Supabase에서 자체 API 서버로, IoC와 의존성 제어 활용기
Supabase에서 자체 API 서버로 전환하는 과정에서 제어의 역전(IoC)과 의존성 제어를 어떻게 활용했는지에 대한 경험
배경
처음에는 개발자가 2명뿐이었다. AI 엔지니어와 웹 개발자인 나.
대부분의 스타트업들이 그렇듯이 빠르게 시장에 던져보고, 반응을 살펴야했다. 그렇기 때문에 Supabase는 우리에게 최적의 솔루션이었다.
서비스 초기, 우리 팀은 제품 개발과 신규 기획, 마케팅 등 수많은 일들을 빠른 시간 안에 해내야했다.
하지만 동시에 제품의 엔지니어로서 기술 부채를 쌓지 않기 위해 외부 의존성을 제어할 수 있는 아키텍처에 대한 고민을 놓치지 않고싶었다.
사실 지금이나 그 때나 햇병아리 개발자인 것은 똑같지만, 그 당시에는 책에서 배운 개념들을 실무에 녹여내고 싶어했던 것 같다.
- 외부 의존성에 직접 의존하지 말 것
- 구현이 아닌 추상화에 의존할 것
돌이켜보면, 당장 내일 사라질지도 모르는 제품에 오버 엔지니어링을 한 게 아닐까 싶기도하다.
- 아마 웹 개발자 팀원이 한 명이라도 더 있었다면, 왜 이런 구조를 택했냐고 했을 것 같다.
하지만 마냥 근거 없는 선택은 아니었다. 판단 기준은 아래와 같았다.
- Supabase는 MVP에 쓰일 백엔드이다.
- 추상화로 인한 복잡성 비용 대비 이점이 있는가?
- 구독 결제와 같은 비즈니스 로직이 Supabase만으로는 힘들었다.
- 내가 백엔드 스킬이 부족해서 그럴 수도 있다.
외부 의존성 제어를 위한 고민
개발 속도를 유지하면서도 시스템의 유연성을 확보하는 것은 쉽지 않았다. 나의 접근 방식은 필요할 때 확장 가능한 최소한의 추상화였다.
문제: HTTPClient 인터페이스와 Supbase SDK의 간극
Supabase SDK는 추상화된 HTTPClient 인터페이스와 완전히 호환되지 않았다. 그렇다고 SDK의 메서드들을 HTTPClient 인터페이스를 맞추는 것은 멍청한 행동이라고 생각했다.
// 이상적인 HTTPClient 인터페이스
interface HTTPClient {
get<Data = unknown>(url: string, params?: Record<string, any>): Promise<Data>;
post<Data = unknown>(url: string, body?: unknown): Promise<Data>;
...
}
// Supabase SDK를 통한 read
supabase
.from('table')
.select('*')
.order('created_at', { ascending: false });
// Supabase SDK를 통한 create
supabase
.from('table')
.insert({ ... })
.select('*')
.single();
그렇다고 엄청난 생산성의 1등 공신 중 하나인 Supabase SDK를 쓰지 않겠다는 것은... 굳이 말을 이어나가지 않아도 될 것 같다.
BFF 서버로 두 마리 토끼 잡기
나의 경우, 제품의 코어 기술 스택이 Next.js이었기 때문에 가능한 선택이었다.
- 바쁜 일정 속, 별도의 BFF 서버를 띄워야했다면, Supabase 의존성 제어를 고려하지도 않았을 것이다.
Next.js API Route handler에서는 Supabase SDK를 이용하고, API 클라이언트 쪽에서는 HTTPClient 추상화에 의존하게 했다.
// /app/api/projects/[projectId]route.ts
export async function GET(
request: NextRequest,
{ params: { projectId }}: { params: { projectId: string }}
): Promise<NextResponse<FetchProjectResponseBody>> {
...
const {
data: project,
error: fetchProjectError,
status: fetchProjectStatus,
} = await supabase
.from('projects')
.select('*', { count: 'exact' })
.eq('id', projectId)
.single();
...
return NextResponse.json({
code: fetchProjectStatus,
message: StatusMessages.OK,
result: project,
});
}
// /services/project-service.ts
class ProjectService {
private readonly httpClient: HTTPClient;
constructor(httpClient: HTTPClient) {
this.httpClient = httpClient;
}
fetchProject(projectId: string) {
return this.get<Project>(`/api/projects/${projectId}`);
}
}
하지만, 이대로는 좀 아쉬운 점이 있다고 느꼈다. ProjectService와 같은 API 클라이언트가 의존하는 서버가 BFF 서버에서 다른 API 서버로 변경될 때이다.
아래 코드를 보면 알겠지만, 엔드포인트가 /api/projects/${projectId}와 같이 직접 의존하고 있기 때문이다.
fetchProject(projectId: string) {
return this.get<Project>(`/api/projects/${projectId}`);
}
그래서 의존할 서버의 교체를 고려하여 엔드포인트 Record에 의존하게 했다.
const API_SERVER_PATHS = {
projects: '/api/projects',
...
} as const;
fetchProject(projectId: string) {
return this.get<Project>(`${API_SERVER_PATHS.projects}/${projectId}`);
}
이제 ProjectService와 같은 API 클라이언트들은 Supabase SDK에 의존하지 않는다. 나중에 BFF 마저도 사라지게 된다면, 엔드포인트들만 교체해주면 된다.
정말로 찾아온 자체 API 서버로의 전환
서비스의 성장과 함께 Supabase의 한계를 더욱 명확히 느끼게 되었다. 주요 전환 동기는 다음과 같았다.
- 복잡해지는 비즈니스 로직
- 풀스택 앱이 갖는 복잡성
- 전문 백엔드 인력 채용
그리고 앞서 구축한 추상화 계층 덕분에 전환 과정이 용이했다.
결론
제어의 역전 달성과 최소한의 추상화는 우리 개발팀에 유연성을 제공했다.
최근 제품과 개발팀이 커지면서, 이런 경험들이 많아지고 있는데 혼자 학습하고 고민했던 것들이 헛되지 않았다는 게 느껴지기도 하고, 개발에 대한 성취감도 상당히 높아졌다.
이전에는 기술이나 코드로 문제를 해결하는 것보다는 그 외 방법으로 문제를 해결하는 게 더 재밌었는데, 지금은 개발이 역전한 것 같다.