이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
배치 자동화를 처음 만들었을 때 중간에 실패하면 처음부터 다시 실행해야 했는데, 이미 처리된 데이터가 중복으로 들어가는 문제가 발생했습니다.
멱등성을 고려하여 이미 처리된 항목은 건너뛰는 로직을 추가했습니다. 각 항목에 처리 상태를 기록하고, 재실행 시 완료된 것은 스킵하는 방식이었습니다. 처음에는 상태 관리 로직이 복잡해 보였으나, 실제로 중간 실패가 발생했을 때 재실행 한 번으로 해결되니 그 설계가 옳았다는 것을 알게 되었습니다.
자동화에서 '실패했을 때 어떻게 복구할 수 있는가'를 처음부터 설계해야 한다는 것을 그 경험에서 배웠습니다. 정상 케이스만 고려하면 운영에서 예상하지 못한 상황이 발생합니다. 그 경험이 자동화 설계에서 예외 처리를 먼저 고민하게 해주었습니다.
스크립트를 만들고 배포했는데 이틀 후에 '결과가 이상하다'는 말을 듣고 나서야 뭔가 잘못됐다는 걸 알았어요. 로그가 없어서 언제부터 어떻게 잘못됐는지 파악하는 데만 반나절이 걸렸습니다.
이후로는 자동화 작업마다 시작 시간, 처리 건수, 실패 건수, 종료 시간을 로그로 남기는 걸 기본으로 했어요. 실패한 항목은 원인과 함께 별도 파일에 모아서 나중에 재처리할 수 있게 했습니다. 이 구조를 갖춘 뒤로 문제가 생겨도 원인 파악이 10분 안에 됐어요.
자동화 플랫폼은 '잘 돌아가는 것'만큼 '뭔가 잘못됐을 때 알 수 있는 것'이 중요하다는 걸 그때 배웠어요. 보이지 않는 자동화는 신뢰할 수 없습니다. 그 경험이 자동화 설계에서 관찰 가능성을 먼저 생각하게 해줬어요.
데이터 처리 자동화를 만들 때 수집→처리→저장을 한 스크립트에 다 넣었는데, 처리 단계에서 실패하면 수집부터 다시 해야 했어요. 네트워크 오류로 처음부터 반복하는 낭비가 생겼습니다.
세 단계를 분리해서 각 단계 결과를 중간 파일에 저장하는 방식으로 바꿨어요. 처리 단계가 실패해도 수집 결과는 보존되고, 처리부터 다시 실행하면 됐습니다. 처음엔 파일이 늘어나는 게 정리가 안 되는 것 같았는데, 각 단계를 독립으로 테스트할 수 있게 돼서 오히려 개발 속도가 올라갔어요.
자동화 설계에서 단계 분리가 재실행 비용을 낮추고 디버깅을 쉽게 만든다는 걸 직접 비교해봤어요. 처음부터 다 합치려 하면 하나가 틀렸을 때 전체를 다시 하는 게 맞아요. 그 경험이 자동화 파이프라인을 설계할 때 단계를 먼저 그리는 습관을 만들어줬어요.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 CJ올리브영 프론트엔드 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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