서버만 관리하면 안 된다

DevOps의 맹점

**배경:** DevOps 엔지니어 4년차, AWS/Docker/K8s, 연봉 7,000만원

**업무:**
- CI/CD 파이프라인
- 서버 모니터링
- DB 백업/복구

**문제:**
- DB는 "그냥 돌아가는 블랙박스"
- 성능 이슈 시 "DB 문제인가?" 판단 못 함
- 개발자와 대화 시 "DB 구조는 모릅니다" 반복

장애 경험

**상황:**
주문 폭주 시 DB CPU 100%

**시도:**
- 서버 스케일 아웃 (효과 없음)
- DB 인스턴스 업그레이드 (비용만 증가)

**원인:**
인덱스 없는 쿼리 (개발자가 알려줌)

**느낀 점:**
"DB 구조를 이해했다면 빠르게 해결했을 텐데..."

김영한 강의 수강

**목표:**
DB 내부 구조 이해 → 더 나은 인프라 설계

핵심 수확

1. 파티셔닝 전략

**배운 것:**
- Range 파티셔닝
- List 파티셔닝
- Hash 파티셔닝

**적용:**
주문 테이블을 월별로 파티셔닝

**효과:**
- 백업 시간 70% 단축
- 조회 성능 향상

2. 인덱스 이해

**Before:**
"인덱스 추가하면 빨라진다" 정도만 앎

**After:**
- B-Tree 구조 이해
- 복합 인덱스 설계
- 쿼리 실행 계획 분석 (EXPLAIN)

**활용:**
슬로우 쿼리 로그 분석 → 인덱스 최적화 제안

3. 레플리케이션 구조

**쇼핑몰 프로젝트:**
Master-Slave 구조 설계

**적용:**
읽기 부하 분산 전략 수립

**결과:**
DB 부하 50% 감소

실무 적용

DB 모니터링 개선

**Before:**
CPU/메모리만 모니터링

**After:**
- 테이블별 쿼리 빈도
- 인덱스 사용률
- 파티션별 데이터 증가율

**효과:**
문제 발생 전 사전 감지

백업 전략 최적화

**Before:**
전체 DB 백업 (시간 오래 걸림)

**After:**
파티션별 백업 → 필요한 부분만 복구 가능

**시간:**
4시간 → 30분

개발자와의 협업

**Before:**
"DB 느린데 서버 문제인가요?"

**After:**
"이 쿼리에 인덱스가 없어서 풀 테이블 스캔 발생합니다"

**반응:**
"DevOps인데 DB를 이렇게 잘 아시네요!"

연봉 협상

**이직:**
DevOps + DB 아키텍처 설계 역할

**제시:**
연봉 8,500만원 (+21%)

결론

DevOps도 김영한 강의로 **DB 아키텍처**를 이해하면 훨씬 효율적인 인프라 운영이 가능합니다!

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**태그**: #김영한 #데이터베이스 #DevOps #인프라 #DB아키텍처