대규모 앵귤러 웹 애플리케이션 성능 최적화: 카카오 챗봇 관리자센터 사례

간단 소개

카카오 챗봇 관리자센터의 Angular 기반 웹 애플리케이션 성능 최적화 사례 분석: CLS, TBT 개선 및 QuickLink 전략 적용.

AI Summary

개요: 카카오 챗봇 관리자센터의 성능 최적화 사례 공유, Angular, RxJS, TypeScript 기반 개발 환경에서 CLS와 TBT 개선에 집중.
CLS 개선: ResolverFn을 활용하여 데이터 로드 시점과 화면 렌더링 시점을 일치시켜 레이아웃 시프트 방지. 공통 컴포넌트의 비동기적인 DOM 업데이트 문제를 해결하여 CLS 수치 개선.
TBT 개선: @defer를 활용한 컴포넌트 레이지 로드로 초기 로딩 시간 단축. 리플로우 유발 코드 제거 및 ngx-quicklink를 통한 전략적 라우트 프리로드로 TBT 감소. PreloadAllModules 전략의 문제점을 분석하고, QuickLinkStrategy를 적용하여 네트워크 사용량과 메인 스레드 부하를 줄임. BrowserAnimationModule로 인한 DOM 업데이트 문제 해결.
결론: 성능 최적화를 통해 평균 성능 점수가 81점에서 91점으로 향상. 서비스와 프레임워크에 최적화된 개선 방안 도출.