이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
팀 프로젝트에서 시스템 로그를 분석해서 개선 지점을 찾는 경험을 처음 했습니다. 처음에는 로그가 단순 기록이라고 생각했는데, 어느 구간에서 응답이 느려지는지를 타임스탬프로 분석하면서 성능 개선의 단서를 찾을 수 있었습니다. 이상 탐지 쪽에서는 평균 응답 시간 + 표준편차를 기준으로 임계값을 만들고, 벗어나는 이벤트를 먼저 추출하는 방식을 썼습니다. 로그 데이터를 pandas로 분석하면서 특정 API의 오류율이 높은 시간대를 발견했고, 그 구간의 서버 상태와 연결해 원인을 찾았습니다.
장기적으로는 주기적인 분석이 아니라 지표를 자동으로 추적하는 체계를 만드는 방향으로 나아가고 싶습니다. 데이터 분석은 어떤 지표를 볼지 먼저 정의하지 않으면 많은 데이터가 있어도 방향을 잃기 쉬운 자리라는 걸 배웠습니다.
인턴 기간에 서비스 에러율이 갑자기 5% 넘게 치솟는 알림을 받았습니다. 처음에는 서버 자원 문제라고 봤는데, 로그 분석으로 시간대별 에러 분포를 뽑아보니 특정 검색 엔드포인트에서만 집중적으로 에러가 발생하고 있었습니다. 에러 메시지를 추적하자 특수문자가 포함된 쿼리에 대해 파라미터 처리가 빠진 게 원인이었습니다.
try-except로 예외만 잡던 기존 코드에서 입력 정제 로직을 추가했더니 에러율이 0.3% 이하로 안정됐습니다. 처음에는 전체 서버를 의심했는데, 지표를 서비스·엔드포인트·에러 타입별로 잘게 나눠 보지 않으면 범위를 좁히지 못한다는 걸 이 경험으로 배웠습니다.
졸업 프로젝트에서 DB 쿼리 비용이 높은 집계 API가 있었는데, 매 요청마다 풀스캔이 발생해 부하가 컸습니다. 요청 로그를 1주일치 분석해 보니 오전 9시~10시에 트래픽이 집중되고 데이터 변경은 거의 없다는 패턴이 보였습니다. 이 구간에는 캐시 TTL을 길게 잡아도 데이터 정합성 문제가 없겠다고 판단해 Redis 캐시를 도입하고 TTL을 5분으로 설정했습니다. 도입 후 피크 시간대 DB 쿼리 수가 70% 줄었고, 응답 시간도 800ms에서 60ms대로 빨라졌습니다. 데이터 접근 패턴을 먼저 분석하지 않고 캐시를 무조건 붙이면 TTL 설정 근거가 없다는 걸 이 경험으로 알게 됐습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성전자 풀스택 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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