클라우드 나침반

AIOps는 모니터링 엔지니어의 일을 없애지 않는다. 오히려 더 많은 판단을 요구한다. "AI가 알아서 고쳐 주는 시스템"을 기대했다가 오탐(False Positive) 폭탄을 맞은 팀이 적지 않다. 기본 지표와 로그가 부실한 상태에서 AIOps를 얹으면 잘못된 판단이 더 빠르게 확산될 뿐이다. 이 글은 AIOps를 어떤 맥락에서 받아들여야 하는지, 운영자 관점에서 정리한다.요약AIOps는 모니터링을 없애는 기술이 아니라, 모니터링과 Observability 데이터를 해석하고 운영 흐름으로 연결하는 계층에 가깝습니다. 장애 징후를 더 빨리 묶고, 원인 후보를 좁히고, 반복 대응을 자동화하는 데는 도움이 되지만 기본적인 지표, 로그, 트레이스, 알림 기준이 부실하면 오히려 잘못된 판단을 빠르게 확산시킬 수..

요약Agentic AI를 운영 환경에 붙일 때 가장 먼저 준비해야 할 것은 모델 선택이 아니라 관측 가능성, 즉 Observability 기준이다. Agent는 단순히 답변을 생성하는 것을 넘어 도구를 호출하고, 외부 시스템을 조회하고, 여러 단계의 판단을 거쳐 결과를 만든다.그래서 운영자는 "정답이 나왔는가"만 볼 수 없다. 어떤 사용자 요청에서 시작됐고, 어떤 Agent 버전이 동작했고, 어떤 도구를 어떤 권한으로 호출했으며, 실패했을 때 어느 단계가 원인이었는지를 추적할 수 있어야 한다.이 글을 읽으면 좋은 사람클라우드 운영, DevOps, SRE, 플랫폼 엔지니어링, LLMOps 업무에서 Agentic AI 도입을 검토하는 분들을 위한 글이다.특히 AWS Bedrock Agent, Bedrock ..