삼성계정(Samsung Account)은 전 세계 약 21억 사용자에게 삼성 디바이스와 서비스를 연결하는 통합 인증 시스템입니다. Samsung Wallet, Bixby, SmartThings, Samsung Health를 비롯한 수많은 서비스가 삼성계정으로 사용자와 연결되며, 글로벌 대규모 트래픽을 365일 24시간 무중단으로 처리합니다. 이런 초대규모 서비스를 운영한다는 것은, 그만큼 방대한 인프라와 끊임없는 운영 업무를 동반한다는 뜻입니다. 멀티 리전·다계정 환경에 걸친 수많은 마이크로서비스, 매일 쏟아지는 모니터링 […] ||
삼성계정(Samsung Account)은 전 세계 약 21억 사용자에게 삼성 디바이스와 서비스를 연결하는 통합 인증 시스템입니다. Samsung Wallet, Bixby, SmartThings, Samsung Health를 비롯한 수많은 서비스가 삼성계정으로 사용자와 연결되며, 글로벌 대규모 트래픽을 365일 24시간 무중단으로 처리합니다.
이런 초대규모 서비스를 운영한다는 것은, 그만큼 방대한 인프라와 끊임없는 운영 업무를 동반한다는 뜻입니다. 멀티 리전·다계정 환경에 걸친 수많은 마이크로서비스, 매일 쏟아지는 모니터링 알람, 장애가 발생할 때마다 여러 서비스를 가로지르며 원인을 추적해야 하는 영향도 분석, 그리고 주기적인 보안 점검과 비용 리포트까지. 서비스 규모가 커질수록 운영의 복잡도는 선형이 아니라 기하급수적으로 증가합니다.
이 글에서는 삼성계정 서비스의 운영(SRE) 조직이 이러한 운영 복잡도를 해결하기 위해 구축한 Agentic AIOps 시스템을 소개합니다. Amazon Bedrock AgentCore를 기반으로, 전문 에이전트들이 계층 구조로 협업하며 장애 분석·변경 추적·보안 점검·비용 최적화·반복 작업 지원을 자동화합니다. 단순히 “에이전트를 만들었다”가 아니라, 이를 하나의 운영 가능한 시스템으로 어떻게 구축하고 운영하고 있는지, 그리고 그 과정에서 마주한 한계와 이를 극복해 나갈 방향까지 함께 다룹니다.
이 글은 2부작으로 구성되어 있습니다. Part 1: 삼성계정 서비스 AIOps — 멀티 에이전트 기반 운영 자동화의 여정과 Part 2: 삼성계정 서비스 AIOps — 실전 활용과 자율성 확장을 향한 다음 단계를 함께 읽어보시길 권합니다.
문제와 목표
문제: 서비스가 성장할수록 늘어나는 운영 부담
삼성계정은 사용자와 연동 서비스가 꾸준히 늘며 지속적으로 성장해 왔습니다. 전 세계 사용자를 대상으로 높은 가용성과 안정성을 보장하기 위해 멀티 리전 액티브-액티브(Multi-Region Active/Active) 아키텍처로 운영되며, 새로운 기술 도입에 따라 다양한 스택의 애플리케이션과 솔루션이 공존합니다. 이런 환경에서 우리는 세 가지 구조적인 어려움에 직면했습니다.
운영 복잡도의 폭발 — 멀티 리전, 다계정, 수많은 마이크로서비스로 구성된 환경에서는 하나의 장애가 단일 지점에 머물지 않습니다. 데이터베이스 지표 이상이 애플리케이션 오류로, 다시 사용자 영향으로 연쇄되며, 원인은 여러 시스템과 계층에 걸쳐 얽혀 있습니다. 이렇게 얽힌 구조에서 원인을 정확히 짚어내는 일은 그 자체로 복잡하고 까다로운 과제였습니다.
쌓여가는 스택과 늘어나는 유지보수 — 서비스가 성장하며 새로운 기술과 솔루션이 계속 더해졌고, 그만큼 운영하고 유지보수해야 할 스택도 함께 쌓여 갔습니다. 다양한 스택이 공존하면서 변경 한 건의 영향도 분석은 더 복잡해졌고, 점검해야 할 보안 조치도 늘었습니다. 여기에 모니터링 메트릭 최적화, 리소스 최적화, 비용 관리까지 더해지며, 스택이 늘어날수록 운영 작업도 비례해 증가했습니다.
즉각적인 대응에 대한 요구 — 대고객 서비스에서는 장애나 이상이 곧바로 사용자 경험에 직결되기 때문에, 원인 분석부터 조치까지 매우 짧은 시간 안에 이뤄져야 합니다. 그러나 앞서 말한 복잡한 환경 속에서, 사람의 수동 대응만으로 이 속도를 일관되게 맞추기는 어려웠습니다.
목표: 에이전트 기반 운영 자율화, 그러나 신중하게
앞선 문제들에 대한 자연스러