#DevOps

SRE 팀의 반복 작업을 10분의 1로 줄인 SRE 봇 개발기

Summary

"단순 반복은 봇에게 맡기세요" 주 15시간의 SRE 수작업을 1분으로 줄인 비결

Slack과 Jira를 헥사고날 아키텍처로 엮어 완성한 LINE DevOps 팀의 지능형 자동화 여정

반복되는 배포 요청과 인프라 문의에 지친 SRE 팀이 어떻게 기술적으로 우아하게 업무를 자동화했는지 다룹니다. 단순한 봇 개발을 넘어 Redis 동시성 제어와 헥사고날 아키텍처를 통해 유지보수성 높은 시스템을 구축하고, 팀의 문화를 '소방수 모드'에서 '핵심 업무 집중'으로 전환한 사례를 소개합니다.

01슬래시 명령어 대신 Slack 워크플로를 선택해 UI 기반의 사용자 친화적 자동화 구현
02Redis의 WATCH/MULTI/EXEC 트랜잭션을 활용해 다중 요청 간의 데이터 정합성 완벽 보장
03헥사고날 아키텍처를 적용하여 외부 도구(Jira, Confluence) API 변경에도 견고한 내부 로직 설계
04비동기 처리 방식을 통해 Slack의 3초 응답 제한과 외부 시스템 간의 타임아웃 문제 해결
05Central Dogma를 활용한 동적 설정 업데이트와 런타임 의존성 주입 최적화

RECOMMENDATION

반복적인 인프라 운영 업무로 인해 핵심 엔지니어링 리소스가 부족한 팀에게 강력히 권장합니다. 특히 단순 자동화 스크립트를 넘어 확장성 있는 업무 도구를 설계하려는 개발자에게 헥사고날 아키텍처와 Redis 낙관적 락의 실무 적용 사례로서 훌륭한 가이드를 제공합니다.

The Problem

LINE Home DevOps 팀은 신규 서비스 준비와 인프라 플랫폼 전환이 겹치면서 배포 요청 및 일반 문의 처리에 주당 약 15시간 이상의 리소스를 소모하고 있었습니다. 수작업으로 진행되는 Slack, Jira, Confluence 간의 데이터 복사 및 입력 과정에서 잦은 실수가 발생하고 업무 가시성이 떨어지는 문제가 지속되었습니다.

The Solution

Slack 워크플로를 프런트엔드로 사용하여 입력 정합성을 확보하고, Redis 기반의 상태 관리와 헥사고날 아키텍처를 적용한 SRE 봇을 개발했습니다. Slack 이벤트를 비동기로 처리하여 외부 API 타임아웃 문제를 해결하고, Jira 티켓 생성, Confluence 체크리스트 연동, Fix Version 관리 등을 100% 자동화했습니다.

The Result

평균 1시간이 소요되던 배포 요청 처리 시간을 1분 이내로 대폭 단축하여 반복 업무 비중을 10분의 1로 줄였습니다. 모든 요청이 구조화된 데이터로 축적되어 업무 성과 측정이 가능해졌으며, 자동화된 프로세스를 통해 신규 팀원의 온보딩 기간 또한 단축되는 성과를 거두었습니다.

Trade-off

본문에 구체적인 단점은 명시되지 않았으나, 단순히 스크립트를 작성하는 것보다 헥사고날 아키텍처 도입 및 Redis 트랜잭션 구현 등 초기 설계와 개발에 높은 기술적 복잡도와 공수가 투입되었습니다. 또한 Central Dogma와 같은 설정 관리 시스템과의 의존성 주입 과정에서 설정 전파 지연 문제를 해결해야 하는 추가적인 디버깅 비용이 발생했습니다.