네이버 검색 시스템의 LLM Agent 기반 장애 대응 혁신

LLM Agent 도입 배경 및 기존 프로세스의 한계

• 네이버 통합 검색은 복잡한 서비스 흐름을 가지며, 기존 장애 대응 프로세스는 수동 개입과 정보 파악에 시간이 소요되는 문제점이 존재했습니다.
• 신속하고 정확한 장애 감지 및 분석의 필요성이 증대되었으며, 이를 위해 LLM Agent 도입을 통해 지능형 자동화를 목표로 했습니다.
• 기존 방식으로는 방대한 로그와 모니터링 데이터 속에서 **장애의 근본 원인(Root Cause)**을 파악하는 데 한계가 있었습니다.

DevOps Agent v1 & v2 아키텍처 진화

• 초기 DevOps Agent v1은 특정 SW 스택을 기반으로 구축되었으며, 제한적인 장애 감지 및 초기 분석 기능을 수행했습니다.
• v1의 한계점인 확장성과 복잡한 시나리오 대응 부족을 극복하기 위해 DevOps Agent v2는 모듈화된 구조와 개선된 프롬프트 엔지니어링을 통해 강화되었습니다.
• v2 아키텍처는 알람 컨텍스트 확대 및 액션 추천 기능을 통합하여 보다 능동적인 장애 대응이 가능하도록 발전했습니다.

시스템 동작 및 핵심 기능

• Trigger는 모니터링 시스템의 알람 발생 시 Agent 동작을 유발하며, **메시지 큐(Message Queue)**를 통해 요청을 비동기적으로 처리합니다.
• 이상 탐지(Anomaly Detection) 모듈은 LLM의 자연어 처리 및 추론 능력을 활용하여 비정상적인 시스템 상태를 식별하고, 과거 데이터를 기반으로 예측 및 분석을 수행합니다.
• 내부 평가(Evaluation) 시스템은 Agent의 오탐률, 정확도, 응답 속도 등을 지속적으로 측정하여 성능을 검증하고 개선합니다.

지속 가능한 LLM Agent의 과제

• 알람 및 컨텍스트 확대를 통해 다양한 소스에서 생성되는 정보를 통합하고, 장애 상황에 대한 심층적인 이해를 제공하는 것이 중요합니다.
• 액션 추천의 신뢰도를 높이기 위해, 실제 엔지니어의 피드백 루프를 구축하고 학습 데이터를 지속적으로 업데이트해야 합니다.
• 다양한 장애 유형과 복잡한 시스템 변화에 유연하게 대응할 수 있는 지속 가능한 DevOps Agent 구축이 핵심 도전 과제입니다.