예제 23

SRE #4-예제로 보는 SLI/SLO 정의 방법

SRE #4-예제로 살펴보는 SLI/SLO 정의 방법조대협 (http://bcho.tistory.com) 앞에서 SRE의 주요 지표인 SLO/SLI의 개념에 대해서 설명하였는데, 그러면 실제 서비스에서는 어떻게 SLO/SLI를 정의하는지에 대해서 알아본다.SLI는 사용자 스토리당 3~5개 정도가 적당하다. 사용자 스토리는 로그인, 검색, 상품 상세 정보와 같이 하나의 기능을 의미한다고 보면된다. 아래 그림과 같은 간단한 게임 서비스가 있다고 가정하자. 이 서비스는 웹사이트를 가지고 있고, 그리고 앱을 통해서 접근이 가능한데, 내부적으로 API 서비스를 통해서 서비스가 된다. 내부 서비스에는 사용자 랭킹(Rank ), 사용자 프로파일 (User profiles) 등의 서비스가 있다. 이 서비스에서 "사용자..

로그 프레임워크 #2 - 기본 로깅 및 JSON 포맷으로 로깅하기

로그 시스템 #2- 자바 로그 & JSON 로그 포맷조대협 (http://bcho.tistory.com) 앞 글에서 간단하게 자바 로깅 프레임워크에 대해서 알아보았다. 그러면 앞에서 추천한 slf4j와 log4j2로 실제 로깅을 구현해보자SLF4J + log4j2메이븐 프로젝트를 열고 dependencies 부분에 아래 의존성을 추가한다. 버전은 최신 버전을 확인하도록 한다. artifactid가 log4j-slf4j-impl 이지만, log4j가 아니라 log4j2가 사용된다. org.apache.logging.log4jlog4j-slf4j-impl2.11.2 다음 log4j2의 설정 정보 파일인 log4j2.properties 파일을 src/main/resources 디렉토리 아래에 다음과 같이 생성..

Istio #4 - Istio 설치와 BookInfo 예제

Istio #4 - 설치 및 BookInfo 예제조대협 (http://bcho.tistory.com)Istio 설치그러면 직접 Istio 를 설치해보자, 설치 환경은 구글 클라우드의 쿠버네티스 환경을 사용한다. (쿠버네티스는 오픈소스이고, 대부분의 클라우드에서 지원하기 때문에 설치 방법은 크게 다르지 않다.)쿠버네티스 클러스터 생성콘솔에서 아래 그림과 같이 istio 라는 이름으로 쿠버네티스 클러스터를 생성한다. 테스트용이기 때문에, 한존에 클러스터를 생성하고, 전체 노드는 3개 각 노드는 4 CPU/15G 메모리로 생성하였다. 다음 작업은 구글 클라우드 콘솔에서 Cloud Shell내에서 진행한다.커맨드 라인에서 작업을 할것이기 때문에, gCloud SDK를 설치(https://cloud.google...

Circuit breaker 패턴을 이용한 장애에 강한 MSA 서비스 구현하기 #2 - Spring에서 Circuit breaker 구현

Circuit breaker 패턴을 이용한 장애에 강한 MSA 서비스 구현하기 #2Spring을 이용한 Circuit breaker 구현 조대협 (http://bcho.tistory.com) 앞의 글에서는 넷플릭스 Hystrix를 이용하여 Circuit break를 구현해보았다.실제 개발에서 Hystix로 개발도 가능하지만, 보통 자바의 경우에는 Spring framework을 많이 사용하기 때문에 이번 글에서는 Spring framework을 이용한 Circuit breaker를 구현하는 방법을 알아보도록 한다. 다행이도 근래에 Spring은 넷플릭스의 MSA 패턴들을 구현화한 오픈 소스들을 Spring 오픈 소스 프레임웍안으로 활발하게 합치는 작업을 진행하고 있어서 어렵지 않게 구현이 가능하다. 구현..

Circuit breaker 패턴을 이용한 장애에 강한 MSA 서비스 구현하기 #1 - Circuit breaker와 넷플릭스 Hystrix

Circuit breaker 패턴을 이용한 장애에 강한 MSA 서비스 구현하기 #1 Circuit breaker와 넷플릭스 Hystrix조대협 (http://bcho.tistory.com)MSA에서 서비스간 장애 전파마이크로 서비스 아키텍쳐 패턴은 시스템을 여러개의 서비스 컴포넌트로 나눠서 서비스 컴포넌트간에 호출하는 개념을 가지고 있다. 이 아키텍쳐는 장점도 많지만 반대로 몇가지 단점을 가지고 있는데 그중에 하나는 하나의 컴포넌트가 느려지거나 장애가 나면 그 장애가난 컴포넌트를 호출하는 종속된 컴포넌트까지 장애가 전파되는 특성을 가지고 있다. 이해를 돕기 위해서 아래 그림을 보자 Service A가 Service B를 호출하는 상황에서 어떤 문제로 인하여 Service B가 응답을 못하거나 또는 응답 ..

Tensorflow Object Detection API를 이용한 물체 인식 #3-얼굴은 학습시켜보자

Object Detection API를 이용하여 커스텀 데이타 학습하기얼굴인식 모델 만들기 조대협 (http://bcho.tistory.com) 이번글에서는 Tensorflow Object Detection API를 이용하여 직접 이미지를 인식할 수 있는 방법에 대해서 알아보자. 이미 가지고 있는 데이타를 가지고 다양한 상품에 대한 인식이나, 사람 얼굴에 대한 인식 모델을 머신러닝에 대한 전문적인 지식 없이도 손쉽게 만들 수 있다. Object Detection API 설치Object Detection API 설치는 http://bcho.tistory.com/1193 와 http://bcho.tistory.com/1192 에서 이미 다뤘기 때문에 별도로 언급하지 않는다.학습용 데이타 데이타 생성 및 준비..

연예인 얼굴 인식 모델을 만들어보자 - #1. 학습 데이타 준비하기

연예인 얼굴 인식 서비스를 만들어보자 #1 - 데이타 준비하기 CNN 에 대한 이론 공부와 텐서 플로우에 대한 기본 이해를 끝내서 실제로 모델을 만들어보기로 하였다.CNN을 이용한 이미지 인식중 대중적인 주제로 얼굴 인식 (Face recognition)을 주제로 잡아서, 이 모델을 만들기로 하고 아직 실력이 미흡하여 호주팀에서 일하고 있는 동료인 Win woo 라는 동료에게 모델과 튜토리얼 개발을 부탁하였다. 이제 부터 연재하는 연예인 얼굴 인식 서비스는 Win woo 가 만든 코드를 기반으로 하여 설명한다. (코드 원본 주소 : https://github.com/wwoo/tf_face ) 얼굴 데이타를 구할 수 있는곳먼저 얼굴 인식 모델을 만들려면, 학습을 시킬 충분한 데이타가 있어야 한다. 사람 얼..

텐서플로우의 세션,그래프 그리고 함수의 개념

텐서플로우의 세션,그래프 그리고 함수의 개념 조대협 (http://bcho.tistory.com) 그래프와 세션에 대한 개념이 헷갈려서, 좋은 샘플이 하나 만들어져서 공유합니다.텐서 플로우의 기본 작동 원리는 세션 시작전에 그래프를 정의해놓고, 세션을 시작하면 그 그래프가 실행되는 원리인데, 그래서 이 개념이 일반적인 프로그래밍 개념과 상의하여 헷갈리는 경우가 많다 즉, 세션을 시작해놓고 함수를 호출하는 케이스들이 대표적인데http://bcho.tistory.com/1170 코드를 재 사용해서 이해해보도록 하자 이 코드를 보면, tt = time * 10 을 세션 시작전에 정의해놨는데, 이 코드를 함수로 바꾸면 아래와 같은 형태가 된다. 변경전 코드 def main(): print 'start sessi..

딥러닝을 이용한 숫자 이미지 인식 #2/2-예측

딥러닝을 이용한 숫자 이미지 인식 #2/2 앞서 MNIST 데이타를 이용한 필기체 숫자를 인식하는 모델을 컨볼루셔널 네트워크 (CNN)을 이용하여 만들었다. 이번에는 이 모델을 이용해서 필기체 숫자 이미지를 인식하는 코드를 만들어 보자 조금 더 테스트를 쉽게 하기 위해서, 파이썬 주피터 노트북내에서 HTML 을 이용하여 마우스로 숫자를 그릴 수 있도록 하고, 그려진 이미지를 어떤 숫자인지 인식하도록 만들어 보겠다. 모델 로딩 먼저 앞의 예제에서 학습을한 모델을 로딩해보도록 하자.이 코드는 주피터 노트북에서 작성할때, 모델을 학습 시키는 코드 (http://bcho.tistory.com/1156) 와 별도의 새노트북에서 구현을 하도록 한다. 코드import tensorflow as tfimport nump..

텐서플로우 #3-숫자를 인식하는 모델을 만들어보자

텐서플로우로 모델을 만들어보자Softmax를 이용한 숫자 인식조대협 (http://bcho.tistory.com) 텐서플로우와 머신러닝에 대한 개념에 대해서 대략적으로 이해 했으면 간단한 코드를 한번 짜보자. MNIST그러면 이제 실제로 텐서플로우로 모델을 만들어서 학습을 시켜보자. 예제에 사용할 시나리오는 MNIST (Mixed National Institute of Standards and Technology database) 라는 데이타로, 손으로 쓴 숫자이다. 이 손으로 쓴 숫자 이미지를 0~9 사이의 숫자로 인식하는 예제이다. 이 예제는 텐서플로우 MNIST 튜토리얼 (https://www.tensorflow.org/tutorials/mnist/beginners/) 을 기반으로 작성하였는데, 설..