Next.js와 Node.js 기반 실시간 대용량 편집기 Part4. 차세대 전송 및 AI 기술

이전 3편 시리즈를 통해 아키텍처, 프로토콜, 구현 및 성능 최적화, 데이터 동기화·보안을 다뤘습니다.

4편에서는 실시간 대용량 편집기를 구현할 때 주목할 만한 차세대 전송 기술, P2P 메커니즘, 그리고 AI 기반 충돌 예측 및 작성 보조 기능을 살펴봅니다.

 

WebTransport

1. WebTransport 프로토콜의 적용 가능성

WebTransport는 비교적 새로운 웹 전송 기술로, HTTP/3 (QUIC) 위에서 동작하는 양방향 통신 프로토콜입니다.

표면적으로 WebSocket과 유사하게 브라우저와 서버 간에 지속적인 세션을 맺고 데이터를 주고받을 수 있지만, 아래층이 HTTP/3이므로 UDP 기반 QUIC의 이점들을 활용할 수 있습니다.

async function initWebTransport(url) {
  const transport = new WebTransport(url);       // HTTPS + HTTP/3
  await transport.ready;                         // 연결 준비
  // 신뢰성 양방향 스트림
  const { readable, writable } = await transport.createBidirectionalStream();
  const writer = writable.getWriter();
  // 첫 청크 전송
  await writer.write(new TextEncoder().encode('Hello via WebTransport'));
  // 데이터그램 전송 (비신뢰성)
  transport.datagrams.write(new Uint8Array([1,2,3]));
  return transport;
}

1.1 다중 스트림(Multistream)

하나의 WebTransport 세션 내에서 여러 개의 병렬 스트림을 사용할 수 있어, HTTP/2의 멀티플렉싱처럼 동시에 여러 메시지를 별개 채널로 전송 가능합니다.

예를 들어 텍스트 편집 데이터 스트림과 이미지 전송 스트림을 분리하여 보내도 단일 커넥션으로 관리됩니다.

WebSocket은 기본적으로 한 연결=한 채널이지만, WebTransport는 한 연결 안에 여러 통로가 있는 셈입니다.

1.2 데이터그램 지원

QUIC의 특징 중 하나인 비연결형 메시지 전송(datagram)도 WebTransport에서 노출됩니다.

이를 통해 손실돼도 괜찮은 데이터는 신속히 전송하고 재전송하지 않을 수 있습니다.

실시간 협업 편집에서는 대부분 데이터의 신뢰성이 중요하지만, 예컨대 사용자 커서 위치 표시나 실시간 타이핑 프리뷰 같은 부수적인 데이터는 가끔 손실돼도 무방하므로 데이터그램으로 보낼 수 있습니다.

이러면 TCP처럼 엄격한 순서 대기가 없어 지연을 더 줄일 수 있습니다.

1.3 HOLB(Head-of-line blocking) 감소

WebTransport는 HTTP/3을 기반으로 해서, 패킷 손실 시에도 특정 스트림만 재전송하고 다른 스트림엔 영향이 적습니다.

WebSocket은 TCP상에 있어 한 패킷 손실 시 이후 모든 패킷이 대기하는 HOLB(Head-of-line blocking) 문제가 있지만, WebTransport는 병렬스트림+QUIC재전송으로 그 영향을 국소화 합니다.

결과적으로 대역폭 효율과 지연 균일성이 좋아질 수 있습니다.

1.4 표준 웹 API 진화

WebTransport은 W3C 표준 초안 단계이며, 2023년 시점에 Chrome 등에 실험적으로 구현되어 있습니다.

WebTransport API는 Promise 기반으로 연결을 열고 sendStreams나 receiveDatagrams 등을 사용하는 식으로 정의됩니다.

장기적으로 WebSocket을 대체하거나 고성능 실시간 통신을 위한 표준으로 자리 잡을 가능성이 있습니다.

 

실시간 대용량 편집기에 WebTransport를 적용한다면, WebSocket 대비 성능 향상을 기대할 수 있는 부분은 대용량 파일 전송과 멀티스트림 활용입니다.

예를 들어 이미지 전송을 전용 스트림으로 분리하고, 텍스트는 별도 스트림으로 보내어 서로 간섭을 줄이는 것입니다.

또한 HTTP/3는 특성상 커넥션 설정이 TCP+TLS보다 빠른 경향이 있고, 패킷 손실 상황에서 재전송이 최적화되어 있어 네트워크 불안정 상황에서 유리할 수 있습니다.

 

그러나 적용상의 고려사항도 있습니다.

현재 WebTransport를 사용하려면 서버 측에서 HTTP/3 + WebTransport을 지원하는 라이브러리가 필요합니다.

Node.js 기본 HTTP/3 지원은 아직 제한적이며, Cloudflare나 LiteSpeed 같은 서버들이 일부 지원을 시작했습니다.

또, 브라우저 호환성도 제한적이어서 (Chrome 계열만 지원, Firefox/Safari 미지원 등), 모든 사용자에게 적용하기엔 시기상조일 수 있습니다.

따라서 점진적 도입 전략이 필요합니다

지원 브라우저에는 WebTransport을 쓰고, 그렇지 않은 경우 WebSocket으로 폴백 하는 방식입니다.

이를 위해 클라이언트에서 Feature detect를 하고 둘 중 하나로 연결하는 로직을 짤 수 있습니다.

 

요약하면, WebTransport는 차세대 실시간 전송 업그레이드 옵션으로 매우 흥미롭습니다.

당장 상용 환경에 쓰기엔 신중해야 하지만, 프로토타입이나 옵션 기능으로 도입해 볼 수 있습니다.

향후 WebTransport가 표준화되고 서버 생태계가 성숙해지면, 메인 프로토콜을 WebTransport로 전환하여 더 나은 성능과 유연성을 확보할 수 있을 것으로 전망됩니다.

2. WebRTC DataChannel 기반 P2P 통신 활용

앞서 1편에서 WebRTC의 제한점을 논했지만, 여기서는 특정 상황에서의 P2P 통신 활용 방안을 미래지향적으로 탐색합니다.

완전한 메쉬로 100명 이상이 연결되는 것은 비현실적이지만, 몇 가지 시나리오는 고려 가능합니다.

// Peer A
const pcA = new RTCPeerConnection(config);
const channel = pcA.createDataChannel('file');
channel.binaryType = 'arraybuffer';
channel.onopen = () => sendChunks(file);
channel.onmessage = evt => console.log('수신:', evt.data);

// Peer B
const pcB = new RTCPeerConnection(config);
pcB.ondatachannel = e => {
  const ch = e.channel;
  ch.onmessage = evt => receiveChunk(evt.data);
};

// Signaling: pcA.createOffer(), pcB.createAnswer(), ICE 후보 교환…

2.1 부분적인 P2P 파일 전송

대용량 이미지나 파일을 한 사용자가 올렸을 때, 이를 서버를 경유하지 않고 곧바로 다른 사용자들에게 분산 전송하는 기법입니다.

예를 들어 편집 중인 문서에 50MB짜리 동영상을 첨부한다면, 서버에 한 번 올린 후 9명에게 보내는 데 많은 업링크 트래픽이 소요됩니다.

WebRTC DataChannel을 활용하면, 서버는 WebSocket으로 메타데이터만 보내고 실제 데이터는 사용자 간 트리형으로 전달하게 할 수 있습니다.

User A -> B, C에게 보내고, B->D, E, C->F, G 이런 식으로 멀티홉 전송을 구성하면 각각의 사용자는 일부만 업로드하여 전체가 완성할 수 있습니다.

이는 P2P 파일 공유(torrent)와 유사한 발상이며, 구현 난이도가 높지만 서버 부하 감소 효과가 큽니다.

2.2 로컬 네트워크 최적화

같은 사무실이나 근거리(P2P 연결 시 레이턴시 낮은)의 사용자가 협업하고 있다면, 굳이 모든 트래픽을 원격 서버까지 보낼 필요 없이 LAN 내 P2P로 주고받게 하는 방법입니다.

WebRTC는 NAT 환경에서도 연결을 시도하므로, 만약 두 사용자가 같은 라우터 아래 있다면 매우 빠른 직접 통신이 성립할 수 있습니다.

이를 감지하여 (예: 공용 IP 같고, STUN 결과 p2p 연결 RTT가 작다) 자동으로 P2P 경로로 전환하면, 입력한 문자가 바로 옆 동료의 화면에 매우 낮은 지연으로 뜨게 할 수 있습니다.

물론 동시에 서버에도 보내서 다른 원격 사용자들과 동기화해야겠지만, 로컬 간은 보조적으로 P2P를 활용할 수 있습니다.

2.3 하이브리드 아키텍처

완전히 중앙집중 또는 완전히 P2P가 아닌, 혼합 모델도 고려됩니다.

예를 들어 SFU(Selective Forwarding Unit) 같은 개념을 도입해, 서버가 일종의 패킷 라우터 역할만 하고 논리적 처리는 최소화하는 것입니다.

미디어 스트림에서 SFU가 각각의 비디오를 포워딩하듯이, 편집기에서도 서버는 받은 변경을 가공하지 않고 그대로 필요한 대상에게 포워딩만 하되, 모든 대상과 P2P 연결을 맺어놓고 최단 경로로 전달되게 할 수 있습니다.

하지만 텍스트 협업에서는 미디어와 달리 패킷량이 크지 않아서 SFU형태의 이점이 적긴 합니다.

 

P2P 통신 도입 시에는 시그널링 인프라가 필요합니다.

WebSocket 등을 그대로 활용하여 WebRTC 오퍼/응답 (SDP) 교환을 시그널링 채널로 수행하면 됩니다.

또한 다자간에서는 연결 관리 로직이 상당히 복잡해지므로, 예를 들어 문서 당 최대 5명 정도일 때만 P2P 클러스터를 형성하고, 그 이상이면 중앙 서버 경유로 fallback 하는 식의 정책도 생각해 볼 수 있습니다.

 

보안 및 신뢰도 문제인데, 기업용 협업에서 사용자가 P2P로 직접 데이터 주고받는 것을 꺼릴 수 있습니다.

그러나 WebRTC도 기본적으로 DTLS로 암호화되어 있으므로 안전하고, 서버를 통하지 않으니 프라이버시 측면에서는 오히려 이점이 있을 수도 있습니다.

 

현재로서는 P2P를 실험적 기능으로 추가하는 정도를 고려해 볼 수 있습니다.

예컨대 “대용량 파일 가속 전송” 옵션을 켜면 WebRTC DataChannel을 사용하여 P2P로 분산 전송을 시도하고, 그렇지 않으면 항상 서버 경유로만 하도록 합니다.

이렇듯 P2P 통신은 아직 주류 아키텍처는 아니지만, 서버 비용 절감과 저지연성 극대화를 위해 미래에 점진적으로 연구하고 도입할 가치가 있습니다.

3. AI 기반 충돌 예측 및 자동 병합 기술

AI의 발전은 소프트웨어 여러 분야에 혁신을 불러오고 있으며, 실시간 협업 편집의 충돌 처리에도 AI를 응용할 여지가 있습니다.

현재 CRDT/OT 알고리즘이 충돌을 형식적으로 해결해 주지만, 문맥적으로 최선의 해결은 아닐 수 있습니다.

3.1 편집 충돌 예측

딥러닝을 이용해 편집 패턴을 분석하면, 앞으로 충돌이 발생할 확률이 높은 상황을 예측할 수 있습니다.

예를 들어 두 사용자가 한 문서의 같은 단락을 계속 번갈아 편집하고 있다면, AI 모델이 이를 인지하고 “이 단락에서 충돌 위험 높음”을 판단해 미리 사용자들에게 알려줄 수 있습니다.

UI 상에서 해당 단락에 경고 표시를 하거나, 편집 권한을 잠깐 락을 거는 등의 조치를 취할 수 있을 것입니다.

이 모델은 과거 협업 데이터(편집 이벤트 로그)를 학습하여, 어떤 조건에서 충돌(동시에 같은 부분 수정 등)이 발생했는지 학습하도록 설계할 수 있습니다.

// 충돌 예측 서비스 호출 (서버 또는 Edge AI)
async function predictConflict(ops: EditOperation[]): Promise<boolean> {
  const resp = await fetch('/api/predict', {
    method: 'POST',
    body: JSON.stringify({ recentOps: ops }),
    headers: {'Content-Type':'application/json'}
  });
  const { conflict } = await resp.json();
  return conflict;
}

// 클라이언트 적용
if (await predictConflict(pendingOps)) {
  showWarning('충돌 가능성이 높습니다. 잠시 기다려주세요.');
}

3.2 자연어 기반 자동 병합

충돌이 발생했을 때 (예: 오프라인 두 사용자가 동일 문장을 다르게 편집한 후 나중에 만나 충돌), AI를 사용해 지능적으로 병합하는 기능을 생각해 볼 수 있습니다.

GPT-4 같은 대형 언어 모델을 활용하면, 두 텍스트 버전을 입력받아 의미를 해석하고 합치는 작업을 할 수 있습니다.

예를 들어 한 사용자는 “고객에게 이메일을 보냈다”라고 고쳤고, 다른 사용자는 “고객에게 편지를 보냈다”라고 고쳤다면, AI는 둘의 의미 차이를 이해하고 “고객에게 이메일(편지)을 보냈다” 식으로 정보 손실 없이 합치는 제안을 할 수 있습니다.

특히 문서의 맥락을 고려해 어느 쪽 표현이 더 적합한지 판단해 줄 수도 있습니다.

개발자 세계에서는 AI가 Git 머지 충돌을 해결하는 시도가 이미 나오고 있으며​, 문서 편집에서도 충분히 가능성이 있습니다.

3.3 문맥 충돌 해결 지원

AI가 자동으로 합치는 것에 더해, 사용자에게 최적 해결안을 추천하게 할 수도 있습니다.

예컨대, “두 사용자가 이 문장을 다르게 작성했습니다. Option1:... Option2:... AI Suggestion:...” 같은 UI를 보여주고, 클릭 한 번으로 선택하거나 AI 제안으로 대체할 수 있게 합니다.

이렇게 하면 사용자가 수동으로 충돌을 이해하고 고칠 부담을 덜 수 있습니다.

3.4 실시간 어시스트

AI는 충돌뿐만 아니라 실시간 제안으로 편집을 도울 수도 있습니다.

예를 들어 두 명이 동시에 편집할 때 한쪽이 문장을 쓰고 다른 쪽이 그걸 지우고 자기 스타일로 쓰는 일이 반복된다면, AI가 “두 분의 표현을 결합한 대안을 제시”하거나, 구두 스타일 차이를 인식해 “팀의 문서 톤 앤 매너 가이드에 따르면 이런 표현이 낫다”라고 알려줄 수도 있습니다.

이는 충돌 해결을 넘어 충돌 방지나 품질 향상 측면입니다.

// AI 보조 엔드포인트 호출
async function aiSuggestMerge(local: string, remote: string): Promise<string> {
  const res = await fetch('/api/ai/merge', {
    method: 'POST',
    headers: {'Content-Type':'application/json'},
    body: JSON.stringify({ local, remote })
  });
  const { suggestion } = await res.json();
  return suggestion;
}

// UI: 제안 수용 시 편집기에 적용
const suggestion = await aiSuggestMerge(localText, remoteText);
applySuggestion(suggestion);

 

이런 AI 기능을 구현하려면 상당한 기술 투자가 필요합니다.

우선 AI 모델을 훈련시키거나 외부 API(GPT API 등)를 활용해야 하고, 실시간성 제약도 고려해야 합니다.

큰 언어모델 API 호출은 수백 ms~수초 걸릴 수 있어, 편집 UI에 바로 쓰긴 어려울 수 있습니다.

따라서 비동기 제안 형태가 현실적입니다 (편집은 일단 CRDT로 처리하고, AI 제안은 나중에 옵션으로 표시).

 

또한 AI 결정을 맹신할 수 없으므로, 항상 사용자 확인을 거치도록 해야 합니다.

최악의 경우 AI가 잘못된 merge를 해서 의미를 왜곡시키면 안 되기 때문에, “자동 병합 완료”보다는 “AI가 병합 제안함 -> 사용자 수락”이 안전합니다.

 

AI는 실시간 대용량 편집기의 다음 프런티어가 될 수 있습니다.

충돌 처리에 국한하지 않고, 문서 내용의 이해와 생성 측면에서 협업을 도울 수 있습니다.

향후 서비스에 AI를 접목한다면, 편집 충돌이 거의 느껴지지 않을 정도로 스마트한 협업 환경을 만들 수 있을 것입니다.

가령, 문장을 동시에 편집했는데 어느새 AI가 둘을 합쳐놓고 “병합완료 - 변경점 검토” 정도의 알림만 주는 식으로, 사용자는 편하게 넘어갈 수도 있을 것 같습니다.

4. 오프라인 UX 강화 및 AI 작성 보조 결합 – 새로운 협업 경험

마지막으로, 오프라인 UX와 AI 작성 보조 측면에서의 발전 방향을 살펴보겠습니다.

4.1 완전한 오프라인 편집 지원

현재도 CRDT 기반으로 오프라인 편집 후 온라인 동기화가 가능하지만, UX적으로 더 나아갈 수 있습니다.

예컨대 사용자가 지하철에서 편집을 계속해도 편집기 UI상 오프라인 모드 배너만 작게 표시될 뿐 기능 제약이 없고, 심지어 다른 참여자들이 온라인이라면 내 오프라인 상태도 모르게 일단 편집을 진행하게 할 수 있습니다 (물론 실제 반영은 내가 나중에 접속해야 가능).

그리고 재접속하면 자동으로 동기화하되, UI에는 “동기화 중...” 정도만 보여주고 충돌은 앞서 언급한 AI 등의 방법으로 조용히 해결합니다.

PWA (Progressive Web App) 기술로 브라우저 앱을 설치형처럼 만들어 오프라인 캐시를 활용하거나, Service Worker에서 백그라운드 동기화를 처리하는 등의 개선이 가능할 것입니다.

4.2 모바일/태블릿 최적화

오프라인 얘기와 연관되어, 다양한 환경에서의 협업도 중요합니다.

웹 편집기를 데스크톱 브라우저뿐 아니라 모바일 브라우저, 네이티브 앱 (React Native나 Flutter) 등으로 확장하여 어디서든 접근할 수 있게 합니다.

모바일에서는 네트워크 불안이 잦으므로 오프라인 편집이 특히 유용합니다.

4.3 AI 작성 보조 (Writer Assistant)

AI가 단순 충돌 해결을 넘어서, 문서 작성 자체를 도와주는 동료로 참여할 수 있습니다.

이미 여러 워드 프로세서에 도입되고 있는 텍스트 생성/요약 기능을 실시간 협업 맥락에 맞게 통합할 수 있습니다.

예를 들어, 문서를 편집하는 사람들과 별도로 AI Editor라는 가상의 사용자가 같은 세션에 참여하게 할 수 있습니다.

이 AI Editor는 사용자가 명령하면 (“여기에 한 문단 요약 추가해 줘” 같이 채팅 입력) 실시간으로 편집 내용에 반영하거나, 또는 자동으로 제안을 달 수도 있습니다.

협업 도중에 AI에게 “이 문장의 문법 체크”를 부탁하면 AI 사용자가 해당 부분을 수정하거나 코멘트를 남기고, 다른 사용자들은 그 변경을 실시간으로 받아볼 수 있게 하는 겁니다.

Yjs 같은 CRDT 구조상으로 보면, AI도 하나의 클라이언트 노드로 참여시켜 변경을 생성하게 하면 기술적으로 구현이 가능합니다.

4.4 스마트 추천 및 콘텐츠 인사이트

협업 편집 중에 AI가 문맥을 이해하고 관련 정보나 인사이트를 제공해 줄 수도 있습니다.

예를 들어 여러 사람이 보고서를 공동 작성한다면, AI가 관련 통계를 찾아 그래프로 삽입해 주거나 (“여기 지난 분기 매출추이를 표로 넣었습니다”), 모든 사용자가 편집한 기록을 분석해 요약본을 제공하거나, 투표 기능과 연계해 가장 많이 편집한 부분을 알려주는 식입니다.

이러한 기능들은 편집기 자체의 범위를 넘어 프로젝트 관리나 지식 관리와 연결되지만, AI의 능력으로 충분히 접근 가능한 영역입니다.

4.5 UI/UX의 혁신

실시간 협업 편집의 UI도 발전할 것입니다.

현재는 여러 명의 커서와 선택 영역, 그리고 간혹 사용자 아바타 정도 표시되지만, 미래에는 더 직관적인 협업 UI가 가능할 겁니다.

예컨대, AI가 실시간으로 현재 편집 내용을 분석해 키워드 태깅, 아웃라인 자동 생성을 해서 사이드바에 보여주고, 참가자들이 그걸 보며 큰 그림을 공유할 수 있습니다.

 

결론적으로, 차세대 기술들을 접목한 편집기는 더 빠르고, 더 똑똑하며, 더 유연해질 것입니다.

WebTransport와 P2P로 네트워크 성능을 극한까지 끌어올리고, AI로 편집 과정의 비효율을 최소화하고 창의적인 작업을 도와주는 모습이 그려집니다.

이러한 흐름에 맞춰, 현재 구축하는 시스템의 아키텍처가 미래 확장성을 가질 수 있도록 설계하는 것도 재미있을 것 같습니다.

예를 들어 모듈식으로 통신 프로토콜을 바꿀 수 있게 추상화를 해두거나, AI 모듈이 쉽게 붙을 수 있게 편집 이벤트 처리 파이프라인에 Hook을 마련해 두면 좋겠습니다.