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System Design Interviews @ FAANG

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By Hyeon Jae Kim
78 min read
System Design Interviews @ FAANG

FAANG 시스템 설계 면접 완전 가이드

개요

FAANG 회사에 입사하는 것은 많은 기술 전문가들의 꿈입니다. 이러한 회사들은 시스템 설계를 포함하여 엔지니어링의 모든 측면에서 우수성을 요구합니다. FAANG 회사의 시스템 설계 면접은 대규모로 복잡한 문제를 해결하는 후보자의 능력을 평가합니다. 이들은 기술적 스킬뿐만 아니라 확장 가능한 시스템을 구축하는 창의성과 통찰력도 테스트합니다. 이러한 면접 준비는 깊이와 폭 때문에 어려울 수 있지만, 올바른 접근법으로 후보자들이 뛰어난 성과를 낼 수 있습니다.

FAANG 시스템 설계 면접의 중요 주제


Understanding System Design Interviews

시스템 설계 면접은 FAANG 회사의 엔지니어 채용 과정에서 중요한 구성 요소입니다. 이러한 면접은 후보자가 크고 복잡한 시스템을 설계할 수 있는 능력을 평가하도록 설계되었습니다.

  • 시스템 설계 면접의 목적: 이러한 면접은 효율적이고 확장 가능하며 신뢰할 수 있는 소프트웨어 시스템을 구축하는 후보자의 스킬을 평가하는 것을 목표로 합니다. 면접관들은 문제 해결 능력과 아키텍처 설계 스킬의 명확한 시연을 찾습니다.

  • 평가되는 스킬: 후보자들은 데이터베이스, 캐싱, 로드 밸런싱, 프록시 및 기타 시스템 구성 요소에 대한 지식으로 테스트됩니다. 프로그래밍 언어에 대한 숙련도와 시스템 제약 사항 및 트레이드오프에 대한 친숙함도 중요합니다.

  • 일반적인 주제: 일반적으로 다루는 영역에는 분산 시스템 설계, 확장성 문제, 데이터 모델링, API 설계 및 잠재적으로 레거시 시스템 처리가 포함됩니다. 면접 질문은 종종 URL 단축 서비스나 확장 가능한 메시징 앱 설계와 같은 실제 문제를 포함합니다.

  • 면접 형식: 이러한 면접은 보통 45~60분 동안 지속됩니다. 후보자들은 화이트보드에 설계를 그리고, 사고 과정을 설명하며, 지식의 깊이와 의사결정 논리를 탐구하는 후속 질문에 답하도록 요청받을 수 있습니다.

  • 상호작용적 토론: 코딩 면접과 달리, 시스템 설계 면접은 더 개방적이고 토론 기반입니다. 후보자들은 면접관과 앞뒤로 상호작용하여 설계를 탐구하고 개선할 것으로 예상됩니다.


Interview Structure at FAANG

FAANG 회사의 시스템 설계 면접 구조는 후보자들이 실제 소프트웨어 엔지니어링 도전을 얼마나 잘 처리할 수 있는지 평가하도록 신중하게 설계되었습니다. 이러한 면접은 단순히 올바른 답을 찾는 것이 아니라 후보자의 사고 과정, 문제 해결 능력, 그리고 시스템 설계 원칙의 실제 적용을 탐구하는 것입니다.

다음은 FAANG 회사의 시스템 설계 면접의 기본 구조입니다:

  • 초기 문제 진술: 면접은 후보자가 시스템을 설계하거나 복잡한 엔지니어링 도전을 해결해야 하는 광범위한 문제 진술로 시작됩니다.

  • 화이트보드 설계: 후보자들은 종종 화이트보드를 사용하여 설계를 스케치할 것으로 예상됩니다. 이 시각적 구성 요소는 그들이 시스템을 구축하면서 사고와 아키텍처 선택을 설명할 수 있게 해줍니다.

  • 심화 질문: 면접 전반에 걸쳐, 후보자들은 설계의 특정 부분에 대한 심화 질문을 예상할 수 있습니다. 이는 확장성 문제, 데이터베이스 선택, 또는 잠재적인 시스템 장애를 처리하는 방법을 포함할 수 있습니다.

  • 최적화 및 확장성: 면접관들은 확장성과 성능 최적화에 자주 집중합니다. 후보자들은 설계가 어떻게 확장되는지와 다양한 제약 조건 하에서 만들 수 있는 가능한 트레이드오프에 대해 논의할 준비를 해야 합니다.

  • 행동적 구성 요소: 일부 면접에는 후보자가 팀과 회사 문화에 어떻게 맞을 수 있는지 평가하는 행동적 구성 요소도 포함될 수 있습니다. 이는 과거 프로젝트나 특정 도전을 처리하는 방법에 대한 질문을 포함할 수 있습니다.

  • 피드백 및 반복: 후보자들은 종종 자신의 설계에 대한 피드백을 제공하고 면접관의 제안에 따라 반복하도록 권장됩니다. 이 과정은 후보자의 적응 능력과 아이디어를 개선하는 능력을 평가합니다.

Interview Process System Design Interviews @FAANG

FAANG 회사의 시스템 설계 역할 면접 프로세스는 다단계 여정입니다. 이 프로세스는 이러한 최고 기술 회사의 요구와 빠른 속도에 잘 맞는 후보자만이 통과하도록 보장합니다.

  • 지원서 검토: 프로세스는 이력서와 추천을 포함한 후보자의 지원서 검토로 시작됩니다. 이 단계는 후보자의 배경을 평가하여 해당 직위의 기본 자격을 충족하는지 확인합니다.

  • 전화 스크리닝: 지원서가 검토를 통과하면, 후보자는 보통 한두 번의 전화 스크리닝 면접에 직면합니다. 이것들은 종종 코딩에 집중하는 기술 면접이며 때로는 초기 역량을 평가하기 위한 간단한 시스템 설계 질문을 포함합니다.

  • 현장 면접: 전화 스크리닝을 통과하면 채용 프로세스의 핵심인 현장 면접으로 이어집니다. 여기에는 후보자가 실시간으로 복잡한 문제를 다뤄야 하는 여러 라운드의 시스템 설계 면접이 포함됩니다.

  • 다학제 면접: 후보자들은 코딩, 문화적 적합성, 때로는 행동적 특성과 같은 다른 스킬을 평가하는 면접도 받을 수 있습니다. 이것들은 후보자가 팀에 얼마나 잘 통합될 수 있고 다양한 도전을 처리할 수 있는지 보기 위한 것입니다.

  • 채용 위원회 검토: 면접 후, 채용 위원회가 모든 피드백을 검토하고 결정을 내립니다. 이 검토는 철저하며, 다양한 면접에서 후보자의 성과의 모든 측면을 고려합니다.

  • 제안 및 협상: 성공한 후보자들은 제안을 받으며, 이는 조건, 급여 및 시작 날짜에 대한 협상이 따를 수 있습니다. 합의되면 온보딩 프로세스가 시작됩니다.

Preparation Tips System Design Interviews @ FAANG

FAANG 회사의 시스템 설계 면접을 준비하는 것은 단순히 기술적 스킬을 브러쉬업하는 것 이상을 포함합니다. 복잡한 시스템을 이해하고 설계하기 위한 전략적 접근이 필요합니다. 다음은 그 면접을 성공적으로 통과하는 데 도움이 되는 준비 팁들입니다:

  • 핵심 개념 학습: 확장성, 로드 밸런싱, 데이터 분할, 캐싱, 내결함성을 포함한 시스템 설계의 핵심 원칙을 마스터하는 데 집중하세요. 이러한 영역에서의 견고한 기초가 중요합니다.

  • 사례 연구 검토: 대형 기술 회사의 기존 시스템을 분석하여 그들이 어떻게 구조화되어 있고 왜 특정 아키텍처 결정이 내려졌는지 이해하세요. 이는 구글의 검색 엔진, 페이스북의 메시징 시스템, 또는 아마존의 백엔드 서비스를 연구하는 것을 포함할 수 있습니다.

  • 시스템 설계 연습: API 속도 제한기나 알림 서비스와 같은 완전한 시스템이나 구성 요소를 정기적으로 설계하는 연습을 하세요. 연습 세션을 사용하여 선택을 설명하고 정당화하는 능력을 개선하세요.

  • 모의 면접: 시스템 설계에 집중한 동료나 멘토와의 모의 면접에 참여하세요. 이러한 세션의 피드백은 강점과 개선이 필요한 영역을 이해하는 데 매우 귀중할 수 있습니다.

  • 반복할 준비: 면접 중 피드백에 따라 설계를 수정할 준비를 하세요. 피드백을 신중하게 통합하고 설계를 개선할 수 있다는 것을 보여주는 것은 중요한 스킬입니다.

  • 트레이드오프 이해: 다양한 설계 선택의 트레이드오프에 대해 논의할 준비를 하세요. 특정 조건 하에서 왜 한 접근법을 다른 것보다 선택할 것인지 이해하고 설명하는 것이 핵심입니다.

During the Interview: Best Practices

FAANG 회사의 시스템 설계 면접에서 후보자들은 기술적 실력뿐만 아니라 명확한 의사소통과 전략적 사고도 보여줘야 합니다. 성과를 향상시키고 면접관에게 긍정적인 인상을 남기기 위해 아래 나열된 베스트 프랙티스를 따르세요:

  • 요구사항 명확화: 해결책으로 뛰어들기 전에 문제 진술을 명확히 하기 위한 질문을 하는 것으로 시작하세요. 문제의 범위와 제약사항을 이해하는 것이 중요합니다.

  • 접근법 개요: 세부사항을 다루기 전에 제안된 시스템 아키텍처나 해결책을 개요로 설명하세요. 이는 면접관이 사고 과정을 따르고 큰 그림을 보는 데 도움이 됩니다.

  • 생각을 소리내어 말하기: 문제를 해결하면서 사고 과정을 말로 표현하세요. 이는 면접관이 접근법을 이해하고 필요시 가이드할 기회를 제공합니다.

  • 확장성과 유연성에 집중: 설계에서 확장성과 유연성을 강조하세요. 시스템 수요가 증가할 수 있는 다양한 시나리오와 설계가 그러한 도전을 어떻게 처리할 것인지 논의하세요.

  • 피드백을 긍정적으로 처리: 피드백에 열린 마음을 갖고 면접관의 입력에 따라 접근법을 적응시킬 준비를 하세요. 이는 협업적으로 일할 수 있는 능력과 학습에 대한 개방성을 보여줍니다.

  • 설계 요약: 설계 요약으로 마무리하며, 요구사항을 어떻게 충족하는지 재강조하고 고려한 트레이드오프에 대해 논의하세요.

50가지 시스템 설계 면접 질문

1. Bit.ly와 같은 URL 단축 서비스를 어떻게 설계하시겠습니까?

답변:

핵심 기능인 긴 URL로 리디렉션하는 짧은 링크 생성을 고려하는 것부터 시작하겠습니다. 원본 URL에서 짧은 경로를 생성하기 위해 해시 함수를 사용하겠습니다. 저장을 위해서는 키가 해시이고 값이 원본 URL인 키-값 저장소가 효율적일 것입니다. 확장성은 로드 밸런서와 서로 다른 지역에 서버를 복제함으로써 해결할 수 있습니다.

2. WhatsApp과 같은 확장 가능한 메시징 앱을 어떻게 설계하시겠습니까?

답변:

주요 도전은 대량의 메시지와 사용자를 처리하는 것입니다. 부하를 관리하기 위해 데이터 샤딩이 있는 분산 시스템을 사용하겠습니다. 각 샤드는 사용자의 하위 집합에 대한 메시지를 처리할 것입니다. 실시간 메시징을 위해서는 서버와 클라이언트 간의 지속적인 연결을 유지하기 위해 WebSockets을 사용하겠습니다. 또한 사용자 프라이버시를 위해 종단간 암호화가 중요합니다.

3. Amazon과 같은 글로벌 전자상거래 사이트를 어떻게 아키텍처하시겠습니까?

답변:

이 시스템은 복잡한 사용자 상호작용과 높은 트랜잭션 볼륨을 처리해야 합니다. 결제 처리, 재고 관리, 사용자 프로필과 같은 다양한 기능을 별도의 서비스로 분리하는 마이크로서비스 아키텍처를 설계하겠습니다. 이는 확장성과 유지보수성을 향상시킵니다. 자주 액세스되는 데이터를 캐싱하면 데이터베이스 부하가 줄어들고, 콘텐츠 전송 네트워크(CDN)는 전 세계에 정적 콘텐츠를 빠르게 제공하는 데 중요할 것입니다.

4. Netflix와 같은 스트리밍 서비스에서 중요한 시스템 설계 고려사항은 무엇입니까?

답변:

대역폭과 지연시간이 중요한 요소입니다. 지연시간을 최소화하기 위해 사용자에게 더 가까운 곳에 콘텐츠를 배포하는 CDN을 사용하겠습니다. 대용량 비디오 파일을 효율적으로 저장하고 스트리밍하기 위해서는 각 파일을 더 작은 청크로 나누어 사용자의 인터넷 속도에 따라 더 나은 버퍼링과 품질 조정을 가능하게 하겠습니다. 머신러닝을 사용하는 추천 엔진은 관련 콘텐츠를 제안하여 사용자 참여를 높일 수 있습니다.

5. Uber와 같은 신뢰할 수 있고 효율적인 차량 공유 서비스 플랫폼을 어떻게 설정하시겠습니까?

답변:

주요 고려사항에는 지리적 위치 추적, 실시간 데이터 처리, 확장성이 포함됩니다. 추적을 위해 GPS 데이터를 사용하고 위치 데이터를 효율적으로 쿼리하기 위해 PostGIS와 같은 지리공간 데이터베이스를 사용하겠습니다. 백엔드는 위치, 교통 데이터, 사용자 기본 설정을 고려하는 강력한 알고리즘으로 승객과 근처 운전자를 효율적으로 매칭해야 합니다. 신뢰성과 확장성을 보장하기 위해 청구, 운전자 관리, 사용자 관리, 알림과 같은 다양한 기능에 대해 마이크로서비스를 사용하겠습니다.

6. Twitter 같은 고트래픽 소셜 미디어 플랫폼을 어떻게 구축하시겠습니까?

답변:

Twitter와 같은 소셜 미디어 플랫폼은 대량의 데이터와 높은 사용자 동시성을 처리해야 합니다. 트위팅, 팔로잉, 알림과 같은 관심사를 분리하기 위해 마이크로서비스 아키텍처를 사용하겠습니다. 데이터 저장을 위해서는 Cassandra와 같은 NoSQL 데이터베이스가 높은 쓰기 및 읽기 처리량을 효율적으로 처리할 수 있습니다. 피드 생성을 관리하고 트윗에 대한 빠른 액세스를 보장하기 위해 캐싱 전략과 실시간 데이터 처리를 위한 메시지 큐잉 시스템을 사용하겠습니다.

7. 모바일 게임 회사를 위해 수백만 개의 동시 게임 세션을 처리하는 시스템을 설계하세요.

답변:

핵심은 모든 활성 세션에서 실시간 상태 동기화를 관리하는 것입니다. 실시간 게임에 충분히 빠른 전이중 통신 채널을 유지하기 위해 WebSocket을 사용하겠습니다. 백엔드는 컨테이너화된 게임 세션 인스턴스를 관리하기 위해 Kubernetes를 사용하여 확장 가능한 클라우드 기반 환경으로 구조화될 수 있습니다. 또한 게임 상태의 빠른 읽기/쓰기를 위해 Redis와 같은 분산 인메모리 데이터 저장소를 구현하겠습니다.

8. 실시간 협업 텍스트 에디터에는 어떤 아키텍처를 사용하시겠습니까?

답변:

이는 충돌 없이 동시 편집을 처리하기 위해 운영 변환(operational transformation) 또는 충돌 없는 복제 데이터 타입(CRDT)이 필요합니다. 백엔드 서비스의 경우, 실시간 애플리케이션에 적합한 논블로킹 I/O 모델을 위해 Node.js를 선택하겠습니다. 데이터 지속성은 MongoDB와 같은 문서 지향 데이터베이스로 처리할 수 있으며, 상당한 지연 없이 모든 클라이언트의 뷰를 동기화하기 위해 WebSockets을 사용하겠습니다.

9. 대규모 소매업체를 위한 재고 시스템을 어떻게 설계하시겠습니까?

답변:

시스템은 재고 수준, 판매, 배송을 효율적으로 추적해야 합니다. 판매 및 재입고 이벤트가 발생할 때 실시간으로 재고 수준을 업데이트하기 위해 이벤트 주도 아키텍처를 사용하겠습니다. 잘 정의된 스키마가 있는 관계형 데이터베이스는 재고 항목에 대한 일관되고 신뢰할 수 있는 데이터를 유지하는 데 도움이 됩니다. 특히 세일과 같은 고트래픽 이벤트 중 확장성을 위해 데이터베이스 파티셔닝과 읽기 복제본을 구현하겠습니다.

10. 수천 개의 작업을 처리할 수 있는 확장 가능한 작업 스케줄러 시스템을 설계하세요.

답변:

스케줄러는 작업을 효율적으로 우선순위를 매기고 리소스를 할당해야 합니다. 작업 요구사항에 따라 우선순위를 동적으로 조정할 수 있는 우선순위 큐를 중심으로 설계하겠습니다. Celery와 같은 분산 작업 큐를 사용하면 여러 워커 노드에서 작업 분배를 관리하는 데 도움이 됩니다. 작업 상태와 메타데이터 저장을 위해서는 지속적인 데이터베이스가 필수적이며, 스케줄링 중에 일반적으로 필요한 읽기 작업을 가속화하기 위해 인메모리 캐싱으로 보완됩니다.

11. 웹 애플리케이션을 위한 확장 가능한 로깅 시스템을 어떻게 설계하시겠습니까?

답변:

로깅 시스템은 여러 소스에서 로그를 효율적으로 수집, 저장, 분석해야 합니다. 다양한 서비스에서 로그를 집계하기 위해 Fluentd나 Logstash와 같은 분산 로그 수집 시스템을 사용하겠습니다. 저장을 위해서는 Elasticsearch가 대용량 로그 데이터를 검색하고 분석할 수 있는 확장 가능한 솔루션을 제공합니다. Kafka는 고트래픽 중에 로그를 버퍼링하여 내구성과 내결함성을 보장하는 데 사용할 수 있습니다. 로그 데이터는 실시간 모니터링과 문제 해결을 위해 Kibana를 사용하여 시각화할 수 있습니다.

12. 이미지와 비디오와 같은 사용자 생성 콘텐츠를 효율적으로 저장하고 검색하는 시스템을 설계하세요.

답변:

미디어의 저장과 검색은 비용, 속도, 확장성의 균형을 맞추는 시스템이 필요합니다. 내구성과 확장성으로 인해 Amazon S3와 같은 객체 저장소를 미디어 파일에 사용하고, 전 세계 최종 사용자의 지연시간을 줄이기 위해 CDN을 사용하겠습니다. 메타데이터는 빠른 검색을 위해 DynamoDB와 같은 NoSQL 데이터베이스에 저장할 수 있습니다. 처리 및 전송을 위해서는 주문형 또는 지연 로딩 전략이 리소스 사용량과 성능을 최적화할 수 있습니다.

13. 금융 서비스 회사를 위한 사기 탐지 시스템을 어떻게 아키텍처하시겠습니까?

답변:

사기 탐지 시스템은 실시간으로 높은 정확도로 거래를 처리해야 합니다. 패턴을 분석하고 이상을 플래그하기 위해 머신러닝 모델을 활용하는 마이크로서비스 아키텍처를 구축하겠습니다. Kafka는 분석 서비스로 거래를 스트리밍하는 메시징 백본 역할을 할 수 있습니다. 거래 데이터의 저장과 쿼리를 위해서는 높은 쓰기 부하와 시간 기반 쿼리를 처리할 수 있는 시계열 데이터베이스를 사용하겠습니다.

14. 전자상거래 플랫폼을 위한 추천 시스템을 설계하세요.

답변:

추천 시스템은 사용자 행동과 선호도를 기반으로 개인화된 제안을 제공해야 합니다. 사용자 선호도를 예측하기 위해 행렬 분해 기법을 포함하는 협업 필터링 접근법을 사용하겠습니다. 실시간 추천 업데이트를 위해서는 Spark와 그 머신러닝 라이브러리 MLlib이 강력하고 확장 가능한 솔루션을 제공합니다. 사용자 프로필과 항목 속성은 빠른 읽기와 쓰기를 제공하는 Cassandra와 같은 데이터베이스에 저장할 수 있습니다.

15. 대기업을 위한 확장 가능한 이메일 알림 시스템을 어떻게 개발하시겠습니까?

답변:

이메일 알림 시스템은 신뢰성과 전달 가능성을 보장해야 합니다. 이메일 작성, 전송, 추적 구성 요소를 분리하기 위해 마이크로서비스 아키텍처를 사용하겠습니다. RabbitMQ는 대규모로 전송을 처리하기 위해 이메일 작업을 큐잉하는 데 사용할 수 있습니다. 이메일은 템플릿화되어 데이터베이스에 저장될 수 있으며, 각 이메일의 상태(전송됨, 열림 등)는 확장성과 유연성을 위해 NoSQL 데이터베이스에서 추적됩니다.

16. 안전한 사용자 인증 시스템을 어떻게 설계하시겠습니까?

답변:

안전한 인증 시스템은 사용자 자격 증명을 보호하고 데이터 무결성을 보장해야 합니다. 제3자 인증을 위해 OAuth를 구현하고 사용자 세션을 안전하게 유지하기 위해 JSON Web Tokens(JWT)를 구현하겠습니다. 비밀번호 저장을 위해서는 데이터베이스에 저장하기 전에 bcrypt와 같은 강력한 암호화 해시 함수를 사용하여 해시해야 합니다. 또한 다중 인증(MFA)을 구현하면 보안을 크게 향상시킬 수 있습니다. 모든 통신은 차단을 방지하기 위해 HTTPS를 통해 이루어져야 합니다.

17. 확장 가능한 온라인 투표 시스템을 설계하세요.

답변:

온라인 투표 시스템은 높은 트래픽을 처리하고 높은 데이터 무결성과 보안을 제공해야 합니다. 투명성과 변조 방지 기록을 보장하기 위해 블록체인 기반 시스템을 사용하겠습니다. 시스템은 수요 급증을 관리하기 위해 자동 스케일링과 로드 밸런서가 있는 확장 가능한 클라우드 인프라에 배포될 수 있습니다. 데이터는 전송 중과 저장 중에 암호화되어야 하며, 유권자 신원을 확인하기 위해 강력한 인증 조치가 마련되어야 합니다.

18. 주차장 관리 시스템을 어떻게 설계하시겠습니까?

답변:

주차장 관리 시스템은 여러 출입구를 처리하고, 주차 점유율을 추적하며, 결제 처리를 지원해야 합니다. 주차 공간의 상태를 추적하는 중앙 데이터베이스로 시스템을 설계하고, 실시간으로 공간 점유율을 모니터링하기 위해 IoT 센서를 사용하겠습니다. 실시간 가용성과 온라인 결제를 위한 모바일 앱과의 통합을 위해 API를 제공할 수 있습니다. 시스템은 높은 가용성으로 피크 트래픽을 효율적으로 처리할 수 있어야 합니다.

19. 실시간 대중교통 추적 시스템의 시스템을 설계하세요.

답변:

이 시스템은 실시간 업데이트를 제공하고 수많은 사용자의 동시 요청을 처리해야 합니다. 대중교통 차량에 설치된 GPS 장치를 사용하여 셀룰러 네트워크를 통해 중앙 서버로 실시간 위치 데이터를 전송하겠습니다. RabbitMQ와 같은 메시지 큐는 들어오는 데이터를 처리한 다음 실시간 업데이트를 위해 WebSockets을 통해 사용자 인터페이스로 푸시할 수 있습니다. 데이터 저장은 위치 기반 쿼리를 효율적으로 지원하는 지리공간 데이터베이스에서 관리할 수 있습니다.

20. Google Docs와 같은 문서 협업 도구를 어떻게 설계하시겠습니까?

답변:

시스템은 여러 사용자가 동시에 같은 문서를 편집하고 실시간으로 업데이트를 볼 수 있도록 해야 합니다. 동시 편집을 처리하기 위해 운영 변환(OT) 또는 충돌 없는 복제 데이터 타입(CRDT)을 사용하겠습니다. 백엔드는 문서 데이터를 저장하기 위한 확장 가능한 NoSQL 데이터베이스와 클라이언트와의 지속적이고 실시간 연결을 유지하기 위한 WebSocket 서버를 기반으로 할 수 있습니다. 충돌과 문서 기록을 처리하기 위해 적절한 버전 제어와 롤백 기능이 구현되어야 합니다.

21. 콘텐츠 전송 네트워크(CDN)를 어떻게 구축하시겠습니까?

답변:

CDN은 전 세계에 걸쳐 콘텐츠를 빠르고 안정적으로 배포해야 합니다. 지연시간을 최소화하기 위해 전략적 지리적 위치에 서버를 배치하는 것부터 시작하겠습니다. 각 서버는 요청을 더 효율적으로 처리하기 위해 이미지와 비디오와 같은 정적 콘텐츠를 캐시합니다. DNS 기반 로드 밸런싱 시스템은 사용자 요청을 가장 가까운 서버로 보냅니다. 서버 간 동기화를 위해서는 콘텐츠 인기도와 업데이트 빈도에 따라 푸시와 풀 캐싱 전략의 조합을 사용하겠습니다.

22. 분산 인프라를 위한 상태 모니터링 시스템을 설계하세요.

답변:

강력한 상태 모니터링 시스템의 핵심은 실시간 데이터 수집과 알림입니다. CPU 사용량, 메모리 소비, 디스크 I/O와 같은 상태 메트릭을 수집하고 시계열 데이터베이스를 사용하여 효율적인 저장과 쿼리를 위해 중앙 모니터링 서버로 이 데이터를 전송하는 각 서버에 에이전트를 구현하겠습니다. 이러한 메트릭의 임계값을 기반으로 알림이 구성되고, 알림을 위해 Slack이나 이메일과 같은 도구와 통합됩니다. Grafana와 같은 시각화 도구를 사용하여 시스템 상태의 대시보드 뷰를 제공할 수 있습니다.

23. 안전한 온라인 백업 시스템을 어떻게 아키텍처하시겠습니까?

답변:

온라인 백업 시스템에는 보안과 데이터 무결성이 중요합니다. 데이터가 사용자의 장치를 떠나기 전에 암호화되도록 클라이언트 사이드 암호화를 사용하겠습니다. 백업 데이터는 중복성과 높은 가용성을 위해 분산 파일 시스템을 사용하여 여러 데이터 센터에 저장됩니다. 저장소를 최적화하기 위해 데이터 중복 제거 기법이 적용됩니다. 또한 정기적인 보안 감사와 규정 준수 검사를 통해 시스템이 필요한 데이터 보호 규정을 준수하도록 합니다.

24. 확장 가능한 API 속도 제한 시스템을 설계하세요.

답변:

속도 제한은 API를 남용으로부터 보호하고 리소스 할당을 관리하는 데 필수적입니다. 사용자나 IP 주소당 API 요청을 추적하기 위해 Redis와 같은 분산 키-값 저장소를 사용하겠습니다. 각 요청은 처리 전에 미리 정의된 제한에 대해 확인됩니다. 확장성을 위해서는 트래픽 버스트를 허용하고 요청 부하를 부드럽게 하는 토큰 버킷 또는 리키 버킷 알고리즘을 구현하겠습니다. API 게이트웨이와의 통합은 중앙 집중식 관리와 배포를 가능하게 합니다.

25. 글로벌 이벤트 티켓팅 플랫폼을 어떻게 개발하시겠습니까?

답변:

이 플랫폼은 높은 수요 급증을 처리하고 실시간 가용성 업데이트를 제공해야 합니다. 사용자 관리, 예약, 결제 처리, 알림을 위한 서비스가 있는 마이크로서비스 아키텍처를 사용하겠습니다. 티켓 재고를 처리하고 초과 예약을 방지하기 위해 Redis와 같은 고성능 인메모리 데이터 저장소가 원자적 연산으로 좌석 예약을 관리할 수 있습니다. 로드 밸런서는 서버 간에 사용자 요청을 분산하고, 메시지 큐는 확인 및 알림 전송과 같은 비동기 작업을 처리합니다.

26. 디지털 구독 및 결제 관리 시스템을 어떻게 설계하시겠습니까?

답변:

디지털 구독 관리 시스템은 안전하고 유연하며 사용자 친화적이어야 합니다. 보안과 규정 준수를 보장하기 위해 거래 처리를 위한 제3자 결제 게이트웨이를 통합하겠습니다. 구독 관리를 위해서는 관계형 데이터베이스가 사용자 구독과 결제 기록을 추적합니다. 또한 결제 이벤트의 실시간 알림을 위해 웹훅 콜백을 구현하겠습니다. 마이크로서비스 아키텍처는 사용자 관리, 청구, 알림 서비스와 같은 다양한 구성 요소의 독립적인 스케일링을 허용합니다.

27. Zoom과 같은 확장 가능한 화상 회의 시스템을 설계하세요.

답변:

이러한 시스템은 실시간 비디오와 오디오 데이터를 효율적으로 처리해야 합니다. 클라이언트 간의 피어 투 피어 통신을 위해 WebRTC를 사용하겠습니다. WebSocket을 사용할 수 있는 신호 서버는 연결과 세션 시작을 관리합니다. 확장성을 위해서는 미디어 서버가 다자간 통화를 처리하고 대역폭 할당을 제어합니다. 사용자 계정과 통화 기록과 같은 데이터는 신뢰성을 위한 중복 메커니즘과 함께 확장 가능한 클라우드 데이터베이스 서비스에 저장됩니다.

28. 실시간 스포츠 베팅 시스템을 어떻게 아키텍처하시겠습니까?

답변:

실시간 스포츠 베팅 시스템은 즉각적인 응답성과 높은 거래 무결성이 필요합니다. 구성 요소 간의 신뢰할 수 있는 메시지 전달을 위해 Kafka와 같은 메시지 지향 미들웨어를 사용하겠습니다. 빠른 쓰기와 읽기를 위한 NoSQL과 거래를 위한 전통적인 SQL 데이터베이스의 조합이 성능과 데이터 일관성을 보장합니다. 실시간 분석을 수행하여 사용자에게 실시간 배당률과 잠재적 지불금을 제공할 수 있습니다.

29. 대규모 뉴스 집계 서비스를 위한 확장 가능한 시스템을 설계하세요.

답변:

시스템은 다양한 소스에서 뉴스 기사를 효율적으로 집계, 분류, 제공해야 합니다. API와 웹 피드에서 뉴스를 가져오기 위해 분산 크롤러 시스템을 사용하고, 유연성을 위해 MongoDB와 같은 NoSQL 데이터베이스에 원시 데이터를 저장하겠습니다. Apache Spark와 같은 배치 처리 시스템이 뉴스 콘텐츠를 분석하고 분류합니다. 사용자 전달을 위해서는 Redis와 같은 빠른 인메모리 캐시가 인기 뉴스를 제공하고, 강력한 전문 검색 엔진이 상세한 쿼리를 가능하게 합니다.

30. 스마트 홈에서 IoT 장치를 관리하는 시스템을 어떻게 개발하시겠습니까?

답변:

IoT 장치 관리는 여러 장치 유형과 높은 데이터 볼륨을 처리할 수 있는 시스템이 필요합니다. 소형 센서와 모바일 장치를 위한 경량 메시징 프로토콜인 MQTT를 사용하여 통신을 촉진하겠습니다. 장치 데이터는 IoT 워크로드에 최적화된 시계열 데이터베이스를 사용하여 처리되고 저장됩니다. 사용자 상호작용은 인증 및 권한 부여 메커니즘을 통해 보안을 보장하는 API 게이트웨이를 통해 장치와 통신하는 중앙 애플리케이션을 통해 관리됩니다.

31. 클라우드 호스팅 제공업체를 위한 고가용성 클러스터 시스템을 설계하세요.

답변:

호스팅 서비스에는 고가용성이 중요합니다. 자동 장애 조치가 있는 여러 데이터 센터를 포함하여 모든 수준에서 중복성이 있는 시스템을 설계하겠습니다. 로드 밸런싱은 서버 간에 트래픽을 균등하게 분산하고, 글로벌 DNS 서비스는 사용자를 가장 가까운 사용 가능한 서버로 라우팅합니다. 가상화 또는 컨테이너화는 빠른 스케일링과 복구를 허용합니다. 모니터링 서비스는 시스템 상태를 지속적으로 확인하여 이상에 대한 알림과 자동화를 트리거합니다.

32. 고트래픽 웹사이트를 위한 동적 광고 서빙 시스템을 어떻게 아키텍처하시겠습니까?

답변:

광고 서빙 시스템은 다양한 플랫폼에서 개인화된 광고를 빠르게 전달해야 합니다. 빠른 검색을 위해 사용자 프로필과 광고 기준을 저장하는 분산 캐시를 사용하겠습니다. 머신러닝 모델은 백그라운드에서 실행되어 광고 타겟팅을 조정하기 위해 사용자 행동을 처리합니다. 실시간 입찰 시스템은 들어오는 요청의 빠른 처리를 위해 Node.js와 같은 기술을 사용하여 빠르고 확장 가능한 백엔드로 처리됩니다.

33. 마케팅 목적의 대규모 이메일 캠페인을 처리하는 시스템을 설계하세요.

답변:

이 시스템은 수백만 개의 이메일을 효율적으로 관리하고 전송해야 합니다. 이메일 생성, 전송, 추적을 처리하는 별도의 서비스가 있는 세분화된 아키텍처를 구현하겠습니다. 대량 이메일 서비스는 SMTP를 통해 이메일 전송을 관리하고, 전송 일정을 처리하기 위해 RabbitMQ와 같은 큐잉 시스템을 사용합니다. 사용자 참여 데이터는 다양한 캠페인의 효과를 분석하기 위해 데이터 웨어하우스에 수집됩니다.

34. Asana나 Trello와 같은 확장 가능한 프로젝트 관리 도구를 어떻게 설계하시겠습니까?

답변:

시스템은 다양한 프로젝트에서 동시에 작업하는 여러 사용자를 지원해야 합니다. 트랜잭션 무결성을 위해 데이터가 SQL 데이터베이스에 저장되는 백엔드와 API를 통해 통신하는 웹 기반 프론트엔드를 사용하겠습니다. 실시간 업데이트는 실시간 협업을 위해 WebSocket으로 관리할 수 있습니다. 확장성을 위해서는 마이크로서비스 접근법이 작업 관리, 알림, 사용자 분석과 같은 다양한 기능의 독립적인 스케일링을 허용합니다.

35. 사용자가 도서를 탐색하고 구매할 수 있는 가상 도서 박람회 시스템을 설계하세요.

답변:

가상 도서 박람회에는 사용자 친화적인 인터페이스와 강력한 백엔드가 필요합니다. 반응형 대화형 사용자 경험을 위해 React와 같은 프론트엔드 프레임워크를 사용하겠습니다. 백엔드에는 검색 가능한 데이터베이스가 있는 카탈로그 서비스와 제3자 결제 프로세서와 통합된 구매를 처리하는 트랜잭션 시스템이 포함됩니다. 추천 엔진에 의해 구동되는 추천과 탐색 기록이 사용자 참여를 향상시킬 수 있습니다.

36. 피크 시간을 효율적으로 처리하기 위해 차량 공유 앱 시스템을 어떻게 설계하시겠습니까?

답변:

피크 시간 처리에는 확장 가능하고 효율적인 리소스 할당이 필요합니다. 사용자 부하를 관리하기 위해 수요에 따라 실시간으로 가격을 조정하는 동적 가격 모델을 구현하겠습니다. 백엔드는 확장성과 빠른 액세스를 위해 분산 데이터베이스를 사용하여 사용자 및 승차 데이터를 저장합니다. 실시간 위치 추적은 지리공간 데이터베이스로 처리됩니다. 효율적인 매칭 알고리즘이 운전자와 근처 승객을 빠르게 연결하고, 마이크로서비스 아키텍처는 결제 및 승차 매칭과 같은 개별 구성 요소가 독립적으로 확장되도록 합니다.

37. 극장과 콘서트를 위한 확장 가능한 티켓 예약 시스템을 설계하세요.

답변:

이 시스템은 높은 수요 급증을 처리하고 좌석 가용성에 대한 즉각적인 피드백을 제공해야 합니다. 실시간으로 좌석 예약을 관리하기 위해 Redis와 같은 고성능 인메모리 저장소를 사용하겠습니다. 메인 데이터베이스는 트랜잭션과 사용자 데이터를 관리하기 위한 강력한 일관성 보장이 있는 관계형 데이터베이스일 수 있습니다. 로드 밸런서는 판매 이벤트 중 대량의 사용자 볼륨을 처리하기 위해 여러 서버에 들어오는 트래픽을 분산합니다. 좌석이 사용 가능해지면 추가 요청을 큐에 넣고 처리하는 대체 메커니즘이 있습니다.

38. 다국적 기업을 위한 데이터 웨어하우징 솔루션을 어떻게 아키텍처하시겠습니까?

답변:

데이터 웨어하우징 시스템은 다양한 소스의 데이터를 분석과 보고를 위한 통합 형식으로 통합해야 합니다. 다양한 사업부에서 데이터를 수집하고 준비하기 위해 ETL(Extract, Transform, Load) 프로세스를 사용하겠습니다. 웨어하우스 자체는 대용량 데이터셋과 복잡한 쿼리를 효율적으로 처리하기 위해 Amazon Redshift나 Google BigQuery와 같은 확장 가능한 클라우드 플랫폼에 구축됩니다. 기업 데이터를 보호하기 위해 암호화와 액세스 제어를 포함한 데이터 보안 조치가 엄격할 것입니다.

39. 전자상거래 플랫폼을 위한 실시간 분석 엔진을 설계하세요.

답변:

실시간 분석 엔진은 발생하는 대용량 트랜잭션 데이터를 처리하고 시각화해야 합니다. 실시간 데이터 처리를 위해 Apache Flink와 결합된 Apache Kafka와 같은 스트림 처리 프레임워크를 사용하겠습니다. 이 설정은 구매 트렌드와 고객 행동과 같은 통찰력을 위해 데이터 스트림을 분석합니다. 결과는 높은 동시성 쿼리와 실시간 데이터 피드 처리에 최적화된 Apache Druid와 같은 빠르고 쿼리 가능한 데이터베이스에 저장됩니다.

40. 미디어 회사를 위한 디지털 권리 및 콘텐츠 배포 관리 시스템을 어떻게 개발하시겠습니까?

답변:

디지털 권리 관리(DRM)에는 디지털 미디어를 안전하게 배포하고 액세스를 제어하는 시스템이 필요합니다. 권리 거래를 투명하고 안전하게 관리하기 위해 블록체인 기반 솔루션을 구현하겠습니다. 미디어 파일은 암호화되고, 복호화 키는 승인된 사용자에게만 배포됩니다. 시스템에는 사용자 인증, 콘텐츠 배포, 트랜잭션 관리를 위한 마이크로서비스가 포함되어 확장성과 유연성을 보장합니다.

41. 글로벌 사용자를 위한 구직 및 지원 플랫폼을 설계하세요.

답변:

이 플랫폼은 여러 구인 게시물, 지원서, 사용자 상호작용을 효율적으로 처리해야 합니다. 다양한 기준에 따른 구인 목록의 빠른 검색을 위해 Elasticsearch를 사용하겠습니다. 사용자 데이터와 지원서는 높은 읽기 볼륨을 처리하기 위해 읽기 복제본이 있는 관계형 데이터베이스에 저장할 수 있습니다. 마이크로서비스 아키텍처는 사용자 프로필, 구인 게시물, 지원서 처리와 같은 기능의 분리를 허용하여 관리 가능성과 확장성을 향상시킵니다.

42. 수천 명의 동시 사용자를 서비스할 수 있는 온라인 학습 플랫폼을 어떻게 아키텍처하시겠습니까?

답변:

온라인 학습 플랫폼에는 강력한 비디오 스트리밍, 대화형 도구, 확장 가능한 사용자 관리 시스템이 필요합니다. 효율적인 비디오 배포를 위해 CDN을 사용하겠습니다. 퀴즈와 포럼과 같은 대화형 기능은 Firebase나 WebSockets과 같은 실시간 서비스를 통해 관리됩니다. 사용자 데이터는 확장 가능한 클라우드 데이터베이스로 처리되고, 마이크로서비스 접근법은 플랫폼의 다양한 측면이 수요에 따라 확장될 수 있도록 보장합니다.

43. 교통 관리, 공공 안전, 유틸리티 서비스를 통합하는 스마트 시티 프로젝트 시스템을 설계하세요.

답변:

다양한 서비스 통합에는 고도로 연결되고 반응성이 뛰어난 시스템이 필요합니다. 신호등, 카메라, 센서에서 실시간 데이터를 수집하기 위해 IoT 기술을 사용하겠습니다. 이 데이터는 지연시간을 줄이기 위해 엣지 컴퓨팅 인프라로 처리되고, 데이터 집계와 분석을 위한 중앙 클라우드 시스템으로 뒷받침됩니다. 이 데이터를 기반으로 공공 안전 알림과 유틸리티 관리 명령을 발행할 수 있으며, AI 알고리즘이 도시 관리를 개선하기 위한 예측 분석을 제공합니다.

44. 소매 체인을 위한 확장 가능한 로열티 보상 시스템을 어떻게 설계하시겠습니까?

답변:

로열티 보상 시스템은 포인트, 보상, 사용자 트랜잭션을 원활하게 관리해야 합니다. 포인트 트랜잭션을 안전하고 투명하게 추적하기 위해 분산 장부를 사용하겠습니다. 마이크로서비스 아키텍처는 포인트 적립, 보상 카탈로그 관리, 사용자 계정 관리와 같은 다양한 측면을 처리하여 확장성과 유연성을 보장합니다. POS 시스템과 전자상거래 플랫폼과의 통합은 원활한 사용자 경험을 보장합니다.

45. 대형 대학에서 도서관 자원과 사용자 상호작용을 관리하는 시스템을 설계하세요.

답변:

이 시스템은 자원 카탈로그, 대출, 반납을 효율적으로 처리해야 합니다. 카탈로그와 사용자 트랜잭션을 관리하기 위해 중앙집중식 데이터베이스를 구현하겠습니다. 온라인 예약 시스템은 학생들이 가용성을 확인하고 도서를 예약할 수 있게 합니다. 기한과 연체 항목에 대한 알림은 이메일이나 모바일 앱을 통해 자동화됩니다. 확장성은 많은 수의 사용자와 데이터를 수용하기 위해 클라우드 서비스를 사용하여 해결할 수 있습니다.

46. 대도시에서 응급 전화를 처리하는 시스템을 어떻게 설계하시겠습니까?

답변:

응급 전화를 위한 강력한 시스템은 신뢰성과 속도를 우선시해야 합니다. 높은 가용성과 내결함성을 보장하기 위해 분산 시스템 아키텍처를 사용하겠습니다. 단일 장애점의 과부하를 방지하기 위해 여러 디스패치 센터를 통해 전화를 라우팅합니다. 실시간 데이터 동기화가 중요하므로, 센터 간 메시지 스트리밍을 위해 Apache Kafka와 같은 기술을 사용하여 모든 위치가 최신 정보를 갖도록 합니다. 또한 GPS 데이터를 통합하면 발신자를 빠르게 위치 파악하고 가장 가까운 응급 서비스를 배치하는 데 도움이 됩니다.

47. 온라인 설문조사와 투표를 수행하기 위한 확장 가능한 플랫폼을 설계하세요.

답변:

이 플랫폼은 성능 지연 없이 대량의 사용자 제출을 효율적으로 관리해야 합니다. 백엔드를 처리하기 위해 Django나 Flask와 같은 웹 애플리케이션 프레임워크를, 반응형 사용자 경험을 위해 프론트엔드에 React나 Vue.js를 사용하겠습니다. 데이터는 Amazon RDS와 같은 확장 가능한 클라우드 데이터베이스에 저장되고, 자주 액세스되는 설문조사의 데이터 검색을 가속화하기 위해 Redis와 같은 캐싱 레이어가 있습니다. 로드 밸런싱은 사용자 트래픽을 서버에 균등하게 분산하여 성능이 사용자 수요에 따라 확장되도록 합니다.

48. 글로벌 통신을 위한 실시간 언어 번역 시스템을 어떻게 아키텍처하시겠습니까?

답변:

실시간 언어 번역 시스템에는 빠른 처리와 낮은 지연시간이 필요합니다. 빠른 번역을 위해 GPU 지원 서버에서 호스팅되는 머신러닝 모델을 사용하겠습니다. 이러한 모델은 다양한 언어 쌍을 처리하는 마이크로서비스를 통해 액세스됩니다. 실시간 통신을 위해서는 WebSockets이 사용자의 장치와 번역 서비스 간의 지속적인 연결을 제공합니다. 강력한 API 게이트웨이가 트래픽을 관리하고 번역이 효율적이고 안전하게 전달되도록 보장합니다.

49. Dropbox나 Google Drive와 같은 클라우드 기반 파일 저장 서비스 시스템을 설계하세요.

답변:

클라우드 저장 서비스는 고가용성, 보안성, 확장성이 있어야 합니다. Amazon S3와 같은 서비스를 사용하여 다양한 지리적 위치에 각 파일의 여러 복사본을 저장함으로써 데이터 중복성이 있는 시스템을 구현하겠습니다. 빠른 액세스와 동기화를 위해서는 블록 수준 동기화와 메타데이터 인덱싱 서비스의 조합이 변경 사항을 감지하고 파일의 변경된 부분만 동기화합니다. 보안은 암호화된 데이터 저장과 사용자 인증을 위한 OAuth와 같은 보안 액세스 프로토콜을 통해 시행됩니다.

50. 확장 가능한 레스토랑 예약 시스템을 어떻게 설계하시겠습니까?

답변:

시스템은 피크 예약 시간을 처리하고 실시간 가용성 업데이트를 제공해야 합니다. 원활한 사용자 경험을 제공하기 위해 Angular과 같은 프론트엔드 프레임워크가 있는 웹 기반 애플리케이션을 사용하겠습니다. 백엔드는 예약, 사용자 관리, 알림 처리 전용 서비스가 있는 마이크로서비스 아키텍처로 구동됩니다. Firebase와 같은 실시간 데이터베이스는 테이블 가용성의 즉각적인 업데이트를 촉진합니다. SMS와 이메일 서비스와의 통합은 예약에 관한 고객과의 직접적인 의사소통을 가능하게 합니다.

결론

FAANG 회사의 시스템 설계 면접은 기술적 깊이, 확장성 사고, 그리고 명확한 의사소통 능력을 종합적으로 평가하는 중요한 과정입니다. 성공적인 면접을 위해서는:

  1. 핵심 개념 마스터: 확장성, 로드 밸런싱, 데이터베이스 설계, 캐싱 전략 등의 기본기를 탄탄히 다져야 합니다.

  2. 실제 시스템 연구: 기존 대형 서비스들의 아키텍처를 분석하고 설계 결정의 이유를 이해해야 합니다.

  3. 체계적 접근: 요구사항 명확화 → 고수준 설계 → 세부 구성요소 설계 → 확장성 고려 → 트레이드오프 논의의 순서로 체계적으로 접근합니다.

  4. 의사소통: 사고 과정을 명확히 설명하고, 피드백을 수용하며, 설계 결정을 논리적으로 정당화할 수 있어야 합니다.

  5. 지속적 연습: 다양한 시스템 설계 문제를 반복 연습하고, 모의 면접을 통해 실전 감각을 기를 필요가 있습니다.

이 가이드에서 제시된 50가지 질문과 답변은 FAANG 시스템 설계 면접에서 자주 출제되는 핵심 주제들을 다룹니다. 각 답변을 참고하되, 자신만의 접근법을 개발하고 다양한 시나리오에 대해 깊이 있게 사고하는 연습을 지속해야 합니다.

시스템, 디자인
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