환경별 성능 비교
비교 목적: 85번 및 103번 서버에서 로컬 기동 방식과 docker 컨테이너 기동 방식의 TPS, 성공률, 리소스 사용량 차이를 비교합니다.
85번 검증: docker 내부 /home/uface/bin, /home/uface/lib를 local uface2_tr에 그대로 적용하자 local TPS가 docker 수준으로 내려갔습니다. 따라서 성능 차이는 docker 오버헤드가 아니라 bin/lib 빌드 산출물 차이입니다.
85번 설정: MKFRMAIN01 3개, MKFRMAIN02 3개, MKUFACE 10개, SERVER.MAX 2, EZWSH 300. docker의 face.fasnet.2는 local과 동일하게 X로 비활성화했습니다.
103번 설정: MKFRMAIN01 5개, MKFRMAIN02 5개, MKUFACE 10개, SERVER.MAX 2, EZWSH 300. docker의 libMKfacepro3100trt.so는 local /mnt/data/home/uface2_tr/lib 파일과 동기화했습니다.
측정 방식: 각 동접 조건별 반복 10회, 총 3회 수행 후 평균값 사용.
GPU 측정: nvidia-smi 0.5초 실시간 샘플링 값을 우선 반영하고, Prometheus/DCGM 10초 구간 최대값은 보조 기준으로 사용.
해석 기준: 85번은 local 고성능 bin/lib와 docker 이미지 내부 bin/lib 간 차이가 TPS 차이를 만들며, 103번은 docker 라이브러리 동기화 후 local과 거의 동일한 TPS 수준입니다.
85번 검증: docker 내부 /home/uface/bin, /home/uface/lib를 local uface2_tr에 그대로 적용하자 local TPS가 docker 수준으로 내려갔습니다. 따라서 성능 차이는 docker 오버헤드가 아니라 bin/lib 빌드 산출물 차이입니다.
85번 설정: MKFRMAIN01 3개, MKFRMAIN02 3개, MKUFACE 10개, SERVER.MAX 2, EZWSH 300. docker의 face.fasnet.2는 local과 동일하게 X로 비활성화했습니다.
103번 설정: MKFRMAIN01 5개, MKFRMAIN02 5개, MKUFACE 10개, SERVER.MAX 2, EZWSH 300. docker의 libMKfacepro3100trt.so는 local /mnt/data/home/uface2_tr/lib 파일과 동기화했습니다.
측정 방식: 각 동접 조건별 반복 10회, 총 3회 수행 후 평균값 사용.
GPU 측정: nvidia-smi 0.5초 실시간 샘플링 값을 우선 반영하고, Prometheus/DCGM 10초 구간 최대값은 보조 기준으로 사용.
해석 기준: 85번은 local 고성능 bin/lib와 docker 이미지 내부 bin/lib 간 차이가 TPS 차이를 만들며, 103번은 docker 라이브러리 동기화 후 local과 거의 동일한 TPS 수준입니다.
비교 지표
지표 버튼으로 TPS, 성공률, 평균 리소스 사용량을 전환할 수 있습니다. 범례를 클릭하면 해당 환경을 켜고 끌 수 있고, 동시접속 그룹에 마우스를 올리면 해당 그룹만 강조됩니다.
리소스 사용량 추이
리소스 지표