Kafka

<h3>나는 왜 카프카를 공부하는가…</h3>지난 SSAFY 핀테크 특화 프로젝트를 진행하면서 처음으로 MSA를 통해 백엔드를 구축해볼 기회가 있었습니다. 그런데 사용자에게 알림 기능을 제공해야 하는 상황에서, 프론트엔드가 PWA를 사용한 모바일 웹앱 형태였기 때문에 문제가 발생했습니다.기존에는 웹소켓을 사용하여 커스텀 알림 형태를 제공했지만, PWA에서는 푸시 알림이 필요하다고 판단되어 FCM을 통해 푸시 알림 기능을 구현하게 되었습니다.<blockquote>FCM(Firebase Cloud Messaging)은 앱 개발자들이 서버나 클라이언트 애플리케이션에서 사용자의 안드로이드, iOS, 웹 애플리케이션 등으로 직접 메시지를 보낼 수 있게 해주는 구글의 크로스 플랫폼 메시징 솔루션입니다.알림 메시지 또는 데이터 메시지를 사용하여 앱이 활성화되지 않은 상태에서도 사용자에게 중요한 정보를 전달할 수 있습니다. 예를 들어, 새로운 이메일이나 소셜 미디어의 알림과 같은 정보를 실시간으로 사용자에게 알려줄 수 있습니다</blockquote>이 때, 알림용 서버를 별도로 구축했는데, 다른 서비스들에서 새롭게 생성된 알림 정보를 카프카를 통해 메시지를 발신하고, 알림 서버에서는 이 메시지들을 중앙집중적으로 수신하여 FCM을 통한 푸시 알림 전송 요청을 처리하는 형태로 구현하였습니다.해당 프로젝트를 통해 처음으로 Kafka를 학습하고 적용해볼 수 있었는데, 서버 설정부터 실제 기능 적용에 이르기까지, 예상외로 많은 어려움을… 🤣🤣🤣그럼에도 카프카의 활용도와 유용함을 실감하게 되어, 데이터 파이프라인을 구축할 때 Kafka는 필수적인 요소라는 것을 알게 되었고, 이로 인해 본격적으로 Kafka를 공부하기로 결심하게 되었습니다 !<img src="https://image.until.blog/thingk0/article/1718768163378" data-width="100%" data-align="center" alt="until-561"><h2>카프카는 왜 생겼는가..</h2><ul><li>링크드인(LinkedIn) → 파편화된 데이터 수집 및 분배 아키텍처를 운영하는데 큰 어려움을 겪음.<ul><li>데이터 생성/적재하기 위해서는 데이터를 생성하는 소스 애플리케이션과 데이터가 적재되는 타깃 애플리케이션을 연결해야 함. 그리고 연결하는 소스/타깃 애플리케이션이 많아질수록 소스코드 및 버전 관리 이슈 발생. 추가로 타깃 애플리케이션에 장애가 발생할 경우 소스 애플리케이션에도 그대로 영향</li></ul>-&gt; 이러한 문제들을 해결하기 위해 ‘`아파치 카프카(Apache Kafka)`’ 가 탄생.</li></ul><h2>카프카 ?</h2><ul><li>각각의 애플리케이션끼리 연결하는 것이 아닌, 모든 데이터를 한 곳에 모아서 처리할 수 있도록 중앙집중화를 함.</li><li>여러 플랫폼에서의 데이터 스트림을 한 곳에서 실시관 관리가 가능해짐.</li><li>대용량 데이터를 수집하고, 사용자들이 실시간으로 데이터 스트림을 소비할 수 있게 만들어주는 일종의 ‘중추신경계’ 처럼 동작.</li><li>중앙에 배치된 카프카를 통해 소스/타깃 애플리케이션 사이의 의존도를 최소화하여 ‘결합도(Coupling)’ 를 완화함.</li></ul><blockquote>결합도(Coupling)는 소프트웨어 공학에서 매우 중요한 개념으로, 프로그램의 다양한 모듈 간에 상호 의존성의 정도를 나타냅니다.결합도가 높다는 것은 한 모듈이 다른 모듈과 강하게 연결되어 있어서, 하나의 모듈에 변경이 생길 때 다른 모듈에도 많은 영향을 미친다는 것을 의미&lt;/u&gt;합니다.반대로, 결합도가 낮다면 각 모듈은 독립적으로 기능하며, 변경사항이 다른 모듈에 미치는 영향이 적습니다.</blockquote>-&gt; 카프카를 통해 소스 애플리케이션은 타깃 애플리케이션을 고려하지 않고 그냥 데이터를 생산하면 됌.<ul><li>카프카는 내부에 데이터가 저장될 때, 선입선출(FIFO) 방식의 큐(Queue) 자료구조와 유사하게 저장이 됌.→ 큐에 데이터를 보내는 것이 프로듀서(Producer)이고 큐에서 데이터를 가져가는 것이 컨슈머(Consumer) 라고 함.</li></ul><img src="https://image.until.blog/thingk0/article/1718768378756" data-width="100%" data-align="center" alt="until-562"><ul><li>카프카의 굉장히 큰 특장점으로, 카프카를 통해 전달할 수 있는 데이터의 포맷은 제한이 없다는 것. 직렬화/역직렬화를 통해 바이트 스트림 형태로 전달되기 때문에 Java 에서 선언 가능한 모든 객체를 지원하며, 카프카 클라이언트에서는 기본적으로 <code spellcheck="false">ByteArray</code>, <code spellcheck="false">ByteBuffer</code>, <code spellcheck="false">Double</code>, <code spellcheck="false">Long</code>, <code spellcheck="false">String</code> 타입 등에 대응한 직렬화/역직렬화 클래스가 제공됌.</li></ul><h2>카프카 브로커와 클러스터 ?</h2><blockquote>카프카 브로커(Kafka Broker)는 Apache Kafka의 기본 구성 요소 중 하나로, 메시지 또는 데이터 스트림의 관리와 전송을 담당하는 서버의 역할을 합니다.</blockquote>서버의 개념에 빗대어 설명하자면, 카프카 브로커는 레스토랑에서의 웨이터와 비슷합니다. 웨이터가 주문을 받아 주방에 전달하고, 준비된 음식을 손님에게 서빙하는 것처럼, 카프카 브로커는 데이터 생산자(Producer)로부터 메시지를 받아 저장하고, 필요할 때 소비자(Consumer)에게 해당 메시지를 전달합니다.<ul><li>실제 상용 환경에서 카프카는 최소 3대 이상의 브로커(=서버)를 카프카 클러스터 형태로 이루어서 분산 운영하여 프로듀서를 통해 전송받은 데이터를 파일 시스템에 안전하게 기록함.<ul><li>클러스터에서 일부 브로커에 장애가 발생하더라도 데이터를 지속적으로 복제하여 관리하기 때문에 안전하게 운영이 될 수 있음. 그래서 최소 3대 이상의 브로커를 하나의 클러스터 형태로 운영해야 함.</li><li>또한, 데이터를 묶음 단위로 처리하는 배치 전송을 통해 낮은 지연과 높은 데이터 처리량이 카프카의 장점.</li></ul></li></ul><h2>카프카의 특장점 4가지</h2><ul><li>높은 처리량<ul><li>카프카는 프로듀서, 컨슈머 모두 브로커와 데이터를 주고받을 때 모두 묶어서 송수신함.</li><li>대용량의 데이터를 송수신할 때, 네트워크 연결 비용은 무시할 수 없는 규모이므로 동일한 양의 데이터를 보낼 때 네트워크 I/O 를 최소화시켜 동일 시간 내에 더 많은 데이터 송수신이 가능함.</li><li>대용량의 데이터를 배치 처리하여 빠르게 처리할 수 있기 때문에 실시간 로그데이터를 처리하는데 적합하며, 파티션이라는 개념을 통해 여러 파티션에 데이터를 분배하여 병렬 처리 또한 가능함.</li></ul></li></ul><ul><li>확장성<ul><li>데이터는 시간에 따라 양이 달라지기 때문에 항상 예측할 수 없음. 그러나, 카프카는 가변적인 환경에서 안정적으로 스케일 인(Scale-in), 스케일 아웃(Scale-out)이 가능함.</li></ul></li></ul><img src="https://image.until.blog/thingk0/article/1718768483787" data-width="100%" data-align="center" alt="until-564"><ul><li>영속성<ul><li>카프카는 다른 메시징 플랫폼과 다르게 데이터를 메모리가 아닌 파일 시스템에 저장함. 그러나, 단순히 일반 파일 형태로만 저장하는 것이 아니라 운영체제에서 파일의 I/O 성능을 높이기 위한, 페이지 캐시(Page cache) 영역을 통해 데이터를 캐싱하는 형태이기 때문에 처리량이 높음.</li></ul></li></ul><img src="https://image.until.blog/thingk0/article/1718768518261" data-width="100%" data-align="center" alt="until-565"><ul><li>고가용성<ul><li>이전에도 설명했듯이, 카프카 브로커(=서버)를 최소 3개 이상으로 클러스터를 운영하면 일부 서버에 장애가 발생하여도 무중단으로 안전하고 지속적으로 데이터 처리 가능. 그리고, 클러스터로 이루어진 브로커들끼리는 데이터가 복제되어 고가용성 특징을 가짐.</li></ul></li></ul><blockquote>💡 데이터 레이크(Data Lake): 데이터 레이크는 다양한 소스에서 수집한 데이터를 그 형식의 변화 없이 저장하는 저장 공간입니다. 이는 데이터 웨어하우스와 다른 점이며, 데이터 웨어하우스는 필터링되거나 구조화된 데이터만 저장합니다.데이터 레이크의 주요 특징은 운영되는 서비스로부터 수집 가능한 모든 데이터를 원본 형태로 모으는 것입니다. 이렇게 함으로써, 사용자는 필요에 따라 다양한 형태의 데이터를 분석하고 활용할 수 있습니다.</blockquote><hr><h3>정리</h3>카프카는 솔직히 처음 학습해보면 결코 쉬운 개념이 아닐 수 있지만, 그럼에도 불구하고 단점은 별로 보이지 않고 장점만 잔뜩 보이는, 너무 기특한 도구입니다. 그래서 백엔드 개발자라면 카프카를 반드시 알아야 한다는 생각이 강하게 들어, 책도 구매하고 강의도 구입했습니다. 카프카를 마스터한다면 굉장히 다양한 곳에 사용할 수 있는, 잠재력이 무궁무진하다고 생각하기 때문에 앞으로 꾸준히 카프카를 학습해보려고 합니다!

요즘 백엔드는 카프카가 필수인 이유

우리가 카프카를 공부해야 하는 이유 - 브로커와 클러스터 그리고 특징 4가지

Python

<blockquote>macOS 사용 도중 파이썬 패키지를 설치하기 위해 pip를 사용하자 보안 경고가 발생하며 설치가 거부되었다. 이를 해결하는 방법에 대해 다룬다.</blockquote><h3>도대체 무슨 에러인가?</h3><img src="https://image.until.blog/xeros/article/1727225853116.png" alt="until-1518">Python의 최신 PEP 668 표준에 의해, macOS 환경에서 pip를 통한 패키지 설치가 제약되는 문제라고 한다. 아무래도 최근에 애플에서 맥에 여러가지 보안 강화 조치와 제약이 추가되었는데 여기에 영향을 받은 패치가 아닐까 싶다.이 문제를 해결하는 방법은 크게 3가지정도로 구분할 수 있다.<h3>1. 가상 환경을 사용하는 방법</h3>다음과 같이 Python 가상 환경을 만들어서 사용하면 독립된 공간을 만들어서 사용하기에 pip를 정상적으로 사용할 수 있게 되며 패키지의 버전 문제로 인한 충돌을 피하기도 쉽다. 하지만 매 파이썬 프로젝트마다 가상 환경을 생성해주어야하고 터미널을 열 때마다 <code spellcheck="false">source</code>를 지정해 주어야 한다는 번거로움이 따른다.<ol><li>가상 환경 생성</li></ol><pre spellcheck="false"><code class="language-bash">python3 -m venv path/to/venv</code></pre><ol start="2"><li>가상 환경 활성화</li></ol><pre spellcheck="false"><code class="language-bash">source path/to/venv/bin/activate</code></pre><ol start="3"><li>패키지 설치</li></ol><pre spellcheck="false"><code>pip install supabase</code></pre><h3>2. pip에서 사용자 플래그 추가</h3>시스템 패키지 환경을 보호하기 위해 설치를 사용자 환경으로 제한하여 설치하도록 한다.그냥 귀찮음도 덜하고 보안도 챙기고 무난한 방법인듯하다.<pre spellcheck="false"><code class="language-bash">pip install --user supabase</code></pre><h3>3. break-system-package 옵션 또는 pip.conf 수정</h3>그냥 보안 권고사항을 무시하고 기존에 pip처럼 다이렉트 설치를 가능하게 하는 옵션을 붙여서 사용하면 된다.<pre spellcheck="false"><code class="language-bash">pip install &lt;package name&gt; --break-system-packages</code></pre>근데 매번 이 옵션을 붙이는것도 귀찮다면 아예 <code spellcheck="false">pip.conf</code> 파일을 수정해서 영구적으로 해당 명령을 활성화 시키는것 역시 가능하다.<ol><li><code spellcheck="false">pip.conf</code> 파일 생성</li></ol><pre spellcheck="false"><code class="language-bash">mkdir -p ~/.config/pip
vi ~/.config/pip/pip.conf</code></pre><ol start="2"><li>아래 내용을 추가한다.</li></ol><pre spellcheck="false"><code class="language-bash">pip install supabase --break-system-packages</code></pre><h3>왜 이런 보안조치가 시행되었는가?</h3>애플이 원래도 보안쪽으로는 깐깐했지만 갑자기 이런 기존 시스템에 영향을 줄 수도 있는 패치를 한 원인이 궁금해서 찾아보니 간략하게 설명하자면 pip를 사용한 시스템 전역 패키지 설치가 운영 체제의 패키지 관리자와 충돌할 수 있어 이를 방지하려는 목적이라고 한다. 패키지를 가상 환경이나 사용자 환경에만 설치하도록 유도해서 종속성 관리 문제를 해결하고 보안 취약점을 줄이기 위한 조치인듯 하다.마찬가지로 <code spellcheck="false">Homebrew</code> 역시 현재 공식 홈페이지에 나와있는 Installation 방법을 따라하고 추가적인 수정을 거치지 않으면 명령어 인식이 안된다.

macOS에서 pip externally-managed-environment 에러를 픽스하는 방법

macOS에서 pip install시 error: externally-managed-environment 에러가 발생하는 문제

Spring

<img src="https://image.until.blog/thingk0/article/1730904930443.png" data-width="100%" data-align="center" alt="1991">스프링부트(Spring Boot)는 자바 애플리케이션 개발을 단순화하고 생산성을 높이기 위해 다양한 자동 설정과 기능을 제공합니다. 그 중에서도 ObjectMapper는 JSON과 자바 객체 간의 변환을 담당하는 핵심 컴포넌트로, 스프링부트 애플리케이션에서 중요한 역할을 합니다.<h2>1. ObjectMapper란?</h2>ObjectMapper는 Jackson 라이브러리의 핵심 클래스 중 하나로, 자바 객체를 JSON으로 변환(직렬화)하거나 JSON을 자바 객체로 변환(역직렬화)하는 기능을 제공합니다. 쉽게 말해 ObjectMapper는 자바 객체와 JSON 사이를 오가는 번역가입니다. 스프링 부트는 기본적으로 Jackson을 JSON 처리 라이브러리로 사용하며, ObjectMapper는 스프링의 HTTP 메시지 변환기(Message Converter)로 통합되어 있습니다.<h2>2. ObjectMapper를 빈으로 등록하는 이유</h2>스프링 부트 애플리케이션에서 ObjectMapper를 빈으로 등록하여 사용하는 것은 여러 가지 이점을 제공합니다. 아래에서는 그 주요 이유들을 자세히 살펴봅니다.집.중.!<img src="https://image.until.blog/thingk0/article/1730905090118.png" data-width="75%" data-align="center" alt="1993"><h3>2.1. 중앙 집중식 설정 관리</h3>ObjectMapper를 빈으로 등록하면 애플리케이션 전반에서 일관된 설정을 유지할 수 있습니다. 예를 들어, 날짜 형식, 필드 이름 전략, 직렬화 옵션 등을 중앙에서 관리할 수 있어, 여러 곳에서 동일한 설정을 반복할 필요가 없습니다.<pre spellcheck="false"><code class="language-java">@Bean
public ObjectMapper objectMapper() {
 ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
 return mapper;
}</code></pre><h3>2.2. 일관된 직렬화/역직렬화 동작</h3>빈으로 등록된 ObjectMapper는 스프링의 HTTP 메시지 변환기와 통합되어, 컨트롤러에서 반환되는 객체나 요청으로 들어오는 JSON 데이터에 대해 일관된 직렬화 및 역직렬화 동작을 보장합니다. 이는 애플리케이션의 일관성을 높이고 예측 가능한 동작을 유지하는 데 기여합니다.<h3>2.3. 커스터마이징 및 확장성</h3>ObjectMapper는 다양한 설정과 모듈을 통해 커스터마이징이 가능합니다. 빈으로 등록하면 애플리케이션의 요구사항에 맞게 ObjectMapper를 손쉽게 확장하거나 수정할 수 있습니다. 예를 들어, 커스텀 직렬화기나 역직렬화기를 추가하거나, 특정 프로퍼티를 무시하는 설정 등을 적용할 수 있습니다.<pre spellcheck="false"><code>@Bean
public ObjectMapper objectMapper() {
 ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
 mapper.registerModule(new JavaTimeModule());
 mapper.configure(SerializationFeature.WRITE_DATES_AS_TIMESTAMPS, false);
 mapper.setDateFormat(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd"));
 // 추가 설정
 return mapper;
}</code></pre><h3>2.4. 스프링의 의존성 주입과의 통합</h3>스프링의 의존성 주입(Dependency Injection) 메커니즘을 활용하여 ObjectMapper를 필요한 곳에 주입할 수 있습니다. 이를 통해 각 컴포넌트에서 일관된 ObjectMapper 인스턴스를 재사용할 수 있으며, 코드의 결합도를 낮추고 유지보수성을 높일 수 있습니다.<pre spellcheck="false"><code>@Service
public class MyService {

 private final ObjectMapper objectMapper;

 @Autowired
 public MyService(ObjectMapper objectMapper) {
 this.objectMapper = objectMapper;
 }

 // 서비스 로직
}</code></pre><h3>2.5. 테스트 용이성</h3>빈으로 등록된 ObjectMapper는 테스트 환경에서도 쉽게 주입하여 사용할 수 있습니다. 이를 통해 단위 테스트나 통합 테스트 시 일관된 설정을 유지하며, 모킹(Mock)을 통해 특정 동작을 검증할 수 있습니다.<pre spellcheck="false"><code>@SpringBootTest
public class MyServiceTest {

 @Autowired
 private ObjectMapper objectMapper;

 @Test
 public void testSerialization() throws JsonProcessingException {
 MyObject obj = new MyObject();
 String json = objectMapper.writeValueAsString(obj);
 // 검증 로직
 }
}</code></pre><h2>3. 빈으로 등록하는 방법</h2>스프링 부트에서 ObjectMapper를 빈으로 등록하는 방법에는 기본 설정을 그대로 사용하는 방법과, 커스터마이징된 설정을 적용하는 방법이 있습니다.<h3>3.1. 기본 설정 사용</h3>스프링 부트는 기본적으로 ObjectMapper를 빈으로 등록합니다. 별도의 설정 없이도 애플리케이션 전반에서 이를 사용할 수 있습니다.<pre spellcheck="false"><code>@Configuration
public class JacksonConfig {
 // 기본 설정을 그대로 사용
}</code></pre><h3>3.2. 커스터마이징된 ObjectMapper 빈 등록</h3>기본 설정을 확장하거나 변경하려면 커스터마이징된 ObjectMapper 빈을 직접 등록할 수 있습니다.<pre spellcheck="false"><code>@Configuration
public class JacksonConfig {

 @Bean
 public ObjectMapper objectMapper() {
 ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
 // 커스터마이징 설정 적용
 mapper.setSerializationInclusion(JsonInclude.Include.NON_NULL);
 mapper.configure(DeserializationFeature.FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES, false);
 mapper.registerModule(new JavaTimeModule());
 return mapper;
 }
}</code></pre>또는 기존의 ObjectMapper를 수정하는 방법도 있습니다.<pre spellcheck="false"><code>@Configuration
public class JacksonConfig {

 @Autowired
 public void customizeObjectMapper(ObjectMapper mapper) {
 mapper.setSerializationInclusion(JsonInclude.Include.NON_NULL);
 mapper.configure(DeserializationFeature.FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES, false);
 mapper.registerModule(new JavaTimeModule());
 }
}</code></pre><h2>결론 !</h2>스프링 부트에서 ObjectMapper를 빈으로 등록하여 사용하는 것은 애플리케이션의 일관된 JSON 처리, 중앙 집중식 설정 관리, 커스터마이징 용이성, 스프링의 의존성 주입과의 통합, 테스트 용이성 등 다양한 이점을 제공합니다. 이를 통해 개발자는 보다 효율적이고 유지보수하기 쉬운 애플리케이션을 개발할 수 있습니다. 따라서, ObjectMapper를 빈으로 등록하여 사용하는 것은 스프링 부트 애플리케이션의 모범 사례 중 하나로 권장하는 방법입니다.<blockquote>꼭 스프링 빈으로 사용합시다!!! 직접 new ObjectMapper() 하는 일은 없기를!!!!!!!!!!!!!</blockquote><img src="https://image.until.blog/thingk0/article/1730905370351.png" data-width="25%" data-align="center" alt="1994"><hr>[참고]<a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://wildeveloperetrain.tistory.com/352">https://wildeveloperetrain.tistory.com/352</a> <a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://velog.io/@kny8092/ObjectMapper-%EC%A7%9A%EA%B3%A0-%EB%84%98%EC%96%B4%EA%B0%80%EA%B8%B0">https://velog.io/@kny8092/ObjectMapper-%EC%A7%9A%EA%B3%A0-%EB%84%98%EC%96%B4%EA%B0%80%EA%B8%B0</a> <a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://velog.io/@beomsuyoo/Spring-Boot-%EC%BB%A4%EC%8A%A4%ED%85%80-ObjectMapper-%ED%99%9C%EC%9A%A9%ED%95%98%EA%B8%B0">https://velog.io/@beomsuyoo/Spring-Boot-%EC%BB%A4%EC%8A%A4%ED%85%80-ObjectMapper-%ED%99%9C%EC%9A%A9%ED%95%98%EA%B8%B0</a> <a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://memo-the-day.tistory.com/208">https://memo-the-day.tistory.com/208</a> <a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://jsonobject.tistory.com/432">https://jsonobject.tistory.com/432</a>

가끔 ObjectMapper를 직접 객체 생성해서 사용하시는 분들이 계시더라고요. 안 되는 건 아닌데, 그러지 마세요... 그냥 사과해요 나한테!!

스프링부트에서 ObjectMapper를 빈으로 등록해서 사용하자 !

<img src="https://image.until.blog/until/article/1718031933814" alt="until-438">안녕하세요. 몰댄민입니다. 언틸 업데이트 사항을 알려드릴게요.<h1>임시 저장 기능</h1>기존에는 임시 저장 기능이 한 개의 아티클에 대해서만 저장이 가능했는데요,이제는 여러 개의 아티클을 임시 저장할 수 있도록 고도화 작업을 진행했어요.<img src="https://image.until.blog/until/article/1718032098734" alt="until-439">임시 아티클 페이지는 상단 프로필을 통해 이동할 수 있어요.다만, 현재 임시 저장 기능은 로컬스토리지에 저장되고 있으니 참고해주세요.빠른 시일 내에 서버에 저장하는 형태로 업데이트할 예정이에요.<h1>계정 설정 페이지</h1>계정 설정 페이지가 추가 되었어요. 테마와 계정 삭제 기능을 지원해요.<img src="https://image.until.blog/until/article/1718032218022" alt="until-440">계정 설정 페이지가 추가되면서, 기존에 헤더에 존재했던 다크모드 기능이 계정 설정 페이지로 이동되었으니 참고해주세요.그대신, 좀더 블로그에서의 주요기능인 작성 버튼이 헤더에 추가되었어요.<h1>그 외 수정사항</h1><ul><li>블로그 및 게시글 페이지 렌더링 속도가 70%이상 빨라졌어요.</li><li>모바일에서 툴팁이 표시되지 않던 오류를 해결했어요.</li><li>게시글 작성/수정 시 로딩 표시가 되도록 개선했어요.</li><li>그외에 잡다한 버그들을 수정했어요.</li></ul><h1>기타</h1><ul><li>서비스에 대한 건의사항은 커뮤니티 또는 댓글 등 편한 곳으로 알려주세요.</li><li>카테고리 기능은 아직 개발중이에요. 현재 가장 빠른 우선순위로 개발하고 있으니 조금만 기다려주세요!</li></ul>

임시 저장 기능이 고도화 되었어요

임시 저장 기능

계정 설정 페이지

그 외 수정사항

기타