모아가이드 - STO 큐레이션 플랫폼 모아가이드

📝프로젝트 소개

제작기간: 2024.03.02 ~ 개발 진행 중

제작인원: 8명 (PM 2명, UI/UX 외주 제작, FE 3명, BE 3명)

서비스 소개: 해당 프로젝트는 분산된 STO(토큰증권) 시장 정보를 통합해 투자자들에게 신뢰도 높은 최신 데이터와 분석 리포트를 제공하는 서비스입니다. 자체 플랫폼 개발과 마케팅을 통해 개발 초기 67여 명의 유저를 모집했으며, 2025년까지 2,000명의 유저를 확보할 계획입니다. MVP 개발 이후 플랫폼 확장과 B2B 모델을 통해 시장 점유율을 확대할 예정입니다. 조각투자 상품 정보 제공, 최신 뉴스를 제공하며 자체 프리미엄 구독권 결제 시 투자 가이드 서비스를 함께 제공합니다.

🧑‍🤝‍🧑 프로젝트 팀원

Backend Team

이준호	김찬호	박소미
@LJH	@kch2234	@parksomii

🛠 백엔드 기술 스택

• 개발: Spring boot, Spring JPA

• 배포 및 호스팅: EC2, NginX

• DB: RDS, MySQL, Redis

• ETC: elasticsearch, S3, AWS CloudFront, Certbot, Git, GitHub Actions, Docker Hub

💡 프로젝트 주요 기능

조각 투자 상품 실시간 정보 제공

• 상품의 시가총액, 현재가, 등락 폭, 수익률 데이터를 실시간 그래프를 통해 시각적으로 제공
• 관심 상품 저장 기능을 통해 저장한 상품에 접근
• 검색 기능을 통해 투자 상품에 쉽고 빠르게 접근

투자 상품 관련 기사 모아보기

• 부동산, 음악 저작권, 미술품 등 카테고리별 최신 기사로 바로 이동할 수 있는 링크제공
• 가장 많이 본 기사, 최신순, 인기순 등 다양한 정렬 방식으로 뉴스 정보 제공

조각 투자 가이드

• 조각 투자에 익숙하지 않은 사용자를 위해, 투자 가이드 커리큘럼과 리포트를 PDF 형식으로 제공

로그인/회원가입

• 카카오, 네이버, 구글 계정을 통해 소셜 로그인 기능 제공
• 휴대폰 인증이 포함된 회원가입
• 회원탈퇴 기능

ETC

• 마이페이지, 회원정보 수정
• 카카오톡 1:1 문의
• 모바일 반응형 디자인
• 토스 자동 결제 기능
• 관리자 전용 페이지

✨ 기술적 구현 및 성과

1. 검색 시스템 최적화

• Elasticsearch를 도입해 역색인 방식을 활용, 검색 응답 시간을 RDB 기반 대비 90% 이상 단축
• 불필요한 검색어 저장 문제를 해결하여 시스템 효율성 및 데이터 정합성을 개선

2. 상품 리스트 로딩 속도 개선

• 약 1,000만 건의 데이터를 처리하는 로딩 문제를 분석하고, 테이블 분리 및 데이터 구조 최적화를 통해 로딩 시간을 3초 → 0.5초로 단축
• 사용자 경험(UX) 을 크게 향상

3. API 설계 및 개발

• 상품 정보, 기사 데이터 제공 및 관리 기능을 RESTful API로 설계
• Spring Boot를 활용한 데이터 처리 및 비즈니스 로직 구현

4. 회원 관리 및 인증

• 소셜 로그인(카카오, 네이버, 구글)과 이메일 인증 기반의 회원가입 및 로그인 기능 구현.
• 회원 정보 수정 및 탈퇴 API 개발

5. 결제 및 구독 서비스

• 토스 자동 결제 API 연동을 통해 프리미엄 구독권 결제 기능 구현
• 구독 관련 데이터를 안정적으로 관리하기 위해 데이터베이스 구조 설계 및 최적화

6. 관리자 전용 페이지 개발

• 사용자 관리, 데이터 모니터링, 실시간 알림 등 관리자 대시보드 개발
• 데이터 분석 기능을 추가하여 관리 효율성 증대

7. 프로덕션 환경 구성

• AWS EC2, RDS, S3, CloudFront, NginX를 활용한 배포 및 호스팅 환경 구성
• Certbot을 활용한 SSL 인증서 적용으로 서비스 보안 강화

🛠️ 트러블 슈팅

1. 검색 시스템 구현

모아가이드의 상품 데이터는 상품별로 고유 속성을 가지며, RDB의 기본 인덱싱 방식으로는 다양한 속성 검색 시 속도 저하 문제가 발생했습니다.

이를 해결하기 위해 Elasticsearch를 도입하여 역색인(Inverted Index) 방식으로 검색 성능을 최적화했습니다.

• 도입 효과: 검색 응답 시간이 RDB 기반 대비 90% 이상 단축되었습니다.

2. 상품 리스트 로딩 최적화

상품 리스트 페이지는 약 1,000만 건의 주가 데이터를 처리하며 로딩 시간이 길어졌습니다(5초 이상)

이를 해결하기 위해 테이블 분리와 데이터 구조 최적화를 적용하여 1500개의 상품 데이터만 처리하도록 설계했습니다.

• 최종 성과: 로딩 시간이 0.6초로 단축되었고, 사용자 경험이 크게 향상되었습니다.

3. 검색 순위 문제 해결

검색 순위 생성 중 의미 없는 검색어(예: ㅇ, ㅁ)와 부적절한 검색어가 포함되는 문제가 있었습니다.

이에, 검색어 저장 로직을 수정하여 검색 결과가 없는 검색어는 저장하지 않도록 변경했습니다.

• 결과: 검색 시스템 성능 최적화 및 불필요한 검색어 저장 문제를 해결했습니다.

📌Commit Convention

Commit Type	Description
feat	새로운 기능 추가
fix	버그 수정
docs	문서 수정
style	코드 formatting, 세미콜론 누락, 코드 자체의 변경이 없는 경우
refactor	코드 리팩토링
test	테스트 코드, 리팩토링 테스트 코드 추가
chore	패키지 매니저 수정, 그 외 기타 수정 ex) .gitignore
comment	필요한 주석 추가 및 변경
rename	파일 또는 폴더 명을 수정하거나 옮기는 작업만인 경우
remove	파일을 삭제하는 작업만 수행한 경우
!breaking change	커다란 API 변경의 경우
!hotfix	급하게 치명적인 버그를 고쳐야 하는 경우