AI 인프라 성능 회귀 테스트 전략
한 줄 요약: Kubernetes, AI 인프라, 엣지 캐시, HPC처럼 성능이 기능의 일부인 시스템에서는 성능 회귀를 단순 버그가 아니라 배포 계약 위반으로 봐야 한다. 관측성만으로는 부족하다. 재현 가능한 빌드, 벤치마크 하네스, 롤백 가능한 스택 식별자가 함께 있어야 한다. 왜 지금 이슈인가 성능 회귀(Performance Regression)는 장애보다 늦게 발견되는 경우가 많다. 에러율은 정상이고, 배포도 성공했고, 대시보드도 초록색인데 사용자 체감만 나빠지는 식이다. Guix HPC 글의 사례가 눈에 띄는 이유는 증상이 아주 분명했기 때문이다. Open MPI 5와 Slingshot 인터커넥트 조합에서 기대 대역폭은 약 25GB/s 수준이었지만, Intel MPI Benchmarks의 PingPong 결과는 약 2.3GB/s에 머물렀다. 원인은 libcxi 오류가 libfabric을 거쳐 Open MPI로 전파되고, 결국 TCP/IP over Ethernet 경로로 떨어진 것이었다. ...