CreaiFlow: AI 기반 이미지 편집 SaaS 플랫폼 개발 경험
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
웹 개발
대상자
- 개발자: Next.js 14, Cloudinary, Stripe 등 현대 웹 프레임워크 및 AI API 활용법
- 콘텐츠 크리에이터: AI 기반 이미지 편집 기능을 활용한 효율적인 작업 흐름
- SaaS 개발자: 프로덕션 레벨 SaaS 애플리케이션 아키텍처 설계 참고
핵심 요약
- AI 기반 이미지 편집 기능:
Generative Fill,Object Removal,Image Restoration등 5가지 기능 제공 - Next.js 14 기반 아키텍처: 서버 렌더링, 서버 액션, App Router, Component-based 개발 패턴 적용
- 외부 서비스 통합:
Cloudinary(AI API),Stripe(결제 시스템),MongoDB(데이터베이스) 활용
섹션별 세부 요약
1. 프로젝트 개요
- CreaiFlow는 AI 기반 이미지 편집 SaaS로, 복잡한 편집 작업을 1클릭으로 제공
- 사용자 대상: 콘텐츠 크리에이터, 개발자, 디자이너
- 핵심 기능: 객체 제거, 배경 분리, 색상 재구성, 이미지 복원, 생성적 채우기
2. 기술 스택
- 프론트엔드:
Next.js 14(App Router, Server Components, Client Components) - 백엔드:
MongoDB+Mongoose ODM(데이터 모델링) - 외부 API:
Cloudinary(AI 기반 이미지 편집),Stripe(결제 시스템)
3. 시스템 아키텍처
- 모듈화 구성:
- Frontend: Next.js 기반 컴포넌트 기반 개발
- Backend: MongoDB + Mongoose ODM 데이터 처리
- AI 처리: Cloudinary API를 통한 이미지 변환
- 데이터 흐름:
- 이미지 업로드 → 2. 변환 설정 → 3. 미리보기 → 4. 저장 → 5. 변환 내역 보기
4. 핵심 작업 흐름
- 이미지 변환 워크플로우:
- 사용자 입력 → Cloudinary API 호출 → 결과 반환 → Stripe 결제 처리
- 용량 제한: 각 기능 사용 시 크레딧 소모 (결제 시스템 통합)
결론
- 현대 웹 개발 프레임워크 활용: Next.js 14의 Server Actions과 App Router를 통해 고성능 SaaS 아키텍처 구축
- AI API 통합 팁: Cloudinary의 AI 기능을 활용해 복잡한 이미지 편집 작업을 간단한 API 호출로 실현
- 프로덕션 구현 시 고려사항: 결제 시스템 (Stripe)과 데이터베이스 (MongoDB)의 확장성 및 보안 강화 필요
- 참고: GitHub에서 전체 코드 확인 가능