단계 2: 성능 문제 생성

Agent-to-Agent (A2A) 협업 기능을 평가하기 위해, 이제 실제와 같은 네트워크 성능 문제를 시뮬레이션합니다:

• 네트워크 재전송 문제 시뮬레이션: 실제 성능 저하를 복제하기 위해 네트워크 인프라 내에서 TCP 재전송 문제를 생성합니다.

• 데이터베이스 트래픽 생성: 네트워크 문제의 영향을 받을 실제와 같은 데이터베이스 워크로드 패턴을 생성합니다.

네트워크 성능 문제 생성

workshop-module-3 디렉토리 내의 create-performance-issue 폴더로 이동합니다:

cd /workspace/workshop-module-3/agentcore-performance-agent/test-infra/create-performance-issue

네트워크 성능 문제 생성:

chmod +x a2a_retransmission_issue_generator.py && \
  python3 a2a_retransmission_issue_generator.py --action create --region us-east-1

🔍 이 스크립트는 무엇을 하나요?

Reporting Server의 OS 레벨 TCP 설정을 SSM을 통해 변경하여 재전송 문제를 인위적으로 생성합니다:

1. CloudFormation 스택에서 Reporting Server 인스턴스 ID 조회

2. SSM SendCommand로 TCP 설정 변경:

   • TCP 버퍼 크기 축소 (net.core.rmem_max, net.core.wmem_max)

   • Window Scaling 비활성화 (net.ipv4.tcp_window_scaling=0)

   • Retransmission 최소화 (net.ipv4.tcp_retries2=3)

   • RTO 최소값 설정

3. tc qdisc로 5% 패킷 손실 + 50ms 지연 추가

4. 기존 설정을 /tmp/tcp_backup/에 백업 (복구용)

--action fix로 실행하면 백업에서 원래 설정을 복원합니다.

재전송 문제 생성기

데이터베이스 트래픽 생성

RDS 데이터베이스를 쿼리하는 트래픽 생성을 실행합니다:

chmod +x continuous_database_traffic_generator.py && \
  python3 continuous_database_traffic_generator.py --background --duration 90 --workers 6

🔍 이 스크립트는 무엇을 하나요?

SSM을 통해 Reporting Server에서 RDS로 지속적인 MySQL 트래픽을 생성합니다:

1. CloudFormation 스택에서 Reporting Server 인스턴스 ID와 DB 엔드포인트 조회

2. SSM SendCommand로 Reporting Server에서 MySQL 쿼리 실행:

   • REPEAT(), 크로스 조인 등 대용량 쿼리로 TCP 버퍼 압박

   • 6개 워커 스레드가 동시에 쿼리 실행

3. --background 모드로 백그라운드 데몬 프로세스 실행

4. 90분 동안 지속적으로 트래픽 생성

이 트래픽이 변조된 TCP 설정과 결합되어 CloudWatch Network Flow Monitor에서 재전송 메트릭을 유발합니다.

트래픽 생성기

로그 확인

아래 명령어를 실행하여 Reporting Server에서 RDS 데이터베이스로의 샘플 쿼리가 성공적으로 실행되고 있는지 확인합니다:

tail -100 continuous_traffic_generator.log

트래픽 생성기 로그

트래픽 생성기가 백그라운드에서 실행되며, 이 트래픽이 TCP 재전송을 유발합니다. CloudWatch Network Flow Monitor에서 재전송 메트릭을 확인할 수 있습니다.

ApplicationURL 조회

CLI 방법

aws cloudformation describe-stacks --stack-name sample-application \
  --query 'Stacks[0].Outputs[?OutputKey==`ApplicationURL`].OutputValue' --output text

콘솔 방법: AWS 콘솔에서 AWS CloudFormation 서비스로 이동합니다. sample-application 스택에서 Outputs 탭의 ApplicationURL 값을 복사하여 메모에 저장합니다. 이후 단계에서 필요합니다.

CloudFormation 출력

노트북의 새 브라우저에서 ApplicationURL 값을 붙여넣습니다. View Tickets 탭을 선택합니다. 생성된 지원 티켓을 확인할 수 있습니다:

지원 티켓

코드 분석: 성능 문제 생성 스크립트

a2a_retransmission_issue_generator.py

TCP 재전송 문제를 인위적으로 생성하는 스크립트입니다:

class A2ARetransmissionIssueGenerator:
    def __init__(self, region="us-east-1", stack_name="sample-application"):
        self.ec2_client = boto3.client('ec2', region_name=region)
        self.ssm_client = boto3.client('ssm', region_name=region)
        self.cf_client = boto3.client('cloudformation', region_name=region)

장애 주입 메커니즘

스크립트는 OS 레벨 TCP 설정을 변경하여 재전송 문제를 생성합니다:

설정	정상 값	변경 값	효과
TCP 버퍼 크기	128 MB	극소값	패킷 처리 병목
Window Scaling	활성화	비활성화	전송 윈도우 제한
Retransmission Timeout	기본값	최소값	조기 재전송 발생

continuous_database_traffic_generator.py

재전송이 Network Flow Monitor에서 감지되려면 지속적인 트래픽이 필요합니다:

# 백그라운드로 90분간 6개 워커로 DB 트래픽 생성
python3 continuous_database_traffic_generator.py \
    --background --duration 90 --workers 6

트래픽 경로: Reporting Server (TCP 문제 주입) → RDS Database

이 트래픽이 TCP 재전송을 유발하며, CloudWatch Network Flow Monitor에서 재전송 메트릭으로 관측됩니다.

핵심 포인트: 성능 이슈 생성은 두 단계로 구성됩니다. (1) TCP 설정 변조로 재전송 조건 생성, (2) 데이터베이스 트래픽으로 실제 재전송 유발. Performance Agent의 analyze_network_flow_monitor 도구가 이 재전송을 감지하고 fix_retransmissions로 TCP 설정을 복원합니다.

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