WhaTap Labs

09/07/2026

같은 쿼리인데 어떤 날은 0.2초, 어떤 날은 8초가 걸립니다. 단일 데이터베이스라면 슬로우 쿼리 로그로 범인을 좁힐 수 있지만, SingleStore처럼 데이터를 여러 노드에 나눠 저장하는 분산 SQL 데이터베이스에서는 이야기가 다릅니다. 데이터가 노드마다 고르게 퍼져 있느냐, 한 노드에 몰려 있느냐에 따라 응답 시간이 수십 배까지 벌어집니다.

문제는 단일 인스턴스 DB의 평균 지표만으로는 이 편중이 평균에 묻혀 보이지 않는다는 점입니다.

애그리게이터와 리프 노드의 자원을 뭉쳐 보면 부하가 쏠린 신호를 놓치기 쉽고, 파티션별 데이터 스큐(data skew)는 총 행 수만으로는 드러나지 않습니다. 그래서 "느린 SQL이 무엇인가"보다 "어느 리프 노드에서 왜 느려졌는가"를 먼저 물어야 합니다.

이 글에서는 애그리게이터와 리프 노드 구조의 차이, 데이터 스큐와 파이프라인 지연을 짚어내는 방법, 그리고 이 지점들을 노드별로 분리해 보려면 무엇을 기준으로 삼아야 하는지 살펴봅니다.

👉 자세히 보기: https://whatap.io/ko/blog/singlestore-monitoring-points

#와탭 #와탭모니터링 #데이터베이스모니터링

02/07/2026

챗봇이 HTTP 200으로 정상 응답했는데 환불 정책을 잘못 안내하고, JSON을 요청한 프롬프트가 어느 날 갑자기 마크다운으로 감싸져 돌아오며, Agent 한 건에 8달러가 청구된 사실은 고지서를 받고서야 확인합니다.

LLM 운영의 문제는 대부분 에러 로그가 아니라 비용, 고객 클레임, 감사 요청의 형태로 뒤늦게 표면화됩니다.

시스템은 정상이고 응답 속도도 빠른데 답변 내용만 틀린 '에러가 아닌 실패'는 기존 모니터링 방식으로는 잡히지 않습니다. 모델 공급사(Provider)의 사일런트 업데이트로 출력 형식이 미묘하게 바뀌거나, 프롬프트 한 줄 수정이 특정 시나리오에서만 회귀를 일으키는 경우도 며칠치 데이터가 쌓여야 비로소 드러납니다.

이 글에서는 LLM 운영 현장에서 반복되는 7가지 난제를 신뢰성, 효율성, 보안 세 갈래로 나눠 각 문제의 진단과 해결 방향을 살펴보고, 지속 가능한 운영을 위한 7가지 자가진단 체크리스트까지 정리했습니다.

👉 자세히 보기: https://whatap.io/ko/blog/llm-observability-7-challenges-solutions

26/06/2026

캐나다 항공사 에어캐나다의 챗봇은 한 고객에게 실제로 존재하지 않는 할인 상품을 안내했습니다. 법원은 챗봇의 답변을 기업의 공식 입장으로 인정했습니다.

생성형 AI가 실험(PoC) 단계를 넘어 실제 서비스 운영 단계로 들어서면서 기업은 이전과 다른 종류의 리스크를 마주하고 있습니다. AI가 내놓은 답변이라도 고객은 결국 기업이 제공한 공식 정보로 받아들입니다. 잘못된 응답 하나가 직접적인 비용 손실과 브랜드 신뢰도 하락으로 이어질 수 있습니다.

문제는 기존 모니터링으로 AI 응답 오류를 감지하기 어렵다는 점입니다. HTTP 200을 반환해도 답변은 틀릴 수 있으며, 할루시네이션과 프롬프트 인젝션, 토큰 비용은 기존 모니터링의 사각지대에 놓여 있습니다.

이번 영상에서는 와탭랩스 고지훈 팀 리드와 신민철 개발자가 AI 시대에 개발자와 운영자의 역할이 어떻게 바뀌는지, AI의 오답이 기업 운영에 어떤 영향을 미치는지, LLM 옵저버빌리티가 왜 기업의 필수 인프라로 자리 잡고 있는지를 짚어봅니다.

👉 자세히 보기: https://www.youtube.com/watch?v=q3u52XchLhw

#옵저버빌리티 #와탭랩스 #와탭모니터링

00:00~05:48 AI 시대 개발자 역할 변화와 와탭랩스의 방향05:48~10:35 AI가 바꾼 개발 방식과 역...

23/06/2026

AI 에이전트 옵저버빌리티란 무엇인가

AI 에이전트의 실패는 항상 예외(Exception)나 오류 메시지로 드러나지 않습니다. 에이전트는 끝까지 정상적으로 동작하며 그럴듯한 결과를 내놓지만, 중간에 엉뚱한 도구를 호출하거나 잘못된 판단을 내려 목표와 다른 답에 도달하기도 합니다. 에러도 다운도 없이 조용히 어긋나는 셈입니다.

기존 애플리케이션은 장애가 발생하면 예외나 응답 지연을 통해 문제가 겉으로 드러납니다. 반면 는 매번 다른 추론 경로를 거치며, 중간에 잘못된 판단이 개입해도 시스템이 끝까지 응답을 생성합니다. 따라서 ‘서비스가 정상적으로 동작하는가’보다 ‘목표에 올바르게 도달했는가’가 더 중요한 질문이 됩니다.

모델 호출 하나의 품질을 확인하는 LLM 옵저버빌리티만으로는 충분하지 않습니다. 여러 모델 호출과 도구 사용이 연결된 전체 실행 경로가 적절했는지 살펴봐야 하는 이유입니다.

👉 자세히 보기: https://whatap.io/ko/blog/ai-agent-observability

#옵저버빌리티

10/06/2026

CrashLoopBackOff 원인 4가지 구분법

kubectl get pods를 실행했더니 STATUS 칸에 CrashLoopBackOff가 떠 있습니다. 파드는 떴다가 죽고, 또 떴다가 죽기를 반복합니다. 이름만 보면 특정 에러처럼 느껴지지만, 사실 이것은 에러가 아니라 "컨테이너가 계속 실패해 재시작 간격을 늘리고 있다"는 증상입니다.

그래서 명령어를 더 많이 외우는 것은 해결에 큰 도움이 되지 않습니다. 메모리 초과, 설정 오류, 의존 서비스 미준비, 헬스체크 실패는 각각 전혀 다른 단서를 남기기 때문에 원인을 먼저 구분하는 것이 빠른 해결의 출발점입니다.

또한 CrashLoopBackOff는 재시작이 반복되는 상태라 단서가 금방 휘발됩니다. 이미 여러 번 죽었다 살아난 뒤라면 정작 처음 죽은 이유를 확인하기 어렵습니다.

이 글에서는 CrashLoopBackOff의 네 가지 대표 원인을 어떤 단서로 구분하는지, 자주 헷갈리는 오판 케이스는 무엇인지, 휘발되는 단서를 시계열로 되짚어 원인을 추적하는 방법까지 살펴봅니다.

👉 자세히 보기: https://whatap.io/ko/blog/crashloopbackoff-causes

#쿠버네티스 #컨테이너 #옵저버빌리티 #와탭

09/06/2026

와탭랩스, 'GPU·LLM·AI 운영' 통합 전략으로 풀스택 옵저버빌리티 로드맵 공개

WhaTap Labs가 6월 9일 'LLM 옵저버빌리티 미디어 데이'를 개최하고, GPU 모니터링·LLM 옵저버빌리티·AI 자율 운영을 잇는 풀스택 로드맵을 공개했습니다. 지난해 'AI 네이티브 옵저버빌비티' 비전 선언과 GPU 모니터링 출시에 이어, 이번 행사를 통해 LLM 옵저버빌리티 기능을 정식 출시했습니다.

AI 환경의 장애는 단일 원인이 아니라 추론용 GPU 부족, LLM API 응답 지연, 검색 단계 병목 등 전 계층의 인과관계가 복잡하게 얽혀 발생합니다. 와탭랩스는 LLM 레이어부터 인프라 영역까지 하나의 대시보드에서 드릴다운 방식으로 분석할 수 있도록 지원해, 그동안 '블랙박스'와 같던 AI 시스템을 단일 플랫폼에서 통합 관측할 수 있게 했습니다.

도입 기업은 GPU 작업량 2~3배 증가, LLM 운영 비용 약 30% 절감, 장애 대응 시간 최대 70% 단축이라는 성과를 확인할 수 있습니다. AI 시장의 무게중심이 'AI 실행'에서 'AI 운영'으로 이동하는 흐름 속에서 통합 가시성 확보가 안정적인 AI 운영의 핵심 과제로 부상하고 있습니다.

기사 전문은 아래 링크에서 확인하실 수 있습니다.
👉 자세히 보기: https://www.etnews.com/20260609000209

#옵저버빌리티 #와탭랩스

27/05/2026

[고객 사례] 디지털자산 프라임 브로커리지 인프라에서 시스템 안정성은 곧 고객 자산의 안전과 직결됩니다.

웨이브릿지는 글로벌 MSA 환경을 안정적으로 운영하기 위해 와탭을 도입하고, 인프라·MSA·DB·프론트엔드까지 아우르는 풀스택 모니터링 체계를 구축했습니다.

와탭 도입 후 장애 원인 파악 시간은 기존 30~60분에서 5~10분 이내로 단축되었으며, 소규모 DevOps 팀도 더 빠르고 정확하게 운영 상황을 파악할 수 있게 되었습니다.

이번 인터뷰에서는 웨이브릿지 오종운 CTO와 장원엽 DevOps 엔지니어가 글로벌 디지털자산 인프라 운영 과정에서의 고민과 와탭 도입 이후의 변화를 직접 전합니다.

🔗 사례 전문 보기: https://whatap.io/ko/cases/wavebridge

#웨이브릿지 #옵저버빌리티 #모니터링 #핀테크 #고객사례

19/05/2026

[인터뷰] GPU 사용부터 LLM 모니터링까지.. AI시대 ‘옵저버빌리티’ 꼭 필요 - 와탭랩스 김성조 CTO

웹에서 클라우드, 여기에 AI까지 더해지면서 기업이 관리해야 할 IT 인프라의 복잡성은 빠르게 증가하고 있습니다.

단순히 장애를 감지하는 모니터링을 넘어, GPU 가동률과 부서별 활용도, LLM의 토큰 사용량과 답변 품질까지 통합적으로 가시화하는 ’옵저버빌리티(Observability)’가 필수가 된 시대입니다.

와탭랩스 김성조 CTO는 매일경제와의 인터뷰에서 ‘AI 네이티브 옵저버빌리티’ 전략과 최근 출시한 LLM 옵저버빌리티 기능, AI가 직접 장애를 감지하고 조치하는 AIOps로의 진화 방향을 공유했습니다. AI 인프라 운영의 다음 단계를 가늠해볼 수 있는 인터뷰입니다. 자세한 내용은 아래 기사에서 확인하실 수 있습니다.

자세히 보기: https://www.mk.co.kr/news/it/12051024

#옵저버빌리티 #와탭랩스

18/05/2026

🚀 와탭랩스가 AWS Summit Seoul 2026에 참가합니다!

오는 5월 20일(수)부터 21일(목)까지 이틀간 코엑스에서 열리는 AWS Summit Seoul 2026에 와탭랩스가 함께합니다. 이번 행사에서는 더욱 정교해진 AI-Native Observability Platform 와탭을 직접 경험하실 수 있는 자리를 마련했습니다.

📅 일정: 2026년 5월 20일(수) ~ 21일(목)
📍 장소: 삼성동 COEX 3F C Hall, G01 부스
🕙 운영 시간: 오전 10시 ~ 오후 5시 30분

와탭 부스에서는 다음과 같은 프로그램을 만나보실 수 있습니다.

- 와탭 AI 기능 체험: 모니터링 데이터를 AI가 어떻게 분석하고, 장애 원인 파악과 운영 효율 향상에 어떻게 기여하는지 현장에서 직접 확인하실 수 있습니다.
- LLM 옵저버빌리티 체험: 최근 주목받고 있는 LLM 옵저버빌리티를 통해 LLM 기반 서비스의 성능, 비용, 품질을 어떻게 추적하고 관리할 수 있는지 직접 살펴보실 수 있습니다.
- 와탭 전문가와의 1:1 기술 상담: 와탭 도입을 검토 중이시거나 실제 운영 관점에서 궁금한 점이 있다면, 와탭 전문가와 편하게 상담하실 수 있습니다.

이외에도 뽑기 이벤트와 설문 참여 이벤트 등 다양한 즐길거리와 선물도 준비되어 있습니다. AWS Summit Seoul 2026에 방문하신다면 와탭 부스에 꼭 들러주시기 바랍니다. 현장에서 뵙겠습니다!

✅ AWS Summit Seoul 자세히 보기: https://aws.amazon.com/ko/events/summits/seoul/

#와탭 #옵저버빌리티

15/05/2026

LLM 옵저버빌리티란? LLM 모니터링이 필요한 이유

GPT, Claude, Gemini 같은 LLM을 프로덕션에 올리는 순간, 이전과는 다른 종류의 불안이 시작됩니다. HTTP 200을 반환했는데 답변은 틀릴 수 있고, 토큰 비용은 예측을 벗어나며, 어제까지 정상적으로 동작하던 챗봇이 오늘 갑자기 이상한 답을 내놓기도 합니다.

LLM 애플리케이션은 같은 입력에도 매번 다른 출력을 만들고, 내부 동작은 블랙박스에 가깝습니다. 또한, 리소스를 CPU·메모리가 아닌 토큰 단위로 소비하기 때문에 기존 모니터링 방식만으로는 제대로 관측하기 어렵습니다.

이 글에서는 LLM 옵저버빌리티가 무엇이고 왜 필요한지, 무엇을 관측해야 하는지, 왜 인프라부터 LLM 레이어까지 하나의 Trace로 연결해야 하는지 살펴봅니다.

👉 자세히 보기: https://whatap.io/ko/blog/what-is-llm-observability

#풀스택모니터링 #와탭랩스