본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.
https://fastcampus.info/4n8ztzq
안녕하세요 :)
오늘은 "50일의 기적 AI 환급반_ 대규모 채팅 플랫폼으로 한 번에 끝내는 실전 대용량 트래픽 커버 완전판" 챌린지에 도전하는 마지막 날 쉰 번째 날입니다.
마흔 아홉번째 날에는 우리는 무엇을 공부했나에 대해 배웠었는데요. 오늘은 과연 어떤 내용들을 배울 수 있을지 공부하고 포스팅 하도록 하겠습니다.
오늘 학습할 내용의 제목은,
Part 6. 완성한 채팅 프로젝트 리뷰 > Ch 1. 완성한 채팅 프로젝트 리뷰 >
02. 이 강의에서 다루지 못했지만, 바로 해보면 좋은 것들
입니다.
📌 이 강의에서 다루지 못했지만, 바로 해보면 좋은 것들
- 이번 마지막 영상에서는 강의에서 다루지 못했지만 추가적으로 해보면 좋은 개선 포인트들을 정리했습니다.
🔧 코드 & 테스트 개선
- 코드 리팩토링: 레코드(Record)와 클래스(Class) 혼재 → 일관성 있게 정리
- 서비스 의존성 분리: 메시지 서버의 많은 의존성을 더 작은 서비스 단위로 쪼개기
- 테스트 코드 보강: 카프카/멀티 서버 구조 반영한 다양한 테스트 추가
🚀 운영 & 배포 자동화
- 실행 스크립트/배포 파이프라인: 수동 실행 대신 자동화 스크립트/CI 파이프라인 적용
- 컨테이너 연동 자동화: 카프카·NGINX 실행 시 스크립트 자동 연결
📊 모니터링 & 로깅
- 로그 수집/분산 추적: 로그 서버 통합, Trace ID·Span ID 도입
- 운영 환경 대응: 여러 인스턴스에서 발생하는 로그를 중앙에서 조회 가능하게 구성
📦 메시징 패턴 적용
- 데드레터 큐(DLQ): 실패 메시지 재처리 구조 추가
- 아웃박스 패턴: DB 트랜잭션과 카프카 발행 불일치 문제 해결
⚙️ 설정 관리 & 확장
- 설정 서버 도입: 포트, 서버 ID, 토픽 이름 등 하드코딩된 설정 → 중앙 관리/런타임 반영
- 서비스 디스커버리 확장: 단순 라우팅 외에 설정 관리·키밸류 저장소로 활용
👉 요약하면, 리팩토링 → 자동화 → 모니터링/로그 → 고급 메시징 패턴 → 설정 관리의 다섯 축으로 고도화를 시도할 수 있습니다. 이제 뼈대가 완성된 만큼, 하나씩 적용하면서 더 안정적이고 실전적인 시스템으로 발전시켜 볼 수 있을 것 같습니다.
- 이제 어느덧 50일의 기적 AI 환급반 챌린지 마지막 날을 맞이하게 되었습니다. 이번 여름에는 그 어느 때보다 정말 열심히 공부를 하며 불태웠던 것 같고, 그만큼 실력도 함께 성장할 수 있게 된 것 같아서 뿌듯합니다.
- 아쉽게도 포스팅은 여기에서 마치지만 앞으로 공부에 더욱더 정진해서 AI 시대에 걸맞는 개발자가 될 수 있도록 더 노력하겠습니다.
