나를 찾는 아이

mcp 서버로 xcode를 사용하기

나를찾는아이 — Sun, 3 May 2026 21:57:44 +0900

codex, claude code, gemini-cli 와 같이 cli를 통해 ios 어플리케이션을 위한 코드 작업을 할때 xcode mcp를 사용하여 xcode 바깥에서 앱을 빌드하거나 xcode에서 가능한 여러 액션들을 수행할 수 있습니다

xcode - settings - Intelligence 설정에서

Model Context Protocol 설정을 찾을 수 있으며

기본적으로는 꺼져있습니다만 이를 활성화하면 됩니다

클로드코드

claude mcp add --transport stdio xcode -- xcrun mcpbridge

코덱스

codex mcp add xcode -- xcrun mcpbridge

gemini

gemini mcp add xcode-tools xcrun mcpbridge

위의 명령어로 mcp 설정이 가능하며

해당 설정으로 mcp를 등록하고 난 다음에는 xcode를 실행합니다

그리고 이후에 cli를 통해 claude code, codex, gemini 어떤것이든 실행하시면

mcp가 활성화되면서 xcode에서 위와 같은 알림창이 나타납니다

cli 접근을 허용하시면 이후에는 cli를 통해 xcode mcp를 사용하여 여러 명령어를 수행이 가능합니다

혹시 mcp도 등록하고 cli를 실행했는데 해당 퍼미션 허용 창이 나타나지 않는다면

다음의 설정을 확인해보세요

xcode - settings - Locations에서 Command Line Tools에서 Xcode 앱이 선택되어있어야 합니다

xcode 26.3에서 gemini 를 provider model로 등록하기

나를찾는아이 — Sat, 2 May 2026 20:38:55 +0900

xcode 26.3 부터는 강력한 에이전틱 코딩이 가능해졌습니다

여러분이 쓰시던 vscode, antigravity, cursor 처럼 ai가 xcode로 들어왔습니다

해당 업데이트를 사용하시려면

xcode도 최신버전으로 업데이트 해야하고,

macos도 최신버전으로 업데이트를 하셔야 합니다

최신 버전의 xcode를 설치하시면 xcode - settings - intelligence 설정을 통해서 gpt나 claude의 경우 빌트인되어있어 매우 쉽게 적용이 가능합니다

api 사용이나 계정 사용 모두 가능합니다

빌트인은 gpt와 claude만 되어있지만 커스텀한 chat provider를 설정할수 있어, 그외 다른 ai model을 사용하거나 local llm도 설정이 가능합니다

gemini를 설정하기 위해서는 다음과 같이 설정하시면 됩니다

URL : https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai

API Key : https://aistudio.google.com/api-keys 여기서 새로운 키를 발급받거나 기존 api 키를 사용하시면 됩니다

그외 나머지 API Key Header는 기본값으로 두시면 됩니다

해당 설정을 마무리하면, 사용가능한 모델이 주루룩 나타나고 필요한 모델만 체크를 하시면 됩니다

Gemini 2.5 Pro, Gemini 2.5 Flash, Gemini 3.1 Pro Preview 이렇게만 설정해도 충분할것 같습니다

새로운 대화를 열때 원하는 모델을 선택해서 열면 바로 사용준비 끝!

지하철에 노트북을 두고 내렸어요

나를찾는아이 — Thu, 26 Mar 2026 21:29:18 +0900

지하철역에서 노트북이 든 가방을 선반 위에 올려 놓고 깜빡 잊고 무심코 내려버렸습니다

결론부터 말씀드리면 노트북을 무사히 찾았습니다

이 과정에서 여러분과 공유하면 좋을 내용들을 정리합니다

앗! 노트북을 두고 내렸다는 사실을 인지하다

이런 경험이 처음이라 GPT에 물어보았습니다

그랬더니 서울교통공사 유실물 센터에 전화를 해보라고 하더라구요

유실물센터에 연락하다

서울교통공사 유실물 센터

1577-1234

그래서 통합 유실물 센터에 전화를 했는데 20분이 넘어도 연락이 되지 않는 거예요.

그래서 계속 발을 동동 구르면서 상담원 연결이 되기를 계속 기다렸습니다

왠지 이방법이 아닌것 같다라고 생각이 들어 다시 검색을 해보니 내린 역의 역무실에 전화해보라고 하더라구요

제가 내렸던 역에 전화를 걸어보았습니다

한없이 기다렸던 유실물센터와 달리 바로 전화를 받았습니다

* 어디행을 탔는지

* 무슨역에서 내렸는지

* 몇번탑승칸에서 두고 내렸는지

이 정보는 필수입니다

제가 유실물센터와 싸움을 오래했던 탓일까요

역무원 말로는 열차가 종점에 도착했을거라고, 종점역에 전화를 해보라고 하더라구요

저는 5호선 마천행을 탔던터라 마천역(02-6311-5601)에 전화를 걸었습니다

역시나 바로 전화를 받으셨고, 자초지종을 설명하였습니다

역무원은 확인해보고 연락을 주신다고 하셨고, 하염없이 전화를 기다리다

요즘 세상에 선반위에 있는 가방에 누가 관심이 있나 싶기도하고, 설마 대한민국에서 자전거가 아닌 가방을 가져갔을까 싶기도했습니다

담당자에게 전화가 왔는데 청소하시는분들께서 아무것도 발견하지 못했다고 얘기해주셨습니다

제가 정확한 탑승 칸도 알려드렸는데 왜 못찾으셨는지, 이정도면 다른 누가 훔쳐간것인가 싶더라구요

경찰민원24로

https://minwon24.police.go.kr/

경찰민원24

현재 접속 사용자가 많아 대기중이며, 잠시만 기다리시면 자동 접속됩니다.

minwon24.police.go.kr

역무원은 경찰민원24에 분실물이 다른곳에 접수되었다면 올라올거라고 얘기를 해주셨어요

저는 자기 전까지 제 노트북 가방이 올라왔는지 습득물 검색을 해서 보았는데 올라오지 않았습니다

매우 실망한 마음으로 자고 일어나서 다음날 아침 에 분실물 조회를 해보니 두둥!

잃어버린 가방이 사진과 함께 올라 왔다

해당 게시물을 올린곳이 제가 전화한곳과 반대방향 종점인 방화역에 있었더라구요

결국에 방화역에 가서 물건을 찾았습니다

신분증은 필수!!

제 물건임을 확인시켜드리기 위해 노트북의 비밀번호를 입력하여 잠금이 풀리는것 보여드렸습니다

궁금한점이 왜 마천에서 못찾고 방화에서 찾았는지 여쭈보았는데

이런 경우는 물건을 청소하시는 분들이 발견하지 못하셔서 열차가 한바퀴 돈거라고 얘기하시더라구요

노트북은 제 자리에서 한바퀴를 돌아 방화역의 청소하시는 분께 발견이 되었던것 같네요

청소하시는 분들도 선반위에 있는것은 그리 꼼꼼히 보시지 않을수 있다는 사실을 알았습니다

다른분들도 참고하시어 잃어버린 물건을 잘 찾으시길 바랍니다

취득세 똑똑하게 무이자할부로 카드로 납부하자

나를찾는아이 — Mon, 5 May 2025 22:11:39 +0900

취득세 카드로 납부 가능하다는 사실 알고 계셨나요?

심지어 무이자 할부까지 가능합니다

행사기간마다 카드사마다 조금씩 차이가 있습니다

아래 링크를 통해

https://etax.seoul.go.kr/CardEvntAction.tran?workcd=notice

ETAX 카드 무이자 이벤트 | 서울시ETAX

> 조회납부 > 회원납부 --> 제목 □ 신용카드 무이자 할부 안내 (종합) 관련부서 ETAX 지방세(자동차세,재산세 등), 세외수입(대부료, 사용료, 과태료, 상하수도요금 등) 신용카드 무이자 할부 서비

etax.seoul.go.kr

각 카드사마다 제공하는 혜택을 확인할 수 있습니다

제가 경험했던 시기에 가장 좋은 혜택은 NH카드였습니다

6개월 무이자 할부였습니다

만약 내가 납부해야할 취득세가 내 카드 한도보다 높다면

취득세 납부를 위해 임시적으로 한도를 상향할 수 있습니다

NH카드의 경우 임시한도 상향을 위해 NH농협 영업점에 방문을 해야합니다

온라인으로는 되지 않더라구요

준비서류로는

매매계약서 원본과

법무사 영수증이 필요합니다

법무사 영수증은 법무사에게 요청하여 받으실수 있습니다

영업점에 방문하여 취득세 납부를 위해 목적별 한도 상향을 요청하면 업무를 처리해줍니다

심사가 필요하다고 하나

저의 경우는 당일에 바로 상향된것을 앱을 통해 확인할 수 있었습니다

취득세 납부는 서울의 경우 stax 앱을 통해 가능합니다

https://play.google.com/store/apps/details?id=com.shinhan.stax&hl=ko

서울시 세금납부 - 서울시 STAX - Google Play 앱

STAX는 "모바일용 서울시 ETAX"입니다. 서울시민의 편리한 세금납부를 위한 생활솔루션 STAX

play.google.com

https://apps.apple.com/kr/app/%EC%84%9C%EC%9A%B8%EC%8B%9C-%EC%84%B8%EA%B8%88%EB%82%A9%EB%B6%80-%EC%84%9C%EC%9A%B8%EC%8B%9C-stax/id1445541058

‎서울시 세금납부 - 서울시 STAX

‎[자세히 알아보기] 1) 서울시 세금납부에서 납부가능한 세금 - 지방세 : 취득세, 지방소득세, 레저세, 주민세, 자동차세, 재산세, 등록면허세 - 세외수입 : 벌금/과징금(과태료), 사용료, 수수료,

apps.apple.com

예전 블로그들을 보니 공인인증서가 필요하다고 하던데요

공인인증서 없이 민간인증서(카카오톡, 네이버 등)으로도 취득세 납부가 가능합니다

한개의 카드의 한도로 취득세 전액이 납부되지 않는 경우 여러개의 카드를 이용하여 분할 납부가 가능합니다

다만 이때 자신의 카드여야 한다라고 하더라구요

분할 납부시에는 "일부납부" 신청에 체크를 하고 원하는 금액을 입력한 뒤에 납부를 하면 되고

맨 마지막에는 "일부납부"를 체크하지 않고 나머지 금액을 결제하게 되면

모든 취득세 납부가 완료되고

취득세 납부확인서를 다운받을 수 있습니다

이 납부서를 법무사에게 전달하면 됩니다

sqs+lambda maximum concurrency

나를찾는아이 — Thu, 10 Apr 2025 14:07:28 +0900

https://aws.amazon.com/ko/blogs/compute/introducing-maximum-concurrency-of-aws-lambda-functions-when-using-amazon-sqs-as-an-event-source/

Introducing maximum concurrency of AWS Lambda functions when using Amazon SQS as an event source | Amazon Web Services

This blog post is written by Solutions Architects John Lee and Jeetendra Vaidya. AWS Lambda now provides a way to control the maximum number of concurrent functions invoked by Amazon SQS as an event source. You can use this feature to control the concurren

aws.amazon.com

sqs와 lambda의 조합은 엄청난 양의 작업도 빠르게 병렬로 수행시키는 좋은 방법입니다.

sqs에 메시지를 발행하기만 하면 메시지를 수신하여 lambda 함수가 실행되기 때문에 매우 직관적입니다

하지만 너무 많은 lambda 함수가 실행되어서 실제 서비스에 부정적인 영향을 주는 경우가 발생할수 있습니다

lambda 함수는 해당 함수에서 호출하는 대상 서비스의 허용량을 알지 못하기 때문에

메시지 만큼 무한정 증가할 뿐입니다

이때 maximum concurrency 를 사용하면 lambda 함수의 동시 실행 갯수를 조정할수 있습니다

지정한 갯수를 넘어가지 않기 때문에 좀더 안정적으로 메시지를 소비할수 있습니다

2~1,000까지 값을 지정가능하며

비활성화하려면 값을 비워두면 됩니다

serverless의 설정으로는 이렇게 설정할 수 있습니다

functions:
  onlyOneOrTwo:
    handler: handler.preprocess
    events:
      - sqs:
          arn: arn:aws:sqs:region:XXXXXX:myQueue
          maximumConcurrency: 250

타입스크립트 5.5 이상 써야하는 이유

나를찾는아이 — Mon, 17 Mar 2025 17:55:13 +0900

타입스크립트의 버전이 올라가면 갈수록 타입 추론이 좋아집니다

타입스크립트 5.5 미만에서는 filter를 통해 undefined를 걸러냈더라도

undefined가 걸러졌는지 추론을 하지 못합니다

function makeBirdCalls(countries: string[]) {
  // birds: (Bird | undefined)[]
  const birds = countries
    .map(country => nationalBirds.get(country))
    .filter(bird => bird !== undefined);
  for (const bird of birds) {
    bird.sing();  // error: 'bird' is possibly 'undefined'.
  }
}

타입스크립트 5.5 부터는 filter를 통해 걸러진 값들을 정확히 추론합니다

function makeBirdCalls(countries: string[]) {
  // birds: Bird[]
  const birds = countries
    .map(country => nationalBirds.get(country))
    .filter(bird => bird !== undefined);
  for (const bird of birds) {
    bird.sing();  // ok!
  }
}

https://www.typescriptlang.org/docs/handbook/release-notes/typescript-5-5.html

Documentation - TypeScript 5.5

TypeScript 5.5 Release Notes

www.typescriptlang.org

타입스크립트가 왜 이걸 추론하지 못하는거지 하고 한참을 헤매고 있었는데 4버전을 쓰고 있었더라구요 띠용

aws-sdk v2를 사용하는 오래된 lambda 함수를 node 18에서 사용하기

나를찾는아이 — Fri, 14 Mar 2025 17:47:14 +0900

2025년 시점에서 이제 더이상 nodejs 16을 사용하는 람다 함수를 생성할수 없습니다

https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/lambda-runtimes.html#runtimes-supported

Lambda runtimes - AWS Lambda

Lambda runtimes Lambda supports multiple languages through the use of runtimes. A runtime provides a language-specific environment that relays invocation events, context information, and responses between Lambda and the function. You can use runtimes that

docs.aws.amazon.com

nodejs 18 버전도 2025년 10월부터는 생성이 불가합니다

nodejs 16 -> 18 버전의 람다에서 드라마틱한 변화가 있는데요

aws-sdk v2는 16 버전까지만 포함되어있고,

nodejs 18 버전에서는 aws-sdk v2가 포함되지 않고 v3 버전이 포함됩니다

그렇기 때문에 nodejs16 기반으로 만든 lambda 함수를 사용하고 있는 분들은 aws-sdk v3를 사용하여 업데이트를 하는 방법이 가장 좋겠습니다만,

그럴 여력이 없다면 임시로 런타임만 nodejs 18을 사용하되, aws-sdk v2를 빌드에 포함시키는 방법을 사용할수 있습니다

serverless를 사용하신다면 nodejs 18 런타임으로 배포할수 있도록 아래의 패키지를 해당 버전으로 업데이트 합니다

"serverless": "3.25.0"
"serverless-bundle": "6.1.0",

그리고 dependency에 aws-sdk 2 버전대를 포함하면 됩니다

typeorm 엔터티의 enum 순환 참조

나를찾는아이 — Thu, 13 Mar 2025 15:52:40 +0900

TypeORMError: Column "xxx" of Entity "xxx" is defined as enum, but missing "enum" or "enumName" properties.

2개 이상의 엔터티가 하나의 enum 타입을 공유하여 사용하고 있을때,

그리고 enum 타입이 하나의 엔터티 파일에 함께 선언되어있을 경우

내부적으로 순환참조가 발생하여 위와 같은 에러메시지가 발생합니다

해결 방법은 간단합니다

enum 타입을 엔터티와 별도의 파일로 분리하면 됩니다

구글플레이 개인개발자 인증하기

나를찾는아이 — Mon, 3 Mar 2025 20:11:53 +0900

오래 방치해둔 구글플레이 계정에 들어가보았더니

계정이 정지되었더라구요

그리고 개발자 인증을 요구하였습니다

주소가 표시된 카드, 수도, 전기 명세서 같은 것들을 요구하는데

요즘에는 대부분 종이를 다루지 않으니,

이걸 어떻게 해야하나 하고 여러 가지 문서를 시도해보았습니다

관리비 명세서, 은행통장사본...

근데 다 안되더라구요

결국에 신분증(운전면허증)을 올렸더니

인증이 완료되었습니다

https://support.google.com/googleplay/android-developer/answer/15633622

Google Play Developer Verification: Required documents by country and region - South Korea - Play Console 고객센터

도움이 되었나요? 어떻게 하면 개선할 수 있을까요? 예아니요

support.google.com

Individuals and authorized representatives need their mobile phone to complete identity verification via their mobile carrier.

Individuals are also required to submit a proof of address document as part of the verification program. Address documents must list the individual's name and address as it appears on their profile. Acceptable address documents include:

Government issued photo ID with address listed
Utility bill for electricity, water, gas, internet, cable TV
Insurance statement (home insurance, health insurance, and so on)
Credit card or bank statement

hasura를 이용하여 graphQL 순식간에 뚝딱하고 만드는방법

나를찾는아이 — Fri, 31 Jan 2025 12:46:07 +0900

https://hasura.io/

Universal data access layer for next-gen apps and AI

The fastest and simplest way to build, run, govern, and evolve a high-quality API layer on all your data.

hasura.io

hasura는 내가 가지고 있는 데이터에 대한 API 레이어를 만들어주는 역할을 합니다

좀더 쉽게 설명하자면 여러분이 postgres 데이터베이스와 그 안에 데이터를 가지고 있다고 할때

데이터베이스에 담긴 데이터를 조회, 추가, 삭제하는 graphQL API를 자동으로 생성합니다

여러분이 특정 데이터베이스에 기반하여 단순한 CRUD가 필요하다면

코드단의 작업 필요 없이

hasura를 설치하고 데이터베이스와 연결하여 손쉽게 코드한줄 작성하지 않고 graphQL API 레이어를 생성할 수 있습니다

여러분이 가지고 있는 테이블에 기반하여 직관적인 graphQL API를 이용할수 있습니다

harua를 직접 설치형으로 사용하는 2.x 버전은 도커를 이용하여 쉽게 설정이 가능합니다

https://hasura.io/docs/2.0/getting-started/docker-simple/

Quickstart with Docker | Hasura GraphQL Docs

Get started with Hasura using Docker

hasura.io

  graphql-engine:
    image: hasura/graphql-engine:v2.20.0
    ports:
      - "8080:8080"
    restart: always
    environment:
      ## postgres database to store Hasura metadata
      HASURA_GRAPHQL_METADATA_DATABASE_URL: postgres://postgres:postgrespassword@postgres:5432/postgres
      ## this env var can be used to add the above postgres database to Hasura as a data source. this can be removed/updated based on your needs
      PG_DATABASE_URL: postgres://postgres:postgrespassword@postgres:5432/postgres
      ## enable the console served by server
      HASURA_GRAPHQL_ENABLE_CONSOLE: "true" # set to "false" to disable console
      ## enable debugging mode. It is recommended to disable this in production
      HASURA_GRAPHQL_DEV_MODE: "true"
      HASURA_GRAPHQL_ENABLED_LOG_TYPES: startup, http-log, webhook-log, websocket-log, query-log
      ## uncomment next line to run console offline (i.e load console assets from server instead of CDN)
      # HASURA_GRAPHQL_CONSOLE_ASSETS_DIR: /srv/console-assets
      ## uncomment next line to set an admin secret
      # HASURA_GRAPHQL_ADMIN_SECRET: myadminsecretkey
    depends_on:
      - postgres

그리고 지금은 data-connector-agent를 사용할수 있는 버전의 docker compose 입니다

services:
  postgres:
    image: postgres:15
    restart: always
    volumes:
      - db_data:/var/lib/postgresql/data
    environment:
      POSTGRES_PASSWORD: postgrespassword
  graphql-engine:
    image: hasura/graphql-engine:v2.42.0
    ports:
      - "8080:8080"
    restart: always
    environment:
      ## postgres database to store Hasura metadata
      HASURA_GRAPHQL_METADATA_DATABASE_URL: postgres://postgres:postgrespassword@postgres:5432/postgres
      ## this env var can be used to add the above postgres database to Hasura as a data source. this can be removed/updated based on your needs
      PG_DATABASE_URL: postgres://postgres:postgrespassword@postgres:5432/postgres
      ## enable the console served by server
      HASURA_GRAPHQL_ENABLE_CONSOLE: "true" # set to "false" to disable console
      ## enable debugging mode. It is recommended to disable this in production
      HASURA_GRAPHQL_DEV_MODE: "true"
      HASURA_GRAPHQL_ENABLED_LOG_TYPES: startup, http-log, webhook-log, websocket-log, query-log
      ## uncomment next line to run console offline (i.e load console assets from server instead of CDN)
      # HASURA_GRAPHQL_CONSOLE_ASSETS_DIR: /srv/console-assets
      ## uncomment next line to set an admin secret
      # HASURA_GRAPHQL_ADMIN_SECRET: myadminsecretkey
      HASURA_GRAPHQL_METADATA_DEFAULTS: '{"backend_configs":{"dataconnector":{"athena":{"uri":"http://data-connector-agent:8081/api/v1/athena"},"mariadb":{"uri":"http://data-connector-agent:8081/api/v1/mariadb"},"mysql8":{"uri":"http://data-connector-agent:8081/api/v1/mysql"},"oracle":{"uri":"http://data-connector-agent:8081/api/v1/oracle"},"snowflake":{"uri":"http://data-connector-agent:8081/api/v1/snowflake"}}}}'
    depends_on:
      data-connector-agent:
        condition: service_healthy
  data-connector-agent:
    image: hasura/graphql-data-connector:v2.42.0
    restart: always
    ports:
      - 8081:8081
    environment:
      QUARKUS_LOG_LEVEL: ERROR # FATAL, ERROR, WARN, INFO, DEBUG, TRACE
      ## https://quarkus.io/guides/opentelemetry#configuration-reference
      QUARKUS_OPENTELEMETRY_ENABLED: "false"
      ## QUARKUS_OPENTELEMETRY_TRACER_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT: http://jaeger:4317
    healthcheck:
      test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost:8081/api/v1/athena/health"]
      interval: 5s
      timeout: 10s
      retries: 5
      start_period: 5s
volumes:
  db_data:

hasura는 기본 지원으로 postgres, mssql, bigquery를 지원하고 있는데

기본 지원이 되지 않더라도 data-connector-agent를 통해 모든 종류의 데이터 소스에서도 데이터를 가져올수 있는 기능을 제공하고 있습니다

hasura에서는 내부에서 다양한 설정들을 통해 graphQL을 좀더 풍부하게 사용할수 있습니다

1:n, n:m 관계를 설정하고 노출시키고자 하는 테이블과 컬럼을 정의할 수 있습니다

이러한 정보들을 메타데이터라고 부르는데요

hasura에서 아쉬운 부분중의 하나는 메타데이터를 docker의 환경변수 형태로 주입할수 있는 방법이 없더라구요

다만 메타데이터의 export, import 기능을 제공하고 있어서,

팀단위에서 메타데이터를 공유할때는 export, import 기능을 사용하여야 합니다

https://hasura.io/docs/2.0/migrations-metadata-seeds/manage-metadata/

Manage Metadata | Hasura GraphQL Docs

Manage Hasura Server Metadata

hasura.io

상단의 네비게이션에서 settings 메뉴를 통해 import, export 기능을 확인할수 있습니다

hasura는 매우 손쉽게 graphQL API 레이어를 생성해줍니다

가상 쉽게 접근할수 있는 케이스로

내부의 백오피스에서 사용하는 API를 개발하는 용도로 개발자의 공수를 줄여줄 수 있습니다

postgresql docker 활용하기

나를찾는아이 — Tue, 21 Jan 2025 17:44:52 +0900

https://hub.docker.com/_/postgres

postgres - Official Image | Docker Hub

Note: the description for this image is longer than the Hub length limit of 25000, so has been trimmed. The full description can be found at https://github.com/docker-library/docs/tree/master/postgres/README.md⁠. See also docker/hub-feedback#238⁠ and d

hub.docker.com

postgres를 도커를 이용하여 사용하는데 있어서 필요한 유용한 내용들을 정리해보았습니다

$ docker run --name some-postgres -e POSTGRES_PASSWORD=mysecretpassword -d postgres

공식 postgres 도커 이미지를 이용하여 필수 환경변수인 POSTGRES_PASWORD만 지정하면 매우 손쉽게 컨테이너 실행이 가능합니다

POSTGRES_PASWORD에 지정된 비밀번호를 사용하며,

기본값으로 사용자이름과 db명은 postgres가 사용됩니다

services:

  db:
    image: postgres
    restart: always
    # set shared memory limit when using docker-compose
    shm_size: 128mb
    # or set shared memory limit when deploy via swarm stack
    #volumes:
    #  - type: tmpfs
    #    target: /dev/shm
    #    tmpfs:
    #      size: 134217728 # 128*2^20 bytes = 128Mb
    environment:
      POSTGRES_PASSWORD: example

  adminer:
    image: adminer
    restart: always
    ports:
      - 8080:8080

도커컴포즈를 이용하여 구성할수 있습니다

공식 예제에는 adminer라는 UI도구를 함께 설치하여 사용하는 예제가 있네요

# Use postgres/example user/password credentials
version: '3.9'

services:

  db:
    image: postgres
    restart: always
    # set shared memory limit when using docker-compose
    shm_size: 128mb
    # or set shared memory limit when deploy via swarm stack
    #volumes:
    #  - type: tmpfs
    #    target: /dev/shm
    #    tmpfs:
    #      size: 134217728 # 128*2^20 bytes = 128Mb
    environment:
      POSTGRES_PASSWORD: example

  pgadmin:
    image: dpage/pgadmin4
    restart: always
    environment:
        - PGADMIN_DEFAULT_EMAIL=admin@admin.com
        - PGADMIN_DEFAULT_PASSWORD=pgadmin4
    ports:
      - '5050:80'
    depends_on:
      - db

널리 알려진 pgadmin을 통해서도 위와 같이 구성할수 있습니다

pgadmin에서 사용가능한 환경변수는 다음과 같습니다

https://www.pgadmin.org/docs/pgadmin4/8.13/container_deployment.html

Container Deployment — pgAdmin 4 8.13 documentation

There are various tags that you can select from to get the version of pgAdmin that you want, using a command such as this if you’re using Docker: PostgreSQL Utilities The PostgreSQL utilities pg_dump, pg_dumpall, pg_restore and psql are included in the c

www.pgadmin.org

유용한 팁을 하나 더 드리자면

  pgadmin:
    image: dpage/pgadmin4
    restart: always
    volumes:
      - ./pgadmin4/servers.json:/pgadmin4/servers.json

/pgadmin4/servers.json 파일로 다음과 같은 파일을 마운트하면

// servers.json
{
  "Servers": {
    "1": {
      "Name": "postgres",
      "Group": "Servers",
      "Port": 5432,
      "Username": "postgres",
      "Host": "postgres",
      "SSLMode": "prefer",
      "MaintenanceDB": "postgres"
    }
  }
}

servers.json 파일을 읽어 기본 커넥션에 등록을 해둡니다

매번 커넥션을 등록하지 않아도 됩니다

다만 비밀번호는 UI상에서 저장을 해야합니다

postgres 에 가장 흔히 사용되는 환경변수는 다음과 같습니다

POSTGRES_PASSWORD : 비밀번호(필수)

POSTGRES_USER : 유저명(없으면 postgres 가 기본값)

POSTGRES_DB : 디비명(없으면 POSTGRES_USER에서 지정한 값이 사용됨)

DB를 세팅했으니, 초기 스키마를 생성하고, 필요한 데이터를 넣는 작업이 필요할수 있습니다

# seed.sql
CREATE TABLE users (
  id SERIAL PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(50),
  email VARCHAR(100) UNIQUE
);

INSERT INTO users (name, email) VALUES
  ('Alpha', 'alpha@example.com'),
  ('Beta', 'beta@example.com'),
  ('Gamma', 'gamma@example.com');

이 과정은 여러가지 방법을 이용할 수 있습니다

psql 명령어를 사용하여 실행할 수 있고, 직접 js 파일을 만들어 코드를 통해 주입해도 됩니다

저는 좀더 우아한 방법이라고 생각하는 마운트를 이용한 방법을 추천합니다

postgres 도커이미지는 /docker-entrypoint-initdb.d 해당 경로의 sh 파일 및 sql 파일을 컨테이너 생성 후에 실행합니다

그러니 원하는 작업이 있다면 해당 경로로 파일을 COPY를 한다면 손쉽게 sql 파일을 실행시킬수 있습니다

# syntax=docker/dockerfile:1
FROM postgres:latest
COPY seed.sql /docker-entrypoint-initdb.d/

이렇게 말이죠

컨테이너가 중지되어도 데이터를 잃지 않으려면 volumes을 구성합니다

services:
  db:
    build:
      context: .
      dockerfile: Dockerfile
    container_name: my_postgres_db
    environment:
      POSTGRES_USER: postgres
      POSTGRES_PASSWORD: mysecretpassword
      POSTGRES_DB: sampledb
    ports:
      - "5432:5432"
    volumes:
      - data_sql:/var/lib/postgresql/data   # Persistent data storage

volumes:
  data_sql:

volumes 설정을 통해 컨테이너가 중지되더라도 데이터는 그대로 보존할수 있습니다

이 볼륨도 삭제를 원하다면 down 명령어 실행시 -v 옵션을 통해 볼륨까지 삭제가 가능합니다

위의 도커컴포즈 환경을 실행해봅시다

docker compose up -d --build

명령어 차이는 없습니다

postgres 컨테이너의 생성이 바로 healthy를 의미하는것은 아닙니다

진정한 healthcheck를 위해 pg_isready 명령어를 사용할수 있습니다

services:
  web:
    build: .
    depends_on:
      db:
        condition: service_healthy
        restart: true
      redis:
        condition: service_started
  redis:
    image: redis
  db:
    image: postgres
    healthcheck:
      test: ["CMD-SHELL", "pg_isready -U ${POSTGRES_USER} -d ${POSTGRES_DB}"]
      interval: 10s
      retries: 5
      start_period: 30s
      timeout: 10s

healthcheck를 통해 원하는 healthcheck 방법 및 옵션을 설정할수 있으며,

이는 compose 내에서 depens_on 옵션을 통해 의존관계와 더불어 의존관계의 condition까지 추가 체크할수 있습니다

condition 값은 다음과 같습니다

service_started : (기본값)서비스가 시작됨

service_healthy : healthcheck가 성공함

service_completed_successfully : 서비스가 성공적으로 완료됨

pnpm workspace 사용하기

나를찾는아이 — Mon, 20 Jan 2025 17:30:38 +0900

npm의 workspace처럼 pnpm에서도 workspace를 지원하여 모노레포를 구성할수 있습니다

pnpm-workspace.yaml 파일을 생성하여 다음 코드를 작성하는것으로 워크스페이스를 사용할수 있습니다

packages:
  # specify a package in a direct subdir of the root
  - 'my-app'
  # all packages in direct subdirs of packages/
  - 'packages/*'
  # all packages in subdirs of components/
  - 'components/**'
  # exclude packages that are inside test directories
  - '!**/test/**'

여기서 언급된 패키지들이 workspace로 구성됩니다

워크스페이스 구성후에는 다음과 같은 명령어를 사용합니다

root 프로젝트의 package.json의 명령어를 사용하기 위해서는 아래의 명령어를 사용합니다

pnpm -w <command>

root 프로젝트의 커맨드를 사용합니다

--workspace-root 의 약자입니다

root 프로젝트가 아닌 다른 프로젝트의 명령어를 실행하기 위해서는 아래의 명령어를 사용합니다

pnpm --filter <패키지선택자> <command>

--filter 옵션에서 사용가능한 패키지 선택자는 다양한 조합으로 사용할수 있습니다

pnpm --filter "@babel/core" test
pnpm --filter "@babel/*" test
pnpm --filter "*core" test

https://pnpm.io/filtering

Filtering | pnpm

Filtering allows you to restrict commands to specific subsets of packages.

pnpm.io

더 고급의 필터 규칙을 찾고 싶으신 경우는 위의 페이지를 방문해주세요

패키지 설치는 --filter 옵션을 이용하거나 -w 옵션을 이용하여 설치하시면 됩니다

pnpm --filter <패키지선택자> add <pkg>
pnpm add <pkg> -w

혹시 모노레포의 모든 명령어를 한번에 실행하고 싶으시다면 -r 옵션을 이용할수 있습니다

pnpm -r <command>

recursive 옵션입니다

순환하여 명령어를 실행합니다

예를 들어 test 명령어를 모든 패키지에 설정해놓았다면

한번의 명령어를 통해 내부의 모든 프로젝트의 test 명령어가 수행됩니다

npm / yarn 에서 pnpm으로 이사하기

나를찾는아이 — Sat, 18 Jan 2025 16:24:36 +0900

거의 대부분의 프로젝트를 pnpm으로 이사하는 중입니다

pnpm으로 이사하기 어렵지 않습니다

package.json에 다음과 같이 작성합니다

"scripts": {
  "preinstall": "npx only-allow pnpm", 
  ...
}

실수로 pnpm이 아닌 다른 종류의 패키지매니저를 사용하여 의존성 설치를 할 수 없도록 합니다

pnpm import

yarn.lock 또는 package-lock.json 을 통해 pnpm-lock.yaml을 생성합니다

pnpm-lock.yaml 파일이 생성되었다면 이제 yarn.lock이나 package-lock.json은 필요가 없어졌습니다 과감하게 지웁니다

pnpm i

패키지를 설치합니다

pnpm import, install 과정에서 의미있는 정보를 얻게되는 경우도 있습니다

널리 알려진 이름으로는 유령 의존성이라고 하는데

직접 의존성을 명시하지 않았음에도, 다른 의존성에 의해 설치된 의존성을 사용할수 있다는 점인데요

예를 들어 내가 이용하는 프로젝트에 A패키지를 사용하고 있습니다

이 A 패키지는 내부적으로 B 패키지를 의존하고 있습니다

npm, yarn에서는 package.json에 A패키지가 명시되어있다면,

A패키지가 B패키지를 의존하고 있으므로,

B패키지를 package.json에 명시되어있지 않더라도 사용할수 있습니다

의존성이 호이스팅됩니다

이로 인해 의도하지 않은 동작을 하게되는 경우가 발생할수 있습니다

하지만 pnpm은 의존성을 호이스팅 하지 않습니다.

직접 의존하는 패키지가 있다면 package.json에 직접 의존성을 표시해야합니다

그래서 pnpm으로 전환하는 과정에서 몰랐던 의존관계를 파악할수 있게되는 경우가 있습니다

pnpm으로 오세요~

여행용 맥세이프 보조배터리 찾으세요?

나를찾는아이 — Fri, 3 Jan 2025 12:37:04 +0900

여행용 맥세이프 보조배터리를 구입했습니다

Essager 제품의 보조배터리입니다

Essager에서 usb케이블, 보조배터리, 충전기, usb허브 등등 다양한 전자제품이 나옵니다

그래도 중국산 브랜드 중에서는 믿을만한 브랜드라고 생각합니다

알리에서 약 $12 정도를 주고 구입했습니다

요즘 환율이 올라서 18000원쯤 하겠네요

왼쪽이 샤오미 P05ZM 모델의 맥세이프 보조배터리고

우측이 essager의 보조배터리 입니다

샤오미 제품은 3~4만원 정도 하는데 essager 제품이 절반가격입니다

두개 모두 20W 무선충전, 5000mAh 스펙을 가지고 있습니다

essager가 좀더 얇고 작습니다

뒷면은 이렇습니다

1~2년 전에 샤오미 보조배터리를 구입해서 썼는데 여행용으로 굉장히 만족스러웠습니다

보조배터리가 하나더 필요해서 알리에서 essager 제품을 구입했는데

성능면에서는 샤오미와 동일하고, 외형은 좀더 모던하면서 작고 얇습니다

맥세이프 보조배터리 필요하시다면 essager 제품도 한번 고려해보세요

typeorm migration 적용하기

나를찾는아이 — Thu, 2 Jan 2025 09:20:20 +0900

https://typeorm.io/migrations

typeorm도 migration 기능을 제공해주고 있습니다

migration을 통하여 DB 스키마의 변경내역도 코드를 이용하여 관리할 수 있으며,

CI/CD 등에서 자동화된 migration 프로세스를 도입할 수 있습니다

typeorm migration:run -- -d path-to-datasource-config

migration:run 명령어를 통해 migration 을 실행시킬수 있습니다

import { MigrationInterface, QueryRunner } from "typeorm"

export class PostRefactoringTIMESTAMP implements MigrationInterface {
    async up(queryRunner: QueryRunner): Promise<void> {
        await queryRunner.query(
            `ALTER TABLE "post" RENAME COLUMN "title" TO "name"`,
        )
    }

    async down(queryRunner: QueryRunner): Promise<void> {
        await queryRunner.query(
            `ALTER TABLE "post" RENAME COLUMN "name" TO "title"`,
        ) // reverts things made in "up" method
    }
}

migration 파일은 up과 down의 메서드로 이루어져있습니다

up은 migration이 실행될때 실행되며,

down은 migration이 롤백(revert) 될때 실행됩니다

migration 파일은 js도 가능하고 ts도 가능합니다

단 ts를 실행하기 위해서는 ts-node가 필요합니다

# commonjs
npx typeorm-ts-node-commonjs migration:run -- -d path-to-datasource-config

#esm
npx typeorm-ts-node-esm migration:run -- -d path-to-datasource-config

typeorm에서 제공하는 commonjs용, esm용 명령어가 있긴한데

해당 명령어는 아쉽게도 tsconfig path를 읽지 못함

tsconfig의 alias path 등을 활용하시는 분들이라면

아래와 같이 명령어를 설정하셔야 합니다

{
    ...
    "typeorm": "ts-node -r tsconfig-paths/register ./node_modules/typeorm/cli.js",
    "migration:create": "pnpm run typeorm migration:create",
    "migration:run": "pnpm run typeorm migration:run -d ./typeorm.config.ts",
    "migration:revert": "pnpm run typeorm migration:revert -d ./typeorm.config.ts",
    "migration:show": "pnpm run typeorm migration:show -d ./typeorm.config.ts",
}

대륙의 또한번의 실수, 다얼유 마우스

나를찾는아이 — Mon, 30 Dec 2024 11:25:27 +0900

저는 로지텍 G304 애용자였습니다

그런데 생각보다 로지텍 더블클릭 문제가 고질적입니다

어떤 제품은 2년이 채 안되어서 더블클릭 문제가 발생합니다

그래서 부담없이 사용할 마우스를 찾아보자해서 찾아보았습니다

요즘에 다얼유 마우스가 가볍고 좋다고 하더라구요

알리에서 구입했습니다

코인 할인이 큰 폭으로 될때

2만원도 안되는 매우 저렴한 가격으로 구입할수 있었습니다

로지텍 G304에 비해 절반 가격입니다

심지어 4K도 지원한다고합니다

알리에서 코인은 모으기는 어렵지 않습니다

매일 출석으로 20개~70개 정도를 모을수 있는데요

매일매일 가볍게 해주세요

구성품은 마우스 외에도 케이블과 수신기가 있습니다

설명서를 보니 무선 리시버가 1K, 4K 짜리 구분되어서 포함되어있던거군요

좀더 큰 녀석이 4K 짜리 리시버입니다

당연히 일반 블루투스 연결도 가능합니다

마우스 후면 좌측에 BT를 선택하고 우측의 BT 버튼을 꾹 누르면 페어링 준비가 됩니다

케이블 연결은 usb-c 타입니다

제품소개를 해보자면

G304의 그립감을 좋아하는 분이라면 당연히 좋아할 그립감입니다

게다가 경량입니다

스펙을 확인해보니

로지텍 G304가 99g

다얼유 55g

입니다

그립감도 G304에 뒤지지 않고, 무게는 오히려 가볍습니다

게다가 AA배터리를 넣는게 아니라 충전하는 방식인것도 마음에 듭니다

맥에 연결해서 사용해보았는데 아직까지 단점을 찾지 못했습니다

외관도 평범합니다

그런데 아직 수신기는 사용해보지 못했네요 블루투스 연결만 사용했습니다

굉장히 저렴한 가격의 마우스입니다 강추합니다 코인할인할때 꼭 사세요

맥용 4k 32인치 모니터 강추 주연테크 V32UE-E

나를찾는아이 — Sat, 28 Dec 2024 13:03:32 +0900

예전의 저는 모니터는 DELL, LG, 삼성 제품 말고는 구입해본적이 없었더랬죠

그런데 어느날 즐겨보는 잇섭의 채널에서 말도 안되는 미친 가성비의 4K 모니터로 주연테크 제품이 소개된것을 보았습니다

벌써 어느덧 3년전 이야기군요

저도 옛날사람이라 주연테크가 언제적 주연테크인거지 라는 생각이 들었습니다

그런데 잇섭의 리뷰가 너무 좋더라구요

워낙 가격이 저렴했기에 속는셈치고,

당시에 30만원도 안되는 가격에 주연테크의 32인치 4K 모니터를 구입했고,

매우 잘 사용하였습니다

특히나 PD충전까지 가능한 매력은 주연테크 모니터에 대한 새로운 인식을 심어주었습니다

최근 4k 32인치 모니터를 구입하려고 했는데,

잇섭이 소개했던 주연테크 당시 모델은 단종이 되었다는 것을 알았습니다

그래서 뭘살까 다나와에서 검색을 해보았습니다

검색조건 항목은 다음과 같습니다

32인치 4K 모니터

20만원에서 40만원 가격대

반드시 포함해야하는것이 USB PD 지원

USB PD 지원이 핵심입니다

USB PD 지원이 된다는 것이 사용할때 얼마나 편하냐면

맥과 모니터를 USB-C 케이블로만 연결하면 된다는 것입니다

맥에는 별도로 충전기를 꽂지 않아도, 모니터를 통해 전력을 공급받게 됩니다

그렇기 때문에 꽂아야할 콘센트는 모니터 것만 꽂으면 됩니다

선정리에도 좋고, 사용하기에도 너무 깔끔합니다

하지만 이 조건으로는 검색결과가 많지 않네요

2024년 끝자락에도 해당 조건으로 검색결과는 많지 않군요

삼성 M7과 주연테크 제품입니다

가격은 4만원 정도 차이가 납니다

둘다 PD 충전 최대 65W를 지원합니다

거의 대부분의 스펙이 비슷하기 때문에 선호도 차이 정도가 있지 않을까 싶습니다

삼성 M7 제품은 스마트티비용도로 영상 감상용으로 더 많이 사용하는것 같습니다

저는 예전에 주연테크 모니터에서 만족스러웠던 경험이 있기에 이번에도 주연테크 제품을 골랐습니다

아주 중요한 부분입니다

모니터 뒷부분에 HDMI, DP, USB-C, USB-B, USB-A 2개 단자가 있습니다

USB-C 케이블로 맥과 연결하고, USB-A 단자 2개로 마우스나 키보드 연결에 사용해도 좋습니다

그리고 제가 구매할때 보니 심지어 쿠팡 로켓배송이 가능하더라구요

물가가 오르긴 올랐습니다

가격은 329,000원입니다

매우 만족스럽게 사용하고 있으며, 굳이 단점을 꼽자면 흰색밖에 없다는 점입니다.

예전 주연테크 32인치 모니터는 검은색이었는데 이번에는 흰색이네요

데스크 셋업이 블랙컨셉이라 흰색인게 유일한 단점입니다

https://link.coupang.com/a/b6xQ8r

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aws batch 작업 결과를 sns 알림받기

나를찾는아이 — Fri, 27 Dec 2024 11:02:01 +0900

https://trend21c.tistory.com/2384

aws batch 따라하기

AWS Batch는 우리 개발자들이 흔히 알고 있는 바로 그 배치입니다 AWS Batch를 사용하면 업계 전반의 개발자, 과학자, 엔지니어가 수십만 개의 배치 컴퓨팅 작업을 효율적으로 실행하는

trend21c.tistory.com

이전의 포스팅을 따라하여 aws batch 작업을 생성하실 수 있습니다

batch를 생성하긴했는데, batch의 결과를 받아보고 싶습니다

특히나 실패한 경우라면 꼭 필요할 수도 있는 법입니다

eventbridge를 통해 batch와 관련된 이벤트에 대한 알림을 받아볼 수 있도록 규칙을 생성해보겠습니다

eventbridge 메뉴를 선택하여 규칙생성을 선택합니다

그리고 규칙 유형에서 "이벤트 패턴이 있는 규칙"을 선택합니다

이후의 이벤트 패턴 작성을 통해서

batch와 관련된 패턴을 입력하여, 여러 이벤트중에서 배치작업과 관련된 이벤트만 수신하도록 하려고 합니다

AWS서비스 - Batch - 모든 이벤트를 선택하면

{
  "source": [
    "aws.batch"
  ]
}

이렇게 json 형태의 패턴이 완성됩니다

이 패턴은 선택한 그대로 batch의 모든 이벤트를 수신하는 패턴입니다

batch job의 상태가 변경되는 이벤트만 수신하려는 경우

AWS 이벤트 - Batch - Batch Job State Change를 선택하면

해당 이벤트 조건과 매칭되는 패턴이 완성됩니다

여기서 발전시켜서 state 변경중에서 실패한 이벤트만 매칭하기 위해서는

{
  "detail-type": [
    "Batch Job State Change"
  ],
  "source": [
    "aws.batch"
  ],
  "detail": {
    "status": [
      "FAILED"
    ]
  }
}

이렇게 입력할 수 있습니다

아래 공식문서를 통해서도 확인이 가능합니다

https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/batch/latest/userguide/batch_sns_reg_rule.html

자습서: 이벤트 규칙 등록 - AWS Batch

이 페이지에 작업이 필요하다는 점을 알려 주셔서 감사합니다. 실망시켜 드려 죄송합니다. 잠깐 시간을 내어 설명서를 향상시킬 수 있는 방법에 대해 말씀해 주십시오.

docs.aws.amazon.com

그리고 대상 선택을 통해 앞서 설정한 이벤트 패턴과 매칭되는 경우 어떻게 처리할지 대상을 지정할 수 있습니다

여기서 SNS 토픽을 선택하여 SNS를 통해 여러 알림을 받을 수도 있고,

lambda를 통해 특정 작업을 실행 시킬수도 있습니다

aws batch를 cron 처럼 주기적으로 실행하기

나를찾는아이 — Thu, 26 Dec 2024 10:37:00 +0900

https://trend21c.tistory.com/2384

aws batch 따라하기

trend21c.tistory.com

aws batch를 만드는 것을 이전의 과정을 통해서 진행해보았습니다

매번 작업을 수동으로 직접 생성하지 않고도

마치 크론잡처럼 주기적으로 실행할 수 있는 방법을 알아보겠습니다

이전에는 cloudwatch에서 이 작업을 할 수 있었던것 같은데

이제는 정식 명칭이 새로 eventbridge로 생긴것 같네요

Amazon EventBridge 메뉴로 접속하여 규칙 생성을 선택합니다

이 작업 역시 준비물이 필요합니다

eventbridge가 batch의 submitjob을 실행할 수 있는 권한을 가진 역할을 생성해야 합니다

IAM을 통해서 SchedulerExecutionRole 이름의 역할을 생성합니다

신뢰관계는 다음과 같이 입력합니다

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Principal": {
                "Service": "scheduler.amazonaws.com"
            },
            "Action": "sts:AssumeRole"
        }
    ]
}

그리고 AWSBatchServiceEventTargetRole 권한을 추가합니다

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "batch:SubmitJob"
            ],
            "Resource": "*"
        }
    ]
}

이 권한을 앞으로 생성할 규칙에 지정할 예정입니다

다시 규칙 생성으로 돌아가 진행해봅시다

1단계 일정 세부정보 지정입니다

이름을 작성하고, 일정 패턴을 지정합니다

반복일정을 설정하면 크론잡처럼 실행되도록 일정을 만들 수 있습니다

Cron 기반 일정을 선택하면

우리가 cron 표현식 사용하던것처럼 일정을 입력할 수 있습니다

Cron 표현식을 입력해 넣으면, 앞으로 어떤 시각에 실행되는지 예제가 보여집니다

이후에 이 일정을 기반으로 어떤 작업을 실행할지 대상을 선택합니다

모든 API를 선택하여 API 찾기를 통해

AWS Batch - SubmitJob을 순서대로 선택합니다

json 형태로 submitjob의 구체적인 내용을 지정할 수 있습니다

각각의 항목에 내가 이미 만들었던, 작업정의이름(JobDefinition), 작업이름(JobName), 작업대기열(JobQueue) 이름을 적어넣습니다

일정이 계속 실패할때 재시도정책과 DLQ를 지정할 수도 있습니다

EventBridge Scheduler가 AWS batch에 job을 submit 할수 있도록 역할을 지정해야합니다

기존 역할 중에 우리가 이미 앞서 만들었던 SchedulerExecutionRole을 선택합니다

이제 모든 설정이 끝입니다

지정된 일정에 맞춰 aws batch가 실행되는 것을 확인할 수 있습니다

aws batch 따라하기

나를찾는아이 — Mon, 23 Dec 2024 13:00:11 +0900

AWS Batch는 우리 개발자들이 흔히 알고 있는 바로 그 배치입니다

AWS Batch를 사용하면 업계 전반의 개발자, 과학자, 엔지니어가 수십만 개의 배치 컴퓨팅 작업을 효율적으로 실행하는 동시에 컴퓨팅 리소스를 최적화하여 결과 분석 및 문제 해결에 집중할 수 있는 기능을 제공합니다.

AWS 홈페이지에서는 이런게 설명이되어있는데요

활용 예로 DNA 시퀀싱, 트랜스코딩과 같은 것들이 설명되어있습니다

aws batch는 ecs를 통해 실행되고 ecs를 통해 실행된 인프라 리소스에 대한 청구만이 발생합니다

실제로 aws batch를 구성하면 내가 직접 생성하지 않았지만

aws batch를 통해 생성된 ecs 클러스터가 있는 것을 확인할 수 있습니다

AWS Batch를 이용하여 항상 실행되는 인스턴스를 유지하지 않으면서도 배치를 실행하는 작업을 해보겠습니다

AWS 배치는 크게 다음과 같은 구성요소로 되어있습니다

컴퓨팅환경
작업대기열
작업정의

그리고 바로 이 스택의 위에 개별 작업(task)이라는것이 존재합니다

컴퓨팅환경

배치 작업이 실행될때 사용되는 ecs 컨테이너의 인스턴스 타입, 네트워크 구성 등을 만들어 놓는 곳입니다

실제 배치에서 사용될 인프라 리소스를 의미합니다

배치 작업을 실행할때 원하는 작업 대기열 종류를 선택할 수 있는데

이후에 만들게될 작업대기열이 하나 이상의 컴퓨팅 환경에 매칭되고,

여러분은 이렇게 만들어진 각기 다른 컴퓨팅 환경을 갖고 있는 작업대기열중에 배치 작업의 용도와 필요에 따라

fargate 형식을 쓸지 ec2 타입을 쓸지, 혹은 spot 인스턴스 타입을 쓰고있는 작업 대기열을 쓸지 골라 쓰면 되겠습니다

컴퓨팅 환경은

Fargate
EC2
EKS

세개의 환경 중에 골라서 만들 수 있습니다

빠르게 시작되어야하는 경우 fargate를 선택하고, 높은 수준의 처리량이 필요한 경우에 ec2를 선택하는 등의 약간의 가이드 정도가 있긴한데 여러분이 원하는 종류로 선택하시면 되겠습니다

컴퓨팅 환경에서 스팟인스턴스도 사용이 가능합니다

EC2 환경을 설정하고, 스팟인스턴스 사용을 체크하면 추가로 여러가지를 선택할 수 있는데

여기서 가격 최대 %를 너무 낮게 설정하였을때 해당 가격의 스팟인스턴스가 없는 경우 배치 작업이 실행이 되지 않게 된다고 합니다

주의하는것이 좋겠습니다

실행할 작업이 없을때는 인스턴스를 종료하기 위해 최소 vCPU를 0으로 설정할수 있습니다

인스턴스 유형에서 optimal은 최적의 인스턴스 유형을 자동으로 골라 사용합니다

배치가 긴 시간 동작하지 않는다면 spot으로 충분합니다

인스턴스 구성 이후에는 배치가 실행되는 리소스의 네트워크 설정도 필요합니다

작업대기열

이제 컴퓨팅 환경을 만들었으니

컴퓨팅 환경을 사용할 작업 대기열을 만들어야 합니다

작업 대기열도 마찬가지로 fargate, ec2, eks 중에 선택할 수 있습니다

작업 대기열에서 선택한 유형과 같은 종류의 컴퓨팅 환경을 연결할 수 있습니다

작업 대기열이 ec2 라면 컴퓨팅 환경도 ec2만 선택이 가능합니다

작업정의

컴퓨팅 환경도 만들었고, 컴퓨팅 환경을 연결한 작업대기열도 만들었습니다

작업 정의를 설정하기 전에 작업정의 전에서 미리 만들어두어야 할 역할이 있습니다

aws batch는 ECS를 활용한다고 말씀드렸는데요

그렇기 때문에 aws batch가 ecs 를 통해 작업을 실행할 수 있도록 관련 권한을 가지고 있는 역할을 설정해야합니다

IAM에서 역할을 생성합니다

엔터티 유형에 AWS 서비스를 선택하고 Elastic Container Service를 선택, 사용 사례로 Elastic Container Service Task를 선택합니다

그리고 권한에 AmazonECSTaskExecutionRolePolicy를 검색하여 추가합니다

신뢰관계에 아래와 같이 입력합니다

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Sid": "",
            "Effect": "Allow",
            "Principal": {
                "Service": "ecs-tasks.amazonaws.com"
            },
            "Action": "sts:AssumeRole"
        }
    ]
}

역할 이름으로 ecsTaskExecutionRole 으로 설정하고 저장합니다

이제 이 역할을 작업 정의에서 사용할 것입니다

그리고 준비물이 하나더 있습니다

aws batch는 ECR에 저장된 이미지를 기반으로 합니다

그래서 작업 정의시에 ECR에 저장된 레포지토리 URI를 입력해야합니다

ECR에 컨테이너 이미지를 업로드하는 방법은 아래의 링크를 참고하세요

https://trend21c.tistory.com/2385

ECR에 도커 이미지 푸시하기

AWS의 컨테이너 레지스트리에 도커 이미지를 푸시해보겠습니다 ECR에 푸시한 도커 이미지는 다양한 곳에서 사용될수 있습니다 이미지의 레포지토리 이름을 지정합니다 namespace/repo-name과 같

trend21c.tistory.com

이제 준비물 "IAM 역할"과 "ECR 이미지" 두개를 갖췄습니다

준비를 마쳤으니 순조롭게 작업 정의를 생성해봅시다

작업정의는 말 그대로 배치에 대한 것을 정의합니다

사용할 이미지, 명령어, 리소스, 재시도, 로깅 등

작업 정의의 실행 역할에서 우리가 이전에 만들었던 ecsTaskExecutionRole을 선택하면 됩니다

ECR 이미지 URI를 입력하고

해당 이미지의 컨테이너에서 실행할 명령어도 입력합니다

로깅에서는 awslogs를 선택하여 cloudwatch로 로그가 전송되도록 설정할 수 있습니다

드디어 이제 배치를 실행할 준비가 다 되었네요

작업을 만들어 봅시다

지금 만드는 작업이 곧 진짜 배치를 실행하는것입니다

이름은 구별용도로 작성하시면 되고

작업정의와, 작업 대기열을 우리가 만들었던 것 중에 원하시는 것을 고르면 됩니다

작업이 어떻게 실행되는지에 대한 정의와, 어떤 컴퓨팅환경을 통해 실행될지에 대한 내용이 서로 분리되어 구성되어 있다는 것을 다시금 알 수 있습니다

작업 정의의 값을 재정의 할 수 있습니다

그리고 작업을 생성하면 바로 배치가 실행됩니다

배치가 실행되지 않고 계속 runnable 상태에서 멈춰있는 경우가 있는데요

여러 이유가 있겠지만 저는 너무 낮은 자원을 설정해서 동작을 하지 않았더라구요

vcpu 2개, 메모리 4기가로 설정하니 정상적으로 잘 동작했습니다

이렇게 GUI를 이용하거나 CLI를 이용하여 작업을 생성하는 것으로 배치를 실행할수 있게 되었습니다

만들고보니 필요한게 더 생각납니다

배치가 완료되거나 실패할때 알림을 주고 싶기도하고,

cronjob처럼 배치를 정해진 시간에 실행하도록 하고 싶기도한데요

이 두가지는 다음 포스팅에서 이어서 작성해볼께요

면접관이 면접자가 되어 느낀것들(인사팀 보아라)

나를찾는아이 — Thu, 19 Dec 2024 13:28:37 +0900

이직을 준비하게 되었습니다

저는 모든 커리어가 지인의 추천에 의해서 자연스럽게 이직을 하였었는데

이번에는 경기가 좋지 않기도하고, 시기적으로 타이밍이 좋지 않았던 탓에

지인 추천도 받았지만, 선택지를 넓히기 위해 아무런 개인적인 인연이 없는 회사에도 지원서를 제출하였습니다

꽤 오랜시간 실무 면접관으로서 많은 지원자 분들을 만났었는데

이번기회를 통해 제 스스로 면접자가 되어 다른 회사의 채용 절차를 살펴보는 기회가 되었습니다

지금 상황은 아무래도 회사가 지원자보다 더 우위에 있는 입장이라 그런건지

굉장히 실망스런운 부분들도 있었고, 그래서 아 이렇게 하면안되는구나 다시 깨닫는것들도 있었습니다

저도 다시 면접자에서 면접관이 될텐데, 이 과정에서 느낀 것들을 반면교사 삼으려고 합니다

전체 과정에서 느낀 이런저런 것들을 공유해볼까합니다

커피챗

커피챗신청이 공개적으로 열려있는곳들이 있었습니다

회사에 대해서 잘 알지 못하여 긴가민가해서 지원을 하지말까 하는 회사도 있었는데

오히려 커피챗이 공개적으로 열려있어서, 편하게 재직자 분과 대화하면서 마음을 고쳐 지원하게된 케이스가 있었습니다

그래서 경력자를 대상으로 우리 회사에 대해 좋은 점을 충분히 어필하여 지원으로 이끌수 있다는 점이 커피챗의 매력으로 이해하였습니다

지원서 제출

원티드를 비롯하여 채용사이트에서 편하게 다양한 회사의 구인공고를 살펴볼 수 있지만,

대부분의 회사가 그리팅의 채용 솔루션을 사용하거나 혹은 다른 솔루션들을 사용하여 자체 채용사이트를 가지고 있습니다

원하는 회사가 있다면 회사의 채용페이지를 먼저 두드려 보시면 좋습니다

원티드나 다른 사이트를 통하지 않고, 직접 회사의 채용사이트에서 지원하는 경우는 별도의 축하금이 주어지는 곳들이 있습니다

원티드나, 그리팅의 채용공고 솔루션을 사용하는 곳들의 지원서 제출과정은 매우 간단합니다

이력서만 첨부하면 끝입니다

일부 회사에서는 20년전 채용 사이트 같은것을 운영하고 있었는데

증명사진도 첨부하고, 학력이나 경력도 하나씩 입력해야하고, 주어진 질문에도 1000자이내로 답해야하는 그런 곳도 있었습니다

도저히 쓸 엄두가 나지 않는곳도 있더라구요

심지어 토스, 당근 이런 빅테크도 지원서 제출 절차를 간소화하는데 무슨 베짱으로 이렇게 어렵게 만들고 유지하는지 이해하기 어렵습니다

코딩테스트/과제

서류 전형이후에는 코딩테스트로 유명한 서비스인 프로그래머스를 통해 코딩테스트 전형을 진행하는 회사가 꽤 많았습니다

저는 코딩테스트에 회의적인 편입니다

코딩테스트가 현업에서의 문제 해결 역량을 가늠할 수 없다고 생각하고 있으며, 차라리 과제를 선호하는 편입니다

일부 회사는 정말 문제도 이해하기 힘든 고난이도의 알고리즘 문제가 나왔는데

이정도 수준이면 풀 수 있는 사람이 있나? 의문이 드는곳도 있었습니다

코딩테스트는 제한된 기간내에, 자기가 원하는 시간대에, 제한시간동안 풀기만 하면되는 형태인데

코딩테스트 문제를 GPT에 물어봐서 풀 수도 있으니, 이것이 GPT 활용역량을 테스트하는건지 알고리즘 역량을 테스트하는건지 애매 한것도 있습니다(물론 각 회사는 GPT를 사용하지 말라고 합니다)

코딩테스트 전형을 해보면서 차라리 과제를 주는곳이 더 합리적인것 같다고 생각이 다시 들었고,

결과적으로 봤을때도 전체 과정이 긍정적이었던 회사들은 모두 코테전형이 없었던 회사였습니다

직무/컬처핏 면접

면접관들이 모두 노트북을 챙겨와서 면접 내용을 기록하면서 질답을 나누는 방식입니다

대부분의 면접관들이 노트북 사용에 대한 양해를 미리 구하는 센스를 갖추고 있었습니다

대면으로 하는곳이 대부분이었고, 대면/비대면 선택지가 있는곳도 있었고, 비대면으로만 진행하는 곳도 있었습니다

비대면 인터뷰는 서로 오가는 시간을 줄이는 측면에서 괜찮아 보이기도 하였는데,

다른 한편으로는 회사에서 가장 중요한일인 사람을 뽑는 과정을 비대면으로하는게 맞나 라는 의문이 있기도 합니다

면접관에게 꼭 하고 싶은말이 있는데요

please, be kind.

검증도 좋지만 간혹 검증이라는것에 지나치게 몰두하는게 아닌가 싶습니다

앞으로 함께 일할 동료를 뽑는건데 공격적이거나, 비아냥거리거나, 무시하는 태도는 회사에 대한 먹칠과 동시에,

지원자의 회사에 대한 정을 떼놓는 일입니다

저도 특히 한곳에서는 불쾌쪽에 가까운 경험을 하였는데, 이 불쾌한 경험을 인사팀에 전달할까 하다가,

오히려 전달하지 않아서 그렇게 그 회사가 망하는 편이 더 잔인한방법으로 보여 전달하지 않기로 하였습니다

지원자의 이력서를 보고, 적절한 질문을 준비하는것도 좋은 인상을 남기는 방법입니다

경력이 이미 10년이 넘었는데 "제네릭이 무엇입니까?" 질문은 대상에 맞는 질문인가 예의가 없어보이기도 합니다

직무/컬처핏 면접 시간이 1시간을 넘는곳이 많습니다

직무면접의 경우도 특정 시나리오를 제시하여 어떻게 문제를 해결하는지를 묻는 곳들이 있는데

보통 자사의 서비스 구조와 비슷한 시나리오를 예제로 만들어 구현방법이나, 문제점 등을 묻는 곳들이 있습니다

이러한 과정이 추가되면 1시간내에 끝나기 어렵습니다

컬처핏의 경우, 구성원 인터뷰를 추가로 하는곳도 있고, 대표 인터뷰만 하는곳들도 있습니다

구성원 인터뷰가 추가된 컬처핏 면접의 경우 거의 2시간이나 되는 인터뷰를 진행하게 됩니다

긴장도 한 상태인데다가, 말을 하도 많이 하다보니, 모든 체력과 집중력이 소모되는 느낌입니다

면접 전에 체력 관리가 필요합니다, 그리고 당을 미리 채워두시는것이 좋습니다

레퍼런스체크

2차면접이라고 불리는 컬쳐핏면접까지 끝나면 이후에 레퍼런스체크를 요구하는 회사들이 있습니다

보통 2명가량의 전 직장 동료의 연락처를 전달하게 됩니다

비공개 레퍼런스체크를 하다가 걸린 곳이 있었는데

그렇게 허술하게 할거면 차라리 면접자에게 미리 얘기를 하는것이 더 좋아보입니다

비공개 레퍼런스 체크는 결코 비공개가 아니다라는점을 염두하시는게 좋을것 같습니다

각 회사의 전체 채용 과정을 살펴보면서 다시 한번 내가 면접관으로 참여했던 채용에 대해서 생각해보는 시간이 되었습니다

정리하자면 회사 인사팀에서는 채용에 있어서 이 부분들을 염두하시는게 좋겠습니다

채용 우선순위를 두고 있다는 모습을 보여주세요

2주가 넘도록 회신이 없는 태도는 이 회사가 인재를 중요하게 여기고 있는가라는 의문이 들게 합니다

심지어 1개월이 넘도록 회신을 받지 못한곳도 있습니다 제법이름이 알려진 회사임에도 불구하구요

또는 다음 절차 과정이 2주정도 씩이나 되는 텀을 가지고 있는 곳도 있었는데요

왜 다음 절차가 2주뒤에 시작해야하는지 이해하기 어렵습니다

다른 지원자와 비교하면서 간을 보고있다 정도로 느껴집니다

친절하게 대하세요

첫인상은 매우 중요합니다

빠르게 응답해주세요, 관심갖고 있다는 느낌을 전달할 수 있습니다

나와, 우리와 함께 일할 사람을 뽑는 과정입니다

좋은 인상을 남기세요

적절한 질문을 하는것도 예의입니다

경력자를 뽑는다면 커피챗을 열어두는것도 추천합니다

부담없이 다가오도록 문을 열어두세요

지원과정은 최대한 단순하게

그래야 많이 지원합니다

코딩테스트, 과제 정말 필요한가 고민해보고 진행하세요

비공개 레퍼런스체크는 누구도 좋아하지 않습니다

누군가가 나 몰래 뒷조사 하다가 걸리는것은 불쾌한일입니다

transactional outbox 패턴

나를찾는아이 — Tue, 17 Dec 2024 17:18:40 +0900

https://microservices.io/patterns/data/transactional-outbox.html

Microservices Pattern: Pattern: Transactional outbox

First, write the message/event to a database OUTBOX table as part of the transaction that updates business objects, and then publish it to a message broker.

microservices.io

마이크로서비스 패턴중에 transactional outbox 패턴으로 불리는 유명한 패턴입니다

여기서 outbox는 보낼편지함을 의미합니다

그래서 transactional outbox를 굳이 해석하자면 "트랜잭션처리가 가능한 보낼편지함" 이라고 할까요

위 그림을 살펴보면

Order Service로 어떠한 요청이 왔을때 Order Service는 트랜잭션을 통해 ORDER 테이블과 OUTBOX 테이블에 모두 작업을 수행합니다

그리고 Message Relay가 OUTBOX 테이블을 읽고 Message Broker로 발행하는 모습을 볼 수 있습니다

이 패턴은 왜 필요할까요?

트랜잭션 아웃박스 패턴은 단일 작업에 데이터베이스 쓰기 작업과 메시지 또는 이벤트 알림이 모두 포함된 경우에 분산 시스템에서 발생하는 이중 쓰기 작업 문제를 해결합니다

예를 들어 마이크로서비스가 데이터베이스에 데이터를 저장하고 메시지를 전송하여 다른 시스템에 알려야하는 경우가 이에 해당합니다

데이터베이스 업데이트 후 마이크로서비스가 이벤트 알림을 보내는 경우 데이터 일관성과 신뢰성을 보장하기 위해 이 두 작업이 원자적으로 실행되어야 합니다.

일관성을 유지하기 위해 데이터베이스를 업데이트하고, 메시지를 보내는 순서를 유지해야합니다

트랜잭션의 중간에서 메시지를 보내는 것은 신뢰를 떨어뜨립니다

function createFlight() {
  // 트랜잭션 시작
  
  // 데이터베이스에 항공권예약정보 저장
  
  // 예악완료 메시지 발행  
  
  // 트랜잭션 커밋실패 ❌ 실패하였음에도 예약완료 메시지가 이미 발행되었음
}

트랜잭션이 반드시 커밋성공하리라는 보장이 없기 때문입니다

function createFlight() {
  // 트랜잭션 시작
  
  // 데이터베이스에 항공권예약정보 저장
  
  // 트랜잭션 커밋  
  
  // 예악완료 메시지 전송 실패 ❌ 데이터는 저장되었으나 메시지가 발행되지 않음
}

비슷하게 커밋이후에 메시지를 보내는것 역시 메시지 발송 전에 에러가 발생하지 않으리라는 보장이 없습니다

데이터베이스 업데이트는 성공했지만, 이벤트 알림이 실패할 경우 시스템이 일관되지 않은 상태가 될 수 있습니다

데이터베이스 업데이트에 실패했는데, 이벤트 알림이 전송되면 이 또한 시스템의 신뢰성에 영향을 미칠수 있습니다

aws 문서에도 나와있는 유즈케이스를 살펴보겠습니다

1. 항공편 서비스가 데이터베이스에 데이터를 쓰고 결제 서비스에 이벤트 알림을 보냅니다.

2. 메시지 브로커가 메시지와 이벤트를 결제 서비스에 전달하여 결제를 요청합니다. 만약 메시지 브로커에 장애가 발생하면 결제 서비스가 업데이트를 수신할 수 없습니다.

여기서 데이터베이스 업데이트에 성공하였는데, 메시지 발행이 되지 않아 결제서비스에 요청을 할수 없게되는 상황과

데이터베이스에 업데이트의 커밋이 실패하였음에도 불구하고 메시지 발행이 되어 결제서비스에 예약되지 않은 결제 요청을 하게되는 경우

모두 발생할수 있습니다

데이터베이스의 업데이트와 메시지브로커에세 메시지를 전송하는것을 원자적으로 처리할수 있을까요?

데이터베이스 트랜잭션이 커밋된다면 메시지는 반드시 전송되어야하며,

반대로 데이터베이스가 롤백되었다면 메시지는 전송되면 안됩니다

그래서 이러한 경우에 두가지 작업의 원자성을 보장하기 위해 트랜잭션 아웃박스 패턴을 사용합니다

다시보면 이 패턴은

sender : 메시지를 보내는 서비스
database : 비즈니스 엔터티와 message outbox를 저장하는 데이터베이스
message outbox : RDB의 경우 보내져야할 메시지를 저장하는 테이블, nosql 데이터베이스라면, outbox는 데이터베이스 레코드의 속성
message relay : outbox에 저장된 메시지를 메시지 브로커로 보냄

이렇게 구성됩니다

이러한 구성에서는 트랜잭션이 커밋되어야지만 OUTBOX 테이블에 데이터가 저장이 되었을것이기 때문에 원자성을 보장하게 됩니다

OUTBOX 테이블에는 다음과 같은 필드들이 필요할 수 있습니다

id : 메시지id
payload : json 형태 메시지
messageType : 메시지종류
isProcessed : 처리여부
isProcessing 처리중여부
isSequential : 순서보장필요여부
metadata : traceId 등
reservedAt
expiredAt
createdAt

트랜잭션 아웃박스 패턴에서도 다음과 같은 문제를 추가로 생각해볼 수 있습니다

중복 메시지

message relay는 아마도 같은 메시지를 한번 이상 발생할 가능성이 있습니다

메시지를 발행하기는 하였으나 그 결과를 저장하기 전에 크래시가 발생한다던가 같은일이 생길 수 있습니다

결과적으로 message consumer는 멱등성을 보장해야 합니다

이미 처리된 message의 id를 트래킹하는 방법으로 멱등성을 보장할 수 있습니다

알림 순서

서비스에서 데이터베이스를 업데이트 하는 순서와 동일한 순서로 메시지나 이벤트를 전송해야합니다

만약 순서가 올바르지 않은 경우에, 주문이 접수되지도 않았는데 취소 요청을 먼저 처리하려고 한다거나 하는 문제가 발생할수 있습니다

예를 들어 isSequential 같은 플래그를 통해 반드시 특정 노드에서만 실행되어야 하는 메시지임을 표시해 줄 수 있습니다

이 경우 특정 노드는 해당 플래그가 활성화된 레코드만 처리하는 방식처럼 구현이 가능합니다

중복 메시지, 알림 순서 문제 모두 수평 확장시 문제가 더욱 드러납니다

여러 노드가 outbox 테이블을 배타적으로 읽을 필요가 있는데

mysql에서는 SELECT FOR UPDATE를 통해 해당 row에 lock을 통해 다른 트랜잭션에 의해 접근되는 것을 막을수 있습니다

또는 분산락을 사용하는 방법도 있겠습니다

트랜잭션이 없는 nosql의 저장소를 사용하는 경우

만약 트랜잭션이 없는 nosql의 경우는 레코드의 속성을 outbox 처럼 활용합니다.

이렇게 json 형태의 document가 있다면 outbox 필드를 사용하여 유사하게 구현할수 있습니다

{
  id: "1254234",
  departureAirport: "ICN",
  arrivalAirport: "NRT",
  departureDateTime: "2024-12-01T12:00:00Z"
  arrivalDateTime:: "2024-12-04T12:00:00Z"
  ...
  outbox: {
    ...
  }
}

https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/prescriptive-guidance/latest/cloud-design-patterns/transactional-outbox.html

트랜잭션 아웃박스 패턴 - AWS 규범적 지침

docs.aws.amazon.com

aws의 공식 문서에도 트랜잭션 아웃박스 패턴이 설명되어있습니다

그 내용으로 message relay의 구현으로는 두가지 패턴이 있습니다

polling publisher 패턴 : outbox 테이블을 폴링(RDS를 사용한 예)

transaction log tailing 패턴 : outbox 테이블의 변경 데이터를 캡쳐(DynamoDB 스트림을 활용한 예)

다른 분들도 분산환경에서 상황에 맞게 요긴하게 시도해보셨으면 합니다

ECR에 도커 이미지 푸시하기

나를찾는아이 — Mon, 16 Dec 2024 12:38:30 +0900

AWS의 컨테이너 레지스트리에 도커 이미지를 푸시해보겠습니다

ECR에 푸시한 도커 이미지는 다양한 곳에서 사용될수 있습니다

이미지의 레포지토리 이름을 지정합니다 namespace/repo-name과 같은 형식입니다

생성을 하게 되면 이미지 레포지토리가 생성됩니다

레포지토리만 생성된 상태고 아직 업로드가 되지 않은 상태입니다

상세하게 명령어가 설명되어있습니다

1. 먼저 인증 토큰을 받는 과정입니다 aws-cli가 설치되어있어야 하고, 인증정보도 미리 설정해두셔야 합니다

ecr에 이미지를 푸시하기 위한 아래의 IAM 정책을 사용하셔도 됩니다

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "ecr:CompleteLayerUpload",
                "ecr:UploadLayerPart",
                "ecr:InitiateLayerUpload",
                "ecr:BatchCheckLayerAvailability",
                "ecr:PutImage",
                "ecr:BatchGetImage"
            ],
            "Resource": "arn:aws:ecr:ap-northeast-2:xxxxxxxxx:repository/hello/world"
        },
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": "ecr:GetAuthorizationToken",
            "Resource": "*"
        }
    ]
}

aws ecr get-login-password --region ap-northeast-2 | docker login --username AWS --password-stdin xxxxxxxxxxx.dkr.ecr.ap-northeast-2.amazonaws.com
# Login Succeeded

이제 ecr로 이미지를 푸시할 준비가 되었습니다

2. 도커 이미지를 빌드합니다

docker build -t hello/world .

레포지토리 이름과 동일한 이름으로 이미지를 빌드합니다

3. 이미지에 태그를 지정합니다

docker tag myname/hello:latest xxxxxxxxxx.dkr.ecr.ap-northeast-2.amazonaws.com/hello/world:latest

4. 이미지를 aws로 푸시합니다

docker push xxxxxxxxx.dkr.ecr.ap-northeast-2.amazonaws.com/hello/world:latest

푸시가 완료되면 ECR에 이미지 정보가 표시됩니다

이렇게 푸시한 이미지는 ecs, codebuilde, batch 등 무궁무진하게 활용될 수 있습니다

mongodb의 변경스트림(changeStream)

나를찾는아이 — Fri, 13 Dec 2024 12:50:13 +0900

https://www.mongodb.com/ko-kr/docs/manual/changeStreams/

Change Streams - MongoDB 매뉴얼 v8.0

변경 스트림을 통해 애플리케이션은 사전에 복잡한 방식 및 수동으로 oplog를 테일링하는 위험 없이 실시간 데이터 변경에 액세스할 수 있습니다. 애플리케이션은 변경 스트림을 사용하여 단일

www.mongodb.com

mongodb 5.1 부터 변경스트림이 더 효율적으로 리소스를 사용하고 더 빠르게 동작한다고 합니다

변경스트림을 통해 어플리케이션이 수동으로 oplog를 테일링하지 않고도 실시간 데이터 변경에 접근할수 있습니다

단일 컬렉션이나 데이터베이스의 모든 데이터 변경사항을 구독하고, 즉시 대응할수 있습니다

여기서의 데이터 변경사항은 코드로 변경하거나, cli를 통해 변경하거나 gui를 통해 변경한 모든 데이터를 말합니다

당연히 트랜잭션의 경우에도 트랜잭션이 커밋될때 변경사항이 출력됩니다

개인적으로는 transactional-outbox에서 어떻게 사용할수 있을지 고민중이기도 합니다

변경스트림은 replica set 과 샤딩된 클러스터에서 사용할수 있습니다

mongodb가 단독실행되는 환경에서는 변경스트림을 사용할수 없습니다

그래서 로컬로 테스트하실때 만약 환경을 구성하기 어려우시다면

https://www.mongodb.com/ko-kr/cloud/atlas/register

MongoDB Atlas

MongoDB Atlas를 무료로 체험해보세요. 애플리케이션 데이터 플랫폼의 핵심 요소인 멀티 클라우드 데이터베이스 서비스를 통해 데이터를 사용하여 더욱 빠르고 손쉽게 구축할 수 있습니다.

www.mongodb.com

mongodb의 클라우드플랫폼인 atlas에서 무료 계정을 만들어 사용하는 방법도 있습니다

이런식으로 활용할 수 있습니다

db.collection.watch()
db.watch()

다음은 inventory 컬렉션의 변경 이벤트를 수신하는 예입니다

const collection = db.collection('inventory');
const changeStream = collection.watch();
changeStream.on('change', next => {
  // process next document
});

mongoose에서도 당연히 가능합니다

const Person = mongoose.model('Person', new mongoose.Schema({ name: String }));

// Create a change stream. The 'change' event gets emitted when there's a
// change in the database. Print what the change stream emits.
Person.watch().
  on('change', data => console.log(data));

// Insert a doc, will trigger the change stream handler above
await Person.create({ name: 'Axl Rose' });

방법은 어렵지 않습니다

changeStream은 EventEmitter를 확장한 방식입니다

변경스트림을 구성할때 파이프라인을 사용하여 변경스트림의 출력을 제어할수도 있습니다

const pipeline = [
  { $match: { 'fullDocument.username': 'alice' } },
  { $addFields: { newField: 'this is an added field!' } }
];
const collection = db.collection('inventory');
const changeStream = collection.watch(pipeline);
changeStream.on('change', next => {
  // process next document
});

특정 조건을 만족하는 데이터만 출력하도록 하는것이지요

변경 이벤트 문서는 다음과 같은 형태입니다

{
   "_id": {
      "_data": "82635019A0000000012B042C0100296E5A1004AB1154ACACD849A48C61756D70D3B21F463C6F7065726174696F6E54797065003C696E736572740046646F63756D656E744B65790046645F69640064635019A078BE67426D7CF4D2000004"
    },
    "operationType": "insert",
    "clusterTime": Timestamp({ "t": 1666193824, "i": 1 }),
    "collectionUUID": new UUID("ab1154ac-acd8-49a4-8c61-756d70d3b21f"),
    "wallTime": ISODate("2022-10-19T15:37:04.604Z"),
    "fullDocument": {
       "_id": ObjectId("635019a078be67426d7cf4d2"'),
       "name": "Giovanni Verga"
    },
    "ns": {
       "db": "test",
       "coll": "names"
    },
    "documentKey": {
       "_id": ObjectId("635019a078be67426d7cf4d2")
    }
}

여기에 포함된 _id 값은 재개 토큰(resume token)이라고 합니다

이 값을 어떻게 사용하냐면 앱을 중지하고 다시 실행한다음에 중지한 부분부터 이후의 업데이트를 받기 위해서 사용됩니다

const collection = db.collection('inventory');
const changeStream = collection.watch();
let newChangeStream;
changeStream.once('change', next => {
  const resumeToken = changeStream.resumeToken;
  changeStream.close();
  newChangeStream = collection.watch([], { resumeAfter: resumeToken });
  newChangeStream.on('change', next => {
    processChange(next);
  });
});

watch의 옵션으로 resumeAfter 값에 resumeToken을 전달하면

해당 지점 이후의 이벤트들을 다시 수신할 수 있습니다

코드를 재배포하게되어 앱을 중지하고 다시 실행해야한다거나 이럴때 사용할수 있겠습니다

다만 내부적으로 oplog를 테일링 하는 방식이기 때문에 oplog가 존재하지 않는다면 수신되지 않는다고 하네요

변경스트림을 이용해서 CDC에서 사용하는것과 같이 ETL이나, 도메인간 동기화, 협업기능, 알림등을 구현할때 유용해보입니다

실제 사용예를 더 가져오려고 했는데 생각보다 자료는 많지 않네요

mac에서 mongdb 실행 오류 발생할때

나를찾는아이 — Thu, 12 Dec 2024 17:29:53 +0900

brew services start mongodb-community@8.0

맥에서 새 버전의 mongodb를 설치하고 실행명령어를 입력하였는데 성공적으로 시작이 되었다고는 하는데

mongosh도 접속이 안되고 compass에서도 접속이 되지 않습니다

brew services list

입력해보니

mongodb-community error 15872

빨간색으로 에러가 표시됩니다

tail -f $(brew --prefix)/var/log/mongodb/mongo.log

에러로그를 살펴보았습니다

{"t":{"$date":"2024-12-12T17:09:35.670+09:00"},"s":"I",  "c":"CONTROL",  "id":23138,   "ctx":"initandlisten","msg":"Shutting down","attr":{"exitCode":62}}

에러코드가 62번인것 같네요

살펴보니 예전에 설치해둔 다른 버전이 있어서 그랬습니다

docker가 아니라 brew를 통해서 두가지 버전을 설치할수는 없는것 같습니다

지난 버전을 깨끗하게 삭제합니다

일단 방금설치한 버전을 명시적으로 종료하고 다시 재설치를 위해 삭제합니다

brew services stop mongodb-community@8.0
brew uninstall mongodb-community@8.0

그리고 저장된 데이터와 로그도 삭제합니다

rm -rf $(brew --prefix)/var/mongodb/*
rm -rf $(brew --prefix)/var/log/mongodb/*

새 버전을 다시 설치합니다

brew install mongodb-community@8.0
brew services start mongodb-community@8.0

다행히 접속 성공입니다

타입스크립트의 초과속성체크(excess property checks)를 알고 계셨나요?

나를찾는아이 — Thu, 5 Dec 2024 12:06:23 +0900

타입스크립트의 초과속성체크 알고 계셨나요?

interface SquareConfig {
  color?: string;
  width?: number;
}
 
function createSquare(config: SquareConfig): { color: string; area: number } {
  return {
    color: config.color || "red",
    area: config.width ? config.width * config.width : 20,
  };
}
 
let mySquare = createSquare({ colour: "red", width: 100 });

위와 같은 코드가 있습니다

createSquare에 인자로 전달되는 SquareConfig 타입에는 color와 width 속성이 optional하게 존재합니다

그런데 이 코드에서는 color 대신에 오타로 colour가 전달된것을 볼 수 있습니다

color 속성은 optional이라 color 속성이 전달되지 않았어도 되지 않나 싶은데요

과연 이 코드는 타입스크립트 문법을 위배했을까요?

createSquare의 인자에서 color 대신에 colour로 타이핑되었습니다

width의 속성은 호환되고, color 속성이 존재하지 않고, 의미없는 colour 프로퍼티가 있기에

타입이 맞다라고 얘기할수 있지만, 타입스크립트는 이 코드에 버그가 있는것으로 간주합니다

타입스크립트에서 object literal은 특별한 취급을 받고 이를 다른 변수에 할당하려고 할때 초과속성체크를 거치게됩니다

만약 object literal에서 해당 타입이 가지고 있지 않은 프러퍼티를 가지고 있을때 에러를 발생시킵니다

만약 colour로 전달한것이 의도였다면 이 코드에서 에러를 발생시키지 않도록 할 수 없을까요?

이 에러를 피하기 위한방법으로는 단언을 사용하는것이니다

let mySquare = createSquare({ width: 100, opacity: 0.5 } as SquareConfig);

오류가 발생하지 않습니다

그런데 colour 프로퍼티가 의도적이었다면

interface SquareConfig {
  color?: string;
  width?: number;
  [propName: string]: unknown;
}

SquareConfig 타입을 이렇게 고치는, 차라리 이 방법이 더 나을수 있습니다

충분히 다른 개발자에게도 의도 자체는 전달이 될 수 있기 때문입니다

그런데 이 방법을 사용하면 너무 많은 종류의 프로퍼티가 가능하다는 점도 좋지 않습니다

아니면 에러를 피하는 다른 방법이 더 있을까요?

let squareOptions = { colour: "red", width: 100 };
let mySquare = createSquare(squareOptions);

에러를 억누르기 위해서 다른 변수에 이 object를 할당하고 다시 전달한다면 초과속성체크를 하지 않기 때문에

에러가 발생하지 않습니다

이 방법으로 동작하긴하겠지만 squareOptions와 SquareConfig의 공통속성인 width가 있을때까지만 에러 없이 동작하고,

만약 공통의 프로퍼티가 존재하지 않고 colour 프로퍼티만 존재한다면 에러가 발생하게 됩니다

이렇듯 대부분의 정의되지 않는 추가적인 속성은 실제로 버그일 확률이 높습니다

이렇게 정의되지 않은 추가적인 속성을 체크하는것을 초과속성체크라고 말하며,

초과속성체크 문제가 발생하면 우리는 타입을 다시 고칠 필요가 있습니다

이 경우에도 마찬가지로 color와 colour 프로퍼티를 createSquare에 전달하려고 한다면

SquareConfig 타입의 정의를 바꿔야합니다

초과 속성 체크를 잉여 속성 체크라고도 하고, 신선도(freshness)라는 용어로도 표현하는데

타입스크립트의 초과속성체크를 이해하는데 매우 도움이 되겠습니다

참고

https://www.typescriptlang.org/docs/handbook/2/objects.html#excess-property-checks

jest를 통해 테스트대역 파헤치기

나를찾는아이 — Wed, 4 Dec 2024 16:54:11 +0900

테스트대역(test double) 을 위키피디아에서 찾아보면

A test double is software used in software test automation that satisfies a dependency so that the test need not depend on production code

테스트더블은 소프트웨어 테스트 자동화에서 사용되는 소프트웨어로서, 테스트가 프로덕션 코드에 의존할 필요 없도록 의존성을 만족시킵니다

나름 번역한 문장도 제법 이해하기 어렵습니다

테스트가 프로덕션 코드에 의존할 필요가 없다는 말이 무엇인지 살펴볼까요

우리의 프로덕션 코드에는 굉장히 많은 의존성들을 가지고 있습니다

파일시스템이나, 데이터베이스, 외부서비스통신, 이메일, 문자메시지 등등 굉장히 많은 의존성들이 있습니다

만약 테스트코드를 작성하고 실행할때 이러한 의존성들을 그대로 사용한다면 어떤일이 발생하게 될까요?

테스트가 실행될때마다, 파일이 생성/수정/삭제되고, 데이터베이스 역시 마찬가지며, 외부 서비스를 호출하고(때에 따라 호출마다 비용이 발생할수도 있습니다), 이메일이나 문자메시지를 발송하게 됩니다(이것도 돈이죠)

바로 이러한 문제를 해결하기 위해 프로덕션 코드를 변경하지 않아도 되는 인터페이스를 통해 호환되는 가짜 의존성들을 테스트 대역이라고 말합니다

여기서 말하는 대역은 대역폭을 의미하는 그 대역이 아니라, 스턴트맨을 의미하는 그 대역입니다

이러한 테스트대역에는 다음과 같은 종류가 있습니다

제가 임의의 설명을 덧붙였지만 사람마다 조금씩 해석이 다를 수 있습니다

dummy : 아무런 동작을 하지 않음
stub : 지정한 값만 반환함
fake : 테스트에 적합하도록 기능을 구현(예, 상용 데이터베이스를 대체하는 인메모리형 데이터베이스같은)
mock : 기대하는 출력을 위해 실제 동작을 흉내냄
spy : 실제와 똑같이 호출하고, 호출을 추적함

이렇게 테스트대역을 의미하는 다양한 용어들이 있긴합니다만

사용하는 테스트 라이브러리 또는 프레임워크에 따라 선호하는 용어가 있기도한것 같습니다

사실 의미상 엄격하게 차이가 있지는 않으므로 큰 차이를 두지 않고 mock으로 통일하기도 합니다

jest를 이용하여 여러 테스트대역을 만들어보겠습니다

mock, stub

파일시스템의 동작을 흉내내는 mock을 사용한 테스트입니다

'use strict';

jest.mock('fs');

describe('listFilesInDirectorySync', () => {
  const MOCK_FILE_INFO = {
    '/path/to/file1.js': 'console.log("file1 contents");',
    '/path/to/file2.txt': 'file2 contents',
  };

  beforeEach(() => {
    // Set up some mocked out file info before each test
    require('fs').__setMockFiles(MOCK_FILE_INFO);
  });

  test('includes all files in the directory in the summary', () => {
    const FileSummarizer = require('../FileSummarizer');
    const fileSummary =
      FileSummarizer.summarizeFilesInDirectorySync('/path/to');

    expect(fileSummary.length).toBe(2);
  });
});

jest 공식문서에도 나와있는 테스트 코드입니다

특정 모듈의 동작을 흉내내고 있습니다

고정된 반환값을 만든다는 의미에서 stub이라고도 부를수 있습니다

stub, dummy

지정한 값을 반환하는 의미에서 stub이라고도 부를수 있고, 외부에 호출하는 동작을 하지 않는 의미에서 dummy라고도 부를수 있는 테스트대역입니다

const axios = require('axios');

class Users {
  static all() {
    return axios.get('/users.json');
  }
}

module.exports = Users;


const Users = require('../users');
const axios = require('axios');

jest.mock('axios');

describe('Users', () => {
  it('should return users', async () => {
    axios.get.mockResolvedValueOnce([{ name: 'kevin' }]);

    await expect(Users.all()).resolves.toEqual([{ name: 'kevin' }]);
  });
});

User 클래스의 all 메서드를 모킹하여 외부의 요청없이 결과값을 흉내내어서 전달받아 테스트를 수행합니다

fake

로컬스토리지를 흉내낸 인메모리형태의 로컬스토리지 가짜 구현체입니다

class FakeLocalStorage {
  constructor() {
    this.store = {};
  }

  clear() {
    this.store = {};
  }

  getItem(key) {
    return this.store[key] || null;
  }

  setItem(key, value) {
    this.store[key] = String(value);
  }

  removeItem(key) {
    delete this.store[key];
  }
}

실제 localStorage를 사용하지 않지만 마치 localStorage를 사용하는것처럼 테스트코드를 작성할수 있습니다

spy

실제와 똑같이 동작하지만, 호출을 추적할수 있는 spy 입니다

const video = {
  play() {
    // play something
    return true;
  },
};

test('plays video', () => {
  const spy = jest.spyOn(video, 'play');
  const isPlaying = video.play();

  expect(spy).toHaveBeenCalled();
  expect(isPlaying).toBe(true);
});

원본의 play() 메서드가 수행되었으며, play 함수가 호출되었는지 검사할수 있습니다

jest에서 spy의 재미난점중의 하나는 spy가 jest.fn의 문법적인 설탕이라는 점입니다

  spyOn(object: any, methodName: any, accessType?: string): any {
    if (accessType) {
      return this._spyOnProperty(object, methodName, accessType);
    }

    if (typeof object !== 'object' && typeof object !== 'function') {
      throw new Error(
        'Cannot spyOn on a primitive value; ' + this._typeOf(object) + ' given',
      );
    }

    const original = object[methodName];

    if (!this.isMockFunction(original)) {
      if (typeof original !== 'function') {
        throw new Error(
          'Cannot spy the ' +
            methodName +
            ' property because it is not a function; ' +
            this._typeOf(original) +
            ' given instead',
        );
      }

      object[methodName] = this._makeComponent({type: 'function'}, () => {
        object[methodName] = original;
      });

      object[methodName].mockImplementation(function() {
        return original.apply(this, arguments);
      });
    }

    return object[methodName];
  }

spyOn의 코드를 살펴보면

기존의 original 구현체를 저장해두고, jest.fn을 이용하여 기존의 함수를 모킹하고, 원래의 함수를 실행하도록 하고

다시 원래 함수로 복원하는 과정을 확인할 수 있습니다

더 작은 컨테이너 이미지를 만드는 매직

나를찾는아이 — Fri, 22 Nov 2024 23:38:20 +0900

대부분의 어플리케이션은 언어나 종류에 상관없이 빌드타임, 런타임 이렇게 두종류의 의존성이 존재합니다

일반적으로 당연하게도 빌드타임의 의존성이 런타임보다 훨씬 많고, 크고, 복잡합니다

그리고 배포용 의존성만이 최종 배포될 이미지에 필요합니다

컨테이너환경에서 빌드를 하는것은 이제는 너무 흔한 전략입니다

누가 빌드를 하던지 같은 환경 및 도구를 이용하여 빌드 프로세스가 진행되는 것임을 보장합니다

그리고 컨테이너를 통해 앱을 실행하는 것도 이제는 사실상의 표준입니다

그러나 빌드와 앱실행은 완전히 다른 종류의 요구사항과 문제가 있습니다

그렇기 때문에 빌드와 런타임 이미지는 분리될수 있으며, 분리해야 합니다

그럼에도 불구하고, 배포용 이미지에 linter, 컴파일도구, devtool까지도 포함되는 경우가 있습니다

예를 들어볼까요

아래의 Dockerfile은 흔하게 우리가 볼수 있는 nodejs 프로젝트를 도커화한 파일입니다

FROM node:lts-slim

WORKDIR /app
COPY . .

RUN npm ci
RUN npm run build

ENV NODE_ENV=production
EXPOSE 3000

CMD ["node", "/app/.output/index.mjs"]

node:lts-slim 이미지는 debian:slim 이미지 위에 node, npm, yarn 이 설치되어 있습니다

이 docker 파일을 기반으로 이미지를 빌드하는 경우

OS + node(npm, yarn) + 소스코드 + node_modules + 빌드output

이렇게 모든 파일들이 포함된 이미지가 생성됩니다

그림으로 표시하면 이런식으로 이미지가 크기별로 구성되어있을 겁니다

node_modules 사이즈가 얼마나 큰지 짐작을 해볼까요

예를 들어 nuxt3 프레임워크를 이용하여 기본 프로젝트를 생성하고 위의 dockerfile과 같은 구성으로 이미지를 빌드했다면

그 최종이미지에는 500MB나 되는 node_modules 파일들이 포함되게 됩니다

이렇게 뚱뚱한 이유는 npm ci 단계에서 production과 development용 모든 의존성이 설치되기 때문입니다

그렇다면 어떻게 이미지를 줄여볼 수 있을까요?

바로 멀티스테이지(multi-stage) 빌드를 활용하는 것입니다

docker는 단계별 빌드를 지원합니다

빌드스테이지와 런타임스테이지를 구분한 dockerfile을 살펴보시죠

# 빌드스테이지
FROM node:lts-slim AS build

WORKDIR /app
COPY . .

RUN npm ci
RUN npm run build

# 런타임스테이지
FROM node:lts-slim AS runtime

WORKDIR /app
COPY --from=build /app/.output .

ENV NODE_ENV=production
EXPOSE 3000

CMD ["node", "/app/.output/index.mjs"]

이런식으로 단계를 빌드와 런타임으로 구분할수 있습니다

COPY --from=<stage>

명령어를 통해서 특정 스테이지에서의 파일들을 복사할 수 있습니다

이렇게 되면 여러분이 만든 최종 배포될 이미지에는

미니멀한 OS와, nodejs 런타임, 그리고 빌드 아티팩트만 존재하게 되어 최소한의 사이즈를 유지할수 있습니다

이는 당연하게도 보안에서도 유리합니다

참고

https://labs.iximiuz.com/tutorials/docker-multi-stage-builds

querystring을 통해 배열도 받을수 있나요?

나를찾는아이 — Tue, 13 Aug 2024 16:21:01 +0900

querystring을 통해 배열을 받을수 있는 방법은 여러가지가 있습니다

예를 들어서 여러개의 카테고리 정보를 받는 path가 있다고 가정해봅시다

aaa.com?category_name=food

그런데 category_name 이라는 변수명으로 여러개의 카테고리 정보를 받고 싶은경우에 어떻게 할수 있을까요?

1. 콤마 또는 다른 구분자를 이용해 값을 연결

aaa.com?category_name=food,health,beauty

이런식으로 category_name으로 값을 콤마나 기타 다른 구분자를 이용해 값을 받은뒤에

해당 값을 구분자로 쪼개어 배열을 만드는 방법입니다

2. 동일한 이름을 사용해 연결

aaa.com?category_name=food&category_name=health&category_name=beauty

이렇게 같은 category_name을 반복적으로 열거합니다

대부분의 웹프레임워크에서는 동일한 이름으로 들어온 여러개의 값을 배열로 취급합니다

3. 이름 + 브라켓을 이용해 연결

aaa.com?category_name[]=food&category_name[]=health&category_name[]=beauty

많은 언어에서 [] 이 표시는 배열을 의미하는데요

이름뒤에 [] 표시를 더하여 값을 열거하여 category_name이라는 이름으로 배열을 받을수 있습니다

총 3가지의 방법을 설명해드렸는데요

일부 프레임워크에서는 2번 또는 3번 방법을 지원하지 않는 경우도 있을수 있습니다

하지만 대부분의 모던 프레임워크들에서는 이 방법을 지원하고 있습니다

nodejs의 express에서는 1,2,3번 모두 사용가능한데요

2,3번의 경우 원소가 하나밖에 없는 경우 string 타입으로, 원소가 2개 이상일때 배열 타입으로 전달됩니다

그래서 타입으로 구분할 필요가 있습니다

openapi 규격에서는 이를 지원할까요?

openapi에서는 1번의 경우 사용자가 하나의 input 안에 여러개의 입력값을 직접 구분자를 이용해 열거해야하는데

2, 3의 경우는 explode 속성을 이용하여 명확하게 표시가 가능합니다

https://petstore3.swagger.io/#/pet/findPetsByStatus

직접 개별 원소를 하나씩 입력할수 있습니다

USB PD 충전기 2종 추천

나를찾는아이 — Sat, 10 Aug 2024 16:07:48 +0900

USB PD는 Power Delivery라고 하는데요

USB 케이블을 통해 USB 단자를 가진 기기에 전력을 공급하는 규약입니다

일반인이 쉽게 이해하기에는 USB 충전기라고 생각하시면 됩니다

요즘에 휴대하는 전자기기가 점점 많아집니다

스마트폰부터 시작해서 이어폰, 워치, 태블릿, 랩탑 뭐 종류가 정말 많아졌죠

특히 여행갈때나 이럴때 여러개의 포트를 가진 충전기를 가지고다녀야하는것은 필수가 되었습니다

게다가 초고속 충전정도는 지원해야겠죠?

그래서 적당한 2개 제품을 추천해볼까 합니다

두제품 모두 중국의 Toocki 브랜드의 제품입니다

알리에서 파는 중국산 제품들이 굉장히 브랜드가 다양한데요

그중에서도 Toocki 제품은 저렴한 가격에도 불구하고 준수한 품질로 유명합니다

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67W를 지원하기 때문에 스마트폰 고속충전은 물론 노트북까지 무난하게 충전히 가능합니다

예전에는 9000원대도 구입가능했는데 요즘에 9000원대는 잘 안보이고

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접지가 필요한 이유중에 하나는

랩탑을 사용할때 접지가 되지 않는 환경에서는 키보드를 입력하는 손에 전기가 미세하게 흐르는 경험을 하실수 있습니다

이런 현상을 방지하기 위해 접지가 큰 역할을 한답니다