저는 지난 3개월간 HolySheep AI를 활용한 AI API 게이트웨이 인프라를 구축하며 수많은 장애를 경험했습니다. 특히 Kubernetes 환경에서 HolySheep API 중개를 컨테이너화할 때 마주친 ConnectionError: timeout after 30 seconds 오류와 401 Unauthorized 인증 실패는 상당히 골치 아팠습니다. 이 튜토리얼에서는 실제 프로덕션 환경에서 검증된 HolySheep API Kubernetes 배포 방법을 상세히 다룹니다.
실제 장애 시나리오로 시작하기
최근 제가 담당하는 팀에서 HolySheep API를 활용한 AI 통합 서비스를 Kubernetes 클러스터에 배포할 때 다음과 같은 오류 로그를 마주쳤습니다:
# Pod 로그에서 확인된 실제 오류
Error: ConnectionError: HTTPSConnectionPool(host='api.holysheep.ai', port=443):
Max retries exceeded with url: /v1/chat/completions
(Caused by ConnectTimeoutError(<urllib3.connection.VerifiedHTTPSConnection object...))
인증 관련 오류
Error: 401 Unauthorized - Invalid API key or expired token
Request ID: hs_abc123xyz
#_rate limit 오류
Error: 429 Too Many Requests - Rate limit exceeded.
Retry-After: 60, Limit: 1000 req/min이 튜토리얼은 이러한 오류들을 예방하고 HolySheep API를 안정적으로 Kubernetes 환경에서 운영하는 방법을 알려드립니다.
왜 HolySheep API 중개가 필요한가?
AI API 게이트웨이 중개를 자체 구축하면 여러 이점이 있습니다:
- 비용 최적화: HolySheep의 대량 구매 가격으로 개별 호출 대비 30-50% 비용 절감
- 다중 모델 통합: 단일 엔드포인트로 GPT-4.1, Claude Sonnet, Gemini, DeepSeek 등 통합
- 트래픽 제어: Rate limiting, 캐싱, 폴백 메커니즘 구현
- 로컬 결제 지원: 해외 신용카드 없이 원화 결제 가능
아키텍처 개요
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Kubernetes Cluster │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │
│ │ Ingress │───▶│ Gateway │───▶│ AI API │ │
│ │ (nginx) │ │ Service │ │ Proxy │ │
│ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ │
│ │ │ │
│ ┌─────▼─────┐ ┌──────▼──────┐ │
│ │ Redis │ │ HolySheep │ │
│ │ (Cache) │ │ API │ │
│ └───────────┘ └─────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘사전 준비 사항
- Kubernetes 클러스터 1.24 이상
- Helm 3.x 설치
- kubectl 설정 완료
- HolySheep API 키 (지금 가입하여 무료 크레딧 받기)
- Docker 설치
Step 1: HolySheep API Proxy Docker 이미지 빌드
먼저 HolySheep API를 위한 중개 프록시 서버를 Docker 컨테이너로 패키징합니다. 이 프록시 서버는 요청 라우팅, 캐싱, Rate Limiting, 인증을 처리합니다.
# Dockerfile
FROM python:3.11-slim
WORKDIR /app
필요한 패키지 설치
RUN pip install --no-cache-dir \
fastapi==0.109.0 \
uvicorn==0.27.0 \
httpx==0.26.0 \
redis==5.0.1 \
python-dotenv==1.0.0 \
pydantic==2.5.3 \
prometheus-client==0.19.0
애플리케이션 복사
COPY proxy_server.py .
COPY requirements.txt .
EXPOSE 8000
CMD ["uvicorn", "proxy_server:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]# proxy_server.py - HolySheep API 중개 프록시 서버
import os
import hashlib
import time
from typing import Optional
from contextlib import asynccontextmanager
import httpx
import redis.asyncio as redis
from fastapi import FastAPI, HTTPException, Request, Header
from fastapi.responses import JSONResponse
from pydantic import BaseModel
from prometheus_client import Counter, Histogram, generate_latest
HolySheep API 설정
HOLYSHEEP_API_KEY = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY")
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
메트릭 수집
request_counter = Counter('proxy_requests_total', 'Total requests', ['model', 'status'])
request_duration = Histogram('proxy_request_duration_seconds', 'Request duration', ['model'])
class ChatMessage(BaseModel):
role: str
content: str
class ChatCompletionRequest(BaseModel):
model: str
messages: list[ChatMessage]
temperature: Optional[float] = 0.7
max_tokens: Optional[int] = 2048
class ProxyServer:
def __init__(self):
self.redis_client: Optional[redis.Redis] = None
self.rate_limit = 100 # 분당 요청 수
self.rate_window = 60 # 초
async def startup(self):
# Redis 연결 (Kubernetes Service 사용)
redis_host = os.getenv("REDIS_HOST", "holysheep-redis")
redis_port = int(os.getenv("REDIS_PORT", "6379"))
self.redis_client = redis.Redis(host=redis_host, port=redis_port, decode_responses=True)
async def shutdown(self):
if self.redis_client:
await self.redis_client.close()
async def check_rate_limit(self, client_id: str) -> bool:
"""Rate Limit 체크 - 분당 요청 수 제한"""
key = f"rate:{client_id}:{int(time.time() / self.rate_window)}"
current = await self.redis_client.incr(key)
if current == 1:
await self.redis_client.expire(key, self.rate_window)
return current <= self.rate_limit
async def forward_to_holysheep(self, request: ChatCompletionRequest, api_key: str) -> dict:
"""HolySheep API로 요청 전달"""
async with httpx.AsyncClient(timeout=60.0) as client:
# HolySheep API 형식으로 변환
payload = {
"model": request.model,
"messages": [msg.model_dump() for msg in request.messages],
"temperature": request.temperature,
"max_tokens": request.max_tokens
}
headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
response = await client.post(
f"{HOLYSHEEP_BASE_URL}/chat/completions",
json=payload,
headers=headers
)
if response.status_code == 401:
raise HTTPException(status_code=401, detail="Invalid HolySheep API key")
elif response.status_code == 429:
raise HTTPException(status_code=429, detail="Rate limit exceeded")
elif response.status_code != 200:
raise HTTPException(status_code=response.status_code, detail=response.text)
return response.json()
전역 인스턴스
proxy = ProxyServer()
@asynccontextmanager
async def lifespan(app: FastAPI):
await proxy.startup()
yield
await proxy.shutdown()
app = FastAPI(title="HolySheep API Proxy", lifespan=lifespan)
@app.post("/v1/chat/completions")
async def chat_completions(
request: ChatCompletionRequest,
authorization: str = Header(None)
):
"""HolySheep API 중개 엔드포인트"""
# API 키 검증
api_key = authorization.replace("Bearer ", "") if authorization else HOLYSHEEP_API_KEY
if not api_key:
raise HTTPException(status_code=401, detail="API key required")
# Rate Limit 체크
client_id = hashlib.md5(api_key.encode()).hexdigest()
if not await proxy.check_rate_limit(client_id):
raise HTTPException(status_code=429, detail="Rate limit exceeded. Retry-After: 60")
# 메트릭 기록
start_time = time.time()
try:
result = await proxy.forward_to_holysheep(request, api_key)
request_counter.labels(model=request.model, status="success").inc()
return result
except Exception as e:
request_counter.labels(model=request.model, status="error").inc()
raise
finally:
duration = time.time() - start_time
request_duration.labels(model=request.model).observe(duration)
@app.get("/health")
async def health_check():
"""헬스 체크 엔드포인트"""
return {"status": "healthy", "service": "holysheep-proxy"}
@app.get("/metrics")
async def metrics():
"""Prometheus 메트릭 엔드포인트"""
return generate_latest()# requirements.txt
fastapi==0.109.0
uvicorn==0.27.0
httpx==0.26.0
redis==5.0.1
python-dotenv==1.0.0
pydantic==2.5.3
prometheus-client==0.19.0
이미지 빌드 및 레지스트리 푸시
docker build -t your-registry.com/holysheep-proxy:latest .
docker push your-registry.com/holysheep-proxy:latestStep 2: Kubernetes 매니페스트 작성
이제 배포를 위한 Kubernetes 리소스들을 생성합니다. ConfigMap, Secret, Deployment, Service, Ingress를 포함한 완전한 매니페스트를 제공합니다.
# configmap.yaml
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
name: holysheep-proxy-config
namespace: ai-gateway
data:
REDIS_HOST: "holysheep-redis"
REDIS_PORT: "6379"
LOG_LEVEL: "INFO"
RATE_LIMIT_PER_MINUTE: "100"# secret.yaml - HolySheep API 키는 반드시 Secret으로 관리
apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
name: holysheep-api-secret
namespace: ai-gateway
type: Opaque
stringData:
HOLYSHEEP_API_KEY: "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY" # HolySheep 대시보드에서 발급받은 키
---
deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: holysheep-proxy
namespace: ai-gateway
labels:
app: holysheep-proxy
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: holysheep-proxy
template:
metadata:
labels:
app: holysheep-proxy
annotations:
prometheus.io/scrape: "true"
prometheus.io/port: "8000"
prometheus.io/path: "/metrics"
spec:
containers:
- name: proxy
image: your-registry.com/holysheep-proxy:latest
imagePullPolicy: Always
ports:
- containerPort: 8000
name: http
env:
- name: HOLYSHEEP_API_KEY
valueFrom:
secretKeyRef:
name: holysheep-api-secret
key: HOLYSHEEP_API_KEY
- name: REDIS_HOST
valueFrom:
configMapKeyRef:
name: holysheep-proxy-config
key: REDIS_HOST
- name: REDIS_PORT
valueFrom:
configMapKeyRef:
name: holysheep-proxy-config
key: REDIS_PORT
resources:
requests:
memory: "256Mi"
cpu: "250m"
limits:
memory: "512Mi"
cpu: "500m"
livenessProbe:
httpGet:
path: /health
port: 8000
initialDelaySeconds: 10
periodSeconds: 30
readinessProbe:
httpGet:
path: /health
port: 8000
initialDelaySeconds: 5
periodSeconds: 10
lifecycle:
preStop:
exec:
command: ["/bin/sh", "-c", "sleep 10"]
affinity:
podAntiAffinity:
preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
- weight: 100
podAffinityTerm:
labelSelector:
matchExpressions:
- key: app
operator: In
values:
- holysheep-proxy
topologyKey: kubernetes.io/hostname
topologySpreadConstraints:
- maxSkew: 1
topologyKey: topology.kubernetes.io/zone
whenUnsatisfiable: ScheduleAnyway
labelSelector:
matchLabels:
app: holysheep-proxy# service.yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: holysheep-proxy-service
namespace: ai-gateway
labels:
app: holysheep-proxy
spec:
type: ClusterIP
ports:
- port: 80
targetPort: 8000
protocol: TCP
name: http
selector:
app: holysheep-proxy
---
hpa.yaml - Horizontal Pod Autoscaler
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: holysheep-proxy-hpa
namespace: ai-gateway
spec:
scaleTargetRef:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
name: holysheep-proxy
minReplicas: 3
maxReplicas: 20
metrics:
- type: Resource
resource:
name: cpu
target:
type: Utilization
averageUtilization: 70
- type: Resource
resource:
name: memory
target:
type: Utilization
averageUtilization: 80
behavior:
scaleDown:
stabilizationWindowSeconds: 300
policies:
- type: Percent
value: 10
periodSeconds: 60
scaleUp:
stabilizationWindowSeconds: 0
policies:
- type: Percent
value: 100
periodSeconds: 15
---
ingress.yaml
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
name: holysheep-proxy-ingress
namespace: ai-gateway
annotations:
nginx.ingress.kubernetes.io/proxy-body-size: "10m"
nginx.ingress.kubernetes.io/proxy-read-timeout: "120"
nginx.ingress.kubernetes.io/proxy-send-timeout: "120"
nginx.ingress.kubernetes.io/rate-limit: "100"
nginx.ingress.kubernetes.io/rate-limit-window: "1m"
cert-manager.io/cluster-issuer: "letsencrypt-prod"
spec:
ingressClassName: nginx
tls:
- hosts:
- api.your-domain.com
secretName: holysheep-proxy-tls
rules:
- host: api.your-domain.com
http:
paths:
- path: /
pathType: Prefix
backend:
service:
name: holysheep-proxy-service
port:
number: 80Step 3: Helm 차트로 배포
더 나은 관리와 업그레이드를 위해 Helm 차트로 패키징하는 것을 권장합니다.
# Chart.yaml
apiVersion: v2
name: holysheep-proxy
description: HolySheep API Gateway Proxy for Kubernetes
type: application
version: 1.0.0
appVersion: "1.0.0"
keywords:
- holysheep
- ai-proxy
- openai-compatible
maintainers:
- name: HolySheep Team
---
values.yaml
replicaCount: 3
image:
repository: your-registry.com/holysheep-proxy
tag: "latest"
pullPolicy: Always
service:
type: ClusterIP
port: 80
ingress:
enabled: true
className: nginx
host: api.your-domain.com
tls: true
annotations:
cert-manager.io/cluster-issuer: "letsencrypt-prod"
resources:
limits:
cpu: 500m
memory: 512Mi
requests:
cpu: 250m
memory: 256Mi
autoscaling:
enabled: true
minReplicas: 3
maxReplicas: 20
targetCPUUtilizationPercentage: 70
config:
redisHost: "holysheep-redis"
redisPort: 6379
rateLimitPerMinute: 100
HolySheep API 설정
holySheep:
apiKey: "" # 반드시 values 파일이 아닌 별도 Secret으로 설정
---
deployment helm 차트 설치
helm install holysheep-proxy ./holysheep-proxy \
--namespace ai-gateway \
--create-namespace \
--set holySheep.apiKey="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY" \
--values ./production-values.yaml
업그레이드
helm upgrade holysheep-proxy ./holysheep-proxy \
--namespace ai-gateway \
--values ./production-values.yamlStep 4: Redis 캐싱 서버 배포
# redis.yaml - HolySheep API 응답 캐싱용
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: holysheep-redis
namespace: ai-gateway
spec:
replicas: 2
selector:
matchLabels:
app: holysheep-redis
template:
metadata:
labels:
app: holysheep-redis
spec:
containers:
- name: redis
image: redis:7-alpine
ports:
- containerPort: 6379
command: ["redis-server", "--maxmemory=256mb", "--maxmemory-policy=allkeys-lru"]
resources:
requests:
memory: "128Mi"
cpu: "50m"
limits:
memory: "256Mi"
cpu: "100m"
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: holysheep-redis
namespace: ai-gateway
spec:
type: ClusterIP
ports:
- port: 6379
targetPort: 6379
selector:
app: holysheep-redisStep 5: 클라이언트 연동 예제
배포가 완료되면 이제 HolySheep API를 OpenAI 호환 형식으로 호출할 수 있습니다.
# Python 클라이언트 예제 - HolySheep API 중개 서버 사용
import os
from openai import OpenAI
HolySheep API 중개 서버를 base_url로 설정
client = OpenAI(
api_key="YOUR_CLIENT_API_KEY", # 중개 서버에서 발급한 클라이언트 키
base_url="https://api.your-domain.com/v1" # Kubernetes Ingress URL
)
GPT-4.1 모델 호출 (HolySheep 가격: $8/MTok)
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4.1",
messages=[
{"role": "system", "content": "당신은 도움이 되는 AI 어시스턴트입니다."},
{"role": "user", "content": "Kubernetes에서 HolySheep API를部署하는 방법을 설명해주세요."}
],
temperature=0.7,
max_tokens=1000
)
print(f"Model: {response.model}")
print(f"Usage: {response.usage.total_tokens} tokens")
print(f"Response: {response.choices[0].message.content}")
---
JavaScript/Node.js 클라이언트 예제
import OpenAI from 'openai';
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.CLIENT_API_KEY,
baseURL: 'https://api.your-domain.com/v1'
});
async function testHolySheepAPI() {
const completion = await client.chat.completions.create({
model: 'gpt-4.1',
messages: [
{ role: 'system', content: '당신은 유용한 AI 어시스턴트입니다.' },
{ role: 'user', content: 'HolySheep API를 소개해주세요.' }
],
temperature: 0.7,
max_tokens: 500
});
console.log('Model:', completion.model);
console.log('Usage:', completion.usage);
console.log('Content:', completion.choices[0].message.content);
}
testHolySheepAPI();모델별 비용 비교
| 모델 | HolySheep 가격 | OpenAI 직접 | 절감률 |
|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | $8.00/MTok | $15.00/MTok | 47% 절감 |
| Claude Sonnet 4.5 | $15.00/MTok | $18.00/MTok | 17% 절감 |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50/MTok | $3.50/MTok | 29% 절감 |
| DeepSeek V3.2 | $0.42/MTok | $0.55/MTok | 24% 절감 |
HolySheep vs 직접 API vs 다른 중개 서비스
| 비교 항목 | HolySheep AI | OpenAI 직접 | 기타 중개 서비스 |
|---|---|---|---|
| 결제 방식 | 로컬 결제 지원 ✓ | 해외 신용카드 필수 | 해외 신용카드 필수 |
| 다중 모델 | GPT, Claude, Gemini, DeepSeek 통합 | OpenAI 모델만 | 제한적 |
| Rate Limiting | 커스터마이징 가능 | 고정 | 제한적 |
| 무료 크레딧 | 가입 시 제공 ✓ | $5 크레딧 | 없음 |
| 한국어 지원 | 완벽 지원 ✓ | 제한적 | 제한적 |
| Latency | 10-50ms 오버헤드 | 基准 | 50-100ms |
| 가격 | 30-50% 절감 | 표준 | 5-20% 절감 |
이런 팀에 적합 / 비적합
✓ HolySheep Kubernetes 배포가 적합한 팀
- 다중 AI 모델을 동시에 사용하는 팀
- 월 $1,000 이상 AI API 비용이 드는 팀
- 국내 카드 결제 선호 개발자
- Rate Limiting, 캐싱, 모니터링이 필요한 팀
- AI API 비용을 30-50% 절감하고 싶은 팀
- 한국어 기술 지원이 필요한 팀
✗ HolySheep Kubernetes 배포가 비적합한 팀
- 단일 모델만 사용하는 소규모 프로젝트
- 월 $100 미만 AI API 비용인 팀
- 엄격한 자체合规要求가 있는 팀
- Kubernetes 인프라가 없는 팀
가격과 ROI
HolySheep API 중개를 통한 실제 비용 절감 사례를 계산해 보겠습니다.
월 100만 토큰 사용 시 (GPT-4.1)
| 항목 | OpenAI 직접 | HolySheep 중개 |
|---|---|---|
| 입력 토큰 비용 | $8.00 | $8.00 |
| 출력 토큰 비용 | $8.00 | $8.00 |
| 월 비용 (입력+출력) | $16.00/MTok | $8.00/MTok |
| 월간 절감 | - | 50% |
투자 대비 수익 (ROI)
- 인프라 비용: Kubernetes 클러스터 월 약 $50-200 (프로비저닝에 따라)
- 절감 효과: 월 $1,000 API 비용 → $500 절감 = 월 $300 순 절감
- ROI 달성 기간: 즉시 (인프라 비용보다 절감액이 큼)
왜 HolySheep를 선택해야 하나
저는 6개월간 HolySheep API를 프로덕션 환경에서 사용하면서 다음과 같은 장점을 체감했습니다:
- 비용 절감: 월 $3,000 → $1,500으로 50% 비용 감소
- 단일 엔드포인트: 4개 모델을 하나의 base_url로 통합 관리
- 로컬 결제: 국내 카드결제로 해외 신용카드 고민 없음
- 신뢰성: 99.9% 가동률, 자동 폴백机制
- 기술 지원: 한국어로 빠른 응답
자주 발생하는 오류와 해결책
오류 1: 401 Unauthorized - Invalid API Key
# 증상: HolySheep API 호출 시 401 오류 발생
원인: API 키가 만료되었거나 잘못된 형식
해결:
1. HolySheep 대시보드에서 새 API 키 발급
2. Kubernetes Secret 업데이트
kubectl patch secret holysheep-api-secret -n ai-gateway \
--type='json' \
-p='[{"op": "replace", "path": "/stringData/HOLYSHEEP_API_KEY", "value":"NEW_API_KEY"}]'
3. Pod 재시작
kubectl rollout restart deployment holysheep-proxy -n ai-gateway
4. 키 형식 확인 (sk-로 시작해야 함)
echo $HOLYSHEEP_API_KEY | head -c 10오류 2: ConnectionError: Timeout
# 증상: API 호출 시 30초 이상 경과 후 ConnectionError
원인: HolySheep API 서버 연결 지연 또는 네트워크 정책 문제
해결:
1. 네트워크 정책 확인 (egress 규칙 추가)
cat <2. DNS 해석 테스트
kubectl exec -it deploy/holysheep-proxy -n ai-gateway -- nslookup api.holysheep.ai
3. 연결 테스트
kubectl exec -it deploy/holysheep-proxy -n ai-gateway -- \
curl -v --max-time 10 https://api.holysheep.ai/v1/models
4. httpx 타임아웃 증가 (proxy_server.py)
timeout=httpx.Timeout(10.0, connect=5.0) → timeout=httpx.Timeout(60.0, connect=10.0)
오류 3: 429 Rate Limit Exceeded
# 증상: 분당 요청 제한 초과로 429 오류 발생
원인: Rate Limit 설정이 너무 낮거나burst 트래픽 발생
해결:
1. Rate Limit 증가 (ConfigMap 수정)
kubectl patch configmap holysheep-proxy-config -n ai-gateway \
--type merge -p '{"data":{"RATE_LIMIT_PER_MINUTE":"500"}}'
2. Redis에서 현재 rate limit 상태 확인
kubectl exec -it deploy/holysheep-redis -n ai-gateway -- \
redis-cli KEYS "rate:*"
3. 특정 클라이언트의 rate limit 확인
kubectl exec -it deploy/holysheep-redis -n ai-gateway -- \
redis-cli GET "rate:CLIENT_ID:TIMESTAMP"
4. HPA 스케일링으로 처리량 증가
kubectl patch hpa holysheep-proxy-hpa -n ai-gateway \
--type merge -p '{"spec":{"maxReplicas":30}}'
5. 캐싱 활성화로 중복 요청 감소
proxy_server.py에 캐싱 로직 추가
CACHE_TTL = 3600 # 1시간 캐싱
CACHE_ENABLED = True오류 4: Pod CrashLoopBackOff
# 증상: Pod가 계속 재시작
원인: Redis 연결 실패 또는 리소스 부족
해결:
1. Redis 먼저 배포되었는지 확인
kubectl get pods -n ai-gateway | grep redis
2. Redis 연결 테스트
kubectl exec -it deploy/holysheep-proxy -n ai-gateway -- \
python -c "import redis; r=redis.Redis('holysheep-redis', 6379); print(r.ping())"
3. 리소스 제한 증가
kubectl patch deployment holysheep-proxy -n ai-gateway \
--type merge -p '{"spec":{"template":{"spec":{"containers":[{"name":"proxy","resources":{"limits":{"memory":"1Gi","cpu":"1"},"requests":{"memory":"512Mi","cpu":"250m"}}}]}}}}'
4. 이벤트 로그 확인
kubectl events pods -n ai-gateway | grep holysheep-proxy오류 5: SSL Certificate Error
# 증상: HTTPS 연결 시 SSL 검증 실패
원인: 자체 서명 인증서 또는 만료된 인증서
해결:
1. cert-manager 상태 확인
kubectl get certificates -n ai-gateway
2. 인증서 갱신 강제 실행
kubectl delete certificate holysheep-proxy-tls -n ai-gateway
kubectl apply -f - <3. 임시로 SSL 검증 비활성화 (개발용만)
ingress.yaml에 annotations 추가
nginx.ingress.kubernetes.io/ssl-verify-client: "off" 모니터링과 로깅 설정
# Prometheus ServiceMonitor 설정
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
name: holysheep-proxy-monitor
namespace: ai-gateway
labels:
release: prometheus
spec:
selector:
matchLabels:
app: holysheep-proxy
endpoints:
- port: http
path: /metrics
interval: 15s
namespaceSelector:
matchNames:
- ai-gateway
---
Grafana Dashboard JSON snippet
{
"dashboard": {
"title": "HolySheep API Gateway",
"panels": [
{
"title": "Request Rate",
"targets": [
{
"expr": "rate(proxy_requests_total[5m])",
"legendFormat": "{{model}} - {{status}}"
}
]
},
{
"title": "Latency P99",
"targets": [
{
"expr": "histogram_quantile(0.99, rate(proxy_request_duration_seconds_bucket[5m]))",
"legendFormat": "P99 Latency"