Neon·Supabase 대체 서비스: 2026년 비교와 추천 순위
Neon과 Supabase를 대신할 서비스를 정리해 달라는 질문을 받았습니다. 처음에는 후보를 한 표에 놓고 유명한 순서부터 매기려 했습니다. 공식 문서를 다시 읽어 보니 출발점부터 잘못되었습니다.
Neon과 Supabase를 대신할 서비스를 정리해 달라는 질문을 받았습니다. 처음에는 후보를 한 표에 놓고 유명한 순서부터 매기려 했습니다. 공식 문서를 다시 읽어 보니 출발점부터 잘못되었습니다.
Vercel 서울 리전에서 도는 Next.js 앱에 붙일 관리형 Postgres 를 고르는 중이었습니다. 처음에는 두 서비스의 가격표를 나란히 놓고 비교하면 끝날 일이라고 생각했습니다. 실제로는 가격이 아니라, 나중에 되돌릴 수 없는 것들에서 갈렸습니다.
웹 개발을 프레임워크 이름으로만 배우면 기술이 바뀔 때마다 지식도 함께 낡아 보입니다. 하지만 브라우저가 주소를 해석하고, 서버와 통신하고, 문서를 파싱하고, 픽셀을 그리는 기본 과정은 훨씬 천천히 바뀝니다. React, Vue, Svelte와 Next.js도 이 과정 위에서 서로 다른 개발 방식을 제공합니다.
클라우드와 DevOps를 제품 목록으로 익히면 비슷한 기능을 가리키는 이름이 계속 늘어납니다. 가상 머신, 컨테이너, 서버리스, CI/CD와 Kubernetes는 같은 층의 대안이 아닙니다. 어떤 것은 실행 환경이고, 어떤 것은 배포 흐름이며, 어떤 것은 원하는 상태를 유지하는 제어 시스템입니다.
컴퓨터 공학을 처음 접하면 자료구조, 운영체제, 네트워크, 데이터베이스가 서로 다른 과목처럼 보입니다. 실제 시스템에서는 이 개념들이 한 요청 안에서 동시에 움직입니다. 사용자가 버튼을 누르면 프로그램의 명령어가 CPU에서 실행되고, 운영체제가 메모리와 소켓을 관리하며, 네트워크 패킷이 서버로 이동하고, 데이터베이스 트…
이 글에서 직접 구현할 LLM 서버는 모델 가중치를 GPU에 올리는 추론 서버가 아닙니다. 여러 외부 또는 내부 모델 엔드포인트 앞에서 인증, 모델 선택, 스트리밍, 장애 처리, 사용량 기록을 담당하는 애플리케이션 계층의 LLM Gateway입니다. 모델 추론 자체는 vLLM 같은 별도 엔진이나 상용 API가 담당한다고…
LiteLLM을 단순한 멀티 모델 호출 라이브러리로만 이해하면 현재 모습의 절반만 보게 됩니다. 출발점은 Python 애플리케이션 안에서 여러 AI 모델 제공자를 같은 방식으로 호출하는 일이었지만, 지금은 조직의 모델 접근을 한곳에서 통제하는 AI Gateway까지 범위가 넓어졌습니다. 이 변화는 이름만 커진 것이 아니…
Vercel은 흔히 "Next.js를 배포하는 곳"으로 알려져 있습니다. 현재의 결합을 보면 자연스러운 설명이지만, 제품의 출발점은 프레임워크 호스팅보다 단순했습니다. 명령어 하나로 애플리케이션을 인터넷에 올리고, 배포마다 고유한 주소를 부여하는 것이 첫 문제였습니다.
EAS를 eas build 명령어의 이름으로만 이해하면 서비스의 절반만 보게 됩니다. EAS는 Expo Application Services의 약자입니다. 소스 코드를 앱 바이너리로 만들고, 스토어에 전달하고, 이미 설치된 앱에 호환되는 업데이트를 보내는 모바일 배포 과정을 여러 서비스로 나눈 플랫폼입니다.
Expo를 설명할 때 가장 자주 붙는 말은 "React Native를 쉽게 쓰게 해 주는 도구"입니다. 틀린 설명은 아니지만 지금의 Expo를 이해하기에는 범위가 너무 좁습니다. Expo는 미리 만들어진 앱에서 JavaScript를 실행하던 초기 경험을 출발점으로 삼았고, 지금은 네이티브 프로젝트 생성과 모듈 개발, 라…