Tech Stack

✨ Visualization

[기술스택 시각화 이미지]

✨ Backend Tech Stack

OpenJdk 11

Gradle

• Gradle은 빌드를 xml로 정의하는 Maven과 달리 Groovy 언어로 정의하여 문서의 양이 줄어들게 되고 빌드 속도도 Maven보다 Gradle이 더 빠르다. 자바 빌드도구로 Gradle보다 Maven에 더 익숙하지만 점점 Gradle도 많이 사용하는 추세이므로 배우면서 적용해보려고 한다.

Spring Boot

• 스프링 프레임워크는 객체 지향 프로그래밍 언어인 자바의 특성을 잘 살려주는 프레임워크이다. 스프링부트는 기본적으로 tomcat이 내장되어 있고 스프링과 외부 라이브러리 자동 구성해주므로 보다 빠른 개발을 가능하게 한다.

Spring Rest Docs

• Swagger는 간편하게 적용할 수 있고 API를 테스트할 수 있지만, 서비스 코드에 Swagger 관련 어노테이션을 추가해줘야 하고 문서만으로 연동 시스템을 만들기 어렵다.
• 이에 반해 Spring Rest Docs는 처음에는 적용하기 어렵고 테스트 코드를 반드시 작성해야 하지만, 서비스 코드에 영향을 주지 않고 API를 자동으로 문서화할 수 있다.
• TDD를 공부하며 테스트 코드를 작성할 계획이며 자동화를 지향하므로 Spring Rest Docs를 사용하기로 결정했다.

MySQL

• 우리 프로젝트의 특징상 프로젝트 구텐베르크에 새로운 책이 업로드될 때마다 우리 쪽 DB에도 데이터가 저장이 되어야 한다. 프로젝트 구텐베르크로부터 가져올 데이터 구조가 명확하므로 데이터 무결성을 보장하고 데이터를 중복없이 한번만 저장할 수 있는 RDBMS를 선택했다.
• NoSQL은 대용량 데이터의 읽기에 유리하지만, 우리 프로젝트에서 특히 책 번역문 테이블은 수정이 자주 일어나고 회원 테이블, 책 정보 테이블, 책 원문 테이블, 책 번역문 테이블 등 관계를 맺고 있는 부분이 많아서 조인 연산이 가능한 RDBMS가 더 적합하다.
• 오픈소스 RDBMS 중에서도 PostgreSQL보다 MySQL이 UPDATE문 성능이 더 좋은 점을 고려하여 MySQL을 선택했다.
  • PostgreSQL은 UPDATE를 할 때 과거 행을 삭제하고 INSERT처럼 변경된 데이터를 가진 새로운 행을 추가하는 형태라서 UPDATE가 느리다.

Spring Data JPA

AWS

• 대표적인 클라우드 서비스 제공사로 AWS, Microsoft Azure, GCP가 있는데, 업계에서는 AWS가 가장 점유율이 높다.
• AWS는 신규 고객에게 1년 동안 무료로 프리티어를 제공하고 현재 재직 중인 회사에서도 AWS를 사용하고 있으며 스스로 AWS 서버를 구축하고 실습해보고 싶어서 선택했다.

Travis CI

• 오픈소스 CI/CD 솔루션으로 Jenkins와 Travis CI 중에서 고민하다가 Travis CI를 사용하기로 했다.
  • Jenkins는 플러그인의 종류가 다양하고 모든 부분을 직접 관리할 수 있지만 서버 운영 비용이 따로 발생한다.
  • 우리 프로젝트는 규모가 작은 프로젝트에 해당되므로 Jenkins에 비해 플러그인 종류는 적지만 직접 서버를 운영할 필요가 없는 Travis CI를 사용해보려고 한다.

✨ Frontend Tech Stack

React.js

• SPA 프레임워크 / React / Vue / Angular