ENGINEERING · 임대주택 찾기 기술 소개
예쁜 화면이 아니라 실제로 돌아가는 구조로 신뢰를 만듭니다. 데이터가 어떻게 흐르고, 무엇을 어디에 두었는지 정리했습니다.
기술 스택
STACK프론트엔드
Thymeleaf SSR지도 SDKVanilla JS
백엔드
Java 21Spring Boot공고 수집 스케줄러
데이터
MySQLRedis (입지 분석 캐시)공공 Open APIAI(LLM) 분석
인프라
Kubernetes무중단 블루-그린 배포
데이터 흐름
ARCHITECTURE요청이 들어와 화면에 반영되기까지의 경로입니다. 내부 호스트명·인증정보는 제외한 추상 구조입니다.
클라이언트서비스데이터스토어외부 API⇢ 별도 계층 호출(점선)
- 브라우저 → 임대주택 서비스 (SSR) (SSR · 검색)
- 임대주택 서비스 (SSR) → MySQL · 공고/유형 (공고 조회)
- 공고 수집 배치 → 공공 Open API (마이홈·LH) (공고 수집)
- 공고 수집 배치 → MySQL · 공고/유형 (적재)
- 임대주택 서비스 (SSR) → AI(LLM) · 지도 POI (입지 분석)
- 임대주택 서비스 (SSR) → Redis · 입지 캐시 (분석 결과 캐시)
설계 포인트
01
흩어진 공고를 한곳에
여러 공공기관의 임대 공고를 배치로 수집·정규화해 한 화면에서 검색·비교합니다.
02
객관 + AI 입지 점수
주변 편의시설을 실측 집계한 객관 점수에 AI 분석을 더하고, 무거운 분석은 캐시해 빠르게 보여줍니다.
03
실패해도 안전하게
AI 분석이 실패하면 객관 점수로 자연스럽게 대체(degrade)해, 화면이 비지 않습니다.
구조는 그만, 직접 돌려보는 게 빠릅니다.
임대주택 찾기을(를) 열어 직접 확인해 보세요.