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묠니르묘묘 님의 블로그입니다.

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  • AWS 핵심 서비스로 웹 애플리케이션 구축하기 - 실습 AWS 핵심 서비스로 웹 애플리케이션 구축하기 - 이론AWS 핵심 서비스로 웹 애플리케이션 구축하기 - 실습 1. 아키텍처 개요 이번 실습으로 AWS 기본이 되는 컴퓨팅 서비스인 EC2 를 이용한 웹 애플리케이션을 구축한다.트래픽이 들어오면 로드 밸런서로 요청을 분산시켜 여러 EC2에 부하를 줄이도록 한다. 이후 모니터링과 오토스케일링, 정적 웹 사이트 호스팅을 추가로 사용하도록 한다.2. 네트워크 구성하기2-1. VPC 생성하기1. VPC 마법사 시작을 클릭하여 VPC 구성을 쉽게 한다. 2. VPC 설정에서 아래 사진처럼 선택한다. 이름은 VPC-Lab , CIDR 블록은 기본값인 10.0.0.0/16 으로 설정 3. 가용영역(AZ)는 1개를 선택하고, 가용영역은 ap-northeast-2a 로 선택.. 공감수 4 댓글수 5 2024. 10. 22.
  • AWS 핵심 서비스로 웹 애플리케이션 구축하기 - 이론 AWS 핵심 서비스로 웹 애플리케이션 구축하기 - 이론AWS 핵심 서비스로 웹 애플리케이션 구축하기 - 실습 이번 실습으로 아래 아키텍처 설계에 따른 인프라 구축을 해본다.그 전에 이론 부분들을 살펴보자   1. AWS Region (리전)전세계에 AWS 데이터센터가 클러스터 형태로 위치한 물리적 위치1개의 리전은 고가용성, 확장성, 내결함성을 위해 3개 이상의 AZ로 구성 2. Availability Zones (가용영역, AZ)모든 AWS Region은 지리적 영역 내에서 격리되고 물리적으로 분리된 최소 3개의 AZ로 구성모든 가용 영역은 AWS 리전의 중복 전력, 네트워크 및 연결이 제공되는 하나 이상의 개별 데이터 센터로 구성AZ 간에는 높은 대역폭, 10ms 이하 짧은 지연시간의 네트워크로 구성.. 공감수 1 댓글수 0 2024. 10. 6.
  • AWS Serverless(서버리스)로 서버 고민 없이 웹 애플리케이션 구축하기 #2 서버리스로 서버 고민없이 웹 애플리케이션 구축하기 #1서버리스로 서버 고민없이 웹 애플리케이션 구축하기 #2 1편에서 봤듯이 "친구들의 기분 상태를 랜덤으로 매칭하는 서비스"를 서버리스로 구축해보자.  1. 서버리스 아키텍처 개요비즈니스 로직을 AWS Lambda(람다) 함수에 작성하고 람다가 실행되면 DynamoDB에 친구들의 기분 상태 데이터를 저장한다. API Gateway를 통해 람다 함수를 접근할 수 있는 URL을 생성하고 S3에 HTML을 업로드하여 S3 정적 웹 사이트 호스팅 기능으로 웹 사이트를 호스팅한다.(자세한 내용은 1편에)  2. DynamoDB완전관리형 AWS의 NoSQL 데이터서비스를 이용하여 데이터를 저장하기 위해 생성한다.서비스에 연결할 DynamoDB 테이블을 만들면 멤버의.. 공감수 2 댓글수 0 2024. 9. 9.
  • AWS Serverless(서버리스)로 서버 고민 없이 웹 애플리케이션 구축하기 #1 서버리스로 서버 고민없이 웹 애플리케이션 구축하기 #1서버리스로 서버 고민없이 웹 애플리케이션 구축하기 #2 AWS 대표 서비스인 Lambda(람다)를 사용하여 서버 고민 없이 간단한 웹 애플리케이션을 구축하는 방법을 다뤄본다.우리가 만들 웹 서비스는 "친구들의 기분 상태를 랜덤으로 매칭하는 서비스"이다.  1. Lambda와 DynamoDB를 활용한 데이터 처리비즈니스 로직을 AWS Lambda 함수에 작성하고 이 Lambda가 실행될 때마다 친구들의 기분 상태 데이터를 랜덤하게 생성하여 DynamoDB에 저장한다. Lambda는 서버를 직접 관리할 필요 없이 이벤트가 발생할 때 자동 실행된다. 2. API Gateway를 통한 인터넷 연결Lambda 함수를 API Gateway와 연결하여 인터넷에서 .. 공감수 8 댓글수 6 2024. 9. 6.
  • AWS TechCamp란? 최근 AWS Builders Korea Program이 새롭게 변화한 AWS TechCamp에 참여하면서 느낀 점을 공유하고자 한다.기존 프로그램에서는 이론과 간단한 실습을 중심으로 진행되었지만, 이번 테크캠프는 한층 더 강화된 학습 경험을 제공했다.실시간으로 과외를 받는 듯한 몰입감이 느껴졌고, AWS 서비스를 깊이 이해하고 실전에서 바로 적용해보고 싶다는 열정이 생겼다.  어떻게 진행되나요?TechCamp는 분기별로 3일간의 세션으로 구성된다.매년 3월(Modern App), 6월(AI/ML), 9월(Data), 11월(Every App)을 주제로 진행된다.하루 두 번, 오전 9~12시, 오후 2~5시까지 강의가 열린다.강의는 기초 과정 (레벨 100), 기본 과정 (레벨 100 - 200) , 심화.. 공감수 1 댓글수 0 2024. 9. 4.
  • 빅데이터의 파일 형식은 무엇으로 해야할까? (feat. Parquet 란?) 데이터 엔지니어 프로젝트를 진행하면서 컬럼이 수십개에 레코드는 수십만개의 데이터를 다루면서 데이터 유형에 대해 고민하게 되었다. 단순히 보기 편하고 다루기 쉬운 행 기반 형식의 CSV 파일만을 생각했는데 읽고 쓰는 I/O 성능이 느려서 새로운 파일 유형을 찾게 되었다. 그것이 parquet 같은 빅데이터 파일 형식이다. 1. 고민해야할 점데이터가 기하급수적으로 증가함에 따라 효율적인 데이터 저장방법은 무엇일까?데이터를 행과 열로 구성하는 것의 차이점과 이것이 저장 및 쿼리 효율성에 어떤 영향을 미칠까?행 기반 형식으로 데이터를 저장하는 것의 장단점과 쓰기 작업이 많은 작업에 대한 적합성은 무엇일까?빠른 쿼리 속도와 효율적인 압축 옵션 등 읽기 작업이 많은 작업을 위한 열(컬럼) 기반 저장소의 이점은?Pa.. 공감수 2 댓글수 0 2024. 8. 29.
  • Airflow 란 무엇인가? 1. Airflow 소개파이썬으로 작성된 데이터 파이프라인(ETL) 프레임워크Airbnb에서 시작한 아파치 오픈소스 프로젝트가장 많이 사용되는 데이터 파이프라인 관리 및 작성 프레임워크데이터 파이프라인 스케줄링 지원정해진 시간에 ETL 실행 or 한 ETL의 실행이 끝나면 다음 ETL 실행웹 UI 제공데이터 파이프라인(ETL)을 쉽게 만들 수 있게 해줌다양한 데이터 소스와 데이터 웨어하우스를 쉽게 통합해주는 모듈 제공https://airflow.apache.org/docs/데이터 파이프라인을 DAG(Directed Acyclic Graph)라고 부름1개의 DAG는 1개 이상의 태스크(task)로 구성 2. Airflow 구성웹 서버(Web Server)웹 UI는 스케줄러와 DAG의 실행 상황을 시각화해줌.. 공감수 1 댓글수 0 2024. 5. 26.
  • Airflow 설치 - Docker Apache Airflow 공식 홈페이지 - Running Airflow in Docker 에서 참고하였습니다. 1. 시작 전 (Before you begin)Docker Community Edition(CE)을 본인 컴퓨터에 설치합니다. OS에 따라 Airflow 컨테이너가 제대로 실행되려면 최소 4.00GB에서 권장 8.00GB 메모리를 사용하도록 Docker를 구성해야 합니다. 자세한 내용은 Windows Docker 또는 Mac Docker 를 참고하세요.컴퓨터에 Docker Compose v2.14.0 이상 설치해야 합니다. 버전을 확인하려면 `docker compose version` 명령어를 실행하세요.% docker compose versionDocker Compose version v2... 공감수 1 댓글수 0 2024. 5. 23.
  • CodeDeploy - CodePipeline 만드는 도중 실패 및 설명 1. 실패 이유 스프링부트 프로젝트 최상단에 appspec.yml 파일을 만들지 않아서 Deploy가 실패했다.appspec.yml은 CodeDeploy에서 배포 관리하는데 사용하는 파일이다.이 파일에 정의된 일련의 수명 주기(lifecycle) 이벤트 후크로 각 배포를 관리하는데 사용된다.AWS 공식문서 - CodeDeploy 애플리케이션 사양 (AppSpec) 파일 을 참고하면 좋다. 2. appspec.yml 생성위 규칙대로 정의를 하면 되고, 나는 크게 정의할 필요가 없기에 간단하게 적어본다. 이렇게 생성 후 Github에 추가하면 자동으로 우리가 만들었던 CodePipeline이 작동한다.그럼 Source -> Build -> Deploy 가 자동으로 실행하게 된다. 3. 성공나는 codepip.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 5. 5.
  • CodeBuild - CodePipeline 만드는 도중 build 실패 1. 실패 이유 Phase context status code: COMMAND_EXECUTION_ERROR Message: Error while executing command: ./gradlew bootJar. Reason: exit status 1 예전 깃액션(Github Actions)를 사용했을 때와 비슷한 에러여서 금방 찾기도 했고, 메시지에도 적혀져 있어서 바로 해결했다.아무래도 빌드 사양에서 런타임 버전이 선택되지 않아서 기본값(default) 버전으로 java compile을 시도했지만 버전이 달라 실패했다.현재 빌드하려는 스프링부트 프로젝트는 JDK 21 버전을 사용하고 있는데, AWS에서는 기본값으로 다른 버전을 사용하나 보다.그래서 `./graldew bootJar` 가 성공적으로 종.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 5. 5.
  • 장고 활용한 API 서버 만들기(2) 뷰와 템플릿 SQL order by desc 및 limit 구현 예시 Question.objects.order_by('-pub_date')[:5] order_by 컬럼명 앞 "-"이 있으면 내림차순(desc), 없으면 오름차순(asc) model에 있는 내용 화면(view)에 출력하는 과정 templates/polls/index.html 생성 views.py 에서 context 변수에 dict 형태로 선언 context = {'first_question' : latest_question_list[0] } 'first_question' 이라는 키와 latest_question_list[0] 이라는 값을 index.html에 전달할 변수 index.html에 전달하고자 view.py 에 from django.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 4. 23.
  • 장고 활용한 API 서버 만들기 Django Project 생성하기 $ django-admin startproject 프로젝트이름 Manage.py Django 프로젝트를 터미널에서 관리할 수 있도록 명령어를 제공하는 기능의 파일 Django 서버 실행 명령어 $ python manage.py runserver Django App 생성하기 $ python manage.py startapp polls 특정한 기능을 수행하는 웹 어플리케이션으로 App들이 모여 하나의 Project가 됨 App은 하나의 웹 사이트만 종속되는 것이 아닌, 여러 사이트에서 그 기능을 할 수 있음 `urls.py` 에서 앱 경로를 지정할 수 있음 모델 장고의 모델은 RDB에서 엔티티(테이블)라고 보면 됨 모델을 통해 데이터를 편하게 관리 가능 별도의 SQL 쿼리.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 4. 9.
  • Seaborn 시각화 라이브러리, 기상청 날씨 정보 시각화, 해시코드 질문태그 빈도 시각화, 단어구름 시각화 Seaborn 시각화 라이브러리 Python의 데이터 시각화 라이브러리 이를 활용하여 그래프 시각화 %pip install seaborn 으로 설치 Seaborn Essentials # 시각화에 필요한 라이브러리를 불러와봅시다. import seaborn as sns 꺾은선 그래프 (Line Plot) 두 변수의 값에 따른 추이를 선으로 이은 그래프 `.lienplot()` 를 이용해서 그릴 수 있음 # Scatterplot을 직접 그려봅시다 sns.lineplot(x=[1, 3, 2, 4], y=[0.7,0.2,0.1,0.05]) 막대 그래프 (Bar Plot) 범주형 데이터의 값과 그 값의 크기를 직사각형으로 나타낸 그림 `.bar()` 를 이용해서 그릴 수 있음 # Barplot을 직접 그려봅시다 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 4. 6.
  • Selenium, WebDriver, Implicit / Explicit Wait, Mouse Event, Keyboard Event Selenium 라이브러리 Python을 이용해서 웹 브라우저를 조작할 수 있는 자동화 프레임워크 %pip install selenium 으로 설치 % 를 이용해서 노트북(.ipynb) 환경에서 터미널 코드 실행 가능 Web Driver 웹 브라우저를 제어할 수 있는 자동화 프레임워크 %pip install webdriver-manager 으로 설치 Chrome (크롬) 브라우저를 사용하기에 크롬 설치 필수 # selenium 으로부터 webdriver 모듈 불러오기 from selenium import webdriver from selenium.webdriver.chrome.service import Service from webdriver_manager.chrome import ChromeDriver.. 공감수 0 댓글수 1 2024. 4. 6.
  • Python - Web Scraping 기초 (BeautifulSoup4 라이브러리) BeautifulSoup4 라이브러리 HTML 코드를 분석해주는 HTML Parser 사용 가능 # pip를 사용해 라이브러리 설치 %pip install bs4 # 사이트에 요청한 후 응답 받기 import requests res = requests.get("http://www.example.com") # BeautifulSoup4 - bs4 불러오기 from bs4 import BeautifulSoup # BeautifulSoup 객체 생성하기. # 첫번째 인자는 response의 body를 텍스트 # 두번째 인자는 "html"로 분석한다는 것을 명시 soup = BeautifulSoup(res.text, "html.parser") # 객체 soup의 .prettify()를 활용하여 분석된 HTML을.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 4. 3.
  • 네트워크, HTTP, Web Scraping, robots.txt, DOM 네트워크 네트워크란 컴퓨터끼리 연결해서 데이터를 교환하는 시스템 네트워크를 묶어 근거리 지역 네트워크(Local Area Network, LAN) 탄생 범지구적으로 연결된 네트워크인 Inter Network - 인터넷(Internet) 탄생 인터넷 : 여러 컴퓨터끼리 네트워크를 연결한 것 인터넷에서 정보를 교환할 수 있는 환경 WWW(World Wide Web, Web) 탄생 Web 상에서 정보를 주고받는 방법? 클라이언트(브라우저)와 서버가 HTTP를 통해 서로 통신을 함 클라이언트(Client) : 정보를 요청하는 곳 서버(Server) : 정보를 제공하는 곳 HTTP는 웹에서 클라이언트와 서버 사이에 필요한 정보는 헤더로 주고받고, HTML 또는 Image 같은 실제 데이터는 페이로드 부분에 받을 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 4. 2.
  • HTML HTML 기본 문법 콘텐츠를 가지는 태그 콘텐츠 콘텐츠를 가지지 않는 태그 속성과 값 HTML 기본 문서 형식 부모요소 자식요소 들여쓰기와 내어쓰기를 제대로 안해도 컴퓨터는 해석 가능 하지만 개발자 간 코드 해석을 위해 잘 지키자 주석 시작 태그 : 사람 눈에 보이지 않는 문서의 정보가 담기는 영역 메타 데이터 추가 설명 , , 문서 내용의 외형에 영향을 주는 태그 사람 눈에 실제로 보이는 콘텐츠 영역 block (블록 레벨 요소) 레고 블록처럼 쌓이고 화면 너비가 꽉차는 요소 , , 등 inline (인라인 레벨 요소) 블록 요소 내 포함되는 요소 , , 등 inline-block 글자처럼 취급되나 block 태그의 성질을 가지는 요소 레이아웃 HTML5 부터 태그를 의미있게 사용하기 위해 "Seman.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 4. 2.
  • 힙, 동적계획법, DFS, BFS, PEP8 스타일, Tim Sort 데이터 엔지니어링 데브코스 Day 5 - 자료구조 및 알고리즘 풀기 5 🚀 힙(Heap) 대표 문제 : 더 맵게 import heapq def solution(scoville, K): answer = 0 heapq.heapify(scoville) # 리스트를 힙으로 변환 while scoville[0] < K: if len(scoville) < 2: return -1 min1 = heapq.heappop(scoville) # 가장 작은 원소 min2 = heapq.heappop(scoville) # 두번째 작은 원소 new_scoville = min1 + (min2 * 2) heapq.heappush(scoville, new_scoville) answer += 1 return answer 🚀 동적계획법 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 4. 1.
  • 해시, 그리디 데이터 엔지니어링 데브코스 Day 4 - 자료구조 및 알고리즘 풀기 4 🚀 해시 (Hash) 해시 함수(hash function)로도 불리며, 임의의 길이를 갖는 임의의 데이터를 고정된 길이의 데이터로 매핑하는 단방향 함수 아무리 큰 숫자를 넣어도 고정된 크기의 숫자가 나옴 단방향 함수이기에 출력된 값을 통해 입력값을 알 수 없음 키(key)를 해시 함수로 돌려 나온 해시 값에 따라 해시 테이블(hash table)에 저장 입력된 값이 조금만 변해도 결과가 크게 달라지는 특성 (눈사태 효과, Avalanche Effect) 서로 다른 입력값에도 동일한 값이 출력되는 경우가 있음 (해시 충돌, Hash Collision) 입력에 비해 출력의 범위가 작기 때문 이 경우, Separate Chaining 또는.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 3. 28.
  • 큐, 트리, 힙 데이터 엔지니어링 데브코스 Day 3 - 자료구조 및 알고리즘 풀기 3 🚀 큐 (Queue) 자료를 보관할 수 있는 선형 구조 자료를 넣을 때에는 한 쪽 끝에서 넣고, 꺼낼 때는 반대쪽에서 꺼냄 넣는 것은 인큐(enqueue) 연산 빼는 것은 디큐(dequeue) 연산 선입선출 (FIFO, First-In-First-Out) 특징을 가지는 선형 자료구조 e.g. 프린트에 인쇄할 문서 보낼 때, 대기열 등 🚀 환형 큐 (Circular Queue) 원형 큐라고도 불림 큐의 한 종류로 원형 구조를 갖추어 FIFO 방식을 사용 정해진 개수의 저장 공간을 돌려가며 사용 원형으로 데이터를 저장하며 앞과 뒤가 연결되어 순환 Front는 큐의 맨 앞 요소를 가리키고, Rear는 큐의 맨 뒤 요소를 가리킴 데이터 추가.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 3. 27.
  • 연결리스트, 스택 데이터 엔지니어링 데브코스 Day 2 - 자료구조 및 알고리즘 풀기 2 🚀 연결 자료구조 방식 (Linked Data Structure) 순차 자료구조 방식에서 연산 시간 및 저장 공간에 대한 문제를 개선한 자료 표현 방식으로 연결 자료구조와 비순차 자료구조(Nonsequential Data Structure)가 있음 순차 자료구조 방식처럼 원소의 논리적 순서와 물리적 순서가 일치할 필요 X 연속한 메모리 물리주소에 의해 원소 순서를 표현 X 각 원소에 저장되어 있는 다음 원소의 주소에 대한 참조에 의해서 연결되는 방식이기 때문 물리적 순서를 맞추기 위한 오버헤드 발생 X 순차 자료구조는 하나의 고정 크기 메모리 공간이 필요하지만, 연결 자료구조는 여러 개의 작은 공간을 연결하여 전체를 표현하기에 크기 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 3. 26.
  • 선형배열, 정렬, 탐색, 재귀, 시간복잡도 데이터 엔지니어링 데브코스 Day 1 - 자료구조 및 알고리즘 풀기 1 🚀 선형 배열 (Linear Array) 배열은 원소들을 순서대로 늘어놓은 것 : [1, 3, -9, 10, 4] 배열의 각각의 원소에는 번호가 있는데 이를 index(인덱스)라 함 index 는 0부터 시작함 마지막 인덱스부터 첫 번째 인덱스까지 접근하려면 -1 부터 -1씩 증가시키면 됨 파이썬에서는 서로 다른 종류의 데이터 또한 줄세울 수 있는 list(리스트) 라는 데이터형 있음 🖥 리스트에 활용할 수 있는 연산들 1. 리스트 길이와 관계 없이 빠른 실행 결과를 보여주는 연산 원소 덧붙이기 : `.append(추가할원소)` 리스트 끝에 추가함 끝에서 원소 하나 꺼내기 : `.pop()' a번째 원소 하나 꺼내기 : `.pop(a.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 3. 25.
  • FK(외래키)를 주식별자인 기본키(PK)로 꼭 넣어야할까? 아니면 비식별자로 넣어야할까? 우선 간단한 개념부터 살펴보자. 🚀 식별자(Identifier) 개념 하나의 엔터티(entity)에 구서된 여러 개의 속성 중에 엔터티를 대표할 수 있는 속성 하나의 엔터티는 반드시 하나의 유일한 식별자가 존재 논리 데이터 모델링 단계에서는 '식별자', 물리 데이터 모델링 단계에서는 '키(key)' 라고도 불림 🚀 식별자 분류와 특징 엔터티 내에서 대표성을 가졌는가? 주식별자 or 보조식별자 엔터티 내에서 스스로 생성 되었는가? 내부식별자 or 외부식별자 단일 속성으로 식별 되는가? 단일식별자 or 복합식별자 업무적으로 의미가 있던 식별자 속성을 대체하여 새롭게 만들었는가? 본질식별자 or 인조식별자 (위 질문에 대한 답이 맞으면 왼쪽 아니라면 오른쪽) 📚 주 식별자(Primary Identifier) .. 공감수 4 댓글수 2 2024. 2. 5.
  • 스프링부트 공유라이브러리 만들고 jitpack으로 배포하기 - 2편 스프링부트 공유라이브러리 만들고 jitpack으로 배포하기 - 1편 스프링부트 공유라이브러리 만들고 jitpack으로 배포하기 - 2편 깃허브 주소 : https://github.com/Sangyong-Jeon/practice_core-service 3. 모든 서비스에 공유할 클래스 만들기 저는 Filter를 만들겠습니다. 이 필터는 요청이 들어오면 콘솔창에 log를 남깁니다. 공유할 클래스를 만드시면 됩니다. 4. 라이브러리 jar 파일로 만들기 위한 준비작업 실행가능한 jar 파일로 빌드하지 않도록 빌드 시스템을 비활성화시키는 작업. 이 작업에서 SpringBootPlugin 비활성화하여 bootJar도 비활성화하고, 실행가능한 jar로 빌드할 수 없게 설정함. 스프링부트 의존성 관리를 위해 bom을.. 공감수 4 댓글수 0 2023. 12. 18.
  • 스프링부트 공유라이브러리 만들고 jitpack으로 배포하기 - 1편 스프링부트 공유라이브러리 만들고 jitpack으로 배포하기 - 1편 스프링부트 공유라이브러리 만들고 jitpack으로 배포하기 - 2편 깃허브 주소 : https://github.com/Sangyong-Jeon/practice_core-service 작성 이유 SpringBoot(스프링부트)와 Gradle, Java로 라이브러리 만드는 자료가 많이 없었음 Maven은 꽤 있었으나 Gradle은 많이 안보였음 JitPack 으로 배포하는 방법도 있기는 했으나 나에겐 잘 안되던 것들이었음 시행착오를 많이 겪었던 부분이라 기록으로 남겨서 추후에도 사용하기 위함 기술 사양 Java 17.0.2 - Zulu SpringBoot 3.2 IntelliJ Github 간단한 동작 설명 공유 라이브러리(core-ser.. 공감수 1 댓글수 1 2023. 12. 18.
  • AWS Builders Online Series 후기 🚀 잡담하기 최근에 아마존의 AWS가 한국에 정말 많은 투자와 관심을 주고 있다는게 느껴졌다. 예전부터 한국어 자막이나 한국어로 된 강의를 찍어서 행사나 강의, 세미나 등 열어주었기 때문이다. 또 최근 뉴스 "AWS에서 2027년까지 7조 8500억원 한국 클라우드 시장 투자"였는데 정말 어마무시하다...;; AWS 말고도 클라우드 서비스를 하는 국내 기업은 NHN, Naver, Kakao, Samsung 등이 있다. (해외는 Oracle, Google, Microsoft 등) 네이버는 두 번째 데이터센터 세종을 오픈하고, 카카오 클라우드도 여러 세미나 참여하면서 홍보하고, NHN 클라우드도 올해 세미나 크게 열면서 엄청났죠. 그런데 저번에 갔던 "대한민국 디지털 미래혁신대전 2023" 컨퍼런스에서 삼.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 11. 16.
  • Spring Cloud 마이크로서비스들은 어떻게 서로 통신 할 수 있을까? - Discovery Client 어떻게 마이크로서비스(MS)들은 서로 위치를 알고 호출하는 걸까? Eureka(유레카)를 이용하여 서로 물리적 위치를 검색하여 찾기 때문이다. 서비스 디스커버리를 위해 MS들이 Spring Cloud Load Balancer(로드밸런서)와 상호 작용할 수 있는 3가지 방법을 찾아보자. 스프링 Discovery Client REST 템플릿을 사용한 스프링 Discovery Client 넷플릭스 Feign Client 🚀 스프링 Discovery Client Discovery Client와 표준 스프링 RestTemplate 클래스를 사용하여 호출 로드 밸런서와 그 안에 등록된 서비스에 대해 가장 낮은 수준 접근 가능 즉, Discovery Client를 사용하면 로드밸런서에 등록된 모든 서비스와 URL을 .. 공감수 1 댓글수 2 2023. 10. 9.
  • Spring Cloud 마이크로서비스들이 직접 Vault에서 값을 읽도록 만들어야 할까? - 보안과 유연성의 고민 🚀 현재 상황 Spring Cloud Config Server (구성서버)는 가장 중요한 정보를 Vault에서 가져옴 (id, pw ...) 덜 중요한 정보는 Github를 통해 가져옴 (application.yml ...) application.yml에는 `${vault.gitId}`로 vault값을 사용하고 있음 application.yml 또는 application.properties에 굳이 ${vault.gitId}를 사용하지 않고, Vault에서 "spring.cloud.config.server.git.username" 키에 값을 넣으면 자동으로 적용되게 된다. 따라서 소스코드에서 Vault를 통해 값을 주입받는다는 기록을 남기지 않을 수 있다. 나는 왜 Vault에서 값을 가져온다고 명시했냐면.. 공감수 2 댓글수 0 2023. 10. 7.
  • Spring Cloud Config Server - Vault 적용 🚀 Spring Cloud Config 란? 분산 시스템에서 애플리케이션 구성 데이터를 하나의 중앙화 된 저장소에서 관리 가능 각 서비스를 다시 build(빌드)하지 않고 최신 구성 정보 적용 가능 스프링 및 스프링이 아닌 서비스와 긴밀한 통합 애플리케이션 환경에 맞는 구성 정보 사용 가능(dev, local. prod ...) 속성 값 암호화 및 해독(대칭 or 비대칭) MSA 인스턴스를 많이 실행하더라도 항상 동일한 구성 보장 가능 자체 프로퍼티(property) 관리 저장소가 있지만, 오픈 소스 프로젝트와도 통합 가능 Git(깃) Eureka(유레카) Vault(볼트) .... 그림처럼 Config Server는 외부 저장소에서 최신 구성 정보를 가져오고, 그것을 애플리케이션에게 줄 수 있습니다... 공감수 5 댓글수 2 2023. 9. 23.
  • 분산환경에서 DB 기본키(PK)는 어떤 ID 생성 전략으로 만들어야할까? (UUID,ULID,TSID...) 보통 개발 편의성을 위해 Oracle의 Sequence, MySQL의 auto_increment 로 숫자를 1씩 증가시키는 것으로 만든다. 이것은 어떤 문제점이 있을까? 외부에서 해당 시스템 PK를 예측하기 쉬워져서 SQL Injection 문제 Sequence, auto_increment는 중앙 집중식으로 값을 생성하는 방식이므로 DB에 의존적이게 되어 확장성이 제한되는 문제 서비스 폭풍성장 시, ID 고갈되는 문제 (BIGINT 최댓값은 4,294,967,295 이고, unsigned BIGINT라면 18,446,744,073,709,551,615) 데이터베이스 변경의 어려움 DB가 2대 이상일 때 중복 문제 💡 MySQL 5.7 이하 버전에서는 AUTO_INCREMENT counter 값을 메모리에.. 공감수 4 댓글수 1 2023. 9. 3.
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