실무 사례: 엔터프라이즈 K8s 감사로그에 LLM 기반 이상탐지를 붙여 운영 소음을 줄인 방법 AI 생성 이미지: 엔터프라이즈 환경에서의 K8s 감사로그와 LLM 이상탐지 실무 리더 요약 정리 이 섹션은 엔터프라이즈 환경에서 K8s 감사로그에 LLM 기반 이상탐지를 도입할 때 리더가 빠르게 파악해야 할 의사결정 포인트만 추려둔 내용입니다. 핵심 요점 한눈에 보기 사례 배경 — 우리가 왜 LLM을 결합했는지 바로 적용 가능한 요약 팁 운영상 실제 문제와 현실적 제약 이 내용을 팀 위키나 아키텍처 리뷰 문서에 붙여넣고, 조직 상황에 맞게 조금만 손보면 실무에 바로 도움이 됩니다. 실제 엔터프라이즈 환경에서는 이런 일이 흔히 발생합니다. 몇 년 전 우리 팀도 비슷한 문제로 고생했습니다. 제대로 설계되지 않은 감사로그 파이프라인과 과도한 경보 때문에 장애 대응이 늦어지고 야근이 잦았죠. 이 글은 그런 시행착오를 줄이기 위해, 리더 관점에서 우선 정해야 할 구조와 운영 원칙에 초점을 맞췄습니다. 이 글에서 짚고 가는 핵심 포인트 사례 배경 — 왜 감사로그에 LLM을 붙였는가 팁 요약 — 즉시 적용 가능한 권장사항 운영상 문제와 현실적 한계 프롬프트 설계와 모델 선택에 대한 실무 팁 엔터프라이즈 환경에서 K8s 감사로그와 LLM 기반 이상탐지를 적용할 때 반드시 검토해야 할 구조 및 운영 포인트만 간결하게 정리했습니다. 사례 배경 — 왜 우리가 감사로그에 LLM을 붙였나 한 글로벌 SaaS 팀은 하루에 수백만 건에 달하는 Kubernetes 감사 이벤트를 처리하고 있었습니다. 기본 규칙(권한 남용, exec, 시크릿 접근 등)은 SIEM으로 잡았지만, 노이즈가 너무 많고 컨텍스트가 부족해 수작업이 늘었죠. 예를 들어 포드에서 누군가 kubectl exec를 실행한 상황이 단순 실수인지, 아니면 침투 단계의 일부인지 판별하기 어려웠습니다. 시그니처 기반으로는 포착하기 힘든 '문맥상의 이상'을...