On-Call Health

On-Call Health는 호출기를 들고 있는 사람들을 지켜본다. 누군가 얼마나 자주 호출되는지, 한 번의 온콜 동안 인시던트를 몇 건 처리하는지 같은 객관적 데이터를 모으고, 그 업무량이 실제로 어떻게 느껴지는지에 관해 팀이 스스로 보고한 신호와 섞는다. 목표는 좋은 엔지니어가 조용히 소진되기 전에 과로를 시사하는 패턴을 드러내는 것이다.

이 도구는 Rootly AI Labs가 만들고 Apache 2.0 라이선스로 배포한다. 즉 소스 코드는 감사, 수정, 그리고 보안 팀이 편하게 여기는 인프라에서의 자체 호스팅에 열려 있다. 의료나 진단 제품이 아니다. 팀 건강을 위한 조기 경보 시스템으로 보면 맞고, 임상 평가는 아니다.

가장 큰 한계는 적용 범위다. 이미 정식 온콜 로테이션을 운영하고 연동을 연결해 둔 팀에만 의미가 있다. 혼자 일하는 개발자에게는 측정할 대상이 없다. 인시던트 프로세스가 없으면 신호도 없다.

그럼 어떻게 작동할까. 도구를 연결하면 앱이 세는 일을 맡는다.

시작하기

1. 업무용 이메일로 oncallhealth.ai에 로그인한다. 데이터를 사내에 두고 싶다면 저장소를 복제해 Docker로 돌려도 된다.
2. 소스를 연결한다. Rootly, PagerDuty, GitHub, Slack, Linear, Jira는 각자 전용 OAuth 흐름으로 연동된다.
3. 도구가 몇 주치 인시던트와 업무량 이력을 가져오게 해 비교 기준을 갖춘다.
4. 대시보드에서 OCH 점수를 확인하고 엔지니어가 스스로 보고한 기록과 함께 본다.
5. 점수가 대화를 촉발해야 할 임계값을 정하고, 일정한 주기로 다시 살핀다.