SLA는 공급자, 제공되는 서비스 유형, 고객 요구 사항, 규정 준수 기준 등에 따라 다양한 조건을 포함하며, 메트릭은 업계 및 사용 사례에 따라 다릅니다. 그러나 가용성, 평균 복구 시간, 응답 시간, 오류율, 보안 및 규정 준수 측정과 같은 특정 SLA 성능 메트릭은 여러 서비스와 산업에서 일반적으로 사용됩니다. 이러한 메트릭은 운영 및 제공되는 서비스 품질에 대한 기준을 설정합니다.
성과를 측정하는 데 사용할 메트릭 및 핵심 성과 지표(KPI)와 이 정보가 전달되는 방식을 명확하게 정의하면 IT 서비스 관리(ITSM) 팀이 수집 및 모니터링할 데이터를 식별하는 데 도움이 됩니다. 올바른 데이터를 활용하면 팀은 SLA를 보다 효과적으로 유지하고 고객이 무엇을 기대해야 할지 정확히 알 수 있습니다.
ITSM 팀은 이행과 관련된 메트릭을 모니터링하는 것 외에도 SLA 초안을 작성할 때 의견을 제시하는 것이 이상적입니다. 프로세스 초기에 ITSM 팀을 참여시키면 비즈니스 팀이 IT 팀에서 달성할 수 없는 계약을 고객과 체결하지 않도록 하는 데 도움이 됩니다.
IT 및 ITSM 리더가 모니터링해야 하는 중요한 SLA 메트릭은 다음과 같습니다.
1. 가용성
서비스 중단 또는 다운타임은 비용이 많이 들고 기업의 신뢰성을 손상시킬 수 있으며 규정 준수 문제로 이어질 수 있습니다. 조직과 고객 간의 SLA는 예상되는 서비스 가용성 또는 가동 시간 수준을 나타내며 시스템 기능을 나타내는 지표입니다.
가용성은 종종 90%, 99%, 99.9% 등과 같이 '100%에 가까운 백분율'로 측정됩니다. 많은 클라우드 및 SaaS 제공업체는 '99.999% 가동 시간'이라는 업계 표준을 목표로 합니다.
특정 기업의 경우 한 시간의 다운타임도 상당한 손실을 초래할 수 있습니다. 전자 상거래 웹사이트가 블랙 프라이데이와 같이 트래픽이 많은 시간이나 대규모 세일 기간에 중단되면 회사의 평판과 연간 수익에 손상을 줄 수 있습니다. 서비스 중단은 고객 경험에도 부정적인 영향을 미칩니다. 서비스를 지속적으로 이용할 수 없는 경우 사용자는 대안을 검색하게 되는 경우가 많습니다. 비즈니스 요구 사항은 다양하지만 사용자에게 빠르고 효율적인 제품과 서비스를 제공해야 하는 필요성은 보편적입니다.
일반적으로 최대 가동 시간이 선호됩니다. 그러나 일부 업계의 공급자는 고객의 요구 사항을 충족하는 경우 약간 낮은 가용률을 제공하는 것이 더 비용 효율적일 수 있습니다.
2. 평균 복구 시간
평균 복구 시간은 가동 중단 또는 장애 발생 시 제품을 복구하는 데 걸리는 평균 시간을 측정합니다. 어떤 시스템이나 서비스도 간헐적인 문제나 장애로부터 자유롭지 않지만, 신속하게 복구할 수 있는 기업은 비즈니스 수익성을 유지하고 고객 요구를 충족하며 SLA를 유지할 가능성이 더 높습니다.
3. 응답 시간 및 해결 시간
SLA는 종종 문제에 플래그가 지정되거나 기록된 후 서비스 공급자가 응답해야 하는 시간을 명시합니다. 문제가 기록되거나 서비스 요청이 있을 때, 응답 시간은 공급자가 문제에 응답하고 해결하는 데 걸리는 시간을 나타냅니다. 해결 시간은 문제가 해결되는 데 걸리는 시간을 나타냅니다. 이러한 시간을 최소화하는 것이 서비스 성능을 유지하는 데 중요합니다.
조직은 문제가 시스템 전체에 장애를 일으켜 보안 또는 규정 준수 문제를 야기하기 전에 문제를 해결해야 합니다. 비즈니스 기능에 대한 풀 스택 관측 가능성을 제공하는 소프트웨어 솔루션은 최적화된 시스템과 서비스 성능을 유지하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 이러한 플랫폼 중 상당수는 자동화 및 머신 러닝(ML) 도구를 사용하여 문제 해결 프로세스를 자동화하거나 문제가 발생하기 전에 이를 식별합니다.
예를 들어, AI 기반 침입 탐지 시스템(IDS)은 네트워크 트래픽에서 악의적인 활동, 보안 프로토콜 위반 또는 비정상적인 데이터를 지속적으로 모니터링합니다. 이러한 시스템은 머신 러닝 알고리즘을 배포하여 대규모 데이터 세트를 모니터링하고 이를 사용하여 비정상적인 데이터를 식별합니다. 이상 징후와 침입이 발생하면 IT 팀에 알리는 알림이 트리거됩니다. AI와 머신 러닝이 없었다면 이러한 대규모 데이터 세트를 수동으로 모니터링하는 것은 불가능했을 것입니다.
4. 오류율
오류율은 서비스 장애와 서비스 성능이 정의된 기준 이하로 떨어지는 횟수를 측정합니다. 기업에 따라 오류율은 비즈니스 기능과 관련된 여러 가지 문제와 관련이 있을 수 있습니다.
예를 들어, 제조 분야에서 오류율은 특정 제품 라인의 결함 또는 품질 문제 수 또는 설정된 시간 간격 동안 발견된 총 오류 수와 관련이 있습니다. 이러한 오류율 또는 결함률은 조직이 오류의 근본 원인을 파악하고 오류가 사용된 재료와 관련이 있는지 아니면 더 광범위한 문제와 관련이 있는지 파악하는 데 도움이 됩니다.
고객 서비스 상호 작용을 모니터링하는 고객 기반 메트릭의 하위 집합이 있으며, 이는 오류율과도 관련이 있습니다.
- 최초 통화 해결률: 고객 서비스 영역에서는 헬프 데스크 상호 작용과 관련된 문제가 오류율에 영향을 미칠 수 있습니다. 고객 서비스 상호 작용의 성공 여부는 측정하기 어려울 수 있습니다. 문제가 해결되지 않는다고 해서 모든 고객이 설문조사를 작성하거나 불만을 제기하는 것은 아니며, 일부는 다른 서비스를 찾기도 합니다. 고객 서비스 상호 작용을 측정하는 데 도움이 되는 한 가지 메트릭은 최초 통화 해결률입니다. 이 비율은 헬프 데스크, 챗봇 또는 담당자와의 첫 번째 상호 작용에서 사용자의 문제가 해결되었는지 여부를 반영합니다. 고객 서비스 문의가 초기 문의를 넘어 에스컬레이션될 때마다 추가 리소스 비용이 지출됩니다. 또한 이는 고객 경험에도 영향을 미칠 수 있습니다.
- 포기율: 이 비율은 고객이 해결책을 찾기 전에 문의를 포기하는 빈도를 나타냅니다. 포기율은 또한 전체 오류율에 추가될 수 있으며 서비스 데스크, 챗봇 또는 인력의 효율성을 측정하는 데 도움이 됩니다.
5. 보안 및 규정 준수
대량의 데이터와 온프레미스 서버, 클라우드 서버, 애플리케이션의 사용 증가로 인해 데이터 유출 및 보안 위협의 위험이 커지고 있습니다. 적절하게 모니터링하지 않으면 보안 침해 및 취약성으로 인해 서비스 제공업체가 법적 및 재정적 영향을 받을 수 있습니다.
예를 들어, 의료 업계에는 환자의 의료 데이터를 저장, 전송 및 폐기하는 방법에 대한 구체적인 요구 사항이 있습니다. 이러한 규정 준수 표준을 충족하지 못하면 벌금이 부과되고 고객이 입은 손실에 대한 배상이 청구될 수 있습니다.
제공되는 다양한 서비스에 따라 정의되는 산업별 메트릭은 무수히 많지만, 대부분은 더 큰 카테고리에 속합니다. 성공하려면 비즈니스 팀과 IT 서비스 관리 팀이 협력하여 서비스 제공을 개선하고 고객의 기대치를 충족하는 것이 중요합니다.
