0702 멘토님 피드백
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만들려는 프로젝트의 제목 정하기
구상하고 생각했던 아키텍쳐의 특징과 소개
패킷 흘러가는 과정과 차단 어디서 되는지→
서비스 플로우 (패킷이 어디로 흘러가는지와 걸러질때의 이유) ai를 통해 어떻게 보안 테스트 하는지 알아보기 (WAF나 UFW에 걸리게 하는법)
(와이어샤크를 통하면 볼수 있지 않을까..)
기능테스트
노드 이중화 시 죽여도 잘 되는지(가용성 테스트-> node02 죽여보기) 한명이 총 발표하기
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강제 서버 하나 내리기 (가용성) → 정상 처리 가능한지
트래픽량을 외부에서 대용량 데이터를 쐇을 때 그래프 연동. → grafana를 통해 측정중
한 지점에서 데이터를 쏜 지점이고, 몇 초 이후 정상적으로 노드 추가 되었고 정상적으로 데이터가 분산되기 시작했다.
그래서 그래프는 이런식으로 그려졌다.
그래프 시간 간격을 줄이는 것.
빠르게 노드가 배치가 되고 그래프가 훨씬 빨리 급격히 꺾이는 점은 이런점들이 더 필요할 것 같다.
지금 오토스케일링 시 노드추가될때 기존 같은 스펙
기존에 동작하던 노드가 2개가 있는데, 외부에서 들어온 대용량 데이터가 들어왔다면
80%이상이 되었다. 81%가 있을수도있고 99%가 있을수도있다.
실제 외부 데이터 용량이 5개가 들어올수도있고 10개가 들어올수도있고.
5개 81% /10개 99%
내 룰은 80% 이상이면 노드 추가.
이 경우 새로 추가되는 노드의 스펙은 81%가 되건 99%가 되건 동일한 스펙으로 늘어나냐.
쿠버네티스 -스케일
스케일 2가지 노드 스케일(o) 파드 스케일
aws진영 → 오토스케일 그룹 (웹서버 2개 동작하면, 외부 데이터용량 들어오면 평균 cpu 80%로 늘었을 때
새로 만들어진 서버도 같은 웹서버, 똑같은 스펙의 서버 1대 증설)
하지만 여전히 대용량 데이터가 대기중이라면, 하나 늘리는게 의미가 있을까
훨씬 더 좋은 서버 1개를 추가하면 대처가 가능하다.
88% 뒤에 대기중인 대용량 데이터 그떄맞게 맞는 서버 1대
오토스케일 그룹은 실제로 잘 적용하진 않는다.
*AWS karpenter
카펜터 솔루션을 오픈소스로 만들어서, 예를 들어 aws에도 적용가능하지만
오픈스택에 넣으면 오픈스택에도 적용가능하고 애저에도 적용가능하다면
좋은 솔루션이 된다.
기존에는 두개에 새로운 노드 추가 될 때 스펙의 사양은 매번 똑같았다.
이걸 개선하도록 했다. 나중에 좋은 하나를 더 늘렸더니 두가지를 그래프로 비교해보면
성능 개선효과가 아랫쪽이 훨씬더 나았다.(후자)
이런 기술은 aws 오픈소스 카펜터가 있는데 자체개발해보았다.
트래픽파악이 가능한
직접 그림 그리기, 트래픽흐름도
부하테스트했다가 복구하면 문제가 발생할 수 있음.
나중에 누군가 외부에서 접근해서
스크린샷 찍어놓고 중간중간 동영상으로 나중에 문제 발생할 때 대비해서
영상 촬영해놓기.
문제 발생하면 앞뒤로 붙여놓기 해서 자료로 써도됨.
그림 점검. (트래픽흐름도, 그래프)