스케줄러는 특정일자/요일/시간/분/초에 지정된 일을 수행하라고 미리 스케줄을 요청하는 것입니다. 예를 들어, 제가 광고업체인데 매 시간마다 광고주에게 광고가 잘 되고 있는지 확인하는 메일을 보내고 싶다면 스케줄러를 이용하면 좋겠죠? 매시간마다 광고주가 맡긴 제품을 검색하여 캡처해서 메일로 보내주는 스케줄러를 만들면 자고 있을 때도 계속~~~ 찍어서 보내주겟죠. 이제 이러한 기능을 담기 위해서 node.js의 모듈을 하나 install 할 것입니다. Node Schedule이라는 module을 다운로드 받고 스케줄러를 간편하게(?) 만들 예정입니다. (설치는 https://www.npmjs.com/package/node-schedule 에서 하시거나 아래 명령어 치시면 됩니다.) $ npm i node-s..
2차 프로젝트는 텀블벅(https://tumblbug.com/)을 모티브로 웹페이지를 모델링했습니다. 이번 프로젝트에서는 1차에서는 구현해보지 못한 기능들을 구현해서 기능이 상대적으로 적어보일 수 있지만 알짜배기로다가 구현했기 때문에 더 진화를 했다 할 수 있습니다. 프로젝트 정보 기간 : 2022년 11월 28일 ~ 12월 9일 (2주) 팀원 : Frontend 4명, Backend 2명 레포지토리 : https://github.com/wecode-bootcamp-korea/39-2nd-bugbug-backend 구현한 기능 1. 소셜 로그인 (카X오) 사용자의 편의를 위해 이미 가입되어있는 소셜 로그인 기능 구현 카X오 REST API를 이용하여 인가코드 받기, 토큰 받기, 사용자 로그인 처리를 진행..
계속 읽고 듣다보니까 엔진x 더라고요 ㅋㅋㅋ 아무튼 Nginx는 최근 증가하고 있는 웹 서비스의 요구를 지원하기 위해 개발된 고성능 웹서버입니다. Nginx는 적은 자원의 사용으로 높은 성능과 높은 동시성 보이는 것을 목표로 만들어졌습니다. 기존에는 Apache를 웹서버로 많이 사용했지만, Apache 서버는 웹과 모바일의 발전으로 점점 늘어나는 트래픽을 감당하기 어려워 졌고, 크고 작은 문제들이 많이 생겼습니다. 이런 문제를 해결하기 위해 Nginx가 개발되으며 현재는 로드밸런싱, 캐싱, HTTP Server 등의 다양한 용도로 많이 사용되고 있습니다. Nginx 설치 Mac에서 Homebrew로 Nginx 설치 $ brew install nginx Ubuntu에서 apt로 Nginx 설치 $ sudo..
Proxy Proxy(프록시)란 서버와 서버 사이에서 목적에 따라 특정 서버들을 대신해 여러가지 작업을 수행해주는 중개인으로 묘사할 수 있습니다. 프록시 서버는 요청을 가로채서 응답할 수 있으며, 요청만 전달하거나 수정할 수도 있습니다. 우리는 지금까지 프론트엔드와 백엔드로 나누어 개발하면서, 요청의 주체인 프론트엔드 서버에서 요청을 받는 백엔드 서버에 직접 호출을 했습니다. 따라서 백엔드 서버에서는 해당 요청에 대한 모든 정보를 바로 확인할 수 있습니다. 그런데 이러한 구조에 프록시 서버를 추가하면 어떤 형태가 될까요? 프론트엔드 서버와 백엔드 서버사이에 프록시 서버 역할을 하는 새로운 서버를 추가함으로써, 프론트엔드 서버는 더이상 백엔드 서버가 아닌 프록시 서버로 요청을 보내게 되고, 프록시 서버는 ..
생활코딩님 사랑합니다. 구독 좋아요 했어요. 두개의 기능을 동시에 개발할 때 새로운 버전 출시 일이 기능A를 출시 했을 때로 되었습니다. 이럴 때는 기능 B를 출시하지 못하게 됩니다. 따라서 기능 B가 구현 될 때까지 출시 일을 늦추거나 기능 B의 기능 개발을 미루는 방법도 있습니다. 하지만 둘다 구현하고 싶을 때는 어떻게 해야할까요? git 브랜치를 이용하여 출시 준비 브랜치와 개발 브랜치로 나눠서 개발을 하면 됩니다. 이렇게 하려면 git flow 전략을 짜서 진행하면 편합니다. 기존에는 branch를 checkout 하고 머지하고 풀하고 난리난리를 했는데 git flow를 이용하면 git flow realease finish 1.0으로 끝낼 수 있다고 합니다. git flow cli 깃 플로우 모델..
빠른 알고리즘은 느린 알고리즘 보다 우수합니다. 알고리즘의 속도는 하드웨어(컴퓨터)에 따라 다를 수 있어서 빠르다 느리다 라는 시간으로 말할 수 없고 대신 '완료까지 걸리는 절차의 수'로 결정됩니다. 예를 들면 linear search algorithm은 size가 N개면 N번의 절차가 필요합니다. 선형검색의 시간 복잡도 = O(N) Big O notation(표기법)을 이용하면 시간 복잡도를 빠르게 설명할 수 있습니다. 또한, 알고리즘 분석을 빠르게 할 수 있습니다. 그래서 언제 무엇을 쓸지 빠르게 파악이 가능하고 자신의 코드를 평가 할 수 있습니다. -> 미래에 어떻게 작동할지 알 수 있기 때문입니다....? 여기까지만 보면 뭔 표기법으로 자신의 코드를 평가한다는 것이지? 라는 생각이 드네요. ㅎㅎ ..
