이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
서비스 배포 전 리스크를 선제적으로 찾는 방법으로 Feature Flag와 카나리 배포를 조합하는 경험을 했습니다. 전체 사용자에 한 번에 배포하기 전 5% 트래픽에 먼저 노출해 에러율, 레이턴시, 이탈 지표를 기존 버전과 비교했습니다. 지표 이상이 감지되면 자동 롤백되는 구조를 만들어두니 새 기능 배포 시 긴장감이 확연히 줄었습니다. 리스크 탐지용 데이터로는 스로틀링 발생 빈도와 큐 적체 길이도 봤는데, 이 두 지표가 실제 장애보다 2~3분 앞서 움직이는 경우가 많았습니다.
리스크 관리는 사후 대응보다 관측 가능한 수치를 사전에 정의하는 것이 핵심이라고 생각합니다.
리스크를 선제적으로 찾는 방법 중 운영 지표보다 코드 리뷰 단계에서 잡히는 문제가 더 근본적인 경우가 많았습니다. 배포 후 에러가 발생하면 대응 비용이 높았는데, 코드 리뷰에서 한 번 잡으면 배포 후 대응보다 훨씬 빠르게 해결됐습니다. PR 체크리스트에 실패 시나리오를 포함시켜서, 코드를 작성할 때부터 예외 케이스를 확인하는 습관을 팀에 만들었습니다. 정적 분석 도구가 잡지 못하는 비즈니스 로직 오류는 리뷰어가 '이 코드가 배포되면 어떤 상황에서 문제가 생기는지'를 먼저 생각하는 것이 가장 효과적이었습니다.
리스크 관리는 모니터링뿐 아니라 코드가 배포되기 전 단계에서 얼마나 많이 생각하느냐에 달려 있다는 것을 배웠습니다.
리스크를 선제적으로 찾는 방법 중 운영 지표보다 사용자 피드백이 먼저 신호를 주는 경우가 있었습니다. 오류율이 정상 범위였는데도 CS 채널에 특정 기능 관련 문의가 갑자기 늘어나는 것을 발견했습니다. 문의 내용을 분류해보니 동일한 동작에 대한 불만이 반복되는 패턴이 보였고, 이것이 UX 버그의 전조 신호였습니다.
CS 문의 분류 집계를 주간 리뷰 때 함께 보는 방식을 제안했고, 기능 이상을 에러 로그보다 빠르게 포착하는 경우가 생겼습니다. 리스크 시그널은 기술 지표에만 있지 않고, 사용자가 남기는 흔적 어디에나 있다는 것을 이 경험으로 배웠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 CJ올리브영 테크니컬 PM 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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