1. 글로벌 셀러 사업분야
- 직접 판매 ; 해외 상품 소싱, 국내 홈페이지, 오픈마켓, 소셜커머스 등을 통해 판매
- 배송 대행 : 해외 상품을 해외 배송대행지(배대지)를 이용하여 국내까지 배송해주는 사업
- 구매 대행 : 해외 상품의 구입부터 배송까지의 전 과정을 대행하는 사업
- 병행 수입 : 국내에 독점판매권을 가지고 있는 업체가 아닌 사람이 다른 유통경로를 통해 수입하여 판매하는 사업
- 독점 판매 : 해외 상품의 국내 독점판매권을 따내어 판매하는 사업
2. 해외 전자사거래 분야
- 미국 오픈마켓 & 종합쇼핑몰 : 아마존, 이베이, 6PM
- 미국 인터넷 백화점 & 할인 마트 : 노드스톰, 메이시스, 월마트, 코스트코
- 신발 : 자포스
- 의류 & 액세서리 분야 : 갭, 게스
- 스포츠, 등산, 아웃도어 : 브룩스톤
- 시계 : 애쉬포드
- 유모차 및 기타 : 알비베이비
3. 가격/세금 구조
- 가격 구조 : 제품가, 현지 배송료, 세일즈텍스, 국제 운송료, 관부가세, 수수료(마진)
- 세금 구조
+ 관부가세 : 관세 + 부가세
+ 과세가격 : (상품 판매가 + 현지 배송료 + 세일즈택스) X 고시환율 X 과세운임(국제 특송 등)
+ 관세 : 과세가격 X 관세율
+ 부가세 : (과세가격 + 관세) X 부가세율(10%)
- 관부가세 예시
+ 일반통관 : 일반통관 품목인 가방을 $120, 미국내 배송비 $10, 세일즈택스 $5, 국제 배송비 2파운드에 배송대ㅐㅇ하는 경우 관세 계산
=> 과세 가격 : (120 + 10 + 5) X 고시환율(1150) + 국제 배송비 2파운드(13000) = 168,250원
=> 일반통관일 경우 15만원 이상이므로 관세 부과
=> 관세 : 168,200원 X 가방 과세율(8%) = 13,460원
=> 부가세 : (168,250 + 13,460) X 부가세율(10%) = 18,171원
+ 목록통관 : 목록통관 품목인 티셔츠를 상품가 $201, 미국내 배송비 $10, 세일즈택스 $5, 국제배송비 2파운드에 배송대행하는 경우 관세 계산
=> 과세 가격 (201 + 10 + 5) X 고시환율(1150) + 국제 배송비 27000원(상품가 20만원 이상으로 특급탁송화물 과세운임) = 275,400원)
=> 목록통관 품목이지만 미국발 $200 초과로 관부가세 대상
=> 관세 : 275,400원 X 0.13(의류 관세율 13%) = 35,802원
=> 부가세 : (275,400 + 35,802) X 부가세율(10%) = 31,120원
4. 병행 수입
- 프로세스 : 해외 본사 -> 현지 매장 -> 도매 -> 판매
- 국내 병행수입 활성화 대책
+ 통관인증 확대 : 통관인증제 대상 상표 및 품목 수 확대, 인증업체 수 확대(적법하게 통관절차를 거친 품목에 대해 관세청이 통관정보를 담긴 QR코드 부착)
+ 해외 직구 활성화 대책 : 100불 이하 해외 직구품목에 대해 목록통관 실행(미국발 200불 이하, 일부 품목 제외) | 해외 직구 반품 간소화 : Unipass 통해 관세환급 쉽게 받도록 개선
+ 관세청은 (사)무역관련 지식재산권보호협회(TIPA)와 저국 12개 전문 업체간 상호양해각서(MOU) 체결하여 소비자들이 병행수입상품에 대해 A/S 받을 수 있도록 함
* 병행수입위원회 (http://www.tipa-pis.org/wp/)
5. 통관 절차
- 목록 통관
+ 송수하인 성명, 전화번호, 주소, 물품명, 가격, 중량이 기재된 송장만으로 통관이 가능한 제도로 수입신고를 생략함(주민등록번호 또는 개인통관고유번호 포함 생략)
+ 물품가격 미화 100달러 이하(미국발은 200달러 이하)
+ 의먁품, 화장품, 기능성 화장품, 건강기능식품, 지식재산권 위반 의심물품등은 목록통관 제외
- 목록배제통관
+ 세관에서 엑스레이 의심 상품이나 일정 비율로 랜덤 선택하여 검사
+ 일반통관으로 처리되어 통관이 진행하므로 통관수수료 나옴
- 간이수입신고
+ 미화 100달러(미국발 200달러)를 추과하고 2000달러 이하인 물품은 간이수입신고
+ 주민등록번호(개인통관고유번호)를 제출하지만 신고 항목의 일부 생략과 신고서를 제출하지 않아도 됨
+ 간이세율(20%) 적용
- 일반 통관
+ 미국은 200달러, 미국 이외의 나라는 상품가격이 15만원(제품가 + 세일즈 텍스 + 무게에 따른 선편요금)을 초과하면 일반수입신고 절차에 따라 통관하여 관부가세와 통관수수료가 나옴
+ 관세청에서 지정하는 '통합장치장' 또는 자체 통관장에서 통관 운영 가능
6. 온라인 마케팅
- 매출 공식 : 객단가 = 1회 평균 주문 금액
- 판매량 늘리는 공식 : 매출액 = 객단가 X (방문자 X 구매전환율)
7. 세금
- 간이 과세자 : 년간 4800만원 매출 이하 사업자 | 일반 과세자 : 년간 4800만원 매출 이상 사업자
- 부가가치세 : 제품가의 10%이고, 제품가 + 부가가치세 = 최종 판매가 / 부가세율은 일반과세자일 경우 10%, 간이과세자의 경우 1.5% 세율 / 일반과세자는 1년에 두번, 간이 과세자는 1년에 한번 신고
- 구매 대행 세금 신고
+ 부가가치세 = 매출세액 - 매입세액
+ 매출세액 : 공급대가(매출) = 공급가액 + 세액
+ 매입세액 : 공급받은 대가 = 공급받은 대가 + 세액
+ 국세청에서 구매대행 수수료만 매출로 신고시 재고 미보유, 고객 직배송, 구매원가 및 배송비 일치
2018년 8월 25일 토요일
2018년 8월 14일 화요일
2. MongoDB 기본개념
1. RDB & Nosql 차이
- RDB : SQL 정해진 규격 : 스키마, 테이블, 칼럼 / 조인 가능, 트랜잭션 사용 / 분산처리 어려움
- Nosql : 정해진 규격 없음 / 조인 불가능 / 트랜잭션 비사용 / 분산처리 쉬움
- 매일 수천개의 데이터를 쌓을 경우 RDB에서 Nosql로 확장함 (40% 이상 write를 하는 데이터의 경우 고려)
- 종류
+ Key & Value : redis
+ Wide Colum : Hbase, Casandra
+ Document : MongoDB, CouchDB
+ Graph : Neo4j, InfiniteGraph
2. mongoDB 기본 개념
- Json 기반의 Document 데이터 처리
{
"_id": ObjectId("5099803df3f42312312391"),
"username": "davelee",
"name": { first: "Dave", last: "Lee" }
}
- RDBMS | MongoDB
+ Database - Database
+ Table - Collection
+ Tuple / Row - Document
+ Column - Key / Field
+ Table Join - Embedded Documents
+ Primary Key - Primary Key (_id)
+ mysqld - mongod
+ shell 수행 : mysql - mongo (mongo --host 'host_address' --port 'port')
3. mongoDB CRUD
- insert
+ insertOne : 한개의 document 생성
+ insertMany : list of document 생성
- select
+ findOne : 매칭되는 한개의 document 검색
+ find : 매칭되는 list of document 검색
- update
+ updateOne : 매칭되는 한개의 document 업데이트
+ updateMany : 매칭되는 list of document 업데이트
- delete
+ removeOne : 매칭되는 한개의 document 삭제
+ removeMany : 매칭되는 list of document 삭제
4. mongoDB Index
- 기본 인덱스 (_id) : 모든 컬렉션에 기본적으로 _id 필드를 기본 index로 설정함
- 단일 인덱스
+ _id 이외에도 사용자가 직접 지정할 수 있는 인덱스
+ db.COLLECTION.createIndex( { 'field': 1 } ) 또는 db.COLLECTION.createIndex( { 'field': -1 } ) // 인덱스 방향 주의
- 복합 인덱스
+ 두개 이상의 필드를 사용하는 인덱스(최대 31개)
+ db.COLLECTION.createIndex( { 'field1': 1, 'field2': -1} ) // 인덱스 방향 주의
- 텍스트 인덱스
+ 텍스트 관련 데이터를 효율적으로 쿼리하기 위한 인덱스
+ db.COLLECTION.createIndex( { 'field' : 'text' } )
5. 스키마 설계 (참고 : https://www.haruair.com/blog/3055)
- One To Few : 하나당 적은 수의 관계
- One To Many : 부모가 되는 문서에서 배열로 자식이 되는 문서 저장 (애플리케이션 레벨 join 으로 두 문서 연결 필요)
- One-to-Squillions : 이벤트 로그와 같이 큰 크기의 데이터(16mb 이상)인 경우 parent-referencing 방식 이용
- 양방향 참조 : One To Many에서 자식이 부모를 참조할 수 있게 만듬, 단 삭제나 업데이트 시 2번 이용해야 하므로 원자성 보장 X
- 비정규화(Many To One, One To Many, One To Squilions) : 업데이트 비율이 낮고, 쓰기 속도를 높이고 싶은 경우
6. 빅데이터 개념
- 빅데이터 저장(샤딩) : 소프트웨어적으로 데이터베이스 분산처리 구조를 만듬
- 빅데이터 처리(어그리게이션) : Shard를 통하여 BigData를 저장하고, Aggragation Framework을 통하여 BigData를 처리
+ documents를 grouping, filtering 등 다양한 연산을 적용하여 계산된 결과를 반환
- RDB : SQL 정해진 규격 : 스키마, 테이블, 칼럼 / 조인 가능, 트랜잭션 사용 / 분산처리 어려움
- Nosql : 정해진 규격 없음 / 조인 불가능 / 트랜잭션 비사용 / 분산처리 쉬움
- 매일 수천개의 데이터를 쌓을 경우 RDB에서 Nosql로 확장함 (40% 이상 write를 하는 데이터의 경우 고려)
- 종류
+ Key & Value : redis
+ Wide Colum : Hbase, Casandra
+ Document : MongoDB, CouchDB
+ Graph : Neo4j, InfiniteGraph
2. mongoDB 기본 개념
- Json 기반의 Document 데이터 처리
{
"_id": ObjectId("5099803df3f42312312391"),
"username": "davelee",
"name": { first: "Dave", last: "Lee" }
}
- RDBMS | MongoDB
+ Database - Database
+ Table - Collection
+ Tuple / Row - Document
+ Column - Key / Field
+ Table Join - Embedded Documents
+ Primary Key - Primary Key (_id)
+ mysqld - mongod
+ shell 수행 : mysql - mongo (mongo --host 'host_address' --port 'port')
3. mongoDB CRUD
- insert
+ insertOne : 한개의 document 생성
+ insertMany : list of document 생성
- select
+ findOne : 매칭되는 한개의 document 검색
+ find : 매칭되는 list of document 검색
- update
+ updateOne : 매칭되는 한개의 document 업데이트
+ updateMany : 매칭되는 list of document 업데이트
- delete
+ removeOne : 매칭되는 한개의 document 삭제
+ removeMany : 매칭되는 list of document 삭제
4. mongoDB Index
- 기본 인덱스 (_id) : 모든 컬렉션에 기본적으로 _id 필드를 기본 index로 설정함
- 단일 인덱스
+ _id 이외에도 사용자가 직접 지정할 수 있는 인덱스
+ db.COLLECTION.createIndex( { 'field': 1 } ) 또는 db.COLLECTION.createIndex( { 'field': -1 } ) // 인덱스 방향 주의
- 복합 인덱스
+ 두개 이상의 필드를 사용하는 인덱스(최대 31개)
+ db.COLLECTION.createIndex( { 'field1': 1, 'field2': -1} ) // 인덱스 방향 주의
- 텍스트 인덱스
+ 텍스트 관련 데이터를 효율적으로 쿼리하기 위한 인덱스
+ db.COLLECTION.createIndex( { 'field' : 'text' } )
5. 스키마 설계 (참고 : https://www.haruair.com/blog/3055)
- One To Few : 하나당 적은 수의 관계
- One To Many : 부모가 되는 문서에서 배열로 자식이 되는 문서 저장 (애플리케이션 레벨 join 으로 두 문서 연결 필요)
- One-to-Squillions : 이벤트 로그와 같이 큰 크기의 데이터(16mb 이상)인 경우 parent-referencing 방식 이용
- 양방향 참조 : One To Many에서 자식이 부모를 참조할 수 있게 만듬, 단 삭제나 업데이트 시 2번 이용해야 하므로 원자성 보장 X
- 비정규화(Many To One, One To Many, One To Squilions) : 업데이트 비율이 낮고, 쓰기 속도를 높이고 싶은 경우
6. 빅데이터 개념
- 빅데이터 저장(샤딩) : 소프트웨어적으로 데이터베이스 분산처리 구조를 만듬
- 빅데이터 처리(어그리게이션) : Shard를 통하여 BigData를 저장하고, Aggragation Framework을 통하여 BigData를 처리
+ documents를 grouping, filtering 등 다양한 연산을 적용하여 계산된 결과를 반환
2018년 8월 12일 일요일
소프트웨어 아키텍쳐
1. 아키텍쳐란 무엇인가?
- 구현하고자 하는 시스템 아키텍쳐
- 비즈니스 컴포넌트 관점의 애플리케이션 아키텍쳐
- 기술 유스케이스 정의 및 실현, 비즈니스 컴포넌트의 실행 환경 및 배포 관점의 기술 아키텍쳐
- 데이터 관점의 데이터 아키텍쳐
2. 산출물
- 소프트웨어 설계 명세서 (개발 요건)
- 유스케이스 기술서
- 사용자 인터페이스 및 비즈니스 컴포넌트 정의서
- 데이터 베이스 설계서
3. 아키텍처 핵심 개념 구분
- 비즈니스 아키텍쳐 (사용자, 개발 요구 사항)
- 애플리케이션 아키텍쳐
- 기술 아키텍쳐
- 데이터 아키텍쳐
4. 아키텍쳐 설계 과정
- 품질 속성
- 행위 분석(유스케이스, 시퀀스 다이어그램)
- 어플리케이션 아키텍쳐(기획안)
+ 스토리 보드
+ 화면 이동 맵
+ 인터페이스 뷰
- 기술 아키텍쳐 (기능 및 비기능 정의)
+ 기술 유스케이스 정의 및 실현(유스케이스 다이어그램)
+ 프레임워크 정의 및 클래스 설계(클래스 다이어그램)
+ 배포 다이어그램
- 데이터 아키텍쳐
+ 비즈니스 객체 및 비즈니스 객체 모델
+ 정규화 과정 및 논리 데이터 모델
+ 비정규화 과정 및 물리 데이터 모델
+ 저장 프로시저 설계
+ 데이터 논리 모델과 물리 모델은 ER 다이어그램(엔디티, 릴레이션쉽) 모델로 정의, 데이터 뷰 정의
- 아키텍쳐 프로토타이핑
+ 설계 매커니즘, 구현 매커니즘
+ 아키텍쳐 프로토타이핑
5. 아키텍쳐 전략
- 변경 가능성
+ 애플리케이션 : 레이어 아키텍처 스타일
+ 기술 : 미들웨어(EJB 컨테이너, 논리적 레이어를 물리적 레이어에 분산 배포)
- 가용성
+ 기술 아키텍쳐 : 클러스터링, 트랜잭션, 예외 처리, 장애 처리
- 보안
+ 기술 아키텍쳐 : 폼 인증, 권한, 암복호화
- 성능
+ 기술 아키텍쳐 : 동적 로드 밸런싱, CPU 및 메모리 리소스
- 운영
+ 기술 아키텍쳐 : 웹서비스
6. 레이어 아키텍쳐
- 프리젠테이션 레이어 | 비즈니스 레이어 | 데이터 레이어 등의 구분
+ 프리젠테이션 : 웹 티어, 사용자가 엔터프라이즈 애플리케이션과 상호 작용
+ 비즈니스 : 비즈니스 컴포넌트, 비즈니스 워크 플로어, 서비스 인터페이스(JSON, XML)
+ 데이터 : 데이터 엑세스 컴포넌트, 서비스 에이전트 컴포넌트(외부 시스템과 상호 작용)
- 시스템 외부에서는 최상위 레이어와 통신하며, 각 하부 레이어가 제공하는 서비스를 사용함
- 하위 레이어는 이벤트, 콜백, 위임등을 통해서 상위 레이어와 커뮤니케이션함(상위 레이어를 직접 호출하지 않음)
- 논리적 레이어는 물리적 티어(컴퓨터 시스템)에 배포함
7. 행위 분석
- 유스케이스
+ 액터 | 뷰(경계) | 컨트롤(제어) | 모델(실체)
+ 각 기능에 대한 시퀀스 및 다음 기능 안내
- 화면 및 화면 이동 경로 정의
- 비즈니스 객체 모델(ER 다이어그램 논리 수준) 및 화면별 객체 모델
=> 3개가 연결된 산출물 (유스케이스, 화면 다이어그램, 비즈니스 객체 모델)
8. 애플리케이션 아키텍쳐 설계
- 비즈니스 컴포넌트 설계 (OOP)
+ 비즈니스 퍼사드 레이어 : 비즈니스 퍼사드 컴포넌트
+ 비즈니스 레이어 : 비즈니스 컴포넌트
+ 데이터 레이어 : 데이터 엑세스 컴포넌트, 서비스 에이전트 컴포넌트
- 후보 비즈니스 컴포넌트 : 인터페이스 정의 및 관계 식별
- 각 비즈니스 컴포넌트별로 추가 설명, 입출력,제약사항,책임 체크
=> 계층 구조, 계층 별 비즈니스 컴포넌트 정의, 관계 정의
- 구현하고자 하는 시스템 아키텍쳐
- 비즈니스 컴포넌트 관점의 애플리케이션 아키텍쳐
- 기술 유스케이스 정의 및 실현, 비즈니스 컴포넌트의 실행 환경 및 배포 관점의 기술 아키텍쳐
- 데이터 관점의 데이터 아키텍쳐
2. 산출물
- 소프트웨어 설계 명세서 (개발 요건)
- 유스케이스 기술서
- 사용자 인터페이스 및 비즈니스 컴포넌트 정의서
- 데이터 베이스 설계서
3. 아키텍처 핵심 개념 구분
- 비즈니스 아키텍쳐 (사용자, 개발 요구 사항)
- 애플리케이션 아키텍쳐
- 기술 아키텍쳐
- 데이터 아키텍쳐
4. 아키텍쳐 설계 과정
- 품질 속성
- 행위 분석(유스케이스, 시퀀스 다이어그램)
- 어플리케이션 아키텍쳐(기획안)
+ 스토리 보드
+ 화면 이동 맵
+ 인터페이스 뷰
- 기술 아키텍쳐 (기능 및 비기능 정의)
+ 기술 유스케이스 정의 및 실현(유스케이스 다이어그램)
+ 프레임워크 정의 및 클래스 설계(클래스 다이어그램)
+ 배포 다이어그램
- 데이터 아키텍쳐
+ 비즈니스 객체 및 비즈니스 객체 모델
+ 정규화 과정 및 논리 데이터 모델
+ 비정규화 과정 및 물리 데이터 모델
+ 저장 프로시저 설계
+ 데이터 논리 모델과 물리 모델은 ER 다이어그램(엔디티, 릴레이션쉽) 모델로 정의, 데이터 뷰 정의
- 아키텍쳐 프로토타이핑
+ 설계 매커니즘, 구현 매커니즘
+ 아키텍쳐 프로토타이핑
5. 아키텍쳐 전략
- 변경 가능성
+ 애플리케이션 : 레이어 아키텍처 스타일
+ 기술 : 미들웨어(EJB 컨테이너, 논리적 레이어를 물리적 레이어에 분산 배포)
- 가용성
+ 기술 아키텍쳐 : 클러스터링, 트랜잭션, 예외 처리, 장애 처리
- 보안
+ 기술 아키텍쳐 : 폼 인증, 권한, 암복호화
- 성능
+ 기술 아키텍쳐 : 동적 로드 밸런싱, CPU 및 메모리 리소스
- 운영
+ 기술 아키텍쳐 : 웹서비스
6. 레이어 아키텍쳐
- 프리젠테이션 레이어 | 비즈니스 레이어 | 데이터 레이어 등의 구분
+ 프리젠테이션 : 웹 티어, 사용자가 엔터프라이즈 애플리케이션과 상호 작용
+ 비즈니스 : 비즈니스 컴포넌트, 비즈니스 워크 플로어, 서비스 인터페이스(JSON, XML)
+ 데이터 : 데이터 엑세스 컴포넌트, 서비스 에이전트 컴포넌트(외부 시스템과 상호 작용)
- 시스템 외부에서는 최상위 레이어와 통신하며, 각 하부 레이어가 제공하는 서비스를 사용함
- 하위 레이어는 이벤트, 콜백, 위임등을 통해서 상위 레이어와 커뮤니케이션함(상위 레이어를 직접 호출하지 않음)
- 논리적 레이어는 물리적 티어(컴퓨터 시스템)에 배포함
7. 행위 분석
- 유스케이스
+ 액터 | 뷰(경계) | 컨트롤(제어) | 모델(실체)
+ 각 기능에 대한 시퀀스 및 다음 기능 안내
- 화면 및 화면 이동 경로 정의
- 비즈니스 객체 모델(ER 다이어그램 논리 수준) 및 화면별 객체 모델
=> 3개가 연결된 산출물 (유스케이스, 화면 다이어그램, 비즈니스 객체 모델)
8. 애플리케이션 아키텍쳐 설계
- 비즈니스 컴포넌트 설계 (OOP)
+ 비즈니스 퍼사드 레이어 : 비즈니스 퍼사드 컴포넌트
+ 비즈니스 레이어 : 비즈니스 컴포넌트
+ 데이터 레이어 : 데이터 엑세스 컴포넌트, 서비스 에이전트 컴포넌트
- 후보 비즈니스 컴포넌트 : 인터페이스 정의 및 관계 식별
- 각 비즈니스 컴포넌트별로 추가 설명, 입출력,제약사항,책임 체크
=> 계층 구조, 계층 별 비즈니스 컴포넌트 정의, 관계 정의
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