Microsoft Build 2026 · LAB514
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아이디어에서 프로덕션까지, 코딩 에이전트로 풀스택 앱을 빠르게

코딩 에이전트로 빠르게 만든 앱을 Microsoft Fabric 기반 관리형 백엔드 Rayfin으로 엔터프라이즈급 프로덕션까지 안전하게 끌어올리는 방법을 다룹니다.

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안녕하세요, Microsoft Build에 오신 여러분 환영합니다. 오늘 이 자리에서 함께 나눌 이야기를 지금부터 시작해 보겠습니다.

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오늘은 코딩 에이전트로 풀스택 앱을 빠르게 만들면서도, Microsoft Fabric 위의 관리형 백엔드 Rayfin으로 신뢰할 수 있게 배포하는 방법을 이야기해 보겠습니다. 함께 실습으로 하나씩 확인해 보시죠.

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피드백 부탁드립니다

이 랩을 더 좋게 만들 수 있도록 여러분의 피드백을 꼭 부탁드립니다. 개선 아이디어나 빠진 내용이 있다면 저장소의 GitHub issues로 남겨 주시고, 만족도 링크로도 소감을 들려주세요.

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앱을 만드는 방식이 바뀌었다

지난 1년 사이 코딩 에이전트가 비약적으로 좋아지면서 앱을 만드는 방식이 완전히 달라졌습니다. 비개발자도 상상하던 앱에 도전할 수 있게 됐고, 몇 달 걸리던 프로토타입이 이제 몇 분이면 나옵니다. 다만 첫 데모를 그대로 프로덕션 기반으로 삼는 순간이 위험한데, 대부분의 바이브 코딩 프로토타입이 프로덕션으로 가지 못하는 이유가 바로 여기에 있습니다.

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프로덕션 기준은 그대로다

개발 속도는 빨라졌지만 프로덕션 수준의 기준은 조금도 낮아지지 않았습니다. 사용자가 누구이고 무엇을 할 수 있는지, 믿을 만한 데이터 모델과 안전한 마이그레이션, 거버넌스와 컴플라이언스, 확장 가능한 배포까지 여전히 필요하죠. 게다가 앱이 만든 데이터를 바로 조회하고 인사이트를 얻으며 AI 에이전트가 활용할 수 있어야 합니다. 진짜 격차는 이제 프로토타입에서 프로덕션으로 넘어가는 지점입니다.

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Fabric 위의 앱, Rayfin

그 격차를 메우기 위해 Rayfin이 있습니다. Microsoft Fabric 위에 만들어진, 엔터프라이즈 앱을 위한 관리형 백엔드 서비스인데요. 관리형 데이터베이스, 인증, 호스팅, 함수, 스토리지, 실시간 서비스까지 웹 앱에 필요한 백엔드를 통째로 제공합니다.

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처음부터 엔터프라이즈 레디

Rayfin이 특별한 건 처음부터 엔터프라이즈 레디이자 Fabric 네이티브로 설계됐다는 점입니다. 거버넌스, 보안, 컴플라이언스, Fabric 데이터 자산과의 손쉬운 연동까지 Fabric에서 좋아하시던 것들을 그대로 누리실 수 있죠. 게다가 코딩 에이전트를 염두에 두고 만들어져서, 별도 작업 없이도 바이브 코딩한 앱이 이 모든 기능을 그대로 누리게 됩니다.

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배경은 이 정도로 하고, 이번 세션에서 무엇을 다룰지 빠르게 보겠습니다. 지금부터는 대부분 데모입니다. 템플릿에서 Rayfin 앱을 만들어 로컬에서 실행하고 Fabric에 백엔드를 만든 뒤 프로덕션으로 배포합니다. 이어서 Copilot CLI로 기능을 추가하며 스키마 변경과 마이그레이션을 다루고, 마지막으로 앱이 만든 데이터를 Fabric에서 활용해 AI 에이전트까지 만들어 보겠습니다.

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가드레일이 있는 바이브 코딩

잠깐 짚고 넘어가면, 프로덕션까지 바이브 코딩으로 갈 수 있지만 핵심은 에이전트에게 모든 걸 알아서 정하게 두지 않았다는 데 있습니다. 인증 방식이나 데이터 노출, API 설계를 맨바닥에서 결정하는 대신 에이전트에게 가드레일을 줬죠. 에이전트 전용 워크플로우와 SKILL.md, MCP server, 시작용 템플릿, 그리고 Auth·Database·GraphQL API 같은 플랫폼 프리미티브가 그것입니다. 덕분에 에이전트는 앱 경험 구현에 집중하고 보안과 거버넌스, 운영 통제는 플랫폼이 받쳐 줍니다.

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Rayfin 더 알아보기

세션은 여기까지입니다. 오늘 이야기한 내용을 더 깊이 살펴보고 싶으시면 문서를 참고해 주세요. GitHub 저장소는 aka.ms/rayfin/gh, 문서는 aka.ms/rayfin/docs, 그리고 aka.ms/rayfin에서 CLI와 SDK 문서까지 자세히 안내해 드립니다.

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피드백 부탁드립니다

마지막으로 이 랩을 더 좋게 만들 수 있도록 피드백을 꼭 부탁드립니다. 개선할 점이나 빠진 내용이 있으면 저장소의 GitHub issues로 알려 주시고, 만족도 링크로도 소감을 남겨 주세요. 감사합니다.

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감사합니다

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