ELK 스택의 이점

마지막 업데이트: 2022년 7월 19일 | 0개 댓글
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지표가없는 작업의 이점

공정 분석(4) - 생산 라인화, 라인 밸런싱(Line Balancing)

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중소기업이 한국형 강소기업(K Champ)으로 전환하는 데 있어 도움을 주고자 노력하는 '강소 제조인'입니다.

이번에는 제조 관련 생산성 향상을 위해 작업장 설계 시 병목의 가동률과 비병목의 가동률이 큰 차이가 생기지 않도록 하는 공정분석 기법인 "생산 라인화, 라인 밸런싱(Line Balancing) " 에 대해 알아보도록 하겠습니다.

IE(Industrial Engineering) 개념

생산 라인화, 라인 밸런싱

단일 흐름 라인 밸런싱 산출 예제(1)

단일 흐름 라인 밸런싱 산출 예제(2)

복합 흐름 라인 밸런싱 산출 예제(1)

복합 흐름 라인 밸런싱 산출 예제(2)

라인 밸런싱 산출, 휴리스틱 기법

라인 밸런싱 산출, 휴리스틱 기법 산출 예제

피치 다이어그램 활용, 라인 밸런싱 산출

피치 다이어그램 활용, 라인 밸런싱 산출 예제

생산 Line 화

(제품이 원활히 흐르는 것이 중요)

- 생산 구성요소를 공정 순서에 따라 연속적으로 배치

- 적은 비용으로 대량의 표준화 제품을 생산

- 조립라인 : Line Balancing이 중요

- 가공라인 : 제약 공정의 관리가 중요

▫ 제품 등 대상물을 이동시킬 수 있음

▫ 분업에 따라 공정이 몇 개로 분할됨.

▫ Line 편성 비용을 보상하는 충분한 생산량

▫ 각 공정의 소요 시간이 거의 같도록 편성 (작업부하 균형)

▫ Line이 정지하지 않도록 자재를 원활히 공급할 수 있음.

∎ 이상적인 Line 작업의 조건

① 전후의 작업공정은 서로 인접하며,

② 물품은 균형이 잡힌 일련의 작업공정을 일정한 속도로,

③ 합리적인 직선 경로를 거치면서 완성 방향으로 이동하며,

Line 전체가 동시에 작업

• 작업이 분업화 → 빠른 숙련; 전용 공구, 지그 채택; 미숙련자 채용 용이

• 공정의 동기화에 의한 Low WIP, Short lead time

• 생산능력 파악, 공정관리 용이

• Line 별 기계설치 → 설비비 증가

• 기계 고장, 결근, 설변, 결품 등에 대한 융통성 적음.

• 단조로운 업무 → 작업 의욕 저하

제품별 배치 설계, 라인 밸런싱 (Line Of Balancing, LOB), 라인 편성효율, 라인 균형 효율, 작업장 이용률, 라인 능률(E)

생산라인의 능력, 공정의 소요시간이 균형되도록 '작업장'이나 '작업순서'를 ELK 스택의 이점 배열하는 것

- 라인 프로세스가 최소 수개의 작업장으로 원하는 산출을 얻도록 작업장에 작업을 할당하는 것

- 작업장 설계 시 병목의 가동률과 비병목의 가동률이 큰 차이가 생기지 않도록 함.

• 자원의 효율적 활용이 목표

• 각 공정에 작업량을 균등하게 할당하는 절차

• 라인 균형 효율에 의해 라인 밸런싱 정도를 평가

라인 밸런싱(Line Balancing)은 제조 공정을 합리적으로 결정 하는 문제로 라인을 구성하는 각 공정 간의 균형을 어떻게 최적으로 하는 것 으로 라인 밸런싱은 제조 공정 중에서 각각의 공정 역할 분담을 고르게 나누어줌으로써 최대의 생산 효율을 높이는 것

- 자동차나 텔레비전 등과 같이 조립에서 공정 수가 많고 벨트 컨베이어에 올려 대량 생산시에는 특히 라인 밸런싱이 문제가 중요하여 최적의 공 정을 결정하기 위한 시뮬레이션 프로그램도 고려되고 있음.

⦁ 라인 프로세스가 최소 개수의 작업장으로 원하는 산출을 얻도록 작업장에 작업량을 할당하는 과정

- “주어진 사이클 타임 내에서 최소의 작업장 수나 작업자 또는 주어진 작업장 내에서 사이클 타임을 최소화시키는 것”

- 산출률을 인력계획이나 생산계획에 맞추도록 텍트 타임을 맞추기 위하여 작업자에게 작업 분배

- 흐름 라인에서는 공정 또는 작업장이 라인 형태로 구성되 며, 각 작업장에서는 미리 정해진 요소작업을 수행하게 되는데, 이때 작업장별 작업량이 모두 같을 수 없기 때문에 작업장에 따라 정체 내지 유휴시간이 발생하게 된다.

→ 흐름 생산 라인에서 각 공정이 지니고 있는 능력을 최대한 발휘하면서 각 공정의 능력을 전체적으로 균형 있게 할 뿐만 아니라 원활하게 진행되도록 공정을 편성하는 것을 뜻함.

- 라인 밸런싱(Line Balancing)을 할 때는 상대적으로 작업시간이 많이 소요되는 공정(작업장)이며 가장 큰 작업량을 가진 공정인 애로 공정(Bottleneck Process)을 중심으로 공정을 분할하거나 종합하여 각 공정의 여력을 균형화시키는데 주력 해야 합니다.

운영 오버헤드 없는 ELK 스택의 이점

많은 분들이 이미 ELK 스택의 이점이 무엇이고 ELK를 사용하는 팀이 많은 이유를 알고 있습니다. ELK는 버그 및 프로덕션 문제를 진단하고 해결하는 데 중요할 뿐만 아니라 고객 인사이트를 얻는 데 있어서도 그 유용성이 커지고 있습니다. 게다가 시스템 상태 및 사용량에 대한 추가 지표를 확보하여 팀의 경쟁력을 강화할 수 있습니다. 다른 회사들이 부족한 영역을 찾느라 애를 쓸 때 ELK를 사용하는 팀은 데이터를 실험하고 조정하여 시스템에 꼭 필요한 것을 제공할 수 있습니다.

관리자는 엔지니어와 DevOps 팀에 좋은 로깅 솔루션을 제공하는 것에 대해 고민하는 경우가 많습니다. 그러나 이와 관련된 비용이 발생한다는 것도 알고 있습니다. 인프라 비용 외에도 업그레이드, 패치 및 배포를 다루어야 합니다. 이 모든 일에는 시간, 노력 및 전문성이 필요합니다.

유지 관리와 지원이 간편하면서도 성능이 우수한 로깅 솔루션을 제공하려면 어떻게 해야 할까요? 골칫거리 없이 ELK 스택의 모든 이점을 누리는 방법은 없을까요?

로깅은 왜 그렇게 중요할까요?

머신 데이터가 증가하면서 로깅의 중요성이 나날이 커지고 있습니다. 문제를 진단하고 해결하여 애플리케이션 성능을 최적화하려면 로깅이 중요합니다. 로그에서 중요한 비즈니스 지표 및 데이터를 가져오는 데 사용되는 도구도 많습니다. 로깅은 더 이상 단순히 문제를 찾는 데만 사용되지 않습니다. 시스템 모니터링에도 사용됩니다.

로깅이 중요하다는 데는 의심의 여지가 없습니다. 그렇다면 로깅을 구현하는 방법에 대해 말해 봅시다. 현재 많이 사용되는 방법 중 하나는 ELK 스택입니다. Apache 2.0 라이선스 버전의 Elasticsearch 및 Kibana(7.10.2 버전까지)를 사용하여 직접 ELK 스택을 배포하고 관리하거나, ELK 스택의 오픈 소스 대안으로 OpenSearch, OpenSearch 대시보드 및 Logstash를 자체 관리할 수 있습니다.

ELK 스택을 원하는 이유는 무엇일까요?

아시다시피 ELK는 Elasticsearch, Logstash 및 Kibana의 중심에 구성되는 스택입니다. 각각의 요약을 살펴봅시다.

Elasticsearch: 전체 텍스트 검색과 로그 및 지표 분석에 사용되는 검색 및 분석 엔진입니다.
Logstash: 로그 및 이벤트를 수집하고 변환하는 오픈 소스 도구입니다.
Kibana: 로그 및 이벤트 검토를 위한 데이터 시각화 및 탐색 도구입니다.

ELK 스택의 구성 요소를 함께 사용하면 모든 시스템의 로그를 집계할 수 있습니다. 로그에서 문제를 분석할 수 있을 뿐만 아니라 시스템 사용을 모니터링하고 개선 기회를 찾을 수도 있습니다. ELK가 제공하는 데이터 분석 및 시각화는 최고 수준입니다.

그렇다면 관리형 서비스를 ELK에 사용하는 이유는 무엇일까요? 훌륭한 팀이 있습니다. 단일 호스팅 공급업체에 종속되고 싶지 않습니다. 특정 사용 사례에 맞게 모든 것을 구성할 수 있는 유연성을 원합니다. ELK를 직접 관리하지 않는 이유는 무엇일까요?

자체 ELK 스택의 관리에서 무엇이 그렇게 어려운 것일까요?

ELK 관리를 직접 하지 않는 것이 좋은 몇 가지 이유를 살펴봅시다.

설치가 쉽지 않음
통합 시스템을 볼 때는 설치가 항상 간단하지는 않다는 점을 잊지 말아야 합니다. 최상의 구성은 무엇입니까? 비밀은 어디에서 관리합니까? 하드웨어는 얼마나 필요합니까?

간단한 인터넷 검색으로 ELK 설치 방법을 설명하는 많은 자료를 찾을 수 있습니다. 한 번 보면 클릭 한 번으로 배포하여 시작하는 것과는 거리가 멀다는 것을 알게 됩니다. 실제로는 많은 사전 요구 사항이 있습니다. 모든 항목에 대한 즉시 사용 가능한 구성이 포함된 기본 설치를 사용하거나 시간을 더 들여서 모든 구성 옵션을 조사할 수 있습니다. 데이터 수집 제한은 얼마입니까? 보존 계획은 어떻게 됩니까? 그것이 왜 중요합니까?

이제, 보유한 각 환경에 대해 이 일을 여러 번 한다고 상상해 보세요.

모든 것에 자동화된 스크립트를 사용한다고 해도 모두 설정하고 원활하게 실행하기까지는 상당한 시간이 걸립니다. 이 시간은 고객에게 가치를 제공하는 데 쓰여지는 시간이 아닙니다. Amazon OpenSearch Service와 같은 관리형 서비스를 사용하면 ELK 스택을 간편하게 반복적으로 배포할 수 있습니다.

거의 빠르지 않음
대부분의 회사는 제품을 시장에 빨리 내놓으려고 합니다. 하지만 스택과 인프라를 프로덕션 준비 상태로 만드는 데 몇 주 또는 심지어 몇 개월을 써야 한다면 출시를 앞당길 수 없습니다.

애플리케이션을 프로덕션으로 전환할 때 사용하는 현재의 프로세스는 무엇입니까? 철저한 준비를 위해 어떤 테스트, 확인 및 조정 작업을 수행합니까? 쓰기 집약적 작업에 맞게 하드웨어 설정을 최적화해야 한다면 프로덕션 전환 전에 이 최적화를 완료할 수 있습니까? 업그레이드 계획은 어떻게 됩니까?

자체 ELK 스택을 관리하는 경우 익숙하지 않은 인프라 및 애플리케이션에서 이 모든 작업을 수행해야 합니다. Amazon OpenSearch Service와 같은 서비스는 인프라, 구현 및 지속적인 유지 관리 비용을 크게 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

복원력에 더 많은 시간을 들여야 함
ELK 스택을 관리할 때 문제가 되는 것은 복원력입니다. Elasticsearch 노드 중 하나가 중단되면 어떻게 해야 합니까? Kibana 성능을 사용할 수 없게 되면 어떻게 합니까?

뿐만 아니라 위의 단계에서 인프라를 올바르게 설정하는 과정에서도 문제가 생길 수 있습니다. Logstash와 ELK 스택의 이점 Elasticsearch는 메모리 집약적입니다. 동일한 소형 하드웨어에 모두 설치하여 시간과 비용을 줄이려고 한다면 엉망이 됩니다. 게다가 버전 업데이트나 보안 문제 모니터링 및 패치 적용 계획에 대한 이야기는 아직 시작하지도 않았습니다!

AWS는 이러한 요구 사항을 지원할 수 있습니다. 예를 들어 Elasticsearch 노드를 생각해 봅시다. 노드가 중단되면 Amazon OpenSearch Service가 중단을 감지하고 중단된 노드를 교체합니다. 이러한 작업을 걱정하느라 시간을 쓰지 않아도 됩니다.

기본적으로 팀 규모를 키우고 싶다면 그렇게 해도 됩니다. 자체 관리를 하면 팀 규모가 훨씬 더 커지기 때문입니다. 반대로 Elasticsearch 클러스터를 실행하는 것이 중요하지 않은 사업부라면 AWS를 통해 관리하는 것이 좋습니다. 엔지니어에게 월급을 주는 이유는 ELK 스택 관리를 맡기기 위해서가 아니라 비즈니스 가치를 창출하기 위해서입니다.

ELK 스택의 복잡한 작업을 방지하는 데 도움이 되는 도구
ELK를 구축, 실행 및 지원하려면 도구 1개를 지원하는 것으로 끝나지 않습니다. 이제 구축, 실행 및 지원이라는 3가지 작업을 걱정해야 합니다. 프로덕션에서 실행할 때는 또 다른 문제가 나타납니다. 자체 관리라는 퀘스트를 지원하려면 이 외의 또 다른 문제도 발생할 수 있습니다.

예를 들어 복원력을 개선하려면 로그를 쿼리할 때 Kafka를 사용하는 것이 좋을 수 있습니다. 트래픽이 높은 시기에 ELK 스택의 문제로 인해 로그가 손실되는 일은 없어야 하니까요. 그러면 Kafka 관리도 준비해야 합니다. 그게 싫다면 Redis를 사용하여 피크 시간 중의 로드를 관리할 수 있습니다. 잠깐, 그러면 관리해야 할 항목이 또 늘어나지 않을까요? 시스템 모니터링에 필요한 분석 자료는 어떻게 꺼냅니까? 여기에서도 수동 작업이 필요할까요? 아니면, 필요한 모니터링을 제공하는 또 다른 시스템을 설치하고 구성해야 할까요?

대안이 있습니다. Amazon Cloudwatch와 같은 서비스를 사용하여 도움을 받을 수 있습니다. 이 서비스는 Kibana와 연동되며 간편하게 로그를 분석할 수 있습니다.

마지막으로, Amazon OpenSearch Service와 같은 관리형 Elasticsearch 서비스를 사용하면 VPC 지원, 저장 중 및 이동 데이터에 대한 기본 암호화 및 사용자 인증과 같은 보안 통합도 지원할 수 있습니다.

관리형 솔루션이 회사에 적합할까요?

많은 회사가 자체 호스팅을 옵션 중 하나로 둡니다. 그러나 모든 회사가 원활한 실행에 필요한 작업 및 기술 리소스와 전문성을 고려하지는 않습니다. 고객에게 우수한 제품을 제공하는 데 쓸 수 있는 시간을 시스템 실행 및 유지 관리에 쓰려는 회사는 없습니다.

자체 호스팅에 대해 생각해 왔다면 Amazon OpenSearch Service와 같은 관리형 서비스로 시작하여 설정 및 실행을 가속화하는 것을 고려하세요. Amazon OpenSearch Service와 같은 관리형 서비스를 한 번 사용해 보면 더 중요한 일에 시간을 쓸 수 있다는 것을 알게 됩니다.

OpenSearch에는 Elasticsearch B.V. 및 다른 소스 코드의 특정 Apache 라이선스 Elasticsearch 코드가 포함됩니다. Elasticsearch B.V.는 다른 소스 코드의 소스가 아닙니다. ELASTICSEARCH는 Elasticsearch B.V.의 등록 상표입니다.

No-Code로 소프트웨어 개발자 되기: No-code는 새로운 지평을 엽니다(1부)

소프트웨어가 우리 삶의 필수적인 부분이 된 것은 의심의 여지가 없습니다. 우리 대부분은 소프트웨어와 기술 도구가 삶의 모든 영역에 통합되어 있기 때문에 소프트웨어와 기술 도구가 없는 삶을 상상할 수 없습니다. 스마트 홈, 차량, 노트북, 스마트폰, 시계 및 기타 수많은 전자 장치는 안정적이고 효율적인 작업을 위해 소프트웨어를 사용합니다.

소프트웨어 코딩의 엄청난 인기는 더 많은 사람들이 소프트웨어 개발자가 되기를 원함에 따라 사람들을 끌어들입니다. 그러나 전문 소프트웨어 개발자가 되기 위해 코딩과 다양한 프로그래밍 언어를 배우는 것은 쉽지 않습니다.

따라서 이 기사의 목표는 강력한 노코드 플랫폼을 통해 훌륭한 소프트웨어 프로그래머가 되는 데 도움이 되는 코딩의 대안을 제공하는 것입니다.

코드 없는 플랫폼의 다양한 측면을 자세히 살펴보겠습니다.

코드 없음의 이점과 중요성은 무엇입니까?

코드 없는 소프트웨어 개발의 등장으로 사람들은 더 이상 요구 사항만 충족하는 즉시 사용 가능한 소프트웨어 도구에 전념할 필요가 없습니다. 또한, 타사 프로그래머나 과부하된 내부 기술 직원에게 의존하여 자신만을 위한 무언가를 만들 필요가 없습니다(시간과 비용이 많이 드는 절차).

대신 소비자는 끌어서 놓기 사용자 인터페이스를 사용하여 원하는 것을 만들 수 있습니다. 코딩이 거의 또는 전혀 필요하지 않은 소프트웨어 개발 솔루션은 기업에 새로운 시대를 열어주고 비즈니스 전문가에게 새로운 기회를 제공합니다.

소프트웨어 개발자에게 코딩이 필요합니까?

아니요, 소프트웨어 개발자가 되기 위해 코딩을 배울 필요는 없습니다. 사실, 전 세계적으로 상당수의 소프트웨어 개발 회사가 더 많은 접근성을 제공하거나 코드가 없는 플랫폼에서 효율적으로 작업할 수 있는 소프트웨어 개발자를 고용하기 위해 코드 없는, 낮은 코드 플랫폼으로 전환하지 않습니다.

많은 소프트웨어 개발 회사는 클라이언트를 위한 앱을 만들 때 코드가 없고 코드가 낮은 방법론을 사용하여 기존 코드 기반 작업을 보강합니다. 소프트웨어 회사는 코드가 없는 응용 프로그램 코딩 플랫폼의 속도와 유용성 이점을 인용합니다. 드래그 앤 드롭 인터페이스를 사용하여 소프트웨어를 개발하기 위해 코딩을 배울 필요가 없습니다.

코드 없는 플랫폼은 기업이 개발자 기술의 부족과 시장 출시 시간을 단축하고 투자 수익을 극대화해야 하는 요구를 피할 수 있도록 지원합니다. 속도와 플랫폼 사용성 외에도 코드가 없는 개발자는 기존 코드 기반 방법을 사용하는 개발자보다 변화에 훨씬 더 잘 적응할 수 있습니다. 이는 코드가 없는 개발자가 사용자의 아이디어와 요구 사항이 변경됨에 따라 프로그램을 수정할 수 있음을 의미합니다.

코드 없음이 개발자를 대체할 것인가?

코드 없는 플랫폼의 인기는 기존 코딩 언어의 인기를 능가할 수 있습니다. 그러나 노코드 플랫폼이 반드시 코딩 기술을 대체하지는 않습니다. 따라서 코딩 언어에 의존하는 전문 개발자는 그것에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 사실, 소프트웨어 개발에 대한 수요가 급격히 증가함에 따라 글로벌 소프트웨어 산업에는 코더와 비코더 모두가 존재하고 번성할 수 있는 여지가 많습니다.

기술 전문가는 코딩 프로세스를 가속화하기 위해 코드가 없는 것을 사용하지만 이러한 플랫폼은 또한 완전히 새로운 개발자 풀에게 소프트웨어 개발 분야에 대한 액세스를 제공합니다. 사용자 친화적인 드래그 앤 드롭 인터페이스를 통해 코더가 아닌 사용자를 포함한 모든 유형의 사용자가 맞춤형 소프트웨어를 만들 수 있습니다.

컴퓨터에 대한 사전 경험이 거의 없는 사람들은 비교적 쉬운 학습 곡선으로 코드가 없는 개발자가 될 수 있습니다. 그들은 개발해야 하는 응용 프로그램의 논리와 세부 사항을 이해하기만 하면 됩니다.

코드 없음은 많은 소프트웨어 회사에서 새로운 수익 전망을 제공하는 것으로 간주됩니다. 코딩 기술에 관계없이 비즈니스 절차를 이해하는 개발자를 고용하면 "내부 비즈니스" 전문 지식을 사용하여 새로운 소프트웨어 수입원을 혁신하고 생성할 수 있습니다.

코드 없음은 얼마나 더 빠릅니까?

Statista 의 설문 조사에 따르면 '기존 개발에 비해 로우 코드 개발이 얼마나 빠릅니까?' 설문 조사 응답자의 29%는 로우 코드 및 코드 없는 개발이 기존 코딩 프로세스보다 40~60% 더 빠르다고 말합니다.

사용자가 애플리케이션 코딩을 용이하게 하고 소프트웨어 산업의 공급 수요에 대한 압력을 줄임으로써 노코드 및 로우코드 플랫폼의 중요성을 입증합니다.

로우코드 노코드가 미래인 이유는 무엇입니까?

다음은 로우코드 노코드가 소프트웨어 산업의 미래인 중요한 이유 중 일부입니다.

코드 없음은 다양한 클라이언트에 맞게 빠르게 사용자 지정할 수 있는 확장 가능한 소프트웨어 패키지를 개발하는 데 특히 적합하다고 자주 인용됩니다. 많은 기업이 비슷한 종류의 문제에 직면해 있습니다. 이러한 상황에서는 노코드를 사용하여 솔루션을 한 번 구성해야 합니다. 그 후에는 광범위하게 사용할 수 있어 비용을 크게 절감할 수 있습니다. 드래그 앤 드롭 인터페이스의 목표는 효율적이고 확장 가능한 소프트웨어를 개발하는 것입니다.

속도와 유연성

속도에 대한 필요성은 모든 기능을 추가하기 전에 앱의 실행 가능성을 평가하기 위한 적응성의 필요성과 함께 진행됩니다. 클라이언트는 며칠 만에 실행 가능한 프로토타입을 만들어 개발 초기 단계에서 이해 관계자의 지원을 받고 피드백을 받을 수 있습니다.

코드 없는 플랫폼을 사용하여 앱을 개발하고 유지하는 데 드는 전체 비용을 낮출 수 있습니다. 앱을 만들고 관리하기 위해 자격을 갖춘 소프트웨어 개발자에게 의존할 필요가 없습니다.

코드가 없는 플랫폼에서 맞춤형 소프트웨어를 만드는 데 필요한 전체 시간과 노력은 프로세스의 모듈식 구조로 인해 기존 코딩 방식보다 훨씬 적습니다. 빠르게 구축하면 더 적은 리소스로 더 많은 작업을 수행할 수 있으므로 총 비용이 절감됩니다.

생산성 및 민첩성

코드 없는 플랫폼의 출현은 기술 부서가 생산성과 민첩성을 극대화할 수 있음을 의미합니다. 복잡한 응용 프로그램을 빠르고 쉽게 만들려는 다양한 요청에 압도될 필요가 없습니다. 코드가 없는 앱 빌더를 사용하면 프로그래머가 며칠 또는 몇 시간 내에 앱을 완성할 수 있습니다. 반면 전통적인 개발 프로세스는 일반적으로 몇 주 또는 몇 달이 걸립니다.

특히 코드가 이해할 수 없는 언어로 작성된 경우 전통적인 코딩 방법으로 기능을 업데이트하거나 수정하는 것이 어려울 수 있습니다. 몇 시간 안에 코드 없이 기능을 빠르게 업데이트할 수 있습니다.

코드 없는 앱은 훨씬 쉽고 빠르게 테스트할 수 있습니다. 이 테스트 기능은 클라이언트의 요구 사항 및 기대에 부합하지 않는 소프트웨어를 개발할 가능성을 낮춥니다. 또한 개발 회사가 개발 프로세스의 모든 단계에서 클라이언트와 직접 협업할 수 있고 안정적인 연결을 설정할 수 있습니다.

코드가 없는 앱 개발은 사람의 유지 관리가 덜 필요하다는 사실은 맞춤형 개발을 찾는 소프트웨어 회사를 위한 또 다른 독특한 판매 요소입니다. 플랫폼에서 구축하는 모든 애플리케이션은 자동으로 업데이트되고 플랫폼과 함께 개발됩니다. 이를 통해 소프트웨어 회사와 고객은 새로운 운영 체제에서 작동하도록 프로그램을 업데이트하거나 기존 운영 체제의 문제를 해결하는 시간 소모적인 작업을 절약할 수 있습니다.

대규모 채택

가까운 장래에 모든 비즈니스가 소프트웨어 조직으로 변모할 것으로 예측되었습니다. 그리고 오늘날 거의 모든 회사는 소프트웨어 회사입니다. 결과적으로 각 직원은 소프트웨어 설계 방법을 배워야 합니다. "적응"은 단순히 기술에 익숙해지는 것이 아니라 소프트웨어와의 관계를 재고하는 것을 의미합니다.

기업은 우리의 삶을 더 쉽게 만들어주는 소프트웨어를 제공하기 위해 프로그래머와 기타 IT 전문가에게 크게 의존합니다. 그러나 기술 발전에 대한 요구가 커짐에 따라 IT는 계속 유지하기가 어렵다는 것을 알게 되었으며 이 싸움은 끝나지 않을 것입니다. 최신 도구 및 기술에 대한 수요가 계속 증가하고 현재 팀이 따라잡기 위해 더 많은 작업을 해야 하므로 격차는 더욱 확대될 것입니다.

전 세계 기업들은 코드가 적은 플랫폼과 코드가 없는 개발자를 전통적인 소프트웨어 개발에 대한 탁월한 대안으로 보고 있으며 변화하는 기술 요구 사항을 충족하기 위해 모든 유형의 프로그래머를 활용할 수 있도록 보장합니다.

코드 없는 개발자는 얼마나 버나요?

공식 통계 에 따르면 2022년 6월 기준 미국 소프트웨어 회사의 코드가 없는 코드 개발자의 평균 급여는 $115,491입니다. 교육, 자격, 특히 특정 코드 없는 플랫폼에서의 기술과 같은 요소가 정확한 급여에 영향을 미칩니다. .

코드 없음의 단점은 무엇입니까?

코드가 없는 플랫폼의 단점은 특정 도구마다 크게 다를 수 있습니다. 일반적으로 이러한 플랫폼에서는 다음 두 가지 문제가 관찰됩니다.

고정 템플릿

코드가 적은 플랫폼에서 앱을 사용자 지정하는 데는 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 즉, 코드 없는 플랫폼의 기능을 사용하려면 비즈니스 절차를 수정해야 합니다. 매우 엄격한 템플릿이 있는 노코드 플랫폼을 사용하는 경우 앱 개발 프로세스는 물론 브랜딩 및 마케팅에도 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

잠재적인 보안 위험

코드를 개발했기 때문에 새 코드를 만들 때 코드에 크게 의존할 수 있음을 알고 있습니다. 그러나 코드가 없는 작업을 하는 동안에는 완전한 제어 권한이 없기 때문에 특정 위험을 감수할 수 있습니다. 코드가 없는 플랫폼이 손상되면 애플리케이션도 노출될 수 있으므로 이는 보안 위반에 대한 명백한 초대일 수 있습니다.

최고의 노코드 플랫폼은 무엇입니까?

우리가 논의할 수 있는 코드 없는 플랫폼의 긴 목록이 있습니다. 그러나 코드가 없는 프로그래머가 되기 위한 최고의 플랫폼을 선택할 때 AppMaster는 현재 업계에서 가장 유명한 이름입니다.

AppMaster는 웹 앱, 모바일 앱 개발 및 강력한 백엔드 생성을 위한 3-in-1 기능을 제공하여 다양한 다른 노코드 플랫폼과 차별화됩니다. 현재 코딩 기술 없이 세 가지 모두를 개발하는 데 도움이 될 수 있는 유사한 노코드 플랫폼은 없습니다.

최고의 노코드 플랫폼을 만들기 위한 AppMaster 뒤에 있는 팀의 헌신은 더 유연하고 강력하게 만들기 위해 지속적으로 개선된다는 사실에서도 분명합니다. AppMaster는 위에서 논의한 노코딩 플랫폼의 두 가지 단점을 제거했습니다. 사용자가 요구 사항에 따라 사용자 지정 앱을 만들 수 있도록 사용자 지정 옵션을 제공합니다.

마찬가지로 AppMaster는 강력한 AI 알고리즘과 AWS 서버를 사용하여 안정적이고 효율적이며 안전한 데이터베이스를 생성합니다. 따라서 AppMaster로 앱을 만들고 배포하는 동안 보안 문제가 발생하지 않습니다. 소프트웨어의 이러한 필수 구성 요소 간의 강력하고 안정적인 통합으로 손쉬운 코딩을 통해 백엔드, 웹 및 모바일 애플리케이션을 개발하려면 AppMaster를 사용하고 전문 노코드 소프트웨어 개발자가 되어야 합니다.

A/B 테스트는 무엇인가요?

분할 테스트 또는 버킷 테스트라고도 하는 A/B 테스트는 두 가지 콘텐츠를 비교하여 방문자/뷰어가 더 높은 관심을 보이는 버전을 확인합니다. 주요 측정지표를 기반으로 가장 성공적인 버전을 측정하기 위해 변형(B) 버전과 비교하여 컨트롤(A) 버전을 검증합니다. B2B 마케팅 또는 B2C 마케팅을 수행하는 디지털 마케팅 실무자가 선택 가능한 A/B 테스트의 수행 옵션은 다음과 같습니다.

  • 웹 사이트 A/B 테스트(텍스트, 이미지, 색상 설계, CTA(call to action))는 A와 B 두 버전 사이의 트래픽을 분리합니다. 방문자 활동을 모니터링하여 어느 버전에서 1) 전환한 숫자가 가장 높거나 2) 원하는 작업을 수행한 방문자의 숫자가 가장 많은가를 파악합니다. 의 A/B 테스트(이메일 제목, 이미지, CTA)는 수신자를 두 세그먼트로 세분화하여 더 높은 오픈율(open rate)을 보여준 그룹을 결정합니다.
  • 편집자가 선택한 콘텐츠와 사용자 행동 기반의 알고리즘에 의해 선택된 콘텐츠 가운데 참여가 더 많은 쪽을 확인합니다.

주안점과 상관없이 A/B 테스트를 통해 최적의 CX(고객 경험)를 제공하는 방법을 결정할 수 있습니다.

A/B 테스트 외에도 A/B/N 테스트도 있습니다. 여기서 "N"은 "알 수 없음"을 나타냅니다. A/B/N 테스트는 변수가 두 개 이상인 유형입니다.

A/B 테스트가 필요한 시기와 이유

A/B 테스트는 지속적으로 운영할 때 가장 큰 이점을 제공합니다. 정기적으로 이어지는 테스트는 미세한 성능 조정 방법을 위한 권장 사항을 지속적으로 제공할 수 있습니다. 또한 테스트에 사용할 수 있는 옵션이 거의 무제한이므로 지속적인 테스트를 수행할 수 있습니다.

위에서 언급한 바와 같이 A/B 테스트를 이용해 다음과 같은 디지털 마케팅 자산을 평가할 수 있습니다.

A/B 테스트는 효과가 있는 것과 그렇지 않은 것을 결정하는 경우 도움을 주기 때문에 캠페인 관리에서 중요한 역할을 차지합니다. 이는 잠재고객이 무엇에 관심을 갖고 반응하는지 보여줍니다. A/B 테스트에서는 마케팅 전략의 어떤 요소가 가장 큰 효과를 갖고 있는지, 개선이 필요한 요소는 무엇인지, 어떤 요소가 불필요한지 모두 확인할 수 있습니다.

이제 A/B 테스트를 수행해야 하는 이유를 설명했으므로 테스트 시기를 결정하는 두 가지 기준을 살펴보겠습니다.

  • 성과가 최적의 수준에 도달하지 못하는 기대 이하의 디지털 마케팅 캠페인이나 요소가 있다고 가정해보겠습니다. A/B 테스트를 사용하면 성능 문제를 분리하여 이를 향상할 수 있습니다.
  • 새로운 무언가(웹 페이지, 이메일 캠페인)를 시작하려고 할 때 어떤 접근 방법(예: 메시지)이 가장 좋은 성과를 보여줄 지 확실하지 않습니다. A/B 테스트의 선제적인 사용으로 두 가지 다른 접근 방법의 성과를 비교 및 대조하여 더 나은 것을 파악할 수 있습니다.

웹 사이트에서 A/B 테스트 실행 시의 이점

웹 사이트 A/B 테스트를 통해 웹 사이트 방문자에 가장 적합한 전술을 정량적으로 판별할 수 있습니다. 간단히 예측을 검증하거나 예측 오류가 입증될 수도 있습니다. 그러나 효과가 없는 작업을 고집하지 않아도 된다는 점에서 여전히 유리한 점이 있습니다. 더 많은 시간을 사이트에서 체류하고 더 많은 링크를 클릭하는 방문객을 더 많이 불러모을 수 있을 것입니다.

널리 사용되는 웹 사이트 구성 요소/섹션을 테스트함으로써 테스트 페이지뿐만 아니라 기타 유사한 페이지도 개선할 수 있는 의사 결정이 가능합니다.

A/B 테스트의 수행 방법

A/B 테스트는 어렵지 않지만 마케터들은 잘 정의된 프로세스를 따라야 합니다. 9가지 기본 단계는 다음과 같습니다.

A/B 테스트를 계획하고 실행하는 기본 단계

  • 1. 성과 기준 측정 및 검토
  • 2. 성과 기준을 사용하여 테스트 목표 결정
  • 3. 테스트에서 성과를 개선할 수 있는 방법에 대한 가설을 개발
  • 4. 테스트 대상 또는 위치 식별
  • 5. 테스트할 A, B 버전 생성
  • 6. QA 도구를 활용하여 설정 검증
  • 7. 테스트 실행
  • 8. 웹 및 테스트 분석을 사용하여 결과 추적 및 평가
  • 9. 결론을 적용하여 고객 경험 개선

명확한 목표와 확고한 가설을 갖고 위의 단계를 따르면 일반적인 A/B 테스트 실수를 방지할 수 있습니다.

테스트는 성과 개선과 향상에 도움이 되는 데이터 및 경험적 증거를 제공합니다. A/B 테스트에서 배운 내용을 활용하면 효과를 확대하고, 더욱 많은 고객이 참여할 수 있는 고객 경험(CX)을 설계하며, 더 설득력 있는 텍스트와 매력적인 비주얼을 구성하는 데 도움이 됩니다. 지속적인 최적화로 마케팅 전략이 더욱 효과적으로 개선되어 ROI가 증가하고 매출도 증대됩니다.

A/B 테스트 예시

테스트할 수 있는 디지털 마케팅 요소의 목록에는 아래 항목 가운데 하나 ELK 스택의 이점 이상을 포함합니다.

  • 탐색 링크
  • CTA(calls to action)
  • 디자인/레이아웃
  • 광고 문안
  • 콘텐츠 제안
  • 헤드라인
  • 이메일 제목
  • 우호적인 이메일 "발신자" 주소
  • 이미지
  • 소셜 미디어 버튼(또는 기타 버튼)
  • 로고와 슬로건/로그인

현 시점의 비즈니스 목표, 성과 지표 및 기준, 마케팅 캠페인의 구성은 테스트할 최적의 후보를 결정하는 데 도움이 됩니다.

웹 사이트 A/B 테스트에서 분석의 역할

A/B 테스트의 수명 주기 전반에서 분석은 계획, 실행, 추천 성과의 핵심 요소입니다.

테스트 가설을 개발하려면 강력한 기반의 분석이 필요합니다. 해당 시점의 성과와 트래픽 수준을 이해해야 합니다. 예를 들어 웹 분석의 경우 계획 단계에서 분석 시스템이 제공하는 주요 데이터 포인트에는 다음이 포함됩니다.

  • 테스트 시나리오를 위해 검토 중인 페이지, 구성요소 또는 기타 요소의 트래픽(페이지 뷰, 고유 방문자)
  • 참여(방문당 체류 시간, 방문당 페이지 수, 이탈률)
  • 전환(클릭, 등록, 포기)
  • 시간 경과에 따른 성과 추이

이와 같은 분석기술의 바탕이 없으면 모든 테스트 시나리오 또는 성능 평가는 개인적 선호도나 인상에 기초하게 됩니다. 테스트에서는 이러한 가정이 부정확한 것으로 입증되는 경우가 많습니다.

A/B 테스트를 시작하면 분석 또한 중심적인 역할을 수행합니다. 대시보드는 성능 측정지표를 실시간으로 모니터하고, 테스트가 예상대로 작동하는지 검증하며 이례적 또는 예기치 않은 결과에 대응하는 데 사용됩니다. 여기에는 테스트 중지, 조정 및 재시작, 변경 사항의 성능 데이터 반영 여부와 변경 시점의 보장 등이 포함됩니다. 성능 대시보드는 테스트 수행 기간을 확인하고 통계적 유의도(statistical significance)를 보장하는 데 도움을 줍니다.

테스트가 절차에 따라 수행된 후 다음 단계를 결정하는 기준은 분석입니다. 예를 들어 테스트에서 성공할 경우 이를 웹 페이지에 기준으로 제시하는가의 여부, 그리고 이를 표준으로 지속하는가의 여부를 결정하는 데 사용할 수 있습니다. 마케터는 테스트 결과를 전달하기 위해 재사용 가능한 분석 템플리트를 개발하고 주어진 테스트의 특정 요소를 반영하기 위해 해당 템플리트를 조정해야 합니다.

이메일 A/B 테스트에 대해 자세히 알아보기

A/B 테스트 결과의 해석 방법

테스트를 계획하는 동안 목표를 설정하는 것이 중요한 이유는 결과를 평가하고, 성공 여부를 판별하며, 마케팅 캠페인 및/혹은 웹사이트를 갱신하여 성공적인 테스트 결과를 반영할 수 있기 때문입니다. 많은 경우 성공한 버전의 테스트 결과 메시지를 수신하게 될 그룹별로 잠재고객을 미리 세분화해 둡니다.

테스트 결과는 다음과 같이 측정하기로 결정한 항목을 바탕으로 다른 요소에 비교한 특정 요소의 성공을 나타냅니다.

테스트가 진행되는 동안 두 개의 요소를 통계적으로 유의미한 측정치에 도달할 때까지 모니터링합니다.

매출 측면에서 전환율을 측정할 수도 있습니다. 변경에 따른 판매 수익의 실제 효과와 판매 수치를 함께 고려할 수 있습니다. 전자상거래 사이트와 판매 뿐 아니라 측정 가능한 모든 활동에서 전환율을 수집할 수 있다는 점을 기억할 필요가 있습니다. 이는 다음을 포함합니다.

  • 판매
  • 생성된 리드/제출된 등록
  • 뉴스레터 등록
  • 배너 광고 클릭
  • 사이트 체류 시간

A/B 테스트에서 주목해야 할 지표는 무엇입니까?

이 질문에 대한 답은 가설과 목표에 따라 달라집니다. 하지만 잠재고객이 마케팅 콘텐츠에 얼마나 참여하고 있는지를 나타내는 측정지표에 집중해야 합니다.

웹 페이지 테스트의 경우 고유 방문자 수, 방문자 회귀율, 페이지에 머무른 시간, 이탈 및 종료율을 확인해야 합니다. 이메일 마케팅의 경우 누가 이메일을 열어 CTA까지 클릭하는지 확인하고자 할 것입니다.

다변량 테스트란 무엇인가요? A/B 테스트와 차이점은 무엇입니까?

다변량 테스트는 A/B 테스트와 함께 밀접하게 논의되는 경우가 많으므로 다변량 테스트는 무엇이고 A/B 테스트와 어떻게 다른지 이해하는 것이 중요합니다. 두 항목은 관련 분야이지만 분명한 차이가 있습니다.

다변량 테스트는 하나 이상의 웹 사이트 페이지 또는 이메일 마케팅 캠페인에서 여러 요소(예: A/B 테스트의 단일 요소)에 대해 서로 다른 콘텐츠를 테스트하여 전환율이 가장 높은 조합을 식별합니다.

다변량 테스트는 통계 모델을 적용하여 전체적인 성공 이력과 웹사이트 최적화를 유도하는 변경 사항 사이의 조합을 테스트합니다. 다음은 다변량 테스트의 몇 가지 주요 특성입니다.

다양한 요소

다변량 테스트는 웹사이트와 이메일 변경 사항을 대상으로 폭넓게 수행되며 여기에는 랜딩 페이지 혹은 체크 아웃과 같은 절차를 위한 콘텐츠 및 레이아웃과 더불어 이미지, 텍스트, 색상, 폰트, 링크, CTA 버튼 등 비즈니스 제안에 포함된 모든 부분이 포함됩니다. 다변량 테스트는 50개 이상의 조합을 초과하는 경우가 많습니다.

가설에서부터 결과까지

다변량 테스트는 전환율을 향상시킬 수 있는 콘텐츠 변경에 대한 가설에서 출발합니다. 다변량 테스트를 이용해 콘텐츠 변경사항을 여러 개별 요소로 분리하여 가장 높은 전환율을 제공하는 조합을 결정할 수 있습니다. 이러한 변화가 사용자 경험에서 작은 변화이든 큰 변경 사항이든 상관없이 전체 결과에 영향을 줄 수 있습니다.

전환율은 방문자가 기대하는 작업(예: 제안 클릭 또는 장바구니에 제품 추가)을 수행하는 비율입니다. 추가 측정지표는 주문당 수익 또는 클릭률과 같이 테스트를 평가하는 데 사용됩니다. 분석은 정의한 측정 지표의 전환율 또는 상승을 기준으로 최상의 결과를 얻을 수 있는 변경사항의 조합을 알려줍니다.

지속적인 최적화

방문자를 위한 최상의 경험으로 테스트에서 결정된 사항을 비즈니스 목표로 정의하는 것이 가능하다면, 소프트웨어가 테스트를 위해 자동으로 환경을 최적화하는 옵션을 고려할 수 있습니다.

iOS 및 Android에서 A/B 혹은 다변량 테스트가 가능합니까?

2020년 모바일 앱은 전자상거래 지출에서 2조 9천억 달러를 차지했습니다. 2021년 말까지 이 숫자는 1조 이상 증가할 것으로 예상됩니다. 이러한 성장은 소매와 전자상거래를 넘어 확장됩니다. 대부분의 국가에서 노트북보다 더 쉽게 휴대 전화에 접근할 수 있기에 전체 온라인 트래픽에서 모바일이 차지하는 비중은 데스크탑보다 훨씬 빠르게 성장하고 있습니다. 이에 따라 고객 구매 여정의 시작과 끝이 iOS 또는 Android 앱인 사례는 더욱 더 증가하고 있습니다. 그러나 작은 화면으로 인해 장바구니 포기율은 데스크탑/노트북(73%)보다 모바일(87%)에서 더 높습니다.

모바일 환경의 최적화는 그 어느 때보다 중요하지만 iOS 및 Android 앱의 한계로 인해 올바른 도구가 필요합니다.

자세한 내용은 아래 비디오를 시청하십시오.

다변량 테스트의 방문자 세분화 및 세그먼트 클러스터링

한 가지 경험이 어떤 방문자/수신자에게는 적합하지 않을 수도 있습니다. 다변량 테스트의 중요한 강점은 방문자 세그먼트와 이에 따라 서로 다른 경험을 수행/상호 작용하는 방법을 이해한다는 점입니다 예를 들어, 신규 방문자가 반복 방문자와 비교해 다른 경험을 더 선호하는지 확인할 수 있으며 이 경우 전체 결과를 향상할 수 있습니다. 보다 정교한 시스템은 수백 개의 방문자 속성에 대해 테스트 결과를 분석하는 데 필요한 시간을 줄이기 위해 방문자 세분화를 자동으로 제안합니다.

방문자별 세그먼트를 대상으로 서로 다른 경험을 목표로 설정하면 전환율이 크게 증가합니다. 풍부한 방문자 속성을 바탕으로 타겟팅이 필요합니다. 해당 속성들은 환경적 특성부터 행동 분석결과에 이르기까지 다양하며, CRM 시스템 및 기타 다른 시스템들에 기록된 데이터도 포함됩니다.

A/B 테스트인가 다변량 테스트인가. 그것이 문제.

A/B 테스트는 유용한 도구이지만 "최상의 경험"을 확인하기 위해 테스트해야 하는 옵션이 두 개 이상인 경우 A/B 테스트 대신 다변량 테스트를 수행하고자 할 것입니다.

두 개 이상의 옵션을 사용한 테스트는 실행에 오랜 시간이 걸리며 단일 페이지에서는 변수 간 상호 작용에 대해 어떤 내용도 표시하지 않습니다. 그러나 A/B 테스트는 이해가 매우 쉬우며 회의적 시각을 가진 이들을 위한 웹사이트 콘셉트와 캠페인 최적화를 소개하거나, 디자인 변경 및 수정에 따라 측정 가능한 영향을 보여주기에 좋은 방법입니다.

웹 페이지나 이메일처럼 여러 가지 요소를 비교해야 하는 자산, 예를 들어 서로 다른 이미지 조합, 눈길을 사로잡는 제목의 경우 다변량 테스트가 매우 유용합니다. 하지만 옵션이 많을수록 트래픽이 상승합니다. 따라서 페이지의 모든 항목을 테스트하지 않습니다. 너무 많은 페이지 요소가 변경될 경우 이로 인해 감당하기 어려울 정도로 많은 수의 조합이 발생합니다. 예를 들어, 10개의 다른 요소에 대해 테스트를 실행하면 350만 이상의 조합이 발생할 수 있습니다. 대부분의 웹사이트와 이메일 캠페인은 이를 지원하기 위한 트래픽을 확보하는 데 어려움을 겪고 있습니다.


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