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Dev.toAI/ML
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P99 Latency와 Token Trace 기반의 AI Agent 전단계 관측성 확보
Monitoring: From Black Box to Glass Box
AI 요약
Context
AI Agent 배포 후 실제 런타임의 성능 및 비용 예측 불가능성 발생. 단순 결과 확인을 넘어 LLM 호출과 Tool 실행 단계의 병목 지점을 식별하는 Glass Box형 모니터링 체계 필요.
Technical Solution
- Aggregate AI Agent Usage and Metrics ESS Job을 통한 비동기적 데이터 집계 구조 설계
- Draft 및 Published Agent 모두를 포괄하는 통합 메트릭 필터링 체계 구축
- Session 단위의 End-to-End 인터랙션을 Turns 및 Session Status로 계층화하여 분석
- P99 Latency 지표 도입을 통한 최악의 사용자 경험(Worst-case UX) 정량화
- LLM 호출 및 Tool 실행 시간을 개별적으로 추적하는 Session Trace View 기반의 디버깅 로직 구현
- Token 소비량과 비용 모델을 직접 연결하여 Capacity Planning의 근거 데이터 확보
실천 포인트
1. 평균 응답 시간이 아닌 P99 Latency를 기준으로 성능 병목 지점 정의
2. LLM 호출-Tool 실행-결과 반환의 전 과정을 Trace ID로 연결하여 지연 시간 분석
3. Token 소비량을 비용으로 환산하는 실시간 대시보드를 구축하여 예산 초과 방지