초격차 패키지 Online.
9개 프로젝트로 경험하는
대용량 트래픽 & 데이터 처리

01
대용량 트래픽 & 데이터 처리가
핵심이 되는 9개 프로젝트

아이돌 티켓팅, 네고왕 선착순 쿠폰,
블랙 프라이데이 등 대용량 트래픽과 데이터를
경험할 수 있는 주제의 9개 프로젝트!
02
대용량 트래픽과 데이터 환경의
백엔드 웹 개발 모든 것

DB + Application + Architecture
모든 단에서 어플리케이션 리팩토링, 쿼리 튜닝,
아키텍처 개선 등 다양한 처리 방법을 경험
03
Redis, Kafka 그리고
RDB, NoSQL 등을 200% 활용

한 프로젝트에 데이터베이스 1개?
최소 2개 이상의 데이터베이스를 조합하여
사용하는 실무 활용법을 담은 강의

기본 정보

[강의 설명]
- 12개 대주제, 9개 프로젝트 (약 84시간 분량)

[수강 난이도]
- 실전 - 심화
- 선수지식: Java/Spring 백엔드 웹 개발 경험 최소 1년 이상(권장 3년차)과
RDB,NoSQL 등 프로젝트 사용 기술에 대한 기본적인 이해

[수강 대상]
1) 초격차: 백엔드 개발자를 위한 한 번에 끝내는 대용량 데이터 & 트래픽. Online 강의를 수강하신 분
2) 경력 채용 공고에서 요구하는 “대용량 트래픽 경험”을 쌓기 위해 개인 프로젝트를 진행하고 싶으신 분
3) 대용량 트래픽이 발생하는 이벤트를 앞두고 있거나, 서비스의 성장으로 효율적인 대용량 데이터 처리가 필요하게 된 개발자
4) 대용량 데이터 환경에서의 복잡한 쿼리 문제 혹은 서버 성능 문제를 해결하고 싶은 미들급 개발자
5) MySQL, Redis, Kafka 등 기술스택이 실무에서 어떤 방식으로 대용량 처리에 사용되는지 인사이트를 얻고 싶으신 분

강의 특징

∙ 수강료 1회 결제로 평생 소장
∙ 9개 백엔드 웹 개발 프로젝트 동영상 강의 및 코드 제공
∙ 이론이 아닌, 실전 활용법 위주의 프로젝트형 강의
∙ Mac 환경 수업 진행
∙ 대용량 트래픽 & 데이터 처리 관련 기술 면접 30개 질문 답변 가이드
∙ 질의 응답 게시판 운영 (2023. 12. 26 ~ 2026. 11. 15)

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최근 백엔드 개발자 채용 공고에서 빠짐없이 등장하는

‘그 경험’

“대용량 데이터와 대규모 트래픽”

네카라쿠배 같은 사용자가 많은 서비스 뿐만 아니라,
마케팅 이벤트를 앞둔 서비스, 비즈니스 데이터를 활용한 신규 기능을 개발하려는 서비스 등
3년차 이상의 백엔드 개발자라면, 대용량 처리 역량이 매우 중요합니다.
그래서 준비했습니다!

초.격.차
대용량 데이터와 대규모 트래픽 프로젝트

어떤 강의에서도 볼 수 없는 대용량 처리 경험을 쌓을 수 있는
총 9가지 초격차 프로젝트를 구성했습니다.

현업에서 대용량 트래픽 & 데이터를 처리하기 위해
어떤 단에서 어떤 방법을 사용하는지 아시나요?

실제 비즈니스에서 발생한 예기치 못한 트래픽에 자유자재로 대응할 수 있는 능력을 키우려면,
각 단계에서 사용할 수 있는 처리 방법을 모두 알고 있어야 합니다.

초격차 구성 1

대용량 트래픽 & 데이터 처리가 핵심이 되는
9가지 주제의 프로젝트

마케팅 혹은 이벤트로 인한 예상치 못한 트래픽부터, MAU가 늘어난 대규모 서비스까지!
일반적으로 경험하기 어려운 수준의 대용량 데이터와 트래픽을 총 8개 시나리오로 경험해보세요!

진짜! 대용량 데이터 & 트래픽을 처리하나요?

네! 진.짜. 대용량 데이터 & 대규모 트래픽을 처리하는지 확인할 수 있도록,
모든 프로젝트에서 [ 성능 테스트 ]를 진행합니다.

성능 테스트 외에도 계획적으로 요구사항 정리부터 인터페이스 정의 및 스펙 작성까지 한 후 이를 토대로
구현을 진행하는 실무 프로세스에 익숙해질 수 있습니다.

아키텍처 개선, 어플리케이션 리팩토링, 쿼리 튜닝 등
다양한 대용량 처리를 경험하세요!

단순히 프로젝트 숫자만 많은 강의가 아닙니다!
진.짜. 대용량 트래픽과 데이터를 처리하는 대규모 프로젝트들을 소개합니다.

초격차 구성 2

이커머스 Biz 핵심, 트래픽과 데이터!
아키텍처 및 설계로 해결하는 2가지 프로젝트

Project 5

이벤트 기간 순식간에 몰리는 트래픽에도 안정적인 대용량 트래픽 처리를 위한

이벤트 기반 분산처리 아키텍처(EDA)

구현 기능 및 목표 자세히 보기 펼쳐보기

| 구현 기능 요소
∙ REST API와 JPA 구현 
∙ NoSQL을 이용한 상품 정보 관리 
∙ 캐싱을 사용한 성능 향상 
∙ 외부 저장소를 통한 작업 세션 관리 
∙ 어댑터 패턴을 이용한 외부 결제 인터페이스 연동 
∙ 스케쥴링 잡을 통한 배송 상태 업데이트 구현 
∙ Kafka를 이용한 대용량 트래픽 분산 
∙ Cassandra를 이용해 분산 환경에서 대용량 데이터 생성/수정/조회

| 프로젝트 목표
블프 기간에는 평소에 접할 수 없는 대량의 트래픽과 데이터를 경험할 수 있는데요. 순간적으로 몰리는 상품 조회 요청을 캐시로 처리하고,  수많은 주문 처리를 이벤트 드리븐 구조로 처리하며,  상품 정보와 주문 상태 등의 정보가 대량으로 빠르게 생성/수정/조회 될 수 있도록 데이터 베이스를 관리해 볼 예정입니다. 즉, 대용량 트래픽 환경에서도 서버가 다운되지 않도록 확장성 높고 안정적인 백엔드 서버를 구축합니다.

★ 주제를 극대화하기 위한 Special Point!
이번 프로젝트는 Kafka와 Redis, Cassandra 같은 최신 기술 스택을 사용하여 대용량 처리에 대한 경험을 쌓을 뿐만 아니라, 각 기술에 적용되는 설계 원칙을 알고, 다양한 소프트웨어를 조합해 여러 종류의 문제를 해결하는데서 오는 재미를 느낄 수 있기를 바랍니다.

Project 4

이번엔 데이터다! 다양한 종류의 커머스 데이터(상품, 고객, 광고, 구매 데이터)를 활용한

가격 비교 서비스와 상품 노출 서비스

서비스 01
최저가 노출 가격 비교 서비스

∙ 서비스 : 특정 상품의 최저가 검색
∙ 활용 데이터 : 상품 가격 데이터
∙ 요구사항 정의 : 상품명으로 상품을 검색하여 최저가를 Return
∙ 구현 기능 :
- Sorted Set을 활용하여 가격비교 API 구현
- 가격 정보 데이터의 DataType 분할
- Redis Cache의 역할로 많은 요청을 빠르게 대응

서비스 02
상품 노출 우선순위 조정

∙ 서비스 : 프로모션 노출 로직 실시간 변경
∙ 활용 데이터 : 광고 클릭 정보와 구매 이력 정보
∙ 요구사항 정의 :
구매내역 중 프로모션을 통해 구매된 제품의 구매로그를 실시간으로 수집하여 재발행
∙ 구현 기능 :
- Kafka Streams 활용 실시간 구매 데이터 적재 및 노출
- 광고: 구매 Join을 통한 광고효과 Streaming
- 대량 Kafka Message Join Test

★ 주제를 극대화하기 위한 Special Point!
데이터를 활용한 프로젝트에서는 코드 작성보다 중요한 것은, 도메인 데이터 & 트래픽의 특성을 고려한 서비스 논리 설계입니다.
특히 국내 1위 커머스 G사 테크리드 강사님의 이커머스 비즈니스를 고려한 엔지니어링에 대한 깊은 인사이트까지 얻어가세요!

초격차 구성 3

실무에서 가장 빈번한 Data Migration
시나리오 그.대.로 진행되는 CDC!

Project 4

업계 핫 토픽! CDC(Change Data Capture)를 활용한

대용량 광고 데이터 무중단 마이그레이션

현업의 마이그레이션 시나리오를 담은 실습부터
실제 K사 사례 ‘6억 건의 광고 데이터 무중단 마이그레이션’ 까지 학습하세요!

실제사례 미리보기

초격차 구성 4 + 설문조사 기반 2024 NEW 프로젝트 +

백엔드 개발자가 가장 배우고 싶은 기술 스택, Kubernetes!
인프라 단의 대용량 처리까지 완벽 이해
얼리버드 기간 구매하신 수강생 분들께서 1위로 뽑아주신 Kubernetes!
흔한 K8s 운영 강의가 아닌, 백엔드 관점에서 제대로 K8s를 활용해보는 프로젝트를 준비했습니다.

Project 9

쿠버네티스를 활용해 MSA 기반의 서비스를 적은 리소스로 개발할 수 있는 노하우

Kubernetes를 활용한 MSA 기반의 SNS 서비스 프로젝트

Social Feed 서버
텍스트 저장 / 조회를 위한 CRUD 기능 개발

| Kubernetes
∙ Kubernetes 환경에서 개발 설정
∙ 무중단 서비스 업데이트
User 서버 개발
Social Feed 서버와 User 서버간 통신 기능 개발

| Kubernetes
∙ WebClient와 쿠버네티스 Service를 이용한 서버 연계
∙ Telepresence 이용한 MSA 개발 환경 구성
Image 서버 개발
파일 업로드 / 다운로드 기능 개발

| Kubernetes
∙ 쿠버네티스의 PV와 연결
∙ 컨테이너 재시작 & 스케일 아웃에도
안정적인 이미지 제공

Notification Batch 개발
피드를 집계하고 메일을 발송하는 기능 개발

| Kubernetes
∙ Kubernetes 환경에서 개발 설정
∙ 무중단 서비스 업데이트
Timeline 서버 개발
기존에 서버들과 연계한 타임라인 서버 개발

| Kubernetes
∙ 피드서버와 유저서버에서 갱신된 정보를 Kafka로, 타임라인 서버는 Redis를 이용해 캐시 가능 
∙ 트래픽에 대비해 Scale-out에 유리한 구조로 구성
성능 테스트
성능 테스트를 통한 대용량 트래픽 대응

| Kubernetes
∙ 쿠버네티스 Resource 설정과 HPA를 이용해 대용량 트래픽에 대응한 설정 구성
∙ K6를 이용해 서버 성능과 스케일 아웃 기능 테스트
배포와 모니터링
개발한 프로젝트를 쿠버네티스에 배포 및 모니터링

| Kubernetes
∙ 쿠버네티스의 Cluster 추가 구성
∙ Helm을 이용하여 서비스 배포 환경 구성 및 배포
∙ 배포된 애플리케이션 모니터링

사용 기술 스택의 활용법 자세히보기 Click!

Part 3,4는 AWS를 기반으로 실습을 진행할 예정으로, EKS 비용 + Node 비용 + RDS 비용이 들어갑니다.
각 비용은 다음과 같습니다. (free-tier 고려 안 함)
∙ EKS : 0.1 USD / h
∙ NODE(t3.medium * 2) : 0.104 USD / h
∙ RDS MySQL (t3.small) : 0.052 / h
총 실습비용 : 시간당 0.256 USD (하루 6.144 USD, 한 달 720시간 기준 184.32 USD)

*본 프로젝트는 ‘백엔드 개발자를 위한 Kubernetes: 클라우드 네이티브 프로그래밍’ 강의 Part 3. 실전 Kubernetes 프로젝트 (7:09:45) 와 동일합니다.

초격차 구성 5 ★ AWS 특화 프로젝트! ★

5년차 이상 백엔드 실무자의 고민 포인트를 가득 담은
서버리스 아키텍처의 모든 것

Project 6

100명에서부터 시작하여 1000명까지 동시 접속자를 늘려보며

대용량 트래픽을 견딜 수 있도록 설계한 Serverless 쇼핑몰

Workload 별로
어떤 과금 옵션을 택해야 유리한지?

서버리스 서비스와 서버풀 서비스(EC2)에서 직접 구현했을 때의 가성비를 비교하며 비용 문제가 발생하는 지점을 파악합니다. 해결 방안으로 기능/workload 단위로 분리하여 MSA구조로 개발하고 서버리스 서비스마다 옵션을 다르게 선택하여 비용과 리소스를 효율적으로 사용할 수 있는 전략을 학습합니다.
특정 시간, 제품에 트래픽이 몰렸을 때
이를 어떻게 처리할 것인가?

서버풀 서비스로 대용량 서버를 상시 유지하려면 비용이 많이 듭니다. 하지만 쇼핑몰의 트래픽은 이벤트 기간 동안 특정 기능에 트래픽이 몰린다는 특성이 있기 때문에, 예측 가능한 시나리오라면 서버리스를 통해 빠르게 대응할 수 있습니다. 이를 위해 부하테스트시 어떤 지표로 봐야하는지를 먼저 파악해보며, 직접 부하를 주입하며 원인 분석부터 해결까지 해봅니다.
Auto-scaling을
어떻게 구성해야 합리적일지?

예측할 수 없는 트래픽에 대해 사전 검증없이 auto-scaling 을 사용하는 것은 위험합니다. 어떤 auto-scaling 전략을 취해야되는지와 Lambda, RDS, DynamoDB, OpenSearch 등 다양한 완전관리형 서비스에서 제공되는 auto-scaling 방식에 대해서 학습합니다.

아키텍처 설계부터 부하테스트까지

클라우드를 도입 시 주의해야할 성능, 비용, 모니터링 등
5년차 백엔드 개발자들의 고민 포인트들을 가득 담았습니다!

여기서 끝이 아닙니다!
실무와 200% 가까운 프로젝트를 위해
백엔드 개발을 하면서 마주하게 되는 ML모델 연동, 프론트엔드연동 까지!

* ML모델 코드와 프론트엔드 코드는 강사님께서 미리 준비하신 코드를 사용할 예정입니다.

실습 비용 자세히 보기

초격차 구성 6

대용량 처리를 위한 백엔드 성능 개선의 핵심!
Redis와 Kafka, 어디까지 다루어봤니?

대용량 데이터 & 트래픽 처리 핵심 기술인 Redis, Kafka
동일한 기술 스택이어도 Use Case에 따라 다르게 사용되는 방식을 익히며
실무와 가장 가깝게, 가장 다양하게 학습하세요!

Level 01 | Redis, Kafka 각 스택을 상황별로 적재적소에 사용
언제 Redis를 쓰면 좋고, 어디에 Kafka를 쓰면 좋을지? 각기 다른 주제의 프로젝트에 기술 스택의 원리와 데이터 구조를 활용해 적용합니다.

1. Redis Set(발급 수량 제어), Redis List(발급 Queue) 기반으로
쿠폰 발급 요청 API를 개발합니다.
2. Redis List(발급 Queue) 기반으로 쿠폰 발급 서버를 구현합니다.
3. 쿠폰 발급 처리 서버를 구현할 때 선착순 쿠폰 발급 목록에 쌓인 유저 요청을 순차적으로 읽어 실제 쿠폰 발급 트랜잭션을 처리합니다.
1. Kafka에 변경 데이터를 메세지로 담아 전달하는 메시지 큐를 구현합니다.
2. Kafka 파티셔닝을 통해 메시지의 순서를 보장합니다.
3. Consumer group 별로 offset을 각각 관리하여 메시지 구독 시스템간에
영향을 받지 않고 별도로 메시지 처리가 가능하도록 구현합니다.
1. Redis에 Sorted Set 자료구조를 이용하여 사용자 대기 요청을
저장하는 대기열 등록 API를 개발한다.
2. Spring Webflux에서 접속 대기 웹페이지를 개발하여 진입이 가능한지
Polling 방식으로 API 요청을 진행한다.
3. 진입 가능한 사용자는 Redis의 접속열 Sorted Set에 저장한다.
1. 이벤트 구조를 정의하고 Spring을 통해 Kafka로
Publish/Consume 구축합니다.
2. Kafka를 이용한 카탈로그 변경 이벤트를 발행하고 적용합니다.
3. 주문 과정을 이벤트 드리븐으로 재구성 합니다.
1. Redis 캐시를 활용하여 반복적으로 조회되는 쿠폰 정책 구조 캐시
2. 높은 트래픽이 Redis에 지속적으로 발생하여 네트워크 비용이 발생
3. Redis캐시를 로컬 캐시로 전환하여 빠른 응답과 더불어 네트워크 트래픽을 개선하는 과정

Level 02 | Redis, Kafka + α 의 조합으로 대용량 서빙 처리
실무에서 처리량, 지연 시간, 서비스 구조 등의 요구사항에 맞추어 적절한 DB를 선택하고 나아가 성능을 높이기 위해 2~3개 이상의 다양한 DB를 조합하여 활용합니다.

・메세징 큐 중 압도적인 성능을 자랑하는 Kafka를 이용해서
서비스간 메시지 전송을 안정적이고 확장 가능한 방식으로 처리합니다.
・분산 데이터 처리에 특화된 Cassandra를 이용해 대용량 데이터의 상태 업데이트와 쿼리를 빠르게 처리함으로써 서비스에 걸린 부하를 효율적으로 대응할 수 있게 됩니다.
・순간적으로 몰리는 상품 조회 요청은 Redis를 캐시 서버로
활용하여 대응합니다.
・Kafka Stream을 이용하여 Pipeline을 구성하여 Stateful Transaction 구현하고 대량 카프카 메세지 조인 테스트를 통해 토픽(topic)에 있는  데이터를 낮은 지연과 빠른 속도로 처리합니다.
・Redis를 단일로 사용하는 것이 아닌, Sentinel 방식으로 활용해 안정성을 높입니다.

프로젝트가 너무 어려워서 따라갈 수 있을까 걱정이신가요?

걱정 마세요!
주니어 개발자를 위한 워밍업 프로젝트까지 꼼꼼히 준비했습니다!

초격차 구성 7

브랜치 전략, ERD 작성, 배포 자동화 등
총 12 Steps 실무의 개발 프로세스

CRUD 수준의 평범한 게시판 프로젝트가 아닌,
실무 개발 프로세스 그대로 진행되는 특별한 게시판 프로젝트!
주니어 개발자라면 개발 실무의 개발 방식을 경험하는 특별한 기회가 될 거예요!

Project 1

깃헙 issue 단위로 진행되는 개발 프로세스 그대로!

총 12 Step, 실무의 게시판 프로젝트

목적 및 사용 기술 스택

목적
・대용량 트래픽을 고려한 어플리케이션 개발 (초당 1000 tps 이상의 게시글 검색 API)
・객체지향과 디자인 패턴을 적용 및 가독성을 고려한 코드 작성 방법 공유
・현업 단계에서 코드리뷰를 어떻게 하는지 경험 공유 공유
・모니터링 및 트러블 슈팅 전략 공유
・젠킨스 툴로 배포 자동화를 통해 개발 생산성 높이기

사용 기술 스택
・JAVA 17, Spring Boot 2.3, MyBatis, MySQL, Redis

프로젝트 주요 기능

회원
・가입, 탈퇴
・아이디 및 닉네임 중복체크
・비밀번호 암호화
・로그인, 로그아웃
게시판
・카테고리 관리
- 추가, 삭제, 수정
・게시글 관리
- 게시글 & 파일 추가, 삭제, 수정, 조회
- 유저 정보, 게시글 제목, 게시글 내용 등
・게시글 검색 기능
- 작성 유정 아이디
- 게시글 제목, 게시글 내용 등을 통해 검색
- 태크 작성 및 조회 기능
・댓글 작성 기능
어드민
・공지글 추가 기능

요구사항 분석부터 설계, 구현과 테스트까지
소프트웨어 라이프사이클 전체를 경험할 수 있습니다!

1번 게시판 프로젝트가 이 정도?
더-욱 실무와 유사한 수준의 8개 프로젝트가 준비되어 있습니다!

초격차 구성 8

흔한 기술 면접 대비는 이제 그만!
대용량 처리와 관련된 기술 면접 질문 & 답변 가이드 30개

IT 대기업으로 점프업을 꿈꾸고 있다면? 대용량 트래픽 & 데이터 경험을 살린 기술면접 꼭 준비하셔야죠!
30개 예상 질문부터 네카라쿠배 패쓰 가능한 수준의 답변 가이드를 드립니다 :)

✓ 3년차 이상 백엔드 경력 면접에서 들어오는 질문 유형은?

*본 부록 콘텐츠는 강의 영상이 아닌, Notion으로 제공되며 최종 오픈일(24. 04. 29)에 제공됩니다.

앞선 프로젝트로 포트폴리오를 준비했다면,
이번엔 기술 면접까지! 취업/이직에 완벽히 대비하세요!

가성비

타사에서 하나라도 제대로 찾기 어려운
고퀄리티 프로젝트가 무려 9개! 가격은 1/4

강의 하나에 프로젝트 1개? 그마저도 흔한 클론코딩 프로젝트?
기술 스택의 학습을 목적으로 둔 ‘실습’ 과 현직자의 고민과 개발 과정을 담은 ‘프로젝트’는 달라요!

가격 거품을 싹 뺀

패스트캠퍼스의 초격차 패키지는?

프로젝트를 통해 대용량 트래픽 & 데이터 처리를 위한
기술 스택 40가지를 한 번에!

강사 소개

국내 IT 대기업 현직자 8명의 강사님들의
실무 노하우를 담은 강의

카카오, 당근, Gmarket, SK텔레콤 등 국내 IT 대기업의 최전선에서
트래픽과 데이터에 맞서고 계신 개발자 분들이 가진 경험을 녹여낸 프로젝트 입니다!

이동준 님

현) 카카오

[발표] 6억 건의 광고데이터 마이그레이션 / if(kakao) 2021
[발표] 대량의 광고 데이터 필터 기능 개발기: ES한테 뺨맞고 Citus한테 안긴 썰 / if(kakao)2022

[파트] Project 8. 광고 데이터 마이그레이션(CDC)

강사님 한 마디 보기

안녕하세요. 카카오 백엔드 개발자 이동준이라고 합니다. 새로운 분야를 학습하고 실제 개발에 적용하는 것을 좋아합니다. 또 습득한 기술을 전파하는 데에도 관심이 많은데요, ifkakao 개발자 컨퍼런스, 사내 기술세미나 등에서 발표자로 참여하고, 카카오 테크 블로그에 ‘서버리뷰어 참여기’를 기고하기도 했습니다.  이번 강의를 통해 ifkakao 개발자 컨퍼런스에서 짧은 시간안에 발표하기 위해 생략했던 내용들을 좀 더 구체적으로 설명드리고자 합니다. 실습을 완료한 후에는 대량의 데이터를 애플리케이션을 통해 마이그레이션해야 하는 상황에 당황하지 않고 서비스 중단과 장애 없이 미션을 수행하실 수 있길 기대합니다.

김병규 님

전) 당근마켓
전) 유안타증권 등

[파트] Project 7. 피처플래그

강사님 한 마디 보기

안녕하세요, 개발자 경험(DX) 혁신을 고민하는 백엔드 엔지니어 김병규 입니다. 어느정도 이상의 규모를 가지고 있는 회사에서는 피쳐플래그를 사용하실텐데요! 사용자로서의 피쳐플래그가 아닌 개발자 입장에서의 피쳐플래그에 대해 소개시켜드릴 수 있게 되어 영광이에요 :) 이번 강의를 통해 사내 개발자 경험의 핵심을 경험해보시길 바랍니다!

김한성 님

현) SK텔레콤

[교육] 동앙미래대학교 컴퓨터공학 학부, 석사과정 강의

[파트] Project 6. Serverless (ML/프론트엔드 연동)

강사님 한 마디 보기

저는 과거 스타트업에서 아키텍처 설계/구축 그리고 Backend 개발 경험이 있으며, 현재는 SK텔레콤에서 데이터관련 서비스를 개발하면서 Cloud로 Migration 하는 과제를 진행하고 있습니다. 10년 가까이 AWS를 사용하여 업무를 진행하고 있고, 과거에는 LAN선도 직접 만들면서 네트워크를 다뤄보아 더욱 클라우드 환경을 깊이있게 알아가실 수 있으리라 생각합니다. 이번 강의를 통해 여러분은 단순히 Java 코드만 작성하는게 아닌 다양한 플랫폼과 프레임워크를 사용하면서 아키텍처 설계하는 능력까지 가지셨으면 좋겠습니다.

이형구 님

현) 카카오모빌리티

[발표] JVM warm up / if(kakao)2022

[파트] Project 2. 아이돌 티켓팅 접속자 대기열 시스템

강사님 한 마디 보기

안녕하세요, 백엔드 엔지니어 이형구라고 합니다. 다년간 다양한 분야에서 개발을 진행하였으며 현재는 서비스 개발 백엔드 엔지니어로 있습니다. 대용량 트래픽을 처리하는 서비스를 만드는 것은 간단한 일이 아닙니다.
데이터 속성을 고려한 데이터베이스 선택과 분산 기술들, 확장 가능한 시스템 구성 그리고 어플리케이션단의 비동기 처리를 포함하여 다양한 개념들을 알아가야 합니다. 제가 가지고 있는 지식뿐 아니라 경험들을 강의에 녹여내려고 노력하였습니다. 이번 강의는 대용량 트래픽을 해결해나가는 하나의 단계로 바라봐주셨으면 좋겠고요, 이를 바탕으로 고급 개념들을 학습함으로써 대용량 트래픽을 포함한 다양한 문제를 해결할 수 있는 백엔드 엔지니어로 거듭나시길 응원합니다.

Alex 님

현) N사

전) 카카오 계열사
[교육] 한국공학대학교, 몰입캠프 특강

[파트] Project 1. 대규모 트래픽을 고려한 실무의 게시판

강사님 한 마디 보기

안녕하세요, 백엔드 엔지니어 OJS 입니다. 백엔드 개발자의 중요한 역량은 확장성과 성능의 고려입니다. 또 새로운 기술 뿐 아니라 개발 문화, 자동화를 가능하게 하기 위한 도구를 학습하며 적용해야 합니다.
이번 강의에는 프로젝트 기획, 아키텍처 설계, 시퀀스 작성, ERD 작성, 객체지향 & 디자인 패턴 이해 ISSUE 단위 발행 및 코드리뷰 방법 습득, 성능테스트 시나리오 작성및 리팩토링, 배포에 대한 내용이 모두 담겼습니다.
잘 따라오실 수 있도록 차근차근 진행해볼게요!

JCH 님

현) 네카라쿠배 중 한 기업

전) 엔씨 소프트

[파트] Project 5. 블랙프라이데이 (EDA/분산처리)

강사님 한 마디 보기

안녕하세요, 저는 소프트웨어 개발 분야에서 10년 이상 일해오면서, 시스템 프로그래밍부터 서버, 웹 개발 등
여러 영역을 경험해보았고 현재는 주로 웹 백엔드 개발을 하고 있습니다. 이번 강의를 통해 Kafka와 Cassandra같은 기술 스택에 대한 이해도를 높여 대용량 처리에 대한 간접적인 경험을 쌓을 뿐만 아니라,
개발 프로젝트를 진행할 때 계획적으로 요구사항 정리부터 인터페이스 정의 및 스펙 작성까지 한 후 이를 토대로 구현을 진행하는 실무 프로세스에 익숙해지기를 바랍니다. 또, 특정 기술 스택에 종속된 지식보다는 원리를 이해하고, 각 기술에 적용되는 설계 원칙을 알려고 노력한다면 배우는 속도는 훨씬 더 빨라질겁니다.

안창현 님

현) G* 국내 대기업(이커머스) Tech Leader

전) S* 국내 대기업(제조업) Tech Leader

[파트] Project 4. 최저가 서비스와 상품 추천 서비스

강사님 한 마디 보기

안녕하세요. 반갑습니다. 지난 11년간 개발자, 플랫폼 엔지니어, 아키텍트, PI, PM 등의 역할로 일해왔고 현재는 이커머스 플랫폼 회사에서 데이터를 다루고 있습니다. 저는 단순한 개발 스킬의 향상보다는 비즈니스에 대한 이해를 바탕으로 올바른 요건과 품질을 고려한 개발이 중요하다고 생각하여 이 강의를 기획하게 되었습니다. 이커머스는 사용자에게 가장 친숙한 형태의 비즈니스지만, 제공 서비스가 어떻게 구성되어야 하는지는 구체적으로 알지 못합니다. 어떤 요건들이 도출되고 어떤 품질을 갖춰야 하는지 올바르게 이해함으로써, 올바른 서비스를 개발하는데 도움을 드리려고 합니다.

개발자 J 님

현) 이커머스 플랫폼

[파트] Project 3. 네고왕 이벤트 선착순 쿠폰 시스템

강사님 한 마디 보기

안녕하세요. 저는 이커머스 플랫폼에서 프로모션관련 서비스를 개발하고 있는 백엔드 개발자 J입니다.
기술의 단순한 사용법을 익히는 것 이상으로 여러 환경에서 응용할 수 있는 능력을 중요하게 생각하고 있습니다. 이 강의에서는 Redis의 활용 능력과 부하 테스트, 성능 최적화, 안정성 고려한 아키텍처 설계 경험을 획득하여 성능 개선과 안정성을 고려한 데이터 처리 방법을 배울텐데요. 이번 강의를 통해 문제 해결에 대한 접근법과 과정을 배워 다른 유사한 문제 상황에서도 다양하게 활용할 수 있는 능력을 키우는 데 도움이 됐으면 좋겠습니다.

Q&A

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추천 대상

Java/Spring 기반의 웹 개발이 익숙한 3~5년차 백엔드 개발자(미들급)

MySQL, Redis, Kafka 등 기술스택의 기본 기능은 알지만, 실무에서(프로젝트에서) 어떻게 대용량 처리에 사용 되는지 감이 잡히지 않는 분

대용량 트래픽이 발생하는 이벤트를 앞두고 있거나, 서비스의 성장으로 효율적인 대용량 데이터 처리가 필요하게 된 개발자

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* Project 2. 아이돌 티켓팅 접속자 대기열 시스템는 [백엔드 시그니처 Path] 강의 Course 7의 일부 분량(2시간)과 동일합니다 
* Project 4. 최저가 서비스와 상품 추천 서비스는 [10개 프로젝트로 완성하는 백엔드 웹 개발] 강의 Project 10(12시간)과 동일합니다.
* Project 9. Kubernetes 활용 MSA 기반 SNS 서비스는 [백엔드 개발자를 위한 Kubernetes] 강의 Part 3 (7시간) 와 동일합니다.

Project 1. 대규모 트래픽을 고려한 실무 게시판 프로젝트

01 프로젝트 소개

∙ 소개 - 프로젝트 및 강사 소개
∙ 소개 - 프로젝트 기획 설명 및 요구사항 정의
∙ 프로젝트 준비 - 깃허브 연동
∙ 프로젝트 준비 - 브랜치 전략
∙ 프로젝트 준비 - 프로그램 설치
∙ 프로젝트 준비 - 시퀀스 다이어그램 작성
∙ 프로젝트 준비 - 시퀀스 다이어그램 실습 (1)
∙ 프로젝트 준비 - 시퀀스 다이어그램 실습 (2)
∙ 프로젝트 준비 - DB ERD 작성
∙ 프로젝트 준비 - DB ERD 작성 실습

02 issue1: 사용자 API 개발

∙ 프로젝트 개발 - 사용자 API 개발
∙ 프로젝트 개발 - 사용자 API 개발 실습 (1)
∙ 프로젝트 개발 - 사용자 API 개발 실습 (2)
∙ 프로젝트 개발 - 사용자 API 개발 실습 (3)

03 issue2: 로그인 기능에 AOP 적용

∙ 프로젝트 개발 - 로그인 기능에 AOP 적용
∙ 프로젝트 개발 - 로그인 기능에 AOP 적용 실습 (1)
v ∙ 프로젝트 개발 - 로그인 기능에 AOP 적용 실습 (2)

04 issue3: 게시판 API 개발

∙ 프로젝트 개발 - 게시판 API 개발
∙ 프로젝트 개발 - 게시판 API 개발 실습 (1)
∙ 프로젝트 개발 - 게시판 API 개발 실습 (2)

05 issue4: 검색 API 개발

∙ 프로젝트 개발 - 검색 API 개발 실습
∙ 프로젝트 개발 - 검색 API 개발 실습 (1)
∙ 프로젝트 개발 - 검색 API 개발 실습 (2)

06 issue5: 댓글, 태그 기능 개발

∙ 프로젝트 개발 - 댓글, 태그 기능 개발
∙ 프로젝트 개발 - 댓글, 태그 기능 개발 실습 (1)
∙ 프로젝트 개발 - 댓글, 태그 기능 개발 실습 (2)

07 issue6: 성능 테스트 진행

∙ 성능 테스트 - 종류 설명
∙ 성능 테스트 - 툴 장단점 비교
∙ 성능 테스트 - 시나리오 작성 (1)
∙ 성능 테스트 - 시나리오 작성 (2)
∙ 성능 테스트 - 진행 및 결과 도출 (1)
∙ 성능 테스트 - 진행 및 결과 도출 (2)

08 issue7: 성능 테스트 리팩토링

∙ 성능테스트 - 리팩토링 (1) - 아키텍저 관점
∙ 성능테스트 - 리팩토링 (2) - 어플리케이션 관점
∙ 성능테스트 - 리팩토링 (3) - 데이터베이스 관점
∙ 성능테스트 - 리팩토링 (4) - 성능 테스트 재진행 및 결과 도출

09 issue8: 로깅, 예외처리 개발

∙ 로깅, 예외 처리 (1) - 로깅 레벨 설정
∙ 로깅, 예외 처리 (2) - 예외처리 전략 탐구
∙ 로깅, 예외 처리 (3) - 공통 예외처리 개발
∙ 로깅, 예외 처리 (4) - 데모 및 테스트

10 issue9: 알람 기능 개발

∙ 알람 기능 개발 - AWS SNS 연동
∙ 알람 기능 개발 - SLACK 알람 연동
∙ 알람 기능 개발 - 데모 및 테스트

11 issue10: 배포 자동화

∙ 배포 자동화 - gradle 라이프 사이클 탐구
∙ 배포 자동화 - gradle 빌드
∙ 배포 자동화 - 젠킨스 설치
∙ 배포 자동화 - 데모 및 테스트

12 프로젝트 정리

∙ 프로젝트 정리 - 비즈니스 로직 정리
∙ 프로젝트 정리 - 가독성 및 유지보수 관점 코드 정리
∙ 프로젝트 정리 - 프레임워크 및 디자인 패턴 관점 정리
∙ 프로젝트 정리 - 성능테스트 및 리팩토링 내용 정리
∙ 프로젝트 정리 - 예외처리 및 로깅 관점 정리
∙ 프로젝트 정리 - 모니터링 및 알람 관점 정리
∙ 프로젝트 정리 - 배포 자동화 정리

부록

∙ 성장하는 개발자 마음가짐 탐구
∙ 기초 CS 공부를 해야 하는 이유
∙ 연봉 협상 꿀팁
∙ 기술 면접 잘보는 방법
∙ 개발 블로그 작성하는 방법

[사용 기술 스택]

JAVA 17, Spring Boot 2.3, MyBatis, MySQL, Redis, Python 3.9, Locust

Project 2. 아이돌 티켓팅 접속자 대기열 시스템

[사용 기술 스택]

Java 17(LTS), Spring Boot 3 (MVC/Webflux), Redis 6, MySQL 8, Docker

01 개요

∙ 강의 소개
∙ 개발 환경 준비

02 Redis

∙ in-memory database
∙ Reids 소개
∙ Redis 설치
∙ Redis CLI을 통한 접속
∙ Data types에 대한 이해
∙ Data types String 실습
∙ Data types List, Set 실습
∙ Data types Hash 실습
∙ Data types Sorted Set 실습
∙ Data types Geospatial 실습
∙ Data types Bitmap 실습
∙ Transactions
∙ Keys, Scan 명령어
∙ Cache 이론
∙ Cache 실습
∙ Spring Boot Cache
∙ Spring Boot Session Store
∙ Spring Boot Pub/Sub
∙ Monitoring
∙ Replication

03 Webflux

∙ Spring Webflux 소개
∙ CPU bound vs IO Bound
∙ sync/async와 block/non-block
∙ Spring MVC vs Webflux
∙ Reactor 이론
∙ Reactor 실습
∙ Spring Webflux 실습(1)
∙ Spring Webflux 실습(2)
∙ R2DBC 이론
∙ R2DBC 실습(1)
∙ R2DBC 실습(2)
∙ Reactive Redis 이론
∙ Reactive Redis 실습
∙ Spring MVC vs Webflux 성능
∙ Blockhound

04 프로젝트 준비

∙요구사항 분석
∙아키텍처 설계
∙개발 환경 준비

05 프로젝트 - 접속자대기열시스템

∙ 대기열 등록 API 개발
∙ 진입 요청 API 개발
∙ 접속 대기 웹페이지 개발
∙ 대기열 스케쥴러 개발
∙ 대기열 이탈
∙ 테스트
∙ 마무리

Project 3. 네고왕 이벤트 선착순 쿠폰 시스템

00 Intro

∙ 강의 개요

01 프로젝트 개요 및 요구사항 분석

∙ 프로젝트 개요 및 요구사항 분석

02 프로젝트 환경 설정

∙ 프로젝트 구성
∙ mysql, redis 설정
∙ 부하 테스트툴 설정
∙ 부하 테스트 시도해보기

03 쿠폰 발급 관련 도메인 설계

∙ 쿠폰 발급 흐름 정리 및 엔티티 설계
∙ 쿠폰 엔티티 작성

04 Mysql기반 선착순 쿠폰 발급 기능 개발

∙ 쿠폰 엔티티 발급 기능
∙ 쿠폰 발급 기능
∙ 쿠폰 발급 API
∙ 트래픽이 높아지는 경우 문제점 파악
∙ 동시성 이슈 해결 - synchronized
∙ 동시성 이슈 해결 - redis lock
∙ 동시성 이슈 해결 - mysql lock

05 Redis기반 선착순 쿠폰 발급 서버 설계

∙ Redis 데이터 구조 학습
∙ 쿠폰 발급 서버 구조 학습
∙ 적절한 Redis 데이터 구조 결정하기

06 Redis기반 API 서버 구현

∙ 쿠폰 발급 요청 API 개발 - sorted set
∙ 쿠폰 발급 요청 API 개발 - set
∙ 쿠폰 발급 요청 API 개발 - 캐시 적용
∙ 쿠폰 발급 요청 API 개발 - script

07 Redis기반 쿠폰 발급 서버 구현

∙ 쿠폰 발급 서버 구현쿠폰 발급 요청 API 개발 - 캐시 적용
∙ 쿠폰 발급 기능 테스트 및 로컬 캐시 적용

08 배포 및 성능 테스트

∙ 모니터링 환경 구축
∙ 서버 배포
∙ 서버 모니터링 설정
∙ 성능 테스트

[사용 기술 스택]

Java 17, Spring Boot 3.1, MySQL 8, Redis 7, Gradle 8, LocustT 2.1, Promethous 2.4, Grafana 10.2

Project 4. 최저가 서비스와 상품 추천 서비스

01 이커머스 비즈니스의 이해

∙ 이커머스 비즈니스 타입 및 환경
∙ 이커머스의 데이터, 트래픽 특징
∙ 이커머스의 Key value 비즈니스
∙ 이커머스내 구현되는 B/E 서비스 타입
∙ 현업 이커머스 개발담당자 시각에서 본 Redis, Kafka Use case

02 Redis 활용 서비스 설계

∙ Use Case에 기반한 서비스 요구사항 정의 for Redis
∙ Use Case에 기반한 서비스 품질요건 정의 for Redis
∙ 서비스 논리 설계 for Redis

03 Redis의 기본개념

∙ redis 기본 설명 (개념, 장점, 단점, 목적)
∙ [실습] 가격비교 Service에 사용될 redis 구조 (Master-Replica, Sentinel, Cluster)
∙ redis 와 비슷한 다른 solution - memcache

04 Redis 설치 및 Configuration

∙ [실습] 가격비교 API에 사용될 redis vm 생성, Redis 설치 (on EC2 of AWS)
∙ [실습] 가격비교 API에 사용될 redis 주요 설정-1
∙ [실습] 가격비교 API에 사용될 redis 주요 설정-2

05 Redis 활용 서비스 개발

∙ [실습] 가격비교 REST API 기본틀 개발
∙ [실습] 가격비교 API redis Library 종류와 선택 및 적용
∙ 가격정보 데이터의 dataType
∙ [실습] 가격정보 데이터의 dataType
∙ [실습] redis sample data 생성과 입력, Key, Value Design
∙ [실습] redis 관련 code 작성 및 배포 -1
∙ [실습] redis 관련 code 작성 및 배포 -2
∙ [실습] redis 관련 code 작성 및 배포 -3
∙ [실습] redis 관련 code 작성 및 배포 -4
∙ [실습] redis 관련 code 작성 및 배포 -5
∙ [실습] redis 관련 code 작성 및 배포 -6
∙ [실습] redis 관련 code 작성 및 배포 -7
∙ [실습] redis 관련 code 작성 및 배포 -8

06 Redis 서비스 Test

∙ [실습] redis Stress Test

07 Redis 장애상황과 대응

∙ [실습] redis 장애 Case 및 대응
∙ redis server command
∙ redis advanced setting

08 추가활용 사례

∙ 사례 1 : redis 를 이용한 session 관리
∙ 사례 2 : redis 를 이용한 배송서비스

09 Kafka 활용 서비스 설계

∙ Use Case에 기반한 서비스 요구사항 정의 for Kafka
∙ Use Case에 기반한 서비스 품질요건 정의 for Kafka
∙ 서비스 논리 설계 for Kafka

10 Kafka의 기본개념

∙ Kafka 기본 설명 (개념, 장점, 단점, 목적)
∙ Zookeeper와 Kafka 역할
∙ 가격비교 구매실적 Kakfa Cluster 구조
∙ Partition, Replica, Offset, Consumer, Producer 개념
∙ Kafka 와 비슷한 다른 Solution - rabbitMQ, redisQueue, 그 외 상용 툴

11 Kafka 설치 및 Configuration

∙ [실습] 구매실적 Service 에서 사용될 Kafka vm. 생성, 설치

12 Kafka 활용 서비스 개발

∙ [실습] Kakfa Produce, Consuming 간단개발
∙ [실습] Kafka Stream을 활용한 KStream 개발-1
∙ [실습] Kafka Stream을 활용한 KStream 개발-2
∙ [실습] Kafka Stream을 활용한 KStream 개발-3
∙ [실습] Kafka Stream을 활용한 Ktable 개발
∙ [실습] 광고-구매 Join을 통한 광고효과 Streaming
∙ [실습] 대량 Kafka Message Join Test
∙ [실습] KStream Configuration

13 Kafka 서비스 Test

∙ Kafka StressTest

14 Kafka 장애상황 대응과 운영

∙ [실습] 장애 Case 및 대응

15 Kafka 추가활용 사례

∙ 사례1 : Kafka를 이용한 Dynamic Customer Chatting
∙ 사례 2 : Kafka를 이용한 BigData 적재

[사용 기술 스택]

Java 17, Spring Boot 2.7.7, Redis 6, Kafka 2.8

Project 5. 블랙프라이데이 (EDA/분산처리)

01 대용량 트래픽에 대처하는 전략

∙ 서비스의 확장성이란?
∙ 확장성을 위한 복제와 분산
∙ 남은 문제들과 해결책

02 EDA(Event Driven Architecture)의 소개

∙ EDA의 개념과 범위
∙ EDA의 장단점과 사용 시나리오
∙ EDA를 구성하기 위해 필요한 요소들

03 실습 프로젝트 요구사항 분석 및 설계
(블랙 프라이데이의 대용량 트래픽 주문 처리)

∙ 프로젝트 요구사항 분석 및 정리
∙ 상위 수준 설계(주요 컴포넌트)
∙ 하위 수준 설계(각 컴포넌트별 인터페이스)
∙ 아키텍처 고려사항을 설계에 적용하기

04 기반 기술 학습(Kafka, Cassandra)

∙ 메시지 브로커란?
∙ Kafka 둘러보기
∙ 관계형 DB와 NoSQL
∙ Cassandra 둘러보기

05 개발환경 구성하기

∙ IntelliJ로 개발 환경 구성
∙ Docker와 Docker Compose를 이용해 테스트 환경 구성
∙ Kafka 설치 및 실습
∙ Cassandra 설치 및 실습

06 블랙 프라이데이 프로젝트 코드 구현

∙ 회원 서비스 개발 - REST API와 JPA 구현
∙ 카탈로그 서비스 개발 - NoSQL을 이용한 상품 정보 관리
∙ 검색 서비스 개발 - 캐싱을 사용한 성능 향상
∙ 주문 서비스 개발 - 외부 저장소를 통한 작업 세션 관리
∙ 결제 서비스 개발 - 어댑터 패턴을 이용한 외부 인터페이스 연동
∙ 배송 서비스 개발 - 스케쥴링 잡을 통한 상태 업데이트 구현

07 Event를 이용한 리팩토링

∙ 이벤트 구조 정의 및 작성
∙ Kafka를 이용한 카탈로그 변경 이벤트의 발행과 적용
∙ 주문 과정을 이벤트 드리븐으로 재구성

08 테스트 전략과 테스트 코드 작성

∙ 소프트웨어 테스트 전략과 도구(JUnit, Mockito)
∙ Junit과 Mockito를 이용해 테스트 코드 작성
∙ 테스트 결과 확인 및 개선

09 성능 테스트 및 분석

∙ 성능 테스트의 개념 및 방법
∙ 성능 테스트 도구 Locust 사용해보기
∙ Locust를 이용해 부하 테스트 코드 작성
∙ 부하 테스트 수행 및 결과 분석

Project 6. 대용량 트래픽을 견딜 수 있는 서버리스 아키텍처의 쇼핑몰

01 강의 소개

∙ 강의 및 강사 소개

02 요구사항 분석

∙ 쇼핑몰 서비스 소개
∙ 서비스에 대한 요건 분석
∙ 인프라에 대한 요건 분석
∙ 추가 요건 분석(고도화 요건)

03 아키텍처 설계

∙ Monolithic Architecture란?
∙ 일반적인 Monolithic Architecture 설계
∙ Monolithic Architecture 방식의 장/단점
∙ Serverless 란?
∙ Serverless 방식의 장/단점
∙ AWS 소개 및 기본적인 개념 설명
∙ Lambda Architecture 소개 및 설계

04 개발 환경 구성

∙ 실습시 사용할 Github Repository 안내
∙ Java & Maven & Intellij 설치 및 설정
∙ AWS 계정 및 IAM User 생성
∙ AWS CLI 설치 및 설정
∙ Intellij AWS Toolkit Plugin 연동
∙ Terraform 설치 및 설정
∙ Terraform 동작 방식 설명
∙ Intellij Terraform Plugin 연동
∙ VPC, IAM Role, Policy 생성(by Terraform)
∙ VPC 란?
∙ IAM Role & Policy 란?

05 spring boot 프로젝트 생성

∙ 기본적인 REST API 설계
∙ spring boot 프로젝트 생성
∙ Lambda 생성
∙ spring boot 프로젝트 빌드 및 배포

06 REST API 개발(기본 기능)

∙ 구현할 기능에 대한 설명
∙ RDS, Cognito, DynamoDB, S3 생성(by Terraform)
∙ RDS란?
∙ JPA를 통한 RDS Table 생성
∙ 회원가입 API 추가
∙ 상품 구매 API 추가
∙ AWS Java SDK 연동
∙ Cognito 란?
∙ Cognito 를 통한 로그인/로그아웃 기능 추가
∙ DynamoDB 란?
∙ DynamoDB Table 를 통한 구매 이력 기능 추가
∙ S3 란?
∙ 상품 등록/조회 API 추가
∙ 비용 추정 및 계산

07 상품 등록 API 고도화1(검색엔진, 알림)

∙ 구현할 기능에 대한 설명
∙ OpenSearch, SQS, SES 생성(by Terraform)
∙ SQS란?
∙ Lambda + SQS 이벤트 연동
∙ OpenSearch란?
∙ SES란?
∙ 상품 등록시 메일 알림 발송하는 기능 추가
∙ 상품 등록시 검색엔진에 상품 정보 업데이트 기능 추가
∙ 비용 추정 및 계산

08 상품 등록 API 고도화2(썸네일 이미지, CDN)

∙ 구현할 기능에 대한 설명
∙ Lambda + S3 이벤트 연동
∙ 썸네일 이미지 생성용 Lambda 추가
∙ CloudFront 란?
∙ CloudFront 생성(by Terraform)
∙ CloudFront + S3 연동
∙ 비용 추정 및 계산

09 front-end 배포 및 연동

∙ React 프로젝트 설명
∙ S3, CloudFront 생성(by Terraform)
∙ React 프로젝트 빌드 및 배포
∙ CloudFront vs S3 정적 웹 사이트 호스팅 차이
∙ 비용 추정 및 계산

10 추천 상품 리스트 API 추가

∙ 구현할 기능에 대한 설명
∙ 추천 상품 리스트 생성용 Lambda 생성
∙ Java Lambda에 invoke 권한 및 기능 추가
∙ Lambda에서 Cold Start 문제 설명
∙ Lambda Warm-up 방식 설명
∙ Lambda Provisioned Concurrency 기능 설명 및 설정
∙ Lambda Snapstart 기능 설명 및 설정
∙ 비용 추정 및 계산

11 시스템 모니터링용 알림 시스템 구성

∙ 구현할 기능에 대한 설명
∙ SNS 생성(by Terraform)
∙ CloudWatch Alarm 생성 및 SNS 연동
∙ CloudWatch 통합 Dashboard 생성
∙ 비용 추정 및 계산

12 부가적인 설명

∙ MSA 기본 개념
∙ 구축된 Architecture와 비교
∙ auto-scaling 장/단점
∙ 추가로 확장될 수 있는 요소(기능, 보안)
∙ 구축된 Architecture의 한계점
∙ 예상되는 트래픽에 대한 비용 추정
∙ 예상되는 트래픽에 대한 실제 부하테스트
∙ 생성된 AWS 리소스 삭제

13 실습 비용 관리 가이드

∙ 주로 많이 사용되는 AWS 리소스 삭제 가이드
∙ 리소스 삭제시 비용이 발생할 수 있는 포인트
∙ 간단한 계정 보안 가이드
∙ 계정 비용 관리 및 모니터링 가이드
∙ 차수별 오픈에 따른 중단/재개 가이드

[사용 기술 스택]

Java 8, Spring Boot 3.x, maven 3.x, Intellij Community 2023.2 Lambda, Dynamodb, RDS(aurora serverless), VPC(alb, eip, nat, subnet, eni, security group), OpenSearch(serverless), S3, CloudWatch, CloudFront, IAM Role, SQS, SNS, Terraform 1.6

Project 7. 피처플래그

01 피쳐 플래그란?

∙ 피쳐 플래그의 목적과 효용성
∙ 피쳐 플래그 레퍼런스와 인터페이스 (Open Feature Flag)
∙ 피쳐 플래그와 Remote Configuration 의 차이

02 피쳐 플래그가 필요한 문제 정의와 의사결정

∙ 피쳐 플래그가 필요한 상황인지 판단하기
∙ 집중할 문제가 어떤 것인지에 대해 정의하기
∙ 캐싱 - 어떤 캐싱 정책/알고리즘이 좋을까

03 피쳐플래그 플랫폼 설계하기 1

∙ 기술 스택 결정하기
∙ 클린 아키텍처 프로젝트 구조 설계하기
∙ 논리적 플랫폼 아키텍처 설계하기

04 피쳐플래그 플랫폼 설계하기 2

∙ 물리적 플랫폼 아키텍처 상세 설계 (w/Open Featureflag)
∙ API 설계 및 시퀀스 정의 (Resolve Featureflag)

05 실습 1: 프로젝트 세팅

∙ Hello World! 서버 구현 및 Github 연동하기
∙ ResolveFetureflag API Skeleton 서버 구현

06 실습 2: Openfeatureflag Provider 개발

∙ Openfeatrueflag Provider 개발 (w/ flagd)
∙ Featureflag 플랫폼과 Provider 인테그레이션

07 피쳐 플래그 플랫폼 검증 플래닝

∙ 검증이 필요한 상황들과 변인 정의
∙ 각 상황 별 예상되는 결과 도출하기

08 실습 3: 검증을 위한 환경 만들기

∙ 모니터링을 위한 인프라 구축하기 (Prometheus, Grafana)
∙ 검증을 위한 프로그램 개발하기

09 실습 4: 캐싱 알고리즘 변경 및 실험과 검증

∙ 캐싱 알고리즘 변경 및 결과 재검증
∙ 상황별 효과적인 캐싱 알고리즘 실측

10 프로젝트 회고

∙ featrueeflag 플랫폼이 나아가야할 방향
∙ 프로젝트 회고

Project 8. 대용량 광고 데이터 마이그레이션 프로젝트

01 개요

∙ 강사 및 강의 소개

02 디지털 광고의 이해

∙ 광고 기초
∙ 디지털 광고 기술의 역사
∙ 디지털 광고 생태계의 주요 기술 플랫폼 및 중개자
∙ 주요 디지털 광고 매체 및 채널

03 CDC(Change Data Capture)의 이해

∙ CDC의 정의
∙ CDC 작동 방식
∙ CDC의 이점
∙ CDC 구현 방식

04 광고 데이터 마이그레이션 애플리케이션 개발

∙ 프로젝트 개요
∙ 요구사항 분석
∙ 아키텍처 설계
∙ 개발환경 구성
∙ 레거시 시스템에 CDC 적용
∙ 점진적 마이그레이션 개발
∙ 배치성 마이그레이션 개발
∙ 마이그레이션 애플리케이션 API 개발
∙ 마이그레이션 속도 모니터링 및 성능 튜닝

05 실제 적용 사례

∙ 6억 건의 광고 데이터 마이그레이션

[사용 기술 스택]

Java 17 이상, Spring Boot 3.x, MySQL 8, PostgreSQL 16, RabbitMQ 3.x, Kafka 3.x

Project 9. 쿠버네티스 활용 MSA 기반 SNS 프로젝트

01 프로젝트 개요 및 전체 구조

∙ Kubernetes를 이용한 MSA 기반 SNS 백엔드 개발
∙ 프로젝트 개발을 위한 인프라 설정 개요
∙ AWS와 EKS를 이용한 쿠버네티스 클러스터 설정
∙ EFS를 이용한 StorageClass 정의
∙ ECR 구성 및 MySQL, Redis, Kafka 설치

02 Social Feed 서버 개발

∙ 스프링 프로젝트 구성
∙ Kubernetes를 위한 기본 스프링 설정 및 EKS 배포
∙Social Feed 기능 개발
∙Telepresence를 이용한 마이크로서비스 개발환경 구성

03 User 서버 개발

∙ 사용자 가입, 로그인 기능 개발
∙ Follow, Unfollow 기능 개발
∙ Social Feed 서버와 User 서버 연계
∙ 배포한 Pod를 무중단으로 업데이트 하기

04 Image 서버 개발

∙ 이미지 서버를 위한 볼륨 구성
∙ 사진 업로드, 리사이즈 및 조회 기능 개발

05 Notification Batch 개발

∙ Follower 메일 알림 기능 개발
∙ Job과 CronJob을 활용한 배치 수행

06 스케일 가능한 서비스 환경 구성과 성능 테스트

∙ Prometheus와 Grafana를 이용한 서비스 모니터링
∙ OpenLens와 Kubecost를 이용한 서비스 관리
∙ k6를 이용한 애플리케이션 성능 테스트와 Pod 스케일링

07 Timeline 서버 개발

∙ Kafka를 활용한 애플리케이션 성능 개선
∙ 타임라인 API 만들기
∙ 프론트엔드 배포 및 Ingress를 통한 API 공개

08 서비스 배포와 운영

∙ Helm을 이용한 서비스 배포와 환경 구분

[사용 기술 스택]

∙ Java 21.0 , Spring Framework 3.1.4, Spring MVC 3.1.4, Spring Data JPA / MySQL 3.1.4, Spring Data Redis / Redis 3.1.4, Spring Batch 5.0.3, IntelliJ Community Edition 2023.2.2, Gradle 8.3, Kubernetes 1.27.0 , Helm 3.0.0, Telepresence 2.15, K6 0.46.0, AWS(EKS, ECR, RDS, SES), OpenLens 6.5.2, Kubecost 1.106.1, Grafana 9.5
(*촬영시 일부 마이너 버전이 올라갈 수 있습니다)

[실습 비용]

AWS를 기반으로 실습을 진행할 예정으로, EKS 비용 + Node 비용 + RDS 사용으로 인한 실습 비용이 발생합니다.
| 각 비용은 다음과 같습니다. (free-tier 고려 안 함)
∙ EKS : 0.1 USD / h
∙ NODE(t3.medium * 2) : 0.104 USD / h
∙ RDS MySQL (t3.small) : 0.052 / h
∙ 총 실습비용 : 시간당 0.256 USD (하루 6.144 USD, 한 달 720시간 기준 184.32 USD)

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* Project 2. 아이돌 티켓팅 접속자 대기열 시스템는 [백엔드 시그니처 Path] 강의 Course 7의 일부 분량(2시간)과 동일합니다. 
* Project 4. 최저가 서비스와 상품 추천 서비스는 [10개 프로젝트로 완성하는 백엔드 웹 개발] 강의 Project 10(12시간)과 동일합니다.
* Project 9. Kubernetes 활용 MSA 기반 SNS 서비스는 [백엔드 개발자를 위한 Kubernetes] 강의 Part 3 (7시간) 와 동일합니다.
* Project 9. 의 경우 AWS를 기반으로 실습을 진행할 예정으로, EKS 비용 + Node 비용 + RDS 사용으로 인한 실습 비용이 발생합니다.
| 각 비용은 다음과 같습니다. (free-tier 고려 안 함)
∙ EKS : 0.1 USD / h
∙ NODE(t3.medium * 2) : 0.104 USD / h
∙ RDS MySQL (t3.small) : 0.052 / h
∙ 총 실습비용 : 시간당 0.256 USD (하루 6.144 USD, 한 달 720시간 기준 184.32 USD)

총 학습기간:
– 정상 수강기간(유료 수강기간) 최초 3개월(90일), 무료 수강 기간은 91일차 이후로 무제한이며, 유료 수강기간과 무료 수강기간 모두 동일하게 시청 가능합니다.
– 본 패키지는 약 107시간 분량으로, 일 1시간 내외의 학습 시간을 통해 정상 수강 기간(=유료 수강 기간) 내에 모두 수강이 가능합니다.
– 수강시작일: 수강 시작일은 결제일로부터 기간이 산정되며, 결제를 완료하시면 마이페이지를 통해 바로 수강이 가능합니다. (사전 예약 강의는 1차 강의 오픈일)
– 패스트캠퍼스의 사정으로 수강시작이 늦어진 경우에는 해당 일정 만큼 수강 시작일이 연기됩니다.
– 일부 강의는 아직 모든 영상이 공개되지 않았습니다. 각 상세페이지 하단에 공개 일정이 안내되어 있습니다.

주의사항 – 상황에 따라 사전 공지 없이 할인이 조기 마감되거나 연장될 수 있습니다.
– 천재지변, 폐업 등 서비스 중단이 불가피한 상황에는 서비스가 종료될 수 있습니다.
– 본 상품은 기수강생 할인, VIP CLUB 제도 (구 프리미엄 멤버십), 기타 할인 이벤트 적용이 불가할 수 있습니다.
– 커리큘럼은 제작 과정에서 일부 추가, 삭제 및 변경될 수 있습니다.
– 쿠폰 적용이나 프로모션 등으로 인해 5만원 이하의 금액으로 강의를 결제할 경우, 할부가 적용되지 않습니다.

환불규정 – 환불금액은 정가가 아닌 실제 결제금액을 기준으로 계산됩니다.
– 쿠폰을 사용하여 강의를 결제하신 후 취소/환불 시 쿠폰은 복구되지 않습니다.

– 수강시작 후 7일 이내, 5강 미만 수강 시에는 100% 환불 가능합니다.
– 수강시작 후 7일 이내, 5강 이상 수강 시 전체 강의에서 수강한 강의의 비율에 해당하는 수강료를 차감 후 환불 가능합니다.

– 수강시작 후 7일 초과 시 정상 수강기간 대비 잔여일에 대해 아래 환불규정에 따라 환불 가능합니다.
환불요청일 시 기준
: 수강시작 후 1/3 경과 전, 실 결제금액의 2/3에 해당하는 금액 환불
: 수강시작 후 1/2 경과 전, 실 결제금액의 1/2에 해당하는 금액 환불
: 수강시작 후 1/2 경과 후, 환불 금액 없음

* 보다 자세한 환불 규정은 홈페이지 취소/환불 정책에서 확인 가능합니다.

패스트캠퍼스 아이디 공유 금지 정책 안내 [패스트캠퍼스 아이디 공유 금지 정책]
패스트캠퍼스의 모든 온라인 강의에서는 1개의 아이디로 여러명이 공유하는 형태를 금지하고 있습니다.
동시접속에 대한 기록은 내부 시스템을 통해 자동으로 누적되며, 이후 서비스 이용이 제한될 수 있습니다.

[기기제한 정책]
패스트캠퍼스 온라인 강의 시청을 위해서는 ID별 최대 3개의 기기를 등록할 수 있으며, 기기 등록은 온라인 강의장 접속 시 자동 등록됩니다.
최대 갯수를 초과하였을 경우 등록된 기기 해제가 필요합니다.

[저작권 정책]
패스트캠퍼스의 모든 강의는 무단 배포 및 가공하는 행위, 캡쳐 및 녹화하여 공유하는 행위, 무단으로 판매하는 행위 등 일체의 저작권 침해 행위를 금지합니다.
부정 사용이 적발될 경우 저작권법 위반에 의한 법적인 제재를 받으실 수 있습니다.

기본 정보

강의 특징

목적 및 사용 기술 스택

프로젝트 주요 기능

01 프로젝트 소개

02 issue1: 사용자 API 개발

03 issue2: 로그인 기능에 AOP 적용

04 issue3: 게시판 API 개발

05 issue4: 검색 API 개발

06 issue5: 댓글, 태그 기능 개발

07 issue6: 성능 테스트 진행

08 issue7: 성능 테스트 리팩토링

09 issue8: 로깅, 예외처리 개발

10 issue9: 알람 기능 개발

11 issue10: 배포 자동화

12 프로젝트 정리

부록

[사용 기술 스택]

[사용 기술 스택]

01 개요

02 Redis

03 Webflux

04 프로젝트 준비

05 프로젝트 - 접속자대기열시스템

00 Intro

01 프로젝트 개요 및 요구사항 분석

02 프로젝트 환경 설정

03 쿠폰 발급 관련 도메인 설계

04 Mysql기반 선착순 쿠폰 발급 기능 개발

05 Redis기반 선착순 쿠폰 발급 서버 설계

06 Redis기반 API 서버 구현

07 Redis기반 쿠폰 발급 서버 구현

08 배포 및 성능 테스트

[사용 기술 스택]

01 이커머스 비즈니스의 이해

02 Redis 활용 서비스 설계

03 Redis의 기본개념

04 Redis 설치 및 Configuration

05 Redis 활용 서비스 개발

06 Redis 서비스 Test

07 Redis 장애상황과 대응

08 추가활용 사례

09 Kafka 활용 서비스 설계

10 Kafka의 기본개념

11 Kafka 설치 및 Configuration

12 Kafka 활용 서비스 개발

13 Kafka 서비스 Test

14 Kafka 장애상황 대응과 운영

15 Kafka 추가활용 사례

[사용 기술 스택]

01 대용량 트래픽에 대처하는 전략

02 EDA(Event Driven Architecture)의 소개

03 실습 프로젝트 요구사항 분석 및 설계 (블랙 프라이데이의 대용량 트래픽 주문 처리)

04 기반 기술 학습(Kafka, Cassandra)

05 개발환경 구성하기

06 블랙 프라이데이 프로젝트 코드 구현

07 Event를 이용한 리팩토링

08 테스트 전략과 테스트 코드 작성

09 성능 테스트 및 분석

01 강의 소개

02 요구사항 분석

03 아키텍처 설계

04 개발 환경 구성

05 spring boot 프로젝트 생성

06 REST API 개발(기본 기능)

07 상품 등록 API 고도화1(검색엔진, 알림)

08 상품 등록 API 고도화2(썸네일 이미지, CDN)

09 front-end 배포 및 연동

10 추천 상품 리스트 API 추가

11 시스템 모니터링용 알림 시스템 구성

12 부가적인 설명

13 실습 비용 관리 가이드

[사용 기술 스택]

01 피쳐 플래그란?

02 피쳐 플래그가 필요한 문제 정의와 의사결정

03 피쳐플래그 플랫폼 설계하기 1

04 피쳐플래그 플랫폼 설계하기 2

05 실습 1: 프로젝트 세팅

06 실습 2: Openfeatureflag Provider 개발

07 피쳐 플래그 플랫폼 검증 플래닝

03 실습 프로젝트 요구사항 분석 및 설계
(블랙 프라이데이의 대용량 트래픽 주문 처리)

root layout

[초격차] 9개 프로젝트로 경험하는 대용량 트래픽 & 데이터 환경의 백엔드 웹 개발 (수정 후 최종) - 9번째 프로젝트 선정 완료