#Frontend
End to End 유저 모니터링 RUM 으로 한방에 해결!!
01
Summary
네이버의 유저 모니터링 비결, 'nFront RUM'으로 비용 걱정 끝!
추가 작업 없이 AI가 분석해주는 엔드투엔드 모니터링의 실체
네이버 엔지니어링 데이 2026에서 공개된 nFront RUM 서비스는 개발자가 별도의 설정 없이도 고도화된 사용자 모니터링을 수행할 수 있게 돕습니다. 실제 사용자 경험 데이터를 수집하고 AI를 통해 정밀한 분석 리포트까지 자동으로 생성하는 네이버만의 효율적인 관찰성 인프라를 소개합니다.
- 01별도 개발 공수 없이 즉각 도입 가능한 E2E 모니터링 환경
- 02비용 부담 없는 내부 전용 Real User Monitoring 솔루션
- 03AI 분석 리포트를 통한 자동화된 서비스 품질 인사이트 도출
- 04풍부한 데이터 시각화를 제공하는 사용자 맞춤형 대시보드
- 05실무 경험이 녹아있는 네이버만의 성능 측정 노하우 공유
RECOMMENDATION
효율적인 비용으로 사용자 기반의 실무 성능 지표를 관리하고 싶은 프론트엔드 엔지니어 및 DevOps 관리자에게 강력히 권장합니다.
The Problem
서비스의 품질 측정과 실제 사용자 경험 모니터링을 위해 복잡한 설정이 필요하거나 높은 비용의 외부 솔루션을 도입해야 하는 개발자들의 부담이 존재했다.
The Solution
네이버 내부 기술로 구현된 nFront RUM 서비스를 도입하여 별도의 추가 작업 없이도 엔드투엔드(End-to-End) 모니터링과 AI 기반의 분석 리포트를 비용 부담 없이 제공받을 수 있도록 구성했다.
The Result
실제 사용자 데이터를 기반으로 한 대시보드와 AI 리포트를 통해 서비스 품질을 효율적으로 측정할 수 있게 되었으며, 내부 솔루션 활용으로 비용 절감과 편의성을 동시에 확보했다.
Trade-off
사내 전용 솔루션으로서 범용적인 외부 도구들과의 상호 운용성이 다소 제한적일 수 있으며, 고도화된 기능 확장을 위해 지속적인 내부 개발 리소스 투입이 필요할 것으로 판단된다.
03
Key Concepts
Continue reading · same source
More from NAVER D2
View all posts from NAVER D2
우리 팀만의 vLLM 플러그인 만들기 2편 - 모델 변환부터 배포까지 AI-native로 자동화하기
vLLMGitOpsClaude Code2주 전
우리 팀만의 vLLM 플러그인 만들기 1편 - 검색 AI 모델 서빙 성능 극대화하기
vLLMModel ServingMLOps2주 전
FE News 26년 8월 소식을 전해드립니다.
CSSWeb PerformanceVite3주 전
[AI 해커톤 후기] AI 해커톤 1위 팀이 AI에게 맡기지 않은 것
LLMMCPSoftware Architecture1개월 전
VictoriaMetrics 운영기 2편 — 장비 증설 없이 리소스 위기를 해결한 3단계 최적화 전략
VictoriaMetricsTSDBQuery Performance1개월 전
