Stateless API 기반 이미지 최적화로 Native Dependency 제거 및 CPU 부하 오프로딩 구현

Context

웹 페이지의 LCP 성능 저하를 유발하는 대용량 이미지 자산의 자동화된 최적화 필요성 대두. sharp, ImageMagick 등 Native 라이브러리 도입 시 CI 환경의 빌드 의존성 증가와 서버 CPU/Memory 리소스 압박이라는 병목 지점 발생.

Technical Solution

• Native 빌드 의존성 제거를 위해 이미지 처리 로직을 Stateless HTTP Endpoint로 외부화한 오프로딩 아키텍처 채택
• POST /v1/shrink 요청을 통한 Raw Image Buffer 전송 및 전용 Worker 기반의 WebP, AVIF, JPEG XL 인코딩 처리
• 대량 처리 시 HTTP Connection 유지 비용을 줄이기 위해 jobId 기반의 Async Queue-and-Poll 패턴 적용
• 네트워크 재시도 시 중복 과금 및 중복 처리를 방지하기 위한 Idempotency Key 도입
• 클라이언트 단의 버퍼링 부하를 줄이기 위해 원격 URL에서 직접 이미지를 가져오는 shrink-from-url 파이프라인 구성
• 응답형 이미지 구현을 위해 단일 요청으로 다중 변형 이미지를 생성하는 srcset 엔드포인트 설계