1. 프로덕트에서 유저가 할 수 있는 행동은 무엇이 있을까?
마켓컬리의 주요 액터인 고객은 마켓컬리에 회원가입을 하고, 상품을 탐색하고, 상품을 장바구니에 담고, 주문을 한다. 이 중 로그인, 장바구니 담기, 주문하기 총 3개의 행동에 대한 플로우차트를 그려보았다.
2. 프로덕트의 UI, 클라이언트, 서버, DB는 각각 어떻게 보이고 작동할까?
마켓컬리의 블로그와 개발자 채용 공고를 참고해 서버는 AWS를 쓰고 있음을 짐작할 수 있었다.
마켓컬리의 블로그에 따르면, 마켓컬리는 이커머스 서비스, 물류 서비스, 데이터 서비스로 나눠져있다.
이커머스 서비스
소비자(회원)이 보는 화면을 보여주는 파트이다. 회원정보, 상품, 주문, 결제 등을 관리하고 있다.
- UI: Web / Mobile App를 통해 회원에게 보여진다.
- Client: Kotlin(안드), Swift(IOS) 언어로 앱을 활용하고 있고, 웹은 Vue.js를 사용하고 있다.
- Sever: Legacy PHP, Java/Spring Boot의 하이브리드 형태로 구성되어 있다.
- DB: AWS 클라우드로 이관을 마쳤다고 한다. 회원정보 DB, 상품 DB, 주문 DB, 결제 DB 등이 AWS 클라우드 상에 존재할 것으로 예상된다.
물류 서비스
이커머스 서비스를 통해 사용자가 결제를 완료하면 AWS Auroa DB에 주문이 생성된다. 해당 주문은 물류 서비스를 통해 물류 센터에 전달된다. SCM (Supply Chain Management), WMS (Warehouse Management System), TMS (Transport Management System)로 구성되어 있다고 한다.
- UI: Web 대시보드를 통해 관리자(직원)이 조회할 수 잇을 것으로 예상된다.
- Client: React.js, Vue.js를 사용해 개발한다.
- Server: Java/Spring만 사용한다.
- DB: 물류서비스 역시 AWS를 사용하고 있다. 이커머스 시스템의 주문 정보를 참조해 물류 DB를 관리하고 있을 것으로 예상된다.
데이터 서비스
이커머스와 물류서비스에서 발생하는 다양한 형태의 정형/비정형 데이터를 모아 분석하는 시스템이다. 딥러딩 기술을 도입해 고객 후기 자동 분류, 신선 식품 데이터 예측 발주 시스템, 상품 추천 등 사용자에게 최적화된 경험을 제공하기 위한 시스템이다.
- UI: AWS에서 제공하는 대시보드를 통해 데이터를 추출해 가공할 것으로 생각된다. 주사용자는 내부 직원이 될 것이다.
- Client: 프론트 단은 Keras를 활용하고 있으니 파이썬을 사용할 것이다.
- Server: AWS 클라우드에서 Keras(딥러닝 라이브러리)를 활용하고 있을 것으로 생각된다.
- DB: AWS 클라우드에서 물류시스템 DB와 이커머스 시스템 DB에서 생성된 정보를 참조해 활용하고 있을 것으로 예상된다.
백엔드 개발자 채용공고에 공통적으로 MSA 구조 사용자를 우대하는 것을 보니, 서비스가 분리되어 있을 것으로 예상됐다. 컬리의 기술블로그를 찾아 어떤 서비스가 있는지 알 수 있었다. 하지만 2019년도 게시물이라, 정확한 정보인지는 모르겠지만, 컬리의 홈페이지에서도 찾아볼 수 있는 Full-Cold Chain이 마이크로 서비스 아키텍처로 개발한 것이 아닐까? 라는 추측을 해본다.
마켓컬리 서비스 구조를 소개 합니다
helloworld.kurly.com
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