✅ Swarm 멀티 에이전트 시스템의 성능 모니터링 및 자동 조정 전략 (8편)

 

✅ Swarm 멀티 에이전트 시스템의 성능 모니터링 및 자동 조정 전략 (8편)

– 성능 저하를 예방하고, 에이전트의 최적 상태를 유지하는 방법

Swarm 기반 시스템은
👉 여러 Agent가 동시에 작업을 수행하여
👉 시스템 부하가 급증할 수 있는 구조입니다.

따라서
✅ 성능 상태를 실시간 모니터링하고
✅ 성능 저하 시 자동으로 에이전트 수를 조정하는
스케일링 및 모니터링 전략이 필수입니다.

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🧠 1. 모니터링 대상 정의

모니터링 항목 설명

🕒 응답 시간	Task 실행 시간 모니터링
💾 메모리 사용량	LLM 호출로 인한 메모리 증가 감시
📊 CPU 사용량	에이전트 병렬 실행 시 과부하 여부
📈 사용자 요청 수	시간당 요청 증가량 모니터링
⚠️ 에러율	API 응답 오류 비율

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🔧 2. 성능 모니터링 도구 설정

✅ FastAPI + Prometheus + Grafana

1. Prometheus로 실시간 메트릭 수집
2. Grafana로 시각화
3. Slack 경고 설정

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✅ Prometheus 설정

requirements.txt에 추가

prometheus-client

FastAPI 모니터링 엔드포인트 추가

from fastapi import FastAPI
from prometheus_client import Counter, Summary
from prometheus_client import start_http_server
import time

app = FastAPI()

REQUEST_COUNT = Counter('request_count', '총 요청 수')
RESPONSE_TIME = Summary('response_time', '응답 시간 (초)')

start_http_server(8001)  # Prometheus 메트릭 수집용 포트

@app.get("/metrics")
def metrics():
    return {"status": "Prometheus metrics active"}

@app.middleware("http")
async def monitor_requests(request, call_next):
    start_time = time.time()
    response = await call_next(request)
    duration = time.time() - start_time
    REQUEST_COUNT.inc()
    RESPONSE_TIME.observe(duration)
    return response

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✅ Prometheus 설정 파일 (prometheus.yml)

global:
  scrape_interval: 15s

scrape_configs:
  - job_name: "fastapi"
    static_configs:
      - targets: ["localhost:8001"]

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✅ Grafana 설정

1. Data Source 추가: Prometheus
2. 대시보드 구성:
   • 응답 시간 그래프
   • 요청 수 변화 그래프
   • CPU 및 메모리 사용량 그래프

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⚙️ 3. 자동 스케일링 전략

반응형

✅ Docker Compose 기반 수평 확장

docker-compose.yml

services:
  swarm-api:
    image: swarm-api:latest
    deploy:
      replicas: 3  # 시작 시 3개 인스턴스
      update_config:
        parallelism: 1
      restart_policy:
        condition: on-failure
    environment:
      - WORKERS=3
    ports:
      - "8000:8000"

✅ 자동 확장 설정 (Docker Swarm)

docker service update --replicas 5 swarm-api

📈 CPU 사용률이 80% 초과 시 자동 확장

docker service scale swarm-api=5

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📊 4. 성능 조정 로직

✅ 성능 저하 감지 함수

import psutil

def is_cpu_overloaded(threshold=80):
    cpu_usage = psutil.cpu_percent(interval=1)
    if cpu_usage > threshold:
        return True
    return False

✅ 자동 확장 트리거

def scale_up(service_name="swarm-api", replicas=5):
    os.system(f"docker service scale {service_name}={replicas}")

if is_cpu_overloaded():
    scale_up()

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🧩 5. 장애 감지 및 자동 복구

✅ FastAPI 상태 확인 엔드포인트

@app.get("/health")
def health_check():
    return {"status": "running"}

✅ Health Check 스크립트

#!/bin/bash

if ! curl -s http://localhost:8000/health | grep "running"; then
  echo "Service down, restarting..."
  docker service update --force swarm-api
fi

✅ Cron으로 매 5분마다 실행 설정

*/5 * * * * /path/to/health_check.sh

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📉 6. 성능 자동 조정 알고리즘

상황 조치

응답 시간 1초 초과	Agent 인스턴스 1개 추가
CPU 사용률 80% 초과	3개로 확장
요청 수 1000회 이상	5개로 확장
에러율 5% 초과	모든 Agent 업데이트

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💡 실전 팁

• 에이전트 복잡도가 높은 경우(여러 Tool 사용), 시작 시 2배로 확장
• 일일 트래픽 피크 시간을 분석해 사전 확장 설정
• 장애 복구 시 모델 캐시를 미리 저장해 복구 시간 단축
• Grafana에 Slack 알림 연동해 실시간 모니터링

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✅ 마무리

이제 우리는
✔ Swarm 에이전트 시스템의 성능을 실시간 모니터링하고
✔ 성능 저하를 감지하여 자동으로 확장하거나 복구하는
안정적인 운영 체제를 갖추었습니다.

이로 인해
👉 고부하 환경에서도 안정적으로 서비스 제공
👉 시스템 복구 시간을 최소화
👉 장애 발생을 사전에 감지하고 대응할 수 있습니다.

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👉 다음 편은
9편: Swarm 기반 서비스의 사용자 활동 분석 및 데이터 시각화 대시보드 만들기
를 다룹니다.