(spring boot + flask + deep learning) 이더리움 가격 예측 웹 앱 서비스(1) 설계

이번에는 이더리움의 가격 정보, 거래량 정보 등을 가져와서 가격 예측을 해주는 웹 앱 서비스를 만들어보고자 한다.

서비스 설계를 하면서 어떠한 식으로 구현해 나갈 것인지 고민을 했는데 이번 프로젝트에서 가장 중요한 것은 이렇다.

 

1. 딥러닝 모델을 계속 돌려야 한다.(학습 데이터가 실시간으로 업데이트 되므로 주기적으로 학습을 하고 결과를 도출해내야한다.

2. 실시간으로 데이터가 들어오기 때문에 실시간 데이터를 처리하는 방법을 고민해야 한다.

3. spring boot 를 이용하여 웹 서버를 구성하려고 했지만 딥러닝 모델을 돌리는데 파이썬 코드가 필요하므로 api 서버와 학습 서버를 분리한다.

 

우선 과정을 그려보았다.

어느정도 틀을 잡아놨으니 지금 제일 먼저 할 일은 정보를 갖고오고 딥러닝을 통해 가격의 상승, 하락을 예측하는 모델을 만드는 것이다. 모델을 만들면 학습서버와 배치를 구축하는 단계를 진행해보려고 한다.