디지털 사이니지 콘텐츠 관리 시스템 구축: 도전과 여정
디지털 사이니지 콘텐츠 관리 시스템 구축: 도전과 여정
최근 디지털 키오스크 전문 미디어 회사의 흥미로운 코드 챌린지를 완료했습니다. 과제? 통신용 WebSocket을 사용하여 웹 애플리케이션과 데스크톱 디스플레이 앱을 연결하는 디지털 사이니지 콘텐츠 관리 시스템을 만듭니다.
프로젝트 개요
다음과 같은 핵심 기능을 갖춘 시스템을 구축해야 하는 과제:
웹 대시보드 기능
- Fabric.js를 사용하여 텍스트, 이미지, 기본 레이아웃을 추가하는 간단한 콘텐츠 생성 인터페이스
- 콘텐츠 미리보기 기능.
- 선택적인 콘텐츠 예약 기능.
- 상태 표시기가 있는 콘텐츠 목록(예: 초안, 게시됨).
- 폴더나 카테고리를 활용한 기본적인 콘텐츠 정리
- 연결된 디스플레이 앱에 대한 기기 상태 모니터링
전자디스플레이 응용
- 텍스트와 이미지를 지원하는 전체 화면 콘텐츠 표시.
- 상태 표시기가 있는 수동 동기화 버튼
- 원활한 업데이트를 위한 자동 동기화 토글 옵션.
- 신뢰성을 위한 오프라인 콘텐츠 재생
- 앱 관리를 위한 시스템 트레이 컨트롤
- WebSocket 서버의 연결 상태 표시기
- 기본 오류 알림
오프라인 기능
- 오프라인 재생을 위한 로컬 콘텐츠 저장소
- 인터넷 연결 없이도 원활한 작동을 보장하는 콘텐츠 캐싱
- 연결이 복원되면 자동으로 콘텐츠를 동기화합니다.
- 가시성을 위한 오프라인 상태 표시기
구현 문제 해결
제가 직면한 첫 번째 주요 과제는 구현 설계였습니다. 처음에는 Electron 앱에 집중하면서 프로젝트를 여러 번 다시 시작했습니다. 하지만 많은 연구와 실험 끝에 웹 앱으로 시작해서 전자 디스플레이 앱과 연결하는 것이 더 나은 선택이라는 것을 깨달았습니다. 이를 통해 WebSocket으로 통신 계층을 다루기 전에 콘텐츠 관리의 핵심 기능을 확립할 수 있었습니다.
이 프로젝트에서 저는 Vercel과의 더 나은 통합으로 인해 앱 배포 및 확장이 놀라울 정도로 쉽기 때문에 Next.js를 선택했습니다.
Fabric.js 및 Electron을 처음부터 학습하기
가장 큰 장애물 중 하나는 이전에 사용해 본 적이 없는 두 가지 도구인 Fabric.js와 Electron을 배우는 것이었습니다.
- Fabric.js: 이 강력한 캔버스 라이브러리를 사용하면 텍스트, 이미지, 모양과 같은 대화형 콘텐츠를 만들 수 있습니다. 그러나 문서가 초보자에게 그다지 친숙하지 않았기 때문에 튜토리얼을 보고 예제를 실험하는 데 상당한 시간을 보냈습니다.
- Electron: 데스크탑 애플리케이션을 신속하게 구축할 수 있게 해주는 잘 문서화된 Electron의 "빠른 시작" 가이드에 감사드립니다. 웹 앱을 데스크톱 환경으로 래핑하고 오프라인 기능을 구현하는 방법을 이해하는 데 도움이 되었습니다.
웹소켓 챌린지
WebSocket 기능은 특히 까다로웠습니다. 저는 Electron 앱이 웹 앱의 콘텐츠를 복제할 수 있게 해주는 WebSocket 서버를 성공적으로 구축했습니다. 그러나 두 앱 간의 실시간 업데이트는 어려운 일이었습니다. 이번 버전에서는 완벽하게 작동할 수는 없었지만, 완전한 실시간 동기화를 달성할 수 있도록 다시 검토하고 개선할 계획입니다.
배운 교훈
이번 프로젝트는 도전적이면서 보람도 있었습니다. 나는 다음과 같은 분야에서 귀중한 경험을 얻었습니다:
- Fabric.js를 사용하여 복잡한 캔버스 상호 작용으로 웹 대시보드를 구축합니다.
- Electron을 사용하여 크로스 플랫폼 데스크톱 앱 만들기
- 오프라인 우선 기능 구현 및 콘텐츠 동기화 처리
- 웹 앱과 데스크톱 앱 간의 통신을 위해 WebSocket을 사용합니다.
- Next.js 및 Vercel을 사용하여 최신 애플리케이션 배포
프로젝트를 제출하는 동안 더욱 개선하고, 누락된 기능을 추가하고, 실시간 기능을 최적화할 수 있게 되어 기쁩니다.
프로젝트 확인
궁금하신 경우 프로젝트를 실시간으로 보거나 개발에 기여할 수 있는 곳은 다음과 같습니다.
- 배포된 웹 앱: https://signage-content-web-app.vercel.app/
- GitHub 저장소: https://github.com/HTSagara/signage-content-app
저는 이 프로젝트를 오픈 소스로 만들고 있으며 개발자들이 이 프로젝트를 공동 작업하고 탐색하고 개선할 수 있기를 바랍니다. 실시간 기능 개선, Electron 앱 최적화 또는 새로운 기능 추가에 관심이 있으시면 여러분의 참여를 환영합니다!
최종 생각
이 프로젝트는 나에게 익숙한 영역에서 벗어나 새로운 도구, 프레임워크 및 디자인 접근 방식을 탐구하도록 도전했습니다. 개발은 학습 기회로 가득 찬 반복적인 과정이라는 점을 상기시켜 주었습니다. 저는 이 프로젝트를 지속하고, 시간이 지남에 따라 개선하고, 그 과정에서 업데이트를 공유하기를 기대합니다. ?
위 내용은 디지털 사이니지 콘텐츠 관리 시스템 구축: 도전과 여정의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 부드러운 학습 곡선과 간결한 구문으로 초보자에게 더 적합합니다. JavaScript는 가파른 학습 곡선과 유연한 구문으로 프론트 엔드 개발에 적합합니다. 1. Python Syntax는 직관적이며 데이터 과학 및 백엔드 개발에 적합합니다. 2. JavaScript는 유연하며 프론트 엔드 및 서버 측 프로그래밍에서 널리 사용됩니다.

웹 개발에서 JavaScript의 주요 용도에는 클라이언트 상호 작용, 양식 검증 및 비동기 통신이 포함됩니다. 1) DOM 운영을 통한 동적 컨텐츠 업데이트 및 사용자 상호 작용; 2) 사용자가 사용자 경험을 향상시키기 위해 데이터를 제출하기 전에 클라이언트 확인이 수행됩니다. 3) 서버와의 진실한 통신은 Ajax 기술을 통해 달성됩니다.

실제 세계에서 JavaScript의 응용 프로그램에는 프론트 엔드 및 백엔드 개발이 포함됩니다. 1) DOM 운영 및 이벤트 처리와 관련된 TODO 목록 응용 프로그램을 구축하여 프론트 엔드 애플리케이션을 표시합니다. 2) Node.js를 통해 RESTFULAPI를 구축하고 Express를 통해 백엔드 응용 프로그램을 시연하십시오.

보다 효율적인 코드를 작성하고 성능 병목 현상 및 최적화 전략을 이해하는 데 도움이되기 때문에 JavaScript 엔진이 내부적으로 작동하는 방식을 이해하는 것은 개발자에게 중요합니다. 1) 엔진의 워크 플로에는 구문 분석, 컴파일 및 실행; 2) 실행 프로세스 중에 엔진은 인라인 캐시 및 숨겨진 클래스와 같은 동적 최적화를 수행합니다. 3) 모범 사례에는 글로벌 변수를 피하고 루프 최적화, Const 및 Lets 사용 및 과도한 폐쇄 사용을 피하는 것이 포함됩니다.

Python과 JavaScript는 커뮤니티, 라이브러리 및 리소스 측면에서 고유 한 장점과 단점이 있습니다. 1) Python 커뮤니티는 친절하고 초보자에게 적합하지만 프론트 엔드 개발 리소스는 JavaScript만큼 풍부하지 않습니다. 2) Python은 데이터 과학 및 기계 학습 라이브러리에서 강력하며 JavaScript는 프론트 엔드 개발 라이브러리 및 프레임 워크에서 더 좋습니다. 3) 둘 다 풍부한 학습 리소스를 가지고 있지만 Python은 공식 문서로 시작하는 데 적합하지만 JavaScript는 MDNWebDocs에서 더 좋습니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

개발 환경에서 Python과 JavaScript의 선택이 모두 중요합니다. 1) Python의 개발 환경에는 Pycharm, Jupyternotebook 및 Anaconda가 포함되어 있으며 데이터 과학 및 빠른 프로토 타이핑에 적합합니다. 2) JavaScript의 개발 환경에는 Node.js, VScode 및 Webpack이 포함되어 있으며 프론트 엔드 및 백엔드 개발에 적합합니다. 프로젝트 요구에 따라 올바른 도구를 선택하면 개발 효율성과 프로젝트 성공률이 향상 될 수 있습니다.

C와 C는 주로 통역사와 JIT 컴파일러를 구현하는 데 사용되는 JavaScript 엔진에서 중요한 역할을합니다. 1) C는 JavaScript 소스 코드를 구문 분석하고 추상 구문 트리를 생성하는 데 사용됩니다. 2) C는 바이트 코드 생성 및 실행을 담당합니다. 3) C는 JIT 컴파일러를 구현하고 런타임에 핫스팟 코드를 최적화하고 컴파일하며 JavaScript의 실행 효율을 크게 향상시킵니다.

Python은 데이터 과학 및 자동화에 더 적합한 반면 JavaScript는 프론트 엔드 및 풀 스택 개발에 더 적합합니다. 1. Python은 데이터 처리 및 모델링을 위해 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 사용하여 데이터 과학 및 기계 학습에서 잘 수행됩니다. 2. 파이썬은 간결하고 자동화 및 스크립팅이 효율적입니다. 3. JavaScript는 프론트 엔드 개발에 없어서는 안될 것이며 동적 웹 페이지 및 단일 페이지 응용 프로그램을 구축하는 데 사용됩니다. 4. JavaScript는 Node.js를 통해 백엔드 개발에 역할을하며 전체 스택 개발을 지원합니다.
