# 플랫폼 신호를 하나의 결정 루프로

> App trace·Gateway usage·Workflow state·tool telemetry 통합

- Canonical: https://learning.reopt.ai/courses/enterprise-ai-platform/lessons/ep-m4-concept
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[엔터프라이즈 AI 플랫폼 설계](/courses/enterprise-ai-platform) 4. 관측·평가·비용·거버넌스 7 / 9

# 플랫폼 신호를 하나의 결정 루프로

App trace·Gateway usage·Workflow state·tool telemetry 통합
개념 학습 45 XP 9분

평가를 별도 연구 환경에 두지 않고 App trace, Gateway usage, Workflow state, tool telemetry와 연결합니다. 정답률뿐 아니라 TTFT·총 지연·step retry·schema failure·spend·approval rate를 보고, 실패 유형별로 다른 조치를 둡니다.
비용과 안정성은 하나의 예산 고객-facing은 fast tier·짧은 timeout·fallback 1회, 내부 분석은 quality tier·긴 timeout으로 분리합니다. 월 spend와 error budget을 같은 리뷰에서 봅니다.

| 신호 | 질문 | 운영 행동 |
| Realtime | TTFT·p95가 UX 예산 안인가 | fast tier·cache·streaming |
| Quality | retrieval/tool/reasoning 실패인가 | eval·contract·RAG 개선 |
| Reliability | step retry·tool failure가 늘었나 | circuit·provider·workflow 점검 |
| Cost | tenant·feature별 spend가 예산 안인가 | route·cache·quota 조정 |
| Governance | 승인·audit·tenant 경계가 지켜졌나 | hold·access review |

- 1 Telemetry 연결 request·workflow·tool·model·tenant ID를 같은 trace로 묶습니다.

- 2 실패 분류 retrieval·tool·reasoning·contract·governance로 나눕니다.

- 3 주기별 대시보드 실시간·품질·비용·안정성 리뷰를 분리합니다.

- 4 Rollout 결정 offline→canary→human review→production monitor로 확대합니다.

실무에 남길 기준

- 모델 품질만이 아니라 실행과 승인 지연까지 end-to-end로 본다
- fallback chain은 짧게, 비용 태그는 project·tenant·feature로 남긴다
- 승인 대기 시간은 model latency와 분리해 서비스 경험을 해석한다

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