오늘은 미뤄뒀던 객체지향 5, 6장 정리와 Java 코드로 공부한 내용을 작성했습니다. 그리고 원래 전부터 쿠버네티스를 사용하고 싶었습니다. 틈틈히 계획과 개선점, 목표, 기대효과 등만 구상만 해두고 적용만 안했는데 이번에 정글 8기 기간동안 진행한 Code Planner 프로젝트 사후 개선 사항으로 구현해보기로 했습니다.

13:00 ~ 16:00

[JDC] 객체지향 사실과 오해 5, 6장을 정리했습니다. 해당 내용은 https://velog.io/@prkty/JDC-%EA%B0%9D%EC%B2%B4%EC%A7%80%ED%96%A5-%EC%82%AC%EC%8B%A4%EA%B3%BC-%EC%98%A4%ED%95%B4-5-6%EC%9E%A5
여기를 참고하면 됩니다.

16:00 ~ 18:30

운동과 식사

18:30 ~ 19:00

이력서와 포트폴리오 작성할 내용이 있어 수정하고 제출했습니다.

K8s 세팅 (19:00 ~ 21:00)

K8s 세팅관련된 문서를 제작하고 있어서 따로 포스팅할 예정입니다.

우선 ec2에 도커 셋팅하고, 클론 받아서 env파일이랑 dockerfile 추가했습니다.

프론트/백엔드 configmap, deployment, service 파일 env 참고하여 생성 후 Secret을 다음과 같이 실행했습니다.

//백엔드
kubectl create secret generic backend-secrets \
  --from-literal=DB_PASSWORD='codeplanner1234' \
  --from-literal=GITHUB_CLIENT_SECRET='1e4bfeef43c62d4e374a34e0ac5290907588779d' \
  --from-literal=GEMINI_API_KEY='AIzaSyDaZ8g-l5cxKRQ-Nfwl9w8Zqe_Ug8wD2Jk' \
  --from-literal=GEMINI_ISSUE_API_KEY='AIzaSyDaZ8g-l5cxKRQ-Nfwl9w8Zqe_Ug8wD2Jk' \
  --from-literal=GEMINI_SUMMARYAI_API_KEY='AIzaSyDRvilYh1pXPeGZfy9aGplJNijgG-C3pKM' \
  --from-literal=GEMINI_FEEDBACK_API_KEY='AIzaSyACJwmltmuVSU_f_-8yqe0efNUVAyc8IJk' \
  --from-literal=GEMINI_Doublecheck_API_KEY='AIzaSyDhyXbVoZ29dKug8pHEoqYFsddhFmf0MFU' \
  --from-literal=GMAIL_APP_KEY='ovdx foqt vnwg dqak'

//프론트엔드
kubectl create secret generic github-secret --from-literal=GITHUB_CLIENT_SECRET='1e4bfeef43c62d4e374a34e0ac5290907588779d'

모든 YAML 적용을 합니다.

# ConfigMaps 적용
kubectl apply -f frontend-configmap.yaml
kubectl apply -f backend-configmap.yaml

# Deployments 적용
kubectl apply -f frontend-deployment.yaml
kubectl apply -f backend-deployment.yaml

# Services 적용
kubectl apply -f frontend-service.yaml
kubectl apply -f backend-service.yaml

이후 octokit과 execa 패키지 호환성 문제가 발생하여 해결하고 있습니다.

객체지향 스터디 (21:00 ~ 22:20)

객체지향 사실과 오해 스터디를 진행했습니다.

오늘은 영상 녹화까지 하는 날이라서 내용에 힘을 좀 더 줬습니다.
관련 영상은 다음 링크를 확인해주세요!
https://youtu.be/qGgc8SHhras?si=pO-LSaFTmG9JrY0e