AWS에서 Amazon Bedrock을 활용한 대시보드 콘텐츠 실패 감지

AWS에서 Amazon Bedrock을 활용한 대시보드 콘텐츠 실패 감지

현대의 많은 기업들은 비즈니스 인텔리전스(BI) 대시보드를 운영하면서 중요한 미팅 직전 대시보드 화면이 비어 있는 실질적인 문제를 마주하게 됩니다. 이는 인프라 모니터링 시스템이 항상 이러한 문제를 감지하지 못해, 사용자가 직접 보고를 해야 하는 상황으로 이어집니다.

대시보드 콘텐츠 실패의 본질과 그 해결책

비어 있거나 잘못된 데이터를 보여주는 대시보드 요소들은 주로 업스트림 파이프라인 실패, 권한 변경, 일시적인 인프라 문제로 인해 발생할 수 있습니다. 이러한 문제 해결을 위해 우리는 Amazon Bedrock을 활용한 자동화된 콘텐츠 유효성 검사 솔루션을 도입해, 문제 발생 시 사용자가 인지하기 전에 문제를 해결할 수 있도록 지원합니다.

이 솔루션은 AWS Insights 애플리케이션에 호스팅된 수백 개의 대시보드를 동시에 스캔하여 누락되거나 잘못된 요소를 감지하며, Amazon Bedrock상의 대형 언어 모델(LLMs)을 사용해 대시보드에 대한 실시간 모니터링과 시각적 분석을 수행합니다. 이로 인해 문제 감지 시간이 최대 72시간에서 1시간 미만으로 단축되었습니다.

5단계 서버리스 검증 아키텍처

1. 섹션 등록 및 스케줄링: Amazon EventBridge가 시각적 검사를 위해 시간마다, 숫자 데이터 검사를 위해 주마다 검증 주기를 트리거합니다.
2. 스크린샷 캡처: AWS Lambda를 통해 사용자 화면과 동일하게 대시보드 섹션의 캡처를 수행합니다.
3. AI 분석: Amazon Bedrock에서 제공하는 모델을 통해 비어 있는 타일이나 오류 상태를 감지하고, 수치 일관성을 위한 교차 검사도 수행합니다.
4. 알림 라우팅: 문제가 확인되면 대시보드 소유자에게 실시간 알림을 전송하고, 필요한 경우 자동으로 티켓을 생성하여 문제를 소유하는 팀에 전달합니다.
5. 원격 분석 지속성: 분석 결과를 Amazon Redshift에 저장하여 추후 패턴 분석을 수행합니다.

결론

Amazon Bedrock을 활용한 이 자동화된 대시보드 콘텐츠 유효성 검사 솔루션은 기업이 비즈니스 인텔리전스와 데이터 신뢰성을 높이는 데 기여합니다. AI 기반의 시각적 추론과 결정론적 비교를 통해 콘텐츠 실패 문제를 사전에 해결하고, 사용자 신뢰를 유지하며, 데이터 소비자로서 AI 시스템이 잘못된 데이터를 인지하지 않도록 보장합니다.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-an-aws-team-detects-dashboard-content-failures-at-scale-using-amazon-bedrock/