perf(infra): NAS CPU 폭주 5건 일괄 fix (CHECK_POINT 🔴 즉시)

J4025 Celeron 2C/2.0GHz에서 oversaturation을 일으키던 5개 패턴 해소.

1) 09:00 cron 스태거링 — agent-office insta_trends 09:00 / lotto 09:05 /
   youtube 09:10, realestate-lab collect 09:15. 동시 실행 4개가 직렬
   분산되어 1분 단위로 분산됨.
2) lotto Monte Carlo 08:05 → 08:30 — stock 08:00 cron과 25분 분리.
3) insta-lab card_renderer.render_slate를 asyncio.Semaphore(1)로 감쌈.
   동시 슬레이트 렌더 요청이 와도 Chromium 인스턴스 1개만 직렬 launch.
4) docker-compose healthcheck interval 30s → 60s (9 백엔드 + frontend
   총 10개). 30초마다 동시 healthcheck로 인한 CPU 잡음 절반으로.
5) 9개 백엔드 Dockerfile CMD에 --workers 1 명시. 기본값 의존 제거.

CHECK_POINT.md 갱신 — 즉시 5건 체크 + 변경 이력 한 줄.
적용 효과 검증: NAS 재기동 후 `docker stats` 비교.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>

insta-lab/app/card_renderer.py

@@ -17,6 +17,18 @@ from . import db
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
+# NAS Celeron 2C 환경에서 Chromium을 동시에 여러 인스턴스로 띄우면 CPU/메모리 폭주.
+# 슬레이트 렌더는 디스크 I/O와 Chromium launch가 직렬화되어도 충분히 빠르므로
+# 단일 슬롯으로 직렬화한다. (CHECK_POINT FU-C)
+_RENDER_SEMAPHORE: asyncio.Semaphore | None = None
+
+
+def _render_semaphore() -> asyncio.Semaphore:
+    global _RENDER_SEMAPHORE
+    if _RENDER_SEMAPHORE is None:
+        _RENDER_SEMAPHORE = asyncio.Semaphore(1)
+    return _RENDER_SEMAPHORE
+
 
 def _resolve_template_dir() -> str:
     """Prefer config CARD_TEMPLATE_DIR if it exists; else fall back to in-repo templates/."""
@@ -64,6 +76,11 @@ def _build_pages(slate: dict) -> List[dict]:
 
 
 async def render_slate(slate_id: int, template: str = "default/card.html.j2") -> List[str]:
+    async with _render_semaphore():
+        return await _render_slate_locked(slate_id, template)
+
+
+async def _render_slate_locked(slate_id: int, template: str) -> List[str]:
     slate = db.get_card_slate(slate_id)
     if not slate:
         raise ValueError(f"slate {slate_id} not found")