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Data Infrastructure 분리를 통한 제품 가치 집중 설계
Why Most Sports Betting Projects Fail Before Launch (And It's Not the Algorithm)
AI 요약
Context
스포츠 베팅 시스템 구축 시 알고리즘보다 데이터 수집 인프라 유지보수에 과도한 리소스가 투입되는 병목 현상 발생. Bookmaker별 상이한 Data Schema와 Cloudflare 등의 차단 정책으로 인한 Scraper 유지보수 비용의 기하급수적 증가.
Technical Solution
- Data Collection layer와 Product Feature layer의 완전한 분리를 통한 개발 효율성 확보
- 다수 Bookmaker의 상이한 JSON 포맷을 통일된 형태로 변환하는 Data Normalization 프로세스 구축
- 실시간 Odds 변동 대응을 위한 고빈도 Refresh 구조 설계로 데이터 최신성 유지
- 단순 Scraper 구현 지양 및 정형화된 Data Pipeline 구축을 통한 비즈니스 로직 집중 환경 조성
실천 포인트
- 데이터 수집(Ingestion)과 비즈니스 로직(Processing)의 관심사 분리 여부 검토 - 외부 API의 Schema 변경에 대응 가능한 추상화 계층(Adapter Pattern) 도입 고려 - 실시간성 요구사항에 따른 데이터 갱신 주기 및 Latency 허용 범위 설정