카카오톡 채팅방 상단 고정하기: 중요한 대화 관리 오늘날 카카오톡은 우리 삶의 필수적인 도구로 자리 잡았습니다. 가족, 친구, 동료들과의 대화뿐 아니라 업무 및 모임 관리에서도 중요
카카오톡 채팅방 맞춤법 번역 기능 추가 카카오톡은 현대인의 생활에 없어서는 안되는 앱이라고 할 정도로 많은 분들이 이용하고 있습니다. 그래서인지 카카오톡의 여러 메뉴들이 꾸준히
채팅앱을 통한 보험범죄가 간혹 발생하고 있다. 주로 남성들의 원조교제나 또는 조건만남 등에서 발생하는데, 사례를 살펴보자. A는 강원 원주에서 가족과 떨어져 회사 생활을 하다 때마침
문의사항은 카카오톡 오픈 채팅을 클릭해주세요 https://open.kakao.com/o/sbx3Z76g 글로우뷰티 #익산눈썹#익산입술#익산속눈썹펌#익산뷰티샵#익산자연눈썹#익산아이라인 open.kakao.com
1. 사건의 개요 A씨는 2024. 6. 9. 01:56경 랜덤 채팅 어플리케이션을 통해 처음 알게 된 B씨와 성관계를 하면서 휴대폰으로 B씨의 엉덩이와 뒷모습을 몰래 동영상 촬영 하다가 B씨에게
Previous image Next image 오픈채팅사기 처벌 방안은 소송 처리 상대방의 주장을 기준으로 삼아 자신의 의견을 전달하며, 안정적인 재정적 토대를 구축하고, 집단의 목표를 달성하기 위해
몇 주 전 이모티콘 작가가 되고 싶다며 설레발치며 당근마켓에서 구매했던 아이패드 엄청 춥던 날 벌벌 떨면서 집이랑 반대인 곳 까지 가 직거래하고 케이스며 펜슬이며 신나게 사고 사진
라인채팅사기, 알려드립니다. 스마트폰이나 컴퓨터로 메신저 프로그램을 설치하여 이용하고 있다면, 모르는 사람에게 온 연락을 받은 적이 있으실 겁니다. ‘후기 작성하시고 물건 공짜로
본 포스팅은 오픈채팅불륜 문제로 고민이 있으신 분들을 위해 작성한 글 입니다. 이외 종교갈등이혼 과정에서 고민이 있으시다면, 아래 내용을 참고해 주시길 바랍니다. 종교갈등이혼, 종
카카오톡 대화내용 복구 삭제 카톡 채팅방 복원 방법 요즘은 핸드폰 하나만 있으면 어딜 가도 불편한 게 없는데요. 여러 가지 유용한 기능과 어플들이 있지만 그중에서 카톡을 가장 많이
글로벌 서비스 출시 빠른 개발을 위해서 적은인원으로도 Buildup이 가능해야했음 → 중요한것에 집중해라 “정말 이게 될까?” 의 대한 빠르고 정확한 해답을 원했음
AWS 글로벌 Infrastructure Serverless (적은 인원으로도 빠르게) Prototyping (빠른 의견의 수용)
AWS는 여러리전과 AZ를 제공한다. 이러한 Region들을 사용해서 각 지역의 사용자에게 빠르게 Serving 한다 100GbE 급의 네트워크 통신가능 (Direct Connect) 좋은 AWS 네트워크 설계 (어느한곳에 서비스가 끊겨도 → 다른곳을 이용해서 통신한다) 고 가용성 확보 (Availaiblity zone) x ≥ 2
소수정예 인원으로 빠르게 인프라를 구축해야 한다. 그렇다면 Management는 AWS에게 맡기고 구축 & 운영을 해보자 AWS Lambda 현재는 Lambda 자체가 비동기적인 EDA를 구축할수 있다. API 기반의 HTTP, HTTPS 기반의 Serverless도 구축가능 DynamoDB (채팅 데이터 및 메시지를 어떻게 관리할까?) RDS도 고민했지만 그 수많은 채팅 메시지에 관계형을 쓴다는것은 좋은 선택이 아님 오히려 빠르게 Update 되는 성격을 띄는 채팅 특성상 NoSQL이 적합했음 인덱스만 안다면 데이터를 바로 뽑
AWS에는 Prototype Team이 이미 존재 빠르고 바른 의사결정을 위한 AWS 내부 Team 실제 상황과 아주 유사한 환경을 Test 함 성능 검증까지 진행
실시간의 성격이 뚜렷한 채팅서비스를 Serverless로 구축할 수 있을까? 1.5명의 인원으로 글로벌 채팅 서비스를 구축해야 했음 첫번째 시도 2018) API Gateway Amazon API Gateway가 Websocket을 지원함 기본적인 XMPP Server의 문제점은 Scale-out되는 구조가 되야하는데, 이러면 메시지 공유가능한 Broker와 Load Balancer가 필요함 구현 Lambda + API Gateway + DynamoDB AWS 서비스를 활용하여 관리포인트 감소 추가적인 요구사항 접속 상태 확인 (
천만 사용자를 위한 카카오의 AWS Native 글로벌 채팅 서비스 – 김영욱 SA, AWS / Walter Kim 실장, Kakao :: AWS Summit Seoul 2023
A라는 사용자와 B라는 사용자가 통신을 하기 위해서는 서로의 세션이 어느 서버에 있는지 알아야한다. 이를 위하여, 공유 메모리를 사용했다. 유저 A가 메세지를 발행하고, B 가 어느 서버에 있는지 메모리 저장소를 통해 알아온다. 아, B 는 서버 2에있고 IP는 어디니깐, 메세지를 발행한다. 하지만 만약에 서버가 10대로 늘어난다면 서버 to 서버로 통신을 하다보니, 네트워크의 복잡도가 증가한다. 그래서 당근은 확장에 유리한 구조를 가져가기 위해 메세지 큐를 도입했다. A가 메세지를 보내서 B에게 메세지를 보내달라고 요청…
그렇다면 푸쉬는 언제 보내야할까? 상대방이 미접속 유저라면 key – value에서 해당 유저는 미접속이구나 확인 후 consumer가 push 서버에 요청을 함. key-value store 데이터가 오류가 있다면? 미접속 유저인데 접속 중이라고 판별 해서 서버로 요청했는데 서버가 확인했을 때 유저가 없으면, 서버가 푸쉬를 보내고, Key-value에서 얘 연결 중이지 않음 이라고 값을 삭제한다. 서버 다운시 이런 상황 발생 가능 내 의견) 뭔가 푸쉬 처리를 위한 아키텍처가 흩어져있는 느낌이다. 차라리 서버가 푸쉬를 전송하
데이터 베이스에서 참여중인 모든 멤버들(10명)을 조회하고, 10번 이벤트를 발행해서 하려고 했음. 만약 유저가 1,000명이라면 이벤트 1000건을 발행해야함. 해결책 – user id 를 묶어서 요청하자 메세지 큐에 배열로 모아서 이벤트를 요청 한다. 컨슈머가 각 유저가 어느 서버에 있는지 잘 구별을 해줘야된다. 처리에 시간이 오래 걸린다면? user id를 chunk 단위로 나누자. 꼭 1개가 아닌 5개 정도로 나눌 수 있도록 한다. 적절한 프로세스 시간을 측정해서 그 단위를 알아본다.
기존에는 RDB를 통해서 스케일업을 통해 해결했지만 한계가 있었음. 그래서 메세지 구조를 재설계함. 샤딩 조건 – 가능한 적은 샤드에서 데이터를 모두 가지고 오게해야함 그러기 위해선 샤드 키 선택이 중요했는데, 어떻게 골랐을까? 같은 채팅방 안의 메세지들은 같은 샤드에 넣는다. 채팅방 아이디를 기준으로 샤딩 함. 유저 정보, 유저의 채팅방의 경우 유저아이디를 기반으로 샤딩 함. 구현을 어떻게 함? DynamoDB로 변경 DynamoDB 는 개발자가 추가 구현을 하지 않더라도 파티션 키를 기준으로 내부적으로 샤딩되기 때문에, 적합
1. display_idx 채팅방들을 정렬 하는 용도로, display_idx 라는 필드를 만들어서 정렬키로 사용함. 메세지 전송이 들어왓을 때 이 dispaly_idx를 업데이트 해주는건 멀티 스레드로 관리한다. 고루틴을 사용하여 스케줄러가 os스레드에 매핑한다 부분적으로 실패한다래도 새로운 메세지만 날라와도 바로 정상 작동 가능 2. 여러 자원들 불러오기 다른 곳에서 조회하는 부분을 고루틴을 통해 병렬로 읽고 핸들러가 합쳐준다 우리 회사도 멀티 스레드와 이벤트 큐를 도입하면 참 좋겠다는 생각을 한다. 어떤 자원을 기다리기 위해
이번 포스팅은 실제로 채팅 서버 구축에 들어가기 이전에, 프론트, 백엔드 각자 공부를 진행하고 아이디어를 공유하기 위해 공부 및 혼자서 구현을 해본 과정을 적어보고자 합니다. 이후 회의 등에서 더 좋은 아이디어가 있을 경우 추후 포스팅으로 실제 구현기를 작성할 예정입니다 들어가기에 앞서 마트/배달 및…
과거에는 대화의 내용이나 의미를 파악하기 위해 수작업으로 많은 시간을 소비해야 했습니다. 그러나 인공지능의 발전 덕분에 이제는 이러한 작업이 훨씬 수월해졌습니다. AI를 통한 요약 기술은 대량의 채팅 데이터를 신속하게 분석하여 핵심 정보를 도출하는 데 매우 효과적입니다. 데이터의 양이 방대해짐에 따라 사람들이 필요로 하는 정보는 더욱 구체적이고 명확해졌습니다. 예를 들어, 고객 서비스 분야에서는 고객의 문의 사항이나 피드백을 빠르게 파악하여 서비스 개선에 활용할 수 있습니다. 이러한 방식은 업무 효율성을…
AI로 채팅 데이터 요약하기 AI를 활용한 채팅 데이터 요약 기술은 여러 가지 방법론을 포함하고 있습니다. 이러한 방법론은 자연어 처리(NLP), 머신러닝, 딥러닝 등 다양한 기술을 기반으로 합니다. 특히, 자연어 처리 기술은 인간의 언어를 이해하고 분석하는 데 특화되어 있습니다. AI는 대량의 대화 데이터를 학습하여 패턴을 인식하고, 중요한 키워드 및 주제를 도출할 수 있습니다. 이를 통해 대화의 본질을 이해하고 요약할 수 있는 능력을 갖추게 되는 것입니다. 머신러닝 알고리즘을 이용해 데이터의 맥락을 분석하면서도…
AI로 채팅 데이터 요약하기 AI를 활용하여 채팅 데이터를 요약하면 여러 가지 주요 이점이 있습니다. 가장 중요한 것은 시간 절약입니다. 기존에는 수작업으로 데이터를 분석하고 요약해야 했지만, AI를 활용하면 이 모든 과정을 자동화할 수 있습니다. 또 다른 장점은 인사이트의 향상입니다. AI가 데이터를 요약하여 제공하는 방식은 인간의 시각에서 놓치기 쉬운 부분까지 고려할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 더 넓은 관점에서 정보에 접근할 수 있으며, 비즈니스 전략 수립에 있어 효과적인 기반을 제공하게 됩니다. 마지막으로…
AI로 채팅 데이터 요약하기 AI의 발전 방향은 앞으로 더욱 밝습니다. 채팅 데이터 요약 기술은 앞으로도 발전할 것이며, 다양한 산업 분야에서 활용될 것입니다. 인공지능이 더욱 정교해지고, 더 많은 데이터를 처리할 수 있게 될수록, 요약의 정확도와 편의성도 더욱 향상될 것입니다. 이는 비즈니스뿐만 아니라 개인의 생활에서도 큰 변화