Dfinery Backend 과제

개요

이벤트 데이터를 수집하고 비동기로 처리하는 파이프라인을 구현하는 과제입니다.

프로젝트는 멀티 모듈 구조로 구성되어 있으며, data-producer가 생성한 이벤트 데이터를 data-ingestion의 API로 전송합니다. 면접자는 data-ingestion 모듈의 수집 API에 비동기 처리 파이프라인을 구현해야 합니다.

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프로젝트 구조

backend-test/
├── app/
│   ├── data-ingestion/          # 데이터 수집 서버 (port 8080) ← 구현 대상
│   │   └── controller/
│   │       └── DataIngestionController.kt
│   └── data-producer/           # 데이터 생성 & 전송 봇 (port 8081)
│       ├── controller/          # Push API 엔드포인트
│       ├── service/             # 병렬 전송 로직
│       └── client/              # data-ingestion API 호출 클라이언트
├── model/                       # 공유 데이터 클래스 (DTO, Event 등)
│   ├── ingestion/               # DataIngestionRequestDTO, DataIngestionResponseDTO
│   ├── producer/                # PushRequestDTO, PushResponseDTO
│   └── event/                   # Event
└── library/
    └── generator/               # 테스트 이벤트 데이터 생성기

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기술 스택

• Kotlin 2.0
• Spring Boot 3.1.4
• Spring WebFlux (WebClient)
• Kotlin Coroutines
• Gradle 8.2 (멀티 모듈)
• Java 17

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실행 방법

1. 빌드

./gradlew clean build -x test

2. data-ingestion 서버 실행

./gradlew :app:data-ingestion:bootRun

서버가 http://localhost:8080에서 시작됩니다.

3. data-producer 서버 실행 (별도 터미널)

./gradlew :app:data-producer:bootRun

서버가 http://localhost:8081에서 시작됩니다.

4. 데이터 전송

curl -X POST http://localhost:8081/push \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "totalRequests": 100,
    "concurrency": 10,
    "eventsPerRequest": 5
  }'

파라미터	설명
totalRequests	총 API 요청 수
concurrency	동시 코루틴 워커 수
eventsPerRequest	요청당 이벤트 수

위 예시는 10개의 코루틴 워커가 병렬로 총 100번의 요청을 보내며, 각 요청에 5개의 이벤트가 포함됩니다. (총 500개 이벤트)

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과제 내용

DataIngestionController.kt의 collect() 메서드에 비동기 처리 파이프라인을 구현하세요.

수집 API

• Endpoint: POST /api/v1/collect
• Request Body: DataIngestionRequestDTO

{
  "common": {
    "service_id": "test-svc",
    "user_id": "uuid",
    "device_id": "uuid"
  },
  "events": [
    {
      "event_log_id": "uuid:timestamp",
      "event_name": "df_purchase",
      "event_datetime": "2026-03-20T08:00:00Z",
      "event_properties": {
        "df_order_id": "uuid",
        "df_total_purchase_amount": 50000.0,
        "df_payment_method": "Card"
      }
    }
  ]
}

Required

• 수신된 데이터를 비동기 처리 파이프라인으로 전달
• 데이터 규칙에 의거한 Validation 처리
• Validation 실패 데이터에 대한 처리 설계
• 최대 2,000개 row 단위로 JSON 파일 로컬 적재

Optional

• 병렬 처리
• Backpressure 처리
• 처리량 최적화

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이벤트 종류

data-producer가 생성하는 이벤트 목록:

이벤트명	설명
df_start_session	세션 시작
df_end_session	세션 종료
df_login	로그인
df_logout	로그아웃
df_purchase	구매 (event_properties 포함)
df_view_product	상품 조회
df_add_to_cart	장바구니 추가
df_search	검색
df_sign_up	회원가입
df_add_payment_info	결제 정보 추가

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참고사항

• data-producer는 수정하지 않아도 됩니다.
• library/generator 모듈은 테스트용 이벤트 데이터 생성기로 자유롭게 수정 가능합니다.
• model 모듈에 필요한 데이터 클래스를 추가할 수 있습니다.
• data-ingestion 모듈에 자유롭게 패키지와 클래스를 추가하세요.