Kubernetes 환경에서 AIOps를 구현하기 위한 관측성 프레임워크는 "수집 → 저장 → 상관 분석 → 자동 대응"의 4단계 흐름으로 설계되며, Prometheus, Loki, OpenTelemetry의 조합은 이를 유기적으로 연결하는 강력한 스택입니다.
- 통합 관측 아키텍처 설계
- OpenTelemetry Collector:
otel-agent로 각 노드에 DaemonSet으로 배포하고,otel-gateway는 중앙 수집기로 구성. - Prometheus: 메트릭 수집용으로 사용하며 OpenTelemetry 메트릭을 수용하거나 별도
remote_write구성으로VictoriaMetrics등 장기 저장소와 연동. - Loki: Fluent Bit 또는 OpenTelemetry 로그 수집기를 통해 로그를 Loki로 전송, Promtail과 병행 사용 가능.
- Grafana: Prometheus + Loki + Tempo 또는 Jaeger를 통합 시각화하여 지연, 오류, 요청 흐름을 연결 분석.
- AIOps 자동화 도구 연동 구성
- Anodot, Edge Delta, Robusta, Keptn, OpenFaaS 등을 통해 이상 탐지 및 자동 대응 로직을 구성.
- 예: 특정 서비스의 에러율 급증 시, Robusta가 Pod 재시작 또는 슬랙 경고 자동 전송, 또는 Keptn을 통해 SLO 위반 시 카나리 롤백 수행.
- 클라우드 간 보안과 권한 설계
- 수집기는 VPC 내부에서 운영하고, OpenTelemetry Collector의 OTLP export는 mTLS 인증을 적용해 외부 전송.
- 각 클라우드의 IAM(Roles, Service Principals)을 OIDC 기반으로 Kubernetes SA와 연계해 최소 권한 모델 구현.
- 공통 인증: SPIFFE/SPIRE 또는 HashiCorp Vault로 AIOps 관측 시스템 간 인증 통합.
요약: AIOps를 위한 관측성 설계는 다양한 도구를 통합하는 구조가 아닌, 흐름 중심의 명확한 역할 분리를 통해 “데이터 → 판단 → 대응” 체계를 자동화하는 데 중점을 둬야 합니다. OpenTelemetry 기반 수집, Prometheus/Loki 저장, Grafana 시각화, Keptn/Robusta 자동화 조합은 가장 이상적인 오픈소스 스택입니다.