<프로젝트 목표>
기존 ERP 시스템에 뉴스 기사 AI 분석 기능을 통합하여 업무 효율을 높이는 것이 목표였습니다. 특히, 분석에 장시간이 소요되는 AI 작업을 웹 서비스의 안정적인 운영과 분리하고, 사용자에게 실시간에 가까운 작업 상태 정보를 제공하는 확장성 높은 시스템 아키텍처를 구축하는 데 중점을 두었습니다.

<문제점>
뉴스 기사 분석에 필요한 AI 모델 연산은 처리 시간이 길어, 웹 서버에서 직접 실행 시 사용자 요청을 막아 전체 서비스의 지연을 초래하는 병목 현상이 예상되었습니다. 또한, ERP 시스템의 특성상 허가된 내부 사용자 외 접근을 철저히 차단하는 강력한 보안 및 IP 기반 접근 제어 정책이 필요했습니다.

<주안점>
확장성과 안정성 확보.
비동기 아키텍처: Celery와 Redis를 도입하여 장시간 소요되는 AI 연산으로 인해 발생하는 웹 서버 병목 현상을 해결하고 시스템 확장성을 극대화했습니다.
접근 통제: IP 기반 로그인 승인 시스템을 통해 내부 사용자만 접근할 수 있도록 보안성을 강화했습니다.
효율적 UX: 분석 대기 시간을 최소화하고, 작업 상태를 명확히 안내하여 비동기 처리 환경에서의 사용자 편의성을 높이는 데 집중했습니다.

<포트폴리오 소개>
AI 기반 뉴스 기사 분석 기능을 통합한 지능형 웹 ERP 시스템 구축 프로젝트입니다. 핵심은 사용자 업로드 기사를 분석하는 시간이 오래 걸리는 AI 작업을 Redis/Celery 기반의 비동기 워크플로우로 구성하여, 사용자 경험을 저해하지 않고 대규모 작업을 안정적으로 처리할 수 있는 확장 가능한 백엔드 아키텍처를 구현한 점입니다.

<작업 범위 >
프론트엔드/백엔드 전 영역 구현.
사용자 인증 시스템(회원가입/로그인) 및 IP 기반 접근 제어 시스템 개발.
기사 업로드, 분석 요청, 결과 조회용 API 설계 및 구현.
Redis 메시지 브로커 및 Celery 워커를 활용한 비동기 작업 큐 시스템 설계 및 파이프라인 구축.
AI 분석 결과물 저장 및 다운로드 처리 로직 구현.

<주요 업무>
인증 및 보안: 회원가입/로그인 기능 및 IP 기반 화이트리스트 접근 통제 로직 개발.
비동기 처리: 뉴스 기사 업로드 후, Celery를 통해 AI 분석 작업을 큐에 등록하고 순차적으로 처리하는 Task Queue 관리 시스템 구축.
데이터 처리: AI 분석 작업의 상태(대기, 진행 중, 완료) 실시간 추적 및 완료된 분석 결과물을 다운로드할 수 있는 사용자 인터페이스 및 로직 구현.

<주안점>
확장성과 안정성 확보.
비동기 아키텍처: Celery와 Redis를 도입하여 장시간 소요되는 AI 연산으로 인해 발생하는 웹 서버 병목 현상을 해결하고 시스템 확장성을 극대화.
접근 통제: IP 기반 로그인 승인 시스템을 통해 내부 사용자만 접근할 수 있도록 보안성을 강화.
효율적 UX: 분석 대기 시간을 최소화하고, 작업 상태를 명확히 안내하여 비동기 처리 환경에서의 사용자 편의성을 높이는 데 집중했습니다.