인프랩 데브옵스 팀 6주 인턴십

인프런과 랠릿에는 사용자가 직접 글이나 자막을 올리는 기능이 많아 스팸성 게시물을 자동으로 걸러낼 필요가 있었고, 처음 접하는 기술과 업무 범위 때문에 일정 관리에도 어려움을 겪었습니다.

Python으로 머신러닝 필터링 모델을 만들고, 서버리스 함수와 Pulumi를 이용해 SNS·SQS·Lambda 인프라를 구성했으며, 메시지 암호화 키가 서로 맞지 않아 전달되지 않던 문제는 같은 관리형 암호화 키를 사용해 해결했습니다.

빠르게 코드를 작성하기보다 근본 원인을 찾고 여러 해결책을 비교한 뒤 가장 적절한 방법을 선택하는 과정이 장기적으로 더 효과적이며, 새로운 업무는 예상보다 시간이 더 걸릴 수 있어 일정에 여유를 두어야 한다는 점을 배웠습니다.