시스템 사용율 모니터링 기능 로그 수정

docker-compose-dev.yml

@@ -5,6 +5,13 @@ services:
       dockerfile: Dockerfile-dev
     image: kamco-cd-training-api:${IMAGE_TAG:-latest}
     container_name: kamco-cd-training-api
+    deploy:
+      resources:
+        reservations:
+          devices:
+            - driver: nvidia
+              count: all
+              capabilities: [gpu]
     ports:
       - "7200:8080"
     environment:

docker-compose-prod.yml

@@ -5,6 +5,13 @@ services:
       dockerfile: Dockerfile
     image: kamco-train-api:${IMAGE_TAG:-latest}
     container_name: kamco-train-api
+    deploy:
+      resources:
+        reservations:
+          devices:
+            - driver: nvidia
+              count: all
+              capabilities: [gpu]
     expose:
       - "8080"
     environment:

src/main/java/com/kamco/cd/training/common/dto/MonitorDto.java

@@ -0,0 +1,8 @@
+package com.kamco.cd.training.common.dto;
+
+public class MonitorDto {
+
+  public int cpu; // CPU 사용률 (%)
+  public long[] memory; // "사용/전체"
+  public int gpu; // 🔥 전체 GPU 평균 (%)
+}

src/main/java/com/kamco/cd/training/common/service/GpuDmonReader.java

@@ -0,0 +1,142 @@
+package com.kamco.cd.training.common.service;
+
+import jakarta.annotation.PostConstruct;
+import java.io.BufferedReader;
+import java.io.InputStreamReader;
+import java.util.Map;
+import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
+import lombok.extern.log4j.Log4j2;
+import org.springframework.stereotype.Component;
+
+@Component
+@Log4j2
+public class GpuDmonReader {
+
+  // =========================
+  // GPU 사용률 저장소
+  // key: GPU index (0,1,2...)
+  // value: 현재 GPU 사용률 (%)
+  // ConcurrentHashMap → 멀티스레드 안전
+  // =========================
+  private final Map<Integer, Integer> gpuUtilMap = new ConcurrentHashMap<>();
+
+  // =========================
+  // 외부 조회용
+  // SystemMonitorService에서 호출
+  // =========================
+  public Map<Integer, Integer> getGpuUtilMap() {
+    return gpuUtilMap;
+  }
+
+  // =========================
+  // Bean 초기화 시 실행
+  // - 별도 스레드에서 GPU 모니터링 시작
+  // - 메인 스레드 block 방지
+  // =========================
+  @PostConstruct
+  public void start() {
+
+    // nvidia-smi 없는 환경이면 GPU 모니터링 비활성화
+    if (!isNvidiaAvailable()) {
+      log.warn("nvidia-smi not found. GPU monitoring disabled.");
+      return;
+    }
+
+    // 데몬 스레드로 실행 (서버 종료 시 자동 종료)
+    Thread t = new Thread(this::runLoop, "gpu-dmon-thread");
+    t.setDaemon(true);
+    t.start();
+  }
+
+  // =========================
+  // 무한 루프
+  // - dmon 실행
+  // - 죽으면 자동 재시작
+  // =========================
+  private void runLoop() {
+
+    while (true) {
+      try {
+        runDmon(); // GPU 사용률 수집 시작
+      } catch (Exception e) {
+        // dmon 프로세스 종료되면 여기로 들어옴
+        log.warn("dmon restart: {}", e.getMessage());
+      }
+
+      // 5초 대기 후 재시작
+      sleep(5000);
+    }
+  }
+
+  // =========================
+  // nvidia-smi dmon 실행
+  // - GPU 사용률 스트리밍으로 계속 수신
+  // =========================
+  private void runDmon() throws Exception {
+
+    // -s u → GPU utilization만 출력
+    ProcessBuilder pb = new ProcessBuilder("nvidia-smi", "dmon", "-s", "u");
+
+    // 프로세스 실행 후 stdout 읽기
+    try (BufferedReader br =
+        new BufferedReader(new InputStreamReader(pb.start().getInputStream()))) {
+
+      String line;
+
+      // dmon은 계속 출력됨 (스트리밍)
+      while ((line = br.readLine()) != null) {
+
+        // 헤더 제거 (#로 시작)
+        if (line.startsWith("#")) continue;
+
+        line = line.trim();
+        if (line.isEmpty()) continue;
+
+        // 공백 기준 분리
+        String[] parts = line.split("\\s+");
+
+        // 첫 번째 값이 GPU index인지 확인
+        if (!parts[0].matches("\\d+")) continue;
+
+        int index = Integer.parseInt(parts[0]);
+
+        try {
+          // 두 번째 값이 GPU 사용률 (sm)
+          int util = Integer.parseInt(parts[1]);
+
+          // 최신 값 갱신
+          gpuUtilMap.put(index, util);
+
+        } catch (Exception ignored) {
+          // 파싱 실패 시 무시
+        }
+      }
+    }
+
+    // 여기까지 왔다는 건 dmon 프로세스 종료됨
+    // → runLoop에서 재시작하도록 예외 발생
+    throw new IllegalStateException("dmon stopped");
+  }
+
+  // =========================
+  // nvidia-smi 존재 여부 확인
+  // =========================
+  private boolean isNvidiaAvailable() {
+    try {
+      Process p = new ProcessBuilder("which", "nvidia-smi").start();
+      return p.waitFor() == 0;
+    } catch (Exception e) {
+      return false;
+    }
+  }
+
+  // =========================
+  // sleep 유틸
+  // =========================
+  private void sleep(long ms) {
+    try {
+      Thread.sleep(ms);
+    } catch (InterruptedException ignored) {
+    }
+  }
+}

src/main/java/com/kamco/cd/training/common/service/SystemMonitorService.java

@@ -0,0 +1,224 @@
+package com.kamco.cd.training.common.service;
+
+import com.kamco.cd.training.common.dto.MonitorDto;
+import java.io.BufferedReader;
+import java.io.FileReader;
+import java.util.ArrayDeque;
+import java.util.Deque;
+import java.util.Map;
+import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
+import lombok.RequiredArgsConstructor;
+import lombok.extern.log4j.Log4j2;
+import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
+import org.springframework.stereotype.Service;
+
+@Service
+@RequiredArgsConstructor
+@Log4j2
+public class SystemMonitorService {
+
+  // =========================
+  // CPU 이전값 (delta 계산용)
+  // - /proc/stat은 누적값이기 때문에
+  // - 이전 값과 비교해서 사용률 계산
+  // =========================
+  private long prevIdle = 0;
+  private long prevTotal = 0;
+
+  // =========================
+  // 최근 30초 히스토리
+  // - CPU: 30개 (1초 * 30)
+  // - GPU: GPU별 30개
+  // =========================
+  private final Deque<Double> cpuHistory = new ArrayDeque<>();
+
+  // key: GPU index
+  // value: 최근 30개 사용률
+  private final Map<Integer, Deque<Integer>> gpuHistory = new ConcurrentHashMap<>();
+
+  // =========================
+  // GPU 데이터 제공 (dmon reader)
+  // =========================
+  private final GpuDmonReader gpuReader;
+
+  // =========================
+  // 캐시 (API 응답용)
+  // - 매 요청마다 계산하지 않기 위해 사용
+  // - volatile → 멀티스레드 안전하게 최신값 유지
+  // =========================
+  private volatile MonitorDto cached = new MonitorDto();
+
+  // =========================
+  // 1초마다 수집
+  // =========================
+  @Scheduled(fixedRate = 1000)
+  public void collect() {
+    try {
+
+      // =====================
+      // 1. CPU 수집
+      // =====================
+      double cpu = readCpu();
+
+      cpuHistory.add(cpu);
+
+      // 30개 유지 (rolling window)
+      if (cpuHistory.size() > 30) cpuHistory.poll();
+
+      // =====================
+      // 2. GPU 수집
+      // =====================
+      Map<Integer, Integer> gpuMap = gpuReader.getGpuUtilMap();
+
+      for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : gpuMap.entrySet()) {
+
+        int index = entry.getKey();
+        int util = entry.getValue();
+
+        // GPU별 히스토리 생성 및 추가
+        gpuHistory.computeIfAbsent(index, k -> new ArrayDeque<>()).add(util);
+
+        // 30개 유지
+        Deque<Integer> q = gpuHistory.get(index);
+        if (q.size() > 30) q.poll();
+      }
+
+      // =====================
+      // 3. 캐시 업데이트
+      // =====================
+      updateCache();
+
+    } catch (Exception e) {
+      log.error("collect error", e);
+    }
+  }
+
+  // =========================
+  // CPU 사용률 계산
+  // - /proc/stat 사용
+  // - 이전값과의 차이로 계산 (delta 방식)
+  // =========================
+  private double readCpu() throws Exception {
+
+    if (!isLinux()) return 0;
+
+    try (BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader("/proc/stat"))) {
+
+      String[] p = br.readLine().split("\\s+");
+
+      long user = Long.parseLong(p[1]);
+      long nice = Long.parseLong(p[2]);
+      long system = Long.parseLong(p[3]);
+      long idle = Long.parseLong(p[4]);
+      long iowait = Long.parseLong(p[5]);
+      long irq = Long.parseLong(p[6]);
+      long softirq = Long.parseLong(p[7]);
+
+      long total = user + nice + system + idle + iowait + irq + softirq;
+      long idleAll = idle + iowait;
+
+      // 최초 실행 시 기준값만 저장
+      if (prevTotal == 0) {
+        prevTotal = total;
+        prevIdle = idleAll;
+        return 0;
+      }
+
+      long totalDiff = total - prevTotal;
+      long idleDiff = idleAll - prevIdle;
+
+      prevTotal = total;
+      prevIdle = idleAll;
+
+      if (totalDiff == 0) return 0;
+
+      // CPU 사용률 (%)
+      return (1.0 - (double) idleDiff / totalDiff) * 100;
+    }
+  }
+
+  // =========================
+  // Linux 환경 체크
+  // =========================
+  private boolean isLinux() {
+    return System.getProperty("os.name").toLowerCase().contains("linux");
+  }
+
+  // =========================
+  // Memory 조회 (/proc/meminfo)
+  // - OS 값 그대로 사용 (kB)
+  // - [사용량, 전체]
+  // =========================
+  private long[] readMemory() throws Exception {
+
+    if (!isLinux()) return new long[] {0, 0};
+
+    try (BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader("/proc/meminfo"))) {
+
+      long total = 0;
+      long available = 0;
+
+      String line;
+      while ((line = br.readLine()) != null) {
+        if (line.startsWith("MemTotal")) {
+          total = Long.parseLong(line.replaceAll("\\D+", ""));
+        } else if (line.startsWith("MemAvailable")) {
+          available = Long.parseLong(line.replaceAll("\\D+", ""));
+        }
+      }
+
+      long used = total - available;
+
+      return new long[] {used, total};
+    }
+  }
+
+  // =========================
+  // 캐시 업데이트
+  // - CPU: 30초 평균
+  // - GPU: 전체 샘플 평균
+  // - Memory: 현재값
+  // =========================
+  private void updateCache() throws Exception {
+
+    MonitorDto dto = new MonitorDto();
+
+    // =====================
+    // CPU 평균 (30초)
+    // =====================
+    dto.cpu = (int) cpuHistory.stream().mapToDouble(Double::doubleValue).average().orElse(0);
+
+    // =====================
+    // Memory (kB 그대로)
+    // =====================
+    dto.memory = readMemory();
+
+    // =====================
+    // GPU 평균 (🔥 전체 샘플 기준)
+    // =====================
+    int sum = 0;
+    int count = 0;
+
+    for (Deque<Integer> q : gpuHistory.values()) {
+      for (int v : q) {
+        sum += v;
+        count++;
+      }
+    }
+
+    dto.gpu = (count == 0) ? 0 : sum / count;
+
+    // =====================
+    // 캐시 교체 (atomic)
+    // =====================
+    this.cached = dto;
+  }
+
+  // =========================
+  // 외부 조회
+  // - Controller에서 호출
+  // =========================
+  public MonitorDto get() {
+    return cached;
+  }
+}

src/main/java/com/kamco/cd/training/config/StartupLogger.java

@@ -57,7 +57,7 @@ public class StartupLogger {
             """
 
           ╔════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════╗
-          ║                    🚀 APPLICATION STARTUP INFORMATION                          ║
+          ║                    🚀 APPLICATION STARTUP INFORMATION    2                     ║
           ╠════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════╣
           ║  PROFILE CONFIGURATION                                                         ║
           ╠────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╣

src/main/java/com/kamco/cd/training/model/ModelTrainMngApiController.java

@@ -1,5 +1,7 @@
 package com.kamco.cd.training.model;
 
+import com.kamco.cd.training.common.dto.MonitorDto;
+import com.kamco.cd.training.common.service.SystemMonitorService;
 import com.kamco.cd.training.config.api.ApiResponseDto;
 import com.kamco.cd.training.dataset.dto.DatasetDto;
 import com.kamco.cd.training.dataset.dto.DatasetDto.DatasetReq;
@@ -40,6 +42,7 @@ public class ModelTrainMngApiController {
   private final ModelTrainMngService modelTrainMngService;
   private final ModelTrainMetricsJobService modelTrainMetricsJobService;
   private final ModelTestMetricsJobService modelTestMetricsJobService;
+  private final SystemMonitorService systemMonitorService;
 
   @Operation(summary = "모델학습 목록 조회", description = "모델학습 목록 조회 API")
   @ApiResponses(
@@ -214,4 +217,22 @@ public class ModelTrainMngApiController {
     modelTestMetricsJobService.findTestValidMetricCsvFiles();
     return ApiResponseDto.ok(null);
   }
+
+  @Operation(summary = "학습서버 시스템 사용율 조회", description = "cpu, gpu, memory 사용율 조회")
+  @ApiResponses(
+      value = {
+        @ApiResponse(
+            responseCode = "200",
+            description = "검색 성공",
+            content =
+                @Content(
+                    mediaType = "application/json",
+                    schema = @Schema(implementation = Long.class))),
+        @ApiResponse(responseCode = "400", description = "잘못된 검색 조건", content = @Content),
+        @ApiResponse(responseCode = "500", description = "서버 오류", content = @Content)
+      })
+  @GetMapping("/monitor")
+  public ApiResponseDto<MonitorDto> getSystem() throws IOException {
+    return ApiResponseDto.ok(systemMonitorService.get());
+  }
 }

src/main/java/com/kamco/cd/training/postgres/repository/dataset/DatasetRepositoryImpl.java

@@ -98,6 +98,8 @@ public class DatasetRepositoryImpl implements DatasetRepositoryCustom {
 
     BooleanBuilder builder = new BooleanBuilder();
 
+    builder.and(dataset.deleted.isFalse());
+
     if (StringUtils.isNotBlank(req.getDataType()) && !"CURRENT".equals(req.getDataType())) {
       builder.and(dataset.dataType.eq(req.getDataType()));
     }
@@ -249,6 +251,7 @@ public class DatasetRepositoryImpl implements DatasetRepositoryCustom {
   public List<SelectDataSet> getDatasetSelectG2G3List(DatasetReq req) {
 
     BooleanBuilder builder = new BooleanBuilder();
+    builder.and(dataset.deleted.isFalse());
 
     NumberExpression<Long> selectedCnt = null;
     NumberExpression<Long> wasteCnt =

src/main/java/com/kamco/cd/training/train/service/DockerTrainService.java

@@ -46,10 +46,17 @@ public class DockerTrainService {
   @Value("${train.docker.shmSize:16g}")
   private String shmSize;
 
+  // data 경로 request,response 상위 폴더
+  @Value("${train.docker.basePath}")
+  private String basePath;
+
   // IPC host 사용 여부
   @Value("${train.docker.ipcHost:true}")
   private boolean ipcHost;
 
+  @Value("${spring.profiles.active}")
+  private String profile;
+
   private final ModelTrainJobCoreService modelTrainJobCoreService;
 
   /**
@@ -254,7 +261,9 @@ public class DockerTrainService {
 
     // 요청/결과 디렉토리 볼륨 마운트
     c.add("-v");
-    c.add("/home/kcomu/data" + "/tmp:/data");
+    c.add(basePath + ":" + basePath); // 심볼릭 링크와 연결되는 실제 파일 경로도 마운트를 해줘야 함
+    c.add("-v");
+    c.add(basePath + "/tmp:/data");
     c.add("-v");
     c.add(responseDir + ":/checkpoints");
 
@@ -273,8 +282,15 @@ public class DockerTrainService {
     addArg(c, "--output-folder", req.getOutputFolder());
     addArg(c, "--input-size", req.getInputSize());
     addArg(c, "--crop-size", req.getCropSize());
-    addArg(c, "--batch-size", req.getBatchSize());
-    addArg(c, "--gpu-ids", req.getGpuIds()); // null
+    //    addArg(c, "--batch-size", req.getBatchSize());
+    //    addArg(c, "--gpu-ids", req.getGpuIds()); // null
+    if ("prod".equals(profile)) {
+      addArg(c, "--batch-size", 2); // 학습서버 GPU 1개인 곳은 batch-size:2 까지만 가능
+      addArg(c, "--gpus", "1"); // 학습서버 GPU 1개인 곳은 1이어야 함
+      addArg(c, "--gpu-ids", "0"); // 학습서버 GPU 1개인 곳은 0이어야 함
+    } else {
+      addArg(c, "--batch-size", req.getBatchSize()); // 학습서버 GPU 1개인 곳은 batch-size:2 까지만 가능
+    }
     addArg(c, "--lr", req.getLearningRate());
     addArg(c, "--backbone", req.getBackbone());
     addArg(c, "--epochs", req.getEpochs());
@@ -440,11 +456,14 @@ public class DockerTrainService {
     c.add("--rm");
     c.add("--gpus");
     c.add("all");
+
     c.add("--ipc=host");
     c.add("--shm-size=" + shmSize);
 
     c.add("-v");
-    c.add("/home/kcomu/data" + "/tmp:/data");
+    c.add(basePath + ":" + basePath); // 심볼릭 링크와 연결되는 실제 파일 경로도 마운트를 해줘야 함
+    c.add("-v");
+    c.add(basePath + "/tmp:/data");
 
     c.add("-v");
     c.add(responseDir + ":/checkpoints");

src/main/java/com/kamco/cd/training/train/service/TmpDatasetService.java

@@ -70,7 +70,7 @@ public class TmpDatasetService {
       throw new IOException("No symlinks created.");
     }
 
-    log.info("tmp dataset created: {}, symlinksMade={}", tmp, linksMade);
+    log.info("tmp dataset created: {}, linksMade={}", tmp, linksMade);
   }
 
   private long link(Path tmp, String type, String part, String fullPath) throws IOException {
@@ -92,28 +92,12 @@ public class TmpDatasetService {
       Files.delete(dst);
     }
 
-    try {
-      Files.createLink(dst, src);
-      log.info("hardlink created: {} -> {}", dst, src);
-    } catch (FileSystemException e) {
-      if (e.getMessage() != null && e.getMessage().contains("Invalid cross-device link")) {
-        log.warn(
-            "Hardlink failed due to cross-device link. Fallback to symlink. src={}, dst={}",
-            src,
-            dst);
     Files.createSymbolicLink(dst, src);
-      } else {
-        throw e;
-      }
-    }
+    log.info("symlink created: {} -> {}", dst, src);
 
     return 1;
   }
 
-  private String safe(String s) {
-    return (s == null || s.isBlank()) ? null : s.trim();
-  }
-
   /**
    * request 전체 폴더 link
    *

src/main/resources/application-dev.yml

@@ -47,7 +47,7 @@ member:
   init_password: kamco1234!
 
 swagger:
-  local-port: 9080
+  local-port: 8080
 
 file:
   sync-root-dir: /app/original-images/