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...