1. 금일 배포를 마무리했습니다.  2. 배포 과정에서 나타났던 대표적인 문제들- 1. socket/websocket connection fail # Start the server by default, this can be overwritten at runtimeEXPOSE 3000dockerfile에서 위 부분을 제거하자 ws://~~~~:3000이라 뜨며 해당 포트를 바라보는 문제가 해결되었습니다.#### BE ####[http_service] internal_port = 4000 force_https = true auto_stop_machines = 'stop' auto_start_machines = true min_machines_running = 0 processes = ['app']..

socket.iosocket.io는 웹 애플리케이션을 위한 실시간 양방향 통신 라이브러리로, 주요 특징은 다음과 같습니다.실시간 통신: 서버와 클라이언트 간 즉각적인 데이터 교환이 가능합니다.양방향 통신: 서버에서 클라이언트로, 클라이언트에서 서버로 자유롭게 데이터를 전송할 수 있습니다.이벤트 기반: 사용자 정의 이벤트를 만들고 처리할 수 있습니다.자동 재연결: 연결이 끊어졌을 때 자동으로 다시 연결을 시도합니다.다양한 전송 방식 지원: WebSocket을 우선으로 사용하지만, 필요에 따라 다른 방식으로 대체할 수 있습니다.프로젝트에서 예약 관련자간의 빠른 의사소통을 위해 실시간 채팅을 제공하자는 아이디어에서 사용하게 되었습니다. ServerSide1. 연결 설정const io = new Server(h..

9일 현직자 미팅이 있었고, 총 4번의 코칭이 있을 예정이라고 안내받았습니다. Axios를 사용한 frontend와 backend의 통신 axiosAxios는 http 통신을 쉽게 하기위해 만들어진 라이브러리로, 이를 사용해 React와 Express 서버 간의 통신이 가능합니다.React(클라이언트)가 HTTP 요청을 보내고 Express(서버)가 이 요청을 처리하여 응답을 보내는 식으로 동작합니다.react(frontend) Axios 요청 트리거 : React에서 이벤트가 발생하면 Express 서버로 Axios 요청을 보냅니다.HTTP 요청 만들기 : 요청 메서드(예: GET, POST, PUT, DELETE), 서버 엔드포인트 URL을 지정하고, 선택적으로 데이터나 헤더(인증 토큰 등)를 보냅니..

24/04/11 튜터님과의 면담 1. 면접카타 : 면접 연습이다. 면접 본다 생각하고 임해주시면 좋겠다. 2. node.js : 잘 모르더라? -> 공부좀 하시오... (node.js가 뭔지 설명해보라) node.js의 장점 -> 그래서 이걸 쓴다. (스토리텔링) / 단점은 어떻게 하면 커버칠 수 있다. "왜" -> 중요하다.(express를 쓰는 이유, nest를 쓰는 이유 처럼.) 내 논리와, 이유가 중요하다. keyword : V8엔진(+libUV) = 브라우저 외에서 js를 사용할 수 있는 런타임 환경을 셋팅 libUV : 비동기 I/O처리 (이벤트 루프) -> 공식문서 보시길. / 근데 왜 내장 스레드가 4개? 빠른 I/O, nonblocking, 싱글 스레드 -> "키워드"와 연결지어 설명 3..

목차 1. 문제 2. 시도 3. 결과 4. 배운점 1. 문제 이전에 작성했던 코드가 artillery 시나리오 테스트를 전혀 통과하지 못하는 문제 발생. public async processImageAndManageDiet( processImageAndManageDietDto: ProcessImageAndManageDietDto, ): Promise { const imageText = await imageToText(this.openai, { prompt: processImageAndManageDietDto.imageUrl, }); const csvDataArray = await this.readLocalCsv(); const csvDataString = JSON.stringify(csvDataArray..

목차 1. 문제 2. 시도 3. 결과 4. 배운점 1. 문제 gpt 4 -> 덜창의적인 작업에서, 훨씬 느린 성능을 보여줌. 간단한 작업에 대해선 gpt3.5turbo를 쓰는게 훨씬 경제적으로 보임. 번역 : gpt3.5 = 1.48s/gpt4-turbo-preview = 3.73 imageToText / withCsv / translate 3스텝으로 하는건 별로인것 같음. 5.37(2스텝) vs 4.33+1.48(3스텝) 한번에 합쳐서 테스트 해볼 예정. import * as csv from 'csv-parser' -> 전체를 가져온다. import csv from 'csv-parser' -> default를 가져온다. 2. 시도 docker에 올려서 시도해본 결과. public async dietMa..