
리셀봇 원리로 알아보는 Cypress
애프터캠프
자동 로그인, 자동 상품 구매 동작 원리를 Cypress를 통해서 배워봅니다
초급
Cypress, 소프트웨어 테스트







토스
에 관심있는 사람들도 듣는 중!





토스
에 관심있는 사람들도 듣는 중!
먼저 경험한 수강생들의 후기
5.0
특별한 청어
당신 덕분에 살았습니다. 당신께 절하고 싶습니다. 방향을 알려주세요.
5.0
인프런 후니
GOOOD
5.0
위험한 까마귀
BEST
관찰가능성
DataDog
관찰 가능성이란 무엇일까요? 관찰가능성은 종종 "모니터링"과 동일한 의미로 쓰이곤 하지만, 본질적으로 그 의미가 다릅니다. "모니터링"은 운영 환경의 소프트웨어의 수치(metric)를 측정하고 그 수치를 기반으로 알람을 보내고, 수치를 시각화해서 보여주어 개발자 / 운영자들이 시스템의 상태를 파악할 수 있게 하는 행위 혹은 시스템이라고 할 수 있죠.
그러나 "관찰가능성" 은 본질적으로 수치를 수집하는 것을 넘어서 소프트웨어가 실행되는 분산된 어플리케이션(서버, 클라이언트, DB, 그외 모두)에서의 코드의 실행 흐름과 발생하는 모든 이벤트에 대해 무한에 가까운 카디널리티와 디멘셔널리티를 갖춘 구조화된 정보를 수집하고, 그 정보들을 빠르게(~10초 이내) 검색 / 집계하여 개발자 / 운영자가 현재 어플리케이션의 상태를 능동적으로 탐색하고 조사할 수 있도록 하는 시스템과 엔지니어링 문화를 말합니다.
여러분의 소프트웨어는 "관찰가능성"을 지원하나요? 소프트웨어 디버깅은 주로 어떤 방식으로 이뤄지나요? 운영환경에 문제가 생겼다는 것을 어떻게 전달받나요? 문제가 생겼다는 제보를 받았을 때 문제를 재현하려고 노력하고 있나요?
관찰 가능성에 관한 여러 질문들이 있습니다. 이 강의는 그 질문들에 대해 여러분의 소프트웨어와 여러분의 팀(혼자도 포함하여)이 어떤 방식으로 대처하는지 스스로 고민해보고, 떠오르는 의문과 더 좋은 방안을 제시하기 위해 제작되었습니다.
학습 대상은
누구일까요?
운영 환경 디버깅이 힘든 개발자
운영배포가 무서운 개발자
전체
64개
해당 강의에서 제공:
전체
14개
4.8
14개의 수강평
같은 분야의 다른 강의를 만나보세요!