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기록의 시작

첫 기록으로 내 기술들을 정리하려고 해본다. 앞으로 이 repository를 통해 매일의 기록과 배움을 쌓아나갈 예정이다.

SKills

Backend

  • Languages: Java, Node.js
  • Frameworks: Spring, Spring Boot, Express.js
  • Databases: MySQL, MariaDB, Oracle, Tibero, PostgreSQL, MongoDB
  • Messaging: RabbitMQ

Frontend

  • Languages: JavaScript, TypeScript
  • Frameworks & Libraries: Vue.js, React.js, jQuery
  • Technologies: HTML5, CSS3, JSP

DevOps & Infrastructure

  • CI/CD Tools: Jenkins, GitHub Actions
  • Containers: Docker, Docker Compose
  • Cloud Services: AWS (EC2, S3, RDS, IAM, VPC, CloudFront, ECS)
  • Web Servers: Nginx, Apache Tomcat

Others

  • Documentation & APIs: Swagger, RESTful API
  • Monitoring & Logging: Spring Boot Actuator, AWS CloudWatch, Google Analytics
  • Version Control: Git, GitHub
  • Issue Tracking: Redmine
  • Collaboration Tools: Slack, TeamViewer

위 내용은 내 프로필 사이트에 기재한 Skill 목록으로 사용사례들을 좀 더 적어보려고 한다.

Backend

  • Java:

    • 2019년부터 2022년까지 그룹웨어 및 전자결재시스템 개발에서 주로 사용.
    • Spring MVC 프레임워크와 함께 사용하여 공공기관을 위한 전자결재 시스템을 구축하고, 서버 설정 및 관리, 데이터 통합 작업 등을 진행.
    • 2023년부터 2024년까지 콜센터 개발에 Spring Boot 프레임워크와 함께 사용하여 회원에 대한 설정 등 각종 설정에 대한 Restful API개발하는데 사용.

  • Node.js:

    • 2023년 미술관 CMS 기능 및 UI 개발에서 사용.
    • MongoDB와 함께 서버 개발 및 RESTful API 구현에 활용. 공공데이터 연동과 통계 기능 개발을 통해 유물 관리 시스템을 구축.

Frontend

  • React.js:

    • Contact Center가 React.js로 되어있어 추가 기능, 유지보수를 하면서 사용.

  • Vue.js:

    • Contact Center를 운영하면서 필요한 기능들을 각 담당자들이 편리하게 사용 할 수 있도록 사이드 프로젝트로 Admin Page를 개발할 때 사용.
      (스터디를 리드해주는 분이 계셔서 좋았다.)

  • JavaScript:

    • 여러 프로젝트에서 주로 사용됨. 너무 광범위하게 사용하여 모두 기재하기가 어려움.

  • TypeScript:

    • 미술관 CMS 프로젝트에서 TypeScript를 적용하여 보다 안전한 코드 작성을 위해 사용.
    • 개인 프로젝트에서 node, react 등을 사용할때는 TypeScript 사용.

Databases

  • Oracle:

    • 2019년부터 2022년까지 주로 사용했으며 고객사 요청에 따른 조회쿼리, 각종 수정, 삭제에 대한 쿼리를 작성.

  • MySQL, MariaDB:

    • 음성인식 AI Contact Center 시스템 개발(2023-2024)에서 MariaDB를 사용하여 회원 및 AI 설정 관리 기능 개발.

  • MongoDB:

    • 미술관 CMS 개발(2023)에서 NoSQL 데이터베이스로 MongoDB를 사용하여 유물 데이터를 관리하고, 공공데이터 API와 연동하여 데이터를 통합.

DevOps & Infrastructure

  • Jenkins:

    • 음성인식 AI Contact Center 프로젝트(2023-2024)에서 CI/CD 파이프라인을 구축하여 자동화된 배포 시스템을 구현. (개발계)

  • Github Action

    • 음성인식 AI Contact Center 프로젝트(2023-2024)에서 CI/CD 파이프라인을 구축하여 자동화된 배포 시스템을 구현. (검증계, 운영계)

  • AWS (EC2, S3, RDS, CloudFront, ECS):

    • 음성인식 AI 프로젝트와 미술관 CMS 프로젝트에서 AWS를 사용해 인프라를 관리.
    • 특히 EC2를 이용한 서버 설정 및 관리, S3를 활용한 콘텐츠 저장과 CloudFront를 통한 콘텐츠 배포를 수행. ECS를 이용해 컨테이너화된 애플리케이션을 배포하고 관리.

  • Docker & Docker Compose:

    • 음성인식 AI Contact Center 프로젝트에서 Docker와 Docker Compose를 사용해 개발 및 배포 환경을 컨테이너화하여 일관성을 유지. AWS ECS와 연동하여 컨테이너 오케스트레이션을 구현.

Others

  • Swagger:

    • 음성인식 AI 프로젝트에서 Swagger를 통해 REST API를 문서화하고, 개발자와 테스터 간의 협업을 원활하게 진행.

  • Git, GitHub:

    • 모든 프로젝트에서 버전 관리를 위해 사용. 코드 변경 이력을 추적하고, 협업 및 릴리즈 관리를 효율적으로 처리.

  • RabbitMQ:

    • 음성인식 AI 시스템 및 외부 고객사 전산 시스템 연동 프로젝트에서 비동기 데이터 처리를 위해 사용. 안정적인 메시지 큐 관리를 통해 대규모 트래픽을 처리하고, 시스템 성능을 최적화.

우선 주 기술들 기재하였으나 두고두고 수정이 필요해 보인다. 추후에는 각 기술들에 대해 뛰언난 부분과, 부족한 부분을 작성하고 부족한 부분을 개선해봐야 겠다.