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태그: tools

총 54개의 글이 있습니다.

Git LFS(Large File Storage)는 대용량 파일을 Git 저장소에서 효율적으로 관리하기 위한 Git 확장 도구이다. Git은 모든 파일의 전체 히스토리를 로컬에 저장하는 분산 버전 관리 시스템이다. 그런데 바이너리 파일이나 대용량 미디어 파일처럼 크기가 큰 파일이 저장소에 포함되면, clone이나 fetch 시 모든 버전을 다운로드해야 하므로 저장소 크기가 급격히 커지고 속도가 느려진다. Git LFS는 이 문제를 해결한다. Git LFS는 대용량 파일의 실제 콘텐츠를 별도의 원격 스토리지에 저장하고, Git 저장소에는 해당 파일을 가리키는 작은 포인터 파일만 커밋하는 것이다. 예시 version oi

uv tool install harlequin uv tool install 'harlequin[postgres]'

Karpenter best practices

Use Karpenter for workloads with changing capacity needs karpenter brings scailing management closer to Kubernetes native APIs than do Autoscaling Groups and Managed Node Groups. ASGs and MNGs are AWS-native

The Go language comes with a built-in template language, but not very many template functions. Sprig is a library that provides more than 100 commonly used template functions. argowf에서 sprig 예시

큐 메세지 갯수 등 지정한 메트릭에 따라 스케일링하기 위해 사용 SacaledObject yaml apiVersion: keda.sh/v1alpha1 kind: ScaledObject metadata: name: demo namespace: inflearn spec: scaleTargetRef: name: demo apiVersion: {api-version-of-target-resource} Optional. Default: apps/v1 kind: {kind-of-target-resource} Optional. Default: Deployment triggers: type: aws-sqs-qu

[Hammerspoon]( macOS용 데스크톱 자동화 및 시스템 컨트롤 도구로, Lua로 사용하여 macOS의 다양한 기능을 제어할 수 있게 해준다. 설치 및 설정 기본 설치 bash brew install --cask hammerspoon Spoon 설치 시스템 Spoon은 Hammerspoon의 모듈 시스템으로, 재사용 가능한 기능들을 패키지화한 것 [SpoonInstall]( Spoon 관리를 위한 기본 도구 예시 lua hs.spoons.use("SpoonI

Argo Workflow Priority

1. Controller에서 Priority 추출 (controller.go (int32, time.Time) { un, ok := obj.(*unstructured.Unstructured) if !ok { return 0, time.Now() } priority, hasPriority, err := unstructured.NestedInt64(un.O

Mise는 개발 환경을 손쉽게 관리할 수 있도록 도와주는 도구로, 다양한 프로그래밍 언어와 툴을 한 번에 관리할 수 있다. `asdf`, `fnm`, `nvm` 등의 버전 관리 도구와 유사하지만, 실행 속도가 더 빠르다. 기능 멀티 런타임 관리 `mise`는 하나의 도구로 여러 언어와 런타임을 관리할 수 있다. 예를 들어, Node.js, Python, Ruby 등의 버전을 동시에 설치하고 관리할 수 있다. sh mise use node@18 [email protected] 위 명령어를 실행하면 현재 프로젝트에서 Node.js 18 버전과 Python 3.10 버전을 사용할 수 있다. `.tool-versions` 파일을 통한 버전 고정 프로젝트별로 특정 버전을 고정하려면 `.to

상단 탭 목록 없애기 1. 아래 명령어 실행 ls ~/Library/Application\ Support/Firefox/Profiles/ 2. `.default-release`로 끝나는 경로 들어가서 mkdir chrome && vi chrome/userChrome.css 3. `userChrome.css` 파일에 아래 내용 삽입 css @namespace url("http://www.mozilla.org/keymaster/gatekeeper/there.is.only.xul"); tabbrowser-tabs { visibility: collapse ! } nav-bar {

rebase 쉽게 하는법

rebase via merge Let me share one possible way to resolve rebase conflicts. I call it rebase via merge. It can help if you want to rebase a branch with many commits and many conflicts are expected. First, let's create a temp branch and force all conflicts to show up with a regular merge git checkout -b temp git merge origin/master Resolve all the conflicts the regular way and finish

git rerere는 비교적 장기간 유지되는 토픽 브랜치를 사용하는 워크플로우에서 동일한 충돌을 반복적으로 해결해야 하는 문제를 해결하기 위한 도구이다. 토픽 브랜치가 "release" 브랜치에 병합되거나 업스트림에 전송되어 승인될 때까지, 개발자는 종종 같은 충돌을 여러 번 해결해야 한다. 이 명령어는 최초 수동 병합 시 충돌이 발생한 자동 병합 결과와 그에 대응하는 수동 해결 결과를 기록하고, 이후 동일한 충돌이 발생했을 때 이전에 기록된 해결 방법을 자동으로 적용한다. 주의: 이 명령어를 사용하려면 `rerere.enabled` 설정 변수를 활성화해야 한다. --- 명령어 일반적으로 `git rerere`는 인자 없이 또는 사용자 개입 없이 실행된다. 하지만 작업 상태와 상호작용할 수

sh 기본 kubeconfig 사용 $ k9s 기본이 아닌 kubeconfig 사용 $ k9s --kubeconfig /path/to/kubeconfig 기본이 아닌 context 사용 $ k9s --context fooctx 읽기 전용 모드 $ k9s --readonly 정보 확인 (설정, 로그, 화면 덤프 위치) $ k9s info 리소스 목록 조회 특정 리소스 목록 조회: :: 리소스 목록 조회, 예: 모든 Pod 목록 조회하려면 :pod : : 특정 네임스페이스의 리소스 목록 조회 사용 가능한 모든 리소스/API 목록 조회: :aliases 또는 Ctrl-a: 사용 가능한 모든 별칭과 리소스 목록 조회 :

ArgoCD application을 모아서 관리하는 패턴을 `App of Apps` 패턴이라고 한다. app of app 패턴으로 구성된 application을 sync하면 여러 argoCD application을 생성하고, 생성된 application은 바라보는 git에 저장된 쿠버네티스 리소스를 배포한다. 상위 앱이 하위 앱을 여러개 정의하는 구조라고 보면 된다. 공식 레포에 있는 예제를 살펴보자. ( yml ├── Chart.yaml ├── templates │ ├── guestbook.yaml │ ├── helm-dependency.yaml │ ├── helm-

출처: ArhoCD, ArgCD CLI 설치 Argo CD를 kubernetes cluster에 설치한다. yml $ kubectl create namespace argocd $ kubectl apply -n argocd -f Argo CD의 CLI를 설치한다. yml $ curl -sSL -o ~/bin/argocd

Config Management Plugins

Argo CD allows us to integrate more config management tools using config management plugins. Most prominent inbuilt tools are helm and kustomize. We have to option, when it comes to create our own Config Management Plugin (CMP): Add the plugin config to the main Argo CD ConfigMap. Our repo-server container will then run the plugin's commands. There are two ways to install a Config Management Pl

map, noremap map, noremap 둘다 특정키를 매핑하는 역할을 한다. 둘의 차이는 recursive vs non-recursive 이다. 에를 들어 :map j gg :map Q j 를 하면 j를 누르면 gg를 누른 것과 동일한 효과를 얻게 된다. 만약 대문자 Q를 누른다면 j로 매핑한다음 다시 j가 gg를 가리키므로 결과적으로 Q는 gg를 수행하게 된다. 그래서 map을 ‘recursive’하다라고 얘기한다. 매핑되는 키의 또다른 매핑되는 키를 찾아가게 된다. 하지만 noremap은 non-recursive map이다. :map j gg :noremap Q j Q를 누르면 j를 누르는 효과이다. map command에 대한 mode별 버전들이 있

설정파일 위치: `~/.config/tridactyl/tridactylrc` vimR 연동 vimR을 연동하면 브라우저 입력창에서 vim 입력기를 열어 편집할 수 있다. [editor]( 옵션으로 vimR이 아닌 다른 도구를 설정할 수도 있다. brew install --cask vimr 설정파일에 아래 내용을 추가한다. set editorcmd /opt/homebrew/bin/vimr --wait --- 참고

git branch를 실수로 reset하여 복구하고 싶을 때가 있다. 그런 경우 `git reflog`를 사용해 특정 명령어 실행 전의 코드로 돌아갈 수 있다. (`git log -g --abbrev-commit --pretty=oneline`도 사용할 수 있다.) $ git reflog a1b2c3d (HEAD -wip/goofy, origin/develop, origin/HEAD) HEAD@{0}: checkout: moving from wip/goofy to develop a1b2c3d (HEAD -wip/goofy, origin/develop, origin/HEAD) HEAD@{1}: reset: moving to a1b2c3d7aa62eaab5fdc1dfa83993d9b9e78bde5 c

Jenkins FileSystem .jenkins: The default Jenkins home directory (may be .hudson in older installations). fingerprints: This directory is used by Jenkins to keep track of artifact fingerprints. We look at how to track artifacts later on in the book. jobs: This directory contains configuration details about the build jobs that Jenkins manages, as well as the artifacts and data resulting from

CUE는 논리 프로그래밍에 기반을 둔 오픈소스 데이터 검증 언어 및 추론 엔진이다. 이 언어는 데이터 검증, 템플릿 작성, 구성 관리, 쿼리 실행, 코드 생성, 스크립팅 등 다양한 용도로 사용될 수 있다. CUE의 추론 엔진은 코드 내에서 데이터를 검증하거나 코드 생성 파이프라인의 일부로 활용될 수 있어 유연성이 높다. JSON의 슈퍼셋이기 때문에 json과 비슷하게 사용할 수 있고, json이나 yaml로 export하는 것도 가능하다. json // json.cue one: 1 two: 2 // A field using quotes. "two-and-a-half": 2.5 list: [ 1, 2, 3, ] json $ cue export json.cue {

GoCD는 CI/CD(지속적 배포-Continuous Delivery) 파이프라인을 쉽게 모델링 및 시각화할 수 있도록 해주는 툴이다. 젠킨스처럼 다양한 플러그인을 지원하지는 않지만, 파이프라인 요청에 따라 클러스터에서 적절한 리소스를 할당해 실해주는 Ad-Hoc 환경을 지원해주기 때문에 클라우드 환경에 좀더 적합할 수 있다. 실습 설치 helm으로 빠르게 깔아보자 helm repo add gocd helm repo update helm install gocd gocd/gocd --namespace gocd --create-namespace 파이프라인 수정 처음 들어가면 getting_started_pipeline

Apache Airflow는 초기 에어비엔비(Airfbnb) 엔지니어링 팀에서 개발한 워크플로우 오픈 소스 플랫폼이다. 워크플로우란 의존성으로 연결된 작업(Task)들의 집합을 말한다. 예를 들어 ETL의 경우 Extractaction Transformation Loading 의 작업의 흐름을 가지는 워크플로우이다. Airflow를 사용하면 프로그래밍 방식으로 워크플로우를 작성, 예약 및 모니터링할 수 있다. Key Concept DAG (Directed Acyclic Graph) 단어 뜻 그대로 순환하지 않는 그래프, DAG(대그)라고 부름 반복이나 순환을 허용하지 않음 순차적으로 작업(task)이 이루어지며, 순환 실행을 방지하기 때문에 매우 중요함 → 논리적 오류는 교착상태(deadlo

Vim 이동 기본 이동 -`h`, `j`, `k`, `l` : 좌, 하, 상, 우 커서 이동 `-` : 줄의 처음 위치로 커서 이동 `gg` : 맨 위로 커서 이동 `shift + g` : 맨 아래로 커서 이동 단어 단위로 이동 `w` : 단어의 시작 위치로 커서 이동 (오른쪽 방향) `b` : 단어의 시작 위치로 커서 이동 (왼쪽 방향) `e` : 단어의 마지막 위치로 커서 이동 (오른쪽 방향) `ge` : 단어의 마지막 위치로 커서 이동 (왼쪽 방향) 한 문장 내에서 이동 `0 (숫자)` : 라인 맨 앞으로 커서 이동 `^` : 문장 맨 앞으로 커서 이동 `$` : 문장 맨 뒤로 커서 이동 현재 페이지에서의 이동 `shift + h` : 현재 보이는 페이지에서 커서를 맨 위로 이

커서 이동 행 `k` : 커서를 한 행 위로 이동 `j` : 커서를 한 행 아래로 이동 `-` : 커서를 앞 행의 처음으로 이동 `+` : 커서를 다음 행의 처음으로 이동 `^` 또는 `0` : 커서를 현재 행의 맨 처음으로 이동 `$` : 커서를 현재 행의 마지막으로 이동 글자 `l` : 커서를 한 글자 오른쪽으로 이동 `h` : 커서를 한 글자 왼쪽으로 이동 단어 `w` : 커서를 다음 단어의 첫 글자로 이동 `b` : 커서를 앞 단어의 첫 글자로 이동 화면 이동하기 반 화면 `Ctrl + u` : 반 화면 위로 이동 `Ctrl + d` : 반 화면 아래로 이동 한 화면 `Ctrl + b` : 한 화면 위로 이동 `

Metrics Server is a scalable, efficient source of container resource metrics for Kubernetes built-in autoscaling pipelines. K8s *메트릭 API(Metrics API)* 는 자동 스케일링 및 비슷한 사용 사례를 지원하기 위한 기본적인 메트릭 집합을 제공한다. 이 API를 사용해 노드와 파드의 CPU 및 메모리 사용량을 쉽게 쿼리할 수 있다. (`kubectl top [HorizontalPodAutoscaler](

Chart Development Tips

Template Functions Helm uses Go templates for templating your resource files. While Go ships several built-in functions, we have added many others. First, we added all of the functions in the Sprig library, except env and expandenv, for security reasons. We also added two special template functions: include and required. The include function allows you to bring in another template, and then pa

Helm이란, kubernetes 패키지 관리를 도와주는 tool이다. Node.js의 npm, Python의 pip와 같은 역할이라고 볼 수 있다. Chart Helm은 차트라고 불리는 Package formet을 사용한다. 차트는 Kubernetes Resouce들의 내용을 나타내는 파일들의 집합이다. 예를 들어 `Wordpress`의 차트는 아래와 같은 구조를 가지고있다. bash wordpress/ Chart.yaml chart에 대한 정보 LICENSE (optional) chart의 license에 대한 정보 README.md (optional) 사람이 읽을 수 있는 README 파일 requirements.yaml

Values is One of the built-in objects. This object provides access to values passed into the chart. Its contents come from multiple sources: The `values.yaml` file in the chart If this is a subchart, the `values.yaml` file of a parent chart A values file if passed into helm install or helm upgrade with the -f flag (`helm install -f myvals.yaml ./mychart`) Individual parameters passed with `--set`

Let’s deploy Cilium for testing with our Golang web server in below example. We will need a Kubernetes cluster for deploying Cilium. One of the easiest ways we have found to deploy clusters for testing locally is KIND, which stands for Kubernetes in Docker. It will allow us to create a cluster with a YAML configuration file and then, using Helm, deploy Cilium to that cluster. KIND configuration

Karpenter의 스케줄링 우선순위 Karpenter는 pod를 스케줄링할 때 아래와 같은 순서로 조건을 체크하여 스케줄할 노드를 선택한다: 1. 기존 노드 활용 시도 (`addToExistingNode`) 이미 존재하는 노드에 추가 가능한지 확인 단, toleration하지 않은 taint가 붙어있으면 불가 (PreferNoSchedule 포함) 2. 생성 중인 노드 활용 (`addToInflightNode`) 현재 생성 중인 노드에 추가 가능한지 확인 3. 새 노드 생성 (`addToNewNodeClaim`) 새로운 노드를 추가해서 스케줄링 가능한지 확인 4. 제약 조건 완화 (Relax) Affinity, Topology 무시하고

Kyverno(Greek for “govern”) is a policy engine designed for Kubernetes. It can validate, mutate, and generate configurations using admission controls and background scans, Kyverno policies are Kubernetes resources and do not require learning new language. Kyverno is designed to work nicely with tools you already use like kubectl, kustomize, and Git. Featchers Kyverno is a policy engine designed

Kyverno is a Kubernetes native policy engine that helps in enforcing custom policies on Kubernetes objects. It is a highly scalable and declarative tool that allows Kubernetes administrators to enforce security, compliance, and operational policies across their clusters. Kyverno policies are written in YAML format and can be defined as cluster-wide resources (using the kind ClusterPolicy) or name

K8s에서 LB를 사용하기 위해선 AWS, GCP, Azure 등 플랫폼에서 제공해주는 서비스를 사용해야하고, 온프레미스 클러스터에서는 추가 모듈 설치가 필요하다. MetalLB는 BareMetal Loadbalancer의 약자로, 베어메탈 환경에서 사용할 수 있는 로드밸런서를 제공하는 오픈소스 프로젝트이다. MetalLB의 동작에는 두가지 방식이 있다. 1. L2 Mode L2 모드는 2계층 통신을 이용한다. 1. 각 노드마다 speaker라는 데몬셋이 생성되고, 호스트 네트워크를 사용한다. 2. 리더 speaker pod를 선출한다. 리더는 ARP(GARP)로 해당 External IP에 대한 소유를 주장한다. arpping을 이용하여 어떤 Speaker pod가 external IP를

kubernetes node에 쉽게 접속할 수 있도록 하는 kubectl 플러그인이다. 워커노드, 인그레스노드에 접근이 가능하고 root 권한으로 실행이 가능하다. krew 설치하기 node-shell는 krew를 통해 설치할 수 있다. bash krew 설치하기 $ brew install krew krew에 kvaps 추가 $ kubectl krew index add kvaps node-shell 설치하기 bash node-shell을 설치한다. $ kubectl krew install kvaps/node-shell export 추가하기 bash vi 편집기 사용하여 ~/.zshrc

Node Termination Handler

Node Termination Handler는 EC2 인스턴스가 [EC2 maintenance events]( [EC2 Spot interruptions]( [ASG Scale-In]( ASG AZ 재조정, an

The [Open Policy Agent Gatekeeper]( project can be laveraged to help enforce policies and strengthen governence in your Kubernetes environment. If your organization has been operating Kubernetes, you probably have been looking for ways to control what end-users can do on the cluster and ways to ensure that clusters are in compliance with company po

Cilium is open source software for transparently securing the network connectivity between application services deployed using Linux container management platforms like Docker and Kubernetes. At the foundation of Cilium is a new Linux kernel technology called [eBPF](

![image]( MinIO는 GNU Affero General Public License v3.0 하에 배포되는 고성능 객체 스토리지이다. Amazon S3 클라우드 스토리지 서비스와 API가 호환되며, 머신러닝, 분석, 애플리케이션 데이터 워크로드를 위한 고성능 인프라 구축에 사용된다. 아키텍처 각 MinIO Tenant는 Kubernetes 클러스터 내 독립적인 객체 스토어이다. 아래 다이어그램은 Kubernetes에 배포된 MinIO Tenant의 아키텍처다: ![image](

Mortar는 Linux의 물리적 보안 구성 요소들을 연결하는 프레임워크다. Mortar 모델을 통해 디스크에서 사용되는 모든 것이 암호화되거나, 서명되거나, 해시된다. 평문 시크릿이 저장되는 유일한 위치는 TPM 모듈이다. TPM은 특정 부팅 상태를 효과적으로 화이트리스트하는 데 사용되며, Mortar는 변조되지 않은 시스템이 감지될 때만 키를 해제하도록 구성한다. 이 검증 및 잠금 해제 프로세스가 완전히 자동화되어 있어서, 정상적인 시스템은 사용자 개입 없이 완전히 재시작된다. 덕분에 전체 디스크 암호화가 최종 사용자에게 훨씬 편리해지고, 서버에서도 실용적으로 사용할 수 있게 된다. 동작 방식 기본 디스크에서는 2개의 파티션만 사용된다: UEFI ESP와 암호화된 LUKS 파티션이

![image]( openHistorian is a back-office system developed by the GridProtectionAlliance that is designed to efficiently integrate and archive process control data, such as SCADA, synchrophasor, digital fault recorder, or any other time-series data used to support process operations. It is optimized to store and

Packer ( 는 HashiCorp에서 개발한 가상 머신 이미지를 만들어주는 오픈소스이다. 예를 들어서, 아마존 클라우드 AMI이미지나, 구글 클라우드 이미지를 스크립트를 이용하여 생성이 가능하다. 하나의 스크립트를 이용하여, 구글 클라우드, VMWare, 아마존 클라우드 등 여러 클라우드 환경 (가상화 환경)과 컨테이너 엔진용 이미지를 생성할 수 있다. Chef, Puppet, Ansible과 같은 Configuration management 툴과 혼동이 될 수 있지만, Packer는 OS 이미지를 만들어주는 역할을 하고, Configuration management 툴들은 이렇게 만들어진 이미지 위에 소프트웨어를 설치하고, 이를 설정하는 상호 보완적인 역

Git Flow 는 2010년 Vincent Driessen 이 작성한 블로그 글을 통해 유명해지기 시작한 Git Branching Model중 하나로, Git의 사용 방법론이다. GitFlow는 프로젝트를 런칭한 이후에도 코드를 관리하기 용이하게 하고, 프로젝트에서 발생하는 다영한 워크플로우의 구현이 가능하기 떄문에 많은 개발자들이 사용하는 방법론으로 자리잡게 되었다. 에디터와 IDE에서 플러그인으로 지원하는 경우도 많다. 브랜치의 종류가 많아 복잡하고, release와 master의 구분이 모호하기도 하지만 프로젝트의 규모가 커지면 커질수록 소스코드를 관리하기에 용이하다는 장점이 있다. --- GitFlow의 브랜치 Git Flow는 크게 5개의 branch 를 사용한다. 그중 가장 중심이

GitFlow의 브랜치 전략의 복잡한 부분을 생략하여 간략화한 브랜치 전략이다. github flow는 master 브랜치 하나만을 가지고 진행하는 방식이다. GitHub Flow는 `master`와 `feature`, 두개의 브랜치로 나뉜다. Github Flow의 개발 과정은 다음과 같다. 1. master 브랜치에서 개발이 시작된다. 2. 기능이나 버그에 대해 issue를 작성한다. 3. 팀원들이 issue 해결을 위해 master 브랜치에서 생성한 `feature/{구현기능}` 브랜치에서 개발을 진행하고 커밋한다. 4. 개발한 코드를 master 브랜치에 병합할 수 있도록 요청을 보낸다. 즉, pull request를 날린다. 5. pull request를 통해 팀원들간에

Gitlab은 Git의 원격 저장소와 코드 리뷰, 이슈 트래커 기능등을 제공하는 소프트웨어로, 설치형 Github라는 컨셉으로 시작된 프로젝트이기 때문에 Github와 비슷한 면이 많다. 1. 패키지 종류 GitLab 패키지는 3가지로 구분된다. GitLab CE : Community Edition으로 설치형이고 아무런 제한 없이 무료 GitLab EE : Enterprise Edition으로 설치형이고 매월 유저당 과금 [(참고)]( GitLab.com : 클라우드형이고 개인이 가입해서 사용하면 무료 2. 기능 Git 저장소 및 관리 프로젝트 생성하면 자동으로 git 저장소가 생성됨 그룹 및 팀원 그룹을 만들고 팀원을 지정

githook을 위한 perl command

perl option Perl은 심플한 프로그래밍 언어 중 하나이다. CLI에서 `perl` 명령어를 통해 짧은 스크립트를 실행할 수 있다. 아래와 같이 텍스트 대치 등 간단한 처리 스크립트를 작성하는 데 사용하기 좋다. bash perl -p0e 's/__PROJECT_TREE__/`cat`/se' "$readme_template" "$readme" 1. 실행 제어 -e : 스크립트로서 실행할 스트링을 지정하여 Command Line에서 수행 -M : 펄 모듈을 로드하는 옵션이며, Default Import 하지 않을 경우 -m 옵션을 사용 -l : 표준 장소 앞에서 모듈을 검색하기 위한 디렉토리 지정 -c : 펄 프로그램을 컴파일(실행전

Git에서는 어떤 이벤트가 생겼을 때 자동으로 특정 스크립트를 실행하도록 할 수 있다. 이 훅은 클라이언트 훅과 서버 훅으로 나눌 수 있는데, 클라이언트 훅은 커밋이나 Merge 할 때 실행되고 서버 훅은 Push 할 때 서버에서 실행된다. 프로젝트의 `.git/hooks` 폴더에 들어가서 해당 훅의 이름을 파일명으로 쉘스크립트를 작성하면, 해당 훅이 특정 상황에 자동으로 실행된다. 분류에 따른 훅은 아래 표와 같다. Commit workflow hook |훅|설명| |-|-| |pre-commit|commit 을 실행하기 전에 실행| |prepare-commit-msg|commit 메시지를 생성하고 편집기를 실행하기 전에 실행| |commit-msg|commit 메시지를 완성한 후 com

파일트리 자동생성

레포지토리 폴더에 `.git/hook/pre-commit` 파일을 생성하여 아래 스크립트를 넣으면 커밋시에 README.md 파일에 트리가 자동으로 생성된다. (mac 기준) bash !/bin/bash export LANG=UTF-8 function generate_project_tree() { tree /Users/rlaisqls/Documents/github/TIL -tf --noreport -I '~' --charset ascii $1 | gsed -e 's/[|]-\+/╊━/g' | gsed -e 's/[|]/┃/g' | gsed -e 's/[`]/┗━/g' | gsed -e 's/[-]/━/g' | gsed -e 's:\(━ \)\(\(.*/\)

Selfhosted Runner

Self-hosted Runner란 Github Actions에서 사용자가 지정하는 로컬 컴퓨팅 자원으로 빌드를 수행하도록 설정하는 기능이다. 주로 배포작업이 많아 배포가 지체되거나 서버 비용이 부담되는 경우 사용한다. 설정 방법 Github Actions을 사용하고자 하는 저장소에서 Settings Actions Runners로 이동한다. 설정하고자 하는 로컬 머신에 해당되는 OS를 선택하면 OS 별로 설정하는 방법이 Download와 Configure란에 설명되어 있다. Linux 기준으로는 다음과 같다. Download bash Create a folder $ mkdir actions-runner && cd actions-runner Download the latest runne

기존 TIL Repository는 파일을 추가하거나 수정한 뒤 수동으로 커밋하는 방식으로 운영했다. 하지만 혼자 작성하다보니 버전 관리에 대한 이점도 크게 없고, 생성이나 수정에 대한 커밋을 각각 나눠서 하는게 번거로워서 그냥 하루에 한 번씩 local crontab을 돌려 자동으로 커밋하도록 하는 쉘 스크립트를 작성하였다. 크게 복잡한 내용은 없고 그냥 `git . add` 한 뒤 커밋하는 것이 전부이다. 단, 작성중이어서 커밋하면 안되는 파일은 접두사에 `+`를 붙여서 표기하고 gitignore에 커밋되지 않도록 설정해줬다. `+`로 정한 이유는 명령어상 다른 특별한 의미가 없으면서 파일명 앞에 들어갈 일이 없을 것 같은 기호였기 때문이다. `+autocommit.sh`를 정의한다. bas

GTM은 ‘코드추적을 용이하게 해주는 도구이자 태그 관리 툴’이다. 기존에는 Google Analytics(GA), 페이스북 픽셀 등과 같은 트래킹 툴을 각각 설정해야 했다. 하지만 GTM은 트래킹을 위한 코드의 삽입, 수정, 삭제 모두를 효율적으로 관리할 수 있게 해준다. GTM 코드만 삽입하면, 새로운 마케팅 툴을 여러 개 추가하더라도 추가적인 코드작업 없이 손쉽게 설치 할 수 있다. 핵심 용어 태그 데이터를 어디로 전달할 지를 정의한다. 데이터를 추적해 활용하는 트레이싱 툴을 등록하면 된다. 트리거 어떤 경우에 실행할 지를 정의한다. 트리거 조건을 충족했을 경우 데이터가 전송된다. 트리거 유형은 사용자의 창 로드, 클릭, 스크롤 등이 될 수 있다. 변수

Intellij Profiling tools

IntelliJ IDEA Ultimate를 사용하고 있다면 Profiling tools을 사용하여 애플리케이션에 대한 부가적인 분석 정보를 얻을 수 있다. 세부 기능으로는 애플리케이션의 실행 방식과 메모리, CPU 리소스가 할당되는 방식에 대한 분석을 제공하는 Async Profiler, 애플리케이션이 실행되는 동안 JVM에서 발생한 이벤트에 대한 정보를 수집하는 모니터링 도구인 Java Flight Recorder 등이 있다. 또한 애플리케이션의 특정 시점의 스냅샷으로 메모리를 분석하거나(Analyze memory snapshots) 애플리케이션이 실행되는 도중에도 CPU와 메모리 현황을 실시간으로 확인할 수 있는 기능(CPU and memory live charts)들이 있다. 기능 Pr

Makefiles are a simple way to organize code compilation. This tutorial does not even scratch the surface of what is possible using _make_, but is intended as a starters guide so that you can quickly and easily create your own makefiles for small to medium-sized projects. A Simple Example Let's start off with the following three files, hellomake.c, hellofunc.c, and hellomake.h, which would repre

mermaid로 그릴 수 있는 다이어그램은 아래와 같은 것들이 있다. 플로우 차트 (Flowchart) 시퀀스 다이어그램 (Sequence Diagram) 간트 차트 (Gantt Chart) 클래스 다이어그램 (Class Diagram) User Journey Diagram Git graph Entity Relationship Diagram 플로우 차트(Flowcharts) 모든 플로우 차트는 각 상태를 나타내는 Node와 Node를 이어주는 간선(Edge)으로 구성된다. 우리는 mermaid를 통해 다양한 화살표, 간선 타입, 서브 그래프로 플로우차트를 간단하게 그려낼 수 있다. java flowchart LR A[구매] --B; B[유저, 파라미터, \n 어뷰징 검증] --C

Apache Spark는 빅 데이터 워크로드에 주로 사용되는 오픈 소스 분산 처리 시스템이다. Apache Spark는 빠른 성능을 위해 인 메모리 캐싱과 최적화된 실행을 사용하며, 일반 배치 처리, 스트리밍 분석, 기계 학습, 그래프 데이터베이스 및 임시 쿼리를 지원한다. 장점 빠른 성능: Apache Spark는 방향성 비순환 그래프(DAG) 실행 엔진을 사용함으로써 데이터 변환에 대한 효율적인 쿼리 계획을 생성할 수 있다. 또한, Apache Spark는 입력, 출력 및 중간 데이터를 인 메모리에 RDD(Resilient Distributed Dataset)로 저장하므로, I/O 비용 없이 반복 또는 대화형 워크로드를 빠르게 처리하고 성능을 높일 수 있다. 애플리케이션을 신속하게