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등록: 2026년부터

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DevOps
RDS 모니터링을 위한 나만의 CloudWatch Dashboard 만들기
이 글은 AWS RDS 데이터베이스의 성능과 상태를 효과적으로 모니터링하기 위한 맞춤형 CloudWatch Dashboard를 구축하는 방법을 다룹니다. 저자는 직방 기술 블로그의 DBA로서, 기존 솔루션들의 한계를 느끼고 자신만의 대시보드를 만들게 된 배경을 설명합니다. 주요 지표들을 시각화하여 데이터베이스의 문제점을 빠르게 파악하고 대응하는 것이 목표입니다. 글에서는 어떤 지표들을 대시보드에 포함시키고 어떻게 구성하는지에 대한 구체적인 방법론을 제시하며, 이를 통해 RDS 운영의 효율성을 높이고 안정성을 확보하는 데 기여합니다. DevOps 관점에서 인프라 모니터링의 중요성을 강조하며, 실질적인 구축 가이드라인을 제공합니다.
RDSCloudWatchDashboard
직방·2023년 9월 18일
DevOps
Tracing NodeJs Applications with OpenTelemetry
이 글은 Node.js 애플리케이션의 성능 모니터링을 위한 Tracing 기법과 OpenTelemetry 활용법을 소개합니다. 일반적으로 모니터링이라고 하면 로그와 메트릭을 먼저 떠올리지만, Tracing은 애플리케이션의 요청 흐름을 상세하게 추적하여 병목 현상이나 에러 발생 지점을 파악하는 데 중요한 역할을 합니다. OpenTelemetry는 이러한 Tracing 데이터를 수집하고 전송하기 위한 표준화된 도구로, 다양한 언어와 프레임워크를 지원합니다. 글에서는 OpenTelemetry를 Node.js 프로젝트에 적용하는 구체적인 방법과 Tracing 데이터를 통해 얻을 수 있는 인사이트를 설명하며, 이를 통해 애플리케이션의 안정성과 성능을 향상시킬 수 있음을 강조합니다.
Node.jsOpenTelemetryTracing
직방·2023년 9월 15일
DevOps
lambda@edge를 활용한 이미지 워터마킹
본문이 제공되지 않아 정확한 분석이 어렵습니다. 하지만 제목 'lambda@edge를 활용한 이미지 워터마킹'을 바탕으로 추정해 볼 때, 이 글은 AWS Lambda@Edge를 사용하여 이미지에 워터마크를 삽입하는 기술적인 내용을 다룰 것으로 예상됩니다. Lambda@Edge는 CDN(CloudFront) 엣지에서 코드를 실행할 수 있게 해주는 서비스로, 이를 활용하면 사용자 요청 시점에 동적으로 이미지를 처리하여 워터마크를 추가할 수 있습니다. 이를 통해 별도의 이미지 처리 서버 없이도 효율적인 워터마킹 시스템을 구축하는 방법을 설명할 가능성이 높습니다. 주요 기술로는 AWS Lambda, CloudFront, 이미지 처리 라이브러리 등이 언급될 수 있으며, CDN의 이점을 활용한 성능 최적화 및 비용 절감 효과에 대한 내용도 포함될 수 있습니다. 다만, 제공된 본문이 오류 메시지로 대체되어 구체적인 내용은 파악할 수 없습니다.
Lambda@EdgeAWS이미지 워터마킹
직방·2023년 7월 10일
DevOps
Multi-stage Docker Build와 BuildKit
이 글은 Docker 이미지 빌드 효율성을 높이기 위한 Multi-stage Build와 BuildKit에 대해 설명합니다. 기존 Dockerfile 작성 방식의 단점과 Builder pattern의 복잡성을 지적하며, Multi-stage Build가 하나의 Dockerfile에서 여러 단계를 거쳐 필요한 결과물만 최종 이미지에 포함시키는 방식을 소개합니다. `FROM` 절을 여러 번 사용하거나 `AS` 키워드로 빌드 단계를 명명하여 가독성을 높일 수 있습니다. 또한, BuildKit을 활용하여 빌드 속도를 향상시키고 캐싱 전략을 최적화하는 방법을 다룹니다. 이를 통해 최종 Docker 이미지의 크기를 줄이고 빌드 프로세스를 간소화하는 방법을 제시합니다.
DockerMulti-stage BuildBuildKit
직방·2023년 4월 21일
DevOps
직방이 사용자 행동 로그를 관리하는 방법. ZAMS
직방 FE 지원팀은 사용자 행동 분석 로그 코드의 데이터 오류 및 누락 문제를 해결하기 위해 새로운 시스템 'ZAMS'를 개발했습니다. 사용자 행동 로그는 비즈니스 지표로 중요하지만, 기존에는 개발자가 로그 수집 코드를 적용하는 과정이 체계적이지 못해 데이터 오류 및 누락 문제가 빈번하게 발생했습니다. 데이터 분석팀이 구글 시트로 로그 리스트를 전달하면 FE 개발자가 코드를 작성하여 반영하는 방식이었는데, 이 과정에서 발생하는 비효율성과 문제점을 개선하고자 ZAMS 시스템을 구축하게 되었습니다. ZAMS는 이러한 로그 관리 프로세스를 개선하여 데이터의 정확성과 신뢰성을 높이는 것을 목표로 합니다.
사용자 행동 로그로그 관리데이터 오류
직방·2022년 1월 11일
DevOps
테스트 좋아하세요?
이 글은 테스트 기반 개발 방법론의 중요성을 강조하며, 실제 프로젝트에서 겪었던 테스트 환경 구성의 어려움과 해결 과정을 공유합니다. 특히 Typescript의 path aliasing 설정 문제와 Jest 설정을 통해 이를 해결하는 방법을 설명합니다. 또한, 배포 환경과 다른 테스트 전용 데이터베이스 연결 시 발생할 수 있는 Side Effect를 방지하기 위해 Docker를 활용한 테스트 전용 환경 구축의 필요성을 역설합니다. 다른 팀의 Docker 활용 사례를 참고하여 효과적인 테스트 환경을 구축하는 과정을 보여주며, 테스트의 중요성과 실질적인 구현 방안을 제시합니다.
테스트TDDE2E 테스트
직방·2021년 10월 1일
DevOps
MongoDB, AWS S3에서 특정 기간에만 저장해야하는 데이터는 어떻게 쉽게 관리할까?
이 글은 MongoDB와 AWS S3에 저장되는 데이터의 수명 주기 관리(Data Lifecycle Management)에 대한 내용을 다룹니다. 특정 기간이 지나면 더 이상 사용하지 않거나 접근 빈도가 낮아지는 데이터를 효율적으로 관리하는 방법을 설명합니다. 특히, MongoDB의 TTL(Time To Live) 인덱스를 활용하여 일정 시간이 지나면 자동으로 데이터를 삭제하는 방법과 AWS S3의 수명 주기 정책을 이용하여 객체를 자동으로 아카이브하거나 삭제하는 방법을 소개합니다. 이를 통해 스토리지 비용을 절감하고 데이터 관리의 복잡성을 줄이는 방안을 제시합니다. 데이터의 가용성과 비용 효율성을 동시에 고려해야 하는 서비스에 유용한 정보를 제공합니다.
MongoDBAWS S3Data Lifecycle Management
직방·2021년 7월 27일
DevOps
Azure-pipeline 배포는 내 머신으로! (aka. self-hosted)
이 글은 Azure Pipeline을 사용하여 CI/CD 파이프라인을 구축하고, 이를 자체 호스팅 에이전트(self-hosted agent)를 통해 개인 머신이나 사내 서버에서 실행하는 방법을 다룹니다. 기존 클라우드 기반 에이전트의 제약사항을 극복하고, 더 유연하고 효율적인 배포 환경을 구축하는 데 초점을 맞춥니다. 특히, Kubernetes 클러스터를 활용하여 에이전트를 관리하고 배포하는 과정을 상세히 설명하며, 이를 통해 개발 생산성을 향상시키고 비용을 절감하는 방안을 제시합니다. Azure Pipeline의 강력한 기능을 자체 환경에 맞게 커스터마이징하고자 하는 개발자 및 DevOps 엔지니어에게 유용한 정보를 제공합니다.
Azure PipelineSelf-hosted agentCI/CD
직방·2021년 4월 22일
DevOps
IaC — Automate your infrastructure with AWS and CDK
이 글은 IaC(Infrastructure as Code)의 개념과 AWS 및 CDK를 활용하여 클라우드 인프라를 자동화하는 방법을 설명합니다. IaC는 코드를 통해 인프라를 정의하고 관리함으로써, 복잡한 클라우드 환경에서도 재현 가능한 솔루션 배포를 가능하게 합니다. 특히 Zigbang에서 마이크로서비스 아키텍처 환경에 IaC를 어떻게 적용하고 있는지 사례를 통해 보여줍니다. IaC를 사용하면 인프라를 프로그래밍하고 버전 관리하며 개발자가 직접 관리할 수 있어, 인프라 구축 및 배포의 효율성과 안정성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
IaCAWSCDK
직방·2021년 4월 22일