학습 목표AIOps가 IT 운영 신호에 AI·ML을 적용해 toil·노이즈를 줄이는 접근임을 설명할 수 있다.signal과 noise를 구분하고 alert flood가 on-call에 미치는 영향을 설명할 수 있다.rule-based alert와 ML-based detection의 트레이드오프를 판단할 수 있다.ingest → enrich → detect → correlate → respond AIOps 파이프라인을 그릴 수 있다.Observability SLO·burn rate 알람과 AIOps 보완 관계를 설명할 수 있다.문제 상황Prometheus Alertmanager 하루 480건 — pager 무시 습관화, 실제 장애 3건 놓침cpu > 80% rule 50개 서비스마다 복붙 — 임계값 튜닝에..
