Make Shiny Fast

강연 Make Shiny Fast을 보고 정리한 것입니다.

Optimization Loop Method

1. Benchmark
2. Analyze
3. Recommend
4. Optimize, then go back 1.

Recommend vs Optimize Recommend: 어떤 부분을 Optimize 할 지 결정, 예를 들어 20%의 속도를 증가시키는데 너무 오랜 시간의 작업이 필요하면 하지 않는다고 결정을 내린다. Optimize: 실제로 구현을 하는 과정

Benchmark

1. Model: Representative user actions(User scenario)
2. Metrics: Latencies experienced by model user

Analyze

1. Exercise model to produce metric data
2. Identify the one slowest thing

Optimizing slowest thing

Rprof and profvis

Rprof: sample what R is doing

• computing(ggplot2, dplyr)
• Waiting (db, network, disk)

profvis: visualize Rprof output

Optimization

pre-process

beware dplyr::group_by