뉴스 기사와 커뮤니티의 반응은 시장의 향방을 결정짓는 가장 빠른 신호입니다. 셰르파즈는 수백만 건의 비정형 텍스트를 실시간으로 분석하여, 대중의 심리를 지표로 전환하는 '센티먼트 엔진'을 구축했습니다. - 분산형 워커 노드 아키텍처 (RabbitMQ) 단일 서버의 한계를 넘어 RabbitMQ를 활용한 분산 처리 시스템을 설계했습니다. 이미지에서 확인하실 수 있듯 다수의 워커 노드(Worker Nodes)가 동시에 가동되어, 대량의 데이터를 병목 현상 없이 초고속으로 수집하고 처리합니다. - 실시간 감성 분석(Sentiment Analysis) 및 NLP 단순 키워드 추출을 넘어 자연어 처리(NLP) 기술을 통해 문맥을 파악합니다. 긍정/부정 수치를 실시간 점수화(+0.62 긍정 등)하여, 현재 특정 이슈에 대한 대중의 반응이 호재인지 악재인지 객관적인 데이터로 제시합니다. - 대용량 데이터 인덱싱 및 검색 (ElasticSearch) 120만 건 이상의 누적 데이터를 유연하게 관리하기 위해 ElasticSearch를 도입했습니다. 방대한 데이터 속에서도 원하는 키워드나 트렌드를 즉각적으로 검색하고 시각화할 수 있는 강력한 데이터 엔진을 갖추고 있습니다. - 직관적인 통합 모니터링 대시보드 복잡한 로그 데이터 대신 tkinter 기반의 커스텀 대시보드를 제공합니다. 수집 현황, 노드 상태, 실시간 핫 키워드, 채널별 감성 지수 비교 등을 한눈에 파악할 수 있어 관리자의 운영 편의성을 극대화했습니다. - 시장 트렌드 선점 및 리스크 관리 뉴스, 커뮤니티 등 채널별 감성 지수를 비교 분석하여 여론의 흐름을 입체적으로 조망합니다. 이는 브랜드 평판 관리부터 투자 전략 수립까지, 데이터에 기반한 기민한 대응을 가능하게 합니다.