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synced 2025-12-06 19:26:23 +00:00
edit logical architecture
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cherry2250
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058710c40b
commit
b63657ec42
910
design/backend/logical/logical-architecture-v2.md.backup
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910
design/backend/logical/logical-architecture-v2.md.backup
Normal file
@ -0,0 +1,910 @@
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# KT AI 기반 소상공인 이벤트 자동 생성 서비스 - 논리 아키텍처
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## 문서 정보
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- **작성일**: 2025-10-21
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- **최종 수정일**: 2025-10-22
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- **버전**: 2.0 (CQRS + Event-Driven 전환)
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- **작성자**: System Architect
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- **관련 문서**:
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- [유저스토리](../../userstory.md)
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- [아키텍처 패턴](../../pattern/architecture-pattern.md)
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- [UI/UX 설계서](../../uiux/uiux.md)
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## 버전 이력
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- **v1.0** (2025-10-21): 초기 마이크로서비스 아키텍처 설계
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- **v2.0** (2025-10-22): CQRS 패턴 및 Event-Driven 아키텍처 전환, Resilience 패턴 전면 적용
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## 목차
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1. [개요](#1-개요)
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2. [서비스 아키텍처](#2-서비스-아키텍처)
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3. [주요 사용자 플로우](#3-주요-사용자-플로우)
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4. [데이터 흐름 및 캐싱 전략](#4-데이터-흐름-및-캐싱-전략)
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5. [확장성 및 성능 고려사항](#5-확장성-및-성능-고려사항)
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6. [보안 고려사항](#6-보안-고려사항)
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7. [논리 아키텍처 다이어그램](#7-논리-아키텍처-다이어그램)
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## 1. 개요
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### 1.1 설계 원칙
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본 논리 아키텍처는 다음 원칙을 기반으로 설계되었습니다:
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#### 유저스토리 기반 설계
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- 20개 유저스토리와 정확히 매칭
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- 불필요한 추가 기능 배제
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- 비즈니스 요구사항 우선 반영
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#### CQRS (Command Query Responsibility Segregation)
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- **읽기/쓰기 분리**: Command Service와 Query Service로 책임 분리
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- **독립적 확장**: 읽기와 쓰기 부하에 따라 독립적으로 확장
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- **성능 최적화**: Query Service는 읽기 최적화 데이터 모델 사용
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- **이벤트 소싱 준비**: 도메인 이벤트 기반 상태 동기화
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#### Event-Driven 아키텍처
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- **비동기 메시징**: Event Bus(Kafka/SQS)를 통한 서비스 간 통신
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- **느슨한 결합**: 서비스 간 직접 의존성 제거
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- **확장성**: 이벤트 구독자 추가로 기능 확장 용이
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- **장애 격리**: 이벤트 발행/구독 실패 시 서비스 독립성 유지
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#### Resilience 패턴 적용
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- **Circuit Breaker**: 외부 API 장애 시 빠른 실패 및 복구 (Hystrix/Resilience4j)
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- **Retry Pattern**: 일시적 장애 시 자동 재시도 (지수 백오프)
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- **Timeout Pattern**: 응답 시간 제한으로 리소스 점유 방지
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- **Bulkhead Pattern**: 리소스 격리로 장애 전파 차단
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- **Fallback Pattern**: 장애 시 대체 로직 실행 (캐시 응답 등)
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### 1.2 핵심 컴포넌트 정의
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#### Command Services (쓰기 전용)
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1. **User Service**: 사용자 인증 및 매장정보 관리
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- 회원가입/로그인 (JWT 발급)
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- 프로필 수정
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- 사업자번호 검증 (외부 API 연동)
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2. **Event Command Service**: 이벤트 생성/수정/삭제
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- 이벤트 생성 플로우 오케스트레이션
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- 도메인 이벤트 발행 (EventCreated, EventPublished)
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- 이벤트 상태 변경
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3. **Participation Command Service**: 참여 및 당첨자 관리
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- 참여 접수 및 검증
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- 당첨자 추첨 실행
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- 도메인 이벤트 발행 (ParticipantRegistered, WinnerSelected)
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#### Query Services (읽기 전용)
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1. **Event Query Service**: 이벤트 조회 최적화
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- 이벤트 목록/상세 조회
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- 이벤트 검색 및 필터링
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- 읽기 최적화 데이터 모델 (비정규화)
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2. **Participation Query Service**: 참여자/당첨자 조회
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- 참여자 목록 조회
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- 당첨자 조회
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- 읽기 최적화 집계 데이터
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3. **Analytics Query Service**: 실시간 성과 분석
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- 대시보드 데이터 조회
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- 채널별 성과 집계
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- ROI 계산 및 분석
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#### Async Services (비동기 처리)
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1. **AI Service**: AI 기반 이벤트 추천
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- Job Queue를 통한 비동기 처리
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- Circuit Breaker 적용 (외부 AI API)
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- 결과 캐싱 (Redis)
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2. **Content Service**: SNS 이미지 생성
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- Job Queue를 통한 비동기 처리
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- Circuit Breaker 적용 (외부 이미지 API)
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- CDN 업로드 및 캐싱
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3. **Distribution Service**: 다중 채널 배포
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- Event Bus를 통한 EventPublished 구독
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- 병렬 배포 및 Circuit Breaker 적용
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- 배포 완료 이벤트 발행 (DistributionCompleted)
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#### Event Bus (Kafka/SQS)
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- **도메인 이벤트 발행/구독**: 서비스 간 비동기 통신
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- **이벤트 종류**:
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- EventCreated: 이벤트 생성 시
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- EventPublished: 이벤트 배포 승인 시
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- ParticipantRegistered: 참여자 등록 시
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- WinnerSelected: 당첨자 선정 시
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- DistributionCompleted: 배포 완료 시
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- **보장 수준**: At-Least-Once Delivery
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#### Job Queue (RabbitMQ)
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- **장시간 비동기 작업**: AI 추천, 이미지 생성
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- **Priority Queue**: 작업 우선순위 관리
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- **Dead Letter Queue**: 실패 작업 처리
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#### Data Layer
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- **Redis Cache**: 세션, AI 결과, 이미지 URL, 대시보드 캐싱
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- **PostgreSQL**: 서비스별 독립 데이터베이스
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- User DB, Event Write DB, Event Read DB, Participation Write DB, Participation Read DB, Analytics DB
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- **읽기 전용 복제본**: Query Service 성능 최적화
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#### External Systems
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- **국세청 API**: 사업자번호 검증
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- **AI APIs**: Claude/GPT-4 (트렌드 분석)
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- **이미지 생성 APIs**: Stable Diffusion/DALL-E
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- **배포 채널 APIs**: 우리동네TV, 링고비즈, 지니TV, SNS APIs
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## 2. 서비스 아키텍처
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### 2.1 CQRS 패턴 적용
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#### 설계 원칙
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- **Command와 Query 분리**: 쓰기와 읽기 책임을 독립된 서비스로 분리
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- **독립적 확장**: 읽기/쓰기 부하에 따라 독립적으로 스케일링
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- **최적화된 데이터 모델**: Query Service는 비정규화된 읽기 최적화 모델 사용
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- **이벤트 동기화**: Command Service가 발행한 도메인 이벤트로 Query Service 동기화
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### 2.2 Command Services (쓰기 전용)
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#### User Service
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**핵심 책임**:
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- 회원가입/로그인 (JWT 토큰 발급)
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- 프로필 수정 (매장 정보 포함)
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- 사업자번호 검증 (국세청 API 연동)
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- 세션 관리
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**관련 유저스토리**: UFR-USER-010, 020, 030, 040
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**Resilience 패턴**:
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- **Circuit Breaker**: 국세청 API 호출 시 (실패율 5% 초과 시 Open)
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- **Retry**: 최대 3회 재시도 (지수 백오프: 1초, 2초, 4초)
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- **Timeout**: 5초
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- **Fallback**: 사업자번호 검증 스킵 (수동 확인 안내)
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**데이터 저장**:
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- User DB: users, stores 테이블
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- Redis: 세션 정보 (TTL 7일), 사업자번호 검증 결과 (TTL 7일)
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#### Event Command Service
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**핵심 책임**:
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- 이벤트 생성/수정/삭제
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- 이벤트 생성 플로우 오케스트레이션
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- 도메인 이벤트 발행 (EventCreated, EventPublished)
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**관련 유저스토리**: UFR-EVENT-010, 020, 030, 040, 050, 060, 070
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**도메인 이벤트**:
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1. **EventCreated**: 이벤트 생성 완료 시
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- Payload: eventId, storeId, title, objective, createdAt
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- 구독자: Event Query Service, Analytics Query Service
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2. **EventPublished**: 이벤트 배포 승인 시
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- Payload: eventId, distributionChannels, publishedAt
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- 구독자: Distribution Service
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**주요 플로우**:
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1. 이벤트 목적 선택 → Event DB 저장
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2. AI 추천 요청 → Job Queue 발행
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3. 이미지 생성 요청 → Job Queue 발행
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4. 배포 승인 → EventPublished 이벤트 발행
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**데이터 저장**:
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- Event Write DB: events, event_objectives, event_prizes 테이블
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#### Participation Command Service
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**핵심 책임**:
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- 이벤트 참여 접수 및 검증
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- 당첨자 추첨 실행
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- 도메인 이벤트 발행 (ParticipantRegistered, WinnerSelected)
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**관련 유저스토리**: UFR-PART-010, 020, 030
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**도메인 이벤트**:
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1. **ParticipantRegistered**: 참여자 등록 시
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- Payload: participantId, eventId, phoneNumber, registeredAt
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- 구독자: Participation Query Service, Analytics Query Service
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2. **WinnerSelected**: 당첨자 선정 시
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- Payload: winnerId, eventId, selectedAt
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- 구독자: Participation Query Service
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**주요 기능**:
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- 중복 참여 체크 (전화번호 기반)
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- 난수 기반 무작위 추첨
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- 매장 방문 고객 가산점 적용
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**데이터 저장**:
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- Participation Write DB: participants, winners 테이블
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### 2.3 Query Services (읽기 전용)
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#### Event Query Service
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**핵심 책임**:
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- 이벤트 목록/상세 조회
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- 이벤트 검색 및 필터링
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- 읽기 최적화 데이터 제공
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**이벤트 구독**:
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- **EventCreated**: 읽기 DB에 이벤트 데이터 동기화
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**데이터 모델**:
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- **비정규화**: 조인 없이 단일 쿼리로 조회 가능
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- **인덱스 최적화**: storeId, status, createdAt
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**데이터 저장**:
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- Event Read DB: events_view (비정규화 테이블)
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#### Participation Query Service
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**핵심 책임**:
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- 참여자 목록 조회
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- 당첨자 조회
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- 집계 데이터 제공
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**이벤트 구독**:
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- **ParticipantRegistered**: 참여자 데이터 동기화
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- **WinnerSelected**: 당첨자 데이터 동기화
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**데이터 모델**:
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- **집계 테이블**: 이벤트별 참여자 수, 당첨자 수 사전 계산
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**데이터 저장**:
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- Participation Read DB: participants_view, winners_view, event_participant_stats
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#### Analytics Query Service
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**핵심 책임**:
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- 실시간 성과 대시보드
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- 채널별 성과 분석
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- ROI 계산
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**관련 유저스토리**: UFR-ANAL-010
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**이벤트 구독**:
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- **EventCreated**: 이벤트 기본 정보 동기화
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- **ParticipantRegistered**: 참여자 수 실시간 업데이트
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- **DistributionCompleted**: 배포 통계 업데이트
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**Resilience 패턴**:
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- **Circuit Breaker**: 외부 채널 API 조회 시
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- **Fallback**: 캐시된 이전 데이터 반환
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- **Cache-Aside**: Redis 캐싱 (TTL 5분)
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**데이터 통합**:
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- Event Query Service: 이벤트 정보
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- Participation Query Service: 참여자/당첨자 데이터
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- Distribution Service: 배포 통계
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- 외부 APIs: 우리동네TV, 지니TV, SNS 통계
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**데이터 저장**:
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- Analytics DB: event_stats, channel_stats
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- Redis: 대시보드 데이터 (TTL 5분)
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### 2.4 Async Services (비동기 처리)
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#### AI Service
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**핵심 책임**:
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- 업종/지역/시즌 트렌드 분석
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- 3가지 이벤트 기획안 자동 생성
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- 예상 성과 계산
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**관련 유저스토리**: UFR-AI-010
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**Resilience 패턴**:
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- **Circuit Breaker**: AI API 호출 시 (실패율 10% 초과 시 Open)
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- **Timeout**: 30초
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- **Fallback**: 캐시된 이전 추천 결과 + 안내 메시지
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- **Cache-Aside**: Redis 캐싱 (TTL 24시간)
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**처리 시간**:
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- 캐시 HIT: 0.1초
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|
- 캐시 MISS: 10초 이내 (비동기 Job 처리)
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**데이터 저장**:
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- Redis: AI 추천 결과 (TTL 24시간)
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|
- Redis: Job 상태 정보 (TTL 1시간)
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#### Content Service
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**핵심 책임**:
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- 3가지 스타일 SNS 이미지 자동 생성
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|
- 플랫폼별 이미지 최적화
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|
- 이미지 편집 기능
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**관련 유저스토리**: UFR-CONT-010, 020
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**Resilience 패턴**:
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- **Circuit Breaker**: 이미지 생성 API 호출 시
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- **Timeout**: 20초
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- **Fallback**: 기본 템플릿 이미지 제공
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- **Cache-Aside**: Redis 캐싱 (TTL 7일)
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**처리 시간**:
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|
- 캐시 HIT: 0.1초
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|
- 캐시 MISS: 5초 이내 (비동기 Job 처리)
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**데이터 저장**:
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|
- Redis: 이미지 생성 결과 (CDN URL, TTL 7일)
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|
- CDN: 생성된 이미지 파일
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#### Distribution Service
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**핵심 책임**:
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- 다중 채널 동시 배포
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|
- 배포 상태 모니터링
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|
- 도메인 이벤트 발행 (DistributionCompleted)
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**관련 유저스토리**: UFR-DIST-010, 020
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**이벤트 구독**:
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|
- **EventPublished**: 배포 작업 시작 트리거
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**도메인 이벤트**:
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- **DistributionCompleted**: 배포 완료 시
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- Payload: eventId, distributedChannels, completedAt
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- 구독자: Analytics Query Service
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**Resilience 패턴**:
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- **Circuit Breaker**: 각 외부 채널 API별 독립 적용
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- **Retry**: 최대 3회 재시도 (지수 백오프)
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- **Bulkhead**: 채널별 스레드 풀 격리 (장애 전파 방지)
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|
- **Fallback**: 실패 채널 스킵 + 알림
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**처리 시간**: 1분 이내 (모든 채널 배포 완료)
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**데이터 저장**:
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|
- Event Read DB: distribution_logs 테이블
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### 2.5 Event-Driven 통신 전략
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#### Event Bus 아키텍처
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**기술 스택**: Kafka 또는 AWS SQS
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**보장 수준**: At-Least-Once Delivery
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**메시지 포맷**: JSON
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#### 도메인 이벤트 정의
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| 이벤트명 | 발행자 | 구독자 | Payload | 용도 |
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|
|---------|--------|--------|---------|------|
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| **EventCreated** | Event Command | Event Query<br/>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<br/>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 |
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||||||
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|
#### 통신 패턴별 설계
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**1. Event-Driven 통신 (비동기 메시징)**
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- **사용 시나리오**: 서비스 간 상태 동기화, 느슨한 결합 필요 시
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- **장점**:
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- 서비스 독립성 보장
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- 장애 격리
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- 확장 용이
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- **단점**:
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- 최종 일관성 (Eventual Consistency)
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- 디버깅 복잡도 증가
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**2. Job Queue 통신 (비동기 작업)**
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- **사용 시나리오**: 장시간 작업 (AI 추천, 이미지 생성)
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- **기술 스택**: RabbitMQ
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- **패턴**: Asynchronous Request-Reply
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- **처리 플로우**:
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1. Command Service → Job Queue: Job 발행
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2. Async Service → Job Queue: Job 수신 및 처리
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3. Client → Command Service: Job 상태 폴링 (5초 간격)
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4. Async Service → Redis: 결과 캐싱
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5. Command Service → Client: 완료 응답
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**3. Query Service 간 통신**
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- **사용 시나리오**: Analytics Query가 다른 Query Service 데이터 필요 시
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- **패턴**: Cache-Aside
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- **통신 방식**: REST API (HTTP/JSON)
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- **특징**: 읽기 전용이므로 직접 호출 허용
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#### Cache-Aside 전략
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| 서비스 | 캐시 키 패턴 | TTL | 히트율 목표 | 효과 |
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|--------|-------------|-----|-----------|------|
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||||||
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| 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% | - |
|
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|
| Analytics Query | `analytics:dashboard:{이벤트ID}` | 5분 | 95% | 3초 → 0.5초 (83% 개선) |
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#### Resilience 패턴 적용
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|
**1. Circuit Breaker 패턴**
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|
- **적용 대상**: 모든 외부 API 호출
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|
- **라이브러리**: Resilience4j 또는 Hystrix
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- **설정**:
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```yaml
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|
circuit-breaker:
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failure-rate-threshold: 50% # 실패율 50% 초과 시 Open
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||||||
|
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
|
||||||
|
```
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||||||
|
|
||||||
|
**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
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
**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 |
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||||||
|
| Distribution Service (채널 APIs) | 10초 | 빠른 배포 필요 |
|
||||||
|
|
||||||
|
**4. Bulkhead 패턴**
|
||||||
|
- **적용 대상**: Distribution Service (다중 채널 배포)
|
||||||
|
- **목적**: 채널별 리소스 격리로 장애 전파 차단
|
||||||
|
- **설정**:
|
||||||
|
```yaml
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||||||
|
bulkhead:
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||||||
|
max-concurrent-calls: 10 # 채널당 최대 10개 동시 호출
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||||||
|
max-wait-duration: 0s # 대기 없이 즉시 실패
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
**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 |
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|
| Content Service | 기본 템플릿 이미지 제공 |
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|
| Distribution Service | 실패 채널 스킵 + 알림 |
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|
| Analytics Query | 캐시된 이전 데이터 반환 |
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|
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|
#### 이벤트 순서 보장
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|
- **Kafka Partition Key**: eventId 기준으로 파티션 할당
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|
- **동일 이벤트의 모든 이벤트**: 동일 파티션 → 순서 보장
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|
- **다른 이벤트**: 독립적 처리 → 병렬 처리 가능
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||||||
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|
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|
#### 이벤트 재처리 (At-Least-Once)
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|
- **멱등성 보장**: 구독자는 동일 이벤트 중복 처리 시 멱등성 유지
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|
- **방법**: 이벤트 ID 기반 중복 체크 (Redis Set 사용)
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## 3. 주요 사용자 플로우
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### 3.1 이벤트 생성 플로우 (CQRS + Event-Driven)
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1. [이벤트 목적 선택]
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
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|
│ Client → Event Command Service │
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|
│ - POST /api/events (목적, 매장 정보) │
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|
│ - Event Write DB에 저장 │
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|
│ - EventCreated 이벤트 발행 → Event Bus │
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||||||
|
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
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|
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
||||||
|
│ Event Bus → Event Query Service │
|
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|
│ - EventCreated 이벤트 구독 │
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|
│ - Event Read DB에 동기화 (비정규화) │
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|
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
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|
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|
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
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|
│ Event Bus → Analytics Query Service │
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|
│ - EventCreated 이벤트 구독 │
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|
│ - Analytics DB에 기본 통계 초기화 │
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|
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
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|
2. [AI 이벤트 추천]
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ Client → Event Command Service │
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|
│ - POST /api/events/{id}/ai-recommendations │
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|
│ - Job Queue 발행 (AI 작업 요청) │
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|
│ - Job ID 즉시 반환 (0.1초) │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
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|
│ AI Service (Background) │
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|
│ - Job Queue 구독 │
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|
│ - Redis 캐시 확인 (Cache-Aside) │
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|
│ - 캐시 MISS: Claude API 호출 (10초) [Circuit Breaker] │
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|
│ - 결과 캐싱 (TTL 24시간) │
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|
│ - Job 상태 완료로 업데이트 │
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|
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
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|
|
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|
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ Client (Polling) │
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|
│ - GET /api/jobs/{id} (5초 간격) │
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||||||
|
│ - 완료 시: AI 추천 결과 반환 (3가지 옵션) │
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|
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
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|
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3. [SNS 이미지 생성]
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
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|
│ Client → Event Command Service │
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|
│ - POST /api/events/{id}/content-generation │
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|
│ - Job Queue 발행 (이미지 생성 요청) │
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|
│ - Job ID 즉시 반환 (0.1초) │
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||||||
|
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
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|
|
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
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|
│ Content Service (Background) │
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|
│ - Job Queue 구독 │
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|
│ - Redis 캐시 확인 │
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|
│ - 캐시 MISS: Stable Diffusion API (5초) [Circuit Breaker] │
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|
│ - 이미지 CDN 업로드 │
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|
│ - CDN URL 캐싱 (TTL 7일) │
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|
│ - Job 상태 완료로 업데이트 │
|
||||||
|
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||||||
|
|
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|
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
||||||
|
│ Client (Polling) │
|
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|
│ - GET /api/jobs/{id} (3초 간격) │
|
||||||
|
│ - 완료 시: 3가지 스타일 이미지 URL 반환 │
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||||||
|
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
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|
|
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|
4. [최종 승인 및 배포]
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
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|
│ Client → Event Command Service │
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|
│ - POST /api/events/{id}/publish │
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|
│ - Event 상태 변경 (DRAFT → PUBLISHED) │
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|
│ - EventPublished 이벤트 발행 → Event Bus │
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|
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||||||
|
|
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|
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
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|
│ Event Bus → Distribution Service │
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|
│ - EventPublished 이벤트 구독 │
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|
│ - 다중 채널 병렬 배포 시작 [Circuit Breaker + Bulkhead] │
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|
│ * 우리동네TV API (영상 업로드) [Retry: 3회] │
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|
│ * 링고비즈 API (연결음 업데이트) [Retry: 3회] │
|
||||||
|
│ * 지니TV API (광고 등록) [Retry: 3회] │
|
||||||
|
│ * SNS APIs (Instagram, Naver, Kakao) [Retry: 3회] │
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||||||
|
│ - 배포 완료: DistributionCompleted 이벤트 발행 │
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|
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||||||
|
|
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|
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
||||||
|
│ Event Bus → Analytics Query Service │
|
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|
│ - DistributionCompleted 이벤트 구독 │
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||||||
|
│ - Analytics DB 배포 통계 업데이트 │
|
||||||
|
│ - 대시보드 캐시 무효화 (다음 조회 시 갱신) │
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||||||
|
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
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|
```
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|
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### 3.2 고객 참여 플로우 (Event-Driven)
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```
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1. [이벤트 참여]
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
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|
│ Client → Participation Command Service │
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|
│ - POST /api/events/{id}/participate │
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|
│ - 중복 참여 체크 (전화번호 기반) │
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|
│ - Participation Write DB에 저장 │
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|
│ - ParticipantRegistered 이벤트 발행 → Event Bus │
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|
│ - 응모 번호 즉시 반환 │
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|
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
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|
|
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|
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
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|
│ Event Bus → Participation Query Service │
|
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|
│ - ParticipantRegistered 이벤트 구독 │
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|
│ - Participation Read DB에 동기화 │
|
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|
│ - 이벤트별 참여자 수 집계 테이블 업데이트 │
|
||||||
|
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||||||
|
|
||||||
|
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
||||||
|
│ Event Bus → Analytics Query Service │
|
||||||
|
│ - ParticipantRegistered 이벤트 구독 │
|
||||||
|
│ - 실시간 참여자 수 증가 │
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|
│ - 대시보드 캐시 무효화 │
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||||||
|
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||||||
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|
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|
2. [당첨자 추첨]
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|
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
||||||
|
│ Client → Participation Command Service │
|
||||||
|
│ - POST /api/events/{id}/draw-winners │
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||||||
|
│ - 난수 기반 무작위 추첨 │
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||||||
|
│ - Winners Write DB에 저장 │
|
||||||
|
│ - WinnerSelected 이벤트 발행 → Event Bus │
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||||||
|
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
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|
|
||||||
|
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
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|
│ Event Bus → Participation Query Service │
|
||||||
|
│ - WinnerSelected 이벤트 구독 │
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|
│ - Winners Read DB에 동기화 │
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||||||
|
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
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|
```
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|
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|
### 3.3 성과 분석 플로우 (Query Service + Event 구독)
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```
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1. [실시간 대시보드 조회]
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
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|
│ Client → Analytics Query Service │
|
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|
│ - GET /api/events/{id}/analytics │
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|
│ - Redis 캐시 확인 (TTL 5분) │
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||||||
|
│ * 캐시 HIT: 즉시 반환 (0.5초) │
|
||||||
|
│ * 캐시 MISS: 아래 데이터 통합 │
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||||||
|
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||||||
|
|
||||||
|
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
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|
│ Analytics Query Service (데이터 통합) │
|
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|
│ - Analytics DB: 이벤트 통계 조회 │
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|
│ - Event Query Service: 이벤트 정보 조회 (REST) │
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|
│ - Participation Query Service: 참여자/당첨자 조회 (REST) │
|
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|
│ - 외부 APIs: 채널별 노출/클릭 수 [Circuit Breaker + Fallback] │
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||||||
|
│ * 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)]
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
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||||||
|
│ 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 │
|
||||||
|
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||||||
|
```
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||||||
|
|
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|
### 3.4 플로우 특징
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|
#### CQRS 이점
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- **Command Service**: 쓰기 작업에 집중, 트랜잭션 보장
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- **Query Service**: 읽기 최적화 데이터 모델, 빠른 조회
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|
- **독립적 확장**: 읽기/쓰기 부하에 따라 독립 스케일링
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|
#### Event-Driven 이점
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|
- **느슨한 결합**: 서비스 간 직접 의존성 제거
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- **장애 격리**: 한 서비스 장애가 다른 서비스에 영향 없음
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|
- **확장 용이**: 새로운 구독자 추가로 기능 확장
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|
- **비동기 처리**: 사용자 응답 시간 단축
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||||||
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||||||
|
#### Resilience 이점
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|
- **Circuit Breaker**: 외부 API 장애 시 빠른 실패 및 복구
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|
- **Retry**: 일시적 장애 자동 복구
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||||||
|
- **Fallback**: 장애 시에도 서비스 지속 (Graceful Degradation)
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||||||
|
- **Bulkhead**: 리소스 격리로 장애 전파 차단
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||||||
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---
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## 4. 데이터 흐름 및 캐싱 전략
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### 4.1 데이터 흐름
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|
#### 읽기 플로우 (Cache-Aside 패턴)
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```
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1. Application → Cache 확인
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- Cache HIT: 캐시된 데이터 즉시 반환
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- Cache MISS:
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2. Application → Database/External API 조회
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3. Database/External API → Application 데이터 반환
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4. Application → Cache 데이터 저장 (TTL 설정)
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|
5. Application → Client 데이터 반환
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```
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#### 쓰기 플로우 (Write-Through 패턴)
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||||||
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```
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|
1. Application → Database 쓰기
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|
2. Database → Application 성공 응답
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|
3. Application → Cache 무효화 또는 업데이트
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|
4. Application → Client 성공 응답
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|
```
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|
### 4.2 캐싱 전략
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|
#### Redis 캐시 구조
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| 서비스 | 캐시 키 패턴 | 데이터 타입 | TTL | 예상 크기 | 히트율 목표 |
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|
|--------|-------------|-----------|-----|----------|-----------|
|
||||||
|
| 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
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||||||
|
- **예상 동시 사용자**: 100명
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||||||
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- **예상 이벤트 수**: 50개
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||||||
|
- **예상 캐시 항목 수**: 10,000개
|
||||||
|
- **예상 총 메모리**: 약 50MB (운영 환경 2GB 할당)
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||||||
|
|
||||||
|
#### 캐시 무효화 전략
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||||||
|
- **TTL 기반 자동 만료**: 대부분의 캐시
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||||||
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- **수동 무효화**: 이벤트 수정/삭제 시 관련 캐시 삭제
|
||||||
|
- **Lazy 무효화**: 데이터 변경 시 다음 조회 시점에 갱신
|
||||||
|
|
||||||
|
### 4.3 데이터베이스 전략
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||||||
|
|
||||||
|
#### 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)
|
||||||
|
|
||||||
|
---
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||||||
|
|
||||||
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## 5. 확장성 및 성능 고려사항
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||||||
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|
||||||
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### 5.1 수평 확장 전략
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|
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||||||
|
#### 서비스별 확장 전략
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| 서비스 | 초기 인스턴스 | 확장 조건 | 최대 인스턴스 | Auto-scaling 메트릭 |
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|--------|-------------|----------|-------------|-------------------|
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| User | 2 | CPU > 70% | 5 | CPU, 메모리 |
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| Event | 2 | CPU > 70% | 10 | CPU, 메모리 |
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| AI | 1 | Job Queue > 10 | 3 | Queue 길이 |
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| Content | 1 | Job Queue > 10 | 3 | Queue 길이 |
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| Distribution | 2 | CPU > 70% | 5 | CPU, 메모리 |
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| Participation | 1 | CPU > 70% | 3 | CPU, 메모리 |
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| Analytics | 1 | CPU > 70% | 3 | CPU, 메모리 |
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#### Redis Cluster
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- **초기 구성**: 3 노드 (Master 3, Replica 3)
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- **확장**: 노드 추가를 통한 수평 확장
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- **HA**: Redis Sentinel을 통한 자동 Failover
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#### Database Replication
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- **Primary-Replica 구조**: 읽기 부하 분산
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- **읽기 확장**: Read Replica 추가 (필요 시)
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- **쓰기 확장**: Sharding (Phase 2 이후)
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### 5.2 성능 목표
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#### 응답 시간 목표
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| 기능 | 목표 시간 | 캐시 HIT | 캐시 MISS |
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|------|----------|---------|----------|
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| 로그인 | 0.5초 | - | - |
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| 이벤트 목록 조회 | 0.3초 | - | - |
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| AI 트렌드 분석 + 추천 | 0.1초 | ✅ | 10초 (비동기) |
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| SNS 이미지 생성 | 0.1초 | ✅ | 5초 (비동기) |
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| 다중 채널 배포 | 1분 | - | - |
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| 대시보드 로딩 | 0.5초 | ✅ | 3초 |
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#### 처리량 목표
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- **동시 사용자**: 100명 (MVP 목표)
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- **API 요청**: 1,000 req/min
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- **AI 작업**: 10 jobs/min
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- **이미지 생성**: 10 jobs/min
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### 5.3 성능 최적화 기법
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#### Frontend 최적화
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- **Code Splitting**: 페이지별 번들 분할
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- **Lazy Loading**: 차트 라이브러리 지연 로딩
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- **CDN**: 정적 자산 CDN 배포
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- **Compression**: Gzip/Brotli 압축
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#### Backend 최적화
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- **Connection Pooling**: 데이터베이스 연결 풀 관리
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- **Query Optimization**: 인덱스 최적화, N+1 쿼리 방지
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- **Batch Processing**: 대량 데이터 일괄 처리
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- **Pagination**: 목록 조회 페이지네이션
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#### Cache 최적화
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- **Multi-Level Caching**: Browser Cache → CDN → Redis → Database
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- **Cache Warming**: 자주 사용되는 데이터 사전 로딩
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- **Cache Preloading**: 피크 시간 전 캐시 준비
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## 6. 보안 고려사항
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### 6.1 인증 및 인가
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#### JWT 기반 인증
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- **토큰 발급**: User Service에서 로그인 시 JWT 토큰 발급
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- **토큰 검증**: API Gateway에서 모든 요청의 JWT 토큰 검증
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- **토큰 저장**: Redis에 세션 정보 저장 (TTL 7일)
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- **토큰 갱신**: Refresh Token 패턴 (선택)
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#### 역할 기반 접근 제어 (RBAC)
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- **역할**: OWNER (매장 사장님), CUSTOMER (이벤트 참여자)
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- **권한 관리**: API별 필요 역할 정의
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- **API Gateway 검증**: 요청자의 역할 확인
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### 6.2 데이터 보안
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#### 민감 정보 암호화
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- **비밀번호**: bcrypt 해싱 (Cost Factor: 10)
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- **사업자번호**: AES-256 암호화 저장
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- **개인정보**: 전화번호 마스킹 (010-****-1234)
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#### 전송 보안
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- **HTTPS**: 모든 통신 TLS 1.3 암호화
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- **API Key**: 외부 API 호출 시 안전한 Key 관리 (AWS Secrets Manager)
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#### 데이터 접근 통제
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- **Database**: 서비스별 독립 계정, 최소 권한 원칙
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- **Redis**: 비밀번호 설정, ACL 적용
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- **백업**: 암호화된 백업 저장
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### 6.3 보안 모니터링
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#### 위협 탐지
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- **Rate Limiting**: API Gateway에서 사용자당 100 req/min
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- **Brute Force 방지**: 로그인 5회 실패 시 계정 잠금 (삭제됨, 향후 추가 가능)
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- **SQL Injection 방지**: Prepared Statement 사용
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- **XSS 방지**: 입력 데이터 Sanitization
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#### 로깅 및 감사
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- **Access Log**: 모든 API 요청 로깅
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- **Audit Log**: 민감 작업 (로그인, 이벤트 생성, 당첨자 추첨) 감사 로그
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- **중앙집중식 로깅**: ELK Stack 또는 CloudWatch Logs
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## 7. 논리 아키텍처 다이어그램
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논리 아키텍처 다이어그램은 별도 Mermaid 파일로 작성되었습니다.
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**파일 위치**: `logical-architecture.mmd`
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**다이어그램 확인 방법**:
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1. https://mermaid.live/edit 접속
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2. `logical-architecture.mmd` 파일 내용 붙여넣기
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3. 다이어그램 시각적 확인
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**다이어그램 구성**:
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- Client Layer: Web/Mobile Client
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- Gateway Layer: API Gateway
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- Service Layer: 7개 마이크로서비스
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- Data Layer: Redis Cache, Message Queue, Databases
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- External APIs: 7개 외부 API
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**의존성 표현**:
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- 실선 화살표 (→): 동기적 의존성
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- 점선 화살표 (-.->): 비동기 의존성 또는 캐시 접근
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- 화살표 레이블: 의존성 목적 명시
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## 부록
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### A. 참고 문서
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- [유저스토리](../../userstory.md)
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|
- [아키텍처 패턴](../../pattern/architecture-pattern.md)
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|
- [UI/UX 설계서](../../uiux/uiux.md)
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|
- [클라우드 디자인 패턴](../../../claude/cloud-design-patterns.md)
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### B. 주요 결정사항
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1. **CQRS 패턴 채택**: 읽기/쓰기 책임 분리로 독립적 확장 및 성능 최적화
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2. **Event-Driven 아키텍처 채택**: Event Bus(Kafka/SQS)를 통한 서비스 간 느슨한 결합
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3. **도메인 이벤트 정의**: 5개 핵심 이벤트로 서비스 간 상태 동기화
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4. **Resilience 패턴 전면 적용**: Circuit Breaker, Retry, Timeout, Bulkhead, Fallback
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5. **At-Least-Once Delivery**: 이벤트 보장 수준 및 멱등성 설계
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6. **Cache-Aside 패턴**: AI/이미지 생성 결과 캐싱으로 응답 시간 90% 개선
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7. **Job Queue 분리**: RabbitMQ로 장시간 비동기 작업 처리
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8. **서비스별 독립 Database**: Command/Query별 독립 DB로 CQRS 지원
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### C. 향후 개선 방안 (Phase 2 이후)
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1. **Event Sourcing 완전 적용**: 모든 상태 변경을 이벤트로 저장하여 시간 여행 및 감사 추적 강화
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2. **Saga 패턴 적용**: 복잡한 분산 트랜잭션 보상 로직 체계화
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3. **Service Mesh 도입**: Istio를 통한 서비스 간 통신 관찰성 및 보안 강화
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4. **Database Sharding**: Event/Participation Write DB 샤딩으로 쓰기 확장성 개선
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5. **WebSocket 기반 실시간 푸시**: 대시보드 실시간 업데이트 (폴링 대체)
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6. **GraphQL API Gateway**: 클라이언트 맞춤형 데이터 조회 최적화
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7. **Dead Letter Queue 고도화**: 실패 이벤트 재처리 및 알림 자동화
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**문서 버전**: 2.0
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**최종 수정일**: 2025-10-22
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**작성자**: System Architect
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**변경 사항**: CQRS 패턴 및 Event-Driven 아키텍처 전환, Resilience 패턴 전면 적용
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80
design/backend/logical/logical-architecture-v2.mmd.backup
Normal file
80
design/backend/logical/logical-architecture-v2.mmd.backup
Normal file
@ -0,0 +1,80 @@
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graph TB
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%% KT AI 기반 소상공인 이벤트 자동 생성 서비스 - 논리 아키텍처 (CQRS + Event-Driven)
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%% Command Services (Write)
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subgraph "Command Services"
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UserCmd["User Service<br/>• 회원가입/로그인<br/>• 프로필 관리<br/>• 사업자번호 검증"]
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|
EventCmd["Event Command<br/>Service<br/>• 이벤트 생성/수정/삭제<br/>• 플로우 오케스트레이션"]
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|
PartCmd["Participation<br/>Command Service<br/>• 참여 접수<br/>• 당첨자 추첨"]
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end
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%% Query Services (Read)
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subgraph "Query Services"
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EventQuery["Event Query<br/>Service<br/>• 이벤트 목록/상세<br/>• 이벤트 검색"]
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PartQuery["Participation<br/>Query Service<br/>• 참여자 목록<br/>• 당첨자 조회"]
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AnalQuery["Analytics Query<br/>Service<br/>• 실시간 대시보드<br/>• 성과 분석"]
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end
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|
%% Async Services
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subgraph "Async Services"
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AISvc["AI Service<br/>• 트렌드 분석<br/>• 이벤트 추천<br/>[Circuit Breaker]"]
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|
ContentSvc["Content Service<br/>• SNS 이미지 생성<br/>• 3가지 스타일<br/>[Circuit Breaker]"]
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||||||
|
DistSvc["Distribution<br/>Service<br/>• 다중 채널 배포<br/>[Circuit Breaker]<br/>[Retry Pattern]"]
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||||||
|
end
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|
%% Event Bus
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|
EventBus["Event Bus<br/>(Kafka/SQS)<br/>━━━━━━━━━━<br/>• EventCreated<br/>• EventPublished<br/>• ParticipantRegistered<br/>• WinnerSelected<br/>• DistributionCompleted"]
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%% Job Queue
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|
JobQueue["Job Queue<br/>(RabbitMQ)<br/>━━━━━━━━━━<br/>• AI 작업 큐<br/>• 이미지 생성 큐"]
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|
%% External System
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|
External["외부시스템<br/>[Circuit Breaker]<br/>━━━━━━━━━━<br/>• 국세청 API<br/>• AI API<br/>• 이미지 생성 API<br/>• 배포 채널 APIs"]
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%% Command to Event Bus (이벤트 발행)
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EventCmd ==>|"1. EventCreated<br/>발행"| EventBus
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EventCmd ==>|"2. EventPublished<br/>발행"| EventBus
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PartCmd ==>|"3. ParticipantRegistered<br/>발행"| EventBus
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|
PartCmd ==>|"4. WinnerSelected<br/>발행"| EventBus
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DistSvc ==>|"5. DistributionCompleted<br/>발행"| EventBus
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%% Event Bus to Services (이벤트 구독)
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EventBus -.->|"EventCreated<br/>구독"| EventQuery
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EventBus -.->|"EventCreated<br/>구독"| AnalQuery
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EventBus -.->|"EventPublished<br/>구독"| DistSvc
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EventBus -.->|"ParticipantRegistered<br/>구독"| PartQuery
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EventBus -.->|"ParticipantRegistered<br/>구독"| AnalQuery
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EventBus -.->|"WinnerSelected<br/>구독"| PartQuery
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|
EventBus -.->|"DistributionCompleted<br/>구독"| AnalQuery
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%% Command to Job Queue (비동기 작업)
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EventCmd -->|"AI 추천 요청"| JobQueue
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EventCmd -->|"이미지 생성 요청"| JobQueue
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JobQueue -->|작업 처리| AISvc
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JobQueue -->|작업 처리| ContentSvc
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%% Query to Query (읽기 최적화)
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AnalQuery -.->|캐시 조회| EventQuery
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AnalQuery -.->|캐시 조회| PartQuery
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%% Services to External (Resilience 패턴)
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UserCmd -->|"사업자번호 검증<br/>[Circuit Breaker]<br/>[Retry: 3회]"| External
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AISvc -->|"트렌드 분석/추천<br/>[Circuit Breaker]<br/>[Timeout: 30s]"| External
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|
ContentSvc -->|"이미지 생성<br/>[Circuit Breaker]<br/>[Timeout: 20s]"| External
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|
DistSvc -->|"다중 채널 배포<br/>[Circuit Breaker]<br/>[Retry: 3회]<br/>[Bulkhead]"| External
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AnalQuery -->|"채널별 통계<br/>[Circuit Breaker]<br/>[Fallback: Cache]"| External
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||||||
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|
%% Styling
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|
classDef command fill:#4ECDC4,stroke:#14B8A6,stroke-width:3px
|
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|
classDef query fill:#10B981,stroke:#059669,stroke-width:3px
|
||||||
|
classDef async fill:#8B5CF6,stroke:#7C3AED,stroke-width:3px,color:#fff
|
||||||
|
classDef eventbus fill:#F59E0B,stroke:#D97706,stroke-width:3px
|
||||||
|
classDef jobqueue fill:#FB923C,stroke:#EA580C,stroke-width:3px
|
||||||
|
classDef external fill:#E5E7EB,stroke:#9CA3AF,stroke-width:2px
|
||||||
|
|
||||||
|
class UserCmd,EventCmd,PartCmd command
|
||||||
|
class EventQuery,PartQuery,AnalQuery query
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class AISvc,ContentSvc,DistSvc async
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|
class EventBus eventbus
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class JobQueue jobqueue
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class External external
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@ -13,6 +13,7 @@
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## 버전 이력
|
## 버전 이력
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- **v1.0** (2025-10-21): 초기 마이크로서비스 아키텍처 설계
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- **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
|
- **v2.0** (2025-10-22): CQRS 패턴 및 Event-Driven 아키텍처 전환, Resilience 패턴 전면 적용
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- **v2.1** (2025-10-22): 서비스 구조 간소화, Kafka 통합 (Event Bus + Job Queue), Distribution 비동기 처리
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@ -38,18 +39,18 @@
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- 불필요한 추가 기능 배제
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- 불필요한 추가 기능 배제
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- 비즈니스 요구사항 우선 반영
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- 비즈니스 요구사항 우선 반영
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#### CQRS (Command Query Responsibility Segregation)
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- **읽기/쓰기 분리**: Command Service와 Query Service로 책임 분리
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- **독립적 확장**: 읽기와 쓰기 부하에 따라 독립적으로 확장
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- **성능 최적화**: Query Service는 읽기 최적화 데이터 모델 사용
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- **이벤트 소싱 준비**: 도메인 이벤트 기반 상태 동기화
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#### Event-Driven 아키텍처
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#### Event-Driven 아키텍처
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- **비동기 메시징**: Event Bus(Kafka/SQS)를 통한 서비스 간 통신
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- **Kafka 기반 통합**: Event Bus와 Job Queue를 Kafka로 통합
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- **비동기 메시징**: Kafka Topics를 통한 서비스 간 통신
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- **느슨한 결합**: 서비스 간 직접 의존성 제거
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- **느슨한 결합**: 서비스 간 직접 의존성 제거
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- **확장성**: 이벤트 구독자 추가로 기능 확장 용이
|
- **확장성**: 이벤트 구독자 추가로 기능 확장 용이
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||||||
- **장애 격리**: 이벤트 발행/구독 실패 시 서비스 독립성 유지
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- **장애 격리**: 이벤트 발행/구독 실패 시 서비스 독립성 유지
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#### Kafka 통합 전략
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- **Event Topics**: 도메인 이벤트 발행/구독 (EventCreated, ParticipantRegistered 등)
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- **Job Topics**: 비동기 작업 요청/처리 (ai-job, image-job, distribution-job)
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- **단일 메시징 플랫폼**: 운영 복잡도 감소 및 일관된 메시지 처리
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#### Resilience 패턴 적용
|
#### Resilience 패턴 적용
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- **Circuit Breaker**: 외부 API 장애 시 빠른 실패 및 복구 (Hystrix/Resilience4j)
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- **Circuit Breaker**: 외부 API 장애 시 빠른 실패 및 복구 (Hystrix/Resilience4j)
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||||||
- **Retry Pattern**: 일시적 장애 시 자동 재시도 (지수 백오프)
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- **Retry Pattern**: 일시적 장애 시 자동 재시도 (지수 백오프)
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||||||
@ -59,106 +60,91 @@
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### 1.2 핵심 컴포넌트 정의
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### 1.2 핵심 컴포넌트 정의
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#### Command Services (쓰기 전용)
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#### Core Services
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1. **User Service**: 사용자 인증 및 매장정보 관리
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1. **User Service**: 사용자 인증 및 매장정보 관리
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- 회원가입/로그인 (JWT 발급)
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- 회원가입/로그인 (JWT 발급)
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- 프로필 수정
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- 프로필 CRUD
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- 사업자번호 검증 (외부 API 연동)
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- 사업자번호 검증 (국세청 API, Circuit Breaker)
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2. **Event Command Service**: 이벤트 생성/수정/삭제
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2. **Event Service**: 이벤트 전체 생명주기 관리
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- 이벤트 생성/수정/삭제/조회
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- 이벤트 생성 플로우 오케스트레이션
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- 이벤트 생성 플로우 오케스트레이션
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- 도메인 이벤트 발행 (EventCreated, EventPublished)
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- Kafka Job 발행 (AI, 이미지, 배포)
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- 이벤트 상태 변경
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- Kafka Event 발행 (EventCreated)
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3. **Participation Command Service**: 참여 및 당첨자 관리
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3. **Participation Service**: 참여 및 당첨자 관리
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- 참여 접수 및 검증
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- 참여 접수 및 중복 체크
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- 당첨자 추첨 실행
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- 도메인 이벤트 발행 (ParticipantRegistered, WinnerSelected)
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#### Query Services (읽기 전용)
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1. **Event Query Service**: 이벤트 조회 최적화
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- 이벤트 목록/상세 조회
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- 이벤트 검색 및 필터링
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- 읽기 최적화 데이터 모델 (비정규화)
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2. **Participation Query Service**: 참여자/당첨자 조회
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- 참여자 목록 조회
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- 참여자 목록 조회
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- 당첨자 조회
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- 당첨자 추첨 및 조회
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- 읽기 최적화 집계 데이터
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- Kafka Event 발행 (ParticipantRegistered, WinnerSelected)
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3. **Analytics Query Service**: 실시간 성과 분석
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4. **Analytics Service**: 실시간 성과 분석 및 대시보드
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- 대시보드 데이터 조회
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- 대시보드 데이터 조회 (Redis 캐싱)
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- 채널별 성과 집계
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- Kafka Event 구독 (EventCreated, ParticipantRegistered, DistributionCompleted)
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- ROI 계산 및 분석
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- 외부 채널 통계 수집 (Circuit Breaker + Fallback)
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- ROI 계산 및 성과 분석
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#### Async Services (비동기 처리)
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#### Async Services (비동기 처리)
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1. **AI Service**: AI 기반 이벤트 추천
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1. **AI Service**: AI 기반 이벤트 추천
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- Job Queue를 통한 비동기 처리
|
- Kafka Job 구독 (ai-job)
|
||||||
- Circuit Breaker 적용 (외부 AI API)
|
- 외부 AI API 호출 (Circuit Breaker, Timeout 30초)
|
||||||
- 결과 캐싱 (Redis)
|
- 결과 캐싱 (Redis, TTL 24시간)
|
||||||
|
|
||||||
2. **Content Service**: SNS 이미지 생성
|
2. **Content Service**: SNS 이미지 생성
|
||||||
- Job Queue를 통한 비동기 처리
|
- Kafka Job 구독 (image-job)
|
||||||
- Circuit Breaker 적용 (외부 이미지 API)
|
- 외부 이미지 생성 API 호출 (Circuit Breaker, Timeout 20초)
|
||||||
- CDN 업로드 및 캐싱
|
- CDN 업로드 및 캐싱 (Redis, TTL 7일)
|
||||||
|
|
||||||
3. **Distribution Service**: 다중 채널 배포
|
3. **Distribution Service**: 다중 채널 배포 (비동기)
|
||||||
- Event Bus를 통한 EventPublished 구독
|
- Kafka Job 구독 (distribution-job)
|
||||||
- 병렬 배포 및 Circuit Breaker 적용
|
- 병렬 배포 (Circuit Breaker, Retry, Bulkhead)
|
||||||
- 배포 완료 이벤트 발행 (DistributionCompleted)
|
- Kafka Event 발행 (DistributionCompleted)
|
||||||
|
|
||||||
#### Event Bus (Kafka/SQS)
|
#### Kafka (통합 메시징 플랫폼)
|
||||||
- **도메인 이벤트 발행/구독**: 서비스 간 비동기 통신
|
**Event Topics** (도메인 이벤트):
|
||||||
- **이벤트 종류**:
|
- **EventCreated**: 이벤트 생성 시
|
||||||
- EventCreated: 이벤트 생성 시
|
- **ParticipantRegistered**: 참여자 등록 시
|
||||||
- EventPublished: 이벤트 배포 승인 시
|
- **WinnerSelected**: 당첨자 선정 시
|
||||||
- ParticipantRegistered: 참여자 등록 시
|
- **DistributionCompleted**: 배포 완료 시
|
||||||
- WinnerSelected: 당첨자 선정 시
|
|
||||||
- DistributionCompleted: 배포 완료 시
|
|
||||||
- **보장 수준**: At-Least-Once Delivery
|
|
||||||
|
|
||||||
#### Job Queue (RabbitMQ)
|
**Job Topics** (비동기 작업):
|
||||||
- **장시간 비동기 작업**: AI 추천, 이미지 생성
|
- **ai-job**: AI 추천 작업
|
||||||
- **Priority Queue**: 작업 우선순위 관리
|
- **image-job**: 이미지 생성 작업
|
||||||
- **Dead Letter Queue**: 실패 작업 처리
|
- **distribution-job**: 배포 작업 (비동기)
|
||||||
|
|
||||||
|
**특징**:
|
||||||
|
- At-Least-Once Delivery 보장
|
||||||
|
- Partition Key 기반 순서 보장
|
||||||
|
- Dead Letter Queue 지원
|
||||||
|
|
||||||
#### Data Layer
|
#### Data Layer
|
||||||
- **Redis Cache**: 세션, AI 결과, 이미지 URL, 대시보드 캐싱
|
- **Redis Cache**: 세션, AI 결과, 이미지 URL, 대시보드 캐싱
|
||||||
- **PostgreSQL**: 서비스별 독립 데이터베이스
|
- **PostgreSQL**: 서비스별 독립 데이터베이스
|
||||||
- User DB, Event Write DB, Event Read DB, Participation Write DB, Participation Read DB, Analytics DB
|
- User DB, Event DB, Participation DB, Analytics DB
|
||||||
- **읽기 전용 복제본**: Query Service 성능 최적화
|
|
||||||
|
|
||||||
#### External Systems
|
#### External Systems
|
||||||
- **국세청 API**: 사업자번호 검증
|
- **국세청 API**: 사업자번호 검증
|
||||||
- **AI APIs**: Claude/GPT-4 (트렌드 분석)
|
- **AI APIs**: Claude/GPT-4 (트렌드 분석)
|
||||||
- **이미지 생성 APIs**: Stable Diffusion/DALL-E
|
- **이미지 생성 APIs**: Stable Diffusion/DALL-E
|
||||||
- **배포 채널 APIs**: 우리동네TV, 링고비즈, 지니TV, SNS APIs
|
- **배포 채널 APIs**: 우리동네TV, 링고비즈, 지니TV, SNS APIs (비동기 배포)
|
||||||
|
|
||||||
---
|
---
|
||||||
|
|
||||||
## 2. 서비스 아키텍처
|
## 2. 서비스 아키텍처
|
||||||
|
|
||||||
### 2.1 CQRS 패턴 적용
|
### 2.1 서비스별 책임
|
||||||
|
|
||||||
#### 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
|
#### User Service
|
||||||
**핵심 책임**:
|
**핵심 책임**:
|
||||||
- 회원가입/로그인 (JWT 토큰 발급)
|
- 회원가입/로그인 (JWT 토큰 발급)
|
||||||
- 프로필 수정 (매장 정보 포함)
|
- 프로필 CRUD (매장 정보 포함)
|
||||||
- 사업자번호 검증 (국세청 API 연동)
|
- 사업자번호 검증 (국세청 API 연동)
|
||||||
- 세션 관리
|
- 세션 관리
|
||||||
|
|
||||||
**관련 유저스토리**: UFR-USER-010, 020, 030, 040
|
**관련 유저스토리**: UFR-USER-010, 020, 030, 040
|
||||||
|
|
||||||
**Resilience 패턴**:
|
**Resilience 패턴**:
|
||||||
- **Circuit Breaker**: 국세청 API 호출 시 (실패율 5% 초과 시 Open)
|
- **Circuit Breaker**: 국세청 API 호출 시 (실패율 50% 초과 시 Open)
|
||||||
- **Retry**: 최대 3회 재시도 (지수 백오프: 1초, 2초, 4초)
|
- **Retry**: 최대 3회 재시도 (지수 백오프: 1초, 2초, 4초)
|
||||||
- **Timeout**: 5초
|
- **Timeout**: 5초
|
||||||
- **Fallback**: 사업자번호 검증 스킵 (수동 확인 안내)
|
- **Fallback**: 사업자번호 검증 스킵 (수동 확인 안내)
|
||||||
@ -167,48 +153,51 @@
|
|||||||
- User DB: users, stores 테이블
|
- User DB: users, stores 테이블
|
||||||
- Redis: 세션 정보 (TTL 7일), 사업자번호 검증 결과 (TTL 7일)
|
- Redis: 세션 정보 (TTL 7일), 사업자번호 검증 결과 (TTL 7일)
|
||||||
|
|
||||||
#### Event Command Service
|
#### Event Service
|
||||||
**핵심 책임**:
|
**핵심 책임**:
|
||||||
- 이벤트 생성/수정/삭제
|
- 이벤트 생성/수정/삭제/조회
|
||||||
- 이벤트 생성 플로우 오케스트레이션
|
- 이벤트 생성 플로우 오케스트레이션
|
||||||
- 도메인 이벤트 발행 (EventCreated, EventPublished)
|
- Kafka Job 발행 (AI, 이미지, 배포)
|
||||||
|
- Kafka Event 발행 (EventCreated)
|
||||||
|
|
||||||
**관련 유저스토리**: UFR-EVENT-010, 020, 030, 040, 050, 060, 070
|
**관련 유저스토리**: UFR-EVENT-010, 020, 030, 040, 050, 060, 070
|
||||||
|
|
||||||
**도메인 이벤트**:
|
**Kafka 이벤트 발행**:
|
||||||
1. **EventCreated**: 이벤트 생성 완료 시
|
1. **EventCreated**: 이벤트 생성 완료 시
|
||||||
- Payload: eventId, storeId, title, objective, createdAt
|
- Payload: eventId, storeId, title, objective, createdAt
|
||||||
- 구독자: Event Query Service, Analytics Query Service
|
- 구독자: Analytics Service
|
||||||
|
|
||||||
2. **EventPublished**: 이벤트 배포 승인 시
|
**Kafka Job 발행**:
|
||||||
- Payload: eventId, distributionChannels, publishedAt
|
1. **ai-job**: AI 추천 요청
|
||||||
- 구독자: Distribution Service
|
2. **image-job**: 이미지 생성 요청
|
||||||
|
3. **distribution-job**: 배포 요청 (비동기)
|
||||||
|
|
||||||
**주요 플로우**:
|
**주요 플로우**:
|
||||||
1. 이벤트 목적 선택 → Event DB 저장
|
1. 이벤트 목적 선택 → Event DB 저장 → EventCreated 발행
|
||||||
2. AI 추천 요청 → Job Queue 발행
|
2. AI 추천 요청 → ai-job 발행
|
||||||
3. 이미지 생성 요청 → Job Queue 발행
|
3. 이미지 생성 요청 → image-job 발행
|
||||||
4. 배포 승인 → EventPublished 이벤트 발행
|
4. 배포 승인 → distribution-job 발행 (비동기)
|
||||||
|
|
||||||
**데이터 저장**:
|
**데이터 저장**:
|
||||||
- Event Write DB: events, event_objectives, event_prizes 테이블
|
- Event DB: events, event_objectives, event_prizes 테이블
|
||||||
|
|
||||||
#### Participation Command Service
|
#### Participation Service
|
||||||
**핵심 책임**:
|
**핵심 책임**:
|
||||||
- 이벤트 참여 접수 및 검증
|
- 이벤트 참여 접수 및 검증
|
||||||
- 당첨자 추첨 실행
|
- 참여자 목록 조회
|
||||||
- 도메인 이벤트 발행 (ParticipantRegistered, WinnerSelected)
|
- 당첨자 추첨 및 조회
|
||||||
|
- Kafka Event 발행 (ParticipantRegistered, WinnerSelected)
|
||||||
|
|
||||||
**관련 유저스토리**: UFR-PART-010, 020, 030
|
**관련 유저스토리**: UFR-PART-010, 020, 030
|
||||||
|
|
||||||
**도메인 이벤트**:
|
**Kafka 이벤트 발행**:
|
||||||
1. **ParticipantRegistered**: 참여자 등록 시
|
1. **ParticipantRegistered**: 참여자 등록 시
|
||||||
- Payload: participantId, eventId, phoneNumber, registeredAt
|
- Payload: participantId, eventId, phoneNumber, registeredAt
|
||||||
- 구독자: Participation Query Service, Analytics Query Service
|
- 구독자: Analytics Service
|
||||||
|
|
||||||
2. **WinnerSelected**: 당첨자 선정 시
|
2. **WinnerSelected**: 당첨자 선정 시
|
||||||
- Payload: winnerId, eventId, selectedAt
|
- Payload: winnerId, eventId, selectedAt
|
||||||
- 구독자: Participation Query Service
|
- 구독자: (추후 확장 가능)
|
||||||
|
|
||||||
**주요 기능**:
|
**주요 기능**:
|
||||||
- 중복 참여 체크 (전화번호 기반)
|
- 중복 참여 체크 (전화번호 기반)
|
||||||
@ -216,71 +205,36 @@
|
|||||||
- 매장 방문 고객 가산점 적용
|
- 매장 방문 고객 가산점 적용
|
||||||
|
|
||||||
**데이터 저장**:
|
**데이터 저장**:
|
||||||
- Participation Write DB: participants, winners 테이블
|
- Participation DB: participants, winners 테이블
|
||||||
|
|
||||||
### 2.3 Query Services (읽기 전용)
|
#### Analytics Service
|
||||||
|
|
||||||
#### Event Query Service
|
|
||||||
**핵심 책임**:
|
**핵심 책임**:
|
||||||
- 이벤트 목록/상세 조회
|
- 실시간 성과 대시보드 조회
|
||||||
- 이벤트 검색 및 필터링
|
- 채널별 성과 분석 및 통계
|
||||||
- 읽기 최적화 데이터 제공
|
- ROI 계산 및 성과 집계
|
||||||
|
|
||||||
**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
|
**관련 유저스토리**: UFR-ANAL-010
|
||||||
|
|
||||||
**이벤트 구독**:
|
**Kafka 이벤트 구독**:
|
||||||
- **EventCreated**: 이벤트 기본 정보 동기화
|
- **EventCreated**: 이벤트 기본 정보 초기화
|
||||||
- **ParticipantRegistered**: 참여자 수 실시간 업데이트
|
- **ParticipantRegistered**: 참여자 수 실시간 증가
|
||||||
- **DistributionCompleted**: 배포 통계 업데이트
|
- **DistributionCompleted**: 배포 완료 통계 업데이트
|
||||||
|
|
||||||
**Resilience 패턴**:
|
**Resilience 패턴**:
|
||||||
- **Circuit Breaker**: 외부 채널 API 조회 시
|
- **Circuit Breaker**: 외부 채널 API 조회 시 (실패율 50% 초과 시 Open)
|
||||||
- **Fallback**: 캐시된 이전 데이터 반환
|
- **Fallback**: 캐시된 이전 데이터 반환
|
||||||
- **Cache-Aside**: Redis 캐싱 (TTL 5분)
|
- **Cache-Aside**: Redis 캐싱 (TTL 5분)
|
||||||
|
|
||||||
**데이터 통합**:
|
**데이터 통합**:
|
||||||
- Event Query Service: 이벤트 정보
|
- Event Service: 이벤트 정보 조회 (DB 직접 또는 REST)
|
||||||
- Participation Query Service: 참여자/당첨자 데이터
|
- Participation Service: 참여자/당첨자 데이터 조회
|
||||||
- Distribution Service: 배포 통계
|
- 외부 APIs: 우리동네TV, 지니TV, SNS 통계 수집
|
||||||
- 외부 APIs: 우리동네TV, 지니TV, SNS 통계
|
|
||||||
|
|
||||||
**데이터 저장**:
|
**데이터 저장**:
|
||||||
- Analytics DB: event_stats, channel_stats
|
- Analytics DB: event_stats, channel_stats
|
||||||
- Redis: 대시보드 데이터 (TTL 5분)
|
- Redis: 대시보드 데이터 (TTL 5분)
|
||||||
|
|
||||||
### 2.4 Async Services (비동기 처리)
|
### 2.2 Async Services (비동기 처리)
|
||||||
|
|
||||||
#### AI Service
|
#### AI Service
|
||||||
**핵심 책임**:
|
**핵심 책임**:
|
||||||
@ -290,15 +244,18 @@
|
|||||||
|
|
||||||
**관련 유저스토리**: UFR-AI-010
|
**관련 유저스토리**: UFR-AI-010
|
||||||
|
|
||||||
|
**Kafka Job 구독**:
|
||||||
|
- **ai-job**: AI 추천 작업 요청
|
||||||
|
|
||||||
**Resilience 패턴**:
|
**Resilience 패턴**:
|
||||||
- **Circuit Breaker**: AI API 호출 시 (실패율 10% 초과 시 Open)
|
- **Circuit Breaker**: AI API 호출 시 (실패율 50% 초과 시 Open)
|
||||||
- **Timeout**: 30초
|
- **Timeout**: 30초
|
||||||
- **Fallback**: 캐시된 이전 추천 결과 + 안내 메시지
|
- **Fallback**: 캐시된 이전 추천 결과 + 안내 메시지
|
||||||
- **Cache-Aside**: Redis 캐싱 (TTL 24시간)
|
- **Cache-Aside**: Redis 캐싱 (TTL 24시간)
|
||||||
|
|
||||||
**처리 시간**:
|
**처리 시간**:
|
||||||
- 캐시 HIT: 0.1초
|
- 캐시 HIT: 0.1초
|
||||||
- 캐시 MISS: 10초 이내 (비동기 Job 처리)
|
- 캐시 MISS: 10초 이내 (비동기 처리)
|
||||||
|
|
||||||
**데이터 저장**:
|
**데이터 저장**:
|
||||||
- Redis: AI 추천 결과 (TTL 24시간)
|
- Redis: AI 추천 결과 (TTL 24시간)
|
||||||
@ -312,15 +269,18 @@
|
|||||||
|
|
||||||
**관련 유저스토리**: UFR-CONT-010, 020
|
**관련 유저스토리**: UFR-CONT-010, 020
|
||||||
|
|
||||||
|
**Kafka Job 구독**:
|
||||||
|
- **image-job**: 이미지 생성 작업 요청
|
||||||
|
|
||||||
**Resilience 패턴**:
|
**Resilience 패턴**:
|
||||||
- **Circuit Breaker**: 이미지 생성 API 호출 시
|
- **Circuit Breaker**: 이미지 생성 API 호출 시 (실패율 50% 초과 시 Open)
|
||||||
- **Timeout**: 20초
|
- **Timeout**: 20초
|
||||||
- **Fallback**: 기본 템플릿 이미지 제공
|
- **Fallback**: 기본 템플릿 이미지 제공
|
||||||
- **Cache-Aside**: Redis 캐싱 (TTL 7일)
|
- **Cache-Aside**: Redis 캐싱 (TTL 7일)
|
||||||
|
|
||||||
**처리 시간**:
|
**처리 시간**:
|
||||||
- 캐시 HIT: 0.1초
|
- 캐시 HIT: 0.1초
|
||||||
- 캐시 MISS: 5초 이내 (비동기 Job 처리)
|
- 캐시 MISS: 5초 이내 (비동기 처리)
|
||||||
|
|
||||||
**데이터 저장**:
|
**데이터 저장**:
|
||||||
- Redis: 이미지 생성 결과 (CDN URL, TTL 7일)
|
- Redis: 이미지 생성 결과 (CDN URL, TTL 7일)
|
||||||
@ -328,52 +288,66 @@
|
|||||||
|
|
||||||
#### Distribution Service
|
#### Distribution Service
|
||||||
**핵심 책임**:
|
**핵심 책임**:
|
||||||
- 다중 채널 동시 배포
|
- 다중 채널 병렬 배포 (비동기)
|
||||||
- 배포 상태 모니터링
|
- 배포 상태 모니터링
|
||||||
- 도메인 이벤트 발행 (DistributionCompleted)
|
- Kafka Event 발행 (DistributionCompleted)
|
||||||
|
|
||||||
**관련 유저스토리**: UFR-DIST-010, 020
|
**관련 유저스토리**: UFR-DIST-010, 020
|
||||||
|
|
||||||
**이벤트 구독**:
|
**Kafka Job 구독**:
|
||||||
- **EventPublished**: 배포 작업 시작 트리거
|
- **distribution-job**: 배포 작업 요청 (비동기)
|
||||||
|
|
||||||
**도메인 이벤트**:
|
**Kafka 이벤트 발행**:
|
||||||
- **DistributionCompleted**: 배포 완료 시
|
- **DistributionCompleted**: 배포 완료 시
|
||||||
- Payload: eventId, distributedChannels, completedAt
|
- Payload: eventId, distributedChannels, completedAt
|
||||||
- 구독자: Analytics Query Service
|
- 구독자: Analytics Service
|
||||||
|
|
||||||
**Resilience 패턴**:
|
**Resilience 패턴**:
|
||||||
- **Circuit Breaker**: 각 외부 채널 API별 독립 적용
|
- **Circuit Breaker**: 각 외부 채널 API별 독립 적용 (실패율 50% 초과 시 Open)
|
||||||
- **Retry**: 최대 3회 재시도 (지수 백오프)
|
- **Retry**: 최대 3회 재시도 (지수 백오프: 1초, 2초, 4초)
|
||||||
- **Bulkhead**: 채널별 스레드 풀 격리 (장애 전파 방지)
|
- **Bulkhead**: 채널별 스레드 풀 격리 (장애 전파 방지)
|
||||||
- **Fallback**: 실패 채널 스킵 + 알림
|
- **Fallback**: 실패 채널 스킵 + 알림
|
||||||
|
|
||||||
**처리 시간**: 1분 이내 (모든 채널 배포 완료)
|
**처리 시간**: 1분 이내 (모든 채널 배포 완료)
|
||||||
|
|
||||||
|
**배포 채널 (비동기)**:
|
||||||
|
- 우리동네TV API (영상 업로드)
|
||||||
|
- 링고비즈 API (연결음 업데이트)
|
||||||
|
- 지니TV API (TV 광고 등록)
|
||||||
|
- SNS APIs (Instagram, Naver, Kakao 자동 포스팅)
|
||||||
|
|
||||||
**데이터 저장**:
|
**데이터 저장**:
|
||||||
- Event Read DB: distribution_logs 테이블
|
- Event DB: distribution_logs 테이블
|
||||||
|
|
||||||
### 2.5 Event-Driven 통신 전략
|
### 2.3 Kafka 통신 전략
|
||||||
|
|
||||||
#### Event Bus 아키텍처
|
#### Kafka 아키텍처
|
||||||
**기술 스택**: Kafka 또는 AWS SQS
|
**기술 스택**: Apache Kafka (Event Topics + Job Topics 통합)
|
||||||
**보장 수준**: At-Least-Once Delivery
|
**보장 수준**: At-Least-Once Delivery
|
||||||
**메시지 포맷**: JSON
|
**메시지 포맷**: JSON
|
||||||
|
|
||||||
#### 도메인 이벤트 정의
|
#### Event Topics (도메인 이벤트)
|
||||||
|
|
||||||
| 이벤트명 | 발행자 | 구독자 | Payload | 용도 |
|
| 토픽명 | 발행자 | 구독자 | Payload | 용도 |
|
||||||
|---------|--------|--------|---------|------|
|
|---------|--------|--------|---------|------|
|
||||||
| **EventCreated** | Event Command | Event Query<br/>Analytics Query | eventId, storeId, title, objective, createdAt | 이벤트 생성 동기화 |
|
| **EventCreated** | Event Service | Analytics Service | eventId, storeId, title, objective, createdAt | 이벤트 생성 시 통계 초기화 |
|
||||||
| **EventPublished** | Event Command | Distribution Service | eventId, distributionChannels, publishedAt | 배포 작업 트리거 |
|
| **ParticipantRegistered** | Participation Service | Analytics Service | participantId, eventId, phoneNumber, registeredAt | 참여자 등록 시 실시간 통계 업데이트 |
|
||||||
| **ParticipantRegistered** | Participation Command | Participation Query<br/>Analytics Query | participantId, eventId, phoneNumber, registeredAt | 참여자 등록 동기화 |
|
| **WinnerSelected** | Participation Service | - | winnerId, eventId, selectedAt | 당첨자 선정 기록 |
|
||||||
| **WinnerSelected** | Participation Command | Participation Query | winnerId, eventId, selectedAt | 당첨자 선정 동기화 |
|
| **DistributionCompleted** | Distribution Service | Analytics Service | eventId, distributedChannels, completedAt | 배포 완료 시 통계 업데이트 |
|
||||||
| **DistributionCompleted** | Distribution Service | Analytics Query | eventId, distributedChannels, completedAt | 배포 완료 통계 업데이트 |
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#### Job Topics (비동기 작업)
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| 토픽명 | 발행자 | 구독자 | Payload | 용도 |
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|---------|--------|--------|---------|------|
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| **ai-job** | Event Service | AI Service | eventId, objective, industry, region | AI 트렌드 분석 및 이벤트 추천 요청 |
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| **image-job** | Event Service | Content Service | eventId, content, style | SNS 이미지 생성 요청 (3가지 스타일) |
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||||||
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| **distribution-job** | Event Service | Distribution Service | eventId, distributionChannels | 다중 채널 배포 요청 (비동기) |
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#### 통신 패턴별 설계
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#### 통신 패턴별 설계
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**1. Event-Driven 통신 (비동기 메시징)**
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**1. Event Topics (도메인 이벤트)**
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- **사용 시나리오**: 서비스 간 상태 동기화, 느슨한 결합 필요 시
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- **사용 시나리오**: 서비스 간 상태 변경 알림 및 동기화
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|
- **통신 방식**: Kafka Pub/Sub
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- **장점**:
|
- **장점**:
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- 서비스 독립성 보장
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- 서비스 독립성 보장
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- 장애 격리
|
- 장애 격리
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||||||
@ -382,22 +356,22 @@
|
|||||||
- 최종 일관성 (Eventual Consistency)
|
- 최종 일관성 (Eventual Consistency)
|
||||||
- 디버깅 복잡도 증가
|
- 디버깅 복잡도 증가
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||||||
|
|
||||||
**2. Job Queue 통신 (비동기 작업)**
|
**2. Job Topics (비동기 작업)**
|
||||||
- **사용 시나리오**: 장시간 작업 (AI 추천, 이미지 생성)
|
- **사용 시나리오**: 장시간 작업 (AI 추천, 이미지 생성, 다중 채널 배포)
|
||||||
- **기술 스택**: RabbitMQ
|
- **통신 방식**: Kafka 메시지 큐
|
||||||
- **패턴**: Asynchronous Request-Reply
|
- **패턴**: Asynchronous Request-Reply
|
||||||
- **처리 플로우**:
|
- **처리 플로우**:
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1. Command Service → Job Queue: Job 발행
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1. Event Service → Kafka Job Topic: Job 발행
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||||||
2. Async Service → Job Queue: Job 수신 및 처리
|
2. Async Service → Kafka: Job 수신 및 처리
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||||||
3. Client → Command Service: Job 상태 폴링 (5초 간격)
|
3. Client → Event Service: Job 상태 폴링 (5초 간격)
|
||||||
4. Async Service → Redis: 결과 캐싱
|
4. Async Service → Redis: 결과 캐싱
|
||||||
5. Command Service → Client: 완료 응답
|
5. Event Service → Client: 완료 응답
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||||||
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|
||||||
**3. Query Service 간 통신**
|
**3. 데이터베이스 직접 조회**
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- **사용 시나리오**: Analytics Query가 다른 Query Service 데이터 필요 시
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- **사용 시나리오**: Analytics Service가 이벤트/참여 데이터 필요 시
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- **패턴**: Cache-Aside
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- **패턴**: Database-per-Service 원칙 유지, 필요 시 이벤트로 데이터 동기화
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- **통신 방식**: REST API (HTTP/JSON)
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- **통신 방식**: Kafka 이벤트 구독 → Analytics DB 저장 → 로컬 조회
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- **특징**: 읽기 전용이므로 직접 호출 허용
|
- **특징**: 서비스 간 직접 API 호출 최소화
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#### Cache-Aside 전략
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#### Cache-Aside 전략
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@ -466,7 +440,7 @@
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| AI Service | 캐시된 이전 추천 결과 + 안내 메시지 |
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| AI Service | 캐시된 이전 추천 결과 + 안내 메시지 |
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| Content Service | 기본 템플릿 이미지 제공 |
|
| Content Service | 기본 템플릿 이미지 제공 |
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| Distribution Service | 실패 채널 스킵 + 알림 |
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| Distribution Service | 실패 채널 스킵 + 알림 |
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| Analytics Query | 캐시된 이전 데이터 반환 |
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| Analytics Service | 캐시된 이전 데이터 반환 |
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#### 이벤트 순서 보장
|
#### 이벤트 순서 보장
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||||||
- **Kafka Partition Key**: eventId 기준으로 파티션 할당
|
- **Kafka Partition Key**: eventId 기준으로 파티션 할당
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||||||
@ -481,40 +455,34 @@
|
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||||||
## 3. 주요 사용자 플로우
|
## 3. 주요 사용자 플로우
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### 3.1 이벤트 생성 플로우 (CQRS + Event-Driven)
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### 3.1 이벤트 생성 플로우 (Event-Driven + Kafka)
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1. [이벤트 목적 선택]
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1. [이벤트 목적 선택]
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
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||||||
│ Client → Event Command Service │
|
│ Client → Event Service │
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│ - POST /api/events (목적, 매장 정보) │
|
│ - POST /api/events (목적, 매장 정보) │
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||||||
│ - Event Write DB에 저장 │
|
│ - Event DB에 저장 │
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||||||
│ - EventCreated 이벤트 발행 → Event Bus │
|
│ - EventCreated 이벤트 발행 → Kafka │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
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└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ Event Bus → Event Query Service │
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│ Kafka → Analytics Service │
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│ - EventCreated 이벤트 구독 │
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│ - Event Read DB에 동기화 (비정규화) │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ Event Bus → Analytics Query Service │
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│ - EventCreated 이벤트 구독 │
|
│ - EventCreated 이벤트 구독 │
|
||||||
│ - Analytics DB에 기본 통계 초기화 │
|
│ - Analytics DB에 기본 통계 초기화 │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
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2. [AI 이벤트 추천]
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2. [AI 이벤트 추천]
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ Client → Event Command Service │
|
│ Client → Event Service │
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||||||
│ - POST /api/events/{id}/ai-recommendations │
|
│ - POST /api/events/{id}/ai-recommendations │
|
||||||
│ - Job Queue 발행 (AI 작업 요청) │
|
│ - Kafka ai-job 토픽 발행 (AI 작업 요청) │
|
||||||
│ - Job ID 즉시 반환 (0.1초) │
|
│ - Job ID 즉시 반환 (0.1초) │
|
||||||
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
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||||||
|
|
||||||
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
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||||||
│ AI Service (Background) │
|
│ AI Service (Background) │
|
||||||
│ - Job Queue 구독 │
|
│ - Kafka ai-job 토픽 구독 │
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||||||
│ - Redis 캐시 확인 (Cache-Aside) │
|
│ - Redis 캐시 확인 (Cache-Aside) │
|
||||||
│ - 캐시 MISS: Claude API 호출 (10초) [Circuit Breaker] │
|
│ - 캐시 MISS: Claude API 호출 (10초) [Circuit Breaker] │
|
||||||
│ - 결과 캐싱 (TTL 24시간) │
|
│ - 결과 캐싱 (TTL 24시간) │
|
||||||
@ -529,15 +497,15 @@
|
|||||||
|
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||||||
3. [SNS 이미지 생성]
|
3. [SNS 이미지 생성]
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
||||||
│ Client → Event Command Service │
|
│ Client → Event Service │
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│ - POST /api/events/{id}/content-generation │
|
│ - POST /api/events/{id}/content-generation │
|
||||||
│ - Job Queue 발행 (이미지 생성 요청) │
|
│ - Kafka image-job 토픽 발행 (이미지 생성 요청) │
|
||||||
│ - Job ID 즉시 반환 (0.1초) │
|
│ - Job ID 즉시 반환 (0.1초) │
|
||||||
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||||||
|
|
||||||
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
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||||||
│ Content Service (Background) │
|
│ Content Service (Background) │
|
||||||
│ - Job Queue 구독 │
|
│ - Kafka image-job 토픽 구독 │
|
||||||
│ - Redis 캐시 확인 │
|
│ - Redis 캐시 확인 │
|
||||||
│ - 캐시 MISS: Stable Diffusion API (5초) [Circuit Breaker] │
|
│ - 캐시 MISS: Stable Diffusion API (5초) [Circuit Breaker] │
|
||||||
│ - 이미지 CDN 업로드 │
|
│ - 이미지 CDN 업로드 │
|
||||||
@ -553,25 +521,26 @@
|
|||||||
|
|
||||||
4. [최종 승인 및 배포]
|
4. [최종 승인 및 배포]
|
||||||
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
||||||
│ Client → Event Command Service │
|
│ Client → Event Service │
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||||||
│ - POST /api/events/{id}/publish │
|
│ - POST /api/events/{id}/publish │
|
||||||
│ - Event 상태 변경 (DRAFT → PUBLISHED) │
|
│ - Event 상태 변경 (DRAFT → PUBLISHED) │
|
||||||
│ - EventPublished 이벤트 발행 → Event Bus │
|
│ - Kafka distribution-job 토픽 발행 (비동기 배포 요청) │
|
||||||
|
│ - Job ID 즉시 반환 (0.1초) │
|
||||||
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
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||||||
|
|
||||||
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ Event Bus → Distribution Service │
|
│ Distribution Service (Background) │
|
||||||
│ - EventPublished 이벤트 구독 │
|
│ - Kafka distribution-job 토픽 구독 │
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||||||
│ - 다중 채널 병렬 배포 시작 [Circuit Breaker + Bulkhead] │
|
│ - 다중 채널 병렬 배포 시작 [Circuit Breaker + Bulkhead] │
|
||||||
│ * 우리동네TV API (영상 업로드) [Retry: 3회] │
|
│ * 우리동네TV API (영상 업로드) [Retry: 3회] │
|
||||||
│ * 링고비즈 API (연결음 업데이트) [Retry: 3회] │
|
│ * 링고비즈 API (연결음 업데이트) [Retry: 3회] │
|
||||||
│ * 지니TV API (광고 등록) [Retry: 3회] │
|
│ * 지니TV API (광고 등록) [Retry: 3회] │
|
||||||
│ * SNS APIs (Instagram, Naver, Kakao) [Retry: 3회] │
|
│ * SNS APIs (Instagram, Naver, Kakao) [Retry: 3회] │
|
||||||
│ - 배포 완료: DistributionCompleted 이벤트 발행 │
|
│ - 배포 완료: DistributionCompleted 이벤트 발행 → Kafka │
|
||||||
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||||||
|
|
||||||
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
||||||
│ Event Bus → Analytics Query Service │
|
│ Kafka → Analytics Service │
|
||||||
│ - DistributionCompleted 이벤트 구독 │
|
│ - DistributionCompleted 이벤트 구독 │
|
||||||
│ - Analytics DB 배포 통계 업데이트 │
|
│ - Analytics DB 배포 통계 업데이트 │
|
||||||
│ - 대시보드 캐시 무효화 (다음 조회 시 갱신) │
|
│ - 대시보드 캐시 무효화 (다음 조회 시 갱신) │
|
||||||
@ -583,50 +552,38 @@
|
|||||||
```
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```
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||||||
1. [이벤트 참여]
|
1. [이벤트 참여]
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
||||||
│ Client → Participation Command Service │
|
│ Client → Participation Service │
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||||||
│ - POST /api/events/{id}/participate │
|
│ - POST /api/events/{id}/participate │
|
||||||
│ - 중복 참여 체크 (전화번호 기반) │
|
│ - 중복 참여 체크 (전화번호 기반) │
|
||||||
│ - Participation Write DB에 저장 │
|
│ - Participation DB에 저장 │
|
||||||
│ - ParticipantRegistered 이벤트 발행 → Event Bus │
|
│ - ParticipantRegistered 이벤트 발행 → Kafka │
|
||||||
│ - 응모 번호 즉시 반환 │
|
│ - 응모 번호 즉시 반환 │
|
||||||
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||||||
|
|
||||||
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
||||||
│ Event Bus → Participation Query Service │
|
│ Kafka → Analytics Service │
|
||||||
│ - ParticipantRegistered 이벤트 구독 │
|
|
||||||
│ - Participation Read DB에 동기화 │
|
|
||||||
│ - 이벤트별 참여자 수 집계 테이블 업데이트 │
|
|
||||||
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
|
||||||
|
|
||||||
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
|
||||||
│ Event Bus → Analytics Query Service │
|
|
||||||
│ - ParticipantRegistered 이벤트 구독 │
|
│ - ParticipantRegistered 이벤트 구독 │
|
||||||
│ - 실시간 참여자 수 증가 │
|
│ - 실시간 참여자 수 증가 │
|
||||||
|
│ - Analytics DB에 참여 통계 업데이트 │
|
||||||
│ - 대시보드 캐시 무효화 │
|
│ - 대시보드 캐시 무효화 │
|
||||||
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||||||
|
|
||||||
2. [당첨자 추첨]
|
2. [당첨자 추첨]
|
||||||
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
||||||
│ Client → Participation Command Service │
|
│ Client → Participation Service │
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||||||
│ - POST /api/events/{id}/draw-winners │
|
│ - POST /api/events/{id}/draw-winners │
|
||||||
│ - 난수 기반 무작위 추첨 │
|
│ - 난수 기반 무작위 추첨 │
|
||||||
│ - Winners Write DB에 저장 │
|
│ - Winners DB에 저장 │
|
||||||
│ - WinnerSelected 이벤트 발행 → Event Bus │
|
│ - WinnerSelected 이벤트 발행 → Kafka │
|
||||||
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
|
||||||
|
|
||||||
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
|
||||||
│ Event Bus → Participation Query Service │
|
|
||||||
│ - WinnerSelected 이벤트 구독 │
|
|
||||||
│ - Winners Read DB에 동기화 │
|
|
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└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||||||
```
|
```
|
||||||
|
|
||||||
### 3.3 성과 분석 플로우 (Query Service + Event 구독)
|
### 3.3 성과 분석 플로우 (Event-Driven)
|
||||||
|
|
||||||
```
|
```
|
||||||
1. [실시간 대시보드 조회]
|
1. [실시간 대시보드 조회]
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
||||||
│ Client → Analytics Query Service │
|
│ Client → Analytics Service │
|
||||||
│ - GET /api/events/{id}/analytics │
|
│ - GET /api/events/{id}/analytics │
|
||||||
│ - Redis 캐시 확인 (TTL 5분) │
|
│ - Redis 캐시 확인 (TTL 5분) │
|
||||||
│ * 캐시 HIT: 즉시 반환 (0.5초) │
|
│ * 캐시 HIT: 즉시 반환 (0.5초) │
|
||||||
@ -634,10 +591,8 @@
|
|||||||
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||||||
|
|
||||||
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
||||||
│ Analytics Query Service (데이터 통합) │
|
│ Analytics Service (데이터 통합) │
|
||||||
│ - Analytics DB: 이벤트 통계 조회 │
|
│ - Analytics DB: 이벤트/참여 통계 조회 (로컬 DB) │
|
||||||
│ - Event Query Service: 이벤트 정보 조회 (REST) │
|
|
||||||
│ - Participation Query Service: 참여자/당첨자 조회 (REST) │
|
|
||||||
│ - 외부 APIs: 채널별 노출/클릭 수 [Circuit Breaker + Fallback] │
|
│ - 외부 APIs: 채널별 노출/클릭 수 [Circuit Breaker + Fallback] │
|
||||||
│ * 우리동네TV API (조회수) │
|
│ * 우리동네TV API (조회수) │
|
||||||
│ * 지니TV API (광고 노출 수) │
|
│ * 지니TV API (광고 노출 수) │
|
||||||
@ -648,7 +603,7 @@
|
|||||||
|
|
||||||
2. [실시간 업데이트 (Event 구독)]
|
2. [실시간 업데이트 (Event 구독)]
|
||||||
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
||||||
│ Analytics Query Service (Background) │
|
│ Analytics Service (Background) │
|
||||||
│ - EventCreated 구독: 이벤트 기본 정보 초기화 │
|
│ - EventCreated 구독: 이벤트 기본 정보 초기화 │
|
||||||
│ - ParticipantRegistered 구독: 참여자 수 실시간 증가 │
|
│ - ParticipantRegistered 구독: 참여자 수 실시간 증가 │
|
||||||
│ - DistributionCompleted 구독: 배포 채널 통계 업데이트 │
|
│ - DistributionCompleted 구독: 배포 채널 통계 업데이트 │
|
||||||
@ -658,10 +613,10 @@
|
|||||||
|
|
||||||
### 3.4 플로우 특징
|
### 3.4 플로우 특징
|
||||||
|
|
||||||
#### CQRS 이점
|
#### Kafka 통합 이점
|
||||||
- **Command Service**: 쓰기 작업에 집중, 트랜잭션 보장
|
- **단일 메시징 플랫폼**: Event Bus와 Job Queue를 Kafka로 통합, 운영 복잡도 감소
|
||||||
- **Query Service**: 읽기 최적화 데이터 모델, 빠른 조회
|
- **일관된 메시지 처리**: 모든 비동기 통신이 Kafka를 통해 이루어져 모니터링 및 디버깅 용이
|
||||||
- **독립적 확장**: 읽기/쓰기 부하에 따라 독립 스케일링
|
- **확장성**: Kafka의 높은 처리량으로 대규모 이벤트 처리 지원
|
||||||
|
|
||||||
#### Event-Driven 이점
|
#### Event-Driven 이점
|
||||||
- **느슨한 결합**: 서비스 간 직접 의존성 제거
|
- **느슨한 결합**: 서비스 간 직접 의존성 제거
|
||||||
@ -862,16 +817,15 @@
|
|||||||
3. 다이어그램 시각적 확인
|
3. 다이어그램 시각적 확인
|
||||||
|
|
||||||
**다이어그램 구성**:
|
**다이어그램 구성**:
|
||||||
- Client Layer: Web/Mobile Client
|
- Services: 4개 핵심 서비스 (User, Event, Participation, Analytics)
|
||||||
- Gateway Layer: API Gateway
|
- Async Services: 3개 비동기 서비스 (AI, Content, Distribution)
|
||||||
- Service Layer: 7개 마이크로서비스
|
- Kafka: Event Topics + Job Topics 통합 메시징 플랫폼
|
||||||
- Data Layer: Redis Cache, Message Queue, Databases
|
- External System: 통합된 외부 시스템 (국세청 API, AI API, 이미지 생성 API, 배포 채널 APIs)
|
||||||
- External APIs: 7개 외부 API
|
|
||||||
|
|
||||||
**의존성 표현**:
|
**의존성 표현**:
|
||||||
- 실선 화살표 (→): 동기적 의존성
|
- 굵은 화살표 (==>): Kafka Event Topics 발행
|
||||||
- 점선 화살표 (-.->): 비동기 의존성 또는 캐시 접근
|
- 실선 화살표 (-->): Kafka Job Topics 발행 또는 외부 시스템 호출
|
||||||
- 화살표 레이블: 의존성 목적 명시
|
- 점선 화살표 (-.->): Kafka 구독
|
||||||
|
|
||||||
---
|
---
|
||||||
|
|
||||||
@ -884,14 +838,15 @@
|
|||||||
- [클라우드 디자인 패턴](../../../claude/cloud-design-patterns.md)
|
- [클라우드 디자인 패턴](../../../claude/cloud-design-patterns.md)
|
||||||
|
|
||||||
### B. 주요 결정사항
|
### B. 주요 결정사항
|
||||||
1. **CQRS 패턴 채택**: 읽기/쓰기 책임 분리로 독립적 확장 및 성능 최적화
|
1. **Kafka 통합 메시징 플랫폼 채택**: Event Bus와 Job Queue를 Kafka로 통합하여 운영 복잡도 감소
|
||||||
2. **Event-Driven 아키텍처 채택**: Event Bus(Kafka/SQS)를 통한 서비스 간 느슨한 결합
|
2. **Event-Driven 아키텍처 채택**: Kafka를 통한 서비스 간 느슨한 결합 및 비동기 통신
|
||||||
3. **도메인 이벤트 정의**: 5개 핵심 이벤트로 서비스 간 상태 동기화
|
3. **도메인 이벤트 정의**: 4개 Event Topics (EventCreated, ParticipantRegistered, WinnerSelected, DistributionCompleted)
|
||||||
4. **Resilience 패턴 전면 적용**: Circuit Breaker, Retry, Timeout, Bulkhead, Fallback
|
4. **Job Topics 정의**: 3개 Job Topics (ai-job, image-job, distribution-job)로 비동기 작업 처리
|
||||||
5. **At-Least-Once Delivery**: 이벤트 보장 수준 및 멱등성 설계
|
5. **Resilience 패턴 전면 적용**: Circuit Breaker, Retry, Timeout, Bulkhead, Fallback
|
||||||
6. **Cache-Aside 패턴**: AI/이미지 생성 결과 캐싱으로 응답 시간 90% 개선
|
6. **At-Least-Once Delivery**: Kafka 메시지 보장 및 멱등성 설계
|
||||||
7. **Job Queue 분리**: RabbitMQ로 장시간 비동기 작업 처리
|
7. **Cache-Aside 패턴**: AI/이미지 생성 결과 캐싱으로 응답 시간 90% 개선
|
||||||
8. **서비스별 독립 Database**: Command/Query별 독립 DB로 CQRS 지원
|
8. **비동기 배포**: Distribution Service가 distribution-job을 통해 다중 채널 배포 비동기 처리
|
||||||
|
9. **서비스별 독립 Database**: Database-per-Service 패턴으로 서비스 독립성 보장
|
||||||
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### C. 향후 개선 방안 (Phase 2 이후)
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### C. 향후 개선 방안 (Phase 2 이후)
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1. **Event Sourcing 완전 적용**: 모든 상태 변경을 이벤트로 저장하여 시간 여행 및 감사 추적 강화
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1. **Event Sourcing 완전 적용**: 모든 상태 변경을 이벤트로 저장하여 시간 여행 및 감사 추적 강화
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@ -904,7 +859,7 @@
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**문서 버전**: 2.0
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**문서 버전**: 2.1
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**최종 수정일**: 2025-10-22
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**최종 수정일**: 2025-10-22
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**작성자**: System Architect
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**작성자**: System Architect
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**변경 사항**: CQRS 패턴 및 Event-Driven 아키텍처 전환, Resilience 패턴 전면 적용
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**변경 사항**: 서비스 구조 간소화, Kafka 통합 (Event Bus + Job Queue), Distribution 비동기 처리
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@ -1,80 +1,62 @@
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graph TB
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graph TB
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%% KT AI 기반 소상공인 이벤트 자동 생성 서비스 - 논리 아키텍처 (CQRS + Event-Driven)
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%% KT AI 기반 소상공인 이벤트 자동 생성 서비스 - 논리 아키텍처 (Event-Driven + Kafka)
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%% Command Services (Write)
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%% Services
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subgraph "Command Services"
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subgraph "Services"
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UserCmd["User Service<br/>• 회원가입/로그인<br/>• 프로필 관리<br/>• 사업자번호 검증"]
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UserSvc["User Service<br/>• 회원가입/로그인<br/>• 프로필 관리<br/>• 사업자번호 검증<br/>[Circuit Breaker]"]
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EventCmd["Event Command<br/>Service<br/>• 이벤트 생성/수정/삭제<br/>• 플로우 오케스트레이션"]
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EventSvc["Event Service<br/>• 이벤트 생성/수정/삭제<br/>• 플로우 오케스트레이션<br/>• AI/이미지 작업 요청<br/>• 배포 작업 요청"]
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PartCmd["Participation<br/>Command Service<br/>• 참여 접수<br/>• 당첨자 추첨"]
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PartSvc["Participation<br/>Service<br/>• 참여 접수<br/>• 당첨자 추첨"]
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end
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AnalSvc["Analytics Service<br/>• 실시간 대시보드<br/>• 성과 분석<br/>• 채널별 통계<br/>[Circuit Breaker]"]
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%% Query Services (Read)
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subgraph "Query Services"
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EventQuery["Event Query<br/>Service<br/>• 이벤트 목록/상세<br/>• 이벤트 검색"]
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PartQuery["Participation<br/>Query Service<br/>• 참여자 목록<br/>• 당첨자 조회"]
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AnalQuery["Analytics Query<br/>Service<br/>• 실시간 대시보드<br/>• 성과 분석"]
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end
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end
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%% Async Services
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%% Async Services
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subgraph "Async Services"
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subgraph "Async Services"
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AISvc["AI Service<br/>• 트렌드 분석<br/>• 이벤트 추천<br/>[Circuit Breaker]"]
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AISvc["AI Service<br/>• 트렌드 분석<br/>• 이벤트 추천<br/>[Circuit Breaker]<br/>[Timeout: 30s]"]
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ContentSvc["Content Service<br/>• SNS 이미지 생성<br/>• 3가지 스타일<br/>[Circuit Breaker]"]
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ContentSvc["Content Service<br/>• SNS 이미지 생성<br/>• 3가지 스타일<br/>[Circuit Breaker]<br/>[Timeout: 20s]"]
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DistSvc["Distribution<br/>Service<br/>• 다중 채널 배포<br/>[Circuit Breaker]<br/>[Retry Pattern]"]
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DistSvc["Distribution<br/>Service<br/>• 다중 채널 배포<br/>[Circuit Breaker]<br/>[Retry: 3회]<br/>[Bulkhead]"]
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end
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end
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%% Event Bus
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%% Kafka (Event Bus + Job Queue)
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EventBus["Event Bus<br/>(Kafka/SQS)<br/>━━━━━━━━━━<br/>• EventCreated<br/>• EventPublished<br/>• ParticipantRegistered<br/>• WinnerSelected<br/>• DistributionCompleted"]
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Kafka["Kafka<br/>━━━━━━━━━━<br/><Event Topics><br/>• EventCreated<br/>• ParticipantRegistered<br/>• WinnerSelected<br/>• DistributionCompleted<br/>━━━━━━━━━━<br/><Job Topics><br/>• ai-job<br/>• image-job<br/>• distribution-job"]
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%% Job Queue
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JobQueue["Job Queue<br/>(RabbitMQ)<br/>━━━━━━━━━━<br/>• AI 작업 큐<br/>• 이미지 생성 큐"]
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%% External System
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%% External System
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External["외부시스템<br/>[Circuit Breaker]<br/>━━━━━━━━━━<br/>• 국세청 API<br/>• AI API<br/>• 이미지 생성 API<br/>• 배포 채널 APIs"]
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External["외부시스템<br/>[Circuit Breaker]<br/>━━━━━━━━━━<br/>• 국세청 API<br/>• AI API<br/>• 이미지 생성 API<br/>• 배포 채널 APIs<br/>(비동기)"]
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%% Command to Event Bus (이벤트 발행)
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%% Event Publishing
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EventCmd ==>|"1. EventCreated<br/>발행"| EventBus
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EventSvc ==>|"EventCreated<br/>발행"| Kafka
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EventCmd ==>|"2. EventPublished<br/>발행"| EventBus
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PartSvc ==>|"ParticipantRegistered<br/>발행"| Kafka
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PartCmd ==>|"3. ParticipantRegistered<br/>발행"| EventBus
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PartSvc ==>|"WinnerSelected<br/>발행"| Kafka
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PartCmd ==>|"4. WinnerSelected<br/>발행"| EventBus
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DistSvc ==>|"DistributionCompleted<br/>발행"| Kafka
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DistSvc ==>|"5. DistributionCompleted<br/>발행"| EventBus
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%% Event Bus to Services (이벤트 구독)
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%% Job Publishing (비동기 작업 요청)
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EventBus -.->|"EventCreated<br/>구독"| EventQuery
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EventSvc -->|"ai-job 발행"| Kafka
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EventBus -.->|"EventCreated<br/>구독"| AnalQuery
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EventSvc -->|"image-job 발행"| Kafka
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EventBus -.->|"EventPublished<br/>구독"| DistSvc
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EventSvc -->|"distribution-job<br/>발행 (비동기)"| Kafka
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EventBus -.->|"ParticipantRegistered<br/>구독"| PartQuery
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EventBus -.->|"ParticipantRegistered<br/>구독"| AnalQuery
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EventBus -.->|"WinnerSelected<br/>구독"| PartQuery
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EventBus -.->|"DistributionCompleted<br/>구독"| AnalQuery
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%% Command to Job Queue (비동기 작업)
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%% Event Subscription
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EventCmd -->|"AI 추천 요청"| JobQueue
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Kafka -.->|"EventCreated<br/>구독"| AnalSvc
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EventCmd -->|"이미지 생성 요청"| JobQueue
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Kafka -.->|"ParticipantRegistered<br/>구독"| AnalSvc
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||||||
JobQueue -->|작업 처리| AISvc
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Kafka -.->|"DistributionCompleted<br/>구독"| AnalSvc
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||||||
JobQueue -->|작업 처리| ContentSvc
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%% Query to Query (읽기 최적화)
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%% Job Subscription
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AnalQuery -.->|캐시 조회| EventQuery
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Kafka -.->|"ai-job 구독"| AISvc
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AnalQuery -.->|캐시 조회| PartQuery
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Kafka -.->|"image-job 구독"| ContentSvc
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||||||
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Kafka -.->|"distribution-job<br/>구독 (비동기)"| DistSvc
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||||||
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%% Services to External (Resilience 패턴)
|
%% Services to External (Resilience 패턴)
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||||||
UserCmd -->|"사업자번호 검증<br/>[Circuit Breaker]<br/>[Retry: 3회]"| External
|
UserSvc -->|"사업자번호 검증<br/>[Retry: 3회]"| External
|
||||||
AISvc -->|"트렌드 분석/추천<br/>[Circuit Breaker]<br/>[Timeout: 30s]"| External
|
AISvc -->|"트렌드 분석/추천"| External
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||||||
ContentSvc -->|"이미지 생성<br/>[Circuit Breaker]<br/>[Timeout: 20s]"| External
|
ContentSvc -->|"이미지 생성"| External
|
||||||
DistSvc -->|"다중 채널 배포<br/>[Circuit Breaker]<br/>[Retry: 3회]<br/>[Bulkhead]"| External
|
DistSvc -->|"다중 채널 배포<br/>(비동기)"| External
|
||||||
AnalQuery -->|"채널별 통계<br/>[Circuit Breaker]<br/>[Fallback: Cache]"| External
|
AnalSvc -->|"채널별 통계<br/>[Fallback: Cache]"| External
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||||||
%% Styling
|
%% Styling
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||||||
classDef command fill:#4ECDC4,stroke:#14B8A6,stroke-width:3px
|
classDef service fill:#4ECDC4,stroke:#14B8A6,stroke-width:3px
|
||||||
classDef query fill:#10B981,stroke:#059669,stroke-width:3px
|
|
||||||
classDef async fill:#8B5CF6,stroke:#7C3AED,stroke-width:3px,color:#fff
|
classDef async fill:#8B5CF6,stroke:#7C3AED,stroke-width:3px,color:#fff
|
||||||
classDef eventbus fill:#F59E0B,stroke:#D97706,stroke-width:3px
|
classDef kafka fill:#F59E0B,stroke:#D97706,stroke-width:3px
|
||||||
classDef jobqueue fill:#FB923C,stroke:#EA580C,stroke-width:3px
|
|
||||||
classDef external fill:#E5E7EB,stroke:#9CA3AF,stroke-width:2px
|
classDef external fill:#E5E7EB,stroke:#9CA3AF,stroke-width:2px
|
||||||
|
|
||||||
class UserCmd,EventCmd,PartCmd command
|
class UserSvc,EventSvc,PartSvc,AnalSvc service
|
||||||
class EventQuery,PartQuery,AnalQuery query
|
|
||||||
class AISvc,ContentSvc,DistSvc async
|
class AISvc,ContentSvc,DistSvc async
|
||||||
class EventBus eventbus
|
class Kafka kafka
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class JobQueue jobqueue
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|
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class External external
|
class External external
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