AI Agent 플랫폼 통한 수백 MW 전력 회복 및 조사 시간 95% 단축

Context

30억 명 이상의 사용자 규모에서 0.1%의 성능 저하가 막대한 전력 낭비로 이어지는 Hyperscale 환경의 제약 존재. 기존 FBDetect 기반의 Regression 감지 체계는 갖춰져 있었으나, 근본 원인 분석 및 해결을 위한 엔지니어의 수동 개입 시간이 병목 지점으로 작용함.

Technical Solution

• Offense(최적화 기회 발굴)와 Defense(회귀 장애 대응)가 동일한 데이터 구조를 공유한다는 점에 착안하여 Unified AI Agent 플랫폼 설계
• MCP Tools 레이어를 통해 프로파일링 데이터 쿼리, 설정 히스토리 조회, 코드 검색 등 LLM이 호출 가능한 표준화된 인터페이스 구축
• Senior 엔지니어의 도메인 지식을 Reasoning 패턴으로 추상화하여 재사용 가능한 Skills 레이어로 구현
• Tools와 Skills의 조합을 통해 '문제 식별 $\rightarrow$ 원인 분석 $\rightarrow$ 해결 코드 생성 $\rightarrow$ Pull Request'로 이어지는 End-to-End 자동화 파이프라인 구축
• 동일한 Toolset을 공유하고 Skill셋만 교체하는 추상화 구조를 통해 Capacity Planning 등 유사 도메인으로의 확장성 확보

Impact

• 수백 MW 규모의 전력 소모량 회복 및 수십만 가구의 연간 전력량에 해당하는 효율 달성
• 수동으로 진행하던 성능 조사 시간(~10시간)을 AI 자동 진단을 통해 약 30분으로 단축
• 0.005% 수준의 미세한 성능 저하까지 감지하여 전사적 인프라 낭비 최소화

Key Takeaway

도메인 전문 지식을 LLM의 단순 프롬프트가 아닌 '재사용 가능한 Skill' 단위로 모듈화하여 표준 인터페이스(Tool)와 결합할 때, 복잡한 엔지니어링 워크플로우의 자동화와 확장성이 극대화됨.