OG 이미지 자동화: 수동 설계에서 API 기반 생성까지-JS 튜토리얼-php.cn

OG 이미지 자동화: 수동 설계에서 API 기반 생성까지

DDD

풀어 주다： 2024-12-08 07:55:12

원래의

685명이 탐색했습니다.

Automating OG Images: From Manual Design to API-Driven Generation

OpenGraph 이미지를 수동으로 생성하는 것에서 자동화된 API 기반 시스템을 구현하는 것까지의 여정은 성장하는 웹 애플리케이션의 중요한 발전을 나타냅니다. 오늘은 gleam.so에서 이 프로세스를 어떻게 개별 Figma 디자인에서 수천 개의 이미지를 처리하는 자동화 시스템으로 전환했는지 공유하겠습니다.

수동 단계: 기준선 이해

처음에는 많은 개발자처럼 OG 이미지를 수동으로 만들었습니다.

// Early implementation
const getOGImage = (postId: string) => {
  return `/images/og/${postId}.png`;  // Manually created in Figma
};

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일반적으로 이 프로세스에는 다음이 포함됩니다.

새 이미지마다 Figma 열기
텍스트 및 요소 조정
올바른 크기로 내보내기
이미지 업로드 및 링크

이미지당 평균 시간: 15~20분

첫 번째 단계: 템플릿 시스템

재사용 가능한 템플릿을 만드는 첫 번째 자동화 단계:

interface OGTemplate {
  layout: string;
  styles: {
    title: TextStyle;
    description?: TextStyle;
    background: BackgroundStyle;
  };
  dimensions: {
    width: number;
    height: number;
  };
}

const generateFromTemplate = async (
  template: OGTemplate,
  content: Content
): Promise<Buffer> => {
  const svg = renderTemplate(template, content);
  return convertToImage(svg);
};

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이를 통해 생성 시간이 이미지당 5분으로 단축되었지만 여전히 수동 개입이 필요했습니다.

API 계층 구축

다음 진화에서는 적절한 API가 도입되었습니다.

// api/og/route.ts
import { ImageResponse } from '@vercel/og';
import { getTemplate } from '@/lib/templates';

export const config = {
  runtime: 'edge',
};

export async function GET(request: Request) {
  try {
    const { searchParams } = new URL(request.url);
    const template = getTemplate(searchParams.get('template') || 'default');
    const content = {
      title: searchParams.get('title'),
      description: searchParams.get('description'),
    };

    const imageResponse = new ImageResponse(
      renderTemplate(template, content),
      {
        width: 1200,
        height: 630,
      }
    );

    return imageResponse;
  } catch (error) {
    console.error('OG Generation failed:', error);
    return new Response('Failed to generate image', { status: 500 });
  }
}

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캐싱 계층 구현

성능 최적화에는 여러 캐싱 계층이 필요함:

class OGCache {
  private readonly memory = new Map<string, Buffer>();
  private readonly redis: Redis;
  private readonly cdn: CDNStorage;

  async getImage(key: string): Promise<Buffer | null> {
    // Memory cache
    if (this.memory.has(key)) {
      return this.memory.get(key);
    }

    // Redis cache
    const redisResult = await this.redis.get(key);
    if (redisResult) {
      this.memory.set(key, redisResult);
      return redisResult;
    }

    // CDN cache
    const cdnResult = await this.cdn.get(key);
    if (cdnResult) {
      await this.warmCache(key, cdnResult);
      return cdnResult;
    }

    return null;
  }
}

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자원 최적화

증가된 부하를 처리하려면 신중한 리소스 관리가 필요합니다.

class ResourceManager {
  private readonly queue: Queue;
  private readonly maxConcurrent = 50;
  private activeJobs = 0;

  async processRequest(params: GenerationParams): Promise<Buffer> {
    if (this.activeJobs >= this.maxConcurrent) {
      return this.queue.add(params);
    }

    this.activeJobs++;
    try {
      return await this.generateImage(params);
    } finally {
      this.activeJobs--;
    }
  }
}

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통합 예시

Next.js 애플리케이션에서 이 모든 것이 어떻게 통합되는지는 다음과 같습니다.

// components/OGImage.tsx
export function OGImage({ title, description, template = 'default' }) {
  const ogUrl = useMemo(() => {
    const params = new URLSearchParams({
      title,
      description,
      template,
    });
    return `/api/og?${params.toString()}`;
  }, [title, description, template]);

  return (
    <Head>
      <meta property="og:image" content={ogUrl} />
      <meta property="og:image:width" content="1200" />
      <meta property="og:image:height" content="630" />
    </Head>
  );
}

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