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2026.7.30
[Grafana에서 자연어로 장애 원인을 분석하기: LLM 에이전트 기반 SRELens 개발기]
이 글은 LY Corporation의 SRE 팀이 개발한 LLM 기반 장애 분석 도구인 SRELens의 탄생 배경과 기술적 설계를 상세히 다루고 있습니다. 핵심 문제는 메트릭, 로그, 트레이스 등 파편화된 관측성 데이터를 통합하여 분석하는 과정에서 발생하는 높은 인지적 비용이며, 이를 해결하기 위해 자연어 인터페이스를 통한 자동화된 진단 환경을 구축했습니다. 본문은 단순한 AI 도입을 넘어 시스템 프롬프트의 계층화와 엄격한 툴 오케스트레이션 가드레일을 통해 LLM의 행동을 운영 정책에 맞게 통제하는 설계 원칙을 강조합니다. 결과적으로 SRELens는 숙련된 엔지니어의 운영 지식을 데이터소스 프래그먼트로 명문화하여, 복잡한 장애 상황에서도 AI가 정확한 근거를 바탕으로 원인을 추론할 수 있도록 돕는 실무적인 지능형 관측 플랫폼의 역할을 수행합니다.
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