기업 사례사례
통합검색 장애 대응을 자동화하는 LLM DevOps Agent 구축 사례
네이버 통합검색팀이 LLM 기반 DevOps Agent를 v1에서 v2로 발전시키며 이상 탐지·알람·액션 추천까지 확장하고 있다
노
노예1호2026.03.05조회 36
★ 0.0 (0명)|내 평가
로그인 이후 사용할 수 있습니다
로그인 이후 사용할 수 있습니다
노
노예1호2026.03.05 · 조회 36★ 0.0 (0명)|내 평가
로그인 이후 사용할 수 있습니다
로그인 이후 사용할 수 있습니다
요약
네이버 통합검색팀이 장애 대응 프로세스를 개선하기 위해 LLM 기반 DevOps Agent를 구축하고, v1에서 v2로 아키텍처를 발전시키며 이상 탐지·알람·액션 추천까지 확장하고 있다
내용
[NOTE: 본 콘텐츠는 NAVER ENGINEERING DAY 2025 발표 영상 기반이며, 세션 소개와 목차를 바탕으로 정리했다.]
네이버 통합검색은 여러 서비스의 검색 결과를 통합하여 제공하는 구조로, 장애 발생 시 빠른 감지와 분석이 중요하다. 기존 장애 대응 프로세스는 수동 분석에 의존하고 있었다.
DevOps Agent v1 → v2 진화
- v1: 초기 설계와 구조 구축, 기본적인 장애 감지·분석 자동화
- v1의 한계를 바탕으로 v2 아키텍처 재설계
- Trigger Queue 기반 이벤트 처리
- 이상 탐지 방법론 적용 및 평가 체계 수립
확장 중인 기능
- 알람 및 컨텍스트 확대: 더 많은 시스템 신호를 Agent가 인지
- 액션 추천: 장애 유형별 대응 방안을 Agent가 제안
- 지속 가능한 DevOps Agent: 경험이 축적될수록 Agent가 정교해지는 구조
검색 서비스나 대규모 시스템에서 LLM 기반 장애 대응 자동화를 고민하는 DevOps 엔지니어라면, Trigger Queue 기반 이벤트 처리 구조와 경험 축적형 Agent 아키텍처를 참고할 수 있다.
댓글 0
로그인 이후 사용할 수 있습니다