
Coroutine Async 로 지도보기 API 성능 개선하기
지도보기 API의 병목이던 표준 상품 API 호출을 동적 window 분할과 Coroutine Async로 병렬화했습니다. 그 결과 응답 시간을 8~10초에서 약 2초로 줄이고 TPS도 크게 개선했습니다.

지도보기 API의 병목이던 표준 상품 API 호출을 동적 window 분할과 Coroutine Async로 병렬화했습니다. 그 결과 응답 시간을 8~10초에서 약 2초로 줄이고 TPS도 크게 개선했습니다.

PLP 최저가 계산에서 모든 객실을 끝까지 계산하던 방식을 가지치기로 줄인 사례를 소개했습니다. 계산량은 크게 줄었지만 실제 성능 개선은 DB 조회 비용 때문에 제한적이었습니다.

Figma 플러그인 2.0의 성능 개선을 위해 통신 계층과 렌더링 구조를 전면 재설계했습니다. 비동기 매칭, 탐색 비용, 이미지 로딩, 스토리지 동기화를 최적화해 체감 속도와 안정성을 높였습니다.

SwiftUI 기반 Date·인원 선택 UI를 도메인별 정책에 맞게 분리하고 공통 달력 Core로 재구성했습니다. LazyVGrid를 대체해 iOS 16 안정성과 렌더링 성능도 개선했습니다.

에디터 디자인을 다양한 출력물로 빠르고 안정적으로 변환하는 합성 파이프라인을 소개했습니다. 성능, 정합성, 비용을 함께 관리하는 구조와 자동 검증 방향을 다뤘습니다.

Kafka Consumer Group Protocol v2를 소개하고 v1의 문제점, v2의 장점과 마이그레이션 포인트를 다뤘습니다.\n서비스 조직에서 Kafka를 사용할 때 참고할 실무 팁을 정리했습니다.
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SDUI의 트래픽 병목을 Caffeine과 Redis 이중 캐시로 해결한 사례를 소개했습니다. 백오피스 즉시 무효화와 프리워밍으로 1ms 미만 응답 성능을 확보했습니다.


미리캔버스 웹&에디터팀이 에디터 2.0의 모듈화와 UX 개선, 성능 최적화를 중심으로 일하는 방식을 소개했습니다. 또한 모니터링, 설계 리뷰, 테스트 코드로 안정성과 확장성을 높이는 과정을 공유했습니다.


SLM 기반 P–C–G 구조로 Agentic AI의 역할을 분리해 효율성과 안정성을 높였습니다. 한국어 도구 활용 환경에서 GPT-4o-mini 수준의 성능과 토큰 절감 효과를 확인했습니다.


iOS 애니메이션의 예기치 않은 동작 원인을 CATransaction과 레이아웃 생명주기 관점에서 정리했습니다. CADisplayLink 기반 SWAnimation으로 진행도 제어, 취소, FPS 측정까지 확장한 사례를 소개했습니다.


지도에서 드래그 중인 마커의 최근접 마커를 찾는 기능을 구현하고, R-tree와 knn으로 탐색을 최적화했습니다. 최적화 후 CPU 사용률이 줄어들어 지도 UI 성능이 개선되었습니다.
![[Jetpack Compose — Part 3] Jetpack Compose, 데이터로 성능과 안정성을 증명하다](https://miro.medium.com/v2/resize:fit:1200/1*fzHVp60NQLB9-H8fQYCmrA.png)

Jetpack Compose 도입 후 성능 불안을 CPU 프로파일러와 내부 원리 이해로 해결한 사례를 다루었습니다. 상태 분리, remember, 전환 개선으로 스크롤 버벅임과 깜빡임을 줄였습니다.