AVIRO · 전성훈 포트폴리오

지도 · 데이터

지도와 데이터를 다루며

MVP 패턴으로 빠르게 출시해 3년을 운영했습니다. 지도와 데이터를 다루며 마주친 문제들을 코드로 풀었고, 운영이 길어질수록 손대기 어려워지는 것도 함께 겪었습니다.

동기화
변경분만 받는 동기화 전국 식당 마커를 매번 전량 내려받지 않고, 마지막 갱신 이후 바뀐 곳과 삭제된 곳만 받아 Realm에 반영했습니다. 로컬 데이터로 먼저 지도를 그린 뒤 변경분만 맞춰 시작 속도와 오프라인 대응, 트래픽을 함께 챙겼습니다.
지도
겹친 핀도 개별 선택되게 좌표가 완전히 겹친 식당들은 핀이 포개져 고를 수 없어서, 경도를 조금씩 밀어 분산시켜 하나씩 선택되게 했습니다.
학습
구조를 먼저 잡게 된 지점 화면과 데이터가 한 레이어에 뒤섞인 채로 운영하다 대규모 업데이트에서 어디를 고치면 어디가 깨지는지 알 수 없어 손대지 못한 지점이 생겼습니다. 나중에 나누는 비용이 지금 나누는 비용보다 훨씬 크다는 걸 여기서 겪었고, 다음 실무부터는 계층을 나눠 설계했습니다.

MarkerModelManager.swift

func fetchRawData() {
    // 로컬에 데이터가 있으면 Realm으로 먼저 그린다
    haveStoredData ? fetchFromRealm() : fetchFromServer()
}

// 마지막 갱신 시각을 실어 변경분만 요청
func syncDelta() {
    let dto = AVIROMapModelDTO(time: updateTime)
    api.loadPlaces(dto) { result in
        result.updatedPlace.forEach {
            realm.add($0, update: .modified)   // upsert
        }
        result.deletedPlace.forEach {
            realm.delete(placeBy: $0)          // 삭제 반영
        }
        updateTime = Date()                 // 다음 변경분 기준
    }
}