파트 1에서는 BigPanda와 PagerDuty의 AIOps 기능과 같은 상관 관계 엔진부터 Traversal, Resolve.ai, Cleric과 같은 전용 AI SRE 에이전트의 새로운 범주에 이르기까지 AI가 인시던트 대응을 어떻게 변화시키고 있는지 살펴보았습니다. 이 에이전트들은 이미 수집된 알림을 단순히 클러스터링하는 대신 인시던트를 자율적으로 조사합니다.인시던트 대응은 업무에서 가장 시끄럽고 눈에 잘 띄는 부분이기 때문에 주목을 받습니다. 하지만 SRE의 한 주가 실제로 어떻게 흘러가는지 추적해보면, 상당 부분은 전혀 불을 끄는 일이 아닙니다. ITOps 티켓, 카오스 테스트, SLO 계산, 온콜 일정 관리, 그리고 새벽 3시까지 아무도 읽지 않는 런북을 작성하고 유지보수하는 느린 작업 등이 있습니다. 이 두 번째 파트에서는 이 모든 것에서 AI가 어떻게 등장하고 있는지 다룹니다. 파트 1에서 적용했던 동일한 규칙을 적용합니다. 즉, 공급업체가 보고한 수치는 공급업체가 보고한 것으로 표시하고, 도구의 성능이 아무리 좋아졌더라도 채택률이 여전히 낮은 곳은 명확하게 언급하겠습니다.