Show GN: DeciFlow — 로그를 AI로 분류하고 검토할 항목을 추리는 도구

로그를 살펴볼 때 오류나 보안 관련 이벤트를 먼저 추려볼 수 있도록 DeciFlow를 만들었습니다. 로그를 AI로 분류하고, 원문과 분류별 확률을 브라우저에서 확인하는 도구입니다. 시스템·인증·HTTP 접근·애플리케이션·네트워크 로그에 맞는 분류 기준을 선택할 수 있으며, 결과는 Normal / Warning / Error / Security / Other 다섯 범주로 표시합니다. 사용 방식은 세 가지입니다. Paste: 로그 일부를 붙여 넣어 분석 Batch: 기존 로그 파일을 처음부터 분석 Realtime: 파일에 추가되는 로그를 감시하며 분석 여러 디렉터리의 파일을 와일드카드로 지정하고, 소스별로 분류 기준과 묶어서 처리할 이벤트 수를 설정할 수 있습니다. 결과에서는 범주·소스·원문 검색으로 항목을 좁혀볼 수 있고, 불확실한 판정이나 처리 실패 등 검토가 필요한 항목만 따로 볼 수 있습니다. 검토자가 기록한 분류와 전체 결과는 JSON으로 내보낼 수 있습니다. 추론 엔진은 자체 운영하는 Laya 서버 또는 외부 유료 API인 Jev를 선택합니다. 로그가 있는 서버에서 DeciFlow를 실행하고 별도 추론 서버에 연결하는 구조라, DeciFlow 실행 노드에는 GPU가 필요하지 않습니다. Laya를 사용하면 로그를 자체 추론 서버로 보내 처리할 수 있습니다. 현재는 사람이 로그를 검토할 때 참고할 분류 결과를 제공하는 데 초점을 두고 있습니다. 모델이 표시하는 확률이나 ‘불확실하지 않음’ 표시는 정확도를 보장하지 않으므로, 실제 사용할 로그로 분류 품질을 확인해야 합니다. 아직 한계도 있습니다. 현재 비어 있지 않은 한 줄을 하나의 이벤트로 처리해, 여러 줄짜리 스택 트레이스의 경계를 자동으로 인식하지는 못합니다. 결과는 브라우저 메모리에만 보관하므로 새로고침하거나 페이지를 닫기 전에 내보내야 합니다. 현재는 로그 파일을 대상으로 시작했지만, 입력 데이터를 일정한 단위로 묶고 기준에 따라 판정하는 흐름은 다른 분야에도 응용할 수 있을 것으로 보고 있습니다. 예를 들어 tcpdump의 텍스트 출력을 실시간으로 받아 네트워크 이벤트를 분류하거나, 제조 공정의 센서값·검사 결과를 바탕으로 불량 의심 항목을 추리는 방식입니다. 현재 네트워크/tcpdump 텍스트용 분류 프로필은 제공하지만, tcpdump 직접 연결이나 제조 데이터에 대한 판정은 입력 연동과 별도 기준 설계, 검증이 필요한 확장 방향입니다. 운영 로...