안녕하세요! 현재 사내 시스템의 기본 차트 기능이 요구사항을 구현하기엔 너무 복잡하고 한계가 있어서, 차라리 API로 데이터를 직접 뽑아 커스텀 대시보드 웹사이트를 자체 구축하여 운영하고 있습니다.이 과정에서 데이터 구조 및 아키텍처 설계에 대한 고민이 생겨 선배님들의 조언을 구하고자 합니다.[현재 상황 및 아키텍처]요구사항: N개의 프로젝트마다 각기 다른 40여 개의 통계 차트를 제공해야 합니다.데이터 수집 (파멸의 약 30만 번 API 호출...): 외부 API를 연동해 통계 데이터를 수집합니다. 전체 프로젝트 기준 매일 새벽 3시에 약 프로젝트 갯수 * 3000 번의 API 호출이 발생합니다.배치 및 동시성 처리: Spring WebFlux를 활용해 10개 단위로 청크(Chunk)를 나누어 병렬로 배치 처리를 하고 있습니다.데이터 적재: 프로젝트의 일별 베이스라인(Baseline)을 유지하기 위해 원본(Raw) 데이터는 MongoDB에 저장하고 있습니다.실시간 동기화: 사용자가 화면에서 차트 '새로고침'을 누르면, 해당 시점에 즉시 API를 다시 쏘아서 데이터를 업데이트해 줍니다.현재의 서빙 방식: 일별 통계 결과는 현재 Redis에 담아두고 클라이언트에 제공하고 있습니다.🤔 [고민되는 지점] 프로젝트당 40개의 차트를 그리는데, 각 차트(통계)마다 필요한 Raw Data의 종류와 개수가 천차만별입니다. 처음에는 통계 결과용 RDB 테이블을 만들까 했지만, Project_ID와 구조가 제각각인 Raw Data들을 깔끔하게 담아내기가 까다로웠습니다. 그래서 현재는 캐시 툴에 크게 의존하고 있는데, 앞으로 차트 종류가 더 늘어나고 시스템이 확장될 것을 고려하여 좀 더 포괄적인 대응을 위해 "차트에 대한 메타데이터 테이블"을 별도로 설계하여 매핑하는 방식으로 구조를 개편할까 고민 중입니다.💡 [질문 드립니다]이처럼 요구되는 Raw Data의 형태와 수량이 각기 다른 수십 개의 차트를 서빙할 때, 메타데이터 테이블을 도입하여 관리하는 방식에 대해 어떻게 생각하시나요? 캐시에만 의존하는 것보다 나은 선택일까요?혹시 비슷한 형태의 대규모 API 연동 기반 통계/대시보드 시스템을 구축에 있어, 추천할 만한 데이터 모델링이나 아키텍처 개선 방향이 있을지 궁금합니다....개인적인 고민 질문드려 죄송하고 잘 모르는 후배가 선배님께 여쭤봅니다. 영한님이 아니시더라도 해당 고민을 들어주시고 의견 주시는 선배님들께 감사합니다 !

 푸드트립은 서울 곳곳의 핫플·숨은 맛집을 탐험하는 미식 탐험 동아리입니다.함께 맛집을 다니며 대학생활 동안 추억을 만들고 싶은 분들을 기다립니다!🗺 탐험 지도https://slashpage.com/food-trip지원서 작성: https://forms.gle/ZZGs1WjxKELfdSaK9🍜 미식 투어 내용① 팀별 모임(필수)팀별 맛집 탐방- 유튜브에 나온 맛집 (또간집의 카미야, 먹을텐데의 화목순대국, 맛있는 녀석들)- 나만 아는 숨은 맛집- 다이닝코드 4점 이상 맛집- 디저트 맛집*투표를 통해서 탐험할 맛집 선택② 맛집 지도 공모전(자율)- 최고의 탐험 지도의 주인은?- 여러 맛집을 카테고리화 하여 지도 제작- 1등조에게 활동비 지원③ 맛집 MT / 여행(자율, 방학 중 진행)④ 번개모임(자율)- 심심한 사람 모여라!- 룰렛 돌려서 나오는 맛집 가기* 기본적인 활동은 팀별 모임으로 진행되며 월 2회 진행됩니다!🍰이런 분들 추천!- 가고싶은 맛집 생겼는데, 혼자가기 애매한 사람!- 네이버지도에 즐겨찾기 추가하고 싶은 사람!- 리뷰만 보고 도전하기 두려워서 못 갔던 사람!🍰 탐험 구역홍대 · 연남동 · 종로 · 성수 등 서울 핫플🍰 탐험 일정2025년 12월 ~ 2026년 8월🍰 운영진회장: 최연서 010-9732-8365부회장: 김우민 010-4832-1552🍰 문의오픈채팅: https://open.kakao.com/o/sFjN8J7h⚠ 저희는 모든 종류의 마약과 사이비 종교를 엄격히 금지합니다.

14일차에 제대로 미션 인증을 했지만 '제출'로만 된 참여자가 저 포함 여러 분인 것 같습니다. 관련 내용은 오류인 것인지 어떻게 조치되는지 언제 알 수 있을까요?

클로드 편집기에서 my-profile-site 를 띄우고 싶은데, 사진 보면 claude-code-mastery 로 되어있거든요? 이거 어떻게 바꿀수있나요?ㅠ 무조건 커맨트+O 로 해야할까요?  

12분 20초 경에 "복잡한 분석을 하는 경우에 엄청난 쿼리를 전송하는 경우도 있고~"라는 말씀을 해주시는데요. 여기서 말하는 엄청난 쿼리는 어떤 쿼리인지 잘 모르겠습니다. 데이터베이스에 굉장히 많은, 혹은 복잡한 연산을 야기하는 쿼리일까요? 쿼리가 길고 뚱뚱해서 대체 어떤 걸하는 쿼리인지 사람이 읽고 파악하기 어려운 쿼리를 말하는 걸까요?

클로드 코드에서 @ 하면 현재 경로의 파일만 보이는데 강의에서는 agent 명도 제안을 해주네요? 기본 기능인가요?

SYADATE -> SYSDATE

13강 7분 30초 경부터 말씀해주시는 내용을 정리해보면"커서 기반 페이징 조건 대상은 순차적인 값이어야 한다. AUTO_INCREMENT 설정 컬럼은 순차성이 깨질 수 있는 가능성이 있기에 그보다는 ULID가 권장된다."라는 이야기로 정리해볼 수 있는데요. 여기서 Hong님께서 순차적인 값이어야 한다고 알려주신 이유가 무엇인지 궁금합니다.커서 기반 페이징을 하기 위해서는 조건 대상이 다음과 같은 사항만 만족하면 되지 않을까요? 유니크해야 한다 - 같은 값이 여러 행에 있으면 커서가 모호해짐정렬 가능해야 한다 - >, < 비교 연산이 의미 있어야 함

nodemon 설정까지 다 하고 나서 npm run dev 하면 정상적으로 실행이 됩니다. 그런데 그 이후에 index.ts 파일을 수정했을 때곧바로 실행이 되어야 하는데그런 변화가 일어나지 않습니다. 무엇이 문제일까요?

Taxonomy 문서에 꼭 포함시킬 정보에서 이벤트 정보가 있는데, 그 중에서 현재 구현단계를 포함시키라고 했잖아요 그럼 개발환경(상용, 개발, 테스트 등) 에 따라서 다른 이벤트 값을 보내면 되는건가요?예를들어 set : development / set : test 이런식으로요?그럼 공통이벤트 형식으로 들어가야 하나요?

 클로드 설치 및 노드 설치를 완료하고 클로드에서 설정 → 개발자 → 로컬 MCP 서버에서 구성편집 시 이미지와 같은 오류가 발생합니다. 해당 경로에 클로드 폴더는 없는데 설치할때 특별하게 경로 설정도 없어보였습니다.. 어디서 설정해야 되는 걸까요?

--------------------------------------------------------------------------- ConfigError Traceback (most recent call last) Cell In[13], line 1 ----> 1 from langchain_chroma import Chroma 3 database = Chroma.from_documents(documents=document_list, embedding=embedding) File ~/workspace/ai/rag-practice/lib/python3.14/site-packages/langchain_chroma/__init__.py:3 1 """LangChain integration for Chroma vector database.""" ----> 3 from langchain_chroma.vectorstores import Chroma 5 __all__ = [ 6 "Chroma", 7 ] File ~/workspace/ai/rag-practice/lib/python3.14/site-packages/langchain_chroma/vectorstores.py:18 12 from pathlib import Path 13 from typing import ( 14 TYPE_CHECKING, 15 Any, 16 ) ---> 18 import chromadb 19 import chromadb.config 20 import numpy as np File ~/workspace/ai/rag-practice/lib/python3.14/site-packages/chromadb/__init__.py:3 1 from typing import Dict, Optional, Union 2 import logging ----> 3 from chromadb.api.client import Client as ClientCreator 4 from chromadb.api.client import ( 5 AdminClient as AdminClientCreator, 6 ) 7 from chromadb.api.async_client import AsyncClient as AsyncClientCreator File ~/workspace/ai/rag-practice/lib/python3.14/site-packages/chromadb/api/__init__.py:51 46 from overrides import override 47 from chromadb.api.collection_configuration import ( 48 CreateCollectionConfiguration, 49 UpdateCollectionConfiguration, 50 ) ---> 51 from chromadb.config import DEFAULT_DATABASE, DEFAULT_TENANT 52 from chromadb.api.types import ( 53 CollectionMetadata, 54 Documents, (...) 73 DefaultEmbeddingFunction, 74 ) 76 from chromadb.auth import UserIdentity File ~/workspace/ai/rag-practice/lib/python3.14/site-packages/chromadb/config.py:120 116 NODE = "node" 117 ID = "id" --> 120 class Settings(BaseSettings): # type: ignore 121 # ============== 122 # Generic config 123 # ============== 125 environment: str = "" 127 # Can be "chromadb.api.segment.SegmentAPI" or "chromadb.api.fastapi.FastAPI" or "chromadb.api.rust.RustBindingsAPI" File ~/workspace/ai/rag-practice/lib/python3.14/site-packages/pydantic/v1/main.py:221, in ModelMetaclass.__new__(mcs, name, bases, namespace, **kwargs) 219 elif is_valid_field(var_name) and var_name not in annotations and can_be_changed: 220 validate_field_name(bases, var_name) --> 221 inferred = ModelField.infer( 222 name=var_name, 223 value=value, 224 annotation=annotations.get(var_name, Undefined), 225 class_validators=vg.get_validators(var_name), 226 config=config, 227 ) 228 if var_name in fields: 229 if lenient_issubclass(inferred.type_, fields[var_name].type_): File ~/workspace/ai/rag-practice/lib/python3.14/site-packages/pydantic/v1/fields.py:504, in ModelField.infer(cls, name, value, annotation, class_validators, config) 501 required = False 502 annotation = get_annotation_from_field_info(annotation, field_info, name, config.validate_assignment) --> 504 return cls( 505 name=name, 506 type_=annotation, 507 alias=field_info.alias, 508 class_validators=class_validators, 509 default=value, 510 default_factory=field_info.default_factory, 511 required=required, 512 model_config=config, 513 field_info=field_info, 514 ) File ~/workspace/ai/rag-practice/lib/python3.14/site-packages/pydantic/v1/fields.py:434, in ModelField.__init__(self, name, type_, class_validators, model_config, default, default_factory, required, final, alias, field_info) 432 self.shape: int = SHAPE_SINGLETON 433 self.model_config.prepare_field(self) --> 434 self.prepare() File ~/workspace/ai/rag-practice/lib/python3.14/site-packages/pydantic/v1/fields.py:544, in ModelField.prepare(self) 537 def prepare(self) -> None: 538 """ 539 Prepare the field but inspecting self.default, self.type_ etc. 540 541 Note: this method is **not** idempotent (because _type_analysis is not idempotent), 542 e.g. calling it it multiple times may modify the field and configure it incorrectly. 543 """ --> 544 self._set_default_and_type() 545 if self.type_.__class__ is ForwardRef or self.type_.__class__ is DeferredType: 546 # self.type_ is currently a ForwardRef and there's nothing we can do now, 547 # user will need to call model.update_forward_refs() 548 return File ~/workspace/ai/rag-practice/lib/python3.14/site-packages/pydantic/v1/fields.py:576, in ModelField._set_default_and_type(self) 573 self.annotation = self.type_ 575 if self.type_ is Undefined: --> 576 raise errors_.ConfigError(f'unable to infer type for attribute "{self.name}"') 578 if self.required is False and default_value is None: 579 self.allow_none = True ConfigError: unable to infer type for attribute "chroma_server_nofile"저는 Python 3.14 버전으로 venv 를 사용중이었는데요.위와 같은 에러가 발생하였습니다.구글에 ConfigError 문구를 검색해도 잘 나오지 않아서 ChatGPT의 도움을 좀 받았는데 이렇게 답하더라구요.- Python 3.14 환경에서 chromadb가 (pydantic v2에서 BaseSettings가 빠진 걸 처리하려다) pydantic.v1 호환 레이어로 떨어지고- 그런데 Pydantic v1 코어는 Python 3.14+에서 제대로 동작하지 않아서, Settings 모델 필드(chroma_server_nofile) 타입 추론이 깨지면서 ConfigError가 납니다.파이썬 버전을 3.12로 낮추어서 venv 를 다시 설정했더니 같은 코드임에도 정상적으로 실행되었습니다.혹시나 저와 같은 이슈를 겪으신 분들은 python 버전을 낮추어보시길 바라요.

안녕하세요.게시판 관련 강의를 듣는 도중 궁금한 점이 있어 질문을 남깁니다.강의에서는 Snowflake 기반 단순 정렬을 기준으로 커버링 인덱스를 설명해주셨는데요,실무에서는 여러 정렬 조건과 필터, 검색 조건이 함께 붙는 경우가 많습니다.✅ 이런 복합적인 조회 패턴에서도 커버링 인덱스를 중심으로 설계하는 것이 적절한지,아니면 다른 전략을 어떻게 사용해야 하는지 궁금합니다.(설명이 길어질 경우 간단한 힌트라도 부탁드립니다.)💥 걱정하는 부분정렬되는 컬럼 전부에 대해 인덱스를 걸면 더 문제가 발생할 것 같아요.검색 %검색어%의 경우에는 결국엔 full_scan이어서 성능 최적화가 불가능하다.

혼자서 실습을 하다보니,함수안에 리스트 형식인지, 문자열 형식인지 등 헷갈리는 부분이 있어서 질문드립니다..

강의를 보다가 궁금한 부분들이 생겨 질문드립니다!!1. RateLimit Boundary Burst 관련RateLimit을 설명해주시는 부분을 보면서 한 가지 의문이 들었습니다.예를 들어 1초에 100개로 제한을 두었을 때,0.9초 시점에 100개 요청이 들어오고 1초가 되자마자 다시 100개가 들어온다면실제로는 매우 짧은 시간 안에 200개의 요청이 처리될 수 있지 않을까 하는 생각이 들었습니다.찾아보니 이러한 문제를 Boundary Burst라고 부른다는 것을 알게 되었습니다.이를 해결하기 위해:Sliding WindowSliding Window CounterToken BucketLeaky Bucket등의 방식이 있다는 것을 확인했습니다.실무 관점에서는 이런 경계 구간 Burst 문제를 어떤 방식으로 해결하는지 궁금합니다.2. Request Collapsing 관련Request Collapsing을 설명해주신 부분을 보면서,여러 요청을 하나로 모아서 처리하는 방식으로 Golang의 SingleFlight 패턴을 응용하는 방법도 가능하지 않을까 생각해보았습니다.이와 관련해서 아래와 같은 예제 코드도 작성해 보았습니다.private final StringRedisTemplate redisTemplate; private final Map<String, CompletableFuture<?>> singleFlightMap = new ConcurrentHashMap<>(); @Override public <T> T fetch(String key, Duration ttl, Supplier<T> supplier, Class<T> clazz) { String cached = redisTemplate.opsForValue().get(key); if (cached != null) { return DataSerializer.deserializeOrNull(cached, clazz); } CompletableFuture<T> newFuture = new CompletableFuture<>(); CompletableFuture<T> existing = (CompletableFuture<T>) singleFlightMap.putIfAbsent(key, newFuture); if (existing != null) { // 다른 스레드가 실행 중 → 기다림 return existing.join(); } // 내가 실행자 (락 없이 실행) try { T result = refresh(key, ttl, supplier); newFuture.complete(result); return result; } catch (Throwable t) { newFuture.completeExceptionally(t); throw t; } finally { singleFlightMap.remove(key, newFuture); } } private <T> T refresh(String key, Duration ttl, Supplier<T> dataSourceSupplier) { T result = dataSourceSupplier.get(); put(key, ttl, result); return result; }이 방식은 분산 락이나 폴링 방식 없이도 동일 인스턴스 내 요청을 모을 수 있다는 장점이 있다고 생각했습니다.물론 이 방법은 모든 분산 서버 간 요청을 하나로 모으는 것은 아니기 때문에, 서버 인스턴스 수만큼은 요청이 발생할 수 있다는 한계가 있다고 생각합니다.하지만 인스턴스 수가 많지 않다면, 분산 락으로 인한 오버헤드나 복잡성을 줄이면서도 어느 정도 트래픽을 제어할 수 있는 현실적인 선택지가 될 수 있지 않을까 하는 생각이 들었습니다.실무 관점에서는 이런 방식에 대해 어떻게 평가하시는지 궁금합니다.3. Write Through 방식에서의 장애 처리Write Through 방식에서는 일반적으로:DB에 먼저 저장동일 데이터를 Redis에도 저장하는 구조로 이해하고 있습니다.그런데 만약:DB에는 쓰기 성공Redis에는 쓰기 실패하는 상황이 발생한다면, 이 경우를 트랜잭션 실패로 간주해야 하는지 궁금합니다.Redis 장애로 인해 캐시 반영이 실패했을 때,핵심 트랜잭션(DB 쓰기)까지 롤백해야 하는지아니면 캐시는 보조 저장소로 보고 DB 성공을 기준으로 처리해야 하는지두 저장소 간 원자성을 반드시 보장해야 하는 설계인지 실무에서는 어떤 기준으로 판단하는지 궁금합니다.

안녕하세요. 4강 사용방법 참고하여 가입을하려하는데, 확인이메일은 받았어요.이메일에있는 링크를 통해 가입하면된다고 하는데..저는 최종 가입이안되네요. 어떻게해야하나요?

섹션2 강의들이 하얀 화면만 나오고 영상이 보이지 않아요.

안녕하세요! 강의 도움이 많이 되고있습니다.[34. 유니티 인앱 결제 SDK 설치] 강의에서 질문있습니다. 저는 자체 서버가 있고서버에서 Google Cloud Console통해서 영수증 검증 하는 방식으로 구현하려고 하는데요.강의 중 궁금한부분은Q. 구글플레이콘솔과, 유니티클라우드에 라이선스키 등록하는 부분은 필수일까요?1.PackageManager > In App Purchasing 설치는 클라이언트에서 결제를 해야하니 필수2.ProjectSettings > Service에 UnityProjectID 등록 및 라이선스키 등록은 In App Purchasing 패키지가 동작하는것과는 무관한걸로 조사는 했는데 2번 과정이 어떤 용도인지 확인차 질문드립니다!   

hyunwoojoa@naver.com 입니다.감사합니다.

상당히 최신으로 만드신것 같은데, 대략적인 일자가 궁금합니다.