피드로 돌아가기
Dev.toDatabase
원문 읽기
Aurora Serverless v2 기반 Casting Workflow 통합 플랫폼 구축
Building Quudos: a casting platform on Amazon Aurora + Vercel
AI 요약
Context
스프레드시트와 이메일 중심의 파편화된 캐스팅 프로세스로 인한 데이터 정합성 결여 및 확장성 한계 발생. 기존의 비정형 관리 체계로는 다수의 캠페인과 지원자 상태를 실시간으로 추적하기 어려운 구조적 제약 존재.
Technical Solution
- Amazon Aurora Serverless v2 도입을 통한 트래픽 변동에 대응하는 자동 확장 인프라 확보
- PostgreSQL Enum 타입을 활용한 캠페인 및 제출물의 상태 전이(State Transition) 강제 및 데이터 무결성 보장
- pg_advisory_lock 및 Transaction 적용을 통한 다수 에이전트의 동시 업데이트 시 발생하는 Race Condition 해결
- NestJS 기반 API와 node-postgres 풀링 설계를 통한 DB 연결 최적화 및 응답 속도 개선
- Vercel 기반 프론트엔드 배포를 통한 CI/CD 파이프라인 단순화 및 엣지 네트워크 활용
실천 포인트
- 복잡한 비즈니스 상태 전이가 필요한 워크플로우 설계 시 NoSQL보다 RDBMS의 Enum 및 제약 조건 활용 검토 - 다수 사용자가 동일 리소스를 수정하는 환경에서 DB 레벨의 Advisory Lock 도입을 통한 동시성 제어 고려 - 인프라 관리 오버헤드 감소를 위해 Serverless v2와 같은 자동 스케일링 데이터베이스 채택 검토