- AI Service 이벤트 구독 제거
- MeetingCreated, MeetingEnded 구독 제거
- TranscriptReady만 구독하도록 단순화
- Notification Service 이벤트 구독 변경
- 기존 모든 이벤트 제거 (MeetingCreated, MeetingEnded, TranscriptCreated, TodoCreated, TodoCompleted, TranscriptShared)
- NotificationRequest 이벤트만 구독하도록 통합
- Meeting Service 이벤트 발행 단순화
- 발행 이벤트: MeetingEnded, NotificationRequest만 유지
- NotificationRequest에 발송수단, 대상자, 메시지 정보 포함
- 이벤트 발행/구독 매트릭스 업데이트
- 8개 이벤트 → 4개 이벤트로 단순화
- 주요 사용자 플로우 업데이트 (회의 예약, 종료, Todo 관리, 회의록 공유)
- Mermaid 다이어그램 이벤트 구독 매핑 수정
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Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
- 메시지 브로커를 Azure Event Hubs로 변경
- Consumer Group을 통한 Pub/Sub 패턴 적용
- Partition 기반 부하 분산 및 순서 보장
- Event Hub 구성 정의 (meeting-events, transcript-events, todo-events)
- Throughput Units 자동 확장 설정 (2-10)
- Message Retention 1-7일 설정
- AMQP over TLS 암호화 적용
- ADR-002 업데이트 (Azure Event Hubs 선택 이유)
- Mermaid 다이어그램 업데이트
장점:
- 완전 관리형 서비스로 운영 부담 제거
- 초당 수백만 이벤트 고성능 스트리밍
- Azure Speech, Azure AI와 완벽한 생태계 통합
- Kafka 프로토콜 호환성
- 자동 확장 및 고가용성
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- 가파팀 프로토타입 파일 삭제
- 가파팀 유저스토리 삭제
- 실시간 회의록 작성 플로우 설계서 추가 (Mermaid, Markdown)
- 백업 및 데이터 디렉토리 추가
- AI 데이터 샘플 생성 도구 추가
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주요 변경사항:
- Meeting, Collaboration, Todo 서비스를 Meeting Service로 통합
- User Service 동기 참조 완전 제거 (프론트엔드에서 사용자 정보 전송)
- 서비스 간 동기 통신 제거로 성능 향상 (~100ms 지연 제거)
- 이벤트 발행/구독 매핑 단순화
통합된 Meeting Service 기능:
- 회의 및 회의록 관리
- Todo 관리 및 진행 상황 추적
- 실시간 협업 (WebSocket)
- 버전 관리 및 충돌 해결
- 회의/Todo 통계
성능 개선:
- User Service 동기 호출 제거: ~100ms 지연 제거
- Todo 처리: 서비스 간 통신 → 내부 메서드 호출 (10배 빠름)
- Collaboration: REST API 제거 → 내부 처리
변경된 파일:
- design/backend/logical/logical-architecture.mmd
- design/backend/logical/logical-architecture.md (ADR-007 추가)
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- 8개 마이크로서비스 정의 (User, Meeting, STT, AI, RAG, Collaboration, Todo, Notification)
- 6개 클라우드 디자인 패턴 적용 (API Gateway, Queue-Based Load Leveling, Cache-Aside, Pub-Sub, Async Request-Reply, Health Monitoring)
- 논리 아키텍처 다이어그램 작성 (Mermaid)
- 서비스와 MQ 중심으로 간소화
- 외부 시스템 통합 표현
- Mermaid 문법 검증 완료
- 논리 아키텍처 설계서 작성 (58페이지)
- 서비스별 책임 및 아키텍처 상세 정의
- 서비스 간 통신 전략 (동기/비동기/캐시/Async Request-Reply)
- 주요 사용자 플로우 5가지
- 데이터 흐름 및 캐싱 전략
- 확장성 및 성능 고려사항
- 보안 고려사항
- 유저스토리 매핑 (24/24, 100% 커버리지)
- 다음 단계 및 구현 로드맵
- 아키텍처 결정 기록 (ADR)
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