이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
소프트웨어 배포 이후 예상치 못한 오류가 발생했을 때 가장 먼저 한 것은 에러 로그를 확인하는 것이었습니다. 어느 시점부터 어떤 패턴으로 오류가 발생했는지를 먼저 파악해야 원인 범위를 좁힐 수 있었습니다.
로그 타임스탬프와 배포 이력을 대조해서 변경 사항이 있었던 시점과 오류 발생 시점을 연결했습니다. 데이터가 있으면 추측 대신 사실에 기반해 원인을 찾을 수 있었습니다. 현장 데이터가 방향을 정해주면 해결이 빠릅니다.
현장 데이터가 방향을 정해주면 해결이 빠릅니다. 추측 대신 데이터로 원인을 찾습니다. 데이터가 추측을 없애줍니다. 데이터가 해결을 앞당깁니다.
생산 문제가 발생했을 때 혼자서 원인을 찾다가 시간이 지나치게 오래 걸린 경험이 있었습니다. 각자 보는 영역이 달랐고, 처음부터 팀과 함께 보면 더 빠를 수 있었습니다.
그 이후로 문제가 발생하면 먼저 이상 징후를 간단하게 정리해 팀에 공유하고, 각 담당자가 자기 영역을 동시에 점검하는 방식을 씁니다. 병렬 분석이 순차 분석보다 훨씬 빨랐습니다. 공유가 빠르면 해결도 빠릅니다.
공유가 빠르면 해결도 빠릅니다. 병렬 분석이 순차 분석보다 효율적입니다. 함께 보면 더 빨리 찾습니다. 병렬이 순차보다 빠릅니다. 빠른 공유가 빠른 해결을 만들어줍니다. 함께 봐야 빠릅니다.
문제가 발생했을 때 가능한 원인이 여러 개인 상황에서 무엇부터 확인해야 할지 몰랐던 경험이 있었습니다. 모든 가능성을 동시에 쫓다가 시간만 낭비했습니다.
그 이후로 저는 수집한 데이터를 바탕으로 가장 가능성이 높은 원인을 먼저 추측하고, 그것을 확인할 수 있는 데이터를 찾아 순서대로 검증하는 방식을 씁니다. 가설 검증 순서를 정하면 분석이 체계적으로 됩니다. 데이터로 시작한 가설이 빠른 해결로 이어졌습니다.
가설 순서를 정하면 분석이 체계적입니다. 데이터 기반 가설이 빠른 해결로 이어집니다. 가설 검증 순서가 체계를 만들어줍니다. 순서가 체계를 만들어줍니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 토스 품질보증 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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