Netflix 시스템 디자인: 프론트엔드 성능 최적화를 위한 핵심 전략

핵심 기술: Netflix는 GraphQL API, 사전 로딩(Pre-fetching), 이미지 압축 및 포맷 최적화 등 다양한 기법을 활용하여 사용자에게 빠르고 매끄러운 경험을 제공합니다. 이는 대규모 서비스를 위한 시스템 설계의 모범 사례를 보여줍니다.

기술적 세부사항:
* GraphQL API: 각 API의 구조가 잘 정의되어 있으며, 밀리초 단위의 낮은 지연 시간으로 데이터를 제공합니다. 이는 캐싱을 통해 더욱 최적화될 가능성이 높습니다.
* 사전 로딩 (Pre-fetching): 사용자의 특정 액션을 기다리지 않고, 필요한 데이터를 미리 다운로드하여 사용자 경험을 향상시킵니다. 예를 들어, 프로필 섹션 진입 시 홈페이지만의 썸네일, 제목 등의 초기 데이터를 미리 로드합니다.
* 사용자 액션 기반 로딩: 사용자가 특정 콘텐츠에 마우스를 올리면, 해당 콘텐츠의 미리보기 영상, 추가 정보, 추천 목록 ID 등을 추가적으로 로드합니다. 상세 정보가 필요한 경우에만 관련 API 호출을 통해 대역폭과 지연 시간을 절감합니다.
* 스크롤 기반 로딩: 사용자가 스크롤할 때마다 다음 카테고리의 데이터(약 5-6개 섹션)를 미리 로드하여 끊김 없는 콘텐츠 탐색을 가능하게 합니다.
* 이미지 최적화: 썸네일은 20-30KB로 작게 압축하고, 미리보기 이미지 등은 Blob 구조를 사용하여 거의 0비트로 효율성을 극대화합니다. 각 용도에 맞는 이미지 크기 및 품질을 제공하여 로딩 속도를 개선합니다.

개발 임팩트:
이러한 최적화 기법들을 통해 웹사이트 로딩 속도를 크게 향상시키고, 사용자에게 더 나은 경험을 제공하며, 인터넷 데이터 사용량을 절약할 수 있습니다. 또한, API의 지연 시간을 최소화하고 필요한 데이터만 효율적으로 로드함으로써 서버 부하를 줄이고 확장성을 확보할 수 있습니다.

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