changi1122

지난 글에서 가까운 순 가게 목록 조회 기능을 개발하면서 공간 인덱스를 적용했었습니다. 그 결과 기존에 약 80%의 요청이 실패하였으나, 100% 요청이 성공하도록 개선된 결과를 확인하였습니다. 그러나 이는 청주의 한 지점을 기준으로 가까운 가게 목록을 조회한 것으로, 거리 순으로 정렬할 가게의 수가 적은 편일 때의 결과였습니다. 실제 음식점 공공 데이터를 사용하여 더미 데이터를 생성하였기에 전국적으로 보았을 때 청주보다 더 많은 음식점이 밀집된 지역이 다수 존재할 것입니다. 따라서 해당테스트는 이상적인 환경에서의 결과로, 최악의 케이스를 검증했다고 보기는 어렵습니다.

구름톤 딥다이브 백엔드 개발자 과정에서 팀 프로젝트를 진행하면서 고민한 문제를 정리해 보았습니다. ResuMate라는 이름으로 개인의 경험을 쉽게 기록·관리하는 회고 작성 서비스를 개발하였습니다. 해당 서비스는 OpenAI API를 이용하여 회고 내용을 요약하고, 핵심 요소를 뽑아주는 기능을 포함하고 있었습니다. 이때 기능 특성상 회고 내용이 모두 입력으로 들어가기 때문에 각 요청마다 입력 토큰으로 4000~6000 토큰 또는 그 이상을 사용하였습니다. OpenAI API는 각 계정의 티어(Tier)에 따라 사용량 제한이 달랐습니다. 크레딧을 많이 지불할수록 티어가 올라가 제한량도 올라가나, 무작정 비용을 늘리기보다 한도 내에서 방법을 찾고 싶었습니다.

배달 서비스에 대한 클론코딩 프로젝트를 진행하면서, 음식점을 가까운 순으로 조회하는 기능을 개발하였습니다. 해당 과정에서 공간 인덱스를 사용하기 전후의 부하 테스트 결과를 정리하였습니다.

이번 글에서는 기존에 CRA(Create React App)를 사용하던 리액트 프로젝트를 Vite로 마이그레이션하면서 진행한 작업들을 개인적으로 정리해보았습니다. 타입스크립트 관련 설정 등 제가 사용하지 않은 내용은 포함되어 있지 않으니, 해당 주제가 필요하신 분은 다른 참고 자료를 함께 보시는 것을 추천드립니다.

스프링 부트를 사용하지만, 앞단에서 요청이 어떻게 처리되는지 모르고 있었다. 스프링 부트에 대규모 요청이 몰리게 되면 어떻게 될까? 그런 물음을 받았을 때 내가 납득할 수 있는 대답을 낼 수 없었다. 일단 요청마다 다른 스레드가 처리한다는 건 알겠는데, 요청마다 새로운 스레드가 만들어지는지, 그렇다면 최대 몇 개까지 생성될 수 있는지, 또 처리할 수 없는 요청은 어떻게 되는지 의문이 생겼다.

MariaDB와 Hibernate(JPA)를 활용하여 프로젝트를 진행하며 데이터베이스 쿼리 성능 최적화와 관련된 작업을 정리하였습니다.

프로젝트를 진행하면서 자신과 가까이 있는 지점들을 검색하는 기능이 필요했다. 데이터베이스에 아래와 같이 모든 지점들의 위도와 경도를 실수 형태로 가지고 있다. 이때 한 지점과의 직선 거리가 일정 값 이하인 지점들을 어떻게 찾을 수 있을까?

학교 과제나 작은 프로젝트를 진행하면서 검색 기능이 필요한 경우가 있다. 다행히도 Elasticsearch (엘라스틱 서치)라는 훌륭한 오픈소스 검색 엔진을 사용하면 검색 기능을 쉽게 만들 수 있다. 그런데 하나씩 꼼꼼히 익혀가면서 만들기에는 홈페이지의 가이드 내용이 너무 방대하다. 그런 상황에 쓸 수 있게, 한글 검색이 최소한으로 작동만 하게 만들어 보는 가이드 글이다. 오라클 클라우드 프리티어에서 제공하는 무료 Compute 인스턴스의 메모리 용량은 1GB이다. 이 글의 목적에서 알 수 있듯이 무료 Compute 인스턴스에서 작동해줬으면 했기에, 1GB 메모리 우분투 서버 가상머신에서 테스트되었다.