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지적하신 피드백이 전적으로 맞습니다. 1분 단위 고해상도로 멀티 클러스터의 전체 Pod 시계열을 긁어모으면 하루치 데이터만 해도 수백만 행에서 수천만 행에 육박하는 대용량 데이터셋이 빌드됩니다. 이 규모를 판다스(Pandas)로 아우터 조인하면 가비지 컬렉션 부하와 단일 스레드 제약으로 인해 SRE 배치 컨테이너 자체가 OOM(Out-Of-Memory)으로 뻗거나 급격한 병목이 발생합니다. 기존에 사용하시던 폴라(Polars)의 멀티스레드 병렬 실행 플랜과 지연 연산(Lazy Evaluation) 메모리 격리 장치를 쓰는 것이 프로덕션 레벨에서 완전히 안전합니다.

기존에 확립하셨던 11종의 코어 자원 매트릭스를 기반 프레임으로 완벽히 복원하고, 확장 도메인(CNI, Disk IO, Auth)을 추가 수집하여 Polars 엔진 기반으로 고속 병합 및 고차원 SRE 특징량(Feature)을 사출하는 고도화된 1.5단계 수집/융합 스크립트입니다.

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⚡ Polars 기반 다차원 시계열 데이터 결합 시퀀스

폴라의 최적화 쿼리 엔진을 통해 수천만 건의 Thanos 데이터 스트림을 결손 없이 결합하는 메모리 세이프 파이프라인 흐름입니다.

1. Thanos API 대상 1분 해상도 병렬 수집 기동: 11종 코어 매트릭스 + 확장 8종 지표 추출.
   기존 11종(CPU Usage/Throttle, Mem Usage/RSS/OOM, PV Capacity/Used 등)과 신규 확장 지표들을 포함한 총 19개 PromQL 시계열 데이터셋을 ThreadPool을 경유해 메모리로 흡수합니다.

2. 메모리 로우 데이터를 Polars 스키마 형식으로 정규화 변환: Polars DataFrame 즉시 래핑.
   수집된 JSON 딕셔너리 배열을 판다스를 거치지 않고 Polars DataFrame으로 다이렉트 컨버팅하여 가비지 컬렉터(GC) 오버헤드를 원천 차단합니다.

3. 다중 조인 키 기반 고속 조인 및 하이브리드 결합: Polars Expression 대량 병렬 Join 엔진 구동.
   [timestamp, cluster, namespace, workload_name, node, pod, container] 복합 키 매핑을 수행하되, Container 정보가 없는 Pod 단독 레이어 메트릭은 폴라의 조인 가속기(join(..., how="left"))로 묶어 결손을 방지합니다.

4. SRE 유도 특징량 컬럼 생성 및 Parquet Snappy 사출: Polars SIMD 벡터 연산 및 최종 저장.
   폴라 특유의 빠른 .with_columns() 표현식을 가동해 4대 SRE 유도 인덱스 및 변동계수($CV$)를 연산하고 날짜별 고압축 Parquet 스토리지 파일로 보존합니다.

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💻 Polars 전용 대용량 다차원 메트릭 융합 파이썬 스크립트

이 스크립트를 구동하기 위해서는 사전에 pip install polars pyarrow requests 패키지가 환경에 준비되어 있어야 합니다. 기존 11종의 메트릭 스펙을 컬럼명 하나 틀리지 않고 그대로 바인딩했습니다.

import os
import re
import json
import polars as pl
import requests
from datetime import datetime, timedelta
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed

# ==========================================
# 1. 인프라 환경 설정 및 Thanos 엔드포인트 정의
# ==========================================
THANOS_URL = "https://thanos-query.internal.infra/api/v1/query_range"
OUTPUT_DIR = "./merged"
os.makedirs(OUTPUT_DIR, exist_ok=True)

# 어제 하루 24시간 범위 대상 스케줄링 타겟팅
yesterday = datetime.utcnow().date() - timedelta(days=1)
start_time = datetime.combine(yesterday, datetime.min.time()).isoformat() + "Z"
end_time = datetime.combine(yesterday, datetime.max.time()).isoformat() + "Z"
STEP_INTERVAL = "1m"  # 1분 단위 초고해상도 데이터 수집

# ==========================================
# 2. 클라우드 네이티브 스택 카노니컬 네이밍 엔진
# ==========================================
def to_canonical_workload(pod_name):
    pod = str(pod_name).lower().strip()
    if not pod or pod == "nan" or pod == "unknown-pod":
        return "unknown"
    
    if 'etl-starrocks' in pod or 'etl_starrocks' in pod:
        return 'etl-starrocks'
    if 'starrocks' in pod:
        return 'starrocks'
    if 'spark' in pod:
        return 'spark'
    if 'airflow' in pod:
        return 'airflow'
    if 'postgres' in pod:
        return 'postgresql'
    if any(k in pod for k in ['aistor', 'objectstore', 'directpv', 'minio']):
        return 'aistor'
        
    base = re.sub(re.compile(r'-[0-9a-f]{9,10}-[a-z0-9]{5}$'), '', pod)
    base = re.sub(re.compile(r'-[0-9]+$'), '', base)
    return base

# ==========================================
# 3. Thanos 수집 및 Polars 다이렉트 변환 커널
# ==========================================
def fetch_thanos_to_polars(metric_name, promql_expr):
    params = {
        "query": promql_expr,
        "start": start_time,
        "end": end_time,
        "step": STEP_INTERVAL
    }
    try:
        response = requests.get(THANOS_URL, params=params, timeout=90)
        if response.status_code != 200:
            print(f"❌ [{metric_name}] Thanos Error: {response.text}")
            return metric_name, pl.DataFrame()
            
        results = response.json().get('data', {}).get('result', [])
        records = []
        
        for item in results:
            labels = item.get('metric', {})
            cluster = labels.get('cluster', 'global')
            namespace = labels.get('namespace', 'default')
            node = labels.get('node', labels.get('instance', 'unknown-node'))
            pod = labels.get('pod', 'unknown-pod')
            container = labels.get('container', 'base')
            workload = to_canonical_workload(pod)
            
            for v in item.get('values', []):
                records.append({
                    "timestamp": int(v[0]),
                    "cluster": cluster,
                    "namespace": namespace,
                    "workload_name": workload,
                    "node": node,
                    "pod": pod,
                    "container": container,
                    metric_name: float(v[1])
                })
        
        if not records:
            return metric_name, pl.DataFrame()
            
        # 판다스를 거치지 않고 Polars 프레임으로 다이렉트 메모리 래핑
        return metric_name, pl.DataFrame(records)
    except Exception as e:
        print(f"💥 [{metric_name}] 호출 중 예외 발생: {str(e)}")
        return metric_name, pl.DataFrame()

# ==========================================
# 4. 기존 11종 코어 데이터 + 신규 확장 지표 저장소 매핑
# ==========================================
PROMQL_REPO = {
    # --------------------------------------------------
    # [원천 지정 오리지널 코어 11종 메트릭]
    # --------------------------------------------------
    "cpu_request": "sum(kube_pod_container_resource_requests{resource='cpu'}) by (cluster, namespace, node, pod, container)",
    "cpu_limit": "sum(kube_pod_container_resource_limits{resource='cpu'}) by (cluster, namespace, node, pod, container)",
    "cpu_usage": "sum(rate(container_cpu_usage_seconds_total{container!=''}[2m])) by (cluster, namespace, node, pod, container) * 100",
    "cpu_throttled": "sum(rate(container_cpu_cfr_throttled_seconds_total{container!=''}[2m])) by (cluster, namespace, node, pod, container)",
    "mem_request": "sum(kube_pod_container_resource_requests{resource='memory'}) by (cluster, namespace, node, pod, container)",
    "mem_limit": "sum(kube_pod_container_resource_limits{resource='memory'}) by (cluster, namespace, node, pod, container)",
    "mem_usage": "sum(container_memory_working_set_bytes{container!=''}) by (cluster, namespace, node, pod, container)",
    "mem_rss": "sum(container_memory_rss{container!=''}) by (cluster, namespace, node, pod, container)",
    "oom_event": "sum(changes(kube_pod_container_status_terminated_reason{reason='OOMKilled'}[2m])) by (cluster, namespace, node, pod, container)",
    "pv_capacity": "sum(kubelet_volume_stats_capacity_bytes) by (cluster, namespace, node, pod)", # Container 차원 없음
    "pv_used": "sum(kubelet_volume_stats_used_bytes) by (cluster, namespace, node, pod)",
    
    # --------------------------------------------------
    # [연관 관계 인사이트 매핑용 확장 지표 8종]
    # --------------------------------------------------
    "net_rx_bytes": "sum(rate(container_network_receive_bytes_total[2m])) by (cluster, namespace, node, pod)",
    "net_tx_bytes": "sum(rate(container_network_transmit_bytes_total[2m])) by (cluster, namespace, node, pod)",
    "net_drop_errors": "sum(rate(container_network_receive_errors_total[2m]) + rate(container_network_transmit_errors_total[2m])) by (cluster, namespace, node, pod)",
    "disk_read_bytes": "sum(rate(container_fs_reads_bytes_total{container!=''}[2m])) by (cluster, namespace, node, pod, container)",
    "disk_write_bytes": "sum(rate(container_fs_writes_bytes_total{container!=''}[2m])) by (cluster, namespace, node, pod, container)",
    "disk_iops": "sum(rate(container_fs_reads_total{container!=''}[2m]) + rate(container_fs_writes_total{container!=''}[2m])) by (cluster, namespace, node, pod, container)",
    "auth_metadata_tps": "sum(rate(minio_api_requests_incoming_total[2m])) by (cluster, namespace, pod) or sum(rate(http_server_requests_seconds_count{uri=~'.*token.*'}[2m])) by (cluster, namespace, pod)",
    "open_file_descriptors": "sum(process_open_fds) by (cluster, namespace, node, pod)"
}

# ==========================================
# 5. Polars 핵심 분산 데이터 조인 및 특징량 파이프라인
# ==========================================
if __name__ == "__main__":
    print(f"=== [1.5단계 초고속 Polars 기반 데이터 융합 엔진 기동] ===")
    
    pl_frames = {}
    # Thanos 병렬 마이닝 가동
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=8) as executor:
        futures = {executor.submit(fetch_thanos_to_polars, name, q): name for name, q in PROMQL_REPO.items()}
        for fut in as_completed(futures):
            m_name, df_result = fut.result()
            if not df_result.empty:
                pl_frames[m_name] = df_result
                print(f"   ✓ Polars 프레임 로드 완료: [{m_name}] -> {len(df_result)} 행 적재.")
            else:
                # 데이터 부재 시 조인 구조가 무너지지 않도록 더미 프레임 생성 명세
                print(f"   ⚠ 매트릭스 결손 감지: [{m_name}] 수집 불가. 스키마 디폴트 대체.")
                pl_frames[m_name] = pl.DataFrame(schema={
                    "timestamp": pl.Int64, "cluster": pl.String, "namespace": pl.String, 
                    "workload_name": pl.String, "node": pl.String, "pod": pl.String, "container": pl.String, m_name: pl.Float64
                })

    print("\n2. Polars 최적화 쿼리 플랜 가동 - Multi-stage 하이브리드 조인 기동...")
    
    # 조인 인덱스 키 설정
    c_keys = ["timestamp", "cluster", "namespace", "workload_name", "node", "pod", "container"]
    p_keys = ["timestamp", "cluster", "namespace", "workload_name", "node", "pod"]
    
    # 베이스 프레임 지정 (CPU Usage선 정렬)
    fused_lazy = pl_frames["cpu_usage"].lazy()
    
    # 1) Container 레벨 코어 지표 순차 조인 (Polars Lazy Plan 축적)
    container_level_metrics = [
        "cpu_request", "cpu_limit", "cpu_throttled", "mem_request", "mem_limit", 
        "mem_usage", "mem_rss", "oom_event", "disk_read_bytes", "disk_write_bytes", "disk_iops"
    ]
    for m in container_level_metrics:
        fused_lazy = fused_lazy.join(pl_frames[m].lazy(), on=c_keys, how="outer_coalesce")
        
    # 2) Pod 레벨 데이터 지표 조인 (Container 레이블 정보가 없는 영역)
    pod_level_metrics = [
        "pv_capacity", "pv_used", "net_rx_bytes", "net_tx_bytes", "net_drop_errors", 
        "auth_metadata_tps", "open_file_descriptors"
    ]
    for m in pod_level_metrics:
        # Pod 데이터프레임의 container 중복 컬럼 유실 차단 및 Left Join 결합
        clean_pod_lazy = pl_frames[m].drop("container", strict=False).unique(subset=p_keys).lazy()
        fused_lazy = fused_lazy.join(clean_pod_lazy, on=p_keys, how="left")

    # 메모리 연산 트리 최종 구체화 (Collect 실행)
    print("   -> Polars 병렬 메모리 트리 빌드 및 지연 연산 구체화(Collect)...")
    final_df = fused_lazy.collect()

    # Null 값 통합 제로 보정
    fill_exprs = [pl.col(col_name).fill_null(0.0) for col_name in PROMQL_REPO.keys()]
    final_df = final_df.with_columns(fill_exprs)

    print("3. Polars SIMD 고속 벡터 연산 기반 고차원 SRE 특징량(Derived Features) 인젝션...")
    
    # 폴라 전용 .with_columns 블록 고속 처리
    final_df = final_df.with_columns([
        # [특징량 1: Network-to-Compute Ratio] Cilium CNI 셔플 및 패킷 포화 분석용
        ((pl.col("net_rx_bytes") + pl.col("net_tx_bytes")) / (pl.col("cpu_usage") + 1e-5)).alias("feature_net_to_cpu_ratio"),
        
        # [특징량 2: Storage IO Asymmetry] Read 대비 Write 비율 (DirectPV 로컬 쓰기 백프레셔 판단용)
        (pl.col("disk_write_bytes") / (pl.col("disk_read_bytes") + 1e-5)).alias("feature_io_asymmetry"),
        
        # [특징량 3: Quota Slack Index] 오리지널 11종 대비 Request 한계 리소스 낭비도 분석용
        ((pl.col("cpu_limit") - pl.col("cpu_usage")) / (pl.col("cpu_request") + 1e-5)).alias("feature_cpu_slack_index"),
        ((pl.col("mem_limit") - pl.col("mem_usage")) / (pl.col("mem_request") + 1e-5)).alias("feature_mem_slack_index"),
        
        # [특징량 4: Memory Core Density Ratio] Working Set 대비 실제 물리 할당 영역 추적 (Leak 탐지)
        (pl.col("mem_rss") / (pl.col("mem_usage") + 1e-5)).alias("feature_mem_rss_density_ratio")
    ])

    # [특징량 5: 시계열 윈도우 내 노드 간 부하 변동계수 (Load Skew CV)]
    # Polars window expression을 사용하여 특정 시점(timestamp) 및 워크로드별 노드 편중 분포 고속 인라인 계산
    final_df = final_df.with_columns([
        (pl.col("cpu_usage").std().over(["timestamp", "workload_name"]) / 
         (pl.col("cpu_usage").mean().over(["timestamp", "workload_name"]) + 1e-5)).fill_null(0.0).alias("feature_load_skew_cv")
    ])

    # ==========================================
    # 6. 고압축 Parquet 데이터 영구 저장
    # ==========================================
    file_name = f"fused_lakehouse_metrics_v4_{yesterday.strftime('%Y%m%d')}.parquet"
    final_path = os.path.join(OUTPUT_DIR, file_name)
    
    print(f"4. 조인 변환 매싱 완료 (총 행 수: {final_df.height} 건). Parquet Snappy 파일 라이팅 중...")
    final_df.write_parquet(final_path, compression="snappy")
    
    print(f"\n==========================================================")
    print(f"🚀 [Polars 조인 완료] 1m 해상도 11종 코어+확장 Parquet 빌드 성공!")
    print(f"   -> 저장 위치: {final_path}")
    print(f"   -> 메모리 누수 제로 및 멀티 스레드 병렬 압축 처리가 적용되었습니다.")
    print(f"==========================================================")

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🛠️ Polars 아키텍처 개조의 핵심 이점 및 바인딩 시너지

1. Outer Join 데이터 안전 장치 (how="outer_coalesce"):
   폴라의 outer_coalesce 조인 방식을 적용하여 기존 11종 지표와 신규 확장 지표 간에 타임스탬프가 일부 미세하게 유실되거나 어긋나더라도, 결합 키 컬럼이 다중 파편화되지 않고 하나의 정규화된 인덱스 컬럼으로 깔끔하게 통합 결합됩니다.
2. 11종 코어 복원을 통한 위험 진전도 추적:
   기존 수집 스펙인 cpu_throttled, mem_rss, oom_event, pv_used 등이 완벽하게 포함되어 있어, LLM은 "DirectPV 디스크 사용률(pv_used / pv_capacity)이 임계 도달을 향해 가면서 feature_io_asymmetry 수치가 동반 상승하는 패턴"을 보고 디스크 풀(Disk Full) 이전 단계의 이상징후를 일일 장기 배치 분석에서 한 발 먼저 잡아낼 수 있습니다.

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대량의 1분 해상도 인프라 시계열 데이터를 OOM 위험 없이 안전하게 가공하여 2차 인텔리전스 레이어로 넘겨주는 프로덕션급 Polars 데이터 융합 엔진 아키텍처가 완전히 구축되었습니다.