이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
인턴 기간에 마이크로서비스 간 지연 문제를 분석하는 작업에 참여했습니다. 먼저 통신 흐름을 다이어그램으로 그리면서 각 서비스 간 의존성과 데이터 경로를 눈에 보이게 만들었습니다. 분산 트레이싱 도구를 처음 써 봤는데, 특정 서비스에서 응답 시간이 비정상적으로 길다는 걸 스팬 단위로 확인할 수 있었습니다. 원인을 좁혀 보니 내부 캐시가 비활성화 상태였고, 활성화 후 지연이 크게 줄었습니다. 개선 전후를 P99 응답 시간으로 측정해 수치로 비교했는데, 그 경험으로 변경 효과를 정량적으로 검증하는 습관이 생겼습니다. 서비스 통신 흐름은 코드만 봐서는 전체 그림이 안 보이고, 관측성 도구를 갖춰야 비로소 병목이 어디인지 보인다는 걸 이 작업에서 배웠습니다.
서비스 통신 흐름을 잘못 이해해서 엉뚱한 곳을 개선한 경험이 있습니다. 인턴 중 응답이 느린 API를 분석하면서 로그 기준으로 가장 처리 시간이 긴 서비스를 최적화했습니다. 개선 후에도 사용자가 느끼는 응답 속도는 그대로였습니다. 나중에 확인하니 병목은 실제로 클라이언트와 첫 번째 서비스 사이의 네트워크 지연이었고, 제가 최적화한 서비스는 전체 지연 중 작은 비중이었습니다.
전체 흐름을 보지 않고 부분만 보면 효과 없는 곳에 시간을 씁니다. 이후로는 최적화 전 전체 통신 구간별 지연 시간을 계측한 다음 비중이 가장 큰 병목부터 접근하는 방식으로 바꿨습니다. 이 실패가 이후 성능 개선 작업 시 전체 흐름 계측을 먼저 수행하는 기준이 됐습니다. 통신 최적화는 가장 느린 부분이 아니라 전체 지연에서 가장 큰 비중을 차지하는 곳에서 시작됩니다.
서비스 통신 흐름 개선을 최종 사용자 입장에서 바라본 경험이 있습니다. 사용자로서 응답이 느린 서비스를 쓸 때 가장 불편한 것은 얼마나 더 기다려야 하는지 모르는 것이었습니다. 내부적으로 통신이 최적화되더라도 사용자가 경험하는 대기 감각이 개선되지 않으면 효과가 보이지 않습니다. 이 시각에서 보면, 통신 흐름 개선은 지연 수치 외에 사용자가 느끼는 반응 속도를 어떻게 측정하고 개선할지도 포함돼야 합니다. 이를 반영해 개선 후 성과를 측정할 때 기술 지연 수치와 함께 사용자 체감 만족도 변화를 함께 추적하는 방식을 제안했습니다.
이 관점이 이후 성능 개선 작업 시 기술 지표와 사용자 경험 지표를 병행하는 습관을 만들었습니다. 통신 최적화의 가치는 수치 개선만큼 사용자 경험 변화에서 측정됩니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 HD현대인프라코어 정보보안 담당 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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