서비스에 갑자기 장애가 터졌는데, 어디가 문제인지 몰라 밤새워 보신 적 있으신가요? 혹은 ‘느리다’, ‘불안정하다’ 같은 사용자들의 막연한 불평에 어떻게 대응해야 할지 막막했던 경험은요? 많은 개발자와 운영자, 그리고 SRE(Site Reliability Engineering)팀이 서비스 안정성을 높이기 위해 노력하지만, ‘신뢰성’이라는 추상적인 개념을 어떻게 측정하고 관리해야 할지 어려움을 겪습니다. 이처럼 명확한 목표 없이는 우리의 노력이 제대로 된 방향으로 가고 있는지, 사용자가 정말로 만족하고 있는지 알기 어렵습니다.
데이터독 SLO 설정, 핵심 3줄 요약
- 첫째, 사용자의 경험을 SLI(서비스 수준 지표)라는 구체적인 숫자로 바꿔야 합니다.
- 둘째, 데이터독(Datadog) 대시보드에서 SLO(서비스 수준 목표)를 설정하여 서비스의 신뢰도 목표를 시각적으로 추적하고 관리합니다.
- 셋째, 에러 버짓(Error Budget)을 활용한 자동화된 알림을 설정하여 장애에 선제적으로 대응하고 팀의 효율성을 극대화합니다.
사용자 경험을 숫자로 바꾸는 첫걸음, SLI 정의
서비스 안정성 관리의 첫 단추는 사용자의 기대를 측정 가능한 지표로 만드는 것입니다. 이것이 바로 SLI(서비스 수준 지표)입니다. ‘서비스가 빠르다’는 막연한 느낌 대신, ‘요청의 99%가 200ms 안에 처리된다’와 같이 구체적인 수치로 정의하는 것이죠. 데이터독은 APM(Application Performance Monitoring), RUM(Real User Monitoring), 인프라 모니터링 등 다양한 소스에서 수집한 메트릭을 기반으로 SLI를 손쉽게 정의할 수 있도록 돕습니다.
예를 들어, 마이크로서비스 아키텍처(MSA) 환경에서 특정 서비스의 응답 시간, 에러율, 처리량을 중요한 SLI로 삼을 수 있습니다. AWS, GCP, Azure와 같은 클라우드 환경이나 쿠버네티스(Kubernetes), 도커(Docker) 컨테이너 환경에서도 데이터독 에이전트를 통해 필요한 데이터를 수집하고, 이를 바탕으로 사용자 경험과 직결되는 SLI를 설정할 수 있습니다. 중요한 것은 개발팀이나 운영팀의 관점이 아닌, 철저히 사용자 관점에서 중요한 것이 무엇인지 파악하고 이를 지표로 삼는 것입니다.
주요 서비스 수준 지표(SLI) 예시
| 지표 유형 | 설명 | 측정 예시 |
|---|---|---|
| 가용성 (Availability) | 시스템이 정상적으로 요청을 처리하는 비율 | HTTP 상태 코드 2xx, 3xx의 비율 |
| 지연 시간 (Latency) | 요청을 처리하는 데 걸리는 시간 | 95번째 백분위수(95th percentile) 응답 시간이 300ms 미만 |
| 처리량 (Throughput) | 단위 시간당 시스템이 처리하는 요청의 수 | 초당 요청 수(RPS) 또는 초당 쿼리 수(QPS) |
| 내구성 (Durability) | 데이터가 손실되지 않고 보존될 확률 (주로 스토리지 시스템) | 연간 데이터 손실률 0.0001% 미만 |
목표 설정과 시각화, 데이터독 SLO 대시보드 활용법
SLI를 정의했다면, 다음은 이 지표를 가지고 ‘어느 수준까지 달성할 것인가’라는 목표, 즉 SLO(서비스 수준 목표)를 설정할 차례입니다. SLO는 “지난 30일 동안 가용성 99.9%를 달성한다”와 같이 구체적인 목표치와 기간을 명시합니다. 이는 팀이 기능 개발 속도와 안정성 유지 사이에서 균형을 잡도록 돕는 중요한 기준이 됩니다. 데이터독은 직관적인 UI를 제공하여 몇 번의 클릭만으로 SLO를 설정하고, 이를 실시간 대시보드에서 추적할 수 있게 해줍니다.
데이터독의 SLO 위젯을 활용하면 SLO 달성률, 남은 에러 버짓, 그리고 시간 경과에 따른 추이 등을 한눈에 파악할 수 있습니다. 특히 분산 추적(Distributed Tracing) 데이터와 연계하면, SLO가 악화되었을 때 어떤 서비스의 어떤 구간에서 병목 현상이 발생하는지 신속하게 파악하여 트러블슈팅 시간을 단축할 수 있습니다. 이는 복잡한 클라우드 네이티브 환경에서 가시성(Observability)을 확보하는 데 큰 도움이 됩니다. 뉴렐릭(New Relic), 다이나트레이스(Dynatrace)와 같은 다른 APM 솔루션이나 프로메테우스(Prometheus)와 그라파나(Grafana) 조합의 오픈소스 스택과 비교했을 때, 데이터독은 로그 관리, 인프라 모니터링, APM, 보안 모니터링 등을 하나의 올인원 플랫폼에서 통합적으로 관리하며 SLO를 설정할 수 있다는 장점이 있습니다.
장애 대응 자동화의 시작, 에러 버짓과 알림
100% 완벽한 서비스는 존재하기 어렵습니다. SRE의 핵심 철학 중 하나는 ‘실패를 허용’하되, 그것을 관리하는 것입니다. 여기서 등장하는 개념이 바로 ‘에러 버짓(Error Budget)’입니다. 만약 SLO 목표가 99.9%라면, 나머지 0.1%는 ‘실패해도 괜찮은’ 예산, 즉 에러 버짓이 됩니다. 이 예산 안에서는 새로운 기능을 배포하거나 실험적인 시도를 하는 등 위험을 감수할 수 있습니다.
중요한 것은 이 에러 버짓이 빠르게 소진될 때 이를 인지하고 대응하는 것입니다. 데이터독에서는 에러 버짓 소진율에 기반한 알림을 설정할 수 있습니다. 예를 들어, “30일 SLO의 에러 버짓 중 50%가 소진되면 경고 알림을 보내고, 80%가 소진되면 긴급 알림을 보낸다”와 같이 설정할 수 있습니다. 이러한 ‘번다운 알림(Burn Rate Alerts)’은 SLO 위반이 임박했음을 미리 알려주어 팀이 선제적으로 대응하고, 실제 장애로 이어지기 전에 조치를 취할 수 있도록 돕습니다. 이는 장애 대응을 자동화하고, DevOps 및 CI/CD 문화 속에서 안정성과 개발 속도라는 두 마리 토끼를 잡는 효과적인 방법입니다.
