레거시 ERP 배치작업 지연원인 분석에 LLM 에이전트 적용 구현기: 아키텍처, 거버넌스, 리스크 관리

배경: 레거시 ERP 배치 지연 문제와 LLM 에이전트 도입 필요성

엔터프라이즈 환경에서 ERP 배치작업 지연은 서비스 안정성 저하, 재무 마감 일정 지연, 운영 인력 부족 등 다양한 문제를 야기합니다. 특히 오래된 배치 프레임워크를 사용하는 경우, 장애 로그가 분산돼 있거나 규칙 기반 룰셋이 복잡해 분석 시간이 더욱 길어집니다.

최근에는 LLM 에이전트를 활용해 로그 패턴을 분석하고, 의심 이벤트를 빠르게 요약하며, 지연 원인을 후보군 형태로 식별하는 방식이 확산되고 있습니다. 규칙 기반 시스템의 한계를 보완하고 운영자 의사결정을 지원하는 데 특히 적합합니다.

아키텍처 구성

저희 조직은 기존 배치 모니터링 시스템 위에 LLM 에이전트 계층을 추가하는 방식으로 접근했습니다. 핵심은 레거시 시스템을 교체하지 않고도 분석 관점만 고도화하는 것입니다. 이를 위해 이벤트 스트림, 로그 수집기, 분석 에이전트, 검증 레이어의 4단 구성으로 설계했습니다.

분석 에이전트는 로그 내용을 모델 입력 형식으로 가공하고, LLM의 결과는 별도의 검증 레이어에서 규칙 기반 필터를 거쳐 운영자에게 전달됩니다. 이 다층 구조는 오탐·과탐을 줄이고 보안 요건을 충족하는 데 유리합니다.

운영 프로세스와 거버넌스

운영 단계에서는 에이전트의 추론 결과가 실제로 문제 해결에 기여하고 있는지 지속적으로 검증하는 과정이 중요합니다. 저희는 운영자 피드백 루프를 자동화하여 어떤 유형의 설명이 유효했는지를 메타데이터로 기록하고 개선에 활용했습니다.

또한 모델 버전 관리, 프롬프트 변경 승인 절차, 응답 근거 설명 요구 등 엔터프라이즈 표준 거버넌스를 동일하게 적용했습니다. 특히 배치 로그는 종종 민감 정보를 포함하므로, 모든 입력·출력은 감사 로그에 저장해 추적 가능성을 확보했습니다.

보안 및 비용 통제 포인트

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보안 관점에서는 로그 프라이버시 필터, PII 마스킹, 네트워크 경계 분리 등을 통해 모델 호출이 내부 규정에 부합하도록 구성했습니다. 외부 API를 사용하는 경우 특히 데이터 이동 경로를 명확히 정의하는 것이 중요합니다.

비용 측면에서는 호출 빈도 제어, 모델별 용도 구분, 샘플링 기반 분석 모드 등을 사용했습니다. 배치 지연 분석은 실시간성이 과도하게 요구되지 않기 때문에, 비용 최적화 여지가 큰 영역입니다.

구현 예시 코드

아래는 배치 로그를 요약하고 원인 후보를 도출하는 간단한 파이썬 예시입니다.


import json
from openai import OpenAI

client = OpenAI()

def analyze_batch_log(log_text):
    prompt = f"""
    아래는 ERP 배치 작업 로그입니다.
    - 주요 오류 패턴을 식별하고
    - 지연 원인 후보 3개를 제시하고
    - 운영자가 확인해야 할 정보를 정리해 주세요.

    로그:
    {log_text}
    """

    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4.1",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )

    return response.choices[0].message["content"]

if __name__ == "__main__":
    with open("sample_log.txt") as f:
        log = f.read()
    print(analyze_batch_log(log))

FAQ

Q1. 레거시 ERP 환경에서도 LLM 에이전트를 쉽게 도입할 수 있나요?

예, 배치 실행 구조를 변경하지 않고 로그·이벤트 스트림만 연동해도 충분히 적용 가능합니다. 핵심은 기존 운영 체계를 해치지 않는 경량형 통합 방식입니다.

Q2. LLM이 잘못된 원인을 제시하면 어떻게 대응하나요?

검증 레이어와 운영자 피드백 루프를 두어 오탐을 지속적으로 줄이는 것이 효과적입니다. 규칙 기반 시스템과 병행해 하이브리드 구조를 유지하는 것도 안전한 접근입니다.

Q3. 비용이 많이 들지는 않나요?

배치 분석은 실시간 모니터링보다 호출 빈도가 낮기 때문에 비용 부담이 상대적으로 적습니다. 또한 모델 크기와 호출 정책을 조정하면 충분히 예측 가능한 비용 구조를 만들 수 있습니다.

엔터프라이즈 팀 리더 경험담

에피소드 1: 야간 배치 지연 원인 불명 상황
한 회계 마감 주기에 야간 배치가 예정보다 2시간 넘게 지연되며 여러 부서의 업무가 중단되는 상황이 발생했습니다. 문제는 로그 구조가 오래된 포맷이라 담당자들이 원인을 빠르게 파악하지 못한다는 점이었습니다. 저는 LLM 에이전트에게 배치 로그 해석과 병목 구간 가설 제시 역할을 부여하는 시도를 했습니다. 초기 설정에는 토큰 사용량 제약과 프롬프트 표준화 규칙을 적용해 모델이 과도하게 추론하지 않도록 했습니다. 그 결과, 원인 후보 탐색 시간이 약 30% 단축되었고, 운영팀이 다음 배치부터는 지연 가능성을 사전에 탐지할 수 있었습니다. 다만 첫 배포 시 모델이 일부 로그 필드를 오해석하는 실패가 있었고, 이로 인해 잘못된 알림이 발송되는 바람에 운영팀과 추가 조율을 해야 했습니다. 이후 스키마 사전 정의와 테스트 로그 세트를 강화해 문제를 해결했습니다.

에피소드 2: 분석 책임 소재 불명확 문제
ERP 배치 지연이 반복되자 여러 팀이 서로 원인을 떠넘기는 상황이 벌어졌습니다. 재무, 인프라, 개발팀 모두 각자 문제가 아니라 주장했고 의사결정이 지연됐습니다. 저는 LLM 에이전트에게 팀별 영향 범위를 구조화해 보여주도록 하고, 지연 트랜잭션의 상·하위 호출 관계를 자동 시각화하는 워크플로를 구축했습니다. 시도 과정에서 접근 권한 범위를 잘못 설정해 불필요한 내부 모듈 정보를 수집하는 바람에 보안팀으로부터 제재를 받은 적도 있습니다. 이를 계기로 에이전트 권한을 최소화하는 거버넌스 원칙을 수립했고, 이후에는 영향 범위 리포트 정합성이 15% 이상 개선됐습니다. 그 덕분에 팀 간 책임 소재 논쟁이 줄고, 분류된 원인에 따라 대응 우선순위를 더 명확히 결정할 수 있었습니다.

에피소드 3: 운영 의사결정 자동화를 둘러싼 신뢰 확보
에이전트가 지연 원인을 자동 판단해 우선순위까지 제안하자 일부 운영 담당자들은 “모델이 잘못된 판단을 하면 누가 책임지는가”라는 우려를 강하게 제기했습니다. 문제는 에이전트의 제안 기준이 충분히 설명되지 않은 데 있었습니다. 저는 판단 근거를 사람이 검토할 수 있는 형태로 구조화해 기록하고, 에이전트의 추천과 실제 조치 결과를 비교하는 리스크 모니터링 절차를 추가했습니다. 그 결과, 3개월간 누적된 추천 정확도와 실제 조치 일치율이 약 78%로 나오며 신뢰도가 서서히 높아졌습니다. 다만 이 과정에서 초기 한 달은 근거 로그가 지나치게 장황해 운영팀 부담을 키웠고, 템플릿을 재정비해야 하는 회고가 있었습니다.

결론

레거시 ERP 배치 지연 분석에 LLM 에이전트를 도입하면 문제 탐지 속도와 분석 품질이 개선되고 운영자 부담이 크게 줄어듭니다. 다만 엔터프라이즈 환경에서는 보안·거버넌스·비용 통제가 필수이므로, 중앙 관리 체계와 검증 레이어를 반드시 고려해야 합니다.

다음 단계로는 파일럿 운영, 로그 스키마 정리, 피드백 루프 자동화 등을 추진해 조직 내 활용 범위를 점진적으로 확대하시길 권합니다. 이러한 기반이 갖춰지면 향후 예측 기반 배치 최적화까지 자연스럽게 확장할 수 있습니다.

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