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해결하는 문제

APO (AutoPilot Observability)는 전통적인 관찰성 도구에서 발생하는 데이터 과잉과 수동 분석 문제를 해결합니다. 수동적인 문제 해결을 AI 기반의 자동화된 진단 워크플로우로 대체하여, 팀이 시스템 장애의 근본 원인을 신속하게 파악하고 알림 처리 부담을 줄일 수 있도록 지원합니다.

작동 방식

APO는 LLM과 특화된 'LLM 네이티브 데이터 플레인'을 결합하여 관찰성 데이터를 처리합니다. 원시적인 대량 데이터를 모델에 직접 입력하는 대신, 다양한 로그, 메트릭, 트레이스를 API 중심의 서비스 맵과 연관된 '이상 이벤트'로 변환합니다. 이를 통해 AI 에이전트는 다중 도메인 간 데이터 상관관계를 분석하고, 진단을 위한 저코드 오케스트레이션 워크플로우를 실행할 수 있습니다.

대상 사용자

복잡한 기술 스택을 모니터링하고, 알림 및 사고의 문제 해결을 자동화해야 하는 DevOps 및 SRE 팀을 위한 것입니다.

주요 특징

• 에이전트 워크플로우: 개인화된 AI 에이전트와 자동 문제 해결 워크플로우를 설계하기 위한 저코드 오케스트레이션.
• LLM 네이티브 데이터 플레인: LLM에 최적화된 형식으로 관찰성 데이터를 변환하는 전용 데이터 플레인으로, 토폴로지 확산과 환각을 방지합니다.
• 제로 터치 인스트루멘테이션: OneAgent 기술을 활용한 다중 언어 OpenTelemetry 에이전트의 자동 인스트루멘테이션.
• 결과 검증 가능성: 시각화된 데이터 차트와 eBPF Polaris 메트릭을 통한 상호 검증을 통해 AI 추천의 설명 가능性和 검증 가능성을 보장합니다.
• 풀스택 커버리지: 로그, 트레이스, 메트릭, 이벤트에 걸친 통합 가시성.