Infobank OMNI Agent

다양한 채널 메시지를 하나의 인터페이스에서 간편하게 발송하고 관리까지 한번에!

Infobank OMNI Agent는 하나의 인터페이스에서 다양한 채널 메시지(문자, 카카오 비즈메시지, RCS 등)를 발송할 수 있는 통합 메시지 Agent 상품입니다. 지정된 데이터베이스 테이블에 발송 데이터를 입력하면 이를 감지한 Agent가 인포뱅크 G/W에 송신하여 이동통신사에 발송 요청 후 결과를 수신 받을 수 있으며, 비용, 수신자의 특성, 메시지의 도달률 등을 고려해 발송의 우선순위를 설정하여 발송할 수 있을 뿐만 아니라 모니터링, 통계, 장애를 통합하여 효율적으로 관리할 수 있습니다.

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시스템구성도

SERVICE ARCHITECTURE

• Collector: 데이터베이스를 조회하여 발송 대상 데이터를 SEND QUEUE에 저장

• Sender: SEND QUEUE의 데이터를 OMNI 통합메시지 API를 통해 인포뱅크 G/W로 송신

• Reciever: 리포트 API로 전송 결과를 수신하여 REPORT 테이블에 저장

• ReportMigrator: REPORT 테이블의 데이터를 TRAN 테이블로 이관

• LogMigrator: REPORT 수신이 완료된 TRAN 테이블의 데이터를 LOG 테이블로 이관

• Scheduler

  • FileUploadScheduler: file_upload 테이블의 이미지 파일 등록 및 관리

  • BanlistScheduler: msg_banlist 테이블의 수신번호, 메시지 내용 항목에 대해 메시지 발송 시 차단

  • TableCreateScheduler: 주기적으로 테이블을 조회하여 존재하지 않는 테이블을 자동으로 생성

  • TranCleanerScheduler: 결과 데이터가 갱신 되지 못한 발송 데이터를 LOG 테이블로 이관

메시지 처리 순서

1. MsgCollector가 전송 테이블을 주기적으로 감시하여 상태정보(msg_status) 필드가 "1"인 발송 대상 메시지가 있는지 조회한다.

2. 전송할 메시지가 있으면 SEND QUEUE에 적재한다.

3. MsgSender가 SEND QUEUE에서 전송할 메시지를 꺼내온다.

4. MsgSender가 꺼내온 메시지를 OMNI API 통합메시지 전송 규격에 맞추어 G/W에 전송한다.

5. MsgSender가 메시지 전송 후 SEND RESPONSE를 통해 접수 결과 수신 후 테이블의 메시지 상태정보(msg_status)필드를 "2"로 업데이트 한다.

6. MsgReciever가 메시지 전송 결과를 수신하여 DB에 반영한다.

7. ReportMigrator가 수신한 메시지 결과를 전송 테이블에 반영 후 테이블의 메시지 상태정보(msg_status)필드를 "3"로 업데이트 한다.

8. LogMigrator가 전송이 모두 완료된 메시지를 이력 테이블로 이동한다. 테이블의 메시지 상태정보(msg_status)필드를 "4"로 업데이트 한다. 이력 테이블로 옮겨진 메시지들은 전송 테이블에서 삭제된다.

Point 1. 연동 편의성 향상

발송 채널별로 연동이 필요했던 기존 시스템을 하나로 통합하여 하나의 연동계정과 규격으로 다양한 채널을 단 한번의 연동으로 균일한 품질로 발송할 수 있고 발송 이력도 용이하게 관리할 수 있습니다.

Point 2. Fallback 기능으로 메시지 도달률 향상

Fallback(처리 실패 시 대체하여 작동) 기능으로 발송 실패 시 미리 지정해 놓은 대체 발송 순서에 따라 자동으로 발송되어 발송 성공률을 높여 줍니다. 발송 순서는 최대 3단계까지 지정이 가능하며, 발송 채널의 특성에 따라 메시지 내용을 다르게 구성할 수 있습니다.

Point 3. 우수한 퍼포먼스와 속도

MSA(Micro Service Architecture) 구조와 HTTP/2를 기반으로 하는 gRPC(Google Remote Procedure Call) 프로토콜로 설계되어 서비스 및 프로젝트 단위로 배포가 가능하여 서비스 중단 없이 안정적으로 서비스를 제공하며 우수한 성능 및 빠른 처리 속도를 자랑합니다.

Point 4. 서비스 구조 안정화

G/W의 응집력을 효율적으로 분산함으로 장애 위험도 및 발생 빈도와 개발 및 테스트 부담이 감소되고 요구 사항도 안정적으로 빠르게 반영할 수 있습니다.

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