✅ OpenTelemetry + LLM 기반 이상행위 요약 자동 보고 시스템

1. 개요

실제 운영 환경에서는 수십만 건 이상의 로그/트레이스가 실시간으로 쌓이며,
다음과 같은 상황이 자주 발생합니다:
• 장애 시점 파악은 했지만 “어디가 문제인가” 찾는데 수십분~수시간 소요
• 로그 수는 많지만, “읽을 수는 없다” → 요약 불가
• 운영 보고용 문서 수기로 작성 → 중복 시간 낭비

이를 해결하기 위해 OpenTelemetry 기반 로그/Trace 수집 체계 위에
이상 패턴 탐지 + GPT 기반 요약 자동화를 결합합니다.

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2. 시스템 구성도

graph LR
A[Spring Boot / WebLogic 앱] --> B[OpenTelemetry Collector]
B --> C[Tempo / Loki / Jaeger]
C --> D[Log Aggregation]
D --> E[Anomaly Detection Engine]
E --> F[GPT 요약 요청]
F --> G[Slack / Notion / Jira 자동 보고]


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3. 핵심 구성 요소

구성 요소 설명
OTel Collector 로그, 트레이스, 메트릭 수집 (Spring Boot + WebLogic 지원)
Loki, Tempo 로그/트레이스 저장 및 조회
Anomaly Detector 시간/패턴/값 기반 이상 탐지 (PromQL, AI 기반)
GPT 요청기 이상 추출 로그 + 스팬을 문서화 요약
Slack / Jira 연동 요약 리포트 자동 전송 및 티켓 생성


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4. 이상 탐지 조건 예시

조건 예시 쿼리 / 기준
오류율 급증 increase(http_server_requests_errors_total[5m]) > 100
GC 시간 증가 rate(jvm_gc_duration_seconds_sum[1m]) > 2
쿼리 응답시간 이상 histogram_quantile(0.99, rate(db_query_latency_seconds_bucket[1m])) > 1.5
스레드 블로킹 WebLogic Thread stuck detection 로그 추출 패턴


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5. GPT 요약 요청 프롬프트 예시

[GPT Prompt]

다음은 09:10~09:15 사이 발생한 WAS 장애의 로그 및 트레이스 요약입니다.

1. HTTP 500 응답 급증 (평균 3 → 187)
2. `/order/submit` API 호출 지연 (95p: 1.2s → 5.8s)
3. `DBConnectionTimeout` 예외 97건 발생
4. GC 시간 증가 (0.4s → 2.9s)
5. WebLogic Thread Pool: stuck thread 감지됨

요약 리포트를 운영자에게 전달할 수 있도록, 장애 원인과 조치 방향을 알려주세요.

🔁 GPT 결과 예시:

📌 요약 보고
• 장애 원인: DB 연결 풀 고갈 → 주문 API 응답 지연 및 500 오류 다발
• 부가 징후: GC 시간 증가 및 Thread Pool 포화
• 조치 제안: DB Pool max 값 상향 + GC 파라미터 튜닝 + 스레드 스택 분석

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6. 출력 예시 (Slack 알림)

🛑 *[장애 요약 보고]*  
⏱ 09:12 – 주문 API 장애  
🔍 원인: DB 연결 지연 및 GC 블로킹  
📊 오류율: 5xx 97건 / 5분  
🔁 대응: 운영 서버 롤링 + DB Pool 재설정  
🔗 자세히 보기: [Jaeger Trace 보기](https://...)


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7. 실무 적용 전략

전략 설명
Spring Boot 표준 로그 포맷 통일 application-logback.xml에 JSON 포맷 정의
WebLogic 로그 → FluentBit 수집 Server.log + Access.log → Loki로 전송
LLM Prompt 사전 템플릿화 장애 유형별 (DB, WAS, GC, API External 등) 질문 프롬프트 분기
보고서 Jira 자동 등록 GPT 요약 내용을 Issue Description으로 등록


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8. 확장 방향

방향 설명
LLM 기반 RCA 리포트 생성 Root Cause + 조치권장 보고서를 PPT/Word로 자동 생성
LLM → 운영 매뉴얼 참조 유사 장애 시 KB 문서에서 대응 사례 찾아 연결
Slack / 음성봇 연동 운영자에게 음성/챗봇으로 장애 원인 전달


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✅ 결론

OpenTelemetry와 LLM을 결합한 이 체계는 단순한 모니터링을 넘어
운영자의 문제 인식–조치–보고 전 과정을 자동화합니다.

특히 WebLogic + Spring Boot 환경처럼 이종 WAS가 섞여 있는 구조에서도
로그–Trace–비정상 패턴–GPT 보고서까지 완전 자동화 루프가 가능하며,
이는 운영 피로도를 크게 줄이고 대응 품질을 획기적으로 높이는 효과를 줍니다.

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