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2025-09-28 20:41:57 +09:00
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--- a/docs/ARCHITECTURE.md
+++ b/docs/ARCHITECTURE.md
@ -0,0 +1,182 @@
+# Site11 Microservices Architecture
+
+## 시스템 아키텍처 개요
+
+### 메시징 및 데이터 처리 시스템
+
+#### 1. **Apache Kafka** - 통합 메시징 플랫폼
+- **역할**: 이벤트 스트리밍 + 작업 큐 + 메시지 버스
+- **사용 사례**:
+  - 서비스 간 이벤트 발행/구독
+  - 비동기 작업 큐 (Celery 대체)
+  - 사용자 활동 로그 스트리밍
+  - 실시간 데이터 파이프라인
+  - 이벤트 소싱 패턴 구현
+  - CQRS (Command Query Responsibility Segregation)
+  - 백그라운드 작업 처리
+
+#### 2. **Redis** - 인메모리 데이터 스토어
+- **역할**: 캐싱 및 세션 관리 전용
+- **사용 사례**:
+  - API 응답 캐싱
+  - 사용자 세션 저장
+  - Rate limiting
+  - 실시간 리더보드/카운터
+  - 임시 데이터 저장
+
+#### 3. **MongoDB** - Document Database
+- **역할**: 주요 데이터 영속성
+- **사용 사례**:
+  - 서비스별 도메인 데이터
+  - 유연한 스키마 관리
+  - 이벤트 저장소
+
+## 서비스 통신 패턴
+
+### 동기 통신 (REST API)
+```
+Client → Nginx → Console (API Gateway) → Microservice
+```
+- 즉각적인 응답이 필요한 경우
+- CRUD 작업
+- 실시간 데이터 조회
+
+### 비동기 통신 (Kafka Events)
+```
+Service A → Kafka Topic → Service B, C, D
+```
+- 서비스 간 느슨한 결합
+- 이벤트 기반 아키텍처
+- 확장 가능한 처리
+
+### 캐싱 전략 (Redis)
+```
+Request → Check Redis Cache → Hit? Return : Fetch from DB → Store in Redis → Return
+```
+- 응답 시간 개선
+- 데이터베이스 부하 감소
+- 세션 관리
+
+## 이벤트 플로우 예시
+
+### 사용자 등록 플로우
+1. **API Request**: Client → Console → Users Service
+2. **User Created Event**: Users Service → Kafka
+3. **Event Consumers**:
+   - Statistics Service: 사용자 통계 업데이트
+   - Email Service: 환영 이메일 발송
+   - Analytics Service: 가입 분석
+4. **Cache Update**: Redis에 사용자 정보 캐싱
+
+### 이미지 업로드 플로우
+1. **Upload Request**: Client → Console → Images Service
+2. **Image Uploaded Event**: Images Service → Kafka
+3. **Event Processing**:
+   - Thumbnail Service: 썸네일 생성
+   - ML Service: 이미지 분석
+   - Statistics Service: 업로드 통계
+4. **Job Queue**: Redis/Celery로 백그라운드 처리
+
+## Kafka Topics 구조 (예정)
+
+### Event Topics (이벤트 스트리밍)
+```
+# User Domain
+user.created
+user.updated
+user.deleted
+user.login
+
+# Image Domain
+image.uploaded
+image.processed
+image.deleted
+
+# Application Domain
+app.registered
+app.updated
+app.deployed
+
+# System Events
+service.health
+service.error
+audit.log
+```
+
+### Task Queue Topics (작업 큐)
+```
+# Background Jobs
+tasks.email.send
+tasks.image.resize
+tasks.report.generate
+tasks.data.export
+tasks.notification.push
+
+# Scheduled Jobs
+tasks.cleanup.expired
+tasks.backup.database
+tasks.analytics.aggregate
+```
+
+## Redis 사용 패턴
+
+### 1. 캐싱 계층
+- Key: `cache:users:{user_id}`
+- TTL: 3600초
+- 패턴: Cache-Aside
+
+### 2. 세션 관리
+- Key: `session:{token}`
+- TTL: 1800초
+- 데이터: 사용자 정보, 권한
+
+### 3. Rate Limiting
+- Key: `rate_limit:{user_id}:{endpoint}`
+- Window: Sliding window
+- Limit: 100 requests/minute
+
+### 4. 작업 큐 (Celery)
+- Queue: `celery:tasks`
+- Priority Queue 지원
+- Dead Letter Queue
+
+## 구현 로드맵
+
+### Phase 1 (현재)
+- ✅ 기본 서비스 구조
+- ✅ MongoDB 연동
+- ✅ Redis 설치
+- 🔄 JWT 인증
+
+### Phase 2 (Step 6-7)
+- Kafka 클러스터 설정
+- 기본 Producer/Consumer 구현
+- Event Schema 정의
+- Redis 캐싱 전략 구현
+
+### Phase 3 (Step 8+)
+- Event Sourcing 패턴
+- CQRS 구현
+- Saga 패턴 (분산 트랜잭션)
+- 모니터링 대시보드
+
+## 기술 스택
+
+### 메시징 & 스트리밍
+- **Kafka**: Event streaming
+- **Redis**: Caching, Queue, Pub/Sub
+- **Confluent Schema Registry**: Schema 관리 (향후)
+
+### 백엔드
+- **FastAPI**: REST API
+- **Celery**: 비동기 작업 처리
+- **kafka-python**: Kafka 클라이언트
+
+### 데이터베이스
+- **MongoDB**: Document store
+- **Redis**: In-memory cache
+
+### 모니터링 (향후)
+- **Kafka Manager**: Kafka 클러스터 관리
+- **RedisInsight**: Redis 모니터링
+- **Prometheus + Grafana**: 메트릭 수집/시각화