이전에 진행한 내잔고를 부탁해 프로젝트에서는 Redis 를 활용한 캐싱 처리를 제대로 사용하지 못한 느낌이 있었다. 그때는 어떤 데이터를 캐싱해야할지 잘 감이 안와서 그냥 남들 하는대로 Refresh 토큰을 저장해두는 정도로만 활용하였다. 대신 채팅 기능을 구현할 때 사용자의 구독 정보 관리와 서버간 메세지 브로커로 활용한 바 있다. 물론 대규모의 트래픽 처리를 하는 경우에는 메세지 브로커로 Kafka 를 쓰겠지만, 그래도 알차게 Redis 를 활용했다고 생각한다. 이번 프로젝트에서는 Redis 의 캐싱 기능을 더 야무지게 활용하여 api 응답 시간을 줄이고자 하였다. 사실 기술적으로 별 내용은 아닌데 나름 참고할만한 유즈케이스 같아서 기록해 둔다.1. 캐싱 데이터캐싱 처리는 데이터를 가지고 올때 DB ..
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https://www.acmicpc.net/problem/11049 그리디와 dp 를 두고 세시간 넘게 고민하다가 뇌가 안되는거 같아서 포기하고 풀이방향을 보고 풀었다. dp 는 어느정도 익숙해졌다 싶었는데, 이렇게 과감하게도 풀 수 있구나 싶어서 꼭 기억을 해두려고 한다. 너무 분해.dp 라는 생각이 가장 직관적으로 다가왔는데, 점화식을 어떻게 잡아야 할지 감이 안왔다. 기본적으로 dp[start][end] = start 부터 end 까지 연산의 최소값 으로 메모이제이션을 하는 쉽게 알 수 있다. 그런데 여기서dp[start][end] 와 dp[start][end + 1] 사이의 관계식(점화식)은 어떻게 만들까? 둘에 관계가 보이지 않았다.start ~ end 에서 start ~ end + 1 한개만 ..
현재 comppi 는 dev 환경만 구축이 되어있는 상태인데, 이제 배포가 임박하여 prod 환경을 구축하고 배포하려고 한다. 지금은 컨트롤 플레인까지 총 4개의 노드에서 dev 어플리케이션을 구동하고 있는데, 이제 배포할 prod 는 dev 를 동일한 노드에서 운용해도 될 정도로 하드웨어 리소스가 충분하지도 않고, 가능한 개발 서버와 운영 서버의 환경을 분리하고 싶었다. 개발 PC 를 클러스터에 포함시켜서 별도로 3개 정도의 worker 노드를 추가하여 그쪽에 dev 환경을 구축/배포하고, 기존의 운영 서버에서는 운영 환경을 격리시켜 놓으려고 한다. 여튼 오늘 정리하려는 글은 쿠버네티스 클러스터에 개발 PC 를 추가하기 위해서 또다시 VM 을 올리고, 쿠버네티스 환경을 프로비저닝해줘야 했는데, 해당 과..