AsyncIO 마스터하기: 글로벌 개발자를 위한 파이썬 코루틴 디버깅 및 오류 처리 전략

파이썬의 asyncio를 사용한 비동기 프로그래밍은 고성능의 확장 가능한 애플리케이션을 구축하는 데 핵심적인 요소가 되었습니다. 웹 서버와 데이터 파이프라인부터 IoT 기기 및 마이크로서비스에 이르기까지, asyncio는 개발자들이 I/O 바운드 작업을 놀라운 효율성으로 처리할 수 있게 해줍니다. 그러나 비동기 코드의 내재된 복잡성은 독특한 디버깅 문제를 야기할 수 있습니다. 이 종합 가이드는 글로벌 개발자들을 위해 파이썬 코루틴을 디버깅하고 asyncio 애플리케이션 내에서 견고한 오류 처리를 구현하는 효과적인 전략을 깊이 있게 다룹니다.

비동기 환경: 코루틴 디버깅이 중요한 이유

전통적인 동기 프로그래밍은 선형적인 실행 경로를 따르므로 오류를 추적하기가 비교적 간단합니다. 반면, 비동기 프로그래밍은 여러 작업의 동시 실행을 포함하며, 종종 이벤트 루프에 제어권을 넘겨줍니다. 이러한 동시성은 표준 디버깅 기술로는 찾아내기 어려운 미묘한 버그로 이어질 수 있습니다. 레이스 컨디션, 데드락, 예상치 못한 작업 취소와 같은 문제들이 더 빈번하게 발생합니다.

서로 다른 시간대에서 작업하고 국제 프로젝트에서 협업하는 개발자들에게 asyncio 디버깅 및 오류 처리에 대한 확실한 이해는 매우 중요합니다. 이는 애플리케이션이 환경, 사용자 위치 또는 네트워크 조건에 관계없이 안정적으로 작동하도록 보장합니다. 이 가이드는 여러분이 이러한 복잡성을 효과적으로 해결할 수 있는 지식과 도구를 갖추도록 돕는 것을 목표로 합니다.

코루틴 실행과 이벤트 루프 이해하기

디버깅 기술을 살펴보기 전에, 코루틴이 asyncio 이벤트 루프와 어떻게 상호작용하는지 파악하는 것이 중요합니다. 코루틴은 실행을 일시 중지했다가 나중에 재개할 수 있는 특별한 유형의 함수입니다. asyncio 이벤트 루프는 비동기 실행의 심장부로, 코루틴의 실행을 관리하고 스케줄링하며, 작업이 준비되면 깨워줍니다.

기억해야 할 주요 개념:

• async def: 코루틴 함수를 정의합니다.
• await: awaitable이 완료될 때까지 코루틴의 실행을 일시 중지합니다. 이 지점에서 제어권이 이벤트 루프로 넘어갑니다.
• Tasks: asyncio는 코루틴을 Task 객체로 감싸 실행을 관리합니다.
• Event Loop: 태스크와 콜백을 실행하는 중앙 오케스트레이터입니다.

await 문을 만나면 코루틴은 제어권을 포기합니다. 만약 대기 중인 작업이 I/O 바운드(예: 네트워크 요청, 파일 읽기)라면, 이벤트 루프는 다른 준비된 태스크로 전환하여 동시성을 달성할 수 있습니다. 디버깅은 종종 코루틴이 언제, 왜 양보하고, 어떻게 재개되는지를 이해하는 과정을 포함합니다.

일반적인 코루틴의 함정과 오류 시나리오

asyncio 코루틴으로 작업할 때 몇 가지 일반적인 문제가 발생할 수 있습니다:

• 처리되지 않은 예외: 코루틴 내에서 발생한 예외는 잡히지 않으면 예상치 못한 곳으로 전파될 수 있습니다.
• 작업 취소: 태스크는 취소될 수 있으며, 이로 인해 asyncio.CancelledError가 발생할 수 있습니다. 이는 우아하게 처리되어야 합니다.
• 데드락 및 기아 상태: 동기화 프리미티브의 부적절한 사용이나 리소스 경쟁은 태스크가 무한정 대기하게 만들 수 있습니다.
• 레이스 컨디션: 여러 코루틴이 적절한 동기화 없이 공유 리소스에 동시에 접근하고 수정하는 경우입니다.
• 콜백 헬: 최신 asyncio 패턴에서는 덜 일반적이지만, 복잡한 콜백 체인은 여전히 관리하고 디버깅하기 어려울 수 있습니다.
• 블로킹 작업: 코루틴 내에서 동기적이고 블로킹 I/O 작업을 호출하면 전체 이벤트 루프가 멈추어 비동기 프로그래밍의 이점을 무효화할 수 있습니다.

AsyncIO의 필수 오류 처리 전략

견고한 오류 처리는 애플리케이션 실패에 대한 첫 번째 방어선입니다. asyncio는 파이썬의 표준 예외 처리 메커니즘을 활용하지만, 비동기적인 미묘한 차이가 있습니다.

1. try...except...finally의 힘

예외 처리를 위한 기본적인 파이썬 구문은 코루틴에 직접 적용됩니다. 잠재적으로 문제가 될 수 있는 await 호출이나 비동기 코드 블록을 try 블록으로 감싸세요.

            import asyncio

async def fetch_data(url):
    print(f"Fetching data from {url}...")
    await asyncio.sleep(1) # Simulate network delay
    if "error" in url:
        raise ValueError(f"Failed to fetch from {url}")
    return f"Data from {url}"

async def process_urls(urls):
    tasks = []
    for url in urls:
        tasks.append(asyncio.create_task(fetch_data(url)))

    results = []
    for task in asyncio.as_completed(tasks):
        try:
            result = await task
            results.append(result)
            print(f"Successfully processed: {result}")
        except ValueError as e:
            print(f"Error processing URL: {e}")
        except Exception as e:
            print(f"An unexpected error occurred: {e}")
        finally:
            # Code here runs whether an exception occurred or not
            print("Finished processing one task.")
    return results

async def main():
    urls = [
        "http://example.com/data1",
        "http://example.com/error_source",
        "http://example.com/data2"
    ]
    await process_urls(urls)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

            

              
                Copy
              
            
          

설명:

• 여러 fetch_data 코루틴을 스케줄링하기 위해 asyncio.create_task를 사용합니다.
• asyncio.as_completed는 태스크가 끝나는 대로 반환하여 결과나 오류를 신속하게 처리할 수 있게 합니다.
• 각 await task는 try...except 블록으로 감싸져, 시뮬레이션된 API에서 발생한 특정 ValueError 예외뿐만 아니라 다른 예상치 못한 예외도 잡습니다.
• finally 블록은 리소스 해제나 로깅과 같이 예외 발생 여부와 상관없이 항상 실행되어야 하는 정리 작업에 유용합니다.

2. asyncio.CancelledError 처리하기

asyncio의 태스크는 취소될 수 있습니다. 이는 장기 실행 작업을 관리하거나 애플리케이션을 우아하게 종료하는 데 중요합니다. 태스크가 취소되면, 태스크가 마지막으로 제어권을 양보한 지점(즉, await)에서 asyncio.CancelledError가 발생합니다. 필요한 정리를 수행하기 위해 이 오류를 잡는 것이 필수적입니다.

            import asyncio

async def cancellable_task():
    try:
        for i in range(5):
            print(f"Task step {i}")
            await asyncio.sleep(1)
        print("Task completed normally.")
    except asyncio.CancelledError:
        print("Task was cancelled! Performing cleanup...")
        # Simulate cleanup operations
        await asyncio.sleep(0.5)
        print("Cleanup finished.")
        raise # Re-raise CancelledError if required by convention
    finally:
        print("This finally block always runs.")

async def main():
    task = asyncio.create_task(cancellable_task())
    await asyncio.sleep(2.5) # Let the task run for a bit
    print("Cancelling the task...")
    task.cancel()
    try:
        await task # Wait for the task to acknowledge cancellation
    except asyncio.CancelledError:
        print("Main caught CancelledError after task cancellation.")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

            

              
                Copy
              
            
          

설명:

• cancellable_task에는 try...except asyncio.CancelledError 블록이 있습니다.
• except 블록 안에서 정리 작업을 수행합니다.
• 중요한 것은, 정리 후 종종 CancelledError를 다시 발생시킨다는 점입니다. 이는 호출자에게 태스크가 실제로 취소되었음을 알리는 신호입니다. 다시 발생시키지 않고 억제하면, 호출자는 태스크가 성공적으로 완료되었다고 착각할 수 있습니다.
• main 함수는 태스크를 취소하고 await하는 방법을 보여줍니다. 이 await task는 태스크가 취소되고 예외를 다시 발생시켰다면 호출자에서 CancelledError를 발생시킵니다.

3. 예외 처리를 포함한 asyncio.gather 사용하기

asyncio.gather는 여러 awaitable을 동시에 실행하고 그 결과를 모으는 데 사용됩니다. 기본적으로, 만약 어떤 awaitable이 예외를 발생시키면, gather는 즉시 마주친 첫 번째 예외를 전파하고 나머지 awaitable들을 취소합니다.

gather 호출 내에서 개별 코루틴의 예외를 처리하려면 return_exceptions=True 인자를 사용할 수 있습니다.

            import asyncio

async def successful_operation(delay):
    await asyncio.sleep(delay)
    return f"Success after {delay}s"

async def failing_operation(delay):
    await asyncio.sleep(delay)
    raise RuntimeError(f"Failed after {delay}s")

async def main():
    results = await asyncio.gather(
        successful_operation(1),
        failing_operation(0.5),
        successful_operation(1.5),
        return_exceptions=True
    )

    print("Results from gather:")
    for i, result in enumerate(results):
        if isinstance(result, Exception):
            print(f"Task {i}: Failed with exception: {result}")
        else:
            print(f"Task {i}: Succeeded with result: {result}")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

            

              
                Copy
              
            
          

설명:

• return_exceptions=True를 사용하면, 예외가 발생해도 gather가 멈추지 않습니다. 대신, 예외 객체 자체가 결과 리스트의 해당 위치에 배치됩니다.
• 그런 다음 코드는 결과를 반복하면서 각 항목의 유형을 확인합니다. 만약 Exception이라면, 해당 태스크가 실패했다는 의미입니다.

4. 리소스 관리를 위한 컨텍스트 매니저

컨텍스트 매니저(async with 사용)는 오류가 발생하더라도 리소스가 적절하게 획득되고 해제되도록 보장하는 훌륭한 방법입니다. 이는 네트워크 연결, 파일 핸들 또는 락에 특히 유용합니다.

            import asyncio

class AsyncResource:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.acquired = False

    async def __aenter__(self):
        print(f"Acquiring resource: {self.name}")
        await asyncio.sleep(0.2) # Simulate acquisition time
        self.acquired = True
        return self

    async def __aexit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        print(f"Releasing resource: {self.name}")
        await asyncio.sleep(0.2) # Simulate release time
        self.acquired = False
        if exc_type:
            print(f"An exception occurred within the context: {exc_type.__name__}: {exc_val}")
        # Return True to suppress the exception, False or None to propagate
        return False # Propagate exceptions by default

async def use_resource(name):
    try:
        async with AsyncResource(name) as resource:
            print(f"Using resource {resource.name}...")
            await asyncio.sleep(1)
            if name == "flaky_resource":
                raise RuntimeError("Simulated error during resource use")
            print(f"Finished using resource {resource.name}.")
    except RuntimeError as e:
        print(f"Caught exception outside context manager: {e}")

async def main():
    await use_resource("stable_resource")
    print("---")
    await use_resource("flaky_resource")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

            

              
                Copy
              
            
          

설명:

• AsyncResource 클래스는 비동기 컨텍스트 관리를 위해 __aenter__와 __aexit__를 구현합니다.
• __aenter__는 async with 블록에 진입할 때 호출되고, __aexit__는 예외 발생 여부와 관계없이 블록을 빠져나갈 때 호출됩니다.
• __aexit__의 파라미터(exc_type, exc_val, exc_tb)는 발생한 예외에 대한 정보를 제공합니다. __aexit__에서 True를 반환하면 예외가 억제되고, False나 None을 반환하면 예외가 전파됩니다.

효과적인 코루틴 디버깅

비동기 코드를 디버깅하는 것은 동기 코드를 디버깅하는 것과는 다른 사고방식과 도구 세트를 필요로 합니다.

1. 로깅의 전략적 사용

로깅은 비동기 애플리케이션의 흐름을 이해하는 데 필수적입니다. 이를 통해 실행을 중단하지 않고 이벤트, 변수 상태 및 예외를 추적할 수 있습니다. 파이썬의 내장 logging 모듈을 사용하세요.

            import asyncio
import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')

async def log_task(name, delay):
    logging.info(f"Task '{name}' started.")
    try:
        await asyncio.sleep(delay)
        if delay > 1:
            raise ValueError(f"Simulated error for '{name}' due to long delay.")
        logging.info(f"Task '{name}' completed successfully after {delay}s.")
    except asyncio.CancelledError:
        logging.warning(f"Task '{name}' was cancelled.")
        raise
    except Exception as e:
        logging.error(f"Task '{name}' encountered an error: {e}")
        raise

async def main():
    tasks = [
        asyncio.create_task(log_task("Task A", 1)),
        asyncio.create_task(log_task("Task B", 2)),
        asyncio.create_task(log_task("Task C", 0.5))
    ]
    await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
    logging.info("All tasks have finished.")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

            

              
                Copy
              
            
          

AsyncIO에서의 로깅 팁:

• 타임스탬프: 여러 태스크에 걸친 이벤트를 연관시키고 타이밍을 이해하는 데 필수적입니다.
• 태스크 식별: 작업을 수행하는 태스크의 이름이나 ID를 로그에 남기세요.
• 상관 관계 ID: 분산 시스템의 경우, 여러 서비스와 태스크에 걸친 요청을 추적하기 위해 상관 관계 ID를 사용하세요.
• 구조화된 로깅: 더 체계적이고 조회 가능한 로그 데이터를 위해 structlog와 같은 라이브러리 사용을 고려하세요. 이는 다양한 환경의 로그를 분석하는 국제 팀에게 유용합니다.

2. 표준 디버거 사용하기 (주의점과 함께)

pdb와 같은 표준 파이썬 디버거(또는 IDE 디버거)를 사용할 수 있지만, 비동기 컨텍스트에서는 신중한 처리가 필요합니다. 디버거가 실행을 중단하면 전체 이벤트 루프가 일시 중지됩니다. 이는 동시 실행을 정확하게 반영하지 않기 때문에 오해를 불러일으킬 수 있습니다.

pdb 사용 방법:

• 실행을 중단하고 싶은 곳에 import pdb; pdb.set_trace()를 삽입하세요.
• 디버거가 중단되면 변수를 검사하고, 코드를 한 단계씩 실행하며(await에서는 스텝 실행이 까다로울 수 있음), 표현식을 평가할 수 있습니다.
• await 위로 스텝 오버하면 대기 중인 코루틴이 완료될 때까지 디버거가 일시 중지되어, 그 순간에는 순차적으로 실행되는 것처럼 보인다는 점에 유의하세요.

breakpoint()를 사용한 고급 디버깅 (Python 3.7+):

내장 함수인 breakpoint()는 더 유연하며 다른 디버거를 사용하도록 구성할 수 있습니다. PYTHONBREAKPOINT 환경 변수를 설정할 수 있습니다.

AsyncIO를 위한 디버깅 도구:

일부 IDE(PyCharm 등)는 비동기 코드 디버깅에 대한 향상된 지원을 제공하여 코루틴 상태에 대한 시각적 단서와 더 쉬운 스텝 실행을 제공합니다.

3. AsyncIO의 스택 트레이스 이해하기

Asyncio 스택 트레이스는 이벤트 루프의 특성 때문에 때때로 복잡할 수 있습니다. 예외는 코루틴 코드와 함께 이벤트 루프의 내부 작동과 관련된 프레임을 보여줄 수 있습니다.

비동기 스택 트레이스 읽기 팁:

• 자신의 코드에 집중하기: 애플리케이션 코드에서 비롯된 프레임을 식별하세요. 이들은 보통 트레이스의 상단에 나타납니다.
• 원인 추적하기: 예외가 처음 발생한 위치와 await 호출을 통해 어떻게 전파되었는지 찾아보세요.
• asyncio.run_coroutine_threadsafe: 스레드 간 디버깅 시, 코루틴을 스레드 간에 전달할 때 예외가 어떻게 처리되는지 인지하고 있어야 합니다.

4. asyncio 디버그 모드 사용하기

asyncio에는 일반적인 프로그래밍 오류를 잡는 데 도움이 되는 검사와 로깅을 추가하는 내장 디버그 모드가 있습니다. asyncio.run()에 debug=True를 전달하거나 PYTHONASYNCIODEBUG 환경 변수를 설정하여 활성화하세요.

            import asyncio

async def potentially_buggy_coro():
    # This is a simplified example. Debug mode catches more subtle issues.
    await asyncio.sleep(0.1)
    # Example: If this were to accidentally block the loop

async def main():
    print("Running with asyncio debug mode enabled.")
    await potentially_buggy_coro()

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main(), debug=True)

            

              
                Copy
              
            
          

디버그 모드가 잡아내는 것들:

• 이벤트 루프에서의 블로킹 호출.
• await되지 않은 코루틴.
• 콜백에서 처리되지 않은 예외.
• 태스크 취소의 부적절한 사용.

디버그 모드의 출력은 장황할 수 있지만, 이벤트 루프의 작동과 asyncio API의 잠재적 오용에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다.

5. 고급 비동기 디버깅을 위한 도구

표준 도구 외에도 특화된 기술이 디버깅에 도움이 될 수 있습니다:

• aiomonitor: 실행 중인 asyncio 애플리케이션에 대한 라이브 검사 인터페이스를 제공하는 강력한 라이브러리로, 실행을 중단하지 않는 디버거와 유사합니다. 실행 중인 태스크, 콜백 및 이벤트 루프 상태를 검사할 수 있습니다.
• 사용자 정의 태스크 팩토리: 복잡한 시나리오의 경우, 사용자 정의 태스크 팩토리를 만들어 애플리케이션에서 생성되는 모든 태스크에 계측이나 로깅을 추가할 수 있습니다.
• 프로파일링: cProfile과 같은 도구는 종종 동시성 문제와 관련된 성능 병목 현상을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

AsyncIO 개발에서 글로벌 고려사항 처리하기

글로벌 사용자를 위한 비동기 애플리케이션을 개발하는 것은 특정한 과제를 제기하며 신중한 고려가 필요합니다:

• 시간대: 시간 민감한 작업(스케줄링, 로깅, 타임아웃)이 다른 시간대에서 어떻게 동작하는지 유의하세요. 내부 타임스탬프에는 일관되게 UTC를 사용하세요.
• 네트워크 지연 및 신뢰성: 비동기 프로그래밍은 종종 지연 시간을 완화하기 위해 사용되지만, 매우 가변적이거나 신뢰할 수 없는 네트워크는 견고한 재시도 메커니즘과 우아한 성능 저하가 필요합니다. 시뮬레이션된 네트워크 조건(예: toxiproxy와 같은 도구 사용) 하에서 오류 처리를 테스트하세요.
• 국제화(i18n) 및 현지화(l10n): 오류 메시지는 쉽게 번역될 수 있도록 설계되어야 합니다. 오류 메시지에 국가별 형식이나 문화적 참조를 포함하지 마세요.
• 리소스 제한: 지역마다 대역폭이나 처리 능력이 다를 수 있습니다. 타임아웃과 리소스 경쟁을 우아하게 처리하도록 설계하는 것이 핵심입니다.
• 데이터 일관성: 분산 비동기 시스템을 다룰 때, 다른 지리적 위치 간의 데이터 일관성을 보장하는 것은 어려울 수 있습니다.

예제: asyncio.wait_for를 사용한 글로벌 타임아웃

asyncio.wait_for는 태스크가 무한정 실행되는 것을 방지하는 데 필수적이며, 이는 전 세계 사용자에게 서비스를 제공하는 애플리케이션에 매우 중요합니다.

            import asyncio
import time

async def long_running_task(duration):
    print(f"Starting task that takes {duration} seconds.")
    await asyncio.sleep(duration)
    print("Task finished naturally.")
    return "Task Completed"

async def main():
    print(f"Current time: {time.strftime('%X')}")
    try:
        # Set a global timeout for all operations
        result = await asyncio.wait_for(long_running_task(5), timeout=3.0)
        print(f"Operation successful: {result}")
    except asyncio.TimeoutError:
        print(f"Operation timed out after 3 seconds!")
    except Exception as e:
        print(f"An unexpected error occurred: {e}")

    print(f"Current time: {time.strftime('%X')}")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

            

              
                Copy
              
            
          

설명:

• asyncio.wait_for는 awaitable(여기서는 long_running_task)을 감싸고, awaitable이 지정된 timeout 내에 완료되지 않으면 asyncio.TimeoutError를 발생시킵니다.
• 이는 사용자 대면 애플리케이션이 시기적절한 응답을 제공하고 리소스 고갈을 방지하는 데 필수적입니다.

AsyncIO 오류 처리 및 디버깅을 위한 모범 사례

글로벌 사용자를 위한 견고하고 유지보수 가능한 비동기 파이썬 애플리케이션을 구축하려면 다음 모범 사례를 채택하세요:

• 예외를 명시적으로 처리하기: 광범위한 except Exception 대신 가능하면 특정 예외를 잡으세요. 이렇게 하면 코드가 더 명확해지고 예상치 못한 오류를 가릴 가능성이 줄어듭니다.
• asyncio.gather(..., return_exceptions=True) 현명하게 사용하기: 모든 태스크가 완료를 시도하게 하려는 시나리오에 훌륭하지만, 혼합된 결과(성공과 실패)를 처리할 준비를 해야 합니다.
• 견고한 재시도 로직 구현하기: 일시적인 실패에 취약한 작업(예: 네트워크 호출)의 경우, 즉시 실패하는 대신 백오프 지연을 포함한 스마트한 재시도 전략을 구현하세요. backoff와 같은 라이브러리가 매우 유용할 수 있습니다.
• 로깅 중앙화하기: 로깅 구성이 애플리케이션 전반에 걸쳐 일관되고 글로벌 팀이 디버깅하기 쉽도록 하세요. 더 쉬운 분석을 위해 구조화된 로깅을 사용하세요.
• 관찰 가능성을 고려하여 설계하기: 로깅 외에도 프로덕션 환경에서 애플리케이션 동작을 이해하기 위해 메트릭과 추적을 고려하세요. Prometheus, Grafana, 분산 추적 시스템(예: Jaeger, OpenTelemetry)과 같은 도구는 매우 중요합니다.
• 철저하게 테스트하기: 비동기 코드와 오류 조건을 구체적으로 대상으로 하는 단위 및 통합 테스트를 작성하세요. pytest-asyncio와 같은 도구를 사용하세요. 테스트에서 네트워크 실패, 타임아웃 및 취소를 시뮬레이션하세요.
• 동시성 모델 이해하기: 단일 스레드 내에서 asyncio를 사용하는지, 여러 스레드(run_in_executor를 통해) 또는 여러 프로세스에 걸쳐 사용하는지 명확히 하세요. 이는 오류 전파 방식과 디버깅 작동 방식에 영향을 미칩니다.
• 가정 문서화하기: 특히 글로벌 사용자를 위해 구축할 때 네트워크 신뢰성, 서비스 가용성 또는 예상 지연 시간에 대한 가정을 명확하게 문서화하세요.

결론

asyncio 코루틴의 디버깅 및 오류 처리는 현대적이고 고성능인 애플리케이션을 구축하는 모든 파이썬 개발자에게 중요한 기술입니다. 비동기 실행의 미묘한 차이를 이해하고, 파이썬의 견고한 예외 처리를 활용하며, 전략적인 로깅 및 디버깅 도구를 사용함으로써, 전 세계적으로 탄력 있고 신뢰할 수 있으며 성능이 뛰어난 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

try...except의 힘을 받아들이고, asyncio.CancelledError와 asyncio.TimeoutError를 마스터하며, 항상 글로벌 사용자를 염두에 두세요. 꾸준한 연습과 올바른 전략을 통해 비동기 프로그래밍의 복잡성을 해결하고 전 세계에 뛰어난 소프트웨어를 제공할 수 있습니다.