주제는 리눅스마스터 2급 2차 대비용 RAID 가용용량 계산 + 서브네팅 계산이며,개념 → 계산법 → 시험형 문제 유형 → 예제 풀이 순서로 구성했다.리눅스마스터 2급 2차 대비RAID 가용용량 계산 & 서브네팅 계산 정리리눅스마스터 2급 2차에서 계산형 문제로 자주 헷갈리는 부분이 바로 RAID 가용용량 계산과 서브네팅 계산이다.이 두 파트는 공식만 외우기보다 원리와 계산 흐름을 같이 익혀두면 시험장에서 훨씬 빠르게 풀 수 있다.1. RAID 가용용량 계산 정리1-1. RAID란?RAID(Redundant Array of Independent Disks)는 여러 개의 디스크를 묶어서성능 향상, 데이터 안정성 확보, 대용량 저장공간 구성 등을 목적으로 사용하는 기술이다.시험에서는 주로 다음을 묻는다.RA..
📚 시험 직전 우선순위시간이 부족하다면 아래 순서로 보는 것을 추천한다.계정/그룹 파일 (passwd, shadow, group, gshadow)명령어 옵션 (grep, cut, rm, shutdown, passwd, usermod)디렉터리 구조 (/etc, /var, /home, /boot, /tmp)배포판 계열 (Debian / RedHat / Slackware)라이선스 (GPL, MIT, BSD, MPL, LGPL)네트워크 명령어 (ping, dig, traceroute, route)파티션 개념 (Primary, Extended, Logical)이 정도를 확실히 이해하면 최근 기출 기준으로 1차 시험에서 반복되는 대부분의 개념 문제를 안정적으로 해결할 수 있다. 아래는 시험 직전(A4 5~6장 정..
처음 보는 Spring Boot 프로젝트, 구조부터 이해해보기회사에서 기존에 운영되던 웹 프로젝트를 처음 맡으면, 가장 막막한 것은 "이 코드가 도대체 어떻게 굴러가는가"이다. 파일은 수백 개인데 어디서부터 봐야 할지 감이 오지 않는다. 그래서 나는 무작정 코드를 읽는 대신, 순서를 정해서 프로젝트를 파악해보기로 했다. 먼저 무엇으로 만들어졌는지(기술 스택)를 보고, 다음으로 폴더가 어떻게 나뉘어 있는지(전체 구조)를 본 뒤, 마지막으로 화면 하나를 골라 요청이 흘러가는 경로를 끝까지 따라가 보는 순서다.이 글은 그 과정을 정리한 기록이다. 나처럼 처음 프로젝트를 파악해야 하는 사람에게 참고가 되었으면 한다.참고: 이 글에 나오는 코드는 실제 소스가 아니라, 구조를 설명하기 위해 단순하게 재구성한 예시다..
생각의 흐름대로 작성한 글입니다.. 서론MCP Server와 Client를 직접 개발해보면 좋을 것 같아서 어떤 것을 주제로 할 지 생각해보았습니다.일할 때 주로 쿼리를 많이 치다보니까 .. 자연어로 질의 했을 때 대신 chat gpt 같은 llm이 sql 쿼리를 알아서 만들어주고 실행 결과까지 내준다면? 이라는 생각에서 시작되었습니다. 하지만 문득 이런 생각이 들었습니다. "cust_id가 abc인 고객의 주구매매장은 어디야?" 라고 질의하는 것과 "SELECT mpur_shop_cd from mst_cust_base where cust_id = 'abc';" 라고 직접 쿼리 하는 것 중에서,후자의 경우가 더 정확한 결과를 내고 생산성에서 별 차이가 없을 것 같다는 것입니다.이렇게 단순하고 명확한 쿼..
1. MCP는 무엇인가?MCP(Model Context Protocol)는 Anthropic이 제안한 개방형 표준 프로토콜로, AI 모델(Assistant)과 외부 데이터, 도구(Tools), 리소스(Resources)를 안전하고 표준화된 방식으로 연결하기 위해 설계되었습니다. 과거 USB-C 포트가 다양한 기기를 하나의 표준으로 연결했듯이, MCP는 LLM 애플리케이션을 위한 연결 표준을 지향합니다.1.1 MCP의 핵심 개념MCP는 크게 Client(클라이언트), Host(호스트), Server(서버)의 구조로 이루어집니다. 이 구조 안에서 핵심적으로 다루는 세 가지 기본 요소는 다음과 같습니다.Protocol 구조의 3요소Resources (리소스): 파일, 데이터베이스 행, API 응답 등 AI가 ..
https://medium.com/daangn/당근-데이터-디스커버리-구축기-datahub와-datawiki로-여는-데이터-탐색의-첫걸음-27ac267ef945 이 글은 당근 (당근마켓)의 데이터 가치화 팀이 사내 “데이터 디스커버리(Data Discovery)” 환경을 구축한 경험을 공유한 글입니다. 핵심은 DataHub 와 DataWiki 의 조합으로, 메타데이터 관리 + 실무 중심 컨텍스트를 모두 충족하려 했다는 점입니다. 이 포스팅은 챗지피티에게로부터 소정의 지원을 받아 작성되었습니다**^^** ✅ 왜 데이터 디스커버리인가 — 도입 배경데이터가 많이 쌓여도,어떤 데이터셋이 있는지,그 데이터가 무슨 의미인지,누가 관리하는지,언제 업데이트됐는지등을 모르면 “데이터는 있는데 쓸 수 없는” 상태가 된다..
10장 스키마 레지스트리스키마 정의를 통해 데이터베이스의 관리 효율성이 높아지며 데이터 충돌을 방지할 수 있다.카프카에서도 토픽으로 전송되는 메시지에 대해 미리 스키마를 정의한 후 전송함으로써 데이터베이스에서 얻을 수 있는 동일한 효과를 얻을 수 있다.스키마 레지스트리스키마를 등록하고 관리하는 애플리케이션컨플루언트 커뮤니티 라이선스 (비상업적인 용도에 한해 무료 사용가능)스키마 저장과 관리 목적으로 카프카의 토픽을 사용[스키마 레지스트리 구성도] 출처: https://www.redpanda.com/blog/schema-registry-kafka-streaming프로듀서와 컨슈머, 스키마 레지스트리 간에 직접 통신이 이루어져야 한다.프로듀서는 스키마 레지스트리에 스키마를 등록하고, 스키마 레지스트리는 프로..
데이터 아키텍처 플로우1. 원천 데이터를 DW(ODS)에 적재2. ODS -> DW -> DM 단계별로 데이터 가공 (Redshift)3. 가공된 데이터를 분석시스템에서 활용 (MicroStrategy, SAS) 툴DBT : DW 내에서 데이터 변환/모델링Airflow : 스케줄링, 모니터링 등 오케스트레이션DBT와 Airflow를 함께 사용할 때, 환경 설정, 실행 방식, 데이터 웨어하우스 연결 등의 이유로 다양한 오류가 발생할 수 있습니다.아래는 자주 발생하는 오류와 해결 방법을 정리한 가이드입니다.✅ 1. 환경 설정 관련 오류❌ [Errno 2] No such file or directory: 'dbt'📌 원인:Airflow에서 dbt 명령어를 찾지 못하는 경우 발생dbt가 Airflow 실행 환..