ITPE * JackerLab

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..