MVP + system Design 짜오기

[ohahohah]

Due date

• 2024.07.29

Small step

• 프로젝트 요건 #1 (wiki)을 확인 후 MVP 정의
• 정의된 MVP 에 맞는 System Architecture 설계도
• wiki 기한 참조

[ohahohah]

비기능 요구사항이 필요할 거 같아요. gpt 러프 버전입니다.

1. 성능(Performance)

• 응답 시간: 모든 API 요청에 대한 평균 응답 시간은 200ms 이하, 최대 응답 시간은 500ms 이하를 유지해야 한다.
• 처리량: 시스템은 초당 5000개의 API 요청을 처리할 수 있어야 한다.
• 지연 시간: 데이터베이스 쿼리의 평균 지연 시간은 50ms 이하를 유지해야 한다.

2. 확장성(Scalability)

• 수평 확장: API 서버는 트래픽 증가에 따라 새로운 인스턴스를 추가하여 수평적으로 확장 가능해야 한다.
• 자동 확장: AWS Auto Scaling 또는 Kubernetes HPA 등을 사용하여 자동 확장이 가능해야 한다.

3. 가용성(Availability)

• 가용성 보장: API 서버의 가용성은 99.99% 이상이어야 한다.
• 다운타임 최소화: 시스템 업데이트나 유지보수 중에도 API 서비스의 다운타임을 1분 이하로 유지해야 한다.

4. 신뢰성(Reliability)

• 데이터 무결성: 트랜잭션 데이터는 정확하고 일관되게 유지되어야 하며, 실패 시 롤백이 가능해야 한다.
• 장애 복구: 장애 발생 시 1분 이내에 서비스 복구가 가능해야 한다.

5. 보안(Security)

• 데이터 암호화: 모든 데이터는 전송 중 및 저장 중에 암호화되어야 한다 (예: HTTPS, AES-256).
• 인증 및 권한 관리: OAuth 2.0 또는 JWT를 사용한 인증 및 권한 관리를 구현해야 한다.
• 침입 탐지 및 방지: 실시간 침입 탐지 시스템(IDS/IPS)을 사용하여 비정상적인 접근을 탐지하고 차단해야 한다.

6. 유지보수성(Maintainability)

• 코드 품질: 코드 리뷰와 자동화된 테스트를 통해 높은 코드 품질을 유지해야 한다.
• 문서화: 모든 API는 Swagger 또는 OpenAPI를 사용하여 자동으로 문서화되어야 한다.
• 모듈성: API는 모듈화된 아키텍처를 사용하여 특정 기능의 수정이나 업데이트가 용이해야 한다.

7. 모니터링 및 로깅(Monitoring and Logging)

• 실시간 모니터링: Prometheus, Grafana 등을 사용하여 API 서버의 상태와 성능을 실시간으로 모니터링해야 한다.
• 로그 관리: Elasticsearch, Logstash, Kibana(ELK 스택)을 사용하여 로그를 중앙 집중식으로 관리하고 분석할 수 있어야 한다.
• 알림 시스템: 이상 상황 발생 시 즉시 알림을 받을 수 있도록 설정해야 한다 (예: PagerDuty, Slack 알림).

8. 데이터베이스 관리(Database Management)

• 데이터 백업: 모든 데이터는 주기적으로 백업되고, 백업 데이터는 암호화된 상태로 저장되어야 한다.
• 데이터 복구: 데이터 손실 시 백업 데이터로부터 5분 이내에 복구가 가능해야 한다.
• 성능 최적화: 데이터베이스 인덱싱, 쿼리 최적화 등을 통해 데이터베이스 성능을 최적화해야 한다.

[ohahohah]

비기능적요구사항 위해 벤치마킹 자료 찾다가 발견한 블로그 - 티켓팅 플랫폼인 ticketmaster service 로 system design interview를 많이 하는군요. https://www.hellointerview.com/learn/system-design/answer-keys/ticketmaster

전 event flow 정의부분이 흥미로웠어요.
실제 플랫폼 규모로 디자인은 힘들겠지만 메트릭 감을 잡기 위해서 tech blog post나 tech conference 자료 같은 거 찾고 싶은디...

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7/29 까지 작업하기 wiki 기한 참조