[번역] JSON은 느립니다. JSON 보다 더 빠른 4가지 대안

출처: JSON is Slower. Here Are Its 4 Faster Alternatives

소개

빠르게 변화하는 웹 개발 환경에서 속도와 응답성은 타협할 수 없는 요소입니다. 사용자는 정보에 대한 즉각적인 액세스, 신속한 상호 작용, 원활한 경험을 원합니다. 자바스크립트 객체 표기법의 줄임말인 JSON은 웹 개발에서 데이터 교환을 위한 충실한 동반자 역할을 해왔지만, 애플리케이션의 속도를 떨어뜨리고 있는 것은 아닐까요? JSON의 세계에 대해 자세히 알아보고, 잠재적인 병목 현상을 살펴보고, 앱이 치타처럼 질주할 수 있도록 더 빠른 대안과 최적화 기술을 알아보세요.

JSON이란 무엇이며 왜 신경 써야 할까요?

JSON 최적화를 위한 여정을 시작하기 전에 JSON이 무엇이며 왜 중요한지 이해해 봅시다.

JSON은 애플리케이션의 데이터를 하나로 묶어주는 접착제입니다. 서버와 클라이언트 간에 데이터가 통신되는 언어이며 데이터베이스와 구성 파일에 데이터가 저장되는 형식입니다. 본질적으로 JSON은 최신 웹 개발에서 중추적인 역할을 합니다.

JSON과 그 뉘앙스를 이해하는 것은 모든 웹 개발자의 기본 기술일 뿐만 아니라 애플리케이션을 최적화하는 데도 매우 중요합니다. 이 블로그를 자세히 살펴보면서 JSON이 성능 측면에서 양날의 검이 될 수 있는 이유와 이러한 지식이 개발 여정에 어떻게 큰 변화를 가져올 수 있는지 알아보세요.

JSON의 인기와 사람들이 사용하는 이유

웹 개발 세계에서 JSON의 인기는 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 몇 가지 강력한 이유로 인해 데이터 교환을 위한 사실상의 표준으로 부상했습니다:

1. 사람이 읽을 수 있는 형식

JSON은 개발자와 비개발자 모두 쉽게 읽고 이해할 수 있는 간단한 텍스트 기반 구조를 사용합니다. 사람이 읽을 수 있는 이 형식은 협업을 향상시키고 디버깅을 간소화합니다.

// Inefficient
{
     "customer_name_with_spaces": "John Doe"
}

// Efficient
{
     "customerName": "John Doe"
}

언어 불가지론: JSON은 특정 프로그래밍 언어에 종속되지 않습니다. 거의 모든 최신 프로그래밍 언어로 구문 분석 및 생성할 수 있는 범용 데이터 형식이므로 활용도가 매우 높습니다.
데이터 구조 일관성: JSON은 키-값 쌍, 배열, 중첩된 객체를 사용하여 데이터에 일관된 구조를 적용합니다. 이러한 일관성 덕분에 다양한 프로그래밍 시나리오에서 예측 가능하고 쉽게 작업할 수 있습니다.

   // Inefficient
   {
     "order": {
       "items": {
         "item1": "Product A",
         "item2": "Product B"
       }
     }
   }

   // Efficient
   {
     "orderItems": ["Product A", "Product B"]
   }

브라우저 지원: JSON은 웹 브라우저에서 기본적으로 지원되므로 웹 애플리케이션이 서버와 원활하게 통신할 수 있습니다. 이러한 기본 지원은 웹 개발에서 JSON이 채택되는 데 크게 기여했습니다.
JSON API: 많은 웹 서비스와 API는 기본적으로 JSON 형식으로 데이터를 제공합니다. 이로 인해 웹 개발에서 데이터 교환을 위해 가장 많이 선택되는 JSON의 역할이 더욱 공고해졌습니다.
JSON 스키마: 개발자는 JSON 스키마를 사용하여 JSON 데이터의 구조를 정의하고 검증하여 애플리케이션의 명확성과 신뢰성을 한층 더 높일 수 있습니다.

이러한 장점을 고려할 때 전 세계 개발자들이 데이터 교환을 위해 JSON에 의존하는 것은 당연한 일입니다. 하지만 이 블로그에서 더 자세히 살펴보면서 JSON과 관련된 잠재적인 성능 문제와 이를 효과적으로 해결하는 방법에 대해 알아볼 것입니다.

속도에 대한 필요성

오늘날과 같이 빠르게 변화하는 디지털 환경에서 애플리케이션 속도와 응답성은 타협할 수 없는 필수 요소입니다. 사용자는 웹 및 모바일 애플리케이션에서 즉각적인 정보 액세스, 신속한 상호 작용, 원활한 경험을 기대합니다. 이러한 속도에 대한 요구는 여러 가지 요인에 의해 좌우됩니다:

사용자 기대치

사용자들은 디지털 상호 작용을 통한 빠른 응답에 익숙해져 있습니다. 웹 페이지가 로드되거나 앱이 응답할 때까지 기다리는 것을 원하지 않습니다. 단 몇 초라도 지연되면 불만을 품고 이탈할 수 있습니다.

경쟁 우위

속도는 중요한 경쟁 우위가 될 수 있습니다. 빠르게 응답하는 애플리케이션은 느린 대안보다 사용자를 더 효과적으로 유치하고 유지하는 경향이 있습니다.

검색 엔진 순위

Google과 같은 검색 엔진은 페이지 속도를 순위 결정 요소로 고려합니다. 로딩 속도가 빠른 웹사이트는 검색 결과에서 더 높은 순위를 차지하여 가시성과 트래픽이 증가하는 경향이 있습니다.

전환율

특히 이커머스 웹사이트는 속도가 전환율에 미치는 영향에 대해 잘 알고 있습니다. 웹사이트 속도가 빠를수록 전환율이 높아져 결과적으로 수익이 증가합니다.

모바일 성능

모바일 디바이스가 확산됨에 따라 속도의 중요성은 더욱 커졌습니다. 모바일 사용자는 대역폭과 처리 능력이 제한되어 있는 경우가 많기 때문에 빠른 앱 성능은 필수입니다.

JSON이 앱의 속도를 저하시키고 있나요?

이제 핵심적인 질문에 답해 보겠습니다: JSON으로 인해 애플리케이션 속도가 느려지나요?

앞서 언급했듯이 JSON은 매우 널리 사용되는 데이터 교환 형식입니다. 유연하고 사용하기 쉬우며 광범위하게 지원됩니다. 하지만 이렇게 널리 채택되었다고 해서 성능 문제가 없는 것은 아닙니다.

특정 시나리오에서 JSON은 애플리케이션 속도를 저하시키는 주범이 될 수 있습니다. 특히 규모가 크거나 복잡한 구조를 처리할 때 JSON 데이터를 구문 분석하는 프로세스는 귀중한 밀리초를 소비할 수 있습니다. 또한 비효율적인 직렬화 및 역직렬화는 애플리케이션의 전반적인 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.

구문 분석 오버헤드

JSON 데이터가 애플리케이션에 도착하면 사용 가능한 데이터 구조로 변환하기 위해 구문 분석 프로세스를 거쳐야 합니다. 구문 분석은 특히 광범위하거나 깊게 중첩된 JSON 데이터를 처리할 때 상대적으로 느릴 수 있습니다.

// JavaScript example using JSON.parse for parsing
const jsonData = '{"key": "value"}';
const parsedData = JSON.parse(jsonData);

직렬화 및 역직렬화

JSON은 클라이언트에서 서버로 데이터를 전송할 때 직렬화(객체를 문자열로 인코딩)하고 수신 시 역직렬화(문자열을 사용 가능한 객체로 다시 변환)해야 합니다. 이러한 단계는 오버헤드를 유발하고 애플리케이션의 전반적인 속도에 영향을 줄 수 있습니다.

// Node.js example using JSON.stringify for serialization
const data = { key: 'value' };
const jsonString = JSON.stringify(data);

문자열 조작

JSON은 텍스트 기반이며, 연결 및 구문 분석과 같은 작업을 위해 문자열 조작에 크게 의존합니다. 문자열 처리는 바이너리 데이터로 작업하는 것에 비해 느릴 수 있습니다.

데이터 유형 부족

JSON에는 제한된 데이터 유형(예: 문자열, 숫자, 부울)이 있습니다. 복잡한 데이터 구조는 덜 효율적인 표현이 필요할 수 있으며, 이로 인해 메모리 사용량이 증가하고 처리 속도가 느려질 수 있습니다.

{
  "quantity": 1.0
}

상세성

사람이 읽을 수 있는 JSON의 설계는 장황함을 초래할 수 있습니다. 중복 키와 반복 구조로 인해 페이로드 크기가 증가하여 데이터 전송 시간이 길어집니다.

// Inefficient
{
  "product1": {
    "name": "Product A",
    "price": 10
  },
  "product2": {
    "name": "Product A",
    "price": 10
  }
}

바이너리 지원 없음

JSON은 바이너리 데이터에 대한 기본 지원이 없습니다. 바이너리 데이터를 다룰 때 개발자는 종종 이를 텍스트로 인코딩하고 디코딩해야 하므로 효율성이 떨어질 수 있습니다.

딥 네스팅

일부 시나리오에서는 JSON 데이터가 깊게 중첩되어 재귀적 구문 분석과 트래버스가 필요할 수 있습니다. 이러한 계산 복잡성으로 인해 특히 최적화하지 않으면 애플리케이션 속도가 느려질 수 있습니다.

JSON의 대안

JSON은 다목적 데이터 교환 형식이지만, 특정 시나리오에서는 성능에 한계가 있어 더 빠른 대안을 모색하게 되었습니다. 이러한 대안 중 몇 가지를 자세히 살펴보고 언제, 왜 이러한 대안을 선택해야 하는지 이해해 보겠습니다:

프로토콜 버퍼

프로토콜 버퍼는 프로토콜 버프라고도 하며 Google에서 개발한 바이너리 직렬화 형식입니다. 속도와 효율성 측면에서 탁월합니다. 프로토콜 버퍼 사용을 고려해야 하는 이유는 다음과 같습니다:

바이너리 인코딩: 프로토콜 버퍼는 바이너리 인코딩을 사용하므로 JSON의 텍스트 기반 인코딩에 비해 인코딩 및 디코딩이 더 간결하고 빠릅니다.
효율적인 데이터 구조: 프로토콜 버퍼를 사용하면 정확한 타이핑으로 효율적인 데이터 구조를 정의할 수 있으므로 직렬화 및 역직렬화를 더 빠르게 수행할 수 있습니다.
스키마 진화: 프로토콜 버퍼는 스키마 진화를 지원하므로 이전 버전과의 호환성을 깨지 않고 데이터 구조를 업데이트할 수 있습니다.

syntax = "proto3";

message Person {
  string name = 1;
  int32 age = 2;
}

MessagePack

MessagePack은 효율성과 속도를 위해 설계된 또 다른 바이너리 직렬화 형식입니다. 메시지팩 사용을 고려해야 하는 이유는 다음과 같습니다:

컴팩트함: MessagePack은 매우 컴팩트한 데이터 표현을 생성하여 데이터 전송 크기를 줄여줍니다.
바이너리 데이터: MessagePack은 바이너리 데이터를 기본적으로 지원하므로 바이너리 정보가 포함된 시나리오에 이상적입니다.
속도: 메시지팩의 바이너리 특성 덕분에 인코딩과 디코딩을 빠르게 처리할 수 있습니다.

// JavaScript example using MessagePack for serialization
const msgpack = require('msgpack-lite');
const data = { key: 'value' };
const packedData = msgpack.encode(data);

BSON(바이너리 JSON)

흔히 "비손" 또는 "바이손"으로 발음되는 BSON은 주로 몽고DB와 같은 데이터베이스에서 사용되는 바이너리 직렬화 형식입니다. BSON 사용을 고려하는 이유는 다음과 같습니다:

JSON과 유사한 구조: BSON은 바이너리 데이터 유형이 추가된 JSON과 유사한 구조를 유지하여 효율성과 가독성 사이의 균형을 제공합니다.
바이너리 데이터 지원: BSON은 바이너리 데이터 유형을 기본적으로 지원하므로 이미지나 멀티미디어와 같은 데이터를 처리하는 데 유용합니다.
데이터베이스 통합: BSON은 MongoDB와 같은 데이터베이스와 원활하게 통합되므로 이러한 환경에서 자연스럽게 선택할 수 있습니다.

{
  "_id": ObjectId("60c06fe9479e1a1280e6bfa7"),
  "name": "John Doe",
  "age": 30
}

Avro

Avro는 아파치 하둡 프로젝트 내에서 개발된 데이터 직렬화 프레임워크입니다. 스키마 호환성과 성능을 강조합니다. Avro 사용을 고려해야 하는 이유는 다음과 같습니다:

스키마 호환성: Avro는 스키마 호환성을 우선시하므로 호환성을 깨뜨리지 않고 데이터 구조를 발전시킬 수 있습니다.
바이너리 데이터: Avro는 데이터 전송에 컴팩트한 바이너리 인코딩 형식을 사용하므로 페이로드가 더 작아집니다.
언어 중립적: Avro는 여러 프로그래밍 언어를 지원하므로 다양한 애플리케이션 에코시스템에 적합합니다.

{
  "type": "record",
  "name": "Person",
  "fields": [
    { "name": "name", "type": "string" },
    { "name": "age", "type": "int" }
  ]
}

JSON과 그 대안 중 어떤 것을 선택할지는 특정 사용 사례와 요구 사항에 따라 달라집니다. 스키마 호환성이 중요하다면 Avro가 적합할 수 있습니다. 간결함과 효율성이 필요하다면 MessagePack과 Protocol Buffers가 강력한 경쟁자입니다. 바이너리 데이터를 처리할 때는 MessagePack과 BSON이 적합합니다. 각 형식에는 장단점이 있으므로 프로젝트의 요구 사항에 맞는 형식을 선택하세요.

JSON 성능 최적화

하지만 잠재적인 속도 저하에도 불구하고 JSON을 계속 사용해야 한다면 어떻게 해야 할까요? 어떻게 하면 JSON을 더 빠르고 효율적으로 실행할 수 있을까요? 좋은 소식은 이를 달성하는 데 도움이 되는 실용적인 전략과 최적화가 있다는 것입니다. 코드 예제와 모범 사례를 통해 이러한 전략을 살펴보세요.

1. 데이터 크기 최소화

a. 짧고 설명적인 키 사용: 간결하지만 의미 있는 키 이름을 선택하여 JSON 객체의 크기를 줄이세요.

   // Inefficient
   {
     "customer_name_with_spaces": "John Doe"
   }

   // Efficient
   {
     "customerName": "John Doe"
   }

b. 가능하면 축약하세요: 명확성을 해치지 않는 범위 내에서 키나 값에 약어를 사용하는 것이 좋습니다.

   // Inefficient
   {
     "transaction_type": "purchase"
   }

   // Efficient
   {
     "txnType": "purchase"
   }

2. 배열을 현명하게 사용하기

a. 중첩을 최소화합니다: 배열이 깊게 중첩되면 JSON 구문 분석 및 트래버스 작업이 복잡해질 수 있으므로 배열이 깊게 중첩되는 것을 피하세요.

   // Inefficient
   {
     "order": {
       "items": {
         "item1": "Product A",
         "item2": "Product B"
       }
     }
   }

   // Efficient
   {
     "orderItems": ["Product A", "Product B"]
   }

3. 숫자 표현 최적화

a. 가능하면 정수를 사용합니다: 값을 정수로 표현할 수 있는 경우 부동 소수점 숫자 대신 정수를 사용합니다.

   // Inefficient
   {
     "quantity": 1.0
   }

   // Efficient
   {
     "quantity": 1
   }

4. 중복 제거

a. 반복되는 데이터를 피합니다: 공유 값을 참조하여 중복 데이터를 제거합니다.

   // Inefficient
   {
     "product1": {
       "name": "Product A",
       "price": 10
     },
     "product2": {
       "name": "Product A",
       "price": 10
     }
   }

   // Efficient
   {
     "products": [
       {
         "name": "Product A",
         "price": 10
       },
       {
         "name": "Product B",
         "price": 15
       }
     ]
   }

5. 압축 사용

a. 압축 알고리즘을 적용합니다: 해당되는 경우, 전송 중 JSON 페이로드의 크기를 줄이기 위해 Gzip 또는 Brotli와 같은 압축 알고리즘을 사용합니다.

   // Node.js example using zlib for Gzip compression
   const zlib = require('zlib');

   const jsonData = {
     // Your JSON data here
   };

   zlib.gzip(JSON.stringify(jsonData), (err, compressedData) => {
     if (!err) {
       // Send compressedData over the network
     }
   });

사무엘의 의견에 따라 수정 사항을 추가합니다.

이것은 흥미로운 메모와 옵션 모음입니다. 기사 작성해 주셔서 감사합니다!

특히 '실제 최적화' 섹션에 대한 링크를 제공해 주실 수 있나요? 다양한 회사와 상황의 경험에 대해 자세히 알아볼 수 있으면 좋겠습니다.

"JSON 성능 최적화" 섹션의 예제에서는 성능 향상을 위해 자바스크립트 내에서 압축을 사용할 것을 제안합니다. 일반적으로 연결 수준에서 HTTP 압축을 사용하는 것이 좋습니다. HTTP는 동일한 zlib, gzip, brotli 압축 옵션을 지원하지만 잠재적으로 훨씬 더 효율적인 구현이 가능합니다.

프로토콜 버퍼와 기타 바이너리 옵션은 의심할 여지 없이 JSON이 제공하지 않는 성능과 기능을 제공하지만, HTTP 압축과 HTTP/2가 얼마나 중요한지 과소평가하고 있다고 생각합니다.

저는 10년 전 이커머스 업계에서 일할 때 전송 크기와 탐색 비용을 상쇄하기 위해 JSON 구조를 최적화하는 작은 작업을 한 적이 있습니다. 일반적인 "컬렉션"(객체 배열)보다 열 형식 데이터(배열 객체)를 사용하면 여전히 몇 가지 이점이 있지만, 장황한 키와 같은 여러 가지 우려 사항은 반복적으로 사용되는 경우 압축을 통해 근본적으로 제거됩니다.

또한 HTTP/2는 요청에 대한 오버헤드 비용을 줄여주므로 JSON 또는 모든 형식을 더 작은 조각으로 요청하고 클라이언트에 축적하여 응답성을 개선하는 것이 더 효율적입니다.

몇 가지 사소한 형식 지정 문제가 있고 소스가 부족하지만 훌륭한 정보 및 제안 기반을 제공합니다.

6. 서버 측 캐싱 사용

a. JSON 응답 캐시: 서버 측 캐싱을 구현하여 JSON 응답을 효율적으로 저장하고 제공함으로써 반복적인 데이터 처리의 필요성을 줄입니다.

7. 프로파일링 및 최적화

a. 성능 프로파일링: 프로파일링 도구를 사용하여 JSON 처리 코드의 병목 현상을 파악한 다음 해당 섹션을 최적화하세요.

구현하는 특정 최적화는 애플리케이션의 요구 사항 및 제약 조건에 맞춰야 한다는 점을 기억하세요.

실제 최적화: 실제 JSON 속도 향상

이제 JSON 최적화의 이론적 측면을 살펴보았으니, 이제 JSON으로 성능 병목 현상을 겪고 이를 훌륭하게 극복한 실제 애플리케이션과 프로젝트에 대해 자세히 알아볼 차례입니다. 이러한 예시를 통해 속도와 응답성을 높이는 동시에 JSON의 다재다능함을 활용하는 전략에 대한 귀중한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

1. LinkedIn의 프로토콜 버퍼 통합

과제: JSON의 상세성 및 네트워크 대역폭 사용량과의 싸움에서 승리한 LinkedIn
세계 최대의 전문 네트워킹 플랫폼인 LinkedIn은 어려운 과제에 직면했습니다. 마이크로서비스 통신을 위해 JSON에 대한 의존도가 높아지면서 장황해지고 네트워크 대역폭 사용량이 증가하여 결국 지연 시간이 길어졌습니다. 밀리초가 중요한 디지털 세상에서 이 문제는 해결해야 할 과제였습니다.

해결책: 프로토콜 버퍼의 힘
LinkedIn은 Google에서 개발한 바이너리 직렬화 형식인 프로토콜 버퍼(프로토콜 버프라고도 함)로 전환했습니다. 프로토콜 버퍼의 주요 장점은 효율성, 소형화 및 속도이며, 직렬화 및 역직렬화 시 JSON보다 훨씬 빠릅니다.

영향: 지연 시간 최대 60% 단축

프로토콜 버퍼를 도입한 결과 지연 시간이 현저하게 감소했으며, 최대 60%까지 개선되었다는 보고가 있습니다. 이러한 최적화를 통해 LinkedIn 서비스의 속도와 응답성이 크게 향상되어 전 세계 수백만 명의 사용자에게 더욱 원활한 경험을 제공할 수 있게 되었습니다.

2. Uber의 H3 지리 인덱스

과제: 지리공간 데이터에 대한 Uber의 JSON 고민

차량 호출 서비스 업체인 Uber는 운영을 위해 지리공간 데이터에 크게 의존하고 있습니다. 지리공간 데이터를 표현하기 위해 JSON을 기본으로 선택했지만, 대규모 데이터 세트에 대한 JSON 구문 분석은 병목 현상이 발생하여 알고리즘 속도가 느려지는 것으로 판명되었습니다.

해결책: H3 위치 기반 정보 인덱스 도입

Uber는 지리공간 데이터를 위한 고효율 육각형 그리드 시스템인 H3 Geo-Index를 도입했습니다. JSON에서 이 혁신적인 솔루션으로 전환함으로써 JSON 파싱 오버헤드를 크게 줄일 수 있었습니다.

영향: 지리공간 작업 가속화

이러한 최적화를 통해 지리공간 운영 속도가 크게 빨라져 Uber의 차량 호출 서비스 및 매핑 시스템의 효율성이 향상되었습니다. 사용자들은 더 빠른 응답 시간과 더 안정적인 서비스를 경험했습니다.

3. Slack의 메시지 형식 최적화

과제: 실시간 메시지 렌더링에 대한 Slack의 고민
팀용 메시징 플랫폼인 Slack은 실시간 채팅에서 대량의 JSON 형식 메시지를 전송하고 렌더링해야 했습니다. 하지만 이로 인해 성능 병목 현상이 발생하고 메시지 렌더링 속도가 느려졌습니다.

해결책: JSON 구조 간소화
Slack은 불필요한 데이터를 줄이기 위해 JSON 구조를 최적화했습니다. 각 메시지에 필수 정보만 포함하기 시작하여 페이로드 크기를 줄였습니다.

영향: 메시지 렌더링 속도 향상 및 채팅 성능 개선

이러한 최적화를 통해 메시지 렌더링 속도가 크게 개선되었습니다. Slack 사용자들은 특히 바쁜 그룹 채팅에서 더욱 반응이 빠르고 효율적인 채팅 환경을 즐길 수 있었습니다.

4. Auth0의 프로토콜 버퍼 구현

과제: Auth0의 인증 및 권한 부여 데이터 성능

저명한 ID 및 접속 관리 플랫폼인 Auth0는 인증 및 권한 부여 데이터를 처리할 때 JSON의 성능 문제에 직면했습니다. 이 데이터는 보안에 영향을 주지 않으면서 효율적으로 처리되어야 했습니다.

해결책: 데이터 직렬화를 위한 프로토콜 버퍼 도입

Auth0은 효율적인 데이터 직렬화 및 역직렬화 기능을 활용하여 프로토콜 버퍼를 도입했습니다. 이 전환을 통해 데이터 처리 속도가 크게 개선되어 인증 프로세스가 빨라지고 전반적인 성능이 향상되었습니다.

영향: 인증 및 권한 부여 속도 향상

프로토콜 버퍼의 도입으로 인증 및 권한 부여 프로세스가 터보차지되어 Auth0의 서비스가 최고 수준의 보안 표준을 유지하면서 최고의 성능을 제공할 수 있게 되었습니다.

이러한 실제 사례는 JSON 관련 속도 저하를 극복하는 데 있어 최적화의 힘을 강조합니다. 이러한 사례에 사용된 전략은 현대 디지털 환경의 요구 사항을 충족하는 데 있어 JSON 및 대체 형식의 적응성과 다재다능함을 입증하는 증거입니다.

결론 부분에서는 주요 내용을 요약하고 프로젝트에서 JSON 성능을 최적화하기 위한 로드맵을 제공할 예정이니 기대해 주세요.

마치며

개발 영역에서 JSON은 데이터 교환을 위한 다재다능하고 필수적인 도구로 자리 잡았습니다. 사람이 읽을 수 있는 구조와 언어 간 적응성 덕분에 최신 애플리케이션의 초석으로 굳건히 자리 잡았습니다. 그러나 이 가이드에서 살펴본 바와 같이, JSON이 널리 사용된다고 해서 성능 문제에서 자유로울 수 있는 것은 아닙니다.

JSON 성능 향상을 위한 여정에서 얻은 중요한 시사점은 분명합니다:

성능이 가장 중요합니다: 오늘날의 디지털 환경에서는 속도와 응답성이 가장 중요합니다. 사용자는 빠른 속도로 작동하는 애플리케이션을 요구하며, 약간의 지연이라도 발생하면 불만족과 기회 손실로 이어질 수 있습니다.
크기가 중요합니다: 데이터 페이로드의 크기는 네트워크 대역폭 사용량과 응답 시간에 직접적인 영향을 미칩니다. 일반적으로 데이터 크기를 줄이는 것이 JSON 성능 최적화의 첫 번째 단계입니다.
대체 형식 탐색: 효율성과 속도가 중요한 경우에는 프로토콜 버퍼, MessagePack, BSON 또는 Avro와 같은 대체 데이터 직렬화 형식을 탐색하는 것이 좋습니다.
실제 사례: 조직이 JSON 관련 속도 저하 문제를 효과적으로 해결한 실제 사례를 보면 최적화 노력이 애플리케이션 성능을 크게 향상시킬 수 있음을 알 수 있습니다.

웹 애플리케이션을 계속 개발하고 개선할 때 항상 JSON의 성능에 미치는 영향을 염두에 두세요. 데이터 구조를 세심하게 설계하고, 의미 있는 키 이름을 선택하고, 상황에 따라 대체 직렬화 형식을 탐색할 수 있는 열린 자세를 가져야 합니다. 이렇게 하면 애플리케이션이 속도와 효율성 측면에서 사용자의 기대치를 충족할 뿐만 아니라 이를 뛰어넘을 수 있습니다.

끊임없이 진화하는 웹 개발 환경에서 JSON 성능을 최적화하는 것은 프로젝트를 차별화하고 즉각적인 디지털 경험의 시대에 애플리케이션의 성공을 보장하는 귀중한 자산이 됩니다.

'Translate' 카테고리의 다른 글

[번역] 더 좋고 안전한 코드를 위한 두 가지 간단한 규칙 (0)	2023.11.10
[번역] 상위 10가지 소프트웨어 개발 KPI (0)	2023.11.08
[번역] 지루한 개발자를 위한 10가지 재미있는 웹 개발 프로젝트 아이디어 (2)	2023.10.28
[번역] Bun vs Node.js 알아야 할 모든 것 (0)	2023.10.27
[번역] Up: 클라우드를 위한 휴대용 마이크로서비스 준비 (0)	2023.10.26