Git LFS란 무엇이며 언제 필요한가요?

Question

Accepted Answer

**Git LFS**(Large File Storage)는 Git에서 **큰 바이너리 파일**(비디오, 데이터셋, 디자인 에셋, 큰 바이너리)을 효율적으로 처리하기 위한 확장입니다. Git은 텍스트/소스 코드를 위해 설계되어 큰 바이너리를 잘 처리하지 못하므로, LFS는 이를 별도로 저장하면서 repository에는 가벼운 참조를 유지합니다.

## 문제: Git과 큰 바이너리

```text
Git은 히스토리에 모든 파일의 모든 버전을 저장(전체 내용):
  → 큰 바이너리 파일(비디오, 데이터셋, PSD, 큰 바이너리)이 repo를 엄청나게 비대화:
    - 변경마다 또 다른 전체 복사본 저장(바이너리는 diff가 잘 안 됨)
    - repo와 모든 clone이 거대하고 느려짐(clone/fetch가 모든 히스토리 다운로드)
    - 히스토리를 쉽게 줄일 수 없음(큰 blob이 영구적)
→ Git은 소스 코드(텍스트, diff 가능)에는 훌륭하지만, 큰 바이너리에는 부적합.
```

## Git LFS의 작동 방식

```text
Git LFS는 repo의 큰 파일을 작은 POINTER 파일(참조/해시)로 대체하고,
실제 큰 파일은 별도의 LFS 서버에 저장:
  → Git repo는 작게 유지(히스토리에 포인터만)
  → 실제 큰 파일은 필요할 때 다운로드(필요한 버전만)
→ 정상적으로 작업; LFS가 포인터 ↔ 실제 파일을 투명하게 교환.
```

```bash
git lfs install                    # LFS 설정
git lfs track "*.psd"             # 파일 유형을 LFS로 추적(.gitattributes에 기록)
git lfs track "*.mp4"
git add .gitattributes
# 이제 이 유형의 큰 파일은 자동으로 LFS로(Git에는 포인터)
git lfs ls-files                   # LFS 추적 파일 목록
```

## 언제 사용하나

```text
✓ 큰 바이너리가 있는 repo: 미디어(비디오/오디오/이미지), 데이터셋, 게임 에셋,
  디자인 파일(PSD/Sketch), 큰 컴파일 산출물, ML 모델
✗ 순수 소스 코드 repo는 불필요(Git이 텍스트를 잘 처리)
대안: 큰 산출물을 Git에 전혀 저장하지 않기(artifact store, S3,
  패키지 레지스트리 사용) — 때로는 더 나은 선택.
```

## 왜 중요한가

Git LFS를 이해하는 것은 특정 프로젝트에 실제 문제인 **Git에서 큰 바이너리 파일을 처리하는 데** 가치 있는 시니어 수준의 지식이므로, 유용한 실무 지식입니다.

핵심 문제는 **Git이 큰 바이너리를 잘 처리하지 못한다**는 것입니다. Git이 히스토리에 모든 파일의 모든 버전을 저장하고 바이너리는 diff가 잘 안 되므로(변경마다 또 다른 전체 복사본 저장), 큰 바이너리 파일(비디오, 데이터셋, 디자인 에셋, 큰 산출물)이 **repository를 엄청나게 비대화**시킵니다 — repo와 모든 clone을 거대하고 느리게 만들며, 그 비대화는 영구적이고 제거하기 어렵습니다.

이는 미디어, 데이터셋, 게임 에셋, 디자인 파일, ML 모델을 다루는 프로젝트에 진짜이고 때로는 심각한 문제입니다. **Git LFS**는 큰 파일을 **별도로**(LFS 서버에) 저장하면서 Git 히스토리에는 작은 **포인터 파일**만 유지하여 이를 해결합니다 — repository는 작고 가볍게 유지되고, 실제 큰 파일은 필요할 때(필요한 버전만) 다운로드됩니다.

작동 방식(Git의 포인터, LFS의 실제 파일, 투명한 교환)과 사용 방법(`.gitattributes`를 통한 파일 유형 추적)을 이해하는 것은 이를 필요로 하는 프로젝트를 위한 실무 지식입니다.

똑같이 중요한 것은 **언제 사용할지**(큰 바이너리가 있는 repo)와 언제 불필요한지(Git이 텍스트를 잘 처리하는 순수 소스 코드)에 대한 판단과, **대안**(때로는 큰 산출물을 Git에 전혀 저장하지 않기 — artifact store, S3, 패키지 레지스트리 사용 — 이 더 나은 선택)에 대한 인식입니다.

이는 큰 파일을 관리하는 것에 대한 건전한 의사 결정을 반영합니다.

일부 프로젝트는 큰 바이너리가 Git을 비대화시키는 것에 진짜 어려움을 겪고(실제이고 영향력 있는 문제), Git LFS(또는 대안)가 그 해결책 — repo를 관리 가능하게 유지하면서 큰 파일을 처리 — 이므로, Git LFS, 그것이 해결하는 문제, 작동 방식, 대안 대비 언제 사용할지를 이해하는 것은 큰 파일이 있는 repository를 효과적으로 관리하기 위한 가치 있는 시니어 수준의 지식이며, 미디어, 데이터, 큰 에셋을 다루는 프로젝트에 유용한 주제입니다.