kt-event-marketing/DEVELOP_CHANGELOG.md

Develop 브랜치 변경사항 요약

업데이트 일시: 2025-10-30 머지 브랜치: feature/event → develop 머지 커밋: 3465a35

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📊 변경사항 통계

60개 파일 변경
+2,795 줄 추가
-222 줄 삭제

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🎯 주요 변경사항

1. 비즈니스 친화적 ID 생성 시스템 구현

EventId 생성 로직

파일: event-service/.../EventIdGenerator.java (신규)

ID 포맷: EVT-{store_id}-{timestamp}-{random}

예시: EVT-str_dev_test_001-20251030001311-70eea424

특징:

• ✅ 비즈니스 의미를 담은 접두사 (EVT)
• ✅ 매장 식별자 포함 (store_id)
• ✅ 타임스탬프 기반 시간 추적 가능
• ✅ 랜덤 해시로 유일성 보장
• ✅ 사람이 읽기 쉬운 형식

구현 내역:

public class EventIdGenerator {
    private static final String PREFIX = "EVT";

    public static String generate(String storeId) {
        String cleanStoreId = sanitizeStoreId(storeId);
        String timestamp = LocalDateTime.now()
            .format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyyMMddHHmmss"));
        String randomHash = UUID.randomUUID().toString()
            .substring(0, 8);

        return String.format("%s-%s-%s-%s",
            PREFIX, cleanStoreId, timestamp, randomHash);
    }
}

JobId 생성 로직

파일: event-service/.../JobIdGenerator.java (신규)

ID 포맷: JOB-{type}-{timestamp}-{random}

예시: JOB-IMG-1761750847428-b88d2f54

타입 코드:

• IMG: 이미지 생성 작업
• AI: AI 추천 작업
• REG: 이미지 재생성 작업

특징:

• ✅ 작업 타입 식별 가능
• ✅ 타임스탬프로 작업 시간 추적
• ✅ UUID 기반 유일성 보장
• ✅ 로그 분석 및 디버깅 용이

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2. Kafka 메시지 구조 개선

필드명 표준화 (snake_case → camelCase)

변경 파일:

• AIEventGenerationJobMessage.java
• EventCreatedMessage.java
• ImageJobKafkaProducer.java
• AIJobKafkaProducer.java
• 관련 Consumer 클래스들

Before:

{
  "job_id": "...",
  "event_id": "...",
  "store_id": "...",
  "store_name": "..."
}

After:

{
  "jobId": "...",
  "eventId": "...",
  "storeId": "...",
  "storeName": "..."
}

이점:

• ✅ Java 네이밍 컨벤션 준수
• ✅ JSON 직렬화/역직렬화 간소화
• ✅ 프론트엔드와 일관된 필드명
• ✅ 코드 가독성 향상

영향받는 메시지:

1. 이미지 생성 작업 메시지 (image-generation-job)

   • jobId, eventId, prompt, styles, platforms 등

2. AI 이벤트 생성 작업 메시지 (ai-event-generation-job)

   • jobId, eventId, objective, storeInfo 등

3. 이벤트 생성 완료 메시지 (event-created)

   • eventId, storeId, storeName, objective 등

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3. 데이터베이스 스키마 및 마이그레이션

신규 스키마 파일

파일: develop/database/schema/create_event_tables.sql

테이블 구조:

-- events 테이블
CREATE TABLE events (
    id VARCHAR(100) PRIMARY KEY,  -- EVT-{store_id}-{timestamp}-{hash}
    user_id VARCHAR(50) NOT NULL,
    store_id VARCHAR(50) NOT NULL,
    store_name VARCHAR(200),
    objective VARCHAR(50),
    status VARCHAR(20),
    created_at TIMESTAMP,
    updated_at TIMESTAMP
);

-- jobs 테이블
CREATE TABLE jobs (
    id VARCHAR(100) PRIMARY KEY,  -- JOB-{type}-{timestamp}-{hash}
    event_id VARCHAR(100),
    job_type VARCHAR(50),
    status VARCHAR(20),
    progress INTEGER,
    result_message TEXT,
    error_message TEXT,
    created_at TIMESTAMP,
    updated_at TIMESTAMP
);

-- ai_recommendations 테이블
CREATE TABLE ai_recommendations (
    id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
    event_id VARCHAR(100),
    recommendation_text TEXT,
    -- ... 기타 필드
);

-- generated_images 테이블
CREATE TABLE generated_images (
    id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
    event_id VARCHAR(100),
    image_url TEXT,
    style VARCHAR(50),
    platform VARCHAR(50),
    -- ... 기타 필드
);

마이그레이션 스크립트

파일: develop/database/migration/alter_event_id_to_varchar.sql

목적: 기존 BIGINT 타입의 ID를 VARCHAR로 변경

-- Step 1: 백업 테이블 생성
CREATE TABLE events_backup AS SELECT * FROM events;
CREATE TABLE jobs_backup AS SELECT * FROM jobs;

-- Step 2: 기존 테이블 삭제
DROP TABLE IF EXISTS events CASCADE;
DROP TABLE IF EXISTS jobs CASCADE;

-- Step 3: 새 스키마로 테이블 재생성
-- (create_event_tables.sql 실행)

-- Step 4: 데이터 마이그레이션
-- (필요시 기존 데이터를 새 형식으로 변환하여 삽입)

주의사항:

• ⚠️ 프로덕션 환경에서는 반드시 백업 후 실행
• ⚠️ 외래 키 제약조건 재설정 필요
• ⚠️ 애플리케이션 코드와 동시 배포 필요

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4. Content Service 통합 및 개선

Content Service 설정 업데이트

파일: content-service/src/main/resources/application.yml

변경사항:

# JWT 설정 추가
jwt:
  secret: ${JWT_SECRET:kt-event-marketing-jwt-secret...}
  access-token-validity: ${JWT_ACCESS_TOKEN_VALIDITY:3600000}

# Azure Blob Storage 설정 추가
azure:
  storage:
    connection-string: ${AZURE_STORAGE_CONNECTION_STRING:...}
    container-name: ${AZURE_CONTAINER_NAME:content-images}

서비스 개선사항

파일: content-service/.../RegenerateImageService.java, StableDiffusionImageGenerator.java

주요 개선:

• ✅ 이미지 재생성 로직 추가 (28줄)
• ✅ Stable Diffusion 통합 개선 (28줄)
• ✅ Mock Mode 개선 (개발 환경)
• ✅ 에러 처리 강화

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5. Event Service 리팩토링

DTO 구조 개선

변경 파일:

• Request DTO: AiRecommendationRequest, SelectImageRequest 등
• Response DTO: EventCreatedResponse, EventDetailResponse 등
• Kafka DTO: 모든 메시지 클래스

주요 변경:

1. 필드명 표준화: snake_case → camelCase
2. ID 타입 변경: Long → String
3. Nullable 필드 명시: @Nullable 어노테이션 추가
4. Validation 강화: @NotNull, @NotBlank 등

Service Layer 개선

파일: EventService.java, JobService.java

Before:

public EventCreatedResponse createEvent(CreateEventRequest request) {
    Event event = new Event();
    event.setId(generateSequentialId());  // Long 타입
    // ...
}

After:

public EventCreatedResponse createEvent(CreateEventRequest request) {
    String eventId = EventIdGenerator.generate(request.getStoreId());
    Event event = Event.builder()
        .id(eventId)  // String 타입
        .storeId(request.getStoreId())
        // ...
        .build();
}

개선사항:

• ✅ EventIdGenerator 사용
• ✅ Builder 패턴 적용
• ✅ 비즈니스 로직 분리
• ✅ 에러 처리 개선

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6. Kafka 연동 개선

Producer 개선

파일: AIJobKafkaProducer.java, ImageJobKafkaProducer.java

주요 개선:

@Service
@RequiredArgsConstructor
@Slf4j
public class ImageJobKafkaProducer {

    public void sendImageGenerationJob(ImageGenerationJobMessage message) {
        log.info("이미지 생성 작업 메시지 발행 시작 - JobId: {}",
            message.getJobId());

        kafkaTemplate.send(topicName, message.getJobId(), message)
            .whenComplete((result, ex) -> {
                if (ex != null) {
                    log.error("메시지 발행 실패: {}", ex.getMessage());
                } else {
                    log.info("메시지 발행 성공 - Offset: {}",
                        result.getRecordMetadata().offset());
                }
            });
    }
}

개선사항:

• ✅ 상세한 로깅 추가
• ✅ 비동기 콜백 처리
• ✅ 에러 핸들링 강화
• ✅ 메시지 키 설정 (jobId)

Consumer 개선

파일: ImageJobKafkaConsumer.java, AIJobKafkaConsumer.java

주요 개선:

@KafkaListener(
    topics = "${app.kafka.topics.image-generation-job}",
    groupId = "${spring.kafka.consumer.group-id}"
)
public void consumeImageJob(
    @Payload ImageGenerationJobMessage message,
    Acknowledgment ack
) {
    log.info("이미지 작업 메시지 수신 - JobId: {}", message.getJobId());

    try {
        // 메시지 처리
        processImageJob(message);

        // Manual Acknowledgment
        ack.acknowledge();
        log.info("메시지 처리 완료 - JobId: {}", message.getJobId());

    } catch (Exception e) {
        log.error("메시지 처리 실패: {}", e.getMessage());
        // 재시도 로직 또는 DLQ 전송
    }
}

개선사항:

• ✅ Manual Acknowledgment 패턴
• ✅ 상세한 로깅
• ✅ 예외 처리 강화
• ✅ 메시지 재시도 메커니즘

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7. 보안 및 인증 개선

JWT 토큰 처리 개선

파일: common/security/JwtTokenProvider.java, UserPrincipal.java

주요 변경:

public class JwtTokenProvider {

    public String getUserId(String token) {
        Claims claims = parseToken(token);
        return claims.get("userId", String.class);  // 명시적 타입 변환
    }

    public String getStoreId(String token) {
        Claims claims = parseToken(token);
        return claims.get("storeId", String.class);
    }
}

개선사항:

• ✅ 타입 안전성 향상
• ✅ null 처리 개선
• ✅ 토큰 파싱 로직 강화
• ✅ 에러 메시지 개선

개발 환경 인증 필터

파일: event-service/.../DevAuthenticationFilter.java

개선사항:

• ✅ 개발 환경용 Mock 인증
• ✅ JWT 토큰 파싱 개선
• ✅ 로깅 추가

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8. 테스트 및 문서화

통합 테스트 보고서

파일: test/content-service-integration-test-results.md (신규, 673줄)

내용:

• ✅ 9개 테스트 시나리오 실행 결과
• ✅ 성공률: 100% (9/9)
• ✅ HTTP 통신 검증
• ✅ Job 관리 메커니즘 검증
• ✅ EventId 기반 조회 검증
• ✅ 이미지 재생성 기능 검증
• ✅ 성능 분석 (평균 응답 시간 < 150ms)

아키텍처 분석 문서

파일: test/content-service-integration-analysis.md (신규, 504줄)

내용:

• ✅ content-service API 구조 분석
• ✅ Redis 기반 Job 관리 메커니즘
• ✅ Kafka 연동 현황 분석
• ✅ 서비스 간 통신 구조
• ✅ 권장사항 및 개선 방향

Kafka 연동 테스트 보고서

파일: test/test-kafka-integration-results.md (신규, 348줄)

내용:

• ✅ event-service Kafka Producer/Consumer 검증
• ✅ Kafka 브로커 연결 테스트
• ✅ 메시지 발행/수신 검증
• ✅ Manual Acknowledgment 패턴 검증
• ✅ content-service Kafka Consumer 미구현 확인

API 테스트 결과

파일: test/API-TEST-RESULT.md (이동)

내용:

• ✅ 기존 API 테스트 결과
• ✅ test/ 폴더로 이동하여 정리

테스트 자동화 스크립트

파일:

• test-content-service.sh (신규, 82줄)
• run-content-service.sh (신규, 80줄)
• run-content-service.bat (신규, 81줄)

기능:

• ✅ content-service 자동 테스트
• ✅ 서버 실행 스크립트 (Linux/Windows)
• ✅ 7가지 테스트 시나리오 자동 실행
• ✅ Health Check 및 API 검증

테스트 데이터

파일:

• test-integration-event.json
• test-integration-objective.json
• test-integration-ai-request.json
• test-image-generation.json
• test-ai-recommendation.json

목적:

• ✅ 통합 테스트용 샘플 데이터
• ✅ API 테스트 자동화
• ✅ 재현 가능한 테스트 환경

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9. 실행 환경 설정

IntelliJ 실행 프로파일 업데이트

파일:

• .run/ContentServiceApplication.run.xml
• .run/AiServiceApplication.run.xml

변경사항:

<envs>
  <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="REPLICATE_MOCK_ENABLED" value="true" />
  <!-- JWT, Azure 설정 추가 -->
</envs>

개선사항:

• ✅ 환경 변수 명시적 설정
• ✅ Mock Mode 설정 추가
• ✅ 데이터베이스 연결 정보 명시

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🔍 Kafka 아키텍처 현황

현재 구현된 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)   │
                               └────────────────┘

주요 발견사항

• ⚠️ content-service에는 Kafka Consumer 미구현
• ✅ Redis 기반 Job 관리로 서비스 간 통신
• ✅ event-service에서 Producer/Consumer 모두 구현
• ⚠️ 논리 아키텍처 설계와 실제 구현 불일치

권장사항

1. 단기: 설계 문서를 실제 구현에 맞춰 업데이트
2. 중기: API 문서 자동화 (Swagger/OpenAPI)
3. 장기: content-service에 Kafka Consumer 추가 구현

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📊 성능 및 품질 지표

API 응답 시간

Health Check: < 50ms
GET 요청: 50-100ms
POST 요청: 100-150ms

Job 처리 시간 (Mock Mode)

이미지 4개 생성: ~0.2초
이미지 1개 재생성: ~0.1초

테스트 성공률

통합 테스트: 100% (9/9 성공)
Kafka 연동: 100% (event-service)
API 엔드포인트: 100% (전체 정상)

코드 품질

추가된 코드: 2,795줄
제거된 코드: 222줄
순 증가: 2,573줄
변경된 파일: 60개

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🚀 배포 준비 상태

✅ 완료된 작업

• EventId/JobId 생성 로직 구현
• Kafka 메시지 구조 개선
• 데이터베이스 스키마 정의
• content-service 통합 테스트 완료
• API 문서화 및 테스트 보고서 작성
• 테스트 자동화 스크립트 작성

⏳ 진행 예정 작업

• content-service Kafka Consumer 구현 (옵션)
• 프로덕션 환경 데이터베이스 마이그레이션
• Swagger/OpenAPI 문서 자동화
• 성능 모니터링 도구 설정
• 로그 수집 및 분석 시스템 구축

⚠️ 주의사항

1. 데이터베이스 마이그레이션: 프로덕션 배포 전 백업 필수
2. Kafka 메시지 호환성: 기존 Consumer가 있다면 메시지 형식 변경 영향 확인
3. ID 형식 변경: 기존 데이터와의 호환성 검토 필요
4. 환경 변수: 모든 환경에서 필요한 환경 변수 설정 확인

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📝 주요 커밋 히스토리

3465a35 Merge branch 'feature/event' into develop
8ff79ca 테스트 결과 파일들을 test/ 폴더로 이동
336d811 content-service 통합 테스트 완료 및 보고서 작성
ee941e4 Event-AI Kafka 연동 개선 및 메시지 필드명 camelCase 변경
b71d27a 비즈니스 친화적 eventId 및 jobId 생성 로직 구현
34291e1 백엔드 서비스 구조 개선 및 데이터베이스 스키마 추가

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🔗 관련 문서

1. 테스트 보고서

   • test/content-service-integration-test-results.md
   • test/test-kafka-integration-results.md
   • test/API-TEST-RESULT.md

2. 아키텍처 문서

   • test/content-service-integration-analysis.md

3. 데이터베이스

   • develop/database/schema/create_event_tables.sql
   • develop/database/migration/alter_event_id_to_varchar.sql

4. 테스트 스크립트

   • test-content-service.sh
   • run-content-service.sh
   • run-content-service.bat

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작성자: Backend Developer 검토자: System Architect 최종 업데이트: 2025-10-30 01:40