SRE 팀의 주요 역할과 책임

 

SRE 팀은 시스템의 안정성을 보장하면서도 운영 자동화를 통해 효율성을 극대화하는 역할을 합니다. 이를 위해 서비스 가용성 관리, 장애 대응, 운영 자동화, 성능 최적화, 배포 안정성 향상 등의 활동을 수행합니다.

 

📌 1️⃣ SRE(Site Reliability Engineering)란?

SRE(Site Reliability Engineering)는 소프트웨어 엔지니어링 원칙을 적용하여 시스템의 안정성(Reliability), 가용성(Availability), 성능(Performance), 확장성(Scalability)을 보장하는 역할을 합니다.
즉, 운영(Operations)과 개발(Development)의 중간 다리 역할을 하면서 신뢰할 수 있는 서비스 제공을 목표로 합니다.

 

📌 2️⃣ SRE 팀의 주요 역할과 책임

SRE 팀은 5가지 핵심 영역에서 활동합니다.

1️⃣ 서비스 가용성(Availability) 및 안정성(Reliability) 보장

✔ SLO(SLI & SLA) 정의 및 모니터링

• 시스템의 서비스 레벨 목표(Service Level Objective, SLO) 설정
• SLI(Service Level Indicator) → 지연 시간, 오류율, 요청 처리량 등의 주요 지표 모니터링
• SLA(Service Level Agreement) → 비즈니스 계약과 연계된 서비스 품질 보장

✔ Error Budget 관리

• 일정 수준의 장애를 허용하면서도 신규 기능을 배포할 수 있도록 균형 유지

✅ 예시:
"쿠팡의 주문 API 가용성을 99.99% 이상 유지하기 위해 Error Budget을 관리하고, 서비스 장애 발생 시 SLA를 준수하도록 합니다."

 

2️⃣ 장애 대응(Incident Management) 및 복구(Recovery)

✔ 실시간 장애 감지 및 대응 (Real-time Incident Response)

• Prometheus, Grafana, Datadog, AWS CloudWatch 같은 모니터링 툴을 활용하여 장애 감지
• 장애 발생 시 On-call 대응 및 즉각적인 조치 (예: 자동 복구, 롤백)
• MTTR(Mean Time to Recovery) 최소화

✔ 사후 분석(Postmortem) 및 장애 예방

• 장애 발생 후 Root Cause Analysis(RCA) 진행
• 재발 방지를 위해 복구 자동화(Auto Healing) 및 시스템 개선

✅ 예시:
"지난달 결제 서비스에서 발생한 장애에 대한 Postmortem을 작성하고, 이를 기반으로 데이터베이스의 트랜잭션 처리 방식을 개선하여 향후 발생 가능성을 줄였습니다."

 

3️⃣ 운영 자동화(Operational Automation) 및 효율성 개선

✔ Toil 제거 및 자동화 (Automation & Toil Reduction)

• 반복적인 운영 업무(Toil)를 줄이기 위해 Infrastructure as Code(IaC) 적용 (예: Terraform, Ansible)
• CI/CD Pipeline 자동화 (예: GitHub Actions, ArgoCD, Spinnaker)

✔ Auto Scaling & Self-Healing System 구축

• Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler (HPA), AWS Auto Scaling 등을 활용한 확장성 확보
• 장애 발생 시 Auto Healing 시스템 구축

✅ 예시:
"데이터베이스 연결 풀(Connection Pool)을 최적화하고, Kubernetes의 Auto Scaling을 적용하여 트래픽 급증 시에도 안정적으로 서비스가 운영되도록 했습니다."

 

4️⃣ 모니터링(Observability) 및 성능 최적화(Performance Optimization)

✔ Four Golden Signals 모니터링

• Latency(지연 시간), Traffic(트래픽), Errors(오류율), Saturation(리소스 사용률) 관리
• 실시간 모니터링 시스템 구축 (Prometheus + Grafana, Loki, OpenTelemetry)

✔ 시스템 성능 최적화

• API 성능 튜닝 (쿼리 최적화, 캐싱 적용)
• 네트워크 병목 분석 및 CDN 활용 (CloudFront, Akamai)

✅ 예시:
"API 응답 속도를 200ms 이하로 유지하기 위해 Redis 캐싱을 적용하고, 지연 시간이 높은 SQL 쿼리를 최적화했습니다."

 

5️⃣ 배포 및 지속적인 개선(Deployment & Continuous Improvement)

✔ 무중단 배포(Zero-Downtime Deployment) 전략 적용

• Canary Deployment, Blue-Green Deployment, Feature Flagging 적용
• Kubernetes Rolling Update 설정 최적화

✔ SRE 문화 전파 및 DevOps 협업

• 개발팀과 협업하여 Reliability Engineering 문화 확산
• 개발자가 운영을 고려한 코드를 작성하도록 SRE Best Practices 공유

✅ 예시:
"Blue-Green Deployment 전략을 적용하여, 서비스 배포 중단 없이 신규 버전을 배포할 수 있도록 개선했습니다."

 

📌 3️⃣ SRE가 해결하는 주요 문제 (What Problems Does SRE Solve?)

📌 운영과 개발의 충돌 문제 해결

• 개발팀은 빠른 배포(Feature Release) 를 원하고, 운영팀은 안정성(Reliability) 보장을 원함
• SRE는 Error Budget을 활용하여 안정성과 배포 속도 간 균형을 맞춤

📌 대규모 시스템의 장애 대응 및 복구 문제 해결

• 장애 발생 시 빠른 탐지 및 대응이 가능하도록 실시간 모니터링 및 자동화된 복구 시스템 구축

📌 비효율적인 운영 프로세스 개선

• 반복적인 운영 작업을 자동화(Automation)하여 엔지니어링 효율성을 증가