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구축 환경 - Ubuntu 20.04 - PostgreSQL 13.0 이상 버전 - PHP 7.4 이상 버전 - Apache 2.4 - Zabbix 6.4 * Ubuntu 20.04 는 Vmware 에 설치 되어있음. (이부분은 각자 알아서 설치) 1. PostgreSQL 13.0 이상 버전 설치 sudo apt update sudo apt install postgresql sudo systemctl status postgresql // 서비스 시작 되었는지 확인 psql --version // Postgre 버전 확인 Postgre 버전이 13.0 이하 버전으로 설치됐을 경우 13 버전으로 업그레이드 // Ubuntu 20.04 기본 저장소에서는 Postgre 12 버전이 제공 됨 // PostgreS..

CRC32, MD5, SHA-256 암호화 해시 함수 설명 CRC32 (순환 중복 검사 32비트) CRC32는 무결성 검사 등에 주로 사용되는 암호화 해시 함수입니다. 데이터의 일관성을 확인하기 위해 32비트 체크섬을 생성합니다. CRC32는 비교적 빠르고 간단한 알고리즘으로, 데이터 무결성을 확인하는 용도로 많이 사용됩니다. 그러나 보안적인 보호 기능은 제공하지 않습니다. MD5 (메시지 다이제스트 알고리즘 5) MD5는 널리 사용되는 해시 함수 중 하나입니다. 입력 데이터의 고정 길이 해시 값을 생성합니다. 이 값은 입력 데이터의 고유한 지문으로 사용됩니다. MD5는 충돌 공격에 취약한 알고리즘으로 알려져 있으며, 보안적인 요구사항이 높은 환경에서는 사용이 권장되지 않습니다. 그러나 일반적인 체크섬 ..

지표 설정 - 서비스나 시스템에 있어 중요한 지표를 판단하는 근거가 있어야함 - 적절한 SLI(서비스 수준 판단을 위해 정량적으로 측정한 값)의 선정은 시스템의 분류에 따라 달라질 수 있음 1. 사용자가 직접 대면하는 시스템 => 보통 프론트엔드에 해당 / 이경우 가용성, 응답시간, 처리량이 중요 2. 저장소 시스템 => 응답 시간, 가용성, 내구성이 중요 3. 빅데이터 시스템 => 데이터 파이프라인이 이에 해당하며 처리량, 엔드포인트 간 응답 시간이 중요 척도 수집 - 측정 원본 합산 or 평균을 내는 방법이 있겠지만 대부분의 경우 분포가 중요 - 일부 요청이 빠르게 처리되어도 나머지 요청이 균일하게 느리다면 실제로 서비스는 느린것 - 평균은 이러한 흐름의 변화를 감지하기 어려움 척도의 표준화 - SL..

SLI (서비스 수준 척도, Service Level Indicator) - 서비스 수준을 판단할 수 있는 몇가지를 정량적으로 측정한 값 1. 응답속도 : 요청에 대한 응답이 리턴되기까지의 시간 2. 에러율 : 전체 요청 수 대비 3. 처리량(throughput) : 초당 처리할 수 있는 요청 수 4. 가용성 : 서비스가 사용 가능한 상태로 존재하는 시간의 비율 5. 내구성 : 데이터 저장이 중요한 목적인 서비스의 경우 특히 중요 SLO (서비스 수준 목표, Service Level Object) - SLI에 의해 측정된 서비스 수준의 목표 값, 또는 일정 범위의 값을 의미 // SLO 표현 SLI

목표 특징 메트릭이 임계치를 넣을 때, 수평 확장이 자동으로 진행되게 하는 것이 바람직함 Auto Scaling Group (ASG)의 원리를 파악하고 주요 메트릭의 임계치 달성 시점을 경보 형태로 제공해야 함 이를 SNS 및 람다를 통해 구현한다. 최소 요구 사항 EC2 서버를 ASG를 통해 구성 CloudWatch 알람을 통해 ASG의 스케일 인/아웃 진행 스케일 인/아웃 진행 시 디스코드 알람 전송 메트릭을 바탕으로 장애 발생 예상 시점에 디스코드 알람 전송 => CPU 사용률 (CPUUtilization) 값이 특정 값 이상일 때 경보 발생 시작 템플릿 구성 그룹정보 - 원하는 용량 : 1 - 최소 용량 : 1 - 최대 용량 : 1 시작 템플릿 구성 - Ubuntu Server (LTS) - t2..

목표 CI/CD 파이프라인 중 가장 마지막 단계인 운영에 있어 필요한 측정 항목(metric)과 AWS의 대표적인 모니터링 도구인 CloudWatch를 좀 더 잘 다룰 수 있게 연습합니다. 또한, 쿠버네티스 환경에서 사용하는 Prometheus와 Grafana 조합을 살펴봅니다. 모니터링 목표 - 서비스에 생길 수 있는 현황을 파악하고 문제를 모니터링 함 => 어떤 지표를 수집하고, 어떤 메트릭을 기준으로 삼아야 할까?? - 시간을 기준으로 측정되는 주요 메트릭을 최소화 하여 고가용성 달성 - 사용량을 추적하여, 배포에 앞서 세운 가설을 검증하고 개선 => 애자일에서는 "검증된 학습 (Validated learning) 을 적용한다." 고 함 https://www.boldare.com/blog/lean-..