Vercel 제품 가이드투어 (2026)

VVercel
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Transcript

00:00:00수백만 명의 개발자가 10년 넘게 Vercel의 프런트엔드 클라우드에서 프로젝트를 구축해 왔습니다.
00:00:04개인 프로젝트부터 기업용 소프트웨어에 이르기까지, 우리 모두는 Vercel을 사용하여 모든 것을 배포해 왔죠.
00:00:10사용자나 팀의 불편함을 줄이기 위해 에이전트와 AI 기능을 빌드할 때,
00:00:15가장 피하고 싶은 것은 운영 환경에서 유지 관리가 복잡해지는 일입니다.
00:00:21Vercel의 자율 주행 인프라는 데브옵스(DevOps)를 배포만큼이나 쉽게 만들어 줍니다.
00:00:25코드를 생성하고 에이전트를 빌드하면, Vercel이 전 세계적인 규모의 성능에 맞게 자율적으로 최적화하고,
00:00:31컴퓨팅 자원을 할당하며, AI 워크플로를 오케스트레이션하고, 이상 징후까지 조사합니다.
00:00:38이 모든 과정에 어떠한 설정도 필요하지 않습니다.
00:00:40이제 스피드런을 통해 제가 무슨 말씀을 드리는지 직접 보여드리겠습니다.
00:00:43기존 웹 앱을 이전하는 과제에 도전해 보죠.
00:00:46이것은 로스터리와 카페를 운영하는 중견 커피 기업의 채용 플랫폼 데모 앱입니다.
00:00:53프런트엔드, 입사 지원서와 이력서를 저장하는 데이터베이스,
00:00:58그리고 빠른 지원 검토를 위해 자기소개서를 요약하는 백엔드 서비스로 구성된 간단한 앱입니다.
00:01:03현재 아주 오래된 호스팅 업체를 사용 중인데, 어디인지는 말씀드리지 않겠지만,
00:01:07확실히 현대화가 필요해 보이니 바로 시작해 보겠습니다.
00:01:10Vercel로 이전하면 기능 개발, 배포 및 협업 속도가 훨씬 빨라질 것입니다.
00:01:17이제 이 앱을 Vercel로 가져오겠습니다.
00:01:19기본적인 FastAPI 파이썬 서비스인 백엔드부터 시작해 보죠.
00:01:24먼저 'Add New'를 클릭합니다.
00:01:26이미 제 Git 계정을 연결해 두었기에 레포지토리들이 목록에 나타납니다.
00:01:31API 레포지토리에서 'Import'를 클릭합니다.
00:01:33빌드 및 출력 설정을 포함하여 가져오기 과정을 완전히 구성할 수 있지만,
00:01:38Vercel은 FastAPI와 다른 백엔드 프레임워크를 기본적으로 지원합니다.
00:01:44따라서 바로 'Deploy'를 클릭하기만 하면 작동합니다.
00:01:46불과 몇 초 만에 파이썬 백엔드 서비스가 Vercel에 배포되어 실행되었습니다.
00:01:52Vercel이 이 프로젝트를 위한 URL을 자동으로 생성했습니다.
00:01:55다음 앱의 환경 변수로 추가할 수 있도록 이 URL을 복사해 두겠습니다.
00:02:01새 프로젝트를 하나 더 추가하고, 다음 앱에서 'Import'를 클릭한 뒤,
00:02:05Supabase와 통신할 수 있도록 이 앱의 환경 변수들을 가져오겠습니다.
00:02:11좋습니다, 이제 앱이 Supabase와 통신할 수 있습니다. FastAPI 변수에는
00:02:15방금 복사한 URL을 추가하고 앱을 배포하겠습니다.
00:02:20Vercel이 프로젝트를 빌드하고 배포하는 중입니다.
00:02:23이 앱은 수백만 개의 웹사이트와 앱을 구동하는 것과 동일한 인프라에서 실행될 것입니다.
00:02:27Vercel의 126개 글로벌 거점은 콘텐츠를 사용자에게 가장 가까운 곳에 자동으로 배치하므로,
00:02:33언제나 매우 빠른 속도를 보장합니다.
00:02:37보시는 것처럼 앱 배포가 성공적으로 완료되었습니다.
00:02:40함께 확인해 보시죠.
00:02:42채용 공고를 확인할 수 있고, 대시보드에서는 파이썬 요약 기능이 포함된 백엔드를 볼 수 있습니다.
00:02:49일단 운영 환경에 배포되면 앱 전체를 모니터링할 수 있게 됩니다.
00:02:53지금은 실시간 데이터를 확인할 수 있는 다른 프로젝트로 넘어가 보겠습니다.
00:02:57웹 분석, 속도 인사이트, 로그, 쿼리 가능한 관측성 대시보드를 통해 전체 현황을 파악할 수 있습니다.
00:03:04예를 들어, 사람들이 에이전트 기술을 찾는 사이트인 skills.sh의 분석 데이터입니다.
00:03:11유입 경로를 포함한 상세한 트래픽 및 추천 정보를 확인할 수 있습니다.
00:03:15여기 'Speed Insights'를 클릭하면 핵심 웹 지표(Core Web Vitals)를 보여줍니다.
00:03:19이를 통해 속도 저하나 로드 관련 문제를 진단하고 해결할 수 있죠.
00:03:23'Observability'를 클릭하면 대시보드가 나타나며, 로그부터 함수,
00:03:29엣지 요청, 데이터 전송까지 앱의 모든 진단 항목을 탐색하고 쿼리할 수 있습니다.
00:03:34좋습니다, 이제 요약 기능을 채용 담당자에게 더 유용하게 만들어 보겠습니다.
00:03:38현재 FastAPI는 파이썬 라이브러리로 자기소개서만 요약하고 있습니다.
00:03:43하지만 자기소개서와 PDF 이력서를 모두 분석하는 간단한 에이전트를 빌드하여,
00:03:48직무 기술서와 비교하고 후보자에 대한 1차 평가를 내린 뒤,
00:03:52채용 담당자가 보낼 이메일까지 생성하게 할 수 있습니다.
00:03:56이미 로컬에 레포지토리를 클론해 두었으니, 디렉토리로 이동해 필요한 도구들을 설치하겠습니다.
00:04:01이제 Vercel CLI를 사용하여 로컬 프로젝트를 Vercel에 연결하겠습니다.
00:04:06CLI를 사용하면 명령줄에서 바로 Vercel 플랫폼을 쉽게 제어할 수 있습니다.
00:04:11'vercel link'로 시작하겠습니다.
00:04:14네, 이 로컬 프로젝트를 연결하겠습니다.
00:04:16Vercel 데모 조직의 'coffee shop jobs' 프로젝트가 될 것입니다.
00:04:21이미 찾았군요.
00:04:22그리고 환경 변수들을 가져오겠습니다.
00:04:24됐습니다.
00:04:25'vercel dev'를 통해 Vercel 배포 환경을 로컬에서 동일하게 구현하여 앱을 실행할 수도 있습니다.
00:04:31'vercel dev'를 실행해 보죠.
00:04:34서버를 시작하고 바로 테스트해 보겠습니다.
00:04:37성공이네요.
00:04:38정말 멋집니다.
00:04:40이제 에이전트 구축에 필요한 AI 도구들을 설치해 보겠습니다.
00:04:43Vercel은 기능과 에이전트를 빌드하는 데 필요한 모든 AI 도구를 제공합니다.
00:04:47먼저, 요약을 위해 실제 AI 모델을 통합해야 합니다.
00:04:51Vercel AI Gateway를 통해 수백 가지의 다양한 모델을 사용할 수 있으며,
00:04:55Vercel dev를 실행하면 OIDC 토큰을 통해 자동 접근 권한을 얻게 되는데, 아주 유용합니다.
00:05:00다음으로, 텍스트 요약 등과 같은 작업에 필요한 AI 프리미티브 세트를 제공하는 AI SDK를 설치합니다.
00:05:07'pnpm install ai'를 실행합니다.
00:05:12좋습니다.
00:05:13그다음으로, 에이전트가 수행하는 각 단계를 안정적으로 오케스트레이션할 Workflow Dev Kit을 설치하겠습니다.
00:05:21만약 앱이 코드를 생성하는 기능이 있다면, Vercel Sandbox를 사용하여 안전하게 실행할 수도 있습니다.
00:05:26하지만 이건 간단한 요약 에이전트이므로 샌드박스까지는 필요하지 않습니다.
00:05:31자, 마지막으로 프런트엔드는 Next.js입니다.
00:05:34프런트엔드를 깔끔하고 빠르게 유지하기 위해 'React best practices' 기술을 프로젝트에 추가하겠습니다.
00:05:40skills.sh를 사용해 보죠.
00:05:43여기로 가서 'React best practices'를 검색합니다.
00:05:47설치 명령어를 복사하겠습니다.
00:05:50됐습니다.
00:05:53Cursor Code와 몇 가지 다른 도구를 위해 설치를 확인해 봅시다.
00:05:56전역적으로 심볼릭 링크 버전을 선호하며, 설치가 완료되었습니다.
00:06:01이제 에이전트를 본격적으로 빌드해 보겠습니다.
00:06:02매우 간단하므로 Cursor Code에 프롬프트를 입력하기만 하면 됩니다.
00:06:06제가 시작할 때 사용한 프롬프트는 이렇습니다.
00:06:08Cursor Code에 에이전트를 빌드하고, 자기소개서와 PDF 이력서를 요약한 뒤,
00:06:12요약본을 합쳐 직무 기술서와 비교하고, 1차 추천 및 후속 이메일을 생성하라고 지시합니다.
00:06:20물론 Cursor와 함께 이 내용을 정교하게 다듬어 원샷(one-shot) 프롬프트로 만들었습니다.
00:06:25이제 이 프롬프트를 Cursor Code에 붙여넣고 바로 실행하겠습니다.
00:06:29비디오 데모의 마법을 빌려, 제가 Cursor 프롬프트 과정을 거쳤다고 가정하고
00:06:35그 결과물이 포함된 다른 디렉토리를 불러오겠습니다.
00:06:39자, 배포합시다.
00:06:41변경 사항을 커밋하고 작업 중인 브랜치를 푸시하겠습니다.
00:06:47이제 Vercel의 자율 주행 인프라가 AI 워크플로를 자동으로 인식하고
00:06:51해당 컴퓨팅 작업을 위한 인프라를 할당할 것입니다.
00:06:55여기서 활성 컴퓨팅 과금 방식이 매우 효과적입니다.
00:06:57모델 API의 응답을 기다리는 시간이 아니라, 실제 컴퓨팅이 일어나는 시간에 대해서만 비용을 지불하면 되기 때문입니다.
00:07:03이제 앱을 확인할 수 있습니다. 대시보드로 가서 새 기능과 지원서를 살펴봅시다.
00:07:10보시는 것처럼 이 지원서에 대한 거절 문구와 생성된 거절 이메일이 있네요.
00:07:17미리 보기 환경의 가장 좋은 점은 팀원 누구나 앱의 어느 부분에든 의견을 남길 수 있다는 것입니다.
00:07:24지금 바로 Eric에게 버튼을 추가해 달라고 요청해 보겠습니다.
00:07:31좋습니다, 이것은 Vercel Toolbar의 기능 중 하나일 뿐입니다.
00:07:34플래그 테스트, 접근성 감사, 추적(trace) 실행 등을 수행할 수 있습니다.
00:07:38미리 보기 환경은 운영 환경과 동일한 인프라에서 실행되므로,
00:07:42여기서 테스트한 결과는 실제 사용자가 보게 될 모습과 정확히 일치합니다.
00:07:46앱에 에이전트를 추가했지만, 다른 팀원들도 UI를 개선할 수 있게 하고 싶습니다.
00:07:52v0를 사용하면 웹 기반 개발 환경에서 다른 사람들도 프로젝트 작업을 쉽게 할 수 있으며,
00:07:57Git 워크플로를 통해 모든 것을 버전 관리하고 안전하게 유지할 수 있습니다.
00:08:01정말 멋진 기능이죠.
00:08:03GitHub 프로젝트를 가져오고 메인 브랜치를 기본 브랜치로 선택하면 v0가 프로젝트를 설정합니다.
00:08:13보시는 것처럼 환경 변수들도 함께 가져왔습니다.
00:08:19이제 1분도 채 안 되어 제 앱이 v0에서 실행되고 있습니다.
00:08:23기존 프로젝트이기 때문에 v0는 코드를 실행하기 위해 샌드박스를 구동합니다.
00:08:28이것은 Vercel에서 격리된 환경을 구축할 때 사용하는 것과 동일한 샌드박스 프리미티브입니다.
00:08:33Git 탭을 클릭하면 v0가 제가 작업할 새 브랜치를 자동으로 생성한 것을 볼 수 있습니다.
00:08:39채용 공고 페이지의 디자인을 약간 수정하고 싶네요.
00:08:42좀 과할 수도 있지만, 채용 공고 카드를 페이지 전체 너비로 만들어 보겠습니다.
00:08:50v0가 작업을 마쳤는데, 음, 제 선택이 아주 마음에 들지는 않지만 디자인 팀의 의견을 들어보죠.
00:08:57이 v0 채팅을 팀원들에게 보내서 계속 수정하게 하거나,
00:09:00PR을 열어 협업을 위한 미리 보기 환경을 공유할 수 있습니다.
00:09:06앱을 배포하고 전 세계적인 규모로 서비스가 시작되면, Vercel은 보안이 기본으로 유지되도록 보장합니다.
00:09:13앱을 실행하는 것과 동일한 자율 주행 인프라가 엣지에서 앱을 보호합니다.
00:09:18이것은 저희 Next.js 사이트의 방화벽 뷰입니다.
00:09:20트래픽이 많이 발생하는데, 그중 모든 트래픽이 선량한 것은 아닙니다.
00:09:24Vercel의 웹 애플리케이션 방화벽(WAF)은 악성 요청이 앱에 도달하기 전에 엣지에서 자동으로 검사하고 차단합니다.
00:09:33Bot ID는 실제 사용자와 자동화된 트래픽을 조용히 구분하여, 캡차(CAPTCHA) 같은 불편함 없이 악성 봇을 차단합니다.
00:09:40Vercel의 글로벌 엣지 네트워크는 대규모 공격을 자동으로 감지하고 완화하여 부하 상황에서도 앱의 응답성을 유지합니다.
00:09:49이전, AI 워크플로, 협업, 보안 등 방금 보신 모든 과정이 인프라 설정 없이 하나의 플랫폼에서 실행되었습니다.
00:09:59이것이 바로 '자율 주행'의 의미입니다.
00:10:01플랫폼이 방해하지 않으므로 여러분은 제품을 출시하는 데만 집중할 수 있습니다.
00:10:05현재 1,100만 개의 프로젝트가 진행 중이며 계속 늘어나고 있습니다.
00:10:08다음은 여러분의 차례입니다.

Key Takeaway

Vercel은 자율 주행 인프라를 통해 인프라 설정의 번거로움을 제거함으로써, 개발자가 복잡한 AI 에이전트 구축과 글로벌 스케일의 배포 및 보안에만 온전히 집중할 수 있게 돕습니다.

Highlights

Vercel의 '자율 주행 인프라'를 통한 설정 없는 데브옵스(DevOps) 및 AI 워크플로 최적화

FastAPI(백엔드)와 Next.js(프런트엔드) 앱을 Vercel로 신속하게 이전하고 배포하는 실습 과정

Vercel AI SDK와 AI Gateway를 활용하여 PDF 이력서와 자기소개서를 분석하는 AI 에이전트 구축

분석(Analytics), 속도 인사이트, 관측성 대시보드를 통한 실시간 운영 데이터 모니터링

v0를 활용한 코드 협업 및 미리 보기 환경(Preview Deployment)에서의 팀 피드백 기능

엣지 네트워크 기반의 웹 애플리케이션 방화벽(WAF)과 봇 차단을 통한 강력한 보안 환경

Timeline

Vercel의 비전과 자율 주행 인프라 소개

발표자는 지난 10년간 수백만 개발자가 선택한 Vercel의 프런트엔드 클라우드와 그 진화 방향을 설명합니다. 특히 '자율 주행 인프라'라는 개념을 강조하며, 이는 복잡한 설정 없이도 자원 할당, 성능 최적화, 이상 징후 조사를 자동으로 처리함을 의미합니다. 중견 커피 기업의 노후화된 호스팅 환경을 Vercel로 이전하는 구체적인 시나리오를 제시하며 현대화의 필요성을 역설합니다. 이를 통해 개발팀이 기능 개발과 협업 속도를 어떻게 극대화할 수 있는지에 대한 기대감을 조성합니다. 운영 환경의 유지 관리 복잡성을 줄이는 것이 이 기술의 핵심 목표입니다.

백엔드 및 프런트엔드 서비스의 신속한 이전

기존 앱의 FastAPI 파이썬 백엔드와 프런트엔드를 Vercel로 가져오는 실무 과정을 직접 시연합니다. Git 레포지토리를 연결하고 'Deploy' 버튼을 누르는 것만으로도 몇 초 만에 글로벌 배포가 완료되는 편의성을 보여줍니다. Supabase와의 연동을 위해 환경 변수를 설정하고, Vercel이 자동으로 생성한 프로젝트 URL을 활용하는 방법도 상세히 다룹니다. 전 세계 126개 거점을 보유한 글로벌 엣지 네트워크 덕분에 사용자는 어디서나 최적의 속도를 경험할 수 있음을 확인시켜 줍니다. 인프라의 확장성과 성능이 배포와 동시에 확보된다는 점이 이 과정의 주요 특징입니다.

운영 가시성 확보 및 관측성 도구 활용

배포 이후 서비스의 상태를 파악하기 위한 다양한 모니터링 및 분석 도구들을 소개합니다. '웹 분석(Web Analytics)'과 '속도 인사이트(Speed Insights)'를 통해 핵심 웹 지표를 진단하고 로드 문제를 해결하는 과정을 보여줍니다. 관측성(Observability) 대시보드에서는 로그, 함수 실행 상태, 엣지 요청 및 데이터 전송 현황을 쿼리하여 심층적으로 탐색할 수 있습니다. 실제 트래픽 데이터를 기반으로 유입 경로와 추천 정보를 분석하는 화면을 공유하며 데이터 기반의 운영을 강조합니다. 개발자는 이러한 지표들을 통해 앱의 성능을 정교하게 다듬고 문제 발생 시 즉각 대응할 수 있는 기반을 얻게 됩니다.

Vercel AI SDK를 활용한 AI 에이전트 구축

단순한 요약 기능을 넘어 자기소개서와 PDF 이력서를 비교 분석하는 AI 에이전트를 빌드하는 과정을 상세히 설명합니다. Vercel CLI를 통해 로컬 환경을 플랫폼과 연결하고, 'ai' 라이브러리와 Workflow Dev Kit을 설치하여 복잡한 오케스트레이션을 구현합니다. Vercel AI Gateway를 사용하면 수백 가지 AI 모델에 보안이 유지된 상태로 쉽게 접근할 수 있다는 점이 큰 장점입니다. Cursor Code와 같은 도구에 프롬프트를 입력하여 에이전트 코드를 생성하고 이를 실제 서비스에 통합하는 워크플로를 시연합니다. '활성 컴퓨팅' 과금 방식을 언급하며 모델 응답 대기 시간이 아닌 실제 연산 시간에 대해서만 비용이 발생한다는 경제성도 짚어줍니다.

협업 툴바와 v0를 통한 UI 개선 및 피드백

배포된 미리 보기 환경에서 팀원들이 실시간으로 의견을 주고받는 Vercel Toolbar의 협업 기능을 소개합니다. 특정 UI 요소에 댓글을 남겨 수정을 요청하거나, 접근성 감사 및 플래그 테스트를 수행하는 생생한 협업 현장을 보여줍니다. 생성형 UI 도구인 v0를 프로젝트에 연결하여 디자인 수정을 자동화하고 이를 별도의 브랜치와 PR로 생성하는 과정이 매우 인상적입니다. v0 내에서 격리된 샌드박스를 구동하여 기존 코드를 실행하고 브라우저 기반에서 즉시 결과를 확인하는 환경을 제공합니다. 이는 기술적 장벽을 낮추어 디자이너나 다른 팀원들도 제품 개선에 직접 참여할 수 있게 만듭니다.

글로벌 보안 강화 및 웹 방화벽(WAF) 적용

서비스 규모가 커짐에 따라 중요해지는 보안 문제를 Vercel의 자율 주행 인프라가 어떻게 해결하는지 설명하며 마무리합니다. 웹 애플리케이션 방화벽(WAF)을 통해 악성 요청을 엣지 단계에서 자동으로 차단하고, 실제 사용자와 봇 트래픽을 구분하는 기술을 시연합니다. 대규모 공격 상황에서도 앱의 응답성을 유지할 수 있는 글로벌 엣지 네트워크의 방어 능력을 강조하며 신뢰성을 확보합니다. 1,100만 개 이상의 프로젝트가 Vercel 위에서 안전하게 돌아가고 있다는 수치를 제시하며 시청자의 참여를 독려합니다. 결국 Vercel은 보안과 인프라 관리를 자동화하여 개발자가 제품의 본질에 집중하게 만드는 강력한 플랫폼임을 다시 한번 확인시켜 줍니다.

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