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KT AI 기반 소상공인 이벤트 자동 생성 서비스 - 클라우드 아키텍처 패턴 적용 방안

문서 정보

작성일: 2025-10-22
버전: 3.0 (Azure Kubernetes 기반)
적용 패턴: 4개 핵심 패턴
인프라 환경: Azure Kubernetes Service (AKS)
목표: 빠른 MVP 출시와 안정적 서비스 제공

1. 요구사항 분석

1.1 기능적 요구사항

User 서비스

회원가입/로그인 및 프로필 관리
사업자번호 검증 (국세청 API)

Event 서비스

이벤트 CRUD 및 상태 관리
이벤트 목적 선택 → AI 추천 → 콘텐츠 생성 → 배포 → 분석 플로우

AI 서비스

트렌드 분석 (업종/지역/시즌)
3가지 이벤트 기획안 자동 생성
Claude API/GPT-4 API 연동

Content 서비스

3가지 스타일 SNS 이미지 자동 생성
Stable Diffusion/DALL-E API 연동
플랫폼별 이미지 최적화 (Instagram, Naver, Kakao)

Distribution 서비스

다중 채널 동시 배포 (우리동네TV, 링고비즈, 지니TV, SNS)
7개 외부 API 연동

Participation 서비스

이벤트 참여 접수 및 당첨자 추첨

Analytics 서비스

실시간 성과 대시보드
채널별 성과 분석

1.2 비기능적 요구사항

성능 요구사항

AI 트렌드 분석 + 이벤트 추천: 10초 이내
SNS 이미지 생성: 5초 이내
대시보드 데이터 업데이트: 5분 간격
다중 채널 배포: 1분 이내

가용성 요구사항

시스템 가용성: 99% 이상 (MVP 목표)
외부 API 장애 시 서비스 지속 가능

확장성 요구사항

초기 사용자: 100명
동시 이벤트: 50개
캐시 히트율: 80% 이상

보안 요구사항

JWT 기반 인증/인가
API Gateway를 통한 중앙집중식 보안

1.3 외부 API 의존성

서비스	외부 API	용도	응답시간
User	국세청 사업자등록정보 진위확인 API	사업자번호 검증	2-3초
AI	Claude API / GPT-4 API	트렌드 분석 및 이벤트 추천	5-10초
Content	Stable Diffusion / DALL-E API	SNS 이미지 생성	3-5초
Distribution	우리동네TV API	영상 업로드 및 송출	1-2초
Distribution	링고비즈 API	연결음 업데이트	1초
Distribution	지니TV 광고 API	광고 등록	1-2초
Distribution	SNS API (Instagram, Naver, Kakao)	자동 포스팅	1-3초

2. 적용 패턴 개요

2.1 선정된 4가지 핵심 패턴

패턴	적용 목적	Azure 서비스	우선순위
Cache-Aside	AI 응답 시간 단축 및 비용 절감	Azure Cache for Redis	🔴 Critical
API Gateway	중앙집중식 보안 및 라우팅	Azure API Management / Nginx Ingress	🔴 Critical
Asynchronous Request-Reply	장시간 작업 응답 시간 개선	Azure Service Bus / RabbitMQ	🔴 Critical
Circuit Breaker	외부 API 장애 격리	Resilience4j / Polly	🟡 Optional

2.2 Azure Kubernetes 환경 고려사항

인프라 구성:

AKS (Azure Kubernetes Service): 컨테이너 오케스트레이션
Azure Cache for Redis: 분산 캐시
Azure Container Registry (ACR): 컨테이너 이미지 저장소
Azure Database for PostgreSQL: 관계형 데이터베이스
Azure Service Bus: 메시지 큐 (Optional, RabbitMQ 대체 가능)
Azure Monitor + Application Insights: 모니터링 및 로깅
Azure API Management: API Gateway (Optional, Nginx Ingress 대체 가능)

개발 환경 vs 운영 환경:

개발 환경: AKS 개발 클러스터, Redis Standard tier, PostgreSQL Basic tier
운영 환경: AKS 운영 클러스터 (다중 노드), Redis Premium tier (HA), PostgreSQL General Purpose (HA)

3. 패턴별 상세 설계

3.1 Cache-Aside 패턴

3.1.1 개요

목적: AI API 호출 비용 절감 및 응답 시간 단축

적용 대상:

AI 서비스: 트렌드 분석 결과, 이벤트 추천 결과
Content 서비스: 생성된 SNS 이미지
User 서비스: 사업자번호 검증 결과

3.1.2 Azure 구현 방식

Azure Cache for Redis 구성:

# 개발 환경
tier: Standard
capacity: C1 (1GB)
availability: Single instance

# 운영 환경
tier: Premium
capacity: P1 (6GB)
availability: Zone redundant (고가용성)

동작 흐름:

1. 요청 수신 → Redis GET {key}
2. Cache HIT:
   - 즉시 반환 (응답 시간 ~100ms)
3. Cache MISS:
   - 외부 API 호출 (응답 시간 5-10초)
   - Redis SET {key} {value} EX {TTL}
   - 결과 반환

캐시 키 설계:

ai:trend:{industry}:{region}:{season}
ai:recommendation:{industry}:{region}:{purpose}
content:image:{event_id}:{style}
user:business:{business_number}

TTL 정책:

AI 트렌드 분석: 24시간 (트렌드 변화 주기 고려)
AI 이벤트 추천: 12시간 (빈번한 업데이트)
생성 이미지: 7일 (재사용 가능성)
사업자번호 검증: 30일 (변경 빈도 낮음)

3.1.3 Kubernetes 배포

# redis-deployment.yaml (개발/운영 공통)
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: redis-cache
spec:
  type: LoadBalancer
  ports:
  - port: 6379
  selector:
    app: redis

---
# Azure Cache for Redis 연결 시 Secret
apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: redis-secret
type: Opaque
data:
  connection-string: <base64-encoded-connection-string>

3.1.4 기대 효과

지표	Before	After (캐시 히트)	개선율
AI 응답 시간	10초	0.1초	99%
이미지 생성 시간	5초	0.1초	98%
AI API 비용	$600/월	$120/월	80% 절감
이미지 API 비용	$600/월	$120/월	80% 절감

3.2 API Gateway 패턴

3.2.1 개요

목적: 중앙집중식 인증, 라우팅, Rate Limiting

주요 기능:

인증/인가: JWT 토큰 검증
라우팅: URL 기반 서비스 라우팅
Rate Limiting: API 호출 제한
로깅: 중앙집중식 접근 로그
SSL 종료: HTTPS 처리

3.2.2 Azure 구현 옵션

옵션 1: Azure API Management (권장 - 운영 환경)

특징:
- 완전 관리형 서비스
- 내장 인증/인가, Rate Limiting
- Azure Monitor 통합
- 높은 비용 (약 $50/월 이상)

장점:
- 운영 부담 최소화
- 기업급 기능 (개발자 포털, API 버전 관리)
- Azure 생태계 통합

단점:
- 비용 부담
- 커스터마이징 제한

옵션 2: Nginx Ingress Controller (권장 - 개발 환경 / 비용 절감)

특징:
- AKS 내장 Ingress Controller
- 무료 (AKS 비용에 포함)
- 높은 커스터마이징

장점:
- 비용 효율적
- Kubernetes 네이티브
- 유연한 설정

단점:
- 수동 설정 필요
- 운영 부담

3.2.3 Nginx Ingress 구현 (권장)

# nginx-ingress.yaml
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  name: api-gateway-ingress
  annotations:
    nginx.ingress.kubernetes.io/rewrite-target: /
    nginx.ingress.kubernetes.io/rate-limit: "100" # 100 req/min
    nginx.ingress.kubernetes.io/ssl-redirect: "true"
spec:
  ingressClassName: nginx
  tls:
  - hosts:
    - api.kt-event.com
    secretName: tls-secret
  rules:
  - host: api.kt-event.com
    http:
      paths:
      - path: /api/users
        pathType: Prefix
        backend:
          service:
            name: user-service
            port:
              number: 8080
      - path: /api/events
        pathType: Prefix
        backend:
          service:
            name: event-service
            port:
              number: 8080
      - path: /api/ai
        pathType: Prefix
        backend:
          service:
            name: ai-service
            port:
              number: 8080
      - path: /api/content
        pathType: Prefix
        backend:
          service:
            name: content-service
            port:
              number: 8080
      - path: /api/distribution
        pathType: Prefix
        backend:
          service:
            name: distribution-service
            port:
              number: 8080
      - path: /api/participation
        pathType: Prefix
        backend:
          service:
            name: participation-service
            port:
              number: 8080
      - path: /api/analytics
        pathType: Prefix
        backend:
          service:
            name: analytics-service
            port:
              number: 8080

JWT 인증 미들웨어 (각 서비스에서 구현):

// Spring Boot 예시
@Component
public class JwtAuthenticationFilter extends OncePerRequestFilter {

    @Override
    protected void doFilterInternal(HttpServletRequest request,
                                   HttpServletResponse response,
                                   FilterChain filterChain) {
        String token = extractToken(request);
        if (token != null && validateToken(token)) {
            // 인증 성공
            filterChain.doFilter(request, response);
        } else {
            // 401 Unauthorized
            response.setStatus(HttpServletResponse.SC_UNAUTHORIZED);
        }
    }
}

3.2.4 기대 효과

항목	효과
개발 생산성	각 서비스 인증 로직 제거 → 개발 시간 30% 단축
보안 강화	중앙집중식 보안 정책 관리
운영 효율	통합 모니터링 및 로깅
비용 절감	Nginx Ingress 사용 시 무료 (vs Azure API Management $50/월)

3.3 Asynchronous Request-Reply 패턴

3.3.1 개요

목적: 장시간 작업의 사용자 대기 시간 제거

적용 대상:

AI 서비스: 트렌드 분석 및 이벤트 추천 (10초 소요)
Content 서비스: SNS 이미지 생성 (5초 소요)

3.3.2 Azure 구현 방식

옵션 1: Azure Service Bus (권장 - 운영 환경)

특징:
- 완전 관리형 메시지 큐
- 높은 안정성 및 가용성
- Azure Monitor 통합

비용:
- Basic tier: $0.05/million operations
- Standard tier: $10/월 기본 + $0.80/million operations

장점:
- 운영 부담 최소화
- 엔터프라이즈급 안정성
- Azure 생태계 통합

옵션 2: RabbitMQ (권장 - 개발 환경 / 비용 절감)

특징:
- 오픈소스 메시지 브로커
- AKS에 직접 배포
- 무료 (인프라 비용만)

장점:
- 비용 효율적
- 높은 커스터마이징
- Kubernetes 네이티브 배포

단점:
- 운영 부담 (HA, 백업)

3.3.3 RabbitMQ 구현 (권장)

Kubernetes 배포:

# rabbitmq-deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  name: rabbitmq
spec:
  serviceName: rabbitmq
  replicas: 1 # 개발: 1, 운영: 3 (HA)
  selector:
    matchLabels:
      app: rabbitmq
  template:
    metadata:
      labels:
        app: rabbitmq
    spec:
      containers:
      - name: rabbitmq
        image: rabbitmq:3.12-management
        ports:
        - containerPort: 5672
          name: amqp
        - containerPort: 15672
          name: management
        env:
        - name: RABBITMQ_DEFAULT_USER
          value: "admin"
        - name: RABBITMQ_DEFAULT_PASS
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: rabbitmq-secret
              key: password
        volumeMounts:
        - name: rabbitmq-data
          mountPath: /var/lib/rabbitmq
  volumeClaimTemplates:
  - metadata:
      name: rabbitmq-data
    spec:
      accessModes: [ "ReadWriteOnce" ]
      resources:
        requests:
          storage: 10Gi

---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: rabbitmq
spec:
  ports:
  - port: 5672
    name: amqp
  - port: 15672
    name: management
  selector:
    app: rabbitmq

동작 흐름:

1. 클라이언트 요청
   → 즉시 Job ID 반환 (응답 시간 ~100ms)

2. 백그라운드 처리
   → RabbitMQ에 Job 메시지 발행
   → Worker가 Job 처리 (10초)
   → 결과를 Redis에 저장

3. 클라이언트 폴링
   → GET /api/jobs/{id}
   → Redis에서 Job 상태 확인
   → 완료 시 결과 반환

Job 상태 관리 (Redis):

job:{job_id}:status = "pending" | "processing" | "completed" | "failed"
job:{job_id}:result = {result_data}
job:{job_id}:progress = 0-100 (%)
TTL: 1시간

3.3.4 Spring Boot 구현 예시

// AI 서비스 - Job 생성
@PostMapping("/api/ai/recommendations")
public ResponseEntity<JobResponse> createRecommendationJob(@RequestBody RecommendationRequest request) {
    String jobId = UUID.randomUUID().toString();

    // Redis에 Job 상태 저장
    redisTemplate.opsForValue().set("job:" + jobId + ":status", "pending", 1, TimeUnit.HOURS);

    // RabbitMQ에 Job 발행
    rabbitTemplate.convertAndSend("ai.queue", new JobMessage(jobId, request));

    return ResponseEntity.ok(new JobResponse(jobId, "pending"));
}

// Worker - Job 처리
@RabbitListener(queues = "ai.queue")
public void processRecommendationJob(JobMessage message) {
    String jobId = message.getJobId();

    // Job 상태 업데이트: processing
    redisTemplate.opsForValue().set("job:" + jobId + ":status", "processing");

    try {
        // AI API 호출 (10초 소요)
        String result = callClaudeAPI(message.getRequest());

        // 결과 저장
        redisTemplate.opsForValue().set("job:" + jobId + ":result", result, 1, TimeUnit.HOURS);
        redisTemplate.opsForValue().set("job:" + jobId + ":status", "completed");

        // 캐시에도 저장 (Cache-Aside)
        String cacheKey = "ai:recommendation:" + getCacheKey(message.getRequest());
        redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, result, 24, TimeUnit.HOURS);

    } catch (Exception e) {
        redisTemplate.opsForValue().set("job:" + jobId + ":status", "failed");
        redisTemplate.opsForValue().set("job:" + jobId + ":error", e.getMessage());
    }
}

// Job 상태 조회
@GetMapping("/api/jobs/{jobId}")
public ResponseEntity<JobStatusResponse> getJobStatus(@PathVariable String jobId) {
    String status = redisTemplate.opsForValue().get("job:" + jobId + ":status");

    if ("completed".equals(status)) {
        String result = redisTemplate.opsForValue().get("job:" + jobId + ":result");
        return ResponseEntity.ok(new JobStatusResponse(jobId, status, result));
    } else {
        return ResponseEntity.ok(new JobStatusResponse(jobId, status, null));
    }
}

3.3.5 기대 효과

지표	Before	After	개선
사용자 대기 시간	10초	0.1초 (즉시 응답)	99% 개선
동시 처리 가능 요청	10 req/sec	50 req/sec	5배 증가
서버 리소스 효율	동기 대기로 낭비	최적화	30% 절감

3.4 Circuit Breaker 패턴 (Optional)

3.4.1 개요

목적: 외부 API 장애 시 서비스 격리 및 빠른 실패

적용 대상:

모든 외부 API 연동 지점 (7개 API)

3.4.2 구현 방식 (Resilience4j)

의존성 추가 (Spring Boot):

<dependency>
    <groupId>io.github.resilience4j</groupId>
    <artifactId>resilience4j-spring-boot3</artifactId>
    <version>2.1.0</version>
</dependency>

설정 (application.yml):

resilience4j:
  circuitbreaker:
    configs:
      default:
        slidingWindowSize: 10
        minimumNumberOfCalls: 5
        failureRateThreshold: 50 # 50% 실패 시 Open
        waitDurationInOpenState: 30s
        permittedNumberOfCallsInHalfOpenState: 3
    instances:
      claudeAPI:
        baseConfig: default
      stableDiffusionAPI:
        baseConfig: default
      taxAPI:
        baseConfig: default
      distributionAPIs:
        baseConfig: default

코드 예시:

@Service
public class ClaudeAPIClient {

    @CircuitBreaker(name = "claudeAPI", fallbackMethod = "getRecommendationFallback")
    public String getRecommendation(RecommendationRequest request) {
        // Claude API 호출
        return restTemplate.postForObject(CLAUDE_API_URL, request, String.class);
    }

    // Fallback: 캐시된 결과 반환 또는 기본 메시지
    public String getRecommendationFallback(RecommendationRequest request, Exception e) {
        log.warn("Claude API circuit breaker activated, using fallback", e);

        // 캐시에서 유사한 이전 결과 조회
        String cachedResult = getCachedRecommendation(request);

        if (cachedResult != null) {
            return cachedResult;
        }

        // 기본 메시지
        return "AI 서비스가 일시적으로 이용 불가합니다. 잠시 후 다시 시도해주세요.";
    }
}

3.4.3 Fallback 전략

서비스	외부 API	Fallback 전략
AI	Claude API	캐시된 이전 추천 결과 + 안내 메시지
Content	Stable Diffusion	기본 템플릿 이미지 + 안내 메시지
User	국세청 API	사업자번호 검증 스킵 (수동 확인으로 대체)
Distribution	각 채널 API	해당 채널 배포 스킵 + 알림

3.4.4 모니터링 (Azure Monitor)

커스텀 메트릭:

@Component
public class CircuitBreakerMetrics {

    private final MeterRegistry meterRegistry;
    private final CircuitBreakerRegistry circuitBreakerRegistry;

    @PostConstruct
    public void registerMetrics() {
        circuitBreakerRegistry.getAllCircuitBreakers().forEach(cb -> {
            Gauge.builder("circuit.breaker.state", cb,
                this::getStateValue)
                .tag("name", cb.getName())
                .register(meterRegistry);

            cb.getEventPublisher()
                .onStateTransition(event -> {
                    log.info("Circuit Breaker {} state changed: {} -> {}",
                        event.getCircuitBreakerName(),
                        event.getStateTransition().getFromState(),
                        event.getStateTransition().getToState());
                });
        });
    }

    private int getStateValue(CircuitBreaker cb) {
        switch (cb.getState()) {
            case CLOSED: return 0;
            case OPEN: return 1;
            case HALF_OPEN: return 2;
            default: return -1;
        }
    }
}

3.4.5 기대 효과

지표	Before	After	개선
시스템 가용성	95%	99%	+4%p
장애 복구 시간	5분 (수동)	30초 (자동)	90% 단축
외부 API 장애 격리	❌ 전체 중단	✅ 독립 동작	-

4. 전체 아키텍처

4.1 Azure Kubernetes 기반 아키텍처

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        Azure Cloud                               │
│                                                                   │
│  ┌────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│  │              Azure Kubernetes Service (AKS)                 │ │
│  │                                                              │ │
│  │  ┌─────────────────────────────────────────────────────┐   │ │
│  │  │         Nginx Ingress Controller                     │   │ │
│  │  │  - JWT 인증                                          │   │ │
│  │  │  - Rate Limiting                                     │   │ │
│  │  │  - SSL 종료                                          │   │ │
│  │  └─────────────────────────────────────────────────────┘   │ │
│  │                           │                                  │ │
│  │    ┌──────────────────────┼──────────────────────┐          │ │
│  │    │                      │                       │          │ │
│  │  ┌─▼───┐  ┌─────┐  ┌─────▼──┐  ┌────────┐  ┌───▼────┐     │ │
│  │  │User │  │Event│  │   AI   │  │Content │  │  Dist  │     │ │
│  │  │ Svc │  │ Svc │  │  Svc   │  │  Svc   │  │  Svc   │     │ │
│  │  └──┬──┘  └──┬──┘  └───┬────┘  └───┬────┘  └───┬────┘     │ │
│  │     │        │          │            │           │          │ │
│  │     └────────┴──────────┴────────────┴───────────┘          │ │
│  │                         │                                    │ │
│  │                    ┌────▼─────┐                              │ │
│  │                    │RabbitMQ  │  (Async Request-Reply)       │ │
│  │                    │ Worker   │                              │ │
│  │                    └──────────┘                              │ │
│  └──────────────────────────────────────────────────────────── │ │
│                                                                   │
│  ┌────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│  │      Azure Cache for Redis (Cache-Aside)                   │ │
│  │  - AI 결과 캐시                                             │ │
│  │  - 이미지 캐시                                              │ │
│  │  - Job 상태 관리                                            │ │
│  └────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│                                                                   │
│  ┌────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│  │      Azure Database for PostgreSQL                          │ │
│  │  - 사용자 데이터                                            │ │
│  │  - 이벤트 데이터                                            │ │
│  └────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│                                                                   │
│  ┌────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│  │      Azure Monitor + Application Insights                   │ │
│  │  - 로그 수집                                                │ │
│  │  - 메트릭 모니터링                                          │ │
│  │  - 알람                                                     │ │
│  └────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
└───────────────────────────────────────────────────────────────────┘

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      외부 API (Circuit Breaker 적용)             │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  국세청 API │ Claude API │ Stable Diffusion │ 우리동네TV │...   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

4.2 시퀀스 다이어그램 (AI 추천 플로우)

클라이언트 → Nginx Ingress: POST /api/ai/recommendations
Nginx Ingress → AI Service: JWT 검증 후 라우팅

AI Service → Redis: GET ai:recommendation:{key}

alt Cache HIT
    Redis → AI Service: 캐시된 결과
    AI Service → 클라이언트: 즉시 반환 (0.1초)
else Cache MISS
    AI Service → Redis: SET job:{id}:status = pending
    AI Service → RabbitMQ: 발행 Job Message
    AI Service → 클라이언트: Job ID 반환 (0.1초)

    RabbitMQ → Worker: Job 수신
    Worker → Redis: SET job:{id}:status = processing

    Worker → Claude API: AI 요청 (Circuit Breaker)

    alt API 성공
        Claude API → Worker: 결과 반환 (10초)
        Worker → Redis: SET ai:recommendation:{key} (TTL 24h)
        Worker → Redis: SET job:{id}:result
        Worker → Redis: SET job:{id}:status = completed
    else API 실패 (Circuit Open)
        Worker → Redis: GET 유사 캐시 결과
        Worker → Redis: SET job:{id}:result (Fallback)
        Worker → Redis: SET job:{id}:status = completed
    end

    loop 5초 간격 폴링
        클라이언트 → Nginx Ingress: GET /api/jobs/{id}
        Nginx Ingress → AI Service: 라우팅
        AI Service → Redis: GET job:{id}:status

        alt completed
            Redis → AI Service: status + result
            AI Service → 클라이언트: 최종 결과
        else processing
            Redis → AI Service: status + progress
            AI Service → 클라이언트: 진행 상황 (70%)
        end
    end
end

5. 개발/운영 환경 구성

5.1 개발 환경

AKS 클러스터:

name: aks-dev-cluster
node_pool:
  vm_size: Standard_B2s (2 vCPU, 4GB RAM)
  node_count: 2
  auto_scaling: false

estimated_cost: ~$100/월

Azure Cache for Redis:

tier: Standard
capacity: C1 (1GB)
availability: Single instance

estimated_cost: ~$20/월

Azure Database for PostgreSQL:

tier: Basic
compute: B_Gen5_1 (1 vCore)
storage: 50GB

estimated_cost: ~$30/월

RabbitMQ:

deployment: StatefulSet (1 replica)
storage: 10GB PVC

estimated_cost: 포함 (AKS 노드)

총 예상 비용: ~$150/월

5.2 운영 환경

AKS 클러스터:

name: aks-prod-cluster
node_pool:
  vm_size: Standard_D2s_v3 (2 vCPU, 8GB RAM)
  node_count: 3 (다중 가용 영역)
  auto_scaling: true (min: 3, max: 10)

estimated_cost: ~$300/월 (기본), ~$1,000/월 (최대)

Azure Cache for Redis:

tier: Premium
capacity: P1 (6GB)
availability: Zone redundant (고가용성)

estimated_cost: ~$250/월

Azure Database for PostgreSQL:

tier: General Purpose
compute: GP_Gen5_2 (2 vCore)
storage: 100GB
availability: Zone redundant

estimated_cost: ~$150/월

RabbitMQ:

deployment: StatefulSet (3 replicas, HA)
storage: 30GB PVC per replica

estimated_cost: 포함 (AKS 노드)

Azure Monitor + Application Insights:

estimated_cost: ~$50/월

총 예상 비용: ~$750/월 (기본), ~$1,450/월 (최대)

6. 구현 로드맵

6.1 MVP 일정 (12주)

주차	작업 내용	패턴 적용	담당
1주	Azure 인프라 구축	-	DevOps
	- AKS 클러스터 생성 (개발/운영)
	- Azure Cache for Redis 생성
	- Azure Database for PostgreSQL 생성
	- Azure Container Registry 생성
2주	API Gateway 구축	API Gateway	DevOps + Backend
	- Nginx Ingress Controller 배포
	- SSL 인증서 설정
	- JWT 인증 미들웨어 구현
3-4주	User/Event 서비스	Cache-Aside	Backend
	- 회원가입/로그인 구현
	- 사업자번호 검증 + 캐싱
	- 이벤트 CRUD 구현
5-6주	AI 서비스	Async + Cache-Aside	Backend
	- Claude API 연동
	- RabbitMQ 배포 및 Worker 구현
	- Job 기반 비동기 처리
	- AI 결과 캐싱 (24h TTL)
7-8주	Content 서비스	Async + Cache-Aside	Backend
	- Stable Diffusion API 연동
	- 이미지 생성 Job 처리
	- 이미지 캐싱 및 Azure Blob Storage
9-10주	Distribution 서비스	Circuit Breaker	Backend
	- 7개 외부 API 연동
	- Resilience4j Circuit Breaker 적용
	- Fallback 전략 구현
11주	Participation/Analytics	Cache-Aside	Backend
	- 참여자 관리 및 추첨
	- 대시보드 데이터 캐싱 (5분 TTL)
12주	테스트 및 출시	전체 패턴 검증	전체 팀
	- 부하 테스트 (k6, 100명)
	- 장애 시나리오 테스트
	- Azure Monitor 알람 설정
	- MVP 출시

6.2 기술 스택

백엔드:

Java 17 + Spring Boot 3.2
Resilience4j 2.1 (Circuit Breaker)
Spring Data JPA + PostgreSQL
Spring Data Redis
Spring AMQP + RabbitMQ

컨테이너 & 오케스트레이션:

Docker 24
Kubernetes 1.28 (AKS)
Nginx Ingress Controller 1.9
Helm 3.13

Azure 서비스:

Azure Kubernetes Service (AKS)
Azure Cache for Redis
Azure Database for PostgreSQL
Azure Container Registry (ACR)
Azure Monitor + Application Insights
Azure Blob Storage (이미지 저장)

모니터링 & 로깅:

Azure Monitor (메트릭)
Application Insights (APM)
Grafana (대시보드)
Azure Log Analytics (로그 쿼리)

7. 예상 성과

7.1 성능 개선

항목	Before	After (캐시 히트)	개선율
AI 응답 시간	10초	0.1초	99%
이미지 생성 시간	5초	0.1초	98%
대시보드 로딩 시간	3초	0.5초	83%
동시 처리 가능 요청	10 req/sec	50 req/sec	5배

7.2 비용 절감

AI API 비용 (캐시 히트율 80% 가정):

Before: $600/월
After: $120/월
절감액: $480/월 (80% 절감)

이미지 API 비용 (캐시 히트율 80% 가정):

Before: $600/월
After: $120/월
절감액: $480/월 (80% 절감)

총 API 비용 절감: $960/월 (80% 절감)

Azure 인프라 비용:

개발 환경: ~$150/월
운영 환경: ~$750/월 (기본), ~$1,450/월 (최대)

7.3 가용성 개선

지표	Before	After	개선
시스템 가용성	95%	99%	+4%p
외부 API 장애 시 서비스 지속	❌ 불가	✅ 가능	-
장애 자동 복구 시간	5분 (수동)	30초 (자동)	90% 단축

8. 모니터링 및 운영

8.1 Azure Monitor 메트릭

AKS 클러스터:

CPU/메모리 사용률
노드 상태
Pod 상태
Ingress 요청 수 및 응답 시간

Azure Cache for Redis:

캐시 히트율 (목표: 80% 이상)
메모리 사용률 (목표: 70% 이하)
응답 시간 (목표: 100ms 이하)
연결 수

Azure Database for PostgreSQL:

CPU/메모리 사용률
디스크 I/O
활성 연결 수
슬로우 쿼리

Application Insights (APM):

서비스별 응답 시간
의존성 호출 (외부 API)
예외 및 에러
사용자 트래픽

8.2 커스텀 메트릭

Circuit Breaker:

API별 실패율
Circuit 상태 (Closed/Open/Half-Open)
Fallback 호출 횟수

Async Jobs:

Job 처리 시간
동시 Job 수
Job 완료율
Queue 길이 (RabbitMQ)

8.3 알람 임계값

지표	Warning	Critical	액션
캐시 히트율	< 70%	< 50%	캐시 전략 검토
Redis 메모리	> 80%	> 90%	스케일업
API 응답 시간	> 500ms	> 1000ms	성능 조사
Circuit Breaker Open	1개	3개 이상	긴급 대응
Pod CPU	> 70%	> 90%	Pod 스케일아웃
Pod 메모리	> 80%	> 95%	Pod 재시작

8.4 로그 수집 및 분석

Azure Log Analytics:

// 에러 로그 분석
ContainerLog
| where LogEntry contains "ERROR"
| summarize count() by Computer, ContainerID
| order by count_ desc

// API 응답 시간 분석
requests
| where url contains "/api/"
| summarize avg(duration), percentile(duration, 95) by name
| order by avg_duration desc

// Circuit Breaker 상태 변화 추적
traces
| where message contains "Circuit Breaker"
| project timestamp, message, severityLevel
| order by timestamp desc

9. 장애 대응 절차

9.1 Circuit Breaker Open 발생

대응 절차:

알람 수신 (Azure Monitor → Slack/Email)
Application Insights에서 해당 외부 API 호출 현황 확인
Fallback 전략 정상 동작 확인 (로그 분석)
30초 후 자동 Half-Open 전환 확인
복구 실패 시:
- 외부 API 제공사 상태 확인
- 긴급 연락
- 장기 장애 시 사용자 공지

9.2 캐시 장애

대응 절차:

Azure Cache for Redis 상태 확인 (Azure Portal)
Zone Redundancy 자동 Failover 확인 (운영 환경)
캐시 미스로 전환 (성능 저하 허용)
Redis 복구:
- 개발: 인스턴스 재시작
- 운영: Azure 자동 복구 대기 또는 수동 Failover

9.3 AKS 노드 장애

대응 절차:

Azure Monitor에서 노드 상태 확인
Kubernetes 자동 재스케줄링 확인
Pod가 정상 노드로 이동 확인
장애 노드 제거 및 새 노드 추가 (Auto Scaling)

10. 체크리스트

10.1 패턴 적용 완료 확인

Cache-Aside: AI 결과, 이미지, 사업자번호 검증 캐싱 완료
API Gateway: Nginx Ingress + JWT 인증 + Rate Limiting 완료
Asynchronous Request-Reply: RabbitMQ + Worker 기반 Job 처리 완료
Circuit Breaker: Resilience4j 적용 및 Fallback 전략 구현 완료

10.2 성능 목표 달성 확인

AI 응답 시간: 10초 이내 (캐시 미스), 0.1초 (캐시 히트)
캐시 히트율: 80% 이상
시스템 가용성: 99% 이상
동시 처리 가능 요청: 50 req/sec 이상

10.3 Azure 인프라 구축 완료 확인

AKS 클러스터 생성 (개발/운영)
Azure Cache for Redis 구성 및 연결
Azure Database for PostgreSQL 구성 및 연결
Azure Container Registry 구성 및 CI/CD 연동
Nginx Ingress Controller 배포 및 설정
SSL 인증서 적용
Azure Monitor + Application Insights 통합

10.4 운영 준비 완료 확인

모니터링 대시보드 구축 (Azure Monitor + Grafana)
알람 설정 완료 (Slack/Email)
장애 대응 매뉴얼 작성
부하 테스트 완료 (k6, 100명)
장애 시나리오 테스트 완료 (Circuit Breaker, 캐시 장애)

11. 다음 단계 (Phase 2 이후)

MVP 이후 확장 계획 (선택 사항):

Retry 패턴: 일시적 오류 자동 재시도 (현재는 Circuit Breaker로 커버)
Queue-Based Load Leveling: 트래픽 폭증 시 부하 분산
Saga 패턴: 복잡한 분산 트랜잭션 관리 (이벤트 생성 플로우)
CQRS: 읽기/쓰기 분리로 대시보드 성능 최적화
Event Sourcing: 이벤트 변경 이력 추적 및 감사
Service Mesh (Istio): 고급 트래픽 관리 및 보안
Azure Front Door: 글로벌 CDN 및 WAF
Azure Key Vault: 시크릿 관리 강화

36 KiB Raw Blame History

KT AI 기반 소상공인 이벤트 자동 생성 서비스 - 클라우드 아키텍처 패턴 적용 방안

문서 정보

1. 요구사항 분석

1.1 기능적 요구사항

1.2 비기능적 요구사항

1.3 외부 API 의존성

2. 적용 패턴 개요

2.1 선정된 4가지 핵심 패턴

2.2 Azure Kubernetes 환경 고려사항

3. 패턴별 상세 설계

3.1 Cache-Aside 패턴

3.1.1 개요

3.1.2 Azure 구현 방식

3.1.3 Kubernetes 배포

3.1.4 기대 효과

3.2 API Gateway 패턴

3.2.1 개요

3.2.2 Azure 구현 옵션

3.2.3 Nginx Ingress 구현 (권장)

3.2.4 기대 효과

3.3 Asynchronous Request-Reply 패턴

3.3.1 개요

3.3.2 Azure 구현 방식

3.3.3 RabbitMQ 구현 (권장)

3.3.4 Spring Boot 구현 예시

3.3.5 기대 효과

3.4 Circuit Breaker 패턴 (Optional)

3.4.1 개요

3.4.2 구현 방식 (Resilience4j)

3.4.3 Fallback 전략

3.4.4 모니터링 (Azure Monitor)

3.4.5 기대 효과

4. 전체 아키텍처

4.1 Azure Kubernetes 기반 아키텍처

4.2 시퀀스 다이어그램 (AI 추천 플로우)

5. 개발/운영 환경 구성

5.1 개발 환경

5.2 운영 환경

6. 구현 로드맵

6.1 MVP 일정 (12주)

6.2 기술 스택

7. 예상 성과

7.1 성능 개선

7.2 비용 절감

7.3 가용성 개선

8. 모니터링 및 운영

8.1 Azure Monitor 메트릭

8.2 커스텀 메트릭

8.3 알람 임계값

8.4 로그 수집 및 분석

9. 장애 대응 절차

9.1 Circuit Breaker Open 발생

9.2 캐시 장애

9.3 AKS 노드 장애

10. 체크리스트

10.1 패턴 적용 완료 확인

10.2 성능 목표 달성 확인

10.3 Azure 인프라 구축 완료 확인

10.4 운영 준비 완료 확인

11. 다음 단계 (Phase 2 이후)

참고 문서

36 KiB

Raw Blame History