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iran 백엔드 프록시 잔재 제거: - IranBackendClient dead class 삭제, AppProperties/application.yml iran-backend 블록 제거 - Frontend UI 라벨/주석/system-flow manifest deprecated 마킹 - CLAUDE.md 시스템 구성 다이어그램 최신화 백엔드 계층 분리: - AlertController/MasterDataController/AdminStatsController 에서 repository/JdbcTemplate 직접 주입 제거 - AlertService/MasterDataService/AdminStatsService 신규 계층 도입 + @Transactional(readOnly=true) - Proxy controller 의 @PostConstruct RestClient 생성 → RestClientConfig @Bean 으로 통합 감사 로그 보강: - EnforcementService createRecord/updateRecord/createPlan 에 @Auditable 추가 - VesselAnalysisGroupService.resolveParent 에 PARENT_RESOLVE 액션 기록 카탈로그 정합성: - performanceStatus 를 catalogRegistry 에 등록 (쇼케이스 자동 노출) - alertLevels 확장: isValidAlertLevel / isHighSeverity / getAlertLevelOrder - LiveMapView/DarkVesselDetection 시각 매핑(opacity/radius/tier score) 상수로 추출 - GearIdentification/vesselAnomaly 직접 분기를 타입 가드/헬퍼로 치환
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# 배포 가이드
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## 접속 정보
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| 항목 | URL / 경로 |
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|---|---|
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| **프론트엔드** | https://kcg-ai-monitoring.gc-si.dev |
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| **백엔드 API** | https://kcg-ai-monitoring.gc-si.dev/api/* |
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| **prediction API** | https://kcg-ai-monitoring.gc-si.dev/api/prediction/* |
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| **데모 로그인** | admin / admin1234! (또는 DemoQuickLogin) |
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| **DB** | `psql -h 211.208.115.83 -U kcg-app -d kcgaidb` (pw: Kcg2026ai) |
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## 서버 구성
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| 서버 | SSH | IP | 역할 | 포트 |
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|---|---|---|---|---|
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| rocky-211 | `ssh rocky-211` | 211.208.115.83 | 프론트 + 백엔드 + nginx | 443, 18080 |
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| redis-211 | `ssh redis-211` | 192.168.1.18 | prediction + Redis + Ollama | 18092, 6379, 11434 |
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## 서비스 목록
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### rocky-211
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| 서비스 | systemd | 포트 | 로그 |
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|---|---|---|---|
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| 백엔드 (Spring Boot) | `kcg-ai-backend.service` | 18080 | `journalctl -u kcg-ai-backend -f` |
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| nginx | `nginx.service` | 80/443 | `/var/log/nginx/` |
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### redis-211
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| 서비스 | systemd | 포트 | 로그 |
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|---|---|---|---|
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| kcg-ai-prediction | `kcg-ai-prediction.service` | 18092 | `journalctl -u kcg-ai-prediction -f` |
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| kcg-prediction (레거시) | `kcg-prediction.service` | 8001 | `journalctl -u kcg-prediction -f` |
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| kcg-prediction-lab | `kcg-prediction-lab.service` | 18091 | `journalctl -u kcg-prediction-lab -f` |
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## 디렉토리 구조
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### rocky-211
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```
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/devdata/services/kcg-ai-monitoring/
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├── dist/ # 프론트엔드 빌드 산출물
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│ ├── index.html
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│ └── assets/
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├── backend/
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│ ├── kcg-ai-backend.jar # Spring Boot 실행 JAR
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│ └── application-prod.yml # 운영 설정
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```
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### redis-211
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```
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/home/apps/kcg-ai-prediction/ # 신규 (kcgaidb 연결)
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├── .env # 환경변수
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├── venv/ # Python 가상환경
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├── main.py # FastAPI 진입점
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├── algorithms/ # 14개 분석 알고리즘
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├── pipeline/ # 7단계 분류 파이프라인
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├── output/ # 이벤트/통계/KPI 출력 모듈
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├── cache/ # vessel_store
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├── db/ # DB 어댑터
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└── ...
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```
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## nginx 프록시 설정
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파일: `/etc/nginx/conf.d/kcg-ai-monitoring.conf` (rocky-211)
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```
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kcg-ai-monitoring.gc-si.dev (443)
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├── / → /devdata/services/kcg-ai-monitoring/dist/ (SPA)
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├── /api/ → http://127.0.0.1:18080 (Spring Boot)
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├── /api/prediction/ → http://192.168.1.18:18092 (prediction)
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└── /api/prediction-chat → http://192.168.1.18:18092 (SSE)
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```
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## 배포 방법
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### 프론트엔드 배포
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```bash
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# 로컬에서 빌드
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cd frontend && npx vite build
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# 서버에 전송
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rsync -avz dist/ rocky-211:/devdata/services/kcg-ai-monitoring/dist/
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```
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### 백엔드 배포
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```bash
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# 로컬에서 JAR 빌드
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cd backend && ./mvnw clean package -DskipTests
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# 서버에 전송
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scp target/kcg-ai-backend-0.0.1-SNAPSHOT.jar rocky-211:/devdata/services/kcg-ai-monitoring/backend/kcg-ai-backend.jar
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# 서버에서 재시작
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ssh rocky-211 "systemctl restart kcg-ai-backend"
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# 로그 확인
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ssh rocky-211 "journalctl -u kcg-ai-backend -f"
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|
```
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### prediction 배포
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```bash
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# 파일 동기화 (venv 제외)
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rsync -avz --exclude='.venv' --exclude='__pycache__' --exclude='.env' --exclude='*.pyc' \
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prediction/ redis-211:/home/apps/kcg-ai-prediction/
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|
# 서버에서 재시작
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ssh redis-211 "systemctl restart kcg-ai-prediction"
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# 로그 확인
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ssh redis-211 "journalctl -u kcg-ai-prediction -f"
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|
```
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### 의존성 변경 시 (prediction)
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```bash
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|
ssh redis-211 "cd /home/apps/kcg-ai-prediction && source venv/bin/activate && pip install -r requirements.txt"
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|
ssh redis-211 "systemctl restart kcg-ai-prediction"
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|
```
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## 로컬 개발 설정
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### 기본 (서버 프록시)
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```bash
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cd frontend && npm run dev
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# → /api 요청이 https://kcg-ai-monitoring.gc-si.dev로 프록시됨
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```
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### 로컬 백엔드 사용 시
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```bash
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VITE_API_PROXY=http://localhost:8080 npm run dev
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# 또는 backend와 함께:
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make dev # frontend + backend 동시 실행
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```
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## 서비스 관리
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```bash
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# 상태 확인
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ssh rocky-211 "systemctl status kcg-ai-backend"
|
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ssh redis-211 "systemctl status kcg-ai-prediction"
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# 재시작
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ssh rocky-211 "systemctl restart kcg-ai-backend"
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ssh redis-211 "systemctl restart kcg-ai-prediction"
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# 로그 (실시간)
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ssh rocky-211 "journalctl -u kcg-ai-backend -f"
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ssh redis-211 "journalctl -u kcg-ai-prediction -f"
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|
# health check
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curl -s https://kcg-ai-monitoring.gc-si.dev/actuator/health
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curl -s http://192.168.1.18:18092/health # redis-211 내부
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|
```
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## DB 접속
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```bash
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|
PGPASSWORD='Kcg2026ai' psql -h 211.208.115.83 -U kcg-app -d kcgaidb
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# 스키마: kcg, 테이블 37개
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```
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## 포트 정리
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| 포트 | 서비스 | 서버 |
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|---|---|---|
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| 443 | nginx (HTTPS) | rocky-211 |
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| 18080 | kcg-ai-backend (Spring Boot) | rocky-211 |
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| 18092 | kcg-ai-prediction (FastAPI) | redis-211 |
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| 8001 | kcg-prediction (레거시) | redis-211 |
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| 18091 | kcg-prediction-lab | redis-211 |
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| 5432 | PostgreSQL (kcgaidb, snpdb) | 211.208.115.83 |
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| 6379 | Redis | redis-211 |
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| 11434 | Ollama | redis-211 |
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## CI/CD
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### 프론트엔드 — Gitea Actions 자동배포
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- 워크플로우: `.gitea/workflows/deploy.yml`
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- 트리거: `main` 브랜치 push, `frontend/**` 변경 시
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- 빌드: Node.js 24, `frontend/` 디렉토리에서 `npm ci && npm run build`
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- 배포: `frontend/dist/` → `/deploy/kcg-ai-monitoring/` (Gitea runner mount)
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|
- Gitea runner가 rocky-211에서 실행 중이므로 dist가 자동 배포됨
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### 백엔드 — SSH 수동배포
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```bash
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# 1. 로컬 빌드
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cd backend && ./mvnw clean package -DskipTests
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# 2. 서버 전송
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scp target/kcg-ai-backend-0.0.1-SNAPSHOT.jar \
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|
rocky-211:/devdata/services/kcg-ai-monitoring/backend/kcg-ai-backend.jar
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|
# 3. 재시작
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ssh rocky-211 "systemctl restart kcg-ai-backend"
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|
```
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### prediction — SSH 수동배포
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|
```bash
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# 1. 파일 동기화
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rsync -avz --exclude='.venv' --exclude='__pycache__' --exclude='.env' --exclude='*.pyc' \
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|
prediction/ redis-211:/home/apps/kcg-ai-prediction/
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# 2. 의존성 변경 시
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ssh redis-211 "cd /home/apps/kcg-ai-prediction && source venv/bin/activate && pip install -r requirements.txt"
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|
# 3. 재시작
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ssh redis-211 "systemctl restart kcg-ai-prediction"
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|
```
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## 서버 실행 경로 정리
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### rocky-211 (211.208.115.83)
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| 경로 | 용도 |
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|---|---|
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| `/devdata/services/kcg-ai-monitoring/dist/` | 프론트 빌드 산출물 (nginx root) |
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| `/devdata/services/kcg-ai-monitoring/backend/kcg-ai-backend.jar` | 백엔드 실행 JAR |
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| `/devdata/services/kcg-ai-monitoring/backend/application-prod.yml` | 백엔드 운영 설정 |
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| `/etc/nginx/conf.d/kcg-ai-monitoring.conf` | nginx 프록시 설정 |
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| `/etc/systemd/system/kcg-ai-backend.service` | 백엔드 systemd 서비스 |
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| `/usr/lib/jvm/java-21-openjdk/bin/java` | Java 21 실행 경로 |
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|
### redis-211 (192.168.1.18)
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| 경로 | 용도 |
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|---|---|
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| `/home/apps/kcg-ai-prediction/` | prediction 앱 디렉토리 |
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| `/home/apps/kcg-ai-prediction/.env` | prediction 환경변수 |
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| `/home/apps/kcg-ai-prediction/venv/` | Python 3.9 가상환경 |
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|
| `/etc/systemd/system/kcg-ai-prediction.service` | prediction systemd 서비스 |
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|
| `/home/apps/kcg-prediction/` | 레거시 prediction (포트 8001) |
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|
| `/home/apps/kcg-prediction-lab/` | 기존 lab prediction (포트 18091) |
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