실제로 받은 DevOps(SE) 경력 면접 기술 관련 질문

면접을 많이 봤던 건 아니지만, 지금까지 면접을 보면서 컬처핏 외의 순수하게 기술적인 측면의 질문들을 다시 정리해보기 위한 글이다. 이력서 위주의 질문이었다 보니, 나와 다른 스킬을 보유하고 있다면 도움이 되지 않을 수도 있다. 최대한 기억나는 대로 적었는데, 희한하게 항상 면접이 60분을 끝까지 채워가지고 끝나자마자 바로 메모장 켜서 적었는데도 기억이 가물가물한 게 많다. 쥐어짜서 기억나는 데로, 추가적인 면접이 있다면 계속 업데이트 예정이다. 조언이나 내가 질문했던 사항들에 대해서는 따로 정리할 예정.

 

 

1) Python에서 return 값을 두개 받는 방법

- 좀 당황했었다. 너무 단순하게 return A B 받으면 되는 거 아닌가요? 제가 생각하고 있는 거랑 다른가요? 하고 오히려 되물어 봤던 질문이었다. 사실상 질문의 의도를 파악하지 못한 거였는데, 문법적인 것을 물어본듯하다. 아마도 정확한 답변은 return (A,B) 해서 괄호와 반점을 사용하여 튜플을 반환시킨다고 하는 게 베스트 답변이었던 것 같다. 굳이 따지면 괄호도 편의에 따라 사용 안 해도 되고, 두 개 이상의 값을 반환할 수도 있다. 

 

 

2) 롱텀테스트 진행 시, 에러를 캐치하여 알려주는(메신저, 메일 등등) 시스템을 어떻게 개발할 것인가

너무 많은 제한상황들이 생각이 나서 일단 즉답은 못했다. 일단 우리 회사에서는 tail 걸고 모니터링하는 편(특정 에러 메시지가 나와도 시스템이 에러를 출력하는 채로 계속 돌아갔다)이라고 했다. 그런데 이 상황에서 알람이 필요한 상황이라고 한다면 로그를 파싱 해서 ERROR가 출력되면 알람을 가게 하겠다고 했다.

그렇게 구현한다면 부하가 커질 것 같은데, 다른 방법이 없냐고 되질문하셨다. 그래서 혹시 테스트가 멈춰도 되는 상황이냐고 나도 제한 상황에 대해 되물어 봤는데, 멈춰도 된다고 하셔서 그렇다면 ERROR 발생순간 시스템을 정지하고 ping을 계속 보내는 시스템을 동시에 실행시켜 ping에 대한 응답이 반환이 안되면 알람을 보내겠다고 대답했다. 추가로 혹시 면접관님이 생각하는 베스트 솔루션이 있냐고 물어봤지만, 따로 생각한 건 없다고 하셨다. 

 

 

3) 도커의 단점에 대해

사실 좀 억울한 질문이었다. 나름대로 공부하고 갔는데, 면접 제안 바로 다음날 일정이 잡혀서 시간이 모자랐다. 그래서 액기스만 공부한다는 게, 장점만 물어보겠지? 하고 내가 찾아본 래퍼런스에서 단점을 아예 한 글자도 안 읽었다. 결론적으로... 사용하고 있지 않아서 잘 모른다고 대답했다.

면접이 끝나고 찾아보니, 대표적으로 세 가지가 있었다.
컨테이너의 특성상 리눅스에 의존적이라고 한다. 컨테이너도 CLI 기반 지원만 가능하다고 한다. 그리고 PC안에서 컨테이너 여러 개가 돌아가다 보니 호스트 PC에 이슈가 생기면 치명적이라고 하는데, 이건 내가 생각하기에 굳이 docker에만 국한되는 이야기는 아닌 거 같다. 컨테이너 한두 개로 계속 사용한다면 오버헤드가 커질수있다고한다. 우리는 컨테이너를 한두개 사용하고 있어서 쿠버네티스를 사용하지 않고 있었는데, 이 단점에서는 지금 회사 소속실에서 굉장히 효율이 떨어지게 컨테이너를 사용하고 있었던 것을 알게 되었고 도커와 쿠버네티스가 항상 따라다니는 이유를 알게 되었다. 여기서 베어메탈에 관련하여 나오는데 좀 더 찾아봐야 할 부분인듯하다. 

 

 

4) 프라이빗 클라우드(OpenStack)와 도커 컨테이너의 차이

도커에 대한 단점을 모르다 보니 마찬가지로 제대로 대답을 못했다. 그리고 이것도 아는데, 너무 긴장해서 대답을 제대로 못한 것 같다.

내가 단점을 모르기 전 기준으로는 오픈스택은 첫 구축 자체가 쉽지 않다. 허들이 굉장히 높은 편이다. 그에 비해 docker는 명령어 한 줄로 어디에나 간편하게 엔진설치가 가능하다. 대신 도커 컨테이너는 네트워크 구축이 어렵다고 느꼈다. 이 부분은 개인적인 부분이라 단언하기 어렵다.
도커의 단점을 찾아본 이후로는, 오픈스택 윈도우 인스턴스 구축이 가능하다. 그리고 서버 한대로 구축되는 게 아니다 보니 한대가 고장 난 다고 서버가 내려가지 않다 보니 상대적으로 안정성이 높다.
추가로 프라이빗 클라우드 단점에 대해서도 찾아봤더니, 초기 투자비용이 많이 들고 유지보수가 어렵다고 한다. 

 

 

5) Python은 왜느린가요? 

고급언어의 전반적인 문제인데, 처리되는 과정이 많아서 상대적으로 느릴 수 밖에 없다고 대답했던것 같다. (사실 긴장해서 이마저도 엄청 더듬거렸다) 대표적인 이유로 인터프리터 언어이고 동적 프로그래밍 언어이기 때문이다.