Windows에서 Docker Compose를 이용해 Grafana, Loki, Promtail을 구성하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 1. Docker Desktop 설치https://docs.docker.com/desktop/install/windows-install/위 URL로 접속하여 윈도우용 설치파일을 다운로드합니다. 2. Docker Compose 파일 작성2.1. 작업폴더생성mkdir grafana-loki-setup저는 "D:/loki/grafana-loki-setup" 경로에 생성하였습니다.해당 경로로 이동해서, 3개의 파일을 생성합니다.docker-compose.ymlloki-config.yamlpromtail-config.yaml 2.2. 설정파일생성2.2.1. docker-compo..

Loki는 Grafana Labs에서 개발한 오픈 소스 로그 집계 시스템으로, Prometheus의 메트릭 수집 방식과 유사하게 설계되어 로그 데이터를 효율적으로 수집하고 저장합니다. 특히 Loki는 메타데이터(레이블)를 기반으로 로그를 필터링하고 검색할 수 있도록 하여 기존의 로그 수집 시스템보다 리소스 소모가 적습니다. Promtail은 Grafana Loki와 함께 사용되는 로그 수집기입니다. Promtail은 다양한 소스에서 로그를 수집하고, 이러한 로그를 Loki로 전송하여 저장하고 쿼리 할 수 있도록 도와줍니다. 1. Loki, Promtail 설치https://github.com/grafana/loki/releases위 URL로 접속합니다.최신 버전을 선택한 후, Assets 항목에서 윈도우..

Grafana는 오픈 소스 시각화 도구로, 다양한 데이터 소스에서 데이터를 수집하고 이를 차트, 그래프, 알림 대시보드로 시각화해 주는 도구입니다. 주로 DevOps 환경에서 시스템 성능 모니터링과 운영 관리를 위해 사용됩니다. 1. Grafana 설치https://grafana.com/grafana/download?platform=windows위 URL 로 이동합니다.installer 또는 zip 파일을 다운로드합니다. 2. Grafana 서버 실행C:\Program Files\GrafanaLabs\grafana\bin\grafana-server.exeinstaller로 설치하였다면 위 경로로 이동하여 서버를 실행합니다.http://localhost:3000/login위 URL로 접속하면 로그인 페이지..

1. Git Flow 전략 소개Git Flow는 기능 개발과 배포 준비 프로세스를 체계적으로 관리할 수 있는 Git 브랜칭 모델입니다. feature, develop, release, hotfix, main 브랜치를 구분하여 안정성과 효율적인 협업을 가능하게 합니다.기본 브랜치:main: 배포된 안정적인 버전만 존재develop: 개발을 위한 통합 브랜치. 새로운 기능이 merge 되는 곳지원 브랜치:feature: 새로운 기능을 추가하는 브랜치release: 릴리즈 준비 단계에서 사용hotfix: 긴급 버그 수정 시 사용하는 브랜치 2. Github 저장소 생성Git-Flow 라는 이름으로 저장소를 생성합니다.Git 주소를 복사합니다. 3. Git Flow 환경 설정git clone https://gi..

선형 탐색 (Linear Search)이진 탐색 (Binary Search)점프 탐색 (Jump Search)보간 탐색 (Interpolation Search)지수 탐색 (Exponential Search)깊이 우선 탐색 (Depth-First Search, DFS)너비 우선 탐색 (Breadth-First Search, BFS)  너비 우선 탐색너비 우선 탐색은 트리나 그래프에서 시작 노드에서 가까운 노드부터 순차적으로 탐색하는 방식입니다. 이 방법은 한 노드에서 출발하여 인접한 모든 노드를 탐색한 후, 점차 멀리 있는 노드를 탐색하는 방식으로 진행됩니다. BFS는 주로 큐를 사용해 구현하며, 최단 경로 찾기 문제에 유용합니다. 1. 특징큐 기반: BFS는 큐 자료구조를 이용하여 구현되며, 큐에 의해 ..

선형 탐색 (Linear Search)이진 탐색 (Binary Search)점프 탐색 (Jump Search)보간 탐색 (Interpolation Search)지수 탐색 (Exponential Search)깊이 우선 탐색 (Depth-First Search, DFS)너비 우선 탐색 (Breadth-First Search, BFS)  깊이 우선 탐색깊이 우선 탐색은 트리나 그래프에서 출발 노드에서 시작하여 최대한 깊이 탐색한 뒤, 더 이상 갈 수 없는 노드로부터 거슬러 올라와 탐색을 이어가는 방식입니다. DFS는 순환 구조(재귀)나 명시적 스택을 사용하여 구현할 수 있습니다. DFS는 그래프에서 경로를 찾거나 사이클 여부를 확인하는 데 유용하게 사용됩니다. 1. 특징깊이 우선: 이름처럼 한 경로를 따라 최..

선형 탐색 (Linear Search)이진 탐색 (Binary Search)점프 탐색 (Jump Search)보간 탐색 (Interpolation Search)지수 탐색 (Exponential Search)깊이 우선 탐색 (Depth-First Search, DFS)너비 우선 탐색 (Breadth-First Search, BFS)  지수 탐색지수 탐색은 정렬된 배열에서 요소를 빠르게 찾기 위해 사용하는 탐색 알고리즘으로, 이진 탐색과 함께 사용됩니다. 특히, 탐색 범위를 알 수 없는 배열이나 크기가 큰 정렬된 리스트에서 효율적입니다. 탐색할 값의 예상 위치에 빠르게 접근한 후, 이진 탐색을 통해 정확한 위치를 찾는 방식으로 작동합니다. 1. 특징이진 탐색을 기반으로 한 빠른 탐색: 지수적으로 증가하는 간..

선형 탐색 (Linear Search)이진 탐색 (Binary Search)점프 탐색 (Jump Search)보간 탐색 (Interpolation Search)지수 탐색 (Exponential Search)깊이 우선 탐색 (Depth-First Search, DFS)너비 우선 탐색 (Breadth-First Search, BFS)  보간 탐색보간 탐색은 데이터가 균일하게 분포된 정렬된 배열에서 빠르게 값을 찾기 위한 탐색 알고리즘입니다. 이진 탐색과 유사하지만, 중간 위치 대신 실제 값에 근거한 예상 위치를 탐색하는 방식입니다. 특히, 큰 데이터셋에서 키 값의 분포가 균일한 경우 유용합니다. 1. 특징예상 위치 기반 탐색: 보간 탐색은 찾으려는 값이 어디에 위치할지 추정하여 해당 위치부터 탐색을 시작합니..

선형 탐색 (Linear Search)이진 탐색 (Binary Search)점프 탐색 (Jump Search)보간 탐색 (Interpolation Search)지수 탐색 (Exponential Search)깊이 우선 탐색 (Depth-First Search, DFS)너비 우선 탐색 (Breadth-First Search, BFS)  점프 탐색점프 탐색은 정렬된 배열에서 원하는 값을 찾기 위해 고안된 알고리즘으로, 데이터의 특정 구간을 건너뛰며 탐색하여 효율성을 높입니다. 이진 탐색보다 비교 횟수가 적으며, 특히 매우 큰 배열에서 유용하게 사용됩니다. 1. 특징구간 탐색: 탐색 과정에서 배열을 작은 블록 단위로 나누고, 일정한 크기로 건너뛰며 목표값을 찾습니다.정렬된 데이터 필요: 점프 탐색은 데이터가 오..

선형 탐색 (Linear Search)이진 탐색 (Binary Search)점프 탐색 (Jump Search)보간 탐색 (Interpolation Search)지수 탐색 (Exponential Search)깊이 우선 탐색 (Depth-First Search, DFS)너비 우선 탐색 (Breadth-First Search, BFS)  이진 탐색이진 탐색은 정렬된 배열이나 리스트에서 원하는 값을 효율적으로 찾기 위해 사용하는 알고리즘입니다. 배열을 절반씩 나누어 탐색 대상을 좁혀가며 빠르게 원하는 값을 찾을 수 있으며, 특히 대규모 데이터셋에서 유용합니다. 1. 특징분할 정복 방식: 탐색 범위를 계속해서 절반으로 줄여 나가는 방식입니다. 매번 중간 값을 기준으로 탐색 범위를 좁혀가므로 탐색 속도가 빠릅니다...