스포츠 데이터 플랫폼
PROJECT OVERVIEW
매일 바뀌는 스포츠 데이터를
사람이 직접 관리하지 않도록
스포츠 서비스는 일반적인 웹사이트와
달리 데이터가 끊임없이 변합니다.
경기 시작 전에는 예정 경기였던 정보가
경기 시작과 동시에 진행 중으로 바뀌고,
득점·이닝·세트 상황이 계속 변화하며
경기가 끝나면 최종 결과와 순위에도
다시 반영되어야 합니다.
이 프로젝트는 축구·야구·농구·배구·
e스포츠 등 여러 종목에서 발생하는
데이터를
관리자가 직접 입력하거나
수정하지 않아도 되도록 구성했습니다.
외부 스포츠 API와 자체 처리 로직을
연결해
데이터 수집부터 서비스 반영까지
자동으로 이어지는 구조를 만드는 것이
핵심이었습니다.
자동으로 수집하고 가공
DATA AUTOMATION
API 데이터를 그대로
보여주는 것이 아니라
서비스에 필요한 정보로
다시 가공합니다.
외부 API에서 전달되는 데이터를
단순히 화면에 출력하는 것만으로는
안정적인 서비스를 운영하기 어렵습니다.
종목마다 경기 상태를
표현하는 방식이 다르고,
취소·연기·중단·종료처럼 예외 상황도
지속적으로 발생하기 때문입니다.
수집된 원본 데이터는 플랫폼 내부에서
다시 분석하고 정리합니다.
경기 일정, 스코어, 리그 정보,
팀과 선수,
순위, 통계, 이적 정보 등
필요한 데이터만
서비스 구조에 맞게 가공한 뒤
데이터베이스에 반영하도록 구성했습니다.
자동 업데이트 로직
AUTOMATED OPERATION
경기의 시작부터 종료까지
상태에 따라 시스템이
스스로 움직입니다.
모든 경기를 같은 주기로 확인하면
API 호출량과 서버 자원이
불필요하게 증가합니다.
반대로 확인 주기가 너무 길면
실제 경기 상황이
서비스에 늦게 반영됩니다.
예정된 경기, 시작 시간이 가까운 경기,
실시간 진행 경기, 종료된 경기를 구분하고
상태에 따라 데이터 확인 주기를
다르게 적용했습니다.
경기 중에는 필요한 데이터를 집중적으로
확인하고,
종료가 확인되면
실시간 호출을
줄인 뒤 최종 결과와 통계를 정리하도록
구성했습니다.
이를 통해 업데이트 속도와 API 사용량을
함께 고려한 자동 운영 구조를 만들었습니다.
하나의 서비스 구조로 통합
MULTI SPORTS PLATFORM
종목은 서로 다르지만
하나의 플랫폼에서 관리합니다.
축구의 전·후반, 야구의 이닝, 농구의 쿼터,
배구의 세트처럼
종목마다 경기 진행 구조와
데이터 형식은 전혀 다릅니다.
e스포츠 역시 일반 스포츠와 다른
리그 및 경기 구조를 가지고 있습니다.
각 종목의 특성은 개별 로직으로
처리하면서도 사용자가 보는 서비스와
운영 구조는 최대한 일관되게 설계했습니다.
새로운 리그나 종목이 추가되더라도
전체 시스템을 다시 만드는 것이 아니라
기존 플랫폼 안에서 확장할 수 있도록
공통 영역과 종목별 처리 영역을
분리했습니다.
운영자의 반복 입력을 최소화
AUTOMATIC CONTENT UPDATE
새 시즌과 새로운 선수가
등장해도
반복적인
입력을 줄였습니다.
스포츠 데이터는 경기 결과만
바뀌는 것이 아닙니다.
시즌이 시작되고 종료되며,
새로운 대회가
추가되고 선수는 팀을 이동합니다.
이런 변화가 생길 때마다 관리자가
직접 등록하는 방식은
서비스
규모가 커질수록 운영 부담이
급격히 증가합니다.
가능한 정보는 외부 데이터와 내부 조건을
이용해 자동으로 갱신하도록 구성했습니다.
진행 중인 리그와 종료된 리그의
노출 조건을 구분하고,
새 시즌과 새로운
데이터가 들어왔을 때 서비스에
반영될 수 있도록 했습니다.
선수 이적과 관련된 정보 역시
자동 업데이트 구조에 포함해
관리자의 개입을 최소화하는 방향으로
시스템을 고도화했습니다.
DB 반영 → 서비스 노출
DATA PLATFORM
화면을 만드는 것보다
데이터가 움직이는 구조를
만드는 작업이었습니다.
사용자에게 보이는 화면 뒤에서는
수많은 데이터가 계속 들어오고,
바뀌고, 저장됩니다.
정상적인 데이터뿐 아니라 누락된 값,
예상하지 못한 상태, API 응답 지연과 같은
다양한 예외 상황도 함께 처리해야 합니다.
API 연동 → 데이터 수집 →
데이터 정제 → 경기 상태 판단 →
DB 업데이트 → 서비스 노출의 흐름을
하나로 연결하고,
각 단계에서
필요한 조건을 세분화했습니다.
단순한 API 연동 프로젝트가 아니라
여러 데이터가 실제 서비스 안에서
안정적으로
순환하도록 만드는
데이터 플랫폼 구축에 가까운
작업이었습니다.
지속적으로 수정하고 개선
OPERATION & IMPROVEMENT
개발이 끝난 뒤부터
실제 서비스에 맞는
개선이 시작됩니다.
스포츠처럼 실시간 데이터가 많은 서비스는
개발 단계에서 모든 상황을 예측하기
어렵습니다.
실제 경기가 시작되고 데이터가 쌓이면
특정 리그의 상태 처리, 경기 종료 시점,
API 호출 조건처럼
운영 과정에서만
발견되는 문제와 개선점이 계속 나타납니다.
오토메이트는 기능을 만들어
전달하는 것으로 프로젝트를
끝내지 않습니다.
실제 운영 데이터를 확인하고
오류 원인을 분석하며 호출 조건과
처리 로직을 반복해서 수정해
서비스가 점점 안정적으로 운영되도록
함께 개선합니다.
이 프로젝트 역시 기획 → 개발 → 운영 →
분석 → 개선의 과정을 반복하면서
완성도를 높여가고 있습니다.
결국 목표는 많은 기능을 넣는 것이 아니라,
사람이 매일 관리하지 않아도
데이터가
스스로 움직이고
서비스가 지속적으로
운영될 수 있는 시스템을 만드는 것입니다.
