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주요 변경사항: - event-이미지생성요청.puml: Kafka 제거, ContentService 내부 Job 관리로 변경 - event-이미지결과조회.puml: ContentService 패턴으로 업데이트 - event-AI추천요청.puml: Gateway 패턴 추가, 한글화 아키텍처 구분: - AI 추천: Kafka 사용 (ai-job-topic) - 이미지 생성: 내부 Job 관리 (Kafka 사용 안 함) 모든 파일: - Gateway 패턴 적용 - 레이어 아키텍처 (<<API Layer>>, <<Business Layer>>) - 한글 요청/응답 - Redis 키 패턴 표준화 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
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@startuml event-AI추천요청
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!theme mono
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title Event Service - AI 추천 요청 (Kafka Job 발행) (UFR-EVENT-030)
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actor Client
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participant "API Gateway" as Gateway
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participant "EventController" as Controller <<API Layer>>
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participant "EventService" as Service <<Business Layer>>
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participant "JobService" as JobSvc <<Business Layer>>
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participant "EventRepository" as Repo <<Data Layer>>
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participant "Redis Cache" as Cache <<E>>
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database "Event DB" as DB <<E>>
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participant "Kafka Producer" as Kafka <<E>>
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note over Controller, Kafka
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**UFR-EVENT-030: AI 이벤트 추천 요청**
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- Kafka 비동기 Job 발행
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- AI Service가 Kafka 구독하여 처리
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- 트렌드 분석 + 3가지 추천안 생성
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- 처리 시간: 평균 2분 이내
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end note
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Client -> Gateway: POST /api/events/{eventDraftId}/ai-recommendations\n{"objective": "신규 고객 유치",\n"industry": "음식점",\n"region": "서울 강남구"}
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activate Gateway
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Gateway -> Controller: POST /api/events/{eventDraftId}/ai-recommendations
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activate Controller
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Controller -> Controller: 요청 검증\n(필수 필드, 목적 유효성)
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Controller -> Service: requestAIRecommendation(eventDraftId, userId)
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activate Service
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== 1단계: 이벤트 초안 조회 및 검증 ==
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Service -> Repo: findById(eventDraftId)
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activate Repo
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Repo -> DB: 이벤트 초안 조회\n(초안ID로 이벤트 목적,\n매장 정보 조회)
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activate DB
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DB --> Repo: EventDraft 엔티티\n{목적, 매장명, 업종, 주소}
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deactivate DB
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Repo --> Service: EventDraft entity
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deactivate Repo
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Service -> Service: 소유권 검증\nvalidateOwnership(userId, eventDraft)
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alt 소유권 없음
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Service --> Controller: throw ForbiddenException\n("권한이 없습니다")
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Controller --> Gateway: 403 Forbidden\n{"code": "EVENT_003",\n"message": "권한이 없습니다"}
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deactivate Service
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deactivate Controller
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Gateway --> Client: 403 Forbidden
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deactivate Gateway
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else 소유권 확인
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== 2단계: Kafka Job 생성 ==
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Service -> JobSvc: createAIJob(eventDraft)
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activate JobSvc
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JobSvc -> JobSvc: Job ID 생성 (UUID)
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JobSvc -> Cache: Job 상태 저장\nKey: job:{jobId}\nValue: {status: PENDING,\neventDraftId, type: AI_RECOMMEND,\ncreatedAt}\nTTL: 1시간
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activate Cache
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Cache --> JobSvc: 저장 완료
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deactivate Cache
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== 3단계: Kafka 이벤트 발행 ==
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JobSvc -> Kafka: 이벤트 발행\nTopic: ai-job-topic\nPayload: {jobId, eventDraftId,\nobjective, industry,\nregion, storeInfo}
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activate Kafka
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note right of Kafka
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**Kafka Topic**
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- Topic: ai-job-topic
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- Consumer: AI Service
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- Consumer Group: ai-service-group
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**Payload**
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{
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"jobId": "UUID",
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"eventDraftId": "UUID",
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"objective": "신규 고객 유치",
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"industry": "음식점",
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"region": "서울 강남구",
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"storeInfo": {...}
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}
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end note
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Kafka --> JobSvc: ACK (발행 확인)
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deactivate Kafka
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JobSvc --> Service: JobResponse\n{jobId, status: PENDING}
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deactivate JobSvc
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== 4단계: 응답 반환 ==
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Service --> Controller: JobResponse\n{jobId, status: PENDING}
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deactivate Service
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Controller --> Gateway: 202 Accepted\n{"jobId": "job-uuid-123",\n"status": "PENDING",\n"message": "AI가 분석 중입니다"}
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deactivate Controller
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Gateway --> Client: 202 Accepted\nAI 분석 시작
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deactivate Gateway
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note over Service, Kafka
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**AI Service 비동기 처리**
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- Kafka 구독: ai-job-topic
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- 트렌드 분석 (업종, 지역 기반)
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- 3가지 추천안 생성 (저/중/고 비용)
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- 결과: Redis에 저장 (TTL: 24시간)
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- 상세: ai-트렌드분석및추천.puml 참조
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**처리 시간**
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- 평균: 2분 이내
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- P95: 4분 이내
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- Timeout: 5분
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**결과 조회**
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- 폴링 방식: GET /api/jobs/{jobId}/status
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- 간격: 2초, 최대 30초
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end note
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end
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@enduml
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