지금, 우리는 AIOps가 한 단계 더 진화하는 변곡점에 서 있습니다. 바로 LLM AIOps, 거대 언어 모델(Large Language Model)이 결합된 AIOps의 시대입니다.

이 글에서는 LLM AIOps가 무엇이며, 우리의 일과 시스템을 어떻게 바꾸어 놓을지에 대해 전문가의 시선으로, 하지만 누구나 이해할 수 있도록 쉽게 풀어 설명해 드리고자 합니다.

AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations)는 대량의 모니터링 데이터(메트릭, 로그, 트레이스 등)를 머신러닝 기법으로 분석해 이상을 감지하고 대응하는 기술입니다. 2016년 가트너가 제시한 이후, IT 시스템의 장애 관리와 자동화를 돕는 주류 접근법이 되었습니다.

여기에 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)을 도입한 것이 바로 LLM AIOps입니다. LLM은 GPT나 BERT처럼 방대한 텍스트로 사전학습된 자연어 처리 모델로, 비정형 문서·로그·설정 등도 이해할 수 있습니다.

LLM AIOps를 이해하려면 먼저 AIOps부터 시작해야 합니다. AIOps는 머신러닝과 데이터 분석 기술을 사용해 IT 운영에서 발생하는 방대한 데이터를 자동 수집 및 분석하여, 이상 징후를 탐지하고 문제의 원인을 예측하는 기술 분야입니다. 시스템 로그, 성능 지표(metrics), 분산 추적(traces) 데이터 등을 분석해 “어떤 서비스의 CPU 사용량이 평소와 다릅니다” 와 같은 이상 패턴을 찾아내는 것이죠. 마치 24시간 쉬지 않는 예리한 눈을 가진 감시자와 같습니다.

여기에 LLM(거대 언어 모델), 즉 ChatGPT와 같이 인간의 언어를 이해하고 생성하는 능력이 뛰어난 인공지능이 더해진 것이 바로 LLM AIOps입니다. 기존 AIOps가 데이터 속에서 ‘무엇(What)’이 잘못되었는지 숫자로 알려줬는데요. LLM AIOps는 그 숫자와 데이터에 담긴 ‘맥락(Context)’을 이해하고, ‘왜(Why)’ 그런 일이 발생했으며 ‘어떻게(How)’ 해결할 수 있는지 인간의 언어로 설명해 주는 파트너가 됩니다.

예를 들어, 기존 AIOps가 “결제 서비스에서 에러율 5% 증가”라는 경고를 보냈다면, LLM AIOps는 다음과 같이 훨씬 풍부한 정보를 제공합니다.

“30분 전 ‘결제 서비스’의 새로운 버전이 배포되었습니다. 이 배포 직후 데이터베이스 연결 시간 초과(timeout) 관련 에러 로그가 급증하기 시작했습니다. 최근 변경된 코드 중 데이터베이스 커넥션 풀 설정 부분이 의심됩니다. 이전 버전으로 롤백하거나, 관련 설정 값을 확인하는 것을 권장합니다.”

이처럼 LLM AIOps는 단순히 데이터를 분석하는 것을 넘어, 여러 정보 소스(코드 변경 이력, 인프라 변경 사항, 동료들의 채팅 내용 등)를 경험 많은 시니어 엔지니어처럼 상황을 진단, 해결책을 제시하는 조력자 역할을 합니다.

LLM AIOps와 기존 AIOps의 가장 큰 차이점은 ‘이해’와 ‘소통’ 방식에 있습니다. 이 차이는 IT 운영의 패러다임을 바꿀 만큼 강력합니다.

첫째, 처리하는 데이터의 종류가 다릅니다. 기존 AIOps는 주로 숫자와 정해진 형식으로 이루어진 정형/반정형 데이터(예: CPU 사용률, 특정 형식의 로그) 처리에 강점을 보였습니다. 하지만 LLM AIOps는 여기에 더해 엔지니어들이 작성한 자유로운 형식의 로그 메시지, 장애 보고서, Slack이나 Teams에서 나눈 대화, 기술 문서 등 비정형 텍스트 데이터를 완벽하게 이해할 수 있습니다. 시스템이 뱉어내는 데이터뿐만 아니라, 시스템을 운영하는 ‘사람’이 만들어내는 정보까지 분석의 범위에 포함시키는 것입니다.

둘째, 문제 해결 인터페이스가 다릅니다. 기존 AIOps는 주로 복잡한 대시보드와 그래프를 통해 정보를 시각화했습니다. 이 대시보드를 해석하는 것은 여전히 전문가의 몫이었죠. 반면, LLM AIOps는 대화형 인터페이스, 즉 채팅을 통해 소통합니다. IT 담당자는 마치 동료에게 물어보듯 자연스러운 언어로 질문할 수 있습니다. “지난 1시간 동안 ‘사용자 인증 서비스’에서 발생한 모든 비정상 로그를 요약해 줘”라고 물으면, LLM AIOps는 복잡한 쿼리 없이도 즉시 알아듣고 분석 결과를 요약해서 보여줍니다.

셋째, 결과의 깊이가 다릅니다. 기존 AIOps의 결과물은 ‘상관관계 분석‘에 그치는 경우가 많았습니다. “A 지표가 오를 때 B 에러가 함께 발생했다“는 사실을 알려주지만, 왜 그런지는 사람이 직접 추론해야 했습니다. LLM AIOps는 여기서 한 걸음 더 나아가 ‘인과관계 추론‘에 도전합니다. 방대한 학습 데이터를 바탕으로 “A는 새로운 코드 배포로 인한 것이고, 이것이 B 에러의 직접적인 원인일 가능성이 높다“와 같이 논리적인 추론 결과를 제시합니다. 이는 문제 해결 시간을 획기적으로 단축시키는 핵심적인 차이점입니다.

LLM AIOps의 등장은 IT 운영자(DevOps 엔지니어, SRE 등)의 일상과 의사결정 방식도 바꾸고 있습니다. 반복적인 로그 수집·분석이나 간단한 경보 트리아지(task assignment) 작업은 LLM 기반 시스템이 도맡을 수 있습니다. 즉, 사람은 결과를 점검하고 활용하는 형태로 역할이 전환됩니다. 예를 들어 Cisco는 LLM이 통합된 AIOps 플랫폼을 통해 “수천 건의 로그와 이벤트를 즉시 분석하여 가장 유력한 원인을 제시”하고, 적절한 담당 팀을 추천함으로써 문제 해결 시간을 대폭 단축한다고 설명합니다.

또한 LLM은 실무 경험이 적은 인력도 전문가 수준으로 지원하는 멘토처럼 작동하여, 덜 숙련된 엔지니어도 자신 있게 복잡한 사건을 처리할 수 있게 도와줍니다. APM 이나 Observability 솔루션에 AI 에이전트 기반 시스템을 도입해 로그 요약이나 워크플로 검토 같은 반복 작업을 자동화가 가능합니다. 그렇기에 사람이 보다 창의적인 업무에 집중할 수 있다고 강조합니다.

결과적으로 운영팀은 단순 경보 응답에서 벗어나 중요한 의사결정과 검증에 더 많은 시간을 쏟게 됩니다. 실제로 LLM이 도입된 조직에서는 MTTR(평균 수리 시간)이 감소하였습니다. False Positive 알림이 줄어들어 경고 피로도가 완화되는 등 업무 속도와 효율또한 눈에 띄게 개선되었습니다.

LLM AIOps의 등장은 IT 담당자의 일하는 방식을 근본적으로 바꾸어 놓을 것입니다.

LLM AIOps가 IT 운영 환경에 가져올 변화를 더 명확하게 이해하실 수 있도록, 장애 대응 과정의 각 단계를 중심으로 ‘이전(Before)’과 ‘이후(After)’의 모습을 표로 정리해 보았습니다.

LLM AIOps 이전 (Before):

한밤중에 장애 알림이 울립니다. IT 담당자는 급하게 컴퓨터를 켜고, 여러 개의 모니터에 각기 다른 모니터링 툴(Grafana, Kibana, APM)을 띄웁니다.

개발팀, 운영팀, 인프라팀 담당자들이 ‘워룸(War Room)’이라 불리는 긴급 회의 채널에 모여 각자 자신이 보는 지표와 로그를 공유하며 파편화된 정보를 맞추기 시작합니다. 특정 서비스의 로그를 보기 위해 복잡한 쿼리를 작성하고, 수만 라인의 로그를 눈으로 훑으며 의미 있는 단서를 찾습니다.

문제의 원인이 최근 코드 배포인지, 인프라 변경인지, 아니면 외부 서비스의 문제인지 추측하며 가설을 세우고 검증하는 과정을 반복합니다. 이 과정에서 엄청난 스트레스와 시간이 소요되며, 해결은 소위 ‘에이스‘라 불리는 특정 인력의 경험과 직관에 크게 의존합니다.

LLM AIOps 이후 (After):

장애 알림이 울립니다. 하지만 이번에는 LLM AIOps 챗봇이 담당자에게 먼저 말을 겁니다.

“새벽 2시 15분, ‘주문 서비스’에서 API 응답 시간이 3초 이상으로 급증하는 현상이 감지되었습니다. 5분 전 실행된 데이터베이스 스키마 변경 작업과 시간적으로 일치하며, 관련 에러 로그에서 ‘Unknown column’ 메시지가 반복적으로 나타나고 있습니다. 해당 스키마 변경 롤백을 제안합니다. 실행하시겠습니까?”

IT 담당자는 더 이상 데이터의 바다에서 허우적거리지 않습니다. LLM AIOps가 1차적으로 분석하고 종합한 ‘상황 보고‘와 ‘해결 제안‘을 검토하는 것으로 업무를 시작합니다. 그의 역할은 맹목적으로 데이터를 찾는 ‘탐정‘에서, AI가 제시한 증거와 추론을 검증하고 최종 결정을 내리는 ‘지휘관‘으로 바뀝니다. 문제 해결에 걸리는 시간(MTTR, Mean Time To Resolution)은 극적으로 단축됩니다. 담당자는 반복적이고 소모적인 분석 작업에서 벗어나 근본적인 문제 해결에 집중할 수 있게 됩니다.

awesome-LLM-AIOps 저장소에서 분류한 카테고리를 중심으로, LLM이 각 분야의 문제를 어떻게 해결하고 있는지 구체적인 사례와 함께 살펴보겠습니다.

이 분야의 핵심 과제: 장애 발생 시 분산된 정보를 신속하게 통합하고, 체계적인 대응 프로세스를 수립하여 서비스 중단 시간을 최소화하는 것입니다.

LLM AIOps의 역할: 장애 대응 프로세스를 체계화하고 자동화하는 핵심 허브(Hub) 역할을 수행합니다.

awesome-LLM-AIOps에 소개된 ChatOps, AID, Incident-Chat-Valet 등의 연구는 LLM을 활용하여 장애 대응 커뮤니케이션과 진단 과정을 고도화하는 데 초점을 맞춥니다.

• 실시간 상황 요약 및 동기화: 장애 상황에서는 여러 채널을 통해 관련 정보가 동시다발적으로 발생합니다. LLM은 이러한 정보의 흐름(알림, 엔지니어의 대화, 시스템 로그 등)을 실시간으로 분석하여 핵심 내용을 요약하고 공유합니다. 이를 통해 모든 관련자가 동일한 맥락 위에서 상황을 이해하고 중복 작업을 방지할 수 있습니다.
• 지능형 인시던트 분류 및 할당(Triage): 새로운 장애 티켓이 생성되면 LLM이 그 내용을 분석하여 심각도를 판단하고, 관련된 기술 스택을 식별하여 가장 적합한 담당 팀에 자동으로 할당합니다. 또한 과거의 유사 장애 데이터를 참조하여 초기 대응을 위한 유용한 정보를 함께 제공합니다.
• 장애 후 보고서(PIR) 자동 생성: 장애 대응이 완료된 후, LLM은 발생 시점부터 해결까지의 전체 이벤트 타임라인, 원인 분석 과정, 조치 내역 등을 종합하여 체계적인 장애 후 보고서(Post-Incident Review)의 초안을 생성합니다. 이는 담당자의 수동 문서화 부담을 줄이고, 자산화된 장애 경험을 통해 향후 재발 방지에 기여합니다.

핵심 가치: 기존에는 여러 채널에 흩어진 파편화된 정보를 담당자가 직접 조합해야 했다면, LLM AIOps는 모든 관련 정보를 하나의 맥락으로 종합하고 대응 과정을 지능적으로 조율하여 혼선을 줄이고 의사결정의 질을 높입니다.

이 분야의 핵심 과제: 복잡한 분산 시스템 환경에서 나타나는 다양한 이상 징후들 사이의 관계를 파악하여, 장애를 촉발한 최초의 근본 원인을 정확히 식별하는 것입니다.

LLM AIOps의 역할: 데이터 간의 상관관계를 넘어 인과관계를 규명하는 분석 엔진으로 기능합니다.

LLM4RCA, GPT4RCA, NexusRCA와 같은 연구들은 LLM의 추론 능력을 RCA에 접목합니다. 핵심은 시스템의 구조적 정보(토폴로지)와 동적 데이터(시계열 메트릭, 로그)를 통합적으로 분석하여 원인의 전파 경로를 역추적하는 것입니다.

• 다중 소스 데이터의 통합 분석: LLM AIOps는 특정 시간대에 발생한 다양한 유형의 데이터를 종합적으로 분석합니다. 예를 들어, 코드 배포 이력, 메트릭 이상 패턴, 특정 에러 로그, 인프라 변경 사항 등을 하나의 타임라인에 정렬하고, 이들 간의 시간적, 논리적 연관성을 분석하여 원인 후보를 압축합니다.
• 지식 그래프 기반의 인과 추론: 시스템 구성 요소 간의 의존성 관계(예: 서비스 A → 서비스 B → 데이터베이스 C)를 학습하여 지식 그래프(Knowledge Graph)를 구축합니다. 장애 발생 시, 이 그래프를 따라 영향이 전파된 경로를 역추적함으로써 가장 가능성이 높은 근본 원인을 식별하는 데 활용합니다.
• 자연어 기반 가설 검증: 엔지니어가 “최근 배포가 현재 CPU 급증의 원인인가?”와 같이 자연어로 가설을 제시하면, LLM은 이를 해석하여 관련된 데이터를 자동으로 조회하고 분석하여 가설의 타당성을 데이터 기반으로 검증해 줍니다.

핵심 가치: 기존 AIOps가 ‘A와 B가 동시에 발생했다‘는 현상(상관관계)을 알려주는 데 그쳤다면, LLM AIOps는 ‘A가 B의 원인이다‘라는 논리적 연결고리(인과관계)를 시스템 구조와 데이터를 근거로 추론해 냅니다. 이는 문제 해결의 방향을 명확히 제시하는 결정적인 차이입니다.

이 분야의 핵심 과제: 정해진 형식이 없거나 다양한 형식으로 대량 생성되는 텍스트 로그 데이터에서 신속하고 정확하게 유의미한 정보를 추출하는 것입니다.

LLM AIOps의 역할: 정형/비정형 텍스트 로그의 의미론적 이해(Semantic Understanding)와 분석을 수행합니다.

Log-GPT, LLM-based log parsing 등의 연구는 기존의 정규표현식(Regex) 기반 분석 방식의 한계를 극복하는 데 중점을 둡니다.

• 제로샷(Zero-shot) 로그 구조화: 기존 방식은 로그에서 정보를 추출하기 위해 사전에 복잡한 파싱 규칙을 정의해야 했습니다. LLM은 이러한 사전 규칙 없이도 로그 문장의 자연어 의미를 이해하여 ‘사용자’, ‘행위’, ‘에러코드’ 등 핵심 정보를 자동으로 식별하고 구조화합니다.

• 의미 기반 클러스터링 및 요약: 수많은 에러 로그가 발생했을 때, LLM은 로그 메시지의 표면적인 문자열이 아닌, 내포된 의미의 유사성을 기준으로 자동으로 그룹핑(클러스터링)합니다. 이를 통해 엔지니어는 수만 건의 개별 로그가 아닌, 몇 개의 핵심 문제 그룹에 집중하여 패턴을 신속하게 파악할 수 있습니다.
• 자연어 기반 로그 검색 인터페이스: 복잡한 쿼리 언어를 사용하지 않고, “지난 30분간 결제 실패와 관련된 모든 로그를 찾아줘”와 같이 일상적인 언어로 질문하여 원하는 로그 데이터를 검색할 수 있게 합니다.

핵심 가치: 기존의 로그 분석이 특정 키워드나 정해진 패턴을 찾는 ‘문자열 검색‘에 가까웠다면, LLM AIOps는 로그 메시지의 문맥과 의도를 파악하는 ‘의미 검색‘을 수행합니다. 이를 통해 분석의 정확도를 높이고 복잡한 규칙 설정의 부담을 없앱니다.

이 분야의 핵심 과제: 시스템 분석 및 운영 자동화에 필요한 다양한 쿼리 언어(PromQL, SQL 등)와 스크립트 작성에 대한 기술적 장벽을 낮추는 것입니다.

LLM AIOps의 역할: 자연어를 시스템이 이해할 수 있는 쿼리나 코드로 변환하는 인터페이스 역할을 합니다.

NL2PromQL, SQL-PaLM 등의 프로젝트가 이 분야의 대표적인 사례입니다.

• 자연어-쿼리 변환 (NL2Query): “A 서비스 파드들의 시간당 평균 CPU 사용량을 보여줘”와 같은 자연어 질문을 즉시 해당 모니터링 시스템의 정확한 쿼리(예: PromQL)로 변환해 줍니다. 이는 데이터 접근성을 크게 향상시킵니다.

• 운영 자동화 스크립트 생성: “특정 에러가 1분에 10회 이상 발생하면 Slack으로 알림을 보내는 스크립트 생성”과 같은 요구사항을 전달하면, LLM이 해당 기능을 수행하는 코드(예: Python 스크립트)의 초안을 작성해 줍니다. 이를 통해 반복적인 운영 업무 자동화의 구현 속도를 높일 수 있습니다.

핵심 가치: IT 전문가가 전문 쿼리 언어의 복잡한 문법을 모두 숙지하지 않아도, 일상 언어로 질문하여 원하는 데이터를 얻을 수 있게 됩니다. 이는 데이터 분석의 진입 장벽을 낮춰 데이터 민주화를 가속화하고, 전문가의 생산성을 극대화합니다.

LLM AIOps라는 분야는 매일같이 새로운 연구 논문이 발표되고, 오픈소스 프로젝트가 생겨나며, 기업들은 관련 상용 솔루션을 출시하고 있습니다. 정보가 너무나도 빠르게 쏟아져 나오기 때문에, 이 분야의 모든 흐름을 놓치지 않고 따라가는 것은 거의 불가능에 가깝습니다.

하지만 이 놀라운 기술의 흐름을 체계적으로 정리하기 시작한 선구자들이 있습니다. Jun-jie Huang이라는 연구자에 의해 시작되고 관리되고 있는 ‘awesome-LLM-AIOps GitHub 저장소’ 입니다.

‘Awesome List’는 특정 주제에 대한 고품질의 자료(논문, 블로그, 도구, 튜토리얼 등)를 한곳에 모아 큐레이션하는 GitHub의 문화입니다. Jun-jie Huang은 LLM AIOps 분야의 지식을 체계적으로 모으고 공유함으로써, 커뮤니티 전체가 함께 성장할 수 있는 발판을 마련하고자 했습니다.

이 저장소는 이제 막 LLM AIOps를 공부하려는 사람들에게는 훌륭한 로드맵이 되고, 현업 전문가들에게는 최신 기술 동향을 파악하는 중요한 정보 허브 역할을 하고 있습니다. 한 사람의 선한 영향력이 어떻게 기술 커뮤니티 전체에 기여할 수 있는지를 보여주는 좋은 사례라 할 수 있겠습니다.

LLM AIOps는 단순히 “운영을 자동화한다”는 개념을 넘어, 운영자의 인지와 결정을 보조하는 ‘코파일럿(Copilot)’의 역할로 확장되고 있습니다.

앞으로의 운영자는 시스템 전반을 이해하고 주도적으로 판단하는 ‘지휘관’의 역할을 하며, LLM은 해당 판단에 필요한 정보를 실시간으로 제공하고 자동화를 제안하는 협력자가 될 것입니다.

또한, GitOps나 IaC와 결합한 프롬프트 기반 인프라 운영(VibeOps), LLM 기반 메트릭 해석 및 알림 요약, 다국어 기반 운영 상담 시스템, MCP(Model Context Protocol) 기반 LLM 프롬프트 표준화 등도 병행되어 개발되고 있어, 향후 2~3년 내에 실질적 도입 사례가 더욱 폭발적으로 증가할 것으로 보입니다.

지금 우리는 IT 운영의 새로운 지평에 서 있습니다. LLM AIOps는 단순한 기술 트렌드를 넘어서, 복잡한 인프라를 더 인간 중심적으로, 더 직관적으로 다룰 수 있는 패러다임을 제시하고 있습니다. 아직은 초기 단계이지만, 수많은 기술적 한계들을 하나씩 넘어서는 중이며, 가까운 미래에는 운영자와 AI가 자연어로 협업하는 모습이 보편화될 것입니다.

이제는 단순한 자동화의 시대가 아닌, 의미와 문맥을 이해하는 운영의 시대입니다. 그 중심에는 LLM AIOps가 있습니다.

• awesome-LLM-AIOps – https://github.com/Jun-jie-Huang/awesome-LLM-AIOps
• AIOps Survey: A Survey of AIOps for Failure Management – https://arxiv.org/abs/2403.05841
• RCA Copilot: Automatic Root Cause Analysis for Cloud Incidents – https://arxiv.org/abs/2403.13506
• LLexus: A Language Agent for Cloud Incident Troubleshooting – https://arxiv.org/abs/2311.16550
• Building AI Agents for Autonomous Clouds (SoCC 2024) – https://arxiv.org/abs/2402.14347
• LogGPT: Towards General-Purpose Log Parsing with Large Language Models – https://arxiv.org/abs/2402.12219
• LogEval: Benchmarking Large Language Models for Log Understanding – https://arxiv.org/abs/2402.11049

• Gloss: A Prompt Learning Framework for System Log QA – https://arxiv.org/abs/2311.14658
• Datadog AI Assistant Announcement – https://www.datadoghq.com/blog/announcing-datadog-ai-assistant/
• Cisco AI Assistant for IT – https://blogs.cisco.com/news/ai-assistant-for-it
• Splunk AI Assistant Overview – https://www.splunk.com/en_us/blog/ai/splunk-ai-assistant.html
• OpsEval: Evaluating LLMs for DevOps Q&A – https://arxiv.org/abs/2310.20529
• MonitorAssistant: Alert Triage with LLMs – https://arxiv.org/abs/2311.10561