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[Book] Chaos Engineering

Chaos Engineering

Chaos Engineering Chaos Engineering - Building Confidence in System Behavior through Experiments - 8점
Casey Rosenthal
Lorin Hochstein
Aaron Blohowiak
Nora Jones
Ali Basiri


최근 인프라에 관심을 가지면서 인프라에 대한 접근방법에 대해서 많이 보고 있다. 각 도구나 기술 외에 최근 관심을 가지는 큰 화두 중 하나는 SRE(사이트 신뢰성 엔지니어링 참고)이고 다른 하나는 이 Chaos Engineering이다.

얼마 전 SRE 책을 보고 요즘 공부하고 있기는 하지만 대규모 시스템에서 마이크로 서비스 아키텍쳐가 상당히 복잡해져서 기존의 접근 방법으로 해결되지 않는 문제들을 해결하기 위해 Google의 해결방법은 SRE이고 Netflix의 해결방법은 Chaos Engineering이라고 생각하고 있다.(물론 이 책을 보다 보니 Netflix에도 SRE가 있었다.) 둘 다 실용적인 접근 방법이라고 생각해서 관심이 있고 Chaos Engineering은 Korea Chaos Engineering Community에도 참가하면서 배우고 있다.

Netflix에서 공개한 Principles of Chaos Engineering(한글 번역)와 넷플릭스 마이크로 서비스 가이드 - 혼돈의 제왕에도 잘 나와 있지만 좀 더 자세히 보고 싶어서 이 책을 읽었다. 원서이지만 72페이지로 양이 많지 않고 읽기에도 그리 어렵지는 않다.

이 책을 읽는다고 카오스 엔지니어링을 도입한다거나 실제로 어떻게 하는지 바로 알기는 어렵다. 이 책은 카오스 엔지니어링의 도구를 자세히 다루거나 실제로 실험하는 방법을 구체적으로 알려주는 책이라기보다는 Principles of Chaos Engineering를 더 자세하게 설명한 책에 가깝다. 그래서 카오스 엔지니어링의 원리를 좀 더 자세히 설명하고 넷플릭스가 해왔던 일을 추가로 소개하면서 조직 내에 카오스 엔지니어링을 도입하는 자세 등을 설명하고 있다. 각 도구의 사용법이나 실제 실험 설계 등은 더 공부해야겠지만 카오스 엔지니어링이 무엇이고 어떤 접근 방법인지 이해하는 데는 괜찮은 책이라고 생각한다. 카오스 엔지니어링의 도입을 고민할 때 참고하기 위해서 간단히 정리했다.

1부 소개

Chaos Engineering is the discipline of experimenting on a distributed system in order to build confidence in the system’s capability to withstand turbulent conditions in production. - Principles of Chaos Engineering

분산 시스템을 운영해 봤다면 예기치 않은 상황이 발생한다는 것을 알 것이고 모든 장애를 막을 수는 없지만, 최소한 문제가 생기기 전에 시스템에서 어느 부분이 약한지는 찾아낼 수 있다. 약한 점을 찾아내면 이를 고쳐서 장애가 발생하기 전에 막아서 시스템을 더 회복력 있고 신뢰성 있게 만들 수 있다.

Chaos Engineering is a method of experimentation on infrastructure that brings systemic weaknesses to light.

카오스 엔지니어링은 시스템의 취약 부분이 드러나게 만드는 인프라스트럭처의 실험 방법의 하나다. 카오스 엔지니어링은 서비스에 혼란을 주는 것이 아니라 복잡한 시스템에 필연적인 혼돈(chaos)를 표면에 드러나게 하는 것이다.

1장 왜 Chaos Engineering을 하는가?

Chaos Engineering is an approach for learning about how your system behaves by applying a discipline of empirical exploration.

카오스 엔지니어링은 경험적인 조사의 훈련을 적용해서 시스템이 어떻게 동작하는지 배우는 접근 방법이다. 카오스 엔지니어링을 적용하면 시스템의 회복성이 향상할 수 있다.

카오스 엔지니어링과 실패 주입(fault injection), 실패 테스트(failure testing)는 관심사와 도구가 크게 겹치지만, 카오스 엔지니어링이 다른 접근방법과 가장 다른 점은 새로운 정보를 생산하는 방법이다. 반면 실패 주입은 한 상태를 테스트하는 특정 접근방법이고 실패 테스트는 미리 생각한 방법으로 시스템을 깨뜨리지만 예상치 못한 것을 찾아내지는 않는다. 테스트는 단언문(asserrtion)을 만들어서 특정 상태의 출력이 true인지 false인지 결정하는 것이지만 실험은 새로운 지식을 생성하고 때로는 조사의 새로운 길을 제안한다는 것이 둘의 가장 큰 차이점이다.

현재 조직이 카오스 엔지니어링을 도입할 준비가 되어있는지 결정하려면 "시스템이 서비스 장애나 네트워크 지연 같은 리얼월드 이벤트에 회복성이 있는가?"라는 질문에 먼저 대답해 보아야 한다. 만약 이 대답이 "아니오"라면 카오스 엔지니어링을 적용하기 전에 이 부분부터 해결해야 한다. 먼저 취약한 부분을 수정한 뒤 카오스 엔지니어링을 적용하면 몰랐던 다른 취약점을 찾아낼 수 있을 것이다. 카오스 엔지니어링의 또 다른 핵심 요소는 모니터링 시스템이다. 모니터링 시스템으로 시스템의 현재 상태를 알 수 있고 이러한 모니터링이 없다면 실험의 결론을 얻어낼 수 없을 것이다.

2장 복잡도 관리

Complexity is a challenge and an opportunity for engineers.

소프트웨어 엔지니어는 보통 성능, 가용성, 장애 허용(fault tolerance) 세 가지 속성을 최적화한다. 여기서 성능은 지연이나 용량 비용을 최소화하는 것이고 가용성은 시스템이 응답하면서 다운타임을 피하는 것이며 장애 허용은 원치 않은 상태에서 시스팀에 회복하는 능력을 말한다. Netflix의 엔지니어는 기능 개발의 속도(velocity)라는 네 번째 속성도 고려한다. 속도는 엔지니어가 새롭고 혁신적인 기능을 고객에게 제공하는 속도를 얘기한다. 카오스 엔지니어링은 회복성 검증으로 팀과 시스템이 높은 속도, 실험, 신뢰성을 가질 수 있도록 지원한다.

전에는 아키텍트가 시스템의 모든 부분을 이해할 책임이 있었지만, 어느 정도 규모의 분산 시스템에서는 사람이 이 역할을 맡을 수 없을 정도로 너무 복잡해졌다. 마이크로 서비스 아키텍처에서는 사람의 이해 가능성을 희생시켜서 속도와 유연성을 얻었다. 이 이해 가능성의 부족이 카오스 엔지니어링에게는 기회가 되었다.

2부 카오스의 원리

The performance of complex systems is typically optimized at the edge of chaos, just before system behavior will become unrecognizably turbulent. - Sidney Dekker, Drift Into Failure

카오스 엔지니어링을 훈련으로 보고 있고 특히 실험적인 훈련으로 생각하고 있다. 이론적이고 예언적인 모델이 없으므로 시스템이 특정 상황에서 어떻게 동작할 것인지 이해하려면 반드시 경험적인 접근방법을 사용해야 한다.

상세 원리는 다음과 같다.

  • 안정된 상태에 대한 가설 세우기
  • 리얼월드 이벤트 변경하기
  • 프로덕션에서 실험하기
  • 지속해서 실행되도록 실험 자동화하기
  • 폭파 반경 최소화하기

3장 안정된 상태에 대한 가설 세우기

받아들일 수 있는 시스템 동작과 원치 않는 시스템 동작을 구분할 방법이 필요하다. 시스템의 정상적인 운영을 안정된 상태(steady state)라고 부른다. 서비스를 직접 확인해서 안정된 상태인지 확인해 볼 수 있지만, 차선책이 되어야 한다. 더 좋은 접근 방법은 시스템의 상태 정보를 제공하는 데이터를 수집하는 것이다. Netflix에서는 비디오 스티리밍을 시작하는 시간(SPS, start per second) 매트릭 정보를 수집하고 CPU 사용량 증가보다 SPS를 줄이는데 더 관심이 있다. 매트릭을 선택할 때는 "매트릭과 기반 구성의 관계", "데이터를 수집하는데 필요한 엔지니어링 노력", "매트릭과 시스템에서 진행 중인 동작 간의 지연 시간"의 균형을 고려해야 한다.

비즈니스 매트릭의 기댓값에 기반을 두고 시스템의 안정된 상태의 특징을 규정하는 모델을 개발하는 것이 우리의 목표이다. 카오스 실험을 할 때는 언제나 실험의 결과가 어떻게 되기를 기대하는지 가설을 염두에 두어야 한다. 매트릭을 수집하고 안정된 상태에 대해 이해를 했다면 실험의 가설을 정의하는데 이를 사용할 수 있다. 시스템에 다른 타입의 이벤트를 주입하면 안정된 상태의 동작이 어떻게 달라질지와 안정된 상태에서의 변화를 어떻게 측정할지 생각해 봐라.

4장 리얼월드 이벤트 변경하기

가용성에 대한 위협을 차단하는 것을 불가능하지만 완화할 수는 있다. 장애의 영향과 격리의 범위를 장애 도메인(faiulre domain)이라고 부른다. 시스템에 근본 원인 이벤트를 주입하면 리소스 공유로 인해 발생하는 장애 도메인이 드러난다. 보통 해당 리소스가 공유되어 있다는 것에 팀은 놀란다. 마이크로 서비스 아키텍처에서 가장 중요한 장애 도메인 중 하나가 "서비스" 그룹이다. 자신들의 서비스가 중요하지 않다고 생각하는 팀은 장애가 부적절하게 격리되었기 때문에 서비스 중단을 발생시킨다.

많은 팀이 중요 개발 단계에서 FIT(Failure Injection Testing)의 이점을 활용하고 있지만, 아직 광범위하고 잦은 이용을 하지는 않는다. Fit으로 회복성을 향상하는 강력한 도구를 갖게 되었지만, 아직 도입 문제도 남아있다.

5장 프로덕션에서 실험하기

우리 분야에서 프로덕션 환경에서 소프트웨어를 검증한다는 생각은 보통 조롱을 받게 된다. 전통적인 테스트에서 일반적으로 퍼진 생각은 가능한 한 프로덕션에서 먼 곳에서 버그를 찾는 것이 좋다는 것이다. 카오스 엔지니어링에서는 이 전략이 반대가 된다. 가능한 한 프로덕션 환경과 가까운 곳에서 실험하기를 원한다. 이상적으로는 모든 실험을 프로덕션 환경에서 직접 실행하는 것이다. 카오스 엔지니어링 실험을 실행할 때 시스템 전체 동작에 관심이 있다. 코드가 시스템의 중요한 부분이지만 시스템에는 코드 외에도 훨씬 많은 것이 있다. 마이크로 서비스 아키텍쳐에서 "상태"를 이야기 할 때는 보통 데이터베이스 같은 "상태를 가진 서비스"를 얘기한다.

소프트웨어 엔지니어가 배우기 가장 어려운 교훈 중 하나는 시스템의 사용자가 결코 원하는 대로 시스템을 사용하지 않는다는 것이다. 시스템의 신뢰를 실제로 만드는 유일한 방법은 프로덕션 환경에서 실제 받는 입력으로 실험해 보는 것이다. 시스템이 AWS나 Azure 같은 클라우드 환경에 배포되어 있다면 시스템이 의존하고 있지만, 완전히 이해하지는 못하는 외부 시스템이 존재한다. 회사의 데이터센터에서 시스템을 운영하고 있더라도 DNS, SMTP, NTP 등 프로덕션에서 의존하고 있는 외부 서비스가 여전히 있다. 카오스 실험을 프로덕션에서 직접 실행하지 않는다면 상태, 입력, 다른 사람의 시스템, 에이전트의 변경 등 이번 장에서 논의한 이슈는 모두 카오스 실험의 외부 유효성에 대한 잠재적인 위협이 된다.

시스템이 주입하려는 이벤트에 회복력을 가졌는지 자신감이 적당히 없어서 프로덕션에서 카오스 실험을 수행하는데 망설이고 있다면 시스템이 아직 카오스 엔지니어링 실험을 할 만하지 않다는 강력한 경고 신호이다. 카오스 엔지니어링의 주요 목적 중 하나는 시스템에서 취약한 부분을 찾아내는 것이다. 이미 취약한 부분이 있다고 생각한다면 시스템의 회복성을 향상하는데 집중해야 한다. 시스템에 회복성이 있다고 생각한다면 그때 카오스 실험을 실행해라. 시스템에 회복성이 있다고 자신감이 있을 때 조차도 실험이 취약한 부분을 드러내면서 너무 큰 손해를 끼칠까 봐 두려워서 카오스 엔지니어링 실험을 하기 주저할 수도 있다. 이는 합당한 걱정이고 우리가 씨름하고 있는 문제이다. 우리의 접근 방법은 다음 두 가지 방법으로 잠재적인 손해를 최소화하는 것이다.

  • 실험을 중단하기 쉽게 만든다.
  • 실험의 폭파 반경을 최소화한다.

미래에 시스템이 상당한 중단을 겪는 것을 막기 위해 작은 손해의 위험을 감수하는 것이 더 낫다.

6장 지속해서 실행되도록 실험 자동화하기

수동으로 실행하거나 일회성 실험을 하는 것도 첫 단계로 아주 좋다. 성공적으로 실행을 수행했다면 다음 단계는 지속해서 실행할 수 있도록 실험을 자동화하는 것이고 실험을 자동화하지 않으면 퇴화한다. 이상적으로는 실험을 카오스 카나리처럼 변경사항마다 실행해야 한다. 소프트웨어 엔지니어가 정기적으로 카오스 실험을 수동으로 실행하는 데 시간을 소비해서 개발 속도를 희생하지 않도록 해야 한다. 대신 새로운 카오스 실험을 만들고 자동으로 실행할 수 있는 장벽을 계속해서 낮추는 카오스 실험 도구와 플랫폼 개발에 투자하고 있다.

이러한 문제를 해결하려고 2016년 말에 카오스 자동화 플랫폼(Chaos Automation Platform, ChAP)을 런칭했고 ChAP를 지속적 배포 도구인 Spinnaker와 통합해서 마이크로서비스가 새로운 코드를 배포할 때마다 카오스 실험을 실행할 수 있게 되었다.

카오스 엔지니어링 실험 설계의 도전적인 부분은 프로덕션을 깨뜨린 것이 무엇인지 찾아내는 것이 아니다. 이 정보는 우리의 사건·사고 추적기의 데이터가 가지고 있다. 프로덕션을 깨뜨리지 말아야 하는 이벤트와 이전에는 프로덕션을 깨뜨린 적이 없는 이벤트를 찾아내는 것이 우리가 원하는 것이다. 그리고 이러한 것이 여전히 유효한지 검증하도록 실험을 계속해서 설계하고 있다.

7장 폭파 반경 최소화하기

프로덕션의 위험을 이해하고 완화하는 것은 카오스 엔지니어의 책임이다. 실험하기에 잘 설계된 시스템은 일부 고객만 약간의 불편을 겪도록 함으로써 프로뎍선이 크게 중단되는 일을 막을 것이다. 여러 면에서 실험으로 알 수 없고 예상치 못한 장애의 영향을 찾고 있으므로 의도치 않게 모든 것을 날려 버리지 않고 이러한 취약 부분을 찾아내는 것이 핵심이다.

가장 위험이 낮은 실험은 일부 사용자만 포함한다. 이를 달성하려고 디바이스의 일부나 작은 그룹에 클라이언트 디바이스의 기능을 검증하는 장애를 주입한다. 자동화된 실험이 성공하면 소규모 확산 실험을 실행한다. 소규모 확산 실험의 이점은 스레스홀드를 넘지 않아야 하므로 단일 요청의 폴백과 타임아웃을 검증할 수 있다는 것이다. 이는 일시적인 오류에 대한 시스템의 회복력을 검증할 수 있다. 다음 단계는 소규모 집중 실험을 실행하는 것이다. 이 실험의 모든 사용자 요청 라우팅을 오버라이딩해서 특정한 부분으로 트래픽을 바로 보낸다.

종료를 자동화하는 것을 강력하게 권장한다. 실험이 다른 원리에 따라 지속해서 실행되는 경우에 특히 필요하다.

우리는 모두가 사무실에 있고 일할 준비가 되어 있는 업무 시간에만 실험을 실행한다.

3부 실전 카오스

8장 실험 설계

과정을 정리하면 다음과 같다.

  1. 가설을 고른다.

    • 테스트할 가설이 무언인지 결정해야 한다.
  2. 실험의 범위를 선택한다.

    • "프로덕션에서 실험하기"와 "폭파 반경 최소화하기" 원리를 여기서 적용한다.
  3. 감시할 메트릭을 구분한다.

    • 실험의 결과를 평가하는데 사용할 메트릭을 선택해야 한다.
    • 메트릭을 이용해서 가능한 한 가설을 많이 조정해 봐야 한다. 예를 들어 "메인 데이터베이스가 실패해도 모든 것이 괜찮아야 한다."가 가설이라면 "괜찮다"를 정의해야 한다.
  4. 조직내에 알린다.

    • 프로덕션 환경에서 카오스 실험을 처음 시작할 때 조직내에 무엇을 언제 할 것이고 왜 하는지 알려주어야 한다.
  5. 실험을 실행한다.
  6. 결과를 분석한다.

    • 실험이 끝나면 수집한 메트릭을 사용해서 가설이 맞는지 확인한다.
  7. 범위를 넓힌다.

    • 소규모 실험에서는 발견하지 못한 시스템 영향이 드러날 수 있도록 실험의 범위를 넓힌다.
  8. 자동화한다.

9장 카오스 성숙도 모델

카오스 엔지니어링의 정의를 형식화해서 언제 하는지, 잘하고 있는지 어떻게 더 잘할 수 있는지를 알 수 있게 했다. 카오스 성숙도 모델(Chaos Maturity Model, CMM)은 조직 내 카오스 프로그램의 상태를 파악할 방법을 제공한다. CMM에는 정교함(sophistication)과 도입(adoption) 두 가지 메트릭이 있습니다. 정교함이 없다면 실험은 위험하고 신뢰할 수 없으면 유효하지 않을 수도 있다. 도입되지 않는다면 영향이 없을 것이다.

프로그램의 정교함을 이해하면 조직 내 카오스 실험의 유효성과 안전성을 알 수 있다. 정교함을 초급 단계, 간단한 단계, 고급 단계, 정교한 단계로 나눌 수 있다.

  • 초급 단계

    • 실험을 프로덕션에서 실행하지 않는다.
    • 과정을 수동으로 관리한다.
    • 결과가 비즈니스 메트릭이 아니라 시스템 메트릭에 반영된다.
    • "종료해라" 같은 간단한 이벤트를 실험 그룹에 적용한다.
  • 간단한 단계

    • 실험을 프로덕션과 유사한 트래픽으로 실행한다.
    • 알아서 서비스를 설정하고 실행을 자동화하고 수동으로 모니터링하고 실험을 종료한다.
    • 결과가 종합된 비즈니스 메트릭에 반영된다.
    • 네트워크 지연 같은 확장된 이벤트를 실험 그룹에 적용한다.
    • 실험을 정적으로 정의했다.
    • 도구가 실험과 제어의 비교 히스토리를 지원한다.
  • 정교한 단계

    • 실험을 프로덕션에서 실행한다.
    • 설정, 자동화된 결과 분석, 수동 종료를 자동화했다.
    • 실험 프레임워크가 지속적 배포 도구와 통합되어 있다.
    • 실험그룹과 제어 그룹 간에 비즈니스 메트릭을 비교한다.
    • 서비스 계층의 영향이나 조합된 장애 같은 이벤트를 실험 그룹에 적용한다.
    • 결과를 시간에 따라 추적한다.
    • 도구가 실험과 그룹의 비교를 인터렉티브하게 지원한다.
  • 고급 단계

    • 모든 환경의 각 배포 단계마다 실험을 실행한다.
    • 설계, 실행, 조기 종료가 완전히 자동화되어 있다.
    • 잡음을 줄이기 위해 프레임워크가 A/B나 다른 실험 시스템과 통합되어 있다.
    • 사용 패턴을 변경하거나 응답이나 상태를 변경하는 등의 이벤트를 포함한다.
    • 주요 변곡점을 찾기 위해 실험이 동적인 범위와 영향을 가진다.
    • 실험 결과에서 수익 손해를 산출할 수 있다.
    • 실험 결과에서 용량 예측을 할 수 있다.
    • 실험 결과가 서비스 용량에 따라 달라진다.

도입은 카오스 실험 커버리지의 깊이와 범위를 측정한다. 도입이 더 잘 되었다면 더 많은 취약점을 드러내고 시스템에 더 높은 신뢰성을 준다.

  • 그림자 속에 있는 단계

    • 연구 개발 부문의 프로젝트는 수용하지 못한다.
    • 일부 시스템만 포함한다.
    • 조직에서 인식이 없거나 낮다.
    • 초기 도입자가 가끔 카오스 실험을 실행한다.
  • 투자 단계

    • 실험이 공식적으로 받아들여졌다.
    • 실행에 파트타임 리소스를 전용으로 사용한다.
    • 여러 팀이 관심 있고 사용한다.
    • 일부 중요 서비스가 가끔 카오스 실험을 실행한다.
  • 도입 단계

    • 카오스 엔지니어링의 실행을 전담하는 팀이 있다.
    • 회귀 실험을 만들기 위해 문제의 응답이 프레임워크에 통합되었다.
    • 가장 중요한 서비스가 정기적으로 카오스 실험을 수행한다.
    • 문제의 응답이나 "게임 데이"로 가끔 실험 검증을 한다.
  • 문화적으로 기대하는 단계

    • 모든 중요 서비스가 자주 카오스 실험을 한다.
    • 중요하지 않은 대부분의 서비스가 자주 카오스를 사용한다.
    • 카오스 실험이 엔지니어 온보딩 과정에 포함되어 있다.
    • 시스템 컴포넌트는 참가하는 게 기본 동작이고 참가하지 않으려면 정당한 이유가 필요하다.
2018/05/09 03:29 2018/05/09 03:29

Issues translator for GitHub 크롬 익스텐션

이 크롬 익스텐션은 사실 작년에 사이드 프로젝트로 만든 것이다. 프로젝트의 성격은 달라지지 않았으므로 자세한 내용은 이전 글을 읽어보면 된다.

Google Translation API

전에 익스텐션을 만들고도 크롬 웹스토어에 배포하지 않은 이유는 새로 나온 딥러닝 기반의 구글 번역 API가 클로즈 베타 상태로 공개되어 있지 않았기 때문이었다. (아마도) 작년 중순부터 딥러닝 기반의 번역이 기본이 되고(이전에는 파라미터로 지정해야 했다.) 구글 클라우드를 사용하는 사람이라면 누구나 API를 발급받아 사용할 수 있게 되었으므로 이를 바탕으로 변경해서 크롬 웹스토어에 배포했다.

참고로 Translation API는 유료 API이다. 백만 글자당 20달러인데 그동안 사용해 본 경험으로는 댓글을 읽으면서 번역을 이용해도 가격이 그리 많이 나오진 않았다. 아직까진 1달러 이상 나와 본 적은 없어서 유료 API임에도 필요하다면 충분히 과금할 정도는 된다. 이 크롬 익스텐션이 유료인 게 아니므로 비용 지급은 Google 쪽에 하는 것이다. 다만 기술 용어가 많은 GitHub에서 구글 번역의 품질이 아주 좋지는 않고 Markdown을 그대로 번역 요청하기 때문에 문맥이 깨지는 경우는 꽤 있다. 최근에 댓글 읽을 일이 많아져서 문장이 이해 안 될 때 참고용으로 사용하고 있다.

README에도 적어놨지만, Google Cloud Platform에서 이 익스텐션에서 사용할 프로젝트를 생성하고 Google Cloud Translation API을 활성화한 뒤 생성한 API 키를 이 익스텐션의 옵션에 넣으면 사용할 수 있다.

이후 GitHub의 이슈나 Pull Request에서 각 댓글에 나오는 지구본 모양의 아이콘을 클릭하면 하단에 번역된 글이 나타난다.

0.5.x에서의 변경사항

오랫동안 업데이트를 안 하고 있었기 때문에 새로운 API에서 제대로 동작하는지 확인하고 그사이에 GitHub의 마크업이 달라졌는지 동작을 제대로 하지 않는 부분을 수정했다. 기능을 새로 추가하거나 그런 건 없다. 그리고 이전에는 Webpack으로 빌드하고 있었지만 작은 프로젝트에서 테스트해 볼 요량으로 Parcel로 바꾸었다. Parcel은 Webpack처럼 다양한 옵션을 제공하고는 있지 않았지만, Parcel이 제공하는 기능을 그대로 사용하면 아주 쉽게 빌드를 할 수 있었다.

저번에 다 만들고도 배포를 못 해서 GitHub 저장소에만 남겨두었는데 이번에 크롬 웹스토어에 배포할 수 있게 되어 만족스럽다.

2018/05/05 18:56 2018/05/05 18:56