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Working with Terraform: Where LLMs actually help
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LLM 기반 자동화로 10,000개 SG 규칙 분석 및 Terraform Import 소요 시간 '수주'에서 '수시간'으로 단축

Working with Terraform: Where LLMs actually help

Jari Haikonen2026년 4월 15일9advanced

Context

Terraform State, 실제 AWS 환경, HCL 설정 간의 불일치로 인한 인프라 관리 불능 상태 발생. 다중 리전 Terragrunt 프로젝트 내 10,000줄 이상의 Network Security Group 규칙 분석 및 정리가 필요한 기술적 부채 상황.

Technical Solution

  • AWS API 기반 리소스 쿼리 및 구조화된 텍스트 출력을 위한 Dynamic Python Tooling 구축
  • Terraform State의 JSON 변환을 통한 LLM 입력 최적화 및 실환경-상태 파일 간의 Diff 분석 스크립트 구현
  • 하드코딩 ID 참조 수, 작업 차단 여부, 복잡도, 변경 빈도의 4가지 기준에 따른 리소스 Import 우선순위 체계 수립
  • 거대 단일 파일의 관리 효율성 저하를 막기 위해 개별 Security Group별 파일 분리 구조(Split Structure) 선제 적용
  • HCL 내 declarative import {} 블록과 terraform plan 출력을 LLM의 피드백 루프로 활용한 ID 미스매치 교정

1. LLM 입력 전 State 파일을 JSON 등 구조화된 포맷으로 변환하여 데이터 정밀도 확보

2. 코드 생성 전 파일 분리 및 모듈 구조 등 아키텍처 설계를 선제적으로 확정

3. tool의 plan 출력을 LLM에 직접 피드백하여 Drift를 수정하는 루프 설계

4. LLM의 할루시네이션 방지를 위해 도메인 특화 기본값과 최신 문서를 Context로 명시적 제공

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