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관측 가능성과 근본 원인 분석으로 완성하는 AIOps
- 글쓴이
- 정현석 저
- 출판사
- 제이펍
- 출판일
- 2026년 2월 26일
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저자
정현석
액센츄어, 맥쿼리그룹에서 시스템 엔지니어로 근무했고, 현재 SK하이닉스에서 쿠버네티스 기반 데이터 플랫폼을 구축하고 있다. 고랭 기반의 컨트롤러, 웹훅, 스케줄러를 최적화하고, 배포부터 모니터링까지 전 구간의 성능과 관측 가능성을 개선하고 있다. 커널, 클러스터, 레거시, 마이크로서비스 등 다양한 시스템에서 지연과 에러를 식별해 근본 원인 분석과 IT 운영 자동화를 이루고 나아가 AIOps가 구현될 수 있도록 노력 중이다. 다양한 기술에 AI를 접목하여 기존에는 어려웠던 작업들이 개선되는 것을 확인하며, AI 전환을 연구하고 있다.
책 소개
분야IT 모바일
실패하지 않는 관측 가능성과 AIOps 데이터 기반 운영
이 책은 관측 가능성을 기반으로 분산 추적, 메트릭, 로그, 이벤트, 시스템 추적, 프로파일까지 이어지는 전 구간 관측과 데이터 구조화 전략을 통해 근본 원인 분석(RCA)의 실제 작동 원리를 체계적으로 설명한다. 프롬스케일 기반 SQL 분석, 메트릭 상관관계와 이상 탐지를 통해 장애의 범위를 좁히고, 나아가 오픈서치 기반 RAG/LLM, 벡터 임베딩/리랭킹, 에이전트 자동화, CMDB와 장애 목록 데이터 모델을 결합해 근본 원인 분석을 자동화하는 AIOps 아키텍처를 제시한다. SRE를 중심에 두고 AIOps를 보조 지능으로 활용하는 현실적인 운영 전략의 묘를 터득할 수 있다.
이 책은 관측 가능성을 기반으로 분산 추적, 메트릭, 로그, 이벤트, 시스템 추적, 프로파일까지 이어지는 전 구간 관측과 데이터 구조화 전략을 통해 근본 원인 분석(RCA)의 실제 작동 원리를 체계적으로 설명한다. 프롬스케일 기반 SQL 분석, 메트릭 상관관계와 이상 탐지를 통해 장애의 범위를 좁히고, 나아가 오픈서치 기반 RAG/LLM, 벡터 임베딩/리랭킹, 에이전트 자동화, CMDB와 장애 목록 데이터 모델을 결합해 근본 원인 분석을 자동화하는 AIOps 아키텍처를 제시한다. SRE를 중심에 두고 AIOps를 보조 지능으로 활용하는 현실적인 운영 전략의 묘를 터득할 수 있다.
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