디지털 컨텐츠 특강중간고사 과제

JASON

목차

1. 웹 기획 < 사용자를 배려하는 합리적인 생각 >

2. 웹사이트 벤치마킹의 9 가지 패턴

3. 구글을 지탱하는 기술

웹 기획사용자를 배려하는 합리적인 생각CHAPTER 1 소통의 관문 , 회원가입 / 로그인

CHAPTER 2이동의 기술 , 내비게이션

CHAPTER 1 소통의 관문 , 회원가입 / 로그인

회원가입 페이지는 그 사이트의 첫 인상

- 필수 입력항목과 선택 입력항목은 명확하게 구분할 것

- 제한사항 ( 글자수 , 대소문자 ) 을 명확하게 안내할 것

- 입력 정보에 대한 자동저장 기능을 꼭 고려할 것

- 비즈니스와 관계없는 불필요한 정보는 수집하지 말 것

이용약관 페이지

- 한 페이지에서 복잡하게 여러 개의 이용약관 / 개인정보 관련 동의를 처리하지 말 것

- 공통 표준이용약관을 만들어 운영할 것

- 이용약관 / 개인정보 관련 전문은 별도의 웹페이지나 문서파일로

제공할 것

- 간결하게 구성할 것

로그인 페이지의 구성

- 사용자 입장에서 생각할 것

- 입력정보에 대한 보안사항을 반드시 고려

- 로그인 창의 위치는 눈에 잘 띄는 곳으로

CHAPTER 2이동의 기술 , 내비게이션

Navigation

- 사용자가 사이트의 원하는 곳으로 이동하게 해주는 지표

- 사이트의 전체 구조를 알려줄 수 있는 수단

- 원하는 정보를 탐색하는 데에도 도움이 된다 .

예측가능하고 , 컨트롤 가능해야 하고 , 효율적이어야 함

웹 Navigation 기법들 중 간단하지만 지켜주면 좋은 방법들

<1> 페이지 내비게이션 기법

- 다른 페이지로의 원활한 이동 가능

- 숫자는 명확하게 , 이동방식은 다양하게 할 것

<2> ‘TOP’, ‘ 맨위로’ 버튼의 사용

- 어디에서나 클릭 가능한 위치에 둘 것

<3> 뒤로가기 / 목록 버튼의 사용

- 바로 이전 페이지나 보고 있던 목록 페이지로 갈 수 있도록 할 것

웹사이트 벤치마킹의 9 가지 패턴PART 1왜 웹 사이트를 벤치마킹하는가

PART 2 - PATTEN 1사용자의 웹 라이프 사이클을 벤치마킹하라

PART 1왜 웹 사이트를 벤치마킹하는가

벤치마킹

우수한 웹 사이트의 웹 서비스와 사용자의 경험 등을 면밀히 분석하여 모방이 아닌 웹 서비스의 차별성을 강화시켜 나가는 것

온라인 대표사례

한겨레 신문의 ‘디비딕’서비스를 벤치마킹하여 대중화에 성공한 네이버 지식 iN

벤치마킹을 통한 효과

- 사용자의 사고와 경험을 이해

- 벤치마킹을 통해 경쟁자 웹 서비스의 동향 파악

- 벤치마킹 결과를 활용하여 아이디어를 창의적인 사고로 이끌어냄

- 웹 트랜드를 읽는 시각을 넓혀나감

PART 2 - PATTEN 1사용자의 웹 라이프 사이클을 벤치마킹하라

웹 라이프 사이클을 이해해야 하는 이유

적극적인 서비스 활동과 유희적인 가치를 동시에 추구하는 사용자의 눈높이에 맞는 웹 기획을 하기 위해서

웹 라이프 사이클

사용자가 웹 사이트에서 제공하는 서비스에 재미와 유용함을 느껴 적극적인 활동을 하거나 자발적인 참여를 하는 과정이 반복되는 현상

- 1 단계 . 활동공간 : 재방문 계기의 단계

- 2 단계 . 관심공간 : 충성도를 갖는 단계

- 3 단계 . 의견공간 : 자발적 참여 단계 사용자의 관심사에 맞춰 웹 사이트를 구성할 것

웹 라이프 사이클에 관한 벤치마킹 보고서 작성법

1. 사용자의 웹 라이프 사이클과 관련된 이슈 정리

2. 네티즌 통계자료 활용

3. 사용자 웹 라이프 사이클 분석

4. 사용자의 하루 분석

5. 벤치마킹 결과를 가지고 시사점 도출

구글을 지탱하는 기술CHAPTER 1구글의 탄생

CHAPTER 2구글의 공룡화

CHAPTER 1구글의 탄생

구글의 개발 목적

기존의 웹 검색엔진보다 유용한 검색 결과를 얻기 위함

웹 페이지에 순위를 매김

Page Rank

Anchor Text

Word

Rank Function

Search Engine 의 3 요소

Search Server

Search back-end

Index

Search Server

이용자와의 통신 관리

요청 해석 / 처리내용 판단

인덱스 검색

결과를 보기 쉽게 편집 / 전송

Search back-end

Crawling : 다양한 웹 페이지를 수집해오는 기술

Index Creating : 웹 페이지를 검색용 Index 로 만들어내는 과정

Index

주어진 데이터를 안전하게 저장

요청 받은 데이터를 빠른 속도로 찾아냄

검색엔진의 데이터베이스와 같은 존재

검색의 흐름

① 이용자가 검색 요청

② 검색어가 Lexicon 에 의해 wordID 로 변환

③ wordID 를 역 인덱스에서 검색하여 docID

리스트 가져옴

④ docID 에 Ranking Function 적용 , 점수가 높은 순으로 정렬

⑤ 상위 docID 각각에 대해 웹 페이지 정보 추출

⑥ 정보를 정리해서 결과를 이용자에게 보냄

CHAPTER 2구글의 공룡화

System 성능 향상을 위한 두 가지 방법

Scale – up : 보다 뛰어난 하드웨어를 도입하는 방법

Scale – out : 하드웨어의 수를 늘리는 방법

구글의 선택

Scale – out : 필요에 맞게 장비의 수를 증가시킬 수 있고 , 비교적 비용을 억제할 수 있다 .

분산 시스템의 구성

Rack : 시스템의 기본 , 하나의 Rack 에는 40~80

대의 PC 에 해당하는 부품

Cluster : Rack 을 하나의 단위로 여러 개 연결한 것

Data Center : 다수의 Cluster 가 한데 모여있는 것

Scale – Out 방식의 문제점

- Hardware 의 고장문제

- 고난도 분산처리 문제

CPU 와 HDD 의 효율적 사용

CPU -> Work Queue

복수의 Machine 으로 분산시켜 각 기계들의 부하를 감시하고 작업 명령을 내린다 .

HDD -> GFS(Google File System)

Machine 들을 네트워크로 연결하여 data 를 읽고 쓰는 기술

검색엔진의 개량

- 검색 서버의 대규모화

- 검색 back – end 의 대규모화

- Index 의 대규모화

구글의 분산 시스템

- 검색시 가까운 데이터 센터로 접속됨

- 다수의 서버로 부하 분산

검색 클러스터

- GWS(Google Web Server) : 검색요청을 한 곳에 모음

- LB(Load Balancer) : 부하가 가벼운 곳으로 일을 넘김

Index 분할방식의 변경

- 일정한 페이지 별로 인덱스를 분할

- 많은 인덱스를 한 번에 검색

진화된 구글의 Web 검색 절차