Multiple Database Banking Simulation

다양한 MDBS를 경험각 MDBS별로 다양한 설정 및 튜닝 경험다양한 최적화 방법을 통한 통계대용량 서비스를 통한 실무적인 경험( 대용량 서비스를 경험할 순없어서 가상의 데이터를 생성 )결론 : 대용량 서비스를 가상으로 만들어 다양한 MDBS를 실험할 수 있는 시스템

v0을 이용해 대략적인 디자인을 했다.4개의 DBMS, OS에 대한 성능을 대시보드형태로 표시한다.은행 시스템이기에 계좌를 조회를 할 수 있어야한다. RDG, MDBS 초기화 등 서버의 기능을 제어할 수 있어야한다.각 DBMS에 SQL을 날릴 수 있어야한다.v0을 이

Docker-compose로 관리 그림을 보면 docker로 flask랑 4개의 DBMS를 띄울 예정이다. Data는 따로 분리할 것이다. 우선 DBMS 4개를 띄우기위해 docker-compose.yml 을 먼저 작성한다. docker-compose.yml

mysql은 간단하고 많이 해봐서 간단하게 설정으로 외부접속을 할 수 있었다.CREATE USER 'MDBS'@'%' IDENTIFIED BY 'password';GRANT ALL PRIVILEGES ON . TO 'MDBS'@'%';FLUSH PRIVILEGES;우선

현재 필요한 프로세스

ERD : https://www.erdcloud.com/d/vMRfCE3LhquWpC8kE그 전의 내용을 기반으로 ERD를 대충 그렸다. 이제 이것을 각 DB에 설정을 해주면된다.CREATE TABLE accounts ( account_id BIGINT

Flask를 이용해 BE를 구성할 것이다.현재 dev,server 환경에서 모두 Flask를 올려서 사용한다. 동일한 환경을 보장하기위해 docker로 세팅하였다. 다만 차이점이 있다면 DB 접속정보가 달라진다.Server -> DB는 localhost나 docker

최근에 프로젝트에 Docker도 조금 문제가 있었고, server도 꺼지고 이런저런 일이 발생해서 처리했다. server가 실제 본가에 있는 pc라 직접가서 켜줘야했다. 그리고 최근에 취업활동을 조금하느라 조금 신경을 못썻다. 그래서 여유가 생겨 일주일정도 서버에 D

1. 구현되어야하는 기능들 현재 데이터는 초당 6~9개가 insert 및 update가 되고있다. 근데 정작 FE에서 확인이 안된다. 그래서 기존에 만들어둔 FE를 수정하려한다. 현재 웹에서 확인할 수 있는 기능들은 아래와같다. 시스템 측면 DBMS 데이터 DDL