AI 기반 분석으로 Root Cause 파악 시간 19초 단축 및 정확도 87% 달성

Context

로그 분산, 알람 노이즈, 대시보드 파편화로 인한 컨텍스트 수집 비용 증가 및 장애 복구 시간 지연 문제 발생.

Technical Solution

• Netlify Functions 및 Supabase 기반의 서버리스 아키텍처를 통한 빠른 도구 배포 및 검증 구조 설계
• AI 모델을 활용한 Incident Triage 로직으로 다량의 로그 중 잠재적 Root Cause를 수 초 내 식별
• Pre-Mortem Scanner를 통한 배포 전 리스크 사전 탐지 및 Production 환경 유입 차단
• Blast Radius Predictor 설계로 변경 사항에 따른 하위 시스템의 예상 영향 범위 정량적 추정
• Post-Mortem Auto-Draft 및 On-Call Handoff Briefing 자동화를 통한 문서화 오버헤드 제거
• 7종의 Webhook Integration을 통해 외부 관측 도구와의 데이터 파이프라인 연결

Impact

• Root Cause 식별 정확도 약 87% 달성
• 평균 분석 시간 약 19초 수준으로 단축

Key Takeaway

장애 대응의 병목 지점을 '문제 해결'이 아닌 '컨텍스트 수집'으로 정의하고, 이를 LLM 기반의 자동화 도구로 대체하여 MTTR(Mean Time To Recovery)을 혁신적으로 개선함.