이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
Docker는 개발 환경 일치 문제를 해결하기 위해 처음 도입했습니다. 팀원마다 로컬 환경이 달라 동일 코드가 다르게 동작하는 문제가 반복됐고, Dockerfile로 의존성을 고정하니 누구 환경에서도 같은 결과가 나왔습니다.
Kubernetes는 팀 내 스테이징 환경 구성에서 처음 사용했습니다. Deployment와 Service 리소스로 파드 배포와 트래픽 라우팅을 분리하고, HorizontalPodAutoscaler를 설정해 트래픽이 늘어날 때 자동으로 파드가 확장되는 구조를 직접 테스트했습니다.
실습에서 가장 인상적이었던 것은 롤링 업데이트였습니다. 무중단으로 새 버전을 배포하면서 이전 버전 파드가 새 버전으로 서서히 교체되는 흐름이, 기존 단순 배포 방식과 얼마나 다른지 체감하게 해줬습니다.
Kubernetes를 실습하면서 학습 비용이 생각보다 높다는 것을 경험했습니다. 간단한 서비스를 배포하는데 Deployment, Service, Ingress, ConfigMap 등 여러 리소스를 이해해야 했고, 첫 설정까지 이틀이 걸렸습니다. 작은 프로젝트에서는 Kubernetes가 오버엔지니어링이 될 수 있다는 것을 이때 이해했습니다. 스케일링이 필요 없는 단일 서비스라면 Docker Compose나 단순 서버 배포가 더 빠르고 관리하기 쉽다는 것을 비교해보면서 알게 됐습니다. 네트워크 정책 설정도 어려웠는데, 파드 간 통신 경로를 잘못 설정하면 서비스가 서로 연결되지 않는 문제가 생겼습니다.
kubectl describe와 로그로 디버깅하는 방법을 익혔는데, Kubernetes는 문제가 생기면 어느 계층에서 생겼는지 좁히는 데 시간이 걸리는 복잡성이 있었습니다. 자동 스케일링과 무중단 배포가 필요한 경우에는 Kubernetes가 가치 있지만, 그 이하 규모에서는 비용 대비 효과를 먼저 따지게 됐습니다.
기술 선택은 요구 사항의 복잡도와 도구의 복잡도가 맞아야 한다는 것을 이 경험에서 배웠습니다.
Kubernetes에서 배포한 파드가 계속 재시작하는 문제를 처음 만났을 때 어디서 확인해야 할지 몰랐습니다. kubectl get pods로 상태를 보고 kubectl logs로 로그를 확인하는 기본 흐름을 익히면서 파드가 왜 죽는지 원인을 찾을 수 있었습니다. 이때 LivenessProbe와 ReadinessProbe 설정이 없으면 Kubernetes가 파드 상태를 제대로 판단하지 못한다는 것을 이해했습니다. LivenessProbe는 파드가 살아있는지, ReadinessProbe는 트래픽을 받을 준비가 됐는지를 각각 확인하는 역할인데, 이 두 설정이 없으면 초기화가 덜 된 파드에도 트래픽이 들어올 수 있었습니다. 롤링 업데이트 중 헬스체크를 통과한 파드에만 트래픽이 가도록 하니 배포 중 502 오류가 사라졌습니다. 파드별 CPU와 메모리 사용량을 확인할 수 있는 관측 설정도 추가했는데, 어느 파드가 자원을 과도하게 쓰는지 찾을 수 있었습니다.
Kubernetes 운영에서 배포보다 관측 설정이 먼저 갖춰져야 한다는 것을 이 경험에서 배웠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 라인 백엔드 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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