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잠재적인 기능 구현 살펴보기

Copilot Chat은 단일 기능을 구현하기 위한 다양한 방법을 탐색하는 데 도움이 될 수 있습니다.

새 기능을 구현하거나 기존 기능을 향상시키는 임무를 맡은 개발자는 취할 수 있는 최선의 방법을 결정해야 하는 경우가 많습니다. Copilot Chat은 문제를 분석하고 구현 옵션을 생성하여 여러 솔루션을 탐색할 수 있도록 지원합니다.

예제 시나리오

사용자 대시보드에서 가장 최근에 본 항목을 표시하는 새 기능을 만드는 작업이 할당되었습니다. 다음은 이 기능을 구현하기 위한 예제 문제입니다.

[Feature Request] Add "Recent Items" section to user dashboard #753

## Issue Description
Users have requested a "Recent Items" section on their dashboard to quickly access the most recently viewed documents, projects, or files. This section should display the ten most recent items, sorted by the last access time.

## Requirements
* Display up to ten items that the user has accessed recently.
* Items must be sorted by the time they were last accessed.
* The solution should minimize database load.
* Data should reflect updates in near real-time.
* The solution should prioritize performance, especially for large datasets of items.

## Acceptance Criteria
* Dashboard loads the "Recent Items" section within 200ms under normal load.
* The solution must not degrade performance for users with thousands of items.

예시 프롬프트

이 구현에 대한 다양한 접근 방식을 평가하여 요구 사항과 제약 조건에 맞는지 확인하려고 합니다. 여기에서는 Copilot Chat에게 다양한 방법을 제안하도록 요청할 수 있습니다.

문제로 이동하여 다음을 입력합니다.

Given the criteria in Issue #753, list options for implementation and tradeoffs for each option.

Tip

Copilot을 사용하여 구현 옵션을 식별하는 경우 이 예제와 같이 아이디어를 불러일으키는 일반적인 프롬프트부터 시작하는 것이 좋습니다. 그런 다음 제안된 옵션을 더 깊이 알아보기 위해 보다 구체적인 질문을 이어갈 수 있습니다.

예제 응답

Note

다음 응답이 예제입니다. Copilot Chat 응답은 비결정적이므로 여기에 표시된 응답과 다른 응답을 얻을 수 있습니다.

Copilot에는 이 대시보드를 구현하기 위한 여러 가지 옵션과 각 옵션의 장단점이 나열되어 있습니다. 그런 다음, 권장 사항을 제시합니다.

예시:

# Implementation Options and Tradeoffs for "Recent Items" Section

## 1. Client-Side Storage

- Description: Store recent items data in the user's browser using LocalStorage or IndexedDB.
- Tradeoffs:
  - Pros:
    - Reduces server load by handling data storage and retrieval on the client side.
    - Immediate updates and access without server communication.
  - Cons:
    - Limited by browser storage capacity.
    - Data lost if the user clears browser storage or switches devices.
    - Security concerns with storing sensitive data on the client side.

## 2. Server-Side Storage with Database Indexing

- Description: Store recent items in the database and use indexing to quickly retrieve the most recent items.
- Tradeoffs:
  - Pros:
    - Centralized data storage, accessible from any device.
    - Scalable and can handle large datasets efficiently with proper indexing.
  - Cons:
    - Increased database load, especially for frequent access updates.
    - Potential latency in updating the recent items list.

## 3. In-Memory Caching (e.g., Redis)

- Description: Use an in-memory data store like Redis to cache recent items for fast retrieval.
- Tradeoffs:
  - Pros:
    - Extremely fast data access and updates.
    - Reduces database load by offloading frequent read operations.
  - Cons:
    - Requires additional infrastructure and maintenance.
    - Data may be lost if the cache is cleared or server restarts.

## 4. Hybrid Approach

- Description: Combine server-side storage with in-memory caching to balance performance and persistence.
- Tradeoffs:
  - Pros:
    - Fast access through caching, with persistent storage in the database.
    - Can handle large datasets and frequent updates efficiently.
  - Cons:
    - Increased complexity in implementation and maintenance.
    - Potential consistency issues between cache and database.

## 5. Event-Driven Updates

- Description: Use event-driven architecture to update recent items in real-time as users access documents.
- Tradeoffs:
  - Pros:
    - Near real-time updates with minimal delay.
    - Efficient handling of updates through events rather than periodic polling.
  - Cons:
    - Requires setting up event handling infrastructure (e.g., message queues).
    - Increased complexity in managing events and ensuring consistency.

## Recommendation

The hybrid approach (option 4) is a balanced solution, offering fast access through caching and persistence through database storage. It meets performance requirements and scales well with a large dataset, although it involves a more complex implementation.

추가 참고 자료