에이전트 복구 런북 실험 67차

에이전트 복구 런북 실험 67차 — LLM API 응답 지연 시나리오

이번 실험의 핵심 주제는 타임아웃 장애 복구 런북입니다. 실무 운영 현장에서 직접 마주친 시나리오를 기반으로 설계했으며, 각 단계의 결과와 교훈을 솔직하게 기록합니다.

장애 시나리오 개요

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장애 유형: LLM API 타임아웃 영향 범위: 에이전트 작업 처리 중단 심각도: P2 (서비스 저하)

LLM API 응답이 30초를 초과하면 에이전트 작업이 중단되고 사용자에게 오류가 전달됩니다. 타임아웃은 API 서버 부하, 네트워크 지연, 긴 컨텍스트 처리 등 다양한 원인으로 발생합니다.

즉각 대응 절차

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# 1단계: 타임아웃 발생 확인
grep 'TimeoutError' logs/agent.log | tail -20

# 2단계: API 상태 확인
curl -s https://status.anthropic.com/api/v2/status.json | jq '.status'

# 3단계: 재시도 설정 확인
cat config/agent.yaml | grep -A5 'retry'

복구 단계별 체크리스트

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즉각 조치 (0-5분)

• 타임아웃 발생 빈도와 패턴 확인
• API 상태 페이지 확인
• 폴백 모델로 전환 가능 여부 판단

단기 조치 (5-30분)

• 컨텍스트 길이 임시 제한
• 재시도 간격 증가 (지수 백오프)
• 사용자 대기 상태 안내 메시지 활성화

복구 후 검증

• 에이전트 정상 응답 확인
• 큐에 쌓인 대기 작업 처리 확인

재발 방지 설정

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# 권장 타임아웃 설정
llm_client:
  timeout_seconds: 30
  retry:
    max_attempts: 3
    backoff_factor: 2
    max_backoff: 60
  fallback_model: 'claude-haiku'  # 빠른 폴백
  circuit_breaker:
    failure_threshold: 5
    recovery_timeout: 120

사후 검토 항목

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타임아웃 장애 발생 후 반드시 검토해야 할 사항:

1. 타임아웃이 발생한 요청의 평균 컨텍스트 길이
2. 재시도로 해결된 비율 vs 폴백이 필요했던 비율
3. 사용자 영향 시간 및 오류 메시지 노출 건수

마치며

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이번 67차 실험에서 얻은 가장 큰 교훈은 LLM API 응답 지연 시나리오의 중요성입니다. 다음 실험에서는 이번 결과를 바탕으로 한 단계 더 발전된 접근법을 적용할 예정입니다. 실험 결과나 질문이 있으시면 댓글로 공유해 주세요.