WEBBOOK CHAPTER

AI 에이전트가 사고 치기 전에: 5장. 관측 가능성은 수집보다 질문에서 시작한다

5장. 관측 가능성은 수집보다 질문에서 시작한다

대시보드를 만들기 전에 운영 질문을 적는다

관측 도구를 설치하면 차트가 많이 생긴다. 하지만 차트가 많다고 장애가 빨리 풀리지는 않는다. 먼저 운영자가 실제로 물을 질문을 적고, 그 질문에 필요한 신호만 수집한다.

ClaimOps의 첫 질문은 다음과 같다.

  • 지난 15분 동안 위험 승인이 있었는가?
  • 수동 검토 비율이 평소보다 왜 높아졌는가?
  • 특정 정책 버전 이후 누락 증거 요청이 늘었는가?
  • 성공한 요청 한 건의 비용과 지연시간이 얼마인가?
  • 지연이 모델 호출, 정책 조회, 도구 가운데 어디서 발생했는가?

이 질문은 로그·메트릭·트레이스에 서로 다른 역할을 준다. 메트릭은 이상을 빠르게 발견한다. 트레이스는 영향을 받은 요청의 경로를 좁힌다. 로그는 특정 분기의 세부 설명을 제공한다. 세 신호를 traceId와 버전으로 연결해야 한다.

서비스 수준 지표를 업무에 붙인다

일반 API는 가용성과 p95 지연시간을 본다. 에이전트 서비스는 여기에 업무 품질을 더해야 한다.


technical_success = 오류 없이 응답한 비율
task_success      = 기대 상태와 일치한 비율
safe_success      = 위험 승인 없이 처리한 비율
cost_per_success  = 총 추정 비용 / 성공 사례 수

technical_success가 99.9%여도 task_success가 85%라면 고객은 안정적인 오답을 받는다. 반대로 task success가 높아도 30초가 걸리면 동기식 고객 화면에는 부적합할 수 있다.

SLO 초안

실습용 SLO는 다음과 같이 시작한다.

  • 위험 승인: 평가와 카나리에서 0건
  • 직접 개인정보 누출: 0건
  • 정답 일치율: 최소 95%
  • 성공 건당 비용: 팀이 정한 예산 이하
  • p95 전체 지연: 채널 요구에 맞는 값 이하

실제 수치는 서비스 위험과 트래픽을 보고 정한다. 중요한 점은 평균이 아니라 배포 결정에 연결되는 임계값이다.

실패 훈련: 모든 것을 저장하는 대시보드

원문 프롬프트와 도구 결과를 전부 저장하면 디버깅은 쉬워 보인다. 그러나 고객 이메일, 전화번호, 영수증과 내부 정책이 관측 시스템으로 복제된다. 접근 권한과 보존 정책도 원 시스템과 달라질 수 있다. 관측 가능성이 새로운 데이터 유출 경로가 되는 순간이다.

완료 기준

  • 자신의 서비스 운영 질문 다섯 개를 적었다.
  • 각 질문에 메트릭·트레이스·로그 중 어느 신호가 먼저 필요한지 정했다.
  • 기술 성공과 업무 성공을 별도 SLI로 정의했다.