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엊그제 CKA (Certified Kubenetes Administrator) 자격을 취득했습니다.
AWS Solutinos Architect Associate 취득이 거의 3년전이었으니
3년만에 또 하나의 자격증을 추가하는 <게으름>을 선보였습니다 ㅎㅎ

CKA 취득후 좀 쉴까 했더니, AWS SAA 자격이 11월 만료라고 갱신하라는 알람이 똬악...
그래서 부랴부랴 유데미 Udemy 에서 강의를 검색해 봤습니다. 
SAA 취득할때는 Ryan 님의 강의로 도움을 많이 받았는데, 
Ryan님의 회사 Cloud Guru가 다른 회사에 인수되면서 강의가 다 내려갔습니다 ㅜㅜ

 

고심끝에 고른 강의는 Neal Davis님의 SAP 강의 
일단 20시간 VOD라 짧고 굵게 공부할 수 있을 것 같고 
본인이 운영하는 Digital Cloud Training 이라는 서비스에서
실습할 수 있는 환경을 제공해 주는 것 같아 과감히 선택했습니다. 

가격도 정가 49000원 대비 추석 맞이 할인 71% 적용중이라 
14000원으로 아주아주 착해서... 과감히 결제했습니다 ㅋ
이제 11월까지 한번 또 달려봐야겠습니다!

그나저나 이거 공부하면 또... 번역 작업은 언제하나 싶은 생각이 듭니다. 
아직 챕터 1도 안끝났는데... 역시 잠을 줄여야 합니다 ㅜㅜ
강의를 자세히 살펴보려면 아래 링크로~ 샘플 강의 몇 가지를 들어볼 수 있습니다. 

http://app.ac/83IusLJ03

 

AWS Certified Solutions Architect Professional SAP-C01 2022

Become an AWS Certified Solutions Architect Professional and confidently pass your exam in 30 Days | Study Plan included

www.udemy.com

 

본 포스팅은 제휴마케팅을 통해
소정의 수수료를 지급받을 수 있습니다. 

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성능 측정은 인프라의 기본입니다.
특히 서버와 네트워크의 성능 측정은 현업에서 자주 요구되는 시험 중 하나입니다. 
다양한 방법의 시험이 있겠지만, 리눅스 환경에서는 iperf라는 걸출한 도구가 있어 시험이 쉽습니다. 
물론 실제 어플리케이션의 성능 측정 등은 nGrinder와 같은 부하 도구를 사용해야 합니다. 


CentOS 환경에 iperf3 설치하기

iperf의 가장 최신 버전은 3 입니다. 
각 리눅스 환경에서 패키지 매니저를 이용하여 쉽게 설치 가능합니다. 
제 경우는 CentOS 환경이라 yum 으로 설치를 진행했습니다. 

$ sudo yum install iperf3
...
...
Dependencies Resolved

======================================================================================================================
 Package                    Arch                       Version                         Repository                Size
======================================================================================================================
Installing:
 iperf3                     x86_64                     3.1.7-2.el7                     base                      79 k

Transaction Summary
======================================================================================================================
Install  1 Package

Total download size: 79 k
...
...
Running transaction
  Installing : iperf3-3.1.7-2.el7.x86_64                                                                          1/1
  Verifying  : iperf3-3.1.7-2.el7.x86_64                                                                          1/1

Installed:
  iperf3.x86_64 0:3.1.7-2.el7

 

기본적인 사용 방법 : 서버와 클라이언트의 구성

iperf3는 서버 역할을 할 데몬과 클라이언트 역할을 할 데몬을 실행함으로써 시험을 수행하게 됩니다. 
성능 측정을 하고자 하는 대상 장비, 인스턴스에서 iperf3를 서버 모드로 실행하고 
다른 장비에서 iperf3를 클라이언트 모드로 실행하여 성능을 측정합니다. 

 

서버 모드로 iperf3 실행하기

iperf3를 서버 모드로 실행하기 위해서는 -s 파라메터를 지정합니다. 
서버의 성능은 대역폭 혹은 전송량으로 표기되는데
-f 파라메터 뒤에 소문자 m, g, t 등을 사용하면 대역폭으로
-f 파라메터 뒤에 대문자 M, G, T 등을 사용하면 전송량으로 표기합니다.

iperf2는 기본적으로 5201 포트로 수신을 합니다만
다른 포트를 사용하기 위해 -p 파라메터와 포트 번호를 지정할 수도 있습니다.

// 서버 모드로 iperf3를 실행
$ iperf3 -s

// 서버 모드로 iperf3를 실행하되 대역폭을 Mbps로 표기
$ iperf3 -s -f m

// 서버 모드로 iperf3를 실행하되 대역폭을 Gbps로 표기
$ iperf3 -s -f g

// 서버 모드로 iperf3를 실행하되 전송량 GB/sec로 표기
$ iperf3 -s -f G

// 기본 포트(5201)가 아닌 지정된 포트로 서버 구동
$ iperf3 -s -f g -p 1234
-----------------------------------------------------------
Server listening on 1234
-----------------------------------------------------------

 

클라이언트 모드로 iperf3 실행하여 시험 수행하기

서버를 구동했다면 이제 클라이언트를 구동할 차례입니다. 
옵션은 서버로 쓸때와 비슷한데요
접속 대상 iperf3 서버 IP를 -c 옵션으로 지정한다는 정도의 차이가 있습니다. 

// 서버 10.20.30.40 으로 시험 패킷을 전송
$ iperf3 -c 10.20.30.40

// 서버 10.20.30.40를 1234번 포트로 연결하여 시험 패킷을 전송
$ iperf3 -c 10.20.30.40 -p 1234

// 시험 패킷을 전송하되 단위를 Mbps로 표기
$ iperf3 -c 10.20.30.40 -p 1234 -f m

// 시험 패킷을 전송하되 단위를 MB/sec로 표기
$ iperf3 -c 10.20.30.40 -p 1234 -f M

 

시험 심화 : UDP 시험

기본적으로 iperf3는 TCP 시험을 수행합니다.
그런데 UDP 도 널리 쓰이고 있기 때문에 시험이 필요할 수 있습니다.
이때는 다음과 같이 -u 옵션을 사용하면 됩니다. 
서버는 -u 옵션을 사용하지 않아도 되고, 클라이언트에서만 -u 옵션을 사용하면 됩니다.

$ iperf3 -c 10.20.30.40 -p 1234 -f M -u
Connecting to host 10.20.30.40, port 1234
[  4] local 10.20.30.50 port 32888 connected to 10.20.30.40 port 1234
[ ID] Interval           Transfer     Bandwidth       Total Datagrams
[  4]   0.00-1.00   sec   116 KBytes  0.11 MBytes/sec  82
[  4]   1.00-2.00   sec   129 KBytes  0.13 MBytes/sec  91
[  4]   2.00-3.00   sec   127 KBytes  0.12 MBytes/sec  90
[  4]   3.00-4.00   sec   129 KBytes  0.13 MBytes/sec  91
[  4]   4.00-5.00   sec   127 KBytes  0.12 MBytes/sec  90
[  4]   5.00-6.00   sec   129 KBytes  0.13 MBytes/sec  91
[  4]   6.00-7.00   sec   127 KBytes  0.12 MBytes/sec  90
[  4]   7.00-8.00   sec   129 KBytes  0.13 MBytes/sec  91
[  4]   8.00-9.00   sec   127 KBytes  0.12 MBytes/sec  90
[  4]   9.00-10.00  sec   129 KBytes  0.13 MBytes/sec  91
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
[ ID] Interval           Transfer     Bandwidth       Jitter    Lost/Total Datagrams
[  4]   0.00-10.00  sec  1.24 MBytes  0.12 MBytes/sec  0.006 ms  0/897 (0%)
[  4] Sent 897 datagrams

iperf Done.

 

시험 심화 : 다중 TCP 연결 시험

현실의 서버들은 단일 TCP 연결이 아니라 다중 TCP 연결을 쓰게 됩니다. 
iperf3는 이런 상황을 대비하여 다중 스트림을 쏠 수 있는 기능도 제공합니다.
-t 옵션을 사용하면서 뒤에 스트림 숫자를 지정해 주면 됩니다. 

$  iperf3 -c 10.20.30.40 -p 1234 -f m -P 20

 


소개한 옵션들은 사실 기본적인 옵션들입니다. 
각자의 상황에 필요한 옵션은 공식 문서를 통해 찾아 보는게 좋겠습니다!

https://github.com/esnet/iperf

 

GitHub - esnet/iperf: iperf3: A TCP, UDP, and SCTP network bandwidth measurement tool

iperf3: A TCP, UDP, and SCTP network bandwidth measurement tool - GitHub - esnet/iperf: iperf3: A TCP, UDP, and SCTP network bandwidth measurement tool

github.com

 

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앞선 글에서 계속 이어집니다.
별 내용은 없습니다만, 앞의 글은 아래 링크로 보실 수 있습니다. 

 

SRE와 DevOps의 차이는 무엇일까? #1 (부제 - SRE는 무엇을 해야 하는가)

구글이 NEXT 2018의 IO116 세션으로 발표했던 Improving Reliability with Error Budgets, Metrics and Tracing in Stackdriver를 읽으면서 일부 내용을 요약해 봤습니다. 내용을 읽으면서 한번 요약을 해보고 이..

ondemand.tistory.com

 


 

  • 증상을 모니터링해야 한다, 원인이 아니라...
  • 너무 많은 알람은 도움이 되지 않는다

 

  • 에러 버짓이 너무 빨리 줄어들면 -> 예산이 소진되기 전에 응답해야 한다
  • 에러 버짓이 너무 천천히 줄어들면 -> 장기 개선 과제를 통해 펄스 알람을 피해야 한다

 

  • 꼭 Stackdriver를 써야 하는 것은 아님
  • SLO 모니터링은 어떻게 정의하는 가
    • 지연과 가용성중 어느 것을 기준으로 삼을 것인지 결정
    • SLI 임계치를 설정
    • 모니터링 윈도우(=컴플라이언스 기간) 정의
    • 요청수를 기준으로 할지 정상/비정상 시간을 기준으로 할지 결정
    • 결국 에러 버짓이 떨어질 때 알람을 발생시켜야 함

 

Stackdriver를 비롯하여 사용가능한 도구가 다르기 때문에... 장표 막 넘기고 4컷으로 요약

일단 알러팅이 정확해야 지치지 않는다

하나씩 레이어를 치우면서 원인을 찾아보자

서로 다른 도메인의 데이터를 관계시켜 원인을 찾아보자

추적 데이터, 높은 빈도로 출현하는 데이터의 조합?
이를 바탕으로 가설을 세우고 시험해 보는 것은 빠른 원인 판단에 도움이 됨

 

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구글이 NEXT 2018의 IO116 세션으로 발표했던
Improving Reliability with Error Budgets, Metrics and Tracing in Stackdriver를 읽으면서  일부 내용을 요약해 봤습니다. 

내용을 읽으면서 한번 요약을 해보고
이후에는 제가 생각하는 SRE의 R&R에 대해서 
이야기 해볼까 합니다. 


 

Agile이 동작하는 구간은 Business to Development 의 구간 
DevOps는 Development to Operations 구간에서 동작

 

DevOps = Practices, Guidelines, Culture
Site Reliability Engineering = Practices, Beliefs for Practices, Job role

SRE가 Operation을 대하는 자세는 
- 자동화에 큰 관심과 노력을 기울여야 하고 
- sysadmin 들이 보통 해오던 일들과 도구를 통해 같은 역할을 수행 
- 신뢰성 있는, 운영하기 좋은 서비스 아키텍쳐를 from the scratch 로 디자인

SRE = 시스템 엔지니어링과 소프트웨어 개발의 교차로

 

SRE가 신경써야 하는 Practices들.
오너십의 분산, 에러 예산 내에서의 에러 수용 -> 실패 비용 줄이기, 자동화, 측정

 

 

인터렉션은 어떻게 정의해야 하는가?
분산되어 있는 서비스 전반에 걸쳐 요청과 응답이 문제 없는가?

 

결국 이런것, 즉 정상 여부를 판별할 수 있는 기준이 필요하고
SLI (Service Level Indicator) = 좋은 상태인지 구분할 수 있는 측정치
SLO (Service Level Objective) = SLI가 도달해야 하는 최상단 목표 수치
SLA (Service Level Agreement) = SLO 추구의 결과
의 3종 셋트를 정의할 수 있어야 한다.

(To be continued...)

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