

FrontEnd 성능 측정 도구 및 구성 방안
FrontEnd 성능 측정 항목과 Lighthouse 등 분석 도구를 비교했습니다. Docker 기반 sitespeed.io·Grafana 대시보드 구성 절차를 안내합니다.
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FrontEnd 성능 측정 항목과 Lighthouse 등 분석 도구를 비교했습니다. Docker 기반 sitespeed.io·Grafana 대시보드 구성 절차를 안내합니다.


Cloud SQL의 Public IP, Bastion Host, Cloud SQL Proxy 기반 접속 방식을 비교했습니다. SSH·IAM·localhost 활용에 따른 보안성과 운영 특성을 정리했습니다.

줌인터넷 프론트엔드 파트의 표준화 코어 패키지 도입과 분리 과정을 소개했습니다.\nSSR, 캐시, 설정 표준화로 유지보수와 배포 시간을 개선한 내용을 정리했습니다.

Next.js 서비스 운영에 12Factor 원칙을 적용하는 방법을 코드베이스부터 배포까지 설명했습니다. 런타임 설정과 Docker Artifact로 환경 독립성과 배포 효율을 높였습니다.

신규 입사자 과제와 코드 리뷰를 통해 Node.js 기반 백엔드 스택 및 설계 역량을 학습했습니다. 효율적인 질문과 예제 중심 복습의 중요성을 회고했습니다.


Next.js 기반 학생·강사 서비스의 공통 컴포넌트 공유를 위해 Yarn Workspace Monorepo를 구성했습니다. 외부 트랜스파일과 React 중복 문제를 해결하고 의존성과 실행 명령을 루트에서 관리했습니다.
이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.

Kubernetes 환경에서 Helm, NGINX Ingress, Istio로 카나리 배포를 구성했습니다. 프로세스 유형별 트래픽 제어와 모니터링·롤백 절차를 정리했습니다.


Artillery와 Linux perf Flamegraph로 Node.js 이미지 생성 서버의 병목을 분석했습니다.\n불필요한 이미지 리사이징을 제거해 처리량을 10 RPS에서 70 RPS로 개선했습니다.


Jest와 Docker DB, Fixture·Snapshot·Rollback을 활용한 결제·쿠폰 모듈 테스트 방식을 소개했습니다.\nHusky pre-push 검증으로 회귀 오류를 막고 협업 안정성을 높인 경험을 공유합니다.


일반망과 폐쇄망의 Docker·Docker Compose 설치 절차를 셸 스크립트로 자동화했습니다. OS별 분기와 사전 준비 파일을 활용해 솔루션 납품 시간을 줄였습니다.
![[Windows 컨테이너] 4: 베이스 이미지, 격리 방식에 대한 이해](https://tech.devsisters.com/opengraph.png)

Windows 컨테이너의 베이스 이미지와 프로세스·Hyper-V 격리 방식을 비교했습니다.\nOS 버전 호환성, 가상화 지원, Kubernetes 노드 관리 기준을 정리했습니다.


Prometheus와 Grafana로 GPU 클러스터 리소스를 수집·시각화하는 구성을 소개했습니다. Python 커스텀 exporter로 GPU 점유율 등을 보고하고 수집 주기별 부하를 고려했습니다.


Azure DevOps와 AKS를 활용한 배포 관리 구성을 소개했습니다. 프로젝트 생성부터 Docker 이미지 빌드까지의 흐름을 다뤘습니다.


컬리 PHP 개발자를 위한 학습·협업 중심의 기술 로드맵을 소개했습니다. Modern PHP·Laravel, Docker 기반 CI/CD와 MSA 전환 방향을 담았습니다.