에이전트 복구 런북 실험 78차

에이전트 복구 런북 실험 78차 — 슬로우 디그레이데이션 대응

이번 실험의 핵심 주제는 에이전트 성능 저하 점진적 복구입니다. 실무 운영 현장에서 직접 마주친 시나리오를 기반으로 설계했으며, 각 단계의 결과와 교훈을 솔직하게 기록합니다.

장애 시나리오 개요

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장애 유형: 점진적 성능 저하 (Slow Degradation) 영향 범위: 에이전트 응답 품질 및 속도 심각도: P3 (조기 발견 시) → P2 (미발견 시)

한 번에 눈에 띄는 장애가 아니라 수 일에 걸쳐 서서히 성능이 저하되는 패턴입니다. 메모리 누수, 캐시 오염, 모델 드리프트 등이 원인입니다. 발견이 늦어지면 피해가 커집니다.

트렌드 기반 이상 감지

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def detect_slow_degradation(metric_history, window_days=7):
    recent = metric_history[-window_days:]
    slope = calculate_linear_slope(recent)
    
    if slope < -0.02:  # 일 2% 이상 하락 트렌드
        return True, f'Degradation slope: {slope:.3f}/day'
    return False, None

# 매일 실행
for metric in ['success_rate', 'avg_quality', 'response_time']:
    degrading, reason = detect_slow_degradation(
        get_metric_history(metric)
    )
    if degrading:
        create_ticket(f'Slow degradation in {metric}: {reason}')

근본 원인 진단 트리

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성능이 서서히 저하될 때 점검 순서:

1. 응답 시간만 증가? → 인프라 점검 (메모리, CPU)
2. 품질 점수만 하락? → 모델 드리프트 또는 프롬프트 오염
3. 둘 다 저하? → 컨텍스트 오염 또는 외부 의존성 문제
4. 특정 시간대만? → 트래픽 패턴 또는 배치 작업 충돌

점진적 복구 절차

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점진적 저하는 점진적으로 복구합니다:

1. 캐시 전면 초기화 → 2시간 관찰
2. 에이전트 프로세스 재시작 → 2시간 관찰
3. 컨텍스트 메모리 청소 → 4시간 관찰
4. 이전 안정 버전으로 롤백 → 24시간 관찰

각 단계 후 개선되면 다음 단계를 진행하지 않습니다.

예방 모니터링 설정

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7일 롤링 평균의 주간 변화율을 자동으로 모니터링하고, 2% 이상 하락이 3일 연속 감지될 때 자동 티켓이 생성되도록 합니다.

마치며

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이번 78차 실험에서 얻은 가장 큰 교훈은 슬로우 디그레이데이션 대응의 중요성입니다. 다음 실험에서는 이번 결과를 바탕으로 한 단계 더 발전된 접근법을 적용할 예정입니다. 실험 결과나 질문이 있으시면 댓글로 공유해 주세요.