AI Agent 도입으로 분산 시스템 인시던트 조사 시간을 수 분에서 1분 이내로 단축함

Context

대규모 데이터 내보내기 작업이 Kubernetes 멀티테넌시 환경에서 큐 대기 시간 증가 문제를 겪음. 기존 수동 조사 방식은 테넌트별 작업 상태 확인, 클러스터 상태 분석, API 교차 호출 등 여러 단계를 수동으로 반복 수행해야 하므로 인시던트 발생 시 조사가 지연됨.

Technical Solution

• MCP Server: 내부 API를 래핑하는 도구 세트를 구현하여 작업 상태 조회, 테넌트 설정 확인, 최대 레플리카 등 시스템 제한값检索, 클러스터 수준 정보 수집을 가능하게 함
• AI Agent: MCP 도구를 활용하여 여러 소스에서 데이터를 수집하고 상호 연관시킨 후 구조화된 진단 보고서를 자동 생성함
• 로그 기반 입력 처리: 알림 시스템 직접 연동 대신 경고 로그의 로그 라인을 해석하여 컨텍스트를 파악하고 보고서를 생성함
• Spring AI 데모 구현: Python 대신 Java/Spring AI로 에이전트를 구축하여 실전 문제에 적용함