엔터프라이즈 환경에서 레거시 ERP 배치잡에 LLM 기반 오류근본원인 자동추론 도입 아키텍처와 운영 상용구

엔터프라이즈 환경에서 레거시 ERP 배치잡에 LLM 기반 오류근본원인 자동추론 도입 아키텍처와 운영 상용구 정리

• 배경과 문제 정의
• 아키텍처/구성 개요
• 운영/모니터링 포인트
• 보안·거버넌스 관점
• 구현 예시
• FAQ
• 결론

배경과 문제 정의

엔터프라이즈 ERP 환경은 수십 년간 누적된 배치잡 중심의 처리 구조를 갖는 경우가 많습니다. 운영팀은 장애 발생 시 방대한 로그와 복잡한 의존성을 단시간에 분석해야 하지만, 인력 의존도와 업무 편차가 높아 MTTR 지표 개선이 쉽지 않습니다.

최근 LLM 기반 로그 분석 기술이 안정화되면서, 배치 파이프라인 내 오류 패턴을 자동으로 추론해 근본 원인에 가까운 설명을 제공하는 형태가 활용되고 있습니다. 본 글에서는 레거시 ERP 배치잡에 이를 도입하는 과정에서 고려해야 할 실무 아키텍처와 운영 포인트를 정리합니다.

아키텍처/구성 개요

LLM 기반 오류근본원인 자동추론(RCA)은 단순히 로그를 모델에 전달하는 수준을 넘어, 배치 스케줄러, ERP 인터페이스 계층, 메시지 큐, 로그 스토리지, LLM 프록시 계층이 유기적으로 통합되어야 합니다. 특히 모델 입력 구조와 민감 데이터 마스킹 체계 수립이 중요합니다.

일반적인 구성은 로그 수집 → 전처리/마스킹 → LLM 추론 요청 → 추론 결과 저장 → 알림 시스템 전달의 흐름을 따릅니다. LLM 요청은 비동기 처리하여 배치 리소스와 분리하는 것이 바람직합니다.

운영/모니터링 포인트

운영 단계에서는 추론 품질의 지속적인 검증 체계가 필요합니다. 모델 버전 상승이나 배치 스키마 변경 시, 기존 문맥이 달라져 추론 결과가 변할 수 있기 때문입니다. 운영팀은 표준화된 피드백 루프를 통해 오류 설명의 신뢰도를 평가하고 개선해야 합니다.

추가로, LLM 호출 실패나 API 지연은 배치 SLA에 직접 영향을 미칠 수 있으므로, 모델 호출을 별도 큐로 분리하고 타임아웃, 리트라이 정책을 명확히 정의해야 합니다.

보안·거버넌스 관점

ERP 로그에는 고객번호, 계약정보, 내부식별자 등 민감 데이터가 포함될 수 있으므로, 모델 호출 전에 필수적으로 비식별화 단계를 통과해야 합니다. 또한 LLM API 호출에 대한 접근제어와 감사 로그를 분리 저장하여 내부 감사 및 규제 요구사항에 대비해야 합니다.

LLM 추론 결과가 의사결정에 반영될 때는 설명 가능성(Explainability) 요구가 발생할 수 있으므로, 입력/출력 내용의 스냅샷을 정책 범위 내에서 저장하는 방식도 검토해야 합니다.

구현 예시

다음은 배치 로그 마스킹 및 LLM 요청을 위한 간단한 파이프라인 설정 예시입니다.

apiVersion: batch/v1
kind: CronJob
metadata:
  name: erp-rca-pipeline
spec:
  schedule: "*/10 * * * *"
  jobTemplate:
    spec:
      template:
        spec:
          containers:
            - name: log-processor
              image: internal/log-masking:1.2.0
              env:
                - name: LLM_ENDPOINT
                  value: "https://llm-proxy.internal/api/rca"
                - name: MASKING_RULE
                  value: "/etc/masking.json"
          restartPolicy: OnFailure

위 구성은 로그 마스킹 컨테이너가 LLM 프록시로 전송하는 구조를 단순화하여 보여줍니다. 실제 적용 시에는 네트워크 보안 정책, 비동기 처리, 오류 캐싱 등을 추가해야 합니다.

FAQ

LLM 추론이 실제 근본 원인을 100% 정확하게 설명하나요?

아닙니다. 모델은 통계적 추론을 기반으로 하므로 완전한 정확도를 기대하긴 어렵습니다. 다만 반복되는 오류 패턴에 대해서는 높은 일관성을 보이며, 운영팀의 초기 triage 시간을 줄이는 데 유용합니다.

모델 입력 크기가 커서 성능이 떨어지는 경우 어떻게 처리해야 하나요?

로그 요약 단계에서 타임라인 기반 압축 또는 중요 이벤트 선별을 적용하는 것이 효과적입니다. LLM에 그대로 모든 로그를 전달하는 방식은 권장하지 않습니다.

보안 정책상 외부 LLM API를 사용할 수 없습니다. 대안이 있을까요?

온프레미스 또는 VPC 격리된 모델을 배포하여 내부 호출만 수행하는 방식이 일반적입니다. 사전 학습된 공개 모델을 직접 운영하거나 내부 데이터로 파인튜닝하는 방식을 선택할 수 있습니다.

엔터프라이즈 팀 리더 경험담

아래는 대규모 엔터프라이즈 환경에서 레거시 ERP 배치잡에 LLM 기반 오류 근본원인 자동추론을 도입하며 겪었던 실제 경험을 정리한 사례들입니다.

에피소드 1: “원인 없는 알람 폭주를 줄여야 했던 초창기 도입기”

도입
ERP 배치 스케줄이 복잡하게 얽힌 환경이라 새벽 시간대 알람이 폭주하는 일이 잦았습니다. 팀원들이 알람을 일일이 열어보며 로그를 뒤지는 데만 적지 않은 시간이 들었습니다.

문제
단일 장애가 연쇄 실패를 야기하는 구조라 실제 원인은 하나인데, 배치 단위로 오류 알람이 수십 건씩 발생했습니다. 근본원인을 찾는 데 평균 40분 정도 걸리다 보니 야간 대응 품질도 떨어졌습니다.

시도
LLM이 각 배치 실패 로그를 단순 요약하는 수준을 넘어, 상관관계를 기반으로 “근본 원인 후보”를 생성하도록 프롬프트와 추론 파이프라인을 구성했습니다. 특히 오래된 ERP 로그 포맷을 정규화하는 전처리기를 별도로 만들었습니다.

결과/회고
근본원인 도출 정확도가 안정화되면서 알람 triage 시간이 평균 40분에서 15분으로 약 60% 감소했습니다. 무엇보다 야간 온콜 담당자가 불필요한 스트레스를 크게 줄였다는 점이 인상적이었습니다. 다만, LLM의 추론 품질은 로그 텍스트 전처리 품질에 크게 좌우되었기 때문에 “배치 로그 표준화”가 사실상 가장 중요한 작업이었습니다.

에피소드 2: “조직 마찰을 줄이기 위한 신뢰도 확보 과정”

도입
LLM 기반 진단 결과가 운영 승인 절차에 들어가기 위해서는 여러 팀의 신뢰를 확보해야 했습니다. 초기에는 모델이 제시한 근거 설명이 다소 추상적이라 타 조직에서 우려를 제기했습니다.

문제
기존 운영팀은 오작동 가능성을 염려해 자동추론 결과 사용을 주저했습니다. 특히 레거시 ERP 특성상 오류 메시지가 불분명한 경우가 많아 “설명 가능성 확보”가 필수였습니다.

시도
LLM 추론 결과에 대해 “근거 로그 조각”, “추론 경로 요약”, “제외한 가능성”을 함께 제공하는 방식으로 설명력을 강화했습니다. 또한 초기 3개월간은 운영팀과 함께 매일 피드백 사이클을 돌렸습니다.

결과/회고
3개월 후 정확도와 설명 가능성이 개선되면서 운영 승인까지 걸리는 시간이 약 30% 단축되었습니다. 결국 신뢰는 기술만으로 얻어지는 것이 아니라, 투명성과 조직 간 피드백 루프가 함께 작동할 때 형성된다는 점을 다시 한 번 느꼈습니다.

결론

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레거시 ERP 배치잡 환경에서도 LLM 기반 근본원인 자동추론은 충분히 실효성을 가질 수 있습니다. 단, 모델 품질·보안·운영 프로세스를 종합적으로 통제하는 체계가 필수적입니다.

• 배치 로그 전처리 및 마스킹 규칙을 표준화하고 정기 리뷰 프로세스를 수립합니다.
• LLM 추론 품질 검증을 위한 피드백 루프와 지속 모니터링 지표를 구성합니다.
• 모델 호출 실패가 배치 SLA에 영향을 주지 않도록 비동기 구조·리트라이 정책을 명확히 정의합니다.
• 보안·거버넌스 요구사항을 반영해 내부 감사 로그 및 접근제어 설계를 강화합니다.
• 운영팀 교육과 RCA 템플릿화를 통해 LLM 결과 활용도를 높입니다.