kafka 설정변경

.claude/commands/develop-make-run-profile.md

@@ -1,5 +1,5 @@
 @test-backend
-'서비스실행파일작성가이드'에 따라 테스트를 해 주세요.
+'서비스실행프로파일작성가이드'에 따라 테스트를 해 주세요.
 프롬프트에 '[작성정보]'항목이 없으면 수행을 중단하고 안내 메시지를 표시해 주세요.
 DB나 Redis의 접근 정보는 지정할 필요 없습니다. 특별히 없으면 '[작성정보]'섹션에 '없음'이라고 하세요.
 {안내메시지}

analytics-service/.run/analytics-service.run.xml

@@ -21,9 +21,14 @@
           <entry key="REDIS_PASSWORD" value="Hi5Jessica!" />
           <entry key="REDIS_DATABASE" value="5" />
 
-          <!-- Kafka Configuration -->
+          <!-- Kafka Configuration (원격 서버) -->
           <entry key="KAFKA_ENABLED" value="true" />
           <entry key="KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS" value="20.249.182.13:9095,4.217.131.59:9095" />
+          <entry key="KAFKA_CONSUMER_GROUP_ID" value="analytics-service-consumers" />
+
+          <!-- Sample Data Configuration (MVP Only) -->
+          <!-- ⚠️ Kafka Producer로 이벤트 발행 (Consumer가 처리) -->
+          <entry key="SAMPLE_DATA_ENABLED" value="true" />
 
           <!-- Server Configuration -->
           <entry key="SERVER_PORT" value="8086" />

analytics-service/src/main/java/com/kt/event/analytics/config/SampleDataLoader.java

@@ -84,9 +84,13 @@ public class SampleDataLoader implements ApplicationRunner {
         try {
             // 1. EventCreated 이벤트 발행 (3개 이벤트)
             publishEventCreatedEvents();
+            log.info("⏳ EventStats 생성 대기 중... (2초)");
+            Thread.sleep(2000);  // EventCreatedConsumer가 EventStats 생성할 시간
 
             // 2. DistributionCompleted 이벤트 발행 (각 이벤트당 4개 채널)
             publishDistributionCompletedEvents();
+            log.info("⏳ ChannelStats 생성 대기 중... (1초)");
+            Thread.sleep(1000);  // DistributionCompletedConsumer가 ChannelStats 생성할 시간
 
             // 3. ParticipantRegistered 이벤트 발행 (각 이벤트당 다수 참여자)
             publishParticipantRegisteredEvents();
@@ -100,9 +104,9 @@ public class SampleDataLoader implements ApplicationRunner {
             log.info("  - ParticipantRegistered: 180건 (MVP 테스트용)");
             log.info("========================================");
 
-            // Consumer 처리 대기 (3초)
+            // Consumer 처리 대기 (2초)
-            log.info("⏳ Consumer 처리 대기 중... (3초)");
+            log.info("⏳ 참여자 수 업데이트 대기 중... (2초)");
-            Thread.sleep(3000);
+            Thread.sleep(2000);
 
             // 4. TimelineData 생성 (시간대별 데이터)
             createTimelineData();

analytics-service/src/main/java/com/kt/event/analytics/messaging/consumer/DistributionCompletedConsumer.java

@@ -38,7 +38,7 @@ public class DistributionCompletedConsumer {
     /**
      * DistributionCompleted 이벤트 처리 (설계서 기준 - 여러 채널 배열)
      */
-    @KafkaListener(topics = "sample.distribution.completed", groupId = "analytics-service")
+    @KafkaListener(topics = "sample.distribution.completed", groupId = "${spring.kafka.consumer.group-id}")
     public void handleDistributionCompleted(String message) {
         try {
             log.info("📩 DistributionCompleted 이벤트 수신: {}", message);

analytics-service/src/main/java/com/kt/event/analytics/messaging/consumer/EventCreatedConsumer.java

@@ -35,7 +35,7 @@ public class EventCreatedConsumer {
     /**
      * EventCreated 이벤트 처리 (MVP용 샘플 토픽)
      */
-    @KafkaListener(topics = "sample.event.created", groupId = "analytics-service")
+    @KafkaListener(topics = "sample.event.created", groupId = "${spring.kafka.consumer.group-id}")
     public void handleEventCreated(String message) {
         try {
             log.info("📩 EventCreated 이벤트 수신: {}", message);

analytics-service/src/main/java/com/kt/event/analytics/messaging/consumer/ParticipantRegisteredConsumer.java

@@ -35,7 +35,7 @@ public class ParticipantRegisteredConsumer {
     /**
      * ParticipantRegistered 이벤트 처리 (MVP용 샘플 토픽)
      */
-    @KafkaListener(topics = "sample.participant.registered", groupId = "analytics-service")
+    @KafkaListener(topics = "sample.participant.registered", groupId = "${spring.kafka.consumer.group-id}")
     public void handleParticipantRegistered(String message) {
         try {
             log.info("📩 ParticipantRegistered 이벤트 수신: {}", message);

analytics-service/src/main/resources/application.yml

@@ -41,10 +41,10 @@ spring:
           max-wait: -1ms
       database: ${REDIS_DATABASE:5}
 
-  # Kafka
+  # Kafka (원격 서버 사용)
   kafka:
-    enabled: ${KAFKA_ENABLED:false}
+    enabled: ${KAFKA_ENABLED:true}
-    bootstrap-servers: ${KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS:4.217.131.59:9095}
+    bootstrap-servers: ${KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS:20.249.182.13:9095,4.217.131.59:9095}
     consumer:
       group-id: ${KAFKA_CONSUMER_GROUP_ID:analytics-service}
       auto-offset-reset: earliest

claude/make-run-profile.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-# 서비스실행파일작성가이드 
+# 서비스실행프로파일작성가이드 
   
 [요청사항]  
 - <수행원칙>을 준용하여 수행

claude/test-backend.md

@@ -0,0 +1,48 @@
+# 백엔드 테스트 가이드 
+  
+[요청사항]  
+- <테스트원칙>을 준용하여 수행
+- <테스트순서>에 따라 수행
+- [결과파일] 안내에 따라 파일 작성 
+
+[가이드]
+<테스트원칙>
+- 설정 Manifest(src/main/resources/application*.yml)의 각 항목의 값은 하드코딩하지 않고 환경변수 처리 
+- Kubernetes에 배포된 데이터베이스는 LoadBalacer유형의 Service를 만들어 연결   
+<테스트순서>
+- 준비:
+  - 설정 Manifest(src/main/resources/application*.yml)와 실행 프로파일({service-name}.run.xml 내부에 있음)의 일치여부 검사 및 수정   
+- 실행:
+  - 'curl'명령을 이용한 테스트 및 오류 수정
+  - 서비스 의존관계를 고려하여 테스트 순서 결정 
+  - 순서에 따라 순차적으로 각 서비스의 Controller에서 API 스펙 확인 후 API 테스트 
+  - API경로와 DTO클래스를 확인하여 정확한 request data 구성  
+  - 소스 수정 후 테스트 절차 
+    - 컴파일 및 오류 수정: {프로젝트 루트}/gradlew {service-name}:compileJava
+    - 컴파일 성공 후 서비스 재시작 요청: 서비스 시작은 인간에게 요청 
+    - 만약 직접 서비스를 실행하려면 '<서비스 시작 방법>'으로 수행  
+  - 서비스 중지는 '<서비스 중지 방법>'을 참조 수행  
+  - 설정 Manifest 수정 시 민감 정보는 기본값으로 지정하지 않고 '<실행프로파일 작성 가이드>'를 참조하여 실행 프로파일에 값을 지정함 
+  - 실행 결과 로그는 'logs' 디렉토리 하위에 생성 
+  - 결과: test-backend.md
+<실행프로파일 작성 가이드>
+- {service-name}/.run/{service-name}.run.xml 파일로 작성
+- Kubernetes에 배포된 데이터베이스의 LoadBalancer Service 확인:
+  - kubectl get svc -n {namespace} | grep LoadBalancer 명령으로 LoadBalancer IP 확인
+  - 각 서비스별 데이터베이스의 LoadBalancer External IP를 DB_HOST로 사용
+  - 캐시(Redis)의 LoadBalancer External IP를 REDIS_HOST로 사용
+<서비스 시작 방법>
+- 'IntelliJ서비스실행기'를 'tools' 디렉토리에 다운로드  
+- python 또는 python3 명령으로 백그라우드로 실행하고 결과 로그를 분석  
+  nohup python3 tools/run-intellij-service-profile.py {service-name} > logs/{service-name}.log 2>&1 & echo "Started {service-name} with PID: $!" 
+- 서비스 실행은 다른 방법 사용하지 말고 **반드시 python 프로그램 이용**
+<서비스 중지 방법>
+- Window
+  - netstat -ano | findstr :{PORT}
+  - powershell "Stop-Process -Id {Process number} -Force"
+- Linux/Mac
+  - netstat -ano | grep {PORT}
+  - kill -9 {Process number}
+  
+[결과파일]
+- develop/dev/test-backend.md

develop/dev/test-backend.md

@@ -0,0 +1,305 @@
+# 백엔드 테스트 결과서
+
+## 테스트 개요
+- **테스트 일시**: 2025-10-27 13:46
+- **대상 서비스**: analytics-service
+- **서버 포트**: 8086
+- **테스트 환경**: 로컬 개발 환경
+
+## 1. 서버 상태 확인
+
+### 1.1 Health Check
+**요청**:
+```bash
+curl -X GET "http://localhost:8086/actuator/health"
+```
+
+**응답**:
+```json
+{
+  "status": "UP",
+  "components": {
+    "db": {
+      "status": "UP",
+      "details": {
+        "database": "PostgreSQL",
+        "validationQuery": "isValid()"
+      }
+    },
+    "redis": {
+      "status": "UP",
+      "details": {
+        "version": "7.2.3"
+      }
+    },
+    "diskSpace": {"status": "UP"},
+    "livenessState": {"status": "UP"},
+    "readinessState": {"status": "UP"}
+  }
+}
+```
+
+**결과**: ✅ **성공** - 서버 정상 작동, DB 및 Redis 연결 정상
+
+---
+
+## 2. API 테스트 결과
+
+### 2.1 성과 대시보드 조회 API
+**엔드포인트**: `GET /api/v1/events/{eventId}/analytics`
+
+**테스트 케이스**:
+```bash
+curl -X GET "http://localhost:8086/api/v1/events/evt_2025012301/analytics"
+```
+
+**응답**:
+```json
+{
+  "success": false,
+  "errorCode": "EVENT_001",
+  "message": "이벤트를 찾을 수 없습니다",
+  "timestamp": "2025-10-27T13:46:50.7331807"
+}
+```
+
+**결과**: ❌ **실패** - EventStats 데이터 미생성
+- **원인**: Kafka Consumer 미작동으로 EventCreated 이벤트 미처리
+- **근본 원인**: Kafka 브로커 연결 실패
+
+---
+
+### 2.2 시간대별 참여 추이 API
+**엔드포인트**: `GET /api/v1/events/{eventId}/analytics/timeline`
+
+**테스트 케이스**:
+```bash
+curl -X GET "http://localhost:8086/api/v1/events/evt_2025012301/analytics/timeline?interval=daily"
+```
+
+**응답**:
+```json
+{
+  "success": true,
+  "data": {
+    "eventId": "evt_2025012301",
+    "interval": "daily",
+    "dataPoints": [
+      {
+        "timestamp": "2024-09-24T00:00:00",
+        "participants": 36,
+        "views": 108,
+        "engagement": 36,
+        "conversions": 24,
+        "cumulativeParticipants": 36
+      }
+      // ... 150개 데이터 포인트
+    ],
+    "trends": {
+      "overallTrend": "stable",
+      "growthRate": 11.1,
+      "projectedParticipants": 944,
+      "peakPeriod": "2024-09-24"
+    },
+    "peakTimes": [
+      {
+        "timestamp": "2024-09-24T00:00:00",
+        "metric": "participants",
+        "value": 40,
+        "description": "최대 참여자 수"
+      },
+      {
+        "timestamp": "2024-09-27T00:00:00",
+        "metric": "views",
+        "value": 200,
+        "description": "최대 조회수"
+      }
+    ]
+  }
+}
+```
+
+**결과**: ✅ **성공** - TimelineData 정상 조회
+- **데이터 포인트**: 150개 (30일 × 5개 채널)
+- **기간**: 2024-09-24 ~ 2024-10-23
+- **트렌드 분석**: 정상 작동
+- **Peak Time 분석**: 정상 작동
+
+---
+
+### 2.3 채널별 성과 분석 API
+**엔드포인트**: `GET /api/v1/events/{eventId}/analytics/channels`
+
+**테스트 케이스**:
+```bash
+curl -X GET "http://localhost:8086/api/v1/events/evt_2025012301/analytics/channels"
+```
+
+**응답**:
+```json
+{
+  "success": true,
+  "data": {
+    "eventId": "evt_2025012301",
+    "channels": [],
+    "comparison": null,
+    "lastUpdatedAt": "2025-10-27T13:46:55.9759532"
+  }
+}
+```
+
+**결과**: ⚠️ **부분 성공** - 응답은 정상이나 데이터 비어있음
+- **원인**: ChannelStats 데이터 미생성
+- **근본 원인**: Kafka Consumer 미작동으로 DistributionCompleted 이벤트 미처리
+
+---
+
+### 2.4 투자 대비 수익률 분석 API
+**엔드포인트**: `GET /api/v1/events/{eventId}/analytics/roi`
+
+**테스트 케이스**:
+```bash
+curl -X GET "http://localhost:8086/api/v1/events/evt_2025012301/analytics/roi"
+```
+
+**응답**:
+```json
+{
+  "success": false,
+  "errorCode": "EVENT_001",
+  "message": "이벤트를 찾을 수 없습니다",
+  "timestamp": "2025-10-27T13:46:58.6552438"
+}
+```
+
+**결과**: ❌ **실패** - EventStats 데이터 미생성
+- **원인**: Kafka Consumer 미작동으로 EventCreated 이벤트 미처리
+
+---
+
+## 3. 문제 분석
+
+### 3.1 Kafka 연결 실패
+**로그 확인**:
+```
+2025-10-27 13:46:46 [kafka-producer-network-thread] INFO o.apache.kafka.clients.NetworkClient -
+  [Producer clientId=analytics-service-producer-1] Node 101 disconnected.
+2025-10-27 13:46:56 [kafka-producer-network-thread] INFO o.apache.kafka.clients.NetworkClient -
+  [Producer clientId=analytics-service-producer-1] Node 100 disconnected.
+```
+
+**문제점**:
+1. Kafka 브로커(20.249.182.13:9095, 4.217.131.59:9095)에 연결 실패
+2. SampleDataLoader가 이벤트를 발행했지만 브로커에 도달하지 못함
+3. Kafka Consumer가 이벤트를 수신하지 못함
+
+### 3.2 Consumer 설정 확인
+**파일**: `EventCreatedConsumer.java:23`
+```java
+@ConditionalOnProperty(name = "spring.kafka.enabled", havingValue = "true", matchIfMissing = false)
+```
+
+**설정**:
+- `application.yml`: `spring.kafka.enabled: ${KAFKA_ENABLED:false}`
+- 실행 프로파일: `KAFKA_ENABLED=true`
+
+**Consumer 토픽**:
+- `sample.event.created` - EventCreatedConsumer
+- `sample.distribution.completed` - DistributionCompletedConsumer
+- `sample.participant.registered` - ParticipantRegisteredConsumer
+
+### 3.3 데이터 생성 흐름
+
+**정상 흐름**:
+```
+SampleDataLoader (시작 시)
+  ↓ Kafka 이벤트 발행
+  ├─ EventCreated (3개) → EventCreatedConsumer → EventStats 생성
+  ├─ DistributionCompleted (3개) → DistributionCompletedConsumer → ChannelStats 생성
+  ├─ ParticipantRegistered (180개) → ParticipantRegisteredConsumer → ChannelStats 업데이트
+  └─ TimelineData 직접 생성 (90개)
+```
+
+**실제 흐름**:
+```
+SampleDataLoader (시작 시)
+  ↓ Kafka 이벤트 발행 시도
+  ├─ EventCreated → Kafka 연결 실패 → EventStats 미생성 ❌
+  ├─ DistributionCompleted → Kafka 연결 실패 → ChannelStats 미생성 ❌
+  ├─ ParticipantRegistered → Kafka 연결 실패 → 처리 안됨 ❌
+  └─ TimelineData 직접 생성 (90개) ✅
+```
+
+---
+
+## 4. 테스트 결과 요약
+
+| API | 엔드포인트 | 상태 | 비고 |
+|-----|----------|------|------|
+| Health Check | `/actuator/health` | ✅ 성공 | DB, Redis 연결 정상 |
+| 성과 대시보드 | `/api/v1/events/{eventId}/analytics` | ❌ 실패 | EventStats 미생성 |
+| 시간대별 추이 | `/api/v1/events/{eventId}/analytics/timeline` | ✅ 성공 | 150개 데이터 정상 조회 |
+| 채널별 분석 | `/api/v1/events/{eventId}/analytics/channels` | ⚠️ 부분 | 빈 배열 반환 |
+| ROI 분석 | `/api/v1/events/{eventId}/analytics/roi` | ❌ 실패 | EventStats 미생성 |
+
+**성공률**: 1/4 (25%)
+- **완전 성공**: Timeline API
+- **부분 성공**: Channel API (응답 정상, 데이터 없음)
+- **실패**: Dashboard API, ROI API
+
+---
+
+## 5. 개선 사항
+
+### 5.1 즉시 조치 필요
+1. **Kafka 브로커 연결 확인**
+   - 브로커 상태 확인: `20.249.182.13:9095`, `4.217.131.59:9095`
+   - 네트워크 방화벽 규칙 확인
+   - Kubernetes Service 확인: `kubectl get svc -n kafka`
+
+2. **Kafka Consumer autoStartup 확인**
+   ```java
+   @KafkaListener(
+       topics = "sample.event.created",
+       groupId = "analytics-service",
+       autoStartup = "true"  // 추가 확인
+   )
+   ```
+
+### 5.2 대안 방안
+**Kafka 없이 테스트하는 방법**:
+1. SampleDataLoader 수정하여 Kafka 없이 직접 Repository에 데이터 생성
+2. 또는 `KAFKA_ENABLED=false` 설정하고 REST API로 데이터 직접 등록
+
+### 5.3 장기 개선
+1. **Resilience 향상**
+   - Kafka 연결 실패 시 Retry 메커니즘 추가
+   - Circuit Breaker 패턴 적용 (Resilience4j 이미 설정됨)
+
+2. **모니터링 강화**
+   - Kafka Consumer Lag 모니터링
+   - 이벤트 처리 실패 알림
+
+3. **테스트 환경 구성**
+   - 로컬 테스트용 Embedded Kafka 설정
+   - Docker Compose로 Kafka 로컬 환경 구성
+
+---
+
+## 6. 결론
+
+### 6.1 현재 상태
+- **기본 기능**: 정상 작동 (서버, DB, Redis 연결)
+- **API 응답**: 구조적으로 정상 (에러 처리 적절)
+- **Timeline API**: 완전 정상 작동
+- **Kafka 의존 API**: Kafka 연결 문제로 데이터 부재
+
+### 6.2 권고 사항
+1. **단기**: Kafka 브로커 연결 문제 해결 후 재테스트
+2. **중기**: Kafka 없이도 테스트 가능한 대안 구현
+3. **장기**: 이벤트 기반 아키텍처 안정성 개선
+
+### 6.3 다음 단계
+1. Kafka 브로커 상태 확인 및 연결 복구
+2. Consumer 활성화 확인 및 이벤트 재처리
+3. 전체 API 재테스트 및 결과 검증