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태그: 토막글

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양질의 자료를 기록할 수 있도록 노력하겠습니다.

PTX(Parallel Thread Execution)는 NVIDIA GPU의 가상 ISA(명령어 집합 아키텍처)이다. CUDA 코드가 GPU에서 실행되려면 여러 단계의 컴파일을 거치는데, PTX는 그 중간 표현에 해당한다. Java의 바이트코드와 비슷한 위치다. CUDA C++ (.cu) → nvcc 프론트엔드가 컴파일 PTX (.ptx) → 가상 어셈블리. 특정 GPU에 종속되지 않는다 SASS → ptxas가 PTX를 변환한 실제 GPU 기계어. sm_75, sm_89 같은 특정 아키텍처에 종속된다 cubin/fatbin → GPU 실행 바이너리. fatbin은 PTX와 SASS를 함께 묶어둔 것으로, 런타임에 맞는 SASS가 있으면 그걸 쓰고 없으면 PTX를 JIT 컴파

가변 프레임레이트 (VFR)

영상의 프레임레이트는 크게 두 가지로 나뉜다. CFR (Constant Frame Rate) 고정 프레임레이트 모든 프레임이 균일한 간격으로 배치된다. 30fps라면 각 프레임 간격은 정확히 1/30초(33.33ms)이다. VFR (Variable Frame Rate) 가변 프레임레이트 프레임 간격이 일정하지 않다. 화면 변화가 많으면 프레임을 자주 찍고, 변화가 없으면 프레임을 생략한다. 스마트폰 카메라가 대표적인 VFR 소스이다. MOV/MP4에서 프레임 타이밍이 저장되는 방식 stts box (Sample-to-Time) 각 프레임의 duration(지속 시간)을 저장한다. CFR이면 모든 프레임의 duration이 같으므로 entry가 1개지만, VFR이면 dura

Trace.app 데이터 백업

Trace.app은 macOS용 시간 추적 앱으로, DuckDB를 사용하여 데이터를 저장한다. 데이터 저장 위치 ~/Library/Application Support/com.trace.dev/ database.duckdb: 메인 DuckDB 데이터베이스 database.duckdb.wal: Write-Ahead Log (미반영 트랜잭션) 백업 방법 앱 종료 후 폴더 전체를 복사한다. WAL 파일도 함께 백업해야 최신 데이터가 보존된다. bash cp -r ~/Library/Application\ Support/com.trace.dev ~/Desktop/Trace_Backup --- bash !/bin/bash BACKUP_DIR=~/

Index realated chains

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

lerna: 각 패키지들을 배포하고 버전 관리하는 역할 yarn: 각 패키지간의 의존성 관리 하는 역할 여기서 yarn workspaces 만으로 구성하지 않는 이유는, 여러 개의 패키지를 용이하게 관리 할 수 있는 CLI 명령어 (publish, version 등)는 Lerna에서 많이 제공 되고 있기 때문입니다. 반면에 패키지 관리는 yarn으로 하는 이유는 다음과 같습니다. npm은 모노레포를 지원하지 않음 yarn 은 yarn workspaces 를 추가적인 라이브러리 설치 없이 쉬운 방법으로 제공 yarn workspaces 가 불필요하게 lerna bootstrap 등의 명령을 실행하지 않으면서 더 안전하고 깔끔하게 패키지를 관리 --- front는 tu

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

OpenSSL PEM Keys

1. openssl 설치 js sudo apt install rpm rpm -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. js openssl rsa -in {key text 파일} -text {pem key 저장할 경로} 4. ssh로 접속 js ssh -i {pem key 경로} {username}@{url} -p {port}

오일러 정리

오일러 피 함수 오일러 피 함수는 1~n 범위 중 n과 서로소인 숫자의 갯수를 구하는 함수이다. 1부터 6까지의 정수 중 6과 서로소인 수는 1, 5 두 개이므로 `φ(6) = 2`이다. 1부터 10까지의 정수는 모두 11과 서로소이고, 11은 자신과 서로소가 아니므로, `φ(11) = 10`이다. 1은 자기 자신과 서로소이므로, `φ(1) = 1`이다. 오일러 정리 오일러 정리는, 정수 a 및 양의 정수 n이 주어졌고 a와 n이 서로소일 때 아래 식이 성립한다는 내용이다. a^φ(n) ≡ 1 (mod n) 페르마 소정리와 유사한 논리로 증명할 수 있다. 1. n과 서로소인 1부터 n까지의 정수를 r₁, r₂, ..., r_φ(n)이라 하자. 이들의 개수가 바로 φ(n)개이다.

Initial Coin Offering (ICO)는 암호화폐 개발 업체에서 투자 자금을 모집하기 위해 자사에서 개발한 암호화폐의 일부를 현금이나 다른 암호화폐를 받고 넘겨주는 것이다. 미래에 상장될 코인의 가치를 약속하고 그보다 저렴한 환율로 현재의 자금을 환전해 주는 방식이다. 전통적인 기업공개(IPO)와 유사하지만, 주식 대신 암호화폐 토큰을 발행한다는 점에서 차이가 있다. ICO 방식이 처음으로 도입된 암호화폐는 이더리움이다. 개발자인 비탈릭 부테린은 백서(白書; whitepaper)를 공개하고 비트코인을 받아 개발에 필요한 자금을 확보했다. 이더리움이 성공적으로 개발되고 투자자들에게 배부된 ETH 토큰의 가치가 상승하자, 투자자들은 많은 이득을 보게 되었다. 이더리움의 성공 이후 수많은

암호학 및 보안 프로토콜 설명 시 사용되는 관례적 이름이 있다고 한다. Alice: 첫 번째 참여자, 메시지나 암호화 키를 교환하려는 송신자 Bob: 두 번째 참여자, 메시지나 키를 수신하는 수신자 Carol/Carlos/Charlie: 세 번째 참여자, 다자간 통신이나 그룹 프로토콜에서 사용 Dan/Dave/David: 네 번째 참여자 Frank: 여섯 번째 참여자 공격자 Eve: 도청자, 수동적 공격자로 통신 엿듣기 가능하나 메시지 수정 불가 Michael/Mike: Eve의 대안, 마이크로폰에서 유래한 도청자 Niaj: 남아시아 국가에서 사용되는 Eve 대안 Mallory: 악의적 능동적 공격자, 메시지 수정/대체/재전송 가능, 중간자 공격에 사용, Mallet이나 Darth로도 불림 Trudy:

암호학의 분류 대칭 암호학(또는 비밀 키 암호학): 비밀 하나가 사용된다. 여러 참가자가 비밀을 알고 있는 경우 공유된 비밀이라고 한다. 비대칭 암호학(또는 공개 키 암호학): 참가자들은 비밀에 비대칭적인 관점을 가지고 있다. 예를 들어 일부는 공개 키를 알고 있고, 일부는 공개 키와 비밀 키 모두를 알고 있다. 암호학을 나누는 또 다른 방법은 다음과 같다. 수학 기반 구성: 인수 분해와 같은 수학적 문제에 의존한다. (예: 디지털 서명 및 비대칭 암호화를 위한 RSA 알고리즘) 휴리스틱 기반 구성: 암호 분석가의 관찰 및 통계 분석에 의존한다. (예: 대칭 암호화를 위한 AES) --- 참고 리얼월드 암호학 데이비드 웡

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

왜 미래는 남에게만 보일까

대부분의 사람은 60분의 시간을 본질적이지 않은 문제의 해결책을 생각하는데 사용한다. 결국 많은 사람이 문제가 주어지면 먼저 머릿속에 떠오른 해결책을 차례로 종이에 적는다. 그리고 그것을 분류하거나 좁혀가는 데 60분을 사용한다. 그런데 한 시간을 다 써버린 시점에서 사실 답은 자신의 머릿속이 아닌 밖에 있었다는 것을 깨닫는다. ‘지구를 구한다’처럼 보통 사람의 기량을 초월한 문제의 답이 이미 머릿속에 있는 사람은 없다. 답은 보이지 않는 세계에 있다. 그런데 많은 사람이 그것을 깨닫지 못하고 지금 보이는 세계 안에서 답을 구하기 위해 헤맨다. 왜일까? 그것은 사람은 답이 없으면 불안함을 느끼는 존재이기 때문이다. 그 불안을 억누르기 위해서 무엇이든 좋으니 답 같은 것을 손에 넣고자 한다. 이러

SMB(Server Message Block): 네트워크를 통해 파일, 프린터, 시리얼 포트 등의 자원을 공유하기 위한 통신 프로토콜 포트: TCP/445 (구버전 TCP/139) 데몬 이름: smbd, nmbd (Samba 환경에서) Windows 환경에서 기본적으로 지원되며, Linux/Unix에서는 Samba 패키지를 통해 구현됨 SMB 버전별 특징 SMB 1.0: 초기 버전, 보안 취약점으로 인해 사용 권장하지 않음 SMB 2.0: 성능 개선, Windows Vista/Server 2008부터 지원 SMB 3.0: 암호화 지원 추가, Windows 8/Server 2012부터 지원 SMB 3.1.1: 최신 버전, 보안 강화 및 성능 최적화 주요 기능 파일 공유: 네트워크 상의 파일

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

Box Plot(상자 그림)에서 그 부분들은 각각 다른 통계적 의미를 가짐: 1. 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%) 2. 수염(Whiskers, ––| 부분): ▪ 상단 수염: Q3 + 1.5 *IQR(사분위 범위) 까지의 데이터 ▪ 하단 수염: Q1 1.5* IQR 까지의 데이터 3. 개별 점들: ▪ 수염을 벗어나는 점들: 이상치(Outlier) 시각적으로 데이터의 분포, 대칭성, 이상치를 한 눈에 볼 수 있게 해줌.

| exit code | 의미 | 예시 | 설명 | |-----------|------|------|------| | 1 | 일반적인 오류의 포괄적 코드 | `let "var1 = 1/0"` | "0으로 나누기"와 같은 허용되지 않는 작업 등 다양한 오류 | | 2 | 셸 내장 명령어의 잘못된 사용 | `empty_function() {}` | 누락된 키워드나 명령어, 권한 문제 | | 126 | 실행할 수 없는 명령어 | `/dev/null` | 권한 문제 또는 실행 가능한 명령어가 아님 | | 127 | "명령어를 찾을 수 없음" | `illegal_command` | $PATH 문제 또는 오타 가능성 | | 128 | exit에 잘못된 인자 | `exit 3.14159` | exit는 0-255 범위의

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 예

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/cache`가 캐시 경로임 그걸 업로드해서 remote 공유해서 쓸 수 있게 하는 게 remote cache

발자크 평전

발자크가 벌여놓은 사업이나 도박에 대한 얘기. 빚 청산을 위해 광고 문구부터 소설까지 가리지 않고 글을 써내며 다작하였고, 거대한 인간극을 구상해 채워나가던 중 명을 다했다는 얘기 등, 모든 것들이 일반적이지 않은 방식의 치열함으로 느껴졌다. 조급함과 즉흥성 때문이었을까 원했던만큼 큰 사업적 목표를 달성하지 못하고 빚에 허덕이지만, 글에 미친듯한 열정을 가지고 충실하게 살았다는 점은 부러웠다. 어떻게 보면 추하고 이상적인 모습은 아니더라도 이루고 싶은 것을 떠올리고 표현하는 과정과 그 진심은 무엇보다도 낭만적인 것 같다. 나도 이런 삶을 살 수 있으면 하는 생각이 들었다.

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.

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 bash db..find({},{"":1, "":0}) {}는 첫번째 인자인 검색 쿼리 "_id"는 입력하지 않을 경우, default로 나옴. 나머지는 입력하지 않을 경우, default로 나오지 않음. db.test

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, 목

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 방식

본질을 보려면

책이든 음악이든 어떤 한 부분이 좋다-는 표현을 하는 게, 그것의 전체적인 본질을 존중하지 않는 말인 것 같다는 생각이 들었다. 일종의 '확증편향'이라고 볼 수 있을 것 같다. 원본으로부터의 오독. 즉, 요약 및 정리된 정보만을 접하면 본질보다 편향된 정보에 갇힌다는 것이다. 책의 내용을 친구한테 얘기하더라도 전해진 것은 그 내용이 나의 머릿속을 거쳐 요약된 감정, 생각이다. 나의 '오독'은 그 책 자체를 완벽하게 표현할 수 없다. 어떤 책을 안 읽은 상태에서 책의 좋은 구절을 공유하는 것도 불편하다. 그 책을 처음부터 끝까지 읽은 사람은 그 구절이 나오기 전 쌓여온 이야기와 흐름을 아는채로 특정 구절에서 절정에 이르는 감정을 느꼈을 것이다. 그 흐름을 모르는 채로 부분적인 구절, 또는 요약된 설명을

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 |Annotation|설명| |-|-| |`@Before`|핵심관심사 시작 전에 실행| |`@After`|메서드가 끝난 후 실행 (성공여부 상관 X)| |`@AfterThrowing`|메서드 실행이 예외를 throw하여 종료될 때 실행| |`@AfterReturning`|메서드 실행이 정상적으로 반환될 때 실행| |`@Around`|핵심관심사의 메서드 실행 전

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

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. ![image](

Hibernate 쿼리실행순서

1. OrphanRemovalAction 2. AbstractEntityInsertAction 3. EntityUpdateAction 4. QueuedOperationCollectionAction 5. CollectionRemoveAction 6. CollectionUpdateAction 7. CollectionRecreateAction 8. EntityDeleteAction performExecutions java protected void performExecutions(EventSource session) Execute all SQL (and second-level cache updates) in a special order so that foreign-key constrain

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, @

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. java @Test void bulkUpdate(){ //given //when long count = queryFactory .update(member) .set(member.username, "미성년자") .where(member.age.lt(20))

JPA에서 벌크 연산이란, 여러 건(대량의 데이터)을 한 번에 수정하거나 삭제하는 것을 뜻한다. 벌크 연산은 `executeUpdate()` 메소드를 사용하고, 해당 메서드는 영향을 받은 엔티티 건수를 반환한다. java //재고가 10개 이하인 상품의 가격을 10% 증가하는 벌크 연산 String queryString = "update Product p" + "set p.price = p.price * 1.1" + "where p.stockAmount

CORS란Cross-Origin Resource Sharing, 교차 출처 리소스 공유의 약자이다. 서로 출처가 다른 웹 애플리케이션에서 자원을 공유하는 것을 말한다. 보안상의 이유로 브라우저에서는 이 교차 출처 요청을 제한하는 경우가 많다. (포스트맨은 개발 도구이기 때문에 CORS에 신경쓰지 않는다.) Spring Security에서도 기본적으로 CORS가 제한되어있다. 이때 특정 도메인, 또는 전체 도메인에서의 요청을 허용하려면 아래와 같이 설정해주면 된다. java @Bean public class SecurityFilterChain filterChain(HttpSecurity: httpSecurity) { return httpSecurity .cor

Spring WebFlux는 논블로킹(Non-Blocking) 런타임에서 리액티브 프로그래밍을 할 수 있도록 하는 새로운 Web 프레임워크이다. Spring 5에서 추가되었다. 지금까지 Spring MVC는 서블릿 컨테이너에 `Servlet API`를 기반으로 한 프레임워크이었지만, Spring WebFlux는 Servlet API를 사용하지 않고 `Reactive Streams`와 그 구현체인 `Reactor`를 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, Je

🍃 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

Reflection과 직렬화

`Reflection`은 런타임에 동적으로 클래스들의 정보를 알아내고, 실행할 수 있는 것을 말한다. `Reflection`은 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 _constructo

Inner static class

클래스를 사용하면서 외부 인스턴스에 대한 참조가 필요없는 클래스를 선언 시 `Inner class may be static`이라는 경고가 뜬다. Inner class가 static으로 정의되어야 한다는 뜻인데, 그래야하는 이유가 무엇일까? 'static'키워드가 붙은 내부 클래스는 메모리에 하나만 올라가는 인스턴스가 아니다. java 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.o

JAR Java Archive의 약자 자바에서 사용되는 압축 파일의 한 형태로, 작동 방식은 흔히 자료를 압축하는 `.zip`과 유사. `.jar`는 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 `.jar`와 유사) WAR는

Java는 JVM 이라는 가상머신을 거쳐서 OS에 도달하기 때문에 OS가 인식할 수 있는 기계어로 바로 컴파일 되는게 아니라 JVM이 인식할 수 있는 Java bytecode(`*.class`)로 먼저 변환된다. `.java` 파일을 `.class` 라는 Java bytecode로 변환하는 것은 Java compiler의 역할이다. (바이트코드로) 직접 컴파일 하는방법 아래는 Java Compiler에 의해 'java' 파일을 '.class' 라는 Java bytecode로 만드는 과정이다. Java Compiler는 JDK를 설치하면 `javac.exe`라는 실행 파일 형태로 설치된다. 정확히는 JDK의 bin 폴더에 'javac.exe'로 존재한다. Java Complier 의 `jav

JVM은 쓰레드를 New, Runnable, Running, Wating, Terminate의 다섯가지 상태로 관리한다. 쓰레드의 상태는 `getState()` 메서드 호출로 반환받을 수 있다. !image 메서드 호출되기 전의 상태이다. Runnable start() 메서드를 호출하여 동작시킨 쓰레드 객체는 JVM의 쓰레드 스케줄링 대상이 되며 Runnable 상태에 돌입하게 된다. 한 번 Runnable 상태에 돌입한 쓰레드는 다시 New 상태가 될 수 없다.

List와 MutableList

List는 수정이 불가능한 리스트이고, MutableList는 수정이 가능한 리스트이다. 내부 코드는 어떤 차이가 있을까? kotlin public interface Collection : Iterable { public val size: Int public fun isEmpty(): Boolean public operator fun contains(element: @UnsafeVariance E): Boolean override fun iterator(): Iterator public fun containsAll(elements: Collection): Boolean } public interface MutableCollection : Collect

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

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

필드와 접근자 메서드

주 생성자를 만들면 클래스의 필드가 알아서 생성된다. kotlin class User(var username: String) 정말 간단하다! 접근자 메서드인 `getter`와 `setter`는 코틀린이 알아서 만들어준다. kotlin class User( var name: String val age: Int ) 읽기 전용 필드를 만들 수도 있다. `var` 대신 `val`을 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. kotlin class User(

C++에는 기본인자라는 개념이 있다. c++ include int add(int a, int b=10) { return a + b; } int main() { int res = add(5, 7); std::cout

새는 날아가면서 뒤돌아보지 않는다.

새는 날아가면서 뒤돌아보지 않는다. 뒤돌아보는 새는 죽은 새다. 모든 과거는 좋은 일이든 나쁜 일이든 날개에 매단 돌과 같아서 지금 이 순간의 여행을 방해한다. 마음의 문제로 고통받는 사람들의 특징 중 하나는 과거의 일을 계속 곱씹으면서, 그것에 의해 왜곡된 의식으로 자기 자신과 세상을 대한다는 것이다. 과거를 내려놓고 현재를 붙잡는 것이 삶의 기술이다. 오래전에 놓아 버렸어야만 하는 것들을 놓아 버려야 한다. 그다음에 오는 자유는 무한한 비상이며, 자유는 과거와의 결별에서 온다. 내려놓을수록 자유롭고, 자유로울수록 더 높이 날고, 높이 날수록 더 많이 볼 수 있다. 새는 자유를 위해 나는 것이 아니라, 나는 것 자체가 자유이다. 다시 오지 않을 현재의 순간을 사랑하고 과거 분류하기를 멈추는 것이

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 `

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

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 그대

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. 1. 호스트의 도커 데몬을 사용(마운트)하여 도커 컨테이너 내부에서 호스트의 도커 데몬을 사용하는 방법 2. 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 컨테

Cobbler는 네트워크 설치 환경을 빠르게 설정할 수 있게 해주는 Linux 설치 서버이다. 새 시스템을 배포할 때(경우에 따라 기존 시스템을 변경할 때도) 여러 명령어와 애플리케이션 사이를 오가지 않아도 되도록, 관련된 많은 Linux 작업을 결합하고 자동화해준다. Cobbler는 프로비저닝, DNS 및 DHCP 관리, 패키지 업데이트, 전원 관리, 구성 관리 오케스트레이션을 도울 수 있다. 구성 관리 시스템이 업데이트를 단순화하기 위해 템플릿에 의존하는 것처럼, Cobbler도 마찬가지이다. 템플릿은 DNS, DHCP 같은 서비스 관리와 다양한 배포판에 제공되는 응답 파일(kickstart, preseed 등)에 광범위하게 사용되며, 코드 재사용을 극대화하기 위해 모두 템플릿화되어 있다. 템플릿 외

Kubernetes Overview Diagrams

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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,

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

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. yml 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 있음`을 뜻한다. Pod에 있는 각 컨테이너는 각자의 `cgroup`을 운영하지만 몇가지 `Linux 네임스페이스`는 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 동작

Pod 생성과정

관리자가 애플리케이션을 배포하기 위해 ReplicaSet을 생성하면 다음과 같은 과정을 거쳐 Pod을 생성한다. 흐름을 보면 각 모듈은 서로 통신하지 않고 오직 API Server와만 통신하는 것을 알 수 있다. API Server를 통해 etcd에 `저장된 상태를 체크`하고 `현재 상태와 원하는 상태가 다르면 필요한 작업을 수행`한다. 각 모듈이 하는 일을 보면 다음과 같다. kubectl ReplicaSet 명세를 yml파일로 정의하고 kubectl 도구를 이용하여 API Server에 명령을 전달 API Server는 새로운 ReplicaSet Object를 etcd에 저장 Kube Controller Kube Controller에 포함된 ReplicaSet Controller

가상 IP와 서비스 프록시

쿠버네티스 클러스터의 모든 노드는 `kube-proxy`를 실행한다. `kube-proxy`는 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 사용

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 att

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. yml apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: print-greeting spec: containers: name: env-print-demo image: bash env: name

[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 cu

1. nginx 컨테이너 실행 jsx sudo docker run --name nginx -d -p 80:80 nginx 1. nginx bash 들어가서 conf 파일 열기 jsx docker exec -it nginx bash vi /etc/nginx/conf.d/default.conf 1. 원하는 도메인, 포트 설정해넣기 예시 jsx server { listen 80; listen [::]:80; server_name domain.aliens-dms.com; location / { proxy_pass http://ip:8080; } } 1. nginx reload로 적용 j

Nginx를 설치한다. 원하면 이미지로 띄울 수도 있다. bash $ 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. bash server { 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-

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

대역폭(Bandwidth)이란, 지정된 시간 내에 전송할 수 있는 데이터의 양이다. 대역폭은 네트워크가 얼마나 많은 정보를 전송할 수 있는지를 나타내는 척도이다. 데이터가 수도관 속의 물처럼 흘러간다고 보면, 대역폭은 그 관의 굵기에 해당한다. 대역폭이 클수록 한 번에 더 많은 데이터를 보낼 수 있다. ISP(인터넷 서비스 제공업체)는 보통 대역폭을 Mbps(초당 수백만 비트)나 Gbps(초당 수십억 비트) 단위로 표시한다. 대역폭 측정 어떤 장치든 현재 대역폭을 측정할 수 있다. 전용 웹사이트나 ISP가 연결을 통해 파일을 보내고 돌아오는 시간을 측정하는 방식이다. 대역폭 요구사항 필요한 대역폭은 용도에 따라 크게 달라진다. 인스턴트 메시징: 약 1Kbps VoIP 통화: 1~3

l2-internet-layer

l3-transport-layer

ssh 명령어로 항상 같은 서버에 접속할 때, 매번 pem, host를 지정하는 것이 귀찮다면 설정에 등록해서 사용해보자 bash sudo vi /etc/ssh/ssh_config 이런식으로 밑에 추가해주면 된다. bash dev Host dev HostName x.x.x.x User ec2-user IdentityFile /user/rlaisqls/... ops Host 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 커넥

DNS 레코드유형

l4-appplication-layer

|레코드|설명| |-|-| |A(Host)주소/호스트 레코드|정규화된 도메인 이름/호스트명(FQDN)을 IPv4에 연결한다.| |AAAA주소 레코드|호스트를 IPv6에 연결한다.| |CNAME(Canonical NAME)별칭 레코드|실제 호스트명(A레코드)과 연결되는 별칭,별명을 정의 한다.| |MX(Mail Exchange)메일 교환 레코드|메일 서버에 도달할 수 있는 라우팅정보(메일서버)를 제공한다.| |SRV(SeRVice)서비스 위치 레코드|비슷한 TCP/IP 서비스를 제공하는 다수의 서버 위치 정보를 제공한다.| |PTR(PoinTeR)포인터 리소스 레코드|다른 DNS 레코드를 가리킴, 역방향 조회에서 A레코드를 가리킬때 사용한다.| |SOA(Start Of Authority)권한시작 레코드|존(Z

c언어 컴파일과정

1) 전처리 code.c -code.i : 전처리기(Preprocessor)로 컴파일 전에 코드를 적정한 상태로 준비하거나 처리하는 일 c include define STD 10 전처리기는 필요한 헤더파일을 불러오거나, 기호 상수를 정의해서 코드 상으로 필요한 내용을 먼저 채워주는 역할을 한다. 전처리기는 `include` 구문을 만나면 해당하는 헤더 파일을 찾아 그 내용을 순차적으로 삽입한다. 그리고 `define` 부분을 심볼 테이블에 저장하고, 심볼 테이블에 들어 있는 문자열과 같은 내용을 만나면 해당 내용으로 치환한다. (매크로 치환 작업. `ifdef` 와 같은 전처리기 구문도 처리됨) 2) 컴파일 code.i -code.s : 컴파일러(Compiler)가 고수준 언

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. bash ln -s [OPTIONS] FILE LIN

c include include ifdef _POSIX_MAPPED_FILES void * mmap(void *start, size_t length, int prot, int flags, int fd, off_t offset); int munmap(void *start, size_t length); endif `mmap`은 파일이나 장치를 메모리에 대응시키거나 푸는 시스템콜이다. `fd`로 지정된 파일(혹은 다른 객체)에서 `offset`을 시작으로 `length` 바이트 만큼을 `start` 주소로 대응시키도록 한다. --- 명시적인 `mmap`을 사용해 운영체제에 가상 메모리를 요청하면 운영체제는 RAM의 페이지를 즉시 할당해주지 않고, 가상 주소 범위만 제공한다.

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

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

데이터베이스

다운로드 mac에서는 brew를 사용해 설치할 수 있다. ( bash brew install --cask clickhouse 그 외 환경에서는 curl을 사용해 설치할 수 있다. bash curl | sh 잘 설치되었는지 확인 bash ./clickhouse client ./clickhouse local 실행 아래 명령어로 데몬을 실행할 수 있다. bash sudo clickhouse start 접속 기본적으로 client 명령어를 사용하면 `loc

💾 DBMS(Database Management System) 넓은 의미에서의 데이터베이스는 일상적인 정보들을 모아 놓은 것 자체를 의미한다. 일반적으로 DB라고 말할 떄는 특정 기업이나 조직 또는 개인이 필요한 데이터를 일정한 형태로 저장해 놓은 것을 의미한다. 사용자들은 보다 효율적인 데이터 관리뿐만 아니라 예기치 못한 사건으로 인한 데이터의 손상을 피하고, 필요할 때 데이터를 복구하기 위한 강력한 기능의 소프트웨어를 필요로 한다. 이러한 요구사항을 만족시켜주는 시스템을 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)이라고 한다. 💾 RDBMS(Relational Database Management System) 관계형 데이터베이스는 정규화 이론에 근거한 합리적인 데이터 모델링을 통해 데이터 이상(

데이터모델링

모델링이란 복잡한 현실세계를 추상화, 단순화, 명확화하기 위해 일정한 표기법으로 모델을 표현하는 기법이다. 마찬가지로 데이터 모델링은 비즈니스를 IT 시스템으로 구축하기 위해 데이터 관점으로 업무를 분석하는 기법으로써, 약속된 표기법으로 데이터의 구조를 표현하는 과정이다. 즉 IT 시스템의 근간이 되는 데이터베이스를 구축하기 위한 분석 및 설계의 과정이라고 할 수 있다. 데이터 모델이 중요한 이유 |이유|설명| |-|-| |파급효과(Leverage)|데이터 설계 과정에서 비효율적인 데이터 설계 및 업무 요건을 충족하지 못하는 데이터 설계를 한다면 개발/테스트/오픈/운영의 전 과정에 걸쳐서 엄청난 비용이 발생할 수 있다.| |복잡한 정보 요구사항의 간결한 표현(Conciseness)|좋은 데이터 모델

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 있

래빗MQ(RabbitMQ)는 오픈소스인 범용 메시지 브로커 소프트웨어이다. RabbitMQ는 온라인 거래 또는 결제 처리와 같이 처리량이 많은 경우에 성능을 개선하는데 사용될 수 있다. 일반적으로 백그라운드 및 cron 작업을 처리하거나 마이크로서비스 간의 메시지 브로커로 사용된다. RabbitMQ는 가볍기 떄문에 클라우드에 배포하기 쉽다. 여러 메시징 프로토콜을 지원하고 분산형 및 혼합형 구성에서 배포를 지원하여 다양한 상황에 적용이 가능하다. 특징 안정성 및 성능 RabbitMQ를 사용하면 메세지를 신뢰성 있고 빠르게 큐 형태로 전달할 수 있다. 유연한 라우팅 메시지는 큐에 도착하기 전에 교환을 통해 라우팅되므로 복잡한 라우팅이 가능하다. 트레이싱 추적 지원을 제공하여 메시징 시스템이

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 1. Cascade: Master 삭제 시 Child 같이 삭제 2. Set Null: Master 삭제 시 Child의 FK 필드 Null 3. set Default: Master 삭제 시 Child FK 필드 Default 값으로 설정 4. Restrict: Child 테이블에 PK 값이 없는 경우만 Master 삭제 허용 5. No Action: 참조 무결성을 위반하는 삭제/수정 액션을 취하지 않음(MySQL에서는 Restrict와 동일함) Insert Action 1. Automatic: Master 테이블에 PK가 없는 경우 Master PK를 생성 후 Child 2. Set Null: Master 테이블에 PK가 없는 경우 Child 외부키를 Nu

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 sql SELECT A.species, SUM(A.count) AS "마릿수" FROM animal A WHERE A.birth_day = '2022%' GROUP BY A.species; 결과 species | 마릿수 --------|-------- 강아지 | 45 고양이 | 40 앵무새 | 15 HAVING절 HAVING절은 그룹을 나타내는 결과집합의 행에 조건이 적용된다. HAVING절에는

GROUPING SETS와 GROUPING

GROUPING SETS 인자별 소계를 계산한다. sql SELECT 종, 성별, SUM(*) AS 마릿수 FROM 반려동물 GROUP BY GROUPING SETS(종, 성별); 결과 |종|성별|마릿수| |-|-|-| |강아지|(null)|10| |고양이|(null)|12| |앵무새|(null)|7| |(null)|F|15| |(null)|M|14| 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 THEN`문과 같이 사용하여 아래와 같이 응용할 수 있다. sql SELECT 종,

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 sql SELECT * FROM 테이블명1 A ORDER BY A.컬럼명1

ROLLUP 전체 학생 테이블에서 sql SELECT COUNT(*) FROM student GROUP 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. sql SELECT student.grade AS 학년, COUNT(*) AS 인원수 FROM student GROUP BY ROLLUP(grade) 결과 |학년|인원수| |-|-| |1학년|72| |2학년|80| |3학년|80| |(null)|232| ROLLUP에 여러 인자를 넣는 경우에는, 인자를 넣는 순서에

SELECT쿼리 실행순서

제약조건은 테이블에 입력되는 데이터가 사용자가 원하는 조건을 만족하는 데이터만 입력되는 것을 보장한다. 제양조건은 데이터의 무결정을 유지하기 위한 DBMS의 보편적인 방법이다. |제약조건|설명| |-|-| |PRIMARY KEY|테이블에 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 KEY|테이블에 저장된 행들 중에서 특정 행을 고유하게 식별하기 위해 생성한다.기본키와 다르게 NULL 입력이 가능하다.| |NOT NULL|NULL 입

집계함수를 이용하면 그룹별 집계 결과를 계산하여 한 행으로 나타낼 수 있다. 대표적인 집계함수는 아래와 같은 것들이 있다. |항목|결과| |-|-| |COUNT(*)|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 출

집합연산자

일반적으로 수학에서 사용되는 집합연산으로는 합집합, 교칩한, 차집합, 곱집합등이 있다. SQL문에서도 각각의 일반집합연산에 해당하는 명령어가 존재한다. |일반집합연산자|SQL문|설명| |-|-|-| |합집합(UNION 연산)|UNION, UNION ALL|UNION 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)|INTERSECT|INTERSECTION은 수학의 교집합을 제공하기

옵티마이저

옵티마이저는 사용자가 요청한 SQL문에 대한 최적의 실행 방법을 결정하는 역할을 수행한다. 이떄, 옵티마이저가 도출한 실행 방법을 실행계획이라고 한다. 사용자의 요구사항을 만족하는 결과를 추출할 수 있는 다양한 실행 방법들을 도출한 후, 그중에서 최적의 실행 방법을 결정하는 것이 옵티마이저의 역할이다. 비절차형 언어를 사용하는 경우 필요한 요소중 하나이다. 옵티마이저가 실행 계획을 모색하는 방법에는 룰 기반과 비용 기반이 있다. 룰 기반은 정해진 규칙에 따라 SQL문을 도출하는 방식이고, 비용기반은 다양한 DBMS의 객체정보 및 통계정보를 활용하여 최적의 실행 계획을 도출하는 방법이다. 룰 기반에 비해선 비용기반이 상황에 맞게 효율적인 쿼리를 생성할 수 있기 때문에, 오라클 10 이후 버전부터는 공식적으

DCL은 데이터 제어어를 뜻한다. 데이터베이스에 접근하고 객체들을 사용하도록 권한을 부여하고 회수하는 데 사용한다. |구분|설명| |-|-| |GRANT|데이터베이스에 접근하고 객체를 사용하는 권한을 줄 때 사용한다.| |REVOKE|GRANT로 준 권한을 회수할 때 사용한다.|

DML은 데이터 조작어를 뜻한다. 테이블의 데이터를 입력/수정/삭제/조회하는 데 사용한다. 호스트 프로그램속에 삽입되어 사용되는 DML 명령어는 데이터 부속어(DSL, Data SubLanguage)라고 부르기도 한다. |구분|설명| |-|-| |INSERT|테이블에 데이터를 신규로 입력할 때 사용한다.| |UPDATE|테이블 내 행의 칼럼값을 수정할 때 사용한다.| |DELETE|테이블 내의 행을 삭제할 때 사용한다.| |SELECT|테이블에서 데이터를 조회할 때 사용한다.| DML 쿼리 예제 --- 신규 데이터 입력 sql INSERT INTO 테이블명1 (컬럼명1, 컬럼명2) VALUES ('데이터1','데이터2'); 데이터 조회 sql SELECT 테이블명1.컬럼명1

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 조작

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 sql COMMIT; 롤백 sql ROLLBACK; 세이브포인트 sql SAVEPOINT SVPT; 세이브포인트까지 롤백 ``

Kotest Assertions

Assertions shouldBe kotlin name shouldBe "eunbin" // == assertThat(name).isEqualTo("eunbin") Inspectors forExactly kotlin mylist.forExactly(3) { it.city shouldBe "Chicago" } forAtLeast kotlin val xs = listOf("sam", "gareth", "timothy", "muhammad") xs.forAtLeast(2) { it.shouldHaveMinLength(7) } Except

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, `Do`라는 동작이 있다면 해당 함수를 `First_Do()`, `Second_Do()`로 나누어 작업 결과를 생성해냄 다양한 "Flexible System" 상에서 유용하게 쓰일 수 있음 Coarse-Grained 하나의 작업을 큰 단위의 프로

DSM DevOps 분야 설명회

2024년 대덕SW마이스터고 1학년을 대상으로 한 분야 설명회에서 DevOps에 대해 15분간 발표한 자료이다. 개발에 대한 배경지식이 적어도 이해할 수 있도록 상세 내용은 생략하고, 대략적인 특징을 중심으로 준비했다.

Xquare 관련 컨테이너 기술 설명회

Xquare 인프라에 관심을 가지고 있는 2024년 대덕SW마이스터고 1학년을 대상으로 가상화, 컨테이너 기술과 [Xquare 인프라]( 관리 영역을 20분간 설명한 자료이다.

Git hook으로 Repository README에 파일트리 넣기

전공동아리 DMS에서 라이트닝 토크 주제로 선정하여 발표했던 주제이다. Tree 명령어 결과를 링크 형태의 md로 변환하기 위해 스크립트를 작성하고, 그 스크립트를 Git hook으로 등록하여 커밋시 README에 파일 트리가 자동으로 들어가도록 구현했다. 쉘 스크립트와 gsed를 사용한 것이 처음이라 어려웠지만 스크립트를 통해 다양한 것을 자동화할 수 있다는 것을 알게되었다. 현재까지도 [TIL 레포지토리]( 유용하게 사용하고 있다.

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

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

저는 새로운 것을 알아가고 공부하는 것을 좋아합니다. 생각을 글로 (또는 코드로) 체계적으로 정리하는 데 재미를 느낍니다. 상황을 다양한 시각으로 바라보고 고려하기 위해 노력합니다. 정직하면서 성숙하게 말하는 사람이 되고 싶습니다. 잘 정리된 모습은 아니지만 제가 공부하고 생각한 내용을 기록하는 공간입니다. 들러주셔서 감사합니다. 좋은 하루 되세요!