하울의음쥑이는성님의 면접 결과

로그와 메트릭의 기본 개념과 중요성에 대해 잘 설명해주셨습니다. 특히 메트릭이 시계열 데이터를 가진다는 점과 로그가 이벤트 기록이라는 핵심 특징을 정확히 파악하셨고, 문제 추적과 지속적인 모니터링이라는 운영상의 가치도 적절히 언급하셨습니다. 다만 답변을 더욱 풍부하게 만들기 위해서는 구체적인 예시를 추가하시면 좋겠습니다. 예를 들어 메트릭의 경우 CPU 사용률, 응답 시간, 처리량 등의 예시를, 로그의 경우 에러 로그, 액세스 로그 등의 구체적인 사례를 들어주시면 더욱 완성도 높은 답변이 될 것입니다. 또한 observability, monitoring과 같은 관련 전문용어들을 함께 사용하시면 해당 분야에 대한 이해도를 더 잘 보여줄 수 있을 것 같습니다.

시계열 데이터 저장에 대해 NoSQL의 Write 성능과 JSON 형태 저장, 인덱싱을 통한 Read 성능 향상을 언급하신 부분은 좋은 접근이었습니다. 하지만 시계열 데이터의 특성을 더 구체적으로 고려한 설계가 필요합니다. 시계열 데이터는 시간 순서대로 계속 증가하는 특성이 있어 Time-based partitioning이나 Bucketing 전략이 중요하고, InfluxDB나 TimescaleDB 같은 전용 시계열 데이터베이스에서 사용하는 압축 기법(Delta encoding, Run-length encoding 등)도 고려해야 합니다. 앞으로 시계열 데이터베이스의 구체적인 저장 구조와 최적화 기법들을 학습해보시면 더 완성도 높은 답변을 하실 수 있을 것 같습니다.

솔직하게 모른다고 답변해주신 점은 좋았습니다. 시계열 데이터의 효율적인 인덱싱을 위해서는 LSM-Tree(Log-Structured Merge Tree) 기반의 인덱싱, 시간 기반 파티셔닝, 그리고 압축 기법들이 핵심적으로 사용됩니다. 특히 InfluxDB의 TSI(Time Series Index)나 Prometheus의 inverted index 같은 전문 시계열 데이터베이스들의 인덱싱 전략을 학습해보시면 도움이 될 것 같습니다. 또한 시간 범위 쿼리 최적화를 위한 B+ Tree 변형이나 bitmap 인덱스 등의 개념도 함께 공부해보시길 권합니다.