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주요 카테고리 Frontend · Architecture · DevOps

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대표 인기 포스트Github Action을 활용한 소스 안정성 개선37 조회
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마지막 발행
2023. 12. 19.
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최신 게시글 (15)

프론트엔드

[인터널] 안드로이드 통신 컴포넌트 동작 매커니즘 ① - AsyncTask , RxAndroid

안드로이드 통신 컴포넌트의 내부 동작을 패턴 관점에서 정리했습니다. AsyncTask의 한계와 RxAndroid의 대안적 구조, 실무상의 주의점을 설명했습니다.

#Android#AsyncTask#RxJava
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데브옵스

Github Action을 활용한 소스 안정성 개선

GitHub Action으로 lint, conflict, build 실패를 자동 점검하고 Slack 알림으로 공론화하는 방법을 소개했습니다. 배포 전 소스 안정성을 높이기 위한 Workflow 구성과 적용 사례를 설명했습니다.

#GitHub Actions#ESLint#Slack
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프론트엔드

사용자 인식과 웹 성능 측정의 변화

Lighthouse의 주요 성능 지표와 Speed Index의 측정 방식, 그리고 SI 중요도 논란을 정리했습니다. SPA 확산과 모바일 환경 변화로 SI의 해석이 달라지고 있습니다.

#Lighthouse#웹 성능#Speed Index
2600

데브옵스

분산환경에서 핀포인트로 트랜잭션 관리하기

분산 환경에서 핀포인트로 트랜잭션 흐름과 병목 구간을 추적하는 방법을 소개했습니다. Server Map과 Call Stack으로 장애 원인을 빠르게 찾는 사례와 장단점을 정리했습니다.

#Pinpoint#APM#모니터링
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프론트엔드

Moshi, Moshi~ 직렬화를 원하신다구요?

Moshi의 기본 개념과 JSON 직렬화·역직렬화 흐름, 장단점을 정리했습니다. GSON과의 차이와 Kotlin CodeGen 기능도 함께 살펴보았습니다.

#Moshi#GSON#Android
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프론트엔드

Jest 활용 경험: 테스팅에 대한 고민과 통찰

Jest를 선택한 배경과 실제 활용 경험을 바탕으로 테스트 작성과 구조화 방법을 정리했습니다. 코드 품질 향상 효과와 함께 일부 성능 이슈도 함께 살펴보았습니다.

#Jest#test#JavaScript
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백엔드

Count-Min Sketch를 활용한 히트맵 개선 방안

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

#Count-Min Sketch#Redis#RedisBloom
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기타

Kotlin DSL, Gradle 빌드 기본 언어 채택… 왜 Kotlin DSL일까?

Google이 Android Gradle의 기본 스크립트로 Kotlin DSL을 채택한 이유와 장단점을 설명했습니다. Groovy 대비 타입 안전성과 IDE 지원이 좋아 빌드 설정의 안정성을 높일 수 있다고 정리했습니다.

#Kotlin#Gradle#Android
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프론트엔드

화면 성능 저하, 어떻게 개선할까?

배포 후 화면 성능 저하의 주요 원인과 개선 방법을 정리한 글입니다. 네트워크 속도, 정적 리소스 캐시, 이미지 최적화로 렌더링 속도를 높이는 방안을 소개했습니다.

#성능#cache#Webpack
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프론트엔드

Android 소스 난독화, 꼭 필요한 걸까?

Android 앱 소스 난독화의 개념과 필요성, 그리고 대표 라이브러리의 특징을 정리한 글입니다. 난독화 적용 시 보안은 높아지지만 동작 검증과 QA도 함께 필요하다고 설명했습니다.

#Android#ProGuard#DexGuard
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프론트엔드

Vue 기능을 활용한 Transition 적용기

Vue Transition으로 버튼과 입력 영역의 등장·퇴장 애니메이션을 자연스럽게 구현한 경험을 소개했습니다. `v-if` 전환, `opacity` 조정, `mode="out-in"` 적용 과정을 정리했습니다.

#Vue#JavaScript#CSS
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아키텍처

아키텍처 전략: 실시간 위치 검색을 위한 지리 공간 인덱스 설계 3편 - Geo Hash를 이용하여 아키텍처 개선하기

Geo-Hash를 이용해 실시간 위치 검색 인덱스를 개선하는 아키텍처를 설명합니다. 쓰기·읽기 경로와 Redis 기반 관리 방법까지 함께 정리했습니다.

#GeoHash#Redis#sharding
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아키텍처

아키텍처 전략: 실시간 위치 검색을 위한 지리 공간 인덱스 설계 2편 - 샤딩으로 아키텍처 개선하기

실시간 위치 검색을 위해 도시 단위 샤딩과 메타데이터 레지스트리를 활용한 인덱스 설계를 소개했습니다. 또한 도시 경계 이슈와 핫스팟 발생 시의 한계와 확장 방향도 함께 다뤘습니다.

#샤딩#cache#모니터링
1900

아키텍처

아키텍처 전략: 실시간 위치 검색을 위한 지리 공간 인덱스 설계 1편 - 개요 및 기본 아키텍처

실시간 위치 검색 시스템의 아키텍처와 요구사항 산정 방법을 정리했습니다. REST API, 저장소 스키마, 확장 전략과 인터뷰 팁까지 함께 다뤘습니다.

#geo-spatial index#REST API#sharding
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AI

AI 모델 성능 및 데이터 검증 노하우 공개 2편- 데이터 표준화 및 품질 검증

AI 모델 검증 사업에서 데이터 표준화와 품질 기준 수립, 자동 검증 과정을 정리했습니다. 유사도·구문·의미 정확성 등을 기준으로 리포트까지 발행한 사례를 공유했습니다.

#Python#데이터 품질#데이터 표준화
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