Firestore 데이터 구조

### Firestore 데이터 모델 구조 Firestore는 관계형 데이터베이스의 '테이블' 개념 대신 **컬렉션(Collections)**과 **문서(Documents)**를 사용하여 데이터를 저장합니다. 아래는 제공된 클래스 모델들을 기반으로 한 Firestore의 데이터 구조를 정리한 것입니다. --- ### 1. 그룹 (Group) 그룹 정보를 담는 컬렉션입니다. - **컬렉션 이름**: `groups` - **문서 ID**: 각 그룹의 고유 식별자인 `groupId` 필드 값을 사용합니다. | 필드명 (Field) | 데이터 타입 (Type) | 설명 | | :--- | :--- | :--- | | `groupId` | `string` | 그룹의 고유 식별자 | | `groupName` | `string` | 그룹 이름 | | `memberUserIds` | `array` of `string` | 그룹 멤버의 사용자 ID 목록 | | `adminUserIds` | `array` of `string` | 그룹 관리자의 사용자 ID 목록 | | `createdDate` | `string` | 그룹이 생성된 날짜 및 시간 (ISO 8601 형식) | | `useYN` | `string` | 사용여부(Y,N) | | `updateDate` | `string` | 아이템이 변경된 날짜 및 시간 (ISO 8601 형식) | --- ### 2. 공유 아이템 (SharedItem) 모든 공유 아이템의 공통 필드를 정의하는 컬렉션입니다. 이 컬렉션은 이미지, 위치, 메시지 등 다양한 타입의 문서를 포함합니다. - **컬렉션 이름**: `sharedItems` - **문서 ID**: 각 아이템의 고유 식별자인 `id` 필드 값을 사용합니다. | 필드명 (Field) | 데이터 타입 (Type) | 설명 | | :--- | :--- | :--- | | `id` | `string` | 아이템의 고유 식별자 | | `userId` | `string` | 아이템을 공유한 사용자 ID | | `timestamp` | `string` | 아이템이 생성된 날짜 및 시간 (ISO 8601 형식) | | `type` | `string` | 아이템의 타입 (`image`, `location`, `message`) | | `sharedWithGroupIds` | `array` of `string` | 이 아이템이 공유된 그룹 ID 목록 | | `momentId` | `string` | 아이템이 속한 모멘트 ID (선택 사항) | | `useYN` | `string` | 사용여부(Y,N) | | `updateDate` | `string` | 아이템이 변경된 날짜 및 시간 (ISO 8601 형식) | --- ### 3. 이미지 공유 아이템 (ImageShareItem) `SharedItem`을 상속받아 이미지 공유에 특화된 필드를 추가합니다. - **컬렉션**: `sharedItems` - **문서**: `type` 필드가 `'image'`인 문서 | 필드명 (Field) | 데이터 타입 (Type) | 설명 | | :--- | :--- | :--- | | `id` | `string` | 아이템의 고유 식별자 | | **`imageUrl`** | **`string`** | **Cloud Storage에 저장된 이미지의 다운로드 URL** ⚠️ | | `latitude` | `double` | 사진 촬영 위도 (선택 사항) | | `longitude` | `double` | 사진 촬영 경도 (선택 사항) | | `caption` | `string` | 사진에 대한 설명 (선택 사항) | | `imageFormat` | `string` | 이미지 형식 (`jpeg`, `png`) | | `useYN` | `string` | 사용여부(Y,N) | | `updateDate` | `string` | 아이템이 변경된 날짜 및 시간 (ISO 8601 형식) | ⚠️ **중요**: Base64 인코딩된 이미지 데이터를 Firestore에 직접 저장하는 것은 비효율적입니다. 대신, **Cloud Storage에 이미지를 저장하고** 그 URL만 Firestore에 저장하는 것을 강력히 권장합니다. --- ### 4. 위치 공유 아이템 (LocationShareItem) `SharedItem`을 상속받아 위치 공유에 특화된 필드를 추가합니다. - **컬렉션**: `sharedItems` - **문서**: `type` 필드가 `'location'`인 문서 | 필드명 (Field) | 데이터 타입 (Type) | 설명 | | :--- | :--- | :--- | | `id` | `string` | 아이템의 고유 식별자 | | `latitude` | `double` | 위치의 위도 | | `longitude` | `double` | 위치의 경도 | | `accuracy` | `double` | 위치 정보의 정확도 (선택 사항) | | `altitude` | `double` | 위치의 고도 (선택 사항) | | `speed` | `double` | 위치 업데이트 시점의 속도 (선택 사항) | | `description` | `string` | 위치에 대한 설명 (선택 사항) | | `useYN` | `string` | 사용여부(Y,N) | | `updateDate` | `string` | 아이템이 변경된 날짜 및 시간 (ISO 8601 형식) | --- ### 5. 메시지 공유 아이템 (MessageShareItem) `SharedItem`을 상속받아 메시지 공유에 특화된 필드를 추가합니다. - **컬렉션**: `sharedItems` - **문서**: `type` 필드가 `'message'`인 문서 | 필드명 (Field) | 데이터 타입 (Type) | 설명 | | :--- | :--- | :--- | | `id` | `string` | 아이템의 고유 식별자 | | `text` | `string` | 메시지 내용 | | `mentionedUserIds` | `array` of `string` | 메시지에서 멘션된 사용자 ID 목록 | | `threadId` | `string` | 메시지가 속한 스레드 ID (선택 사항) | | `useYN` | `string` | 사용여부(Y,N) | | `updateDate` | `string` | 아이템이 변경된 날짜 및 시간 (ISO 8601 형식) | --- ### 6. 사용자 프로필 (UserProfile) 사용자 프로필 정보를 담는 컬렉션입니다. - **컬렉션 이름**: `userProfiles` (또는 `users`) - **문서 ID**: 각 사용자의 고유 식별자인 `id` 필드 값을 사용합니다. | 필드명 (Field) | 데이터 타입 (Type) | 설명 | | :--- | :--- | :--- | | `id` | `string` | 사용자 프로필의 고유 식별자 | | `contactId` | `string` | 사용자의 연락처 ID | | `snsInfo` | `map` | 소셜 미디어 정보 (키-값 쌍) | | `deviceInfo` | `map` | 기기 정보 (키-값 쌍) | | `userType` | `string` | 사용자의 타입 | | `connectionSetupDate` | `string` | 연결 설정 날짜 (ISO 8601 형식) | | `syncId` | `string` | 동기화 ID (선택 사항) | | `syncDate` | `string` | 마지막 동기화 날짜 (ISO 8601 형식, 선택 사항) | | `createdDate` | `string` | 프로필 생성 날짜 (ISO 8601 형식) | | `updatedDate` | `string` | 프로필 마지막 업데이트 날짜 (ISO 8601 형식, 선택 사항) | | `useYn` | `boolean` | 사용 여부 | | `additionalInfo` | `map` | 추가 정보 (키-값 쌍, 동적으로 추가 가능) | https://blog.naver.com/mythee1/223491033437

firebase Cloud Functions

$ npm install -g firebase-tools

프로젝트 시작: $ firebase init 함수 배포: $ firebase deploy C:\Users\leeho\firebasenode>firebase login i The Firebase CLI’s MCP server feature can optionally make use of Gemini in Firebase. Learn more about Gemini in Firebase and how it uses your data: https://firebase.google.com/docs/gemini-in-firebase#how-gemini-in-firebase-uses-your-data √ Enable Gemini in Firebase features? Yes i Firebase optionally collects CLI and Emulator Suite usage and error reporting information to help improve our products. Data is collected in accordance with Google's privacy policy (https://policies.google.com/privacy) and is not used to identify you. √ Allow Firebase to collect CLI and Emulator Suite usage and error reporting information? Yes i To change your preferences at any time, run `firebase logout` and `firebase login` again. Visit this URL on this device to log in: C:\Users\leeho\firebasenode>firebase init ######## #### ######## ######## ######## ### ###### ######## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ###### ## ######## ###### ######## ######### ###### ###### ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## #### ## ## ######## ######## ## ## ###### ######## You're about to initialize a Firebase project in this directory: C:\Users\leeho\firebasenode √ Are you ready to proceed? Yes ? Which Firebase features do you want to set up for this directory? Press Space to select features, then Enter to confirm your choices. (Press to select, to toggle all, to invert selection, and to proceed) >( ) Data Connect: Set up a Firebase Data Connect service ( ) Firestore: Configure security rules and indexes files for Firestore ( ) Genkit: Setup a new Genkit project with Firebase ( ) Functions: Configure a Cloud Functions directory and its files ( ) App Hosting: Enable web app deployments with App Hosting ( ) Hosting: Configure files for Firebase Hosting and (optionally) set up GitHub Action deploys ( ) Storage: Configure a security rules file for Cloud Storage √ Are you ready to proceed? Yes √ Which Firebase features do you want to set up for this directory? Press Space to select features, then Enter to confirm your choices. Data Connect: Set up a Firebase Data Connect service, Firestore: Configure security rules and indexes files for Firestore, Genkit: Setup a new Genkit project with Firebase, Functions: Configure a Cloud Functions directory and its files, App Hosting: Enable web app deployments with App Hosting, Hosting: Configure files for Firebase Hosting and (optionally) set up GitHub Action deploys, Storage: Configure a security rules file for Cloud Storage, Emulators: Set up local emulators for Firebase products, Remote Config: Configure a template file for Remote Config, Extensions: Set up an empty Extensions manifest, Realtime Database: Configure a security rules file for Realtime Database and (optionally) provision default instance === Project Setup First, let's associate this project directory with a Firebase project. You can create multiple project aliases by running firebase use --add, but for now we'll just set up a default project. √ Please select an option: Use an existing project √ Select a default Firebase project for this directory: clostr-510ae (Clostr) i Using project clostr-510ae (Clostr) === Dataconnect Setup i dataconnect: ensuring required API sqladmin.googleapis.com is enabled... ! dataconnect: missing required API sqladmin.googleapis.com. Enabling now... i dataconnect: ensuring required API firebasedataconnect.googleapis.com is enabled... ! dataconnect: missing required API firebasedataconnect.googleapis.com. Enabling now... + Wrote dataconnect\dataconnect.yaml + Wrote dataconnect\schema\schema.gql + Wrote dataconnect\connector\connector.yaml + Wrote dataconnect\connector\queries.gql + Wrote dataconnect\connector\mutations.gql i If you'd like to add the generated SDK to your app later, run firebase init dataconnect:sdk i If you'd like to provision a CloudSQL Postgres instance on the Firebase Data Connect no-cost trial: 1. Please upgrade to the pay-as-you-go (Blaze) billing plan. Visit the following page: https://console.firebase.google.com/project/clostr-510ae/usage/details 2. Run firebase init dataconnect again to configure the Cloud SQL instance. 3. Run firebase deploy --only dataconnect to deploy your Data Connect service. === Firestore Setup i firestore: ensuring required API firestore.googleapis.com is enabled... ! firestore: missing required API firestore.googleapis.com. Enabling now... √ Please select the location of your Firestore database: asia-east1 √ What file should be used for Firestore Rules? y Firestore indexes allow you to perform complex queries while maintaining performance that scales with the size of the result set. You can keep index definitions in your project directory and publish them with firebase deploy. ? What file should be used for Firestore indexes? (firestore.indexes.json) √ What file should be used for Firestore indexes? y + Wrote y + Wrote y === Genkit Setup √ Genkit's Firebase integration uses Cloud Functions for Firebase with TypeScript. Initialize Functions to continue? Yes Let's create a new codebase for your functions. A directory corresponding to the codebase will be created in your project with sample code pre-configured. See https://firebase.google.com/docs/functions/organize-functions for more information on organizing your functions using codebases. Functions can be deployed with firebase deploy. √ Do you want to use ESLint to catch probable bugs and enforce style? Yes + Wrote functions/package.json + Wrote functions/.eslintrc.js + Wrote functions/tsconfig.dev.json + Wrote functions/tsconfig.json + Wrote functions/src/index.ts + Wrote functions/.gitignore √ Do you want to install dependencies with npm now? Yes npm notice Beginning October 4, 2021, all connections to the npm registry - including for package installation - must use TLS 1.2 or higher. You are currently using plaintext http to connect. Please visit the GitHub blog for more information: https://github.blog/2021-08-23-npm-registry-deprecating-tls-1-0-tls-1-1/ npm notice Beginning October 4, 2021, all connections to the npm registry - including for package installation - must use TLS 1.2 or higher. You are currently using plaintext http to connect. Please visit the GitHub blog for more information: https://github.blog/2021-08-23-npm-registry-deprecating-tls-1-0-tls-1-1/ npm warn deprecated inflight@1.0.6: This module is not supported, and leaks memory. Do not use it. Check out lru-cache if you want a good and tested way to coalesce async requests by a key value, which is much more comprehensive and powerful. npm warn deprecated rimraf@3.0.2: Rimraf versions prior to v4 are no longer supported npm warn deprecated @humanwhocodes/config-array@0.13.0: Use @eslint/config-array instead npm warn deprecated @humanwhocodes/object-schema@2.0.3: Use @eslint/object-schema instead npm warn deprecated glob@7.2.3: Glob versions prior to v9 are no longer supported npm warn deprecated glob@7.2.3: Glob versions prior to v9 are no longer supported npm warn deprecated eslint@8.57.1: This version is no longer supported. Please see https://eslint.org/version-support for other options. added 692 packages in 1m 162 packages are looking for funding run `npm fund` for details ? Install the Genkit CLI globally or locally in this project? > Globally Just this project Installing the Genkit CLI globally is recommended because it provides access to the Genkit developer tools, including the Developer UI, from any directory on your system. This makes it easier to test and debug your application. A global installation is also preferred for command-line tools that you'll use across multiple projects. ? What language would you like to use to write Cloud Functions? Google Cloud Functions can be written in several languages, but TypeScript is the recommended choice for Genkit projects. Recommended Language: TypeScript TypeScript is a superset of JavaScript that adds static typing. Genkit is built with TypeScript, and its features—like type-safe functions, autocompletion, and robust error-checking—make development easier and more reliable. Key benefits of using TypeScript with Genkit: Type Safety: Helps you catch errors early, before you even deploy your code. Better Developer Experience: Provides excellent autocompletion and code hints in your IDE. Alignment with Genkit: Genkit's libraries and functions are fully typed, so you get the best experience when using them with TypeScript. While you can also write Cloud Functions in JavaScript, Python, Go, Java, and other languages, the Genkit library and developer tools are specifically designed to be used with the Node.js runtime, which pairs best with TypeScript. i genkit: Generating sample file + genkit: Successfully generated sample file (src/genkit-sample.ts) Login to Google Cloud using: gcloud auth application-default login --project clostr-510ae Then start the Genkit developer experience by running: cd functions && npm run genkit:start === Functions Setup Detected existing codebase(s): default √ Would you like to initialize a new codebase, or overwrite an existing one? Initialize Let's create a new codebase for your functions. A directory corresponding to the codebase will be created in your project with sample code pre-configured. See https://firebase.google.com/docs/functions/organize-functions for more information on organizing your functions using codebases. Functions can be deployed with firebase deploy. √ What should be the name of this codebase? Genkit_conect_app Invalid codebase name. Codebase must be less than 64 characters and can contain only lowercase letters, numeric characters, underscores, and dashes. √ What should be the name of this codebase? GenkitConactApp Invalid codebase name. Codebase must be less than 64 characters and can contain only lowercase letters, numeric characters, underscores, and dashes. √ What should be the name of this codebase? Genkit-connect-app Invalid codebase name. Codebase must be less than 64 characters and can contain only lowercase letters, numeric characters, underscores, and dashes. √ What should be the name of this codebase? genkit-connect-app √ In what sub-directory would you like to initialize your functions for codebase genkit-connect-app? genkit-connect-app √ What language would you like to use to write Cloud Functions? TypeScript √ Do you want to use ESLint to catch probable bugs and enforce style? Yes + Wrote genkit-connect-app/package.json + Wrote genkit-connect-app/.eslintrc.js + Wrote genkit-connect-app/tsconfig.dev.json + Wrote genkit-connect-app/tsconfig.json + Wrote genkit-connect-app/src/index.ts + Wrote genkit-connect-app/.gitignore √ Do you want to install dependencies with npm now? Yes npm notice Beginning October 4, 2021, all connections to the npm registry - including for package installation - must use TLS 1.2 or higher. You are currently using plaintext http to connect. Please visit the GitHub blog for more information: https://github.blog/2021-08-23-npm-registry-deprecating-tls-1-0-tls-1-1/ npm notice Beginning October 4, 2021, all connections to the npm registry - including for package installation - must use TLS 1.2 or higher. You are currently using plaintext http to connect. Please visit the GitHub blog for more information: https://github.blog/2021-08-23-npm-registry-deprecating-tls-1-0-tls-1-1/ npm warn deprecated inflight@1.0.6: This module is not supported, and leaks memory. Do not use it. Check out lru-cache if you want a good and tested way to coalesce async requests by a key value, which is much more comprehensive and powerful. npm warn deprecated @humanwhocodes/config-array@0.13.0: Use @eslint/config-array instead npm warn deprecated rimraf@3.0.2: Rimraf versions prior to v4 are no longer supported npm warn deprecated glob@7.2.3: Glob versions prior to v9 are no longer supported npm warn deprecated glob@7.2.3: Glob versions prior to v9 are no longer supported npm warn deprecated @humanwhocodes/object-schema@2.0.3: Use @eslint/object-schema instead npm warn deprecated eslint@8.57.1: This version is no longer supported. Please see https://eslint.org/version-support for other options. added 692 packages in 2m 162 packages are looking for funding run `npm fund` for details

그룹 기반 접근 제어 구현 방법

네, **Firebase 보안 규칙**을 사용하면 이미지를 특정 그룹에 속한 사용자에게만 공유하고 다운로드 권한을 부여할 수 있습니다. Firebase Storage는 기본적으로 인증된 사용자에게만 접근을 허용하지만, 보안 규칙을 통해 특정 조건을 만족하는 사용자에게만 접근 권한을 부여하는 **세밀한 제어**가 가능합니다. ### 그룹 기반 접근 제어 구현 방법 1. **그룹 정보 관리**: 먼저, 사용자가 어떤 그룹에 속해 있는지에 대한 정보를 관리해야 합니다. 이 정보는 **Cloud Firestore** 또는 **Realtime Database**에 저장하는 것이 일반적입니다. 예를 들어, `groups` 컬렉션을 만들고 각 그룹 문서에 해당 그룹의 멤버(사용자 UID 목록)를 저장할 수 있습니다. * **예시 Firestore 데이터 구조:** ``` /groups/{groupId} - members: ["user_uid_1", "user_uid_2", ...] - photos: ["photo_id_1", "photo_id_2", ...] ``` 2. **이미지 저장 경로 설계**: 이미지를 Firebase Storage에 업로드할 때, 그룹 ID를 경로에 포함시켜 이미지를 저장합니다. 이렇게 하면 보안 규칙에서 해당 이미지의 그룹 정보를 쉽게 참조할 수 있습니다. * **예시 Storage 경로:** `images/{groupId}/{imageName}.jpg` 3. **Firebase 보안 규칙 작성**: 가장 중요한 단계입니다. 보안 규칙에서 `get()` 함수를 사용하여 Cloud Firestore의 그룹 정보를 읽고, 현재 로그인한 사용자가 해당 그룹의 멤버인지 확인하는 조건을 추가합니다. * **예시 보안 규칙(Cloud Storage):** ```json rules_version = '2'; service firebase.storage { match /b/{bucket}/o { match /images/{groupId}/{imageId} { allow read: if request.auth != null && exists(/databases/$(database)/documents/groups/$(groupId)) && get(/databases/$(database)/documents/groups/$(groupId)).data.members.hasAny([request.auth.uid]); // allow write: ... (그룹 멤버가 이미지를 업로드할 수 있도록 하는 규칙) } } } ``` * **규칙 설명:** * `request.auth != null`: 사용자가 로그인했는지 확인합니다. * `exists(...)`: `groups/{groupId}` 경로의 문서가 존재하는지 확인합니다. * `get(...).data.members.hasAny([request.auth.uid])`: `groups/{groupId}` 문서의 `members` 배열에 현재 로그인한 사용자의 UID가 포함되어 있는지 확인합니다. 이러한 방식으로, 이미지를 다운로드하려는 사용자가 해당 이미지의 그룹 멤버가 아니라면 접근이 거부됩니다. 이는 Firebase Storage의 유연한 보안 규칙을 통해 복잡한 권한 제어를 효과적으로 구현할 수 있음을 보여줍니다.

시스템 비용

1. 무료 사용량(Free Tier) 적극 활용 클라우드 제공업체: AWS, GCP, Azure 등 주요 클라우드 서비스는 대부분 Free Tier를 제공합니다. AWS Lambda, Google Cloud Functions, Azure Functions는 일정량의 호출 횟수와 컴퓨팅 시간을 무료로 사용할 수 있습니다. 데이터베이스: Firebase Firestore, MongoDB Atlas 등도 소규모 프로젝트를 위한 무료 사용량을 제공합니다. 프로젝트 시작 단계나 트래픽이 적은 서비스에 적합합니다. 2. 함수 최적화 메모리 및 CPU: 서버리스 함수(Lambda, Cloud Functions)의 비용은 주로 실행 시간과 할당된 메모리 크기에 따라 결정됩니다. 필요한 최소한의 메모리만 할당하여 비용을 절감할 수 있습니다. 콜드 스타트(Cold Start): 함수가 처음 호출될 때 발생하는 지연 시간(콜드 스타트)을 줄이는 것은 사용자 경험뿐만 아니라 비용 효율성에도 중요합니다. 빠른 응답이 필요하지 않은 경우, 최소 메모리를 할당하여 비용을 절약하고, 필요에 따라 메모리를 늘리는 방법을 고려할 수 있습니다. 3. 언어 선택 실행 속도: Python, Node.js와 같은 인터프리터 언어는 Java나 .NET과 같은 컴파일 언어보다 일반적으로 콜드 스타트 시간이 짧아, 짧은 실행 시간으로 비용을 절감하는 데 유리할 수 있습니다. 4. 캐싱 전략 응답 캐싱: 자주 변경되지 않는 데이터를 캐시하여 함수가 데이터베이스를 매번 호출하는 것을 방지할 수 있습니다. 이는 데이터베이스 비용과 함수 실행 시간을 동시에 줄여줍니다. CloudFront(AWS), Cloud CDN(GCP) 같은 CDN(콘텐츠 전송 네트워크) 서비스를 활용하여 정적 콘텐츠를 캐싱하는 것도 효과적인 방법입니다. 5. 데이터베이스 비용 절감 비용 효율적인 DB: Firebase Firestore나 DynamoDB(AWS)와 같은 NoSQL 데이터베이스는 사용한 만큼만 비용을 지불하는 모델을 가지고 있어, 트래픽이 적을 때 비용 효율적입니다. 인덱스 최적화: 데이터베이스 쿼리를 최적화하여 불필요한 읽기 작업을 줄이면 비용을 절감할 수 있습니다. 핵심 가정 MAU(Monthly Active Users): 1,000,000명 DAU(Daily Active Users): 보통 MAU의 1/10 ~ 1/5로 가정합니다. 여기서는 100,000명으로 가정하겠습니다. 월 평균 일수: 30일 환율: $1 = 1,300원 (대략적인 값) 1. Firebase Authentication 비용 Firebase Authentication은 MAU를 기준으로 요금을 부과하며, 50,000명까지는 무료입니다. 그 이후부터는 사용자 수에 따라 비용이 증가합니다. 50,001명 ~ 100,000명: 50,000명당 약 $275 100,001명 ~ 1,000,000명: 900,000명 * $0.0046 = $4,140 1,000,001명 이상: $0.0032/MAU 100만 MAU의 경우, 약 $4,415 (50,000명 * $0.0055 + 900,000명 * $0.0046) 또는 그 이상이 예상됩니다. 2. 스토리지 (Storage) 비용 이미지 업로드: 100MB/사용자/일 총 월간 데이터: 100,000 DAU * 100MB/DAU * 30일 = 300,000,000 MB = 300 TB GCP Cloud Storage (Standard): $0.02/GB (월) 총 월간 스토리지 비용은 300,000 GB * $0.02/GB = $6,000 가 예상됩니다. 여기에 데이터 전송(egress) 비용이 추가될 수 있습니다. 3. Rest API (Cloud Run) 비용 Rest API 호출 100건/사용자/일은 100,000 DAU를 기준으로 계산합니다. 총 월간 API 호출: 100,000 DAU * 100건/DAU * 30일 = 3억 건 GCP Cloud Run: 요청: 100만 건당 $0.4 CPU 및 메모리: CPU-second, GiB-second 단위로 요금 부과 호출 비용: (3억 건 - 100만 건 무료) * ($0.4/100만 건) ≈ $120 호출 자체는 저렴하지만, 실제 비용은 CPU 및 메모리 사용량에 따라 크게 달라집니다. 특히 ML 모델이 포함된 FastAPI 서비스는 컴퓨팅 리소스를 많이 소모하므로 이 부분의 비용이 가장 클 수 있습니다. 4. 데이터베이스 (MongoDB Atlas) 비용 MongoDB Atlas는 다양한 요금제를 제공하며, M10 클러스터부터 시작합니다. MongoDB Atlas M10 (최소 스펙): 월 약 $57부터 시작 I/O 및 스토리지: Read/Write 작업량과 데이터베이스 크기에 따라 요금이 부과됩니다. 100만 DAU 규모에서는 M10으로는 감당하기 어려울 수 있으며, 수백에서 수천 달러 이상의 비용이 발생할 가능성이 높습니다. 데이터 스토리지: 이미지 메타데이터 등 데이터베이스에 저장되는 용량에 따라 비용이 추가됩니다. 총 월 예상 비용 (대략적인 추정) 항목 월 예상 비용 (달러) 비고 Firebase Auth $4,415 사용자 수 기반 Cloud Storage $6,000 300TB 업로드 기준 Rest API (Cloud Run) $120+ CPU/메모리 사용량에 따라 크게 증가 MongoDB Atlas $1,000+ 클러스터 사양, I/O, 스토리지에 따라 상이 총계 $11,535+ 여기에 추가적인 네트워크, 모니터링 등 비용이 포함 Sheets로 내보내기 이 수치는 대략적인 추정치이며, 실제 비용은 사용자의 동시 접속 수, API 호출의 복잡성, ML 모델의 크기 및 실행 시간, 데이터베이스 쿼리 효율 등에 따라 크게 달라질 수 있습니다. 정확한 비용 산출을 위해서는 각 클라우드 서비스의 비용 계산기를 사용해 세부 항목을 입력해야 합니다. 네, Firebase 서비스만으로 SNS(소셜 네트워크 서비스)를 구현하는 것이 **가능합니다**. Firebase는 인증, 데이터베이스, 스토리지, 실시간 메시징 등 SNS 구축에 필요한 핵심 기능들을 모두 제공합니다. --- ### SNS 구현을 위한 Firebase 서비스들 * **Firebase Authentication**: 사용자의 회원가입, 로그인, 세션 관리를 처리합니다. 이메일/비밀번호, 소셜 로그인(Google, Facebook 등)을 지원하여 다양한 인증 방식을 쉽게 구현할 수 있습니다. * **Cloud Firestore / Firebase Realtime Database**: 게시물, 댓글, 사용자 프로필, 좋아요 등 **SNS의 핵심 데이터**를 저장하고 관리합니다. Cloud Firestore는 복잡한 쿼리와 구조화된 데이터에 적합하며, Realtime Database는 실시간 동기화가 중요한 채팅 기능 등에 유리합니다. * **Cloud Storage for Firebase**: 사용자가 업로드하는 **사진, 동영상, 파일** 등을 안전하게 저장합니다. 이미지 갤러리나 동영상 공유 기능에 필수적입니다. * **Firebase Cloud Messaging (FCM)**: 새로운 게시물, 친구 요청, 댓글 등 알림이 발생했을 때 사용자에게 **푸시 알림**을 보낼 수 있습니다. * **Firebase Hosting**: 웹 기반 SNS를 구축할 경우, 정적 웹사이트를 빠르고 안전하게 배포하고 호스팅할 수 있습니다. * **Cloud Functions for Firebase**: 서버리스 환경에서 백엔드 로직을 실행합니다. 예를 들어, 새로운 게시물이 올라왔을 때 자동으로 모든 팔로워에게 알림을 보내는 등의 **복잡한 비즈니스 로직**을 구현할 수 있습니다. Firebase를 사용하면 별도의 서버를 구축하고 관리할 필요 없이, 클라이언트(웹, 모바일 앱)에서 직접 Firebase SDK를 호출하여 기능을 구현할 수 있어 개발 속도를 크게 높일 수 있습니다. 하지만 복잡하고 맞춤형 로직이 많이 필요한 대규모 서비스로 확장할 경우, Firebase와 GCP의 다른 서비스(예: Cloud Run, BigQuery 등)를 함께 사용하는 하이브리드 아키텍처를 고려할 수 있습니다.

시스템 아키텍처 구성

이 아키텍처는 크게 세 가지 계층으로 나눌 수 있습니다: 프레젠테이션 계층, 애플리케이션 계층, 그리고 데이터 계층. 1. 프레젠테이션 계층 (클라이언트) Firebase Authentication: 클라이언트(웹, 모바일 앱 등)에서 사용자의 로그인, 회원가입, 세션 관리 등 인증을 처리합니다. 클라이언트 앱은 Firebase SDK를 사용하여 사용자 인증을 수행하고, 성공적으로 인증되면 ID 토큰을 받습니다. 이 토큰은 사용자가 인증되었음을 증명하는 역할을 합니다. 2. 애플리케이션 계층 (백엔드 서비스) GCP RestAPI 서비스 (Node.js): 역할: 클라이언트의 요청을 받아 처리하고, FastAPI 서비스 또는 데이터베이스와 통신하는 주요 백엔드 게이트웨이입니다. 기능: 클라이언트로부터 받은 ID 토큰의 유효성을 검증합니다. Firebase Admin SDK를 사용해 토큰의 무결성과 유효성을 확인하고, 유효한 토큰일 경우에만 요청을 허용합니다. MongoDB 연결: 데이터베이스에 대한 CRUD(생성, 읽기, 업데이트, 삭제) 작업을 수행합니다. FastAPI (Python): 역할: 머신러닝 모델을 서빙하는 전용 서비스입니다. Python 생태계는 ML 라이브러리(TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn 등)가 풍부하여 이 역할에 적합합니다. 기능: Node.js 백엔드로부터 요청을 받으면, 미리 학습된 ML 모델을 사용하여 복잡한 계산이나 예측 작업을 수행하고, 그 결과를 Node.js 서비스에 반환합니다. 3. 데이터 계층 MongoDB: 역할: 사용자 정보, 애플리케이션 데이터 등 비정형 또는 반정형 데이터를 저장하는 NoSQL 데이터베이스입니다. 특징: 유연한 스키마를 가지며, 대량의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있어 확장성이 좋습니다. 아키텍처의 흐름 (예시) 사용자 로그인: 사용자가 클라이언트 앱에서 Firebase Authentication을 통해 로그인합니다. 토큰 발급: 성공적으로 로그인하면, Firebase에서 ID 토큰을 클라이언트에게 발급합니다. API 요청: 사용자가 특정 기능을 요청하면, 클라이언트는 이 ID 토큰을 HTTP 헤더에 담아 Node.js 백엔드로 보냅니다. 토큰 검증: Node.js 백엔드는 Firebase Admin SDK를 사용하여 ID 토큰을 검증합니다. 요청 처리: 일반 데이터 요청: 유효한 토큰이면, Node.js는 MongoDB에서 데이터를 읽거나 씁니다. ML 기능 요청: 머신러닝 관련 기능이 필요하면, Node.js는 FastAPI 서비스에 요청을 보냅니다. ML 모델 실행: FastAPI는 요청 데이터를 받아 ML 모델을 실행하고, 예측 결과를 Node.js에 반환합니다. 응답: Node.js는 MongoDB의 데이터 또는 FastAPI의 결과를 조합하여 최종 응답을 클라이언트에게 보냅니다.

RTE, 애플리케이션 도입만이 해답인가?

그 동안 IT 기업들은 모두 프로세스 자동화를 위해 애플리케이션 개발에 주력해왔다. 하지만, 효율적인 RTE 비전의 실현을 위해서는 데이터에 대한 효율적인 관리에서 시작해 데이터 품질관리 및 메타 데이터의 관리를 거쳐 궁극적으로는 비즈니스 통합에 이르기까지 IT 자원의 통합에 기반한 시스템 및 프로세스 통합이 우선적으로 이루어져야만 한다. RTE 전략은 크게 실시간 정보 시스템 구축과 이를 통한 실시간 기업 프로세스 실현으로 나눌 수 있다.

효과적으로 실시간 기업을 구축하기 위해서는 핵심 비즈니스 프로세스의 관리 및 실행 시 발생하는 지연요소를 제거하고 전략 수립에서 수행에 이르는 전체 관점에서 새로운 기회와 위험에 신속히 대응 할 수 있는 엔드 투 엔드(end-to-end) 프로세스가 필요하며, 이를 통한 지속적인 개선체제 기반으로 정보의 실시간 모니터링, 업무지연을 최소화할 수 있는 의사결정, 그리고 지연에 대한 신속한 대응이 가능한 체계를 확보는 것이 필요하다.

이를 위해서는 1)데이터 통합의 선행 구축, 2)통합 데이터 기반의 비즈니스 프로세스 통합, 3)통합된 프로세스를 활용한 효율적인 의사 결정 구조의 구축 등의 작업이 필요하게 된다. 즉, data integration, process integration, business intelli-gence 세 가지가 효율적인 RTE 구축의 3대 핵심 구성 요소가 되는 것이다. 이 중에서도 가장 핵심적인 요소가 바로 데이터 통합이 된다. 최근 RTE 실현의 필요 조건으로서 BPM(Business Process Management)이 주요 요소로 등장하고 있고, 더 나아가서 BPM 구축이 RTE 구현의 모든 것인 것처럼 얘기되고 있는 경우도 있다. 하지만, 효율적인 RTE 구축의 선행 필요 조건은 먼저 사내에서 최신 정보가 잘 생성 및 관리되고 있는가를 파악하고 이를 위한 내부 데이터 통합 및 이의 관리 방안을 고안해야 한다는 점이다. 그 다음 단계가 BPM 구축으로 이어져야만 기업들은 비용이나 시간, 인력 자원의 낭비 없이 효과적인 RTE 시스템을 구축할 수 있게 된다.

RTE 란?

최근 업계의 최대 화두로 떠오른 실시간 기업(RTE: Real-Time Enterprise)에 대한 관심이 폭발적으로 높아지고 있다. 이는 비즈니스 및 IT 시스템 내에 존재하는 다양한 지연 요소를 최소화하여 궁극적으로 기업의 효율성을 높인다는 RTE 비전이 모든 기업의 사업 목표와 그 궤를 같이 하기 때문으로 보여진다.

가트너는 RTE를 ‘최신 정보를 사용해 자사의 핵심 비즈니스 프로세스들의 관리와 실행 과정에서 생기는 지연 사태를 지속적으로 제거함으로써 경쟁하는 기업’ 으로 정의하고 있다. 즉, RTE는 기업 경쟁력의 핵심인 비즈니스 프로세스 관리와 업무수행 지연시간을 단축시켜 항상 최신, 최상 상태를 유지하는 기업을 뜻한다고 할 수 있다. 더 나아가 가트너 그룹은 RTE의 개념에 대해 원가 절감과 프로세스 효율화의 핵심 요인을 정보의 실시간성과 프로세스의 지연 방지로 보고 ‘실시간 정보를 기초로 핵심 비즈니스 프로세스를 관리, 실행함에 있어서 여러 가지 지체 현상을 지속적으로 제거함으로써 경쟁력을 극대화하는 경영방법’ 또는 ‘성공과 직결된 명시적인 사건이 발생하는 즉시 그 근본원인과 사건 자체를 파악하고, 모니터링하고, 분석함으로써 새로운 비즈니스 기회를 발굴하고, 또한 불행한 사태를 미연에 방지하여 핵심 비즈니스 프로세스의 지연을 최소화하는 것’이라고 설명하고 있다.

이러한 다양한 정의를 통해 볼 때 RTE는 시간을 기업 경쟁력의 핵심요소로 인식하는 것이며, 지속적인 지연요소제거 과정이라 할 수 있다. RTE는 업무 이벤트를 조기에 인식하여 인지(Awareness) → 결정(Decision) → 조치(Action)의 내부 프로세스를 통해 기업이 이벤트(Event)에 신속히 대응(Response)하는 체계로 구축하는 것을 의미하게 된다.

여기서 중요한 점은 RTE가 어느 날 갑자기 새롭게 생겨난 전혀 새로운 기술을 의미하는 것은 아니라는 사실이다. 도리어 6시그마, 확장형 ERP, BPM, EAI, DW, BI 등과 같이 다양한 IT 인프라의 융합을 통해 기업의 최고경영진(C-Level)에서 업무담당 실무진, 더 나아가 외부의 공급망, 협력사, 고객 등을 아울러 실시간으로 프로세스와 정보가 공유되는 기업 환경을 지향하는 기업의 비전을 나타낸다고 보는 것이 정확한 이해일 것이다.