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1) 온라인 서비스의 운영 방식
온라인 서비스 구조
- 데이터의 입력, 처리, 출력의 구성을 통해 운영됨.
- 사용자가 접속하는 다양한 기기(브라우저, 앱 등)에 데이터를 정확하게 전달하여 화면에 표시되도록 함.
- 웹 브라우저는 서버에서 받은 코드를 해석하여 화면에 그림처럼 표시.
- 앱은 설치된 구조 안에 데이터를 주입하여 표시.
주요 데이터의 형태
1) Y/N : 특정 상태 여부를 판단.
2) 01, 02, 03, 04: 상태 변화 구분을 위한 숫자 값, 예를 들어 시간에 따른 상태 변경.
3) Sequence: 이전 값에 +1을 하여 새로운 번호 생성, 반복적으로 생성되는 데이터에 사용 (예: 이벤트 ID).
4) TEXT: 지정된 텍스트 값, 다양한 언어와 코드 조합 가능.
기획 시 고려 사항
1) 확장성을 고려한 기획
- 상태 값의 확장 가능성을 염두에 두어야 한다. 초기 기획에서 확장성을 고려하지 않으면, 나중에 상태 값이 추가될 때 시스템 수정이 필요해진다.
2) 코드화 논의 필요성
- 기획 시 개발자와 협의하여 데이터 값을 코드화할지 여부를 결정한다.
- 코드화는 확장성, 관리 편의성, 쿼리 사용의 효율성을 높여준다.
ex 상태 값을 텍스트 형태로 고정하지 않고 코드화하면, 다른 시스템에서 데이터를 쉽게 참조 가능하다.
3) 개발자와의 협의 포인트
- 데이터 저장 방식에 대한 논의: 데이터 저장 시 확장성과 관리의 용이성을 고려하여 저장 방식에 대한 협의를 진행.
- 향후 확장 가능성을 염두에 두고 기획된 내용이 제대로 구현될 수 있도록 개발자와 소통하여 최적의 결과물 도출.
2) 하드코딩과 시스템 템플릿화
(1) 하드코딩: 조건식 없이 특정 규칙으로 임의의 값이나 출력값을 고정하는 방식이다.
- 변경과 확장이 어려워 유지보수에 불리하다.
(2) 시스템화: 로직을 통해 데이터를 동적으로 가져와 처리하는 방식으로, 데이터 기반으로 자동화가 가능하여 유연하고 확장성 있음.
예시
- 방법 1: 변수 a는 이벤트명, b는 이벤트 기간으로 정의하여, <a>가 <b> 기간 동안만 운영되도록 설정.
- 방법 2: <head><title>이벤트명</title></head>처럼 시작과 종료 시점을 명시하여 이벤트 타이밍을 자동으로 조절하거나, source 안에 타이머를 내장하는 방법.
개발 시 고려 사항
1) 데이터 중심의 개발
: UI 기획이 아닌 데이터 로직을 바탕으로 개발하여 프론트엔드와 백엔드 모두 데이터에 대한 인식을 갖고 접근하게 된다.
2) 어드민/백오피스 데이터 저장
: 데이터를 저장할 때는 데이터의 최종 출력 형식을 고려해 필요한 데이터를 등록 프로세스에서 결정한다.
하드코딩의 문제점
- 변수 지정 없이 텍스트로 데이터를 관리하면 로직에서 불러와 사용하기가 불편하다.
- 예를 들어, 상품 상태를 텍스트로 “특가”로만 구분할 경우 변경이나 확장이 어려워져, 새로운 기능을 추가할 때마다 개발이 필요하다.
- 반면, 상태값을 코드(예: 01, 02, 03)로 관리하면 변경과 확장이 용이하여 다른 로직에서도 쉽게 활용이 가능하다.
정리하자면 하드코딩은: 고정된 규칙과 값만 사용하여 유지보수와 확장이 어렵고, 시스템화는 로직에 의해 데이터를 동적으로 처리하여 자동화 및 템플릿화가 가능하며, 효율성과 확장성 높음.
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