Fluff

세상에 옷은 충분합니다.

우리는 버려지는 옷의 숨겨진 가치를 발견하고 그 옷에 새 숨을 불어넣습니다.

이것은 시작에 불과합니다.

합리적인 비용으로 더 많은 사람들이 자신만의 유니크한 스타일을 찾고

환경을 보호함으로써 슬로우 패션의 가치를 세상에 퍼트립니다.

바로 이것이 fluff가 그리는 미래입니다.

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🔖우리가 일하는 방식

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📚 API Docs

• Api Description Link

🎬 Usage Video

• 아래의 이미지 클릭 시 영상으로

⚙️ Dependencies

"dependencies": {
    "content-based-recommender": "^1.4.0",
    "mongoose": "^5.8.3",
    "multer": "^1.4.2",
    "multer-s3": "^2.9.0",
  }

content-based-filtering을 빠른 시간내에 구현할 수 있는 content-based-recommender 모듈을 사용하여 추천 알고리즘을 적용하였고, 그 외에 관련된 정보들을 데이터베이스에 일관성있게 저장 하였다.

"dependencies": {
    "dotenv": "^8.2.0",
    "jsonwebtoken": "^8.5.1",
    "nodemailer": "^6.4.2",
    "passport": "^0.4.1",
    "rand-token": "^0.4.0",
    "redis": "^2.8.0",
    "sequelize": "^5.21.3",
  }

dotenv를 이용해 내부적으로 security key를 통합적으로 관리하였고, redis 메모리를 이용한 데이터 임시 저장, 마지막으로 JWT를 이용해서 회원인증과 같은 보안에 신경을 썼다.

"dependencies": {
    "socket.io": "^2.3.0",
    "sse": "0.0.8",
    "moment": "^2.24.0",
  }

실시간 경매 기능을 위항 양방향 통신인 socket.io를 이용하여 실시간으로 경매 참여자들이 최고가를 알림 받을 수 있도록 하였다. 또한 단방향 통신 server send event를 사용하여 서버에서 실시간으로 클라이언트에게 현재 시간을 전송함으로써 클라이언트에서 시간을 조작하여 불적합한 경로로 경매에 참여하는 것을 방지하였다.

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📐 Architecture

Microservices Architecture

📋 Flow chart

🛠 Core Technology

추천 알고리즘

회원가입 초기시 조사한 유저의 취향을 바탕으로 모든 상품에 score를 매겨서 contest based filtering을 사용한 추천 알고리즘을 적용하여 유저에게 맞춤형 상품을 제공한다.

경매

socket을 이용하여 실시간으로 경매에 참여할 수 있다. 또한 server sent event로 클라이언트에게 1초에 한번씩 실시간으로 경매 마감시간을 전송함으로써 클라이언트에서 시간을 변경하여 서버에 접근하는 보안 사고를 사전에 차단하였다.

멀티 컨테이너

docker를 이용한 멀티 컨테이너 배포로 배포의 효율성을 늘리고, 마이크로 서비스들을 내부 통신망으로 묶어 아키텍처 관리를 하였다.

이미지 리사이징 서버

쇼핑몰 특성상 이미지 업로드 양이 많기 때문에 AWS의 대표적인 serverless 서비스인 Lambda를 이용하여 이미지 리사이징 기능을 추가하였다.

Redis Cache Memory

Redis를 사용하여서 회원가입 데이터를 가가입 상태로 분리하고, 회원가입시 입력한 이메일로 토큰 값을 포함한 인증 메일을 발송하여, 인증완료시 Database로 회원정보를 저장하여 회원가입 로직을 완료한다.

Mutl Processing

추천 알고리즘과 같은 딥러닝 기반 기능들로 인한, cpu의 부하를 cluster의 multi processing을 이용하여 Node.js의 싱글스레드의 효율성을 극대화한다.

 

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📂 Database Modeling

NoSQL	RDB

현재는 NoSQL을 사용하여 개발하였지만, 추후에 RDB로 변경할 여지가 있다.

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💻 Server 역할 분담

• 👨‍💻신윤재
• 👩‍💻허정민
• 👩‍💻김채린

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🔗 Repository Link

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