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목적

네이버 뉴스 서비스의 백엔드 시스템을 직접 구현해보며
스프링/스프링 부트 개념, 표준 스펙, 민감 데이터 보안, 세션, 캐시, 메일, 운영환경 앱 배포를 이해
가독성과 유지보수성이 높은 코드를 작성
Git으로 Issue 단위별 branch 발행 및 Pull Request를 통해 협업간 커뮤니케이션 능력 향상

사용자의 성향과 관심사를 고려해 여러 언론사의 기사를 헤드라인, 조회수, 섹션, 언론사와 같은 기준으로 구분 제공
- 헤드라인
  - 각 언론사별 기사를 취합해 가장 많이 등장한 단어 검수
  - 해당되는 기사 1개를 무작위로 선택해 헤드라인 중에서도 가장 크게 표시
  - 나머지 남은 기사 중에서도 3개를 무작위로 선택해 표시
  - 무작위 선택된 당일 기사들만 매일 DB에 저장하고 DB 관리를 위해 매일 자정 초기화
- 섹션은 총 7개로 뉴스홈, 정치, 경제, 사회, 생활/문화, 세계, IT/과학이 있음
- 언론사는 총 12개로 AA, BB, CC, DD, EE, FF, GG, HH, II, JJ, KK, LL가 있음
단어 포함 검색으로 원하는 기사를 볼 수 있도록 제공
네이버, 다음 등의 포털 기반의 뉴스사이트에서 접하기 어려운 지역 언론사의 기사들은 공공데이터를 활용해 보완
이 서비스는 한국을 대상으로 함
회원수 5만명, 최대 트래픽 규모는 분단위 액세스 약 1000회, DB 서버(MySQL) 1대, 로그인 세션 클러스터링 처리를 위한 Redis 서버(서버 다중화인 Replication도 고려)
기자들에게는 기사를 관리할 수 있도록 별도의 기자 전용 웹 페이지를 제공
- 본인 작성 기사를 게시판 형식으로 조회하는 페이지
- 기사글 수정/삭제 페이지

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