eBPF 기반 MCP-native 구조로 GPU 성능 분석 30초 내 완료

Context

기존 Observability 플랫폼을 MCP로 래핑하는 방식은 데이터 집계 과정에서 세밀한 정보가 소실되는 한계 존재. 단순 지표 확인을 넘어선 Root-cause 분석을 위해서는 가공되지 않은 Raw Telemetry에 대한 직접적인 접근 권한 필요.

Technical Solution

• eBPF 기반 Agent를 통한 CUDA Runtime 및 Driver API의 uprobes 추적 구조 설계
• 집계 서버를 거치지 않고 SQLite에 Raw 이벤트를 저장하여 데이터 손실 최소화
• MCP 서버를 단순 Adapter가 아닌 primary interface로 정의하여 AI Agent에 직접 노출
• get_trace_stats, get_causal_chains 등 7개 전용 Tool을 통한 데이터 드릴다운 경로 제공
• eBPF 인프라를 활용해 MCP Tool 호출 이벤트까지 동일 파이프라인으로 캡처하는 보안 모델 적용
• 데이터 집계 단계를 생략하고 AI Agent가 직접 분석 및 집계 방식을 결정하는 구조 채택