본문/내용
1. 본인이 경험한 프로젝트 중 가장 어려웠던 문제와 그것을 어떻게 해결했는지 설명해주세요.
가장 어려웠던 문제는 대규모 실시간 데이터 처리 시스템의 성능 저하 문제였습니다. 프로젝트 초기에는 데이터 처리량이 초당 10만 건이었지만, 사용자가 증가하며 50만 건 이상으로 급증하였을 때 시스템의 응답 속도가 느려지고 데이터 누락 사례가 발생하였습니다. 이를 해결하기 위해 먼저 병목 구간을 분석한 결과, 데이터 병합 및 필터링 과정에서 병렬처리 미비로 인한 성능 저하가 원인임을 파악하였습니다. 이후, Apache Kafka와 Spark Streaming을 도입하여 데이터 흐름을 병렬 처리하게 하고, 인메모리 캐시를 적극 활용하여 I/O 시간을 단축하였습니다. 또한, Kafka의 파티셔닝을 최적화하고 Spark의 리소스 할당을 조정하여 데이터 처리 속도를 3배 이상 개선하였으며, 월별 데이터 처리 성능이 150% 증가하는 성과를 거두었습니다. 이 과정에서 성능 모니터링 시스템도 구축하여 실시간 병목 요인을 발견하고 즉시 대응할 수 있게 하였으며, 결과적으로 데이터 누락률을 0. 05% 이하로 낮추고, 시스템 다운 타임도 9 9% 이상 유지하는 데 성공하였습니다.
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