Event-AI Kafka 통신 개선 및 타입 헤더 불일치 문제 해결
주요 변경사항:
- event-service KafkaConfig: JsonSerializer로 변경, 타입 헤더 비활성화
- ai-service application.yml: 타입 헤더 사용 안 함, 기본 타입 지정
- AIEventGenerationJobMessage: region, targetAudience, budget 필드 추가
- AiRecommendationRequest: region, targetAudience, budget 필드 추가
- AIJobKafkaProducer: 객체 직접 전송으로 변경 (이중 직렬화 문제 해결)
- AIJobKafkaConsumer: 양방향 통신 이슈로 비활성화 (.bak)
- EventService: Kafka producer 호출 시 새 필드 전달
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Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
주요 변경사항:
- event-service KafkaConfig: JsonSerializer로 변경, 타입 헤더 비활성화
- ai-service application.yml: 타입 헤더 사용 안 함, 기본 타입 지정
- AIEventGenerationJobMessage: region, targetAudience, budget 필드 추가
- AiRecommendationRequest: region, targetAudience, budget 필드 추가
- AIJobKafkaProducer: 객체 직접 전송으로 변경 (이중 직렬화 문제 해결)
- AIJobKafkaConsumer: 양방향 통신 이슈로 비활성화 (.bak)
- EventService: Kafka producer 호출 시 새 필드 전달
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주요 변경사항:
- User-level Analytics API 기간 파라미터 제거 (전체 기간 자동 계산)
* /api/v1/users/{userId}/analytics/dashboard
* /api/v1/users/{userId}/analytics/channels
* /api/v1/users/{userId}/analytics/roi
* /api/v1/users/{userId}/analytics/timeline
- Kafka Consumer 안정성 개선
* Consumer Group ID를 analytics-service-consumers-v3로 변경
* Redis 멱등성 키 v2 버전 사용 (processed_events_v2, distribution_completed_v2, processed_participants_v2)
* ParticipantRegisteredConsumer 멱등성 키를 eventId:participantId 조합으로 변경하여 중복 방지 강화
- 설정 개선
* UTF-8 인코딩 명시적 설정 추가
* Kafka auto.offset.reset 설정 명확화
- 테스트 도구 추가
* tools/reset-analytics-data.ps1: 테스트 데이터 초기화 스크립트
* DebugController: 개발 환경 디버깅용 엔드포인트
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✨ 주요 기능
- Azure 기반 물리아키텍처 설계 (개발환경/운영환경)
- 7개 마이크로서비스 물리 구조 설계
- 네트워크 아키텍처 다이어그램 작성 (Mermaid)
- 환경별 비교 분석 및 마스터 인덱스 문서
📁 생성 파일
- design/backend/physical/physical-architecture.md (마스터)
- design/backend/physical/physical-architecture-dev.md (개발환경)
- design/backend/physical/physical-architecture-prod.md (운영환경)
- design/backend/physical/*.mmd (4개 Mermaid 다이어그램)
🎯 핵심 성과
- 비용 최적화: 개발환경 월 $143, 운영환경 월 $2,860
- 확장성: 개발환경 100명 → 운영환경 10,000명 (100배)
- 가용성: 개발환경 95% → 운영환경 99.9%
- 보안: 다층 보안 아키텍처 (L1~L4)
🛠️ 기술 스택
- Azure Kubernetes Service (AKS)
- Azure Database for PostgreSQL Flexible
- Azure Cache for Redis Premium
- Azure Service Bus Premium
- Application Gateway + WAF
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- develop 브랜치의 최신 변경사항 병합
- .gradle 캐시 파일 충돌 해결 (삭제)
- ParticipationServiceApplication.run.xml 충돌 해결 (develop 버전 선택)
- make-run-profile.md 충돌 해결 (develop 버전 선택)
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- Gradle 빌드 캐시 파일 제외 (.gitignore 업데이트)
- Kafka 통합 테스트 구현 (AIJobConsumerIntegrationTest)
- 단위 테스트 추가 (Controller, Service 레이어)
- IntelliJ 실행 프로파일 자동 생성 도구 추가
- Kafka 테스트 배치 스크립트 추가
- Redis 캐시 설정 개선
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- WinnerController에 Swagger 어노테이션 추가 (Operation, Parameter, ParameterObject)
- 당첨자 목록 조회 API 기본 정렬 설정 (winnerRank ASC, size=20)
- ParticipationService에서 이벤트/참여자 구분 로직 개선
- 이벤트 없음: EventNotFoundException 발생
- 참여자 없음: ParticipantNotFoundException 발생
- EventCacheService 제거 (Redis 기반 검증에서 DB 기반 검증으로 변경)
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- 다른 서비스 개발자들의 운영 토픽과 충돌 방지
- MVP용 샘플 토픽: sample.event.created, sample.participant.registered, sample.distribution.completed
- KafkaTopicConfig, SampleDataLoader, 3개 Consumer 모두 업데이트
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- ChannelType 열거형 값 수정 (URIDONGNETV, RINGOBIZ, GINITV 등)
- DistributionRequest 스키마 변경 (title, description, imageUrl 추가)
- DistributionResponse 스키마 변경 (success, successCount, failureCount 등)
- ChannelDistributionResult 스키마 단순화
- 모든 예제 코드 실제 구현에 맞게 업데이트
- IntelliJ 서비스 실행 프로파일 추가
- Distribution 서비스 엔티티, 매퍼, 리포지토리 추가
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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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- 14개 시장조사 차트를 개별 .mmd 파일로 분리
- 차트 변환 가이드 2종 추가 (README.md, 차트변환가이드.md)
- Mermaid Live Editor 활용 방법 상세 안내
- 프레젠테이션 시나리오별 차트 조합 추천
- 차트 문법 오류 수정 (차트 4번 막대 색상 파란색으로 변경)
- 추출 도구 스크립트 추가 (Python, PowerShell, Bash)
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