Thanks to 네이버 부스트캠프
아주 감사하게도 네이버 부스트캠프 캠퍼들을 위한 별도의 티켓이 마련되어 추첨을 통해 DAN25에 다녀올 수 있었습니다.
네이버 지도의 AR 길안내
이번 DAN25 컨퍼런스를 위해서 네이버 지도 AR 길안내가 준비되어 있었습니다. (행사를 위해 많은 준비를 한게 느껴졌습니다.)
9호선 봉은사역에서 내린 뒤 9번출구부터 코엑스까지 길안내를 요청하면 아래처럼 증강현실 뷰로 길안내가 시작됩니다.
복잡한 코엑스 내부에서 길 찾기가 의외로 정말 편리했고, 후에 네이버 지도 팀 부스에서 개발 과정을 짧게나마 들을 수 있었습니다.
NFT 티켓
이번 DAN25의 티겟은 NFT 형태로 발급되어 네이버 페이의 월렛에 발급되는 방식이었습니다.
등록 부스에 가서 QR인증을 하고 굿즈를 담을 가방,방석과... 동전 지갑(?)을 받았습니다.
Vision Stage
네이버 비전 스테이지는 XR 체험과 휴대폰 카메라를 빌려주면 여러가지 배경에서 영화 촬영 느낌의 영상을 찍어주는 부스로 이루어져있었습니다.
저도 혼자서 한 편 찍었습니다 ㅎㅎ
여러 체험 부스들
Vision Stage를 나오면 네이버에서 새롭게 출시한 기능이나 소프트웨어들을 체험해보고 굿즈들을 받아 갈 수 있는 부스들이 마련되어 있었습니다.
파파고, 네이버 지도, 네이버 웨일, 채용 부스, 네이버 나침반(?) 등이 Ground H에 설치돼 있고
Ground L 에는 현대자동차와 42dot 부스, 삼성 부스, 스포티 파이 등 네이버와 협력관계에 있는 회사들의 부스가 있었습니다.
부스트 캠프 캠퍼들과 함께 네이버 지도 팀 부스에 들러서 AR 길안내에 대한 기술적인 호기심이 들어서 짤막하게 질문을 드렸더니 너무나도 친절하게 답변을 해주셨습니다.
네이버 지도 팀 IOS 개발자분께서 직접 AR 개발을 위한 이미지 데이터 확보와 로컬 위치 데이터 보정 방식 등 다양한 질문에 대해서도 답변을 해주셨습니다. 체험 부스인데도 기술적 질문을 받아주셔서 참 감사했습니다.
[11:00 Track 7 Tech 세션] 장기 로그 보존을 위한 Iceberg 도입과 운영
위 기술 세션을 들으면서 모르는 기술 투성이었습니다. 아는 단어라고는 트랜잭션, Spring Api Server, Kafka ... 등 뿐이었습니다. 하지만 이 개발팀이 왜 Iceberg를 도입해야만 했고, 여러 선택지 중에 왜 Iceberg인지 문제해결의 배경을 너무나 잘 설명해주었기 때문에 깊이 공감할 수 있었습니다. 초당 150만 건이 넘는 트래픽, 하루도 지나지 않아 사라지는 대부분의 데이터, 필요할 때 과거 로그를 대량으로 조회해야 하는 패턴, 그리고 연간 100억 원에 달하는 저장 비용 등 다양한 지표를 통해 기존 ES 구조가 한계에 부딪힐 수밖에 없다는 점을 자연스럽게 공감할 수 있었습니다.
세션중에서 특히 인상적이었던 부분은 요구사항에 맞는 오픈소스를 찾을 수 없자 직접 개발했다는 내용이었습니다. 개발팀은 참고할 만한 레퍼런스조차 없는 상황에서 로우레벨 SDK를 기반으로 Spark와 Kafka Connect의 소스코드를 직접 분석하며 필요한 기능을 구현했습니다. 이는 단순히 잘 만든 라이브러리를 ‘가져다 쓰는’ 수준을 넘어, 실제 문제를 정의하고 해결하기 위해 기술 깊숙한 곳까지 파고드는 개발자의 역량을 보여주는 사례였습니다.
결론적으로 이번 세션은 현실적인 한계와 문제를 기반으로 새로운 아키텍처를 만들어낸 과정에서 어떤 고민과 선택이 있었는지를 명확하게 보여준 발표였으며, 진정한 엔지니어링이 무엇인지 생각하게 만드는 시간이었습니다.
기술적인 학습은 메모해두었던 키워드들을 중심으로 간단하게 알아볼 생각입니다.
[14:00 Track 7 Tech 세션] 대규모 트래픽을 수용하기까지
이번 세션은 네이버가 초대형 스트리밍 트래픽을 안정적으로 수용하기 위해 구축한 인프라 구조와 그 과정에서 겪은 기술적 도전들을 깊이 있게 다룬 발표였습니다. 특히 글로벌 라이브 스트리밍 플랫폼이 직면하는 복잡한 트래픽 패턴, 지역별 네트워크 특성 등 현실적인 문제를 사례와 데이터 중심으로 설명해준 점이 인상적이었습니다.
치지직, 손흥민, BTS, 롤드컵... 까지는 이해할 수 있었으나 그 이후 기술적 내용들은 정말 깊이가 깊었습니다. 예측하기 어려운 트래픽 변화, 모바일 글로벌 환경의 변동성, ISP 기반 네트워크 품질 차이, 미디어 스트리밍 특성상의 작은 파일 다중 요청 등 다양한 요소가 복합적으로 얽혀 있는 문제 인식까지도 함께 할 수는 있었지만 해결 과정에서 도입한 기술들은 이해하기가 매우 어려웠습니다.
그 중에서 이해할 수 있었던 해결 방법은 RUM(Real User Monitoring) 으로 실제 사용자들의 채팅을 기반으로 비상 모드로 전환하거나 후속 대응을 하는 방식이었습니다. 치지직 채팅에 "끊김", "느림", "버퍼링"같은 단어를 서버가 캐치하고 이를 일정 비율 이상 넘길 경우 알림을 주는 방식이었습니다.
이외에는 솔직히 이해하기가 힘들었습니다..ㅎㅎ
[16:00 Track2/Creative/S&B 세션] 네이버가 묻고, 네이버가 답하다
이번 세션은 3명의 개발자 분들께서 기술/회사생활/협업과 같은 주제로 청중의 질문들에대해 답변해주는 시간이었습니다.
- 네이버에서 가장 만족하는 문화와 복지가 궁금해요
네이버는 가족 상해보험을 들어준다.
- 네이버의 개발문화는 얼마나 수평적인가요?
팀내에서 팀원들 간에 직급으로써 구분하지 않고, 서로 존중하는 태도다.
- 패널 분들이 담당하시는 서비스의 개발/협업문화는 어떤가요?
디자이너와 개발자들의 상호 의견 교환이 활발하다. 이렇게 해주세요 저렇게 해주세요 가 아니라 서로 직무가 다르더라도 의견을 나누며 빌드업해가는 문화를 가지고 있다.
- 네이버의 커리어 패스 (팀원 팀장 임원 ? 다른 팀으로 이동이 자유롭나?)
리더는 있다. 하지만 다른 직급은 없고 ~님으로 부른다. 다른 팀으로의 이동은 해마다 몇 번 정도 있다.
- 업무에서 AI를 어떻게 사용하는지, AI를 통해 생산성이 향상되었다고 직접적으로 느낀 사례
데이터 엔지니어 - 커서나 코파일럿도 많이 사용한다. 시각화하고 지표 뽑기에 많이 사용한다. 자잘한 수정할 것들을 대신해주고 데이터 분석에도 도움을 받으면서 시간을 절약한다.
AI엔지니어 - LLM 에이전트를 만들면서 커서로 데모를 만들고 그 위에서 작업한다.GPT로 설계 작업에서 도움을 받는다.
- 의견 충돌이 있을때 어떻게 해결하나?
목소리 큰 사람이 이긴다 ㅋㅋ (아무도 답을 모를 땐!)
- 네이버 개발자에게 중요시되는 역량 3가지
스피드, 스마트, 인사이트
- 백엔드와 데이터 엔지니어와 겹친 영역
네이버는 OCC가 있다(Open Career Chance). 전혀 불가능한건 아니다.
- 신입에게 바라는 역량이나 소양이 있는 지 (이런 동료, 신입이 왔으면 좋겠다)
적극성이 있으면 좋겠다.
딱딱한 기술 세션만 듣다가 웃으면서 편하게 들을 수 있는 재미있는 세션이었습니다 ㅎㅎ
전체 소감
기술 세션의 문제 해결 과정 전체를 이해하기는 어려웠지만, 그들이 얼마나 문제 해결에 집요하게 파고들었는 지는 알 수 있었습니다.
네이버가 현실에서 겪는 기술적 문제는 규모도 크고 해결할 수 있는 방법도 일반적인 방법으로는 가능하지 않았습니다. 트래픽이 몰릴 때 흔히 적용할 수 있는 수평확장도 네이버에겐 한계가 있는 방식이고 그들만의 해법을 찾아 나서야하는 것을 알 수 있었습니다.
그런 해법을 찾아 나설 수 있는 힘은 뭘까? 라는 생각이 세션 내내 들었습니다. 그들이 찾아내는 해법은 구글링한 블로그에도 없고 심지어 유명한 라이브러리 조차도 해결해 줄 수 없는 경우가 많았기 때문입니다.
아직 저도 명확한 답은 모르겠지만 따라만하고 가져다만 쓰는 개발자를 넘어서서 나만의 생각과 근거를 찾는 연습을 통해서 그 힘을 길러나가야겠다는 생각이 듭니다.
