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개요Error-Budget Policy-as-Code(EBPaC)는 서비스 신뢰성 확보를 위한 오류 예산(Error Budget)을 기반으로 정책을 코드화하고, 자동화된 방식으로 서비스 배포 및 운영을 제어하는 기술입니다. 이는 SRE(Site Reliability Engineering)의 핵심 원칙을 DevOps 파이프라인에 통합하여, 안정성과 속도 간 균형을 정량적으로 관리할 수 있도록 지원합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의오류 예산(Error Budget)을 기준으로 서비스 정책을 코드로 구현하여 자동화하는 접근 방식GitOps, Policy-as-Code와 통합 가능목적SLO 위반 방지를 위한 정책 실행 자동화안정성과 배포 속도 간 균형 유지필요성SRE 기반 조직에서 수동적 운영 ..

개요SRE(Site Reliability Engineering)는 시스템 가용성과 신뢰성을 극대화하기 위한 현대적인 운영 패러다임입니다. 하지만 고도화된 복잡성, 알람 피로(alert fatigue), 무제한적 온콜(on-call) 부담은 SRE 팀의 번아웃을 유발하고 지속 가능성을 위협합니다. 이에 대한 대응으로 Sustainable SRE 개념이 부상하고 있습니다. 본 글에서는 신뢰성과 인간 중심 운영의 균형을 추구하는 Sustainable SRE의 개념, 구조, 기술 및 문화적 실천 방안을 정리합니다.1. 개념 및 정의Sustainable SRE는 시스템 신뢰성과 운영 효율성을 유지하면서도 엔지니어의 웰빙과 조직의 지속 가능성을 고려한 사이트 신뢰성 엔지니어링 방식입니다.단기적인 장애 대응보다 예방..

개요Span-Metrics Processor는 OpenTelemetry(OTel) Collector 파이프라인 내에서 스팬(Span) 데이터를 실시간으로 집계하고, 이를 Prometheus 등 메트릭 시스템이 이해할 수 있는 메트릭 포맷으로 변환하는 구성 요소다. 분산 추적(trace) 중심의 데이터를 메트릭 기반의 모니터링으로 전환해 성능, 지연, 오류 비율 등을 수치화할 수 있도록 한다.1. 개념 및 정의Span-Metrics Processor는 trace pipeline에서 수신한 스팬 정보를 기반으로 특정 레이블(서비스, 메서드, 상태코드 등)을 기준으로 latency, error_rate, request_count 등의 메트릭을 생성하여 export하는 컴포넌트이다. 이를 통해 trace에서 얻..

개요SLO-Driven Auto-Scaler는 CPU, 메모리와 같은 리소스 지표가 아닌 SLO(Service Level Objective)에 기반하여 애플리케이션의 자동 스케일링 결정을 내리는 진화된 오토스케일링 방식입니다. 이는 사용자의 체감 품질(QoE)에 직접적인 영향을 주는 지표(예: 응답 시간, 에러율)를 기준으로 동작하며, SRE(Site Reliability Engineering)와 클라우드 네이티브 환경에서의 효율적인 운영을 가능하게 합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의SLO 기반 메트릭(예: 응답 시간 99%)을 기준으로 서비스의 Auto Scaling을 트리거하는 기법목적사용자 경험 최적화 및 리소스 과소/과잉 사용 방지연계 기술Prometheus, KEDA, Kubernet..

개요Synthetic Transaction Monitoring(STM)은 실제 사용자의 행동을 시뮬레이션하여 시스템의 기능과 성능을 지속적으로 테스트하고, 사전적 장애 탐지와 사용자 경험 예측을 가능하게 하는 모니터링 방식입니다. 디지털 서비스의 안정성과 사용성을 확보하기 위한 DevOps, SRE 환경의 핵심 전략으로 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의사전에 정의된 사용자 시나리오를 자동화된 봇이 주기적으로 실행하며 성능 및 기능을 검증하는 모니터링 방식시뮬레이션 기반 모니터링목적실제 사용자 발생 전 이슈를 사전에 식별SLA/SLO 준수 보장필요성복잡한 분산 시스템에서 가시성 확보와 사용자 관점 품질 보장장애 예측 가능Synthetic Monitoring은 Real User ..

개요Error-Budget Policy는 SRE(Site Reliability Engineering) 관점에서 서비스의 가용성과 신뢰성 목표(SLO: Service Level Objective)를 기반으로, 개발 속도와 안정성 사이의 균형을 조율하기 위한 핵심 전략입니다. ‘허용 가능한 오류 한도’라는 개념을 정량화하여, 지나친 신뢰성 추구로 인한 개발 속도 저하를 방지하며, 반대로 품질 저하로 인한 신뢰성 하락을 통제합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의SLO 대비 실제 가용성 차이를 바탕으로 설정한 허용 오류 예산SLO - 실제 가용성목적안정성과 혁신(릴리스)의 균형 확보SRE의 핵심 원칙필요성서비스 품질 관리와 배포 속도 제어를 동시에 달성SLA 기반 운영에 적합Error-Budget은..

개요SRE(Site Reliability Engineering)는 대규모 시스템의 안정성과 가용성을 확보하면서도 빠른 배포와 확장을 가능하게 하는 운영 엔지니어링 프레임워크입니다. 구글(Google)에서 시작된 이 방식은 전통적인 시스템 운영과 소프트웨어 개발 간의 경계를 허물며, 코드 기반의 자동화된 운영과 지속적인 개선을 핵심 가치로 삼습니다.1. 개념 및 정의SRE는 ‘운영을 소프트웨어 엔지니어링 관점에서 접근’하는 방식입니다. 개발팀과 운영팀 간의 충돌을 줄이고, 시스템 안정성과 신속한 제품 개선을 동시에 달성하는 것을 목표로 합니다.핵심 개념:SLI(SLI: Service Level Indicator): 측정 지표 (예: 가용성, 오류율, 응답 시간)SLO(SLO: Service Level Ob..