이미지 처리를 위한 파이썬 서버 프레임워크 선정기 with Django, FastAPI, Sanic

간단 소개

카카오페이에서 이미지 처리 서버 개발을 위해 Python 프레임워크(Django, FastAPI, Sanic)를 비교 분석하고 FastAPI를 최종 선택한 과정.

AI Summary

Python 프레임워크 선정 배경
- kotlin+spring boot 환경에서 이미지 처리 서버 개발 시 포팅 및 검증 작업 부담이 컸음
- Python 기반 프레임워크로 전환하여 개발 flow를 개선하고 부담을 줄이고자 함
프레임워크 성능 및 기능 테스트
- Django(DRF), FastAPI, Sanic을 대상으로 안정성, 성능, 생산성, 생태계를 비교 테스트
- Load test, Endurance test를 통해 성능 및 안정성 검증
- API 문서 자동화, Serializer validation 기능 비교
최종 결정 및 결론
- 테스트 결과 FastAPI가 안정성, 성능, 생산성, 생태계 측면에서 가장 만족스러워 최종 선정
- 이미지 크기가 큰 Request 처리 시 인스턴스 설정(CPU core)이 RPS 성능에 큰 영향
- FastAPI는 pydantic을 사용하여 drf serializer보다 개발 생산성이 높음