개발자의 개발괴발

Elasticsearch와 Kibana를 설치했고 Elasticsearch가 잘 동작하는걸 확인했었다.여기 페이지에 있는 화면에 접근을 하고 싶은데 Kibana에 접근하면 보여지는 것으로 보인다.Kibana를 localhost로 port-forward하고 브라우저로 접속하면 바로 접속될 줄 알았지만 역시나 한번에 되는 것은 없다.curl로도 마찬가지였다.$ curl "http://localhost:5601" -vvv* Host localhost:5601 was resolved.* IPv6: ::1* IPv4: 127.0.0.1* Trying [::1]:5601...* Connected to localhost (::1) port 5601> GET / HTTP/1.1> Host: localhost:560..

앞서 elastic-operator와 elasticsearch를 minikube에 배포해봤다.elastic-operator는 helm으로 elasticsearch는 yaml을 통해서 직접 배포했는데 elasticsearch도 helm을 통해 배포할 수가 있었다.심지어 helm 배포 한번으로 elasticsearch와 kibana를 한번에 배포할 수 있다.(여기참고) Helm으로 elasticsearch와 kibana 배포하기먼저 helm repo를 추가한다.$ helm repo add elastic https://helm.elastic.co"elastic" already exists with the same configuration, skipping$ helm repo updateHang tight wh..

Helm으로 설치하기operator없이 그냥 배포할 수도 있지만 operator가 있으면 k8s에서 운영하기 더 편하다고 한다(안해봐서 모르겠지만 그렇다고 한다.)그래서 operator를 배포하고 elasticsearch를 배포해보도록 하겠다.Operator 배포helm을 이용하면 매우 쉽게 설치할 수 있다.여기에서 시키는대로만 하면 된다.(helm 버전은 3.2.0부터 가능)설명에 있는대로 실행해보자.$ helm repo add elastic https://helm.elastic.co"elastic" has been added to your repositories$ helm repo updateHang tight while we grab the latest from your chart repositor..

테니스를 좋아해서 테니스장 예약을 하는 경우가 많다.그런데 네이버 들어가서 하나하나 다 뒤지기 힘들다....그래서 요즘 MCP가 핫하다길래 한번 만들어보았다. 오.... 생각보다 잘된다....만든거 좀 더 고도화해서 배포해봐야겠다. 사용해보실 분은 아래 참조~https://github.com/crying-pizza/mcp-naver-tennis-reservation

kafka connect를 kafka connector 위에 생성해보자.kafka connect는 api server를 가지고 있어서 api 호출을 통해 명령을 날릴 수 있다. kafka connect api에 대한 설명은 여기, kafka connector에 대한 자세한 설명은 여기에 나와있다.kafka connect api 호출해보기연습삼아서 kafka connect api를 호출해보자.$ curl http://localhost:8083/connectors[]현재 설치된 커넥터가 없어서 빈 리스트가 나왔다.사전준비source connector의 source가 되어줄 table을 두개 만들어보자.login_worker table과 login_customer table을 만들고 login_customer..