분당 식료품 배달 앱: 과제, 기술 스택 및 주요 결정
- Linda Hamilton원래의
- 2025-01-21 00:17:08720검색
빠른 식료품 배달 앱: 10분 챌린지
Blinkit, Zepto, Swiggy Instamart와 같은 퀵커머스 앱의 인기가 폭발적으로 증가했습니다. 이러한 서비스의 복잡성을 이해하기 위해 10분 이내에 식료품을 배달하는 데 초점을 맞춘 유사한 앱을 만들었습니다.
핵심 문제
이러한 앱은 기본적으로 빠른 배송(1일 미만)을 우선시하는 단일 공급업체 전자상거래 플랫폼입니다. 가장 큰 장애물은? 배달원과 주문을 실시간으로 효율적으로 연결합니다. 기타 전자상거래 기능은 표준으로 유지됩니다. 광범위한 전자상거래 개발 경험을 보유한 프리랜서로서 이 프로젝트는 익숙하면서도 도전적인 풍경을 보여주었습니다.
기술 스택
저는 전문 지식을 활용하여 Django(백엔드) 및 React Native(프론트엔드) 아키텍처를 선택했습니다. 이 선택은 Class To Cloud에 대한 이전 작업과 일치합니다. PostgreSQL은 구조화된 데이터를 위한 기본 데이터베이스 역할을 하며, 인메모리 캐싱을 위해 Redis로 보완됩니다.
백엔드
- 프레임워크: Django
- 데이터베이스: PostgreSQL(구조화된 데이터)
- 캐시: Redis(빠른 데이터 검색)
프런트엔드
- 프레임워크: React Native
인벤토리 데이터: 스크래핑 솔루션
핵심 전자상거래 기능(제품 및 카테고리 목록)을 신속하게 구현했습니다. 현실적인 데이터로 앱을 채우기 위해 HAR 파일을 사용한 데이터 스크래핑을 사용했습니다(자세한 내용은 별도의 기사에서 확인 가능). 이 데이터는 앱 디자인에 영향을 미치며 Figma 템플릿과 Blinkit 및 Zepto와 같은 기존 앱에서 영감을 얻었습니다.
디자인 영감 및 화면
앱 디자인은 Figma 템플릿과 Blinkit 및 Zepto의 디자인 요소를 혼합합니다.
주요 화면
- 홈 화면
- 실시간 위치 추적
실시간 위치 추적: 맞춤형 솔루션
모바일 아키텍처와 GPS에 대한 사전 경험이 부족하여 광범위하게 조사했습니다. 많은 솔루션에 위치 업데이트를 위한 Kafka가 포함되었습니다. 그러나 이 모놀리식 애플리케이션에 Kafka를 추가하는 데 따른 오버헤드를 피하기 위해 저는 Redis와 함께 Django의 캐싱 시스템을 사용하여 맞춤형 솔루션을 개발했습니다. 이 접근 방식은 소규모 사용자 기반에서는 작동하지만 대규모 배포에서는 개선이 필요할 수 있습니다. 필요에 따라 더 나은 솔루션을 모색하겠습니다.
주요 학습 내용
- 기술 스택 선택: 올바른 기술 스택을 선택하려면 복잡성과 성능의 균형이 필요합니다. 귀하의 요구 사항을 충족하고 귀하의 기술에 맞는 솔루션의 우선순위를 정하세요.
- 실시간 과제: 실시간 업데이트에는 신중한 시스템 동기화가 필요합니다. 신뢰성을 확보하고 보장하는 것, 특히 사용 가능한 드라이버가 없는 시나리오를 처리하는 것이 향후 개발의 핵심으로 남아 있습니다.
- 모듈식 설계: 모듈식 아키텍처는 확장성과 신속한 배포에 매우 중요합니다. 모듈식 설계 덕분에 확장(예: EC2 인스턴스 추가)이 훨씬 쉬워졌습니다.
향후 개선사항
현재 앱은 주문 배송 및 데이터베이스 저장에 중점을 두고 있습니다. 향후 개선 사항은 다음과 같습니다.
- 분석: 포괄적인 분석을 추가합니다.
- 관리 앱: 모바일 데이터 액세스를 위한 동반 관리 앱을 개발합니다.
- 화이트 라벨링: 보다 광범위한 고객 사용을 위해 화이트 라벨링을 활성화합니다.
결론
10분짜리 식료품 배달 앱을 만드는 것은 매우 어려운 일입니다. 운영 및 기술적 장애물을 전략적으로 해결하고 정보에 입각한 기술 스택 결정을 내림으로써 이 프로젝트는 견고한 기반을 제공합니다. 향후 반복에는 고급 기능이 통합되고 증가하는 수요를 충족할 수 있는 확장성이 적용될 것입니다.
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