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Intro이번 포스팅에서는 Docker DooD 방식을 활용해 Jenkins 컨테이너가 별도의 Docker 데몬 없이호스트의 Docker 엔진을 직접 제어하는 CI/CD 파이프라인 구축 방법을 간략히 소개한다. 또한, Docker Compose와 DockerFile을 활용해Jenkins 설치부터 GitHub 연동, AWS EC2 배포까지의 전 과정을 다룬다.  Docker DooD 란Jenkins와 같은 컨테이너 내 애플리케이션이 별도의 Docker 데몬을 설치하지 않고도, 호스트 머신에 이미 설치되어 있는 Docker 엔진을 활용해 컨테이너를 실행할 수 있도록 하는 방식이다. 이를 위해 Jenkins 컨테이너 내부에 호스트의 Docker 소켓(일반적으로 /var/run/docker.sock)을, 마운트..

Intro소프트웨어 품질 관리는 개발 과정에서 중요한 요소 중 하나다.코드 커버리지를 측정하고 코드 품질을 분석하는 도구로 SonarQube와 Jacoco를 많이 사용한다.이번 포스팅에서는 SonarQube와 JaCoCo를 연동하여 코드 커버리지를 측정하고 분석하는 방법을 알아보자.  SonarQube와 JaCoCo란SonarQube란정적 코드 분석 도구로, 버그, 코드 스멜(Code Smell), 보안 취약점을 검출하는 기능을 제공한다.CI/CD 파이프라인과 통합하여 코드의 품질을 지속적으로 개선할 수 있다. JaCoCo란JaCoCo(Java Code Coverage)는 Java 애플리케이션의 코드 커버리지를 측정하는 도구다.단위 테스트 실행 시 얼마나 많은 코드가 실행되었는지를 분석하여 테스트의 효과..

Intro이번 글에서는 SonarQube를 Docker Compose를 이용해 실행하는 방법과 GitHub App과의 연동을 통해 코드 분석 환경을 자동화하는 과정을 다룬다. 이를 통해 안정적이고 효율적인 코드 분석 환경을 구축하는 방법을 배운다.  정적 코드 분석이란정적 코드 분석은 소프트웨어를 실행하지 않고 코드 자체를 분석하여 잠재적인 결함, 보안 취약점, 코드 스멜(Code Smell) 등을 발견하는 방법이다. 다만, 코드 실행 없이 이루어지기 때문에 메모리 누수, 스레드 경쟁, 성능 문제와 같은 런타임 오류를 발견할 수 없다는 한계가 있다. 반면, 동적 코드 분석은 소프트웨어를 실제로 실행하면서 코드의 동작을 분석하여 런타임 문제를 식별하는 방법이다.이를 통해 메모리 사용, 스레드 동기화, 성능..

Intro이번 포스팅에서는 Testcontainers을 활용해 AWS S3 테스트 환경을 구성하고, 기존 laaS 기반 테스트와 비교해본다. LocalStack은 클라우드 서비스를 로컬에서 에뮬레이션할 수 있는 강력한 도구로, AWS S3, Lambda, DynamoDB 등 다양한 서비스를 테스트할 수 있도록 지원한다.  두 가지 방식으로 테스트 환경을 구축하며 각각의 장단점, 적용 상황을 구체적으로 살펴보고, 이를 통해 얻은 교훈과 인사이트를 공유한다.    laaS 기반 LocalStack 테스트IaaS(Infrastructure as a Service) 기반 테스트는 외부 서버에서 Docker를 통해 LocalStack을 실행하고 이를 테스트 환경으로 활용하는 방법이다. 구성 방법외부 서버를 설정한..

Intro이번 포스팅에서는 Spring Boot와 LocalStack을 활용해 AWS S3 테스트 환경을 구축하는 방법을 소개한다. LocalStack을 사용해 S3 테스트 환경을 구성하고, 파일 업로드와 이동 같은 주요 기능을 검증하는 테스트 코드를 작성한다.  Docker Compose로 LocalStack 실행LocalStack을 사용하려면 Docker가 필요하다. 먼저 docker-compose.yml 파일을 생성해 아래와 같이 작성한다. docker-compose.ymlservices: localstack: image: localstack/localstack:latest container_name: localstack ports: - "4566:4566" envi..

Intro이번 글에서는 Spring Boot를 중심으로 AWS S3와 CloudFront를 연동해 파일 관리를 설계한다.  AWS S3란대규모 파일 저장을 위한 객체 스토리지 서비스로, 확장성과 안정성이 높다.업로드된 파일은 S3 버킷(bucket)에 저장되며, 객체(object) 단위로 관리된다. 간단히 객체 스토리지 이해하기버킷파일을 저장하는 논리적 컨테이너로, 고유한 이름을 가진다.객체파일 데이터와 메타데이터의 조합으로 객체는 버킷 내에서 키(Key)로 식별된다.스토리지 클래스Standard, Intelligent-Tiering, Glacier 등 비용 효율성을 고려한 여러 저장 옵션이 있다.ACL 및 권한 제어S3는 AWS IAM(Identity and Access Management)과 연동되어..

Intro이번 글에서는 K6를 활용한 성능 테스트를 다룬다.성능 테스트의 개념을 간단히 정리한 뒤, K6를 이용해 테스트를 실행하고,InfluxDB와 Grafana를 연동해 결과를 시각화하는 과정까지 기록할 예정이다.  성능 테스트란성능 테스트(Performance Testing)는 소프트웨어, CPU, RAM 같은 자원의 성능을 측정하는 테스트다.시스템이 특정 작업을 수행하는 데 걸리는 시간, 처리량, 사용 가능한 자원 등을 평가한다. 이 테스트를 통해 실제 트래픽 상황에서 시스템이 제대로 작동하는지와서버가 다운되는 상황을 미리 확인할 수 있다.얼마나 많은 트래픽을 감당할 수 있는지 파악하면,운영 중 부하 발생 시 빠르게 대응해 서버 다운 같은 문제를 예방할 수 있다. 성능 테스트의 주요 카테고리성능 ..

Intro이번 글에서는 Docker Compose를 활용해 Prometheus와 Grafana 환경을 설정하고,Spring Boot 애플리케이션의 모니터링을 구성하는 방법을 다룬다.  Docker Compose로 Prometheus와 Grafana 실행Prometheus와 Grafana를 컨테이너로 실행하기 위해 아래와 같은 docker-compose.yml 파일을 작성한다. docker-compose.ymlservices: prometheus: image: prom/prometheus:latest container_name: prometheus user: "65534:65534" volumes: - ./prometheus/config:/etc/prometheus ..

Intro이번 글에서는 Spring Boot 애플리케이션에서 JSch 라이브러리를 활용해SSH 터널링을 설정하는 방법을 정리한다.이 방법은 AWS ElastiCache와 같이 Private 네트워크에 위치한 서비스에 접근해야 할 때 매우 유용하다  SSH TunnelingAWS ElastiCache와 같은 인프라는 기본적으로 Private 네트워크안에 존재한다. 따라서 외부에서 접근할 수 없다. 이를 해결하기 위해 SSH 터널링을 활용하면,Bastion 서버를 통해 안전하게 Private 리소스에 접근할 수 있다. 의존성 추가implementation 'com.github.mwiede:jsch:0.2.20' SSH 터널링을 위한 환경 설정 추가ssh: host: ${SSH_HOST} ..

※ 본 내용은 그라파나 공식 홈페이지 독스를 참고하여 제작되었습니다. Basic Statistics기본 통계 (Basic Statistics)Update : 시스템 가동 시간을 의미한다.Start time : 시스템이 시작된 시간을 표시한다.메모리 사용률Heap Userd : 힙 메모리의 사용률로, 70% 이하를 정상 범위로 간주한다.Non-Heap Used : 논힙 메모리의 사용률로, 20% 이하를 정상 범위로 간주한다. 열려 있는 파일 수 (Process Open Files)그래프를 통해 프로세스가 열고 있는 파일 수가 약 40~50개 사이에서 변동하고 있음을 확인할 수 있다. CPU 사용률System CPU Usage와 Process CPU Usage가 함께 표시된다. 시스템 부하 평균 (Load ..