[장애대응] 서비스 장애 대응, 인시던트 핸들링(Incident Handling) - feat. Slack,Teams 알림

서비스 장애, 신입~10년차도 무조건 경험하는 인시던트 처리 마스터 가이드

 

안녕하세요!
“어제 저녁 서비스 터졌어요! 원인 아세요?”
“누가 코드 머지한 이후 첫 주말에 서버가 먹통이 됐어요.”
서비스가 크건 작건, 언젠가는 반드시 겪는 실전 장애(인시던트). 이번 글에서는 개발자가 실제로 어떻게 사고를 진화/진단/복구하고, 수평적인 팀 커뮤니케이션에서 자동화된 복구, 포스트모템 작성, 재발 방지까지 현실적인 전체 흐름을 구조적으로 정리해 보려고 합니다. Feat. 온콜, Slack 및 Teams 알림

출처: IBM

1. 장애는 왜 반드시 일어나는가?

• 소프트웨어, 인프라, 데이터, 네트워크, 외부 API 등 모든 복잡한 시스템은 예외 없이 실패한다는 전제를 먼저 깔고 있어야 합니다. ( 실패가 없는 서비스는 없습니다 )
• “장애는 피할 수 없으니, 얼마나 빨리 원인을 찾고, 빠르고 안전하게 복구하느냐”가 진짜 실력!

2. 장애 대응의 6단계 실전 플로우

1) 감지(Detection)

• APM(예: Datadog, NewRelic), CloudWatch, Sentry, 슬랙 알림 등 모니터링/알람 구축이 핵심
• rule: “사람보다 시스템이 먼저 적신호를 알려줘야 한다.”

2) triage/상태 진단

• 가장 먼저: 영향 범위/서비스/사용자 수/매출 영향 파악
• 책임자/담당자/OC(온콜) 자동 호출(비상 연락망 준비 필수)
• 실시간 장애 통합 대시보드, incident room 열기

3) 임시 복구 및 피해 확산 차단

• rolling back(배포 전 상태로 롤백), 임시 shutdown, 캐시 강제 무효화 등 즉각 차단
• 버그 패치/성능 경감 등의 임시 조치 (전체 배포 지연 Pitfall 방지)

4) 근본 원인 분석(Root Cause Analysis)

• 로그/이벤트 스트림/프롬프트 데이터/DB 실시간 상태 등
• “가장 최근 변경점, 외부 시스템 장애, 트래픽 이슈 순서로” 분석
• post-mortem 작성용 상세 로그 저장

5) 완전 복구 및 영향 검증

• 이벤트/메시지 큐, 데이터 정합성, 트래픽 정상화 여부 체크
• 사용자(고객, 내부)에게 알림 및 커뮤니케이션(“장애 복구됨” 등)

6) 포스트모템(Postmortem) 및 재발 방지 Action

• “누구의 잘못?”이 아닌, 무엇이 시스템적으로/조직적으로 부족했는가에 초점
• 사후 재현 테스트 케이스, 추가 모니터링, 자동화 스크립트 적용까지 action item 기록

3. 실무 장애 핸들링 코드/자동화 예시

3.1 슬랙/이메일/문자 실시간 알림 자동화 (Spring Boot 예시)

public void sendSlackAlert(String message) {
    RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();
    String url = SLACK_WEBHOOK_URL;
    Map<String, String> payload = new HashMap<>();
    payload.put("text", "[장애 감지] " + message);
    restTemplate.postForEntity(url, payload, Void.class);
}

Slack

3.2 자동 롤백 (헬름/쿠버네티스 배포)

# 최근 배포 실패시, 1분 내 바로 이전 버전 롤백
kubectl rollout undo deployment/my-app
# 헬름
helm rollback my-release [REVISION]

3.3 장애 지표 + 쿼리 자동 수집

-- 최다 에러 시간대, 에러 타입별 카운트
SELECT error_type, COUNT(*), DATE_FORMAT(timestamp, '%Y-%m-%d %H:%i') 
FROM error_logs 
WHERE timestamp >= NOW() - INTERVAL 2 HOUR GROUP BY error_type

4. 실제 현업 장애 사례 & 대응 노하우

• 대용량 이벤트 트래픽 폭주: Redis, DB 동시 장애 → 캐시 비우고 제한적 기능 제공, 이후 고도화
• 의존 API 장애(외부 결제 등): Circuit Breaker로 “잠깐 우회” + “예비 경고 메시지” 제공
• 사람 실수(배포 실수, 잘못된 환경변수): 배포 차단 파이프라인 구축, “4-eyes rule” 도입

5. 성과를 내는 장애 대응 체크리스트

1). 알람의 선제적 커버리지(서버/네트워크/API/DB 핵심 등)
2). 비상 연락 체계(OC, 채널, 문자 등)
3). 자동화된 롤백/복구 스크립트 준비
4). “누구의 잘못?”이 아니라 “무엇이 시스템적으로 부족했나?” 오픈 논의
5). 장애 postmortem 보고서 작성 → 액션 아이템화
6). 장애 복구 후, 반드시 재현 및 테스트, 모니터링 보강

6. 최신 트렌드 & 도구

• Incident Management SaaS: PagerDuty, OpsGenie → 온콜/자동 알림/track&report 자동화
• Root Cause AI: Datadog AI/Nobl9 등 자동 RCA(원인 분석)·장애패턴 예측
• 슬랙/Teams 기반 Incident Room Bot: 자동 공유, 후속 action 관리

7.  요약

“장애 없는 시스템은 없다, 그러나 신속·체계적으로 진화하여 서비스 신뢰와 개발문화, 성장 모두 잡는 것이 진짜 프로페셔널 개발자의 길이다.”
끝까지 읽으신 분들은 실제로 현장에서 장애 대응-planning-복구-학습까지 더 준비된 팀과 개발자로 올라서는 데 한 걸음 더 가까워질 것입니다.