{"componentChunkName":"component---src-templates-blog-post-js","path":"/springboot/Spring-Observability와-AI-서비스-SLO-관리/","result":{"data":{"site":{"siteMetadata":{"title":"Bottlehs Tech Blog","description":"웹·앱·AI 개발자 전병훈(bottlehs)의 기술 블로그. AI·LLM, JavaScript·Vue, Spring Boot, 알고리즘, 블록체인 실무 가이드를 다룹니다","siteUrl":"https://www.bottlehs.dev","author":{"name":"Jeon Byung Hun","summary":"개발을 즐기는 bottlehs - Engineer, MS, AI, FE, BE, OS, IOT, Blockchain, 설계, 테스트"},"social":{"github":"bottlehs","codepen":"bottlehs"}}},"markdownRemark":{"id":"27f496e3-80f8-58a9-a66b-a597d64860f8","excerpt":"생성형 AI 서비스를 운영하다 보면 모델 응답 시간, 성공률, 비용까지 다양한 지표를 동시에 관리해야 한다. Spring Boot 3+는 Observability 스택을 내장해, Micrometer와 OpenTelemetry…","html":"

생성형 AI 서비스를 운영하다 보면 모델 응답 시간, 성공률, 비용까지 다양한 지표를 동시에 관리해야 한다. Spring Boot 3+는 Observability 스택을 내장해, Micrometer와 OpenTelemetry로 메트릭·로그·트레이스를 통합 수집할 수 있다. 이 글은 Spring Observability를 활용해 AI 서비스 전용 SLO(Service Level Objective)를 설계하고 운영 자동화를 구축하는 방법을 소개한다.

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1. Spring Observability 개요

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2. AI 서비스에서 관측해야 할 핵심 지표

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범주지표설명
품질ai.response.success정상 응답 비율
지연ai.response.latencyP50/95/99 응답 시간
비용ai.inference.tokens, ai.inference.cost토큰 사용량·비용
안정성ai.rag.cache.hit, ai.prompt.filter.blocked캐시 히트율, 정책 차단 수
인프라jvm.memory.used, http.server.requests기본 운영 지표
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Micrometer MeterRegistry에 커스텀 지표를 등록하면, 기존 인프라 지표와 함께 대시보드를 구성할 수 있다.

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@Component\npublic class InferenceMetrics {\n\n    private final Counter successCounter;\n    private final DistributionSummary latencySummary;\n\n    public InferenceMetrics(MeterRegistry registry) {\n        this.successCounter = Counter\n            .builder(\\\"ai.response.success\\\")\n            .description(\\\"AI inference success count\\\")\n            .register(registry);\n\n        this.latencySummary = DistributionSummary\n            .builder(\\\"ai.response.latency\\\")\n            .baseUnit(\\\"milliseconds\\\")\n            .publishPercentileHistogram()\n            .register(registry);\n    }\n\n    public void recordSuccess(double latencyMs) {\n        successCounter.increment();\n        latencySummary.record(latencyMs);\n    }\n}
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3. SLO 설계 방법

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3-1. 목표 정의

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각 SLO마다 Service Level Indicator(SLI) 계산 공식을 명확히 하고, 데이터 소스를 지정해야 한다.

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3-2. Error Budget

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4. 수집 파이프라인 구성

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  1. Spring Boot 서비스가 Micrometer를 통해 지표를 수집한다.
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  2. OpenTelemetry Collector가 지표·로그·트레이스를 수집하여 Prometheus, Tempo, Loki 등으로 전송한다.
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  3. 대시보드와 알람을 설정해 SLO 위반 조짐을 조기에 감지한다.
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Spring Boot (Micrometer) → OpenTelemetry Collector → Prometheus / Grafana Cloud\n                                             → Alertmanager / PagerDuty
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5. 알림과 자동화

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6. 비용 모니터링

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7. 운영 체크리스트

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AI 서비스는 모델 품질, 인프라 성능, 비용을 균형 있게 관리해야 한다. Spring Observability는 스프링 개발자에게 익숙한 방식으로 관측성을 구축하도록 도와준다. 명확한 SLO와 자동화된 모니터링 체계를 갖추면, 서비스 품질 저하나 비용 폭증을 미리 감지하고 안정적인 운영을 유지할 수 있다.

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