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[SK쉴더스 루키즈] 3회차 멘토링 (6/27)

1. 개인용 / 기업용 알림 인프라 분리기존 시스템은 '단일 시설(Facility)' 기준으로만 알림이 하드코딩되어 있어, 여러 시설을 관리해야 하는 '기업용 통합 관제(Company)'로 확장할 때 구조적인 병목이 있었음.[문제 상황: 데이터 혼선 및 확장성 제한] API와 내부 캐시 시스템이 개별 시설의 ID만 바라보고 동작하다 보니, 기업 관리자가 접속했을 때 알림 데이터를 캐싱하고 조회하는 과정에서 데이터 충돌이 발생할 위험이 컸음.[해결 방법] 가장 먼저 식별자(Prefix) 패턴을 도입해 캐시 메모리의 무결성을 확보함.캐시 키 분리: 인메모리나 Redis에 저장되는 최근 알림 데이터의 Key를 단순 숫자 ID에서 COMP_{id}(기업용)와 FAC_{id}(개인용)로 명확히 나눠 데이터 혼선을..

[SK쉴더스 루키즈] 2회차 멘토링 (6/13)

2주차 기술 스크럼 및 멘토링 회고영상 스트리밍 방식 선정 및 AI 모델링 최적화💡 이번 스크럼의 핵심 목표"모든 기술 도입과 로직에는 명확한 근거가 필요하다!"주관적 판단이 개입되기 쉬운 비즈니스 로직(쓰러짐 정의, 구역 탐지 등)에 객관적 지표와 기술적 근거를 수립할 것.1. 영상 처리 및 백엔드 아키텍처영상 스트리밍 이원화: 지연 시간(Latency)과 서버 부하를 비교하여 최적의 방식을 선정하기 위한 테스트를 진행.HLS: 리플레이 및 스냅샷 (서버 인프라 안정성 확보)WebRTC: 실시간 영상 송출 (초저지연 통신 검증, 커넥션 부하 측정 선행)보안 및 프라이버시 강화:세션 및 사용자 식별을 기존 ID 방식에서 Token(토큰) 기반 인증으로 전면 변경. (Session Storage 노출 방..