면접에서 느낀 점(23/08/04)

오늘은 운이 좋게도 서류가 통과되어 기술 면접을 보았다.

오늘 면접에서 가장 반성해야할 부분은, 면접 역시 소통이라는 점을 간과했다는 것이다.

 

최근 나는, 나를 돋보이게 해줄 포트폴리오 작업에 파묻혀 며칠을 지냈다.

이 때문일까? 면접관님께서 질문하실 수 있는 리스트에 대한 답변을 준비하고, 내 프로젝트 경험을 잘 전달해 드리기 위해 프로젝트 관련 기술들을 찾아보고, 나에 대해 어필하기 위해 내 장점과 단점에 대해서는 많이 생각했지만, 그해 반해 지원하는 회사에 대해 알려고 하는 마음이 굉장히 부족했다.

 

소통이란 결국 나를 알고 나를 피력하는 것 보다 상대방을 알고 상대방이 원하는 행동을 해줄때 더 원활해 진다는 사실을 잊어버렸다.

면접이라는 특수한 상황은 다른 소통 상황보다 나에 대한 이야기를 더 해야하는 자리임이 물론 맞지만, 소통의 기본을 잊으면 안되겠다는 생각이 들었다.

 

기술에 대한 질문에 답하지 못할 때 보다, 회사의 도메인에 관한 질문에 대답을 하지 못할때 더 큰 부끄러움이 느껴지더라.

1차 기술면접을 통과하여 2차 인성면접을 볼 수 있을지 모르겠지만, 2차 인성면접 때에는 부끄럽지 않게 대답할 수 있도록 내가 지원하는 곳에 더한 공부도 소홀히 하지 않을 예정이다.

사실, 조금만 더 깊게 생각해 봤더라면, 내 기술을 늘어놓는 것 보다 회사의 업무 도메인과 내 역량이 잘 맞는지가 더 중요할 수 있다는 것을 알 수 있었을 텐데 아쉽다.

 

또 매번 면접에서 받았던 질문들과, 내가 대답하지 못한 질문을 정리하고 대답하지 못한 부분은 하나씩 포스팅으로 정리해 나갈 생각이다.

배움과 성장은 어디에나 있다.

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0. 자기소개
1. 스프링 프레임워크 스프링 부트 차이
2. DI란?
3. AOP란?
4. 로드밸런싱이란?
5. 로드 밸런싱 타겟그룹 서버가 최대 10대까지 오토스케일이 가능한데, 모월 모일 그 이상의 트래픽이 예상된다. 하지만 경영지원 부서에서는 10대 이상의 비용발생은 원치않는다. 오토스케일 허용 대수를 늘리지 않고 해결할 수 있는 방법은?

(대답 못 드림)
6. 본인 깃 블로그 관련 내용.

(B-Tree, B+Tree 차이점 설명, 왜 B+Tree에서는 왜 자식노드들을 연결 시켜놨는지 의미에 대해 제대로 설명 못 드림)
7. 프로젝트에서 맡은 역할
8. 프로젝트 적용 기술
9. 프로젝트 시 사용해본 프레임웍들의 특징 및 본인이 경험해본 장단점

10. 부당한 지시, 예를 들어 도저히 마감할수 없는 기한내에 프로젝트를 마감하라는 지시에 어떻게 대응할 것인가

11. React와 Flow, 정적 타입 체커란?

(대답 못 드림)

12. 우리 회사는 뭐하는 회사인가요?

(대답 못 드림)

 

공부 할 부분

* 지원하려는 회사의 업무 도메인에 대해 공부하기

* 로드 밸런싱 타겟그룹 서버가 최대 10대까지 오토스케일이 가능한데, 모월 모일 그 이상의 트래픽이 예상된다. 하지만 경영지원 부서에서는 10대 이상의 비용발생은 원치않는다. 오토스케일 허용 대수를 늘리지 않고 해결할 수 있는 방법은?

1. 성능 최적화: 현재 서버에서 실행 중인 애플리케이션의 성능을 최적화하여 더 많은 트래픽을 처리할 수 있게 합니다. 이는 코드 최적화, 데이터베이스 쿼리 최적화, 캐싱 전략 개선 등을 포함할 수 있습니다.
2. 리소스 효율적 활용: 서버의 리소스 사용량을 분석하여 사용되지 않는 리소스가 있다면 그것을 더 효유적으로 사용합니다. 예를 들어 CPU 사용률, 메모리 사용률, 디스크 I/O 등을 모니터링하고 이를 최적화합니다.
3. CDN 사용: 정적 컨텐츠(이미지, CSS, JS 파일 등)에 대한 요청을 CDN(Content Delivery Network)으로 이동하여 서버의 부하를 줄입니다.
4. 비동기 처리: 가능한 경우 비동기 처리를 사용하여 응답 시간을 줄입니다.
5. 마이크로서비스 아키텍처: 애플리케이션을 여러 개의 작은 서비스로 분리하고 각 서비스를 개별적으로 확장합니다. 이 방식은 하나의 서비스에 문제가 발생해도 전체 시스템에 영향을 미치지 않으므로 안정성을 향상시킵니다.
6. 효율적인 로드 밸런싱 전략: 현재 사용하는 로드 밸런싱 전략이 트래픽을 효과적으로 분산시키지 못한다면, 다른 전략을 고려해보세요. 예를 들어 Round Robin, Least Connections, IP Hash 등 다양한 로드 밸런싱 전략이 있습니다.

각 항목에 대해 공부하기

 

* React, Flow, 정적타입체크에 대해

* B-Tree, B+Tree 다시 공부하기

-> B+Tree Linked List 의 강점 및 사용례
하나의 데이터를 찾는게 아니라, 특정 범위의 값을 가진 모든 레코드를 찾거나, 모든 레코드를 특정 순서로 검색하거나, 이러한 연산을 수행해야 할 때 B+ 트리의 리프 노드들이 링크드 리스트로 연결되어 있으면, 이러한 범위 검색이나 순서 검색 작업을 효과적으로 수행할 수 있습니다.

예를 들어, "모든 직원의 월급이 $2000에서 $3000 사이인 사람들의 목록을 찾으시오"라는 쿼리가 있다고 가정해봅시다. B+ 트리 인덱스가 월급에 대해 구성되어 있다면, $2000의 위치를 찾고, 그 다음부터 링크드 리스트를 따라 이동하면서 각 레코드를 검색하고, $3000의 값을 가진 레코드에 도달할 때까지 계속하면 됩니다.

이렇게 B+ 트리에서의 링크드 리스트는 데이터베이스 인덱스의 범위 검색과 같은 연산을 매우 효과적으로 수행할 수 있게 합니다.