docs(10_Wiki): 위키 전체 재구성 — Topic_* 폴더를 4개 카테고리로 통합 + 대규모 중복 제거
Topic_Agent/Topic_Blog/Topics/Topics_Biz/Topics_Meeting/Topics_Rag의 마크다운 지식 문서를 Topic_General/Topic_Programming/Topic_Graphic/Topic_Business 4개 카테고리로 재분류. - 중복 제거: frontmatter의 status:duplicate/merged + duplicate_of/redirect_to 필드로 자기 자신을 중복으로 선언한 리다이렉트 stub 1032개 제거, 완전 동일 내용 파일 472개 제거, 동일 파일명·다른 내용 충돌 시 더 큰(완전한) 버전만 유지(162개 제거) — 총 1639개 중복 제거. - 분류: 폴더 단위로 명확한 항목(AI_and_ML/Coding/Architecture 등 → Programming, Comfyui/Visual_Effects → Graphic, Topics_Biz/Topics_Meeting/사업 등 → Business, Poetic_Blog_Writing/창의성/Game_Design 등 → General)은 폴더 우선순위로, 나머지 혼재 폴더(Topic_Agent/Topic_Blog/Topics 루트/Thinking & Reasoning/Other/UI_UX_Assets)는 title/tags 키워드 스코어링으로 파일 단위 분류(불명확한 경우 General로 폴백). 원본 폴더명은 "From_*" 서브폴더로 보존해 추적 가능성 유지. - 최종 배치: Programming 2784 / General 1608 / Graphic 285 / Business 249 = 4926개 문서. - 에이전트 운영 상태(.astra/.agent/.obsidian/sessions/memory/_company/docs/lessons/_shared/src)는 지식 콘텐츠가 아니므로 재분류 대상에서 제외하고 원위치 유지. - Topics/Topic_email(상위 보호 폴더 Topic_email과 파일명 100% 중복) 삭제 — 보호 폴더 자체는 미변경. - 완전히 비게 된 Topic_Agent/Topic_Blog/Topics_Biz/Topics_Rag 폴더 제거.
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Antigravity Agent
@@ -0,0 +1,274 @@
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id: wiki-2026-0508-bottlenecks
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title: Bottlenecks (Performance & Process)
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category: 10_Wiki/Topics
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [병목, bottleneck, theory of constraints, TOC, critical path, profiling]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.93
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verification_status: applied
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tags: [performance, bottleneck, profiling, theory-of-constraints, optimization, scalability, latency]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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tech_stack:
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language: any
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framework: profiling tools
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# Bottlenecks
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## 📌 한 줄 통찰
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> **"매 system 의 throat"**. 매 weakest link 의 throughput 의 결정. 매 non-bottleneck 의 improve = 매 시간 낭비. 매 Goldratt's TOC: 매 5 step. 매 modern AI: 매 HBM bandwidth + 매 network 의 bottleneck.
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## 📖 핵심
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### 매 type
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1. **Hardware**: CPU / GPU / RAM / disk / network.
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2. **Software**: algorithm / blocking / lock contention.
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3. **Process**: approval / single point of expertise.
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4. **Data**: schema / indexing / partitioning.
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5. **Cognitive** (team): meeting / context-switch.
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### Theory of Constraints (Goldratt)
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1. **Identify** the bottleneck.
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2. **Exploit** it (use 100%).
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3. **Subordinate** non-bottleneck (don't over-feed).
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4. **Elevate** it (invest to widen).
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5. **Repeat** (new bottleneck emerges).
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### Amdahl's Law (related)
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- 매 90% 의 100× → 매 전체 의 매 10× cap.
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- 매 bottleneck 의 X 의 의미.
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### 매 hardware bottleneck 의 modern (LLM)
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- **HBM bandwidth**: 매 H100 = 매 3 TB/s. 매 LLM inference 의 dominant.
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- **NVLink**: 매 GPU-GPU.
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- **Network** (RDMA, InfiniBand): 매 distributed train.
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- **PCIe**: 매 GPU-CPU.
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- **Storage**: 매 NVMe vs spinning.
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- **Power / cooling**: 매 datacenter limit.
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### 매 software bottleneck
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- **CPU-bound**: 매 compute heavy.
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- **I/O-bound**: 매 disk / network wait.
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- **Memory-bound**: 매 swap / cache miss.
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- **Lock contention**: 매 mutex.
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- **GIL** (Python): 매 single-thread CPU.
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- **N+1 query**: 매 ORM 의 typical.
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### 매 detection
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- **Profiler**: cProfile, perf, async-profiler.
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- **Trace**: distributed tracing (Jaeger).
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- **Metric**: CPU/mem/disk/network util.
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- **APM**: Datadog, NewRelic.
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- **Flame graph**.
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- **Critical path**.
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### 매 process bottleneck
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- 매 approval chain.
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- 매 single expert.
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- 매 environment provisioning.
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- 매 review SLA.
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- 매 meeting cadence.
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→ 매 DORA Lead Time 의 component.
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### 매 data bottleneck
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- 매 single hot row.
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- 매 missing index.
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- 매 cross-shard transaction.
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- 매 schema migration block.
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### 매 distributed bottleneck (modern)
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- 매 leader 의 single (Raft, Paxos).
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- 매 cross-region call.
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- 매 sync replication.
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- 매 connection pool limit.
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## 💻 패턴
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### Profile (Python cProfile)
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```python
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import cProfile, pstats
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def main():
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expensive_call()
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cheap_call()
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||||
cProfile.run('main()', 'out.prof')
|
||||
stats = pstats.Stats('out.prof').sort_stats('cumulative')
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||||
stats.print_stats(20)
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```
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### Linux perf (system-level)
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```bash
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# 매 CPU profile
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perf record -F 99 -p $PID -- sleep 10
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perf report
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# 매 flame graph
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perf script | ./stackcollapse-perf.pl | ./flamegraph.pl > flame.svg
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```
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### Async profiler (JVM)
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```bash
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# 매 sample lock contention
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||||
java -jar async-profiler.jar -e lock -d 30 -f lock.html $PID
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# 매 wall clock (I/O bound 도)
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||||
java -jar async-profiler.jar -e wall -d 30 -f wall.html $PID
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```
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### N+1 detect (Django)
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```python
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||||
from django.test.utils import CaptureQueriesContext
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||||
from django.db import connection
|
||||
|
||||
with CaptureQueriesContext(connection) as ctx:
|
||||
posts = Post.objects.all()
|
||||
for post in posts:
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||||
print(post.author.name) # 매 N+1
|
||||
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||||
if len(ctx.captured_queries) > 5:
|
||||
log(f'N+1 detected: {len(ctx.captured_queries)} queries')
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||||
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||||
# 매 fix
|
||||
posts = Post.objects.select_related('author') # 매 1 query
|
||||
```
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||||
### GPU bottleneck profile (PyTorch)
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||||
```python
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||||
import torch.profiler as prof
|
||||
|
||||
with prof.profile(
|
||||
activities=[prof.ProfilerActivity.CPU, prof.ProfilerActivity.CUDA],
|
||||
record_shapes=True,
|
||||
profile_memory=True,
|
||||
) as p:
|
||||
model(input)
|
||||
|
||||
print(p.key_averages().table(sort_by='cuda_time_total', row_limit=20))
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# 매 HBM bandwidth bottleneck 의 reveal
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||||
```
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||||
### Lock contention detection
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||||
```python
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||||
import threading
|
||||
|
||||
class LockMonitor:
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||||
def __init__(self, lock):
|
||||
self.lock = lock
|
||||
self.wait_times = []
|
||||
|
||||
def __enter__(self):
|
||||
start = time.time()
|
||||
self.lock.acquire()
|
||||
self.wait_times.append(time.time() - start)
|
||||
|
||||
def __exit__(self, *args):
|
||||
self.lock.release()
|
||||
|
||||
def report(self):
|
||||
if not self.wait_times: return
|
||||
avg = sum(self.wait_times) / len(self.wait_times)
|
||||
if avg > 0.1: log(f'Lock contention: avg wait {avg*1000}ms')
|
||||
```
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||||
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||||
### Distributed trace (Jaeger)
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||||
```python
|
||||
from opentelemetry import trace
|
||||
from opentelemetry.sdk.trace import TracerProvider
|
||||
from opentelemetry.exporter.jaeger.thrift import JaegerExporter
|
||||
|
||||
trace.set_tracer_provider(TracerProvider())
|
||||
tracer = trace.get_tracer(__name__)
|
||||
|
||||
@tracer.start_as_current_span('handle_request')
|
||||
def handle(req):
|
||||
with tracer.start_as_current_span('db_query') as span:
|
||||
span.set_attribute('db.statement', 'SELECT ...')
|
||||
result = db.query(...)
|
||||
return result
|
||||
```
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||||
→ 매 시각적 bottleneck identify.
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||||
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### Process bottleneck (workflow analysis)
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```python
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||||
def analyze_workflow(stage_durations):
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||||
"""매 stage 별 의 throughput 의 비교."""
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||||
rates = {stage: 1 / dur for stage, dur in stage_durations.items()}
|
||||
bottleneck = min(rates, key=rates.get)
|
||||
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||||
overall_rate = rates[bottleneck]
|
||||
waste = sum(r - overall_rate for r in rates.values() if r > overall_rate)
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||||
|
||||
return {
|
||||
'bottleneck': bottleneck,
|
||||
'overall_rate_per_min': overall_rate * 60,
|
||||
'capacity_wasted': waste,
|
||||
}
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||||
```
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||||
### Critical path (DAG)
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||||
```python
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||||
import networkx as nx
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||||
|
||||
def critical_path(tasks):
|
||||
"""매 longest path through DAG."""
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||||
G = nx.DiGraph()
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||||
for task in tasks:
|
||||
G.add_node(task.id, duration=task.duration)
|
||||
for dep in task.deps:
|
||||
G.add_edge(dep, task.id)
|
||||
|
||||
# 매 longest path
|
||||
return nx.dag_longest_path(G, weight='duration')
|
||||
```
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## 🤔 결정 기준
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| 증상 | Tool |
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|---|---|
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| Slow request | APM + distributed trace |
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| CPU pegged | Flame graph (perf) |
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| GPU underutilized | Memory bandwidth (PyTorch profiler) |
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| Slow query | EXPLAIN + slow query log |
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| Lock contention | async-profiler -e lock |
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| Long lead time | Process / DORA analysis |
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||||
| Thundering herd | Coordination check |
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||||
**기본값**: 매 measure first. 매 hypothesis-based optimize.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[System-Design]]
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||||
- 변형: [[CPU-Bound]]
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||||
- 응용: [[Theory-of-Constraints]] · [[Amdahl's Law]] · [[Critical-Path]]
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||||
- Tool: [[Profiling]] · [[Flame-Graph]] · [[Distributed Tracing]]
|
||||
- Adjacent: [[Optimization]] · [[Scalability]] · [[DORA-Metrics]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 performance optimization. 매 capacity planning. 매 incident root cause. 매 process improvement.
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**언제 X**: 매 hypothesis 없 의 optimize.
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## ❌ 안티패턴
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- **Optimize without measure**: 매 wrong place.
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- **Non-bottleneck improve**: 매 시간 waste (TOC).
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- **모든 part 의 평등 invest**: 매 ROI low.
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- **Single profile 의 trust**: 매 representative X.
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- **Process 의 "사람 의 fault"**: 매 system issue 가 대부분.
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- **Premature optimization**: 매 simplicity lose.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Goldratt TOC, Knuth premature optimization, Brendan Gregg Systems Performance).
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- 신뢰도 A.
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||||
- Related: [[Amdahl's Law]] · [[Theory-of-Constraints]] · [[Profiling]] · [[Critical-Path]].
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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 — type + TOC + 매 profile / N+1 / GPU / trace code |
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Reference in New Issue
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