핵심 요약
인포그랩은 SRE 3.0 시대의 AI 신뢰성 강화 및 운영 패러다임 변화를 다루며, AI 기반 예측·자동 대응, 알람 통합, 자연어 인터페이스의 적용 사례를 정리했다. Mercari의 DeepEval 기반 AI 품질 평가와 IBIS 사례를 통해 신뢰성 관리의 필요성과 실무적 접근법을 제시한다.
주요 경험
- AI 기반 장애 예측과 자동 대응으로 MTTR 단축과 가용성 향상
- 알람 통합으로 근본 원인 진단 속도와 신호의 해석력 개선
- 과거 기록(RCA 데이터) 재활용으로 맥락 있는 조언과 대응 가이드 제공
얻은 인사이트
- AI와 인간의 협업으로 운영 속도와 판단의 품질을 함께 강화
- AI 품질 관리 체계의 도입이 신뢰성과 서비스 품질의 핵심으로 부상
- 장애 데이터 재사용으로 RCA와 개선 사이클의 효율이 증가