미리보기

• Nest.js, MySQL, Azure를 활용해 서버 환경을 구축하고 사용자의 요구사항을 반영한 기획과 설계를 주도하며, 시스템 로딩 속도를 50% 이상 단축하고 안정성을 강화

• Node.js 기반 마스터-워커 구조 설계를 통해 대규모 수집 요청의 처리 부하를 분산, 채널별 요구사항을 반영한 맞춤형 엔진 설계로 데이터 수집 품질 향상

• 비용 절감과 확장성을 목표로 서비스 연속성 확보하며 데이터 전송 안정성 강화 및 서버 운영 효율성 개선

- 개요
5년간 데이터 시스템 구축 사업의 일환으로, 기존 웹서비스의 로딩 속도 문제 해결과 유지보수 효율성을 개선하기 위한 프로젝트

- 내용
1. 데이터 흐름 최적화와 아키텍처 재설계 수행
2. Nest.js, MySQL, Azure를 활용해 서버 환경을 구축하고, Git을 활용해 작업 추적과 협업 진행
3. 사용자의 요구사항을 반영한 기획과 설계를 주도하며, 시스템 로딩 속도를 50% 이상 단축하고 안정성을 강화

- 성과
1. 기존 로딩 시간 10초에서 3초로 단축
2. 유지보수 비용 약 30% 절감 예상
3. 안정성과 효율성을 모두 개선하며 프로젝트를 성공적으로 완료

- 개요
대규모 데이터 수집 업무 증가로 기존 시스템 성능과 확장성의 한계를 극복하기 위해 분산 처리 구조를 설계한 프로젝트

- 내용
1. Node.js 기반 마스터-워커 구조 설계를 통해 대규모 수집 요청의 처리 부하를 분산
2. Azure VM과 RabbitMQ(Azure ServiceBus) 를 활용하여 작업 처리 안정성과 확장성 확보
3. Git을 활용해 작업 추적 및 협업 관리

- 성과
1. 데이터 수집 요청 처리 속도 30% 향상
2. 채널별 요구사항을 반영한 맞춤형 엔진 설계로 데이터 수집 품질 향상
3. 서버 최적화를 통해 운영 비용 절감
4. 다양한 언어 기반 모듈 확장으로 기술적 유연성 증대

- 개요
대규모 데이터의 신뢰성과 정확성을 확보하기 위한 데이터 검증 및 저장 시스템 구축 프로젝트

- 내용
1. 공통 필드와 기준을 정의하여 데이터 검증 로직 설계
2. Nest.js 를 활용해 서버 환경을 구축하고 MySQL 을 활용해 데이터베이스 구조 기획 및 설계
3. 오류 탐지 및 수정 프로세스를 자동화를 통해 운영 효율성을 대폭 개선

- 성과
1. 오류 데이터 비율 감소 예상
2. 데이터 검증 기준 통일로 비즈니스 분석의 신뢰도와 정확도 향상

- 개요
다양한 데이터 수집 채널의 요구사항 증가로 기술 확장성과 유지보수 효율성 개선

- 내용
1. 채널별 요구사항(키워드 검색, 페이징 처리, 브라우저 자동화 적용)에 맞는 맞춤형 데이터 수집 엔진 개발
2. Nest.js 및 Python 기반 모듈 추가 개발로 기술 스택 확장

- 성과
1. 다양한 언어 기반 모듈 확장을 기술적 유연성 강화
2. 맞춤형 엔진 설계로 유지보수 시간 단축

- 개요
데이터 전송 안정성 강화 및 서버 운영 효율성 개선

- 내용
1. 클라우드 서버와 물리 서버 간 데이터 전송 안정성을 확보
2. 자동화 스크립트 작성 및 정기적 시스템 유지보수 진행
3. 비용 절감과 확장성을 목표로 서비스 연속성 확보하며 AWS에서 Azure로 클라우드 환경 전환

- 성과
1. 데이터 전송 안정성을 20% 개선하고 장애 대응 시간 단축