APM + LLM 기반 메트릭 인텔리전스

# APM 분석 솔루션
3주간 프로젝트별 데이터 기반
트렌드 및 이상 탐지

APM에서 수집한 CPU, 디스크 사용량, 네트워크 트래픽 아웃 메트릭을 LLM에 분석 의뢰하여 프로젝트별 트렌드를 파악하고 이상 징후를 조기에 탐지하는 솔루션입니다.

분석 기간: 최근 3주 대상 메트릭: CPU · Disk Usage · Network Traffic Out 목적: 트렌드 분석 & 이상 탐지 자동화
효율적인 시스템 운영과 문제 대응에 기여하는 실무형 APM·LLM 통합 분석 플랫폼
3주 메트릭 인사이트 요약
Trend 분석 이상 탐지
CPU Usage
안정적 · 완만 상승
일부 구간 High Load 스파이크
Disk Usage
점진적 증가
용량 계획 필요 구간 존재
Network Out
변동성 높음
트래픽 피크 구간 집중 관리
Overview
솔루션 소개 및 개요
솔루션 소개

이 솔루션은 APM에서 최근 3주간 수집한 CPU, 디스크 사용량, 네트워크 트래픽 아웃 메트릭을 활용합니다. 대규모 언어 모델(LLM)에 데이터를 분석 의뢰하여 프로젝트별 트렌드를 파악하고 이상 징후를 탐지하는 데 목적이 있으며, 효율적인 시스템 운영과 문제 대응에 기여합니다.

분석에 필요한 시간 축의 일관성과 데이터 완성도를 확보하여 프로젝트별 자원 사용 패턴을 명확히 파악할 수 있는 신뢰성 높은 분석 기반을 제공합니다.

### APM에서 수집하는 메트릭 종류

- 프로젝트별 CPU 사용량
- 프로젝트별 디스크 사용량 (Disk Usage)
- 프로젝트별 네트워크 트래픽 아웃 (Network Traffic Out)

이들 메트릭은 시스템 자원 활용 현황을 파악하고, 병목 및 잠재적인 장애 요인을 식별하는 핵심 지표로 활용됩니다.

### LLM을 활용한 분석 목적

- 수집된 데이터를 심층 분석하여 트렌드 변화 예측
- 정상 패턴에서 벗어나는 이상 징후 자동 탐지
- 운영 안정성과 효율성 극대화
- 운영·개발·경영 모두를 위한 공통 인사이트 제공

3주라는 분석 기간은 시스템의 정상 및 비정상 상태를 함께 관찰하기에 적절한 윈도우로, 트렌드 및 이상 탐지 모델의 학습과 검증에 활용됩니다.

Analytics
분석 및 이상 탐지 기능

### 트렌드 분석 방법과 결과

수집된 CPU, 디스크, 네트워크 메트릭을 바탕으로 LLM이 시계열 데이터 패턴을 분석하여 주요 트렌드를 도출합니다.

- CPU 및 네트워크 사용량의 증감 추세와 주기성 파악
- 프로젝트별 자원 활용 변화에 대한 인사이트 제공
- 부하 패턴에 따른 자원 증설·튜닝 타이밍 도출

이 분석 결과를 통해 향후 자원 수요 예측과 최적화 전략 수립이 가능해집니다.

### 이상 탐지 알고리즘과 적용 사례

LLM 기반 이상 탐지 알고리즘은 정상 패턴에서 벗어나는 데이터를 자동으로 식별합니다.

- CPU 과부하 및 급격한 사용량 상승 구간 자동 감지
- 네트워크 트래픽 급증·급감 구간 조기 경고
- 디스크 사용량 비정상 증가 패턴 감지

실제 적용 사례에서는 문제 발생 시간을 최소화하고, 장애 대응 속도를 크게 향상시키는 효과를 확인했습니다.

Impact
솔루션 구축 효과 및 기대 결과

### 운영·기술 관점 효과

- 시스템 안정성 향상 및 장애 리스크 사전 감소
- 불필요한 알람·오탐 감축으로 운영 피로도 감소
- 운영 효율성 증대 및 문제 대응 시간 단축
- 데이터 기반 성능 튜닝 및 용량 계획 지원

### 비즈니스·경영 관점 효과

- 데이터 기반 의사결정 강화로 비용 절감
- 서비스 품질 개선 및 고객 경험 향상
- 리스크 관리 체계 고도화를 통한 신뢰도 제고
- 지속적 학습으로 분석 정확도와 예측력 향상

Conclusion
결론 및 문의

본 솔루션은 APM 메트릭 수집과 LLM 분석을 결합하여, 효율적인 트렌드 파악과 이상 탐지를 구현합니다. 이를 통해 시스템 운영의 안정성과 생산성을 높이고, 리스크를 사전 대응할 수 있는 강력한 도구임을 확인하였습니다.

앞으로도 지속적인 개선과 확장을 통해 비즈니스 가치를 극대화할 수 있는 방향으로 진화해 나갈 예정입니다.