Petting (반려견 성격유형검사 서비스)

FastAPI SQLAlchemy Classical Mapping Domain Event Kakao Local API MySQL Docker

프로젝트 개요

서비스 소개	반려견의 성향을 기반으로 적합한 친구를 매칭하고, 견주들이 반려 경험과 정보를 공유할 수 있는 커뮤니티 및 소통 플랫폼임.
핵심 목표 1	반려견의 성향에 맞는 친구를 안전하게 연결할 수 있는 PDTI(반려견 성향 분석) 기반의 1:1 매칭 시스템을 구축하는 것을 목표로 함.
핵심 목표 2	동네 근접 위치 및 공간 좌표 연동을 이용해 주변 반려견 정보를 편리하게 탐색하고 소통할 수 있는 반려인 친화적 소통 채널을 제공하는 것을 목표로 함.

항목	내용
참여 인원	총 3명 (PO/PM 1명, BE 1명, FE 1명)
진행 기간	2024.04 ~ 2024.07 (약 2개월)
담당 역할	백엔드 API 개발 및 AWS 인프라 유지보수 수행
협업 도구	• Slack: 팀 내부 소통 및 실시간 알림 연동 • Jira: Sprint 기반 일정 및 세부 태스크 관리 • Notion: 기획 안, 스펙 명세, 개발 및 API 문서 통합 관리

항목	내용
담당 역할	백엔드 API 개발 및 AWS 인프라 유지보수 수행
기술 스택	Python 3.10, FastAPI, SQLAlchemy, MySQL, dependency-injector, boto3 (AWS S3), requests, PyJWT, Aligo SMS API, Kakao Local API, Docker
Infrastructure	AWS(EC2, S3, RDS)를 활용함 • FastAPI: EC2 환경에 Docker 컨테이너 기반으로 배포함 • RDS: MySQL 엔진을 적용해 데이터를 적재함 • S3: 반려견 프로필 및 커뮤니티 미디어 자산 저장소로 활용함
Repository	PETTING-API Repo

기능	상세 내용
PDTI 및 성격 유형 검사	반려견 성향 및 행동 양식 자체 진단 테스트를 개발하고 점수 산정 알고리즘을 구현함
성향 기반 친구 매칭	PDTI 진단 결과 유형의 연산 및 비교를 통해 근접 매칭 및 성격 적합도 높은 친구 강아지 매칭 추천 기능을 개발함
위치 기반 근접 강아지 탐색	유저의 주소 유효성을 검증하고, 추출된 공간 좌표(경위도)를 활용하여 주변에 거주하는 반려견을 거리순 탐색하는 서비스를 구현함
실시간 1:1 매칭 채팅 및 게시판	매칭에 동의한 반려인 간 1:1 대화가 가능한 채팅 인프라를 구축하고 정보 공유 커뮤니티 게시판을 제공함

배경 & 제약사항: 일반적으로 테이블 데이터 모델 클래스를 도메인 모델로 혼용하지만, 이 경우 DB 스키마나 라이브러리 사양(SQLAlchemy 선언형 모델 등)이 변경되면 핵심 도메인 규칙이 직접 오염되는 취약점이 있었습니다. 이로 인해 DB 커넥션 없이는 핵심 로직 검증조차 어려워 테스트 신뢰성이 낮았습니다.
의사결정 (Why Classical Mapping?):
- 도메인 중심 설계(DDD)를 실천하기 위해, 순수 비즈니스 엔티티 클래스와 SQLAlchemy의 테이블 매핑 정의를 물리적으로 분리하는 Classical Mapping (map_imperatively()) 방식을 도입했습니다.
- 데이터 모델과 비즈니스 도메인 간의 의존성을 단방향(DIP)으로 끊음으로써 결합도를 차단했습니다.
성과: 데이터베이스 의존성 없이 핵심 도메인의 단위 테스트 작성이 원활해져, 로컬 환경에서 빠른 피드백 루프를 수립하고 코드 안정성을 극대화했습니다.

배경 & 제약사항: 미디어 업로드 로직과 리워드 지급 보상 로직이 단일 트랜잭션 내에 강하게 밀결합되어 있었습니다. 이 때문에 타사 리워드 지급 API 장애 시 전체 미디어 업로드 프로세스마저 함께 롤백되는 가용성 저하 문제가 발생했습니다.
의사결정 (Why Event Bus?):
- 두 로직 간의 결합도를 제어하기 위해 자체 발행-구독(Pub-Sub) 패턴을 따르는 동기식 Domain Event Bus를 자체 구현했습니다.
- 미디어 업로드 완료 시점에 이벤트를 발행하고, 리워드 지급기는 이벤트를 가로채 독립적인 트랜잭션으로 처리하도록 격리했습니다.
성과: 미디어 업로드와 리워드 지급 로직 간의 물리적인 동기 결합을 제거하여 에러 전파를 차단했으며, 추후 알림 전송 등 새로운 리스너가 추가될 때 기존 핵심 코드를 고칠 필요 없이 이벤트 구독자만 추가하면 되는 확장성을 확보했습니다.