섬네일 생성 자동화 - 미션2. 처리속도 높이기
들어가며지난 글<섬네일 생성 자동화 - 미션1. 같은 이미지 골라내기>을 통해 섬네일 서버로의 요청을 줄이기 위한 노력을 살펴봤습니다. 이미지에 암호화 해싱을 적용해 이미지 자체를 구분하는 네임테그(해시값)를 만들고, 네임테그끼리의 비교를 통해 동일 이미지 여부를 판단할 수 있었습니다. 이번 글에서는 지난 1부를 통해 줄어든 요청 건수를 어떻게 하면 더 빠르게 처리할 수 있었는지 다루고자합니다. 섬네일 서버의 성능경우에 따라 다르겠지만, 섬네일
PostgreSQL 업그레이드 이야기
시작 모씨의 메인 데이터베이스는 PostgreSQL 입니다. 대부분의 데이터는 이곳에서 저장, 관리되고 있는데요, 최근에 데이터베이스 운용과 관련된 이슈가 발생하여 문제를 해결하는 과정에 대해 이야기를 해 보고자 합니다. 문제 인식 최근에 간헐적으로 데이터베이스의 커넥션이 꽉 차면서 서비스가 짧은 시간 느려지거나 멈추는 현상이 보고되기 시작 하였습니다.
Skia Python 적용기
Skia 와의 첫 만남 모씨 서버 아키텍쳐는 기본적으로 Python + Flask 로 구성되어 있으며, 그 중 카드 생성 프로세스는 Celery 와 ImageMagick + Wand 로 구성되어 있습니다. 모씨를 방문하는 이용자들은 매일 수 백만장의 카드를 업로드 합니다.
모씨 서비스 구성에 대해
2016년 새해가 벌써 한 달이 지났습니다. 2014년 11월 1일에 오픈한 모씨 서비스도 하루가 다르게 바뀌고, 성장하고 있습니다. 오늘은 그 동안 미루어 두었던 모씨 서비스를 구성하는 시스템에 대해 이야기를 해볼까 합니다. 실제로 많은 분들께서 모씨 시스템 구성에 대해 궁금해 하시고, 몇몇 분들은 직접 사무실에 오셔서 문의를 주신 적도 있었습니다.