실무 리더가 정리한 엔터프라이즈 SRE 장애대응 룬북에 실시간 LLM 추천 적용 운영 아키텍처와 상용구 모음 배경과 문제 정의 아키텍처/구성 개요 운영/모니터링 포인트 보안·거버넌스 관점 구현 예시 (코드 또는 설정) FAQ 결론 배경과 문제 정의 대규모 엔터프라이즈 환경에서 장애대응 룬북은 SRE 팀의 핵심 자산입니다. 그러나 룬북이 최신 상태로 유지되지 않거나, 담당 엔지니어의 경험 편차가 커질 경우 대응 품질의 일관성을 확보하기 어렵습니다. 특히 다수의 서비스가 상호 연결된 조직에서는 초기에 정확한 판단을 내리는 데 시간이 오래 걸릴 수 있습니다. 이 글에서는 기존 룬북 프로세스에 실시간 LLM 추천 레이어를 추가하여, 케이스 기반 조언과 단계별 실행 제안을 자동으로 표면화하는 방법을 공유합니다. 목적은 룬북을 대체하는 것이 아니라, 엔지니어가 더 빠르고 정확하게 필요한 정보를 찾도록 지원하는 것입니다. 아키텍처/구성 개요 실시간 추천 기능은 Observability 데이터 스트림과 룬북 메타데이터, 그리고 조직의 보안 정책을 고려한 LLM Gateway를 기반으로 구성됩니다. 핵심은 ‘LLM이 보아도 되는 정보’와 ‘보면 안 되는 정보’를 명확히 구분하고, 룬북의 구조적 특징을 학습 가능한 포맷으로 제공하는 것입니다. 전형적인 구성은 다음과 같습니다. 로그·메트릭·이벤트가 수집되면, 룰 엔진이 1차 필터링 후 LLM 요청을 생성합니다. 요청은 중앙 정책 엔진을 경유하여 PII 제거 및 역할 기반 데이터 마스킹을 거친 뒤 LLM Gateway로 전송됩니다. LLM의 응답은 서비스 담당 팀에게 슬랙/이메일/콘솔 UI 형태로 전달되며, 동시에 감사 로그로 남습니다. 이 구조는 장애 조치 흐름을 변경하지 않고, 기존 룬북의 연장선에서 ‘추천 레이어’로 작동하므로 도입 부담이 비교적 낮습니다. 운영/모니터링 포인트 초기 운영 단계에서는 추천 품질보다 안전성과 ...