이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
졸업 프로젝트에서 데이터 수집 파이프라인을 자동화했을 때 처음으로 자동화 실패를 경험했습니다. 외부 API 응답이 가끔 지연되면서 파이프라인이 중간에 멈추는 케이스가 생겼고, 타임아웃과 재시도 로직을 추가했습니다. 멱등성이 없는 작업에 재시도를 붙였다가 중복 데이터가 쌓이는 문제가 생겼고, 이후에는 작업 단위마다 job_id를 붙여 중복 처리를 막는 구조를 만들었습니다. 모니터링은 자동화 작업이 완료됐는지 슬랙 알림으로 결과를 수신하는 방식을 추가해 조용히 실패하는 상황을 방지했습니다. 롤백은 파이프라인 상태를 DB에 기록해 마지막 성공 지점부터 재실행할 수 있게 했습니다.
자동화가 실패할 때 사람이 알아야 하는 자리를 명확히 설계하는 게 자동화 자체보다 중요하다는 걸 배웠습니다.
자동화 파이프라인이 갑자기 실패했을 때 원인이 코드인지 환경인지 외부 의존성인지를 먼저 구분하는 것이 중요하다는 것을 실감했습니다. 특정 날에만 실패하는 배치 작업이 있었는데, 처음엔 코드 문제라고 생각해 로직을 뜯어봤지만 이상이 없었습니다. 외부 API의 일일 요청 한도를 초과하는 것이 실제 원인이었는데, 코드만 보고 외부 의존성을 빠뜨린 것입니다. 이후에는 실패 로그에 오류 유형(네트워크, 타임아웃, 응답 코드, 예외 스택)을 범주화해서 기록하도록 바꾸고, 처음 진단할 때 외부 서비스 상태·환경변수·입력 데이터 이상을 먼저 확인하는 순서를 정해뒀습니다. 자동화 실패의 절반 이상은 코드가 아니라 환경이 바뀌거나 외부 서비스가 달라진 것이었고, 그 사실을 알고 나서 디버깅 시간이 크게 줄었습니다.
자동화 파이프라인에서 안전을 가장 위협하는 것은 조용한 성공이라고 생각합니다. 작업이 완료됐지만 실제로는 잘못된 결과가 만들어지고 있는 상황입니다. 이를 막기 위해 각 단계에 검증 단계를 넣었습니다. 데이터 변환 후 행 수와 합계를 이전 결과와 비교하고, 임계치 이상 차이가 나면 다음 단계로 넘어가지 않는 게이트를 만들었습니다. 운영 환경을 직접 건드리는 작업은 드라이런 모드를 먼저 돌려 변경될 내용을 로그로 확인한 뒤, 사람이 승인해야 실제 반영되도록 했습니다.
격리된 스테이징 환경에서 충분히 검증하지 않고 운영에 바로 적용했다가 데이터가 오염된 경험이 있어, 이후로는 환경 분리와 승인 절차를 자동화 설계의 기본 조건으로 두고 있습니다. 자동화는 속도를 얻는 만큼 실수가 퍼지는 속도도 빨라지기 때문입니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 넛지헬스케어 프론트엔드 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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