목적
일반 탭은 실시간 시스템 스냅샷을 제공합니다. 관리자가 다음을 확인하는 첫 번째 장소입니다:- 플랫폼 안정성
- 작업 실행 패턴
- AI 모델 활동
- 사용자 부하
섹션 1: 시스템 개요
- 총 사용자 수: 온프레미스 EKB 인스턴스의 등록된 사용자 총 수. 조직 전반의 시스템 도입을 나타냅니다.
- 활성 프로젝트: 현재 실행 중이거나 수정 중이거나 사용자/팀과 관련된 프로젝트 수. 플랫폼 참여도를 반영합니다.
- 시스템 상태: 빠른 상태 지표. “정상”은 모든 구성 요소(데이터베이스, 백엔드 워커, LLM, 라우팅 계층)가 오류 없이 작동 중임을 의미합니다. 성능이 저하되면 조치가 필요합니다.
섹션 2: 작업 및 시스템 모니터링
이 블록은 시스템이 작업을 얼마나 효율적으로 처리하고 있는지 보여줍니다.- 활성 작업: 현재 실시간으로 실행 중인 작업 수. 0이면 대기열이 유휴 상태입니다. 높으면 시스템 부하 또는 지연을 조사해야 합니다.
- 작업 성공률: 성공적으로 완료된 작업의 비율. 100%가 이상적입니다. 하락은 API 오류, 시간 초과 또는 잘못된 데이터를 나타낼 수 있습니다.
- 총 실행 횟수(7일): 지난 7일 동안 실행된 총 작업(자동화, LLM 요청, 플로우, 에이전트) 수. 작업 부하 트렌드를 나타냅니다.
- 평균 작업 시간: 작업당 평균 소요 시간. 시간이 갑자기 증가하면 백엔드 느림 또는 무거운 페이로드를 나타낼 수 있습니다.
- 활성 워커: 현재 온라인이고 처리 중인 백엔드 컴퓨팅 에이전트(워커) 수. 낮은 워커 수는 실행을 병목 현상으로 만들 수 있습니다.
섹션 3: AI 및 LLM 사용량
이 섹션은 AI가 얼마나 사용되고 있고 얼마나 잘 성과를 내고 있는지를 반영합니다.- LLM 호출(7일): 지난 7일 동안 LLM(대규모 언어 모델)에 대한 총 요청 수. 높은 수는 더 큰 AI 참여를 보여줍니다.
- LLM 성공률: 시간 초과, 실패 또는 잘못된 출력 없이 완료된 LLM 요청의 비율. 성공률이 80% 미만이면 튜닝 또는 모니터링이 필요할 수 있습니다.
- 상위 AI 도구: 가장 많이 사용되는 AI 모델 또는 도구를 보여줍니다(예: GPT-4, Claude, EKB 사용자 지정 에이전트). “N/A”는 아직 지배적인 도구가 사용되지 않았음을 의미합니다.