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TL;DR
인시던트 대응은 여러 도구 간의 데이터 수집과 조율이 필요하여 시간이 많이 소요된다. Amazon Quick은 New Relic의 MCP 서버와 연동하여 자연어 프롬프트만으로 인시던트 조사, 근본 원인 분석(RCA) 보고서 작성, Asana 작업 생성까지의 과정을 자동화한다. 이 에이전트는 5가지 New Relic 추론 도구를 호출하여 지표와 로그를 분석하고 일관된 형식의 보고서를 생성한다. 이를 통해 엔지니어링 팀은 평균 해결 시간(MTTR)을 단축하고 교대 근무 간 지식 손실을 방지할 수 있다.
배경
Amazon Quick 계정 (Professional 구독), New Relic 계정, Asana 계정 및 SRE Incident Triage 프로젝트
대상 독자
프로덕션 환경에서 인시던트 대응을 자동화하려는 SRE 및 엔지니어링 팀
의미 / 영향
이러한 에이전트 기반 접근 방식은 파편화된 도구들을 AI로 통합하여 운영 효율성을 극대화한다. 특히 반복적인 인시던트 조사 과정을 자동화함으로써 MTTR을 줄이고 팀 간 지식 공유를 표준화하는 데 기여한다.
섹션별 상세
인시던트 대응 시 SRE는 여러 도구에서 데이터를 수집하고 분석해야 하므로 대응 시간이 지연되는 문제가 발생한다. Amazon Quick 에이전트는 New Relic MCP 서버와 연동하여 단일 프롬프트로 조사부터 티켓 생성까지의 워크플로를 통합한다.
근거
- In internal testing using New Relic’s own applications, the agent reduced the evidence-gathering phase of incident triage. — Introduction section
에이전트는 5가지 핵심 New Relic 추론 도구(alert insights, user impact, entity logs, transactions, NRQL query)를 사용하여 상황에 맞는 데이터를 자동으로 수집한다. 사용자가 'Checkout is slow'와 같은 프롬프트를 입력하면, 에이전트가 관련 도구를 순차적으로 호출하여 근본 원인을 파악한다.
조사가 완료되면 에이전트는 수집된 증거를 바탕으로 RCA 보고서를 작성하고, 사용자의 확인을 거쳐 Asana에 추적 가능한 작업을 생성한다. 이 과정에서 모든 인시던트에 대해 일관된 보고 형식이 유지되어 후속 조치와 사후 분석이 용이해진다.
보안을 위해 New Relic 커넥터에는 최소 권한 원칙을 적용하고, Asana 작업 생성 시에도 PII나 민감한 정보가 포함되지 않도록 주의해야 한다. 이러한 에이전트 패턴은 엔터프라이즈 도구를 AI 에이전트와 연결하여 운영 효율성을 높이는 구체적인 사례를 제시한다.
용어 해설
- MCP
- — AI 모델과 외부 데이터 및 도구를 연결하기 위한 개방형 표준 프로토콜. 이 아티클에서는 New Relic의 관측 도구들을 Amazon Quick 에이전트가 호출할 수 있도록 연결하는 인터페이스로 사용됨.
- SRE
- — 시스템의 안정성과 가용성을 보장하기 위해 소프트웨어 엔지니어링 원칙을 운영에 적용하는 분야. 인시던트 대응은 SRE의 핵심 업무 중 하나임.
- RCA
- — 장애나 사고의 근본 원인을 파악하는 과정. 이 아티클에서는 에이전트가 수집한 지표와 로그를 바탕으로 자동으로 RCA 보고서를 작성함.
- NRQL
- — New Relic 플랫폼에서 데이터를 조회하고 분석하기 위한 SQL 기반의 쿼리 언어. 에이전트가 자연어 질문을 NRQL로 변환하여 관측 데이터를 조회함.
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 06. 10.수집 2026. 06. 10.출처 타입 RSS
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