Supabase: 현대 AI 애플리케이션이 다시 Postgres를 선택하는 이유

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백엔드 복잡성은 조용히 선택 사항이 되고 있다

수년간, 프로덕션 애플리케이션을 구축한다는 것은 익숙한 스택을 조합하는 것을 의미했습니다:

• 백엔드 프레임워크 (Node/Express, Django 등)
• 인증 시스템
• 데이터베이스 API
• 파일 스토리지
• 실시간 인프라스트럭처
• 권한 레이어
• 배포 파이프라인

실제 제품 로직을 작성하기 전에도 엔지니어들은 인프라 구축에 몇 주씩을 소비했습니다.

그때 Supabase와 같은 도구가 등장했고, 흥미로운 일이 일어났습니다.

개발자들은 전통적인 백엔드 코드를 작성하지 않고도 풀스택 애플리케이션을 배포하기 시작했습니다.

이 글에서는 Supabase가 실제로 무엇인지, 기술적으로 어떻게 작동하는지, 그리고 왜 AI 및 RAG 기반 애플리케이션에서 특히 중요해지고 있는지를 설명합니다.

Supabase란?

Supabase는 PostgreSQL을 기반으로 한 오픈‑소스 Backend‑as‑a‑Service (BaaS) 입니다.
데이터베이스를 독점 시스템으로 대체하는 대신, Supabase는 PostgreSQL을 완전한 백엔드 플랫폼으로 전환합니다.

Supabase는 다음을 결합합니다:

• PostgreSQL 데이터베이스
• 인증
• 자동 생성 API
• 실시간 구독
• 파일 스토리지
• 서버리스 엣지 함수

모두 하나의 플랫폼에서 관리됩니다.

이렇게 생각하면 됩니다:
PostgreSQL + Backend Infrastructure = Supabase

핵심 아이디어: 데이터베이스가 백엔드다

전통적인 아키텍처:

Frontend → Backend Server → Database

Supabase는 이를 다음과 같이 단순화합니다:

Frontend → Supabase → PostgreSQL

백엔드 계층이 사라지는 것이 아니라 자동화되는 것입니다.

Supabase에서 테이블을 만들 때

• REST API가 자동으로 생성됩니다.
• 권한은 데이터베이스 정책을 통해 적용됩니다.
• 실시간 리스너가 즉시 사용 가능해집니다.
• 데이터베이스 스키마가 사실상 API를 정의합니다.

PostgreSQL이 중요한 이유

많은 백엔드 플랫폼이 데이터베이스를 추상화합니다. Supabase는 그와 반대로 전체 PostgreSQL 기능을 제공합니다:

• 관계형 모델링
• 조인 및 트랜잭션
• 인덱싱
• SQL 쿼리
• 확장 기능 생태계

실제 애플리케이션은 결국 관계형 데이터가 필요하기 때문에 중요합니다.

Example query

SELECT users.name, projects.title
FROM users
JOIN projects ON users.id = projects.owner_id;

이러한 쿼리는 Postgres에서는 자연스럽지만 NoSQL‑first 시스템에서는 어려움을 겪습니다.

자동 API (백엔드 없이)

Supabase는 데이터베이스 테이블을 자동으로 보안 API로 노출합니다.

JavaScript 클라이언트 예시

const { data } = await supabase
  .from('projects')
  .select('*');

• 서버 라우트 없음.
• 컨트롤러 없음.
• ORM 설정 없음.

API 레이어는 스키마에서 직접 생성됩니다.

로그인 시스템을 새로 만들 필요 없는 인증

Supabase Auth에는 다음이 포함됩니다:

• 이메일/비밀번호 로그인
• OAuth 제공자 (Google, GitHub 등)
• 매직 링크
• JWT 기반 세션

행 수준 보안 (RLS): 데이터베이스 레이어의 보안

백엔드 코드에서 권한을 강제하는 대신, Supabase는 PostgreSQL 행 수준 보안을 사용합니다.

정책 예시

CREATE POLICY "Users can see their own data"
ON projects
FOR SELECT
USING (auth.uid() = owner_id);

• API에 직접 접근하더라도, 데이터베이스 자체가 접근 규칙을 강제합니다.
• 보안이 데이터에 더 가까워집니다 — 데이터가 있어야 할 바로 그 위치에.

WebSocket 없이 실시간 시스템

Supabase는 데이터베이스 변경을 실시간으로 스트리밍합니다.

데이터가 변경될 때:

Database update → Realtime event → UI update

사용 사례

• 채팅 애플리케이션
• 협업 도구
• 대시보드
• 실시간 알림

맞춤형 WebSocket 인프라가 필요 없습니다.

Supabase가 AI 개발에서 급부상하는 이유

현대 AI 애플리케이션에 필요한 것:

• 사용자 데이터
• 대화 기록
• 임베딩
• 의미 검색
• 실시간 응답
• 안전한 실행 환경

Supabase는 이 스택을 놀라울 정도로 잘 지원합니다.

1. pgvector를 이용한 벡터 저장

Postgres 확장인 pgvector는 임베딩을 데이터베이스에 직접 저장할 수 있게 합니다.

Text → Embedding → Stored in Postgres → Similarity search

이를 통해 별도의 벡터 데이터베이스 없이도 Retrieval‑Augmented Generation(RAG) 시스템을 구현할 수 있습니다.

2. 통합 데이터 + AI 컨텍스트

다음과 같이 구성하는 대신:

App DB + Vector DB + Auth System + API Server

단일 플랫폼을 사용할 수 있습니다:

Supabase (Relational data + embeddings live together)

3. AI 워크플로우를 위한 Edge Functions

Edge Functions는 다음과 같은 작업을 안전하게 실행할 수 있게 합니다:

• LLM API 호출
• 문서 처리
• 백그라운드 작업
• 웹훅

이들은 AI 파이프라인의 오케스트레이션 레이어가 됩니다.

아키텍처 전환: 백엔드‑라이트 애플리케이션

Supabase는 더 넓은 전환을 나타냅니다: 엔지니어들이 인프라스트럭처 엔지니어링에서 제품 인텔리전스 엔지니어링으로 이동하고 있습니다.

데이터베이스를 중심으로 시스템을 구축하는 대신, 우리는 데이터베이스 위에 플랫폼을 구성합니다.

개발자 초점이 이동합니다

• 사용자 경험 (UX)
• AI 워크플로 (AI workflows)
• 데이터 모델링 (Data modeling)
• 시스템 설계 (System design)

Supabase vs. Firebase (빠른 비교)

Supabase가 훌륭한 선택이 될 때

• ✅ AI 애플리케이션 (RAG, 코파일럿)
• ✅ SaaS 플랫폼
• ✅ 대시보드
• ✅ 협업 도구
• ✅ 프로덕션 확장성이 필요한 MVP

사용하지 않을 수도 있는 경우

다음과 같은 경우 맞춤 백엔드를 선호할 수 있습니다:

• 매우 복잡한 백엔드 비즈니스 로직이 필요할 때.
• 시스템에서 대규모 백그라운드 처리가 주를 이룰 때.
• 엄격한 온‑프레미스 기업 제약이 존재할 때.

최종 생각

Supabase는 단순한 생산성 도구가 아니라 — 더 깊은 아키텍처 변화를 반영합니다.

PostgreSQL은 “데이터베이스”에서 애플리케이션 플랫폼으로 진화하고 있습니다.

AI 기반 제품이 성장함에 따라, 인프라 부담을 줄이면서도 완전한 관계형 파워를 유지하는 플랫폼의 가치는 점점 더 커질 것입니다.

Complexity while keeping architectural flexibility will likely define the next generation of web development.

The interesting question isn’t whether Supabase replaces backend engineering.

It’s whether backend engineering itself is being redefined.