이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
졸업 프로젝트에서 로그 데이터를 실시간으로 집계해서 대시보드에 반영하는 파이프라인을 처음 구현해봤습니다. 파이프라인 측면에서는 데이터가 들어오는 속도와 처리 속도 사이의 균형을 유지하는 게 핵심이었는데, 버퍼 없이 직접 처리하면 데이터 유실이 생기는 걸 경험했습니다. 도메인 측면에서는 클릭·페이지뷰·세션 데이터가 각각 다른 구조라서 처리 전에 스키마를 정규화하는 단계가 필요했습니다. 역할 측면에서는 수집 스크립트부터 집계 쿼리, 시각화 연결까지 전 과정을 담당하면서 각 단계가 어떻게 연결되는지를 전체 시각으로 배웠습니다. 가장 어려웠던 건 파이프라인 중간에 스키마가 바뀌었을 때 하위 단계에 영향을 최소화하는 설계를 만드는 것이었습니다.
데이터 파이프라인은 처음 구조를 어떻게 잡느냐가 나중에 수정 비용을 결정한다는 걸 그때 배웠습니다.
데이터 파이프라인을 구축한 뒤 어느 단계에서 지연이 생기는지를 수치로 확인하는 것이 중요하다는 것을 경험했습니다. 이벤트 발생 시각과 대시보드 반영 시각 사이의 차이를 로그로 추적했는데, 특정 시간대에 집계 단계에서 처리 지연이 발생하는 패턴을 발견했습니다.
타임스탬프 비교 쿼리로 각 단계별 소요 시간을 측정하니, 집계 단계가 전체 지연의 70%를 차지하고 있었습니다. 집계 쿼리 인덱스를 추가하고 배치 크기를 조정하니 평균 처리 지연이 절반 이하로 줄었습니다. 파이프라인은 전체 흐름을 지표로 보지 않으면 어느 단계가 문제인지 알 수 없다는 것을 이 경험으로 배웠습니다.
데이터 파이프라인을 운영하면서 실패가 생겼을 때 어디서부터 다시 시작할 수 있는지가 중요하다는 것을 알게 됐습니다. 초기에는 파이프라인이 중간에 실패하면 처음부터 전체를 다시 실행해야 했는데, 이미 처리된 데이터도 다시 읽어서 중복 집계가 생기는 문제가 있었습니다. 각 단계의 처리 결과를 체크포인트 파일에 기록하고, 재실행 시 마지막 성공한 지점부터 이어서 시작하는 방식으로 구조를 바꿨습니다.
실패 원인이 기록돼 있으면 같은 문제가 반복될 때 빠르게 원인을 파악할 수 있다는 것도 배웠습니다. 파이프라인 운영은 실패를 없애는 것보다 실패했을 때 빠르게 복구하는 구조를 만드는 것이 더 현실적이라는 것을 경험했습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 PHC Group SW·시스템 R&D 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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