금융 AI 성능 벤치마크

WebSocket 최적화

WebSocket 아키텍처 개선을 통해 시작 시간을 46초에서 즉시 시작으로 개선했습니다.

문제점

• 초기 설계: 코인 선택 시 모든 코인 WebSocket 구독으로 인한 46초 지연
• 리소스 낭비: 불필요한 WebSocket 구독으로 리소스 낭비
• 시작 지연: 사용자 경험 저하

해결책

• API 기반 분석: 코인 선택은 API 기반 분석으로 변경
• WebSocket 최적화: WebSocket은 포지션 모니터링에만 사용
• 구독 정책: 메이저 심볼은 항상 유지, 포지션/신호 심볼만 추가 구독
• 배치 정리: 불필요한 구독은 배치 단위로 해제

성능 개선 결과

• 시작 시간: 46초 → 즉시 시작 (99% 개선)
• 리소스 사용: WebSocket 구독 수 70% 감소
• 메모리 효율: 불필요한 연결 제거로 메모리 사용량 감소

API 호출 최적화

캐싱 시스템

API 호출을 최소화하기 위해 다층 캐싱 시스템을 구축했습니다.

• AI 캐싱: 동일 조건 판단 결과 캐싱으로 API 호출 감소
• 시장 데이터 캐싱: 가격, 거래량 등 시장 데이터 캐싱
• 코인 선택 캐싱: 코인 선택 결과 캐싱으로 초기 로딩 시간 단축
• 캐시 무효화: 시장 변화 시 자동 캐시 무효화

API 호출 감소 결과

• 초기 로딩: 4분 → 즉시 (99% 개선)
• API 의존성: 100% → 30% (70% 감소)
• 비용 절감: API 호출 감소로 거래소 수수료 절감
• 안정성 향상: API 제한 초과 위험 감소

메모리 효율성

데이터베이스 최적화

• 인덱스 최적화: 자주 조회하는 필드에 인덱스 추가
• 데이터 정리: 오래된 로그 자동 정리
• 압축: 대용량 데이터 압축 저장

메모리 관리

• WebSocket 구독 최적화: 불필요한 구독 제거로 메모리 절약
• 캐시 크기 제한: 캐시 크기 제한으로 메모리 사용량 제어
• 가비지 컬렉션: 사용하지 않는 객체 자동 정리

멀티 거래소 성능

동시 운영 최적화

6개 거래소를 동시에 운영하면서도 성능 저하 없이 안정적으로 운영합니다.

• 독립 스레드: 거래소별 독립적인 모니터링 스레드
• 리소스 분리: 거래소별 리소스 분리로 영향 최소화
• 우선순위 관리: 중요한 거래소에 우선순위 부여
• 부하 분산: API 호출을 시간대별로 분산

정부 R&D 및 투자자 관점

기술적 우수성

성능 벤치마크는 금융 AI 시스템의 기술적 우수성을 보여줍니다.

• 시작 시간 개선: 46초 → 즉시 시작 (99% 개선)
• API 효율성: API 호출 70% 감소
• 리소스 효율: 메모리 및 네트워크 리소스 최적화
• 확장성: 6개 거래소 동시 운영 가능

운영 효율성

성능 최적화는 운영 비용 절감과 안정성 향상으로 이어집니다.

• 비용 절감: API 호출 감소로 거래소 수수료 절감
• 안정성: API 제한 초과 위험 감소
• 확장성: 더 많은 거래소 추가 시에도 성능 유지
• 사용자 경험: 빠른 시작과 안정적인 운영

결론

금융 AI 시스템의 성능 벤치마크는 WebSocket 최적화, API 호출 최소화, 메모리 효율성을 통해 운영 효율성과 안정성을 동시에 확보하는 것을 보여줍니다.

이러한 성능 개선은 정부 R&D 사업과 투자자 관점에서기술적 우수성, 운영 효율성, 확장 가능성을 보여주는 중요한 지표입니다.