The Nirsa Way

내가 AI 플랫폼을 여러 개 사용하는 이유 : AI는 의견을 밀고 나간다오늘은 주말 저녁이다 보니 기술 관련된 내용보다는 "내가 AI 플랫폼을 여러 개 사용하는 이유"에 대해서 저의 생각을 적어볼까 합니다. 특히 요즘처럼 AI가 극도로 발전중인 전환점의 시기에 있는 만큼 개발자들 또한 AI를 받아들이고 "'어떻게 활용해야 학습이나 업무에서 최적의 아웃풋을 낼 수 있을까"에 대해 고민해보아야 합니다.저는 현재 사이드 프로젝트에 기획은 Grok, 디자인은 v0, 백엔드는 ChatGPT, 프론트는 Cursor+ChatGPT으로 사용중이며 추가로 Calude 또한 사용합니다. Calude 의 경우 코드 검토 및 리뷰어로써 활용 하며 수학적인 계산이 필요할 땐 Calude, 웹 검색이 필요할 땐 Perplexit..

잘못 올린 API Key/Secret Key 문자열만 제거하기git-filter-repo를 설치하여 깃허브에 잘못 올린 API Key 또는 Scret Key의 문자열만 제거하는 방법입니다. (커밋 자체 삭제 X) 자세한 내용은 GitHub Docs를 참고해주세요.저는 윈도우 환경에서 pip를 통해 설치할 예정이므로 https://www.python.org/downloads/ 에서 파이썬을 먼저 설치하도록 하겠습니다. 설치 후 현재 실행중인 인텔리제이를 재시작하여 터미널에서 git-filter-repo를 설치했습니다. cmd에서 진행하셔도 됩니다.pip install git-filter-repo 작업중인 IDE의 터미널에서 아래와 같이 진행 해주세요.// echo '삭제할문자열==>변경할 문자열' > re..

[Spring Boot] 코틀린 Mockk 기반 단위 테스트스프링 부트 환경에서 보통 많이 쓰이는 목킹 라이브러리는 Mockito와 Mockk을 사용하게 됩니다. 대부분 자바 진형에서는 Mockito를 많이 사용하지만 Mockk는 final 클래스, 확장 함수, 코루틴 테스트 등 코틀린에 친화적인 목킹 라이브러리로써 코틀린 진형에서 테스트 코드를 작성할 때 많이 사용됩니다.Mockk에서 자주 사용되는 어노테이션은 다음과 같습니다.@Mockk : Mock 객체를 생성할 필드에 사용@InjectMockks : 테스트 대상 객체 생성 및 Mockk 객체 주입@ExtendWith(MockkExtension::class) : JUnit5 환경에서 Mockk 활성화// 예시 코드@ExtendWith(MockKExt..

이메일 인증 구현 - Redis 유효 시간 적용하기이미 로컬에 redis가 설치되어 있다는 전제하에 진행합니다. 윈도우 환경에 redis를 설치하는 것은 https://github.com/microsoftarchive/redis/releases 으로 접속하셔서 msi를 다운 받아 실행하시면 됩니다.build.gradle에 redis 의존성과 application.properties쪽에 설정을 추가해주세요.implementation("org.springframework.boot:spring-boot-starter-data-redis:3.5.4")spring.data.redis.host=localhostspring.data.redis.port=6379 RedisConfig를 생성하여 빈을 등록해줍니다.@Co..

이메일 인증 구현 - Naver SMTP인증 구현을 위해 네이버 로그인 및 메일로 이동하여 좌측 하단의 환경설정을 클릭합니다. POP3/IMAP 설정을 클릭 후 사용함으로 변경하고 확인을 눌러주세요. 저장을 클릭하면 하단에 아래와 같은 정보가 표시됩니다. (선택) 앱 비밀번호를 위해 2단계 인증 및 앱 비밀번호 설정을 진행합니다.2단계 인증이 안되어 있으신 분들은 "설정"으로 나올텐데, 2단계 인증을 먼저 등록 해주세요. 직접 입력은 편하신 대로 입력 후 "생성하기" 버튼을 클릭하면 앱 비밀번호가 생성됩니다. 이제 스프링 부트에서 이메일을 전송할 때 해당 앱 비밀번호를 사용할 예정입니다. 스프링 부트로 돌아가 build.gradle에 아래와 같이 의존성을 추가 해주세요.// https://mvnrepos..

LovelyDream사이드 프로젝트 진행 기록용 포스팅입니다.LovelyDream은 AI 기반 날씨/취향 맞춤 데이트 코스 추천과 개인 추억 저장 & 공유 기능을 제공하는 플랫폼입니다. 현재 퍼블리싱은 약 70~80% 완료 상태이며 세부 디자인은 기능 구현 후 리팩토링 단계에서 진행될 예정입니다.프로젝트 목표해당 프로젝트의 목표는 LLM 또는 RAG 기반 추천 및 GPT, Cursor 등 AI 적극 사용하여 적은 시간을 사용하여 MVP 개발을 최대한 빨리 끝내는 것을 목표로 합니다. 특히 프론트 작업은 최대한 AI를 사용하여 빠른 작업을 지향하며 유지보수를 위한 리펙토링은 MVP 개발 이후 진행합니다.전체적인 워크플로우는 (v0dev) 퍼블리싱 → (ChatGPT + Cursor) 퍼블리싱 + 프론트 작..

실시간 메시지 병렬 처리 실험 - 2 (Partition과 Consumer 인스턴스의 상관 관계)Partition과 Consumer 인스턴스의 차이를 확인하기 위한 부하 테스트 입니다. 셋팅은 실시간 메시지 병렬 처리 실험 - 1 (셋팅, JMeter, plugins-manager) 을 참고해주세요.코드는 적절한 파티션 수를 구하는 방법에서 작성한 그대로 사용하며 OrderConsumer만 처리 지연을 발생시키기 위해 아래와 같이 변경합니다.@Componentpublic class OrderConsumer { @KafkaListener(topics = "order-topic", groupId = "order-group", concurrency="1") public void listen(Orde..

실시간 메시지 병렬 처리 실험 - 1 (셋팅, JMeter, plugins-manager)병렬 처리 실험을 위한 셋팅입니다. 스프링 부트에 간단한 주문 시스템을 만들어 두었으니 해당 컨트롤러로 요청하여 부하 테스트를 진행하기 위해 셋팅하는 포스팅입니다.우선 https://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi으로 접속하여 다운로드 받아주세요. 저는 윈도우 환경이므로 zip 파일을 다운로드 받았습니다. 이후 jmeter-plugins 설치를 위해 https://jmeter-plugins.org/install/Install/으로 접속하여 다운로드 받아주시고 JMeter의 lib/ext 폴더 안에 설치한 jmeter-plugins-manager-1.11.jar를 넣어주세요. 설치..

적절한 파티션 수를 구하는 방법컨플루언트 Docs를 보면 max(t/p, t/c) partitions와 같은 공식을 기준으로 파티션 수를 계산하라는 언급이 있습니다. 현재 저는 Key 기반으로 카프카를 실습중이며 컨플루언트의 기술 블로그 중 내용을 보면 Key 기반으로 메시지를 전송하는 경우 주의해야 한다는 내용이 작성되어 있습니다. 해시 함수를 이용해 Key를 라우팅하게 되는데 파티션 수가 증가하면 다른 파티션으로 라우팅 될 가능성이 생겨 순서 보장이 깨질 수 있다는 내용입니다.그렇기 때문에 보통 오버 파티셔닝을 하여 파티션 수를 계산할 때 현재가 아니라 향후 1~2년간의 예상 처리량을 기준으로 파티션을 결정한다고 합니다. 이제 파티션 수를 결정해 볼텐데, 아래와 같은 예상 시나리오를 기반으로 진행합..

Spring Boot와 연동하여 간단한 주문 시스템 만들기 - (요청/응답 받기)이제 스프링부트와 연동하여 아주 간단한(요청/응답 받기 수준) 주문 시스템을 만들 예정입니다. html, css, js 파일은 올려두었으니 혹시 필요하신분이 계시다면 다운로드 받아 스프링 부트 환경에 셋팅해주시면 됩니다. 참고로 현재 셋팅은 타임리프 기준입니다. 현재 저는 스프링 부트 3.5.3 버전을 사용중이며 아래와 build.gradle에 개발 시 필요한 web, devtool, lombok, thymeleaf 의존성을 주입 받고 카프카를 사용할 예정이기에 spring-kafka도 추가하여 주세요.dependencies { implementation 'org.springframework.boot:spring-boo..