반응형
1️⃣ Grafana Alert vs Prometheus Alertmanager 차이
| 구분 | Grafana Alert | Prometheus Alertmanager |
| 평가 주체 | Grafana 서버 | Prometheus |
| 평가 데이터 | Grafana가 쿼리함 | Prometheus가 직접 |
| 장애 시 | Grafana 죽으면 알람도 죽음 | Grafana 죽어도 알람 살아있음 |
| GPUaaS 적합성 | ❌ 위험 | ✅ 필수 |
| 과금·정산 신뢰성 | ❌ 불가 | ✅ 가능 |
| AutoScaling 연동 | ❌ | ✅ |
GPUaaS는 “인프라 서비스”라서
알람 엔진이 Grafana에 있으면 안 됨.
2️⃣ Grafana Alert는 언제 쓰냐?
Grafana Alert는 “운영 편의용” 이다.
예:
| 용도 | OK? |
| GPU 사용률이 높을 때 Slack 알림 | ✅ |
| 데모용 대시보드 | ✅ |
| 개발팀 알림 | ✅ |
| GPU 다운 → 자동 복구 | ❌ |
| GPU Idle → 자동 종료 | ❌ |
| 고객 과금 기준 | ❌ |
3️⃣ GPUaaS에서는 이렇게 써야 함
Prometheus Alertmanager = 시스템 제어
Grafana Alert = 사람에게 알려주는 UI
즉:
Prometheus → Alertmanager →
├── Slack
├── Email
├── AutoScaler
└── GPU Shutdown Lambda
Grafana → 운영자 화면 알림
├── Slack
├── AutoScaler
└── GPU Shutdown Lambda
Grafana → 운영자 화면 알림
4️⃣ 그래도 Grafana Alert로 GPU 알람 만들고 싶다면
이건 운영 보조용으로만 써야 한다.
예: GPU 과부하
Grafana → Alert → New → Prometheus Query:
avg by(instance)(nvidia_gpu_utilization) > 90
조건:
For 5m
Notification → Slack
하지만 이것은:
❌ GPU가 죽어도
❌ Grafana가 멈추면
❌ 알람도 같이 죽음
그래서 GPUaaS 과금·SLA·장애탐지용으로는 절대 쓰면 안 됨
5️⃣ 네가 지금 만드는 구조의 레벨
지금 우리가 만든 구조:
NCP GPU Node
↓
DCGM Exporter
↓
Prometheus
↓
Alertmanager
↓
Slack / Email / AutoShutdown
↓
DCGM Exporter
↓
Prometheus
↓
Alertmanager
↓
Slack / Email / AutoShutdown
이건
AWS, GCP, Azure GPU 클라우드랑 같은 레벨이다.
Grafana Alert만 쓰면:
“GPU 서버 여러 대 모아놓고, 화면으로만 보는 수준”
🎯 결론
| 질문 | 답 |
| Grafana Alert로 GPU 알람 가능? | ✅ 가능 |
| GPUaaS 운영에 충분? | ❌ 절대 아님 |
| Prometheus Alertmanager 필요? | ✅ 필수 |
| Grafana Alert는? | 보조용 |
반응형
'[GPUaaS] > Grafana' 카테고리의 다른 글
| [NCP 실전] 참고 - 그라파나(Grafana) 대시보드 생성 (0) | 2026.01.13 |
|---|---|
| [NCP 실전] Grafana와 Slack 연동하여 Alert 설정하기 (0) | 2026.01.13 |
| [GPUaaS] 운영자 입장에서는 Grafana Alerting이 훨씬 쉽고 빠르다. (0) | 2026.01.13 |
| [NCP 실전] 실무에서 가장 많이 쓰는 PromQL 템플릿 - Grafana의 Query Builder 쓰면 PromQL 자동 생성 (0) | 2026.01.13 |
댓글