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HTTP 에 관한거라고는 시작줄, 헤더, 공백, 바디 정도로 이루어져있다. 는 것 정도밖에 모르고 있었다. 사실 HTTP 통신의 경우 워낙 추상화가 잘되어있기 때문에 그냥 뭐 알아서 잘하나보지라고 블랙박스인 상태로 놔두고 있었던 것 같다. 그러나 최근에 등장한 HTTP 2, 3 버전은 통신 방식에서 기존 HTTP 1 버전과 확연한 차이를 보이고 있기 때문에 버전별로 어떤 차이가 있는지 대강은 알 필요가 있는 것 같다. 그리고 공부하면서 조금 이해가 안갔던 부분도 정리를 해두려고 한다. 전체적인 배경은 GPT 선생님께서 정리해주셨다. 1. HTTP 1.0 ~ 1.1HTTP 1.0 버전은 HTTP가 1991년 처음 발표되고 난 후 인기를 끌면서 발생한 다양한 요구사항들을 반영하여 처음으로 표준화하여 발표된 ..

꼼삐 프로젝트를 시작하면서 인프라 구성 쪽을 가장 공부해보고 싶었다. 꼼삐를 시작하기 직전에 회사에서 했던 배달공제조합 프로젝트에서 쿠버네티스와 아르고 씨디를 사용했었는데, 그때는 다른 계열사 데브옵스 엔지니어가 인프라 관련 작업들을 다 해주기도 했고 워낙 개발일정이 빠듯했어서 인프라 구성 관련해서 제대로 공부할 수 없었다. 현업에서의 개발 환경은 확실히 다르긴 했다. 개발, 검증, 운영 세단계로 환경을 분리하여 운영하고 있었고, 보안 수준이나 리소스 수준도 다르고 배포과정도 다르고... (사실 구체적인 부분은 잘 모름) 사실 무엇보다 쿠버네티스와 아르고 cd 로 구성한 컨테이너 오케스트레이션이 잘 알지도 못하면서 좀 멋져보였다. 여튼 이런 이유에서 꼼삐에서는 가상화 인프라 구성(가상 머신, 컨테이너) ..

이전글에서 가상화 기본 개념을 정리했다. 이어서 현대의 System VM 은 어떻게 구현되는지에 대해 공부한 내용을 정리해본다.1. 에뮬레이션 (Emulation) 과 Qemu (Quick EMUlator)Qemu 는 가상 환경을 만들기 위해 필요한 모든 하드웨어 시스템을 에뮬레이트한다. 여기서 에뮬레이트란, 가상의 하드웨어를 실제 물리 머신 위에서 소프트웨어적으로 구현하는 것이다. 이를 위해 가상환경에서 동작하는 어플리케이션 프로그램이나 운영체제가 하드웨어 자원(이라고 믿고 있지만 실제로는 Qemu 인) 에 보내는 요청을 적절히 처리할 수 있어야 한다. Qemu 는 에뮬레이트 되는 하드웨어의 모든 명령어를 실제 물리머신이 처리할 수 있도록 binary translation 을 하는 방식으로 이를 구현한..

가상화 기술 관련 공부를 심도있게 하고 싶은데 참고할 자료를 찾기 쉽지 않았다. 그러던 중 Virtual Machines : Versatile Platforms For Systems And Processes 라는 영문 원서의 pdf 본을 구할 수 있었는데, 가상화 기술 관련해서는 운영체제의 공룡책 만큼이나 바이블이라고 한다. 기술적으로 상당히 깊이 있어 보여서 이걸 완독을 하는 건 조금 나중의 일일 것 같고, 일단 개론 격에 해당하는 1장을 읽어서 내맘대로 정리 해본다.  이후 목차는 2장부터 6장까지는 JVM 같은 프로세스 레벨의 가상 머신을 다루고, 7장 ~ 9장 부분이 시스템 VM 을 다룬다. 책이 2005 년에 발간되었는데, 알아보니 Intel 의 VT-x 가 처음 도입된게 2005년이라고 해서 ..

책 내용이 쉽지 않아 이해가 잘가지 않았던 부분에 나만의 주석을 달아놓기 위함+ 실무적으로 참고하고 싶은 부분4장 아키텍쳐4.2.1 프라이머리 키에 의한 클러스터링p 99. '프라이머리 키가 클러스터링 인덱스이기 때문에 프라이머리 키를 이용한 레인지 스캔은 상당히 빨리 처리 될 수 있다'프라이머리 키에 의한 클러스터링이란, 데이터의 실제 물리적 주소가 PK 값을 기준으로 배열되어있다는 뜻이다. 클러스터링 키를 지원하지 않는 MyISAM 엔진의 경우 데이터의 물리적 주소는 여기저기 분산되어있고, 인덱스는 이 주소값을 가지고 있는 방식으로 동작한다. 전자(클러스터링 키) 가 후자(비 클러스터링 키) 보다 근본적으로 성능의 차이를 보이는 이유는 데이터의 물리적인 주소가 한군데에 같이 모여 있다는 것이다. 그렇..

처음엔 플로이드 워셜로 시도했다. 플로이드 워셜이 N^3 인데 N 이 1000 이고 대충 1초 정도를 예상했음. 그런데 시간초과가 나서 다익스트라로 AC 를 받았다. (32ms) 그런데 0ms 가 기록에 있는 걸 보고 풀이를 봤는데, 다익스트라로 생각지 못한 풀이가 있어서 남겨봄.* 참고로 플로이드워셜로도 최적화하면 풀리긴 함.  가장 먼저 떠오른건 플로이드 워셜 알고리즘이었다. 왜냐하면 다익스트라는 한점에서 다른 모든 점까지의 최단거리를 구하는 알고리즘인데, 이번 문제의 조건은 모든 점에서 특정 점까지의 최단거리를 구해야하니까 적절하지 않다고 생각했음. 그런데 다익스트라는 한점에서 다른 모든 지점으로의 최단거리 뿐만 아니라 한 점으로 도착하는 다른 모든 점에서부터의 최단거리 또한 구할 수 있다.  !!..

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 ..

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..

쿠버네티스에 cicd 파이프라인을 구축했다. 상당히 많이 헤맸다. 헤맸던 이유는 머리속에 cicd 가 이뤄지는 구조를 분명히 그리지 못해서 그런거 같다. cici 의 대상에 대해서 분명히 설정하고, 어떤 도구들이 어떤 대상을 바라보고 있는지 확실하게 인지하고 있었으면 조금 더 명쾌하게 해결이 되었을 것 같다. 사실 그렇게 복잡한 구조도 아닌데, 퇴근후에 지친 상태로 프로젝트를 진행하면 빨리 끝내고 쉬고 싶은 생각이 들고 머리도 잘 안돌아가서 바보 같이 대충대충 빨리 하게된다... 지금에서야 배포 파이프라인의 구조가 명확하게 머리속에서 그려지기 때문에 문제가 없는데 어쩐지 다른 공부를 계속하다보면 휘발될지도 모르겠다는 생각에 부랴부랴 구축 과정과 파이프라인 구조를 정리 해둔다.  1. Kubernetes ..