게임 데이터를
다음 행동으로 바꿉니다.

통계를 나열하지 않고 판단에 필요한 정보만 남겼습니다.

사용자 전적과 티어·캐릭터 기준 데이터를 같은 구조로 정리한 뒤 차이를 비교합니다. 결과는 단순 수치가 아니라 다음 경기에서 바꿀 수 있는 행동 중심의 문장으로 제공합니다.

• 외부 게임 API와 기준 데이터 수집·정규화
• 사용자 전적과 기준 통계를 비교하는 분석 로직
• 행동 제안 중심의 결과 구조와 예외 응답 처리

수집, 분석, 제공, 운영의 경계를 나눴습니다.

외부 응답 형식이 바뀌어도 분석 로직 전체가 흔들리지 않도록 수집 단계에서 공통 모델로 변환합니다. 애플리케이션은 Docker로 실행하고 Nginx가 HTTPS와 외부 요청을 처리합니다.

외부 API가 멈춰도 서비스 전체는 멈추지 않게 했습니다.

기준 데이터 API의 일시적인 오류가 분석 화면 중단으로 이어졌습니다. 실시간 응답에 직접 의존하던 구조를 자동 갱신, 마지막 정상 캐시, 번들 기본 데이터의 3단계 폴백 구조로 변경했습니다.

• 정상 응답은 캐시에 저장하고 갱신 시각을 함께 관리
• 갱신 실패 시 마지막 정상 데이터로 분석 지속
• 캐시가 없는 초기 상태에서는 번들 데이터로 최소 기능 제공

직접 배포하고 도메인으로 운영합니다.

OVHcloud VPS에 Docker 기반 Node.js 실행 환경을 구성하고 Nginx 리버스 프록시와 HTTPS를 연결했습니다. 애플리케이션 코드뿐 아니라 실행 환경과 장애 대응 범위까지 직접 관리합니다.