예시 답변 1
약 84초
문제 발생 → 기술 선택 → 수치 결과로 닫는 결
인턴 기간에 AWS 기반 로그 수집 파이프라인을 운영한 경험이 있습니다. 서비스 로그가 S3에 쌓이는데 6시간 이상 지연이 발생해 분석팀이 전날 데이터로만 작업하는 상황이었습니다. 원인을 추적하니 Lambda 함수가 대용량 파일을 청크 없이 통째로 읽으면서 타임아웃이 걸리는 패턴이었습니다.
파일을 `10MB` 단위 청크로 나눠 처리하도록 함수를 수정하고, SQS 큐를 앞에 붙여 실패 시 재처리 경로를 만들었습니다. 수정 후 평균 지연이 20분 이내로 줄었고, 분석팀이 당일 데이터를 쓸 수 있게 됐습니다. 이 경험으로 클라우드 파이프라인에서 병목은 코드보다 데이터 크기와 타임아웃 설정의 미스매치에서 자주 온다는 걸 몸으로 익혔습니다.
이 결의 특징
문제 원인을 추적해 타임아웃과 데이터 크기의 미스매치를 정확히 찾아낸 분석력이 보입니다. 단순히 수정한 게 아니라 왜 그 문제가 생겼는지를 완전히 이해한 흔적입니다.
이 결이 통하는 자리
기술 스택의 세부 동작을 아는 것과 체감하는 것 사이의 차이가 명확할 때 통합니다. 실제 수치(지연 시간 6시간에서 20분)로 문제 해결을 보여줄 때 기술 판단력이 살아나는 결이 보입니다.