Arvo-AI/aurora

해결하는 문제

Aurora는 시스템 인시던트 발생 시 온콜 엔지니어가 겪는 반복적이고 번거로운 수동 조사 과정을 자동화합니다. 알림이 발생한 후 1시간 동안 대시보드를 수동으로 확인하고 CLI 명령어를 실행하며 로그를 탐색하는 대신, Aurora는 자동으로 문제를 우선순위 정렬하고 엔지니어가 작업을 시작하기 전에 구조화된 근본 원인 분석(RCA)을 제공합니다.

작동 방식

Aurora는 LangGraph로 구동되는 AI 에이전트를 사용하여 기술 스택을 조사하기 위해 30개 이상의 도구 중에서 동적으로 선택할 수 있습니다. 이러한 에이전트는 보안을 보장하기 위해 격리된 Kubernetes 파드 내에서 kubectl, aws, az, gcloud 등의 명령어를 실행합니다. 시스템은 PagerDuty, Datadog 등 일반적인 알림 도구와 통합되어 자동으로 조사를 시작하며, 지식 그래프를 사용하여 서비스 간 영향 범위를 추적합니다. 또한 코드 수정 제안과 복구를 위한 풀 리퀘스트 생성도 가능합니다.

대상 사용자

복잡한 멀티클라우드 또는 온프레미스 인프라를 관리하고, 인시던트 트리아지 및 포스트모어텀 문서 작성에 소요되는 시간을 줄이고자 하는 SRE, DevOps 엔지니어, 온콜 개발자.

주요 기능

• 에이전트 기반 조사: 보안이 보장된 사전 환경에서 인프라 명령어를 실행하는 자율형 에이전트.
• 자동 생성된 포스트모어텀: 타임라인과 영향 평가를 포함한 상세한 보고서를 생성하고, Notion 또는 Confluence로 내보낼 수 있음.
• AI 기반 코드 수정: 진단을 넘어서 복구 방안을 제안하고 풀 리퀘스트를 생성.
• 인프라 지식 그래프: 종속성을 시각화하여 장애가 전체 시스템에 미치는 영향을 이해할 수 있음.
• 광범위한 통합 지원: 주요 클라우드 공급자(AWS, Azure, GCP), 모니터링 도구, 다양한 LLM(OpenAI, Anthropic, Ollama(오프라인 환경용))과 연동 가능.