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DevOps Day 23 (4.6) 네트워크 기초_과제 1 [C511] 소켓과 포트의 특징을 작성하고, 그 차이점을 설명하세요. 소켓은 인터넷 프로토콜을 사용하여 통신을 하기 위한 연결점을 나타내는 개념입니다. 소켓은 IP 주소와 포트 번호로 (엔드포인트) 구성되며 이를 통해 데이터 통신을 수행할 수 있습니다. IP 주소는 데이터를 전달받을 호스트의 주소를 가리키고, 포트 번호는 그 데이터를 전달받을 호스트 안에서 원하는 프로세스를 찾는 용도로 사용됩니다. 즉, 소켓은 데이터를 주고받는 논리적인 연결점을 의미하며, 포트는 이러한 연결점이 어느 프로그램이나 서비스에 할당되어 있는지를 나타내는 식별자입니다. 추가적으로 소켓과 포트의 차이점은 하단 테이블 확인 [C512] HTTP 버전별 특징과 차이점을 설명하세요. HTTP/0.9 : 최초 버전으로 GET 메소드만 .. 2023. 4. 6.
DevOps Day 23 (4.6) 네트워크 기초_OSI 7계층과 TCP / IP 4계층 OSI 7계층과 TCP / IP 4계층 OSI 7계층은 데이터 플로우 계층과 애플리케이션 계층으로 구분 할 수 있고 두 계층 모델 모두 물리적인 계층에 가까운 부분을 하위 계층(Lower Layer)라고 부르며, 개발자가 직접 접하게 되는 애플리케이션에 가까운 부분을 상위 계층(Upper Layer)이라고 부릅니다. OSI 7계층의 간단한 설명 - 물리 계층 : 주로 물리적 연결과 관련된 정보를 정의하고 들어온 전시 신호를 잘 전달하는 목적 - 데이터 링크 계층 : 물리 계층에서 들어온 전기 신호를 모아 알아 볼 수 있는 데이터 형태로 처리 합니다. (주소 정보르 저의하고 출바지 + 도착지 주소를 확인 후 데이터 처리 합니다) - 네트워크 계층 : IP주소와 같은 논리적인 주소를 정의합니다. 또한 라우터.. 2023. 4. 6.
Project 1 : WAS 실습 회고 Achievement Goals - API 문서를 작성할 수 있습니다. - Fastify를 이용해 DB와 통신하는 서버를 만들 수 있습니다. - PostgreSQL을 이용하여 DB를 구성할 수 있습니다. - GitHub을 활용하여 팀원들과 협업합니다. 제작 범위 및 기술 스택 1. 백엔드를 만듭니다. - Fastify를 사용합니다. 2. 데이터베이스를 사용해야 합니다. 즉, 데이터 모델을 디자인해야 합니다. 3. Entity-Relationship Diagram (ERD)을 그려야 합니다. - https://dbdiagram.io/home 4. API 문서를 만들어야 합니다. - Method, Endpoint, Request, Response가 예시와 함께 포함되어야합니다. 참고 마일스톤 Day 1 - .. 2023. 4. 5.
DevOps Day 19 (3.31) 데이터베이트_실습 실습 안내 nginx 웹 서버의 로그로부터 접속 기록을 추출하여, PostgreSQL에 적재하는 것입니다. 1. PostgreSQL 데이터베이스 생성하고 SQL문을 이용해 데이터를 넣고 결과 확인 2. Nginx 웹 서버의 로그를 확인 3. 파서 (Parser) 프로그램 수정 및 활용 4. 프로그램 수집기 Collector.js으로 내용 확인 1. Github 에서 실습 내용 fork 후 git clone 으로 파일 받습니다. 2. Nginx 로그 파일 분석하기 위해 $cat sample.log 으로 확인합니다. 3. Npm install 으로 모듈 설치 후 $cat sample.log | ./parser.js 으로 내용 확인합니다. (필요시 Parser 파일 수정하여 원하는 값이 나올 수 있도록 합니다.. 2023. 3. 31.
DevOps Day 18 (3.30) 데이터베이스_데이터 파이프라인 데이터 파이프라인과 OLTP vs OLAP 데이터 파이프라인이란 다양한 데이터 소스로부터 원시 데이터를 수집하여 분석을 위해 데이터 웨어하우스와 같은 별도의 데이터 저장소로 이전하는 과정을 의미합니다. OLTP vs OLAP OLTP (Online Transaction Processing) 데이터베이스는 그 목적이 트랜잭션(기본적인 CRUD 작업)에 포커스가 맞추어져 있는 데이터베이스임. - 분석은 가능하나 여러 개의 테이블을 함께 묶어 조회할 경우 복잡도가 늘어 처리가 힘들어짐 OLAP (Online Analytical Processing) 데이터베이스는 적재된 데이터를 다양한 방법으로 분석하는 데 포커스가 맞춰져 있습니다. - 데이트터 기반의 의사결정을 위한 도구로, 다양한 관점의 분석을 하는데 적합.. 2023. 3. 31.
DevOps Day 17 (3.29) 데이터베이스_수평확장된 데이터베이스와 중복처리 데이터 중복성 높은 가용성을 위해 한 컴퓨터의 클론을 만든다는 것은, 그 안에 존재하는 데이터 역시 복제되어야 함을 의미합니다. 이러한 데이터 중복 메커니즘은 가용성을 얻기 위해 필요한 작업입니다. 물론 여기에는 Trade-off가 존재합니다. 데이터 중복 발생의 원인 1. 관리시스템 내의 소프트웨어(코딩) 품절 데이터 중복은 조직에 긍정적이거나 부정적인 결과를 가져옵니다. 우발적인 데이터 중복의 원인 중 하나는 조직의 데이터 관리 시스템 내 소프트웨어 품질 때문입니다. 이로 인해 경로 오작동으로 이어질 수 있습니다. 2. 백업시스템 조직에 백업 스토리지가 있는 경우 백업은 데이터 관리 시스템 또는 원본 데이터베이스의 문제를 완화하기 위해 정보의 복사본 역할을 합니다. 이를 위해서는 궁극적으로 정보가 손.. 2023. 3. 31.

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