안녕하세요! 강사님 로드 밸런싱 & 서버 관련 질문드립니다. Spring Cloud로 개발하는 마이크로서비스 애플리케이션(MSA) 현재 저는 섹션 2 API Gateway Service 까지 강의를 진행한 상태입니다. 현업에서는 해당 강의에서 나와있는 것처럼 어플리케이션 단에서의 로드 밸런싱 구현을 많이 하나요? 아니라면 현업에서는 어떠한 방법으로 자주 사용하여 구현을 하나요? 어떤 상황에서 어플리케이션 단에서의 로드 밸런싱 구현을 하나요? 트래픽 분산을 목적으로 로드 밸런싱을 사용하기 위해 여러 개의 어플리케이션 인스턴스들을 서버에 올린다고 하였을 때 현업에서는 어떻게 관리하나요? AWS EC2 기준으로 설명해주시면 좋을 것 같습니다! 읽어주셔서 감사합니다(__)
docker network 지정 시 해당 network내에서 할당되는 ip 대역에 서비스 ip가 순차적으로 할당되는 것 같은데요, kafka같은 경우는 그 대역에서 직접 ip하나를 지정해서 사용하고 서비스에서도 그 kafka ip를 하드코딩으로 직접 지정해두는데, 환경에 따라 network ip 대역이 변경될 일은 없는건가요? docker container 네트워크 스펙인지 궁금합니다.
안녕하세요~~ 루비네 코딩 입니다 ^^ 최근 앱을 런칭할 때 다음과 같은 오류가 발생하고 있습니다. ModuleNotFoundError: No module named 'altair.vegalite.v4' 이런경우, 다음과 같이 altair 패키지의 버전을 바꾸어 설치해 주세요 ^^ 감사합니다~ pip uninstall altair pip install altair==4.2.2
안녕하세요 연구실에서 자체적으로 실험기기와 컴퓨터랑 통신을 진행하는 중인데, 하나가 해결이 안 되어서 너무 답답해서 고수님들께 자문을 구하려고 합니다. Rs232 rtu 모드를 지원한다고 한 OS-20 overhead stirrer과 통신을 진행 중 입니다. 이 친구의 통신 규격과 방식은 아래 그림 3개와 같습니다. 이중 stirrer control 부분을 제가 참조해서 저 command를 hex 방식으로 입력하였는데 도무지 안되는 겁니다. 그런데 웃긴게 이 회사에서 지원하는 공식 통신프로그램을 사용하면 작동이 잘 되더군요. Instruction overview에서 나온 규칙은 다음과 같습니다. Command 구조는 Prefix Instruction_code Data_frame Checksum로 되어 있고 입력의 prefix는 0xfe로 시작하며 responce는 0xfd로 시작합니다. 모든 바이트 사이에는 50ms delay가 존재해야하며 Dataframe은 큰 수 자리부터 전송합니다. ex) 1000rpm을 data frame에 입력하려고 할 시 Hex값이 03E8이니까 앞에 두 자리를 0x03에 해당하고 뒤에 두 자리를 0xE8로 해당시킵니다. Null은 0x00입니다. Checksum 방식은 0xfe,0xfd인 prefix를 제외하고 나머지를 전부 더한 값으로 0xnn 이런식으로 표현됩니다. 신기하게도 16진수의 2자리를 넘어가도 뒤에 2 자리만 붙이면 된다고 하더군요. ex) 0xfe 0xb1 0x03 0xe8 0x00 checksum인데 0xfe를 제외하고 다 더하면 019c이지만 0x9c만 입력하면 되는 형식입니다. 그래서 이 규칙대로 코드를 짜서 통신을 해 보았는데, 아무리 해도 안되어서 너무 답답합니다. 심지어 제가 잘못했는지 확인하려고 시리얼 통신 sniffer을 사용하여서 공식 프로그램에서는 어떻게 통신이 되나 뜯어보았습니다. 결과는 아래 사진과 같습니다. 제가 python으로 작성한 코드는 아래와 같습니다. import serial import time ser = serial.Serial( port='COM7', # Update with your actual port baudrate=9600, parity=serial.PARITY_NONE, # No parity stopbits=serial.STOPBITS_ONE, # 1 stop bit bytesize=serial.EIGHTBITS # 8 data bits ) def send_hex_string(hex_string): # Convert the hex string to bytes byte_data = bytes.fromhex(hex_string) # Send the bytes over the serial port ser.write(byte_data) def send_hex_string_with_delay(hex_string, delay_ms=50): for i in range(0, len(hex_string), 2): # Extract each pair of characters and convert to bytes hex_pair = hex_string[i:i + 2] byte_data = bytes.fromhex(hex_pair) # Send the bytes over the serial port ser.write(byte_data) # Wait for the specified delay time.sleep(delay_ms / 1000.0) command = 'feb103e8009c' send_hex_string_with_delay(command) ser.close() 또한 파이썬에서의 결과를 시리얼 전송으로 보면 다음과 같습니다. 입력은 제대로 되는데 기기에는 반응이 제대로 나오지 않네요... 제가 잘못하고 빠뜨린 점이 있을까요? 읽어주셔서 정말 감사드립니다.
몇주전에 MSA 후속 강의에 대해 문의드렸습니다. 이벤트 소싱, 보상 트랜잭션 등 후속 강의 계획이 있으신건가요? 계획이 있고, 로드맵을 알려주시면 기다릴텐데.. 아무 소식이 없이 계속 미루어지고 있습니다. 저와 같이 해당 강의를 이미 들으셨던 분, 새로 들으시는 분들 모두가 궁금해하고 듣고싶은 강의라고 생각됩니다. 후속 강의가 없다면, 해당 강의의 내용만으로는 사실 실무에서는 사용하기 어렵다고 생각됩니다. axon framework 를 별도로 공부해서 어떻게 할지 감은 오지만, 그래도 강사님이 실무에서 사용했던 방법을 공유받고 싶은 마음입니다. 꼭 좀 계획을 공유부탁드립니다. 혹시라도 후속 강의에 대한 계획이 없는거여도 말씀 좀 부탁드립니다.
mariadb가 아닌 oracle로 진행을 해보고 있는데 mariadb의 auto_increment 대신 oracle로 seq를 만들어 자동 증가하게 했습니다. 이렇게 적용을 하니 connector 에서 이런 오류를 주는데 오라클로 할 때는 설정이 많이 다른지 질문드립니다!!! ERROR [my-oracle-connect|task-0] WorkerSourceTask{id=my-oracle-connect-0} Task threw an uncaught and unrecoverable exception. Task is being killed and will not recover until manually restarted (org.apache.kafka.connect.runtime.WorkerTask:196) org.apache.kafka.connect.errors.ConnectException: Scale of Decimal value for incrementing column must be 0 at io.confluent.connect.jdbc.source.TimestampIncrementingCriteria.extractDecimalId(TimestampIncrementingCriteria.java:283) at io.confluent.connect.jdbc.source.TimestampIncrementingCriteria.extractOffsetIncrementedId(TimestampIncrementingCriteria.java:268) at io.confluent.connect.jdbc.source.TimestampIncrementingCriteria.extractValues(TimestampIncrementingCriteria.java:208) at io.confluent.connect.jdbc.source.TimestampIncrementingTableQuerier.extractRecord(TimestampIncrementingTableQuerier.java:230) at io.confluent.connect.jdbc.source.JdbcSourceTask.poll(JdbcSourceTask.java:418) at org.apache.kafka.connect.runtime.AbstractWorkerSourceTask.poll(AbstractWorkerSourceTask.java:452) at org.apache.kafka.connect.runtime.AbstractWorkerSourceTask.execute(AbstractWorkerSourceTask.java:346) at org.apache.kafka.connect.runtime.WorkerTask.doRun(WorkerTask.java:189) at org.apache.kafka.connect.runtime.WorkerTask.run(WorkerTask.java:244) at org.apache.kafka.connect.runtime.AbstractWorkerSourceTask.run(AbstractWorkerSourceTask.java:72) at java.base/java.util.concurrent.Executors$RunnableAdapter.call(Executors.java:515) at java.base/java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:264) at java.base/java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1128) at java.base/java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:628) at java.base/java.lang.Thread.run(Thread.java:834) [2023-12-06 19:56:27,342] INFO [my-oracle-connect|task-0] Stopping JDBC source task (io.confluent.connect.jdbc.source.JdbcSourceTask:354) [2023-12-06 19:56:27,342] INFO [my-oracle-connect|task-0] Closing resources for JDBC source task (io.confluent.connect.jdbc.source.JdbcSourceTask:366) [2023-12-06 19:56:27,342] INFO [my-oracle-connect|task-0] [Producer clientId=connector-producer-my-oracle-connect-0] Closing the Kafka producer with timeoutMillis = 30000 ms. (org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer:1297) [2023-12-06 19:56:27,344] INFO [my-oracle-connect|task-0] Metrics scheduler closed (org.apache.kafka.common.metrics.Metrics:693) [2023-12-06 19:56:27,344] INFO [my-oracle-connect|task-0] Closing reporter org.apache.kafka.common.metrics.JmxReporter (org.apache.kafka.common.metrics.Metrics:697) [2023-12-06 19:56:27,344] INFO [my-oracle-connect|task-0] Metrics reporters closed (org.apache.kafka.common.metrics.Metrics:703) [2023-12-06 19:56:27,344] INFO [my-oracle-connect|task-0] App info kafka.producer for connector-producer-my-oracle-connect-0 unregistered (org.apache.kafka.common.utils.AppInfoParser:83) { "name": "my-oracle-connect", "config" : { "connector.class" : "io.confluent.connect.jdbc.JdbcSourceConnector", "connection.url":"jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:orcl", "connection.user":"test", "connection.password":"test", "mode": "incrementing", "incrementing.column.name":"ID", "table.whitelist":"USERS", "topic.prefix" : "my_oracle_", "tasks.max" : "1" } }
이전까지는 도커 서비스를 잘 수행이 됐었습니다. 이번 강의에서 docker-compose.yaml파일을 수정 후 서비스를 내렸다가 다시 올리려고 하니 사진처럼 해당 로그까지만 찍힌 후에 더 이상 진행이 되지 않고 있습니다. 계속 기다려봐도 상태가 그대로인 것을 보아하니 어딘가 문제가 생긴 것 같습니다. yaml파일은 올려주신 파일과 비교해봤을 때 오타나 다른 문제는 없는 것 같습니다. 원래의 docker-compose.yaml로 교체하면 잘 실행이 되는 상태입니다. 뭐가 문제일까요?
이전 단일 표본 검정에서 정규성 검증을 진행할 때 willcoxon 코드를 알려주실 때stats.wilcoxon(df[’무게‘]-120, alternative=’less’)와 같이 알려주셨는데 이번 대응표본 검정에서 정규성 검증을 진행할 때 willcoxon는 stats.wilcoxon(df[‘after’] ,df[‘before’], alternative = ‘greater’)와 같이 알려주셨습니다.또한 강의에서도 after와 before의 값을 빼서 넣은 값인 df['diff']를 그대로 사용해도 된다고 말씀하셨습니다.그래서 아래 사진과 같이 임의로 df[‘after’] - df[‘before’]를 넣어서 실행해봤는데 결과값이 똑같이 나왔습니다. 그럼 단일 표본 검정에서 알려주신대로 df[’무게‘]-120와 같이 df[‘after’] - df[‘before’]로 생각하고 넣어줘도 무방한 것인가요?