순천향대학교 학내순환버스 도착/출발 정보 시스템

순천향대학교 학내순환버스의 정류장별 도착 및 출발 정보를 사용자에게 제공해주는 서비스 시스템

기능 동작 시나리오

1. 각 정류장에 설치된 디바이스가 서버로 데이터를 전송
2. 서버에서는 디바이스에서 보낸 데이터를 검증한 후, DB에 저장

서비스 동작 시나리오

1. 클라이언트가 서버에 페이지를 요청
2. 서버는 클라이언트 요청환경을 분석하여, 환경에 맞는 리소스에 접근
3. 서버에서는 DB의 데이터를 View에 담아 클라이언트에게 전달

팀원소개

팀장	팀원	팀원	팀원
서버/인프라	디바이스	OCR	UX/UI
황제연	유용기	권호윤	장승종

백엔드 파트 기술 스택

Server/DB

• Java 17
• Spring boot
• Spring data JPA
• MariaDB
• Thymeleaf
• Gradle
• Junit5
• Jacoco

Monitoring

• Prometheus
• Grafana
• Grafana Alert

INFRA

• Nginx
• Docker
• Docker-compose
• AWS EC2
• AWS RDS
• AWS Route53
• AWS VPC

스택 정리

백엔드 서비스 아키텍처

서버 기능

디바이스 담당 서버

• 디바이스 요청 데이터 검증 기능
• 검증 통과한 디바이스 요청 데이터 DB 업데이트 기능

서비스 담당 서버

• DB정보를 View에 담아 클라이언트에게 제공하는 기능
• 클라이언트 요청 환경에 따른 UI 분류 기능 (모바일 접속 클라이언트와 PC/패드 접속 클라이언트 구분)

서버 성능 개선

• 검증 과정에서 발생하는 불필요한 쿼리 횟수 축소 (5회 -> 3회)
• Controller에 중복되어 있는 기능 템플릿 클래스로 분리/통합 리팩토링

DB ERD

TABLE 설계

BUS_STATION

• ID PK -- 인조키 (AUTO_INCREMENT)
• DEVICE_MAC_ADDRESS -- 정류장 디바이스 MAC주소
• ARRIVED_DATE_TIME -- 정류장 도착 시간
• DEPARTED_DATE_TIME -- 출발 도착 시간
• STATION_STATUS -- 정류장 상태 정보(ARRIVED | DEPARTED | TBD)

CAR_LICENSE

• LICENSE PK -- 자연키 / 차량 번호판 정보

Infra 기능

• 도메인명으로 사용자가 접속할 수 있는 배포환경 구축
• 안정적인 성능과 보안 개선이 가능한 백엔드 서버 아키텍처 설계
• 안정적인 서비스 운영을 위한 모니터링 환경 구축

Nginx 웹서버 설치

• WAS가 DMZ 영역에 노출되는 것을 막기 위해 WAS와 웹서버 분리
• 웹서버로 Nginx 선택 및 설치
• AWS VPC로 NGINX 80번 포트로만 접속하도록 설정
• 사용자의 요청은 NGINX가 처리하고 실제 로직은 NGINX가 WAS에게 요청하고 응답받는 리버스 프록시 서버 구축

인프라 성능 개선

서버 아키텍처 설계 개선

(기존)모놀리식 아키텍처

• 기존 서버 아키텍처는 서비스 요청과 디바이스 요청을 하나에서 처리하는 모놀리식 아키텍처 서버로 구축함
• But, Ngrinder 부하 테스트 진행 중, 서비스 요청(GET)이 많아질 경우 디바이스 요청(PATCH)의 처리가 지연되는 문제 발견

MSA 아키텍처로 변경

• Spring boot의 profile 기능을 활용하여, 프로필 별로 기능이 다르게 동작하는 2개의 WAS로 분리 설계
• 사용자의 요청(GET)이 많아져도 디바이스 요청(PATCH)에 큰 영향이 없도록 개선

정리

• 서버 아키텍처의 구조적인 변화로 처리 지연 시간을 단축 (3.4s -> 1.2s)

모니터링 기능

• 분리된 WAS별로 Metric을 수집할 수 있는 Prometheus 구축
• 각 WAS의 수집정보를 한눈에 볼 수 있는 Grafana 대시보드 구축
• 개인 이메일과 연동하여 위급상황을 신속하게 알려줄 수 있는 Grafana Alert 구축

Prometheus 설정

• 부하를 줄이면서, 적절하게 데이터를 수집하기 위해 1m 단위로 수집하도록 설정

Grafana 대시보드 기능

공통

• 서버 지속시간
• CPU/프로세스 사용량
• 로그 타입별 요청 증가량
• 톰캣 스레드 활성화 정보
• HicariCP 커넥션 풀 활성화 정보
• 페이지별 요청 증가량

WAS별 기능

• GET 요청 증가량 (서비스 WAS)
• PATCH 요청 증가량 (디바이스 WAS)

Grafana Alert 규칙

(공통) pending 30초 이상 지속될 경우 Alert 발생

• 서버가 꺼진 상태가 10초 이상 지속될 경우 pending (공통)
• CPU 사용량이 50% 이상일 경우 pending (공통)
• Device 담당 WAS의 요청 증가가 25 이상인 경우 pending (디바이스 WAS만)

배포 과정

• Docker를 활용하여 각 서버별 별도의 격리된 환경 구축
• Docker-Compose를 작성하여 각각의 Docker를 Docker-Network로 연결하는 배포 환경 구축
• 서버와 모니터링 환경은 AWS EC2에 배포, 데이터베이스는 AWS RDS에 배포
• AWS Route53으로 미리 가비아에서 구매해둔 도메인명과 매칭시켜서 해당 도메인 명으로 접속 가능하도록 설정

최종 배포 서버 (비용 문제로 현재 삭제)

• 도메인명: www.sch-busstation.store
• 도착/출발 정보 페이지: http://www.sch-busstation.store/sch/station/page
• 시간표 페이지: http://www.sch-busstation.store/sch/station/timetable

접속 화면

PC/패드 접속 유저 화면

정류장 페이지

시간표 페이지

Mobile 접속 유저 화면

정류장 페이지

시간표 페이지

동작 이벤트

정류장에 도착한 경우

정류장에서 출발한 경우

정문 정류장 출발 전

정문 정류장 출발 후

• 누적된 정류장 출발 시간 정보 초기화

후문 정류장 도착 전

후문 정류장 도착 후

• 누적된 정문 정류장 출발 시간 정보 초기화

기타:

• 세부 기능과 최적화 과정 등에 관한 내용은 개인 블로그에 업로드 중
  개인 블로그: https://velog.io/@hwangjeyeon/posts
• 디바이스/통신 기능은 설명 생략