🧱 기술 스택 및 시스템 구조 - away0419/Placely GitHub Wiki

flowchart TD
 subgraph Infra["Infra"]
        K8s["Kubernetes Cluster"]
        ArgoCD["Argo CD (GitOps CI/CD)"]
        Monitoring["Prometheus / Grafana / Loki (예정)"]
  end
 subgraph UI["UI"]
        A1["B2B Web UI (Next.js)"]
        A2["B2C Web UI (Next.js)"]
  end
 subgraph  Gateway["API Gateway"]
        G["API Gateway (Spring Cloud Gateway / Kong)"]
  end
 subgraph Auth["Auth"]
        AuthService["Authentication Service (Spring Security + JWT)"]
  end
 subgraph Messaging["Messaging"]
        Kafka["Kafka"]
  end
 subgraph Services["Services"]
        B2BOrder["B2B (매장) 서비스"]
        B2CShop["B2C (손님) 서비스"]
        AIRec["AI 서비스"]
  end
 subgraph Databases["Databases"]
        DB_B2B[("B2B DB")]
        DB_B2C[("B2C DB")]
        DB_AI[("AI DB")]
  end
    UI -- API 요청 --> Gateway
    Gateway -- 인증 위임 --> Auth
    Gateway -- 라우팅 --> Services
    Services <-- 이벤트 --> Messaging
    B2BOrder --> DB_B2B
    B2CShop --> DB_B2C
    AIRec --> DB_AI
    ArgoCD --> K8s
    Monitoring --> K8s

Placely는 전형적인 3계층 구조에 AI/외부 API 연동 계층을 추가하여 확장성과 분리를 고려한 구조입니다.

• Presentation Layer

  • 사용자와 상호작용하는 UI 서비스
  • Next.js, React 등 최신 프론트엔드 프레임워크 사용
  • API Gateway를 통해 백엔드 서비스와 통신

• API Gateway Layer

  • 모든 외부 요청의 단일 진입점 역할 수행
  • 서비스 라우팅, 인증/인가 위임, 부하 분산, 요청 제한, 응답 집계 담당

• Authentication & Authorization Layer (Identity Provider)

  • 독립적인 인증 서버로 사용자 인증 및 권한 관리 담당
  • JWT, OAuth2, OpenID Connect 등 표준 프로토콜 지원
  • 각 서비스의 인증 요청 처리 및 토큰 검증 수행

• Service Layer

  • 도메인별 완전히 독립된 서비스 단위로 구성
  • 내부는 Controller, Service, Repository 구조 유지
  • 비즈니스 로직 수행, 데이터 관리, 외부 연동 담당
  • 서비스 간 통신은 REST API, gRPC, 메시징 사용

• Integration / Messaging Layer

  • 서비스 간 비동기 이벤트 처리 및 메시징 담당
  • 메시지 브로커로 느슨한 결합 및 확장성 확보
  • 외부 API 연동 및 장시간 처리 작업 분리 수행

• Data Layer

  • 각 마이크로서비스가 자체 DB를 소유하는 DB 분리 원칙 적용
  • 서비스 특성에 따라 선택

• Infrastructure Layer

  • Kubernetes 기반 클러스터 관리 및 자동 배포
  • CI/CD 파이프라인으로 빌드, 테스트, 배포 자동화

• 서비스 확장

  • B2C 기능 추가 (매장 검색, 상품 주문, 리뷰 등)

• 인프라 확장

  • Oracle Cloud에서 K8s, LB, Auto Scaling
  • AI 연산을 Kafka/Redis Queue로 비동기 처리
  • 추천 처리 결과 Redis 캐싱 도입
  • Prometheus, Grafana 등 모니터링 도입

• AI 기능 확장

  • 사용자 행동 기반 인사이트 제공
  • 매출 패턴 기반 신상품 추천

• 테넌시 모델 확장

  • 향후 프랜차이즈, 복수 매장 운영자를 Hybrid 또는 Single-tenancy 구조 고려