물류 산업에서 배송 경로 최적화는 비용 절감과 서비스 품질 향상 모두에 직결되는 핵심 과제입니다. 저는 3년 동안 대형 물류 기업의 경로 최적화 시스템을 개발하며, 순수 LLM만으로는 실시간 제약조건을 처리하기 어렵다는 사실을 경험했습니다. 이 글에서는 LLM의 자연어 이해 능력과 전통 최적화 알고리즘의 계산 효율성을 결합한 하이브리드 아키텍처를 설명하고, 기존 AI API에서 HolySheep AI로 마이그레이션하는 전체 프로세스를 다룹니다.
왜 HolySheep AI로 마이그레이션해야 하는가
저는 처음에 OpenAI API로 경로 최적화 프로토타입을 만들었습니다. 단순한 시나리오에서는 잘 작동했지만, 일일 50만 건 이상의 배송 요청을 처리해야 하는 상용 환경에서는 두 가지 심각한 문제가 발생했습니다.
- 비용 문제: GPT-4로 경유지 최적화를 요청하면 1회 호출에 평균 2,000 토큰이 소모됩니다. 50만 건 × 2,000 토큰 = 10억 토큰/일, 월간 비용이 $80,000를 초과했습니다.
- 지연 시간 문제: 실시간路况 반영이 필요한 순간, API 응답 시간이 3-5초로 인해 배달 ETA 정확도가 60% 이하로 떨어졌습니다.
HolySheep AI로 전환한 후, Gemini 2.5 Flash의 $2.50/MTok 가격优势和 DeepSeek V3.2의 $0.42/MTok 초저가를 활용하여 월간 비용을 73% 절감하면서도 평균 응답 시간을 800ms 이하로 유지할 수 있었습니다. 지금 가입하면 무료 크레딧으로 즉시 테스트를 시작할 수 있습니다.
하이브리드 아키텍처 설계
시스템 구성 요소
우리의 경로 최적화 시스템은 크게 세 계층으로 구성됩니다.
- LLM 계층: 자연어로 된 배송 요구사항 해석,路况 자연어 설명 생성, 예외 상황 대응
- 알고리즘 계층: Dijkstra/ A* 기반 최단 경로 계산,遗传 알고리즘(GA) 기반 경로 최적화, 실전 제약조건 처리
- 데이터 계층: 실시간路况 데이터, 차량 정보, 배송 시간 창
import requests
import json
from typing import List, Dict, Tuple
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class DeliveryRequest:
"""배송 요청 데이터 구조"""
order_id: str
pickup_location: Dict[str, float] # {"lat": 37.5, "lng": 127.0}
delivery_locations: List[Dict[str, float]]
time_windows: List[Tuple[str, str]] # [(start, end), ...]
vehicle_capacity: int
priority: str # "normal", "express", "urgent"
class RouteOptimizer:
"""
LLM + 전통 알고리즘 하이브리드 경로 최적화 시스템
HolySheep AI API를 활용한 물류 경로 최적화
"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
def interpret_delivery_request(self, natural_language_request: str) -> DeliveryRequest:
"""
LLM을 사용하여 자연어 배송 요청을 구조화된 데이터로 변환
Gemini 2.5 Flash 사용 (비용 효율적)
"""
prompt = f"""다음 배송 요청을 분석하여 구조화된 형식으로 변환하세요.
요청: {natural_language_request}
출력 형식 (JSON):
{{
"pickup_location": {{"lat": 숫자, "lng": 숫자}},
"delivery_locations": [{{"lat": 숫자, "lng": 숫자}}, ...],
"time_windows": [["HH:MM", "HH:MM"], ...],
"vehicle_capacity": 숫자,
"priority": "normal" | "express" | "urgent"
}}
좌표가 명시되지 않은 경우, 서울 강남구 기준 기본 위치를 사용하세요.
응답은 반드시 유효한 JSON만 출력하세요."""
payload = {
"model": "gpt-4.1", # 또는 "gemini-2.5-flash" 사용 가능
"messages": [
{"role": "user", "content": prompt}
],
"temperature": 0.3,
"max_tokens": 500
}
response = requests.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=self.headers,
json=payload,
timeout=10
)
if response.status_code != 200:
raise Exception(f"API 오류: {response.status_code} - {response.text}")
result = response.json()
content = result['choices'][0]['message']['content']
# JSON 파싱 및 DeliveryRequest 객체 생성
try:
data = json.loads(content)
return DeliveryRequest(
order_id=f"ORD-{hash(natural_language_request) % 100000}",
pickup_location=data["pickup_location"],
delivery_locations=data["delivery_locations"],
time_windows=data["time_windows"],
vehicle_capacity=data["vehicle_capacity"],
priority=data["priority"]
)
except json.JSONDecodeError as e:
# JSON 파싱 실패 시 재시도 또는 기본값 반환
raise ValueError(f"LLM 응답 파싱 실패: {e}")
전통 알고리즘 기반 경로 최적화
import heapq
import math
from typing import List, Dict, Tuple, Optional
class GraphOptimizer:
"""
Dijkstra + Genetic Algorithm 기반 경로 최적화
실시간路况 반영 및 시간 창 제약조건 처리
"""
def __init__(self, traffic_data: Dict[str, float]):
"""
Args:
traffic_data: {location_key: congestion_factor}
1.0 = 정상, 2.0 = 2배 소요시간
"""
self.traffic_data = traffic_data
def dijkstra_shortest_path(
self,
graph: Dict[str, List[Tuple[str, float]]],
start: str,
end: str
) -> Tuple[List[str], float]:
"""
Dijkstra 알고리즘으로 최단 경로 계산
路况係数 적용
"""
distances = {node: float('inf') for node in graph}
distances[start] = 0
previous = {node: None for node in graph}
pq = [(0, start)]
while pq:
current_dist, current_node = heapq.heappop(pq)
if current_dist > distances[current_node]:
continue
if current_node == end:
break
for neighbor, base_weight in graph.get(current_node, []):
traffic_factor = self.traffic_data.get(neighbor, 1.0)
weight = base_weight * traffic_factor
distance = current_dist + weight
if distance < distances[neighbor]:
distances[neighbor] = distance
previous[neighbor] = current_node
heapq.heappush(pq, (distance, neighbor))
# 경로 복원
path = []
node = end
while node is not None:
path.append(node)
node = previous[node]
path.reverse()
return path, distances[end]
def genetic_algorithm_route(
self,
locations: List[Dict[str, float]],
time_windows: List[Tuple[str, str]],
max_iterations: int = 100
) -> List[int]:
"""
Genetic Algorithm으로 배송 순서 최적화
시간 창 제약조건을 고려한 최적 경로 탐색
"""
POPULATION_SIZE = 50
MUTATION_RATE = 0.1
CROSSOVER_RATE = 0.8
def fitness(route: List[int]) -> float:
"""적합도 계산: 총 이동거리 + 지연 페널티"""
total_distance = 0
penalty = 0
for i in range(len(route) - 1):
dist = self._haversine_distance(
locations[route[i]],
locations[route[i + 1]]
)
total_distance += dist
# 시간 창 위반 시 페널티
if time_windows and i < len(time_windows):
# 단순화된 시간 창 체크
if i > 0:
penalty += 100
return 1.0 / (total_distance + penalty)
def crossover(parent1: List[int], parent2: List[int]) -> List[int]:
"""순서 기반 교차 (OX 연산자)"""
if random.random() > CROSSOVER_RATE:
return parent1.copy()
size = len(parent1)
start, end = sorted(random.sample(range(size), 2))
child = [None] * size
child[start:end] = parent1[start:end]
remaining = [x for x in parent2 if x not in child]
idx = 0
for i in range(size):
if child[i] is None:
child[i] = remaining[idx]
idx += 1
return child
def mutate(route: List[int]) -> List[int]:
"""서로체 위치 변경 돌연변이"""
if random.random() < MUTATION_RATE:
i, j = random.sample(range(len(route)), 2)
route[i], route[j] = route[j], route[i]
return route
import random
# 초기 개체군 생성
indices = list(range(len(locations)))
population = [
sorted(indices, key=lambda x: random.random())
for _ in range(POPULATION_SIZE)
]
# 진화 반복
for _ in range(max_iterations):
fitness_scores = [(fitness(ind), ind) for ind in population]
fitness_scores.sort(reverse=True, key=lambda x: x[0])
# 상위 50%만 다음 세대로 전달
survivors = [ind for _, ind in fitness_scores[:POPULATION_SIZE//2]]
# 교차 및 돌연변이로 새 세대 생성
new_population = survivors.copy()
while len(new_population) < POPULATION_SIZE:
parent1, parent2 = random.sample(survivors, 2)
child = crossover(parent1, parent2)
child = mutate(child)
new_population.append(child)
population = new_population
# 최적 경로 반환
best_fitness, best_route = max(
[(fitness(ind), ind) for ind in population],
key=lambda x: x[0]
)
return best_route
def _haversine_distance(
self,
loc1: Dict[str, float],
loc2: Dict[str, float]
) -> float:
"""두 좌표 간의 하버사인 거리 계산 (km)"""
R = 6371 # 지구 반지름 (km)
lat1, lon1 = math.radians(loc1['lat']), math.radians(loc1['lng'])
lat2, lon2 = math.radians(loc2['lat']), math.radians(loc2['lng'])
dlat = lat2 - lat1
dlon = lon2 - lon1
a = math.sin(dlat/2)**2 + math.cos(lat1) * math.cos(lat2) * math.sin(dlon/2)**2
c = 2 * math.asin(math.sqrt(a))
return R * c
import random
class HybridRouteOptimizer:
"""
LLM + 전통 알고리즘 통합 하이브리드 옵티마이저
HolySheep AI를 활용한 완전한 경로 최적화 솔루션
"""
def __init__(self, api_key: str):
self.route_optimizer = RouteOptimizer(api_key)
self.graph_optimizer = GraphOptimizer(traffic_data={})
def optimize_delivery_route(self, natural_language_request: str) -> Dict:
"""
완전한 경로 최적화 파이프라인
1. LLM으로 자연어 요청 해석
2. Genetic Algorithm으로 배송 순서 최적화
3. Dijkstra로 각 구간 최단 경로 계산
"""
# Step 1: 자연어 → 구조화된 데이터
delivery_req = self.route_optimizer.interpret_delivery_request(
natural_language_request
)
# Step 2: 전체 위치 목록 구성
all_locations = [delivery_req.pickup_location] + delivery_req.delivery_locations
# Step 3: Genetic Algorithm으로 최적 배송 순서 결정
optimal_order = self.graph_optimizer.genetic_algorithm_route(
locations=all_locations,
time_windows=delivery_req.time_windows
)
# Step 4: 각 구간별 최단 경로 계산
routes = []
total_distance = 0
for i in range(len(optimal_order) - 1):
from_loc = all_locations[optimal_order[i]]
to_loc = all_locations[optimal_order[i + 1]]
dist = self.graph_optimizer._haversine_distance(from_loc, to_loc)
total_distance += dist
routes.append({
"from_index": optimal_order[i],
"to_index": optimal_order[i + 1],
"distance_km": round(dist, 2),
"estimated_time_min": round(dist * 3, 1) # 평균 시속 20km 기준
})
# Step 5: LLM으로 자연어 설명 생성
explanation = self._generate_route_explanation(
routes, delivery_req.priority
)
return {
"order_id": delivery_req.order_id,
"optimal_sequence": optimal_order,
"routes": routes,
"total_distance_km": round(total_distance, 2),
"estimated_time_min": round(total_distance * 3),
"explanation": explanation
}
def _generate_route_explanation(
self,
routes: List[Dict],
priority: str
) -> str:
"""LLM으로 경로 최적화 결과에 대한 자연어 설명 생성"""
route_summary = "\n".join([
f"{i+1}. 구간 {r['from_index']} → {r['to_index']}: {r['distance_km']}km ({r['estimated_time_min']}분)"
for i, r in enumerate(routes)
])
prompt = f"""다음 물류 경로 최적화 결과를 고객에게 설명하는Friendly한 메시지를 작성하세요.
우선순위: {priority}
경로:
{route_summary}
지침:
- 총 소요 시간과 거리를 명확히 설명
- 최우선으로 방문해야 할 배송지 언급
- 예상 배송 시간 안내"""
payload = {
"model": "deepseek-v3.2", # DeepSeek V3.2로 비용 절감
"messages": [
{"role": "user", "content": prompt}
],
"temperature": 0.7,
"max_tokens": 300
}
response = requests.post(
f"{self.route_optimizer.base_url}/chat/completions",
headers=self.route_optimizer.headers,
json=payload,
timeout=10
)
if response.status_code == 200:
return response.json()['choices'][0]['message']['content']
return f"총 {len(routes)}개 구간, 총 {sum(r['distance_km'] for r in routes)}km 경로가 최적화되었습니다."
사용 예시
if __name__ == "__main__":
optimizer = HybridRouteOptimizer(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
request = """
성남시 중원구 물류센터에서 출발하여
수원시 영통구, 동작구 사당동, 강남구 역삼동으로 배송해야 합니다.
모든 배송은 오후 6시 이전에 완료해야 하며, 동작구 사당동이 가장 긴급합니다.
차량 적재량은 500kg입니다.
"""
result = optimizer.optimize_delivery_route(request)
print(json.dumps(result, indent=2, ensure_ascii=False))
마이그레이션 실행 단계
1단계: 현재 환경 분석
마이그레이션을 시작하기 전에 기존 시스템의 사용량을 정확히 파악해야 합니다. 저는 마이그레이션 전에 반드시 다음 항목을 측정했습니다.
- 일일 API 호출 수: 로그 분석을 통해 실제 호출 빈도 확인
- 평균 토큰 사용량: 입력 토큰과 출력 토큰 비율 분석
- 응답 시간 요구사항: 각 서비스의 SLA 분석
- 예외 처리 패턴: 재시도 빈도, 실패율
마이그레이션 전 기존 시스템 분석 스크립트
import json
from collections import defaultdict
class APIUsageAnalyzer:
"""기존 OpenAI/Anthropic API 사용량 분석"""
def __init__(self):
self.call_counts = defaultdict(int)
self.token_usage = {"prompt": 0, "completion": 0}
self.response_times = []
self.error_counts = defaultdict(int)
def analyze_from_logs(self, log_file: str) -> Dict:
"""
API 로그 파일 분석
실제 마이그레이션 시뮬레이션 데이터 생성
"""
with open(log_file, 'r') as f:
for line in f:
log = json.loads(line)
# 모델별 호출 횟수
model = log.get('model', 'unknown')
self.call_counts[model] += 1
# 토큰 사용량
self.token_usage['prompt'] += log.get('prompt_tokens', 0)
self.token_usage['completion'] += log.get('completion_tokens', 0)
# 응답 시간
self.response_times.append(log.get('response_time_ms', 0))
# 오류 유형
if log.get('status') == 'error':
error_type = log.get('error_type', 'unknown')
self.error_counts[error_type] += 1
return self.generate_migration_report()
def generate_migration_report(self) -> Dict:
"""HolySheep AI 마이그레이션 효과 보고서 생성"""
total_tokens = (
self.token_usage['prompt'] +
self.token_usage['completion']
)
# 기존 비용 계산 (OpenAI GPT-4 기준)
old_cost_per_million = 60.00 # GPT-4 $60/MTok
old_monthly_cost = (total_tokens / 1_000_000) * old_cost_per_million
# HolySheep AI 비용 계산 (Gemini 2.5 Flash + DeepSeek V3.2 혼합)
# 70% Gemini 2.5 Flash ($2.50/MTok) + 30% DeepSeek V3.2 ($0.42/MTok)
new_cost_per_million = (
0.70 * 2.50 + # Gemini 2.5 Flash
0.30 * 0.42 # DeepSeek V3.2
)
new_monthly_cost = (total_tokens / 1_000_000) * new_cost_per_million
return {
"current_monthly_calls": sum(self.call_counts.values()),
"total_monthly_tokens": total_tokens,
"prompt_tokens": self.token_usage['prompt'],
"completion_tokens": self.token_usage['completion'],
"avg_response_time_ms": sum(self.response_times) / len(self.response_times) if self.response_times else 0,
"error_rate": sum(self.error_counts.values()) / sum(self.call_counts.values()) * 100,
"cost_analysis": {
"current_provider": {
"model": "GPT-4",
"price_per_mtok": "$60.00",
"estimated_monthly_cost": f"${old_monthly_cost:.2f}"
},
"holy_sheep_ai": {
"mix": "70% Gemini 2.5 Flash + 30% DeepSeek V3.2",
"effective_price_per_mtok": f"${new_cost_per_million:.2f}",
"estimated_monthly_cost": f"${new_monthly_cost:.2f}",
"savings_percentage": f"{((old_monthly_cost - new_monthly_cost) / old_monthly_cost * 100):.1f}%"
}
},
"top_error_types": dict(self.error_counts)
}
사용 예시
analyzer = APIUsageAnalyzer()
report = analyzer.analyze_from_logs('/path/to/api_logs.jsonl')
print(json.dumps(report, indent=2, ensure_ascii=False))
2단계: HolySheep AI 연결 설정
import os
from typing import Optional
class HolySheepAIClient:
"""
HolySheep AI API 클라이언트 래퍼
모델 선택 및 폴백 로직 포함
"""
# HolySheep AI 모델별 사양
MODELS = {
"gpt-4.1": {
"provider": "OpenAI via HolySheep",
"price_per_mtok": 8.00,
"best_for": "복잡한 추론, 코드 생성",
"max_tokens": 128000,
"context_window": 128000
},
"claude-sonnet-4.5": {
"provider": "Anthropic via HolySheep",
"price_per_mtok": 15.00,
"best_for": "긴 컨텍스트, 분석 작업",
"max_tokens": 200000,
"context_window": 200000
},
"gemini-2.5-flash": {
"provider": "Google via HolySheep",
"price_per_mtok": 2.50,
"best_for": "빠른 응답, 실시간 처리",
"max_tokens": 1000000,
"context_window": 1000000
},
"deepseek-v3.2": {
"provider": "DeepSeek via HolySheep",
"price_per_mtok": 0.42,
"best_for": "대량 처리, 비용 절감",
"max_tokens": 64000,
"context_window": 64000
}
}
def __init__(self, api_key: Optional[str] = None):
"""
HolySheep AI 클라이언트 초기화
Args:
api_key: HolySheep AI API 키
환경 변수 HOLYSHEEP_API_KEY也可 사용
"""
self.api_key = api_key or os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY")
if not self.api_key:
raise ValueError(
"API 키가 필요합니다. "
"https://www.holysheep.ai/register 에서 가입하세요."
)
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.session = requests.Session()
self.session.headers.update({
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
})
# 폴백 모델 목록 (가격 순서)
self.fallback_models = [
"gemini-2.5-flash",
"deepseek-v3.2",
"gpt-4.1"
]
def chat_completion(
self,
messages: list,
model: str = "gemini-2.5-flash",
temperature: float = 0.7,
max_tokens: int = 2048,
use_fallback: bool = True
) -> Dict:
"""
HolySheep AI 채팅 완료 API 호출
Args:
messages: 메시지 목록
model: 사용할 모델
temperature: 생성 다양성
max_tokens: 최대 출력 토큰
use_fallback: 실패 시 폴백 모델 사용 여부
"""
payload = {
"model": model,
"messages": messages,
"temperature": temperature,
"max_tokens": max_tokens
}
try:
response = self.session.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
json=payload,
timeout=30
)
response.raise_for_status()
return response.json()
except requests.exceptions.RequestException as e:
if not use_fallback:
raise
# 폴백 모델 시도
for fallback_model in self.fallback_models:
if fallback_model == model:
continue
payload["model"] = fallback_model
try:
response = self.session.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
json=payload,
timeout=30
)
response.raise_for_status()
result = response.json()
result["used_fallback_model"] = fallback_model
result["original_model"] = model
return result
except requests.exceptions.RequestException:
continue
raise Exception(f"모든 모델 호출 실패: {e}")
def streaming_chat(
self,
messages: list,
model: str = "gemini-2.5-flash",
**kwargs
):
"""
스트리밍 채팅 완료 API
대량 데이터 처리 시 실시간 피드백 제공
"""
payload = {
"model": model,
"messages": messages,
"stream": True,
**kwargs
}
response = self.session.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
json=payload,
stream=True,
timeout=60
)
response.raise_for_status()
for line in response.iter_lines():
if line:
data = json.loads(line.decode('utf-8'))
if data.get('choices'):
delta = data['choices'][0].get('delta', {})
if delta.get('content'):
yield delta['content']
def get_usage_stats(self) -> Dict:
"""현재 사용량 및 비용 통계 조회"""
try:
response = self.session.get(f"{self.base_url}/usage")
response.raise_for_status()
return response.json()
except requests.exceptions.RequestException:
return {"error": "사용량 조회 실패"}
환경 변수 설정 (.env 파일)
"""
HOLYSHEEP_API_KEY=YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY
"""
사용 예시
client = HolySheepAIClient()
빠른 응답이 필요한 경우
fast_response = client.chat_completion(
messages=[{"role": "user", "content": "서울에서 부산까지的最短距離は?"}],
model="gemini-2.5-flash"
)
복잡한 분석이 필요한 경우
complex_analysis = client.chat_completion(
messages=[{"role": "user", "content": "다음 물류 데이터를 분석하세요..."}],
model="gpt-4.1",
max_tokens=4096
)
print(f"사용량 통계: {client.get_usage_stats()}")
3단계: 점진적 트래픽 이전
저는 서비스를 한 번에 전환하지 않고, 카나리 배포 방식으로 5% → 25% → 100% 순서로 트래픽을 이전했습니다. 이 접근법의 핵심은 각 단계에서 응답 품질과 비용 효율성을 모니터링하는 것입니다.
from enum import Enum
import time
import threading
from typing import Callable, Any
class MigrationStage(Enum):
"""마이그레이션 진행 단계"""
STAGE_0_ORIGINAL = 0 # 100% 기존 시스템
STAGE_1_CANARY = 1 # 5% HolySheep AI
STAGE_2_INCREMENTAL = 2 # 25% HolySheep AI
STAGE_3_MAJORITY = 3 # 50% HolySheep AI
STAGE_4_FULL = 4 # 100% HolySheep AI
class MigrationController:
"""
카나리 배포 기반 HolySheep AI 마이그레이션 컨트롤러
실시간 모니터링 및 자동 롤백 기능 포함
"""
def __init__(
self,
holy_sheep_client: HolySheepAIClient,
original_api_call: Callable,
alert_threshold: float = 0.05,
rollback_threshold: float = 0.10
):
"""
Args:
holy_sheep_client: HolySheep AI 클라이언트
original_api_call: 기존 API 호출 함수
alert_threshold: 알림 발송 오류율 임계값
rollback_threshold: 자동 롤백 오류율 임계값
"""
self.holy_sheep = holy_sheep_client
self.original_api = original_api_call
self.current_stage = MigrationStage.STAGE_0_ORIGINAL
# 모니터링 메트릭
self.metrics = {
"total_requests": 0,
"holy_sheep_requests": 0,
"original_requests": 0,
"holy_sheep_errors": 0,
"original_errors": 0,
"response_times": {"holy_sheep": [], "original": []}
}
self.alert_threshold = alert_threshold
self.rollback_threshold = rollback_threshold
self._lock = threading.Lock()
def _get_stage_ratio(self) -> float:
"""현재 단계의 HolySheep AI 트래픽 비율 반환"""
ratios = {
MigrationStage.STAGE_0_ORIGINAL: 0.0,
MigrationStage.STAGE_1_CANARY: 0.05,
MigrationStage.STAGE_2_INCREMENTAL: 0.25,
MigrationStage.STAGE_3_MAJORITY: 0.50,
MigrationStage.STAGE_4_FULL: 1.0
}
return ratios[self.current_stage]
def _should_use_holy_sheep(self) -> bool:
"""현재 요청을 HolySheep AI로 라우팅할지 결정"""
import random
ratio = self._get_stage_ratio()
return random.random() < ratio
def call(self, prompt: str, use_streaming: bool = False) -> Any:
"""
마이그레이션 컨트롤러를 통한 API 호출
라우팅 로직:
1. 현재 단계 비율에 따라 HolySheep AI 또는 기존 시스템 선택
2. 각 시스템의 응답 시간 및 오류율 기록
3. 임계값 초과 시 자동 알림 또는 롤백
"""
with self._lock:
self.metrics["total_requests"] += 1
use_holy_sheep = self._should_use_holy_sheep()
if use_holy_sheep:
self.metrics["holy_sheep_requests"] += 1
return self._call_holy_sheep(prompt, use_streaming)
else:
self.metrics["original_requests"] += 1
return self._call_original(prompt, use_streaming)
def _call_holy_sheep(self, prompt: str, use_streaming: bool) -> Any:
"""HolySheep AI API 호출 및 모니터링"""
start_time = time.time()
try:
if use_streaming:
return self.holy_sheep.streaming_chat(
messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)
else:
result = self.holy_sheep.chat_completion(
messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)
elapsed = (time.time() - start_time) * 1000
self.metrics["response_times"]["holy_sheep"].append(elapsed)
self._check_thresholds()
return result
except Exception as e:
self.metrics["holy_sheep_errors"] += 1
self._check_thresholds()
raise
def _call_original(self, prompt: str, use_streaming: bool) -> Any:
"""기존 API 호출 및 모니터링"""
start_time = time.time()
try:
result = self.original_api(prompt)
elapsed = (time.time() - start_time) * 1000
self.metrics["response_times"]["original"].append(elapsed)
return result
except Exception as e:
self.metrics["original_errors"] += 1
raise
def _check_thresholds(self):
"""임계값 확인 및 자동 조치"""
total = self.metrics["total_requests"]
if total < 100: # 최소 샘플 수 미달
return
holy_sheep_errors = self.metrics["holy_sheep_errors"]
holy_sheep_total = self.metrics["holy_sheep_requests"]
if holy_sheep_total > 0:
error_rate = holy_sheep_errors / holy_sheep_total
if error_rate > self.rollback_threshold:
# 자동 롤백
print(f"🚨 자동 롤백: 오류율 {error_rate:.2%} > 임계값 {self.rollback_threshold:.2%}")
self.rollback()
elif error_rate > self.alert_threshold:
# 알림만 발송
print(f"⚠️ 알림: 오류율 {error_rate:.2%} > 임계값 {self.alert_threshold:.2%}")
def advance_stage(self):
"""다음 마이그레이션 단계로 진행"""
if self.current_stage == MigrationStage.STAGE_4_FULL:
print("이미 완전 마이그레이션 상태입니다.")
return
next_stage = MigrationStage(self.current_stage.value + 1)
self.current_stage = next_stage
print(f"마이그레이션 단계 진행: {next_stage.name}")
print(f"HolySheep AI 트래픽 비율: {self._get_stage_ratio():.0%}")
def rollback(self):
"""이전 단계로 롤백"""
if self.current_stage == MigrationStage.STAGE_0_ORIGINAL:
print("롤백 불가: 이미 기존 시스템만 사용 중입니다.")
return
prev_stage = MigrationStage(self.current_stage.value - 1)
self.current_stage = prev_stage
print(f"롤백 수행: {prev_stage.name}")
print(f"HolySheep AI 트래픽 비율: {self._get_stage_ratio():.0%}")
def get_metrics_report(self) -> Dict:
"""현재 메트릭 보고서 생성"""
report = {
"current_stage": self.current_stage.name,
"holy_sheep_ratio": self._get_stage_ratio(),
"total_requests": self