본 프로젝트는 네트워크 시스템에서 발생하는 비정상적인 트래픽과 장애를 탐지하고, 분석 결과를 시각적으로 보여주는 장애 탐지 대시보드의 웹서버 역할을 담당합니다.
이 웹서버는 단순히 데이터를 표시하는 것을 넘어, 분산된 여러 AI 에이전트와 통신하는 중앙 게이트웨이로서 기능합니다. 사용자의 쿼리를 처리하고, 에이전트로부터 실시간 알람과 대응 매뉴얼을 받아 프론트엔드로 전달하는 핵심적인 역할을 수행합니다.
사용자 쿼리 처리: 사용자가 입력한 자연어 쿼리를 받아 Ollama API와 연동하여 분석 요청을 보냅니다.
실시간 알람 수신: 다른 에이전트로부터 특정 조건의 장애 알람 정보를 실시간으로 수신합니다.
AI 기반 대응 매뉴얼 수신: 최종 AI 에이전트로부터 장애 유형에 따른 상세 대응 매뉴얼을 수신합니다.
프론트엔드 통신: 수신한 알람 및 매뉴얼 데이터를 프론트엔드에 전달합니다. (3초마다 GET 요청을 통해 데이터를 폴링하는 방식으로 구현)
알람 관리: 사용자가 알람을 확인했을 때 해당 알람을 삭제하는 기능을 제공합니다.
백엔드: Python, Flask
프론트엔드: HTML, CSS, JavaScript
주요 API: Ollama API, 외부 AI 에이전트 API
app.py: Flask 기반의 백엔드 서버 코드. API 엔드포인트 설계 및 데이터 처리 로직을 포함합니다.
mainpage.html: 메인 대시보드 화면을 구성하는 프론트엔드 코드. 알람 및 대응 매뉴얼을 표시합니다.
본 프로젝트는 백엔드 개발의 핵심인 API 연동과 협업의 중요성을 몸소 깨닫는 계기가 되었습니다. 특히, 다른 팀과 API 명세서를 협의하고, 각 서비스의 의존성을 고려하며 엔드포인트를 설계하는 경험은 값진 자산이 되었습니다. 또한, 실시간 통신을 구현하는 과정에서 폴링 방식의 한계를 체감하고 웹소켓과 같은 효율적인 통신 방식에 대한 학습의 필요성을 절감했습니다.