현재 많은 공공기관의 대국민 서비스와 내부 행정 시스템은 모놀리식 아키텍처로 구축되어 있습니다. 이러한 구조는 한때 효율적이었지만, 시대가 요구하는 민첩성과 유연성을 제공하는 데는 한계가 있습니다. 특히 최근, 업무 매뉴얼 안내, 법률 안내, 자료 검색과 같은 서비스를 인공지능 기반으로 제공하기 위해 대규모 언어 모델(LLM)을 도입하려는 움직임이 활발합니다.

그러나 보안과 개인정보 보호 요구사항으로 인해, 공공기관은 외부 클라우드 환경 대신 내부 온프레미스 인프라에 LLM을 구축해야 하는 상황에 직면해 있습니다. 이 과정에서 기존 모놀리식 시스템을 그대로 유지하는 것은 오히려 비효율성과 위험을 키우게 됩니다.

따라서, 모놀리식 시스템을 마이크로서비스 아키텍처(MSA)로 전환하는 것은 더 이상 선택이 아닌 필수 과제로 여겨지고 있습니다.

이번 글에서는 기술적, 운영적, 보안적 측면에서 왜 MSA 전환이 최선의 방법인지, 그리고 MSA가 온프레미스 LLM 통합에 어떤 이점을 주는지를 살펴보고자 합니다.

최근 공공부문에서도 Enterprise AI를 자체 구축하는 움직임이 본격화되고 있습니다. 민간 클라우드가 아닌 프라이빗 클라우드 환경에 AI 인프라를 구축함으로써, 데이터 주권을 지키고 보안성을 확보하는 한편, 최신 AI 기술을 적극 활용할 수 있는 기반을 마련하고 있습니다.

특히, 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 한 인공지능은 자연어 처리와 지능적 응답 생성에 뛰어난 역량을 보여주며, 기존 행정 서비스에 접목할 경우 대국민 서비스의 품질과 내부 업무 생산성을 획기적으로 향상시킬 수 있습니다.

기존 모놀리식 시스템은 하나의 커다란 애플리케이션 안에 모든 기능이 밀집되어 있어, 일부 기능만 수정하거나 새로운 기능을 추가하는 데도 전체 시스템을 수정하고 재배포해야 하는 부담이 컸습니다. 이런 구조는 변화에 신속히 대응해야 하는 현대 행정환경과 맞지 않습니다.

반면, 마이크로서비스 아키텍처(MSA)는 시스템을 독립적인 여러 개의 작은 서비스로 분할하여 개발, 배포, 운영할 수 있게 합니다.

이로 인해 다음과 같은 장점이 생깁니다:

• 민첩성 향상: 작은 단위로 빠르게 기능을 추가하거나 수정 가능
• 확장성: 필요한 서비스만 독립적으로 확장 가능
• 유지보수 용이성: 장애 발생 시 전체 시스템이 아닌, 문제가 있는 서비스만 수정
• 보안 강화: 서비스 단위로 보안 정책을 세분화할 수 있어, 민감 데이터 보호에 유리

특히 LLM을 적용할 경우, 모델 추론(Serving), 데이터 전처리, 검색 엔진 등 여러 기능이 독립적으로 운영되어야 하는데, 이러한 구조는 MSA에서 훨씬 효율적으로 구현할 수 있습니다.

기업들이 디지털 혁신과 AI 도입을 추진하는 가운데, 기존 모놀리식(monolithic) 시스템에 LLM(대규모 언어 모델) 기능을 직접 내장하는 방식은 시스템 복잡도 상승과 코드베이스 전체에 영향을 미치는 위험 요인을 증가시킵니다. 이에 비해, 마이크로서비스 아키텍처(MSA)를 활용하여 LLM 기능을 독립적인 서비스로 분리할 경우 다음과 같은 다양한 이점을 얻을 수 있습니다.

MSA는 각 기능을 독립적으로 동작하는 작은 서비스들로 분할하여 구성됩니다. 이로 인해 기존 시스템과 LLM 기능 간의 결합도를 낮추어, 필요한 경우 특정 서비스만 별도로 업데이트하거나 확장할 수 있습니다. 예를 들어, LLM 기반 질의응답 엔진을 별도 서비스로 구현하고 다른 서비스들이 API 호출을 통해 이를 활용하면, 기존 애플리케이션의 구조에 최소한의 영향을 주면서 최신 AI 기술을 도입할 수 있습니다. 이러한 유연성은 변화하는 요구사항에 빠르게 대응할 수 있도록 돕습니다.

LLM 서비스는 일반적인 비즈니스 로직을 처리하는 서비스와는 달리, 고성능 GPU와 대용량 메모리 등 특수한 하드웨어 자원을 필요로 합니다. MSA 환경에서는 각 서비스별로 최적의 기술 스택과 하드웨어 구성을 선택할 수 있으므로, LLM 서비스는 고성능 서버나 GPU 클러스터에서 독립적으로 운영되고, 다른 서비스들은 경량 환경에서 운영함으로써 전체 시스템의 비용 효율성과 성능을 극대화할 수 있습니다. 실제 업계에서는 이러한 방식으로 특정 AI 기능에 요구되는 리소스를 집중 투자하여 최적의 성능을 구현하는 사례가 늘어나고 있습니다.

LLM 서비스가 별도의 마이크로서비스로 분리되어 운영되면, 해당 서비스에 오류나 장애가 발생하더라도 다른 서비스에는 최소한의 영향을 미치게 됩니다. 이처럼 장애의 범위를 국한시키면 전체 시스템의 가용성을 유지할 수 있으며, 이는 특히 금융, 의료, 공공 분야처럼 고신뢰성이 요구되는 환경에서 중요한 장점으로 작용합니다.

온프레미스 환경에서 LLM 서비스를 별도로 운영할 경우, 데이터 보안과 규제 준수 측면에서 추가적인 이점을 제공합니다. 민감한 데이터가 외부 클라우드로 유출될 위험을 줄이고, 내부 보안 정책에 맞춰 LLM 서비스를 운영함으로써 데이터 보호와 프라이버시 정책 준수가 용이해집니다. 이러한 접근 방식은 최근 보안 규제가 강화되는 상황에서 많은 조직이 선호하는 전략입니다.

AI 기술과 LLM 모델은 빠르게 발전하고 있으며, 지속적인 연구 및 개선이 이루어지고 있습니다. 별도의 LLM 마이크로서비스를 도입하면 AI 전담 팀이 기존 시스템과 독립적으로 최신 모델을 실험하고 업데이트할 수 있어, 전사적인 혁신을 촉진할 수 있습니다. 이는 기업 내 다양한 팀 간 협업을 강화하고, 기술 부채를 최소화하는 동시에, 미래의 기술 발전에 유연하게 대응할 수 있는 기반을 마련합니다.

이와 같이 MSA를 통한 온프레미스 LLM 통합은 시스템의 확장성, 효율성, 안정성 그리고 보안을 동시에 달성할 수 있는 혁신적 접근 방식으로 평가받고 있습니다. 최신 산업 동향과 사례를 보면, 많은 선도 기업들이 이러한 아키텍처를 채택하여 AI 기능을 빠르게 도입하고 있으며, 지속적으로 변화하는 시장 요구에 대응하고 있습니다.

대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 기능은 일반적인 애플리케이션 로직과 비교할 때 월등히 높은 연산 부하와 집중적인 자원 소모를 수반합니다. 이러한 특성은 시스템 설계와 운영에 새로운 도전과제를 제시합니다. 특히, LLM 추론를 효과적으로 다루기 위해서는 부하 격리와 확장성 확보가 핵심 전략이 됩니다.

LLM 서비스는 대규모 연산을 수반하기 때문에, 하나의 프로세스나 인프라에 다른 서비스와 함께 혼재될 경우, CPU, 메모리, GPU 자원을 잠식하여 전체 시스템 성능에 치명적인 영향을 줄 수 있습니다. 특히 모놀리식 아키텍처에서는 LLM 처리 중 발생하는 자원 과부하가 전체 애플리케이션의 안정성을 위협할 수 있으며, 최악의 경우 시스템 전반의 다운타임을 초래할 수 있습니다.

반면, 마이크로서비스 아키텍처(MSA) 기반 설계에서는 LLM 기능을 별도의 서비스로 분리하여 독립 프로세스나 컨테이너로 운영합니다. 이를 통해 LLM 서비스가 순간적으로 높은 부하를 유발하더라도, 다른 핵심 업무 서비스에는 영향을 미치지 않습니다. 만약 LLM 인퍼런스에서 장애가 발생하더라도, 문제는 해당 마이크로서비스에만 국한되어 시스템 전체의 안정성은 유지됩니다.

이러한 격리 전략은 단순히 장애 영향을 줄이는 것뿐 아니라, 운영 환경에서 서비스별 품질 관리(QoS) 정책을 세밀하게 적용할 수 있는 기반이 됩니다.

LLM 기능은 서비스 이용량에 따라 자원 수요 변동폭이 매우 크기 때문에, 고정형 인프라로 대응하는 것은 비효율적입니다. 특히 복잡한 질문 응답, 문서 생성, 대규모 데이터 분석 요청이 몰리는 경우, 순간적인 GPU, CPU, 메모리 수요가 급증할 수 있습니다.

MSA 구조에서는 이러한 수요 증가에 대응하여 LLM 서비스만 별도로 확장(Scale-Out) 할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 시간대에 법률 Q&A 챗봇 사용량이 급증하면, 전체 시스템을 확장할 필요 없이 해당 LLM 서비스 인스턴스만 추가 배포해 부하를 분산시킬 수 있습니다. 이는 인프라 자원의 낭비를 최소화하고, 빠르게 변화하는 수요에 유연하게 대응할 수 있는 강력한 방법입니다.

또한 고가의 GPU 자원은 일반적인 업무 처리에는 필요하지 않은 경우가 많기 때문에, GPU를 요구하는 LLM 서비스에만 선택적으로 할당함으로써 비용 절감과 성능 최적화를 동시에 달성할 수 있습니다.

LLM 서비스에 대한 격리와 확장은 단순한 안정성 확보를 넘어, 서비스 응답 시간 단축, 운영비용 절감, 시스템 전체 자원 활용률 개선이라는 세 가지 핵심 효과를 가져옵니다.

특히 오토스케일링(Auto-scaling) 기능을 통해 트래픽 패턴에 따라 LLM 서비스 인스턴스를 자동으로 조정하면, 서비스 품질을 유지하면서도 불필요한 인프라 비용을 절감할 수 있습니다.

결과적으로, LLM 인퍼런스 부하를 마이크로서비스 단위로 분리하고 유연하게 확장하는 접근은, 대규모 AI 기능을 안전하고 효율적으로 운영하는 데 있어 필수적인 전략임을 알 수 있습니다.

현행 모놀리식 구조와 마이크로서비스 구조를 LLM 적용 측면에서 비교하면 아래와 같습니다:

요약하면, 온프레미스 환경에서 LLM을 통합하여 지능형 공공 서비스를 구현하기 위해서는 기존 모놀리식 시스템을 마이크로서비스 아키텍처로 전환하는 것이 기술적·운영적 최선의 선택입니다. MSA로의 전환을 통해 각 업무 도메인별로 서비스를 분리하면 모듈화와 유연성이 극대화되어 AI 기능을 안전하게 도입할 수 있습니다. 또한 서비스별 독립 배포와 확장이 가능해져 LLM 워크로드를 효율적으로 관리하고, 빈번한 정책 변화에도 신속히 대응하는 민첩한 개발 운용이 실현됩니다.

나아가 보안 통제와 감사 추적을 서비스 단위로 세밀하게 적용함으로써 공공 기관의 엄격한 보안 요구를 충족하고, 고가용성 운영으로 국민에게 끊김 없는 서비스를 제공할 수 있습니다. 이러한 이유들로 인해 주어진 조건 하에서는 MSA로의 재설계가 가장 효율적이고 안전한 지능형 시스템 전환 경로라고 할 수 있습니다.