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Show GN: cargo-chronoscope - Cargo 빌드 성능 옵저버 (TUI + GitHub Action)
SQLite 기반 빌드 데이터 추적으로 Rust 컴파일 회귀 감지 자동화
AI 요약
Context
PR 단위의 점진적인 빌드 시간 증가를 추적하기 어려운 기존 환경의 한계. 단일 빌드 타임라인만 제공하는 cargo --timings의 제약으로 인해 빌드 간 변동량 파악 및 회귀 분석 수행 불가.
Technical Solution
- cargo의 JSON 이벤트 스트림을 소비하여 모든 빌드 이력을 로컬 SQLite DB에 저장하는 데이터 파이프라인 구축
- 과거 빌드 데이터의 평균 및 ±2σ(표준편차)를 기준으로 현재 빌드의 성능 상태를 자동 분류하는 Anomaly Detection 로직 구현
- ratatui 기반 TUI 대시보드를 통한 실시간 elapsed time 및 리소스 사용량 모니터링 환경 제공
- 두 빌드 간 per-crate 변동량과 Critical Path를 대조 분석하는 diff 엔진 설계
- GitHub Action 통합을 통해 PR별 빌드 시간 변동치를 Sticky Comment로 게시하는 CI 파이프라인 구성
실천 포인트
1. 빌드 성능 최적화 시 단일 측정치가 아닌 과거 데이터의 통계적 베이스라인(평균 및 표준편차) 설정 여부 검토
2. CI 단계에서 빌드 시간 회귀를 감지하기 위한 자동화된 Diff 리포팅 체계 도입 고려
3. 도구 체인의 출력을 구조화된 데이터(JSON)로 변환하여 시계열 DB에 저장하는 분석 패턴 적용