엔터프라이즈 서비스 장애 자동화 롤백과 포스트모템 절차 AI 생성 이미지: 엔터프라이즈 서비스 장애 자동화 롤백과 포스트모템 절차 문제 정의 — 대규모 서비스에서 자동화 롤백이 필요한 이유 대규모 분산 시스템에서는 배포 버그, 설정 오류, 인프라 결함, 외부 의존성 실패, 성능 회귀, 보안 사고 등 다양한 문제가 짧은 시간에 널리 확산될 수 있다. 그 영향은 단일 인스턴스의 중단을 넘어 다중 테넌트·다중 리전의 트래픽 정지, SLA·SLO 위반, 데이터 무결성 손상, 그리고 매출 및 고객 신뢰 하락으로 이어진다. 탐지·의사결정 지연: 수동 프로세스는 MTTR을 늘리고, 결과적으로 장애 확산 시간을 길게 만든다. 조직 간 조율 비용: 교차팀 승인과 커뮤니케이션 병목으로 즉시 대응하기 어렵다. 사람 오류 위험: 수동 변경은 불일치나 실수로 추가 사고를 유발할 수 있다. 스케일·시간대 한계: 고부하나 심야 장애 때 즉시 인력을 투입하기 어렵다. 복구 일관성 부족: 수동 롤백은 재현성과 검증이 떨어져 반복적인 실패를 낳는다. 실무 체크리스트: 자동화 트리거(임계치), 롤백 범위, 책임자 지정, 커뮤니케이션 채널, 검증용 모니터링 항목을 사전 정의해 두자. 이러한 제약 때문에 검증된 자동화 롤백은 MTTR 단축과 서비스 안정성 확보에 핵심적이다. 운영 관점에서는 엔터프라이즈 서비스 장애 자동화 롤백과 포스트모템 절차를 함께 설계해 자동 복구와 사고 학습을 병행해야 한다. 정책과 가드레일 설계 — 언제 어떻게 롤백할지 결정하기 서비스 장애 자동화 롤백은 명확한 SLO/SLI, 다단계 임계치와 충분한 안전장치가 없으면 오히려 위험합니다. 먼저 핵심 SLI(오류율, p95 응답시간, 트랜잭션 성공률)를 정의하고, SLO 달성 기준(예: 가용성 99.9%)을 문서화하세요. 알림 체계는 warning(경고)과 critical(긴급)으로 구분해 각 임계치를 설계합니다. 경고: SLI가 SLO의 5% 포인트 이탈이 5분간 지속될 때 → 팀에...