롯데쇼핑의 AI 운영 어시스턴트 구축 사례

이 게시물은 롯데쇼핑이 Amazon Bedrock 기반 AI 운영 어시스턴트를 도입하여 복잡한 장애 대응과 알람 피로도 문제를 해결한 사례를 소개합니다.

주요 도전과제

• 수십 개 마이크로서비스 환경에서 원인 분석의 어려움
• 과도한 알람으로 인한 중요 알람 식별 곤란
• 분산된 운영 지식의 비효율적 관리

해결책 및 아키텍처

• Slack과 AWS Lambda, API Gateway를 활용한 실시간 요청 처리
• Amazon Bedrock Agents와 Claude 모델 기반의 지능형 질문 응답 및 장애 분석
• Amazon Titan Embeddings와 OpenSearch Serverless를 통한 문서 통합 및 고속 시맨틱 검색
• RAG 방식으로 동적 지식과 정적 지식의 결합

성과

• 장애 대응 시간 획기적 단축
• 알람 피로도 감소 및 운영 효율성 증대
• 조직 간 협업과 지식 공유 체계 강화