안녕하세요, 전찬입니다.

영상 분석 결과를 이벤트로 저장하고 관제 화면과 사용자에게 전달하는 서비스를 개발·운영했습니다. API와 실시간 알림, 분석 런타임, Kubernetes 배포 환경을 함께 맡았습니다.

• 이벤트 전체를 한 번에 불러오던 조회를 서버 페이지 단위로 변경해 로딩 시간을 약 30초에서 3.5~4초로 줄였습니다. 4초 기준 약 86.7% 단축했습니다.
• PC·모바일에서 겹쳐 발생하던 동일 API 요청을 2회에서 1회로 통합해 호출 수를 50% 줄였습니다.
• 모델과 분석 작업 배치를 조정한 부하 테스트에서 메인 루프 p95 시간을 약 400ms에서 80ms로 줄였습니다. 해당 테스트 기준 약 80% 단축한 결과입니다.
• 여러 Socket Pod에서 알림을 함께 수신하도록 메시지 전달을 정리하고, 사용자별 알림 라우팅과 영상 스트림 공유를 적용했습니다.
• Jenkins와 Argo CD로 이미지 빌드부터 GitOps 배포까지 연결했습니다. Prometheus·Grafana·Alertmanager로 상태를 확인하고 장애 알림을 받을 수 있게 구성했습니다.
• 관제 웹을 React·Vite 구조로 전환하며 기존 API·Socket 연동을 유지하고, 사건 관리·오탐 검토와 모바일 화면을 개선했습니다.

TypeScript · Node.js · Python · React · Triton · Ray · Kubernetes · RabbitMQ · MinIO

얼굴, 전신, 차량 번호판 개인정보 비식별화를 제공하는 서비스에서 회원·관리자 기능과 운영 흐름을 개선했습니다. 조회 화면, 인증, 파일 처리와 메시지 연동을 점검하고 수정했습니다.

• 개인정보 조회를 서버 응답 단계에서 마스킹하고, 필요한 경우에만 별도 조회하도록 변경했습니다.
• 계정 잠금과 복구, 비밀번호 변경 정책을 정리하고 입력·출력 검증과 파일 접근 처리를 보완했습니다.
• 메시지 큐 연동을 이식하고 부하 테스트를 진행했습니다. 컨테이너 장애를 감지하는 알림을 구성하고 중복 경보를 제어했습니다.

Node.js · Express · MySQL · AWS SQS · Docker