MSA 구조에서 서비스 간 장애전파를 어떻게 방지 하나요
실제 운영 환경에서 장애를 해결했던 경험이 있다면 말해주세요
문제 구조화 능력입니다.
제가 참여했던 프로젝트는 SpringBoot 기반 백엔드 API 서버였으며, 기본 구조는 다음과 같습니다.
SlowQueryLog를 기반으로 문제 쿼리를 추적했고, 다음과 같이 개선했습니다.
이 경험은 "데이터 구조 이해 없이 백엔드를 잘할 수 없다"는 사실을 명확히 깨닫게 한 사례입니다.
현대오토에버의 서비스는 정교한 운영·빠른 개선·안정성을 요구하며, 저는 그에 적합한 개발자입니다.
저는 문제 구조화·성능 개선·안정적 운영을 중심으로 성장한 백엔드 개발자입니다.

대규모 트래픽 경험이 부족한데 현대오토에버 서비스 개발을 할 수 있나요
현대오토에버는 단순 IT회사가 아니라, 현대차그룹의 차량·모빌리티·서비스·데이터 플랫폼 전체를 연결하는 백엔드의 핵심 조직입니다.
문제 구조화 능력입니다.
제가 참여했던 프로젝트는 SpringBoot 기반 백엔드 API 서버였으며, 기본 구조는 다음과 같습니다.
SpringBoot+JPA 기반 서버
특히 Redis의 캐시 전략을 개선해 API 응답 속도를 40% 이상 단축했고, DBReadRepl ica를 통해 읽기 부하를 분산한 경험이 있습니다.
저는 트래픽 급증 대응을 사전 대비 기반 +실시간 조치 기반으로 나눠 접근합니다.
A utoScaling 정책 CPU/ 메모리 외에도 Latency 기반으로 설정
DB 병목 즉시 분리 및 쿼리 재검토
데이터 분리 및 파티셔닝
장애분리 가능성
원인은 특정 배치 작업의 쿼리가 Index 없이 실행돼 DBI/O를 잠식한 문제였습니다.
배치를 비동기 이벤트 기반으로 재설계
또한 AWS에서 CodeDeploy+CodePipeline을 활용해 자동화 배포를 구축한 경험이 있습니다.
백엔드는 유지보수 비용이 클수록 장애 확률이 증가하기 때문에, 코드 품질은 곧 시스템 안전성을 의미합니다.
특히 TTL 조정과 캐시 무효화를 세밀하게 설계하지 않으면 오히려 장애 원인이 되기 때문에, 캐시는 성능·정확성 두 가지를 모두 고려해야 합니다.
AWSKines is+Lam bda 기반 이벤트 파이프라인을 구축해 초당 수천 건의 로그를 수집·가공·저장한 경험이 있습니다.
성능 개선·트래픽 급증 대응·병목분석·캐싱 전략 등 핵심 원리를 실제로 수행하며 경험을 쌓아왔습니다.
현대오토에버의 환경은 규모는 크지만, 적용되는 핵심기술과 아키텍처 원리는 동일하다고 생각합니다.
백엔드 개발자는 '스펙'보다 꾸준한 개선 능력과 운영 감각이 중요한 직무입니다.
저는 문제를 끝까지 추적하는 집요함, 데이터를 기반으로 구조를 개선하는 능력, 협업 속도와 책임감을 강점으로 갖고 있습니다.
현대오토에버의 서비스는 정교한 운영·빠른 개선·안정성을 요구하며, 저는 그에 적합한 개발자입니다.
제가 설명한 구조와 전략은 모두 실제 프로젝트에서 직접 구현하거나 장애 해결을 통해 검증한 내용입니다.
책임감 있게 문제를 끝까지 해결하는 것이 백엔드 개발자의 기본자세라고 생각합니다.
저는 문제 구조화·성능 개선·안정적 운영을 중심으로 성장한 백엔드 개발자입니다.

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