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적자 탈출 가계부 시스템 아키텍처
시스템 개요
'적자 탈출 가계부' 애플리케이션은 사용자의 재정 데이터를 안전하게 관리하고, 효과적인 분석을 제공하며, 다양한 기기에서 일관된 사용자 경험을 제공하기 위한 클라이언트-서버 아키텍처를 채택합니다. 본 문서는 시스템의 전반적인 아키텍처와 주요 구성 요소를 설명합니다.
아키텍처 다이어그램
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| 클라이언트 애플리케이션 | | 백엔드 서버 |
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| +---------------------+ | | +---------------------+ |
| | 프레젠테이션 계층 | | | | API 계층 | |
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| | - React UI | | | | - RESTful API | |
| | - Tailwind CSS | | | | - GraphQL API | |
| | - Capacitor | | | | - 인증/인가 | |
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| +---------------------+ | | +---------------------+ |
| | 비즈니스 로직 계층 | | | | 서비스 계층 | |
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| | - 데이터 검증 | | | | - 비즈니스 로직 | |
| | - 상태 관리 | | | | - 데이터 처리 | |
| | - API 통신 | | | | - 외부 서비스 통합 | |
| +---------------------+ | | +---------------------+ |
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| +---------------------+ | | +---------------------+ |
| | 데이터 계층 | | | | 데이터 접근 계층 | |
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| | - 웹 스토리지 | | | | - ORM | |
| | - IndexedDB | | | | - 데이터베이스 연결 | |
| | - 데이터 동기화 | | | | - 캐싱 | |
| +---------------------+ | | +---------------------+ |
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| +---------------------+ | | +---------------------+ |
| | 네이티브 계층 | | | | 데이터베이스 | |
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| | - Capacitor 플러그인 | | | | - Supabase(PostgreSQL) | |
| | - 네이티브 API 접근 | | | | - Redis 캐시 | |
| +---------------------+ | | +---------------------+ |
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| 외부 서비스 통합 |
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| - 금융 기관 API |
| - 영수증 OCR 서비스 |
| - 푸시 알림 서비스 |
| - 클라우드 스토리지 |
| - AI/ML 분석 서비스 |
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주요 구성 요소
1. 클라이언트 애플리케이션
프레젠테이션 계층
- 기술 스택: React, Vite, Tailwind CSS, Capacitor
- 주요 기능:
- 사용자 인터페이스 렌더링
- 사용자 입력 처리
- 화면 전환 및 네비게이션
- 반응형 디자인 구현
- 뉴모피즘 스타일 UI 컴포넌트
비즈니스 로직 계층
- 기술 스택: JavaScript/TypeScript, React Hooks
- 주요 기능:
- 클라이언트 측 데이터 검증
- 상태 관리 및 업데이트
- API 요청 처리
- 오프라인 작업 관리
데이터 계층
- 기술 스택: LocalStorage, IndexedDB, Capacitor Storage API
- 주요 기능:
- 로컬 데이터 저장 및 관리
- 서버와의 데이터 동기화
- 오프라인 캐싱
- 민감 데이터 암호화
네이티브 계층
- 기술 스택: Capacitor, 네이티브 플러그인
- 주요 기능:
- 네이티브 기기 기능 접근 (카메라, 파일 시스템 등)
- 푸시 알림 처리
- 앱 생명주기 관리
- 네이티브 UI 요소 통합
2. 백엔드 서버
API 계층
- 기술 스택: Node.js, Express, Apollo Server
- 주요 기능:
- RESTful API 엔드포인트 제공
- GraphQL API 제공 (고급 쿼리용)
- 인증 및 인가 처리
- 요청 검증 및 응답 포맷팅
서비스 계층
- 기술 스택: Node.js, TypeScript
- 주요 기능:
- 핵심 비즈니스 로직 구현
- 데이터 처리 및 변환
- 외부 서비스 통합
- 트랜잭션 관리
데이터 접근 계층
- 기술 스택: Supabase SDK, Redis
- 주요 기능:
- 데이터베이스 연결 관리
- 쿼리 최적화
- 데이터 캐싱
- 데이터 무결성 보장
데이터베이스
- 기술 스택: Supabase(PostgreSQL), Redis
- 주요 기능:
- 사용자 데이터 영구 저장
- 트랜잭션 데이터 관리
- 분석 데이터 저장
- 세션 및 캐시 데이터 관리
- 실시간 데이터 구독 및 웨브소켓 기반 업데이트
- Row-level 보안 정책 적용
- PostgreSQL 확장 기능 활용
3. 외부 서비스 통합
- 금융 기관 API: 은행 계좌 및 카드 거래 데이터 연동
- 영수증 OCR 서비스: 영수증 이미지에서 텍스트 및 금액 추출
- 푸시 알림 서비스: Firebase Cloud Messaging 또는 Apple Push Notification Service
- 클라우드 스토리지: AWS S3 또는 Firebase Storage
- AI/ML 분석 서비스: TensorFlow 기반 소비 패턴 분석 및 예측
데이터 흐름
1. 사용자 인증 흐름
- 사용자가 앱에 로그인 정보 입력
- 클라이언트가 인증 요청을 백엔드 서버로 전송
- 서버가 인증 정보 검증 후 JWT 토큰 발급
- 클라이언트가 토큰을 저장하고 이후 요청에 포함
- 토큰 만료 시 자동 갱신 또는 재로그인 요청
2. 데이터 동기화 흐름
- 사용자가 오프라인 상태에서 데이터 입력
- 데이터가 로컬 데이터베이스에 저장
- 네트워크 연결 시 자동 동기화 시작
- 서버에서 충돌 감지 및 해결
- 최신 데이터로 클라이언트 상태 업데이트
3. 분석 데이터 흐름
- 사용자 거래 데이터가 서버에 저장
- 배치 프로세스가 정기적으로 데이터 분석 수행
- 분석 결과가 데이터베이스에 저장
- 사용자가 분석 화면 접근 시 데이터 요청
- 서버가 분석 결과 반환 및 클라이언트 렌더링
보안 아키텍처
데이터 보안
- 전송 중 데이터: TLS/SSL 암호화
- 저장 데이터: AES-256 암호화
- 민감 정보: 토큰화 및 해싱 처리
- 데이터베이스: 접근 제어 및 암호화
인증 및 인가
- 사용자 인증: JWT 기반 인증
- 소셜 로그인: OAuth 2.0 통합
- 다중 인증: 2FA 옵션 제공
- 권한 관리: RBAC(Role-Based Access Control)
보안 모니터링
- 로깅: 모든 API 요청 및 중요 이벤트 로깅
- 모니터링: 실시간 보안 이벤트 모니터링
- 알림: 의심스러운 활동 감지 시 알림
- 감사: 정기적인 보안 감사 및 취약점 스캔
확장성 및 성능
수평적 확장
- 서버리스 아키텍처: AWS Lambda 또는 Firebase Functions
- 컨테이너화: Docker 및 Kubernetes 활용
- 로드 밸런싱: 트래픽 분산 처리
성능 최적화
- 데이터베이스 인덱싱: 쿼리 성능 최적화
- 캐싱 전략: Redis를 활용한 다층 캐싱
- CDN 활용: 정적 자산 전송 최적화
- 코드 분할: 필요한 코드만 로드하는 지연 로딩
모니터링 및 분석
- 성능 모니터링: New Relic 또는 Datadog
- 오류 추적: Sentry
- 사용자 행동 분석: Google Analytics
- 서버 모니터링: Prometheus 및 Grafana
배포 아키텍처
Supabase On-Premise 배포
- Docker 컨테이너: 로컬 서버에 Supabase 서비스 배포
- 자체 호스팅: 내부 네트워크에서 안전하게 데이터 관리
- 백업 및 복구: 자동화된 백업 및 복구 프로세스
- 확장성: 필요에 따라 리소스 확장 가능
개발 환경
- 로컬 개발: Docker 컨테이너
- 테스트 환경: CI/CD 파이프라인 통합
- 스테이징 환경: 프로덕션과 동일한 구성
프로덕션 환경
- 클라우드 제공자: AWS 또는 Google Cloud Platform
- 컨테이너 오케스트레이션: Kubernetes
- CI/CD: GitHub Actions 또는 Jenkins
- 인프라 관리: Terraform 또는 CloudFormation
결론
'적자 탈출 가계부' 시스템 아키텍처는 확장성, 보안, 성능을 고려하여 설계되었습니다. 클라이언트-서버 모델을 기반으로 하며, 모바일 환경에서의 사용성과 오프라인 기능을 중요시합니다. 또한 AI/ML 기능을 통합하여 사용자에게 맞춤형 재정 관리 경험을 제공하는 것을 목표로 합니다.
이 아키텍처는 초기 MVP 단계에서 시작하여 사용자 피드백과 요구사항에 따라 점진적으로 확장될 수 있도록 설계되었습니다. 모듈식 접근 방식을 통해 새로운 기능을 쉽게 추가하고 기존 기능을 개선할 수 있습니다.