느린 코드가 빛의 속도로 변하는 마법의 순간

얼죽타인 2025년 05월 11일

1,506

애플리케이션이 끔찍하게 느려지고 사용자 불만이 폭주하기 시작했을 때의 그 공포감을 아시나요? 저는 스타트업의 시니어 개발자로서 정확히 그런 악몽 같은 상황에 직면했습니다. 우리의 데이터 분석 대시보드는 데이터가 늘어날수록 기하급수적으로 느려졌고, 결국 30초 이상 로딩이 걸리는 지경에 이르렀습니다.

CEO는 '다음 주까지 해결하라'고 최후통첩을 날렸고, 저는 밤새 코드를 뒤지며 해결책을 찾아 헤맸습니다. 그러나 지금은 같은 대시보드가 2초 내에 로딩되고, 사용자 만족도는 역대 최고치를 기록하고 있습니다.

무엇이 달라졌을까요? 바로 GPT와 함께 개발한 '시스템적 성능 최적화 프레임워크'였습니다. 단순히 증상을 해결하는 것이 아니라, 근본 원인을 체계적으로 찾아내는 접근법이었죠.

프롬프트

복사

코드 성능 진단 및 최적화 엔진

시스템 컨텍스트:

- 기술스택: [언어/프레임워크/라이브러리]

- 문제영역: [느린 기능/작업 설명]

- 데이터규모: [처리 데이터 크기/복잡도]

- 현재성능: [실행시간/메모리사용량]

- 목표성능: [원하는 개선 정도]

진단 요소:

- 병목지점: [의심되는 코드 부분]

- 환경요인: [서버/네트워크/DB 구성]

- 이미시도: [이미 시도한 최적화 방법]

- 제약조건: [변경할 수 없는 부분]

우선순위 기준:

- 구현난이도: [빠른 구현의 중요성]

- 안정성요구: [오류 허용 정도]

- 확장성고려: [미래 데이터 증가 예상]

단계별 최적화 전략, 코드 개선 예시, 병목 테스트 방법, 성능 모니터링 지표를 제공해주세요.

이 프롬프트를 사용해 우리의 성능 문제를 분석했습니다. "React, Node.js, MongoDB, 대시보드 데이터 로딩, 50MB JSON 처리, 현재 32초 소요, 목표 3초 이내, 데이터 필터링 로직, AWS t2.medium, 이미 인덱싱 추가함, UI 디자인은 변경 불가" 등의 정보를 입력했죠.

GPT는 4단계 최적화 전략을 제시했는데, 가장 결정적이었던 건 "프론트엔드 데이터 처리 vs 백엔드 사전 집계"의 접근법 전환이었습니다. 모든 원시 데이터를 프론트엔드로 보내 처리하는 대신, 백엔드에서 집계하여 결과만 전송하는 방식으로 변경했더니 데이터 전송량이 98% 감소했습니다.

또한 제안된 "레이지 로딩과 무한 스크롤" 구현으로 초기 로딩 시간을 대폭 줄였고, "메모이제이션" 기법으로 반복 계산을 방지했습니다.

이 변화로 대시보드 로딩 시간은 32초에서 1.8초로 줄었고, 사용자 이탈률은 45%에서 5%로 급감했습니다. CEO는 이 성과를 보고 저에게 성과급과 함께 기술 책임자 역할을 제안했습니다.

여러분의 코드도 속도 문제로 고민이신가요? 이 프롬프트로 체계적인 최적화 여정을 시작해보세요. 놀라운 성능 향상이 여러분을 기다리고 있을 겁니다!

이전 게시물 목록 다음 포스트