1. g.motor 삼성 온양 캠퍼스 납품
- 리눅스 환경에서 실행 되던 g.motor를 윈도우에서 실행이 될 수 있도록 container porting 작업 진행
- windows 환경에서 여러 서버 다운 상황을 대비해 서버가 완전히 종료되어 부팅되지 않는 경 우를 제외한 나머지 상황에서 스케줄러를 활용하여 서버 다운에도 컨테이너 및 g.motor 자동 실행이 가능하도록 설정
- 혼자 프로젝트를 진행하여 개발부터 on-premise 납품까지 성공적으로 완료 - 사용 기술: Flask, PostgreSQL, Docker, MinIO, Windows Scheduler
2. g.motor Algorithm Server를 Event Driven Architecture로 전환
- 기존 Python Flask 사용하여 API 통신을 하고 있던 Algorithm server를 Event driven architecture로 전환 완료
2-1. DB서버분리
-기존 하나의 DB를 분리하여 유저 도메인 DB와 알고리즘 DB로 분리 -알고리즘 DB를 Clickhouse로 변경 후 알고리즘 진단 속도 41% 및 DB데이터압축 40%상승
2-2. 하나의 API로 실행하던 알고리즘 로직을 Event Driven Architecture로 전환
- 4개의 로직이 하나의 로직으로 실행되던 부분을 분리하여 불필요한 로직이 실행되지 않도록 변경
2-3. Flask Freamwork를 Django REST Freamwork로 전환 작업
- 사용 기술: Flask, Django, Django Rest Framework, Clickhouse, PostgreSQL, Kafka, Redis, MinIO, Docker
3. g.turbo 서버를 Event Driven 기반 서버로 구축
- Apache Kafka, Clickhouse(OLAP기반 DB) 도입하여 성능 향상 및 Event Driven 기반의 Micro service 구축
- 사용 기술: Flask, Clickhouse, PostgreSQL, Kafka, MinIO, Kubernetes
4. SK C&C와 협력 개발 진행 2022.08 - 2024.01
-g.motor의 제품을 SKC&C에서 협력하여 백엔드 개발 및 운영
- SK C&C의 I-Facts Hub라는 서비스에서 g.motor가 실행 될 수 있도록 porting 작업 1. zcp라는 SK C&C의 자체 클라우드 서비스에 g.motor porting
2. PostgreSQL -> mariaDB로 DB migration 작업
3. 기존 AWS S3 -> MinIO로 storage 서비스 변경 작업
- 사용 기술: Flask, PostgreSQL, MariaDB, Docker, MinIO, Harbor
4. g.motor Backend 개발 및 운영 관리 2022.04 - 2024.06
- 모터의 전류 데이터를 Algorithm을 통해 분석하고 가공하여 Dashboard 형태로 보여주는 예지보전 서비스인 g.motor의 Backend, Algorithm API 개발, AWS(RDS, S3, ECS), DB(PostgreSQL, MariaDB) 등 개발 및 운영 관리
- 사용 기술: Flask, PostgreSQL, Docker, AWS(S3, ECS, EC2, RDS)
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