이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
인턴 프로젝트에서 온프레미스 DB와 클라우드 API를 혼합해 쓰는 하이브리드 구조의 가용성 문제를 다뤘습니다. 두 환경이 섞이다 보니 어디서 장애가 발생했는지 파악이 어려웠습니다. 저는 분산 추적(Distributed Tracing) 도구를 도입해 요청이 온프레미스와 클라우드 사이를 오가는 경로를 가시화했습니다. 또 헬스체크 엔드포인트를 각 컴포넌트에 추가하고, 주요 지점의 레이턴시와 에러율을 대시보드로 통합했습니다. 장애 발생 시 평균 감지 시간이 기존 15분에서 3분 이내로 줄었습니다. 하이브리드 환경에서는 가시성이 곧 가용성이라는 걸 직접 확인했고, 모니터링 설계가 아키텍처 설계만큼 중요하다는 걸 배웠습니다. 앞으로도 하이브리드 시스템을 다룰 때 가시성이 곧 가용성이라는 원칙을 유지하겠습니다. 모니터링 설계가 아키텍처 설계만큼 중요합니다.
어디서 문제가 생겼는지 3분 안에 알 수 있어야 빠르게 대응할 수 있습니다.
졸업 프로젝트에서 온프레미스와 클라우드를 혼합한 하이브리드 구조를 설계하면서 가용성 문제를 처음 직접 다뤘습니다. 처음 구조에서는 두 환경의 연결 지점이 단일 장애점이었고, 그 지점이 내려가면 서비스 전체가 중단됐습니다. 이를 해결하기 위해 온프레미스와 클라우드를 독립 장애 도메인으로 분리하고, 각각에 헬스체크와 자동 페일오버 라우팅을 구성했습니다. 운영 정책으로는 SLO(서비스 수준 목표)를 정의하고 에러 예산 기반으로 배포 주기를 조정하는 방식도 적용해봤습니다. 장애 시뮬레이션을 직접 실행해보면서 복구 시간이 늘어나는 이유가 알림 지연이 아니라 어디서 시작해야 할지 모르는 상태 때문이라는 걸 확인했습니다. 이후 경계 구간까지 로그와 메트릭 수집 범위를 확장해 가시성을 높이는 것이 가장 효과적인 개선이었습니다.
팀 프로젝트에서 레거시 온프레미스 시스템을 클라우드로 점진 이전하는 구간에서 가용성을 담당했습니다. 이전 중에도 기존 서비스가 계속 동작해야 했기 때문에 두 환경이 동시에 운영되는 기간이 존재했고, 이 구간에서 데이터 동기화 지연이 응답 불일치를 만들어냈습니다. 툴로는 Prometheus와 Grafana로 양쪽 환경의 메트릭을 단일 대시보드에 통합했고, 알림 임계값은 환경별로 분리해 설정했습니다.
분산 트레이싱을 도입해 요청 흐름을 시각화했더니 클라우드 쪽 응답 시간이 온프레미스 대비 두 배 높은 구간을 찾을 수 있었습니다. 원인은 커넥션 풀 설정이 클라우드 환경의 지연 패턴에 맞지 않은 것이었고, 설정 조정과 쿼리 최적화로 지연 시간을 목표 범위 내로 줄였습니다. 이전 완료 시점까지 서비스 중단 없이 가용성을 유지했고, 가시성이 없는 환경에서는 최적화 방향 자체를 잡기 어렵다는 걸 이 경험으로 확인했습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 마켓컬리 시스템 운영 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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