웹페이지 속도 및 성능을 테스트를 해보자

이전 글에서 스트레스 테스트를 해 보았습니다. 50~100명정도의 동접자를 수용할 수 있는 것을 확인 하였습니다.

이번엔 속도,SEO, 사이트 퍼포먼스 측정을 해보기 위해 구글에서 제공하는 PageSpeed Insights를 사용해 보겠습니다.

분석

PageSpeed Insights에서 성능 측정을 해보았다.

첫 측정 결과 85점으로 좋지않은 점수를 받았습다.

6개의 메트릭스 중 Speed Index와 LCP의 성능이 떨어지는 것을 확인 할 수 있습니다.

그리고 다음과 같이 성능개선을 위한 추천을 볼 수 있습니다.

다음 항목들을 하나씩 분석 해보도록 하겠습니다.

FCP와 LCP부분의 개선 사항이며 사용자 브라우저가 페이지 콘텐츠의 첫 번째 바이트를 수신하는 데 걸리는 시간입니다.

서버 응답시간의 문제점을 분석방법중 하나는 페이지 콘텐츠를 반환하기 위해 서버가 완료해야 하는 핵심 작업을 식별한 다음, 이러한 각 작업에 걸리는 시간을 측정하는 것입니다. 가장 긴 작업을 찾았으면 작업 속도를 높일 방법을 찾아야 합니다.

문제를 발생 할 수 있는 부분은 데이터베이스의 성능, 서버 코드의 성능, 서버 하드웨어의 사양 등 이 있습니다.

서버 응답시간을 개선하는 방법은 아래와 같은 방법들이 있습니다.

서버의 애플리케이션 로직을 최적화하여 페이지를 더 빨리 준비시킵니다. 서버 프레임워크를 사용하는 경우 프레임워크에 이를 수행하는 방법에 대한 권장 사항이 있을 수 있습니다.
서버가 데이터베이스를 쿼리하는 방식을 최적화하거나 더 빠른 데이터베이스 시스템으로 마이그레이션합니다.
서버 하드웨어를 업그레이드하여 메모리 또는 CPU 사양을 높입니다.

저의 프로젝트에서 DB는 PostgreSQL을 사용하고 복잡한 쿼리를 사용하지 않기때문에 DB의 성능 문제일 가능성은 낮아보입니다.

개발에 관련한 성능 저하 이슈가 발생한다면 예상 개선방향으론 사용하지 않는 라이브러리나 자비스크립트를 줄이는 방향으로 개선할 수 있을 것 같으며, 캐싱을 사용하는 방법이 있을 것 같습니다.

하드웨어 관련 사항은 무료로 배포하고 있기 때문에 성능이 좋지 않은 것은 당연한 일이고 이부분에서의 성능저하가 가장 클 것 으로 예상됩니다.