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OpenDeRisk – AI 네이티브 리스크 인텔리전스 시스템

개요 – OpenDeRisk는 소프트웨어 신뢰성(SRE)을 위한 근본 원인 분석(RCA)을 자동화하기 위해 여러 AI 에이전트를 사용하는 오픈소스 플랫폼입니다. 대규모 인시던트 데이터(Microsoft OpenRCA 데이터셋)를 입력받아, 조정된 에이전트들을 통해 근본 원인을 추출하고, 증거 체인을 시각화하며, 보고서를 생성합니다.

주요 기능

1. DeepResearch RCA – 로그, 트레이스, 코드를 분석하여 장애의 실제 원인을 정확히 찾아냅니다.
2. 증거 체인 시각화 – 대화형 UI를 통해 전체 진단 프로세스를 보여주어 엔지니어가 추론 과정을 검증할 수 있게 합니다.
3. 멀티 에이전트 협업 – 전문 에이전트(SRE-Agent, Code-Agent, Report-Agent, Vis-Agent, Data-Agent)들이 협업합니다. Code-Agent는 분석 스크립트를 즉석에서 생성할 수도 있습니다.
4. 开放式架构 – 모든 컴포넌트는 모듈식이며 재사용 가능하며, 선택적 확장 기능(예: DingTalk 알림, ChromaDB 저장소)을 지원합니다.

작동 방식

• 데이터 레이어 약 26GB의 OpenRCA 데이터셋을 가져오고 압축을 해제하여 분석 가능한 상태로 만듭니다.

• 逻辑 레이어 – 에이전트 스웜(swarm)을 실행합니다. 각 에이전트는 정의된 역할을 가지고 있으며, MCP(Model Context Protocol) 공유 프로토콜을 통해 통신합니다.

• 시각화 레이어 – Vis 프로토콜을 사용하여 Web UI에서 처리 파이프라인과 증거 체인을 렌더링합니다.

시작하기

1. 빠른 설치 – 바이너리 파일과 기본 설정 파일을 설치하는 한 줄짜리 curl 스크립트를 실행합니다.
2. 설정 – ~/.openderisk/configs/derisk-proxy-aliyun.toml를 편집하여 LLM API 키를 추가합니다.
3. 실행 – openderisk-server (또는 uv run derisk quickstart)를 실행하여 로컬 서버를 시작합니다. UI는 http://localhost:7777에서 접속할 수 있습니다.
4. 소스에서 설치 – 가벼운 Python 패키지 매니저 uv를 설치하고, repo를 클론한 뒤, 제공된 extras (base, proxy_openai, rag, import_chromadb, storage_chromadb, etc.)와 함께 의존존을 동기화합니다.

사용 모드

• AI-SRE (OpenRCA) – 통신급 인시던트 데이터셋을 분석합니다.
• Flame-graph assistant – Java/Python 플레임 그래프를 업로드하여 자동화된 성능 진단을 수행합니다.
• DataExpert – 메트릭, 로그, 트레이스 또는 Excel 파일을 넣고 시스템과 대화하며 데이터를 탐색합니다.

拡張性 – 개발자는 derisk-ext.agent.agents 아래에 새로운 에이전트를 추가하거나 커중스툴/스킬(MCP, DeRisk-Skills) 커스텀 툴/스킬(MCP, DeRisk-Skills)을 생성할 수 있습니다.

커뮤니티 – Discord, DingTalk, 그리고 이슈 트래킹, 릴리스, 학술용 인용 정보가 포함된 공개 GitHub repo.

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TL;DR – OpenDeRisk는 자동화된 근본 원인 분석 및 리스크 인텔리전스용 모듈식 멀티 에이전트 AI 플랫폼으로, Web UI, 시각적 증거 체인, 커스텀 확장 기능 지원을 제공합니다.