API가 죽어도 데모는 계속되어야 한다

OpenAI API가 느리거나 응답하지 않는 상황. 데모 도중 이런 일이 발생하면?

# 환경변수 하나로 Mock 모드 ON/OFF
# .env
DEMO_MOCK_MODE=true  # true면 Mock, false면 실제 API

# app/config.py
import os

MOCK_MODE = os.getenv("DEMO_MOCK_MODE", "false").lower() == "true"

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Mock 응답 설계

# app/mock_responses.py

MOCK_DIAGNOSIS = {
    "E-CNC-001": {
        "error_code": "E-CNC-001",
        "diagnosis": "스핀들 베어링 과열로 인한 경보 발생",
        "severity": "high",
        "root_cause": "스핀들 베어링의 윤활유 부족 또는 마모. "
                      "정격 부하 초과 운전으로 인한 발열 가능성.",
        "actions": [
            {"step": 1, "action": "즉시 운전 정지 및 LOTO 설정",
             "caution": "안전 잠금장치 반드시 설정"},
            {"step": 2, "action": "적외선 온도계로 베어링 온도 측정",
             "caution": "85도 초과 시 냉각 후 점검"},
            {"step": 3, "action": "윤활유 상태 확인 (변색, 이물질)",
             "caution": None},
            {"step": 4, "action": "베어링 교체 이력 확인 (수명 8,000시간)",
             "caution": None},
            {"step": 5, "action": "필요 시 베어링 교체 (규격 7014C)",
             "caution": "전용 풀러 사용, 그리스 SKF LGMT2 30g 도포"},
        ],
        "sources": [
            "KOSHA H-72-2024 제3장 2절",
            "CNC 매뉴얼 - 스핀들 유지보수 섹션",
            "내부 트러블슈팅 가이드 TS-001",
        ],
        "confidence": 0.87,
        "response_time_ms": 2340,
    }
}

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Mock 모드 적용 패턴

# app/services/diagnosis.py

from app.config import MOCK_MODE
from app.mock_responses import MOCK_DIAGNOSIS

async def diagnose(error_code: str):
    if MOCK_MODE:
        # Mock 응답 반환 (API 호출 없음)
        mock = MOCK_DIAGNOSIS.get(error_code)
        if mock:
            return mock
        return {"error": "Mock 데이터에 해당 에러코드 없음"}

    # 실제 API 호출
    result = await agent.invoke({"error_code": error_code})
    return result

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언제 Mock 모드를 쓰는가

상황	Mock 사용	이유
라이브 데모	백업으로 준비	API 장애 대비
리허설	적극 사용	API 비용 절감
녹화	사용 권장	일관된 응답 보장
개발 중	상황에 따라	빠른 반복

Mock 모드는 "사기"가 아니다. **"시스템이 동작한다는 것을 신뢰성 있게 보여주는 전략"**이다.

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핵심 정리

1. 환경변수 하나로 Mock ON/OFF 전환
2. 시나리오별 실제와 동일한 Mock 응답 준비
3. Mock은 사기가 아닌 안정적 시연 전략
4. 리허설과 녹화에서 적극 활용