온프레미스 LLM 운영 시 장애 시나리오 10가지

1. 모델이 멈추는 순간: 인프라는 살아 있는데 추론은 죽어 있다

온프레미스 환경에서 LLM을 운영할 때 가장 처음 마주치는 장애는 의외로 단순해 보이는 상황에서 시작된다. 서버는 켜져 있고, 네트워크도 정상이며, 모니터링 대시보드에는 특별한 경고가 없다. 그런데도 모델은 응답하지 않거나, 응답 시간이 비정상적으로 길어진다. 이때 운영자는 흔히 “일시적인 부하 문제”라고 판단하고 상황을 지켜본다. 그러나 이런 판단이 반복될수록 장애는 구조적인 문제로 굳어진다.

온프레미스 LLM에서 가장 흔한 장애 시나리오 중 하나는 리소스는 존재하지만 추론 파이프라인이 정상적으로 연결되지 않은 상태다. GPU 메모리는 충분히 남아 있지만, 특정 프로세스가 메모리를 반환하지 않거나, 이전 추론 세션이 비정상 종료된 채 자원을 점유하고 있을 수 있다. 이 경우 시스템은 겉보기에는 정상처럼 보이지만, 실제로는 새로운 요청을 처리할 수 없는 상태에 빠진다.

또 다른 유형은 모델 로딩 단계에서 발생한다. 모델 파일은 디스크에 존재하지만, 로딩 중 특정 가중치가 손상되었거나 버전 불일치가 발생하면, 모델은 완전히 로딩되지 않은 상태로 대기하게 된다. 로그를 자세히 보지 않으면 이 문제는 쉽게 드러나지 않으며, 결과적으로 “응답 없음”이라는 증상만 남는다.

이 단계에서 중요한 것은 온프레미스 환경에서는 클라우드처럼 자동 복구가 이루어지지 않는다는 점이다. 모델이 멈추면, 그 상태는 사람이 개입하기 전까지 그대로 유지된다. 따라서 초기 장애는 빠르게 복합 장애로 발전한다. 응답 지연, 요청 적체, 후속 시스템 타임아웃이 연쇄적으로 발생하며, 문제의 원인은 점점 더 추적하기 어려워진다.

온프레미스 LLM 장애의 시작은 대부분 이렇게 “아무 일도 없어 보이는 순간”에서 출발한다. 그리고 이 특성이 바로 운영을 어렵게 만드는 첫 번째 이유다.

 

2. 데이터와 모델 사이의 균열: 조용히 무너지는 품질 장애

온프레미스 LLM 장애는 반드시 시스템 다운 형태로만 나타나지 않는다. 오히려 더 위험한 경우는 모델은 정상적으로 동작하지만, 결과의 품질이 서서히 무너지는 상황이다. 이 유형의 장애는 즉각적인 알림을 발생시키지 않기 때문에, 가장 늦게 발견되면서 가장 큰 피해를 남긴다.

대표적인 시나리오는 데이터 경로 문제다. 온프레미스 환경에서는 학습 데이터, 보정 데이터, 프롬프트 템플릿, 외부 참조 데이터가 서로 다른 스토리지나 서버에 흩어져 있는 경우가 많다. 이 중 하나라도 업데이트가 누락되거나, 경로가 변경되었는데 반영되지 않으면 모델은 의도하지 않은 데이터 상태를 기준으로 추론을 수행한다.

또 다른 문제는 시간에 따른 데이터 불일치다. 온프레미스 시스템은 배치 업데이트가 많고, 실시간 동기화가 제한적인 경우가 많다. 이로 인해 모델은 과거의 데이터를 기준으로 판단하고, 최신 상태와 어긋난 응답을 생성한다. 이때 시스템은 정상 작동 중이므로, 운영자는 이를 장애로 인식하지 못한다.

토큰화 설정이나 전처리 로직이 일부 서버에만 반영되지 않은 경우도 빈번하다. 동일한 모델을 사용하고 있음에도, 특정 노드에서는 다른 입력 표현이 전달된다. 결과적으로 같은 질문에 대해 서버마다 미묘하게 다른 응답이 생성되며, 이는 “모델이 불안정하다”는 오해로 이어진다. 실제 원인은 모델이 아니라 운영 환경의 비일관성이다.

이러한 품질 장애는 한 번 발생하면 쉽게 복구되지 않는다. 왜냐하면 명확한 “고장 지점”이 없기 때문이다. 모델은 계속 응답하고 있고, 시스템 로그에도 치명적인 오류는 남지 않는다. 그러나 사용자 경험은 분명히 나빠지고, 신뢰도는 조용히 깎여나간다. 이 유형의 장애는 온프레미스 LLM 운영에서 가장 위험한 시나리오 중 하나다.

3. 확장과 업데이트의 함정: 바꾸는 순간 터지는 장애들

온프레미스 환경에서 LLM을 운영할 때, 장애가 가장 많이 발생하는 시점은 변경이 이루어지는 순간이다. 모델 버전을 바꾸거나, 하드웨어를 교체하거나, 추론 방식을 개선하려는 시도는 거의 항상 새로운 장애를 동반한다. 이는 변화 자체가 위험해서가 아니라, 온프레미스 환경이 변화에 취약하기 때문이다.

모델 업데이트 과정에서 흔히 발생하는 문제는 부분 적용이다. 일부 서버에는 새로운 모델이 배포되었지만, 다른 서버에는 이전 모델이 남아 있는 상태에서 서비스가 재개된다. 이 경우 요청 라우팅에 따라 서로 다른 모델이 응답하게 되고, 결과의 일관성은 완전히 무너진다. 클라우드 환경에서는 이런 상황이 자동 배포 도구로 어느 정도 방지되지만, 온프레미스에서는 사람의 실수가 그대로 장애로 이어진다.

확장 과정에서도 문제가 발생한다. GPU 서버를 추가했지만, 드라이버 버전이나 라이브러리 환경이 기존 서버와 미묘하게 다를 경우, 특정 노드에서만 추론 오류가 발생한다. 이 오류는 특정 입력에서만 드러나기 때문에, 재현이 어렵고 원인 파악에 많은 시간이 소요된다.

또한 트래픽 증가에 대응하기 위해 병렬 처리를 늘리면, 동기화 문제나 큐 적체 문제가 발생한다. 온프레미스 환경에서는 네트워크 지연이나 I/O 병목이 클라우드보다 더 직접적으로 영향을 미치며, 이는 추론 지연이나 요청 손실로 이어진다.

이 모든 시나리오의 공통점은 업데이트 자체는 성공한 것처럼 보인다는 점이다. 시스템은 재시작되고, 기본 테스트도 통과한다. 그러나 실제 운영 트래픽이 들어오는 순간, 예상하지 못한 조합의 문제가 터진다. 온프레미스 LLM 장애는 이렇게 “성공적인 변경 이후”에 발생하는 경우가 매우 많다.

4. 운영의 마지막 벽: 장애를 장애로 인식하지 못하는 순간

온프레미스 LLM 운영에서 가장 치명적인 장애 시나리오는, 시스템이 문제가 있다는 사실조차 인식하지 못하는 상태다. 이는 단순한 기술적 오류가 아니라, 운영 구조의 문제에서 비롯된다. 장애는 발생했지만, 이를 감지할 수 있는 지표가 없거나, 있어도 해석되지 않는다.

예를 들어, 응답 시간이 점점 늘어나고 있음에도 불구하고 “아직 SLA는 넘지 않았다”는 이유로 경고가 발생하지 않는 경우가 있다. 또는 모델 출력의 품질이 떨어졌지만, 이를 자동으로 감지할 기준이 없어 사용자 불만이 쌓일 때까지 방치되는 경우도 흔하다.

온프레미스 환경에서는 로그와 메트릭이 분산되어 있는 경우가 많아, 전체 상황을 한눈에 파악하기 어렵다. 각 서버는 자신의 상태만 알고 있고, 시스템 전체의 맥락은 어디에도 모이지 않는다. 이 상태에서는 장애가 발생해도 “국소적인 문제”로 오인되기 쉽다.

결국 이러한 상황은 운영자에게 심리적 피로를 안긴다. 장애는 반복되지만 명확한 원인이 보이지 않고, 매번 땜질식 대응만 이루어진다. 이 과정에서 시스템에 대한 신뢰는 내부에서도 무너진다. “온프레미스 LLM은 원래 불안정하다”는 인식이 자리 잡는 순간, 개선의 동력은 사라진다.

그러나 중요한 사실은, 이 모든 장애 시나리오는 예외적인 사건이 아니라 예측 가능한 패턴이라는 점이다. 온프레미스 LLM 운영은 클라우드보다 어렵지만, 그만큼 장애 유형도 명확하다. 이를 사전에 인식하고, 구조적으로 대비하는 것이 유일한 해법이다.