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Incident Log를 Semantic Knowledge Graph로 전환한 지식 베이스 구축
Using Graphify to turn Incident Data into a Knowledge Graph
AI 요약
Context
기존 Incident Management 도구가 단순 타임라인과 로그 기록 중심의 파편화된 데이터 저장 방식에 의존함. 이로 인해 과거 유사 장애 대응 이력이나 서비스 간 숨겨진 의존성 파악을 위해 수동적인 Slack 검색과 문서 분석이 강제되는 병목 지점 발생.
Technical Solution
- 파편화된 Incident 데이터를 Node(서비스, 장애, 알람, 담당자)와 Edge(소유권, 인과관계, 동시 발생)로 정의한 Graph 구조 설계
- 단순 로그 쿼리 방식에서 관계형 쿼리 방식으로 전환하여 장애 간의 Semantic 연결성 확보
- 과거 장애 패턴 분석을 통한 Blast Radius 예측 모델 및 서비스 간 실제 의존성 자동 추출 로직 구현
- Alert-Incident 연결 분석을 통한 Signal-to-Noise Ratio 최적화 및 무의미한 알람 제거 프로세스 구축
- 축적된 그래프 데이터를 기반으로 AI SRE 및 자동 컨텍스트 제공 봇의 지식 베이스(Knowledge Base)로 활용
실천 포인트
- 파편화된 로그 데이터를 Node와 Edge의 그래프 모델로 추상화하여 관계 중심 분석 시도 - 문서화되지 않은 실제 의존성을 파악하기 위해 서비스 간 장애 동시 발생 패턴(Co-occurrence) 분석 - 알람의 실질적 장애 연결률을 측정하여 불필요한 Alert Noise 제거 및 튜닝 수행