MTTR 단축을 위한 AI SRE와 비용 최적화를 위한 AI DevOps의 이원적 운영 체계 구축

Context

기존 AIOps가 단순 알람 소음 감소에 그치며 Root Cause Analysis(RCA) 단계의 수동 개입이라는 병목 발생. 통합된 관점의 운영 도구 부재로 인해 장애 대응 시의 시간 손실과 지속적인 Infrastructure Drift로 인한 비용 낭비가 병행되는 한계 노출.

Technical Solution

• AI SRE 도입을 통한 Incident Loop 압축: Telemetry 데이터 상관관계 분석과 Causality 파악을 통한 자동화된 RCA 및 Rollback PR 생성 구조 설계
• AI DevOps 기반의 지속적 Governance 체계: IaC 생성 및 Drift Detection을 통해 수동 설정 변경을 차단하고 Policy-as-Code를 실시간 적용하는 선제적 방어 기제 구축
• Observability Foundation 기반의 데이터 통합: Metrics, Logs, Traces를 단일 기반으로 공유하여 Reactive한 장애 대응과 Proactive한 자원 최적화를 동시에 수행
• Human-in-the-loop 승인 프로세스: 비용, 데이터, 고객 신뢰에 영향을 주는 변경 사항에 대해 AI 제안 후 엔지니어 최종 승인을 거치는 거버넌스 모델 채택
• Incident-native Workflow 통합: 단순 대시보드 제공을 넘어 Status, Comms, Runbook이 통합된 응답 체계 구축으로 상황 인지 시간 최소화