By 천년매거진 
Datadog에서의 PM 인턴 경험: 머신러닝과 LLM 가시성 탐험기
안녕하세요, 여러분! 오늘은 제가 Datadog에서의 제품 관리(PM) 인턴 경험을 공유하려 합니다. 머신러닝(ML)과 대형 언어 모델(LLM) 가시성을 위한 프로젝트를 맡았던 소중한 시간이었습니다.
LLM 기반 애플리케이션이 늘어나면서 이들을 효과적으로 모니터링하고 최적화하는 것은 기업과 개발자에게 중요한 과제가 되고 있습니다. Datadog은 LLM 애플리케이션의 가시성을 개선할 솔루션을 개발하였고, 저는 이 프로젝트에서 그래프 및 데이터 시각화 기능과 관련된 제품 기획을 담당했습니다.
LLM 운영의 도전 과제
LLM 기반 애플리케이션을 효과적으로 운영하는 것은 쉽지 않습니다. 다음은 주요 문제점들입니다:
- 복잡한 프로세스와 디버깅 어려움: LLM 워크플로우는 여러 호출과 API 연동을 포함해 오류를 추적하기 어렵습니다.
- 운영 성능 관리: 응답 속도, 오류율, 리소스 사용량 등을 모니터링해야 안정적인 서비스가 가능합니다.
- 보안 위협: 프롬프트 인젝션 공격으로 해커가 LLM을 조작할 수 있습니다.
- 출력 품질 평가의 어려움: LLM의 정확하고 유용한 답변을 체계적으로 모니터링하는 것이 어렵습니다.
이런 문제를 해결하기 위해 Datadog LLM Observability가 등장했습니다.
Datadog LLM Observability란?
Datadog의 LLM Observability 기능은 LLM 애플리케이션의 전체적인 가시성을 제공합니다. 이를 활용하면 응답 시간 측정뿐만 아니라 데이터 흐름 추적, 보안 위협 감지, 출력 품질 개선이 가능합니다.
주요 기능:
- 엔드투엔드 추적: 사용자 요청을 추적하여 오류 발생 원인을 분석합니다.
- 운영 성능 모니터링: 요청량 증가에 따른 부하 변화와 오류 패턴을 감지합니다.
- 출력 품질 평가: LLM 응답의 사실 정확성을 평가하고 사용자 피드백을 모니터링합니다.
- 보안 모니터링: 프롬프트 인젝션 탐지 및 개인정보 노출을 방지하는 기능을 제공합니다.
Datadog LLM Observability의 장점
Datadog을 사용하면 다음과 같은 장점이 있습니다:
- 엔지니어링 시간 절약: 오류 원인을 빠르게 진단할 수 있습니다.
- 서비스 안정성 향상: 지속적인 성능 모니터링으로 장애 발생을 최소화합니다.
- 비용 절감: 토큰과 리소스 사용량을 관리하여 운영 비용을 줄입니다.
- 보안 강화: AI 보안 위협을 감지하여 개인정보 보호를 강화합니다.
마무리
Datadog의 LLM Observability 기능은 AI 및 LLM 애플리케이션을 종합적으로 관리할 수 있는 강력한 도구입니다. 여러분은 LLM 애플리케이션을 운영하며 어떤 어려움을 겪고 계신가요? Datadog을 활용하면 보다 효율적이고 안전한 AI 서비스를 구축할 수 있습니다.
추가적으로 궁금한 점이나 경험을 공유하고 싶다면 댓글로 남겨주세요! 다음에도 유익한 내용으로 돌아올게요.