[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -1,127 +1,158 @@
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id: wiki-2026-0508-single-source-of-truth
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title: Single Source of Truth
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title: Single Source of Truth (SSoT)
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: []
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aliases: [SSoT, Single Source of Truth, Authoritative Source]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.92
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tags: [auto-consolidated, technical-documentation]
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [architecture, data, principle, consistency]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-08
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: unspecified
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framework: unspecified
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language: typescript
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framework: redux
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# 상태 관리의 단일 진실 공급원 (Single Source of Truth)
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# Single Source of Truth (SSoT)
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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단일 진실 공급원(Single Source of Truth)은 디자인 시스템 내에서 다양한 디자인 값을 한 곳에서 관리하여 일관성을 유지하고 커뮤니케이션 오류를 줄이는 아키텍처 접근 방식입니다 [1, 2]. 주로 JSON과 같은 플랫폼 중립적인 포맷으로 저장된 디자인 토큰([[Design Tokens|Design Tokens]])을 통해 구현됩니다 [2, 3]. 이 방식은 디자인과 엔지니어링 간의 격차를 해소하고, 대규모 다중 플랫폼 프로젝트에서 시각적 일관성과 자동화된 유지보수성을 달성하는 데 핵심적인 역할을 합니다 [2, 4].
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## 매 한 줄
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> **"매 fact 의 1 authoritative location. Everywhere else 의 derive."**. 매 information architecture 의 fundamental principle — duplication 의 minimize 후 매 derived view 의 cache/projection 으로 처리. 매 frontend (Redux), backend (master DB), DevOps (Git as IaC source) 의 cross-cutting pattern.
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## 매 핵심
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프론트엔드 아키텍처 및 디자인 시스템에서 '단일 진실 공급원(Single Source of Truth)'이란 색상, 타이포그래피, 여백 등의 디자인 속성을 JSON과 같은 중앙 집중화된 데이터 형태로 정의하고 관리하는 체계를 의미합니다 [1]. 이 접근 방식은 디자인과 엔지니어링 간의 격차를 해소하고 수동으로 작업할 때 발생하는 오류를 제거합니다 [2]. 결과적으로 웹, 모바일, 인쇄물 등 전체 제품 생태계에 걸쳐 시각적 일관성을 보장하고 프로젝트의 유지보수성을 극대화하는 핵심적인 역할을 합니다 [2], [1].
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### 매 layers
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- **DB layer**: master DB + read replicas (no parallel sources).
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- **App state**: Redux store / TanStack Query cache.
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- **Config**: Git repo (Infrastructure as Code).
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- **Identity**: SCIM-synced IdP (Okta/Entra).
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- **Schema**: protobuf / OpenAPI as type-source.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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* **디자인 토큰을 활용한 데이터 기반 시스템 구축:** 단일 진실 공급원은 색상, 간격, 타이포그래피 등의 시각적 디자인 속성을 저장하는 플랫폼 독립적인 변수인 '디자인 토큰'을 활용하여 구축됩니다 [1, 5, 6]. 이러한 토큰들은 주로 JSON과 같은 중립적인 데이터 포맷으로 중앙 집중화되어 관리됩니다 [2-4]. CSS를 단순한 장식 계층이 아니라 데이터 기반 시스템으로 취급함으로써 웹, 모바일, 인쇄물 등 다양한 매체 전반에 걸친 브랜드 일관성을 굳건히 유지할 수 있습니다 [4].
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* **다중 플랫폼(Multi-Platform) 코드 자동 변환:** JSON 포맷으로 저장된 단일 진실 공급원 데이터는 [[Style Dictionary|Style Dictionary]]나 Theo와 같은 변환 도구를 거쳐 웹용 CSS 변수, iOS용 Swift, Android용 XML 등 각 플랫폼에 특화된 코드로 자동 변환됩니다 [2, 3, 5]. 이러한 자동화된 파이프라인 방식을 통해 수동 작업으로 인한 오류를 원천적으로 제거하고 시각적 일관성을 전체 제품 생태계에 보장할 수 있습니다 [2].
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* **디자인과 엔지니어링의 간극 해소:** 전문적인 프론트엔드 환경에서 단일 진실 공급원은 디자인 팀과 엔지니어링 팀 사이의 간극을 연결하는 핵심적인 소통 프로토콜 역할을 합니다 [4, 7]. 예를 들어 디자이너가 [[Figma|Figma]]에서 기본 브랜드 색상을 변경하면, 단일 진실 공급원으로 작용하는 디자인 토큰이 업데이트되고 이는 CI/CD 파이프라인을 통해 여러 플랫폼의 수천 개 컴포넌트에 자동으로 전파됩니다 [7, 8]. 이를 통해 대규모 확장 시에도 기술적 복잡성을 통제하고 유지보수성을 극대화할 수 있습니다 [9].
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### 매 derived view
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- Materialized views (DB).
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- Selectors / memoized derive (frontend).
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- Search indexes (Elastic) reflecting master.
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- Reporting cubes built from master.
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### 매 응용
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1. Redux Toolkit `createSlice` — 1 store, derived UI.
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2. Git → Terraform → Cloud (no console drift).
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3. SCIM provisioning — IdP authoritative.
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4. CDC (Debezium) — master DB → downstream consumers.
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5. Event sourcing — log as SSoT.
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- **개념 및 역할:** 단일 진실 공급원은 디자인 시스템 내에서 여백, 패딩, 타이포그래피, 색상 및 애니메이션과 같은 디자인 속성을 구성하고 분류하는 기준점이 됩니다 [3]. CSS를 단순한 스타일링 코드가 아닌 데이터 기반 시스템(Data-drivenSystem)으로 취급하여 모든 디자인 값을 중앙에서 토큰(Token) 형태로 관리합니다 [1].
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||||
- **다중 플랫폼 변환(Multi-Platform Transformation):** 단일 진실 공급원에 저장된 중립적인 포맷(예: JSON)의 데이터는 [[Style Dictionary|Style Dictionary]]나 Theo와 같은 자동화 도구를 통해 웹용 CSS 변수, Android용 XML, iOS용 Swift 등 각 플랫폼에 맞는 코드로 변환됩니다 [4], [2].
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- **유지보수성 및 확장성 향상:** 디자인 값을 전역(Globally)에서 변경하는 것을 훨씬 쉽게 만들어 주며, 디자이너와 개발자가 구체적인 디자인 수치를 정확히 소통할 수 있도록 돕습니다 [3]. 이는 대규모 프로젝트에서 단순히 "예쁜" 인터페이스를 만드는 것을 넘어, 진정으로 "유지보수 가능한(maintainable)" 소프트웨어 시스템을 구축하게 해주는 핵심 요소입니다 [1].
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- **오류 감소 및 일관성 보장:** 제품을 구성하는 기술 스택에 관계없이 단 하나의 출처에서 디자인 데이터를 참조하므로, 시각적 일관성을 보장하고 수동 코드 작성 시 발생할 수 있는 인적 오류를 근본적으로 차단합니다 [2].
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## 💻 패턴
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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No trade-offs available.
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### Redux normalize + selector
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```typescript
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import { createSlice, createSelector } from '@reduxjs/toolkit';
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- [[Separation_of_Concerns|Separation_of_Concerns]]
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- [[Domain-Driven-Design-DDD|Domain-Driven Design (DDD]]
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const usersSlice = createSlice({
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name: 'users',
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initialState: { byId: {} as Record<string, User> },
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reducers: { upsert: (state, { payload }) => { state.byId[payload.id] = payload; } },
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});
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- **Related Topics:** [[디자인 토큰 (Design Tokens)|디자인 토큰(Design Tokens]], 디자인 시스템(DesignSystems), 유지보수 가능한 아키텍처(Maintainable [[Architecture|Architecture]])
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- **Projects/Contexts:** 다중 플랫폼(Web, iOS, Android) 대규모 애플리케이션, 디자인-엔지니어링 핸드오프 워크플로우
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||||
- **Contradictions/Notes:** 소스에 따르면 단일 진실 공급원 역할을 돕기 위한 여러 도구(예: Figma Tokens 플러그인 등)가 지속적으로 등장하고 있지만, 디자인 앱과 개발 저장소(Github 등)를 완벽하게 동기화하여 모든 요구를 해결하는 궁극적인 단일 솔루션은 아직 없으며 상당한 수준의 수동 구성이 요구될 수 있습니다 [10].
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*Last updated: 2026-04-26*
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- **Related Topics:** [[디자인 토큰 (Design Tokens)|디자인 토큰(Design Tokens]], 디자인 시스템(Design System), [[Style Dictionary|Style Dictionary]]
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- **Projects/Contexts:** 프론트엔드 아키텍처([[Frontend|Frontend]] [[Architecture|Architecture]]), 크로스 플랫폼 애플리케이션 개발(Cross-Platform Application Development)
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||||
- **Contradictions/Notes:** 단일 진실 공급원을 구축하는 개념은 매우 이상적이지만, 소스에 따르면 현재 디자이너의 도구(예: [[Figma|Figma]])와 개발자의 저장소(예: Github)를 완벽히 동기화하여 모든 요구 사항을 자동으로 해결해 주는 "궁극적인 솔루션(ultimate [[Solution|Solution]])"은 아직 없으며, 대부분의 도구는 여전히 상당한 수준의 수동 구성(manual configuration)을 필요로 한다는 현실적인 한계가 존재합니다 [5].
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*Last updated: 2026-04-26*
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## 🎯 개요 (Overview)
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시스템의 핵심 데이터를 중앙 집중식으로 관리하여, 데이터 불일치(Inconsistency) 현상을 원천 차단하고 예측 가능한 데이터 흐름을 확보하는 설계 원칙입니다.
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## 🚀 주요 원칙 (Key [[Principles|Principles]])
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- **단일 지점 정의 (Defined at Single Point)**: 상태는 오직 한 곳에서만 정의되고 관리되어야 합니다.
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- **예측 가능성 (Predictability)**: 상태 변경은 정해진 규칙(Action/Setter)을 통해서만 발생하여 디버깅을 용이하게 합니다.
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## 💡 레슨 런 (Lesson Learned)
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> [!TIP]
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> **"상태는 오직 한 곳에서만 정의하고, 모든 로직은 그 상태를 읽고 쓰는 방식으로 동작해야 한다."**
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> 코드의 파편화를 막기 위해 데이터의 책임 범위(Responsibility)를 명확히 하는 것이 대규모 프로젝트 성공의 열쇠입니다.
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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## 💻 코드 패턴 (Code Patterns)
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**패턴 1:** *(TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)*
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```text
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# TODO
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export const selectUser = (id: string) => (state: RootState) => state.users.byId[id];
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export const selectActiveUsers = createSelector(
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||||
(s: RootState) => Object.values(s.users.byId),
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||||
(users) => users.filter(u => u.active),
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);
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```
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## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
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### Terraform as IaC SSoT
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```hcl
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resource "aws_s3_bucket" "logs" {
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bucket = "company-logs-prod"
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tags = { managed_by = "terraform", repo = "infra" }
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}
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# Console changes drift-detected via `terraform plan`
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```
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**선택 A를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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### Debezium CDC
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```yaml
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connector.class: io.debezium.connector.postgresql.PostgresConnector
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database.hostname: master.db
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table.include.list: public.orders
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plugin.name: pgoutput
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# Master postgres → Kafka → search/analytics consumers
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```
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**선택 B를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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### Schema-first (protobuf)
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```proto
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syntax = "proto3";
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message User {
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string id = 1;
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||||
string email = 2;
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bool active = 3;
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}
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// codegen → TS, Go, Python types — single schema source
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||||
```
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**기본값:**
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> *(TODO)*
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### Materialized view (Postgres)
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```sql
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CREATE MATERIALIZED VIEW user_stats AS
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SELECT user_id, COUNT(*) AS orders, SUM(total) AS revenue
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||||
FROM orders GROUP BY user_id;
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## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
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||||
REFRESH MATERIALIZED VIEW CONCURRENTLY user_stats;
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```
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- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*
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### SCIM provisioning
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```typescript
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// IdP (Okta) → /scim/v2/Users — app receives, never originates user identity
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app.put('/scim/v2/Users/:id', (req, res) => {
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||||
await db.upsertUser(req.params.id, req.body);
|
||||
res.status(200).json(req.body);
|
||||
});
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||||
```
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### TanStack Query cache as derived
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```typescript
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||||
const { data: user } = useQuery({
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queryKey: ['user', id],
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queryFn: () => api.getUser(id),
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||||
staleTime: 60_000,
|
||||
});
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||||
// Server is SSoT — cache is derived view with TTL
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||||
```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| Cross-system data sync | CDC from master DB |
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| Cloud config | Git + Terraform |
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| User identity | IdP + SCIM |
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| Frontend state | Normalized Redux + selectors |
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| Analytics | Reflect master via warehouse |
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**기본값**: master + derived projections — never multi-master unless conflict-resolution strategy defined.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Information-Architecture]] · [[Data-Modeling]]
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||||
- 변형: [[Event-Sourcing]] · [[CQRS]] · [[Master-Data-Management]]
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||||
- 응용: [[Redux-Toolkit]] · [[Terraform]] · [[CDC]] · [[GitOps]]
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||||
- Adjacent: [[Eventual-Consistency]] · [[CRDTs]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: design-time data flow review, drift audit, cache invalidation strategy.
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**언제 X**: distributed systems with offline-first requirement — CRDT 가 적합.
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## ❌ 안티패턴
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- **Dual-write**: 매 app writes both DB and search — drift inevitable. CDC 사용.
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- **Console drift**: cloud console change without IaC update.
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- **Cached as authoritative**: TTL stale → cache mistakenly trusted.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Fowler, Kleppmann DDIA, Redux docs, Terraform best practices).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — SSoT principle, master + derived patterns, CDC/IaC/SCIM |
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Reference in New Issue
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