litdb 개요

• litdb는 TypeScript/JavaScript용 타입 안전 SQL 빌더
• SQLite, MySQL, PostgreSQL과 호환 가능

주요 기능

• SQL과 유사한 문법 사용 가능
• 타입 안전한 쿼리 빌더 구조 제공

설치 및 호환성

• npm으로 간편 설치
• 브라우저에서 모듈 형태로 사용 가능

지원되는 드라이버

• 다양한 RDBMS에 대한 경량 드라이버 제공
• Bun SQLite, better-sqlite3, postgres.js, mysql2 지원

드라이버 사용법

• 각 드라이버는 커스텀 파라미터화된 SQL 실행 가능
• 경량 데이터 어댑터로 동기/비동기 API 권장

모듈형 모놀리스를 선택해야 하는 이유

• 모듈형 모놀리스트는 모놀리식 아키텍처의 단순함과 크고 작은 유연성을 결합한 접근 방식
• 마이크로서비스의 복잡성을 해결하고자 하는 팀에 적합

초기 마이크로서비스의 문제점

• 운영 오버헤드: 여러 서비스 관리는 복잡
• 조기 최적화: 명확한 경계 없이 분해 시 복잡해짐
• 비용 증가: 인프라 및 도구 비용 증가

모놀리식에서 모듈형 모놀리스트로 전환하는 전략

• 명확한 모듈 경계 설정
• 철저한 의존성 관리
• 클린 아키텍처 원칙 준수

모듈 경계 설정 및 의존성 관리의 모범 사례

• 각 모듈의 책임과 기능 명확히 정의
• 의존성 최소화로 독립성 유지
• 비즈니스 로직과 인프라스트럭처 분리

참조 자료

• 마이크로서비스 vs 모놀리스트
• 스프링 부트 아키텍처 이해하기
• 클린 아키텍처 원칙

Rust에서 Functor에 대한 새로운 아이디어

타입 안전한 AST 변환을 위한 커스텀 Functor 트레이트 정의

Haskell의 uniplate와 transformBi 함수 참고

Rust의 Biplate와 차별점, 다양한 타입 변환 목표

Haskell의 fmap에서 영감 받아 Rust의 fmap 크레이트 활용

AST 변환 시 타입 안전성과 유연성 보장

고객 데이터를 활용한 생명보험 성장 촉진: 시스템 및 아키텍처

개요

• 생명보험 산업에서 고객 데이터를 활용하여 상품 제공, 고객 참여, 고객 유지를 향상시킴.
• 데이터 수집, 분석, 활용을 위한 통합 IT 시스템의 아키텍처 필요.

1. 세분화 및 타겟 마케팅

• 고객을 인구 통계, 생애 단계, 구매 행동 등으로 세분화하여 개인화된 캠페인 생성.
• 필요 시스템:
  • CRM 및 데이터 분석 플랫폼.
• 아키텍처 인사이트:
  • 데이터 계층과 통합 계층 설정 필요.

2. 업셀링을 위한 예측 분석

• 예측 분석 모델로 고객의 업그레이드 또는 추가 보장 필요성을 식별.
• 필요 시스템:
  • 머신러닝 플랫폼 이용.

참고 자료

• 고객 데이터 분석의 중요성.
• CRM 시스템의 역할 및 기능.
• 예측 분석을 통한 비즈니스 성장.

Acton 소개

• Acton은 내결함성 분산 프로그래밍 플랫폼으로, 사용자가 쉽게 분산 시스템을 구축할 수 있도록 다양한 기능을 제공함.

주요 특징

• 분산 컴퓨팅 내장: 별도의 RPC 코드 없이도 프로그램을 데이터 센터 전반에 걸쳐 분산할 수 있음.
• 지속 가능한 상태: 애플리케이션 상태를 자동으로 내장된 분산 백엔드에 저장, 데이터베이스나 추가 코드 불필요.
• 내결함성: 장애 발생 시 애플리케이션 상태 복구를 위한 내장된 중복성 제공.
• 무중단 운영: 애플리케이션 중단 없이 라이브 업그레이드 가능.
• 확장성: 다양한 규모에서 효과적으로 작동하며, 단순 스크립트부터 대규모 분산 시스템까지 지원.

안전하고 빠름

• 정적 타입과 강력한 타입 추론으로 안전성을 보장하며, 자동 메모리 관리로 높은 성능을 실현.

개요

• 범용 프로그래밍 언어로, 다양한 애플리케이션에 유용하며 Python에 액터 모델을 추가한 형태로 개발.

현재 상태 및 시작하기

• Acton은 개발 중이며, 설치 및 사용법은 공식 웹사이트에서 참고 가능. 기여 관련 정보는 학습 섹션에서 확인 가능.