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SRE/DevOps 온콜 업무 부담 및 회복 평가

엔지니어링 팀 전반의 온콜 알림 부담, 방해 영향, 회복 효과, 보상 선호도를 측정하여 업무 부담을 벤치마킹하고 번아웃을 줄이기 위한 실행 가능한 개선점을 파악합니다.

가입 없이 체험 · 무료로 시작 · 신용카드 불필요

샘플 질문

템플릿에 포함된 내용을 미리 확인해 보세요. 모든 질문은 설문 공개 전에 자유롭게 수정할 수 있습니다.

질문 25개 · 약 11분
Q01
메시지

온콜 업무 부담 및 회복 평가에 오신 것을 환영합니다. 이 설문은 알림 볼륨, 방해, 회복 관행, 잠재적 개선점 등 온콜 업무에 대한 귀하의 경험을 탐색합니다. 귀하의 응답은 기밀로 유지되며 집계된 형태로만 보고됩니다. 정답이나 오답은 없습니다 — 저희는 귀하의 솔직한 의견과 경험에 관심이 있습니다. 참여는 자발적이며 언제든지 중단하실 수 있습니다. 예상 소요 시간: 6~8분.

Q02
객관식

가장 최근 온콜 근무는 언제였습니까?

  • 지난 1주 이내
  • 지난 2주 이내
  • 지난 1개월 이내
  • 지난 3개월 이내
  • 3개월 이상 전
  • 온콜 근무를 해본 적이 없음
Q03
객관식

현재 얼마나 자주 1차 온콜 근무 일정에 배정되십니까?

  • 매주
  • 격주
  • 매월
  • 6~8주마다
  • 분기 또는 그 이상 간격
  • 임시 / 백업 전용
  • 기타
Q04
드롭다운

가장 최근 온콜 근무는 총 약 몇 시간을 담당했습니까?

  • 8시간 미만
  • 8~24시간
  • 25~48시간
  • 49~72시간
  • 73~120시간 (3~5일)
  • 121~168시간 (5~7일)
  • 168시간 초과 (일주일 이상)
Q05
드롭다운

그 근무 동안 약 몇 건의 개별 알림 또는 페이지를 받으셨습니까?

  • 0
  • 1~3
  • 4~7
  • 8~15
  • 16~30
  • 31~50
  • 50 초과
Q06
드롭다운

그 알림 중 몇 건이 수면 중 귀하를 깨웠습니까?

  • 0
  • 1
  • 2~3
  • 4~5
  • 6~10
  • 10 초과
Q07
의견 척도

전반적으로 가장 최근 온콜 근무는 얼마나 부담스러웠습니까?

척도: 1 – 7
최소:전혀 부담스럽지 않음최대:매우 부담스러움
Q08
의견 척도

가장 최근 근무 중, 알림이 귀하의 몰입 작업이나 코딩 세션을 얼마나 자주 방해했습니까?

척도: 1 – 7
최소:전혀 없음최대:매우 자주
Q09
의견 척도

가장 최근 근무 중, 알림이 회의나 협업 작업을 얼마나 자주 방해했습니까?

척도: 1 – 7
최소:전혀 없음최대:매우 자주
Q10
의견 척도

가장 최근 근무 중, 알림이 귀하의 개인 시간이나 가족 시간(근무 시간 외)을 얼마나 자주 방해했습니까?

척도: 1 – 7
최소:전혀 없음최대:매우 자주
Q11
의견 척도

가장 최근 근무 중, 알림으로 인한 컨텍스트 전환이 귀하의 전반적인 생산성에 얼마나 지장을 주었습니까?

척도: 1 – 7
최소:전혀 지장 없음최대:매우 큰 지장
Q12
드롭다운

근무 시간 중, 사소하지 않은 알림을 처리한 후 완전히 집중력을 되찾는 데 일반적으로 얼마나 걸립니까?

  • 2분 미만
  • 3~5분
  • 6~10분
  • 11~20분
  • 21~30분
  • 30분 초과
Q13
객관식

알림을 처리한 후 집중력을 되찾기 위해 사용하는 방법이 있다면 다음 중 무엇입니까? 해당하는 것을 모두 선택하십시오.

  • 잠깐 휴식하기
  • 작업을 전환하기 전에 메모/할 일 목록 작성하기
  • 회복 시간을 별도로 확보하기
  • 필수적이지 않은 알림 무음 처리하기
  • 팀과 사고 후 리캡 진행하기
  • 포모도로 또는 유사한 시간 기반 작업 리듬
  • 명상 또는 호흡 운동
  • 카페인
  • 일시적으로 다른 작업으로 전환하기
  • 위에 해당 없음
  • 기타 (직접 입력해 주십시오)
Q14
의견 척도

전반적으로 귀하의 현재 회복 관행은 온콜 방해 이후 집중력을 되찾는 데 얼마나 효과적입니까?

척도: 1 – 7
최소:전혀 효과적이지 않음최대:매우 효과적임
Q15
의견 척도

현재 사용 중인 알림 및 페이징 도구에 전반적으로 얼마나 만족하십니까?

척도: 1 – 7
최소:매우 불만족함최대:매우 만족함
Q16
순위 매기기

다음 잠재적 개선점들을 온콜 경험을 얼마나 개선할지에 따라 순위를 매겨 주십시오 (1 = 가장 큰 영향).

  1. 더 나은 알림 라우팅 / 노이즈 감소
  2. 더 명확한 런북 / 플레이북
  3. 더 많은 자동화 / 자가 복구 시스템
  4. 더 스마트한 일정 관리 / 커버리지 분배
  5. 집중 / 조용한 시간 보호
  6. 더 빠른 사고 대응 도구 / UI
  7. 개선된 보상 및 인센티브
드래그하여 순위 지정
Q17
의견 척도

추가 보상이 온콜 업무에 대한 전반적인 경험을 어느 정도까지 개선할 수 있다고 보십니까?

척도: 1 – 7
최소:전혀 아님최대:매우 크게
Q18
객관식

온콜 업무에 대해 추가 보상이 제공된다면, 어떤 형태를 가장 가치 있게 여기시겠습니까? 최대 3개를 선택하십시오.

  • 근무당 고정 금전 수당
  • 사고 건당 지급
  • 온콜 시간에 대한 시급
  • 추가 유급 휴가
  • 유연 근무 시간 / 일정 조정
  • 전문성 개발 예산
  • 표창 또는 시상
  • 기타 (직접 입력해 주십시오)
Q19
드롭다운

금전적 보상이 제공된다면, 온콜 근무당 합당한 추가 지급액으로 얼마를 고려하시겠습니까?

  • $50 미만
  • $50~$100
  • $101~$200
  • $201~$350
  • $351~$500
  • $501~$750
  • $751~$1,000
  • $1,000 초과
  • 잘 모르겠음 / 답변하지 않음
Q20
장문형

귀하의 팀을 위해 온콜 업무 부담이나 회복을 가장 크게 개선할 수 있는 단 하나의 변화는 무엇입니까?

Q21
AI 인터뷰

이 설문 전반의 응답을 바탕으로, 귀하의 온콜 경험, 업무 부담, 또는 회복 관행에 대한 추가적인 생각을 자유롭게 공유해 주십시오.

Q22
객관식

귀하의 주된 역할을 가장 잘 설명하는 것은 무엇입니까?

  • SRE / 사이트 신뢰성 엔지니어
  • 플랫폼 / 인프라 엔지니어
  • 백엔드 엔지니어
  • 프론트엔드 엔지니어
  • 풀스택 엔지니어
  • 데이터 / ML 엔지니어
  • QA / 테스트 엔지니어
  • 엔지니어링 매니저 / 테크 리드
  • DevOps 엔지니어
  • 기타 (직접 입력해 주십시오)
Q23
드롭다운

귀하의 전문 경력은 몇 년입니까?

  • 1년 미만
  • 1~2년
  • 3~5년
  • 6~10년
  • 11~15년
  • 16~20년
  • 20년 초과
Q24
드롭다운

귀하의 조직에는 약 몇 명의 직원이 근무합니까?

  • 1~10명
  • 11~50명
  • 51~200명
  • 201~1,000명
  • 1,001~5,000명
  • 5,001~10,000명
  • 10,000명 초과
Q25
메시지

이 설문에 응해 주셔서 감사합니다 — 귀하의 응답이 기록되었으며 온콜 관행 개선에 사용될 것입니다. 참여해 주셔서 진심으로 감사드립니다!

포함된 기능

  • AI 후속 질문

    정형화된 설문이 놓치는 세부 내용을, 주관식 답변에 맞춰 AI가 심층 질문으로 끌어냅니다.

  • 주의력 확인 장치

    성의 없는 답변과 저품질 응답자를 걸러내는 내장 안전장치입니다.

  • AI가 작성한 문안

    문구, 질문 순서, 분기 로직까지 AI가 연구 목표에 맞춰 작성합니다.

  • 자동 리포트

    응답이 모이면 주요 주제, 인용문, 이해하기 쉬운 요약이 자동으로 작성됩니다.

다른 서비스와 비교

다른 설문 도구의 가장 유사한 템플릿을 검토했습니다. 그 도구들이 잘하는 점과, 이 템플릿이 한발 더 나아가는 지점을 정리했습니다.

이 템플릿을 선택하는 이유

  • Includes an AI follow-up interview that probes each respondent's specific on-call experience after they've answered the structured questions, rather than stopping at fixed fields
  • Combines quantitative burden metrics (alert counts, sleep disruption, rotation hours) with opinion-scale ratings on interruption impact and recovery effectiveness, giving both scale and depth
  • Directly asks about compensation preferences and reasonable additional pay amounts, translating workload data into an actionable, negotiable outcome
  • Ends with automated reporting, so engineering leaders get a synthesized view of workload and burnout risk without manually coding open-text responses

SurveyMonkey

Employee Workload Survey Template

A general-purpose employee workload template that could be adapted for engineering on-call contexts but isn't built specifically around alert volume, page frequency, or recovery practices. It's a fielding-ready static form, useful for broad workload sentiment rather than SRE-specific operational metrics. Good starting point if a team wants quick deployment without customizing for on-call nuances.

잘하는 점

  • Fielding-ready, quick to deploy for general workload sentiment
  • Backed by SurveyMonkey's established survey logic and reporting dashboard
  • Broad applicability across departments, not just engineering

아쉬운 점

  • Not tailored to on-call specifics like alert counts, sleep interruptions, or paging tool satisfaction
  • Static question set with no adaptive follow-up to probe individual burnout drivers
  • No mechanism to convert workload complaints into compensation-preference data

자주 묻는 질문

“SRE/DevOps 온콜 업무 부담 및 회복 평가” 템플릿에는 어떤 질문이 포함되어 있나요?

바로 사용할 수 있는 질문 25개가 포함되어 있으며, 처음 질문은 다음과 같습니다: “온콜 업무 부담 및 회복 평가에 오신 것을 환영합니다. 이 설문은 알림 볼륨, 방해, 회복 관행, 잠재적 개선점 등 온콜 업무에 대한 귀하의 경험을 탐색합니다. 귀하의 응답은 기밀로 유지되며 집계된 형태로만 보고됩…” · “가장 최근 온콜 근무는 언제였습니까?” · “현재 얼마나 자주 1차 온콜 근무 일정에 배정되십니까?”. 전체 질문은 위에서 미리 볼 수 있고 모두 수정 가능합니다.

이 설문을 완료하는 데 얼마나 걸리나요?

응답자는 보통 질문 25개를 약 11분 안에 완료합니다.

템플릿을 수정할 수 있나요?

네. 설문을 공개하기 전에 모든 질문, 답변 옵션, 순서를 자유롭게 수정할 수 있습니다. 질문을 추가·삭제하거나 AI 편집기에 연구 목표에 맞춘 재구성을 요청할 수도 있습니다.

이 템플릿은 무료인가요?

네. 편집기에서 바로 열어 수정을 시작할 수 있습니다. 체험에는 계정이 필요 없으며, 무료 플랜으로 설문을 공개할 수 있습니다.

설문을 공개할 준비가 되셨나요?

이 템플릿을 편집기에서 열어 보세요. 첫 응답자가 보기 전에 모든 부분을 원하는 대로 바꿀 수 있습니다.

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