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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

Service Name: content-service
Port: 8084
Context Path: /api/v1/content
Main Class: com.kt.content.ContentApplication

2.2 주요 의존성

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

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

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

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

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

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

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

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:

# 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 설계에서는:

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:

@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:

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:

{
  "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

# 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):

<env name="SERVER_PORT" value="8084" />
<env name="REDIS_HOST" value="20.214.210.71" />
<env name="REDIS_PORT" value="6379" />
<env name="REDIS_PASSWORD" value="Hi5Jessica!" />
<env name="DB_HOST" value="4.217.131.139" />
<env name="DB_PORT" value="5432" />
<env name="DB_NAME" value="contentdb" />
<env name="DB_USERNAME" value="eventuser" />
<env name="DB_PASSWORD" value="Hi5Jessica!" />
<env name="REPLICATE_MOCK_ENABLED" value="true" />

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