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개요 이전 글에서 KONG을 docker로 실행하는 방법에 대해 알아보았다. 이번에는 이 kong 컨테이너 이미지에 인증서를 입혀 https를 이용해 들어갈 수 있도록 해보자 ! SSL 인증서란? CA란? SSL(Secure Socket Layer) 프로토콜은 처음에 Netscape사에서 웹서버와 브라우저 사이의 보안을 위해 만들었다. SSL은 Certificate Authority(CA)라 불리는 서드 파티로부터 서버와 클라이언트의 인증을 하는데 사용된다. 아래는 SSL이 어떻게 작동하는지에 대한 간단한 과정을 설명한 것이다. 출처 아래에서 웹브라우저는 Chrome, 웹서버는 Nginx로 이해하자. [웹브라우저] SSL로 암호화된 페이지를 요청하게 된다. (일반적으로 https://가 사용된다) [웹서..

아래는 쉽게 시작하는 쿠버네티스 책과 kubernetes ko docs 를 읽고 공부하여 정리한 글입니다. Docker에게 두들겨 맞고 서버에서 OOM 오류를 계속 만나면서 컨테이너에 대해 조금 이해하게 되었다. 이제 쿠버네티스를 학습할 때가 온 것 같아 기초적인 이론 부분만 학습을 진행하였다.. 목차 1. 아키텍쳐 2. 서비스 3. DEPLOYMENT 관리 4. Configmap, Secret 5. 볼륨 1. 아키텍쳐 쿠버네티스는 쿠버네티스 클러스터, 마스터 노드, 워커 노드, 컨테이너 런타임, 영구 스토리지 등으로 이루어져 있으며 각 구성요소의 역할은 아래와 같다. 구성요소의 역할 쿠버네티스 클러스터 : k8s의 여러 리소스를 관리하기 위한 집합체로, 마스터 노드와 워커 노드를 이용해 하나의 k8s ..

이어서 Kong API Gateway에 대해 더 알아보자! 여기 를 참고하면 Kong + Konga + Postgresql DB 를 docker 로 설치할 수 있다. 하지만 매번 이렇게 run 명령어를 일일이 칠 수도 없을 뿐더러 잘못해 docker container를 delete 시키게 되면 모든 데이터들이 날아갈 우려가 있다. 따라서 아래와 같이 docker-compose.yml 파일에 한꺼번에 정리하고 docker volume을 마운트해놓으면 좋다. 도커에 대한 설명과 아래에 쓰인 여러 지식들은 여기 에 정리해 두었으니 참고하면 좋다! docker-compose.yml 을 이용해 여러 컨테이너 run 시키기 기본적으로 kong에 관련된 config 데이터들은 postgresql 서버에 들어가므로 k..

API Gateway 현재 회사 프로젝트는 Flask API Server와 React 화면으로 구성되어 있으며 여러 GET 요청을 간단히 처리하고 있다. 인증처리나 loadbalancing 기능을 구현하기 위해, API GATEWAY를 이용하여 본래의 api 로직을 해치지 않고 여러 부가 기능을 추가하는 것으로 결정했다! 이렇게 서비스를 독립적으로 마이크로하게 나누어, 서비스의 개선과 확장을 용이하게 하는 것을 MSA 아키텍처라고 부른다. KONG 아래와 같이 KONG(킹콩🦍??) API GATEWAY를 사용하여 Client와 API 간 통신에 여러 부가 기능들을 대신 수행할 수 있다. KONGA Kong 관리를 쉽게 도와주는 GUI 툴, 즉 대시보드이다. Kong 설치 나는 docker 를 이용하여 설..

도커를 공부하며 헷갈리는 개념을 정리하는 공간입니다. 1. Docker build와 Docker run의 차이? "Docker build"는 이미지를 생성하고 정의하는 데 사용되며, "Docker run"은 이미지를 실행하여 컨테이너를 생성하고 실행하는 데에 사용되는 명령어이다. 2. 컨테이너와 이미지 차이? 예를 들어, Python 어플리케이션을 도커 이미지로 빌드하려고 한다. Python 코드와 필요한 종속성(라이브러리)을 포함하는 도커 이미지를 만든다. 이후 이 도커 이미지를 사용하여 Python 어플리케이션을 실행하려고 한다. 이미지를 기반으로 컨테이너를 생성하고 시작한다. 컨테이너는 이미지의 인스턴스이며 실행 중인 Python 어플리케이션을 나타낸다. 예를 들어 ubuntu라는 image가 있다..

Can’t log into Elastic (self hosted) “Oops! Error. Try again.” [lens_merge_tables] > [esaggs] > EsError TOO_MANY_REQUESTS/12/disk usage exceeded flood-stage watermark .. 해당 에러들은 모두 Elastic disk 가 가득차서 생기는 오류이다. free -h 명령어로 Elastic server에서 몇 퍼센트를 사용하고 있는지 확인할 수 있다. 아래 /elk 메모리가 90퍼센트 이상 사용하게 되면 주로 해당 오류들이 발생한다. [**@n**** config]# df -h Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on dev**** t** t**s..

개요 Elastic Observability로 NVIDIA GPU 메트릭을 모니터링하는 방법 을 참고하여 작업하였습니다. 해당 서버는 Linux에서 NVIDIA CUDA가 설치되어 GPU가 세팅되어 있는 환경이다. 해당 GPU가 얼마만큼 사용되는지 nvidia-smi 명령어를 사용하면 알 수 있지만, cmd 창에서 일일히 확인하지 않고 kibana 등을 이용하여 시각화하기 위해서 GPU 성능 모니터링 ELK 를 탑재하였다 ! DCGM DCGM (Data Center GPU Management) 툴은 NVIDIA GPU의 성능 및 상태를 실시간으로 모니터링하여 GPU의 온도, 전력 소비, 메모리 사용량, 그래픽 작업 부하 등의 데이터를 수집하고 분석할 수 있는 툴이다. GPU와 관련한 데이터는 metric..

해당 작업은 elastic metricbeat docker module 과 Docker Performance Monitoring with Metricbeat and ELK Stack (사진 출처) 을 참고하여 작업하였습니다. 개요 Linux에 ELK Stack(Metricbeat) 를 세팅하여 dashboard에서 확인하는 과정은 여기 에서 확인할 수 있다. ELK metricbeat는 Docker container 들에서 metric 데이터를 가져올 수 있는 모듈을 제공한다. 추가적으로 아래의 다른 모듈들도 기본적으로 제공되는데, ./metricbeat-7.12.1-linux-x86_64(다운로드 경로)/modules.d 경로에서 확인해볼 수 있다. activemq.yml.disabled docker...