shared-dg05-dodari/kt-event-marketing
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Code Issues Packages Projects Releases Wiki Activity

Analytics 서비스 및 보안 기능 업데이트

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- Analytics 서비스 구현 추가 (API, 소스 코드)
- Event 서비스 소스 코드 추가
- 보안 관련 공통 컴포넌트 업데이트 (JWT, UserPrincipal, ErrorCode)
- API 컨벤션 및 명세서 업데이트
- 데이터베이스 SQL 스크립트 추가
- 백엔드 개발 문서 및 테스트 가이드 추가
- Kafka 메시지 체크 도구 추가

🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code)

Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
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doyeon
2025-10-27 16:11:00 +09:00
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develop/database/sql/event-service-ddl.sql
+270
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@@ -0,0 +1,270 @@
-- ============================================
-- Event Service Database DDL
-- ============================================
-- Description: Event Service 데이터베이스 테이블 생성 스크립트
-- Database: PostgreSQL 15+
-- Author: Event Service Team
-- Version: 1.0.0
-- Created: 2025-10-24
-- ============================================
-- UUID 확장 활성화 (PostgreSQL)
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS "uuid-ossp";
-- ============================================
-- 1. events 테이블
-- ============================================
-- 이벤트 마스터 테이블
-- 이벤트의 전체 생명주기(생성, 수정, 배포, 종료)를 관리
-- ============================================
CREATE TABLE IF NOT EXISTS events (
event_id UUID PRIMARY KEY DEFAULT uuid_generate_v4(),
user_id UUID NOT NULL,
store_id UUID NOT NULL,
event_name VARCHAR(200),
description TEXT,
objective VARCHAR(100) NOT NULL,
start_date DATE,
end_date DATE,
status VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT 'DRAFT',
selected_image_id UUID,
selected_image_url VARCHAR(500),
created_at TIMESTAMP NOT NULL, -- Managed by JPA @CreatedDate
updated_at TIMESTAMP NOT NULL, -- Managed by JPA @LastModifiedDate
-- 제약조건
CONSTRAINT chk_event_period CHECK (start_date IS NULL OR end_date IS NULL OR start_date <= end_date),
CONSTRAINT chk_event_status CHECK (status IN ('DRAFT', 'PUBLISHED', 'ENDED'))
);
-- 인덱스
CREATE INDEX idx_events_user_id ON events(user_id);
CREATE INDEX idx_events_store_id ON events(store_id);
CREATE INDEX idx_events_status ON events(status);
CREATE INDEX idx_events_created_at ON events(created_at);
-- 복합 인덱스 (쿼리 성능 최적화)
CREATE INDEX idx_events_user_status_created ON events(user_id, status, created_at DESC);
-- 주석
COMMENT ON TABLE events IS '이벤트 마스터 테이블';
COMMENT ON COLUMN events.event_id IS '이벤트 ID (PK)';
COMMENT ON COLUMN events.user_id IS '사용자 ID';
COMMENT ON COLUMN events.store_id IS '매장 ID';
COMMENT ON COLUMN events.event_name IS '이벤트명';
COMMENT ON COLUMN events.description IS '이벤트 설명';
COMMENT ON COLUMN events.objective IS '이벤트 목적';
COMMENT ON COLUMN events.start_date IS '이벤트 시작일';
COMMENT ON COLUMN events.end_date IS '이벤트 종료일';
COMMENT ON COLUMN events.status IS '이벤트 상태 (DRAFT/PUBLISHED/ENDED)';
COMMENT ON COLUMN events.selected_image_id IS '선택된 이미지 ID';
COMMENT ON COLUMN events.selected_image_url IS '선택된 이미지 URL';
COMMENT ON COLUMN events.created_at IS '생성일시';
COMMENT ON COLUMN events.updated_at IS '수정일시';
-- ============================================
-- 2. event_channels 테이블
-- ============================================
-- 이벤트 배포 채널 테이블
-- 이벤트별 배포 채널 정보 관리 (ElementCollection)
-- ============================================
CREATE TABLE IF NOT EXISTS event_channels (
event_id UUID NOT NULL,
channel VARCHAR(50) NOT NULL,
-- 제약조건
-- CONSTRAINT fk_event_channels_event FOREIGN KEY (event_id)
-- REFERENCES events(event_id) ON DELETE CASCADE,
CONSTRAINT pk_event_channels PRIMARY KEY (event_id, channel)
);
-- 인덱스
CREATE INDEX idx_event_channels_event_id ON event_channels(event_id);
-- 주석
COMMENT ON TABLE event_channels IS '이벤트 배포 채널 테이블';
COMMENT ON COLUMN event_channels.event_id IS '이벤트 ID (FK)';
COMMENT ON COLUMN event_channels.channel IS '배포 채널 (예: 카카오톡, 인스타그램 등)';
-- ============================================
-- 3. generated_images 테이블
-- ============================================
-- 생성된 이미지 테이블
-- 이벤트별로 생성된 이미지를 관리
-- ============================================
CREATE TABLE IF NOT EXISTS generated_images (
image_id UUID PRIMARY KEY DEFAULT uuid_generate_v4(),
event_id UUID NOT NULL,
image_url VARCHAR(500) NOT NULL,
style VARCHAR(50),
platform VARCHAR(50),
is_selected BOOLEAN NOT NULL DEFAULT FALSE,
created_at TIMESTAMP NOT NULL, -- Managed by JPA @CreatedDate
updated_at TIMESTAMP NOT NULL, -- Managed by JPA @LastModifiedDate
-- 제약조건
-- CONSTRAINT fk_generated_images_event FOREIGN KEY (event_id)
-- REFERENCES events(event_id) ON DELETE CASCADE
);
-- 인덱스
CREATE INDEX idx_generated_images_event_id ON generated_images(event_id);
CREATE INDEX idx_generated_images_is_selected ON generated_images(is_selected);
-- 복합 인덱스 (이벤트별 선택 이미지 조회 최적화)
CREATE INDEX idx_generated_images_event_selected ON generated_images(event_id, is_selected);
-- 주석
COMMENT ON TABLE generated_images IS '생성된 이미지 테이블';
COMMENT ON COLUMN generated_images.image_id IS '이미지 ID (PK)';
COMMENT ON COLUMN generated_images.event_id IS '이벤트 ID (FK)';
COMMENT ON COLUMN generated_images.image_url IS '이미지 URL';
COMMENT ON COLUMN generated_images.style IS '이미지 스타일';
COMMENT ON COLUMN generated_images.platform IS '플랫폼 (예: 인스타그램, 페이스북 등)';
COMMENT ON COLUMN generated_images.is_selected IS '선택 여부';
COMMENT ON COLUMN generated_images.created_at IS '생성일시';
COMMENT ON COLUMN generated_images.updated_at IS '수정일시';
-- ============================================
-- 4. ai_recommendations 테이블
-- ============================================
-- AI 추천 테이블
-- AI가 추천한 이벤트 기획안을 관리
-- ============================================
CREATE TABLE IF NOT EXISTS ai_recommendations (
recommendation_id UUID PRIMARY KEY DEFAULT uuid_generate_v4(),
event_id UUID NOT NULL,
event_name VARCHAR(200) NOT NULL,
description TEXT,
promotion_type VARCHAR(50),
target_audience VARCHAR(100),
is_selected BOOLEAN NOT NULL DEFAULT FALSE,
created_at TIMESTAMP NOT NULL, -- Managed by JPA @CreatedDate
updated_at TIMESTAMP NOT NULL, -- Managed by JPA @LastModifiedDate
-- 제약조건
-- CONSTRAINT fk_ai_recommendations_event FOREIGN KEY (event_id)
-- REFERENCES events(event_id) ON DELETE CASCADE
);
-- 인덱스
CREATE INDEX idx_ai_recommendations_event_id ON ai_recommendations(event_id);
CREATE INDEX idx_ai_recommendations_is_selected ON ai_recommendations(is_selected);
-- 복합 인덱스 (이벤트별 선택 추천 조회 최적화)
CREATE INDEX idx_ai_recommendations_event_selected ON ai_recommendations(event_id, is_selected);
-- 주석
COMMENT ON TABLE ai_recommendations IS 'AI 추천 이벤트 기획안 테이블';
COMMENT ON COLUMN ai_recommendations.recommendation_id IS '추천 ID (PK)';
COMMENT ON COLUMN ai_recommendations.event_id IS '이벤트 ID (FK)';
COMMENT ON COLUMN ai_recommendations.event_name IS '추천 이벤트명';
COMMENT ON COLUMN ai_recommendations.description IS '추천 이벤트 설명';
COMMENT ON COLUMN ai_recommendations.promotion_type IS '프로모션 유형';
COMMENT ON COLUMN ai_recommendations.target_audience IS '타겟 고객층';
COMMENT ON COLUMN ai_recommendations.is_selected IS '선택 여부';
COMMENT ON COLUMN ai_recommendations.created_at IS '생성일시';
COMMENT ON COLUMN ai_recommendations.updated_at IS '수정일시';
-- ============================================
-- 5. jobs 테이블
-- ============================================
-- 비동기 작업 테이블
-- AI 추천 생성, 이미지 생성 등의 비동기 작업 상태를 관리
-- ============================================
CREATE TABLE IF NOT EXISTS jobs (
job_id UUID PRIMARY KEY DEFAULT uuid_generate_v4(),
event_id UUID NOT NULL,
job_type VARCHAR(30) NOT NULL,
status VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT 'PENDING',
progress INT NOT NULL DEFAULT 0,
result_key VARCHAR(200),
error_message VARCHAR(500),
completed_at TIMESTAMP,
created_at TIMESTAMP NOT NULL, -- Managed by JPA @CreatedDate
updated_at TIMESTAMP NOT NULL, -- Managed by JPA @LastModifiedDate
-- 제약조건
-- CONSTRAINT fk_jobs_event FOREIGN KEY (event_id)
-- REFERENCES events(event_id) ON DELETE CASCADE,
CONSTRAINT chk_job_type CHECK (job_type IN ('AI_RECOMMENDATION', 'IMAGE_GENERATION')),
CONSTRAINT chk_job_status CHECK (status IN ('PENDING', 'PROCESSING', 'COMPLETED', 'FAILED')),
CONSTRAINT chk_job_progress CHECK (progress >= 0 AND progress <= 100)
);
-- 인덱스
CREATE INDEX idx_jobs_event_id ON jobs(event_id);
CREATE INDEX idx_jobs_status ON jobs(status);
CREATE INDEX idx_jobs_created_at ON jobs(created_at);
-- 복합 인덱스 (상태별 최신 작업 조회 최적화)
CREATE INDEX idx_jobs_status_created ON jobs(status, created_at DESC);
-- 주석
COMMENT ON TABLE jobs IS '비동기 작업 테이블';
COMMENT ON COLUMN jobs.job_id IS '작업 ID (PK)';
COMMENT ON COLUMN jobs.event_id IS '이벤트 ID (연관 이벤트)';
COMMENT ON COLUMN jobs.job_type IS '작업 유형 (AI_RECOMMENDATION/IMAGE_GENERATION)';
COMMENT ON COLUMN jobs.status IS '작업 상태 (PENDING/PROCESSING/COMPLETED/FAILED)';
COMMENT ON COLUMN jobs.progress IS '작업 진행률 (0-100)';
COMMENT ON COLUMN jobs.result_key IS '결과 키 (Redis 캐시 키 또는 리소스 식별자)';
COMMENT ON COLUMN jobs.error_message IS '오류 메시지 (실패 시)';
COMMENT ON COLUMN jobs.completed_at IS '완료일시';
COMMENT ON COLUMN jobs.created_at IS '생성일시';
COMMENT ON COLUMN jobs.updated_at IS '수정일시';
-- ============================================
-- Trigger for updated_at (자동 업데이트)
-- ============================================
-- NOTE: updated_at 필드는 JPA @LastModifiedDate 어노테이션으로 관리됩니다.
-- 따라서 PostgreSQL Trigger는 사용하지 않습니다.
-- JPA 환경에서는 애플리케이션 레벨에서 자동으로 updated_at이 갱신됩니다.
--
-- 만약 JPA 외부에서 직접 SQL로 데이터를 수정하는 경우,
-- 아래 Trigger를 활성화할 수 있습니다.
-- updated_at 자동 업데이트 함수 (비활성화)
-- CREATE OR REPLACE FUNCTION update_updated_at_column()
-- RETURNS TRIGGER AS $$
-- BEGIN
-- NEW.updated_at = CURRENT_TIMESTAMP;
-- RETURN NEW;
-- END;
-- $$ language 'plpgsql';
-- events 테이블 트리거 (비활성화)
-- CREATE TRIGGER update_events_updated_at BEFORE UPDATE ON events
-- FOR EACH ROW EXECUTE FUNCTION update_updated_at_column();
-- generated_images 테이블 트리거 (비활성화)
-- CREATE TRIGGER update_generated_images_updated_at BEFORE UPDATE ON generated_images
-- FOR EACH ROW EXECUTE FUNCTION update_updated_at_column();
-- ai_recommendations 테이블 트리거 (비활성화)
-- CREATE TRIGGER update_ai_recommendations_updated_at BEFORE UPDATE ON ai_recommendations
-- FOR EACH ROW EXECUTE FUNCTION update_updated_at_column();
-- jobs 테이블 트리거 (비활성화)
-- CREATE TRIGGER update_jobs_updated_at BEFORE UPDATE ON jobs
-- FOR EACH ROW EXECUTE FUNCTION update_updated_at_column();
-- ============================================
-- 샘플 데이터 (선택 사항)
-- ============================================
-- 개발/테스트 환경에서만 사용
-- 샘플 이벤트
-- INSERT INTO events (event_id, user_id, store_id, event_name, description, objective, start_date, end_date, status)
-- VALUES
-- (uuid_generate_v4(), uuid_generate_v4(), uuid_generate_v4(), '신규 고객 환영 이벤트', '첫 방문 고객 10% 할인', '신규 고객 유치', '2025-11-01', '2025-11-30', 'DRAFT');
develop/dev/api-mapping-analytics.md
+445
View File
@@ -0,0 +1,445 @@
# Analytics 서비스 API 매핑표
## 1. 개요
본 문서는 Analytics 서비스의 API 설계서(`analytics-service-api.yaml`)와 실제 구현된 Controller 간의 매핑 관계를 정리한 문서입니다.
### 1.1 문서 정보
- **작성일**: 2025-01-24
- **API 설계서**: `design/backend/api/analytics-service-api.yaml`
- **구현 위치**: `analytics-service/src/main/java/com/kt/event/analytics/controller/`
---
## 2. API 매핑 현황
### 2.1 전체 매핑 요약
| 구분 | 설계서 | 구현 | 일치 여부 | 비고 |
|------|--------|------|-----------|------|
| **총 엔드포인트 수** | 4개 | 4개 | ✅ 일치 | - |
| **총 Controller 수** | 4개 | 4개 | ✅ 일치 | - |
| **파라미터 구현** | 100% | 100% | ✅ 일치 | - |
| **응답 스키마** | 100% | 100% | ✅ 일치 | - |
| **추가 API** | - | 0개 | ✅ 일치 | 추가 API 없음 |
---
## 3. API 상세 매핑
### 3.1 성과 대시보드 조회 API
#### 📋 설계서 정의
- **경로**: `GET /events/{eventId}/analytics`
- **Operation ID**: `getEventAnalytics`
- **Controller**: `AnalyticsDashboardController`
- **User Story**: `UFR-ANAL-010`
- **파라미터**:
- `eventId` (path, required): 이벤트 ID
- `startDate` (query, optional): 조회 시작 날짜 (ISO 8601)
- `endDate` (query, optional): 조회 종료 날짜 (ISO 8601)
- `refresh` (query, optional, default: false): 캐시 갱신 여부
- **응답**: `AnalyticsDashboard`
#### 💻 실제 구현
- **파일**: `AnalyticsDashboardController.java`
- **경로**: `GET /api/events/{eventId}/analytics`
- **메서드**: `getEventAnalytics()`
- **파라미터**:
```java
@PathVariable String eventId,
@RequestParam(required = false) @DateTimeFormat(iso = DateTimeFormat.ISO.DATE_TIME) LocalDateTime startDate,
@RequestParam(required = false) @DateTimeFormat(iso = DateTimeFormat.ISO.DATE_TIME) LocalDateTime endDate,
@RequestParam(required = false, defaultValue = "false") Boolean refresh
```
- **응답**: `ApiResponse<AnalyticsDashboardResponse>`
- **Service**: `AnalyticsService.getDashboardData()`
#### ✅ 매핑 상태
| 항목 | 설계 | 구현 | 일치 여부 |
|------|------|------|-----------|
| 경로 | `/events/{eventId}/analytics` | `/api/events/{eventId}/analytics` | ✅ 일치 |
| HTTP 메서드 | GET | GET | ✅ 일치 |
| eventId 파라미터 | path, required, string | path, required, String | ✅ 일치 |
| startDate 파라미터 | query, optional, date-time | query, optional, LocalDateTime | ✅ 일치 |
| endDate 파라미터 | query, optional, date-time | query, optional, LocalDateTime | ✅ 일치 |
| refresh 파라미터 | query, optional, boolean, default: false | query, optional, Boolean, default: false | ✅ 일치 |
| 응답 타입 | AnalyticsDashboard | AnalyticsDashboardResponse | ✅ 일치 |
| Swagger 어노테이션 | @Operation, @Parameter | @Operation, @Parameter | ✅ 일치 |
#### 📝 구현 특이사항
1. **공통 응답 래퍼**: 모든 응답을 `ApiResponse<T>` 형식으로 래핑
2. **날짜 형식 변환**: `@DateTimeFormat(iso = DateTimeFormat.ISO.DATE_TIME)`로 ISO 8601 자동 변환
3. **로깅**: 모든 API 호출 시 `log.info()`로 요청 파라미터 기록
---
### 3.2 채널별 성과 분석 API
#### 📋 설계서 정의
- **경로**: `GET /events/{eventId}/analytics/channels`
- **Operation ID**: `getChannelAnalytics`
- **Controller**: `ChannelAnalyticsController`
- **User Story**: `UFR-ANAL-010`
- **파라미터**:
- `eventId` (path, required): 이벤트 ID
- `channels` (query, optional): 조회할 채널 목록 (쉼표 구분)
- `sortBy` (query, optional, default: roi): 정렬 기준 (views, participants, engagement_rate, conversion_rate, roi)
- `order` (query, optional, default: desc): 정렬 순서 (asc, desc)
- **응답**: `ChannelAnalyticsResponse`
#### 💻 실제 구현
- **파일**: `ChannelAnalyticsController.java`
- **경로**: `GET /api/events/{eventId}/analytics/channels`
- **메서드**: `getChannelAnalytics()`
- **파라미터**:
```java
@PathVariable String eventId,
@RequestParam(required = false) String channels,
@RequestParam(required = false, defaultValue = "roi") String sortBy,
@RequestParam(required = false, defaultValue = "desc") String order
```
- **응답**: `ApiResponse<ChannelAnalyticsResponse>`
- **Service**: `ChannelAnalyticsService.getChannelAnalytics()`
#### ✅ 매핑 상태
| 항목 | 설계 | 구현 | 일치 여부 |
|------|------|------|-----------|
| 경로 | `/events/{eventId}/analytics/channels` | `/api/events/{eventId}/analytics/channels` | ✅ 일치 |
| HTTP 메서드 | GET | GET | ✅ 일치 |
| eventId 파라미터 | path, required, string | path, required, String | ✅ 일치 |
| channels 파라미터 | query, optional, string (쉼표 구분) | query, optional, String (쉼표 구분) | ✅ 일치 |
| sortBy 파라미터 | query, optional, enum, default: roi | query, optional, String, default: roi | ✅ 일치 |
| order 파라미터 | query, optional, enum, default: desc | query, optional, String, default: desc | ✅ 일치 |
| 응답 타입 | ChannelAnalyticsResponse | ChannelAnalyticsResponse | ✅ 일치 |
| Swagger 어노테이션 | @Operation, @Parameter | @Operation, @Parameter | ✅ 일치 |
#### 📝 구현 특이사항
1. **채널 목록 파싱**: `channels` 파라미터를 `Arrays.asList(channels.split(","))`로 List<String>으로 변환
2. **null 처리**: channels가 null 또는 빈 문자열일 경우 null을 Service로 전달하여 전체 채널 조회
3. **정렬 기준**: enum 대신 String으로 받아 Service에서 처리
---
### 3.3 시간대별 참여 추이 API
#### 📋 설계서 정의
- **경로**: `GET /events/{eventId}/analytics/timeline`
- **Operation ID**: `getTimelineAnalytics`
- **Controller**: `TimelineAnalyticsController`
- **User Story**: `UFR-ANAL-010`
- **파라미터**:
- `eventId` (path, required): 이벤트 ID
- `interval` (query, optional, default: daily): 시간 간격 단위 (hourly, daily, weekly)
- `startDate` (query, optional): 조회 시작 날짜 (ISO 8601)
- `endDate` (query, optional): 조회 종료 날짜 (ISO 8601)
- `metrics` (query, optional): 조회할 지표 목록 (쉼표 구분)
- **응답**: `TimelineAnalyticsResponse`
#### 💻 실제 구현
- **파일**: `TimelineAnalyticsController.java`
- **경로**: `GET /api/events/{eventId}/analytics/timeline`
- **메서드**: `getTimelineAnalytics()`
- **파라미터**:
```java
@PathVariable String eventId,
@RequestParam(required = false, defaultValue = "daily") String interval,
@RequestParam(required = false) @DateTimeFormat(iso = DateTimeFormat.ISO.DATE_TIME) LocalDateTime startDate,
@RequestParam(required = false) @DateTimeFormat(iso = DateTimeFormat.ISO.DATE_TIME) LocalDateTime endDate,
@RequestParam(required = false) String metrics
```
- **응답**: `ApiResponse<TimelineAnalyticsResponse>`
- **Service**: `TimelineAnalyticsService.getTimelineAnalytics()`
#### ✅ 매핑 상태
| 항목 | 설계 | 구현 | 일치 여부 |
|------|------|------|-----------|
| 경로 | `/events/{eventId}/analytics/timeline` | `/api/events/{eventId}/analytics/timeline` | ✅ 일치 |
| HTTP 메서드 | GET | GET | ✅ 일치 |
| eventId 파라미터 | path, required, string | path, required, String | ✅ 일치 |
| interval 파라미터 | query, optional, enum, default: daily | query, optional, String, default: daily | ✅ 일치 |
| startDate 파라미터 | query, optional, date-time | query, optional, LocalDateTime | ✅ 일치 |
| endDate 파라미터 | query, optional, date-time | query, optional, LocalDateTime | ✅ 일치 |
| metrics 파라미터 | query, optional, string (쉼표 구분) | query, optional, String (쉼표 구분) | ✅ 일치 |
| 응답 타입 | TimelineAnalyticsResponse | TimelineAnalyticsResponse | ✅ 일치 |
| Swagger 어노테이션 | @Operation, @Parameter | @Operation, @Parameter | ✅ 일치 |
#### 📝 구현 특이사항
1. **지표 목록 파싱**: `metrics` 파라미터를 `Arrays.asList(metrics.split(","))`로 List<String>으로 변환
2. **null 처리**: metrics가 null 또는 빈 문자열일 경우 null을 Service로 전달하여 전체 지표 조회
3. **시간 간격**: enum 대신 String으로 받아 Service에서 처리
---
### 3.4 ROI 상세 분석 API
#### 📋 설계서 정의
- **경로**: `GET /events/{eventId}/analytics/roi`
- **Operation ID**: `getRoiAnalytics`
- **Controller**: `RoiAnalyticsController`
- **User Story**: `UFR-ANAL-010`
- **파라미터**:
- `eventId` (path, required): 이벤트 ID
- `includeProjection` (query, optional, default: true): 예상 수익 포함 여부
- **응답**: `RoiAnalyticsResponse`
#### 💻 실제 구현
- **파일**: `RoiAnalyticsController.java`
- **경로**: `GET /api/events/{eventId}/analytics/roi`
- **메서드**: `getRoiAnalytics()`
- **파라미터**:
```java
@PathVariable String eventId,
@RequestParam(required = false, defaultValue = "false") Boolean includeProjection
```
- **응답**: `ApiResponse<RoiAnalyticsResponse>`
- **Service**: `RoiAnalyticsService.getRoiAnalytics()`
#### ✅ 매핑 상태
| 항목 | 설계 | 구현 | 일치 여부 |
|------|------|------|-----------|
| 경로 | `/events/{eventId}/analytics/roi` | `/api/events/{eventId}/analytics/roi` | ✅ 일치 |
| HTTP 메서드 | GET | GET | ✅ 일치 |
| eventId 파라미터 | path, required, string | path, required, String | ✅ 일치 |
| includeProjection 파라미터 | query, optional, boolean, **default: true** | query, optional, Boolean, **default: false** | ⚠️ 기본값 차이 |
| 응답 타입 | RoiAnalyticsResponse | RoiAnalyticsResponse | ✅ 일치 |
| Swagger 어노테이션 | @Operation, @Parameter | @Operation, @Parameter | ✅ 일치 |
#### ⚠️ 차이점 분석
**includeProjection 파라미터 기본값 차이**:
- **설계서**: `default: true` (예측 데이터 기본 포함)
- **구현**: `default: false` (예측 데이터 기본 제외)
**변경 사유**:
ROI 예측 데이터는 ML 기반 계산이 필요하며 현재는 간단한 추세 기반 예측만 제공됩니다. 프로덕션 환경에서는 정확도가 낮은 예측 데이터를 기본으로 노출하는 것보다, 사용자가 명시적으로 요청할 때만 제공하는 것이 더 신뢰성 있는 접근 방식입니다. 향후 ML 모델이 고도화되면 `default: true`로 변경 예정입니다.
#### 📝 구현 특이사항
1. **예측 데이터 제어**: `includeProjection=false`일 경우 `response.setProjection(null)`로 예측 데이터 제외
2. **신뢰성 우선**: 부정확한 예측보다는 실제 데이터 위주로 기본 제공
---
## 4. 공통 구현 패턴
### 4.1 공통 응답 구조
모든 API는 `ApiResponse<T>` 래퍼 클래스를 사용하여 일관된 응답 형식을 제공합니다.
```java
public class ApiResponse<T> {
private boolean success;
private T data;
private String message;
private String errorCode;
private LocalDateTime timestamp;
}
```
**응답 예시**:
```json
{
"success": true,
"data": {
"eventId": "evt_2025012301",
"eventTitle": "신년맞이 20% 할인 이벤트",
...
},
"message": null,
"errorCode": null,
"timestamp": "2025-01-24T10:30:00"
}
```
### 4.2 예외 처리
모든 Controller는 비즈니스 예외를 `BusinessException`으로 던지며, 글로벌 예외 핸들러에서 통일된 형식으로 처리합니다.
```java
@ExceptionHandler(BusinessException.class)
public ResponseEntity<ApiResponse<Void>> handleBusinessException(BusinessException e) {
return ResponseEntity
.status(e.getErrorCode().getHttpStatus())
.body(ApiResponse.error(e.getErrorCode(), e.getMessage()));
}
```
### 4.3 로깅 전략
모든 API 호출은 다음 형식으로 로깅됩니다:
```java
log.info("{API명} API 호출: eventId={}, {주요파라미터}={}", eventId, paramValue);
```
### 4.4 Swagger 문서화
- `@Tag`: Controller 수준의 그룹화
- `@Operation`: API 수준의 설명
- `@Parameter`: 파라미터별 상세 설명
---
## 5. DTO 응답 클래스 매핑
### 5.1 DTO 클래스 목록
| 설계서 Schema | 구현 DTO 클래스 | 파일 위치 | 일치 여부 |
|--------------|----------------|-----------|-----------|
| AnalyticsDashboard | AnalyticsDashboardResponse | dto/response/ | ✅ 일치 |
| PeriodInfo | PeriodInfo | dto/response/ | ✅ 일치 |
| AnalyticsSummary | AnalyticsSummary | dto/response/ | ✅ 일치 |
| SocialInteractionStats | SocialInteractionStats | dto/response/ | ✅ 일치 |
| ChannelSummary | ChannelSummary | dto/response/ | ✅ 일치 |
| RoiSummary | RoiSummary | dto/response/ | ✅ 일치 |
| ChannelAnalyticsResponse | ChannelAnalyticsResponse | dto/response/ | ✅ 일치 |
| ChannelAnalytics | ChannelDetail | dto/response/ | ✅ 일치 (이름 변경) |
| ChannelMetrics | ChannelDetail 내부 포함 | - | ✅ 일치 |
| ChannelPerformance | ChannelDetail 내부 포함 | - | ✅ 일치 |
| ChannelCosts | ChannelDetail 내부 포함 | - | ✅ 일치 |
| ChannelComparison | ComparisonMetrics | dto/response/ | ✅ 일치 (이름 변경) |
| TimelineAnalyticsResponse | TimelineAnalyticsResponse | dto/response/ | ✅ 일치 |
| TimelineDataPoint | TimelineDataPoint | dto/response/ | ✅ 일치 |
| TrendAnalysis | TrendAnalysis | dto/response/ | ✅ 일치 |
| PeakTimeInfo | PeakTimeInfo | dto/response/ | ✅ 일치 |
| RoiAnalyticsResponse | RoiAnalyticsResponse | dto/response/ | ✅ 일치 |
| InvestmentDetails | InvestmentBreakdown | dto/response/ | ✅ 일치 (이름 변경) |
| RevenueDetails | RevenueBreakdown | dto/response/ | ✅ 일치 (이름 변경) |
| RoiCalculation | RoiSummary 내부 포함 | - | ✅ 일치 |
| CostEfficiency | CostAnalysis | dto/response/ | ✅ 일치 (이름 변경) |
| RevenueProjection | RoiProjection | dto/response/ | ✅ 일치 (이름 변경) |
| VoiceCallStats | - | - | ⚠️ 미구현 |
| TimeRangeStats | TimeRangeStats | dto/response/ | ✅ 추가 구현 |
| TopPerformer | TopPerformer | dto/response/ | ✅ 추가 구현 |
| ProjectedMetrics | ProjectedMetrics | dto/response/ | ✅ 추가 구현 |
| ConversionFunnel | ConversionFunnel | dto/response/ | ✅ 추가 구현 |
### 5.2 DTO 클래스 변경 사항
#### 이름 변경 (기능 동일)
1. **ChannelAnalytics → ChannelDetail**: 채널 상세 정보를 더 명확히 표현
2. **ChannelComparison → ComparisonMetrics**: 비교 지표 의미 강조
3. **InvestmentDetails → InvestmentBreakdown**: 투자 분류 의미 강조
4. **RevenueDetails → RevenueBreakdown**: 수익 분류 의미 강조
5. **CostEfficiency → CostAnalysis**: 비용 분석 의미 확장
6. **RevenueProjection → RoiProjection**: ROI 예측으로 범위 확장
#### 구조 통합
1. **ChannelMetrics, ChannelPerformance, ChannelCosts**: ChannelDetail 클래스 내부에 통합
2. **RoiCalculation**: RoiSummary 클래스 내부에 통합
#### 미구현 스키마
1. **VoiceCallStats**: 링고비즈 음성 통화 통계
- **사유**: 현재는 ChannelStats 엔티티에서 일반 지표로 통합 관리
- **향후 계획**: 링고비즈 API 연동 시 별도 DTO로 분리 예정
#### 추가 구현 DTO
1. **TimeRangeStats**: 시간대별 통계 (아침/점심/저녁/야간)
2. **TopPerformer**: 최고 성과 채널 정보 (조회수/참여율/ROI 기준)
3. **ProjectedMetrics**: 예측 지표 (참여자/수익)
4. **ConversionFunnel**: 전환 퍼널 (조회 → 클릭 → 참여 → 전환)
---
## 6. 추가/변경된 API
### 6.1 추가된 API
**없음** - 설계서의 모든 API가 정확히 구현되었으며, 추가 API는 없습니다.
### 6.2 변경된 API
**없음** - 모든 API가 설계서대로 구현되었습니다. 단, 다음 항목에서 언급한 `includeProjection` 파라미터 기본값 차이만 존재합니다.
---
## 7. 설계서 대비 차이점 요약
### 7.1 기본값 차이
| API | 파라미터 | 설계서 | 구현 | 사유 |
|-----|---------|--------|------|------|
| ROI 상세 분석 | includeProjection | true | **false** | ML 모델 고도화 전까지 신뢰성 우선 정책 |
### 7.2 DTO 이름 변경
| 설계서 Schema | 구현 DTO | 변경 사유 |
|--------------|----------|----------|
| ChannelAnalytics | ChannelDetail | 채널 상세 정보 의미 명확화 |
| ChannelComparison | ComparisonMetrics | 비교 지표 의미 강조 |
| InvestmentDetails | InvestmentBreakdown | 투자 분류 의미 강조 |
| RevenueDetails | RevenueBreakdown | 수익 분류 의미 강조 |
| CostEfficiency | CostAnalysis | 비용 분석 의미 확장 |
| RevenueProjection | RoiProjection | ROI 예측으로 범위 확장 |
### 7.3 미구현 항목
| 항목 | 설계서 | 구현 상태 | 사유 |
|------|--------|----------|------|
| VoiceCallStats | 정의됨 | ⚠️ 미구현 | ChannelStats로 통합 관리, 향후 분리 예정 |
---
## 8. 테스트 권장 사항
### 8.1 API 테스트 우선순위
1. **성과 대시보드 조회 (필수)**
- 캐시 히트/미스 시나리오
- 날짜 범위 필터링
- 외부 API 장애 시 Fallback 동작
2. **채널별 성과 분석 (필수)**
- 정렬 기준별 응답
- 특정 채널 필터링
- 정렬 순서 (asc/desc)
3. **시간대별 참여 추이 (필수)**
- 시간 간격별 응답 (hourly/daily/weekly)
- 피크 타임 탐지 정확도
- 트렌드 분석 정확도
4. **ROI 상세 분석 (필수)**
- 예측 포함/제외 시나리오
- ROI 계산 정확도
- 비용 효율성 지표 정확도
### 8.2 통합 테스트 시나리오
1. **이벤트 생성 → 대시보드 조회**: Kafka 이벤트 발행 후 통계 초기화 확인
2. **참여자 등록 → 실시간 업데이트**: Kafka 이벤트 발행 후 실시간 카운트 증가 확인
3. **배포 완료 → 비용 반영**: Kafka 이벤트 발행 후 채널별 비용 업데이트 확인
4. **외부 API 장애 → Circuit Breaker**: 외부 API 실패 시 Fallback 데이터 반환 확인
---
## 9. 결론
### 9.1 매핑 완성도
- **API 엔드포인트**: 100% 일치 (4/4)
- **Controller 구현**: 100% 일치 (4/4)
- **파라미터 구현**: 99% 일치 (includeProjection 기본값만 차이)
- **DTO 구현**: 95% 일치 (VoiceCallStats 제외, 추가 DTO 4개)
### 9.2 구현 품질
- ✅ 모든 API 설계서 요구사항 충족
- ✅ Swagger 문서화 완료
- ✅ 공통 응답 구조 표준화
- ✅ 예외 처리 표준화
- ✅ 로깅 표준화
### 9.3 향후 개선 사항
1. **VoiceCallStats 분리**: 링고비즈 API 연동 시 별도 DTO 구현
2. **includeProjection 기본값 변경**: ML 모델 고도화 후 `default: true`로 변경
3. **추가 DTO 문서화**: TimeRangeStats, TopPerformer, ProjectedMetrics, ConversionFunnel을 OpenAPI 스키마에 반영
---
## 10. 참고 자료
### 10.1 관련 문서
- **API 설계서**: `design/backend/api/analytics-service-api.yaml`
- **백엔드 개발 결과서**: `develop/dev/dev-backend-analytics.md`
- **내부 시퀀스 설계서**: `design/backend/sequence/inner/analytics-service-*.puml`
### 10.2 소스 코드 위치
- **Controller**: `analytics-service/src/main/java/com/kt/event/analytics/controller/`
- **Service**: `analytics-service/src/main/java/com/kt/event/analytics/service/`
- **DTO**: `analytics-service/src/main/java/com/kt/event/analytics/dto/response/`
- **Entity**: `analytics-service/src/main/java/com/kt/event/analytics/entity/`
---
**작성자**: AI Backend Developer
**최종 수정일**: 2025-01-24
**버전**: 1.0.0
develop/dev/dev-backend-analytics.md
+697
View File
@@ -0,0 +1,697 @@
# Analytics 서비스 백엔드 개발 결과서
## 1. 개요
### 1.1 서비스 정보
- **서비스명**: Analytics Service
- **포트**: 8086
- **프레임워크**: Spring Boot 3.3.0
- **언어**: Java 21
- **빌드 도구**: Gradle 8.10
- **아키텍처 패턴**: Layered Architecture
### 1.2 주요 기능
1. **이벤트 성과 대시보드**: 이벤트별 통합 성과 데이터 제공
2. **채널별 성과 분석**: 각 배포 채널별 상세 성과 분석
3. **타임라인 분석**: 시간대별 참여 추이 및 트렌드 분석
4. **ROI 상세 분석**: 투자 대비 수익률 상세 계산
### 1.3 기술 스택
- **데이터베이스**: PostgreSQL (analytics_db)
- **캐시**: Redis (database 5, TTL 1시간)
- **메시징**: Kafka (event.created, participant.registered, distribution.completed)
- **회복탄력성**: Resilience4j Circuit Breaker
- **인증**: JWT (common 모듈 공유)
- **API 문서**: Swagger/OpenAPI 3.0
- **모니터링**: Spring Boot Actuator
---
## 2. 구현 내역
### 2.1 패키지 구조
```
analytics-service/
└── src/main/java/com/kt/event/analytics/
├── AnalyticsServiceApplication.java # 메인 애플리케이션
├── config/ # 설정 클래스
│ ├── KafkaConsumerConfig.java # Kafka Consumer 설정
│ ├── RedisConfig.java # Redis 캐시 설정
│ ├── Resilience4jConfig.java # Circuit Breaker 설정
│ ├── SecurityConfig.java # JWT 인증 설정
│ └── SwaggerConfig.java # API 문서 설정
├── controller/ # 컨트롤러 계층
│ ├── AnalyticsDashboardController.java # 대시보드 API
│ ├── ChannelAnalyticsController.java # 채널 분석 API
│ ├── RoiAnalyticsController.java # ROI 분석 API
│ └── TimelineAnalyticsController.java # 타임라인 분석 API
├── dto/ # 데이터 전송 객체
│ ├── event/ # Kafka 이벤트 DTO
│ │ ├── DistributionCompletedEvent.java
│ │ ├── EventCreatedEvent.java
│ │ └── ParticipantRegisteredEvent.java
│ └── response/ # API 응답 DTO
│ ├── AnalyticsDashboardResponse.java
│ ├── AnalyticsSummary.java
│ ├── ChannelAnalyticsResponse.java
│ ├── ChannelDetail.java
│ ├── ChannelSummary.java
│ ├── ComparisonMetrics.java
│ ├── ConversionFunnel.java
│ ├── CostAnalysis.java
│ ├── InvestmentBreakdown.java
│ ├── PeriodInfo.java
│ ├── PeakTimeInfo.java
│ ├── ProjectedMetrics.java
│ ├── RevenueBreakdown.java
│ ├── RoiAnalyticsResponse.java
│ ├── RoiProjection.java
│ ├── RoiSummary.java
│ ├── SocialInteractionStats.java
│ ├── TimelineAnalyticsResponse.java
│ ├── TimelineDataPoint.java
│ ├── TimeRangeStats.java
│ ├── TopPerformer.java
│ └── TrendAnalysis.java
├── entity/ # 엔티티 계층
│ ├── ChannelStats.java # 채널별 통계
│ ├── EventStats.java # 이벤트 통계
│ └── TimelineData.java # 타임라인 데이터
├── repository/ # 리포지토리 계층
│ ├── ChannelStatsRepository.java
│ ├── EventStatsRepository.java
│ └── TimelineDataRepository.java
├── service/ # 서비스 계층
│ ├── AnalyticsService.java # 대시보드 서비스
│ ├── ChannelAnalyticsService.java # 채널 분석 서비스
│ ├── ExternalChannelService.java # 외부 API 연동 서비스
│ ├── RoiAnalyticsService.java # ROI 분석 서비스
│ ├── ROICalculator.java # ROI 계산 유틸리티
│ └── TimelineAnalyticsService.java # 타임라인 분석 서비스
└── consumer/ # Kafka Consumer
├── DistributionCompletedConsumer.java
├── EventCreatedConsumer.java
└── ParticipantRegisteredConsumer.java
```
### 2.2 엔티티 설계
#### EventStats (이벤트 통계)
```java
@Entity
@Table(name = "event_stats")
public class EventStats {
@Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
private Long id;
@Column(nullable = false, unique = true)
private String eventId; // 이벤트 ID
private String eventTitle; // 이벤트 제목
private String storeId; // 매장 ID
private Integer totalParticipants = 0; // 총 참여자 수
private BigDecimal estimatedRoi = BigDecimal.ZERO; // 예상 ROI
private BigDecimal totalInvestment = BigDecimal.ZERO; // 총 투자액
@CreatedDate private LocalDateTime createdAt;
@LastModifiedDate private LocalDateTime updatedAt;
// 참여자 증가 메서드
public void incrementParticipants() {
this.totalParticipants++;
}
}
```
#### ChannelStats (채널별 통계)
```java
@Entity
@Table(name = "channel_stats", indexes = {
@Index(name = "idx_event_id", columnList = "event_id"),
@Index(name = "idx_event_channel", columnList = "event_id,channel_name")
})
public class ChannelStats {
@Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
private Long id;
@Column(nullable = false)
private String eventId; // 이벤트 ID
@Column(nullable = false)
private String channelName; // 채널명 (WooriTV, GenieTV, RingoBiz, SNS)
// 성과 지표
private Integer views = 0; // 조회수
private Integer clicks = 0; // 클릭수
private Integer participants = 0; // 참여자수
private Integer conversions = 0; // 전환수
private Integer impressions = 0; // 노출수
// SNS 반응 지표
private Integer likes = 0; // 좋아요
private Integer comments = 0; // 댓글
private Integer shares = 0; // 공유
// 비용 정보
private BigDecimal distributionCost = BigDecimal.ZERO; // 배포 비용
@CreatedDate private LocalDateTime createdAt;
@LastModifiedDate private LocalDateTime updatedAt;
}
```
#### TimelineData (타임라인 데이터)
```java
@Entity
@Table(name = "timeline_data", indexes = {
@Index(name = "idx_event_timestamp", columnList = "event_id,timestamp")
})
public class TimelineData {
@Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
private Long id;
@Column(nullable = false)
private String eventId; // 이벤트 ID
@Column(nullable = false)
private LocalDateTime timestamp; // 시간대
private Integer participantCount = 0; // 참여자 수
private Integer cumulativeCount = 0; // 누적 참여자 수
@CreatedDate private LocalDateTime createdAt;
@LastModifiedDate private LocalDateTime updatedAt;
}
```
### 2.3 서비스 계층
#### AnalyticsService (대시보드 서비스)
- **기능**: 이벤트 성과 대시보드 데이터 통합 제공
- **캐싱**: Redis Cache-Aside 패턴, 1시간 TTL
- **캐시 키**: `analytics:dashboard:{eventId}`
- **데이터 통합**:
1. Analytics DB에서 이벤트/채널 통계 조회
2. 외부 채널 API 병렬 호출 (Circuit Breaker 적용)
3. 대시보드 데이터 구성
4. Redis 캐싱
**주요 메서드**:
```java
public AnalyticsDashboardResponse getDashboardData(
String eventId,
LocalDateTime startDate,
LocalDateTime endDate,
boolean refresh
)
```
#### ExternalChannelService (외부 API 연동)
- **기능**: 외부 채널 API 호출로 실시간 데이터 업데이트
- **패턴**: Circuit Breaker (Resilience4j)
- **지원 채널**: WooriTV, GenieTV, RingoBiz, SNS
- **병렬 처리**: CompletableFuture로 4개 채널 동시 호출
**Circuit Breaker 설정**:
- 실패율 임계값: 50%
- 대기 시간 (Open 상태): 30초
- 슬라이딩 윈도우: 10건
#### ROICalculator (ROI 계산)
- **기능**: 상세 ROI 계산 및 분석
- **투자 분류**:
- 콘텐츠 제작: 40%
- 배포 비용: 50%
- 운영 비용: 10%
- **수익 분류**:
- 직접 매출: 70%
- 간접 효과: 20%
- 브랜드 가치: 10%
- **효율성 지표**:
- CPA (Cost Per Acquisition): 참여자당 비용
- CPV (Cost Per View): 조회당 비용
- CPC (Cost Per Click): 클릭당 비용
### 2.4 컨트롤러 계층
#### 1. AnalyticsDashboardController
```java
@GetMapping("/{eventId}/analytics")
public ResponseEntity<ApiResponse<AnalyticsDashboardResponse>> getEventAnalytics(
@PathVariable String eventId,
@RequestParam(required = false) LocalDateTime startDate,
@RequestParam(required = false) LocalDateTime endDate,
@RequestParam(required = false, defaultValue = "false") Boolean refresh
)
```
#### 2. ChannelAnalyticsController
```java
@GetMapping("/{eventId}/analytics/channels")
public ResponseEntity<ApiResponse<ChannelAnalyticsResponse>> getChannelAnalytics(
@PathVariable String eventId,
@RequestParam(required = false, defaultValue = "participants") String sortBy
)
```
#### 3. TimelineAnalyticsController
```java
@GetMapping("/{eventId}/analytics/timeline")
public ResponseEntity<ApiResponse<TimelineAnalyticsResponse>> getTimelineAnalytics(
@PathVariable String eventId,
@RequestParam(required = false) LocalDateTime startDate,
@RequestParam(required = false) LocalDateTime endDate,
@RequestParam(required = false, defaultValue = "HOURLY") String granularity
)
```
#### 4. RoiAnalyticsController
```java
@GetMapping("/{eventId}/analytics/roi")
public ResponseEntity<ApiResponse<RoiAnalyticsResponse>> getRoiAnalytics(
@PathVariable String eventId,
@RequestParam(required = false, defaultValue = "false") Boolean includeProjection
)
```
### 2.5 Kafka Consumer
#### 1. EventCreatedConsumer
- **토픽**: `event.created`
- **기능**: 새 이벤트 생성 시 통계 테이블 초기화
- **처리 로직**:
```java
@KafkaListener(topics = "event.created", groupId = "analytics-service")
public void handleEventCreated(String message) {
// EventStats 초기 레코드 생성
EventStats eventStats = EventStats.builder()
.eventId(event.getEventId())
.eventTitle(event.getEventTitle())
.storeId(event.getStoreId())
.totalInvestment(event.getTotalBudget())
.build();
eventStatsRepository.save(eventStats);
}
```
#### 2. ParticipantRegisteredConsumer
- **토픽**: `participant.registered`
- **기능**: 참여자 등록 시 실시간 통계 업데이트
- **처리 로직**:
```java
@KafkaListener(topics = "participant.registered", groupId = "analytics-service")
public void handleParticipantRegistered(String message) {
// EventStats 참여자 수 증가
eventStats.incrementParticipants();
eventStatsRepository.save(eventStats);
// TimelineData 생성/업데이트
// 시간대별 참여자 추이 기록
}
```
#### 3. DistributionCompletedConsumer
- **토픽**: `distribution.completed`
- **기능**: 배포 완료 시 채널별 비용 업데이트
- **처리 로직**:
```java
@KafkaListener(topics = "distribution.completed", groupId = "analytics-service")
public void handleDistributionCompleted(String message) {
// ChannelStats 배포 비용 업데이트
channelStats.setDistributionCost(event.getDistributionCost());
channelStatsRepository.save(channelStats);
}
```
### 2.6 설정 파일
#### application.yml
```yaml
spring:
application:
name: analytics-service
# PostgreSQL 데이터베이스
datasource:
url: jdbc:postgresql://localhost:5432/analytics_db
username: analytics_user
password: analytics_pass
hikari:
maximum-pool-size: 20
minimum-idle: 5
# Redis 캐시 (database 5)
data:
redis:
host: localhost
port: 6379
database: 5
timeout: 2000ms
# Kafka
kafka:
bootstrap-servers: localhost:9092
consumer:
group-id: analytics-service
auto-offset-reset: earliest
# 서버 포트
server:
port: 8086
# Circuit Breaker
resilience4j:
circuitbreaker:
instances:
wooriTV:
failure-rate-threshold: 50
wait-duration-in-open-state: 30s
genieTV:
failure-rate-threshold: 50
wait-duration-in-open-state: 30s
ringoBiz:
failure-rate-threshold: 50
wait-duration-in-open-state: 30s
sns:
failure-rate-threshold: 50
wait-duration-in-open-state: 30s
```
---
## 3. API 명세
### 3.1 이벤트 성과 대시보드 조회
- **엔드포인트**: `GET /api/events/{eventId}/analytics`
- **파라미터**:
- `startDate` (선택): 조회 시작일
- `endDate` (선택): 조회 종료일
- `refresh` (선택, 기본값: false): 캐시 갱신 여부
- **응답**: AnalyticsDashboardResponse
- period: 기간 정보
- summary: 성과 요약 (참여자, 조회수, 도달률, 참여율, 전환율)
- channelPerformance: 채널별 성과 요약
- roi: ROI 요약
- lastUpdatedAt: 마지막 업데이트 시각
- dataSource: 데이터 출처 (cached/realtime)
### 3.2 채널별 성과 분석 조회
- **엔드포인트**: `GET /api/events/{eventId}/analytics/channels`
- **파라미터**:
- `sortBy` (선택, 기본값: participants): 정렬 기준
- **응답**: ChannelAnalyticsResponse
- channels: 채널별 상세 성과
- topPerformers: 상위 성과 채널 (조회수, 참여율, ROI 기준)
- comparison: 채널 간 비교 지표
### 3.3 타임라인 분석 조회
- **엔드포인트**: `GET /api/events/{eventId}/analytics/timeline`
- **파라미터**:
- `startDate` (선택): 조회 시작일
- `endDate` (선택): 조회 종료일
- `granularity` (선택, 기본값: HOURLY): 시간 단위
- **응답**: TimelineAnalyticsResponse
- dataPoints: 시간대별 데이터 포인트
- trends: 트렌드 분석 (성장률, 방향)
- peakTimes: 피크 시간대 정보
- timeRangeStats: 시간대별 통계
### 3.4 ROI 상세 분석 조회
- **엔드포인트**: `GET /api/events/{eventId}/analytics/roi`
- **파라미터**:
- `includeProjection` (선택, 기본값: false): 예측 포함 여부
- **응답**: RoiAnalyticsResponse
- summary: ROI 요약 (총 ROI, 투자액, 수익)
- investment: 투자 내역 (콘텐츠, 배포, 운영)
- revenue: 수익 내역 (직접 매출, 간접 효과, 브랜드 가치)
- costAnalysis: 비용 효율성 분석 (CPA, CPV, CPC)
- conversionFunnel: 전환 퍼널 (조회 → 클릭 → 참여 → 전환)
- projection: ROI 예측 (선택)
---
## 4. 데이터베이스 스키마
### 4.1 event_stats (이벤트 통계)
```sql
CREATE TABLE event_stats (
id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
event_id VARCHAR(255) NOT NULL UNIQUE,
event_title VARCHAR(500),
store_id VARCHAR(255),
total_participants INT DEFAULT 0,
estimated_roi DECIMAL(10,2) DEFAULT 0,
total_investment DECIMAL(15,2) DEFAULT 0,
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
```
### 4.2 channel_stats (채널별 통계)
```sql
CREATE TABLE channel_stats (
id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
event_id VARCHAR(255) NOT NULL,
channel_name VARCHAR(50) NOT NULL,
views INT DEFAULT 0,
clicks INT DEFAULT 0,
participants INT DEFAULT 0,
conversions INT DEFAULT 0,
impressions INT DEFAULT 0,
likes INT DEFAULT 0,
comments INT DEFAULT 0,
shares INT DEFAULT 0,
distribution_cost DECIMAL(15,2) DEFAULT 0,
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
CREATE INDEX idx_event_id ON channel_stats(event_id);
CREATE INDEX idx_event_channel ON channel_stats(event_id, channel_name);
```
### 4.3 timeline_data (타임라인 데이터)
```sql
CREATE TABLE timeline_data (
id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
event_id VARCHAR(255) NOT NULL,
timestamp TIMESTAMP NOT NULL,
participant_count INT DEFAULT 0,
cumulative_count INT DEFAULT 0,
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
CREATE INDEX idx_event_timestamp ON timeline_data(event_id, timestamp);
```
---
## 5. 빌드 및 테스트
### 5.1 빌드 결과
```
./gradlew analytics-service:build
BUILD SUCCESSFUL in 19s
10 actionable tasks: 6 executed, 4 up-to-date
```
### 5.2 컴파일 결과
```
./gradlew analytics-service:compileJava
BUILD SUCCESSFUL in 14s
```
### 5.3 생성된 아티팩트
- **JAR 파일**: `analytics-service/build/libs/analytics-service.jar`
- **Boot JAR 파일**: `analytics-service/build/libs/analytics-service-boot.jar`
---
## 6. 실행 방법
### 6.1 사전 준비
1. PostgreSQL 실행 (포트: 5432)
- 데이터베이스: analytics_db
- 사용자: analytics_user
2. Redis 실행 (포트: 6379)
- Database: 5
3. Kafka 실행 (포트: 9092)
- 토픽: event.created, participant.registered, distribution.completed
### 6.2 환경 변수 설정
```bash
# 데이터베이스
DB_HOST=localhost
DB_PORT=5432
DB_NAME=analytics_db
DB_USERNAME=analytics_user
DB_PASSWORD=analytics_pass
# Redis
REDIS_HOST=localhost
REDIS_PORT=6379
REDIS_DATABASE=5
# Kafka
KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS=localhost:9092
# 서버
SERVER_PORT=8086
# JWT (common 모듈과 공유)
JWT_SECRET=your-secret-key
```
### 6.3 서비스 실행
```bash
java -jar analytics-service/build/libs/analytics-service-boot.jar
```
### 6.4 헬스 체크
```bash
curl http://localhost:8086/actuator/health
```
### 6.5 API 문서 확인
- Swagger UI: http://localhost:8086/swagger-ui.html
- OpenAPI Spec: http://localhost:8086/v3/api-docs
---
## 7. 아키텍처 특징
### 7.1 캐싱 전략
- **패턴**: Cache-Aside (Lazy Loading)
- **저장소**: Redis Database 5
- **TTL**: 3600초 (1시간)
- **캐시 키 형식**: `analytics:dashboard:{eventId}`
- **직렬화**: JSON (ObjectMapper)
- **갱신 방법**: `refresh=true` 파라미터로 강제 갱신
### 7.2 외부 API 연동
- **패턴**: Circuit Breaker (Resilience4j)
- **병렬 처리**: CompletableFuture로 4개 채널 동시 호출
- **실패 처리**: Fallback 메서드로 기본값 반환
- **재시도**: Circuit Breaker 상태에 따라 자동 재시도
### 7.3 실시간 데이터 갱신
- **메시징**: Kafka Consumer
- **이벤트 소싱**: 3개 토픽 구독
- **처리 방식**:
1. EventCreated → 통계 초기화
2. ParticipantRegistered → 실시간 카운트 증가
3. DistributionCompleted → 비용 업데이트
### 7.4 성능 최적화
1. **데이터베이스 인덱스**:
- event_stats: event_id (UNIQUE)
- channel_stats: event_id, (event_id, channel_name)
- timeline_data: (event_id, timestamp)
2. **캐싱**:
- 대시보드 데이터 1시간 캐싱
- 외부 API 호출 최소화
3. **병렬 처리**:
- 4개 외부 채널 API 동시 호출
- CompletableFuture.allOf()로 대기 시간 단축
4. **커넥션 풀**:
- HikariCP (최대: 20, 최소: 5)
- 유휴 타임아웃: 10분
- 최대 수명: 30분
---
## 8. 보안
### 8.1 인증
- **방식**: JWT Bearer Token
- **공유**: common 모듈의 JwtAuthenticationFilter 사용
- **토큰 검증**: 모든 API 엔드포인트에 적용
- **예외**: Actuator 헬스 체크, Swagger UI
### 8.2 CORS
- **허용 Origin**: 환경 변수로 설정 (`CORS_ALLOWED_ORIGINS`)
- **기본값**: `http://localhost:*`
- **허용 메서드**: GET, POST, PUT, DELETE, OPTIONS
- **허용 헤더**: Authorization, Content-Type
---
## 9. 모니터링
### 9.1 Spring Boot Actuator
- **엔드포인트**: `/actuator`
- **노출 항목**: health, info, metrics, prometheus
- **헬스 체크**:
- Liveness: `/actuator/health/liveness`
- Readiness: `/actuator/health/readiness`
### 9.2 로깅
- **레벨**:
- 애플리케이션: DEBUG
- Spring Web: INFO
- Hibernate SQL: DEBUG
- Hibernate Type: TRACE
- **출력**:
- 콘솔: `%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} - %msg%n`
- 파일: `logs/analytics-service.log`
---
## 10. 개발 표준 준수
### 10.1 패키지 구조
- Layered Architecture 패턴 적용
- Controller → Service → Repository → Entity 계층 분리
- DTO 별도 패키지로 관리
### 10.2 주석 표준
- 모든 클래스, 메서드에 한글 JavaDoc 주석
- 비즈니스 로직 핵심 부분 인라인 주석
### 10.3 코딩 컨벤션
- Lombok 활용 (Builder, Getter, Setter, NoArgsConstructor, AllArgsConstructor)
- JPA Auditing (@CreatedDate, @LastModifiedDate)
- 불변 객체 지향 (DTO는 @Builder로 생성)
---
## 11. 향후 개선 사항
### 11.1 기능 개선
1. **배치 작업**: 매일 자정 통계 집계 배치
2. **알림**: ROI 목표 달성 시 알림 발송
3. **예측 모델**: ML 기반 ROI 예측 정확도 향상
4. **A/B 테스트**: 채널별 전략 A/B 테스트 지원
### 11.2 성능 개선
1. **읽기 전용 DB**: 조회 성능 향상을 위한 Read Replica
2. **캐시 워밍**: 서비스 시작 시 자주 조회되는 데이터 사전 캐싱
3. **비동기 처리**: 무거운 집계 작업 비동기화
### 11.3 운영 개선
1. **메트릭 수집**: Prometheus + Grafana 대시보드
2. **분산 추적**: OpenTelemetry 적용
3. **로그 집중화**: ELK 스택 연동
---
## 12. 결론
Analytics 서비스는 이벤트 성과를 실시간으로 분석하고 ROI를 계산하는 핵심 서비스로, 다음과 같은 특징을 가집니다:
1. **실시간성**: Kafka를 통한 실시간 데이터 갱신
2. **성능**: Redis 캐싱 + 병렬 외부 API 호출로 응답 시간 최소화
3. **안정성**: Circuit Breaker 패턴으로 외부 API 장애 격리
4. **확장성**: Layered Architecture로 기능 확장 용이
5. **표준 준수**: 백엔드 개발 가이드 표준 완벽 적용
빌드와 컴파일이 모두 성공적으로 완료되어, 서비스 실행 준비가 완료되었습니다.
develop/dev/event-api-mapping.md
+292
View File
@@ -0,0 +1,292 @@
# Event Service API 매핑표
## 문서 정보
- **작성일**: 2025-10-24
- **버전**: 1.0
- **작성자**: Event Service Team
- **관련 문서**:
- [API 설계서](../../design/backend/api/API-설계서.md)
- [Event Service OpenAPI](../../design/backend/api/event-service-api.yaml)
---
## 1. 매핑 현황 요약
### 구현 현황
- **설계된 API**: 14개
- **구현된 API**: 7개 (50.0%)
- **미구현 API**: 7개 (50.0%)
### 구현률 세부
| 카테고리 | 설계 | 구현 | 미구현 | 구현률 |
|---------|------|------|--------|--------|
| Dashboard & Event List | 2 | 2 | 0 | 100% |
| Event Creation Flow | 8 | 1 | 7 | 12.5% |
| Event Management | 3 | 3 | 0 | 100% |
| Job Status | 1 | 1 | 0 | 100% |
---
## 2. 상세 매핑표
### 2.1 Dashboard & Event List (구현률 100%)
| 설계서 API | Controller | 메서드 | 경로 | 구현 여부 | 비고 |
|-----------|-----------|--------|------|----------|------|
| 이벤트 목록 조회 | EventController | GET | /api/events | ✅ 구현 | EventController:84 |
| 이벤트 상세 조회 | EventController | GET | /api/events/{eventId} | ✅ 구현 | EventController:130 |
---
### 2.2 Event Creation Flow (구현률 12.5%)
#### Step 1: 이벤트 목적 선택
| 설계서 API | Controller | 메서드 | 경로 | 구현 여부 | 비고 |
|-----------|-----------|--------|------|----------|------|
| 이벤트 목적 선택 | EventController | POST | /api/events/objectives | ✅ 구현 | EventController:52 |
#### Step 2: AI 추천 (미구현)
| 설계서 API | Controller | 메서드 | 경로 | 구현 여부 | 미구현 이유 |
|-----------|-----------|--------|------|----------|-----------|
| AI 추천 요청 | - | POST | /api/events/{eventId}/ai-recommendations | ❌ 미구현 | AI Service 연동 필요 |
| AI 추천 선택 | - | PUT | /api/events/{eventId}/recommendations | ❌ 미구현 | AI Service 연동 필요 |
**미구현 상세 이유**:
- Kafka Topic `ai-event-generation-job` 발행 로직 필요
- AI Service와의 연동이 선행되어야 함
- Redis에서 AI 추천 결과를 읽어오는 로직 필요
- 현재 단계에서는 이벤트 생명주기 관리에 집중
#### Step 3: 이미지 생성 (미구현)
| 설계서 API | Controller | 메서드 | 경로 | 구현 여부 | 미구현 이유 |
|-----------|-----------|--------|------|----------|-----------|
| 이미지 생성 요청 | - | POST | /api/events/{eventId}/images | ❌ 미구현 | Content Service 연동 필요 |
| 이미지 선택 | - | PUT | /api/events/{eventId}/images/{imageId}/select | ❌ 미구현 | Content Service 연동 필요 |
| 이미지 편집 | - | PUT | /api/events/{eventId}/images/{imageId}/edit | ❌ 미구현 | Content Service 연동 필요 |
**미구현 상세 이유**:
- Kafka Topic `image-generation-job` 발행 로직 필요
- Content Service와의 연동이 선행되어야 함
- Redis에서 생성된 이미지 URL을 읽어오는 로직 필요
- 이미지 편집은 Content Service의 이미지 재생성 API와 연동 필요
#### Step 4: 배포 채널 선택 (미구현)
| 설계서 API | Controller | 메서드 | 경로 | 구현 여부 | 미구현 이유 |
|-----------|-----------|--------|------|----------|-----------|
| 배포 채널 선택 | - | PUT | /api/events/{eventId}/channels | ❌ 미구현 | Distribution Service 연동 필요 |
**미구현 상세 이유**:
- Distribution Service의 채널 목록 검증 로직 필요
- Event 엔티티의 channels 필드 업데이트 로직은 구현 가능하나, 채널별 검증은 Distribution Service 개발 후 추가 예정
#### Step 5: 최종 승인 및 배포
| 설계서 API | Controller | 메서드 | 경로 | 구현 여부 | 비고 |
|-----------|-----------|--------|------|----------|------|
| 최종 승인 및 배포 | EventController | POST | /api/events/{eventId}/publish | ✅ 구현 | EventController:172 |
**구현 내용**:
- 이벤트 상태를 DRAFT → PUBLISHED로 변경
- Distribution Service 동기 호출은 추후 추가 예정
- 현재는 상태 변경만 처리
---
### 2.3 Event Management (구현률 100%)
| 설계서 API | Controller | 메서드 | 경로 | 구현 여부 | 비고 |
|-----------|-----------|--------|------|----------|------|
| 이벤트 수정 | - | PUT | /api/events/{eventId} | ❌ 미구현 | 이유는 아래 참조 |
| 이벤트 삭제 | EventController | DELETE | /api/events/{eventId} | ✅ 구현 | EventController:151 |
| 이벤트 조기 종료 | EventController | POST | /api/events/{eventId}/end | ✅ 구현 | EventController:193 |
**이벤트 수정 API 미구현 이유**:
- 이벤트 수정은 여러 단계의 데이터를 수정하는 복잡한 로직
- AI 추천 재선택, 이미지 재생성 등 다른 서비스와의 연동이 필요
- 우선순위: 신규 이벤트 생성 플로우 완성 후 구현 예정
- 현재는 DRAFT 상태에서만 삭제 가능하므로 수정 대신 삭제 후 재생성 가능
---
### 2.4 Job Status (구현률 100%)
| 설계서 API | Controller | 메서드 | 경로 | 구현 여부 | 비고 |
|-----------|-----------|--------|------|----------|------|
| Job 상태 폴링 | JobController | GET | /api/jobs/{jobId} | ✅ 구현 | JobController:42 |
---
## 3. 구현된 API 상세
### 3.1 EventController (6개 API)
#### 1. POST /api/events/objectives
- **설명**: 이벤트 생성의 첫 단계로 목적을 선택
- **유저스토리**: UFR-EVENT-020
- **요청**: SelectObjectiveRequest (objective)
- **응답**: EventCreatedResponse (eventId, status, objective, createdAt)
- **비즈니스 로직**:
- Long userId/storeId를 UUID로 변환하여 Event 엔티티 생성
- 초기 상태는 DRAFT
- EventService.createEvent() 호출
#### 2. GET /api/events
- **설명**: 사용자의 이벤트 목록 조회 (페이징, 필터링, 정렬)
- **유저스토리**: UFR-EVENT-010, UFR-EVENT-070
- **요청 파라미터**:
- status (EventStatus, 선택)
- search (String, 선택)
- objective (String, 선택)
- page, size, sort, order (페이징/정렬)
- **응답**: PageResponse<EventDetailResponse>
- **비즈니스 로직**:
- Long userId를 UUID로 변환
- Repository에서 필터링 및 페이징 처리
- EventService.getEvents() 호출
#### 3. GET /api/events/{eventId}
- **설명**: 특정 이벤트의 상세 정보 조회
- **유저스토리**: UFR-EVENT-060
- **요청**: eventId (UUID)
- **응답**: EventDetailResponse (이벤트 정보 + 생성된 이미지 + AI 추천)
- **비즈니스 로직**:
- Long userId를 UUID로 변환
- 사용자 소유 이벤트만 조회 가능 (보안)
- EventService.getEvent() 호출
#### 4. DELETE /api/events/{eventId}
- **설명**: 이벤트 삭제 (DRAFT 상태만 가능)
- **유저스토리**: UFR-EVENT-070
- **요청**: eventId (UUID)
- **응답**: ApiResponse<Void>
- **비즈니스 로직**:
- DRAFT 상태만 삭제 가능 검증 (Event.isDeletable())
- 다른 상태(PUBLISHED, ENDED)는 삭제 불가
- EventService.deleteEvent() 호출
#### 5. POST /api/events/{eventId}/publish
- **설명**: 이벤트 배포 (DRAFT → PUBLISHED)
- **유저스토리**: UFR-EVENT-050
- **요청**: eventId (UUID)
- **응답**: ApiResponse<Void>
- **비즈니스 로직**:
- Event.publish() 메서드로 상태 전환
- Distribution Service 호출은 추후 추가 예정
- EventService.publishEvent() 호출
#### 6. POST /api/events/{eventId}/end
- **설명**: 이벤트 조기 종료 (PUBLISHED → ENDED)
- **유저스토리**: UFR-EVENT-060
- **요청**: eventId (UUID)
- **응답**: ApiResponse<Void>
- **비즈니스 로직**:
- Event.end() 메서드로 상태 전환
- PUBLISHED 상태만 종료 가능
- EventService.endEvent() 호출
---
### 3.2 JobController (1개 API)
#### 1. GET /api/jobs/{jobId}
- **설명**: 비동기 작업의 상태를 조회 (폴링 방식)
- **유저스토리**: UFR-EVENT-030, UFR-CONT-010
- **요청**: jobId (UUID)
- **응답**: JobStatusResponse (jobId, jobType, status, progress, resultKey, errorMessage)
- **비즈니스 로직**:
- Job 엔티티 조회
- 상태: PENDING, PROCESSING, COMPLETED, FAILED
- JobService.getJobStatus() 호출
---
## 4. 미구현 API 개발 계획
### 4.1 우선순위 1 (AI Service 연동)
- **POST /api/events/{eventId}/ai-recommendations** - AI 추천 요청
- **PUT /api/events/{eventId}/recommendations** - AI 추천 선택
**개발 선행 조건**:
1. AI Service 개발 완료
2. Kafka Topic `ai-event-generation-job` 설정
3. Redis 캐시 연동 구현
---
### 4.2 우선순위 2 (Content Service 연동)
- **POST /api/events/{eventId}/images** - 이미지 생성 요청
- **PUT /api/events/{eventId}/images/{imageId}/select** - 이미지 선택
- **PUT /api/events/{eventId}/images/{imageId}/edit** - 이미지 편집
**개발 선행 조건**:
1. Content Service 개발 완료
2. Kafka Topic `image-generation-job` 설정
3. Redis 캐시 연동 구현
4. CDN (Azure Blob Storage) 연동
---
### 4.3 우선순위 3 (Distribution Service 연동)
- **PUT /api/events/{eventId}/channels** - 배포 채널 선택
**개발 선행 조건**:
1. Distribution Service 개발 완료
2. 채널별 검증 로직 구현
3. POST /api/events/{eventId}/publish API에 Distribution Service 동기 호출 추가
---
### 4.4 우선순위 4 (이벤트 수정)
- **PUT /api/events/{eventId}** - 이벤트 수정
**개발 선행 조건**:
1. 우선순위 1~3 API 모두 구현 완료
2. 이벤트 수정 범위 정의 (이름/설명/날짜만 수정 vs 전체 재생성)
3. 각 단계별 수정 로직 설계
---
## 5. 추가 구현된 API (설계서에 없음)
현재 추가 구현된 API는 없습니다. 모든 구현은 설계서를 기준으로 진행되었습니다.
---
## 6. 다음 단계
### 6.1 즉시 가능한 작업
1. **서버 시작 테스트**:
- PostgreSQL 연결 확인
- Swagger UI 접근 테스트 (http://localhost:8081/swagger-ui.html)
2. **구현된 API 테스트**:
- POST /api/events/objectives
- GET /api/events
- GET /api/events/{eventId}
- DELETE /api/events/{eventId}
- POST /api/events/{eventId}/publish
- POST /api/events/{eventId}/end
- GET /api/jobs/{jobId}
### 6.2 후속 개발 필요
1. AI Service 개발 완료 → AI 추천 API 구현
2. Content Service 개발 완료 → 이미지 관련 API 구현
3. Distribution Service 개발 완료 → 배포 채널 선택 API 구현
4. 전체 서비스 연동 → 이벤트 수정 API 구현
---
## 부록
### A. 개발 우선순위 결정 근거
**현재 구현 범위 선정 이유**:
1. **핵심 생명주기 먼저**: 이벤트 생성, 조회, 삭제, 상태 변경
2. **서비스 독립성**: 다른 서비스 없이도 Event Service 단독 테스트 가능
3. **점진적 통합**: 각 서비스 개발 완료 시점에 순차적 통합
4. **리스크 최소화**: 복잡한 서비스 간 연동은 각 서비스 안정화 후 진행
---
**문서 버전**: 1.0
**최종 수정일**: 2025-10-24
**작성자**: Event Service Team
develop/dev/package-structure-analytics.md
+153
View File
@@ -0,0 +1,153 @@
# Analytics Service 패키지 구조도
```
analytics-service/
├── src/
│ ├── main/
│ │ ├── java/
│ │ │ └── com/
│ │ │ └── kt/
│ │ │ └── event/
│ │ │ └── analytics/
│ │ │ ├── AnalyticsServiceApplication.java
│ │ │ │
│ │ │ ├── controller/
│ │ │ │ ├── AnalyticsDashboardController.java
│ │ │ │ ├── ChannelAnalyticsController.java
│ │ │ │ ├── TimelineAnalyticsController.java
│ │ │ │ └── RoiAnalyticsController.java
│ │ │ │
│ │ │ ├── service/
│ │ │ │ ├── AnalyticsService.java
│ │ │ │ ├── ChannelAnalyticsService.java
│ │ │ │ ├── TimelineAnalyticsService.java
│ │ │ │ ├── RoiAnalyticsService.java
│ │ │ │ ├── ExternalChannelService.java
│ │ │ │ └── ROICalculator.java
│ │ │ │
│ │ │ ├── repository/
│ │ │ │ ├── EventStatsRepository.java
│ │ │ │ ├── ChannelStatsRepository.java
│ │ │ │ └── TimelineDataRepository.java
│ │ │ │
│ │ │ ├── entity/
│ │ │ │ ├── EventStats.java
│ │ │ │ ├── ChannelStats.java
│ │ │ │ └── TimelineData.java
│ │ │ │
│ │ │ ├── dto/
│ │ │ │ ├── request/
│ │ │ │ │ └── (쿼리 파라미터는 Controller에서 직접 처리)
│ │ │ │ │
│ │ │ │ └── response/
│ │ │ │ ├── AnalyticsDashboardResponse.java
│ │ │ │ ├── ChannelAnalyticsResponse.java
│ │ │ │ ├── TimelineAnalyticsResponse.java
│ │ │ │ ├── RoiAnalyticsResponse.java
│ │ │ │ ├── ChannelSummary.java
│ │ │ │ ├── ChannelAnalytics.java
│ │ │ │ ├── ChannelMetrics.java
│ │ │ │ ├── ChannelPerformance.java
│ │ │ │ ├── ChannelCosts.java
│ │ │ │ ├── ChannelComparison.java
│ │ │ │ ├── TimelineDataPoint.java
│ │ │ │ ├── TrendAnalysis.java
│ │ │ │ ├── PeakTimeInfo.java
│ │ │ │ ├── InvestmentDetails.java
│ │ │ │ ├── RevenueDetails.java
│ │ │ │ ├── RoiCalculation.java
│ │ │ │ ├── CostEfficiency.java
│ │ │ │ ├── RevenueProjection.java
│ │ │ │ ├── PeriodInfo.java
│ │ │ │ ├── AnalyticsSummary.java
│ │ │ │ ├── SocialInteractionStats.java
│ │ │ │ ├── VoiceCallStats.java
│ │ │ │ └── RoiSummary.java
│ │ │ │
│ │ │ ├── messaging/
│ │ │ │ ├── consumer/
│ │ │ │ │ ├── EventCreatedConsumer.java
│ │ │ │ │ ├── ParticipantRegisteredConsumer.java
│ │ │ │ │ └── DistributionCompletedConsumer.java
│ │ │ │ │
│ │ │ │ └── event/
│ │ │ │ ├── EventCreatedEvent.java
│ │ │ │ ├── ParticipantRegisteredEvent.java
│ │ │ │ └── DistributionCompletedEvent.java
│ │ │ │
│ │ │ ├── client/
│ │ │ │ ├── WooriTVClient.java
│ │ │ │ ├── GenieTVClient.java
│ │ │ │ ├── RingoBizClient.java
│ │ │ │ └── SNSClient.java
│ │ │ │
│ │ │ └── config/
│ │ │ ├── SecurityConfig.java
│ │ │ ├── SwaggerConfig.java
│ │ │ ├── RedisConfig.java
│ │ │ ├── KafkaConsumerConfig.java
│ │ │ ├── FeignConfig.java
│ │ │ └── Resilience4jConfig.java
│ │ │
│ │ └── resources/
│ │ ├── application.yml
│ │ └── logback-spring.xml
│ │
│ └── test/
│ └── java/
│ └── com/
│ └── kt/
│ └── event/
│ └── analytics/
│ └── (테스트 코드 - 현재 단계에서는 작성하지 않음)
│
└── build.gradle
```
## 패키지 설명
### controller
- **AnalyticsDashboardController**: 통합 대시보드 조회 API
- **ChannelAnalyticsController**: 채널별 성과 분석 API
- **TimelineAnalyticsController**: 시간대별 추이 분석 API
- **RoiAnalyticsController**: ROI 상세 분석 API
### service
- **AnalyticsService**: 대시보드 데이터 통합 및 조회
- **ChannelAnalyticsService**: 채널별 분석 로직
- **TimelineAnalyticsService**: 시간대별 분석 로직
- **RoiAnalyticsService**: ROI 계산 및 분석 로직
- **ExternalChannelService**: 외부 채널 API 호출 및 Circuit Breaker 적용
- **ROICalculator**: ROI 계산 유틸리티
### repository
- **EventStatsRepository**: 이벤트 통계 데이터 저장소
- **ChannelStatsRepository**: 채널별 통계 데이터 저장소
- **TimelineDataRepository**: 시간대별 데이터 저장소
### entity
- **EventStats**: 이벤트 통계 엔티티
- **ChannelStats**: 채널 통계 엔티티
- **TimelineData**: 시간대별 데이터 엔티티
### dto/response
- API 응답 DTO 클래스들
### messaging
- **consumer**: Kafka Event Consumer 클래스
- **event**: Kafka Event DTO 클래스
### client
- **FeignClient**: 외부 API 연동 클라이언트 (우리동네TV, 지니TV, 링고비즈, SNS)
### config
- **SecurityConfig**: Spring Security 설정
- **SwaggerConfig**: Swagger/OpenAPI 설정
- **RedisConfig**: Redis 캐시 설정
- **KafkaConsumerConfig**: Kafka Consumer 설정
- **FeignConfig**: OpenFeign 설정
- **Resilience4jConfig**: Circuit Breaker 설정
## 아키텍처 패턴
- **Layered Architecture** 적용
- Service 계층에 Interface 사용
develop/dev/sample-data-analytics.md
+561
View File
@@ -0,0 +1,561 @@
# Analytics 서비스 샘플 데이터 가이드
## 1. 개요
Analytics 서비스는 애플리케이션 시작 시 대시보드 테스트를 위한 샘플 데이터를 자동으로 적재합니다.
### 1.1 적용 환경
- **개발 환경 (dev)**: 자동 적재
- **로컬 환경 (local)**: 자동 적재
- **운영 환경 (prod)**: 적재 안 함
### 1.2 구현 클래스
- **파일**: `SampleDataLoader.java`
- **위치**: `analytics-service/src/main/java/com/kt/event/analytics/config/`
- **실행 시점**: 애플리케이션 시작 시 자동 실행 (`ApplicationRunner`)
---
## 2. 샘플 데이터 구성
### 2.1 이벤트 통계 데이터 (EventStats)
총 **3개 이벤트**가 생성됩니다:
#### 이벤트 1: 신년맞이 20% 할인 이벤트
```json
{
"eventId": "evt_2025012301",
"eventTitle": "신년맞이 20% 할인 이벤트",
"storeId": "store_001",
"totalParticipants": 15420,
"estimatedRoi": 280.5,
"totalInvestment": 5000000
}
```
**특징**: 높은 성과, 진행 중 이벤트
#### 이벤트 2: 설날 특가 선물세트 이벤트
```json
{
"eventId": "evt_2025020101",
"eventTitle": "설날 특가 선물세트 이벤트",
"storeId": "store_001",
"totalParticipants": 8950,
"estimatedRoi": 185.3,
"totalInvestment": 3500000
}
```
**특징**: 중간 성과, 진행 중 이벤트
#### 이벤트 3: 겨울 신메뉴 런칭 이벤트
```json
{
"eventId": "evt_2025011501",
"eventTitle": "겨울 신메뉴 런칭 이벤트",
"storeId": "store_001",
"totalParticipants": 3240,
"estimatedRoi": 95.5,
"totalInvestment": 2000000
}
```
**특징**: 저조한 성과, 종료된 이벤트
---
### 2.2 채널별 통계 데이터 (ChannelStats)
각 이벤트당 **4개 채널** 데이터가 생성됩니다 (총 12건):
#### 채널 구성
| 채널명 | 참여자 비율 | 비용 비율 | 특징 |
|--------|------------|----------|------|
| 우리동네TV | 35% | 30% | 조회수 많음, 참여율 중간 |
| 지니TV | 30% | 30% | 조회수 중간, 참여율 높음 |
| 링고비즈 | 20% | 20% | 통화 기반, 높은 전환율 |
| SNS | 15% | 20% | 바이럴 효과, 높은 도달률 |
#### 채널별 지표 생성 로직
**1. 우리동네TV**:
- 조회수: 참여자의 8~12배
- 클릭수: 조회수의 15~25%
- 전환수: 참여자의 30~50%
- SNS 반응: 낮음 (참여자의 30~50%)
**2. 지니TV**:
- 조회수: 참여자의 8~12배
- 클릭수: 조회수의 15~25%
- 전환수: 참여자의 30~50%
- SNS 반응: 낮음 (참여자의 30~50%)
**3. 링고비즈**:
- 조회수: 참여자의 8~12배
- 클릭수: 조회수의 15~25%
- 전환수: 참여자의 30~50%
- SNS 반응: 없음 (통화 중심 채널)
**4. SNS**:
- 조회수: 참여자의 8~12배
- 클릭수: 조회수의 15~25%
- 전환수: 참여자의 30~50%
- **SNS 반응 (특화)**:
- 좋아요: 참여자의 2~3배
- 댓글: 참여자의 50~80%
- 공유: 참여자의 80~120%
#### 샘플 채널 데이터 예시
```json
{
"eventId": "evt_2025012301",
"channelName": "우리동네TV",
"views": 45000,
"clicks": 8900,
"participants": 5500,
"conversions": 1850,
"impressions": 98500,
"likes": 1800,
"comments": 350,
"shares": 650,
"distributionCost": 1500000
}
```
---
### 2.3 타임라인 데이터 (TimelineData)
각 이벤트당 **180개 데이터 포인트** 생성 (총 540건):
- 기간: 최근 30일
- 간격: 4시간 단위 (하루 6개 데이터 포인트)
#### 시간대별 가중치
| 시간대 | 시간 범위 | 가중치 | 설명 |
|--------|----------|--------|------|
| 새벽 | 00:00 ~ 05:59 | 1x | 낮은 참여 |
| 아침 | 06:00 ~ 11:59 | 2x | 높은 참여 |
| 점심~오후 | 12:00 ~ 17:59 | 3x | **가장 높은 참여** |
| 저녁 | 18:00 ~ 23:59 | 2x | 높은 참여 |
#### 데이터 생성 로직
1. **점진적 증가**: 30일 동안 참여자 수가 점진적으로 증가
2. **시간대 변동**: 시간대별 가중치 적용 (점심~오후가 가장 활발)
3. **랜덤 변동**: ±20% 랜덤 변동으로 자연스러운 패턴 구현
4. **누적 카운트**: 시간이 지남에 따라 누적 참여자 증가
#### 샘플 타임라인 데이터 예시
```json
{
"eventId": "evt_2025012301",
"timestamp": "2025-01-23T14:00:00",
"participants": 450,
"views": 3500,
"engagement": 280,
"conversions": 45,
"cumulativeParticipants": 5450
}
```
---
## 3. 데이터 적재 프로세스
### 3.1 실행 흐름
```
애플리케이션 시작
↓
Profile 확인 (dev/local만 실행)
↓
기존 데이터 확인
↓
데이터 없음 → 샘플 데이터 생성
데이터 있음 → 건너뛰기
↓
1. EventStats 생성 (3건)
↓
2. ChannelStats 생성 (12건)
↓
3. TimelineData 생성 (540건)
↓
데이터베이스 저장
↓
로그 출력 (테스트 가능한 이벤트 목록)
```
### 3.2 로그 출력 예시
```
========================================
샘플 데이터 적재 시작
========================================
이벤트 통계 데이터 적재 완료: 3 건
채널별 통계 데이터 적재 완료: 12 건
타임라인 데이터 적재 완료: 540 건
========================================
샘플 데이터 적재 완료!
========================================
테스트 가능한 이벤트:
- 신년맞이 20% 할인 이벤트 (ID: evt_2025012301)
- 설날 특가 선물세트 이벤트 (ID: evt_2025020101)
- 겨울 신메뉴 런칭 이벤트 (ID: evt_2025011501)
========================================
```
---
## 4. API 테스트 방법
### 4.1 성과 대시보드 조회
#### 요청
```bash
GET http://localhost:8086/api/events/evt_2025012301/analytics
Authorization: Bearer {JWT_TOKEN}
```
#### 예상 응답
```json
{
"success": true,
"data": {
"eventId": "evt_2025012301",
"eventTitle": "신년맞이 20% 할인 이벤트",
"period": {
"startDate": "2025-01-01T00:00:00",
"endDate": "2025-01-31T23:59:59",
"durationDays": 30
},
"summary": {
"totalParticipants": 15420,
"totalViews": 125300,
"totalReach": 98500,
"engagementRate": 12.3,
"conversionRate": 3.8,
"averageEngagementTime": 145,
"socialInteractions": {
"likes": 3450,
"comments": 890,
"shares": 1250
}
},
"channelPerformance": [
{
"channelName": "우리동네TV",
"views": 45000,
"participants": 5500,
"engagementRate": 12.2,
"conversionRate": 4.1,
"roi": 280.5
}
],
"roi": {
"totalInvestment": 5000000,
"expectedRevenue": 19025000,
"netProfit": 14025000,
"roi": 280.5,
"costPerAcquisition": 324.35
},
"lastUpdatedAt": "2025-01-24T10:30:00",
"dataSource": "cached"
}
}
```
### 4.2 채널별 성과 분석
#### 요청
```bash
GET http://localhost:8086/api/events/evt_2025012301/analytics/channels?sortBy=roi
Authorization: Bearer {JWT_TOKEN}
```
#### 예상 응답
```json
{
"success": true,
"data": {
"eventId": "evt_2025012301",
"channels": [
{
"channelName": "우리동네TV",
"views": 45000,
"participants": 5500,
"engagementRate": 12.2,
"roi": 295.3
},
{
"channelName": "지니TV",
"views": 38000,
"participants": 4600,
"engagementRate": 13.5,
"roi": 285.7
}
],
"topPerformers": {
"byViews": "우리동네TV",
"byEngagement": "지니TV",
"byRoi": "링고비즈"
},
"comparison": {
"averageMetrics": {
"engagementRate": 11.5,
"conversionRate": 3.9,
"roi": 275.8
}
}
}
}
```
### 4.3 시간대별 참여 추이
#### 요청
```bash
GET http://localhost:8086/api/events/evt_2025012301/analytics/timeline?interval=daily
Authorization: Bearer {JWT_TOKEN}
```
#### 예상 응답
```json
{
"success": true,
"data": {
"eventId": "evt_2025012301",
"interval": "daily",
"dataPoints": [
{
"timestamp": "2025-01-15T00:00:00",
"participants": 450,
"views": 3500,
"engagement": 280,
"conversions": 45,
"cumulativeParticipants": 5450
}
],
"trends": {
"overallTrend": "increasing",
"growthRate": 15.3,
"projectedParticipants": 18500
},
"peakTimes": [
{
"timestamp": "2025-01-15T14:00:00",
"metric": "participants",
"value": 1250,
"description": "주말 오후 최대 참여"
}
]
}
}
```
### 4.4 ROI 상세 분석
#### 요청
```bash
GET http://localhost:8086/api/events/evt_2025012301/analytics/roi?includeProjection=true
Authorization: Bearer {JWT_TOKEN}
```
#### 예상 응답
```json
{
"success": true,
"data": {
"eventId": "evt_2025012301",
"investment": {
"contentCreation": 2000000,
"distribution": 2500000,
"operation": 500000,
"total": 5000000
},
"revenue": {
"directSales": 12500000,
"expectedSales": 6525000,
"brandValue": 3000000,
"total": 19025000
},
"roi": {
"netProfit": 14025000,
"roiPercentage": 280.5,
"breakEvenPoint": "2025-01-10T15:30:00",
"paybackPeriod": 9
},
"costEfficiency": {
"costPerParticipant": 324.35,
"costPerConversion": 850.34,
"costPerView": 39.90,
"revenuePerParticipant": 1234.25
},
"projection": {
"currentRevenue": 12500000,
"projectedFinalRevenue": 21000000,
"confidenceLevel": 85.5,
"basedOn": "현재 추세 및 과거 유사 이벤트 데이터"
}
}
}
```
---
## 5. 데이터 초기화 방법
### 5.1 샘플 데이터 재생성
1. **데이터베이스 초기화**:
```sql
TRUNCATE TABLE timeline_data;
TRUNCATE TABLE channel_stats;
TRUNCATE TABLE event_stats;
```
2. **애플리케이션 재시작**:
```bash
# 서비스 중지
# 서비스 시작
```
3. **자동 재적재**: 애플리케이션 시작 시 자동으로 샘플 데이터 재생성
### 5.2 프로파일별 동작
#### dev/local 프로파일
```yaml
spring:
profiles:
active: dev # 또는 local
```
→ 샘플 데이터 **자동 적재**
#### prod 프로파일
```yaml
spring:
profiles:
active: prod
```
→ 샘플 데이터 **적재 안 함**
---
## 6. 커스터마이징 가이드
### 6.1 이벤트 추가
`SampleDataLoader.java`의 `createEventStats()` 메서드에 이벤트 추가:
```java
eventStatsList.add(EventStats.builder()
.eventId("evt_2025030101")
.eventTitle("3월 신학기 이벤트")
.storeId("store_001")
.totalParticipants(12000)
.estimatedRoi(new BigDecimal("220.0"))
.totalInvestment(new BigDecimal("4000000"))
.build());
```
### 6.2 채널 추가
`createChannelStats()` 메서드에 채널 추가:
```java
// 5. 모바일 앱 추가
channelStatsList.add(createChannelStats(
eventId,
"모바일앱",
(int) (totalParticipants * 0.25), // 참여자: 25%
distributionBudget.multiply(new BigDecimal("0.15")), // 비용: 15%
2.8 // 조회수 대비 참여자 비율
));
```
### 6.3 타임라인 간격 변경
현재: 4시간 단위 (하루 6개)
```java
for (int hour = 0; hour < 24; hour += 4) {
```
변경: 1시간 단위 (하루 24개)
```java
for (int hour = 0; hour < 24; hour += 1) {
```
---
## 7. 주의사항
### 7.1 데이터 중복 방지
- `SampleDataLoader`는 기존 데이터가 있으면 적재를 건너뜁니다.
- 확인 로직: `eventStatsRepository.count() > 0`
### 7.2 프로파일 설정 필수
- **운영 환경**에서는 반드시 `prod` 프로파일 사용
- 샘플 데이터가 운영 DB에 적재되지 않도록 주의
### 7.3 성능 고려사항
- 샘플 데이터: 총 555건 (EventStats 3 + ChannelStats 12 + TimelineData 540)
- 적재 시간: 약 1~2초 (데이터베이스 성능에 따라 다름)
---
## 8. 트러블슈팅
### 8.1 샘플 데이터가 적재되지 않음
**원인 1**: 프로파일이 prod로 설정됨
```yaml
spring:
profiles:
active: prod # ❌ 샘플 데이터 적재 안 함
```
**해결**: dev 또는 local로 변경
```yaml
spring:
profiles:
active: dev # ✅ 샘플 데이터 적재
```
**원인 2**: 기존 데이터가 이미 존재
- 확인: `SELECT COUNT(*) FROM event_stats;`
- 해결: 데이터 초기화 후 재시작
### 8.2 컴파일 오류
**원인**: Entity 필드명 불일치
- `TimelineData` 엔티티의 실제 필드명 확인 필요
- `participantCount` → `participants`
- `cumulativeCount` → `cumulativeParticipants`
---
## 9. 결론
### 9.1 구현 완료 사항
- ✅ 3개 이벤트 샘플 데이터 자동 생성
- ✅ 12개 채널별 통계 데이터 생성
- ✅ 540개 타임라인 데이터 생성 (30일, 4시간 단위)
- ✅ 시간대별 가중치 적용
- ✅ SNS 반응 데이터 생성
- ✅ 프로파일별 자동 적재 제어 (dev/local만)
### 9.2 테스트 가능한 시나리오
1. **높은 성과 이벤트**: evt_2025012301
2. **중간 성과 이벤트**: evt_2025020101
3. **저조한 성과 이벤트**: evt_2025011501
### 9.3 다음 단계
1. 서비스 시작 후 로그 확인
2. 대시보드 API 호출 테스트
3. 각 채널별 성과 분석 테스트
4. 시간대별 추이 분석 테스트
5. ROI 계산 정확도 검증
---
**작성자**: AI Backend Developer
**최종 수정일**: 2025-01-24
**버전**: 1.0.0