저는 최근에 가공되지 않은 운영 로그 (raw production logs)를 Kimi K2 Thinking에 입력하여 단계별 장애 분석 (incident breakdown) 결과를 반환하는 내부 근본 원인 분석 (root-cause analysis) 에이전트를 구축했습니다. 이 튜토리얼에서는 여러분이 자신의 온콜 스택 (on-call stack) 에 맞게 조정할 수 있도록, 제가 Oxlo.ai에 배포한 정확한 버전을 안내해 드리겠습니다.

필요한 사항

시작하기 전에 다음을 준비하세요:

• Python 3.10 이상
• https://portal.oxlo.ai에서 발급받은 Oxlo.ai API 키
• OpenAI SDK: pip install openai

Oxlo.ai는 요청당 고정 가격제 (flat per-request pricing)를 사용하므로 (https://oxlo.ai/pricing 참조), 수백 줄의 로그를 단일 요청에 쏟아부어도 비용이 급증하지 않습니다. 이는 이러한 작업 부하 (workload) 에 매우 적합합니다.

1단계: Oxlo.ai 클라이언트 초기화

저는 OpenAI SDK를 그대로 클라이언트로 사용합니다. 변경되는 부분은 베이스 URL (base URL) 과 모델 이름뿐입니다.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
...

2단계: 시스템 프롬프트 (system prompt) 작성

Kimi K2 Thinking은 확장된 사고 사슬 (extended chain-of-thought) 추론에 탁월합니다. 저는 모델이 최종 결론을 내기 전에 <thinking> 태그 내에서 작업 과정을 보여달라고 명시적으로 요청합니다. 이를 통해 모델의 논리를 감사 (audit) 하고 잘못된 가정을 잡아낼 수 있습니다.

SYSTEM_PROMPT = """당신은 근본 원인 분석을 수행하는 시니어 사이트 신뢰성 엔지니어 (site-reliability engineer) 입니다.

지침:
...

3단계: 장애 데이터 형식 지정

입력 포맷터 (input formatter) 를 단순하게 유지합니다. 경고 (alerts) 와 로그 라인 (log lines) 을 일반 텍스트 블록으로 연결합니다. Oxlo.ai는 토큰당 비용이 아닌 요청당 비용을 부과하기 때문에, 비용 절감을 위해 로그를 잘라낼 (truncate) 필요가 없습니다. 전체 컨텍스트 (context) 를 붙여넣고 모델이 그 위에서 추론하게 할 수 있습니다.

def build_incident_message(timeframe, alerts, logs):
    alert_lines = "\n".join(f"- {a}" for a in alerts)
    log_lines = "\n".join(f"{ts}: {msg}" for ts, msg in logs)
...

4단계: Kimi K2 Thinking 호출

이제 포맷터를 채팅 완성 (chat completion) 엔드포인트에 연결합니다. 응답에는 모델의 가공되지 않은 추론 과정이 포함된 후 구조화된 보고서가 뒤따릅니다.

def analyze_incident(timeframe, alerts, logs):
    user_message = build_incident_message(timeframe, alerts, logs)

...

실행하기 (Run it)

다음은 현실적인 장애 시나리오입니다. 저는 스크립트를 로컬에서 실행하고, 사후 분석 (post-mortem)을 위해 출력을 파일로 파이프 (pipe) 합니다.

if __name__ == "__main__":
    alerts = [
        "High latency on /api/v1/checkout",
...

출력 예시:

<thinking>
1. 가설 (Hypothesis): 체크아웃 엔드포인트가 하위 결제 시스템의 문제로 인해 느려지고 있습니다.
   - 근거 (Evidence): 체크아웃 지연 시간 (latency)은 4200ms이지만, HTTP 상태 코드는 여전히 200입니다. 이는 요청이 결국 성공하지만, 무언가를 기다리고 있음을 시사합니다.
...

마무리 (Wrap-up)

이제 여러분은 Oxlo.ai를 통해 Kimi K2 Thinking의 사고 사슬 (chain-of-thought) 추론을 활용하는 작동 가능한 근본 원인 분석 (root-cause analysis) 에이전트를 갖게 되었습니다. 구체적인 다음 단계 두 가지는 다음과 같습니다: 이 에이전트를 PagerDuty 또는 Opsgenie 웹후크 (webhook) 에 연결하여 경고 (alert) 발생 시 1차 분석을 자동으로 생성하게 하거나, 포맷터 (formatter)를 확장하여 Grafana 스냅샷 URL을 포함함으로써 모델이 메트릭 (metrics)과 로그 (logs)를 교차 참조할 수 있도록 하는 것입니다.