본문으로 건너뛰기

Amazon Quick과 New Relic을 활용한 AI 기반 인시던트 대응 에이전트 구축

Amazon Quick과 New Relic MCP 서버를 연동하여 인시던트 조사, RCA 보고서 작성, Asana 티켓 생성을 자동화하는 에이전트 구축 가이드.

섹션별 상세

01
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.
인시던트 대응의 전체 워크플로를 보여주는 다이어그램
Diagram사용자의 프롬프트로부터 시작하여 New Relic 도구 호출, RCA 보고서 생성, Asana 티켓 생성으로 이어지는 전체 자동화 과정을 시각화한다.
02
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.
Amazon Quick 에이전트가 사용하는 5가지 New Relic 추론 도구의 구조도
Diagram이 다이어그램은 Amazon Quick 에이전트가 New Relic의 다양한 도구(alert, impact, logs, transactions, NRQL)를 어떻게 호출하여 인시던트 데이터를 수집하는지 보여준다.
03
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.
에이전트가 생성한 RCA 보고서 예시
Screenshot에이전트가 수집한 데이터를 바탕으로 요약, 영향 범위, 근거, 다음 조치 사항을 포함한 구조화된 RCA 보고서의 실제 출력 형태를 보여준다.
04
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

모델 컨텍스트 프로토콜(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.
사이트 신뢰성 엔지니어링(SRE)
시스템의 안정성과 가용성을 보장하기 위해 소프트웨어 엔지니어링 원칙을 운영에 적용하는 분야. 인시던트 대응은 SRE의 핵심 업무 중 하나임.
근본 원인 분석(RCA)
장애나 사고의 근본 원인을 파악하는 과정. 이 아티클에서는 에이전트가 수집한 지표와 로그를 바탕으로 자동으로 RCA 보고서를 작성함.
New Relic 쿼리 언어(NRQL)
New Relic 플랫폼에서 데이터를 조회하고 분석하기 위한 SQL 기반의 쿼리 언어. 에이전트가 자연어 질문을 NRQL로 변환하여 관측 데이터를 조회함.

기술

  • Amazon Quick
  • New Relic
  • Asana
  • MCP
  • NRQL

활용 사례

  • 인시던트 대응
  • RCA 보고서 자동화
  • SRE 워크플로 자동화
AI 분석 전체 내용 보기

AI 요약 · 북마크 · 개인 피드 설정 — 무료

출처 · 인용 안내

원문 발행 2026. 06. 10.수집 2026. 06. 10.출처 타입 RSS

인용 시 "요약 출처: AI Trends (aitrends.kr)"를 표기하고, 사실 확인은 원문 보기 기준으로 진행해 주세요. 자세한 기준은 운영 정책을 참고해 주세요.