이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
대규모 트래픽을 처리하는 시스템을 설계할 때 저는 수평 확장 가능성을 먼저 전제합니다. 단일 서버에 의존하는 구조는 트래픽이 늘면 한계가 명확하기 때문에, 상태를 외부 저장소(Redis 등)로 분리하고 stateless 서버 구성을 기본으로 잡습니다. 부하가 높은 조회 요청은 CDN이나 캐시 레이어를 먼저 거치도록 설계해서 DB 부하를 줄입니다. 인턴 때 이벤트 트래픽 급증 상황을 경험했는데, 동기 처리 방식으로는 응답 지연이 발생했고 메시지 큐(비동기 처리)로 전환하면서 안정됐습니다.
어디서 병목이 생기는지 먼저 측정하고 개선하는 것이 무분별한 확장보다 효과적이라는 걸 그때 배웠습니다.
트래픽 처리를 공부하면서, 더 확장 가능한 구조가 항상 더 복잡한 구조를 의미한다는 트레이드오프를 배웠습니다. 팀 프로젝트에서 처음부터 마이크로서비스 아키텍처를 도입하려고 했는데, 팀 규모가 작다 보니 서비스 간 통신 설정과 배포 관리에 시간이 많이 들었습니다. 결국 모놀리식 구조로 먼저 만들고 필요할 때 분리하는 방향으로 결정했고, 그게 현실적으로 더 빠른 선택이었습니다. 확장성 설계는 지금 당장 필요한 규모보다 너무 앞서가면 팀의 운영 부담이 커진다는 걸 그 경험에서 배웠습니다. 대규모 트래픽 처리 원칙을 논할 때 현재 상황의 규모와 팀 역량을 함께 고려하는 게 중요하다고 생각합니다. 아직 실제 대규모 시스템을 설계한 경험은 없습니다. 하지만 확장성과 복잡성 사이의 균형을 먼저 판단하는 관점은 갖추게 됐습니다.
트래픽 처리 설계에서 솔직히 말할 수 있는 건, 이론과 실제 운영 부하 사이에 간격이 있다는 점입니다. 로컬 환경에서 부하 테스트를 돌렸을 때는 잘 됐던 코드가 실제 배포 환경에서 예상치 못한 병목이 생긴 경험이 있었습니다. 테스트 환경의 데이터 규모와 실제 운영 규모가 달랐고, 동시 접속 패턴도 예상과 다르게 분포됐기 때문이었습니다. 그 경험에서 실제 트래픽 패턴을 모르면 설계 검증이 어렵다는 걸 배웠습니다. 특히 스파이크 트래픽 상황은 예측이 어렵고, 그 상황에서의 동작을 미리 검증하는 게 중요하다는 것도 알게 됐습니다. 아직 프로덕션 규모의 시스템을 운영한 경험은 없습니다. 하지만 이론적 설계가 실제 운영에서 검증되어야 한다는 감각과, 내 경험의 한계를 인식하는 것이 실무 적응의 출발점이라고 생각합니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 트립비토즈 공통직무·미지정 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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