공부 기록장

[Docker] 컨테이너 시간대 KST로 변경하여 실행하기

dream_for — Tue, 2 Dec 2025 13:55:23 +0900

Docker 컨테이너가 서버의 KST 시간대를 상속하지 않고 UTC로 나오는 이유는 Docker의 설계 특성 때문이다.

서버가 KST 시간대를 따라도, 컨테이너는 항상 기본 UTC이다.

그렇기에 docker 환경에서 배포된 애플리케이션 서버 로그를 grafana로 확인 할 때,

9시간 이전의 시간으로 나타나는 경우가 종종 있었다.

이를 해결해보자!

docker 컨테이너 내부로 이동하여 시간대를 확인해보면, UTC 2025 시간대를 따르고 있는 것을 확인.

$ docker exec -it 4130fe1aac69 /bin/bash
root@4130fe1aac69:/opt/program# date
Tue Dec  2 04:44:52 UTC 2025

아래와 같이 docker 실행 명령어에 -e, -v 파라미터 값을 추가하면 된다.

# KST 시간대로 재실행
docker run -d \
  --name container_name> \
  -e TZ=Asia/Seoul \
  -v /etc/localtime:/etc/localtime:ro \
  <image_name>

혹은 docker-compose를 사용하는 경우라면

docker-compose.yml 을 아래와 같이 설정할 수 있다.

services:
  flask-app:
    image: <image_name>
    environment:
      - TZ=Asia/Seoul
    volumes:
      - /etc/localtime:/etc/localtime:ro
      - /etc/timezone:/etc/timezone:ro

네이버의 Media Tech 기술들

dream_for — Tue, 11 Nov 2025 11:19:28 +0900

DAN24

실시간 라이브 인코딩

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네이버 TV

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Dan25

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네이버

[팀네이버 컨퍼런스 DAN25] Keynote 03: 입체적 경험이 가능한 콘텐츠 플랫폼

tv.naver.com

ncloud Media Intelligence Platform

https://www.ncloud.com/product/media/mediaAIUnderstanding#detail

NAVER CLOUD PLATFORM

cloud computing services for corporations, IaaS, PaaS, SaaS, with Global region and Security Technology Certification

www.ncloud.com

ABP 기술

https://www.navercorp.com/media/pressReleasesDetail?seq=33096

보도자료 News

네이버 보도자료 수록

www.navercorp.com

AI인코딩 최적화, MUAi, 오토클립

https://byline.network/2025/07/0718-5/

[AI 막차 탑승 : HyperCLOVA X] HCX J팀의 점메추저메추 서비스 산출물 소개, 챌린지 참여 후기

dream_for — Wed, 3 Jul 2024 22:21:10 +0900

안녕하세요.
6월 1일부터 7월 3일까지 약 한 달 간 NUCU (NAVER Cloud User Community) 에서 주최 및 주관한 [AI 막차탑승 : HyperCLOVA X 프로젝트 챌린지] 프로젝트에 참여하였습니다.
해당 프로젝트는 Clova Studio 의 다양한 서비스들을 깊게 학습 및 실습하고 이를 활용해 팀원들과 협업하여 실제 서비스를 구현해보는 챌린지였습니다. 또한 제공되는 Credit을 통해 서버, 로드밸런서 등 NCP 인프라 서비스들을 활용할 수 있었습니다.

실습했던 내용들을 정리하고, J팀의 서비스 '점메추저메추' 산출물에 대한 소개, 그리고 참여 후기를 남겨보려 합니다.

1. 팀 소개 및 주제 선정

제가 속한 J팀은 클라우드 엔지니어, 클라우드 아키텍트, 백엔드 개발자, 프리랜서 총 4명으로 이루어진 팀입니다.

저희는 각자 각자 하이퍼클로바X 서비스를 스터디하고 실습한 내용들을 공유하는 회의 시간을 매주 가졌습니다.
동시에 Clova Studio와 Hyper Clova X 를 활용하여 구현할 서비스에 대한 아이디어 기획도 함께 진행을 했는데요.

팀원분이 소개해주셨던 getgpt의 저메추 서비스(https://getgpt.app/play/OYWdTCSaIF?provider=google) 에서 아이디어를 얻었습니다. 요리에 넣을 재료를 사용자로부터 입력받아 이를 기반으로 만들 수 있는 요리를 소개해주는 '저메추' 서비스를 벤치마킹하였습니다.

벤치마킹한 '저메추' 서비스

여기서 약간 방향을 틀어 사용자로부터 위치와 음식을 입력받아 두 정보를 기반으로 음식점을 추천해주어
직장인들이 매번 메뉴와 음식점 선정에 겪는 어려움을 해소할 수 있는 '점메추저메추'(점심메뉴, 저녁메뉴 추천) 서비스로 아이디어를 구체화하게 되었습니다.

아래에서 보다 자세하게 서비스 설명을 이어나가도록 하겠습니다~

2. 스터디 및 실습 내용

Naver Cloud Platform Console (https://console.ncloud.com/dashboard) 과 Clova Studio (https://clovastudio.ncloud.com/) 에서 주로 hyper clova x 서비스를 사용해볼 수 있었고, 여러 실습을 진행하였습니다.

Clova Studio

우선 Clova Studio에서 초기에 힘을 썼던 부분은 '스킬 트레이너' 였습니다.
스킬 트레이너의 경우 사용자가 모델에게 학습할 정보들에 대한 자세한 설명을 직접 제공할 수 있으며,
결과값에 대한 형식 및 원하는 정보 추출에 대한 내용을 직접 제공하여 보다 모델의 완성도를 높일 수 있는 여러 도구들이 마련되어 있었습니다.

점메추 저메추 서비스 구현을 위해,
초반에 장소 검색을 위해 외부 OpenAPI인 네이버 지역 검색 API ( Naver Search Local API)를 활용하였고
세부적으로 장소와 음식 카테고리 기반으로 구체적인 음식점 검색을 하기 위해 스킬셋을 생성하여 모델 학습을 진행하는 방식을 채택했습니다.

1) 스킬셋 정보 입력 및 API Spec 정보 등록

API Spec의 경우, 실제 local search api 에 대한 정보, 입력 파라미터와 응답 파라미터에 대한 정보들을 json 형태로 입력해줘야 합니다.

해당 데이터를 바탕으로 내부적으로 api 호출이 진행되며, '검증하기' 를 통해 정상적으로 호출이 되는지 검증 또한 진행해볼 수 있었습니다.

Manifest 정보로는 보다 구체적으로 지역 검색 API에 대한 정보를 모델에게 설명하는 프롬프트를 작성해주었습니다.
API 호출 시 필요한 헤더 키 값이 무엇인지, 호출 시 필요한 검색 쿼리 파라미터는 무엇인지 최대한 자세히 작성하였습니다.

2) API 설명 추가 및 스킬 호출 추가 / 데이터 수집

다음으로 API 호출 시 필요한 값들 (header key 값들, query parameter) 에 대한 쿼리에 대한 추가적인 설명,
그리고 API 결과 값으로부터 상세하게 얻고 싶은 값들에 대한 설명을 입력하여
보다 모델이 상세하게 데이터들을 수집할 수 있도록 구성을 진행하였습니다.

4) 데이터 학습 및 APP 버전 관리

이후 데이터 학습이 진행되며,
실제로 API에 필요한 값들을 포함하고, API를 호출하여 얻는 값 중 원하는 결과값만을 도출하도록 학습을 진행한
하이퍼클로바X 모델 기반의 API를 활용할 수 있는 코드와 curl API 와 Python Code가 제공됩니다.

Clova Studio 실습을 통해 하이퍼 클로바 x 모델에 데이터들을 학습시키고, 세부적인 조정 및 튜닝이 가능하였습니다.
비록 해당 Open API 를 스킬셋으로 활용하기에는, 결과가 도출되기까지 오랜 시간이 걸리기 때문에 실제 서비스에 직접 적용할 수는 없었지만,
쉽고 빠르게 모델 구축을 하기에 최적화된 플랫폼이라는 것을 다시 한 번 느꼈던 것 같습니다.

Naver Cloud Platform Console

Clova Studio 는 학습 기반의 생성형 AI 모델을 구축하는데 사용했다면,
Naver Cloud Platform을 통해서는 점메추저메추 서비스를 하나의 웹서비스로 배포하기 위해 여러 인프라 장비 서비스들을 쉽게 활용할 수 있었습니다.
아래 Naver Cloud Platform 콘솔을 통해 여러 네트워크 서비스 및 인프라(Server, Public IP, Load Balancer)들을 쉽게 관리할 수 있었습니다.

서버 생성 및 관리 대시보드는 아래와 같습니다.
사용한 인프라 서버로는 Rocky linux 8.6을 사용하였습니다.

특히, 서버 접근 보안으로는 IP 기반으로 제어가 되어 있었는데, 해당 서버에 접근할 수 있는 IP 를 쉽게 등록할 수 있는 ACG 서비스가 정말 편리했던 것 같습니다.

3. 점메추저메추 서비스 소개

저희가 구현한 '점메추저메추' 서비스는 사용자가 '위치'와 '음식 종류' 두 가지를 입력하면, 이에 기반하여 음식점을 추천해주는 서비스입니다.
위치와 음식 카테고리를 기반으로 Naver Search API를 활용해 장소(음식점)을 검색하고, Naver Blog Search API를 통해 각 음식점에 대한 리뷰를 남긴 블로그로부터 Beautiful Soup 라이브러리를 기반으로 블로그의 텍스트를 추출하고, 해당 텍스트를 하이퍼클로바X 모델을 활용하여 블로그 내용을 요약하여,
최종적으로 사용자에게 여러 맛집들에 대한 정보들을 제공하는 서비스입니다.

구현한 서비스 링크는 아래와 같습니다.
https://www.jummmechu.shop/

시연 화면은 다음과 같습니다. 위 링크에 연결하게 되면, 아래와 같은 화면이 나타납니다.

사용자가 위치와 음식 종류 두 가지를 입력하고 나면, 아래와 같이 결과가 도출됩니다.

'역삼', '스시' 집을 검색했을 때는 '대진도원참치 강남역집' 이라는 식당이 상위 첫번째 결과로 나타났는데요.
음식종류, 전화번호, 공식 사이트 링크, 그리고 블로그 리뷰의 제목, 블로그명, 블로그 링크와 해당 블로그 글의 요약본이 나타납니다.

(추가) Open Map 버튼을 클릭하여 위치에 대한 지도가 나올 수 있도록 구현을 추가적으로 진행완료.)

블로그의 요약본의 경우, 첫 문장에서 '해당 블로그 글의 핵심 내용을 5문장 이내로 요약하면 다음과 같습니다' 와 같이
미리 학습한 프롬프트에 대한 값이 나는 것을 확인할 수 있었습니다.

현재 반응형으로도 개발을 하여, 모바일에서도 접속하여 문제없이 결과를 확인할 수 있도록 구현하였습니다.

4. 사용한 서비스 및 개발 도구

사용한 Naver Cloud의 인프라 서비스는 아래와 같습니다.
- Clova Studio
- Global DNS
- LoadBalancer
- Server (Rocky OS 8.6)
- Certificate Manager

개발하는데 사용한 언어 및 프레임워크는 다음과 같습니다.
- Python FastAPI (Backend Framework)
- React, HTML/CSS/Javascript (Frontend)

5. 프로젝트 후기

이번 HyperClova X 막차 챌린지 프로젝트를 통해 NCP를 통해 인프라 서비스들을 쉽게 이용하고,
Clova Studio 를 통해 하이퍼 클로바X 모델에 스킬셋 및 스킬 트레이너를 활용해 보다 정교한 prompt engineering을 해볼 수 있었습니다.

팀원분들이 없었다면 혼자서는 어려움을 많이 겪었겠지만,
매주 온라인으로 모여 각자 실습한 내용들을 공유하는 시간을 통해, 초반에 두 플랫폼을 사용하는데 있어 많은 도움을 얻었고 저 또한 마지막 서비스 구현과 개발을 진행하는데 있어 더욱 열정을 쏟을 수 있었던 것 같습니다.

특히 마지막 5주차 때는 오프라인으로 만나 네트워킹을 하며 팀원분들을 포함해 다양한 직군의 개발자, 엔지니어, 마케터 분들을 만나 소통할 수 있었고, 모각코 시간을 통해 인프라 환경 구축 및 개발 환경 세팅을 진행하며, 서비스 구현을 하는데 박차를 가할 수 있었습니다.
그동안 팀원분들의 지속적인 인사이트 공유를 통해, 서비스를 기획하고 구현해나가며 챌린지를 마무리하기까지 지속적인 동기부여가 되었던 것 같습니다.

남은 시간 동안 '점메추저메추' 서비스의 프론트 앞단 부분들을 조금 더 다듬어 사용성 있는 서비스로 개선해 나가보려 합니다. :)

마지막으로 하이퍼클로바X 챌린지를 통해 AI, Cloud 두 분야에 대한 시야가 더 넓어진 것 같고,
이번 프로젝트를 하며 얻은 경험과 개발자로서 보유한 역량들을 기반으로 재밌는 서비스들을 더 많이 개발해보고 싶다는 생각이 들었습니다.

[Docker] Windows용 Docker 이미지 생성하기

dream_for — Mon, 19 Jun 2023 14:53:37 +0900

1. Docker Engine 설치

https://docs.docker.com/desktop/

Docker Desktop

docs.docker.com

2. MySQL Docker Image 다운로드

$ docker pull mysql/mysql-server:8.0

Docker Image 생성

3. 다운로드 받은 Docker Image로 Docker Container 실행

$ docker run --name=mysql_container --restart on-failure -d mysql/mysql-server:8.0
(컨테이너 이름 : docker_container)

Docker container 생성

$ docker ps

현재 컴퓨터에서 실행하고 있는 모든 Docker Container 확인

4. MySQL Root 계정의 패스워드 찾기

$ docker logs mysql_container 2>&1 | grep GENERATED

임시 생성 PASSWORD
E2X9*Y%4^A74Hg05?osAL&2N+JM_;kMB

5. MySQL shell 실행하기

$ docker exec -it mysql_container mysql -u root -p

docker exec -it mysql_container 이후로는 컨테이너 내에서 실행하고 싶은 명령어들을 작성해주면된다.

[Java/JUnit5] Paramterized Tests 사용하기

dream_for — Tue, 13 Jun 2023 18:53:35 +0900

https://dublin-java.tistory.com/56

JUnit 5 Parameterized Tests 사용하기

혹시 테스트 코드를 작성할 때 아래와 같은 중복되는 코드를 작성하고 계신가요? @Test @DisplayName("User 생성 name 2자 미만 예외처리") void createUserException01() { IllegalArgumentException e = assertThrows(IllegalArgu

dublin-java.tistory.com

[JAVA] 멀티 스레드 환경에서의 동시성 제어 AtomicVariable

dream_for — Tue, 13 Jun 2023 13:28:00 +0900

https://jaehoney.tistory.com/112

Java - Atomic Variable (+ 동시성 제어 비교 with volatile, synchronized)

동시성 제어 in 자바 자바에서 Multi Thread 환경의 동시성을 제어를 위한 방법은 대표적으로 3가지가 있습니다. volatile synchronized Atomic variable 3가지 방법은 모두 쓰임새가 다른 데 같이 살펴보겠습니

jaehoney.tistory.com

[디자인패턴] 전략 패턴 (Strategy Pattern) 에 대해 알아보자

dream_for — Mon, 12 Jun 2023 10:36:53 +0900

전략 패턴(Strategy Pattern) 이란?

전략 패턴이란, 실행 중에 알고리즘을 선택할 수 있게 하는 행위 소프트웨어 디자인 패턴 (Behavior Design Pattern) 이다. 특정한 계열의 알고리즘들을 정의하고, 각 알고리즘을 캡슐화 하여 이 알고리즘들을 해당 계열 안에서 상호 교체가 가능하게 만든다.

각 객체들이 할 수 있는 행위(알고리즘) 각각에 대해 전략 클래스를 생성하고, 유사한 행위들을 캡슐화하는 인터페이스를 정의하여, 객체의 행위를 동적으로 바꾸고 싶은 경우 직접 행위를 수정하지 않고 전략을 바꿔줌으로써 행위를 유연하게 확장하는 방법을 말한다.

여기서 포인트는?

유사한 행위에 대한 알고리즘을 각각 정의하여 캡슐화 한다.
객체의 행위(알고리즘, 전략)를 동적으로 바꿀 수 있는데, 직접 수정하는 것이 아니라 주입을 통해 유연하게 확장한다.

전략 패턴을 구성하는 3가지 요소

Client : 전략 객체를 생성하여 컨텍스트에 주입하는 제 3자 (공급자)
- 클라이언트는 다양한 전략 중 하나를 선택하여 생성한 후, 컨텍스트에게 주입한다.
Context : 전략 객체를 사용하는 소비자
- 공통되는 로직이 작성되어 있는 클래스
Strategy : 구체적인 전략의 공통, 추상체
- Strategy 인터페이스와 각 비즈니스 로직을 담당하는 하위 구현체들을 선언
ConcreteStrategy : 변경되는 구체적인 전략 구현체
- 새로운 비즈니스 로직이 추가되면, 인터페이스나 다른 구현체 변경 없이 새로 추가하기만 하면 됨

전략 패턴의 개념도 (스프링 입문을 위한 자바 객체 지향의 원리와 이해)

길찾기 예시를 통해 알아보자!

여러 이동 수단을 이용하는 길찾기 최적 경로 프로그램예시 ) 네이버 길찾기

사용자로부터 출발지, 도착지, 그리고 이동 수단을 입력 받아 길찾기를 진행하고 최적 경로를 알려주는 프로그램
기존 코드 if-else 분기 구문으로 이루어진 기존 코드의 단점
1. 확장의 어려움
  - 새로운 수단 (ex) 자전거, 미래 모빌리티) 을 통한 길찾기를 하고 싶은 경우, 코드가 길어지고 복잡해진다.
```
System.out.println("이동 수단을 선택해 주세요.(0. 종료 1. 대중 교통 2. 자동차 3. 도보 4. 자전거 5. 미래 모빌리티)");
```
```
else if (userInput==4){
    System.out.println("자전거를 이용한 최적 경로를 계산합니다.");
    //
}
else if (userInput==5){
    System.out.println("미래 모빌리티 XXX를 이용한 최적 경로를 계산합니다.");
    //
}
```
1. 누락, 변경의 위험성
  - 기존 코드를 수정하는 과정에서 수정하는 위치를 매번 찾아야 하고, 수정하면서 다른 코드에 영향을 미칠 수 있다.
즉 유지 보수하기 어려운 코드가 생산되었다.
public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner input = new Scanner(System.in); System.out.println("출발 지점을 입력해 주세요."); String departure = input.next(); System.out.println("도착 지점을 입력해 주세요."); String destination = input.next(); System.out.println("이동 수단을 선택해 주세요.(0. 종료 1. 대중 교통 2. 자동차 3. 도보)"); int userInput = input.nextInt(); if (userInput==1){ System.out.println("대중 교통을 이용한 최적 경로를 계산합니다."); // 대중 교통 기반 최적 경로 계산 } else if (userInput==2){ System.out.println("자동차를 이용한 최적 경로를 계산합니다."); // 자동차를 이용한 최적 경로 계산 } else if (userInput==3){ System.out.println("도보를 이용한 최적 경로를 계산합니다."); // 도보를 이용한 최적 경로 계산 } } }
기존의 분기 코드

전략 Strategy 코드

trace() 메서드: 출발지에서 도착지까지의 최적 경로를 계산하는 추상 메소드

public interface RouteStrategy {
    void trace(LocationInput locationInput);
}

전략 구현체 : PublicTransportStrategy전략 구현체 : CarStrategy전략 구현체 : WalkStrategy전략 구현체 : BicycleStrategy새로운 전략 구현체 : FutureMobilityXXX ?→ OCP(Open-Closed Principle, 개방 폐쇄 원칙) : 확장에 대해서는 열려 있고, 변경에 대해서는 닫혀 있는 원칙

public class BicycleStrategy implements RouteStrategy { @Override public void trace(LocationInput locationInput) { System.out.println(locationInput.getDeparture() + "에서 "+locationInput.getDestination()+"까지 자전거를 이용한 최적 경로 입니다.\\n\\n"); // } }
public class WalkingStrategy implements RouteStrategy { @Override public void trace(LocationInput locationInput) { System.out.println(locationInput.getDeparture() + "에서 "+locationInput.getDestination()+"까지 도보를 이용한 최적 경로입니다.\\n\\n"); // } }
public class CarStrategy implements RouteStrategy { @Override public void trace(LocationInput locationInput) { System.out.println(locationInput.getDeparture() + "에서 "+locationInput.getDestination()+"까지 자동차를 이용한 최적 경로 입니다.\\n\\n"); // } }
public class PublicTransportStrategy implements RouteStrategy { @Override public void trace(LocationInput locationInput) { System.out.println(locationInput.getDeparture() + "에서 "+locationInput.getDestination()+"까지 대중 교통을 이용한 최적 경로 입니다.\\n\\n"); // } }
전략 : RouteStrategy 인터페이스

Context 코드

execute(): 주입받은 RouteStrategy 구현체의 trace() 메서드를 호출

public class ShortestPathCalculator {
    private LocationInput locationInput;
    private RouteStrategy routeStrategy;

    void setLocation(LocationInput locationInput){
        this.locationInput = locationInput;
    }

    void setRouteStrategy(RouteStrategy strategy){
        this.routeStrategy = strategy;
    }

    void execute(){
        System.out.println("출발 : " + locationInput.getDeparture() + "\\n도착 : " + locationInput.getDestination());
        routeStrategy.trace(locationInput);
    }
}

→ DIP (Dependency Injection Principle, 의존성 주입 원칙) : 상위 모듈이 하위 모듈에 의존하지 않음

컨텍스트 : ShortestPathCalculator

Client 코드

전략 객체를 생성하고 주입하는 공급자

public class MapUserClient {

    public static void main(String[] args) {
        Scanner input = new Scanner(System.in);
        ShortestPathCalculator pathCalculator = new ShortestPathCalculator();
        LocationInput locationInput = new LocationInput();

        System.out.println("출발 지점을 입력해 주세요.");  locationInput.setDeparture(input.next());
        System.out.println("도착 지점을 입력해 주세요.");   locationInput.setDestination(input.next());
        pathCalculator.setLocation(locationInput);

        while(ifInput){
            System.out.println("이동 수단을 선택해 주세요.(1. 대중 교통 2. 자동차 3. 도보 4. 자전거)");
            int userInput = input.nextInt();
            switch (userInput) {
                case PUBLIC_TRANSPORTATION:
                    pathCalculator.setRouteStrategy(new PublicTransportStrategy());
                    continue;
                case AUTO_MOBILE:
                    pathCalculator.setRouteStrategy(new CarStrategy());
                    continue;
                case WALK:
                    pathCalculator.setRouteStrategy(new WalkingStrategy());
                    continue;
                case BICYCLE:
                    pathCalculator.setRouteStrategy(new BicycleStrategy());
            }
            pathCalculator.execute(); // 실행 
        }
    }
}

public class LocationInput {
    private String departure;
    private String destination;

    void setDeparture(String departure){
        this.departure = departure;
    }

    void setDestination(String destination){
        this.destination = destination;
    }

    String getDeparture(){return departure;}
    String getDestination(){return destination;}
}

public class ClientCommand {
    public static final int EXIT = 0;
    public static final int PUBLIC_TRANSPORT = 1;
    public static final int CAR = 2;
    public static final int WALK = 3;
    public static final int BICYCLE = 4;
}

Client : MapUserClient전략 패턴을 적용한 새로운 코드

전략 패턴은 언제 적용하는 것이 좋을까?

객체 내에서 다른 알고리즘을 사용하고, 런타임 중에 한 알고리즘에서 다른 알고리즘으로 전환이 필요할 때
일부 동작을 실행하는 방식만 다른 유사한 클래스가 많이 있는 경우
패턴을 사용하여, 컨텍스트에서 중요하지 않을 수 있는 알고리즘을 세부 구상체에서 구현하여, 클래스의 비즈니스 로직을 분리하고자 할 때
클래스에 동일한 계열 내의 서로 다른 알고리즘을 전환하는 거대한 덩어리의 조건문이 있는 경우

전략 패턴의 장점

새로운 전략을 추가해도 기존 코드(Context 코드)를 변경하지 않는다. (OCP)
상속 대신 위임을 사용할 수 있다. (DIP)
실행 중 동적으로 전략의 변경이 가능하다. (런타임 시 전략 변경)
알고리즘의 구현 세부 정보를 분리할 수 있다.

☹️ 전략 패턴의 단점

클라이언트 코드가 구체적인 전략을 알아야 한다.
전략 패턴 도입으로 설계의 복잡도가 증가한다.
- 한 두 가지의 알고리즘만 있고, 패턴이 거의 변경되지 않는 경우 과도하게 추상화하여 복잡하게 만들 필요가 없다.
최신 모던 프로그래밍 기술을 이용해 익명 함수를 활용하여 다양한 버전의 알고리즘을 구현할 수 있기 때문에, 인터페이스와 클래스로 분리하여 코드를 부풀리지 않는 것이 좋다.

전략 패턴을 한 문장으로 요약해본다면?

클라이언트의 전략을 생성해 전략을 실행할 컨텍스트에 주입하는 패턴!

[Git] .gitignore 적용되지 않는 문제 해결하기

dream_for — Thu, 18 May 2023 18:26:03 +0900

gitignore에 새로운 파일명을 적고 적용을 하려고 했을 때,

제대로 작동하지 않는 경우가 발생한다.

이는 원격 저장소에 이미 저장되어 있는 파일에 대해,

로컬에서 삭제 혹은 gitignore에 적용한다고 해서 원격 저장소에서 삭제가 이루어지지 않기 때문이다.

이러한 경우 캐시 되어 있는 파일들을 모두 삭제 후, 다시 적용을 해주어 해결할 수 있다.

다음의 명령어를 사용하면 된다.

git rm -r --cached .
git add .
git commit -m "fixed untracked files"

예를 들어,

application.yml 의 파일을 새로 아래 .gitignore에 추가해주었다.

application.yml에 중요한 aws 관련 정보들을 추가한 후에 이를 git에 업로드되지 않도록 유의해야 하는 상황이었다.

그러나 commit 해야 하는 파일에 application.yml에 포함되어 있다.

따라서 위의 명령어들을 차례대로 터미널 창에 입력해주었다.

위와 같이 Git 저장소에 업로드되어 있는 모든 파일이 remove되고,

다시 commit을 하게 되면

원격 저장소에 업로드되어 있는 application.yml이 정상적으로 delete 되었다는 설명이 나타나는 것을 확인할 수 있다.

[AWS/RDS] 이 데이터베이스는 삭제 방지 옵션이 활성화되어 있습니다 문제 해결하기

dream_for — Tue, 16 May 2023 01:30:52 +0900

문제 상황

최근 교내 축제 웹사이트 백엔드 Admin 서버를 Elastic Beanstalk으로, MySQL DB를 RDS로 배포한 후 서비스를 출시한지도 어느덧 약 일주일이라는 시간이 지났다.
AWS로부터 점점 RDS 인스턴스 프리티어 만료에 따른 과금 메일이 지속해서 오고 있고 AWS Billing 청구서를 보니 점점 사비로는 감당하기 어려울 정도의 요금이 청구되고 있었다.

결국에 스냅샷을 저장하고 RDS 인스턴스를 삭제하기로 결정하였다.

아래와 같이 삭제를 눌렀는데,

이슈 발생

다음과 같은 이슈가 발생하였다.
삭제 방지 옵션이 활성화되어 있어 곧바로 인스턴스 삭제를 할 수가 없었다.

문제 해결

찾아보니, AWS는 데이터베이스가 예기치 않게 삭제되는 것을 방지하기 위해
인스턴스 구성에 '삭제 방지 활성화' 옵션을 제공하고 있고, 이 옵션을 비활성화로 변경해주어야 삭제가 가능하다.

fepe 인스턴스의 수정을 눌러준 후

가장 아래에 위치한 "삭제 방지 활성화" 옵션을 꺼주도록 하자.

수정 예약은 "즉시 적용" 으로 바꾸어 가능한 빨리 비동기식으로 적용되도록 하자.

DB 최종 스냅샷은 꼭 생성하도록 하자!

해결 완료!

[AWS/Github CI/CD] Code Pipline을 이용한 Elastic Beanstalk 자동 배포

dream_for — Wed, 10 May 2023 18:03:27 +0900

1. Code Build

2. Pipeline

https://potato-yong.tistory.com/80

[CI/CD] Git과 연동하여 AWS Pipeline 생성하기

이번에 해볼 실습은 AWS에서 제공하고 있는 실습이다. aws.amazon.com/ko/getting-started/hands-on/create-continuous-delivery-pipeline/ AWS에서 지속적 전달 파이프라인을 생성 아래의 다이어그램은 이 자습서에서 사

potato-yong.tistory.com

https://www.red-gate.com/simple-talk/blogs/deploying-a-nodejs-application-from-github-to-aws-elastic-beanstalk-and-creating-a-ci-cd-aws-codepipeline/

Deploying a NodeJS application from GitHub to AWS Elastic Beanstalk and creating a CI/CD AWS CodePipeline. - Simple Talk

Goals In this article I will assist you to deploy a NodeJS application from GitHub into AWS Elastic Beanstalk and Building a CI/CD pipeline. What is

www.red-gate.com

https://velog.io/@ovovvv/AWS-Elastic-Beanstalk%EC%97%90-Node.js-%ED%94%84%EB%A1%9C%EC%A0%9D%ED%8A%B8-%EC%98%AC%EB%A6%AC%EA%B8%B0

AWS Elastic Beanstalk에 Node.js 프로젝트 올리기

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