# AIoT gRPC 고성능 통신 모듈 — 연구 프로젝트

> **언어**: Go | **프로토콜**: gRPC over HTTP/3 (QUIC) + Protocol Buffers v3
> **목적**: AI Agent 및 AIoT 환경에서 고성능·경량 서비스 간 통신을 위한 **gRPC-QUIC 통신 모듈**과 이를 활용하는 **엣지 게이트웨이** 설계·구현·실증
> **연구의 성격**: 새로운 프로토콜의 발명이 아니라, **AIoT 도메인 워크로드(AI Agent RPC + IoT 데이터 전송)에 gRPC over QUIC을 적용한 domain-specific empirical study**. AIoT 워크로드 특성에 따른 효과 측정이 부재한 격차(gap)를 메우는 것이 목적이다.

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## 0. 문서 지침 (먼저 읽을 것)

본 저장소의 문서는 **역할별로 분리**되어 있다. 작업을 시작하기 전에 자신의 작업 종류에 맞는 문서를 함께 참조한다.

| 문서 | 역할 | 언제 참조하는가 |
|------|------|----------------|
| **`CLAUDE.md`** (본 파일) | 연구 방향·동기·목표·평가 지표·코드 정책·위험 관리 | 모든 작업 시작 시 |
| **`IMPLEMENTATION.md`** | 디렉터리 구조, 네이밍, 워크플로우, 코드 패턴, Makefile, 멀티 에이전트 작업 분담 | 코드를 작성·수정·실행할 때 |
| `BACKGROUND.md` | 연구 시작의 구조적 배경 (AI Agent 시대의 통신 인프라 변화) — 발표 자료 추출 가능 형태 | 연구 동기를 깊이 이해하거나 슬라이드로 추출할 때 |
| `참고/SGS/README.md` | 선행 연구 (스마트팜 해충 탐지, gRPC vs REST/HTTP-2) | 연구 차별성·시나리오 설계 시 |
| `FEEDBACK.md` | 외부 리뷰어의 비평 (긍정 평가 생략, 개선 지점만) | 큰 설계 변경 전 또는 보강 항목을 찾을 때 |
| `docs/decisions/` | 설계 결정 기록 (ADR) | 중요한 설계 변경 전후 |
| `docs/open-questions.md` | 미해결 탐색 주제 | 새 실험을 기획할 때 |

> **원칙**: `CLAUDE.md`는 *연구 방향과 정책*만 다룬다. 디렉터리 경로, 명령어, 코드 샘플, 파일 단위 작업 분담 등 **구현 세부 사항은 모두 `IMPLEMENTATION.md`에** 둔다. 연구 배경의 자세한 서술은 모두 `BACKGROUND.md`에 두고, 본 문서는 *요약·정책·평가 계획*에 집중한다.

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## 1. 연구 배경 및 동기 (요약)

> 본 절은 핵심 요약만 다룬다. 추세·기술 한계·QUIC 개요의 자세한 서술은 [`BACKGROUND.md`](BACKGROUND.md)를 참조한다. (FEEDBACK §4.5에 따라 중복을 제거했다.)

### 1.1. 세 가지 구조적 추세 (한 줄 요약)

| 추세 | 핵심 함의 |
|------|---------|
| **보안 격리** | 컨테이너/VM 격리로 같은 노드 내 통신도 네트워크 스택 경유 → 통신 건수 폭증 |
| **서브에이전트 + RAG** | 컨텍스트 한계 극복을 위한 외부 서비스 통신 빈도 증가 → 통신 속도가 응답성을 좌우 |
| **24/7 가동** | 사람이 쉬는 시간에도 동작하는 Agent로 동시간 트래픽 누적 → 동시성 폭증 |

→ 자세한 분석은 [`BACKGROUND.md`](BACKGROUND.md) §1, §2.

### 1.2. 기존 통신 기술의 한계 (한 줄 요약)

- gRPC(HTTP/2) > REST는 선행 연구로 검증됨 ([`참고/SGS`](참고/SGS/README.md))
- 그러나 HTTP/2 기반 gRPC는 **TCP의 근본적 한계**(연결 수립 비용, HoL Blocking, 연결 고정)를 그대로 상속
- QUIC(HTTP/3)은 위 세 한계를 모두 해결하는 차세대 전송 계층

→ 자세한 분석은 [`BACKGROUND.md`](BACKGROUND.md) §3.

### 1.3. 선행 연구의 향후 과제 중 본 연구의 위치 — 왜 HTTP/3을 선택했는가

[`참고/SGS`](참고/SGS/README.md)는 향후 연구로 다음 세 가지를 제시했다.

1. **HTTP/3(QUIC) 기반 gRPC 도입** ← 본 연구의 주제
2. 다양한 스트리밍 패턴 비교 (Unary / Server / Client / Bidi)
3. LLM 기반 동적 작업 라우팅

본 연구가 (1)을 우선 선택한 근거(FEEDBACK §2.1 반영):

- **(2) 스트리밍 패턴**은 응용 계층의 표현 변화로, **전송 계층의 병목(연결 수립 비용·HoL Blocking)을 해결하지 못한다**. 같은 TCP 위에서 호출 모양만 바꾸는 셈이다.
- **(3) LLM 라우팅**은 라우팅 의사결정의 지능화에 관한 것으로, **통신 채널의 효율 자체를 개선하지 않는다**. 라우팅이 똑똑해져도 채널이 느리면 응답성에 한계가 있다.
- **(1) HTTP/3 도입**은 §1.1의 세 추세(보안 격리·빈번한 RPC·동시성)가 모두 만나는 **전송 계층을 직접 개선**하는 가장 영향력 있는 단일 변경이며, AIoT 도메인에서 실증이 부재하다.

따라서 (1)을 우선 다루고, (2) 스트리밍 패턴은 본 연구의 P2 항목으로 부분 포함하며, (3) LLM 라우팅은 명시적 비목표(§3.2)로 제외한다.

### 1.4. 본 연구가 다루는 트래픽 두 종류

| 종류 | 특성 | 페이로드 | 대표 예시 |
|------|------|---------|----------|
| **AI Agent ↔ 외부 서비스/Agent** | 짧고 빈번한 RPC, 컨테이너 격리 환경 | 1–8 KB, Unary 위주 | 서브에이전트 호출, RAG 조회, 도구 호출 |
| **IoT Device ↔ Edge ↔ Cloud** | 다양한 응용 프로토콜(MQTT/CoAP), 엣지 단계적 처리 | 64 KB ~ 2 MB, 스트리밍 가능 | 해충 탐지 ROI 전달, 센서 데이터 적재 |

**두 시나리오를 동일한 gRPC-QUIC 스택으로 다루는 근거** (FEEDBACK §4.1 반영):

| QUIC 특성 | AI Agent 시나리오에서의 효용 | IoT 시나리오에서의 효용 |
|-----------|---------------------------|----------------------|
| 0-RTT 연결 수립 | 격리 에이전트 간 빈번한 단발성 RPC 가속 | 디바이스 reconnect 시 latency 감소 |
| 스트림 독립성 (HoL Blocking 해소) | 다중 동시 RPC의 안정성 | 무선/모바일 IoT 패킷 손실 환경 강건 |
| 연결 마이그레이션 | 컨테이너 재배치 시 일부 시나리오에서 유효 | 모바일 IoT, NAT rebinding |
| Protobuf 표현 (gRPC 공통) | 호출 인터페이스 IDL 일관성 | 페이로드 절감 (특히 큰 메시지) |

두 시나리오는 페이로드 크기와 패턴은 다르지만 **연결 빈도가 높고 패킷 손실에 노출되며 다양한 네트워크 조건에서 동작해야 한다**는 공통점을 가지며, QUIC의 핵심 이점이 두 시나리오 모두에 작용한다. 단, **각 시나리오에서 지배적인 KPI는 다르므로**(§5.4 참조) 단일 KPI로 두 시나리오를 평가하지 않는다.

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## 2. 제안 기법

본 연구의 기여는 **AIoT 도메인에서의 실증(domain-specific empirical study)**이다. gRPC over QUIC의 발명은 본 연구의 기여가 아니다 — 이미 quic-go 커뮤니티의 PoC, MsQuic 등에서 시도되고 있다(FEEDBACK §4.2 반영).

### 2.1. 제안 ① — AIoT 환경에서의 gRPC-QUIC 실증

**기여의 성격**: 새로운 프로토콜의 발명이 아니라, **AIoT 도메인의 실제 워크로드에 gRPC over QUIC을 적용하고, 통제된 네트워크 조건에서 정량 비교**를 수행하는 empirical study다.

**왜 이 실증이 필요한가:**

- 기존 QUIC/HTTP-3 벤치마크는 **웹 트래픽**(브라우저-서버) 중심이며, AI Agent의 burst RPC 패턴이나 IoT 단계적 처리에 그대로 적용되지 않는다.
- gRPC core team의 gRPC-over-QUIC도 stable에 도달하지 않았으며, **AIoT 워크로드 특성에 따른 효과 측정**이 부재하다.
- 본 연구는 *"gRPC over QUIC이 AIoT 환경에서 얼마만큼의 개선을 가져오며, 어느 조건에서 가장 큰가?"*에 대한 정량 답을 제공한다.

QUIC의 어떤 특성이 어떻게 작용하는지(0-RTT, HoL Blocking, 연결 마이그레이션)는 §1.4 표 참조.

> 본 연구는 **0-RTT 측정에 필요한 TLS 1.3 설정 자체는 실험 범위에 포함**하며(self-signed 인증서 사용), 인증서 관리·인증/인가 등 프로덕션 수준의 보안 시스템은 비목표로 둔다 (§3.2).

### 2.2. 제안 ② — AI Agent + IoT 통합 엣지 게이트웨이

**기여의 성격**(FEEDBACK §2.2 반영): 프로토콜 변환과 정적 라우팅 자체는 이미 존재하는 개념이다. 본 게이트웨이의 기여는 다음 두 가지에 있다.

1. **AI Agent와 IoT를 단일 스택으로 통합** — 기존 IoT 게이트웨이는 MQTT↔HTTP 변환에 머무르고, AI Agent gateway는 별도 계열(LangGraph, MCP 등). 본 연구는 두 트래픽을 **하나의 게이트웨이가 처리하는 아키텍처**를 정의·구현·측정한다.
2. **gRPC-QUIC 백본과의 통합 검증** — 게이트웨이가 백엔드와 gRPC-QUIC으로 통신할 때의 성능 영향(추가 hop의 latency, 자원 사용)을 정량 측정한다. 기존 게이트웨이 연구는 HTTP/2 위에서만 평가되었다.

게이트웨이의 두 책임:

1. **프로토콜 변환** — 외부 IoT 응용 프로토콜(MQTT, CoAP)에서 들어오는 메시지를 gRPC/Protobuf로 변환. AI Agent 측 트래픽은 이미 gRPC이므로 변환 없이 라우팅 단계로 진입.
2. **서비스 라우팅** — 정적 룰 기반(룰 테이블) IoT 데이터의 단계적 처리 분배 및 AI Agent 호출의 백엔드 서비스 디스커버리.

> **선행 연구의 LLM 기반 라우팅**은 본 연구의 범위 밖이다 (§3.2). 본 연구의 라우팅은 정적 룰 기반으로 한정한다.

### 2.3. 선행 연구(SGS) 대비 차별성

| 비교 항목 | 선행 연구 (SGS) | 본 연구 |
|-----------|---------------|---------|
| 전송 계층 | HTTP/2 (TCP) | **HTTP/3 (QUIC) 추가 및 비교** |
| 시나리오 | 스마트팜 단일 시나리오 | IoT 시나리오 + **AI Agent RPC 패턴** 이중 |
| 게이트웨이 | 센서/엣지 인터페이스 변환기 (개념적 제시) | **AI Agent + IoT 통합 게이트웨이의 실증** |
| 평가 지표 | 응답 시간, 데이터 전송량 | + **0-RTT 효과**, **HoL Blocking 내성**, **연결 마이그레이션**, 통계적 유의성 |
| 비교 시스템 수 | 3개 | 6개 (4-way 전송 비교 + 스트리밍 + 게이트웨이) |

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## 3. 프로젝트 목표 및 범위

### 3.1. 우선순위별 목표 (의존성 및 리스크 명시)

FEEDBACK §2.3에 따라 각 P0 목표의 의존성과 주된 리스크를 함께 표기한다.

| 우선순위 | 목표 | 주된 의존 / 리스크 |
|----------|------|------------------|
| P0 | **gRPC over QUIC 통신 모듈 구현** — Go 기반 서버/클라이언트 | quic-go ↔ gRPC transport interface 호환성 (§3.3 R-01) |
| P0 | **gRPC 엣지 게이트웨이 설계·구현** — 프로토콜 변환 + 정적 룰 라우팅 | 통신 모듈(P0-1) 의존, MQTT/CoAP 어댑터 범위 통제 필요 (§3.3 R-03) |
| P0 | gRPC/HTTP3 vs gRPC/HTTP2 vs REST/HTTP2 vs REST/HTTP1.1 4-way 정량 성능 비교 | P0-1 지연 시 HTTP/2까지 우선 측정, QUIC은 후속 추가 (§3.3 R-01 fallback) |
| P1 | **IoT 시나리오 벤치마크** — 이미지/센서 데이터 (해충 탐지 ROI 단계적 처리) | gRPC 서버/클라이언트 완성 후 |
| P1 | **AI Agent 통신 시나리오 벤치마크** — 짧고 빈번한 RPC, 다수 동시 에이전트 환경 | 동일 |
| P2 | gRPC 스트리밍 패턴 비교 (Unary / Server-side / Client-side / Bidirectional) | Unary 측정 후 |
| P2 | QUIC 0-RTT 재연결 성능 측정 및 연결 마이그레이션 시나리오 검증 | P0-1 완료 후 |

> P0-1(통신 모듈)이 본 프로젝트의 핵심 병목이므로, §3.3의 위험 관리가 본 프로젝트 운영의 가장 중요한 과제다.

### 3.2. 비목표 (명시적 제외)

- **프로덕션 수준 인증/인가 시스템 및 인증서 관리** *(0-RTT 측정에 필요한 TLS 1.3 설정 자체는 실험 범위에 포함, self-signed 인증서 사용)*
- **LLM 기반 동적 작업 라우팅** *(선행 연구의 향후 과제로 제시되었으나, 본 연구는 정적 룰 기반 라우팅에 한정)*
- 특정 하드웨어 최적화 (Raspberry Pi 등 임베디드 전용 튜닝)
- Kubernetes 오케스트레이션 자동화
- 프로덕션 UI/대시보드 *(데모 목적의 Terminal UI는 별도 산출물로 제공 — `src/README.md`)*

### 3.3. 위험 관리 (Risk Register)

FEEDBACK §4.4 권고에 따라 도입했다. 각 위험은 발생 시 ADR로 정식 등록하고, 변경이 발생하면 본 표를 갱신한다.

| ID | 위험 | 영향 | 가능성 | 대비책 |
|----|------|------|--------|--------|
| **R-01** | quic-go의 `Stream`과 gRPC transport(`net.Conn`) 인터페이스 의미 차이 — `SetDeadline`/`Close`(half-close)/`LocalAddr` 등 | 프로젝트 핵심 모듈 좌초 → P0 전체 지연 | 중간 | (a) PoC를 본 구현 전에 분리 제작하여 호환성 검증 (b) 실패 시 HTTP/2 기반 게이트웨이로 P0-2,3 우선 진행, QUIC은 별도 실험으로 분리 |
| **R-02** | Docker 환경에서 `tc(netem)` 미작동 또는 컨테이너 격리로 인한 효과 미반영 | 네트워크 시뮬레이션 신뢰도 저하 | 낮음~중간 | 호스트 레벨 tc 적용, 또는 Linux network namespace로 노드 분리 후 적용. Phase 2(Mininet)에서는 자동 적용 |
| **R-03** | MQTT/CoAP 어댑터 구현 범위 과다 | P0-2 일정 지연 | 중간 | MQTT만 우선 구현, CoAP은 P1으로 격하 |
| **R-04** | Go/quic-go 버전업에 따른 API 변경 | 빌드 실패, 재작업 | 낮음 | `go.mod`에 quic-go 버전 고정, ADR로 변경 사유 기록 |
| **R-05** | AI Agent 시나리오의 부하 발생기는 합성 부하 — 실제 LLM 호출 패턴과 차이 가능 | 결론의 일반화 약함 | 중간 | 부하 generator의 burst 파라미터(휴지·burst 크기·burst 간격)를 명시하고, 합성 부하임을 결론에 명기 |

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## 4. 기술 스택

| 영역 | 기술 | 비고 |
|------|------|------|
| **언어** | Go 1.22+ | `go.mod` 기준 |
| **IDL** | Protocol Buffers v3 | `.proto` → Go 스텁 자동 생성 |
| **gRPC** | `google.golang.org/grpc` | 공식 Go gRPC 라이브러리 |
| **QUIC / HTTP/3** | `github.com/quic-go/quic-go` | Go 순수 구현 QUIC 라이브러리 (버전 고정 — R-04) |
| **gRPC-QUIC 바인딩** | 커스텀 transport 패키지 | quic-go 위에 gRPC 전송 계층 구현 (R-01) |
| **Protobuf 코드젠** | `protoc` + `protoc-gen-go` + `protoc-gen-go-grpc` | Makefile로 자동화 |
| **HTTP 비교군** | Go 표준 `net/http` + `encoding/json` | REST API (HTTP/1.1, HTTP/2) |
| **벤치마크** | Go 내장 `testing.B` + 커스텀 러너(`cmd/benchmark-runner`) | 측정 도구 (역할 분담은 IMPLEMENTATION.md) |
| **자원 사용 측정** | `pidstat` (1초 샘플링), `pprof`(핫스팟 분석 한정) | §5.2 측정 방법 참조 |
| **컨테이너** | Docker + Docker Compose | 실험 환경 재현성 확보 |
| **네트워크 제어** | Linux `tc` (Phase 1), Mininet (Phase 2) | 지연/손실/대역폭 시뮬레이션 |

> 구체적인 빌드/실행 명령은 [`IMPLEMENTATION.md`](IMPLEMENTATION.md) §3(개발 워크플로우)을 따른다.

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## 5. 평가 시나리오 및 지표

### 5.1. 비교 대상 시스템

각 시스템은 **두 시나리오 (① AI Agent RPC, ② IoT 데이터 전송)** 모두에서 동일하게 측정한다. "처리 위치"는 **데이터의 1차 처리(ROI 탐지·집계 등)가 어디서 수행되는가**를 의미한다(FEEDBACK §2.4 반영하여 정의 일관화).

| 시스템 | 전송 프로토콜 | 직렬화 | 처리 위치 | 비고 |
|--------|-------------|--------|-----------|------|
| **REST-Cloud** | HTTP/1.1 (TCP) | JSON | 클라우드 (원시 데이터 직송) | 베이스라인 |
| **REST-Edge** | HTTP/2 (TCP) | JSON | 엣지 1차 처리 → 클라우드 | 기존 방식 |
| **gRPC-H2** | HTTP/2 (TCP) | Protobuf | 엣지 1차 처리 → 클라우드 | 선행 연구 재확인 |
| **gRPC-H3 (제안 ①)** | HTTP/3 (QUIC) | Protobuf | 엣지 1차 처리 → 클라우드 | **본 연구 통신 모듈** |
| **gRPC-H3-Stream** | HTTP/3 (QUIC) | Protobuf | 엣지, 스트리밍 | 스트리밍 확장 (P2) |
| **gRPC-H3-GW (제안 ②)** | HTTP/3 (QUIC) | Protobuf | 게이트웨이 경유 → 백엔드 | **본 연구 게이트웨이 아키텍처** |

### 5.2. 핵심 성능 지표 (KPI) 및 측정 방법

FEEDBACK §2.5 권고에 따라 측정 방법·조건·게이트웨이의 자원 측정 단위를 명시한다.

| 지표 | 설명 | 측정 방법 |
|------|------|-----------|
| **P50 / P95 / P99 Latency** | 응답 시간 분포 | 클라이언트 측 wall-clock 타임스탬프. **warm-up 200회 후 측정 시작**. |
| **Throughput (RPS)** | 초당 처리 요청 수 | 정상 종료된 요청 수 / 측정 구간 길이. 측정 구간은 최소 30초 또는 N≥10000 요청 |
| **Payload Size** | 단일 요청의 직렬화된 페이로드 크기 | tcpdump 캡처에서 application payload만 합산. TLS 오버헤드 포함 여부는 별도 ADR로 결정 |
| **CPU / Memory** | 서버 측 자원 사용률 | `pidstat -p <pid> 1`로 1초 단위 샘플링, 측정 구간 평균과 분산 보고. **게이트웨이 시나리오는 게이트웨이 + 백엔드 합계와 개별값 모두 보고**(공정 비교를 위해). pprof는 핫스팟 분석에만 사용하며 자원 비교 KPI에는 사용하지 않음 |
| **Connection Overhead** | 연결 수립 비용 | 첫 요청 vs. 재사용 요청 latency 차이 (10회 평균) |
| **0-RTT Resumption** | QUIC 0-RTT 재연결 효과 | 세션 캐시 적용 후 첫 요청 latency (QUIC only) |
| **HoL Blocking 내성** | 패킷 손실이 다른 스트림에 미치는 영향 | 병렬 스트림 4개 동시 전송 중 1개 스트림 강제 손실 시 나머지 3개의 latency |

### 5.3. 네트워크 조건 매트릭스

QUIC의 HoL Blocking 해소 효과를 분명히 드러내기 위해 손실 조건을 다양화했다(FEEDBACK §2.7 반영). TCP의 rapid recovery로 가려지는 1% 영역과 본격 효과가 드러나는 3–5% 영역을 모두 포함한다.

| 조건 | 지연 | 패킷 손실 | 용도 |
|------|------|-----------|------|
| Ideal | 0 ms | 0 % | 베이스라인 |
| LAN | 1 ms | 0 % | 로컬 엣지 |
| WAN-Low | 50 ms | 0 % | 일반 클라우드 |
| WAN-High | 200 ms | 0 % | 원거리 클라우드 |
| **Lossy-1** | 50 ms | **1 %** | 약한 손실 (TCP rapid recovery 영역) |
| **Lossy-3** | 50 ms | **3 %** | 중간 손실 (HoL Blocking 효과 본격화) |
| **Lossy-5** | 100 ms | **5 %** | 강한 손실 (모바일/원거리 무선 환경) |

### 5.4. 시나리오 정의 및 시나리오별 KPI 가중치

§1.4에서 분류한 두 트래픽 종류에 대해 다음 워크로드를 사용한다. **시나리오마다 지배적인 KPI가 다르므로**, 결과 해석 시 표의 "주요 KPI"를 우선 기준으로 삼는다(FEEDBACK §2.8 반영).

| 시나리오 | 페이로드 | 호출 패턴 | 동시성 | 주요 KPI | 보조 KPI |
|----------|----------|----------|--------|---------|---------|
| **① AI Agent RPC** | 1–8 KB 작은 요청/응답 | Unary, 짧은 burst 반복 | 격리 에이전트 N=10/50/100 | **Connection Overhead**, **0-RTT Resumption**, P50/P95 Latency, RPS | HoL Blocking 내성 |
| **② IoT 데이터 전송** | 64 KB ~ 2 MB | Unary + Streaming | 디바이스 N=10/50 | **Throughput**, P95/P99 Latency, **Payload Size**, **HoL Blocking 내성** (Lossy 조건) | Connection Overhead |

> **주의**: AI Agent RPC 시나리오에서 Payload Size는 직렬화 효율(Protobuf vs JSON)이 latency를 거의 좌우하지 않는 영역(수 KB)이다(직렬화 시간이 RTT보다 두세 자릿수 작음). 따라서 보고는 하되 결론의 핵심 근거로 사용하지 않는다. 이 시나리오의 핵심 차별 요인은 **연결 수립 비용**이다.

시나리오별 구체 워크로드 파라미터(이미지 해상도, RPS 목표, burst 크기 등)는 `docs/decisions/`의 ADR로 별도 고정한다.

### 5.5. 통계적 유의성 확보 계획

FEEDBACK §4.3을 반영하여 다음 원칙을 따른다. (단순한 `count=5`는 평균/분산 추정에 부족하다는 지적을 수용.)

| 항목 | 방침 |
|------|------|
| **반복 횟수** | 각 (시스템 × 네트워크 조건 × 시나리오) 조합당 최소 **30회 반복**. Lossy-3, Lossy-5는 분산이 크므로 **50회**로 증가 |
| **Warm-up** | 측정 전 동일 시스템에 200회 호출하여 JIT/캐시/연결 초기화 효과 안정화 |
| **신뢰 구간** | 모든 요약값에 **95% 신뢰 구간** 동반 보고. percentile은 percentile bootstrap, 평균은 Student's *t* |
| **Outlier 처리** | Tukey's fence(Q3 + 1.5×IQR 초과)를 outlier로 표시하되 **제거하지 않음**. 보고에 outlier 비율 포함 |
| **유의성 검정** | 두 시스템 간 차이의 유의성은 **Mann–Whitney U test**(latency 분포는 정규성 가정 어려움)로 판정, p<0.05 기준 |
| **재현성** | 모든 측정은 ADR로 등록된 워크로드 파라미터를 사용. 측정 환경(호스트, OS, NIC, kernel 버전, tc 명령) 함께 기록 |

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## 6. 코드 작성 정책

본 절은 *정책*만 정의한다. 디렉터리 구조·네이밍·코드 패턴·예제 코드는 [`IMPLEMENTATION.md`](IMPLEMENTATION.md)를 따른다.

### 6.1. 계층 분리 (필수)

```
Transport (QUIC/TCP) → Protocol (gRPC/HTTP) → Serialization (Protobuf/JSON) → Business Logic
```

- 전송 계층은 **인터페이스로 추상화**하여 QUIC↔TCP를 동일 코드 경로로 교체 가능하게 한다 (벤치마크 공정성 보장)
- 게이트웨이는 *외부 IoT 프로토콜 ↔ gRPC Protobuf 변환*과 *서비스 라우팅*만 담당한다
- gRPC 서버 구현은 비즈니스 로직과 분리되어야 한다

### 6.2. 컨텍스트 전파

모든 RPC 함수는 `context.Context`를 첫 번째 인수로 받는다. **타임아웃은 클라이언트에서 설정**하고 서버는 컨텍스트 취소를 존중한다.

### 6.3. 에러 처리

gRPC 에러는 `google.golang.org/grpc/status` 패키지의 표준 코드를 사용한다.

### 6.4. 측정 가능성 (필수)

**모든 신규 RPC 구현은 latency 측정이 가능해야 한다.** 인터셉터(`internal/middleware/metrics.go`)를 활용하거나, 직접 측정이 필요한 경우 명시적으로 기록한다.

> **측정 도구의 observer effect** (FEEDBACK §2.6 반영): 인터셉터의 `time.Now()` 호출과 metric 기록은 측정값에 마이크로초 단위 bias를 추가한다. 본 연구는 모든 비교군에 *동일한 인터셉터*를 적용하므로 **상대 비교는 유효**하지만, **절대값**은 인터셉터를 비활성화한 별도 측정으로 추정 보정값을 산출하여 함께 보고한다. AI Agent 시나리오처럼 latency 자체가 작은 영역에서는 이 bias가 비례적으로 커질 수 있으므로 절대값 해석에 주의한다.

### 6.5. 금지 사항

- `gen/` 디렉터리 직접 수정 금지 — `.proto` 수정 후 재생성한다
- `panic` 사용 금지 (초기화 코드 제외)
- 전역 변수로 설정 관리 금지 — `config` 구조체를 사용한다
- 미사용 의존성 추가 금지 — `go mod tidy` 후 커밋

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## 7. 연구 기록 규칙

### 7.1. 실험 결과

`benchmarks/results/YYYY-MM-DD/` 디렉터리에 시나리오별 JSON 결과와 `summary.md`를 함께 저장한다.

```
benchmarks/results/2026-05-07/
├── unary_ideal.json
├── unary_wan_200ms.json
├── streaming_wan_200ms.json
├── lossy3_wan_50ms.json
└── summary.md          # 해당 날짜 실험 요약 및 주요 발견사항
```

각 JSON에는 raw latency 샘플 + 95% 신뢰구간 + outlier 비율(§5.5) + 측정 환경(host, kernel, tc 명령)을 함께 기록한다.

### 7.2. 설계 결정 (ADR)

`docs/decisions/NNN-{title}.md` 형식으로 기록한다.

```markdown
# NNN. {제목}

## 상태
Accepted / Deprecated / Superseded by NNN

## 맥락
왜 이 결정이 필요했는가?

## 결정
무엇을 선택했는가?

## 대안
고려했지만 선택하지 않은 것과 그 이유

## 결과
이 결정으로 인해 생기는 트레이드오프
```

§3.3의 주요 위험은 발생 시점 또는 mitigation 결정 시 ADR로 정식 등록한다.

### 7.3. 오픈 질문

`docs/open-questions.md`에 기록한다. 실험으로 답을 얻으면 해당 항목에 결과를 추가하고 닫는다.

### 7.4. 실패한 접근도 기록

무엇을 시도했고, 왜 실패했으며, 무엇을 배웠는지 `docs/decisions/`에 포함한다. 실패 기록은 미래의 시간 낭비를 막는 자산이다.

### 7.5. 외부 피드백 반영

[`FEEDBACK.md`](FEEDBACK.md)의 권고를 본 문서·`BACKGROUND.md`·`IMPLEMENTATION.md`에 반영할 때는, 어떤 항목을 어디에 어떻게 반영했는지 ADR 또는 본 문서의 해당 절에 *명시적으로 표기*한다 (현재 본 문서의 `(FEEDBACK §x.y 반영)` 표기 참조).

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## 8. 참고 자료

- **본 저장소 내부**
  - [`IMPLEMENTATION.md`](IMPLEMENTATION.md) — 구현 세부 사항 (디렉터리·네이밍·워크플로우·코드 패턴·멀티 에이전트 분담)
  - [`BACKGROUND.md`](BACKGROUND.md) — 연구 수행 배경 (발표 자료 추출 가능 형태)
  - [`참고/SGS/README.md`](참고/SGS/README.md) — 선행 연구
  - [`FEEDBACK.md`](FEEDBACK.md) — 외부 리뷰어의 비평 (긍정 평가 생략)
  - [`src/README.md`](src/README.md) — 데모 Terminal UI 빌드·실행 가이드
  - `docs/decisions/` — 설계 결정 기록 (ADR)
  - `docs/open-questions.md` — 미해결 탐색 주제
- **외부 문서**
  - [RFC 9000 — QUIC](https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc9000)
  - [RFC 9114 — HTTP/3](https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc9114)
  - [gRPC 공식 문서](https://grpc.io/docs/)
  - [gRPC Go 빠른 시작](https://grpc.io/docs/languages/go/quickstart/)
  - [Protocol Buffers v3 언어 가이드](https://protobuf.dev/programming-guides/proto3/)
  - [google.golang.org/grpc Go pkg](https://pkg.go.dev/google.golang.org/grpc)
  - [quic-go GitHub](https://github.com/quic-go/quic-go)

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> 본 프로젝트는 연구 목적의 프로토타입입니다. 프로덕션 환경의 안정성·보안·가용성을 보장하지 않습니다.