🚨 AI 모델 장애 대응 전략

🚨 AI 모델 장애 대응 전략

– “OpenAI가 터져도 서비스는 안 죽게 만드는 구조”
(RAG · NestJS · SaaS 운영에서 진짜 필요했던 대응 시나리오)

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AI 기능을 실서비스에 올리고 나면
언젠가 반드시 이 순간이 옵니다.

“AI 응답이 안 와요.”
“어제까지 되던 게 갑자기 멈췄어요.”
“OpenAI 상태 페이지 보셨어요…?”

이때 서비스가 같이 멈추면
그건 **AI 서비스가 아니라 ‘AI 의존 서비스’**입니다.

이번 글은
AI 모델(OpenAI, 외부 LLM)이 장애를 일으켜도
👉 우리 서비스는 계속 살아 있게 만드는 전략을
운영에서 실제로 썼던 구조 그대로 정리합니다.

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🧭 이 글의 목표

• AI 장애 유형을 정확히 분류
• 장애 시 “무조건 실패”가 아닌 단계적 대응
• RAG / LLM / Vector DB 각각의 fallback 전략
• PM·대표에게 설명 가능한 운영 구조 만들기

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1️⃣ AI 장애는 생각보다 자주, 다양한 형태로 온다

운영하면서 겪은 장애 유형은 대략 이렇습니다.

1) LLM API 완전 장애

• 5xx
• timeout
• rate limit 폭발

2) 부분 장애

• 응답은 오는데 극단적으로 느림
• 특정 모델만 장애

3) 간접 장애

• 임베딩 API 장애
• Vector DB 장애
• 네트워크 이슈

👉 중요한 건
“AI 장애 = 전체 서비스 장애”가 되면 안 된다는 점.

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2️⃣ 가장 위험한 구조 (절대 이렇게 하지 말자)

@Post('/ai/chat')
async chat(@Body() query: string) {
  return this.openai.chat.completions.create(...);
}

이 구조의 문제점:

• AI 안 오면 → API 자체 실패
• 프론트는 흰 화면
• 사용자는 “서비스 죽음”으로 인식

👉 이건 운영 관점에서 최악입니다.

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3️⃣ 기본 원칙: AI는 “필수 기능”이 아니라 “가치 추가 기능”

운영 기준에서 AI는 이렇게 봐야 합니다.

❌ AI = 서비스의 전부
✅ AI = 서비스의 부가 가치

이 관점이 있어야
fallback 전략이 자연스럽게 설계됩니다.

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4️⃣ 1단계 대응: Timeout + Circuit Breaker

❗ AI 호출은 반드시 타임아웃이 있어야 한다

const breaker = new CircuitBreaker(
  () => openai.chat.completions.create(...),
  {
    timeout: 5000,
    errorThresholdPercentage: 50,
    resetTimeout: 30000,
  }
);

• 5초 안에 응답 없으면 실패
• 일정 비율 이상 실패 시 자동 차단
• 30초 후 다시 시도

👉 이걸 안 하면
느린 AI가 서버 전체를 묶어버립니다.

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5️⃣ 2단계 대응: RAG fallback 전략

반응형

RAG에서의 fallback 우선순위

1. 캐시된 이전 답변
2. Vector DB 검색 결과 요약
3. FAQ / 정적 응답
4. "현재 AI 응답이 지연되고 있습니다" 메시지

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1️⃣ 캐시된 답변 반환

const cached = await redis.get(cacheKey);
if (cached) return cached;

👉 사용자는
**“응답을 못 받았다”가 아니라
“조금 덜 똑똑한 답변을 받았다”**고 느낍니다.

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2️⃣ Vector DB 검색 결과만 반환

const docs = await qdrant.search(...);

return {
  mode: 'fallback',
  results: docs.map(d => d.summary),
};

👉 AI 생성은 없지만
정보는 제공됨

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3️⃣ FAQ / 정적 답변

if (isFaq(query)) {
  return faqService.answer(query);
}

👉 고객센터·헬프 영역에서 특히 중요

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6️⃣ 3단계 대응: “AI 응답 없음”을 UX로 숨기지 말 것

이건 의외로 중요한 포인트입니다.

❌ 이렇게 하면 안 됩니다.

“잠시 후 다시 시도해주세요.”

사용자는

• 왜 안 되는지 모르고
• 계속 새로고침하고
• 결국 떠납니다.

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✅ 이렇게 말해야 합니다

“현재 AI 응답이 일시적으로 지연되고 있습니다.
대신 관련 문서를 바로 보여드릴게요.”

👉 투명 + 대안 제시
이게 UX 관점에서 훨씬 낫습니다.

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7️⃣ 4단계 대응: 모델 다중화 (가능하다면)

이건 여유 있을 때 도입합니다.

예시 전략

우선순위모델

1	OpenAI
2	다른 OpenAI 모델
3	로컬 LLM
4	정적 응답

try {
  return await openaiMain.chat(...);
} catch {
  return await openaiBackup.chat(...);
}

👉 모든 서비스에 필수는 아니지만
엔터프라이즈에 가까워질수록 중요

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8️⃣ 장애 감지 & 알림 (운영의 핵심)

AI 장애는
사용자보다 우리가 먼저 알아야 합니다.

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반드시 감지해야 할 지표

• AI 응답 실패율
• 평균 응답 시간
• timeout 발생 횟수
• fallback 진입 횟수

if (fallbackUsed) {
  metrics.increment('ai_fallback');
}

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Slack 알림 예시

🚨 AI 응답 장애 감지
- 실패율: 62%
- 평균 응답 시간: 7.2s
- fallback 진입: 183회 (5분)

👉 이 알림이 와야
운영자가 잠에서 깹니다.

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9️⃣ 장애 대응 시나리오 (Runbook 요약)

상황 1: OpenAI 완전 장애

1. Circuit Breaker 차단 확인
2. 캐시 응답 활성화
3. RAG → 문서 검색 모드 전환
4. Slack 공지
5. 상태 페이지 확인

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상황 2: 응답 지연만 발생

1. timeout 감소
2. context 길이 축소
3. 고급 모델 → 경량 모델 전환

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10️⃣ 운영하면서 깨달은 진짜 핵심

이건 정말 중요한 문장입니다.

AI 장애 대응은
기술 문제가 아니라
서비스 설계 문제다.

• AI가 멈췄을 때
• 서비스가 같이 멈추면 ❌
• 서비스가 우회해서 계속 동작하면 ⭕

이 차이가
데모 서비스와
실제 서비스를 가릅니다.

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다음 글 예고

다음 글에서는
👉 “AI 기능을 ‘선택형 기능’으로 설계하는 UX/기획 전략”
을 다룹니다.

• AI를 전면에 둘 때 vs 뒤에 둘 때
• AI 없이도 쓸 수 있는 서비스 구조
• 사용자 불만이 줄어드는 설계

기술 + 기획 얘기로 넘어갑니다.

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