Data Tool
데이터 관리 및 검증을 위한 도구입니다.
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데이터 처리 시퀀스
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데이터 조회
Game Server API를 통해 정적 데이터를 조회할 수 있습니다.
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데이터 툴 진화
초기 데이터 툴의 문제점 분석과 Git Sparse Checkout, JSON 기반 배포, NestJS Cron 자동화를 통한 개선 과정
초기 데이터 툴은 Excel 파일을 바이너리로 변환하여 클라이언트에서 사용하고, DB에 직접 INSERT하여 서버에서 메모리 캐싱을 통해 사용하는 구조였습니다.
초기 데이터 툴 구조
1. Excel 파일
- • 게임 기획 데이터
- • 밸런싱 수치
- • 텍스트 데이터
2. 클라이언트
- • 바이너리 파일 변환
- • 메모리 효율적 로딩
- • 빠른 데이터 접근
3. 서버
- • DB에 직접 INSERT
- • 메모리 캐싱
- • 실시간 데이터 조회
배포 프로세스
1. 각 프로젝트 클론 및 체크아웃
2. Generate 파일 푸시
3. 클라이언트: Excel → 바이너리 변환
4. 서버: DB Drop/Create 및 INSERT
주요 문제점
클라이언트 레포지토리 문제
- • 체크아웃 시간: 몇백 기가바이트 크기로 인한 긴 체크아웃 시간
- • 네트워크 부하: 전체 레포지토리 다운로드 필요
- • 디스크 사용량: 불필요한 파일들로 인한 저장공간 낭비
- • 브랜치 관리: 브랜치별 레포지토리 클론 부담
데이터베이스 문제
- • DROP/CREATE: 테이블 재생성으로 인한 긴 배포 시간
- • 데이터 손실: 배포 중 서비스 중단 위험
- • 롤백 어려움: 문제 발생 시 복구 시간 소요
- • 확장성: 대용량 데이터 처리 시 성능 저하