데브옵스
AWS DevOps Agent와 Custom MCP 서버를 활용한 HYBE의 인시던트 자동 조사 체계 구축 사례
두줄요약
HYBE는 AWS DevOps Agent와 Custom MCP 서버로 인시던트 조사와 Jira 생성을 자동화했습니다. 서비스 카탈로그와 Skill을 더해 분산된 도구와 이름 불일치 문제를 해결했습니다.
구조와 흐름
- Datadog, GitLab, AWS, Jira로 분산된 인시던트 대응 컨텍스트를 Service Catalog MCP와 Skill로 통합
- AWS DevOps Agent를 조사 엔진으로 두고, Datadog·GitLab·Athena MCP 서버로 로그/코드/아카이브 조회 확장
- 이벤트 수신 → 자율 조사 → Jira 자동 생성 → MR 자동 리뷰 댓글 등록까지 파이프라인 자동화
선택 이유
- Topology 자동 빌드, Investigation 자율 분석, 예방적 개선 추천 등 DevOps 특화 기능 활용
- 자체 구축 대비 개발 공수 절감, managed service 중심의 하이브리드 구성
- 자연어 Skill과 MCP 조합으로 도구 호출 순서와 조사 맥락을 유연하게 안내
주의할 점
- 도구 응답을 실패로 돌리기보다 가이드 메시지로 재시도 유도
- 서비스명 불일치와 유사 서비스 병합 문제를 카탈로그 검증 단계와 user_overrides로 보정
- 로그 보존 기간과 Athena 라우팅 기준을 명확히 구분
적용해볼 점
- 서비스 메타데이터 카탈로그를 먼저 만들고 조사 도구와 연결
- 반복되는 운영 절차를 Skill과 MCP로 분리해 단계별 자동화
- 중복 방지, Cross-account 접근, IaC 관리까지 포함한 운영 체계화