초보자든, 몇 년의 경험을 쌓은 개발자든 상관없이, 이 글은 실제 개발 경험에서 얻은 교훈과 실수, 그리고 깨달음을 바탕으로 작성되었습니다. 이제부터 .NET 개발자로서 반드시 알아야 할 최고의 팁과 트릭을 공유하겠습니다.1. 비동기 프로그래밍(Async Programming)을 마스터하라.NET을 처음 접했을 때는 모든 API를 동기적으로 작성했습니다. 하지만 트래픽이 증가하자 서비스가 쉽게 무너졌습니다. 이후 비동기 프로그래밍(async/await) 으로 전환하면서 성능과 확장성이 크게 개선되었습니다.📌 핵심 포인트Task.Run을 신중하게 사용하라.async void는 피하라.라이브러리 코드에서는 ConfigureAwait(false)를 활용하라.public async Task FetchDataA..

많은 개발자들이 ChatGPT를 활용하고 있지만, 단순한 코드 생성에 그치는 경우가 많습니다. 하지만 상위 1% 개발자들은 ChatGPT를 단순한 코드 생성기가 아니라 개발 파트너로 활용하여 복잡한 시스템을 빠르게 구축하고 있습니다. 다음은 ChatGPT를 사용하여 생산성을 극대화하는 방법입니다.1. 명확한 문제 정의가 우선이다단순히 "이 버그를 어떻게 고치죠?" 라고 묻는 것은 비효율적입니다. 대신, 다음 요소를 포함하여 구체적으로 설명하세요.✅ 문제의 맥락 제공: 어떤 기능에서 문제가 발생하는지 설명✅ 목표 명확히 하기: 디버깅, 최적화, 리팩토링 중 어떤 것이 필요한지 구체화✅ 샘플 코드 포함: 문제가 발생한 코드 조각 제공✅ 사용하는 프레임워크 및 라이브러리 명시: Flask, Django, Re..

Docker 이미지는 디스크 공간을 차지하고 배포 속도를 늦추는 문제를 유발할 수 있습니다. 하지만 최상위 DevOps 팀들은 이미 이미지 크기를 최대 99%까지 줄이는 기술을 활용하고 있습니다. 이번 글에서는 이러한 숨겨진 최적화 기법을 공개합니다.🚀 과도한 Docker 이미지가 초래하는 숨은 비용Docker 이미지가 너무 크면 단순한 불편을 넘어 다음과 같은 비용을 발생시킵니다.✅ 시간 낭비: 빌드 및 배포 속도가 느려짐✅ 비용 증가: 저장 공간과 네트워크 대역폭 사용 증가✅ 성능 저하: 애플리케이션 응답 속도 감소📉 1.2GB → 8MB로 최적화: 실제 사례이러한 기술의 힘을 보여주기 위해 실제 사례를 살펴보겠습니다. 초기 Docker 이미지 크기가 1.2GB인 기존 Python 기반 머신 러닝..

애플리케이션의 성능 병목 현상은 효율성, 확장성, 사용자 경험을 저하시킬 수 있습니다. 많은 .NET 개발자들은 무의식적으로 성능을 저하시킬 수 있는 안티 패턴을 따르게 됩니다. 이번 글에서는 대표적인 .NET 성능 저하 안티 패턴 10가지를 살펴보고, 그것이 왜 문제인지, 그리고 최적화된 해결 방법을 제시하겠습니다.1. 과도한 객체 할당 및 가비지 컬렉션(GC) 부하문제점:짧은 수명의 객체를 너무 많이 생성하면 빈번한 GC 실행을 유발하여 애플리케이션 성능을 저하시킵니다.해결 방법:재사용 가능한 객체를 위한 객체 풀링(Object Pooling) 사용작은 크기의 불변 객체는 클래스 대신 구조체(Struct) 사용Span 및 Memory 사용하여 할당 줄이기필요할 경우 GC 설정(GCSettings.La..

코딩을 배우는 것은 비교적 쉬운 일입니다. 그러나 더 나은 코드를 작성하는 기술을 마스터하는 것은 훨씬 더 어렵습니다. GitHub를 탐험함으로써 더 깨끗한 코드를 작성하는 방법을 배우고, 고품질 코드가 무엇인지 이해하며, 더 숙련된 개발자가 되기 위한 필수 단계를 배울 수 있습니다.1. notwaldorf/emoji-translate GitHub - notwaldorf/emoji-translate: :books: Translate text to ✨emoji ✨!:books: Translate text to ✨emoji ✨! Contribute to notwaldorf/emoji-translate development by creating an account on GitHub.github.com누가 평범..

잘 구성된 Python 프로젝트 구조는 코드베이스를 관리하기 쉽게 만들고 확장성과 이해도를 높여줍니다. 이는 개인 개발자는 물론, 팀으로 협업할 때도 필수적인 요소입니다. 이 글에서는 Python 프로젝트를 효과적으로 구성하는 방법에 대해 단계별로 설명하고, 각 단계에서 모범 사례와 예시를 함께 다룹니다. 1단계: 프로젝트 설정 🌳 루트 디렉터리가장 먼저 프로젝트와 관련된 모든 파일을 포함할 루트(Root) 디렉터리를 생성합니다. 디렉터리 이름은 프로젝트의 목적이나 내용을 명확하게 나타내도록 설명적이고 의미 있는 이름으로 지정하는 것이 좋습니다. 일반적으로 프로젝트 이름을 디렉터리 이름으로 사용하는 것이 권장됩니다.예시:my_project/이 디렉터리 안에 소스 코드, 문서, 설정 파일 등을 추가하며 ..

마이크로서비스에 특화된 다양한 설계 패턴을 소개하려고 합니다. 본격적인 패턴 설명에 앞서 마이크로서비스에 대한 기본 개념과 함께 이로 인해 발생하는 도전 과제를 간단히 정리해 보겠습니다.마이크로서비스란 무엇인가?마이크로서비스란 특정 기능에 집중하며 독립적으로 배포 가능한 소규모 컴포넌트를 말합니다. 각 마이크로서비스는 자체 프로세스에서 실행되며, 일반적으로 API를 통해 다른 서비스와 통신합니다. 이 서비스들은 느슨하게 결합(loose coupling)되어 있어 확장성, 개발 속도, 유지보수 측면에서 많은 장점을 제공합니다.모놀리식 애플리케이션 vs 마이크로서비스 애플리케이션마이크로서비스 아키텍처는 모놀리식 애플리케이션과 비교했을 때 다음과 같은 주요 장점을 제공합니다.확장성각 마이크로서비스를 독립적으로..

ChatGPT는 이제 많은 사람들의 마음을 사로잡은 도구가 되었습니다. 하지만 단순히 대화를 나누는 데 그치지 않고, 창작자들의 완벽한 조력자 역할도 수행할 수 있습니다! 흥미로운 콘텐츠부터 유용한 도구, 창의적인 영감까지 필요한 모든 것을 생산해내며 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 오늘은 ChatGPT로 만들 수 있는 7가지 놀라운 제품을 소개하고, 아이디어를 현실로 바꿀 수 있는 실용적인 프롬프트도 함께 제공하겠습니다.1. 매력적인 PLR(Private Label Rights) 가이드디지털 시장에서 제품을 판매하거나 포트폴리오를 강화할 때 PLR 가이드는 시간과 노력을 크게 절약할 수 있는 강력한 도구입니다. PLR 가이드는 한 번 만들어 두면 재사용할 수 있으며, 콘텐츠를 자유롭게 수정하여 새..

안녕하세요, 개발자 여러분! 💫 ChatGPT가 등장한 이후 많은 개발자들이 이를 활용하고 있습니다. 이미 수많은 프롬프트 엔지니어링에 대한 튜토리얼이 쏟아지고 있는데요, 이번 글은 그런 일반적인 가이드가 아닙니다. AI를 일상에서 활용한 개인적인 경험을 공유하려 합니다. AI가 어떻게 저에게 도움을 주고, 왜 매우 유용하다고 생각하는지 설명하겠습니다. 또한, 이 글은 친구 개발자와의 대화에서 영감을 얻었는데요, 그는 AI가 별로 도움이 안 된다고 느꼈지만, 저는 AI를 통해 많은 이점을 얻고 있습니다. 그가 왜 실패했고, 제가 왜 성공했는지도 함께 이야기해 보겠습니다.AI는 인간이 아닙니다!무엇보다 먼저 명심할 것이 있습니다. ChatGPT가 때로는 인간처럼 느껴질 수 있지만, AI는 인간이 아닙니다..

.NET 9는 많은 변화와 개선 사항을 제공하며, 곧 출시를 앞두고 있습니다. 이 글에서는 .NET 9와 C# 13에서 가장 영향을 많이 미치고 널리 적용 가능한 주요 기능들을 살펴보겠습니다.1. 새로운 Lock 객체C# 13에서는 System.Threading.Lock라는 새로운 타입이 도입되어 상호 배제를 처리합니다. 기존에는 object 타입을 사용해 잠금을 구현했지만, 이제는 전용 Lock 타입이 제공되어 앞으로 대부분의 잠금 작업에 표준으로 자리 잡을 것으로 기대됩니다.// 기존 방식 (Before)public class LockExample{ private readonly object _lock = new(); // 잠금을 위한 object 인스턴스 생성 public void DoS..