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LLM은 기존 서비스들의 사용자 경험을 획기적으로 개선해 주고 있습니다. LLM을 활용해 새로운 서비스를 만들어 시장 창출을 하는 경우도 있다. 그 대표적인 것이 챗GPT고 그 외에도 사진을 생성해 주는 미드저니, 다양한 페르소나의 역사적 인물이나 만화, 영화 주인공과 대화할 수 있는 캐릭터.AI나 친구처럼 고민을 이야기하며 상담하는 Pi가 있습니.
기존 금융권에서 경제활동이 활발하지 않고, 금융 여력이 부족해서 소외되어 오던 1020세대들이, 인터넷, 스마트폰 등 디지털 기기의 발전과 더불어 이전의 1020세대들과는 다르게 적극적인 금융 활동을 펼치면서 최근 Z세대들에 대한 인식이 비주류에서 주류 고객으로 변화가 이루어지고 있는 것 같습니다. 이러한 변화에 발맞춰 금융업계에서는 Z세대들의 취향에...
애플리케이션, DB 모두 행복한 BULK 처리
폐기물 시장은 지속 가능한 생산과 소비를 촉진하는 잠재력을 가지고 있는 것을 넘어, 환경적·재무적 편익까지 창출할 수 있습니다. 최근에 글로벌 기업들은 ESG 경영의 일환으로 선제적인 넷제로 달성 방안을 경쟁적으로 선언하고 있습니다.
안녕하세요. 요기요 R&D Center의 Data Pipeline Engineering팀의 김수연입니다.요기요 Data Pipeline Engineering 팀에서는 사내 및 외부 데이터에서 발생되는 모든 원천 데이터와 데이터 분석에 필요한 원천 데이터들을 수집하여 데이터를 필요로하는 모든 분들께 편리하게 제공할 수 있도록 데이터 파이프라인을 ...
안녕하세요. 쿠폰 스쿼드 포덕입니다. 지난 시간엔 어푸님께서 Sync 쿠폰 발급에서 Async로 전환하며 Redis Worker에 대해 포스팅 해주셨습니다. 이번 시간엔 지난 Redis Worker에서 Rabbit MQ…
안녕하세요. 올리브영에서 눈에 보이는 것들을 담당하고 있는 꾸옹입니다😺 📢 지난…
랭체인(LangChain)은 노출하여 대규모 언어 모델과 애플리케이션의 통합을 간소화하는 SDK입니다. 대규모 언어 모델의 부상과 함께 중요성이 커지고 있다. 대규모 언어 모델에 대한 최신 트렌드를 쫓는 소프트웨어 개발자라면 연일 쏟아지는 소식이 당황스러울 수 있습니다. 새로운 오픈소스 모델의 출시나 상용 모델 제공업체의 중요한 새 기능 발표가 매일 ...
CMS를 중단하지 않으면서 신규 기능과 콘텐츠를 배포하고, 새로운 고객향 서비스의 도입에 필요한 비용을 효과적으로 절감하기 위해 Adobe Experience Manager CMS 시스템을 클라우드 환경으로 마이그레이션하고자 했습니다.
Generative Agent의 등장은 이러한 문제를 해결하는 데 큰 도움이 될 것으로 보입니다. Generative Agent는 다른 에이전트와의 협력을 통해 더욱 복잡한 작업을 해결할 수 있으며, 이러한 에이전트 간의 협력은 인간의 지속적인 개입 없이도 작업을 완료할 수 있는 가능성을 보여주었습니다. 이러한 기술의 발전은 단순한 작업 자동화를 넘어...
deFign : 네이버페이의 디자인 시스템을 정의하다안녕하세요. 네이버페이 금융FE, 디자인시스템TF 소속 안재연입니다.출처: https://m.post.naver.com/viewer/postView.naver?volumeNo=36104441&memberNo=30633733지난 6월 21일, 네이버페이 모바일 5탭이 오픈되었습니다. 네이버 증권과 부동산이 네이버페이 소속으로 변경된 후 네이버페이 하나로, 결제부터 금융까지 이룰 수 있는 첫 걸음을 떼게 되었습니다. 이와 함께 네이버페이의 모든 서비스를 한 눈에 볼 수 있도록 각 서비스 하단에 5탭 컴포넌트가 추가되었습니다.‘모든 서비스에서 같은 컴포넌트를 보여준다면, 한 곳에서 개발하고 관리하는게 편하지 않을까?’라는 생각부터 출발하여 네이버파이낸셜의 모든 서비스에서 공통으로 사용할 수 있는 디자인 시스템을 설계하게 되었습니다.이 글의 대상 독자는 디자인 시스템을 도입 예정이시거나, 도입하는 과정에서 방향성으로 고민하시는 분들 혹은 디자인 시스템에 관심을 가지고 계시는 분들입니다.Design System디자인 시스템이 무엇인지 생소하신 분들도 있을 것이라 생각합니다. Design은 말 그대로 화면의 UI를 어떻게 설계할 지 고민하는 것이고, System은 하나의 체계를 갖춘다는 의미입니다. 즉, Design System이란 화면의 UI 요소 중 공통 패턴과 주요 컴포넌트를 추출하여, 구성원들이 이를 효율적으로 사용하는 하나의 프로세스를 의미합니다.네이버페이는 어떻게 디자인 시스템을 도입하게 되었을까요?초기의 네이버페이는 운영하고 있는 서비스들의 규모가 그렇게 크지 않았기 때문에, 각 서비스에서 개선 요청 사항들을 각각 반영하고 있었습니다.하지만 운영하는 서비스가 증가하고, 각 서비스의 규모가 커지면서 조금씩 문제 상황이 발생하기 시작했습니다. 동일한 UI임에도 각 서비스에서 UX 향상을 위해 추가한 개선 사항들이 서비스별로 조금씩 다른 동작, 조금씩 다른 코드들을 초래한 것입니다.저희는 디자인 시스템 도입으로 위와 같은 상황을 개선하고자 했습니다. 사용자가 네이버파이낸셜의 모든 서비스에서 동일한 UI, UX를 경험할 수 있고, 개발자가 공통된 UI를 서비스에 쉽게 적용할 수 있도록 디자인 설계부터 마크업 조직, 개발 조직과 함께 기준을 세워 작업의 생산성 향상을 도모하였습니다.우리가 만들고 싶은 디자인 시스템디자인 시스템을 만드는 구성원들과 함께 이야기 해 보았을 때, 우리가 만들고 싶은 디자인 시스템의 키워드는 다음과 같았습니다.#일관성 #효율성 #커뮤니케이션_기준 #공통_UI_라이브러리 #공통_인터랙션 #유연성 #확장성 #UX_가이드 #UX_Writing_가이드 #스토리북키워드를 중심으로 대원칙을 설계하고 작업을 시작하게 되었습니다.대원칙 1. 디자인 변경에 대한 파편화는 가급적 통제한다.대원칙 2. 디자인 변경사항의 빠른 적용을 위한 구조를 설계한다.대원칙 3. 각자의 생각과 노력은 하나의 언어로 표현하여 동일한 이해도를 가져간다.디자인 시스템 작업 과정 살펴보기디자인 시스템 작업 과정을 간단히 소개하면 다음과 같습니다.컴포넌트 단위로 디자인을 설계하여 Figma에 추가합니다.디자인 시스템 컴포넌트에서 사용하는 수치들은 디자인 토큰으로 추출하여 모든 서비스, 컴포넌트에서 함께 사용합니다.컴포넌트는 디자인, 마크업, FE 조직이 함께 만듭니다.디자인 토큰 추출하기모든 서비스, 컴포넌트에서 공통으로 사용하는 디자인 토큰은 자동화하여 추출했습니다.자동화 추출에는 Figma API와 Figma Plugin을 사용하였습니다.Figma API : https://www.figma.com/developers/apiFigma Plugin : https://www.figma.com/plugin-docs/개발에서 사용하기 편한대로 추출 형태도 다양화 하였습니다.컴포넌트 개발하기각 서비스에서 공통적으로 사용하는 UI는 사용성 검토 후 Figma 컴포넌트로 도출합니다. 디자이너가 컴포넌트와 variant(option)을 정의하면 마크업 개발자와 FE 개발자가 컴포넌트를 리뷰하고, 더 나은 사용성을 위해 variant와 디자인 등을 조정합니다.이후 마크업과 FE 개발자들은 추출한 디자인 토큰을 활용하여 컴포넌트 개발을 시작합니다. 이때 엣지 케이스 대응, 디바이스 분기, 에러 케이스 대응을 추가하여 최대한 많은 경우를 커버할 수 있도록 개발합니다.스토리북으로 컴포넌트를 사용하는 개발자들의 생산성 향상만들어진 컴포넌트와 디자인 토큰은 스토리북을 통해 쉽게 형상을 파악할 수 있도록 하였습니다. 다양한 서비스에서 사용하는 만큼, 각 서비스마다 다른 버전을 사용할 수 있어 버전 별로 스토리북 확인이 가능하도록 기능을 추가해두었습니다.공통 인터랙션 혹은 hook 사용이 필요한 컴포넌트의 경우 Docs를 보다 구체적으로 작성하였습니다. 사용법과 사용 예시를 모두 첨부하여 Docs만으로도 손쉽게 컴포넌트 적용이 가능합니다.Footer 컴포넌트 개발기deFign에 대한 소개에 이어 FE 개발자로 디자인시스템 Footer 컴포넌트를 개발하고 출시하기까지의 과정과 경험을 공유합니다.1. 디자인 전달Footer 컴포넌트는 네이버페이 모든 서비스 최하단에 노출되는 컴포넌트입니다. 각 서비스마다 노출되는 정보가 다르기 때문에 디자이너분께서 모든 케이스를 정리해서 figma로 공유해주셨습니다.2. 초기 인터페이스 고민처음 전달받았던 Footer 컴포넌트는 FooterQuickMenu 컴포넌트와 FooterInfo 컴포넌트로 구성되어 있었습니다. 서비스 별로 노출할 정보를 기준으로 어떤 정보를 props로 받아야 하는 지, static한 정보로 보여주어야 할 지 고민했습니다.제가 초기에 생각했던 인터페이스는 다음과 같습니다.FooterQuickMenu : 메뉴 종류와 개수는 서비스마다 다르니, 메뉴 List를 props로 받아서 노출하는 형식// FooterQuickMenu props 예시const props = [ { title : '로그아웃', }, { title : '면책조항', tooltip : true, // 메뉴에 툴팁을 노출하는 케이스 tooltipIcon : <TooltipIcon />, }]FooterInfo : 법적 고지도 서비스마다 달라 props로 받기 / 사업자 정보는 동일하기 때문에 static3. 디자인시스템 팀원들과 함께 인터페이스 의논해보기제가 고민한 인터페이스가 완벽하지 않을 수 있기 때문에, 팀원들과도 함께 검토해 보았습니다.팀원들은 Footer에서 노출하는 정보가 각 서비스마다 하나로 고정된다면, 서비스 type만 props로 받고 필요한 정보는 디자인 시스템에서 모두 제공하는 것이 더 사용성이 좋겠다는 의견을 제시해주었습니다. 또 Footer는 사용처에서 굳이 FooterQuickMenu, FooterInfo를 각각 선언해서 사용할 필요가 없으니 Footer 컴포넌트 하나로 사용자에게 제공하는 것이 어떻겠냐는 의견을 주셨습니다.그리하여, 최종 Footer의 인터페이스를 다음과 같이 정할 수 있었습니다.<Footer type='stock' // type으로 각 서비스의 타입 전달 overrideMenu={{ // 기존에 노출되던 메뉴의 title, url 등을 수정할 때 전달 '전체서비스': { url: 'https://new-url.naver.com' } }} /> Footer 컴포넌트 뿐만이 아니라, 모든 컴포넌트 제작 과정에서 인터페이스를 다 함께 고민하였었는데, 이 과정 덕분에 더 좋아진 사용성을 가진 컴포넌트를 제작할 수 있었던 것 같습니다.4. 예상치 못했던 예외 케이스의 등장계획한 대로, 예상한 대로 모든 일이 진행된다면 정말 좋겠지만 그렇지 않은 것이 현실입니다. Footer 컴포넌트를 개발할 때도 예상치 못했던 예외 케이스가 등장하였습니다.Footer 컴포넌트에서는 각 서비스의 type만 전달받기로 하였는데, 부동산에서만 각각 다른 8개의 Footer가 필요하다는 요청이 추가된 것입니다. 기존의 인터페이스에서 overrideMenu prop을 제공하였지만, 현재 노출되고 있는 메뉴의 title, url 정도만 수정이 가능하고 새로운 메뉴를 추가할 수는 없었기 때문에 overrideMenu 를 활용할 수는 없었습니다.처음에는 type을 8개를 추가해야 할까 고민하였습니다. 하지만 공통적인 부분만 부동산 type으로 제공하고, 수정이 필요한 menu는 custom해서 사용할 수 있도록 overwriteMenuList prop을 열어주는 방향으로 진행하게 되었습니다.<Footer type='realEstate' overwriteMenuList={[ { title: isLogin ? FOOTER_QUICK_MENU_TITLE.LOGOUT : FOOTER_QUICK_MENU_TITLE.LOGIN, href: '#', onClickLogin: () => { alert('클릭 로그인'); }, onClickLogout: () => { alert('클릭 로그아웃'); }, }, { title: FOOTER_QUICK_MENU_TITLE.ALL_SERVICE, href: isMobile ? URL.ALL_SERVICES.MOBILE : URL.ALL_SERVICES.PC, }, FOOTER_QUICK_MENU_ITEM_MAP.realEstate['약관 및 정책'], // Footer에서 기본으로 사용하던 요소는 export 해 두어, 사용처에서 쉽게 재선언이 가능하도록 했습니다. ]}/>5. 적당히 열리고 적당히 닫힌 인터페이스overwriteMenuList prop을 추가할 때 부동산 서비스 개발자분께서 ‘overwriteMenuList를 사용하려면 Footer에서 기본으로 사용하는 모든 menu들도 재작성해야하나요?’라는 질문을 해주셨습니다.서비스별로 공통적으로 사용하는 menu라면 상수로 선언한 후에 export 해 두면, overwriteMenuList를 사용하더라도 각 서비스에서 모든 menu를 재작성할 필요 없이 필요한 것만 import하여 간편하게 사용할 수 있겠다는 생각이 들었습니다. 그래서 추가된 것이 위 예시의 FOOTER_QUICK_MENU_ITEM_MAP 입니다. 원하는 메뉴는 이미 FOOTER_QUICK_MENU_ITEM_MAP 에 선언되어 있으니, 가져다 쓰기만 하면 됩니다.이처럼, Footer를 만들면서 어떻게 하면 사용처에서 조금 더 쉽게 사용할 수 있을까를 많이 고민하게 되었습니다.너무 열어준 인터페이스를 제공하면, 디자인 시스템 Footer는 공통된 마크업만 전달할 뿐, 사용처에서는 모든 정보를 직접 선언해서 사용해야 했습니다. 사실상, 이미 각 서비스에서 사용하고 있던 Footer와 별반 다를게 없었죠.반면 너무 닫힌 인터페이스를 제공하면, 위의 부동산 Footer의 경우처럼 예상치 못한 케이스에 당황하는 사태가 발생하게 됩니다.그래서 인터페이스를 제공할 때 많은 고민과 대화를 했었습니다. Footer 컴포넌트를 만들면서 느낀 점은, 각 서비스의 개발자 분들과 대화를 하면서 적당히 열림과 적당히 닫힘 사이의 인터페이스를 함께 만들어 나가야 한다는 것이었습니다. 열림과 닫힘 사이 딱 좋음이란 기준은 너무나도 주관적이어서 제가 결정할 수 있는 것이 아니더라구요. 서비스 개발자 분들과 꾸준히 대화를 하면서 어떻게 하면 더 편하게 사용할 수 있을까를 끊임없이 물어보았던 과정이 더 나은 인터페이스를 가능하게 해주었다고 생각합니다.deFign : 네이버페이의 디자인 시스템을 정의하다.이런 과정을 거쳐 하나둘씩 만들어진 네이버페이의 디자인 시스템이 바로, deFign입니다. 네이버페이의 디자인 시스템을 정의한다는 의미를 담고 있습니다. (사담이지만, 이름이 정말 마음에 듭니다🥰)2023년 6월 21일 네이버페이 모바일 5탭 서비스를 오픈에 맞추어 모든 서비스에 디자인 시스템 컴포넌트들이 적용되었습니다. 이제 공통된 컴포넌트는 모두 deFign에서 설계, 개발, 관리됩니다.deFign의 도입으로 네이버페이의 어떤 서비스를 이용하더라도, 같은 UI와 사용성을 가진 컴포넌트를 마주할 수 있어 사용자 경험은 보다 향상될 것입니다. 또한 각 서비스의 개발자 역시 반복되는 비슷한 코드의 추가, 분기문 추가의 지옥을 벗어나 보다 효율적인 개발 life가 가능해 질 것입니다.앞으로의 deFign저희 deFign 팀은 version 1.0.0 오픈에 이어 Phase 2도 준비하고 있습니다. 더 많은 UI의 공통화, 동일한 언어로의 설계를 이루어 많은 디자이너와 개발자의 생산성 향상에 힘 쓸 예정입니다.이와 함께 통계 시스템을 구축하여, 사용자가 어떻게, 얼마나 디자인 시스템을 사용하는지에 초점을 맞추어 방향을 설계할 계획입니다.더 발전할 deFign 기대해 주시길 바랍니다!긴 글 읽어주셔서 감사합니다.deFign : 네이버 페이의 디자인 시스템을 정의하다 was originally published in NAVER Pay Dev Blog on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.
AI가 SaaS의 기반이 되면, 소프트웨어 개발자의 일상적인 작업은 근본적으로 바뀌게 될 전망입니다. 지속적인 테스트는 AI 기반의 소프트웨어 개발 환경에서 결정적인 요소가 될 것이며, 번성하는 기업과 이 새로운 속도를 따라잡지 못해 뒤처지는 기업을 가르게 될 것입니다.
2010년 중반까지 식음료 시장은 획기적인 성장은 어려워도 꾸준한 매출과 수익을 보장하는 산업으로 인식되어 왔습니다. 하지만, 쇼핑 채널의 대대적 재편, 다양한 신생 브랜드의 진입, 팬데믹 등으로 전통적인 시장 구도가 와해되어 기존 방식만으로는 수익 창출이 어려워졌습니다. 식음료 기업들은 비즈니스를 재편해야 할 기로에 놓였으며 글로벌 선도기업은 적극적...
This is a link to the Korean versionHello. My name is Yun Sang Ju, and I’m in charge of the AI development team at GLACE (Global Place) CIC (Company-In-Company), which is one of NAVER’s CICs. I wou...
AI 기술의 활용 범위가 비약적으로 확대되며 산업 및 개개인의 삶에 큰 영향을 끼치고 있습니다. 이에 따라 AI 기술이 포함된 제품과 서비스의 안전과 신뢰성에 대한 관심도 증가하고 있습니다. 안전하고 신뢰할 수 있는 디지털시스템에 대하여 그 작동 과정의 투명성을 요구하는 것과 마찬가지로 사용자가 신뢰할 수 있는 AI를 위해 설명 가능성은 필수조건입니다...
안녕하세요, 뱅크샐러드 코어 백엔드 팀의 정겨울입니다. 뱅크샐러드는 백엔드 서비스에 다양한 언어를 사용하고 있습니다. 특히 지난 4년간은 Go와 gRPC…
쿠키런: 오븐브레이크 팀에서 MySQL을 사용하면서 있었던 사례에 대해 공유합니다
많은 기업이 생성형 AI에 대한 투자를 모색하고 있습니다. 멀티클라우드로도 투자를 확대한다면, 생성형 AI와 멀티클라우드 간의 시너지 효과로 기업의 비즈니스를 더 빠르게 혁신할 것으로 기대합니다. 생성형 AI를 필두로 향후 2~3년 내 AI 시장은 더욱 크게 확대될 것이고, 클라우드 공급업체의 AI 서비스 또한 진화할 것으로 전망합니다. 생성형 AI에...
초자동화는 Rule 기반의 단순자동화에서 프로세스 마이닝, AI, ML, 지능형 OCR 등을 융합하여 기존 RPA 솔루션 한계를 극복하고 End-to-End 자동화를 지원하는 RPA 또는 점점 더 많은 프로세스를 자동화하고 인간을 증강하는 데 첨단 기술, 인공지능, 머신러닝을 활용하는 것으로 정의합니다.
안녕하세요. 인벤토리 스쿼드 백엔드 개발자 펭귄대장입니다! 인벤토리 스쿼드에서 장애 전파 방지를 목적으로 CircuitBreaker를 도입하게 되어 이를 소개해 보고자 합니다. "우선 CircuitBreaker…
안녕하세요. 올영 프론트엔드 개발자 올리브정🔥 입니다! 최근 올리브영 온라인몰이 빠르게 성장함에 따라 저희 팀에서도 성능 개선을 위해 많은 고민을 하고 있습니다. 오늘은 그 고민을 해결하기 위해서 Infinite Scroll…
안녕하세요! 올리브영 라이브 스쿼드의 일원 d…
제조업은 기술 기반으로 운영 효율화를 꾀하며, 비용 절감과 신제품 혁신을 위한 보다 효과적인 방법을 꾀하고 있습니다. 그 지점에서 클라우드 MES가 주는 효용 가치는 명확합니다. 최근 MES는 자동화와 예측 유지보수와 같은 영역으로 확장되고 있습니다. 또한, 더 큰 성과 창출을 위해서는 기존의 온프레미스 방식의 레거시 시스템을 모두 Cloud로 전환하...
다나와 상품 데이터 다나와에는 컴퓨터 부품부터 시작하여 옷, 가전, 가구 식품 등등 많은 다양한 상품들이 있습니다. 이 많은 상품 데이터들은 다나와에서는 어떻게 가지고 관리하고 있을까요? 데이터 흐름도 우선 데이터 흐름도를 보기 전에 일부 용어를 설명하고 가겠습니다. 기준 상품: 다나와에서 자체적으로 만든 상품입니다, 상품 클릭 시 링크 상품들이 모여...
쿠버네티스에서 애플리케이션을 구축하고 운영하는 개발팀, 엔지니어링팀, 운영팀은 손쉽게 클러스터와 네트워크의 가시성, 확장성, 보안을 확보할 수 있는 방법이 필요하다. 표준 마이크로서비스 아키텍처를 관리하기 위한 도구를 찾을 때 즉각적인 관찰 가능성, 즉시 사용 가능한 상황별 알림, 지리적 인식 콘텐츠 딜리버리, 기본 서비스 메시 등의 기능을 제공하는 ...
프로덕트 조직의 엔지니어가 고객을 직접 만나고 인터뷰한 이유
생성형 AI 시장은 새로운 모델과 애플리케이션 개발을 위한 투자가 증가하면서 급속한 성장을 경험하고 있으며, 벤처 자본가들은 생성형 AI 관련 신생 기업에 투자를 서두르고 있습니다. 글로벌 AI 투자는 2021년 935억 달러로 급증했으며, 2028년까지 4,223억 7천만 달러에 이를 것으로 예상하고 있습니다.
생성형 AI가 등장 이후 그 기술을 도입하여 비즈니스 가치를 확대하고자 하는 기업이 폭발적으로 늘고 있습니다. 빅테크 기업에서 제공하는 GPT 관련 API 나 오픈 소스 등을 활용하여 기존 시스템에서 가능하지 않았던 AI 제품과 기능을 쉽게 구현할 수 있게 되었습니다. 이에 따라 GPT를 활용해 적은 노력으로 조직의 성장을 돕는 AI 기능들을 시장에 ...
안녕하세요. 요기요 R&D Center의 Backend Developer 신재민입니다.Datadog 에서 주최하는 컨퍼런스인 DASH 2023 후기를 전해 드립니다.먼저, Datadog 이란 서비스를 모니터링하는 SasS 서비스 입니다.Datadog is an observability service for cloud-scale applicati...
생성형 AI는 기계가 콘텐츠, 예술, 음악 등을 만들고 생성할 수 있도록 하는 인공지능의 하위집합으로 여러 산업을 변화시킬 수 있는 잠재력을 지닌 빠르게 진화하는 기술입니다. 생성형 AI는 독특하고 독창적인 결과를 생성하기 위해 인간의 행동, 사고 과정 및 창의성을 시뮬레이션할 수 있는 알고리즘을 사용하며, 기계가 입력 매개변수와 이전에 학습한 패턴을...