최근 진행 중인 프로젝트에서 FastAPI 서버의 성능 이슈를 직접 겪으며 Celery와 Redis의 필요성을 몸소 느끼게 되었습니다. 특히 음성 데이터를 분석하는 무거운 작업이 전체 서버 응답 속도에 영향을 주는 문제를 해결하기 위해 Celery를 도입하게 되었고, 그 과정을 정리해 보았습니다.1. 기존 구조와 문제점현재 프로젝트는 Python 기반의 FastAPI를 서버 프레임워크로 사용 중이며, 다음과 같은 다양한 기능을 하나의 서버에서 모두 처리하고 있었습니다.데이터 조회데이터 수정데이터 삭제데이터 생성음성 데이터 전달화자 분리 및 STT 분석 (Whisper 사용)AI 요약 요청DB 업데이트FCM 메시지 전송로그인/회원가입 등 인증 처리라우터 단위로 기능을 나누긴 했지만, 실제 실행은 모두 se..