[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,95 +2,151 @@
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id: wiki-2026-0508-solitude-optimization
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title: Solitude Optimization
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [P-Reinforce-AUTO-SLOP-001]
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aliases: [single-tenant optimization, dedicated-instance tuning, isolation tuning]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.94
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tags: [auto-reinforced, solitude, focus, productivity, deep-work, flow]
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source_trust_level: B
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confidence_score: 0.75
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verification_status: applied
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tags: [performance, isolation, multi-tenant, devops, optimization]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-20
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: unspecified
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framework: unspecified
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language: multi
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framework: kubernetes-firecracker-cgroups
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# [[Solitude-Optimization|Solitude-Optimization]]
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# Solitude Optimization
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "생산적인 고립의 미학: 외부의 소음을 의도적으로 차단하고 홀로 있는 시간을 설계하여, 자아를 성찰하고 고도의 몰입(Flow) 속에서 창의적 돌파구를 찾아내는 환경 최적화."
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## 매 한 줄
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> **"매 noisy neighbor 의 quiet 의 making"**. Solitude optimization 의 single-tenant / dedicated-isolation workloads 의 의 performance / cost 의 tuning 의 — 매 multi-tenant 의 sharing economy 의 step away. 2026 의 use-cases: HIPAA/SOC2 silo tenants, ML training pods, latency-critical RTC.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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고독 최적화(Solitude [[Optimization|Optimization]])는 자발적인 고립을 통해 인지적 성과를 극대화하고 정신적 회복을 도모하는 전략적인 시간 및 환경 관리 기법입니다.
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## 매 핵심
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1. **고독의 층위**:
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* **Functional Solitude**: 오직 작업에만 집중하는 시간 (Deep Work).
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* **Reflective Solitude**: 자신의 생각과 감정을 정리하는 내적 성찰의 시간.
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* **Strategic Solitude**: 큰 그림을 그리기 위해 일상의 루틴에서 벗어나는 시간.
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2. **최적화 기법**:
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* **Digital Detox**: 알림 차단, 특정 시간 인터넷 단절을 통한 '연결되지 않을 권리' 확보.
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* **Spatial Design**: 시각적 방해 요소가 없는 '집중의 방' 구축.
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* **Time [[Blocking|Blocking]]**: 하루 중 가장 맑은 정신의 시간을 '고독의 시간(Sacred Time)'으로 설정.
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3. **효과**:
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* 창의적 아이디어 발현(Default Mode Network 활성화), 의사결정 피로도 감소, 메타인지 역량 강화.
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### 매 isolation 의 levels
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- **Process** (cgroups, Linux namespaces): 매 weak.
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- **VM** (KVM, Firecracker microVM): 매 strong, 매 ms-boot.
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- **Bare metal**: 매 strongest, 매 slowest provisioning.
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- **Confidential computing** (SEV-SNP, TDX): 매 memory encryption, 매 even cloud admin 못 read.
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 "팀워크와 소통"만이 최선이라 믿었으나, 현대 인적 자원 관리 정책은 과도한 협업이 초래하는 '협업 과부하(Collaboration Overload)'를 경계하며 직원의 고독할 권리를 보장하는 정책을 도입함(RL Update).
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- **정책 변화(RL Update)**: 리모트 워크의 확산에 따라 단순히 집에서 일하는 것을 넘어, 고립으로 인한 우울증을 방지하면서도 집중력을 유지하게 돕는 '건강한 고독 가이드라인'과 '비동기 소통 문화 정책'이 기업 운영의 핵심으로 부상함.
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### 매 cost 의 vs noise tradeoff
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- pool: 매 cheapest, 매 noisy.
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- silo VM: 매 2-5x cost, 매 quiet + auditable.
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- bare metal: 매 5-10x, 매 silent + compliance-friendly.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- [[Psychology & Behavior|Psychology & Behavior]], [[Performance Psychology|Performance Psychology]], Deep Work (Cal Newport), [[Neurobiology-of-Reward|Neurobiology-of-Reward]], [[Science of Failure|Science of Failure]]
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- **Modern Tech/Tools**: [[Noise|Noise]]-canceling headphones, Focus apps (Forest, Freedom), Monk Mode.
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### 매 응용
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1. Top-N enterprise tenants 의 dedicated DB instance.
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2. ML training 의 dedicated GPU node (no neighbor jitter).
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3. Real-time audio/video 의 dedicated compute pool.
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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## 💻 패턴
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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### Kubernetes node 의 dedicated taint
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```yaml
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kubectl label node gpu-node-1 tenant=acme dedicated=true
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kubectl taint nodes gpu-node-1 dedicated=acme:NoSchedule
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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## 💻 코드 패턴 (Code Patterns)
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**패턴 1:** *(TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)*
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```text
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# TODO
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# pod spec
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spec:
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nodeSelector: { tenant: acme }
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||||
tolerations:
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- key: dedicated
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||||
operator: Equal
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||||
value: acme
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effect: NoSchedule
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```
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## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
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### CPU pinning + isolated cores
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```yaml
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||||
# kubelet --reserved-cpus=0-1, --cpu-manager-policy=static
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||||
spec:
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containers:
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||||
- name: rtc
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||||
resources:
|
||||
requests: { cpu: "4", memory: "8Gi" }
|
||||
limits: { cpu: "4", memory: "8Gi" }
|
||||
```
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||||
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||||
**선택 A를 써야 할 때:**
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||||
- *(TODO)*
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||||
### Firecracker microVM (per-tenant)
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||||
```bash
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||||
firectl --kernel ./vmlinux --root-drive ./tenant-rootfs.ext4 \
|
||||
--cpu-template T2 --vcpu-count 2 --memory 1024 \
|
||||
--tap-device tap-acme/AA:FC:00:00:00:01
|
||||
```
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||||
|
||||
**선택 B를 써야 할 때:**
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||||
- *(TODO)*
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||||
### Postgres 의 logical replica 의 silo upgrade
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||||
```sql
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||||
CREATE PUBLICATION acme_pub FOR TABLE invoices, users WHERE (tenant_id='acme-uuid');
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||||
-- on dedicated instance:
|
||||
CREATE SUBSCRIPTION acme_sub CONNECTION '...' PUBLICATION acme_pub;
|
||||
```
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||||
**기본값:**
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||||
> *(TODO)*
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||||
### Redis — dedicated DB index per VIP tenant
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||||
```typescript
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||||
const dbIdx = tenant.tier === 'enterprise' ? tenantToDb[tenant.id] : 0;
|
||||
const r = new Redis({ host, port, db: dbIdx });
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||||
```
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## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
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||||
### Network egress 의 per-tenant bandwidth shape (tc)
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```bash
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||||
tc qdisc add dev eth0 root handle 1: htb default 30
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||||
tc class add dev eth0 parent 1: classid 1:1 htb rate 100mbit
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||||
tc filter add dev eth0 protocol ip parent 1:0 prio 1 \
|
||||
u32 match ip src 10.244.5.7/32 flowid 1:1
|
||||
```
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||||
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||||
- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*
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||||
### NUMA-aware 의 ML pod
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||||
```yaml
|
||||
apiVersion: v1
|
||||
kind: Pod
|
||||
spec:
|
||||
containers:
|
||||
- name: trainer
|
||||
resources:
|
||||
requests:
|
||||
cpu: "16"
|
||||
memory: "64Gi"
|
||||
nvidia.com/gpu: "1"
|
||||
limits:
|
||||
cpu: "16"
|
||||
memory: "64Gi"
|
||||
nvidia.com/gpu: "1"
|
||||
```
|
||||
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Isolation |
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|---|---|
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| HIPAA enterprise customer | silo (dedicated DB + node taint) |
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| ML training, p99 jitter < 5ms | dedicated GPU node + CPU pin |
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| RTC audio/video VIPs | dedicated pool, NUMA-pinned |
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| free-tier | pool (cgroups only) |
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**기본값**: pool with QoS-Guaranteed for paid tiers, silo upgrade option for enterprise SLA.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Multi-tenancy]] · [[Performance Engineering]]
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- 변형: [[Confidential Computing]] · [[Noisy Neighbor]]
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- 응용: [[Kubernetes QoS]] · [[Firecracker]] · [[NUMA]]
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- Adjacent: [[SaaS]] · [[SLO]] · [[Pricing Tier]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: tier-tradeoff explanation to sales, capacity planning, generating taint/toleration manifests.
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**언제 X**: auto-migrating tenants pool→silo 의 unchecked — 매 cutover 의 careful orchestration 필요.
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## ❌ 안티패턴
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- **Silo by default**: 매 cost balloon — pool 의 enough for 95% tenants.
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- **No QoS class**: BestEffort pods 의 prod 의 — 매 OOMKill victims.
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- **Dedicated 의 sold w/o SLO uplift**: 매 customer 의 perceived value 0.
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- **Forget the data plane**: CPU silo 의 했지만 shared NIC/Disk — 매 noise 여전.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Kubernetes CPU Manager, Firecracker docs, AWS Nitro/SEV-SNP, Postgres logical rep).
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- 신뢰도 B (term "solitude optimization" 의 niche; 매 industry 표준 용어 의 multi-tenancy isolation tuning).
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — isolation/silo patterns + microVM + NUMA |
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Reference in New Issue
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