LLM 시대에 다시 보는 API 게이트웨이 트래픽 이상징후 탐지에 LLM 적용 모범 사례 배경: 왜 지금 LLM 기반 트래픽 이상징후 탐지인가 아키텍처 개요: 게이트웨이–스트림–LLM 파이프라인 프로세스: 수집, 전처리, 프롬프트, 판단 흐름 보안·비용 고려사항 구현 예시 코드 FAQ 결론 배경: 왜 지금 LLM 기반 트래픽 이상징후 탐지인가 엔터프라이즈 환경의 API 게이트웨이는 점점 더 복잡해지고 있으며, 단순 임계치 기반 규칙만으로는 비정상 트래픽을 실시간으로 판별하기가 어려워졌습니다. 특히 서비스 수가 많아지고, 트래픽 패턴이 여러 사업 라인과 배포 상태에 따라 빠르게 변할수록 고정 룰은 관리 비용을 기하급수적으로 증가시킵니다. 최근의 대규모 언어 모델(LLM)은 로그·메트릭·트레이스처럼 비정형적이지만 문맥이 담긴 데이터를 해석하는 데 효과적이며, 라벨이 부족한 상황에서도 임베딩 기반 이상징후 탐지나 직접 추론을 통해 빠른 판단을 도와줍니다. 이에 따라 API 게이트웨이에 유입되는 요청 흐름을 LLM에 연동해 “문맥 기반 이상징후 탐지”를 구현하는 방안이 각광받고 있습니다. 아키텍처 개요: 게이트웨이–스트림–LLM 파이프라인 대표적인 구성은 크게 네 단계로 나뉩니다. 첫째, API 게이트웨이는 요청 메타데이터(경로, 응답 시간, 상태 코드, 사용자·토큰 정보, 지역 등)를 로그 스트림으로 흘려보냅니다. 둘째, 로그는 스트리밍 플랫폼(Kafka, Kinesis 등)으로 집계되어 버퍼링됩니다. 셋째, 스트림 소비자는 LLM 호출에 적합하도록 로그를 배치·요약하거나 통계화합니다. 마지막으로, LLM 서비스가 해당 요약 정보를 기반으로 비정상 패턴을 판단해 알림 또는 정책 엔진으로 전달합니다. 이 구조는 모델 변경이나 정책 조정 시 게이트웨이 자체의 배포 부담을 줄...