Define a customer runbook/playbook to guide operational tasks Create a runbook to document routine activities and guide issue resolution process with a list of operational tasks and troubleshooting scenarios covered that specifically addresses the KPI metrics defined in OPE-001. Please provide the following as evidence: • Standardized documents or runbook met the criteria defined above.

운영 작업을 안내하는 고객 런북/플레이북을 정의하세요. 일상적인 활동을 문서화하고 문제 해결 프로세스를 안내하는 런북(runbook)을 생성하세요. 이 런북에는 OPE-001에서 정의된 KPI 지표를 구체적으로 다루는 운영 작업 목록과 문제 해결 시나리오가 포함되어야 합니다. 다음 사항을 증빙 자료로 제공해 주세요: • 위에서 정의한 기준을 충족하는 표준화된 문서 또는 런북

This engagement focused on static content delivery using AWS managed services (S3, CloudFront, Lambda). The architecture's simplicity and AWS-managed nature meant traditional operational runbooks for compute infrastructure were not applicable. We provided the customer with CloudFront troubleshooting guidance and Lambda function monitoring procedures, but comprehensive operational runbooks addressing daily operations, incident response matrices, and troubleshooting decision trees were not developed for this engagement. --- This engagement operated under an accelerated timeline prioritizing marketplace platform modernization and core functionality deployment. We provided basic operational guidance for CloudWatch monitoring and infrastructure management, but comprehensive operational runbooks with detailed troubleshooting scenarios, incident response matrices, and daily operational procedures were deferred to the customer's post-launch operational phase managed by their internal team. --- Our comprehensive operations runbook documents standard procedures and troubleshooting workflows aligned with established KPI metrics for the AI-powered math learning platform. The guide covers daily operational tasks, AI model monitoring procedures, and incident response scenarios for the serverless OCR pipeline and GPU-based inference system. Each procedure links directly to CloudWatch metrics and alarms, providing clear escalation paths and resolution steps. Daily Operations: Morning checks cover Lambda function health (OCR preprocessing, result integration), SQS queue depths, GPU instance utilization in Auto Scaling Groups, ElastiCache performance, and AI model inference latency metrics. Afternoon reviews analyze CloudWatch custom metrics for OCR accuracy trends, model performance degradation indicators, and user interaction patterns. Troubleshooting Scenarios: OCR Processing Failures require checking Lambda timeout settings, verifying S3 event triggers, reviewing Textract API limits, and validating math-specialized OCR engine connectivity. AI Inference Delays need analysis of GPU instance scaling metrics, SQS message age checks, Provisioned Concurrency verification for Lambda, and ElastiCache hit rate reviews. Model Performance Degradation involves reviewing CloudWatch custom metrics for accuracy drops, verifying training data quality in S3, checking MLOps pipeline execution logs, and validating A/B testing results. Queue Depth Spikes require manual scaling of GPU Auto Scaling Groups, increased Lambda concurrency, and review of dead letter queues for failed messages. Cache Performance Issues need analysis of ElastiCache memory utilization, cache key pattern reviews, and cache eviction policy validation. Escalation Matrix: Critical issues (OCR accuracy below 70%, AI inference exceeding 10 seconds, system availability below 99.5%) trigger immediate SNS notifications with 5-minute escalation to technical leads. Performance degradation triggers automated model retraining workflows while notifying operations team. Our standard operations runbook framework is documented and demonstrated in cases requiring complex operational procedures for compute-based workloads. Customer runbook/playbook: https://wishket-team.notion.site/operations-runbook --- This engagement focused on migrating a WordPress publishing platform to Amazon Lightsail, a fully managed service that handles operational tasks automatically including security patching, monitoring, and backups. The managed nature of Lightsail eliminated the need for traditional operational runbooks covering daily infrastructure management tasks. We provided the customer with basic operational guidance for content publishing workflows and CloudFront cache management, but comprehensive operational runbooks with detailed troubleshooting decision trees and incident response procedures were not developed as Lightsail's integrated management console handles routine operational tasks. The editorial team manages content operations through Lightsail's intuitive web interface without requiring detailed technical runbooks.

다음은 해당 영문 텍스트의 한국어 번역입니다: **첫 번째 텍스트:** 이번 프로젝트는 AWS 관리형 서비스(S3, CloudFront, Lambda)를 활용한 정적 콘텐츠 전송에 중점을 두었습니다. 아키텍처의 단순성과 AWS 관리형 특성으로 인해 기존의 컴퓨팅 인프라 운영 런북(runbook)은 적용할 수 없었습니다. 고객에게는 CloudFront 문제 해결 가이드와 Lambda 함수 모니터링 절차를 제공했지만, 일상 운영, 사고 대응 매트릭스, 문제 해결 의사결정 트리를 다루는 포괄적인 운영 런북은 이번 프로젝트에서 개발하지 않았습니다. --- **두 번째 텍스트:** 이번 프로젝트는 마켓플레이스 플랫폼 현대화와 핵심 기능 배포를 우선시하는 단축된 일정으로 진행되었습니다. CloudWatch 모니터링과 인프라 관리를 위한 기본적인 운영 가이드는 제공했지만, 상세한 문제 해결 시나리오, 사고 대응 매트릭스, 일상 운영 절차를 포함한 포괄적인 운영 런북은 고객의 내부 팀이 관리하는 출시 후 운영 단계로 연기되었습니다. --- **세 번째 텍스트:** 저희의 포괄적인 운영 런북은 AI 기반 수학 학습 플랫폼에 대해 확립된 KPI 지표와 연계된 표준 절차와 문제 해결 워크플로우를 문서화합니다. 이 가이드는 일상 운영 작업, AI 모델 모니터링 절차, 서버리스(serverless) OCR 파이프라인과 GPU 기반 추론 시스템의 사고 대응 시나리오를 다룹니다. 각 절차는 CloudWatch 지표와 알람에 직접 연결되어 명확한 에스컬레이션 경로와 해결 단계를 제공합니다. **일상 운영:** 오전 점검은 Lambda 함수 상태(OCR 전처리, 결과 통합), SQS 큐 깊이, Auto Scaling Group의 GPU 인스턴스 사용률, ElastiCache 성능, AI 모델 추론 지연 시간 지표를 확인합니다. 오후 검토에서는 OCR 정확도 추세, 모델 성능 저하 지표, 사용자 상호작용 패턴에 대한 CloudWatch 커스텀 지표를 분석합니다. **문제 해결 시나리오:** OCR 처리 실패 시에는 Lambda 타임아웃 설정 확인, S3 이벤트 트리거 검증, Textract API 한도 검토, 수학 특화 OCR 엔진 연결성 검증이 필요합니다. AI 추론 지연 시에는 GPU 인스턴스 스케일링 지표 분석, SQS 메시지 경과 시간 확인, Lambda의 Provisioned Concurrency 검증, ElastiCache 적중률 검토가 필요합니다. 모델 성능 저하 시에는 정확도 하락에 대한 CloudWatch 커스텀 지표 검토, S3의 훈련 데이터 품질 검증, MLOps 파이프라인 실행 로그 확인, A/B 테스트 결과 검증이 포함됩니다. 큐 깊이 급증 시에는 GPU Auto Scaling Group의 수동 스케일링, Lambda 동시성 증가, 실패 메시지에 대한 데드 레터 큐(dead letter queue) 검토가 필요합니다. 캐시 성능 이슈는 ElastiCache 메모리 사용률 분석, 캐시 키 패턴 검토, 캐시 제거 정책 검증이 필요합니다. **에스컬레이션 매트릭스:** 중요한 이슈(OCR 정확도 70% 미만, AI 추론 10초 초과, 시스템 가용성 99.5% 미만)는 즉시 SNS 알림을 트리거하며 5분 내에 기술 리드에게 에스컬레이션됩니다. 성능 저하는 운영팀에 알리면서 자동화된 모델 재훈련 워크플로우를 트리거합니다. 저희의 표준 운영 런북 프레임워크는 컴퓨팅 기반 워크로드에 대한 복잡한 운영 절차가 필요한 사례에서 문서화되고 실증되었습니다. 고객 런북/플레이북: https://wishket-team.notion.site/operations-runbook --- **네 번째 텍스트:** 이번 프로젝트는 WordPress 퍼블리싱 플랫폼을 Amazon Lightsail로 마이그레이션하는 것에 중점을 두었으며, Lightsail은 보안 패치, 모니터링, 백업을 포함한 운영 작업을 자동으로 처리하는 완전 관리형 서비스입니다. Lightsail의 관리형 특성으로 인해 일상적인 인프라 관리 작업을 다루는 기존의 운영 런북이 필요 없게 되었습니다. 고객에게는 콘텐츠 퍼블리싱 워크플로우와 CloudFront 캐시 관리에 대한 기본적인 운영 가이드를 제공했지만, 상세한 문제 해결 의사결정 트리와 사고 대응 절차를 포함한 포괄적인 운영 런북은 Lightsail의 통합 관리 콘솔이 일상적인 운영 작업을 처리하므로 개발하지 않았습니다. 편집팀은 상세한 기술 런북 없이도 Lightsail의 직관적인 웹 인터페이스를 통해 콘텐츠 운영을 관리합니다.