Production-Ready E-commerce Price Tracker API: Xano AI Challenge 제출

Source: Dev.to

개요

저는 최근 Xano AI 챌린지를 통해 프로덕션 수준의 전자상거래 가격 추적 백엔드를 구축했습니다. Xano AI 어시스턴스가 훌륭한 시작 기반을 제공했지만, 실시간 가격 스크래핑 및 프로덕션 수준 보안과 같은 실제 기능을 위한 핵심 로직은 인간의 손질이 필요했습니다. 이 글에서는 AI가 생성한 백엔드를 어떻게 다듬어 견고하고 실용적인 가격 추적 API를 만들었는지 자세히 설명합니다.

AI가 만든 기본 구조

데이터베이스 스키마

AI는 다음과 같은 필수 테이블을 만들었습니다:

• product – 기본 제품 정보를 저장합니다.
• product_price_history – 시간에 따라 변하는 가격 변동을 추적합니다.

핵심 엔드포인트

제품 데이터를 관리하기 위한 기본 CRUD(생성, 읽기, 업데이트, 삭제) 엔드포인트가 생성되었습니다.

인간이 추가한 개선 사항

실시간 가격 스크래핑

AI가 남긴 가장 큰 공백은 외부 전자상거래 사이트에서 실시간 가격을 가져오는 기능이 없다는 점이었습니다. 저는 전용 공개 엔드포인트를 추가하여 이를 해결했습니다.

새로운 엔드포인트

GET /get_product_details_live

구현 세부 사항

1. 웹 스크래핑 – Function Stack 내에서 External API Request 함수를 사용해 제공된 제품 URL의 원시 HTML을 가져옵니다.
2. 데이터 추출 – HTML을 파싱해 현재 가격을 추출합니다.
3. 데이터 저장 – 이후 Database Request 함수를 통해 추출된 가격과 타임스탬프를 product_price_history 테이블에 저장합니다.

보안 및 검증

• 입력 검증 – 엔드포인트는 url이라는 필수 text 입력값을 요구하여 대상 URL 없이 호출되는 것을 방지합니다.
• 속도 제한 – get_product_details_live 엔드포인트에 적용되어 남용을 방지하고 과도한 스크래핑 요청으로부터 인프라를 보호합니다.

API 문서

아래 링크를 통해 전체 문서를 확인하고 get_product_details_live 엔드포인트를 테스트할 수 있습니다.

결론

이번 챌린지는 AI가 만든 아키텍처와 인간이 추가한 상세 로직을 결합하여 전자상거래 가격 추적을 위한 진정한 프로덕션‑레디 백엔드를 구현할 수 있는 훌륭한 기회였습니다.