[TIL_Carrotww] 114 - 23/05/17

📝Carrotww의 코딩 기록장

🧲 python algorithm

🔍 백준 N-Queen

처음에 무슨 문제인가 싶었는데 나중에 알아보니 나름 유명한 문제였었다.
일단 dfs로 백트래킹식으로 푸는건 한눈에 알아봤는데 재귀를 짜는데 너무 잼병이라 못풀었다.
심지어 다른사람 풀이를 보고 내 풀이대로 main 함수를 만들고 다시 풀어봤는데 그건 시간초과가 났다 pypy로 했음에도... main함수를 사용하지 않고 풀었더니 시간초과가 안나더라..

• 문제 아이디어
  이차원배열로 풀어도 되기는 하지만 대부분 1차원 배열로 풀었다.
  어떻게 1차원 배열로 풀리나?
  queen이 어떠한 row의 자리에 위치한다면 해당 row는 모두 사용 불가능하다.
  이 아이디어에서 1차원 배열로만 간단하게 풀이할 수 있는 것이다.

import sys
n = int(sys.stdin.readline())
answer = 0
rows = [0] * n

# queen을 둘 수 있는지 확인하는 함수
def check(r):
    for i in range(r):
    	# 같은 열에 있으면 두지 못한다.
        if rows[i] == rows[r]:
            return False
        # 대각선에 있는지 확인한다.
        if abs(r - i) == abs(rows[r] - rows[i]):
            return False
    return True

def dfs(r):
    global answer
    if r == n:
        answer += 1
        return

	# 매개변수로 들어온 row에 대해서 한칸씩 이동하면서 돌린다.
    for i in range(n):
        rows[r] = i
        if check(r):
            dfs(r + 1)

dfs(0)
print(answer)

한 번 이해하면 쉽다.
코딩 처음했을때 이 문제 만났다면 이해하는데 3일은 걸렸을 것 같다. 유명한 문제들은 푸는 방법이 진짜 기가 막힌것 같다. 더 열심히 풀어야겠다 ㅠ

🧲 Kubernetes

🔍 도입

kubernetes를 많이 들어봤지만 정확히 뭔지는 몰라서 찾아보고 정리해봤다.
혹시 마이크로 서비스는 알고있나?
내 블로그에 기가막히게 따로 정리해두기는 했다.
일단 안다고 가정하고 이야기 하겠다.
도커로 직접 배포를 해 본 사람이 마이크로 서비스라는 개념을 이해하게 되면 의문점이 생길것이다. 나도 그랬다. 서비스를 쪼개서 도커에 배포하게되면 컨테이너들이 엄청 많아질텐데 어떻게 배포하고 관리하지...? 라는 생각
그 관리를 해주고 하나하나 교체해 주는 것을 쿠버가 해준다.

🔍 Kubernetes를 사용하는 이유

어지간해서 혼자서 개발한 서비스는 쿠버를 사용할 필요가 없다. 과할 것이다.
하지만 서비스가 커지고 많은 마이크로 서비스를 다루게 된다면 쿠버의 효과가 발휘된다.

• 스케일링
  쿠버네틱스의 주요 장점중 하나로 트래픽에 따라 애플리케이션을 관리하고 스케일링 할 수 있다. 갑작스럽게 트래픽이 치솟을때 알아서 서비스를 확장시켜준다.

• 지속적인 개발 & 통합
  지속적인 개발이 뭔소린가. 말 그래도이다 쿠버는 롤링 업데이트, 블루/그린 배포 전략을 이용한다.
  롤링 업데이트 : 애플리케이션 인스턴스를 순차적으로 업데이트 하면서 이전 버전의 인스턴스를 동시에 종료한다. 해서 애플리케이션 일부 인스턴스 서비스를 사용자에게 제공함으로써 사용자에게 보이는 다운 타임을 방지한다.
  블루/그린 배포 : 블루는 현재 버전의 인스턴스, 그린은 새 버전의 인스턴스를 가르킨다. 이 방식은 기존 버전과 새버전의 애플리케이션을 동시에 실행하여 새 버전의 테스트 검증이 완료되면, 트래픽을 블루 -> 그린을 switch over 하여 사용자가 바로 새 버전을 사용할 수 있도록 한다.

• 멀티 클라우드 지원
  AWS, Google, Azure등과 같은 여러 클라우드 플랫폼이 있지만 쿠버는 멀티 클라우드를 지원한다. 이게 가능한 이유는 쿠버가 cloud 공급자에 특화된 api를 사용하는 것이 아닌 공통 api를 사용하기 때문이다. 해서 클라우드 플랫폼간에 애플리케이션을 이동할 수 있다. 이렇게 함으로써 리스크를 분산하고 여러부분에서 효과적인 클라우드를 선택할 수 있다.

🔍 Kubernetes의 동작 방식

쿠버는 선언적 모델에 기반하여 동작한다. YAML, JSON 설정 파일에 상태 정의를 하면 쿠버가 해당 설정을 실핸한다. 쿠버는 애플리케이션을 지속적으로 모니터링하여 현재 상태가 원하는 상태와 일치하는지 확인한다.
주요 컴포넌트.

• 파드(Pods) : 쿠버에서 생산하거나 배포하는 가장 작은 단위이다. 파드는 클러스터에서 실행중인 프로세스의 단일 인스턴스를 나타내며, 하나 이상의 컨테이너를 포함한다.
• 서비스(Services) : 파드 세트에서 실행중인 애플리케이션을 추상적으로 노출하는 방법이다. 서비스는 파드간 통신을 가능하게 하며, 인터넷에도 노출하게 할 수 있다.
• 볼륨(Volumes) : 파드의 컨테이너에 접근 가능한 디렉터리이다. 쿠버는 여러 종류의 볼륨을 지원하여 공유 스토리지, 네트크 스토리지 등을 사용할 수 있게 해준다.
• 네임스페이스(Namespaces) : 클러스터 리소스를 여러 사용자 간에 불리한다. 이를 통해 팀이나 프로젝트가 리소스를 격리하고 관리할 수 있다.
• Ingress : 클러스터 내부 서비스를 외부에 노출하는 API 오브젝트이다. 이를 통해 Http, Https 경로를 정의할 수 있다.

🔍 Kubernetes를 사용하지 않아도 되는 경우?

애플리케이션이 단순하거나 주요 변화나 트래픽 급증이 있을것으로 예상되지 않으면 쿠버는 사용자의 배워야하는 시간, 설정, 관리에 대한 시간이 들며. 팀이 소수이거나 전문 지식이 부족한 경우는 좋지 않은 선택이다.