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Update README.md

README.md

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 # 아키텍처 설계
+![image](https://github.com/user-attachments/assets/bcd3da7f-7b91-4f23-93d5-1734c79c6f40)
 
+- 오토스케일링 그룹과 ALB를 활용해 고가용성과 확장성을 지닌 아키텍처 구성
+- EC2, RDS, ElasticCache 와 같은 리소스는 멀티 AZ 배포를 해 단일 장애점을 방지
+- 데이터베이스와 브로커는 EC2와 다른 프라이빗 서브넷에 배치함으로써 EC2로만 접근이 가능해 보안이 향상
 
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+# CI/CD
+
+![image](https://github.com/user-attachments/assets/9e189e86-3002-415f-916c-6c47c2917f64)
+![image](https://github.com/user-attachments/assets/06a1b010-6010-460a-b3ee-1c4803f59ffd)
+
+- Github Action, AWS ECR, Code Deploy를 활용한 Blue/Green 무중단 배포 파이프라인 구성
+- Blue/Green이란 대체 인스턴스(Green)를 생성해 배포하는 과정에서 원본 인스턴스(Blue)를 유지하고, 배포가 완료되면 트래픽을 전환한 후 Blue 그룹을 안전히 제거함으로써 배포 과정에서 서버가 중단되지 않는 배포 방식
+- 여러 명이 동시에 작업 중일 때도 배포로 인해 서버가 중단되지 않아 개발 효율이 증진됨
+
 
 # Back-End
 ## ERD
@@ -291,3 +304,43 @@ k6 run 파일명
         - 네트워크 지연 등을 포함한 최대 시간으로, 0.01초로 짧은 것으로 나타남
     - 처리량 = 56,045 / 308.8 ≈ 181.48 RPS
         - 낮은 처리량 개선 필요 - 불필요한 반복 요청 줄이기(캐싱 or 웹소켓을 사용해 서버에서 실시간으로 업데이트), 서버 성능 최적화 필요
+
+# 채팅 시스템
+
+## Kafka & Stomp & DynamoDB & Redis 기반 채팅 시스템
+![image](https://github.com/user-attachments/assets/ca1763a3-d521-4525-9da0-22dbe8be6b0f)
+
+분산 서버 환경에서 채팅 시스템의 요구사항은 다음과 같습니다. 
+
+> 1. 실시간으로 메세지를 송수신 해야 합니다.
+> 2. 메세지의 정확성을 보장 해야 합니다. 
+> 3. 대규모 데이터인 메세지를 빠르게 로드 해와야 합니다.
+
+이 3가지 조건을 각각 다음과 같은 구성으로 만족시켰습니다.
+
+## 1. 실시간 메세지 송수신
+
+![솜솜파티 실시간채팅GIF](https://github.com/user-attachments/assets/e7b3333c-83f3-45d8-a0e0-f50c17e7221e)
+
+
+채팅에 자주 사용되는 STOMP를 사용해 구현했습니다. 
+
+기본적으로 STOMP는 내장 메세지 브로커를 사용해 메세지 상태(순서, 채팅방 등)을 서버 메모리에 저장합니다. 그러나 분산 서버 환경에선 서버 간 구독 정보가 공유되지 않기 때문에 내장 메세지 브로커를 사용할 수 없습니다. 따라서 분산 서버 환경에선 중앙 집중 메세지 브로커가 필요합니다.
+
+## 2. 메세지 정확성 보장 & 병렬 처리로 처리량 극대화
+
+분산 서버 환경에서 메세지의 순서, 채팅방 등 정확성을 보장하기 위해 중앙 집중 메세지 브로커인 카프카를 도입했습니다. STOMP의 메세지 브로커 역할을 카프카가 대신함으로써 분산된 서버의 각 사용자들에게 정확하게 메세지를 전달할 수 있게 되었습니다. 또한, 카프카의 특성인 파티션과 컨슈머 그룹을 이용해 메세지를 병렬로 처리하기 때문에 대규모 트래픽을 안정적으로 처리할 수 있게 되었습니다.
+
+## 3.  대규모 데이터 로드
+
+![솜솜파티 무한스크롤GIF](https://github.com/user-attachments/assets/76fd8e91-3e8b-4e58-9d18-c02255ba92d0)
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+채팅 메세지 내역은 대규모 데이터이기 때문에 RDS만으로는 빠른 처리가 불가하다고 판단했습니다. 따라서 Key-Value 기반의 DynamoDB에 메세지 데이터를 저장하여 빠르게 데이터를 로드해오게 구현하였습니다. 
+
+## + 추가 기능 구현
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+![솜솜파티 채팅알림GIF](https://github.com/user-attachments/assets/a68216a8-ae4e-4ccd-a4dc-c86b8fe222c3)
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+읽지 않은 메세지 알림을 구현하였습니다. 이를 위해 채팅방 온라인 유저와 오프라인 유저를 구별해야 했는데, 이는 채팅방 입장/퇴장 시마다 호출되는 메서드이어야 하므로 빠른 처리와 RDS 부하 감소가 필수였습니다. 따라서 Redis로 온라인/오프라인 유저와 알림 개수를 계산하게 구현하였습니다.
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