와탭랩스 블로그기업AI 에이전트 감사 로그, 사람과 에이전트 구분하기
AI 에이전트에 사용자 토큰을 그대로 넘기면 감사 로그에서 사람과 에이전트를 구분할 수 없고 권한도 필요 이상으로 열립니다. 에이전트에 자체 신원을 주고 위임을 따로 싣는 설계와, 감사 로그에 남겨야 할 항목을 정리했습니다.
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쿠버네티스 GPU 할당의 혁신: 노드 전체 격리 없이 장애 GPU만 제어하기
쿠버네티스 v1.37에서 GPU 한 장만 골라 격리하는 DRA 디바이스 테인트가 정식 기능이 됐고, 여러 파드를 한 단위로 배치해 최소 수량을 보장하는 갱 스케줄링이 베타로 올라왔습니다. 두 기능의 동작 방식과 실제 설정, 쓰기 전에 갖춰야 할 조건을 정리합니다.
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Continuous Profiling이란? CPU 병목을 코드 단위로 찾는 방법
Continuous Profiling은 실행 중인 애플리케이션의 스택을 주기적으로 수집해 어느 코드가 자원을 쓰는지 남기는 방식입니다. OpenTelemetry가 이를 네 번째 시그널로 표준화하는 중이며 2026년 3월 공개 알파에 들어갔습니다.
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502 Bad Gateway 원인과 nginx 에러 로그 구분법
502 Bad Gateway는 게이트웨이가 업스트림에서 정상적인 HTTP 응답을 받지 못했을 때 반환하는 상태 코드입니다. nginx가 직접 만든 502인지 업스트림이 반환한 502를 전달한 것인지 구분하고, 에러 로그 문구별 원인과 실패 범위에 따라 확인할 곳을 나눠 정리했습니다.
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GPU 비용 절감 방법과 사용률·유휴 GPU 확인 순서
GPU 비용을 설명하려면 이미 사 둔 GPU를 얼마나 쓰고 있는지부터 숫자로 만들어야 합니다. 가동률·유휴·비용 배분 세 숫자를 만드는 방법과 그 과정에서 어긋나기 쉬운 지점을 정리했습니다.
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디스크가 여유 있는데 No space left on device가 뜨는 이유와 해결 방법
디스크 사용률이 40%대인데 파일이 만들어지지 않는 경우가 있습니다. No space left on device의 원인은 블록 부족만이 아니라 inode 고갈, 삭제됐는데 프로세스가 붙잡고 있는 파일까지 세 가지입니다. df -h, df -i, lsof 순으로 좁히는 절차를 정리했습니다.
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eBPF 모니터링이란? 코드 수정 없이 쿠버네티스 옵저버빌리티 구축하기
eBPF 무계측 수집은 코드를 고치지 않고 프로세스 밖에서 프로토콜 단위 데이터를 얻습니다. 대신 커널 버전과 높은 권한을 요구하며, 애플리케이션 내부의 업무 맥락까지 자동으로 알아내지는 못합니다. 공식 문서에 적힌 제약을 근거로 에이전트·SDK 계측과의 차이와 상황별 선택 기준을 정리했습니다.
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429 Too Many Requests 원인과 해결 방법
429 Too Many Requests는 정해진 시간 안에 보낸 요청이 한도를 넘었을 때 서버가 돌려주는 HTTP 상태 코드입니다. 429의 뜻과 발생 상황, 503과의 차이, 어느 계층과 어떤 한도에 걸렸는지 확인하는 순서, 확인 결과별로 고칠 곳을 정리했습니다.
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리눅스 CPU 사용률이 높은 이유와 확인 방법
리눅스에서 CPU 사용률은 어딘가에서 벌어진 일이 겉으로 드러난 결과 값입니다. 알림을 받고 바로 실행할 명령 다섯 개와 결과별 다음 단계를 앞에 두고, 상위 프로세스와 Java 스레드 덤프, 디스크 병목, 컨테이너 스로틀링을 차례로 좁히는 순서를 정리했습니다.
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504 Gateway Timeout 원인과 해결 방법
504 Gateway Timeout은 게이트웨이가 애플리케이션 응답을 제때 받지 못해 연결을 끊은 오류입니다. 에러 로그로 연결 실패와 응답 지연을 가른 뒤 애플리케이션·DB·외부 호출·네트워크 가운데 어디서 시간이 걸렸는지 좁히는 6단계 해결 순서를 담았습니다.
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API 응답 시간이 느린 이유 7가지와 진단 순서
API가 느려지는 원인은 애플리케이션·DB·외부 호출·인프라·네트워크 어디에나 있습니다. 요청 경로를 순서대로 따라가며 어느 구간에서 시간이 새는지 먼저 좁히는 진단 방법을 원인 7가지로 정리했습니다.
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로그 레벨 종류와 순서, ERROR·WARN 차이와 구조화 로깅
로그 레벨은 로그 한 줄이 얼마나 급한 일인지를 단계로 표시해 둔 값입니다. TRACE부터 FATAL까지의 순서와 표준별 대응 관계, 어느 레벨에 무엇을 남길지 정하는 기준, 그리고 로그를 JSON으로 남기는 구조화 로깅의 효과와 대가를 정리합니다.
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LLM 프롬프트 로그 개인정보 마스킹과 비식별화 가이드
프롬프트와 응답을 로그로 남기면 사용자가 입력한 이름과 연락처가 함께 저장됩니다. 프롬프트는 자유 텍스트라 어디에 무엇이 적혔는지 미리 알 수 없어, 정규식과 개체명 인식으로 걸러 내고 저장 범위와 보관 기간으로 남는 위험을 줄입니다.
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LLM 답변 품질 평가 방법과 LLM-as-a-Judge 활용법
사람이 프롬프트와 응답을 전수로 읽을 수 없게 되면 답변 품질을 자동으로 채점해야 합니다. 형식과 금지어는 규칙으로 세고 사실성과 톤은 다른 모델에게 채점을 맡기는데, 판정자 모델에도 순서 편향과 자기 편애가 보고돼 있어 사람이 점수를 매겨 둔 기준 표본으로 계속 맞춰 봐야 합니다.
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LLM API 비용이 급증하는 3가지 원인과 토큰 비용 절감 방법
사용자 수는 그대로인데 LLM API 청구 금액이 두 배가 됩니다. LLM API 비용은 호출 하나에 담긴 토큰이 많아지거나 요청 하나가 여러 호출로 번질 때 늘어납니다. 대화 이력 누적, 캐시 적중률 하락, 재시도와 에이전트 루프라는 원인 3개를 나눠 보고 원인별 절감 방법과 기록해야 할 값을 정리했습니다.
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AI 모델 드리프트란? LLM 성능 저하 원인과 탐지 방법
배포도 프롬프트도 그대로인데 지난달과 답이 다릅니다. 모델을 그대로 두었는데 품질이 떨어지는 모델 드리프트와, 제공사가 모델을 새 버전으로 바꾼 경우는 증상이 같아 보이지만 다릅니다. 세부 버전과 출력 지표를 함께 남겨 두어야 어느 쪽인지 가려낼 수 있습니다.
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AI 게이트웨이란? API 게이트웨이, MCP 게이트웨이와 무엇이 다를까
하나의 사용자 요청 안에서 모델 호출과 도구 호출이 어떻게 나뉘는지에서 출발해, AI 게이트웨이와 MCP 게이트웨이가 각각 무엇을 통제하는지 정리했습니다. API 게이트웨이와의 차이, 각각 필요한 상황, 함께 사용할 때의 구조, 옵저버빌리티와의 역할 구분까지 다룹니다.
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모니터링 비용을 수집 단에서 줄이는 법
모니터링 비용은 관측 데이터를 백엔드에 다 넣고 나서 줄이는 것보다 넣기 전에 거르는 편이 비용이 적게 듭니다. 샘플링·필터링·보존 티어 등 다섯 가지 방법을 각각 무엇을 잃는지와 함께 정리했습니다.
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HTTP 상태 코드 총정리, 1xx~5xx
URL 모니터링 알림에 찍히는 세 자리 숫자를 1xx부터 5xx까지 전 범위로 정리했습니다. 각 코드의 정의와 실무에서 마주치는 상황을 함께 담아, 알림을 받았을 때 바로 찾아볼 수 있는 참고 자료로 씁니다.
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메트릭 카디널리티란, 모니터링 비용이 갑자기 뛰는 이유
메트릭 카디널리티는 하나의 메트릭이 라벨 조합에 따라 몇 개의 시계열로 쪼개지는지를 나타내는 값입니다. 라벨을 하나 더할 때마다 시계열이 곱으로 늘어나는 구조와, 그 곱셈이 주로 문제가 되는 라벨을 정리했습니다.
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공공 정보시스템 예방점검 등급별 필수 점검 기준과 대응 전략
예방점검을 준비할 때 봐야 할 문서 세 종과 「정보시스템 안정성 고시」 별표 2에서 해당 등급 열만 골라내는 방법을 정리했습니다. 예방점검 8개 항목의 등급별 필수·권고 구분과 2026년 6월 개정된 표준운영절차 13개 구조, 이벤트 적기처리율을 다룹니다.
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SLO란 무엇인가? SLI·SLA 차이와 에러 예산으로 서비스 신뢰성 관리하기
SLI·SLO·SLA의 차이부터 에러예산과 번레이트가 SLO에서 어떻게 나오는지, 왜 100% 가용성이 목표가 아닌지까지 신뢰성 운영의 핵심 개념을 처음 접하는 사람도 이해되게 정리했습니다.
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장애 분석 시간을 줄이는 옵저버빌리티 메트릭 로그 트레이스 분석 순서
타임세일 도중 주문 시스템이 멈췄던 장애를 되짚었습니다. 로그부터 열었다가 시간을 날린 뒤, 메트릭으로 범위를 좁히고 트레이스로 진짜 원인인 쿠폰 API 지연까지 따라간 과정을 담았습니다.
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LLM 응답 지연과 비용 급증 원인을 30초 안에 찾는 법
LLM 대시보드 위젯마다 다르게 나타나는 WhaTap AI 분석 결과를 어떻게 읽어야 할지 정리합니다. TTFT 급등, 비용 급증, 에러율 상승 같은 상황에서 AI 분석 패널을 어떻게 활용하면 좋은지 위젯별로 살펴봅니다.
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"한 달 치 API 비용이 반나절 만에?" API Key 유출을 조기에 잡는 옵저버빌리티 활용법
API Key 유출은 완벽히 막을 수 없습니다. 코드 밖 보관·최소 권한·정기 교체로 피해 범위를 줄여 두고, 그래도 유출되는 순간은 요청량·비용·접속 위치 같은 평소 지표의 변화를 옵저버빌리티로 조기에 잡는 예방과 탐지 두 축의 접근을 정리했습니다.
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Ingress-Nginx 모니터링, 일반 Nginx와 다른 이유
쿠버네티스 Ingress-Nginx 모니터링은 일반 Nginx와 다릅니다. Config Reload 실패, TLS 인증서 만료, 레이턴시 분포 추적 등 Ingress 특화 지표가 필수입니다. 와탭의 OpenMetrics 템플릿으로 효과적으로 관리하세요.
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JavaScript 스택 트레이스(Stack Trace) 분석 및 에러 원인 추적
프로덕션 JavaScript 에러의 원인을 찾는 시간을 줄이는 방법을 정리합니다. WhaTap AI가 소스맵과 통계 컨텍스트를 바탕으로 근본 원인과 영향 범위를 어떻게 분석하는지 살펴봅니다.
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LLM 옵저버빌리티 도입, 어떻게 시작할까? 30/60/90일 로드맵
LLM 옵저버빌리티를 풀스택 관측 체계 위에 도입하는 방법을 알아봅니다. 금융, 이커머스, SaaS별 도입 시나리오와 30/60/90일 실행 로드맵을 제시합니다.
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RAG란? RAG를 써도 AI가 틀리는 이유
RAG(검색 증강 생성)는 AI가 답하기 전에 외부 자료를 찾아 근거로 삼는 기법입니다. 검색·증강·생성 3단계와 왜 필요한지, 그리고 RAG를 써도 미스그라운딩 탓에 AI가 틀린 답을 내놓는 이유까지 정리했습니다.
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Istio 모니터링, 서비스 메시 토폴로지로 마이크로서비스 의존성 한눈에 파악하기
마이크로서비스 간 의존성을 한눈에 파악하는 Istio 서비스 메시 모니터링. 메트릭 대시보드의 한계를 넘어 서비스 연결 관계를 시각화하는 방법을 알아봅니다.
