wb2875 님의 블로그

웹 컴포넌트(Web Components) 실전 활용법: 프레임워크에 구애받지 않는 UI의 미래최근 몇 년간 웹 개발에서 ‘재사용성’, ‘모듈화’, ‘호환성’은 매우 중요한 키워드가 되었습니다. React, Vue, Angular 등 프레임워크마다 컴포넌트 기반 설계를 도입했지만, 이들은 각자 고유한 생태계 안에서 동작합니다. 이런 상황에서 등장한 것이 바로 **웹 컴포넌트(Web Components)**입니다. 웹 컴포넌트는 브라우저가 표준으로 지원하는 컴포넌트 시스템으로, 프레임워크에 종속되지 않고 어디서나 사용할 수 있다는 점에서 많은 주목을 받고 있습니다.이번 글에서는 웹 컴포넌트의 기본 개념부터 실전 사용법, 그리고 실무 적용 시 고려할 점까지 자세히 설명드리겠습니다.1. 웹 컴포넌트란?웹 컴포넌..

모던 프레임워크 비교: React vs Vue vs Svelte — 어떤 것을 선택해야 할까?최근 프론트엔드 개발 환경은 하루가 다르게 진화하고 있습니다. 웹 서비스의 복잡성과 사용자 기대 수준이 높아지면서, 빠른 렌더링, 유지보수 용이성, 컴포넌트 기반 아키텍처를 제공하는 모던 프레임워크들이 주목받고 있습니다.그 중에서도 React, Vue, Svelte는 각기 다른 철학과 접근법으로 개발자 커뮤니티에서 큰 인기를 얻고 있는 대표적인 기술입니다. 이번 글에서는 React, Vue, Svelte의 특징, 성능, 개발 경험, 생태계를 다각도로 비교하고, 어떤 프로젝트에 어떤 프레임워크가 적합한지를 구체적으로 살펴보겠습니다.1. 개요 및 철학항목 React Vue Svelte개발사Meta (Facebook)..

NoSQL 데이터 모델링 베스트 프랙티스: 스키마 설계부터 성능 최적화까지데이터가 정형 데이터를 넘어 반정형, 비정형 데이터로 확장되면서 전통적인 RDBMS 기반 설계 방식만으로는 더 이상 유연하고 확장성 있는 시스템을 구현하기 어려워졌습니다.이에 따라 다양한 NoSQL 데이터베이스(MongoDB, Cassandra, DynamoDB, Couchbase 등)가 등장하게 되었으며, 이에 적합한 데이터 모델링 전략이 필수적으로 요구됩니다. 이번 포스팅에서는 NoSQL 모델링의 핵심 개념, 주요 데이터베이스별 설계 전략, 그리고 현업에서 실수하지 말아야 할 베스트 프랙티스에 대해 상세히 살펴보겠습니다.1. NoSQL 데이터 모델링이란?NoSQL 데이터 모델링은 관계형 데이터베이스와는 다른 방식으로 데이터를 구..

타임 시리즈 DB 활용: InfluxDB vs TimescaleDB 비교 분석IoT 센서 데이터, 서버 모니터링 로그, 금융 거래 시세 등 시간에 따라 지속적으로 변화하는 데이터를 처리해야 하는 분야에서는 기존의 RDBMS보다 **타임 시리즈 데이터베이스(Time Series DB)**가 더욱 적합합니다.이러한 데이터는 수집량이 많고 쓰기(write) 빈도가 높기 때문에, 일반적인 데이터베이스로는 성능 한계에 봉착하게 됩니다. 이번 글에서는 대표적인 두 가지 타임 시리즈 DB인 InfluxDB와 TimescaleDB의 개념, 특징, 성능, 사용 사례 등을 비교해보고 실무에서 어떤 상황에 어떤 DB를 선택해야 할지 구체적으로 알아보겠습니다.1. 타임 시리즈 DB란?타임 시리즈 DB는 일정한 시간 간격으로 ..

데이터베이스 인덱싱 최적화 기법: 성능을 좌우하는 핵심 기술웹 애플리케이션에서 데이터베이스는 핵심적인 역할을 수행합니다. 수천 건, 수백만 건의 데이터를 효율적으로 검색하고 처리하려면 쿼리 성능을 최적화해야 하며, 그 중심에는 바로 **인덱싱(Indexing)**이 있습니다. 하지만 단순히 인덱스를 많이 만든다고 해서 성능이 무조건 좋아지는 것은 아닙니다.오히려 잘못된 인덱스 설계는 디스크 공간 낭비, 느려진 INSERT/UPDATE/DELETE 성능 등의 문제를 초래할 수 있습니다.이 글에서는 인덱스의 기본 개념부터 실무 최적화 기법까지 자세히 살펴보겠습니다.1. 인덱스란 무엇인가?인덱스는 책의 목차와 비슷한 구조입니다. 데이터베이스는 인덱스를 통해 특정 데이터를 빠르게 찾을 수 있으며, **풀 테이블..

분산 트랜잭션과 Saga 패턴 실전 예제: 마이크로서비스에서 데이터 일관성을 유지하는 방법마이크로서비스 아키텍처에서는 하나의 서비스가 여러 DB나 시스템과 독립적으로 동작합니다.이는 서비스 간 결합도를 낮추고 확장성을 높여주지만, 동시에 트랜잭션 관리라는 새로운 과제를 안겨줍니다.예전처럼 하나의 RDBMS 안에서 BEGIN – COMMIT으로 처리되는 ACID 트랜잭션은 마이크로서비스 환경에서는 적용하기 어렵기 때문입니다. 이 문제를 해결하기 위한 대표적인 전략 중 하나가 바로 Saga 패턴입니다.이 글에서는 분산 트랜잭션의 개념과 문제점, 그리고 Saga 패턴의 적용 방식과 실전 예제까지 자세히 설명드리겠습니다. 1. 분산 트랜잭션이란?분산 트랜잭션은 **둘 이상의 독립된 자원(DB, 메시지 브로커 등..

스트리밍 데이터 처리: Apache Kafka vs RabbitMQ 완벽 비교현대의 웹 애플리케이션과 대규모 분산 시스템에서는 실시간 데이터 스트리밍이 핵심입니다. IoT 기기에서 발생하는 센서 데이터, SNS의 실시간 게시물, 실시간 로그 및 분석 시스템 등 수많은 시스템이 스트리밍 아키텍처를 요구하고 있습니다. 이러한 환경에서 가장 많이 사용되는 메시지 브로커로는 Apache Kafka와 RabbitMQ가 있습니다.이 글에서는 Apache Kafka와 RabbitMQ의 구조, 성능, 사용 사례, 장단점 등을 심층적으로 비교하고, 어떤 상황에 어떤 메시징 시스템을 선택해야 하는지에 대해 설명드리겠습니다. 1. 메시지 브로커란?메시지 브로커는 송신자와 수신자 사이에서 메시지를 중개하는 시스템입니다. 메시..

대규모 트래픽 처리를 위한 캐시 전략: Redis와 Memcached 비교 및 활용법웹 서비스가 성장함에 따라 처리해야 할 트래픽도 폭발적으로 증가하게 됩니다. 수많은 사용자 요청이 몰리는 환경에서는 데이터베이스 부하가 급격히 증가하면서 서비스 지연이나 장애가 발생할 수 있습니다. 이를 방지하고 성능을 개선하기 위한 핵심 전략 중 하나가 바로 ‘캐시(Cache)’입니다. 이번 글에서는 대규모 트래픽 환경에서 주로 활용되는 Redis와 Memcached 두 가지 대표적인 인메모리 캐시 시스템을 비교하고, 실전 활용 방법과 전략을 소개해드리겠습니다. 1. 캐시란 무엇인가?캐시(Cache)는 자주 사용하는 데이터를 메모리와 같은 빠른 저장소에 저장하여 다시 요청할 때 더 빠르게 응답할 수 있도록 하는 기술입니..

GraphQL과 REST API 설계 비교: 어떤 선택이 더 나은가?현대 애플리케이션에서 클라이언트와 서버 간의 데이터 통신은 매우 중요한 역할을 하며, API 설계 방식에 따라 시스템의 성능과 유지보수 효율성이 크게 달라질 수 있습니다. 가장 널리 사용되는 두 가지 방식은 REST와 GraphQL입니다. 이번 글에서는 이 두 가지 접근 방식의 차이점, 장단점, 사용 사례를 깊이 있게 비교해보겠습니다. 1. REST API란?REST(Representational State Transfer)는 HTTP 프로토콜을 기반으로 하는 아키텍처 스타일입니다. 클라이언트는 특정 리소스(예: 사용자, 게시글 등)를 URL을 통해 요청하며, 서버는 해당 리소스를 JSON 또는 XML 형태로 응답합니다. REST는 리소..

마이크로서비스 간 데이터 일관성 확보 전략: 분산 시스템에서의 신뢰성 유지 방법**마이크로서비스 아키텍처(MSA)**는 시스템을 독립적이고 작고 유연한 단위로 구성함으로써 빠른 배포, 확장성, 유지보수 효율을 제공합니다. 하지만 그 이면에는 **데이터 일관성(consistency)**이라는 복잡한 문제가 존재합니다.하나의 트랜잭션이 여러 서비스에 걸쳐 실행될 때, 각 서비스의 데이터가 불일치하게 되는 위험이 존재하기 때문입니다.이번 글에서는 마이크로서비스 간 데이터 일관성을 확보하기 위한 전략과 패턴들을 실제 사례와 함께 설명하겠습니다. 1. 왜 마이크로서비스에서 데이터 일관성이 문제가 될까?모놀리식 구조에서는 하나의 데이터베이스에서 트랜잭션을 처리하기 때문에 ACID(원자성, 일관성, 고립성, 지속성)..