Canvas API 기반 Client-side 압축으로 서버 비용 제로화 및 JS 번들 95% 절감

I built an image compressor that never sees your images published

Gaurav Bhowmick2026년 5월 2일6분intermediate

AI 요약

Context

기존 이미지 압축 서비스의 서버 업로드 방식에 따른 EXIF 데이터 유출 및 프라이버시 침해 문제 식별. 서버 사이드 처리로 인한 높은 인프라 비용과 무거운 클라이언트 JS 번들 크기가 병목 지점으로 작용함.

Browser 내장 Canvas API와 toBlob 메서드를 활용하여 서버 통신 없는 Pure Client-side 압축 구조 설계
재인코딩 시 파일 크기가 증가하는 현상을 해결하기 위해 Quality Level을 단계적으로 낮추는 Fallback Chain 로직 구현
PNG 인코더의 낮은 효율성을 극복하고자 WebP 및 JPEG으로의 자동 포맷 전환을 통한 용량 최적화 전략 채택
Safari의 네이티브 HEIC 지원 여부를 판별하여, 비지원 브라우저에 한해 WASM 기반 heic2any 라이브러리를 Lazy-loading 하는 최적화 경로 구축
Canvas 렌더링 과정에서 픽셀 정보만 추출하고 메타데이터를 배제하는 특성을 이용한 자동 EXIF Stripping 구현
Next.js 15 Static Export와 Netlify CDN을 결합하여 API Route와 DB가 없는 완전 정적 아키텍처 구성

실천 포인트

1. 이미지 처리 시 서버 전송 전 Canvas API를 통한 Client-side 전처리 가능 여부 검토

2. 무거운 외부 라이브러리(WASM 등) 도입 시 전체 번들에 포함하지 않고 특정 조건에서만 로드하는 Lazy-loading 패턴 적용

3. 브라우저별 네이티브 기능 지원 차이(예: HEIC)를 Feature Detection으로 판별하여 최적 경로 제공

4. 단순 인코딩 후 파일 크기 증가 가능성을 고려한 단계적 Quality Fallback 메커니즘 설계

태그