4. 나의 망처버린 프로젝트을 회상하다(1)

저는 10대 때부터 새로운 서비스의 개발과 재편성에 관여해 왔습니다. 오늘은 가장 기억에 남는 실패 아이템을 소개하겠습니다.

저는 15년 전에 스타트업에서 일하다가 주요 포털 사이트인 다음으로 이사했습니다. 저는 CTO의 연구 개발 센터에서 임원으로 일했습니다.이 회사는 오랫동안 이메일 서비스를 개선하기 위한 야심찬 계획을 세워왔고, 수백만 명의 사람들이 내부적으로 이 서비스를 이용하고 있다.한메일 개발팀은 종합검토를 실시했지만 인력부족으로 본사에 한메일 주소록 검토를 의뢰했다. 회사의 중요한 프로젝트이기 때문에 몇몇 개발자들과 PM 개발을 돕기로 했습니다.

 

1. 신기술로 대한민국 이메일 주소록 개편

실제로 한메일 주소록 자체는 사용자 트래픽이 많지 않습니다. 대부분의 사용자 모드는 메일 쓰기 화면에서 주소를 검색하므로 실제 주소록 사이트에 액세스하지 않습니다. 또한 메일 쓰기 화면에서 클릭 한 번으로 메일 주소를 주소록에 저장할 수 있습니다. 이에 따라 주소록 사이트는 관리 화면이 단순할 뿐 대부분의 API 요청은 기존 한메일 사이트에서 처리된다.

당시 국내에는 아약스 기반의 사용자 인터페이스 기술(2005)이 처음 도입됐다. 조직 개편안이 나오기 전에 저는 다음과 같은 생각을 했습니다.개발자, Outlook 주소를 바탕 화면에 추가, 삭제, 검색 및 간단한 프로토타입 생성과 같은 풍부한 웹 기반 샘플을 만들 수 있습니다.

나는 주소록에서 뭔가를 할 때마다 정적인 방법으로 페이지를 새로 고쳤는데, 플래너에게 보여줬어요.나는 새로운 사용자 인터페이스가 편리해서 좋다. 하나의 이메일과 달리, 새로운 기술을 테스트하는 데 이상적인 교통량이 적은 서비스입니다.

이제 큰 부담 없이 프로젝트를 진행할 때이고, 개발이 순조롭게 진행되어 마침내 시작되었습니다. 당시 한메일 주소록 양식은 약 3억 개의 주소와 수백만 명 이상의 사용자가 있었다. 가입자의 80% 이상이 50~100개의 주소를 가지고 있다. 우리는 각 사용자 주소를 XML HttpRequest, 200-300으로 가져오고 HTML DOM(Document Objects)을 생성 및 삭제하고 웹 브라우저의 성능과 사용성을 테스트하여 테스트에 매우 만족했습니다.

문제가 발생하면 롤백 프로그램을 완료하고 메인 사이트인 Hanmail에 개편 사이트를 개설하였다. 재구성 후 기존 Hanmail 주소록 사용자가 로그인하여 재구성 사이트에 액세스할지 여부를 묻고 새 서비스를 사용하기 전에 데이터만 마이그레이션합니다. 가입자와 데이터를 동시에 전송할 수 없어 대형 웹사이트가 부담 없이 이전하는 방식이다.

그 문제는 박물관이 개관한 후 발생했다.

 

2. 콜센터 개소 후 다운

한메일 고객서비스센터에는 평소보다 2~3배 많은 민원이 접수됐다. 대부분 제 잘못입니다. 한국 이메일 주소록 제가 알기로는 대부분의 휴대폰이 보험과 자동차 판매이며, 고객들로부터 받는 이메일은 수천 통이 주소록에 의해 관리되고 있습니다.

웹브라우저에서 수백 개의 주소 데이터를 검색하는 것은 DOM을 그리는 과정에서 발생하는 경우가 많아 웹브라우저의 성능에 문제가 되는데, 그는 콜센터 전화 속도가 느리고 관리 소홀로 인해 전화 번호가 마비되었다.

실제로 초기 사용자 분석 결과 한메일 주소록의 주요 트래픽이 수백 개의 이메일 주소 중 평균 80%를 차지하는 것으로 나타났다.사용자. 그러나 트래픽이 적은 경우에도 매일 수천 명의 사용자가 액세스하고 관리됩니다. 현재 빅데이터 로그 분석과 사용자 분석 기법이 일반적으로 사용되고 있지만, 평균 트래픽과 대상을 파악할 때 이러한 동작은 적절하게 포착되지 않습니다.

그 결과 다음의 주소록은 한글 개혁으로 '붕괴' 아이템이 됐다. 설계자와 협의 후 개발자와 협력하여 사용자 데이터를 측정하고 페이지 주소를 측정하며 유사시 DOM 객체를 그릴 수 있습니다. 그런데 다른 주소록 개편 프로젝트를 해야 했어요. 다음은 실패를 용인하는 기업문화도 있지만 다행히 8년째 해고되지 않고 있다.

 

 

3. 헤비 유저가 누구인지 잊지 마십시오.

기술적 문제 해결은 기업과 사후 프로젝트를 공유하고 소수의 헤비 유저들의 사용 행동을 분석하는 것의 중요성을 보여주었다.

 

 

2부에 이어서 쓰겠습니다.