티맵모빌리티, AWS DevOps Agent로 장애 원인 77% 자동 식별

• 티맵모빌리티가 기존 사내 에이전트 Rookie와 AWS DevOps Agent를 연계해 AIOps 체계를 구축했다.
• 7주간 526건의 심층 조사를 수행해 평균 17분 만에 결과를 도출하고, 전체 요청의 77%에서 검토 가능한 원인 가설을 확보했다.
• AWS DevOps Agent의 Memories 기능과 Learning agent를 활용해 과거 조사 지식을 자동 축적하고 중복 알람을 기존 인시던트에 자동 병합했다.
• Custom MCP로 Argo CD, Datadog 등 사내 시스템을 연동하고, AWS 오픈소스 eks-troubleshooting Skill을 적용해 인프라 변경 이력까지 추적하는 조사 품질을 고도화했다.

도입 배경 및 아키텍처

• 자체 개발 에이전트 Rookie는 1차 분석 시 68.4%에서 추가 확인이 필요해 심층 조사 역할을 AWS DevOps Agent로 분리했다.
• Rookie는 Slack, Jira 요청을 받아 Frontier(Custom MCP)를 통해 DevOps Agent에 조사를 위임하고, Datadog Bits AI와 DB DOSA와 병렬로 분석한다.
• DevOps Agent는 Agent Space를 통해 AWS 리소스 의존성을 자동 파악하고, VPC Lattice를 이용해 프라이빗 서브넷의 MCP 서버에 접근한다.

조사 품질 고도화 방법

• AWS 공식 오픈소스 sample-ai-agent-skills의 eks-troubleshooting Skill을 적용해 Karpenter 노드 최적화 작업으로 인한 장애 원인을 정확히 식별했다.
• Argo CD를 Custom MCP 도구로 연동해 서비스 배포 위치, 리소스 트리, 최근 Revision 메타데이터를 에이전트가 직접 조회하도록 했다.
• Skill에 표준 런북을 명시해 배포 리소스, 변경관리, 서비스 의존 관계를 교차 검증하는 추론 지침을 제공했다.