## 📌 Brief Summary
프론트엔드 스케일러빌리티(Frontend Scalability)는 코드베이스의 팽창과 팀 규모의 확장에 대응하여 시스템의 복잡도를 제어하고 성능을 유지하는 엔지니어링 역량이다. 기능 기반의 아키텍처 설계, 계층화된 상태 관리, 최적화된 빌드 파이프라인, 그리고 엄격한 코드 거버넌스를 통해 애플리케이션의 지속 가능한 성장을 보장한다.

## 📖 Core Content
1. **아키텍처 구조화 (Architecture Organization)**
   - 파일 유형 중심의 구조를 탈피하고 비즈니스 도메인 중심의 **Feature-Based Structure**를 채택하여 응집도를 강화한다.
   - **Feature-Sliced Design (FSD)**을 도입하여 계층 간 단방향 의존성과 Public API 규칙을 강제함으로써 결합도를 낮추고 인지적 부하를 줄인다.
2. **상태 관리의 최적 확장 (Scaling State Management)**
   - 리렌더링 최적화가 필요한 중대형 앱에서는 Selector 패턴을 지원하는 **Zustand** 또는 디버깅 환경이 강력한 **Redux**를 선택한다.
   - 서버 상태(TanStack Query)와 클라이언트 상태를 분리하여 데이터 동기화와 캐싱의 복잡성을 관리한다.
3. **런타임 및 빌드 성능 (Performance Scalability)**
   - **코드 스플리팅(Code Splitting)**과 지연 로딩(Lazy Loading)을 통해 번들 팽창을 방어하고 초기 로딩 성능을 유지한다.
   - 대규모 리스트 렌더링 시 가상화(Virtualization)를 적용하여 DOM 노드 수의 폭발을 방지한다.
4. **코드 거버넌스 및 자동화 (Governance)**
   - SOLID 원칙(특히 SRP)을 적용하여 컴포넌트를 분리하고, ESLint와 Husky 등을 통해 아키텍처 규칙과 컨벤션을 자동 검증한다.

## ⚖️ Trade-offs & Caveats
- **설계 복잡도 vs 유연성**: 엄격한 FSD 아키텍처는 결합도를 낮추지만, 초기 도입 시 파일 수가 급격히 늘어나고 단순한 기능 추가에도 여러 레이어를 수정해야 하는 오버헤드가 발생한다.
- **도구 선택의 무게**: Redux와 같은 강력한 도구는 대규모 팀의 일관성에는 유리하나, 보일러플레이트 코드가 많아 소규모/고속 개발 환경에서는 생산성을 저하시킬 수 있다.
- **과도한 추상화 경계**: 스케일링을 위해 도입한 공통 훅이나 유틸리티가 너무 범용적으로 설계될 경우, 오히려 내부 로직을 파악하기 어렵게 만드는 KISS 원칙 위배 상황을 초래할 수 있다.

## 🔗 Knowledge Connections
### Related Concepts (Auto-Linked)
* [[Architecture]]
* [[Code Splitting]]
* [[Context_API]]
* [[Feature-Sliced_Design]]
* [[Frontend]]
* [[Husky]]
* [[Lazy Loading]]
* [[Management]]
* [[Monorepo]]
* [[Optimization]]
* [[Performance_Optimization]]
* [[Principles]]
* [[React]]
* [[React_Performance_Optimization]]
* [[Redux]]
* [[Research]]
* [[SOLID_Principles]]
* [[Scalability]]
* [[State]]
* [[Turborepo]]

### Related Concepts
- **Feature-Sliced Design**: 확장 가능한 프론트엔드 구조의 표준 (관계: 구조적 토대)
- **Code Splitting**: 번들 사이즈 최적화 필수 기술 (관계: 성능 확장 전략)
- **SOLID Principles**: 유지보수 가능한 코드의 근간 (관계: 설계 원칙)

### Deeper Research Questions
1. FSD 구조 내에서 두 개 이상의 기능(Features)이 상호 참조해야 할 때, 의존성 순환을 방지하기 위한 '상위 계층으로의 로직 승격' 패턴은 어떻게 작동하는가?
2. Zustand의 Selector 패턴이 대규모 상태 트리에서 성능적 이점을 갖는 내부적 원리는 무엇인가?
3. Vite의 `manualChunks` 설정 최적화를 통해 벤더 라이브러리 캐싱 효율을 정량적으로 얼마나 높일 수 있는가?
4. 아키텍처 규칙을 위반하는 임포트(Import) 시도를 린트 단계에서 원천 차단하는 가장 효율적인 커스텀 규칙 설정 방법은?
5. 서버 상태 관리 도구 도입 시 클라이언트 스토어의 역할이 축소되는 경향에 따른 아키텍처 슬림화 전략은?

### Practical Application Contexts
- **엔터프라이즈 앱 설계**: 다수의 개발자가 협업하는 대규모 대시보드 및 복잡한 워크플로우 시스템 구축.
- **레거시 마이그레이션**: 비대해진 Context API 기반 상태 관리를 Zustand/Redux로 전환하여 성능 병목 해소.

### Adjacent Topics
- **React Performance Optimization**
- **Micro-Frontends Architecture**
- **Monorepo Management (Turborepo / Nx)**
