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핫 리로드 : 코드 수정하고 저장시 서버 재시작 없이 바로 반영하는 기능 ~ 스프링과 달리 별도 설치해야함 공식 문서 참고https://docs.nestjs.com/v5/techniques/hot-reload Documentation | NestJS - A progressive Node.js frameworkNest is a framework for building efficient, scalable Node.js server-side applications. It uses progressive JavaScript, is built with TypeScript and combines elements of OOP (Object Oriented Programming), FP (Functional Progra..

nestJs 세팅 npm i -g @nestJs/cli- 터미널 라이브러리 설치 프로젝트 생성 시 물어보는 observe 라이브러리 : 어플리케이션 모니터링 매커니즘1) 로깅 & 트레이싱2) 메트릭 : 서버 사용량 통계3) Open Telemetry 연동 : 프로메테우스 등 표준 모니터링 도구와 연동이 쉽도록 자동 구성+ API키를 발급받은 후 사용가능, 그렇지 않으면 401 반환ERROR [ObserveAgentWorker] Error: Telemetry rejected (401). Check that appKey and appSecret are valid; the application is taken from the key. Credentials are read once at start-up, so ..

1. 카프카 (Kafka)성격: 외부의 분산 스트리밍 플랫폼 (Distributed Streaming Platform)이자 메시지 브로커범위: 주로 애플리케이션 간 (Inter-application) 또는 서비스 간 (Inter-service) 통신에 사용즉, 프로젝트의 다른 마이크로서비스나 외부 시스템과 이벤트를 주고받을 때 적합하다특징:- 영속성 (Persistence): 메시지를 디스크에 저장하여 영속성을 보장한다. 컨슈머가 다운되었다가 다시 시작해도 놓친 메시지를 처리할 수 있다- 확장성 (Scalability): 대량의 데이터를 처리하고 높은 처리량을 가질 수 있도록 설계된다. 여러 브로커로 구성된 클러스터를 통해 수평 확장이 용이하다.- 내결함성 (Fault Tolerance): 브로커 중 일..

https://cdaosldk.tistory.com/346 엑셀 다운로드를 위한 엑셀 생성 로직 리팩토링 : 속도 개선https://cdaosldk.tistory.com/344 엑셀 파일 생성 로직 구현 : Map 활용, 클래스 단위로 응용 가능1. 문제점 파악 기존 구글링을 통한 엑셀 다운로드 로직들을 살펴보면서 스터디 하던 도중, 전부 컨트롤cdaosldk.tistory.com 이전에 작성했던 로직에서 개선한 부분을 정리해본다0. 개선한 전체 코드import org.apache.poi.ss.usermodel.*;import org.apache.poi.xssf.streaming.SXSSFWorkbook;import org.springframework.stereotype.Service;import pro..

1. 본질적인 차이10진수는 총 10개의 숫자를 사용하고, 값이 9를 넘어가면 자릿수가 올라간다. 반면 2진수의 경우는 0과 1만 있기 때문에 1이상은 자릿수가 올라간다 2. 10진수를 2진수로 변경하기10진수를 더이상 나눌수 없을 때까지 2로 나누고, 그 나머지를 거꾸로 읽는 것이다 2 ) 13 --- 나머지 1 (가장 마지막 자릿수) 2 ) 6 --- 나머지 0 2 ) 3 --- 나머지 1 1 --- 나머지 1 (가장 앞 자릿수) 3. 왜 프로그래밍에서 이진수 변환을 자주 쓸까?"두 가지 상태(선택지)만 존재하는 상황"을 표현할 때 이진수가 완벽하게 매핑되기 때문이다.이를 컴퓨터 과학에서는 비트마스킹(Bitmasking) 또는 조합(Combination) 생성이라고 부른다...

RDB에서 DB 서버가 SQL 구문을 어떻게 해석하고, 유효성 검사의 척도를 지정해줄수 있는 방법이다 1. 많이 사용하는 mode1) STRICT_TRANS_TABELS데이터 타입이 맞지 않거나 범위를 벗어난 값을 입력할 때 에러를 발생시킨다- 꺼진 경우 : 숫자가 데이터 타입의 최대치를 벗어난 경우, 최대치만큼만 저장하고 경고한다-> 해당 모드를 켜야 DB가 값 입력을 거부하고 rollback 한다 2) ONLY_FULL_GROUP_BYGroup by 절을 사용할 때 선택목록에 집계 함수나 Group by에 포함되지 않은 컬럼이 있는 경우 쿼리를 거부한다. SQL 표준 준수를 위한 모드 3) NO_ZERO_DATE / NO_ZERO_IN_DATE0000-00-00 같은 유효하지 않은 날짜의 입력 허용 ..

쉘 스크립트를 사용해 배포하는 과정에서 온갖 시행착오를 겪었다. 너무 불편하고 신경쓸게 한 두개가 아니더라. 1) 리눅스에서 매번 권한설정하기 : sudo 지옥 2) VPC마다 다른 환경과 경로에 맞춰 설정해야 한다(그나마 단일 VPC 환경에서 작업해서 이 정도지, 여러 개로 늘리는 순간 개 헬일듯) 3) 실행 명령어에 환경 변수 설정이 빠졌는지를 매번 확인해야함-> 도커는 도커파일 또는 compose.yaml에 적어두면 신경쓸 필요가 없다 4) 모든 실행 환경에 필요한 언어 등을 직접 설치해야함 : 말해 뭐해, 최악 도커의 단점은..이미지의 용량이 크다는 것?러닝 커브가 좀 있다는 것 정도인 것 같다. 정말 빡센 경험이다.그래도 이런 경험을 해야하는 이유가 있다. 왜 좋다고 하는지를 몸소 깨달을 수 ..

FastApi 프레임워크를 기반으로 한 LLM 서비스를 구현하는 도중, LLM에 쿼리를 보내는 과정에 있어,컨텍스트(대화 문맥, 흐름 ~ 여기서는 LLM이 기존에 사용자와 대화한 내용을 기억하기 위해 필요하다) 관리의 필요성을 느끼게 되었다 * 왜 Redis를 사용해야 할까?1. 빠른 조회 속도 : Redis는 메모리 기반 데이터베이스로서, ms 단위 응답을 보장하기 때문에, 가볍고 빠르게 조회가 가능하다2. TTL : Redis 자체적으로 제공하는 TTL 기능을 통해, 이력에 대해 일정 주기로 삭제를 진행해, 이력에 대한 용량 부담을 덜 수 있다3. (추후 구현 해볼 예정) 벡터 DB 역할에 보다 특화되어, RAG를 위한 시맨틱 캐싱에 활용된다 * 비교해볼만한 다른 DB1) PostgreSQL : 이력..

라이브러리 깃허브https://github.com/microsoft/markitdown GitHub - microsoft/markitdown: Python tool for converting files and office documents to Markdown.Python tool for converting files and office documents to Markdown. - microsoft/markitdowngithub.comLLM에게 파일을 읽게 하고자 할때, 기존에는 파일 형식에 따른 제약 사항이 매우 많았다. pandas나 기타 많은 라이브러리를 사용하더라도, 이들은 지정된 파일 형식에만 대응이 가능해 개발자가 고민해야되는 부분이 많았다 이때 활용 가능한 라이브러리가 markitdown이다..

BlockNote(React를 위해 구축된 오픈소스 기반의 블록 스타일 텍스트 에디터)를 사용하고 있는 상황이었다링크 : https://www.blocknotejs.org/ 번역 기능을 구현해야 했는데, 기존 브라우저에서 제공하는 번역 기능이 blockNote의 텍스트 블록을 텍스트로 취급하지 않아 번역이 되지 않는 문제가 있었다 그래서 블로그 작성 시 다국어 번역본을 자동으로 제공하기 위해 해당 에디터의 구조를 분석하고 번역 수행 로직을 구현했다0. translation 진행 전 호출 위치 선정요구사항에 따라 블로그 게시물을 생성이 완료된 후 번역 대상 컨텐츠에 대한 업데이트(번역 컨텐츠는 별도의 컬럼으로 관리한다)를 수행하고, 본 컨텐츠를 업데이트하는 경우사용자의 필요에 따른 번역 API를 호출하는 ..