프론트엔드
SSR 서버 최적화로 비용 아끼기
두줄요약
SSR 서버 최적화를 위해 측정 환경을 먼저 정비하고, RPS와 Event Loop 지표로 병목을 찾았습니다. serializer 제거, Yarn 업그레이드, Express 제거로 CPU 사용률을 낮춰 서버 수를 줄였습니다.
핵심 내용
- SSR 도입 이후 서비스 증가로 SSR 서버 수가 늘어나자, 같은 트래픽에서 더 적은 서버로 처리하기 위한 최적화 필요성 대두
- 반복 측정 가능한 격리 환경, RPS와 Event Loop 관련 매트릭, CPU Profiling, OpenTelemetry 추적으로 병목 지점 파악
- serializer 제거, Yarn 버전 업그레이드, Express 제거 등으로 CPU 사용률을 낮춰 서버 대수를 줄임
- 성능 측정 환경과 변인 통제가 최적화의 전제이며, 서버 사이드 JavaScript는 런타임과 호스트 환경 이해가 중요
적용해볼 점
- PR 머지 시마다 벤치마크를 돌려 성능 변화를 지속 추적
- Max RPS뿐 아니라 CPU, 메모리, Event Loop Utilization까지 함께 확인
- SSR 서버는 격리된 재현 환경에서 비교 측정하여 개선 효과 검증