DevOps Agent 기반 VPN 장애 분석 자동화로 MTTR을 시간 단위에서 분 단위로 단축

GenAI Isn't Just for Product Teams

Alexander Pazik2026년 6월 26일5분intermediate

AI 요약

Context

SRE 및 운영 팀의 반복적인 로그 분석과 수동 RCA 과정으로 인한 높은 MTTR 발생. 특히 VPN 터널 장애 시 CloudWatch 메트릭과 IPsec 설정을 일일이 대조해야 하는 운영 오버헤드 존재.

CloudWatch Alarm 및 SNS를 통한 장애 이벤트 감지 및 Lambda 기반의 DevOps Agent 트리거 구조 설계
Model Context Protocol(MCP) 서버 도입을 통한 서비스 의존성 및 컴플라이언스 등 비즈니스 컨텍스트의 표준화된 통합
Amazon Bedrock AgentCore를 활용하여 로그 분석, 메트릭 상관관계 파악, RCA 도출까지 이어지는 Multi-step AI 오케스트레이션 구현
Amazon Nova 및 Bedrock 기반의 LLM을 적용하여 IKE PSK 미스매치, BGP 세션 드롭 등 10가지 주요 장애 시나리오에 대한 자동 추론 로직 구축
AWS CDK 기반의 IaC 적용으로 인프라의 재현성 확보 및 Well-Architected Framework 기반의 비용 최적화 설계

실천 포인트

1. 운영 중인 서비스의 반복적 RCA 패턴을 식별하여 10가지 내외의 장애 시나리오 라이브러리 구축

2. LLM이 접근 가능한 데이터 소스를 MCP 서버 형태로 표준화하여 컨텍스트 주입 효율성 검토

3. Event-Driven 아키텍처(Alarm -> SNS -> Lambda)를 통한 AI Agent의 자동 트리거 파이프라인 설계

4. 가용성 및 비용 효율성을 위해 Serverless 컴포넌트(Lambda, Bedrock) 중심의 지능형 레이어 구성

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