세 번째 글입니다. 지난 글 끝에 예고드린 소프트뱅크 해커톤 후기입니다.
이번 대회는 결과에 따라 소프트뱅크 면접으로 바로 이어지는, 이른바 "면접 직결형" 해커톤이었습니다. 주제는 "원터치로 온프레미스 · 퍼블릭 클라우드에 배포하는 AI 시스템". 그리고 저는 클라우드를 한 번도 다뤄 본 적 없는 프론트엔드 개발자였는데, 6명 팀의 팀장을 맡게 됐습니다.
클라우드는 몰랐지만, 6일 뒤에는 버튼 하나로 온프레미스 · AWS · GCP · Azure 네 곳에 같은 앱을 동시에 배포하는 서비스를 만들었습니다. 배포할 환경만 고르면 AI가 환경마다 인프라 코드를 만들고 검증하고, 사람이 승인하면 네 곳에 한 번에 올라가는 구조입니다.
팀장: 매일 21시 회의, 레포 · 브랜치 · main 보호 규칙, 6일 동안 216줄 쌓인 결정 보드
웹 대시보드: Figma 디자인 시스템 → 명세 → 목업으로 전체 화면을 하루 만에 → 서버 API가 열리는 대로 하나씩 실서버 전환
런타임 의존성은 react · react-dom · react-router 딱 3개. 실시간 갱신(SSE), 다국어, QR까지 직접 만들었습니다
같은 버전을 다시 배포할 땐 검증된 스크립트를 재사용해서 AI 호출 0회, 네 환경이 같은 커밋으로 뜨는 것까지 확인했습니다
최종 발표는 일본어로 5분. 심사위원 피드백은 이랬습니다.
프로젝트 완성도와 만드는 과정은 굉장히 보기 좋았다. 하지만 발표에서는 프로젝트의 끝을 다 보지 못한 것 같아 아쉬웠다. 기술적인 내용이 더 담겼어야 했다.
중간보고에서 심사위원이 "기술적으로 어떻게 했는지"를 궁금해한다는 걸 이미 알았는데도, 최종 발표는 배경과 흐름 설명에 시간을 다 썼습니다.
해커톤을 준비하시는 분, 클라우드 배포를 처음 다뤄 보시는 분이라면 이것만 가져가셔도 됩니다.
해커톤에서
범위는 첫날 줄이세요. 필수 기능이 100개 가까이 됐는데, "한 기능을 깊게"로 첫 회의부터 덜어낸 덕분에 끝까지 동작하는 걸 만들 수 있었습니다.
심사위원은 "어떻게 만들었냐"를 봅니다. 중간보고 질문이 전부 구현 쪽이었습니다(AI가 코드를 어디까지 건드리나, AWS는 왜 느리냐). 최종 발표에도 기술 설명을 꼭 남겨 두세요. 저는 여기서 놓쳤습니다.
5분 발표는 빼는 연습이 전부입니다. 보여줄 게 많을수록 무엇을 버릴지 먼저 정해야 합니다.
클라우드 배포에서
이미지는 그대로, 바뀌는 건 그릇입니다. 같은 이미지(커밋 해시)를 AWS는 ECS, GCP는 Cloud Run, Azure는 Container Apps, 사내 서버는 Docker에 올렸습니다. 환경마다 다른 건 인프라 코드뿐입니다.
AI는 판단이 필요한 곳에만. AI가 출력할 수 있는 건 Terraform 파일뿐이고, 같은 조건으로 검증된 스크립트가 있으면 재사용해서 AI 호출 0회로 배포했습니다. 마지막엔 사람이 plan을 승인해야만 적용됩니다.
AWS가 느린 건 정상입니다. 로드밸런서를 만들고 헬스체크를 통과하는 데 시간이 걸립니다. Cloud Run · Container Apps 같은 서버리스는 버전만 올려서 빠릅니다. 데모라면 미리 띄워 두세요.
협업에서
명세와 경계를 먼저 정하면, 서버가 없어도 프론트는 끝까지 달릴 수 있습니다.
배포된 실서비스에서 직접 써 보세요. 목업에서는 안 보이던 문제가 21개 나왔습니다.
잘 만드는 것과 잘 전달하는 것은 다른 능력입니다. 이번 결과를 가른 건 후자였습니다.
팀장으로서 무엇을 했고 무엇을 못 했는지, 100개 기능을 하나로 줄인 과정, SSE를 "다시 불러와" 신호로만 쓴 이유, 버튼을 두 번 눌러도 배포가 한 번만 되게 만든 과정까지 자세한 이야기는 velog에 정리했습니다.
👉 전체 글 보러 가기 (velog) https://velog.io/@kdy9883/softbank-hackathon-retrospective
