1) 문제점
- 다수 운영사(Provider)의 사용자·투자·결제 데이터가 각각 분산되어 있어 통합 분석이 어려운 구조
- 기존 RDB 중심 분석 방식으로는 데이터 증가에 따른 성능 한계 발생
- 운영팀 및 기획자가 데이터 확인 시 개발자 의존도가 높은 환경
- 장애 및 이상 패턴 탐지가 늦어 운영 리스크가 누적

2) 목표
- 다수 Provider의 데이터를 안정적으로 수집·정제·분석할 수 있는 플랫폼 구축
- 대용량 데이터 환경에서도 성능 저하 없이 통계·집계 제공
- 운영팀과 기획자가 직접 활용 가능한 관리자 분석 환경 제공
- 실서비스 기준 장기 운영 가능한 구조 설계

3) 주안점
- 대용량 데이터 처리 전제를 고려한 ETL 및 분석 아키텍처 설계
- 데이터 중복·유실 방지를 위한 안정성 중심 설계
- 운영 중 장애 상황에서도 복구 가능한 구조
- 단기 구현보다 장기 유지보수성과 확장성 우선

■ 플랫폼 개요
. 다수 운영사 Provider의 사용자·투자·결제 로그를 수집·분석하는 데이터 분석 플랫폼
. Elasticsearch 기반 실시간에 가까운 통계 및 고급 집계 대시보드 제공
. 운영팀 및 기획자가 즉시 활용 가능한 분석 환경 구축

■ 데이터 수집·ETL 파이프라인
. MySQL 기반 다수 Provider DB 대상 증분 수집 구조 설계
. created_at 및 updated_at 기준 이중 윈도우 수집 전략 적용
. Cursor 기반 동기화로 중복 적재 방지 및 장애 복구 대응
. 대량 Bulk 처리 및 batch concurrency 제어

■ Elasticsearch 설계·최적화
. 월별·일별 인덱스 파티셔닝 구조 설계
. Alias + write index 기반 무중단 운영 구조 구축
. 공통 Template 분리로 장기 운영 안정성 확보
. size=0 기반 aggregation API로 대용량 데이터 성능 최적화

■ 분석·집계 로직 구현
. 사용자·메뉴·기간별 투자 수익 이익 집계 API 개발
. Stake Bet Cart 구조 정규화 및 분석 지표 설계
. 고수익 사용자 이상 출금 패턴 등 리스크 탐지 로직 구현

■ 프론트엔드 분석 대시보드
. React 기반 운영자용 데이터 분석 대시보드 개발
. 차트와 테이블 결합 UI로 데이터 탐색 효율 개선
. 일 주 월 단위 시계열 데이터 시각화 구현

■ 커스텀 UI·상태 관리
. TxDropdown TxCoolTable 등 분석 전용 UI 컴포넌트 직접 설계
. 대용량 데이터 대응 정렬 가상 스크롤 구조 구현
. URL Query 기반 상태 관리 시스템 설계
. 새로고침 공유 가능한 검색 상태 유지 구조

■ 운영 자동화·안정성
. node cron 기반 데이터 동기화 스케줄러 구축
. CLI 파라미터 기반 실행 환경 분리
. Graceful shutdown 에러 핸들링 로깅 구조 정비

■ 인프라·운영 환경 AWS
. AWS EC2 기반 백엔드 서비스 운영
. S3 기반 정적 프론트엔드 호스팅 및 버전 관리 배포
. 환경별 설정 분리(dev prod) 및 운영 환경 구성
. 로그 데이터 안정적 저장 및 대량 데이터 처리 환경 운영
. 실서비스 트래픽 기준 성능·안정성 고려한 운영 경험