Bbaktaeho

들어가며최근 사내에서 주최한 해커톤에 참여하게 되었습니다. 개인적으로는 생애 첫 해커톤이었기 때문에 모든 과정이 흥미로웠고, 무엇보다 AI를 사용하는 해커톤이었기 때문에 이번 기회에 좀 더 친해질 수 있는 계기가 되기도 했습니다.또한 Nodit을 직접 사용하면서 여러 인사이트를 제품 담당자와 공유하며 서비스 품질도 고민하는 시간이 되기도 했네요. 이 글에서는 해커톤의 주제와 참여 과정, 결과, 그리고 참여를 통해 느낀 점을 간단히 정리하고자 합니다. 해커톤 시작해커톤 행사를 찾아보면 무박 2일, 혹은 3일 정도의 짧은 시간에 아이디어를 기획하고 개발해서 산출물을 만들어내는 행사라고 합니다.아무래도 사내에서 하는 행사이다 보니 현업에 차질이 생기지 않도록 약 9일 동안 진행한 것 같습니다.일정은 6월 10..

들어가기 전에Go 언어를 실무에서 사용한 지 어느덧 3년이 되어갑니다. 그동안 우여곡절도 많았지만, 동시성 프로그래밍을 이해하고 실제 프로덕션 환경에서 안정적으로 운영하며 다양한 문제를 해결해 왔습니다. 짧다면 짧고, 길다면 긴 시간 동안 Go 언어를 다루면서 참 많은 경험을 했던 것 같네요.이번 글에서는 Go 언어답게 문제를 해결했던 사례 하나를 공유하려 합니다. 특히 인상 깊었던 점은, 이러한 기능을 별도 라이브러리 없이 언어의 기본 패키지만으로 구현할 수 있었다는 점인데요. 이런 점이 바로 Go 언어의 큰 장점 중 하나라고 생각합니다. 이 장점을 활용한 사례를 전달드리도록 하겠습니다. 마주친 문제현재 담당하는 업무는 블록체인의 온체인 데이터를 ETL 하고 검색을 위해서 인덱싱하는 소프트웨어를 개발 ..

들어가기 전에​2025년 5월 7일 Ethereum에서 Pectra Hardfork가 예정되어 있습니다. 그중 핵심 기능으로 EIP-7702에 제안된 계정 추상화(Account Abstraction, AA)가 관련된 변화가 포함되어 있습니다. 이 글에서 블록체인 코어가 이를 어떻게 적용했는지 코드를 분석해보고, 변경된 이더리움 블록체인 RPC Spec과 이미 적용된 테스트넷에 데이터를 기반으로 데이터 분석까지 함께 진행해 보겠습니다. EIP-7702 란?EIP-7702는 EOA에 컨트랙트 코드를 할당할 수 있는 기능을 제공합니다. 이를 통해 EOA는 트랜잭션 실행 중에 컨트랙트처럼 동작할 수 있습니다. 이러한 방식은 기존의 EOA와 컨트랙트 간의 경계를 허물고, 계정 추상화의 비전을 실현하는 데 기여합니..

Tron 블록체인은 저렴한 수수료와 빠른 블록 생성 시간으로 인해 많은 Web3 빌더들이 이용하고 있는 네트워크입니다.특히 예전부터 하루에 일정량 무료로 트랜잭션을 전송할 수 있도록 하여 접근성도 좋은 편인 것 같습니다.또한 여러 시스템 컨트랙트(Actuator)가 빌더들을 위한 기능들을 제공하고 있기도 합니다. 최근 Sun Pump가 Tron 네트워크에 릴리즈 되면서 활성 어카운트가 증가하고 있습니다. 이에 따라 자산 이동과 관련된 트랜잭션 TPS 까지 증가되고 있죠.저는 증가하는 관심도에 따라 온체인 데이터를 보고 이해하는 것이 더더욱 중요하다고 생각했습니다.따라서 이 글을 통해 Tron 의 온체인 데이터를 분석하여 누구나 온체인 데이터를 이해하고 설명할 수 있도록 공유하고자 합니다. 분석하기 전에이..

개요특정 블록체인 데이터를 인덱싱하기 위해 재단에서 제공하는 오픈소스 인덱서를 사용 중이었다. 인덱서는 Rust로 구현되어 있으며 PostgreSQL에 데이터를 인덱싱한다.인덱서는 프로세싱 기준마다 서로 다른 프로세서로 분리되며 서로 의존 없이 배포가 가능하다.모든 프로세서를 구동했을 때 약 70개의 테이블에 데이터를 적재하고 있었고 테이블은 모두 단일 테이블이었다.점점 증가하는 블록체인의 데이터 때문에 테이블은 매우 무거워졌으며 row 개수도 100억 개가 넘는 테이블도 존재했다. PostgreSQL의 특징 중 VACUUM 이라는 중요한 특징이 있다.보통 자동으로 해당 작업을 진행하면서 데이터베이스 팽창을 막고 쿼리 계획에 이점을 제공한다.하지만 테이블이 커지면서 VACUUM 자체의 성능도 나빠지기 시..

들어가며현재 Go 언어에서 range에 관련해서 새로운 변화가 생기고 있습니다. 새로운 Go 버전에서 변화된 range를 받아들이기 전에 기존 range에 대해서 자세히 파악할 필요가 있어 이번 기회에 정리하려고 합니다.이 글은 Go 100가지 실수 패턴과 솔루션 도서를 참고해서 작성되었으며 자세한 내용은 도서를 확인해 주세요. rangeGo 언어에서 반복하는 로직을 작성하기 위해서 for 키워드만 존재합니다.보통은 range 키워드와 같이 사용하게 되는데 range가 값을 대입하는 과정을 모르고 사용하다가 실수가 발생하곤 합니다. 어떤 실수들이 존재하는지 예시를 통해 확인해보겠습니다. 개념range는 index나 종료 조건을 다룰 필요가 없어서 반복하는 로직을 작성하는데 편리합니다. 또한 range의 ..

들어가며 방대한 양의 데이터가 생성되면서 기존의 데이터베이스들의 데이터를 쪼개서 저장하게 되었습니다. 여기서 기존 데이터베이스들은 관계형 데이터베이스를 의미하며 이들은 태생적으로 분산 처리에 어려움이 있었습니다. 이로 인해 새로운 NoSQL이라는 DBMS들이 개발되었고 많은 기업들에서 도입하기 시작되었다고 하네요. NoSQL 중에서 서비스의 주축 데이터베이스로 가장 많이 선택되는 게 DocumentDB입니다. 가장 사용량이 많은 MongoDB를 중심으로 공식 문서를 통해 DocumentDB를 알아보도록 하겠습니다. Document database (Document-oriented database) 도큐먼트 데이터베이스는 도큐먼트 지향 데이터베이스로 불리기도 합니다. 도큐먼트 데이터베이스는 스키마가 없는 ..

들어가며 최근 데이터베이스의 여러 종류를 찾아보다가 시계열(time series) 데이터베이스를 처음 접하게 되었습니다. 가장 대표적인 데이터베이스로 influxDB가 있었는데요, 전체 데이터베이스에선 29위이지만 시계열 부분에선 1위입니다. 생소한 데이터베이스라 내가 앞으로 적용시킬 수 있는 부분이 있는지 조사해보도록 하겠습니다. 시계열 데이터베이스 (TSDB) 위키백과에서 시계열 데이터베이스는 하나 이상의 시간과 하나 이상의 값 쌍을 통해 시계열을 저장하고 서비스하는데 최적화된 데이터베이스라고 합니다. 여기서 시계열은 일정 시간 간격으로 배치된 데이터들의 수열을 뜻합니다. 시계열 데이터베이스는 시간이 지남에 따라 만들어진 데이터들로 구성되므로 시간 경과에 따른 변화를 추적하는데 용이하며 분석에 특화되..