BootRun (부트런)

i5 Team Project: 강사와 수강생이 함께 성장하는 학습 플랫폼

팀원 소개

프론트엔드: 김규호(팀장), 김민주, 김채현
백엔드: 신가람, 장민경

1. 프로젝트 링크

Live Demo (GitHub Pages): https://i5-team.github.io/bootrun-frontend/
Back-End API (Swagger): https://bootrun-backend.duckdns.org/docs
GitHub (Front-End): https://github.com/i5-team/bootrun-frontend
GitHub (Back-End): https://github.com/i5-team/bootrun-backend
관리자 계정(테스트):
- ID: admin@bootrun.com
- PW: adminSecureI5!
수강자 계정(테스트):
- ID: test@bootrun.com
- PW: Test1234!@

2. 프로젝트 컨셉

"강사와 수강생이 함께 성장하는 실무 중심의 학습 플랫폼"

저희 i5팀은 인프런, 클래스101과 같은 기존 이러닝 플랫폼을 벤치마킹하되, 일방적인 영상 시청을 넘어 **체계적인 학습 관리(LMS)**와 강사-수강생 간의 소통이 가능한 전문 플랫폼을 구축하고자 했습니다.

특히 구체적인 실무 역량을 기를 수 있는 강의에 초점을 맞춘, 강사와 수강생이 서로 공존할 수 있는 공간을 만드는 것이 목표였습니다.

3. 시스템 아키텍처

3-1. 전체 아키텍처 다이어그램

graph TD

    %% ===============================
    %% 사용자/프론트엔드
    %% ===============================
    subgraph FE["Frontend"]
        A[React - GitHub Pages]
    end

    %% ===============================
    %% AWS Lightsail Infrastructure
    %% ===============================
    subgraph Cloud["AWS Lightsail Infrastructure"]

        %% --- Lightsail Instance ---
        subgraph INSTANCE["Lightsail Instance"]
            NGINX[Nginx Reverse Proxy<br/>HTTPS/SSL]
            
            subgraph DOCKER["Docker Compose"]
                API[FastAPI Container<br/>Uvicorn ASGI Server]
                REDIS[(Redis Container<br/>Cache & Rate Limit)]
            end
            
            NGINX --> API
            API --> REDIS
          end

        %% --- Lightsail Database ---
        subgraph DB["Lightsail Database"]
            POSTGRES[(PostgreSQL)]
        end
    end

    %% ===============================
    %% CI/CD
    %% ===============================
    subgraph CICD["GitHub CI CD Pipeline"]
        GH[GitHub Push]
        ACTIONS[GitHub Actions<br/>Frontend + Backend Auto Deploy]
        GH --> ACTIONS
    end

    %% ===============================
    %% External Services
    %% ===============================
    subgraph External["External Video Services"]
        VIDEO[YouTube / External Video URLs]
        R2[Cloudflare R2<br/>Object Storage]
    end

    %% ===============================
    %% API Request 흐름
    %% ===============================
    A -->|HTTPS API Request| NGINX
    API -->|DB Query| POSTGRES
    API -->|File Upload/Download| R2
    A -->|Stream Video| VIDEO

    %% ===============================
    %% Deploy Flow
    %% ===============================
    ACTIONS -->|Deploy Frontend| A
    ACTIONS -->|Deploy Backend| INSTANCE

3-2. 백엔드 아키텍처 다이어그램

설계: Router-Service 계층 분리, 비동기 처리, 의존성 주입

graph TD
    %% Router Layer
    subgraph Router["Router Layer - 라우터"]
        R[auth.py<br/>API 엔드포인트 정의]
    end

    %% Service Layer
    subgraph Service["Service Layer - 서비스"]
        S[user_service.py<br/>비즈니스 로직 처리]
    end

    %% Data Layer
    subgraph Data["Data Layer - 데이터"]
        Schema[schemas/user.py<br/>Pydantic 스키마]
        Model[models/user.py<br/>SQLAlchemy 모델]
    end

    %% Database
    DB[(PostgreSQL)]

    %% Flow
    Client[Client Request]

    Client -->|1. POST /api/v1/auth/signup| R
    R -->|2. 요청 데이터 검증| Schema
    R -->|3. 비즈니스 로직 호출| S
    S -->|4. 데이터 처리| Schema
    S -->|5. DB 작업 요청| Model
    Model -->|6. SQL 쿼리 실행| DB
    DB -->|7. 결과 반환| Model
    Model -->|8. 데이터 변환| S
    S -->|9. 응답 생성| Schema
    Schema -->|10. JSON 응답| R
    R -->|11. HTTP Response| Client

핵심 특징:

비동기 처리: AsyncIO + AsyncPG로 고성능 비동기 데이터베이스 연결 풀링
계층 분리: Router-Service 계층 분리로 비즈니스 로직과 API 분리
의존성 주입: FastAPI Depends를 활용한 의존성 주입 및 권한 검증
쿼리 최적화: SubQuery 최적화로 N+1 쿼리 문제 해결

계층별 역할:

Router (라우터): HTTP 요청을 받아 적절한 서비스로 라우팅하는 진입점. 요청 검증(Pydantic Schemas)과 응답 포맷 담당
Service (서비스): 비즈니스 로직과 데이터 처리 로직이 집중된 계층. 데이터베이스 쿼리, 캐시 조회, 외부 API 호출 등을 조율하며 재사용 가능한 로직 제공
Model (모델): SQLAlchemy ORM 모델로 데이터베이스 테이블 정의
Schema (스키마): Pydantic으로 요청/응답 데이터 검증 및 직렬화
Core (핵심 인프라): 데이터베이스 연결, JWT 인증, 캐시 관리 등 공통 기능 제공

4. 기술 스택

4-1. Back-End

구분	기술	핵심 사유
Core	`Python 3.x`, `FastAPI 0.121`, `Pydantic 2.12`, `Loguru 0.7`	Python 기반 고성능 비동기 웹 서버 구축. Pydantic으로 데이터 타입 안전성 및 자동 문서화 확보. Loguru로 구조화된 로깅 시스템 구현 (민감정보 자동 마스킹, Request ID 추적).
DB	`PostgreSQL`, `SQLAlchemy 2.0`, `Alembic 1.17`, `asyncpg 0.30`	ACID 트랜잭션 및 JSON 지원 DB 사용. ORM을 통한 타입 안전성 및 고성능 비동기 연결 풀링(pool_pre_ping, pool_recycle)으로 효율적인 데이터 접근. SubQuery 최적화 및 Eager Loading으로 N+1 쿼리 문제 해결.
Auth	`JWT (Python-Jose 3.5)`, `Bcrypt 5.0`, `Cryptography 46.0`	Access/Refresh Token 분리 및 토큰 타입/발급자(iss) 검증. Bcrypt로 안전한 비밀번호 암호화 및 Fernet으로 민감 데이터 보호. Redis 기반 브루트포스 방어 (5회 시도 제한 / 15분).
Cache	`Redis 7.0`	인메모리 캐싱을 통한 API 응답 속도 향상. 이메일 인증 코드(TTL 30분), 로그인 시도 제한, 비밀번호 재설정 토큰 관리. @cached 데코레이터 및 패턴 기반 캐시 무효화.

4-2. Infra & CI/CD

구분	기술	핵심 사유
Deploy(Back-End)	`AWS Lightsail (Compute, Database)`, `Cloudflare R2`, `Uvicorn 0.38`, `Docker`, `Nginx`	Docker + Docker Compose로 일관된 컨테이너 환경 구축. AWS Lightsail에서 서버/DB 운영. Cloudflare R2로 파일 저장. Nginx 리버스 프록시 및 Let's Encrypt SSL(DuckDNS). `Uvicorn`으로 고성능 비동기 서버 환경 구축. Graceful Degradation (Redis 장애 시에도 서비스 유지).
CI/CD	`GitHub Actions`	`dev` 브랜치 `push` 시, 자동으로 테스트, 빌드 및 프론트엔드(GitHub Pages) + 백엔드(Lightsail) 배포가 실행되도록 파이프라인 구축.

5. 폴더 구조

## backend 폴더구조
bootrun-backend/
├── app/
│   ├── main.py                 # FastAPI 앱 진입점, 라우터 등록, 미들웨어 설정
│   │
│   ├── core/                   # 핵심 설정 및 의존성
│   │   ├── config.py           # 환경 변수 및 설정 관리
│   │   ├── database.py         # PostgreSQL 연결 및 세션 관리
│   │   ├── redis.py            # Redis 캐시 초기화 및 관리
│   │   ├── security.py         # JWT 토큰 생성/검증, 비밀번호 해싱
│   │   ├── dependencies.py     # FastAPI 의존성 주입 
│   │   └── logging_config.py   # 구조화된 로깅 설정 
│   │
│   ├── models/                 # SQLAlchemy ORM 모델
│   │   ├── base.py             # 기본 모델 클래스
│   │   ├── user.py             # 사용자 모델
│   │   ├── course.py           # 강의, 챕터, 강의 영상 모델
│   │   ├── payment.py          # 결제 정보 모델
│   │   └── progress.py         # 수강 등록 및 학습 진행률 모델
│   │
│   ├── schemas/                # Pydantic 요청/응답 스키마
│   │   ├── user.py             # 사용자 스키마
│   │   ├── course.py           # 강의 스키마
│   │   ├── enrollment.py       # 수강 등록 스키마
│   │   ├── payment.py          # 결제 스키마
│   │   ├── admin.py            # 관리자 대시보드 응답 스키마
│   │   └── common.py           # 공통 응답 스키마 
│   │
│   ├── routers/                # API 엔드포인트
│   │   ├── auth.py             # 인증 API
│   │   ├── user.py             # 사용자 API
│   │   ├── course.py           # 강의 조회 API
│   │   ├── enrollment.py       # 수강 등록 API
│   │   ├── payment.py          # 결제 API
│   │   ├── storage.py          # Cloudflare R2 파일 스토리지 API
│   │   └── admin/              # 관리자 API
│   │       ├── dashboard.py    # 대시보드 통계 API
│   │       ├── users.py        # 사용자 관리 API
│   │       ├── courses.py      # 강의 관리 API
│   │       └── payments.py     # 결제 관리 API
│   │
│   ├── services/               # 비즈니스 로직 계층
│   │   ├── user_service.py               # 사용자 서비스
│   │   ├── course_service.py             # 강의 조회 서비스
│   │   ├── enrollment_service.py         # 수강 등록 서비스
│   │   ├── payment_service.py            # 결제 서비스
│   │   ├── r2_service.py                 # Cloudflare R2 스토리지 서비스
│   │   ├── admin_dashboard_service.py    # 관리자 대시보드 서비스
│   │   ├── admin_user_service.py         # 관리자 사용자 관리 서비스
│   │   └── admin_course_service.py       # 관리자 강의 관리 서비스
│   │
│   ├── middleware/             # 미들웨어
│   │   └── rate_limit.py       # API 요청 속도 제한
│   │
│   ├── exceptions/             # 커스텀 예외 처리
│   │   ├── base.py             # 계층화된 예외 클래스
│   │   ├── handlers.py         # 전역 예외 핸들러
│   │   └── responses.py        # 표준화된 에러 응답
│   │
│   └── utils/                  # 유틸리티 함수
│       ├── cache.py            # Redis 캐싱 
│       ├── constants.py        # 상수 정의 
│       ├── email_service.py    # 이메일 발송 
│       ├── helpers.py          # 헬퍼 함수 (시간대 변환, 페이지네이션 등)
│       └── video_duration.py   # 영상 길이 파싱
│
├── alembic/                    # 데이터베이스 마이그레이션
│   ├── versions/               # 마이그레이션 버전 파일
│   └── env.py                  # Alembic 환경 설정
│
├── scripts/                    # 운영 스크립트 
│
├── docs/                       # 프로젝트 문서 
│
├── logs/                       # 로그 파일
│   ├── app.log                 # 애플리케이션 로그
│   └── error.log               # 에러 전용 로그
│
├── docker-compose.yml          # Docker Compose 설정
├── Dockerfile                  # Docker 이미지 빌드 설정
├── .dockerignore               # Docker 빌드 시 제외 파일
├── requirements.txt            # Python 패키지 의존성
├── alembic.ini                # Alembic 설정 파일
├── .env                       # 환경 변수 
├── .env.example               # 환경 변수 예제
├── .gitignore                 # Git 제외 파일 목록
├── deploy-ec2.sh              # EC2 배포 스크립트
├── update-deployment.sh       # 배포 업데이트 스크립트
└── README.md                  # 프로젝트 README

5. 데이터베이스 설계

총 8개 테이블

Users (사용자)
├─ Enrollments (수강 등록)
├─ Progresses (학습 진행률)
└─ Payments (결제)
   └─ Refunds (환불)

Courses (강의)
└─ Chapters (챕터)
   └─ Lectures (강의 영상)

6. ERD 다이어그램

7. 주요 기능

7-1. 강의실

기능: 영상 이어보기, 진행률 자동 저장, 강의 완료 처리, 커리큘럼 트래킹

성능 최적화: unique_watched_seconds로 되감기 시에도 진행률 유지, 95% 이상 자동 완료 처리
API 아키텍처: 비동기 진행률 업데이트, Service Layer에서 강의 전체 진행률 자동 계산
데이터 관리: Redis 캐싱으로 강의 데이터 빠른 조회

7-2. 강의

기능: 강의 목록(필터링), 강의 상세, 수강 신청

성능 최적화: SubQuery로 수강 인원, 완강률 한 번에 조회 (N+1 문제 해결)
API 아키텍처: Eager Loading (selectinload, joinedload)으로 챕터/강의 영상 효율적 조회
데이터 관리: Redis 캐싱으로 강의 목록 응답 속도 향상

7-3. 인증

기능: 회원가입(이메일 인증), 로그인(JWT)

인증 및 보안: JWT Access/Refresh Token 분리, 토큰 타입/발급자(iss) 검증
보안: bcrypt 비밀번호 암호화, Redis 기반 브루트포스 방어 (5회 시도 제한)
데이터 관리: Redis 기반 이메일 인증 코드 관리 (TTL 30분)

7-4. 마이페이지

기능: 내 강의 목록, 프로필 수정(이미지 업로드/삭제), 계정 관리(비밀번호 변경/탈퇴)

배포 환경: Cloudflare R2로 프로필 이미지 저장 및 관리
인증 및 보안: 리소스 소유권 검증 (본인만 수정 가능)
데이터 관리: Redis 캐싱으로 내 강의 목록 빠른 조회

7-5. 관리자

기능: 대시보드, 강의/사용자/결제 내역 관리

인증 및 보안: 역할 기반 권한 검증 (ADMIN만 접근)
성능 최적화: SubQuery + Eager Loading으로 대시보드 통계 빠른 조회
로깅 시스템: Request ID 기반 관리자 행동 추적

7-6. 배포

환경: Docker 컨테이너화, AWS Lightsail, Cloudflare R2, HTTPS

컨테이너화: Docker + Docker Compose로 일관된 배포 환경
서버: AWS Lightsail (Compute, Database)
파일 저장소: Cloudflare R2로 프로필 이미지, 강의 썸네일 저장
HTTPS: Let's Encrypt SSL 인증서, DuckDNS 동적 DNS
프록시: Nginx 리버스 프록시
안정성: Graceful Degradation (Redis 장애 시에도 서비스 유지)

7-7. 로깅 및 모니터링

시스템: 구조화된 로깅, 민감정보 마스킹, Request ID 추적

민감정보 보호: 비밀번호, JWT, API 키, 카드번호 자동 감지 및 마스킹
요청 추적: Request ID 기반 요청 추적 (분산 환경 지원)
로그 관리: 크기/날짜 기반 로테이션 파일 로깅
예외 처리: 계층화된 예외 처리 (클래스명 → 에러 코드 자동 변환)

8. 실행 방법

사전 요구 사항: Docker, Docker Compose

# 1. SSH로 Lightsail 서버 접속
ssh -i ~/.ssh/lightsail-key.pem ubuntu@YOUR_IP

# 2. 저장소 클론
git clone https://github.com/I5-Team/bootrun-backend.git
cd bootrun-backend

# 3. 환경 변수 설정
cp .env.example .env
nano .env 

# 4. Docker Compose 실행
docker-compose up -d --build

# 5. 확인
docker-compose ps

9. 협업 규칙

9-1. Git 브랜치 전략

main: 최종 배포 버전
dev: 개발 서버 (CI/CD 자동 배포)
feat/{작업이름}: 기능 개발 (e.g., feat/lecture-room)
규칙: main과 dev 브랜치에는 절대 직접 push하지 않습니다. 모든 작업은 feat 브랜치에서 진행 후, dev로 **Pull Request(PR)**를 생성하여 코드 리뷰를 거칩니다.

9-2. 커밋 메시지

Gitmoji	커밋 type	설명
✨	feat	새 기능 추가
🗃️	db	DB: DB 스키마, 마이그레이션, 쿼리 변경
🔐	auth	Auth 관련: 인증/인가 로직 추가 및 수정
🌐	api	API 관련: API 엔드포인트 추가/변경
🎨	style	UI 수정 (CSS/스타일/레이아웃)
✅	test	테스트 관련
♿️	a11y	접근성 개선
🐛	fix	기능/버그 수정
🔨	server	Server 관련: 서버 설정, 미들웨어, 인프라 코드 변경
⚡️	perf	성능 개선 (최적화, SEO 등)
♻️	refactor	코드 리팩토링 (기능 변경 X)
📦	chore	빌드 시스템, 환경설정 관련
🔥	remove	불필요한 코드/파일 삭제
🍱	asset	리소스 파일 관리
🚀	deploy	배포 관련
📝	docs	코드 외 문서 관련 / 오타 수정

9-3. 그라운드 룰

회의: 오전 10시 30분, 오후 3시 30분 (ZEP C3 열정 방)
칭찬 감옥(월, 수, 금 오후 회의 이후)
팀장에게 너무 의존하지 말기
회의 시간 준수
적극적 소통하기
git 브랜치 전략 준수
1. Git 브랜치 전략 : main(배포용) / develop(테스트용) / feature(기능단위 작업),
2. PR(Pull Request)은 최소 1명 이상의 리뷰를 받아야 Merge할 수 있습니다.
3. dev 브랜치로 Merge 하기 전, 반드시 dev의 최신 변경사항을 pull 받아 로컬에서 테스트합니다.
이슈 관리 : Git, GitHub Issue, Pull Request(PR) 작성 규칙에 따라 작업
개발 규칙 : 코딩 컨벤션 통일
답변은 가능하면 빠르게 하기

10. 핵심 트러블슈팅

프로젝트 진행 중 발생했던 주요 문제와 해결 과정입니다.

[SQLAlchemy Enum 타입 매핑 오류]
- 문제: SQLEnum(Gender) 사용 시, 데이터베이스에 Enum의 name이 저장되어야 하는데 value가 저장되거나, Alembic 마이그레이션 시 Enum 타입이 제대로 인식되지 않는 오류 발생.
- 해결: values_callable=lambda obj: [e.value for e in obj] 파라미터를 추가하여 Enum 객체의 실제 value 값을 명시적으로 데이터베이스에 저장하도록 설정. 이를 통해 Python Enum과 데이터베이스 간 데이터 타입 불일치 문제 해결.
[강의 수강 완료 날짜 미기록 문제]
- 문제: is_completed가 True로 설정되어도 completed_at 필드가 None으로 남아있어, 완강 여부를 기반으로 한 다른 서비스 연동이 정상적으로 작동하지 않는 오류 발생.
- 해결: 시청률 95% 이상 도달 시 자동으로 is_completed를 True로 설정하는 동시에 completed_at에 현재 시간(now)을 기록하도록 로직 수정.
[Certbot SSL 인증서 발급 문제 (통합)]
- 문제: docker-compose.yml의 certbot 서비스에 entrypoint: "certbot renew"가 설정되어 있어, certbot certonly 명령어를 입력해도 무시되고 항상 갱신만 시도하여 새 인증서가 발급되지 않음.
- 해결: certbot 서비스의 entrypoint 설정을 주석 처리하여 직접 입력하는 명령어가 실행되도록 수정. 인증서 발급 후 자동 갱신을 위해 다시 주석 해제.
- 문제: certbot/conf/ 디렉토리에 이전 실패한 시도의 accounts/, renewal/ 데이터가 남아있어, certbot이 "이미 등록된 도메인"으로 인식하고 갱신만 시도하여 새 인증서 발급이 불가능.
- 해결: sudo rm -rf certbot/conf/* certbot/www/*로 기존 certbot 데이터를 완전히 삭제한 후, 처음부터 새로 인증서 발급 시도하여 성공.
- 문제: Let's Encrypt가 DuckDNS의 CAA 레코드를 조회할 때 타임아웃 발생. DuckDNS DNS 서버의 응답 지연 또는 DNS 전파 지연으로 인증서 발급 실패.
- 해결: DuckDNS에서 IP 주소 재갱신 후 10-15분 대기하거나, certbot 데이터를 완전히 삭제하고 재시도하여 해결.
[transaction_id(거래 ID)의 빈값 발생]
- 문제: 결제 생성 성공 데이터에 transaction_id를 빈 문자열(” ”)로 반환됨. (결제 확인 조회 시 transaction_id 필요)
- 해결: UUID 모듈 추가, 결제 생성 시 응답에서 transaction_id를 반환하도록 수정
[결제/환불 API 시간대(Timezone)]
- 문제: datetime 필드가 UTC(0시간)로 형식 반환되어 실제 한국 시간보다 다르게 표시됨
- 해결: Pydantic @field_serializer로 모든 datetime 필드를 KST(UTC+9)로 변환

11. 팀원

김규호 (Front-End, 팀장): 프로젝트 총괄, 인증(로그인/회원가입), 마이페이지 개발, CI/CD 구축 및 관리
김민주 (Front-End): 강의 목록, 강의 상세 페이지, UI/UX 디자인 시스템, SEO 및 웹 접근성 구축, 사용자 결제 관리
김채현 (Front-End): 강의실 페이지, 학습 관리(진행률) 기능, 관리자(대시보드, 강의관리, 결제관리, 사용자관리)
신가람 (Back-End): DB 설계, 인증/사용자/강의/학습 진행/관리자(강의) API 개발, 서버 배포
장민경 (Back-End): 환경 설정(env/config), 결제/관리자(사용자·결제·대시보드) API 개발, 로컬 서버 구축

12. 소감

김규호
- 팀장으로서 프로젝트를 리딩하면서 새로운 관점에서의 업무를 수행해 보았고, 각 팀원들의 적극적인 태도와 협업이 있었기에 이러한 결과를 낼 수 있었다고 생각하고, 팀장의 기회를 주신 팀원들께 감사드립니다.
김민주
- 팀 프로젝트를 진행하며 초기 개발 환경 세팅과 코드 컨벤션 등 협업 기준을 직접 설정하고 관리하며 팀원들과 소통하고, 협업 효율과 프로젝트 일관성을 유지하는 방법을 배울 수 있었습니다. 또한, 백엔드와 프론트엔드를 동시에 개발하며 정리되지 않은 데이터를 처리하고 가공하는 경험을 통해 데이터 구조를 이해하고 안정적인 기능을 구현하는 능력을 키울 수 있었습니다.
김채현
- 이번 프로젝트를 통해 다양한 배경을 가진 팀원들과 함께 협업할 수 있었습니다. 백엔드 지식이 깊은 분, 디자인 감각이 뛰어난 분, 실제 현업 경험이 있는 분들과 함께하며 서로의 강점을 배우고 실제 서비스를 만들어가는 과정이 큰 성장 경험이 되었습니다.
신가람
- 팀 프로젝트를 통해 협업 방식과 소통 방법, 그리고 함께 문제를 해결하는 과정을 깊이 경험할 수 있었습니다. 개발 환경 설정부터 아키텍처 설계, 그리고 프론트엔드와의 API 연동까지 진행하면서, 개발이 어떤 의미를 가지며 어떤 흐름으로 이루어지는지 많이 배울 수 있던 시간이었습니다.
장민경
- 저희 팀은 꾸준히, 그리고 밀접하게 소통하였고 팀원 각자가 자신의 역할에 높은 책임감과 열정을 가지고 임한 덕분에 저도 어려운 문제들을 포기하지 않고 해결하며 프로젝트를 성공적으로 완수할 수 있었습니다.

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 330 Commits
.github/workflows		.github/workflows
alembic		alembic
app		app
certbot/conf		certbot/conf
docs		docs
nginx		nginx
scripts		scripts
tests		tests
.dockerignore		.dockerignore
.env.example		.env.example
.gitignore		.gitignore
Dockerfile		Dockerfile
README.md		README.md
alembic.ini		alembic.ini
deploy-ec2.sh		deploy-ec2.sh
docker-compose.yml		docker-compose.yml
entrypoint.sh		entrypoint.sh
pytest.ini		pytest.ini
requirements.txt		requirements.txt
update-deployment.sh		update-deployment.sh

Uh oh!

Folders and files

Latest commit

History

Repository files navigation

BootRun (부트런)

팀원 소개

1. 프로젝트 링크

2. 프로젝트 컨셉

3. 시스템 아키텍처

3-1. 전체 아키텍처 다이어그램

3-2. 백엔드 아키텍처 다이어그램

4. 기술 스택

4-1. Back-End

4-2. Infra & CI/CD

5. 폴더 구조

5. 데이터베이스 설계

6. ERD 다이어그램

7. 주요 기능

7-1. 강의실

7-2. 강의

7-3. 인증

7-4. 마이페이지

7-5. 관리자

7-6. 배포

7-7. 로깅 및 모니터링

8. 실행 방법

9. 협업 규칙

9-1. Git 브랜치 전략

9-2. 커밋 메시지

9-3. 그라운드 룰

10. 핵심 트러블슈팅

11. 팀원

12. 소감

김규호

김민주

김채현

신가람

장민경

About

Resources

Uh oh!

Stars

Watchers

Forks

Releases

Packages 0

Uh oh!

Contributors

Uh oh!

Languages

Packages