파이썬 기반 AI 서비스 성능 개선 워크벤치

실제 서비스 코드를 노출하지 않고 요청 단계와 개선 효과를 조작해 보는 자체완결형 데모입니다.

핵심 결과 p95 5초 이하
p50 응답2.8초중앙값 기준
p95 핵심 결과7.4초목표 5.0초 이하
p99 응답11.8초꼬리 지연 포함
오류율2.1%외부 연동 실패 포함

요청 단계별 처리시간

막대를 눌러 병목 후보를 표시할 수 있습니다.

기준선 요약

개선 전후 비교 보고서의 핵심 항목입니다.

앱 로직
31%
데이터
18%
외부 연동
42%
후처리
9%

리팩터링 스위치

개선 항목을 켜면 지표와 단계별 시간이 즉시 갱신됩니다.

직렬 외부 호출 병렬화독립적인 AI API, 검색, 메타데이터 조회를 동시에 실행합니다.
후처리 작업 분리핵심 결과에 필요 없는 요약, 로깅, 추천 생성을 비동기로 이동합니다.
중복 연산 제거동일 입력 전처리와 반복 직렬화를 요청 범위에서 한 번만 수행합니다.
응답 페이로드 축소초기 응답은 핵심 필드만 포함하고 부가 콘텐츠는 나중에 받습니다.

개선 효과

목표 달성 여부를 p95 기준으로 확인합니다.

핵심 결과 우선 반환

사용자 흐름은 유지하고 체감 대기시간을 줄입니다.

대기 중 핵심 노출: -
요청 처리 중
핵심 결과

요청 의도와 필수 결과 데이터가 먼저 반환됩니다. 부가 설명은 후속 콘텐츠로 이어집니다.

응답 단계 상태

후속 콘텐츠 분리 전후의 차이를 확인합니다.

캐시·폴백 시뮬레이터

외부 서비스 지연이 전체 요청으로 전파되지 않도록 격리합니다.

반복 결과 캐시동일 대표 요청은 저장된 결과를 즉시 반환합니다.
외부 연동 타임아웃지정 시간을 넘기면 보조 정보만 포기합니다.
폴백 응답연동 실패 시 최근 성공 결과와 기본 설명을 사용합니다.

부하 테스트 조건

동시 사용자 조건을 바꾸고 회귀 검증 결과를 생성합니다.

검수 보고서 초안

현재 설정을 기준으로 산출물에 들어갈 요약을 자동 생성합니다.