2주차

MVP

• MVP : Minimum Viable Product
  가설을 검증할 수 있는 최소한의 기능을 가진 제품을 먼저 시장에 내놓은 후 발전시키기 위함

데이터

• Clarity와 Google Analytics는 무료
• 실시간으로 수집되는 트래픽을 통계 내어 데이터를 보다 간편하게 확인할 수 있음
• Google Analytics: 숫자, 지표로 유저 활동을 확인 가능
• Clarity : 유저 행동을 녹화(?)하여 확인 가능

이 두가지를 어떻게 적용?

• 헤드 태그를 붙여 전송(?)

주요한 지표

• DAU : Daily Active User

• WAU : Weekly Active User

• MAU : Monthly Active User

• 이벤트 : 클릭, 마우스 스크롤, 웹사이트에 머묾/떠남
  - 전환 : 회원가입, 결제
  - 이탈 : 사용자가 떠남
  

• AARRR : 알게 됨(방문X, 광고에 노출되어 인지하게 됨) -> 다운로드(사용해봄) -> 유저(회원가입) -> 현질 -> 추천
  - 역피라미드 형태로 사용자를 분류함
  

Product Market Fit(PMF)

• 시장에서 먹힐지 판단하는 이론
  - 그래프가 평탄화 되면 PMF를 달성했다고 봄 : 유저의 사용이 유지된다고 있다는 의미
  - 평탄화 되는 정도에 따라 회사 가치가 다름
  - 20%에서 평탄화 : 괜찮은 회사
  - 40%에서 평탄화 : 유니콘 회사
  - 70%에서 평탄화 : 세상을 바꿈(chatgpt의 경우 유지율 68%)
  • 유의할 점 : '0으로 수렴하지 않고' 평탄화되는 부분이 생겨야 함

4주차

• DB : 여러 사람이나 프로그램이 데이터를 쉽게 공유하기 위해 체계적으로 관리되는 데이터의 집합
• DBMS : DB를 체계적으로 관리하는 시스템
  - SQL DB : SQLite, PostgreSQL, ORACLE, MySQL
  - NoSQL DB : neo4j, MongeDB, redis
  • redis : key와 value로만 이루어져 있어 자주 조회하는 db를 구현할 때 좋음(회원가입 등), 서버상에 Ram-cashing을 하기 때문에 빠르게 불러올 수 있음
  • MongoDB : json형태로 이루어져 있음(형태가 고정되지 않아 스키마를 자유롭게 짤 수 있음) -> 서비스 초기에 유연하게 대응할 수 있음(구조가 유동적인 초기 서비스)

사진이나 영상 저장

• Storage에 올리고 그 이미지의 주소만 DB에 저장해두고 불러오는 방식 사용
  • Amazon의 S3
  • Cloudflare의 R2
  • Google Cloud Storage
  • Vercel Blob
• 주소만 가지고 어떻게 Storage에서 불러오는가?
  - 브라우저에서 이미지 요청
  -> 백엔드가 DB에 요청
  -> DB에 저장된 URL
  -> DB가 브라우저로 바로 URL 보냄
  -> 브라우저가 URL을 바탕으로 Storage에 이미지 요청
  -> 브라우저의 메모리를 사용해서 URL에 위치한 이미지를 랜더링
  -> 곳곳에 위치한 CDN 중 가장 가까운 CDN이 해당 이미지를 가지고 있음
  -> CDN에서 브라우저로 이미지를 보냄

*CDN은 storage에 있는 이미지를 모두 가지고 있는 것이 아니라 처음 요청한 사용자가 있으면 그때 이미지를 받아오고 일정기간 보관했다가 그 기간동안 아무 사용자에게서 요청이 없으면 다시 삭제함

*URL, API 등 정보 주고 받을 때 HTTP를 따라 소통