이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
솔직히 말하면 진짜 대규모 시스템을 운영한 경험은 없습니다. 다만 학교 졸업 프로젝트에서 서비스 3개를 분리하여 메시지 큐로 연결하는 구조를 직접 구현해보았습니다.
처음에는 단일 서버로 구성하였으나, 트래픽을 시뮬레이션할 때 이미지 업로드 기능 하나 때문에 전체 응답이 느려지는 문제가 발생하였습니다. 이미지 처리를 별도 서비스로 분리하고 큐로 넘기는 방식으로 변경하였습니다. 구조를 변경한 후에는 응답 속도가 체감상 빨라졌습니다.
운영하면서 가장 어려웠던 것은 어디서 에러가 발생했는지 추적하는 것이었습니다. 서비스가 분리되면서 로그가 흩어져 원인 찾는 데 시간이 많이 소요되었습니다. 중앙 로그 수집 구조를 나중에 추가하였는데, 처음부터 설계에 포함시켰어야 했다는 것을 배웠습니다. 실제 대규모 환경과는 거리가 있지만, 이 경험이 분산 구조에 대해 직접 부딪혀본 시작점이었습니다.
사이드 프로젝트에서 API 응답이 특정 시간대에 급격히 느려지는 문제가 있었어요. 처음엔 서버 사양 문제인 줄 알았는데, 로그를 보니 같은 데이터를 반복 조회하는 요청이 집중되는 패턴이었어요.
같은 데이터를 매번 DB에서 가져오는 게 원인이었어요. 레디스를 처음으로 써봐서 설정에 시간이 꽤 걸렸어요. 기본 개념은 알았는데 실제 연결하고 만료 시간 설정하는 부분에서 막혔어요. 공식 문서랑 예제를 따라가면서 3일 만에 연결했어요.
적용 후 응답 시간이 눈에 띄게 줄었어요. 숫자로 정확히 측정하지 않아서 구체적 수치는 없지만, 느리다는 불만이 없어졌어요. 실패 경험도 있었는데, 만료 시간을 너무 길게 잡아서 오래된 데이터가 한동안 그대로 보인 적이 있었어요. 캐시는 빠르게 하면서도 데이터 신선도를 같이 생각해야 한다는 걸 배웠어요.
인턴 때 배포 직후 특정 기능에서 오류가 쏟아지는 상황을 처음 경험했어요. 저는 배포를 직접 한 게 아니었는데, 근처에서 팀원들이 대응하는 걸 보면서 같이 원인을 찾았어요.
팀장님이 롤백부터 하고 원인 분석을 나중에 한다고 했을 때 처음엔 그게 왜 맞는지 이해가 안 됐어요. 근데 롤백 후 서비스가 바로 안정되고, 원인 분석은 느긋하게 할 수 있게 되는 걸 보니까 '먼저 서비스 복구, 원인은 그 다음'이라는 우선순위가 이해됐어요.
원인을 분석해보니 환경 변수 하나가 스테이징과 프로덕션에서 달랐던 문제였어요. 간단한 원인인데 찾는 데 20분 걸렸어요. 그 이후로 팀에서 배포 전 환경 변수 체크리스트를 만들게 됐고, 저도 그 문서 작성에 참여했어요. 직접 대규모 운영은 아니었지만 장애 대응 흐름을 옆에서 배운 경험이었어요.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 CJ올리브영 SW·IT 일반 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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