Google SRE의 Gemini CLI 활용: AI 기반 장애 해결 가속화

How Google SREs Use Gemini CLI to Solve Real-World Outages

작성자
HackerNews
발행일
2026년 01월 23일

핵심 요약

  • 1 Google SRE는 'Eliminate Toil' 철학 아래, 반복적인 수작업을 AI 기반 자동화 시스템으로 대체하여 운영 효율성을 극대화하고 있습니다.
  • 2 Ramón이라는 코어 SRE의 실제 장애 시나리오를 통해 Gemini CLI가 Paging부터 Mitigation까지의 과정을 AI를 활용하여 어떻게 가속화하는지 상세히 설명합니다.
  • 3 Gemini CLI는 LLM을 활용하여 증상을 분류하고, ProdAgent의 다양한 도구(사고 세부 정보, 인과 분석, 로그 분석 등)를 통해 동적으로 완화 플레이북을 생성하여 신속한 대응을 가능하게 합니다.

도입

Google Site Reliability Engineering(SRE)의 핵심 가치인 'Eliminate Toil'은 반복적이고 수동적인 작업을 엔지니어링된 시스템으로 대체하는 것을 목표로 합니다. 이는 단순히 스크립트 작성에 그치지 않고, 적절한 시점에 스크립트를 실행하는 자동화 시스템 구축을 의미합니다. AI 기술은 코드 작성 방식을 혁신한 것처럼 운영 방식에도 변화를 가져오고 있으며, 본 글은 AI가 운영 문제를 안전하게 해결하고 고압적인 장애 상황에서 운영자를 지원하는 방법을 탐구합니다. 특히, Google SRE가 최신 파운데이션 모델인 Gemini 3와 터미널 기반 에이전트 기능 도구인 Gemini CLI를 사용하여 실제 장애 시나리오를 해결하는 과정을 다룹니다.

‘Bad Customer Minutes’ 최소화를 위한 SRE의 노력

Google SRE는 서비스 장애 시 발생하는 ‘Bad Customer Minutes’를 줄이기 위해 MTTM(Mean Time to Mitigation)에 집중합니다. 이는 근본적인 해결(MTTR)보다는 사용자에게 미치는 영향을 신속하게 완화하는 데 중점을 둡니다. SRE는 페이지 접수 후 5분 이내에 인지하고, 즉시 완화 조치를 취해야 하는 높은 압력에 직면합니다.

일반적인 장애 처리 과정은 네 단계로 구성됩니다:

  • Paging: SRE에게 경고가 전달됩니다.

  • Mitigation: 문제의 원인을 파악하기 전에 사용자 영향을 줄이기 위한 조치를 취합니다.

  • Root Cause: 사용자 영향이 완화된 후, 근본적인 버그를 조사하고 수정합니다.

  • Postmortem: 사건을 문서화하고 재발 방지를 위한 후속 조치를 계획합니다.

Gemini CLI를 활용한 초기 조사 및 완화

Ramón의 페이지가 울리는 가상의 시나리오에서, Gemini CLI는 장애 해결 과정의 첫 단계를 가속화하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 페이지 발생 시 가장 중요한 것은 코드 수정이 아닌 사용자 영향 완화입니다. Google SRE는 트래픽 드레인, 롤백, 재시작, 용량 추가 등 표준화된 ‘Generic Mitigations’를 보유하고 있습니다.

LLM은 증상을 분류하고 적절한 완화 플레이북을 선택하는 데 이상적입니다. 완화 플레이북은 프로덕션 변경을 안전하게 실행하기 위한 동적 지침으로, 실행할 명령, 변경 사항 검증 지침, 롤백 지침 등을 포함할 수 있습니다.

Ramón이 터미널에서 Gemini CLI를 사용하면, Gemini는 내부 에이전트 프레임워크인 ProdAgent의 fetch_playbook 함수를 호출합니다. 이 과정에서 다음과 같은 여러 도구를 연쇄적으로 사용하여 상황별 정보를 구축합니다:

  • get_incident_details: 사고 관리 시스템에서 경고 데이터(설명, 메타데이터, 이전 사례 등)를 가져옵니다.

  • causal_analysis: 다양한 시계열 동작과 일반 완화 레이블 간의 인과 관계를 찾습니다.

  • timeseries_correlation: 상관관계가 있는 시계열 쌍을 찾아 근본 원인 및 완화에 도움을 줍니다.

  • log_analysis: 서비스 로그 스트림에서 로그 패턴 및 볼륨 분석을 통해 이상 징후를 감지합니다.

결론

Google SRE는 'Eliminate Toil'이라는 모토 아래, AI 기반 도구인 Gemini CLI를 활용하여 장애 대응 시간을 획기적으로 단축하고 있습니다. 특히, 긴급 상황에서 LLM이 증상을 분류하고 동적인 완화 플레이북을 생성하는 능력은 MTTM을 최소화하여 사용자 경험에 미치는 부정적인 영향을 줄이는 데 기여합니다. 이는 AI가 복잡한 운영 문제를 안전하게 해결하고, 고압적인 상황에서 운영자를 효과적으로 지원할 수 있음을 보여주는 중요한 사례이며, 앞으로 AI가 SRE의 핵심 도구로 자리매김할 가능성을 시사합니다.

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