원문: How Does Chrome Prioritize Image Requests? 이 글에서는 Chrome 브라우저가 이미지 리소스에 대한 요청 우선순위를 어떻게 결정하는지 자세히 살펴보겠습니다. 우선순위 결정 방식의 원리를 이해하고, 중요한 이미지를 더 빠르게 로드하기 위해 사용할 수 있는 최적화 기법들을 소개합니다. 이미지 요청은 기본적으로 ‘낮음(Low)’ 우선순위를 가집니다. 기본적으로 이미지 요청은 낮음(Low) 우선순위를 갖습니다. 브라우저는 이미지를 로드하기 전에 렌더링 차단(render-blocking) 리소스나 핵심 요청 체인(critical request chain) 에 포함된 리소스들의 로드를 먼저 처리합니다. 아래 요청 워터폴(waterfall) 예시를 보면 여러 이미지 요청이 ‘낮음(Low)’ 우선순위로 처리되는 것을 확인할 수 있습니다. 회색 막대는 대기 시간을 나타내며, 이 예시에서는 700ms가 넘는 경우가 많습니다. Chrome은 페이지 렌더링이 …

현대 소프트웨어 개발 환경은 기술적 복잡성이 증가하고, 프로젝트 규모가 확대되며, 다기능 팀 기반 협업이 심화되는 특징을 보입니다. 이러한 변화 속에서 개발자의 전문성은 특정 프로그래밍 언어나 도구의 숙련도를 넘어, 보다 근본적인 지적 역량과 대인 관계 능력에 의해 좌우됩니다. 특히 웹 개발과 같이 프론트엔드, 백엔드, 인프라 등 다양한 기술 영역을 포괄하면서 성능, 코드 재사용성, 유지보수성, 보안 등 다차원적인 품질 속성을 요구하는 분야에서는 이러한 핵심 역량이 더욱 중요합니다. 이 글에서는 소프트웨어 개발자가 지속적으로 성장하고 경쟁력을 유지하기 위해 필수적으로 갖춰야 할 세 가지 핵심 역량인 효과적 사고력, 체계적 문제 분해 능력, 그리고 명확한 의사소통 능력의 중요성을 분석하고, 이를 개발자가 실무에서 내재화할 수 있는 방법을 살펴봅니다. 1. 효과적 사고력: 분석적 탐구와 시스템적 통찰 효과적 사고력은 기술적 도전을 깊이 있게 이해하고 최적의 해결책을 찾기 위한 근본적인…

웹사이트 내비게이션의 해골물, 브래드크럼(Breadcrumbs). 사용자의 현재 위치를 알려주고 상위 경로로의 복귀를 돕는 이 UI 패턴은 그 직관성 덕분에 오랫동안 사랑받아 왔습니다. 하지만 웹 기술과 사용자 형태가 변화하면서, 는 다소 극단적인 주장까지 제기되고 있습니다. 하지만 저는 이 사망 선고가 다소 성급하다고 생각합니다. 하지만 브레드크럼의 역할과 필요성이 과거와 달라졌으며, 그 적용에 있어 이전보다 훨씬 신중한 접근이 필요하다는 점에는 전적으로 동의합니다. 이 글에서는 브레드크럼 효용성에 대해 논의하고, 현대 웹 개발 환경에서의 가치와 고려 사항에 대한 제 관점을 공유하고자 합니다. 브레드크럼 효용성에 대한 회의론: 타당한 지적들 여러 사이트의 글 등에서 제기되는 브레드크럼 회의론의 근거는 주목할만 합니다. 1. 향상된 웹사이트 아키텍처 명확한 주 내비게이션, 플랫 구조, 효과적인 태깅 시스템 등은 사용자가 정보 구조 내에서 길을 잃을 가능성을 줄였습니다. 물론 현대…

현대의 웹 어플리케이션 환경에서 성능, 안정성, 그리고 확장성은 더 이상 선택이 아닌 필수입니다. 트래픽이 폭증하고 서비스 아키텍처가 복잡해짐에 따라, 유입되는 요청을 다수의 백엔드 서버로 분산하고, 예기치 않은 서버 장애 상황에서도 서비스 중단을 최소화하는 기술의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 이러한 과제를 해결하기 위한 오픈 소스 솔루션 중 하나가 바로 HAProxy입니다. HAProxy(High Availability Proxy)는 고성능 TCP/HTTP 로드 밸런서 및 프록시 서버로서, 수많은 글로벌 고트래픽 웹사이트에서 그 성능과 안정성을 입증하며 핵심 인프라 구성 요소로 자리 잡았습니다. 이 글에서는 HAProxy의 개념과 주요 기능을 소개하고, Nginx와 Envoy와 같은 다른 솔루션과의 비교를 통해 각각의 특징과 적합한 사용 사례를 알려드리겠습니다. HAProxy의 핵심 기능 HAProxy는 트래픽 관리와 서비스 가용성 극대화를 위한 풍부하고 강력한 …

머신러닝 모델의 성능은 학습 데이터로부터 일반화하여 새로운 데이터에 얼마나 잘 적용되는가에 따라 결정됩니다. 그러나 학습 데이터의 세부적인 특성이나 노이즈까지 과도하게 학습하면, 새로운 데이터에서 성능이 급격히 떨어지는 현상이 발생합니다. 이를 과적합(Overfitting) 이라고 합니다. 이 글에서는 과적합의 정의, 주요 원인, 정확한 진단 방법, 효과적인 방지 전략 및 실제 사례를 통해 이해를 돕겠습니다. 과적합이란? 과적합이란 머신러닝 모델이 학습 데이터를 너무 세밀하게 학습하여, 실제로는 중요하지 않은 노이즈나 특이사항까지 반영함으로써 일반화 성능이 떨어지는 현상입니다. 예를 들어, 학생이 문제의 원리를 이해하지 않고 단지 특정 문제의 답만 외우는 경우와 유사합니다. 결과적으로 새로운 문제에는 제대로 대응할 수 없습니다. 과적합의 주요 특징 학습 데이터에서는 뛰어난 성능을 보이지만, 검증 또는 테스트 데이터에서는 성능이 크게 떨어집니다. 특히 모델의 구조가 복잡하거나 파라…

“기계가 스스로 학습한다” 라는 말은 이제 흔히 들리지만, 정작 ‘어떤 방식으로 학습하는 걸까?’ 라는 질문을 던지면 막막해하는 분들도 많습니다. 머신러닝에는 여러 학습 방식이 있지만, 그중에서도 가장 기본이 되는 두 축은 지도 학습(Supervised Learning) 과 비지도 학습(Unsupervised Learning) 입니다. 이 글에서는 두 가지 방법을 쉽게 이해되도록 소개하려고 합니다. 지도 학습(Supervised Learning) 주요 개념 지도 학습이란, 입력 데이터와 그에 대응하는 정답(레이블) 을 함께 제시해 모델을 학습시키는 방식입니다. 예컨대 강아지 사진에 “강아지”라는 레이블을, 고양이 사진에 “고양이”라는 레이블을 붙여 주면, 모델이 둘 각각의 특징을 학습한 뒤 새로운 사진이 들어왔을 때 해당 이미지가 강아지인지 고양이인지 예측할 수 있게 됩니다. 또한 스팸 메일 필터링, 음성 인식, 이미지 분류, 금융 시장에서의 시계열 예측(회귀 문제) 등에서 폭넓게…

요즘 AI가 우리 일상에 깊이 들어옵니다. 그래서 AI가 데이터를 자유롭게 다루는 능력이 얼마나 중요한지 새삼 느끼게 됩니다. 예전에는 AI가 파일이나 데이터베이스, 클라우드에서 정보를 가져오려면 개발자가 복잡한 코드를 작성해야 했습니다. 이는 전자기기마다 플러그가 달라서 콘센트에 맞추려면 계속 새 어댑터를 만들어야 하는 상황과 비슷합니다. 이런 비효율을 해결하기 위해 Anthropic이 내놓은 해결책이 바로 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP) 입니다. MCP는 AI, 특히 대형 언어 모델(LLM)이 데이터 소스와 도구에 쉽게 접근할 수 있도록 도와줍니다. 다양한 기기를 하나의 포트에 연결하듯, MCP는 AI와 데이터 소스를 매끄럽게 연결합니다. 이러한 혁신 덕분에 AI는 더 정확하게 작동하고 실시간으로 반응하며 사용자 맞춤형 답변을 제공합니다. 이번 글에서는 MCP가 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 왜 주목해야 하는지, 그리고 비슷해 보일 수…

2025년 2월 14일, React 팀은 Create React App(이하 CRA)의 공식 종료를 발표하며 프론트엔드 개발자 커뮤니티에 큰 파장을 일으켰습니다. 2016년 처음 등장한 이래로, CRA는 React 프로젝트를 시작하는 가장 간편한 방법으로 자리 잡았지만, 이제는 그 역할을 내려놓고 더 현대적인 도구로의 전환을 맞이했습니다. 이 소식은 단순한 도구의 종료가 아니라, 웹 개발의 흐름이 변화하고 있음을 보여줍니다. 왜 이런 결정이 내려졌는지, 어떤 대안이 우리를 기다리고 있는지, 그리고 이 변화가 개발자들에게 어떤 기회를 열어줄지 이 글에서 자세히 다뤄보겠습니다. 만약 여러분이 React로 프로젝트를 시작하거나 유지하고 있자면, 이 글이 중요한 길잡이가 될 것입니다. 1. Create React App의 종료 배경 CRA는 React의 개발의 문턱을 낮춘 혁신적인 도구였습니다. 과거에는 React 프로젝트를 시작하려면 Webpack으로 빌드 시스템을 설정하고, Babel…