'가장 싼 값'과 '실제로 살 수 있는 가장 싼 값'은 다르다. 리뷰·평점이 전혀 없는 오퍼는
재고 없는 미끼가격일 수 있고, 그걸 최저가로 보고하면 사용자는 그 가격에 살 수 없다 —
조금 비싼 정답보다 나쁘다. 판단 근거를 수집해 둔다.
- NormalizedProduct.rating / review_count 추가. 두 소스 모두 카드에 노출하는 값만 담아
교차 비교가 되게 했다. **없으면 None 유지** — '리뷰 0개'와 '리뷰 정보 없음'은 다른 뜻이다
- 네이버: product_grade 의 <strong>평점</strong><em>리뷰수</em>. 텍스트를 통째로 정규식
돌리면 '평점4.7473' 이 4.74/73 인지 4.7/473 인지 못 가르므로 노드로 분리해 읽는다.
'1.7만' 같은 축약은 parse_ko_count 로 푼다(그대로 int() 하면 1 이 된다)
- 쿠팡: 별점은 채워진 별 개수가 아니라 컨테이너 aria-label 에, 리뷰 수는 괄호 텍스트에 있다
- price_history.final_rating/final_review_count 추가(+마이그레이션) → "리뷰 0인 최저가가
몇 %인가"를 SQL 로 물을 수 있다. NULL 과 0 을 구분해야 해서 기본값을 두지 않았다
정렬 점검(사용자 제기): 두 소스 다 정렬 파라미터 없이 **랭킹/추천순**이다(픽스처 가격이
오름차순이 아님으로 확인). 가격순(sort=price_asc)은 차단 없이 동작하고 실측상 더 싼 후보를
찾지만(15,400→10,900), 리뷰·평점 없는 유령상품을 위로 끌어올려 미채택 — 추천순 유지.
신뢰 신호가 쌓이면 "리뷰 N 이상" 가드를 걸고 가격순을 켜는 선택지가 열린다.
e2e: TR-1/TR-2 최저가에 평점 4.89·리뷰 7,314/102,000 이 함께 기록됨. 테스트 5건 추가, 228 passed.
**회수율**: 베이스 _wait_ready 는 '고정 3회 스크롤 → 셀렉터 대기' 순서라, 프록시 지연이 있으면
**아직 아무것도 안 그려진 화면을 스크롤**하고 끝났다. 네이버용으로 순서를 뒤집고 종료 조건을
횟수가 아니라 '카드 수가 더 안 늘어남'으로 바꿨다 — 네트워크가 느리든 빠르든 같은 결과가 나온다.
A/B(같은 IP·같은 세션, 3개 쿼리): 14·14·20 = 48건 → **40·40·40 = 120건**(전부 상한 도달).
**크롤 프리플라이트**: 웜업 대상에 naver 를 추가하고, 3회 모두 실패하면 로그가 아니라 **알림**을
쏜다. 컨테이너 워커는 크롤이 막혀도 하트비트가 살아 있어 healthy 로 보이고, 잡이 DEAD 로
쌓일 때까지 아무도 모른다(실측). 성공하면 해소 알림으로 자동 정리된다.
AlertManager 를 main 에서 만들어 웜업·ops 모니터가 쿨다운 상태를 공유한다.
**문서**: operations 에 차단 마커별 대응표(비정상적인 접근=구조적/wtm_captcha=회전)와
'컨테이너 크롤 차단' 절 추가 — 배제한 원인, Rosetta 에뮬 주의(= '이 맥에서만'일 수 있음),
배포 시 확인 순서(warmup 로그 → 호스트 비교 → 워커만 호스트 실행).
테스트 3건 추가(웜업 실패 알림·성공 해소·비크롤 소스 스킵), 전체 223 passed·0 failed.
**낡은 테스트**: test_handler_skips_record_on_negative_cache_hit 는 '캐시 히트면 이력을
남기지 않는다'를 검증했는데, 그 동작은 실측 버그였다 — 잡은 DONE 인데 price_history 에
새 행이 없어 이를 폴링하는 소비자(negodata 최저가 모달)가 결과를 영영 못 받고 로딩만 돌았다.
코드는 이미 '캐시 히트도 이 잡의 결과이므로 기록한다'로 고쳐져 있었고 테스트만 남아 있었다.
→ 현재 계약(not_found 스냅샷 1건 기록, 가격은 null)을 검증하도록 다시 씀. 전체 220 passed·0 failed.
**오픈API 어댑터 제거**: shop.json 이 2026-07-31 종료돼 404 SE05 만 반환하고, 파이프라인은
naver_shop(크롤)로 옮겨 갔다. 되살릴 수 없는 코드를 남겨두면 다음 사람이 "키를 넣으면 되나"
하고 시간을 쓴다.
- services/search/naver/ (adapter·transform) 삭제
- NaverConfig 모델·로더·설정 섹션 3개 파일에서 제거(죽은 키)
- test_naver_transform 삭제, test_alerts 는 NaverAdapter 대신 스텁 사용
(검증 대상인 recent_stats/_note_result 는 베이스 SearchAdapter 계약이라 무관)
**문서 정합화**: architecture(네이버 안티봇=WTM, 통과 3조건) · api(배송비가 이제 채워짐,
가격은 즉시판매가·쿠폰가 제외) · operations(kr_host·naver_ip_request_budget) · README 트리.
source 이름 "naver" 는 그대로다 — price_history·by_mall·프론트 계약은 구현 교체와 무관하다.
네이버 차단은 두 종류인데 지금까지 똑같이 '회전 후 재시도'로 처리했다(실측):
비정상적인 접근 2.6KB 해외 IP — 게이트웨이 국가가 틀림. IP 를 바꿔도 결과 동일
wtm_captcha 47~63KB IP 평판·세션 — 회전으로 회복 가능
전자를 회전시키면 100포트를 순서대로 태우기만 하고, 더 나쁘게는 **같은 게이트웨이를 쓰는
쿠팡의 풀까지 30분씩 말린다**(kr_host 를 비우면 네이버가 gate 로 폴백하므로 실제로 일어난다).
- AdapterError.fatal: 재시도해도 안 되는 구조적 실패 표시
- BrowserSearchAdapter.fatal_block_markers: 걸리면 포트를 태우지 않고 회전도 없이 즉시 실패.
감지 기록(bot_detection)은 남긴다 — 알림이 그걸 센다
- NaverShopAdapter.fatal_block_markers = ("비정상적인 접근",)
- ops 알림 'fatal_block': 해당 마커가 1h 내 1건만 나와도 발화(자연 회복이 없어 방치하면
그 소스는 계속 0건이다). BotDetectionLog.recent_count_by_marker 추가
라이브 검증: 일부러 해외 게이트웨이로 네이버 검색 → fatal=True 로 즉시 실패,
쿨다운 증가 0(태우지 않음), ERROR 로그에 원인·조치(kr_host 확인) 명시.
테스트 3건 추가(태우지 않음·회전 없음 / 기록은 남김 / 일반 차단은 기존대로), 전체 220 passed.
한 DECODO 계정을 여러 워커 프로세스가 나눠 쓰는 전제로 전환한다. 인메모리 장부는
프로세스마다 따로라 (1) 같은 IP 를 동시에 잡고 (2) 한쪽이 태운 IP 를 다른 쪽이 곧바로
집으며 (3) 재시작하면 쿨다운이 통째로 사라졌다.
proxy_port 테이블 = 단일 진실. 상태는 세 시각으로만 표현한다(leased/rest/cooldown_until).
- acquire: 한 UPDATE 안에서 FOR UPDATE SKIP LOCKED 로 후보를 잠그고 임대까지 끝낸다
(잡 큐와 같은 방식 — SELECT 후 UPDATE 로 나누면 그 틈에 다른 프로세스가 같은 행을 집는다)
- 회전은 LRU(last_used_at). 프로세스가 몇 개든 '가장 오래 안 쓴 IP'를 집으므로 전체가
자연히 한 바퀴씩 돈다 → 프로세스별 seed_offset 계산 제거
- 죽은 프로세스 회수: leased_until 만료로 자동 복귀(별도 reaper 불필요)
- 차단·휴식은 전역이라 재시작해도 유지된다
DB 왕복은 비동기라 검색 루프(동기)에서 곧바로 못 한다 → 회전·차단을 pending 에 적어두고
ensure_port(브라우저 재기동 직전, async)에서 한 번에 flush. _close_ctx 에서도 flush 해
종료 시 유실(=태운 IP 를 남이 그대로 집는 상황)을 막는다.
**프로필 슬롯**(services/search/profile_slot): Chrome 은 user_data_dir 당 1 인스턴스다.
예전엔 워커 인덱스로만 갈라서 프로세스 2개면 같은 경로를 잡아 두 번째가 통째로 죽었다
(실측: 잡 3건 중 2건 DEAD, TargetClosedError). 파일 락으로 슬롯을 선점한다 — PID 경로가
아니라 슬롯이라 재시작 시 재사용돼 웜 쿠키(cf_clearance·Akamai)를 버리지 않는다.
검증: 프로세스 2개 동시 acquire 20회 → 중복 배정 0건. 워커 2프로세스 e2e → 잡 3건 모두
DONE(네이버가 삼다수 최저가 획득 8,960 < 13,200). 테스트 14건 추가, 전체 217 passed.
기존엔 네이버가 쿠팡 기준 예산(3회)을 그대로 썼다. 실측하니 체급이 다르다:
같은 KR IP 로 **12회 연속 검색까지 무차단**(IP 4개 전부 한계 미도달). 3회로 돌리면
불필요하게 4배 자주 회전해 KR 풀만 빨리 소모하고 회전마다 브라우저 재기동(~20s)이 붙는다.
→ [DecodoConfig].naver_ip_request_budget = 10 (실측 12 에 여유). 쿠팡은 3 유지.
그리고 선제 회전에 빠져 있던 조각을 채웠다 — **휴식(rest)**:
예산 도달로 놓은 포트를 곧바로 다른 워커가 집으면 그 IP 의 요청률이 도로 올라가
예산의 의미가 사라진다. release(rest_sec=...) 로 sticky 수명만큼 쉬게 한다.
차단으로 태우는 burn(30분)과는 별개 상태다:
휴식 탄 게 아님 · 짧음 · 소진 시 가장 먼저 회수
쿨다운 차단당함 · 김 · 휴식보다 나중에 회수
회전 종류(kind)를 browser_base → DecodoProxy.rotate(kind) 로 전달해 budget 일 때만 휴식을 건다.
라이브 검증(예산 3으로 낮춰 관찰): 6회 검색 = IP 2개만 사용, 3회마다 선제 회전,
놓은 포트는 휴식 1 · 쿨다운 0 · 차단 0. 즉 IP 를 태우지 않고 로테이션만으로 돌아간다.
테스트 6건 추가(휴식 재사용 금지·만료 복귀·burn 우선·회수 우선순위·budget vs block),
전체 202 passed. _MockProxy.rotate 가 kind 를 받도록 갱신.
한 DECODO 계정으로 성격이 다른 두 풀을 쓰게 됐다:
쿠팡 gate.decodo.com 국가 무지정(실측 VN·MY·BD·ID·KZ·IN·PH)
네이버 kr.decodo.com 한국 전용(LG U+·KT·SK브로드밴드)
네이버는 해외 IP 를 즉시 하드차단한다 — 같은 포트 10091 에서 gate=차단(2,641B) /
kr=정상 14건. 같은 포트 번호라도 게이트웨이가 다르면 IP 가 다르다
(port 10061 → gate=103.99.27.55(ID) / kr=121.180.128.2(KR)) → 자원 키는 (host, port).
PortRegistry 가 프로세스 전체의 포트를 중재한다:
- 배타 임대: 한 (host,port) 는 동시에 한 소유자만. 워커 N개가 회전하다 같은 IP 로
수렴해 한 IP 에 요청이 몰리던 문제를 없앤다(seed_offset 은 시작점만 벌렸다)
- 전역 쿨다운: 누가 태웠든 만료 전까지 아무도 못 집는다(예전엔 쿨다운이 프록시
인스턴스별이라 다른 소스가 곧바로 재사용했다)
- 리스 만료 = sticky 수명(session_minutes) → 자동 반납 후 새 IP
- 전 포트 소진 시 가장 빨리 풀릴 포트를 회수(멈추는 것보다 낫다)
- snapshot() 을 ops 알림 페이로드에 실어 게이트웨이별 보유/쿨다운/소유자를 남긴다
DecodoProxy 는 registry 주입 시에만 임대 경로를 타고, 미주입이면 기존 동작 그대로다
(단독 사용·기존 테스트 경로 보존).
검증: 워커 2개 동시 실행 e2e — 쿠팡·네이버 병렬 수집, 삼다수에서 네이버가 최저가
획득(naver 8,960 < coupang 13,200). 테스트 14건 추가, 전체 196 passed.
shop.json 이 2026-07-31 종료(404 SE05)되고 NCP API HUB 에도 승계되지 않아
가격을 얻을 공식 경로가 사라졌다 → 쿠팡과 같은 스택(patchright+실제 Chrome)으로 크롤 전환.
경로: msearch.shopping.naver.com (PC 는 405/418 로 막힘). 7/9 스파이크 때 모바일은
로그인 리다이렉트였는데 그 사이 열렸다.
통과 조건 3개 — 하나라도 빠지면 WTM 캡차(실측):
- **한국 IP**: 해외 residential 은 즉시 하드차단(2.6KB) → kr.decodo.com 게이트웨이
([DecodoConfig].kr_host, DecodoProxy(host=...) 로 주입. 쿠팡은 기존 월드와이드 유지)
- **ko-KR 로케일/시간대**: KR IP + en-US 조합을 봇으로 본다
(BrowserSearchAdapter.context_options 훅 추가)
- **리소스 차단 금지**: route 를 걸면 즉시 캡차. image/media/font 만 막아도 동일 →
'무엇을 막느냐'가 아니라 요청 가로채기 자체가 탐지 신호. 대신 검색당 ~3MB(~$0.009)
파서는 '정확한 상품의 최저가'를 기준으로 취사선택한다:
- 광고/슈퍼적립/브랜드블록 카드 제외(멤버십·쿠폰 조건부 가격)
- 쿠폰할인가를 price 로 쓰지 않음(조건부라 실구매가보다 싸게 잡힘)
- 가격비교('최저 N원') 카드는 유지하고 mall_name="네이버"(옛 lprice 와 같은 의미)
- **배송비 확보** — 옛 오픈API 는 필드 자체가 없어 전 소스 None 이었다
- 가격 함정 3종 회귀 테스트: 단위가격(548원)·가격노드 안의 배송비(3,900원)·정상가/할인율
source 는 "naver" 유지 — price_history.naver_lowest·MALL_BY_SOURCE·프론트 그래프 계약이
구현(API→크롤) 교체와 무관하게 살아야 한다.
테스트 12건 추가(축약 픽스처 + 합성 함정) · 전체 182 passed.
네이버가 2026-07-31 검색 오픈API 중 쇼핑·책·전문자료를 종료(유예·대체 없음)해
shop.json 이 404 SE05 를 반환한다. 후속 플랫폼인 NCP NAVER API HUB 를 붙인다.
- NaverApiHubConfig: 게이트웨이 base_url + NCP Client ID/Secret(둘 다 차야 enabled)
- services/naver_hub/client.py: X-NCP-APIGW-API-KEY-ID/KEY 인증, 오류 바디
3형식(게이트웨이/Search/인사이트)을 NaverApiHubError 로 정규화(auth_failed·retryable)
- services/naver_hub/shopping_insight.py: POST /shopping/v1/categories.
문서 제약(기간 2017-08-01~, 분야 최대 3개, timeUnit·device·gender·ages)을
호출 전에 검증하고 카멜케이스 응답을 타입으로 변환
- tests: MockTransport 로 경로·헤더·오류형식 계약 검증 17건 + LPS_LIVE 스모크
주의: 허브에도 쇼핑 '검색'(상품명·가격·판매처)은 없다. 인사이트의 ratio 는
구간 내 최대값 100 기준 상대지표라 최저가 파이프라인 소스로는 쓸 수 없다.
기존 services/search/naver 어댑터는 손대지 않았다(사문화 상태 유지).
React 관리자 페이지(협의: 모니터링+필수 액션)의 데이터 소스.
- GET /v1/lps/jobs: 최신순 목록+총건수, status/q(상품코드·명) 필터.
결과에 outcome·최저가·검색원가·오류를 평탄화해 목록에서 바로 보이게.
- POST /v1/lps/jobs/{id}/requeue: DEAD 재큐(attempts 리셋+pg_notify 워커
깨움). 활성 중복(dedupe)이면 DB_ALREADY_SAME_KEY 로 거절.
- GET /v1/lps/products: 상품별 최신 스냅샷+누적 검색 수(최근 검색순).
- GET /v1/lps/stats/ip-sessions: 종료사유 분포·요청수 히스토그램·차단
세션 최소 요청수(예산 튜닝 기준선)·최근 세션 50.
- GET /v1/lps/stats/bot: 시간대별 차단 + 최근 감지 목록.
- GET /v1/lps/stats/cost: 시간별 원가(AI/프록시 분해)+평균 소요.
- AdminService/admin_protocol/admin 라우터 신설, guard 일괄 적용.
설정 변경 UI 는 두지 않음 — toml 단일 소스 원칙.
- 테스트 9건 추가, 전체 154 passed.
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
설정이 .env(compose 주입)·config.toml·코드 곳곳의 os.environ 직독 3계층에
흩어져 관리가 어려웠다. TOML 하나로 통합한다(협의 결정).
- 신설 [WorkerConfig](동시성·폴백·프로필·데드라인·유예·Chrome·하트비트),
[AlertConfig](웹훅·쿨다운·임계 10종). [WebServerConfig].api_keys(guard),
[DecodoConfig].ip_request_budget/port_cooldown_sec 추가 — 흩어져 있던
LPS_* env 20여 개를 섹션으로 흡수.
- server_configs 의 env override 계층(DB_*·시크릿·NAVER_KEYS 등) 삭제.
남는 env 는 APP_ENV(부트스트랩)·PROCESS_COUNT/WORKER_CONCURRENCY(실행
스크립트 대화형 입력 전용)·LPS_LIVE(테스트 옵트인)뿐.
- Docker: env 주입 → config.docker.toml 마운트 + APP_ENV=docker.
이미지 무시크릿 유지, 마운트 누락 시 FileNotFoundError 즉시 실패.
.env.example 삭제, config.docker.toml.example 신설.
- negodata 호출부: guard 키를 env 직독에서 [WebServerConfig].lps_api_key
(+기존 관례대로 env override)로 이동.
- 실행 스크립트: 프로필·폴백·예산 프롬프트 제거(toml 소스 안내),
동시성/프로세스 수만 임시 override 로 유지.
- docs 7종·example toml 의 env 표기를 toml 키로 일괄 갱신.
- 전체 145 passed + APP_ENV=docker 로딩·API 기동 스모크 확인.
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
기존 ops-monitor 는 임계 초과가 지속되면 30초마다 같은 웹훅을 반복 발송했고
(쿨다운 없음), 해소 여부도 알 수 없었다. 감시 항목도 큐 지표 4종뿐이었다.
- common/alerts.py AlertManager 신설: 룰 키별 상태 관리 — 발화 1회 +
쿨다운(LPS_ALERT_COOLDOWN_MIN, 기본 30분)마다 리마인드, 해소 시 회복
알림 1회. sender/clock 주입으로 네트워크·대기 없이 단위 테스트.
- 워커 ops-monitor 를 AlertManager 로 이관(기존 4룰 유지) + 신규 2룰:
db_pool(풀 포화율 ≥ LPS_ALERT_POOL_PCT 90%) ·
source_fail:<src>(최근 30분 시도 ≥ LPS_ALERT_SOURCE_FAIL_30M(5) & 성공 0
— 쿼터 소진·셀렉터 드리프트·전면 차단 신호).
- DBSessionManager.pool_status(): 전 엔진 합산 checked_out/capacity/pct.
- SearchAdapter 에 시간 윈도우 성공/실패 카운터(recent_stats) — 누적
카운터로는 '최근 30분 성공 0건'을 볼 수 없어 추가. 쿠팡(브라우저)·
네이버(API) 성공/실패 지점에 배선.
- API 자체 풀 모니터: lifespan 백그라운드 태스크(run_pool_monitor) —
대량 폴링으로 풀을 고갈시키는 주범이 API 자신일 수 있다.
/v1/lps/ops 에 pool_checked_out/pool_capacity/pool_pct 노출(스모크 확인).
- 테스트 9건 추가(발화·쿨다운·회복·룰 독립·윈도우 카운터·풀 현황), 전체 135 passed.
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
쿠팡 크롤 IP 를 '막힐 때까지' 쓰던 방식을 '막히기 전에 교체'로 전환한다.
- 요청 예산(LPS_IP_REQUEST_BUDGET, 기본 3): IP당 요청 수가 예산에 닿으면
차단 전에 선제 회전. 실측상 5회 부근 차단 이력이 있어 보수적으로 3회.
선제 교체된 포트는 평판이 깨끗해 로테이션 복귀 시 재사용된다.
- 포트 쿨다운(LPS_PORT_COOLDOWN_SEC, 기본 max(sticky,30분)): 차단 감지·
전송오류 포트는 격리하고 _port() 가 건너뛴다. 전 포트 쿨다운이면 만료
임박 포트 사용(가용성 우선). 포트 수는 config 범위에서 동적 산출.
- 차단 재시도 소진 시에도 회전 예약 — 불탄 포트로 다음 검색을 하지 않음.
- ip_session 테이블 신설: 세션마다 요청 수·성공/차단·종료 사유(budget/
block/proxy_error/window/idle/shutdown)를 기록. bot_detection 과 달리
무사 종료도 남아 예산 상한 튜닝의 원천 데이터가 된다(쿼리 database.md).
models.py·migrations·init.sql(lps_db 섹션) 동행 갱신, dev DB 적용 완료.
- 테스트 17건 추가(쿨다운·예산 판정·세션 기록·CRUD), 전체 126 passed.
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
지금까지 last_bytes=page.content()(렌더된 DOM 크기)라 실제 네트워크 전송량이 아니었다
— 리소스 차단 효과가 안 보이고 ESM DOM(~5MB) 과대계상 → DECODO 비용이 부정확했다.
- browser_base: CDP 세션(new_cdp_session) 부착, Network.loadingFinished 의 encodedDataLength
누적 → last_bytes=실제 전송 바이트. 컨텍스트당 1회 부착, 검색마다 리셋. 미지원 시 DOM 폴백.
- 실측(gmarket): 콜드(차단해제) 3.44MB → 웜(차단활성) 1.07MB(~3x↓) — 동적 차단 효과가 이제 숫자로 보임.
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
WORKER_CONCURRENCY 를 늘려도 공유 브라우저 lock 때문에 직렬화되던 문제를 고쳐 진짜 병렬 검색.
- worker_main: _build_worker(i) 로 워커마다 자립 세트(브라우저 어댑터·AI·핸들러) 생성.
프로필 분리(user_data_dir_w{i}, ProcessSingleton 충돌 회피) + 워커별 다른 프록시 포트
(proxy.seed_offset 로 100포트를 균등 분할=다른 IP). naver/judge/keyword 도 워커별(공유상태 경합 제거).
프리플라이트는 대표 프록시로 게이트 1회 확인.
- proxy.seed_offset(k): 워커 시작 포트 분산.
- loadtest.py: N개 상품 제출→폴링→처리량·지연(p50/p95)·AI/DECODO/총비용 집계.
실측(동시성2, 4상품): 순차합 323s→벽시계 181s(~1.8x), 상품당 $0.0071, 1000건 ~$7.
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한 검색의 소요·DECODO 비용을 크게 낮춘다(실측: 110s→52s, proxy 8MB→2MB, 총비용 70%↓).
- 폴백 병렬화: _enrich_with_fallback 의 순차 for-loop → gather 동시 크롤. 각 몰 어댑터는
별 브라우저 인스턴스라 병렬 안전. 소요=합→최댓값. AI usage 계측 동시성 불변식 주석 명시
(judge.last_usage 세팅~읽기 사이 await 없음 → asyncio 협조 스케줄링상 안전).
- 대역폭: blocked_resource_types 를 어댑터별 설정화. 오픈마켓은 이미지/미디어/폰트만 차단
(CSS/JS 유지 — 챌린지/렌더 보호). 격리 실험으로 차단 유무가 ESM 챌린지 성패에 무관함 확인
(실패 원인은 IP평판/headless). st11 라이브 0.11MB 검증.
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
프록시(DECODO) 포트/IP 사망(407/ERR_TUNNEL/ERR_HTTP_RESPONSE_CODE_FAILURE)이
봇차단과 구분 없이 예외로 튕겨 같은 죽은 포트로 재시도만 하다 DEAD 되던 문제를 고친다.
- browser_base: is_proxy_error(순수함수) + search 루프에서 프록시 전송오류 시 IP 회전 재시도
(max_proxy_retries=2). 봇감지 회전과 통합. uses_proxy 프로퍼티.
- 쿠팡 어댑터를 BrowserSearchAdapter 로 통합 — 중복 machinery 제거, 회전 로직 한 곳에서 공유
(detect_block 순수함수는 유지, 테스트 호환).
- proxy.healthcheck(): 시작 프리플라이트 — 살아있는 포트 선점 + egress IP 로그(빠른 실패·가시성).
worker_main 기동 시 호출.
- 비용: DecodoConfig.cost_per_gb 추가. metrics 에 proxy_bytes(네이버 직접 제외) + 컴포넌트별
cost{ai_usd, proxy_usd, total_usd}. FE 원가 타일에 AI/DECODO 분해·프록시 바이트.
- 테스트: is_proxy_error 8종 + 비용 분해 1종.
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
검색이 소모하는 리소스/비용/시간을 잡 단위로 집계해 result.metrics 로 적재(API/FE 노출).
지금까진 타임스탬프만 있고 실제 비용 동인(AI 토큰·대역폭)은 버려지고 있었다.
- services/metrics.SearchMetrics: duration_ms + ai(calls/tokens/est_cost_usd, gpt-4o-mini 단가)
+ crawl(fetches/html_bytes/malls_crawled) + source_ms
- AI 클라이언트: resp.usage 를 last_usage 로 노출(그동안 폐기하던 토큰)
- 어댑터: last_bytes(처리 HTML 바이트) 노출 — naver/coupang/browser_base 공통
- handler: 각 fetch 타이밍+바이트, AI 호출 토큰을 metrics 로 누적 → 결과에 스냅샷
- FE: 작업 카드에 원가 4타일(소요/AI비용/토큰/크롤 트래픽)
- 테스트 2종. ⚠️ html_bytes 는 대역폭 근사(오픈마켓 리소스 미차단분 제외=하한), CDP 정확화는 백로그
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
몰이 열린 집합이라 와이드 컬럼(gmarket_*, st11_* …) 대신 JSONB 한 컬럼으로 담는다
— 몰 추가 시 마이그레이션 0. naver/coupang/final 3선 컬럼은 그래프 하위호환 유지.
- models: price_history.by_mall JSONB 추가
- crud: record/list 에 by_mall 왕복(json.dumps + CAST jsonb)
- handler: _price_snapshot 에 summarize_by_mall 적재, final 은 소스무관 전체 최저로
- protocol/service: history API 응답에 by_mall 노출
- migrations/2026-07-09: 기존 dev DB 동기화용 ALTER(추적 파일)
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기존엔 Akamai JS 챌린지 마커만 감지해, Edge Access Denied(errors.edgesuite.net)와
'사용권한이 제한된' 권한제한 페이지가 blocked=False 로 오판됐다. 그 결과 IP 회전·
bot_detection 기록이 누락되고 같은 IP 로 재시도만 반복하다 DEAD 로 빠졌다.
- 마커 3계열로 확장(Akamai / Edge Deny / 권한제한)
- 짧은 HTML 폴백(_MIN_RESULT_HTML): 0건인데 <10KB 면 미지의 차단으로 간주
(정상 '검색결과 없음'은 전체 chrome 포함이라 큼)
- 감지를 순수 함수 detect_block(html, product_count) 로 분리 — 단위 테스트 6종
검증: 신라면 '사용권한이 제한된'(3383B) 감지 → IP 회전 → 새 IP 59건 복구.
파서 배송 분류 테스트도 함께 추가(shared fixture).
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NormalizedProduct 에 shipping_type(rocket|rocket_merchant|free|paid|None) 추가.
쿠팡 파서: 로켓 뱃지(img src)로 유형, '무료배송'/'배송비 X원' 텍스트로 금액 판별
(상품명 '무료배송' 오탐은 이름 제거 후 매칭). 네이버 lprice 는 배송비 제외
상품가라 배송 필드 None — 카탈로그 '배송비포함 최저가'와 다른 이유를 docs/api.md 에 명시.
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네이버 오픈API 결과엔 G마켓·옥션·11번가 등이 이미 mallName 으로 들어오는데
최저가 1건만 쓰고 몰 정보를 버리고 있었다. summarize_by_mall() 로 매칭 후보를
(소스, 판매몰)별 최저가로 축약해 result.by_mall(가격 오름차순)에 노출한다.
추가 요청 0건으로 오픈마켓 몰별 최저가를 확보 — 별도 크롤러 불필요.
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같은 상품 반복 검색 시 최저가를 스냅샷으로 적재 → 네이버/쿠팡/최종 3개 선 그래프.
배치 아님(조회된 상품만, 실제 검색 시각에 기록) — 트래픽/리소스 절약.
- price_history 테이블: product_code·triggered_at(X축)·naver/coupang/final 최저가+상세·outcome
- crud/price_history: record() + list_by_product(시각 오름차순)
- handler: AI 매칭 후 소스별 min + 전체 min 스냅샷 기록(_price_snapshot).
found/not_found 기록, 네거티브 캐시 히트·기술실패는 미기록
- API: GET /v1/lps/products/{product_code}/history → 그래프 데이터(시각 오름차순)
- tests: 스냅샷 계산/기록·조회/핸들러 기록규칙/API → 전체 54/54
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설정이 .env(시크릿)+toml(설정)로 갈려 있던 것을 config.local.toml 하나로 통합.
DB 비번이 이미 toml 에 있어 분리 기준이 임의적이었고, backend(하우스 패턴)도
toml 단일이라 일관성 확보. 환경별로 바뀌는 값(DB_HOST 등)만 env override 유지.
- config_models: NaverConfig(keys 로테이션)·OpenAIConfig·DecodoConfig 추가
- server_configs: 3개 로드, load_dotenv 제거(python-dotenv 의존성도 제거)
- proxy/naver/similarity/keyword/worker_main: os.environ → config 객체 참조
- config.local.toml.example: [NaverConfig]/[OpenAIConfig]/[DecodoConfig] 섹션
- .env/.env.example 삭제, README/주석 갱신 (배포는 toml 마운트 or env override)
- tests: DecodoConfig 기반으로 갱신 → 전체 44/44
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대시보드 실측 반영 — Decodo residential 은 포트 기반 sticky(gate:10001..N,
고정 user/pass, 각 포트=sticky 세션). IP 회전 = 포트 순환.
- proxy.DecodoProxy: 시간창 기반 포트 선택(창 안 동일 IP, 창 지나면 다음 포트=새 IP).
_UNSET sentinel 로 '미지정(env)' vs '명시적 빈값' 구분(테스트 결정성)
- coupang/adapter: 이미지/미디어/폰트/CSS 차단(block_resources) — per-GB 대역폭 대폭 절감,
Akamai(JS)·상품파싱엔 무영향. 라이브 검증: 차단 ON 에도 Akamai 통과+파싱 정상
- .env.example: DECODO_HOST/USERNAME/PASSWORD/PORT_START/PORT_END/SESSION_MINUTES
- tests: 포트범위/시간창 안정성/활성조건 5건 → 전체 44/44
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datacenter IP + Akamai 대응. 매 요청 IP 변경은 쿠키-IP 불일치로 재챌린지를
유발하므로, sticky 세션(일정 시간 같은 IP) + 주기적 회전 방식 사용.
- search/proxy.DecodoProxy: username 에 -session-<시간창id>-sessionduration-<분> 부착
→ 창 안에선 같은 IP, 창이 지나면 새 IP. 자격증명은 .env(DECODO_*), 4개 다 있어야 활성
- coupang/adapter: proxy 주입 + 세션창 경과 시 브라우저 재기동(IP 회전). 무프록시면 직접 연결
- worker_main: 쿠팡에만 DecodoProxy 경유(네이버는 공식 API라 미적용)
- .env.example: DECODO_HOST/PORT/USERNAME/PASSWORD/SESSION_MINUTES 슬롯
- tests: 활성조건·sticky username·server형식·세션창 회전 4건 → 전체 43/43
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파이프라인의 비워둔 슬롯(이상치 뒤·top-N 앞)에 OpenAI 유사도 판정을 결합.
"스탠리 텀블러" 검색 시 빨대마개·커버 등 호환 액세서리가 최저가로 올라오던
문제를 해결한다(기계적 최저가 → 같은 상품 최저가).
- ai/similarity: SimilarityJudge(OpenAI structured output). 액세서리/부품/다른규격 불일치 판별
- pipeline/core: apply_filters + rank_result 로 분리(AI 를 그 사이에 끼움), run_price_pipeline 동작 불변
- handler: judge 주입 시 ai_match STAGE 추가(필터 후 후보만 판정 → 토큰 절약), 미주입 시 생략
- worker_main: OPENAI_API_KEY 있으면 판정 ON
- requirements: openai / tests: fake judge 필터링 검증 → 전체 32/32
- 라이브: '스탠리 퀜처 887ml' → ai_match(60→15) → 실제 텀블러 top-6(액세서리 제거)
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네이버 쇼핑 오픈API 어댑터(크롤링 불필요) + 핸들러를 다중 소스로 확장.
쿠팡(브라우저)+네이버(API)를 동시 검색·병합해 교차 최저가를 뽑는다.
- search/naver/adapter: httpx + 오픈API + 키 로테이션(429/403 순환), .env 키 로드
- search/naver/transform: 순수 변환(태그/엔티티 정리, lprice). 가격비교(catalog) lprice 는
'여러 판매자 중 최저가'라 최저가 솔루션엔 핵심 → 유지
- handler: asyncio.gather 동시 검색 + 소스별 실패 격리(일부 죽어도 결과) + 전체 실패 시 잡 실패
- worker_main: adapters={coupang, naver}
- tests: 네이버 변환 + 병합/실패격리/전체실패 4건 → 전체 31/31
- 라이브: 쿠팡30+네이버30 병합 top-N 최저가(소스 라벨 포함)
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검색 결과를 실제 최저가로 정제하는 파이프라인을 핸들러에 결합한다.
검색→필터→이상치→정렬→top-N. AI 유사도 판정 슬롯은 비워둠(키 대기).
- pipeline/filters: keep_only_mall·filter_out_malls·filter_by_price_band(요청 현재가 기준 targeted 컷)
- pipeline/outliers: IQR 기반 이상치 제거(z-score 대신 — 분포 가정 없음, stdlib만)
- pipeline/core: STAGE in/out 관측 로깅 + top-N 최저가(레퍼런스 pipeline_log 계승)
- handler: 검색→run_price_pipeline 결합, 요청 price 를 밴드 기준으로 사용
- tests: 정렬/IQR(극단 저·고가 제거)/밴드/mall/빈입력/STAGE/실 fixture 7건 → 전체 27/27
- 라이브 확인: 스탠리 텀블러 40건→top-5 최저가, STAGE 카운트 노출
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소스 어댑터 패턴으로 크롤링을 시작한다. 쿠팡은 Akamai Bot Manager 의
JS 행동 챌린지라 curl_cffi 단독 불가 → Patchright(스텔스 Playwright) +
실제 Chrome(channel=chrome)으로 챌린지를 통과하고 selectolax 로 파싱한다.
- contract: SearchAdapter(ABC)·NormalizedProduct·AdapterHealth·AdapterError
- coupang: adapter(브라우저 재사용, 챌린지 1회)·parser(순수)·selectors(외부화, webpack 해시 prefix 매칭)
- 공용: rate_limiter(2~8s 랜덤)·proxy(무프록시 off 인터페이스)·util.parse_price
- 가격 파싱: 단위가격 '(1개당 44,400원)'의 앞 '1' 오인 방지 — '원' 앞 숫자 앵커링
- deps: curl_cffi·selectolax·patchright(nodriver 는 py3.14 버그로 대체)
- tests: 파서 회귀(소형 fixture) — 라이브 2회 검색 + 파서 3/3 통과
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backend 와 동일한 프레임워크로 lps/ 폴더를 신설한다. 구체적인 도메인
로직(크롤링/오픈API/최저가 산정)은 미정이라 골격만 구성한다.
- FastAPI 부트스트랩(web_main/router) + lifespan·CORS·gzip·로그 미들웨어 + /healthz
- TOML 설정 로더(APP_ENV) + pydantic config + DB env override
- DB 세션 매니저(논리 DB × R/W, service→람다 위임) — 엔진 lazy 라 DB 없이도 부팅
- 공통 응답 규약(gmodel) + ErrorType/DBType/DBWRType
- router→services→crud 계층 컨벤션(services/crud 는 빈 폴더로 자리만)
- 포트 9400(backend 9300·agent 9500 회피), Dockerfile/run_local_server.sh/README
- tests/test_health.py 스모크(healthz, DB 없이 통과)
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