https://advanced-beginner.github.io/ko/docs/observability/concepts/golden-signals/Recent content in SRE 황금 신호 on Advanced BeginnerHugoko-KRd8lzz1gpw@mozmail.com (kimbenji)d8lzz1gpw@mozmail.com (kimbenji)Mon, 23 Mar 2026 19:08:15 +0900https://advanced-beginner.github.io/ko/docs/observability/concepts/golden-signals/latency/Thu, 15 Jan 2026 00:00:00 +0000d8lzz1gpw@mozmail.com (kimbenji)https://advanced-beginner.github.io/ko/docs/observability/concepts/golden-signals/latency/<h2 id="전체-비유-응급실-대기-시간">전체 비유: 응급실 대기 시간<a class="anchor" href="#%ec%a0%84%ec%b2%b4-%eb%b9%84%ec%9c%a0-%ec%9d%91%ea%b8%89%ec%8b%a4-%eb%8c%80%ea%b8%b0-%ec%8b%9c%ea%b0%84">#</a></h2> <p>Latency를 <strong>응급실 대기 시간</strong>에 비유하면 이해하기 쉽습니다:</p> <table> <thead> <tr> <th>응급실 비유</th> <th>Latency 개념</th> <th>의미</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>평균 대기 시간</td> <td>평균 응답시간</td> <td>전체 환자 평균 (왜곡 가능)</td> </tr> <tr> <td>절반 환자 대기 시간</td> <td>P50 (중앙값)</td> <td>일반적인 경험</td> </tr> <tr> <td>대부분 환자 대기 시간</td> <td>P95</td> <td>거의 모든 환자 경험</td> </tr> <tr> <td>최악 대기 시간</td> <td>P99</td> <td>SLA 기준, 1%의 경험</td> </tr> <tr> <td>응급 vs 일반 환자</td> <td>성공/실패 분리</td> <td>요청 유형별 분석</td> </tr> <tr> <td>대기 시간 목표</td> <td>SLA/SLO</td> <td>허용 가능한 한계</td> </tr> <tr> <td>대기 시간 급증 알림</td> <td>알림 규칙</td> <td>지연 발생 시 감지</td> </tr> </tbody> </table> <p>이처럼 응급실 대기 시간에서 평균보다 &ldquo;최악의 대기 시간&quot;이 중요하듯, 서비스에서도 P99가 사용자 경험을 좌우합니다.</p>https://advanced-beginner.github.io/ko/docs/observability/concepts/golden-signals/traffic/Thu, 15 Jan 2026 00:00:00 +0000d8lzz1gpw@mozmail.com (kimbenji)https://advanced-beginner.github.io/ko/docs/observability/concepts/golden-signals/traffic/<h2 id="전체-비유-병원-외래-환자-수">전체 비유: 병원 외래 환자 수<a class="anchor" href="#%ec%a0%84%ec%b2%b4-%eb%b9%84%ec%9c%a0-%eb%b3%91%ec%9b%90-%ec%99%b8%eb%9e%98-%ed%99%98%ec%9e%90-%ec%88%98">#</a></h2> <p>Traffic을 <strong>병원 외래 환자 방문량</strong>에 비유하면 이해하기 쉽습니다:</p> <table> <thead> <tr> <th>병원 외래 비유</th> <th>Traffic 개념</th> <th>의미</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>시간당 방문 환자 수</td> <td>RPS (초당 요청)</td> <td>현재 서비스 부하</td> </tr> <tr> <td>일일 진료 건수</td> <td>일일 처리량</td> <td>기간별 총 처리량</td> </tr> <tr> <td>동시 진료 환자 수</td> <td>동시 연결</td> <td>현재 처리 중인 요청</td> </tr> <tr> <td>평소 대비 방문 증가</td> <td>트래픽 스파이크</td> <td>비정상적 부하 감지</td> </tr> <tr> <td>방문 환자 급감</td> <td>트래픽 급락</td> <td>장애 또는 문제 신호</td> </tr> <tr> <td>진료과별 환자 수</td> <td>엔드포인트별 트래픽</td> <td>세부 분석</td> </tr> <tr> <td>병원 수용 능력</td> <td>용량 계획</td> <td>최대 처리 가능량</td> </tr> </tbody> </table> <p>이처럼 병원이 환자 방문 패턴을 분석하여 의료진을 배치하듯, 트래픽 분석으로 시스템 용량을 계획합니다.</p>https://advanced-beginner.github.io/ko/docs/observability/concepts/golden-signals/errors/Thu, 15 Jan 2026 00:00:00 +0000d8lzz1gpw@mozmail.com (kimbenji)https://advanced-beginner.github.io/ko/docs/observability/concepts/golden-signals/errors/<h2 id="전체-비유-응급실-분류-체계">전체 비유: 응급실 분류 체계<a class="anchor" href="#%ec%a0%84%ec%b2%b4-%eb%b9%84%ec%9c%a0-%ec%9d%91%ea%b8%89%ec%8b%a4-%eb%b6%84%eb%a5%98-%ec%b2%b4%ea%b3%84">#</a></h2> <p>Errors를 <strong>응급실 환자 분류(Triage) 시스템</strong>에 비유하면 이해하기 쉽습니다:</p> <table> <thead> <tr> <th>응급실 분류 비유</th> <th>Errors 개념</th> <th>의미</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>진료 실패율</td> <td>에러율</td> <td>전체 중 실패 비율</td> </tr> <tr> <td>환자 분류 (중증/경증)</td> <td>에러 분류</td> <td>5xx vs 4xx, 심각도 구분</td> </tr> <tr> <td>감기 환자 (경미)</td> <td>404 Not Found</td> <td>흔하고 대부분 정상</td> </tr> <tr> <td>예방 조치 (거부)</td> <td>429 Rate Limit</td> <td>의도적 보호 기제</td> </tr> <tr> <td>응급 환자 (심각)</td> <td>500 에러</td> <td>즉각 조치 필요</td> </tr> <tr> <td>중환자실 만석</td> <td>503 에러</td> <td>용량 문제</td> </tr> <tr> <td>월간 응급 예산</td> <td>에러 버짓</td> <td>허용 가능한 에러량</td> </tr> <tr> <td>진료 성공률 목표</td> <td>SLO</td> <td>목표 가용성</td> </tr> </tbody> </table> <p>이처럼 응급실에서 환자를 분류하듯, 에러도 유형별로 분류하여 적절한 대응 우선순위를 정합니다.</p>https://advanced-beginner.github.io/ko/docs/observability/concepts/golden-signals/saturation/Thu, 15 Jan 2026 00:00:00 +0000d8lzz1gpw@mozmail.com (kimbenji)https://advanced-beginner.github.io/ko/docs/observability/concepts/golden-signals/saturation/<h2 id="전체-비유-병원-수용-능력">전체 비유: 병원 수용 능력<a class="anchor" href="#%ec%a0%84%ec%b2%b4-%eb%b9%84%ec%9c%a0-%eb%b3%91%ec%9b%90-%ec%88%98%ec%9a%a9-%eb%8a%a5%eb%a0%a5">#</a></h2> <p>Saturation을 **병원의 수용 능력(병상/장비/인력)**에 비유하면 이해하기 쉽습니다:</p> <table> <thead> <tr> <th>병원 수용력 비유</th> <th>Saturation 개념</th> <th>역할</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>병상 점유율</td> <td>리소스 사용률</td> <td>현재 자원 사용 상태</td> </tr> <tr> <td>의사 업무 포화</td> <td>CPU 포화도</td> <td>처리 능력 한계</td> </tr> <tr> <td>수술실 대기열</td> <td>요청 대기열</td> <td>처리 대기 중인 작업</td> </tr> <tr> <td>의약품 재고</td> <td>메모리 사용량</td> <td>가용 자원 현황</td> </tr> <tr> <td>창고 공간</td> <td>디스크 사용률</td> <td>저장 공간 여유</td> </tr> <tr> <td>응급실 만석 경고</td> <td>임계값 알림</td> <td>한계 도달 전 경고</td> </tr> <tr> <td>병원 확장 계획</td> <td>용량 계획</td> <td>자원 증설 계획</td> </tr> <tr> <td>여유 병상 확보</td> <td>헤드룸 (20%)</td> <td>버퍼 공간 유지</td> </tr> </tbody> </table> <p>이처럼 병원이 병상 점유율을 모니터링하여 응급 상황에 대비하듯, 시스템도 리소스 포화도를 감시합니다.</p>https://advanced-beginner.github.io/ko/docs/observability/concepts/golden-signals/by-service-type/Thu, 15 Jan 2026 00:00:00 +0000d8lzz1gpw@mozmail.com (kimbenji)https://advanced-beginner.github.io/ko/docs/observability/concepts/golden-signals/by-service-type/<h2 id="전체-비유-병원-부서별-핵심-지표">전체 비유: 병원 부서별 핵심 지표<a class="anchor" href="#%ec%a0%84%ec%b2%b4-%eb%b9%84%ec%9c%a0-%eb%b3%91%ec%9b%90-%eb%b6%80%ec%84%9c%eb%b3%84-%ed%95%b5%ec%8b%ac-%ec%a7%80%ed%91%9c">#</a></h2> <p>서비스 유형별 황금 신호를 <strong>병원 부서별 핵심 지표</strong>에 비유하면 이해하기 쉽습니다:</p> <table> <thead> <tr> <th>병원 부서</th> <th>서비스 유형</th> <th>핵심 지표</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>외래 진료실</td> <td>웹 API</td> <td>진료 대기시간 (Latency), 진료 오류율 (Errors)</td> </tr> <tr> <td>검사실 (혈액검사)</td> <td>Kafka</td> <td>검체 처리량 (Traffic), 대기 검체 수 (Lag)</td> </tr> <tr> <td>데이터베이스 (EMR)</td> <td>데이터베이스</td> <td>조회 속도 (Latency), 연결 포화도 (Saturation)</td> </tr> <tr> <td>약국</td> <td>캐시 (Redis)</td> <td>조제 시간 (Latency), 재고 현황 (Saturation)</td> </tr> <tr> <td>야간 정산</td> <td>배치 작업</td> <td>정산 오류율 (Errors), 처리 완료율 (Traffic)</td> </tr> <tr> <td>로비 안내 데스크</td> <td>로드 밸런서</td> <td>안내 건수 (Traffic), 연결 오류 (Errors)</td> </tr> </tbody> </table> <p>이처럼 병원의 각 부서가 서로 다른 핵심 지표를 모니터링하듯, 서비스 유형에 따라 우선 모니터링할 황금 신호가 다릅니다.</p>