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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. 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. 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. 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. PR마다 벤치마크 결과를 기준선과 비교해 병합 차단 여부를 결정하는 성능 게이트를 설계합니다. 절대·상대·통계적 임계값의 차이, 실패 시 처리 정책, 노이즈로 인한 오탐(false positive)을 줄이는 전략을 정리합니다. 성능 회귀를 진단 가능한 신호로 만드는 관측 가능성 플랫폼 설계를 다룹니다. 메트릭·트레이스·로그를 공통 식별자와 exemplar로 연결하고, 카디널리티·비용·계측 오버헤드의 트레이드오프를 판단하는 기준을 정리합니다. 성능 기준선(baseline)을 fixed·rolling·hybrid 전략으로 나눠 관리하고, 갱신 시점·드리프트 방지·다중 환경 동기화 원칙을 정리합니다. CodSpeed·Bencher의 실제 baseline 갱신 방식과 Chromium 사례를 근거로 판단 기준을 제시합니다. Prometheus의 histogram_quantile 근사 원리와 레코딩 규칙으로 지연 분포를 저장·질의하고, Grafana의 RED/USE 레이아웃 원칙과 dashboard-as-code 운영으로 성능 대시보드를 안정적으로 유지하는 설계 기준을 정리합니다. 벤치마크를 CI 파이프라인에 통합할 때 발생하는 노이즈 문제와 이를 다루는 CodSpeed·Bencher의 서로 다른 접근을 비교합니다. 계측 기반 측정과 베어메탈 동일성 벤치마킹의 원리를 정리합니다. 성능 측정 노이즈를 런타임·적재·인프라 층위로 분류하고, Welch's t-test와 변동계수(CV)로 신호와 소음을 가르는 유의성 판정, 반복 횟수 설계, CPU 고정·주파수 스케일링 차단 같은 환경 격리로 회귀 탐지의 오탐·미탐을 줄이는 방법을 다룹니다.