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 +1,183 @@
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id: wiki-2026-0508-real-time-operation
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title: Real-time Operation
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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: [Real-time Systems, RTOS, Real-time Inference]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [real-time, latency, rtos, streaming, inference]
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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: python
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framework: vllm
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# Real-time Operation
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## 매 한 줄
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> **"매 deadline 의 miss 의 failure"**. Real-time 의 fast 와 X — predictable latency budget 의 within. Hard RT (RTOS, avionics) 의 missed deadline 의 catastrophic; soft RT (video, LLM streaming) 의 degraded UX.
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## 매 핵심
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### 매 분류
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- **Hard RT**: 매 deadline 의 absolute (pacemaker, ABS brake). RTOS — VxWorks, QNX, Zephyr.
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- **Firm RT**: 매 occasional miss 의 OK but useless after deadline (live video frame).
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- **Soft RT**: 매 best-effort, degraded quality on miss (LLM token stream, web UI).
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### 매 Latency budgets
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- **HFT**: <10μs.
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- **Game frame (60fps)**: 16.6ms.
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- **VR frame (90fps)**: 11ms (motion-to-photon <20ms).
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- **Web TTI**: <200ms perceived instant.
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- **LLM TTFT**: <500ms (Claude Opus 4.7 streaming).
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- **LLM inter-token**: <50ms (20 tok/s minimum readable).
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### 매 Web real-time
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- **SSE**: 매 server-push, HTTP/1.1 + 2, simple. LLM streaming default.
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- **WebSocket**: bidirectional, binary OK. Chat, multiplayer.
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- **WebRTC**: 매 P2P, sub-100ms voice/video.
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- **HTTP/3 + WebTransport**: 매 2026 emerging — UDP-based, multiplexed.
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### 매 AI Real-time inference
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- **vLLM**: PagedAttention — 매 24x throughput vs naive.
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- **MLX (Apple Silicon)**: M3/M4 의 unified memory — Llama 3.x 70B 의 local realtime.
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- **Speculative decoding**: small draft model 의 2-3x speedup.
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- **KV cache**: 매 prefix sharing — system prompt 의 cache.
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- **Prompt caching (Anthropic)**: 매 90% cost cut, lower TTFT.
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### 매 응용
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1. LLM chat 의 streaming token-by-token.
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2. Video conferencing (WebRTC).
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3. Trading systems (kdb+, FPGA).
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4. Robotics control loop (ROS 2 + Zephyr).
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5. Live captioning (Whisper streaming).
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## 💻 패턴
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### LLM streaming with prompt cache
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```python
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from anthropic import Anthropic
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client = Anthropic()
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with client.messages.stream(
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model="claude-opus-4-7",
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max_tokens=2048,
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system=[{
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"type": "text",
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"text": LARGE_SYSTEM_PROMPT, # 10k+ tokens
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"cache_control": {"type": "ephemeral"},
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}],
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messages=[{"role": "user", "content": "..."}],
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) as stream:
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for text in stream.text_stream:
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print(text, end="", flush=True)
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```
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### SSE in FastAPI
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```python
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from fastapi import FastAPI
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from fastapi.responses import StreamingResponse
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import asyncio
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||||
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app = FastAPI()
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||||
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async def event_stream():
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for i in range(100):
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yield f"data: token {i}\n\n"
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await asyncio.sleep(0.05)
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||||
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||||
@app.get("/stream")
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||||
async def stream():
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||||
return StreamingResponse(event_stream(), media_type="text/event-stream")
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||||
```
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### vLLM batched inference server
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```python
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from vllm import LLM, SamplingParams
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||||
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llm = LLM(model="meta-llama/Llama-3.3-70B", tensor_parallel_size=4,
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||||
enable_prefix_caching=True)
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||||
params = SamplingParams(max_tokens=512, temperature=0.7)
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||||
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# Continuous batching — 매 새 request 의 mid-batch 의 join.
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||||
outputs = llm.generate(prompts, params)
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```
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### Game loop (fixed timestep)
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```rust
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const DT: f32 = 1.0 / 60.0;
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let mut acc = 0.0;
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let mut last = Instant::now();
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loop {
|
||||
let now = Instant::now();
|
||||
acc += (now - last).as_secs_f32();
|
||||
last = now;
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while acc >= DT {
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||||
physics_step(DT);
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||||
acc -= DT;
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}
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render(acc / DT); // interpolate
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}
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```
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### RTOS task (Zephyr)
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```c
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||||
K_THREAD_DEFINE(ctrl_tid, 1024, control_loop, NULL, NULL, NULL,
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||||
K_PRIO_PREEMPT(2), 0, 0);
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||||
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||||
void control_loop(void *p1, void *p2, void *p3) {
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while (1) {
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read_sensors();
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compute_pid();
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||||
actuate();
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k_sleep(K_MSEC(10)); // 100Hz hard deadline
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}
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}
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```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| Safety-critical (medical, auto) | Hard RT — RTOS, formal verification |
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| LLM chat | SSE streaming + prompt cache |
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| Multiplayer game | UDP + WebRTC / custom protocol |
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| Voice/video call | WebRTC |
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| HFT | Kernel bypass (DPDK), FPGA |
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| Robotics | ROS 2 + Zephyr/PREEMPT_RT Linux |
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**기본값**: SSE + Anthropic streaming for LLM, WebSocket for bidirectional chat.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Distributed-Systems]]
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- 변형: [[Streaming]]
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- 응용: [[WebRTC]] · [[Game-Loop]]
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||||
- Adjacent: [[Latency-Optimization]] · [[LLM_Optimization_and_Deployment_Strategies|vLLM]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 user-facing chat (TTFT < 500ms), 매 long-output (token streaming UX), tool-use loops.
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**언제 X**: batch processing (use Batch API — 50% cheaper), embeddings (single-shot), latency-insensitive analytics.
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## ❌ 안티패턴
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- **Block on full response**: 매 user 의 spinner 의 30s — 매 stream 의 use.
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- **Soft RT 의 hard guarantees claim**: Linux + GC 의 hard RT X.
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- **No timeout**: hung connection 의 leak — `httpx.Timeout(30.0, connect=5.0)`.
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- **No backpressure**: producer 의 consumer 의 outpace → OOM.
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- **Synchronous in event loop**: `time.sleep` 의 asyncio 의 block.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (vLLM docs, Anthropic streaming API, WebRTC RFC, Zephyr docs).
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- 신뢰도 A.
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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 — RT systems + web streaming + LLM inference unified |
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Reference in New Issue
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