문제 : S3 버킷의 내용을 변경했다고 하더라도 캐시가 유지되는 시간내에서는 해당 변경 내용이 CloudFront에 즉시 반영되지 않는 문제

해결 : CloudFront의 Invalidations(무효화)를 진행하여 Edge Location에 저장된 캐시를 삭제했다.

문제 : Redux의 경우 서버의 응답값을 저장해 놓는 스토어 역할이 아닌 전역 상태 관리를 위한 라이브러리로, useEffect를 통해 mount될 때마다 서버에 불필요한 GET 요청을 하게 된다.

해결 : SWR은 기존 흐름을 벗어나지 않고 캐시 기능까지 가능한 data Fetching 라이브러리이며, 리덕스 action, reducer, store 등을 사용하지 않아 로직이 매우 간결해진다. 또한 캐시된 데이터를 활용하여 불필요한 데이터 호출과 랜더링에 시간을 쓰지 않아 효율적이다.

문제 : 뉴스 크롤링과 유저 정보를 통한 정책 추천 로직을 메인 페이지가 보여질 때마다 지속적으로 GET해야 하기 때문에 트래픽에 따라 성능상의 큰 문제가 있을 수 있음

해결방안 : 유저정보는 쉽게 바뀌지 않아 보여주는 데이터가 잘 변하지 않음 캐시로 저장해서 보여주자

해결 : Redis를 통해 계산된 데이터들을 캐싱 처리하여 해결

효과 : redis 적용 효과 전후비교

설명 : 공공 API에는 정책데이터를 생애주기로 분류를 했는데, 만 9세~ 24세까지 해당되는 정책이 아동,청소년, 청년으로 분류되어 있어서 만 25세 이상의 청년들에게도 해당 정책이 추천되는 등의 문제가 많았음

해결 : 정책에 해당되는 정확한 만 나이를 정책 세부 내용에서 꺼내 새로운 분류 기준을 “age”:[9,24] 등으로 추가하고, 사용자의 만 나이를 계산해서 정확한 나이 맞춤 정책을 추천하도록 하여 해결

설명 : 해당 정책은 사용자 중 농업인에게만 해당하는 정책인데 공공API에서는 분류가 안되어있어서 일반 사용자들도 추천이 되는 문제가 있었다.

해결 : 농업, 광업, 어업 등 같은 업종의 정책내용 패턴을 보고 키워드로 카테고리를 만들었다.

설명 : 공공 API에서는 대부분의 소득 기준이 적용되는 정책을 저소득으로 묶어놔서 정확한 추천이 불가능했던 문제가 있었다.

해결 : 정책에 해당되는 정확한 소득 분위를 정책 세부 내용에서 꺼내 새로운 분류 기준을 “salary”:60(해당 정책을 받을 수 있는 최대 소득 분위 수(%)) 등으로 추가하고, 사용자의 소득 분위를 가구원 수와 복합 계산하여 정확한 소득 맞춤 정책을 추천하도록 하여 해결