[DAN 24] 데이터 기반으로 지속 성장이 가능한 네이버 검색 FE 시스템 구축하기

간단 소개

네이버 검색 FE 시스템의 문제 해결 과정과 서버 주도 UI, 디자인 시스템, META를 활용한 개발 효율성 향상 방안을 제시합니다.

AI Summary

네이버 검색 FE 시스템의 문제점 및 해결 방향
- 유사 작업 반복, UI 중복 개발, 데이터 부족, 긴 피드백 주기를 문제점으로 인식.
- 서버 주도 UI, 디자인 시스템, 데이터 기반 접근, Design To Code 자동화를 해결책으로 제시.
Flexible Rendering Engine과 디자인 시스템 도입
- 템플릿 기반과 컴포넌트 기반의 한계를 극복하기 위해 모듈 개념 도입, 유연한 렌더링 엔진(Fender) 구축.
- 디자인 시스템 도입 시 서비스 개발과 병행, 점진적으로 확장하는 전략 채택.
META를 활용한 개발자 경험 공유 및 자동화
- META Analyzer를 통해 프로젝트 정보를 추출하고, Figma 플러그인과 연동하여 Design to Code 구현.
- 디자인 차이점 비교, 통계 분석, 문서 자동 생성 등 다양한 활용 사례 소개.