블룸 데모

원저자：Aditya Singh

원본 소스：https://www.youtube.com/embed/KUfZ-nZLgmY

내 포트폴리오: https://adityaonrepeat.tech Github 레포: https://adityaonrepeat.tech/bloom-v2 메일: @adityasinghstuff@gmail.com 프로젝트 정보: Bloom 라이브 링크: https://bloom-net.vercel.app • AI 치료사, 저널링 및 기분 추적 기능을 갖춘 감정 기반 동료 비디오 대화에 사용자를 연결하는 익명의 정신 건강 플랫폼을 구축했습니다. • 감정 대기열 4개, 원자 재대결, 건너뛰기/재대결 쿨다운, 1초 미만의 일치 시간을 갖춘 실시간 매치메이킹 시스템(Socket.IO + Redis)을 설계하여 로드 테스트 중에 50개 이상의 동시 소켓 연결을 성공적으로 처리했습니다. • Gemini API 및 SSE(서버 전송 이벤트)를 사용하여 스트리밍 AI 치료사를 구현하여 각 사용자의 감정 상태와 마지막 10개 메시지에 대한 응답을 기반으로 하는 동시에 증분 토큰 스트리밍을 통해 첫 번째 토큰까지 걸리는 시간을 1초 미만으로 줄였습니다. • Prisma 및 PostgreSQL을 사용하여 세션 기반 채팅 아키텍처를 설계하여 TanStack Query로 구동되는 낙관적인 UI 업데이트를 통해 지속적인 대화 기록, AI 채팅 세션, 저널링 및 기분 추적을 지원합니다. • Better Auth(이메일/OAuth), Redis 지원 속도 제한, 남용 방지를 위한 구성 가능한 보고 임계값이 있는 자동화된 피어 조정 파이프라인을 사용하여 15개 이상의 API 경로를 보호합니다. • 웹 및 실시간 워크로드의 확장 가능한 분리를 위해 Vercel 및 Render에 배포된 독립적으로 배포 가능한 두 가지 서비스(Next.js 애플리케이션 + 독립 실행형 Socket.IO 실시간 서버)로 플랫폼을 설계했습니다. 제가 작업한 기술: 프런트엔드 및 모바일: Next.js, React, TanStack Query, Tailwind CSS, Shadcn/UI. 백엔드 및 실시간: Node.js, Express.js, Socket.IO, SSE(서버 전송 이벤트), REST API. 데이터베이스 및 캐싱: PostgreSQL, Prisma ORM, Redis(Upstash). AI 및 기계 학습: Gemini API. 인증 및 보안: 더 나은 인증, OAuth, 속도 제한. DevOps 및 인프라: Vercel, Render, 다중 서비스 배포. 함께 일하고 싶은 기술: 언어: Go, Rust(고성능 및 시스템 수준 엔지니어링용) 클라우드 및 인프라: Kubernetes, Terraform, AWS/GCP 고급 아키텍처 분산 시스템: Apache Kafka, gRPC, 대규모 Redis, 마이크로서비스 오케스트레이션 데이터베이스 기술: Cassandra, Elasticsearch 또는 기타 고가용성 분산 데이터 저장소 개념: 플랫폼 아키텍처, 분산 추적, 대규모 시스템 설계 및 고급 AI 에이전트 오케스트레이션