서비스 가용성 확보를 위한 장애 예측과 대응 체계 설계 AI 생성 이미지: 서비스 가용성 확보를 위한 장애 예측과 대응 체계 문제 정의 — 장애 예측이 가용성에 미치는 영향 서비스 다운타임은 매출 손실과 고객 신뢰 하락으로 곧바로 이어진다. 예측되지 않은 장애는 SLI(응답시간·가용률)를 악화시켜 SLA 위반과 페널티를 초래한다. 장기적으로는 브랜드 손상이나 계약 해지 위험도 커진다. 반면 장애 예측은 MTTD(탐지시간)와 MTTR(복구시간)을 단축해 영향을 받는 고객 수를 줄인다. 또한 자동 차단, 롤백, 트래픽 셰이핑 등의 대응을 사전에 준비할 여유를 만든다. 비용 영향: 매출 손실, 고객 보상, 추가 지원 인력 비용 증가 운영 리스크: 인시던트 급증, 교대 인력 피로, 복구 우선순위 혼선 비즈니스 리스크: 계약 위반, 시장 신뢰 저하, 규제·법적 문제 따라서 예측 체계는 측정 가능한 SLI 정의, 적정 경보 임계값, 우선순위 기반 대응 플레이북 및 용량·배포 정책과 긴밀히 연계되어야 한다. 실무 체크리스트 예: 핵심 SLI 선정·측정, 경보 임계값 검증, 플레이북·자동화 시나리오 점검을 주기적으로 수행하라. 전반적으로 서비스 가용성 확보를 위한 장애 예측과 대응 체계는 탐지·대응·복구가 유기적으로 연결되도록 설계되어야 한다. 관찰성의 토대 다지기 — 어떤 데이터와 계측이 필요한가 계측 설계는 메트릭·로그·트레이스·외부 헬스체크를 목적에 따라 구분하고, 각 데이터의 수집·보관 정책을 정의하는 것에서 출발한다. 메트릭: 해상도가 높은 지표는 빈번히 수집하되, 저카디널리티 지표와 고카디널리티 이벤트는 분리해 저장해야 한다. 레이블은 service, env, region, deployment, team 등으로 제한해 카디널리티를 관리한다. 로그: JSON 같은 구조화 형식을 사용하고 요청ID 등 필요한 컨텍스트 필드를 포함하되 PII는 제외한다. 정상 로그는 비율 샘플링하고 오류는 100% 보존하며, 보관 계층도 정의하자...