트집은 웹브라우저와 웹캠만 있으면 언제 어디서든 헬스,스포츠,댄스등의 트레이닝서비스를 받을 수 있도록 하는 서비스 플랫폼입니다.
서비스 특성상, 미디어 스트리밍, 파일 업로드 등의 기능으로 IO부하가 발생, 머신러닝 구동으로 GPU자원이 필요하기 때문에
서비스간 성능저하, 장애와 같은 간섭을 줄이기 위하여 마이크로서비스 아키텍처(MSA)를 적용하였습니다.
캐싱, 로드밸런싱, 보안설정을 위하여 최상단에 API Gateway를 두엇습니다. API Gateway는 NGINX로 구성된 Reverse Proxy이며,모든 서비스는 이 프록시를 통해야만 접근이 가능하기 때문에 모든 서비스 서버의 실 주소를 숨길 수 있어 보안상 더욱 안정적이며, 상황에 맞게 로드밸런싱 설정이 가능합니다. 추가적으로 Let's Encrypt SSL 인증서를 발급받아 적용하여 Https 연결을 지원합니다.
API Server 는 계정 인증을 포함한 클라이언트 구동에 필요한 대부분의 무겁지 않은 API를 지원해주는 역할을 합니다.
Streaming Server 는 Video Storage에서 요청받은 트레이너 영상/형상을 스트리밍해주는 역할을 합니다.
Upload Server 는 트레이너가 트레이닝 영상을 올릴 수 있도록 지원해주는 역할을 합니다. 영상 업로드 요청을 받으면 파일을 Video Storage에 저장하며, Pose Estimation 서버에 트레이너의 동작정보 추출을 의뢰하여 DB에 저장한 후, Shape Estimation 서버에 트레이너 형상 영상 제작을 의뢰합니다.
Pose Estimation Server 는 HRNet을 사용하여 트레이너의 동작 정보를 추정하여 반환하는 역할을 합니다. CPU/GPU 두가지의 버전이 있으며, 빠른 서비스 제공을 위해 실 서비스에서는 GPU버전을 사용합니다.
Shape Estimation Server 는 maskRCNN을 사용하여 사용자의 웹캠에 합성되어 제공될 트레이너의 형상 영상을 제작하여 Video Storage에 저장합니다. CPU/GPU 두가지의 버전이 있으며, 빠른 서비스 제공을 위해 실 서비스에서는 GPU버전을 사용합니다.
본 프로젝트는 Github Actions를 사용하여 CI/CD 환경을 구성했습니다. 각 서버는 Docker 이미지로 관리가 되며, 정해진 branch에 변경이 생길때마다 새로운 docker 이미지 빌드 후 조직의 Github Package Registry 에 등록되어 서버에 배포됩니다.
서버는 JWT를 사용한 인증체계를 사용중입니다. 모든서버는 사용자가 발급받아 제출한 JWT토큰의 권한에 맞게 요청을 처리하며, 보안을 위해 AccessToken, RefreshToken을 사용합니다. AccessToken은 10분주기로 갱신되어야 하며, RefreshToken을 사용하여 갱신받을 수 있습니다.
모든 서버는 장애대응 시스템을 포함한 상태입니다. 서버에서 핸들링 되지 않은 장애 발생시 클라이언트에는 500 에러를 반환한 후 지정된 Slack 채널에
아래와 같이 Stack Trace, 요청정보, 사용자 정보, 요청 브라우저 정보, 서버정보를 포함한 장애 보고서를 제출하도록 구성이 되어있습니다.
