[토스]Learner's High 1기 데일리 회고 - 2

24.12.23 회고록 작성

세션 회고록: 토스 Learner's High

 

1. 세션 정보

세션 제목: 과제 주제 선정 및 기술 방향성 탐색
진행 시간: 2024년 12월 23일
참여 목적: 개인 역량 향상 및 실무 적용 가능한 기술 습득

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2. 주요 내용 요약

과제 후보 주제:

1. 벡터DB - 고속 검색과 AI 추천 시스템을 위한 데이터베이스 탐구
2. TypeORM - TypeORM의 고급 활용법 및 성능 최적화 적용
3. 기술 코드 설계 - 효율적인 코드 아키텍처 설계 및 리팩토링 사례 분석
4. 더 높은 성능 - Hyper Thread - 고성능 서버 아키텍처 및 멀티스레드 최적화
5. Nginx - 고성능 웹서버 및 로드밸런서 구성과 성능 최적화

토론 내용:

• 벡터DB와 AI 기술의 결합 가능성
• TypeORM을 이용한 유지보수성과 확장성 강화
• 고성능 서버 구축과 병렬 처리 성능 향상을 위한 Hyper Threading 분석
• Nginx의 로드밸런서 설정 및 정적 자원 제공 최적화

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3. 느낀 점 및 배운 점

느낀 점:

• 각각의 주제가 실무에서 중요하며 장기적인 관점에서 가치가 있음.
• 특히 벡터DB는 AI 기술과 밀접한 관련이 있어 최신 트렌드 반영에 적합함.
• Nginx와 Hyper Threading은 즉각적인 성능 최적화에 기여할 수 있음.
• 코드 설계와 TypeORM은 유지보수성과 확장성 측면에서 중요성이 큼.

배운 점:

• 과제를 선택할 때 현재 트렌드와 장기적 가치, 실무 적용 가능성의 균형이 중요함.
• 최신 기술과 기존 시스템 최적화의 조화가 성능과 생산성을 모두 향상시킬 수 있음.

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4. 적용 계획

실천 항목:

• 벡터DB 주제를 선택하여 AI 추천 시스템에 응용할 수 있는 프로토타입 설계
• TypeORM과 코드 설계 방식을 결합해 코드 최적화 및 테스트 자동화 구현
• Hyper Threading과 Nginx 튜닝 실습을 통해 성능 분석 및 최적화 사례 정리

추가 학습 계획:

• PostgreSQL 기반 벡터DB 활용 예제 구현
• TypeORM 고급 쿼리 최적화 및 트랜잭션 관리 기법 익히기
• Nginx의 고급 설정 및 캐시 최적화 심화 학습