What is Helm?

Helm helps you manage Kubernetes applications — Helm Charts help you define, install, and upgrade even the most complex Kubernetes application.

Charts are easy to create, version, share, and publish — so start using Helm and stop the copy-and-paste.

The Purpose of Helm

Helm is a tool for managing Kubernetes packages called charts. Helm can do the following:

• Create new charts from scratch
• Package charts into chart archive (tgz) files
• Interact with chart repositories where charts are stored
• Install and uninstall charts into an existing Kubernetes cluster
• Manage the release cycle of charts that have been installed with Helm

For Helm, there are three important concepts:

• 지은이: 정희원
• ISBN: 979-11-407-0258-9 03510

If you provide feedback, it is important to also include suggestions for improvement

C++ to Go

Introducing Ziegel

박재완

Luft

• Ziegel and TrailDB

Luft

• OLAP database for analize the analyzing user behavior in real-time
• Use TrailDB as a storage
• Written in C/C++ and Go

TrailDB

• TrailDB is an efficient tool for storing and querying series of events
• Written in C

Ziegel

• New storage engine for the Luft
• Written in Go

Why?

• TrailDB has been a suitable solution for the Luft
• But development was halted in 2019
• Issues with peformance and productivity

Issues

1. Inefficient multi-core utilization

// finalize. this could take a while with idle CPU usage but don't panic.
// it's not freeze;
// it's because TrailDB indexing process is not parallelized yet :(

2. Row store data structure
3. Use multiple language: C/C++ and Go

Journey for the migration

1. Add more tests for consistency verification
2. Add interface for engine replacement
   • With this interface, we can easily replace the engine(partial or full)
3. Implement storage engine
4. Peformance tuning
   • 2x fater for the ingestion, 1.2 slower for the query

Peformance tuning

Measuring performance

Go provides great tools for measuring performance.

December 2022

Guido van Rossum: Python and the Future of Programming | Lex Fridman Podcast #341

• GitHub Copilot

Are programmers jobs threatend by the existence of stack overflow? I don’t think so.

Agreed.

If it is truly important to you, you’ll find a way; if it is not, you’ll find an excuse. - anonymous

2022년 10월

중대한 결정을 지혜롭계 하는 법

일단 마음 내키는대로 결정하고, 그 뒤에 벌어질 일들을 담대하게 마주하라

코호트 분석

원하는 유저군(코호트)을 잡아서 해당 유저들의 행동을 분석하는 기법

예: “지난 6개월간 우리 앱에서 한달에 10만원 이상 소비한 30대 여성"이란 유저군을 잡은 후, 해당 유저군의 리텐션 (재방문률)을 분석

분석방법

1. Amplitude, Google Analytics 등의 외부 솔루션 사용
   • 장점: 개발 비용이 없음
   • 단점:
     • 솔루션 비용 발생
     • 솔루션에 의존하게 됨
2. RDB(OLTP) 사용
   • 장점: 익숙함
   • 단점: 일정 규모를 넘어가면 성능문제로 문제해결 불가능함
3. 데이터 파이프라인을 구축(Snowflake, Apache Kafka 등 활용)
   • 장점: 익숙함
   • 단점: 생각보다 많은 비용
4. 코호트 분석용 OALP 데이터베이스를 직접 개발: https://engineering.ab180.co/stories/introducing-luft
   • 장점: 고성능의 입맛대로 동작하는 데이터베이스를 가질 수도 있음
   • 단점: 직접 개발해야 함

친애하는 나의 C++

std::shared_ptr is not thread safe

C++ 좋은 읽을거리

xvfb를 이용한 Go headless 테스트

Go의 철학

Go module에서 GitHub private repository 사용

좋은 읽을거리

Go module에서 GitHub private 저장소를 사용하는 방법입니다.

git 설정에서 GitHub 접근을 계정과 토큰을 사용하게 변경

git config --global url."https://${GITHUB_USER}:${{GITHUB_TOKEN}}@github.com".insteadOf "https://github.com"

GOPRIVATE 환경변수에 private 저장소 등록

GOPRIVATE="github.com/hueypark/asset"

Go에서 GLFW 등을 이용해 그래픽스 관련 작업을 할 때에도 자동화 테스트 구성이 가능합니다. 하지만 GitHub Actions과 같이 디스플레이가 없는 환경에서는 의존성을 가지고 있다는 이유만으로 그래픽스 관련 테스트가 실패합니다.

xvfb는 메뉴얼에서 virtual framebuffer X server for X Version 라고 소개되고 있으며, 서버 사이드 테스트를 위해 주로 사용됩니다.

Ubuntu 기준으로 sudo apt install xvfb로 설치하고 xvfb-run에 이어서 테스트 명령어를 추가하여 테스트할 수 있습니다. 실제 GitHub Actions에 적용한 예시를 공유드립니다.