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네이버의 개발 경험과 기술 트렌드를 공유하는 D2 블로그
1편에서는 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 번으로 끝나지 않습니다. ‘딸깍’ 한 번으로 완성할 수는 없습니다. 하지만 자동화를 우리 문
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 Face Transformer.encode로 서빙했을 때 처리량은 63.85 QPS였습니다.
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 기능"과 "브라우저 지원 때문에 쓰지 못해 아쉬운 기능" 양쪽에서 1위를 차지했다. CSS의
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 실제로 동작하는 결과물을 만들어야 하는 상황에서, 처음에는 자연스럽게 ‘AI가 무엇을 해줄
VictoriaMetrics 운영기 1편에서는 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 전환은 계속 빨라졌고, 컨테이너 수는 수백만 개를 넘어섰습니다. 카디널리티가 급격히 증가하면
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 해커톤에서 가장 흥미로웠던 질문입니다. 이 글은 그 질문에 대한 회고로, AI를 어떻게 활용했는지, 그리고 끝까지 사람의 몫으로 남은 일은 무엇이었는지 정리했습니다. 결론부터 말하면 AI
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, Slack, Vercel 등 여러 기업의 팀과 프리릴리스 빌드를 테스트해 왔다. 향후 한 달
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. 실제 업무 문제를 겪는 현업 담당자(problem holder)가 세 가지 문제를 냈고,
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 처음인가요? PLATFORM — NaverMadCat이란 ORGANIZATION — 비서실장
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 서비스 입니다. 발표 대상 서비스 품질 측정과 모니터링 작업에 관심있는 개발자 목차 RUM
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 있으신 분들 목차 Introduction Core concepts Self-developm
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 다수의 AI 모델을 GPU 환경에서 운영하면서 운영 자동화를 고민하시는 분들 목차 SNOW A
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 엉뚱한 소리를 했나 Agentic Context Platform Demo - 4가지 질문이
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 공유합니다. 발표 대상 AI 서비스를 위한 스펙기반 프롬프트 최적화를 적용하고자 하시는 기획/A
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 — 당신의 AI는 어제와 똑같다 INTRODUCTION — GNOSIS 30초 요약 AR
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 외부 SaaS 도구의 한계를 경험해본 개발자 프론트엔드/SDK 에러 모니터링에 관심 있는
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 특히 이런 분들에게 추천 드립니다. "에이전트로 '딸깍'할 수 있는 대규모 코드베이스를
"조직이 잘하고 있는지 어떻게 알 수 있을까?" 이 질문에서 출발해 사내 가이드 문서와 AI를 붙들고 직접 측정 도구를 완성하기까지 9일이 걸렸습니다. 그 과정을 기록으로 남깁니다. 사내 생산성 측정에 관한 고민 기술 PM으로 일하면서 조직과 프로젝트의 생산성을 어떻게 측정할지는 늘 풀리지 않는 과제였습니다. 스프린트를 원활하게 진행하는 것 같아도 막상 이를 수치로 보여달라고 하면 난감했습니다. 속도가 빨라지는지, 병목이 어디서 발생하는지, 지
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