실제 예매처의 대기열·좌석 선택·보안문자를 재현한 티켓팅 연습 플랫폼 반복 연습으로 예매 성공률을 높이고, 기록을 랭킹으로 비교합니다.
운영 중인 실서비스로, 티켓팅 시즌마다 실사용자가 유입됩니다. (Google Analytics 기준, 2026)
| 지표 | 수치 |
|---|---|
| 누적 사용자 (2026) | 150,000+ |
| 최근 3개월 평균 MAU | 약 30,000 |
| 평균 세션 참여 시간 | 5분+ |
평균 세션 5분 이상은 일반 웹서비스 대비 높은 수준으로, 사용자가 실제로 몰입해 반복 연습한다는 지표입니다.
| 기능 | 설명 |
|---|---|
| 실전 예매 시뮬레이션 | 예매 가능 구간 타이머 → 대기열 진입 → 실시간 순번 → 좌석 선택까지 실제 티켓팅 흐름을 그대로 재현 |
| 연습 모드 & 랭킹 | I-Ticket(신·구 UI) / M-Ticket 모드, 일간·주간·월간 랭킹으로 내 기록을 다른 사용자와 비교 |
| 보안문자 연습 | 보안문자 입력 속도를 측정하고 전체 사용자 대비 상위 %·순위로 환산 |
| 실시간 채팅 | 사용자끼리 연습 팁을 공유하는 커뮤니티 (욕설 필터·요청 제한 적용) |
| 포도아트 | 포도알 픽셀로 팬아트를 만들어 공유 (좋아요·댓글·조회수) |
실전 예매 시뮬레이션 |
연습 모드 & 랭킹 |
보안문자 연습 |
포도아트 갤러리 |
데스크탑과 모바일을 모두 지원합니다.
단일 홈 서버에 Kubernetes 클러스터를 운영하며, 네임스페이스로 환경을 격리합니다.
practicket(프로덕션) /practicket-stage(스테이지) — 동일 구조를 환경별로 분리argocd— GitOps 배포 컨트롤러
도메인 기준으로 Ingress 까지 트래픽을 분기합니다.
practicket.com→practicket(prod)stage.practicket.com→practicket-stage(stage)argo.practicket.com→ ArgoCD 대시보드
각 앱 네임스페이스는 Ingress → Service 뒤에 Spring Boot 메인 서버(Deployment), FastAPI 욕설 필터(profanity-filter, Deployment), Redis(StatefulSet)로 구성됩니다. 데이터 저장소(MySQL·MongoDB)와 모니터링(Prometheus node_exporter·Grafana)은 클러스터 외부 호스트에서 운영합니다.
개발자 push → App repo → CI 가 이미지 빌드 후 Docker Hub push + Deploy repo 이미지 태그 갱신 → ArgoCD 가 Deploy repo 를 폴링해 두 네임스페이스로 자동 동기화.
- Spring MVC 서버, 실시간 통신은 SSE(SseEmitter)
- Redis — 예매 대기열·토큰·분산 락·채팅 Pub/Sub
- MySQL — 연습 기록·랭킹·포도아트 (JPA + QueryDSL)
- MongoDB — 채팅 메시지
flowchart LR
Client["클라이언트 (Browser)"]
subgraph Server["Spring MVC Server"]
Queue["Ticket Queue + SSE"]
Practice["Practice / Rank"]
Chat["Chat Service"]
end
Profanity["profanity-filter<br/>FastAPI · ML"]
Redis[("Redis<br/>대기열·토큰·락·Pub/Sub")]
MySQL[("MySQL<br/>기록·랭킹·아트")]
Mongo[("MongoDB<br/>채팅")]
Client <-->|"HTTP / SSE"| Server
Queue --> Redis
Practice --> Redis
Practice --> MySQL
Chat --> Mongo
Chat -->|"Pub/Sub"| Redis
Chat -->|"WebClient"| Profanity
sequenceDiagram
participant C as 클라이언트
participant S as Spring 서버
participant R as Redis 대기열
participant Sch as 스케줄러
C->>S: 대기열 진입 요청
S->>R: Lua 원자적 처리 INCR + ZADD + HSET
C->>S: SSE 연결
loop 매초
Sch->>R: 대기열 폴링 + ShedLock
S-->>C: SSE 순번 푸시
end
C->>S: 좌석 선택 · 예매 완료
실서비스 트래픽을 견디기 위해 고민한 핵심 구현입니다.
순번 채번(INCR)·대기열 삽입(ZADD)·초기 순번 저장(HSET)을 하나의 Lua 스크립트로 원자적으로 실행해, 동시 진입 시에도 순번 꼬임·중복 진입 없이 처리합니다.
대기 순번과 채팅 메시지를 SSE 로 서버 → 클라이언트 단방향 푸시합니다. 다중 인스턴스 환경에서는 Redis Pub/Sub 으로 메시지를 팬아웃해 모든 인스턴스의 연결로 전파합니다.
여러 인스턴스가 동시에 떠 있어도 대기열 폴링·정산 같은 스케줄 작업이 단 한 번만 실행되도록 ShedLock(Redis) 으로 잠급니다.
스케줄러가 가상 유저를 대기열에 주기적으로 투입하고 무작위로 예매를 발생시켜, 혼자 연습해도 실제 티켓팅처럼 경쟁·혼잡도가 있는 환경을 체감하도록 했습니다.
랭킹 무한 스크롤을 (기록, ID) 복합 커서로 구현해, 동점 처리와 페이지 누락 없이 안정적으로 페이징합니다.
채팅 욕설 탐지를 위해 한국어 욕설 분류 모델을 직접 파인튜닝(HuggingFace Transformers)하고 FastAPI 로 서빙하는 별도 마이크로서비스(profanity-filter)를 구축해, 메인 서버와 동일하게 Docker·Kubernetes 로 배포했습니다. 메인 서버는 이 모델 API 를 WebClient 로 호출하며, 호출이 실패해도 예외를 잡아 채팅은 멈추지 않도록(Graceful Degradation) 설계했습니다.
GitOps 기반 자동 배포 파이프라인.
flowchart LR
A["git push<br/>stage / master"] --> B["GitHub Actions<br/>Gradle 빌드"]
B --> C["Docker 이미지<br/>빌드 & Push"]
C --> D["deploy 레포<br/>이미지 태그 갱신"]
D --> E["Argo CD<br/>변경 감지"]
E --> F[("Kubernetes 배포")]
- 브랜치별 환경 분리:
stage→ 스테이지,master→ 프로덕션 - 애플리케이션 설정은 GitHub Secrets 로 주입
운영 상태를 직접 관측할 수 있도록 로그·메트릭·에러 추적 체계를 구축했습니다.
| 영역 | 스택 |
|---|---|
| 로그 수집·조회 | Grafana + Loki |
| 서버 리소스 모니터링 | Grafana + Prometheus · node_exporter |
| 애플리케이션 에러 추적 | Sentry |
CPU·메모리·디스크·네트워크 등 호스트 자원을 실시간 모니터링합니다.
애플리케이션 로그를 Loki 로 중앙 집계하고, Grafana 에서 라벨·기간별로 조회합니다.
운영 중 발생하는 Sentry 에러를 사람이 일일이 확인하던 과정을 자동화했습니다. 홈 서버가 에러를 주기적으로 탐지해 원인을 분석하고, 수정 PR 생성과 메일 알림까지 무인으로 처리합니다.
flowchart LR
S["Sentry 에러"] --> P{"3분 폴링"}
P --> F["노이즈 필터"]
F -->|노이즈| X["무시"]
F -->|진짜 버그| C["Claude<br/>원인분석·수정·빌드"]
C --> PR["Draft PR<br/>base: stage"]
C --> M["메일 알림"]
C --> SC["Sentry 코멘트"]
- 분석가 = Claude Code (headless) — 에러 확인 → 코드 분석 → 수정 → PR 까지 사람의 디버깅 과정을 그대로 자동 재생
- 노이즈 필터 — broken pipe·재시작 등은 LLM 호출 전에 걸러 진짜 버그만 분석
- 컨벤션 준수 Draft PR — 한글 커밋·PR, 사람 리뷰 후 머지 (auto-merge 없음)
- 알림 · 중복관리 — Gmail 메일 + Sentry 코멘트로 통지, Sentry assign 기반으로 이슈당 1회만 처리
- 무인 운영 — 홈 서버 systemd timer 로 주기 실행
자동 생성된 원인분석 메일과 수정 PR입니다.
원인분석 메일 |
자동 생성 PR |
자세한 구조는 practicket-sentinel 참고.
도메인 단위 패키지 구조 (com.practicket)
ticket 예매 시뮬레이션 (대기열·SSE·Lua·스케줄러)
practice 연습 모드 & 랭킹
captcha 보안문자 연습
chat 실시간 채팅 (MongoDB·Pub/Sub)
art 포도아트 갤러리
client 익명 사용자 (JWT)
| 레포지토리 | 설명 |
|---|---|
| profanity-filter | 채팅 욕설 탐지 ML 마이크로서비스 — Python · FastAPI · HuggingFace Transformers (직접 파인튜닝한 모델을 서빙, Docker·K8s 배포) |
| practicket-deploy | ArgoCD GitOps 배포 레포 — Helm 차트 · HPA · prod/stage 오버레이로 Kubernetes 선언적 배포 |
| practicket-sentinel | Sentry 에러 자동 원인분석 파이프라인 — 홈 서버에서 Claude Code(headless)로 분석 → 수정 PR → 메일까지 무인 처리 |