✅ GPT 기반 Java Stacktrace 병목 탐지 및 리포트 자동화

1. 배경과 문제점

운영환경에서 다음과 같은 문제들이 반복됩니다:
• Stacktrace는 쏟아지지만, 원인을 파악하기 어렵다
• 로그만 봐서는 코드 구조나 호출 비용을 알 수 없다
• 개발자가 아닌 운영자 입장에서 분석 속도가 느리다
• 반복되는 병목이 문서화되지 않고 축적되지 않는다

→ GPT 기반 구조 분석과 리포트를 통해 이를 자동화합니다.

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2. 전체 구성 아키텍처

graph TD
A[Java App Log (Stacktrace)] --> B[FluentBit or Filebeat]
B --> C[Loki or Logstash]
C --> D[Stacktrace Extractor & Normalizer]
D --> E[GPT 분석기]
E --> F[Slack / Notion / Jira로 리포트 전송]


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3. Stacktrace 예시 입력

java.lang.NullPointerException: Cannot invoke "String.length()" because "name" is null
at com.example.customer.CustomerService.getCustomerName(CustomerService.java:52)
at com.example.customer.OrderService.processOrder(OrderService.java:91)
at org.springframework.web.method.support.InvocableHandlerMethod.invokeForRequest(InvocableHandlerMethod.java:150)
at org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet.doDispatch(DispatcherServlet.java:1040)

→ Stacktrace 추출 후, GPT에 요약 요청

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4. GPT 요약 프롬프트 예시

다음은 Java 애플리케이션에서 발생한 예외입니다.

- 발생 예외: NullPointerException
- 에러 메시지: Cannot invoke "String.length()" because "name" is null
- 스택 프레임:
  1. CustomerService.getCustomerName (52)
  2. OrderService.processOrder (91)
  3. Spring DispatcherServlet...

해당 오류의 발생 원인, 코드 리팩토링 제안, 병목 발생 가능성 여부, 반복 위험도를 설명해 주세요.


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5. GPT 자동 분석 리포트 예시

📌 Java Stacktrace 구조 분석 보고서

■ 발생 예외: NullPointerException

■ 추정 원인: name 객체가 null 상태에서 .length() 메서드 호출 시도

■ 병목 여부: 없음 (단순 런타임 예외, 호출 비용 낮음)

■ 코드 제안:

if (name != null && !name.isEmpty()) {
    return name.length();
}

■ 리팩토링:
• Optional 사용: Optional.ofNullable(name).map(String::length).orElse(0);
• Null Safe util 적용 고려

■ 반복 위험도: HIGH (NPE는 가장 빈번한 장애 원인 중 하나)

■ 개선 우선도: 중 (런타임 오류로 사용자의 실패 경험 유발 가능)

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6. 고급 기능 확장

기능 설명
Stacktrace Fingerprint 동일한 스택 구조 해시 → 중복 발생 자동 감지
코드 트레이싱 GitHub 리포지토리 연동 → 해당 라인 코드까지 추적
Auto Issue 등록 Jira/Notion으로 직접 이슈 생성 + GPT 리포트 첨부
Knowledge Base 축적 반복 예외 → 해결책 패턴으로 전환하여 운영 KB 자동 구축


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7. Stacktrace 병목 분석 특화 항목

항목 설명
호출 깊이 20단계 이상 재귀 / 미들웨어 반복 호출 병목 가능성
DB / Redis 콜 포함 여부 외부 리소스 병목 여부 분리
AOP / Proxy 과다 호출 Spring 내부 구조적 지연 탐지
GC Block 포함 여부 GC 로그와 연계 시 STW와의 상관 분석


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8. 도입 효과

항목 전통 방식 GPT 자동화
분석 시간 15~30분/건 3초 이내
문서화 여부 없음 또는 수기 Slack/Jira 자동 보고
병목 분류 정확도 개발자 역량 의존 GPT + 로그 학습 기반
해결책 추천 경험 의존 구조 기반 Best Practice 제안


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✅ 결론

GPT 기반 Stacktrace 분석 자동화는 다음과 같은 기업에 특히 적합합니다:
• 예외 로그가 매일 수천 건 이상 발생하는 SaaS 또는 API 기업
• Spring Boot 기반으로 Layered Architecture가 반복 호출되는 구조
• 운영자, 개발자가 분리된 조직 (DevOps/SRE 체계)

→ 수작업 디버깅을 제거하고, 문제 인식 → 진단 → 대응 → 문서화 전 과정을 자동화할 수 있습니다.

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