DevOps 파이프라인을 따라 흘러가는 개발과 운영의 흐름 속에서 IT 팀을 늘 마음 졸이게 하는 것은? 따로 묻지 않아도 모두 공감하는 장애 발생입니다. 민첩성이 높을 수록 장애 부담도 큽니다. 디지털 상품이나 서비스를 판매하는 조직의 경우 다운타임은 직간접적인 비즈니스 손실로 이어질 수 있어 다운타임을 최소화하는 것은 그 무엇보다 우선순위 높은 목표입니다. 이런 이유로 인시던트(incident) 관리에 만전을 기하게 되죠. 이번 포스팅에서는 현대적인 인시턴트 관리 방안을 구글 클라우드 환경에서 incident.io를 활용하는 예를 통해 알아보겠습니다.
낡은 도구와 관행이 만드는 혼란
앞서 ‘현대적인 인시던트 관리 방안’이라는 표현을 썼습니다. 현대적이란 말에는 숨은 뜻이 있습니다. 기존 방식과 관행의 문제를 해결한다는 의미가 내포되어 있습니다. 그렇다면 이전 방식의 인시던트 관리에는 어떤 문제가 있을까요? 크게 두 가지를 꼽을 수 있습니다. 하나는 클라우드 네이티브, AI 등 최신 환경에 더 이상 맞지 않는 도구를 쓰는 것입니다. 다른 하나는 너무 많은 도구 사용과 너무 많은 이해관계자에서 오는 혼선과 혼란입니다.
예를 들어보겠습니다. 어느 날 새벽 3시에 주요 서비스에 장애가 발생했다고 가정해보겠습니다. 기존 방식으로 대응하면 어떤 일이 일어날까요? 모니터링 시스템이 담당자에게 경보(alert)를 보내고 엔지니어는 잠에서 깨 팀원들에게 연락을 합니다. 누군가는 상황을 기록하고, 다른 사람은 고객 공지를 올립니다. 이 모든 과정에서 여러 시스템을 오가며 수작업을 하게 됩니다. 이와 같은 대응 방식은 다음과 같은 악순환을 낳습니다.
- 지연된 대응: 너무 많거나 관련 없는 경보 때문에 ‘경보 피로’가 쌓여 정작 중요한 신호를 놓칩니다.
- 단편적인 정보: Datadog, PagerDuty, Jira, Slack 등 수많은 도구를 오가며 정보를 공유해 혼란이 커지고 해결 시간이 길어집니다.
- 반복되는 문제: 눈앞의 불을 끄는 데 급급해 근본 원인을 해결하고 장기적인 개선을 이루지 못합니다.
- 학습의 부재: 과거 사고로부터 효과적인 분석과 학습이 이뤄지지 않아 똑같은 실수를 반복할 우려가 있습니다.
현대적인 인시던트 관리는 위와 같은 악순환의 고리를 끊을 수 있어야 합니다. 구글 클라우드 환경에서 incident.io을 활용하는 예를 통해 악순환의 고리를 어떻게 끊어 낼지 알아보겠습니다.
incident.io를 예로 본 인시던트 관리 현대화
incident.io는 현대적인 인시던트 관리 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 사고 발생 시의 불안, 불확실성, 혼란을 없애고 명확하고 효율적인 대응 프로세스를 제공하여 팀이 문제 해결에만 집중하도록 돕습니다.
앞서 가정한 새벽 3시 장애 발생 상황으로 다시 돌아가 보겠습니다. 같은 장애 상황에서 incident.io로 대응하는 것을 가정해 보겠습니다. 시스템이 오류를 감지하는 즉시 incident.io가 담당자에게 경보를 보내고 Slack에 새로운 ‘사고 채널’을 만들어 관련자들을 자동으로 초대합니다. 채널 안에는 체크리스트가 자동으로 게시되어 초기 대응 절차가 표준화되고 AI 봇이 문제 상황을 요약하거나 비슷한 과거 사고 기록을 제시해 원인 파악을 돕습니다. 엔지니어들은 바로 그 채널 안에서 협업하고 고객 공지용 페이지도 채널에서 직접 업데이트합니다. 덕분에 팀 전체가 한 화면을 보며 움직입니다.
참고로 incident.io는 서비스 가동 시간이 비즈니스에 매우 중요한 모든 조직을 위한 플랫폼입니다. SRE 팀, DevOps 팀, 플랫폼 엔지니어에게 최적화되어 있습니다. 이 플랫폼의 강점은 엔지니어링 조직을 넘어선다는 점입니다. 데이터 플랫폼팀이나 사내 IT 지원팀 같은 비기술 부서까지 스스로 인시던트 채널을 만들어 이슈를 관리할 정도로 직관적이고 범용적입니다.
인시던트 관리도 이제는 현대화를 고려해야 할 때
인시던트 관리는 더 이상 내부 엔지니어링 팀만의 문제가 아닙니다. 신뢰성은 디지털 제품이나 서비스의 핵심 기능이며 운영의 우수성은 곧바로 고객 경험의 질로 이어집니다. 현대적인 인시던트 관리 플랫폼은 AI와 자동화를 통해 사고 해결 시간을 단축하여 서비스 가용성을 극대화하고, 고객에게 중단 없는 경험을 제공합니다. 또한, 장애 발생 시 자동화된 상태 페이지를 통해 선제적이고 명확한 소통을 제공합니다. 그리고 장애 대응 과정에서 학습한 경험이 쌓이면서 더욱 안정적인 디지털 제품과 서비스를 만들게 됩니다.
