DEVIEW 2023에 다녀왔습니다

신청

국내 최대규모의 개발자 컨퍼런스인 Deview 2023이 2023년 2월 27일 오늘 열렸습니다. 무려 3년만에 열리는 오프라인 컨퍼런스입니다.

3주정도 앞선 2월8일에 Day1, 다음날인 2월9일에 Day2 예약을 선착순으로 받았습니다. 2019년엔 11초만에 마감이 되었었다는데 아무래도 그때보다 훨씬 경쟁률이 높아졌을테니 선착순에 자신있는편인 저도 긴장이 되었습니다.

오후3시 정각에 선착순 예약이 시작되었고, 정확히 0초에 신청 버튼을 누르니 마감되었습니다 라는 알러트가 떴습니다. 그런데 상식적으로 아무리 빠르다고 해도 이 시간에 마감은 될 수 없다고 생각하여, 바로 한번 더 신청을 누르니 대기열이 300번쯤 나옵니다.

대기열은 아주 조금씩 줄어들었고, 한 3분정도 기다리고 나니 아래와 같이 신청 화면이 등장합니다.

https://d2.naver.com/news/1888051

경력 연차, 주 기술 분야, 등등을 재빨리 입력 했고 예약자 정보의 경우에는 네이버 로그인을 해 두었기 때문에 자동으로 입력이 되어있었습니다. 신청 전에 네이버 로그인을 반드시 해 두어야 합니다.

이렇게 첫째날 예약에 성공했고, 둘째날 신청을 할 때에도 정각에는 똑같이 마감되었습니다!가 나왔지만 이번에는 더 빠르게 재시도를 하니 대기번호 없이 바로 신청 화면으로 넘어갔습니다. 정각에 마감되었다고 나오는 알림에 속아 포기한 분들이 꽤 많은 것 같았는데 재빨리 다시 시도하면 최소한 대기번호는 볼 수 있습니다.

이렇게 얼떨결에 Day 1, Day 2 신청에 모두 성공했습니다.

DEVIEW 2023

아침 일찍 코엑스로 향했습니다. 대전에 살면서 참 살기좋은 도시라고 생각했는데 컨퍼런스 참여할 때 마다 연차쓰고 기차왕복에 추가로 교통편까지 여러번 갈아타다보니 이럴때는 서울사는분들이 정말 부럽습니다. 집에 돌아오면 완전 녹초가 됩니다.

봉은사역에서 내리자마자 보이는 7번 출구 앞 폴바셋 앞에서는 커리어리에서 Deview 참가자들을 대상으로 무료 커피쿠폰을 나누어 주고 있었습니다.

등록

아침 일찍 도착해서 한적한 모습

아침 9시에 리셉션이 진행되었고, 생각보다 사람이 정말 적어서 금방금방 수월하게 진행되었습니다.

센스있는 키캡, 과자, 물을 기념가방에 담아 주었습니다. 저 밀카초코와퍼가 배고픈 순간 정말 큰 힘이 되었습니다.

손목에는 NAVER DEVIEW 2023이 적혀 있는 팔찌를 채워줍니다.

장내방송은 전부 클로바TTS로 나왔습니다.

처음에 아무 생각 없이 들었을때는 그냥 그런가보다 했는데.. 지금 네이버의 컨퍼런스에 와있다는걸 인지하고는 깜짝 놀라고 와 정말 이런 디테일 까지 신경썼구나 싶었습니다. 네이버의 기술력도 놀라운데 이 자리를 자랑스럽게 그 기술을 홍보하는 기회로 삼는다는게 정말 인상깊었습니다. 그러면서 따로 아무런 언급이 없으니 쿨해보이기까지 합니다.

9시의 한가한 모습

9시만 해도 사람이 별로 없었는데 키노트 시간이 다가오니 갑자기 사람이 어마어마하게 많아집니다. 네이버 임직원분들은 리셉션 과정이 필요 없으니 조금 늦게 도착한 모양입니다. 입장 할 때 팔찌를 보여주거나 사원증을 찍어야 하는데, 대충봐도 외부 참여자보다 네이버 임직원분들이 훨씬 많았습니다.

인프콘 2022때도 사람이 꽤 많이 왔다고 생각했었는데 이번에는 그때보다 3배는 되는 것 같습니다. 안그래도 마치고 기사를 찾아보니 3500명이나 방문했다고 합니다.

더팩트: 네이버 개발자 컨퍼런스 3년 만에 대면으로…3500명 인파 몰려

키노트

김유원 네이버클라우드 대표님의 키노트로 Deview 2023이 시작되었습니다.

Hyper scale AI 그리고 HyperClovaX 는 이후 키노트를 맡아주신 모든분들이 다 계속해서 강조하였습니다. HyperClovaX가 네이버 웍스나 웨일 브라우저, 그리고 검색 등등에 모두 연계가 될 것이라고 하니 많은 기대가 됩니다.

사실 저희 모두가 이미 ChatGPT로 충격을 받긴 했지만, 키노트에서는 네이버가 이 상황에 사실상 회사의 사활을 걸어야 한다고 느꼈나보다 싶었습니다. 키노트 내용도, 그리고 발표 세션 또한 AI와 Cloud에 굉장히 치중되었습니다. 네이버의 Search GPT도 준비중이라고 하고, 삼성전자와 함께 AI 반도체 솔루션도 만들고 있다고 합니다.

키노트 발표자분들의 라인업이 네이버의 미래 전략을 보여주는 듯 했습니다.

• 네이버 클라우드 CEO 김유원님
• 네이버클라우드 하이퍼스케일AI 기술 총괄 성낙호님
• 네이버클라우드 CTO 곽용재님
• 치프 사이언티스트 김용범님

또한 이미 각 춘천으로 최고의 데이터센터로 극찬을 받았고, 얼마전의 판교 데이터센터 화재로도 좋은 의미에서의 비교를 많이 받고 있는 네이버인데요. 각 춘천보다도 6배나 더 큰 규모의 각 세종이 벌써 완공을 앞두었다고 합니다. 축구장 41개 크기라니 얼마나 클지 상상도 안되네요.

세션

일단 세션 발표 중간중간에도 평일이고 워낙에 현업 개발자분들이 많아서 그런지, 세션장에 못들어오고 남아서 맥북을 열고 장애대응을 하는 분들도 있었고 업무전화를 하는 분들도 많아서 인상깊었습니다. 인프콘은 뭔가 개발자들의 축제같은 분위기였다면, 여긴 좀 더 전쟁터 같았다고 할까요.

저는 총 5개의 세션을 들었습니다. 중간중간 쉬는시간이 있지만 이동하고 줄서고 나면 바로 다음 세션이 시작되어 한숨 돌릴새가 없었습니다.

모든 세션들은 https://deview.kr/2023/sessions 에서 발표자료를 확인 할 수 있고, 영상도 곧 공개된다고 합니다.

네이버 검색은 어떻게 나보다 더 내 의도를 잘 아는가?

AiRSearch 반응형 추천, Naver Search 임희재

탐색 과정에서 사용자의 관심사와 검색 의도를 구체화하고 사용자의 의도를 예측한 반응형 추천을 통해 사용자의 만족도를 높여나가는 목표를 가진 검색팀의 세션입니다.

Q1.국내여행 -> Q2.제주도 여행 이라는 검색 이후에 2가지 탐색 패턴

• Narrow down : Q3-1) 가파도
• Side-by-Side: Q3-2) 일본여행

반응형 문제를 풀기 위해서는

• Intent Query: 핵심 의도를 표현하는 키워드 찾기

• Intent Walker: 의도에 맞는 문서 추천하기

• User Preference: 사용자의 취향에 적합한 문서 추천하기

이 외에도 반응형 서비스를 개발하는 꿀팁도 아낌없이 나누어 주었습니다. 멱등하지 않고 사용자 친화적인(매출과 이어지는) 검색 결과를 만드는 과정이 참 흥미로운 세션이었습니다.

바닥까지 파보는! Hbase random read 성능 개선기

Naver Search 김정민/채상은

아직 Hbase는 사용해보지 않았지만 아파치 스파크 업무를 인수받는 중에 있고, 하둡생태계에도 관심이 있어서 들어보았습니다.

네이버의 데이터 저장 플랫폼인 CUVE를 HBase 기반으로 만들면서 느꼈던 한계를 극복한 과정에 대한 경험을 이야기해주었는데요, 그 여러가지 경험 중 대규모 그리고 범용성을 위해 해결해야했던 read amplification의 원인을 분석하고 개선 한 결과에 대해 자세히 소개해주셨습니다.

정말 말 그대로 문제에 바닥까지 Deep dive 해내는게 인상깊었습니다.

검출과 인식 모델을 하나로?

challenge 우승 OCR 서비스 모델 새 출시! Naver Cloud 길태호/서석민

OCR은 우리가 알게 모르게 정말 많이 쓰이고 있는 기술입니다. Papago에서 사진을 찍어 번역을 요청할때도, 네이버 영수증 인증을 할 때도 정말 인식율이 좋아서 놀라곤 했는데요, 그 뒤에는 이런 노력이 숨겨져 있었구나 싶은 세션이었습니다.

End to End OCR로 검출과 인식을 한개의 Image backbone으로 한번에 처리하는 등 여러가지 (발표 자료를 참고해주세요) 노력으로 빠르고 가볍고 정확한 DEER 모델을 개발해내었고 고무적인 성능향상에 그치지않고 성능 검증을 목적으로 국제 OCR 챌린지까지 참여했다가 우승까지 한 경험을 나누어 주셨습니다.

네이버 스케일로 카프카 컨슈머 사용하기

NAVER Platform Labs 이동진

개인적으로 가장 흥미로웠던 세션입니다.

저는 아직 카프카를 실무에서 써보지는 않았고 개인적으로 공부하면서만 사용해 보았습니다.

카프카는 컨슈머는 보통의 경우는 문제가 잘 없지만 쿠버네티스 환경에서는 잘 사용하기가 쉽지 않다고 합니다. 네이버에서 카프카를 사용하며 효율성이나 안정성을 위해 무엇을 했고 하고 있는지에 대해 자세히 공유해셨습니다.

네이버에서는 Kafka와 Cruise Control을 배포판을 그대로 사용하지 않고 따로 내부 배포판을 만들어 관리한다고 합니다.

• Navercorp Kafka
• Navercorp Cruise Control

카프카 컨슈머의 동작에 대해서는 간단히 설명을 먼저 해주시기 때문에 카프카를 한번도 안써봤어도 어느정도는 이해하며 들을 수 있을 것 같습니다.

Producer는 서로 협력할 필요가 없지만, Consumer는 협력해야 하며 Threadsafe 하지 않습니다. 여기서 협력을 Consumer Group으로 묶어서 논리적인 Consumer(처럼 보이는 것) 으로 정의했는데요, 이 Group 과 Consumer Coordination의 동작 원리에 대해서도 자세히 설명 해 주셨습니다.

문제는 Kafka가 개발될때는 쿠버네티스는 커녕 도커가 나오기도 전이었고, 베어메탈 서버를 바탕으로 만들어졌다는 겁니다.

Cloud 환경에서 Kafka Consumer를 사용하며 생기는 문제를 해결하기 위해 기능과 설정을 어떤식으로 변경해왔는지, 그리고 그럼에도 엄청나게 많은 네이버의 수천개 카프카 클러스터의 스케일을 지원하기 위해 애매한 Rack 문제를 네이버에서는 어떻게 해결했는지에 대해 나누어 주셨습니다.

SCDF로 하루 N만곡 이상 VIBE 메타 데이터 실시간으로 적재하기!

NAVER TUNE 김대성

오래전부터 이어온 Batch + Jenkins 조합의 데이터 적재 시스템(하루 5천곡 수급)이 3개월 안에 1270만곡의 노래를 적재해야 하는 상황을 맞이하며 새로 도입한 SCDF(Spring Cloud Data Flow)에 대한 이야기를 해주셨습니다.

SCDF는 처음 들어봤는데 정말 매력적였고 대용량 데이터 처리의 미래를 본 느낌이었습니다. 특히 자동으로 이벤트를 감지하여 scale-out 및 scale-in 해내는 오토스케일링이 정말 인상깊었습니다. 고개를 끄덕이며 재밌게 세션을 듣긴 했는데 막상 내용을 정리해보려하니 쉽지 않은걸로 봐서는 제게는 어려운 내용이었습니다. 사실 이제 1년 반 경력을 쌓은 저에게는 모든 세션이 버겁긴 했습니다.

마치며

모든 세션이 시작하기 전에는 이처럼 Q&A를 진행 할 수 있는 QR 코드를 띄워주는데요

이 QR 코드를 통해 링크를 타고 들어가면

이렇게 라이브 톡방에 들어갈 수 있습니다.

여기에서 질문을 바로 읽고 답변을 해주니 어수선한것도 없고 질문을 하기도 어렵지 않은 환경인게 정말 좋았습니다.

굿즈도 몇개 받아왔는데요, 하이퍼커넥트에서는 1인용 돗자리로 보이는 물건을 주셨고, 네이버 expert 에서는 정말 실용적인 토트백을 줬습니다. 키캡도 정말 센스 만점이네요.

역시 정말 뛰어난 개발자가 많이 있다는걸 느꼈고, 문제에 정말 끝도 없이 깊이 파고 들어가 해결해 나가는 과정들을 보며 많이 본받아야 겠다고 또 한참 더 노력해야한다는걸 느꼈습니다.

보통의 개발자는 자기의 세상 밖에서 무슨 일이 일어나는지를 알기가 어렵다고 합니다. 모르다보면 자연스럽게 관심에서도 멀어지겠죠. 사실 어려운 내용이기에 내가 간다고 알아들을수나 있을까 걱정이 많기는 했지만 다녀와보니 너무 좋습니다.

최고의 개발자들이 모인 곳에서 강력한 동기부여를 받았습니다. 그리고 열정 가득한 개발자들의 모습을 보니 저도 덩달아 힘이납니다.

이제 1년 조금 넘은 경력의 저도 느낀점이 많습니다. 비슷한 기회가 된다면 모두 꼭 참여해보셨으면 합니다.

이상입니다.