Enterprise Data Platform Ops

문제

기업 데이터 플랫폼은 한 번 구축하면 끝나는 시스템이 아니다. 배치, 스트리밍, 저장소, 쿼리, 장애 대응이 계속 맞물린다. 작은 지연이나 실패도 여러 팀의 의사결정과 운영 업무에 영향을 준다.

역할

Hadoop, Kafka, PostgreSQL, Spark, Redis 기반의 데이터 플랫폼 운영 업무를 수행한다. 공개 가능한 범위에서는 장애 대응, 데이터 흐름 관리, 운영 점검, 배치와 스트리밍 계층의 안정성 유지에 초점을 둔다.

자동화 관점

운영 업무는 반복되는 확인과 판단이 많다. 그래서 AI Agent를 만들 때도 “멋진 데모”보다 실제 운영 환경에서 버틸 수 있는 로그, 검증, 복구, 권한 경계가 중요하다고 본다.

배운 점

반복 업무를 줄이려면 먼저 반복되는 구조를 정확히 봐야 한다. 데이터 플랫폼 운영 경험은 어떤 자동화가 실제 업무에서 쓸모 있고, 어떤 자동화가 위험한지 구분하는 기준이 된다.