- 기존 프로젝트를 MSA 환경에 맞게 구성하며, CI/CD를 구축하여 개발부터 배포까지의 사이클 타임을 단축하고자 합니다.
- 기존 프로젝트의 성능을 측정하여 취약점을 찾아내고, 이를 보완하고자 합니다. 하단
성능 향상목차를 참고해주세요.
-
실행 방법
아래의 설명을 참고하여 환경 변수를
.env파일을 루트 디렉토리(/Kitcha)에 생성한 후, docker-compose.yaml 파일이 있는 디렉토리에서 아래의 명령어를 실행합니다.docker compose up -d
-
환경변수
-
MySQL 관련
항목 설명 MYSQL_ROOT_PASSWORD MySQL의 루트 사용자 비밀번호 MYSQL_DATABASE 생성할 기본 데이터베이스 이름 MYSQL_USER MySQL 사용자 이름 MYSQL_PASSWORD 위 MySQL_USER의 비밀번호 -
MongoDB 관련
항목 설명 MONGO_DATABASE MongoDB 데이터베이스 이름 MONGO_USER MongoDB 사용자 이름 MONGO_PASSWORD MongoDB 사용자 비밀번호 -
서버 관련
항목 설명 VITE_API_BASE_URL 백엔드 서버 Base 주소 FRONTEND_SERVER 프론트엔드 서버 주소 -
인증/보안 관련
항목 설명 TOKEN_SECRET JWT 토큰 비밀 키 TOKEN_EXPIRATION_TIME 토큰 만료 시간 -
외부 API 관련
항목 설명 NAVER_CLIENT_ID 네이버 뉴스 Open API Client ID NAVER_CLIENT_SECRET 네이버 뉴스 Open API Client Secret OPENAI_API_KEY Open API Key -
AWS 관련
항목 설명 AWS_ACCESS_KEY_ID AWS Access Key ID AWS_SECRET_ACCESS_KEY AWS Secret Access Key AWS_S3_BUCKET AWS S3 Bucket 이름 (게시판에서 생성한 PDF 저장용) -
테스트 계정 관련
항목 설명 TEST_USER_PASSWORD 테스트용 사용자 계정의 비밀번호 TEST_ADMIN_PASSWORD 테스트용 관리자 계정의 비밀번호
-
-
게시글 생성 요청
Label # Samples Average Min Max Std. Dev. Error % Throughput Received KB/sec Sent KB/sec Avg. Bytes Board POST 5880 12 4 451 17.72 89.082% 9.82013 3.86 5.56 402.2 TOTAL 5880 12 4 451 17.72 89.082% 9.82013 3.86 5.56 402.2 -
게시글 목록 조회
Label # Samples Average Min Max Std. Dev. Error % Throughput Received KB/sec Sent KB/sec Avg. Bytes Board GET 579395 26 0 4314 113.04 0.054% 967.21071 1328.12 373.84 1406.1 TOTAL 579395 26 0 4314 113.04 0.054% 967.21071 1328.12 373.84 1406.1 -
게시글 상세 조회
Label # Samples Average Min Max Std. Dev. Error % Throughput Received KB/sec Sent KB/sec Avg. Bytes Board PathVariable GET 263854 1267 6 30248 1992.70 0.301% 439.06587 793.30 167.15 1850.2 TOTAL 263854 1267 6 30248 1992.70 0.301% 439.06587 793.30 167.15 1850.2
-
게시글 생성 요청
Label # Samples Average Min Max Std. Dev. Error % Throughput Received KB/sec Sent KB/sec Avg. Bytes Board POST 5910 7 4 42 3.01 0.00% 9.9/sec 4.76 5.58 493.4 TOTAL 5910 7 4 42 3.01 0.00% 9.9/sec 4.76 5.58 493.4 -
게시글 목록 조회
Label # Samples Average Min Max Std. Dev. Error % Throughput Received KB/sec Sent KB/sec Avg. Bytes Board GET 567400 48 0 20063 583.29 0.18% 947.1/sec 1311.39 372.07 1417.8 TOTAL 567400 48 0 20063 583.29 0.18% 947.1/sec 1311.39 372.07 1417.8 -
게시글 상세 조회
Label # Samples Average Min Max Std. Dev. Error % Throughput Received KB/sec Sent KB/sec Avg. Bytes Board PathVariable GET 575375 33 2 20041 580.33 0.193% 960.49352 442.23 365.11 471.5 TOTAL 575375 33 2 20041 580.33 0.193% 960.49352 442.23 365.11 471.5
- 로깅 각 서비스가 분산되어 있고 독립적이기 때문에 로그를 체계적으로 남기는 것이 중요합니다. ELK나 Zipkin 등을 활용하여 서비스 간 호출, 에러 등을 중앙에서 수집 및 분석할 수 있도록 하고자 합니다.
- 서킷 브레이커/타임아웃 구성 MSA 특성 상 여러 서비스 간 네트워크 호출로 동작하는데, 어떤 서비스가 느려지거나 실패하면 전체 시스템이 전염처럼 퍼지며 무너질 수 있습니다. 이에 서킷 브레이커를 도입하여 장애 감지와 응답 제한시간을 설정하고자 합니다.
- Public, Private Subnet 분리 실제 서비스 로직을 가진 이너 서비스들이 Private Subnet에서 실행되도록 하여 보안을 강화하고자 합니다.
