필터 1
여기어때
백엔드

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.

#Kotlin#Coroutine
141005분
여기어때
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PLP 최저가 계산 최적화: 정말 모든 객실을 계산해야 할까?

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

#Kotlin#성능
40005분
여기어때
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여기쏙 — Figma plugin 제작기 : 3. 성능

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.

#Figma#React
56005분
여기어때
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️여기어때 Date·인원 선택 UI 만들기-SwiftUI Calendar Core & DateTravelerSelector 구조 재설계

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

#SwiftUI#iOS
34005분
미리디
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“디자인이 완성되는 순간, 빠르고 안정적인 출력 경험을 만들어요”

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

#node.js#동시성
44005분
네이버 D2
백엔드

서비스 조직에서 Kafka를 사용할 때 알아 두어야 할 것들 (5)

Kafka Consumer Group Protocol v2를 소개하고 v1의 문제점, v2의 장점과 마이그레이션 포인트를 다뤘습니다.\n서비스 조직에서 Kafka를 사용할 때 참고할 실무 팁을 정리했습니다.

#Kafka#마이그레이션
208005분
SDUI의 성능 병목을 넘어: 올리브영 로컬 캐시 기반 백엔드 최적화 성공기
올리브영
백엔드

SDUI의 성능 병목을 넘어: 올리브영 로컬 캐시 기반 백엔드 최적화 성공기

SDUI의 트래픽 병목을 Caffeine과 Redis 이중 캐시로 해결한 사례를 소개했습니다. 백오피스 즉시 무효화와 프리워밍으로 1ms 미만 응답 성능을 확보했습니다.

#Kotlin#Spring Boot
236005분
“더 빠르고, 자연스러운 경험을 만드는 웹&에디터팀”
미리디
프론트엔드

“더 빠르고, 자연스러운 경험을 만드는 웹&에디터팀”

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.

#React#애니메이션
40005분
SLM 기반 Agentic AI: Planner–Caller–Generator 구조 설계와 성능 분석
한글과컴퓨터
AI

SLM 기반 Agentic AI: Planner–Caller–Generator 구조 설계와 성능 분석

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.

#LLM#prompt
50005분
스윙 iOS에서 더 개선된 애니메이션 시스템 만들기
더스윙
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스윙 iOS에서 더 개선된 애니메이션 시스템 만들기

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

#iOS#UIView.animate
24005분
R-tree를 사용한 가까운 마커 찾기 기능 구현과 개선기
더스윙
프론트엔드

R-tree를 사용한 가까운 마커 찾기 기능 구현과 개선기

지도에서 드래그 중인 마커의 최근접 마커를 찾는 기능을 구현하고, R-tree와 knn으로 탐색을 최적화했습니다. 최적화 후 CPU 사용률이 줄어들어 지도 UI 성능이 개선되었습니다.

#R-tree#Rbush
45005분
[Jetpack Compose — Part 3] Jetpack Compose, 데이터로 성능과 안정성을 증명하다
NOL
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[Jetpack Compose — Part 3] Jetpack Compose, 데이터로 성능과 안정성을 증명하다

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

#Jetpack Compose#Android
90005분