서론프로젝트에서 서버 비용 문제로 인해 빠른 테스트를 위해 개발 과정에서 Ngrok을 사용하기로 결정하였습니다. 그러나 Ngrok을 통한 통신 과정에서 에러가 발생하였습니다.   프론트엔드에서 서버로 API 요청을 보냈으나 요청한 값 대신 이미지와 같은 에러가 발생하였습니다. 백엔드에서는 204 상태 코드와 OPTIONS 요청이 발생하였고, 이를 통해 원인을 분석하였습니다. 원인 분석204 상태 코드와 OPTIONS 요청이 발생하는 조건은 다음과 같습니다:GET, HEAD, POST 요청이 아닌 경우Custom HTTP Header가 존재하는 경우유저 에이전트가 자동으로 설정한 헤더예: Connection, User-Agent (en-US) 등Fetch 명세에서 “forbidden header name”..

1. 서론현재 온라인 사이드 프로젝트를 진행 중이며, DevOps 환경이 아직 구축하지 못해, 하지만 프론트엔드와의 통신을 위해 Docker와 Ngrok을 활용하여 외부에서 접근할 수 있는 환경을 설정하는 방법을 공유하고자 합니다. NestJS 애플리케이션을 Docker 컨테이너에서 실행하고, Ngrok을 통해 외부 IP를 사용할 수 있도록 만드는 과정을 설명합니다. 2. Dockerfile 작성2.1 Dockerfile 기본 구조NestJS 애플리케이션을 위한 Dockerfile을 작성하는 것이 첫 번째 단계입니다. 아래는 기본적인 Dockerfile 예시입니다.# Base imageFROM node:18.20.4-alpine# # Create app directoryRUN mkdir -p /var/a..

캐싱을 통한 성능 개선 1. cache?캐싱은 데이터의 복사본을 임시 저장소에 저장하여, 동일한 데이터에 대한 요청이 있을 때 더 빠르게 응답할 수 있도록 하는 기술입니다. 이를 통해 데이터베이스의 부하를 줄이고, 응답 속도를 개선할 수 있습니다. 2. 캐싱의 필요성 성능 향상: 데이터베이스 쿼리의 수를 줄여 응답 속도를 개선합니다.   비용 절감: 데이터베이스의 부하를 줄여 서버 비용을 절감할 수 있습니다.   사용자 경험 개선: 빠른 응답 속도로 사용자 만족도를 높입니다.  3. 캐싱 구현 방법NestJS를 사용하여 캐싱을 구현하는 방법을 소개합니다. 3.1. 캐시 모듈 설치npm install @nestjs/cache-manager cache-manager  3.2. 캐시 모듈 설정app.modul..

서론최근 텍스트 음성 변환(TTS) 기술은 고객 지원 시스템 등에서 자연스러운 음성 경험을 제공하며 빠르게 발전하고 있습니다. Google Cloud Text-to-Speech와 AWS Polly는 대표적인 클라우드 기반 TTS 서비스로, 각자의 강점과 특징이 있어 프로젝트에 적합한 서비스를 선택하는 것이 중요합니다. 본 글에서는 이 두 서비스의 특징과 차이점을 비교하고 간단한 사용법을 안내합니다.   Google Cloud Text-to-SpeechGoogle Cloud Text-to-Speech는 **Google Cloud Platform(GCP)**에서 제공하는 텍스트 음성 변환 서비스로, 딥러닝 기반의 WaveNet 기술을 사용하여 자연스러운 음성을 생성합니다. 이 서비스는 220개 이상의 다양한..

BookPang 프로젝트의 검색 기능 구현 고민BookPang 프로젝트를 진행하면서 검색 기능을 어떻게 구현할지 고민하던 중, 이전 프로젝트에서 사용했던 Elasticsearch가 떠올랐습니다. 바로 Elasticsearch로 구현을 시도하려다, Full-text Search와 데이터베이스의 LIKE 기능도 고려하지 않고 진행한 건 아닌지 궁금해져, 세 가지 방법의 차이점을 비교해보고자 이 글을 작성하게 되었습니다.1. LIKE, Full-text Search, Elasticsearch의 차이점LIKE (SQL의 문자열 검색)기능: LIKE는 단순 문자열 패턴 매칭을 위해 사용됩니다. %와 _ 와일드카드를 사용하여 텍스트를 검색하며, 특정 패턴과 일치하는 결과를 반환합니다.장점: SQL 문법을 사용하여 ..

def solution(n, arr1, arr2): answer = [] arr1_bin = [] arr2_bin = [] for i in range(n): arr1_bin.append(bin(arr1[i])[2:]) arr2_bin.append(bin(arr2[i])[2:]) arr1_bin[i] = ('0' * (n-len(arr1_bin[i]))) + arr1_bin[i] arr2_bin[i] = ('0' * (n-len(arr2_bin[i]))) + arr2_bin[i] tmp = '' for p in range(n): if arr1_bin[i][p] == '1' or arr..