MTTR 최대 75% 절감 및 Root Cause 정확도 94% 달성한 AI-SRE 에이전트

Context

분산 시스템의 복잡도 증가로 인한 텔레메트리 데이터 분산 및 상관관계 분석의 어려움 발생. 기존 AI 코딩 도구의 컨텍스트 부족으로 인한 프로덕션 환경 대응 한계 및 SRE의 수동 분석에 따른 복구 시간 지연 문제 직면.

Technical Solution

• Amazon Bedrock AgentCore 기반의 Generative AI 아키텍처 설계를 통한 자율적 장애 조사 수행
• MCP 및 Webhook 연동을 통한 CloudWatch, Datadog, GitHub 등 이기종 Observability 도구 및 CI/CD 파이프라인의 데이터 통합
• 애플리케이션 관계 학습 및 텔레메트리-코드-배포 데이터 간의 상관관계 분석을 통한 Root Cause 추론 로직 구현
• Event-driven 트리거 구조 설계를 통한 장애 감지 즉시 인간의 개입 없는 자동 Triage 프로세스 가동
• Custom Agent Skills 및 리포트 기능을 통한 기업별 특화 운영 요구사항의 확장성 확보
• Azure 및 On-prem 환경으로의 조사 범위 확장을 통한 Hybrid/Multi-cloud 가시성 확보

Impact

• MTTR(Mean Time To Recovery) 최대 75% 감소
• Root Cause 분석 정확도 94% 달성
• 장애 복구 시간의 단위가 '시간'에서 '분'으로 단축

Key Takeaway

단순한 Q&A 챗봇을 넘어 Observability 툴체인과 실행 권한을 결합한 Agentic Workflow 설계가 운영 자동화의 핵심임.