Cafer

개요

Cafer는 사용자의 위치를 기반으로 적절한 카페를 추천하는 웹 애플리케이션입니다. 다양한 원두(산미), 공부하기 좋은 카페(프랜차이즈), 테이크 아웃이 빠른 카페(프랜차이즈), 대형 카페 등의 조건을 고려하여 카페를 큐레이팅합니다. SEO를 통해 웹 트래픽을 수집하고, 각 카페에 대한 상세 페이지를 제공하여 사용자에게 더욱 세세한 큐레이팅을 제공합니다.

핵심 기능

• 위치 기반 카페 추천: 사용자의 위치를 기반으로 적절한 카페를 추천합니다.
• 노출 요건:
  • 다양한 원두(산미)
  • 공부하기 좋은 카페(프랜차이즈)
  • 테이크 아웃이 빠른 카페(프랜차이즈)
  • 대형 카페
• 노출 퍼널: SEO를 통해 트래픽을 수집합니다.
• 카페 페이지 생성: 각 카페에 대한 상세 페이지를 만들어줍니다.
• 데이터 수집: 네이버 지도를 크롤링하여 데이터를 수집합니다.

세부 기능

• 클라이언트 사이드:
  • 위치 기반 검색
  • 수정 요청 기능
• API 기능:
  • 지속 가능한 네이버 지도 크롤링
  • 리뷰 및 데이터 AI 학습
  • 태그 생성 기능 (산미, 대형카페 등)

기능 요건

• 무중단 배포
• 컨테이너 오케스트레이션
• CI/CD
• ElasticSearch를 통한 저지연 검색

필요 인프라

• 클라이언트 사이드 API: ElasticSearch와 소통 (GraphQL, Spring Boot)
• 크롤링 API:
  • 하나의 IP로 크롤링할 경우 네이버에서 막기 때문에 AWS Lambda를 통해 수집
  • API는 트리거 역할
  • 수집한 데이터를 AI 학습 후 태그 생성하여 DB에 업데이트 (세부정보, 메뉴, 리뷰 기반)
• ElasticSearch: AWS OpenSearch (비용 이슈)
• 컨테이너 오케스트레이션: AWS EKS (비용 이슈)
• CI/CD: Jenkins, AWS CodeBuild, Helm Charts (비용 이슈)
• RDS : MySQL
• 컨테이너 오케스트레이션: Docker Compose
• CI/CD: GitHub Actions

7/11 👍

• Tracing은 인프라 셋팅 이후에 셋팅할 것.
• 생각보다 AWS 비용이 많이 나올 것으로 예상되어 로컬에서 인프라 구성할 것
• data.seoul.go.kr을 통해 카페 데이터 가져오기 완료.

7/15 😡

• 공공데이터(서울, 경기도)에서 가져온 데이터의 신뢰도와 퀄리티가 댕댕이 똥이므로 카카오 API를 활용하는 것으로 변경