이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
확장성과 안정성을 고려한 아키텍처 설계 경험은 학교 팀 프로젝트에서 소규모 웹 서비스 백엔드를 구성한 것이 있습니다. 처음에는 단일 서버로 구성했다가, 트래픽이 몰릴 경우를 대비해 수평 확장이 가능한 구조로 리팩터링했습니다. 서비스 컴포넌트를 분리하고 로드밸런서를 앞에 두는 방식으로 단일 장애 지점을 줄였습니다. 안정성 측면에서는 헬스체크와 자동 재시작 정책을 적용해, 컨테이너가 비정상 종료됐을 때 자동 복구되도록 설정했습니다. 또 캐싱 레이어를 추가해 DB 부하를 줄이는 실험도 했습니다.
설계 단계에서 장애 시나리오를 상정하는 습관이 안정적인 서비스의 기반이라는 것을 이 경험에서 배웠습니다.
확장성과 안정성을 함께 고려한 설계에서 가장 먼저 부딪힌 것은 두 요건이 종종 충돌한다는 점이었습니다. 확장을 위한 분산 구조는 노드 간 통신이 늘어나 오히려 안정성 리스크를 높입니다. 그 균형을 잡기 위해 초기에는 단일 서비스로 시작하고, 트래픽이 명확해진 이후 분리 지점을 결정하는 방식을 택했습니다. 분리 기준은 요청 빈도, 장애 격리 필요성, 팀 경계 세 가지로 정했고, 이 기준이 없으면 분리가 오히려 복잡성을 키운다는 걸 이전 작업에서 배웠습니다. 설계 결과물에는 각 서비스의 책임 경계와 데이터 흐름을 함께 명시해 팀이 전체 구조를 파악할 수 있게 했습니다. 이 경험이 확장성과 안정성을 설계 시점에 함께 고려하는 기준이 된 출발점이었습니다.
서비스 아키텍처의 안정성을 설계 단계에서 담보하기 위해 SLO를 먼저 정의하고 구조를 역으로 도출하는 방식을 사용했습니다. 99.9% 가용성이라는 수치가 있으면, 허용 가능한 장애 시간과 복구 속도가 자동으로 결정되고, 이것이 아키텍처 제약 조건이 됩니다.
단일 장애 지점을 제거하는 설계, 헬스체크와 자동 재시작, 서킷 브레이커 패턴 적용이 SLO 역산에서 나온 결과였습니다. 측정 지표는 지연 시간(p99), 에러율, 트래픽 급증 시 응답 시간으로 구성했고, 배포 이후 3주간의 데이터로 목표 달성 여부를 확인했습니다. 수치 기반 검증이 아키텍처 결정을 정성적 판단에서 정량적 근거로 전환시켜 줬습니다. 이 경험이 이후 서비스 구조를 설계할 때 관찰 가능성을 먼저 고려하게 된 계기가 됐습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성글로벌리서치 공통직무·미지정 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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