동부클라우드오피스에 사용자정의 위젯 생성
동부클라우드오피스의 포털 기능을 이용해 사용자정의 위젯 을 포털 메인화면에 노출시킬 수 있다는 사실을 알고 계신가요? 해당 기능을 사용하면, 인터넷에서 찾거나 직접 개발한 다양한 위젯을 아래와 같은 포털 메인 화면의 우측에 표시함으로써 사용자의 편의성을 높일 수 있습니다.
< 포털 메인화면의 우측 widget 영역 >
위젯영역에 새로운 위젯을 추가하기 위해서는 먼저 동부클라우드오피스 관리자 권한의 사용자 아이디로 로그인해야 합니다. 관리자 아이디로 로그인할 때만 메인화면 우측 상단의 톱니바퀴 모양 아이콘을 통해 관리자 메뉴에 접근할 수 있기 때문이죠.
관리자 메뉴 중에서 “위젯관리” 메뉴를 클릭하면 아래 그림과 같이 현재 등록된 위젯목록이 표시됩니다.
< 관리자 위젯관리 메뉴의 위젯목록 >
이제 위의 캡처 화면에는 보이지 않지만 위젯목록 화면의 맨 아래에 있는 [등록] 버튼을 클릭하면 새로운 팝업창에서 사용자정의 위젯을 등록할 수 있습니다.
< 동부클라우드오피스 위젯등록 팝업화면 >
당연한 얘기지만 사용자정의 위젯을 설정하기 위해선 외부 페이지 또는 HTML/javascript 코드 등의 위젯 컨텐츠가 미리 준비되어 있어야 합니다. 위의 팝업 화면에서 신규 위젯등록을 위한 위젯형식으로는 “외부링크”와 HTML 2가지를 지원하며 “내부링크”는 동부클라우드오피스에서 제공하는 위젯 용도이므로 선택하시면 안 됩니다.
외부링크 위젯형식일 때는 위젯에 해당하는 외부 시스템의 URL을 http:// 문자로 시작하도록 입력해 주시고, HTML 위젯형식일 때는 HTML 항목에 HTML 문법에 맞도록 아래와 같은 컨텐츠를 작성해 주시면 됩니다.
<iframe marginwidth=”0″ marginheight=”0″ frameborder=”0″ width=”270″ scrolling=”no” height=”180″ style=”margin-top: 0;” src=”https://okbfex.kbstar.com/quics?page=C019465&cc=b028364:b031677&bgcol=1&CusBus=0&KorEng=E&widthPx=270″></iframe>
순서는 다른 위젯의 순서값보다 작은 숫자의 위젯이 위쪽에 먼저 보이므로 다른 위젯의 순서 설정값을 참고하여 정수 숫자를 입력해 주세요. 그리고 위젯크기를 설정할 때는 위젯영역 가로크기에 대한 비율을 %로 설정하거나 픽셀(px) 단위로 크기를 설정해야 합니다. 아무래도 가로와 세로 크기를 설정하고 나서 재로그인을 하여 설정된 크기를 확인해 보시길 권장드립니다.(변경된 위젯 설정은 반드시 재로그인을 해야 적용되는 점 유의해 주세요.^^)
이상으로 사용자정의 위젯을 설정하는 방법은 모두 설명드렸고 마지막으로 유용하다고 생각되는 환율정보와 해외뉴스(영어) 위젯을 등록하는 예를 설명 드리겠습니다.
(1) 환율 조회 Widget
- KB은행의 환율 위젯을 예로 들면 KB은행 외환 사이트에서 조회 신청서를 작성해 제출해야 합니다.
: 신청서를 작성하려면 KB은행에 로그인해야 하고 적용하려는 사이트 정보를 입력하여 신청한 후 위젯용 HTML 코드를 포털의 위젯관리 메뉴에서 등록해 사용합니다. - 조회 신청서 작성 과정 없이 아래의 HTML 코드를 위젯 등록 시 사용해도 됩니다.(가로 폭 232 pixel)<iframe marginwidth=”0″ marginheight=”0″ frameborder=”0″ width=”232″ scrolling=”no” height=”180″ style=”margin-top: 0;” src=”https://okbfex.kbstar.com/quics?page=C019465&cc=b028364:b031677&bgcol=1&CusBus=0&KorEng=E&widthPx=232″></iframe>
(2) 해외 뉴스 Widget
- FeedWind
: 먼저 뉴스 내용에 대한 RSS 피드 사이트를 찾아 RSS URL을 정합니다. (Ex. LA Times의 RSS URL은 http://www.latimes.com/rss2.0.xml)
: FeedWind 홈페이지 화면에서 절차에 따라 RSS URL 입력, 위젯사이즈(가로 폭은 265px), 디스플레이 설정 등을 선택합니다.
: 화면 우측의 Preview 화면을 살펴가며 스타일을 지정한 후 우하단의 코드(IFrame 코드만 포털에서 정상적으로 작동해요!!)를 Copy합니다.
: 포털의 위젯관리 메뉴에서 뉴스 위젯을 추가할 때 위젯형식은 “HTML”로 지정하고 Copy한 코드를 붙여넣습니다. - FeedGrabbr
: 마찬가지로 RSS 뉴스 피드 사이트를 찾아 URL을 준비합니다.
; FeedGrabbr 홈페이지의 위젯 생성 화면에서 RSS URL을 입력하고, 위젯사이즈(가로 폭은 267px), 디스플레이 설정 등을 선택합니다.
: Essential Settings 섹션에서 Hosting Domain 항목에 위젯을 추가할 포털의 도메인명을 입력합니다.(Ex. ep-gdemo.dongbuinc.com)
: 위젯 코드를 Copy한 후 포털의 위젯관리 메뉴에서 위젯을 “HTML” 형식으로 지정하고 코드를 붙여넣습니다.(위젯 높이는 적절히 조절 필요)
이 외에도 인터넷에서 “위젯” 또는 “widget” 등으로 검색하면 공개된 유용한 위젯을 찾을 수 있으며, 이러한 위젯들을 등록하여 편리하게 동부클라우드오피스 포털에서 사용하시기 바랍니다.
동부클라우드오피스에서 제공하는 다양한 서비스가 궁금하신 분은 동부클라우드 홈페이지에 접속해 보시기 바랍니다.
감사합니다.
Microsoft Azure의 가상머신을 자동으로 종료하기
클라우드에서 다양한 워크로드를 구성하다보면 늘어나는 인스턴스의 수에 따라 비용에 대한 압박을 받을 수 밖에 없습니다. 따라서 클라우드에서 효과적으로 비용을 관리하기 위해서는 불필요한 서비스를 만들지 않고, 사용되지 않는 리소스는 과감히 삭제하는 것이 좋습니다. 클라우드라면 언제든지 우리가 원하는 리소스를 만들고 사용할 수 있기 때문이죠. 하지만 매일 사용하지는 않지만 자주 사용되는 서버라면 “삭제”하지 않고 “중지”하는 것만으로도 충분히 비용을 절감할 수 있습니다. 예를 들면 업무가 종료되는 오후 09:00에는 서버를 중지시켜서 불필요한 비용을 줄일 수 있습니다.
Microsoft Azure 는 가상머신을 자동으로 종료할 수 있는 기능을 제공하고 있습니다. 첫번째 방법은 Runbook을 사용한 “Azure Automation” 기능을 사용하는 것이고, 두번째 방법은 Azure Portal의 “자동종료” 기능을 설정하는 것입니다. 여기서는 별도의 스크립트 작성이 필요없고 손쉽게 가상머신을 종료할 수 있는 Azure Portal의 기능을 설명하겠습니다. 혹시 Runbook을 이용한 Automation Script 작성 방법이 궁금하신 분은 Automation의 업무 시간 외 VM 시작/중지 를 참고하세요~
[가상머신 자동 중지를 위한 포탈기능 사용]
- Azure Portal 로그인
- 자동종료 기능 설정
우선 자동종료를 설정하고하하는 가상머신을 선택하면 속성 메뉴에서 “자동종료” 메뉴가 보입니다. “자동종료” 메뉴에서 사용을 “설정”으로 선택하면 예약된 종료 시간을 설정할 수 있습니다. 주의 점은 위 캡쳐화면에서 보이는 바와 같이 표준시간대를 UTC+09:00 Seoul로 설정해야 한국시간 기준으로 자동 종료가 예약됩니다.
[추가 팁]
Azure Portal의 자동종료 기능을 설정할때 Webhook을 이용하면 지정한 시간에 중지된 가상머신을 자동으로 실행할 수도 있습니다. (웹훅을 이용한 자동실행 기능은 다음에 설명하겠습니다.)
이상 간단하지만 활용도는 매우 높은 가상머신을 자동으로 종료하기 팁을 공유드렸습니다.
Google Analytics R로 분석하기
들어가며
블로그나 홈페이지 사이트, eDM 마케팅 이벤트 페이지를 운영하는데 Google analytics는 필수적인 도구로 자리매김하고 있습니다. Google analytics는 간편하게 웹로그를 수집하고 분석하는데 탁월한 도구로 널리 알려졌지만, 도구를 이해하고 사용하는게 쉽지 않아 Google analytics의 다양한 기능을 적극 활용하지 못하고 있습니다.(Google Analytics의 단점이 기능이 너무 다양하고 강력해서 무엇부터 어떻게 시작해야 할지 파악하기 쉽지가 않다는 것이 아닐까 합니다.)
Google Analytics는 웹사이트 트래픽 추적 분석을 넘어, 수많은 데이터 소스를 엮어 하나의 데이터 분석 플랫폼으로 만드는데 효과적입니다. GA를 활용하면 여러 구글 제품에서 발생한 데이터를 통합해 하나의 보고서로 받아볼 수 있습니다. 구글 애드워즈, 애드센스, 웹마스터 도구(Search console), YouTube, A/B Testing, 이메일 뿐 아니라, 구글 설문지 오프라인 데이터도 통합이 가능합니다. 구글 외의 제품도 데이터를 통합할 수 있습니다.
Google Analytics의 데이터 통합은 차차 다루기로 하고, 이번 포스팅에서는 Google Analytics에서 수집하는 데이터를 구글에서 제공하는 API를 활용해 GA데이터를 더 자세히 들여다보는 방법에 대해 이야기하고자 합니다. R을 사용하는 것이 익숙한 마케터나, 데이터 분석가, 연구자들에게 유용하리라 생각합니다.
사전준비
사이트를 tracking하고 있는 Google Analytics 계정과 데이터를 읽어올 수 있는 권한이 필요합니다.
R에서 Google analytics에 데이터를 추출해오는 라이브러리는 다양합니다. RGoogleAnalytics, RGA, rga, ganalytics, GAR이 있습니다만, 이번 포스팅에서는 편의상 RGA에 맞춰 진행하겠습니다. 개인적으로 RGA가 가장 사용이 쉬운 것 같습니다.
RGA 라이브러리 설치 및 사용하기
install.package 함수로 RGA라이브러리를 설치하고 RGA라이브러리를 로딩합니다.
RGA 라이브러리에서 데이터를 가져오는 3가지 절차입니다.
- authorize() 함수로 RGA 라이브러리가 Google Analytics Data에 접근할 수 있는 권한 부여하기
- list_profile() 함수로 접근할 사이트 ID 찾기
- get_ga(core reporting API), get_mcf, get_realtime으로 API 별 데이터 받아 오기
authorize() 함수로 RGA 라이브러리가 Google Analytics Data에 접근할 수 있는 권한 부여하기
authorize() 함수를 실행하면 Oauth인증이 진행됩니다. 콘솔화면에서 url을 복사해서 웹브라우저의 주소창에 복사합니다.
웹브라우저 URL에 입력하면 다음과 같은 인증 화면으로 리다이렉트 됩니다. 허용버튼을 클릭합니다.
인증을 받으면 다음과 같은 화면이 나타납니다. 아래의 Authorization코드를 복사해서 R의 콘솔창에 붙여넣습니다.
별다른 설정을 하지 않으셨다면 내문서에 .ga-token.rds 라는 인증 토큰이 생성된 것을 확인하실 수 있습니다. R이 자동으로 이 인증 토큰을 읽어 오기 때문에 매번 인증을 진행할 필요는 없습니다.
list_profile() 함수로 접근할 사이트 ID 찾기
List_profiles 함수를 실행하면 Google analytics가 관리하고 있는 사이트의 목록을 받아오실 수 있습니다. 특정 사이트에서 데이터를 받아오기 위해 사이트ID가 필요한데 profiles을 참고하여 id를 찾아봅니다.
get_ga로 데이터 받아오기
이번 포스팅에서는 Goolgle Analytics API 중 Core Reporting API만 다루겠습니다. 나머지 부분은 RGA 패키지 설명을 참조하시면 되겠습니다. RGA 라이브러리에서 Core Reporting API를 다루는 함수는 get_ga()입니다. 사이트 유입 현황이나 랜딩페이지 등 우리가 자주 조회하는 정보들에 대한 데이터를 제공합니다.
# get_ga argument 설명
get_ga( 사이트ID, 데이터 조회 시작일, 데이터 조회 마지막 일, dimensions(항목, 카테고리), metrics(수치, 값), 고객 세그먼트 등) 이 있습니다.
Metrics와 dimensions에 대한 설명은 해당 구글 링크를 참고하시면 되겠습니다. 직관적으로 dimensions는 카테고리컬, 범주형 변수이고, Metrics는 범주에 대한 수치라고 생각하시면 됩니다.
Google Analytics가 정의하는 dimension과 metric을 파악해서 쿼리를 작성해야 하는데, 콘솔창이나 IDE환경에서 이것을 파악하는 것이 쉽지 않습니다. 구글도 개발자들의 편의를 제공하고자 Query Explorer라는 웹페이지로 브라우저 환경에서 쿼리를 작성하는 툴을 제공합니다.
Query Explorer에서 데이터를 가져올 사이트를 설정하고
데이터를 가져올 쿼리에 들어갈 쿼리 파라미터를 설정합니다.
Query Explorer에 표시된 쿼리 파라미터가 RGA에서도 쓰이니 참고하시길 바랍니다.
2017년 7월 1일부터 7월 31일까지 일자별 유입 매체별 랜딩페이지로 세션수가 얼마나 되는지 쿼리를 작성했습니다. Run Query를 눌러 아래 화면에서 결과를 확인할 수 있습니다.
다시 R로 돌아가서 Query Explorer에 작성했던 파라미터 값을 참고해 다음과 같이 get_ga의 함수 내부에 값을 설정합니다.
get_ga의 반환 결과는 data.frame형태입니다.
주의사항
- Google Analytics에서 제공하는 Dimensions의 수는 7개로 제한되어 있습니다. 중복 Dimensions 수를 줄여 꼭 필요한 만큼만 사용하세요.
- Dimenions와 Metrics를 잘못된 조합으로 사용하면 결과가 올바르지 않을 수 있습니다. Google analytics 보고서를 참고해서 해당 Dimensions에서 제공하는 Metric이 무엇인지 참고하시고 쿼리를 작성하시기 바랍니다.
- Metrics에 대한 의미는 구글 도움말 문서를 참고하십시오.
Google Analytics는 기업의 비즈니스를 더욱 윤택하게 해주는 도구입니다. 동부 클라우드 G 스위트 서비스와 함께 사용하셔서 Data-Driven Decision으로 비즈니스를 혁신하세요.
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2017년 2월 21일 한국에 드디어 Microsoft Azure 의 데이터센터가 오픈합니다.
과연 국내 사용자들에게 네트워크 측면에서 얼마만큼의 만족도를 줄 수 있을까? 궁금하여,
현재 진행 중인 Preview 를 기준으로 속도를 측정해 보았습니다.
오전 시간대와 오후 시간대를 나누어 테스트를 진행하였고,
데몬용 소켓 통신서버를 Korea Central과 Japan West에 구성하여 개인 PC의 클라이언트 환경에서 속도를 측정해보았습니다.
결과적으로…
오전에는 0.9mbps, 저녁시간에는 무려 3mbps 정도의 속도 차이가 있었습니다.
기해했던 만큼의 성능 향상은 아니지만 개인적인 생각으로는 기업 업무용 시스템을 구성했을때 확실히 응답속도에 대한 효과를 기대할 수 있을 것 같습니다.
- Sender : 34.6Mbps (KOR), 31.8Mbps (JPN)
- Recever : 34.6Mbps (KOR), 31.7Mbps (JPN)