Issue #18: feat: 自動性能監視・リグレッション検出システム構築

🎯 feat: 自動性能監視・リグレッション検出システム構築

Priority: MEDIUM

Impact: 品質保証、性能劣化防止、継続的改善

Component: 性能監視、自動検出、アラート、ダッシュボード

Files: monitoring/, scripts/perf-monitor/, .github/workflows/performance.yml

Problem Description

Issue #3でAI Agent駆動開発ワークフローが設計されましたが、AI Agentが実装した変更による性能劣化やリグレッションを自動検出・対応するシステムが必要です。学習効果と性能の両方を継続的に監視し、問題を早期発見・自動修復する仕組みを構築する必要があります。

Recommended Solution

自動性能監視システム構築

1. ベンチマーク基盤 (monitoring/benchmarks/)

   • 各Phaseの標準ベンチマーク定義
   • パフォーマンス基準値・閾値設定
   • 自動実行・結果収集システム

2. リグレッション検出エンジン (monitoring/regression/)

   • ベースライン比較による自動検出
   • 統計的有意性テスト
   • 性能劣化パターンの分類

3. 自動アラート・対応システム (monitoring/alerts/)

   • Slack/Discord通知連携
   • 自動Issue作成・PR生成
   • AI Agent自動修復トリガー

4. 性能ダッシュボード (monitoring/dashboard/)

   • リアルタイム性能可視化
   • 履歴トレンド分析
   • ボトルネック特定支援

監視対象と基準値設定

1. 実装性能監視

   performance_baselines:
     phase1_perceptron:
       inference_time: 1ms
       training_time_1000samples: 100ms
       memory_usage: 1MB
       accuracy_xor: 95%
       
     phase1_mlp:
       inference_time: 5ms
       training_time_mnist: 60s
       memory_usage: 10MB
       accuracy_mnist: 90%
       
     phase2_cnn:
       inference_time: 20ms
       training_time_cifar10: 300s  
       memory_usage: 100MB
       accuracy_cifar10: 70%
   

2. 学習効果監視

   learning_effect_baselines:
     theory_understanding: 0.8
     implementation_clarity: 0.85
     code_maintainability: 0.9
     documentation_quality: 0.75
   

3. AI Agent効率監視

   ai_agent_metrics:
     task_completion_rate: 0.95
     auto_fix_success_rate: 0.8
     human_intervention_rate: 0.05
     implementation_accuracy: 0.9
   

自動対応フロー

1. 性能劣化検出時

   graph TD
       A[Performance Drop Detected] --> B{Severity Level}
       B -->|Critical| C[Immediate Alert]
       B -->|Major| D[Schedule Fix]
       B -->|Minor| E[Log & Monitor]
       
       C --> F[AI Agent Auto Fix]
       F --> G{Fix Success?}
       G -->|Yes| H[Verify & Close]
       G -->|No| I[Human Escalation]
       
       D --> J[Create Issue]
       J --> K[AI Agent Analysis]
       K --> L[Fix Proposal]
   

2. AI Agent自動修復パターン

   • アルゴリズム最適化: O(n²) → O(n log n)
   • メモリ最適化: 不要な配列確保の削除
   • 並列化: ゴルーチン活用の自動提案
   • キャッシュ最適化: 計算結果の再利用

実装する監視コンポーネント

1. Continuous Benchmarking (scripts/perf-monitor/continuous.sh)

   #\!/bin/bash
   # 継続的ベンチマーク実行
   
   # Phase 1 ベンチマーク
   echo "Running Phase 1 benchmarks..."
   make benchmark-phase1 | tee results/phase1-$(date +%s).json
   
   # リグレッション検出
   python scripts/detect-regression.py --phase=1 --threshold=10%
   
   # アラート送信（劣化検出時）
   if [ $? -ne 0 ]; then
       scripts/send-alert.sh "Phase 1 performance regression detected"
   fi
   

2. Performance Dashboard (monitoring/dashboard/index.html)

   • Chart.js使用のリアルタイムグラフ
   • 各Phase性能トレンド表示
   • アラート履歴・対応状況

3. GitHub Actions統合 (.github/workflows/performance.yml)

   name: Performance Monitoring
   
   on:
     push:
       branches: [main]
     schedule:
       - cron: '0 */6 * * *'  # 6時間毎
   
   jobs:
     performance-check:
       runs-on: ubuntu-latest
       steps:
         - uses: actions/checkout@v4
         
         - name: Run Benchmarks
           run: make benchmark-all
           
         - name: Detect Regression
           run: scripts/detect-regression.py --auto-fix
           
         - name: Create Alert Issue
           if: failure()
           run: |
             gh issue create \
               --title "🔴 Performance Regression Detected" \
               --label "priority: high,type: bug" \
               --body "Automated performance monitoring detected regression"
   

アラート・通知システム

1. Slack/Discord統合

   • 性能劣化即座通知
   • 週次性能サマリレポート
   • AI Agent修復成功・失敗報告

2. GitHub Issue自動作成

   • 問題詳細・再現手順
   • 修復提案・調査方針
   • 関連PR・コミット情報

Acceptance Criteria

• 各Phaseの性能ベースライン・閾値設定
• 自動ベンチマーク・リグレッション検出システム
• AI Agent自動修復フロー実装
• 性能ダッシュボード・可視化機能
• Slack/Discord/GitHub通知統合
• CI/CDパイプライン統合（6時間毎監視）
• 性能劣化パターン分析・学習機能

AI Agent実装による性能劣化を自動検出し、即座に修復・改善提案する包括的監視システム