🚀 COTELEAF 플랫폼 MVP 아키텍처

🎯 Phase 0: MySQL + JSON 컬럼 (빠른 파일럿)

Phase 0 스키마 설계 (최소한, 데모용)

-- 1. 사용자 테이블 (간단하게!)
CREATE TABLE users (
  id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  email VARCHAR(255) UNIQUE NOT NULL,
  password_hash VARCHAR(255) NOT NULL,
  name VARCHAR(100),
  created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

-- 2. 검사 결과 테이블 (JSON 컬럼 활용!) ⭐
CREATE TABLE skin_analyses (
  id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  user_id INT NOT NULL,
  image_url VARCHAR(500),
  result_json JSON,  -- 여기에 모든 분석 결과! (유연하게)
  created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
  FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(id)
);

-- 끝! 이게 전부입니다. 빠르게 데모 만들기!

Phase 1: Supabase PostgreSQL로 새로 시작! ⭐

-- Phase 0 경험을 바탕으로 처음부터 제대로!

-- 1. 사용자 프로필 (Supabase Auth 자동 연동)
CREATE TABLE profiles (
  id UUID PRIMARY KEY REFERENCES auth.users(id),
  name TEXT,
  phone TEXT,
  avatar_url TEXT,
  created_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE DEFAULT NOW(),
  updated_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE DEFAULT NOW()
);

-- 2. 검사 결과 테이블 (JSONB로 업그레이드!)
CREATE TABLE skin_analyses (
  id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
  user_id UUID NOT NULL REFERENCES auth.users(id),
  image_url TEXT,
  result_json JSONB,  -- JSONB로 인덱싱 가능! ⭐
  created_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE DEFAULT NOW()
);

-- JSONB 인덱스로 빠른 검색
CREATE INDEX idx_skin_analyses_result ON skin_analyses USING GIN (result_json);

-- Row Level Security (보안 강화!)
ALTER TABLE profiles ENABLE ROW LEVEL SECURITY;
ALTER TABLE skin_analyses ENABLE ROW LEVEL SECURITY;

CREATE POLICY "Users can view own profile" ON profiles
  FOR SELECT USING (auth.uid() = id);

CREATE POLICY "Users can view own analyses" ON skin_analyses
  FOR SELECT USING (auth.uid() = user_id);

Phase 0: JSON 컬럼 활용 (Node.js + MySQL)

// 검사 결과 저장 (JSON으로 자유롭게!)
const resultJson = {
  skinType: 'oily',
  concerns: ['acne', 'pores'],
  scores: {
    moisture: 45,
    elasticity: 60,
    wrinkles: 30
  },
  // 나중에 추가되는 필드도 자유롭게!
  newFeature: 'dynamically added'
};

await db.query(
  'INSERT INTO skin_analyses (user_id, image_url, result_json) VALUES (?, ?, ?)',
  [userId, imageUrl, JSON.stringify(resultJson)]
);

// 조회 시
const results = await db.query(
  'SELECT * FROM skin_analyses WHERE user_id = ?', 
  [userId]
);
const parsed = JSON.parse(results[0].result_json);
console.log(parsed.skinType);  // 'oily'

Phase 0 장점 (MySQL + JSON):

• ✅ 기존 서버 활용 (추가 비용 없음)
• ✅ 빠른 개발 (익숙한 환경)
• ✅ JSON 컬럼으로 유연성
• ✅ 로그인, 히스토리 관리 가능
• ⚠️ 데모/투자 유치용 임시 구조

Phase 1: JSONB 컬럼 활용 (Supabase SDK) ⭐

import { createClient } from '@supabase/supabase-js';

const supabase = createClient(SUPABASE_URL, SUPABASE_KEY);

// 검사 결과 저장 (JSONB로 자유롭게!)
const resultJson = {
  skinType: 'oily',
  concerns: ['acne', 'pores'],
  scores: { moisture: 45, elasticity: 60, wrinkles: 30 },
  // Phase 0 경험으로 추가된 새 필드들
  aiConfidence: 0.95,
  recommendations: ['product1', 'product2']
};

const { data, error } = await supabase
  .from('skin_analyses')
  .insert({
    user_id: userId,
    image_url: imageUrl,
    result_json: resultJson  // 자동으로 JSONB로 변환!
  });

// 조회 시 (자동 파싱!)
const { data: analyses } = await supabase
  .from('skin_analyses')
  .select('*')
  .eq('user_id', userId);

console.log(analyses[0].result_json.skinType);  // 'oily'

// JSONB 쿼리 (특정 필드로 검색!)
const { data: oilySkin } = await supabase
  .from('skin_analyses')
  .select('*')
  .eq('result_json->skinType', 'oily');  // JSONB 내부 검색!

Phase 1 장점 (Supabase + JSONB):

• ✅ Auth (로그인) 자동 - 직접 구현 불필요!
• ✅ Storage (이미지) 1GB 무료 - S3 필요 없음!
• ✅ JSONB 인덱싱으로 빠른 검색
• ✅ Row Level Security 보안
• ✅ 자동 백업, API 자동 생성
• ✅ 클라우드 네이티브, 자동 확장
• ✅ Phase 0 경험을 바탕으로 완벽하게!
• ✅ 관리 UI 제공
• ✅ Row Level Security (보안)

Phase 0: rsync 배포 (현재) ✅

방식: 로컬에서 빌드 → rsync로 서버에 전송

# frontDeploy.sh (현재 사용 중)
#!/bin/bash
yarn build
rsync -avz build/ user@server:/var/www/html/

장점:

• 간단하고 직관적
• 비용: $0 (서버 있으면)
• 빠른 반복 개발
• 외부 의존성 없음

단점:

• 수동 배포 (실수 가능)
• 롤백 어려움
• 팀 협업 시 충돌

Phase 1: Railway/Render 전환 (사용자 1,000명+)

전환 시점: 사용자 증가 시 관리 부담 증가할 때

방식: Git Push → 자동 배포

# Railway 배포 (자동)
git push origin main
→ Railway가 자동 감지
→ 빌드 + 배포 + HTTPS 설정

장점:

• 자동 배포 (실수 방지)
• 자동 HTTPS
• 롤백 간단 (클릭 한 번)
• 모니터링 내장
• Auto Scaling

비용: $5~20/월 (트래픽에 따라)

Phase 2: CI/CD 자동화 (사용자 10,000명+)

전환 시점: 팀 규모 증가, 배포 빈도 높아질 때

방식: GitHub Actions → 테스트 → 자동 배포

# .github/workflows/deploy.yml
name: Deploy
on:
  push:
    branches: [main]
jobs:
  test:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v2
      - run: npm test
  deploy:
    needs: test
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - run: railway deploy

장점:

• 자동 테스트 (버그 방지)
• 자동 배포 (인력 절감)
• Blue-Green 배포 (무중단)
• 실패 시 자동 롤백

비용: GitHub Actions 무료 (월 2,000분)

📅 Phase 0: Pilot/데모 (투자 유치, 바이어 미팅용)

기간: 2~4주
목적: 빠른 검증, 투자자/바이어 설득
특징: 기획 변경 빈번, 최소 기능 구현

• ✅ 기본 웹사이트 (Svelte, rsync 배포)
• ✅ Supabase DB (로그인 + 검사 이력) ⭐
• ✅ Supabase Auth (회원 가입/로그인)
• ✅ 피부 사진 업로드 (Supabase Storage)
• ✅ AI 분석 (Replicate API, 저렴한 티어)
• ✅ 검사 결과 저장 (result_json 컬럼)
• ✅ 간단한 이력 조회

💡 핵심: Supabase 무료로 모든 기능!
→ DB + Auth + Storage 한 번에
→ JSON 컬럼으로 유연하게 개발

📅 Phase 1: 피부 정보 플랫폼 (2~3개월)

※ 참고: 경험 많은 풀스택 개발자 1~2명 기준
목표: 피부 분석 서비스로 사용자 확보 (제품 판매 없음)

• ✅ 회원가입/로그인 (Supabase Auth)
• ✅ 피부 사진 업로드 + AI 분석 (외부 API)
• ✅ 피부 정보 저장 및 관리 (내 피부 데이터베이스)
• ✅ 분석 이력 조회 (과거 데이터 비교)
• ✅ 간단한 결과 페이지 (웹 기반)
• ✅ 일반적인 피부 관리 팁 제공 (브랜드 중립적)
• ✅ 기본 분석 유료화 (3,000~5,000원)

수익 모델: 분석 서비스 판매 (제품 판매 없음)
배포: rsync → Railway/Render 전환 (관리 편의성)

📅 Phase 2: 자사 제품 연동 (6~12개월)

전제 조건: 자사 화장품 개발 완료 시
목표: 축적된 피부 데이터 기반 맞춤형 제품 판매

• ⏳ 자사 제품 추천 시스템 (사용자 피부 데이터 기반)
• ⏳ 제품 결제 연동 (토스페이먼츠)
• ⏳ 주문/배송 관리
• ⏳ 제품 사용 후기 및 재구매
• ⏳ PDF 리포트 생성 (프리미엄 기능)

수익 모델: 분석 서비스 + 제품 판매
배포: CI/CD 자동화 (GitHub Actions)

📅 Phase 3: 고도화 (12개월+)

• ⏳ PCR 마이크로바이옴 검사 연동
• ⏳ 정기 구독 서비스
• ⏳ 모바일 앱 (React Native or Flutter)
• ⏳ AI 챗봇 상담
• ⏳ 자체 AI 모델 (비용 절감)

Month 1: 기획 및 기반 구축

• Week 1-2: 기획, 비즈니스 모델 정리, DB 스키마, 화면 설계
• Week 3-4: 프론트엔드 기본 구조 (Svelte 컴포넌트, 라우팅)
• 배포: 계속 rsync 사용 (빠른 반복)

Month 2: 핵심 기능 개발

• Week 5-6: 백엔드 API (Node.js Express, Supabase 연동)
• Week 7: AI 분석 연동 (Replicate API)
• Week 8: 피부 정보 저장 + 이력 조회 기능
• 배포: 계속 rsync 사용

Month 3: 완성 및 출시

• Week 9: 간단한 결제 시스템 (분석 서비스 결제)
• Week 10: 이메일 알림, 보안 강화
• Week 11: 버그 수정, 성능 최적화, 테스트
• Week 12: 베타 테스트 (지인 20명), 정식 출시 🎉
• 배포: Railway/Render로 전환 (관리 편의)

추가 여유 기간: +1개월

예상 못한 문제 해결, 사용자 피드백 반영, UI/UX 개선

→ 총 3~4개월 (안전한 일정)