1. 가시성(Observability): 시스템의 '정밀 건강검진'

가시성은 단순히 **"서버가 켜져 있나?"**를 보는 수준(Monitoring)을 넘어, **"내부에서 무슨 일이 벌어지고 있으며, 왜 문제가 생겼는가?"**를 파악하는 능력입니다.

• 비유: * 모니터링(Monitoring): 환자가 열이 나는지 체크하는 '체온계' (문제가 생겼음만 알림)

① 가시성(Observability): 환자의 혈액검사, MRI, 심전도를 통해 '왜 열이 나는지' 뿌리 원인을 찾는 '종합검진'

• 핵심 3요소 (기억하기 쉽게):

① 로그(Logs): 시스템이 남기는 '일기' (무슨 일이 일어났는가?)

② 메트릭(Metrics): 시스템의 '혈압/맥박' (숫자로 보는 상태)

③ 추적(Traces): 데이터가 이동하는 '내비게이션 기록' (어디서 막혔는가?)

2. [실전] 쇼핑몰 RAG 시스템에 거버넌스와 시각화 적용하기

사장님의 쇼핑몰에 **"똑똑한 AI 쇼핑 도우미(RAG)"**를 만든다고 가정해 봅시다. 여기서 오늘 배운 개념들이 어떻게 '행동'으로 이어지는지 보여드릴게요.

1단계: 데이터 거버넌스 (주방 위생 및 식재료 관리)

AI가 고객에게 "이 코트 지금 50% 할인해요!"라고 거짓말(할루시네이션)을 하면 망하겠죠? 이를 방지하는 것이 거버넌스입니다.

• 표준화: 모든 상품의 가격은 '부가세 포함, 쿠폰 적용 전 금액'으로 통일해! (기준 설정)
• 품질 관리: 품절된 상품 데이터는 AI가 읽지 못하게 실시간으로 격리해! (깨끗한 데이터 유지)
• 리니지(족보): AI가 답변한 근거가 '2024년 겨울 카탈로그'인지 '2023년 재고 리스트'인지 출처를 항상 남겨! (역추적 가능)

2단계: RAG 시스템 (AI의 두뇌)

거버넌스로 잘 관리된 데이터를 바탕으로 답변을 생성합니다.

• 고객 질문: "내일 모레 결혼식인데 입을만한 30대 여성 원피스 추천해줘."
• 검색(Retrieval): 거버넌스에 의해 '신뢰할 수 있음' 마크가 붙은 상품 DB에서 30대/여성/격식/원피스 키워드를 찾음.
• 생성(Generation): 찾은 정보를 바탕으로 "현재 가장 인기 있는 A라인 원피스를 추천합니다. 내일 새벽 배송이 가능해요!"라고 답변.

3단계: 시각화 & 가시성 (상황판과 블랙박스)

이 시스템이 잘 돌아가는지 사장님이 한눈에 확인해야 합니다.

• Looker 시각화 (상황판):

① "AI가 추천해서 실제로 구매로 이어진 매출은 얼마인가?"

② "사람들이 AI에게 가장 많이 물어보는 키워드는 무엇인가?" (예: '수영복' 질문이 많다면 신상품 입고 결정)

• 가시성 (블랙박스):

① AI가 갑자기 "답변을 못 하겠어요"라고 할 때, 어디서 문제가 생겼는지 추적.

② 확인해 보니 '물류 센터 시스템'의 로그(Log)에서 응답이 늦어지고 있음을 발견(Trace). -> 바로 조치!

 '기억 비법' 요약 (시각화)

이 그림 하나만 머릿속에 남기세요!

1. 거버넌스: 주방 뒷문에서 나쁜 식재료(잘못된 데이터)를 막는 가드.
2. RAG: 그 재료로 맛있는 요리(답변)를 만드는 쉐프.
3. 시각화: 손님들이 얼마나 맛있게 먹는지 보여주는 매장 CCTV 화면.
4. 가시성: 요리가 늦어질 때 주방 안 어디서 불이 세게 붙었는지 찾아내는 정밀 센서.