BlackRubberShoes

개요

‘BlackRubberShoes’는 검정고무신 이미지 생성 애플리케이션입니다.

Lambda API와 오토 스케일링되는 인스턴스 서버를 각각 구축한 후, 두 서버의 가용성 및 비용을 비교했습니다.

• 문서:
• 코드:
• 사용 기술: | | | | locust
• 개발 환경: | |
• 개발 기간: 2023년 9월 - 2023년 12월

내가 기여한 점

생성 모델

1. 모델 선정

• 생성 모델을 선정했습니다. (U-GAT-IT)

2. 학습 데이터셋 구축

   

• 생성 모델 학습에 필요한 검정고무신 데이터셋 구축을 위해 YOLO 모델을 활용해 Face Detection을 수행한 후, 검출된 영역을 수집했습니다.

3. 모델 학습

   

• 구축한 데이터셋을 바탕으로 모델을 학습하며 하이퍼파라미터를 조정했습니다.
• 적절한 하이퍼파라미터 선정을 위해 모델의 Implementation detail을 참고했습니다.

인스턴스 서버

4. 인스턴스 서버 구현

   

• AWS Elastic Load Balancing과 AWS Auto Scaling , AWS Elastic File System를 활용해 인스턴스 서버를 구축했습니다.
• EFS를 마운트해 적재된 생성 모델 코드를 읽어 유저 요청 시 실행하도록 했습니다.
• VPC 외부망에서의 EFS 마운트를 방지하기 위해 각 인스턴스들은 IG에 라우팅되고, EFS는 내부망에서의 마운트 요청만 처리할 수 있도록 인바운드 규칙을 조정했습니다.

서버 성능 평가

5. 부하 테스트

   

   

• locust를 활용해 인스턴스 서버와 Lambda API의 요청 처리 시간과 요청 처리 건수, 성공률 등을 측정 및 비교했습니다.

한계

1. 비용 절감 문제

• 비용 절감을 위해 입출력 이미지의 아카이빙을 EFS 대신 S3에 수행하려 했으나, 학생 계정의 IAM 키 발급 문제로 인해 EFS를 사용했습니다.