🚀 프로토타입과 PoC로 실현력을 증명하고, 자동화된 CI/CD로 빠르게 배포하기
서비스를 실제로 만들기 전, 아이디어를 검증하고, 기술적 가능성을 테스트하고, 최종적으로는 빠르게 배포하는 일련의 과정은 현대 프론트엔드 개발자에게 매우 중요한 역량입니다.
이번 글에서는 프로토타입, PoC(Proof of Concept), CI/CD 자동 배포를 어떻게 활용하고 이해해야 하는지, 실무적 관점에서 정리해봤습니다.
“사용자가 어떤 흐름으로 앱을 이용할지 미리 그려보는 것”
“아이디어는 좋지만, 기술적으로 구현 가능한지 실험하는 것”
| 상황 | PoC 목적 |
|---|---|
| AI 요약 기능 기획 | OpenAI API와 연동 테스트 |
| PDF 텍스트 추출 기능 | PDF 파싱 속도와 정확도 검증 |
| Storybook을 GitHub Pages에 배포 | CI 환경에서 Static 파일 생성 및 브랜치 푸시 검토 |
Zustand로 모달/토스트 상태를 관리할 수 있을까?
→ 작은 예제에서 모달 열림/닫힘을 관리해본 뒤 전체 디자인 시스템에 적용
아이디어 검증 단계에서는 Figma + Vercel + Supabase 조합으로 프론트·백 간단히 PoC 구현
AI 기능 검토 시엔 Colab에서 코드 프로토타이핑
빠른 기능 검증용 백엔드 API는 Postman + Express 기반으로 PoC 진행
| 분야 | 목적 | 사용 툴 / 기술 | 설명 |
|---|---|---|---|
| 프론트엔드 UI | 빠른 화면 구성, 기능 테스트 | Figma, Storybook, React, Next.js | UI/UX 흐름이나 컴포넌트 동작 확인용 |
| 백엔드 API | 기능 가능성 확인 | Postman, Express, Fastify, NestJS | 간단한 REST API 구현 및 호출 테스트 |
| 데이터베이스 | CRUD 및 관계 모델링 검증 | SQLite, MongoDB Atlas, Prisma, Supabase | 실제 쿼리 구조와 관계 설계 테스트 |
| 전체 시스템 | 전체 구조 흐름 검증 | Docker, Vite, Firebase, Vercel, Railway | 서비스 통합 구조 또는 배포 흐름 확인 |
| 인공지능/모델 테스트 | 모델 학습/추론 가능성 검증 | Jupyter Notebook, Colab, HuggingFace, LangChain | 모델 성능 또는 API 연동 실험 |
| 협업·공유 | 결과 공유 및 데모 | Loom, Notion, Figma, Vercel Preview URL | 팀원·이해관계자에게 결과 전달 및 피드백 받기 |
“개발자의 실수를 줄이고, 배포를 빠르게 만드는 자동화 도구”
| 항목 | GitHub Actions | Vercel |
|---|---|---|
| 설정 난이도 | 커스텀 자유도 높음 | 아주 쉬움 (연동만 하면 끝) |
| 주요 활용 | 테스트, 린트, Storybook 배포 등 | 정적 사이트 자동 배포 |
| 추천 시점 | 테스트 자동화, 백엔드 포함 시 | 단일 프론트엔드 앱 배포 시 |
name: Deploy to Vercel
on:
push:
branches: [main]
jobs:
deploy:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- uses: actions/checkout@v3
- run: npm install -g vercel
- run: vercel --prod --token ${{ secrets.VERCEL_TOKEN }}
| 항목 | 설명 |
|---|---|
| 프로토타입 | UI 흐름 검증, 사용자 중심 설계 확인 |
| PoC | 기술 구현 가능성 사전 실험 |
| CI/CD | 코드 자동 테스트 및 배포로 안정성과 속도 확보 |