DEPLOY v1.0.0 by youyeon11 · Pull Request #23 · DearBelly/DearBelly-BE-FastAPI

youyeon11 · 2025-09-07T08:48:06Z

📌 작업 목적

여태까지의 작업 배포

🔨 주요 작업 내용

[FEATURE] CV 분석 결과를 바탕으로 OpenAI에 설명 요청 #22 [FIX] Redis Task 오류 수정 #21 [FEATURE] S3 이미지 읽기 구현 #19 [FEATURE] Docker 기반 Blue/Gren 무중단배포 #18

into develop

[FEATURE] Docker 기반 Blue/Gren 무중단배포

[FEATURE] S3 이미지 읽기 구현

[FIX] Redis Task 오류 수정

[FEATURE] CV 분석 결과를 바탕으로 OpenAI에 설명 요청

gemini-code-assist

Summary of Changes

Hello @youyeon11, I'm Gemini Code Assist¹! I'm currently reviewing this pull request and will post my feedback shortly. In the meantime, here's a summary to help you and other reviewers quickly get up to speed!

이 PR은 v1.0.0 배포를 위한 것으로, 기존 작업들을 통합하고 새로운 기능(임산부 약 안전성 검사)을 추가하며, 시스템 아키텍처를 개선하고 배포 프로세스를 자동화합니다. 주요 변경 사항은 Redis 스트림 처리의 견고성 강화, OpenAI 서비스 통합, 그리고 블루/그린 배포 시스템 도입입니다.

Highlights

새로운 배포 시스템 도입: Docker Compose와 Nginx를 활용한 블루/그린 배포 스크립트 및 설정 파일이 추가되어 안정적인 서비스 업데이트가 가능해졌습니다.
Redis 스트림 처리 로직 개선: Redis 클라이언트가 재구현되어 스트림 메시지 발행 및 소비 로직이 더욱 견고해졌으며, DLQ(Dead Letter Queue) 처리가 강화되었습니다.
OpenAI 기반 임산부 약 안전성 검사 기능 추가: 약 이미지 분석 결과에 따라 OpenAI API를 사용하여 임산부 복용 안전성 정보를 제공하는 새로운 서비스가 통합되었습니다.
데이터 모델 및 서비스 인터페이스 변경: JobRequest, JobResult, ImageJob 스키마가 업데이트되었고, S3 서비스가 파일을 직접 저장하는 대신 BytesIO 객체를 반환하도록 변경되었습니다.

Using Gemini Code Assist

The full guide for Gemini Code Assist can be found on our documentation page, here are some quick tips.

Invoking Gemini

You can request assistance from Gemini at any point in your pull request via creating an issue comment (i.e. comment on the pull request page) using either /gemini <command> or @gemini-code-assist <command>. Below is a summary of the supported commands.

Feature	Command	Description
Code Review	`/gemini review`	Performs a code review for the current pull request in its current state.
Pull Request Summary	`/gemini summary`	Provides a summary of the current pull request in its current state.
Comment	@gemini-code-assist	Responds in comments when explicitly tagged, both in issue comments and review comments.
Help	`/gemini help`	Displays a list of available commands.

Customization

To customize Gemini Code Assist for GitHub experience, repository maintainers can create a configuration file and/or provide a custom code review style guide (such as PEP-8 for Python) by creating and adding files to a .gemini/ folder in the base of the repository. Detailed instructions can be found here.

Limitations & Feedback

Gemini Code Assist may make mistakes. Please leave feedback on any instances where its feedback is incorrect or counter productive. You can react with 👍 and 👎 on @gemini-code-assist comments. If you're interested in giving your feedback about your experience with Gemini Code Assist for Github and other Google products, sign up here.

You can also get AI-powered code generation, chat, as well as code reviews directly in the IDE at no cost with the Gemini Code Assist IDE Extension.

Review the Privacy Notices, Generative AI Prohibited Use Policy, Terms of Service, and learn how to configure Gemini Code Assist in GitHub here. Gemini can make mistakes, so double check it and use code with caution. ↩

youyeon11 · 2025-09-07T08:48:56Z

🤖 Gemini 코드 리뷰 결과

1. 주요 변경 사항 요약 및 의도 파악

이 PR은 v1.0.0 배포를 위한 것으로, #22, #21, #19, #18 이슈와 관련된 작업 내용을 포함하고 있습니다. 변경된 파일 목록을 보면, 배포 스크립트, Docker Compose 설정, Nginx 설정, 의존성 파일, API 엔드포인트, 서비스 로직, 그리고 테스트 코드까지 광범위하게 수정된 것으로 보입니다. 핵심적인 변경 사항은 이미지 분석 작업을 Redis Stream을 통해 비동기적으로 처리하고, OpenAI API를 활용하여 임산부 복용 안전성 정보를 제공하는 기능 추가, 그리고 배포 자동화를 위한 CI/CD 파이프라인 구축으로 요약될 수 있습니다.

2. 코드 품질 및 가독성

코드 스타일: 전반적으로 PEP 8 규칙을 잘 준수하고 있으나, 일부 파일에서 \ No newline at end of file 메시지가 나타나는 것으로 보아 파일 끝에 newline이 없는 경우가 있는 것 같습니다. 각 파일의 마지막에 newline을 추가하는 것이 좋겠습니다.
변수/함수명: correlation_id에서 correlationId 로 변경되는 등 카멜케이스, 스네이크케이스가 혼용되어 사용되고 있습니다. 프로젝트 전체에서 일관된 네이밍 컨벤션(예: 카멜케이스)을 적용하여 코드의 가독성을 높이는 것이 좋겠습니다. ask_chatgpt_about_pregnancy_safety와 같이 긴 함수 이름은 check_pregnancy_safety처럼 더 간결하게 표현할 수 있을 것 같습니다.
주석/문서화: predictions.py, schemas.py, tasks.py, worker.py 등의 파일에 주요 기능에 대한 설명이 주석으로 잘 작성되어 있습니다. 하지만, openai_service.py의 PregnancySafetyChecker 클래스와 같이 핵심 로직에 대한 문서화는 부족해 보입니다. 클래스와 메서드의 역할, 매개변수 및 반환 값에 대한 설명을 추가하여 코드의 이해도를 높이는 것이 좋겠습니다.
중복 코드: 현재 제공된 코드 스니펫만으로는 중복 코드를 정확히 파악하기 어렵습니다. 전체 코드베이스를 검토하여 중복된 로직이 있다면 재사용 가능한 함수나 클래스로 추출하는 것을 고려해 보세요.

3. 잠재적 버그 및 엣지 케이스

논리적 오류: openai_service.py에서 json.loads() 호출 시 발생할 수 있는 JSONDecodeError 예외 처리 로직이 다소 복잡합니다. OpenAI API의 응답 형식이 변경될 경우 이 로직이 제대로 동작하지 않을 가능성이 있습니다. 보다 간결하고 안정적인 예외 처리 방식을 고려해 보세요.
경쟁 상태 (Race Condition): 현재 코드에서 멀티쓰레드/비동기 환경에서 발생할 수 있는 잠재적인 경쟁 상태 문제는 보이지 않습니다. 하지만, Redis Stream을 사용하는 부분에서 동시성 문제가 발생할 가능성을 항상 염두에 두고 코드를 작성해야 합니다.
에러 핸들링: tasks.py의 process_image_scan 함수에서 발생하는 예외를 포괄적인 Exception으로 처리하고 있습니다. 좀 더 구체적인 예외 타입(예: requests.exceptions.RequestException, IOError)으로 처리하여 예외 상황에 대한 세분화된 대응이 가능하도록 개선하는 것이 좋겠습니다.

4. 성능 및 효율성

시간 복잡도: 제공된 코드만으로는 알고리즘의 시간 복잡도를 정확히 분석하기 어렵습니다. 전체 코드베이스를 검토하고, 성능 프로파일링 도구를 사용하여 병목 현상이 발생하는 부분을 파악하여 최적화를 진행하는 것이 좋겠습니다.
자원 사용: tasks.py에서 이미지 파일을 /tmp 디렉터리에 저장하고 처리한 후 삭제하는 로직이 있습니다. 대용량 이미지 파일을 처리할 경우 디스크 I/O 부하가 발생할 수 있습니다. 이미지 파일을 메모리에서 직접 처리하는 방식을 고려해 보세요.
최적화 제안: worker.py 에서 Redis Stream을 polling 하는 방식 대신, pub/sub 방식을 사용하여 메시지가 도착하는 즉시 처리하는 방식을 고려해 볼 수 있습니다.

5. 보안 및 아키텍처

보안 취약점: .env 파일을 통해 환경 변수를 관리하고 있는데, .env 파일이 Git 저장소에 포함되지 않도록 .gitignore에 추가해야 합니다. 또한, 외부 서비스(OpenAI API, S3)와 통신하는 부분에서 인증 정보가 안전하게 관리되고 있는지 확인해야 합니다.
아키텍처 적합성: Redis Stream을 사용하여 비동기 작업 큐를 구현한 것은 좋은 선택으로 보입니다. 다만, 전체 시스템 아키텍처에 대한 정보가 부족하여 적합성을 완전히 판단하기는 어렵습니다.
확장성: 현재 구현된 Worker는 단일 인스턴스로 동작하는 것으로 보입니다. 향후 작업량 증가에 대비하여 여러 개의 Worker를 실행하고, 작업을 분산 처리할 수 있도록 설계하는 것이 좋겠습니다. 또한, OpenAI API 호출 횟수 제한에 대한 대비책도 마련해야 합니다.

gemini-code-assist

Code Review

이번 PR은 새로운 기능 추가와 배포를 위한 준비 작업을 포함하고 있습니다. 전반적으로 많은 부분이 개선되었지만, 몇 가지 중요한 수정이 필요해 보입니다. 특히 Redis Stream에 작업을 발행하는 로직에서 작업 type이 잘못 지정되어 메시지가 올바르게 처리되지 않는 치명적인 버그가 있습니다. 또한, 배포 스크립트의 변수명 오타로 인해 배포가 실패할 수 있습니다. 비동기 코드에서 동기 함수를 부적절하게 호출하여 성능을 저하시킬 수 있는 부분과 Pydantic 모델의 필드명 규칙이 파이썬 표준(PEP 8)을 따르지 않는 점도 수정이 필요합니다. 자세한 내용은 각 파일에 남긴 코멘트를 참고해 주세요.

gemini-code-assist · 2025-09-07T08:50:53Z

app/api/endpoints/predictions.py

        replyQueue=settings.STREAM_RESULT,
-        callbackUrl=None,
-        contentType="image/jpeg",
+        contentType=job_request.contentType,


job_request 객체 (타입: JobRequest)에는 contentType 속성이 없습니다. JobRequest 모델 정의에 contentType 필드가 누락된 것 같습니다. 이 코드는 실행 시 AttributeError를 발생시킵니다. JobRequest 스키마에 contentType을 추가하고 요청 본문에 해당 필드를 포함하도록 수정해야 합니다.

gemini-code-assist · 2025-09-07T08:50:53Z

app/api/endpoints/predictions.py

+        {
+            "type": "image_results",
+            "payload": payload,
+            "correlationId": correlationId,
+        },


Redis Stream에 발행하는 작업의 type이 잘못 설정되었습니다. 현재 "image_results"로 설정되어 있으나, 워커(app/worker/worker.py)는 "image_jobs" 타입의 작업을 기대하고 있습니다. 이 불일치로 인해 작업이 처리되지 않고 Dead Letter Queue (DLQ)로 보내지게 됩니다. 작업 타입을 "image_jobs"로 수정해야 합니다.

{ "type": "image_jobs", "payload": payload, "correlationId": correlationId, }

gemini-code-assist · 2025-09-07T08:50:53Z

app/core/lifespan.py

+    redis_client.xgroup_create(
+        stream_name=settings.STREAM_JOB,
+        group_name=settings.GROUP_NAME,
+    )


redis_client.xgroup_create는 코루틴(coroutine)이므로 await 키워드를 사용하여 호출해야 합니다. await가 없으면 그룹이 실제로 생성되지 않아 워커가 스트림 메시지를 읽지 못할 수 있습니다.

Suggested change

redis_client.xgroup_create(

stream_name=settings.STREAM_JOB,

group_name=settings.GROUP_NAME,

)

await redis_client.xgroup_create(

stream_name=settings.STREAM_JOB,

group_name=settings.GROUP_NAME,

)

gemini-code-assist · 2025-09-07T08:50:53Z

deployment/deploy.sh

+  if docker ps --filter "name=^/app-${AFTER_COLOR}$" --filter "status=running" --format '{{.Names}}' | grep -q .; then
+    echo "New app-${AFTER_COLOR} container is running."


스크립트에서 AFTER_COLOR라는 변수를 사용하고 있지만, 이 변수는 정의되지 않았습니다. 14번째 또는 19번째 줄에서 정의된 AFTER_COMPOSE_COLOR를 사용해야 합니다. 이 오타로 인해 배포 스크립트가 새 컨테이너의 실행 상태를 제대로 확인하지 못하고 실패하게 됩니다.

Suggested change

if docker ps --filter "name=^/app-${AFTER_COLOR}$" --filter "status=running" --format '{{.Names}}' | grep -q .; then

echo "New app-${AFTER_COLOR} container is running."

if docker ps --filter "name=^/app-${AFTER_COMPOSE_COLOR}$" --filter "status=running" --format '{{.Names}}' | grep -q .; then

echo "New app-${AFTER_COMPOSE_COLOR} container is running."

gemini-code-assist · 2025-09-07T08:50:53Z

app/api/endpoints/predictions.py

+    correlationId = job.correlationId
+    payload = json.dumps(job.dict())


이 부분에는 두 가지 개선점이 있습니다:

30번째 줄의 correlationId = job.correlationId 할당은 불필요합니다. correlationId 변수는 이미 이전에 정의되었으므로 이 줄은 제거할 수 있습니다.

31번째 줄에서 Pydantic 모델을 직렬화하기 위해 job.dict()를 사용하고 있는데, 이는 오래된(deprecated) 메소드입니다. job.model_dump_json(by_alias=True)을 사용하여 더 명확하고 안전하게 JSON 문자열을 생성하는 것이 좋습니다.

Suggested change

correlationId = job.correlationId

payload = json.dumps(job.dict())

payload = job.model_dump_json(by_alias=True)

gemini-code-assist · 2025-09-07T08:50:54Z

app/schemas/job.py

 class JobRequest(BaseModel):
-    presigned_url: str = Field(..., description="다운로드할 이미지의 Presigned URL")
+    presignedUrl: str = Field(..., description="다운로드할 이미지의 Presigned URL")

+"""
+FastAPI가 image.results Stream에 발행하는 메시지
+"""
 class JobResult(BaseModel):
-    pill_name: str
-    correlation_id: str
-    label: str
-    confidence: float
-    finished_at: str
+    correlationId: str
+    pillName: str
+    isSafe: int
+    description: str
+    finishedAt: str

+"""
+Spring으로부터 받는 Job(image.jobs 구독)
+"""
 class ImageJob(BaseModel):
-    correlation_id: str = Field(alias="correlationId")
-    presigned_url: str = Field(alias="presignedUrl")
-    reply_queue: str = Field(alias="replyQueue")
-    callback_url: str | None = Field(alias="callbackUrl")
-    content_type: str = Field(alias="contentType")
-    created_at: str = Field(alias="createdAt")
-    ttl_sec: int = Field(alias="ttlSec")
+    correlationId: str = Field(alias="correlationId")
+    presignedUrl: str = Field(alias="presignedUrl")
+    replyQueue: str = Field(alias="replyQueue")
+    contentType: str = Field(alias="contentType")
+    createdAt: str = Field(alias="createdAt")
+    ttlSec: int = Field(alias="ttlSec")


Pydantic 모델들의 필드명이 camelCase로 작성되었습니다. Python에서는 PEP 8 스타일 가이드에 따라 snake_case를 사용하는 것이 표준입니다. 외부 시스템과의 JSON 데이터 교환을 위해 camelCase가 필요하다면, Python 코드 내에서는 snake_case를 사용하고 Pydantic의 Field(alias=...)를 통해 JSON 필드명을 매핑하는 것이 가장 좋은 방법입니다. 이렇게 하면 Python 코드의 가독성과 일관성을 유지하면서 외부 API와의 호환성을 보장할 수 있습니다.

class JobRequest(BaseModel): presigned_url: str = Field(..., alias="presignedUrl", description="다운로드할 이미지의 Presigned URL") """ FastAPI가 image.results Stream에 발행하는 메시지 """ class JobResult(BaseModel): correlation_id: str = Field(alias="correlationId") pill_name: str = Field(alias="pillName") is_safe: int = Field(alias="isSafe") description: str finished_at: str = Field(alias="finishedAt") """ Spring으로부터 받는 Job(image.jobs 구독) """ class ImageJob(BaseModel): correlation_id: str = Field(alias="correlationId") presigned_url: str = Field(alias="presignedUrl") reply_queue: str = Field(alias="replyQueue") content_type: str = Field(alias="contentType") created_at: str = Field(alias="createdAt") ttl_sec: int = Field(alias="ttlSec")

gemini-code-assist · 2025-09-07T08:50:54Z

app/worker/tasks.py

+            stream_file
+        )
+        print(f"[task] Start Asking GPT for job_id={correlationId}")
+        description, isSafe = checker.ask_chatgpt_about_pregnancy_safety(pillName)


checker.ask_chatgpt_about_pregnancy_safety는 OpenAI API를 호출하는 동기 함수이며, 네트워크 I/O로 인해 이벤트 루프를 차단(block)할 수 있습니다. asyncio.to_thread를 사용하여 이 함수를 별도의 스레드에서 실행함으로써 애플리케이션의 응답성을 유지해야 합니다.

Suggested change

description, isSafe = checker.ask_chatgpt_about_pregnancy_safety(pillName)

description, isSafe = await asyncio.to_thread(checker.ask_chatgpt_about_pregnancy_safety, pillName)

gemini-code-assist · 2025-09-07T08:50:54Z

app/worker/tasks.py

+"""
+이미지를 다운 -> 다운 한 것에 대하여 모델 분석 요청
+"""
 async def process_image_scan(job: ImageJob, redis_client: redis.Redis):


process_image_scan 함수의 redis_client 파라미터 타입 힌트가 redis.Redis로 되어 있지만, 실제로는 RedisStreamClient 인스턴스가 전달됩니다. RedisStreamClient는 redis.Redis의 서브클래스가 아니므로, 이는 타입 불일치입니다. 코드의 명확성과 정적 분석 도구와의 호환성을 위해 타입 힌트를 RedisStreamClient로 수정하는 것이 좋습니다. 이를 위해 파일 상단에 from app.worker.redis_client import RedisStreamClient 임포트가 필요할 수 있습니다.

Suggested change

async def process_image_scan(job: ImageJob, redis_client: redis.Redis):

async def process_image_scan(job: ImageJob, redis_client: "RedisStreamClient"):

gemini-code-assist · 2025-09-07T08:50:54Z

app/worker/worker.py

+"""
+Redis Stream에 정의한 유효한 형식 메시지를 위한 전처리 함수
+"""
+def _to_scalr(v):
+    # XADD 허용 타입: str, bytes, int, float
+    if isinstance(v, (str, bytes, int, float)):
+        return v
+    # 그 외는 JSON str
+    return json.dumps(v, ensure_ascii=False)
+
+"""
+Decoding
+"""
+def _decode(b):
+    if isinstance(b, (bytes, bytearray)):
+        return b.decode()
+    else:
+        return b
+
+
+def _sanitize_fields_for_xadd(fields: dict) -> dict:
+    # 정제
+    cleaned = {}
+    for k, v in fields.items():
+        k = _decode(k)
+        if isinstance(v, (bytes, bytearray)):
+            try:
+                v = v.decode()
+            except Exception:
+                pass
+        else:
+            v = _to_scalr(v)
+        cleaned[k] = v
+    return cleaned


이 파일에 정의된 _to_scalr, _decode, _sanitize_fields_for_xadd 헬퍼 함수들은 app/worker/redis_client.py에 있는 _to_scalar, _sanitize_fields_for_xadd와 기능적으로 중복됩니다. 코드 중복을 피하고 유지보수성을 높이기 위해, redis_client.py의 유틸리티 함수들을 재사용하거나 한 곳으로 통합하는 것을 고려해 보세요.

youyeon11 and others added 30 commits August 29, 2025 00:18

Merge branch 'main' of https://github.com/DearBelly/DearBelly-BE-FastAPI

35ebb67

into develop

feat: 무중단 배포 스크립트 작성

eb49336

feat: 포트 매핑을 위한 Nginx 설정

999c6ce

feat: 스크립트 실행으로 변경

494d3c1

feat: docker-compose.yml 추가

b5a1236

feat: docker-compose.yml 추가

71b6f13

Merge pull request #18 from DearBelly/feat/docker-blue-green-17

a02453e

[FEATURE] Docker 기반 Blue/Gren 무중단배포

fix: docker compose pull 이미지명 -> 서비스명

3982bac

fix: 이미지 이름 오타 수정

ff22c6e

feat: pytest 테스트 코드 작성

4e68318

feat: pytest 테스트 코드 작성

fcb9b54

fix: S3의 이미지 Path 저장 삭제 -> 이미지 자체를 인자로 설정

2dbc3a9

fix: S3의 이미지 Path 저장 삭제 -> 이미지 자체를 인자로 설정

c4d5482

fix: 하나의 공통된 AsyncRedis를 사용하도록 설정

a47a056

feat: XACK 이후 XDEL을 통한 완료에 대한 메시지 삭제

f7376e2

fix: Redis를 비동기 기반으로 변환

b915cb5

fix: predict 함수 async 삭제(Pillow, pytorch와의 호환)

46c32a1

fix: msg List-> str 변경

437caf4

Merge pull request #19 from DearBelly/feat/s3-read-5

6a8e492

[FEATURE] S3 이미지 읽기 구현

refactor: snake case -> camel case로 변경 (Spring 서버와의 통일성)

5839810

refactor: snake case -> camel case로 변경 (Spring 서버와의 통일성)

39bb4ff

fix: Message 작성 및 필드 수정

43cb041

fix: Message에 대한 전처리 추가(안전한 전처리 후 읽기)

fd8dea8

fix: 발행하는 Message 내용 수정(correlationId, type, payload 각각 필드로 발행)

35cf9a4

fix: 메시지 Consumer의 안전한 메시지 읽기 전처리 함수 추가

e8e0651

feat: BaseModle로 validate 추가

bfe07a6

Merge pull request #21 from DearBelly/fix/redis-task-10

e76098c

[FIX] Redis Task 오류 수정

feat: open AI API kye 추가

bb4eb0a

feat: openAI 라이브러리 추가

38eaf14

del: 불필요한 boto 라이브러리 삭제

db90904

youyeon11 and others added 4 commits September 7, 2025 17:25

feat: OpenAI 질문 후 설명 반환 추가

e885d49

feat: OpenAI 질문 후 설명 반환 추가

022e9f3

fix: 변수명 오타 수정

0541d27

Merge pull request #22 from DearBelly/feat/add-openai-20

2d1b01e

[FEATURE] CV 분석 결과를 바탕으로 OpenAI에 설명 요청

gemini-code-assist bot reviewed Sep 7, 2025

View reviewed changes

youyeon11 added 2 commits September 7, 2025 17:51

fix: 권한 추가

5d56d32

fix: 스크립트 수정

1125d0d

youyeon11 merged commit ea44be6 into main Sep 7, 2025

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		if docker ps --filter "name=^/app-${AFTER_COLOR}$" --filter "status=running" --format '{{.Names}}' \| grep -q .; then
		echo "New app-${AFTER_COLOR} container is running."

		correlationId = job.correlationId
		payload = json.dumps(job.dict())

	correlationId = job.correlationId
	payload = json.dumps(job.dict())
	payload = job.model_dump_json(by_alias=True)

	description, isSafe = checker.ask_chatgpt_about_pregnancy_safety(pillName)
	description, isSafe = await asyncio.to_thread(checker.ask_chatgpt_about_pregnancy_safety, pillName)

	async def process_image_scan(job: ImageJob, redis_client: redis.Redis):
	async def process_image_scan(job: ImageJob, redis_client: "RedisStreamClient"):

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🤖 Gemini 코드 리뷰 결과

1. 주요 변경 사항 요약 및 의도 파악

2. 코드 품질 및 가독성

3. 잠재적 버그 및 엣지 케이스

4. 성능 및 효율성

5. 보안 및 아키텍처

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