

어학당 홈 성능 최적화 — 1편
어학당 홈의 SEO 개선을 위해 성능 최적화 작업을 진행했습니다. 부분 CSR, 코드 스플리팅, 레이지 로드, 서드파티 스크립트 최적화로 지표를 개선했습니다.


어학당 홈의 SEO 개선을 위해 성능 최적화 작업을 진행했습니다. 부분 CSR, 코드 스플리팅, 레이지 로드, 서드파티 스크립트 최적화로 지표를 개선했습니다.


대용량 데이터를 레디스에 적재하는 배치에서 parallelStream과 파이프라인을 적용해 성능을 개선했습니다. 실행 시간은 6~7분에서 30초 수준으로 줄었습니다.


검색 시스템의 핵심 정의를 바탕으로 코드 구조를 재정비한 경험을 공유했습니다. 속성 패싯 추출 자동화와 리팩토링을 통해 성능과 사용성을 개선했습니다.


ZIO 프로덕션 성능을 높이기 위한 튜닝 포인트를 정리했습니다. 런타임 플래그, 병렬 처리, executor 설정을 측정 기반으로 조정하는 방법을 다뤘습니다.


출고준수율 지표의 정의와 계산 정책을 정리하고, 조회 성능 개선 과정을 단계적으로 다뤘습니다. 캐시, 병렬 쿼리, Materialized View로 응답속도를 크게 줄였습니다.

SmartThings 통계 정보 가공 시스템의 데이터베이스 가용성 문제를 개선한 사례를 소개했습니다. 통계 DB 교체를 통해 가용성과 성능을 함께 높인 과정을 다뤘습니다.
iOS 키보드 레이아웃을 PinLayout과 FlexLayout으로 단계적으로 전환해 최적화했습니다. 안정성을 크게 높이고 사용자 경험과 성능을 개선했으며, 필요한 기능은 직접 구현해 오픈소스에도 기여했습니다.
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Next.js App Router에서 Full Route Cache를 활용해 상품 목록·상세 페이지의 서버 렌더링 비용을 줄인 사례입니다. 부하테스트에서 TPS를 크게 개선하고 CPU 사용률도 낮췄습니다.

네이버 통합 검색은 성능 리포트와 알람으로 웹 성능 변화를 지속적으로 모니터링했습니다. 또한 JavaScript 로딩 시점을 조정해 LCP를 개선하고 오류를 함께 관리했습니다.


올리브영 POS 서버를 레거시 IDC 환경에서 Spring Boot와 AWS 기반으로 현대화한 사례를 다뤘습니다. Bridge 방식과 성능 테스트로 위험을 줄이며 점진적으로 이관했습니다.

Libplanet 4.0에서 여러 Account를 다루는 World 구조가 도입되며 상태 관리 방식이 개선되었습니다. 또한 기존 API에서 World 기반 조회 방식으로 바뀌고 마이그레이션 지원과 성능 개선이 함께 제공되었습니다.


온스타일 상품 상세페이지를 정보 구조와 개발 프레임워크까지 함께 개편했습니다. 그 결과 고객당 조회 페이지 수가 25% 늘고 클릭과 주문 지표도 개선했습니다.


Luft 성능 리포트의 두 번째 글로, 더 많은 코호트에 대한 리텐션 집계 내용을 다루고 있습니다. 추가 코호트 기준의 집계 범위를 넓힌 성능 리포트입니다.


올리브영 주문 서비스의 오라클 클라우드 전환 전 사전 점검과 성능 측정 과정을 정리했습니다. DB 링크 점검, 기능 QA, TPS 측정과 쿼리 튜닝으로 안정성을 확보했습니다.