Phoenix LiveView를 활용한 JavaScript 없는 실시간 인터랙티브 그래프 구현 가이드

핵심 기술

Phoenix LiveView를 사용하여 프론트엔드 JavaScript 없이 실시간으로 업데이트되는 인터랙티브 데이터 그래프를 백엔드 Elixir 코드만으로 구현하는 방법을 소개합니다.

기술적 세부사항

• 프로젝트 설정: mix phx.new live_graph --live 명령어를 사용하여 새로운 Phoenix 프로젝트를 생성하고 phoenix_live_view 의존성을 추가합니다.
• LiveView 구현: GraphLive 모듈을 생성하여 그래프 데이터 관리 및 사용자 입력 처리를 담당합니다.
  • mount 함수: 초기 데이터(generate_random_data)와 상태를 할당합니다.
  • handle_event("update_data", ...): 사용자 입력(x, y 값)을 받아 데이터를 업데이트하고, update_data 함수를 호출하여 새로운 데이터를 기존 데이터에 추가합니다.
  • generate_random_data: 10개의 무작위 (x, y) 좌표 쌍을 생성합니다.
  • update_data: 가장 오래된 데이터 포인트를 제거하고 새로운 데이터 포인트를 추가하여 데이터 목록을 갱신합니다.
  • render: 할당된 @data를 사용하여 그래프의 시각적 표현을 정의합니다 (예제에서는 단순한 루프만 포함).
• 라우팅 설정: router.ex 파일에 /graph 경로를 LiveGraphWeb.GraphLive로 매핑합니다.
• 실행: mix phx.server로 서버를 실행하고 /graph 경로로 접속하여 작동을 확인합니다.
• 동작: 브라우저에서 입력 필드에 값을 넣고 제출하면, 백엔드에서 데이터가 처리되고 즉시 그래프가 업데이트되는 것을 확인할 수 있습니다.

개발 임팩트

• No-JavaScript 구현: 프론트엔드 개발 부담을 줄이고 JavaScript 의존성을 낮춥니다.
• 실시간 기능 통합 용이성: 채팅, 알림 등 다른 실시간 기능과의 통합이 쉽습니다.
• 백엔드 중심 처리: 데이터 처리 및 상태 관리를 백엔드에서 일관되게 처리하여 복잡성을 줄일 수 있습니다.
• 확장성: 상호작용이 많은 UI 및 데이터 시각화 애플리케이션 구축에 적합합니다.

Pros & Cons

• ✅ Pros: JavaScript 없이 실시간 데이터 조작 및 시각화, 백엔드에서의 데이터 처리, 확장 가능한 솔루션, 다른 실시간 기능과의 쉬운 통합.
• ❌ Cons: 대규모 데이터셋의 경우 클라이언트 측 JavaScript보다 느릴 수 있는 백엔드 처리 필요, LiveView 렌더링 엔진에 의존하는 프론트엔드 커스터마이징 제한, 복잡한 시각화를 위해 외부 라이브러리 연동 필요 가능성.