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@ReTrip-Dev

ReTrip

Remember Your Trip / 소중한 여행 순간을 기록하다.
README.md

🌄 ReTrip - 여행을 요약해주는 새로운 방식의 SNS

ReTrip(Remember Your Trip)은 사용자가 업로드한 여행 사진을 GPT Vision API로 분석하여 여행 성향, 추천 장소, 여행 통계가 담긴 포토카드를 생성하는 이미지 기반 여행 요약 SNS입니다.


팀원 구성

김용범 오일우

@Bumnote
@Oilwoo

1. 개발 환경

  • Back-end: Spring Boot 3.4.5, Java 21, Spring WebFlux (Netty), Spring Data JPA
  • Database: MySQL 8.0, Redis 7
  • AI/ML: OpenAI gpt-5-mini Vision API, Spring AI
  • 서버리스: AWS Lambda (Java 21 SnapStart / Python 3.12)
  • 인프라: AWS EC2, AWS S3, Docker, Docker Compose, Nginx, Let's Encrypt (SSL)
  • 모니터링: Prometheus, Grafana, AWS CloudWatch
  • 부하 테스트: k6
  • 버전 및 이슈관리: Github, Github Issues
  • 협업 툴: Discord, Notion

2. 기술 스택 상세

Backend

기술 선택 이유
Spring WebFlux (Netty) OpenAI API 호출 시 스레드 블로킹 없이 논블로킹 I/O 처리
WebClient RestClient(블로킹) 대신 완전 논블로킹 HTTP 클라이언트
SSE (Server-Sent Events) Lambda 처리 완료 후 클라이언트에 실시간 결과 푸시
Redis Lambda 콜백 결과 임시 캐싱 및 SSE 연결 관리
Spring AI OpenAI API 추상화 및 BeanOutputConverter로 타입 안전한 응답 처리

서버리스 아키텍처

기술 선택 이유
AWS Lambda 이미지 처리 + GPT 호출을 EC2에서 분리 → 요청별 독립 컨테이너로 메모리 격리
Java 21 SnapStart Java Lambda 콜드 스타트 (~5초) 단축 → 스냅샷 복원 (~275ms)
Python Lambda Java 대비 경량 스택으로 동일 작업 약 49% 빠른 처리
S3 트리거 EC2에서 S3 업로드 완료 시 Lambda 자동 호출

3. 아키텍처

retrip-architecture.png

전체 처리 흐름

클라이언트
    │
    ▼
[Nginx] ──SSL 종료──▶ [EC2: Spring Boot WebFlux]
                              │
                    ① 이미지 수신 + S3 업로드
                    ② jobId 반환 + SSE 대기
                              │
                    S3 ObjectCreated 이벤트
                              │
                              ▼
                    [AWS Lambda (Java/Python)]
                    ③ S3에서 이미지 다운로드
                    ④ 이미지 리사이징
                    ⑤ GPT Vision API 호출
                              │
                    ⑥ EC2 콜백 (분석 결과 전송)
                              │
                              ▼
                    [EC2: Spring Boot WebFlux]
                    ⑦ Redis 캐싱 + DB 저장
                    ⑧ SSE 푸시 ──▶ 클라이언트

4. 프로젝트 구조

ReTrip-api/
├── src/main/java/ssafy/retrip/
│   ├── api/
│   │   ├── controller/retrip/        # REST API (이미지 업로드, 콜백 수신)
│   │   └── service/
│   │       ├── retrip/               # 핵심 비즈니스 로직
│   │       ├── s3/                   # S3 업로드 처리
│   │       ├── sse/                  # SSE 실시간 푸시
│   │       ├── cache/                # Redis 캐싱
│   │       └── openai/               # OpenAI API 연동
│   ├── config/                       # Security, Redis, WebClient 설정
│   ├── domain/                       # JPA 엔티티 (Retrip, RecommendationPlace)
│   └── utils/                        # 메타데이터 추출, GPS, 거리 계산
│
├── nginx/                            # Nginx 설정 (SSL, 리버스 프록시)
├── docker-compose.yml                # EC2 컨테이너 구성
└── src/main/resources/
    ├── application.yml
    └── analysis.prompt               # GPT 분석 프롬프트

5. 아키텍처 진화 과정

동기 통신의 한계를 발견하고, 서버리스 아키텍처로 진화한 과정을 기록했습니다.

단계 방식 결과 문제
Stage 0 RestClient 동기 통신 30개 중 15개 타임아웃 (50% 실패) 스레드 블로킹 → HikariCP 고갈
Stage 1 WebClient 비동기 논블로킹 스레드 고갈 해결 150장 이미지 단일 JVM 동시 적재 한계
Stage 2 Java Lambda + SnapStart 10개 성공, 30개 실패 OpenAI TPM 200K 초과 (429)
Stage 3 gpt-5-mini + 429 재시도 30개 100% 성공 (avg 2분 20초) 응답시간 다소 길음
Stage 4 Python Lambda 30개 100% 성공 (avg 1분 33초) -

6. 성능 테스트 결과 (k6, 30 VUs 동시 요청)

Java SnapStart vs Python Lambda

지표 Java (SnapStart) Python
성공률 100% (30/30) 100% (30/30)
e2e 평균 응답시간 3분 04초 1분 33초
e2e p(95) ❌ 4분 13초 (임계값 초과) ✅ 2분 16초
e2e 최소 2분 01초 48.61초
e2e 최대 4분 17초 2분 16초
폴링 횟수 (요청당) 35.4회 18.3회
콜드 스타트 ~275ms (SnapStart) ~1.2초

Python Lambda가 Java 대비 평균 응답시간 약 49% 단축 및 p(95) 임계값(3분) 통과


7. 개발 기간

기간 내용
2025-04-28 ~ 2025-05-10 백엔드 API 개발
2025-05-11 ~ 2025-05-20 AI 모델 연동
2025-05-21 ~ 2025-05-25 인프라 구축 (EC2, S3, Nginx, SSL)
2025-05-26 ~ 성능 최적화 (Lambda 전환, 부하 테스트)

8. 역할 분담

💁🏻‍♂️ 김용범

  • AWS Lambda 아키텍처 설계 및 구현 (Java/Python)
  • Spring Boot WebFlux 아키텍처 설계
  • RESTful API 개발 및 SSE 실시간 통신
  • 성능 테스트 (k6) 및 병목 분석
  • Docker 및 EC2 인프라 구성

💁🏻‍♂️ 오일우

  • 이미지 메타데이터 추출 및 처리
  • OpenAI GPT Vision 연동 및 프롬프트 엔지니어링
  • 데이터베이스 설계 및 JPA 구현

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