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B2B 물류 데이터 대시보드
| Program | ERP |
| Client | 비공개 |
| Year | 2023 |
| Duration | 2개월 |
| Contribution | 80% |
프로젝트 설명
하루 평균 3,000건 이상의 배송을 처리하는 물류 스타트업의 내부 운영 대시보드입니다. Next.js + FastAPI 분리 구조, Celery로 사전 집계, 이상치는 Slack Bot 알림.
Problem · Solution · Result
| Problem 1 | 배송 데이터 집계 쿼리가 1일치 데이터 기준 평균 8.3초 소요. 대시보드 새로고침마다 사용자가 로딩을 기다려야 했습니다. |
|---|---|
| Solution | Celery로 1분 주기 사전 집계 Task를 구성하고, 결과를 Redis에 캐싱. 대시보드는 캐시에서 조회하고, 실시간성이 필요한 지표만 WebSocket으로 업데이트하도록 분리했습니다. |
| Result | 대시보드 초기 로드 8.3초 → 0.4초 (95% 개선), DB 부하 90% 감소. |
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