이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
인턴 기간에 배포 이후 특정 사용자 그룹에서만 오류가 산발적으로 발생하는 문제를 경험했습니다. 처음에는 코드 변경이 원인이라고 생각했는데, 환경 차이(OS 버전, 앱 버전)를 교차 분석해보니 특정 버전 조합에서만 재현되는 패턴이었습니다. 저는 오류 로그에서 공통 패턴을 먼저 추출하고, 재현 조건을 좁혀 팀에 정확한 재현 케이스를 전달했습니다. 수정 후에는 같은 조건으로 회귀 테스트를 추가해 이후 배포에서 같은 문제가 반복되지 않도록 했습니다. 이 경험에서 문제 해결의 핵심은 빠른 수정이 아니라 재현 조건을 명확히 정의하는 것이라는 것을 배웠습니다. 원인을 좁히는 과정이 촘촘할수록 수정 이후 신뢰도도 높아집니다. 앞으로도 운영 문제를 다룰 때 빠른 수정보다 재현 조건을 명확히 정의하는 순서를 지키겠습니다.
원인을 좁히는 과정이 촘촘할수록 수정 이후의 신뢰도가 높아집니다. 재현 조건을 명확히 하는 것이 빠른 수정보다 더 중요한 이유입니다.
서비스 운영 중 발생한 문제 중 기억에 남는 것은 이벤트 기간 트래픽이 예상보다 5배 높게 몰려 API 응답이 급격히 느려진 상황입니다. 처음에는 코드 오류라고 생각했지만, 모니터링 대시보드를 보니 CPU와 메모리 사용률이 급등하는 패턴이 확인됐습니다. 팀원과 역할을 나눠서 저는 로그와 메트릭 분석을 담당했고, 다른 팀원은 인프라 스케일 아웃 옵션을 검토했습니다.
15분 내에 서버 인스턴스를 임시 증설하면서 응답 속도를 정상화했고, 이후 이벤트 기간에 맞는 오토스케일링 정책을 설정했습니다. 해결 후에는 모니터링 알람 임계값 재설정과 이벤트 기간 전 부하 테스트 절차를 추가하는 방식으로 재발을 방지했습니다. 비슷한 사례 이후로 다른 프로젝트에서도 동일한 접근으로 예방적으로 스케일링 정책을 먼저 설정하는 패턴을 유지하고 있습니다.
문제는 발생 후 대응보다 발생 가능성을 미리 설계하는 것이 더 효과적이라는 것을 이 경험에서 배웠습니다.
서비스 운영 중 어려웠던 문제로, 야간 배치 작업이 정상 완료됐지만 일부 데이터가 누락되는 현상을 처리한 경험이 있습니다. 처음에는 배치 로그에 오류가 없어서 원인 파악이 어려웠는데, 처리 건수를 원본 데이터와 대조해보니 일부 레코드가 중간에 스킵되는 것이 확인됐습니다. 팀원과 협업해 저는 데이터 흐름 추적을 맡았고, 문제는 특정 필드 값이 NULL일 때 조건 분기가 예상과 다르게 동작하는 것이었습니다. 원인을 찾는 데 2시간이 걸렸고, 수정 후에는 누락된 레코드를 식별해 재처리하는 스크립트를 만들어 복구했습니다. 해결 후에는 배치 작업 완료 후 건수 검증 단계를 자동으로 실행하는 체크 로직을 추가했습니다.
문제가 조용히 지나가는 것이 오히려 더 위험하다는 것을 이 경험에서 배웠고, 이후 배치 작업에는 항상 완료 후 정합성 검증을 넣는 방식을 유지하고 있습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 당근마켓 서비스 일반 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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