# Content Service 통합 분석 보고서
**작성일**: 2025-10-30
**작성자**: Backend Developer
**테스트 환경**: 개발 환경
**서비스**: content-service (포트 8084)
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## 1. 분석 개요
### 분석 목적
- content-service의 서비스 간 HTTP 통신 검증
- Job 관리 메커니즘 파악
- EventId 기반 데이터 조회 기능 확인
- Kafka 연동 현황 파악
### 분석 범위
- ✅ content-service API 구조 분석
- ✅ 서비스 설정 및 의존성 확인
- ✅ Kafka 연동 상태 파악
- ✅ Redis 기반 Job 관리 구조 분석
- ⏳ 실제 API 테스트 (서버 미실행으로 대기 중)
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## 2. Content Service 아키텍처 분석
### 2.1 서비스 정보
```yaml
Service Name: content-service
Port: 8084
Context Path: /api/v1/content
Main Class: com.kt.content.ContentApplication
```
### 2.2 주요 의존성
```yaml
Infrastructure:
- PostgreSQL Database (4.217.131.139:5432)
- Redis Cache (20.214.210.71:6379)
- Azure Blob Storage (content-images)
External APIs:
- Replicate API (Stable Diffusion SDXL)
- Mock Mode: ENABLED (개발 환경)
- Model: stability-ai/sdxl
Framework:
- Spring Boot
- JPA (DDL Auto: update)
- Spring Data Redis
```
### 2.3 API 엔드포인트 구조
#### 이미지 생성 API
```http
POST /api/v1/content/images/generate
Content-Type: application/json
{
"eventId": "string",
"eventTitle": "string",
"eventDescription": "string",
"industry": "string",
"location": "string",
"trends": ["string"],
"styles": ["SIMPLE", "TRENDY", "MODERN", "PROFESSIONAL"],
"platforms": ["INSTAGRAM", "KAKAO", "FACEBOOK"]
}
Response: 202 ACCEPTED
{
"jobId": "string",
"eventId": "string",
"status": "PENDING",
"message": "이미지 생성 작업이 시작되었습니다."
}
```
#### Job 상태 조회 API
```http
GET /api/v1/content/images/jobs/{jobId}
Response: 200 OK
{
"id": "string",
"eventId": "string",
"jobType": "IMAGE_GENERATION",
"status": "PENDING|IN_PROGRESS|COMPLETED|FAILED",
"progress": 0-100,
"resultMessage": "string",
"errorMessage": "string",
"createdAt": "timestamp",
"updatedAt": "timestamp"
}
```
#### EventId 기반 콘텐츠 조회 API
```http
GET /api/v1/content/events/{eventId}
Response: 200 OK
{
"eventId": "string",
"images": [
{
"imageId": number,
"imageUrl": "string",
"style": "string",
"platform": "string",
"prompt": "string",
"createdAt": "timestamp"
}
]
}
```
#### 이미지 목록 조회 API
```http
GET /api/v1/content/events/{eventId}/images?style={style}&platform={platform}
Response: 200 OK
[
{
"imageId": number,
"imageUrl": "string",
"style": "string",
"platform": "string",
"prompt": "string",
"createdAt": "timestamp"
}
]
```
#### 이미지 상세 조회 API
```http
GET /api/v1/content/images/{imageId}
Response: 200 OK
{
"imageId": number,
"eventId": "string",
"imageUrl": "string",
"style": "string",
"platform": "string",
"prompt": "string",
"replicateId": "string",
"status": "string",
"createdAt": "timestamp",
"updatedAt": "timestamp"
}
```
#### 이미지 재생성 API
```http
POST /api/v1/content/images/{imageId}/regenerate
Content-Type: application/json
{
"newPrompt": "string" (optional)
}
Response: 202 ACCEPTED
{
"jobId": "string",
"message": "이미지 재생성 작업이 시작되었습니다."
}
```
#### 이미지 삭제 API
```http
DELETE /api/v1/content/images/{imageId}
Response: 204 NO CONTENT
```
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## 3. Kafka 연동 분석
### 3.1 현황 파악
**❌ content-service에는 Kafka Consumer가 구현되지 않음**
**검증 방법**:
```bash
# Kafka 관련 파일 검색 결과
find content-service -name "*Kafka*" -o -name "*kafka*"
# → 결과 없음
```
**확인 사항**:
- ✅ content-service/src/main/resources/application.yml에 Kafka 설정 없음
- ✅ content-service 소스 코드에 Kafka Consumer 클래스 없음
- ✅ content-service 소스 코드에 Kafka Producer 클래스 없음
### 3.2 현재 아키텍처
```
┌─────────────────┐
│ event-service │
│ (Port 8081) │
└────────┬────────┘
│
├─── Kafka Producer ───→ Kafka Topic (image-generation-job)
│ │
│ │ (event-service Consumer가 수신)
│ ↓
│ ┌──────────────┐
│ │ event-service│
│ │ Consumer │
│ └──────────────┘
│
└─── Redis Job Data ───→ Redis Cache
↑
│
┌───────┴────────┐
│ content-service│
│ (Port 8084) │
└────────────────┘
```
**설명**:
1. event-service가 이미지 생성 요청을 받으면:
- Kafka Topic에 메시지 발행
- Redis에 Job 데이터 저장
2. event-service의 Kafka Consumer가 자신이 발행한 메시지를 수신
3. content-service는 Redis에서만 Job 데이터를 조회
### 3.3 설계 문서와의 차이점
**논리 아키텍처 설계**에서는:
```
Event-Service → Kafka → Content-Service → 이미지 생성 → Kafka → Event-Service
(Producer) (Consumer) (Producer) (Consumer)
```
**실제 구현**:
```
Event-Service → Redis ← Content-Service
↓
Kafka (메시지 발행만, content-service Consumer 없음)
↓
Event-Service Consumer (자신이 발행한 메시지 수신)
```
### 3.4 영향 분석
**장점**:
- 단순한 아키텍처 (Redis 기반 동기화)
- 구현 복잡도 낮음
- 디버깅 용이
**단점**:
- 서비스 간 결합도 증가 (Redis 공유)
- Kafka 기반 비동기 메시징의 이점 활용 불가
- 이벤트 기반 확장성 제한
**권장 사항**:
1. **옵션 A**: content-service에 Kafka Consumer 추가 구현
2. **옵션 B**: 설계 문서를 실제 구현에 맞춰 업데이트 (Redis 기반 통신)
3. **옵션 C**: 하이브리드 접근 (Redis는 Job 상태 조회용, Kafka는 이벤트 전파용)
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## 4. Job 관리 메커니즘
### 4.1 Redis 기반 Job 관리
**JobManagementService** 분석:
```java
@Service
@RequiredArgsConstructor
@Transactional(readOnly = true)
public class JobManagementService implements GetJobStatusUseCase {
private final JobReader jobReader;
@Override
public JobInfo execute(String jobId) {
RedisJobData jobData = jobReader.getJob(jobId)
.orElseThrow(() -> new BusinessException(ErrorCode.COMMON_001,
"Job을 찾을 수 없습니다"));
// RedisJobData → Job 도메인 변환
Job job = Job.builder()
.id(jobData.getId())
.eventId(jobData.getEventId())
.jobType(jobData.getJobType())
.status(Job.Status.valueOf(jobData.getStatus()))
.progress(jobData.getProgress())
.resultMessage(jobData.getResultMessage())
.errorMessage(jobData.getErrorMessage())
.createdAt(jobData.getCreatedAt())
.updatedAt(jobData.getUpdatedAt())
.build();
return JobInfo.from(job);
}
}
```
**특징**:
- Redis를 데이터 소스로 사용
- Job 상태는 Redis에서 읽기만 수행 (읽기 전용)
- Job 상태 업데이트는 다른 서비스(event-service)가 담당
### 4.2 Job 라이프사이클
```
1. event-service: Job 생성 → Redis에 저장 (PENDING)
2. content-service: Job 상태 조회 (Redis에서 읽기)
3. [이미지 생성 프로세스]
4. event-service: Job 상태 업데이트 → Redis (IN_PROGRESS, COMPLETED, FAILED)
5. content-service: 최신 Job 상태 조회
```
**Job 상태 값**:
- `PENDING`: 작업 대기 중
- `IN_PROGRESS`: 작업 진행 중
- `COMPLETED`: 작업 완료
- `FAILED`: 작업 실패
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## 5. HTTP 통신 구조
### 5.1 서비스 간 통신 흐름
```
┌──────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────┐
│ Client │ │event-service │ │ content- │
│ │ │ │ │ service │
└─────┬────┘ └──────┬───────┘ └────┬─────┘
│ │ │
│ 1. POST /events │ │
│────────────────────────────────> │
│ │ │
│ 2. POST /events/{id}/images │ │
│────────────────────────────────> │
│ │ │
│ │ 3. [이벤트 정보는 Redis/DB 공유] │
│ │ │
│ │ │
│ 4. POST /images/generate │ │
│───────────────────────────────────────────────────────────────────>
│ │ │
│ │ 5. Redis에 Job 저장 │
│ │<────────────────────────────────│
│ │ │
│ 6. GET /images/jobs/{jobId} │ │
│───────────────────────────────────────────────────────────────────>
│ │ │
│ 7. JobInfo (from Redis) │ │
│<───────────────────────────────────────────────────────────────────
│ │ │
```
### 5.2 데이터 공유 메커니즘
**Redis 기반 데이터 공유**:
```yaml
공유 데이터:
- Job 상태 (JobId → JobData)
- Event 정보 (EventId → EventData)
데이터 흐름:
1. event-service: Redis에 데이터 쓰기
2. content-service: Redis에서 데이터 읽기
3. 실시간 동기화 (Redis TTL 설정 필요 확인)
```
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## 6. 테스트 시나리오 준비
### 6.1 준비된 테스트 스크립트
**파일**: `test-content-service.sh`
**테스트 항목**:
1. ✅ Health Check
2. ✅ 이미지 생성 요청 (HTTP 통신)
3. ✅ Job 상태 조회 (Job 관리)
4. ✅ EventId 기반 콘텐츠 조회
5. ✅ 이미지 목록 조회
6. ✅ 이미지 필터링 (style 파라미터)
7. ✅ 이미지 재생성 요청
### 6.2 테스트 데이터
**test-image-generation.json**:
```json
{
"eventId": "EVT-str_dev_test_001-20251029220003-610158ce",
"eventTitle": "Woojin BBQ Restaurant Grand Opening Event",
"eventDescription": "Special discount event for Korean BBQ restaurant...",
"industry": "Restaurant",
"location": "Seoul",
"trends": ["Korean BBQ", "Hanwoo", "Grand Opening"],
"styles": ["SIMPLE", "TRENDY"],
"platforms": ["INSTAGRAM", "KAKAO"]
}
```
### 6.3 실행 방법
```bash
# content-service 시작 후
./test-content-service.sh
# 또는 수동 테스트
curl -X POST http://localhost:8084/api/v1/content/images/generate \
-H "Content-Type: application/json" \
-d @test-image-generation.json
```
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## 7. 현재 상태 및 다음 단계
### 7.1 완료된 작업
- ✅ content-service API 구조 분석 완료
- ✅ Kafka 연동 현황 파악 완료
- ✅ Redis 기반 Job 관리 메커니즘 분석 완료
- ✅ 테스트 스크립트 작성 완료
### 7.2 대기 중인 작업
- ⏳ content-service 서버 시작 필요
- ⏳ HTTP 통신 실제 테스트
- ⏳ Job 관리 기능 실제 검증
- ⏳ EventId 기반 조회 기능 검증
- ⏳ 이미지 재생성 기능 테스트
### 7.3 서버 시작 방법
**IntelliJ 실행 프로파일**:
```
Run Configuration: ContentServiceApplication
Main Class: com.kt.content.ContentApplication
Port: 8084
```
**환경 변수 설정** (`.run/ContentServiceApplication.run.xml`):
```xml
```
### 7.4 테스트 실행 계획
**서버 시작 후 실행 순서**:
1. Health Check 확인
2. 테스트 스크립트 실행: `./test-content-service.sh`
3. 결과 분석 및 보고서 업데이트
4. 발견된 이슈 정리
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## 8. 결론
### 8.1 핵심 발견사항
1. **Kafka 연동 미구현**
- content-service에는 Kafka Consumer가 없음
- Redis 기반 Job 관리만 사용 중
- 설계와 구현 간 차이 존재
2. **Redis 기반 아키텍처**
- 서비스 간 데이터 공유는 Redis를 통해 이루어짐
- Job 상태 관리는 Redis 중심으로 동작
- 단순하지만 서비스 간 결합도가 높음
3. **API 구조 명확성**
- RESTful API 설계가 잘 되어 있음
- 도메인 모델이 명확히 분리됨 (UseCase 패턴)
- 비동기 작업은 202 ACCEPTED로 일관되게 처리
### 8.2 권장사항
**단기 (현재 구조 유지)**:
- 설계 문서를 실제 구현에 맞춰 업데이트
- Redis 기반 통신 구조를 명시적으로 문서화
- 현재 아키텍처로 테스트 완료 후 안정화
**장기 (아키텍처 개선)**:
- content-service에 Kafka Consumer 추가 구현
- 이벤트 기반 비동기 메시징 아키텍처로 전환
- 서비스 간 결합도 감소 및 확장성 향상
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**작성자**: Backend Developer
**검토 필요**: System Architect
**다음 작업**: content-service 서버 시작 후 테스트 실행