로그에서 인사이트로: AI가 오브저버빌리티를 재정의한다

로그에서 인사이트로: AI가 오브저버빌리티를 재정의한다

스폰서드 콘텐츠 | Elastic 제공

과도한 데이터와 기존 오브저버빌리티의 한계

현대 IT 환경은 데이터가 너무 많다. 실시간으로 장애를 탐지·진단하고 성능을 최적화하며 안정성과 보안·컴플라이언스를 보장해야 하지만, 예산과 인력은 제한적이다. 업계는 주로 DevOps와 SRE가 로그·메트릭·트레이스를 분석해 패턴을 찾고 사건의 ‘왜’를 밝히는 방식에 의존해 왔다. 하지만 쿠버네티스 클러스터만 해도 하루 30~50GB의 로그를 뿜어내며, 수상한 행동 패턴은 사람 눈을 쉽게 피해간다. Elastic CPO 켄 엑스너는 ‘AI 시대에 인프라를 사람만으로 관찰하겠다는 생각은 구시대적이다. 패턴 매칭에서는 기계가 인간보다 낫다’고 말한다.

‘왜’는 로그에 있지만, 대가를 치러야 했다

핵심 원인은 로그에 묻혀 있지만, 방대한 비정형 데이터 탓에 로그는 마지막 수단으로 밀려났다. 팀들은 복잡한 데이터 파이프라인을 구축하느라 시간을 투입하거나, 귀중한 로그를 버려 가시성 공백을 감수하거나, 그냥 쌓아두고 잊는 비싼 선택지 사이에서 줄타기를 해야 했다. 이로 인해 오브저버빌리티 전략 전반이 비효율에 갇혔다.

Elastic Streams: 로그를 신호와 맥락으로 바꾸는 AI

자동 분할·파싱과 중요 이벤트 부상

Elastic이 공개한 새 기능 ‘Streams’는 시끄러운 로그를 패턴·컨텍스트·의미로 전환해 수사(investigation)의 주 신호로 삼는 것을 목표로 한다. Streams는 AI로 원시 로그를 자동 분할·파싱해 관련 필드를 추출하고, 컨텍스트가 풍부한 로그에서 치명적 오류와 이상 징후 같은 중대한 이벤트를 자동으로 드러낸다. 엑스너는 ‘거칠고 방대한 데이터에서 자동으로 구조를 만들고, 사용 가능한 형태로 바꾸어, 문제를 알리고 시정까지 돕는 것—그게 Streams의 마법’이라고 설명한다.

조기 경보에서 시정 조치 제안까지

Streams는 SRE의 수작업을 크게 줄여 로그를 즉시 활용 가능하게 만들고, 조기 경보와 명확한 맥락을 제공해 원인 규명과 복구를 가속한다. 궁극적으로는 시정 조치(remediation) 단계를 제시하는 것을 목표로 하며, 팀은 곧장 문제 해결로 뛰어들 수 있다. 이렇게 로그 중심의 오브저버빌리티가 현실화되면, 탐지부터 대응까지의 체인이 단축된다.

깨진 워크플로를 뒤집다

지표→대시보드→트레이스→로그의 수작업

전통적으로 SRE는 지표·로그·트레이스를 설정하고, 경보와 SLO(임계값 기반 규칙)를 구성한다. 경보가 울리면 이상 징후를 보인 지표로 이동해 대시보드에서 다른 지표(CPU·메모리·I/O 등)와 대조하고, 필요하면 트레이스로 상·하류 의존성을 추적한 뒤, 최종적으로 서비스나 데이터베이스 로그로 들어가 디버깅한다. 효과가 떨어지면 도구를 더 얹는 식이라, 엔지니어는 끝없는 ‘툴 점프’를 하게 된다. 엑스너는 ‘AI가 그 워크플로 자체를 없앤다’고 말한다.

AI가 원인 분석과 복구를 선제적으로

AI 기반 Streams는 잠재 이슈를 선제 처리하고, 정보가 풍부한 알림을 생성해 곧바로 문제 해결로 이어지게 한다. 경우에 따라서는 시정 방안을 제시하거나 문제를 자동으로 고치고, 조치가 완료됐음을 팀에 통지한다. 오브저버빌리티 팀이 반복적으로 하던 수작업을 자동화하면서, 사람은 검증과 의사결정에 집중한다.

오브저버빌리티의 미래: LLM과 자동 복구

패턴 인식에 강한 LLM의 적합성

대규모 언어모델(LLM)은 반복적 대량 데이터에서 패턴을 식별하는 데 강하며, 이는 복잡하고 동적인 시스템의 로그·원격측정 데이터와 맞닿아 있다. 오늘날 LLM은 특정 IT 프로세스에 맞춘 학습도 가능하고, 자동화 도구와 결합하면 데이터베이스 오류나 자바 힙 이슈 같은 문제를 해결할 정보와 수단을 갖출 수 있다. 핵심은 맥락과 관련성을 부여하는 플랫폼과의 통합이다.

자동 런북·플레이북의 표준화

완전 자동 복구까지는 시간이 필요하지만, LLM이 생성하는 자동 런북·플레이북은 향후 몇 년 내 표준이 될 전망이다. 즉, LLM이 수정안을 제시하고, 전문 인력을 부르기보다 사람이 이를 검증·적용하는 흐름이 자리잡을 것이다.

인력난 해소와 역량 증폭

LLM이 즉시 전문가화를 돕는다

IT 인프라를 운영하려면 풍부한 경험과 신속한 대응 역량이 요구돼 채용이 더디다. 엑스너는 맥락에 단단히 정박한 LLM이 그 경험을 보완해 ‘주니어를 즉시 전문가로 증폭’시킬 수 있다고 말한다. 이는 보안과 오브저버빌리티 모두에서 숙련도 격차를 줄이는 지렛대가 된다.

이용 안내

Streams는 현재 Elastic Observability에서 사용할 수 있다. 본 기사는 VentureBeat의 스폰서드 콘텐츠이며, 자세한 문의는 sales@venturebeat.com 으로 연락하면 된다.