[Design 11] 성능 용어·지표 입문

SLI·SLO·p50/p95/p99·throughput·latency budget처럼 이 트랙 전체가 전제하는 성능 어휘를 정의하고, 평균이 percentile을 대체할 수 없는 이유와 팀의 첫 성능 목표를 세우는 실무 절차를 정리합니다.

[Design 11] 성능 코드 리뷰

성능 관점 코드 리뷰가 확인해야 할 체크 대상과, Claude Code Review 같은 AI 리뷰어가 정적분석·사람 리뷰어와 역할을 어떻게 나눠야 하는지를 판단 기준으로 정리합니다. 결정론적 게이트와 시맨틱 조기 피드백의 경계를 다룹니다.

[Design 11] 지연시간 vs 처리량

지연시간과 처리량이 배칭·큐잉에서 구조적으로 충돌하는 이유를 Little's Law, Kafka linger.ms, TCP Nagle's algorithm 사례로 설명하고, 워크로드 성격과 서버 유틸리제이션 목표에 따라 두 지표 중 무엇을 우선할지 판단하는 기준을 정리합니다.

[Design 11] 최적화 시작 시점

조기 최적화가 왜 함정인지 Knuth 격언의 맥락과 함께 설명하고, 프로파일링 근거·요청 hot path·SLO나 매출 같은 비즈니스 임팩트라는 세 조건으로 최적화 착수 여부를 판별하는 실무 기준과 흔한 오개념 세 가지를 교정합니다.

[Design 11] 최적화 중단 시점

최적화를 언제 멈출지 판단하는 비용·효과·리스크 삼각형과 수확체감 지점을 다룹니다. 성능 예산 대비 효과가 줄어드는 신호와 팀 합의 없이 이어지는 최적화가 만드는 조직적 리스크, 멈춤을 결정하는 판단 기준을 정리합니다.

[Design 11] 캐싱 전략

로컬 캐시와 분산 캐시(Redis, Memcached)의 선택 기준, TTL·invalidation 전략이 지연시간과 처리량에 미치는 영향을 다루고, 캐시 일관성과 지연시간 사이의 트레이드오프를 cache-aside·write-through·cache stampede 완화 기법으로 정리합니다.

[Design 11] 팀 성능 문화

팀 단위 성능 문화를 다룹니다. 성능 회귀의 책임 소재를 정리하는 blameless 원칙, 성능 챔피언 네트워크의 역할·한계, 신입 온보딩에 성능 관점을 심는 방법을 정리하고 조직 규모별 도입 판단 기준을 제시합니다.

[Regression 12] Benchmark as Code

GitHub Actions와 GitLab CI에서 벤치마크를 코드로 정의·버전관리하고 PR마다 자동 실행하는 파이프라인 구성 패턴을 다룹니다. 워크플로 YAML 예시와 결과 비교·게이트 연결 지점을 정리하고, 앞 장에서 다룬 게이트·기준선 설계를 실제 CI 코드로 옮기는 방법을 보여줍니다.

[Regression 12] Performance Budget 운영

Performance budget을 CI 게이트로 실제 운영하는 방법을 다룹니다. 하드/소프트 게이트 구분, 예산 초과 시 에스컬레이션 흐름, 만료 기한이 있는 예외(waiver) 승인 프로세스와 거버넌스 실패 패턴을 정리합니다.

[Regression 12] Post-mortem 분석

성능 장애 종료 뒤 작성하는 post-mortem 문서의 트리거 기준·템플릿 구조를 다루고, 비난 없는(blameless) 분석 문화가 필요한 이유와 재발 방지 액션 아이템을 담당자·기한과 함께 마무리까지 추적하는 방법을 정리합니다.