아래 주어진 문장의 내용을 다시 재구성해서 정리해줘.


0621_SW_2_7_0_캐싱전략검토.md

그런데 한번 계산한 데이터는 매번 Query 로 계산해야 하나? 아니면 임시로 저장한 json 에 데이터를 참고해서 로딩하는게 좋을까?

매우 중요한 질문입니다. 계산된 데이터를 매번 쿼리로 새로 계산할지, 아니면 캐싱(caching)하여 재사용할지에 대한 결정은 시스템의 성능과 데이터의 실시간성 요구에 큰 영향을 미칩니다.
두 가지 접근 방식의 장단점을 비교하고, 현재 프로젝트에 적합한 추천 방안을 제시해 드리겠습니다.

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### 접근 방식 비교

#### 1. 매번 쿼리 및 계산 (현재 구현 방식)

*   **동작 방식:** 사용자가 차트를 보거나 필터를 변경할 때마다 InfluxDB에 전체 원본 데이터를 요청하고, 프론트엔드에서 평균 소모 전류를 계산합니다.
*   **장점:**
    *   **실시간성:** 항상 최신 데이터를 반영합니다. 새로운 로그가 유입되면 즉시 다음 계산에 포함됩니다.
    *   **단순한 구조:** 별도의 캐시 관리나 데이터 동기화 로직이 필요 없어 구현이 간단합니다.
*   **단점:**
    *   **성능 부하:** 데이터 양이 많아질수록 InfluxDB와 프론트엔드(브라우저)에 가해지는 부하가 커집니다.
    *   **느린 로딩 속도:** 매번 전체 데이터를 가져와 계산하므로 차트 로딩 시간이 길어질 수 있습니다.
    *   **비용 증가:** 클라우드 기반 InfluxDB를 사용한다면 잦은 쿼리로 인해 비용이 증가할 수 있습니다.

#### 2. 계산된 결과를 캐싱 (임시 JSON 또는 다른 저장소 활용)

*   **동작 방식:**
    1.  최초 요청 시 InfluxDB에서 데이터를 가져와 평균 소모 전류를 계산합니다.
    2.  계산된 결과(예: `{ "sw_version": "1.0.1", "averageCurrent": 15.2 }` 형태의 JSON)를 별도의 장소에 저장합니다.
    3.  이후 요청에서는 저장된 결과를 먼저 확인하고, 유효한 캐시가 있으면 DB 쿼리 없이 바로 사용합니다.
*   **장점:**
    *   **빠른 응답 속도:** 캐시된 데이터가 있으면 매우 빠르게 차트를 로딩할 수 있습니다.
    *   **시스템 부하 감소:** InfluxDB와 프론트엔드에 가해지는 계산 부하를 획기적으로 줄일 수 있습니다.
*   **단점:**
    *   **데이터 비일관성:** 캐시가 갱신되기 전까지는 최신 데이터가 반영되지 않을 수 있습니다.
    *   **복잡성 증가:** 캐시를 언제 무효화하고 갱신할지 결정하는 로직(Cache Invalidation)이 필요하여 구조가 복잡해집니다.

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### 추천 방안 및 구체적인 캐싱 전략

현재는 데이터의 양이 많지 않아 매번 쿼리하는 방식도 괜찮지만, 장기적인 관점에서는 **캐싱 전략을 도입하는 것이 바람직합니다.**

다만, 복잡한 백엔드 캐시 시스템을 바로 구축하기보다는 점진적으로 개선하는 것을 추천합니다.

#### 단계별 캐싱 전략


**3단계: InfluxDB 자체 기능 활용 (권장)**

*   **방법:** InfluxDB의 **`tasks`** 와 **새로운 `measurement`** 를 사용하여 계산된 결과를 미리 저장해 둡니다.
    *   **InfluxDB Task:** 주기적으로 (예: 매시간) `accumulated_current` 데이터를 읽어 '평균 소모 전류'를 계산하고, 그 결과를 `average_current_by_sw_version`과 같은 새로운 measurement에 저장하는 작업을 설정합니다.
    *   **프론트엔드:** 이제 프론트엔드는 원본 데이터를 쿼리하는 대신, 미리 계산된 `average_current_by_sw_version` measurement에서 가벼운 쿼리만으로 데이터를 바로 가져올 수 있습니다.
*   **장점:**
    *   **최고의 성능:** 프론트엔드는 계산 부담이 전혀 없고, DB 쿼리도 매우 가벼워집니다.
    *   **중앙 관리:** 캐시 로직이 DB 단에 있어 모든 사용자가 동일한 캐시 데이터를 공유합니다.
    *   **데이터 일관성:** 정해진 주기마다 데이터가 자동 갱신됩니다.
*   **단점:** InfluxDB `task` 설정이 필요하여 초기 설정이 다소 복잡합니다.

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사용자님의 아이디어가 왜 훌륭한가요?
부하의 주체를 바꾼다: 현재는 사용자가 'SW 차수별 비교' 차트를 볼 때마다 실시간으로(On-the-fly) 무거운 계산을 수행합니다. 이 아이디어를 적용하면, 이 계산을 주기적으로 서버(InfluxDB)가 미리 해두게 됩니다. 사용자는 그저 계산된 결과값을 조회만 하면 됩니다.
프론트엔드의 역할 분리: 프론트엔드(React)는 복잡한 데이터 처리 로직을 가질 필요 없이, 순수하게 데이터를 '보여주는' 역할에만 집중할 수 있습니다. 계산 로직은 데이터가 있는 데이터베이스가 책임지게 되므로 코드 구조가 훨씬 깔끔해집니다.

(서버 설정) InfluxDB Task 생성: InfluxDB에 "매시간마다 sw_version별로 마지막 사이클의 평균 소모 전류를 계산해서, average_current_by_sw라는 새로운 테이블(measurement)에 저장해라" 라는 자동화 작업(Task)을 등록합니다.
이 작업에 들어가는 Flux 쿼리는 현재 fetchModelComparisonData 함수 내에 있는 복잡한 클라이언트측 로직을 기반으로 작성됩니다.

(프론트엔드 코드 변경) fetchModelComparisonData 함수 단순화: 이제 이 함수는 더 이상 모든 원시 데이터를 가져와 클라이언트에서 계산할 필요가 없습니다. 아래와 같이 매우 가볍고 빠른 쿼리로 변경됩니다.

    // 새로운, 매우 단순화된 쿼리 예시
    const fluxQuery = `
      from(bucket: "tsu_logs")
        |> range(start: -30d) // 최근 30일치 미리 계산된 데이터 조회
        |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "average_current_by_sw") // 미리 계산된 테이블 조회
        ${filterClause} // 여기서 필터는 sw_version 등에 적용될 수 있음
        |> sort(columns: ["_value"], desc: true)
        |> limit(n: 10)
    `;

    // JavaScript로 사이클을 찾고 평균을 내던 복잡한 코드는 모두 삭제됩니다.