Vercel Blog

Leonardo.Ai는 폭발적인 성장 과정에서 발생한 시스템 불안정과 긴 빌드 시간 문제를 해결하기 위해 Vercel로 인프라를 전환했습니다. 이를 통해 개발 주기를 수개월에서 단 몇 주로 단축하고, 페이지 로딩 속도를 95% 개선하며 사용자 경험과 개발 효율성을 동시에 확보했습니다.

웹 기반 비디오 편집 플랫폼 Ozone은 인프라를 Heroku에서 Vercel로 전환하여 배포 시간을 대폭 단축하고 개발 효율성을 5배 향상시켰습니다. 이를 통해 React와 WebAssembly 기반의 무거운 작업 환경에서도 성능을 개선했으며, Vercel의 AI SDK를 활용해 최신 생성형 AI 모델들을 서비스에 빠르게 통합하고 있습니다.

LLM 호출 비용이 막대한 AI 앱은 최근 봇을 이용해 운영 비용을 폭증시키는 'Denial of Wallet' 공격의 주요 타겟이 되고 있습니다. Vercel은 Next.js 미들웨어와 Kasada의 보안 기술을 결합하여 자사 AI SDK Playground를 위협하던 대규모 봇 트래픽을 무시할 수 있는 수준으로 급감시키는 데 성공했습니다.

전통적인 CMS 환경에서 어려움을 겪던 Demant는 Vercel 기반의 헤드리스 아키텍처로 전환하여 글로벌 서비스의 성능과 비용 문제를 동시에 해결했습니다. 이를 통해 개발 생산성을 높이고 전 세계 사용자에게 압도적으로 빠른 웹 경험을 제공하게 되었습니다.

Vercel은 디자인 엔지니어를 통해 미적 감성와 기술적 역량을 결합하여 사용자 경험(UX)의 완성도를 높이는 독특한 워크플로우를 운영하고 있습니다. 이들은 전통적인 디자인 핸드오프 과정을 생략하고 기획부터 구현까지 참여하며, 제품의 성능과 접근성, 인터랙션 품질을 책임지는 핵심 역할을 수행합니다.

Vercel은 기존의 밴드위스(Bandwidth)와 함수(Functions) 중심의 통합 과금 방식을 세분화된 단위별 사용량 기반의 새로운 프리미티브 방식으로 전환합니다. 이번 개편을 통해 Pro 플랜의 주요 핵심 지표 비용이 최대 62%까지 인하되며, 개발자는 각 지표를 독립적으로 최적화하여 비용 효율성을 높일 수 있습니다.

러거블은 기존 Shopify 테마의 한계를 극복하기 위해 프론트엔드를 분리하는 헤드리스 아키텍처로 전환했습니다. 이를 통해 사이트 속도를 40% 개선하고 마케팅 팀의 운영 자율성을 높였으며, 결과적으로 SEO 성과와 검색 클릭률을 비약적으로 끌어올렸습니다.

본 기사는 Vercel의 AI SDK, v0, AI Playground를 활용하여 아마존 스타일의 리뷰 요약 기능을 빠르게 프로토타이핑한 사례를 소개합니다. 개발자는 컴포저블 아키텍처를 통해 다양한 LLM을 실험하고, 텍스트 기반으로 UI를 생성하며, 스트리밍 및 캐싱 기술을 적용해 효율적인 AI 서비스를 구축할 수 있습니다.

Teleport는 기존의 분산된 MkDocs와 Hugo 기반 문서 시스템을 Next.js 및 Vercel 기반의 통합 플랫폼으로 마이그레이션했습니다. 이를 통해 빌드 속도 향상, 자동화된 프리뷰 기능, 보안 강화라는 성과를 거두며 개발자 경험(DX)과 고객 유입을 동시에 개선했습니다.

이 기사는 기존 Kubernetes 기반 블루-그린 배포가 가진 높은 인프라 비용과 CDN 통합 문제를 Vercel의 서버리스 기술로 해결하는 방법을 다룹니다. Skew Protection, Edge Config, Middleware를 결급하여 사용자 경험을 유지하면서도 저비용으로 안전한 점진적 롤아웃을 구현할 수 있음을 설명합니다.

Vercel은 단순한 디지털 티켓을 넘어 사용자에게 물리적 경험을 제공하기 위해 3D 랜야드(Lanyard) 애니메이션을 웹 브라우저에 구현했습니다. Blender로 모델링하고 React Three Fiber와 Rapier 물리 엔진을 결합하여, 실제 물리 법칙이 적용된 듯한 인터랙티브한 3D 배지를 제작하는 기술적 스택과 코드를 소개합니다.

호주의 대형 리테일 브랜드 GRB는 분산된 웹 플랫폼과 레거시 시스템을 Vercel과 Next.js 기반의 통합 인프라로 전환했습니다. 이를 통해 개발 시간을 75% 이상 단축하고 배포 속도를 혁신적으로 개선하며 거의 100%에 가까운 사이트 가동률을 달성했습니다.

이 기사는 Jeff Dean의 유명한 지연 시간 수치를 프론토엔드 관점에서 재해석하여 네트워크 환경과 브라우저 렌더링 성능이 웹 앱 사용자 경험에 미치는 영향을 다룹니다. 특히 5G, LTE 등 네트워크 유형과 JS/CSS 파싱 시간이 LCP 및 INP와 같은 핵심 성능 지표에 어떻게 누적되어 영향을 주는지 구체적인 수치로 보여줍니다.

Tonies는 기존의 파편화된 PHP와 React 스택을 Vercel과 Contentful 기반의 통합된 헤드리스 아키텍처로 재구축했습니다. 이를 통해 글로벌 시장 확장을 가속화하고, 배포 빈도를 주 단위로 높이며 사용자 전환율을 개선하는 성과를 거두었습니다.

Vercel이 엔터프라이즈 고객을 위해 HIPAA(미국 의료정보 보호법) 준수를 지원한다고 발표했습니다. 이를 통해 헬스케어 기업들은 Vercel의 프론트엔드 클라우드를 활용하면서도 민감한 의료 정보(PHI)를 안전하게 관리할 수 있게 되었습니다.

Vercel이 ModelFusion 팀과 합류하며 AI SDK 3.1을 출시하여, LLM 개발을 위한 통합적인 TypeScript 프레임워크를 선보였습니다. 이번 업데이트는 모델 공급업체에 관계없이 일관된 API를 제공하는 Core, 채팅 UI 구현을 돕는 UI, 그리고 React Server Components 기반의 RSC 레이어로 구성되어 AI 앱 개발의 생산성을 극대화합니다.

Dub은 Vercel의 API를 활용해 복잡한 SSL 인증서 관리와 커스텀 도메인 설정을 자동화함으로써 운영 효율성을 극대화했습니다. 이를 통해 매달 25%의 도메인 성장과 월 500만 건 이상의 리다이렉션이라는 폭발적인 성장을 이뤄냈습니다.

Vercel은 자사 Functions의 기반 기술을 Node.js에서 Rust로 전환하여 성능과 효율성을 대폭 강화했습니다. 이를 통해 콜드 스타트 지연 시간을 줄이고 데이터 스트리밍 속도를 높였으며, 결과적으로 사용자의 컴퓨팅 비용 절감 효과까지 제공합니다.

LLM의 발전으로 인해 이제 기업은 막대한 비용을 들여 AI 팀을 구축하지 않고도 고도의 AI 기능을 기존 서비스에 쉽게 이식할 수 있게 되었습니다. 특히 Vercel과 같은 클라우드 기반 인프라를 활용하면 복잡한 아키텍처 설계 없이도 효율적인 AI 기능 구현이 가능합니다.

데세니오는 기업 인수 합병 이후 복잡해진 배동 파이프라인과 느린 업데이트 속도 문제를 해결하기 위해 Vercel을 도입했습니다. 이를 통해 개발 워크플로우를 통합하고 ISR 및 프리뷰 배포 기능을 활용하여 사이트 성능을 개선했으며, 결과적으로 고객 전환율 상승과 글로벌 시장 확장을 달성했습니다.

Next.js 앱이 복잡해짐에 따라 보안을 위해 데이터 액세스 계층(DAL)을 구축하여 인증과 권한 확인을 중앙 집중화하는 것이 필수적입니다. 특히 단순한 역할 기반(RBAC)을 넘어 사용자 및 리소스 간의 관계를 정의하는 ReBAC 모델을 OpenFGA와 같은 도구로 구현함으로써 더욱 정교하고 유연한 보안 체계를 구축할 수 있습니다.

Vercel이 개발 및 테스트 프로세스를 간소화하기 위해 Vercel Toolbar에 접근성 감사, OG 프리뷰, INP 측정 도구 등 새로운 기능을 추가했습니다. 특히 크롬 확장 프로그램을 통해 프로덕션 환경에서도 팀원들이 직접 버그를 확인하고 피드백을 남길 수 있는 환경을 구축했습니다.

Vercel은 피처 플래그를 Vercel 툴바, Web Analytics, Runtime Logs와 깊게 통합하여 개발자 경험을 극대화하는 새로운 기능을 발표했습니다. 이를 통해 개발자는 외부 대시보드 접속 없이도 실시간으로 기능을 오버라이드하고, 특정 기능 활성화가 사용자 지표 및 에러 로그에 미치는 영향을 즉각적으로 분석할 수 있습니다.

Vercel이 기존의 블랙박스 형태였던 방화벽 기능을 넘어, 개발자가 직접 규칙을 설정하고 모니터링할 수 있는 'Vercel WAF'를 출시했습니다. 이 서비스는 프레임워크 기반의 지능적인 보안 규칙과 레이어 7 제어 기능을 통해 성능 저하 없이 정교한 웹 공격 방어가 가능하도록 설계되었습니다.