[Design Patterns] 24. 새로운 패턴 발견과 정의

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import org.springframework.stereotype.Service;
// User, Product는 각 서비스가 관리하는 도메인 엔티티(별도 정의 생략)

/**
 * 패턴 발견 예시: 마이크로서비스 간 데이터 일관성 문제
 * 
 * 문제 상황:
 * - 여러 마이크로서비스에서 동일한 엔티티를 사용
 * - 각 서비스마다 자체 데이터베이스 보유
 * - 데이터 변경 시 모든 관련 서비스에 일관성 있게 전파 필요
 * - 네트워크 장애나 서비스 다운타임 시에도 최종적 일관성 보장
 */

// 각 서비스가 의존하는 최소 계약(저장소·원격 호출)을 인터페이스로 선언한다
interface UserRepository { void save(User user); }
interface OrderServiceClient { void updateCustomerInfo(User user); }
interface BillingServiceClient { void updateCustomerInfo(User user); }
interface ShippingServiceClient { void updateCustomerInfo(User user); }

// 문제 상황 1: 사용자 서비스에서 사용자 정보 업데이트
@Service
public class UserService {
    private final UserRepository userRepository;
    private final OrderServiceClient orderService;
    private final BillingServiceClient billingService;
    private final ShippingServiceClient shippingService;

    public UserService(UserRepository userRepository, OrderServiceClient orderService,
                        BillingServiceClient billingService, ShippingServiceClient shippingService) {
        this.userRepository = userRepository;
        this.orderService = orderService;
        this.billingService = billingService;
        this.shippingService = shippingService;
    }

    public void updateUser(User user) {
        userRepository.save(user);
        
        // 다른 서비스들에 알림 - 이 부분에서 문제 발생
        // 1. 동기 호출 시 타임아웃 위험
        // 2. 일부 서비스 실패 시 불일치 발생
        // 3. 트랜잭션 경계 문제
        orderService.updateCustomerInfo(user);     // 실패 가능
        billingService.updateCustomerInfo(user);   // 실패 가능
        shippingService.updateCustomerInfo(user);  // 실패 가능
    }
}

interface ProductRepository { void save(Product product); }
interface CatalogServiceClient { void updateProductInfo(Product product); }
interface PricingServiceClient { void updateProductInfo(Product product); }
interface RecommendationServiceClient { void updateProductInfo(Product product); }

// 문제 상황 2: 재고 서비스에서 상품 정보 변경
@Service
public class InventoryService {
    private final ProductRepository productRepository;
    private final CatalogServiceClient catalogService;
    private final PricingServiceClient pricingService;
    private final RecommendationServiceClient recommendationService;

    public InventoryService(ProductRepository productRepository, CatalogServiceClient catalogService,
                             PricingServiceClient pricingService, RecommendationServiceClient recommendationService) {
        this.productRepository = productRepository;
        this.catalogService = catalogService;
        this.pricingService = pricingService;
        this.recommendationService = recommendationService;
    }

    public void updateProduct(Product product) {
        productRepository.save(product);
        
        // 동일한 패턴의 문제
        catalogService.updateProductInfo(product);
        pricingService.updateProductInfo(product);
        recommendationService.updateProductInfo(product);
    }
}

/**
 * 패턴 식별:
 * 
 * 1단계: 공통점 발견
 * - 모든 서비스가 데이터 변경 후 다른 서비스들에 알림
 * - 동기 호출로 인한 결합도와 장애 전파 문제
 * - 부분 실패 시 데이터 불일치 위험
 * - 트랜잭션 관리의 복잡성
 * 
 * 2단계: 해결 방향 탐색
 * - 비동기 메시징으로 결합도 감소
 * - 이벤트 소싱으로 변경 이력 추적
 * - 보상 트랜잭션으로 일관성 복구
 * 
 * 3단계: 새로운 패턴 후보 도출
 * - "Distributed Event-Driven Consistency Pattern"
 */

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import java.time.Duration;
import java.time.Instant;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.UUID;
import org.springframework.context.ApplicationEventPublisher;
import org.springframework.context.event.EventListener;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
// User: id 필드를 가진 도메인 엔티티(1번 예시와 동일하게 정의 생략, getId()는 UUID 등 toString 가능한 식별자 반환을 가정)

/**
 * 새로운 패턴 정의: Distributed Event-Driven Consistency Pattern
 * 
 * Intent: 마이크로서비스 환경에서 분산된 데이터의 최종적 일관성을 
 *         이벤트 기반 아키텍처를 통해 보장한다
 * 
 * Problem: 
 * - 여러 서비스가 동일한 비즈니스 엔티티의 복사본을 관리
 * - 한 서비스에서의 데이터 변경이 모든 관련 서비스에 반영되어야 함
 * - 분산 환경의 네트워크 지연, 장애, 부분 실패 상황 대응 필요
 * - 강한 일관성 대신 최종적 일관성으로 성능과 가용성 확보
 * 
 * Solution: 이벤트 발행/구독 메커니즘과 보상 로직을 결합한 
 *          분산 데이터 일관성 관리 패턴
 */

// 이벤트 처리 상태
enum EventStatus {
    CREATED, PUBLISHED, FAILED
}

// 패턴이 다루는 이벤트 페이로드: 원본 데이터 변경 사실과 전파 대상을 함께 담는다.
// 이벤트는 생성된 후 절대 값이 바뀌지 않는 불변 객체이므로, 부분 필드만 채워 재사용하는
// Builder의 이점이 필요 없다. record(Java 16+)를 쓰면 생성자·getter·equals/hashCode를
// 한 줄의 컴포넌트 선언으로 얻으면서 불변성까지 컴파일러가 보장한다.
record ConsistencyEvent<T>(
    String eventId, String aggregateId, String eventType, T eventData,
    List<String> targetServices, Instant timestamp, EventStatus status
) {
    static <T> ConsistencyEvent<T> create(String aggregateId, String eventType, T eventData, List<String> targetServices) {
        return new ConsistencyEvent<>(UUID.randomUUID().toString(), aggregateId, eventType, eventData,
            targetServices, Instant.now(), EventStatus.CREATED);
    }
}

// 이벤트 영속화와 상태 갱신을 담당하는 저장소
interface EventStore {
    void save(ConsistencyEvent<?> event);
    void updateStatus(String eventId, EventStatus status);
}

// 발행 실패 이벤트를 재시도 대기열에 적재하는 컴포넌트
interface RetryableEventQueue {
    void enqueue(ConsistencyEvent<?> event);
}

// 패턴 구성 요소 1: Event Publisher (이벤트 발행자)
@Component
public class ConsistencyEventPublisher {
    private final ApplicationEventPublisher eventPublisher;
    private final EventStore eventStore;
    private final RetryableEventQueue retryQueue;

    public ConsistencyEventPublisher(ApplicationEventPublisher eventPublisher,
                                      EventStore eventStore,
                                      RetryableEventQueue retryQueue) {
        this.eventPublisher = eventPublisher;
        this.eventStore = eventStore;
        this.retryQueue = retryQueue;
    }

    public <T> void publishConsistencyEvent(String aggregateId,
                                          String eventType,
                                          T eventData,
                                          List<String> targetServices) {
        // 1. 이벤트 생성 및 저장
        ConsistencyEvent<T> event = ConsistencyEvent.create(aggregateId, eventType, eventData, targetServices);
        eventStore.save(event);

        // 2. 이벤트 발행
        try {
            eventPublisher.publishEvent(event);
            eventStore.updateStatus(event.eventId(), EventStatus.PUBLISHED);
        } catch (Exception e) {
            eventStore.updateStatus(event.eventId(), EventStatus.FAILED);
            retryQueue.enqueue(event);
        }
    }
}

// 이벤트 처리 결과 상태(멱등성 체크·에러 처리 분기에 사용)
enum ProcessingStatus {
    DUPLICATE, SUCCESS, FAILED, ERROR
}

// 이벤트 처리 결과: 성공 여부와 실패 시 재시도 간격을 함께 전달한다(정적 팩토리로 두 상태만 허용)
record ProcessingResult(boolean successful, Duration retryDelay) {
    static ProcessingResult success() { return new ProcessingResult(true, Duration.ZERO); }
    static ProcessingResult failure(Duration retryDelay) { return new ProcessingResult(false, retryDelay); }
}

// 패턴 구성 요소 2: Consistency Event Handler
public abstract class ConsistencyEventHandler<T> {
    
    @EventListener
    public void handleConsistencyEvent(ConsistencyEvent<T> event) {
        if (!canHandle(event)) {
            return;
        }
        
        String serviceName = getServiceName();
        if (!event.targetServices().contains(serviceName)) {
            return;
        }
        
        try {
            // 1. 멱등성 확인
            if (isAlreadyProcessed(event.eventId())) {
                markAsProcessed(event, ProcessingStatus.DUPLICATE);
                return;
            }
            
            // 2. 비즈니스 로직 실행
            ProcessingResult result = processEvent(event.eventData());
            
            // 3. 처리 결과 기록
            if (result.successful()) {
                markAsProcessed(event, ProcessingStatus.SUCCESS);
            } else {
                markAsProcessed(event, ProcessingStatus.FAILED);
                scheduleRetry(event, result.retryDelay());
            }
            
        } catch (Exception e) {
            markAsProcessed(event, ProcessingStatus.ERROR);
            handleProcessingError(event, e);
        }
    }
    
    // 하위 클래스에서 구현할 추상 메서드
    protected abstract boolean canHandle(ConsistencyEvent<T> event);
    protected abstract ProcessingResult processEvent(T eventData);
    protected abstract String getServiceName();
    protected abstract boolean isAlreadyProcessed(String eventId);
    protected abstract void markAsProcessed(ConsistencyEvent<T> event, ProcessingStatus status);
    protected abstract void scheduleRetry(ConsistencyEvent<T> event, Duration retryDelay);
    protected abstract void handleProcessingError(ConsistencyEvent<T> event, Exception exception);
}

// 이 코드 블록 자체에서 참조하는 저장소 계약(1번 예시의 UserRepository와 같은 역할, 블록 간 재사용 없이 재선언)
interface UserRepository { User save(User user); }

// 구체적인 사용 예시
@Service
public class UserConsistencyService {

    private final UserRepository userRepository;
    private final ConsistencyEventPublisher consistencyEventPublisher;

    public UserConsistencyService(UserRepository userRepository,
                                   ConsistencyEventPublisher consistencyEventPublisher) {
        this.userRepository = userRepository;
        this.consistencyEventPublisher = consistencyEventPublisher;
    }

    // 사용자 정보 변경 시 일관성 이벤트 발행
    @Transactional
    public void updateUser(User user) {
        // 1. 로컬 데이터 업데이트
        User savedUser = userRepository.save(user);
        
        // 2. 일관성 이벤트 발행
        List<String> targetServices = Arrays.asList(
            "order-service", 
            "billing-service", 
            "shipping-service"
        );
        
        consistencyEventPublisher.publishConsistencyEvent(
            savedUser.getId().toString(),
            "UserUpdated",
            savedUser,
            targetServices
        );
    }
}

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# Distributed Event-Driven Consistency Pattern

## Pattern Classification
- **Category**: Architectural Pattern
- **Type**: Integration Pattern
- **Domain**: Microservices, Distributed Systems
- **Complexity**: High
- **Maturity**: Emerging

## Intent
분산 마이크로서비스 환경에서 여러 서비스 간의 데이터 일관성을 이벤트 기반 아키텍처를 통해 최종적으로 보장한다.

## Also Known As
- Event-Driven Data Synchronization Pattern
- Microservice Consistency Pattern
- Distributed State Synchronization Pattern

## Motivation
### 문제 상황
전자상거래 플랫폼에서 사용자 정보는 다음 서비스들에서 복제되어 사용된다:
- 사용자 서비스 (마스터 데이터)
- 주문 서비스 (고객 정보)
- 결제 서비스 (청구 정보)
- 배송 서비스 (배송지 정보)

사용자가 주소를 변경하면 모든 서비스의 정보가 일관되게 업데이트되어야 한다.

### 기존 해결책의 한계
1. **동기식 API 호출**: 높은 결합도, 장애 전파, 성능 저하
2. **2PC (Two-Phase Commit)**: 가용성 저하, 확장성 문제
3. **Saga Pattern**: 복잡한 보상 로직, 구현 어려움

## Applicability
다음 상황에서 이 패턴을 사용한다:
- 마이크로서비스 간 데이터 동기화가 필요한 경우
- 강한 일관성보다 최종적 일관성이 허용되는 경우
- 서비스 간 결합도를 낮추고 싶은 경우
- 분산 환경에서 장애 격리가 중요한 경우

## Structure
```mermaid
graph TB
    A[Service A] --> EP[Event Publisher]
    EP --> ES[Event Store]
    EP --> EB[Event Bus]
    EB --> EH1[Event Handler 1]
    EB --> EH2[Event Handler 2]
    EB --> EH3[Event Handler 3]
    EH1 --> SB[Service B]
    EH2 --> SC[Service C]
    EH3 --> SD[Service D]
    CM[Consistency Monitor] --> ES
    CM --> RQ[Reconciliation Queue]
```

## Participants
- **Event Publisher**: 데이터 변경 시 일관성 이벤트 발행
- **Event Store**: 이벤트 영속화 및 상태 관리
- **Event Bus**: 이벤트 라우팅 및 전달
- **Event Handler**: 각 서비스별 이벤트 처리 로직
- **Consistency Monitor**: 일관성 상태 모니터링 및 복구

## Collaborations
1. Service A에서 데이터 변경 발생
2. Event Publisher가 일관성 이벤트 생성 및 발행
3. Event Store에 이벤트 영속화
4. Event Bus를 통해 관련 서비스들에 이벤트 전달
5. 각 서비스의 Event Handler가 이벤트 처리
6. Consistency Monitor가 일관성 상태 감시
7. 불일치 발견 시 자동 복구 프로세스 실행

## Consequences
### 장점
- **낮은 결합도**: 서비스 간 직접적인 의존성 제거
- **높은 가용성**: 일부 서비스 장애가 전체에 영향 없음
- **확장성**: 새로운 서비스 추가 용이
- **복원력**: 자동 재시도 및 복구 메커니즘

### 단점
- **복잡성**: 이벤트 스토어, 모니터링 시스템 필요
- **최종적 일관성**: 즉시 일관성 보장 불가
- **디버깅 어려움**: 분산된 이벤트 플로우 추적 복잡
- **운영 오버헤드**: 추가적인 인프라 및 모니터링 필요

## Implementation
### 구현 고려사항
1. **이벤트 스키마 진화**: 버전 관리 및 하위 호환성
2. **멱등성**: 동일 이벤트 중복 처리 방지
3. **순서 보장**: 필요 시 이벤트 순서 처리
4. **에러 처리**: 재시도 정책 및 DLQ 구성
5. **모니터링**: 일관성 메트릭 및 알람

### 구현 변형
- **At-least-once delivery**: 중복 허용, 멱등성으로 해결
- **At-most-once delivery**: 중복 방지, 손실 가능성 존재
- **Exactly-once delivery**: 복잡하지만 정확한 전달 보장

## Sample Code
[위의 Java 구현 예시 참조]

## Known Uses
> 아래는 이 패턴이 실제로 어떻게 쓰일 수 있는지 보여주기 위해 저자가 구성한 가상의 예시입니다. 특정 기업이 이 패턴명을 공식적으로 채택했다는 근거는 아니며, 유사한 이벤트 기반 일관성 문제를 다루는 참고 사례로 이해해야 합니다.

- **대규모 마이크로서비스 플랫폼**: 서비스 간 데이터 동기화에 이벤트 기반 아키텍처를 적용하는 유사 사례를 참고할 수 있다
- **결제/여정 데이터 일관성이 중요한 서비스**: 여러 서비스에 걸친 데이터 일관성 보장에 이벤트 소싱을 활용하는 유사 사례를 참고할 수 있다
- **주문·재고 동기화가 필요한 커머스 플랫폼**: 최종적 일관성 모델을 적용하는 유사 사례를 참고할 수 있다
- **추천/개인화 데이터를 다루는 서비스**: 사용자 데이터 변경을 이벤트로 전파하는 유사 사례를 참고할 수 있다

## Related Patterns
- **Event Sourcing**: 모든 변경을 이벤트로 저장
- **CQRS**: 읽기/쓰기 모델 분리
- **Saga Pattern**: 분산 트랜잭션 관리
- **Outbox Pattern**: 트랜잭션과 이벤트 발행의 원자성 보장

## References
- Martin Fowler, "Event-Driven Architecture"
- Chris Richardson, "Microservices Patterns"
- Vaughn Vernon, "Implementing Domain-Driven Design"

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import java.time.Duration;
import java.util.List;
import org.springframework.stereotype.Component;

// 검증 결과를 구성하는 값 객체 그룹: 세부 필드는 실제 측정 항목에 맞게 확장한다
class PerformanceMetrics {}
class ComplexityAnalysis {}
class MaintainabilityScore {}
class ApplicabilityAssessment {}
class DeveloperSurveyResponse {}
class CodeReviewMention {}

// 패턴 효과성 측정 결과와 커뮤니티 피드백 결과: 둘 다 "측정을 마친 뒤 한 번에 완성되는" 값이므로
// setter로 단계적으로 채우는 대신 record 정규 생성자에 네 값을 한 번에 전달해 완성한다
record PatternEffectivenessReport(
    String patternName, PerformanceMetrics performanceMetrics, ComplexityAnalysis complexityAnalysis,
    MaintainabilityScore maintainabilityScore, ApplicabilityAssessment applicabilityAssessment
) {}

record CommunityFeedback(
    String patternName, List<DeveloperSurveyResponse> surveyResponses, List<CodeReviewMention> reviewMentions
) {}

// 검증에 필요한 외부 협력자 계약
interface SurveyService {
    List<DeveloperSurveyResponse> conductPatternSurvey(String patternName);
}
interface CodeReviewAnalyzer {
    List<CodeReviewMention> findPatternMentions(String patternName);
}

// 패턴 검증을 위한 실험적 구현
@Component
public class PatternValidationFramework {

    private final SurveyService surveyService;
    private final CodeReviewAnalyzer codeReviewAnalyzer;

    public PatternValidationFramework(SurveyService surveyService, CodeReviewAnalyzer codeReviewAnalyzer) {
        this.surveyService = surveyService;
        this.codeReviewAnalyzer = codeReviewAnalyzer;
    }

    // 1. 패턴 효과성 측정 — 네 가지 측정을 모두 수행한 뒤 결과를 한 번에 record로 조립한다
    public PatternEffectivenessReport validatePattern(String patternName, Duration testPeriod) {
        return new PatternEffectivenessReport(
            patternName,
            measurePerformance(patternName, testPeriod),
            analyzeComplexity(patternName),
            evaluateMaintainability(patternName),
            assessApplicability(patternName)
        );
    }
    
    // 2. 커뮤니티 피드백 수집
    public CommunityFeedback collectCommunityFeedback(String patternName) {
        return new CommunityFeedback(
            patternName,
            surveyService.conductPatternSurvey(patternName),
            codeReviewAnalyzer.findPatternMentions(patternName)
        );
    }

    // 아래 네 메서드는 실제 프로젝트의 APM·정적 분석 도구 연동 지점이며, 측정 로직은 도구별로 구현한다
    private PerformanceMetrics measurePerformance(String patternName, Duration testPeriod) {
        return new PerformanceMetrics();
    }
    private ComplexityAnalysis analyzeComplexity(String patternName) {
        return new ComplexityAnalysis();
    }
    private MaintainabilityScore evaluateMaintainability(String patternName) {
        return new MaintainabilityScore();
    }
    private ApplicabilityAssessment assessApplicability(String patternName) {
        return new ApplicabilityAssessment();
    }
}

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import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.springframework.stereotype.Component;

// 분석 대상 코드 저장소에 대한 최소 접근 계약
interface CodeRepository {
    List<String> listSourceFiles();
}

// CodeStructure: 코드 분석 단위(파일·클래스 등)를 나타내는 값 객체(세부 필드 생략)
class CodeStructure {}

// RepetitivePattern: 탐지된 반복 구조와 그 통계치를 담는 값 객체. ML 서비스가 한 번에 다섯 값을
// 모두 채워 반환하므로 단계적 채움이 필요 없어 record로 선언한다
record RepetitivePattern(int frequency, double complexity, String structure, List<String> occurrences, double confidence) {}

// PatternCandidate: AI가 제안한 패턴 후보(최종 채택 여부는 사람이 검토). 앞의 Builder 버전과 달리
// 여섯 값을 discoverPatternCandidates 안에서 동시에 계산해 한 번의 생성자 호출로 조립한다
record PatternCandidate(
    String name, String structure, List<String> occurrences, double confidence,
    String suggestedIntent, List<String> potentialBenefits
) {}

// 분석·탐지·의도 추론을 담당하는 외부 협력자 계약
interface CodeAnalysisService {
    List<CodeStructure> analyzeStructures(CodeRepository repository);
}
interface MachineLearningService {
    List<RepetitivePattern> findRepetitivePatterns(List<CodeStructure> structures);
}
interface NlpService {
    String inferIntent(List<String> contextClues);
}

// AI 기반 패턴 발견 시스템
@Component
public class AIPatternDiscovery {

    // 후보로 인정할 최소 반복 빈도·구조적 복잡도 임계값(3+ 독립 사례 기준을 통계적으로 근사)
    private static final int MIN_PATTERN_FREQUENCY = 3;
    private static final double MIN_PATTERN_COMPLEXITY = 0.6;

    private final MachineLearningService mlService;
    private final CodeAnalysisService codeAnalysisService;
    private final NlpService nlpService;

    public AIPatternDiscovery(MachineLearningService mlService,
                               CodeAnalysisService codeAnalysisService,
                               NlpService nlpService) {
        this.mlService = mlService;
        this.codeAnalysisService = codeAnalysisService;
        this.nlpService = nlpService;
    }
    
    // 코드베이스에서 패턴 후보 발견
    public List<PatternCandidate> discoverPatternCandidates(CodeRepository repository) {
        // 1. 코드 구조 분석
        List<CodeStructure> structures = codeAnalysisService.analyzeStructures(repository);
        
        // 2. 반복 패턴 탐지
        List<RepetitivePattern> repetitivePatterns = 
            mlService.findRepetitivePatterns(structures);
        
        // 3. 패턴 후보 생성
        List<PatternCandidate> candidates = new ArrayList<>();
        for (RepetitivePattern pattern : repetitivePatterns) {
            if (pattern.frequency() >= MIN_PATTERN_FREQUENCY &&
                pattern.complexity() >= MIN_PATTERN_COMPLEXITY) {

                candidates.add(new PatternCandidate(
                    generatePatternName(pattern),
                    pattern.structure(),
                    pattern.occurrences(),
                    pattern.confidence(),
                    inferIntent(pattern),
                    analyzeBenefits(pattern)
                ));
            }
        }
        
        return candidates;
    }
    
    // 패턴 의도 추론
    private String inferIntent(RepetitivePattern pattern) {
        // NLP 모델을 사용한 의도 추론
        List<String> contextClues = extractContextClues(pattern);
        return nlpService.inferIntent(contextClues);
    }

    // 아래 세 메서드는 실제 프로젝트에서 코드 분석 결과에 맞게 채워야 하는 지점이다(여기서는 최소 골격만 제시)
    private String generatePatternName(RepetitivePattern pattern) {
        return "Candidate-" + pattern.structure().hashCode();
    }

    private List<String> analyzeBenefits(RepetitivePattern pattern) {
        return List.of("결합도 감소 가능성 존재(세부 분석 필요)");
    }

    private List<String> extractContextClues(RepetitivePattern pattern) {
        return pattern.occurrences();
    }
}

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import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import org.springframework.stereotype.Component;
// PatternEvolutionPrediction: domain/emergingPatterns/drivingForces/timeframe/adoptionProbability 필드를 갖는 값 객체(빌더 정의 생략)

// 진화하는 패턴 생태계
@Component
public class EvolvingPatternEcosystem {
    
    // 기술 트렌드 기반 패턴 진화 예측
    public List<PatternEvolutionPrediction> predictPatternEvolution() {
        List<PatternEvolutionPrediction> predictions = new ArrayList<>();
        
        // 1. 클라우드 네이티브 패턴
        predictions.add(PatternEvolutionPrediction.builder()
            .domain("Cloud Native")
            .emergingPatterns(Arrays.asList(
                "Serverless Function Orchestration Pattern",
                "Container-to-Container Communication Pattern",
                "Multi-Cloud Data Consistency Pattern"
            ))
            .drivingForces(Arrays.asList(
                "Container adoption growth",
                "Serverless computing maturation",
                "Multi-cloud strategies"
            ))
            .timeframe("2-3 years")
            .adoptionProbability(0.85)
            .build());
        
        // 2. AI/ML 통합 패턴
        predictions.add(PatternEvolutionPrediction.builder()
            .domain("AI/ML Integration")
            .emergingPatterns(Arrays.asList(
                "Model-as-a-Service Integration Pattern",
                "Real-time ML Inference Pattern",
                "AI-Driven Auto-scaling Pattern"
            ))
            .drivingForces(Arrays.asList(
                "AI democratization",
                "Edge AI deployment",
                "MLOps maturation"
            ))
            .timeframe("1-2 years")
            .adoptionProbability(0.75)
            .build());
        
        return predictions;
    }
}