Docker 대비 RAM 96% 절감한 AI 전용 DSL 'Autolang' 설계

Context

전체 Python Runtime 제공으로 인한 AI 에이전트의 비정상적 OS 접근 및 보안 취약점 발생. Docker 기반 격리 환경의 과도한 RAM 사용량(인스턴스당 100MB+)과 Cold Start 지연(200ms)으로 인한 확장성 한계 직면.

Technical Solution

• AI 코드의 특성(100라인 미만, 빈번한 실행, OS 접근 불필요)을 분석한 전용 Scripting VM 설계
• White-list 기반의 Explicit Function Registration 방식을 통한 런타임 접근 권한의 원천적 차단
• Static Compiler를 통한 타입 검증 및 Scope 제어로 런타임 에러 사전 방지
• Opcode Limit 설정을 통한 무한 루프 발생 시 프로세스 행(Hang) 현상 방지
• JS/C++ 함수를 Binding 형태로 래핑하여 기존 비즈니스 로직과 VM 간의 인터페이스 연결

Impact

• 메모리 효율성: 50개 동시 실행 시 Docker(5GB+) 대비 Autolang(~200MB)으로 리소스 사용량 대폭 감소
• 기동 속도: Cold Start 시간 약 20ms, Warm Start 시간 1~2ms 수준으로 단축
• 인스턴스당 RAM 점유율: Docker(100MB+) 대비 약 4MB로 경량화

Key Takeaway

범용 언어의 샌드박싱보다 도메인 특화 언어(DSL) 설계를 통한 권한 제한이 보안성과 성능 최적화 측면에서 더 효율적임.