세션-트랜잭션-LLM 통합의 비밀: 차세대 운영 인텔리전스 백서

OPENMARU Cluster와 LLM의 통합으로, 파편화된 클라우드 네이티브 운영 환경을 자연어로 이해하고 제어하는 차세대 운영 인텔리전스 아키텍처를 제시합니다.

OPENMARU Cluster와 LLM이 만들어가는 새로운 운영 인텔리전스의 시대

오늘날 IT 운영의 복잡성은 과거와 비교할 수 없을 정도로 높아졌습니다. MSA와 쿠버네티스로 대표되는 클라우드 네이티브 환경에서는 서비스가 수백 개의 마이크로서비스로 쪼개지고, 각각이 수많은 데이터와 로그를 생성합니다.

문제는 이 데이터들이 서로 연결되지 못한 채 ‘사일로(Silo)’로 갇혀 있다는 점입니다. 이 백서는 바로 이 문제를 해결하기 위한 실질적인 해법으로, OPENMARU Cluster, OPENMARU APM, 그리고 LLM(대규모 언어 모델)을 하나의 통합 구조로 연결한 ‘차세대 운영 인텔리전스 아키텍처’를 제시합니다.

그 결과, 운영자는 단순히 로그와 차트를 ‘보는’ 것을 넘어, 자연어로 시스템을 이해하고 제어하는 새로운 방식의 운영 환경을 경험할 수 있습니다.

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백서의 목적

이 백서는 세 가지 핵심 목표를 지향합니다.

첫째, APM과 세션 데이터의 단절을 해소하는 것입니다.

OPENMARU Cluster가 관리하는 실시간 세션 정보와 APM이 저장하는 트랜잭션 데이터를 하나의 연속된 맥락으로 연결함으로써, “CPU 부하가 급증했을 때, 어떤 사용자가 어떤 URL을 호출했는가?”와 같은 질문에 명확히 답할 수 있습니다

둘째, LLM을 통한 자연어 기반 운영 지능화입니다.

운영자는 복잡한 SQL 쿼리나 지표 탐색 대신, “지난 10분간 트랜잭션 응답시간이 급증한 이유를 알려줘”처럼 자연어로 질문하면 LLM이 데이터를 해석해 원인을 설명해 줍니다.

셋째, AI-Native 운영 패러다임으로의 전환입니다.

기존의 APM이 수집 중심이었다면, 이제는 ‘이해(Understanding)’ 중심으로 진화합니다. 이 백서는 그 전환의 구체적 기술 기반과 구조적 방향을 제시합니다.

백서의 목차

서론: LLM·APM·세션클러스터 통합의 필요성
OPENMARU Cluster: IMDG 기반 세션 클러스터링 구조
OPENMARU APM: 운영 데이터의 시스템 오브 레코드(System of Record)
LLM 연동형 AI API 서버 구조 (특허 NP25073-KR)
동시접속자수 분석과 세션/트랜잭션 연계 모델
OpenTelemetry 기반 통합 관측성 아키텍처
운영 인텔리전스의 실질적 효과와 사례
결론: AI가 운영을 이해하는 시대의 도래
References & Links

백서 내용 요약

1장. 서론 – 기술적 단절을 해소하는 통합 아키텍처의 필요성

클라우드 네이티브 환경의 복잡성은 운영 데이터의 폭증을 낳았지만, 데이터 간의 연결성은 여전히 부족합니다.

이 장에서는 LLM, APM, 세션 클러스터를 통합해야 하는 필연적 이유를 제시합니다.

핵심은 세 가지 기술의 결합이 “선택이 아니라 필수”라는 점입니다

2장. OPENMARU Cluster – IMDG 기반 세션 클러스터링의 본질

OPENMARU Cluster는 인메모리 데이터 그리드(IMDG)를 기반으로, WAS 외부에 세션을 저장해 고가용성과 확장성을 제공합니다.

기존의 All-to-All 복제 방식이 가진 과도한 리소스 사용을 제거하며, Strong Consistency를 보장합니다

3장. OPENMARU APM – 운영 데이터의 허브로 진화하다

APM은 단순한 성능 모니터링을 넘어, 데이터 영속화의 중심 허브 역할을 수행합니다.

세션 서버의 실시간 데이터를 APM DB에 저장함으로써, 운영자는 시간축 기반의 트랜잭션 리플레이와 RCA(Root Cause Analysis)를 수행할 수 있습니다

4장. LLM 연동형 AI API 서버 – 특허 기반 아키텍처의 구현

특허 NP25073-KR에서 정의된 이 구조는 AI API 서버를 중심으로 세션 서버와 APM 서버를 지능적으로 연결합니다.

AI API 서버는 사용자의 자연어 질의를 분석해 “현재 상태”는 세션서버에서, “과거 이력”은 APM에서 데이터를 조회합니다.

LLM은 이 데이터를 해석하여 사용자가 원하는 형태로 결과를 반환합니다

5장. 동시접속자수와 운영 지표의 재정의

이 백서는 단순한 “활성 세션 수”가 아니라 실제 요청을 수행 중인 “동시 사용자 수” 개념을 새롭게 정의합니다.

두 지표를 결합하면 시스템 병목의 원인을 보다 정확하게 파악할 수 있으며, LLM은 이를 기반으로 자동 부하 진단과 예측을 수행할 수 있습니다.

6장. OpenTelemetry 기반 통합 관측성 구조

세션, 트랜잭션, 분산 트레이스, 로그를 하나의 표준 스키마로 통합하는 OpenTelemetry 기반 구조를 제시합니다.

이로써 LLM이 “사용자 user-123의 주문 요청이 어디서 지연되었는가?”와 같은 질의를 정확히 추론할 수 있습니다

7장. 운영 인텔리전스의 실제 효과

LLM이 세션·트랜잭션 데이터를 실시간으로 결합해 이상 탐지, 부하 원인 분석, 자동 제어 제안을 수행합니다.

이 단계에서 운영은 더 이상 단순 모니터링이 아니라 ‘이해 기반의 제어(Understanding-driven Control)’로 진화합니다.

7. 결론: AI가 운영을 이해하는 시대의 개막

OPENMARU Cluster와 APM, 그리고 LLM의 결합은 운영의 언어를 바꿉니다.

운영자는 로그를 분석하는 대신, 자연어로 시스템의 상태를 묻고 답을 받는 새로운 업무 방식을 경험하게 됩니다.

이것이 바로 ‘AI-Native 운영 인텔리전스’의 시작입니다

백서를 다운로드해야 하는 이유

이 백서는 단순히 기술을 소개하는 문서가 아닙니다.

OPENMARU Cluster와 APM, 그리고 LLM의 통합이 실제로 어떻게 구현되고, 어떤 데이터를 어떻게 연결해 운영 효율을 극대화하는지를 구체적인 예시와 다이어그램으로 제시합니다.

특히 동시접속자수 분석 모델, AI API 서버의 실제 데이터 흐름, 특허 명세서 구조까지 포함되어 있어, IT 운영자와 의사결정자에게 실질적인 인사이트를 제공합니다.

지금 바로 백서를 다운로드하시고, AI 기반 운영의 전환이 어떻게 구현되는지, 그리고 LLM이 어떻게 IT 운영의 새로운 언어가 되는지를 직접 확인해 보시기 바랍니다.