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 아키텍처 를 소개합니다. 📑 이 글에서 다루는 내용 배경: 온콜 담당자의 피로도와 데이터 사일로 문제 핵심 아키텍처: RAG 파이프라인 설계 (수집-저장-추론) 보안 전략: 엔터프라이즈 데이터 보호 및 RBAC 성공 사례: 신규 입사자의 장애 대응 시간을 30% 줄이다 구현 예시: Kubernetes Job 설정 코드 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 참조 하여 "지금 상황에 딱 맞는 조치"를 추천하는 것입니다. 2. 아키텍처...