우리는 LLM에 테라바이트 규모의 CI 로그를 제공했습니다.

CI 파이프라인에 숨겨진 금광

모든 엔지니어링 팀이 이를 생성합니다. 매일 수백만 줄에 달하는 타임스탬프, 스택 추적, 종속성 해결, 테스트 결과, 빌드 아티팩트, 누구나 읽을 수 있는 것보다 빠르게 스크롤되는 비밀스러운 오류 메시지 등이 있습니다. CI 로그는 현대 소프트웨어 개발의 배기가스이며, 대부분의 조직에서는 배기가스처럼 취급됩니다. 즉, 스토리지로 배출되어 잊혀집니다. 하지만 로그에 오류가 발생하기 전에 예측할 수 있는 패턴이 포함되어 있고 팀이 분기당 수백 시간을 소모하는 병목 현상을 식별하고 엔지니어 한 명도 볼 수 없는 시스템적 문제를 밝혀낼 수 있다면 어떨까요? 우리는 테라바이트 규모의 CI 로그 데이터를 대규모 언어 모델에 입력하여 알아내기로 결정했습니다. 그리고 우리가 발견한 내용은 DevOps에 대한 우리의 생각을 완전히 바꿔 놓았습니다.

CI 로그가 소프트웨어 엔지니어링에서 가장 활용도가 낮은 데이터인 이유

엄청난 양을 고려해보세요. 여러 저장소에 걸쳐 하루에 200개의 빌드를 실행하는 중간 규모 엔지니어링 팀은 매일 약 2~4GB의 원시 로그 데이터를 생성합니다. 1년이 지나면서 모든 컴파일, 모든 테스트 스위트 실행, 모든 배포 단계 및 시스템에서 겪은 모든 오류 모드를 캡처하는 테라바이트가 넘는 구조적 및 반구조적 텍스트가 됩니다. 이는 엔지니어링 조직의 생산성에 대한 완전한 고고학 기록이며 거의 아무도 읽지 않습니다.

문제는 데이터의 가치가 부족하다는 것이 아닙니다. 신호 대 잡음비가 잔인하다는 것입니다. 일반적인 CI 실행은 수천 줄의 출력을 생성하며 해당 줄 중 3~5줄에는 실행 가능한 정보가 포함될 수 있습니다. 엔지니어는 빨간색 텍스트를 검색하고 "FAILED"를 검색한 후 계속 진행하는 방법을 배웁니다. 그러나 가장 중요한 패턴(매주 화요일에 실패하는 불안정한 테스트, 모든 빌드에 40초를 추가하는 종속성, 세 가지 특정 서비스가 동시에 실행될 때만 나타나는 메모리 누수) 등 이러한 패턴은 개별 로그 수준에서 보이지 않습니다. 그들은 규모에 따라서만 나타납니다.

ELK 스택 및 Datadog과 같은 기존 로그 분석 도구는 지표를 집계하고 키워드 일치를 표면화할 수 있지만 CI 출력의 의미론적 복잡성으로 인해 어려움을 겪습니다. "포트 5432에서 연결이 거부되었습니다"라는 빌드 실패 메시지와 "치명적: 사용자 '배포'에 대한 비밀번호 인증 실패"라는 빌드 실패 메시지는 모두 데이터베이스 관련 실패이지만 근본 원인과 해결 방법은 완전히 다릅니다. 이러한 구별을 이해하려면 최근까지 인간만이 제공할 수 있었던 일종의 맥락적 추론이 필요합니다.

실험: LLM에 3.2테라바이트의 빌드 기록 제공

설정은 개념적으로 간단했고 실행은 악몽 같았습니다. 우리는 138,000명 이상의 사용자에게 서비스를 제공하는 플랫폼에서 14개월 동안의 CI 로그를 수집했으며, 이는 여러 서비스, 환경 및 배포 대상에 걸친 빌드를 포괄합니다. 원시 데이터 세트는 3.2테라바이트에 이르렀습니다. 즉, 160만 개의 CI 파이프라인 실행에 걸쳐 약 8억 4,700만 개의 개별 로그 라인이 포함되었습니다. 우리는 이 데이터를 청크화, 삽입 및 색인화한 다음 빌드 기록에 대한 자연어 질문에 답할 수 있는 RAG(검색 증강 생성) 파이프라인을 구축했습니다.

첫 번째 과제는 전처리였습니다. CI 로그는 깨끗한 텍스트가 아닙니다. 여기에는 ANSI 색상 코드, 자신을 덮어쓰는 진행률 표시줄, 바이너리 아티팩트 체크섬, 생성된 도구에 따라 최소 4가지 형식의 타임스탬프가 포함됩니다. 우리는 노이즈 제거, 타임스탬프 표준화, 파이프라인 단계, 리포지토리, 브랜치 및 환경에 대한 메타데이터로 각 로그 세그먼트에 태그를 지정하는 등 정규화에만 3주를 보냈습니다.

두 번째 과제는 비용이었습니다. 공격적인 청크 및 검색 최적화를 사용하더라도 테라바이트 규모의 텍스트에 대한 추론을 실행하는 것은 저렴하지 않습니다. 첫 달에만 상당한 컴퓨팅 크레딧을 소진했는데, 그 이유는 초기 접근 방식이 너무 순진했기 때문입니다. 즉, 쿼리당 너무 많은 컨텍스트를 전송하고 어떤 로그 세그먼트가 관련되는지 충분히 선택하지 않았기 때문입니다. 두 번째 달 말까지 쿼리당 비용을 줄였습니다.

Frequently Asked Questions

Can LLMs really find useful patterns in CI logs?

Absolutely. Large language models excel at identifying recurring patterns across massive unstructured text. When pointed at terabytes of CI logs, they can surface failure correlations, flaky test signatures, and dependency conflicts that human engineers would never catch manually. The key is structuring the ingestion pipeline correctly so the model receives properly chunked, contextually rich log segments rather than raw noise.

What types of CI failures can be predicted using log analysis?

LLM-driven log analysis can predict infrastructure-related timeouts, recurring dependency resolution failures, memory-bound build crashes, and flaky tests triggered by specific code paths. It also identifies slow-creeping regressions where build times gradually increase over weeks. Teams using this approach typically catch cascading failure patterns two to three sprints before they become blocking incidents in production deployments.

How much CI log data do you need before analysis becomes valuable?

Meaningful patterns typically emerge after analyzing 30 to 90 days of continuous pipeline history across multiple branches. Smaller datasets yield surface-level insights, but the real value comes from cross-referencing thousands of build runs. For teams managing complex workflows alongside their CI pipelines, platforms like Mewayz offer 207 integrated modules starting at $19/mo to centralize operational data at app.mewayz.com.

Is feeding CI logs to an LLM a security risk?

It can be if handled carelessly. CI logs often contain environment variables, API keys, internal URLs, and infrastructure details. Before processing logs through any LLM, you must implement robust redaction pipelines that strip secrets, credentials, and personally identifiable information. Self-hosted or on-premise model deployments significantly reduce exposure compared to sending raw logs to third-party cloud-based inference endpoints.

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