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주요 카테고리 Backend · AI · Frontend

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2026. 9. 30.
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기타

당근 동네걷기 위에서 동시에 쏟아지는 오버레이들을 우아하게 제어하기

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#오버레이
2500

백엔드

당근의 인증은 어떻게 달라져 왔을까요?

당근의 회원과 인증을 책임지는 Identity Service Team의 관점에서 인증이 어떻게 변화해 왔는지 소개하는 글입니다. 인증 관련 팀의 역할과 책임 범위를 개괄적으로 다루고 있습니다.

#인증#회원#Identity Service
23800

프론트엔드

Laying the Rails Beyond WebView: Why Karrot Chose Lynx

당근 프론트엔드 코어 팀이 웹뷰를 넘어서는 개발 환경을 위해 Lynx를 선택한 배경을 소개합니다. 포스트 제목상 Lynx 도입 이유를 다루는 기술 공유 글입니다.

#React Native#webview
12000

프론트엔드

웹뷰 다음의 레일을 깔다: 당근이 Lynx를 선택한 이유

레퍼런스가 거의 없는 Lynx를 당근이 왜 선택했는지 다룬 글입니다. 프론트엔드 개발 환경과 배포 인프라 관점에서 도입 맥락을 살펴봅니다.

#web
31100

아키텍처

실험을 더 편하게 설계할 수 있게: 당근 실험플랫폼 이야기

당근 실험플랫폼이 지표 UI화, 상호배제 그룹, Experiment MCP로 실험 운영 병목을 줄인 사례를 소개했습니다. 실험 설계와 반복 작업을 더 빠르고 편하게 만들기 위한 구조와 자동화 방향을 다뤘습니다.

#A/B 테스트#LLM#MCP
17700

아키텍처

프론트엔드와 백엔드를 한 팀으로 합치면 어떤 일이 일어날까?

프론트엔드와 백엔드를 한 팀으로 합쳐 조율과 대기 비용을 줄인 사례를 소개했습니다. 문서화와 AI, Runbook이 안정성과 속도를 함께 받쳐줬습니다.

#API#마이크로서비스#AI 코딩 도구
27300

아키텍처

천만 MAU를 지탱하는 커뮤니티 시스템을 소개해요

천만 MAU를 버티기 위한 커뮤니티 시스템의 구조와 선택을 소개했습니다. 웹앱과 서버앱, 모듈과 이벤트 분리로 확장성과 운영성을 함께 확보한 사례입니다.

#MSA#모듈형 모놀리스#Redis
18901

프론트엔드

혼자 시작해 전국 오픈까지, 당근 레슨/과외 빌딩 로그

당근 레슨/과외가 숨은 수요를 발견하고 PMF를 찾기까지의 과정을 공유했습니다. 수요자 중심 실험과 진입점 개선으로 전국 오픈 단계까지 확장한 사례입니다.

#마켓플레이스#PMF#퍼널
19700

프론트엔드

디자인시스템 팀은 디자인시스템만 잘 만들면 될까

디자인시스템은 컴포넌트만 만드는 일이 아니라 제품 판단 기준을 쌓는 일이라고 설명했습니다. AI가 UI를 빠르게 만들수록 패턴과 맥락을 정리하는 역할이 더 중요해졌습니다.

#UI/UX#design#component
29600

백엔드

당근 200+개 DB 를 옮기는 ELT 플랫폼, DT Platform 을 만든 이야기

200개 이상 DB를 BigQuery로 옮기던 ELT 운영 문제를 DT Platform으로 분리·표준화했습니다. UI와 DSL, 자동 마이그레이션으로 리드타임과 리뷰 병목을 줄였습니다.

#ELT#ETL#Airflow
18100

AI

누구나 찾아볼 수 있는 중고거래 서버 LLM 릴리즈 노트 도입기

배포 내역을 정형화해 Notion에 쌓고, LLM으로 비개발자도 읽을 수 있는 릴리즈 노트를 자동 생성했습니다. 별도 인프라 없이 기존 도구만으로 커뮤니케이션 비용을 줄인 사례입니다.

#LLM#GitHub Actions#Notion
27500

백엔드

How We Protect Karrot’s Internal PyPI Proxy from Supply Chain Attacks

내부 PyPI 프록시 앞단에 얇은 프록시를 두어 CodeArtifact를 PyPI처럼 사용하도록 구성했습니다. 또한 PEP 691의 upload-time을 활용해 cooldown 정책을 중앙에서 적용했습니다.

#Python#AWS#API
3700

데브옵스

당근이 파이썬 공급망 공격에 대응하는 방법

LiteLLM 공급망 공격을 계기로 사내 PyPI 프록시에 쿨다운 정책을 도입했습니다.\nPEP 503과 PEP 691을 함께 활용해 최근 업로드 패키지를 필터링하고 전사에 일괄 적용했습니다.

#Python#PyPI#CI/CD
17400

프론트엔드

프롬프트 한 줄로 화면이 나오는 시대, ‘당근스러운 화면’을 만드는 법

프롬프트 한 줄로 만드는 화면의 한계를 짚고, 디자인 시스템에 맞는 의사결정 자동화가 핵심이라고 설명했습니다. 어드민, CLI, 에이전트로 발전한 Kraft와 Plan/Orchestra 구조도 소개했습니다.

#prompt#디자인 시스템#CLI
25800

AI

모두가 데이터를 다루는 AI 시대, 지난 1년간 데이터 팀은 어떻게 달라졌을까?

데이터가치화팀이 지난 1년간 AI를 업무와 플랫폼에 통합한 변화를 정리했습니다. 반복 작업은 빨라졌지만, 검증과 데이터 기반의 중요성은 더 커졌습니다.

#MCP#BigQuery#LLM
10000

데브옵스

Our Journey to Autoscaling EKS Node Groups for Job Workloads

Job 워크로드는 중단에 취약해 EKS 노드그룹 오토스케일링이 어려웠습니다. 이를 해결하기 위해 PodAffinity로 bin-packing을 유도하고, 애노테이션으로 축소 중 종료를 막았습니다.

#AWS#EKS#Kubernetes
3100

데브옵스

Job 워크로드를 위한 EKS Node Group 오토스케일링 도입기

Job 워크로드를 위한 EKS Node Group 오토스케일링 적용 과정을 정리한 글입니다. Bin-packing과 강제 종료 방지, kubelet maxPods 조정까지 함께 다뤘습니다.

#EKS#Kubernetes#AWS
5300

AI

2조 토큰을 카테고리 분류에 쓰면서 알게된 것들

당근에서 택소노미와 LLM 분류 파이프라인을 어떻게 운영했는지 정리한 글입니다. 정확도와 비용의 균형, 평가 체계, 확장 전략을 함께 다뤘습니다.

#LLM#BigQuery#Kafka
16600

AI

‘로컬’ 슈퍼 앱에서 장기 유저 모델링은 어떻게 달라질까?

당근의 지역 기반 추천 시스템에서 장기 유저 로그를 Transformer로 학습해 공통 임베딩을 만들었습니다. 이를 홈피드, 후보, 광고에 적용해 학습 신호와 온라인 지표를 함께 개선했습니다.

#ML#Transformer#추천
7900

프론트엔드

200MB 모듈을 팀 단위로 해결하기: 당근 숏폼팀의 On-demand Dynamic Feature Module 도입

비디오 편집 모듈의 200MB 용량을 줄이기 위해 On-demand DFM을 도입했습니다. 기능 코드는 base에 두고 SO 파일만 분리해 글로벌 사용자 부담과 운영 복잡도를 함께 낮췄습니다.

#Android#DFM#Hilt
7800