AI가 고친 장애를 내 훈련용 드릴로 만든다

무엇에 막혀 있나

AI가 루틴 장애를 전부 처리하면서 엔지니어의 시스템 직관이 마비됩니다. 이대로 복잡한 대형 장애가 터지면 휴먼 엔지니어가 대응하지 못합니다.

무엇을 만드나

AI가 자동 처리한 장애 알람과 텔레메트리 로그를 기반으로 실제와 동일한 샌드박스 장애 환경을 자동 생성합니다. 엔지니어는 주간 15분 시뮬레이션을 통해 시스템 변경 사항과 디버깅 흐름을 직접 체득합니다. AI가 모호한 복합 장애를 만났을 때를 대비해 인간의 조치 숙련도를 유지시킵니다.

누가 먼저 사나

AI 인시던트 대응 도구 도입 후 SRE 팀원들의 시스템 숙련도 저하와 대형 장애 발생 리스크를 걱정하는 데브옵스 팀장입니다.

어떻게 버나

SaaS 구독 모델로 엔지니어 계정당 월 40달러를 청구합니다.

시장 근거

기사에 시장 규모 관련 수치 근거가 없습니다.

초기 고객 100명

AI SRE 도입 후 시스템 파악력 저하를 겪는 데브옵스 커뮤니티와 SRE 포럼 사용자 100명을 직접 타깃팅하여 무료 베타 참여자로 확보합니다.

지금 하는 쪽이 유리한 이유

AI 장애 복구 자동화의 부작용인 자동화의 역설 문제를 정면으로 다루어 엔지니어 숙련도 유지를 돕는 최초의 전용 훈련 도구라는 점입니다.

핵심 기능

• AI 조치 로그 바탕 샌드박스 생성
• 주간 15분 리얼 장애 드릴 훈련
• 장애 대응 직관 지수 측정 및 평가
• 복합 장애 발생 시 즉시 인계 지원

이미 있는 대안

• PagerDuty — 장애 알림 및 인시던트 관리 중심 · 훈련 시뮬레이션 미지원
• Chaos Mesh — 카오스 엔지니어링 실험 도구 · 실제 AI 조치 이력 기반 시나리오 생성 없음

이 사업을 죽이는 것

• 엔지니어들이 추가 훈련 업무에 대해 피로감을 느낄 가능성
• 실제 프로덕션 환경의 복잡도를 샌드박스에 완전 동일하게 재현하지 못할 위험

첫 2주에 할 일

1. AI SRE 도입 기업 10곳의 SRE 팀장과 인터뷰 진행
2. 장애 로그 입력 시 Docker 샌드박스 시나리오 변환 스크립트 제작
3. 15분 분량의 인터랙티브 장애 조치 훈련 MVP 구축
4. 개발자 커뮤니티에 자동화의 역설 문제 제기 및 베타 유저 모집

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