GPU 사용량 모니터링, 숫자만으로는 부족한 이유

안녕하세요, Runyour 팀입니다.

엔터프라이즈 기업이나 연구 기관에서 통합 대시보드를 열었을 때, GPU 사용률이 95%로 찍혀 있다고 가정해 보겠습니다.

고가의 장비가 쉬지 않고 알뜰하게 가동되는 것처럼 보이지만, 과연 '이 숫자가 실제로 정상적인 모델 학습에 쓰이고 있는가?'에 대해서는 단일 숫자만으로 확신하기 어렵습니다.

전사 차원의 효율적 자원 관리를 완성하려면 단순 사용량(얼마나 쓰고 있나)을 넘어, '어떤 작업이 자원을 점유하고 있는지(무엇이 돌고, 누가 띄웠나)', 그리고 '누가 작업 공간에 접근했는지(누가 들어와 무엇을 했나)'까지 정밀하게 추적할 수 있는 입체적인 모니터링 체계가 필수적입니다.

단순 GPU 사용량 지표가 가지는 3가지 한계

기존의 단순 자원 모니터링 방식은 GPU·CPU 사용률, 디스크 용량 등 전체적인 자원 소비량만 수치로 보여줍니다.

하지만 조직 규모가 커질수록 정적 수치만으로는 다음과 같은 운영 리스크를 파악하기 어렵습니다.

비정상 유휴 프로세스의 자원 독점 : AI 모델 학습이나 연산 작업이 이미 끝났는데도 메모리를 해제하지 않은 '좀비 프로세스'가 VRAM을 90% 이상 무단 점유하고 있는 상황을 구분해내지 못합니다.
자원 재배치 판단 기준의 모호함 : 특정 부서의 GPU 사용률이 지속적으로 높을 때, 이것이 실제 추가 인프라 배정이 필요한 정당한 과부하인지 아니면 비효율적인 코드 작성으로 인한 단순 자원 낭비인지 원인 규명이 불가능합니다.
작업 장애 발생 시 원인 추적 난항 : 모델 학습 과정에서 갑작스러운 멈춤이나 성능 저하가 발생했을 때, 해당 시점에 어떤 세부 연산 작업이 부하를 유발했는지 선제적으로 파악하기 어렵습니다.

Runyour Cloud 프로세스 모니터링 : '얼마나'를 넘어 '무엇이'로

Runyour Cloud는 단순한 자원 현황을 넘어, 한 콘솔에서 자원 모니터링 12개, 프로세스 모니터링 9개, 보안 감사 5개 등 총 26가지 서버/머신 모니터링 항목을 통합 제공합니다.

이 중 프로세스 모니터링을 통해 작업 공간(Container/Bare-metal) 내부에서 실행 중인 개별 프로세스 단위까지 자원 점유 현황을 실시간으로 정밀 추적합니다.

비정상 프로세스 감지 및 즉시 조치 : 연산이 끝난 뒤에도 자원을 점유 중인 프로세스를 한눈에 식별하여, 정체된 GPU를 빠르게 회수하고 급한 프로젝트에 즉시 재배치할 수 있습니다.
프로세스별 자원 사용 패턴 분석 : 프로세스별 CPU 및 시스템 메모리 점유율, GPU 연산 점유율 추이 등을 다각도로 분석하여 고성능 인프라가 필요한 곳에 자원을 유연하게 재할당합니다.
작업 이상 발생 시 신속한 원인 규명 : 자원 사용량이 급변하거나 작업이 중단되었을 때, 프로세스명 및 전체 실행 명령어(경로·파라미터) 이력을 역추적하여 장애 원인을 명확하게 규명합니다.

엔터프라이즈 보안 감사를 위한 접속 이력 추적

대규모 AI 인프라에는 기업의 핵심 IP인 미공개 모델, 고가치의 학습 데이터, 주요 연구 산출물이 대량으로 저장됩니다.

Runyour Cloud는 복잡한 보안 설정 없이도 접속자 정보와 수상한 접근 기록을 실시간으로 확인하는 투명한 보안 감사 체계를 지원합니다.

계정별 SSH 접속 기록 추적 : 머신의 SSH 세션 로그를 비롯해, 특정 계정별 접속 시도 추이와 IP별 접속 시도 횟수를 시간대별 통계로 추적합니다.
미등록 계정 로그인 시도 감지 : 존재하지 않는 계정명으로 시도된 비정상 로그인 기록을 별도로 모니터링합니다. 이를 통해 가짜 아이디로 침입하려는 미세한 해킹 시도까지 미리 잡아내어 큰 보안 사고가 터지기 전에 위험을 차단합니다.
내부 감사 및 사고 대응 프레임워크 : 머신에서 발생한 이벤트 전체 감사 로그를 제공하여, 프로젝트 내 보안 이슈 발생 시 내부 정보보호 규정에 맞춘 빠르고 정확한 대응을 돕습니다.