Amazon Bedrock을 활용한 루트 원인 분석 자동화 사례

소개

지난 수년 동안 클라우드 환경에서의 자동화는 기업의 혁신과 비용 절감, 효율적인 스케일링에 큰 기여를 해왔습니다. Amazon Bedrock과 같은 플랫폼을 활용하여 클라우드 기반 솔루션을 배포하고 활용함으로써 더욱 발전된 자동화와 문제 해결 능력을 갖출 수 있게 했습니다. 이번 포스팅에서는 Amazon Bedrock을 활용한 루트 원인 분석 자동화의 사례를 TReNDS 센터의 경험을 통해 살펴보겠습니다.

본론: 주요 내용 및 사례

TReNDS(Translational Research in Neuroimaging and Data Science) 센터는 AWS에서 다양한 연구 툴과 API를 실행하며 얻은 로그 데이터를 미국 Georgia State University를 비롯한 여러 기관들과 협력하여 분석하고 있습니다. 특히, Amazon Bedrock을 활용한 로그 오류의 루트 원인 분석 자동화는 TReNDS의 효율적인 문제 해결 및 연구 지원에 기여하고 있습니다.

• 문제점: 기존에는 오류가 발생했을 때 로그를 열어 스택 트레이스를 읽고, 관련 소스 파일을 찾고, 실행 경로를 추적하는 번거로운 절차가 필요했습니다. 이는 오류의 복잡도에 따라 분석 시간이 크게 소요되었고, 연구의 신속한 진행을 방해하였습니다.

• 해결책: 이를 개선하기 위해 Amazon Bedrock을 기반으로 한 자동화 시스템을 구축했습니다. Amazon CloudWatch를 통해 수집된 로그를 AWS Lambda에서 처리하여 관련 소스 코드 분석 및 AI 기반 루트 원인 분석을 자동으로 수행하게 하였습니다.

<img src="https://d2908q01vomqb2.cloudfront.net/f1f836cb4ea6efb2a0b1b99f41ad8b103eff4b59/2026/07/29/ML-21106-1.png" alt="자동화된 루트 원인 분석 아키텍처">

• 결과: 이를 통해 분석 소요 시간을 초기 15~30분에서 60초 이내로 줄일 수 있었습니다. 자동화 시스템은 엔지니어들에게 오류의 원인과 함께 해결책을 제시하여 문제 해결에 직접 집중할 수 있게 하였습니다.

결론

Amazon Bedrock을 활용한 자동화 시스템은 클라우드 환경에서 효율성을 극대화하는 데 큰 도움이 되었습니다. TReNDS 센터의 사례를 통해 알 수 있듯이, 적절한 도구와 전략을 결합하면 AI 기반의 자동화가 연구와 비즈니스 전반에 걸쳐 어떻게 혁신을 이끌 수 있는지 잘 보여주고 있습니다.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-trends-automates-root-cause-analysis-with-amazon-bedrock/