구조적 Context 주입을 통한 Linux 트러블슈팅 진단 시간 단축

Context

단순 에러 메시지만을 입력하는 파편화된 AI 활용 방식의 한계로 인한 낮은 진단 정확도 발생. 시스템 환경 및 최신 변경 사항 등의 Context 결여로 AI가 정확한 Root-cause 분석 대신 일반적인 추측을 제공하는 문제 직면.

Technical Solution

• Senior Sysadmin 페르소나 정의를 통한 가설 기반의 확률적 Root-cause 랭킹 및 안전한 진단 순서 설계
• OS 버전, 커널 버전, 하드웨어 사양, 최근 변경 이력을 포함한 Structured Context 주입 체계 구축
• dmesg, vmstat, iostat 등 정량적 시스템 메트릭 데이터의 직접 제공을 통한 추론 근거 확보
• AI의 제안 명령어를 검증하는 Human-in-the-loop 단계 설계를 통해 Destructive Command 실행 위험 차단
• Long Context Window 활용으로 단일 스레드 내에서 진단 이력을 유지하며 점진적으로 분석 범위를 좁히는 Iterative Diagnostic workflow 적용
• strace, perf, tcpdump 등 복잡한 Low-level 로그 분석을 위한 AI 기반 정규식 및 필터링 스크립트 생성 자동화