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안녕하세요! 7부 '비동기 처리 및 성능 최적화'의 마지막 시간, 36강입니다! 🎉

지금까지 7부에서는 FastAPI의 핵심인 비동기 동작 원리를 이해하고(32강), 블로킹 코드의 함정을 피하는 방법(33강), 백그라운드 작업 처리(34강), 그리고 실시간 통신을 위한 WebSocket(35강)까지 배우며 API의 성능과 기능을 한 단계 끌어올렸습니다.

이번 시간에는 여기서 더 나아가, 우리 FastAPI 애플리케이션의 성능을 마지막 한 방울까지 짜내기 위한(?) 다양한 성능 최적화 팁들과 고급 주제들을 살펴보는 시간을 갖겠습니다! 🚀💨 어떻게 하면 JSON 처리를 더 빠르게 할 수 있을지, 반복적인 작업을 줄이는 캐싱은 무엇인지, 네트워크 전송량을 줄이는 압축은 어떻게 하는지, 그리고 서버의 CPU를 최대한 활용하는 방법은 무엇인지 등을 알아볼 거예요. 또한, 성능 문제의 원인을 정확히 진단하는 프로파일링의 중요성까지 짚어보며 7부를 마무리하겠습니다!

📚 챕터 소개

7부 마무리 강의로, FastAPI 애플리케이션 성능 향상을 위한 다양한 최적화 기법 및 관련 고급 주제 소개. FastAPI의 비동기 아키텍처의 높은 성능 기반에도 불구, 특정 부분(데이터 직렬화, 네트워크, CPU, 반복 계산 등)에서 성능 병목 발생 가능.

Python 기본 JSON 라이브러리보다 빠른 orjson 라이브러리와 ORJSONResponse를 이용한 JSON 처리 속도 향상법 학습. 반복 계산/DB 조회 결과를 재사용하여 성능을 높이는 캐싱(Caching) 전략 기본 개념 소개.

네트워크 대역폭 및 로딩 시간 단축을 위한 Gzip 압축 미들웨어(GzipMiddleware) 설정법 학습. 서버의 멀티 코어 CPU 활용 극대화를 위해 Gunicorn과 Uvicorn 워커를 사용한 멀티 프로세스 실행 방법 학습. 마지막으로, 성능 최적화의 첫걸음인 병목 지점 식별을 위한 프로파일링(Profiling) 중요성 및 관련 도구 간략 소개.

🎯 챕터 목표

이 강의를 마치면 여러분은 다음을 할 수 있게 됩니다:

1. FastAPI 애플리케이션의 성능 최적화 필요 이유 및 영역 이해.
2. orjson과 ORJSONResponse를 이용한 JSON 처리 속도 향상법 습득.
3. 캐싱(Caching) 기본 개념 및 성능 개선 효과 이해.
4. GzipMiddleware를 사용한 HTTP 응답 압축 및 네트워크 전송량 감소.
5. Gunicorn과 Uvicorn 워커를 사용한 멀티 코어 활용 및 처리량(Throughput) 증대법 이해.
6. 성능 병목 식별을 위한 프로파일링(Profiling) 중요성 인지.

🏗️ 이번 강의 관련 프로젝트 구조 및 예제 코드 (개념)