신뢰성 향상을 위한 SLI/SLO 활용 - Part 1: SLI/SLO 프레임워크 구축과 LINE Status 개발

LINE의 SRE 팀이 다수 서비스에 SLI/SLO를 적용하며 발견한 공통 패턴이 있었다. SLI/SLO 도입부터 운영까지 대부분의 서비스가 동일한 단계를 거친다는 것이다.

Line은 이를 바탕으로 5단계 프레임워크를 구축했다:

• Define: 중요한 사용자 여정(CUJ) 선택 및 SLI 정의
• Instrument: SLI 측정을 위한 메트릭 설계 및 구현
• Observe: Grafana 대시보드 및 기록 규칙 설정
• React: SLO 목표값 설정 및 알림 구성 (권장: 28일 롤링 윈도우 99.9%)
• Improve: 에러 버짓 기반 운영 및 정기적 검토

현재 Confluence 템플릿으로 제공되며, 각 팀이 단계별로 완성하면서 SLI/SLO를 정의한다.

프레임워크 기반으로 LINE Status라는 내부 도구를 개발했다. 기존 외부 API 상태 페이지와 달리, 일관된 기준(SLI/SLO 메트릭)에 따라 내부 서비스 상태를 자동으로 갱신한다.

핵심 설계 철학은 "이진 상태(가동/중단) 대신 SLI 기반 SLO 충족 여부"를 표시하는 것이다. 또한 기술 메트릭을 직접 노출하지 않고, 사용자가 인식하는 기능 중심으로 표현한다. 메시징 서비스라면 "메시지 전송", "읽음 표시" 같은 용어를 사용한다.

LINE Status의 주요 화면:

• 메인 페이지: 모든 서비스의 현재 상태를 한눈에 표시. AI 생성 요약, CUJ 항목별 상태, 직관적 색상 코드(초록=정상, 노랑=이벤트 감지, 빨강=중단)
• 서비스 상세 페이지: CUJ 항목별 상태 및 이벤트 타임라인. 월별 이벤트 히스토리
• 히스토리 페이지: 전체 서비스 이벤트. 이벤트별 영향 범위 파악 가능

개발 과정에서 주목할 점은 "AI와 협업할 때 요구사항을 마크다운으로 명확히 작성하는 것이 중요"라는 것. 저자는 엔지니어로서 프론트엔드를 자주 하지 않았지만, 각 기능마다 요구사항을 상세히 문서화하고 AI와 공유하는 "vibe coding" 방식으로 약 1개월 만에 UI를 완성했다.

LINE은 SLI/SLO 프레임워크와 LINE Status를 통해 조직 전체의 신뢰성 논의에 공통 언어를 확립하려 한다. 개별 팀의 모니터링 대시보드 대신 CUJ 기반 SLI/SLO를 통해 함께 사용자 경험 영향을 평가하고, 더 빠른 의사결정과 팀 간 커뮤니케이션을 가능하게 하는 것이 목표다.