AI가 엔지니어링 알림의 근본 원인을 찾아준다!

데이터 수집 및 전처리: 다양한 소스(Source)에서 데이터를 수집하고, AI 모델 학습(AI Model Training)에 적합하도록 정제

패턴 분석 및 상관관계 분석: 머신러닝 모델(Machine Learning Model)을 활용하여 데이터 간의 상관관계를 분석하고, 문제 발생 패턴을 학습

근본 원인 규명: 결함(Fault)을 특정하고, 문제 해결에 필요한 정보를 제공하여 엔지니어의 문제 해결 시간 단축

API 연동: API(Application Programming Interface)를 통해 기존 모니터링 도구(Monitoring Tools) 및 알림 시스템(Alerting Systems)과 연동

커스터마이징: 사용자의 요구에 따라 알림 규칙(Alerting Rules) 및 분석 로직(Analysis Logic)을 유연하게 설정

DevOps 파이프라인(DevOps Pipeline) 통합: CI/CD 파이프라인(CI/CD Pipeline)에 통합하여, 문제 발생 시 자동화된 대응 가능

정확도: AI 모델의 학습 데이터(Training Data) 품질에 따라 분석 정확도가 달라질 수 있으며, AI 환각(Hallucination) 발생 가능성 존재

복잡성: AI 모델의 복잡성(Complexity)으로 인해, 문제 발생 시 원인 파악이 어려울 수 있으며, 블랙박스(Black Box) 문제 발생 가능

초기 설정: 초기 설정(Initial Setup) 및 학습 데이터 구축에 시간과 노력이 필요하며, 지속적인 모델 관리 필요