코드, 커뮤니티, 그리고 커피: 자바 미팅데이의 하루

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

웹 개발, 인공지능

대상자

- 자바 및 웹 개발자: JAMstack, Strapi, Spring AI 등 기술적 개념 학습

- 초보자 및 중급자: 실무 예제를 통한 실전 개발 팁 습득

- AI 통합 개발자: LLM(대규모 언어 모델)과의 연동 방법 이해

핵심 요약

• JAMstack과 Strapi 활용: 전통적인 PHP+MySQL 방식 대비 JAMstack의 JavaScript + API + Markup 구조로 웹 성능 향상
• 오류 예방 전략: if (b != 0)과 같은 조건문을 통해 런타임 오류(예: 0으로 나누기) 방지
• Spring AI와 LLM 통합: ChatGPT, Claude, Ollama 등 LLM을 React + Next.js 인터페이스에 통합해 활용

섹션별 세부 요약

1. JAMstack과 Strapi의 역할

- 전통적 웹 개발 방식 (PHP+MySQL)의 문제점: 사용자 요청마다 서버가 컨텐츠 추출, 스타일링, 로직 실행 등 반복 작업 수행 → 로딩 시간 증가

- JAMstack 구조:

- JavaScript로 로직 처리

- API로 데이터 관리

- Markup(HTML)로 디자인 → 빠른 로딩 및 확장성

- Strapi 예시: 뉴스 앱에서 API로 데이터 즉시 제공 → 앱이 데이터를 실시간으로 가져와 빠르게 렌더링

2. 오류 탐지 챌린지

- "Error Screening Challenge" 팀 활동: 45초 내에 버그 코드 수정

- 예시 코드:

```java

public class Calculator {

public static void main(String[] args) {

int a = 10;

int b = 0;

if (b != 0) {

int result = a / b;

System.out.println("Result: " + result);

} else {

System.out.println("Error: Cannot divide by zero!");

}

}

}

```

- 핵심 팁: 0으로 나누기 예외 처리를 위한 조건문(if-else) 사용

3. 데이터 파이프라인의 진화

- Traditional Era → Middle Era → Digital Era의 데이터 처리 방식 변화:

- Traditional: 파일 기반 수동 처리

- Middle: 데이터베이스 + Excel/Access 분석

- Digital: Snowflake, BigQuery, Kafka 등 실시간 데이터 처리 도구 활용

- 예시: 앱 사용 시 위치, 클릭, 검색 기록이 실시간으로 데이터 파이프라인으로 전송

4. 자바 멀티스레딩 개념 설명

- 테이 가게 유사도:

- 단일 스레드: 1명의 웨이터가 고객을 순차적으로 처리 → 대기 시간 증가

- 멀티스레딩: 3명의 웨이터가 동시 처리 → 병렬 처리 가능

- Java에서의 응용: 스레드를 사용한 병렬 작업 처리

5. Spring AI와 LLM 통합

- Spring AI의 역할: 자바 애플리케이션에 LLM(예: ChatGPT, Claude) 활용

- React + Next.js 인터페이스로 3가지 AI 도구 비교:

- 동일 질문에 대한 다양한 스타일의 답변 제공

- 프로젝트 요구사항에 따른 모델 선택 권장

결론

- 실무 적용 팁:

- 조건문 사용으로 런타임 오류 예방

- JAMstack으로 웹 성능 개선

- Spring AI를 통해 LLM과의 시스템 통합

- 다음 미팅 준비: PostgreSQL 세션 참석 계획 수립

- 핵심 메시지: 커뮤니티 참여와 기술 공유가 개발자 성장에 중요한 역할을 한다.