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...

SRE 관점에서의 SLA 예측과 자동복구 회로설계 — 실전 가이드 AI 생성 이미지: SRE 관점에서의 SLA 예측과 자동복구 회로설계 실무 리더 요약 정리 이 문서는 SRE 관점에서 SLA 예측과 자동복구 회로설계를 다룰 때 현업에서 빠르게 참고할 수 있도록 핵심 의사결정 포인트만 추려 정리한 실무 요약입니다. 이 글에서 다루는 핵심 항목 SLA 예측 기법 — 통계적 모델과 머신러닝 기법의 조합 현장에서 마주친 실제 사례와 교훈 SLA/SLO/SLI 설계 원칙 — 무엇을, 어떻게 측정할지에 대한 지침 팀 위키나 아키텍처 리뷰 문서에 그대로 옮겨 쓰고, 조직 환경에 맞춰 소소한 부분만 조정해도 실무에 바로 활용할 수 있습니다. 실제 엔터프라이즈 환경에서는 이런 상황이 흔히 발생합니다. 몇 년 전 우리 팀도 SLA 예측과 자동복구 회로를 충분히 설계하지 못해 같은 장애와 과도한 야근을 반복한 경험이 있습니다. 이 글은 그런 실패를 되풀이하지 않기 위해, 리더 관점에서 어떤 구조와 운영 프로세스를 먼저 갖춰야 하는지에 초점을 맞추고 있습니다. 이 글에서 짚고 가는 핵심 포인트 SLA 예측 기법 — 통계 모델과 머신러닝의 현실적인 조합 현장 사례에서 얻은 실무 인사이트 SLA/SLO/SLI 설계 원칙 — 무엇을 측정할지와 집계 방법 관찰성 파이프라인과 데이터 품질 확보 방법 엔터프라이즈 환경에서 SLA 예측과 자동복구 회로설계를 적용할 때 반드시 챙겨야 할 구조·운영 포인트만 간결하게 정리했습니다. SLA 예측 기법 — 통계적 모델과 머신러닝 접근법 시계열 성능 지표는 전통적 통계 모델(ARIMA/ETS, 상태공간)과 머신러닝(LSTM, XGBoost, Quantile Regression)을 적절히 결합해 다루는 것이 현실적입니다. SRE 관점에서는 단일 예측값보다 예측구간(uncertainty)을 함께 제공해 SLO 위반 위험을 확률적으로 표현하는 것이 중요합니다. 예측 불확실성은 자동복구 회로의 트리거 조건...