DevOps Colleague

블랙프라이데이 기간 중 주문 API 응답 지연 장애가 발생했으며, 실시간 모니터링 및 로그 분석을 통해 데이터베이스의 Lock Contention 문제를 확인하고, Rate Limiting, 캐싱, Auto Scaling을 적용하여 15분 내에 정상화했습니다. 이후, 인덱스 최적화 및 분산 트랜잭션(Saga Pattern) 도입을 통해 장애 재발을 방지했습니다.  SRE 인터뷰에서 실제 인시던트 대응 경험을 공유할 때는 STAR 방식(Situation, Task, Action, Result)으로 답변하면 효과적입니다.즉, 어떤 장애가 발생했는지(Situation) → 해결해야 할 문제(Task) → 어떤 조치를 취했는지(Action) → 결과(Result) 순서로 설명합니다.📌 1️⃣ 장애 상황 (S:..

서비스 복원력을 향상시키기 위해 Auto Healing, Multi-Region Deployment, Circuit Breaker, Rate Limiting, Saga Pattern, Chaos Engineering 등을 활용하여 장애 발생 시에도 신속한 복구 및 지속적인 서비스 운영이 가능하도록 설계해야 합니다.  서비스 복원력(Resilience)이란, 시스템이 장애(Outage)나 예상치 못한 오류 발생 시에도 정상적인 운영을 유지하거나 신속하게 복구하는 능력을 의미합니다.아마존과 같은 대규모 트래픽 환경에서 서비스 복원력을 높이려면, 자동 복구(Auto Healing), Multi-Region Deployment, Rate Limiting, Circuit Breaker 등 다양한 전략이 필요합니다..

대규모 트래픽을 처리하는 서비스에서는 장애(Incident) 발생 시 신속하게 감지하고 대응하는 체계적인 프로세스가 필요합니다.SRE 관점에서 장애 대응 프로세스(Incident Management Process)는 탐지(Detection) → 진단(Diagnosis) → 복구(Mitigation & Recovery) → 사후 분석(Postmortem) → 예방(Prevention)의 단계로 설계해야 합니다. 📌 1️⃣ 장애 대응 프로세스 개요아마존의 장애 대응 프로세스는 5단계 구조로 설계할 수 있습니다.단계주요 활동도구 및 기술1. 탐지 (Detection)장애 감지 및 알림Prometheus, Grafana, ELK, CloudWatch2. 진단 (Diagnosis)로그 분석 및 원인 파악Kiba..

Amazon의 대규모 트래픽 환경에서 SRE는 트래픽 급증 대응, 장애 관리, 성능 최적화, 배포 자동화, Observability 구축을 중점적으로 고려해야 합니다. 이를 위해 Auto Scaling, Multi-Region, Zero-Downtime Deployment, Distributed Tracing 등을 활용하여 안정성과 확장성을 동시에 보장해야 합니다.  📌 1️⃣ 대규모 트래픽 환경에서 SRE의 핵심 목표쿠팡과 같은 초대형 트래픽(High-Traffic) 환경에서는 서비스 안정성(Reliability), 확장성(Scalability), 장애 대응(Incident Management), 성능 최적화(Performance Optimization)이 SRE의 핵심 고려 사항입니다.SRE는 99..

SRE 관점에서 안정성(Reliability)이 더 중요한 요소입니다. 안정성이 보장되지 않으면 높은 가용성(Availability)도 의미가 없으며, 안정성을 최적화한 후 가용성을 높이는 것이 가장 이상적인 접근 방식입니다.  예) Amazon에서 주문 API가 99.99%의 가용성을 유지하지만, 일부 주문이 정상적으로 처리되지 않는다면 고객 불만이 증가할 것입니다. 따라서, 안정성을 우선적으로 확보한 후 가용성을 보장하는 것이 중요합니다 📌 1️⃣ 가용성과 안정성의 차이점가용성(Availability): 시스템이 정상적으로 운영되는 시간의 비율시스템이 장애 없이 사용 가능해야 함예: 서비스 가용성이 99.99%라면, 한 달(30일) 기준 약 4.32분 이하의 다운타임만 허용안정성(Reliabilit..

SRE 팀은 시스템의 안정성을 보장하면서도 운영 자동화를 통해 효율성을 극대화하는 역할을 합니다. 이를 위해 서비스 가용성 관리, 장애 대응, 운영 자동화, 성능 최적화, 배포 안정성 향상 등의 활동을 수행합니다. 📌 1️⃣ SRE(Site Reliability Engineering)란?SRE(Site Reliability Engineering)는 소프트웨어 엔지니어링 원칙을 적용하여 시스템의 안정성(Reliability), 가용성(Availability), 성능(Performance), 확장성(Scalability)을 보장하는 역할을 합니다.즉, 운영(Operations)과 개발(Development)의 중간 다리 역할을 하면서 신뢰할 수 있는 서비스 제공을 목표로 합니다. 📌 2️⃣ SRE 팀의 ..

Event-Driven Architecture(EDA)는 이벤트 기반으로 비동기적으로 시스템을 운영하는 아키텍처로, 확장성과 유연성이 뛰어나며, Kafka, RabbitMQ와 같은 Event Broker를 활용하여 마이크로서비스 간의 결합도를 낮추고 실시간 처리를 가능하게 합니다.  Event-Driven Architecture(EDA)는 시스템이 이벤트(Event)를 기반으로 비동기적으로 동작하는 소프트웨어 아키텍처 패턴입니다.즉, 하나의 서비스에서 이벤트를 발생시키면(Event Producer), 이를 수신하는 다른 서비스(Event Consumer)가 해당 이벤트를 처리하는 방식입니다. 이벤트가 발생할 때마다 즉시 반응하는 구조이므로, 확장성(Scalability), 유연성(Flexibility),..

1. DFS (Depth-First Search, 깊이 우선 탐색)DFS는 그래프 탐색 알고리즘 중 하나로, 한 경로를 끝까지 탐색한 후 다른 경로를 탐색하는 방식입니다.보통 재귀(Recursion)나 스택(Stack) 을 사용하여 구현합니다.그래프 탐색에서 특정 노드를 방문한 후, 그 자식 노드들을 방문하는 방식입니다.DFS는 모든 가능한 경우를 무조건 탐색하는 경우가 많습니다.예시: 그래프에서 DFS 탐색graph = { 1: [2, 3], 2: [4, 5], 3: [6], 4: [], 5: [], 6: []}visited = set()def dfs(node): if node in visited: return visited.add(node) ..