초보자든, 몇 년의 경험을 쌓은 개발자든 상관없이, 이 글은 실제 개발 경험에서 얻은 교훈과 실수, 그리고 깨달음을 바탕으로 작성되었습니다. 이제부터 .NET 개발자로서 반드시 알아야 할 최고의 팁과 트릭을 공유하겠습니다.1. 비동기 프로그래밍(Async Programming)을 마스터하라.NET을 처음 접했을 때는 모든 API를 동기적으로 작성했습니다. 하지만 트래픽이 증가하자 서비스가 쉽게 무너졌습니다. 이후 비동기 프로그래밍(async/await) 으로 전환하면서 성능과 확장성이 크게 개선되었습니다.📌 핵심 포인트Task.Run을 신중하게 사용하라.async void는 피하라.라이브러리 코드에서는 ConfigureAwait(false)를 활용하라.public async Task FetchDataA..

많은 개발자들이 ChatGPT를 활용하고 있지만, 단순한 코드 생성에 그치는 경우가 많습니다. 하지만 상위 1% 개발자들은 ChatGPT를 단순한 코드 생성기가 아니라 개발 파트너로 활용하여 복잡한 시스템을 빠르게 구축하고 있습니다. 다음은 ChatGPT를 사용하여 생산성을 극대화하는 방법입니다.1. 명확한 문제 정의가 우선이다단순히 "이 버그를 어떻게 고치죠?" 라고 묻는 것은 비효율적입니다. 대신, 다음 요소를 포함하여 구체적으로 설명하세요.✅ 문제의 맥락 제공: 어떤 기능에서 문제가 발생하는지 설명✅ 목표 명확히 하기: 디버깅, 최적화, 리팩토링 중 어떤 것이 필요한지 구체화✅ 샘플 코드 포함: 문제가 발생한 코드 조각 제공✅ 사용하는 프레임워크 및 라이브러리 명시: Flask, Django, Re..

Docker 이미지는 디스크 공간을 차지하고 배포 속도를 늦추는 문제를 유발할 수 있습니다. 하지만 최상위 DevOps 팀들은 이미 이미지 크기를 최대 99%까지 줄이는 기술을 활용하고 있습니다. 이번 글에서는 이러한 숨겨진 최적화 기법을 공개합니다.🚀 과도한 Docker 이미지가 초래하는 숨은 비용Docker 이미지가 너무 크면 단순한 불편을 넘어 다음과 같은 비용을 발생시킵니다.✅ 시간 낭비: 빌드 및 배포 속도가 느려짐✅ 비용 증가: 저장 공간과 네트워크 대역폭 사용 증가✅ 성능 저하: 애플리케이션 응답 속도 감소📉 1.2GB → 8MB로 최적화: 실제 사례이러한 기술의 힘을 보여주기 위해 실제 사례를 살펴보겠습니다. 초기 Docker 이미지 크기가 1.2GB인 기존 Python 기반 머신 러닝..

애플리케이션의 성능 병목 현상은 효율성, 확장성, 사용자 경험을 저하시킬 수 있습니다. 많은 .NET 개발자들은 무의식적으로 성능을 저하시킬 수 있는 안티 패턴을 따르게 됩니다. 이번 글에서는 대표적인 .NET 성능 저하 안티 패턴 10가지를 살펴보고, 그것이 왜 문제인지, 그리고 최적화된 해결 방법을 제시하겠습니다.1. 과도한 객체 할당 및 가비지 컬렉션(GC) 부하문제점:짧은 수명의 객체를 너무 많이 생성하면 빈번한 GC 실행을 유발하여 애플리케이션 성능을 저하시킵니다.해결 방법:재사용 가능한 객체를 위한 객체 풀링(Object Pooling) 사용작은 크기의 불변 객체는 클래스 대신 구조체(Struct) 사용Span 및 Memory 사용하여 할당 줄이기필요할 경우 GC 설정(GCSettings.La..

코딩을 배우는 것은 비교적 쉬운 일입니다. 그러나 더 나은 코드를 작성하는 기술을 마스터하는 것은 훨씬 더 어렵습니다. GitHub를 탐험함으로써 더 깨끗한 코드를 작성하는 방법을 배우고, 고품질 코드가 무엇인지 이해하며, 더 숙련된 개발자가 되기 위한 필수 단계를 배울 수 있습니다.1. notwaldorf/emoji-translate GitHub - notwaldorf/emoji-translate: :books: Translate text to ✨emoji ✨!:books: Translate text to ✨emoji ✨! Contribute to notwaldorf/emoji-translate development by creating an account on GitHub.github.com누가 평범..