Python/Flask 기반 단일 파일 아키텍처의 28종 AI 비디오 도구 SaaS 구현

Context

1인 개발 환경에서 빠른 제품 출시를 위해 최소한의 스택으로 복잡한 비디오 처리 기능을 구현해야 하는 제약 발생. 기능 확장이 잦은 SaaS 특성상 개발 생산성 극대화와 인프라 단순화가 최우선 과제로 설정됨.

Technical Solution

• Backend, Frontend, Database를 단일 Python 파일로 통합하여 개발 오버헤드를 최소화한 모놀리식 구조 채택
• FFmpeg-Whisper-GPT4를 연쇄적으로 연결하여 오디오 추출, 타임스탬프 기반 전사, 자막 생성 및 번인(Burn-in)을 처리하는 Pipeline 설계
• 대용량 파일 처리 시 브라우저 타임아웃 방지를 위해 Backend Thread 기반의 비동기 Background Job 처리 방식 도입
• Job ID 즉시 반환 후 Client-side에서 1.5초 간격으로 상태를 확인하는 Polling 매커니즘을 통한 처리 상태 동기화
• 모든 28종 도구에 대해 '파라미터 수신 $\rightarrow$ 엔진 실행 $\rightarrow$ 결과 저장 $\rightarrow$ 상태 업데이트'의 표준화된 인터페이스 패턴 적용