코딩관계론

프로젝트의 동시성 제어에 대해서 소개하다가 엄청난 팁을 받았다

오늘은 뉴스 데이터에서 자동으로 유용한 정보를 찾아주는 시스템을 구축하면서, 저희 팀이 고민했던 기술적인 문제들과 그 문제들을 해결한 과정을 공유하려고 합니다. 특히 이 과정에서 사용한 AI 기술들, 그리고 분산 환경에서 데이터의 일관성을 지키기 위해 했던 노력들을 쉽게 풀어서 설명해 드리겠습니다.1. 뉴스 데이터에서 자동으로 '인사이트'를 추출하기 위해 고려한 기술들저희가 만들고자 했던 시스템은 하루에도 수백, 수천 개씩 쏟아지는 뉴스 중에서 중요한 정보(인사이트)를 자동으로 발견하고 요약해주는 역할을 합니다. 사람이 모든 뉴스를 직접 읽고 평가할 수는 없으니까, 이를 돕는 AI 시스템을 설계하기로 했습니다.이 과정에서 중요한 기술적 결정을 내렸던 부분은 다음과 같습니다:LangGraph라는 도구를 사..

왜 프로그래매틱 SEO인가?웹사이트를 만든 후 한동안 방문자가 적어 “어떻게 하면 사이트 홍보가 잘될까?” 하고 고민할 때, 저는 우연히 읽은 한 권의 책에서 해답을 찾았습니다. 바로 SEO(검색 엔진 최적화) 였죠.일반적으로 SEO라 하면 페이지 타이틀, 메타 태그, 사이트 최적화 등 기초 테크닉과 함께 ‘백링크’(외부 사이트에서 내 사이트로 연결되는 링크) 전략이 대표적입니다. 저 역시 백링크 확보부터 시작했지만, 링크-building은 계속 꾸준히 해주지 않으면 효과가 떨어진다는 단점이 있었습니다.그 후 더 효율적인 대안을 찾기 위해 책을 읽던 중, 눈에 띈 개념이 바로 프로그래매틱 SEO였습니다.프로그래매틱 SEO의 원리와 장점프로그래매틱 SEO는 여러 페이지를 자동으로 생성하여 검색 노출을 극대..

1. “회원가입, 충분히 만들 수 있지 않아?”라는 의문에서 시작프로젝트 초기에 “그냥 회원가입 로직을 하나 만든 후, 이메일/패스워드(암호화)를 DB에 저장하면 되지 않을까?”라고 생각했습니다. 사실 기능적으로는 문제될 것이 없어 보였습니다.기본 로직:사용자가 가입 폼에서 이메일+비밀번호를 입력서버가 DB에 사용자 정보를 저장로그인 시 입력받은 정보와 비교세션 or JWT 발행하여 인증 처리이 구조는 백엔드 개발자라면 누구나 손쉽게 구축할 수 있습니다. 그런데 사이트를 운영하면서 계속 생각해보니, 서비스 입장에서야 간단하지만 사용자 입장에선 어떨까? 하는 의문이 생겨나기 시작했습니다. 2. 사용자는 새 사이트에 정보 제공하기가 꺼림칙하다아무리 제가 만든 사이트라고 해도, 사용자 입장에서는 “이 서비스가..

왜 대어 IPO 자동화 프로세스가 필요할까?IPO(기업공개) 프로세스는 예비심사부터 승인, 청약, 상장까지 여러 단계를 거치며, 중요한 이벤트마다 투자자들의 관심이 쏟아집니다. 특히 시장에서 ‘대어(大魚)’라고 불릴 정도로 규모가 큰 종목은 더욱 주목받죠.하지만 이런 대어 IPO 종목을 찾고, 그 종목에 연관된 주주나 관련주를 빠르게 파악하며, 시점별로 쏟아지는 뉴스를 정리하기란 쉽지 않습니다.그래서 저는 대어 IPO에 관한 정보를 자동으로 추적하고, 해당 종목들의 단계별 소식을 인사이트 형태로 바로바로 뽑아내는 자동화 프로세스를 만들어보자는 아이디어를 떠올렸습니다.이를 위해선 다음 세 가지가 필수적이었습니다.대어 종목 식별관련주 파악뉴스/공시 모니터링 및 반응 평가처음에는 단순한 키워드 검색과 규칙 기..

주식 종목 자동 완성 기능 개선 및 Elasticsearch 활용기존에는 RDB(Relational Database) 기반으로 주식 종목 자동 완성 기능을 구현했으나, 이 방식에서는 오타 교정 기능이 기본적으로 제공되지 않기 때문에, 추가적인 비즈니스 로직을 개발해야 하는 부담이 있었다. 이에 따라 **Elasticsearch(이하 ES)**의 Fuzzy 검색 기능을 활용하여 보다 효율적인 자동 완성 시스템을 구축하기로 결정했다.또한, 향후 나스닥(NASDAQ) 종목까지 지원하게 될 경우, 대규모 데이터 처리를 위한 역색인(Inverted Index) 기반의 검색 시스템이 필수적이므로, 확장성을 고려하여 ES를 도입했다.1. 검색어 자동 완성 기능 벤치마킹우선, 주요 검색 시스템들이 자동 완성을 어떻게 ..

기존에는 뉴스 문서의 빠른 검색과 다양한 기능 제공을 위해 데이터베이스(DB)를 사용했으나, 성능과 확장성 측면에서 한계를 느껴 엘라스틱서치(Elasticsearch)를 도입하기로 했습니다.기본적으로 텍스트 검색은 대부분의 DB가 지원하며, 개발자가 직접 구현할 수도 있지만, 효율적이고 빠른 검색을 위해 전문 검색 엔진을 사용하는 것이 더 효과적입니다.1. 엘라스틱서치(Elasticsearch)란?엘라스틱서치는 검색과 분석을 위해 설계된 분산형 RESTful 검색 엔진입니다.Lucene 기반: 내부적으로 Apache Lucene 라이브러리를 사용해 텍스트를 색인하고 검색합니다. 강력한 전문 검색 기능을 제공합니다.분산 처리: 대규모 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 여러 노드에 데이터를 샤딩(shardi..

시스템 구조 및 배경이전 시스템 설계에서는 뉴스 데이터를 처리하는 서버가 단일 인스턴스로 구성되어 있었습니다. 이 때문에 Java의 ConcurrentHashMap을 이용한 간단한 동시성 처리 방식만으로도 어느 정도 운영이 가능했습니다. 그러나 파이썬에서 GPT API를 호출하는 결과와 자바에서 GPT API를 호출하는 결과에 차이가 생기면서, 추가적인 처리 로직을 자바 서버 쪽에서 담당해야 했습니다. 이 변화로 인해 단일 서버가 감당할 수 있는 동시성 처리의 한계가 명확히 드러났습니다. 아래 글은 서버 스케일아웃(확장) 작업 중 발생한 여러 문제를 해결해 나가는 과정(트러블슈팅)에 대해 정리한 내용입니다. 기존 단일 서버 환경에서 처리하던 뉴스를 대규모로 확장하고, 각 단계별로 분산 처리를 도입하면서 ..

아래의 빨간색 버튼은 사용자가 특정 주식 정보를 갱신하기 위한 버튼입니다. 해당 버튼을 클릭하면 뉴스 업데이트가 진행되며, 서버에 정보 갱신 요청이 전달됩니다. 서버는 요청을 비동기적으로 처리하기 때문에 즉시 응답을 프론트엔드에 전송하고, 프론트엔드는 폴링(polling) 방식을 통해 갱신 완료 여부를 지속적으로 확인합니다.단순한 API임에도 불구하고, 실행 시간이 점차 증가하면서 DB 커넥션 문제(아래 이미지 참조)가 발생했습니다. 요약하면, 주식 정보 조회 시 DB 커넥션을 획득하는 과정에서 문제가 발생한 것으로 보입니다. 그러나 DB 커넥션에 문제가 있다면 다른 요청들도 영향을 받아야 하는데, 실제로는 정상적으로 조회되고 있어 의문이 생겼습니다. 이 동작방식의 간단한 요약도를 보면 주식의 정보 조회..

지금까지 에드센스 가입을 두 번이나 신청했지만 모두 거절당했다. 처음에는 사이트가 충분히 개발되지 않아서 거절된 줄 알았는데, 알고 보니 뉴스 링크 때문에 수익화가 승인되지 않은 것이었다.이 문제를 해결하기 위해 GPT를 활용해 원인을 분석해봤다. 결과적으로 두 가지 문제점을 발견했는데, 첫째는 트래픽 부족이었고, 둘째는 페이지에 포함된 외부 링크가 너무 많다는 것이었다. 여러 뉴스 중에서 필요한 내용만 선별해서 링크를 올린 것이었는데, 이렇게 많은 외부 링크가 에드센스의 정책에 문제가 될 것이라고는 예상하지 못했다. 앞으로는 화면을 재구성하고, 외부 뉴스 링크 대신 핵심 내용을 요약하거나 독창적인 내용으로 재구성하여 게시할 계획이다.이를 구체적으로 실현하기 위한 방안은 다음과 같다.0. Adfit 먼저..

앞서 사용했던 기술들을 바탕으로, 어디에서도 확인할 수 없는 기능이었던 시장의 테마를 실시간으로 추적해주는 ‘테마 맵’을 개발했다. 처음엔 단순히 시세 변동을 시각화하는 수준이었는데, 점차 발전시키면서 시장에서 주목받는 테마별 흐름을 한눈에 파악할 수 있도록 만들었다. 그 결과, 사용자들이 조금씩 접속하기 시작했고, 긍정적인 피드백도 늘어나는 추세다. 오랫동안 준비한 프로젝트라 그런지, 직접 만든 서비스에 사람들이 관심을 보이니 정말 기분이 좋다. 그런데 아직 해결해야 할 과제도 있다. 현재 테마 맵은 20분 전 가격 데이터를 기준으로 하고 있는데, 이 시간 차이가 생각보다 커서 실시간성에 대한 아쉬움을 느끼는 사용자들도 있다. 어떻게 하면 더 빠르고 정확한 데이터를 반영할 수 있을지 고민 중이다. ..

대규모 데이터 배치 작업 후, 검색 쿼리 성능이 현저히 저하되는 문제가 발생했습니다. 특히 특정 쿼리 수행 시간이 약 4초에 달했습니다. 1. 쿼리 실행 계획 분석성능 저하 원인을 분석하기 위해 MongoDB의 쿼리 실행 계획을 확인했습니다.db.news.find({'stockCode': '437730', 'isRelated': true}).explain("executionStats")결과:stage: COLLSCAN → 전체 컬렉션을 풀 스캔했습니다.totalDocsExamined: 102,457 → 약 10만 건의 문서를 모두 검사했습니다.nReturned: 8 → 최종 반환된 문서 수는 8건입니다.executionTimeMillis: 3,374ms → 쿼리 한 번에 3초 이상 소요됐습니다.결국, 인..