RallyTrack DevOps

RallyTrack 서비스의 배포 구성 저장소입니다. 애플리케이션 코드는 각 서비스 저장소에 있고, 여기에는 컨테이너 오케스트레이션 · 리버스 프록시 · 서비스 유닛 · 배포 스크립트만 둡니다.

서비스 구성

서비스	역할	포트
frontend	React SPA (nginx, /api는 backend로 프록시)	8082
backend	Spring Boot API	8080
db	MariaDB 11.4	3307 (로컬 전용)
minio	영상 오브젝트 스토리지 (S3 호환)	9000 / 콘솔 9001
cloudflared	Cloudflare Tunnel 커넥터 (외부 포트 개방 없이 공개)	—
AI 분석 서버	FastAPI, 별도 호스트에서 systemd로 구동	8000

영상은 presigned URL로 직접 업로드/재생하며, DB에는 URL이 아닌 object key만 저장합니다. 따라서 MinIO ↔ S3 전환 시 DB 변경이 없습니다.

저장소 구성

경로	설명
docker-compose.yml	로컬 개발용 (MySQL, AI 서버 포함 전체 스택)
docker-compose.pi.yml	실서버(Raspberry Pi) 배포용 — 헬스체크 · 메모리 제한 · MinIO · 터널 포함
.env.example	환경 변수 템플릿 (실제 값은 .env, 커밋 금지)
pi/deploy.sh	서버 배포 스크립트 — 각 저장소 pull 후 재빌드 · 재기동
pi/nginx-rallytrack.conf	호스트 nginx vhost 템플릿 (도메인 직접 연결 시 사용)
ml-server/deploy-ai.sh	AI 서버 배포 스크립트
ml-server/rallytrack-ai.service	AI 분석 서버 systemd 유닛 템플릿
docs/CI-CD.md	CI 선택 근거, GitHub 설정, 배포·롤백, 서버 규모 트레이드오프
db/	운영 DB forward/rollback migration과 적용 절차

backend / frontend / aiAnalysis-server 를 이 저장소와 같은 상위 폴더에 두고 clone해야 compose의 build: 상대 경로와 배포 스크립트가 맞습니다.

RallyTrack/
├── devops/        ← 이 저장소
├── backend/
├── frontend/
└── aiAnalysis-server/

시작하기

cp .env.example .env          # 값 채우기 (시크릿 생성: openssl rand -hex 32)

# 로컬 개발
docker compose up -d --build

# 서버 최초 기동
docker compose -f docker-compose.pi.yml --env-file .env up -d --build

# 이후 배포는 스크립트로
pi/deploy.sh

상태 확인은 docker compose -f <compose 파일> ps, 로그는 ... logs -f backend.

GitHub Actions 기반 CI/CD 구조와 최초 runner 설정은 docs/CI-CD.md를 따릅니다. PR에서는 검증만 수행하고, 검증된 기본 브랜치 커밋만 사설 서버 runner가 배포합니다.

환경 변수

모든 시크릿과 호스트 주소는 .env로 주입하며 저장소에 커밋하지 않습니다. 필요한 키와 설명은 .env.example을 참고하세요. 스키마 최초 생성 시에만 DDL_AUTO=update, 이후에는 validate로 되돌립니다. 수동 스키마 변경은 db/README.md의 백업 및 migration 순서를 따릅니다.

관련 저장소

• RallyTrack/backend — Spring Boot API
• RallyTrack/frontend — React 클라이언트
• RallyTrack/aiAnalysis-server — FastAPI 분석 서버

---

실제 운영 정보(호스트 주소, 백업 · 복구 절차, 장애 대응)는 공개 저장소에 두지 않고 별도 런북으로 관리합니다.