🖥️ DGU AI LAB GPU Server Admin Backend

동국대학교 GPU 서버실 자원 관리 및 자동화 시스템 의 사용자의 서버 신청부터 계정 생성, 만료 안내, 자원 회수(삭제)까지의 수명 주기를 관리하는 백엔드 서버입니다.

📝 프로젝트 소개

본 프로젝트는 제한된 GPU 서버 자원(Farm/Lab)을 효율적으로 관리하기 위해 개발되었습니다.
기존의 수동 관리 방식을 탈피하여 Linux 계정 생성/삭제 자동화, 만료일 기반 자동 회수, Slack/Email 알림 시스템을 제공합니다.

💡 핵심 기술적 특징

• Automated Resource Lifecycle: 신청 → 승인 → 생성 → 만료 임박 알림 → 자동 삭제(Soft/Hard) 프로세스 구축.
• Event-Driven Architecture: DB 트랜잭션과 외부 알림 발송 로직을 분리하여 데이터 정합성 보장
• Non-blocking Notification: Redis 메시지 큐를 활용한 비동기 알림 처리로 대량 발송 시 부하 방지.
• CQS Pattern: Command와 Query를 분리하여 UID/GID를 유지보수가 용이하도록 관리.

🌟 주요 기능

0. 유저 관리

• 사용자는 동국대학교 이메일을 통해 가입.
• Spring Security & JWT 기반의 사용자/관리자 권한 관리.
• 관리자용 자동 탈퇴 및 알림 기능 지원.

1. 자원 신청 및 승인

• 사용자는 원하는 GPU 용량, 기간, 이미지를 선택하여 신청.
• 관리자 승인 시 UsedId(UID/GID) 자동 할당 및 Ubuntu 계정 생성 API 호출.

2. 자동화된 스케줄러 (매일 10:00 실행)

• 만료 예고: 만료 전 정해진 날짜(7, 3, 1일 전)에 사용자에게 알림 발송.
• 자동 회수: 만료일 도래 시 Linux 계정 삭제, DB 데이터 정리(Cascade), UID 반납.

3. 알림 시스템 (Slack & Email)

• 사용자: 신청 결과, 만료 예고, 삭제 완료 안내.
• 관리자: 서버 오류, 자원 삭제 리포트 (Lab/Farm 태그 구분).

🛠 기술 스택

분류	기술	비고
Language	Java 17
Framework	Spring Boot 3.2	Web, Security
Database	MySQL 8.0	운영 DB
ORM	Spring Data JPA	Hibernate 6.x
Message Queue	Redis	알림 비동기 처리
Infrastructure	Docker, Linux	Ubuntu 계정 연동
Build Tool	Gradle

🚀 실행 방법

1. 사전 요구사항 (Prerequisites)

• Java 17+
• Redis
• MySQL

2. 로컬 환경 실행

# 1. Repository Clone
git clone [https://github.com/DGU-AI-LAB/admin-be.git](https://github.com/DGU-AI-LAB/admin-be.git)
cd admin-be

# 2. Redis & DB 실행 (Docker 활용 시)
docker run -d -p 6379:6379 --name redis redis

# 3. 애플리케이션 빌드 및 실행
./gradlew clean build
java -jar build/libs/admin-be-0.0.1-SNAPSHOT.jar

3. ⚙️ 환경 변수 설정

src/main/resources/application.yml 파일에 노션에 정리된 설정값을 필수로 입력해야 정상 동작합니다.

1. 브랜치 전략 (Branch Strategy)

우리는 Git Flow 전략을 기반으로 운영하며, main 브랜치에 코드가 통합될 때만 실제 서버 배포가 이루어집니다.

브랜치 이름	역할	배포 여부	비고
main	운영(Production) 환경	O (자동)	배포 시점: PR Merge 직후
develop	개발(Development) 통합	X	기능 개발 후 통합 테스트 용도
feature/*	개별 기능 개발	X	develop에서 분기하여 작업
hotfix/*	운영 이슈 긴급 수정	O	main에서 분기, Merge 후 즉시 배포 (사용 권장 X)

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2. CI/CD 파이프라인 (Deployment Pipeline)

배포 자동화는 GitHub Actions를 사용하며, 오직 main 브랜치에 push 이벤트가 발생할 때 실행됩니다.

🔄 배포 흐름 (Workflow)

1. Trigger: develop → main으로 PR이 Merge 되면 워크플로우가 시작됩니다.
2. Build & Push:
   • 소스 코드를 기반으로 Docker 이미지를 빌드합니다.
   • 이미지 태그는 latest와 Git Commit Hash 두 가지로 생성됩니다.
   • Docker Hub의 팀/조직 레포지토리로 Push 됩니다.
3. Deploy (Helm Upgrade):
   • GitHub Actions가 운영 서버(farm8)에 SSH로 접속합니다.
   • helm upgrade 명령어를 통해 Kubernetes 배포를 수행합니다.
   • Key Config: --set image.pullPolicy=Always 옵션을 통해 항상 최신 이미지를 다운로드 받도록 강제합니다.

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3. 작업 및 배포 규칙 (Workflow Rules)

팀원 간 충돌을 방지하고 안정적인 배포를 위해 아래 절차를 준수해 주세요.

🛠 기능 개발 (Feature)

1. 본인이 생성한 Github 이슈 번호에 맞춰 develop 브랜치에서 feature/#기능번호-기능명 브랜치를 생성합니다. (e.g. feat/#155-scheduler)
2. 로컬에서 개발 및 테스트를 진행합니다.
3. 커밋 메시지 양식: [분류] #issue 설명 (e.g. [feat] #4 메인 기능 만들기)
4. 작업이 완료되면 feature → develop 브랜치로 Pull Request(PR)를 생성합니다.

🚀 정기 배포 (Release)

1. develop 브랜치에 충분한 기능이 모이고 테스트가 완료되면 배포를 준비합니다.
2. PR 제목: [deploy] develop -> main (또는 부가 설명) develop → main 으로 PR을 생성합니다.
3. 코드 리뷰(Approve) 후 Merge 버튼을 누르면, 즉시 운영 서버에 배포됩니다. 최소 한 명 이상의 Approve를 받아야 합니다.

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4. API 문서 및 모니터링

서버가 정상적으로 실행 중일 때, 아래 주소에서 API 명세(Swagger)를 확인할 수 있습니다.

• Swagger UI: http://{farm_server_ip}:{port}/apidocs/
• Health Check: http://{farm_server_ip}:{port}/health

참고: NodePort는 values.yaml 설정에 따릅니다.

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5. 트러블슈팅 (Troubleshooting)

배포 후 문제가 발생했을 때 확인 및 조치 방법입니다.

1. Pod 상태 확인

kubectl get pods -n cssh

• 정상: Running (READY 1/1)
• 오류: CrashLoopBackOff, ImagePullBackOff, Pending

2. 로그 확인

서버가 뜨지 않거나 동작이 이상할 때 실시간 로그를 확인합니다.

# Pod 이름 확인 후
kubectl logs -f <POD_NAME> -n cssh

6. 환경 변수 및 시크릿

CI/CD 작동을 위해 GitHub Repository Secrets에 다음 변수들이 등록되어 있습니다.

• Docker Hub: DOCKER_USERNAME, DOCKER_PASSWORD
• Kubernetes Access: K8S_HOST, K8S_USERNAME, K8S_PRIVATE_KEY, K8S_PORT

현재는 username이 toni와 {key}로 되어있으며, 관리자 변경 시 인수인계가 필요합니다.

📚 문서 및 위키

더 자세한 개발 가이드와 트러블슈팅 로그는 GitHub Wiki를 참고해 주세요.

관련 링크
인프라 서버
프론트엔드