실무 리더가 정리한 대규모 분산로그에 LLM으로 이상패턴 자동분석 시스템 운영 아키텍처와 상용구 목차 개요 시스템 아키텍처(요약) 로그 파이프라인 및 전처리 LLM·벡터DB 설계와 분석 워크플로 운영·보안·규제 고려사항 FAQ 결론 — 다음 액션 실무 리더 요약 정리 이 글은 실무 리더가 정리한 대규모 분산로그에 LLM으로 이상패턴 자동분석 시스템 운영 아키텍처와 상용구를 둘러싼 현업 의사결정 포인트를 정리해 둔 섹션입니다. 이 글에서 짚고 가는 핵심 포인트 개요 시스템 아키텍처(요약) 로그 파이프라인 및 전처리 팀 내 위키나 아키텍처 리뷰 문서에 그대로 옮겨 적고, 우리 조직 상황에 맞게만 수정해도 큰 도움이 됩니다. 실제 엔터프라이즈 환경에서 이런 일이 자주 벌어집니다. 몇 년 전 우리 팀은 대규모 분산로그에 LLM으로 이상패턴 자동분석 시스템를 제대로 설계하지 못해 장애와 불필요한 야근이 반복되었습니다. 이 글은 그런 상황을 되풀이하지 않기 위해, 리더 입장에서 어떤 구조와 운영 방식을 먼저 정리해야 하는지에 초점을 맞추고 있습니다. 이 글에서 짚고 가는 핵심 포인트 개요 시스템 아키텍처(요약) 로그 파이프라인 및 전처리 LLM·벡터DB 설계과 분석 워크플로 실제 엔터프라이즈 환경에서 대규모 분산로그에 LLM으로 이상패턴 자동분석 시스템를 적용할 때 꼭 체크해야 할 구조와 운영 포인트만 정리했습니다. 개요 대규모 엔터프라이즈 환경에서는 수십만 건/초의 로그가 여러 서비스와 리전으로 분산되어 생성됩니다. 기존 룰·시계열 기반 탐지로는 패턴의 변화와 미묘한 이상을 잡아내기 어렵고, 원인 분석에 높은 수작업 비용이 듭니다. LLM(대형 언어 모델)을 보조 분석기로 활용하면 로그 클러스터의 요약, 이상 패턴의 인간 친화적 설명, 우선순위 부여에 유용합니다. 다만 모델...