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AI 액티브 스택 분석 활용하기

트랜잭션이 느려졌을 때 액티브 스택을 분석하는 일은 숙련된 개발자에게도 시간이 많이 드는 작업입니다. 여러 스택 덤프를 읽고 공통 패턴을 찾고 심각도를 판단하는 일련의 작업이 필요합니다. WhaTap의 AI 액티브 스택 분석(Beta)은 이 과정을 자동화해 스택 분석 경험이 없는 사용자도 원인 파악과 대응 방향을 즉시 얻을 수 있게 합니다.

사전 준비​

  • 프로젝트 멤버 이상 권한
  • 분석할 트랜잭션이 수집되어 있음 (히트맵 또는 트랜잭션 목록에서 확인 가능)

이용 방법​

경로: 트랜잭션 트레이스 > 액티브 스택 탭 > 액티브 스택 분석 버튼

  1. 히트맵이나 트랜잭션 목록에서 분석할 트랜잭션을 선택하세요.
  2. 트랜잭션 상세 화면에서 액티브 스택 탭을 선택하세요.
  3. 상단 액티브 스택 분석 버튼을 클릭하세요.
  4. AI 분석 결과를 4개 섹션으로 확인하세요.
  5. 각 섹션의 No.N 스택 번호를 클릭해 해당 스택 원본을 확인하세요.

분석 결과 구조​

AI가 수집된 스택 덤프를 분석해 다음 4개 섹션으로 결과를 제시합니다.

표 | AI 분석 결과 구조
섹션내용
전체 요약분석한 스택 수와 전체 실행 흐름 요약
공통 패턴반복적으로 나타난 실행 패턴(패턴명·발생 횟수·설명)
발견된 이슈성능 문제 + 심각도(High/Medium/Low) + 판단 근거 스택
권장 사항우선순위 기반 구체적 개선 방향

심각도 판단 기준​

표 | 심각도 판단 기준
심각도기준
High데드락, 완전 블로킹, 동일 블로킹 4회 이상 반복
MediumI/O 대기, 2~3회 락 경합, 느린 외부 호출
Low단일 발생 대기, 가벼운 최적화 기회

데드락이나 완전 블로킹 같은 High 이슈는 사람이 스택을 훑어 발견하려면 시간이 많이 걸리는데, AI가 자동으로 식별해 심각도와 함께 보여줍니다.

활용 시점​

장애 대응 중 (가장 유용)​

장애 대응 시나리오의 ③ 원인 분석 단계에서 트레이스·스택 해석 시간을 크게 단축합니다.

  1. 히트맵에서 느린 트랜잭션을 선택해 트레이스에 진입하세요.
  2. 액티브 스택 탭에서 액티브 스택 분석 버튼을 클릭하세요.
  3. AI가 분석 결과를 제시합니다 (수 초에서 십여 초).
  4. High 이슈 항목부터 확인한 뒤, 해당 스택 원본으로 드릴다운하세요.

릴리즈 검증 시​

배포 후 응답 시간이 튄 시점의 트레이스에 AI 분석을 적용하면, 회귀 원인이 코드 레벨 병목인지 I/O·락 경합인지 빠르게 구분할 수 있습니다. 릴리즈 검증 시나리오의 ② 급성 회귀 감지 단계에서 활용하세요.

주기적 성능 튜닝​

평상시 보이지 않던 잠재적 병목(Medium/Low)을 분기마다 스캔해 개선 백로그로 확보하세요. 성능 리포팅 시나리오의 분기 회고에서 녹여낼 수 있습니다.

AI 분석의 한계를 이해하고 쓰기​

AI 출력은 1차 가설이지 최종 결론이 아닙니다. 이렇게 쓰세요:

  • AI가 제시한 High 이슈 → 원본 스택으로 교차 확인 후 조치 판단
  • 비즈니스 맥락(최근 배포, 트래픽 이벤트 등)은 AI가 모름 → 시점 정보와 결합해서 해석
  • 반복 분석해도 결과가 일관되지 않을 수 있음 (LLM 특성) — 관찰 가능한 지표(응답 시간·에러율)로 최종 검증

인접한 AI 분석 기능​

WhaTap은 "스택" 외에도 여러 AI 분석 기능을 제공합니다. 필요에 맞게 조합해 쓰면 효과가 큽니다.

표 | 인접 AI 분석 기능
기능활용 시점
AI 액티브 스택 분석 (이 가이드)트랜잭션 트레이스에서 병목 구간 식별
AI 스레드 덤프 분석인스턴스 성능 관리에서 스레드 블로킹·락 경합 해석
AI SQL 튜닝 가이드비효율 쿼리 식별 + 실행 계획 기반 개선 제안 — DB 실시간 감시 보완
AI 브라우저 에러 스택 분석프론트 에러의 코드 레벨 원인 제시 — RUM 보완
와탭 AI 챗봇 / MCP자연어로 WhaTap 데이터 전반 질의 — MCP 연동

다음 단계​

최종 수정: