현록의 기록저장소

EC2 > 로드 밸런서로 이동하여 로드 밸런서 생성 Application Load Balancer 선택 이름 및 기본적인 설정을 지정하고, 리스너에서 프로토콜, 포트, 대상 그룹을 지정한다. 필요하면 리스너는 더 추가한다. 대상 그룹이 없다면, 대상 그룹 생성을 한 후 지정해준다. 더보기 이름과 연결할 프로토콜 및 포트 등을 지정한다. 상태 검사 역시 필요하면 수정하도록 한다. 앞서 프로토콜과 포트를 지정했지만, 인스턴스마다 포트는 다르게 할 수 있다. 상태 검사는 다르게 할 수 없다. 필요하면 포트를 수정하고 아래에 포함시킨다. 아래에 추가된 대상과 포트들을 확인하고 대상 그룹을 생성한다. 추가된 로드 밸런서를 확인할 수 있다. 대상 그룹에서는 설정했던대로 상태 검사를 하여 상태를 보여준다. ↑위는 E..

[개요] [설치] [설정] [실행] [개요] NGINX는 점유율 1위(2022년 5월 기준)의 웹서버로, 비동기식 처리 방식으로 로드밸런싱이 가능하다. 리버스 프록시로 동작하며, 이를 응용하여 무중단 배포 등을 가능하도록 한다. https://docs.nginx.com/nginx/admin-guide/load-balancer/http-health-check/ HTTP Health Checks | NGINX Plus HTTP Health Checks Monitor the health of HTTP servers in an upstream group by sending periodic health checks, including customizable active health checks in NGINX P..

간단한 설정 실습 https://github.com/BlackdeerY/docker-kafka-example 환경변수 등의 설정 없이 기본 openjdk 환경에 ZooKeeper, Kafka 쌩 파일에 설정 파일만으로 가동하고 테스트하는 예시를 두었다. (Docker Compose 사용) 분산된 머신들과 사용하는 포트 및 데이터 저장 디렉터리, 사용 명령어 등에 대해 감을 잡고 나면, 좀 더 세밀한 설정으로 넘어가기 수월할 것. Kafka 공식 문서 https://kafka.apache.org/documentation/ Apache Kafka Apache Kafka: A Distributed Streaming Platform. kafka.apache.org Broker 설정 - server.propert..

Kafka의 정말 기본 개념 Kafka는 데이터 처리를 위한 플랫폼이다. '느슨한 결합'을 목표로 한다. 기존의 데이터 처리 플랫폼은 애플리케이션과 강하게 결합되어 있어, 같은 데이터를 처리하려고 해도 애플리케이션마다 별도의 창구가 필요하거나, 그마저도 바로 되지 않아 더 길고 복잡한 경로나 새로운 저장소가 추가되거나 하여 시스템을 복잡하게 만들었다. Kafka는 느슨하게 결합되어 있기에, 애플리케이션에서 통일된 형태로 바로 데이터를 생산/소비하고, 이 데이터를 연결된 다른 모든 애플리케이션에서 바로 사용할 수 있다. Kafka는 이벤트 브로커 (※ 이 부분은 하나의 견해인지 잘 모르겠다. 나도 이 모두를 사용해본 것이 아니라...) Redis, MQTT가 메시지 브로커라면, Kafka, AWS Kine..

처음 Docker를 배우는 사람들은 막막할 수도 있다. 자꾸 뭔가 새로운 명령어와 파일을 작성하고 사용해서... 가상화와 레이어 개념도 말이 개념 이해지, 이게 된다고?? 싶을 수도 있고. [Study/Docker] - Dockerfile 작성 (Dockerfile로 배포) 앞서 Dockerfile 작성에서는 라이브러리의 이미지에서 컨테이너를 생성하여 가상 OS를 사용하는 작업을 넘어 그 이미지에서 원하는 작업을 하도록 짠 Dockerfile을 통해 자신의 이미지를 빌드하고, 이 이미지를 컨테이너로 만들어 사용했었다. 그러기 위해 docker run 명령을 수행했다. 필요에 따라 옵션을 주었고. docker build --no-cache -t 생성될이미지명:태그 Dockerfile경로docker imag..

Docker의 계층(Layer)형 구조와 가상화에 대한 이론 내용을 깨우쳤다면, 이제 Docker를 제대로 응용할 차례다. 앞서 본 Docker의 명령어들은 라이브러리에서 원하는 이미지를 내려받고, 실행해보는 것이었다. 이제 Dockerfile을 작성함으로써, 내가 원하는 레이어들을 쌓은 최종이미지를 빌드하여 Docker로 프로젝트를 배포하는 예제를 볼 것이다. (Dockerfile 작성(이미지 빌드)이 왜 프로젝트 배포로 이어지는 것인지는 [두 번째 예시]에 조금 더 언급) 원하는 환경을 구상해본다. [첫 번째 예시] 1. 이미 빌드된 파일을 바로 구동환경에서 실행 구동환경에 맞는 빌드된 파일을 준비해놨으니, 빌드과정이 없어 시간이 대폭 줄어든다. 하지만 해당 파일을 Dockerfile과 함께 제공할 ..