플러스프로젝트 배경
1) 예상 리스크 및 대응 계획 - 코호트 재참가율 행렬 집계 시 대용량 테이블 전체 스캔을 방지하는 인덱스 전략 및 Redis TTL 캐시 설계 필요 - PostgreSQL similarity 쿼리 기반 추천 파이프라인의 실시간 가중치 변경 반영을 최소 지연으로 처리하는 구조 필요 - 다크 테마 환경에서 Recharts 커스텀 컴포넌트의 색상 대비비 4.5:1 이상 유지 및 히트맵 가독성 확보 필요
프로젝트 성과
ML 서버 없는 개인화 추천 파이프라인 설계
PostgreSQL similarity 쿼리와 Redis 캐시만으로 별도 ML 인프라 없이 개인화 모임 추천 파이프라인을 구현합니다.
서버 사이드 코호트 분석 구현
PostgreSQL Window Function(DATE_TRUNC + LEAD)으로 코호트 재참가율 행렬을 서버에서 계산하고 Recharts 커스텀 Cell 히트맵으로 시각화합니다.
이중 계층 실시간 집계 구조 설계
Redis TTL 캐시와 Supabase Realtime을 조합해 무거운 집계 쿼리 부하를 분산하면서 KPI를 실시간 갱신하는 구조를 구현합니다.
핵심 기능
운영 분석 대시보드
신규 가입, 일일 매칭 수, 모임 참가율, 활성 채팅 수를 KPI 카드와 시계열 차트로 시각화하는 운영 메인 화면을 구현합니다
진행 단계
Supabase 스키마 확장 및 집계 쿼리 설계
2026.05
recommendations·cohort_cache 테이블 추가, Window Function 기반 집계 쿼리 및 인덱스 최적화 설계
프로젝트 상세
1) 포트폴리오 소개 P1 매칭 플랫폼 MVP 위에 운영 분석 대시보드, 매칭 통계 시각화, 모임 추천 관리, 회원 코호트 분석 기능을 추가한 플랫폼 운영 확장 SPA입니다. 운영자가 매칭 현황·이탈 패턴·모임별 성과를 실시간으로 파악하고, 개인화 추천을 통해 플랫폼 활성화를 지원하는 구조를 설계합니다. 2) 작업 범위 - 운영 분석 대시보드: 신규 가입, 일일 매칭 수, 모임 참가율, 활성 채팅 수
