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클라우드/코로케이션 어떤 인프라도 관리한다! giip ITAM

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클라우드 환경이 보편화 되면서 많은 SE분들은 클라우드 서비스를 사용해 보았을 것입니다. 하지만 SE의 입장에서는 현재 사용중인 Legacy장비들을 그대로 사용하면서 추가로 Cloud Service를 사용해야 하는 경우가 대부분 입니다. 심지어는 여러 클라우드 서비스를 사용하면서 복잡한 유저포털을 익히는데 더 시간이 걸리고 있습니다.
AWS의 경우 너무 많은 기능으로 인해 거의 사용하지 않으면서 비용은 비용대로 지불하면서 Co-Location의 레거시 장비들과 혼용하여 사용하기도 합니다. 정말 AWS가 좋은 것인가요? 아니, 클라우드가 정말 필요한 것인가요?
SE분들은 어디에 어떤 서버를 이용해도 결국 수동으로 자산관리를 위한 엑셀시트를 열어보고 있을 것입니다. 그리고 그 자산들의 정보는 수동으로 기입하고, 시스템 내에서 변경사항이 발생했는데 엑셀에는 업데이트 되지 않는 경우도 허다합니다.
어떠한 클라우드 서비스를 사용하건 호스팅을 사용하건 SE분들은 처음에만 접속하고, 생성 후에는 거의 접속하지 않고 있지 않나요? 결국 생성에만 필요하고, 그외에는 그 복잡한 서비스보다는 기존에 익숙한 시스템 내의 기능을 사용하려 할 것입니다. 그리고 다시 익숙한 엑셀을 펼쳐서 정보를 기입하고 있겠죠..
이제 SE분들께 실질적인 제안을 할까 합니다.
MSP서비스 라는 ITAM(IT Asset Managent, IT자산관리) 서비스를 이용해보세요.
그동안 기능이 뭐니 서비스가 어떻니 하는 비현실적인 서비스에 매달려 여러 화면을 짜집기 하고 있었다면, 이 서비스 하나로 모든 시스템을 통합해 보세요.
- 물리 서버 자원 관리- 가상 서버 자원관리
- IP 자원관리
- HDD자원관리
- 자원정보 자동 갱신
- 자원 여유량 체크
- 도메인 자산 관리
그밖에 SE로서 필요로 하는 기능들을 지속적으로 도입하고 있습니다. 서드 파티 및 API를 활용한 자체 툴 개발자 분들의 참여도 기다리고 있습니다.
진정한 SE를 위한 플랫폼을 위해 오픈 마인드로 여러분께 접근하겠습니다.

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Alter table 에서 modify 와 change 의 차이 :: SQL Server

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두 개의 차이를 모르는 경우가 많아서 정리합니다.  modify는 필드의 속성값을 바꿀때 사용하구요.. change는 필드명을 바꿀떄 사용합니다.  alter table tbbs modify bNote varchar(2000) NULL; alter table tbbs change bNoteOrg bNoteNew varchar(2000) NULL; change에는 원래 필드와 바꾸고 싶은 필드명을 넣어서 필드명을 바꾸는 것이죠~ 더 많은 SQL Server 팁을 보려면  https://github.com/LowyShin/KnowledgeBase/tree/master/wiki/SQL-Server giip :: Control all Robots and Devices! Free inter-RPA orchestration tool! https://giipasp.azurewebsites.net/
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책에서는 안 알려주는 대규모 트래픽을 위한 설계

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BI의 궁극판! Apache Drill을 써보자!

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사실 Apache Drill 은 BI(Business Intelligence)라고 부르는 것 보다는 단순 데이터 연결 엔진이다. https://drill.apache.org/ 하지만 내가 왜 극찬을 하느냐면.. DBA로서 항상 문제가 되어왔던게, 이기종 데이터의 변환이나 처리였다. 포맷을 맞추는데 엄청난 시간이 걸리고, 데이터 임포트 실패가 무수하게 나고.. 한 번 잘못 데이터를 추출하면 다시 조정, 변환, 추출하는데 시간이 많이 걸린다. 그런데! Apache Drill은 그냥 RDB를 CSV랑 연결해서 조인해서 통계를 낼 수 있다. 그것도 표준 SQL을 사용하여! 예를 들어, CSV의 세 번째 컬럼이 price 이고, 물건의 판매이력을 PG사에서 CSV로 출력 받았다. 우리 DB와의 검증을 위해서는 수동으로 Import를 한 뒤에 포맷이 안맞아 잘리는 데이터가 있다면 다시 맞춰주고, 재 임포트를 수십 번, 그리고 나서 겨우 들어간 데이터를 조인하여 빠진 데이터를 분간한다. 숫자가 적다면 개발자가 개발로 처리할 수도 있지만, 건수가 하루에 300만건 짜리라면.. 한 달 온 파일은 9천만 건이다. 프로그램으로 고작 처리하는 것이 초당 500건. 거의 20만초, 에러 없이 약 56시간.. 에러가 생기면 다시 56시간.. ㅠㅡㅠ 이런게 현실이기 때문에 쿼리 말고는 방법이 없다. apache drill 의 진면목을 보자! 이번에는 좀 범용 적인 MySQL DB와 붙여 보자. . 난 이번에는 Mac에서 작업을 했기 때문에 그냥 다운 받아서 풀었음.. https://drill.apache.org/download/ 여기서 자기 OS에 맞는 버전을 받아서 설치하시길.. 압축을 풀고 나면 MySQL 커넥터를 붙여야 한다. https://dev.mysql.com/downloads/connector/j/5.1.html 여기서 다운로드 이런 커넥터 들을 붙일 때마다 콘피그를 수정해 줘야 하지만, 몇 번만...
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