SLO 기반 장애 대응: 프로세스 설계·실행과 핵심 지표

AI 생성 이미지: SLO 기반 장애대응 프로세스 설계와 실행 및 지표

SLO가 장애 대응의 중심이어야 하는 이유

SLO는 고객 영향과 직접 연결되는 계량적 기준을 제공해 장애 대응의 우선순위와 의사결정을 표준화합니다. 감정적 판단 대신 가용성, 응답 시간, 정합성 같은 목표값과 에러버짓을 근거로 '얼마나 빨리, 누구에게' 집중할지를 명확히 정할 수 있습니다. 결과적으로 책임 소재가 분명해지고, 폴라리스 같은 긴급 대응과 장기 개선 사이의 트레이드오프를 수치로 관리할 수 있습니다.

• 의사결정: 고객 영향 기반으로 심각도(Severity)와 대응 수준을 판단
• 책임소재: SLO 위반 시 서비스·플랫폼·네트워크 등 주체를 분명히 규정
• 우선순위: 에러버짓 소진 여부를 기준으로 단기 패치와 장기 개선을 구분
• 알림·자동화: 노이즈를 줄이고 의미 있는 경보에만 자동화된 대응을 연결
• 사후분석: 포스트모템을 통해 개선안을 도출하고 이를 KPI로 연계
• 실무 체크리스트: SLO 정의 → 모니터링 설정 → 임계치와 알림 정의 → 소유자 지정 → 런북에 복구 절차 문서화

SLO는 SLA(계약적 의무)와 구분해 내부 운영의 판단 근거로 활용되어야 합니다. 런북과 승격 정책에 바로 매핑하면 실제로 실행되는 프로세스가 됩니다. 실무에서는 SLO 기반 장애대응 프로세스 설계와 실행 및 지표를 명확히 정의해 두면 대응 속도와 개선 효과를 동시에 높일 수 있습니다.

SLI와 SLO 정의하기 — 무엇을 어떻게 측정할 것인가

사용자 경험과 직접 연결되는 대표 SLI 1~3개를 선정하라. 일반적으로 가용성(성공 응답/전체 요청), 지연(p95·p99 응답시간), 오류율(4xx/5xx 비율)을 우선 고려한다. 예시 SLO는 가용성 99.9%/월, p95 < 300ms처럼 구체적으로 명시한다. 또한 SLO 기반 장애대응 프로세스 설계와 실행 및 지표 관점에서 목표값(타겟)과 측정 윈도우(롤링 30일 또는 캘린더 월)는 반드시 문서화해야 한다.

측정은 서버 측 계측, RUM(Real User Monitoring), 합성 체크를 조합해 교차 검증한다. 퍼센타일 집계는 히스토그램 기반으로 처리하되, 분자·분모(성공/전체, 에러 건수 등)를 명확히 정의해야 한다. 운영에서는 샘플링 정책, 카디널리티 관리, 태그(서비스·지역·버전)를 활용해 SLI를 여러 축으로 분해해 관찰한다. 에러 버짓과 소진률(burn rate)에 따라 예비·주경보선을 설정하고, 이를 바탕으로 즉시 대응할 경로를 트리거하라.

실무 체크리스트

• 대표 SLI 1~3개 선정 및 우선순위 지정
• SLO 목표값과 측정 윈도우(예: 롤링 30일/캘린더 월) 문서화
• 데이터 소스(서버·RUM·합성)와 집계 방식(히스토그램 등) 정의
• 분자·분모(성공/전체, 에러 건수 등) 명확화 및 태그로 분해해 문제 지점 특정
• 에러 버짓과 소진률(burn rate)에 따른 경보 설정(예비 경보선 → 에스컬레이션 경로)
• 정기 검토 주기와 복구·포스트모템 기준 합의
• 실전 체크: 장애 발생 시 초기 대응 절차(우선순위 지정, 서비스 격리, 임시 완화책) 마련

오류 예산(error budget)으로 우선순위와 대응 수준을 결정하기

오류 예산은 SLO 대비 허용 가능한 실패량을 의미하며, 현재 소비율(burn rate)을 바탕으로 대응 수준을 정합니다. 실시간 모니터링으로 예산 소진률을 계산하고, 사전에 정의한 임계치에 따라 자동화된 대응 정책을 운영해야 합니다.

• 정상(녹색): 예산 소진률이 낮아 신규 릴리스나 기능 활성화를 허용합니다. 평상시 모니터링을 유지하세요.
• 주의(황색): 소진률이 상승하면 릴리스 속도를 제한하고 신규 기능 토글을 보류합니다. 온콜 조사를 시작해 원인 파악에 나섭니다.
• 위험(적색): 예산 임계치를 초과하면 배포 중단 또는 롤백을 검토합니다. 트래픽 셰이핑이나 백오프를 적용하고 SLA 담당 팀에 신속히 통지합니다.

릴리스 파이프라인에 예산 상태를 연동해 자동 알림·차단 규칙을 두면 릴리즈·롤백 의사결정이 일관되게 실행됩니다. 체크리스트 예: 임계치 도달 시 알림 수신자, 자동 롤백 설정, 온콜 확인 절차를 사전에 정의해 두세요. 이를 통해 SLO 기반 장애대응 프로세스 설계와 실행 및 지표를 일관되게 적용할 수 있습니다.

SLO 기반 장애 대응 프로세스 설계

각 단계의 책임과 시간 기준을 명확히 정의한다. 이 설계는 SLO 기반 장애대응 프로세스 설계와 실행 및 지표 관점에서 검토되어야 한다.

• 감지(Detection): 자동 모니터링과 즉각적 알림 체계를 운영한다. 목표 TTD는 1분 이하이며, 플랫폼·모니터링팀이 담당한다. on-call 엔지니어는 최초 확인을 3분 이내에 수행한다.
• 분류(Classification): 인시던트의 범위, 영향 및 심각도를 판단한다. 목표 시간은 5~10분이며 담당은 on-call과 서비스 소유자다.
• 에스컬레이션(Escalation): 즉시 에스컬레이션하고 Incident Commander를 지명한다. 심각도가 높으면 5분 이내, 중간 수준이면 15분 이내에 시작한다. 담당: on-call.
• 완화(Mitigation): 임시 조치로 고객 영향을 최소화한다. 초기 완화 조치는 15~30분 내에 시작하는 것을 목표로 하며, IC·SRE·서비스팀이 협업한다.
• 복구(Recovery): 근본 원인을 해결하고 서비스 수준을 회복한다. 목표 TTR은 SLO 등급에 따라 1~4시간으로 설정하며, 완전 복구 및 배포는 보통 24~72시간 내에 진행한다. 포스트모템을 작성하고 실행 가능한 액션 아이템을 72시간 이내에 도출한다. 실무 체크리스트 예: 인시던트 요약, 영향 범위, 임시조치 내역, 근본원인 분석 결과, 후속 조치 담당자 및 마감일 포함.

관찰성·지표 파이프라인 구축 — 실시간 경보와 대시보드

신뢰성 있는 SLI 수집은 계측(예: OpenTelemetry)→수집(버퍼·큐)→집계(윈도우·중간집계) 각 단계에서 지연, 누락, 중복을 모니터링하도록 설계해야 한다. 샘플링과 카디널리티 정책은 SLI 정확도와 처리 비용의 균형을 맞춘다. 집계 윈도우는 실시간 경보용과 추세 분석용으로 분리(예: 1m / 5m / 1h)하는 것이 바람직하다.

• 경보 임계치 설계: warning 신호는 초기 징후로 보고, critical은 즉시 개입이 필요하다. SLO 소진률(burn rate)을 우선 트리거로 설정하라.
• 경보 로직: 단일 지표에만 의존하지 말고 에러율·지연·트래픽 같은 다차원 조건을 결합해 노이즈를 줄인다. 플러딩·중복을 막기 위해 연속 발생 기준과 중복 합침(deduplication)을 적용한다.
• 대시보드 구성: 상단에 전체 SLO 요약(남은 에러 버짓·burn rate)을 두고, 중간 레이어에는 서비스별 SLI 타임라인과 히트맵을 배치한다. 하단에는 최근 알림, 관련 로그와 러너북 링크를 함께 제공한다.

실무에서는 쿼리 응답시간·데이터 보관 기간·시각화 비용을 고려해 롤업·롤링업 전략을 도입한다. 경보 라우팅과 자동화(예: runbook 링크, 자동 스케일링)를 통해 Mean Time To Resolve를 단축하는 것을 목표로 삼아야 한다. 실무 체크리스트 예: 핵심 SLI 3종 정의 → 집계 윈도우(1m/5m/1h) 설정 → burn rate 기반 경보 트리거 구성. 이 접근은 SLO 기반 장애대응 프로세스 설계와 실행 및 지표 관점에서도 매우 중요하다.

사후 분석과 지속 개선 — 포스트모템과 SLO 재조정

포스트모템은 무결점 문화를 위한 처벌이 아니다. 사건에서 배우고 개선하는 핵심 절차다. 사건의 타임라인과 근본 원인(RCA)을 꼼꼼히 정리하고, 검증 가능한 완화책과 담당자·기한을 명시해 후속 조치가 실제 결과로 이어지도록 해야 한다.

• RCA·완화책 추적: 조치 항목을 이슈 트래커에 연결해 이행 상태를 관리하고, 검증 방법과 효과를 주기적으로 확인한다. 체크리스트 예: 소유자 지정 → 완료 기준 정의 → 검증 결과 업로드.
• SLO 재조정: 사건 패턴과 에러버짓 소모 데이터를 바탕으로 목표치, 관측 지표, 집계 창을 반복 조정한다. 변경 근거는 반드시 문서화한다.
• 모니터링·알림 개선: 새로운 실패 모드에 맞춰 대시보드, 헬스체크, 알림 임계치를 업데이트하고 노이즈를 줄여 실질적인 경보만 남긴다.
• 검증과 회귀 방지: 카나리 배포나 재현 테스트로 완화책 효과를 검증하고, 재발 방지 항목을 자동화해 회귀를 최소화한다.

효과 측정은 조치 완료율, 재발률, 에러버짓 소모량 감소를 주요 지표로 삼는다. 자동화된 추적과 정기 리뷰를 통해 개선 루프를 닫고, 필요하면 SLO 기반 장애대응 프로세스 설계와 실행 및 지표를 재검토한다.

경험에서 배운 점

SLO 기반 장애대응은 "무엇을 모니터링하나"보다 "어떤 사용자 임팩트를 허용할지"를 먼저 정하는 것에서 출발합니다. 실무에서 흔히 보는 실수는 알림 임계값을 CPU나 평균 레이턴시 같은 기술 지표에만 맞추고 SLO와 연동하지 않아, SLO 예산이 급속히 소진되는데도 팀이 이를 파악하지 못하는 경우입니다. 또 다른 문제는 계측 데이터의 신뢰성 부족입니다. 샘플링 정책 미비, 지표 지연, 높은 카디널리티로 인한 쿼리 비용 급증 등으로 인해 적시에 결정을 내리지 못하는 일이 발생합니다.

교훈은 명확합니다. SLI·SLO·버짓(남은 SLO)을 경보의 1차 기준으로 삼고, 버짓 소진률(burn rate)에 따라 경보 심각도를 자동으로 올리며 필요한 수행자(온콜, 플랫폼, DB팀)를 즉시 호출하는 프로세스를 설계해야 합니다. 런북과 자동화(예: 롤백·페일오버·토글 플래그)를 준비해 수작업 개입을 줄이세요. 사고 후에는 잃어버린 SLO를 명확히 계산해 재발 방지 작업으로 연결하는 것이 핵심입니다. 이 모두는 SLO 기반 장애대응 프로세스 설계와 실행 및 지표 관점에서 필수적인 요소입니다.

실무 체크리스트:

• 핵심 SLI 정의: 성공률(에러율), 지연(P95/P99), 처리량(throughput), 가용성 및 자원 포화도(saturation)
• SLO 설계: 사용자 영향 기반 목표(예: 99.9%/30일)와 평가 윈도우(일간/주간/30일)
• 버짓·Burn rate 경보: 버짓 임계값에 따른 단계적 알림·자동화(예: 2x, 5x, 10x burn)
• 경보 매핑: SLO 영향 → 심각도 → 에스컬레이션 경로(온콜, 관련 팀, 경영진)와 명확한 책임자 지정
• 데이터 신뢰성 확보: 샘플링 정책 정비, 지표 지연 고려, 쿼리 비용 제한
• 런북과 자동화: 공격적 롤백·트래픽 셧오프·비상 플래그 절차 문서화 및 정기 테스트 — 예: 신규 배포에서 이상 징후 포착 시 5분 내 롤백 트리거
• 사후조치: 잃어버린 SLO(분·%) 계산, 블레임 없는 회고, 우선순위화된 재발방지 작업
• 정기 점검: SLO 적정성 재검토, 용량·코드·배포 주기 변화 반영
• 훈련·시뮬레이션: 테이블탑 연습과 카오스 테스트로 프로세스 검증

함께 보면 좋은 엔터프라이즈 사례

• 대규모 로그 스토리지 비용 최적화: 아키텍처 설계와 운영 가이드
• 서비스 메쉬 도입 가이드: 트래픽 정책 설계와 성능 최적화
• 인프라 IaC 테스트와 롤백 자동화 파이프라인 구축 가이드