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RAG 기반 자동 진단 및 Dynamic Saga Planning을 통한 분산 시스템 운영 최적화
Part 3 - Agents That Diagnose, Plan, and Query a Distributed Saga
AI 요약
Context
분산 Saga 패턴 적용 시 발생하는 복잡한 장애 진단 비용과 정적 실행 순서로 인한 불필요한 리소스 낭비를 해결해야 하는 상황. 기존의 하드코딩된 워크플로우는 시스템 메트릭과 실패 패턴을 실시간으로 반영하지 못하는 한계 존재.
Technical Solution
- Kafka notify-ending 토픽 기반의 OperationsAgent를 통한 장애 자동 진단 및 pgvector 기반 RAG 파이프라인 구축
- nomic-embed-text 모델을 활용한 이벤트 벡터화 및 유사 장애 사례 검색을 통한 근본 원인(Root Cause) 도출
- 실패율이 높은 단계를 우선 배치하는 SagaComposerAgent 설계를 통한 Fail-Fast 전략의 동적 구현
- Redis TTL 기반의 고객 프로필별 최적 Saga Plan 저장 및 런타임 적용 구조 설계
- Virtual Threads 활성화를 통한 병렬 MCP(Model Context Protocol) 호출 효율 극대화
- AI 레이어를 Additive하게 설계하여 Redis Plan 부재 시 기본 순서로 복구하는 Fallback 메커니즘 적용
실천 포인트
- 분산 트랜잭션 장애 진단 시 pgvector를 활용한 유사 사례 RAG 파이프라인 도입 검토 - 시스템 메트릭 기반으로 Saga 실행 순서를 동적으로 변경하는 Dynamic Planning 적용 가능성 분석 - AI 기반 기능 도입 시 시스템 가용성 보장을 위한 Non-blocking Fallback 구조 설계 필수 - 고빈도 외부 API 호출 시 Java Virtual Threads를 통한 I/O 바운드 병목 해결 적용