Skip to content

태그: 토막글

총 74개의 글이 있습니다.

양질의 자료를 기록할 수 있도록 노력하겠습니다.

Box Plot(상자 그림)에서 그 부분들은 각각 다른 통계적 의미를 가짐: 상자(Box) 부분: ▪ 박스의 아랫부분(Q1, 1사분위수): 데이터의 25%가 이 값 아래에 있음 ▪ 박스의 윗부분(Q3, 3사분위수): 데이터의 75%가 이 값 아래에 있음 ▪ 박스 내부의 가로선(중앙선): 중앙값(데이터의 50%) 수염(Whiskers, ––| 부분): ▪ 상단 수염: Q3 + 1.5 IQR(사분위 범위) 까지의 데이터 ▪ 하단 수염: Q1 1.5 IQR 까지의 데이터 개별 점들: ▪ 수염을 벗어나는 점들: 이상치(Outlier) 시각적으로 데이터의 분포, 대칭성, 이상치를 한 눈에 볼 수 있게 해줌.

exit code의미예시설명1일반적인 오류의 포괄적 코드let "var1 = 1/0"”0으로 나누기”와 같은 허용되지 않는 작업 등 다양한 오류2셸 내장 명령어의 잘못된 사용empty_function() {}누락된 키워드나 명령어, 권한 문제126실행할 수 없는 명령어/dev/null권한 문제 또는 실행 가능한 명령어가 아님127”명령어를 찾을 수 없음”illegal_command$PATH 문제 또는 오타 가능성128exit에 잘못된 인자exit 3.14159exit는 0-255 범위의 정수 인자만 허용128+n치명적인 신호 “n”kill -9 $PPID of script$?는 137(128 + 9) 반

datadog anomaly detection algorithms

Datadog은 Anormaly detection 기준 설정을 위해 최대 6주간의 데이터를 학습하고, 아래 세 알고리즘 중 하나에 따라 계산한다. Basic (기본) 반복적인 계절성 패턴이 없는 지표에 사용한다. 간단한 롤링 윈도우 분위수 계산으로 예상 값의 범위를 결정한다. 적은 양의 데이터를 사용하고 변화하는 조건에 빠르게 적응하지만, 계절적 동작이나 장기 추세를 반영할 수 없다. Agile (민첩) 계절성이 있고 변동이 예상되는 지표에 사용한다. 이 알고리즘은 지표 수준의 변화에 빠르게 적응한다. SARIMA 알고리즘의 견고한 버전으로, 직전의 과거 데이터를 예측에 반영하여 수준 변화에 대해 빠른 업데이트를 가능하게 한다. 단, 최근의 장기 지속 이상치에 대해서는 견고성이 떨어지는 단점이 있다.

Document Question Answering

Index-realated chians

Stuffing 모든 관련 데이터를 프롬프트에 context로 채워 넣어 모델에 전달 제일 심플하지만 데이터가 많으면 답변 품질이 낮아질 수 있음 Map Reduce 각 데이터 chunk에 대해 요약 등 초기 처리(map), 이후 초기출력들을 조합(reduce)해 최종적인 프롬프트를 실행 Refine 첫번째 데이터 청크에서 초기 프롬프트를 실행하여 출력 생성. 앞 단계 출력 + 다음 문서 조합하여 다시 출력 생성 Map Rerank 각 데이터 Chunk에 대해 초기 프롬프트를 실행하고 답변이 얼마나 확실한지에 대한 점수를 부여 점수에 기반하여 응답의 순위가 매겨 가장 높은 점수를 반환 참고

Nightly build 매일 발생하는 소프트웨어에 대한 수정사항을 포함하고 있는 소프트웨어 배포버전이다. 소프트웨어는 테스트가 되어 있지 않을 수 있기 때문에 매우 불안정한 상태이다.

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

리눅스 시스템에서 암호화 및 보안 기능을 위한 난수를 생성하는 데 사용된다.

truborepo remote cache .turbo/cache가 캐시 경로임 그걸 업로드해서 remote 공유해서 쓸 수 있게 하는 게 remote cache

golang에서 JSON 형태를 쓰고 싶을 때는 bson을 사용하면 된다. bson.D: 하나의 BSON 도큐먼트. MongoDB command 처럼 순서가 중요한 경우에 사용한다. bson.M: 순서가 없는 map 형태. 순서를 유지하지 않는다는 점을 빼면 D와 같다. bson.A: 하나의 BSON array 형태. bson.E: D 타입 내부에서 사용하는 하나의 엘리먼트.

Go 1.21에서는 go command와 Go toolchain이 함께 제공되며, 이를 사용하여 라이브러리들을 컴파일할 수 있다. Go 1.21 이상의 버전이 필요한 라이브러리는 go.mod 파일에서 해당 버전을 명시해야 한다. 프로젝트의 go.mod 파일은 라이브러리의 최소 요구 버전을 자동으로 업데이트하며, 버전 관리는 자동으로 처리된다.

insert와 upsert insert: 무조건 insert upsert: 있으면 update 없으면 insert 아틀라스에서 예전 데이터를 S3로 옮겨주는 기능을 지원함. 데이터가 S3에 있어도 조인등 쿼리가 문제없이 됨. 실무에선 이력 데이터를 남겨야 하는 경우가 많아서 유용하게 사용 mongoDB에선 mutex를 지원하지 않기 때문에 writeConflict 예외처리(재시도 로직)이 필요함 projection Terminal window db.&x3C;콜렉션 이름>.find({},{"&x3C;표시할 field>":1, "&x3C;표시하지 않을 field>":0}) {}는 첫번째 인자인 검색 쿼리 "_id"는 입력하지 않을 경우, default로 나옴. 나머지는 입력하지 않을 경우,

SLA: Service Level Agreements SLA는 고객이 서비스를 사용할 때 기대하는 서비스 레벨이다. SLA를 정의할 떄는 단순한 지표를 사용하는 것이 좋다. SLO: Service Level Objectives SLO란 시스템에서 기대하는 가용성을 설정한 목표이다. SLA가 사용자가 기대하는 수치라면, SLO는 실제로 팀에서 지키기 위해 노력할 달성 목표이다. SLO는 발생할 수 있는 변수를 감안하여 SLA보다 더 높은 값으로 설정하는 경우가 많다. 목표에 집중하기 위해선 SLO는 최소 갯수만 정의하는 것이 좋다. SLI: Service Level Indicator SLI란 사용자가 시스템의 가용성을 경험하는 방식을 정량적으로 측정한 것이다. 즉, 목표에 대비한 실제 지표이다. SL

오디오의 Raw 데이터는 너무 크기 때문에 통신이나 저장시에 효율이 좋지 못함 Audio Codec는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 Raw 데이터를 압축할 수 있는 방법을 제시 종류 G.711, G.722, G.723.1, G.729: 통신 프로토콜 표준 단체인 ITU-T에서 표준으로 정의한 코덱으로 통신에 주로 사용 AAC, AC3, MP3, etc..: ISO혹은 민간기업등에서 정의한 압축 알고리즘으로 음악/영화 등에 주로 사용 G.711 음성에 있어서의 ITU 표준/H.323환경에서 음성전달 전송방식의 기본 오디오 코덱 표준안 G.711은 64Kbps에서 3KHz의 전화급 오디오 품질을 제공하기 위하여 PCM 오디오 엔코딩과 미국, 유럽에서 주로 이용하는 U-law 또는 A-law

AdviceAnnotation

AOP란 Aspect Oriented Programming의 약자로 관점 지향 프로그래밍이라고 한다. AOP를 사용하면 기존 코드를 수정하지 않고 기존 코드에 동작을 추가할 수 있다. AOP를 지정하기 위해선 AOP 동작을 메서드에 작성해야한다. 아래 어노테이션들을 이용해서 메서드의 실행 시점을 지정할 수 있다. Advice Annotation Annotation설명@Before핵심관심사 시작 전에 실행@After메서드가 끝난 후 실행 (성공여부 상관 X)@AfterThrowing메서드 실행이 예외를 throw하여 종료될 때 실행@AfterReturning메서드 실행이 정상적으로 반환될 때 실행@Around핵심관심사의 메서드 실행 전 후로 실행 (성공여부

트랜잭션 전파

트랜잭션 전파란 트랜잭션 경계에서 이미 진행 중인 트랜잭션이 있을 때 또는 없을 때 어떻게 동작할 것인가를 결정하는 방식을 말한다. 1. PROPAGATION_REQUIRED 가장 많이 사용되는 트랜잭션 속성이다. 진행 중인 트랜잭션이 없으면 새로 시작하고, 이미 시작된 트랜잭션이 있으면 이에 참여한다. DefaultTransactionDefinition의 트랜잭션 전파 속성은 바로 이 PROPAGATION_REQUIRED이다. 2. PROPAGATION_REQUIRED_NEW 항상 새로운 트랜잭션을 시작한다. 즉. 앞에서 시작된 트랜잭션이 있든 없든 상관없이 새로운 트랜잭션을 만들어서 독자적으로 동작하게 한다. 3. PROPAGATION_NOT_SUPPORTED 트랜잭션이 없이 동작하도록 만들

Hibernate dialect

하이버네이트가 데이터베이스와 통신을 하기 위해 사용하는 언어를 Dialect라고 한다. 모든 데이터베이스에는 각자의 고유한 SQL언어가 있는데, 관계형 데이터베이스끼리 형태나 문법이 어느정도 비슷하긴 하지만, 완전히 똑같지는 않다. 예를 들어 Oracle 쿼리 구문과 MySQL 쿼리구문은 다르다. 하지만, 하이버네이트는 한 데이터베이스관리시스템(DBMS)에 국한되지않고, 다양한 DBMS에 사용 가능하다. 즉 내부적으로 각자 다른 방법으로 처리하고 있는 것이다. 그렇기 때문에특정 벤더(DBMS)에 종속적이지 않고, 얼마든지 대체가능하다. JPA에서는 아래와 같이 Dialect라는 추상화된 언어 클래스를 제공하고 각 벤더에 맞는 구현체를 제공하고 있다. spring: datasource:

Hibernate 쿼리실행순서

OrphanRemovalAction AbstractEntityInsertAction EntityUpdateAction QueuedOperationCollectionAction CollectionRemoveAction CollectionUpdateAction CollectionRecreateAction EntityDeleteAction performExecutions protected void performExecutions(EventSource session) Execute all SQL (and second-level cache updates) in a special order so that foreign-key constraints cannot be violated: Inserts, in the o

경로표현식

자바에서 인스턴스화된 객체로 클래스의 변수나 메서드에 접근할 때 .을 이용해 접근하는 것 처럼, jpql 쿼리에서 .으로 객체의 값에 점을 찍어 객체 그래프를 탐색하는 것을 경로 표현식이라고 한다. 경로 유형별 동작 상태 필드(State Field) 상태 필드는 일반적인 값을 저장하기 위한 필드이다. 즉, int, varchar등의 자료형을 가지는 기본적인 데이터를 저장한다. 상태필드는 더 나아갈 경로가 존재하지 않으므로 jpql에서 부가적인 조인 등의 탐색 또한 일어나지 않는다. 연관 필드(Association field) 연관 필드는 연관관계가 맺어진 외래 테이블의 값을 위한 필드이다. 단일 값 연관 필드와 컬렉션 값 연관 필드로 나뉜다. 단일 값 연관 필드 @ManyToOne, @OneToOne

JPA에서 벌크 연산이란, 여러 건(대량의 데이터)을 한 번에 수정하거나 삭제하는 것을 뜻한다. 자세한 설명이나 사용시 주의사항에 대해 더 알고싶다면 위의 하이퍼링크를 참고하길 바란다. 사실 Querydsl에서 따로 특별하게 벌크 연산을 생성하는 방법은 따로 없고, Where 조건에 여러 튜플이 해당할 수 있는 조건을 넣는다면 벌크 연산이 수행된다. @Testvoid bulkUpdate(){ //given //when long count = queryFactory .update(member) .set(member.username, "미성년자") .where(member.age.lt(20)) .execute();

Spring WebFlux는 논블로킹(Non-Blocking) 런타임에서 리액티브 프로그래밍을 할 수 있도록 하는 새로운 Web 프레임워크이다. Spring 5에서 추가되었다. 지금까지 Spring MVC는 서블릿 컨테이너에 Servlet API를 기반으로 한 프레임워크이었지만, Spring WebFlux는 Servlet API를 사용하지 않고 Reactive Streams와 그 구현체인 Reactor를 기반으로 한 새로운 HTTP API로 구현되어 있다. 런타임으로서 Netty, Undertow(서블릿 컨테이너가 아닌 방향)와 같은 WAS로 NonBlocking을 사용할 수 있다. 또한 Servlet 3.1에서 도입된 NonBlocking API를 사용하여 Tomcat, Jetty 구현체를 사용할 수도

🍃 제어의 역전 IoC (Inversion of Control) 기존에는 클라이언트 구현 객체가 스스로 필요한 서버 구현 객체를 생성하고, 연결하고, 실행하는 프로그램. 즉, 구현 객체가 프로그램의 제어 흐름을 조정하는 프로그램이 많았다. 하지만 이런 방식은 코드의 재사용성과 유지보수성이 낮다. 하지만 그와 반대로 프로그램에 대한 제어 권한을 외부에서 가지고 있는 것을 제어의 역전(Ioc)이라고 한다. IoC는 객체지향성을 잃지 않고 유지보수성이 높은 코드를 만들 수 있게 해준다. (+ 프레임워크는 작성된 코드를 제어하고 대신 실행해주는 역할을 한다. Spring도 이와 같은 프레임워크의 일종이다.) IoC의 장점 애플리케이션 코드의 양을 줄일 수 있다. 클래스 간의 결합을 느슨하게 한다. 애플리케이

Reflection과 직렬화

Reflection은 런타임에 동적으로 클래스들의 정보를 알아내고, 실행할 수 있는 것을 말한다. Reflection은 프로그래머가 데이터를 보여주고, 다른 포맷의 데이터를 처리하고, 통신을 위해 serialization(직렬화)을 수행하고, bundling을 하기 위해 일반 소프트웨어 라이브러리를 만들도록 도와준다. java와 같은 객체지향 프로그래밍언어에서 Reflection을 사용하면 컴파일 타임에 인터페이스, 필드, 메소드의 이름을 알지 못해도 실행중에 접글할 수 있다. 또, 멤버 접근 가능성 규칙을 무시하여 private 필드의 값을 변경할 수 있다. 직렬화 jackson은 java.lang reflection 라이브러리를 사용한다. 기본생성자가 있는 경우에는 _constructor.newInsta

Inner static class

클래스를 사용하면서 외부 인스턴스에 대한 참조가 필요없는 클래스를 선언 시 Inner class may be static이라는 경고가 뜬다. Inner class가 static으로 정의되어야 한다는 뜻인데, 그래야하는 이유가 무엇일까? ‘static’키워드가 붙은 내부 클래스는 메모리에 하나만 올라가는 인스턴스가 아니다. MyClass.InnerClass mic1 = new MyClass().new InnerClass();MyClass.InnerClass mic2 = new MyClass().new InnerClass(); if (mic1 == mic2) { System.out.println("내부 클래스는 새로만들어도 같은 참조지");} else { System.out.println("내부 클래

JAR Java Archive의 약자 자바에서 사용되는 압축 파일의 한 형태로, 작동 방식은 흔히 자료를 압축하는 .zip과 유사. .jar는 압축을 따로 해제하지 않아도 JDK(Java Development Kit)에서 접근하여 사용이 가능 (JDK에 포함되는 JRE(Java Runtime Environment)만 가지고도 실행이 가능) .jar 파일은 일반적으로 라이브러리, 자바 클래스 및 해당 리소스 파일(텍스트, 음성, 영상자료 …), 속성 파일을 담는다. WAR WAR는 Web Application Archive의 약자로 웹 애플리케이션을 압축하고 배포하는데 사용되는 파일 형태. (.war 파일도 압축파일의 일종으로 .jar와 유사) WAR는 JSP, Servlet, Java C

코틀린을 사용할 때 변수를 선언하려면 아래와 같이 한다. val 변수명: 타입var 변수명: 타입 String을 써서 문자열 데이터를 집어넣는다면 아래와 같이 할 수 있다. val name1: String = "kimeunbin"val name2: String = "kimeunbin" 근데 val과 var의 차이는 무엇일까? val val이 붙은 변수는 읽을 수만 있고 수정할 수는 없는 변수가 된다. 자바로 치면 final 키워드가 붙은 변수와 비슷하다. fun main(args: Array&x3C;String>){ val a: String = "aaa" a = "bbb" //에러가 난다! Val cannot be reassigned}){ val a: String = &x22;aaa&x2

@JvmField는 get/set을 생성하지 말라는 의미이다. 다음 코틀린 코드에서 프로퍼티 var barSize는 getter/setter를 생성한다. class Bar { var barSize = 0} 자바로 변환해보면 getter/setter가 생성된 것을 볼 수 있다. public final class Bar { private int barSize; public final int getBarSize() { return this.barSize; } public final void setBarSize(int var1) { this.barSize = var1; }} 이번엔 @JvmField를 붙여보자 class Bar { @JvmField var barSiz

필드와 접근자 메서드

주 생성자를 만들면 클래스의 필드가 알아서 생성된다. class User(var username: String) 정말 간단하다! 접근자 메서드인 getter와 setter는 코틀린이 알아서 만들어준다. class User( var name: String val age: Int) 읽기 전용 필드를 만들 수도 있다. var 대신 val을 앞에 붙여 선언하면, getter 함수만 생성된다. val은 수정할 수 없는 필드기 때문에, final과 비슷하다. 필드에 접근할 때는 그냥 변수에 접근하듯이 사용하면, 코틀린에서 내부적으로 접근자 메서드를 사용하는 것 처럼 작동한다. class User( var name: String val age: Int) fun main(args: Array&x3C

C++에는 기본인자라는 개념이 있다. include &x3C;iostream> int add(int a, int b=10) { return a + b;} int main(){ int res = add(5, 7); std::cout &x3C;&x3C; "res : " &x3C;&x3C; res &x3C;&x3C; std::endl; res = add(5); std::cout &x3C;&x3C; "res : " &x3C;&x3C; res &x3C;&x3C; std::endl; return 0;}int add(int a, int b=10) { return a + b;}int main(){ int res = add(5, 7); std::cout res: 12res: 15 add

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 Ctrl + f : 한 화면 아래로 이동 행 Ctrl + y : 화

임베디드 시스템

임베디드 시스템: 내부에 Computer가 들어있는 제품 혹은 시스템 일반적인 계산 목적이 아니라 특별한 임무를 위한 시스템 목적에 알맞은 Processor의 특징에 의존한다 임베디드 시스템의 구성 Hardware: SoC(System on Chip) Memory(DRAM) Flash(NOR/NAND) Ethernet Controller Sensor 등 Software: Bootloader 운영체제(Operating System) Device Driver Middleware Application 등 특징 대량 생산 제품인 경우 가격에 민감한 경우가 많다. 일반 PC의 경우와는 다르게 즉각적인 응답이 필요한 경우가 있다. 따라서 비용대비 실시간의 필요성을 고려하여 개발해야한다. SW가

Fargate is a servreless compute engine for containers. The Fargate launch type allows you to run your containerized applications without the need to procision and manage the backend infrastructure. Just register your task definition and Fargate launches the container for you. It works with both Amazon Elastic Container Service (ECS) and Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) Fargate makes

AWS 리소스 구성 후 관리자는 VPC 외부에서 Private Subnet에 직접 접근할 수 없다. Private Subnet의 Private한 특성을 지키기 위해 Public Subnet인 인스턴스를 하나 만들어서 그 인스턴스를 통해 접근하는 방법을 많이 쓰는데, 이러한 host를 Bastion Host라고 부른다. 쉽게 말하면 내부와 외부 네트워크 사이에서 일종의 게이트 역할을 수행하는 호스트이다. 관리자가 Bastion Host으로 SSH 연결을 한 후 Bastion Host에서 Private Subnet의 Host에 SSH 연결을 하는 형태로 Private Subnet에 접근할 수 있다. SSH 연결을 수행해야 하기 때문에 Bastion Host 또한 Public Subnet에 위치하는 EC2 In

도커는 LXC(리눅스 컨테이너스)라는 커널 컨테이너 기술을 이용하여 만든 컨테이너 기술 중 하나로, 컨테이너 기반의 오픈소스 가상화 플랫폼이다. 컨테이너를 모듈식 가상머신처럼 유연하게 사용하여 애플리케이션을 안정적으로 배포 및 구축할 수 있도록 한다. 또, 이미지 기반 배포 모델을 제공하고 여러 환경 전반에서 애플리케이션 또는 서비스를 모든 종속 항목과 손쉽게 공유할 수 있다. 운영체제를 가상화하지 않는 컨테이너 기술이기 때문에 가상머신에 비해 가볍고, 한 대의 서버에 여러 애플리케이션을 실행하기 좋다. 단일한 물리적 컴퓨터 위에서 여러 애플리케이션을 돌릴 수 있기 때문에 물리적 하드웨어의 컴퓨팅 용량을 효율적으로 사용할 수 있다. 가상머신(VM)들과 달리, 기존 리눅스 자원(디스크, 네트워크 등)을 그대로

도커 안에서 도커 사용하기

도커를 사용하다보면 모종의 목적으로 도커 컨테이너 안에서 도커를 사용할 일이 생길 수 있다. 이것을 Docker in Docker (DinD)라고 부르는데, 이를 위한 방법은 크게 2가지로 나뉜다. 호스트의 도커 데몬을 사용(마운트)하여 도커 컨테이너 내부에서 호스트의 도커 데몬을 사용하는 방법 도커 컨테이너 내부에서 ‘실제’ 도커를 사용하는 방법 1. 도커 컨테이너 내부에서 호스트의 도커 데몬을 사용하는 방법 이 방법은 도커 컨테이너 내부에서 도커를 사용할 때, 도커 컨테이너 내부의 도커가 아닌, 호스트의 도커 데몬을 사용해서 도커를 사용하는 방법이다. 도커 데몬에게 명령을 내릴 수 있는 인터페이스인 ‘docker.sock’ 파일을 마운트해서 실행하면 된다. 이렇게 설정해주면 도커 컨테이너 내부의 도커

Kubernetes Overview Diagrams

생성된 서비스의 IP는 어떻게 알 수 있을까? 서비스가 생성된 후 kubectl get svc를 이용하면 생성된 서비스와 IP를 받아올 수 있지만, 이는 서비스가 생성된 후이고, 계속해서 변경되는 임시 IP이다. DNS를 이용하는 방법 가장 쉬운 방법으로는 DNS 이름을 사용하는 방법이 있다. 서비스는 생성되면 [서비스 명].[네임스페이스명].svc.cluster.local 이라는 DNS 명으로 쿠버네티스 내부 DNS에 등록이 된다. 쿠버네티스 클러스터 내부에서는 이 DNS 명으로 서비스에 접근이 가능한데, 이때 DNS에서 리턴해주는 IP는 외부 IP (External IP)가 아니라 Cluster IP (내부 IP)이다. 간단한 테스트를 해보자. hello-node-svc 가 생성이 되었는데, 클러스터내의

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. Terminal window krew 설치하기$ brew install krew krew에 kvaps 추가$ kubectl krew index add kvaps node-shell 설치하기 Terminal window node-shell을 설치한다.$ kubectl krew install kvaps/node-shell export 추가하기 Terminal window vi 편집기 사용하여 ~/.zshrc or

NodePort와 ServicePort와 targetPort

K8s의 포트는 노드와 서비스, 컨테이너별로 나뉘어있다. 이 개념에 대해 확실히 알아보자. 만약에 하나의 서비스에 2개의 노드가 있고, 그 노드에 각각 하나의 포드가 있다고 하면 아래 그림과 같은 모양이 된다. NodePort는 각 노드의 클러스터 레벨에서 노출되는 포트, (그림에서 30001) Port는 서비스의 포트, (80) targetPort는 포드에서 컨테이너로 가는 앱 컨테이너 포트를 말한다. 아래와 같이 설정할 수 있다. ports: protocol: TCP port: 80 targetPort: 8080 nodePort: 30000

Pod는 동일한 실행환경에서 실행되는 애플리케이션 컨테이너와 볼륨으로 구성된 집합체다. 포드는 쿠버네티스 클러스터에서 배포 가능한 가장 작은 아티팩트(artipact)다. 즉, 포드에 있는 모든 컨테이너가 동일한 머신에 있음을 뜻한다. Pod에 있는 각 컨테이너는 각자의 cgroup을 운영하지만 몇가지 Linux 네임스페이스는 공유한다. Pod의 각 컨테이너는 각자의 cgroup 을 운영하지만 몇가지 리눅스 네임스페이스를 공유하며, 서로 다른 파드는 각 애플리케이션이 격리되어 있고 각기 다른 IP주소와 호스트네임을 갖는다. 또한 System V IPC나 POSIX 메시지 큐(IPC 네임스페이스)를 통해 기본 프로세스 간 통신 채널을 사용해 서로 통신할 수 있다. 동일한 노드에서 동작하는 서로 다른 Pod의

가상 IP와 서비스 프록시

쿠버네티스 클러스터의 모든 노드는 kube-proxy를 실행한다. kube-proxy는 ExternalName 이외의 유형의 서비스에 대한 “가상 IP”의 역할을 한다. service를 조회했을때 나오는 cluster IP가 바로 k8s의 프록시로 만들어진 가상 IP이다. 이 IP는 k8s 내부에서만 접근할 수 있다. 쿠버네티스에서 가상 IP를 사용하는 이유 쿠버네티스가 프록시를 통해 가상 IP를 만드는 이유는, 실제 IP와 DNS를 사용하기 부적절하기 때문이다. k8s의 서비스 객체는 IP를 할당할 수 있는 기기가 아니고 잠시 생겼다가 사라질 수 있는 유한한 존재이다. 하지만 서비스를 식별하고 호출할 수 있는 무언가가 필요하기 때문에 그 방법으로서 프록시로 만든 가상 IP를 사용하는 것이다. ku

Pulling images from ECR on Kubernetes

If you are getting the HTTP 403 (Forbidden) error or the error message no basic auth credentials when trying to pull an image from ECR you are most likely doing so without logging into it first. This is going to happen if we are running a Kubernetes cluster on EC2 instances instead of using EKS. To be able to authenticate before pulling images on Kubernetes we need to use the imagePullSecrets attr

환경변수 설정

포드의 구성 파일 안에서 정의한 환경 변수는 파드의 컨테이너를 위해 설정하는 커맨드와 인자들과 같이, 구성 파일 안의 다른 곳에서 사용할 수 있다. 아래의 구성 파일 예시에서, GREETING, HONORIFIC, 그리고 NAME 환경 변수들이 각각 Warm greetings to, The Most honorable, 그리고 Kubernetes로 설정되어 있다. 이 환경 변수들은 이후 env-print-demo 컨테이너에 전달되어 CLI 인자에서 사용된다. apiVersion: v1kind: Podmetadata: name: print-greetingspec: containers: name: env-print-demo image: bash env: name: GREETING v

Grok is a tool to parce crappy unstructured log data into something structured and queryable. Grok is heavily used in Logstash to provide log data as input for ElesticSearch. Grok ships with about 120 predefined patterns for syslog logs, apache and other webserver logs, mysql logs, etc. It is easy to extend Grok with custom patterns. The grok_exporter aims at porting Grok from the ELK stack to Pro

nginx 컨테이너 실행 sudo docker run --name nginx -d -p 80:80 nginx nginx bash 들어가서 conf 파일 열기 docker exec -it nginx bashvi /etc/nginx/conf.d/default.conf 원하는 도메인, 포트 설정해넣기 예시 server { listen 80; listen [::]:80; server_name domain.aliens-dms.com; location / { proxy_pass http://ip:8080; }} nginx reload로 적용 nginx -s reload

Nginx를 설치한다. 원하면 이미지로 띄울 수도 있다. Terminal window$ sudo apt update$ sudo apt install nginx 설정 파일 생성 $ cd /etc/nginx/conf.d$ vim default.conf default.conf 파일을 생성하고 아래와 같이 원하는 설정 내용을 적어준다. Terminal windowserver { listen 80; server_name your.domain.com; location / { proxy_pass http://192.168.XXX.XXX; proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; proxy_set_header X-Forwarded-Fo

리버스 프록시

클라이언트 요청을 대신 받아 내부 서버로 전달해주는 것을 리버스 프록시(Reverse Proxy)라고 한다. 리버스 프록시가 필요한 이유 로드 밸런싱 : Nginx는 클라이언트의 요청을 프록시 서버에 분산하기 위해 로드 밸런싱을 수행하여 성능, 확장성 및 신뢰성을 향상시킬 수 있다. 캐싱 : Nginx를 역방향 프록시로 사용하면 미리 렌더링된 버전의 페이지를 캐시하여 페이지 로드 시간을 단축할 수 있다. 서버의 응답에서 수신한 콘텐츠를 캐싱하고 이 콘텐츠를 사용하여 매번 동일한 콘텐츠를 프록시 서버에 연결할 필요 없이 클라이언트에 응답하는 방식으로 구현하는게 가능해진다. SSL 터미네이션 : Nginx는 클라이언트와의 연결에 대한 SSL endpoint 역할을 할 수 있다. 압축 : 프록시 서

openssl로 pemKey 만들고 접속하기

1. openssl 설치 sudo apt install rpmrpm -qa openssl 2. rsa secret key text 파일 생성 그냥 vi로 파일 만들어서 넣어줘도 된다. vi (원하는 경로) 3. pem key 생성 아래 명령어로, 텍스트 파일 이름과 pem 키를 저장할 위치와 이름을 지정해준다. openssl rsa -in {key text 파일} -text > {pem key 저장할 경로} {pem key 저장할 경로}"> 4. ssh로 접속 ssh -i {pem key 경로} {username}@{url} -p {port}

l2internetlayer

Secondary IP란 현재 서브넷에 의해 나뉘어져있는 네트워크 대역에 추가적인 호스트가 필요할때 전체적인 구성을 변경하지 않고도 확장이 가능하게 하는 기술이다. 예를 들어 10.0.0.0/24 의 네트워크 인터페이스를 가진 라우터내의 호스트가 200명이 있고 갑작스럽게 추가적으로 200명의 호스트가 더 필요해졌을때 해당 네트워크 인터페이스에 10.0.1.0/24 라는 Secondary IP 대역을 부여하면 10.0.1.0/24 대역까지 같은 네트워크 대역으로 인식시킬 수 있다. 장점 가용성(내결함성 향상) Host의 입장에서 10.0.0.0/24대의 NIC 한 개와 10.0.1.0/24대의 NIC 한 개를 달고 있을 때 하나의 네트워크 카드가 망가지더라도 다른 네트워크 카드로 통신이 가

l3transportlayer

ssh 명령어로 항상 같은 서버에 접속할 때, 매번 pem, host를 지정하는 것이 귀찮다면 설정에 등록해서 사용해보자 Terminal windowsudo vi /etc/ssh/ssh_config 이런식으로 밑에 추가해주면 된다. Terminal window devHost dev HostName x.x.x.x User ec2-user IdentityFile /user/rlaisqls/... opsHost ops HostName x.x.x.x User ec2-user IdentityFile /user/rlaisqls/... Host: 이름 HostName: 연결될 서버 호스트 명 (미 설정시 Host값이 HostName으로 사용됨) User: 네트워크 커넥션에 사용되는

DNS 레코드유형

l4appplicationlayer

레코드설명A(Host)주소/호스트 레코드정규화된 도메인 이름/호스트명(FQDN)을 IPv4에 연결한다.AAAA주소 레코드호스트를 IPv6에 연결한다.CNAME(Canonical NAME)별칭 레코드실제 호스트명(A레코드)과 연결되는 별칭,별명을 정의 한다.MX(Mail Exchange)메일 교환 레코드메일 서버에 도달할 수 있는 라우팅정보(메일서버)를 제공한다.SRV(SeRVice)서비스 위치 레코드비슷한 TCP/IP 서비스를 제공하는 다수의 서버 위치 정보를 제공한다.PTR(PoinTeR)포인터 리소스 레코드다른 DNS 레코드를 가리킴, 역방향 조회에서 A레코드를 가리킬때 사용한다.SOA(Start Of Authority)권한시작 레

Linux/UNIX 시스템에는 두 가지 유형의 링크가 있다. Hard link : Hard link는 둘 이상의 파일 이름을 동일한 i-node와 연결한다. Soft link : Soft link는 Windows(윈도우)의 바로 가기 같은 것으로, 파일 또는 디렉터리에 대한 간접 포인터이다. Hard link와 달리 심볼릭 링크는 다른 파일 시스템 또는 파티션의 파일이나 디렉터리를 가리킬 수 있다. ln ln은 파일 간의 링크를 만드는 명령어이다. 기본적으로 ln 명령은 Hard link를 생성한다. 심볼릭 링크를 만들려면 -s 옵션을 사용해야한다. 심볼릭 링크를 생성하기 위한 ln 명령 구문은 다음과 같다. Terminal windowln -s [OPTIONS] FILE LINK FILE과 L

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

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.sh를 정의한다. !/bin/bash Y=$(dat

데이터베이스

다운로드 mac에서는 brew를 사용해 설치할 수 있다. ( Terminal windowbrew install --cask clickhouse 그 외 환경에서는 curl을 사용해 설치할 수 있다. Terminal windowcurl | sh 잘 설치되었는지 확인 Terminal window./clickhouse client./clickhouse local 실행 아래 명령어로 데몬을 실행할 수 있다. Terminal windowsudo clickhouse start 접속 기본적으로 client 명령어를 사용하면 localhost:9000에 있는 로컬 DB에 접속한다. Termina

무결성 제약조건

무결성이란? 테이블에 중복된 데이터가 존재하거나, 부모와 자식 데이터 간의 논리적 관계가 깨지면 프로그램에 큰 장애가 발생할 수 있다. 데이터 무결성은 이러한 일이 일어나지 않도록 데이터의 정확성, 일관성, 유효성을 유지되는 것을 의미하며, DBMS에서 꼭 신경써야 할 사항이다. 그렇기 때문에 DBMS는 무결성을 지키기 위해 제약조건이라는 기능을 기본적으로 제공한다. 무결성 제약조건의 종류 1. 개체 무결성(Entity integrity) : 기본키는 null 값이 될 수 없음 각 튜플에 접근하기 위해 정의된 기본키가 null값이 되면 튜플의 유일성을 판단할 수 없기 때문에 기본키는 null이 되면 안된다. 2. 참조 무결성(Referential integrity) : 외래키는 참조할 수 있는 값을 가져야함

Redis는 고성능 키-값 저장소로서 문자열, 리스트, 해시, 셋, 정렬된 셋 형식의 데이터를 지원하는 NoSQL이다. 데이터 저장소로 디스크가 아닌 메모리를 사용한다는 것이 특징이다. 캐시, 메시지 브로커 및 스트리밍 엔진으로도 사용되며, 문자 , 해시, 목록, 집합, 비트맵, 하이퍼로그 로그, 지리 공간 인덱스 및 스트림과 같은 아주 다양한 데이터 구조를 제공한다. Redis에 모든 데이터를 메모리에 저장하는 빠른 DB이다.

Delete(/Modify) Action Cascade: Master 삭제 시 Child 같이 삭제 Set Null: Master 삭제 시 Child의 FK 필드 Null set Default: Master 삭제 시 Child FK 필드 Default 값으로 설정 Restrict: Child 테이블에 PK 값이 없는 경우만 Master 삭제 허용 No Action: 참조 무결성을 위반하는 삭제/수정 액션을 취하지 않음(MySQL에서는 Restrict와 동일함) Insert Action Automatic: Master 테이블에 PK가 없는 경우 Master PK를 생성 후 Child Set Null: Master 테이블에 PK가 없는 경우 Child 외부키를 Null 값으로 처리 Set Default:

GROUPING SETS와 GROUPING

GROUPING SETS 인자별 소계를 계산한다. SELECT 종, 성별, SUM(*) AS 마릿수FROM 반려동물GROUP BY GROUPING SETS(종, 성별); 결과 종성별마릿수강아지(null)10고양이(null)12앵무새(null)7(null)F15(null)M14 GROUPING GROUPING은 ROLLUP이나 CUBE, GROUPING SETS 등의 그룹함수에 의해 컬럼 값이 소계나 총합과 같이 집계된 데이터일 경우 1을 리턴하고 만약 집계된 데이터가 아니면 0을 리턴하는 함수이다. WHEN THEN문과 같이 사용하여 아래와 같이 응용할 수 있다. SELECT 종, 성별, SUM(*) AS 마릿수,

GROUP BY와 HAVING절

GROUP BY GROUP BY절은 GROUP BY절에 기재한 컬럼을 기춘으로 결과 집합을 그룹화한다. 이 GROUP BY절을 사용하면 소그룹별 기준 칼럼을 정한 후, 집계 함수를 사용하여 그룹별 통계를 계산할 수 있다. GROUP BY절 쿼리 예제 코드 SELECT A.species, SUM(A.count) AS "마릿수"FROM animal AWHERE A.birth_day = '2022%'GROUP BY A.species; 결과 species | 마릿수--------|--------강아지 | 45고양이 | 40앵무새 | 15 HAVING절 HAVING절은 그룹을 나타내는 결과집합의 행에 조건이 적용된다. HAVING절에는 GROUP BY절의 기준 항목이나 소그룹의 집계함수가 조건으로

ORDER BY절은 SELECT문에서 조회한 데이터 집합을 특정 칼럼 기준으로 정렬한 후 데이터를 출력하는 역할을 한다. 오름차순(ASC) 또는 내림차순(DESC)로 정렬방식을 지정할 수 있다. 정렬방식을 지정하지 않으면 기본적으로 오름차순이 적용된다. 정렬은 일반적으로 숫자에서는 작은 숫자가 먼저, 날짜형 데이터에서는 이른 시간이 먼저, 문자형 데이터에서는 사전순으로 앞서는 문자열이 먼저로 간주된다. Oracle DBMS에서는 NULL값을 가장 큰 값으로 간주하여 오름차순으로 정렬했을 경우에는 가장 마지막에, 내림차순으로 정렬헀을 경우에는 가장 먼저 위치한다는 특징이 있다. ORDER BY절 쿼리 예제 SELECT *FROM 테이블명1 AORDER BY A.컬럼명1

ROLLUP 전체 학생 테이블에서 SELECT COUNT(*)FROM studentGROUP BY (grade) 와 같이 데이터를 조회하면 1학년, 2학년, 3학년 각 학생의 인원 수가 조회되는데, 여기서 GROUP BY를 GROUP BY ROLLUP (grade)로 변경하면 각 학년별 인원수와 전체 인원수까지 모두 집계해준다. SELECT student.grade AS 학년, COUNT(*) AS 인원수FROM studentGROUP BY ROLLUP(grade) 결과 학년인원수1학년722학년803학년80(null)232 ROLLUP에 여러 인자를 넣는 경우에는, 인자를 넣는 순서에 따라 결과가 바뀔 수 있다. CUBE CUBE 함수는 그룹핑 컬럼이

SELECT쿼리 실행순서

제약조건은 테이블에 입력되는 데이터가 사용자가 원하는 조건을 만족하는 데이터만 입력되는 것을 보장한다. 제양조건은 데이터의 무결정을 유지하기 위한 DBMS의 보편적인 방법이다. 제약조건설명PRIMARY KEY테이블에 저장된 행들 중에서 특정 행을 고유하게 식별하기 위해서 사용한다.한 테이블에는 하나의 기본키만 정의할 수 있다.기본키 생성 시 DBMS는 유일 인덱스(Unique index)를 자동으로 생성한다.기본키 칼럼에는 NULL 입력이 불가능하다.기본키는 UNIQUE제약조건과 NOT NULL 제약조건을 만족해야한다.UNIQUE KEY테이블에 저장된 행들 중에서 특정 행을 고유하게 식별하기 위해 생성한다.기본키와 다르게 NULL 입력이 가능하다.N

집계함수를 이용하면 그룹별 집계 결과를 계산하여 한 행으로 나타낼 수 있다. 대표적인 집계함수는 아래와 같은 것들이 있다. 항목결과COUNT(*)NULL 값을 포함한 행의 수를 출력한다.COUNT(표현식)표현식의 값이 NULL이 아닌 행의 수를 출력한다.SUM(표현식)표현식이 NULL 값인 것을 제외한 합계를 출력한다.AVG(표현식)표현식이 NULL 값인 것을 제외한 평균을 출력한다.MAX(표현식)표현식이 NULL 값인 것을 제외한 최대값을 출력한다.MIN(표현식)표현식이 NULL 값인 것을 제외한 최솟값을 출력한다.STDDEV(표현식)표현식이 NULL 값인 것을 제외한 출력한다.VARIAN(표현식)표현식이 NULL 값인 것을 제외한

집합연산자

일반적으로 수학에서 사용되는 집합연산으로는 합집합, 교칩한, 차집합, 곱집합등이 있다. SQL문에서도 각각의 일반집합연산에 해당하는 명령어가 존재한다. 일반집합연산자SQL문설명합집합(UNION 연산)UNION, UNION ALLUNION 연산은 수학적으로 합집합을 하는 연산이다.UNION은 교집합의 중복을 제거한 결과를 나타내기 때문에, 정렬 작업으로 인한 시스템 부하가 일어날 수 있다.UNION ALL을 쓰면 중복 결과를 그대로 보여준다.만일 UNION과 UNION ALL의 출력 결과가 같다면 응답속도 향상, 자원 효율화 측면에서 UNION ALL을 쓰는것이 더 낫다.교집합(INTERSECTION 연산)INTERSECTINTERSECTION은 수학의 교

DCL은 데이터 제어어를 뜻한다. 데이터베이스에 접근하고 객체들을 사용하도록 권한을 부여하고 회수하는 데 사용한다. 구분설명GRANT데이터베이스에 접근하고 객체를 사용하는 권한을 줄 때 사용한다.REVOKEGRANT로 준 권한을 회수할 때 사용한다.

Procedural／Nonprocedural DML

DML은 사용자가 DB에서 원하는 데이터를 처리할 수 있도록 명세하기 위한 도구이다. 간단하게 말하면 테이블의 데이터를 입력/수정/삭제/조회하는 데 쓰이는 쿼리 명령어라고 할 수 있다. DML은 데이터 처리를 명세하는 방법에 따라 두가지 유형으로 나눌 수 있다. 절차적 데이터 조작어(Procedural DML) 절차적 데이터 조작어는 사용자가 무슨 데이터(What)를 원하며, 그것을 어떻게(How) 접근하여 처리할지 명세해야하는 초급 데이터 언어이다. 이런 데이터 조작어는 데이터 베이스로부터 한 번에 하나의 레코드(One-record-at-a-time)를 검색해서 호스트 언어(해당 응용 프로그램을 작성하는데 사용된 범용 프로그래밍 언어)와 함께 처리하는 특성을 가지고 있다. 비절차적 데이터 조작어(Nonpr

TCL은 트랜잭션 제어어를 뜻한다. 트랜잭션이란 DB에서 처리되는 논리적인 연산 단위를 뜻하는데, TCL은 데이터의 변경 후 커밋, 롤백으로 트랜잭션을 완료, 취소하는 작업을 수행할 때 사용한다. 주의점 단, 아래의 경우에는 TCL 명령어와 상관없이 트랜잭션 적용 처리가 일어난다. DDL문이 실행되었을 경우(이전에 실행됐던 DML문도 함께 커밋된다) DB에 대한 접속을 정상적으로 종료한 경우 위와 같은 상황에서는 트랜잭션이 비정상적으로 처리될 위험이 있으므로 데이터베이스 사용 시 꼭 주의해야한다. TCL 쿼리 예제 커밋 COMMIT; 롤백 ROLLBACK; 세이브포인트 SAVEPOINT SVPT; 세이브포인트까지 롤백 ROLLBACK TO SVPT;

Kotest Assertions

Assertions shouldBe name shouldBe "eunbin"// == assertThat(name).isEqualTo("eunbin") Inspectors forExactly mylist.forExactly(3) { it.city shouldBe "Chicago"} forAtLeast val xs = listOf("sam", "gareth", "timothy", "muhammad") xs.forAtLeast(2) { it.shouldHaveMinLength(7)} Exceptions shouldThrow shouldThrow { // code in here that you ex

응집도와 결합도

응집도와 결합도는 코드의 관심사와 연결관계가 어느정도로 구분되어있고, 얽혀있는지를 나타내는 정도이며, 모듈의 독립성을 판단하는 두 가지 지표이다. 응집도는 모듈 내부의 기능적인 집중 정도, 결합도는 모듈과 모듈간의 상호 의존 정도라고 할 수 있다. 높은 응집도와 낮은 결합도를 가진 코드가 객체지향적으로 좋은 코드로 여겨지며, 객체지향 원칙 중 개방 폐쇄 원칙(Open-Closed Principle, OCP)과 연관있는 개념이다. 응집도(Cohesion) 응집도는 모듈에 포함된 내부 요소들이 하나의 책임/ 목적을 위해 연결되어있는 연관된 정도이다. 응집도가 높다는 것은, 하나의 모듈또는 쿨래스가 하나의 책임 또는 관심사에만 집중되어있다는 것을 뜻한다. 응집도가 높으면 그 모듈이 처리할 수 있는 기능 중 하나

FineGrained와 CoarseGrained

Fine-grained는 사전적으로 “결이 고운”, “미세한”이라는 의미를 가지고, Coarse-grained는 “결이 거친”, “조잡한”의 의미를 가진다. Grain은 곡식 혹은 낱알을 뜻하는데, 알갱이가 거칠고 큼직큼직헌지, 곱고 세밀한지에 따라서 Coarse와 Fine으로 나누어 표현한다고 이해할 수 있다. Fine-Grained 하나의 작업을 작은 단위의 프로세스로 나눈 뒤, 다수의 호출을 통해, 작업 결과를 생성해내는 방식 예를 들어, Do라는 동작이 있다면 해당 함수를 First_Do(), Second_Do()로 나누어 작업 결과를 생성해냄 다양한 “Flexible System” 상에서 유용하게 쓰일 수 있음 ㅌ Coarse-Grained 하나의 작업을 큰 단위의 프로세스로 나눈 뒤, “S

2022.09-2023.02 불안과 판단

내가 하는 일들이 나쁘지 않게 흘러가고 있는데, 뭔가 불안하고 버거운 느낌이다. 정당한 이유를 가지고 더 고민하기를 포기해야겠다고 판단했던 것들이 자꾸 떠올라서 마음을 자꾸 불편하게 만든다. 지나고 있는 모든 시간이 내가 바라는대로 흘러갈 수 없고, 내가 모든 것을 통제할 수 없다는 것은 당연히 알지만 그런 것들을 가지고 있다보면 내가 바라보고 해야하는 중요한 일을 하는 데 방해가 된다. 내 머리도 코루틴처럼 어느 작업이 suspend된 동안은 다른 작업을 집중해서 하고 싶은데, 뭔가 내 머리에 한계가 있다. 정당한 감정으로 시작할 때도 있지만 점점 비이성적으로 사고하게 되는 것 같아 두렵다. 다른 사람들과 함께 뭔가를 한다는 건 정말 많은걸 생각해야 하는 일이다. 내가 열심히 한다고 결과가 잘 나오는