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무선 AP를 WNMS를 통해 올바르게 관리하는 방법
Helm과 Argo의 개념과 통합 활용법?!
강예원
2024.03.08
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지속적인 성과를 내기 위한 첫걸음, '이것'부터 관리 하라?!
애플리케이션을 클라우드 네이티브 환경에서 효율적으로 관리하고 운영할 수 있는 플랫폼인 쿠버네티스(kubernetes)를 활용하는 기업들이 점점 더 늘어나고 있습니다.
이에 따라 효율적인 애플리케이션 관리를 통해 패키징 배포, 관리를 자동화하고 일관된 상태를 유지하는 것이 중요해지고 있습니다. 이번 글을 통해서는 애플리케이션 개발 및 도구 중 최근 많이 사용되는
Helm과 Argo
에 대해서 자세히 알아보겠습니다.
ㅣHelm의 등장
쿠버네티스를 활용한 애플리케이션 배포에 가장 기본이 되는 단위는 yaml 파일로, 주로 쿠버네티스 object(리소스)들을 정의하고 다루는데 활용됩니다.
쿠버네티스를 통해 애플리케이션을 배포하다 보면 비슷한 틀과 내용을 공유하고, 내부 값(configuration)만 일부 변경하는 작업을 하게 되는데요, 이 과정에서 애플리케이션마다 모두 yaml 파일을 만들어야 하나 보니 매우 번거로웠습니다.
위 이미지를 보면, A 애플리케이션은 정적 파일인 yaml을 오브젝트별(Service, Pod, ConfigMap)로 만들어서 생성하고 배포합니다. 그러다가 프로젝트의 확장에 따른 기능 추가로 인해 B와 C 애플리케이션으로 쪼개어 각각의 yaml 파일을 복사해서 사용합니다.
하지만, 팀 단위로 인프라가 확장될 경우는 어떻게 할까요? 개별 오브젝트에 대한 yaml 개별적으로 관리할 수 있을까요? 만약, 개별적으로 관리한다면 파일의 갯수와 코드량의 증가로 인해 개발자들은 매우 혼잡하게 될 것입니다.
이러한 문제점을 해결하기 위해, 쿠버네티스에서 애플리케이션을 배포하기 위해 사용되는 대표적인 패키징 툴인 Helm이 등장하게 됐습니다.
Helm을 활용하면 컨테이너 배포뿐 아니라 애플리케이션을 배포하기 위해 필요한 쿠버네티스 리소스를Node의 npm, Ubuntu의 APT, Mac의 Homebrew처럼 모두 패키지 형태로 배포할 수 있습니다.
ㅣHelm의 역사
Helm은 v1부터 v3에 이르기까지 아래와 같은 변화의 과정을 거쳐왔습니다.
Helm v1
◾ [2015년 11월] DEIS의 내부 프로젝트로 시작되어 KubeCon에서 발표
◾
[
2017년 04월] MS에서 DEIS를 인수
Helm v2
◾ [2016년 01월] Google 프로젝트에 합류
◾ [2016년 ~ 2018년] Helm v2 고도화, 2.15.0 릴리스 발표에서 v2 향후 계획 세부사항 공유
Helm v3
◾
[
2018년 06월] CNCF 프로젝트에 합류, MS, 삼성 SDS, IBM 및 Blood Orange의 구성원 등이 참여
◾
[
2019년 11월] 릴리스 발표
v2에서 v3로 고도화되면서 가장 눈에 띄는 변화는 Tiller(클러스터 내에서 Helm 패키지 및 배포 상태를 관리하는 서버 구성요소)의 제거입니다.
Helm v2에서는 클러스터에 Tiller를 설치하여, API Server와 REST*1 통신을 하고, Client와 gRPC*2 통신을 진행했었는데요, Helm v3부터는 Tiller가 제거되면서 Client에서 바로 REST 통신을 통해 API Server로 요청하는 방식으로 변경되었습니다.
그 외에도 Helm v3으로 업그레이드되면서 보안 취약점이 줄어들었으며, 설치 및 관리 과정이 단순화되었습니다. 또한 사용자에게 보다 더 안전하고 효율적인 배포 및 관리 환경을 제공할 수 있게 되었습니다.
*1 REST (Representational State Transfer) : 웹 기반 애플리케이션에서 자원을 관리하기 위한 아키텍처 스타일, 데이터를 고유한 URL로 표현하고 HTTP 메서드(GET, POST, PUT, DELETE 등)를 사용하여 해당 자원에 대한 행위를 정의함
*2 gRPC (google Remote Procedure Call) : 구글에서 개발한 오픈소스 프레임워크, 원격지에 있는 다른 시스템 또는 서버에 있는 함수를 호출하는 방식
ㅣHelm의 주요 개념
Helm은 애플리케이션을 배포해 주는 툴이라고 앞서 살펴봤는데요, Helm과 같이 사용되는 주요 개념들을 살펴보겠습니다.
◾
Helm Chart:
쿠버네티스 리소스를 하나로 묶은 패키지입니다. 이는 yaml 파일의 묶음(패키지)으로, 이 묶음 public 혹은 private registry에 push 해두고, helm 명령어를 통해 Helm Chart를 설치하여 쿠버네티스 리소스를 배포하는 역할을 합니다.
◾
Repository:
Helm Chart 들의 저장소
◾
Release:
kubernetes Cluster에서 구동되는 차트 인스턴스이며, Chart는 여러 번 설치되고 새로운 인스턴스는 Release로 관리됩니다.
ㅣHelm의 주요 기능
Helm의 두 가지 주요 기능을 살펴보겠습니다.
[1] Helm Chart를 통한 손쉬운 배포
Helm을 사용하면 어떻게 되는지 그림으로 살펴보겠습니다.
개발 클러스터가 있고 앱 2개를 배포한다고 가정했을 때, Helm Chart Template을 만들면 변수 처리를 통해 yaml 파일을 하나하나 수정할 필요 없습니다. kubectl 명령어를 통해 yaml 파일의 동적 값을 치환하여 템플릿 형태로 편리하게 배포할 수 있다는 장점이 있습니다.
[2] Helm Package를 이용한 오픈소스 설치 및 배포
Helm을 통해서 쿠버네티스에서 가동할 수 있는 아래와 같은 다양한 오픈소스들의 제품들을 쉽게 설치/배포할 수 있습니다.
위제품들 외에도 Helm Chart는 총 14,376개의 패키지와 281,373개의 릴리스를 오픈소스로 제공합니다. 이를 통해 사용자들은 자신의 요구에 맞는 가장 적합한 솔루션을 선택하여 개발할 수 있습니다. 또한 많은 사용자들이 검증하고 사용함에 따라 안정성 있는 운영도 가능하죠.
다양한 Helm Chart 패키지는 커스터마이징이 가능한 경우가 많은데요, 사용자는 필요에 따라 구성을 조정하고 수정해서 사용할 수 있는 장점이 있습니다.
다음으로는 Helm 못지않게 많이 활용되는 ArgoCD에 대해서 살펴보겠습니다.
ㅣ ArgoCD란?!
기존의 kubernetes 애플리케이션을 배포하고 관리하는 방식은 수동적이었습니다. yaml 파일을 직접 편집하고, kubectl로 변경사항을 클러스터에 적용하는 수동 배포 방식은 실수를 많이 유발했죠.
또한 여러 개발자나 팀이 각자의 방식대로 배포 및 관리를 수행하는 경우, 클러스터 상태의 일관성이 저하되었는데요. 이로 인해 개발 및 운영팀 간의 협업이 어렵고 생산성이 감소되는 문제가 발생하기도 했습니다.
이러한 기존 접근 방식에 대한 대안으로 GitOps가 탄생했는데요, GitOps는 Git 저장소를 사용하는 소프트웨어 배포 접근 방식입니다. GitOps는 인프라와 소프트웨어를 함께 관리함으로써, Git 버전 관리 시스템과 운영환경 간의 일관성을 유지할 수 있도록 합니다.
ArgoCD는 GitOps를 구현하기 위한 도구 중 하나로 kubernetes 애플리케이션의 자동 배포를 위한 오픈소스 도구입니다. kubernetes 클러스터에 배포된 애플리케이션의 CI/CD 파이프라인에서 CD 부분을 담당하며, Git 저장소에서 변경사항을 감지하여 자동으로 kubernetes 클러스터에 애플리케이션을 배포할 수 있습니다.
kubernetes 애플리케이션 배포 과정을 살펴보겠습니다.
① 사용자가 개발한 내용을 Git 저장소에 Push(이때, kubernetes 배포 방식인 Helm 배포 방식의 구조로 Git 저장소에 Push 할 수 있습니다.)
② ArgoCD가 Git 저장소의 변경 상태를 감지
③ Git 저장소의 변경된 내용을 kubernetes에 배포하여 반영
ㅣ ArgoCD의 주요 기능
◾ 애플리케이션을 지정된 환경에 자동으로 배포
◾
멀티 클러스터 관리기능 제공
◾
OCI, OAuth2, LDAP 등 SSO 연동
◾
멀티 테넌시와 자체적인 RBAC 정책 제공
◾
애플리케이션 리소스 상태 분석
◾
애플리케이션 자동 및 수동 동기화 기능 제공
◾
Argo가 관리하고 있는 쿠버네티스 리소스 시각화 UI 제공
◾
자동화 및 CI 통합을 위한 CLI 제공
위 내용은 ArgoCD가 제공하는 주요 기능을 나열한 것인데요, 이 중에서도 대표적인 다섯 가지 기능에 대해서 자세히 살펴보겠습니다.
① 쿠버네티스 모니터링
ArgoCD는 쿠버네티스를 항상 추적하고 있다가 저장소의 변경사항이 감지되면, 자동으로 클러스터의 상태를 저장소의 상태와 동기화합니다. 또한 문제가 생기면 이전 상태로 롤백 할 수 있으며, 이를 통해 시스템 복구 및 문제 해결을 용이하게 합니다.
② 멀티 클러스터 관리
다중 클러스터 환경에서도 배포를 관리할 수 있어 복잡한 인프라 환경에서의 효율적인 작업을 가능하게 합니다.
③ ArgoCD 대시보드
Argo에서는 클러스터 상태를 효과적으로 관리하고 모니터링할 수 있는 대시보드를 제공합니다.
ArgoCD 대시보드를 통해 애플리케이션의 실시간 상태와 동기화 상태와 같은 전체적인 배포 파이프라인을 자동화하여 시각적으로 확인할 수 있고, 롤백 및 이력 추적 기능도 동시에 제공하고 있습니다.
④ 안전한 인증 및 권한 관리
역할 기반 액세스 제어(RBAC) 및 권한 제어기능을 통해 민감한 정보에 대한 접근을 제어할 수 있습니다.
⑤ GitOps 지원
ArgoCD는 GitOps 방법론을 따르므로 애플리케이션의 배포를 Git Repository와 동기화할 수 있습니다. 이를 통해 코드와 인프라의 일관성을 유지하고 변경사항을 추적할 수 있습니다.
ㅣ Helm과 ArgoCD의 통합 활용 프로세스
Helm과 Argo를 함께 사용하면 개발, 테스트, 배포 프로세스를 효과적으로 관리할 수 있습니다. Helm으로 애플리케이션을 패키징하고 버전을 관리하며, Argo를 활용하여 GitOps 워크플로우를 통해 지속적인 통합 및 배포를 자동화할 수 있습니다.
① develop:
Helm을 사용하여 애플리케이션을 Helm Chart로 패키징 합니다. 이후 개발된 Helm Chart를 저장하기 위한 Git 저장소를 설정합니다. ArgoCD에서 저장한 저장소를 특정 배포 대상 Kubernetes 클러스터와 연결하여, Git 저장소의 변경사항을 감지하고 새로운 배포를 시작하여 클러스터에 적용합니다.
② git push:
개발자가 로컬 저장소 내용을 원격 저장소에 배포합니다.
③ Observe(GitOps):
ArgoCD는 Git 저장소의 변경 사항을 감지하여, 변경사항이 발생하면 새로운 버전의 애플리케이션을 배포하여 자동화 및 일관성을 유지합니다.
④ 운영/테스트/개발
ㅣ마무리
오늘 함께 살펴본 Helm과 ArgoCD 두 가지 강력한 도구를 함께 이용한다면 CI/CD 통합, 버전 관리, 자동화 등의 이점을 활용해서 kubernetes 환경에서 애플리케이션을 더 효율적으로 관리할 수 있습니다.
한편 애플리케이션을 효과적으로 개발하는 것도 중요하지만, kubernetes 환경의 프로세스를 실시간 모니터링하고 추적하여 관리하는 것도 매우 중요합니다.
브레인즈컴퍼니의 kubernetes 모니터링 솔루션 Zenius-K8s는 다양한 CI/CD 도구를 이용하여 개발한 kubernetes 애플리케이션의 전체 클러스터 및 구성요소에 대한 상세 성능 정보를 모니터링하고, 리소스를 추적함으로써 시스템의 안정성과 성능을 높여주고 있습니다.
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#ArgoCD
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강예원
프리세일즈팀
고객에게 특화된 Zenius를 제공하기 위해, 비즈니스 요구에 알맞은 전략적 컨설팅을 제안합니다.
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웹 UI 성능 최적화 가이드: Tree·Grid·CSS의 브라우저 렌더링 비용 줄이기
웹 UI 성능 최적화 가이드: Tree·Grid·CSS의 브라우저 렌더링 비용 줄이기
모니터링 화면은 수많은 대상을 계층적으로 표현하는 Tree, 여러 상태와 속성을 한 화면에 보여 주는 Grid, 실시간으로 갱신되는 대시보드처럼 높은 정보 밀도를 요구합니다. 이러한 화면의 성능은 단순히 데이터 건수만으로 설명하기 어렵습니다. 동일한 1,000건이라도 텍스트만 나열하는 화면과 각 항목에 아이콘, 체크박스, 편집 컴포넌트와 이벤트가 결합된 화면의 비용은 다릅니다. 브라우저가 처리하는 대상은 데이터 자체가 아니라 데이터로부터 생성된 DOM과 스타일 변화이기 때문입니다. 따라서 웹 UI 성능을 최적화하려면 데이터의 양뿐 아니라, 데이터로부터 생성되는 DOM의 규모와 화면 변경이 영향을 미치는 범위를 함께 살펴봐야 합니다. 이 글에서는 Tree, Grid, CSS 세 가지 사례를 중심으로 브라우저 렌더링 과정에서 어떤 비용이 발생하는지, 그리고 이를 줄이기 위해 어떤 방식을 적용할 수 있는지 살펴보겠습니다. 브라우저는 화면을 어떻게 갱신하는가 JavaScript나 프레임워크가 화면의 상태를 변경하면 브라우저는 변경된 DOM과 CSS가 어떤 요소에 영향을 주는지 판단합니다. 이후 변경 내용에 따라 Style Calculation, Layout, Paint, Composite 과정을 수행합니다. Style Calculation은 적용할 스타일을 결정하고, Layout은 요소의 크기와 위치를 계산합니다. Paint는 화면에 그릴 픽셀 정보를 만들며, Composite는 레이어를 합쳐 최종 화면을 구성합니다. 브라우저의 주요 렌더링 파이프라인 모든 변경이 전체 과정을 거치는 것은 아닙니다. 변경 종류에 따라 Layout이나 Paint 같은 일부 단계는 생략될 수 있으며, transform이나 opacity 변경은 조건에 따라 Composite 중심으로 처리될 수 있습니다. 또한 JavaScript 실행과 주요 렌더링 작업의 상당 부분은 Main Thread에서 이루어집니다. 긴 JavaScript 작업이 실행되거나 처리해야 하는 DOM과 스타일 범위가 커지면 사용자 입력이나 다음 화면 갱신이 지연될 수 있습니다. 이러한 렌더링 비용은 화면의 구조에 따라 서로 다른 형태로 나타납니다. Tree에서는 동시에 생성되는 DOM 수, Grid에서는 Cell 내부 컴포넌트 구조, CSS에서는 선택자 범위와 변경 속성이 주요 비용으로 연결됩니다. 01. Tree의 성능 텍스트와 펼침 버튼 정도로 구성된 단순한 Tree는 비교적 안정적으로 동작합니다. 하지만 실제 서비스에서는 하나의 노드에 아이콘, 체크박스, 상태 표시, 부가 정보, Context Menu와 사용자 이벤트가 결합되는 경우가 많습니다. 노드마다 반응형 상태가 연결되어 있다면 컴포넌트 생성과 업데이트 비용도 함께 증가합니다. 같은 노드 수라도 내부 구조에 따라 실제 DOM 규모가 달라진다 실제 프로젝트에서 1,000개 이상의 노드를 렌더링했을 때 성능 저하가 발생했습니다. 다만 이 수치가 일반적인 한계는 아닙니다. 노드 구조와 펼쳐진 비율, 상태 관리 방식에 따라 임계점은 달라질 수 있습니다. 이처럼 Tree의 성능은 단순한 노드 수보다 실제로 얼마만큼의 데이터와 DOM을 동시에 다루는지에 더 큰 영향을 받습니다. 지연 로딩과 Virtual Scroll은 서로 다른 비용을 줄입니다 초기에는 Root 또는 일정 계층까지만 조회하고, 사용자가 노드를 펼칠 때 자식 데이터를 요청할 수 있습니다. 지연 로딩은 네트워크 응답과 최초 렌더링 범위를 줄이는 데 도움이 됩니다. 다만 사용자가 여러 노드를 계속 펼치면 클라이언트가 보유하는 데이터와 DOM은 다시 증가할 수 있습니다. 지연 로딩은 데이터 범위를, Virtual Scroll은 DOM 범위를 제한한다 Virtual Scroll은 전체 스크롤 영역을 유지하면서 현재 Viewport와 인접 영역만 DOM으로 만듭니다. 화면 밖 노드는 제거하거나 재사용하므로 전체 데이터가 증가하더라도 DOM이 같은 비율로 증가하지 않습니다. 즉, 두 방식은 비슷해 보이지만 줄이는 대상이 다릅니다. 지연 로딩은 조회하는 데이터 범위를 제한하고, Virtual Scroll은 실제로 생성되는 DOM 범위를 제한합니다. Viewport가 곧 렌더링 예산입니다 Virtual Scroll을 적용하더라도 한 번에 화면에 표시되는 영역이 커지면 동시에 렌더링되는 노드 수 역시 증가합니다. Tree 높이가 커지면 동시에 표시되는 노드도 증가하며, 컨테이너나 Row 높이가 불안정하면 범위 계산 오류와 반복 Layout이 발생할 수 있습니다. 따라서 정보 밀도와 노드 하나의 비용을 기준으로 Viewport를 설계해야 합니다. 검색은 DOM이 아니라 데이터 계층에서 처리합니다 Virtual Scroll에서는 화면 밖 노드가 DOM에 존재하지 않습니다. 여기에 지연 로딩까지 적용했다면 클라이언트가 전체 Tree 데이터를 보유하지 않을 수도 있습니다. 이러한 구조에서는 화면에 현재 존재하는 DOM만을 대상으로 검색해서는 전체 Tree를 탐색하기 어렵습니다. 따라서 서버는 전체 데이터를 검색해 노드 ID와 상위 경로를 반환하고, 클라이언트는 필요한 계층만 로딩해 검색 노드로 이동할 수 있습니다. 서버 검색 결과의 ID와 상위 경로를 이용한 노드 이동 Tree에서는 결국 데이터 조회 범위와 DOM 생성 범위를 분리해 관리하는 것이 중요합니다. 다음으로 Grid에서는 같은 문제를 Row와 Cell 단위에서 어떻게 바라볼 수 있는지 살펴보겠습니다. 02. Grid의 성능 Grid도 Virtual Scroll을 사용해 현재 Viewport와 인접 영역의 Row만 렌더링할 수 있습니다. 다만 Grid는 단순히 데이터를 보여 주는 것뿐 아니라 정렬, 필터, 검색, 페이지 이동을 통해 데이터를 탐색하는 경우가 많습니다. 따라서 Virtual Scroll과 함께 Pagination이나 서버 사이드 처리도 고려해야 합니다. Virtual Scroll과 Pagination은 서로 다른 탐색 경험을 제공한다 Pagination은 페이지당 Row 수를 제한하고 현재 위치를 명시적인 번호로 보여 줍니다. 전체 데이터가 크다면 모든 데이터를 클라이언트로 가져온 뒤 나누는 대신, 서버에 페이지 번호와 크기를 전달해 현재 범위만 응답받는 방식이 적합합니다. 이때 중요한 것은 단순히 데이터를 나누는 것뿐 아니라, 정렬과 필터를 어떤 순서로 적용할 것인지입니다. 정렬과 필터는 Pagination 이전에 적용합니다 현재 페이지에서만 정렬하거나 필터링하면 다른 페이지의 데이터는 결과에 반영되지 않습니다. 전체 데이터 기준의 일관된 결과가 필요하다면 서버에서 필터와 정렬을 먼저 수행한 뒤 페이지 범위를 추출해야 합니다. 서버 사이드 필터, 정렬, Paging 처리 순서 반대로 데이터가 작고 전체 결과가 이미 클라이언트에 있다면 클라이언트 처리가 더 단순할 수 있습니다. 서버 사이드 처리는 데이터가 크거나 지속적으로 변경되고, 전체 결과의 일관성이 필요한 경우에 적합합니다. Grid에서는 데이터 범위뿐 아니라 Cell 내부 구조도 성능에 영향을 줍니다. 특히 Grid를 조회 화면이 아니라 편집 화면으로 사용하는 경우에는 이 차이가 더 커질 수 있습니다. Grid를 에디터로 사용하면 Cell이 렌더링 단위가 됩니다 편집 가능한 Cell에는 Text Input, Select, Date Picker, Validation과 Popup이 포함될 수 있습니다. 이 경우 Grid의 비용은 Row 수뿐 아니라 Column 수와 Cell 하나의 DOM 및 컴포넌트 복잡도에 영향을 받습니다. Grid 렌더링 비용 = Row 수 × Column 수 × Cell 하나의 복잡도 표시 상태와 편집 상태를 분리해 에디터 생성 범위를 제한한다 일반 상태에서는 텍스트나 포맷된 값만 보여 주고, 현재 편집 중인 Cell 또는 Row에만 에디터를 생성할 수 있습니다. CSS로 숨기는 것만으로는 이미 생성된 DOM과 컴포넌트 초기화 비용이 남으므로 조건부 렌더링이 필요합니다. 편집 상태는 UI 생명주기와 분리합니다 Virtual Scroll에서는 편집 중인 Row가 Viewport 밖으로 이동하면서 DOM에서 제거될 수 있습니다. 따라서 수정 값은 에디터 내부가 아니라 Row 데이터나 별도 저장소에 보관해야 합니다. 즉, Grid에서는 화면에 보이는 Row 수를 줄이는 것뿐 아니라 Cell 내부 컴포넌트를 언제 생성하고, 편집 상태를 어디에 보관할지까지 함께 고려해야 합니다. Tree와 Grid가 주로 DOM과 컴포넌트 생성 범위의 문제라면, CSS에서는 화면 변경 시 브라우저가 다시 계산해야 하는 스타일 범위가 중요한 요소가 됩니다. 03. CSS의 성능 DOM 구조나 Class, 상태가 변경되면 브라우저는 기존 스타일 결과를 계속 사용할 수 있는지 판단합니다. 기존 결과를 사용할 수 없다고 판단하는 과정을 Style Invalidation이라고 하며, 무효화된 요소는 다시 Style Calculation의 대상이 됩니다. CSS 성능을 살펴볼 때는 다음과 같은 요소를 함께 확인해야 합니다. 선택자가 탐색하는 DOM의 범위와 적용되는 요소 수 상태 변경으로 스타일이 무효화되는 범위와 변경 빈도 변경된 속성이 요구하는 Layout, Paint, Composite 단계 동시에 애니메이션되는 요소의 수 이 기준을 구체화하기 위해 선택자 평가 범위와 관련된 :has()와, 속성 변경 비용을 보여 주는 transition을 대표 사례로 살펴보겠습니다. :has()는 관계를 조건으로 선택합니다 :has()는 특정 요소가 조건을 만족하는 하위 또는 인접 요소를 가지고 있는지에 따라 대상을 선택하는 관계형 가상 클래스입니다. 상위 요소를 선택하는 용도로 자주 사용되므로 부모 선택자라고도 설명합니다. :has()의 비용은 기준 요소와 탐색 범위에 영향을 받는다 :has() 자체가 항상 느린 것은 아닙니다. 다만 body나 :root처럼 넓은 요소를 기준으로 사용하고, 상태가 빈번하게 변경되며, 같은 선택자가 많은 반복 요소에 적용된다면 Style Invalidation 범위가 커질 수 있습니다. 따라서 선택자의 형태 자체보다 어느 범위에서 얼마나 자주 평가되는지를 함께 보는 것이 중요합니다. 상태 Class도 대안입니다 애플리케이션이 이미 선택 상태를 관리한다면 상위 요소에 상태 Class를 직접 지정할 수 있습니다. 선택자 평가는 단순해지지만 상태와 DOM Class의 동기화가 필요하므로 실제 비용을 측정해 판단해야 합니다. 선택자의 범위와 함께 살펴봐야 할 또 하나의 요소는 변경하는 CSS 속성입니다. 같은 시각적 변화라도 어떤 속성을 사용하는지에 따라 브라우저가 수행하는 렌더링 단계는 달라질 수 있습니다. transition은 무엇을 변경하느냐가 중요합니다 transition은 속성값의 시작과 종료 사이를 일정 시간 동안 보관합니다. width, height, left처럼 크기와 배치에 관여하는 속성은 프레임마다 Layout과 Paint를 유발할 수 있습니다. 반면 transform과 opacity는 배치를 변경하지 않으므로 조건이 맞으면 Composite 단계에서 처리될 수 있습니다. Layout 속성과 Composite 중심 속성의 일반적인 렌더링 경로 Toggle Handle처럼 보이는 위치만 이동한다면 left 대신 translateX를 검토할 수 있습니다. 반대로 주변 요소가 변경된 크기와 위치를 기준으로 재배치되어야 한다면 Layout 속성이 필요합니다. transform 역시 항상 정답은 아닙니다. 과도한 레이어 승격은 메모리와 Composite 비용을 증가시킬 수 있기 때문입니다. 결국 CSS에서도 중요한 것은 특정 속성이나 선택자를 무조건 피하는 것이 아니라, 브라우저가 다시 계산해야 하는 범위와 단계를 줄이는 것입니다. 04. 세 사례에서 공통으로 줄인 것 Tree, Grid, CSS에는 서로 다른 해결 방법이 적용되었지만 브라우저 관점에서는 같은 방향의 최적화입니다. 공통적으로 줄인 것은 브라우저가 다시 처리해야 하는 작업의 범위입니다. 세 사례를 비교해 보면 성능 문제의 형태는 달라도, 결국 얼마나 많은 요소를 동시에 처리하는지, 한 번의 변경이 어디까지 영향을 주는지, 같은 작업이 얼마나 반복되는지로 문제를 나눠볼 수 있습니다. 성능 문제를 분해하는 세 가지 질문 웹 UI의 성능 문제를 확인할 때는 다음 세 가지 질문을 기준으로 살펴볼 수 있습니다. 동시에 관리하는 DOM과 컴포넌트는 몇 개인가? 한 번의 변경이 어느 범위까지 영향을 주는가? 같은 작업이 얼마나 자주 반복되는가? 이렇게 문제를 나눈 뒤에는 실제 브라우저에서 어떤 작업이 오래 걸리고 있는지 확인해야 합니다. 렌더링 원리는 측정 지점을 찾기 위한 기준입니다 브라우저 렌더링 원리를 이해한다고 모든 성능 문제가 해결되는 것은 아닙니다. 다만 어떤 항목을 측정해야 하는지 판단하는 기준은 될 수 있습니다. Tree와 Grid에서는 DOM Node 수, Scripting 및 Rendering 시간, Long Task와 Frame Drop을 확인할 수 있습니다. CSS에서는 Recalculate Style, Selector Stats, Layout과 Paint 빈도, 합성 레이어 수를 확인해야 합니다. 이때 한 가지 더 구분해야 할 것은 모든 화면 지연이 렌더링에서 발생하는 것은 아니라는 점입니다. 모든 화면 지연이 렌더링 문제는 아닙니다 서버 응답 이전의 지연과 응답 이후 Main Thread의 지연을 구분해야 합니다. 네트워크, 서버, 이미지, 메모리와 비동기 상태 관리 문제도 별도의 측정이 필요합니다. 따라서 화면이 느리다는 현상만으로 원인을 렌더링 문제로 단정하기보다, 먼저 지연이 발생하는 구간을 나누고 그에 맞는 지표를 확인하는 과정이 필요합니다. 마치며 Virtual Scroll, Pagination, 조건부 렌더링과 transform은 그 자체로 성능을 보장하지 않습니다. 각각 데이터 조회 범위, DOM 수, 컴포넌트 생성 범위와 렌더링 단계를 제어하기 위한 수단입니다. 중요한 것은 빠르다고 알려진 기술을 적용하는 것이 아니라, 현재 화면에서 브라우저가 수행하는 작업을 구분하고 실제 측정으로 판단하는 것입니다. Tree에서는 얼마나 많은 DOM이 동시에 생성되는지, Grid에서는 Row와 Cell 내부 컴포넌트가 어느 범위까지 만들어지는지, CSS에서는 한 번의 변경으로 얼마나 넓은 범위가 다시 계산되는지를 살펴봐야 합니다. 브라우저 렌더링 원리를 이해하는 목적은 불필요한 비용을 처음부터 줄이고, 성능 문제가 발생했을 때 올바른 측정 지점을 선택하는 데 있습니다. 참고 자료 web.dev - Rendering performance Chrome DevTools - Selector Stats WebKit - CSS :has()
2026.08.31
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