본문/내용
1. 지금까지 수행한 프로젝트 중에서 가장 어려웠던 문제와 해결 과정을 설명해 주세요.
가장 어려웠던 문제는 실시간 금융 거래 데이터 분석 시스템을 개발할 때 발생한 데이터 처리 지연 문제입니다. 초당 10만 건 이상의 거래가 발생하는데, 기존 시스템은 평균 100ms의 지연으로 9 9% 처리 성공률을 유지하는 데 어려움이 있었습니다. 이를 해결하기 위해 Kafka와 Spark Streaming을 결합하여 데이터 파이프라인을 재설계하였으며, 데이터 병렬처리를 최적화하고, 불필요한 데이터 전달 과정을 제거하였습니다. 또한, Spark의 메모리 관리를 튜닝하여 GC 지연 시간을 50ms에서 10ms로 감소시켰으며, 중복 데이터 처리 방지 로직을 도입하여 오류율을 0. 01% 미만으로 낮췄습니다. 그 결과, 처리 지연 시간을 100ms에서 30ms로 단축하였고, 시스템 안정성을 높여 거래 데이터 손실률을 0. 001% 이하로 유지할 수 있었습니다. 이 과정을 통해 시스템이 안정적이면서도 고속으로 데이터를 처리할 수 있도록 구축하였으며, 고객의 실시간 금융 데이터 분석 요구를 충족시켰습니다.
2. 객체지향 프로그래밍의 핵심 원칙에 대해 설명하고, 실무에서 어떻게 적용했는지 사…