이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
졸업 프로젝트에서 수십만 건의 로그 데이터를 분석하는 도구를 만들었는데, 처음에는 전체 데이터를 메모리에 올려서 처리하다 보니 메모리 부족으로 프로세스가 죽는 일이 발생했습니다.
스트리밍 방식으로 데이터를 청크 단위로 읽어서 처리하도록 변경했습니다. 전체를 한 번에 올리지 않고 일정 크기씩 읽고 처리하는 구조였는데, 처음에는 청크 경계에서 데이터가 잘리는 버그가 있었습니다. 줄 단위로 읽는 방식으로 수정하면서 문제를 해결했습니다.
대용량 처리에서 알고리즘보다 데이터를 어떻게 다루는지가 더 크게 성능을 결정한다는 것을 그 경험에서 배웠습니다. 한 번에 모든 데이터를 처리하려는 발상에서 벗어나는 것이 중요했습니다. 그 경험이 대용량 처리를 설계할 때 먼저 데이터 흐름을 그리는 습관을 만들어주었습니다.
팀 내에서 사용하는 분석 도구를 만들었는데 두 명이 동시에 같은 데이터를 편집하면 마지막 저장이 이전 것을 덮어쓰는 문제가 생겼어요.
낙관적 잠금 방식으로 저장 시 버전 번호를 비교하고, 다른 사람이 먼저 수정했으면 에러를 돌려주는 구조를 만들었어요. 처음엔 에러 처리를 안 해서 수정이 사라져도 사용자가 모르는 상황이 생겼는데, 충돌 알림을 추가하고 최신 데이터를 다시 불러오는 흐름을 만들면서 해결됐습니다.
그 경험에서 여러 사람이 같은 데이터를 쓰는 상황은 혼자 쓸 때와 완전히 다른 문제를 만든다는 걸 배웠어요. 동시성 문제는 테스트 환경에서 재현하기 어려워서 더 까다롭다는 것도요. 그 경험 덕분에 한 단계 성장할 수 있었습니다.
데이터 분석 대시보드를 만들었는데 차트에 표시되는 데이터 포인트가 많아지면 인터랙션이 끊기는 문제가 생겼어요. 1만 건 이상이면 드래그 선택이 버벅거렸습니다.
보여주는 데이터를 줄이는 방향으로 접근했어요. 줌 레벨에 따라 데이터를 집계해서 보여주고, 사용자가 특정 구간을 확대하면 그 구간의 상세 데이터를 불러오는 방식을 만들었습니다. 처음엔 집계 기준을 잘못 설계해서 데이터가 왜곡되는 문제가 있었는데, 원본 데이터와 집계 결과를 병렬로 보여주면서 신뢰도를 높였어요.
그 경험에서 시각화 성능은 렌더링 최적화보다 '얼마나 많은 데이터를 보여줄지'를 결정하는 것이 먼저라는 걸 배웠어요. 많은 것을 보여줄수록 좋다는 생각을 버리게 됐습니다. 그 경험이 데이터 시각화 설계를 다르게 보는 계기가 됐어요.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 토스 데이터 엔지니어 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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