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# 📰 뉴스 수집 MCP 서버 상세 개발 계획서
## 목차
1. [프로젝트 개요](#1-프로젝트-개요)
2. [Phase 1: 기초 인프라 구축 (1-2주차)](#phase-1-기초-인프라-구축-1-2주차)
3. [Phase 2: 핵심 수집 시스템 (3-4주차)](#phase-2-핵심-수집-시스템-3-4주차)
4. [Phase 3: 분석 엔진 구현 (5-7주차)](#phase-3-분석-엔진-구현-5-7주차)
5. [Phase 4: 고급 기능 개발 (8-10주차)](#phase-4-고급-기능-개발-8-10주차)
6. [Phase 5: 최적화 및 배포 (11-12주차)](#phase-5-최적화-및-배포-11-12주차)
7. [리스크 관리 계획](#리스크-관리-계획)
8. [품질 보증 계획](#품질-보증-계획)
---
## 1. 프로젝트 개요
### 프로젝트 정보
- **프로젝트명**: MCP News Collector
- **개발 기간**: 12주 (3개월)
- **목표**: 한국 주식시장 관련 뉴스를 실시간으로 수집, 분석, 제공하는 MCP 서버 구축
- **팀 구성**: 백엔드 개발자 2명, ML 엔지니어 1명, 데브옵스 1명
### 핵심 성과 지표 (KPI)
- 뉴스 수집률: 95% 이상 (주요 5개 매체 기준)
- 분석 정확도: 85% 이상 (감성 분석 기준)
- 시스템 가용성: 99.9% 이상
- API 응답 속도: 200ms 이하
---
## Phase 1: 기초 인프라 구축 (1-2주차)
### Week 1: 프로젝트 초기 설정
#### Day 1-2: 개발 환경 구축
**작업 내용:**
- Git 저장소 설정 및 브랜치 전략 수립
- main, develop, feature/* 브랜치 구조
- PR 템플릿 및 코드 리뷰 프로세스
- Python 3.11 가상환경 설정
- 기본 프로젝트 구조 생성
```bash
mcp-news-collector/
├── src/
├── tests/
├── docs/
├── scripts/
├── configs/
└── docker/
```
**체크포인트:**
- [ ] Git 저장소 및 CI/CD 파이프라인 기본 설정 완료
- [ ] 개발 환경 문서화 완료
- [ ] 팀원 전체 로컬 환경 구축 확인
#### Day 3-4: MCP 서버 기본 구현
**작업 내용:**
- mcp-python SDK 설치 및 초기화
- 기본 서버 구조 구현
```python
# src/server.py
from mcp.server import Server
from mcp.server.stdio import stdio_transport
app = Server("news-collector")
# 기본 도구 등록
```
- 헬스체크 엔드포인트 구현
- 기본 로깅 시스템 구축
**체크포인트:**
- [ ] MCP 서버 기동 및 연결 테스트 완료
- [ ] 기본 도구 1개 이상 구현 (예: ping)
- [ ] 로깅 시스템 작동 확인
#### Day 5: 데이터베이스 설계 및 구축
**작업 내용:**
- PostgreSQL 스키마 설계
```sql
-- 핵심 테이블 설계
CREATE TABLE news (
id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
source VARCHAR(50) NOT NULL,
title TEXT NOT NULL,
content TEXT,
url TEXT UNIQUE NOT NULL,
published_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE,
collected_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE DEFAULT NOW(),
hash VARCHAR(64) UNIQUE NOT NULL
);
CREATE TABLE news_analysis (
id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
news_id BIGINT REFERENCES news(id),
sentiment_score DECIMAL(3,2),
sentiment_label VARCHAR(20),
impact_score DECIMAL(3,2),
analyzed_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE DEFAULT NOW()
);
```
- SQLAlchemy ORM 모델 구현
- 데이터베이스 마이그레이션 설정 (Alembic)
**체크포인트:**
- [ ] 데이터베이스 스키마 문서화 완료
- [ ] ORM 모델 테스트 완료
- [ ] 마이그레이션 스크립트 작동 확인
### Week 2: 기본 수집 시스템 구축
#### Day 6-7: 베이스 수집기 구현
**작업 내용:**
- 추상 수집기 클래스 설계
```python
# src/collectors/base_collector.py
from abc import ABC, abstractmethod
class BaseCollector(ABC):
@abstractmethod
async def collect(self, **kwargs):
pass
@abstractmethod
async def parse(self, raw_data):
pass
async def validate(self, parsed_data):
# 공통 검증 로직
pass
```
- 공통 유틸리티 구현 (URL 정규화, 날짜 파싱 등)
- 중복 제거 로직 구현 (SimHash 알고리즘)
**체크포인트:**
- [ ] 베이스 수집기 단위 테스트 완료
- [ ] 중복 제거 알고리즘 성능 테스트 완료
- [ ] 유틸리티 함수 문서화 완료
#### Day 8-9: 네이버 뉴스 수집기 구현
**작업 내용:**
- 네이버 뉴스 API 연동
- HTML 파싱 로직 구현 (BeautifulSoup)
- 비동기 수집 구현 (aiohttp)
```python
# src/collectors/naver_collector.py
class NaverNewsCollector(BaseCollector):
async def collect(self, keyword: str, max_items: int = 100):
# API 호출 및 페이지네이션 처리
pass
```
- Rate limiting 구현
- 에러 핸들링 및 재시도 로직
**체크포인트:**
- [ ] 네이버 뉴스 100건 수집 테스트 완료
- [ ] 다양한 키워드로 수집 테스트 완료
- [ ] 에러 시나리오 테스트 완료
#### Day 10: 첫 번째 MCP 도구 구현
**작업 내용:**
- `get_recent_news` 도구 기본 구현
```python
# src/tools/news_tools.py
@app.tool()
async def get_recent_news(
keyword: str = None,
source: str = "all",
limit: int = 10,
hours: int = 24
):
# 데이터베이스에서 최근 뉴스 조회
# 필터링 및 정렬
# 결과 포맷팅
pass
```
- 도구 입력 검증
- 응답 포맷 표준화
**체크포인트:**
- [ ] MCP 클라이언트에서 도구 호출 테스트 완료
- [ ] 다양한 파라미터 조합 테스트 완료
- [ ] 도구 사용 문서 작성 완료
---
## Phase 2: 핵심 수집 시스템 (3-4주차)
### Week 3: 멀티소스 수집기 확장
#### Day 11-12: 다음 뉴스 수집기
**작업 내용:**
- 다음 뉴스 검색 API 분석 및 연동
- 다음 특화 파싱 로직 구현
- 카테고리별 수집 지원
- 이미지 및 동영상 메타데이터 추출
**체크포인트:**
- [ ] 다음 뉴스 수집 통합 테스트 완료
- [ ] 네이버와 다음 뉴스 통합 수집 테스트
- [ ] 성능 벤치마크 (분당 수집량 측정)
#### Day 13-14: RSS 피드 수집기
**작업 내용:**
- 주요 언론사 RSS 피드 목록 구성
```python
RSS_FEEDS = {
"한국경제": "https://www.hankyung.com/feed/...",
"매일경제": "https://www.mk.co.kr/rss/...",
# ... 20개 이상 주요 언론사
}
```
- feedparser를 이용한 RSS 파싱
- 피드별 업데이트 주기 관리
- 증분 수집 로직 구현
**체크포인트:**
- [ ] 20개 이상 RSS 피드 수집 확인
- [ ] 24시간 연속 수집 안정성 테스트
- [ ] 피드 오류 처리 검증
#### Day 15: 수집 스케줄러 구현
**작업 내용:**
- APScheduler 기반 작업 스케줄링
- 우선순위 기반 수집 큐 구현
```python
# src/scheduler.py
class NewsCollectionScheduler:
def __init__(self):
self.scheduler = AsyncIOScheduler()
self.priority_queue = PriorityQueue()
def add_job(self, collector, priority, interval):
# 수집 작업 등록
pass
```
- 동적 스케줄 조정 기능
- 수집 상태 모니터링
**체크포인트:**
- [ ] 스케줄러 기본 동작 확인
- [ ] 우선순위 기반 실행 검증
- [ ] 장애 복구 시나리오 테스트
### Week 4: 데이터 처리 파이프라인
#### Day 16-17: 전처리 시스템 구축
**작업 내용:**
- 텍스트 정제 파이프라인
```python
# src/utils/preprocessor.py
class NewsPreprocessor:
def clean_html(self, html: str) -> str:
# HTML 태그 제거
pass
def normalize_text(self, text: str) -> str:
# 특수문자, 이모지 처리
# 띄어쓰기 정규화
pass
def extract_metadata(self, text: str) -> dict:
# 날짜, 기자명, 언론사 추출
pass
```
- 한국어 특화 전처리 (형태소 분석)
- 메타데이터 추출 및 보강
**체크포인트:**
- [ ] 전처리 품질 검증 (샘플 1000건)
- [ ] 처리 속도 벤치마크
- [ ] 엣지 케이스 처리 확인
#### Day 18-19: 중복 제거 고도화
**작업 내용:**
- SimHash 기반 유사도 계산 최적화
- 제목 + 본문 복합 중복 검사
- 중복 그룹 관리 시스템
```python
# src/utils/deduplicator.py
class NewsDeduplicator:
def __init__(self, threshold: float = 0.85):
self.threshold = threshold
self.hash_index = {} # 인메모리 인덱스
async def is_duplicate(self, news_item) -> bool:
# SimHash 계산 및 비교
pass
```
**체크포인트:**
- [ ] 중복 제거 정확도 95% 이상 달성
- [ ] 대용량 처리 성능 테스트 (10만건)
- [ ] 중복 그룹 시각화 도구 구현
#### Day 20: 캐싱 시스템 구현
**작업 내용:**
- Redis 캐시 레이어 구축
- 다층 캐싱 전략 구현
```python
# src/utils/cache.py
class CacheManager:
def __init__(self):
self.redis_client = aioredis.create_redis_pool()
self.local_cache = TTLCache(maxsize=10000, ttl=300)
async def get_or_set(self, key, factory_fn, ttl=3600):
# 로컬 캐시 확인
# Redis 캐시 확인
# 없으면 생성 후 저장
pass
```
- 캐시 무효화 전략
- 캐시 히트율 모니터링
**체크포인트:**
- [ ] 캐시 히트율 80% 이상 달성
- [ ] 캐시 성능 벤치마크 완료
- [ ] 메모리 사용량 모니터링 구현
---
## Phase 3: 분석 엔진 구현 (5-7주차)
### Week 5: 감성 분석 시스템
#### Day 21-22: 감성 분석 모델 구축
**작업 내용:**
- KoBERT 모델 fine-tuning
```python
# src/models/sentiment_model.py
class SentimentAnalyzer:
def __init__(self):
self.model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(
"monologg/kobert"
)
self.tokenizer = KoBertTokenizer.from_pretrained("monologg/kobert")
def predict(self, text: str) -> dict:
# 감성 점수 및 레이블 반환
pass
```
- 금융 도메인 특화 학습 데이터 구축
- 앙상블 모델 구현 (KoBERT + KoELECTRA)
**체크포인트:**
- [ ] 모델 정확도 85% 이상 달성
- [ ] 추론 속도 100ms/문서 이하
- [ ] 모델 버전 관리 시스템 구축
#### Day 23-24: 다층 감성 분석
**작업 내용:**
- 문서/문장/측면별 분석 구현
```python
# src/analyzers/sentiment_analyzer.py
class MultiLevelSentimentAnalyzer:
async def analyze_document(self, news: dict) -> dict:
# 전체 문서 감성
pass
async def analyze_sentences(self, news: dict) -> list:
# 문장별 감성
pass
async def analyze_aspects(self, news: dict) -> dict:
# 기업별, 산업별 감성
pass
```
- 감정 분석 추가 (기쁨, 분노, 두려움 등)
- 신뢰도 점수 계산
**체크포인트:**
- [ ] 다층 분석 통합 테스트 완료
- [ ] 분석 결과 시각화 도구 구현
- [ ] 성능 최적화 (배치 처리)
#### Day 25: analyze_news_sentiment 도구 구현
**작업 내용:**
- MCP 도구 구현 및 통합
```python
@app.tool()
async def analyze_news_sentiment(
news_id: str = None,
text: str = None,
detail_level: str = "summary"
):
# 감성 분석 실행
# 결과 포맷팅
pass
```
- 입력 유효성 검사
- 응답 스키마 정의
**체크포인트:**
- [ ] 도구 통합 테스트 완료
- [ ] API 문서 자동 생성
- [ ] 사용 예제 작성
### Week 6: 영향도 분석 시스템
#### Day 26-27: 영향도 예측 모델
**작업 내용:**
- 특징 엔지니어링
```python
# src/models/impact_model.py
class ImpactPredictor:
def extract_features(self, news: dict) -> np.array:
features = []
# 콘텐츠 특징: 길이, 키워드, 감성
# 소스 특징: 언론사 신뢰도, 기자 영향력
# 시간 특징: 발행 시간, 시장 시간대
# 확산 특징: 조회수, 댓글수
return np.array(features)
```
- XGBoost 모델 학습
- LSTM 시계열 모델 구현
**체크포인트:**
- [ ] 특징 중요도 분석 완료
- [ ] 모델 성능 평가 (MAE < 0.1)
- [ ] 백테스팅 시스템 구축
#### Day 28-29: 영향 범위 분석
**작업 내용:**
- 기업별 영향도 계산
- 섹터별 파급 효과 분석
```python
# src/analyzers/impact_analyzer.py
class ImpactAnalyzer:
async def analyze_company_impact(self, news: dict, company: str) -> dict:
# 직접/간접 영향 계산
pass
async def analyze_sector_impact(self, news: dict) -> dict:
# 섹터 전파 모델링
pass
async def predict_market_impact(self, news: dict) -> dict:
# 단기/중기/장기 예측
pass
```
**체크포인트:**
- [ ] 영향도 매트릭스 구현
- [ ] 시각화 대시보드 구축
- [ ] 실시간 모니터링 시스템
#### Day 30: analyze_news_impact 도구 구현
**작업 내용:**
- 영향도 분석 도구 구현
- 거래 신호 생성 로직
- 리스크 평가 기능
**체크포인트:**
- [ ] 도구 성능 테스트 완료
- [ ] 거래 신호 백테스팅
- [ ] 사용자 피드백 수집 시스템
### Week 7: 실시간 처리 시스템
#### Day 31-32: 스트리밍 아키텍처
**작업 내용:**
- Kafka 기반 메시지 큐 구축
```python
# src/streaming/kafka_manager.py
class KafkaManager:
def __init__(self):
self.producer = aiokafka.AIOKafkaProducer()
self.consumer = aiokafka.AIOKafkaConsumer()
async def publish_news(self, news: dict):
# 뉴스 발행
pass
async def consume_news(self, topic: str):
# 뉴스 소비
pass
```
- 토픽 설계 및 파티셔닝 전략
- 컨슈머 그룹 관리
**체크포인트:**
- [ ] Kafka 클러스터 구축 완료
- [ ] 처리량 테스트 (10,000 msg/sec)
- [ ] 장애 복구 테스트
#### Day 33-34: 실시간 분석 파이프라인
**작업 내용:**
- Storm/Flink 토폴로지 구현
- 실시간 집계 및 윈도우 연산
```python
# src/streaming/realtime_pipeline.py
class RealtimePipeline:
def process_news_stream(self):
# 수집 → 전처리 → 분석 → 저장
pass
def aggregate_metrics(self, window_size: int):
# 시간 윈도우별 집계
pass
```
**체크포인트:**
- [ ] 엔드투엔드 레이턴시 < 1초
- [ ] 스트림 처리 모니터링
- [ ] 알림 시스템 통합
#### Day 35: monitor_news_stream 도구 구현
**작업 내용:**
- 실시간 모니터링 도구 구현
- WebSocket 기반 스트리밍 API
- 필터링 및 알림 규칙 엔진
**체크포인트:**
- [ ] WebSocket 연결 안정성 테스트
- [ ] 동시 접속 1000+ 지원
- [ ] 알림 규칙 테스트
---
## Phase 4: 고급 기능 개발 (8-10주차)
### Week 8: 토픽 모델링 및 트렌드 분석
#### Day 36-37: 토픽 모델링 시스템
**작업 내용:**
- LDA 및 BERT-Topic 구현
```python
# src/analyzers/topic_modeler.py
class TopicModeler:
def __init__(self):
self.lda_model = LatentDirichletAllocation()
self.bert_topic = BERTopic(language="korean")
async def extract_topics(self, documents: list) -> dict:
# 토픽 추출 및 라벨링
pass
async def track_topic_evolution(self, timeframe: str) -> dict:
# 시간별 토픽 변화 추적
pass
```
- 동적 토픽 수 결정
- 계층적 토픽 구조 구축
**체크포인트:**
- [ ] 토픽 일관성 점수 > 0.5
- [ ] 토픽 시각화 구현
- [ ] 실시간 토픽 업데이트
#### Day 38-39: 트렌드 탐지 시스템
**작업 내용:**
- 이상 탐지 알고리즘 구현
- 버스트 감지 (Kleinberg's algorithm)
```python
# src/analyzers/trend_detector.py
class TrendDetector:
async def detect_emerging_trends(self, window: int) -> list:
# 신규 트렌드 감지
pass
async def analyze_trend_strength(self, trend: str) -> dict:
# 트렌드 강도 및 지속성 분석
pass
```
**체크포인트:**
- [ ] 트렌드 탐지 정확도 검증
- [ ] 실시간 대시보드 구현
- [ ] 알림 시스템 통합
#### Day 40: 빅카인즈 API 통합
**작업 내용:**
- 빅카인즈 API 연동
- 과거 뉴스 데이터 수집
- 데이터 통합 및 정규화
**체크포인트:**
- [ ] API 연동 완료
- [ ] 과거 데이터 마이그레이션
- [ ] 통합 검색 기능 구현
### Week 9: 가짜뉴스 탐지 및 검증
#### Day 41-42: 가짜뉴스 탐지 모델
**작업 내용:**
- BERT 기반 가짜뉴스 분류기
```python
# src/models/fake_news_model.py
class FakeNewsDetector:
def __init__(self):
self.content_model = AutoModelForSequenceClassification()
self.pattern_analyzer = AnomalyDetector()
async def detect_fake_news(self, news: dict) -> dict:
# 콘텐츠 기반 탐지
# 확산 패턴 분석
# 소스 신뢰도 평가
return {
"is_fake_probability": 0.0,
"confidence": 0.0,
"reasons": []
}
```
**체크포인트:**
- [ ] 모델 정확도 90% 이상
- [ ] False Positive Rate < 5%
- [ ] 설명 가능한 AI 구현
#### Day 43-44: 팩트체킹 시스템
**작업 내용:**
- 교차 검증 시스템 구축
- 신뢰도 점수 계산
- 크라우드소싱 피드백 통합
**체크포인트:**
- [ ] 팩트체킹 프로세스 자동화
- [ ] 신뢰도 대시보드 구현
- [ ] 사용자 신고 시스템
#### Day 45: detect_market_rumors 도구 구현
**작업 내용:**
- 루머 탐지 도구 구현
- 확산 경로 추적
- 위험도 평가 시스템
**체크포인트:**
- [ ] 루머 탐지 통합 테스트
- [ ] 실시간 알림 시스템
- [ ] 리포트 생성 기능
### Week 10: 예측 모델 및 인사이트
#### Day 46-47: 시장 예측 모델
**작업 내용:**
- 뉴스 기반 가격 예측 모델
```python
# src/models/prediction_model.py
class MarketPredictor:
def __init__(self):
self.price_model = LSTMModel()
self.volatility_model = GARCHModel()
async def predict_price_movement(self, news_features: dict) -> dict:
# 단기 가격 변동 예측
pass
async def predict_volatility(self, news_features: dict) -> dict:
# 변동성 예측
pass
```
**체크포인트:**
- [ ] 예측 정확도 60% 이상
- [ ] 백테스팅 완료
- [ ] 리스크 메트릭 구현
#### Day 48-49: 인사이트 생성 시스템
**작업 내용:**
- 자동 인사이트 생성
- 투자 시그널 도출
- 리포트 자동화
**체크포인트:**
- [ ] 일일 인사이트 리포트
- [ ] 시그널 품질 검증
- [ ] A/B 테스트 시스템
#### Day 50: get_news_analytics 도구 구현
**작업 내용:**
- 종합 분석 도구 구현
- 대시보드 API
- 커스텀 리포트 기능
**체크포인트:**
- [ ] 도구 통합 테스트
- [ ] 성능 최적화
- [ ] 사용자 매뉴얼 작성
---
## Phase 5: 최적화 및 배포 (11-12주차)
### Week 11: 성능 최적화
#### Day 51-52: 시스템 최적화
**작업 내용:**
- 프로파일링 및 병목 지점 분석
```python
# 성능 최적화 목표
- 뉴스 수집: 10,000 기사/시간
- 감성 분석: 100ms/기사
- API 응답: < 200ms
- 메모리 사용: < 8GB
```
- 코드 최적화
- 비동기 처리 개선
- 데이터베이스 쿼리 최적화
- 캐싱 전략 개선
**체크포인트:**
- [ ] 성능 목표 달성
- [ ] 부하 테스트 통과
- [ ] 메모리 누수 검증
#### Day 53-54: 모델 최적화
**작업 내용:**
- 모델 경량화 (Quantization, Pruning)
- 추론 서버 구축 (TorchServe)
- GPU 최적화
**체크포인트:**
- [ ] 모델 크기 50% 감소
- [ ] 추론 속도 2x 향상
- [ ] 정확도 손실 < 2%
#### Day 55: 모니터링 시스템 구축
**작업 내용:**
- Prometheus + Grafana 설정
- 커스텀 메트릭 구현
- 알림 규칙 설정
**체크포인트:**
- [ ] 대시보드 구현 완료
- [ ] 알림 시스템 테스트
- [ ] SLA 모니터링 구현
### Week 12: 배포 및 문서화
#### Day 56-57: 컨테이너화 및 오케스트레이션
**작업 내용:**
- Docker 이미지 빌드
```dockerfile
# Dockerfile
FROM python:3.11-slim
# 멀티스테이지 빌드
# 보안 최적화
```
- Kubernetes 배포 설정
- Helm 차트 작성
**체크포인트:**
- [ ] 이미지 크기 < 1GB
- [ ] K8s 배포 테스트
- [ ] 롤링 업데이트 검증
#### Day 58-59: CI/CD 파이프라인
**작업 내용:**
- GitHub Actions 워크플로우
```yaml
# .github/workflows/deploy.yml
- 코드 품질 검사
- 자동화 테스트
- 컨테이너 빌드 및 푸시
- 배포 자동화
```
- 테스트 자동화
- 배포 자동화
**체크포인트:**
- [ ] CI/CD 파이프라인 완성
- [ ] 자동 롤백 기능
- [ ] 배포 시간 < 10분
#### Day 60: 최종 문서화 및 인수
**작업 내용:**
- API 문서 (OpenAPI 3.0)
- 운영 가이드
- 아키텍처 문서
- 트러블슈팅 가이드
**체크포인트:**
- [ ] 전체 문서 리뷰
- [ ] 교육 자료 준비
- [ ] 인수 테스트 완료
---
## 리스크 관리 계획
### 기술적 리스크
| 리스크 | 영향도 | 발생확률 | 대응 방안 |
|--------|--------|----------|-----------|
| 뉴스 소스 API 변경 | 높음 | 중간 | 멀티소스 전략, 폴백 메커니즘 |
| 모델 성능 저하 | 높음 | 낮음 | 지속적 모니터링, A/B 테스트 |
| 대용량 처리 병목 | 중간 | 중간 | 수평적 확장 설계, 캐싱 |
| 보안 취약점 | 높음 | 낮음 | 정기 보안 감사, 패치 관리 |
### 운영적 리스크
| 리스크 | 영향도 | 발생확률 | 대응 방안 |
|--------|--------|----------|-----------|
| 개발 일정 지연 | 중간 | 중간 | 버퍼 시간 확보, MVP 우선 |
| 인력 이탈 | 높음 | 낮음 | 문서화 강화, 지식 공유 |
| 비용 초과 | 중간 | 중간 | 단계별 비용 모니터링 |
---
## 품질 보증 계획
### 코드 품질
- **코드 리뷰**: 모든 PR에 대해 2인 이상 리뷰
- **테스트 커버리지**: 80% 이상 유지
- **정적 분석**: SonarQube, Black, Pylint
- **보안 스캔**: Snyk, Bandit
### 테스트 전략
```
단위 테스트 (Unit Tests)
├── 수집기 테스트
├── 분석기 테스트
└── 유틸리티 테스트
통합 테스트 (Integration Tests)
├── API 엔드포인트 테스트
├── 데이터 파이프라인 테스트
└── 외부 서비스 연동 테스트
E2E 테스트 (End-to-End Tests)
├── 사용자 시나리오 테스트
├── 성능 테스트
└── 장애 복구 테스트
```
### 성능 기준
- **응답 시간**: P95 < 200ms
- **처리량**: 10,000 RPS
- **가용성**: 99.9% (월간 43분 이하 다운타임)
- **에러율**: < 0.1%
### 보안 요구사항
- **인증/인가**: JWT 기반 API 인증
- **데이터 암호화**: TLS 1.3, AES-256
- **접근 제어**: RBAC 구현
- **감사 로그**: 모든 API 호출 기록
- **취약점 스캔**: 주간 자동 스캔
### 모니터링 및 알림
- **메트릭 수집**: Prometheus (1분 간격)
- **로그 수집**: ELK Stack
- **APM**: Datadog APM
- **알림 채널**: Slack, Email, PagerDuty
이 상세 계획서는 12주 동안의 개발 과정을 구체적으로 명시하며, 각 단계별 체크포인트를 통해 진행 상황을 추적할 수 있습니다. 필요에 따라 조정 가능하며, 애자일 방식으로 유연하게 대응할 수 있도록 설계되었습니다.