지난 Part 3에서 유능한 AI 비서(Cline, Lovable)들을 채용해 멋진 앱을 만드셨나요? 축하드립니다!
하지만 "내 컴퓨터(Localhost)에서만 돌아가는 앱"은 아무런 가치가 없습니다. 친구들에게, 그리고 전 세계 고객에게 보여주려면 '서버(Server)'라는 곳에 올려야 하죠. "리눅스? 도커? AWS?" 벌써 머리가 아프신가요? 걱정 마세요. 2026년의 인프라는 '서버리스(Serverless)'가 대세입니다. 서버 관리 없이 아이디어만 올리면 되는 마법 같은 도구들을 소개합니다.
목차
1. 터미널의 진화: Google Cloud CLI와 AI
서버를 다루려면 필연적으로 '검은 화면(터미널)'과 마주해야 합니다. 예전엔 복잡한 명령어를 달달 외워야 했지만, 이제는 Google Cloud CLI가 AI를 입었습니다.
$ gcloud compute instances create my-server --zone=us-central1-a --machine-type=e2-medium ... (오타 나면 실패)
[현재 (2026)]
$ gcloud ai "미국 서부에 적당한 성능의 웹 서버 하나 띄워줘"
> "e2-medium 인스턴스를 us-west1에 생성합니다. 진행할까요?" (Y/n)
이제 인프라 관리는 암기가 아니라 '대화'입니다. 구글의 강력한 인프라를 채팅하듯 제어하세요.
2. 백엔드 대전: Firebase(원조) vs Supabase(대세)
앱을 만들려면 데이터베이스(DB), 로그인(Auth), 파일 저장소(Storage)가 필요합니다. 이걸 하나하나 구축하지 않고 빌려 쓰는 서비스가 바로 BaaS (Backend as a Service)입니다.
🔥 Firebase (Google)
- 특징: 구글이 만든 원조 맛집. 안드로이드/유튜브 등 구글 생태계와의 연동이 강력합니다.
- 장점: 사용이 정말 쉽고, 실시간 데이터 동기화(Realtime DB)가 압도적입니다.
- 단점: 서비스가 커지면 비용이 급증할 수 있고, NoSQL 기반이라 복잡한 데이터 검색이 어렵습니다.
⚡ Supabase (Open Source)
- 특징: "오픈소스 Firebase"를 표방하며 등장한 강력한 도전자입니다.
- 장점: 개발자들이 사랑하는 SQL(PostgreSQL) 기반입니다. 특히 Vector DB 기능을 기본 제공하여, Part 3의 AI 에이전트들이 기억을 저장하는 용도로 쓰기에 최고입니다.
- 단점: Firebase보다 초기 설정이 아주 조금 더 필요합니다.
3. 배포의 정석: Vercel (Git Push = Deploy)
백엔드가 준비되었다면, 사용자가 접속할 화면(프론트엔드)을 배포해야죠. 여기서의 절대 강자는 Vercel입니다.
- 사용법: 터미널도 필요 없습니다. GitHub에 코드를 올리기만 하면(Push), Vercel이 이를 감지해서 자동으로 배포합니다.
- 성능: 전 세계에 퍼져있는 엣지 네트워크(Edge Network)를 통해, 한국에서 접속하든 미국에서 접속하든 0.1초 만에 로딩됩니다.
4. 추천 조합: 당신의 프로젝트에 맞는 스택은?
결정 장애가 온 분들을 위해 딱 정해드립니다.
| 프로젝트 성격 | 추천 조합 (Stack) |
|---|---|
| 빠른 프로토타입, 모바일 앱 | 👉 Firebase + Flutter/React |
| AI 서비스, 복잡한 데이터 관리 (Lovable 사용 시 추천) |
👉 Supabase + Vercel |
Tip: 특히 Part 3에서 소개한 'Lovable'은 Supabase와 찰떡궁합입니다. 그냥 Supabase를 쓰시는 게 2026년에는 정신 건강에 좋습니다.
마치며
이제 여러분은 서버실 없이도 구글이나 넷플릭스 같은 글로벌 서비스를 운영할 수 있는 힘을 가졌습니다. Google CLI로 명령하고, Supabase에 저장하고, Vercel로 보여주세요.
여기까지가 '웹/앱 개발'의 영역이었습니다. 다음 Part 5에서는 개발의 또 다른 즐거움, 데이터 시각화와 파이썬의 로망 (Streamlit & Antigravity)을 찾아 떠납니다. 코딩이 얼마나 재밌는 놀이인지 보여드리겠습니다.