서버구축 (WEB,DB)325 Rancher Desktop 활용하여 격리 및 통제된 컨테이너 개발환경 구성 Rancher Desktop은 Kubernetes 및 Docker 환경을 로컬에서 쉽게 설정하고 관리할 수 있도록 도와주는 오픈 소스 도구입니다. 다음은 Rancher Desktop의 주요 특징과 기능에 대한 설명입니다.주요 특징로컬 Kubernetes 클러스터: Rancher Desktop은 로컬에서 Kubernetes 클러스터를 쉽게 실행하고 관리할 수 있게 해줍니다. 사용자는 단일 노드 Kubernetes 클러스터를 간편하게 설정할 수 있으며, 클러스터 설정과 관리 작업을 직관적인 UI를 통해 수행할 수 있습니다.Docker 지원: Rancher Desktop은 Docker를 기본적으로 지원하며, Docker 이미지의 빌드 및 실행을 로컬 환경에서 쉽게 할 수 있습니다. Docker CLI와 호환되.. 2024. 7. 24. Kibana Alerting 복잡한 조건을 체크 및 알람 n8n 자동화 연동 n8n을 사용하여 Kibana와 연동하여 복잡한 조건을 체크하고 알람을 설정하는 자동화 프로세스를 구축하는 것은 좋은 선택입니다. n8n은 데이터를 수집, 처리, 모니터링 및 자동화할 수 있는 강력한 워크플로 자동화 도구입니다. 여기에 Kibana와의 연동을 포함하는 프로세스를 설명하겠습니다.1. n8n 환경 설정n8n을 설치하고 실행해야 합니다. n8n은 Docker, npm, 또는 바이너리 파일을 통해 설치할 수 있습니다.2. Kibana에서 데이터 접근 설정Kibana에서 데이터를 검색하려면 Elasticsearch의 API를 사용할 수 있습니다. 이를 위해서는 Kibana가 설치된 서버에서 API 접근이 가능하도록 설정해야 합니다. 보안을 위해 API 키를 생성하거나 HTTP 인증을 설정할 수 있.. 2024. 7. 16. Grafana와 Superset 연계하여 통합된 차트 대시보드 시각화 방법 Grafana와 Apache Superset을 연계하여 대시보드를 구성하는 방법은 데이터를 시각화하고 모니터링하는데 매우 유용합니다. 두 도구를 통합하면 각 도구의 장점을 최대한 활용할 수 있습니다.Grafana와 Superset 설치도구를 설치해야 합니다. 각 도구의 공식 문서를 참고하여 설치를 완료합니다.Grafana 설치 가이드Apache Superset 설치 가이드데이터 소스 구성Grafana와 Superset에 동일한 데이터 소스를 구성합니다. 예를 들어, MySQL, PostgreSQL, ClickHouse 등 여러 데이터베이스를 사용할 수 있습니다.GrafanaGrafana에 로그인 후, 'Configuration' > 'Data Sources'로 이동합니다.'Add data source'를.. 2024. 7. 10. 아파치 플링크(Apache Flink) 스트림 프로세싱 프레임워크 구성 Apache Flink 개요Apache Flink는 고성능, 저지연, 그리고 분산 스트리밍 데이터 처리 시스템입니다. Flink는 실시간 스트리밍 데이터와 배치 데이터를 모두 처리할 수 있는 유연한 플랫폼을 제공합니다. 주로 실시간 분석, 데이터 파이프라인, ETL(Extract, Transform, Load) 작업, 이벤트 기반 애플리케이션 등에 사용됩니다.주요 특징저지연 스트리밍 처리: Flink는 이벤트가 발생하는 즉시 데이터를 처리할 수 있습니다.높은 처리량: 분산 시스템 구조로 인해 대규모 데이터도 빠르게 처리할 수 있습니다.상태 관리: Flink는 상태 기반의 스트리밍 작업을 지원하며, 상태를 효율적으로 관리할 수 있는 기능을 제공합니다.유연한 API: DataStream API와 DataSe.. 2024. 7. 9. Elasticsearch 버킷 제한 too_many_buckets_exception 문제 해결 Elasticsearch 검색 쿼리가 실행될 때 너무 많은 버킷을 생성하려고 시도하면 제한을 초과했다는 오류 메세지가 발생합니다. 여기서 "버킷"은 특정 필드의 값이나 범위에 따라 문서를 그룹화하는 데 사용되는 데이터 구조를 말합니다. 이 문제를 해결하는 방법은 몇 가지가 있습니다.쿼리 최적화: 너무 많은 버킷을 생성하지 않도록 쿼리를 조정합니다. 예를 들어, 집계(aggregations)의 범위를 줄이거나, 필요하지 않은 집계를 제거합니다.search.max_buckets 설정 변경: Elasticsearch 클러스터 설정에서 search.max_buckets 값을 늘려서 허용되는 최대 버킷 수를 증가시킬 수 있습니다. 하지만 이 방법은 메모리 사용량이 증가할 수 있으므로 주의해서 사용해야 합니다.PU.. 2024. 7. 7. 이전 1 2 3 4 ··· 65 다음
