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Next js에서 번들 크기를 줄이는 방법
제가 처음 Next.js를 사용하기 시작했을 때, 기본 설정만으로도 얼마나 빠른지 정말 좋았습니다. 프로젝트가 커지면서 bundle size가 계속 증가해 로드가 느려졌습니다.
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React 최적화: 무엇, 언제, 왜
React.memo는 컴포넌트를 메모이제이션합니다. 무엇을 하는가: 함수형 컴포넌트를 감싸며. 자식 컴포넌트의 props가 이전 렌더링과 동일하면, React...
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시스템 디자인 0-to-1: 수직 확장: 더 큰 것이 항상 더 좋은가? (Ep. 2)
초기 투쟁 지난 에피소드에서 우리는 https://dev.to/hrishikesh_dalal_ced8f95e/system-design-0-to-1-how-whatsapp-scales-to-2-billion-users-ep-1-5d1j, 우리가 논의한…
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Winstrike 플랫폼 아키텍처가 안정성을 향상시키는 방법?
오늘날 디지털 생태계에서 사용자들은 단순히 플랫폼에 접근하는 것 이상의 것을 기대합니다. 그들은 안정성, 투명성, 반응성, 그리고 일관되게 작동하는 시스템을 기대합니다.
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Oura 통합: Next.js와 React Query로 고성능 헬스 앱 만들기
Health tech가 급성장하고 있으며, 개발자들은 개인 맞춤형 웰니스 애플리케이션을 구축하는 최전선에 있습니다. Wearables인 Oura Ring은 보물창고와 같은 데이터를 제공합니다.
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클라우드에서 Arm64용 Java 애플리케이션 최적화
Java는 클라우드에서 실행되는 엔터프라이즈 애플리케이션에 가장 인기 있는 언어 중 하나입니다. Go, Rust, JavaScript, Python과 같은 언어들은 높은...
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웨어러블 데이터 성능: 유동적인 헬스 대시보드 구축 방법
웨어러블 기술의 부상 웨어러블 기술의 부상은 이제 우리가 실시간 건강 데이터를 지속적으로 관리하고 있음을 의미합니다. 개발자에게는 chal...
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확장 가능한 웰니스 데이터: CQRS 패턴을 사용해 더 빠른 건강 대시보드 구축
헬스와 웰니스 애플리케이션의 세계에서 데이터는 왕이다. 사용자는 꾸준히 워크아웃, 식사, 수면을 기록하지만, 동시에 아름답고 거의 실시간에 가까운…
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2026년에 글로벌 앱 구축: Zero Latency는 거짓 (실제로 효과적인 방법)
Zero latency는 아직 측정하지 않은 지연일 뿐이다. 몇 달마다 누군가가 묻는다: > 전 세계에서 작동하고 지연이 전혀 없으며 최소…
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고처리량 IoT 로그 집계기
!High-Throughput IoT Log Aggregator의 표지 이미지 https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,fit=cover,gravity=auto,format=auto/https%3A%2F%2Fde...
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시간이 변수로 변했을 때 — Numba와 함께한 나의 여정 메모 ⚡
배경 처음에는 성능을 추구하지 않았습니다. 저는 이미지 처리, 원격 탐사, NumPy 중심 워크플로와 같은 무거운 계산 작업에 깊이 몰두하고 있었고, 일은 점점 복잡해졌습니다. ### 문제 인식 - **느린 실행 시간**: 단일 이미지 처리 파이프라인이 수십 초에서 수분까지 걸렸습니다. - **메모리 사용량**: 대규모 위성 이미지(수천 메가픽셀)를 메모리에 올리면 시스템이 금방 메모리 부족 상태가 되었습니다. - **확장성 부족**: 현재 코드는 단일 코어에 최적화돼 있어 멀티코어·GPU 활용이 거의 불가능했습니다. ### 초기 접근법 1. **프로파일링**: `cProfile`, `line_profiler` 등을 사용해 병목 구역을 식별했습니다. 2. **벡터화**: 루프 기반 연산을 NumPy 배열 연산으로 교체해 평균 2~3배 가속을 얻었습니다. 3. **메모리 매핑**: `numpy.memmap`을 도입해 전체 이미지를 한 번에 로드하지 않고 슬라이스 단위로 접근했습니다. ### 한계와 교훈 - **벡터화만으로는 충분치 않음**: 일부 알고리즘(예: 복잡한 필터링, 비선형 변환)은 여전히 O(N²) 복잡도를 유지했습니다. - **Python GIL**: 멀티스레딩을 시도했지만, GIL 때문에 CPU 바운드 작업에서 기대한 속도 향상이 없었습니다. - **디버깅 난이도**: 메모리 매핑과 대형 배열을 다루다 보니, 인덱스 오류와 메모리 누수가 빈번히 발생했습니다. ### 전환점: Cython & Numba 도입 1. **Cython**: 핵심 루프를 Cython으로 포팅하고 `cdef` 타입 선언을 추가해 C 수준의 성능을 달성했습니다. 2. **Numba**: JIT 컴파일러인 Numba를 사용해 GPU 가속을 시도했으며, `@njit(parallel=True)` 데코레이터로 멀티코어 병렬화를 구현했습니다. 3. **프로파일링 재실시**: `nvprof`와 `perf`를 활용해 GPU 메모리 전송과 커널 실행 시간을 최적화했습니다. ### 결과 - **전체 파이프라인 실행 시간**: 평균 45초 → 3.2초 (≈14배 가속) - **메모리 사용량**: 32 GB → 8 GB (메모리 매핑 + 청크 처리) - **확장성**: 동일 코드베이스로 다중 GPU 클러스터에 배포 가능해졌으며, 작업당 비용이 70% 절감되었습니다. ### 주요 교훈 요약 - **프로파일링이 최우선**: 실제 병목을 정확히 파악해야 불필요한 최적화에 시간을 낭비하지 않는다. - **벡터화와 메모리 매핑은 기본**: NumPy를 최대한 활용하고, 대용량 데이터는 메모리 매핑으로 슬라이스 처리한다. - **Cython/Numba는 선택이 아닌 필수**: 순수 Python만으로는 CPU 바운드·GPU 가속 작업을 충분히 최적화하기 어렵다. - **테스트와 검증**: 최적화 전후에 동일한 결과가 나오는지 자동화된 테스트 스위트를 구축해 회귀를 방지한다. ### 앞으로의 계획 - **Dask와 Ray 도입**: 클러스터 수준에서 작업을 자동으로 스케줄링하고, 데이터 파티셔닝을 효율화한다. - **ONNX 및 TensorRT**: 기존 필터링 파이프라인을 딥러닝 모델로 전환해 추론 속도를 추가로 끌어올린다. - **CI/CD 파이프라인**: 최적화된 코드와 벤치마크를 지속적으로 검증하는 자동화된 워크플로를 구축한다. 이러한 과정을 통해 단순히 “코드를 빠르게” 만드는 것이 아니라, **확장 가능하고 유지 보수 가능한 고성능 시스템**을 구축하는 것이 목표임을 다시 한 번 확인했습니다.
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React의 잠재력 풀어내기: 성능 최적화 기법 심층 탐구
React의 잠재력 풀어내기: 성능 최적화 기법 심층 탐구 React는 사용자 인터페이스를 구축하기 위한 인기 있는 JavaScript 라이브러리로, …