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이 프로젝트에서는 주식 데이터와 AI 모델을 결합하여 사용자에게 인사이트를 제공하는 웹사이트를 개발했습니다. 개발 과정에서 마주한 기술적 한계들과 이를 어떻게 엔지니어링 관점에서 해결했는지 공유합니다. 단순한 기능 구현을 넘어, '왜 이 기술이어야 했는가?'에 대한 고민을 담았습니다. 백엔드부터 프론트엔드까지, 제가 해결한 문제들과 핵심 기술 용어들을 정리합니다. 1. 프로젝트 개요"단순한 기능 구현을 넘어, 엔지니어링 관점에서 성능 최적화를 고민하다."프로젝트명: AI 기반 주식 기술적 지표 분석 및 채팅 서비스핵심 역할: 백엔드 비동기 파이프라인 구축, 대량 데이터 적재 최적화, 프론트엔드 UX 개선Tech Stack: Java, Spring WebFlux, JPA, ta4j, JavaScript,..