AI 트리아지로 인입을 자동 분류하기

핵심 내용

• 인프라 인입 이슈를 트리아지로 자동 분류해 적절한 런북으로 라우팅하는 설계와 운영 사례 정리
• Slack, Jira, 알람 메시지와 사내 히스토리 검색을 활용해 P-level 후보와 런북 후보를 점수 기반으로 제시
• 분류와 처치를 분리하고, 사용자 컨펌 전에는 외부 액션을 실행하지 않는 안전한 자동화 원칙 강조
• frontmatter 기반 런북 동적 스캔과 propose-new 흐름으로 신규 패턴 누적 및 카탈로그 drift 방지

적용해볼 점

• 자동 분류는 적극적으로, 실제 조치는 보수적으로 두는 비대칭 설계
• 신규 케이스를 단순 실패로 끝내지 않고 다음 런북 후보로 남기는 운영 방식
• 반복되는 인입의 앞단 분류를 표준화해 팀 전체의 대응 품질을 맞추는 접근