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<TEST 계정>
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- 어려웠던 점 : 검색결과가 너무 늦게 나타나는 문제
저희 서비스는 저희의 영화 정보 데이터베이스에 저장되지 않은 새로운 영화들을 KMDB에서 데이터를 받아와 저장했습니다.
저희 데이터베이스에 저장하는 이유는, KMDB의 데이터를 복잡한 과정을 거치지 않고 저희 서비스에서 보다 사용하기 쉽게 하기 위해서 였습니다.
그리고 데이터베이스로 저장은, 정규화를 적용시키기 위해 모든 데이터가 원자성을 가지도록 했습니다.
그럼으로 인해 하나의 데이터를 저장할 때 영화 하나의 데이터 + 감독의 수 + 배우의 수 + 포스터의 수 + VOD의 수 + 장르의 수 + 영화사의 수 를 포함한 DB 저장이 발생했고,
이로인해 검색결과가 늦게 나타나는 결과가 나왔습니다.
예를 들어, '해리포터'의 쿼리 검색결과가 사용자에게 전달되기까지 무려 100초가 넘는 시간이 걸리게 되었습니다.
이를 해결하기 위해 데이터를 저장할 때 파이썬의 멀티프로세싱을 적용하여 데이터베이스의 저장을 병렬적으로 처리하도록 했습니다.
그 결과 사용자에게 검색결과가 전달되기까지 29초의 시간이 걸리게 되었습니다.
하지만 이 또한 사용자 경험에서 아주 좋은 시간은 아니었습니다.
문제는 데이터베이스에 있었습니다.
SQLite는 동시적으로 처리되는 데이터 베이스가 아니었고, 멀티프로세싱으로 처리되는 데이터는 sqlite에서는 무결성이 깨지는 위험성을 가지고 있었습니다.
그렇기 때문에 데이터베이스를 sqlite에서 동시성 처리가 가능한 PostgreSQL로 변경하였고, 멀티프로세싱 적용없이 데이터 베이스만 변경하는 것으로 무려, 1초대의 검색결과를 가지게 되었습니다.
이로인해, 프로젝트의 상황에 알맞은 데이터베이스의 선택이 중요하다는 것을 알게 되었습니다.
- 소감
처음으로 여러명의 팀원들과 프로젝트를 진행했습니다.
팀장을 맡아 프로젝트를 이끌었지만, 부족한 모습만 보인거 같아 팀원들에게 죄송합니다.
그래도 믿고 따라와주시고, 간간히 조언을 함께 주면서 공통된 목표를 향해 다같이 노력했던 것 만큼은 잊지 못할 것 같습니다.
4명이 모여서 이렇게 서비스를 만들 수 있었던 것, DRF와 여러 기술을 통해 이렇게 하나의 프로젝트를 완성할 수 있었던 것에 많이 성장할 수 있었다는 경험을 얻게 되었습니다.
감사합니다.
- 어려웠던 점
백엔드에서도 프론트에서도 가장 까다로웠던 점은 대댓글 기능이었습니다.
백엔드에서는 CommentViewSet 만으로는 대댓글이 포함된 댓글과, 대댓글이 중복하여 나타나기 때문에, Comment용 전용 ViewSet을 따로 지정하여 처리하였습니다.
프론트에서의 대댓글 기능은 기본적인 표시부터, depth의 표현방식 등 처음 생각했던 것보다 고려해야할 점들이 굉장히 많아서 이 부분에서 시간을 많이 썼습니다.
JavaScript 와 CSS 에 많이 친숙하지 않다보니 시간을 많이 들이게 되었고 이 때문에 조금 더 잘할 수 있었는데 하는 아쉬운 마음이 많이 남았습니다.
- 소감
협업이란 것을 처음 해본 것은 아니지만, GitHub Organizations 를 이용했던 팀 프로젝트는 처음이라 많이 떨리고 두렵기도 했었습니다.
그래도 팀원들이 좋은 분들이라 많이 도와주시고 서로 돕게 되어 다행이었다고 생각합니다.
덕분에 많이 배웠습니다! 감사합니다.
- 어려웠던 점
회원 쪽을 맡게 되어 dj-rest-auth 같은 프레임워크를 사용하여
전체적인 틀은 구현에 어려움은 없었지만 세부적인 기능의 구현에 자잘한 오류로 시간을 오래 사용하였습니다.
특히 프로필 페이지에 좋아요 한 영화, 본 영화, 볼 영화의 포스터를 불러오는 부분에서 오류가 났었습니다.
영화정보를 JSON(id, movie, url)데이터로 가져오고 그 데이터 중에서 movie값으로 영화를 찾아야 하는데, id 값으로 영화를 찾아서 좋아요 누르지 않은 이상한 영화의 포스터만 나오는 문제가 있었습니다.
처음에는 왜 이렇게 되었는지 이유를 몰라서 헤맸지만, 로그를 보면서 하나씩 찾아보니 수월하게 해결했습니다.
- 소감
팀원들과 프로젝트를 한 한 달 정도가 정말 값진 시간이었던 것 같습니다.
제가 부족한 부분이 많아서 처음엔 걱정이 많았지만 조원분들의 많은 도움으로 맡은 부분을 완성할 수 있었습니다.
이번 프로젝트의 경험으로 인하여 협업에 대한 걱정을 좀 덜어낸 거 같아 후련하고 이끌어주신 조원분들께 감사하다는 생각입니다.
- 어려웠던 점
영화 추천을 위한 영화정보 데이터 정제 작업 때 문제가 있었습니다.
영화 추천을 위해서, 입력받은 장르/국가/연도로 필터링 된 영화들을 누적관객수 순으로 정렬을 하려고 했습니다.
특히나 비로그인 사용자의 경우에는 선호장르나 좋아요한 영화 등의 선호도를 모르므로 추천 지표가 없기 때문에 어느정도의 흥행이 보장된 영화를 추천해주기 위함이었습니다.
처음 계획 시에는, KMDB API에 누적관객수 정보도 응답해준다고 하여서 그걸 활용할 계획이었는데, 막상 API를 사용해보니 누적관객수 필드는 있지만 누적관객수 값이 표시된 영화가 없었습니다.
그래서 결국에는 영화진흥위원회의 박스오피스 데이터를 활용하기로 하였습니다.
여기에는 누적관객수가 예전 자료부터 표기되어 있어서, 2000년대 이후의 데이터를 엑셀형식으로 다운받아 정제작업을 거쳐 csv형식으로 바꿨습니다.
하지만 이건 그 데이터를 다운받은 날의 전일 까지만 가능하고 실시간으로 업데이트 되는 영화를 받아오지 않으므로 최신 흥행 영화를 추천후보에 포함시키기 어렵다는 단점이 생겼습니다.
따라서 django-crontab을 활용하여 박스오피스 API에 매일 요청을 보내서 국내/해외 상위 10개의 영화를 받아와 누적관객수를 업데이트 하고, 기존 csv에 없는 영화면 KMDB API에 요청을 보내 KMDB의 정보로 csv에 추가하여 최신 흥행 영화도 포함되도록 보완하였습니다.
- 소감
짧으면서도 긴 시간동안 팀원들과 프로젝트를 진행하면서 다양한 경험을 했다고 생각합니다.
csv데이터 정제하느라 시간을 좀 많이 쓴 것 같아서 아쉽지만 그래도 계획했던 기능은 다 구현을 하게 되어 만족합니다.
팀원분들도 다들 고생많으셨고 좋은 경험이었습니다. 감사합니다.