• AI 기반 문제 해결 계층: 클라우드 환경 전반에 걸쳐 로그, 메트릭, 트레이스, 토폴로지, 리소스 상태, 운영 컨텍스트를 상호 연결합니다 .
• 자연어 채팅: 엔지니어가 Kusto 쿼리 언어(KQL)를 직접 작성하지 않고도 텔레메트리 데이터에 대해 개방형 질문을 하고 안내된 조사를 수행할 수 있습니다 .
• 심층 조사(Deep Investigation): 에이전트는 가설을 수립하고, 증거를 수집하며, 신호를 시간/범위/유형별로 비교하고, 약한 설명을 배제한 후 전체 추론 과정을 제시합니다 .
• 투명한 추론 과정: 에이전트는 발견한 내용, 무엇을 배제했는지, 그리고 그 이유를 모두 표시하여 인간의 판단을 대체하지 않고 지원합니다 .
• 광범위한 신호 상관 관계: Azure 모니터링 애플리케이션, AKS(Azure Kubernetes Service), VM(Virtual Machine), Foundry 텔레메트리, 인프라 및 플랫폼 신호 전반에서 작동합니다 .
• Azure RBAC 통합: 대화형 채팅 및 조사는 로그인한 사용자의 신원과 RBAC(Role-Based Access Control)를 사용합니다 .
• 사용자 데이터 비학습: 프롬프트와 응답은 기반 모델 학습에 사용되지 않습니다 .

자율 운영 (퍼블릭 프리뷰)

정식 출시와 함께 마이크로소프트는 자율 운영 기능을 퍼블릭 프리뷰로 공개했습니다. 이 기능들은 수동 분류 작업을 줄이기 위해 백그라운드에서 실행됩니다:

• 지속적인 알림 상관 분석: 에이전트가 알림이 발생할 때마다 지속적으로 분석하여 관련 알림을 단일 Azure Monitor 인시던트로 그룹화하고, 해당 알림들이 왜 함께 속하는지에 대한 자연어 설명을 첨부합니다 .
• 주요 알림으로부터 인시던트 생성: 사용자 정의 지침(예: "심각도 2 알림에 대해 항상 인시던트 생성")에 따라 개별 중요 알림으로부터 인시던트를 생성할 수 있습니다 .
• 자동 심층 조사: 에이전트가 자체적으로 생성한 인시던트에 대해 심층 조사를 실행할 수 있습니다 .

무엇보다 중요한 점은 인간이 통제권을 유지한다는 것입니다. 에이전트는 리소스를 재시작하거나, 구성을 변경하거나, 문제를 자체적으로 해결하지 않습니다 . 모든 완화 결정은 엔지니어에게 있습니다 . 자율 운영은 마이크로소프트 Azure 프리뷰에 대한 추가 이용 약관의 적용을 받습니다 .

에이전트가 클라우드 장애를 진단하는 방식

이 에이전트는 마이크로소프트가 Azure를 운영해온 수년간의 경험을 바탕으로 설계되었습니다. 장애 발생 시 인간 운영자에게 영향을 줄 수 있는 스트레스, 피로, 시야 협착 없이 무슨 문제가 발생했는지 진단하도록 설계되었습니다 .

에이전트는 로그, 메트릭, 트레이스, 알림, 종속성, 리소스 그래프, 리소스 상태, 활동 로그, Foundry 텔레메트리 및 변경 사항을 연결하여 문제를 역추적해 가능한 원인을 찾아냅니다 . 쿠버네티스 공동 창시자 브렌던 번즈는 이 에이전트를 결정론적 자동화 위에 가설 수립 계층을 추가한 것이라고 설명했습니다. 즉, 에이전트가 무엇이 잘못되었는지에 대한 이론을 세우고, 데이터를 통해 이를 테스트하며, 해결책을 찾기 위해 계속 작업할 수 있습니다 .

제약 사항 및 한계

현재 릴리스에는 여러 제약 사항이 적용됩니다:

• 자율 운영은 퍼블릭 프리뷰 전용입니다. 정식 출시 지원 조건의 적용을 받지 않으며 프리뷰 법적 조건이 적용됩니다 .
• 자율적 조치 불가: 에이전트는 조사하고 권장하지만, 리소스를 재시작하거나 구성을 변경하거나 문제를 해결하지 않습니다 .
• 사용자 정의 지침 제한: Observability Agent 리소스당 최대 8,192자로 제한됩니다 .
• 심층 조사 상한: 단일 심층 조사 작업은 500 Azure Agent Credits(AAC)으로 제한됩니다 .
• 에이전트 생성 인시던트 전용 필터 부재: 인시던트 목록 보기에서 [<AppName>] 제목 접두사만이 에이전트가 생성한 인시던트를 구분하는 유일한 방법입니다 .
• 지역 및 범위 제약: 자율 운영은 전용 Microsoft.Monitor/observabilityAgents 리소스와 범위가 지정된 관리 ID를 대상으로 실행됩니다 .

가격 및 청구

• 사용량 기반 가격 모델: 에이전트가 수행하는 AI 작업에 대해서만 비용을 지불하며, **Azure Agent Credits(AAC)**으로 측정됩니다 .
• 세 가지 청구 패턴: 채팅(일반적으로 가장 저렴), 심층 조사(더 높은 비용, 작업당 500 AAC 상한), 자율 운영(프리뷰 기간 중 알림 상관 분석은 무료, 자동 심층 조사는 청구)입니다 .
• AAC 가격표: Azure Monitor 가격 페이지에서 확인할 수 있습니다 .
• 청구 시작일: 2026년 7월 1일 .
• 알림 상관 분석: 알림의 지속적인 백그라운드 그룹화는 퍼블릭 프리뷰 기간 동안 청구되지 않습니다 .

KPMG 관련 참고 사항

제공된 자료에 따르면, KPMG의 Agent 365(마이크로소프트의 광범위한 에이전트 거버넌스 플랫폼) 도입 사례는 확인되었습니다. KPMG는 엔터프라이즈 차원의 에이전트 거버넌스 이니셔티브의 일환으로 Agent 365를 276,000명에게 배포했습니다 . 하지만 KPMG가 Azure Copilot Observability Agent를 특별히 사용한 결과나 지표는 제공된 소스에서 확인되지 않았습니다.

• AI 기반 문제 해결 계층: 클라우드 환경 전반에 걸쳐 로그, 메트릭, 트레이스, 토폴로지, 리소스 상태, 운영 컨텍스트를 상호 연결합니다 .
• 자연어 채팅: 엔지니어가 Kusto 쿼리 언어(KQL)를 직접 작성하지 않고도 텔레메트리 데이터에 대해 개방형 질문을 하고 안내된 조사를 수행할 수 있습니다 .
• 심층 조사(Deep Investigation): 에이전트는 가설을 수립하고, 증거를 수집하며, 신호를 시간/범위/유형별로 비교하고, 약한 설명을 배제한 후 전체 추론 과정을 제시합니다 .
• 투명한 추론 과정: 에이전트는 발견한 내용, 무엇을 배제했는지, 그리고 그 이유를 모두 표시하여 인간의 판단을 대체하지 않고 지원합니다 .
• 광범위한 신호 상관 관계: Azure 모니터링 애플리케이션, AKS(Azure Kubernetes Service), VM(Virtual Machine), Foundry 텔레메트리, 인프라 및 플랫폼 신호 전반에서 작동합니다 .
• Azure RBAC 통합: 대화형 채팅 및 조사는 로그인한 사용자의 신원과 RBAC(Role-Based Access Control)를 사용합니다 .
• 사용자 데이터 비학습: 프롬프트와 응답은 기반 모델 학습에 사용되지 않습니다 .

자율 운영 (퍼블릭 프리뷰)

정식 출시와 함께 마이크로소프트는 자율 운영 기능을 퍼블릭 프리뷰로 공개했습니다. 이 기능들은 수동 분류 작업을 줄이기 위해 백그라운드에서 실행됩니다:

• 지속적인 알림 상관 분석: 에이전트가 알림이 발생할 때마다 지속적으로 분석하여 관련 알림을 단일 Azure Monitor 인시던트로 그룹화하고, 해당 알림들이 왜 함께 속하는지에 대한 자연어 설명을 첨부합니다 .
• 주요 알림으로부터 인시던트 생성: 사용자 정의 지침(예: "심각도 2 알림에 대해 항상 인시던트 생성")에 따라 개별 중요 알림으로부터 인시던트를 생성할 수 있습니다 .
• 자동 심층 조사: 에이전트가 자체적으로 생성한 인시던트에 대해 심층 조사를 실행할 수 있습니다 .

무엇보다 중요한 점은 인간이 통제권을 유지한다는 것입니다. 에이전트는 리소스를 재시작하거나, 구성을 변경하거나, 문제를 자체적으로 해결하지 않습니다 . 모든 완화 결정은 엔지니어에게 있습니다 . 자율 운영은 마이크로소프트 Azure 프리뷰에 대한 추가 이용 약관의 적용을 받습니다 .

에이전트가 클라우드 장애를 진단하는 방식

이 에이전트는 마이크로소프트가 Azure를 운영해온 수년간의 경험을 바탕으로 설계되었습니다. 장애 발생 시 인간 운영자에게 영향을 줄 수 있는 스트레스, 피로, 시야 협착 없이 무슨 문제가 발생했는지 진단하도록 설계되었습니다 .

에이전트는 로그, 메트릭, 트레이스, 알림, 종속성, 리소스 그래프, 리소스 상태, 활동 로그, Foundry 텔레메트리 및 변경 사항을 연결하여 문제를 역추적해 가능한 원인을 찾아냅니다 . 쿠버네티스 공동 창시자 브렌던 번즈는 이 에이전트를 결정론적 자동화 위에 가설 수립 계층을 추가한 것이라고 설명했습니다. 즉, 에이전트가 무엇이 잘못되었는지에 대한 이론을 세우고, 데이터를 통해 이를 테스트하며, 해결책을 찾기 위해 계속 작업할 수 있습니다 .

제약 사항 및 한계

현재 릴리스에는 여러 제약 사항이 적용됩니다:

• 자율 운영은 퍼블릭 프리뷰 전용입니다. 정식 출시 지원 조건의 적용을 받지 않으며 프리뷰 법적 조건이 적용됩니다 .
• 자율적 조치 불가: 에이전트는 조사하고 권장하지만, 리소스를 재시작하거나 구성을 변경하거나 문제를 해결하지 않습니다 .
• 사용자 정의 지침 제한: Observability Agent 리소스당 최대 8,192자로 제한됩니다 .
• 심층 조사 상한: 단일 심층 조사 작업은 500 Azure Agent Credits(AAC)으로 제한됩니다 .
• 에이전트 생성 인시던트 전용 필터 부재: 인시던트 목록 보기에서 [<AppName>] 제목 접두사만이 에이전트가 생성한 인시던트를 구분하는 유일한 방법입니다 .
• 지역 및 범위 제약: 자율 운영은 전용 Microsoft.Monitor/observabilityAgents 리소스와 범위가 지정된 관리 ID를 대상으로 실행됩니다 .

가격 및 청구

• 사용량 기반 가격 모델: 에이전트가 수행하는 AI 작업에 대해서만 비용을 지불하며, **Azure Agent Credits(AAC)**으로 측정됩니다 .
• 세 가지 청구 패턴: 채팅(일반적으로 가장 저렴), 심층 조사(더 높은 비용, 작업당 500 AAC 상한), 자율 운영(프리뷰 기간 중 알림 상관 분석은 무료, 자동 심층 조사는 청구)입니다 .
• AAC 가격표: Azure Monitor 가격 페이지에서 확인할 수 있습니다 .
• 청구 시작일: 2026년 7월 1일 .
• 알림 상관 분석: 알림의 지속적인 백그라운드 그룹화는 퍼블릭 프리뷰 기간 동안 청구되지 않습니다 .

KPMG 관련 참고 사항

제공된 자료에 따르면, KPMG의 Agent 365(마이크로소프트의 광범위한 에이전트 거버넌스 플랫폼) 도입 사례는 확인되었습니다. KPMG는 엔터프라이즈 차원의 에이전트 거버넌스 이니셔티브의 일환으로 Agent 365를 276,000명에게 배포했습니다 . 하지만 KPMG가 Azure Copilot Observability Agent를 특별히 사용한 결과나 지표는 제공된 소스에서 확인되지 않았습니다.