Haonly's Blog

새로 받은 Mac에 Java 설치

먼저  Homebrew를 설치한다.

1. Java (OpenJDK) 설치

$ brew install cask

$ brew tap adoptopenjdk/openjdk

- OpenJDK8 설치

$ brew install --cask adoptopenjdk8

2. Java 버전  변경

- 설치된 JDK 버전 확인

$ /usr/libexec/java_home -V

- 변경

# 1.8 버전으로 변경
$ export JAVA_HOME=$(/usr/libexec/java_home -v 1.8)

# 11 버전으로 변경
$ export JAVA_HOME=$(/usr/libexec/java_home -v 11)

Jenkins 빌드 에러 해결기

> no tty present and no askpass program specified

빌드 에러 나서 에러 메시지 확인해보니 이러했다!

참고: https://stackoverflow.com/questions/21659637/how-to-fix-sudo-no-tty-present-and-no-askpass-program-specified-error

해결 완료!

기본서이긴 하지만 기본이 없는 나를 위한 정리! 

(진짜 진짜 뭐라도 공부 좀 하자 싶어서 ^^)

인터넷은 잘 동작하고 있어서 대부분의 사람들은 인공의 무언가라기보다 태평양 같은 천연자원으로 생각한다. 이런 규모의 기술이 이토록 오류가 없었던 적은 언제가 마지막일까?
- 앨런 케이, Dr. Dobbs 저널 인터뷰에서(2012)

-> 내가 든 생각은 누군가의 영혼이 갈려서..? ㅋㅋㅋ

데이터 중심 애플리케이션의 경우 CPU 성능은 애플리케이션을 제한하는 요소가 아니며, 더 큰 문제는 보통 데이터의 양, 데이터의 복잡도, 데이터의 변화속도다.

데이터 중심 애플리케이션은 

• 데이터베이스
• 캐시(읽기 속도 향상)
• 검색 색인
• 스트림 처리
• 일괄 처리

를 필요로 한다.

그러나, 애플리케이션마다 요구사항이 다르기 때문에 애플리케이션을 만들 때 어떤 도구와 어떤 접근 방식이 수행 중인 작업에 가장 적합한지 생각해야 한다.

-> 신뢰성 / 확장성 / 유지보수성

데이터 시스템에 대한 생각

데이터 저장과 처리를 위한 여러 새로운 도구들이 모여 만드는 데이터 시스템에 대한 이해가 필요!

데이터 시스템에서의 좋은 API는 어떤 모습일까?

1. 신뢰성

하드웨어나 소프트웨어 결함, 심지어 휴먼에러 같은 역경에 직면하더라도 시스템은 지속적으로 올바르게 동작해야 한다.

-> 올바르게, 무언가 잘못되더라도 지속적으로 올바르게 동작함.

잘못될 수 있는 일: 결함

결함을 예측하고 대처할 수 있는 시스템: 내결함성, 탄력성(resilient)

사실 모든 결함을 막을 수 없기에(블랙홀이 지구와 지구상의 모든 서버를 삼켜버려도 웹 호스팅이 가능한 내결함성을 지닐 순 없기에...ㅋㅋ),

특정 유형의 결함 내성에 대해서만 이야기 하는 것이 타당하다.

결함과 장애는 다름

결함: 사양에서 벗어난 시스템의 한 구성 요소

장애: 사용자에게 필요한 서비스를 제공하지 못하고 시스템 전체가 멈춘 경우.

내결함성 시스템을 훈련시킴 -> 넷플릭스 카오스 몽키 예시

오류와 결함의 종류:

하드웨어 결함 / 소프트웨어 오류(신속한 해결책이 없음) / 인적 오류(롤백 필요, 테스트 추가, 모니터링 대책, 조기 교육(ㅜㅜ))

신뢰성은 단순한 것이 아니다. 일상적인 애플리케이션 조차도 안정적으로 작동해야 한다.

"중요하지 않은" 애플리케이션도 사용자에 대한 책임이 있어야 한다. 사진 애플리케이션에서 사진이 모두 사라진다면 어떻게 될 것인가? 백업을 복원하는 방법을 알고 있을까?

2. 확장성

시스템의 데이터 양, 트래픽 양, 복잡도가 증가하면서 이를 처리할 수 있는 적절한 방법이 있어야 한다.

시스템이 현재 안정적으로 동작한다고 해서 미래에도 안정적으로 동작한다는 보장은 없다. 

시스템은 전에 처리했던 양보다 더 많은 데이터를 처리하고 있을지도 모른다.

확장성은 증가한 부하에 대처하는 시스템 능력을 말하는데, 이때 고려한 질문은,

"시스템이 특정 방식으로 커지면 이에 대처하기 위한 선택은 무엇인가?", "추가 부하를 다루기 위해 계산 자원을 어떻게 투입할까?"라는 구체적인 용어이다.

부하 기술하기

부하 매개변수: 웹 서버의 초당 요청 수, 데이터베이스의 읽기 대 쓰기 비율, 활성 사용자 수, 등

트위터 예시: 

사용자는 팔로워에게 새로운 메시지를 게시할 수 있다(평균 초당 4.6k 요청, 피크일 때 초당 12k 요청 이상)
사용자는 팔로우한 사람이 작성한 트윗을 볼 수 있다(초당 300k 요청)

성능 기술하기

1. 부하 매개변수를 증가시키고 시스템 자원은 변경하지 않고 유지하면 시스템 성능은 어떻게 영향을 받을까?

2. 부하 매개변수를 증가시켰을 때 성능이 변하지 않고 유지되길 원한다면 자원을 얼마나 많이 늘려야 할까?

시스템 성능 면에서 일괄 처리 시스템은 처리량, 온라인 시스템은 응답시간이 중요한 성능 지표이다.

평균보다 여러가지 상황을 고려한 백분위 응답시간을 사용하는 것이 좋다.

사용자가 보통 얼마나 오랫동안 기다려야 하는지 알고 싶다면 중앙값이 좋은 지표다.(p50)

응답 시간 지연에 따라 매출에 영향을 주기도 하는 시스템이 있다는 것을 기억하자!

시스템의 확장성을 테스트하려고 인위적으로 부하를 생성하는 경우 부하 생성 클라이언트는 응답 시간과 독립적으로 요청을 지속적으로 보내야 한다. 만약 클라이언트가 다음 요청을 보내기 전에 이전 요청이 완료되길 기다리면 테스트에서 인위적으로 대기 시간을 실제보다 더 짧게 만들어 평가를 왜곡한다.

부하 대응 접근 방식

성능 측정을 위한 부하와 지표 매개변수를 확인했다.

부하 매개변수가 어느 정도 증가하더라도 좋은 성능을 유지하려면 어떻게 해야 할까?

흔히 아는 내용: 스케일 업 / 스케일 아웃

적절한 사양의 장비 몇 대가 다량의 낮은 사양 가상 장비보다 훨씬 간단하고 저렴함

일부 시스템은 탄력적이다. 컴퓨팅 자원을 자동으로 추가할 수 있다는 점.

그렇지 않은 시스템은 수동으로 확장해야 한다.(수동으로 확장하는 시스템이 더 간단하고 운영상 예상치 못한 일이 더 적다. -> 이해 안됨!)

다수의 장비에 stateless 서비스를 배포하는 일은 상당히 간단하지만,

단일 노드에 stateful 데이터 시스템을 분산 설치하는 일은 복잡하다.

그래서 대용량 데이터와 트래픽을 다루지 않는 사용 사례에도 분산 데이터 시스템이 향후 기본 아키텍처로 자리 잡을 가능성이 있다.

특정 애플리케이션에 적합한 확장성을 갖춘 아키텍처는 주요 동작이 무엇이고 잘하지 않는 동작이 무엇인지에 대한 가정을 바탕으로 구축하고 이 가정은 곧 부하 매개변수가 된다.

3. 유지보수성

시간이 지남에 따라 여러 다양한 사람들이 시스템 상에서 작업할 것이기 때문에 모든 사용자가 시스템 상에서 생산적으로 작업할 수 있게 해야 한다.

초기 개발 그 이후 지속해서 이어지는 유지보수에 소프트웨어 비용의 대부분이 들어간다.

레거시 시스템 유지보수 작업은 모두가 싫어하는 일이다(나도..)

그래서 이러한 유지보수 중 고통을 최소화하고 레거시 소프트웨어를 직접 만들지 않게끔 애초에 설계를 잘해야 한다. 

이러한 원칙으로는

• 운용성: 운영팀이 시스템을 원활하게 운영할 수 있게 쉽게 만들어라.
• 단순성: 시스템에서 복잡도를 최대한 제거해 새로운 엔지니어가 시스템을 이해하기 쉽게 만들어라.
• 발전성: 엔지니어가 이후에 시스템을 쉽게 변경할 수 있게 하라. 그래야 요구사항 변경 같은 예기치 않은 사용 사례를 적용하기가 쉽다. 이 속성은 유연성/수정가능성/적응성으로 알려져 있다.

운용성 책임 작업 중 기억에 남는 작업:

• 시스템 장애, 성능 저하 등의 문제의 원인을 추적
• 예측 가능한 운영과 안정적인 서비스 환경을 유지하기 위한 절차 정의
• 개인 인사 이동에도 시스템에 대한 조직의 지식을 보존함

단순성에서 기억에 남는 내용:

• 변수 명명, 모듈 간 강한 커플링, 임시방편으로 문제를 해결한 사례, 복잡한 의존성 등등이 복잡도의 다양한 증상이다.

복잡도 때문에 시스템 유지보수가 어려울 때 예산과 일정이 초과되며 버그가 생길 위험이 더 크다.

시스템을 단순하게 ㅁ나든느 일이 반드시 기능을 줄인다는 의미는 아니다. 우발적 복잡도를 줄인다는 뜻일 수 있다.

추상화하면 우발적 복잡도를 제거할 수 있다.

발전성: 변화를 쉽게 만들기

시스템의 요구사항이 영원히 바뀌지 않을 가능성은 매우 적다.

(최근 진행한 업무에서 짠 스크립트는 버전 26까지 갔던 거 보면 사실인 듯하다 ㅋㅋ)

조직 프로세스 측면에서 애자일 작업 패턴은 변화에 적응하기 위한 프레임워크를 제공한다. 

애자일 커뮤니티에서는 자주 변화하는 환경에서 소프트웨어를 개발할 때 도움이 되는 기술 도구와 패턴을 개발하고 있다.

정리

데이터 중심 애플리케이션을 생각하는 기본적인 방법 몇 가지를 알아봤다.

애플리케이션이 유용하려면 충족되어야 할 요구사항(비기능적 요구사항, 기능적 요구사항) 중 신뢰성/유지보수성/확장성을 살펴봤다.

신뢰성: 결함이 발생해도 시스템이 올바르게 동작하게 만드는 것.

확장성: 부하가 증가해도 좋은 성능을 유지하기 위한 전략.

유지보수성: 본질은 시스템에서 작업한느 엔지니어와 운영팀의 삶을 개선. 좋은 추상화를 통한 복잡도를 줄이기.

안타깝게도 애플리케이션을 신뢰할 수 있고, 확장 가능하며 유지보수하기 쉽게 만들어주는 간단한 해결책은 없다. 

하지만 여러 애플리케이션에서 계속 재현되는 특정 패턴과 기술이 있다.

spark-sql이 데이터를 빠르게 search 하는데 효과적이긴 하지만 데이터가 너무 크거나 복잡한 연산을 필요로 할 때는 Spark RDD API를 사용하는 것이 더 나을 때가 있다.
스칼라로 코드를 작성할 수 있기 때문에 복잡한 연산을 표현하기에 더 직관적이고 적절하다.

combine 관련 연산 중 가장 많이 쓰이는 두 개의 메소드가 groupByKey와 reduceByKey이다.
groupByKey보다는 reduceByKey가 더 효율적으로 구현되어 있다.

그래서 공식 API 문서를 비롯한 여러 곳에서 groupByKey 사용을 권장하지 않고 있다.

이유는 map-side combine이 효율적인데 groupByKey는 map-side combine을 하지 않도록 되어있기 때문이다.

https://databricks.gitbooks.io/databricks-spark-knowledge-base/content/best_practices/prefer_reducebykey_over_groupbykey.html
(groupByKey 보다 reduceByKey가 더 나은 이유)

1. Homebrew를 통해 설치 (시간이 조금 걸린다)

>> brew install redis

2. redis server 시작

>> brew services restart redis

3. redis-cli 접속

>> redis-cli

4. redis info 확인

>> brew info redis

위와 같이 사용 가능.

port는 6379인 것으로 확인

Redis 특징

• key-value 형태의 NoSQL
• in-memory 기반으로 세컨더리DB 정도로 활용

1. 오늘의 감사

• 주변에 좋은 사람들이 많음에 감사합니다. 나를 예뻐하는 사람, 나에게 영감을 주는 사람들이 많습니다.
• 추운 날 따듯하게 일할 수 있음에 감사합니다.

2. 마음이 뭉클해지는 모먼트

블로그에 글쓰기를 완전히 놓은 것은 아니었다.

다만, 생각 정리가 되지 않았고, 공부를 해도 정리를 하며 느려지는 공부의 속도가 아쉬워서 잠시 글을 쓰지 않았다.

사실 생각 정리는 글을 쓰며 더 잘되는데... ㅎㅎ

연말이 되어서 그런 건지, 최근에 나에게 영감을 주는 사람들을 만나서 그런 건지 오늘은 꼭 블로그를 써야겠다고 다짐했다.

5년 전 2017년에 세계여행을 떠난 내가 문득 생각났다.

그때는 여행지에서 느낀 감정들과 내가 했던 생각들, 내가 보는 것들을 모두 잊지 않고 기억하려 애썼는데,

5년이 지난 지금 내 기억에는 그렇게 억지로 기억하려 곱씹었던 순간들보다 내 온 감정을 통해 느낀 즐겁거나 슬픈 시간들이 더 진하게 남았다.

5년이 지나 만난 혜리와 22살의 우리는 참 어렸다고, 지금 간다면 우리 더 잘 여행할 수 있을 것 같다는 이야기를 나눴다.

지금 이런 여행을 하려면 포기해야 할 것들이 너무나 아쉽다는, 아주 현실적인 생각이 순간 들었고, 그래서 5년 전 내 기억들이 더욱 소중해졌다. 이런 기억들로 지금들을 살아가는 거지!

다시 되돌아보니 5년 전 나, 아주 씩씩했구나!

1. 도움이 필요한 일에 흔쾌히 협조적인 순간

2. 당연한 일을 당연하지 않게 생각하며 감사를 표하는 따뜻한 마음

요 두 가지 순간과 따뜻한 마음이 만나 오늘 내 하루를 만들었나 보다. 

'성장', '성장' 하며 바쁘게 굴러가던 나의 하루들이었는데, 연말이라는 기회로 천천히 돌아보고 있다.

이렇게 당연한 일에 고마워하는 마음과, 함께 일하는 동료를 통해 또 한 번 내가 더 좋은 사람이 되고 싶다는 다짐을 한다.

어릴 때는 '회사원'이 되는 게 무서웠다. 무섭다기보다 사실 지겨워 보였다.

욕심이 많아 하는 학생회, 독서 동아리, 영어모임, 운동 등등 바쁘게 살아가는 나를 보며 어른들은 내가 뭐라도 될 것이라고 말씀하셨다.

그런데 내가 된 건 그냥 '회사원'이었다. 이 괴리감이 그동안 나를 작게 만들어 왔었다.

내가 어떤 모습이었어야 그때 어른들이 말씀하셨던 '뭐'와 지금의 나 사이에 괴리감이 없을까.

생각해보면 정해진 건 없다. 나는 정해진 것 없이, 그저 또 욕심을 부리고, 생각보다 화려하지 않은 내 모습에 그렇게 나를 미워만 했던 것 같다.

지금의 나는 이렇게나 주변에 좋은 사람이 많은걸, 이렇게나 나에게 좋은 영감을 주는 사람들이 많은걸!

조금씩 지금의 내 모습을 온전히 예뻐하고 사랑하게 되는 것 같다.

3. 마음이 따뜻한 사람이 되는 법

나는 그렇게 좋은 사람이 아니라고 생각해 왔다.

조금 까탈스럽기도, 예민하기도 한데, 자꾸 주변에는 좋은 사람들만 있다.

자꾸만 예쁘다고 해주는 사람과 같이 있으면 어느 순간 내가 예뻐 보이고,

업무를 보며 칭찬을 받으면 더 잘하고 싶어 진다.

자꾸만 예쁘다고 해주는 사람과 자꾸만 칭찬을 해주는 사람들이 고맙다. 내가 더 잘하고 싶다는 생각이 든다.

나는 좋은 사람이 아닌데, 자꾸 이렇게 좋은 사람들이 주변에 있는 것은 기회겠지.

주변의 좋은 사람들에게 이렇게 영감을 받다 보면, 나도 그렇게 좋은 사람이 될 수 있겠지.

예쁘고 따뜻한 마음으로 주변 사람들을 대하고 싶다. 

계속 그렇게 따뜻한 마음을 가진 사람이 되고 싶다.