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2025-08-27 15:51:32 +09:00

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I'm AI 투자매니저 시스템 아키텍처 설계서

1. 개요

1.1 문서 목적

I'm AI 투자매니저 시스템의 전체 아키텍처를 정의하여 개발 가이드라인 및 기술적 의사결정 근거 제공

1.2 시스템 개요

서비스명: I'm AI 투자매니저
아키텍처 패턴: 하이브리드 클라우드 아키텍처 (로컬 + AWS)
배포 전략: 서버리스 + 로컬 데이터 처리
확장성: 마이크로서비스 기반 확장 가능

2. 전체 시스템 아키텍처

2.1 시스템 구성도

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                          사용자 (웹브라우저)                      │
└─────────────────────┬───────────────────────────────────────────┘
                      │ HTTPS
┌─────────────────────▼───────────────────────────────────────────┐
│                    AWS CloudFront (CDN)                        │
└─────────────────────┬───────────────────────────────────────────┘
                      │
┌─────────────────────▼───────────────────────────────────────────┐
│                  React Frontend App                            │
│                   (S3 Static Hosting)                          │
└─────────────────────┬───────────────────────────────────────────┘
                      │ API Calls
┌─────────────────────▼───────────────────────────────────────────┐
│                 AWS API Gateway                                │
└─────────────────────┬───────────────────────────────────────────┘
                      │
┌─────────────────────▼───────────────────────────────────────────┐
│                  AWS Lambda Functions                          │
│  ┌─────────────────┬─────────────────┬─────────────────────────┐ │
│  │   Main API      │  Product API    │    WebSocket API        │ │
│  │   Lambda        │   Lambda        │      Lambda             │ │
│  └─────────────────┴─────────────────┴─────────────────────────┘ │
└─────────────────────┬───────────────────────────────────────────┘
                      │ Data Fetch
┌─────────────────────▼───────────────────────────────────────────┐
│                     AWS S3 Bucket                              │
│              (AI 분석 결과 JSON 파일)                           │
└─────────────────────▲───────────────────────────────────────────┘
                      │ Data Upload
┌─────────────────────┴───────────────────────────────────────────┐
│                   로컬 데이터 처리 서버                           │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│  │                   Apache Airflow                           │ │
│  │  ┌───────────────┬───────────────┬──────────────────────────┐ │ │
│  │  │ 데이터 수집    │  AI 분석      │   S3 업로드              │ │ │
│  │  │   DAGs        │   DAGs       │     DAGs                 │ │ │
│  │  └───────────────┴───────────────┴──────────────────────────┘ │ │
│  └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│  │                  로컬 데이터베이스                           │ │
│  │         (PostgreSQL / MySQL / SQLite)                      │ │
│  └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────┬───┬───────────────────────────────────────┘
                      │   │
          ┌───────────▼───▼──────────────┐
          │        외부 API 서비스         │
          │  ┌─────────────┬─────────────┐│
          │  │  업비트 API  │ 야후파이낸스 ││
          │  │ (코인 데이터)│ (주식 데이터) ││
          │  └─────────────┴─────────────┘│
          │  ┌─────────────┬─────────────┐│
          │  │ 뉴스 API    │ AI API      ││
          │  │ (뉴스 데이터)│(Gemini/GPT) ││
          │  └─────────────┴─────────────┘│
          └─────────────────────────────────┘

3. 계층별 아키텍처 설계

3.1 프레젠테이션 계층 (Frontend)

3.1.1 기술 스택

Framework: React 18 + TypeScript
State Management: Zustand (가벼운 상태관리)
Styling: Tailwind CSS + shadcn/ui
Chart Library: Chart.js + TradingView Widgets
Build Tool: Vite
WebSocket: Socket.IO Client

3.1.2 컴포넌트 구조

src/
├── components/
│   ├── common/           # 공통 컴포넌트
│   ├── dashboard/        # 대시보드 관련
│   ├── product/          # 투자상품 상세
│   ├── simulation/       # 수익률 시뮬레이션
│   └── charts/           # 차트 컴포넌트
├── hooks/                # 커스텀 훅
├── stores/               # Zustand 상태관리
├── services/             # API 서비스
├── utils/                # 유틸리티
└── types/                # TypeScript 타입

3.1.3 주요 기능

실시간 가격 표시: WebSocket 연결
반응형 디자인: 모바일/데스크톱 대응
캐싱 전략: React Query로 데이터 캐싱
성능 최적화: Code Splitting, Lazy Loading

3.2 API 계층 (AWS Lambda)

3.2.1 Lambda 함수 구성

lambda-functions/
├── main-api/             # 메인 페이지 API
│   ├── handler.py
│   └── requirements.txt
├── product-api/          # 투자상품 상세 API  
│   ├── handler.py
│   └── requirements.txt
└── websocket-api/        # 실시간 데이터 API
    ├── handler.py
    └── requirements.txt

3.2.2 API 설계

GET /api/web/main
- 메인페이지 데이터 (전체 투자상품 리스트)
- 응답: JSON (투자상품 기본정보 + AI분석 요약)
GET /api/web/invest/{product}
- 투자상품 상세 데이터
- 응답: JSON (상세 AI분석 + 캔들데이터 + 뉴스)
WebSocket /ws/realtime
- 실시간 가격 업데이트
- 메시지: JSON (상품ID + 현재가 + 등락률)

3.3 데이터 계층 (로컬 서버)

3.3.1 Apache Airflow 구성

airflow/
├── dags/
│   ├── collect_crypto_data.py      # 코인 데이터 수집
│   ├── collect_stock_data.py       # 주식 데이터 수집
│   ├── collect_news_data.py        # 뉴스 데이터 수집
│   ├── ai_analysis.py              # AI 분석 수행
│   └── upload_to_s3.py             # S3 업로드
├── plugins/
│   ├── api_connectors/             # 외부 API 연결
│   └── ai_processors/              # AI 분석 엔진
└── config/
    └── airflow.cfg

3.3.2 데이터 파이프라인

데이터 수집 (매 5분): 업비트/야후파이낸스 API 호출
데이터 정규화: 수집 데이터 표준화 및 검증
AI 분석 (매 24시간): 수집된 데이터로 AI 분석 수행
결과 업로드: 분석 결과를 JSON 형태로 S3 업로드

3.4 데이터베이스 설계

3.4.1 데이터베이스 선택

DBMS: PostgreSQL 15+
이유: JSON 지원, 확장성, 안정성

3.4.2 주요 테이블 구조

-- 투자상품 기본정보
CREATE TABLE symbols (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    symbol VARCHAR(20) UNIQUE NOT NULL,
    name VARCHAR(100) NOT NULL,
    type VARCHAR(10) NOT NULL, -- 'CRYPTO' or 'STOCK'
    market VARCHAR(20) NOT NULL,
    is_active BOOLEAN DEFAULT true,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW()
);

-- AI 분석결과
CREATE TABLE ai_analysis (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    symbol_id INTEGER REFERENCES symbols(id),
    target_price DECIMAL(20,8),
    stop_loss_price DECIMAL(20,8),
    entry_price DECIMAL(20,8),
    attractiveness_score INTEGER, -- 1-100점
    analysis_content TEXT,
    related_news JSON,
    analysis_date TIMESTAMP DEFAULT NOW()
);

-- 캔들 데이터
CREATE TABLE invest_candle_data (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    symbol_id INTEGER REFERENCES symbols(id),
    open_price DECIMAL(20,8),
    high_price DECIMAL(20,8),
    low_price DECIMAL(20,8),
    close_price DECIMAL(20,8),
    volume DECIMAL(20,8),
    candle_time TIMESTAMP,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW()
);

-- 뉴스 정보
CREATE TABLE news_info (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    symbol_id INTEGER REFERENCES symbols(id),
    title VARCHAR(500),
    content TEXT,
    source VARCHAR(100),
    published_at TIMESTAMP,
    url VARCHAR(1000),
    created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW()
);

4. 클라우드 아키텍처 (AWS)

4.1 AWS 서비스 구성

S3: 정적 웹사이트 호스팅 + AI 분석 결과 저장
CloudFront: CDN (전세계 캐시)
API Gateway: API 엔드포인트 관리
Lambda: 서버리스 API 처리
IAM: 권한 관리

4.2 S3 버킷 구조

ai-invest-bucket/
├── web-assets/           # React 빌드 파일
│   ├── index.html
│   ├── static/
│   └── assets/
└── data/                 # AI 분석 결과
    ├── main/
    │   └── latest.json   # 메인 페이지 데이터
    └── products/
        ├── BTC.json      # 코인별 상세 데이터
        ├── ETH.json
        ├── AAPL.json     # 주식별 상세 데이터
        └── ...

4.3 보안 설정

HTTPS Only: CloudFront SSL/TLS 인증서
CORS 설정: API Gateway CORS 정책
API 키 관리: AWS Systems Manager Parameter Store

5. 데이터 플로우

5.1 실시간 데이터 플로우

외부 API → Airflow DAG → 로컬 DB → S3 업로드 → Lambda → Frontend
   ↓                                                    ↑
WebSocket ──────────────────────────────────────────────┘

5.2 사용자 요청 플로우

사용자 → CloudFront → S3 (React App) → API Gateway → Lambda → S3 Data → 응답

5.3 AI 분석 플로우

캔들데이터 + 뉴스데이터 → AI 프롬프트 생성 → AI API 호출 → 결과 파싱 → DB 저장 → S3 업로드

6. 성능 최적화 전략

6.1 Frontend 최적화

번들 최적화: Code Splitting, Tree Shaking
이미지 최적화: WebP 포맷, Lazy Loading
캐싱: Service Worker, Browser Cache
WebSocket: 실시간 데이터만 필요시 연결

6.2 Backend 최적화

Lambda Cold Start: Provisioned Concurrency 설정
데이터베이스: 인덱싱, Connection Pooling
S3: CloudFront 캐시, Gzip 압축

6.3 비용 최적화

Lambda: 메모리 최적화, 실행시간 단축
S3: Intelligent Tiering, 불필요한 파일 정리
AI API: 배치 처리, 캐시 활용

7. 확장성 고려사항

7.1 수평적 확장

투자상품 추가: symbols 테이블에 데이터 추가만으로 확장
Lambda 스케일링: Auto Scaling 지원
데이터베이스: Read Replica 추가 가능

7.2 수직적 확장

Airflow: Worker 노드 추가
데이터베이스: 인스턴스 사양 업그레이드
Lambda: 메모리 증설

8. 모니터링 및 로깅

8.1 모니터링 구성

AWS CloudWatch: Lambda 메트릭, 로그 수집
Airflow: DAG 실행 상태 모니터링
Database: 성능 메트릭 수집

8.2 알람 설정

API 응답시간 > 500ms 알람
Lambda 에러율 > 1% 알람
데이터 수집 실패 알람

9. 개발 및 배포 전략

9.1 개발 환경

Local Development → Git Repository → GitHub Actions → AWS Deployment

9.2 CI/CD 파이프라인

Frontend: Vite Build → S3 Upload → CloudFront Invalidation
Backend: Lambda Package → AWS SAM Deploy
Database: Migration Scripts 자동 실행

9.3 환경 분리

Development: 로컬 환경
Staging: AWS 환경 (소규모)
Production: AWS 환경 (본격 서비스)

10. 기술 선택 근거

10.1 React vs Vue.js

선택: React 18
근거: 더 큰 생태계, TypeScript 지원 우수, 개발자 풀 확보 용이

10.2 Zustand vs Redux

선택: Zustand
근거: 더 간단한 API, 보일러플레이트 최소화, 번들 사이즈 작음

10.3 PostgreSQL vs MySQL

선택: PostgreSQL
근거: JSON 지원 우수, 확장성, 오픈소스 안정성

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I'm AI 투자매니저 시스템 아키텍처 설계서

1. 개요

1.1 문서 목적

1.2 시스템 개요

2. 전체 시스템 아키텍처

2.1 시스템 구성도

3. 계층별 아키텍처 설계

3.1 프레젠테이션 계층 (Frontend)

3.1.1 기술 스택

3.1.2 컴포넌트 구조

3.1.3 주요 기능

3.2 API 계층 (AWS Lambda)

3.2.1 Lambda 함수 구성

3.2.2 API 설계

3.3 데이터 계층 (로컬 서버)

3.3.1 Apache Airflow 구성

3.3.2 데이터 파이프라인

3.4 데이터베이스 설계

3.4.1 데이터베이스 선택

3.4.2 주요 테이블 구조

4. 클라우드 아키텍처 (AWS)

4.1 AWS 서비스 구성

4.2 S3 버킷 구조

4.3 보안 설정

5. 데이터 플로우

5.1 실시간 데이터 플로우

5.2 사용자 요청 플로우

5.3 AI 분석 플로우

6. 성능 최적화 전략

6.1 Frontend 최적화

6.2 Backend 최적화

6.3 비용 최적화

7. 확장성 고려사항

7.1 수평적 확장

7.2 수직적 확장

8. 모니터링 및 로깅

8.1 모니터링 구성

8.2 알람 설정

9. 개발 및 배포 전략

9.1 개발 환경

9.2 CI/CD 파이프라인

9.3 환경 분리

10. 기술 선택 근거

10.1 React vs Vue.js

10.2 Zustand vs Redux

10.3 PostgreSQL vs MySQL

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