사무실 커피 머신 서비스(블리스) 고객 데이터 관리를 위한 사내 어드민 페이지 개발 (Ruby on Rails) - 기능을 반복적으로 개발하고 향상시켜 사용자 요구사항에 맞는 기능 보장 - 버그를 잡기 위한 단위 테스트 및 사용자 테스트 단계 구현 - 테스트 시나리오를 작성하여 사용자 테스트 및 피드백 통합 - 기능 테스트를 위해 Rspec을 사용하여 애플리케이션의 안정성과 신뢰성 확보 AWS 서버 모니터링 및 관리 - AWS LightSail 인스턴스 서버 기반인 공식 사이트 서버를 AWS 에서 제공하는 CPU 개요를 모니터링하여 문제의 원인을 파악 - 광고 프로모션 기간 중 급증한 트래픽 수용하기 위해 인스턴스 스펙을 높여 서버 다운 예방 - 후속처리로 슬랙에 특정 CPU 사용량을 초과하면 알람이 와 미리 서버 다운 예방할 수 있도록 처리 개발팀 내 사내 스터디, 코드 리뷰 등 개발문화 조성을 위해 노력 - SQL 스터디를 통해 SQL 지식을 학습하고, Redash 툴을 사용하는 실무자들에게 SQL 쿼리를 지원

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백엔드 단에서의 SEO (22.01 ~ 02) - Rust를 이용한 ORM을 통한 postgresql 안의 데이터 매핑을 통해 URL에 따라 HTML 메타 태그 변경 Rust를 이용한 채팅 서비스 개발 (22.03 ~ 06) - 런타임 오버헤드가 낮은 것으로 알려진 Rust 언어를 사용하여 채팅 서비스 구현 - Actix 프레임워크를 활용하여 동시 시스템 구축 - 웹소켓을 통한 양방향 통신을 구축하여 실시간 메시징 기능 구현 - 온라인 유저 목록 및 특정 유저의 상태 가져오기 구현 - 특정 채팅방에서 메시지를 보내거나 특정 유저가 참여한 채팅방 목록 확인 기능 구현 - Redis를 채팅 데이터베이스로 사용 - Redis Cluster를 구성하여 확장성과 성능을 향상시켜 부하 증가 시에도 안정성 보장 - Cluster Proxy을 구현하여 기하급수적으로 network connection이 증가하는 것을 방지하여 애플리케이션의 안정성을 높임으로써 네트워크 연결 문제 완화 - Docker Portainer를 사용한 환경 관리 분산형 파일 시스템 (IPFS) 적용 (web3) (22.06 ~ 10) - 기존 중앙 집중형 데이터 저장 방식에서 분산 저장 시스템으로 바꾸는 시스템 적용 - IPFS 기반 데이터베이스를 통한 분산 데이터 저장 및 실시간 데이터 모니터링 구현 - 중앙 집중식 데이터 스토리지에서 분산식 데이터 스토리지로 패러다임을 전환하여 확장성을 강화하고 실시간 데이터 모니터링 기능 보장 - Golang 기반 서비스와 JS 브라우저 간의 빠른 통신을 위해 JSON에 비해 인코딩 및 디코딩이 빠른 protobof의 이진 직렬화를 활용한 gRPC 도입 - 분산 저장 데이터베이스의 데이터를 gRPC를 통해 Go 서버에서 JS 클라이언트로 전송 - Golang 서버의 분산 스토리지 데이터베이스에서 gRPC를 통해 JS 클라이언트로 데이터를 전송하는 원활한 프로세스 개발 백엔드 API 구현 (22.10 ~ 22.12) - ERD 작성을 통한 데이터베이스 설계 및 Django 모델 작성 - Python, DRF(Django Rest Framework)를 이용한 store 메인, 디테일 페이지, 구매 API 작성

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학사 정보 시스템(SIS)과 블랙보드 시스템(LMS) 간 미들웨어 시스템의 코드 최적화 작업 진행 - 레이어드 아키텍쳐를 이용한 기존 코드 구조화 - 기존 access token에 refresh token을 추가해 보안성 강화

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