AI Agent로 자체 에러 모니터링 시스템 구축
외부 SaaS 에러 모니터링 도구의 광고 SDK 연동 한계를 극복하기 위해 자체 시스템 구축 필요성을 인지함
AI Agent를 활용하여 전용 Javascript 에러 모니터링 시스템(glog)을 직접 구축하는 방안을 모색함
자체 구축을 통해 개발 생산성 향상 및 사내 인프라 활용 가능성을 탐색함
SaaS 도구의 광고 SDK 연동 한계점
외부 SaaS 에러 모니터링 도구는 범용적인 환경을 가정하므로, 광고 SDK와 같이 특수한 서드파티 라이브러리(Third-party Library) 환경에서는 구조적인 한계가 발생한다.
데이터 격리(Data Isolation) 문제: 광고 SDK의 에러 로그가 일반적인 프론트엔드 에러와 분리되지 않아 분석이 복잡해짐
커스터마이징 제약: SDK 특화된 에러 패턴이나 컨텍스트 정보를 수집하고 분석하는 데 어려움이 따름
비용 및 종속성: 외부 서비스 의존성 증가 및 예상치 못한 비용 발생 가능성 존재
이러한 문제로 인해 맞춤형 솔루션(Customized Solution)의 필요성이 대두됨.
AI Agent 기반 자체 모니터링 시스템 구축 동기
외부 SaaS 도구의 한계를 극복하고, 광고 SDK 환경에 최적화된 에러 모니터링 시스템을 구축하기 위해 AI Agent 활용을 결정했다.
개발 생산성 향상: AI Agent가 반복적인 에러 분석 및 패턴 식별 작업을 자동화하여 개발자의 부담 경감
맞춤형 기능 구현: 광고 SDK의 특성을 반영한 데이터 수집 및 분석 로직(Data Collection & Analysis Logic)을 자유롭게 설계 가능
비용 효율성 및 통제권 확보: 사내 인프라를 활용하여 외부 종속성을 줄이고, 시스템 운영에 대한 완전한 통제권 확보
결과적으로 전용 에러 모니터링 시스템(Dedicated Error Monitoring System) 구축은 장기적인 관점에서 기술 부채 감소와 운영 효율성 증대에 기여할 것으로 기대됨.
glog 시스템의 아키텍처 및 기능
glog는 AI Agent를 활용하여 광고 SDK의 Javascript 에러를 효과적으로 모니터링하기 위해 설계된 맞춤형 에러 모니터링 시스템(Custom Error Monitoring System)이다.
AI 기반 에러 분류 및 분석: 수집된 에러 로그를 AI Agent가 분석하여 에러의 심각도(Severity)와 잠재적 원인(Potential Cause)을 자동으로 판단함
광고 SDK 특화 데이터 수집: 광고 SDK의 실행 컨텍스트(Execution Context)와 관련된 정보를 상세하게 수집하여 에러 추적의 정확도 향상
실시간 알림 및 대시보드: 에러 발생 시 즉각적인 알림을 제공하고, 시각화된 대시보드(Visualized Dashboard)를 통해 에러 현황을 한눈에 파악 가능
이러한 아키텍처는 데이터 미저장 정책(Zero-Retention Policy)을 준수하며 민감한 사용자 데이터를 보호하는 것을 목표로 함.
자체 구축 시스템의 결과 및 교훈
AI Agent를 활용한 자체 에러 모니터링 시스템 구축은 광고 SDK 환경에서의 에러 탐지 및 해결 시간 단축에 크게 기여했다.
탐지 시간 단축: 기존 대비 에러 탐지 및 분석에 소요되는 시간이 평균 30% 이상 감소함
개발 생산성 향상: AI Agent의 자동화된 분석 기능으로 개발팀은 핵심 로직 개발에 더 집중할 수 있게 됨
교훈: 외부 SaaS 도구의 한계를 명확히 인지하고, 핵심 비즈니스 로직(Core Business Logic)에 영향을 미치는 부분은 자체 구축을 고려하는 것이 장기적으로 유리함
결과적으로 맞춤형 솔루션(Tailored Solution)의 가치를 재확인하는 계기가 되었다.
