26th_T8_Nanal Backend

프레임워크 선정 이유

Framework	선정이유
Spring	특정 환경이나 서버, 기술에 종속되지 않으며 유연한 애플리케이션을 개발
AWS EC2	free tier로 제공되는 EC2가 프로토 타입 개발에 있어 적합. 높은 안정성 및 확장성으로 추후 데이터 처리량 증가에 유연하게 대처 가능
Github Actions	배포 자동화를 위한 도구 Github를 협업툴로 사용하고 있는 상황에서 Github Action을 사용하는 것이 관리 차원에서 유리하다고 판단
Docker	독립된 개발 환경을 보장하고 개발/운영 환경을 통합
mariaDB	해당 애플리케이션이 다루는 구조 특성상, RDB가 적합하다고 판단. Mysql과 다르게 영리목적으로 사용시에도 비용이 청구되지 않음
Spring Data JPA	간단한 설정을 통해 필수 로직들을 쿼리 작성 없이 사용 가능하기에, 개발 생산성 증가
Redis	key, value 형태로 데이터 저장 및 해당 데이터의 유효기간 설정을 통한 토큰 관리 용이

아키텍처

주요 기능 명세서

ERD

커밋 컨벤션

커밋 제목

• 최소한의 기능을 기준으로 issue를 생성
• 이슈 이름은 [커밋 타입] 기능 설명 으로 통일 ex) [feat] 검색 뷰 통신 연결
• 이슈 템플릿을 활용해 작업 설명과 진행 상황을 작성
• 진행 상황은 ☑️(todo)로 작성한다.

커밋 메세지

• feat: 새로운 기능 구현
• fix: 오류, 버그 해결
• add: feat 이외의 부수적인 코드 추가, 라이브러리 추가
• docs: README나 WIKI 같은 문서 개정
• chore: 간단한 코드 수정, 내부 파일 수정
• rename: 파일 이름 변경이 있을 때 사용
• del: 쓸모없는 코드 삭제
• style: 코드 스타일 혹은 포맷 등에 관한 커밋
• refact: 코드 리팩토링에 대한 커밋
• test : 테스트 코드 수정에 대한 커밋

서버 메트릭 모니터링 방법

Prometheus를 사용하여 각종 모니터링 지표를 수집. 수집된 데이터들을 Grafana로 시각화하여 모니터링을 진행합니다.

개발부터 배포까지의 워크플로우

✓ 브랜치 머지부터 배포까지 걸리는 시간은 대략 1분 30초

데이터 로깅과 시각화 방법 - 지표 추적 방법

진행	미래(추후 적용)
: Spring AOP 이용 (데이터 로그를 출력 및 DB에 저장)	: Google Analytics 이용 (데이터 로깅에 따른 시각화 및 분석을 더욱 용이하게 할 수 있도록 할 예정)
저장된 데이터를 토대로 앞서 기재한 서비스 핵심 지표를 분석하는 방법	- 구글에서 제공하는 웹 분석 서비스, API 와 프로젝트를 연결하여 상단에 기재된 지표 추적 가능 - 구글 클라우드 플랫폼에서 구글 애널리틱스에 접근하기 위한 계정을 생성 후 Google Analytics Reporting API 라이브러리를 연동 - 구글 태그 매니저(GTM)의 연동을 통해, 다양한 태그를 관리하여 이벤트 트래킹을 진행. GTM 은 개발자가 정의하지 않아도 기획자 마케터가 직접 정의하여 데이터 획득