AI
롯데쇼핑의 Amazon Bedrock 기반 AI운영 어시스턴트 구축 사례
두줄요약
Amazon Bedrock 기반 Tech Assistant로 롯데온 운영 지식을 통합하고 장애 대응을 자동화했습니다. Slack 연동과 RAG 분석으로 응답 속도와 운영 효율을 높였습니다.
문제 상황
- 롯데온 중심 대규모 이커머스 운영에서 장애 대응, 알람 처리, 지식 분산으로 운영 복잡도 증가
- 수십 개 마이크로서비스와 외부 시스템 연동으로 근본 원인 추적에 긴 시간 소요
- 문서와 노하우가 Confluence, Wiki, Slack에 흩어져 온보딩과 재사용에 비효율 발생
해결 방법
- Amazon Bedrock 기반 Tech Assistant로 Slack 중심 운영 지원 체계 구축
- Bedrock Knowledge Bases, Agents, Titan Embeddings, OpenSearch Serverless를 활용한 RAG 지식 검색과 답변 생성
- CloudWatch, API Gateway, Lambda, JIRA 연동으로 알람 분석, RCA 보고서 생성, 티켓 자동화 구현
성능/운영 포인트
- 평균 응답 시간 3~5초 이내 유지
- 로그, 메트릭, 유사 사례를 수분 내 자동 정리해 새벽 장애 대응 부담 완화
- 중요 알람 선별로 alert fatigue 감소, 팀 간 질의응답 대기 시간 축소