생성형 AI, 특히 거대 언어 모델(LLM)이 실험을 넘어 실제 서비스로 빠르게 편입되면서, 기업의 운영 현장은 새로운 복잡성과 마주하고 있습니다.

우리는 그동안 미션 크리티컬한 IT 자원을 안정적으로 운영하기 위해 애플리케이션 성능 관리(APM)와 데이터베이스 성능 관리(DPM)를 당연한 전제로 삼아 왔습니다. 애플리케이션 응답 지연이나 쿼리 병목은 곧바로 매출 손실로 이어지기 때문입니다. 이제 LLM 역시 검색·요약·번역·대화형 응대 등 다양한 비즈니스 흐름의 중심에서 새로운 핵심 IT 자원이 되었습니다. 자연스럽게 질문은 이렇게 바뀝니다.

“이 강력하지만 예측이 까다로운 자원을 우리는 어떻게 관리해야 하는가?”

LLM의 운영 난이도는 기존 ML 모델과 결이 다릅니다. 입력과 출력의 변동 폭이 넓고, 같은 질문에도 답이 달라질 수 있으며, 때로는 사실과 다른 내용을 그럴듯하게 생성(‘환각’)하기도 합니다. 그래서 운영 관점의 모니터링은 단순한 정확도·정밀도 지표를 넘어, 생산 환경에서의 성능을 지속 관찰·평가하고 비결정적 생성 특성까지 추적하는 일로 확장됩니다. 전통적 모니터링 도구만으로는 문장 생성의 일관성, 사실성, 맥락 적합성 같은 언어 품질의 미묘한 차이를 포착하기 어렵다는 점을 짚으며, 운영 단계의 전용 관찰 체계가 필요함을 강조합니다.

바로 여기서 LPM(Large Language Model Performance Management)이 자리를 잡습니다. LPM은 APM/DPM처럼 자원을 실시간으로 관찰·진단·최적화하되, LLM 특유의 생성 과정과 리소스 사용을 함께 다룹니다. 예를 들어 vLLM은 성능 관리를 서버 수준 메트릭과 요청 수준 메트릭으로 나눠 설명합니다. 서버 수준에서는 실행 중인 요청 수, GPU/CPU 캐시 사용률, 프리픽스 캐시 적중률 등으로 전체 처리 용량과 병목을 가늠하고, 요청 수준에서는 첫 토큰까지의 시간(TTFT), 토큰당 처리 시간, 엔드투엔드 대기/지연(latency), 대기열 체류 시간 등으로 사용자 체감 품질을 정밀 추적합니다. 이런 지표들은 GPU 캐시 압박이나 큐 적체의 원인을 파악하고, 프롬프트 길이·배치 정책·스케줄러 설정 같은 운영 변수를 조정하는 실마리를 제공합니다.

결국 LPM은 LLM을 “잘 돌아가는 데모”에서 “예측 가능하고 비용 효율적인 인프라”로 격상시키는 운영의 기술입니다.

리소스 관점에선 고가의 GPU 자원을 낭비 없이 배분하고, 제품 관점에선 사용자 경험을 해치지 않는 선에서 지연을 최소화하며, 품질 관점에선 사실성·일관성·맥락 적합성을 계량해 개선 사이클을 굴립니다. 오케스트라에서 각 악기의 소리를 조율해 전체를 완성하듯, LPM은 복잡한 LLM 서비스의 성능을 조율하는 숨은 지휘자로서, 기업이 PoC 이후의 현실 세계에서 안정성과 예측 가능성을 확보하도록 돕습니다.

전통적 IT 환경에서 APM과 DPM의 가치는 분명합니다. APM은 사용자 요청이 애플리케이션 로직을 통과하는 경로와 지연을 추적해 병목을 찾아내고, DPM은 특정 쿼리가 느린 이유와 인덱스 동작 여부를 분석해 서비스의 근간을 지킵니다. 두 영역의 공통된 핵심은 관측 가능성(Observability) 문제의 원인을 신속하게 특정하고 해결할 수 있게 만드는 능력—입니다.

LLM 환경은 이보다 한층 복잡하고 예측 불가능합니다.

동일한 프롬프트에도 결과가 미세하게 달라지고, 내부 연산 경로를 함수 단위로 명확히 분해하기 어렵습니다. 따라서 단순 응답 시간만으로는 충분하지 않으며 TTFT(Time to First Token), TPS(Tokens per second) 같은 LLM 고유 지표를 통해서만 성능을 제대로 읽어낼 수 있습니다.

특히 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반 서비스는 ① 임베딩으로 질의를 벡터화하고 ② 벡터 DB에서 유사 문서를 검색하며 ③ 검색 컨텍스트와 원 질문을 조합해 프롬프트를 구성한 뒤 ④ LLM이 최종 응답을 생성합니다. 이 중 어느 한 구간의 병목도 전체 체감 성능을 무너뜨립니다. 벡터 검색이 느린지, 프롬프트 생성이 비효율적인지, LLM 추론이 지연되는지 엔드-투-엔드(End-to-End) 추적 없이 구분하기란 사실상 불가능합니다.

운영의 핵심은 GPU 특히 VRAM입니다. 어떤 모델을 적재했는지, 요청의 컨텍스트 길이가 얼마나 긴지에 따라 VRAM 점유와 처리 지연이 급변합니다. 처리량을 높이기 위한 배칭(Batching) 은 필수지만, 배치 크기·대기 전략을 잘못 잡으면 오히려 처리량이 줄거나 OOM(Out-of-Memory)을 유발할 수 있습니다. 결국 LPM은 GPU 활용률, VRAM 점유, NVLink/PCIe 대역폭 등 하드웨어 지표를 개별 LLM 요청과 정합해 해석해야만 운영 의사결정(모델/컨텍스트 정책, 배치·스케줄링 전략, 용량 계획)에 실효성을 부여할 수 있습니다.

정리하면, LLM은 기존 APM·DPM이 다루던 대상보다 더 동적이고, 더 불투명하며, 더 자원 의존적인 새로운 IT 자산입니다. 이 자산의 성능·비용·품질을 체계적으로 관리하려면 LLM 특성에 맞춘 전용 성능 관리 곧 LPM(LLM Performance Management)이 필요합니다. LPM은 LLM 네이티브 지표와 파이프라인 전 구간의 추적을 연결해 병목을 식별하고, 하드웨어 자원과 서비스 경험을 한 화면에서 결합해 최적의 운영 상태를 유지하게 만드는 필수 운영 능력입니다.

LLM 성능 관리(LPM)는 전통적 인프라 모니터링의 범위를 넘어, 비결정성·언어 품질·파이프라인 복합성까지 다루는 확장된 성능 관리 체계로 정의될 수 있습니다. 아직 공식 표준은 완성되지 않았지만, 현장의 공통 분모를 정리하면 LPM은 ① 전방위 관측 가능성 ② 성능 분석·최적화 ③ 서비스 품질·거버넌스의 세 축으로 설계하는 것이 합리적입니다. 갈릴레오의 모니터링 가이드가 제시하는 접근(광범위한 계측, 다차원 지표, 추적·저장 설계)은 이러한 방향성과 정확히 맞닿아 있습니다

관측은 “보는 것”을 넘어 “사후 설명 가능한 데이터”를 남기는 일입니다. 애플리케이션–RAG–모델 서빙–인프라를 가로지르는 광범위한 계측이 기본입니다. 입력 프롬프트·모델 응답·지연 시간·GPU/CPU 사용률 등을 요청 단위로 수집·연결하고, 프롬프트와 응답 자체를 저장·분석해 품질 신호를 함께 읽어야 합니다.

파이프라인 각 단계(프롬프트 생성→벡터 검색→모델 호출→후처리)에 스팬을 삽입해 엔드투엔드 추적을 구현하면, 예를 들어 “3초 지연”을 “벡터 DB 1.5초 + 첫 토큰 1.0초 + 후처리 0.5초”처럼 해부해 설명할 수 있습니다. 저장은 메트릭=시계열 DB, 프롬프트·응답=문서형 DB로 이원화해 세밀한 시점 분석과 장기 히스토리 보존을 모두 충족합니다.

클라우드 네이티브 환경에서는 Prometheus/Grafana/OpenTelemetry 연동이 필수이며, vLLM은 Prometheus 엔드포인트와 예제 대시보드를 통해 지표 노출을 공식화하고 있습니다.

관측으로 모은 데이터를 바탕으로 병목 구간을 자동 식별하고, 개선 우선순위를 제시해야 합니다. 토큰 처리량·TTFT·요청 지연·GPU 메모리·PCIe 대역폭 등 소프트웨어 – 하드웨어 상관분석을 통해, 문제가 자원 한계인지 서빙 로직의 비효율인지 분리합니다.

더 나아가 비용–성능 분석이 핵심입니다. 처리 토큰 수와 GPU 사용 시간을 결합해 요청 단가를 산출하고, 모델 크기 변경이나 서빙 엔진 교체(vanilla Transformers ↔︎ vLLM)에 따른 성능 10% 향상 vs 비용 50% 증가 같은 트레이드오프를 수치로 비교합니다. 이를 통해 “어떤 모델·엔진·프롬프트 전략이 가장 경제적인가”를 데이터로 결정할 수 있습니다.

속도만으로는 충분하지 않습니다. 응답 품질(관련성·사실성·응집성)과 안전성(독성·정책 위반)을 지속 평가해야 합니다. 갈릴레오는 환각, 사실 일관성, 맥락 적합성, 독성 여부 같은 가드레일 지표를 조기 경보 신호로 사용할 것을 권장합니다.

규제 준수와 사후 분석을 위해 프롬프트·응답 로깅과 감사 추적은 기본이며, VRAM 부족·모델 로딩 실패·타임아웃 등 운영 예외의 분류/빈도/근본 원인(RCA)을 체계화해 안정성을 높입니다.

관측–분석–거버넌스를 관통하는 축이 임계치 기반 알림과 자동화 대응입니다. 지연 시간·토큰 생성 속도·요청 대기열 길이에 임계값을 걸고 초과 시 경보·확장·트래픽 셰이핑을 트리거합니다. vLLM의 메트릭 스펙은 엔드투엔드 지연·대기 시간·프리필/디코드/추론 단계별 시간·요청당 프롬프트/생성 토큰 수를 히스토그램으로 수집하도록 정의해, 퍼센타일 기반 운영 결정을 가능하게 합니다.

잘 설계된 LPM은 LLM–RAG–체인/에이전트–벡터DB–게이트웨이로 이어지는 복합 경로를 투명하게 관찰하고, 비용과 품질을 함께 최적화하며, 규제 가능한 형태로 운영하게 만듭니다. 관측은 수집으로 끝나지 않습니다. “왜 그때 그 답을 그렇게 내놓았는가”를 데이터로 설명할 수 있도록 파이프라인 전 구간의 신호를 연결해 두는 것, 그것이 표준을 준비하는 오늘의 LPM이 갖추어야 할 본질입니다.

퍼블릭 클라우드에서 GPT·Gemini 같은 서비스를 API로 쓰면, 성능 관리의 대부분은 CSP가 책임집니다. 반면 데이터 주권·개인정보 보호·규제 준수 등의 이유로 온프레미스나 VPC에 직접 LLM을 배포하는 순간, 성능과 가용성, 비용 통제의 책임이 전적으로 우리에게 돌아옵니다. 문제는 온프레미스가 클라우드처럼 무한히 확장되지 않으며, 하드웨어 비용과 운영 복잡도가 급격히 커진다는 점입니다. 대형 모델, 벡터 데이터베이스, 프록시·서빙 프레임워크(Triton, TGI 등)와 쿠버네티스까지 포괄하는 스택은 전통적 방식으로 예측·시험하기 어렵고, 비결정성까지 겹쳐 운영 난도가 높아집니다.

이 지점에서 LPM(LLM Performance Management)은 선택이 아니라 필수입니다. 핵심은 다음 세 축으로 정리할 수 있습니다.

온프레미스는 GPU·CPU가 한정되어 있어, 동시 요청 폭주 시 대기열 적체나 스왑 등으로 성능이 급락할 수 있습니다. LPM은 요청 수·대기 수·스왑 수 같은 런타임 시그널을 계기판처럼 보여 주어 (예: vLLMnum_requests_running/_waiting/_swapped) 병목을 조기에 식별하고, 배치 크기·동시성·캐시 정책을 근거 있게 조정하도록 돕습니다. 이를 통해 동일 자원으로 지연 시간 안정화와 토큰 처리량(throughput) 극대화가 가능합니다.

쿠버네티스 파드, 네트워크, 스토리지, 모델 서빙, 프롬프트 가공, RAG 검색, 에이전트·체인까지 엔드-투-엔드로 추적하지 않으면, 지연의 근본 원인(RCA)을 찾기 어렵습니다. LPM은 프롬프트·응답 트레이싱과 단계별 메트릭 수집을 통해 “어디에서 시간이 소모되는지”를 계층별로 투명하게 드러냅니다. 예를 들어 RAG 파이프라인의 단계별 지연(쿼리 생성→인덱스 조회→재순위→컨텍스트 구성→모델 추론)을 분해하면, 인덱스 병목인지 모델 병목인지가 명확해집니다. 또한 프롬프트/응답을 로컬에 기록하고 품질·오류율·토큰 사용량을 체계적으로 관리하면, 보안·규제 준수 요구도 충족할 수 있습니다.

여러 팀과 서비스가 GPU를 공유하면, 배치 작업이 챗봇 같은 실시간 서비스의 응답성을 갉아먹는 Noisy Neighbor 문제가 쉽게 발생합니다. LPM은 테넌트·서비스 단위의 사용량·대기·실패율을 정밀 계측해, 공정한 할당 정책과 SLA 기준을 데이터로 설계할 수 있게 합니다. 필요 시 큐 우선순위, 프리엠션, 세션 격리, 캐시 파티셔닝 같은 정책을 수립·검증하여, 한정된 GPU로도 예측 가능한 품질을 유지합니다.

결국 온프레미스 LLM에서의 LPM은 다음을 동시에 달성하는 운영 체계입니다.

• 성능 극대화

GPU 캐시 활용률·지연·처리량을 근거로 배치·동시성·캐시 크기를 조정하여 같은 자원으로 더 많은 트래픽을 안정적으로 처리합니다. (vLLM Metrics: num_preemptions_total 등 활용)

• 가시성 강화

체인/에이전트·RAG 단계·모델 추론·인프라 층(네트워크/스토리지/파드)까지 엔드-투-엔드 추적으로 원인 진단 속도를 높입니다.

• 컴플라이언스 내재화

프롬프트/응답 로컬 로깅과 품질 메트릭 관리로 데이터 외부 유출 리스크를 통제합니다.

• 공정한 공유와 SLA

테넌트별 사용량을 수치화해 노이지 네이버를 억제하고, 비즈니스 우선순위에 맞춘 SLO/SLA를 실행합니다.

요약하면, LPM은 한정된 자원을 최대 효율로 쓰고, 비결정적 시스템을 예측 가능한 서비스로 전환하는 운영의 기반입니다. 온프레미스에서 “잘 버티는 LLM 서비스”는 LPM 없이 완성되기 어렵습니다.

NVIDIA H100·A100 급 데이터센터용 GPU는 대당 수천만 원이 훌쩍 넘는 CAPEX의 정점입니다. “비싼 GPU면 당연히 빠르다”는 기대만으로는 ROI를 증명할 수 없습니다. LPM(LLM Performance Management) 은 이 투자가 실제 서비스 성능과 비용 효율로 환전되고 있음을 데이터로 입증하게 만드는 운영의 핵심 장치입니다.

실사용률이 특정 시간대에 10%대에 머무는 패턴이 보인다면, 그 구간에 배치 학습·파인튜닝을 스케줄링하거나, vLLM의 PagedAttention·지속 배칭(continuous batching) 같은 고효율 서빙 기법을 적용해 동일 자원으로 더 많은 요청을 처리하는 식으로 즉시 개선안을 도출할 수 있습니다. vLLM은 메모리 단편화를 줄이고 캐시를 효율화하여 벤치마크에 따라 최대 수십 배(예: 24배) 수준의 처리량 향상이 보고되어 왔습니다.

무작정 배치를 키우면 대기 시간이 늘고, 작게 잡으면 GPU가 놀게 됩니다. LPM은 실시간 유입 패턴·프롬프트 길이·생성 토큰 통계를 기반으로 동적 배칭 전략을 조정해 처리량(throughput)과 지연(latency) 의 최적점을 지속적으로 갱신합니다. 이를 뒷받침하기 위해 vLLM은 프리필·디코드·전체 추론 시간의 히스토그램, 프롬프트/생성 토큰 속도, GPU 캐시 사용률 등 운영 메트릭을 노출합니다. 이런 지표로 GPU OOM/스왑 징후를 조기 감지하고 캐시/배치 파라미터를 즉시 튜닝할 수 있습니다.

체감 속도가 느리다고 곧장 GPU를 증설할 일은 아닙니다. LPM이 보여준 병목이 전처리 CPU 구간이거나 RAG의 벡터 DB/네트워크 I/O라면, GPU 대신 CPU/스토리지/인덱싱에 투자하는 편이 비용 대비 효과적입니다. 이런 정확한 용량 계획(Capacity Planning) 은 오로지 관측 데이터가 있을 때만 가능합니다.

예를 들어 GCP a3-highgpu-8g(8×H100) 는 지역·요금제에 따라 시간당 약 $88.49, 월 약 $64.6K 수준, Azure ND96isr H100 v5(8×H100) 는 시간당 $98.32, 월 약 $71.8K 수준(온디맨드 기준, 730시간 가정) 으로 집계됩니다. 예약/약정 시 월 비용이 대략 30% 내외 절감되는 추정도 있습니다. 이런 수준의 지출에서 과·미프로비저닝을 막는 것은 바로 수익성 그 자체입니다.

이를 위해 상용 모니터링은 vLLM 통합으로 GPU/CPU 캐시 사용률, CPU↔GPU 스왑, 지연·토큰 처리 속도를 수집해 불필요한 자동 확장과 유휴 비용을 억제하고, 임계치 기반 경보로 성능 저하를 선제 탐지하게 돕습니다. “GPU를 더 사기 전에” 병목의 실체를 드러내는 도구가 되는 셈입니다.

정리하면, 고가의 GPU를 쓸수록 LPM은 (1) 유휴 제거로 활용률을 극대화하고, (2) 배칭·캐시·스케줄링을 데이터로 최적화하며, (3) 병목을 정확히 지목해 올바른 투자로 연결시킵니다. 결과적으로 동일 하드웨어에서 더 높은 처리량과 더 낮은 지연, 그리고 지속 가능한 클라우드/온프레미스 TCO 를 동시에 달성하게 됩니다.

LPM은 “장애를 알리는 도구”를 넘어 사용자 경험·운영 효율·비용·리스크를 동시에 최적화하는 비즈니스 플랫폼입니다. 구체적으로는, 지연과 품질을 수치로 가시화하고(예: TTFT/종단간 지연), 병목의 위치를 분해해 추적하며, GPU·캐시·토큰 사용의 상관관계를 드러내어 용량 계획과 비용 의사결정을 데이터 기반으로 바꿉니다. vLLM은 Prometheus 형식으로 지표를 노출하고/metrics 엔드포인트를 통해 수집할 수 있어, Grafana·Managed Prometheus·Datadog 등과 쉽게 통합됩니다. 이를 통해 한 화면에서 성능(지연·처리량)과 자원(GPU/CPU 캐시·스왑)·품질(환각·독성·정합성)을 함께 보며 운영합니다.

챗봇·검색형 LLM 서비스의 체감 품질은 낮은 지연과 일관성입니다. LPM은 종단간 지연(E2E)과 첫 토큰 시간(TTFT)을 상시 관측해 느려지는 징후를 조기에 포착하고, GPU 캐시 구성·배치 정책·스케줄링을 조정해 응답 속도를 안정적으로 유지하게 합니다. Datadog vLLM 통합은 vllm.e2e_request_latency.seconds.*,vllm.time_to_first_token.seconds.*
와 같은 핵심 지표를 기본 대시보드로 제공합니다.

단순 “느리다”가 아니라 어디서 느린지 까지 내려갑니다. 대기열 길이/대기시간/스왑 여부(예:vllm.num_requests.waiting ,vllm.num_requests.swapped) 등 서버·엔진 레벨의 지표와 LLM 체인의 단계별 추적 정보를 함께 보면, 병목이 대기열 관리인지 토큰 생성인지 캐시 미스인지가 즉시 드러납니다. 알람과 추천 모니터가 큐 적체·지연 급증을 사전에 알려 MTTR을 분 단위로 줄입니다.

GPU는 “많이 사는 것”이 아니라 잘 쓰는 것이 핵심입니다. LPM은 GPU/CPU 캐시 사용률·요청 스왑·토큰 처리량을 한데 묶어 보여주며, 과도한 오토스케일링과 유휴 비용을 줄이게 합니다. 실제로 vLLM 통합에서 GPU/CPU 캐시 및 스왑 지표 기반의 리소스 권장 모니터링을 제공해 권리화(right-sizing)를 돕습니다. Kubernetes 환경에선 Managed Prometheus로 표준 방식의 수집·대시보드를 바로 붙일 수 있어, 용량 계획—SLO—비용을 같은 맥락에서 관리합니다.

지연만 빠른 서비스는 불완전합니다. LPM은 가드레일 메트릭(정확성·문맥준수·완전성·불확실성·독성/PII 등)을 함께 관측해 환각·부적절 응답을 조기에 잡아냅니다. Galileo는 Context Adherence, Correctness, Toxicity, PII 등 RAG/안전성 지표 셋을 제공하고, 프로젝트별로 필요한 가드레일을 선택·알림화할 수 있도록 안내합니다. 이는 책임 있는 AI 운영과 감사 추적성을 실무 수준으로 가능하게 만듭니다.

마이크로서비스·Kubernetes·서비스 메시로 쪼개진 현대 스택에서, LPM은 지표·로그·추적을 집계하여 단일 패널로 제공합니다. vLLM은 Prometheus로의 직접 노출과 Grafana/Cloud Monitoring 대시보드 연동 예시가 문서화되어 있어, 기존 관제 체계에 무마찰로 얹을 수 있습니다. vLLM 대시보드를 쓰면 성능·자원·알람까지 빠르게 통합됩니다.

• 인프라

GPU 활용률을 끌어올려 더 적은 GPU로 동일 처리량을 달성, 하드웨어·전력·상면을 직접 절감합니다.

• 운영

병목 위치가 보이니 분석·조치 시간을 며칠→몇 분으로 축소, 상급 엔지니어의 시간을 개발·고도화로 전환합니다. (데이터 상관관계 기반의 알람·권장 모니터가 실천을 가속화합니다.)

• 서비스 안정성(SLA) 강화

SLO/에러버짓 관점에서 지연·오류율·대기열을 선제 관리하고, 패턴 기반 이상징후를 경보화하여 중대 장애 이전에 대응합니다. 품질 가드레일과 결합하면 “빠르고 정확한” 응답이라는 SLA를 실질적으로 담보할 수 있습니다.

• 개발·실험·혁신의 가속

모델·프롬프트·아키텍처 변경의 성능·비용 영향을 실험군/대조군으로 곧바로 비교해 데이터 기반 결정을 상시화합니다. 개발자는 실시간 피드백을 보며 프롬프트·리트리버·배치 크기를 다듬고, 운영은 권한·대시보드·알림을 표준화해 배포 주기를 줄입니다.

• 거버넌스·감사 대응

프롬프트·응답·컨텍스트·의사결정 로그를 영속 기록해 규제 준수와 사후 소명을 가능하게 합니다. 안전성/개인정보 관련 가드레일을 상시 측정·통보하여 평판 리스크를 체계적으로 통제합니다.

LLM은 더 이상 기술 데모가 아니라, 비즈니스 핵심 로직을 수행하고 고객과 직접 소통하며 의사결정을 보조하는 핵심 인프라입니다. 이런 인프라는 ‘감’이나 개인 경험이 아니라 체계적인 성능 관리와 운영 원칙 위에서만 안정적으로 굴러갑니다.

이 지점에서 LLM Performance Management(LPM)는 LLM이라는 강력하지만 다루기 까다로운 엔진에 정밀한 ‘계기판’과 ‘제어장치’를 장착하는 일과 같습니다. LLM의 비결정성과 높은 자원 소모로 인해 기존 모니터링만으로는 충분한 통찰을 얻기 어렵기 때문에, LPM은 APM·DPM처럼 성숙한 성능 관리 체계로 자리 잡아야 합니다. 이를 위해서는 서버·요청 단위의 세밀한 메트릭, 프롬프트와 응답의 품질 평가, 실시간 추적과 가드레일, GPU 활용률과 비용 최적화가 유기적으로 결합되어야 합니다. 특히 온프레미스 환경이나 고가의 GPU 인프라를 운용하실수록 LPM은 안정성·성능·비용 효율성을 동시에 확보하는 핵심 전략이 됩니다.

따라서 LLM 플랫폼을 도입할 때 애플리케이션 아키텍처와 성능 관리 체계를 처음부터 함께 설계해야 합니다. 그렇게 할 때 비로소 사용자 경험을 최적화하고 운영 비용을 절감하며, 변화하는 요구에 맞춰 지속적으로 혁신을 확장할 수 있는 기반이 갖춰집니다. 조직의 성공적인 AI 전환을 목표로 하신다면, 지금이 LPM을 본격적으로 도입하고 내재화할 때입니다.

• vLLM 지표 수집·대시보드(Managed Prometheus,/metrics 엔드포인트) 가이드
• Datadog vLLM 통합: OOTB 대시보드, E2E/TTFT/토큰 처리량·캐시·스왑 지표, 비용 절감 시나리오
• Galileo 가드레일 메트릭: Correctness/Context Adherence/Chunk Utilization/Toxicity/PII 등 품질·안전성 측정