기업마다 AI를 실제 업무에 어떻게 적용할까 고민일 것입니다. 물론 많은 개발 업무를 하시는 분들은 개발시 ChatGPT, Cursor 등 많은 AI 플랫폼을 활용하여 업무에 활용하고 있겠지만 비개발 업무를 하시는 분들에게는 약간 막막할 수도 있을 것입니다.
이 업무를 어떻게 AI로 활용하여 효율성을 높일까? 라는 고민을 시작으로 방법을 찾는 분들도 있으실 것이고, 아직 이 업무는 AI를 활용하기 어렵다라고 결론을 내리시는 분들도 계실 것입니다.
실제 사례들을 중심으로 하나씩 업무 활용방안을 포스팅 해보려 합니다. 이번 포스팅은 기업내에 네트워크 스위치의 로그 분석입니다.
AI 업무활용 : 네트워크 로그 분석
일반적으로 기업내 많은 네트워크 스위치의 로그분석은 인프라팀 또는 정보보안실에서 진행 할 것입니다. 정기적으로 하시는 분들도 계실 것이고 비정기 적으로 문제가 발생할 때 분석하시는 경우도 있을 것입니다.
스위치의 로그를 보신 분들은 아시겠지만.. 위와같이 정말 알아보기 쉽지 않답니다. 초당 기록되는 수천/수만라인의 로그에서 문제되는 부분 또는 문제가 발생할 수 있는 부분을 예측하기란 쉽지 않을 것입니다. 거기에다 스위치는 보통 1대가 아니라 수십대에서 수백대가 되겠지요.
이부분을 AI 를 활용해서 쉽게 문제점과 해결방안을 찾아내어 인사이트를 얻는 방법부터 알아볼까요?
간단하게는 해당 로그파일을 GPT에 첨부하면 됩니다. GPT에 첨부를 하고 아래와 같은 프롬프트를 사용하면 되겠지요
Prompt
첨부파일은 0000년 00월 00일 스위치의 로그입니다.
모든 로그를 정밀 분석하여 네트워크 상에서 문제가 발생할 수 있는 정상적이지 않은 로그들을 찾아주시기 바랍니다.
식별된 이상로그들의 명칭,설명, 그리고 원인과 해결방안에 대해 자세히 분석하여 리포트 형식으로 작성해 주시기 바랍니다.
위와같이 ChatGPT가 우리가 파악하기 어려운 로그를 기반으로 주요이벤트, 원인분석, 영향 및 리스크, 대응방안까지 한번에 정리를 해줍니다.
이정로만 해도 그동안 막막했던 로그분석 또는 별도의 Tool이 필요했던 로그분석을 AI를 이용해 효율적이고 명확한게 진행 할 수 있답니다.
Python으로 네트워크 로그 분석 업무 자동화
자..인간은 원래 더욱 편한 삶을 꿈꾸는 존재이기에.. 그 어려운 로그 분석을 ChatGPT가 해준다 하더라도 스위치에 접속해서 로그를 다운받고, Chatgpt에 프롬프트와함께 올려서 결과를 받는 이 행동자체도 꽤 번거로울 것입니다.
Python을 이용해 이 업무 자체를 자동화 해볼까요? 자동화 단계는 아래와 같을 것입니다.
1.스위치에서 로그 다운
2.OpenAI로 파일 전송 후 로그 분석
3.결과값을 메일로 전송
4.1~3을 매일 아침 9시 자동으로 진행
Python을 잘 아시는 분들은 쉽게 작성하겠지만, 개발자가 아니라면 막막할텐데.. 우리에겐 ChatGPT가 있습니다. 바이브 코딩을 해볼까요?
1.스위치에서 로그 다운로드
우선 스위치의 제품정보를 정확히 확인하여 제품명, 스위치 IP, 스위치 관리자 ID/PW 가 준비되어야 합니다.
Prompt
"스위치장비명" 스위치에 로그인하여 (IP.PW,ID) 어제 로그를 검색하고 C:\LOG 폴더에 CSV로 다운받는 파이썬 코드를 만들어 주세요. CSV 파일명은 로그날짜로 만들어주세요 (ex 20250707)
위와 같이 GPT는 파이썬 코드를 아름답게 생성해 줍니다. #접속정보 설정에 회사의 스위치 정보를 입력하시면 됩니다. 그럼 우리가 원하는 장소에 날짜 형식으로된 CSV 파일을 다운 받게 됩니다.
여기서 중요한점은 스위치 모델별로 명령어가 다를 수도, enable로 접속해야하는 경우, 날짜형식의 문제도 있기 때문에 실제 실행해 보고 오류에 대한 것을 몇번 gpt와 대화를 하면 사용하시는 스위치 모델에 맞는 최종 코드를 받을 수 있습니다.
2.OpenAI로 파일 전송 후 로그 분석
ChatGPT로 API를 이용해서 파일을 전송하는건 현재까지 지원되지 않습니다.(아마 언젠가는 되겠지요) 그래서 파일전송하고 분석을 요청할때는 Assistant API 모델을 생성하여 해당 모델의 Vector Sore에 파일을 업로드하고 Assistant API를 이용하여 질문과 답변을 생성해야 합니다.
Assistant API는 "나만의 GPT", GPTs와 같은 구조로 API를 이용하여 활용할 수 있도록 제공되는 서비스입니다. 아래 다른 포스팅에 Assistant API 생성에 대한 내용이 있으니 꼭 참조하세요
2024.06.09 - [IT/CHATGPT] - [ChatGPT]Assistants API 활용
Assistant API 모델을 간단하게 생성하면 Assistant 모델의 ID가 생성됩니다. 우선 해당 Assistant ID값과 API를 이용하기 위한 OpenAI의 API Key를 준비하셔야 합니다.
Prompt
Assistant API 모델에 다운받은 스위치 로그를 업로드하고, 로그에 대한 문제점,원인,해결방안에 대한 분석 결과를 받는 파이썬 코드를 만들어 주세요
짜잔. 위와 같이 코드가 생성된답니다. OpenAI API Key (openai.api.key="") 과 ASSISTANT 모델 ID (ASSISTANT_ID="")을 입력하면 분석 결과값을 반환 받을 수 있답니다.
3.결과값을 메일로 전송 ,4.1~3을 매일 아침 9시 자동으로 진행
같은 방식으로 ChatGPT를 이용해서 메일 보내기 코드를 생성 하시면 됩니다. 메일은 회사마다 사용하는 메일이 다르고 관리자 계정정보가 있어야하니 꼭 어떤 메일을 사용하고 있는지와 사내 IT부서와 협조하여 개발하시면 됩니다.
특정 시간에 자동으로 실행을 원하실 경우, 서버 또는 PC에서 만든 Python을 스케줄로 등록하면 됩니다. 해당 스케줄에 자동으로 Python이 실행될 것이며, 그전에 생성한 .py 파일을 실행파일인 .exe로 변환해두면 편리하게 사용가능하답니다.
Visual Studio Code 같은 Tool을 이용하여 코딩하고 실행/테스트 및 .exe로 변환하시면 됩니다.
윈도우에서 "작업스케줄러" 를 실행한 후 "작업만들기" 클릭 후 "일반"에서 실행파일과 정보를 입력한 다음 "트리거"> "새로만들기"를 이용하여 자동으로 실행될 시간을 지정해 주시면 됩니다
이젠 네트워크 점검을 Python을 이용하여 자동화 시켰고, AI를 통해 분석/인사이트 도출을 하였습니다. 요즘 많이 이야기가 나오는 DX/AX 별거 없습니다. 자신이 하는일을 자동화하고, 데이터를 수집, AI를 활용하면 되는 것이라 이 포스팅을 보고 따라하시고 계신다면 여러분은 이미 기업의 AX를 선도하는 인재(?) 입니다. 화이팅
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