BREEZE Core Service

AI Autonomous
DevOps Platform

인공지능이 운영 전 주기를 자동화합니다.
개발 · 빌드 · 테스트 · 배포 · 운영까지 — AI가 판단하고, AI가 실행하며, AI가 복구합니다.
브리즈는 이 여정의 설계부터 구축까지 함께합니다.

핵심 기능 보기 구축 프로세스
$ breeze-ai deploy --env=production --ai-gate=on
✔ AI Quality Gate — 코드 품질 검사 통과
✔ DevSecOps AI — 취약점 0건 확인
✔ Performance Gate — p99 latency 82ms
⚡ Auto-scaling — replica 3 → 6 (예측 트래픽 기반)
✔ Canary 배포 완료 — 트래픽 전환 100%
─────────────────────────────────
✔ 배포 성공 · 소요시간 4m 12s
$
99.99%
가용성 SLA
0.8s
AI 장애 감지
12x
배포 빈도
What is AI Autonomous DevOps

AI가 바꾸는 DevOps의 패러다임

기존 DevOps는 사람이 설정한 규칙대로 자동화했습니다. AI Autonomous DevOps는 AI가 스스로 학습하고 판단하여 운영합니다.

Observe — AI가 관찰한다
수천 개의 메트릭, 로그, 트레이스를 AI가 실시간으로 분석합니다. 사람이 발견하기 전에 이상 징후를 포착하고, 장애 발생 이전에 알립니다.
Decide — AI가 판단한다
수집된 데이터를 바탕으로 AI가 최적의 조치를 결정합니다. 배포 승인, 스케일링, 롤백 여부를 AI가 근거를 갖추어 자율적으로 판단합니다.
Act — AI가 실행한다
판단 즉시 자동으로 실행합니다. 장애 복구, 트래픽 전환, 보안 격리를 사람 개입 없이 수행하며, 모든 행동 이력을 투명하게 기록합니다.
AI Autonomous Pipeline

전 단계를 AI가 자율 제어하는 파이프라인

코드 커밋부터 프로덕션 운영까지, AI 품질 게이트가 각 단계를 자동 검증하고 제어합니다.

Code
커밋 · PR
AI Review
코드 품질 · 보안
AI GATE
Build
컴파일 · 이미지
AI Test
SAST · DAST · 성능
AI GATE
Deploy
Canary · Blue/Green
AI Monitor
예측 · 자동 복구
AI GATE
운영
24/7 자율 운영
Core Features

6가지 핵심 AI 기능

브리즈 AI Autonomous DevOps 플랫폼의 핵심 기능입니다. 각 기능은 독립적으로도, 통합해서도 구성할 수 있습니다.

01
AIOps

AIOps Automation
— 자율 이상 탐지 및 복구

수천 개의 메트릭과 로그를 AI가 실시간으로 학습합니다. 정상 패턴을 스스로 정의하고, 이탈 징후를 감지하는 즉시 사전 정의된 복구 플레이북을 자동 실행합니다. 사람이 알람을 확인하기 전에 시스템은 이미 스스로 복구하고 있습니다.

  • ML 기반 이상 감지 — 동적 임계값으로 알람 노이즈 90% 감소
  • 자동 Root Cause Analysis — 장애 원인 자동 식별 및 보고
  • 자가 복구 Runbook — 증상별 자동 복구 플레이북 실행
  • Incident 예측 — 장애 발생 평균 30분 전 사전 경보
LIVE — AIOps Dashboard
알람 노이즈 감소
90%
▲ AI 필터링 적용
평균 MTTR
4.2min
▼ 기존 대비 82% 단축
CPU Anomaly
정상
Memory Leak
감지
Latency Spike
정상
Error Rate
정상
02
CI/CD AI

Autonomous Pipeline
— AI 품질 게이트 CI/CD

코드 커밋이 발생하는 순간부터 AI가 개입합니다. 코드 품질, 보안 취약점, 성능 회귀를 자동으로 검사하고, 기준을 충족한 코드만 다음 단계로 진행시킵니다. 배포 결정을 AI가 데이터 기반으로 내리기 때문에 인적 실수를 제거합니다.

  • AI 코드 리뷰 — 버그 패턴 및 안티패턴 자동 검출
  • 자동 SAST / DAST — 보안 취약점 실시간 스캐닝
  • 성능 회귀 탐지 — 배포 전 성능 벤치마크 자동 비교
  • AI 기반 Canary 분석 — 롤아웃 중 실시간 이상 감지 및 자동 롤백
PIPELINE — AI Gate 현황
AI Code Review
PASS
SAST Security Scan
PASS
Performance Gate
RUN
Canary Deploy
WAIT
AI Gate: 성능 벤치마크 실행 중 — p99 latency 측정
방금 전
03
Cloud AI

Cloud MSP + AI
— 지능형 멀티클라우드 운영

AWS · GCP · Azure 멀티클라우드 환경에서 AI가 리소스 사용 패턴을 학습합니다. 낭비 리소스를 자동 식별하고, 트래픽을 예측하여 사전에 스케일링합니다. 컴플라이언스 위반도 실시간으로 감지합니다.

  • AI 비용 최적화 — 불필요한 리소스 자동 감지·정리 (평균 30% 절감)
  • 예측형 Auto-Scaling — 트래픽 예측 기반 사전 스케일아웃
  • 멀티클라우드 컴플라이언스 — 정책 위반 실시간 탐지 및 알림
  • FinOps 대시보드 — AI 비용 분석 및 절감 권고안 자동 생성
Cloud Cost — AI 분석
이번 달 절감
₩2.4M
▼ AI 최적화 적용
리소스 활용률
87%
▲ 12% 개선
AWS EC2
72%
GCP GKE
88%
Azure AKS
61%
Idle 리소스
14%
04
Security

DevSecOps AI
— 코드 단계부터 런타임까지

보안은 운영 단계에서 검사하는 것이 아닙니다. 브리즈의 DevSecOps AI는 코드 작성 시점부터 컨테이너 이미지, 배포 설정, 런타임 동작까지 전 주기에 걸쳐 보안을 자동 검증합니다.

  • SAST / DAST 자동화 — 코드 및 런타임 보안 스캔 자동 실행
  • 컨테이너 이미지 스캔 — CVE 기반 취약점 자동 탐지 및 차단
  • 쿠버네티스 런타임 보안 — 비정상 프로세스·네트워크 실시간 감지
  • Zero-Trust 정책 자동 적용 — 접근 권한 AI 기반 최소 원칙 관리
Security — AI 감시 현황
Container image scan 완료 — CVE 0건 (nginx:1.25.3)
2분 전
SAST 스캔 완료 — Critical 취약점 0건 탐지
8분 전
의심 프로세스 탐지 → 자동 격리 완료 (pod: api-worker-3)
23분 전
Zero-Trust 정책 갱신 — 12개 서비스 권한 최소화 적용
1시간 전
K8s Runtime Security — 네트워크 정상 패턴 확인
1시간 전
05
MSA

MSA Intelligence
— 서비스 메시 AI 최적화

수십, 수백 개의 마이크로서비스가 만들어내는 트래픽과 의존 관계를 AI가 실시간으로 분석합니다. 병목 지점을 자동으로 식별하고, 서킷 브레이커 및 트래픽 정책을 AI가 자율 조정합니다.

  • 서비스 의존성 자동 맵핑 — 동적 트래픽 그래프 실시간 시각화
  • AI 병목 탐지 — 응답 시간 저하 서비스 자동 식별 및 격리
  • 서킷 브레이커 자동 조정 — 장애 전파 차단 정책 AI 자율 관리
  • 카오스 엔지니어링 자동화 — AI 기반 내결함성 테스트 스케줄링
MSA — 서비스 상태
API Gateway
정상
User Service
정상
Order Service
지연
Payment Service
정상
⚡ AI 감지 — Order Service 응답 지연 78ms 초과. 서킷 브레이커 임계값 조정 중…
06
ML/AI

Predictive Analytics
— ML 기반 장애 사전 예측

과거 운영 데이터와 현재 메트릭을 머신러닝 모델이 지속 학습합니다. 디스크 고갈, 메모리 누수, 트래픽 폭증을 평균 30분 이전에 예측하여 선제적으로 대응합니다.

  • 시계열 예측 모델 — ARIMA · LSTM 기반 리소스 사용량 예측
  • 장애 사전 경보 — 30분 전 예측 알림으로 SRE 선제 대응
  • 용량 계획 자동화 — 트래픽 트렌드 기반 인프라 증설 권고
  • 모델 지속 학습 — 운영 환경 변화에 따라 예측 모델 자동 업데이트
Predictive — 예측 현황
예측 정확도
94%
사전 경보
30min
예측: DB 디스크 사용량 92% 도달 예상 (2h 후). 자동 볼륨 확장 예약됨.
10분 전 예측
예측: 오후 6시 트래픽 2.3x 급증. 사전 scale-out 3 → 8 예약 완료.
15분 전 예측
메모리 사용 패턴 정상 범위 유지. 리스크 없음.
방금 전
도입 효과

숫자로 증명하는 AI DevOps

브리즈 AI Autonomous DevOps 도입 고객사 평균 성과 기준입니다.

82%
MTTR 단축
장애 복구 시간 평균 82% 감소
12x
배포 빈도 향상
일 배포 횟수 12배 증가
30%
클라우드 비용 절감
AI 리소스 최적화 평균 30% 절감
99.99%
서비스 가용성
AI 자율 운영 SLA 달성률
구축 프로세스

4단계로 완성하는
AI DevOps 전환

기존 DevOps 환경을 AI Autonomous DevOps로 전환하는 브리즈의 검증된 프로세스입니다. 최소한의 운영 중단으로 점진적으로 전환합니다.

Phase 01 — 2~3주
현황 진단 및 AI 로드맵 수립
현재 DevOps 파이프라인, 인프라, 운영 프로세스를 심층 분석합니다. AI 도입 우선순위와 기대 효과를 수치화하고, 고객 환경에 최적화된 AI DevOps 아키텍처 로드맵을 수립합니다.
현황 분석 GAP 진단 ROI 산정 아키텍처 설계
Phase 02 — 3~4주
AI 파이프라인 구축 및 통합
AI 품질 게이트를 기존 CI/CD 파이프라인에 통합합니다. AIOps 플랫폼을 구축하고, 모니터링 데이터를 연결하여 AI 학습 기반을 마련합니다.
CI/CD AI Gate AIOps 구축 옵저버빌리티 데이터 파이프라인
Phase 03 — 3~4주
AI 모델 학습 및 자율화 적용
운영 환경 데이터로 예측 모델을 학습하고, 자동 복구 플레이북을 구성합니다. 이상 탐지 임계값을 AI가 동적으로 설정하도록 전환합니다.
ML 모델 학습 자동 복구 Runbook 예측 모델 튜닝
Phase 04 — 지속
운영 이관 및 지속 개선
AI DevOps 환경을 고객 조직에 이관하고, MSP 형태로 지속 운영을 지원합니다. AI 모델은 지속 학습하며 정확도를 높이고, 분기별 성과를 리뷰합니다.
MSP 운영 지원 모델 지속 학습 분기 성과 리뷰 고도화
Tech Stack

브리즈가 활용하는 기술 스택

Kubernetes
Orchestration
ArgoCD
GitOps CD
Istio
Service Mesh
Prometheus
Monitoring
Grafana
Visualization
OpenSearch
Log Analytics
Jaeger
Tracing
Falco
Runtime Security
MLflow
ML Platform
Terraform
IaC

AI Autonomous DevOps,
브리즈와 함께 시작하세요

현재 DevOps 환경을 무료로 진단하고, AI 전환 로드맵을 함께 수립합니다.
브리즈의 전문 아키텍터가 직접 방문하여 상담합니다.

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