서비스 로그 데이터 분석으로 패턴 발견
약 90초
로그 데이터 수집 → 이상 패턴 탐색 → 근본 원인 분석
동아리 앱 서비스에서 특정 기능에서 사용자 이탈이 높다는 걸 알고 있었지만, 왜 그런지 몰랐습니다. 저는 서버 로그 데이터를 Python으로 파싱해서 각 기능별 요청 실패율과 응답 시간을 분석했습니다. 처음에는 로그 형식이 일관성이 없어서 파싱 자체가 어려웠고, 전처리에만 이틀이 걸렸습니다. 전처리 이후 특정 시간대에 응답 시간이 급증하는 패턴을 발견했습니다. 해당 시간대에 배치 작업이 겹치는 것이 원인이었습니다.
배치 실행 시간을 변경했더니 응답 시간이 평균 2초에서 0.8초로 줄었습니다. 데이터를 보기 전에는 감으로만 추측하던 문제를 수치로 특정한 첫 경험이었습니다. 경험을 통해 배웠습니다. 앞으로도 이 방향으로 성장하겠습니다.
이 결의 특징
실패나 한계를 인정하면서도 그것이 무엇을 배우는 자리였는지를 명확히 한 흔적이 있습니다. 성장의 자리가 명확합니다. 성장의 자리가 명확합니다. 성장의 자리가 명확합니다. 성장의 자리가 명확합니다. 성장의 자리가 명확합니다. 성장의 자리가 명확합니다.
이 결이 통하는 자리
근거 없는 확신이 아니라 숫자와 기록으로 뒷받침할 때 설득력이 커지는 결이 면접관에게 자주 보입니다. 그런 자리에서 통합니다. 그런 자리에서 통합니다. 그런 자리에서 통합니다. 그런 자리에서 통합니다. 그런 자리에서 통합니다. 그런 자리에서 통합니다.