이전 글에서 이어지는 글입니다. 이 글은 오늘의 뉴스낵 생성 워크플로우 구축기를 다룹니다. 들어가며 이전 포스팅에서 다루었던 AI 기사 작성 워크플로우가 동적인 분기 중심이었다면, 이번에 다룰 ‘오늘의 뉴스낵’ 워크플로우는 여러 기사를 하나로 통합하는 흐름에 초점을 맞추고 있다. 오늘의 뉴스낵은 사용자가 선택한 여러 개의 뉴스 기사들을 모...

이 글은 뉴스낵 AI 엔진의 두 가지 주요 워크플로우 중 AI 기사 작성 워크플로우의 구축 과정을 설명합니다. 뉴스낵 첫 화면 들어가며 뉴스낵은 Airflow 기반의 파이프라인을 통해 매일 다양한 언론사에서 수집된 기사들을 유사한 내용끼리 묶어 ‘이슈’ 단위로 관리한다. AI 엔진은 이렇게 묶인 기사들을 토대로 뉴스툰이나 오늘의 뉴스낵을...

들어가며 연합뉴스 RSS 뉴시스 RSS 뉴스낵의 모든 콘텐츠는 언론사의 최신 뉴스 기사로부터 시작된다. AI 생성 품질은 입력 데이터의 품질에 직접적으로 의존하므로, 수집 파이프라인의 안정성과 정확성은 서비스 전체의 신뢰도와 직결된다. 이 ...

뉴스낵 이용하기 들어가며 최근 신한 스퀘어브릿지 청년 해커톤 2기에 백엔드 개발자로 참여하였다. 이 해커톤은 6주 동안 참가자들이 실제 기업과 매칭되어 기업이 제안한 과제를 해결하는 프로젝트를 진행하는 방식으로 진행되었다. 나는 디자이너 2명, 프론트엔드 1명, 백엔드 1명으로 구성된 팀에서 백엔드 개발을 담당했다. 우리 팀은 AXZ에 배정되...

이전 글에서 이어지는 글입니다. 모니터링 대상 서버 연동 이제 모니터링 대상인 ‘어디GO’ 서버가 자신의 상태 정보를 외부에 공개하도록 설정할 차례다. 서버 인프라 메트릭 수집 (Node Exporter) 서버의 CPU, 메모리, 네트워크 등 기본적인 하드웨어 및 OS 정보를 수집하기 위해 node_exporter를 사용했다. ‘어디GO...

들어가며 어디GO의 백엔드 MVP 개발은 완료됐지만 한 가지 문제가 남아있었다. 현재는 ‘서버가 잘 돌고 있는지’에 대해 명확하게 알기 어려웠다. 이러한 불확실성을 해소하고, 시스템의 안정성을 확보하기 위해 서버의 상태를 실시간으로 파악할 수 있는 모니터링 시스템을 구축하기로 결정했다. 업계 표준으로 널리 사용되는 프로메테우스(Prometheus)...

이전 글에서 이어지는 글입니다. 이 글은 프로젝트에서의 구체적인 Spring Batch Job 구현 내용과 파이프라인 안정화 과정에서 마주했던 이슈를 다룹니다. Spring Batch Job 구현 Chunk 기반 처리 Spring Batch는 대용량 데이터를 처리할 때, 지정된 개수(Chunk)만큼 데이터를 메모리에 읽어 한 번에 처리하...

이 글은 Spring Batch를 프로젝트에 도입하게 된 배경과 아키텍처 설계 과정에 대해 다루고 있습니다. 배경 어디GO ‘상품 가격 탐색’ 기능에서의 핵심은 데이터의 최신성과 정확성이다. 가격 랭킹, 가격 추이 기능은 최신 상품 가격을 기반으로 제공되어야 한다. 이를 위해 농수산물 유통정보(KAMIS) Open API를 사용, 매일 상품...

이 글은 어디GO의 상품 가격 탐색 API를 완성하기까지의 여정을 다룹니다. 시작하며: API-First 전략 ‘어디GO’의 실질적인 개발 기간은 4주로, 짧은 기간동안 안드로이드 팀원과의 긴밀한 협업이 필수적이었다. 이러한 상황 속에서 ‘API-First’ 개발 전략을 따르기로 했다. 이는 백엔드 개발자가 로직을 완성할 때까지 안드로이드 ...

들어가며 이전 글에서 어디GO의 예외 처리 시스템을 구축한 과정을 다루었다. 하지만 해당 시스템만으로는 예측하지 못한 런타임 에러가 발생했을 때 이를 신속하게 인지하기 어려웠다. 이 글에서는 이 문제를 해결하기 위해 실시간 에러 트래킹 도구인 Sentry를 도입하고, GitHub Actions 기반의 CI/CD 파이프라인에 통합한 과정을 설명한...