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오랜만에 용어를 다시보니 헷갈려서 정리한다.동시성 vs 병렬성핵심 정의동시성(Concurrency): 여러 작업이 같은 시간 구간에 진행되며, 실행이 교차(interleave) 될 수 있는 성질.단일 코어에서도 가능(스케줄링/컨텍스트 스위치).병렬성(Parallelism): 여러 작업이 같은 시각에 실제로 실행되는 성질.멀티코어/멀티프로세서에서 물리적 동시 실행.따라서, 병렬 실행은 “같은 시간 구간에 진행”을 만족하므로 동시성도 만족한다.하지만 동시성은 단일 코어에서도 성립하므로 병렬성이 없어도 동시성은 성립한다.이 관계를 집합으로 보면Concurrency ⊇ Parallelism 상호 배타적이 아니라, 병렬성은 동시성 안에 포함된다(포함 관계).예시로 구분동시성 O, 병렬성 X단일 코어에서 스레드 A..

ORM 빠른 시작기본 ORM 사용 형태를 빠르게 보고 싶은 신규 사용자를 위해, SQLAlchemy Unified Tutorial에서 사용하는 매핑과 예제를 축약해 보여준다. 이 섹션의 설명은 의도적으로 매우 짧게 작성되어 있으므로, 여기서 다루는 각 개념에 대한 더 자세한 설명은 SQLAlchemy Unified Tutorial을 참고하는 것이 권장된다.목차모델 선언테이블 생성영속화(Create)조회(Read) - 단순 조회 & 조인수정(Update) - 변경 사항 반영삭제(Delete)모델 선언(Declare Models)여기서는 데이터베이스에서 조회할 구조를 구성하는 모듈 수준 구성 요소를 정의한다.이 구조는 선언적 매핑(Declarative Mapping) 이라고 하며, 파이썬 객체 모델과 함께,..

비동기(Promise, Async, Coroutine, Reactor) 에 대한 깊은 이해를 수행하다보면, 필연적으로 마주치는 어려움이 있다.바로 이벤트 루프 모델은 어떻게 DB I/O 방식을 바꾸는가 이다. 상당히 이해하기 어려운 개념이기 때문에, 읽는 독자 여러분들도 직접 그림을 그려보며 이해하는 것을 권장한다. 자바+스프링의 예시를 바탕으로 이야기를 전개해 나가겠다.목차이벤트 루프(비동기) 모델의 목표DB 드라이버와 DB간의 통신 방식DB 드라이버와 애플리케이션 간에 발생하는 문제점결론1. 이벤트 루프(비동기) 모델의 목표일반적인 HTTP 요청의 처리 흐름을 그려보면 다음과 같다.속이 빈 형태 - 인터페이스속이 채워져있는 형태 - 구현체너무나 당연한 이야기지만, 애플리케이션 코드 플로우는 자체적인 ..

감사가 무너지면 꾸준함이 무너진다.조급해지기 전에, 대안을 찾기전에, 충분히 감사했나?이번 주의 감사더 이상 악재에 휘둘리지 않고 초연해줘서 고맙다.이렇게 핀잇을 구현할 여유를 만들어낼 수 있음에 고맙다.항상 무언가를 수행하기.체계적인 상태를 유지하기.큰그림 그리고 핵심 짚기.처음부터 끝까지 차근차근 전개하기.현 시스템에 대한 감사를 유지하기.보상 체계를 깨끗히 유지하기.입장 중심이 아닌 이익 중심으로 사고하기.윈-윈 전략 생각하기.단정 짓지 말고, 다음에 무엇을 해야 할 지 상상하기.내가 놓치고 있는 부분이 분명히 존재한다는 걸 인정하기.상대방이 어떤 점을 해결해 주는 것을 원하는가?지금 내가 다음에 무엇을, 어떤 절차로 해야 하는가?이번주에 한 것디스코드 에러로그 알림 도입API 사용 데이터 로깅(프..

슬슬 Pinit에 "일정 쪼개기" 기능을 붙이고 싶어져, FastAPI로 간단하게 WAS를 구성해보려고 한다.처음엔 DB 접근 + 사용자 요청 받기는 Java+Spring으로 하고, AI 모델부만 gRPC + LangGraph로 수행할까 했는데,요새 LangGraph 관련 도구를 사용하는 기업들이 FastAPI 계열을 사용하기도 하고,자바+스프링 생태계에서 벗어나 새로운 구성과 아키텍처를 경험해보고 싶어서 FastAPI를 선택하게 되었다. 이 글이 WEB BE Repository가 아닌 Article 탭에 들어가게 된 이유는, 단순 FastAPI 기초 지식의 나열이 아닌 "Java+Spring 백엔드 개발자 관점에서의 FastAPI + SQLAlchemy + LangGraph의 이해" 관점으로 접근할 예..

실제로 k3s를 이용해 배포한 뒤, 발생한 예외를 바로바로 확인하기 어려운 문제가 있었다. 따라서, 디스코드 웹훅을 이용해 예외를 메시지로 받아보려 한다.목차에러 로그를 디스코드 메시지로 전달할 Appender에 대해 알아보기DiscordWebhookAppender 구현하기logback-spring.xml 정의하기AppenderLogback에서 Appender는 “로그 이벤트(ILoggingEvent)를 받아서, 특정 출력 대상(sink)으로 내보내는 출력 어댑터”이다. 간단하게 Appender가 동작하기까지의 동작 과정을 살펴보면 다음과 같다.SLF4J API: log.info(...), log.error(...) 호출Logback Logger: 로그 이벤트(ILoggingEvent) 생성(선택) Fi..

API 게이트웨이는 프론트와 백엔드 간의 연결 전에, 백엔드 서버를 Production에 올려 테스트할 때 필요하기에 만들게 되었다.1. 인증 로직 번거로움 관점백엔드 기능의 서브 도메인 단위 통합테스트를 하고 싶었는데, 현재 서브 도메인 내에서 자체적으로 인증 기능을 수행해고 있었다.그래서 curl로 간단하게 테스트하기가 어려운 문제가 존재하고 있었다.인증 기능과 같은 공통 로직 관점 기능이 마이크로서비스에 침투해 있으면, 우리가 구현한 기능만 간단하게 테스트하기가 까다로워지는 문제가 발생한다.2. 프론트가 API 버전을 몰랐으면 좋겠다.프론트가 버전을 몰라도, request Body 기반으로 라우팅을 수행할 수 있으면 좋겠다.그런데, request body 파싱->객체 변환->API 재호출은 게이트웨..

가볍(?)게 KPT 회고 형식으로 진행해보려 한다.좋았던 것기존의 나를 잘 지켰다.문제 상황으로부터 회피하지 않고, 꾸준히 도전하는 것일상 생활을 시스템화하고, 체계적인 상태를 유지하는 것구조적으로 사고하는 것감사와 꾸준함의 관계를 이해하고 시스템화했다.이는 동시에 아쉬웠던 부분이기도 한데,항상 성경적으로 감사하는 의무감에서 벗어나 감사하지 않는 기간을 가졌고,이를 가지면서 나 자신이 게을러지는 것을 경계하느라 너무 많은 에너지를 소비했다.하지만 동시에, 감사를 챙기게 되면 시스템을 유지하는 데 훨씬 적은 에너지를 소모할 수 있다는 것을 논리적으로 깨달았다.감사가 유지되지 않으면 빠르게 끝낼 수 있는 대안을 찾게 되고, 하나의 뚜렷한 결과를 내기 어려워진다.감사가 유지되지 않으면 "어떻게든 지금만 지나면..

감사가 무너지면 꾸준함이 무너진다.조급해지기 전에, 대안을 찾기전에, 충분히 감사했나?이번 주의 감사이번주도 묵묵히 열심히 살아줘서 고맙다.항상 무언가를 수행하기.체계적인 상태를 유지하기.큰그림 그리고 핵심 짚기.처음부터 끝까지 차근차근 전개하기.현 시스템에 대한 감사를 유지하기.보상 체계를 깨끗히 유지하기.입장 중심이 아닌 이익 중심으로 사고하기.윈-윈 전략 생각하기.단정 짓지 말고, 다음에 무엇을 해야 할 지 상상하기.내가 놓치고 있는 부분이 분명히 존재한다는 걸 인정하기.상대방이 어떤 점을 해결해 주는 것을 원하는가?지금 내가 다음에 무엇을, 어떤 절차로 해야 하는가?이번주에 한 것쿠버네티스 배포과정 문서화애플리케이션 레이어까지 테스트 코드 보완FCM 토큰 관리 방안 설계 - 알림 시스템 완성카페 ..

소개우리 서비스가 엔티티를 생성/변경할 때, 아래와 같은 변경한 사람과 시간을 추적하고 싶으면 어떤 방법을 이용해야 할까?등록일수정일등록자수정자이를 애플리케이션 서비스 레이어에서 직접 저장할 수 있겠지만, 지정한 필드가 특정 시점에 값을 저장하도록 자동으로 설정하고 싶을 수 있다.보통은 이런 로깅 작업은 도메인(비즈니스) 로직이라기 보단, 인프라를 위한 로직에 가깝다. 이때 스프링 Data JPA는 메소드를 만들어서, 특정 시점에 해당 필드에 값을 자동으로 대입하는 작업을 지원한다. 이와 같이 변경/수정 이력을 감사한 로그를 Audit Log라 하고,이와 같은 감사 로그를 데이터를 자동으로 넣어주는 것을 Auditing이라고 한다.Auditing 적용그럼 이제 Spring Data JPA에서 지원하는 A..

목차인프라 세팅ARC 설치ARC가 사용할 ServiceAccount 정의pinit 네임스페이스에서 role 생성 & sa와 바인딩워크플로우 작성테스트/빌드도커파일 작성도커 이미지 업로드러너가 해당 서비스 어카운트를 이용해 kubeconfig 생성kubectl을 이용해 해당 deployment 실행deployment 정의파드에 secret 환경 변수 세팅하기도커 이미지를 받아오고 해당 이미지를 배포Health Probe 시스템 구축서비스/인그레스 설정들어오는 서비스 설정인그레스/게이트웨이가 해당 서비스를 가리키도록 설정이 글은 쿠버네티스 클러스터 내에 Github Self-Hosted runner를 두고, 해당 러너에서 워크플로우를 트리거해 CI/CD를 진행하는 과정을 담은 가이드입니다.진행하며 이해가 안..

본 글은 GPT 정리를 참고하였습니다. 쿠버네티스(Kubernetes)에서 “리소스 조절”은 크게 2가지 의미로 쓰인다.한 컨테이너/파드(Pod)가 쓰는 CPU·메모리 양을 정하는 것부하에 따라 파드/노드 개수를 자동으로 늘리고 줄이는 것1) 가장 기본: requests / limits (리퀘스트 / 리밋)파드 안의 컨테이너마다 CPU, 메모리 사용량을 어느 정도로 잡을지를 선언한다.requests (요청량): “최소 이 정도는 필요”쿠버네티스 스케줄러(Kubernetes Scheduler)가 파드를 어느 노드(Node)에 올릴지 결정할 때 참고한다.limits (제한량): “최대 이 이상은 못 씀”실행 중 제한을 넘으면 제어가 들어가게 된다.CPU는 보통 쓰로틀링(throttling, 속도 제한)이 걸..

Kubernetes에서는 복잡한 애플리케이션 배포를 쉽게 하기 위해 Helm 패키지 매니저를 널리 사용한다.Helm은 차트(Chart)라는 단위로 Kubernetes 매니페스트들을 묶어 패키징하고, 템플릿화하여 재사용 가능하게 한다. 차트는 애플리케이션(예: WordPress, MySQL 등)의 Kubernetes 리소스 정의들을 포함하며, 값 파일(values.yaml)을 통해 환경별 설정을 바꿀 수 있다. 간단히 말해, Helm은 Kubernetes 세계의 apt/yum/npm 같은 패키지 매니저이다. (사용법은 도커허브와 유사하다.)차트를 이용하여 복잡한 앱을 한 줄로 설치하거나, 버전 관리를 할 수 있다.Helm CLI 설치 (로컬 환경)Helm 설치Ubuntu에서는 snap으로 설치하거나, 스크..

감사가 무너지면 꾸준함이 무너진다.조급해지기 전에, 대안을 찾기전에, 충분히 감사했나?이번 주의 감사알림을 무사히 발송해봤다.쿠버네티스를 써보면서 얻은 인사이트의 기록 및 네트워크에 대한 깊은 이해항상 무언가를 수행하기.체계적인 상태를 유지하기.큰그림 그리고 핵심 짚기.처음부터 끝까지 차근차근 전개하기.현 시스템에 대한 감사를 유지하기.보상 체계를 깨끗히 유지하기.입장 중심이 아닌 이익 중심으로 사고하기.윈-윈 전략 생각하기.단정 짓지 말고, 다음에 무엇을 해야 할 지 상상하기.내가 놓치고 있는 부분이 분명히 존재한다는 걸 인정하기.상대방이 어떤 점을 해결해 주는 것을 원하는가?지금 내가 다음에 무엇을, 어떤 절차로 해야 하는가?이번주에 한 것푸쉬알림 동작 성공쿠버네티스 학습핀잇 쿠버네티스 마이그레이션핀..

경험칙 위주로 나열할 것이기 때문에, 신뢰도가 떨어질 수 있다는 걸 인지하고 있다. 스스로 판단하고 취사선택해주길 바란다. 디버깅 준비문제를 한눈에 이해하기 쉽게 글/도식으로 정리해라.문제를 글 혹은 도식으로 정리하는 과정에서 문제의 원인이 뭔지 나온다.문제의 내가 통제할 수 있는 값들은 무엇이 있는가?문제의 내가 통제할 수 없는 값들은 무엇이 있는가?위 값들로 인해 출력되는 결과는 무엇인가? 그리고 어떠한 결과를 원하는가?"재현/롤백할 수 있는 환경"을 구축해라.빠르게 재현 가능하면서, 반복적으로 재현 가능한 환경을 구축해라.당신의 전문 지식을 발휘할 수 있는 순간이다.이게 안 되어 있다면, 주어진 문제보다 더 중요한 문제가 준비되어있지 않은 것이다.한번 시도하는 데 빠르게 재현하기 어려워지면, 디버..

쿠버네티스 네트워킹은 Pod 간 통신, 서비스 디스커버리, 외부 접근 등을 포함한다.앞서 서비스, 인그레스 등을 다뤘지만, 이번에는 내부 네트워크 동작 원리에 초점을 맞춰 간략히 정리한다.Pod간 통신 관점Pod IP 및 통신Kubernetes에서 각 Pod는 고유 IP를 갖는다 (Pods are given unique IPs). 클러스터 내 모든 Pod는 하나의 가상 네트워크에 연결되어 있으며, IP를 통해 서로 직접 통신 가능하다. (클러스터의 CNI 플러그인, k3s 기본은 Flannel VXLAN이 이를 구현)즉, Pod A에서 Pod B의 IP로 요청을 보내면, 노드 경계와 상관없이 네트워크 패킷이 전달된다. 이는 kube-proxy와 CNI가 협력하여 이루어진다.그러나 직접 Pod IP를 사용..