(작성일: 2024.05.05) 앞서 ELK Series 1, 2를 통해 ELK를 구축하였다.그리고 이 `ELK`를 사용하기 위해 `Springboot` 코드를 개발하였다. 상세한 코드 설명 보다는 `Springboot`에서 어떻게 `ELK`를 사용했는지 일부 코드만 첨부하여 참고할 수 있도록 나열하겠다. https://tessssssssy.tistory.com/12 [ELK] ELK 개념 정리 (ELK 1)(작성일: 2024.05.05) ES (Elastic Search)- 방대한 양의 데이터를 신속하게, 거의 실시간(NRT, Near Real Time)으로 저장, 검색, 분석할 수 있다. - 엘라스틱서치는 검색을 위해 단독으로 사용될 수 있고 ELK(Elastitessssssssy.tistory.c..

(작성일: 2024.05.05) ES 도입 과정엘라스틱서치를 도입하는 과정에서 고민을 많이 했다. 첫 째로, 기존의 약 2,000여 개의 게시글 데이터가 존재할 때 MYSQL 동적 쿼리와 QueryDSL을 사용한 검색만으로 로컬은 물론 쿠버네티스 환경에서도 빠른 검색이 가능했다.하지만 데이터 크롤링을 통해 약 50만 개의 데이터를 수집했고 이를 DB에 반영한 후 다시 실행하니 검색이 되지 않았다. 문제의 원인은 데이터베이스에 부하가 생겼기 때문이었다. DB에서 일일히 비교를 하기 때문에 처리하는데 시간이 오래 소요되고 결국 TIMEOUT이 발생하여 정상적으로 실행이 되지 못한 것이었다. 그래서 JMETER, nGrinder로 부하 테스트를 진행했고 TPS, 에러율 등의 데이터를 확인한 결과, 최종..

(작성일: 2024.05.05) ES (Elastic Search)- 방대한 양의 데이터를 신속하게, 거의 실시간(NRT, Near Real Time)으로 저장, 검색, 분석할 수 있다. - 엘라스틱서치는 검색을 위해 단독으로 사용될 수 있고 ELK(Elasticsearch/Logstash/Kibana) 스택으로 사용되기도 한다. ELK- Logstash - 다양한 소스(db, csv 등)의 로그 또는 트랜잭션 데이터를 수집, 집계, 파싱하여 elasticsearch로 전달 - Elasticsearch - logstash로부터 받은 데이터를 검색 및 집계하여 필요하거나 관심 있는 정보 획득 - Kibana - elasticsearch의 빠른 검색을 통해 데이터를 시각화 및 모니터링..

JPQL- `Spring Data JPA`에서 사용할 수 있는 쿼리- 엔티티 객체를 대상으로 수행하는 쿼리 → 매핑된 엔티티의 이름과 필드의 이름을 사용한다. Query Method- 주제(`Subject`)와 서술어(`Predicate`)로 구분한다.- `By` → 서술어의 시작을 나타내는 구분자 역할 - 서술어 - 검색 및 정렬 조건을 지정하는 영역 - `AND`, `OR`로 조건 확장도 가능하다.List findByLastnameAndEmail(String lastName, String email); - `find…By` - `read…By` - `get…By` - `query…By` - `search…By` - `stream…By` ⇒ 조회 기능 find…ByOptional..

(작성일: 2024.07.19) 목차- `AWS`에서 제공하는 여러 기능들을 이용한 `HTTP` -> `HTTPS` 전환- 사용 기능 - `AWS` - `EC2` - `Nginx` - `Certificate Manager` - `Route 53` - `로드 밸런서` - `대상 그룹` - `보안 그룹` - 가비아 - 사용한 기능별로 각각 어떤 역할을 하는지에 대해 알고 있다는 가정하에 설정하는 법을 소개하는데 초점을 둔 글이다. - 추후 이번 설정에 사용된 각 기능들에 대해 상세히 정리한 글을 포스팅할 예정이다. 도입 계기현재 지난 부트캠프 때 미니 프로젝트로 진행한 캠핑온탑..