실무 리더가 정리한 엔터프라이즈 메시옵저버빌리티에 LLM 기반 근본원인분석 운영 아키텍처 가이드 배경과 문제 정의 아키텍처/구성 개요 운영/모니터링 포인트 보안·거버넌스 관점 구현 예시 (코드 또는 설정) FAQ 결론 배경과 문제 정의 대규모 엔터프라이즈 환경에서는 서비스 메시, 메시 기반 통신, 다층 마이크로서비스 구조가 일반화되었습니다. 이때 단순 로그/메트릭 수준의 모니터링만으로는 장애 근본원인(RCA)을 빠르게 규명하기 어렵습니다. 특히 로그 규모가 테라바이트 단위로 증가하면서 SRE 또는 운영실 팀이 모든 이벤트 흐름을 선형적으로 파악하기 힘든 상황도 빈번합니다. 최근에는 LLM 기반 분석이 운영 데이터의 맥락을 빠르게 정리하고, 인간이 놓치기 쉬운 패턴을 자동으로 연결하는 데 도움이 되고 있습니다. 다만 오탐률·과신 문제를 고려해야 하므로, 모델 출력이 운영 조치의 유일한 근거가 되지 않도록 설계하는 것이 중요합니다. 아키텍처/구성 개요 엔터프라이즈 메시 옵저버빌리티에 LLM 기반 RCA를 적용할 때는 데이터 파이프라인과 보안 경계가 명확히 구분되어야 합니다. 특히 메시 telemetry(trace, metrics, logs) 수집 계층, 데이터 정규화 계층, LLM 분석 계층, 결과 검증/대시보드 계층을 독립적으로 구성하는 것이 운영 측면에서 안전합니다. 일반적으로 아래 구성 흐름을 채택합니다. 1) 메시 프록시(예: Envoy)와 APM 에이전트에서 raw telemetry 수집 2) 중앙 수집/정규화 레이어에서 스키마 통합 및 최소 가명처리 3) LLM 분석 워커에서 사건 단위 분석 및 RCA 후보 생성 4) SRE 포털 또는 PagerDuty/Slack으로 결과 요약 전달 5) 운영자가 검증 후 후속 조치를 결정 운영/모니터링 포인트 LLM 기반 RCA는 모델 품질보다 운영 파이프라인의 데이터 신뢰도가 더 큰 영향력...

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 고객...