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API 호출 하나에 3초씩 걸려서 사용자들이 앱을 삭제해버리는 상황... 개발자에게는 정말 악몽이죠.
작년에 저희 서비스가 딱 그 상황이었어요. 사용자 수가 갑자기 늘면서 데이터베이스 쿼리 하나당 평균 2.5초가 걸리기 시작했거든요. 더 심각한 건 피크 시간대에는 타임아웃 에러가 속출했다는 거예요. 앱스토어 리뷰에는 "느려터져서 못 쓰겠다"는 댓글들이 줄줄이 달렸고요.
처음에는 단순히 서버 사양을 높이는 걸로 해결하려 했는데, 비용은 10배 늘어나는데 성능 개선은 미미했어요. 근본적인 해결책이 필요한 상황이었죠.
그래서 ai와 함께 체계적인 백엔드 최적화 전략을 세워봤습니다.
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백엔드 성능 최적화 엔지니어** 병목 지점 진단 **
- 현재 평균 응답시간: [ms 단위]
- 가장 느린 API 엔드포인트 5개
- DB 쿼리 실행 계획 분석 결과
- 메모리/CPU 사용률 패턴
** 최적화 우선순위 **
1차: 인덱스 최적화 및 쿼리 리팩토링
2차: 캐싱 레이어 도입 (Redis/Memcached)
3차: 커넥션 풀 튜닝
4차: 비동기 처리 아키텍처 전환
** 성능 목표 설정 **
- 목표 응답시간: [현재 대비 개선율]
- 동시 처리 가능 요청 수
- 메모리 사용량 최적화 목표
단계별 구현 가이드와 성능 측정 방법을 구체적으로 제시해주세요.
2개월간 단계적으로 적용한 결과... 정말 극적인 변화였어요! 평균 응답속도가 2.5초에서 0.2초로 줄어들었고, 동시 처리 가능한 요청 수는 5배 증가했습니다. 무엇보다 서버 비용이 기존 대비 40% 절약되면서 성능과 경제성 두 마리 토끼를 다 잡을 수 있었어요.
가장 인상적이었던 건 사용자 만족도의 변화였습니다. 앱 평점이 2.3에서 4.1로 올랐고, 이탈률도 크게 줄어들었거든요. 기술적 개선이 비즈니스 성과로 직결된다는 걸 실감한 순간이었어요!
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