이 프레임워크를 적용한 개발팀은 우선 프로파일링 도구를 사용해 시스템 병목점을 찾았습니다. 그 결과 주요 문제가 데이터베이스 쿼리에 있음을 발견했죠. N+1 쿼리 문제가 있었고, 필요 이상의 데이터를 조회하고 있었습니다. 이를 해결하기 위해 적절한 인덱스를 추가하고, 조인 쿼리를 최적화했으며, Redis 캐싱 레이어를 도입했습니다.

가장 큰 개선은 알고리즘 재설계에서 왔습니다. O(n²) 복잡도를 가진 사용자 추천 알고리즘을 O(n log n)으로 개선했죠. 이러한 변화로 시스템 응답 시간은 30초에서 200밀리초로 크게 단축되었고, 서버 비용은 40% 절감되었습니다.

코드 최적화는 단순한 기술적 과제가 아니라 사용자 경험과 비즈니스 성과에 직결되는 중요한 투자입니다. 여러분의 코드에서 가장 먼저 최적화할 부분은 어디인가요? 최적화를 위한 첫 걸음을 오늘 시작해보세요.