📐 PLM 도면관리시스템 + ChatGPT API 연동: 스마트 협업의 미래 [3회]

🏢 사내 전산망용 GPT 서버 세팅 가이드

✅ 목적

외부 API 의존도를 줄이고, 내부 데이터 유출 위험 없이 GPT 기능을
사내 시스템(PLM, ERP, 그룹웨어 등)에 안전하게 통합하기 위한 구성 전략입니다.

📌 구성 시나리오 3가지

유형설명추천 환경
① OpenAI API 프록시 방식내부 서버에서 GPT API 호출 중계외부 API 사용 가능할 경우
② GPT 모델 로컬 배포 (LLM)GPT-3.5/4급 성능 오픈모델 직접 호스팅외부망 차단, 자체 GPU 보유
③ Azure OpenAI + 전용 VPNMS Azure의 GPT API 사용, 보안 연결클라우드 연동 가능한 기업

✅ 1. 프록시 서버 구성 (OpenAI API 연동)

🔧 구성도

css

[내부 시스템] → [사내 GPT 프록시 서버] → [OpenAI API 서버]

🔐 장점

  • API Key를 외부에 노출하지 않음
  • 전사 API 호출 관리 및 로그 기록 가능
  • 보안 그룹·사용자 인증·요금 제어 가능

🛠 프록시 예제 (Flask)

python

from flask import Flask, request, jsonify
import requests, os

app = Flask(__name__)
OPENAI_KEY = os.getenv("OPENAI_KEY")

@app.route("/chat", methods=["POST"])
def proxy_gpt():
    payload = request.json
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {OPENAI_KEY}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    res = requests.post("https://api.openai.com/v1/chat/completions", json=payload, headers=headers)
    return jsonify(res.json())

app.run(host="0.0.0.0", port=8000)

✅ 2. 로컬 GPT 모델 배포 (사내 GPU 서버 활용)

🎯 추천 모델

모델설명자원
LLaMA 2 (Meta)GPT-3급, 오픈 라이선스1~2x A100
Mistral 7B / Mixtral뛰어난 추론 성능24GB VRAM 이상
DeepSeek, Yi-34B중국계 고성능 모델80GB 이상 GPU
LM Studio, Ollama쉽게 테스트 가능한 로컬용개발 PC 또는 서버

🛠 기본 세팅 절차

  1. 서버 준비
    • Ubuntu 22.04, NVIDIA 드라이버, CUDA 설치
  2. 모델 다운로드
    • Hugging Face에서 safetensors 모델 받기
  3. LLM 서버 실행
    • text-generation-webui, Ollama, LM Studio 활용
  4. REST API 형태로 내부 시스템 연결
    • POST /generate 호출 → 결과 응답

✅ 3. Azure OpenAI 전용 VPN 연동

  • Microsoft Azure OpenAI는 엔터프라이즈 GPT API를 제공합니다.
  • 사내망과 VPN 또는 ExpressRoute로 전용망 연결 가능
  • 보안인증(ISO 27001, GDPR, ISMS 등) 요구하는 기업에 적합

🔐 보안 구성 체크리스트

항목설명
🔐 API Gateway 구성요청 필터링, 인증 처리, 트래픽 제어
🕵️‍♀️ 로그 감사사용자 질의 내용과 응답 로그 저장 (GDPR 주의)
📶 속도 제한사용자/조직별 호출량 제한 (rate limiting)
📁 민감정보 마스킹입력 전 이메일, 이름, 도면 번호 제거
🔒 내부 사용자 인증JWT, LDAP, SSO 등과 연동

📊 운영 도구

도구목적
Prometheus + GrafanaAPI 요청/응답 모니터링
NGINXReverse Proxy + 보안 필터링
DockerGPT 서버 컨테이너화
Vault (Hashicorp)OpenAI Key 및 설정 암호화 관리

🎁 예제 운영 구성

docker-compose.yaml 예시

yaml

version: '3'
services:
  gpt-proxy:
    image: python:3.11
    volumes:
      - ./app:/app
    working_dir: /app
    command: python app.py
    ports:
      - "8000:8000"
    environment:
      - OPENAI_KEY=your-key-here

✅ 결론

사내 GPT API 연동을 위한 핵심 포인트는 **“보안, 통제, 편리함”**입니다.

  • ✅ 외부 API 사용이 가능하다면 → 프록시 서버 방식
  • ✅ 내부망 폐쇄 + 고성능 요구 시 → 자체 모델 배포
  • ✅ 기업 인증, 보안 중요시 → Azure OpenAI + VPN 연동

✨ GPT는 단순 AI가 아니라, 전사 지식과 데이터를 연결하는 브레인입니다.
사내 전산망에 안전하게 연결하면 업무 혁신이 현실이 됩니다.