

에이닷 앱 성능 검증기: "빠르다"를 숫자로 증명하기까지
에이닷 v4.0의 성능을 기능별 지표와 SLO로 나눠 객관적으로 검증했습니다.\nWebView, LLM, 비동기 작업 특성에 맞춘 기준과 측정 절차도 함께 정리했습니다.


에이닷 v4.0의 성능을 기능별 지표와 SLO로 나눠 객관적으로 검증했습니다.\nWebView, LLM, 비동기 작업 특성에 맞춘 기준과 측정 절차도 함께 정리했습니다.

체험단 활동목록 조회 API의 10초 타임아웃을 대용량 데이터에 맞는 인덱스와 쿼리 분리로 해결했습니다. 조회 구조를 바꿔 p99 지연시간을 20ms 이하로 낮췄습니다.


MS Office의 Startup Boost가 핵심 구성 요소를 미리 로드해 실행 지연을 줄이는 방식을 소개했습니다. 한컴오피스도 초기 로딩과 실행 속도 개선을 통해 사용자 경험을 높일 필요가 있다고 짚었습니다.


앱 성능을 웹뷰 포함 여부에 따라 공통·앱 전용·웹 전용 지표로 나누어 설명했습니다.\nQA에서 Launch Time, FPS, Jank, LCP, INP를 함께 측정해 품질 기준을 세우는 방법을 정리했습니다.

CDC 파이프라인 정합성 검사 Spark 잡의 최적화 방법을 다룬 후속 글입니다. 앞선 코드 설계편에 이어 Spark 잡 성능 개선과 운영 관점을 소개했습니다.

무신사는 쿠폰 시스템의 레거시 병목을 분석해 API와 쿼리 구조를 개선했습니다. 그 결과 DB 성능을 64% 높이고 고트래픽 구간의 CPU 알람을 안정화했습니다.
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클라우드 도입 후 비용 최적화 관점에서 국내외 주요 CSP와 가비아 클라우드를 가격·성능 중심으로 비교했습니다. 장기 누적 비용, 트래픽 정책, 기술 지원까지 함께 살펴보는 기준을 제시했습니다.

Yappi로 FastAPI 서버의 병목을 찾아 성능을 개선한 사례를 다뤘습니다. JSON 직렬화와 변환 경로를 줄여 CPU 사용률과 응답 시간을 크게 낮췄습니다.


Amazon Q Developer CLI로 Lambda 코드를 Rust로 변환하고 성능을 개선한 사례를 정리했습니다.\n구체적인 프롬프트, 예시 코드, 최적화 반복으로 실행 시간과 비용을 줄이는 방법을 소개했습니다.


배송시스템용 암호화 모듈을 직접 개발하고 자동 암/복호화, 봉투암호화, 종속성 최소화 전략을 정리했습니다. 테스트와 성능 측정으로 엣지케이스와 운영 적합성도 검증했습니다.

재사용 가능한 컨퍼런스 구조를 만들기 위해 템플릿 분리, 브라우저 대응, 로드·렌더링 최적화를 진행했습니다. 모바일과 데스크탑 모두에서 자연스럽게 동작하도록 성능과 인터랙션을 다듬었습니다.


이벤트 트래픽 급증으로 발생한 DB 부하를 Redis 캐시로 완화했습니다. 자동·수동·배치 갱신을 결합해 응답 속도와 운영 안정성을 개선했습니다.

모바일 이미지 처리에서 메인 스레드 부하와 메모리 과다 사용 문제를 분석했습니다. Web Worker와 OffscreenCanvas로 전처리를 분리해 반응성과 처리 시간을 개선했습니다.
카카오내비가 대규모 트래픽을 안정적으로 처리하기 위해 응답 크기 축소와 웜업, 모니터링을 적용한 사례를 공유했습니다. 운영 관점에서 초기 지연을 줄이고 서비스 상태를 지속적으로 관리하는 방법을 소개했습니다.