ShaShaKa Dev Note

Spark를 통해 csv파일을 읽고, 해당 내용을 다시 kafka로 write하는 예제를 알아보도록 하겠습니다. 먼저 아래와 같이 sbt 파일에 dependency를 추가해주도록 합니다. - build.sbt

cassandra에 노래와 사용자가 선호하는 노래의 정보가 들어있는 상태에서 성향이 비슷한 유저가 듣는 노래를 종합해 추천하는 시스템을 만들어보도록 하겠습니다. 먼저 아래와 같이 해당 곡들의 id를 모아 저장할 accumulator를 만들어줍니다.

spark와 cassandra가 서로 연동되어 있는 상태에서, spark를 통해서 cassandra에 insert 하는 예제를 알아보도록 하겠습니다. 먼저 아래와 같이 keyspace를 만들어주고, 현재 빌보드를 참고하여 10곡의 노래를 cassandra에 insert구문을 통해 넣어주도록 합니다.

먼저 MS Azure에 가입하고, computer-vision에도 구독을 추가하도록 합니다. 그 이후, 본인의 cognitive-service의 subscription key를 확인하고, 해당 key를 통해 아래와 같이 request call을 호출합니다.

docker를 통해 elasticsearch APM 서버를 연동하는 법을 알아보도록 하겠습니다. 해당 서버를 띄우기 위해서는 elasticsearch, kibana, elasticsearch APM 서버가 필요합니다. 세가지 서버가 서로 연동되어야 하기 때문에, docker network를 생성해주고 해당 network 안에서 서로 호출이 가능하도록 설정합니다.

쿠버네티스를 사용하여 local에서 docker image를 생성하고 실행하는 방법입니다. 가장 먼저, minikube와 kubectl을 다운로드받고, docker도 local에 설치해줍니다. 이후, 아래와 같이 순서대로 명령어를 실행해주면, application이 배포되고 실행되는 것을 확인할 수 있습니다.

실제 서비스의 업무 규칙과 Framework을 독립적으로 만드는 예제입니다. 이번 예제에서는 Spring과 ratpack 두가지의 framework를 사용하여 만들어 보도록 합니다. 전체적인 구조는 아래와 같이 구성하도록 합니다. 유저의 입력을 받는 각각의 controller [SpringController, RatpackHandler] 실제 업무 규칙만을 포함한 TaskRule [ logService로부터 값을 받아와 TaskRuleService에서 값을 return ] logService를 각각 구현한 Framework의 logService 구현체 [SpringLogServiceImpl, RatpackLogServiceImple] 위와 같이 구현하게 되면 실제 기능을 담당하는 TaskRule은 Framework에 영향을 받지 않고, 동작이 가능하게 됩니다. Spring과 Ratpack에서 각각 위 component를 맵핑하는 코드는 아래와 같이 설정되게 됩니다. - SpringApp.java package org.test.shashaka;

개요 HTTP 프로토콜을 사용하여 인터넷을 통해 통신을 하는 경우,서버 또는 클라이언트는 특정 메시지에 대해 보낸 사람을 인증하는 것이 바람직합니다. 또한, 전송 중에 메시지가 변조되지 않았는지 확인하는 것 역시 권장됩니다. 이 문서에서는 서버와 클라이언트가 디지털 서명을 사용하여 HTTP 메시지에 인증 및 메시지 무결성을 동시에 추가하는 방법에 대해 설명합니다.