1. 다중채널배포 outer sequence 수정
- inner sequence 참조 명시 (distribution-다중채널배포.puml)
- Sprint 2 Mock 처리 반영
- API 엔드포인트 일관성 유지
2. 이미지 생성 프로세스 개선
- Content Service: 이미지 생성 후 Kafka 이벤트 발행 추가
- Event Service: 새로운 Kafka Consumer 추가 (event-콘텐츠생성완료구독.puml)
- Event DB에 이미지 URL 영구 저장
- Redis 캐시와 DB 간 데이터 정합성 보장
3. 아키텍처 개선
- 서비스 독립성 향상 (Kafka 기반 이벤트 통신)
- 느슨한 결합 구조
- 데이터 흐름 명확화
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- ParticipationRegisterRequest 스키마 수정
- 패턴: ^\d{3}-\d{4}-\d{4}$ → ^\d{10,11}$
- 설명 및 예시 업데이트
- 요청 예시 전화번호 형식 변경
- 검색 파라미터 설명 및 예시 업데이트
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- ai-job → ai 이벤트 생성
- image-job → 이미지 생성
- logical-architecture.md 및 .mmd 파일 업데이트
- 테스트용 스크립트 및 파일 정리
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- 어댑터 패턴 적용: 단일 Channel Adapter로 모든 채널 API 호출 처리
- Sprint 2 버전 추가: 외부 API 호출 없이 배포 로그만 기록하는 간소화 버전
- 복잡한 Circuit Breaker, Retry 로직 제거 (Sprint 2)
- Mock 데이터로 즉시 성공 응답 반환
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- ContentCreated 이벤트 발행 제거 (Consumer 없음)
- 폴링 방식으로 결과 조회하도록 명시
- 불필요한 Kafka Producer 참여자 제거
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- API 엔드포인트 통일
- AI 추천: POST /api/events/{id}/ai-recommendations
- 이미지 생성: POST /api/events/{id}/content-generation
- 최종 승인: POST /api/events/{id}/publish
- Kafka 이벤트명 구분
- EventDraftCreated: 목적 선택 시 발행
- EventCreated: 최종 승인 시 발행
- 수정 파일
- design/backend/sequence/outer/이벤트생성플로우.puml
- design/backend/sequence/inner/event-목적선택.puml
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- 회원가입: 사업자번호 암호화 위치 명시, 성능 지표 추가, 에러 코드 표준화 (USER_001, USER_002)
- 로그인: 비동기 처리 설명 추가, Rate Limiting 보안 강화, 성능 목표 추가, 에러 코드 표준화 (AUTH_001)
- 프로필수정: 트랜잭션 범위 명확화, Optimistic Locking 추가, 동시성 제어, 에러 코드 표준화 (USER_003~005)
- 로그아웃: API Gateway 연계 시나리오, 로그아웃 이벤트 발행, 성능 목표 추가, 에러 코드 표준화 (AUTH_002)
- .gitignore 추가: .npm-global 및 기타 임시 파일 제외
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- 4개 주요 비즈니스 플로우 외부 시퀀스 다이어그램 작성
* 사용자인증플로우: 회원가입, 로그인, 로그아웃
* 이벤트생성플로우: AI 추천, 이미지 생성, 다중 채널 배포
* 고객참여플로우: 이벤트 참여, 당첨자 추첨
* 성과분석플로우: 실시간 대시보드 조회
- Event-Driven 아키텍처 반영 (Kafka Event Topics + Job Topics)
- Resilience 패턴 전면 적용 (Circuit Breaker, Retry, Timeout, Fallback)
- Cache-Aside 패턴 적용 (Redis 캐싱)
- 논리 아키텍처 및 유저스토리 기반 설계
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- 18개 주요 외식업 유형별 3개씩 총 54개 매장 프로필 작성
- 실제 성공 사례 반영 (자담치킨, 크치치킨, 아뜨베 등)
- AI 이벤트 추천 시스템 학습용 데이터
- 지역별, 매출별, 직원 규모별 다양한 분포 포함
- 현실적인 운영 정보 및 메뉴 가격 정보 제공
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- design/aidata/업종별_성공_이벤트_데이터.md 파일 생성
- 10개 외식업 유형별 50개 이벤트 샘플 데이터 추가
- AI 이벤트 추천 시스템 초기 학습 데이터 구성
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- AI 이벤트 추천 시스템을 위한 시군구별 트렌드 데이터 작성
- 24개 주요 시군구 샘플 데이터 포함
- 각 지역별 특성, 업종별 트렌드, 계절별 소비 패턴 반영
- 성공 이벤트 사례 및 ROI 데이터 포함 (280-780% 범위)
- AI 활용 가이드 및 데이터 업데이트 전략 문서화
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