Continuous Improvement The partner must candidly identify any challenges that were observed during the implementation providing a thorough analysis of the lessons learned from these shortfalls, and specific actions taken or planned to address these gaps in future implementations. This transparency demonstrates the partner's commitment to continuous improvement and ability to adapt solutions based on real-world implementation experiences. What were some of the challenges observed during this engagement and what is being done to ensure these challenges are mitigated for future customers?

**지속적 개선** 파트너는 구현 과정에서 관찰된 모든 문제점들을 솔직하게 식별해야 하며, 이러한 부족한 부분에서 얻은 교훈에 대한 철저한 분석과 향후 구현에서 이러한 격차를 해결하기 위해 취했거나 계획 중인 구체적인 조치들을 제공해야 합니다. 이러한 투명성은 파트너의 지속적 개선에 대한 의지와 실제 구현 경험을 바탕으로 솔루션을 적응시킬 수 있는 능력을 보여줍니다. **이번 프로젝트 수행 중 관찰된 문제점들은 무엇이었으며, 향후 고객들에게 이러한 문제점들이 완화될 수 있도록 하기 위해 어떤 조치를 취하고 있습니까?**

N/A --- During this project, we faced several important challenges, and we are applying the lessons learned to future customer implementations. The complexity of inter-microservice communication was higher than initially anticipated. Temporary connection failures occurred during the service discovery setup process, which we resolved by introducing AWS CloudMap and implementing retry logic. Based on this experience, we have strengthened our pre-validation process for service mesh patterns. During the data layer separation process, while migrating from a single RDS to service-specific distributed databases, data consistency validation took longer than expected despite utilizing AWS DMS. This prompted us to develop a more comprehensive data migration checklist and automated validation tools, which we are now applying to future projects. When designing Amazon SQS queues for high-volume document processing, initial message processing times and queue size configurations were not optimized, resulting in processing delays during peak hours. To address this, we recalibrated dynamic scaling policies and built a dashboard to monitor message processing performance. We have now developed standardized performance testing scenarios for document processing services, enabling us to determine appropriate queue configurations proactively. Based on these experiences, we have developed a pre-assessment framework for microservice transitions and standardized domain analysis templates for defining service separation boundaries, along with step-by-step migration checklists, to ensure future customers do not encounter the same issues. --- N/A --- N/A

이 프로젝트를 진행하면서 몇 가지 중요한 과제에 직면했으며, 얻은 교훈을 향후 고객 구현에 적용하고 있습니다. 마이크로서비스 간 통신의 복잡성이 초기 예상보다 높았습니다. 서비스 디스커버리(service discovery) 설정 과정에서 일시적인 연결 실패가 발생했으며, AWS CloudMap 도입과 재시도 로직(retry logic) 구현을 통해 이를 해결했습니다. 이 경험을 바탕으로 서비스 메시(service mesh) 패턴에 대한 사전 검증 프로세스를 강화했습니다. 데이터 계층 분리 과정에서 단일 RDS에서 서비스별 분산 데이터베이스로 마이그레이션하면서, AWS DMS를 활용했음에도 불구하고 데이터 일관성 검증이 예상보다 오래 걸렸습니다. 이로 인해 보다 포괄적인 데이터 마이그레이션 체크리스트와 자동화된 검증 도구를 개발하게 되었으며, 현재 향후 프로젝트에 적용하고 있습니다. 대용량 문서 처리를 위한 Amazon SQS 큐를 설계할 때, 초기 메시지 처리 시간과 큐 크기 구성이 최적화되지 않아 피크 시간대에 처리 지연이 발생했습니다. 이를 해결하기 위해 동적 스케일링 정책을 재조정하고 메시지 처리 성능을 모니터링하는 대시보드를 구축했습니다. 현재는 문서 처리 서비스에 대한 표준화된 성능 테스트 시나리오를 개발하여, 적절한 큐 구성을 사전에 결정할 수 있도록 했습니다. 이러한 경험을 바탕으로 마이크로서비스 전환을 위한 사전 평가 프레임워크와 서비스 분리 경계를 정의하기 위한 표준화된 도메인 분석 템플릿, 그리고 단계별 마이그레이션 체크리스트를 개발하여, 향후 고객들이 동일한 문제를 겪지 않도록 보장하고 있습니다.