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서론: 도구 비교보다 운영 모델 비교가 먼저다 Observability 도구를 고를 때 기능 목록만 보면 실패한다. 엔터프라이즈에서는 아래 질문이 더 중요하다. 메타데이터를 어디에 저장하는가? 탐지 로직을 누가 소유하는가? 온프레미스/보안 정책을 만족하는가? 팀 구조(Data Platform vs Domain Team)와 맞는가? ...

서론: 임계치 기반 알림은 왜 자주 실패하는가 대부분의 팀은 처음에 단순 임계치로 시작한다. row count < 1,000이면 알림 null ratio > 5%면 알림 문제는 데이터가 시간대/요일/시즌에 따라 자연스럽게 변한다는 점이다. 고정 임계치는 오탐이 많고, 진짜 이상을 놓치기 쉽다. 1. 탐지 전략의 단계 1....

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서론: 리니지는 다이어그램이 아니라 이벤트다 많은 조직이 리니지를 정적 다이어그램으로 관리한다. 하지만 실제 장애 분석에는 런타임 컨텍스트가 필요하다. 어떤 Job의 어떤 실행(run)에서 어떤 입력 dataset을 읽고 어떤 출력 dataset을 만들었는지 OpenLineage는 이 문제를 해결하기 위한 실행 이벤트 기반 표준이다...

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서론: 품질 규칙만으로는 장애를 막을 수 없다 RAG와 AI 파이프라인이 복잡해질수록, 장애의 원인은 한 지점이 아니라 여러 계층에 분산된다. 수집 단계에서는 정상처럼 보였지만 변환 단계에서 스키마가 미세하게 어긋나고 피처 저장소를 거치며 통계 분포가 변하고 최종적으로 검색/추론 품질이 떨어진다 이때 단순 null-check나 ...