2024년 07월 22일 일일 요약

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1: 이 블로그 글은 ACC 연합 프로젝트 1주차 회고에 대해 다루고 있습니다. ACC 연합 프로젝트는 AWS를 활용해 인프라를 설계·구축하는 연합 프로젝트입니다. 저자는 \uc774메일 대량 발송 시스템 주제로 팀을 결성하고 Jitsi를 통해 온라인 회의를 진행하며 아키텍처 초안을 작성하였습니다. 작성 과정에서 유저 시나리오의 중요성, 지엽적인 부분부터 시작하지 말 것, 클라우드 서비스의 특성을 잘 이해할 것을 강조하였습니다. 마지막으로 저자는 다른 AWS 서비스에 관한 포스팅을 예고하며 글을 마칩니다.

키워드: AWS, 아키텍처 설계, 이메일 대량 발송 시스템, SQS, SES

출처: https://keepgoin9.tistory.com/66

[ACC 연합 프로젝트] 1주차 회고

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2: 이 글은 Spring Boot 3.2에서 HTTP 통신을 수행하는 방법에 대해 설명합니다. RestClient와 HTTP Interface를 사용하여 HTTP 요청/응답 함수를 선언적으로 정의하고, 인터페이스로 클라이언트를 생성 및 사용하며, HttpServiceProxyFactory를 이용해 이를 구현하는 방법을 다룹니다. 또한, HTTP Interface의 클라이언트 구현체로는 HttpClient, WebClient, RestTemplate 등을 선택할 수 있다고 안내합니다.

키워드: Spring Boot 3.2, RestClient, HTTP Interface, HttpServiceProxyFactory, WebClient

출처: https://americanopeople.tistory.com/457

spring boot 3.2에서 HTTP 통신하는 방법 아는 체하기

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3: 네이버 부스트 캠프 챌린지 1주차 회고 글입니다. 챌린지에 참여하며 겪은 경험과 느낀 점을 KPT(Keep, Problem, Try) 방식으로 정리했습니다. KPT를 통해 유지할 점, 문제점, 시도해볼 점을 자세히 적었습니다. 공학수학과 챌린지를 병행하며 시간 관리와 체력 관리의 어려움을 겪었지만 목표를 달성하는 데 성공했다고 회고하고 있습니다.

키워드: 네이버 부스트 캠프, 페어 프로그래밍, KPT 회고, 시간 관리, 체력 관리

출처: https://jacky0831.tistory.com/91

[네이버 부스트 캠프] 챌린지 1주차 회고하기

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4: 글쓴이는 항해 플러스 백엔드 5기 과정을 진행하며 `콘서트 대기열 시스템` 구축을 목표로 Chapter 2를 완료하셨습니다. 이번 챕터에서는 서비스의 큰 뼈대가 완성되었고, 대용량 트래픽과 동시성 이슈를 다루는 실전 문제들을 해결하는 방법도 학습하셨습니다. 특히, Redis와 Kafka를 사용한 대용량 트래픽과 동시성 제어에 대한 기대를 표명하시며, 필터와 인터셉터 구현, 통합 테스트 작성 등을 통해 코딩의 품질을 높이는 데 주력하셨습니다. 총 126개의 단위 테스트와 통합 테스트를 성공적으로 작성해냈으며, 코드의 품질을 위한 고민을 통해 더 나은 설계와 구현을 지향하는 태도에서 큰 성장이 느껴졌습니다.

키워드: 항해 플러스, 백엔드, 대용량 트래픽, 동시성 이슈, Redis, Kafka, 필터, 인터셉터, 통합 테스트

출처: https://velog.io/@joshuara7235/%ED%95%AD%ED%95%B4%EC%9D%98-%EC%A4%91%EA%B0%84%EC%A7%80%EC%A0%90-%EB%82%98%EB%8A%94-%EC%96%BC%EB%A7%88%EB%82%98-%EC%84%B1%EC%9E%A5%ED%96%88%EB%82%98

항해의 중간지점, 나는 얼마나 성장했나.

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5: Swift의 `Any`는 모든 타입을 포함할 수 있는 매우 범용적인 타입으로, 기본 데이터 타입, 구조체, 열거형, 클래스 및 함수 타입까지 포함할 수 있습니다. 반면, `AnyObject`는 클래스 타입만을 나타내며, 구조체나 열거형 등 값 타입은 포함하지 않습니다. `Any`는 다양한 타입의 값들을 담아야 할 때 유용하며, 타입 확인 시 타입 캐스팅이 필요합니다. `AnyObject`는 클래스 인스턴스만을 다룰 때 사용되며, Objective-C와의 상호 운용성에서도 유용합니다.

키워드: Swift, Any, AnyObject

출처: https://donggyu9410.medium.com/any-anyobject-1cd776ebdf4a?source=rss-72a3dab9ff43------2

Any, AnyObject

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6: 본문은 핑크랩의 교육 경험과 농업용 로봇 경진대회에 출전한 과정을 다룹니다. 교육 효율성을 높이기 위해 로봇과 노트북만으로 교육을 진행하고, 딥러닝 모델을 라즈베리파이5에 구동하는 방식을 채택했습니다. 또한, 시나리오 기반의 자율주행과 인식 임무를 구현하는 방식을 통해 학생들이 실제 로봇 개발 과정을 체험하도록 유도했습니다.

키워드: 자율주행 로봇, 딥러닝, 라즈베리파이5, ROS2, YOLO

출처: https://pinkwink.kr/1477

자율주행과 로봇 교육에 좋은 Pinky - 서울대 농업용 로봇 경진대회에 첫 출격했습니다.

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7: 이 글은 보조기억장치에서 시작하여 HDD와 플래시 메모리, RAID의 종류와 장단점에 대해 설명합니다. HDD는 플래터, 트랙, 섹터와 같은 개념을 사용하며, 플래시 메모리는 셀, 페이지, 블록, 플레인, 다이와 같은 저장 단위를 설명합니다. RAID는 데이터를 저장하거나 복구하는 다양한 방법을 설명하며, RAID 0부터 RAID 6까지 각기 다른 방식과 특징을 가지고 있습니다. 각 RAID 유형의 장단점도 함께 설명되어 있습니다.

키워드: HDD, SSD, 플래시 메모리, RAID, 보조기억장치

출처: https://lazymatlab.tistory.com/268

[혼공컴운] 7장. 보조기억장치

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8: 2024년 상반기를 돌아보며 경험한 내용을 다루고 있습니다. 새로운 서비스 개발 과정, 사용자 지표 분석, 그리고 스프린트 업무 방식 등의 경험을 통해 많은 것을 배웠음을 설명하고 있습니다. 특히, 프로덕트 아이데이션, 데이터 분석 및 회고를 통해 서비스 개선의 중요성을 강조합니다. 또한, 모노레포, 테스트 코드, 스토리북 등의 기술을 사용해본 경험과 커피챗 요청을 받는 등 자신의 성장에 대해 이야기합니다.

키워드: 프로덕트 아이데이션, 사용자 지표, 스프린트, 모노레포, 테스트 코드, 스토리북

출처: https://velog.io/@haryan248/2024%EB%85%84-%EC%83%81%EB%B0%98%EA%B8%B0-%ED%9A%8C%EA%B3%A0

Now, full-time worker. (2024년 상반기 회고)

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9: 본 블로그 글에서는 Twelvedata의 파이썬 API를 활용해 역사적인 금융 데이터를 불러오는 방법을 다룹니다. 작성자는 Twelvedata API의 일부 기능에 불만을 품고 자체 코드를 작성하여 사용했으며, 주된 코드 예시는 Polars 라이브러리를 사용해 데이터를 처리하는 방법을 보여줍니다.

키워드: Twelvedata, 파이썬 API, 금융 데이터, Polars, 데이터 처리

출처: http://mkseo.pe.kr/blog/?p=5018

twelvedata python api – Passion is like genius; a miracle.

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10: 도커(Docker)는 애플리케이션과 그 종속성을 격리된 환경인 컨테이너로 패키징하여 실행하는 기술입니다. 도커를 통해 환경에 구애받지 않고 애플리케이션을 실행할 수 있으며, 서로 다른 라이브러리 버전이나 동일한 포트를 사용하는 문제를 해결할 수 있습니다. 도커는 Hypervisor 기반 가상화보다 가볍고 빠른 컨테이너 가상화를 제공합니다. 도커의 주요 구성 요소는 Dockerfile, 이미지, 컨테이너이며, 도커 스웜을 통해 여러 호스트에서 컨테이너를 관리할 수 있습니다. 또한, 쿠버네티스는 더 복잡한 오케스트레이션을 제공하는 도구로써, 대규모 기업 환경에서 선호됩니다.

키워드: 도커, 가상화, 컨테이너, 도커 이미지, Dockerfile, 도커 스웜, 쿠버네티스

출처: https://velog.io/@dradnats1012/%EB%8F%84%EC%BB%A4Docker

도커(Docker)