당황하지 않고 대용량 파일 업로드를 처리하는 방법

대용량 파일 업로드를 최적화하는 이유는 무엇입니까?

프런트엔드 개발에는 파일 업로드(이미지, 비디오, 오디오)가 포함되는 경우가 많습니다. 그러나 대용량 파일에는 문제가 있습니다. 업로드 시간이 길어지고 사용자 경험에 영향을 미칩니다. 과도한 서버 부담 및 리소스 고갈; 불안정한 네트워크로 인한 업로드 실패로 인해 재시도가 필요하고 대역폭이 낭비됩니다. 브라우저 메모리 소비가 증가하여 전반적인 성능과 안정성에 영향을 미칩니다. 이러한 문제를 완화하려면 대용량 파일 업로드를 최적화하는 것이 중요합니다.

최신 애플리케이션에서는 소셜 플랫폼의 고해상도 미디어, 교육 분야의 대규모 과제, 기업 환경의 대규모 프로젝트 파일 등 점점 더 커지는 파일을 효율적으로 처리해야 합니다. 단일 요청으로 전체 파일을 보내는 기존 방법은 부적절합니다.

기존 업로드의 문제점:

• 느린 업로드 속도: 파일 크기가 크면 전송 시간이 길어지고 사용자가 불편해집니다.
• 과부하된 서버: 서버는 대량의 데이터를 동시에 처리하는 데 어려움을 겪으며 리소스(메모리, CPU, 대역폭)가 고갈될 수 있습니다.
• 네트워크 취약성: 대규모 전송은 네트워크 중단(연결 끊김, 시간 초과, 패킷 손실)에 매우 취약하여 오류가 발생하고 강제로 다시 업로드됩니다.
• 높은 브라우저 메모리 사용: 브라우저는 전체 파일을 메모리에 로드하고 관리해야 하므로 성능과 안정성에 영향을 미칠 수 있습니다.

따라서 최적화가 필수적입니다.

효과적인 최적화 전략

대용량 파일 업로드를 최적화하는 주요 접근 방식은 다음과 같습니다.

1. 파일 청킹

대용량 파일을 작은 덩어리로 나누어 각각을 개별 요청으로 보냅니다. 이렇게 하면 요청별 데이터가 줄어들고 업로드 속도가 빨라지며 서버 로드가 낮아지고 업로드 재개가 가능해집니다.

function sliceFile(file, chunkSize) {
  const fileSize = file.size;
  const chunks = Math.ceil(fileSize / chunkSize);
  const slices = Array.from({ length: chunks }, (_, index) => {
    const start = index * chunkSize;
    const end = start + chunkSize;
    return file.slice(start, end);
  });
  return slices;
}

2. 동시 업로드

여러 청크를 동시에 전송하여 네트워크 대역폭과 서버 활용도를 극대화하고 사용자 경험을 향상시킵니다.

async function uploadChunks(fileChunks) {
  const uploadPromises = fileChunks.map((chunk) =>
    fetch('/upload', { method: 'POST', body: chunk })
  );
  const responses = await Promise.all(uploadPromises);
  return responses;
}

3. 데이터 압축

전송 전에 각 청크를 압축하여 데이터 크기를 더욱 줄이고 전송 효율성을 높이세요.

async function compressChunk(chunk) {
  const compressedChunk = await new Promise((resolve, reject) => {
    const reader = new FileReader();
    reader.onload = (event) => {
      const result = pako.deflate(event.target.result);
      resolve(result);
    };
    reader.onerror = (event) => reject(event.error);
    reader.readAsArrayBuffer(chunk);
  });
  return compressedChunk;
}

4. 데이터 검증

전송 전후에 각 청크를 검증하여 데이터 무결성을 보장하고 불필요하거나 결함이 있는 데이터 전송을 방지합니다.

async function verifyChunk(chunk) {
  const hash = await calculateHash(chunk);
  const response = await fetch(`/verify?hash=${hash}`);
  const result = await response.json();
  return result;
}

5. 재개 가능한 업로드

중단 지점에서 업로드를 재개하여 시간을 절약하고 업로드 속도를 향상시킵니다.

async function resumeUpload(file, resumeByte) {
  const blob = file.slice(resumeByte);
  const formData = new FormData();
  formData.append('file', blob);
  const response = await fetch('/upload', { method: 'POST', body: formData });
  const result = await response.json();
  return result;
}

6. 자동 업로드 인증

사전 업로드 해시 계산 및 서버 측 비교를 통해 동일한 파일을 식별하고 중복 업로드를 방지합니다.

function sliceFile(file, chunkSize) {
  const fileSize = file.size;
  const chunks = Math.ceil(fileSize / chunkSize);
  const slices = Array.from({ length: chunks }, (_, index) => {
    const start = index * chunkSize;
    const end = start + chunkSize;
    return file.slice(start, end);
  });
  return slices;
}

결론

이 기사에서는 대용량 파일 업로드 최적화의 필요성을 강조하고 주요 전략을 제시합니다. 제공된 코드 예제는 독자가 대용량 파일 업로드를 효율적으로 관리할 수 있도록 실제 구현을 보여줍니다.

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