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Prometheus와 Grafana를 통한 모니터링 시스템 구축
프로메테우스(Prometheus)와 그라파나(Grafana)는 모니터링 시스템을 구축하기 위한 흔한 조합 중 하나입니다. API 서버가 처리한 요청의 양을 모니터링하는 작은 예제를 통해 대시보드를 만드는 방법을 공유하겠습니다. 애플리케이션이 시작되기 전이나 후에 특정 기간 동안 처리한 요청 수(QPS), 평균 응답 시간, 동시에 사용 중인 리소스(CPU, 메모리, I/O)의 양을 알고 싶어질 수 있습니다. 프로메테우스(Prometheus): 메트릭 수집기 프로메테우스는 시스템 및 서비스 모니터링 시스템으로, 사전 정의된 대상에서 메트릭을 수집합니다. 대상은 서비스 검색을 통해 찾을 수 있거나 API 서버, 레디스 서버 또는 SQL 서버와 같은 응용 프로그램의 엔드포인트에서 데이터를 수집하도록 수동으로 구..
2023.09.28
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Prometheus로 MinIO 클러스터, 노드, 버킷 모니터링 및 경고 설정
프로메테우스를 사용하여 MinIO 클러스터, 노드 및 버킷의 모니터링 및 경고 설정입니다. 이 문서에서는 MinIO가 프로메테우스 데이터 모델을 사용하여 MinIO 클러스터, 노드 및 버킷 메트릭을 게시하고 이러한 메트릭을 수집하고 경고를 설정하는 방법에 대해 설명합니다. 다음 세 가지 주요 단계로 나누어져 있습니다. 1. 프로메테우스 수집 구성 생성 MinIO 서버, 노드 및 버킷 메트릭을 스크레이핑할 프로메테우스 수집 구성을 생성합니다. MinIO 서버 메트릭 수집 구성: MinIO 클러스터의 메트릭을 수집하기 위해 다음 명령을 사용합니다. mc admin prometheus generate ALIAS 명령을 사용하여 MinIO 클러스터의 메트릭을 스크레이핑할 수 있습니다. 여기서 ALIAS를 Min..
2023.09.27
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Jupyter Notebook 한글 Docker 환경 구성 및 테스트
Docker를 사용하여 Jupyter Notebook을 실행하면서 한글 폰트 문제를 해결하는 방법을 확인해 보겠습니다. Dockerfile 작성이 Dockerfile은 jupyter/datascience-notebook:latest 이미지를 기반으로하여 빌드됩니다. 우분투 패키지 소스를 한국 미러로 변경하고, 나눔 폰트를 설치한 다음, 폰트 캐시를 업데이트합니다. FROM jupyter/datascience-notebook:latest USER root # Ubuntu 패키지 소스를 한국 미러로 변경 RUN sed -i 's/archive.ubuntu.com/mirror.kakao.com/g' /etc/apt/sources.list && \ sed -i 's/security.ubuntu.com/mirro..
2023.09.26
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Python 클러스터(IPython Parallel)와 Jupyter Notebook 통합
IPython Parallel (ipyparallel)은 Python에서 병렬 및 분산 컴퓨팅을 수행하는 강력한 도구이며, Jupyter Notebook 및 Jupyter Lab 환경과 완벽하게 통합됩니다. 아래에서는 IPython Parallel을 설치하고 시작하고 Jupyter Notebook에서 사용하는 방법에 대한 단계별 안내를 제공하겠습니다. 설치 IPython Parallel은 pip를 사용하여 설치할 수 있습니다. 터미널 또는 명령 프롬프트를 열고 다음 명령을 실행하십시오. pip install ipyparallel 이 명령은 IPython Parallel 패키지와 필요한 종속성을 다운로드하고 설치합니다. 클러스터 시작 IPython Parallel 설치가 완료되면 ipcluster 명령을 ..
2023.09.25
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네트워크 장비 설정을 구글 시트로 자동수집 모니터링 관리
네트워크 장비 설정 등 상태정보를 모니터링하고 자동화하기 위해서는 다양한 도구와 라이브러리를 사용할 수 있습니다. Python은 네트워크 모니터링 및 자동화를 위한 매우 강력한 도구 중 하나입니다. 아래는 Python을 사용하여 네트워크 장비 설정 상태를 모니터링하는 간단한 코드 예제입니다. 이 코드는 Telnet을 사용하여 장비에 연결하고 명령을 실행하며, 특정 설정이나 상태를 검사하는 데 사용될 수 있습니다. 하지만 실제 환경에 따라 다양한 프로토콜 및 라이브러리를 사용해야 할 수 있습니다. 먼저, telnetlib 라이브러리를 사용하여 Telnet을 통해 장비에 연결하고 명령을 실행하는 코드를 제공합니다. 이 코드는 Telnet을 통해 Cisco 장비에 연결하고 show running-config ..
2023.09.24
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HTML 코드에서 데이터 추출하여 JSON 형식 변환
HTML 코드에서 데이터를 추출하여 JSON 형식으로 변환하는 작업을 수행합니다. 이를 간소화하려면 정규 표현식을 사용하는 대신 더 구조화된 방법을 사용하는 것이 좋습니다. 다음은 Python을 사용하여 같은 작업을 수행하는 방법입니다. Python은 정규 표현식 대신 BeautifulSoup과 같은 라이브러리를 사용하여 HTML 파싱을 더 쉽게 할 수 있습니다. from bs4 import BeautifulSoup import re import json html = """ 여기에 HTML 코드를 입력하세요 """ soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') data = [] for row in soup.find_all('tr'): # 'tr' 태그를 포함하는 모든 행을 찾..
2023.09.23
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HCI(하이퍼컨버지드 인프라) 작동 방식과 솔루션 정보
HCI(하이퍼컨버지드 인프라)는 하드웨어 리소스, 가상화, 스토리지, 네트워킹, 그리고 관리를 통합하는 통합 시스템입니다. 이는 복잡성을 줄이고 IT 인프라를 효율적으로 관리하고 확장할 수 있게 해줍니다. 아래에서 HCI의 작동 방식과 관련 솔루션에 대해 더 자세히 알아보겠습니다. HCI의 작동 방식: 하이퍼바이저 (Hypervisor) 사용: HCI는 여러 대의 서버 노드를 클러스터링하고, 각 노드는 하이퍼바이저를 사용하여 가상화된 환경을 생성합니다. 이 하이퍼바이저를 통해 가상 머신(VM)이 생성되고 관리됩니다. 하드웨어 리소스 통합: HCI는 서버 노드에서 제공하는 컴퓨팅, 스토리지, 네트워킹 리소스를 통합합니다. 이것은 노드 간의 리소스 공유와 확장을 용이하게 합니다. 스토리지 가상화: HCI는 ..
2023.09.22
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저장 데이터(Data at Rest)와 전송 데이터(Data in Transit) 보호
암호화(Encryption)와 데이터 보호: 저장 데이터(Data at Rest)와 전송 중 데이터(Data in Transit)의 이해 많은 사람들이 정보가 전송되지 않을 때만 안전하다고 생각합니다. 그러나 개인 식별 가능 정보를 효과적으로 암호화하려면 데이터의 상태와 다양한 변수를 고려해야 합니다. 데이터의 상태에 따라 다르게 암호화하는 방법을 이해하려면 먼저 저장 데이터, 전송 중 데이터 및 사용 중 데이터라는 세 가지 데이터 상태 간의 차이를 이해해야 합니다. 암호화(Encryption)의 기본 원칙 데이터 암호화는 정보를 해독하기 어렵게 만들어 민감한 데이터를 보호하는 방법 중 하나입니다. 암호화는 데이터를 변환하여 무단 액세스로부터 보호합니다. 여기서는 저장 데이터(Data at Rest)와 ..
2023.09.21
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SQLite 데이터를 MySQL 데이터베이스로 변환하는 과정
SQLite 데이터를 MySQL 데이터베이스로 변환하는 과정은 몇 가지 단계로 나눌 수 있습니다. 변환하는 과정을 단계별로 자세히 설명하겠습니다. 단계 1: SQLite 데이터베이스를 백업합니다. 데이터 손실을 방지하기 위해 먼저 SQLite 데이터베이스를 백업해야 합니다. 이를 위해 다음 명령을 사용할 수 있습니다. sqlite3 your_database.db .dump > backup.sql 위 명령은 your_database.db SQLite 데이터베이스를 backup.sql 파일로 백업합니다. 단계 2: MySQL 데이터베이스를 생성합니다. MySQL 데이터베이스를 만들어야 합니다. 이를 위해 MySQL 클라이언트 또는 웹 기반 관리 도구를 사용할 수 있습니다. 명령줄에서 MySQL 클라이언트를 ..
2023.09.20
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ipTIME 공유기 트래픽사용량 수집정보 JSON 형식 변환 및 통계 그래프
ipTIME 공유기에 연결된 내부(LAN) 및 외부(WAN) 링크에 대한 트래픽 사용량 정보를 수집하여 도식화 했습니다. 공유기 관리자 페이지를 크롤링하면 텍스트 형태로 정보를 가져와서 JSON 형식으로 변환하여 통계화를 해봤는데, jq 명령어를 활용하니 손쉽게 변환할 수 있었습니다. WAN 링크의 트래픽 정보를 수집하면 아래와 같이 텍스트 형태 정보를 확보할 수 있습니다. "Rx_Packets": "648233790" "Rx_Bytes": "617839018055" "Rx_Broadcast": "63695556" "Rx_Multicast": "399605" "Rx_Discard": "295574" "Rx_Error": "0" "Tx_Packets": "310319281" "Tx_Bytes": "1268..
2023.09.19
