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엔터프라이즈 환경에서 SRE 온콜 프로세스에 RAG 기반 장애 조치 힌트 자동추천 적용 아키텍처와 운영 상용

SRE / AI OPS / AUTOMATION

엔터프라이즈 SRE를 위한 RAG 기반 장애 조치(Remediation) 자동추천 가이드

복잡한 시스템 로그와 런북을 학습한 AI가 온콜 엔지니어에게 최적의 해결책을 제시하여 MTTR(평균 복구 시간)을 획기적으로 단축하는 아키텍처를 소개합니다.

1. 배경: 온콜 피로도와 MTTR의 상관관계

현대적인 마이크로서비스(MSA) 환경에서 SRE(Site Reliability Engineering) 온콜 담당자의 가장 큰 적은 '시간'과 '정보의 파편화'입니다. 장애 발생 시 담당자는 수많은 대시보드, 위키(Wiki), 흩어진 런북(Runbook) 사이를 오가며 맥락(Context)을 파악해야 합니다.

특히 도메인 지식이 부족한 신규 엔지니어의 경우, 장애 원인을 식별하는 데 걸리는 시간이 기하급수적으로 늘어납니다. 이를 해결하기 위해 최근 주목받는 기술이 바로 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성)입니다. LLM이 단순히 일반적인 대답을 하는 것이 아니라, 우리 회사의 과거 장애 기록과 최신 런북을 참조하여 "지금 상황에 딱 맞는 조치"를 추천하는 것입니다.

2. 아키텍처: RAG 파이프라인 설계

성공적인 AI Ops 구현을 위한 RAG 시스템은 데이터 흐름에 따라 크게 세 가지 레이어로 구성됩니다.

① 데이터 수집 및 정규화 계층

Prometheus, Datadog 등에서 발생하는 Alert Payload와 로그를 수집합니다. LLM이 이해하기 쉽도록 불필요한 메타데이터 노이즈를 제거하고 텍스트를 정규화(Normalization)하는 전처리 과정이 필수적입니다.

② 지식 베이스 (Vector Store)

사내 런북, Post-mortem(장애 회고) 문서, 아키텍처 다이어그램 설명 등을 임베딩(Embedding)하여 Vector DB에 저장합니다. 최신 장애 대응 기술을 반영하기 위해 주기적인 업데이트 파이프라인을 구축해야 합니다.

③ 추론 및 전달 계층

Alert가 트리거 되면 해당 맥락을 Query로 변환하여 유사 문서를 검색(Retrieval)하고, LLM이 이를 종합해 구체적인 Action Item을 생성하여 Slack이나 PagerDuty로 전송합니다.

3. 보안 및 거버넌스 전략

엔터프라이즈 환경에서 장애 로그와 런북은 민감한 내부 정보입니다. 외부 API 유출을 막기 위해 다음과 같은 보안 원칙이 필요합니다.

  • 🔐 Network Isolation: 벡터 스토어와 추론 모델은 사내 VPC 또는 폐쇄망(On-premise) 내에서만 통신하도록 구성합니다.
  • 🕵️ Data Masking: PII(개인식별정보), IP 주소, DB 접속 정보 등은 임베딩 전 단계에서 정규표현식 등을 통해 마스킹 처리해야 합니다.
  • 🛡️ RBAC (Role-Based Access Control): 운영자별로 접근 가능한 데이터 범위를 제어하여 정보 오남용을 방지합니다.

4. Case Study: 엔터프라이즈 팀장의 경험담

📈 성과: "신규 입사자의 25분을 30% 줄이다"

도입 전, 신규 담당자가 장애 원인을 파악하는 데 평균 18~25분이 소요되었습니다. RAG 기반 힌트 추천을 도입한 후, 장애 인지부터 첫 유효 조치까지의 시간을 약 30% 단축했습니다. 무엇보다 레거시 시스템을 잘 모르는 주니어 엔지니어들의 '막막함'이 해소된 것이 가장 큰 성과였습니다.

⚠️ 시행착오: "Garbage In, Garbage Out"

초기에는 "AI가 엉뚱한 소리를 한다"는 불만이 있었습니다. 원인은 업데이트되지 않은 구형 런북 때문이었습니다. 이를 계기로 '문서 표준화 TF'를 발족하여 문서를 현행화했고, 데이터 품질이 오르자 추천 정확도가 비약적으로 상승했습니다. (오탐률 40% 감소)

5. 구현 예시: Alert Context Ingestion

장애 알림(Webhook) 페이로드를 받아 벡터 스토어로 전달하는 간단한 Kubernetes Job 설정(`yaml`) 예시입니다. 실무에서는 Kafka 등을 활용한 비동기 처리를 권장합니다.

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: alert-context-ingest
spec:
  template:
    spec:
      containers:
        - name: ingest
          image: internal.repo/rag-ingest:1.2.0
          env:
            - name: ALERT_PAYLOAD
              valueFrom:
                secretKeyRef:
                  name: alert-secret
                  key: payload.json
      restartPolicy: Never

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마무리하며

RAG 기반 힌트 추천 시스템은 단순한 자동화 도구가 아닙니다. 조직의 암묵지(Tacit Knowledge)를 자산화하고, 이를 통해 SRE 팀 전체의 대응 역량을 상향 평준화하는 강력한 전략입니다.

✅ 도입 전 체크리스트

  • 런북 및 장애 분석 문서의 최신화 (Vector DB 적재용)
  • 알림 템플릿 개선을 통한 Input Data 품질 확보
  • Human-in-the-loop (사람의 최종 검증) 프로세스 수립
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