AI 장애 원인 분석 실전 데모 — 알람에서 조치까지 가는 운영 방식
AI 장애 원인 분석이 알람에서 멈추지 않고 원인과 조치까지 가는 과정을 32분 데모 영상으로 정리했습니다. 외부 서비스 지연부터 DB 지연, T-Map, 느린 쿼리 진단까지 캡처 9장과 함께 살펴보세요.
AI 장애 원인 분석이 알람에서 멈추지 않고 원인과 조치까지 가는 과정을 32분 데모 영상으로 정리했습니다. 외부 서비스 지연부터 DB 지연, T-Map, 느린 쿼리 진단까지 캡처 9장과 함께 살펴보세요.
공지사항,세미나 [웨비나] 클라우드 네이티브 전환과 MSA 구현 전략 - MSAP.ai 런칭 기념 AI 장애 대응의 기반, 통합 옵저버빌리티 구축에 필요한 전략을 유튜브 라이브로 소개합니다. 2026년 10월 [...]
쿠버네티스에서 애플리케이션은 수백 개의 Pod로 분산되고, 각 Pod는 수개의 컨테이너로 구성됩니다.
AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations, 인공지능을 활용한 IT 운영)는 2016년 가트너(Gartner)가 제창한 개념입니다.
아래 영상이 이 글에서 짚는 네 구간을 실제 운영 화면으로 담은 2편 전체입니다.
시스템을 여러 개의 마이크로서비스로 나누면서 배포 속도는 빨라졌지만, 하나의 요청이 어느 서비스에서 지연되는지, 어떤 서비스가 어떤 서비스를 호출하는지를 외부에서 추적하기는 더 어려워졌습니다.
도입 조건·구성·가격 등 궁금한 점을 직접 문의하세요.
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공공기관, 금융권, 대규모 엔터프라이즈 조직이 Web Application Server(WAS)와 Application Performance Monitoring(APM) 도입을 고민할 때, 단순히 기술 라이선스를 구매하는 수준을 넘어서 운영 복잡성, 비용 구조, 장애 대응력 등 실질적 문제가 점점 더 중요해지고 있습니다.
대규모 IT 조직이나 서비스 기업에서 하드웨어 자원 계획은 항상 난제입니다.
애플리케이션의 성능을 모니터링할 때 가장 직관적이면서도 중요한 지표는 무엇일까요?
Java 기반의 엔터프라이즈 애플리케이션을 운영해 본 경험이 있다면, java.lang.OutOfMemoryError (이하 OOM)가 얼마나 까다로운 장애인지 잘 아실 것입니다.
현대 IT 환경은 마이크로서비스 아키텍처(MSA), 클라우드 네이티브, 그리고 인공지능(AI)이라는 거대한 세 가지 기술의 물결 위에서 빠르게 재편되고 있습니다.
기업들은 이제 더 이상 인프라 자체가 아닌, 애플리케이션이 만들어내는 비즈니스 가치에 집중하고 있습니다.
이 백서의 궁극적인 목적은 전통적인 엔터프라이즈 미들웨어(WAS)가 안고 있는 근본적인 문제점을 명확히 진단하고, 클라우드 네이티브 전환과 AI 기반 지능형 운영이라는 시대적 흐름 속에서 차세대 미들웨어가 갖춰야 할 핵심 요구사항과 전략적 방향성을 제시하는 데 있습니다.
복잡한 MSA 환경과 클라우드 네이티브 인프라에서 “지금 시스템에 무슨 일이 일어나고 있는가?”를 정확히 이해하는 일은 여전히 어렵습니다.
클라우드 네이티브 시대의 핵심 과제와 그 혁신적인 해법을 담은 중요한 백서 한 편을 깊이 있게 살펴보고자 합니다.