아날로그 인시던트 스토리 관측 캐러셀: 온콜 트레이드오프를 위한 책상 위 리스크 회전판 돌리기

당신의 전체 인시던트 대응 전략을 책상 위에 올릴 수 있는 작은 캐러셀 하나로 축소해서, 리스크 회전판처럼 돌릴 수 있다면 무엇이 보일까요?

바늘은 “새벽 2시에 모두 깨우기”에 멈출까요, “조용히 자동 복구(자가 치유)”일까요, 아니면 “일단 기록하고 나중에 학습하기”일까요? 현실에서 온콜과 인시던트 대응은 항상 속도, 안전, 사람(정신 건강) 사이를 저울질하는 균형 잡기 게임입니다. 우리는 늘 이렇게 트레이드오프를 합니다.

• 대응 속도 vs. 과잉 대응 리스크
• 자동화 vs. 사람의 검토
• 비즈니스 연속성 vs. 엔지니어 번아웃

**아날로그 인시던트 스토리 관측 캐러셀(Analog Incident Story Observatory Carousel)**을 하나의 멘탈 모델로 떠올려 보세요. 물리적인 물건일 수도 있고, 머릿속 상상 속의 바퀴일 수도 있습니다. 각 조각은 서로 다른 종류의 인시던트 스토리를 나타냅니다. — 저위험 귀찮은 알림, 대형 장애, 정체불명의 이상 징후, 그리고 그 사이에 있는 모든 것들까지. 회전판을 한 번 돌릴 때마다 스스로에게 이렇게 묻게 됩니다. “이 리스크 조각에 대해 가장 알맞은 트레이드오프는 무엇일까?”

이 글에서는 이 캐러셀 메타포를 활용해, 온콜 운영을 어떻게 구조화할지 다음의 관점으로 풀어봅니다.

• 리스크 수준에 맞춘 대응 단계 설계
• 하이퍼오토메이션을 ‘연결 조직(Connective Tissue)’으로 활용하기
• 노코드/로우코드 워크플로우
• 신뢰성 엔지니어링과 불확실성 관리 개념
• 협업형 테이블탑(Tabletop) 연습과 시뮬레이션

1. 리스크에서 시작하기: 모든 인시던트가 같은 대응을 받을 필요는 없다

인시던트 대응에서 가장 큰 실수 중 하나는 모든 알림을 운석 충돌 급의 사건처럼 다루는 것입니다. 그렇게 가면 빠르게 도달하는 곳은 다음과 같습니다.

• 알림 피로(Alert Fatigue)
• 우선순위 설정 실패
• 느리고 일관성 없는 의사결정

대신, 인시던트 대응 단계를 리스크 수준에 맞게 조정해야 합니다.

리스크 티어 정의하기

비즈니스 임팩트에 기반을 둔 명확한 리스크 카테고리를 만드세요.

• 티어 1 – 크리티컬(Critical): 대규모 고객 영향, 규제 리스크, 데이터 유실, 안전(안전성) 관련 위험
• 티어 2 – 메이저(Major): 심각한 서비스 저하 또는 다운타임, 재무적 리스크
• 티어 3 – 모더레이트(Moderate): 국소적인 장애, 성능 저하, 비핵심 기능 문제
• 티어 4 – 마이너 / 정보성(Minor / Informational): 귀찮은 알림, 알려진 일시적 장애, 저임팩트 이상 징후

각 티어마다 다음을 명확히 정의합니다.

• 누가 관여해야 하는지 (온콜 담당자만, 인시던트 커맨더, 임원, 법무, 커뮤니케이션팀 등)
• 추가 승인 없이 허용되는 행동
• 추가 세이프가드가 필요한 행동, 예:
  • 영향도가 큰 변경에 대한 추가 승인 (예: DB 페일오버, 대량 데이터 작업)
  • 보안 대응에 대한 동료 검토 (예: IP 대역 차단, 토큰 무효화)
  • 고객 대상 커뮤니케이션에 대한 명시적 검토 절차

각 티어를 인시던트 캐러셀의 한 조각으로 생각해 보세요. 시나리오 하나를 골라 이렇게 자문합니다. “이 리스크 수준이라면, 시스템과 운영하는 사람 모두를 지키는 최소한의 안전한 대응은 무엇일까?”

2. 하이퍼오토메이션: 인시던트 회전판을 잇는 연결 조직

대부분의 조직은 이미 이런저런 도구들을 잔뜩 가지고 있습니다.

• 모니터링 및 로깅 플랫폼
• 보안 스캐너 및 SIEM(Security Information and Event Management)
• 온콜 스케줄러와 페이징 시스템
• ITSM 또는 티켓팅 도구
• 런북, 위키, 채팅 플랫폼

문제는 신호(signal)가 부족해서가 아니라, 그것들을 일관되게 연결하지 못하는 것입니다.

그래서 하이퍼오토메이션(Hyperautomation) 플랫폼이 중요합니다. 이들은 이렇게 동작하는 **연결 조직(Connective Tissue)**으로 볼 수 있습니다.

• 여러 도구에서 알림을 수집하고
• 컨텍스트를 풍부하게 보강하고 (예: 어떤 서비스, 어떤 고객, 최근 어떤 배포가 있었는지 등)
• 리스크 티어에 기반해 룰을 적용하고
• API를 통해 엔드투엔드로 대응을 오케스트레이션합니다.

하이퍼오토메이션 플랫폼이 자동으로 할 수 있는 일의 예:

• 티어 4 / 마이너 이벤트: 이미 알려진 무해한 알림은 자동으로 닫거나 억제하고, 메트릭을 기록해 문제(Problem) 레코드에 첨부.
• 티어 3 / 모더레이트 이슈: 온콜 엔지니어 한 명을 자동 호출하고, 풍부한 컨텍스트가 담긴 티켓을 생성한 뒤, 관련 채팅 채널에 포스팅.
• 티어 2 / 메이저 인시던트: 온콜 담당자와 2차 역할을 함께 호출하고, 인시던트 룸(채널)을 만들고, 관련 대시보드를 불러오고, 최근 변경 로그를 붙인 후, 다음 단계 런북을 추천.
• 티어 1 / 크리티컬 위기: 에스컬레이션 정책 발동, 리더십 알림, 전용 커뮤니케이션 채널 생성, 의사결정 체크리스트를 사전 로딩.

목표는 사람을 대체하는 것이 아니라, 반복적이고 루틴한 부분을 자동으로 안무(choreography)해서 사람은 모호함, 판단, 트레이드오프에만 집중할 수 있게 만드는 것입니다.

3. 노코드/로우코드: 운영자가 직접 자기 캐러셀을 만들 수 있게 하기

하이퍼오토메이션은 빠르게 적응할 수 있을 때만 진가를 발휘합니다. 워크플로우 하나 수정할 때마다 개발 스프린트가 필요하다면, 인시던트 운영 방식은 항상 현실을 뒤쫓게 됩니다.

그래서 특히 보안, SRE, 운영 팀에 대해서는 노코드/로우코드 자동화 도구를 선호하는 것이 핵심입니다.

장점:

• 짧은 피드백 루프: 온콜 담당자가 인시던트 회고 직후 바로 워크플로우를 조정할 수 있습니다.
• 도메인 전문가 중심: 실제로 고통을 느끼는 사람이 솔루션을 설계합니다.
• 병목 감소: 기능 개발 티켓이 우선순위를 기다릴 필요가 줄어듭니다.

노코드/로우코드 자동화 패턴의 예:

• 드래그 앤 드롭 플로우로 알림 메타데이터에 기반한 인시던트 라우팅 정의.
• 시각적 분기 로직: "environment = prod AND customer impact = high"인 경우, remediation X 실행 전에 승인 2개를 강제.
• 인시던트 메타데이터를 입력하면 후속 액션을 자동 트리거하는 간단한 폼.

이런 조정 하나하나는 인시던트 캐러셀의 한 조각을 다시 칠하는 것과 같습니다. 전체 장치를 갈아엎지 않고도, 조직의 대응 방식을 점진적으로 진화시키는 셈입니다.

4. 신뢰성 엔지니어링과 불확실성 관리에서 아이디어 빌려오기

인시던트는 본질적으로 시간 압박 속에서 불확실성을 다루는 일입니다. 신뢰성 엔지니어링은 수십 년 동안 이 문제를 연구해 왔습니다.

여기에서 몇 가지 개념을 가져올 수 있습니다.

신뢰성 할당(Reliability Allocation)

질문은 이렇습니다. “전체 리스크를 최소화하려면 어디에 신뢰성을 더 투자해야 할까?” 인시던트 대응 문맥에서는 예를 들면 다음과 같습니다.

• 결제, 인증, 안전(Safety) 시스템 같은 크리티컬 워크플로우에 대한 더 강력한 자동화와 테스트
• 임팩트가 가장 큰 장애 유형에 대한 더 잦은 리허설
• 취약하거나 고위험인 컴포넌트 주변에 추가적인 관측 가능성(Observability) 확보

리스크 모델링(Risk Modeling)

그냥 "터지는 것마다 처리"하는 대신, 선제적으로 다음을 모델링합니다.

• 실패 모드: 무엇이, 어떤 식으로 망가질 수 있는가?
• 발생 가능성: 얼마나 자주 발생할 수 있는가?
• 결과(Consequence): 실제로 터졌을 때 비용/피해는 어느 정도인가?

이 모델을 활용해:

• 리스크 티어 정의를 구체화하고
• 어디에 추가 승인이나 가드레일을 둘지 결정하며
• 어떤 시나리오를 연습용 시뮬레이션으로 다뤄야 할지 우선순위를 매깁니다.

불확실성 관리(Uncertainty Management) 마인드셋

온콜은 단지 기술적으로 정답을 맞히는 일이 아닙니다. 불완전한 정보 속에서 의사결정을 내리는 일입니다. 따라서 다음과 같은 역량을 훈련해야 합니다.

• 내가 충분히 알지 못하고 있다는 신호를 인지하기
• 언제는 행동을 미루고 더 정보를 모아야 하는지, 언제는 쉽게 되돌릴 수 있는 행동을 빨리 취해야 하는지 판단하기
• 이해관계자에게 불확실성을 솔직하고 명료하게 전달하기

캐러셀 메타포는 여기서도 유용합니다. 각 인시던트 스토리는 서로 다른 방식으로 불확실성과 리스크가 조합된 사례입니다. 사람들을 하나의 스크립트를 외우게 하는 것이 아니라, 그 풍경을 탐색하는 법을 익히게 하는 것입니다.

5. 테이블탑 연습: 아무것도 망가뜨리지 않고 캐러셀 돌려 보기

실제 장애를 일부러 일으키는 라이브 드릴은 강력할 수 있지만, 동시에 위험하고 스트레스를 크게 줍니다. 그보다 더 안전하고 협업 친화적인 대안이 있습니다. 바로 토론 기반 테이블탑(Tabletop) 연습입니다.

테이블탑에서는:

• 온콜 엔지니어, SRE, 보안, 프로덕트, 고객지원, 필요하다면 법무나 커뮤니케이션 담당자까지 관련 이해관계자를 한데 모읍니다.
• 진행자가 시나리오를 제시합니다. ("주요 리전의 크리티컬 데이터베이스 클러스터 상태가 점점 나빠지고 있습니다…")
• 그리고 그룹이 한 단계씩 ‘무엇을 할지’ 말로 풀어 나가며 논의합니다.

이 방식의 장점:

• 저스트레스 환경에서 다양한 "만약에" 상황을 탐색할 수 있습니다.
• 각자의 역할과 책임에 대한 공통 이해가 생깁니다.
• 런북, 자동화, 모니터링에서 **빠져 있는 부분(갭)**을 드러낼 수 있습니다.

테이블탑 연습 하나하나가 인시던트 캐러셀에 새로운 스토리를 하나씩 추가하는 과정과 같습니다. “만약 회전판이 제품 런칭 중 리전 전체 장애에 멈춘다면? 지금 우리의 시스템은 어떻게 행동할까?”를 검증해 보는 것입니다.

6. 시나리오를 실제 리스크와 시스템에 맞게 커스터마이징하기

범용 테이블탑 스크립트도 시작점으로는 괜찮지만, 진짜 가치는 조직에 맞춘 시나리오에서 나옵니다.

• 여러분의 특정 기술 스택과 아키텍처
• 비즈니스에 핵심적인 플로우 (결제, 로그인/인증, 트레이딩, 보험 청구 처리 등)
• 규제 및 계약 상의 의무
• 고객 기대와 SLA(Service Level Agreement)

이런 것들을 반영해 다음과 같은 시나리오를 설계해 보세요.

• 이미 여러 번 데인 적 있는 지점 (과거에 같은 유형의 장애를 겪은 영역)
• 빈도는 낮지만 결과가 치명적인 이벤트 (일어나지 않기를 바라지만, 발생하면 임팩트가 매우 큰 경우)
• 팀 간 의존성이 큰 상황 (보안 + SRE + 고객지원이 모두 얽힌 케이스 등)

각 시나리오마다 다음을 명시적으로 연결해 둡니다.

• 그 상황에 부여할 리스크 티어
• 자동으로 어떤 자동화가 동작해야 하는지 (혹은 아직 없는지)
• 필요한 승인, 가드레일, 커뮤니케이션 절차

이렇게 하면 캐러셀이 그냥 랜덤으로 돌아가는 것이 아니라, 정말 중요한 인시던트 쪽으로 가중치가 실린 회전판이 됩니다.

7. 시뮬레이션을 일회성이 아니라 ‘습관’으로 만들기

테이블탑이나 테스트를 한 번 돌렸다고 끝이 아닙니다. 시스템도, 사람도, 위협도 계속 변합니다.

그래서 정기적인 시뮬레이션 연습에 커밋해야 합니다.

• 비상 대응 및 인시던트 대응 절차를 테스트하고 개선하며
• 자동화가 여전히 현실과 맞는지 검증하고
• 새로운 팀원이 훈련받고 자신감을 갖도록 도와주고
• 실제로 하는 일을 기준으로 문서와 런북을 업데이트합니다. (의도했던 절차가 아니라, 실제 행위 기준)

실행 가능한 주기 예시는 다음과 같습니다.

• 월 1회: 하나의 시나리오에 집중하는 짧고 포커스된 테이블탑
• 분기 1회: 여러 팀이 함께 참여하는 복잡한 인시던트 시나리오 연습
• 연 1회: 극단적이지만 그럴듯한 장애를 가정한 전체 비즈니스 연속성 연습

매번 연습이 끝날 때마다 다음을 업데이트합니다.

• 리스크 티어와 에스컬레이션 경로
• 노코드/로우코드 도구를 통한 자동화 플로우
• 문서와 지식 베이스

시간이 지남에 따라, 인시던트 캐러셀은 추상적인 모델을 넘어, 조직이 불확실성을 어떻게 다루는지 보여주는 살아 있는 지도가 됩니다.

결론: 혼란을, 길을 찾을 수 있는 이야기로 바꾸기

“아날로그 인시던트 스토리 관측 캐러셀”이라는 표현은 장난스러울 수 있지만, 그 속에 담긴 메시지는 매우 진지합니다.

• 인시던트를 리스크와 불확실성의 스토리로 바라보세요.
• 리스크 티어를 이용해 누가, 얼마나 공격적으로 움직일지 결정하세요.
• 하이퍼오토메이션으로 도구들을 연결해 지루한 부분을 오케스트레이션하세요.
• 노코드/로우코드로 운영자가 스스로 워크플로우를 진화시킬 수 있게 하세요.
• 신뢰성 엔지니어링과 리스크 모델링 기법을 빌려, 어디에 투자할지 전략적으로 판단하세요.
• 협업형 테이블탑 연습으로, 당신의 시스템에 맞는 시나리오를 정기적으로 검증하세요.
• 시뮬레이션을 반복해서 실행해 계획이 현실적이고, 최신이며, 실제 전장에서 통하는 것인지 확인하세요.

이렇게 하면, 인시던트 회전판이 돌아갈 때마다 그것은 더 이상 완전한 혼돈이 아니라, 이미 여러 번 연습해 본 스토리에 가깝게 됩니다. 팀은 시스템과, 그 시스템을 지키는 사람 모두를 고려하면서, 더 명료하고 자신감 있게, 그리고 더 인간적인 방식으로 그 이야기를 헤쳐 나갈 수 있습니다.