먼저 어떤 어려움을 해결하는지 읽고, 그림에서 입력과 전달값, 사람 확인 지점을 따라가 보세요. 결과 패널은 해당 흐름이 끝났을 때 남는 값을 보여 줍니다. 아래 내용은 공식 기능을 바탕으로 만든 예시 설계이며, SION.LAB의 실제 운영 사례를 뜻하지 않습니다.
추천 구성 · Situation 01
대시보드·메트릭·알림을 따로 확인해 장애가 시작된 시점과 영향을 설명하기 어려운 업무
어떤 어려움인가
Grafana로 관측 지표를 보는 운영팀이 자주 마주치는 문제입니다. 구체적으로는 '대시보드·메트릭·알림을 따로 확인해 장애가 시작된 시점과 영향을 설명하기 어려운 업무' 상황입니다.
이렇게 해결합니다
Grafana 단계에서는 허용한 도구와 권한 범위 안에서 필요한 작업만 호출합니다. 입력 범위는 '조직, 데이터 소스, 대시보드·알림과 기간'입니다. 필요한 필드만 골라 '지표 변화·알림·관련 대시보드가 연결된 장애 타임라인' 형태로 정리합니다.
왜 연결하는가
처음에는 Grafana 하나만 사용합니다. 입력·처리·검토 경계를 확인한 뒤에만 다른 시스템과 연결하면 실패 원인을 찾기 쉽습니다.
마지막 확인
검토 대상은 '지표 변화·알림·관련 대시보드가 연결된 장애 타임라인'입니다. 원문 근거, 제외 조건, 누락 항목이 구분되는지 확인합니다. 결과를 바로 반영하지 않고 담당자가 확인한 뒤 다음 단계로 넘깁니다.
Sequence입력부터 검토 결과까지
01 · 입력작은 입력 범위조직, 데이터 소스, 대시보드·알림과 기간
업무 조건
02 · 현재 자료GrafanaMCP 도구 호출: 입력 범위는 '조직, 데이터 소스, 대시보드·알림과 기간'입니다. 필요한 필드만 골라 '지표 변화·알림·관련 대시보드가 연결된 장애 타임라인' 형태로 정리합니다.
처리 결과
03 · 사람 확인담당자 검토검토 대상은 '지표 변화·알림·관련 대시보드가 연결된 장애 타임라인'입니다. 원문 근거, 제외 조건, 누락 항목이 구분되는지 확인합니다.
확인 완료
04 · 결과검토용 결과지표 변화·알림·관련 대시보드가 연결된 장애 타임라인
Result
이 흐름으로 남는 값
추천 구성 · Situation 02
지표 변화·알림·관련 대시보드가 연결된 장애 타임라인을 다음 업무로 이어야 할 때
어떤 어려움인가
'대시보드·메트릭·알림을 따로 확인해 장애가 시작된 시점과 영향을 설명하기 어려운 업무' 문제를 한 번 처리해도 결과를 다음 업무로 다시 옮기면 복사·누락·중복이 생깁니다.
이렇게 해결합니다
Grafana 단계에서는 허용한 도구와 권한 범위 안에서 필요한 작업만 호출합니다. 입력 범위는 '조직, 데이터 소스, 대시보드·알림과 기간'입니다. 필요한 필드만 골라 '지표 변화·알림·관련 대시보드가 연결된 장애 타임라인' 형태로 정리합니다. 다음 단계인 PagerDuty에서는 '심각도·담당자·영향 서비스가 있는 대응 알림' 형태로 업무 문맥을 보강합니다.
왜 연결하는가
Grafana의 결과에는 원문 식별자와 처리 시각을 붙여 PagerDuty로 전달합니다. 두 도구가 같은 판단을 반복하지 않도록 처리 역할과 보강 역할을 나눕니다.
마지막 확인
검토 대상은 '지표 변화·알림·관련 대시보드가 연결된 장애 타임라인'입니다. 원문 근거, 제외 조건, 누락 항목이 구분되는지 확인합니다. 이어서 검토 대상은 '심각도·담당자·영향 서비스가 있는 대응 알림'입니다. 원문 근거, 제외 조건, 누락 항목이 구분되는지 확인합니다. 두 단계 중 하나라도 근거가 비어 있으면 연결 결과를 미확정으로 남깁니다.
대시보드·메트릭·알림을 따로 확인해 장애가 시작된 시점과 영향을 설명하기 어려운 업무를 반복 운영해야 할 때
어떤 어려움인가
'대시보드·메트릭·알림을 따로 확인해 장애가 시작된 시점과 영향을 설명하기 어려운 업무' 문제를 정기적으로 처리하려면 성공 경로뿐 아니라 권한 오류, 재실행, 승인 책임까지 정해야 합니다.
이렇게 해결합니다
Grafana 단계에서는 허용한 도구와 권한 범위 안에서 필요한 작업만 호출합니다. 입력 범위는 '조직, 데이터 소스, 대시보드·알림과 기간'입니다. 필요한 필드만 골라 '지표 변화·알림·관련 대시보드가 연결된 장애 타임라인' 형태로 정리합니다. 보강은 PagerDuty, 전달과 후속 처리는 AWS MCP Servers로 분리합니다.
왜 연결하는가
같은 작업 ID가 Grafana → PagerDuty → AWS MCP Servers 순서로 이어집니다. 마지막 반영 전에는 담당자가 대상과 근거를 확인하고 승인합니다.
마지막 확인
검토 대상은 '지표 변화·알림·관련 대시보드가 연결된 장애 타임라인'입니다. 원문 근거, 제외 조건, 누락 항목이 구분되는지 확인합니다. 실패한 단계만 다시 실행할 수 있도록 입력 버전·처리 시각·오류·승인자를 기록합니다.
데이터소스 질의: Prometheus 메트릭 범위 질의와 Loki 로그 검색을 그 자리에서 수행
알림: 알림 규칙과 발생 중인 알림 확인
사고 대응: Grafana Incident와 OnCall 연동 정보 조회
연결하려면 Grafana 인스턴스 URL과 서비스 계정 토큰을 환경변수로 지정해야 하며, 토큰 권한 범위가 곧 서버가 접근할 수 있는 범위가 됩니다. Go로 작성돼 uvx나 컨테이너 이미지로 실행할 수 있고 stdio와 HTTP 전송을 모두 지원합니다. 도구 그룹을 선택적으로 비활성화할 수 있어 필요한 영역만 노출하는 구성이 가능합니다.
대시보드를 눈으로 찾아 헤매지 않고 지표 이름이나 증상으로 바로 질의할 수 있다는 점이 실용적입니다. Grafana로 모니터링을 운영하며 장애 조사 시간을 줄이려는 SRE와 인프라 담당자에게 맞습니다.