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하루의 전력 항해 — 파이프라인에서 Cloud Run 배포, 규정 인과 분석까지

하루 19커밋의 항해 기록. 수집→분석→시각화→예측 파이프라인 구축, OpenF1 실시간 해설, Docker+Cloud Run 배포, 그리고 '규정이 경기에 미친 영향'을 파고든 diff 엔진과 인과 추정까지.

UnderwayDataDeployment

항해 기록

하루에 19커밋 — F1 Dashboard가 로컬 스크립트에서 배포된 서비스로, 그리고 "규정 분석"이라는 새 항로까지 나아간 날의 일지.

  • 파이프라인 1~4단계 — 데이터 수집·전처리·분석·시각화·예측의 뼈대를 세우고, 5단계에서 Streamlit 통합 대시보드에 OpenF1 기반 실시간 해설을 붙였다. 예측 모델을 강화하면서 해설은 한국어 자동 생성으로
  • 배포 — Docker + Cloud Run으로 출항. GA4·Mixpanel을 달아 수요부터 측정하기로 했다. Cloud Build 기본 서비스 계정 권한, Artifact Registry API 활성화 같은 항구 수속의 함정들은 README 트러블슈팅으로 남겼다
  • README 전면 개편 — 목적·아키텍처·로드맵 정리에서 시작해 Mermaid 파이프라인 다이어그램, 데이터 딕셔너리, 그리고 초심자용 용어 사전까지. F1을 모르는 사람도 승선할 수 있게
  • 새 항로: 규정 분석 — 규정 문서 수집을 자동화하고, 규정 issue 간 diff 엔진으로 "무엇이 언제 바뀌었나"를 자동 추출. 기술·재정 섹션의 연대기 타임라인을 2016~2018 시즌까지 소급해 완결하고, 페널티→최종 순위 인과 추정으로 규정이 경기에 실제로 미친 영향을 파고들기 시작했다. 그 과정에서 DNF 완주판정 버그도 하나 잡았다

판단

배포를 미루고 기능을 쌓는 대신, 이른 시점에 Cloud Run에 띄우고 GA4·Mixpanel로 수요를 재기로 했다. 규정 분석이라는 항로는 "규정이 바뀌면 경기가 어떻게 달라지는가"라는 질문 하나에서 출발했는데, diff 엔진과 인과 추정이라는 도구가 생기니 질문이 데이터로 답해지기 시작한다.