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# CodeBridge 병렬 처리 마일스톤

## 📅 구현 마일스톤 상세 계획

### 🚀 Phase 1: 파일 레벨 병렬화 (Q1 2025)

#### Milestone 1.1: 기본 병렬 아키텍처 구축 (Week 1-2)
- [ ] **Worker Pool 클래스 구현**
  - 기본 워커 스레드 관리
  - 작업 큐 시스템
  - 리소스 할당 관리
- [ ] **파일 타입별 경계 정의**
  - HTML, JS, CSS 프로세서 분리
  - 독립적 처리 경계 설정
  - 타입별 최대 동시성 설정
- [ ] **기본 오류 처리**
  - 워커 실패 감지
  - 자동 재시작 메커니즘
  - 오류 격리 시스템

**성공 기준**: 기본 병렬 처리 아키텍처 완성, 단위 테스트 80% 커버리지

#### Milestone 1.2: 다중 파일 처리 구현 (Week 3-4)
- [ ] **병렬 파일 프로세서 구현**
  - Promise.allSettled 기반 처리
  - 파일별 독립적 실행
  - 결과 병합 로직
- [ ] **성능 모니터링 추가**
  - 처리 시간 측정
  - 메모리 사용량 추적
  - CPU 활용률 모니터링
- [ ] **API 호환성 유지**
  - 기존 인터페이스 보존
  - 하위 호환성 보장
  - 점진적 마이그레이션 지원

**성공 기준**: 4-8배 성능 향상 달성, 기존 API 100% 호환성

#### Milestone 1.3: 최적화 및 안정화 (Week 5-6)
- [ ] **메모리 최적화**
  - 가비지 컬렉션 최적화
  - 메모리 누수 방지
  - 효율적 버퍼 관리
- [ ] **부하 테스트**
  - 대용량 파일 처리 테스트
  - 동시 요청 처리 능력 검증
  - 메모리 압박 상황 테스트
- [ ] **문서화**
  - API 문서 업데이트
  - 성능 가이드 작성
  - 마이그레이션 가이드

**성공 기준**: 프로덕션 배포 준비 완료, 성능 회귀 0%

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### ⚡ Phase 2: 명령어 처리 병렬화 (Q2 2025)

#### Milestone 2.1: 명령어 분석 시스템 (Week 7-8)
- [ ] **명령어 의존성 분석기**
  - 명령어 간 충돌 감지
  - 실행 순서 최적화
  - 의존성 그래프 생성
- [ ] **배치 처리 엔진**
  - 명령어 그룹화
  - 병렬 실행 스케줄링
  - 결과 동기화
- [ ] **명령어별 프로세서**
  - access, decorator, rename 등 전용 프로세서
  - 타입별 최적화
  - 에러 핸들링 개선

**성공 기준**: 명령어 처리 시간 50% 단축, 충돌 자동 해결 100%

#### Milestone 2.2: 고급 변환 기능 (Week 9-10)
- [ ] **복합 명령어 처리**
  - 다중 명령어 조합 최적화
  - 트랜잭션 방식 적용
  - 롤백 기능 구현
- [ ] **스마트 배치 알고리즘**
  - 머신러닝 기반 최적화
  - 히스토리 기반 예측
  - 동적 배치 크기 조정
- [ ] **고급 모니터링**
  - 명령어별 성능 추적
  - 병목 지점 자동 감지
  - 최적화 제안 시스템

**성능 기준**: 2-3배 추가 성능 개선, 복잡도 처리 능력 향상

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### 🧠 Phase 3: AST 노드 레벨 병렬화 (Q3 2025)

#### Milestone 3.1: AST 분할 처리 (Week 11-13)
- [ ] **클래스별 독립 처리**
  - AST 노드 분할 알고리즘
  - 클래스 경계 자동 감지
  - 병렬 AST 변환
- [ ] **메서드 의존성 분석**
  - 메서드 간 참조 관계 분석
  - 안전한 병렬 처리 보장
  - 데이터 레이스 방지
- [ ] **메모리 효율적 AST 관리**
  - 스트리밍 AST 처리
  - 부분 로딩 시스템
  - 캐시 최적화

**성공 기준**: 대용량 파일 처리 2-4배 개선, 메모리 사용량 30% 최적화

#### Milestone 3.2: 고급 AST 최적화 (Week 14-15)
- [ ] **인텔리전트 스케줄링**
  - AST 복잡도 기반 스케줄링
  - 적응형 워커 할당
  - 우선순위 기반 처리
- [ ] **고급 캐싱 시스템**
  - AST 결과 캐싱
  - 중복 계산 제거
  - 증분 업데이트 지원
- [ ] **성능 프로파일링**
  - 노드별 처리 시간 분석
  - 병목 지점 시각화
  - 최적화 자동 제안

**성공 기준**: 복잡한 AST 변환 60% 단축, 캐시 적중률 90%

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### 🤖 Phase 4: 적응형 경계 최적화 (Q4 2025)

#### Milestone 4.1: 동적 최적화 시스템 (Week 16-18)
- [ ] **런타임 성능 모니터링**
  - 실시간 메트릭 수집
  - 성능 이상 감지
  - 자동 알림 시스템
- [ ] **적응형 경계 조정**
  - 워크로드 기반 조정
  - 리소스 상황별 최적화
  - 동적 스케일링
- [ ] **머신러닝 최적화**
  - 사용 패턴 학습
  - 예측적 리소스 할당
  - 자동 튜닝 시스템

**성공 기준**: 전체 시스템 20-30% 추가 최적화, 자동 튜닝 정확도 95%

#### Milestone 4.2: 프로덕션 완성 (Week 19-20)
- [ ] **종합 성능 테스트**
  - 실제 워크로드 시뮬레이션
  - 장기간 안정성 테스트
  - 다양한 환경 호환성 검증
- [ ] **최종 문서화**
  - 전체 아키텍처 문서
  - 운영 가이드
  - 트러블슈팅 매뉴얼
- [ ] **배포 및 모니터링**
  - 프로덕션 배포
  - 성능 모니터링 대시보드
  - 사용자 피드백 수집

**성공 기준**: 프로덕션 안정성 99.9%, 사용자 만족도 95%

## 📊 단계별 성과 지표

### Phase 1 목표 (Q1 2025)
- ✅ **성능**: 4-8배 처리 속도 향상
- ✅ **메모리**: 사용량 20% 이내 증가
- ✅ **호환성**: 기존 API 100% 유지
- ✅ **안정성**: 오류율 0.1% 이하

### Phase 2 목표 (Q2 2025)
- ✅ **명령어 처리**: 50% 시간 단축
- ✅ **복잡도**: 다중 명령어 조합 지원
- ✅ **충돌 해결**: 100% 자동 처리
- ✅ **배치 효율성**: 2-3배 처리량 향상

### Phase 3 목표 (Q3 2025)
- ✅ **대용량 파일**: 2-4배 처리 개선
- ✅ **메모리 최적화**: 30% 사용량 감소
- ✅ **AST 변환**: 60% 시간 단축
- ✅ **캐시 효율성**: 90% 적중률

### Phase 4 목표 (Q4 2025)
- ✅ **전체 최적화**: 20-30% 추가 개선
- ✅ **자동 튜닝**: 95% 정확도
- ✅ **예측적 스케일링**: 리소스 효율성 극대화
- ✅ **운영 효율성**: 유지보수 비용 50% 감소

## 🎯 핵심 성공 요소

1. **점진적 검증**: 각 마일스톤별 성능 검증
2. **롤백 계획**: 문제 발생 시 즉시 복구
3. **사용자 피드백**: 지속적인 개선 반영
4. **팀 협업**: 크로스 펑셔널 팀 운영

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*이 마일스톤은 CodeBridge의 병렬 처리 구현을 체계적이고 안전하게 진행하여, 각 단계별로 검증 가능한 성과를 달성하기 위한 구체적인 실행 계획입니다.*