굽기 속도 알림

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개요

SLO 굽기 속도 알림은 SLO 오류 예산의 소진율이 지정된 임곗값을 초과하고 특정 기간 동안 지속될 때 작동합니다. 예를 들어 SLO의 30일 목표에 대해 지난 1시간과 지난 5분 동안 14.4 이상의 굽기 속도가 측정된 경우 알림을 설정할 수 있습니다. 또한 7.2 이상의 굽기 속도와 같이 약간 낮은 임곗값에 대해 경고하도록 선택적으로 설정할 수 있습니다.

**참고: 다음 SLO 유형에 대해 번 레이트 알림을 사용할 수 있습니다:

메트릭 기반 SLO,
메트릭 모니터 유형(메트릭, 통합, APM 메트릭, 이상치, 예측 또는 아웃라이어 모니터)으로만 구성된 모니터 기반 SLO
타임 슬라이스 SLO

굽기 속도 알림의 작동 방식

굽기 속도는 Google에서 만든 단위가 없는 값으로, SLO의 목표 기간에 비해 오류 예산이 얼마나 빨리 소진되는지를 나타냅니다. 예를 들어 30일 목표인 경우 굽기 속도가 1로 일정하게 유지되면 오류 예산이 정확히 30일 안에 모두 소진된다는 의미입니다. 굽기 속도가 2로 일정하게 유지되면 15일 안에 소진되고, 굽기 속도가 3이면 10일 안에 소진됩니다.

이 관계는 다음 공식에서 나타납니다:

$${\text"length of SLO target" \text" (7, 30 or 90 days)"} / \text"burn rate" = \text"time until error budget is fully consumed"$$

관찰된 굽기 속도를 측정하기 위해 굽기 속도 알림을 최근 “오류율"을 계산에 사용합니다. “오류율"은 지정된 기간 동안의 총 동작 대비 불량 동작의 비율을 의미합니다:

$$\text"error rate” = 1 - {\text"good behavior during time period” / \text"total behavior during time period"}$$

“동작"의 단위는 SLO 유형에 따라 달라집니다. 메트릭 기반 SLO는 성공한 요청 또는 실패한 요청 횟수 등 특정 항목의 발생 횟수를 추적하는 반면, 모니터 기반 SLO는 모니터의 다운타임 및 가동 시간과 같은 시간의 양을 추적합니다.

99.9%와 같은 SLO 목표를 설정할 때 오류 예산은 허용 가능한 범주 내에 있는 불안정성의 양을 의미합니다:

$$\text"error budget” = 100% - \text"SLO Target"$$

다시 말해, 오류 예산(분수 형식)은 이상적인 오류율입니다. 따라서 굽기 속도는 이상적인 오류율의 배수로 해석할 수도 있습니다. 예를 들어, 30일 동안 99.9%의 SLO에서 굽기 속도가 10인 경우, 오류 예산이 3일 내에 완전히 고갈되며 관찰된 오류율이 이상적인 오류율의 10배라는 것을 의미합니다:

$$(\text"burn rate") (\text"ideal error rate") = \text"observed error rate"$$ $$(10)(0.001) = 0.01$$

애플리케이션의 새로운 기능 개발에 투자할 때 SLO의 목표 기간 동안 항상 1의 굽기 속도를 유지하는 것이 이상적입니다. 그러나 실제로는 문제나 사고가 발생하여 굽기 속도가 급격히 증가할 수 있습니다. 이러한 상황에서 굽기 속도 알림을 사용하면 오류 예산이 빠른 속도로 소모되어 SLO 목표를 놓치게 되는 것을 대비할 수 있습니다.

굽기 속도 알림을 설정할 때 굽기 속도 임곗값과 함께 관찰된 굽기 속도를 측정할 “긴 경고 창” 및 “짧은 경고 창"을 지정합니다. 시간 단위로 지정되는 긴 경고 창은 모니터가 충분한 기간 동안 굽기 속도를 측정하여 중요한 문제에 대응하도록 합니다. 이렇게 하면 모니터가 사소한 문제로 불규칙한 알림을 트리거 하는 것을 방지할 수 있습니다. 짧은 경고 창은 분 단위로 지정됩니다. 최근 굽기 속도가 여전히 임곗값을 초과하는지 확인하여 문제가 종료되었을 때 모니터가 빠르게 복구되도록 합니다. Google은 짧은 창을 긴 창의 1/12로 설정할 것을 권장합니다. Datadog에서 API 또는 Terraform을 통해 프로그래밍 방식으로 짧은 창을 사용자 지정할 수 있습니다. 다음은 굽기 속도 알림 평가에 대한 공식입니다.

$$(\text"long window error rate” / {1 - \text"SLO target"} ≥ \text"burn rate threshold") ∧ (\text"short window error rate" / {1 - \text"SLO target"} ≥ \text"burn rate threshold") = \text"ALERT"$$

최대 굽기 속도 값

이 공식을 사용하면 긴 창과 짧은 창에서 관찰된 굽기 속도를 평가할 수 있습니다:

$$\text"error rate" / {1 - \text"SLO target"}$$

관찰 가능한 최대 오류율은 1입니다(예: 주어진 기간 동안 전체 동작의 100%가 불량한 경우). 즉, 굽기 속도 알림에서 사용할 수 있는 최대 굽기 속도 값이 있다는 뜻입니다:

$$\text"max burn rate" = 1 / {1 - \text"SLO target"}$$

SLO 목표가 낮을수록 최대 굽기 속도 값도 낮아집니다. 이 값보다 높은 굽기 속도 임곗값을 설정하려고 하면 알림이 트리거 되지 않습니다. 위의 공식에 의해 결정된 최댓값보다 높은 값으로 굽기 속도 알림의 조건을 설정하면, SLO의 오류율이 100%를 초과할 때(사실상 불가능) 굽기 속도 알림이 작동되도록 지시하는 것입니다. Datadog은 이러한 알림이 실수로 생성되지 않도록 최댓값보다 높은 굽기 속도 값을 가진 알림 생성을 차단합니다.

굽기 속도 값 선택하기

알림을 보낼 굽기 속도 값을 선택하는 것은 SLO에서 사용하는 목표와 시간 창에 따라 다릅니다. 굽기 속도 알림을 설정할 때는 굽기 속도 임곗값과 긴 창을 설정하는 데 중점을 두어야 합니다. Datadog은 Google의 권장 사항대로 짧은 창을 긴 창의 1/12로 유지한 다음, 필요한 경우 값을 조정할 것을 권장합니다. 최대 굽기 속도는 앞서 설명한 연유에 따라 제한됩니다.

접근법 #1: 오류 예산 고갈 시간

굽기 속도 임곗값의 경우 이전 관계를 기억하세요:

$$\text"length of SLO target (7, 30, or 90 days)" / \text"burn rate" = \text"time until error budget is fully consumed"$$ Solve for burn rate and pick a time until the error budget is fully consumed that would qualify as a significant issue.

긴 창에서는 중요한 문제를 나타내기 위해 높은 굽기 속도가 지속되어야 하는 기간을 선택합니다. 굽기 속도가 높을수록 긴 창을 작게 설정하면 심각도가 높은 문제를 더 빨리 발견할 수 있습니다.

접근법 #2: 이론적 오류 예산 소비

또는 이론적 오류 예산 소비 측면에서 굽기 속도와 긴 창의 페어링을 고려할 수 있습니다.

$$\text"burn rate" = {\text"length of SLO target (in hours) " * \text" percentage of error budget consumed"} / {\text"long window (in hours) " * 100%}$$

예를 들어, 7일의 SLO에서 이론적 오류 예산 소비량이 10%, 긴 창에서 1시간인 경우 알림을 받으려면 선택한 굽기 속도는 다음과 같아야 합니다:

$$\text"burn rate" = {7 \text"days" * 24 \text"hours" * 10% \text"error budget consumed"} / {1 \text"hour" * 100%} = 16.8$$

참고: 메트릭 기반 SLO의 경우 접근법 #2의 관계는 긴 창에 포함된 총 발생 횟수를 SLO 목표의 전체 길이로 추정합니다. 그러나 실제로 관찰된 오류 예산 소비는 이 관계와 정확히 일치하지 않을 수 있는데, 이는 롤링 창에서 메트릭 기반 SLO가 추적하는 총 발생 건수가 하루 종일 다를 가능성이 높기 때문입니다. 굽기 속도 알림은 상당한 양의 오류 예산 소비가 발생하기 전에 이를 예측하기 위한 것입니다. 모니터 기반 SLO의 경우, 시간은 항상 일정한 속도로 이동하기 때문에 이론적 오류 예산 소비량과 실제 오류 예산 소비량은 동일합니다. 예를 들어, 60분 분량의 모니터 데이터는 항상 1시간 창에 포함됩니다.

모니터 생성

SLO 상태 페이지로 이동하세요.
새 SLO를 만들거나 기존 SLO를 편집한 다음 *알림 저장 및 설정 버튼을 클릭합니다. 기존 SLO의 경우 SLO 세부 정보 사이드 패널에서 알림 설정 버튼을 클릭하여 바로 이동할 수도 있습니다.
1단계: 알림 조건 설정에서 굽기 속도 탭을 선택합니다
긴 창에서 특정한 굽기 속도가 측정될 때 알림이 작동하도록 설정합니다:
- 굽기 속도는 다음의 범위에 있어야 합니다. $$0 < \text"burn rate" ≤ 1 / {1 - \text"SLO target"}$$
- Datadog은 긴 창에 대해 최대 48시간의 값을 지원합니다. 긴 창은 1 hour <= long window <= 48 hours의 범위에 있어야 합니다.
- 그러면 짧은 창이 short window = 1/12 * long window 자동으로 계산됩니다.
- API 또는 Terraform을 사용하여 다른 짧은 창 값을 지정할 수 있지만 긴 창보다는 항상 작아야 합니다.
Configure notifications and automations 섹션에 알림 정보를 추가합니다.
SLO 설정 페이지에서 저장 및 종료 버튼을 클릭합니다.

예시

다음 표는 7일, 30일 및 90일 목표에 대한 Datadog의 권장 값입니다.

이러한 예는 99.9%의 목표를 가정하지만 96% (96%에 대한 최대 굽기 속도는 25) 정도의 낮은 목표에 적합합니다. 그러나 더 낮은 목푯값을 사용하는 경우 최대 굽기 속도 값 섹션에 설명된 대로 더 낮은 임곗값이 필요할 수 있습니다. Datadog은 소비된 이론적 오류 예산에 대해 더 작은 값 또는 긴 창에 대해 더 높은 값을 적용해 접근법 #2를 사용할 것을 권장합니다.
메트릭 기반 SLO의 경우, 소비된 이론적 오류 예산은 긴 알림 창에서 관찰된 총 발생 횟수를 SLO 목표의 총 길이로 추정하여 계산됩니다.

7일 목표인 경우:

굽기 속도	긴 창	짧은 창	소비된 이론적 오류 예산
16.8	1시간	5분	10%
5.6	6시간	30분	20%
2.8	24시간	120분	40%

30일 목표인 경우:

굽기 속도	긴 창	짧은 창	소비된 이론적 오류 예산
14.4	1시간	5분	2%
6	6시간	30분	5%
3	24시간	120분	10%

90일 목표인 경우:

굽기 속도	긴 창	짧은 창	소비된 이론적 오류 예산
21.6	1시간	5분	1%
10.8	6시간	30분	3%
4.5	24시간	120분	5%

권장 사항: 굽기 속도 알림이 지속적으로 불안정하다면 짧은 창을 조금 더 크게 설정해야 합니다. 단, 짧은 창을 크게 설정할수록 문제가 종료된 후 모니터의 복구 속도가 느려진다는 점을 유의하세요.

API 와 Terraform

create-monitor API endpoint를 사용하여 SLO 굽기 속도 알림을 생성할 수 있습니다. 다음은 지난 1시간과 지난 5분 동안 14.4의 굽기 속도가 측정될 때 알림을 생성하기 위한 쿼리 예제입니다. slo_id를 굽기 속도 알림을 설정하고자 하는 SLO의 영숫자 ID로 변경하고 SLO 목표에 따라 time_window를 7일, 30일 또는 90일 중 하나로 변경합니다:

burn_rate("slo_id").over("time_window").long_window("1h").short_window("5m") > 14.4

또한 Terraform의 datadog_monitor resource를 사용하여 SLO 굽기 속도 알림을 생성할 수 있습니다. 다음은 메트릭 기반 SLO에 대한 굽기 속도 알림을 설정할 수 있는 .tf의 예입니다.

참고: SLO 굽기 속도 알림은 Terraform v2.7.0 또는 이전 버전, v2.13.0 또는 이상 버전에서만 지원됩니다. v2.7.0과 v2.13.0 사이의 버전에서는 지원되지 않습니다.

resource "datadog_monitor" "metric-based-slo" {
    name = "SLO Burn Rate Alert Example"
    type  = "slo alert"

    query = <<EOT
    burn_rate("slo_id").over("time_window").long_window("1h").short_window("5m") > 14.4
    EOT

    message = "Example monitor message"
    monitor_thresholds {
      critical = 14.4
    }
    tags = ["foo:bar", "baz"]
}