네이버 검색 FE 시스템의 데이터 기반 지속 성장 구축

이 게시물은 네이버 검색 프론트엔드 시스템에서 반복 작업, UI 중복 개발, 데이터 부족, 긴 피드백 주기 문제를 해결하기 위한 방안을 공유합니다.

해결 방향

• 서버 주도 UI 도입으로 클라이언트 반복 개발 감소 및 유지 보수 효율성 향상
• 디자인 시스템 구축으로 UI 재사용성과 개발 생산성 증대
• 데이터 기반 접근으로 UI 개선 및 사용자 패턴 분석 강화
• Design To Code 자동화로 디자인-개발 간극 축소 및 피드백 주기 단축

유연한 렌더링 엔진(Flexible Rendering Engine)

• 템플릿과 컴포넌트 기반의 한계를 극복하기 위해 중간 단위인 모듈 도입
• 서버가 JSON 데이터로 UI 블록을 제어해 복잡성은 줄이고 유연성 확보
• 실제 사례로 숏텐츠 서비스에서 높은 재사용성과 효율성을 입증

디자인 시스템 도입 및 운영 전략

• 서비스 개발과 병행하며 점진적으로 디자인 시스템 적용
• 시스템 제작자와 사용자 역할 분리로 품질과 협업 효율성 향상
• Figma API 활용해 업데이트 자동화 및 협업 비용 절감

개발자 경험과 META 시스템

• 프로젝트 내 모든 경험과 정보를 META로 데이터화해 공유 및 자동화 기반 마련
• AST 기반 META Analyzer로 코드 연관관계 및 컴포넌트 정보 파악
• Design To Code 사례로 디자인과 개발 매칭 및 생산성 향상 시도