이 프로젝트는 실시간 비디오 스트리밍 시스템을 구축하는 프로젝트였습니다.
프로젝트 3: 비디오 콘텐츠 관리 시스템 구축
이 프로젝트는 비디오 콘텐츠 관리 시스템을 구축하는 프로젝트였습니다.
이 프로젝트에서는 서버 아키텍처 설계 및 비디오 처리 시스템 구축을 담당했습니다.
주로 FFmpeg와 WebSocket을 사용하여 비디오 데이터를 실시간으로 처리하고, Redis를 통해 캐시 시스템을 구현하여 스트리밍 성능을 최적화했습니다.
이 프로젝트에서는 AWSLam bda를 활용하여 비디오 파일을 자동으로 처리하고 관리하는 시스템을 구축했습니다.
자기소개서 작성시 참고할 수 있는 실질적인 예시로 활용 가능합니다.
이 프로젝트는 실시간 비디오 스트리밍 시스템을 구축하는 프로젝트였습니다.
비디오 처리에는 FFmpeg를 사용하여 다양한 포맷의 비디오 파일을 실시간으로 변환하고, Redis를 캐시 시스템으로 활용하여 비디오 스트리밍의 성능을 최적화했습니다.
이 프로젝트는 고용량 트래픽 처리 시스템을 설계하고 개발한 프로젝트입니다.
트래픽을 효율적으로 처리하기 위해 SpringBoot로 RESTful API를 구현하고, 메시지 큐시스템인 Kaf ka를 사용하여 트래픽의 양을 분산 처리했습니다.
프로젝트 3: 비디오 콘텐츠 관리 시스템 구축
비디오 파일을 Am azonS3에 저장하고, 사용자가 업로드한 콘텐츠를 AWSLam bda로 처리하여 자동화된 파일관리를 구현했습니다.
비디오 파일을 HLS(HTTPLiveStreaming)로 변환하는 과정에서, 각 클라이언트에 맞는 스트리밍 세그먼트를 제공하는 데 있어 네트워크 지연과 서버 처리 속도가 문제였습니다.
네트워크 지연 시간 분석 : 서버와 클라이언트 간의 데이터 전송 속도를 분석하기 위해 WebSocket을 활용하여 실시간으로 데이터를 주고받는 속도를 측정했습니다.
네트워크 최적화 : 서버와 클라이언트 간의 네트워크 트래픽을 모니터링하고, 네트워크 속도에 따라 스트리밍 품질을 동적으로 조정하는 기능을 추가했습니다.
네트워크 지연 문제도 해결되어 사용자들이 실시간 스트리밍을 원활하게 즐길 수 있게 되었습니다.
각 프로젝트마다 서버 아키텍처 설계, 비디오 데이터 처리, 성능 최적화 등을 맡아 프로젝트가 원활히 진행될 수 있도록 했습니다.
특히, 프로젝트가 진행되는 동안 기술적 리더십을 발휘하여 팀원들과의 협업을 통해 문제를 해결하고 시스템 성능을 높였습니다.
A+ 라인플러스 ML_DL Engineer 신입 자기소개서 저는 문제를 해결하는 것을 즐기는 사람입니다.
특히, TensorFlow와 PyTorch를 활용한 딥러닝 모델 구현과 데이터 전 처리에 대한 깊은 이해를 통해 실제 문제를 해결할 수 있는 능력을 키웠습니다.
꾸준히 해온 ..
[A+] 라인페이플러스 Pay Server Engineer 인턴 LINE에서 저를 채용해야 하는 이유는 "결제시스템의 안정성과 확장성을 고려한 백엔드 설계 경험"과 "지속적으로 성장하고자 하는 학습능력"을 갖췄기 때문입니다.
제가 진행한 대표적인 프로젝트는 SpringBoot를 ..
클라우드 인프라_Platform Engineer 자기소개서 현대오토에버클라우드 인프라-PlatformE ngineer자 기소개서
현대오토에버클라우드 인프라 PlatformE ngineer 직무는 방대한 차량 데이터를 안정적으로 수집하고, 이를 신속하고 안전하게 처리할 수 있는 인프라를..