이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
운영 자동화 수업에서 AIOps 개념과 관련 도구들을 처음 접했습니다. 로그와 메트릭 데이터를 분석하여 이상 징후를 자동으로 탐지하는 구조를 배웠습니다. 직접 구축 경험은 없었지만, 케이스 스터디를 통해 어떤 데이터를 어떻게 활용하는지 흐름을 이해했습니다. 가장 인상 깊었던 부분은 도구 자체보다 어떤 데이터를 어떤 목적으로 수집하는지 먼저 정하는 것이 중요하다는 점이었습니다. 도구 선택은 목적에 따라 달라지고, 목적이 불명확하면 도구가 많아도 활용이 어렵다는 것을 그때 배웠습니다.
어떤 데이터를 어떤 목적으로 수집하는지 먼저 정하는 것이 도구 선택보다 중요하다는 것을 케이스에서 배웠습니다. 목적이 불명확하면 도구가 많아도 실제 활용이 어렵다는 점이 인상 깊었습니다.
개인 공부로 시계열 메트릭 수집 도구를 가상 환경에 설치하고 간단한 대시보드를 만들어봤습니다. 서버 CPU와 메모리 사용량을 수집해서 시각화하는 기본 구성이었는데, 데이터 수집 간격 설정을 너무 짧게 잡았더니 저장 공간이 빠르게 차는 문제가 생겼어요. 보존 정책을 설정하는 옵션을 찾아서 적용했더니 해결됐습니다.
데이터 수집 설계에서 보존 정책까지 함께 고려해야 한다는 걸 그때 배웠어요. 직접 구축 경험은 소규모지만, 실제 운영 환경에서 어떤 설정이 중요한지 감각을 얻었습니다. 데이터 수집 설계에서 보존 정책까지 함께 고려해야 한다는 걸 그때 배웠어요. 수집 간격을 짧게 잡으면 스토리지가 빠르게 차는 문제가 생기고, 이를 설계 초기에 고려하는 게 좋습니다.
인턴 기간에 운영팀이 사용하는 자동화 시스템을 옆에서 볼 기회가 있었습니다. 직접 설정하지는 않았지만, 알림이 오는 조건과 어떤 기준으로 이상으로 판단하는지 설명을 들었어요. 가장 인상 깊었던 건, 임계값이 고정되지 않고 시간대나 요일에 따라 다르게 설정돼 있다는 점이었습니다. 업무 시간대 트래픽과 새벽 트래픽이 달라서 같은 기준으로 알림을 보내면 오탐이 많다는 걸 그때 이해했어요.
운영 자동화에서 맥락에 따라 기준을 다르게 설정하는 설계가 중요하다는 걸 배웠습니다. 운영 자동화에서 맥락에 따라 기준을 다르게 설정하는 설계가 중요하다는 걸 배웠어요. 고정 임계값 하나로는 다양한 상황의 이상 징후를 정확하게 잡아내기 어렵습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 토스 인프라/클라우드 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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