이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
AWS 기반 데이터 관리를 배운 뒤 실제로 구현해보고 싶었던 프로젝트는 자동화된 데이터 수집·정제 파이프라인이었습니다. S3에 원시 데이터를 적재하고, Lambda를 트리거로 정제 로직을 실행하여 가공된 데이터를 분석용 버킷에 자동 이동하는 구조를 만들어보았습니다. 처음에는 Lambda의 타임아웃 제한을 고려하지 않아서 오류가 발생하였고, 작업을 작은 단위로 나누는 방식으로 수정하였습니다. 클라우드에서는 단일 작업을 크게 만드는 것보다 역할을 나눠서 조합하는 것이 더 안정적이라는 것을 배웠습니다. 이 경험이 클라우드 설계의 기본 감각을 키워주었습니다. 작은 기능의 조합이 큰 시스템을 만듭니다. 실패를 통해 제약 조건을 이해하는 것이 클라우드 학습의 핵심입니다.
AWS로 팀 프로젝트에서 간단한 웹 서비스를 배포한 경험이 있습니다. EC2에 서버를 올리고, RDS로 데이터베이스를 분리해서 운영했어요. 서버와 DB를 분리하는 것이 유지보수와 확장에 유리하다는 걸 직접 경험했습니다. IAM 역할 설정을 잘못해서 서비스 간 접근이 막힌 적도 있었는데, 권한 관리가 보안과 운영 양쪽에 얼마나 중요한지를 그때 느꼈어요. 이후엔 최소 권한 원칙을 기준으로 IAM 설정을 하는 습관이 생겼습니다.
보안은 기능 구현과 동시에 설계해야 한다는 걸 클라우드 환경에서 배웠어요. 운영해봐야 이해되는 것들이 있더라고요. 실패를 통해 제약 조건을 이해하는 게 클라우드 학습의 핵심이에요.
AWS를 배운 뒤 시스템 모니터링 자동화 프로젝트를 해보고 싶었습니다. CloudWatch를 활용해서 서버 CPU 사용률이나 에러 로그에 특정 패턴이 생기면 자동으로 알림이 가는 구조를 만들어봤어요. 처음엔 알림 조건을 너무 민감하게 설정해서 알림이 폭주하는 경험을 했는데, 임계치를 정교하게 조정하는 것이 모니터링의 핵심이라는 걸 배웠습니다. 모든 이벤트를 알림으로 설정하면 정작 중요한 신호를 놓치게 돼요.
의미 있는 알림만 남기는 것이 운영 자동화의 포인트입니다. 시스템을 자동으로 감시하는 구조가 있으면 사람이 놓치는 것을 잡아줘요. 알림이 너무 많으면 없는 것과 같다는 걸 그때 배웠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 이스트소프트 ML 엔지니어 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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