2026년 포스트맨이 느려지고 무거워진 이유와 대안

요약

Postman은 Chromium 기반 Electron 앱이며, 2026년에는 그 한계가 더 뚜렷해집니다. 최신 하드웨어에서도 시작 시간이 5~8초를 넘는 경우가 있고, 몇 개의 컬렉션을 열어두면 RAM 사용량이 500MB를 초과할 수 있습니다. HTTP 요청을 보내기 위해 전체 브라우저 엔진을 함께 실행하는 구조이기 때문입니다. 이 글에서는 Postman 성능 저하의 원인, 개발 워크플로우에 미치는 영향, 그리고 네이티브 우선 대안인 Apidog와의 차이를 실무 관점에서 정리합니다.

지금 Apidog 사용해 보기

서론

Postman은 2012년 간단한 Chrome 확장 프로그램으로 시작했습니다. HTTP 요청을 보내는 브라우저 확장 프로그램은 당시 매우 실용적인 아이디어였고 빠르게 성장했습니다.

Chrome이 패키지 앱 지원을 중단하자 Postman은 Node.js와 Chromium 기반 크로스 플랫폼 데스크톱 프레임워크인 Electron으로 마이그레이션했습니다. 이 전환은 2016년경 이루어졌고, 이후 Postman은 Electron 앱으로 유지되고 있습니다.

문제는 Electron 앱이 JavaScript 애플리케이션을 실행하기 위해 전체 Chromium 브라우저 엔진을 번들로 포함한다는 점입니다. 크로스 플랫폼 데스크톱 개발 환경이 파편화되어 있던 2016년에는 합리적인 선택이었지만, 2026년 기준으로는 성능 비용이 더 크게 느껴집니다.

개발자 커뮤니티에서도 이 문제는 자주 언급됩니다. “Postman이 내 IDE보다 시작하는 데 더 오래 걸린다”는 불만은 Reddit과 Hacker News에서 반복적으로 등장합니다. API 도구의 성능 저하는 곧 개발 마찰로 이어집니다. Postman이 로드되는 동안 기다리는 시간은 API를 테스트하거나 디버깅하지 못하는 시간입니다.

이 글에서는 다음을 다룹니다.

• Postman이 무거워지는 구조적 이유
• 시작 시간과 메모리 사용량을 직접 확인하는 방법
• Electron 기반 API 도구의 한계
• Apidog가 다른 접근 방식을 사용하는 지점
• 어떤 상황에서 Postman을 계속 쓰는 것이 타당한지

Electron 문제

Electron은 각 앱에 Chromium 브라우저 엔진을 내장합니다. Postman을 실행한다는 것은 사실상 브라우저 런타임을 함께 실행한다는 의미입니다.

Postman 실행 시 일반적으로 다음과 같은 프로세스가 생성됩니다.

• 메인 프로세스
• UI 렌더러 프로세스
• GPU 프로세스
• 네트워크 서비스 프로세스
• 기타 백그라운드 유틸리티 프로세스

M2 칩과 16GB RAM을 탑재한 MacBook Pro에서 관찰되는 일반적인 Postman 지표는 다음과 같습니다.

항목	일반적인 수치
콜드 스타트 시간	클릭부터 사용 가능한 UI까지 6~9초
시작 시 RAM	약 280MB
3개 컬렉션 열었을 때 RAM	450~600MB
여러 워크스페이스 및 Mock 서버 활성화 시 RAM	700MB 이상
생성되는 프로세스 수	macOS 기준 8~12개

비교를 위해 curl은 HTTP 요청을 밀리초 단위로 보내며 약 3MB 수준의 RAM을 사용합니다. 물론 GUI 도구는 컬렉션 관리, 문서화, 인증, 환경 변수, 협업 기능을 제공하기 때문에 curl보다 무거울 수밖에 없습니다.

하지만 핵심 질문은 이것입니다.

HTTP 요청 테스트 도구가 전체 브라우저 엔진을 항상 포함해야 하는가?

Postman이 번들로 포함하는 Chromium 엔진은 대략 수백 MB 규모의 컴파일된 바이너리입니다. Postman 고유 코드가 실행되기 전에도 이 런타임은 메모리에 로드됩니다. 이것이 Electron 앱의 기본적인 아키텍처 비용입니다.

직접 성능을 측정해 보기

Postman 성능 문제가 체감 수준인지 확인하려면 로컬 환경에서 직접 측정하는 것이 가장 정확합니다.

macOS에서 시작 시간 확인

터미널에서 다음처럼 실행 시간을 측정할 수 있습니다.

time open -a Postman

다만 open 명령은 앱 실행 요청을 보내고 바로 반환될 수 있으므로, 실제 UI가 사용 가능해지는 시간은 스톱워치나 화면 녹화로 함께 확인하는 것이 좋습니다.

더 실용적인 방법은 다음 기준으로 수동 측정하는 것입니다.

1. Postman을 완전히 종료합니다.
2. Activity Monitor에서 Postman 관련 프로세스가 없는지 확인합니다.
3. 앱 아이콘을 클릭합니다.
4. 요청 탭이 실제로 클릭 가능해지는 시점까지 시간을 측정합니다.
5. 같은 작업을 3회 반복해 평균을 냅니다.

macOS에서 메모리 사용량 확인

ps aux | grep -i postman

또는 Activity Monitor에서 Postman 프로세스 그룹을 확인합니다.

프로세스별로 나뉘어 보이기 때문에 전체 메모리 사용량을 볼 때는 관련 프로세스를 모두 합산해야 합니다.

ps aux | grep -i Postman | awk '{sum += $6} END {print sum / 1024 " MB"}'

Windows에서 확인

Windows에서는 작업 관리자를 열고 다음 항목을 확인합니다.

1. Postman 실행
2. 세부 정보 탭으로 이동
3. Postman.exe 관련 프로세스 확인
4. 메모리 사용량 합산
5. 시작 직후, 컬렉션 로드 후, 장시간 사용 후를 각각 비교

이렇게 측정하면 “느린 것 같다”가 아니라 실제 수치 기반으로 도구 선택을 판단할 수 있습니다.

Postman이 계속 무거워지는 이유

Postman의 기능 세트는 2016년 이후 크게 확장되었습니다. 현재 Postman에는 다음과 같은 기능이 포함됩니다.

• 스키마 편집기를 통한 API 디자인
• Mock 서버 관리
• 문서 발행
• 모니터링 및 경고
• Flow Builder
• API Network
• 팀 및 워크스페이스 협업 기능

각 기능은 앱의 부하를 증가시킵니다. 2024년 기준 Postman 설치 파일은 디스크에서 400MB 이상을 차지할 수 있으며, 애플리케이션은 첫 실행 시 추가 리소스를 다운로드하기도 합니다.

Electron 구조에서는 이 많은 기능이 브라우저 내 JavaScript 환경에서 실행됩니다. 즉, 다음 비용이 누적됩니다.

• JavaScript 번들 파싱
• React 기반 UI 초기화
• V8 메모리 관리
• Chromium 렌더링 프로세스 유지
• 클라우드 동기화
• 워크스페이스 상태 로드

또한 Postman은 클라우드 백엔드와 적극적으로 동기화합니다. 시작 시 워크스페이스 데이터, 컬렉션 업데이트, 계정 상태를 가져옵니다.

네트워크가 빠르면 문제가 덜하지만, 다음 환경에서는 지연이 커질 수 있습니다.

• 기업 프록시 사용
• VPN 사용
• 제한적인 사내 네트워크
• Postman API 응답 지연
• 오프라인 또는 불안정한 네트워크

결과적으로 앱이 상호작용 가능해지기 전에 클라우드 작업을 기다리는 상황이 발생할 수 있습니다.

작업 세션 중 메모리 동작

시작 직후 RAM 사용량은 기준점일 뿐입니다. 실제 문제는 장시간 사용 중 메모리 사용량이 증가한다는 점입니다.

Electron 앱은 V8 JavaScript 엔진을 사용합니다. V8은 가비지 컬렉션을 통해 메모리를 관리하지만, 네이티브 할당 방식보다 메모리를 더 오래 유지하다가 한꺼번에 해제하는 경향이 있습니다.

따라서 2시간 동안 실행된 Electron 앱은 열려 있는 컬렉션 수가 그대로여도 시작 시점보다 더 많은 RAM을 사용할 수 있습니다.

확장된 Postman 세션에서 관찰되는 일반적인 패턴은 다음과 같습니다.

사용 상황	메모리 사용량
4~5개 컬렉션을 열고 2시간 활성 사용	700~900MB
50개 요청 컬렉션에서 Collection Runner 실행 후	1GB 이상으로 급증 가능
Mock 서버 활성화	100~150MB 추가

8GB RAM 환경에서는 Postman이 시스템 메모리 압박에 눈에 띄게 기여할 수 있습니다. 16GB 환경에서는 참을 만하고, 32GB 워크스테이션에서는 큰 문제가 아닐 수 있습니다.

하지만 “참을 만하다”와 “빠르다”는 다릅니다.

시작 시간 분석

Postman의 시작 과정은 여러 단계로 나뉩니다.

1. Electron 부트스트랩
   
   Electron 런타임이 로드됩니다. 빠른 SSD에서도 보통 1~2초가 걸립니다.

2. 앱 JavaScript 로드
   
   Postman 애플리케이션 코드가 Chromium 렌더러 안에서 실행됩니다. Webpack 번들 파싱 및 초기화에 1~3초가 걸릴 수 있습니다.

3. 클라우드 동기화
   
   Postman이 API에서 워크스페이스 상태를 가져옵니다. 좋은 네트워크에서는 1~2초 수준이지만, 기업 프록시나 VPN에서는 3~5초가 추가될 수 있습니다.

4. UI 렌더링
   
   React 기반 UI가 렌더링됩니다. 데이터가 로드되면 보통 1초 미만입니다.

전체 콜드 스타트는 하드웨어와 네트워크 상태에 따라 4~9초가 될 수 있습니다. 이미 시스템 리소스가 로드된 웜 스타트는 보통 2~4초로 더 빠릅니다.

비교하자면 VS Code도 Electron 기반이지만, 동일한 하드웨어에서 2~3초 수준의 콜드 스타트를 보이는 경우가 많습니다. Postman은 경우에 따라 완전한 IDE보다 느리게 시작됩니다.

Apidog는 어떻게 비교될까

Apidog의 데스크톱 앱은 다른 아키텍처 철학으로 구축되었습니다. 핵심 HTTP 엔진은 브라우저 렌더러에서 실행되는 JavaScript가 아니라 네이티브 코드 기반입니다. UI 레이어도 전체 Chromium 스택보다 가벼운 렌더링 방식을 사용합니다.

M2 MacBook Pro에서 Apidog 데스크톱 앱의 관찰 지표는 다음과 같습니다.

항목	일반적인 수치
콜드 스타트 시간	2~3초
시작 시 RAM	약 180MB
3개 컬렉션 열었을 때 RAM	280~350MB
Mock 서버 활성화 시 RAM	380~420MB

이 차이는 특히 다음 환경에서 크게 체감됩니다.

• 2020년형 Intel MacBook Pro
• 중급 Windows 노트북
• 8GB 또는 16GB RAM 개발 머신
• 여러 개발 도구를 동시에 실행하는 환경
• Docker, IDE, 브라우저, 로컬 DB를 함께 사용하는 환경

Apidog는 핵심 HTTP 기능에 npm 의존성 체인을 번들로 제공하지 않습니다. 이는 두 가지 측면에서 중요합니다.

첫째, HTTP 스택의 잠재적인 오류 지점이 줄어듭니다.

둘째, 공급망 위험이 줄어듭니다. 손상된 npm 패키지가 Node.js 기반이 아닌 핵심 요청 전송 기능에 영향을 줄 수 없기 때문입니다.

오프라인 모드 및 로컬 우선 스토리지

실무에서 중요한 차이는 데이터 저장 방식입니다.

Apidog는 기본적으로 데이터를 로컬에 저장합니다. 클라우드 동기화는 선택 사항입니다.

즉, Apidog 시작 과정에는 강제 클라우드 동기화 단계가 포함되지 않습니다. 앱은 서버 왕복을 기다리지 않고 로컬에 저장된 컬렉션을 바로 엽니다.

이 차이는 다음 상황에서 특히 유용합니다.

• 사내 프록시가 엄격한 환경
• VPN 연결이 자주 끊기는 환경
• 오프라인 상태에서 API 스펙을 확인해야 하는 경우
• 이동 중 개발
• 클라우드 API 응답 지연이 있는 경우

Postman의 아키텍처는 컬렉션 상태를 클라우드와 연결합니다. 컬렉션이 로컬에 캐시되어 있더라도 시작 시 동기화를 시도합니다. Postman API가 느리거나 접근할 수 없는 경우 앱 시작 중 멈춘 것처럼 보일 수 있습니다.

Apidog의 로컬 우선 모델은 이 문제를 구조적으로 피합니다.

기능 비대화 문제

Postman은 많은 기능을 제공합니다. Flow Builder, API Network, 모니터링 기능은 정교한 도구입니다.

문제는 모든 사용자가 이 기능들을 필요로 하지는 않는다는 점입니다. 사용하지 않는 기능이라도 앱 시작 시간, 번들 크기, 메모리 사용량에는 영향을 줄 수 있습니다.

이는 단순한 기술 문제가 아니라 제품 전략 문제입니다.

모든 API 관련 워크플로우를 하나의 플랫폼에서 해결하려는 도구는, 특정 워크플로우에 집중하는 도구보다 무거워질 가능성이 높습니다. Postman은 완전한 API 플랫폼으로 확장하는 방향을 선택했고, 성능 비용은 그 결과입니다.

Apidog는 핵심 API 개발 수명 주기에 집중합니다.

• API 설계
• API 테스트
• Mock
• 문서화
• 팀 협업

대신 시각적 Flow Builder나 공개 API 마켓플레이스 같은 일부 기능은 포함하지 않습니다. 이 절충이 적합한지는 팀의 실제 요구사항에 따라 다릅니다.

실무적으로는 다음처럼 판단할 수 있습니다.

팀의 주요 작업	더 중요한 기준
단순 HTTP 요청 테스트	빠른 시작, 낮은 메모리
API 문서와 Mock 관리	로컬 우선, 협업 기능
복잡한 시각적 API 오케스트레이션	Postman Flows 같은 기능
공개 API 탐색	API Network
저사양 장비에서 개발	가벼운 데스크톱 앱

Postman의 성능 저하가 감수할 만한 가치가 있을 때

Postman 생태계에 깊게 의존하는 팀이라면 성능 비용을 감수할 수 있습니다.

예를 들어 다음과 같은 경우입니다.

• 복잡한 API 오케스트레이션에 Postman Flows를 사용한다.
• 공개 API 사양 검색에 Postman API Network를 사용한다.
• 조직의 컴플라이언스 워크플로우가 Postman Enterprise 기능에 연결되어 있다.
• 이미 대규모 컬렉션, 환경, 테스트 스크립트가 Postman에 강하게 종속되어 있다.
• 마이그레이션 비용이 성능 개선 효과보다 크다.

반대로 성능 문제가 더 중요해지는 경우는 다음과 같습니다.

• 저사양 기기를 사용하는 개발자가 많다.
• 여러 컬렉션과 Mock 서버를 항상 열어둔다.
• CI/CD 환경에서 API 테스트 도구 시작 시간이 파이프라인 시간에 영향을 준다.
• 주요 사용 사례가 HTTP 요청 테스트와 팀 협업이다.
• 클라우드 동기화보다 로컬 우선 작업이 중요하다.

마이그레이션을 검토할 때 확인할 항목

Postman에서 다른 도구로 이동할지 판단하려면 감으로 결정하지 말고 체크리스트를 사용하는 것이 좋습니다.

1. 현재 Postman 사용 패턴 확인

팀에서 실제로 사용하는 기능을 정리합니다.

- Collections
- Environments
- Pre-request Scripts
- Tests
- Mock Servers
- Documentation
- Monitors
- Flows
- API Network
- Team Workspaces

이 중 실제로 매일 사용하는 기능과 거의 사용하지 않는 기능을 구분합니다.

2. 성능 기준 측정

다음 시나리오별로 측정합니다.

1. 앱 콜드 스타트
2. 컬렉션 3개 로드
3. Mock 서버 활성화
4. Collection Runner 실행
5. 2시간 사용 후 RAM

측정 항목은 다음처럼 정리하면 됩니다.

| 도구 | 콜드 스타트 | 시작 RAM | 컬렉션 3개 RAM | 2시간 후 RAM |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Postman |  |  |  |  |
| Apidog |  |  |  |  |

3. 네트워크 의존성 확인

다음 상황에서 앱이 정상 동작하는지 확인합니다.

• 오프라인
• VPN 연결 해제
• 프록시 환경
• 느린 네트워크
• 사내 방화벽 뒤

API 도구는 네트워크를 테스트하는 도구이므로, 도구 자체가 네트워크 상태에 과도하게 의존하면 개발 흐름이 끊길 수 있습니다.

4. 팀 협업 방식 확인

도구 선택 시 단순히 개인 성능만 보면 안 됩니다. 팀 단위에서는 다음도 중요합니다.

• 컬렉션 공유 방식
• API 문서 공유 방식
• 환경 변수 관리
• 권한 관리
• 변경 이력
• Mock 서버 운영 방식

성능이 좋아도 팀 워크플로우를 망치면 마이그레이션 효과가 줄어듭니다.

결론

Postman의 성능 문제는 미스터리가 아닙니다. 2016년에는 합리적이었던 Electron 기반 아키텍처 결정이 2026년에는 한계로 드러나고 있는 것입니다.

번들로 제공되는 Chromium 엔진, 클라우드 우선 데이터 동기화, 계속 확장되는 기능 세트가 합쳐지면서 Postman은 많은 API 개발 작업에 필요한 것보다 더 무거운 도구가 되었습니다.

Postman이 시작될 때 매번 기다려야 하거나, 긴 테스트 세션 동안 시스템이 느려진다면 대안을 직접 측정해 볼 가치가 있습니다.

특히 주요 사용 사례가 다음에 가깝다면 Apidog 같은 로컬 우선, 네이티브 우선 접근 방식이 더 적합할 수 있습니다.

• 빠른 HTTP 요청 테스트
• API 설계와 문서화
• Mock 서버 사용
• 팀 협업
• 낮은 메모리 사용량
• 오프라인 또는 제한된 네트워크 환경에서의 작업

반대로 Postman Flows, API Network, Enterprise 기능에 깊이 의존하고 있다면 성능 비용을 감수하는 편이 더 현실적일 수 있습니다.

핵심은 도구의 인기가 아니라, 팀의 실제 워크플로우에서 얼마나 빠르고 안정적으로 동작하는지입니다.