Next.js 앱 자동 배포 만들기 - GitHub Actions, CodeDeploy, Bun

수정 사항이 있을 때마다 매번 EC2 인스턴스에 들어가 레포지토리를 클론하고 빌드하는 건 번거로운 과정이다. 그래서 배포를 자동화해 주는 작업을 통해 수고로움을 덜 수 있다. 흔히 CI/CD로 부르는데 용어가 뭔지 간단하게 살펴보자.

 

Continuous Integration

- 코드의 변경사항을 합쳐서 빌드하고 테스트하는 과정을 말한다. 수정 사항이 애플리케이션을 터친다면 CI에서 막히는 셈이다.

 

Continuous Delivery & Deployment

- CI 단계를 통과한 수정 사항을 배포한다. 최종 배포를 수동으로 트리거하면 Delivery, 자동으로 하면 Deployment라 부른다.

 

CI/CD는 다음과 같은 파이프라인으로 구성된다.

1. 코드 변경

2. 빌드

3. 테스트

4. 배포 준비

5. 배포

 

이번 포스트에서는 위 파이프라인 작업들을 자동화할 것이다. 내 프로젝트는 Bun을 이용해 진행하므로 npm이나 yarn 패키지 관리를 쓰고 런타임 환경을 node.js로 쓴다면 적절하게 바꿔줘야 한다!

 

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YAML

 

YAML은 JSON의 상위 호환 문법으로 보통 configuration 작업에 많이 쓰인다. 자동 배포를 위해 설정해 주는 데이터 파일도 전부 YAML 문법으로 쓰인다. 간단하게 YAML 문법에 대해 소개하자면...

# 주석을 지원한다!

# '', "" 모두 지원한다. \n같은 이스케이프 문자나 :같은 yaml 문법에 쓰이는 기호를 쓸 땐 quote로 감싸야 한다.
# 프로퍼티 이름에 띄어쓰기도 가능하다.
example: 'with quotes'
example: without quotes

# >, | 를 사용해 긴 문장을 표현할 수 있다. >는 space, |는 \n 역할이다.

한글도: 지원한다는 사실

# null을 사용 가능하며, ~ 기호로 단축 표현할 수 있다.
null value: null
null shorthand: ~

# 배열은 - 로 구분한다.
array:
    - apple
    - banana
    - 12345
    - a: b
    
# json 스타일도 가능하다. 그러나 json의 배열 기능을 보완하는데 있어 yaml의 장점이 있다는 사실.
# 따옴표나 쉼표를 쓰지 않기 위해 yaml이 하이픈을 만들었으니 위처럼 사용하자.
json style array: [
    apple,
    'banana',
    12345,
    a: b,
]

# 객체는 들여쓰기와 :로 구분
object:
    name: namu wiki
    type: dictionary
    primary color:
        gradient:
            start: 0x00A495
            end: 0x13AD65
        header: 0x008275

# 마찬가지로 따옴표와 쉼표, 중괄호같은 낭비를 없애기 위해 yaml이 있으니 위처럼 쓰도록 하자.
json style object: {
    name: namu wiki,
    "type": "dictionary",
}

implicit null: # 이러면 암묵적으로 null이 들어간다.

 

이 외에는 공식문서를 참고하면 된다! 아니면 나무위키에도 잘 설명 되어있으니 참고하길...

 

 

GitHub Actions

 

GitHub Actions는 CI/CD를 도와주는 도구다. 어떤 식으로 쓰는지 https://docs.github.com/ko/actions/writing-workflows/quickstart 를 따라 하면 바로 느낌이 온다!

 

GitHub Actions와 YAML에 대해 작성한 글이 있으니 궁금하면 보시길~ (https://hyeokrani.tistory.com/117)

 

한 번 CI를 위한 파일을 만들고 레포지토리에 push 해보자.

 

name: ci

on:
  pull_request:
    branches:
      - main
  push:
    branches:
      - main

jobs:
  ci:
    runs-on: ubuntu-latest

    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - name: Setup Bun
        run: |
          curl -fsSL https://bun.sh/install | bash
          echo "BUN_INSTALL=$HOME/.bun" >> $GITHUB_ENV
          echo "PATH=$HOME/.bun/bin:$PATH" >> $GITHUB_ENV
      - name: Install dependencies
        run: bun install
      - name: Check
        run: bun check

 

이 workflow는 main 브랜치로의 push나 PR에 작동한다. 어떤 작업들이 시행되는지 보면,

1. 레포지토리를 클론 한다.

2. Bun을 설치한다.

3. Bun으로 의존성을 설치한다.

4. 코드를 검사한다.

 

위 과정이 잘 일어나는지 브랜치를 생성해 PR을 올려보자.

 

 

workflow가 잘 작동했고, 코드 검사도 성공적으로 잘 끝난 걸 볼 수 있다.

 

이제 앞으로 main 브랜치에 PR로 올려주면 CI 성공 여부를 보고 합칠 수 있다.

 

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수정한 코드가 기존 애플리케이션을 터칠 가능성을 확인했으니, 이제 수정된 코드를 인스턴스에 올려 배포하는 과정을 자동화하면 된다.

 

자동 배포의 파이프라인은 어떻게 될까?

 

 

첫 시작은 GitHub repository의 main 브랜치에 변경사항이 생기면 GitHub Actions를 트리거하도록 설정한다.

 

이후 GitHub Actions는

1. 프로젝트 파일을 빌드하고,

2. 빌드 파일을 압축 후 S3 Bucket에 업로드한 뒤,

3. CodeDeploy가 정해진 동작을 하도록 트리거한다.

 

CodeDeploy는 EC2 instance 내에 Code Deploy Agent라는 이름으로 실행되어

1. S3에 올라온 파일을 다운로드하고,

2. 압축을 해제해 프로젝트 루트 디렉토리에 설치한 뒤,

3. 정해진 스크립트를 실행한다.

 

이때 스크립트는 설치 전 후로 정의해 줄 수 있음!

 

여기서 생기는 궁금점이 두 개 있다.

 

Q1. 왜 의존성 설치부터 빌드하는 과정을 EC2 인스턴스가 직접 하지 않고, GitHub Actions의 가상 머신에서 실행할까?

Q2. 빌드한 파일을 압축한 뒤 곧장 EC2 인스턴스로 보내지 않고, S3로 올리는 이유가 뭘까?

 

Q1번에 대해서 AI에게 얻어낸 답은 이렇다. (틀린 게 있다면 지적해 주세요!)

 

A1-1) 의존성 설치 및 빌드 과정을 GitHub Actions runner의 통일된 환경에서 실행해 일관성을 높인다. 로컬이나 서버 환경은 상황마다 달라질 수 있으므로! (대신 이건 도커를 활용하면 훨씬 좋을 듯)

 

A1-2) 우리의 인스턴스는 서버 업무용! 서버 돌리는 데 쓰이는 메모리를 굳이 레포지토리 클론하고 프로젝트 빌드하는 데 쓸 이유가 없다. 서버용 컴퓨터는 서버 업무에만 집중하게 해서 메모리 부담도 줄이고, 관리 측면에서도 책임 소재를 확실히 하자. (그리고 우리의 계정은 프리티어! 아기자기한 메모리와 CPU를 위해서 최대한 부담을 줄여야 한다.)

 

Q2번에 대해서 우선 압축 파일을 보내는 이유는 인스턴스의 네트워크 부하를 줄이기 위함도 있지만, 기본적으로는 압축 알고리즘이 효율적이기 때문이다. 압축과 해제에 소요되는 작업 시간과 부하가 생 파일을 네트워크로 전송하는 것보다 더 낫다!

 

A2-1) 빌드된 배포 파일(Artifact)을 개인적인 공간인 인스턴스에서 관리하기보다, 중앙화된 저장소인 S3 Bucket에 놓아 관리를 용이하게 한다. 일관성이나 재사용성, 실패 시 복구 등을 훨씬 안정적으로 실행할 수 있다. (중요한 파일을 하드디스크에 저장하는 것처럼!)

 

A2-2) 빌드와 배포 단계를 분리한다. 중간에 S3를 두고 업로드 전까지는 빌드 및 테스트 과정, 업로드 후에는 EC2 인스턴스가 실행하는 배포 과정으로 명확히 나눌 수 있다.

 

이제 이유를 알았으니 실행하러 가보자!

 

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1. Bucket 생성 및 GitHub Actions가 사용할 IAM 계정 생성

 

우선 압축한 빌드 파일을 올릴 bucket을 생성하자.

 

 

rookie-review-ci-cd라는 이름으로 만들었다.

 

그리고 GitHub Actions가 사용할 IAM 계정을 만들어야 한다. 이 계정은 S3와 CodeDeploy에 접근할 수 있는 권한이 있어야 한다.

 

 

AmazonS3FullAccess, AWSCodeDeployFullAccess 두 정책을 할당한 뒤, GitHub Actions가 이 계정에 접근할 수 있도록 Access key를 발급받자.

 

어떤 블로그에서는 EC2에도 접근할 수 있는 정책을 할당했는데, GitHub Actions는 직접적으로 EC2에 접근하지 않는다. EC2에는 CodeDeploy가 접근하므로 이 계정에는 CodeDeploy에 대한 정책만 할당해 주면 된다.

 

이후 GitHub 레포지토리의 Setting > Secrets and variables > Actions로 이동해 Access key를 Repository Secrets을 등록하자.

 

 

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2. EC2와 CodeDeploy에 할당할 역할 생성

 

EC2와 CodeDeploy가 AWS 내에서 활동하기 위해 정책을 할당받아야 한다. 정책들을 모아놓은 역할을 만들어 지정해 주면 된다.

 

EC2는 어떤 정책이 필요할까?

1. S3에 업로드된 아티팩트를 다운로드 받아야 한다. -> AmazonS3ReadOnlyAccess

2. EC2 인스턴스에서 CodeDeploy Agent가 작동할 때 필요한 권한이 있어야 한다. -> AmazonEC2RoleforAWSCodeDeploy

 

그리고 CodeDeploy에 필요한 역할도 만들어주자.

 

얘는 요거 하나만 있으면 된다.

 

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3. CodeDeploy 애플리케이션 및 배포 그룹 생성

 

CodeDeploy에 들어가 애플리케이션을 생성하자.

 

CodeDeplooy를 이용해 EC2에 배포할 것이므로 EC2/On-premises로 플랫폼을 지정하자.

 

 

배포 그룹을 생성하자.

 

그룹에 아까 생성한 역할을 지정해 주고, 인스턴스를 연결해 주자. 로드 밸런서는 우선 체크 해제해 주자! (비용 절감)

 

 이후 GitHub Actions에 필요한 사항들을 secrets에 등록해 주자.

 

 

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4. EC2 인스턴스에 CodeDeploy Agent 설치

 

인스턴스에 접속한 뒤 다음 명령어를 실행하자.

 

sudo apt update
sudo apt install ruby-full
sudo apt install wget
cd /home/ubuntu
wget https://aws-codedeploy-ap-northeast-2.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/latest/install
chmod +x ./install

sudo ./install auto > /tmp/logfile (20.04 버전)

 

CodeDeploy 설치 및 실행을 위해 ruby-full, wget을 설치해야 한다. 그전에 둘의 패키지 목록을 최신 상태로 업데이트해준다.

 

최신 버전인 ubuntu 20.04 버전의 경우 출력 로그 저장 경로를 지정하는 > /tmp/logfile 명령어를 추가하라고 공식 문서에 나와있다.

 

 

아래 명령어를 통해 정상적으로 작동하는지 확인할 수 있다.

sudo service codedeploy-agent status

 

Active: active (running) -> 정상적으로 CodeDeploy Agent가 작동 중에 있다!

 

 

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5. GitHub Actions와 CodeDeploy 설정하기

 

이제 GitHub Actions가 실행해 줄 작업을 정의하자.

 

.github/workflows/deploy.yml

name: deploy to S3

# main 브랜치로 push 할 때 workflow 실행
on:
  push:
    branches:
      - main
  workflow_dispatch:

# 환경 변수 설정
env:
  S3_BUCKET_NAME: ${{ secrets.S3_BUCKET_NAME }}
  CODE_DEPLOY_APPLICATION_NAME: ${{ secrets.CODE_DEPLOY_APPLICATION_NAME }}
  CODE_DEPLOY_DEPLOYMENT_GROUP_NAME: ${{ secrets.CODE_DEPLOY_DEPLOYMENT_GROUP_NAME }}

jobs:
  build:
    runs-on: ubuntu-latest

    steps:
      # 레포지토리 clone
      - name: Checkout
        uses: actions/checkout@v4

      # Bun 설치 및 관련 환경 변수 설정
      - name: Setup Bun
        run: |
          curl -fsSL https://bun.sh/install | bash
          echo "BUN_INSTALL=$HOME/.bun" >> $GITHUB_ENV
          echo "PATH=$HOME/.bun/bin:$PATH" >> $GITHUB_ENV

      # 프로젝트 의존성 설치
      - name: Install dependencies
        run: bun install

      # Next.js 앱 빌드
      - name: Build next app
        run: bun run build

      # 빌드한 파일과 프로젝트 소스를 압축해 .zip 파일로 만들기
      - name: Make zip file
        run: zip -qq -r ./rookie_review.zip . -x ".git/*"
        # -qq: quit 모드로 실행 (에러나 경고메세지만 출력하도록 함)
        # -r: 지정된 디렉토리를 재귀적으로 압축 (하위 디렉토리와 파일들 모두 압축)
        # -x: 지정한 파일들 압축 과정에서 제외하기

      # Github Action에서 AWS의 권한 자격을 얻어오는 단계
      - name: Configure AWS credentials
        uses: aws-actions/configure-aws-credentials@v2
        with:
          aws-access-key-id: ${{ secrets.AWS_ACCESS_KEY_ID }}
          aws-secret-access-key: ${{ secrets.AWS_SECRET_ACCESS_KEY }}
          aws-region: ${{ secrets.AWS_REGION }}

      # 압축된 파일을 S3에 업로드
      - name: Upload to S3
        run: aws s3 cp --region ap-northeast-2 ./rookie_review.zip s3://${{ env.S3_BUCKET_NAME }}/rookie_review.zip
        # aws s3 cp: AWS CLI 명령어로 파일 복사
        # --region ap-northeast-2: 업로드 대상 리전 설정
        # 파일을 S3 버킷의 루트 디렉토리에 업로드.

      # S3에 업로드 된 빌드 파일을 이용해 CodeDeploy가 정의된 동작을 하도록 트리거
      - name: Code Deploy
        run: |
          aws deploy create-deployment \
          --application-name ${{ env.CODE_DEPLOY_APPLICATION_NAME }} \
          --deployment-config-name CodeDeployDefault.AllAtOnce \
          --deployment-group-name ${{ env.CODE_DEPLOY_DEPLOYMENT_GROUP_NAME }} \
          --s3-location bucket=$S3_BUCKET_NAME,bundleType=zip,key=rookie_review.zip

 

 

appspec.yml은 CodeDeploy가 실행할 작업 설정 파일이다.

 

appspec.yml

version: 0.0
os: linux

files:
  - source: /
    destination: /home/ubuntu/waffle_rookie_review
    overwrite: yes
permissions:
  - object: /home/ubuntu/waffle_rookie_review
    owner: ubuntu
    group: ubuntu
    mode: 755
hooks:
  BeforeInstall:
    - location: scripts/before-install.sh
      timeout: 300
      runas: ubuntu
  AfterInstall:
    - location: scripts/after-install.sh
      timeout: 300
      runas: ubuntu

 

여기서 나는 before-install.sh를 생성해 자동배포 전, 프로젝트 파일을 전부 지워버리고 새로 설치하도록 했다.

 

scripts/before-install.sh

REPOSITORY=/home/ubuntu/waffle_rookie_review

# 모든 파일과 숨김 파일 삭제
find $REPOSITORY -mindepth 1 -delete
echo "Cleanup completed."

 

이유는 다음과 같은 에러가 발생해서인데,

Message
The deployment failed because a specified file already exists at this location: /home/ubuntu/waffle_rookie_review/.gitignore

 

배포 과정에서 CodeDeploy가 파일을 덮어씌우지 않고 에러를 뱉었기 때문. overwrite: yes 임에도 .gitignore 같은 민감한 파일들은 덮어쓰지 않는 걸까. 정확히는 잘 모르겠다. 어차피 기존 파일과 충돌할 수도 있으므로 완전히 삭제하고 새로 프로젝트를 깔아주는 게 좋기도 하고.

 

그리고 after-install.sh를 생성해 배포 이후 정상적으로 pm2가 애플리케이션을 재실행하도록 설정했다.

 

scripts/after-install.sh

REPOSITORY=/home/ubuntu/waffle_rookie_review
BUN_PATH=/home/ubuntu/.bun/bin/bun

cd $REPOSITORY || {
  echo "Error: Failed to navigate to project directory."
  exit 1
}

$BUN_PATH run deploy

 

그리고 bun run deploy 명령어를 package.json에 추가하면 된다.

"deploy": "pm2 start ecosystem.config.js --env production"

 

마지막으로 CodeDeploy의 동작 이후 pm2가 정상적으로 애플리케이션을 재실행하도록 설정해 주면 된다.

 

ecosystem.config.js

module.exports = {
  apps: [
    {
      name: 'waffle_rookie_review', // 앱의 이름
      script: './node_modules/next/dist/bin/next', // Next.js 스크립트 경로
      args: 'start', // Next.js 앱을 시작할 때 사용할 인수
      exec_mode: 'fork', // 실행 모드: cluster 또는 fork 중 선택
      instances: '1', // 클러스터 모드에서 실행할 인스턴스 수 (CPU 코어 수만큼)
      autorestart: true, // 프로세스 자동 재시작 활성화
      watch: true, // 파일 변경 감지 활성화 (개발 중에만 활용)
      max_memory_restart: '1G', // 1GB 이상 메모리 사용 시 재시작
      interpreter: '/home/ubuntu/.bun/bin/bun',
      env: {
        NODE_ENV: 'production', // Node.js 환경 변수
        PATH: `${process.env.HOME}/.bun/bin:${process.env.PATH}`,
      },
    },
  ],
};

 

 

이러면 끝!....인 줄 알았으나 CodeDeploy에서 에러가 발생했다.

 

LifecycleEvent - AfterInstall
Script - scripts/after-install.sh
[stderr]$ pm2 start ecosystem.config.js --env production
[stderr]/usr/bin/bash: line 1: pm2: command not found
[stderr]error: script "deploy" exited with code 127

 

scripts에 적힌 pm2 명령어를 사용하는데 pm2를 찾지 못해 에러가 발생했다.

 

다음과 같이 심볼릭 링크를 지정해 주면 시스템 PATH 환경 변수에 추가할 수 있다.

sudo ln -s /home/ubuntu/.bun/bin/pm2 /usr/bin/pm2
sudo ln -s /home/ubuntu/.bun/bin/pm2 /usr/local/bin/pm2

 

pm2 경로는 설정마다 다를 수 있으니 which pm2로 확인하고 적절하게 바꿔주자.

 

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6. 문제 해결하기

 

1) 환경변수 파일

 

환경변수를 지정하는 .env 파일은 보안상의 이유로 .gitignore에 지정되어 있다. 민감한 파일들은 쏙 빼놓고 빌드하기 때문에 EC2 인스턴스의 프로젝트 디렉토리에 존재하지 않는다. 그래서 직접 원격 서버로 안전하게 전송하는 Secure Copy Protocol(SCP)를 사용해 옮겨주면 된다.

scp -i <key.pem> .env <ec2-user>@<EC2_PUBLIC_IP>:/<target_directory>

 

key.pem에는 인스턴스에 접속할 때 쓰는 키의 경로,

ec2-user는 ubuntu, target_directory는 내 경우 /home/ubuntu/waffle_rookie_review 다.

 

그런데..! 뭔가 이상함을 느꼈다면 👍

 

바로 CodeDeploy에서 before-install.sh에 프로젝트를 전부 밀어버리는 명령어가 있다! 그래서 .env 파일도 함께 지워지므로 다른 방법을 사용해야 한다.

 

/home/ubuntu/env_backups 디렉토리를 만들어주고 이곳에 .env 파일을 옮겨주자.

mv /home/ubuntu/waffle_rookie_review/.env.local /home/ubuntu/env_backups

 

그리고 after-install.sh에 백업 폴더에서 설치된 프로젝트 디렉토리로 .env 파일을 옮기는 명령어를 추가한다.

 

if [ -f "/home/ubuntu/env-backups/.env.local" ]; then
  echo "> Restoring .env.local file..."
  cp /home/ubuntu/env-backups/.env.local /home/ubuntu/waffle_rookie_review/.env.local || {
    echo "Error: Failed to restore .env.local file."
    exit 1
  }
else
  echo "Warning: No backup .env.local file found. Skipping restoration."
fi

 

 

2) 메모리 부족

No space left on device @ io_write - /opt/codedeploy-agent/deployment-root/a9949aba-cefa-4167-bc1b-0b0498d28232/d-1KKQEAKKA/bundle.tar

 

프리티어의 눈물... df -h를 보면 메모리를 전부 사용 중인 걸 확인할 수 있다. 메모리를 최적화하는 것도 방법이겠지만... 그냥 메모리를 늘려주자.

 

인스턴스로 들어가 volume에서 현재 우리가 배포한 인스턴스가 사용 중인 volume의 크기를 늘려주자.

 

시원하게 30GB로 늘렸다.

 

그리고 인스턴스에서 디스크의 첫 번째 파티션 크기를 늘려준다.

sudo growpart /dev/xvda 1

 

다시 df -h로 확인해 보면 메모리가 여유롭여진 걸 볼 수 있다. 💰

 

 

3) CodeDeploy의 무한 로딩

 

처음 CodeDeploy를 설정하고 배포를 기다리는데 3분이 넘도록 pending 상태였다. 어떤 에러가 발생하면 고치기라도 하지만 이 경우는 답이 없다. 컴퓨터가 멈추면 어떻게 하시나요? 저는 껐다 켭니다.

sudo systemctl stop codedeploy-agent
sudo systemctl start codedeploy-agent

 

음음. 잘 작동하네요.

 

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7. 이모저모

 

지금까지 대부분 WebStorm에서 코드를 작성하고, main branch로 PR 한 뒤 ci를 거쳐 정상적인 코드만 병합했다. 자잘한 오타 같은 건 로컬에서 prettier를 통해 잡기도 하고, GitHub Actions에서도 이중으로 잡아주기에 오타는 전혀 신경 쓰지 않았는데... 이번엔 그런 거 없다. 오타로 처절하게 무너졌다.

 

1) CodeDeploy의 작동을 설정하는 appspec.yml을 appsepc.yml로 잘못 적음

2) 프로젝트 루트 디렉토리인 waffle_rookie_review가 아니라 rookie_review로 잘못 지정함

3) Region인 ap-northeast-2를 ap-northeas-2로 오타냄

 

이 외에도 기억하지 못하는 숱한 오타가 나를 괴롭혔다. 후...

 

그리고 패키지 매니저 겸 런타임 환경으로 Bun을 사용하며 어려움이 있었다. 대부분의 블로그들이 npm을 이용하다 보니 설정이나 명령어들이 대부분 npm 기준이었다.

 

자잘하게 명령어를 고친 것 외에 가장 시간을 많이 먹었던 에러는 자동 배포 후 pm2 동작을 설정하는 ecosystem.config.js의 문제였다. 아무 생각 없이 node.js 환경에서 실행하도록 만들어진 설정을 갖다 쓰니 CI/CD가 끝날 때마다 서버가 터졌다. 로그를 살펴보면

 

0|waffle_r |     at TracingChannel.traceSync (node:diagnostics_channel:322:14)
0|waffle_r |     at wrapModuleLoad (node:internal/modules/cjs/loader:220:24)
0|waffle_r |     at Module.require (node:internal/modules/cjs/loader:1311:12)
0|waffle_r |     at require (node:internal/modules/helpers:136:16)
0|waffle_r |     at Object.<anonymous> (/home/ubuntu/waffle_rookie_review/node_modules/.bin/next:6:1)
0|waffle_r |     at Module._compile (node:internal/modules/cjs/loader:1554:14)
0|waffle_r |     at Object..js (node:internal/modules/cjs/loader:1706:10)
0|waffle_r |     at Module.load (node:internal/modules/cjs/loader:1289:32) {
0|waffle_r |   code: 'MODULE_NOT_FOUND',
0|waffle_r |   requireStack: [ '/home/ubuntu/waffle_rookie_review/node_modules/.bin/next' ]
0|waffle_r | }
0|waffle_r | 
0|waffle_r | Node.js v22.14.0
0|waffle_r | error: script "start" exited with code 1
0|waffle_r | $ next start

 

이런 식으로 node.js의 모듈을 찾을 수 없다고 나타났다. 처음에는

'아, pm2가 node.js 환경을 필요로 했었지. 그런데 버전이 22.14네. 뭐야! deploy.yml에는 20.11.1 버전으로 빌드하잖아.'

하고 곧장 인스턴스의 node.js 버전을 20.11.1로 지정했다.

 

그런데도 여전히 문제가 있었다.

 

프로젝트 루트 디렉토리에서 bun install을 한 뒤 pm2 restart 0으로 애플리케이션을 다시 실행하면 정상 작동되었다. 그럼 의존성 문제인가? 싶은데 node.js 버전을 이야기하고... 하다가 순간 아차 싶었다. 내 런타임 환경은 Bun인데!! interpreter를 bun 경로로 지정해 주니 말끔하게 다시 작동했다.

 

지나고 보면 너무 당연하고 쉬운 문제인데... 왜 이렇게 오래 돌아갔을까. 그래도 기가막히게 실수하고 시간 낭비하며 제대로 깨우쳤다. 내가 정확히 무슨 환경에서 어떤 명령어로 무엇을 작동시키는지 알게 되었음! 지금처럼 직접 서버까지 건드려보고 시행착오한 뒤에 토이프로젝트를 했으면 훨씬 잘 참여할 수 있었을텐데. 문제가 발생하면 이게 서버쪽 문제인지 프론트쪽 문제인지 알아보려는 노력이라도 할 수 있었을텐데.

 

그래도 억지로 Bun을 써보며 부딪힌 게 참 잘한 선택인 듯했다. 이게 아니었다면 서버쪽이 어떤 방식으로 돌아가는지 이해하게 만들어준 에러들을 못 만났을테니!

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이후로 도메인 구매해서 연결하고 https 접속 연결하기... 는 간단할 듯하고 Docker를 한 번 써볼 생각인데, 그 전에 기능을 몇 개 개발한 뒤에 할 생각이다. 간단한 블로그를 구축해보고 싶은데 시간이 되려나 모르겠네.