우리 팀은 얼마나 잘하고 있을까? DORA 메트릭스로 개발 생산성 측정하기

들어가며

개발 팀의 생산성을 측정하는 것은 매우 까다로운 일입니다. 단순히 “누가 커밋을 더 많이 했나?”나 “코드를 몇 줄 썼나?” 같은 지표는 오히려 개발 문화를 해치고 본질적인 가치를 놓치게 만들기 때문입니다.

구글의 DevOps 연구 팀인 **DORA(DevOps Research and Assessment)**는 수년간의 연구 끝에 소프트웨어 전달 성과를 측정할 수 있는 4가지 핵심 지표를 정립했습니다. 오늘은 우리 팀이 ‘엘리트’ 팀으로 가기 위해 무엇을 측정하고 어떻게 개선해야 하는지 알아보겠습니다.

1. DORA의 4가지 핵심 지표

DORA 메트릭스는 크게 **속도(Speed)**와 **안정성(Stability)**이라는 두 가지 축으로 나뉩니다.

속도 측정 지표

• 배포 빈도 (Deployment Frequency): 얼마나 자주 운영 환경에 코드를 배포하는가?
• 변경 리드 타임 (Lead Time for Changes): 코드가 커밋된 후 운영 환경에 반영되기까지 얼마나 걸리는가?

안정성 측정 지표

• 변경 실패율 (Change Failure Rate): 배포 후 서비스 장애나 결함이 발생하여 복구가 필요한 비율은 얼마인가?
• 서비스 복구 시간 (Time to Restore Service): 장애 발생 시 정상 서비스로 돌아오기까지 얼마나 걸리는가?

2. 지표별 성과 수준 (Elite vs Low)

DORA 연구 결과에 따르면, 성과가 높은 ‘엘리트’ 팀과 그렇지 못한 팀 사이에는 수백 배의 성능 차이가 존재합니다.

지표	엘리트(Elite) 팀	낮은 성과(Low) 팀
배포 빈도	하루에도 여러 번 (On-demand)	1개월 ~ 6개월 사이
변경 리드 타임	1시간 이내	1개월 ~ 6개월 사이
복구 시간	1시간 이내	1주일 ~ 1개월 사이
변경 실패율	0% ~ 15%	46% ~ 60%

3. 지표 개선을 위한 실천 전략

단순히 숫자를 기록하는 것만으로는 부족합니다. 각 지표를 개선하기 위한 구체적인 액션 아이템이 필요합니다.

배포 빈도와 리드 타임 줄이기

• CI/CD 자동화: 테스트와 배포 과정을 완전히 자동화하여 수동 개입을 줄입니다.
• 작은 단위의 PR: 코드 리뷰가 빠르게 끝날 수 있도록 변경 범위를 작게 유지합니다.
• 트렁크 기반 개발: 긴 수명의 브랜치를 없애고 메인 브랜치에 자주 병합합니다.

실패율과 복구 시간 개선하기

• Observability 확보: 장애를 즉각 감지할 수 있는 모니터링 환경을 구축합니다.
• 자동 롤백: 배포 후 에러율이 급증하면 즉시 이전 버전으로 되돌리는 시스템을 갖춥니다.
• 카오스 엔지니어링: 의도적으로 장애 상황을 만들어 복구 시나리오를 점검합니다.

4. 주의할 점: 지표는 ‘도구’일 뿐 ‘목표’가 아니다

DORA 메트릭스를 도입할 때 가장 경계해야 할 것은 **굿하트의 법칙(Goodhart’s Law)**입니다. 지표가 목표가 되는 순간, 사람들은 지표를 조작하기 시작합니다.

• 배포 빈도를 높이기 위해 아무 의미 없는 코드를 배포하기 시작함.
• 리드 타임을 줄이기 위해 충분한 코드 리뷰 없이 승인함.

따라서 이 지표들은 팀을 감시하는 수단이 아니라, **“우리 팀의 병목 지점이 어디인가?”**를 찾아내고 함께 해결하기 위한 나침반으로 사용되어야 합니다.

마치며

기술 블로그를 운영하거나 서비스를 개발하는 우리에게 DORA 메트릭스는 객관적인 거울이 되어줍니다. 오늘 당장 우리 팀의 배포 이력을 살펴보고, 4가지 지표 중 하나만이라도 측정을 시작해 보는 건 어떨까요?

작은 개선이 모여 결국 압도적인 퍼포먼스를 내는 엘리트 팀을 만듭니다. 여러분의 팀은 현재 어느 단계에 있나요? 댓글로 고민을 들려주세요!