악분의 블로그

업데이트 뉴스2025.3.31에 EKS 커뮤니티 애드온 카탈로그를 발표했습니다. 이 카탈로그에는 metrics-server, external-dns 등이 포함됩니다. 저는 metrics server를 helm chart에서 애드온으로 변경했습니다.뉴스링크: https://aws.amazon.com/ko/about-aws/whats-new/2025/03/amazon-eks-new-catalog-community-add-ons/ EKS 애드온 장/단점EKS 애드온으로 관리하면 EKS 버전 호환성이 보장이 됩니다. 따라서 helm chart로 설치했던 애드온 버전이 맞는지 확인과정이 없어집니다. 하지만 단점은 사용자 정의 설정이 제한되기 됩니다. metrics server는 사용자 정의 설정이 크게 필요하지 ..

쿠버네티스에 설정한 probe가 어떻게 실행되는지 알아야하는 이유쿠버네티스 pod가 정상적으로 동작하는 지 확인하기 위해 probe설정을 합니다. probe는 설정된 값으로 pod를 주기적으로 헬스체크합니다. 그런데, 헬스체크가 실패한다면 pod에 문제 있어서 실패한걸까요? pod는 정상이지만 헬스체크가 실패하는 경우가 자주 있습니다. 이런 상황에 마주칠때 pod에 설정된 헬스체크 원리를 모른다면 원인을 파악하는데 많은 시간이 걸립니다. pod는 정상이지만 헬스체크가 실패한 사례쿠버네티스는와 pod 정상이지만 pod헬스체크가 실패했던 경험이 있습니다. 쿠버네티스가 정상이라는 말은 api-service, etcd 등 control plane이 정상이라는 뜻이고 pod가 정상이라는 말은 pod 메트릭이 ..

2025.4.26(토) AWS AIF-C01 자격증을 취득했습니다. AIF는 AWS AI 기초 자격증으로 AI/ML 기초지식과 관련된 AI 서비스에 대해 질문합니다. 합격여부는 24시간 뒤에 이메일로 왔습니다. 목표자격증 취득의 목표는 AWS bedrock, Amazon Q, sagemaker를 공부하는게 목표였습니다. 하지만, 시험을 보기 전 한번도 사용하지 못했습니다. 변명이라면 예상하지 못한 많은 야근이 ㅜ.ㅜ 시험 공부 방법출퇴근시간에 지하철에서 udemy강의를 봤습니다. 총 6시간 정도 봤고 57%정도 봤습니다. 시험에서 물어보는 것AI/ML의 차이AI/ML 모델 훈련 방법: Supervised LearningDomain AdaptationFine Tuning Continuedpre-Train..

2025.4.27 기준으로 데브옵스 질문에 대답은 chatGPT 4o가 Gemini pro 2.5보다 훨씬 잘했습니다. 백엔드 코드 작성은 Gemini pro 2.5가 chatGPT보다 잘했지만, 데브옵스 질문은 오히려 chatGPT가 좋았습니다. Gemini pro 2.5는 없는 설정을 지어내는 경우가 많았습니다.

더미 데이터를 고민한 이유는?mysql index 이론을 공부하기 위해 더미 데이터 천만개 이상이 필요했습니다. sysbench 도구로 더미 데이터 생성어떻게 생성하지 고민하다가 sysbench를 사용하여 쉽게 해결했습니다. sysbench는 멀티 쓰레드 기반 벤치마크 도구입니다. 주로 데이터베이스 벤치마크할 때 사용합니다. sysbench는 벤치마크를 위해 더미 데이터를 생성하는 기능이 있습니다. sysbench prepare이라는 명령어를 사용하면 더미데이터를 생성합니다. --table-size라는 인자에 더미데이터 개수를 설정할 수 있습니다. 아래는 더미 데이터를 천만개 생성합니다.sysbench oltp_read_write \ --mysql-host=127.0.0.1 \ --mysql-por..

2025년 4월 기준으로 공부해야할 양이 엄청 늘었습니다.

요약k6 결과 데이터를 시각화 또는 결과 html파일로 생성하고 싶다면 웹 대시보드를 사용해보세요. 웹 대시보드는 디폴트로 비활성화 되어 있어, 환경변수 K6_WEB_DASHBOARD를 true로 해야 합니다.K6_WEB_DASHBOARD=true ./k6 run script.js k6 웹 대시보드란?k6는 테스트 결과를 stdout으로 보여줍니다. 데이터를 시각화하려면 데이터 포맷을 json 등으로 변경하서 작업하거나 database와 연동해야 합니다. 데이터 시각화 설정의 단점은 시각화 할때까지의 과정이 많습니다. 즉, 준비시간이 많이 걸립니다. 준비시간이 짧을 때 또는 일회성으로 데이터를 시각화 하고 싶을 때는 웹 대시보드 기능이 좋습니다. virtual users, latency, reque..

이 글은 k6 데이터를 influxDB v2에 저장하는 방법을 설명합니다. 요약2025.4월 기준 k6의 데이털는 influxdb v2를 저장하지 못합니다. 만약 저장해야 한다면 xk6-output-influxdb플러그인을 사용해야 합니다.플러그인 링크: https://github.com/grafana/xk6-output-influxdb k6 데이터를 데이터베이스에 저장해야하는 이유k6 데이터는 부하 테스트 결과입니다. 해당 데이터는 k6를 실행할때만 임시적으로 저장하는 휘발성데이터입니다. 따라서 부하 테스트를 분석하고 여러 사람과 같이 공유하려면 데이터베이스에 저장해야 합니다. k6에서 지원하는 데이터베이스를 real time이라고 부릅니다. 현재 지원하는 real time은 시계열 DB입니다. in..

이 글은 그라파나를 컨테이너(예: docker, 쿠버네티스)로 구축할 때, data source를 코드로 구성하는 방법을 설명합니다. data source란?grafana에 연결할 데이터베이스 목록을 data source라고 부릅니다. 예를 들어 아래 그림에서는 그라파나에 influxDB를 연결했습니다. data source 설정방법data source의 설정은 datasource.yml에서 합니다. datasource.yml파일은 /etc/grafana/provisioning/datasources/datasource.yml 경로에 위치합니다. 아래 예제는 influxdb를 추가하기 위한 설정입니다.apiVersion: 1datasources:- name: InfluxDB type: influxdb..

25년 3월?부터 github pull request를 생성하면 Copilot이 리뷰를 해줍니다. 재밌는 점은 한글 맞춤법을 검사해줍니다. 맞춤법 검사는 마크다운 문서로 메뉴얼을 작성할 때 매우 잘 쓸 것 같습니다.