diff --git a/design/backend/logical/logical-architecture.md b/design/backend/logical/logical-architecture.md index a8f3553..38e576f 100644 --- a/design/backend/logical/logical-architecture.md +++ b/design/backend/logical/logical-architecture.md @@ -2,13 +2,18 @@ ## 문서 정보 - **작성일**: 2025-10-21 -- **버전**: 1.0 +- **최종 수정일**: 2025-10-22 +- **버전**: 2.0 (CQRS + Event-Driven 전환) - **작성자**: System Architect - **관련 문서**: - [유저스토리](../../userstory.md) - [아키텍처 패턴](../../pattern/architecture-pattern.md) - [UI/UX 설계서](../../uiux/uiux.md) +## 버전 이력 +- **v1.0** (2025-10-21): 초기 마이크로서비스 아키텍처 설계 +- **v2.0** (2025-10-22): CQRS 패턴 및 Event-Driven 아키텍처 전환, Resilience 패턴 전면 적용 + --- ## 목차 @@ -33,121 +38,263 @@ - 불필요한 추가 기능 배제 - 비즈니스 요구사항 우선 반영 -#### 마이크로서비스 아키텍처 -- **서비스 독립성**: 각 서비스는 독립적으로 배포 및 확장 가능 -- **캐시 우선 전략**: Redis를 통한 서비스 간 데이터 공유 최소화 -- **선택적 비동기**: AI 및 이미지 생성 등 장시간 작업만 비동기 처리 -- **느슨한 결합**: 서비스 간 직접 의존성 최소화 +#### CQRS (Command Query Responsibility Segregation) +- **읽기/쓰기 분리**: Command Service와 Query Service로 책임 분리 +- **독립적 확장**: 읽기와 쓰기 부하에 따라 독립적으로 확장 +- **성능 최적화**: Query Service는 읽기 최적화 데이터 모델 사용 +- **이벤트 소싱 준비**: 도메인 이벤트 기반 상태 동기화 -#### 클라우드 디자인 패턴 적용 -- **Cache-Aside**: AI 응답, 이미지 생성 결과 캐싱 (응답 시간 90% 개선) -- **API Gateway**: 중앙집중식 인증/라우팅/Rate Limiting -- **Asynchronous Request-Reply**: AI 추천, 이미지 생성 비동기 처리 -- **Circuit Breaker**: 7개 외부 API 장애 격리 (가용성 99% 목표) +#### Event-Driven 아키텍처 +- **비동기 메시징**: Event Bus(Kafka/SQS)를 통한 서비스 간 통신 +- **느슨한 결합**: 서비스 간 직접 의존성 제거 +- **확장성**: 이벤트 구독자 추가로 기능 확장 용이 +- **장애 격리**: 이벤트 발행/구독 실패 시 서비스 독립성 유지 + +#### Resilience 패턴 적용 +- **Circuit Breaker**: 외부 API 장애 시 빠른 실패 및 복구 (Hystrix/Resilience4j) +- **Retry Pattern**: 일시적 장애 시 자동 재시도 (지수 백오프) +- **Timeout Pattern**: 응답 시간 제한으로 리소스 점유 방지 +- **Bulkhead Pattern**: 리소스 격리로 장애 전파 차단 +- **Fallback Pattern**: 장애 시 대체 로직 실행 (캐시 응답 등) ### 1.2 핵심 컴포넌트 정의 -#### Client Layer -- **Web/Mobile Client**: 반응형 React 애플리케이션 - - Mobile First 설계 (60% 모바일 사용자) - - Progressive Web App (PWA) 지원 - -#### Gateway Layer -- **API Gateway**: Kong 또는 AWS API Gateway - - JWT 토큰 기반 인증/인가 - - URL 기반 서비스 라우팅 - - Rate Limiting (사용자당 100 req/min) - - 중앙집중식 로깅 및 모니터링 - -#### Service Layer (7개 마이크로서비스) +#### Command Services (쓰기 전용) 1. **User Service**: 사용자 인증 및 매장정보 관리 -2. **Event Service**: 이벤트 CRUD 및 상태 관리 -3. **AI Service**: 트렌드 분석 및 이벤트 추천 -4. **Content Service**: SNS 이미지 자동 생성 -5. **Distribution Service**: 다중 채널 배포 관리 -6. **Participation Service**: 이벤트 참여 및 당첨자 관리 -7. **Analytics Service**: 실시간 성과 대시보드 + - 회원가입/로그인 (JWT 발급) + - 프로필 수정 + - 사업자번호 검증 (외부 API 연동) + +2. **Event Command Service**: 이벤트 생성/수정/삭제 + - 이벤트 생성 플로우 오케스트레이션 + - 도메인 이벤트 발행 (EventCreated, EventPublished) + - 이벤트 상태 변경 + +3. **Participation Command Service**: 참여 및 당첨자 관리 + - 참여 접수 및 검증 + - 당첨자 추첨 실행 + - 도메인 이벤트 발행 (ParticipantRegistered, WinnerSelected) + +#### Query Services (읽기 전용) +1. **Event Query Service**: 이벤트 조회 최적화 + - 이벤트 목록/상세 조회 + - 이벤트 검색 및 필터링 + - 읽기 최적화 데이터 모델 (비정규화) + +2. **Participation Query Service**: 참여자/당첨자 조회 + - 참여자 목록 조회 + - 당첨자 조회 + - 읽기 최적화 집계 데이터 + +3. **Analytics Query Service**: 실시간 성과 분석 + - 대시보드 데이터 조회 + - 채널별 성과 집계 + - ROI 계산 및 분석 + +#### Async Services (비동기 처리) +1. **AI Service**: AI 기반 이벤트 추천 + - Job Queue를 통한 비동기 처리 + - Circuit Breaker 적용 (외부 AI API) + - 결과 캐싱 (Redis) + +2. **Content Service**: SNS 이미지 생성 + - Job Queue를 통한 비동기 처리 + - Circuit Breaker 적용 (외부 이미지 API) + - CDN 업로드 및 캐싱 + +3. **Distribution Service**: 다중 채널 배포 + - Event Bus를 통한 EventPublished 구독 + - 병렬 배포 및 Circuit Breaker 적용 + - 배포 완료 이벤트 발행 (DistributionCompleted) + +#### Event Bus (Kafka/SQS) +- **도메인 이벤트 발행/구독**: 서비스 간 비동기 통신 +- **이벤트 종류**: + - EventCreated: 이벤트 생성 시 + - EventPublished: 이벤트 배포 승인 시 + - ParticipantRegistered: 참여자 등록 시 + - WinnerSelected: 당첨자 선정 시 + - DistributionCompleted: 배포 완료 시 +- **보장 수준**: At-Least-Once Delivery + +#### Job Queue (RabbitMQ) +- **장시간 비동기 작업**: AI 추천, 이미지 생성 +- **Priority Queue**: 작업 우선순위 관리 +- **Dead Letter Queue**: 실패 작업 처리 #### Data Layer -- **Redis Cache**: - - 세션 정보 (User) - - AI 추천 결과 (TTL 24시간) - - 이미지 생성 결과 (TTL 7일) - - 사업자번호 검증 결과 (TTL 7일) - - 대시보드 데이터 (TTL 5분) -- **Message Queue** (RabbitMQ/Kafka): - - AI 작업 큐 (비동기 처리) - - 이미지 생성 큐 - - 배포 작업 큐 -- **Database** (PostgreSQL): - - 서비스별 독립 데이터베이스 - - User DB, Event DB, Participation DB, Analytics DB +- **Redis Cache**: 세션, AI 결과, 이미지 URL, 대시보드 캐싱 +- **PostgreSQL**: 서비스별 독립 데이터베이스 + - User DB, Event Write DB, Event Read DB, Participation Write DB, Participation Read DB, Analytics DB +- **읽기 전용 복제본**: Query Service 성능 최적화 -#### External APIs -- **국세청 사업자등록정보 진위확인 API**: 사업자번호 검증 -- **Claude API / GPT-4 API**: AI 트렌드 분석 및 이벤트 추천 -- **Stable Diffusion / DALL-E API**: SNS 이미지 생성 -- **우리동네TV API**: 영상 배포 -- **링고비즈 API**: 연결음 업데이트 -- **지니TV 광고 API**: TV 광고 배포 -- **SNS APIs** (Instagram, Naver, Kakao): SNS 자동 포스팅 +#### External Systems +- **국세청 API**: 사업자번호 검증 +- **AI APIs**: Claude/GPT-4 (트렌드 분석) +- **이미지 생성 APIs**: Stable Diffusion/DALL-E +- **배포 채널 APIs**: 우리동네TV, 링고비즈, 지니TV, SNS APIs --- ## 2. 서비스 아키텍처 -### 2.1 서비스별 책임 +### 2.1 CQRS 패턴 적용 + +#### 설계 원칙 +- **Command와 Query 분리**: 쓰기와 읽기 책임을 독립된 서비스로 분리 +- **독립적 확장**: 읽기/쓰기 부하에 따라 독립적으로 스케일링 +- **최적화된 데이터 모델**: Query Service는 비정규화된 읽기 최적화 모델 사용 +- **이벤트 동기화**: Command Service가 발행한 도메인 이벤트로 Query Service 동기화 + +### 2.2 Command Services (쓰기 전용) #### User Service **핵심 책임**: - 회원가입/로그인 (JWT 토큰 발급) -- 프로필 관리 (매장 정보 포함) +- 프로필 수정 (매장 정보 포함) - 사업자번호 검증 (국세청 API 연동) -- 로그아웃 및 세션 관리 +- 세션 관리 **관련 유저스토리**: UFR-USER-010, 020, 030, 040 -**주요 기능**: -- JWT 기반 인증/인가 -- Redis를 통한 세션 관리 -- 사업자번호 검증 결과 캐싱 (TTL 7일) -- 매장 정보 CRUD +**Resilience 패턴**: +- **Circuit Breaker**: 국세청 API 호출 시 (실패율 5% 초과 시 Open) +- **Retry**: 최대 3회 재시도 (지수 백오프: 1초, 2초, 4초) +- **Timeout**: 5초 +- **Fallback**: 사업자번호 검증 스킵 (수동 확인 안내) **데이터 저장**: - User DB: users, stores 테이블 -- Redis: 세션 정보, 사업자번호 검증 결과 +- Redis: 세션 정보 (TTL 7일), 사업자번호 검증 결과 (TTL 7일) -#### Event Service +#### Event Command Service **핵심 책임**: -- 이벤트 CRUD 및 상태 관리 +- 이벤트 생성/수정/삭제 - 이벤트 생성 플로우 오케스트레이션 -- 이벤트 목록 조회 및 필터링 -- 이벤트 상세 정보 조회 +- 도메인 이벤트 발행 (EventCreated, EventPublished) **관련 유저스토리**: UFR-EVENT-010, 020, 030, 040, 050, 060, 070 -**주요 기능**: -- 이벤트 생성 플로우 관리 (목적 선택 → AI 추천 → 콘텐츠 생성 → 배포) -- 이벤트 상태 관리 (진행중/예정/종료) -- 대시보드용 이벤트 목록 제공 -- 이벤트 검색 및 필터링 +**도메인 이벤트**: +1. **EventCreated**: 이벤트 생성 완료 시 + - Payload: eventId, storeId, title, objective, createdAt + - 구독자: Event Query Service, Analytics Query Service + +2. **EventPublished**: 이벤트 배포 승인 시 + - Payload: eventId, distributionChannels, publishedAt + - 구독자: Distribution Service + +**주요 플로우**: +1. 이벤트 목적 선택 → Event DB 저장 +2. AI 추천 요청 → Job Queue 발행 +3. 이미지 생성 요청 → Job Queue 발행 +4. 배포 승인 → EventPublished 이벤트 발행 **데이터 저장**: -- Event DB: events, event_objectives, event_prizes 테이블 +- Event Write DB: events, event_objectives, event_prizes 테이블 + +#### Participation Command Service +**핵심 책임**: +- 이벤트 참여 접수 및 검증 +- 당첨자 추첨 실행 +- 도메인 이벤트 발행 (ParticipantRegistered, WinnerSelected) + +**관련 유저스토리**: UFR-PART-010, 020, 030 + +**도메인 이벤트**: +1. **ParticipantRegistered**: 참여자 등록 시 + - Payload: participantId, eventId, phoneNumber, registeredAt + - 구독자: Participation Query Service, Analytics Query Service + +2. **WinnerSelected**: 당첨자 선정 시 + - Payload: winnerId, eventId, selectedAt + - 구독자: Participation Query Service + +**주요 기능**: +- 중복 참여 체크 (전화번호 기반) +- 난수 기반 무작위 추첨 +- 매장 방문 고객 가산점 적용 + +**데이터 저장**: +- Participation Write DB: participants, winners 테이블 + +### 2.3 Query Services (읽기 전용) + +#### Event Query Service +**핵심 책임**: +- 이벤트 목록/상세 조회 +- 이벤트 검색 및 필터링 +- 읽기 최적화 데이터 제공 + +**이벤트 구독**: +- **EventCreated**: 읽기 DB에 이벤트 데이터 동기화 + +**데이터 모델**: +- **비정규화**: 조인 없이 단일 쿼리로 조회 가능 +- **인덱스 최적화**: storeId, status, createdAt + +**데이터 저장**: +- Event Read DB: events_view (비정규화 테이블) + +#### Participation Query Service +**핵심 책임**: +- 참여자 목록 조회 +- 당첨자 조회 +- 집계 데이터 제공 + +**이벤트 구독**: +- **ParticipantRegistered**: 참여자 데이터 동기화 +- **WinnerSelected**: 당첨자 데이터 동기화 + +**데이터 모델**: +- **집계 테이블**: 이벤트별 참여자 수, 당첨자 수 사전 계산 + +**데이터 저장**: +- Participation Read DB: participants_view, winners_view, event_participant_stats + +#### Analytics Query Service +**핵심 책임**: +- 실시간 성과 대시보드 +- 채널별 성과 분석 +- ROI 계산 + +**관련 유저스토리**: UFR-ANAL-010 + +**이벤트 구독**: +- **EventCreated**: 이벤트 기본 정보 동기화 +- **ParticipantRegistered**: 참여자 수 실시간 업데이트 +- **DistributionCompleted**: 배포 통계 업데이트 + +**Resilience 패턴**: +- **Circuit Breaker**: 외부 채널 API 조회 시 +- **Fallback**: 캐시된 이전 데이터 반환 +- **Cache-Aside**: Redis 캐싱 (TTL 5분) + +**데이터 통합**: +- Event Query Service: 이벤트 정보 +- Participation Query Service: 참여자/당첨자 데이터 +- Distribution Service: 배포 통계 +- 외부 APIs: 우리동네TV, 지니TV, SNS 통계 + +**데이터 저장**: +- Analytics DB: event_stats, channel_stats +- Redis: 대시보드 데이터 (TTL 5분) + +### 2.4 Async Services (비동기 처리) #### AI Service **핵심 책임**: - 업종/지역/시즌 트렌드 분석 - 3가지 이벤트 기획안 자동 생성 -- 예상 성과 계산 (참여자 수, 비용, ROI) +- 예상 성과 계산 **관련 유저스토리**: UFR-AI-010 -**주요 기능**: -- Claude/GPT-4 API 연동 -- 비동기 처리 (Job 기반) -- 트렌드 분석 결과 캐싱 (TTL 24시간) -- 3가지 옵션 차별화 (저비용/중비용/고비용) +**Resilience 패턴**: +- **Circuit Breaker**: AI API 호출 시 (실패율 10% 초과 시 Open) +- **Timeout**: 30초 +- **Fallback**: 캐시된 이전 추천 결과 + 안내 메시지 +- **Cache-Aside**: Redis 캐싱 (TTL 24시간) **처리 시간**: - 캐시 HIT: 0.1초 @@ -160,16 +307,16 @@ #### Content Service **핵심 책임**: - 3가지 스타일 SNS 이미지 자동 생성 -- 플랫폼별 이미지 최적화 (Instagram, Naver, Kakao) -- 이미지 편집 기능 제공 +- 플랫폼별 이미지 최적화 +- 이미지 편집 기능 **관련 유저스토리**: UFR-CONT-010, 020 -**주요 기능**: -- Stable Diffusion/DALL-E API 연동 -- 비동기 이미지 생성 (Job 기반) -- 3가지 스타일 카드 생성 (심플/화려한/트렌디) -- 생성 이미지 캐싱 및 CDN 업로드 +**Resilience 패턴**: +- **Circuit Breaker**: 이미지 생성 API 호출 시 +- **Timeout**: 20초 +- **Fallback**: 기본 템플릿 이미지 제공 +- **Cache-Aside**: Redis 캐싱 (TTL 7일) **처리 시간**: - 캐시 HIT: 0.1초 @@ -181,222 +328,353 @@ #### Distribution Service **핵심 책임**: -- 다중 채널 동시 배포 (우리동네TV, 링고비즈, 지니TV, SNS) +- 다중 채널 동시 배포 - 배포 상태 모니터링 -- 채널별 독립적 처리 및 실패 재시도 +- 도메인 이벤트 발행 (DistributionCompleted) **관련 유저스토리**: UFR-DIST-010, 020 -**주요 기능**: -- 7개 외부 API 병렬 연동 (Circuit Breaker 적용) -- 채널별 독립 처리 (하나 실패해도 다른 채널 계속) -- 자동 재시도 (최대 3회) -- Fallback 전략 (배포 스킵 + 알림) +**이벤트 구독**: +- **EventPublished**: 배포 작업 시작 트리거 + +**도메인 이벤트**: +- **DistributionCompleted**: 배포 완료 시 + - Payload: eventId, distributedChannels, completedAt + - 구독자: Analytics Query Service + +**Resilience 패턴**: +- **Circuit Breaker**: 각 외부 채널 API별 독립 적용 +- **Retry**: 최대 3회 재시도 (지수 백오프) +- **Bulkhead**: 채널별 스레드 풀 격리 (장애 전파 방지) +- **Fallback**: 실패 채널 스킵 + 알림 **처리 시간**: 1분 이내 (모든 채널 배포 완료) **데이터 저장**: -- Event DB: distribution_logs 테이블 +- Event Read DB: distribution_logs 테이블 -#### Participation Service -**핵심 책임**: -- 고객 이벤트 참여 접수 -- 참여자 목록 관리 -- 당첨자 자동 추첨 +### 2.5 Event-Driven 통신 전략 -**관련 유저스토리**: UFR-PART-010, 020, 030 +#### Event Bus 아키텍처 +**기술 스택**: Kafka 또는 AWS SQS +**보장 수준**: At-Least-Once Delivery +**메시지 포맷**: JSON -**주요 기능**: -- 중복 참여 체크 (전화번호 기반) -- 참여자 목록 조회 및 필터링 -- 난수 기반 무작위 추첨 -- 매장 방문 고객 가산점 옵션 +#### 도메인 이벤트 정의 -**데이터 저장**: -- Participation DB: participants, winners 테이블 +| 이벤트명 | 발행자 | 구독자 | Payload | 용도 | +|---------|--------|--------|---------|------| +| **EventCreated** | Event Command | Event Query
Analytics Query | eventId, storeId, title, objective, createdAt | 이벤트 생성 동기화 | +| **EventPublished** | Event Command | Distribution Service | eventId, distributionChannels, publishedAt | 배포 작업 트리거 | +| **ParticipantRegistered** | Participation Command | Participation Query
Analytics Query | participantId, eventId, phoneNumber, registeredAt | 참여자 등록 동기화 | +| **WinnerSelected** | Participation Command | Participation Query | winnerId, eventId, selectedAt | 당첨자 선정 동기화 | +| **DistributionCompleted** | Distribution Service | Analytics Query | eventId, distributedChannels, completedAt | 배포 완료 통계 업데이트 | -#### Analytics Service -**핵심 책임**: -- 실시간 성과 대시보드 -- 채널별 성과 분석 -- 투자 대비 수익률 계산 +#### 통신 패턴별 설계 -**관련 유저스토리**: UFR-ANAL-010 +**1. Event-Driven 통신 (비동기 메시징)** +- **사용 시나리오**: 서비스 간 상태 동기화, 느슨한 결합 필요 시 +- **장점**: + - 서비스 독립성 보장 + - 장애 격리 + - 확장 용이 +- **단점**: + - 최종 일관성 (Eventual Consistency) + - 디버깅 복잡도 증가 -**주요 기능**: -- 다중 데이터 소스 통합 (7개 외부 API + 내부 서비스) -- 5분 간격 데이터 폴링 및 캐싱 -- 실시간 차트 및 그래프 생성 -- POS 시스템 연동 (선택) +**2. Job Queue 통신 (비동기 작업)** +- **사용 시나리오**: 장시간 작업 (AI 추천, 이미지 생성) +- **기술 스택**: RabbitMQ +- **패턴**: Asynchronous Request-Reply +- **처리 플로우**: + 1. Command Service → Job Queue: Job 발행 + 2. Async Service → Job Queue: Job 수신 및 처리 + 3. Client → Command Service: Job 상태 폴링 (5초 간격) + 4. Async Service → Redis: 결과 캐싱 + 5. Command Service → Client: 완료 응답 -**처리 시간**: 0.5초 (캐시 기반) +**3. Query Service 간 통신** +- **사용 시나리오**: Analytics Query가 다른 Query Service 데이터 필요 시 +- **패턴**: Cache-Aside +- **통신 방식**: REST API (HTTP/JSON) +- **특징**: 읽기 전용이므로 직접 호출 허용 -**데이터 저장**: -- Analytics DB: event_stats, channel_stats 테이블 -- Redis: 대시보드 데이터 (TTL 5분) +#### Cache-Aside 전략 -### 2.2 서비스 간 통신 전략 +| 서비스 | 캐시 키 패턴 | TTL | 히트율 목표 | 효과 | +|--------|-------------|-----|-----------|------| +| AI Service | `ai:recommendation:{업종}:{지역}:{목적}` | 24시간 | 80% | 10초 → 0.1초 (99% 개선) | +| Content Service | `content:image:{이벤트ID}:{스타일}` | 7일 | 80% | 5초 → 0.1초 (98% 개선) | +| User Service | `user:business:{사업자번호}` | 7일 | 90% | - | +| Analytics Query | `analytics:dashboard:{이벤트ID}` | 5분 | 95% | 3초 → 0.5초 (83% 개선) | -#### 동기 통신 (Synchronous) -**사용 시나리오**: 즉시 응답이 필요한 단순 조회 +#### Resilience 패턴 적용 -- **User → Redis**: 세션 정보 조회 -- **Event → User**: 사용자 정보 검증 (Token 검증은 API Gateway에서 처리) -- **Participation → Event**: 이벤트 정보 조회 -- **Analytics → Event/Participation**: 통계 데이터 조회 +**1. Circuit Breaker 패턴** +- **적용 대상**: 모든 외부 API 호출 +- **라이브러리**: Resilience4j 또는 Hystrix +- **설정**: + ```yaml + circuit-breaker: + failure-rate-threshold: 50% # 실패율 50% 초과 시 Open + slow-call-rate-threshold: 50% # 느린 호출 50% 초과 시 Open + slow-call-duration-threshold: 5s # 5초 초과 시 느린 호출로 간주 + wait-duration-in-open-state: 30s # Open 상태 30초 유지 후 Half-Open + permitted-calls-in-half-open: 3 # Half-Open 상태에서 3개 요청 테스트 + ``` -**통신 방식**: REST API (HTTP/JSON) +**2. Retry 패턴** +- **적용 대상**: 일시적 장애가 예상되는 외부 API +- **재시도 전략**: 지수 백오프 (Exponential Backoff) +- **설정**: + ```yaml + retry: + max-attempts: 3 # 최대 3회 재시도 + wait-duration: 1s # 초기 대기 시간 1초 + exponential-backoff-multiplier: 2 # 2배씩 증가 (1초, 2초, 4초) + retry-exceptions: + - java.net.SocketTimeoutException + - java.net.ConnectException + ``` -#### 캐시 우선 전략 (Cache-Aside) -**사용 시나리오**: 자주 사용되는 데이터, 외부 API 결과 +**3. Timeout 패턴** +- **적용 대상**: 모든 외부 API 호출 +- **설정**: + | 서비스 | Timeout | 이유 | + |--------|---------|------| + | User Service (국세청 API) | 5초 | 빠른 검증 필요 | + | AI Service (AI API) | 30초 | 복잡한 분석 작업 | + | Content Service (이미지 API) | 20초 | 이미지 생성 시간 고려 | + | Distribution Service (채널 APIs) | 10초 | 빠른 배포 필요 | -- **AI Service**: 트렌드 분석 및 이벤트 추천 결과 - - 캐시 키: `ai:recommendation:{업종}:{지역}:{목적}` - - TTL: 24시간 - - 히트율 목표: 80% +**4. Bulkhead 패턴** +- **적용 대상**: Distribution Service (다중 채널 배포) +- **목적**: 채널별 리소스 격리로 장애 전파 차단 +- **설정**: + ```yaml + bulkhead: + max-concurrent-calls: 10 # 채널당 최대 10개 동시 호출 + max-wait-duration: 0s # 대기 없이 즉시 실패 + ``` -- **Content Service**: 생성된 이미지 URL - - 캐시 키: `content:image:{이벤트ID}:{스타일}` - - TTL: 7일 - - 히트율 목표: 80% +**5. Fallback 패턴** +- **적용 대상**: 모든 외부 API 호출 +- **전략**: + | 서비스 | Fallback 전략 | + |--------|---------------| + | User Service | 사업자번호 검증 스킵 (수동 확인 안내) | + | AI Service | 캐시된 이전 추천 결과 + 안내 메시지 | + | Content Service | 기본 템플릿 이미지 제공 | + | Distribution Service | 실패 채널 스킵 + 알림 | + | Analytics Query | 캐시된 이전 데이터 반환 | -- **User Service**: 사업자번호 검증 결과 - - 캐시 키: `user:business:{사업자번호}` - - TTL: 7일 - - 히트율 목표: 90% +#### 이벤트 순서 보장 +- **Kafka Partition Key**: eventId 기준으로 파티션 할당 +- **동일 이벤트의 모든 이벤트**: 동일 파티션 → 순서 보장 +- **다른 이벤트**: 독립적 처리 → 병렬 처리 가능 -- **Analytics Service**: 대시보드 데이터 - - 캐시 키: `analytics:dashboard:{이벤트ID}` - - TTL: 5분 - - 히트율 목표: 95% - -**효과**: -- AI 응답 시간: 10초 → 0.1초 (99% 개선, 캐시 히트 시) -- 이미지 생성 시간: 5초 → 0.1초 (98% 개선, 캐시 히트 시) -- 대시보드 로딩 시간: 3초 → 0.5초 (83% 개선) - -#### 비동기 처리 (Asynchronous Request-Reply) -**사용 시나리오**: 장시간 작업 (10초 이상 소요) - -- **AI Service**: 트렌드 분석 + 이벤트 추천 (10초) - 1. 클라이언트 → Event Service: POST /api/ai/recommendations - 2. Event Service → AI Service: Job 생성 - 3. AI Service → 클라이언트: Job ID 즉시 반환 (0.1초) - 4. 백그라운드: AI Service → Claude API (10초) - 5. 폴링: 클라이언트 → Event Service: GET /api/jobs/{id} (5초 간격) - 6. 완료: AI Service → 클라이언트: 최종 결과 반환 - -- **Content Service**: 이미지 생성 (5초) - 1. 클라이언트 → Event Service: POST /api/content/images - 2. Event Service → Content Service: Job 생성 - 3. Content Service → 클라이언트: Job ID 즉시 반환 (0.1초) - 4. 백그라운드: Content Service → Stable Diffusion API (5초) - 5. 폴링: 클라이언트 → Event Service: GET /api/jobs/{id} (3초 간격) - 6. 완료: Content Service → 클라이언트: 최종 결과 반환 - -**Message Queue 사용**: -- RabbitMQ 또는 Kafka -- Priority Queue: AI 작업 우선순위 관리 -- Dead Letter Queue: 실패 작업 처리 - -#### Circuit Breaker 패턴 -**사용 시나리오**: 외부 API 장애 격리 - -- **적용 대상**: 7개 외부 API - - 국세청 API - - Claude/GPT-4 API - - Stable Diffusion/DALL-E API - - 우리동네TV API - - 링고비즈 API - - 지니TV API - - SNS APIs (Instagram, Naver, Kakao) - -- **동작 방식**: - - Closed (정상): 실패율 5% 미만 - - Open (차단): 실패율 5% 초과 시 Circuit Open → 모든 요청 Fallback - - Half-Open (테스트): 30초 후 1개 요청 시도 → 성공 시 Closed로 전환 - -- **Fallback 전략**: - - AI Service: 캐시된 이전 추천 결과 + 안내 메시지 - - Distribution Service: 해당 채널 배포 스킵 + 알림 - - User Service: 사업자번호 검증 스킵 (수동 확인으로 대체) - -**효과**: 가용성 95% → 99% 개선 +#### 이벤트 재처리 (At-Least-Once) +- **멱등성 보장**: 구독자는 동일 이벤트 중복 처리 시 멱등성 유지 +- **방법**: 이벤트 ID 기반 중복 체크 (Redis Set 사용) --- ## 3. 주요 사용자 플로우 -### 3.1 이벤트 생성 플로우 (핵심 플로우) +### 3.1 이벤트 생성 플로우 (CQRS + Event-Driven) ``` -1. [User] 07-이벤트목적선택 - - 클라이언트 → API Gateway → Event Service - - Event: 목적 저장 (신규 고객 유치/재방문 유도/매출 증대/인지도 향상) +1. [이벤트 목적 선택] + ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ + │ Client → Event Command Service │ + │ - POST /api/events (목적, 매장 정보) │ + │ - Event Write DB에 저장 │ + │ - EventCreated 이벤트 발행 → Event Bus │ + └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ -2. [AI] 08-AI이벤트추천 - - 클라이언트 → API Gateway → Event Service → AI Service - - AI: Job ID 즉시 반환 (0.1초) - - 백그라운드: AI Service → Claude API (10초) - * 캐시 확인 (Cache-Aside) - * 캐시 MISS: Claude API 호출 → 결과 캐싱 (TTL 24시간) - - 폴링: 클라이언트 → Event Service (5초 간격) - - 완료: AI 추천 결과 (3가지 옵션) 반환 + ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ + │ Event Bus → Event Query Service │ + │ - EventCreated 이벤트 구독 │ + │ - Event Read DB에 동기화 (비정규화) │ + └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ -3. [Content] 09-SNS이미지생성 - - 클라이언트 → API Gateway → Event Service → Content Service - - Content: Job ID 즉시 반환 (0.1초) - - 백그라운드: Content Service → Stable Diffusion API (5초) - * 캐시 확인 (Cache-Aside) - * 캐시 MISS: Stable Diffusion API 호출 → 이미지 CDN 업로드 → 결과 캐싱 (TTL 7일) - - 폴링: 클라이언트 → Event Service (3초 간격) - - 완료: 3가지 스타일 이미지 URL 반환 + ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ + │ Event Bus → Analytics Query Service │ + │ - EventCreated 이벤트 구독 │ + │ - Analytics DB에 기본 통계 초기화 │ + └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ -4. [Content] 10-콘텐츠편집 - - 클라이언트 → API Gateway → Content Service - - Content: 텍스트/색상 편집 적용 → 새 이미지 생성 +2. [AI 이벤트 추천] + ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ + │ Client → Event Command Service │ + │ - POST /api/events/{id}/ai-recommendations │ + │ - Job Queue 발행 (AI 작업 요청) │ + │ - Job ID 즉시 반환 (0.1초) │ + └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ -5. [Distribution] 11-배포채널선택 - - 클라이언트 → API Gateway → Event Service - - Event: 배포 채널 정보 저장 + ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ + │ AI Service (Background) │ + │ - Job Queue 구독 │ + │ - Redis 캐시 확인 (Cache-Aside) │ + │ - 캐시 MISS: Claude API 호출 (10초) [Circuit Breaker] │ + │ - 결과 캐싱 (TTL 24시간) │ + │ - Job 상태 완료로 업데이트 │ + └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ -6. [Event] 12-최종승인 - - 클라이언트 → API Gateway → Event Service - - Event: 이벤트 생성 완료 → Distribution Service 호출 - - Distribution: 다중 채널 배포 시작 (Circuit Breaker 적용) - * 우리동네TV API (영상 업로드) - * 링고비즈 API (연결음 업데이트) - * 지니TV API (광고 등록) - * SNS APIs (Instagram, Naver, Kakao 자동 포스팅) - - 배포 완료: 대시보드로 이동 + ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ + │ Client (Polling) │ + │ - GET /api/jobs/{id} (5초 간격) │ + │ - 완료 시: AI 추천 결과 반환 (3가지 옵션) │ + └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ + +3. [SNS 이미지 생성] + ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ + │ Client → Event Command Service │ + │ - POST /api/events/{id}/content-generation │ + │ - Job Queue 발행 (이미지 생성 요청) │ + │ - Job ID 즉시 반환 (0.1초) │ + └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ + + ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ + │ Content Service (Background) │ + │ - Job Queue 구독 │ + │ - Redis 캐시 확인 │ + │ - 캐시 MISS: Stable Diffusion API (5초) [Circuit Breaker] │ + │ - 이미지 CDN 업로드 │ + │ - CDN URL 캐싱 (TTL 7일) │ + │ - Job 상태 완료로 업데이트 │ + └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ + + ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ + │ Client (Polling) │ + │ - GET /api/jobs/{id} (3초 간격) │ + │ - 완료 시: 3가지 스타일 이미지 URL 반환 │ + └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ + +4. [최종 승인 및 배포] + ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ + │ Client → Event Command Service │ + │ - POST /api/events/{id}/publish │ + │ - Event 상태 변경 (DRAFT → PUBLISHED) │ + │ - EventPublished 이벤트 발행 → Event Bus │ + └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ + + ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ + │ Event Bus → Distribution Service │ + │ - EventPublished 이벤트 구독 │ + │ - 다중 채널 병렬 배포 시작 [Circuit Breaker + Bulkhead] │ + │ * 우리동네TV API (영상 업로드) [Retry: 3회] │ + │ * 링고비즈 API (연결음 업데이트) [Retry: 3회] │ + │ * 지니TV API (광고 등록) [Retry: 3회] │ + │ * SNS APIs (Instagram, Naver, Kakao) [Retry: 3회] │ + │ - 배포 완료: DistributionCompleted 이벤트 발행 │ + └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ + + ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ + │ Event Bus → Analytics Query Service │ + │ - DistributionCompleted 이벤트 구독 │ + │ - Analytics DB 배포 통계 업데이트 │ + │ - 대시보드 캐시 무효화 (다음 조회 시 갱신) │ + └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` -### 3.2 고객 참여 플로우 +### 3.2 고객 참여 플로우 (Event-Driven) ``` -1. [Participation] 15-이벤트참여 - - 외부 채널 (SNS/TV/연결음) → 이벤트 발견 - - 클라이언트 → API Gateway → Participation Service - - Participation: 중복 참여 체크 (전화번호 기반) - - 참여 접수 완료 → 응모 번호 발급 +1. [이벤트 참여] + ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ + │ Client → Participation Command Service │ + │ - POST /api/events/{id}/participate │ + │ - 중복 참여 체크 (전화번호 기반) │ + │ - Participation Write DB에 저장 │ + │ - ParticipantRegistered 이벤트 발행 → Event Bus │ + │ - 응모 번호 즉시 반환 │ + └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ + + ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ + │ Event Bus → Participation Query Service │ + │ - ParticipantRegistered 이벤트 구독 │ + │ - Participation Read DB에 동기화 │ + │ - 이벤트별 참여자 수 집계 테이블 업데이트 │ + └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ + + ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ + │ Event Bus → Analytics Query Service │ + │ - ParticipantRegistered 이벤트 구독 │ + │ - 실시간 참여자 수 증가 │ + │ - 대시보드 캐시 무효화 │ + └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ + +2. [당첨자 추첨] + ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ + │ Client → Participation Command Service │ + │ - POST /api/events/{id}/draw-winners │ + │ - 난수 기반 무작위 추첨 │ + │ - Winners Write DB에 저장 │ + │ - WinnerSelected 이벤트 발행 → Event Bus │ + └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ + + ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ + │ Event Bus → Participation Query Service │ + │ - WinnerSelected 이벤트 구독 │ + │ - Winners Read DB에 동기화 │ + └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` -### 3.3 성과 분석 플로우 +### 3.3 성과 분석 플로우 (Query Service + Event 구독) ``` -1. [Analytics] 17-실시간대시보드 - - 클라이언트 → API Gateway → Analytics Service - - Analytics: 캐시 확인 (TTL 5분) - * 캐시 HIT: 즉시 반환 (0.5초) - * 캐시 MISS: 다중 데이터 소스 통합 - - Participation Service: 참여자 데이터 - - Distribution Service: 채널별 노출 수 - - 외부 APIs: 우리동네TV, 지니TV, SNS 통계 - - POS 시스템: 매출 데이터 (선택) - * 결과 캐싱 (TTL 5분) - - 실시간 차트/그래프 렌더링 +1. [실시간 대시보드 조회] + ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ + │ Client → Analytics Query Service │ + │ - GET /api/events/{id}/analytics │ + │ - Redis 캐시 확인 (TTL 5분) │ + │ * 캐시 HIT: 즉시 반환 (0.5초) │ + │ * 캐시 MISS: 아래 데이터 통합 │ + └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ + + ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ + │ Analytics Query Service (데이터 통합) │ + │ - Analytics DB: 이벤트 통계 조회 │ + │ - Event Query Service: 이벤트 정보 조회 (REST) │ + │ - Participation Query Service: 참여자/당첨자 조회 (REST) │ + │ - 외부 APIs: 채널별 노출/클릭 수 [Circuit Breaker + Fallback] │ + │ * 우리동네TV API (조회수) │ + │ * 지니TV API (광고 노출 수) │ + │ * SNS APIs (좋아요, 댓글, 공유 수) │ + │ - Redis 캐싱 (TTL 5분) │ + │ - 대시보드 데이터 반환 │ + └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ + +2. [실시간 업데이트 (Event 구독)] + ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ + │ Analytics Query Service (Background) │ + │ - EventCreated 구독: 이벤트 기본 정보 초기화 │ + │ - ParticipantRegistered 구독: 참여자 수 실시간 증가 │ + │ - DistributionCompleted 구독: 배포 채널 통계 업데이트 │ + │ - 캐시 무효화: 다음 조회 시 최신 데이터 갱신 │ + └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` +### 3.4 플로우 특징 + +#### CQRS 이점 +- **Command Service**: 쓰기 작업에 집중, 트랜잭션 보장 +- **Query Service**: 읽기 최적화 데이터 모델, 빠른 조회 +- **독립적 확장**: 읽기/쓰기 부하에 따라 독립 스케일링 + +#### Event-Driven 이점 +- **느슨한 결합**: 서비스 간 직접 의존성 제거 +- **장애 격리**: 한 서비스 장애가 다른 서비스에 영향 없음 +- **확장 용이**: 새로운 구독자 추가로 기능 확장 +- **비동기 처리**: 사용자 응답 시간 단축 + +#### Resilience 이점 +- **Circuit Breaker**: 외부 API 장애 시 빠른 실패 및 복구 +- **Retry**: 일시적 장애 자동 복구 +- **Fallback**: 장애 시에도 서비스 지속 (Graceful Degradation) +- **Bulkhead**: 리소스 격리로 장애 전파 차단 + --- ## 4. 데이터 흐름 및 캐싱 전략 @@ -606,21 +884,27 @@ - [클라우드 디자인 패턴](../../../claude/cloud-design-patterns.md) ### B. 주요 결정사항 -1. **Cache-Aside 패턴 채택**: AI 응답 시간 90% 개선 목표 -2. **Asynchronous Request-Reply 패턴 채택**: AI/이미지 생성 비동기 처리 -3. **Circuit Breaker 패턴 채택**: 외부 API 장애 격리 -4. **서비스별 독립 Database**: 마이크로서비스 독립성 보장 -5. **Redis 캐시 우선 전략**: 서비스 간 직접 의존성 최소화 +1. **CQRS 패턴 채택**: 읽기/쓰기 책임 분리로 독립적 확장 및 성능 최적화 +2. **Event-Driven 아키텍처 채택**: Event Bus(Kafka/SQS)를 통한 서비스 간 느슨한 결합 +3. **도메인 이벤트 정의**: 5개 핵심 이벤트로 서비스 간 상태 동기화 +4. **Resilience 패턴 전면 적용**: Circuit Breaker, Retry, Timeout, Bulkhead, Fallback +5. **At-Least-Once Delivery**: 이벤트 보장 수준 및 멱등성 설계 +6. **Cache-Aside 패턴**: AI/이미지 생성 결과 캐싱으로 응답 시간 90% 개선 +7. **Job Queue 분리**: RabbitMQ로 장시간 비동기 작업 처리 +8. **서비스별 독립 Database**: Command/Query별 독립 DB로 CQRS 지원 ### C. 향후 개선 방안 (Phase 2 이후) -1. **Saga 패턴**: 복잡한 분산 트랜잭션 관리 -2. **CQRS 패턴**: 읽기/쓰기 분리로 대시보드 성능 최적화 -3. **Event Sourcing**: 이벤트 변경 이력 추적 및 감사 -4. **Service Mesh**: Istio를 통한 고급 트래픽 관리 -5. **Database Sharding**: 쓰기 확장성 개선 +1. **Event Sourcing 완전 적용**: 모든 상태 변경을 이벤트로 저장하여 시간 여행 및 감사 추적 강화 +2. **Saga 패턴 적용**: 복잡한 분산 트랜잭션 보상 로직 체계화 +3. **Service Mesh 도입**: Istio를 통한 서비스 간 통신 관찰성 및 보안 강화 +4. **Database Sharding**: Event/Participation Write DB 샤딩으로 쓰기 확장성 개선 +5. **WebSocket 기반 실시간 푸시**: 대시보드 실시간 업데이트 (폴링 대체) +6. **GraphQL API Gateway**: 클라이언트 맞춤형 데이터 조회 최적화 +7. **Dead Letter Queue 고도화**: 실패 이벤트 재처리 및 알림 자동화 --- -**문서 버전**: 1.0 -**최종 수정일**: 2025-10-21 +**문서 버전**: 2.0 +**최종 수정일**: 2025-10-22 **작성자**: System Architect +**변경 사항**: CQRS 패턴 및 Event-Driven 아키텍처 전환, Resilience 패턴 전면 적용 diff --git a/design/backend/logical/logical-architecture.md.backup b/design/backend/logical/logical-architecture.md.backup new file mode 100644 index 0000000..a8f3553 --- /dev/null +++ b/design/backend/logical/logical-architecture.md.backup @@ -0,0 +1,626 @@ +# KT AI 기반 소상공인 이벤트 자동 생성 서비스 - 논리 아키텍처 + +## 문서 정보 +- **작성일**: 2025-10-21 +- **버전**: 1.0 +- **작성자**: System Architect +- **관련 문서**: + - [유저스토리](../../userstory.md) + - [아키텍처 패턴](../../pattern/architecture-pattern.md) + - [UI/UX 설계서](../../uiux/uiux.md) + +--- + +## 목차 +1. [개요](#1-개요) +2. [서비스 아키텍처](#2-서비스-아키텍처) +3. [주요 사용자 플로우](#3-주요-사용자-플로우) +4. [데이터 흐름 및 캐싱 전략](#4-데이터-흐름-및-캐싱-전략) +5. [확장성 및 성능 고려사항](#5-확장성-및-성능-고려사항) +6. [보안 고려사항](#6-보안-고려사항) +7. [논리 아키텍처 다이어그램](#7-논리-아키텍처-다이어그램) + +--- + +## 1. 개요 + +### 1.1 설계 원칙 + +본 논리 아키텍처는 다음 원칙을 기반으로 설계되었습니다: + +#### 유저스토리 기반 설계 +- 20개 유저스토리와 정확히 매칭 +- 불필요한 추가 기능 배제 +- 비즈니스 요구사항 우선 반영 + +#### 마이크로서비스 아키텍처 +- **서비스 독립성**: 각 서비스는 독립적으로 배포 및 확장 가능 +- **캐시 우선 전략**: Redis를 통한 서비스 간 데이터 공유 최소화 +- **선택적 비동기**: AI 및 이미지 생성 등 장시간 작업만 비동기 처리 +- **느슨한 결합**: 서비스 간 직접 의존성 최소화 + +#### 클라우드 디자인 패턴 적용 +- **Cache-Aside**: AI 응답, 이미지 생성 결과 캐싱 (응답 시간 90% 개선) +- **API Gateway**: 중앙집중식 인증/라우팅/Rate Limiting +- **Asynchronous Request-Reply**: AI 추천, 이미지 생성 비동기 처리 +- **Circuit Breaker**: 7개 외부 API 장애 격리 (가용성 99% 목표) + +### 1.2 핵심 컴포넌트 정의 + +#### Client Layer +- **Web/Mobile Client**: 반응형 React 애플리케이션 + - Mobile First 설계 (60% 모바일 사용자) + - Progressive Web App (PWA) 지원 + +#### Gateway Layer +- **API Gateway**: Kong 또는 AWS API Gateway + - JWT 토큰 기반 인증/인가 + - URL 기반 서비스 라우팅 + - Rate Limiting (사용자당 100 req/min) + - 중앙집중식 로깅 및 모니터링 + +#### Service Layer (7개 마이크로서비스) +1. **User Service**: 사용자 인증 및 매장정보 관리 +2. **Event Service**: 이벤트 CRUD 및 상태 관리 +3. **AI Service**: 트렌드 분석 및 이벤트 추천 +4. **Content Service**: SNS 이미지 자동 생성 +5. **Distribution Service**: 다중 채널 배포 관리 +6. **Participation Service**: 이벤트 참여 및 당첨자 관리 +7. **Analytics Service**: 실시간 성과 대시보드 + +#### Data Layer +- **Redis Cache**: + - 세션 정보 (User) + - AI 추천 결과 (TTL 24시간) + - 이미지 생성 결과 (TTL 7일) + - 사업자번호 검증 결과 (TTL 7일) + - 대시보드 데이터 (TTL 5분) +- **Message Queue** (RabbitMQ/Kafka): + - AI 작업 큐 (비동기 처리) + - 이미지 생성 큐 + - 배포 작업 큐 +- **Database** (PostgreSQL): + - 서비스별 독립 데이터베이스 + - User DB, Event DB, Participation DB, Analytics DB + +#### External APIs +- **국세청 사업자등록정보 진위확인 API**: 사업자번호 검증 +- **Claude API / GPT-4 API**: AI 트렌드 분석 및 이벤트 추천 +- **Stable Diffusion / DALL-E API**: SNS 이미지 생성 +- **우리동네TV API**: 영상 배포 +- **링고비즈 API**: 연결음 업데이트 +- **지니TV 광고 API**: TV 광고 배포 +- **SNS APIs** (Instagram, Naver, Kakao): SNS 자동 포스팅 + +--- + +## 2. 서비스 아키텍처 + +### 2.1 서비스별 책임 + +#### User Service +**핵심 책임**: +- 회원가입/로그인 (JWT 토큰 발급) +- 프로필 관리 (매장 정보 포함) +- 사업자번호 검증 (국세청 API 연동) +- 로그아웃 및 세션 관리 + +**관련 유저스토리**: UFR-USER-010, 020, 030, 040 + +**주요 기능**: +- JWT 기반 인증/인가 +- Redis를 통한 세션 관리 +- 사업자번호 검증 결과 캐싱 (TTL 7일) +- 매장 정보 CRUD + +**데이터 저장**: +- User DB: users, stores 테이블 +- Redis: 세션 정보, 사업자번호 검증 결과 + +#### Event Service +**핵심 책임**: +- 이벤트 CRUD 및 상태 관리 +- 이벤트 생성 플로우 오케스트레이션 +- 이벤트 목록 조회 및 필터링 +- 이벤트 상세 정보 조회 + +**관련 유저스토리**: UFR-EVENT-010, 020, 030, 040, 050, 060, 070 + +**주요 기능**: +- 이벤트 생성 플로우 관리 (목적 선택 → AI 추천 → 콘텐츠 생성 → 배포) +- 이벤트 상태 관리 (진행중/예정/종료) +- 대시보드용 이벤트 목록 제공 +- 이벤트 검색 및 필터링 + +**데이터 저장**: +- Event DB: events, event_objectives, event_prizes 테이블 + +#### AI Service +**핵심 책임**: +- 업종/지역/시즌 트렌드 분석 +- 3가지 이벤트 기획안 자동 생성 +- 예상 성과 계산 (참여자 수, 비용, ROI) + +**관련 유저스토리**: UFR-AI-010 + +**주요 기능**: +- Claude/GPT-4 API 연동 +- 비동기 처리 (Job 기반) +- 트렌드 분석 결과 캐싱 (TTL 24시간) +- 3가지 옵션 차별화 (저비용/중비용/고비용) + +**처리 시간**: +- 캐시 HIT: 0.1초 +- 캐시 MISS: 10초 이내 (비동기 Job 처리) + +**데이터 저장**: +- Redis: AI 추천 결과 (TTL 24시간) +- Redis: Job 상태 정보 (TTL 1시간) + +#### Content Service +**핵심 책임**: +- 3가지 스타일 SNS 이미지 자동 생성 +- 플랫폼별 이미지 최적화 (Instagram, Naver, Kakao) +- 이미지 편집 기능 제공 + +**관련 유저스토리**: UFR-CONT-010, 020 + +**주요 기능**: +- Stable Diffusion/DALL-E API 연동 +- 비동기 이미지 생성 (Job 기반) +- 3가지 스타일 카드 생성 (심플/화려한/트렌디) +- 생성 이미지 캐싱 및 CDN 업로드 + +**처리 시간**: +- 캐시 HIT: 0.1초 +- 캐시 MISS: 5초 이내 (비동기 Job 처리) + +**데이터 저장**: +- Redis: 이미지 생성 결과 (CDN URL, TTL 7일) +- CDN: 생성된 이미지 파일 + +#### Distribution Service +**핵심 책임**: +- 다중 채널 동시 배포 (우리동네TV, 링고비즈, 지니TV, SNS) +- 배포 상태 모니터링 +- 채널별 독립적 처리 및 실패 재시도 + +**관련 유저스토리**: UFR-DIST-010, 020 + +**주요 기능**: +- 7개 외부 API 병렬 연동 (Circuit Breaker 적용) +- 채널별 독립 처리 (하나 실패해도 다른 채널 계속) +- 자동 재시도 (최대 3회) +- Fallback 전략 (배포 스킵 + 알림) + +**처리 시간**: 1분 이내 (모든 채널 배포 완료) + +**데이터 저장**: +- Event DB: distribution_logs 테이블 + +#### Participation Service +**핵심 책임**: +- 고객 이벤트 참여 접수 +- 참여자 목록 관리 +- 당첨자 자동 추첨 + +**관련 유저스토리**: UFR-PART-010, 020, 030 + +**주요 기능**: +- 중복 참여 체크 (전화번호 기반) +- 참여자 목록 조회 및 필터링 +- 난수 기반 무작위 추첨 +- 매장 방문 고객 가산점 옵션 + +**데이터 저장**: +- Participation DB: participants, winners 테이블 + +#### Analytics Service +**핵심 책임**: +- 실시간 성과 대시보드 +- 채널별 성과 분석 +- 투자 대비 수익률 계산 + +**관련 유저스토리**: UFR-ANAL-010 + +**주요 기능**: +- 다중 데이터 소스 통합 (7개 외부 API + 내부 서비스) +- 5분 간격 데이터 폴링 및 캐싱 +- 실시간 차트 및 그래프 생성 +- POS 시스템 연동 (선택) + +**처리 시간**: 0.5초 (캐시 기반) + +**데이터 저장**: +- Analytics DB: event_stats, channel_stats 테이블 +- Redis: 대시보드 데이터 (TTL 5분) + +### 2.2 서비스 간 통신 전략 + +#### 동기 통신 (Synchronous) +**사용 시나리오**: 즉시 응답이 필요한 단순 조회 + +- **User → Redis**: 세션 정보 조회 +- **Event → User**: 사용자 정보 검증 (Token 검증은 API Gateway에서 처리) +- **Participation → Event**: 이벤트 정보 조회 +- **Analytics → Event/Participation**: 통계 데이터 조회 + +**통신 방식**: REST API (HTTP/JSON) + +#### 캐시 우선 전략 (Cache-Aside) +**사용 시나리오**: 자주 사용되는 데이터, 외부 API 결과 + +- **AI Service**: 트렌드 분석 및 이벤트 추천 결과 + - 캐시 키: `ai:recommendation:{업종}:{지역}:{목적}` + - TTL: 24시간 + - 히트율 목표: 80% + +- **Content Service**: 생성된 이미지 URL + - 캐시 키: `content:image:{이벤트ID}:{스타일}` + - TTL: 7일 + - 히트율 목표: 80% + +- **User Service**: 사업자번호 검증 결과 + - 캐시 키: `user:business:{사업자번호}` + - TTL: 7일 + - 히트율 목표: 90% + +- **Analytics Service**: 대시보드 데이터 + - 캐시 키: `analytics:dashboard:{이벤트ID}` + - TTL: 5분 + - 히트율 목표: 95% + +**효과**: +- AI 응답 시간: 10초 → 0.1초 (99% 개선, 캐시 히트 시) +- 이미지 생성 시간: 5초 → 0.1초 (98% 개선, 캐시 히트 시) +- 대시보드 로딩 시간: 3초 → 0.5초 (83% 개선) + +#### 비동기 처리 (Asynchronous Request-Reply) +**사용 시나리오**: 장시간 작업 (10초 이상 소요) + +- **AI Service**: 트렌드 분석 + 이벤트 추천 (10초) + 1. 클라이언트 → Event Service: POST /api/ai/recommendations + 2. Event Service → AI Service: Job 생성 + 3. AI Service → 클라이언트: Job ID 즉시 반환 (0.1초) + 4. 백그라운드: AI Service → Claude API (10초) + 5. 폴링: 클라이언트 → Event Service: GET /api/jobs/{id} (5초 간격) + 6. 완료: AI Service → 클라이언트: 최종 결과 반환 + +- **Content Service**: 이미지 생성 (5초) + 1. 클라이언트 → Event Service: POST /api/content/images + 2. Event Service → Content Service: Job 생성 + 3. Content Service → 클라이언트: Job ID 즉시 반환 (0.1초) + 4. 백그라운드: Content Service → Stable Diffusion API (5초) + 5. 폴링: 클라이언트 → Event Service: GET /api/jobs/{id} (3초 간격) + 6. 완료: Content Service → 클라이언트: 최종 결과 반환 + +**Message Queue 사용**: +- RabbitMQ 또는 Kafka +- Priority Queue: AI 작업 우선순위 관리 +- Dead Letter Queue: 실패 작업 처리 + +#### Circuit Breaker 패턴 +**사용 시나리오**: 외부 API 장애 격리 + +- **적용 대상**: 7개 외부 API + - 국세청 API + - Claude/GPT-4 API + - Stable Diffusion/DALL-E API + - 우리동네TV API + - 링고비즈 API + - 지니TV API + - SNS APIs (Instagram, Naver, Kakao) + +- **동작 방식**: + - Closed (정상): 실패율 5% 미만 + - Open (차단): 실패율 5% 초과 시 Circuit Open → 모든 요청 Fallback + - Half-Open (테스트): 30초 후 1개 요청 시도 → 성공 시 Closed로 전환 + +- **Fallback 전략**: + - AI Service: 캐시된 이전 추천 결과 + 안내 메시지 + - Distribution Service: 해당 채널 배포 스킵 + 알림 + - User Service: 사업자번호 검증 스킵 (수동 확인으로 대체) + +**효과**: 가용성 95% → 99% 개선 + +--- + +## 3. 주요 사용자 플로우 + +### 3.1 이벤트 생성 플로우 (핵심 플로우) + +``` +1. [User] 07-이벤트목적선택 + - 클라이언트 → API Gateway → Event Service + - Event: 목적 저장 (신규 고객 유치/재방문 유도/매출 증대/인지도 향상) + +2. [AI] 08-AI이벤트추천 + - 클라이언트 → API Gateway → Event Service → AI Service + - AI: Job ID 즉시 반환 (0.1초) + - 백그라운드: AI Service → Claude API (10초) + * 캐시 확인 (Cache-Aside) + * 캐시 MISS: Claude API 호출 → 결과 캐싱 (TTL 24시간) + - 폴링: 클라이언트 → Event Service (5초 간격) + - 완료: AI 추천 결과 (3가지 옵션) 반환 + +3. [Content] 09-SNS이미지생성 + - 클라이언트 → API Gateway → Event Service → Content Service + - Content: Job ID 즉시 반환 (0.1초) + - 백그라운드: Content Service → Stable Diffusion API (5초) + * 캐시 확인 (Cache-Aside) + * 캐시 MISS: Stable Diffusion API 호출 → 이미지 CDN 업로드 → 결과 캐싱 (TTL 7일) + - 폴링: 클라이언트 → Event Service (3초 간격) + - 완료: 3가지 스타일 이미지 URL 반환 + +4. [Content] 10-콘텐츠편집 + - 클라이언트 → API Gateway → Content Service + - Content: 텍스트/색상 편집 적용 → 새 이미지 생성 + +5. [Distribution] 11-배포채널선택 + - 클라이언트 → API Gateway → Event Service + - Event: 배포 채널 정보 저장 + +6. [Event] 12-최종승인 + - 클라이언트 → API Gateway → Event Service + - Event: 이벤트 생성 완료 → Distribution Service 호출 + - Distribution: 다중 채널 배포 시작 (Circuit Breaker 적용) + * 우리동네TV API (영상 업로드) + * 링고비즈 API (연결음 업데이트) + * 지니TV API (광고 등록) + * SNS APIs (Instagram, Naver, Kakao 자동 포스팅) + - 배포 완료: 대시보드로 이동 +``` + +### 3.2 고객 참여 플로우 + +``` +1. [Participation] 15-이벤트참여 + - 외부 채널 (SNS/TV/연결음) → 이벤트 발견 + - 클라이언트 → API Gateway → Participation Service + - Participation: 중복 참여 체크 (전화번호 기반) + - 참여 접수 완료 → 응모 번호 발급 +``` + +### 3.3 성과 분석 플로우 + +``` +1. [Analytics] 17-실시간대시보드 + - 클라이언트 → API Gateway → Analytics Service + - Analytics: 캐시 확인 (TTL 5분) + * 캐시 HIT: 즉시 반환 (0.5초) + * 캐시 MISS: 다중 데이터 소스 통합 + - Participation Service: 참여자 데이터 + - Distribution Service: 채널별 노출 수 + - 외부 APIs: 우리동네TV, 지니TV, SNS 통계 + - POS 시스템: 매출 데이터 (선택) + * 결과 캐싱 (TTL 5분) + - 실시간 차트/그래프 렌더링 +``` + +--- + +## 4. 데이터 흐름 및 캐싱 전략 + +### 4.1 데이터 흐름 + +#### 읽기 플로우 (Cache-Aside 패턴) +``` +1. Application → Cache 확인 + - Cache HIT: 캐시된 데이터 즉시 반환 + - Cache MISS: + 2. Application → Database/External API 조회 + 3. Database/External API → Application 데이터 반환 + 4. Application → Cache 데이터 저장 (TTL 설정) + 5. Application → Client 데이터 반환 +``` + +#### 쓰기 플로우 (Write-Through 패턴) +``` +1. Application → Database 쓰기 +2. Database → Application 성공 응답 +3. Application → Cache 무효화 또는 업데이트 +4. Application → Client 성공 응답 +``` + +### 4.2 캐싱 전략 + +#### Redis 캐시 구조 + +| 서비스 | 캐시 키 패턴 | 데이터 타입 | TTL | 예상 크기 | 히트율 목표 | +|--------|-------------|-----------|-----|----------|-----------| +| User | `user:session:{token}` | String | 7일 | 1KB | - | +| User | `user:business:{사업자번호}` | String | 7일 | 0.5KB | 90% | +| AI | `ai:recommendation:{업종}:{지역}:{목적}` | Hash | 24시간 | 10KB | 80% | +| Content | `content:image:{이벤트ID}:{스타일}` | String | 7일 | 0.2KB (URL) | 80% | +| Analytics | `analytics:dashboard:{이벤트ID}` | Hash | 5분 | 5KB | 95% | +| AI | `job:{jobId}` | Hash | 1시간 | 1KB | - | +| Content | `job:{jobId}` | Hash | 1시간 | 1KB | - | + +#### Redis 메모리 산정 +- **예상 동시 사용자**: 100명 +- **예상 이벤트 수**: 50개 +- **예상 캐시 항목 수**: 10,000개 +- **예상 총 메모리**: 약 50MB (운영 환경 2GB 할당) + +#### 캐시 무효화 전략 +- **TTL 기반 자동 만료**: 대부분의 캐시 +- **수동 무효화**: 이벤트 수정/삭제 시 관련 캐시 삭제 +- **Lazy 무효화**: 데이터 변경 시 다음 조회 시점에 갱신 + +### 4.3 데이터베이스 전략 + +#### 서비스별 독립 데이터베이스 +- **User DB**: users, stores +- **Event DB**: events, event_objectives, event_prizes, distribution_logs +- **Participation DB**: participants, winners +- **Analytics DB**: event_stats, channel_stats + +#### 데이터 일관성 전략 +- **Eventual Consistency**: 서비스 간 데이터는 최종 일관성 보장 +- **Strong Consistency**: 서비스 내부 트랜잭션은 강한 일관성 보장 +- **Saga 패턴**: 이벤트 생성 플로우 (보상 트랜잭션) + +--- + +## 5. 확장성 및 성능 고려사항 + +### 5.1 수평 확장 전략 + +#### 서비스별 확장 전략 +| 서비스 | 초기 인스턴스 | 확장 조건 | 최대 인스턴스 | Auto-scaling 메트릭 | +|--------|-------------|----------|-------------|-------------------| +| User | 2 | CPU > 70% | 5 | CPU, 메모리 | +| Event | 2 | CPU > 70% | 10 | CPU, 메모리 | +| AI | 1 | Job Queue > 10 | 3 | Queue 길이 | +| Content | 1 | Job Queue > 10 | 3 | Queue 길이 | +| Distribution | 2 | CPU > 70% | 5 | CPU, 메모리 | +| Participation | 1 | CPU > 70% | 3 | CPU, 메모리 | +| Analytics | 1 | CPU > 70% | 3 | CPU, 메모리 | + +#### Redis Cluster +- **초기 구성**: 3 노드 (Master 3, Replica 3) +- **확장**: 노드 추가를 통한 수평 확장 +- **HA**: Redis Sentinel을 통한 자동 Failover + +#### Database Replication +- **Primary-Replica 구조**: 읽기 부하 분산 +- **읽기 확장**: Read Replica 추가 (필요 시) +- **쓰기 확장**: Sharding (Phase 2 이후) + +### 5.2 성능 목표 + +#### 응답 시간 목표 +| 기능 | 목표 시간 | 캐시 HIT | 캐시 MISS | +|------|----------|---------|----------| +| 로그인 | 0.5초 | - | - | +| 이벤트 목록 조회 | 0.3초 | - | - | +| AI 트렌드 분석 + 추천 | 0.1초 | ✅ | 10초 (비동기) | +| SNS 이미지 생성 | 0.1초 | ✅ | 5초 (비동기) | +| 다중 채널 배포 | 1분 | - | - | +| 대시보드 로딩 | 0.5초 | ✅ | 3초 | + +#### 처리량 목표 +- **동시 사용자**: 100명 (MVP 목표) +- **API 요청**: 1,000 req/min +- **AI 작업**: 10 jobs/min +- **이미지 생성**: 10 jobs/min + +### 5.3 성능 최적화 기법 + +#### Frontend 최적화 +- **Code Splitting**: 페이지별 번들 분할 +- **Lazy Loading**: 차트 라이브러리 지연 로딩 +- **CDN**: 정적 자산 CDN 배포 +- **Compression**: Gzip/Brotli 압축 + +#### Backend 최적화 +- **Connection Pooling**: 데이터베이스 연결 풀 관리 +- **Query Optimization**: 인덱스 최적화, N+1 쿼리 방지 +- **Batch Processing**: 대량 데이터 일괄 처리 +- **Pagination**: 목록 조회 페이지네이션 + +#### Cache 최적화 +- **Multi-Level Caching**: Browser Cache → CDN → Redis → Database +- **Cache Warming**: 자주 사용되는 데이터 사전 로딩 +- **Cache Preloading**: 피크 시간 전 캐시 준비 + +--- + +## 6. 보안 고려사항 + +### 6.1 인증 및 인가 + +#### JWT 기반 인증 +- **토큰 발급**: User Service에서 로그인 시 JWT 토큰 발급 +- **토큰 검증**: API Gateway에서 모든 요청의 JWT 토큰 검증 +- **토큰 저장**: Redis에 세션 정보 저장 (TTL 7일) +- **토큰 갱신**: Refresh Token 패턴 (선택) + +#### 역할 기반 접근 제어 (RBAC) +- **역할**: OWNER (매장 사장님), CUSTOMER (이벤트 참여자) +- **권한 관리**: API별 필요 역할 정의 +- **API Gateway 검증**: 요청자의 역할 확인 + +### 6.2 데이터 보안 + +#### 민감 정보 암호화 +- **비밀번호**: bcrypt 해싱 (Cost Factor: 10) +- **사업자번호**: AES-256 암호화 저장 +- **개인정보**: 전화번호 마스킹 (010-****-1234) + +#### 전송 보안 +- **HTTPS**: 모든 통신 TLS 1.3 암호화 +- **API Key**: 외부 API 호출 시 안전한 Key 관리 (AWS Secrets Manager) + +#### 데이터 접근 통제 +- **Database**: 서비스별 독립 계정, 최소 권한 원칙 +- **Redis**: 비밀번호 설정, ACL 적용 +- **백업**: 암호화된 백업 저장 + +### 6.3 보안 모니터링 + +#### 위협 탐지 +- **Rate Limiting**: API Gateway에서 사용자당 100 req/min +- **Brute Force 방지**: 로그인 5회 실패 시 계정 잠금 (삭제됨, 향후 추가 가능) +- **SQL Injection 방지**: Prepared Statement 사용 +- **XSS 방지**: 입력 데이터 Sanitization + +#### 로깅 및 감사 +- **Access Log**: 모든 API 요청 로깅 +- **Audit Log**: 민감 작업 (로그인, 이벤트 생성, 당첨자 추첨) 감사 로그 +- **중앙집중식 로깅**: ELK Stack 또는 CloudWatch Logs + +--- + +## 7. 논리 아키텍처 다이어그램 + +논리 아키텍처 다이어그램은 별도 Mermaid 파일로 작성되었습니다. + +**파일 위치**: `logical-architecture.mmd` + +**다이어그램 확인 방법**: +1. https://mermaid.live/edit 접속 +2. `logical-architecture.mmd` 파일 내용 붙여넣기 +3. 다이어그램 시각적 확인 + +**다이어그램 구성**: +- Client Layer: Web/Mobile Client +- Gateway Layer: API Gateway +- Service Layer: 7개 마이크로서비스 +- Data Layer: Redis Cache, Message Queue, Databases +- External APIs: 7개 외부 API + +**의존성 표현**: +- 실선 화살표 (→): 동기적 의존성 +- 점선 화살표 (-.->): 비동기 의존성 또는 캐시 접근 +- 화살표 레이블: 의존성 목적 명시 + +--- + +## 부록 + +### A. 참고 문서 +- [유저스토리](../../userstory.md) +- [아키텍처 패턴](../../pattern/architecture-pattern.md) +- [UI/UX 설계서](../../uiux/uiux.md) +- [클라우드 디자인 패턴](../../../claude/cloud-design-patterns.md) + +### B. 주요 결정사항 +1. **Cache-Aside 패턴 채택**: AI 응답 시간 90% 개선 목표 +2. **Asynchronous Request-Reply 패턴 채택**: AI/이미지 생성 비동기 처리 +3. **Circuit Breaker 패턴 채택**: 외부 API 장애 격리 +4. **서비스별 독립 Database**: 마이크로서비스 독립성 보장 +5. **Redis 캐시 우선 전략**: 서비스 간 직접 의존성 최소화 + +### C. 향후 개선 방안 (Phase 2 이후) +1. **Saga 패턴**: 복잡한 분산 트랜잭션 관리 +2. **CQRS 패턴**: 읽기/쓰기 분리로 대시보드 성능 최적화 +3. **Event Sourcing**: 이벤트 변경 이력 추적 및 감사 +4. **Service Mesh**: Istio를 통한 고급 트래픽 관리 +5. **Database Sharding**: 쓰기 확장성 개선 + +--- + +**문서 버전**: 1.0 +**최종 수정일**: 2025-10-21 +**작성자**: System Architect diff --git a/design/backend/logical/logical-architecture.mmd b/design/backend/logical/logical-architecture.mmd index 5148b9a..4f71ff3 100644 --- a/design/backend/logical/logical-architecture.mmd +++ b/design/backend/logical/logical-architecture.mmd @@ -1,48 +1,80 @@ graph TB - %% KT AI 기반 소상공인 이벤트 자동 생성 서비스 - 논리 아키텍처 (간소화 버전) + %% KT AI 기반 소상공인 이벤트 자동 생성 서비스 - 논리 아키텍처 (CQRS + Event-Driven) - %% Service Layer - subgraph "Service Layer" - UserSvc["User Service
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발행"| EventBus - %% Service to Service - EventSvc -->|배포 시작| DistSvc - PartSvc -->|이벤트 정보 조회| EventSvc - AnalSvc -->|이벤트 정보| EventSvc - AnalSvc -->|참여자 데이터| PartSvc - AnalSvc -->|배포 통계| DistSvc + %% Event Bus to Services (이벤트 구독) + EventBus -.->|"EventCreated
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