 팀은 10명 가량으로 구성돼 있는데, 그중 절반 이상이 10~15년 이상의 근속자분들이자 베테랑 개발자예요. 모두 겸손하고 유머러스해서 입사 초부터 잘 해주시다 보니 적응하기도 쉬웠어요. 평소 서로 인사도 잘 하고 이야기도 자주 나누고요. 다른 팀들이 저희 팀을 무서워(?) 하는 것 같은데, 실상은 전혀 그렇지 않거든요. 특히 그룹장인 상호님은 겉으로는 차가워 보이지만, 속은 누구보다 따뜻해서 이야기 나눠보면 그 매력을 느낄 수 있을 거예요. (웃음) Q. 장기 근속자가 많다는 것이 배울 점이 많아 좋기도 하지만, 세대 차이가 발생할 수도 있을 것 같은데요. 그 간극을 좁히기 위해 어떤 노력을 하시나요? 호진님: 시니어 개발자들과 주니어 개발자들이 서로의 차이를 극복하기 위해 대화를 정말 많이 합니다. 그러다 보면, 서로 생각하지 못한 부분을 채워줄 수 있더라고요. 그리고 저희 팀은 함께 밥도 자주 먹고 강제성 없이 원하는 사람들끼리 술도 마시면서 동료애를 쌓아가고 있어요. 범호님: 코드 리뷰를 통해 서로 피드백을 주고받고 있어요. 연차가 낮은 동료가 먼저 신기술을 접하고 오면 제가 배우려고 할 때도 있고요. 또, 저희 팀도 대화를 많이 해요. 설득하는 과정이 필요할 때마다 대화를 통해 의사소통을 해 나가요. 서로 존중해주는 과정이라고 생각해요. 내 의견이 맞다고 생각하다가도 상대 의견이 타당한 내용이라면 믿어주고 서로 응원하면서 일하고 있습니다. Q. 동료들은 본인들을 어떤 사람이라고 이야기할 것 같은가요? 호진님: 아주 쑥스러운 질문이네요. (웃음) 음... 괜찮은 사람이라고 할 것 같습니다. (웃음) 앞으로 “같이 일하면 즐겁고, 어떤 일이든 믿고 맡길 수 있는 사람!”이라는 평가를 들을 수 있도록 더 노력해야죠. 범호님: 믿을 수 있는 사람. 그래서 의지할 수 있고 항상 같이 일하기 좋은 사람이고 싶습니다. (웃음) Q. 그럼 반대로 어떤 동료와 함께 일하고 싶은가요? 호진님: 예의 있고 끈기 있는 동료요. 예의는 직장 생활의 기본이라고 생각해요. 업무 관련해서는 개발과정에서 막히는 부분이 있을 때 오래 앉아있으면 해결책이 나오기 때문에 끈기가 정말 중요해요. 여기에 하나 더 덧붙이자면, 책임감 있는 동료들과 일하고 싶어요. 데드라인은 정말 중요하니까요. 범호님: 바보 같은 질문을 스스럼없이 하는 동료. 터무니없는 질문을 시작으로 되게 괜찮은 아이디어가 나오기도 하거든요. 그래서 때와 장소에 따라 질문을 하는 용기가 필요해요. 상대 이야기를 듣다가 모르는 부분에 대해서는 질문을 해야 업무를 하는데 문제가 없거든요. 보통 질문을 하지 않는 사람들은 이해를 하지 못했는데도 불구하고, 마치 다 알고 있는 것처럼 근엄하게 있다가 넘어가는 경우들이 많아요. 그렇다 보면 업무를 진행하는데 문제가 발생하죠. 그래서 아무 말없이 듣기만 하기보다는 질문할 수 있는 용기를 가진 동료가 좋습니다. Q. 차후에 합류하게 될 개발자들에게 브레인즈에 대해 꼭 알려주고 싶은 것은? 범호님: 저는 장기근속자다 보니, 그동안 회사가 바뀌는 과정을 봐왔는데요. 브레인즈컴퍼니는 지난 10년간 꾸준히 성장해오고 있어요. 그래서 새로운 개발자들이 합류한다면, 10년 후에는 더 큰 회사로 성장해 있을 것이라고 확신해요. 특히 브레인즈컴퍼니는 인재에 많이 투자를 하고 있습니다. 웬만한 교육은 지원을 해주고 있기 때문에, 이렇게 노력을 들이는 회사에서 본인 스스로 노력하고 발전하고자 하는 의지만 있다면 좋은 방향으로 성장할 수 있습니다. 호진님: 브레인즈컴퍼니는 직원을 많이 생각하는 회사예요. 복지가 좋고, 사람들도 좋아요. 이렇게 말하면 잘 와 닿지 않을 것 같은데, 입사하셔서 직접 느껴 보시기 바랍니다! Q. 마지막 질문입니다. 나에게 브레인즈컴퍼니란? 범호님: 동반자. 저는 그동안 운이 좋은 케이스였던 것 같아요. 프로젝트를 하기 위해 외부로 나갔다가 다시 돌아오기도 했고, 팀도 옮겨 봤고요. 그 와중에 회사가 리모델링도 하고 인력이 충원되면서 커졌고요. 또, 기존 제품을 아예 새로 만들어 보기도 했죠. 안주할 새도 없이 여러 변화를 겪으며 회사와 함께 성장해왔기 때문에 동반자 같은 존재가 됐습니다. 호진님: 성장할 수 있는 기회를 주는 곳. 또, 밥 굶지 않고 살아갈 수 있도록 아낌없이 지원해주는 곳이기도 하고요. (웃음)
2022.11.22
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