이 가이드는 다국어 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템을 기존 임베딩 API에서 HolySheep AI로 마이그레이션하는 전체 과정을 다룹니다. 중국어(C), 일본어(J), 한국어(K)를 포함한 동아시아 언어 임베딩 처리 시 발생하는 비용 문제와 지연 시간 최적화를 중점적으로 다룹니다.
1. 마이그레이션 배경과 선택 이유
다국어 RAG 시스템 운영 시 기존 임베딩 서비스의 단점과 HolySheep AI 도입의 이점을 비교합니다.
1.1 기존 방식의 문제점
- 비용 문제: OpenAI text-embedding-3-large는 다국어 성능은 우수하나 1000토큰당 $0.13으로 대량 문서 인덱싱 시 비용이 급증합니다
- 지연 시간: 해외 서버 경유 시 평균 800~1200ms의 응답 지연 발생
- 결제 제약: 해외 신용카드 필수로 국내 개발팀의 결제 접근성 제한
- 다중 모델 관리: 임베딩용 OpenAI + 생성용 Anthropic을 별도 관리해야 하는 운영 복잡성
1.2 HolySheep AI 선택 이유
- 비용 절감: 다국어 임베딩 모델 사용 시 경쟁력 있는 가격 정책
- 단일 키 통합: 하나의 API 키로 임베딩과 생성 모델 모두 사용 가능
- 로컬 결제 지원: 해외 신용카드 없이 원화 결제로 간편한 결제
- 아시아 최적화 라우팅: 동아시아 언어 처리 시 낮은 지연 시간 보장
2. 마이그레이션 아키텍처 설계
마이그레이션 전 시스템 구조와 목표 구조를 명확히 정의합니다.
2.1 기존 아키텍처
# 기존 다국어 RAG 아키텍처
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Client Application │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ OpenAI Embedding API │
│ (text-embedding-3-large) │
│ - Rate Limit: 1000 req/min │
│ - Latency: ~900ms (KR region) │
│ - Cost: $0.13/1K tokens │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Vector Database (Milvus) │
│ - 100K+ 문서 인덱싱 │
│ - 임베딩 차원: 3072 │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ OpenAI GPT-4 API (Generation) │
│ - Context Window: 128K │
│ - Cost: $30/1M tokens │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘2.2 마이그레이션 후 목표 아키텍처
# HolySheep AI 마이그레이션 후 아키텍처
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Client Application │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ HolySheep AI Gateway (단일 API 키) │
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Embedding: 다국어 임베딩 모델 │ │
│ │ - Rate Limit: 동적 조절 │ │
│ │ - Latency: ~250ms (아시아 최적화) │ │
│ │ - Cost: 최적화된 가격 정책 │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Generation: Claude Sonnet 4.5 / GPT-4.1 │ │
│ │ - Claude Sonnet: $15/1M tokens │ │
│ │ - GPT-4.1: $8/1M tokens │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Vector Database (Milvus) │
│ - 호환되는 임베딩 형식 유지 │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘3. HolySheep AI 환경 설정
3.1 SDK 설치 및 초기화
# 프로젝트 의존성 설치
pip install openai httpx python-dotenv
.env 파일 설정
HOLYSHEEP_API_KEY=YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY
HOLYSHEEP_BASE_URL=https://api.holysheep.ai/v1
holy_sheep_client.py
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv
import os
load_dotenv()
class HolySheepEmbeddingClient:
"""HolySheep AI 다국어 임베딩 클라이언트 래퍼"""
def __init__(self):
self.client = OpenAI(
api_key=os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY"),
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
def create_embedding(self, text: str, model: str = "multilingual-embedding") -> list:
"""다국어 텍스트 임베딩 생성
Args:
text: 임베딩할 텍스트 (한국어, 중국어, 일본어, 영어 혼합 가능)
model: 임베딩 모델명
Returns:
임베딩 벡터 리스트
"""
response = self.client.embeddings.create(
model=model,
input=text
)
return response.data[0].embedding
def batch_create_embeddings(self, texts: list, batch_size: int = 100) -> list:
"""배치 임베딩 생성 (대량 문서 처리용)
Args:
texts: 텍스트 리스트
batch_size: 배치 크기 (Rate Limit 고려)
Returns:
임베딩 벡터 리스트
"""
all_embeddings = []
for i in range(0, len(texts), batch_size):
batch = texts[i:i + batch_size]
response = self.client.embeddings.create(
model="multilingual-embedding",
input=batch
)
for data in response.data:
all_embeddings.append(data.embedding)
print(f"[HolySheep] 배치 처리 완료: {i + len(batch)}/{len(texts)}")
return all_embeddings
사용 예시
if __name__ == "__main__":
client = HolySheepEmbeddingClient()
# 단일 텍스트 임베딩
test_text = "한국어와 중국어와 일본어가 포함된 다국어 문서입니다"
embedding = client.create_embedding(test_text)
print(f"임베딩 차원: {len(embedding)}")
print(f"샘플 값: {embedding[:5]}")3.2 다국어 RAG 체인 통합
# multilingual_rag_pipeline.py
from openai import OpenAI
from typing import List, Dict, Tuple
import numpy as np
from holy_sheep_client import HolySheepEmbeddingClient
class MultilingualRAGPipeline:
"""다국어 RAG 파이프라인 - HolySheep AI 기반"""
def __init__(self):
self.embedding_client = HolySheepEmbeddingClient()
self.generation_client = OpenAI(
api_key=os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY"),
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
def index_documents(self, documents: List[Dict]) -> None:
"""문서 인덱싱
Args:
documents: [{"id": str, "text": str, "lang": str}, ...]
"""
texts = [doc["text"] for doc in documents]
# HolySheep AI로 배치 임베딩 생성
print("[RAG] HolySheep AI에서 임베딩 생성 시작...")
embeddings = self.embedding_client.batch_create_embeddings(texts)
# 벡터 DB에 저장 (여기서는 메모리 기반 시뮬레이션)
self.vector_store = {
doc["id"]: {
"text": doc["text"],
"embedding": emb,
"language": doc.get("lang", "unknown")
}
for doc, emb in zip(documents, embeddings)
}
print(f"[RAG] {len(documents)}개 문서 인덱싱 완료")
def retrieve(self, query: str, top_k: int = 5) -> List[Dict]:
"""관련 문서 검색
Args:
query: 검색 쿼리
top_k: 상위 K개 결과 반환
Returns:
관련 문서 리스트
"""
# 쿼리 임베딩
query_embedding = self.embedding_client.create_embedding(query)
# 코사인 유사도 계산
similarities = []
for doc_id, doc_data in self.vector_store.items():
similarity = self._cosine_similarity(query_embedding, doc_data["embedding"])
similarities.append((doc_id, similarity, doc_data))
# 상위 K개 정렬
similarities.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
return [
{
"id": doc_id,
"text": doc_data["text"],
"score": score,
"language": doc_data["language"]
}
for doc_id, score, doc_data in similarities[:top_k]
]
def generate(self, query: str, context_docs: List[Dict]) -> str:
"""컨텍스트 기반 응답 생성
Args:
query: 사용자 질문
context_docs: 검색된 관련 문서
Returns:
생성된 응답
"""
context = "\n\n".join([
f"[{doc['language'].upper()}] {doc['text']}"
for doc in context_docs
])
response = self.generation_client.chat.completions.create(
model="gpt-4.1",
messages=[
{
"role": "system",
"content": "당신은 다국어 문서를 기반으로 정확한 정보를 제공하는 어시스턴트입니다."
},
{
"role": "user",
"content": f"컨텍스트:\n{context}\n\n질문: {query}\n\n위 컨텍스트를 기반으로 질문에 답변해주세요."
}
],
temperature=0.3,
max_tokens=1000
)
return response.choices[0].message.content
def query(self, question: str) -> Tuple[str, List[Dict]]:
"""전체 RAG 쿼리 파이프라인
Returns:
(응답, 사용된 컨텍스트 문서 리스트)
"""
retrieved_docs = self.retrieve(question)
response = self.generate(question, retrieved_docs)
return response, retrieved_docs
@staticmethod
def _cosine_similarity(a: list, b: list) -> float:
"""코사인 유사도 계산"""
a = np.array(a)
b = np.array(b)
return np.dot(a, b) / (np.linalg.norm(a) * np.linalg.norm(b))
마이그레이션 테스트
if __name__ == "__main__":
pipeline = MultilingualRAGPipeline()
# 테스트 문서 (한국어, 중국어, 일본어, 영어 혼합)
test_docs = [
{"id": "doc1", "text": "안녕하세요, 한국어 문서입니다. HolySheep AI 마이그레이션 가이드입니다.", "lang": "ko"},
{"id": "doc2", "text": "你好，这是中文文档。多语言RAG系统使用指南。", "lang": "zh"},
{"id": "doc3", "text": "こんにちは、日本語のドキュメントです。 embedding integration.", "lang": "ja"},
{"id": "doc4", "text": "This is an English document about multilingual embedding systems.", "lang": "en"},
]
# 문서 인덱싱
pipeline.index_documents(test_docs)
# 한국어 쿼리 테스트
korean_query = "다국어 임베딩 시스템에 대해 설명해주세요"
korean_response, korean_context = pipeline.query(korean_query)
print("\n=== 한국어 쿼리 결과 ===")
print(f"질문: {korean_query}")
print(f"응답: {korean_response}")
print(f"사용된 문서: {[d['id'] for d in korean_context]}")4. 마이그레이션 실행 단계
4.1 1단계: 병렬 실행 환경 구축
# migration_coordinator.py
import time
from typing import Dict, List, Optional
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
class MigrationStatus(Enum):
PENDING = "pending"
RUNNING = "running"
COMPLETED = "completed"
FAILED = "failed"
ROLLED_BACK = "rolled_back"
@dataclass
class MigrationResult:
status: MigrationStatus
original_api_response_time: float
holy_sheep_response_time: float
cost_savings_percent: float
error_message: Optional[str] = None
class MigrationCoordinator:
"""마이그레이션 조정기 - 기존 API와 HolySheep AI 동시 테스트"""
def __init__(self):
self.old_results: List[MigrationResult] = []
self.new_results: List[MigrationResult] = []
self.migration_threshold = {
"max_latency_ms": 500,
"min_cost_savings_percent": 20,
"min_accuracy_percent": 95
}
def benchmark_comparison(
self,
test_texts: List[str],
old_embedding_func,
new_embedding_func
) -> Dict:
"""기존 API와 HolySheep AI 성능 비교 벤치마크
Args:
test_texts: 테스트용 텍스트 리스트
old_embedding_func: 기존 임베딩 함수
new_embedding_func: HolySheep 임베딩 함수
Returns:
벤치마크 결과 딕셔너리
"""
old_times = []
new_times = []
successful_tests = 0
print("[마이그레이션] 벤치마크 테스트 시작")
print(f"테스트 텍스트 수: {len(test_texts)}")
for i, text in enumerate(test_texts):
# 기존 API 테스트
start = time.time()
try:
old_result = old_embedding_func(text)
old_time = (time.time() - start) * 1000
old_times.append(old_time)
except Exception as e:
print(f"[경고] 기존 API 오류: {e}")
continue
# HolySheep AI 테스트
start = time.time()
try:
new_result = new_embedding_func(text)
new_time = (time.time() - start) * 1000
new_times.append(new_time)
successful_tests += 1
except Exception as e:
print(f"[경고] HolySheep API 오류: {e}")
continue
if (i + 1) % 10 == 0:
print(f"[진행] {i + 1}/{len(test_texts)} 완료")
results = {
"total_tests": len(test_texts),
"successful_tests": successful_tests,
"old_api": {
"avg_latency_ms": sum(old_times) / len(old_times) if old_times else 0,
"max_latency_ms": max(old_times) if old_times else 0,
"min_latency_ms": min(old_times) if old_times else 0
},
"holy_sheep": {
"avg_latency_ms": sum(new_times) / len(new_times) if new_times else 0,
"max_latency_ms": max(new_times) if new_times else 0,
"min_latency_ms": min(new_times) if new_times else 0
},
"latency_improvement_percent": (
(sum(old_times) / len(old_times) - sum(new_times) / len(new_times))
/ (sum(old_times) / len(old_times)) * 100
if old_times and new_times else 0
)
}
print(f"\n[마이그레이션] 벤치마크 결과:")
print(f" 기존 API 지연시간: {results['old_api']['avg_latency_ms']:.2f}ms")
print(f" HolySheep AI 지연시간: {results['holy_sheep']['avg_latency_ms']:.2f}ms")
print(f" 개선율: {results['latency_improvement_percent']:.1f}%")
return results
def validate_migration(self, benchmark_results: Dict) -> bool:
"""마이그레이션 적합성 검증
Returns:
마이그레이션 진행 가능 여부
"""
holy_sheep_latency = benchmark_results['holy_sheep']['avg_latency_ms']
latency_threshold = self.migration_threshold['max_latency_ms']
if holy_sheep_latency > latency_threshold:
print(f"[마이그레이션] 지연시간 임계값 초과: {holy_sheep_latency:.2f}ms > {latency_threshold}ms")
return False
if benchmark_results['successful_tests'] < benchmark_results['total_tests'] * 0.95:
print("[마이그레이션] 테스트 성공률 임계값 미달")
return False
print("[마이그레이션] 적합성 검증 통과")
return True
실행 예시
if __name__ == "__main__":
coordinator = MigrationCoordinator()
# 테스트 데이터 준비
test_texts = [
"한국어 테스트 문장입니다",
"中文测试句子",
"日本語のテスト文",
"English test sentence",
"한국어와 Chinese混在一起",
] * 20 # 100개 테스트
# 기존 API (시뮬레이션)
def old_embedding(text):
time.sleep(0.9) # 기존 지연시간 시뮬레이션
return [0.1] * 3072
# HolySheep API
def new_embedding(text):
client = HolySheepEmbeddingClient()
return client.create_embedding(text)
# 벤치마크 실행
results = coordinator.benchmark_comparison(
test_texts,
old_embedding,
new_embedding
)
# 검증
if coordinator.validate_migration(results):
print("\n[마이그레이션] 프로덕션 전환 준비 완료")4.2 2단계: 점진적 트래픽 이전
# canary_migration.py
import random
from typing import Callable, Dict, Any
from datetime import datetime
class CanaryMigration:
"""카나리 배포 전략을 통한 점진적 마이그레이션"""
def __init__(self, initial_traffic_percent: float = 10):
self.holy_sheep_traffic_ratio = initial_traffic_percent / 100
self.migration_log = []
def get_provider(self) -> str:
"""트래픽 비율에 따라 제공자 선택
Returns:
"old" 또는 "holy_sheep"
"""
if random.random() < self.holy_sheep_traffic_ratio:
return "holy_sheep"
return "old"
def increase_traffic(self, increment_percent: int = 10) -> None:
"""HolySheep 트래픽 비율 증가
Args:
increment_percent: 증가량 (%)
"""
new_ratio = min(1.0, self.holy_sheep_traffic_ratio + increment_percent / 100)
self.holy_sheep_traffic_ratio = new_ratio
self.migration_log.append({
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
"action": "traffic_increase",
"new_ratio": new_ratio * 100,
"status": "success"
})
print(f"[카나리] HolySheep 트래픽 비율: {new_ratio * 100:.1f}%")
def rollback_traffic(self, target_percent: int = 0) -> None:
"""트래픽 롤백
Args:
target_percent: 목표 롤백 비율 (%)
"""
self.holy_sheep_traffic_ratio = target_percent / 100
self.migration_log.append({
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
"action": "rollback",
"target_ratio": target_percent,
"status": "success"
})
print(f"[카나리] 롤백 완료: HolySheep 트래픽 {target_percent}%")
def log_request(
self,
provider: str,
latency_ms: float,
success: bool,
error: str = None
) -> None:
"""요청 로깅"""
self.migration_log.append({
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
"provider": provider,
"latency_ms": latency_ms,
"success": success,
"error": error
})
def get_migration_status(self) -> Dict[str, Any]:
"""마이그레이션 상태 조회"""
total_requests = len(self.migration_log)
if total_requests == 0:
return {"status": "not_started"}
holy_sheep_requests = sum(
1 for log in self.migration_log
if log.get("provider") == "holy_sheep"
)
successful_requests = sum(
1 for log in self.migration_log
if log.get("success", False)
)
holy_sheep_success_rate = 0
holy_sheep_avg_latency = 0
holy_sheep_logs = [
log for log in self.migration_log
if log.get("provider") == "holy_sheep"
]
if holy_sheep_logs:
holy_sheep_success_rate = (
sum(1 for log in holy_sheep_logs if log.get("success"))
/ len(holy_sheep_logs) * 100
)
holy_sheep_avg_latency = (
sum(log.get("latency_ms", 0) for log in holy_sheep_logs)
/ len(holy_sheep_logs)
)
return {
"total_requests": total_requests,
"holy_sheep_traffic_ratio": self.holy_sheep_traffic_ratio * 100,
"holy_sheep_requests": holy_sheep_requests,
"success_rate": successful_requests / total_requests * 100,
"holy_sheep_success_rate": holy_sheep_success_rate,
"holy_sheep_avg_latency_ms": holy_sheep_avg_latency
}
사용 예시
if __name__ == "__main__":
canary = CanaryMigration(initial_traffic_percent=10)
# 카나리 배포 시작
print("[카나리] 초기 트래픽 10%로 시작")
# 상태 확인
status = canary.get_migration_status()
print(f"초기 상태: {status}")
# 트래픽 증가 (점진적)
for percent in [20, 40, 60, 80, 100]:
canary.increase_traffic(increment_percent=percent)
# 전체 롤백 시나리오
print("\n[카나리] 롤백 시뮬레이션")
canary.rollback_traffic(target_percent=0)5. ROI 추정 및 비용 분석
5.1 비용 비교 분석
# cost_analysis.py
from dataclasses import dataclass
from typing import List, Dict
from datetime import datetime
@dataclass
class CostEstimation:
"""비용 추정 결과"""
service_name: str
monthly_documents: int
monthly_cost_usd: float
cost_per_1k_docs: float
avg_latency_ms: float
annual_cost_usd: float
class ROIAnalyzer:
"""마이그레이션 ROI 분석기"""
def __init__(self):
# 기존 서비스 가격 (참고용)
self.old_pricing = {
"embedding": 0.13, # $0.13/1K tokens (text-embedding-3-large)
"gpt4_generation": 30.0, # $30/1M tokens
}
# HolySheep AI 가격 (actual pricing 확인 필요)
self.holy_sheep_pricing = {
"embedding": 0.08, # 추정 비용 (실제 가격 확인)
"gpt4_1_generation": 8.0, # $8/1M tokens
"claude_sonnet_generation": 15.0, # $15/1M tokens
}
def estimate_monthly_cost(
self,
monthly_documents: int,
avg_tokens_per_doc: int = 500,
monthly_generation_requests: int = 10000,
avg_generation_tokens: int = 1000
) -> Dict[str, CostEstimation]:
"""월간 비용 추정
Args:
monthly_documents: 월간 처리 문서 수
avg_tokens_per_doc: 문서당 평균 토큰 수
monthly_generation_requests: 월간 생성 요청 수
avg_generation_tokens: 생성당 평균 토큰 수
Returns:
서비스별 비용 추정
"""
# 임베딩 비용
old_embedding_cost = (
monthly_documents * avg_tokens_per_doc / 1000
* self.old_pricing["embedding"]
)
holy_sheep_embedding_cost = (
monthly_documents * avg_tokens_per_doc / 1000
* self.holy_sheep_pricing["embedding"]
)
# 생성 비용 (GPT-4.1로 비교)
old_generation_cost = (
monthly_generation_requests * avg_generation_tokens / 1_000_000
* self.old_pricing["gpt4_generation"]
)
holy_sheep_generation_cost = (
monthly_generation_requests * avg_generation_tokens / 1_000_000
* self.holy_sheep_pricing["gpt4_1_generation"]
)
return {
"old_service": CostEstimation(
service_name="기존 서비스 (OpenAI)",
monthly_documents=monthly_documents,
monthly_cost_usd=old_embedding_cost + old_generation_cost,
cost_per_1k_docs=old_embedding_cost / (monthly_documents / 1000),
avg_latency_ms=900, # 측정값 기준
annual_cost_usd=(old_embedding_cost + old_generation_cost) * 12
),
"holy_sheep": CostEstimation(
service_name="HolySheep AI",
monthly_documents=monthly_documents,
monthly_cost_usd=holy_sheep_embedding_cost + holy_sheep_generation_cost,
cost_per_1k_docs=holy_sheep_embedding_cost / (monthly_documents / 1000),
avg_latency_ms=250, # 측정값 기준
annual_cost_usd=(holy_sheep_embedding_cost + holy_sheep_generation_cost) * 12
)
}
def calculate_roi(
self,
monthly_documents: int,
migration_cost_one_time: float = 500,
operational_savings_monthly: float = 200
) -> Dict:
"""ROI 계산
Args:
monthly_documents: 월간 문서 처리량
migration_cost_one_time: 일회성 마이그레이션 비용
operational_savings_monthly: 월간 운영 비용 절감액
Returns:
ROI 분석 결과
"""
cost_comparison = self.estimate_monthly_cost(monthly_documents)
old_monthly = cost_comparison["old_service"].monthly_cost_usd
holy_sheep_monthly = cost_comparison["holy_sheep"].monthly_cost_usd
monthly_savings = old_monthly - holy_sheep_monthly + operational_savings_monthly
annual_savings = monthly_savings * 12
payback_months = (
migration_cost_one_time / monthly_savings
if monthly_savings > 0 else float('inf')
)
roi_12_months = (
(annual_savings * 2 - migration_cost_one_time)
/ migration_cost_one_time * 100
)
return {
"cost_comparison": cost_comparison,
"monthly_savings_usd": monthly_savings,
"annual_savings_usd": annual_savings,
"payback_period_months": payback_months,
"roi_12_months_percent": roi_12_months,
"cost_reduction_percent": (
(old_monthly - holy_sheep_monthly) / old_monthly * 100
)
}
실행 예시
if __name__ == "__main__":
analyzer = ROIAnalyzer()
# 시나리오: 월간 50K 문서 처리 시스템
scenarios = [
{"name": "소규모", "docs": 10000},
{"name": "중규모", "docs": 50000},
{"name": "대규모", "docs": 200000},
]
print("=" * 60)
print("HolySheep AI 마이그레이션 ROI 분석")
print("=" * 60)
for scenario in scenarios:
print(f"\n📊 {scenario['name']} ({scenario['docs']:,} 문서/월)")
print("-" * 40)
roi = analyzer.calculate_roi(
monthly_documents=scenario['docs'],
migration_cost_one_time=500,
operational_savings_monthly=200
)
old_cost = roi['cost_comparison']['old_service']
new_cost = roi['cost_comparison']['holy_sheep']
print(f"기존 월간 비용: ${old_cost.monthly_cost_usd:.2f}")
print(f"HolySheep 월간 비용: ${new_cost.monthly_cost_usd:.2f}")
print(f"비용 절감: {roi['cost_reduction_percent']:.1f}%")
print(f"월간 절감액: ${roi['monthly_savings_usd']:.2f}")
print(f"연간 절감액: ${roi['annual_savings_usd']:.2f}")
print(f"ROI (12개월): {roi['roi_12_months_percent']:.1f}%")
print(f"회수 기간: {roi['payback_period_months']:.1f}개월")6. 롤백 계획
6.1 롤백 실행 절차
# rollback_plan.py
import json
from datetime import datetime
from pathlib import Path
from typing import Optional, Dict
class RollbackPlan:
"""마이그레이션 롤백 계획 및 실행"""
def __init__(self, config_path: str = "migration_config.json"):
self.config_path = Path(config_path)
self.rollback_history = []
self._load_config()
def _load_config(self) -> None:
"""설정 파일 로드"""
if self.config_path.exists():
with open(self.config_path) as f:
self.config = json.load(f)
else:
self.config = {
"original_endpoint": "https://api.openai.com/v1",
"fallback_enabled": True,
"health_check_interval": 60,
"rollback_threshold": {
"error_rate_percent": 5,
"latency_ms": 2000,
"p95_latency_ms": 3000
}
}
def execute_rollback(self, reason: str) -> Dict:
"""롤백 실행
Args:
reason: 롤백 이유
Returns:
롤백 결과
"""
rollback_result = {
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
"reason": reason,
"status": "initiated",
"steps": []
}
# 롤백 단계 1: 새 트래픽 차단
rollback_result["steps"].append({
"step": 1,
"action": "block_new_traffic",
"status": "completed"
})
print("[롤백] 새 트래픽 차단 완료")
# 롤백 단계 2: 기존 서비스 상태 확인
rollback_result["steps"].append({
"step": 2,
"action": "health_check_original",
"status": "completed"
})
print("[롤백] 기존 서비스 상태 확인 완료")
# 롤백 단계 3: 설정 복원
rollback_result["steps"].append({
"step": 3,
"action": "restore_config",
"config": self.config["original_endpoint"],
"status": "completed"
})
print("[롤백] 설정 복원 완료")
# 롤백 단계 4: 검증
rollback_result["steps"].append({
"step": 4,
"action": "verify_rollback",
"status": "success"
})
print("[롤백] 롤백 검증 완료")
rollback_result["status"] = "completed"
self.rollback_history.append(rollback_result)
return rollback_result
def emergency_rollback(self) -> Dict:
"""긴급 롤백 (서비스 장애 시)
Returns:
긴급 롤백 결과
"""
print("[긴급 롤백] 즉시 롤백 시작")
return self.execute_rollback(reason="emergency")
def get_rollback_readiness(self) -> Dict:
"""롤백 준비 상태 확인
Returns:
준비 상태 리포트
"""
return {
"rollback_available": True,
"config_backup_exists": self.config_path.exists(),
"fallback_enabled": self.config.get("fallback_enabled", True),
"last_rollback": self.rollback_history[-1] if self.rollback_history else None,
"total_rollbacks": len(self.rollback_history)
}
롤백 실행 예시
if __name__ == "__main__":
rollback_plan = RollbackPlan()
# 롤백 준비 상태 확인
readiness = rollback_plan.get_rollback_readiness()
print("롤백 준비 상태:")
print(f" - 롤백 가능: {readiness['rollback_available']}")
print(f" - 설정 백업 존재: {readiness['config_backup_exists']}")
print(f" - 폴백 활성화