테크서비스는 핵심적인 2가지 목표를 실현하는 것이 업의 본질이다.
넷플릭스는 VOD, 유튜브는 UCC, 직방은 부동산, 왓챠는 영화리뷰, 비비노는 와인. 도메인은 다르지만 데이터의 수집과 서비스를 목적으로 한다.
간혹 네이버/카카오나 토스처럼 데이터의 실체가 선뜻 대답하기 어려운 경우도 있지만, 사용자 자체가 데이터뱅크를 구성한다고 볼 수 있다. 블로그, 카페, 부동산 서비스를 구체화하는 단계에서는 사용자를 매개로 한 또 다른 데이터를 구축과 서비스 한다는 점에서 다르지 않은 것이다.
어느 정도 규모의 데이터뱅크와 안정적인 동작이 확보된 후에는 눈덩이를 굴리는 단계이다. 사용자의 유입을 강화하고 체류를 지속할 수 있도록 재밌고 유용한 기능을 더하고 그 과정에서 데이터의 수요/공급자가 갈등이 없도록 정책을 섬세하게 관리하여 네트워크 효과를 지속한다.
항상 집을 직접 짓는 사람들이 멋지다고 생각했다. 완성된 집이 얼마나 멋진 것인지와는 무관하게, 본인이 직접 설계하고 땀 흘리고 시간을 투자하여 만든 공간에서 살아가는 사람과 그렇지 않은 사람의 인생에 대한 태도는 다를 것이다. 같은 의미로 테크서비스의 핵심적인 목표를 다소 작은 주제더라도 직접 실현해보고 싶다고 생각했다.
한국의 경매 물건이 공시되는 페이지(대법원, onbid, KDIC)에서 경매 물건을 크롤링하여 데이터베이스를 구축하고, 이를 지도 위에서 보여주는 서비스를 구현한다. 프로젝트 진행을 통해서 다음 경험을 얻을 수 있다.
- modeling : 경매 물건이라는 매우 복잡하고 법률적인 객체를 엄격하게 모델링하는 동시에 서비스 제공에 용이하도록 유연하게 설계해야하는 연습 과제
- database : 공시 및 매각기일이라는 life-cycle 이 있는 데이터를 어떻게 관리할 것인지 정책을 고민하고 실제로 시스템에 적용
- crawling & batch : 3가지 다른 source 에서 다른 형태의 데이터를 방법으로수집하고 source 무관하게 통일성있는 모델로 저장하는 과업
- map : 활용도가 높은 지도 서비스의 api 를 적용하며 국내외 중요 플랫폼 서비스의 api를 학습
- frontend (react, next.js) : FE 프레임워크를 학습하여 실제로 적용. 지도의 확대/축소에서 실시간으로 fetch 하며 발생할 수 있는 이벤트/성능 이슈를 경험할 수 있음
- backend (spring) : 지도의 이동 확대/축소에 대응하는 fetch API 설계 및 구현