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[Git] git pull -- 명령어를 수행할 수 없는경우

 "refusing to merge unrelated histories"

From https://github.com/SeokRae/boostCourse
 * branch            master     -> FETCH_HEAD
 + 4dfccdd...889581d master     -> origin/master  (forced update)
fatal:  

- pull 명령어에 추가 파라미터 필요

git pull origin master --allow-unrelated-histories

 - 키보드 특수문자 명칭

2019,04.07 TIL

[Linux] 파일 내에 특정 문자열 찾기

[요구사항]

 - 로그 파일 내에 2초 이상 걸린 로그 찾기

[사전지식]

 - 정규표현식

 - 의도한 바

 "0, 1 초를 제외한 2.xxxxx의 결과를 .out 파일에 저장

# 하나의 파일에서 찾기
cat {파일명} | egrep '[^01]\.[0-9]{5}' >> {결과저장파일}.out

[필요한 추가기능]

 - 갯수를 가져오는 방법

 - 2초가 넘어가는 로그의 키워드를 가져오기 또는 저장

[공부해야 할 것]

 - 정규표현식 (JS, Shell)

[Linux] 로그관리

[요구사항]

 "A는 일주일이 지나면 압축 한 달이 지나면 삭제"

 "B는 보름이 지나면 압축 한 달이 지나면 삭제"

미션: 정기적으로 생산되는 로그를 관리해라

[필요한 사전지식]

  1. 'find' 명령어 및 파라미터

  2. .sh 파일 만드는 방법

#!/bin/bash

## BACK_A : 7 days ago
## BACK_B : 15 days ago
## DELTE  : 30 days ago

BACK_A=7
BACK_B=15
DELETE=30

## PATH 
## xx/common
## xx/s00/common
## xx/s01/common
## xx/s02/common

## Process Start
for i in 0 1 2 3
do
	## 2년전 날짜 지정으로 최대 2년 전 내용을 기준으로 함
    ORIGIN_DATE=$(date -d '2 year ago + %Y%m%d)
    
    ## 현재 날짜 지정
    NOW_DATE=$(date + %Y%m%d)
    
    ## BACK_A 7일 로그 지정
	BACK_A_DATE=$(date -d '7 day ago' + %Y%m%d)
    
    ## BACK_B 15일 로그 지정
	BACK_B_DATE=$(date -d '15 day ago' +%Y%m%d)

	## DELETE 30일 로그
	DELETE=$(date -d '1 month ago' +%Y%m%d)
	
	## 폴더 변경 로직
	if [ $i -eq 3 ]; then
		COMMON="common"
	else
		COMMON=sc0$i"/common"
	fi
    
    ## 로그 경로
	LOGDIR_A={경로}/A/$COMMON
    LOGDIR_B={경로}/B/$COMMON
	
    ## 정보 출력
	echo "===== INFO ====="
	echo "target : $LOGDIR"
	echo "ORIGIN_DATE : $ORIGIN_DATE"
	echo "NOW_DATE : $NOW_DATE"
	echo "BACK_A_DATE($BACK_A day) : $BACK_A_DATE"
	echo "BACK_B_DATE($BACK_B day) : $BACK_B_DATE"
	echo "DELETE_DATE($DELETE day) : $DELETE_DATE"
	echo "===== INFO ====="
    
    ## 로그 파일 찾아 삭제 시작
    ## 2년 ~ 한 달 전
    ## 압축방식이 달라질 경우 LOGPATH의 내용을 추가해야함
    while [[ $ORIGIN_DATE -le $DELETE_DATE ]]
	do
		YEAR=`date -d $ORIGIN_DATE "+%Y"`
		MONTH=`date -d $ORIGIN_DATE "+%m"`
		LOGPATH=$LOGDIR"/"$YEAR"/"$MONTH"/"$ORIGIN_DATE".log"
		LOGPATH2=$LOGDIR"/"$YEAR"/"$MONTH"/"$ORIGIN_DATE".log.tar"
		LOGPATH3=$LOGDIR"/"$YEAR"/"$MONTH"/"$ORIGIN_DATE".log.gz"
		
		## .log 파일 삭제
		if [ -e "$LOGPATH" ] ; then
			rm -f $LOGPATH
			echo "$LOGPATH 삭제"
		fi
		
		## .bz2 파일 삭제
		if [ -e "$LOGPATH2" ] ; then
			rm -f $LOGPATH2
			echo "$LOGPATH2 삭제"
		fi
		
		## .gz 파일 삭제
		if [ -e "$LOGPATH3" ] ; then
			rm -f $LOGPATH3
			echo "$LOGPATH3 삭제"
		fi
		
		ORIGIN_DATE=`date -d "$ORIGIN_DATE + 1 day" "+%Y%m%d"`
	done
    
    ## A의 빈 디렉토리 삭제
    EMPTY_DIR_A=$LOGDIR_A"/"
	echo "find $EMPTY_DIR_A -empty -type d -delete -print"
	find $EMPTY_DIR_A -empty -type d -delete -print
    
    ## B의 빈 디렉토리 삭제
	EMPTY_DIR_B=$LOGDIR_B"/"
	echo "find $EMPTY_DIR_B -empty -type d -delete -print"	
	find $EMPTY_DIR_B -empty -type d -delete -print
    
    ## 로그파일 압축 : 30일 ~ 15일 전
    while [[ $DELTE_DATE -le $BACK_B_DATE ]]
	do
		YEAR=`date -d $DELTE_DATE "+%Y"`
		MONTH=`date -d $DELTE_DATE "+%m"`
		
		LOGPATH_B=$LOGDIR_B"/"$YEAR"/"$MONTH"/"$DELTE_DATE".log"
		
		EXTENSION=".tar"
		
		## B 디렉토리의 파일 압축 및 LOG 파일 삭제
		if [ -e "$LOGPATH_B" ]; then
			tar -jcvf $LOGPATH_B$EXTENSION $LOGPATH_B
            rm -f $LOGPATH_B
		fi
		
		DELTE_DATE=`date -d "$DELTE_DATE + 1 day" "+%Y%m%d"`
		
	done
    
    ## 압축대상 : 30일 ~ 7일 전
	while [[ $DELETE_DATE -le $BACK_A_DATE ]]
	do
		YEAR=`date -d $DELETE_DATE "+%Y"`
		MONTH=`date -d $DELETE_DATE "+%m"`
		
		LOGPATH_A=$LOGDIR_A"/"$YEAR"/"$MONTH"/"$DELETE_DATE".log"
		
		EXTENSION=".tar"
		
		## ㅁ 디렉토리의 파일 압축 및 LOG 파일 삭제
		if [ -e "$LOGPATH_A" ]; then
			tar -jcvf $LOGPATH_A$EXTENSION $LOGPATH_A
			rm -f $LOGPATH_A
		fi
		
		DELETE_DATE=`date -d "$DELETE_DATE + 1 day" "+%Y%m%d"`
		
	done
    
    ## 종료
    
done

[Git] 특정 폴더만 Pull 하기

 - 작업이 누적되다보니 특정 폴더만 작업 해야 하는 경우가 생겼다.

 - 그래서 찾아봄 !!

[핵심]

[Eclipse] Java Project -> Dynamic Web

 - 테스트 프로젝트를 단계별로 작성하기 위해서 Java Project로 생성하고 있었다.

 - Java 외에 추가적으로 Web 관련 기능이 필요해서 프로젝트를 Dynamic Web으로 전환이 필요하다 생각하여 그 방법을 정리

1. Java Project Open

2. 프로젝트 오른쪽 클릭

 - Properties -> Project Facets -> Convert to faceted form...

3. Dynamic Web Project와 Java 체크

4. Apply

 - 프로젝트 Dynamic Web Project로 변경됨

5. /WEB-INF/web.xml 파일 생성하기

 - Java Project에서 Dynamic Web Project로 바뀐 현재 프로젝트 오른쪽 클릭

 - Java EE Tools -> Generate Deployment Descriptor Stub

 - /WEB-INF/web.xml 파일 생성을 확인

 * Dynamic Web Project로 변경 되었으며 Server 추가하여 테스트

끗!

참고 - 

https://crunchify.com/convert-java-project-to-dynamic-web-project-in-eclipse-environment/

https://crunchify.com/eclipse-missing-web-xml-file-how-can-i-create-web-xml-in-eclipse/

[Hands-On-Labs] Building Your First Amazon Virtual Private Cloud (VPC)

[Topic]

* Create an Amazon Virtual Private Cloud (VPC)

(VPC 생성)

* Create a public and private subnets

(Public 및 Pricate Subnet 만들기)

* Create an Internet gateway

(Internet Gateway 만들기)

* Create a Route Table and added route to the Internet

(Route Table만들고 인터넷 경로 추가)

* Create a security group for your web server to only allow HTTP traffic to your web server

(웹 서버가 웹서버에 대한 HTTP traffic만 허용하도록 Security Group을 만들기)

* Create a security group for your MySQL RDS instance to only allow MySQL traffic from your public subnets

(MySQL RDS 인스턴스에 대한 Security Group을 만들어 Public Subnet에서 MySQL 트래픽만 허용)

* Deploy a web server and a MySQL RDS instance

(웹 서버 및 MySQL RDS 인스턴스 배포)

* Configure your application to connect to your MySQL RDS instance

(MySQL RDS 인스턴스에 연결하도록 애플리케이션을 구성)

[Task 1: Create a VPC]

[Task 2: Create Your Public Subnets]

[Task 3: Create an Internet Gateway]

[Task 4: Create a Route Table, Add Routes, And Associate Public Subnets]

[Task 5: Create a Security Group for your Web Server]

[Task 6: Launch a Web Server in your Public Subnet]

[Task 7: Create Private Subnets for your MySQL Server]

[Task 8: Create a Security Group for your Database Server]

[Task 9: Create a Database Subnet Group]

[Task 10: Create an Amazon RDS Database]

[Task 11: Connect Your Address Book Application to your Database]

Conclusion

[AWS Certification + 서버관리 마스터] RDS

[Course Outline]

[RDS]

 - Multi-AZ deployment (Synchronously replicate)

 - Automatic failover

 - Provisioned in subnets

 - DB subnet group

 - Use security groups as a firewall

 - Can disable DB access from the Internet

 - Encryption at rest

 - Automatic backup

 - Point in time restore

 - Automatic minor version upgrade

 - Can choose time to perform maintenance

[Multi-AZ Deployments vs Read Replicas]

[AWS Aurora]

 - MySQL and PostgreSQL-compatible

 - Up to five times faster than MySQL

 - Up to three times faster than PostgreSQL

 - Auto-scales up to 64TB per database instance

 - Up to 15 read-replicas per a cluster

[DynamoDB]

 - Fully managed NoSQL database 

 - Automatically replicate data across three data center

 - Eventual consistent reads by default

 - Read capacity unit & Write capacity unit

 - https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/HowItWorks.ProvisionedThroughput.html

 - Use cases

 - Which of the following are use cases for Amazon DynamoDB? Choose 3 answers

[Redshift]

[Kinesis]

 - https://s3.amazonaws.com/kinesis-demo-bucket/amazon-kinesis-data-visualization-sample/kinesis-data-vis-sample-app.template

[AWS IoT]

[Homework]

 - Qwiklabs

* Hosting WordPress Using Amazon S3

* Caching Static Files with Amazon CloudFront

* Introduction to Amazon Elastic File System(EFS)

 - Reading

* https://aws.amazon.com/rds/faqs/

* AWS Kinesis FAQs

* https://aws.amazon.com/whitepapers/storage-options-aws-cloud