감사 목적의 대용량 로그 처리 및 아카이빙 시스템 개선

서비스에서 발생하는 로그 데이터를 감사의 근거로 활용하기 위한 시스템을 개발 및 개선한 경험이 있습니다. 구조도는 보안상 실제 운영 환경을 그대로 표현한 것이 아니라, 일반적인 시스템 구성을 기준으로 추상화하여 작성한 내용입니다. 저는 로그를 수집하고 처리하여 저장하는 백엔드 API 및 관리 기능의 개발과 유지보수를 담당했습니다. 기존에는 로그 데이터가 증가하면서 처리 지연이 발생하고, 감사 목적으로 활용하기에도 데이터 신뢰성과 조회 효율 측면에서 한계가 있었습니다. 이 문제를 해결하기 위해 로그 처리 구조와 데이터 저장 방식을 개선했습니다. - 메시지 큐(Kafka)를 활용한 로그 처리 구조 개선 - MongoDB 기반으로 대용량 로그 데이터를 안정적으로 저장 및 조회할 수 있도록 구성 - 감사 목적에 맞는 데이터 구조 및 조회 기능 개선 - 모니터링 및 알림 체계 구축으로 장애 대응 가능하도록 개선 그 결과, 대용량 로그 데이터를 안정적으로 수집하고 관리할 수 있게 되었으며, 감사 근거로 활용 가능한 신뢰성 있는 데이터 구조를 구축할 수 있었습니다. 비용은 프로젝트 범위에 따라 달라질 수 있으며, 본 포트폴리오의 금액은 시급 기준으로 산정한 대략적인 추정치입니다. 유지보수 비용은 제외된 금액입니다. 비용은 프로젝트 범위에 따라 달라질 수 있으며, 본 포트폴리오의 금액은 시급 기준으로 산정한 대략적인 추정치입니다. 유지보수 비용은 제외된 금액입니다.