Sla Impact CalculatorSAFE

An agent skill published by revfactory.

The instruction file, verbatim from the audited commit — this is the text the model reads, and the surface the audit's instruction layer examines. Quoted here so you can judge it without cloning anything.

---
name: sla-impact-calculator
description: "SLA/SLO 기반 장애 영향도를 정량적으로 산정하는 계산 모델과 비즈니스 영향 매트릭스. 'SLA 영향', 'SLO 위반', '영향도 산정', '매출 손실 추정', '에러 버짓', '가용성 계산', '장애 비용 산정' 등 장애의 비즈니스 영향을 정량화할 때 이 스킬을 사용한다. impact-assessor의 영향도 산정 역량을 강화한다. 단, 장애 원인 분석이나 재발방지 대책은 이 스킬의 범위가 아니다."
---

# SLA Impact Calculator — SLA/SLO 기반 영향도 산정 가이드

장애의 비즈니스 영향을 정량적으로 측정하고 보고하는 프레임워크.

## SLA/SLO/SLI 체계

```
SLI (Service Level Indicator): 측정 지표
  예: 요청 성공률 = 성공 요청 / 전체 요청

SLO (Service Level Objective): 내부 목표
  예: 요청 성공률 ≥ 99.95% (30일 기준)

SLA (Service Level Agreement): 외부 계약
  예: 가용성 ≥ 99.9% 미달 시 크레딧 10% 환불
```

## 가용성 수준별 허용 다운타임

| 가용성 | 연간 다운타임 | 월간 | 주간 | 일간 |
|--------|------------|------|------|------|
| 99% | 3일 15시간 | 7시간 18분 | 1시간 41분 | 14분 24초 |
| 99.5% | 1일 19시간 | 3시간 39분 | 50분 24초 | 7분 12초 |
| 99.9% | 8시간 46분 | 43분 50초 | 10분 5초 | 1분 26초 |
| 99.95% | 4시간 23분 | 21분 55초 | 5분 2초 | 43초 |
| 99.99% | 52분 36초 | 4분 23초 | 1분 | 8.6초 |
| 99.999% | 5분 16초 | 26초 | 6초 | 0.86초 |

## 에러 버짓 소진 계산

```
월간 에러 버짓 = (1 - SLO) × 30일 × 24시간 × 60분

예: SLO = 99.95%
에러 버짓 = 0.0005 × 30 × 24 × 60 = 21.6분/월

장애 30분 발생 시:
├── 에러 버짓 초과: 30분 - 21.6분 = 8.4분 초과
├── 소진율: 30 / 21.6 = 138.9% (초과!)
└── 잔여 버짓: -8.4분 (남은 기간 동안 추가 장애 불가)
```

## 비즈니스 영향 매트릭스

### 매출 손실 추정

```
분당 매출 손실 = 일 평균 매출 / (24 × 60)

예: 일 평균 매출 = 1억원
분당 매출 손실 = 100,000,000 / 1,440 = 69,444원/분

30분 장애:
├── 직접 손실: 69,444 × 30 = 2,083,333원
├── 피크 시간 보정: × 2.5 (피크 시간대라면)
│   → 5,208,333원
├── 이탈 추정 (장애 경험 고객 5% 이탈):
│   영향 고객 × 5% × 고객 생애 가치(CLV)
└── 총 추정 손실: 직접 + 이탈 + 복구 비용
```

### 영향 심각도 등급

| 등급 | 기준 | 예시 | 에스컬레이션 |
|------|------|------|------------|
| **SEV-1** (Critical) | 핵심 서비스 전면 장애 | 결제 불가, 전체 사이트 다운 | 즉시 → C-level |
| **SEV-2** (Major) | 핵심 기능 부분 장애 | 특정 결제 수단 불가 | 30분 내 → VP |
| **SEV-3** (Minor) | 비핵심 기능 장애 | 추천 시스템 오작동 | 1시간 내 → Manager |
| **SEV-4** (Low) | 사용자 경험 저하 | 페이지 로딩 느림 | 다음 업무일 |

### 사용자 영향 범위 계산

```
영향 받은 사용자 수 추정:
1. 장애 시간대 일반 트래픽: DAU × (장애시간/24)
2. 에러 로그 기반: 5xx 응답 받은 고유 사용자
3. 기능별 사용률: 해당 기능 DAU 비율

예:
DAU = 100,000
장애 시간 = 14:00~14:30 (피크)
시간대 비율 = 8% (피크 시간 보정)
영향 사용자 ≈ 100,000 × 0.08 × (30/60) = 4,000명
```

## SLA 위반 시 재무 영향

```
SLA 위약금 계산:

기본 구조:
├── Tier 1: 가용성 < SLA 0.1%p 미달 → 월 요금의 10% 크레딧
├── Tier 2: 가용성 < SLA 1.0%p 미달 → 월 요금의 25% 크레딧
└── Tier 3: 가용성 < SLA 5.0%p 미달 → 월 요금의 50% 크레딧

예: 월 계약 1,000만원, SLA 99.9%, 실제 99.5%
미달: 0.4%p → Tier 1
크레딧: 1,000만 × 10% = 100만원
```

## 복합 SLA 계산

```
직렬 시스템: SLA_total = SLA_A × SLA_B × SLA_C
  예: 99.9% × 99.9% × 99.9% = 99.7% (0.3% = 월 2시간 11분)

병렬 시스템: SLA_total = 1 - (1-SLA_A) × (1-SLA_B)
  예: 1 - (0.001 × 0.001) = 99.9999%

실제 시스템:
API Gateway(99.99%) → [App Server(99.95%) ∥ App Server(99.95%)] → DB(99.99%)
= 99.99% × (1-(0.0005)2) × 99.99%
= 99.99% × 99.99975% × 99.99%
≈ 99.97%
```

## 보고서 템플릿

```markdown
# 장애 영향도 산정 보고서

## 요약
| 항목 | 값 |
|------|-----|
| 장애 시간 | YYYY-MM-DD HH:MM ~ HH:MM (N분) |
| 심각도 등급 | SEV-N |
| 영향 사용자 | 약 N명 |
| SLA 위반 여부 | 위반/미위반 |
| 에러 버짓 소진율 | N% |
| 추정 매출 손실 | N원 |

## 상세 산정
### SLI/SLO 영향
### 사용자 영향
### 재무 영향
### 평판 영향

## 복구 비용
- 엔지니어링 시간: N인·시
- 인프라 비용: N원
- 외부 벤더 비용: N원
```

SAFEgrade B · trust 89/100 Nothing in the source contradicts what it says it does. Grade A is reserved for packages that have also passed the behavioural sandbox.

What the source does

Filesystem

none-observed

Network

none-observed

Shell

none-observed

Dependencies

pinned

Secrets in source

none-found

Findings (0)

No findings outside the package's declared scope.

Gates applied: no_behavioural_pass.