Go Gradually - Repository

[오마이픽] 나만의 OPIc 선생님, 오마이픽

이번 설의 목표는 오픽이다. 예전에 오픽 시험을 준비하고 싶다면, "오픽노잼" 동영상을 정주행하는 것을 추천받았다. 여기에 AI를 이용해 대화해보면서 오픽 연습을 하고 싶었는데, 시중에 존재하는 모델들은이미 학습되어, 정해진 대로만 답변받거나자체 학습 데이터를 바탕으로만 공부해야 한다.다들 각자 원하는 선생님을 통해 오픽을 연습하고 싶을텐데,정작 나와 대화하는 대상이 나와 다른 선생님을 통해 공부했다면, 피드백에 대한 신뢰도가 떨어질 것이다. 그래서, 본 서비스 "OMyPIc"을 기획하게 됐다.목차제품 개요주요 기능챗봇학습 룰북질문 리스트 & 학습 모드 지원오답노트API 키 삽입1. 제품 개요사용자는 오픽 학습을 시작하고 대화형으로 빠른 피드백을 원한다.기존 보이스 모델은 커스터마이징이 제한되어, 사용자..

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 ..

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..

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..

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..

애플리케이션 설정 관리는 애플리케이션 컨테이너화 및 배포 시 중요한 부분이다.Kubernetes에서는 ConfigMap과 Secret을 사용하여 설정값을 관리한다.ConfigMap: 환경설정 등의 비밀이 아닌 데이터를 키-값 형태로 저장하는 객체.예를 들면 애플리케이션 설정 파일, 환경 변수 등등Secret: 비밀번호, API 키 등 민감한 정보를 저장하는 객체이다.Secret의 데이터는 base64로 인코딩되어 저장되지만 기본적으로 암호화되진 않으므로 적절한 권한 관리와 필요 시 암호화 설정이 필요하다.ConfigMap과 Secret 모두 Pod에 주입할 수 있다.환경변수로 노출하거나파일로 마운트하여컨테이너 내에서 읽도록 할 수 있다. 이번 섹션에서는 ConfigMap과 Secret을 생성하고 Pod에..