🔥파이어베이스란?🔥
구글(Google)이 소유하고 있는 모바일 애플리케이션 개발 플랫폼
“앱을 개발하고, 개선하고, 키워갈 수 있는” 도구 모음 (분석, 인증, 데이터베이스, 구성 설정, 파일 저장, 푸시(push) 메시지 등)
‘파이어베이스’에 백엔드에 해당하는 구성요소들이 있음(구글이 유지관리와 운영을 담당)
클라이언트 앱에서 데이터베이스에 쿼리(query, 질문)를 전송하는 코드를 작성
(일반적으로 프론트엔드와 백엔드 양쪽에서 쿼리를 작성 -> ‘파이어베이스’를 이용하면 백엔드 쪽의 작업을 건너뛰고, 일을 클라이언트쪽으로 넘길 수 있음)
“서비스로서의 플랫폼(PaaS)” 또는 “서비스로서의 백엔드(BaaS)”
🔥도구 / 구성요소들🔥
대상 : iOS, Android, 웹(web) 기반의 개발, 플러터(Flutter), 유니티(Unity), C++, 등
‘파이어베이스’의 제품군 안에는 17개의 개별 제품들이 존재
🔥Build better Apps🔥
- 인증(Authentication): 사용자 로그인 및 ID 관리
- 클라우드 함수(Cloud Functions): 서버 없이 이벤트 위주로 동작하는 백엔드
- 클라우드 파이어스토어(Cloud Firestore): 클라우드에 호스팅 된 실시간의 비관계형(NoSQL) 데이터베이스
- 클라우드 스토리지(Cloud Storage): 거대하게 확장할 수 있는 파일 스토리지
- 파이어베이스 호스팅(Firebase Hosting): 전 세계를 대상으로 한 웹 호스팅(HTTP 기반의 요청이나 응답을 대신 수행)
- 머신러닝 키트(ML Kit): 일반적인 머신러닝(ML) 작업을 위한 SDK
- 실시간 데이터베이스(Realtime Database): 클라우드에 호스팅 된 실시간의 비관계형(NoSQL) 데이터베이스
실시간 데이터베이스(Realtime Database) / 클라우드 파이어스토어(Cloud Firestore)는 ‘클라우드에 호스팅 된 실시간의 비관계형(NoSQL) 데이터베이스’
이들 데이터베이스에서 정말로 특별한 점은 데이터베이스가 변경이 되었을 때 그 데이터들을 “실시간”으로 업데이트해준다는 것
파이어베이스의 머신러닝 키트(ML Kit)는, 여러분이 ML에 대해서 전혀 모른다고 하더라도 구글이 갖고 있는 머신러닝에 대한 풍부한 지식들을 활용할 수 있게 해줍니다.
🔥Improve App Quality🔥
- 분석(Analytics): 사용자들이 누구이며, 그들이 앱을 이용하는 방식을 이해
- 예측(Predictions): 머신러닝을 적용하고 분석하여, 사용자들의 행동을 예측
- 클라우드 메시징(Cloud Messaging): 사용자들에게 메시지와 알림 사항을 전송
- 인앱 메시징(In-App Messaging): 활성 사용자들에게 타깃 메시지를 연결
- 원격 구성(Remote Config): 새로운 버전을 배포하지 않고도 앱의 설정을 바꾸고, 변경사항을 모니터링
- A/B 테스팅(A/B Testing): 마케팅 방식과 사용 적합성 테스트를 수행해서 가장 좋은 결과가 무엇인지를 확인
- 동적 링크(Dynamic Link): 네이티브 앱(native app, 플랫폼의 OS에 맞는 언어로 제작된 앱) 컨버전(conversion, 다른 플랫폼에서 사용할 수 있게 변환), 사용자 공유, 마케팅 캠페인 지원
- 앱 인덱싱(App Indexing): 구글 검색과 연동하여 사용자들을 유지하는데 도움
🔥 Grow your App 🔥
- 테스트 랩(Test Lab): 클라우드에 호스팅 된 기기에서 다양한 규모로 앱 테스트를 자동화
- 비정상 종료 분석(Crashlytics): 앱이 비정상 종료되는 현상에 대한 명확한 판단과 조치
- 성능 모니터링(Performance Monitoring): 앱의 성능 이슈와 관련한 통찰력 확보
출처
파이어베이스(Firebase)란 무엇인가? 파이어베이스 심층 탐구 : 상편
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오키.. 이론은 알겟어
이제 실전이야
후원요청자료디자인좀손봣는데
하..맘에듬
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