17
AI 요약
이 글은 AI가 원문을 분석하여 핵심 내용을 요약한 것입니다.
디자인 출력(합성) 파이프라인으로 빠르고 안정적인 결과물 생성
이 게시물은 미리캔버스 합성팀이 에디터에서 만든 디자인을 PNG/JPG, PDF, PPTX, MP4 등 다양한 출력물로 “보이는 그대로” 변환하는 합성(Composition) 파이프라인을 어떻게 설계·운영하는지 설명합니다.합성팀의 핵심 역할
- 다운로드 요청을 작업(Job)으로 구조화해 DocumentDB에 저장하고 BullMQ 작업 큐로 전달
- 멀티 프로세싱 워커로 병렬 처리해 높은 트래픽에서도 안정적인 처리량 유지
- 처리 시간/성공·실패/재시도/큐 적체 등을 관측해 성능·안정성·비용을 함께 최적화
정합성 중심의 렌더링 전략
이 게시물은 에디터와 다른 환경에서 생길 수 있는 정합성 문제를 줄이기 위해, 에디터와 최대한 동일한 환경에서 먼저 렌더링한 뒤 포맷별로 호환시키는 전략을 소개합니다.포맷 변환 구성 요소
- Electron(Chromium)으로 1차 렌더링해 “보이는 그대로” 캔버스/이미지 생성
- Apache PDFBox로 인쇄용 PDF 생성(폰트 임베딩, DPI, 투명 배경, 워터마크 등)
- Apache POI로 PPTX(OOXML) 구조에 맞춰 슬라이드 구성
- FFmpeg로 프레임과 오디오를 합쳐 동영상 출력 생성
고해상도 처리와 운영 목표
8,000px 이상 고해상도 합성에서 OOM/타임아웃을 피하기 위해 CPU·메모리·디스크 I/O를 분리 관리하고, DPI/좌표계/리소스 해상도/타임아웃을 수치로 계산해 품질과 성능의 균형을 맞춘다고 말합니다.또한 합성 성공률 99.999% 달성, 1920×1080px 이하 1~2초 응답, 임시 파일·중간 산출물 감소 및 동시성 조절을 통한 비용 최적화를 주요 개선 과제로 제시합니다.
마지막으로 픽셀 단위 비교 기반 자동 정합성 검증과, 합성 파이프라인을 모듈화한 플랫폼화(명확한 인터페이스/Job 구조/모듈 추상화)를 향후 방향으로 설명합니다.

