edit outer sequence

design/backend/sequence/outer/사용자인증플로우.puml

@@ -7,9 +7,7 @@ actor "사용자\n(소상공인)" as User
 participant "Frontend\n(Web/Mobile)" as Frontend
 participant "API Gateway" as Gateway
 participant "User Service" as UserService
-database "Redis\nCache" as Redis
 database "User DB\n(PostgreSQL)" as UserDB
-participant "국세청 API\n(외부)" as NTSApi
 
 == UFR-USER-010: 회원가입 플로우 ==
 
@@ -40,49 +38,6 @@ alt 중복 사용자 존재
     Frontend --> User: "이미 가입된 전화번호입니다"
 else 신규 사용자
 
-    ' 사업자번호 검증 (Circuit Breaker 적용)
-    UserService -> Redis: GET user:business:{사업자번호}
-    activate Redis
-    Redis --> UserService: 캐시된 검증 결과 확인
-    deactivate Redis
-
-    alt 캐시 HIT (검증 결과 있음)
-        UserService -> UserService: 캐시된 검증 결과 사용\n(응답 시간: 0.1초)
-    else 캐시 MISS (검증 필요)
-        UserService -> NTSApi: POST /사업자번호_검증\n(사업자번호)\n[Circuit Breaker, Timeout 5초]
-        activate NTSApi
-
-        alt 국세청 API 정상 응답
-            NTSApi --> UserService: 200 OK\n(사업자번호 유효, 영업 상태)
-            deactivate NTSApi
-
-            UserService -> Redis: SET user:business:{사업자번호}\n검증 결과 (TTL 7일)
-            activate Redis
-            Redis --> UserService: 캐싱 완료
-            deactivate Redis
-
-        else 국세청 API 장애 (Circuit Breaker Open)
-            NTSApi --> UserService: 500 Internal Server Error\n또는 Timeout
-            deactivate NTSApi
-
-            UserService -> UserService: Fallback 실행:\n사업자번호 검증 스킵\n(수동 확인 안내)
-
-            note right of UserService
-            **Resilience 패턴 적용**
-            - Circuit Breaker: 실패율 50% 초과 시 Open
-            - Retry: 최대 3회 재시도 (지수 백오프: 1초, 2초, 4초)
-            - Timeout: 5초
-            - Fallback: 검증 스킵 (수동 확인 안내)
-            end note
-        end
-    end
-
-    alt 사업자번호 검증 실패 (휴폐업 등)
-        UserService --> Gateway: 400 Bad Request\n(사업자번호 검증 실패)
-        Gateway --> Frontend: 400 Bad Request
-        Frontend --> User: "유효하지 않은 사업자번호입니다.\n휴폐업 여부를 확인해주세요."
-    else 사업자번호 검증 성공
-
     UserService -> UserService: 비밀번호 해싱\n(bcrypt, Cost Factor 10)
 
     UserService -> UserService: 사업자번호 암호화\n(AES-256)
@@ -101,11 +56,6 @@ else 신규 사용자
 
     UserService -> UserService: JWT 토큰 생성\n(user_id, role=OWNER,\nexp=7일)
 
-        UserService -> Redis: SET user:session:{token}\n(user_id, role, TTL 7일)
-        activate Redis
-        Redis --> UserService: 세션 저장 완료
-        deactivate Redis
-
     UserService --> Gateway: 201 Created\n(JWT 토큰, 사용자 정보)
     deactivate UserService
 
@@ -118,7 +68,6 @@ else 신규 사용자
 
     Frontend -> Gateway: 대시보드 화면으로 이동
     deactivate Frontend
-    end
 end
 
 == UFR-USER-020: 로그인 플로우 ==
@@ -159,11 +108,6 @@ else 사용자 존재
 
         UserService -> UserService: JWT 토큰 생성\n(user_id, role=OWNER,\nexp=7일)
 
-        UserService -> Redis: SET user:session:{token}\n(user_id, role, TTL 7일)
-        activate Redis
-        Redis --> UserService: 세션 저장 완료
-        deactivate Redis
-
         UserService -> UserDB: UPDATE users\nSET last_login_at = NOW()\nWHERE user_id = ?
         activate UserDB
         UserDB --> UserService: 업데이트 완료
@@ -203,10 +147,7 @@ Gateway -> Gateway: JWT 토큰 검증
 Gateway -> UserService: POST /api/users/logout\n(JWT 토큰)
 activate UserService
 
-UserService -> Redis: DEL user:session:{token}
+UserService -> UserService: JWT 토큰 블랙리스트에 추가\n(만료 시까지 유효)
-activate Redis
-Redis --> UserService: 세션 삭제 완료
-deactivate Redis
 
 UserService --> Gateway: 200 OK\n(로그아웃 성공)
 deactivate UserService
@@ -221,28 +162,4 @@ Frontend --> User: "안전하게 로그아웃되었습니다"
 Frontend -> Gateway: 로그인 화면으로 이동
 deactivate Frontend
 
-note over User, NTSApi
-**Resilience 패턴 적용 요약**
-
-**Circuit Breaker (국세청 API)**:
-- 실패율 50% 초과 시 Open
-- 30초 후 Half-Open 상태로 전환
-- 3개 요청 테스트 후 상태 결정
-
-**Retry Pattern**:
-- 최대 3회 재시도
-- 지수 백오프: 1초, 2초, 4초
-- 재시도 대상: SocketTimeoutException, ConnectException
-
-**Timeout Pattern**:
-- 국세청 API: 5초
-
-**Fallback Pattern**:
-- 국세청 API 장애 시: 사업자번호 검증 스킵 (수동 확인 안내)
-
-**Cache-Aside Pattern**:
-- 사업자번호 검증 결과 캐싱 (TTL 7일)
-- 캐시 HIT: 0.1초, MISS: 5초 (외부 API 호출)
-end note
-
 @enduml

design/backend/sequence/outer/성과분석플로우.puml

@@ -10,11 +10,13 @@ participant "Analytics Service" as Analytics
 participant "Redis Cache\n(TTL 5분)" as Redis
 participant "Analytics DB" as AnalyticsDB
 participant "Kafka\n(Event Topics)" as Kafka
-box "외부 시스템" #LightGray
+
-    participant "우리동네TV API" as WooriAPI
+note over AnalyticsDB
-    participant "지니TV API" as GenieAPI
+    **배치 처리로 수집된 데이터**
-    participant "SNS APIs\n(Instagram/Naver/Kakao)" as SNSAPI
+    - 외부 채널 통계는 배치 작업으로
-end box
+      주기적으로 수집하여 DB에 저장
+    - 목업 데이터로 시작, 점진적으로 실제 API 연동
+end note
 
 == 1. 대시보드 조회 - Cache HIT 시나리오 ==
 
@@ -83,56 +85,28 @@ AnalyticsDB --> Analytics: 이벤트 통계\n- 총 참여자 수\n- 예상 ROI\n
 deactivate AnalyticsDB
 
 |||
-== 2.2. 외부 채널 API 병렬 호출 (Circuit Breaker 적용) ==
+== 2.2. 배치 수집된 채널 통계 데이터 조회 ==
 
-par 병렬 채널 API 호출
+Analytics -> AnalyticsDB: SELECT channel_stats\nWHERE event_id = {id}
-    Analytics -> WooriAPI: GET /stats/{eventId}\n+ API Key\n[Circuit Breaker]
+activate AnalyticsDB
-    activate WooriAPI
 
-    alt Circuit Breaker CLOSED (정상)
+note right of Analytics
-        WooriAPI --> Analytics: 200 OK\n- 노출 수: 5,000\n- 조회 수: 1,200
+    **배치 처리 방식**
-        deactivate WooriAPI
+    - 외부 API는 별도 배치 작업으로 주기적 수집
+    - 수집된 데이터는 DB에 저장
+    - 대시보드에서는 DB 데이터만 조회
+    - 응답 시간 단축 및 외부 API 의존성 제거
+end note
 
-        note right of Analytics
+AnalyticsDB --> Analytics: 채널별 통계 데이터\n- 우리동네TV: 노출 5,000, 조회 1,200\n- 지니TV: 노출 10,000, 클릭 500\n- Instagram: 좋아요 300, 댓글 50\n- Naver: 조회 2,000\n- Kakao: 공유 100
-            **Resilience 패턴**
+deactivate AnalyticsDB
-            - Circuit Breaker: 실패율 50% 초과 시 Open
-            - Timeout: 10초
-            - Retry: 최대 3회 (지수 백오프)
-            - Fallback: 캐시된 이전 데이터 반환
-        end note
 
-    else Circuit Breaker OPEN (장애)
+note right of Analytics
-        Analytics -> Analytics: **Fallback 실행**\n캐시된 이전 데이터 사용
+    **목업 데이터 활용**
-        note right of Analytics
+    - 초기에는 목업 데이터로 시작
-            Circuit Breaker OPEN 상태
+    - 점진적으로 실제 배치 작업 구현
-            - 빠른 실패로 응답 시간 단축
+    - 배치 주기: 10분마다 수집
-            - 30초 후 Half-Open으로 전환
+end note
-        end note
-    end
-
-else
-    Analytics -> GenieAPI: GET /campaign/{eventId}/stats\n+ API Key\n[Circuit Breaker]
-    activate GenieAPI
-
-    alt 정상 응답
-        GenieAPI --> Analytics: 200 OK\n- 광고 노출 수: 10,000\n- 클릭 수: 500
-        deactivate GenieAPI
-    else Timeout (10초 초과)
-        Analytics -> Analytics: **Timeout 처리**\n기본값 반환 (0)
-        note right of Analytics
-            Timeout 발생
-            - 리소스 점유 방지
-            - Fallback으로 기본값 설정
-        end note
-    end
-
-else
-    Analytics -> SNSAPI: GET /posts/{eventId}/insights\n+ Access Token\n[Circuit Breaker]
-    activate SNSAPI
-
-    SNSAPI --> Analytics: 200 OK\n- Instagram: 좋아요 300, 댓글 50\n- Naver: 조회 수 2,000\n- Kakao: 공유 수 100
-    deactivate SNSAPI
-end
 
 |||
 == 2.3. 데이터 통합 및 ROI 계산 ==

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}
+Event -> EventDB: 이벤트 목적 저장
-alt 캐시 히트
+EventDB --> Event: 저장 완료
-    Cache --> Event: 캐시된 데이터
-else 캐시 미스
-    Event -> EventDB: 이벤트 목적 저장
-    EventDB --> Event: 저장 완료
-    Event -> Cache: 캐시 저장\nTTL: 30분
-end
 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
+AI -> EventDB: 과거 이벤트 데이터 조회
-    Cache --> AI: 캐시된 트렌드 데이터
+EventDB --> AI: 이벤트 통계 데이터
-else 캐시 미스
+AI -> AIApi: 트렌드 분석 및 이벤트 추천 요청\n{목적, 업종, 지역, 과거데이터, 매장정보}
-    AI -> EventDB: 과거 이벤트 데이터 조회
+AIApi --> AI: 3가지 추천안 + 트렌드 요약\n(예: "여름철 시원한 음료 선호도 증가")
-    EventDB --> AI: 이벤트 통계 데이터
+AI -> EventDB: 추천 결과 및 트렌드 요약 저장
-    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
 EventDB --> AI: 저장 완료
-AI -> Cache: Job 상태 업데이트\nkey: job:{jobId}\nstatus: COMPLETED
+AI -> EventDB: Job 상태 업데이트\nstatus: COMPLETED
-AI -> Kafka: Publish to event-topic\nEventRecommended\n{jobId, eventDraftId, recommendations}
+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
+        Event -> EventDB: Job 상태 및 결과 조회
-        Cache --> Event: {status, result}
+        EventDB --> Event: {status, result}
 
         alt Job 완료
-            Event --> Gateway: 200 OK\n{status: COMPLETED, recommendations}
+            Event --> Gateway: 200 OK\n{status: COMPLETED, recommendations, trendSummary}
-            Gateway --> FE: 추천 결과 반환
+            Gateway --> FE: 추천 결과 및 트렌드 요약 반환
-            FE --> User: 3가지 추천안 표시\n(제목/경품 수정 가능)
+            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
+        Event -> EventDB: Job 상태 및 결과 조회
-        Cache --> Event: {status, imageUrls}
+        EventDB --> Event: {status, imageUrls}
 
         alt Job 완료
             Event --> Gateway: 200 OK\n{status: COMPLETED, imageUrls}