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[글 공유] 쿼커스 쿡북 컨테이너와 쿠버네티스는 이제 새로운 기술이라기 보다 많은 개발자들이 활용하는 익숙한 기술이 되어버린 듯 하다. 그만큼 쉽고 효율적이며 학습에 대한 비용보다 개발자들이 얻는 이득이 많은 기술이기 때문일 것이다. 쿠버네티스를 보면 그 발전 속도에 놀라지 않을 수 없다. 하루가 지나면 새로운 기술이 추가되고 변경되며 진화해 나간다. 보다 더 효율적인 방법으로 더 좋은 방향으로 나아간다. 뒤쫒아가는 개발자들은 힘들지만 따라가는 재미가 있다. 현재도 쿠버네티스는 발전하고 있고 쿠버네티스 생태계는 이미 커질대로 커져버렸다. 쿠버네티스 생태계의 활성화는 한동안 지속될 것으로 보인다. 이미 많은 개발자들이 그 편안함에 익숙해져버렸으며 다양한 컨테이너 오케스트레이션 도구중 쿠버네티스의 점유율이 가장 높은 것으로 보이기 ..
Kubernetes On premise 설치하기! 요약 정리! "이제는 Kubernetes를 모르면 안되는 시점이 된 것 같습니다." 어느정도 규모 있는 서비스를 개발하고 확장하여 운영하다보면 Container 활용을 자연스레 검토하게 되지요. 시스템 규모가 커져 Container의 개수가 많아지면 자연스레 효율적으로 관리하기 위한 Orchastration도구를 찾게되고 결국 Kubernetes를 만나게 될 것 입니다. 모두가 그렇다고 말할 수는 없지만 보다 효율적인 방법을 찾다보면 결국 쿠버네티스를 만나게 되는 것 같습니다. 그렇게 저도 쿠버네티스를 만나게 되었습니다. 물론 많은 Public Cloud사에서 쿠버네티스 서비스를 제공하고 있고 그 것을 활용하는 것이 여러모로 정신건강에 좋다곤 하지만 제가 직접! 제 손으로 설치는 해봐야 하지 않을까요? 라는 생각으로..
Cybersecurity Ops with bash 읽고 요즘 들어 부쩍 보안에 대한 중요성을 많이 느끼게 된다. 몇 년전부터 IT 서비스들은 개인의 삶을 보다 윤택하게 해주겠다는 명목으로 생활 깊숙히에 자리잡고 있다. 그리고 다양한 기업들이 인공지능과 빅데이터 기술을 기반으로 개인 맞춤식 서비스를 해주겠다며 나와 관련된 데이터들을 무자비하게 흡수하기 시작했다. 이와 같은 변화속에 개인의 데이터가 아무 동의 없이 외부에 유출되거나 개인의 권한을 해커로부터 도용당하는 사례가 쏟아져 나오기 시작하였다. 변화가 빠를 수록 문제는 다양하고 많이 발생하기 마련이다. 급변하는 이 사회에 보안이라고 하는 부분이 조명을 받아야하는 이유이기도 하다. 개발을 하다보면 바쁜 일정에 보안적인 부분까지 미처 고려하지 못하는 경우가 있다. 이런 아쉬운 상황은 사고로 이어지기 마련이다...
MLOps란 무엇인가? 1) DevOps 탄생 배경과 MLOps의 중요성!DevOps라는 개념이 처음 소개되고 몇 년이 지난 지금, SW 개발자라면 DevOps라는 말을 한 번쯤은 들어 보았을 것이다. 더 나아가 대부분의 기업과 조직들이 DevOps 문화를 도입하기 위해 많은 노력을 하고 있고 이미 운영을 하고 있는 조직 또한 많이 존재하는 것으로 알고 있다. DevOps는 말 그대로 개발(Dev)과 운영(Ops)의 합성어이다. 즉 개발, IT운영, 품질, 보안등 다양한 영역의 업무를 빠르게 조율하고 협업할 수 있도록 하여 더욱 높은 품질의 제품을 지속적으로 신속하게 고객에게 전달하고자 하는데 목표를 두고 있다. 이와 같은 목표를 달성하기 위해 SW 엔지니어가 개발한 코드를 지속적으로 빌드하고 테스트 하며, 안정적이라고 판단된..
Refactoring 2 책을 읽고! 개발자라면 단연 "리팩터링"이라는 단어를 처음 접하는 사람은 없을 것이다. 어마 어마한 천재이거나, 신이 아니라면 대부분의 개발자는 자신이 만든 코드를 다시 돌이켜 보며 리팩터링이라는 작업을 하게 된다. 리팩터링은 자신이 만들어 놓은 코드를 다시 한번 재정비하고 수정하여 더욱 좋은 코드로 발전시키는 작업이다. 리팩터링을 할 수 있다는 것은 SW에겐 축복이고 IT 세상에 무한한 발전을 가능하게 해 준 원동력 중 하나라고 생각한다. 외부에 변화를 최소화하며 내부에 변화를 지속적으로 해나가는 것이 리팩터링이기 때문에 리팩터링을 하는 애플리케이션은 계속 진화하고 있다고 볼 수 있다. 많은 사람들이 리팩터링을 거친 시스템은 과거보다 더 생산적이고 효율적이며 안전하게 될 것을 기대할 것이다. 하지만 리팩터링을 하는..
[Reactive Java] Spring WebFlux에서 Error 다루기 애플리케이션을 설계하고 개발할 때 다양한 케이스의 예외 상황을 고려해야 하는 것처럼, 리액티브 애플리케이션을 설계할 때도 모든 종류의 예외 상황을 처리 할 수 있어야 한다. 우리가 알고 있는 onError 시그널은 리액티브 스트림 스펙의 필수 요소여서 예외를 처리할 수 있는 경로로 전파 할 수 있다. 그러나 최종 구독자가 onError 시그널에 대한 핸들러를 정의하지 않으면 onError는 UnsupportedOperationException을 발생 시킨다.그리고 리액티브 스트림에서는 onError가 스트림이 종료되었다고 정의하고 있다. 그렇기 때문에 onError 시그널을 받으면 시퀀스가 실행을 중지하게 된다. 아래 onError 시그널을 처리할 수 있는 다양한 방법을 살펴보자.1. subscribe ..
[보안 인증] ITSEC란 무엇인가? ITSEC(Information Technology Security Evaluation Criteria)는 TCSEC와는 별개로 유럽에서 발전한 보안 표준이다. (TCSEC {미국} : https://digitalbourgeois.tistory.com/73) TCSEC는 기밀성만을 강조한 반명 ITSEC는 무결성과 가용성을 포괄하는 표준안이다. ITSEC는 TCSEC와 독일의 ZSIEC와 상호 호환을 목적으로 총 10가지로 보안 수준을 평가 한다. F-C1, F-C2, F-B1, F-B2, F-B3 -> TCSEC의 C1, C2등과 동일 F-IN(무결성), F-AV(가용성), FDI(전송 데이터 무결성), F-DC(데이터 기밀성), F-DX(전송 데이터 기밀성) -> 독일의 ZSIEC *정보 보안 개론 ..
[보안 인증] TCSEC 이란 무엇인가? TCSEC(Trusted Computer System Evaluation Criteria)는 미 국방부 문서(Rainbow Series : Orange Book이라 불린다) 중 하나이다. TCSEC는 1960년부터 시작하여 1972년 지침이 발표되고 1983년에 미국 정보 보안 조례로 세계에 최초 공표되었으며 1995년에 공식화 되었다. 오랜 역사를 가진 인증으로 보안 솔루션을 개발할 때 기준이 되는 표준이다. [TCSEC 보안 등급] D: Minial Protection -보안 설정이 이루어지지 않은 단계 C1 : DisTCSEC(Trusted Computer System Evaluation Criteria)는 미 국방부 문서(Rainbow Series : Orange Book이라 불린다) 중 하나이다..
[빅데이터] Data Lake란 무엇인가? [Data Lake란 무엇인가?] "가공되지 않은 다양한 종류의 데이터를 한 곳에 모아둔 저장소의 집합이다."   오랜 시간 데이터들은 데이터가 생성된 영역별로 수집 및 관리가 이루어졌으며 주로 정형화된 데이터로만 분석되어왔다. 하지만 빅데이터와 인공지능 기술의 중요성이 커지면서 다양한 영역의 다양한 데이터가 만나 새로운 가치를 만들어내기 시작하였다. 이와 같이 빅데이터를 효율적으로 분석하고 사용하고자 다양한 영역의 Raw 데이터(가공되지 않은 데이터)를 한 곳에 모아서 관리하고자 하는 것을 바로 Data Lake라 한다.    [Data Lake Framework 탄생] "Data Lake에 빅데이터를 사용자가 보다 쉽고 빠르게 사용할 수 있도록 제공해주는 Framework"   Data Lake라는 ..
[빅데이터] 데이터 웨어 하우스란? 데이터 웨어 하우스는 효율적으로 분석 가능한 형태로 정보들이 저장되어 있는 중앙 저장소이다. 데이터 웨어 하우스는 관계형 데이터베이스 , 트랜잭션 시스템 등.. 다양한 시스템으로부터 정기적으로 데이터를 수집하는 개념이다. 이와 같이 수집된 데이터를 비즈니스 인텔리전스 도구 ,SQL 클라이언트와 같이 데이터를 분석하는 목적으로 사용한다. 빅데이터 시대가 되면서 비즈니스에 중요한 결정을 데이터 기반으로 하는 사례가 늘어나는 등.. 다양한 이유로 많은 데이터 기반으로 데이터를 분석 및 처리해야하는 업무가 늘어나고 있다. 이와 같은 상황에서 많은 양의 데이터를 효율적으로 저장하여 I/O를 최소화하고 수십만 명의 사용자에게 빠른 속도로 쿼리 결과를 전달할 수 있도록 하는 것이 바로 데이터 웨어 하우스 이다. 데이..

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