

리액트 상태관리 트렌드의 변화
리액트 상태관리의 흐름을 MVC부터 Redux, Context API, React Query, Jotai까지 정리했습니다. 또한 서버 상태와 클라이언트 상태를 분리해 쓰는 현재의 실전 관점과 주의할 점도 짚었습니다.


리액트 상태관리의 흐름을 MVC부터 Redux, Context API, React Query, Jotai까지 정리했습니다. 또한 서버 상태와 클라이언트 상태를 분리해 쓰는 현재의 실전 관점과 주의할 점도 짚었습니다.


RFM을 브랜디 서비스의 고객 분석과 셀러 분석에 적용한 사례를 다뤘습니다. 고객 행동과 시즌성을 함께 고려해 세그먼트와 클러스터링을 고도화했습니다.


로컬 K8S에서 Airflow 개발 환경을 구축하고 Vault로 보안을 강화하는 내용을 다루었습니다. 개발 환경 고도화를 위해 두 기술을 함께 활용하는 흐름을 소개했습니다.


검색이 불편해 직접 Snippet 서비스를 만들었다고 소개했습니다. 코드 조각 관리용 서비스의 의미와 링크를 함께 안내했습니다.


Count-Min Sketch로 대용량 빈도 집계를 준선형 공간으로 줄이는 방법을 설명했습니다. IMQA 히트맵에 Redis Stack과 RedisBloom을 적용하는 방향도 함께 제안했습니다.

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AWS Graviton 기반 ARM64로 워크로드를 단계적으로 이전한 사례를 소개했습니다. 멀티 아키텍처 빌드와 Kubernetes 전환 전략으로 비용을 크게 절감했습니다.


QA 리소스 부족과 단말 한계를 보완하기 위해 Appium 자동화와 AWS Device Farm을 활용한 사례를 소개했습니다.\n로컬 구성부터 가상환경 실행, 로그·영상 수집까지의 과정과 시행착오를 정리했습니다.


회원 서비스의 병목 원인을 트랜잭션, DTO 변환, 스레드 설정에서 찾았습니다. 읽기 트랜잭션 축소, 수동 매핑, 톰캣 스레드 조정과 웜업으로 응답 편차를 크게 개선했습니다.


구글 머신러닝 부트캠프 2023 4기 모집 소식입니다. 이론과 실습, 멘토링과 채용 연계를 함께 제공하는 3개월 온라인 프로그램입니다.


메모리 누수의 개념과 원인을 GC Root 관점에서 설명했습니다. 리소스 해제, static 변수 관리, 약한 참조 활용으로 예방하는 방법을 정리했습니다.

월별 수동 정산을 일별 모듈형 정산으로 바꾸고 자동화한 과정을 소개했습니다. 멱등성, 락, 비동기 분산 처리로 중복 정산을 막고 지급 시간을 크게 줄였습니다.

사파리와 iOS에서만 나타나는 스크롤·회전 관련 동작 차이를 사례별로 설명했습니다. 브라우저 감지보다 실제 동작 기준으로 보정하는 접근을 권장했습니다.

React Query의 내부 구조와 useQuery 실행 흐름을 살펴보았습니다. Query 상태 변화가 QueryObserver와 리스너를 거쳐 컴포넌트 리렌더링으로 이어지는 과정을 정리했습니다.