[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,73 +2,155 @@
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id: wiki-2026-0508-engineering-metrics-dora
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title: Engineering Metrics (DORA)
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [P-REINFORCE-AUTO-WIKI-GOV-002]
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aliases: [DORA, DORA Metrics, Four Keys, DevOps Research and Assessment]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.95
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tags: [governance, dora-metrics, engineering-metrics, performance, devops, cycle-time, p-reinforce]
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [devops, metrics, dora, sre, engineering]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-01
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: yaml
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framework: github-actions
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# [[Engineering Metrics (DORA)|Engineering Metrics (DORA]]
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# Engineering Metrics (DORA)
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "데이터에 기반하여 소프트웨어 인도 성과(Delivery Performance)를 정량화하고, 엘리트 팀의 벤치마크를 통해 개발 프로세스의 병목과 개선 방향을 제시하는 엔지니어링 표준 지표."
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## 매 한 줄
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> **"매 deployment frequency, lead time, change fail rate, MTTR — 4 metric 으로 매 engineering org 의 health 측정"**. 매 2014 Google DORA team 의 launch, 매 2021 SPACE framework 보완, 매 2026 GitHub/GitLab/Datadog 의 native dashboard 의 default.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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DORA 지표는 데브옵스(DevOps) 연구를 통해 입증된 고성과 팀의 핵심 지표입니다.
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## 매 핵심
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1. **4대 핵심 지표**:
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* **Deployment Frequency (DF)**: 배포 빈도.
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* **Lead Time for Changes (MLT)**: 코드 커밋부터 배포까지 걸리는 시간.
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* **Change Failure Rate (CFR)**: 배포 후 실패율.
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* **Failed Service Recovery Time (MTTR)**: 장애 발생 시 복구까지 걸리는 시간.
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2. **엘리트 성과자 (Elite Performers)의 특징**:
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* **PR 사이즈 제한**: 코드 변경량을 400 LOC 이하로 유지하여 인지 부하를 줄입니다.
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* **빠른 리뷰 응답**: 첫 리뷰 응답 시간(TTR)을 1시간 이내로, 전체 완료를 6시간 이내로 유지합니다.
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* **자동화 최적화**: 스타일 및 단순 검증을 자동화하여 인간 리뷰어가 아키텍처와 지식 공유에 집중하게 합니다.
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3. **성과와 리뷰의 상관관계**:
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* 효율적인 코드 리뷰 프로세스를 갖춘 팀은 그렇지 않은 팀보다 인도 성과가 50% 이상 높게 나타납니다.
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### 매 Four Keys
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- **Deployment Frequency (DF)**: 매 production deploy 의 빈도. Elite = on-demand (multiple/day).
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- **Lead Time for Changes (LT)**: 매 commit → production. Elite = < 1 day.
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- **Change Failure Rate (CFR)**: 매 deploy 의 incident 유발 비율. Elite = 0–15%.
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- **Mean Time to Recovery (MTTR)**: 매 incident → restore. Elite = < 1 hour.
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **속도 vs 안정성**: 지표 개선을 위해 속도에만 집착하면 실패율(CFR)이 올라갈 수 있습니다. 4대 지표는 서로 견제하며 균형을 이루어야 진정한 성과 개선으로 이어집니다.
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- **데이터의 맥락**: 단순 수치만으로 팀을 평가하기보다, 지표의 변화 추이를 통해 팀의 프로세스 건전성을 진단하고 병목을 해결하는 도구로 활용해야 합니다.
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### 매 Performance tier
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- **Elite**: DF on-demand · LT < 1day · CFR 0–15% · MTTR < 1h.
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- **High**: DF weekly–daily · LT 1day–1wk · CFR 16–30% · MTTR < 1day.
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- **Medium**: DF monthly · LT 1wk–1mo · CFR 16–30% · MTTR 1day–1wk.
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- **Low**: DF < monthly · LT > 1mo.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- [[Review Performance & Flow|Review Performance & Flow]]: DORA 지표를 달성하기 위한 구체적 운영 전략.
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- Small Pull Requests (작은 PR: Lead Time을 단축하는 가장 강력한 수단.
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- [[Automated Quality & Review|Automated Quality & Review]]: 인간의 시간을 절약하여 성과를 극대화하는 기반.
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- [[CI-CD Pipeline|CI-CD Pipeline]]: 지표 수집과 자동화가 이루어지는 인프라.
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- [[DORA-Metrics|DORA Metrics]]: 원본 개념 정의.
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### 매 응용
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1. Sprint retro 매 주 review.
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2. Quarterly engineering OKR target.
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3. Hiring/promo signal (team-level, 매 individual 아님).
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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## 💻 패턴
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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### GitHub Actions deployment frequency
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```yaml
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# .github/workflows/deploy.yml
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name: deploy
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on:
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push:
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branches: [main]
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jobs:
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deploy:
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runs-on: ubuntu-latest
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steps:
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- uses: actions/checkout@v4
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- run: ./deploy.sh
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- name: Emit DORA event
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run: |
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curl -X POST https://api.dora-collector.internal/events \
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-H "Authorization: Bearer ${{ secrets.DORA_TOKEN }}" \
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||||
-d '{"type":"deploy","sha":"${{ github.sha }}","ts":"'$(date -u +%FT%TZ)'"}'
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```
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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### Lead time calculation (SQL)
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```sql
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-- commits joined with deploys
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SELECT
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PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY EXTRACT(EPOCH FROM (deploy_ts - commit_ts))/3600) AS p50_hours,
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||||
PERCENTILE_CONT(0.95) WITHIN GROUP (ORDER BY EXTRACT(EPOCH FROM (deploy_ts - commit_ts))/3600) AS p95_hours
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||||
FROM dora_events
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||||
WHERE deploy_ts >= NOW() - INTERVAL '30 days';
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||||
```
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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### Change failure rate from incidents
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```python
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# rolling 30d CFR
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||||
def cfr(deploys: list[dict], incidents: list[dict]) -> float:
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||||
bad_deploys = {i["deploy_sha"] for i in incidents if i["caused_by_deploy"]}
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||||
return len(bad_deploys) / max(len(deploys), 1)
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```
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||||
- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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### MTTR via PagerDuty
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```python
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import httpx, statistics
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||||
def mttr(api_key: str, since: str) -> float:
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||||
r = httpx.get("https://api.pagerduty.com/incidents",
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||||
headers={"Authorization": f"Token token={api_key}"},
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||||
params={"since": since, "statuses[]": "resolved"})
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||||
durations = [(i["resolved_at_ts"] - i["created_at_ts"]) for i in r.json()["incidents"]]
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||||
return statistics.median(durations) / 60 # minutes
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||||
```
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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### Four Keys dashboard (Datadog)
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```yaml
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# datadog-dora.yaml
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widgets:
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- title: Deployment Frequency
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||||
query: "sum:dora.deploy{*}.as_count().rollup(sum, 86400)"
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||||
- title: Lead Time p50
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||||
query: "p50:dora.lead_time_seconds{*}"
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||||
- title: CFR
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||||
query: "sum:dora.deploy_failed{*} / sum:dora.deploy{*}"
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||||
- title: MTTR p50
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||||
query: "p50:dora.incident_resolve_seconds{*}"
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||||
```
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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### Trunk-based config (lead time 단축)
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```yaml
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# .github/branch-protection.yml
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required_status_checks:
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||||
strict: true
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contexts: [ci/test, ci/lint]
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required_pull_request_reviews:
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||||
required_approving_review_count: 1
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||||
dismiss_stale_reviews: true
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||||
restrictions: null # 매 직접 push 매 X — PR-only
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```
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| Startup (<20 eng) | DF + LT 매 우선, MTTR 매 secondary |
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| Regulated industry | CFR 매 primary (release safety) |
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| Platform team | All 4, 매 weekly review |
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| Individual perf review | 매 X — team metric only |
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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**기본값**: 매 four-keys-platform (Google open source) self-host + Grafana.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[DevOps]] · [[Site Reliability Engineering]]
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- 변형: [[SPACE Framework]] · [[Flow Metrics]]
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- 응용: [[Continuous Delivery]] · [[Continuous Integration]]
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||||
- Adjacent: [[Engineering OKRs]] · [[Incident Response]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: deploy log → metric extraction, incident root-cause 분류 (deploy 유발 여부).
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**언제 X**: 매 individual contributor scoring 매 X — DORA 매 team-level only.
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## ❌ 안티패턴
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- **Goodharting**: DF 만 chase 하고 quality 무시 → CFR 폭증.
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- **Individual scoring**: developer 별 LT 측정 → gaming (small commits 만).
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- **Vanity rollups**: org-wide average — 팀 distribution 의 hide.
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- **No CFR**: deploy 만 count, failure track X → false elite signal.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (DORA "State of DevOps" 2014–2024 reports, Google Cloud 공식).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — DORA four-keys 정의 + dashboard pattern |
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Reference in New Issue
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