edit outer sequence

design/backend/sequence/outer/이벤트생성플로우.puml

@@ -11,7 +11,6 @@ participant "AI Service" as AI
 participant "Content Service" as Content
 participant "Distribution Service" as Dist
 participant "Kafka" as Kafka
-participant "Redis Cache" as Cache
 database "Event DB" as EventDB
 participant "외부 AI API" as AIApi
 participant "이미지 생성 API" as ImageApi
@@ -21,14 +20,8 @@ participant "배포 채널 APIs" as ChannelApis
 User -> FE: 이벤트 목적 선택
 FE -> Gateway: POST /events/purposes\n{목적, 매장정보}
 Gateway -> Event: 이벤트 목적 저장 요청
-Event -> Cache: 캐시 조회\nkey: purpose:{userId}
-alt 캐시 히트
-    Cache --> Event: 캐시된 데이터
-else 캐시 미스
-    Event -> EventDB: 이벤트 목적 저장
-    EventDB --> Event: 저장 완료
-    Event -> Cache: 캐시 저장\nTTL: 30분
-end
+Event -> EventDB: 이벤트 목적 저장
+EventDB --> Event: 저장 완료
 Event --> Gateway: 저장 완료\n{eventDraftId}
 Gateway --> FE: 200 OK
 FE --> User: AI 추천 화면으로 이동
@@ -42,38 +35,29 @@ Event --> Gateway: Job 생성 완료\n{jobId, status: PENDING}
 Gateway --> FE: 202 Accepted\n{jobId}
 FE --> User: "AI가 분석 중입니다..." (로딩)
 
-note over AI: Kafka Consumer\nai-job-topic 구독
+note over AI: Kafka Consumer\nai 이벤트 생성 topic 구독
 Kafka --> AI: Consume Job Message\n{jobId, eventDraftId, ...}
-AI -> Cache: 트렌드 분석 캐시 조회\nkey: trend:{업종}:{지역}
 
-alt 캐시 히트
-    Cache --> AI: 캐시된 트렌드 데이터
-else 캐시 미스
-    AI -> EventDB: 과거 이벤트 데이터 조회
-    EventDB --> AI: 이벤트 통계 데이터
-    AI -> AIApi: 트렌드 분석 요청\n{업종, 지역, 과거데이터}
-    AIApi --> AI: 트렌드 분석 결과
-    AI -> Cache: 트렌드 캐시 저장\nTTL: 1시간
-end
-
-AI -> AIApi: 이벤트 추천 요청\n{목적, 트렌드, 매장정보}
-AIApi --> AI: 3가지 추천안 생성
-AI -> EventDB: 추천 결과 저장
+AI -> EventDB: 과거 이벤트 데이터 조회
+EventDB --> AI: 이벤트 통계 데이터
+AI -> AIApi: 트렌드 분석 및 이벤트 추천 요청\n{목적, 업종, 지역, 과거데이터, 매장정보}
+AIApi --> AI: 3가지 추천안 + 트렌드 요약\n(예: "여름철 시원한 음료 선호도 증가")
+AI -> EventDB: 추천 결과 및 트렌드 요약 저장
 EventDB --> AI: 저장 완료
-AI -> Cache: Job 상태 업데이트\nkey: job:{jobId}\nstatus: COMPLETED
-AI -> Kafka: Publish to event-topic\nEventRecommended\n{jobId, eventDraftId, recommendations}
+AI -> EventDB: Job 상태 업데이트\nstatus: COMPLETED
+AI -> Kafka: Publish to event-topic\nEventRecommended\n{jobId, eventDraftId, recommendations, trendSummary}
 
 group Polling으로 상태 확인
     loop 상태 확인 (최대 30초)
         FE -> Gateway: GET /jobs/{jobId}/status
         Gateway -> Event: Job 상태 조회
-        Event -> Cache: 캐시에서 Job 상태 확인
-        Cache --> Event: {status, result}
+        Event -> EventDB: Job 상태 및 결과 조회
+        EventDB --> Event: {status, result}
 
         alt Job 완료
-            Event --> Gateway: 200 OK\n{status: COMPLETED, recommendations}
-            Gateway --> FE: 추천 결과 반환
-            FE --> User: 3가지 추천안 표시\n(제목/경품 수정 가능)
+            Event --> Gateway: 200 OK\n{status: COMPLETED, recommendations, trendSummary}
+            Gateway --> FE: 추천 결과 및 트렌드 요약 반환
+            FE --> User: 트렌드 요약 표시\n3가지 추천안 표시\n(제목/경품 수정 가능)
         else Job 진행중
             Event --> Gateway: 200 OK\n{status: PENDING/PROCESSING}
             Gateway --> FE: 진행중 상태
@@ -100,7 +84,7 @@ Event --> Gateway: Job 생성 완료\n{jobId, status: PENDING}
 Gateway --> FE: 202 Accepted\n{jobId}
 FE --> User: "이미지 생성 중..." (로딩)
 
-note over Content: Kafka Consumer\nimage-job-topic 구독
+note over Content: Kafka Consumer\n이미지 생성 topic 구독
 Kafka --> Content: Consume Job Message\n{jobId, eventDraftId, ...}
 
 par 심플 스타일
@@ -116,15 +100,15 @@ end
 
 Content -> EventDB: 이미지 URL 저장
 EventDB --> Content: 저장 완료
-Content -> Cache: Job 상태 업데이트\nkey: job:{jobId}\nstatus: COMPLETED
+Content -> EventDB: Job 상태 업데이트\nstatus: COMPLETED
 Content -> Kafka: Publish to event-topic\nContentCreated\n{jobId, eventDraftId, imageUrls}
 
 group Polling으로 상태 확인
     loop 상태 확인 (최대 30초)
         FE -> Gateway: GET /jobs/{jobId}/status
         Gateway -> Event: Job 상태 조회
-        Event -> Cache: 캐시에서 Job 상태 확인
-        Cache --> Event: {status, imageUrls}
+        Event -> EventDB: Job 상태 및 결과 조회
+        EventDB --> Event: {status, imageUrls}
 
         alt Job 완료
             Event --> Gateway: 200 OK\n{status: COMPLETED, imageUrls}