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✅ Lighthouse 성능 점수 향상을 위한 최적화 기법Lighthouse는 웹사이트의 성능, 접근성, SEO, PWA를 평가하는 도구로,웹사이트 성능 개선을 위한 필수 분석 도구로 자리 잡았습니다.이번 글에서는 Lighthouse 점수를 높이기 위한 구체적인 개선 방법과,실무에서 경험한 성능 향상 사례를 중심으로 정리하겠습니다.📌 1. Lighthouse 점수 구성 요소항목 설명Performance페이지 로딩 속도 및 반응성Accessibility장애인을 위한 접근성 평가Best Practices웹 보안 및 성능 모범 사례 준수 여부SEO검색 엔진 최적화 점수PWA (Progressive Web App)오프라인 기능 등 PWA 관련 점수📌 2. 성능 최적화를 위한 핵심 지표🔍 중요한 성능 지표 ..

✅ React에서 성능 최적화를 위한 기법 총정리React는 Virtual DOM을 활용해 성능을 최적화하지만, 잘못된 코드 구조나 불필요한 리렌더링이 발생하면오히려 성능 저하가 심각하게 나타날 수 있습니다.이번 글에서는 실무에서 자주 적용하는 React 성능 최적화 전략을 정리합니다.📌 1. 컴포넌트 리렌더링 최적화🔹 React.memo 사용props가 변하지 않으면 컴포넌트를 리렌더링하지 않게 만드는 고차 컴포넌트(HOC)const MyComponent = React.memo(function MyComponent({ value }) { return {value};});✅ 주의props가 참조 타입(object, array, function)일 경우 useMemo, useCallback도 함께 사..

✅ React Hook 사용법 정리: useEffect, useMemo, useCallback의 목적과 실무 활용법React 개발을 할 때 Hook은 거의 모든 컴포넌트의 뼈대를 이룹니다.특히 useEffect, useMemo, useCallback은 상태 변경과 성능 최적화에 있어 매우 중요한 역할을 합니다.이번 글에서는 이 세 가지 Hook의 차이점, 사용 목적, 그리고 실무에서 자주 접하는 사례까지 정리해 보겠습니다.📌 1. useEffect – 부수효과(Side Effect) 처리✅ 사용 목적렌더링 이후에 실행되는 작업 처리예: API 호출, 이벤트 리스너 등록, 타이머 설정 등✅ 기본 사용법useEffect(() => { console.log("컴포넌트가 마운트되었어요"); return (..

빅오(Big-O) 표기법 완전 정복: 시간복잡도와 공간복잡도 분석하는 법알고리즘을 공부하면서 가장 많이 마주치는 개념이 바로 빅오(Big-O) 표기법입니다. 하지만 많은 개발자들이 단순히 O(n)이나 O(n²) 정도만 외우고 정확한 의미나 적용 방법을 이해하지 못한 채 넘어가곤 하죠.이번 글에서는 빅오 표기법의 개념부터, 시간복잡도와 공간복잡도를 실제 코드에 적용하는 방법, 그리고 코딩테스트나 면접에서 활용하는 팁까지 차근차근 설명드리겠습니다.🧠 빅오(Big-O) 표기법이란?빅오 표기법은 알고리즘의 성능(효율성)을 수학적으로 표현하는 방법입니다.입력 데이터의 크기 n에 따라 알고리즘이 시간을 얼마나 소모하는지(시간복잡도), 또는 **얼마나 많은 메모리를 사용하는지(공간복잡도)**를 표현하죠.🔎 왜 필..

📌 NestJS + Prisma + Next.js로 만드는 웹 애플리케이션 첫걸음 - 애자일 쇼핑몰 프로젝트 + 성능 최적화 및 캐싱 전략1. 성능 최적화의 중요성쇼핑몰 애플리케이션의 성능 최적화는 **사용자 경험과 SEO(검색 엔진 최적화)**에 직접적인 영향을 미칩니다.페이지 로딩 속도가 빠를수록 사용자 이탈률 감소, 검색 순위 상승, 서버 비용 절감 효과를 얻을 수 있습니다.✅ 이 챕터에서 다룰 성능 최적화 기술:Next.js의 최적화 기법 (ISR, Lazy Loading, Code Splitting)NestJS API 성능 개선 (쿼리 최적화, Redis 캐싱)이미지 최적화 및 CDN(Content Delivery Network) 적용💡 이제 Next.js와 NestJS의 성능 최적화 방법을..

로컬 LLM + RAG 기반 AI 채팅봇 만들기3.5.3 데이터 정규화 및 성능 최적화이제 PostgreSQL을 활용하여 대화 기록을 저장하고 조회하는 기능을 구현했습니다.하지만 데이터가 많아질수록 저장 및 검색 속도가 느려질 수 있기 때문에 성능 최적화가 필요합니다.이번 단계에서는 데이터 정규화 및 성능 최적화 기법을 적용하여보다 빠르고 효율적인 대화 기록 관리 시스템을 구축하겠습니다.1) 데이터 정규화란?데이터 정규화(Normalization)는 중복을 최소화하고 데이터 일관성을 유지하기 위한 데이터베이스 설계 기법입니다.이를 통해 데이터 저장 공간을 절약하고 검색 속도를 최적화할 수 있습니다.✅ 기존 대화 기록 테이블의 문제점user_id가 여러 테이블에 중복 저장됨 → 사용자 테이블과 참조 관계 ..

로컬 LLM + RAG 기반 AI 채팅봇 만들기FAISS 기반 벡터 검색과 LLM 응답 결합을 성공적으로 구현했다면, 이제 검색 성능을 모니터링하고 최적화하는 단계로 넘어가야 합니다.이번 단계에서는 FAISS 및 LLM의 검색 성능을 측정하는 방법과 성능을 개선하는 기법을 다룹니다.1) 검색 성능 모니터링이 중요한 이유✅ 벡터 검색 성능을 측정해야 하는 이유검색 속도가 느려지면 실시간 응답이 어렵고 사용자 경험 저하대규모 데이터에서 FAISS 인덱스가 최적화되지 않으면 과부하 발생검색된 문서가 부정확하면 AI 응답의 신뢰도 하락✅ LLM 응답 속도 최적화 필요성LLM이 검색된 문서를 처리하는 속도가 사용자 경험에 직접적인 영향입력 문맥을 최적화하면 불필요한 LLM 처리 비용 감소검색 결과의 문맥 적합도를..

로컬 LLM + RAG 기반 AI 채팅봇 만들기FAISS를 활용하여 검색된 문서를 로컬 LLM (Llama 3)과 결합하여 더욱 정확한 응답을 생성하는 과정을 구현합니다.이 과정에서 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 기법을 적용하여 검색된 문서를 기반으로 LLM이 답변을 생성하도록 만듭니다.1) 검색된 문서 + LLM 결합 방식✅ 기존 LLM 방식의 문제점LLM 단독으로 응답을 생성할 경우, 사전 학습된 데이터만 사용최신 정보가 포함되지 않아 정확성이 낮을 수 있음문맥과 관련 없는 답변이 생성될 가능성 있음✅ RAG 적용 후 기대 효과검색된 문서를 참고하여 LLM이 보다 정확한 응답 생성최신 정보를 포함할 수 있어 업데이트된 답변 제공 가능불필요한 환각(Hallucinat..

웹 개발 실무 기술 A to Z고성능 웹 애플리케이션을 구축하려면 페이지 로딩 속도 및 데이터 전송 효율성을 최적화해야 합니다.✔️ 코드 스플리팅 (Code Splitting) → 불필요한 코드 로딩 방지✔️ Gzip 압축 (Compression) → 전송 데이터 크기 감소✔️ 웹팩(Webpack) 최적화 → 프론트엔드 번들 크기 최소화이번 글에서는 프론트엔드 및 백엔드 성능 최적화 방법을 소개하겠습니다.1. 웹 애플리케이션 성능 최적화의 필요성✔️ 초기 로딩 속도 개선 → 사용자 이탈률 감소✔️ 네트워크 트래픽 절감 → 비용 및 서버 부하 감소✔️ 더 빠른 사용자 경험 제공 → SEO(검색 엔진 최적화)에도 긍정적인 영향✅ 최적화를 적용하면 페이지 로딩 속도가 빨라지고 사용자 경험이 향상됨!2. 코드 ..

웹 개발 실무 기술 A to Z고성능 웹 애플리케이션을 구축하려면 대규모 트래픽을 처리할 수 있는 안정적인 아키텍처가 필요합니다.✔️ 로드 밸런싱 (Load Balancing) → 서버 부하 분산✔️ 캐싱 (Caching) → 데이터베이스 부하 감소 및 성능 향상✔️ 마이크로서비스 확장 (Scalability) → 트래픽 증가에 따른 시스템 확장이번 글에서는 고성능 웹 아키텍처 설계 방법 및 주요 기술을 소개하겠습니다.1. 고성능 웹 아키텍처 설계의 중요성✔️ 사용자 증가에 따른 성능 저하 방지✔️ 트래픽 급증 시 자동 확장 가능✔️ 서버 장애 발생 시 서비스 지속성 유지✔️ 데이터베이스 부하 분산 및 응답 속도 최적화✅ 최적의 아키텍처를 구축하면 트래픽이 증가해도 안정적인 서비스 운영 가능!2. 로드 ..