# GPU 모니터링 시스템 구현 계획

## 1. 데이터베이스 연동 (우선순위: 높음)
### 1.1 시계열 데이터베이스 구현
- [ ] InfluxDB 설정 및 연동
  - Docker Compose에 InfluxDB 서비스 추가
  - 데이터베이스 스키마 설계
  - 데이터 수집 및 저장 로직 구현

### 1.2 데이터 보관 정책
- [ ] 데이터 보관 기간 설정
- [ ] 자동 데이터 정리 스크립트 구현
- [ ] 백업 정책 수립

## 2. 알림 시스템 개선 (우선순위: 중간)
### 2.1 알림 채널 확장
- [ ] 이메일 알림 구현
  - SMTP 서버 설정
  - 이메일 템플릿 작성
- [ ] 텔레그램 봇 연동
  - 텔레그램 봇 API 연동
  - 메시지 포맷팅

### 2.2 알림 정책 설정
- [ ] 알림 임계값 설정 기능
- [ ] 알림 우선순위 설정
- [ ] 알림 중복 방지 로직

## 3. 웹 대시보드 개발 (우선순위: 중간)
### 3.1 기본 대시보드
- [ ] FastAPI 기반 웹 서버 구현
- [ ] 실시간 데이터 표시
- [ ] 그래프 및 차트 구현

### 3.2 고급 기능
- [ ] 사용자 인증 시스템
- [ ] 대시보드 커스터마이징
- [ ] 알림 설정 UI

## 4. 모니터링 기능 확장 (우선순위: 높음)
### 4.1 GPU 모니터링 개선
- [ ] GPU 메모리 사용량 상세 모니터링
- [ ] GPU 프로세스별 사용량 추적
- [ ] GPU 성능 메트릭 수집

### 4.2 시스템 리소스 모니터링
- [ ] CPU 사용량 모니터링
- [ ] 메모리 사용량 모니터링
- [ ] 디스크 I/O 모니터링

## 5. 보안 강화 (우선순위: 높음)
### 5.1 인증 및 권한 관리
- [ ] JWT 기반 인증 시스템
- [ ] 역할 기반 접근 제어
- [ ] API 키 관리

### 5.2 데이터 보안
- [ ] 데이터 암호화
- [ ] 보안 로깅
- [ ] 감사 로그 구현

## 6. 성능 최적화 (우선순위: 중간)
### 6.1 데이터 수집 최적화
- [ ] 데이터 수집 주기 조정
- [ ] 배치 처리 구현
- [ ] 캐싱 시스템 도입

### 6.2 시스템 리소스 최적화
- [ ] 메모리 사용량 최적화
- [ ] CPU 사용량 최적화
- [ ] 디스크 I/O 최적화

## 구현 일정
1. 1단계 (1-2주): 데이터베이스 연동 및 기본 모니터링 기능 확장
2. 2단계 (2-3주): 알림 시스템 개선 및 보안 강화
3. 3단계 (2-3주): 웹 대시보드 개발
4. 4단계 (1-2주): 성능 최적화 및 테스트

## 기술 스택
- 백엔드: Python, FastAPI
- 데이터베이스: InfluxDB
- 프론트엔드: React, Chart.js
- 모니터링: Prometheus, Grafana (선택사항)
- 컨테이너화: Docker, Docker Compose

## 주의사항
1. 각 단계별로 테스트 코드 작성 필수
2. 문서화 철저히 진행
3. 보안 취약점 정기적 점검
4. 성능 모니터링 지속적 수행 