A01운영AI 운영자동화팀대표 사례

수십 개 마이크로서비스에서 장애를 잡아 원인을 추정하고 롤백 지점까지 자동으로 마련한다

이런 상황입니다

서비스가 수십 개로 쪼개져 있으면 알림 하나가 울렸을 때 어느 서비스가 원인인지 사람이 로그를 뒤져 찾는다. 밤과 주말에는 당직자가 깨어 확인하고 되돌릴지 판단하는 데 시간이 가고, 그동안 매장의 주문·결제가 멈춘다. 되돌린 뒤에도 고친 PR 과 테스트를 사람이 따로 만든다

고객 인터뷰 전의 추정입니다.

AI 팀이 붙으면 이렇게 흐릅니다

  1. AI

    모니터링 알림 입력

  2. AI

    이상 감지(오류율 · 지연 한도 초과)

  3. AI

    관련 서비스의 로그 · 최근 배포 이력에서 원인 후보 추정

  4. AI

    수정 PR 초안과 테스트 생성

  5. AI

    롤백 지점 지정

  6. AI

    위험 등급을 매겨 «사람에게 올릴 것만» 올린다

  7. 사람

    사람이 원인 추정과 롤백 여부를 승인한다

  8. AI

    롤백 또는 PR 머지

  9. AI

    정상 복귀 확인과 대응 기록

사람은 여기서 정합니다

  • 사람이 원인 추정과 롤백 여부를 승인한다

데모 영상의 흐름

  1. 0~10초

    대시보드에 알림 하나가 뜬다

  2. 10~25초

    원인 후보 서비스와 근거 로그가 나란히 표시되고 최근 배포가 지목된다

  3. 25~40초

    수정 PR 초안 · 테스트 · 롤백 지점이 생기고 위험 등급 카드가 사람에게 올라온다

  4. 40~50초

    사람이 승인 버튼을 누르자 롤백이 돌고 정상 복귀 표시

  5. 50~60초

    「대응 시간」 자막

무엇으로 효과를 재나

  • 대응 시간(장애 1건당 · 분)측정 준비 중

이 일을 맡는 팀

AI 운영자동화팀

만들어진 시스템을 돌립니다. 감지 · 원인 추정 · 조치 · 확인

팀 자세히

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