이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
AWS를 주로 사용했습니다. 팀 프로젝트에서 EC2로 백엔드 서버를 구성하고, S3에 정적 파일을 저장하는 기본 구조를 직접 만들었습니다. 처음에는 인스턴스를 켜두고 자는 날이 있어서 예상보다 비용이 3배 더 나오는 경험을 했습니다. 그 이후로 Lambda로 실행 시간에만 과금되는 구조로 일부 기능을 옮겼고, 비용이 예측 가능해졌습니다. 인턴 때는 RDS(MySQL)와 ElastiCache(Redis)를 함께 쓰는 환경에서 쿼리 성능을 비교 분석하는 작업도 했습니다. 클라우드를 쓰면서 가장 크게 배운 건 설계보다 비용 설계가 먼저라는 것입니다. 아키텍처를 먼저 결정하면 비용이 따라오는 게 아니라, 비용 범위를 먼저 정하고 그 안에서 설계하는 방식이 더 현실적입니다. 앞으로도 클라우드를 설계할 때 비용 범위를 먼저 정하고 그 안에서 아키텍처를 결정하는 방식을 유지하겠습니다.
설계보다 비용 설계가 먼저라는 원칙이 실제 프로젝트를 통해 확인됐습니다.
GCP를 처음 쓴 건 로컬에서 돌리기 어려운 딥러닝 과제를 처리할 때였습니다. Colab Pro로 시작했다가 Vertex AI로 넘어가면서 파이프라인 개념을 처음으로 경험했습니다. 모델 학습과 배포를 분리된 단계로 구성하는 방식이 AWS SageMaker와 비슷하면서도 BigQuery 연동이 더 매끄럽다는 인상을 받았습니다. 팀 프로젝트에서 AWS와 GCP를 동시에 쓴 적이 있는데, 서비스 간 VPC 설정과 권한 관리를 맞추는 데 예상보다 훨씬 많은 시간이 들었습니다. 그 경험에서 클라우드는 서비스 선택보다 서비스 간 경계를 설계하는 게 더 어렵다는 걸 배웠습니다. 지금은 어떤 플랫폼을 쓰든 IAM 정책과 네트워크 경계를 먼저 설계하고 서비스를 얹는 순서를 지킵니다.
설정 실수가 가장 큰 보안 리스크라는 걸 직접 겪고 나서 생긴 습관입니다.
인턴 때 기존 EC2 배치 작업을 Lambda와 Step Functions로 마이그레이션하는 프로젝트를 맡았습니다. 처음엔 단순히 비용을 줄이는 작업이라고 생각했는데, 실제로 해보니 아키텍처의 결합도를 낮추는 결과도 함께 나왔습니다. 하나의 인스턴스에서 순차로 돌던 작업들이 각각 독립된 함수로 분리되면서 실패 지점을 격리하기 쉬워졌습니다. 이 경험이 기억에 남는 이유는 비용 절감이 목적이었는데 유지보수성이 덤으로 따라온 구조를 처음으로 만들어봤기 때문입니다. 클라우드를 처음 쓸 때는 서비스 선택이 핵심이라고 생각했는데, 실제로는 작업을 어떻게 나누는가가 더 중요하다는 걸 배웠습니다.
나중에 변경하기 쉬운 경계를 미리 설계하는 것이 클라우드 활용에서 제가 가장 중요하게 생각하는 원칙입니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 쿠팡 백엔드 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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