본문/내용
1. 최근에 작업한 프로젝트 중 가장 어려웠던 문제와 해결 방법을 설명하세요.
최근 프로젝트에서 가장 어려웠던 문제는 실시간 데이터 처리 시스템의 안정성과 성능 향상이었습니다. 기존 시스템은 초당 10만 건 이상의 데이터 처리 시 안정성이 저하되고 지연이 발생하여 서비스 품질이 떨어졌습니다. 이를 해결하기 위해 Apache Kafka와 Spark Streaming을 결합하여 스트림 처리 구조를 재설계하였습니다. 먼저 Kafka의 파티션 수를 50개로 늘리면서 병렬 처리 능력을 강화했고, Spark Streaming의 배치 간격을 1초로 줄여 실시간 반응속도를 높였습니다. 또한, 데이터 샘플링과 캐싱 최적화를 통해 불필요한 데이터 처리량을 줄였으며, 병목 구간을 파악하기 위해 Spark UI와 Grafana를 활용하여 성능 병목점을 40% 이상 낮췄습니다. 그 결과, 시스템의 평균 지연시간이 기존 800ms에서 200ms로 감소했고, 데이터 처리량은 20% 증가하여 안정적이고 빠른 데이터 분석이 가능하게 되었습니다. 이 과정에서 여러 차례 테스트와 튜닝을 수행하면서 문제 해결 능력을 크게 향상시켰으며, 결국 프로젝트 목표인 초당 15만 건 처리와 300ms 이하의 지연 시간을 달성하였습니…