📍 16. OSI 7계층

1. 물리 계층 (Physical Layer):

• 물리적인 하드웨어와 전송 매체를 다루는 계층
• 데이터를 비트 스트림으로 변환하고, 전송 매체를 통해 전송한다.
• 전기적, 기계적, 광학적 특성을 다룬다.

2. 데이터 링크 계층 (Data Link Layer):

• 물리 계층에서 오는 비트들을 프레임(Frame)으로 그룹화하고, 에러 감지 및 수정을 수행한다.
• 주소 지정과 흐름 제어도 수행한다.
• 이더넷, Wi-Fi와 같은 로컬 네트워크 기술에서 활용한다.

3. 네트워크 계층 (Network Layer):

• 데이터 패킷의 라우팅과 전송 경로 선택을 담당한다.
• IP 주소와 라우팅 프로토콜을 사용하여 패킷의 목적지를 결정한다.
• 라우터가 이 계층에서 동작한다.

4. 전송 계층 (Transport Layer):

• 송신자와 수신자 간의 연결을 관리하고, 데이터 전달을 확인하며, 에러 복구를 수행한다.
• 주로 TCP (Transmission Control Protocol)와 UDP (User Datagram Protocol)를 사용한다.

5. 세션 계층 (Session Layer):

• 데이터 교환의 세션 관리와 동기화를 담당한다.
• 세션 설정, 유지 및 종료를 처리한다.

6. 표현 계층 (Presentation Layer):

• 데이터의 형식을 변환하고, 데이터 암호화 및 복호화를 수행한다.
• 데이터의 표현 형식 (예: 압축, 암호화)을 관리한다.

7. 응용 계층 (Application Layer):

• 최종 사용자와 상호 작용하는 응용 프로그램에 서비스를 제공한다.
• 프로토콜 스택의 가장 상위에 위치하며, 이메일, 웹 브라우징, 파일 전송 등의 응용 프로그램과 상호 작용한다.

📍 17. 세션 기반 인증과 토큰 기반 인증의 차이점

세션 기반 인증은 사용자가 인증을 완료하면
서버는 인증 정보를 세션이라고 하는 별도의 공간(메모리 혹은 DB 등)에 저장하고
서버 측에서 사용자 상태를 관리합니다.

토큰 기반 인증은 사용자 상태를 서버에 저장하지 않고,
클라이언트에서 토큰을 별도의 공간 (localStorage, Cookie)에 저장한 후,
서버에서 요청(Request) 할 때마다 토큰을 함께 보내고 서버는 이 토큰을 검증하고 인가합니다.
이때, JWT(Json Web Token)와 같은 토큰 형식이 사용될 수 있습니다.

📍 18. JWT, Refresh, Access Token 설명

JWT (JSON Web Token):
JWT는 웹에서 사용되는 JSON 형식의 토큰에 대한 표준 규격으로,
주로 사용자의 인증 또는 인가 정보를 서버와 클라이언트 간에 안전하게 교환하고 저장하기 위해 사용된다.

JWT는 세 가지 부분으로 이루어지며, 각 부분은 점 (.)으로 구분된다.
이 부분은 Header, Payload, Signature로 구성된다.

Header (헤더)는 타입과 사용하는 해시 알고리즘 등 두 가지 정보를 JSON 형식으로 포함하고 있다.

Payload (페이로드)는 토큰에 포함될 정보인 클레임을 담고 있다. 클레임의 종류는
등록된 클레임 (Registered Claims), 공개 클레임 (Public Claims), 비공개 클레임 (Private Claims)등이 있다.

Signature (서명)은 토큰의 유효성을 검증하는데 사용된다.
헤더와 페이로드를 포함하는 토큰 내용, 그리고 비밀 키를 사용하여 생성되며,
토큰이 신뢰하는 발급자로부터 왔음을 확인할 수 있다.

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Refresh Token:
Refresh Token은 일부 인증 시스템에서 사용되며,
주로 원래 액세스 토큰이 만료될 때 새로운 액세스 토큰을 발급받기 위해 사용된다.

사용자는 액세스 토큰이 만료되더라도
사용자 이름과 암호를 다시 입력하지 않고도 Refresh Token을 사용하여
새로운 액세스 토큰을 발급받을 수 있다.

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Access Token:
Access Token은 주로 인증 및 권한 부여 시스템에서 사용되며,
특정 리소스에 대한 액세스 권한을 부여하거나
사용자를 대신하여 작업을 수행하기 위해 사용되는 토큰 유형이다.

일반적으로 Access Token은 수명이 짧으며,
클라이언트 애플리케이션이 서버 리소스에 접근할 때 사용된다.

📍 19. OAuth 설명

OAuth(Open Authorization)은 인터넷 사용자가 비밀번호를 공유하지 않고
다른 웹사이트나 애플리케이션에 자신의 정보에 대한 접근 권한을 부여하는 개방형 표준이다.
이를 통해 보안과 개인 정보 보호가 강화되며,
사용자가 어떤 데이터에 대한 액세스 권한을 부여하고 있는지에 대한 투명성을 제공한다.

OAuth는 주로 소셜 미디어 플랫폼에서의
소셜 미디어 플랫폼에서의 로그인 및 데이터 공유,
클라우드 서비스에서의 파일 액세스 권한 부여,
다른 애플리케이션에 대한 API 호출 권한 부여 등 다양한 사례에서 활용된다.

📍 20. 클래스형과 함수형의 차이를 설명(어떤 방식을 주로 활용했는가?)

클래스형 프로그래밍은 객체 지향 프로그래밍 (OOP) 패러다임을 따르고,
클래스를 사용하여 데이터와 메서드를 함께 정의하고 객체를 생성하는 방식이며,
상속과 다형성을 강조합니다.

함수형 프로그래밍은 함수를 일급 시민으로 취급하며,
함수를 변수에 할당하거나 함수의 매개변수로 전달하며, 함수를 반환할 수 있습니다.
주로 데이터를 함수로 처리하고 부작용을 최소화하기 위해 사용합니다.

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클래스형 프로그래밍과 함수형 프로그래밍의 주요 차이는 접근 방식입니다.
클래스형 프로그래밍은 객체와 상태를 중심으로 하며 데이터와 메서드를 캡슐화합니다.
반면 함수형 프로그래밍은 함수와 데이터 변환을 중심으로 하며
함수를 모듈화된 단위로 사용하여 코드를 구성합니다.

ex. 함수형 프로그래밍을 주로 사용하며,
이 스타일을 선택한 이유는 함수를 모듈화된 단위로 조합하여 코드를 작성할 수 있기 때문입니다.
이를 통해 코드의 재사용성을 높이고 유지 보수를 더욱 효율적으로 수행할 수 있습니다.

ex.
클래스형 프로그래밍을 주로 활용했으며,
클래스형 프로그래밍은 코드의 구조화와 모듈화를 강화하고, 유지 보수 가능성을 향상시키며,
객체 지향 디자인 원칙을 준수하여 재사용성을 높일 수 있기 때문입니다.
이로 인해 안정적이고 효율적인 네트워크 애플리케이션을 개발하는 데 큰 도움이 될 수 있다는 이점이 있습니다.

📍 21. CI/CD 설명

CI (Continuous Integration(지속적 통합)):
CI는 소프트웨어 개발 프로세스에서 여러 개발자가 협업하여 소스 코드 변경 사항을 지속적으로 통합하는 개념입니다.

이는 코드 변경 사항이 충돌하거나 문제가 발생하는 것을 방지하기 위해 개발자가 자주 코드를 공유하고,
자동으로 빌드하고 테스트하여 통합하는 프로세스를 포함합니다.

이를 통해 코드 품질을 유지하고 개발자들이 변경 사항을 빠르게 공유하고 테스트할 수 있도록 합니다.

CD (Continuous Delivery(지속적 전달) 또는Continuous Deployment(지속적 배포)):
CD는 CI와 테스트를 통과한 코드 변경 사항을 자동으로 프로덕션 환경에 배포하는 개념을 나타냅니다.

Continuous Delivery(지속적 전달) (CD):
코드 변경 사항이 CI와 테스트를 통과한 후,
수동으로 프로덕션 환경으로 전달될 준비가 된 상태를 유지합니다.
이것은 변경 사항이 프로덕션 환경으로 전달되기 위해 추가적인 승인 또는 프로세스가 필요할 수 있음을 의미합니다.
변경 사항은 프로덕션으로 배포될 수 있지만,
배포 프로세스의 최종 승인은 수동으로 이루어집니다.

Continuous Deployment(지속적 배포) (CD):
코드 변경 사항이 CI와 테스트를 통과한 후 자동으로 프로덕션 환경으로 배포되는 개념을 나타냅니다.
변경 사항이 자동으로 배포되며,
이 모델은 배포 프로세스를 자동화하고 빠른 소프트웨어 릴리스를 가능하게 합니다.

📍 22. TDD 설명

TDD(Test Driven Development) 테스트 주도 개발은 소프트웨어 개발 방법론 중 하나로,
기존의 개발 프로세스와 다르게 테스트 케이스를 먼저 작성한 후에
실제 코드를 개발하고 리팩토링하는 개발 절차입니다.

짧은 개발 주기의 반복을 중요시하며, 애자일 방법론 중 하나인 eXtreme Programming(XP)에서 주로 사용되며,
이것은 "Test-First" 개념에 근거합니다.

이를 활용하여 TDD를 통해 코드의 신뢰성을 높이고 유지 보수를 용이하게 만들 수 있습니다.

(eXtreme Programming(XP):

• 수시로 발생하는 고객의 요구사항에 유연하게 대응하기 위해 고객의 참여와 개발 과정의 반복을 극대화하여 개발 생산성을 향상시키는 방법이다.)

("Test-First" 개념:
1. Fast: 유닛 테스트는 빠르게 실행되고 빠르게 결과를 알아야 한다.
2. Isolated / Independent: 유닛 테스트는 그 자체만으로 실행되어야 한다.
3. Repeatable: 유닛 테스트는 반복 가능해야 한다.
4. Self-validating: 유닛 테스트는 자체 검증이 가능해야 한다.
5. Thorough / Timely: 유닛 테스트는 철저하고 적절한 때에 작성되어야 한다.)

📍 23. 프로세스와 쓰레드에 대해서 설명(차이점)

• 프로세스는 컴퓨터에서 실행되는 독립적인 프로그램의 인스턴스입니다.
  각 프로세스는 자체 메모리 공간과 시스템 자원(CPU 시간, 파일 및 입출력 장치)을 할당받고,
  프로세스는 서로 완전히 독립되어 있어 하나의 프로세스가 오류를 일으켜도 다른 프로세는 오류를 받지 않습니다.

• 쓰레드는 어떠한 프로그램 내에서, 특히 로세스 내에서 실행되는 독립적인 실행 흐름의 단위입니다.
  같은 프로세스 내에서 다른 쓰레드와 공유 메모리 공간과 자원을 사용하며,
  이로 인해 쓰레드 간 데이터 공유와 통신이 간단하게 이루어집니다.
  하지만 이러한 공유로 인해 쓰레드 간의 동기화 충돌 문제가 발생할 수 있습니다.

차이점:
프로세스는 서로 완전히 독립되어 있어 하나의 프로세스의 오류가 다른 프로세스에 영향을 미치지 않지만,
프로세스 간의 통신이 복잡하고 비용이 많이 들고, 자신만의 고유 공간과 자원을 할당받아 사용합니다.

반면에, 쓰레드는 같은 프로세스에서 실행되며,
쓰레드 간의 통신 비교적 간단하고 빠른 것에 비해,
다른 스레드의 공간과 자원을 공유하면서 사용한다는 차이점이 있습니다.

📍 24. 멀티프로세스와 멀티쓰레드의 특징 설명

멀티 프로세스는 여러 개의 독립적인 프로세스가 동시에 실행되는 것을 한다.
각 프로세스는 자체 메모리 공간을 가지며, 서로 간섭하지 않으며, 독립적으로 실행된다.

하나의 프로세스가 오류로 인해 종료되더라도 다른 프로세스는 계속해서 실행된다.

다중 코어 CPU를 활용하여 병렬 처리를 구현하는 데 사용된다.

안정성을 확보한다는 장점을 가지지만 프로세스 간 통신이 복잡하고
오버헤드가 발생하여 성능이 저하되는 경우가 있다.

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멀티쓰레드는 하나의 프로세스 내에서 여러 개의 스레드가 동시에 실행되는 것을 의미한다.

스레드는 같은 프로세스 내에서 공유된 메모리 공간을 가지며, 이로 인해 스레드 간 통신이 간단하고 빠르다.

멀티쓰레드를 사용하면 스레드 간의 데이터 공유와 작업 분배가 쉽고 빠르게 이루어진다.

그러나 스레드 간의 동기화와 경쟁 조건 문제를 처리해야 하는 복잡성이 있으며,
오류 하나가 전체 프로세스에 영향을 줄 수 있고, 단일 프로세스의 경우 효과를 기대하기 어렵다.

📍 25. 쿼리 최적화에 대해 설명, 방법

쿼리 최적화는 데이터베이스 시스템에서
데이터를 효율적으로 검색하고 처리하기 위해 SQL 쿼리의 실행 계획을 개선하는 과정을 의미하며,

주로 데이터베이스 성능을 향상시키고 응답 시간을 줄이는 데 중요한 역할을 합니다.

쿼리 최적화 방법은 주로

1. 인덱스 사용:
   데이터를 베이스에서 필요한 정보를 찾기 위해 인덱스를 활용한다.

2. 통계 정보 활용:
   데이터베이스는 통계 정보를 기반으로 한 데이터 액세스 및 처리 방법을 최적화한다.

3. 시스템 모니터링:
   데이터베이스 시스템을 모니터링하여 성능 이슈를 식별하고 조치하여 스템의 부하나 병목 현상을 줄인다.

4. 캐싱:
   이전에 실행한 쿼리 결과를 캐시에 저장하여 동일한 쿼리가 다시 실행될 때 데이터베이스에 접근하지 않고 캐시에서 결과를 반환한다.

5. 파티션 및 파티셔닝:
   대용량 테이블을 파티션으로 나누어 데이터 관리 및 쿼리 성능을 최적화한다.

📍 26. DB 로직 최소화

DB 로직을 최소화하는 것은 성능을 향상시키고 유지 보수를 간소화하는 데 도움이 됩니다.
예를 들어, 이러한 방법으로 DB 로직을 최소화할 수 있다.

EX.

1. 일관된 데이터 모델링:
   데이터베이스 테이블과 엔테테를 일관성 있게 설계하고
   중복 데이터를 줄이고 일관성을 유지하여 데이터 중복을 최소화화고 무결성을 유지한다.

2. 비즈니스 로직 최적화:
   데이터베이스에서 비즈니스 로직을 수행하기보다는 비즈니스 로직을 애플리케이션 레벨에서 처리한다.
   데이터베이스는 데이터 저장과 관리에 중점을 두는 것이 좋다.

3. 캐싱:
   반복적으로 동일한 데이터를 검색해야 하는 경우,
   검색 결과를 캐시하여 데이터베이스 요청을 최소화할 수 있다.

4. 배치 작업:
   대량의 데이터를 처리해야 할 때는 배치 작업을 사용하여,
   데이터베이스 부하를 최소화할 수 있다.

5. 프로파일링과 모니터링:
   데이터베이스 성능을 모니터링하고,
   쿼리 실행 계획을 분석하여 병목 현상을 파악하고 최적화 작업을 수행한다.

📍 27. 테스트코드 설명, 활용 경험

테스트 코드는 소프트웨어 개발 과정에서 개발된 소프트웨어의 기능과 동작을 확인하고 검증하기 위한 코드입니다.

테스트 코드를 작성하는 이유는
1. 개발단계 초기에 문제를 발견하게 도와준다.
2. 개발자가 나중에 코드를 리팩토링하거나 라이브러리 업데이트 등에서 기존 기능이 올바르게 작동하는 지를 알 수 있다.
3. 기능에 대한 불확실성을 감소시킬 수 있다.
4. 시스템에 대한 실제 문서를 제공한다.(단위 테스트 자체가 문서로 사용 가능)
등이 있습니다.

EX.
주로 테스트 코드를 활용할 때는
API 엔드포인트의 요청과 응답 검증으로 특정 API 엔드포인트를 호출하고 요청 및 응답 데이터를 검증하는 테스트 코드를 작성하여 API의 기능을 확인합니다.
또는, 외부 서비스나 의존성이 있는 경우, 해당 서비스를 모의(Mock)로 대체하여 테스트를 진행합니다.
이렇게 하면 외부 서비스에 의존하지 않고도 해당 서비스와의 통합을 검증할 수 있습니다.

📍 28. Array, LinkedList 설명, 사용 여부

Array(배열)는 고정된 크기의 연속된 메모리 공간에 데이터 요소를 저장하는 선형 데이터 구조입니다.
메모리 상에서 연속적으로 저장되어 있는 특징을 갖고 있어 index를 통한 접근이 용이합니다.
하지만. 배열의 크기는 처음 생성할 때 정하며 이후에는 변경할 수 없습니다.

LinkedList(연결 리스트)는 여러 개의 노드들이 순차적으로 연결된 형태를 갖는 자료 구조이며,
각 노드는 메모리의 어떤 위치에나 저장될 수 있으며, 노드 간의 연결을 통해 데이터에 접근합니다.
하지만, 랜덤 액세스가 비효율적이며, 정 위치의 데이터에 접근하려면 처음부터 순차적으로 노드를 탐색해야 합니다.

배열은 빠른 랜덤 액세스와 고정 크기의 컬렉션을 다룰 때 유용하며,
연결 리스트는 동적인 데이터 추가/삭제와 메모리 동적 할당이 필요하거나 순차적인 데이터 처리 작업에 적합합니다.

📍 29. AWS S3, EC2를 사용하는 이유, 사용 경험

AWS S3는 객체 스토리지 서비스로, 파일, 데이터 및 미디어 자료를 저장하고 관리하는 데 사용됩니다.
주로 파일 및 데이터 백업, 웹 호스팅, 미디어 스토리지, 데이터 공유 등의 목적으로 사용됩니다.

AWS EC2는 가상 서버를 호스팅 하기 위한 서비스로, 사용자가 필요에 따라 가상 서버를 생성하고 사용자가 필요에 따라 구성할 수 있습니다.
주로 애플리케이션을 실행하고 확장하는 데 사용되며, 가상 서버를 동적으로 조정하여 트래픽의 변동에 신속하게 대응할 수 있어 유용합니다.

EX. 사용 경험
AWS EC2를 이용하여 웹 애플리케이션을 호스팅하고 관리한 적이 있습니다.
예를 들어, 필요한 보안 그룹 및 네트워크 구성을 설정하여 인바운드 및 아웃바운드 트래픽을 관리하고,
웹 애플리케이션을 호스팅하고 관리한 경험이 있습니다.

📍 30. 정렬 알고리즘 설명

정렬 알고리즘은 컴퓨터 공학에서 중요하게 다루는 문제로,
어떤 데이터 셋이 주어졌을 때 이를 정해진 순서대로 나열하여 재배치하는 문제입니다.

1. 버블 정렬 (Bubble Sort):
버블 정렬은 이웃한 두 요소를 비교하고 필요한 경우 서로 교환합니다.
시간 복잡도는 최악, 평균, 최선 모두 O(n^2)이며, 따라서 큰 데이터 셋에 대해서는 비효율적입니다.

2. 삽입 정렬 (Insertion Sort):
배열을 정렬된 부분과 정렬되지 않은 부분으로 나누고, 정렬되지 않은 요소를 적절한 위치에 삽입합니다.
시간 복잡도는 O(n^2)이며 작은 크기의 데이터에 적합합니다.

3. 선택 정렬 (Selection Sort):
주어진 배열에서 가장 작은 요소를 찾아 제일 앞으로 이동시킵니다.
시간 복잡도는 O(n^2)이며, 버블 정렬과 삽입 정렬과 유사한 성능을 보입니다.

4. 병합 정렬 (Merge Sort):
분할 정복을 사용하여 배열을 반으로 나눈 다음, 부분 배열을 병합하면서 정렬합니다.
항상 O(n log n)의 시간 복잡도를 가지며, 안정적인 정렬 알고리즘 중 하나입니다.

5. 퀵 정렬 (Quick Sort):
분할 정복 방식을 사용하는 빠른 정렬 알고리즘 중 하나입니다.
평균 시간 복잡도는 O(n log n)이지만 최악의 경우에는 O(n^2)이 될 수 있으며, 대용량 데이터를 빠르게 정렬할 수 있습니다.

(
O(n^2)(O 엔 제곱): 입력 데이터 크기 n에 대해 이차 다항식으로 성장하는 알고리즘,
O(n log n)(O 엔 로그 엔): 입력 데이터 크기 n에 대해 로그 선형으로 성장하는 알고리즘
)