대규모 IT 인프라를 운영하다 보면 알람은 폭주하고, 실제 장애 원인은 찾기 어렵고, 복구 시간(MTTR)은 점점 길어집니다.
이 문제를 정면으로 해결하려고 등장한 실리콘밸리 AIOps 대표 주자가 바로 BigPanda입니다.
이번 글에서는 BigPanda가 정확히 무엇인지, 왜 글로벌 기업들이 쓰는지, 그리고 DevOps/SRE 관점에서 어떤 가치가 있는지 정리해보겠습니다.
BigPanda 한 줄 정의
BigPanda는 수천·수만 개의 IT 이벤트를 자동으로 묶고 분석해, “진짜 장애”만 남겨주는 AIOps 기반 Incident Management 플랫폼입니다.
쉽게 말하면:
👉 모니터링 툴들이 쏟아내는 알람을
👉 AI가 자동으로 정리하고
👉 하나의 장애 단위로 통합해서
👉 원인 후보까지 제시해주는 운영 두뇌
입니다.
왜 BigPanda가 필요할까?
현대 IT 환경은 대부분 다음 구조입니다.
- AWS / Azure / On-Prem 혼합
- 수백 개 마이크로서비스
- Redis, Kafka, DB, API 의존성 얽힘
- Dynatrace, Prometheus, CloudWatch, Elastic 등 모니터링 난립
이 상태에서 장애가 나면?
- 같은 원인으로 알람 300개 발생
- 팀마다 다른 툴을 보고 각자 판단
- Slack 폭주
- Root Cause 찾는데 30분~1시간
- 복구는 더 늦어짐
BigPanda는 이 복잡함을 정리하기 위해 만들어졌습니다.
BigPanda 핵심 기능 3가지
1. Event Correlation (이벤트 자동 묶기)
예를 들어 이런 알람들이 동시에 발생하면:
- API Timeout
- Redis Disconnect
- Kafka Lag
- CPU Spike
BigPanda는 이것을 개별 이벤트가 아니라
✅ “단일 장애 인시던트”
로 자동 그룹핑합니다.
사람이 머리로 하던 작업을 AI가 처리합니다.
2. Root Cause 추정
BigPanda는 단순 알람 집계가 아닙니다.
다음을 종합합니다:
- 서비스 토폴로지
- 컴포넌트 의존성
- 과거 장애 패턴
그 결과:
“이번 장애의 시작점은 Redis Primary 노드”
처럼 원인 후보를 자동 제시합니다.
3. 운영 자동화 (Incident Workflow)
BigPanda는 다음과 자연스럽게 연동됩니다.
- Slack
- PagerDuty
- Jira
- ServiceNow
그래서 장애 발생 시:
- 자동 티켓 생성
- 담당자 호출
- 장애 타임라인 기록
- 사후 리포트 정리
까지 연결됩니다.
BigPanda vs 일반 모니터링 툴
많이 헷갈리는 부분이라 표로 정리해봅니다.
구분일반 모니터링BigPanda
| 역할 | 상태 수집 | 장애 판단 |
| 기준 | Metric 중심 | Event 중심 |
| 알람 | 그대로 노출 | 자동 통합 |
| 원인 분석 | 제한적 | AI 기반 |
| 목표 | 감지 | MTTR 감소 |
정리하면:
- 모니터링 = 눈
- BigPanda = 뇌
입니다.
실제 사용하는 글로벌 기업
BigPanda는 주로 엔터프라이즈 SRE 조직에서 사용됩니다.
대표 고객:
- Intel
- Uber
- Cisco
- Expedia
- Workday
공통점은 모두 대규모 분산 시스템을 운영한다는 점입니다.
DevOps / SRE 관점에서의 가치
BigPanda 도입 효과는 매우 명확합니다.
✅ 알람 수 90% 이상 감소
✅ MTTR 단축
✅ 장애 회의 시간 축소
✅ 운영 자동화 수준 향상
특히 Redis, Kafka, API Gateway 같은 핵심 컴포넌트 장애에서 체감이 큽니다.
BigPanda를 쉽게 비유하면
여러 병원에서 검사 결과를 받아
의사가 종합 진단하는 구조
모니터링 툴이 검사기라면,
BigPanda는 종합 전문의입니다.
요약 정리
- BigPanda는 실리콘밸리 AIOps 기업
- 수많은 이벤트를 하나의 장애로 통합
- Root Cause 후보 자동 추정
- DevOps/SRE 운영 흐름 자동화
- 목표는 단 하나: MTTR 최소화