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PHP 버퍼 캐시 이슈

Wed, 23 Apr 2025 01:31:57 GMT

PHP 리다이렉트와 캐시 문제 분석

캐시에 의한 웹 동작 차이 분석

1. 문제 상황 개요

테스트서버: 리다이렉트가 정상 동작
실서버: 최초 1회만 리다이렉트가 작동하고 이후 작동하지 않음
현상: 같은 코드이지만 환경에 따라 다른 동작을 보임
원인: 캐시 사용 여부에 따른 차이

2. 정상 동작 프로세스 (최초 요청)

메뉴의 다시보기 클릭 → "tv_sub/552/2636" 요청

캐시 파일이 없으므로 ob_start() 실행
응답 페이지 구성 시작 (헤더 + 바디)
헤더에 301 리다이렉트와 Location: "tv/552/" 포함
페이지 내용은 출력 버퍼에 저장됨
응답 시 헤더의 Location으로 리다이렉트 발생
동시에 출력 버퍼 내용은 캐시 파일로 저장됨

3. 문제 발생 프로세스 (재요청)

메뉴의 다시보기 클릭 → "tv_sub/552/2636" 재요청

캐시 파일이 존재함을 확인
캐시 파일을 echo로 즉시 출력
exit 명령으로 이후 코드 실행 중단
이 과정에서 리다이렉트를 위한 헤더 설정 코드가 실행되지 않음
결과적으로 Location 헤더가 없어 리다이렉트 발생하지 않음
원래 요청한 "tv_sub/552/2636" 페이지가 그대로 표시됨

4. 원인 분석

핵심 원인:

캐시 사용 시 echo로 내용 출력 후 exit로 종료
이로 인해 리다이렉트 헤더가 설정되기 전에 응답이 완료됨

// 캐시 처리 관련 코드 예시
if (file_exists($cache_file)) {
    echo file_get_contents($cache_file);
    exit; // 여기서 코드 실행이 중단됨
}

// 아래 코드는 캐시 파일이 있으면 실행되지 않음
ob_start();
// 페이지 콘텐츠 생성...
header("HTTP/1.1 301 Moved Permanently");
header("Location: tv/552/");
// 나머지 코드...

5. 핵심 개념 설명

PHP의 출력 버퍼링 (`ob_start()`)

출력을 바로 전송하지 않고 버퍼에 저장
버퍼 내용은 스크립트 종료 시 또는 명시적 호출 시 전송
중요: 버퍼링은 출력 내용(body)만 제어하며 헤더는 제어하지 않음

헤더와 출력의 관계

PHP에서 echo 등으로 출력이 시작되면 헤더도 함께 전송됨
헤더는 항상 본문(body) 이전에 전송되어야 함
출력이 시작된 후에는 header() 함수가 작동하지 않음

6. 해결 방안

가능한 해결책:

캐시 파일에 헤더 정보도 포함시키기
- 캐시 데이터에 리다이렉트 정보도 저장

캐시 파일 출력 전에 헤더 설정하기

if (file_exists($cache_file)) {
    header("HTTP/1.1 301 Moved Permanently");
    header("Location: tv/552/");
    echo file_get_contents($cache_file);
    exit;
}

조건부 캐시 사용
- 리다이렉트가 필요한 페이지는 캐시를 사용하지 않거나
- 리다이렉트 정보를 별도로 확인하여 처리

질문에 대한 답변

"exit이 없으면 어떻게 되나요?"

exit이 없어도 echo가 실행되면 헤더가 이미 전송됨
이후 header() 함수는 효과가 없음 ("Headers already sent" 오류)
단, 이후 코드는 계속 실행되어 추가 출력이나 로직이 동작함

ob_start()는 출력 내용(body)만 버퍼링함
헤더 정보는 별도로 관리되며 버퍼링되지 않음
출력 버퍼는 본문 콘텐츠만 제어할 뿐임

정리

문제 원인: 캐시 사용 시 리다이렉트 헤더를 설정하기 전에 출력과 종료가 발생
PHP 특성: 출력 시작 시 헤더도 함께 전송됨
해결 방향: 캐시 처리 전에 필요한 헤더 설정 또는 캐시에 헤더 정보 포함
교훈: 출력 버퍼링과 헤더 관리는 별개의 메커니즘임을 이해해야 함

원본

[ 상황 정리 ] 테스트서버에서는 제대로 리다이렉트가 동작한다. 근데, 실서버에서는 리다이렉트가 최초 1회만 동작하고 제대로 동작하지않는다. 뭣도 모르고 됏다가 안됏다가 하는데 거의 안되네라고 생각했다. ㅎ.

1) 최초 요청 (캐시 동작 x, 실서버 기준)

메뉴의 다시보기를 클릭 -> "tv_sub/552/2636" 으로 요청이 된다.
"tv_sub/552/2636" 에 진입해서 캐시가 없으면 ob_start 시작된다. 그와 동시에 요청에 따른 응답 페이지(응답할 헤더와 바디)를 구성한다. (header에 리다이렉트 301 요청과 Location ("tv/552/") 을 포함한다) 그리고 ob_start에 body의 내용들이 쌓이게 된다. (이때 header의 정보는 쌓이지 못한다)
페이지를 모두 구성하면 브라우저(Reqest)에 Response 한다. Response 하면 header에 Location이 값이 담겨 있기 때문에 바로 "tv/552/"로 리다이렉트 이와 동시에 캐시파일에도 해당 페이지의 내용이 담겨 저장된다.

2) 재 요청 (캐시 동작 o, 실서버 기준)

메뉴의 다시보기를 클릭 -> "tv_sub/552/2636" 으로 요청이 된다.
응답할 페이지를 구성하기 위해서 위에서부터 아래로 순차적으로 스캔하면서 상단에 캐시파일 로직을 지나는데 캐시파일이 존재하기 때문에 그냥 캐시파일을 echo로 뿌려버리고 exit 한다. 이렇게 되면 Response body와 header를 그 순간 그 상태로 응답해버린다. 그렇기 때문에 header에 리다이렉트를 해야할 Location 정보를 담지 못한다.
그래서 응답 페이지의 header에는 Location정보가 없어 리다이렉트 하지 않고, 그냥 요청한 "tv_sub/552/2636" 페이지가 캐시에 의해 응답된다.

[ 궁금한 점 ]

재요청 상황에서 echo로 뿌려버리고 exit 한다. 라고 작성 했는데 exit이 없으면? 어떻게? -> php는 echo출력과 동시에 header 정보도 함께 응답해버린다. 그리고 exit을 해야 뒤에 내용들이 동작을 안한다. exit이 없어도 echo가 있으면 header 정보도 바로 응답이 되기 때문에 이후의 header()는 무용지물!

ob_start()는 header 값을 담을 수 없나? -> 출력 제어만 가능할 뿐이다. 원한다면 내용 출력이전에 header를 셋팅해라!

AWS - DB

Mon, 14 Oct 2024 14:11:59 GMT

AWS DB

AWS에는 EBS,EFS,EC2 Instance store,S3 등등 스토리지 서비스가 있지만 데이터를 구조에 맞게 저장하려면 결국 DB가 필요하다.

AWS DB 이점

EC2 인스턴스에 자체적으로 DB 기술을 실행할 수도 있으나, 그럴 경우에는 복원력, 백업, 패치작업, 고가용성, 내결함성, 스케일링 등과 관련된 모든 사항을 직접 처리해애 한다.

퀵프로비저닝, 고가용성, 수직 및 수평 확장
자동 백업 및 저장, 설정, 업그레이드
모니터링 등등

RDS

RDS란? -> 관계형 DB를 의미한다. SQL을 쿼리언어로 사용하는 DB를 위한 서비스이다.

RDS를 통해 AWS에서 관리할 DB를 클라우드에 생성할 수 있다.
PostgreSQL, Mysql, Oracle, MariaDB, Aurora(AWS 독점 서비스) 등등

RDS를 쓰는 이유는?

RDS는 RDBMS서비스로 DB 배정이 자동으로 이루어진다. AWS가 운영체제 패치를 진행, 지속적인 백업 및 복원 옵션을 제공, 또한 DB가 잘 작동하는지 모니터링 대시보드 제공.
읽기 복제본을 생성하여 읽기 규모를 확장하고 읽기 성능을 향상시킬 수 있다.
하나의 가용영역(AZ) 전체가 다운되는 경우를 대비한 재해복구 계획으로써 다중 AZ를 설정하는 방법을 갖게 된다.
수직, 수평 확장 지원
- 스토리지는 EBS의 지원을 받는다.

유일하게 RDS로 할 수 없는 것은 RDS에 SSH를 통해 인스턴스 연결이 불가하다. DB에서 무슨일이 일어나는 지 확인을 하지 못한다. AWS가 DB 전체를 관리한다.

RDS를 활용한 기본적인 아키텍처 예시이다. ELB와 함께 ASG를 사용하고, DB는 RDS를 사용하고있다. 이 때 여러 EC2 인스턴스에서 RDS로 읽기와 쓰기 작업이 가능하다. 보통 이러한 아키텍처로 구성을 하는게 기본 중의 기본이다.

Aurora

AWS에서 만든 DB 기술. 오픈소스가 아니다. RDS와 동일한 방식으로 동작한다.

PostgreSQL과 MYsql을 지원한다.
클라우드에 최적화된 서비스이다. 따라서 RDS 상의 Mysql 보다 5배 정도 성능이 좋고, PostgreSQL보다 약 3배 정도 성능이 좋다.
Storage 걱정 할 필요가 없다. 스토리지가 10gb단위로 최대 128TB까지 자동증가.
프리티어가 아니며, RDS는 프리티어이다.

Aurora Serverless

DB 인스턴스화가 자동, DB 실제 상황을 기반으로 한 자동확장 기능.
User가 서버를 관리하지 않아도 된다. 초당 비용 지불.

관리 오버헤드가 없는 Aurora라는 표현은 Aurora Serverless를 뜻한다.

RDS 배포 옵션

Read Replicas

읽기 전용 RDS 복제본은 사용하는 방식
쓰기는 오직 중앙의 메인 RDS를 통해서만 가능한 형태
읽기 작업 확장용 구조

Multi-AZ

AZ 운영 정지와 같은 장애 조치가 발생했을 때 유용하게 쓰임
높은 가용성을 보장
다른 AZ에 장애 조치용 DB를 구성하는 형태

(왼쪽이 Read Replicas , 오른쪽이 Multi-AZ)

Multi-Region

한 리전에 문제가 생기는 것을 대비한 구조
하지만 리전 간, 복제된 데이터를 네트워크를 통해 전송하는 경우 비용이 발생한다.

ElastiCache

캐시를 활용한 높은 성능과 짧은 지연시간을 보장하는 인메모리 DB 서비스이다. 일부 데이터를 ElastiCache DB에 캐싱처리하는데 이 작업은 인메모리에서 이루어지므로 속도가 빠르다. 즉, RDS의 부하를 줄인다.

읽기에 집중되는 부하를 DB로 부터 줄일 때 유용한 서비스이다.

DynamoDB

DynamoDB는 완전 관리형 고가용성 DB로써, 3개의 가용영역에 걸쳐 복제본을 두고 운영된다.
NoSql의 DB로 비관계형이다. 모든 데이터를 하나의 디비에서 유연하게 관리한다.
AWS의 대표상품이며 Serverless 이다.
한 자릿수 밀리초의 지연시간과 같이 저지연 시간 (초고속)을 보장한다.

DynamoDB - DAX

이는 DynamoDB를 위한 완전관리형 인 메모리 캐시 서비스. DAX는 DynamoDB 전용.

DynamoDB - Global Tables

DynamoDB의 핵심은 짧은 지연 시간으로 DynamoDB 테이블에 액세스 할 수 있도록 하는 기능이며, 여러 리전에서 사용하는 점이 중요함.

나머지 DB 서비스들

RedShift

PostgreSQL 기반의 DB이다. 분석과 데이터 웨어하우스에 용이하다. (OLAP)

EMR

실제 DB는 아니고 AWS에서 빅데이터를 작업하고자 할 때 사용하는 Hadoop 클러스터를 생성한다. 이때 Hadoop 클러스터란 방대한 양의 데이터를 분석하고 처리하는 것이다.

Athena

AWS S3를 위한 서버리스 쿼리 서비스이다. AWS S3에 저장된 오브젝트에 대한 분석을 수행.

QuickSight

서버리스 머신러닝 방식의 비즈니스 인텔리전스 서비스로 대화형 대시보드를 생성.

DocumentDB

Aurora가 PostgreSQL,Mysql을 클라우드 네이티브 버전으로 사용하듯이 DocumentDB는 MongoDB의 Aurora 버전이라고 보면된다. NoSQL이다.

Neptune

Neptune은 완전 관리형 그래프 DB이다. 데이터셋은 소셜 네트워크를 생각하면 된다. 모든 것이 연결되어있다.

TimeStream

time series(시계열,시간에 따라 지속적으로 변화하는) 데이터를 저장하고, 완전한 관리를 받으며, 빠르고 규모 조정이 가능한 서버리스인 DB이다.

QLDB

금융거리를 기록하는 장부의 역할

Managed BlockChain

중앙 기관 없이도 신뢰할 수 있는 여러 당사자의 트랜잭션 실행이 가능한 애플리케이션을 구출할 수 있는 기술이다. 블록체인, hyperledger Fabric, Ethereum

Glue

ETL 서비스라고 한다. ETL은 데이터셋에 대한 분석을 진행할 때에 그 형식이 올바르지 않거나 원하는 형식이 아닐때 유용하다.

DMS (DB Migration Service)

DB 간의 마이그레이션 방법이다. AWS의 마이그레이션.

AWS DB - SUMMARY

RDBMS-OLTP: RDS 및 Aurora (SQL)
RDS 배포 옵션 별 차이: 읽기 복제본(Read Replicas), 다중 가용 영역(Multi-AZ), 다중 리전(Multi-Region)
인메모리 데이터베이스: ElastiCache
키-값 데이터베이스: DynamoDB (서버리스) 및 DAX (DynamoDB용 캐시)
데이터 웨어하우스-OLAP: RedShift (SQL)
하둡 클러스터: EMR (Elastic MapReduce)
Athena: AWS S3에서 데이터를 쿼리
QuickSight: 데이터 대시보드 (서버리스)
DocumentDB: MongoDB를 위한 Aurora (Json-NoSQL)
TimeStream: 시계열 데이터 저장
Neptune: 그래프 데이터베이스
AWS QLDB: 변경 불가능한 원장(Ledger)
AWS 블록체인: 관리형 Hyperledger Fabric 또는 이더리움 블록체인
Glue: 관리형 ETL 및 데이터 카탈로그 서비스

AWS - S3

Sun, 13 Oct 2024 14:08:38 GMT

S3 개요

S3는 AWS를 구성하는 핵심 요소 중 하나이다.
S3는 제한 없이 스케일을 할 수 있는 스토리지로 알려져있다.
많은 웹 사이트 들은 AWS S3를 백본(중요한 인프라, 기반)으로 사용하고 또 많은 AWS 서비스들도 AWS S3를 연동해서 활용한다.

S3 Use Cases

S3는 백업과 저장소로 활용된다. 파일을 정장할 수도 있고 디스크 역할도 해준다.
재해 복구 용도로 사용된다.
꽤 저렴한 비용.
하이브리드 클라우드 스토리지. 온프레미스 스토리지가 있는데 클라우드로 확장하고 싶다면 AWS S3를 이용하면 된다.
애플리케이션이나 미디어, 즉 비디오 파일이나 이미지 같은 걸 호스팅할 수 있다. 또한 빅데이터 분석을 위한 큰 용량의 데이터 저장.
소프트웨어 업데이트
정적 웹사이트 호스팅

S3 Buckets

S3는 파일을 버킷에 저장한다. 버킷은 최상위 디렉토리 같은 거라고 보면 된다. 이 S3 버킷에 저장되는 파일을 "오브젝트" 라고 부른다.
버킷 이름은 전역적으로 고유한 이름이어야 한다. 즉, 가지고 있는 계정에 속한 모든 리전을 통틀어 고유해야 하면서 또 AWS에 있는 모든 계정을 대상으로도 고유해야 한다. --> AWS (리전) 에서 전역적으로 고유해야 하는 유일한 항목이 바로 S3다.
버킷은 리전 단위로 정의가 된다. --> 특정 리전 안에서 생성 되는 것이다.

S3 Objects

오브젝트는 파일을 뜻하며, 각각의 파일들은 키를 가진다. AWS S3에 저장되는 오브젝트의 키는 해당 파일의 전체 경로(Pull Path)이다.
S3에서는 디렉토리라는 개념은 없으며, 무엇이든지 간에 전부 키로 구성된다. 키는 접두사랑 오브젝트 이름으로 구성된다.
모든 오브젝트는 S3의 버킷에 저장된다.
우리는 무엇이던지 S3에 올릴 수 있다. 최대 5TB 짜리 오브젝트를 올릴 수 있다. 이걸 초과하면 멀티파트로 업로드 해야한다. 여러조각으로 나눠서.
오브젝트는 메타데이터를 키-값 형태의 목록으로 가진다. 이것은 파일의 어떤 요소를 명시하기 위한 것.

S3 Security

전체적으로 사용자 역할, 버킷 정책, 오브젝트 암호화 이렇게 3가지 있다고 보면 된다.

사용자 기준

(IAM 정책) 사용자에겐 IAM 정책을 적용하는데, IAM 정책이 정의하는 건 어떤 API가 어떤 IAM 사용자에 의해 호출될 수 있는가이다.

리소스 기준
- (버킷 정책) 신규 기능, 여러 버킷에 적용되는 규칙을 S3 콘솔에서 바로 설정 가능하다. 이 규칙은 특정 사용자에게 이용을 허용하거나 또 다른 계정 사용자를 허용 가능하다. S3 버킷을 대상으로 교차 계정 액세스가 가능하다. 이걸 이용해서 S3 버킷을 공개 가능하다. 가장 일반적인 방식
- (ACL : Object Access Control List) 세밀하게 보안을 관리하는 장치. 비활성화 시킬 수도 있다.
- (ACL : Bucket Access Control List) 버킷 단위에서 관리하기 위해 버킷 ACL을 반들기도 한다. 흔한 방법 X

IAM 정책으로 S3 오브젝트에 접근할 수 있는 건 언제인가?

IAM 권한이 허용으로 돼 있거나 리소스 정책이 허용으로 돼 있거나, 접근 거절 액션이 명시 돼 있지 않다면 API 호출 시 정책에 기반해 S3 오브젝트에 접근 가능하다.

암호화 - 암호화 키를 이용해 오브젝트를 암호화 하는 방식

S3의 Bucket에 public access가 허용되어있으면 www 웹사이트로 S3dp 접근 가능

IAM 사용자에게 권한 (S3 getObject 같은 권한)이 있으면 S3에 접근 가능

EC2 인스턴스의 Role에 S3의 Bucket에 접근 가능한 권한이 있으면 S3에 접근가 능

S3의 Bucket 정책을 사용자 별로 교차적으로로 접근 가능하게 할 수 있다. 특정 AWS계정에 대한 특정 사용자는 허용, 특정 사용자는 불가

S3 Versioning

S3에 업로드되는 오브젝트들의 버전을 관리하는 기능이다. 이 설정은 버킷 단위에서 설정해줘야한다.
사용자가 파일을 S3 Bucket에 업로드 하게 되면, 같은 파일의 경우 자동으로 v1,v2 이런식으로 업로드 된다. 이 기능을 활성화 해두는게 좋다. 이유는 의도치 않게 파일을 삭제하는 것을 잘 막아준다.

S3 Replication (CRR & SRR)

S3에는 2가지 복제 기능이 있다.

CRR (Cross Region Replication) - 리전 간 복제
SRR (Same Region Replication) - 동일 리전 복제

설정을 해주면, 각각의 기능에 따라 복제를 비동기 적으로 진행한다.

S3 Storage Classes

내구성과 가용성의 개념을 파악하자

내구성 (Durability) - S3로 인해 오브젝트가 손실될 수 있는 확률이다. 99.999999% 확률로 손상안됨. 가용성 - 얼마나 쉽게 서비스를 이용할 수 있느냐. 이것도 99.9% 이상의 확률이다. 클래스마다 약간다름.

스토리지 종류와 목적

Amazon S3 Standard - General Purpose
- 내구성 : 99.99% , 자주 액세스 하는 데이터용 , 기본값으로 사용하는 스토리지 유형, 지연 시간이 짧고 처리량이 많다.
- 두 곳에서 발생하느 동시 기능 장애를 감달 할 수 있어서 빅데이터 분석과 모바일 및 게임 애플리케이션 콘텐츠 배포의 사용 사례에 적합하다.
Amazon S3 Standard-Infrequent Aeccess (IA)
- 자주 액세스하지 않지만, 필요할 때 빠르게 액세스 가능. Standard보다는 요금이 저렴하지만, 검색 요금이 추가로 발생한다.
- 재해 복구와 백업에 이상적이다.
Amazon S3 One Zone-Infrequent Access
- 단일 AZ(가용영역)에서 내구성이 높지만(99.999999%), 가용영역이 파괴되면 데이터가 손실될 수 있다. 가용성 (99.5%)
- 온프레미스 데이터나 다시 생성 가능한 데이터의 보조 백업 복사본 저장에 적합하다.
Amazon S3 Glacier Instant Retrieval
- 밀리초 단위의 검색 가능, 분기에 한 번 데이터에 액세스할 때 적합하다.
- 밀리초 내에 액세스가 필요한 백업에 이상적이다.
- 최소 스토리지 기간은 90일
Amazon S3 Glacier Flexible Retrieval
- 유연한 무료 검색 기능을 제공한다.
  - 1~~5분의 빠른 검색과 3~~5시간의 표준 검색, 5~12시간의 무료 대량 검색 중 선택 가능하다.
  - 최소 스토리지 기간은 90일
Amazon S3 Glacier Deep Archive
- 2가지 옵션 -> 12시간의 표준 옵션과 48시간 대량 옵션
- 검색 시간이 아주 많이 들지만 가장 저렴하게 이용 가능하다.
- 최소 스토리지 기간은 180일
Amazon S3 Intelligent Tiering
- 사용 패턴을 기반으로 액세스 계층 간에 오브젝트를 이동시킨다.
- 매월 모니터링과 자동화 요금이 발생한다.
- 검색 요금은 발생하지 않는다.
- Frequent Access 계층에 오브젝트를 자동 저장하고, 30일 동안 액세스하지 않은 오브젝트는 Infrequent Access 계층에 이동된다. 90일 동안 액세스 하지 않으면 Archivce Instant Access 계층으로 이동된다. (여기는 자동)
- 90~~700++일 동안 액세스하지 않은 오브젝트는 Archive Access 계층으로 이동 설정 가능하다. 180~~700일 동안 액세스하지 않은 오브젝트는 Deep Archive Access 계층으로 이동하게 설정 가능하다. (여기는 옵션)

( Glacier 클래스 ) : 아카이브와 백업에 적합한 저비용 오브젝트 스토리지이다. 스토리지 비용에 검색 비용이 포함되어있다.

AWS S3에서 오브젝트를 선택할때 클래스를 선택할 수 있다. 스토리지 설정을 수동으로 구성할 수 있고, S3 수명 주기 구성을 이용해서 모든 스토리지 클래스 간에 오브젝트를 자동으로 이동시킬 수 도 있다.

S3 Encryption

서버측 암호화 (Server Side Encryption) - 기본적으로 버킷을 생성하거나 오브젝트를 올릴 때마다 암호화는 적용된다. 사용자가 파일을 S3에 업로드하면 보안을 위해 S3가 암호화시킨 상태로 저장된다. 암호화를 서버가 수행하기 떄문에 서버측 암호화라고 한다.
클라이언트측 암호화 (Client Side Encryption) - 사용자가 파일을 업로드 하기 전에 직접 암호화 하는 것이다.

이 2가지 방식은 AWS에 존재하지만, 서버측 암호화는 항상 기본적으로 활성화 되어있다.

S3 IAM Access Analyzer

S3 버킷을 모니터링하는 기능.
의도된 대로 접근을 허용한 사람만 S3 버킷에 접근할 수 있나를 본다.
버킷 규칙이랑 S3 ACL이랑 S3 액세스포인트 규칙이랑 분석을 한다. 그리고 어떤 버킷이 퍼블릭 액세스가 가능한지 또 어느 버킷이 다른 AWS 계정과 공유가 됐는지 등을 본다. 이걸 통해 User 가 판단.

S3 공동 책임 모델

AWS

인프라에 대한 모든 책임
S3 -> 내구성, 가용성
User
- S3 버전 관리를 잘하고 올바른 S3 버킷정책을 설정함으로써 데이터 손실 방지
- 복제 잡업이 필요하면 직접
- 로깅,모니터링은 선택사항이니 User가 자첵저긍로 활성화해야함
- 스토리지 클래스를 사용하는 것도 사용자 본인의 책임
- 어떤 암호화 할건지

AWS Snow Family

이는 AWS 내에서 "두 가지 사용 사례" 를 가진 매우 안전한 휴대용 장치이다. 엣지에서 데이터를 수집 및 처리하거나 AWS 내부 및 외부로 데이터를 마이그레이션하는 데 사용된다.

첫번째, 데이터 마이그레이션

Snowcone
- 거대한 박스 이며, 테라바이트 또는 페타바이트의 데이터를 AWS 안팎으로 이동시키는 데 사용될 것이다. 네트워크를 통해 데이터를 이동하는 것의 대안이 될 것이다. 페타바이트 규모의 데이터를 이동하는데 적합. PB 데이터
1. Snowball Edge
- 매우 작은 휴대용 장치이며 견고하다. 안전하고 열악한 환경을 견딜 수 있으며 데이터 양이 적은 환경에 적합하다. 가볍고 2.1kg정도된다. 원하면 드론에도 장착가능
1. Snowmobile
- 실제 트럭이다. 엑사바이트 규모의 데이터를 전송 가능하다. 1엑사바이트는 1,000PB이고1,000,000TB 이다. 각 스노우모빌의 용량은 100PB이다.

두번째, 엣지 컴퓨팅

엣지 컴퓨팅이란? -> 엣지 로케이션에서 데이터가 생성되는 동안 데이터를 처리하는 것이다. 엣지 로케이션이란? -> 실제로 인터넷이 없거나 클라우드에서 멀리 떨어진 곳을 의미한다.
따라서 연결이 제한되고 인터넷에 액세스할 수 없거나 컴퓨팅 성능에 액세스 할 수 없다는 것을 뜻함. 이러한 위치에서 데이터 처리를 계속 실행하고 싶을 수도 있다. 이를 위해서는 엣지 컴퓨팅이 필요하다.
엣지 컴퓨팅을 수행하려면 스노우볼 엣지 장치나 스노우콘을 주문하고 이를 엣지 로케이션에 내장하고 엣지 컴퓨팅을 시작할 수 있다. 엣지 컴퓨팅의 사용 사례는 데이터를 전처리하고 엣지에서 기계 학습을 수행하는 것이다.
따라서 클라우드로 돌아가지 않고도 주요 스트림을 미리 트랜스코딩하고, 필요에 따라 데이터를 다시 AWS로 전송해야 하는 경우 스노우콘 또는 스노우볼 엣지용 장치를 다시 배송할 수 있습니다.

Snowball Edge Pricing -> 해당서비스를 사용함녀 비용은 발생한다. 다만, AWS로 데이터 이관 시엔 무료, 기가 바이트당 $0

Storage Gateway - Hybrid Cloud

지금 까지의 AWS는 독립 실행형 서비스 였으나, 하이브리드 클라우드 유형의 설정에서도 사용이 가능하다. AWS는 사용자의 온프레미스 환경과 AWS 간의 교두보를 제공하는데 바로 이를 하이브리드 클라우드라고 한다. 사용자의 인프라 중 일부는 온프레미스에 두고, 나머지는 클라우드에 존재하게 된다. 이 때 필요한 것은 "Storage Gateway" 이다.

AWS는 독점 스토리지 기술로 이전에 봤던 EFS 서비스나 NFS 프로토콜과는 다르다. 이 2가지 서비스는 클라우드 환경에서 운영되었다. 온프레미스에서 S3 데이터를 보려면 Storage Gateway를 사용해야 한다.

즉, AWS의 스토리지를 정리해보면

EBS, 또는 EC2 인스턴스 스토어는 블록 스토리지
EFS는 파일 스토리지
S3 또는 Glacier는 오브젝트 스토리지

Storage Gateway의 역할은 무엇일까?

AWS 내 사용자의 온프레미스 데이터와 클라우드 데이터를 연결해 준다. 즉 하이브리드 스토리지를 사용하여 온프레미스 시스템에서도 문제 없이 클라우드를 이용할 수 있도록 스토리지 기능을 확장하는 것이다. 이것은 재해복구나 백업,복원 혹은 스토리지 계층에 대해 활용하능하다.

S3 SUMMARY

Buckets vs Objects : 버킷의 이름은 전역적으로 고유해야함, 또한 특정 리전에 위치한다. 오브젝트들은 버킷 안에 존재한다.
S3 Security : 이를 위해선 사용자나 역할에 IAM 규칙을 적용할 수 있다. S3 버킷 규칙을 이용하는 방법(퍼블릭액세스, 암호화 등)도 있다.
S3 Websites : 정적 웹사이트 호스팅 제공
S3 Versioning : 파일을 버전 단위로 관리해서 실수로 작제하는 걸 방지, 필요에 따라 이전 버전으로 롤백 가능
S3 Replication : 1. 동일 리전 복제 , 2. 리전 간 복제 - 뭘 하던지 버전 관리 기능을 활성화 시켜야 한다.
S3 Storage Classes : S3의 스토리지 클래스들
Snow Family : S3로 데이터를 임포트할 수 있는 물리적인 기기
OpsHub : 데스크톱애플리케이션, Snow 패밀리 기기를 관리하고 데이터를 기기에 옮겨 준다.
Storage Gateway : 온프레미스 스토리지를 S3로 확장하는 방법

AWS - ELB 및 ASG

Sat, 12 Oct 2024 14:25:09 GMT

클라우드의 확장성, 탄력성, 고가용성 이란?

확장성

애플리케이션을 스케일(확장)한다는 것은 큰 부하(트래픽)에 적응하여 그것을 처리 가능하다는 뜻.

클라우드 확장성 2가지

수직 확장
- AWS에서 수직 확장이 가능하다는 것은 EC2 인스턴스의 크기를 증가할 수 있다는 뜻. DB와 같은 분산되지 않는 시스템에서 사용하는 방식.
- 이러한 하드웨어 확장 방식에는 한계가 존재한다.
수평 확장
- EC2 인스턴스의 사이즈를 늘리는 대신, 인스턴스 또는 시스템의 숫자를 늘리는 것이다.

현대적인 애플리케이션이라면, 수평확장성을 염두에 두고 설계 및 개발을 진행해야한다. AWS에서는 이것이 매우 쉽게 가능하다. AWS EC2와 ASG 덕분이다.

고가용성

수평확장과 잘 어울린다.
애플리케이션을 최소 두 군데에서 실행하는 것을 의미한다.
목적 : 데이터 센터의 손실과 같은 재앙 상황에서 살아남는 것이다.

탄력성

수요 ( 수신하는 로드 ) 에 따라 시스템을 확장 및 축소하는 클라우드의 특성.

확장성 vs 탄력성 ( vs 민첩성 )

이 단어들의 차이를 명확히 파악하자.

확장성 : 시스템에 더 큰 부하를 수용하게 하는 것.
탄력성 : 수요에 따라 시스템이 자동으로 확장 및 축소 되는 것.
민첩성 : 리소스를 매우 빠르게 생성 및 삭제하는 것.

ELB - Elastic Load Balancing

ELB는 Elastic Load Balancing의 약자로, 로드 밸런서를 포함한다. 로드 밸런서란? -> 인터넷 트래픽을 다운 스트림의 여러 서버로 전달하는 서버를 뜻한다. 부하 분산 기능이다.

ELB 특징

AWS에서 관리하며 여기에 로드 밸런서가 존재한다. 로드 밸런서 뒤에는 여러 개의 EC2 인스턴스가 존재한다.
애플리케이션에 대한 DNS 호스트 이름인 단일 액세스 지점을 노출한다.
정기적으로 인스턴스 상태를 확인하고 문제가 있는 곳으로는 트래픽을 보내지 않는다.
HTTPS를 제공한다.
AWS가 ELB의 모든 것을 책임진다. (ELB 업그레이드, 유지보수, 고가용성 등등)
개발자가 해야할 건 유일하게 ELB 동작에 관한 몇가지 구성하는 것 뿐이다.

해당 이미지는 ELB 서비스를 활용한 아키텍처이다. User는 ELB에 의해 노출되는 경로로 요청을 진행하게 되고, 이때 ELB에 의해 각각의 연결되어있는 EC2 인스턴스에 부하가 분산된다.

ELB 종류

ELB에는 4가지 종류가 존재하며, 각각의 종류를 상황에 맞게 ELB를 선택하면 좋다.

ALB (Application Load Balancer)
- HTTP,HTTPS 전용 ELB, 계층 7 유형의 로드밸런서이다. 정적 DNS(URL)를 제공한다.
NLB (Network Load Balancer)
- 계층 4 유형의 로드밸런서이다. TCP,UDP를 포함, 초고속 성능을 가진다. 정적 IP를 제공한다. 낮은 지연시간으로 초당 수백만개의 요청을 처리한다.
GLB (Gateway Load Balancer)
- 계층 3 유형의 로드밸런서이다. 트래픽을 EC2 인스턴스에서 과니하는 방화벽으로 라우팅하여 침입감지, 심층 패킷 검사 등을 실행한다.
CLB (Classic Load Balancer)
- 2023년에 폐기된 서비스이다.

해당 이미지의 ELB 서비스 종류에 대한 각각의 아키텍처를 참고하면 이해가 잘된다.

ASG - Auto Scaling Group

우리는 로드밸런서를 통해 트래픽을 여러 EC2 인스턴스로 분산시키는 과정을 알아보았다. 그럼 이 여러 EC2 인스턴스는 어떻게 자동으로 만들 수 있을까???? 정답 : ASG

AWS의 ASG를 사용하면 된다.
스케일 업,다운(수직확장) 또는 아웃,인(수평확장)의 역할을 해내어 각 상황에 맞게 EC2 인스턴스를 최소, 최대로 보장한다.
그래서 ELB와 ASG는 보통 함께 작용하여 대규모 트래픽에 대한 시너지를 낸다.
ASG는 항상 최적의 용량에서 실행된다. 엄청난 탄력성을 지닌다. 이것은 클라우드의 기본 원칙과도 같다.

ASG는 EC2 인스턴스의 최소 개수와 평균 개수, 최대 개수를 세팅하여 EC2 인스턴스를 운영한다.

ELB 서비스와의 시너지를 알아보자. 트래픽이 발생하면 트래픽의 규모에 따라 EC2 인스턴스를 ASG가 자동으로 스케일 아웃 했다가 스케일 인 했다가 하는 등 탄력적으로 관리하게 된다.

ASG - 전략

ASG 전략에는 총 4가지가 존재한다.

단순,단계 스케일링
- 예를 들어, CPU사용량이 5분 동안 70%를 넘으면 ASG 용량에 유닛(EC2) 2개를 추가 or 10분 동안 30% 미만이라면 ASG에서 유닛(EC2) 1개를 제거.
대상 추적 스케일링
- ASG의 모든 EC2 인스턴스의 평균 CPU 사용율을 40%로 유지하고자 한다면 이를 위해 자동으로 조정하는 것.
예약 스케일링
- 변경 사항을 미리 아는 것, 사용자 패턴을 기반으로 확장을 예약하는 전략이다. 예를 들어, 사람들이 금요일 5pn에 축구경기 베팅을 한다고 하면 금요일 5pm에 맞춰서 EC2 인스턴스 최소 용량을 10까지 높이는 방식.
예측 스케일링
- 머신 러닝을 활용하여 트래픽을 미리 예측하는 방식. 과거 트래픽을 확인하는 알고리즘이 있고 과거의 패턴을 기반으로 트래픽을 예측한다.
- 그래서 예측을 기반으로 올바른 수의 EC2 인스턴스를 자동으로 세팅한다. 따라서, 시간에 따른 패턴이 존재하고, 스케일링 유형 별 전략을 신경 쓰고 싶지 않다면 예측 스케일링이 정답이다. 매우 유용하다!

ELB 및 ASG - 요약

각 단어의 뜻과 차이 고가용성 : 여러 가용영역에 걸쳐서 애플리케이션을 보유 확장성 : 수직 - 인스턴스 크기 조절, 수평 - 인스턴스 개수 조절 탄력성 : 수용에 따라 확장 및 축소할 수 있는 기능 민첩성 : 리소스를 미우 빠르게 생성 및 삭제하는 기능

ELB 로드밸런서는 ELB서비스에 있고, 이를 통해 EC2 인스턴스에 트래픽 분산이 가능하다. 여러 가용영역에 분산되어 운영도 가능하다. EC2 상태를 확인한다. 4가지 타입이 존재한다.
ASG 애플리케이션을 구성하는 EC2 인스턴스의 탄력성을 구현할 수 있어서 부하를 여러 A~Z에 걸쳐 분산하고 적절히 스케일링 할 수 있다. 따라서, 시스템 수요에 따라 이러한 EC2 인스턴스를 스케일링하고 비정상 인스턴스를 교체할 수 있다.

ASG와 ELB는 긴밀하게 통합되어 있다.

AWS - EC2 Instance Storage

Sat, 12 Oct 2024 05:17:38 GMT

EBS

EBS란? -> Elastic Block Store의 약자로써, 인스턴스가 실행중인 동안 연결 가능한 네트워크 드라이브를 뜻한다.

EC2 인스턴스를 종료 후 새로 생성 했을 때, EBS를 통해 새로운 EC2 인스턴스에 기존 데이터를 전달 가능하다.
EBS는 특정 가용역역에서만 사용 가능하다.
- 예를 들어, us-east-1a 영역에 생성되었다면, us-east-1b에서는 사용이 불가하다. 하지만, 스냅샷을 이용하면 다른 가용영역으로 옮기는 것이 가능하다.
매달 30GB 까지 무료이며, gp2와 gp3를 범용으로 사용한다.
EC2 인스턴스 생성 시 EC2 인스턴스를 종료할 때 EBS를 삭제하는 옵션이 있다. 활성화, 비활성화를 통해서 통제 가능하다.

EBS 예시

해당 이미지는 EBS Volume의 예시이다.

US-EAST-1A 영역을 살펴보면 2개의 EC2 인스턴스와 3개의 EBS를 확인 할 수 있다. 1개의 EBS는 1개의 EC2 인스턴스에만 연결이 가능하며, 1개의 EC2 인스턴스에는 여러개의 EBS 설정이 가능하다.
US-EAST-1B 영역을 살펴보면 EC2 인스턴스에 EBS 가 1대 1로 잘 연결되어있고, 나머지 1개의 EBS는 unattached 상태로 남아있음을 볼 수 있다. unattached 상태로 존재 가능하다.

EBS 스냅샷

스냅샷이란?

내가 원하는 시점에 대한 백업이라고 보면된다.
추후 EBS가 삭제되어도 이걸로 복구 가능하다.
여러 가용영역과 리전 간 복제에도 쓸 수 있다.

EBS 스냅샷의 2가지 특성
EBS Snapshot Archive
- 스냅샷을 또 다른 스토리지 티어인 "아카이브 티어"로 옮길 수 있다. 이는 기존 스토리지보다 75% 정도 저렴하다. 하지만 이 아카이브를 이용하면 해당 아카이브로 부터 스냅샷을 다시 복구하는데 약 24h~72h 정도로 오래 걸린다.
1. Recycle Bin for EBS Snapshot
- 이걸 사용하면 삭제된 EBS를 휴지통에서 보관하게 된다. 나중에 복구가 가능하다.

EBS 스냅샷 예시

해당 이미지는 US-EAST-1A의 가용역역에서 EBS 스토리지를 스냅샷을 통해 US-EAST-1B 가용영역으로 옮기는 과정을 나타내고 있다. 스냅샷을 이용한다면, EBS의 가용영역에 제한되는 특성을 극복 가능하다.

AMI

AMI 란? -> Amazon Machine Image의 약자로써, 사용자 지정 EC2 인스턴스라고 보면 된다.

공통으로 제공되는 AMI.
본인이 직접 AMI를 설계해서 만들 수 있다.
딴 사람이 만들어서 판매하는 AMI도 있다.

AMI 예시

AMI를 직접 커스텀하는 과정을 나타내는 예시이다.

US-EAST-1A 영역에서 EC2 인스턴스를 생성하여 커스텀 AMI를 만든다.
US-EAST-1B 영역에서 만들어진 AMI를 이용하여 EC2 인스턴스를 생성한다.

EC2 Image Builder

기본적으로 커스텀 AMI를 만들 때 이 서비스를 이용하면 커스텀 AMI 셋팅이 가능하다.

가상 머신이나 컨테이너 이미지 생성을 자돟화 하는 데 사용된다.
이를 이용하여, EC2 인스턴스에 대한 AMI의 생성, 유지, 검증 및 테스트를 자동화 할 수 있다.

EC2 Instance Store

기본적으로 EBS는 "제한된" 네트워크 드라이브이다. 그렇기 떄문에 고성능 하드웨어 디스크가 필요한 경우 EC2 Instance Store를 이용한다.

EC2 인스턴스와 연결된 매우 고성능의 하드웨어를 얻는 방법이다.
하지만 인스턴스 종료 시 소멸 된다.

EFS

EFS 란? -> Elastic File System의 약자로, 관리형 네트워크 파일 시스템을 뜻한다. EBS가 1개의 EC2 인스턴스에 대한 저장소라고 한다면, EFS는 네트워크에 대한 공유 저장소 같은 느낌이다.

이 시스템을 한번에 수백 개의 EC2 인스턴스에 마운트 할 수 있다.
오직, Linux EC2 인스턴스에서만 사용이 가능하다.
여러 가용 영역에서 사용이 가능하다.
gp2 EBS 볼륨에 비하면 3배 가량 비싸다.

EFS 예시

해당 이미지는 EFS 서비스를 나타낸 것이다. 여러 가용영역에서 여러 개의 EC2 인스턴스와 연결되어서 파일을 관리하고 있음을 확인 가능하다.

EBS vs EFS

EBS와 EFS 스토리지의 비교를 나타내는 자료이다. EBS를 활용한 스토리지는 스냅샷을 통해서 가용영역에서의 데이터를 전송하고 보관한다. EFS는 여러개의 가용영역에 있는 EC2 인스턴스를 관리함으로써 EBS보다는 데이터 파일 관리 및 전송에 용이하다고 볼 수 있다. 하지만 EBS보다 비싸긴하다.

EFS의 스토리지 클래스 (EFS-IA)

EFS의 스토리지 클래스는 파일 액세스 빈도에 따라 비용 최적화 과정을 진행한다.

EFS-IA 스토리지 클래스는 EFS 표준 스토리지 클래스보다 데이터를 저장함에 있어서 92% 더 저렴하다.
EFS-IA 스토리지 클래스를 활성화 시키면 EFS가 자동으로 수명 주기 정책에 따라서 마지막 액세스 시점을 기반으로 User의 파일을 EFS 표준 스토리지에서 EFS-IA 스토리지로 이동시킨다.

EFS 스토리지 클래스 예시

해당 이미지는 EFS 스토리지의 라이프사이클 정책을 나타내고 있다. 파일의 액세스 시점을 기반으로 관리 정책에 의하여 오랜 기간동안 액세스 되지 않은 파일은 EFS-IA 스토리지 클래스로 파일을 이동시켜 최적화를 진행한다.

EC2 스토리지 공동 책임 모델

AWS - EBS,EFS 등의 서비스에서의 책임, 시스템 장애의 책임을 가진다. User - EBS,EFS 서비스를 활용한 백업, 스냅샷 등을 활용한 데이터 전송 절차에 대한 데이터 손실 등의 책임을 가진다.

Amazon FSx

FSx 란? -> AWS에서 타사의 고성능 파일 시스템을 얻는 관리형 서비스이다.

1. Windows 파일 서버용 Amazon FSx

Windows 인스턴스 용.
특정 데이터센터의 windows pc에서 SMB프로토콜을 사용하여 FSx 파일 서버에 액세스하는 방식이다.
Amazon FSx는 SMB 프로토콜, Windows NTFS로 window 파일 서버를 배포하는 방식이다.

2. Lustre 파일 서버용 Amazon FSx

Linux 인스턴스 용.
특정 데이터 센터의 서버에서 FSx 파일 서버에 직접 액세스 하는 방식이다.
그리고 FSx는 해당 파일 데이터를 S3에 저장한다.

EC2 Storage - SUMMARY

EBS - 한번에 1개의 EC2 인스턴스에 연결된 네트워크 드라이브, 특정 가용영역에 매핑되며, 스냅샷을 통해 데이터를 백업하거나 다른 가용영역으로 데이터 이동이 가능하다.
AMI - 원하는 대로 사용자가 지정해 바로 사용가능한 EC2 인스턴스 데이터.
EC2 Image Builder : AMI 생성 처리를 자동화하는 서비스이다.
EC2 Instance Store : EC2 인스턴스와 연결된 매우 고성능의 하드웨어를 얻는 방법이다. 하지만 인스턴스 종료 시 소멸된다.
EFS : 네트워크 파일 공유 시스템. (NFS)
EFS-IA : 자주 사용하지 않는 파일을 비용이 낮은 티어로 이동하는 서비스.
FSx for windows : windows 용 NFS
FSx for Lustre : 고성능 컴퓨팅 수행을 위한 파일 서버. Linux 파일 시스템의 HPC.

AWS - EC2

Wed, 09 Oct 2024 15:23:19 GMT

EC2 기초

EC2란? -> Elastic Compute Cloud의 약자로, Infrastructure as a Service라고 볼 수 있다. 또한 AWS에서 가장 인기 있는 서비스이다.

EC2는 하나의 서비스가 아닌 많은 서비스를 포함하는 서비스이다.
- 가상 머신을 EC2 서비스를 통해 임대하는 것을 EC2 인스턴스라고 한다.
(EBS) 데이터를 가상 드라이브 또는 EBS볼륨에 저장 가능하다.
(ELB) Elastic 로드 밸런서로 로드를 분산시킬 수 있다.
(ASG) 오토 스케일링 그룹을 통해 서비스를 확장시킬 수 있다.

핵심

EC2의 사용법을 아는 것은 클라우드의 작동 방식을 이해할 때 필수적이다.
클라우드는 필요할 때 언제든지 컴퓨팅을 대여할 수 있고 EC2가 그 예시이다.

EC2 옵션

OS : Linux, Windows, Mac 등
CPU : 해당 가상 머신에서 사용할 컴퓨팅 성능과 코어의 양 선택 가능
RAM : 랜덤 액세스 메모리 선택 가능
EBS,EFS : 용량, 스토리지 선택 가능
EC2 Instance store : 하드웨어 연결 가능 (스토리지)
Network : EC2 인스턴스에 연결할 네트워크 종류 (속도,IP 등등)
Fire wall : 방화벽 규칙, 보안그룹
Bootstrap script : EC2 User Date

EC2 User Data

EC2 사용자 데이터 스크립트를 사용해 인스턴스를 부트스트래핑(머신이 시작될 때 명령을 시작하는 것) 이 가능하다.
부팅작업 자동화
모든 작업은 root계정에서 발생한다. 그러니 명령은 sudo로 작업해야한다.

EC2 종류

해당 그림을 보면 종류 별로 EC2의 옵션을 파악할 수 있다.

EC2 종류별 의미

t로 시작하는 인스턴스는 그냥 범용(균형적인) 인스턴스라고 생각하면 된다.
c로 시작하는 인스턴스는 고성능을 요구하는 작업에 유용한 인스턴스이다. (Compute Optimized)
r로 시작하는 인스턴스는 대용량 메모리 처리에 적합한 인스턴스이다. (Memory Optimized)
I,G,H 등으로 시작하는 인스턴스는 로컬 스토리지에서 대규모 데이터셋에 액세스 할 때 적합하다. (Storage Optimized)

EC2 보안 그룹

보안 그룹의 역할

방확벽, 포트에 대한 액세스를 규제한다.
승인된 IP 범위가 표시된다. (Ipv4, Ipv6)
인바운드 네트워크 제어 (외부에서 들어오는 트래픽)
아웃바운드 네트워크 제어 (내부에서 나가는 트래픽)
보안 그룹은 여러 EC2 인스턴스에 연동 가능하다. 또한 하나의 EC2 인스턴스에 여러 보안 그룹이 적용 가능하다.
보안 그룹은 특정 지역과 VPC 조합에만 제한된다. 6-1. 지역이 바뀌면 새 보안 그룹을 생성해야한다. 6-2. 다른 VPC를 생성한 경우 보안 그룹을 새로 해야한다.
보안 그룹은 EC2 외부에서 존재한다. -> EC2 내부에서는 트래픽을 알 수 없다.
SSH 접근을 위한 별도의 보안 그룹 하나를 유지하는 것이 좋은 방식이다.
기본적으로 모든 인바운드 트래픽은 차단되고, 모든 아웃바운드 트래픽은 승인된다.
로드 밸런서를 사용하면 다른 보안그룹의 보안그룹을 참조가능하다.

이런 식으로 셋팅 가능하다.

해당 그림을 보자. 만약에 보안 그룹 설정에서 나의 컴퓨터 IP에 대한 22번 SSH 포트를 허용 해두었다면 보안그룹을 통과해서 EC2 인스턴스에 접근가능하고 Any Ip - Any Port로 아웃바운드 보안그룹이 설정되어 있으면 어떠한 상황에서도 아웃바운드는 허용된다. 하지만 다른 PC에서 22번 포트로 접근하려고하면 보안그룹에 걸려서 타임아웃이 발생하고 EC2 인스턴스에 접근이 불가할 것이다.

해당 이미지를 보면, Security Group 1은 인바운드 규칙에서 Security Group 1과 Security Group 2로부터의 트래픽을 허용하고 있다. 그렇기 때문에 Security Group 1과 2 보안 그룹에 허용되는 방식으로 접근하면 접근이 가능하다. 하지만 Security Group 1이 Security Group 3으로부터의 트래픽을 허용하지 않기 때문에 해당 방식으로는 접근이 차단된다.

EC2 포트

EC2 인스턴스에 접근하는데 "타임아웃"이 발생하면 100%에 가까운 확률로 보안 그룹에서 접근이 차단된 것이다.

EC2 SSH

Linux, Windows 10 이상, Mac 에서 SSH 사용이 가능하다. (.pem)
Windows 10 미만이면 Putty를 사용해야한다. (.ppk)
모든 OS에서 EC2 Instance Connect를 통해 EC2 인스턴스에 접근이 가능하다.

OS에 따른 SSH 사용법

Linux or Mac -> ssh -i ~.pem ec2-user@xxx.xxx.xxx.xxx (퍼블릭 ip주소)
Windows 10이상 -> ssh -i .~~.pem ec2-user@xxx.xxx.xxx.xxx (퍼블릭 ip주소)

만약 접근 과정에서 보안 에러가 발생한다면 .pem key의 권한을 바꿔줘야 한다.

EC2를 위한 IAM 역할 사용

EC2 인스턴스에 접근하여 aws --version을 입력하면 aws cli를 포함하고 있을 것임!
그리고 aws configure를 통해서 사용자 정보를 입력하려고 한다면 절대 xxxxx 안됨. 이유는 다른 사람이 정보를 획득할 수 있다.
IAM에서 등록된 Roles를 EC2 IAM Role에 등록해주면 된다.

EC2 구매옵션

on-demand : 언제 어디서나, 내 맘대로.
reserved : 1~3년 동안 미리 예약. 할인 up.
savings-plans : 일점 금액을 지불하기로 하고, 그 기간동안 서비스도 변경하면서 마음대로 사용.
spot instances : 마감 할인 개념. 파격적인 할인을 받는다. 하지만 비용 초과하면 언제든지 서비스 종료.
dedicated Hosts : 서비스 전체를 예약, 나만의 것을 대여.
capacity reservations : 언제 쓸지는 모르지만 미리 예약 해놓고 기간 내에는 언제든지 사용.

EC2 SUMMARY

EC2 = AMI(OS) + Instance Size (CPU,RAM) + Storage + Security Groups + EC2 User Data 이다.

AWS - IAM ID 및 액세스 관리

Mon, 07 Oct 2024 14:33:24 GMT

IAM 사용자 및 그룹

IAM 이란? - 계정 접근 관리 서비스를 뜻한다. Root account - 말 그대로 루드 계정, 절대 공유하면 안 된다. Users - 같은 조직 내 사람들을 뜻하며, 그룹에 속 할 수 있다. Groups - 사용자만 포함할 수 있으며 다른 그룹은 포함할 수 없다.

그림과 같이 사용자는 여러 그룹에 속할 수 있으며, 그룹은 여러 명의 사용자를 포함시킬 수 있다.

IAM 정책

사용자 또는 그룹에 할당되는 정책 JSON 문서이다.

Version -> 정책 버전
Statement -> 정책 요소
sid -> 정책 식별 값
effect -> 특정 API에 대한 권한 (허용,거부)
principal -> 정책이 적용될 사용자,계정, 혹은 역할
Action -> effet에 기반해 허용, 거부되는 API 목록
resource -> 작업이 적용될 action의 리소스 목록
condition -> statement가 적용되는 조건

IAM - 비밀번호 정책

1.강력한 비밀번호 타입 지원 2.MFA

Multi Factor Authentication (비밀번호 + 보안장치의 조합)
구글 인증기 등등

이 외에 다른 여러가지 방식과 인증 장치 들이 있다.

IAM Access

Console URL
CLI (명령줄 인터페이스)
SDK (AWS 소프트웨어 개발 키트)

IAM CLI 사용법 (windows)

AWS cli install 구글링
windows관련 aws cli msi 설치, 실행
터미널로 접근 후 aws configure 입력 후 엑세스 키값을 입력하면 끝.

IAM CloudShell

AWS에서 제공하는 CLI랑 비슷한 터미널이라고 보면된다.

IAM 역할 (Role)

AWS의 특정 서비스에 대한 IAM 역할을 생성해줘야 할 수도 있다.
Role -> AWS의 실체(ec2 등)들에게 aws에서 작업을 수행할 수 있는 권한을 부여하는 것.

IAM 모범사례

AWS 계정 설정 이외에는 루트계정을 사용하지 않는다.
한명의 AWS 사용자는 한명의 물리적 사용자와 동일하다.
사용자를 그룹에 할당하고 그룹에 권한을 할당하여 보안그룹 수준에서 관리를 해야한다.
강력한 비밀번호 정책을 따른다.
다중 인증 방식을 적용한다.
AWS 서베스에 대한 권한을 부여할 때 Role을 생성하고 사용하는 것이 좋다.
CLI,SDK 사용 시 사용자 엑세스 키 생성한다.
계정의 권한을 감시하려면 IAM 자격 증명 보고서 확인한다.
절대 IAM 사용자와 액세스 키를 공유하지 않는다.

IAM 공통 책임 모델

AWS

AWS 는 제공하는 모든 것에 책임을 가진다

ME
AWS가 제공하지 않는 많은 것의 책임을 진다.
자체 사용자, 그룹 , 역할, 정책, 그 정책을 관리하고 모니터링 하는 모든 것이 전부 "나"의 책임이다. 모든 계정에서 MFA를 활성화하고 시행하는 것도 "나"의 책임이다. 또한 키를 자주 교체하는 것도 내 책임이며, IAM 도구를 사용해서 적합한 권한을 적용하는 것과, 액세스 패턴과, 계정 권한 검토 등등 모든 것이 "나"의 책임.

AWS는 모든 인프라에 대한 책임을 지며, "나"는 모든 인프라 사용에 대한 책임을 진다.

IAM 최종 요약

User - 사용자는 반드시 기업(팀) 내 사용자여야한다. 그리고 사용자는 AWS콘솔의 아이디,비밀번호를 가진다. Groups - 이러한 사용자를 사용자 그룹으로 그룹화 가능하다. Policies - 사용자 또는 그룹의 권한을 설정하는 정책 연결 or Json 문서 공유. 또한, 역할을 생성하고 이것을 EC2 인스턴스나 다른 AWS 서비스를 위한 자격 증명이 가능하다. Security - MFA, Passowrd Policy AWS CLI - CLI 명령을 통해 서비스를 관리 가능하다. AWS SDK - SDK로 프로그래밍 언어를 통해 서비스 관리가 가능하다. Access key - CLI, SDK 사용하기 위함이다. Audit - IAM 자격증명보고서 생성가능, IAM 접근 감시 서비스로 IAM 사용량 감시 가능하다.

AWS - 클라우드 컴퓨팅이란?

Sun, 06 Oct 2024 12:50:24 GMT

클라우드 종류

private cloud

외부 노출 x
자체 사설 클라우드와 데이터센터를 가진다. (특정 조직을 위해 전용으로 구성된 클라우드 인프라)
맞춤형 보안, 통제
확장성, 유연성을 가지지만 퍼블릭보단 떨어짐
Rackspace 등등

public cloud

공통된 데이터센터를 공유.
확장성, 유연성
온디맨드 -> 언제나 리소스 확장, 감소 가능
MS Azure, Google Cloud, AWS 등등

hybrid cloud

private + public
일부 서비스는 온프레미스 혹은 프라이빗 클라우드 (자체 인프라) + 클라우드 하이브리드
유연함, 효율성

클라우드 특징

온디맨드 -> 필요할 때 원하는 대로 바로바로 사용가능

기존 물리 서버에서 운영하던 방식과 매우 비교되는 핵심 특징. 물리 서버는 확장하기 위해서 용량에 맞는 장치를 주문해서 ~~~ 설치 ~~~ 구축 이런식임.
광역 네트워크 접근 가능
보안, 프라이버시 우수
빠른 탄력성, 확장성
측정 가능한 서비스

클라우드 장점

하드웨서 소유 x
규모가 클수록 좋다.
용량을 예측할 필요가 없다.
확장성
유지보수 비용 x (운영비용,인력비 등등)

물리 서버와 비교해보면 된다.

클라우드의 유형

IaaS (Infrastructure, 서비스형 인프라)

클라우드 IT의 구성요소를 제공한다.
네트워킹,컴퓨팅,스토리지 등을 원시적인 형태로 제공한다.
높은 유연성을 가진다.
AWS EC2 등등

PaaS (Platform, 서비스형 플랫폼)

기본 인프라 관리가 필요없다. 다 제공한다.
배포와 애플리케이션 관리에만 집중 가능하다.
Elastic Beanstalk, Heroku 등등

SaaS (Software, 서비스형 소프트웨어)

서비스 제공 업체가 완전히 운영하고 관리하는것
Gmail, Dropbox, Zoom 등등

해당 그림을 보면 각 클라우드 서비스 유형 별로 관리자가 어떤 부분을 운영해야 하는지 알 수 있다.

클라우드의 가격

클라우드에는 3가지의 기본가격이 있고 모두 종량 과금제(종량제)를 따르고 있다.

컴퓨팅 관련 서비스 -> 시간에 따라 지불
스토리지 -> 저장한 양 만큼 지불
네트워킹 (데이터전송) -> 클라우드에서 데이터가 나갈 때만 지불, 들어올 때는 무료

AWS의 Regions

Regions란?

데이터 센터의 집합.

리전 선택방법

상황에 따라 다르지만, 나라의 정책도 따져봐야 한다.
지연시간 (사용자와 거리가 가까워야함. 멀면 딜레이 생길수도.)
모든 리전이 모든 서비스를 지원하지는 않는다.
리전마다 요금이 다르다.

AWS Regions의 가용영역

리전 별로 가용영역을 가진다. (min:2, avg:3, max:6)
예를 들어, 시드니 리전이 있다고 가정해보자. 실제로 각 영역에서 데이터센터가 어떻게 구성되어있는 지 우리는 알수없지만, 이 가용영역들은 서로 독립적인 형태로 서로 하나의 네트워킹을 구성하고 있다. 이는 재난 등의 상황을 대비하기 위해 이렇게 구성되어있는 것.

예산 - 2512

Wed, 01 Nov 2023 02:06:38 GMT

문제

풀이

import java.util.*;

// 예산
public class ex2512 {

    static int n;
    static int[] arr;
    static int total;

    public static long solution(int sum){
        int answer=0;
        Arrays.sort(arr);

        // 총 예산 = total
        long lt = 0;
        long rt = arr[n-1];
        while (lt<=rt){
            long mid = (lt + rt) / 2;
            long budget = 0;

            for(int i=0; i= arr[i]){
                    budget += arr[i];
                }
                else if(mid < arr[i]){
                    budget += mid;
                }
            }

            if(budget <= total) lt = mid + 1;
            else rt = mid - 1;
        }

        return rt;
    }
    public static void main(String[] args) {
        Scanner sc = new Scanner(System.in);
        n = sc.nextInt();
        arr = new int[n];

        int sum=0;
        int max =Integer.MIN_VALUE;
        for(int i=0; i

이분 탐색은 풀 때마다 헷갈린다. 그냥 문제 보고 종이에 쓱쓱 쓰다 보니까 이분탐색 문제인거를 바로 알았다.


이분탐색 필수조건

좌표의 정렬
mid 값 구하기 -> mid 값을 기준으로 로직 실행.
만약 mid값 기준으로 더 작은 값이 필요하다면 rt = mid - 1; 그 반대라면 lt = mid + 1;
무한 반복 (효율좋음)

이분탐색 문제 개인적으로 어렵게 느껴지는데 간단한 문제는 위 필수조건 적용해서 꼭 풀자.



최소 회의실 개수
Fri, 29 Sep 2023 06:21:07 GMT
문제

풀이
import java.util.*;

// 최소 회의실 개수
public class ex7 {

    static int n;
    static int[][] meetings;
    static int answer=1;

    public static void solution(){
        Arrays.sort(meetings, (a,b) -> a[0]==b[0] ? a[0]-b[0] : a[1]-b[1]);

        // 회의시간이 가장 빠르게 끝나는 순으로 정렬
        // 2 5
        // 0 10
        // 5 15
        // 12 25
        PriorityQueue pq = new PriorityQueue<>();
        pq.offer(meetings[0][1]);

        // pq : 5
        for(int i=1; i
시작 시간 , 종료 시간 기준으로 최소로 사용되는 회의실 개수를 구할 때는 무조건 해야하는 것들이 있다.



무조건 종료시간 기준으로 오름차순 정렬.



PriorityQueue를 이용해서 최소회의실 개수를 구해야한다.

PriorityQueue pq = new PriorityQueue<>();
pq.offer(meetings[0][1]);

for(int i=1; i


암기 필수.
미팅의 시작시간보다 작은 회의실이 있으면 빼주고, 아니면 계속 pq에 미팅의 종료시간을 접어 넣어준다.



진법 변환
Wed, 13 Sep 2023 00:32:22 GMT
목적
진법 변환하는 거에 있어서 헷갈리지 않기 위함.
확실하게 암기하자.
int i = 127;

String binaryString = Integer.toBinaryString(i); //2진수
String octalString = Integer.toOctalString(i);   //8진수
String hexString = Integer.toHexString(i);       //16진수

System.out.println(binaryString); //1111111
System.out.println(octalString);  //177
System.out.println(hexString);    //7f


int binaryToDecimal = Integer.parseInt(binaryString, 2);
int binaryToOctal = Integer.parseInt(octalString, 8);
int binaryToHex = Integer.parseInt(hexString, 16);

System.out.println(binaryToDecimal); //127
System.out.println(binaryToOctal);   //127
System.out.println(binaryToHex);     //127


숫자 카드 나누기
Wed, 30 Aug 2023 15:22:01 GMT
문제

풀이
//최대공약수가 다른 배열의 약수가되는지 아닌지 확인한다.
class Solution {
    //최대공약수
    static int gcd(int a, int b) {
        if(b == 0) return a;
        return gcd(b, a%b);
    }

    public int solution(int[] arrayA, int[] arrayB) {
        int answer = 0;
        int a = 0;
        int b = 0;

        //최대 공약수를 구하고.
        for(int i = 0; i < arrayA.length; i++) {
            int max = Math.max(arrayA[i], a);
            int min = Math.min(arrayA[i], a);
            a = gcd(max, min);
         }
        for(int i = 0; i < arrayB.length; i++) {
            int max = Math.max(arrayB[i], b);
            int min = Math.min(arrayB[i], b);
            b = gcd(max, min);
        }

        // 각자의 최대공약수로 다른 배열에 나눠 떨어지면 최대공약수 0으로 만들고 스톱.
        for(int i : arrayB) {
            if(i % a == 0) {
                a = 0;
                break;
            }
        }
        for(int i : arrayA) {
            if(i % b == 0) {
                b = 0;
                break;
            }
        }

        answer = Math.max(a,b);

        return answer;
    }
}
이 문제 핵심은 자신의 배열은 서로 나누어져야하고, 다른 배열은 그러지 않아야 한다.
A배열에서 가진 최대공약수로 B배열에서 아무요소도 나누어지지않아야한다. 또는 B배열에서 가진 최대공약수로 A배열에서 아무요소도 나누어지지않아야한다는 것이다.
즉 최대공약수를 가진다는 것은 자신의 배열은 서로 나누어 진다는 것.
그래서

각 배열의 최대공약수를 구한다. 

만약에 최대공약수가 0이면, 그 배열은 서로 나누어지지 않은 배열의 경우라고 할 수 있다. 반대편에서 최대공약수를 가지면 문제 조건 성립


각 배열의 최대공약수로 다른 배열에 나누어 떨어지는지 확인한다. 만약에 나누어 떨어지면 최대 공약수를 0으로 만들어버린다. 그 최대공약수는 정답이될수없다.





아기 상어 2 - 17086
Mon, 28 Aug 2023 12:02:51 GMT
문제

풀이
import java.util.*;

// 아기상어2 - BFS
class Point5{
    int x;
    int y;
    public Point5(int x,int y) {
        this.x = x;
        this.y = y;
    }
}
public class ex17086 {
    static int n,m,answer=Integer.MIN_VALUE;
    static int[][] board;
    static int[] dx={0,1,1,1,0,-1,-1,-1};
    static int[] dy={1,1,0,-1,-1,-1,0,1};
    static int[][] dis;
    static boolean[][] ch;
    public static void BFS(int x,int y,int[][] dis,boolean[][] ch){
        Queue Q = new LinkedList<>();
        Q.offer(new Point5(x,y));
        ch[x][y]=true;

        while(!Q.isEmpty()){
            Point5 poll = Q.poll();

            if(board[poll.x][poll.y]==1){
                answer = Math.max(answer,dis[poll.x][poll.y]); //핵심
                break;
            }

            for(int i=0; i<8; i++){
                int nx = poll.x + dx[i];
                int ny = poll.y + dy[i];
                if(nx>=0 && nx=0 && ny

글 목적
이 문제는 한번에 맞췄다! 
근데 이 글을 쓰는 목적은 기본적인 문제라 나중에 복습을 하기 위함.

우선 기본적인 BFS 템플릿 구조를 가진다. 하지만 주의할점은 8방향으로 대각선 포함 이동이 가능해야하며, 각 위치(좌표)에서의 상어까지의 최소거리를 구해서, 모든 좌표에서 가장 긴 상어까지의 길이 answer를 출력하는게 핵심이다.
우선 각 좌표를 구해서 BFS()를 돌릴 solution()를 구현해준다. 이 때 주의할 점은 dis[][] 거리 좌표배열과 ch[][] 체크 불리언 배열을 초기화 시켜서 BFS()에 같이 보내줘야한다.
그 후 메인 BFS()에서 기본적인 BFS()템플릿 구조대로 구현을 하돼,
    if(board[poll.x][poll.y]==1){
        answer = Math.max(answer,dis[poll.x][poll.y]); //핵심
        break;
    }
이 구문을 이용해서 각 좌표의 상어까지의 최소거리들 중에서 가장 긴 최대거리를 구한다.



너구리 구구 - 18126
Thu, 17 Aug 2023 14:40:30 GMT
문제

풀이
package Baekjoon;


import java.util.ArrayList;
import java.util.Scanner;

// 너구리 구구 - DFS
// 그냥 끝으로 가면된다.
// 인접리스트를 이용한 경로 탐색 문제. 기본이면서 매우 중요한 문제.
class Edge{
    int y;
    int dis;
    public Edge(int y,int dis){
        this.y = y;
        this.dis = dis;
    }
}
public class ex18126 {
    static ArrayList> graph;
    static boolean[] ch;
    static int n;
    static long answer=0;

    public static void DFS(int now,long dis){
        if(answer>();
        for(int i=0; i<=n; i++){
            graph.add(new ArrayList());
        }

        for(int i=1; i<=n-1; i++){
            int x = sc.nextInt();
            int y = sc.nextInt();
            int dis = sc.nextInt();

            //양방향 그래프.
            graph.get(x).add(new Edge(y,dis));
            graph.get(y).add(new Edge(x,dis));
        }

        ch[1] = true;
        DFS(1,0);
        System.out.println(answer);
    }

}
인접리스트를 이용한 경로를 탐색하고 끝으로가는 거리를 구하면된다. 단순한 문제이면서, 인접리스트 DFS의 기본이자 핵심 문제이다. 이 유형을 문제를 오랜만에 풀었는데, 헷갈렸다. 연습하자. ........ 
DFS은 크게 기본 미로탐색같은 템플릿구조를 띄는 문제와 인접리스트 인접행렬을 이용한 그래프 형태의 DFS문제 2가지로 나뉜다.
그래프 형태에 소홀해졌다. 연습을 하자. 무방향,양방향그래프도 신경쓰자.



양 - 3184
Wed, 16 Aug 2023 07:08:20 GMT
문제

풀이
package Baekjoon;

import java.util.Scanner;

// 양 - DFS
public class ex3184 {
    static int n,m;
    static char[][] map;
    static int[] dx={0,1,0,-1};
    static int[] dy={1,0,-1,0};
    static int answerO = 0 , answerV=0;
    static int nowO=0;
    static int nowV=0;

    public static void DFS(int x,int y){
        if(map[x][y]=='o') nowO++;
        else if(map[x][y]=='v') nowV++;

        map[x][y]='#';
        for(int i=0; i<4; i++){
            int nx = x + dx[i];
            int ny = y + dy[i];
            if(nx>=0 && nx=0 && ny nowV){
                        answerO += nowO;
                    }
                    else answerV += nowV;
                }
                nowO=0;
                nowV=0;
            }
        }
    }
    public static void main(String[] args) {
        Scanner sc = new Scanner(System.in);
        n = sc.nextInt();
        m = sc.nextInt();

        map = new char[n][m];
        for(int i=0; i
오랜만에 DFS 기본이 되는 문제! 원샷원킬!
DFS의 핵심. 기본 DFS 템플릿 구조를 이해해야하며, DFS() 호출 전에 탐색하는 solution() 함수를 잘 작성해야한다.

이 문제의 경우 한 곳의 울타리를 찾아서 그곳에서의 살아남는 양과 늑대의 현황을 종합해서 출력하는 문제이다. 
처음에 '.' 나왔을 때만 DFS()를 호출했는데, 자세히 보니까 그냥 울타리 안에 늑대나 양만 있는 경우도 있을 수 있더라. 그래서 고쳐주고 정답 돌렸는데 바로 클리어!



점 찍기 
Tue, 08 Aug 2023 09:21:34 GMT
문제

풀이
import java.util.*;

class Point{
    long x,y;
    public Point(long x,long y){
        this.x = x;
        this.y = y;
    }

    //중복제거 메소드 오버라이딩 ㅋㅋ;;
    public boolean equals(Object obj){
        if(obj instanceof Point){
            Point tmp = (Point)obj;
            return x==tmp.x && y==tmp.y; 
        }
        return false;
    }

    public int hashCode(){
        return Objects.hash(x,y);
    }

    public String toString(){
        return x + ":" + y;
    }
}

class Solution {
    static Set set = new HashSet<>();
    public long solution(int k, int d) {
        long answer = 0;
        // x제곱 + y제곱 = 대각선제곱 의 식을 이용해서 -> 대각선 제곱 > d 이면 포함 x
        // else set.add();

        long x=0,y=0;

        // y값 먼저 올리면서 x도 올리고
        while(y>=0){
            if( (Math.pow(x,2) + Math.pow(y*k,2)) <= Math.pow(d,2)){
                set.add(new Point(x,y*k));
            }
            else break;
            y++;

            while(y % k ==0){
                if( (Math.pow(x,2) + Math.pow(y,2)) <= Math.pow(d,2)){
                    set.add(new Point(x,y));
                }
                else break;
                x+=k;
            }
            x=0;
        }

        y=0; x=0;
        // x값 후에 올리고
        while(x>=0){
            if( (Math.pow(x*k,2) + Math.pow(y,2)) <= Math.pow(d,2)){
                set.add(new Point(x*k,y));
            }
            else break;
            x++;
        }


        return set.size();
    }
}
피타고라스 방식으로 풀어야겠다고 생각했는데 , 구현 방법이 틀린것같아서 정답 코드를 참고했다.........
정답 코드
class Solution {
    public long solution(int k, int d) {
        long answer = 0;

        // 피타고라스 -> y제곱 = d제곱 - x제곱
        for(int i=0; i<=d; i+=k){
            int maxY = yDis(i,d);
            answer += maxY/k + 1; // 여기서 1은 해당 (x,0)
        }
        return answer;
    }

    public static int yDis(int x,int d){
        long powX = (long) Math.pow(x,2);
        long powD = (long) Math.pow(d,2);

        int result = (int)(Math.sqrt(powD-powX));
        return result;
    }

}
간단 하게 , x좌표를 k의 배수만큼 올려주면서 각 x좌표에서의 가능한 y의 크기를 구해서 거기에 해당되는 y의 개수를 추가해줌으로써 답을 구한다.,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,
분명히 피타고라스인건 알았는데, 구현 방법이 잘못되도 너무 잘못됐다. 쉽게 생각을 해보자.



마법의 엘리베이터
Sat, 05 Aug 2023 07:17:44 GMT
문제

풀이
import java.util.*;
class Solution {
    public int solution(int storey) {
        int answer = 0;
        boolean flag = false;
        char[] ctr = Integer.toString(storey).toCharArray(); //2 5 5 4

        for(int i=ctr.length-1; i>=0; i--){
            if(flag){
                ctr[i] = (char) (Integer.valueOf(ctr[i]) + 1); 
                flag=false;
            }

            if(Integer.valueOf(ctr[i]-'0') < 5){
                answer += Integer.valueOf(ctr[i]-'0');
            }
            else if(Integer.valueOf(ctr[i]-'0') > 5){
                if(i==0) answer+=1;
                answer += (10 - Integer.valueOf(ctr[i]-'0'));
                flag = true;
            }

            // 이 문제의 핵심 : 5인 경우에 앞자리 수가 4이하면 그냥 내리는게 더 최솟값이된다.
            else if(Integer.valueOf(ctr[i]-'0') == 5){
                if(i>0 && Integer.valueOf(ctr[i-1]-'0') <= 4){
                    answer += Integer.valueOf(ctr[i]-'0');
                }
                else {
                    answer += (10 - Integer.valueOf(ctr[i]-'0'));
                    flag = true;
                }
            }
        }


        return answer;
    }
}
문제 보자마자 어떻게 풀지 조금 생각하는데 5분도 안걸리는 쉬운? 문제였다.
코드 구현은 생각보다 복잡해서 20분 정도 걸렸다고 생각한다. 근데 몇몇 테스트 케이스에 대해서 통과를 받지 못했다. 
왤까 생각을 해봤는데 , 현재 자리수가 5인 경우에 앞자리가 4면 내려주는게 더 효율적인데 그냥 싹다 5 밑이면 내리고 5이상이면 올리는 식으로 코드를 짜서 문제의 함정에 걸린게 아닌가싶다.
일단 몇몇 테스트케이스가 통과되지 않을 경우에는 내 코드가 통과되지 못하는 경우를 생각해봐야한다. 여기서 오래걸리면 이 문제는 못푸는거다.
좀 걸렸지만 다행히 찾아서 잘 해결했다.
그리고 
1. intToChar
ctr[i] = (char) (Integer.valueOf(ctr[i]) + 1); 

2. charToInt
int ~~ = Integer.valueOf(ctr[i]-'0');
이런거는 이제 바로바로 자동으로 생각없이 나와야한다.



2개 이하로 다른 비트
Tue, 01 Aug 2023 10:05:34 GMT
문제

풀이
import java.util.*;
class Solution {

    public ArrayList solution(long[] numbers) {
        ArrayList answer = new ArrayList<>();

        for(long x : numbers){
            if(x % 2 == 0){
                String binaryString = Long.toString(x,2); // 2진수 변환
                String str = binaryString.replaceFirst("0$", "1");  
                answer.add(Long.parseLong(str, 2));
            }
            else{
                String n = Long.toString(x,2);
                if(!n.contains("0")){
                    String temp = "10" + n.substring(1,n.length());
                    answer.add(Long.parseLong(temp,2));
                }
                // 홀수이면서 1과 0이 포함되어있으면 -> 마지막 0을 1로 바꾸고 그 뒤에 1을 0으로 바꿔주면 된다.
                else{
                    // 1 0 0 1
                    // 1 0 1 0
                    char[] temp = n.toCharArray();
                    int idx = n.lastIndexOf("0");
                    temp[idx] = '1';
                    temp[idx + 1] = '0';

                    long aa = Long.parseLong(String.valueOf(temp), 2);
                    answer.add(aa);
                }
            }
        }

        return answer;
    }

}
0$ -> 문자열 끝($)의 0을 의미

짝수
짝수인 경우에는 무조건 1의 자리가 0이다. 1의 자리 수를 1로 바꿔주면 문제에 해당되는 수를 찾을 수 있다
ex) 2 -> 10 -> 11 -> output data : 3
ex) 4 -> 100 -> 101 ->output data : 5
ex) 6 -> 110 -> 111 -> output data : 7

홀수
홀수인 경우에는 2가지의 경우로 나뉜다. 첫번째로는 0이 포함되지 않는 홀수와 두번째로는 0이 포함되는 홀수의 경우이다. 
첫번째 경우에는 그냥 젤 앞의 1을 0으로 바꿔주고 앞에 1을 붙여주면된다.
두번째 경우에는 마지막 0을 1로 바꾸고 , 그 뒤에있는 1을 0으로 바꿔주면 된다.
ex) 5 -> 6
ex) 3 -> 5
ex) 7 -> 11
ex) 9  -> 12


두번째 경우의 홀수인 경우에 바꾸는 부분이 헷갈려서 너무 어려웠다.
그냥 문자열 조절하는게 어려우면 char 단위로 쪼개서 하나하나 씩 수정하는 방식으로 잘 해보자.
[ 알아야 할 것들 ]
replaceFirst("0$","1"); -> 처음 나오는 문자를 "1"로 변경
Long.toString(x,2); -> 2진수 문자 형태로
Long.parseLong(temp,2) -> 2진수를 숫자로


모음사전
Mon, 31 Jul 2023 05:54:49 GMT
문제

풀이
import java.util.*;

class Solution {
    static String[] str = {"A","E","I","O","U"};
    static int answer = 0; 
    static int cnt=0;

    public static void DFS(String tmp,String word){
        if(tmp.equals(word)){
            answer = cnt;
            return;
        }
        if(tmp.length() == 5){
            return;
        } 

        for(int i=0; i<5; i++){
            cnt++;
            DFS(tmp+str[i], word);
        }
    }

    public int solution(String word) {
        // A , E , I , O , U
        DFS("",word);
        return answer;
    }
}
기본적인 완전탐색의 템플릿 형태를 띈다. 빽트래킹을 설정해주고 for문을 돌려준다.
단 , tmp.equals(word) 형태의 빽트래킹이 최우선이 되어야한다. 왜냐하면 tmp.length() == 5 일 경우 빽트래킹을 해버리면 정답을 지나쳐버릴 수도 있기때문이다.
이런 문제를 항상 풀다보면 거의 빽트래킹 설정하는 부분에서 잘못된 부분이 발생한다.
이런 유형의 문제를 만나면 그러한 부분들을 신경쓰자.



둘만의 암호
Thu, 27 Jul 2023 06:21:54 GMT
문제

풀이
import java.util.*;
class Solution {
    static ArrayList list = new ArrayList<>();
    public String solution(String s, String skip, int index) {
        String answer = "";

        for(char c : skip.toCharArray()){
            list.add(c);
        }

        for(int i=0; i'z') c-=26;
                if(list.contains(c)) j--; //한번 더 돌게
            }
            answer+=c;
        }

        return answer;
    }
}

2중 for문으로 s.charAt()을 파헤쳐나가면 된다.
만약에 해당 s.charAt()인 c가 알파벳 범위를 넘어가면 c-=26;을 해줘야 하는 부분이 핵심부분이다.
그리고 만약에 건너뛰어야하는 리스트에 해당되는 c면 j--를 해줘서 for문이 한번 더 돌아가게 해주면된다.