본문/내용
1. 데이터 파이프라인 설계 경험에 대해 설명해 주세요.
데이터 파이프라인 설계 경험이 풍부하며, 고객 행동 분석과 매출 예측을 위해 대용량 데이터 처리 시스템을 구축한 적이 있습니다. 처음에는 일일 10억 건의 로그 데이터를 처리하는 시스템을 설계하였으며, Apache Spark와 Kafka를 활용하여 실시간 데이터 수집과 배치 데이터를 병합하는 파이프라인을 구축하였습니다. 데이터 수집은 클라우드 기반의 Data Lake에 저장되며, ETL 프로세스를 통해 정제 및 통합 과정을 수행하였습니다. 이 과정에서 데이터 품질 확보를 위해 데이터 검증 스크립트와 API 연동 검사를 도입하였으며, 파이프라인 성능 향상을 위해 병렬 처리와 분산 처리를 적극 활용하였습니다. 설계 후에는 데이터 처리 시간 단축과 정확도 향상이 이루어졌으며, 하루 평균 30% 이상 데이터 처리 속도 향상과 9 9% 이상의 데이터 적합도를 달성하였습니다. 또한, 시스템의 확장성과 신뢰성을 고려하여 Docker와 Kubernetes 기반의 배포 방식을 도입하여 안정적인 운영 환경을 구축하였습니다. 이로 인해 신규 데이터 소스의 신속한 연동과 유지 보수 용이성을 확보하였으며, 지속적으로 성능 모니…