Ballerina로 AI 서비스를 구축했습니다
감성 분석을 위한 API를 구축했습니다. Ballerina를 사용했습니다. 이 언어는 이전에 사용해 본 적이 없었습니다.
저는 보통 Express나 Flask를 사용합니다. 새로운 것을 시도해 보고 싶었습니다.
대부분의 백엔드 코드는 배관 작업(plumbing)과 같습니다. JSON을 파싱하고, 데이터를 이동시키고, 에러를 처리합니다. 실제 로직은 작고, 이를 연결하는 와이어링(wiring) 작업이 큽니다.
Ballerina는 네트워킹을 언어 자체에 포함시켰습니다. 제가 배운 점은 다음과 같습니다:
- 라우팅이 함수의 일부입니다. 별도의 라우터가 필요하지 않습니다.
- JSON이 자동으로 타입이 지정된 레코드(typed records)로 변환됩니다. 수동 파싱이 필요 없습니다.
- 네트워크 호출에는 화살표
->를 사용합니다. 로컬 호출에는 점.을 사용합니다. - 이 화살표는 호출이 실패할 수 있는 지점을 보여줍니다. 위험 요소를 가시화해 줍니다.
- 에러는 반환 값입니다.
check키워드가 실패를 처리합니다. 덕분에 해피 패스(happy path)를 깔끔하게 유지할 수 있습니다.
Ballerina는 글루 워크(glue work)를 위한 도구입니다. API와 데이터베이스를 연결할 때 사용해 보세요. 와이어링 작업이 매우 자연스럽게 느껴집니다.
프레임워크들을 일일이 이어 붙이는 작업에서 벗어나고 싶다면 Ballerina를 사용해 보세요.