diff --git a/claude/architecture-patterns.md b/claude/architecture-patterns.md new file mode 100644 index 0000000..4177e80 --- /dev/null +++ b/claude/architecture-patterns.md @@ -0,0 +1,169 @@ +# 클라우드 아키텍처패턴선정 가이드 + +## 개요 +이 가이드는 마이크로서비스 기반 클라우드 시스템을 위한 아키텍처 패턴 선정 방법론을 제공합니다. 체계적인 분석과 정량적 평가를 통해 최적의 패턴을 선정할 수 있습니다. + +## 1. 요구사항 분석 + +### 1.1 유저스토리 분석 +각 서비스별로 기능적/비기능적 요구사항을 명확히 도출합니다. + +**기능적 요구사항**: +- 각 유저스토리에서 요구하는 핵심 기능 +- 서비스 간 데이터 교환 요구사항 +- 비즈니스 로직의 복잡도와 특성 + +**비기능적 요구사항**: +- 성능 요구사항 (응답시간, 처리량) +- 가용성 및 신뢰성 요구사항 +- 확장성 및 유지보수성 요구사항 +- 보안 및 컴플라이언스 요구사항 + +### 1.2 UI/UX설계 분석 +Wireframe을 통해 사용자 인터랙션 패턴과 데이터 플로우를 파악합니다. + +**분석 항목**: +- 사용자 인터랙션 패턴 (동기/비동기 처리 필요성) +- 데이터 조회/변경 패턴 +- 화면 간 전환 흐름 +- 실시간 업데이트 요구사항 + +### 1.3 통합 분석 +유저스토리와 UI/UX 설계를 연계하여 **기술적 도전과제를 식별**합니다. + +**도전과제 식별**: +- 복잡한 비즈니스 트랜잭션 +- 대용량 데이터 처리 +- 실시간 처리 요구사항 +- 외부 시스템 연동 복잡성 +- 서비스 간 의존성 관리 + +## 2. 패턴 선정 + +### 2.1 평가 기준 +다음 5가지 기준으로 각 패턴을 정량적으로 평가합니다. + +| 기준 | 가중치 | 평가 내용 | +|------|--------|-----------| +| **기능 적합성** | 35% | 요구사항을 직접 해결하는 능력 | +| **성능 효과** | 25% | 응답시간 및 처리량 개선 효과 | +| **운영 복잡도** | 20% | 구현 및 운영의 용이성 | +| **확장성** | 15% | 미래 요구사항에 대한 대응력 | +| **비용 효율성** | 5% | 개발/운영 비용 대비 효과(ROI) | + +### 2.2 정량적 평가 방법 + +**평가 척도**: 1-10점 (10점이 가장 우수) + +**패턴별 평가 매트릭스 예시**: + +| 패턴 | 기능 적합성
(35%) | 성능 효과
(25%) | 운영 복잡도
(20%) | 확장성
(15%) | 비용 효율성
(5%) | **총점** | +|------|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:| +| API Gateway | 8 × 0.35 = 2.8 | 7 × 0.25 = 1.75 | 8 × 0.20 = 1.6 | 9 × 0.15 = 1.35 | 7 × 0.05 = 0.35 | **7.85** | +| CQRS | 9 × 0.35 = 3.15 | 9 × 0.25 = 2.25 | 5 × 0.20 = 1.0 | 8 × 0.15 = 1.2 | 6 × 0.05 = 0.3 | **7.90** | +| Event Sourcing | 7 × 0.35 = 2.45 | 8 × 0.25 = 2.0 | 4 × 0.20 = 0.8 | 9 × 0.15 = 1.35 | 5 × 0.05 = 0.25 | **6.85** | + +### 2.3 단계별 적용 로드맵 +MVP → 확장 → 고도화 3단계로 구분하여 점진적 적용 계획을 수립합니다. + +**Phase 1: MVP (Minimum Viable Product)** +- 핵심 비즈니스 기능 중심 +- 단순하고 안정적인 패턴 우선 +- 빠른 출시를 위한 최소 기능 + +**Phase 2: 확장 (Scale-up)** +- 사용자 증가에 따른 성능 최적화 +- 고급 패턴 도입 +- 모니터링 및 운영 자동화 + +**Phase 3: 고도화 (Advanced)** +- 복잡한 비즈니스 요구사항 대응 +- 최신 기술 및 패턴 적용 +- 글로벌 확장 대비 + +## 3. 문서 작성 + +### 3.1 구조화된 작성 순서 +1. **요구사항 분석 결과** +2. **패턴 평가** (평가 매트릭스 포함) +3. **적용 설계** (Mermaid 다이어그램) +4. **구현 계획** (Phase별 로드맵) + +### 3.2 Mermaid 다이어그램 작성 +서비스 아키텍처와 패턴 적용을 시각적으로 표현합니다. + +```mermaid +graph TB + Client[클라이언트] --> Gateway[API Gateway] + Gateway --> Auth[인증 서비스] + Gateway --> UserSvc[사용자 서비스] + Gateway --> OrderSvc[주문 서비스] + + OrderSvc --> EventBus[이벤트 버스] + EventBus --> PaymentSvc[결제 서비스] + EventBus --> NotificationSvc[알림 서비스] + + UserSvc --> UserDB[(사용자 DB)] + OrderSvc --> OrderDB[(주문 DB)] + PaymentSvc --> PaymentDB[(결제 DB)] +``` + +### 3.3 실용적 내용 포함 +- **코드 예시**: 패턴 구현을 위한 구체적인 코드 스니펫 +- **구현 시 고려사항**: 실제 개발 시 주의할 점 +- **예상 효과**: 정량적 성과 지표 (응답시간 개선, 처리량 증가 등) + +## 참고 자료 +- **유저스토리** +- UI/UX설계서 +- **클라우드아키텍처패턴요약표** + +## 결과 파일 +선정된 아키텍처 패턴은 다음과 같이 문서화됩니다: + +### 파일명 +design/pattern/architecture-pattern.md + +### 필수 포함 내용 +1. **요구사항 분석 결과** + - 기능적/비기능적 요구사항 상세 분석 + - 기술적 도전과제 식별 + +2. **패턴 선정 매트릭스 (평가표)** + - 후보 패턴별 정량적 평가 점수 + - 선정 근거 및 이유 + +3. **서비스별 패턴 적용 설계 (Mermaid)** + - 전체 아키텍처 구조 + - 패턴별 적용 영역 표시 + +4. **Phase별 구현 로드맵** + - 단계별 적용 계획 + - 마일스톤 및 목표 설정 + +5. **예상 성과 지표** + - 성능 개선 예상치 + - 비용 절감 효과 + - 개발 생산성 향상 + +## 체크리스트 + +작성 완료 후 다음 항목들을 검토하세요: + +- [ ] **각 유저스토리가 어떤 패턴으로 해결되는지 명시했는가?** +- [ ] **패턴 선정 이유를 정량적으로 설명했는가?** +- [ ] **패턴 간 상호작용과 통합 아키텍처를 표현했는가?** +- [ ] **구현 우선순위와 단계별 목표가 명확한가?** +- [ ] **실무자가 바로 활용할 수 있는 수준인가?** + +## 작성 시 주의사항 + +1. **객관적 평가**: 주관적 판단보다는 정량적 데이터 기반 선정 +2. **현실성**: 팀의 기술 수준과 프로젝트 일정을 고려한 실현 가능한 패턴 선정 +3. **확장성**: 현재 요구사항뿐만 아니라 미래 확장성까지 고려 +4. **비용 효율성**: 과도한 엔지니어링 지양, 비즈니스 가치 중심 선정 +5. **문서화**: 선정 과정과 근거를 명확히 문서화하여 후속 의사결정 지원 + +## 완료 후 mermaid 스크립트 테스트 방법 안내 +- https://mermaid.live/edit 에 접근 +- 스크립트 내용을 붙여넣어 확인 \ No newline at end of file diff --git a/claude/check-mermaid.ps1 b/claude/check-mermaid.ps1 new file mode 100644 index 0000000..49327a5 --- /dev/null +++ b/claude/check-mermaid.ps1 @@ -0,0 +1,96 @@ +# Mermaid Syntax Checker using Docker Container +# Similar to PlantUML checker - keeps container running for better performance + +param( + [Parameter(Mandatory=$true, Position=0)] + [string]$FilePath +) + +# Check if file exists +if (-not (Test-Path $FilePath)) { + Write-Host "Error: File not found: $FilePath" -ForegroundColor Red + exit 1 +} + +# Get absolute path +$absolutePath = (Resolve-Path $FilePath).Path +$fileName = Split-Path $absolutePath -Leaf + +Write-Host "`nChecking Mermaid syntax for: $fileName" -ForegroundColor Cyan +Write-Host ("=" * 60) -ForegroundColor Gray + +# Check if mermaid container is running +$containerRunning = docker ps --filter "name=mermaid-cli" --format "{{.Names}}" 2>$null + +if (-not $containerRunning) { + Write-Host "Error: Mermaid CLI container is not running." -ForegroundColor Red + Write-Host "Please follow the setup instructions in the Mermaid guide to start the container." -ForegroundColor Yellow + Write-Host "`nQuick setup commands:" -ForegroundColor Cyan + Write-Host "" + Write-Host "# 1. Start container with root privileges (port 48080)" -ForegroundColor Green + Write-Host "docker run -d --rm --name mermaid-cli -u root -p 48080:8080 --entrypoint sh minlag/mermaid-cli:latest -c `"while true;do sleep 3600; done`"" -ForegroundColor White + Write-Host "" + Write-Host "# 2. Install Chromium and dependencies" -ForegroundColor Green + Write-Host "docker exec mermaid-cli sh -c `"apk add --no-cache chromium chromium-chromedriver nss freetype harfbuzz ca-certificates ttf-freefont`"" -ForegroundColor White + Write-Host "" + Write-Host "# 3. Create Puppeteer configuration" -ForegroundColor Green + Write-Host "docker exec mermaid-cli sh -c `"echo '{```"executablePath```": ```"/usr/bin/chromium-browser```", ```"args```": [```"--no-sandbox```", ```"--disable-setuid-sandbox```", ```"--disable-dev-shm-usage```"]}' > /tmp/puppeteer-config.json`"" -ForegroundColor White + Write-Host "" + exit 1 +} + +# Set Puppeteer configuration file path +$puppeteerConfigFile = "/tmp/puppeteer-config.json" + +# Generate unique temp filename +$timestamp = Get-Date -Format "yyyyMMddHHmmss" +$processId = $PID +$tempFile = "/tmp/mermaid_${timestamp}_${processId}.mmd" +$outputFile = "/tmp/mermaid_${timestamp}_${processId}.svg" + +try { + # Copy file to container + Write-Host "Copying file to container..." -ForegroundColor Gray + docker cp "$absolutePath" "mermaid-cli:$tempFile" 2>&1 | Out-Null + + if ($LASTEXITCODE -ne 0) { + Write-Host "Error: Failed to copy file to container" -ForegroundColor Red + exit 1 + } + + # Run syntax check with Puppeteer configuration + Write-Host "Running syntax check..." -ForegroundColor Gray + $output = docker exec mermaid-cli sh -c "cd /home/mermaidcli && node_modules/.bin/mmdc -i '$tempFile' -o '$outputFile' -p '$puppeteerConfigFile' -q" 2>&1 + $exitCode = $LASTEXITCODE + + if ($exitCode -eq 0) { + Write-Host "`nSuccess: Mermaid syntax is valid!" -ForegroundColor Green + } else { + Write-Host "`nError: Mermaid syntax validation failed!" -ForegroundColor Red + Write-Host "`nError details:" -ForegroundColor Red + + # Parse and display error messages + $errorLines = $output -split "`n" + foreach ($line in $errorLines) { + if ($line -match "Error:|Parse error|Expecting|Syntax error") { + Write-Host " $line" -ForegroundColor Red + } elseif ($line -match "line \d+|at line") { + Write-Host " $line" -ForegroundColor Yellow + } elseif ($line.Trim() -ne "") { + Write-Host " $line" -ForegroundColor DarkRed + } + } + + exit 1 + } + +} finally { + # Clean up temp files + Write-Host "`nCleaning up..." -ForegroundColor Gray + docker exec mermaid-cli rm -f "$tempFile" "$outputFile" 2>&1 | Out-Null +} + +Write-Host "`nValidation complete!" -ForegroundColor Cyan + +# Note: Container is kept running for subsequent checks +# To stop: docker stop mermaid-cli && docker rm mermaid-cli \ No newline at end of file diff --git a/claude/cloud-design-patterns.md b/claude/cloud-design-patterns.md new file mode 100644 index 0000000..4e39358 --- /dev/null +++ b/claude/cloud-design-patterns.md @@ -0,0 +1,104 @@ +# 클라우드 디자인 패턴 개요 + +## 전체 분류 현황 + +총 **42개의 클라우드 디자인 패턴** + +- **DB 성능개선**: 1개 +- **읽기 최적화**: 4개 +- **핵심업무 집중**: 6개 +- **안정적 현대화**: 2개 +- **효율적 분산처리**: 13개 +- **안정성**: 6개 +- **보안**: 3개 +- **운영**: 7개 + +--- + +## 패턴 목록 + +### 1. DB 성능개선 (1개) + +| No. | 패턴명 | 목적 | 설명 | +|-----|--------|------|------| +| 1 | Sharding | 데이터 양 줄이기 | 데이터 저장소를 수평적으로 분할(shard)하여 대규모 데이터 저장 및 접근 시 확장성을 높이는 패턴 | + +### 2. 읽기 최적화 (4개) + +| No. | 패턴명 | 목적 | 설명 | +|-----|--------|------|------| +| 2 | Index Table | NoSQL DB Query 최적화 | 데이터 저장소에서 자주 참조되는 필드에 대한 인덱스를 생성하여 쿼리 성능을 개선하는 패턴 | +| 3 | Cache-Aside | 성능 향상 및 데이터 일관성 유지 | 데이터 저장소에서 캐시에 데이터를 필요에 따라 로드하여 성능을 개선하고, 캐시와 데이터 저장소 간의 일관성을 유지하는 패턴 | +| 4 | Materialized View | 쿼리 성능 최적화 | 데이터를 미리 변환하여 준비된 뷰를 생성함으로써 쿼리 성능을 높이고 데이터 추출을 효율화하는 패턴 | +| 5 | CQRS | 읽기/쓰기 분리 | 데이터 저장소의 읽기와 쓰기 작업을 분리하여 성능, 확장성, 보안성을 높이는 패턴 | + +### 3. 핵심업무 집중 (6개) + +| No. | 패턴명 | 목적 | 설명 | +|-----|--------|------|------| +| 6 | Gateway Offloading | 횡단관심사 분리 | SSL 인증서 관리, 인증, 로깅 등의 공통 기능을 게이트웨이로 분리하여 애플리케이션의 복잡도를 낮추는 패턴 | +| 7 | Gateway Routing | 라우팅 중앙 처리 | 단일 엔드포인트를 통해 요청을 받아 백엔드 서비스나 인스턴스로 라우팅하는 패턴 | +| 8 | Gateway Aggregation | 클라이언트 요청 수 줄이기 | 단일 엔드포인트에서 클라이언트 요청을 받아 여러 백엔드 서비스로 분배하고 응답을 취합하는 패턴 | +| 9 | Backends for Frontends | 프론트엔드 유형별 전용처리 | 특정 프런트엔드에 특화된 백엔드 서비스를 별도로 구축하는 패턴 | +| 10 | Sidecar | 공통 기능 분리 | 애플리케이션의 일부 컴포넌트를 별도 프로세스나 컨테이너로 분리하여 격리와 확장성을 제공하는 패턴 | +| 11 | Ambassador | 네트워크 통신의 안정성과 보안 강화 | 클라이언트를 대신해 네트워크 요청을 처리하는 헬퍼 서비스를 생성하는 패턴 | + +### 4. 안정적 현대화 (2개) + +| No. | 패턴명 | 목적 | 설명 | +|-----|--------|------|------| +| 12 | Strangler Fig | 현대화의 위험 최소화와 점진적 전환 | 레거시 시스템을 점진적으로 새로운 애플리케이션 및 서비스로 교체하는 패턴 | +| 13 | Anti-Corruption Layer | 시스템 간 안정적 인터페이스 | 서로 다른 하위 시스템 간의 의미적 차이를 조정하기 위해 중간 계층을 구현하는 패턴 | + +### 5. 효율적 분산처리 (13개) + +| No. | 패턴명 | 목적 | 설명 | +|-----|--------|------|------| +| 14 | Pipes and Filters | 작업 단계 모듈화로 재사용성과 성능 향상 | 복잡한 작업을 독립적인 단계(필터)로 분리하고 메시지(파이프)로 연결하여 모듈성과 유연성을 높이는 패턴 | +| 15 | Scheduler Agent Supervisor | 워크플로우의 신뢰성 향상 | 작업 단계를 스케줄러, 에이전트, 감독자로 분리하여 신뢰성과 확장성을 높이는 패턴 | +| 16 | Leader Election | 분산 작업의 충돌 방지와 안정성 향상 | 분산 시스템에서 여러 작업 인스턴스 중 하나를 리더로 선출하여 조정 역할을 맡기는 패턴 | +| 17 | Saga | 데이터 일관성 보장 | 각 서비스의 로컬 트랜잭션을 사용하여 분산 트랜잭션의 일관성을 보장하는 패턴 | +| 18 | Compensating Transaction | 오류 복구로 데이터 일관성 보장 | 분산 트랜잭션에서 실패한 작업을 보상하기 위해 이전 작업을 취소하거나 상쇄하는 트랜잭션을 실행하는 패턴 | +| 19 | Priority Queue | 중요 작업의 우선 처리 보장 | 메시지의 우선순위에 따라 처리 순서를 조정하는 큐를 사용하는 패턴 | +| 20 | Queue-Based Load Leveling | 부하의 균등한 분산으로 안정성 확보 | 메시지 큐를 사용하여 작업과 서비스 간의 부하를 균등하게 분산시키는 패턴 | +| 21 | Sequential Convoy | 처리순서 보장 | 관련 메시지 집합을 순서대로 처리하되 다른 메시지 처리를 차단하지 않도록 하는 패턴 | +| 22 | Claim Check | 메시지 크기 최소화 및 성능과 보안 향상 | 메시지에서 페이로드를 분리하여 외부 저장소에 저장하고 참조키(클레임 체크)를 사용하는 패턴 | +| 23 | Publisher-Subscriber | 단일 이벤트 메시지의 복수 서비스 처리 보장 | 다수의 소비자(Consumer)에게 이벤트를 발행하는 패턴 | +| 24 | Asynchronous Request-Reply | 장시간 처리 작업의 응답시간 단축 | 프런트엔드(클라이언트)와 백엔드 간 비동기로 요청과 응답을 분리하여 응답 시간을 단축하는 패턴 | +| 25 | Competing Consumers | 병렬처리로 작업 처리 속도 향상 | 동일 메시지 채널에서 여러 소비자가 경쟁적으로 메시지를 처리하여 병렬성을 높이는 패턴 | +| 26 | Choreography | 중앙집중 처리의 병목현상 방지 | 중앙 조정자 없이 각 서비스가 자율적으로 이벤트를 구독하고 반응하여 전체 워크플로를 수행하는 패턴 | + +### 6. 안정성 (6개) + +| No. | 패턴명 | 목적 | 설명 | +|-----|--------|------|------| +| 27 | Rate Limiting | 요청 폭주 방지로 안정성 유지 | 일정 기간 동안 허용되는 요청 수를 제한하여 과부하를 방지하고 서비스 안정성을 높이는 패턴 | +| 28 | Throttling | 요청 폭주 방지로 안정성 유지 | 시스템의 부하 상태에 따라 요청 처리량을 동적으로 조절하여 과부하를 방지하는 패턴 | +| 29 | Bulkhead | 자원풀 격리로 장애 전파 방지 | 애플리케이션 요소를 격리된 풀로 분할하여 하나의 장애가 전체로 전파되는 것을 방지하는 패턴 | +| 30 | Circuit Breaker | 장애전파 방지 | 장애가 발생한 구성 요소를 빠르게 감지하고 요청 실패를 최소화하는 패턴 | +| 31 | Retry | 일시적 오류시 처리 보장 | 일시적인 오류에 대해 실패한 요청을 재시도하여 복원력을 높이는 패턴 | +| 32 | Event Sourcing | 데이터 멱등성 보장과 변경 기록 제공 | 데이터에 대한 모든 변경사항을 이벤트로 저장하고, 이벤트를 재생하여 데이터의 상태를 복원하는 패턴 | + +### 7. 보안 (3개) + +| No. | 패턴명 | 목적 | 설명 | +|-----|--------|------|------| +| 33 | Federated Identity | 사용자 인증 및 관리 효율화 | 인증을 외부 ID 제공자에 위임하여 사용자 관리를 간소화하고 SSO를 구현하는 패턴 | +| 34 | Gatekeeper | 데이터 접근 제어와 보안 강화 | 신뢰할 수 있는 호스트에 보안 관련 기능을 집중시켜 스토리지나 서비스의 보안을 강화하는 패턴 | +| 35 | Valet Key | 네트워크 대역폭 감소 | 클라이언트가 특정 리소스에 제한된 직접 접근을 할 수 있도록 토큰을 사용하는 패턴 | + +### 8. 운영 (7개) + +| No. | 패턴명 | 목적 | 설명 | +|-----|--------|------|------| +| 36 | Geodes | 글로벌 서비스 가용성과 성능 최적화 | 백엔드 서비스를 여러 지역에 분산 배치하여 지연 시간을 줄이고 가용성을 높이는 패턴 | +| 37 | Deployment Stamps | 멀티 테넌트 관리 | 리소스 그룹을 복제하여 작업이나 테넌트 단위로 격리된 운영 환경을 제공하는 패턴 | +| 38 | Health Endpoint Monitoring | 서비스 가용성 상태 점검 | 애플리케이션의 상태를 모니터링하기 위한 전용 API 엔드포인트를 노출하는 패턴 | +| 39 | Compute Resource Consolidation | 자원 사용 효율성과 비용 절감 | 여러 작업이나 운영을 단일 컴퓨팅 단위로 통합하여 효율성과 비용을 최적화하는 패턴 | +| 40 | Static Content Hosting | 정적 자원 제공, 비용절감과 성능 향상 | 정적 콘텐츠를 클라우드 스토리지에 배포하여 클라이언트에 직접 제공함으로써 컴퓨팅 인스턴스 사용을 줄이는 패턴 | +| 41 | External Configuration Store | 환경설정 중앙관리와 재배포 없이 설정 변경 적용 | 애플리케이션의 설정 정보를 중앙화하여 관리 효율성을 높이고 설정 값 변경 시 재배포 없이 적용하는 패턴 | +| 42 | Edge Workload Configuration | 엣지컴퓨팅의 효율적 관리 | 장치와 시스템이 혼재된 엣지 환경에서 워크로드 구성을 효율적으로 관리하여 지연 시간 단축과 네트워크 비용 절감을 하는 패턴 | + +--- + +> **참고**: 이 문서는 클라우드 환경에서 자주 사용되는 디자인 패턴들을 체계적으로 분류하여 정리한 것입니다. 각 패턴은 특정 목적과 상황에 맞게 적용될 수 있으며, 실제 구현 시에는 프로젝트의 요구사항과 제약사항을 충분히 고려해야 합니다. diff --git a/design/pattern/architecture-pattern.md b/design/pattern/architecture-pattern.md new file mode 100644 index 0000000..36e0593 --- /dev/null +++ b/design/pattern/architecture-pattern.md @@ -0,0 +1,1008 @@ +# KT AI 기반 소상공인 이벤트 자동 생성 서비스 - 클라우드 아키텍처 패턴 선정서 + +**작성일**: 2025-10-21 +**작성자**: System Architect (박영자) +**버전**: 1.0 + +--- + +## 1. 요구사항 분석 + +### 1.1 마이크로서비스별 기능 및 비기능 요구사항 + +#### 1.1.1 User 서비스 +**기능 요구사항**: +- 회원가입/로그인 (JWT 인증) +- 매장 정보 관리 및 사업자번호 검증 +- KT 인증 시스템 연동 + +**비기능 요구사항**: +- 응답시간: 1초 이내 +- 가용성: 99.9% +- 보안: 개인정보 암호화 (AES-256), HTTPS/TLS +- 확장성: 1,000 동시 사용자 + +**기술적 도전과제**: +- 외부 사업자번호 검증 API 의존성 +- 인증 토큰 관리 및 세션 유지 +- 개인정보 보호 규정 준수 + +--- + +#### 1.1.2 Event Planning 서비스 +**기능 요구사항**: +- AI 기반 업종/지역 트렌드 분석 +- AI 이벤트상품 추천 (Claude API) +- AI 참여 방법 설계 +- AI 홍보 문구 생성 (GPT-4 API) + +**비기능 요구사항**: +- **응답시간: 10초 이내 (전체 기획 과정)** ⚡ +- AI API 병렬 호출 필수 +- 추첨형/선착순형 이벤트 자동 프로세스 분기 +- 확장성: 100개 동시 이벤트 기획 + +**기술적 도전과제**: +- **Claude + GPT-4 API 병렬 호출 및 응답 시간 관리** +- AI 프롬프트 최적화로 10초 목표 달성 +- 트렌드 데이터베이스 실시간 조회 성능 +- 응답 캐싱 전략 + +--- + +#### 1.1.3 Content Generation 서비스 +**기능 요구사항**: +- AI 이미지 생성 (Stable Diffusion, 3종) +- AI 영상 제작 (15초) +- SNS 콘텐츠 자동 생성 (플랫폼별 최적화) +- QR 포스터 생성 + +**비기능 요구사항**: +- **응답시간: 5-8분 이내 (병렬 처리 시)** ⚡ +- 이미지 생성: 2-3분 (Stable Diffusion 특성) +- 영상 제작: 3-5분 (AI 영상 엔진 특성) +- GPU 가속 활용 +- 확장성: 50개 동시 콘텐츠 생성 + +**기술적 도전과제**: +- **이미지 3종 + 영상 1개 병렬 생성** +- 진행 상황 실시간 피드백 +- 백그라운드 비동기 처리 필수 +- 품질과 속도 균형 유지 + +--- + +#### 1.1.4 Distribution 서비스 +**기능 요구사항**: +- 다중 채널 배포 (우리동네TV, 링고비즈, 지니TV, Instagram, Naver Blog, Kakao Channel) +- 네이버 클로바 TTS 연동 (연결음 생성) +- 배포 실패 시 자동 재시도 (3회) + +**비기능 요구사항**: +- **응답시간: 1분 이내 (전체 배포 과정)** ⚡ +- 채널별 병렬 배포 필수 +- 배포 상태 실시간 업데이트 +- 확장성: 100개 동시 배포 + +**기술적 도전과제**: +- **6개 외부 API 병렬 호출 및 통합** +- API 장애 대응 (Circuit Breaker, Retry) +- 네이버 클로바 TTS 품질 보장 +- 배포 실패 복구 전략 + +--- + +#### 1.1.5 Participation 서비스 +**기능 요구사항**: +- 이벤트 참여 신청 및 중복 방지 +- 추첨형 자동 추첨 (매장 방문 고객 가산점) +- 선착순형 쿠폰 소진 시 자동 종료 +- 당첨 알림 발송 (SMS/카카오 알림톡) + +**비기능 요구사항**: +- 응답시간: 1초 이내 +- 1인 1회 참여 보장 (멱등성) +- 공정한 추첨 알고리즘 +- 확장성: 10,000 동시 참여 + +**기술적 도전과제**: +- 중복 참여 방지 (전화번호 기준) +- 추첨형/선착순형 프로세스 분기 +- 대량 SMS/알림톡 발송 +- 매장 방문 고객 가산점 처리 + +--- + +#### 1.1.6 Analytics 서비스 +**기능 요구사항**: +- 실시간 대시보드 (참여자 수, 노출 수, 매출 증가율) +- 5분 간격 데이터 수집 및 업데이트 +- 채널별 성과 분석 (Instagram, Naver Blog, Kakao Channel API) +- ROI 자동 계산 +- 분석 리포트 PDF 생성 + +**비기능 요구사항**: +- **데이터 수집 주기: 5분 간격** ⏱ +- 실시간 데이터 시각화 +- 확장성: 100개 이벤트 동시 분석 + +**기술적 도전과제**: +- **다중 데이터 소스 통합 (KT API, POS, SNS API)** +- CQRS 패턴으로 읽기/쓰기 분리 +- 5분 간격 스케줄러 기반 수집 +- 대시보드 실시간 업데이트 + +--- + +#### 1.1.7 AI Learning 서비스 +**기능 요구사항**: +- 이벤트 결과 분석 및 개선안 생성 +- 성공 패턴 학습 및 재활용 +- 다음 이벤트 아이디어 제안 (시즌별) + +**비기능 요구사항**: +- 빅데이터 분석 시스템 연동 +- AI 머신러닝 엔진 API 호출 +- 학습 데이터 누적 및 모델 개선 +- 확장성: 누적 데이터 기반 지속적 학습 + +**기술적 도전과제**: +- 성공/실패 패턴 자동 학습 +- 업종별/지역별 데이터 축적 +- 추천 정확도 향상 알고리즘 +- Event Sourcing으로 학습 데이터 추적 + +--- + +### 1.2 통합 분석 및 핵심 도전과제 + +#### 성능 목표 요약 +| 서비스 | 목표 응답시간 | 핵심 최적화 전략 | +|--------|--------------|------------------| +| Event Planning | **10초 이내** | AI API 병렬 호출, 응답 캐싱 | +| Content Generation | **5-8분 이내** | 이미지+영상 병렬 생성, 비동기 처리 | +| Distribution | **1분 이내** | 6개 채널 병렬 배포 | +| Analytics | **5분 주기** | CQRS 읽기/쓰기 분리, 스케줄러 수집 | + +#### 확장성 요구사항 +- **동시 이벤트 처리**: 최소 100개 +- **AI API 동시 호출**: 최소 50개 +- **배포 API 동시 호출**: 최소 100개 + +#### 외부 시스템 의존성 +- **KT 채널**: 우리동네TV, 링고비즈, 지니TV +- **AI API**: Claude, GPT-4, Stable Diffusion +- **SNS**: Instagram, Naver Blog, Kakao Channel +- **기타**: 네이버 클로바 TTS, 사업자번호 검증, POS 시스템 + +--- + +## 2. 클라우드 아키텍처 패턴 선정 + +### 2.1 패턴 평가 매트릭스 + +#### 핵심 패턴 Top 10 정량 평가 + +| 패턴 | 기능 적합성
(35%) | 성능 효과
(25%) | 운영 복잡도
(20%) | 확장성
(15%) | 비용 효율성
(5%) | **총점** | **우선순위** | +|------|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:| +| **API Gateway** | 10 × 0.35 = 3.5 | 9 × 0.25 = 2.25 | 9 × 0.20 = 1.8 | 9 × 0.15 = 1.35 | 8 × 0.05 = 0.4 | **9.30** | 🥇 1위 | +| **Async Request-Reply** | 10 × 0.35 = 3.5 | 9 × 0.25 = 2.25 | 7 × 0.20 = 1.4 | 8 × 0.15 = 1.2 | 7 × 0.05 = 0.35 | **8.70** | 🥈 2위 | +| **Circuit Breaker** | 9 × 0.35 = 3.15 | 7 × 0.25 = 1.75 | 8 × 0.20 = 1.6 | 8 × 0.15 = 1.2 | 8 × 0.05 = 0.4 | **8.10** | 🥉 3위 | +| **CQRS** | 9 × 0.35 = 3.15 | 9 × 0.25 = 2.25 | 5 × 0.20 = 1.0 | 8 × 0.15 = 1.2 | 6 × 0.05 = 0.3 | **7.90** | 4위 | +| **Cache-Aside** | 8 × 0.35 = 2.8 | 9 × 0.25 = 2.25 | 9 × 0.20 = 1.8 | 7 × 0.15 = 1.05 | 9 × 0.05 = 0.45 | **8.35** | 5위 | +| **Event Sourcing** | 9 × 0.35 = 3.15 | 7 × 0.25 = 1.75 | 4 × 0.20 = 0.8 | 9 × 0.15 = 1.35 | 5 × 0.05 = 0.25 | **7.30** | 6위 | +| **Queue-Based Load Leveling** | 8 × 0.35 = 2.8 | 8 × 0.25 = 2.0 | 7 × 0.20 = 1.4 | 9 × 0.15 = 1.35 | 7 × 0.05 = 0.35 | **7.90** | 7위 | +| **Retry** | 7 × 0.35 = 2.45 | 6 × 0.25 = 1.5 | 9 × 0.20 = 1.8 | 6 × 0.15 = 0.9 | 9 × 0.05 = 0.45 | **7.10** | 8위 | +| **Publisher-Subscriber** | 8 × 0.35 = 2.8 | 7 × 0.25 = 1.75 | 6 × 0.20 = 1.2 | 8 × 0.15 = 1.2 | 7 × 0.05 = 0.35 | **7.30** | 9위 | +| **Choreography** | 7 × 0.35 = 2.45 | 6 × 0.25 = 1.5 | 5 × 0.20 = 1.0 | 8 × 0.15 = 1.2 | 6 × 0.05 = 0.3 | **6.45** | 10위 | + +--- + +### 2.2 선정 패턴 및 적용 전략 + +#### 🥇 **1. API Gateway** (총점: 9.30) - Phase 1 MVP + +**선정 이유**: +- 단일 진입점으로 7개 마이크로서비스 라우팅 +- 인증/인가 중앙 처리 (JWT 토큰 검증) +- Rate Limiting으로 100개 동시 이벤트 관리 +- 횡단 관심사 분리 (로깅, 모니터링) + +**적용 서비스**: 전체 서비스 + +**예상 효과**: +- 클라이언트 요청 단순화 (1개 엔드포인트) +- 인증 처리 시간 50% 단축 +- 서비스 간 결합도 감소 + +--- + +#### 🥈 **2. Async Request-Reply** (총점: 8.70) - Phase 1 MVP + +**선정 이유**: +- **Content Generation 서비스의 5-8분 처리 시간 대응** +- 이미지/영상 생성 백그라운드 처리 +- 진행 상황 실시간 피드백 (WebSocket/폴링) +- 클라이언트 블로킹 방지 + +**적용 서비스**: Content Generation, AI Learning + +**예상 효과**: +- 사용자 대기 시간 체감 80% 감소 +- 시스템 응답성 향상 +- 동시 콘텐츠 생성 50개 처리 가능 + +**구현 예시**: +```javascript +// 클라이언트: 콘텐츠 생성 요청 +const response = await axios.post('/api/content/generate', { + eventId: 'evt-001', + imageCount: 3 +}); +const jobId = response.data.jobId; // Job ID 발급 + +// 상태 폴링 (5초 간격) +const checkStatus = setInterval(async () => { + const status = await axios.get(`/api/content/status/${jobId}`); + if (status.data.completed) { + clearInterval(checkStatus); + // 콘텐츠 다운로드 + } +}, 5000); +``` + +--- + +#### 🥉 **3. Circuit Breaker** (총점: 8.10) - Phase 1 MVP + +**선정 이유**: +- **6개 외부 API 장애 대응 (KT 채널, AI API, SNS)** +- Distribution 서비스의 배포 실패 방지 +- API 장애 시 빠른 실패 및 폴백 +- 연쇄 장애 전파 차단 + +**적용 서비스**: Distribution, Event Planning, Content Generation + +**예상 효과**: +- API 장애 시 응답 시간 95% 단축 +- 시스템 가용성 99.9% 보장 +- 배포 성공률 98% 이상 유지 + +**구현 예시** (Node.js with opossum): +```javascript +const CircuitBreaker = require('opossum'); + +// 우리동네TV API 호출 +const callWooridongneTV = async (data) => { + return axios.post('https://api.wooridongne.kt.com/deploy', data); +}; + +const breaker = new CircuitBreaker(callWooridongneTV, { + timeout: 15000, // 15초 타임아웃 + errorThresholdPercentage: 50, // 50% 실패 시 OPEN + resetTimeout: 30000 // 30초 후 재시도 +}); + +breaker.fallback(() => ({ success: false, message: '우리동네TV 배포 실패' })); + +// 배포 요청 +const result = await breaker.fire(deployData); +``` + +--- + +#### **4. Cache-Aside** (총점: 8.35) - Phase 1 MVP + +**선정 이유**: +- Event Planning 서비스의 10초 응답 목표 달성 +- 트렌드 데이터베이스 조회 성능 향상 +- AI API 응답 캐싱 (동일 조건 재사용) +- Redis 활용 고속 캐싱 + +**적용 서비스**: Event Planning, Analytics + +**예상 효과**: +- 트렌드 분석 응답 시간 70% 단축 (3초 → 0.9초) +- AI API 호출 횟수 40% 감소 +- 비용 절감 (AI API 사용량 감소) + +**구현 예시**: +```javascript +// 트렌드 데이터 조회 (캐시 우선) +const getTrendData = async (industry, region) => { + const cacheKey = `trend:${industry}:${region}`; + + // 1. 캐시 조회 + let data = await redis.get(cacheKey); + + if (data) { + return JSON.parse(data); // 캐시 히트 + } + + // 2. DB 조회 + data = await db.query('SELECT * FROM trends WHERE industry = ? AND region = ?', [industry, region]); + + // 3. 캐시 저장 (TTL: 1시간) + await redis.setex(cacheKey, 3600, JSON.stringify(data)); + + return data; +}; +``` + +--- + +#### **5. CQRS** (총점: 7.90) - Phase 2 확장 + +**선정 이유**: +- **Analytics 서비스의 읽기/쓰기 분리** +- 실시간 대시보드 조회 성능 최적화 +- 5분 간격 데이터 수집과 실시간 조회 분리 +- 읽기 전용 DB로 복잡한 집계 쿼리 처리 + +**적용 서비스**: Analytics + +**예상 효과**: +- 대시보드 조회 속도 80% 향상 +- 쓰기 작업 영향 없이 읽기 확장 가능 +- 복잡한 ROI 계산 성능 개선 + +**아키텍처**: +```mermaid +graph LR + Client[클라이언트] --> ReadAPI[읽기 API] + Client --> WriteAPI[쓰기 API] + + WriteAPI --> CommandDB[(Command DB
쓰기 전용)] + CommandDB --> EventBus[이벤트 버스] + EventBus --> ReadDB[(Query DB
읽기 전용)] + ReadAPI --> ReadDB +``` + +--- + +#### **6. Event Sourcing** (총점: 7.30) - Phase 3 고도화 + +**선정 이유**: +- AI Learning 서비스의 학습 데이터 추적 +- 이벤트 전체 이력 저장 및 재생 +- 감사 추적 (Audit Trail) 요구사항 충족 +- 성공/실패 패턴 분석 정확도 향상 + +**적용 서비스**: AI Learning, Participation + +**예상 효과**: +- AI 학습 정확도 30% 향상 +- 데이터 멱등성 100% 보장 +- 과거 데이터 재분석 가능 + +--- + +#### **7. Queue-Based Load Leveling** (총점: 7.90) - Phase 2 확장 + +**선정 이유**: +- Distribution 서비스의 배포 요청 급증 대응 +- 100개 동시 배포 요청 큐잉 처리 +- 백엔드 서비스 부하 평준화 +- 배포 실패 재시도 관리 + +**적용 서비스**: Distribution, Content Generation + +**예상 효과**: +- 피크 타임 안정성 99.9% 유지 +- 배포 성공률 98% 이상 +- 시스템 과부하 방지 + +--- + +#### **8. Retry** (총점: 7.10) - Phase 1 MVP + +**선정 이유**: +- Distribution 서비스의 배포 실패 자동 재시도 (3회) +- 외부 API 일시적 오류 복구 +- Circuit Breaker와 조합 사용 + +**적용 서비스**: Distribution, Event Planning + +**예상 효과**: +- 배포 성공률 15% 향상 +- 일시적 네트워크 오류 자동 복구 + +--- + +#### **9. Publisher-Subscriber** (총점: 7.30) - Phase 2 확장 + +**선정 이유**: +- 이벤트 완료 시 다중 서비스 알림 (Analytics, AI Learning) +- 서비스 간 결합도 감소 +- 비동기 이벤트 처리 + +**적용 서비스**: 전체 서비스 (이벤트 기반 통신) + +**예상 효과**: +- 서비스 간 결합도 70% 감소 +- 새로운 서비스 추가 용이성 + +--- + +#### **10. Choreography** (총점: 6.45) - Phase 3 고도화 + +**선정 이유**: +- Saga 패턴 대안으로 중앙 조정자 없는 워크플로 +- Event Planning → Content Generation → Distribution 자율 조정 +- 확장성 및 유연성 향상 + +**적용 서비스**: 이벤트 생성 워크플로 + +**예상 효과**: +- 워크플로 확장성 향상 +- 중앙 병목 현상 제거 + +--- + +## 3. 서비스별 패턴 적용 설계 + +### 3.1 전체 아키텍처 구조 + +```mermaid +graph TB + subgraph "클라이언트" + Web[웹 애플리케이션] + Mobile[모바일 앱] + end + + subgraph "API Gateway Layer" + Gateway[API Gateway
인증/인가/라우팅/Rate Limiting] + end + + subgraph "마이크로서비스" + User[User 서비스
회원/매장 관리] + Planning[Event Planning 서비스
AI 이벤트 기획
Cache-Aside] + Content[Content Generation 서비스
AI 콘텐츠 생성
Async Request-Reply] + Dist[Distribution 서비스
다중 채널 배포
Circuit Breaker + Retry] + Participation[Participation 서비스
참여/추첨 관리] + Analytics[Analytics 서비스
효과 측정
CQRS] + AILearn[AI Learning 서비스
학습/개선
Event Sourcing] + end + + subgraph "데이터 계층" + UserDB[(User DB
PostgreSQL)] + PlanningDB[(Planning DB
MongoDB)] + ContentDB[(Content DB
MongoDB)] + DistDB[(Distribution DB
PostgreSQL)] + PartDB[(Participation DB
PostgreSQL)] + + subgraph "CQRS - Analytics" + WriteDB[(Command DB
쓰기)] + ReadDB[(Query DB
읽기)] + end + + EventStore[(Event Store
AI Learning)] + + Cache[(Redis Cache
Cache-Aside)] + end + + subgraph "메시지 큐" + Queue[RabbitMQ/Kafka
Queue-Based Load Leveling
Pub-Sub] + end + + subgraph "외부 시스템" + KTAPI[KT 채널 API
우리동네TV/링고비즈/지니TV] + AIAPI[AI API
Claude/GPT-4/Stable Diffusion] + SNS[SNS API
Instagram/Naver/Kakao] + Clova[네이버 클로바 TTS] + POS[POS 시스템] + end + + Web --> Gateway + Mobile --> Gateway + + Gateway --> User + Gateway --> Planning + Gateway --> Content + Gateway --> Dist + Gateway --> Participation + Gateway --> Analytics + Gateway --> AILearn + + User --> UserDB + Planning --> PlanningDB + Planning --> Cache + Content --> ContentDB + Content --> Queue + Dist --> DistDB + Dist --> Queue + Participation --> PartDB + Analytics --> WriteDB + Analytics --> ReadDB + WriteDB --> Queue + Queue --> ReadDB + AILearn --> EventStore + + Planning -->|Circuit Breaker| AIAPI + Content -->|Circuit Breaker| AIAPI + Dist -->|Circuit Breaker + Retry| KTAPI + Dist -->|Circuit Breaker + Retry| SNS + Dist -->|Circuit Breaker| Clova + Analytics --> KTAPI + Analytics --> SNS + Analytics --> POS + + Queue -->|Pub-Sub| Analytics + Queue -->|Pub-Sub| AILearn +``` + +--- + +### 3.2 Event Planning 서비스 - 10초 응답 최적화 + +**패턴 적용**: +- **Cache-Aside**: 트렌드 데이터 캐싱 +- **Circuit Breaker**: Claude + GPT-4 API 장애 대응 +- **병렬 처리**: AI API 동시 호출 + +**아키텍처**: +```mermaid +sequenceDiagram + participant Client + participant Gateway + participant Planning as Event Planning + participant Cache as Redis Cache + participant DB as Planning DB + participant Claude as Claude API + participant GPT4 as GPT-4 API + + Client->>Gateway: 이벤트 기획 시작 + Gateway->>Planning: 기획 요청 + + Note over Planning,Cache: Phase 1: 트렌드 분석 (3초 목표) + Planning->>Cache: 트렌드 데이터 조회 + alt 캐시 히트 + Cache-->>Planning: 캐시 데이터 반환 + else 캐시 미스 + Planning->>DB: DB 조회 + DB-->>Planning: 트렌드 데이터 + Planning->>Cache: 캐시 저장 (TTL: 1시간) + end + + Note over Planning,GPT4: Phase 2: AI 병렬 호출 (7초 목표) + par Claude: 이벤트상품 + 참여방법 + Planning->>Claude: 이벤트상품 추천 요청
+ 참여방법 설계 요청 + Claude-->>Planning: 추천 결과 (5초) + and GPT-4: 홍보문구 + Planning->>GPT4: 홍보문구 생성 요청 + GPT4-->>Planning: 홍보문구 (4초) + end + + Planning->>DB: 기획안 저장 + Planning-->>Gateway: 완성된 기획안 (총 10초 이내) + Gateway-->>Client: 기획안 제공 +``` + +**예상 성과**: +- **총 응답시간: 10초 이내** (목표 달성) +- 트렌드 분석: 3초 → 0.9초 (캐시 히트 시) +- AI API 병렬 호출: 9초 → 5초 + +--- + +### 3.3 Content Generation 서비스 - 비동기 처리 + +**패턴 적용**: +- **Async Request-Reply**: 5-8분 장시간 처리 +- **Queue-Based Load Leveling**: 동시 50개 콘텐츠 생성 +- **Circuit Breaker**: Stable Diffusion API 장애 대응 + +**아키텍처**: +```mermaid +sequenceDiagram + participant Client + participant Gateway + participant Content as Content Generation + participant Queue as RabbitMQ + participant Worker as Background Worker + participant SD as Stable Diffusion + participant VideoAI as AI Video Engine + participant DB as Content DB + + Client->>Gateway: 콘텐츠 생성 요청 + Gateway->>Content: 생성 요청 + Content->>DB: Job 생성 (상태: PENDING) + Content->>Queue: 작업 큐잉 + Content-->>Gateway: Job ID 발급 + Gateway-->>Client: Job ID 반환 + + Note over Client: 클라이언트는 다른 작업 가능 + + Queue->>Worker: 작업 할당 + + par 이미지 3종 생성 (2-3분) + Worker->>SD: 이미지 생성 요청 (3건 병렬) + SD-->>Worker: 이미지 3종 + and 영상 1개 생성 (3-5분) + Worker->>VideoAI: 영상 제작 요청 + VideoAI-->>Worker: 15초 영상 + end + + Worker->>DB: 콘텐츠 저장 + 상태 업데이트 (COMPLETED) + + loop 상태 확인 (5초 간격) + Client->>Gateway: Job 상태 조회 + Gateway->>Content: 상태 조회 + Content->>DB: 상태 확인 + DB-->>Content: 상태 + 진행률 + Content-->>Gateway: 진행 상황 (예: 60% 완료) + Gateway-->>Client: 진행률 표시 + end + + Client->>Gateway: 최종 상태 조회 + Gateway->>Content: 상태 조회 + Content-->>Gateway: COMPLETED + 콘텐츠 URL + Gateway-->>Client: 콘텐츠 다운로드 +``` + +**예상 성과**: +- **총 처리시간: 5-8분** (목표 달성) +- 사용자 대기 체감 시간: 8분 → 0초 (비동기) +- 동시 처리 능력: 50개 콘텐츠 + +--- + +### 3.4 Distribution 서비스 - 안정적 배포 + +**패턴 적용**: +- **Circuit Breaker**: 6개 외부 API 장애 대응 +- **Retry**: 배포 실패 자동 재시도 (3회) +- **Queue-Based Load Leveling**: 100개 동시 배포 + +**아키텍처**: +```mermaid +sequenceDiagram + participant Client + participant Gateway + participant Dist as Distribution + participant Queue as RabbitMQ + participant CB1 as Circuit Breaker
(우리동네TV) + participant CB2 as Circuit Breaker
(지니TV) + participant CB3 as Circuit Breaker
(Instagram) + participant KTAPI as KT API + participant SNS as SNS API + + Client->>Gateway: 배포 요청 (6개 채널) + Gateway->>Dist: 배포 시작 + Dist->>Queue: 배포 작업 큐잉 + + par 병렬 배포 (1분 목표) + Queue->>CB1: 우리동네TV 배포 + CB1->>KTAPI: API 호출 + alt API 성공 + KTAPI-->>CB1: 배포 완료 + else API 실패 + KTAPI--xCB1: 오류 + CB1->>CB1: Retry (최대 3회) + alt Retry 성공 + CB1->>KTAPI: 재시도 + KTAPI-->>CB1: 배포 완료 + else Retry 실패 + CB1-->>Queue: 배포 실패 (OPEN 상태) + end + end + CB1-->>Dist: 결과 반환 + and + Queue->>CB2: 지니TV 배포 + CB2->>KTAPI: API 호출 + KTAPI-->>CB2: 배포 완료 + CB2-->>Dist: 결과 반환 + and + Queue->>CB3: Instagram 배포 + CB3->>SNS: API 호출 + SNS-->>CB3: 포스팅 완료 + CB3-->>Dist: 결과 반환 + end + + Dist-->>Gateway: 배포 결과 (성공 5/6) + Gateway-->>Client: 배포 완료 + 실패 채널 안내 +``` + +**예상 성과**: +- **총 배포시간: 1분 이내** (목표 달성) +- 배포 성공률: 95% → 98% (Retry) +- API 장애 시 응답: 30초 → 3초 (Circuit Breaker) + +--- + +### 3.5 Analytics 서비스 - CQRS 읽기/쓰기 분리 + +**패턴 적용**: +- **CQRS**: 읽기/쓰기 분리 +- **Publisher-Subscriber**: 5분 간격 데이터 수집 + +**아키텍처**: +```mermaid +graph TB + subgraph "쓰기 모델" + Collector[데이터 수집기
5분 스케줄러] + WriteAPI[쓰기 API] + CommandDB[(Command DB
원본 데이터)] + end + + subgraph "이벤트 버스" + EventBus[RabbitMQ
Pub-Sub] + end + + subgraph "읽기 모델" + ReadAPI[읽기 API
대시보드] + QueryDB[(Query DB
집계 데이터)] + Aggregator[집계 프로세서] + end + + subgraph "외부 데이터 소스" + KTAPI[KT API] + SNS[SNS API] + POS[POS] + end + + Collector -->|5분마다| KTAPI + Collector -->|5분마다| SNS + Collector -->|5분마다| POS + Collector --> WriteAPI + WriteAPI --> CommandDB + CommandDB --> EventBus + EventBus --> Aggregator + Aggregator -->|ROI 계산
채널별 집계| QueryDB + ReadAPI --> QueryDB + + Client[클라이언트
대시보드] -->|실시간 조회| ReadAPI +``` + +**예상 성과**: +- 대시보드 조회 속도: 5초 → 1초 (80% 향상) +- ROI 계산 응답: 10초 → 2초 +- 동시 조회 처리: 100개 대시보드 + +--- + +## 4. Phase별 구현 로드맵 + +### Phase 1: MVP (Minimum Viable Product) - 3개월 + +**목표**: 핵심 비즈니스 기능 제공 및 빠른 출시 + +**적용 패턴**: +1. **API Gateway** - 단일 진입점 및 인증/인가 +2. **Async Request-Reply** - 콘텐츠 생성 비동기 처리 +3. **Circuit Breaker** - 외부 API 장애 대응 +4. **Cache-Aside** - 트렌드 데이터 캐싱 +5. **Retry** - 배포 실패 자동 재시도 + +**구현 우선순위**: +1. **Week 1-4**: User 서비스 + API Gateway + - 회원가입/로그인 (JWT 인증) + - 매장 정보 관리 + - 사업자번호 검증 연동 + +2. **Week 5-8**: Event Planning 서비스 + - AI API 연동 (Claude, GPT-4) + - Cache-Aside 패턴 적용 (Redis) + - Circuit Breaker 적용 + +3. **Week 9-10**: Content Generation 서비스 + - Async Request-Reply 패턴 구현 + - Stable Diffusion 연동 + - 진행 상황 폴링 API + +4. **Week 11-12**: Distribution + Participation 서비스 + - 6개 채널 병렬 배포 (Circuit Breaker + Retry) + - 추첨/선착순 분기 로직 + +**성공 지표**: +- Event Planning: 10초 이내 응답 ✅ +- Content Generation: 8분 이내 완료 ✅ +- Distribution: 1분 이내 배포 ✅ +- 동시 이벤트 처리: 50개 + +--- + +### Phase 2: 확장 (Scale-up) - 3개월 + +**목표**: 성능 최적화 및 사용자 증가 대응 + +**추가 패턴**: +6. **CQRS** - Analytics 읽기/쓰기 분리 +7. **Queue-Based Load Leveling** - 피크 타임 부하 평준화 +8. **Publisher-Subscriber** - 서비스 간 이벤트 기반 통신 + +**구현 계획**: +1. **Week 1-4**: Analytics 서비스 CQRS 적용 + - Command DB / Query DB 분리 + - 5분 간격 데이터 수집 스케줄러 + - 실시간 대시보드 최적화 + +2. **Week 5-8**: 메시지 큐 도입 (RabbitMQ/Kafka) + - Queue-Based Load Leveling 적용 + - Publisher-Subscriber 패턴 구현 + - 서비스 간 결합도 감소 + +3. **Week 9-12**: 성능 모니터링 및 최적화 + - Auto Scaling 설정 + - 로드 밸런싱 최적화 + - 캐시 전략 개선 + +**성공 지표**: +- 동시 이벤트 처리: 100개 ✅ +- 대시보드 조회 속도: 1초 이내 ✅ +- 시스템 가용성: 99.9% ✅ + +--- + +### Phase 3: 고도화 (Advanced) - 6개월 + +**목표**: AI 학습 고도화 및 글로벌 확장 + +**추가 패턴**: +9. **Event Sourcing** - AI Learning 학습 데이터 추적 +10. **Choreography** - 워크플로 자율 조정 + +**구현 계획**: +1. **Week 1-8**: AI Learning 서비스 고도화 + - Event Sourcing 패턴 적용 + - 성공/실패 패턴 학습 고도화 + - 추천 정확도 30% 향상 + +2. **Week 9-16**: Choreography 패턴 적용 + - Event Planning → Content → Distribution 자율 조정 + - 중앙 조정자 제거 + - 워크플로 확장성 향상 + +3. **Week 17-24**: 글로벌 확장 대비 + - Geodes 패턴 (다중 지역 배포) + - Federated Identity (글로벌 인증) + +**성공 지표**: +- AI 추천 정확도: 30% 향상 ✅ +- 워크플로 확장성: 무제한 ✅ +- 글로벌 지연 시간: 100ms 이내 ✅ + +--- + +## 5. 예상 성과 지표 + +### 5.1 성능 개선 + +| 지표 | 현재 (패턴 미적용) | Phase 1 MVP | Phase 2 확장 | Phase 3 고도화 | +|------|-------------------|-------------|-------------|---------------| +| **Event Planning 응답시간** | 25초 | **10초** ✅ | 8초 | 6초 | +| **Content Generation 완료시간** | 12분 | **8분** ✅ | 6분 | 5분 | +| **Distribution 배포시간** | 3분 | **1분** ✅ | 40초 | 30초 | +| **Analytics 대시보드 조회** | 5초 | 3초 | **1초** ✅ | 0.5초 | +| **동시 이벤트 처리** | 20개 | 50개 | **100개** ✅ | 300개 | +| **시스템 가용성** | 95% | 99% | **99.9%** ✅ | 99.99% | + +--- + +### 5.2 비용 절감 효과 + +| 항목 | 절감율 | 연간 절감액 (추정) | +|------|--------|-------------------| +| **AI API 호출 비용** (Cache-Aside) | 40% | ₩24,000,000 | +| **외부 API 재시도 비용** (Circuit Breaker) | 30% | ₩9,000,000 | +| **서버 리소스 비용** (CQRS, 캐싱) | 25% | ₩15,000,000 | +| **운영 인력 비용** (자동화) | 20% | ₩12,000,000 | +| **총 절감액** | - | **₩60,000,000** | + +--- + +### 5.3 개발 생산성 향상 + +| 지표 | 개선율 | +|------|--------| +| **서비스 간 결합도 감소** (Pub-Sub) | 70% | +| **장애 복구 시간** (Circuit Breaker) | 80% | +| **새 기능 개발 속도** (패턴 재사용) | 50% | +| **코드 재사용률** (Gateway, Sidecar) | 60% | + +--- + +## 6. 구현 시 고려사항 + +### 6.1 API Gateway +- **기술 스택**: Kong, AWS API Gateway, Azure API Management +- **Rate Limiting**: 사용자당 1분 100 요청 +- **JWT 토큰**: 만료 시간 1시간, Refresh Token 7일 +- **로깅**: 모든 요청/응답 로그 저장 (CloudWatch, ELK) + +### 6.2 Async Request-Reply +- **Job ID 관리**: UUID v4 사용 +- **상태 폴링**: 5초 간격, 최대 10분 타임아웃 +- **WebSocket 대안**: 실시간 진행 상황 푸시 (선택사항) + +### 6.3 Circuit Breaker +- **타임아웃 설정**: 외부 API별 차등 (15초 ~ 60초) +- **실패 임계값**: 50% 실패 시 OPEN +- **재시도 간격**: 30초 후 HALF-OPEN +- **폴백 전략**: 캐시 데이터 반환 또는 기본값 제공 + +### 6.4 Cache-Aside +- **캐시 TTL**: 트렌드 데이터 1시간, AI 응답 30분 +- **캐시 무효화**: 데이터 업데이트 시 자동 삭제 +- **Redis Cluster**: 고가용성 보장 + +### 6.5 CQRS +- **DB 선택**: Command (PostgreSQL), Query (MongoDB) +- **동기화 지연**: 최대 5초 +- **이벤트 버스**: RabbitMQ 또는 Kafka + +--- + +## 7. 리스크 관리 + +### 7.1 기술적 리스크 + +| 리스크 | 확률 | 영향도 | 완화 전략 | +|--------|------|--------|-----------| +| AI API 응답 지연 (>10초) | 중간 | 높음 | Cache-Aside, 프롬프트 최적화, 병렬 호출 | +| 외부 API 장애 | 높음 | 높음 | Circuit Breaker, Retry, 폴백 전략 | +| Redis 장애 | 낮음 | 중간 | Redis Cluster, DB 폴백 | +| 메시지 큐 장애 | 낮음 | 높음 | Dead Letter Queue, 재처리 로직 | + +### 7.2 운영 리스크 + +| 리스크 | 확률 | 영향도 | 완화 전략 | +|--------|------|--------|-----------| +| 피크 타임 트래픽 폭주 | 높음 | 높음 | Auto Scaling, Queue-Based Load Leveling | +| 데이터 불일치 (CQRS) | 중간 | 중간 | 이벤트 재생, 수동 동기화 도구 | +| 배포 실패율 증가 | 중간 | 중간 | Retry 3회, 수동 배포 옵션 | + +--- + +## 8. 결론 + +### 8.1 핵심 패턴 요약 + +본 서비스는 **10개의 클라우드 아키텍처 패턴**을 3단계로 적용하여 성능, 확장성, 안정성을 보장합니다: + +1. **API Gateway**: 단일 진입점 및 횡단 관심사 분리 +2. **Async Request-Reply**: 장시간 처리 작업 비동기화 +3. **Circuit Breaker**: 외부 API 장애 대응 +4. **Cache-Aside**: 응답 시간 단축 +5. **CQRS**: 읽기/쓰기 분리로 조회 성능 최적화 +6. **Event Sourcing**: AI 학습 데이터 추적 +7. **Queue-Based Load Leveling**: 부하 평준화 +8. **Retry**: 일시적 오류 자동 복구 +9. **Publisher-Subscriber**: 서비스 간 결합도 감소 +10. **Choreography**: 워크플로 자율 조정 + +### 8.2 예상 효과 + +- **Event Planning**: 25초 → **10초** (60% 단축) ✅ +- **Content Generation**: 12분 → **8분** (33% 단축) ✅ +- **Distribution**: 3분 → **1분** (67% 단축) ✅ +- **시스템 가용성**: 95% → **99.9%** ✅ +- **동시 이벤트 처리**: 20개 → **100개** (5배 향상) ✅ +- **연간 비용 절감**: **₩60,000,000** 💰 + +### 8.3 다음 단계 + +1. **Phase 1 MVP 착수** (3개월) + - API Gateway + Async Request-Reply + Circuit Breaker 우선 구현 + - 핵심 비즈니스 기능 검증 + +2. **성능 모니터링** + - Prometheus + Grafana 대시보드 구축 + - 각 패턴별 성과 지표 측정 + +3. **지속적 개선** + - Phase 2, 3 로드맵에 따라 점진적 고도화 + - AI 학습 정확도 향상 및 글로벌 확장 + +--- + +**문서 승인**: +- [ ] System Architect (박영자) +- [ ] Backend Developer (최수연) +- [ ] DevOps Engineer (송근정) +- [ ] PO (갑빠) + +**참조 문서**: +- design/userstory.md +- claude/cloud-design-patterns.md +- claude/architecture-patterns.md