Media Pipeline 완벽 가이드

실무에서 자주 사용하는 미디어 파일 처리 파이프라인을 처음부터 끝까지 배웁니다. 이미지 리사이징, 오디오 변환, 임시 파일 관리까지 Node.js로 구현하는 방법을 초급 개발자도 이해할 수 있도록 쉽게 설명합니다.

1. 도입: 미디어 파일 처리의 복잡성

김개발 씨는 신입 개발자로 입사한 지 한 달이 되었습니다. 오늘 팀장님께서 새로운 기능 개발을 맡기셨습니다.

"사용자가 업로드한 이미지를 여러 사이즈로 자동 변환하고, 음성 파일은 텍스트로 변환해서 저장하는 기능이 필요해요." 김개발 씨는 어디서부터 시작해야 할지 막막했습니다.

미디어 파이프라인은 사용자가 업로드한 미디어 파일을 받아서 가공하고, 처리하고, 저장하는 일련의 과정입니다. 마치 공장의 컨베이어 벨트처럼 각 단계를 거쳐 원하는 형태로 변환됩니다.

이미지 리사이징, 오디오 변환, 비디오 인코딩 등 다양한 처리 작업이 자동으로 이루어집니다.

다음 코드를 살펴봅시다.

// 기본적인 미디어 파이프라인 구조
import { Router } from 'express';
import multer from 'multer';
import sharp from 'sharp';

const router = Router();
const upload = multer({ dest: 'uploads/' });

router.post('/upload', upload.single('image'), async (req, res) => {
  // 1단계: 파일 수신
  const inputFile = req.file.path;

  // 2단계: 이미지 처리
  await sharp(inputFile)
    .resize(800, 600)
    .toFile('output/resized.jpg');

  // 3단계: 응답 반환
  res.json({ success: true, message: '이미지 처리 완료' });
});

김개발 씨는 선배 개발자 박시니어 씨를 찾아갔습니다. "선배님, 미디어 파일 처리가 처음인데 어떻게 시작하면 좋을까요?" 박시니어 씨는 웃으며 화이트보드를 가리켰습니다.

"미디어 파이프라인이라는 걸 알아야 해요. 쉽게 말하면 자동차 공장이라고 생각하면 돼요." 미디어 파이프라인을 이해하려면 먼저 자동차 공장을 떠올려 보세요.

자동차 공장에서는 원자재가 들어오면 여러 단계를 거쳐 완성된 자동차로 나옵니다. 도색, 조립, 검수 등 각 단계마다 전문가들이 작업을 진행합니다.

미디어 파이프라인도 똑같습니다. 사용자가 업로드한 이미지나 오디오 파일이 원자재라면, 리사이징이나 포맷 변환 같은 작업이 가공 단계입니다.

최종적으로 서버에 저장되거나 사용자에게 전달되는 것이 완성품인 셈입니다. 왜 이런 파이프라인이 필요할까요?

김개발 씨가 처음 시도했던 방법은 간단했습니다. 파일을 받아서 바로 저장하는 것이었습니다.

하지만 곧바로 문제가 발생했습니다. 사용자가 10MB짜리 고해상도 이미지를 업로드하면 서버 저장 공간이 금방 부족해졌습니다.

또한 웹 페이지에서 그 큰 이미지를 불러오려니 로딩 시간이 너무 오래 걸렸습니다. 더 큰 문제도 있었습니다.

어떤 사용자는 PNG를 올리고, 어떤 사용자는 JPEG를 올렸습니다. 심지어 HEIC 같은 특수한 포맷도 있었습니다.

이런 파일들을 일관되게 처리하려면 각 포맷마다 다른 코드를 작성해야 했습니다. 바로 이런 문제를 해결하기 위해 미디어 파이프라인이라는 개념이 등장했습니다.

미디어 파이프라인을 사용하면 일관된 처리 흐름을 만들 수 있습니다. 어떤 포맷이 들어오든 같은 방식으로 처리됩니다.

또한 자동화가 가능합니다. 한 번 설정해 놓으면 모든 파일이 같은 규칙에 따라 처리됩니다.

무엇보다 유지보수가 쉽다는 장점이 있습니다. 새로운 처리 단계를 추가하거나 기존 단계를 수정할 때 전체 코드를 건드릴 필요 없이 해당 단계만 수정하면 됩니다.

위의 코드를 단계별로 살펴보겠습니다. 먼저 multer를 사용해서 파일을 받습니다.

multer는 Node.js에서 파일 업로드를 처리하는 표준 라이브러리입니다. upload.single('image')는 'image'라는 이름으로 전송된 파일 하나를 받겠다는 의미입니다.

다음으로 sharp 라이브러리를 사용해서 이미지를 처리합니다. sharp(inputFile)는 입력 파일을 읽어옵니다.

.resize(800, 600)는 이미지 크기를 800x600 픽셀로 조정합니다. 마지막으로 .toFile()로 처리된 이미지를 저장합니다.

실제 현업에서는 어떻게 활용할까요? 예를 들어 인스타그램 같은 SNS 서비스를 개발한다고 가정해봅시다.

사용자가 사진을 업로드하면 썸네일용 작은 이미지, 피드용 중간 크기 이미지, 원본 크기 이미지 이렇게 세 가지 버전을 만들어야 합니다. 미디어 파이프라인을 사용하면 이 모든 과정이 자동으로 처리됩니다.

실제로 넷플릭스, 유튜브 같은 대형 서비스들도 비슷한 파이프라인을 사용합니다. 사용자가 동영상을 업로드하면 여러 해상도로 변환하고, 자막을 추출하고, 썸네일을 생성하는 모든 작업이 파이프라인으로 처리됩니다.

하지만 주의할 점도 있습니다. 초보 개발자들이 흔히 하는 실수는 모든 처리를 동기적으로 진행하는 것입니다.

큰 파일을 처리하는 동안 서버가 멈춰버리면 다른 사용자의 요청도 처리할 수 없게 됩니다. 따라서 비동기 처리와 큐 시스템을 반드시 사용해야 합니다.

박시니어 씨의 설명을 들은 김개발 씨는 고개를 끄덕였습니다. "아, 단계별로 나눠서 처리하면 관리하기도 쉽고 문제가 생겨도 어디서 발생했는지 찾기 쉽겠네요!" 미디어 파이프라인을 제대로 이해하면 복잡한 미디어 처리 로직도 깔끔하게 관리할 수 있습니다.

여러분도 오늘 배운 내용을 실제 프로젝트에 적용해 보세요.

실전 팁

💡 - 파일 처리는 항상 비동기로 진행하세요. 큰 파일 처리 중에도 다른 요청을 받을 수 있어야 합니다.

각 단계마다 에러 처리를 추가하세요. 어느 단계에서 문제가 생겼는지 쉽게 파악할 수 있습니다.
처리된 파일은 원본과 분리해서 저장하세요. 문제가 생기면 원본에서 다시 처리할 수 있어야 합니다.

2. src/media 코드 분석

다음 날 김개발 씨는 회사 코드베이스에서 src/media 폴더를 발견했습니다. 파일이 몇 개 없어서 금방 이해할 수 있을 것 같았는데, 막상 열어보니 Router, Controller, Service가 분리되어 있었습니다.

"왜 이렇게 복잡하게 나눠놨을까?" 박시니어 씨에게 물어보니 "그게 바로 계층형 아키텍처예요"라는 답변이 돌아왔습니다.

계층형 아키텍처는 코드를 역할별로 분리해서 관리하는 설계 패턴입니다. Router는 요청을 받고, Controller는 요청을 처리하고, Service는 실제 비즈니스 로직을 담당합니다.

마치 회사에서 접수팀, 관리팀, 실무팀이 나뉘어 있는 것처럼 각자 맡은 역할만 수행합니다.

다음 코드를 살펴봅시다.

// src/media/index.ts - Router 계층
import { Router } from 'express';
import { MediaController } from './media.controller';

export const mediaRouter = Router();
const controller = new MediaController();

// 라우팅만 담당
mediaRouter.post('/process-image', controller.processImage);
mediaRouter.post('/transcribe-audio', controller.transcribeAudio);

// src/media/media.controller.ts - Controller 계층
export class MediaController {
  async processImage(req, res) {
    // 요청 검증 및 응답 처리만 담당
    const result = await mediaService.processImage(req.file);
    res.json(result);
  }
}

김개발 씨는 코드를 보면서 점점 더 혼란스러워졌습니다. "한 파일에 다 작성하면 더 간단할 텐데 왜 이렇게 여러 파일로 나눴을까요?" 박시니어 씨는 커피를 한 모금 마시고 설명을 시작했습니다.

"김 대리, 회사 조직도를 생각해보세요. 고객 문의가 들어오면 어떻게 처리되나요?" 김개발 씨는 잠시 생각했습니다.

"먼저 접수팀에서 받아서 어떤 부서로 보낼지 결정하고, 해당 부서에서 실제 업무를 처리하죠." "맞아요! 코드도 똑같아요." 계층형 아키텍처를 이해하려면 회사 조직을 떠올려 보세요.

고객 문의가 들어오면 접수팀이 먼저 받습니다. 접수팀은 문의 내용을 확인하고 적절한 부서로 전달합니다.

그다음 관리팀이 요청을 검토하고 필요한 정보를 정리합니다. 마지막으로 실무팀이 실제 작업을 진행합니다.

코드에서도 마찬가지입니다. Router는 접수팀처럼 HTTP 요청을 받아서 어떤 함수로 보낼지 결정합니다.

Controller는 관리팀처럼 요청 데이터를 검증하고 적절한 형태로 가공합니다. Service는 실무팀처럼 실제 비즈니스 로직을 처리합니다.

왜 이렇게 복잡하게 나눠야 할까요? 초창기 김개발 씨의 코드는 모든 것이 한 파일에 들어있었습니다.

라우팅, 검증, 비즈니스 로직, 데이터베이스 처리가 모두 한 함수 안에 섞여 있었습니다. 처음에는 괜찮았습니다.

코드가 짧아서 한눈에 들어왔습니다. 하지만 기능이 추가될수록 문제가 생겼습니다.

한 함수가 200줄을 넘어가기 시작했습니다. 어디서부터 어디까지가 검증 로직인지, 어디가 실제 처리 로직인지 구분하기 어려워졌습니다.

버그를 찾으려면 200줄을 다 읽어야 했습니다. 더 큰 문제는 재사용이 불가능하다는 점이었습니다.

같은 이미지 처리 로직을 다른 API에서도 사용하고 싶었지만, 모든 코드가 하나로 뭉쳐있어서 복사-붙여넣기 할 수밖에 없었습니다. 바로 이런 문제를 해결하기 위해 계층형 아키텍처가 등장했습니다.

계층을 분리하면 각 부분이 독립적으로 동작합니다. Router를 수정해도 Service 코드는 건드릴 필요가 없습니다.

반대로 비즈니스 로직을 수정해도 라우팅 설정은 그대로입니다. 또한 테스트가 쉬워집니다.

Service만 따로 떼어내서 단위 테스트를 작성할 수 있습니다. HTTP 요청을 일일이 보내지 않아도 비즈니스 로직을 검증할 수 있습니다.

무엇보다 재사용성이 높아집니다. 같은 Service 함수를 여러 Controller에서 호출할 수 있습니다.

코드 중복이 사라지고, 수정할 때도 한 곳만 고치면 모든 곳에 반영됩니다. 위의 코드를 계층별로 살펴보겠습니다.

먼저 Router 계층입니다. mediaRouter.post('/process-image', controller.processImage)는 /process-image 경로로 POST 요청이 오면 Controller의 processImage 함수를 호출하라는 의미입니다.

Router는 경로와 함수를 연결하는 역할만 합니다. 다음으로 Controller 계층입니다.

async processImage(req, res)는 요청과 응답 객체를 받습니다. 여기서는 요청 데이터 검증과 응답 형식 정리만 담당합니다.

실제 이미지 처리는 Service에게 맡깁니다. Service 계층은 코드에 나와있지 않지만, 실제 이미지 처리 로직을 담당합니다.

비즈니스 로직만 집중해서 작성할 수 있습니다. 실제 현업에서는 어떻게 활용할까요?

대규모 쇼핑몰 서비스를 개발한다고 가정해봅시다. 상품 이미지 업로드, 리뷰 이미지 업로드, 프로필 이미지 업로드 등 여러 곳에서 이미지 처리가 필요합니다.

Service 계층에 이미지 처리 로직을 한 번만 작성해 놓으면, 여러 Controller에서 재사용할 수 있습니다. 네이버, 카카오 같은 대기업에서도 이런 계층형 구조를 적극 활용합니다.

코드베이스가 커질수록 계층 분리의 중요성이 더 커집니다. 하지만 주의할 점도 있습니다.

너무 작은 프로젝트에서는 오히려 과도한 설계가 될 수 있습니다. 파일 하나로 충분한데 억지로 세 개로 나누면 오히려 복잡해집니다.

프로젝트 규모와 팀 상황에 맞게 적절히 적용해야 합니다. 또한 각 계층의 역할을 명확히 지켜야 합니다.

Controller에서 데이터베이스를 직접 조회하거나, Service에서 HTTP 응답을 보내면 계층 분리의 의미가 사라집니다. 박시니어 씨의 설명을 들은 김개발 씨는 환하게 웃었습니다.

"이제 이해했어요! 각자 맡은 일만 하니까 코드 찾기도 쉽고 수정하기도 편하겠네요!" 계층형 아키텍처를 제대로 이해하면 유지보수하기 쉬운 코드를 작성할 수 있습니다.

여러분도 프로젝트에 적용해 보세요.

실전 팁

💡 - Router는 경로 설정만, Controller는 요청/응답 처리만, Service는 비즈니스 로직만 담당하게 하세요.

파일명과 폴더 구조를 일관되게 유지하세요. 다른 개발자가 봐도 어디에 무엇이 있는지 바로 알 수 있어야 합니다.
작은 프로젝트에서는 과도한 분리를 피하세요. 프로젝트가 커지면서 점진적으로 분리해도 늦지 않습니다.

3. Sharp를 활용한 이미지 처리

김개발 씨는 이미지 리사이징 기능을 구현해야 했습니다. 구글에서 "Node.js 이미지 리사이징"을 검색하니 여러 라이브러리가 나왔습니다.

ImageMagick, GraphicsMagick, Jimp, Sharp... 뭘 써야 할지 고민하던 중, 박시니어 씨가 말했습니다.

"Sharp 쓰세요. 가장 빠르고 간단해요."

Sharp는 Node.js에서 가장 많이 사용되는 고성능 이미지 처리 라이브러리입니다. libvips라는 C 라이브러리를 기반으로 만들어져서 다른 라이브러리보다 4-5배 빠릅니다.

이미지 리사이징, 포맷 변환, 크롭, 회전 등 거의 모든 이미지 작업을 지원합니다.

다음 코드를 살펴봅시다.

import sharp from 'sharp';
import path from 'path';

async function processImage(inputPath: string, outputDir: string) {
  const filename = path.basename(inputPath, path.extname(inputPath));

  // 여러 사이즈로 리사이징
  await Promise.all([
    // 썸네일 생성 (200x200)
    sharp(inputPath)
      .resize(200, 200, { fit: 'cover' })
      .toFile(path.join(outputDir, `${filename}_thumb.jpg`)),

    // 중간 크기 (800x600)
    sharp(inputPath)
      .resize(800, 600, { fit: 'inside' })
      .jpeg({ quality: 85 })
      .toFile(path.join(outputDir, `${filename}_medium.jpg`))
  ]);

  return { success: true, message: '이미지 처리 완료' };
}

김개발 씨는 처음에 Canvas API를 사용해서 이미지를 리사이징하려고 했습니다. 하지만 코드가 복잡하고, 무엇보다 느렸습니다.

1000장의 이미지를 처리하는 데 10분이 넘게 걸렸습니다. "이렇게 느리면 실제 서비스에서는 못 쓰겠는데요." 박시니어 씨가 웃으며 Sharp를 추천했습니다.

Sharp를 이해하려면 먼저 이미지 처리가 왜 느린지 알아야 합니다. 이미지 파일은 겉보기에는 작아 보이지만, 실제로는 엄청난 양의 데이터입니다.

1920x1080 크기의 이미지는 약 200만 개의 픽셀을 담고 있습니다. 각 픽셀마다 빨강, 초록, 파랑 값을 저장하니 총 600만 개의 숫자를 처리해야 합니다.

이런 대량의 데이터를 JavaScript로 처리하면 당연히 느립니다. JavaScript는 인터프리터 언어라서 컴파일 언어인 C나 C++보다 느립니다.

바로 여기서 Sharp의 강점이 드러납니다. Sharp는 내부적으로 libvips라는 C 라이브러리를 사용합니다.

libvips는 이미지 처리에 특화된 고성능 라이브러리입니다. C로 작성되어 있어서 JavaScript보다 훨씬 빠릅니다.

또한 Sharp는 스트리밍 방식으로 이미지를 처리합니다. 전체 이미지를 메모리에 올리지 않고 필요한 부분만 읽어서 처리합니다.

큰 이미지도 적은 메모리로 처리할 수 있습니다. 무엇보다 API가 간단합니다.

체이닝 방식으로 여러 작업을 연결할 수 있어서 코드가 읽기 쉽습니다. 위의 코드를 단계별로 살펴보겠습니다.

먼저 sharp(inputPath)로 이미지를 읽어옵니다. 이 시점에서는 아직 이미지를 처리하지 않습니다.

단지 처리 계획을 세우는 단계입니다. 다음으로 .resize(200, 200, { fit: 'cover' })로 크기를 조정합니다.

fit: 'cover'는 이미지가 200x200을 가득 채우도록 자르겠다는 의미입니다. 비율이 맞지 않으면 넘치는 부분을 잘라냅니다.

반면 fit: 'inside'는 이미지가 800x600 안에 들어가도록 크기를 줄입니다. 비율을 유지하면서 축소하므로 이미지가 찌그러지지 않습니다.

.jpeg({ quality: 85 })는 JPEG 포맷으로 저장하면서 품질을 85%로 설정합니다. 100%면 원본과 거의 같지만 파일 크기가 큽니다.

85% 정도면 눈으로 구분하기 어려우면서도 파일 크기를 30-40% 줄일 수 있습니다. 마지막으로 .toFile()로 실제 파일을 저장합니다.

이 시점에서 비로소 이미지 처리가 실행됩니다. Promise.all()로 여러 작업을 동시에 진행합니다.

썸네일과 중간 크기 이미지를 순차적으로 만들면 시간이 두 배 걸리지만, 병렬로 처리하면 거의 같은 시간에 끝납니다. 실제 현업에서는 어떻게 활용할까요?

블로그 서비스를 개발한다고 가정해봅시다. 사용자가 글에 이미지를 첨부하면 여러 버전을 생성해야 합니다.

목록 페이지용 작은 썸네일, 본문용 중간 크기 이미지, 클릭하면 보이는 원본 크기 이미지 등입니다. Sharp를 사용하면 사용자가 업로드 버튼을 누르고 몇 초 안에 모든 처리가 끝납니다.

빠른 응답 속도는 사용자 경험에 직접적인 영향을 줍니다. 실제로 Cloudinary, Imgix 같은 이미지 CDN 서비스들도 내부적으로 Sharp와 비슷한 기술을 사용합니다.

하지만 주의할 점도 있습니다. Sharp는 C 라이브러리에 의존하므로 설치 과정이 조금 복잡할 수 있습니다.

특히 Docker 환경에서는 추가 패키지가 필요할 수 있습니다. 배포 전에 반드시 프로덕션 환경에서 테스트해야 합니다.

또한 메모리 관리에 주의해야 합니다. 동시에 수백 장의 이미지를 처리하면 메모리가 부족할 수 있습니다.

큐 시스템을 사용해서 동시 처리 개수를 제한하는 것이 좋습니다. 박시니어 씨의 설명을 들은 김개발 씨는 바로 코드를 수정했습니다.

Canvas API를 Sharp로 교체하니 처리 속도가 10배 빨라졌습니다. "와, 진짜 빠르네요!" Sharp를 제대로 사용하면 고성능 이미지 처리 시스템을 쉽게 구축할 수 있습니다.

여러분도 프로젝트에 적용해 보세요.

실전 팁

💡 - quality 옵션으로 이미지 품질과 파일 크기의 균형을 맞추세요. 웹용은 보통 80-85%면 충분합니다.

Promise.all()로 여러 크기를 동시에 생성하면 처리 시간을 크게 줄일 수 있습니다.
큰 이미지를 처리할 때는 메모리 사용량을 모니터링하세요. 필요하면 처리 큐를 도입하세요.

4. 오디오 transcription 구현

다음 미션은 음성 파일을 텍스트로 변환하는 기능이었습니다. 김개발 씨는 "transcription"이라는 단어도 처음 들어봤습니다.

"음성 인식이라고 생각하면 돼요. 사용자가 녹음한 음성을 자동으로 글로 옮기는 거예요." 박시니어 씨가 OpenAI의 Whisper API를 소개해주었습니다.

Audio Transcription은 음성 파일을 텍스트로 변환하는 기술입니다. 예전에는 구현이 매우 어려웠지만, 최근에는 OpenAI의 Whisper API 같은 서비스 덕분에 몇 줄의 코드만으로 구현할 수 있습니다.

회의록 작성, 자막 생성, 음성 검색 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

다음 코드를 살펴봅시다.

import OpenAI from 'openai';
import fs from 'fs';

const openai = new OpenAI({
  apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY
});

async function transcribeAudio(audioPath: string) {
  // 음성 파일을 읽어서 Whisper API로 전송
  const transcription = await openai.audio.transcriptions.create({
    file: fs.createReadStream(audioPath),
    model: 'whisper-1',
    language: 'ko', // 한국어 지정
    response_format: 'json',
    temperature: 0 // 정확도 우선 (0에 가까울수록 정확)
  });

  // 변환된 텍스트 반환
  return {
    text: transcription.text,
    duration: transcription.duration
  };
}

김개발 씨는 음성 인식이 어렵다고 들었습니다. 머신러닝 모델을 직접 학습시켜야 하고, GPU 서버도 필요하다고 했습니다.

"우리 회사에서 그런 걸 어떻게 만들어요?" 걱정스러운 표정으로 물었습니다. 박시니어 씨는 웃으며 대답했습니다.

"요즘은 직접 만들 필요 없어요. API를 쓰면 돼요." Audio Transcription을 이해하려면 먼저 음성 인식이 왜 어려운지 알아야 합니다.

사람이 말하는 소리는 매우 복잡합니다. 같은 단어도 사람마다 발음이 다릅니다.

배경 소음도 있고, 말하는 속도도 제각각입니다. 사투리도 있고, 띄어쓰기도 명확하지 않습니다.

이런 복잡한 음성 신호를 텍스트로 변환하려면 딥러닝 모델이 필요합니다. 수천 시간의 음성 데이터로 학습시켜야 하고, 추론할 때도 GPU가 필요합니다.

일반 개발자가 직접 구현하기에는 너무 어렵습니다. 바로 이런 문제를 해결하기 위해 Whisper API 같은 서비스가 등장했습니다.

OpenAI는 Whisper라는 음성 인식 모델을 만들고, API로 제공합니다. 개발자는 음성 파일만 업로드하면 됩니다.

복잡한 머신러닝 코드를 작성할 필요가 없습니다. 정확도도 높습니다.

Whisper는 68만 시간의 음성 데이터로 학습되었습니다. 영어는 물론이고 한국어, 일본어, 중국어 등 다양한 언어를 지원합니다.

배경 소음이 있어도 잘 인식합니다. 무엇보다 사용법이 간단합니다.

파일을 읽어서 API에 보내고 결과를 받는 것이 전부입니다. 위의 코드를 단계별로 살펴보겠습니다.

먼저 OpenAI 클라이언트를 생성합니다. process.env.OPENAI_API_KEY는 환경 변수에서 API 키를 가져옵니다.

API 키는 절대 코드에 직접 작성하면 안 됩니다. GitHub에 올리면 누구나 볼 수 있습니다.

다음으로 fs.createReadStream(audioPath)로 음성 파일을 읽습니다. createReadStream은 파일을 스트림으로 읽어서 메모리를 절약합니다.

큰 파일도 문제없이 처리할 수 있습니다. model: 'whisper-1'은 Whisper 모델을 사용하겠다는 의미입니다.

현재는 whisper-1만 제공되지만, 나중에 더 좋은 모델이 나오면 이름이 바뀔 수 있습니다. language: 'ko'는 한국어로 인식하라고 지정합니다.

언어를 명시하면 정확도가 높아집니다. 생략하면 자동으로 언어를 감지하지만, 가끔 잘못 인식할 수 있습니다.

temperature: 0은 결과의 일관성을 높입니다. temperature가 높을수록 창의적이지만 예측하기 어렵습니다.

음성 인식에서는 정확도가 중요하므로 0으로 설정합니다. API 호출이 끝나면 transcription.text에 변환된 텍스트가 들어있습니다.

transcription.duration은 음성 파일의 길이입니다. 실제 현업에서는 어떻게 활용할까요?

화상 회의 서비스를 개발한다고 가정해봅시다. 회의가 끝나면 자동으로 회의록을 생성해주는 기능을 만들 수 있습니다.

사용자가 일일이 타이핑할 필요 없이 음성만 녹음하면 됩니다. 또는 팟캐스트 플랫폼을 만든다면, 오디오 파일에서 자막을 자동 생성할 수 있습니다.

청각 장애인도 콘텐츠를 즐길 수 있게 됩니다. 실제로 Zoom, Google Meet 같은 서비스들은 이런 기술을 적극 활용하고 있습니다.

실시간 자막, 회의록 자동 생성 등이 모두 음성 인식 기술을 기반으로 합니다. 하지만 주의할 점도 있습니다.

Whisper API는 유료 서비스입니다. 음성 1분당 약 $0.006이 청구됩니다.

많은 사용자가 동시에 업로드하면 비용이 빠르게 증가할 수 있습니다. 비용 모니터링을 반드시 해야 합니다.

또한 개인정보 보호에 주의해야 합니다. 음성 파일을 외부 API로 보내는 것이므로, 민감한 내용이 포함되어 있으면 문제가 될 수 있습니다.

이용 약관을 확인하고, 필요하면 온프레미스 솔루션을 고려해야 합니다. 네트워크 상황에 따라 처리 시간이 달라집니다.

긴 음성 파일은 몇 분이 걸릴 수 있습니다. 사용자에게 진행 상황을 보여주거나, 백그라운드에서 처리하는 것이 좋습니다.

박시니어 씨의 설명을 들은 김개발 씨는 신기해했습니다. "이렇게 간단하게 음성 인식이 되다니!

직접 만들려면 몇 달 걸렸을 텐데요." Audio Transcription을 제대로 활용하면 음성 기반의 다양한 기능을 쉽게 구현할 수 있습니다. 여러분도 프로젝트에 적용해 보세요.

실전 팁

💡 - API 키는 절대 코드에 직접 작성하지 마세요. 환경 변수나 비밀 관리 시스템을 사용하세요.

긴 음성 파일은 백그라운드 작업으로 처리하고, 사용자에게 진행 상황을 알려주세요.
비용이 걱정된다면 파일 크기나 길이 제한을 두세요. 1분 이상은 업로드 못하게 막는 것도 방법입니다.

5. 임시 파일 생명주기 관리

기능을 열심히 개발하던 김개발 씨는 문득 서버 디스크 사용량을 확인했습니다. "어?

디스크가 90%나 찼네?" 알고 보니 처리가 끝난 임시 파일들이 그대로 쌓여있었습니다. "파일 처리가 끝나면 지워야죠." 박시니어 씨가 파일 생명주기 관리의 중요성을 설명해주었습니다.

임시 파일 생명주기 관리는 업로드된 파일을 적절한 시점에 삭제해서 서버 디스크 공간을 확보하는 것입니다. 원본 파일 처리 후 삭제, 실패한 파일 정리, 오래된 파일 자동 삭제 등 단계별 전략이 필요합니다.

제대로 관리하지 않으면 디스크가 가득 차서 서버가 멈출 수 있습니다.

다음 코드를 살펴봅시다.

import fs from 'fs/promises';
import path from 'path';

// 파일 처리 후 자동 삭제
async function processWithCleanup(filePath: string) {
  try {
    // 1. 파일 처리
    const result = await processImage(filePath);

    // 2. 처리 성공 시 원본 삭제
    await fs.unlink(filePath);
    console.log(`✓ 처리 완료 및 삭제: ${filePath}`);

    return result;
  } catch (error) {
    // 3. 실패 시에도 파일 삭제
    await fs.unlink(filePath).catch(() => {});
    console.error(`✗ 처리 실패 및 삭제: ${filePath}`);
    throw error;
  }
}

// 오래된 임시 파일 정리 (매일 실행)
async function cleanupOldFiles(directory: string, maxAgeDays: number) {
  const files = await fs.readdir(directory);
  const now = Date.now();

  for (const file of files) {
    const filePath = path.join(directory, file);
    const stats = await fs.stat(filePath);
    const ageInDays = (now - stats.mtimeMs) / (1000 * 60 * 60 * 24);

    if (ageInDays > maxAgeDays) {
      await fs.unlink(filePath);
      console.log(`✓ 오래된 파일 삭제: ${file}`);
    }
  }
}

김개발 씨는 처음에 파일 삭제를 깜빡했습니다. "처리만 하면 되는 거 아니에요?" 박시니어 씨는 서버 모니터링 화면을 보여주었습니다.

디스크 사용량이 계속 증가하고 있었습니다. "이대로 가면 일주일 안에 디스크가 가득 차요.

그럼 서버가 멈춥니다." 임시 파일 관리를 이해하려면 먼저 파일의 생명주기를 알아야 합니다. 사용자가 파일을 업로드하면 서버의 임시 폴더에 저장됩니다.

보통 uploads/ 같은 폴더입니다. 여기서 파일을 읽어서 처리하고, 처리된 결과를 다른 곳에 저장합니다.

문제는 원본 파일입니다. 처리가 끝났는데도 그대로 남아있습니다.

하루에 100개씩 파일이 쌓이면, 한 달이면 3000개입니다. 각 파일이 10MB라면 30GB의 디스크 공간을 차지합니다.

더 큰 문제는 실패한 파일입니다. 처리 중에 에러가 나면 파일은 남았는데 결과는 저장되지 않습니다.

이런 파일들은 영원히 쌓이기만 합니다. 바로 이런 문제를 해결하기 위해 생명주기 관리가 필요합니다.

가장 기본적인 전략은 처리 후 즉시 삭제입니다. 이미지를 리사이징했다면, 원본 파일은 더 이상 필요 없습니다.

바로 삭제해서 공간을 확보합니다. 두 번째는 실패 시에도 삭제입니다.

에러가 나도 파일은 남으면 안 됩니다. try-catch로 감싸서 실패해도 삭제하도록 합니다.

세 번째는 주기적인 청소입니다. 혹시 삭제하지 못한 파일이 있을 수 있으므로, 매일 한 번씩 오래된 파일을 찾아서 삭제합니다.

위의 코드를 단계별로 살펴보겠습니다. processWithCleanup 함수는 파일을 처리하고 자동으로 삭제합니다.

try 블록에서 처리가 성공하면 fs.unlink(filePath)로 파일을 삭제합니다. unlink는 Unix 시스템에서 파일을 삭제하는 명령어입니다.

catch 블록에서는 에러가 나도 파일을 삭제합니다. .catch(() => {})는 삭제 실패 시 에러를 무시하라는 의미입니다.

이미 삭제된 파일을 또 삭제하려고 하면 에러가 나는데, 이건 무시해도 됩니다. cleanupOldFiles 함수는 특정 폴더의 오래된 파일을 찾아서 삭제합니다.

fs.readdir(directory)로 폴더 안의 모든 파일을 가져옵니다. 각 파일의 stats.mtimeMs는 마지막 수정 시간입니다.

현재 시간에서 빼면 파일이 얼마나 오래되었는지 알 수 있습니다. maxAgeDays보다 오래되었으면 삭제합니다.

실제 현업에서는 어떻게 활용할까요? 동영상 인코딩 서비스를 개발한다고 가정해봅시다.

사용자가 동영상을 업로드하면 여러 화질로 변환합니다. 변환이 끝나면 원본 동영상은 필요 없습니다.

하지만 원본이 수 GB씩 되기 때문에, 삭제하지 않으면 디스크가 금방 찹니다. 처리가 끝나면 즉시 삭제하고, 매일 새벽에 cleanupOldFiles를 실행해서 혹시 남은 파일이 있으면 정리합니다.

실제로 YouTube, TikTok 같은 서비스들도 비슷한 방식으로 임시 파일을 관리합니다. 수백만 명의 사용자가 업로드하는 파일을 효율적으로 처리하려면 필수적입니다.

하지만 주의할 점도 있습니다. 삭제는 복구 불가능합니다.

한 번 삭제하면 다시 되돌릴 수 없습니다. 따라서 정말 필요 없는지 확인한 후에 삭제해야 합니다.

또한 동시성 문제도 고려해야 합니다. A 프로세스가 파일을 읽는 중인데 B 프로세스가 삭제하면 에러가 발생합니다.

파일 잠금이나 상태 플래그를 사용해서 안전하게 관리해야 합니다. 로그를 남기는 것도 중요합니다.

어떤 파일이 언제 삭제되었는지 기록해 놓으면, 나중에 문제가 생겼을 때 원인을 찾기 쉽습니다. 박시니어 씨의 설명을 들은 김개발 씨는 바로 코드를 수정했습니다.

처리가 끝나면 파일을 삭제하도록 했고, cron job으로 매일 새벽 2시에 청소 작업을 실행하도록 설정했습니다. "이제 디스크 걱정 없겠네요!" 김개발 씨가 뿌듯해했습니다.

임시 파일 생명주기를 제대로 관리하면 서버를 안정적으로 운영할 수 있습니다. 여러분도 프로젝트에 적용해 보세요.

실전 팁

💡 - 파일 삭제는 처리 성공 여부와 관계없이 항상 실행되어야 합니다. try-finally 패턴을 사용하세요.

오래된 파일 정리는 cron job이나 스케줄러로 자동화하세요. 사용량이 적은 새벽 시간에 실행하는 것이 좋습니다.
삭제 전에 로그를 남기세요. 나중에 문제가 생기면 어떤 파일이 언제 삭제되었는지 추적할 수 있습니다.

6. 실전: 미디어 변환 파이프라인 만들기

드디어 마지막 단계입니다. 김개발 씨는 지금까지 배운 모든 것을 종합해서 완전한 미디어 파이프라인을 만들기로 했습니다.

"사용자가 파일을 업로드하면 자동으로 처리하고, 결과를 저장하고, 임시 파일을 정리하는 시스템을 만들어보세요." 박시니어 씨가 미션을 주었습니다.

완전한 미디어 파이프라인은 파일 업로드, 검증, 처리, 저장, 정리의 전체 흐름을 자동화한 시스템입니다. 에러 처리, 로깅, 모니터링까지 포함해서 실제 프로덕션 환경에서 사용할 수 있는 수준으로 만들어야 합니다.

각 단계가 독립적으로 동작하면서도 유기적으로 연결되어야 합니다.

다음 코드를 살펴봅시다.

import { Router } from 'express';
import multer from 'multer';
import sharp from 'sharp';
import fs from 'fs/promises';
import path from 'path';

const router = Router();
const upload = multer({ dest: 'temp/uploads/' });

router.post('/media/upload', upload.single('file'), async (req, res) => {
  const tempPath = req.file.path;

  try {
    // 1. 파일 타입 검증
    const fileType = req.file.mimetype;
    if (!fileType.startsWith('image/')) {
      throw new Error('이미지 파일만 업로드 가능합니다');
    }

    // 2. 여러 크기로 변환
    const filename = path.parse(req.file.originalname).name;
    const outputDir = 'public/images';

    const [thumb, medium, large] = await Promise.all([
      sharp(tempPath).resize(200, 200).toFile(`${outputDir}/${filename}_thumb.jpg`),
      sharp(tempPath).resize(800, 600).toFile(`${outputDir}/${filename}_medium.jpg`),
      sharp(tempPath).resize(1920, 1080).toFile(`${outputDir}/${filename}_large.jpg`)
    ]);

    // 3. 임시 파일 삭제
    await fs.unlink(tempPath);

    // 4. 결과 반환
    res.json({
      success: true,
      files: {
        thumbnail: `${filename}_thumb.jpg`,
        medium: `${filename}_medium.jpg`,
        large: `${filename}_large.jpg`
      }
    });
  } catch (error) {
    // 5. 에러 발생 시에도 임시 파일 정리
    await fs.unlink(tempPath).catch(() => {});
    res.status(500).json({ success: false, error: error.message });
  }
});

export default router;

김개발 씨는 지금까지 배운 내용을 하나씩 떠올렸습니다. 계층형 아키텍처, Sharp를 사용한 이미지 처리, 파일 생명주기 관리...

모든 것을 종합하면 어떤 모습일까요? 박시니어 씨가 옆에서 조언했습니다.

"파이프라인은 마치 조립 라인이에요. 각 단계가 명확하고, 순서대로 진행되어야 해요." 완전한 미디어 파이프라인을 이해하려면 먼저 전체 흐름을 봐야 합니다.

사용자가 파일을 업로드하면 임시 폴더에 저장됩니다. 이것이 첫 번째 단계입니다.

아직 어떤 처리도 하지 않았습니다. 단지 받기만 했습니다.

두 번째 단계는 검증입니다. 업로드된 파일이 정말 이미지인지, 크기는 적절한지, 악성 파일은 아닌지 확인합니다.

검증에 실패하면 여기서 멈춥니다. 세 번째 단계는 처리입니다.

Sharp로 여러 크기의 이미지를 생성합니다. 썸네일, 중간 크기, 큰 크기 이렇게 세 가지를 만듭니다.

네 번째 단계는 저장입니다. 처리된 이미지를 최종 저장소에 보관합니다.

이제 사용자가 웹에서 볼 수 있습니다. 마지막 단계는 정리입니다.

임시 파일을 삭제해서 디스크 공간을 확보합니다. 이 모든 과정에서 에러 처리가 중요합니다.

어느 단계에서든 문제가 생길 수 있습니다. 파일이 손상되었을 수도 있고, 디스크가 가득 찼을 수도 있고, 네트워크가 끊어졌을 수도 있습니다.

각 단계마다 try-catch로 감싸서 에러를 잡아야 합니다. 에러가 나면 사용자에게 알려야 합니다.

하지만 너무 기술적인 메시지는 피합니다. "파일 처리 중 오류가 발생했습니다"처럼 이해하기 쉬운 메시지를 보여줍니다.

무엇보다 임시 파일은 반드시 삭제해야 합니다. 에러가 나도, 성공해도 삭제합니다.

파일이 쌓이면 서버가 멈춥니다. 위의 코드를 전체 흐름으로 살펴보겠습니다.

먼저 multer로 파일을 받습니다. dest: 'temp/uploads/'는 임시 폴더를 지정합니다.

모든 업로드 파일이 여기에 저장됩니다. 다음으로 파일 타입을 검증합니다.

req.file.mimetype으로 파일 종류를 확인합니다. 이미지가 아니면 에러를 던집니다.

그다음 Sharp로 세 가지 크기를 만듭니다. Promise.all()로 동시에 처리해서 시간을 절약합니다.

200x200 썸네일은 목록 페이지용, 800x600 중간 크기는 상세 페이지용, 1920x1080 큰 크기는 확대 보기용입니다. 처리가 끝나면 fs.unlink(tempPath)로 임시 파일을 삭제합니다.

원본은 이제 필요 없습니다. 마지막으로 결과를 JSON으로 반환합니다.

프론트엔드에서 이 정보로 이미지를 표시할 수 있습니다. 에러가 나면 catch 블록으로 들어갑니다.

여기서도 fs.unlink(tempPath)를 호출해서 임시 파일을 삭제합니다. .catch(() => {})는 파일이 이미 없어도 에러를 무시하라는 의미입니다.

실제 현업에서는 어떻게 활용할까요? 전자상거래 사이트를 개발한다고 가정해봅시다.

판매자가 상품 사진을 등록하면 이 파이프라인으로 처리됩니다. 썸네일은 검색 결과에, 중간 크기는 상품 상세 페이지에, 큰 크기는 확대 보기에 사용됩니다.

사용자 경험도 좋아집니다. 작은 썸네일을 먼저 로드하면 페이지가 빠르게 보입니다.

사용자가 확대 버튼을 누르면 그때 큰 이미지를 불러옵니다. 실제로 쿠팡, 11번가 같은 대형 쇼핑몰들도 비슷한 파이프라인을 사용합니다.

하루에 수만 장의 상품 이미지를 처리합니다. 하지만 주의할 점도 있습니다.

동시 업로드를 고려해야 합니다. 100명이 동시에 파일을 업로드하면 서버가 버틸 수 있을까요?

큐 시스템을 도입해서 한 번에 처리할 개수를 제한하는 것이 좋습니다. 보안도 중요합니다.

파일명에 특수문자가 들어가면 경로 조작 공격이 가능합니다. 파일명을 UUID로 변경하거나, 안전한 문자만 허용해야 합니다.

모니터링도 빼놓을 수 없습니다. 얼마나 많은 파일이 처리되는지, 에러율은 얼마인지, 평균 처리 시간은 얼마인지 추적해야 합니다.

문제가 생기면 빠르게 대응할 수 있습니다. 박시니어 씨는 김개발 씨의 코드를 검토했습니다.

"좋아요! 이제 프로덕션에 배포해도 되겠어요.

하지만 한 가지 더 추가하세요. 로그를 남기는 거예요." 김개발 씨는 고개를 끄덕이며 로깅 코드를 추가했습니다.

각 단계마다 로그를 남겨서 나중에 문제가 생기면 추적할 수 있게 했습니다. "완성이다!" 김개발 씨가 뿌듯해했습니다.

완전한 미디어 파이프라인을 제대로 만들면 안정적이고 확장 가능한 서비스를 구축할 수 있습니다. 여러분도 오늘 배운 내용을 실제 프로젝트에 적용해 보세요.

실전 팁

💡 - 각 단계마다 로그를 남기세요. 문제가 생겼을 때 어디서 발생했는지 쉽게 찾을 수 있습니다.

파일명은 UUID나 타임스탬프로 변경하세요. 사용자가 입력한 파일명을 그대로 쓰면 보안 문제가 생길 수 있습니다.
큐 시스템을 도입해서 동시 처리 개수를 제한하세요. 서버가 과부하로 멈추는 것을 방지할 수 있습니다.

이상으로 학습을 마칩니다. 위 내용을 직접 코드로 작성해보면서 익혀보세요!

#Node.js#Media Pipeline#Image Processing#Audio Processing#File Management#Media,Node.js

Media Pipeline 완벽 가이드

# Media Pipeline 완벽 가이드 실무에서 자주 사용하는 미디어 파일 처리 파이프라인을 처음부터 끝까지 배웁니다. 이미지 리사이징, 오디오 변환, 임시 파일 관리까지 Node.js로 구현하는 방법을 초급 개발자도 이해할 수 있도록 쉽게 설명합니다. --- ## 목차 1. [도입: 미디어 파일 처리의 복잡성](#도입:-미디어-파일-처리의-복잡성) 2. [src/media 코드 분석](#src/media-코드-분석) 3. [Sharp를 활용한 이미지 처리](#sharp를-활용한-이미지-처리) 4. [오디오 transcription 구현](#오디오-transcription-구현) 5. [임시 파일 생명주기 관리](#임시-파일-생명주기-관리) 6. [실전: 미디어 변환 파이프라인 만들기](#실전:-미디어-변환-파이프라인-만들기) --- ## 1. 도입: 미디어 파일 처리의 복잡성 김개발 씨는 신입 개발자로 입사한 지 한 달이 되었습니다. 오늘 팀장님께서 새로운 기능 개발을 맡기셨습니다. "사용자가 업로드한 이미지를 여러 사이즈로 자동 변환하고, 음성 파일은 텍스트로 변환해서 저장하는 기능이 필요해요." 김개발 씨는 어디서부터 시작해야 할지 막막했습니다. **미디어 파이프라인**은 사용자가 업로드한 미디어 파일을 받아서 가공하고, 처리하고, 저장하는 일련의 과정입니다. 마치 공장의 컨베이어 벨트처럼 각 단계를 거쳐 원하는 형태로 변환됩니다. 이미지 리사이징, 오디오 변환, 비디오 인코딩 등 다양한 처리 작업이 자동으로 이루어집니다. 다음 코드를 살펴봅시다. ```javascript // 기본적인 미디어 파이프라인 구조 import { Router } from 'express'; import multer from 'multer'; import sharp from 'sharp'; const router = Router(); const upload = multer({ dest: 'uploads/' }); router.post('/upload', upload.single('image'), async (req, res) => { // 1단계: 파일 수신 const inputFile = req.file.path; // 2단계: 이미지 처리 await sharp(inputFile) .resize(800, 600) .toFile('output/resized.jpg'); // 3단계: 응답 반환 res.json({ success: true, message: '이미지 처리 완료' }); }); ``` 김개발 씨는 선배 개발자 박시니어 씨를 찾아갔습니다. "선배님, 미디어 파일 처리가 처음인데 어떻게 시작하면 좋을까요?" 박시니어 씨는 웃으며 화이트보드를 가리켰습니다. "미디어 파이프라인이라는 걸 알아야 해요. 쉽게 말하면 자동차 공장이라고 생각하면 돼요." 미디어 파이프라인을 이해하려면 먼저 자동차 공장을 떠올려 보세요. 자동차 공장에서는 원자재가 들어오면 여러 단계를 거쳐 완성된 자동차로 나옵니다. 도색, 조립, 검수 등 각 단계마다 전문가들이 작업을 진행합니다. 미디어 파이프라인도 똑같습니다. 사용자가 업로드한 이미지나 오디오 파일이 **원자재**라면, 리사이징이나 포맷 변환 같은 작업이 **가공 단계**입니다. 최종적으로 서버에 저장되거나 사용자에게 전달되는 것이 **완성품**인 셈입니다. 왜 이런 파이프라인이 필요할까요? 김개발 씨가 처음 시도했던 방법은 간단했습니다. 파일을 받아서 바로 저장하는 것이었습니다. 하지만 곧바로 문제가 발생했습니다. 사용자가 10MB짜리 고해상도 이미지를 업로드하면 서버 저장 공간이 금방 부족해졌습니다. 또한 웹 페이지에서 그 큰 이미지를 불러오려니 로딩 시간이 너무 오래 걸렸습니다. 더 큰 문제도 있었습니다. 어떤 사용자는 PNG를 올리고, 어떤 사용자는 JPEG를 올렸습니다. 심지어 HEIC 같은 특수한 포맷도 있었습니다. 이런 파일들을 일관되게 처리하려면 각 포맷마다 다른 코드를 작성해야 했습니다. 바로 이런 문제를 해결하기 위해 **미디어 파이프라인**이라는 개념이 등장했습니다. 미디어 파이프라인을 사용하면 **일관된 처리 흐름**을 만들 수 있습니다. 어떤 포맷이 들어오든 같은 방식으로 처리됩니다. 또한 **자동화**가 가능합니다. 한 번 설정해 놓으면 모든 파일이 같은 규칙에 따라 처리됩니다. 무엇보다 **유지보수가 쉽다**는 장점이 있습니다. 새로운 처리 단계를 추가하거나 기존 단계를 수정할 때 전체 코드를 건드릴 필요 없이 해당 단계만 수정하면 됩니다. 위의 코드를 단계별로 살펴보겠습니다. 먼저 multer를 사용해서 파일을 받습니다. multer는 Node.js에서 파일 업로드를 처리하는 표준 라이브러리입니다. `upload.single('image')`는 'image'라는 이름으로 전송된 파일 하나를 받겠다는 의미입니다. 다음으로 sharp 라이브러리를 사용해서 이미지를 처리합니다. `sharp(inputFile)`는 입력 파일을 읽어옵니다. `.resize(800, 600)`는 이미지 크기를 800x600 픽셀로 조정합니다. 마지막으로 `.toFile()`로 처리된 이미지를 저장합니다. 실제 현업에서는 어떻게 활용할까요? 예를 들어 인스타그램 같은 SNS 서비스를 개발한다고 가정해봅시다. 사용자가 사진을 업로드하면 썸네일용 작은 이미지, 피드용 중간 크기 이미지, 원본 크기 이미지 이렇게 세 가지 버전을 만들어야 합니다. 미디어 파이프라인을 사용하면 이 모든 과정이 자동으로 처리됩니다. 실제로 넷플릭스, 유튜브 같은 대형 서비스들도 비슷한 파이프라인을 사용합니다. 사용자가 동영상을 업로드하면 여러 해상도로 변환하고, 자막을 추출하고, 썸네일을 생성하는 모든 작업이 파이프라인으로 처리됩니다. 하지만 주의할 점도 있습니다. 초보 개발자들이 흔히 하는 실수는 모든 처리를 동기적으로 진행하는 것입니다. 큰 파일을 처리하는 동안 서버가 멈춰버리면 다른 사용자의 요청도 처리할 수 없게 됩니다. 따라서 **비동기 처리**와 **큐 시스템**을 반드시 사용해야 합니다. 박시니어 씨의 설명을 들은 김개발 씨는 고개를 끄덕였습니다. "아, 단계별로 나눠서 처리하면 관리하기도 쉽고 문제가 생겨도 어디서 발생했는지 찾기 쉽겠네요!" 미디어 파이프라인을 제대로 이해하면 복잡한 미디어 처리 로직도 깔끔하게 관리할 수 있습니다. 여러분도 오늘 배운 내용을 실제 프로젝트에 적용해 보세요. **실전 팁** 💡 - 파일 처리는 항상 비동기로 진행하세요. 큰 파일 처리 중에도 다른 요청을 받을 수 있어야 합니다. - 각 단계마다 에러 처리를 추가하세요. 어느 단계에서 문제가 생겼는지 쉽게 파악할 수 있습니다. - 처리된 파일은 원본과 분리해서 저장하세요. 문제가 생기면 원본에서 다시 처리할 수 있어야 합니다. --- ## 2. src/media 코드 분석 다음 날 김개발 씨는 회사 코드베이스에서 `src/media` 폴더를 발견했습니다. 파일이 몇 개 없어서 금방 이해할 수 있을 것 같았는데, 막상 열어보니 Router, Controller, Service가 분리되어 있었습니다. "왜 이렇게 복잡하게 나눠놨을까?" 박시니어 씨에게 물어보니 "그게 바로 계층형 아키텍처예요"라는 답변이 돌아왔습니다. **계층형 아키텍처**는 코드를 역할별로 분리해서 관리하는 설계 패턴입니다. Router는 요청을 받고, Controller는 요청을 처리하고, Service는 실제 비즈니스 로직을 담당합니다. 마치 회사에서 접수팀, 관리팀, 실무팀이 나뉘어 있는 것처럼 각자 맡은 역할만 수행합니다. 다음 코드를 살펴봅시다. ```javascript // src/media/index.ts - Router 계층 import { Router } from 'express'; import { MediaController } from './media.controller'; export const mediaRouter = Router(); const controller = new MediaController(); // 라우팅만 담당 mediaRouter.post('/process-image', controller.processImage); mediaRouter.post('/transcribe-audio', controller.transcribeAudio); // src/media/media.controller.ts - Controller 계층 export class MediaController { async processImage(req, res) { // 요청 검증 및 응답 처리만 담당 const result = await mediaService.processImage(req.file); res.json(result); } } ``` 김개발 씨는 코드를 보면서 점점 더 혼란스러워졌습니다. "한 파일에 다 작성하면 더 간단할 텐데 왜 이렇게 여러 파일로 나눴을까요?" 박시니어 씨는 커피를 한 모금 마시고 설명을 시작했습니다. "김 대리, 회사 조직도를 생각해보세요. 고객 문의가 들어오면 어떻게 처리되나요?" 김개발 씨는 잠시 생각했습니다. "먼저 접수팀에서 받아서 어떤 부서로 보낼지 결정하고, 해당 부서에서 실제 업무를 처리하죠." "맞아요! 코드도 똑같아요." 계층형 아키텍처를 이해하려면 회사 조직을 떠올려 보세요. 고객 문의가 들어오면 **접수팀**이 먼저 받습니다. 접수팀은 문의 내용을 확인하고 적절한 부서로 전달합니다. 그다음 **관리팀**이 요청을 검토하고 필요한 정보를 정리합니다. 마지막으로 **실무팀**이 실제 작업을 진행합니다. 코드에서도 마찬가지입니다. **Router**는 접수팀처럼 HTTP 요청을 받아서 어떤 함수로 보낼지 결정합니다. **Controller**는 관리팀처럼 요청 데이터를 검증하고 적절한 형태로 가공합니다. **Service**는 실무팀처럼 실제 비즈니스 로직을 처리합니다. 왜 이렇게 복잡하게 나눠야 할까요? 초창기 김개발 씨의 코드는 모든 것이 한 파일에 들어있었습니다. 라우팅, 검증, 비즈니스 로직, 데이터베이스 처리가 모두 한 함수 안에 섞여 있었습니다. 처음에는 괜찮았습니다. 코드가 짧아서 한눈에 들어왔습니다. 하지만 기능이 추가될수록 문제가 생겼습니다. 한 함수가 200줄을 넘어가기 시작했습니다. 어디서부터 어디까지가 검증 로직인지, 어디가 실제 처리 로직인지 구분하기 어려워졌습니다. 버그를 찾으려면 200줄을 다 읽어야 했습니다. 더 큰 문제는 **재사용이 불가능**하다는 점이었습니다. 같은 이미지 처리 로직을 다른 API에서도 사용하고 싶었지만, 모든 코드가 하나로 뭉쳐있어서 복사-붙여넣기 할 수밖에 없었습니다. 바로 이런 문제를 해결하기 위해 **계층형 아키텍처**가 등장했습니다. 계층을 분리하면 **각 부분이 독립적**으로 동작합니다. Router를 수정해도 Service 코드는 건드릴 필요가 없습니다. 반대로 비즈니스 로직을 수정해도 라우팅 설정은 그대로입니다. 또한 **테스트가 쉬워집니다**. Service만 따로 떼어내서 단위 테스트를 작성할 수 있습니다. HTTP 요청을 일일이 보내지 않아도 비즈니스 로직을 검증할 수 있습니다. 무엇보다 **재사용성**이 높아집니다. 같은 Service 함수를 여러 Controller에서 호출할 수 있습니다. 코드 중복이 사라지고, 수정할 때도 한 곳만 고치면 모든 곳에 반영됩니다. 위의 코드를 계층별로 살펴보겠습니다. 먼저 Router 계층입니다. `mediaRouter.post('/process-image', controller.processImage)`는 `/process-image` 경로로 POST 요청이 오면 Controller의 processImage 함수를 호출하라는 의미입니다. Router는 **경로와 함수를 연결하는 역할만** 합니다. 다음으로 Controller 계층입니다. `async processImage(req, res)`는 요청과 응답 객체를 받습니다. 여기서는 **요청 데이터 검증**과 **응답 형식 정리**만 담당합니다. 실제 이미지 처리는 Service에게 맡깁니다. Service 계층은 코드에 나와있지 않지만, 실제 이미지 처리 로직을 담당합니다. **비즈니스 로직**만 집중해서 작성할 수 있습니다. 실제 현업에서는 어떻게 활용할까요? 대규모 쇼핑몰 서비스를 개발한다고 가정해봅시다. 상품 이미지 업로드, 리뷰 이미지 업로드, 프로필 이미지 업로드 등 여러 곳에서 이미지 처리가 필요합니다. Service 계층에 이미지 처리 로직을 한 번만 작성해 놓으면, 여러 Controller에서 재사용할 수 있습니다. 네이버, 카카오 같은 대기업에서도 이런 계층형 구조를 적극 활용합니다. 코드베이스가 커질수록 계층 분리의 중요성이 더 커집니다. 하지만 주의할 점도 있습니다. 너무 작은 프로젝트에서는 오히려 과도한 설계가 될 수 있습니다. 파일 하나로 충분한데 억지로 세 개로 나누면 오히려 복잡해집니다. 프로젝트 규모와 팀 상황에 맞게 적절히 적용해야 합니다. 또한 **각 계층의 역할을 명확히** 지켜야 합니다. Controller에서 데이터베이스를 직접 조회하거나, Service에서 HTTP 응답을 보내면 계층 분리의 의미가 사라집니다. 박시니어 씨의 설명을 들은 김개발 씨는 환하게 웃었습니다. "이제 이해했어요! 각자 맡은 일만 하니까 코드 찾기도 쉽고 수정하기도 편하겠네요!" 계층형 아키텍처를 제대로 이해하면 유지보수하기 쉬운 코드를 작성할 수 있습니다. 여러분도 프로젝트에 적용해 보세요. **실전 팁** 💡 - Router는 경로 설정만, Controller는 요청/응답 처리만, Service는 비즈니스 로직만 담당하게 하세요. - 파일명과 폴더 구조를 일관되게 유지하세요. 다른 개발자가 봐도 어디에 무엇이 있는지 바로 알 수 있어야 합니다. - 작은 프로젝트에서는 과도한 분리를 피하세요. 프로젝트가 커지면서 점진적으로 분리해도 늦지 않습니다. --- ## 3. Sharp를 활용한 이미지 처리 김개발 씨는 이미지 리사이징 기능을 구현해야 했습니다. 구글에서 "Node.js 이미지 리사이징"을 검색하니 여러 라이브러리가 나왔습니다. ImageMagick, GraphicsMagick, Jimp, Sharp... 뭘 써야 할지 고민하던 중, 박시니어 씨가 말했습니다. "Sharp 쓰세요. 가장 빠르고 간단해요." **Sharp**는 Node.js에서 가장 많이 사용되는 고성능 이미지 처리 라이브러리입니다. libvips라는 C 라이브러리를 기반으로 만들어져서 다른 라이브러리보다 4-5배 빠릅니다. 이미지 리사이징, 포맷 변환, 크롭, 회전 등 거의 모든 이미지 작업을 지원합니다. 다음 코드를 살펴봅시다. ```javascript import sharp from 'sharp'; import path from 'path'; async function processImage(inputPath: string, outputDir: string) { const filename = path.basename(inputPath, path.extname(inputPath)); // 여러 사이즈로 리사이징 await Promise.all([ // 썸네일 생성 (200x200) sharp(inputPath) .resize(200, 200, { fit: 'cover' }) .toFile(path.join(outputDir, `${filename}_thumb.jpg`)), // 중간 크기 (800x600) sharp(inputPath) .resize(800, 600, { fit: 'inside' }) .jpeg({ quality: 85 }) .toFile(path.join(outputDir, `${filename}_medium.jpg`)) ]); return { success: true, message: '이미지 처리 완료' }; } ``` 김개발 씨는 처음에 Canvas API를 사용해서 이미지를 리사이징하려고 했습니다. 하지만 코드가 복잡하고, 무엇보다 느렸습니다. 1000장의 이미지를 처리하는 데 10분이 넘게 걸렸습니다. "이렇게 느리면 실제 서비스에서는 못 쓰겠는데요." 박시니어 씨가 웃으며 Sharp를 추천했습니다. Sharp를 이해하려면 먼저 이미지 처리가 왜 느린지 알아야 합니다. 이미지 파일은 겉보기에는 작아 보이지만, 실제로는 엄청난 양의 데이터입니다. 1920x1080 크기의 이미지는 약 200만 개의 픽셀을 담고 있습니다. 각 픽셀마다 빨강, 초록, 파랑 값을 저장하니 총 600만 개의 숫자를 처리해야 합니다. 이런 대량의 데이터를 JavaScript로 처리하면 당연히 느립니다. JavaScript는 인터프리터 언어라서 컴파일 언어인 C나 C++보다 느립니다. 바로 여기서 **Sharp**의 강점이 드러납니다. Sharp는 내부적으로 **libvips**라는 C 라이브러리를 사용합니다. libvips는 이미지 처리에 특화된 고성능 라이브러리입니다. C로 작성되어 있어서 JavaScript보다 훨씬 빠릅니다. 또한 Sharp는 **스트리밍 방식**으로 이미지를 처리합니다. 전체 이미지를 메모리에 올리지 않고 필요한 부분만 읽어서 처리합니다. 큰 이미지도 적은 메모리로 처리할 수 있습니다. 무엇보다 **API가 간단**합니다. 체이닝 방식으로 여러 작업을 연결할 수 있어서 코드가 읽기 쉽습니다. 위의 코드를 단계별로 살펴보겠습니다. 먼저 `sharp(inputPath)`로 이미지를 읽어옵니다. 이 시점에서는 아직 이미지를 처리하지 않습니다. 단지 처리 계획을 세우는 단계입니다. 다음으로 `.resize(200, 200, { fit: 'cover' })`로 크기를 조정합니다. `fit: 'cover'`는 이미지가 200x200을 가득 채우도록 자르겠다는 의미입니다. 비율이 맞지 않으면 넘치는 부분을 잘라냅니다. 반면 `fit: 'inside'`는 이미지가 800x600 안에 들어가도록 크기를 줄입니다. 비율을 유지하면서 축소하므로 이미지가 찌그러지지 않습니다. `.jpeg({ quality: 85 })`는 JPEG 포맷으로 저장하면서 품질을 85%로 설정합니다. 100%면 원본과 거의 같지만 파일 크기가 큽니다. 85% 정도면 눈으로 구분하기 어려우면서도 파일 크기를 30-40% 줄일 수 있습니다. 마지막으로 `.toFile()`로 실제 파일을 저장합니다. 이 시점에서 비로소 이미지 처리가 실행됩니다. `Promise.all()`로 여러 작업을 동시에 진행합니다. 썸네일과 중간 크기 이미지를 순차적으로 만들면 시간이 두 배 걸리지만, 병렬로 처리하면 거의 같은 시간에 끝납니다. 실제 현업에서는 어떻게 활용할까요? 블로그 서비스를 개발한다고 가정해봅시다. 사용자가 글에 이미지를 첨부하면 여러 버전을 생성해야 합니다. 목록 페이지용 작은 썸네일, 본문용 중간 크기 이미지, 클릭하면 보이는 원본 크기 이미지 등입니다. Sharp를 사용하면 사용자가 업로드 버튼을 누르고 몇 초 안에 모든 처리가 끝납니다. 빠른 응답 속도는 사용자 경험에 직접적인 영향을 줍니다. 실제로 Cloudinary, Imgix 같은 이미지 CDN 서비스들도 내부적으로 Sharp와 비슷한 기술을 사용합니다. 하지만 주의할 점도 있습니다. Sharp는 C 라이브러리에 의존하므로 설치 과정이 조금 복잡할 수 있습니다. 특히 Docker 환경에서는 추가 패키지가 필요할 수 있습니다. 배포 전에 반드시 프로덕션 환경에서 테스트해야 합니다. 또한 **메모리 관리**에 주의해야 합니다. 동시에 수백 장의 이미지를 처리하면 메모리가 부족할 수 있습니다. 큐 시스템을 사용해서 동시 처리 개수를 제한하는 것이 좋습니다. 박시니어 씨의 설명을 들은 김개발 씨는 바로 코드를 수정했습니다. Canvas API를 Sharp로 교체하니 처리 속도가 10배 빨라졌습니다. "와, 진짜 빠르네요!" Sharp를 제대로 사용하면 고성능 이미지 처리 시스템을 쉽게 구축할 수 있습니다. 여러분도 프로젝트에 적용해 보세요. **실전 팁** 💡 - quality 옵션으로 이미지 품질과 파일 크기의 균형을 맞추세요. 웹용은 보통 80-85%면 충분합니다. - Promise.all()로 여러 크기를 동시에 생성하면 처리 시간을 크게 줄일 수 있습니다. - 큰 이미지를 처리할 때는 메모리 사용량을 모니터링하세요. 필요하면 처리 큐를 도입하세요. --- ## 4. 오디오 transcription 구현 다음 미션은 음성 파일을 텍스트로 변환하는 기능이었습니다. 김개발 씨는 "transcription"이라는 단어도 처음 들어봤습니다. "음성 인식이라고 생각하면 돼요. 사용자가 녹음한 음성을 자동으로 글로 옮기는 거예요." 박시니어 씨가 OpenAI의 Whisper API를 소개해주었습니다. **Audio Transcription**은 음성 파일을 텍스트로 변환하는 기술입니다. 예전에는 구현이 매우 어려웠지만, 최근에는 OpenAI의 Whisper API 같은 서비스 덕분에 몇 줄의 코드만으로 구현할 수 있습니다. 회의록 작성, 자막 생성, 음성 검색 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 다음 코드를 살펴봅시다. ```javascript import OpenAI from 'openai'; import fs from 'fs'; const openai = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY }); async function transcribeAudio(audioPath: string) { // 음성 파일을 읽어서 Whisper API로 전송 const transcription = await openai.audio.transcriptions.create({ file: fs.createReadStream(audioPath), model: 'whisper-1', language: 'ko', // 한국어 지정 response_format: 'json', temperature: 0 // 정확도 우선 (0에 가까울수록 정확) }); // 변환된 텍스트 반환 return { text: transcription.text, duration: transcription.duration }; } ``` 김개발 씨는 음성 인식이 어렵다고 들었습니다. 머신러닝 모델을 직접 학습시켜야 하고, GPU 서버도 필요하다고 했습니다. "우리 회사에서 그런 걸 어떻게 만들어요?" 걱정스러운 표정으로 물었습니다. 박시니어 씨는 웃으며 대답했습니다. "요즘은 직접 만들 필요 없어요. API를 쓰면 돼요." Audio Transcription을 이해하려면 먼저 음성 인식이 왜 어려운지 알아야 합니다. 사람이 말하는 소리는 매우 복잡합니다. 같은 단어도 사람마다 발음이 다릅니다. 배경 소음도 있고, 말하는 속도도 제각각입니다. 사투리도 있고, 띄어쓰기도 명확하지 않습니다. 이런 복잡한 음성 신호를 텍스트로 변환하려면 **딥러닝 모델**이 필요합니다. 수천 시간의 음성 데이터로 학습시켜야 하고, 추론할 때도 GPU가 필요합니다. 일반 개발자가 직접 구현하기에는 너무 어렵습니다. 바로 이런 문제를 해결하기 위해 **Whisper API** 같은 서비스가 등장했습니다. OpenAI는 Whisper라는 음성 인식 모델을 만들고, API로 제공합니다. 개발자는 음성 파일만 업로드하면 됩니다. 복잡한 머신러닝 코드를 작성할 필요가 없습니다. **정확도도 높습니다**. Whisper는 68만 시간의 음성 데이터로 학습되었습니다. 영어는 물론이고 한국어, 일본어, 중국어 등 다양한 언어를 지원합니다. 배경 소음이 있어도 잘 인식합니다. 무엇보다 **사용법이 간단**합니다. 파일을 읽어서 API에 보내고 결과를 받는 것이 전부입니다. 위의 코드를 단계별로 살펴보겠습니다. 먼저 OpenAI 클라이언트를 생성합니다. `process.env.OPENAI_API_KEY`는 환경 변수에서 API 키를 가져옵니다. API 키는 절대 코드에 직접 작성하면 안 됩니다. GitHub에 올리면 누구나 볼 수 있습니다. 다음으로 `fs.createReadStream(audioPath)`로 음성 파일을 읽습니다. createReadStream은 파일을 스트림으로 읽어서 메모리를 절약합니다. 큰 파일도 문제없이 처리할 수 있습니다. `model: 'whisper-1'`은 Whisper 모델을 사용하겠다는 의미입니다. 현재는 whisper-1만 제공되지만, 나중에 더 좋은 모델이 나오면 이름이 바뀔 수 있습니다. `language: 'ko'`는 한국어로 인식하라고 지정합니다. 언어를 명시하면 정확도가 높아집니다. 생략하면 자동으로 언어를 감지하지만, 가끔 잘못 인식할 수 있습니다. `temperature: 0`은 결과의 일관성을 높입니다. temperature가 높을수록 창의적이지만 예측하기 어렵습니다. 음성 인식에서는 정확도가 중요하므로 0으로 설정합니다. API 호출이 끝나면 `transcription.text`에 변환된 텍스트가 들어있습니다. `transcription.duration`은 음성 파일의 길이입니다. 실제 현업에서는 어떻게 활용할까요? 화상 회의 서비스를 개발한다고 가정해봅시다. 회의가 끝나면 자동으로 회의록을 생성해주는 기능을 만들 수 있습니다. 사용자가 일일이 타이핑할 필요 없이 음성만 녹음하면 됩니다. 또는 팟캐스트 플랫폼을 만든다면, 오디오 파일에서 자막을 자동 생성할 수 있습니다. 청각 장애인도 콘텐츠를 즐길 수 있게 됩니다. 실제로 Zoom, Google Meet 같은 서비스들은 이런 기술을 적극 활용하고 있습니다. 실시간 자막, 회의록 자동 생성 등이 모두 음성 인식 기술을 기반으로 합니다. 하지만 주의할 점도 있습니다. Whisper API는 **유료 서비스**입니다. 음성 1분당 약 $0.006이 청구됩니다. 많은 사용자가 동시에 업로드하면 비용이 빠르게 증가할 수 있습니다. 비용 모니터링을 반드시 해야 합니다. 또한 **개인정보 보호**에 주의해야 합니다. 음성 파일을 외부 API로 보내는 것이므로, 민감한 내용이 포함되어 있으면 문제가 될 수 있습니다. 이용 약관을 확인하고, 필요하면 온프레미스 솔루션을 고려해야 합니다. 네트워크 상황에 따라 **처리 시간**이 달라집니다. 긴 음성 파일은 몇 분이 걸릴 수 있습니다. 사용자에게 진행 상황을 보여주거나, 백그라운드에서 처리하는 것이 좋습니다. 박시니어 씨의 설명을 들은 김개발 씨는 신기해했습니다. "이렇게 간단하게 음성 인식이 되다니! 직접 만들려면 몇 달 걸렸을 텐데요." Audio Transcription을 제대로 활용하면 음성 기반의 다양한 기능을 쉽게 구현할 수 있습니다. 여러분도 프로젝트에 적용해 보세요. **실전 팁** 💡 - API 키는 절대 코드에 직접 작성하지 마세요. 환경 변수나 비밀 관리 시스템을 사용하세요. - 긴 음성 파일은 백그라운드 작업으로 처리하고, 사용자에게 진행 상황을 알려주세요. - 비용이 걱정된다면 파일 크기나 길이 제한을 두세요. 1분 이상은 업로드 못하게 막는 것도 방법입니다. --- ## 5. 임시 파일 생명주기 관리 기능을 열심히 개발하던 김개발 씨는 문득 서버 디스크 사용량을 확인했습니다. "어? 디스크가 90%나 찼네?" 알고 보니 처리가 끝난 임시 파일들이 그대로 쌓여있었습니다. "파일 처리가 끝나면 지워야죠." 박시니어 씨가 파일 생명주기 관리의 중요성을 설명해주었습니다. **임시 파일 생명주기 관리**는 업로드된 파일을 적절한 시점에 삭제해서 서버 디스크 공간을 확보하는 것입니다. 원본 파일 처리 후 삭제, 실패한 파일 정리, 오래된 파일 자동 삭제 등 단계별 전략이 필요합니다. 제대로 관리하지 않으면 디스크가 가득 차서 서버가 멈출 수 있습니다. 다음 코드를 살펴봅시다. ```javascript import fs from 'fs/promises'; import path from 'path'; // 파일 처리 후 자동 삭제 async function processWithCleanup(filePath: string) { try { // 1. 파일 처리 const result = await processImage(filePath); // 2. 처리 성공 시 원본 삭제 await fs.unlink(filePath); console.log(`✓ 처리 완료 및 삭제: ${filePath}`); return result; } catch (error) { // 3. 실패 시에도 파일 삭제 await fs.unlink(filePath).catch(() => {}); console.error(`✗ 처리 실패 및 삭제: ${filePath}`); throw error; } } // 오래된 임시 파일 정리 (매일 실행) async function cleanupOldFiles(directory: string, maxAgeDays: number) { const files = await fs.readdir(directory); const now = Date.now(); for (const file of files) { const filePath = path.join(directory, file); const stats = await fs.stat(filePath); const ageInDays = (now - stats.mtimeMs) / (1000 * 60 * 60 * 24); if (ageInDays > maxAgeDays) { await fs.unlink(filePath); console.log(`✓ 오래된 파일 삭제: ${file}`); } } } ``` 김개발 씨는 처음에 파일 삭제를 깜빡했습니다. "처리만 하면 되는 거 아니에요?" 박시니어 씨는 서버 모니터링 화면을 보여주었습니다. 디스크 사용량이 계속 증가하고 있었습니다. "이대로 가면 일주일 안에 디스크가 가득 차요. 그럼 서버가 멈춥니다." 임시 파일 관리를 이해하려면 먼저 파일의 생명주기를 알아야 합니다. 사용자가 파일을 업로드하면 서버의 **임시 폴더**에 저장됩니다. 보통 `uploads/` 같은 폴더입니다. 여기서 파일을 읽어서 처리하고, 처리된 결과를 다른 곳에 저장합니다. 문제는 **원본 파일**입니다. 처리가 끝났는데도 그대로 남아있습니다. 하루에 100개씩 파일이 쌓이면, 한 달이면 3000개입니다. 각 파일이 10MB라면 30GB의 디스크 공간을 차지합니다. 더 큰 문제는 **실패한 파일**입니다. 처리 중에 에러가 나면 파일은 남았는데 결과는 저장되지 않습니다. 이런 파일들은 영원히 쌓이기만 합니다. 바로 이런 문제를 해결하기 위해 **생명주기 관리**가 필요합니다. 가장 기본적인 전략은 **처리 후 즉시 삭제**입니다. 이미지를 리사이징했다면, 원본 파일은 더 이상 필요 없습니다. 바로 삭제해서 공간을 확보합니다. 두 번째는 **실패 시에도 삭제**입니다. 에러가 나도 파일은 남으면 안 됩니다. try-catch로 감싸서 실패해도 삭제하도록 합니다. 세 번째는 **주기적인 청소**입니다. 혹시 삭제하지 못한 파일이 있을 수 있으므로, 매일 한 번씩 오래된 파일을 찾아서 삭제합니다. 위의 코드를 단계별로 살펴보겠습니다. `processWithCleanup` 함수는 파일을 처리하고 자동으로 삭제합니다. `try` 블록에서 처리가 성공하면 `fs.unlink(filePath)`로 파일을 삭제합니다. unlink는 Unix 시스템에서 파일을 삭제하는 명령어입니다. `catch` 블록에서는 에러가 나도 파일을 삭제합니다. `.catch(() => {})`는 삭제 실패 시 에러를 무시하라는 의미입니다. 이미 삭제된 파일을 또 삭제하려고 하면 에러가 나는데, 이건 무시해도 됩니다. `cleanupOldFiles` 함수는 특정 폴더의 오래된 파일을 찾아서 삭제합니다. `fs.readdir(directory)`로 폴더 안의 모든 파일을 가져옵니다. 각 파일의 `stats.mtimeMs`는 마지막 수정 시간입니다. 현재 시간에서 빼면 파일이 얼마나 오래되었는지 알 수 있습니다. `maxAgeDays`보다 오래되었으면 삭제합니다. 실제 현업에서는 어떻게 활용할까요? 동영상 인코딩 서비스를 개발한다고 가정해봅시다. 사용자가 동영상을 업로드하면 여러 화질로 변환합니다. 변환이 끝나면 원본 동영상은 필요 없습니다. 하지만 원본이 수 GB씩 되기 때문에, 삭제하지 않으면 디스크가 금방 찹니다. 처리가 끝나면 즉시 삭제하고, 매일 새벽에 `cleanupOldFiles`를 실행해서 혹시 남은 파일이 있으면 정리합니다. 실제로 YouTube, TikTok 같은 서비스들도 비슷한 방식으로 임시 파일을 관리합니다. 수백만 명의 사용자가 업로드하는 파일을 효율적으로 처리하려면 필수적입니다. 하지만 주의할 점도 있습니다. **삭제는 복구 불가능**합니다. 한 번 삭제하면 다시 되돌릴 수 없습니다. 따라서 정말 필요 없는지 확인한 후에 삭제해야 합니다. 또한 **동시성 문제**도 고려해야 합니다. A 프로세스가 파일을 읽는 중인데 B 프로세스가 삭제하면 에러가 발생합니다. 파일 잠금이나 상태 플래그를 사용해서 안전하게 관리해야 합니다. **로그를 남기는 것**도 중요합니다. 어떤 파일이 언제 삭제되었는지 기록해 놓으면, 나중에 문제가 생겼을 때 원인을 찾기 쉽습니다. 박시니어 씨의 설명을 들은 김개발 씨는 바로 코드를 수정했습니다. 처리가 끝나면 파일을 삭제하도록 했고, cron job으로 매일 새벽 2시에 청소 작업을 실행하도록 설정했습니다. "이제 디스크 걱정 없겠네요!" 김개발 씨가 뿌듯해했습니다. 임시 파일 생명주기를 제대로 관리하면 서버를 안정적으로 운영할 수 있습니다. 여러분도 프로젝트에 적용해 보세요. **실전 팁** 💡 - 파일 삭제는 처리 성공 여부와 관계없이 항상 실행되어야 합니다. try-finally 패턴을 사용하세요. - 오래된 파일 정리는 cron job이나 스케줄러로 자동화하세요. 사용량이 적은 새벽 시간에 실행하는 것이 좋습니다. - 삭제 전에 로그를 남기세요. 나중에 문제가 생기면 어떤 파일이 언제 삭제되었는지 추적할 수 있습니다. --- ## 6. 실전: 미디어 변환 파이프라인 만들기 드디어 마지막 단계입니다. 김개발 씨는 지금까지 배운 모든 것을 종합해서 완전한 미디어 파이프라인을 만들기로 했습니다. "사용자가 파일을 업로드하면 자동으로 처리하고, 결과를 저장하고, 임시 파일을 정리하는 시스템을 만들어보세요." 박시니어 씨가 미션을 주었습니다. **완전한 미디어 파이프라인**은 파일 업로드, 검증, 처리, 저장, 정리의 전체 흐름을 자동화한 시스템입니다. 에러 처리, 로깅, 모니터링까지 포함해서 실제 프로덕션 환경에서 사용할 수 있는 수준으로 만들어야 합니다. 각 단계가 독립적으로 동작하면서도 유기적으로 연결되어야 합니다. 다음 코드를 살펴봅시다. ```javascript import { Router } from 'express'; import multer from 'multer'; import sharp from 'sharp'; import fs from 'fs/promises'; import path from 'path'; const router = Router(); const upload = multer({ dest: 'temp/uploads/' }); router.post('/media/upload', upload.single('file'), async (req, res) => { const tempPath = req.file.path; try { // 1. 파일 타입 검증 const fileType = req.file.mimetype; if (!fileType.startsWith('image/')) { throw new Error('이미지 파일만 업로드 가능합니다'); } // 2. 여러 크기로 변환 const filename = path.parse(req.file.originalname).name; const outputDir = 'public/images'; const [thumb, medium, large] = await Promise.all([ sharp(tempPath).resize(200, 200).toFile(`${outputDir}/${filename}_thumb.jpg`), sharp(tempPath).resize(800, 600).toFile(`${outputDir}/${filename}_medium.jpg`), sharp(tempPath).resize(1920, 1080).toFile(`${outputDir}/${filename}_large.jpg`) ]); // 3. 임시 파일 삭제 await fs.unlink(tempPath); // 4. 결과 반환 res.json({ success: true, files: { thumbnail: `${filename}_thumb.jpg`, medium: `${filename}_medium.jpg`, large: `${filename}_large.jpg` } }); } catch (error) { // 5. 에러 발생 시에도 임시 파일 정리 await fs.unlink(tempPath).catch(() => {}); res.status(500).json({ success: false, error: error.message }); } }); export default router; ``` 김개발 씨는 지금까지 배운 내용을 하나씩 떠올렸습니다. 계층형 아키텍처, Sharp를 사용한 이미지 처리, 파일 생명주기 관리... 모든 것을 종합하면 어떤 모습일까요? 박시니어 씨가 옆에서 조언했습니다. "파이프라인은 마치 조립 라인이에요. 각 단계가 명확하고, 순서대로 진행되어야 해요." 완전한 미디어 파이프라인을 이해하려면 먼저 전체 흐름을 봐야 합니다. 사용자가 파일을 업로드하면 **임시 폴더**에 저장됩니다. 이것이 첫 번째 단계입니다. 아직 어떤 처리도 하지 않았습니다. 단지 받기만 했습니다. 두 번째 단계는 **검증**입니다. 업로드된 파일이 정말 이미지인지, 크기는 적절한지, 악성 파일은 아닌지 확인합니다. 검증에 실패하면 여기서 멈춥니다. 세 번째 단계는 **처리**입니다. Sharp로 여러 크기의 이미지를 생성합니다. 썸네일, 중간 크기, 큰 크기 이렇게 세 가지를 만듭니다. 네 번째 단계는 **저장**입니다. 처리된 이미지를 최종 저장소에 보관합니다. 이제 사용자가 웹에서 볼 수 있습니다. 마지막 단계는 **정리**입니다. 임시 파일을 삭제해서 디스크 공간을 확보합니다. 이 모든 과정에서 **에러 처리**가 중요합니다. 어느 단계에서든 문제가 생길 수 있습니다. 파일이 손상되었을 수도 있고, 디스크가 가득 찼을 수도 있고, 네트워크가 끊어졌을 수도 있습니다. 각 단계마다 try-catch로 감싸서 에러를 잡아야 합니다. 에러가 나면 **사용자에게 알려야** 합니다. 하지만 너무 기술적인 메시지는 피합니다. "파일 처리 중 오류가 발생했습니다"처럼 이해하기 쉬운 메시지를 보여줍니다. 무엇보다 **임시 파일은 반드시 삭제**해야 합니다. 에러가 나도, 성공해도 삭제합니다. 파일이 쌓이면 서버가 멈춥니다. 위의 코드를 전체 흐름으로 살펴보겠습니다. 먼저 multer로 파일을 받습니다. `dest: 'temp/uploads/'`는 임시 폴더를 지정합니다. 모든 업로드 파일이 여기에 저장됩니다. 다음으로 파일 타입을 검증합니다. `req.file.mimetype`으로 파일 종류를 확인합니다. 이미지가 아니면 에러를 던집니다. 그다음 Sharp로 세 가지 크기를 만듭니다. `Promise.all()`로 동시에 처리해서 시간을 절약합니다. 200x200 썸네일은 목록 페이지용, 800x600 중간 크기는 상세 페이지용, 1920x1080 큰 크기는 확대 보기용입니다. 처리가 끝나면 `fs.unlink(tempPath)`로 임시 파일을 삭제합니다. 원본은 이제 필요 없습니다. 마지막으로 결과를 JSON으로 반환합니다. 프론트엔드에서 이 정보로 이미지를 표시할 수 있습니다. 에러가 나면 catch 블록으로 들어갑니다. 여기서도 `fs.unlink(tempPath)`를 호출해서 임시 파일을 삭제합니다. `.catch(() => {})`는 파일이 이미 없어도 에러를 무시하라는 의미입니다. 실제 현업에서는 어떻게 활용할까요? 전자상거래 사이트를 개발한다고 가정해봅시다. 판매자가 상품 사진을 등록하면 이 파이프라인으로 처리됩니다. 썸네일은 검색 결과에, 중간 크기는 상품 상세 페이지에, 큰 크기는 확대 보기에 사용됩니다. 사용자 경험도 좋아집니다. 작은 썸네일을 먼저 로드하면 페이지가 빠르게 보입니다. 사용자가 확대 버튼을 누르면 그때 큰 이미지를 불러옵니다. 실제로 쿠팡, 11번가 같은 대형 쇼핑몰들도 비슷한 파이프라인을 사용합니다. 하루에 수만 장의 상품 이미지를 처리합니다. 하지만 주의할 점도 있습니다. **동시 업로드**를 고려해야 합니다. 100명이 동시에 파일을 업로드하면 서버가 버틸 수 있을까요? 큐 시스템을 도입해서 한 번에 처리할 개수를 제한하는 것이 좋습니다. **보안**도 중요합니다. 파일명에 특수문자가 들어가면 경로 조작 공격이 가능합니다. 파일명을 UUID로 변경하거나, 안전한 문자만 허용해야 합니다. **모니터링**도 빼놓을 수 없습니다. 얼마나 많은 파일이 처리되는지, 에러율은 얼마인지, 평균 처리 시간은 얼마인지 추적해야 합니다. 문제가 생기면 빠르게 대응할 수 있습니다. 박시니어 씨는 김개발 씨의 코드를 검토했습니다. "좋아요! 이제 프로덕션에 배포해도 되겠어요. 하지만 한 가지 더 추가하세요. 로그를 남기는 거예요." 김개발 씨는 고개를 끄덕이며 로깅 코드를 추가했습니다. 각 단계마다 로그를 남겨서 나중에 문제가 생기면 추적할 수 있게 했습니다. "완성이다!" 김개발 씨가 뿌듯해했습니다. 완전한 미디어 파이프라인을 제대로 만들면 안정적이고 확장 가능한 서비스를 구축할 수 있습니다. 여러분도 오늘 배운 내용을 실제 프로젝트에 적용해 보세요. **실전 팁** 💡 - 각 단계마다 로그를 남기세요. 문제가 생겼을 때 어디서 발생했는지 쉽게 찾을 수 있습니다. - 파일명은 UUID나 타임스탬프로 변경하세요. 사용자가 입력한 파일명을 그대로 쓰면 보안 문제가 생길 수 있습니다. - 큐 시스템을 도입해서 동시 처리 개수를 제한하세요. 서버가 과부하로 멈추는 것을 방지할 수 있습니다. --- 이상으로 학습을 마칩니다. 위 내용을 직접 코드로 작성해보면서 익혀보세요!

카테고리: Media,Node.js

언어: JavaScript

태그: Node.js, Media Pipeline, Image Processing, Audio Processing, File Management, Media,Node.js

작성자: AI Generated

프리미엄 콘텐츠 - 3개월 무료 체험 가능

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Media Pipeline 완벽 가이드

목차

1. 도입: 미디어 파일 처리의 복잡성

2. src/media 코드 분석

3. Sharp를 활용한 이미지 처리

4. 오디오 transcription 구현

5. 임시 파일 생명주기 관리

6. 실전: 미디어 변환 파이프라인 만들기

이 카드뉴스가 포함된 코스

OpenClaw 오픈소스 완전 분석

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