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AIOps 기술 블로그 글

AIOps 태그가 달린 국내 IT 기업 기술 블로그 글을 최신순으로 모았습니다.

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#LLM1,153#SRE57#AWS839#MCP283#자동화367#EKS120#Datadog42#observability25#DeepEval2#모니터링311#Kafka279#Redis199

최신 게시글

11개 표시

AI

삼성 계정 AIOps: AgentCore기반 AlOps의 실전 활용과 자율성 확장

삼성계정 서비스의 AIOps가 실제 운영에서 어떻게 활용되는지와 업무 변화, 자율성 확장 방향을 다뤘습니다. 장애 분석·변경 추적·리포트 자동화 사례와 함께 Level 3, 4 전환 준비를 설명했습니다.

#AIOps#AWS#Terraform
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AI

삼성 계정 AIOps: AgentCore기반 멀티 에이전트 운영 자동화 여정

삼성계정 운영팀이 AgentCore 기반 멀티 에이전트 AIOps를 3계층 구조로 설계한 과정을 소개했습니다. 분석 자동화부터 관측, 평가, 가드레일까지 운영 가능한 자율화 토대를 구축했습니다.

#AIOps#LLM#멀티 에이전트
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기타

[케클러 인터뷰 시리즈] #5 - AI가 클라우드를 운영하려면, 데이터부터 이해해야 합니다

Cloud Native 운영에서는 모니터링만으로 원인을 찾기 어려워 Observability와 데이터 연결이 중요합니다. kt cloud는 AI가 활용할 수 있는 운영 데이터와 접근 통제 구조를 함께 설계했습니다.

#Observability#AIOps#OpenTelemetry
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데브옵스

Agentic AIOps — RCA 에이전트 ‘SentryOn’ 도입기 (feat. Strands SDK)

MSA 장애 대응의 복잡성을 줄이기 위해 RCA 에이전트 SentryOn을 도입한 과정을 소개했습니다. 도메인 지식, 데이터 정제, Skill 분리, 프롬프트 캐싱으로 정확도와 효율을 높였습니다.

#AIOps#AWS#EKS
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AI

GS리테일의 AIOps Agent 기반 운영 자동화 혁신

GS리테일이 Amazon Bedrock과 MCP로 AIOps Agent를 구축해 인시던트 분석을 자동화했습니다. 평균 분석 시간을 약 30분에서 약 2분으로 줄이고 RCA 보고서와 Teams 알림까지 자동화했습니다.

#AIOps#Amazon Bedrock#MCP
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AI

Part2: 삼성계정 서비스의 Agentic AIOps, 운영환경에서 Multi-Agent 시스템으로 RCA 자동화 하기

삼성계정 서비스의 장애 대응을 Multi-Agent 기반 Agentic AIOps로 자동화한 사례를 소개했습니다. 관측 데이터 수집, RCA, 조치 제안을 분리해 3분 47초 만에 분석을 완료했습니다.

#AIOps#LLM#MCP
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아키텍처

장애 대응의 성패를 가르는 First Action: 우아한형제들의 장애 관리 라이프사이클

장애 대응에서 가장 중요한 초동 조치와 이를 관리하는 라이프사이클을 정리했습니다. 시간 기반 메트릭으로 병목을 찾고 운영 개선으로 연결하는 방식을 소개했습니다.

#SRE#모니터링#AIOps
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데브옵스

SRE 3.0 - AI가 바꾸는 장애 대응·신뢰성·운영 패러다임

AI가 SRE의 역할을 장애 대응 중심에서 예측과 품질 관리 중심으로 바꾸고 있음을 설명했습니다. 메르카리와 AIOps 사례를 통해 AI 신뢰성과 인간 협업의 필요성을 정리했습니다.

#SRE#AIOps#DeepEval
1600

데브옵스

SRE 3.0 - AI가 바꾸는 장애 대응·신뢰성·운영 패러다임

AI가 SRE를 장애 대응자에서 예측·자동화 중심의 운영 전략가로 바꾸고 있습니다. 메르카리 사례처럼 품질 검증과 안전장치를 갖춘 인간-AI 협업이 중요합니다.

#SRE#AIOps#LLM
8900

아키텍처

무진장 힘들었지만 무진장 성장한 개발 이야기

무진장 이벤트의 초고트래픽을 버티기 위해 전시, 주문, 재고, 쿠폰, 운영 전반을 재설계했습니다. CQRS, 이벤트 기반 처리, AIOps와 피처 플래그로 안정성과 대응력을 높였습니다.

#CQRS#Redis#Kafka
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AI

Riiid AI Newsletter_Jun

AIEd 포럼을 중심으로 AI 기반 교육격차 해소와 교육 현장 도입 준비를 소개했습니다.\nAI 운영 자동화 오픈소스와 정오답예측 모델의 설명 가능성 연구도 다뤘습니다.

#AIEd#AIOps#자동화
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