AI 기반 Incident Response 도입을 통한 TTR 최대 95% 단축 및 인지 부하 최적화

Context

장애 발생 시 엔지니어가 방대한 로그와 메트릭을 수동으로 분석하며 겪는 높은 인지 부하와 시간 지연 문제 발생. 기존의 파편화된 Observability 도구들은 데이터 간 상관관계 분석을 전적으로 인간의 직관에 의존하는 한계 존재.

Technical Solution

• Heterogeneous Signal Correlation을 통한 메트릭, 로그, 트레이스, 배포 이력의 동시 분석 및 통합 내러티브 생성
• Raw Log Stream 대신 Structured Log와 Severity 필터링을 거친 정제 데이터셋을 LLM에 제공하여 Hallucination 억제
• OpenTelemetry Semantic Conventions 준수를 통한 데이터 표준화로 AI의 컨텍스트 이해도 및 쿼리 정확도 향상
• 'Lost in the Middle' 현상 방지를 위한 컨텍스트 윈도우 최적화 및 핵심 이상 징후 중심의 데이터 피딩 전략 채택
• Written Runbook과 Postmortem 데이터를 RAG 기반으로 연동하여 증상 기반의 가설 및 검증 쿼리 자동 생성