NetOps, SRE, DevOps 팀은 점점 더 복잡해지는 AI 환경에서 복잡한 디지털 에코시스템을 탐색하고 난해한 문제를 진단하고 있습니다. 이러한 상황을 반영하여 막강한 새로운 지원군이 등장했습니다. 이는 바로 AI 기반 도우미이며, 이제 이러한 AI 도우미는 ServiceNow 같은 핵심 운영 플랫폼은 물론 맞춤형 ChatOps 환경에도 기본으로 통합되고 있는 추세입니다.
이러한 AI Agent는 워크플로를 조율하고 정보를 처리하는 데 뛰어난 성능을 발휘하지만 전문가 수준의 실시간 데이터를 풍부하게 제공했을 때 비로소 그 잠재력이 실현됩니다. 단순한 티켓 데이터가 아니라 Cisco ThousandEyes 플랫폼에서 제공하는 심층적인 전문 지식으로 AIOps 플랫폼을 보강하는 경우를 상상해 보세요. 인터넷 인텔리전스에 대화형 방식으로 즉시 액세스하여 인시던트 대응 워크플로를 개선할 수 있다면 어떨까요?
이러한 비전이 이제 현실이 되었습니다. ThousandEyes MCP(Model Context Protocol) 서버의 알파 버전을 출시하게 되었다는 소식을 기쁜 마음으로 전해드립니다. 이는 인사이트를 대화형 형식으로 제공하는 새로운 통합 기술입니다. 이 기술은 검증된 방법을 대체하는 것이 아니라 강화하므로, 팀원들은 이를 통해 그 어느 때보다 더 효과적으로 자신이 보유한 전문 지식을 활용할 수 있습니다.
네트워크 인텔리전스를 AgenticOps 워크플로에 통합
ThousandEyes MCP 서버는 AI Agent를 ThousandEyes 플랫폼의 라이브 데이터 스트림에 연결할 수 있도록 설계된 안전한 범용 어댑터 역할을 합니다. ThousandEyes 인텔리전스를 기존의 업무 환경에 바로 가져오므로 워크플로를 보강하고, 인지 로드를 줄이고, 전체 인시던트 대응 라이프사이클을 가속화할 수 있습니다.
- 기존 환경에서 그대로 작업 가능: 가장 효과적인 '단일 창'은 팀이 현재 사용하고 있는 툴일 때가 많습니다. 이를테면 ServiceNow의 인시던트 티켓 또는 ChatOps 클라이언트의 전용 채널이 이러한 예에 해당합니다. MCP 서버는 중요한 네트워크 컨텍스트를 이러한 인터페이스에 직접 제공합니다. 따라서 팀의 전문가들은 집중력이 흐트러지는 일 없이 업무 흐름을 유지할 수 있으므로, 하던 일을 중단한 채 컨텍스트를 전환하고 정보의 상관관계를 수동으로 분석하지 않아도 ThousandEyes 데이터를 통해 현재 환경을 강화할 수 있습니다.
- 데이터 수집 간소화 및 가속화: 위험이 높은 인시던트가 발생한 상황에서는 1초도 허비할 수 없습니다. 엔지니어의 전문 지식은 반복적인 데이터 검색 작업이 아닌 분석 및 해결에 사용하는 게 가장 바람직합니다. MCP 서버는 지능형 도우미를 지원하여 조사의 데이터 수집 단계를 자동화합니다. 이를 통해 시간과 정신적 에너지를 아낄 수 있으므로, 팀원들은 탐지 단계에서 진단 단계로 빠르게 넘어갈 수 있습니다.
- 전체 툴체인의 가치 강화: 기본 데이터가 시스템 간에 자유롭고 안전하게 전달되면 각 구성 요소의 가치가 더욱 높아집니다. ThousandEyes를 AIOps 전략을 위한 핵심 데이터 소스로 통합하면 지능적이고 응답 속도가 빠르면서 효율적인 운영 에코시스템을 조성할 수 있습니다.
대화형 문제 해결을 통해 신속한 답변 얻기
ThousandEyes MCP 서버는 에코시스템 내의 AI Agent가 단순한 명령에서 벗어나 정교한 데이터 기반 대화에 참여할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 팀원들은 복잡한 질문을 자연어로 묻고 합성된 답변을 받아 원시 데이터를 실행 가능한 인텔리전스로 변환할 수 있습니다. 이러한 즉각적인 고수준 개요를 토대로, 전문가는 ThousandEyes 플랫폼을 깊이 있게 활용하여 분석을 계속 진행할 수 있습니다. 따라서 정확히 어디에서 필요한 정보를 효율적으로 찾을 수 있는지 알게 됩니다.
- 정보에 액세스하는 방식 간소화: 모든 조사의 첫 번째 단계는 가시성의 범위와 액세스 가능한 관련 데이터가 무엇인지 파악하는 것입니다. MCP 서버는 이 프로세스를 간소화합니다. 팀원들은 전체 모니터링 풋프린트를 즉시 쿼리하여 조사 범위에 속하는 모든 서비스에 대한 관련 테스트를 찾을 수 있습니다.
- “Salesforce 인스턴스와 관련된 모든 ThousandEyes 테스트를 보여주세요.”
- “이름에 '체크아웃'이 들어간 활성화된 웹 테스트를 목록으로 보여주세요.”
- “Azure East US 지역에 대한 연결성을 모니터링하는 Agent-Agent 테스트가 있나요?”
- 성능 변경에 대한 효율적인 설명 확인: 이벤트의 상관관계를 분석하고 가능한 원인을 제안할 수 있는 AI 기반 분석으로 팀의 진단 프로세스를 보강합니다. 이렇게 하면 유리한 출발선에 서게 되므로 팀의 전문가에게 올바른 방향을 안내하고 문제의 이면에 숨은 '이유'를 파악하는 데 걸리는 과정을 단축할 수 있습니다.
- “‘API Gateway’ 테스트의 레이턴시가 최근에 증가한 이유를 설명해 주세요. BGP 변동과 관련이 있나요?”
- “지난 3시간 동안 우리 회사의 기본 웹 애플리케이션의 성능을 요약해 주세요. 네트워크 및 애플리케이션 레이어 지연을 구분해서 알려주세요.”
- 활성 중단에 대한 초기 분류 자동화: ThousandEyes MCP 서버는 Tier 1 애널리스트 및 온콜 엔지니어가 자연어로 효율적인 분류를 수행할 수 있도록 설계되었습니다. AI 도우미에게 알림에 대한 문제 해결을 수행해 달라고 요청하면 결함 있는 도메인에 대한 데이터 기반 제안 사항을 즉시 얻을 수 있으므로, 처음부터 문제를 올바른 팀에 에스컬레이션할 수 있습니다.
- “산호세에서 보고된 OpenAI 이벤트의 문제 해결을 수행해 주세요. 결함이 있을 가능성이 있는 도메인을 제안하고 이를 뒷받침하는 증거를 제공해 주세요.”
- “VPN 집선 장치 테스트에서 발생한 최신 중단을 분석해 주세요. 모니터링 Agent, 네트워크 경로, 대상 서버 자체와 관련된 문제인가요?”
보안, 거버넌스가 적용된 엔터프라이즈 지원 기술
ThousandEyes MCP 서버는 신뢰가 기업의 가장 중요한 자산이라는 점을 충분히 이해하고 개발한 기술입니다. 성능이 뛰어난 데이터 소스를 AI 시스템과 통합하려면 강력하고 투명한 보안 태세가 필요합니다. MCP 서버는 처음부터 이러한 기준을 충족할 수 있도록 설계되었으므로, 이를 활용하여 자신 있게 혁신을 구현할 수 있습니다.
가장 중요한 건 MCP 서버는 기존의 ThousandEyes 보안 모델을 완전히 상속하고 그대로 따르도록 설계되었다는 점입니다. MCP 인터페이스를 통해 이루어진 모든 요청은 동일한 세분화된 권한 및 조직을 관리하는 계정 그룹 경계를 기준으로 권한이 부여됩니다. 사용자가 ThousandEyes UI에서 테스트를 볼 수 있는 권한이 없는 경우, 해당 사용자의 AI 도우미는 MCP 서버를 통해 데이터에 액세스할 수 있는 권한을 보유할 수 없습니다. 이러한 기능은 기존에 설정된 데이터 거버넌스 정책이 자동으로 시행되도록 보장하므로, 제어 기능이 약화되는 일 없이 AI 기반 운영의 이점을 누릴 수 있습니다.
새로운 IT 운영 시대는 사람의 전문 지식과 인공 지능 간의 시너지 효과에 따라 결정될 겁니다. ThousandEyes MCP 서버는 이러한 두 가지 요소를 연결하는 핵심 데이터 패브릭을 제공할 수 있습니다.
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