Oracle Full Scan 50만 건을 5건으로 단축한 AI DBA 에이전트 구현

Context

운영 DB의 슬로우 쿼리 진단 시 SQL Developer 접속 및 v$session 쿼리 수동 분석으로 인한 높은 운영 공수 발생. 특히 심야 시간대 장애 대응 시 진단 도구 접근과 분석 과정에서 발생하는 시간 지연이 주요 병목 지점으로 작용.

Technical Solution

• Hermes Agent 기반의 메시징 게이트웨이를 통한 다채널 인터페이스 통합으로 진단 접근성 확보
• oracle_explain_plan 및 oracle_describe_table 스킬을 체이닝하여 Cursor Cache 내 실제 실행 계획과 인덱스 현황을 실시간 분석하는 진단 로직 설계
• Human-in-the-loop 패턴을 적용하여 AI가 생성한 DDL을 실행 전 사용자에게 명시적 승인을 요청하는 안전 장치 마련
• agentskills.io 표준 포맷을 채택하여 특정 프레임워크 종속성을 제거하고 Claude Code, Cursor 등 다양한 런타임으로 확장 가능한 스킬 구조 설계
• 모든 쓰기 작업에 대해 사용자 확인 토큰과 실행 사유를 포함한 JSON Lines 기반 Audit Log를 생성하여 규정 준수 및 추적성 보장
• OCI Always Free Tier의 ARM Ampere A1 인스턴스를 활용한 제로 비용 인프라 아키텍처 구성

Impact

• 쿼리 실행 비용 709에서 8로 감소하며 약 98.9%의 성능 개선 달성
• Table Access Full Scan으로 인한 500,000행 처리 과정을 Index Range Scan을 통해 5행으로 최적화