codebridge-ai/PARALLEL_PROCESSING_ROADMAP.md

Complete fullstack AI coding platform with AST-based code integration and local LLM support. Now with comprehensive web technology support (HTML/CSS/JS) plus JavaScript, Python, Rust, and C++.

# CodeBridge 병렬 처리 로드맵

## 개요

CodeBridge의 병렬 처리 능력을 단계적으로 도입하여 성능을 획기적으로 개선하는 로드맵입니다. 각 단계는 명확한 경계(boundary)를 가지며, 독립적으로 구현 가능하도록 설계되었습니다.

## 🎯 전략적 목표

- **성능 향상**: 4-8배 처리 속도 개선
- **확장성**: 대용량 파일 처리 지원  
- **안정성**: 병렬 처리 중 오류 격리
- **유지보수성**: 기존 API 호환성 유지

## 📋 4단계 구현 로드맵

### Phase 1: 파일 레벨 병렬화 (Q1 2025)
**목표**: 즉시 적용 가능한 최대 성능 향상

#### 구현 범위
- 다중 파일 동시 처리
- 파일 타입별 독립적 처리 (HTML, JS, CSS)
- Worker Pool 기반 아키텍처
- 기본 오류 격리 및 복구

#### 기술적 경계
```javascript
// 파일별 독립 처리 경계
const fileBoundaries = {
  html: { maxConcurrency: 4, dependencies: false },
  js: { maxConcurrency: 6, dependencies: false },
  css: { maxConcurrency: 4, dependencies: false }
};
```

#### 예상 성능 향상
- **4-8배** 처리 속도 개선
- **메모리 사용량** 20% 증가
- **CPU 활용률** 80% 향상

---

### Phase 2: 명령어 처리 병렬화 (Q2 2025)
**목표**: 복잡한 명령어 조합의 효율적 처리

#### 구현 범위
- 명령어 타입별 병렬 처리
- 명령어 간 의존성 분석
- 배치 처리 최적화
- 명령어 실행 순서 최적화

#### 기술적 경계
```javascript
// 명령어별 독립 처리 경계
const commandBoundaries = {
  access: { maxConcurrency: 2, dependencies: false },
  decorators: { maxConcurrency: 4, dependencies: false },
  rename: { maxConcurrency: 1, dependencies: true },
  delete: { maxConcurrency: 2, dependencies: true },
  params: { maxConcurrency: 3, dependencies: false }
};
```

#### 예상 성능 향상
- **2-3배** 추가 성능 개선
- **복잡한 변환** 처리 시간 50% 단축
- **명령어 충돌** 자동 감지 및 해결

---

### Phase 3: AST 노드 레벨 병렬화 (Q3 2025)
**목표**: 정밀한 코드 분석 및 변환 최적화

#### 구현 범위
- 클래스별 독립적 AST 처리
- 메서드 간 의존성 분석
- 스마트 병렬화 알고리즘
- 메모리 효율적 AST 관리

#### 기술적 경계
```javascript
// AST 노드별 처리 경계
const astBoundaries = {
  classes: { maxConcurrency: 4, dependencies: false },
  methods: { maxConcurrency: 2, dependencies: true },
  properties: { maxConcurrency: 6, dependencies: false },
  imports: { maxConcurrency: 8, dependencies: true }
};
```

#### 예상 성능 향상
- **2-4배** 대용량 파일 처리 개선
- **메모리 사용량** 30% 최적화
- **복잡한 AST** 변환 시간 60% 단축

---

### Phase 4: 적응형 경계 최적화 (Q4 2025)
**목표**: 동적 최적화 및 인텔리전트 병렬화

#### 구현 범위
- 런타임 성능 모니터링
- 동적 경계 조정
- 머신러닝 기반 최적화
- 자동 스케일링

#### 기술적 경계
```javascript
// 적응형 동적 경계
const adaptiveBoundaries = {
  autoDetect: true,
  performanceBasedScaling: true,
  loadBalancing: 'intelligent',
  fallbackStrategy: 'graceful'
};
```

#### 예상 성능 향상
- **전체 시스템** 20-30% 추가 최적화
- **자동 튜닝** 기능으로 유지보수 비용 감소
- **예측적 스케일링**으로 리소스 효율성 극대화

## 🚀 기술 스택 및 도구

### 핵심 기술
- **Worker Threads**: Node.js 네이티브 병렬 처리
- **Promise.allSettled**: 안전한 병렬 실행
- **Cluster Module**: 프로세스 레벨 확장성
- **Memory Management**: 효율적 메모리 사용

### 모니터링 및 진단
- **Performance Metrics**: 실시간 성능 측정
- **Error Tracking**: 병렬 처리 오류 추적
- **Resource Monitoring**: CPU/메모리 사용량 모니터링
- **Benchmarking**: 성능 회귀 방지

## 📊 성공 지표 (KPI)

### 성능 지표
- **처리 속도**: 기존 대비 4-8배 개선
- **메모리 효율성**: 사용량 20% 이내 증가
- **CPU 활용률**: 80% 이상 개선
- **오류율**: 0.1% 이하 유지

### 품질 지표
- **API 호환성**: 100% 기존 API 유지
- **테스트 커버리지**: 90% 이상
- **문서화**: 모든 신규 기능 문서화
- **코드 품질**: ESLint/Prettier 준수

## 🛡️ 리스크 관리

### 주요 리스크
1. **메모리 부족**: 대용량 파일 처리 시
2. **경합 조건**: 공유 리소스 접근
3. **의존성 복잡도**: AST 노드 간 관계
4. **성능 회귀**: 기존 기능 영향

### 완화 전략
- **점진적 배포**: 단계별 적용 및 검증
- **롤백 계획**: 각 단계별 롤백 준비
- **모니터링**: 실시간 성능 감시
- **테스트**: 광범위한 성능 및 기능 테스트

## 🎯 성공을 위한 핵심 요소

1. **명확한 경계 정의**: 각 병렬 처리 단위의 독립성 보장
2. **점진적 구현**: 단계별 검증을 통한 안정적 진행
3. **성능 모니터링**: 실시간 메트릭 기반 최적화
4. **사용자 영향 최소화**: 기존 API 호환성 유지

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*이 로드맵은 CodeBridge의 병렬 처리 능력을 체계적으로 구축하여, 마이크로서비스 아키텍처처럼 각 구성 요소가 독립적으로 동작하면서도 전체적으로 조화롭게 협력하는 시스템을 만들기 위한 전략적 계획입니다.*