반응형 Server-side 개발 & 트러블 슈팅79 [minikube] 쿠버네티스 네트워킹, 디스커버리를 이용한 MySQL 파드와 연동하기 (데이터베이스 연결) 쿠버네티스의 네트워킹과 서비스 디스커버리 이해하기쿠버네티스에서 네트워킹과 서비스 디스커버리는 컨테이너 간 통신을 가능하게 하는 핵심 메커니즘이다. 이 기능을 통해 분산된 마이크로서비스들이 서로를 찾고 통신할 수 있으며, 이는 현대적인 클라우드 네이티브 애플리케이션 구축의 필수 요소이다. 이 글에서는 쿠버네티스의 네트워킹 처리 방법과 서비스 디스커버리 작동 원리에 대해 자세히 알아보고 실제 적용 방법까지 다룬다.쿠버네티스 네트워킹의 기본 원리쿠버네티스에서 네트워킹은 애플리케이션 컨테이너가 서로 통신할 수 있도록 하는 중요한 기반이다. 이를 이해하기 위해서는 컨테이너 간 통신의 기본 개념을 먼저 알아야 한다.컨테이너 간 통신의 필요성애플리케이션을 개발할 때 다양한 서비스를 분리하여 배포하는 것이 일반적이다... 2025. 5. 1. [minikube] 쿠버네티스 디플로이먼트(Deployment)를 이용한 롤링 베포, 롤백 가이드 (rolling, rollout) 쿠버네티스 Deployment(디플로이먼트) 이해와 활용 가이드쿠버네티스에서 Deployment는 포드를 관리하는 가장 일반적인 방법이다. 레플리카 세트의 기능을 확장하여 애플리케이션의 지속적인 배포와 업데이트를 가능하게 해주는 리소스이다. 이 글에서는 디플로이먼트의 개념, 구조, 그리고 실제 활용 방법에 대해 상세히 알아보도록 한다.디플로이먼트란 무엇인가디플로이먼트는 쿠버네티스에서 기본적으로 레플리카 세트를 관리하는 더 고급 수준의 컨트롤러이다. 레플리카 세트의 모든 기능을 포함하면서 추가로 롤링 업데이트와 롤백과 같은 배포 관련 기능을 제공한다. 가장 큰 장점은 가동 중지 시간 없이 애플리케이션을 업데이트할 수 있다는 점이다.디플로이먼트는 레플리카 세트를 생성하고 관리하며, 레플리카 세트는 포드를 생.. 2025. 4. 30. [minikube] 쿠버네티스 레플리카셋(replicaset)을 이용한 무중단 베포 가이드 (고가용성 유지) ReplicaSet: Pod 수명 관리를 책임지는 컨트롤러1. ReplicaSet이란?Kubernetes에서 ReplicaSet은 특정 수의 Pod 복제본이 항상 실행되도록 보장해주는 **컨트롤러(controller)**이다. 만약 어떤 Pod가 종료되거나 장애로 인해 사라지더라도, ReplicaSet은 새로운 Pod를 자동으로 생성하여 원하는 개수를 유지한다.이는 특히 무중단 서비스 제공과 고가용성(HA, High Availability) 확보에 필수적인 요소다.2. 왜 필요한가?Kubernetes에서는 Pod 자체는 일시적인 존재다. 다음과 같은 상황을 생각해보자.Pod가 예기치 않게 종료되면 수동으로 다시 띄워야 할까?서비스 확장을 위해 Pod 수를 늘리고 싶다면 어떻게 해야 할까?이러한 반복적이고.. 2025. 4. 30. [minikube] 쿠버네티스 Queue 파드 및 서비스 배포 가이드 쿠버네티스에서 ActiveMQ(Queue) 포드 및 서비스 배포 가이드이번 시간에는 여러분이 직접 ActiveMQ(Queue) 서비스를 쿠버네티스에 포드와 서비스로 배포하는 방법을 실습해보겠다.1. 실습 개요필요한 이미지는 richardchesterwood/k8s-fleetman-queue:release1이다.release1 태그를 사용하는 이유는 프로토타입과 구분되는 실제 릴리스 환경에서만 큐가 동작하도록 하기 위함이다.포드가 실행 중일 때 8161 포트로 큐 관리 콘솔이 노출된다.관리 콘솔의 기본 아이디와 비밀번호는 각각 admin, admin이다.NodePort로 8161 포트를 직접 노출하는 것은 권장되지 않으나, 현재는 로컬 환경이므로 30010 포트로 노출한다.포트 번호는 30000~32767.. 2025. 4. 27. [hadoop] 하둡 PageRank 알고리즘 개념과 MapReduce를 이용한 실습 Hadoop 기반 PageRank 실습 블로그PageRank 알고리즘 개요PageRank는 웹페이지 간의 링크 구조를 바탕으로 페이지의 상대적인 중요도를 측정하기 위한 알고리즘으로, 구글의 공동 창업자 Larry Page와 Sergey Brin이 개발하였다. 이는 그래프 형태로 표현된 웹 구조에서 각 노드(페이지)의 중요도를 반복적으로 계산하여 수렴시키는 방식이다.핵심 개념링크는 투표다: A가 B로 링크를 건다면, 이는 A가 B를 중요하다고 ‘투표’한 것이다.중요한 페이지로부터 받은 투표는 더 큰 가치가 있다.링크를 많이 건 페이지는 투표 가치를 나눠준다.모든 페이지의 PR 값은 반복 계산을 통해 안정화된다.Damping Factor (보통 0.85): 링크를 따라갈 확률. 나머지는 무작위 이동.행렬 기.. 2025. 4. 20. [Hadoop] 하둡 Inverted Index 실습 가이드 (Fully Distributed 모드) Hadoop Inverted Index 실습이 글에서는 Hadoop Fully Distributed Mode 환경에서 Inverted Index를 만드는 실습을 진행합니다. Inverted Index는 검색 엔진에서 핵심적으로 사용되는 자료구조로, 각 단어가 어떤 문서에 등장했는지를 저장합니다. 이 실습에 앞서 HDFS가 구축이 돼야 합니다.https://konkukcodekat.tistory.com/252 [Hadoop] 하둡 HDFS 실습 환경 설정 (Fully Distributed 모드)Hadoop Fully Distributed Mode + HDFS Setup 가이드1. Hadoop 실행 모드 소개Standalone Mode모든 프로세스를 단일 JVM에서 실행하며, HDFS를 사용하지 않음개발 및.. 2025. 4. 14. [Hadoop] 하둡 MapReduce 기본 실습 가이드 (Fully Distributed 모드) Hadoop MapReduce실습 - WordCount standalone 모드로 실습하는 법 (HDFS 사용X)https://konkukcodekat.tistory.com/251 [Hadoop] 하둡 설치 및 Standalone 모드로 wordCount 기본 예제 실습Hadoop 실습 환경 구성 (VM 기반)https://konkukcodekat.tistory.com/250 [Hadoop] 하둡 실습을 위한 VM 환경 세팅 (virtual box, VMware Fusion)Ubuntu 기반 하둡 실습 환경 구축: 네트워크 설정 가이드 하둡 실습을 위해선 Vkonkukcodekat.tistory.com Fully Distributed 모드로 실행하기 위해서는 HDFS 실행이 돼야한다.https://kon.. 2025. 4. 14. 이전 1 2 3 4 ··· 12 다음
