본문/내용
1. 데이터 파이프라인 설계 경험에 대해 구체적으로 설명해 주세요.
대규모 온라인 쇼핑 플랫폼의 데이터 파이프라인 설계 경험이 있습니다. 일일 수집하는 고객 행동 데이터는 약 50TB에 이르며, 이를 실시간 분석하고 활용하기 위해 Apache Kafka와 Spark Streaming을 활용하여 데이터 수집과 처리 구조를 설계하였습니다. ETL 프로세스를 자동화하여 매일 3시간 이내에 최신 데이터를 처리할 수 있도록 최적화하였으며, 데이터 정제 연산 동안 데이터 손실률은 0. 01% 미만으로 유지하였습니다. 또한, 데이터 적재는 AWS S3와 Redshift를 연계하여 처리하였으며, 파이프라인 전체 성능 지표를 모니터링하는 시스템도 구축하여 장애 발생률을 0. 02%로 낮추는 성과를 냈습니다. 이외에도 데이터 파이프라인의 확장성과 유지보수성을 고려하여 Docker와 Kubernetes를 활용한 컨테이너 기반 배포 방식을 도입하였으며, 데이터 품질 확보를 위해 정기적인 검증 절차와 모니터링 체계를 갖추어 평균 데이터 처리 속도는 1GB/sec 이상 유지하고 있습니다. 이러한 경험을 통해 안정적이면서 확장 가능한 데이터 엔지니어링 환경을 구축하는 능력을 키웠습니다.
2. 데이터 …