Instant 1.0 – AI로 작성한 앱을 위한 백엔드 플랫폼
(instantdb.com)- 바이브 코딩으로 만든 앱에 실시간 동기화, 오프라인 모드, 인증, 파일 저장소를 한 번에 붙여주는 오픈소스 백엔드
- 백엔드 생성이 VM 기동이 아니라 DB 행 추가라서, 수 밀리초 만에 백엔드가 생기고 안 쓰면 비용 제로
- 프론트엔드에서
db.useQuery와db.transact만으로 관계형 쿼리와 데이터 변경을 바로 처리 — 별도 API 서버 구축 불필요 - 낙관적 업데이트가 기본이라 네트워크 느려도 UI가 즉시 반응하고, 실패하면 자동 롤백
- 파일 업로드도 DB 행으로 관리되어 게시글 삭제하면 첨부파일도 CASCADE 삭제 — S3 동기화 코드 작성 불필요
- Magic Code, OAuth, Guest Auth 등 인증 방식을 골라 쓸 수 있고, Presence로 "누가 접속 중"도 바로 구현 가능
- AI 에이전트가 API/CLI로 직접 앱 생성, 스키마 변경, 권한 설정까지 수행 가능해서, 프롬프트만으로 풀스택 앱 배포까지 연결
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npx create-instant-app한 줄이면 NextJS, Bun, Vite 등 원하는 환경에 즉시 프로젝트 생성 - 쿼리 언어 InstaQL은 JavaScript 객체 문법 그대로 써서 GraphQL처럼 빌드 단계나 코드젠 없이 동적 쿼리 가능
- 4년간 개발된 Postgres 기반 멀티테넌트 구조로 수천 개 앱을 단일 인스턴스에서 운영, GitHub에 전체 오픈소스 공개
Hacker News 의견들
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솔직한 질문임. 왜 vibe coded 앱에 프레임워크가 필요한지 모르겠음
그냥 코딩 에이전트에게 프론트엔드는 HTML5/Vanilla JS/CSS, 백엔드는 원하는 언어로 작성하라고 하면 됨
수백 개의 의존성도 필요 없고, 배포도 에이전트에게 맡기면 끝임- 실제로 그렇게 해봤는데, 현재 LLM들은 프레임워크 위에서 작업할 때 훨씬 효율이 좋았음
코드가 많아질수록 비용뿐 아니라 성능도 떨어지고, 버그나 불필요한 추상화가 늘어남
결국 좋은 프레임워크를 직접 만들도록 유도하느라 시간을 낭비하게 됨
차라리 학습 데이터에 포함된 기존 프레임워크를 쓰는 게 낫다고 생각함
지금 모델로는 랜딩 페이지 이상 규모에서는 추천하지 않음 - 농담처럼 들릴 수 있지만, 그럼 어셈블리어로 코딩하지 않는 이유도 같음
좋은 추상화는 가독성과 유지보수를 높이고, 순수 HTML/CSS/JS는 이미 비주류임
사람이 이해하고 검증할 수 있어야 하며, 바퀴를 다시 발명하느라 토큰과 시간을 낭비하게 됨
LLM도 인간처럼 복잡한 스파게티 코드에 빠질 수 있음 - 몇 가지 이유가 있음
- 무제한 프로젝트: 기존 VM 기반 백엔드는 비용이 많이 들지만 Instant는 무제한으로 생성 가능함
- 사용자 경험: 멀티플레이어, 오프라인 모드, 낙관적 업데이트 같은 기능을 쉽게 구현 가능함
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풍부한 기능: 파일 저장, 커서 공유, 토큰 스트리밍 등도 내장되어 있음
예시로, 버튼 클릭만으로 백엔드를 만들고 25줄 코드로 실시간 todo 앱을 완성할 수 있음
- 프레임워크를 쓰면 처음 1만 줄 이상의 스캐폴딩 코드를 0 토큰 비용으로 얻는 셈임
바로 비즈니스 로직으로 넘어갈 수 있고, 이미 검증된 패턴과 도구 안에서 작업하게 됨
기업용 소프트웨어는 여전히 대규모 코드베이스를 필요로 하므로, 프레임워크의 가치가 큼
수많은 엣지 케이스를 이미 해결해둔 전투 검증된 솔루션을 제공함 - 간단함. 관리해야 할 범위를 줄이고 그 책임을 프레임워크로 넘기는 것임
좋은 프레임워크를 고르면 수천 개의 결정과 유지보수 부담을 줄일 수 있음
프레임워크는 결국 확장성 때문에 존재함
- 실제로 그렇게 해봤는데, 현재 LLM들은 프레임워크 위에서 작업할 때 훨씬 효율이 좋았음
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사람들이 정말 이런 게 필요한지 궁금함
Figma나 Linear 같은 멀티플레이어 앱을 만드는 사람이 얼마나 될까?
대부분은 CRUD 앱일 텐데, 굳이 독점 기술에 종속될 이유가 있을까 싶음- 흥미로운 점은, 멀티플레이어 앱을 만드는 게 쉬워지면 더 많은 앱이 그렇게 될 거라는 것임
예를 들어 Linear가 멀티플레이어인데, 다른 CRUD 앱은 왜 아닌지 모르겠음
추상화가 잘 되어 있으면 동기화 엔진 기반 앱이 오히려 더 쉽게 만들어짐
Linear 팀도 이 트윗에서 그렇게 언급했음 - 참고로 Instant는 100% 오픈소스임
GitHub 저장소 - 동의함. 요즘은 대부분의 코드를 LLM이 작성하므로 복잡한 기술이 필요하지 않음
CRUD 앱은 단순하고 반복적이라 AI에 딱 맞음
백엔드는 Go 바이너리, 프론트는 React면 99.9%의 경우를 커버함
월 5달러짜리 노드로도 10만 MAU를 거뜬히 처리할 수 있음
- 흥미로운 점은, 멀티플레이어 앱을 만드는 게 쉬워지면 더 많은 앱이 그렇게 될 거라는 것임
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개인 프로젝트용으로 완벽한 도구 같음
다만 “에이전트” 부분이 좀 더 매끄럽게 통합되면 좋겠음
내 코딩 에이전트가 이걸 어떻게 다루는지 알 수 있을까?
블로그에 관련 스킬 링크를 추가하면 좋겠음- 좋은 제안이라 생각함. 에세이를 바로 업데이트했음
PR 링크 - 이미 스킬이 있음
npx skills add instantdb/skills명령으로 추가 가능함
bunx/pnpx/npx create-instant-app으로 프로젝트 스캐폴딩도 추천함
- 좋은 제안이라 생각함. 에세이를 바로 업데이트했음
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출시 축하함! InstantDB는 써본 것 중 가장 즐거운 도구였음
작은 토이 프로젝트만 해봤지만, 이 분야에서 가장 단순하고 직관적임
다만 핵심 제품이 워낙 좋아서 AI 강조점이 약간 어색하게 느껴짐
요즘 펀딩을 받으려면 그런 포지셔닝이 필요한 건가 싶음- 감사함!
2024년 8월 오픈소스화 이후 웹사이트를 업데이트하지 않았음
당시 게시글 이후 AI로 앱을 만드는 사용자가 급증했음
그래서 메시징을 새로 정비했고, 에이전트 경험을 더 즐겁게 만들기 위해 투자했음 - 감사함. AI 강조는 마케팅이 아니라 실제 사용자 행동에 기반함
대부분의 사용자가 AI로 코딩하고 있어서 그에 맞게 최적화했음
- 감사함!
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잘못 이해한 걸 수도 있지만, 왜 ‘AI-coded’인지 궁금함
단순한 백엔드를 찾는 입장에서 훌륭한 대안처럼 보이지만
다른 백엔드와 비교해 무엇이 AI 중심인지 잘 모르겠음
그리고 TS 중심으로 보이는데, 모바일 네이티브 바인딩 계획도 있는지 궁금함 -
정말 멋진 데모였음. AI 연동 아이디어가 훌륭하지만 설명이 부족함
튜토리얼을 봤지만 SaaS 계정 생성 중심임
Triples, Datalog, Clojure 같은 반응형 앱 패턴이 Instant에서 잘 녹아 있음
개인적으로 Clojure는 어렵고 Datalog도 낯설었는데, Instant의 추상화는 매우 반가움
InstantQL-Datalog 변환기가 별도 컴포넌트로 제공된다면 정말 유용할 것 같음
백엔드가 Clojure 기반이라 Postgres 선택이 이해되지만, 로컬 배포에는 SQLite가 더 간단할 수도 있음 -
“관계형 쿼리 + 실시간”을 실제로 구현했다는 점이 인상적임
다만 콘솔 UI는 인프라나 웹사이트만큼의 정성이 덜 들어간 느낌임
1.0 출시 축하하며, 앞으로도 Instant로 계속 빌드할 예정임- 감사함!
홈페이지 데모와 에세이, 문서를 많이 개선했음
대시보드는 몇 주 내로 리디자인 예정임
흥미로운 점은, AI 에이전트가 앱을 만들고 스키마를 수정하더라도
사용자는 Explorer 컴포넌트를 통해 데이터를 직접 탐색하는 걸 더 선호함
- 감사함!
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문서에서 rate limiting 관련 내용을 찾을 수 없음. 혹시 존재하는지 궁금함
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Pocketbase를 써봤는데 Instant도 비슷한 용도로 좋아 보임
다만 Pocketbase는 서버 확장성이 강점이었음
JS나 Go로 훅을 작성해 푸시 알림 같은 기능을 추가할 수 있었음
InstantDB에서도 이런 기능이 가능한지, 아니면 별도 워커를 만들어야 하는지 궁금함
그리고 Dart SDK 계획도 있는지 알고 싶음- 서버에서
db.subscribeQuery를 사용해 변경 사항에 반응할 수 있음
곧 webhook 기능도 추가 예정이며, 다른 언어용 SDK도 장기적으로 지원할 계획임
- 서버에서
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“사전 정의된 패턴이 토큰 비용을 줄인다”는 관점에 공감함
우리도 empla.io를 만들 때 비슷한 경험을 했음
백엔드 결정을 에이전트에게 맡기면 토큰 사용량이 3~4배 늘어남
선언형 쿼리 언어가 인간보다 AI에게 더 큰 효율을 줌
궁금한 점은 두 가지임- 에이전트가 세션 중간에 새로운 관계를 추가할 때 스키마 진화를 어떻게 처리하는지
- 세션별 비용 예산 관리 기능이 내장되어 있는지, 아니면 사용자가 직접 구현해야 하는지