Next.js 모노레포 빌드 시간 43% 단축! AI 기반 번들 최적화까지
10여 개 Next.js 앱을 모노레포(Monorepo)로 운영하며, 배포 시간 14분으로 개발 생산성 저하(Reduced Development Productivity)를 겪음
TurboRepo를 활용한 병렬 빌드 및 캐시 최적화, 빌드 환경 정비를 통해 배포 시간 43% 단축
AI 코딩 도구를 활용하여 번들 분석 후, Lottie 경량화 및 lodash 개별 import 적용으로 번들 사이즈 1.6MB 절감
프론트엔드 독립 배포 구조를 목표로, 향후 TanStack Query, date-fns, Recoil 마이그레이션 계획
모노레포(Monorepo) 빌드 파이프라인 분석
본문에서는 10여 개의 Next.js 앱을 모노레포(Monorepo)로 관리하며 겪는 빌드 시간 문제를 해결하기 위해, 빌드 파이프라인을 분석하고 개선하는 과정을 설명한다.
병렬 빌드(Parallel Build): TurboRepo의 concurrency 설정을 통해 순차 빌드에서 병렬 빌드로 전환하여 빌드 시간 단축(Reduced Build Time)
캐시 최적화(Cache Optimization): .dockerignore 설정 강화, TurboRepo 캐시 설정 최적화를 통해 불필요한 재빌드 방지(Prevent Unnecessary Rebuilds)
자동 재시도(Automatic Retry): 병렬 빌드 실패 시, concurrency=1로 재시도하는 로직을 추가하여 빌드 안정성 확보(Ensuring Build Stability)
결과적으로, 빌드 시간 14분에서 8분으로 약 43% 단축하는 성과를 거두었다.
TurboRepo를 활용한 병렬 빌드 및 캐시 전략
글에서는 TurboRepo를 활용하여 빌드 속도를 개선한 구체적인 방법을 제시한다. 특히, TurboRepo의 캐싱 메커니즘을 적극 활용하여 빌드 시간을 줄였다.
병렬 빌드 설정: yarn turbo run build --filter={앱들} --concurrency=3 --continue 명령어를 통해 병렬 빌드 실행(Parallel Build Execution)
캐시 설정 최적화: turbo.json 파일에서 inputs, outputs 설정을 통해 변경 사항 감지(Change Detection) 및 불필요한 재빌드 방지
자동 재시도 로직: 빌드 실패 시, --concurrency=1로 재시도하여 빌드 안정성 확보(Ensuring Build Stability)
이러한 전략을 통해, 빌드 서버 자원 활용도를 높이고 빌드 실패 가능성을 줄였다.
AI 코딩 도구를 활용한 번들 사이즈 최적화
본문에서는 AI 코딩 도구를 활용하여 번들 사이즈를 최적화한 과정을 설명한다. 특히, Lottie와 lodash 관련 문제를 해결하여 번들 사이즈를 줄였다.
AI 기반 분석: AI 코딩 도구를 활용하여 모노레포 전체 구조, 빌드 설정, 의존성 관계를 파악하고, lodash 사용처 분석(lodash Usage Analysis)
Lottie 경량화: Lottie의 SVG 렌더러만 사용하도록 설정하여 번들 사이즈 75% 감소(75% Reduction in Bundle Size)
lodash 개별 import: lodash 전체 번들 import를 개별 import로 전환하여 번들 사이즈 1.6MB 절감(1.6MB Reduction in Bundle Size)
AI 도구를 활용하여, 대규모 코드베이스에서 번들 사이즈를 효과적으로 최적화했다.
lodash 최적화: 개별 import 전환
글에서는 lodash를 개별 import로 전환하여 번들 사이즈를 줄인 과정을 상세히 설명한다. 특히, 공유 컴포넌트에서 lodash를 사용하는 부분을 집중적으로 개선했다.
lodash 사용 패턴 분석: import _, import { isEmpty }, import debounce 등 다양한 lodash 사용 패턴 분석
개별 import 전환: import { isEmpty } from 'lodash'를 import isEmpty from 'lodash/isEmpty'로 변경하여 lodash 전체 번들 문제 해결(Resolving lodash Bundle Issue)
공유 컴포넌트 최적화: 공유 컴포넌트 Context 파일에서 isEqual을 개별 import로 변경하여 전체 앱 번들 사이즈 감소(Reducing Overall App Bundle Size)
이러한 과정을 통해, lodash 전체 번들 청크를 299KB에서 164KB로 줄이는 성과를 거두었다.
향후 계획: 프론트엔드 독립 배포 구조
본문에서는 향후 프론트엔드 독립 배포 구조를 목표로, 추가적인 개선 계획을 제시한다. 특히, 번들 사이즈 최적화와 관련된 다양한 기술적 개선을 계획하고 있다.
TanStack Query 버전 통일: 중복 청크(Duplicate Chunks)를 해소하여 번들 사이즈를 줄일 계획
date-fns 버전 통일: v3에서 v4로 버전 통일을 통해 약 300KB의 번들 사이즈 절감
Recoil → Jotai 마이그레이션: Recoil에서 Jotai로 마이그레이션하여 약 300-500KB의 번들 사이즈 절감 및 유지보수성 향상
이러한 계획을 통해, 프론트엔드 개발 생산성을 더욱 향상시킬 것으로 기대된다.
