모두가 함께 성장하는 기술 축제, NAVER Engineering Day 10년의 여정
기술은 혼자 완성되지 않습니다. 한 사람이 발견한 문제와 해결 과정이 동료에게 전해지고, 그 경험이 또 다른 시도와 개선으로 이어질 때 조직의 기술은 앞으로 나아갑니다. NAVER Engineering Day는 이런 믿음에서 출발했습니다. 2016년, 실무에서 얻은 개발 경험과 새로운 기술 및 플랫폼을 도입하며 배운 점을 나누는 사내 개발자 행사로…
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사이드카의 선언적 관리: OpenKruise SidecarSet 도입과 운영
Kubernetes에서 서비스를 운영하다 보면 메인 컨테이너 옆에 사이드카(sidecar) 컨테이너를 붙이는 일이 흔합니다. 사이드카에는 로그와 메트릭 수집, 프록시처럼 주 기능은 아니지만 같은 Pod 안에서 함께 실행되어야 하는 기능이 포함됩니다. 저희 팀이 운영하는 관리형 데이터베이스 서비스도 DB 인스턴스를 Pod 단위로 실행하고, 그 Pod에 DB…
AI 시대의 개발자를 꿈꾸는 학생 개발자에게
시작하며: 2018년과 2026년 사이의 간격과 격변기의 고민 2018년에 저는 ' 백엔드 개발자를 꿈꾸는 학생개발자에게 '라는 글을 이곳 D2 블로그에 공유했습니다. 당시 학생 개발자들과의 미트업 행사에서 나왔던 질문과 답변을 정리한 글이었습니다. 그 후 8년의 시간이 흘렀기에 그 글만 노출된다면 학생들에게 현시점에 적절한 정보를 주지 못할까 봐 걱정…
2026년과 이후 JavaScript의 동향 - 브라우저 밖의 JavaScript
브라우저 밖의 JavaScript 동향을 마지막으로 다루었던 2019년 시점( 1부 , 2부 )에서는 Node.js 12와 막 1년을 넘긴 Deno를 소개하며 "Node.js와 같은 성공을 거둘 수 있을지는 아직 미지수"라고 썼습니다. 패키지 관리자 영역은 "npm의 독주 체제"라고 표현했고 npm 회사의 불확실한 상황에 맞서 Entropic, Open-R…
2026년과 이후 JavaScript의 동향 - JavaScript(ECMAScript)
2016년부터 매년 이어 오던 "JavaScript의 동향" 연재는 2020년을 마지막으로 한동안 쉬었습니다. 그사이 6년이 지났고, 그 6년 동안 ECMAScript 명세는 여섯 번 개정되었습니다. 2020년 글을 쓸 때 Stage 2였던 Temporal은 9년에 걸친 논의 끝에 Stage 4에 올랐고, 이제 Chrome과 Firefox, Node.js에…
Python의 GC가 멀티프로세싱과 만나면 생기는 일 - Python과 Airflow, 그리고 관련된 문제 해결기 2편
Python의 멀티프로세싱과 Airflow의 task 동작 방식 - Python과 Airflow, 그리고 관련된 문제 해결기 1편 에서는 Airflow가 task를 실행할 때 요구되는 병렬성과 격리성을 살펴보고, 이를 만족하기 위해 Airflow가 task마다 만들었다 버리는 단기 프로세스와 만들어 두고 재사용하는 장기 프로세스를 모두 fork 방식으로 생…
D2Coding 폰트 1.4.0 릴리즈 소식을 전합니다.
D2 Coding 은 한글과 영문, 숫자, 기호가 함께 있는 코드에서도 일정한 간격과 높은 가독성을 유지하도록 만든 코딩 전용 글꼴입니다. 이번 1.4.0에서는 기존의 빗금이 들어간 숫자 0 대신 점이 들어간 0을 선택해서 사용할 수 있는 기능을 추가했습니다. 일부 크기에서 글자가 기준선보다 한 픽셀 위에 표시되던 문제도 수정했으며, 마침표의 의미를 다…
FE News 26년 10월 소식을 전해드립니다.
주요소식 The Story of VS Code Visual Studio Code 공식 채널이 공개한 약 1시간 38분 분량의 다큐멘터리로, Erich Gamma가 이끈 취리히 팀이 브라우저용 편집기 컴포넌트 Monaco Editor를 만들던 시기부터 데스크톱 VS Code 발표와 오픈 소스 전환까지의 과정을 30여 명의 관계자 인터뷰로 보여 준다. 확장…
에이전트, 개념부터 같이 정리해봐요 - 워크플로우 · 하네스 · Context/Memory · MCP/A2A
네이버 사내 Tech Meetup에서 발표되었던 인기 세션을 공유합니다. 에이전트를 개발하다 보면 같은 개념을 서로 다른 뜻으로 쓰고 있어서 논의가 겉도는 경험, 한 번쯤 해보셨을 것 같습니다. "이거 에이전트인가요?" "하네스를 만들어야죠" — 그런데 하네스가 정확히 무엇인가요? "Context 에 넣어두면 되죠" "그건 Memory 아닌가요?"…
Hive는 잊으려 했지만, Spark는 기억하고 있었다: 사라진 get_table RPC 복원기
TApplicationException · UNKNOWN_METHOD Invalid method name: 'get_table' 이 글은 네이버의 Hadoop 플랫폼인 C3의 Metastore를 Apache Hive 4.2로 올리는 과정에서 Spark 잡(job)이 실패한 현상과 그 원인을 추적해, Metastore Thrift 인터페이스에서 조용히 사라졌…
FE News 26년 9월 소식을 전해드립니다.
26년 9월 소식에서는 다음과 같은 유용한 정보들을 만나보실 수 있습니다. 주요소식 The AI Engineering Skills Map Andrew Ng이 DeepLearning.AI 팀과 함께 1만 건이 넘는 채용 공고 분석과 전문가 인터뷰, 설문을 종합해 정리한 AI 엔지니어링 역량 지도다. AI 애플리케이션 구축·배포, 소프트웨어 엔지니어링…
[네이버피셜] 네이버 개발자라면 꼭 만나게 됩니다
네이버의 기술과 개발 경험을 개발자들과 나누는 Developer Experience 팀의 인터뷰가 네이버피셜 에 공개됐습니다. Developer Experience 팀은 D2를 비롯한 기술 콘텐츠를 만들고, 네이버 개발자의 성장 단계에 맞는 교육과 기술 공유 프로그램을 통해 개발자의 경험과 노하우를 연결하고 있습니다. 이번 인터뷰에서는 사람과 사람,…
Python의 멀티프로세싱과 Airflow, 그리고 관련된 문제 해결기 1편
저희 팀은 데이터 입수 플랫폼의 배치 워크플로를 Airflow 2.10.2로 운영하고 있습니다. 2025년 4월 Airflow 3.0이 릴리스되었고, UI 개선과 다양한 신규 기능이 포함되었습니다. 이 변화가 저희 운영 환경에 필요하다고 판단했고 도입을 위한 PoC(Proof of Concept)를 진행했습니다. 이 글은 그 PoC 과정에서 Python의…
우리 팀만의 vLLM 플러그인 만들기 2편 - 모델 변환부터 배포까지 AI-native로 자동화하기
1편 에서는 검색·추천 모델을 vLLM 사용자 정의 플러그인으로 옮겨 서빙 성능을 높인 과정을 소개했습니다. 모델을 vLLM에서 실행할 수 있게 된 뒤에는 또 다른 문제가 남았습니다. 모델마다 반복해야 하는 변환 작업이 복잡하고, vLLM의 빠른 변화까지 계속 따라가야 한다는 점입니다. Hugging Face 모델 하나를 vLLM에 올리는 과정은 버튼 한…
우리 팀만의 vLLM 플러그인 만들기 1편 - 검색 AI 모델 서빙 성능 극대화하기
네이버 플레이스 AI MLOps는 지난 1년간 검색과 추천에 사용하는 스코어링 모델의 서빙 구조를 vLLM 기반으로 전환했습니다. 이 글에서는 사내 Engineering Day에서 발표한 내용을 바탕으로, 모델 서빙 경로를 최적화해 성능을 높인 과정을 소개합니다. 먼저 결과부터 살펴보겠습니다. 0.6B 재순위화(reranking) 모델을 Hugging Fa…
FE News 26년 8월 소식을 전해드립니다.
주요소식 26년 8월 소식에서는 다음과 같은 유용한 정보들을 만나보실 수 있습니다. State of CSS 2026 매년 진행되는 CSS 생태계 설문 조사인 State of CSS의 2026년 결과다. 2026년 5월 15일부터 6월 29일까지 진행되어 4,902명이 응답했고, 앵커 포지셔닝(Anchor Positioning)이 "가장 마음에 드는 신규 기…
[AI 해커톤 후기] AI 해커톤 1위 팀이 AI에게 맡기지 않은 것
기업의 업무에 AI를 도입하면 무엇이 달라질까요? 반복 업무를 자동화하고, 매달 작성하던 보고서를 대신 만들고, 업무 시스템과 연결해 사용자가 요청한 작업까지 처리할 수 있을까요? 네이버 사내에서 열린 ‘모두의 Engineering Day AI 해커톤’에 참여하면서 저희도 비슷한 의문을 품었습니다. 낯선 재무 업무를 이해하고 Claude Code를 활용해…
VictoriaMetrics 운영기 2편 — 장비 증설 없이 리소스 위기를 해결한 3단계 최적화 전략
VictoriaMetrics 운영기 1편 에서는 네이버 검색의 대규모 메트릭 저장소 VictoriaMetrics 클러스터의 규모, 2계층 아키텍처, 180대 노드의 무중단 장비 교체와 증설 전략을 소개했습니다. 2편에서는 장비를 더 늘리지 않고 리소스 위기를 해결하기 위해 진행한 소프트웨어적 최적화 과정을 다룹니다. 메모리 문제를 해결한 뒤에도 쿠버네티스…
[AI 해커톤 후기] AI 시대의 해커톤과 인간의 역할: AI의 계획과 사람의 전략
모두가 같은 주제로, 같은 수준의 AI 도구를 들고 시작한 해커톤. 그런데 결과물은 팀마다 전혀 달랐습니다. 같은 도구를 썼는데 왜 결과는 달라졌을까요? 네이버가 전사 차원에서 처음으로 개발자와 비개발자의 구분 없이 연 모두의 Engineering Day AI 해커톤 에서 가장 흥미로웠던 질문입니다. 이 글은 그 질문에 대한 회고로, AI를 어떻게 활용했는…
FE News 26년 7월 소식을 전해드립니다.
주요소식 26년 6월 소식에서는 다음과 같은 유용한 정보들을 만나보실 수 있습니다. TypeScript 7.0 RC Go로 재작성된 네이티브 컴파일러를 탑재한 TypeScript 7.0의 릴리스 후보(RC)가 공개되었다. 기존 타입 체크 로직과 구조를 그대로 유지한 채 포팅해 6.0보다 약 10배 빠르며, Bloomberg, Figma, Google, Sl…
[AI 해커톤 후기] 코드와 문서만 읽은 LLM은 어떻게 사람과 같은 팀을 1위로 골랐을까
2026년 봄, 네이버는 개발 직군 중심으로 열리던 Engineering Day를 모든 직군이 함께하는 '모두의 Engineering Day'로 넓혔습니다. 행사의 마지막 순서는 AI 해커톤이었습니다. 목표는 단순히 AI를 써보는 것이 아니라, 사람이 하던 반복 업무를 AI로 줄이고 그 과정에서 'AI native로 일해 보는 경험'을 만드는 것이었습니다.…
AI 에이전트 회사 차리기: 설립부터 어디서든 동기화까지
네이버 사내 기술 교류 행사인 NAVER ENGINEERING DAY 2026(5월)에서 발표되었던 세션을 공개합니다. 발표 내용 AI 에이전트로 나만의 회사를 차리고, 어디서 접속하든 같은 구성원이 같은 목표로 일하게 만든 이야기입니다. 발표 대상 AI 에이전트 활용에 관심있는 분들 목차 PROLOGUE — Claude Code, 매일 쓰는데 왜 매번 처…
End to End 유저 모니터링 RUM 으로 한방에 해결!!
네이버 사내 기술 교류 행사인 NAVER ENGINEERING DAY 2026(5월)에서 발표되었던 세션을 공개합니다. 발표 내용 End To End 모니터링을 별도의 작업없이 제공 받을수 있는 nFront RUM 서비스를 소개합니다. 내부 솔루션만으로 구현한 서비스로 별도의 비용 없이 AI report까지 제공되는 Real User Monitoring 서…
Kelos - 쿠버네티스 네이티브 자율 코딩 에이전트 프레임워크
네이버 사내 기술 교류 행사인 NAVER ENGINEERING DAY 2026(5월)에서 발표되었던 세션을 공개합니다. 발표 내용 쿠버네티스 네이티브 자율 코딩 에이전트 프레임워크 Kelos를 소개합니다. Kelos는 코딩 에이전트와 그 환경을 API화하고 관리할 수 있도록 해주는 오픈소스 프레임워크입니다. 발표 대상 AI 코딩 에이전트의 자동화에 고민이…
SNOW의 Automatic Sharding 도입기
네이버 사내 기술 교류 행사인 NAVER ENGINEERING DAY 2026(5월)에서 발표되었던 세션을 공개합니다. 발표 내용 수천 개의 서비스가 한정된 GPU 자원을 효율적으로 공유할 수 있도록 돕는 Automatic Sharding 기술을 소개하고, 모델 로딩 오버헤드를 제거하여 더 빠르고 안정적인 AI 모델 서빙 전략을 공유합니다. 발표 대상 다수…
사람과 AI Agent를 위한 통합 Context Provider 구축
네이버 사내 기술 교류 행사인 NAVER ENGINEERING DAY 2026(5월)에서 발표되었던 세션을 공개합니다. 발표 내용 팀 내 데이터/서빙 레이어 자산을 자동으로 수집하여 제공하는 AI 플랫폼 마련 및 이를 통한 팀 내 업무 효율화 경험을 공유합니다. 발표 대상 AI Agent 생산성 향상에 관심있는 개발자 목차 우리 팀의 AI Agent, 왜…
스펙만 바꾸면 프롬프트가 따라옵니다 - 답변 생성 모델 자동화 파이프라인
네이버 사내 기술 교류 행사인 NAVER ENGINEERING DAY 2026(5월)에서 발표되었던 세션을 공개합니다. 발표 내용 입력 스펙이 자주 바뀌는 쇼핑 에이전트 답변 모델 개발에서, 변경된 스펙만 입력하면 결함 탐지/프롬프트 최적화/SFT 학습 데이터 생성을 에이전트가 폐쇄 루프로 돌리는 자동화 파이프라인을 설계하며 얻은 구조와 적용 경험을 공유합…
도구에서 동료로 — AI 에이전트 자율 성장 프레임워크
네이버 사내 기술 교류 행사인 NAVER ENGINEERING DAY 2026(5월)에서 발표되었던 세션을 공개합니다. 발표 내용 매 세션 초기화되는 AI의 한계를 넘어, 경험을 축적하고 스스로 성장하는 에이전트 프레임워크 GNOSIS의 설계 원칙과 구현 사례를 소개합니다. 발표 대상 AI Agent 프레임워크 활용에 관심 있는 개발자 목차 PROLOGUE…
SaaS 대체하기: AI와 함께한 광고SDK 에러 모니터링 시스템 구축기
네이버 사내 기술 교류 행사인 NAVER ENGINEERING DAY 2026(5월)에서 발표되었던 세션을 공개합니다. 발표 내용 서드파티 SDK 환경에서 범용 에러 모니터링 도구 연동 시 발생하는 구조적 한계를 극복하기 위해, AI Agent를 활용해 전용 Javascript 에러 모니터링 시스템을 직접 구축한 경험과 그 가능성을 공유합니다. 발표 대상…
AI 에이전트를 위한 Playwright E2E 테스트 하네스 구축하기
네이버 사내 기술 교류 행사인 NAVER ENGINEERING DAY 2026(5월)에서 발표되었던 세션을 공개합니다. 발표 내용 AI 에이전트가 코드를 짜는 시대, 우리는 그 코드를 어떻게 믿을 수 있을까요? Playwright 기반 E2E 테스트를 구축하고, 에이전트가 직접 테스트 코드를 작성 및 검증하는 워크플로우를 만든 여정을 공유합니다. 발표 대상…