React 리드·아키텍트 배포·운영 면접

첫째, CI 환경에서 node_modules와 빌드 아티팩트의 레이어별 캐싱 전략을 구축합니다. package.json 변경 시에만 의존성을 재설치하고, 변경되지 않은 청크는 재사용합니다. 둘째, 테스트와 린트, 빌드를 병렬로 실행하고 Matrix 전략으로 다중 환경 테스트를 동시 수행합니다. 셋째, Turborepo나 Nx 같은 모노레포 도구를 도입해 변경된 패키지만 선택적으로 빌드하는 증분 빌드를 적용합니다. 넷째, 공통 빌드 설정과 Docker 베이스 이미지를 표준화하여 조직 전체가 공유하는 CI 템플릿 저장소를 구축합니다. 다섯째, 빌드 메트릭을 수집하고 대시보드로 시각화하여 각 프로젝트의 빌드 시간을 지속적으로 모니터링하고 개선합니다. 마지막으로, 빌드 시간 SLA를 설정하고 이를 초과하는 프로젝트에 대해 자동 알림과 개선 가이드를 제공하는 거버넌스 체계를 마련합니다.

첫째, API 버저닝 전략으로 /v1, /v2 같은 명시적 버전 경로를 사용하거나, 헤더 기반 버전 협상을 구현합니다. 둘째, 백엔드에서 이전 버전과 새 버전 API를 동시에 지원하는 중첩 기간을 두어, 구 버전 클라이언트도 정상 동작하도록 보장합니다. 셋째, 프론트엔드에 배포 시점의 API 버전 정보를 빌드 타임에 주입하고, 런타임에 서버의 최신 API 버전과 비교하여 호환성을 검증합니다. 넷째, Breaking Change가 있는 경우 Expand-Contract 패턴을 적용해 먼저 새 필드를 추가하고(Expand), 클라이언트 전환 후 구 필드를 제거(Contract)하는 단계적 마이그레이션을 수행합니다. 다섯째, GraphQL을 사용하는 경우 스키마 진화 전략과 Deprecated 필드 관리를 통해 점진적 전환을 지원합니다. 마지막으로 API Contract Testing을 CI/CD에 통합하여 배포 전 호환성 문제를 사전에 감지합니다.

첫째, React SPA의 정적 자산은 CDN으로 서빙하고 origin 서버 부하를 최소화하며, CDN 캐시 워밍 전략으로 이벤트 전 주요 경로를 사전 캐싱합니다. 둘째, SSR을 사용하는 경우 CPU 기반 HPA와 함께 Custom Metrics(응답 시간, 큐 길이)를 활용한 스케일링을 구성하고, KEDA를 통해 더 정교한 스케일링 조건을 설정합니다. 셋째, Pod Disruption Budget을 설정하여 스케일 다운 시에도 최소 가용성을 보장하고, Graceful Shutdown 시간을 충분히 확보합니다. 넷째, VPA(Vertical Pod Autoscaler)로 리소스 요청량을 최적화하여 노드 활용률을 높이고, Cluster Autoscaler로 노드 레벨 스케일링도 자동화합니다. 다섯째, 이벤트 시작 전 예측 스케일링을 위해 Cron 기반 스케줄링이나 예측 알고리즘을 적용합니다. 마지막으로 부하 테스트를 통해 스케일링 임계값과 목표 메트릭을 사전 검증하고, 실제 트래픽 패턴을 반영하여 지속적으로 튜닝합니다.

첫째, 알림을 Critical, Warning, Info 등급으로 분류하고, Critical만 즉시 알림(PagerDuty, Slack), Warning은 요약 리포트, Info는 대시보드 전용으로 채널을 분리합니다. 둘째, 동적 임계값(Anomaly Detection)을 적용하여 시간대별, 요일별 정상 패턴을 학습하고 통계적 이상치만 알림으로 발생시킵니다. 셋째, 알림 집계(Aggregation)와 억제(Suppression) 규칙을 설정하여 동일 원인의 반복 알림을 그룹화하고, 5분 내 동일 알림은 하나로 통합합니다. 넷째, SLO(Service Level Objective) 기반 알림으로 전환하여 개별 메트릭이 아닌 사용자 영향도 중심으로 알림을 발생시킵니다. 다섯째, 알림 리뷰 프로세스를 운영하여 주간 단위로 오탐지 알림을 분석하고 임계값과 규칙을 지속적으로 개선합니다. 마지막으로 Runbook을 작성하여 각 알림에 대한 대응 절차를 문서화하고, 알림 메시지에 포함시켜 즉시 조치 가능하도록 합니다.

첫째, Feature Flag를 즉시 비활성화하여 문제가 되는 기능만 선택적으로 롤백하고, 전체 애플리케이션 롤백은 최후 수단으로 고려합니다. 둘째, CDN과 서버 양쪽에서 롤백을 수행하되, CDN 캐시를 즉시 무효화(Purge)하여 사용자가 구 버전 자산을 받도록 보장합니다. 셋째, 새 버전에서 생성된 데이터는 백엔드에서 하위 호환성을 유지하도록 설계되어 있어야 하며, 필요시 데이터 마이그레이션 스크립트를 준비합니다. 넷째, 특정 사용자 그룹에만 영향이 있다면 A/B 테스트 인프라를 활용해 해당 그룹만 구 버전으로 라우팅하고, 나머지는 신 버전 유지를 고려합니다. 다섯째, 롤백 후 영향받은 사용자에게 명확한 안내 메시지를 표시하고, 필요시 세션을 강제 갱신하여 캐시된 상태를 제거합니다. 마지막으로 롤백 후 포스트모텀을 진행하여 근본 원인을 분석하고, 배포 전 테스트 커버리지와 카나리 배포 비율을 재검토합니다.

첫째, FinOps 관점에서 비용 태깅과 대시보드를 구축하여 서비스별, 환경별, 팀별 비용을 가시화하고 주요 비용 발생 지점을 식별합니다. 둘째, CDN 비용 분석 시 불필요한 트래픽(봇, 크롤러)을 필터링하고, 이미지 최적화와 압축을 강화하며, 캐시 히트율을 모니터링하여 개선합니다. 셋째, 컨테이너 리소스 요청량과 실제 사용량 간 차이를 분석하여 오버프로비저닝을 제거하고, Spot Instance나 Reserved Instance를 활용해 컴퓨팅 비용을 절감합니다. 넷째, 모니터링 도구의 데이터 보존 기간과 샘플링 비율을 조정하고, 로그 수준을 최적화하여 불필요한 데이터 수집을 줄입니다. 다섯째, 개발/스테이징 환경의 자동 스케일 다운과 야간/주말 자동 종료를 구현하여 비프로덕션 환경 비용을 최소화합니다. 마지막으로 정기적인 비용 리뷰 회의를 운영하여 비용 인식 문화를 조직에 정착시키고, 비용 예산과 알림을 설정하여 이상 증가를 조기 감지합니다.

첫째, SAST(Static Application Security Testing)를 CI 파이프라인에 통합하여 커밋 단계에서 코드 취약점을 자동 스캔하고, SonarQube나 ESLint 보안 플러그인으로 보안 코딩 규칙 위반을 사전 차단합니다. 둘째, 의존성 스캔 도구(Snyk, Dependabot)로 npm 패키지의 알려진 취약점을 검사하고, 자동 PR 생성으로 패치를 적용하며, 취약점 심각도에 따라 배포 차단 정책을 설정합니다. 셋째, 컨테이너 이미지 스캔(Trivy, Clair)을 빌드 파이프라인에 통합하여 베이스 이미지와 레이어별 취약점을 검사하고, 보안 정책을 통과한 이미지만 레지스트리에 푸시합니다. 넷째, 런타임 보안으로 CSP(Content Security Policy), CORS, HTTPS 강제 등 보안 헤더를 설정하고, WAF를 통해 XSS, CSRF 공격을 방어합니다. 다섯째, 시크릿 관리를 위해 환경변수를 코드에 하드코딩하지 않고 Vault나 AWS Secrets Manager를 사용하며, 시크릿 스캔 도구로 실수로 커밋된 키를 탐지합니다. 마지막으로 보안 감사 로그를 중앙 집중화하고, 컴플라이언스 요구사항을 자동 검증하는 Policy as Code(OPA)를 도입하여 지속적인 규정 준수를 보장합니다.