SRE, DevOps, 개발자의 업무 초점과 주요 지표(Key Metrics) 한눈에 보기

개발자(Developer), SRE(Site Reliability Engineer), 데브옵스(DevOps Engineer)는 각각 업무 초점이 다르기 때문에 주요하게 보는 지표(Key Metrics)도 다르다.

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📌 1. 개발자(Developer) - 기능과 코드 품질에 집중

🔹 주요 지표

✅ 리드 타임(Lead Time for Changes)

• 코드가 개발 완료된 후 실제 배포까지 걸리는 시간
• 짧을수록 좋음

✅ 배포 빈도(Deployment Frequency)

• 코드 변경이 얼마나 자주 배포되는지
• 지속적 배포(CD)를 잘 활용하면 배포 빈도가 높아짐

✅ 변경 실패율(Change Failure Rate)

• 배포된 코드가 장애를 일으켜 롤백되는 비율
• 낮을수록 안정적인 코드 품질을 유지하는 것

✅ 코드 커버리지(Code Coverage)

• 테스트 코드가 실제 코드에서 차지하는 비율
• 높을수록 테스트 품질이 높고, 안정적인 코드 유지 가능

✅ MTTR (Mean Time to Recovery)

• 장애가 발생했을 때 복구하는 평균 시간
• 코드 변경이 얼마나 빠르게 롤백되거나 수정되는지 확인하는 지표

✅ PR 리뷰 시간(Pull Request Review Time)

• PR이 승인받는 데 걸리는 평균 시간
• 빠른 리뷰는 개발 속도를 높이고 협업 효율을 증가시킴

✅ 버그 발생률(Bug Rate)

• 배포 후 특정 기간 동안 발생하는 버그 개수
• 낮을수록 코드 품질이 높음을 의미

✅ CI/CD 파이프라인 성공률

• 빌드, 테스트, 배포 파이프라인이 성공적으로 완료되는 비율
• 실패율이 높으면 CI/CD 환경을 개선해야 함

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📌 2. SRE (Site Reliability Engineer) - 시스템 안정성과 가용성에 집중

🔹 주요 지표

✅ SLA(Service Level Agreement) / SLO(Service Level Objective) / SLI(Service Level Indicator)

• SLA: 고객과 약속한 서비스 가용성 (예: 99.9% 가용성 보장)
• SLO: 내부적으로 목표하는 서비스 성능 기준
• SLI: 실제 측정된 성능 값

✅ MTTR (Mean Time to Recovery)

• 장애 발생 후 복구까지 걸리는 평균 시간
• 짧을수록 좋은 시스템 신뢰성

✅ MTBF (Mean Time Between Failures)

• 장애 간 평균 시간
• 길수록 시스템이 안정적

✅ 에러율(Error Rate)

• HTTP 5xx, 4xx 등의 오류 비율
• API 응답 오류율 등도 포함됨

✅ 트래픽(Traffic)

• 시스템에 들어오는 요청량 (QPS, RPS)
• 갑작스러운 트래픽 증가 감지

✅ 지연 시간(Latency)

• 서비스 응답 속도 (P50, P90, P99 지연 시간)
• P99 지연 시간이 너무 길면 성능 개선이 필요

✅ CPU, 메모리, 디스크 사용률

• 시스템 자원 사용량 모니터링
• 병목 구간 파악 및 최적화

✅ 장애 감지(Alerting & Monitoring)

• Prometheus, Grafana, Datadog 등으로 실시간 모니터링
• 장애 발생 전 경고(Alert) 트리거 설정

✅ 로그 및 분산 트레이싱(Log & Tracing)

• 장애 원인을 분석하기 위해 로그와 트레이스 데이터를 수집

✅ 백업 및 복구 테스트 수행률

• 데이터 백업이 정상적으로 이루어지고 있는지, 복구가 가능한지 확인

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📌 3. DevOps Engineer - 개발과 운영의 연결, 배포 자동화와 효율성에 집중

🔹 주요 지표

✅ CI/CD 파이프라인 실행 시간

• 빌드, 테스트, 배포에 걸리는 시간
• 짧을수록 개발 효율성이 높음

✅ 배포 실패율(Deployment Failure Rate)

• 배포 중 오류가 발생해 롤백된 비율
• 낮을수록 안정적인 배포 환경

✅ MTTR (Mean Time to Recovery)

• 배포 실패 후 정상 운영까지 걸리는 시간
• 짧을수록 좋음

✅ IaC (Infrastructure as Code) 적용률

• Terraform, Ansible 등을 활용한 자동화 비율
• 수작업 설정을 줄이고 자동화하면 운영 효율성 증가

✅ 빌드 성공률(Build Success Rate)

• 빌드가 실패하는 비율
• 높으면 빌드 과정에서 문제 발생

✅ 테스트 실행 시간(Test Execution Time)

• CI/CD에서 테스트가 실행되는 평균 시간
• 너무 길면 테스트 최적화 필요

✅ 인프라 비용 최적화 (Cost Optimization)

• 클라우드 및 온프레미스 비용 모니터링
• 불필요한 자원 제거 및 최적화

✅ 컨테이너 및 쿠버네티스 관련 지표

• Pod 재시작 횟수 (CrashLoopBackOff 감지)
• CPU & 메모리 사용량 (HPA 활용)
• 네트워크 트래픽 및 지연 시간

✅ 배포 자동화 비율

• 배포 프로세스에서 사람이 개입하는 빈도를 줄이고 자동화된 배포율 증가

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🏆 정리: 각 역할별 주요 지표

역할 주요 지표

개발자	리드 타임, 배포 빈도, 변경 실패율, 코드 커버리지, PR 리뷰 시간
SRE	SLA/SLO/SLI, MTTR, MTBF, 에러율, 지연 시간, 트래픽 모니터링
DevOps	CI/CD 성공률, 배포 실패율, IaC 적용률, 인프라 비용 최적화, 쿠버네티스 모니터링

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🚀 결론

• 개발자는 코드 품질과 배포 속도를 중요하게 생각
• SRE는 시스템 안정성과 성능, 장애 대응에 집중
• DevOps는 CI/CD, 인프라 자동화 및 운영 효율성 최적화에 초점

 

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