인프런 아키텍처 2024 ~ 2025 | 인프콘2024
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AI 핵심 요약
인프런은 글로벌 서비스 준비와 비용 절감을 위해 레거시를 한 번에 교체하기보다 여러 목적 조직이 함께 점진적으로 개선하는 방식을 택했다. 이미지 리사이즈 Lambda에 AVIF 변환을 추가하고, 변경이 드문 카테고리 JSON 응답을 CloudFront에서 캐싱해 이미지 트래픽과 백엔드 부하를 줄였다. Next.js를 SSR·CSR 페이지 렌더링뿐 아니라 API 프록시로도 활용했으며, 내부·외부 API 경로를 구분하고 리버스 프록시로 쿠키·헤더 기반 라우팅을 구성해 Express와 Next.js를 병행하면서 단계적으로 전환할 수 있게 했다. 캐시 적용 시 세션 쿠키가 사용자 간 공유되지 않도록 헤더를 세심하게 설정해야 하며, 글로벌 진출 전에는 비용과 라우팅 같은 기반 작업을 먼저 다지는 것이 중요하다고 설명했다.
- 이미지 리사이즈에 그치지 말고 AVIF 같은 압축 포맷도 적용해 전송량을 줄일 수 있다.
- 변경이 드문 JSON 응답은 CDN 캐시로 옮기면 애플리케이션과 로드밸런서의 요청 부하를 낮출 수 있다.
- API 응답을 CDN에 캐시할 때는 쿠키와 Cache-Control 헤더를 점검해 사용자 세션이 섞이지 않도록 해야 한다.
- Next.js의 API 프록시 경로와 내부·외부 API 규칙을 명확히 나누고, 리버스 프록시 설정은 코드로 관리하면 점진적 전환과 롤백이 쉬워진다.
소개
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