AI / ML·
토스 SLASH·
토스 SLASH·DS와 MLE가 함께 일하는 법
토스뱅크 ML 팀이 DS와 MLE 간 협업 방식을 1년 동안 세 단계에 걸쳐 개선한 과정을 다룬다. Jupyter 노트북 전달 방식에서 추상화 인터페이스 기반 패키지 계약으로 전환해 "첫 커밋 당일 배포"를 달성했다.
#mlops#monorepo#machine-learning+2
AI / ML·
채널톡·
채널톡·이 서비스만 고치면 되겠지? AI가 놓치는 숨은 의존성을 추적하는 법
문제MSA 환경에서 AI 코딩 도구가 단일 레포만 보기 때문에 다른 서비스의 숨은 의존성을 놓친다.
접근코드 분석 → 도메인 지식 추출 → Neo4j 그래프 DB 저장 → MCP 서버 실시간 조회의 3계층으로 'Channel Knowledge' 시스템을 구축한다. 그래프 RAG 로 멀티홉 의존성을 추적한다.
결과"이 서비스 수정 시 어디가 영향 받나" 질문에 자동으로 답할 수 있게 된다. AI 가 MSA 의존성을 인식하고 코드를 고치는 환경이 완성된다.
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LY Corporation·Grafana에서 자연어로 장애 원인을 분석하기: LLM 에이전트 기반 SRELens 개발기
LY Corporation Home SRE 팀이 장애 분석 시 메트릭·로그·트레이스가 각각 다른 화면에 흩어져 있는 문제를 해결하기 위해 Grafana 플러그인 SRELens를 개발했다. SRELens는 LLM 에이전트가 자연어 질의를 받아 실제 관측성 데이터를 조회하고, 근거와 함께 장애 원인 후보를 정리해 주는 도구다. LGTM-P 스택(Loki·Grafana·Tempo·Mimir·Pyroscope)과 FlavaMCP 게이트웨이를 통합해 단일 채팅 인터페이스에서 멀티시그널 분석이 가능하다.
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