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Agent Substrate 도입을 통한 유휴 에이전트 비용 90% 절감
Cutting Idle Agent Costs by 90% with Agent Substrate
AI 요약
Context
기존 k8s 기반 에이전트 배포 시 1개 워크로드당 1개 Pod를 할당하는 구조로 인한 리소스 낭비 발생. 에이전트 수 증가에 따라 CPU, Memory 등 하드웨어 자원 요구량이 선형적으로 증가하며 유휴 상태에서도 상시 비용이 발생하는 한계점 노출.
Technical Solution
- One Agent per Pod 구조에서 Actor-Worker 모델로의 아키텍처 전환
- 50개의 논리적 에이전트를 5~7개의 Worker Pod에 집약 배치하는 리소스 풀링 설계
- Checkpoint/Restore 메커니즘을 통한 에이전트 상태 관리 및 효율적 복구 구현
- WorkerPool 기반의 동적 리소스 할당을 통한 상시 가동 풋프린트 최소화
- CPU 플랫폼 일관성 유지를 위한 특정 Zone 내 Worker 배치 전략 적용
- atenet-router를 통한 Actor 트래픽 라우팅 최적화
실천 포인트
1. 에이전트별 개별 Pod 배포 시 유휴 리소스 점유율 분석
2. 워크로드 간 리소스 공유가 가능한 Actor 모델 도입 검토
3. Checkpoint/Restore 도입 시 CPU 아키텍처 및 Zone 일관성 확보 여부 확인
4. 논리적 에이전트 수와 물리적 Worker 수의 비율을 통한 비용 최적화 지점 산출