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.
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샘플 질문
템플릿에 포함된 내용을 미리 확인해 보세요. 모든 질문은 설문 공개 전에 자유롭게 수정할 수 있습니다.
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
현재 얼마나 자주 1차 온콜 근무 일정에 배정되십니까?
- 매주
- 격주
- 매월
- 6~8주마다
- 분기 또는 그 이상 간격
- 임시 / 백업 전용
- 기타
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)
그 근무 동안 약 몇 건의 개별 알림 또는 페이지를 받으셨습니까?
- 0
- 1~3
- 4~7
- 8~15
- 16~30
- 31~50
- 50 초과
그 알림 중 몇 건이 수면 중 귀하를 깨웠습니까?
- 0
- 1
- 2~3
- 4~5
- 6~10
- 10 초과
전반적으로 가장 최근 온콜 근무는 얼마나 부담스러웠습니까?
가장 최근 근무 중, 알림이 귀하의 몰입 작업이나 코딩 세션을 얼마나 자주 방해했습니까?
가장 최근 근무 중, 알림이 회의나 협업 작업을 얼마나 자주 방해했습니까?
가장 최근 근무 중, 알림이 귀하의 개인 시간이나 가족 시간(근무 시간 외)을 얼마나 자주 방해했습니까?
가장 최근 근무 중, 알림으로 인한 컨텍스트 전환이 귀하의 전반적인 생산성에 얼마나 지장을 주었습니까?
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
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)
전반적으로 귀하의 현재 회복 관행은 온콜 방해 이후 집중력을 되찾는 데 얼마나 효과적입니까?
현재 사용 중인 알림 및 페이징 도구에 전반적으로 얼마나 만족하십니까?
다음 잠재적 개선점들을 온콜 경험을 얼마나 개선할지에 따라 순위를 매겨 주십시오 (1 = 가장 큰 영향).
- 더 나은 알림 라우팅 / 노이즈 감소
- 더 명확한 런북 / 플레이북
- 더 많은 자동화 / 자가 복구 시스템
- 더 스마트한 일정 관리 / 커버리지 분배
- 집중 / 조용한 시간 보호
- 더 빠른 사고 대응 도구 / UI
- 개선된 보상 및 인센티브
추가 보상이 온콜 업무에 대한 전반적인 경험을 어느 정도까지 개선할 수 있다고 보십니까?
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)
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
귀하의 팀을 위해 온콜 업무 부담이나 회복을 가장 크게 개선할 수 있는 단 하나의 변화는 무엇입니까?
이 설문 전반의 응답을 바탕으로, 귀하의 온콜 경험, 업무 부담, 또는 회복 관행에 대한 추가적인 생각을 자유롭게 공유해 주십시오.
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)
귀하의 전문 경력은 몇 년입니까?
- 1년 미만
- 1~2년
- 3~5년
- 6~10년
- 11~15년
- 16~20년
- 20년 초과
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
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 TemplateA 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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