Amazon Q Developer와 MERN 스택으로 확장 가능한 웹 애플리케이션 구축하기

개발 생산성을 높이는 Amazon Q Developer와 MERN 스택의 통합 구축 가이드

효율적인 웹 애플리케이션 개발을 위한 기술 스택으로 JavaScript 기반의 MERN(MongoDB, Express, React, Node.js)은 폭넓게 활용되고 있습니다. 클라우드 기반 인프라에서 MERN 스택을 확장성 있게 구축하려면 다양한 계획과 설계, 테스트가 필요했지만, Amazon Q Developer를 활용하면 이러한 과정이 자동화되고 효율화됩니다.

이번 글에서는 Amazon Q Developer를 통해 AWS 상에 확장 가능한 컨테이너 기반 MERN 스택 애플리케이션을 구축하는 과정을 자세히 소개합니다. 이 가이드는 SDLC(소프트웨어 개발 생명주기)의 각 단계를 Amazon Q Developer로 어떻게 최적화할 수 있는지 실무 중심으로 설명합니다.

개발 전 준비 사항

Amazon Q Developer를 활용한 프로젝트를 시작하기 위해서는 다음과 같은 준비가 필요합니다:

• AWS 계정 및 로그인
• AWS CLI 및 Docker Desktop 설치
• Visual Studio Code 또는 JetBrains IDE와 Amazon Q Developer 플러그인 설치
• Amazon Q Developer Free 또는 Pro 티어 가입

계획: 솔루션 설계 방향 수립

처음에는 확장 가능한 MERN 스택 웹 애플리케이션을 AWS에 배포하기 위한 아키텍처 방향을 Amazon Q Developer에게 질의합니다. 플랜 단계에서는 Agentic 코딩을 끄고, 요구사항 분석 및 솔루션 구성 요소 검토에 집중합니다.

Amazon Q Developer는 다음과 같은 구성 요소로 아키텍처 구조를 제안합니다:

• React 기반 프론트엔드
• Express와 Node.js 백엔드를 Amazon ECS Fargate로 컨테이너화
• MongoDB 또는 Amazon DocumentDB 데이터베이스
• CI/CD 파이프라인, 네트워크, 보안, 모니터링 구성

설계 및 구축: 코딩과 인프라 전개

설계 단계에서는 요구사항을 바탕으로 상세한 프롬프트를 만들고, Amazon Q Developer의 Agentic 코딩을 활성화하여 코드를 자동 생성합니다. 예를 들어 “Amazon Cognito와 연동된 로그인 및 회원가입 페이지, DocumentDB에서 샵 목록 호출, Amplify 미사용, ECS Fargate를 사용한 이중 AZ 구성” 조건을 프롬프트에 명시하면, Amazon Q는 컴포넌트별 모듈화된 설계와 코드를 생성합니다.

Amazon Q는 코드 변경사항을 diff로 확인하며, 버튼 클래스 수정이나 파일 생성 등을 제안합니다.

디렉토리 생성, Dockerfile, 데이터 모델 등도 자동 작성되며, 이를 검토하고 반영할 수 있습니다.

프론트엔드와 백엔드 컨테이너 그리고 AWS 인프라 구성 요소까지 자동 생성되며, 배포 실행 여부에 따라 로컬 또는 실 환경으로 전환 배포도 지원됩니다.

이후 로컬에서 빌드 및 테스트가 가능한 설정을 다시 적용해줍니다.

테스트 및 검증

로컬에서 애플리케이션을 실행하며 기능 테스트를 수행할 수 있으며, Amazon Q는 이에 맞춰 로그인/회원가입, 인증 코드 입력 등 화면을 생성합니다.

코드 검토 및 단위 테스트 자동화

Amazon Q Developer는 단위 테스트 파일도 생성하며, 실행 방법과 실패 여부 보고까지 자동화해줍니다. 전체 코드 리뷰 기능을 통해 결함이나 비효율적인 코드도 탐지하고 수정할 수 있습니다.

배포 준비

마지막으로 Amazon Q는 사용자 입력에 따라 Amazon Cognito나 MongoDB와의 연결 오류를 자동으로 파악 및 수정해주며, 로컬/클라우드 배포 환경의 전환도 지원합니다.

결론

Amazon Q Developer는 단순한 코드 생성 도구를 넘어, 기획, 설계, 배포, 테스트, 코드 리뷰까지 소프트웨어 개발의 전 과정을 자동화할 수 있는 강력한 개발 도우미입니다. 특히 MERN 스택과 AWS 인프라를 조합한 Web App 구축 시, 복잡한 인프라 구성, 인증 시스템 연동, 로컬 테스트 등에 드는 시간을 대폭 줄이고 품질을 개선할 수 있습니다.

Part 2에서는 Amazon Bedrock 및 Strands Agent SDK와 Amazon Q Developer를 함께 활용하여 채팅 인터페이스를 포함한 애플리케이션으로 확장하고, IaC를 활용한 AWS 상의 배포 자동화까지 다룰 예정입니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-a-scalable-containerized-web-application-on-aws-using-the-mern-stack-with-amazon-q-developer-part-1/