# CTO로서의 역할에 대한 고찰 - v4: 기술 스택 정리 및 아키텍처 문서화

> 작성일: 2025-12-10
> 대상: 내부 팀원
> 시리즈: CTO 업무 정립 과정 4/10

## v3에서의 깨달음

프로세스는 "어떻게 일하는가"에 대한 약속이다. 하지만 프로세스만으로는 부족하다. "무엇으로 만드는가"도 중요하다. 그것이 바로 **기술 스택**이다.

군대 비유로 돌아가면, 기술 스택은 무기 체계다. 어떤 무기를 가지고 있는지, 왜 그 무기를 선택했는지, 어떻게 유지보수하는지 알아야 한다.

## 현재 우리의 기술 스택

먼저 있는 그대로를 정리해보자.

### 프론트엔드
- **Next.js 14**: 메인 웹 애플리케이션
  - TypeScript 사용
  - App Router 방식
  - Vercel 배포

### 백엔드
- **FastAPI**: AI 관련 API 서버
  - Python 3.11
  - Pydantic을 이용한 검증
  - OpenAI API 연동
- **PHP Laravel**: 레거시 시스템
  - 일부 외주 프로젝트
  - 점진적으로 마이그레이션 예정

### 데이터베이스
- **PostgreSQL**: 메인 DB
- **Redis**: 캐싱 및 세션

### 인프라
- **AWS EC2**: 애플리케이션 서버
- **AWS S3**: 파일 스토리지
- **Cloudflare**: CDN 및 DNS

### 외부 서비스
- **OpenAI API**: GPT-4, GPT-3.5
- **Google Vertex AI**: Gemini 모델
- **Stripe**: 결제 처리
- **SendGrid**: 이메일 발송

### 개발 도구
- **Git/GitHub**: 버전 관리
- **VS Code**: 주 에디터
- **Docker**: 로컬 개발 환경

## 왜 이 스택을 선택했는가?

기술을 선택할 때는 이유가 있어야 한다. "유행이라서"는 이유가 아니다.

### Next.js를 선택한 이유
1. **SEO**: 서버 사이드 렌더링 필수
2. **개발 속도**: React 생태계 활용
3. **타입 안정성**: TypeScript 기본 지원
4. **배포 편의성**: Vercel과 통합

### FastAPI를 선택한 이유
1. **Python**: AI/ML 라이브러리 풍부
2. **성능**: 비동기 처리 지원
3. **문서화**: 자동 API 문서 생성
4. **타입 힌트**: Pydantic으로 검증

### PostgreSQL을 선택한 이유
1. **안정성**: 검증된 오픈소스
2. **확장성**: 복잡한 쿼리 지원
3. **JSON 지원**: NoSQL처럼 사용 가능
4. **비용**: 무료 오픈소스

## 아키텍처 개요

시스템이 어떻게 연결되어 있는지 그림으로 그려야 한다. 말로만 설명하면 이해하기 어렵다.

### 전체 구조
```
[사용자]
   ↓
[Cloudflare CDN]
   ↓
[Next.js 프론트엔드] ←→ [FastAPI 백엔드]
   ↓                        ↓
[S3 스토리지]            [PostgreSQL]
                            ↓
                         [Redis]

외부 서비스:
- OpenAI API
- Google Vertex AI
- Stripe
- SendGrid
```

### 데이터 흐름 (예: 사업계획서 생성)
```
1. 사용자가 폼 작성 (Next.js)
2. 프론트엔드가 API 호출 (FastAPI)
3. FastAPI가 사용자 입력 검증
4. Vertex AI/OpenAI API 호출
5. 생성된 내용을 PostgreSQL 저장
6. PDF 생성 후 S3 업로드
7. 결과를 사용자에게 반환
```

명확하다. 새로운 팀원이 와도 이 흐름을 보면 이해할 수 있다.

## 기술 부채 목록

현실을 직시해야 한다. 완벽한 시스템은 없다. 우리도 마찬가지다.

### 현재 알려진 기술 부채

1. **PHP Laravel 레거시 코드**
   - 문제: 유지보수 어려움, 문서 없음
   - 영향: 중간
   - 계획: 6개월 내 FastAPI로 마이그레이션

2. **테스트 커버리지 부족**
   - 문제: 핵심 로직에도 테스트 없음
   - 영향: 높음
   - 계획: 새 기능부터 테스트 추가

3. **수동 배포**
   - 문제: 사람 실수 가능성
   - 영향: 중간
   - 계획: 다음 분기 CI/CD 구축

4. **모니터링 부재**
   - 문제: 장애를 사용자가 먼저 발견
   - 영향: 높음
   - 계획: 이번 달 Sentry 도입

5. **환경 변수 관리**
   - 문제: .env 파일 수동 관리
   - 영향: 낮음
   - 계획: AWS Secrets Manager 검토

기술 부채는 숨기는 게 아니라 관리하는 것이다. 언제, 어떻게 해결할지 계획이 있으면 된다.

## 기술 선택 기준

앞으로 새로운 기술을 도입할 때 어떤 기준으로 판단할 것인가?

### 기본 원칙
1. **문제가 먼저**: 기술이 쿨해서가 아니라 문제를 해결하기 위해
2. **학습 비용**: 팀이 배울 수 있는가?
3. **커뮤니티**: 문제 생겼을 때 도움 받을 수 있나?
4. **유지보수**: 3년 후에도 지원되나?
5. **비용**: 예산 내에서 가능한가?

### 의사결정 프로세스
```
1. 문제 정의
   - 무엇을 해결하려는가?
   - 현재 방법의 한계는?

2. 대안 조사
   - 최소 3가지 옵션 비교
   - 각각의 장단점 정리

3. POC (Proof of Concept)
   - 작은 프로젝트로 실험
   - 실제 사용 가능성 검증

4. 팀 리뷰
   - 팀원들과 논의
   - 학습 비용 평가

5. 결정 및 문서화
   - 선택 이유 기록
   - 마이그레이션 계획 수립
```

## 아키텍처 문서 구조

이 모든 내용을 어떻게 정리할 것인가?

### ARCHITECTURE.md 구조
```markdown
# System Architecture

## 1. 개요
- 시스템 목적
- 주요 기능

## 2. 기술 스택
- 프론트엔드
- 백엔드
- 인프라
- 외부 서비스

## 3. 아키텍처 다이어그램
- 전체 구조도
- 데이터 흐름도

## 4. 주요 컴포넌트
- 각 컴포넌트 설명
- 책임과 역할

## 5. 데이터 모델
- 주요 테이블 구조
- 관계도

## 6. 보안
- 인증/인가 방식
- 데이터 암호화

## 7. 성능
- 캐싱 전략
- 최적화 포인트

## 8. 기술 부채
- 알려진 문제
- 해결 계획
```

## 실행 계획

이론은 충분하다. 이제 실행이다.

**이번 주**:
- 현재 기술 스택 정리 (위 내용 바탕)
- 아키텍처 다이어그램 초안 작성

**다음 주**:
- ARCHITECTURE.md 작성
- 기술 부채 이슈로 등록 (GitHub Issues)

**다음 달**:
- 팀 리뷰 세션 (아키텍처 설명)
- 신규 팀원 온보딩에 활용

## 다음 편 예고

v5에서는 **보안 및 인프라 관리 체계**를 다룬다:
- 보안 체크리스트
- 인증/인가 전략
- 데이터 보호
- 인프라 모니터링
- 재해 복구 계획

보안은 "나중에"가 없다. 사고가 나면 이미 늦다.

## 마치며

기술 스택은 도구다. 도구 자체가 목적이 아니다. 문제를 해결하기 위한 수단이다.

하지만 도구를 제대로 이해하고 관리하지 않으면, 도구가 오히려 문제가 된다. 레거시 코드처럼.

아키텍처 문서를 만드는 것은 현재를 기록하는 것이고, 미래를 계획하는 것이다. 이번 주부터 시작하자.

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**글자 수**: 약 2,150자
**다음 편**: v5 - 보안 및 인프라 관리 체계