GS리테일의 AIOps Agent 기반 운영 자동화 혁신

문제 상황

• GS리테일은 사업 부문별로 분리된 모니터링 환경과 여러 운영 도구를 사용해 인시던트를 분석
• 평균 5~6개 도구를 오가며 원인을 찾는 수동 분석은 30분 이상 소요되고, 야간·주말 대응과 지식 축적에 한계 존재

원인 분석

• Datadog, Bitbucket, Confluence, AWS, EKS, DB 등 정보가 분산되어 컨텍스트 전환 비용이 큼
• 숙련된 운영자의 분석 노하우가 체계적으로 축적되지 않아 담당자별 품질 편차 발생
• 인시던트마다 필요한 도구 조합과 분석 경로가 달라 단순 룰 기반 자동화로는 대응 곤란

해결 방법

• Amazon Bedrock과 MCP로 7개 이상 도구를 AI가 자율 선택·조합하는 AIOps Agent 구축
• 동적 도구 로딩, 에이전트 루프, Thinking 로직으로 SRE의 사고방식을 재현
• Confluence RCA 리포트 자동 생성과 Teams 알림으로 분석 결과 공유

성능/운영 포인트

• 평균 분석 시간을 약 30분에서 약 2분으로 단축
• 도구 전환 없이 24/7 초기 대응과 분석 품질 균일화 지원
• RAG와 문서 자동 저장으로 운영 지식 축적과 재활용 강화