What's included
Dylib-Ladezeit, statische Initialisierer-Audit und Reduzierung von Main-Thread-Arbeit. Ziel: <400ms Cold Launch.
Heap-Profiling, Retain-Cycle-Erkennung, Speicherwachstum über die Session-Laufzeit. Eliminiert OOM-Abstürze.
Request-Waterfall-Analyse, Parallelisierung, Caching-Strategie und Payload-Reduzierung.
Off-Screen-Rendering, Overdraw, Listen-Scroll-Jank — Instruments Time Profiler und Core Animation Analyse.
Produktions-Performance-Telemetrie, damit Sie wissen, wenn P95 nach dem nächsten Release abfällt.
XCTest-Baselines für Startzeit und wichtige User-Flows — CI schlägt fehl, wenn die Performance abfällt.
How it works
Aktuelle Benchmarks für Startzeit, Speicher und Netzwerk festlegen. Die Top 3 hochimpaktigen Regressionen identifizieren.
Fixes einzeln implementieren, nach jedem re-profilen. Keine Spekulation — jede Änderung wird gegen die Baseline validiert.
MetricKit-Hooks und XCTest-Performance-Baselines, damit der nächste Teammitglied die Regression nicht versehentlich wieder einführen kann.
Is this right for you?
Apps mit schlechten App-Store-Bewertungen
Performance-Beschwerden in Rezensionen sind behebbar. Profiling zeigt fast immer 2–3 Ursachen, die den Großteil der Beschwerden erklären.
Teams vor einem großen Release
Ein Performance-Review vor dem Launch für 100k Nutzer ist günstiger als ein Hotfix danach.
Fintech & Enterprise-Apps
Regulierte Apps tragen oft veraltete Netzwerk- und Speichermuster, die die Performance still beeinträchtigen.
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