[GPU 검증 결과] 월별 GPU 리포트 자동 생성

 

 

 

Prometheus 기반 GPU 운영 리포트 자동화 표준 가이드

GPU 클러스터를 운영하다 보면 반드시 이런 요구가 나옵니다.

• 📊 이번 달 GPU 상태는 어땠나?
• 📉 성능 저하 노드는 몇 대였나?
• 💰 GPUaaS 과금·SLA 기준을 뭘로 잡을까?

이 질문에 감(感)이 아닌 데이터로 답하는 방법이 바로
👉 GPU 검증 결과 기반 월별 리포트 자동 생성입니다.

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1. 전체 자동화 아키텍처

 

CUDA Sample 검증 → GPU 검증 Metric 생성 → Prometheus 저장 → 월별 집계 (PromQL) → 리포트 생성 (PDF / CSV) → 경영진·운영팀 공유

핵심 포인트

• 사람 개입 없음
• 모든 판단 근거는 Metric
• GPUaaS / SLA / 장애 분석까지 확장 가능

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2. 월별 GPU 리포트에 포함해야 할 핵심 지표

📌 필수 리포트 항목

구분Metric

GPU 정상률	gpu_devicequery_pass
커널 실행 성공률	gpu_vectoradd_pass
평균 메모리 대역폭	gpu_bandwidth_gbps
GPU 보유 수	gpu_count
장애 발생 횟수	PASS → FAIL 전환 횟수
검증 실행 빈도	gpu_validation_timestamp

👉 “GPU가 있었는가”가 아니라
“GPU가 정상적으로 동작했는가”를 증명

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3. PromQL 기반 월별 집계 쿼리

① 월간 GPU 정상률

 

avg_over_time(gpu_devicequery_pass[30d])

• 1.0 = 한 달 내내 정상
• 0.95 = 95% 정상

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② 노드별 장애 발생 횟수

 

count_over_time( (gpu_devicequery_pass == 0)[30d] )

👉 불량 GPU 노드 식별

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③ 월 평균 GPU 메모리 대역폭

 

avg_over_time(gpu_bandwidth_gbps[30d])

• 성능 저하 트렌드 분석
• 노후 GPU 감지

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④ 월간 GPU 가용률(SLA 지표)

 

avg_over_time(gpu_devicequery_pass[30d]) * 100

예:

• 99.5% → SLA 충족
• 97% → 개선 대상

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4. 월별 GPU 리포트 데이터 추출 방식

방식 1️⃣ Grafana Scheduled Report (가장 간단)

• Grafana Enterprise / Cloud
• 매월 1일 자동 PDF 생성
• 대시보드 그대로 리포트화

👉 경영진 보고용 최적

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방식 2️⃣ Prometheus + 스크립트 자동화 (범용)

1️⃣ Prometheus HTTP API로 데이터 조회

 

/api/v1/query_range

2️⃣ 월별 데이터 CSV 추출

 

node, gpu_health_rate, avg_bandwidth, fail_count

3️⃣ PDF / Excel 생성

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5. 월별 GPU 리포트 구성 예시

📘 [GPU 운영 월간 리포트]

1️⃣ 요약(Summary)

• 전체 GPU 노드 수: 24대
• 평균 GPU 정상률: 99.3%
• 성능 저하 노드: 2대

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2️⃣ GPU 상태 통계

노드GPU 수정상률평균 대역폭

gpu-01	4	100%	1450 GB/s
gpu-07	4	96%	1180 GB/s

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3️⃣ 장애 분석

• GPU Driver 이슈: 3건
• PCIe Bandwidth 저하: 1건
• 노드 재부팅: 2건

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4️⃣ 운영 권고 사항

• gpu-07 → 점검 대상
• A100 노드 교체 검토
• 검증 주기 1일 → 6시간

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6. GPUaaS 과금·SLA와의 연계

GPUaaS 과금 기준 예시

 

과금 GPU 시간 = GPU 할당 시간 × GPU 정상률

예:

• 100시간 사용
• 정상률 98%

👉 98시간만 과금

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SLA 기준 예시

정상률등급

≥ 99.5%	Gold
≥ 98%	Silver
< 98%	Bronze

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7. 월별 리포트 자동 생성 스케줄

운영 표준 예시

항목설정

검증 실행	6시간마다
Metric 수집	Prometheus
리포트 생성	매월 1일 02:00
공유	이메일 / 사내 포털

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8. 실무에서 얻는 효과

운영팀

• GPU 장애 사후 대응 → 사전 예방
• 문제 노드 즉시 식별

경영진

• GPU 투자 대비 효율 가시화
• GPU 증설 의사결정 근거 확보

사용자

• “GPU가 느리다”는 불만 감소
• 신뢰 가능한 GPUaaS 제공

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9. GPU 월별 리포트 자동화 요약

항목의미

CUDA 샘플	실제 GPU 검증
Prometheus	신뢰 가능한 원본 데이터
PromQL	월별 집계
PDF / CSV	보고·감사 대응
자동화	운영 비용 절감

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10. 마무리

GPU 운영의 완성은 ‘월말 보고서’입니다.

CUDA 샘플 기반 GPU 검증 →
Prometheus 수집 →
월별 GPU 리포트 자동 생성은

GPUaaS·AI 인프라 운영의 종착점이라고 볼 수 있습니다.