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Dev.toBackend
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FastAPI와 Next.js 기반 Decoupled 아키텍처를 통한 미디어 저장소 구축
Building KindaSeen with FastAPI, Next.js, and PostgreSQL
AI 요약
Context
개별 미디어 시청 기록 관리의 파편화 문제를 해결하기 위해 중앙 집중형 저장소 필요성 대두. Next.js API Routes를 활용한 Monolith 구조 대신 확장성과 AI 통합 가능성을 고려한 분리형 구조 채택.
Technical Solution
- Python 생태계 활용을 통한 AI 모델 및 추천 알고리즘 도입 가능성을 확보한 FastAPI 백엔드 설계
- TMDB API의 /search/multi 엔드포인트를 httpx로 호출하여 데이터를 정규화하는 전용 tmdb 모듈 구현
- 외부 API 의존도를 낮추고 쿼리 성능을 높이기 위해 TMDB 메타데이터를 PostgreSQL에 직접 영속화하는 데이터 모델링 적용
- Supabase Auth를 통한 인증 계층 분리로 사용자 관리 오버헤드를 제거하고 핵심 비즈니스 로직 개발에 집중
- 기능별 디렉토리 구조(Feature-based Architecture)를 적용하여 모듈성 및 유지보수성을 강화한 코드 설계
- Swagger UI를 활용한 API 엔드포인트 사전 검증으로 프론트엔드 연동 시 발생 가능한 디버깅 비용 최소화
실천 포인트
1. 향후 AI/ML 기능 확장 계획이 있다면 초기부터 Python 기반의 FastAPI를 백엔드로 고려할 것
2. 외부 API 데이터의 빈번한 조회 성능 저하를 막기 위해 필요한 메타데이터를 로컬 DB에 Snapshot 형태로 저장하는 전략 검토
3. 빠른 프로토타이핑과 보안성 확보를 위해 Supabase와 같은 BaaS 기반 인증 시스템 도입 고려
4. 프로젝트 규모 확장 전 기능 중심의 디렉토리 구조를 설계하여 모듈 간 의존성 관리